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CODERの検索結果81 - 120 件 / 191件

  • 1人のハッカーによりインターネットの大部分がハッキングされかけたが、一体何が起き、これからどうするべきなのだろうか? | XenoSpectrum

    オープンソース・ソフトウェアの世界以外では、Linuxシステムでデータ圧縮のために小さいながらも広く使われているツール、XZ Utilsについて聞いたことがある人はほとんどいないだろう。しかし先週末、セキュリティ専門家が、ネットワーク接続されたLinuxコンピューターが悪意ある攻撃を受けやすくなる深刻かつ意図的な欠陥を発見した。 この欠陥は、知識のあるハッカーが脆弱なLinuxシステムをコントロールできるようにする重大な問題であることが確認されている。Linuxは電子メールやWebサーバー、アプリケーション・プラットフォームとして世界中で使用されているため、この脆弱性によって攻撃者は世界中のコンピューターにある重要な情報に無言でアクセスできるようになる可能性があった。 SolarWindsのハッキングやHeartbleedバグのような大規模なソフトウェアの脆弱性は目新しいものではないが、今

      1人のハッカーによりインターネットの大部分がハッキングされかけたが、一体何が起き、これからどうするべきなのだろうか? | XenoSpectrum
    • re:Invent 2023 セッションまとめ一覧 (Part 1)

      re:Invent は、AWS (Amazon Web Services) が毎年開催するクラウドコンピューティングの大規模カンファレンスです。 AWS が提供する様々なクラウドサービスや最新の技術動向を発表する場で、世界中からエンジニアやアーキテクトが集まります。 本イベントでは、AWS の最新技術や製品に関する基調講演から、 具体的なサービスやユースケースに関するセッションまで幅広い内容が用意されています。 クラウドコンピューティングを実践する上でのノウハウや最新トレンドを学ぶことができる貴重な機会となっています。 この記事では、re:Invent 2023 で発表されたセッションで公開されているコンテンツの一覧と大まかな内容についてまとめています。 コンテンツは随時更新中です。 なお要約については Claude v2 を利用して執筆しており、人の目によりレビューは行なっていますが間違

        re:Invent 2023 セッションまとめ一覧 (Part 1)
      • Shinagawa App

        概要 小説を聞こう (opens in a new tab)の iOS アプリに Share Extension を導入し、Safari からアプリを開く機能を実装しました。 今回はその実装方法を説明します。 Share extensions と Action extension のどちらを使うか Safari からアプリを開く機能を実装するには、Share extension と Action extension のどちらかを使えばよさそうです。 Apple のヒューマンインターフェースガイドラインに、使い分けの記載がありました。 Share and action extensions (opens in a new tab) Share extensions give people a convenient way to share information from the curre

        • 【TypeScript5.0】パッケージのimportでts(7016)

          最新のViteを使ったところ、TypeScriptが5.x系に上がったらしく、パッケージのimportができなくなりました。 Could not find a declaration file for module 'package-name'. '/home/username/coder-ka/project/node_modules/package-name/dist/index.esm.js' implicitly has an 'any' type. There are types at '/home/username/coder-ka/project/node_modules/package-name/types/index.d.ts', but this result could not be resolved when respecting package.json "exp

            【TypeScript5.0】パッケージのimportでts(7016)
          • 超huffman符号 - Qiita

            適応型huffman符号もどきを利用した高圧縮programを紹介します。純粋な統計型手法であり、速度は全く褒められたものではありません。圧縮性能はgzipに匹敵しまくるとかしないとか…。 手口 1文字符号化/復号化するごとに最初からhuffman符号を作り直すという非常に効率の悪い事をしています。統計の取り方の都合上、そうせざるを得なくなりました。 その都合とは、過去の文脈を洗いざらい調べ尽くして文字の頻度を混合するというもの(PPMとは似て非なるもの)。この二段攻撃により想像を絶する程の低速ぶりを発揮しちゃっています。ついでに記憶空間も大量消費しやがります。 まあ実際には文脈の長さは指定した値に固定され、調べるにも限度があります。 実装 それではJavaScript様による実装を晒しておきます。低速なので非同期関数にしました。compress()とdecompress()が本体です。

              超huffman符号 - Qiita
            • AWS 初心者は AWS Cloud Quest だけで Cloud Practitioner に合格できるか | m.coder's Blog

              はじめに これは フラー株式会社 Advent Calendar 2023 の5日目の記事です。4日目は Nao1215 さんの 「【Golang】hottest – ユニットテストのエラーメッセージを抽出するCLI/GitHub Actionsを作った話」 でした。 AWS Cloud Quest 2022年3月に AWS が AWS Cloud Quest を公開しました。これは何かというと、AWS のサービスや構築方法について、ゲーム内で、ストーリーに沿って出題されるソリューション構築に関する課題を、実際のAWSのアカウントを使用しながら解いていく、RPGテイストのコンテンツ(公式ブログより)です。 そして2023年10月、AWS Cloud Questの「Cloud Practitioner」が日本語対応しました。これはアカウント登録さえすれば誰でも無料でプレイできます。 以下が

                AWS 初心者は AWS Cloud Quest だけで Cloud Practitioner に合格できるか | m.coder's Blog
              • Rails 7.1.0 Active Record CHANGELOG(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社

                概要 MITライセンスに基づいて翻訳・公開いたします。 英語記事: rails/activerecord/CHANGELOG.md at v7.1.0 · rails/rails 原文更新日: 2023/10/05(d39db5d) ライセンス: MIT 参考: Active Record の基礎 - Railsガイド 参考: Active Record マイグレーション - Railsガイド 参考: Active Record コールバック - Railsガイド 参考: Active Record の関連付け - Railsガイド 参考: Active Record クエリインターフェイス - Railsガイド 参考: Active Record と暗号化 - Railsガイド 参考: Active Record で複数のデータベース利用 - Railsガイド rc2以後の更新はありませ

                  Rails 7.1.0 Active Record CHANGELOG(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社
                • Pythonで特許マップを書いてみる|川上 成年 / chizai designer

                  以前の回で、KH Coderで特許マップを書きました。 KH Coderのマップ作製機能では、パーセントのみのバブルチャートが作成可能でした。 しかし、度数(件数)でのバブルチャートは書けませんので、多少心残りがありました。 エクセルを使用すればバブルチャートは書けるのですが、なかなか大変であり、私自身も1回しかエクセルで作成したことがありません。 ところで最近、Pythonでもグラフが書けると知り、トライしてみました。 注)以下は、プログラミング未経験者が書く文章となりますので、内容にひどい点があることはあらかじめご承知おき願います。 まず、Pythonとやらが動く環境を作らねばなりませんが、これは、Anacondaをインストールすればよいようです。無料のツールですので大変助かります。 とはいえ、AnacondaをインストールしてJupyter Labを立ち上げるまでに、プログラミング未

                    Pythonで特許マップを書いてみる|川上 成年 / chizai designer
                  • jmedllm-7b-v1は『雪国』の冒頭をどうトークナイズするのか - Qiita

                    jmedllm-7b-v1という日本語生成AIが、覚醒プロジェクト「JMed-LMM:医療分野における大規模マルチモーダルモデルの開発」からリリースされた。Qwen2-7b-Instructをベースに日本語化したようなのだが、とりあえずトークナイザを試してみよう。 >>> from transformers import AutoTokenizer >>> tkz=AutoTokenizer.from_pretrained("stardust-coder/jmedllm-7b-v1") >>> print(tkz.convert_ids_to_tokens(tkz("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。","夜の底が白くなった。")["input_ids"])) ['åĽ½', 'å¢ĥ', 'ãģ®', 'éķ·ãģĦ', 'ãĥĪãĥ³', 'ãĥį', 'ãĥ«', 'ãĤĴ'

                      jmedllm-7b-v1は『雪国』の冒頭をどうトークナイズするのか - Qiita
                    • Combineフレームワークを使ったViewModelの形について - ローソンデジタルイノベーション テックブログ

                      はじめに こんにちは、ローソンデジタルイノベーション(LDI)でiOSエンジニアを担当している山形です。 今LDIでは開発しているiOSアプリで使用しているRxSwiftをCombineやSwift Concurrencyへ置き換えを進めています。 開発しているiOSアプリはMVVMを採用しておりCombineを扱いやすい形でViewModelを実装するにはどうすれば良いか考えたので記事にしたいと思います。 1つの例としてみなさんのお役に立てれば幸いです。 開発環境 macOS:Ventura 13.6 Xcode:15.0 サポートOS:iOS14〜 ViewModelの実装方法 MVVMアーキテクチャでよく使われるViewとViewModel間のデータバインディングを行うためにViewModelはどのような形が実装しやすいかという点で考え実装しています。 実装者によってばらつきが生まれ

                        Combineフレームワークを使ったViewModelの形について - ローソンデジタルイノベーション テックブログ
                      • M1MacでKH Coderを起動する - Qiita

                        基本的にはここに書いてある通りなのですが、 いくつか書いてなくてハマった箇所があるので、記述しておきます。 前提となる環境 以下の環境でのお話です。 macOS Big Sur(11.6) MacBook Air (M1, 2020) Zsh 1. mysql_secure_installation MySQLインストール後、以下のコマンドを実行します。

                          M1MacでKH Coderを起動する - Qiita
                        • Rails 7.1.0 Active Support CHANGELOG(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社

                          概要 MITライセンスに基づいて翻訳・公開いたします。 英語記事: rails/activesupport/CHANGELOG.md at v7.1.0 · rails/rails 原文更新日: 2023/10/05(d39db5d) ライセンス: MIT 参考: Active Support コア拡張機能 - Railsガイド 参考: Active Support の Instrumentation 機能 - Railsガイド rc2以後の更新はありません。 🔗 Active Support CHANGELOG(7.1.0.rc2) 🔗 Fix AS::MessagePack with ENV["RAILS_MAX_THREADS"] by jonathanhefner · Pull Request #49447 · rails/rails ActiveSupport::Messag

                            Rails 7.1.0 Active Support CHANGELOG(翻訳)|TechRacho by BPS株式会社
                          • コード置換ライブラリの開発と使用による生成コードの最適化 - Simulink - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

                            コード置換ライブラリを開発および使用して、生成コード内の関数および演算子を置換します。コード置換とは、アプリケーション コードの要件を満たすためにコード ジェネレーターが生成するコードの関数と演算子を変更する手法です。たとえば、生成コードを置き換えて次のような要件を満たすことができます。 特定のターゲット ハードウェアを含むがこれに限定されない、特定のランタイム環境向けの最適化 既存のアプリケーション コードとの統合 AUTOSAR などの規格への準拠 非有限数またはインラインのサポートを有効または無効にするなどのコードの動作の変更 BLAS の使用または math.h、システム ヘッダー ファイル、memcpy や memset の呼び出しの排除などの、アプリケーションまたはプロジェクト固有のコード要件 MathWorks® が提供するコード置換ライブラリをコード ジェネレーターが使用す

                            • コードとは - IT用語辞典

                              一般の外来語としては「ドレスコード」のように規約や規定を指す用法が多いが、ITの分野では「文字コード」のように規約によって定められた識別番号や識別符号などを指すことが多い。 情報システム上で対象の識別などに用いられるコードは短く一意(他と重複しない)であることが求められ、通し番号のように名前や意味とは無関係に機械的に割り当てられることが多い。 プログラムコード (computer code)ソフトウェアの分野では、人工言語を用いてコンピュータに解釈あるいは実行させることを目的として作成された命令やデータなどをコードということが多い。 このうち、人間が理解したり記述・編集しやすいプログラミング言語やマークアップ言語などを用いて記述されたものを「ソースコード」(source code)、コンピュータの処理装置(CPU/MPU)が直に解釈できる機械語などの形式に変換されたものを「オブジェクトコー

                                コードとは - IT用語辞典
                              • LINEのようなチャットUIをつくる - Qiita

                                この記事はSwift愛好会 Advent Calendar 2017の15日目のものです! チャット画面はチャットアプリだけではなくSNSのDM画面や、カスタマーサポートの画面など、様々なところで利用されることがあると思います。 今回はそのチャット画面の実装のサンプルをご紹介します。 間違っているところやベストプラクティスでない場合がありますので、 その際は是非コメントにお願い致します! 見た目 ソースコード 以下の通りに作成しても、ナビゲーションバーはつきませんのでご了承ください⚠ import UIKit class ChatRoomViewController: UIViewController { @IBOutlet weak var tableView: UITableView! var bottomView: ChatRoomInputView! //画面下部に表示するテキスト

                                  LINEのようなチャットUIをつくる - Qiita
                                • スタンバイ2+1年の軌跡 - Stanby Tech Blog

                                  こんにちは、スタンバイのTech blogの運営担当の青山です。 あっという間に年末年始休みも終わり、気持ち新たに仕事初めを迎えられましたでしょうか。 みなさま、本年もスタンバイをよろしくお願いいたします。 さて、2023年の1回目のTech Blogの記事ということで、今回は、スタンバイの技術的軌跡をまとめた弊社CTO明石の「2022年スタンバイアドベントカレンダー」の12月25日の記事を、こちらでもご紹介します。 はじめに (※本記事は、「Stanby Advent Calendar2022」の再編集記事です。また、執筆時2023年1月時点の情報です。) タイトルにあるように、なぜ「2+1年」なのかは、インタビュー記事(事業成功にフォーカスした、エンジニアのプロ集団を作っていきたい)を参照するのが良いのですが、読むのが面倒な方のために簡単に説明すると、スタンバイへJoinする1年前の2

                                    スタンバイ2+1年の軌跡 - Stanby Tech Blog
                                  • End User License Agreement | 法的情報

                                    I. 一般条項 1.1 本ソフトウェア使用許諾契約書(以下「EULA」とします)は、お客様(以下「ライセンシー」とします)とNative Instruments GmbH,Schlesische Str29-30,10997 Berlin,Germany (以下「Native Instruments」とします) との間での、Native Instrumentsが作成したソフトウェア、関連メディア、書類(プログラムの解説、マニュアルなど)、仕様書や資料 (以下「製品」とします)の使用権の許諾に関する条件を定めるものです。 1.2 お客様のコンピュータにソフトウェアがインストール、登録された時点で、この条件にご同意いただいたものとします。この条件に同意されない場合は、ソフトウェアをインストールすることはできません。その場合、お客様がボックス版製品を購入された場合につきましては、製品一式(すべて

                                    • 利用可能なソフトウェア(一覧) - 学際大規模計算機システム

                                      ※MATLABでは下記のToolboxが利用可能です。 Control System Toolbox / Symbolic Math Toolbox / Image Processing Toolbox / Optimization Toolbox / Signal Processing Toolbox / Simulink / Simulink Control Design / Simulink Design Optimization / Curve Fitting Toolbox / Stateflow / Wavelet Toolbox / Communications System Toolbox / DSP System Toolbox / Simulink Coder / MATLAB Coder / Statistics and Machine Learning Toolbo

                                      • コレスポンデンス分析(対応分析)とは?KH Coderでの分析手順~主成分分析・数量化Ⅲ類との違いまで徹底解説

                                        「コレスポンデンス分析」は聞き慣れないわかりにくい言葉でしょう。日本語で表現すると 「対応分析」 。 …一体なんのことやら、と思う方は少なくないです。 この手法、テキストマイニングで使われる分析のひとつです。 アンケート、ニュース、SNS投稿などから特定のテーマで書かれた記事(単語に分解)が年代、新聞社、特定のグループなどの単位でどのように異なるかを散布図のかたちでアウトプットし、示唆を得る手法です。 この記事では、コレスポンデンス分析(対応分析)の基礎知識や主成分分析・数量化Ⅲ類との違い、KH Coderでの実行手順について、わかりやすく解説していきます! 自力でコレスポンデンス分析をおこなえるようになりますので、最後まで読んでいただければ幸いです。 KHCoder 初心者は必読! 開発者による公式入門書 動かして学ぶ! はじめてのテキストマイニング: フリー・ソフトウェアを用いた自由記

                                        • Five Must-Know Most Popular Figma to Code Plugins - Qiita

                                          This article aims to introduce and compare several leading Figma plugins that convert design drafts to code. I. Codia Codia AI can convert Figma designs to production-ready code within minutes for web and app development, just like a human coder. This significantly amplifies design-to-code efficiency by 10 times or more. Pros: The technology stack supported by Codia includes: Web: A rich set of te

                                            Five Must-Know Most Popular Figma to Code Plugins - Qiita
                                          • 組み込みコード生成 - 車載 ECU 量産向けコードの生成

                                            量産向けコードの生成では、モデルを電子コントロールユニット (ECU) 用の量産向けコードに変換します。この処理は数週間~数か月という単位ではなく、数秒~数分で完了します。これにより、OEM やサプライヤーは、複雑な ECU プロジェクトを 18 か月で完了させたり、AUTOSAR や ISO 26262 に準拠したソフトウェアの予定どおりの提供を実現しています。 既に ECU では、Embedded Coder® を使用して自動生成された何百万行ものコードが使用されています。MathWorks は、メーカーの次のような用途に対応する先進技術の開発に引き続き取り組んでいきます。 ソフトウェア アーキテクチャと設計 (AUTOSAR を含む) 量産向けコードの生成 量産向けコードの検証 (ソフトウェアインザループおよびプロセッサインザループ テストを含む) ISO 26262 認定 「2 モ

                                            • 『アジャイル開発の失敗率は268%も高い』のコメント欄が面白かったので紹介するよ - Qiita

                                              先日The Registerを見ていたらアジャイル開発の失敗率は268%も高い Study finds 268% higher failure rates for Agile software projectsという記事が目に入りました。 The RegisterはITニュースサイトで、日本で言うところのITmediaやWIRED、GIGAZINEみたいなところですかね。 その記事は元記事を紹介しているもので、『元記事はImpact Engineeringの宣伝ではあるが、アジャイル開発は期待ほどうまくいかないという疑念を抱かせるのにも十分である』というようなまとめになっていました。 ではImpact Engineeringってなんなんだよと元記事268% Higher Failure Rates for Agile Software Projects, Study Findsを最後まで読

                                                『アジャイル開発の失敗率は268%も高い』のコメント欄が面白かったので紹介するよ - Qiita
                                              • オーディオコーデック音質評価のやり方|Prismaton

                                                オーディオコーデックは、オーディオの最終品質を無慈悲に左右する要素です。せっかく細かいニュアンスを作り込んでも、エンコードによって台無しになってしまうこともあります。 一方で、オーディオコーデックに関しての質の良い言及は非常に少なく、特に音質評価に関しては「どうせ区別がつかない」「結局は好み」などといった雑な極論が蔓延してしまっているのが原状です。 そこで、その「音質評価のやり方」をテーマとして本稿を書くことにしました。 主にインタラクティブオーディオ制作におけるオーディオコーデック選定時向けの記載が中心ですが、その他のシチュエーションでのオーディオコーデック使用時にも役に立つことはあると思います。 筆者は縁あって(?)オーディオコーデック設計の経験もあり、そんな珍しい視点での記述として是非参考にしてもらえればと思います! 1. オーディオコーデックとはコーデックは coder (圧縮、エ

                                                  オーディオコーデック音質評価のやり方|Prismaton
                                                • VSCodeの開発環境をCoderでサクッと作る Azure版

                                                  はじめに 先日以下の記事を拝見しました。 記事中ではAWS上に環境を構築されていますが、Azureでも使えるようなので試してみます。 セットアップ Azureの導入マニュアルは以下にあります。 AWSの場合は、MarketPlaceでAMIが提供されていますが、Azureには無いようなので(泣)、 仕方なくインストールスクリプトからセットアップします。 ということで、適当に1台VMをセットアップします。 マニュアルはUbuntuになっていますが、RHELで導入してみます。 なお、Azure CLIが必要になるため、VMセットアップ後、インストールし、az loginでログインしておきます。 Coderのインストールスクリプトを実行します。 rpmパッケージをダウンロードしてきて、インストールするだけなのですぐ終わります。 インストール $ curl -fsSL https://coder.

                                                    VSCodeの開発環境をCoderでサクッと作る Azure版
                                                  • Re: メモ: 共起ネットワークのカスタマイズ【VOSviewer編】 (HIGUCHI Koichi) KH Coder 旧掲示板

                                                    ■ [No.1195] メモ: 共起ネットワークのカスタマイズ【VOSviewer編】 投稿者:HIGUCHI Koichi 投稿日:2012/11/24(Sat) 16:53:41 KH Coderで作成した共起ネットワークを「VOSviewer」で表示・編集する手順 を以下にまとめておきます。「VOSviewer」は操作性に優れ、出力も綺麗なツ ールです。レイアウトやクラスタリングは独自手法のみのようですが、シンプ ルな分、操作も容易になっているかと思います。 手順の概要はいつも通りです: (1) KH Coderで「共起ネットワーク」を作成して、これをR形式で保存 (2) Rを起動して、(1)で保存したファイルを読みこみ (3) RからVOSviewer向けにデータを保存 (4) VOSviewerを起動して、(3)で保存したデータを読み込む (1)と(2)の手順については、こちらの

                                                    • 疑似要素の「content」のテキストを改行する

                                                      .text::before { content: '私は思った。\A「改行したい・・・」と。\A自由に、何回でも。'; white-space: pre; } 疑似要素の「content」に、長めのテキストを入れた際、 改行したい箇所で「\A」を入力し、同時に「white-apace: pre;」を指定するだけで、改行することができます。

                                                        疑似要素の「content」のテキストを改行する
                                                      • JavaScript: BWTとか圧縮とか - Qiita

                                                        block sort(burrows wheeler transform, BWT)を利用した圧縮programを紹介します。ロードバイク並の加速力で、gzipを遥かに超える程度の圧縮力を誇るかどうか定かではないほどの性能です。 原理 処理の流れは BWT -> Move To Front -> Zero Length Encoding -> Range Coder となります。 日本語訳すると、整列により圧縮しやすくし、小さい数値に偏らせ、特に0は連長圧縮し、Range符号でとどめをさす、と言った具合です。 実装編 function compare(R,a,b,i,n,r){ for(n-=a<b?b:a;i<n&&!(r=R[a+i]-R[b+i]);)i+=2;return r||b-a } function subsort(R,A,l,h,d,n){ if(10<h-l) for(

                                                          JavaScript: BWTとか圧縮とか - Qiita
                                                        • JavaScript: 圧縮力は大丈夫か? - Qiita

                                                          先日の記事で紹介した哀れな圧縮力とやらに多少味付けをして、圧縮力を高めようという企画になります。 手法自体は全く同じです。違いは固定bitから可変bitで符号化する点です。 そのためにRange Coderを使います(桁上がり無しの変形版)。実装は以下のようになります。 /* @In: Array/Uint8Array @m: model size. 0-31 @n: hash size. 0-7 @return: Array */ function compress(In,m,n){ // bit encoder function eBit(P,c,b){ var p=P[c],m=x1+(x2-x1>>>12)*(p>>4); P[c]+=((b<<16)-p)*15>>9; // normalize for(b?x2=m:x1=m+1;!((x1^x2)>>24);x2=x2<<8|

                                                            JavaScript: 圧縮力は大丈夫か? - Qiita
                                                          • 自分自身を出力するプログラム。

                                                            古いPCのファイルを見ていて、昔、学生時代、Javascriptで自分自身を出力するプログラムを書いてみて楽しんでたのを思い出しました。昔の自分に負けたくないので、頭の体操に(?)もう一度書いてみました。 →http://iijimas.wankuma.com/2009/01/SelfReplicationJS.html 実行結果は何も面白くありません。数字をカウントアップして表示するだけです。 ソースの表示すると、その都度HTMLが変わっているのがわかります。 このようなプログラム(スクリプト)を書くこと自体がパズルっぽくて面白いと思うのは僕だけでしょうか。 実際の生命とか、コンピュータウイルスとかもこんなアルゴリズムかその応用でできているのでしょうか。 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "htt

                                                            • 2024.06 - Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ - Algomatic Tech Blog

                                                              こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇(@catshun_)です。 本記事では Inside Algomatic という podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一部として、6月に話題となったニュース一覧を公開します。なお以降で記述するニュースは、社内 slack や技術キャッチアップ会等から抽出しています。 また 2024.05 のニュース一覧は以下を参照ください。 おことわり 以降で記述するニュースは、私の独断と偏見で抽出しており内容に偏りがあると思います。 解釈や引用に誤りがありましたらご指摘いただけると幸いです。 引用時の名称は原則として引用先の媒体で記述されているものに従っています。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 ニュース 06/28 - Finatext Ho

                                                                2024.06 - Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ - Algomatic Tech Blog
                                                              • 検索キーワード を python sklearn の ナイーブベイズ分類 で カテゴリ分けする

                                                                検索キーワードの分類についてハイボールを飲みながら、実装していたのですが久しぶりで、何をやっているのかよくわからなくなっていたので、自分自身のためにまとめておきます。 ここでは、自サイトのキーワード分類について言及します。 分類、クラスタリングするとわかること自サイトがどのようなコンテキストで閲覧されているかを知れる。 集計結果により、自サイトがどのようなコンテキストで検索、閲覧されているのかを知ることができます。 狙った分類での検索数が少なかったり、多かったり、目指すところと現実での差分がわかるのではないかと思います。 クラスタリングして認知していなかった分類を発見する 自動分類で、今まで認知していなかった分類を発見することができます。 自分が伺い知らぬコンテキストで検索、閲覧されていたなどがわかるのではないかと思います。 一般的なテキスト分類手法文書分類 - Wikipedia には、

                                                                • 組み込みコード生成

                                                                  組み込みコードの生成によって、技術者の作業方法は大きく変わりつつあります。技術者は、数千行のコードを手書きする代わりに量産コードを自動生成して、生産性の向上、品質の向上、およびイノベーションの促進を図っています。 MathWorks の組み込みコード生成製品を使用すると、次を行うことができます。 浮動小数点プロセッサまたは固定小数点プロセッサをターゲットとしたリアルタイム アプリケーションの設計 MATLAB および Simulink からの C/C++ コードの生成 SIMD と GPU を含む特定のプロセッサ アーキテクチャに対するコードの最適化 手書きのコード (従来の機能または特殊な機能) の再利用 組み込みコードのプロファイルと検証 業界標準に準拠 「Embedded Coder を使用して Simulink モデルからコードを生成したとき、このコードを受け取ったチームには、それ

                                                                  • 「ヤンキー」論と広告文化・消費社会論の位相(『「ヤンキー」論の奇妙な位相』まえがき&第1章)|後藤和智@テキストマイニングとか

                                                                    公開にあたって本書は、2014年に刊行した同人誌『「ヤンキー」論の奇妙な位相:平成日本若者論史9』のまえがき及び第1章として書いたものです。同書は第2章を含めた全文が『「働き方」と「生き方」を問う』、またこの記事で公開した部分が『「劣化言説の時代」のメディアと論客』に収録されております。 特にサブカルチャー左派、左派”オタク”において、「ヤンキー」論と自民党・日本維新の会への支持を無理矢理結びつけた議論が目立ちます。その議論の差別性を今一度見直してほしいと思っています(この記事は投げ銭も可能ですが、できれば同人誌を買ってください……)。 はじめに39冊目の同人誌となります、後藤和智です。今回のテーマは「「ヤンキー」論」です。 2014年になって、現代の若年層を示す言葉として「ヤンキー」または「マイルドヤンキー」という言葉が流行しております。これは、博報堂の研究員で、若者論の著書が多い原田曜

                                                                      「ヤンキー」論と広告文化・消費社会論の位相(『「ヤンキー」論の奇妙な位相』まえがき&第1章)|後藤和智@テキストマイニングとか
                                                                    • プログラムによるディクショナリへのデータの格納 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

                                                                      このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。 プログラムによるディクショナリへのデータの格納データ ディクショナリは Simulink® モデル データを格納して、MATLAB® ベース ワークスペースまたはモデル ワークスペースより多くのデータ管理機能を提供します (データ ディクショナリとはを参照)。プログラムでディクショナリ内のデータを対話的に操作するには、次を行います。 ターゲットのディクショナリを表す Simulink.data.Dictionary オブジェクトを作成します。 たとえば Design Data セクションなど、ターゲットのセクションを表す Simulink.data.dictionary.Section オブジェクトを作成します。オブジェクトを使用し、セクションに格納されているエントリを操作し、エントリを追加します。

                                                                      • Diagramsでいらすとやの画像を使ってアーキテクチャ図を書いてみた

                                                                        はじめに アーキテクチャ図は、システムの全体像を視覚的に理解するための強力なツールです。 Pythonのモジュールで楽にアーキテクチャ図を作れないかという邪な考えで Diagramsというモジュールを知り、あわよくばChatGPTに8割コードを書いてもらえないか そんな感じでやっていきます。 今回はせっかくなので、通常のアーキテクチャ図だと面白みがないので マスクド・アナライズさんのバズった絵を再現したいなと思います。 DiagramsとGraphvizのインストール及び環境変数設定 Diagramsのインストール: DiagramsはPythonライブラリなので、pipコマンドで簡単にインストールできます。 Graphvizのインストール: Diagramsは内部でGraphvizを使用しているため、インストールが必要です。公式サイトからダウンロードし、環境変数PATHに追加してください

                                                                          Diagramsでいらすとやの画像を使ってアーキテクチャ図を書いてみた
                                                                        • NVIDIA、Hugging Faceらが新しいコーディングLLM「StarCoder2」を発表、CPU上でも動作可能な軽量LLM | TEXAL

                                                                          ServiceNow、Hugging Face、NVIDIAの3社は、コードを生成するためにローカルで実行できるLLM、「StarCoder2」をリリースした。StarCoder2には、3B、7B、15Bのパラメータを持つ3つの異なるサイズが存在する。フラッグシップモデルであるStarCoder2-15Bは、The Stack v2の4兆以上のトークンと619のプログラミング言語で学習されている。すべてのモデルは、16,384個のトークンのコンテキストウィンドウと4,096個のトークンのスライディングウィンドウアテンションを持つGrouped Query Attentionを使用し、Fill-in-the-Middle目的語を使用して学習されている。 それぞれ、30億パラメータモデル、Hugging Faceによってトレーニングされた70億パラメータモデル、NVIDIAによってNVIDIA

                                                                            NVIDIA、Hugging Faceらが新しいコーディングLLM「StarCoder2」を発表、CPU上でも動作可能な軽量LLM | TEXAL
                                                                          • Windows11環境でBluetooth接続した際にAACではなくaptXで接続されるようにする

                                                                            背景Windows11からAACコーデックでのBluetooth接続がサポートされたが、aptXよりもAACコーデックの優先度が高く設定されており、イヤホンがaptXコーデックに対応している場合でもAACコーデックで接続されてしまう。 筆者の環境では、aptXで接続できていた頃と比べ遅延が大きく口パクやSEのズレが気になったり、低音が続く音声を再生している場合にプツプツとノイズが混じった音が再生されるといった問題が発生していた。 Bluetooth接続時に使用するコーデックの優先順位を変更する方法は(おそらく、今のところ)存在しないため、AACコーデックを無効化することでaptXで接続されるようにする。 無効化方法レジストリエディタを起動するHKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\BthA2dp\Parametersに移動す

                                                                              Windows11環境でBluetooth接続した際にAACではなくaptXで接続されるようにする
                                                                            • 「プロ」と言えるエンジニアになるために - Qiita

                                                                              あるきっかけで再認識をするようになり、 自分の経験や読書の知識やネットを参考にしてまとめてみることにした。 自分が今後振り返るためにもいいと思った。 前置き プロ とはなんだと考えてみる。 検索してみると(wikiより) ・(元々の意味)「professionに関連する」あるいは「professionに属する」という意味である。 なおprofessionとは、賃金を支払われるなりわい(=職業)のことであるが、その中でもとくにトレーニングを要し何らかの資格を要するようななりわいを指す。つまりprofessionとは、一般に「専門的な仕事」と表現されるもののことである。) ・「職業的な人にふさわしい」という意味で、能力が高く、技に優れ、(その仕事に)確かさがある、ということ。 ・(アマチュアとは異なって)「主たる収入を得るために特定の分野に従事している(人)」 意味は複数あるみたいだが、 スポ

                                                                                「プロ」と言えるエンジニアになるために - Qiita
                                                                              • Stability AI、コーディングに特化したLLM「StableCode」を発表

                                                                                Stability AIは8月8日(現地時間)、同社初のコーディング用LLM生成AI「StableCode」のリリースを発表した。 3つのモデルを用意 画像生成AI「Stable Diffusion」の開発で知られるStability AIが開発したStableCodeは3つのモデルで構成されている。 ・stablecode-completion-alpha-3b-4k:ベースモデル このモデルは、最大4000トークンまでのコンテキストウィンドーから単一行または複数行のコード補完することを目的としている。コードに特化した大規模なデータセットBigCodeの「stack-dataset」(v1.2)の多様なプログラミング言語セットで学習した後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの一般的な言語でさらに学習をしている。 ・stablecode-i

                                                                                  Stability AI、コーディングに特化したLLM「StableCode」を発表
                                                                                • ビルド プロセスのファイルの依存関係の管理 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

                                                                                  このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。 ビルド プロセスのファイルの依存関係の管理生成コードのサイズを制御するうえで重要な点は、インクルードされるファイル (依存関係) の数とサイズの管理です。生成コードに必要なシステム ヘッダー ファイルと生成されたヘッダー ファイルの数を削減するには、ビルド プロセスで生成される依存関係と、依存関係の原因となる条件について理解すると役立ちます。 生成されたソース ファイルとヘッダー ファイルの依存関係を図に示します。ファイルからの矢印はそれが含むファイルを指します。他の依存関係が、たとえば Simulink® ヘッダー ファイルの tmwtypes.h と simstruc_types.h や、C または C++ ライブラリ ファイルに存在します。図はビルド フォルダー内で生成されるファイル間のみの含有