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  • ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか

    $$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]

      ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
    • 35年と3ヶ月間働いて、とうとう定年になりました。 区切りとして、定年エントリーを書きました。お楽しみください。 - Vengineerの妄想

      はじめに 今日、勤務先の制度上、定年を迎えました。大昔は、誕生日をもって定年でしたが、最近は定年を迎える月の末日ということのようです。 早いもので、35年と3か月(423か月)、雇われる身として、働いてきました。ちなみに、国民年金の満額は、480か月ですので、満額は貰えません。 今月末に定年エントリーを各予定です。 若い頃の働き方が定年までできるのはほぼ無理です。 家族が増えたり、家の購入、子供教育、親の介護などいろいろな事が起こります。 起こる前提にしておかないと、辛いだけです それから勤務先からの要求も変わっていきます。 という内容を残したいと思います。— Vengineerの妄想 (@Vengineer) 2024年6月9日 定年を意識したのは、パンデミックの2年目です。おこちゃまが大学進学のためにお家から出て行ってからです。 最初に定年について書いたのが下記のブログです。 veng

        35年と3ヶ月間働いて、とうとう定年になりました。 区切りとして、定年エントリーを書きました。お楽しみください。 - Vengineerの妄想
      • GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita

        抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI()を使っていた 話を聞いてみた

          GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
        • 5,000店以上巡った評論家がおすすめ!車に乗ってでも行きたい「絶品ご当地回転寿司」 #くるまも - くるまも|三井住友海上

          ドライブに出かけて、今日は何を食べましょう? ラーメン? ハンバーグ? それもいいけど、せっかく車で見知らぬ土地に行くのだから、その土地の「ご当地回転寿司」なんていかがでしょうか。なにしろお寿司は大人も子どもも大好きなメニュー。それでいて、土地土地のネタも楽しめるとあって、旅情もそそる。家族ドライブにぴったりなご馳走だと思いませんか? でも、どこのお店が美味しいの? こんな疑問を投げかけたのは、回転寿司評論家の米川伸生さんです。 世にも稀な肩書きで活動する米川さんは、そこに回転寿司店があればとにかく自分の足で行ってみる、というスタンスで、全国津々浦々の回転寿司店を巡ることのべ5,000店。訪れるのは、個性溢れる地元密着型の回転寿司店で、それこそ北は青森から南は鹿児島まで、魅力的な回転寿司を求めて自らハンドルを握るのだから、絶品「ご当地回転寿司」をおすすめしてもらう上で、これ以上ない心強い存

            5,000店以上巡った評論家がおすすめ!車に乗ってでも行きたい「絶品ご当地回転寿司」 #くるまも - くるまも|三井住友海上
          • 浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記

            お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑

              浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
            • 地政学リスクの全体像の整理

              地政学リスクの全体像の整理 2024年5月28日 調査部 主任研究員 細尾 忠生 研究員 井口 るり子 調査レポート ※ 本稿は執筆時点の地政学リスクを網羅的に整理したものです 1 Mitsubishi UFJ Research and Consulting 1.地政学リスクの俯瞰 2.米国の政治動向 3.中国の政治動向 4.米中対立の論点 5.台湾有事の可能性 6.アセアンの政治リスク 7.中東情勢とエネルギー問題 8.ロシアのウクライナ戦争とその影響 9.まとめ 本レポートの内容 2 Mitsubishi UFJ Research and Consulting 1-(1)地政学リスクの俯瞰  日本企業にとり重要なのは、中国、米中対立、台湾有事、ASEAN、中東など 豪 州  日米英印との関係強化による中国への対抗 インド  中国等との 国境衝突 中 東  イスラエル・ハマス紛争

              • GitHub Copilotは開発者の生産性をどれだけ上げるのか?ZOZOでの全社導入とその効果 / How Much Does GitHub Copilot Improve Developer Productivity? The Company-wide Implementation and Its Effects at ZOZO

                2024/2/16 Developers Summit 2024 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240215 ■ ZOZOエンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/zozodevelopers/company-deck ■ GitHub Universe 2023 https://githubuniverse.com/ ■ Universe 2023: CopilotがGitHubをAIを駆使した開発者プラットフォームへと変貌させる https://github.blog/jp/2023-11-09-universe-2023-copilot-transforms-github-into-the-ai-powered-developer-platform/ ■ GitHub Universe 2023 o

                  GitHub Copilotは開発者の生産性をどれだけ上げるのか?ZOZOでの全社導入とその効果 / How Much Does GitHub Copilot Improve Developer Productivity? The Company-wide Implementation and Its Effects at ZOZO
                • ドラゴンクエストIV(FC版・NES版)AI仕様の解析 by vaxherd - クリムゾンのブロマガから移転した話

                  現在の作戦設定を取得する ボス戦(つまり「逃走禁止」フラグが設定されている戦闘)においては、 プレイヤーによって設定された作戦が「みんながんばれ」か「ガンガン いこうぜ」の場合、隠し作戦である「対ボス」が代わりに使用される。 MP余裕量を計算する 呪文を使う仲間の場合、作戦や戦闘状況に応じて、行動評価(以下参照)に 影響を与えずに使えるMPの「余裕量」が設けられている。行動の消費MPが この余裕量以下の場合、消費MP「0」とみなされる。 具体的に、AIプログラムはまず、各仲間の「有用値」を計算する。256から、 マヌーサ・マホトーンの場合はキャラクター毎の値(以下参照)が引かれ、 さらに睡眠状態だと、その結果が半減される。 キャラ │マヌーサ│マホトーン 勇者  │ 85 │ 85 クリフト│ 100 │ 100 ミネア │ 100 │ 100 マーニャ│ 32 │ 192 ブライ │ 3

                    ドラゴンクエストIV(FC版・NES版)AI仕様の解析 by vaxherd - クリムゾンのブロマガから移転した話
                  • 日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan

                    ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B(JSLM2 1.6B)は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習(Instruction tuning)済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B

                      日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan
                    • ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics

                      こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました! 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran

                        ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics
                      • 入門 継続的デリバリー

                        継続的デリバリーとは、コード変更を必要に応じて迅速かつ安全に、継続的にリリースできるようにするための開発手法です。本書は、初めて継続的デリバリーに取り組む読者向けに、必要な知識とベストプラクティスをていねいに紹介する入門書です。基本的な概念や技術、アプローチの解説はもとより、章ごとに事例を使用しながら、継続的デリバリーを実践する際に直面するさまざまなシナリオを取り上げ、その全体像・世界観を包括的に理解することができます。 序文 はじめに 第1部 継続的デリバリーとは 1章 『入門 継続的デリバリー』へようこそ 1.1 継続的デリバリーは必要? 1.2 なぜ継続的デリバリー? 1.3 継続的デリバリーとは 1.4 インテグレーション 1.5 継続的インテグレーション 1.6 何をデリバリーするのか? 1.7 デリバリー 1.8 継続的デリバリーと継続的デプロイメント 1.9 継続的デリバリー

                          入門 継続的デリバリー
                        • HDD4台分のデータをVHSテープに詰め込むロシア発の技術「ArVid」とは?

                          1990年代、ソ連崩壊後のロシアにおいて、当時高価だったHDDの代わりに「VHS」にデータを記録する方法が発明されました。HDD4台分のデータを1本のVHSに押し込むことができたロシアの革新的な製品「ArVid」について、ブロガーのジェイコブ・フィリップ氏が解説しています。 ArVid: how Russians squeezed 4 hard drives into one VHS tape in the 90s – Jacob Filipp https://jacobfilipp.com/arvid-vhs/ 当時のHDDは多くとも500MB程度の容量しかなく、大量のデータを保管するには大量のHDDを必要としました。しかし、当時ロシアにおいてHDD1台は1カ月分の給料に相当するほど高く、大容量の記録媒体の確保は困難だったそうです。 そうした状況を改善すべく、ロシアで開発された機器が「A

                            HDD4台分のデータをVHSテープに詰め込むロシア発の技術「ArVid」とは?
                          • はてな匿名ダイアリー内のキーワードリンクが表示されない不具合を修正しました - はてラボ 開発者ブログ

                            2/15(木)11時頃~2/16(金)10時頃まで、はてな匿名ダイアリー内のキーワードリンクが表示されない不具合が発生しておりました。 現在は修正済みです。 今後ともはてな匿名ダイアリーをよろしくお願いいたします。 anond.hatelabo.jp

                              はてな匿名ダイアリー内のキーワードリンクが表示されない不具合を修正しました - はてラボ 開発者ブログ
                            • 1bit LLM の時代は来るのか,来ないのか,どっちなんだい?|情報処理学会・学会誌「情報処理」

                              徳永拓之(LeapMind(株)) 1bit LLMの時代が来る? 2024 年2 月,The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され,にわかに話題となりました.“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが,log₂(3) = 1.58 . . . ということで,パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです.この論文(以下b1.58 論文とする)は,同じ著者グループによる文献2)を少し拡張したもので,大規模言語モデル(LLM)の効率化についての研究です. 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し,後半ではその主張の妥当性について検討します. なお,これらの2本の論文は,本稿執筆時点では,査読を経たものではありませんのでご注意くだ

                                1bit LLM の時代は来るのか,来ないのか,どっちなんだい?|情報処理学会・学会誌「情報処理」
                              • 賞味期限が超短い! 憧れの生栗蒸し羊羹を食べる!

                                1985年福岡生まれ。思い立ったが吉日で行動しています。地味なファッションと言われることが多いので、派手なメガネを買おうと思っています。(動画インタビュー) 前の記事:日本に棲む野生のインコを激写する(デジタルリマスター) > 個人サイト Web独り者 彼女がいる風の地主恵亮 ここ数年、歴史を知ってから食べるとさらに美味しいと気がついて、勉強してから食べるようにしている。これらの羊羹が登場する歴史を知るとおもしろいので簡単に説明したい。 羊羹の歴史 羊羹の歴史1)紀元前7世紀 最初は甘くなかった羊羹 羊羹のルーツは中国にある。春秋時代の紀元前607年に羊羹を兵士たちに振舞った記録が残っている。その羊羹は今のものとは異なり、羊の肉が入った汁物だった。だから羊羹なのだ。 これは現代の羊羹です! その羊羹が日本に入ってきたのは鎌倉時代から室町時代にかけて。中国に留学していた禅僧が点心として日本に

                                  賞味期限が超短い! 憧れの生栗蒸し羊羹を食べる!
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