式年遷宮の様な感じですが、数年おきにブログを作り直してます(前回)。今回は Gatsby でデザインした UI をほぼそのままに、フレームワークを Astro に移行しました。静的サイトの作成では Astro の開発者体験が最高に優れているので、2 年間ほぼ塩漬けにしてしまっていた Gatsby のコードを無事に移行できてよかったです。 Astro とは？ Astro は 一言で言うと、Better HTML です。Astro というフォーマットでサイトが記述できるのですが、普通の(素の)HTML も Astro としてそのまま使えます。厳密には違いますが、HTML のスーパーセットみたいな感じです。その HTML の要素群を component としてまとめることで関心を分離できて(この辺は Web Components でも実現できます)、必要に応じてビルド時にロジックも走らせることが
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない
![iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac2542e64412a689b53886bce83863eaccb2c245/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWE5ZDNiYmYyZTYxOGI0YzAxY2I3NGU3NTYzMTE2OTEy%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzNzNjMmUzMzBmNDUyODgwM2ZjMjk5ODcyM2E5NjU5%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Deac3525e93017a22324c78a48de50853)
DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
Convert PNG, JPG files to SVG vectors online - Vectorizer.AI
PICK Pick a bitmap image that you want to vectorize and drag and drop it onto the page. Bitmap images, such as JPEGs and PNGs, are represented as a grid of little squares called 'pixels', each with its own color. PROCESS We analyze, process, and convert your image from pixels to geometric shapes. The resulting vector image can be scaled to any resolution without getting blurry, and can be used to
弊家では銀行やクレジットカードの明細を BigQuery に取り込んでダッシュボードを作ったりしています。 また、そのために作った BigQuery 向けの Go 製 ETL フレームワークを OSS として公開しました。 本記事ではざっくりどんなもんかを紹介して、どう作るのかを説明します。 Google Cloud Platform Advent Calendar 2020 の 13 日目の記事です。 Google Cloud Japan の Customer Engineer の Advent Calendar もぜひご覧ください。 TL; DR 明細が BigQuery にあると、可視化もできるしアラートも出せるし、まぁなんでもできて便利 銀行明細レベルのデータならほぼ無料で保存、ETL、分析できる ETL フレームワーク bqloader を OSS として公開したから使ってくれよ
Twitter のタイムラインを保存しておくとなにかと便利なので、色々と保存形式を変えながら 4 年くらい記録し続けている。ツイートの保存が便利すぎるので、ツイセーブというサービス化までした。かつてはテキストで、MongoDB や MySQL とか Groonga とかいろいろやってきた。どれも問題ないんだけど、増え続けるログデータを保存する場所として考えると BigQuery が現代にマッチしてるようなのでそちらに移行した。 BigQuery に TL を保存するとできること TL の全てのデータをフルスキャンできる。これはかなり便利で、今回このブログ記事を書くにあたっても ‘BigQuery’ を TL から検索すれば、信頼できるフォローイングの人々の声を見ることができた。これにより「某 CA 社では 5000 台の MongoDB クラスタで BigQuery に対抗している」という
![BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb99bf7e3074ef0fe5df0ca25a644e696c62ad78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs3-ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fkksg%2Fblog%2F53b4ac19c38aa5513f47ea75.png)
情報学研究データリポジトリ ニコニコデータセット
ニコニコ大百科データ ニコニコ大百科に2014年2月上旬までに投稿された記事全ての記事ヘッダ，記事本文データと，それに付随する掲示板全データです。ただし，ユーザーページ，ユーザーIDは削除されています。 記事ヘッダデータ 記事ID，記事タイトル，記事ヨミ，記事種類（a:単語，v:動画，i:商品，l:生放送)，記事作成日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1年当たり1ファイル，圧縮ファイルで約4.9MB，展開後は約14.9MBです。 記事本文データ 記事ID，記事本文，記事更新日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1月あたり1ファイル（例外あり），圧縮ファイルで約4.52GB，展開後は約22.7GBとなりますので，ダウンロードされる際はご注意ください。 掲示板データ 記事ID，レス番号，レス投稿日時，レス本文などのデータです。CSV形式のファイルで，1年あたり1ファイル，圧縮
Freebase
Send feedback Data Dumps Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Data Dumps are a downloadable version of the data in Freebase. They constitute a snapshot of the data stored in Freebase and the Schema that structures it, and are provided under the same CC-BY license. The Freebase/Wikidata mappings are provided under the CC0 license. Freebase Triples F
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
大量データの転送にEmbulkを使ってみたら本当に楽だった - CARTA TECH BLOG
はじめまして。Zucks Affiliateでエンジニアをしている宗岡です。 今回は、リアルタイム性は求めないけど、簡単に大量のデータをどこか別の場所に転送したい。 という要望に答えてくれるEmbulkを紹介したいと思います。 実際に導入に至ったきっかけや、運用上よくある課題なども触れていきたいと思います。 同じ境遇の人が「簡単そうだしEmbulk使ってみようかな」となっていただければ幸いです。 目次 目次 背景 Embulk以外にも出てきた案 実際のEmbulkの導入と使い方 1. Embulkのインストールとセットアップ 2. 必要なプラグインのインストール 3. 設定ファイルを書く 実務でcodecommitを使った例 設定ファイルの書き方 4. まずはpreviewで問題なさそうか確認 5. 問題なさそうなのでrunして実行 Embulkの運用上、よくぶつかる課題 1. 重複に気付
ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp
Apache jmeterは，Webアプリのパフォーマンス計測のための無料ツール。 このツールの初歩を，今から３分で習得するための記事。 本当に３分きっかりなので集中して頂きたい。 (1) DL (2) サーバ (3) ページ (4) jmeter起動 (5) テスト計画作成 (6) jmeter実行 (7) 結果 目標 解説 Tips 1 ：外部パラメータの読み込み Tips 2 ：プロキシ機能を使ってテストケースを自動生成 ※↑自作の もくじジェネレータ で自動生成 (1) DL jmeterをダウンロードする。 JMeter Downloads http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi http://jakarta.apache.org/site/downloads/downloads_jmeter.cgi 最新版 Binary の z
前の記事「HTML5でモダンブラウザのCSS3バグを回避するためのハック方法」に関連して、jQuery で HTML5 データ属性にユーザーエジェント文字列を格納する方法を調べていました。その結果、ちょっと整理をしておいた方が良いかなと思う点を共有したいと思います。 ご存知の方も多いと思いますが、jQuery には .data() や jQuery.data() という、DOM 要素に データ を紐付けて記憶しておく仕組みが元々ありました。jQuery 1.4.3 からは、 API レベルでの 親和性 が考慮された形で HTML5 data-* 属性を取り込む仕様が導入されました。 HTML5 時代では、クライアント・サイドで実行されるコード量も増え、データ属性を扱う機会もちょくちょく出てくるのではないでしょうか。そこで今回は、 HTML5 data-* 属性のおさらい jQuery Da
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
Wikispaces
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
最近の自然言語処理では、大規模なテキストから単語の分散表現や言語モデルを学習させて使っています。学習する際のテキストとしては、分量や利用しやすさの都合からWikipediaが選ばれることが多いですが、その前処理は意外と面倒で時間のかかる作業です。そこで、本記事では比較的最近リリースされた前処理済みのデータセット「Wiki-40B」とその使い方を紹介します。 Wiki-40Bとは？ Wiki-40Bは、40言語以上のWikipediaを前処理して作られたデータセットです。このデータセットは言語ごとに学習/検証/テスト用に分かれているので、単語分散表現や言語モデルの学習・評価に使えます。言語ごとの対応状況については、以下のページを参照するとよいでしょう。 wiki40b | TensorFlow Datasets 前処理としては、大きくは以下の2つに分けられます。 ページのフィルタリング ペー
画像生成AI「Stable Diffusion」でイラストを描くのに特化したモデルデータ「Waifu-Diffusion」使い方まとめ
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を二次元イラスト490万枚以上のデータセットでチューニングした画像生成AIが「Waifu-Diffusion」です。このWaifu-DiffusionをローカルのWindows環境で実行するために、実際にモデルデータをダウンロードして導入してみました。 GitHub - harubaru/waifu-diffusion: stable diffusion finetuned on danbooru https://github.com/harubaru/waifu-diffusion ◆Waifu Diffusionでの生成例 実際に、プロンプト・Sampling Steps・Sampling method・CFG Scale・シード値をまったく同じに設定して、Stable Diffusion(左)とWaifu-
こんにちは、id:ukstudioです。今回は弊社サービスの1つであるSPOTLIGHTSにVue.jsを採用した話をしようと思います。 SPOTLIGHTS自体は一般的なRailsアプリケーションといって問題ない作りになっているので、既存のRailsアプリケーションにどういった形でVue.jsを投入していったかを中心に書いていきます。 Vue.js採用前の状況 SPOTLIGHTS初期のJavaScriptはHTML/CSSと共に外注し納品してもらったものです。 フレームワークといった類はほぼ使っておらずjQueryに頼りきったコードでした。 当時は様々な事情によりこれはこれで妥当な判断だったと思うですが、今後社内でメンテナンスしていくうえで足かせになるであろうというのはなんとなく予想ができていました。jQueryのイベントハンドラやDOM操作がひとつのファイルにひたすら連なっているとい
Amazon Web Services ブログ 新発表 – Amazon Forecast – 時系列予測を容易に 未来を予見する能力は、信じられないほどのスーパーパワーとなります。AWSは、あなたにその力を与えることはできませんが、機械学習において、数ステップで時系列の予測を行うお手伝いができます。 時系列予測のゴールは、毎週の売上、1日の在庫レベル、1時間ごとのウェブサイトトラフィックなどの時間依存データの将来の値を予測することです。 今日の企業は、シンプルなスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアまであらゆるものを使用して、製品需要、リソースニーズ、財務パフォーマンスなどの将来のビジネス成果を正確に予測しようとしています。 これらのツールは、時系列データと呼ばれる一連の履歴データを見て予測を作成します。例えば、そのようなツールは、レインコートの将来の売上を、過去の売上データと、
At Buildkite, we've historically stored our data with two keys. We use sequential primary keys for efficient indexing, and UUID secondary keys for external use. The upcoming UUIDv7 standard offers the best of both worlds; its time-ordered UUID primary keys can be utilized for indexing and external use. This blog post will take you on the journey Buildkite took that led to our eventual adoption of
2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
2013年にリリースされたオープンワールドゲーム「グランド・セフト・オートV(GTA5)」は、PlayStation 5向けの拡張・強化版が開発中であることが報じられるなど、10年近く愛されている人気ゲームです。そんなGTA5のグラフィックを高い精度で実写風に変化させるAIが、Intelの研究チームによって開発されました。 Enhancing photorealism enhancement (PDFリンク)http://vladlen.info/papers/EPE.pdf Enhancing Photorealism Enhancement https://isl-org.github.io/PhotorealismEnhancement/ 開発されたAIによってGTA5のグラフィックがどのように変化するかは、以下のムービーを見るとよく分かります。 Enhancing Photorea
An official website of the United States government Here's how you know The .gov means it's official. Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you're on a federal government site. The site is secure. The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted sec
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
放射線モニターデータのまとめページ（トップ）
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管理・運用移譲通知
失敗知識データベースの管理・運用は、特定非営利活動法人失敗学会に移譲しました。 10秒後にジャンプします。 ジャンプしない場合は、下記のURLをクリックしてください。 http://www.shippai.org/fkd/index.html
タイム管理アプリTogglの蓄積データをAPI取得し、Pythonで分析する話 - 世界一TikTokを愛する男のブログ
タイムマネジメントは仕事をする上で欠かせないスキルの一つである。仕事だけではなく、限られたプライベートの時間を満喫するためにも威力を発揮する。だが、自分が何にどれぐらいの時間を投入しているのかというのは、意識的に計測し、定期的に振り返らない限り、ほとんど認識することはできないだろう。「このぐらいだろう」と心のなかで思っていても、実態とかけ離れている可能性が大きい。そこでこのブログでは、タイムマネジメント関連の記事をいくつか公開してきた。 タイムマネジメントを極めるための、タイムログアプリの極め方 - toricago 『鬼速PDCA』を読んだ結果、頭がスキンヘッドになりそうになった話 - toricago 上記の記事の主な内容は、タイム管理アプリのTogglを使って、日々記録を行い、週ごとに、月ごとに蓄積したデータを分析することで、どんどんタイムマネジメントスキルを向上させるとともに、日々
形態素解析辞書 UniDic
人気デベロッパー Play’N Go は、2017年にユニークなスロットを発売しました ムーンプリンセス. オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス このゲームは、そのユニークなオプション、シンプルな操作性、アニメをモチーフにしたカラフルなグラフィックにより、瞬く間にプレイヤーから人気を集めました。 スロットマシンの ムーンプリンセス は、漫画『美少女戦士セーラームーン』のテーマを明らかにする。第1巻は1992年に発売され、現在も人気があります。を可能にします MoonPrincess は、長年にわたり最高のスロットのリストをリードし、プレイヤーに寛大な配当だけを提供し、ゲームプレイへの関心を保証します。 すべてのシンボルが雰囲気を強調する オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス, 心地よいサウンドトラックがゲームプレイを引き立て、音楽をパーソナライズできるため、ユーザーはスロッ
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中古マンション売買データを分析してみた(1) - 築年数と駅からの距離は価格にどう影響するか - About connecting the dots.
新しい年度になって消費税も上がったことで，3月までの駆け込み消費*1の反動でマンションとか全く売れていないんだろうなぁと思う今日この頃です*2．個人的な趣味でいうと新築よりは中古派ですので，増税前に無理矢理ローン組んだ人がさくっと数年で手放したのを買うのとかが，味があってよいと思うわけですけれども．2015年に消費税が10%にあがる公算も高そうですしね． さて，先日こんな興味深い記事を拝見いたしました． 徒歩5分vsバス利用、中古マンションの値下がり具合を可視化 - マンションチラシの定点観測 | マンション選びのお役立ち情報ブログ REINSといえば，不動産会社御用達の物件データベースなわけですが，当然のことながら業者専用のデータベースなので，私のような一般の人はみることができません．と思っていたら，上記記事で紹介があるように，中古物件の成約済みデータに関しては閲覧可能なんですね． 上記
データサイエンティストがやらかしがちな過ちトップ10（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"という刺激的なタイトルの記事が出ているのをKDnuggets経由で知りました。「データサイエンティストがやらかしがちな統計学的な誤りトップ10」ということで、いかにもなあるある事例が色々載っていて面白いです。 ということで、今回はこの記事を全訳にならない範囲で抄訳して、その内容を吟味してみようと思います（直訳しても意味が取りづらい箇所が多かったためかなりの部分を抄訳ながら意訳しています：こういう訳の方が良いなどのコメントあれば是非お寄せください）。言わずもがなですが、こういう海外記事紹介をやる時はネタ切れということです、悪しからず。。。 元記事の内容 1. Not fully understand objective function（目的関数が何か
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります（コンテンツ右上棒グラフ参照）。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」（PDF形式:381KB）をご覧ください。（2023.5.17） 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」（三重県）において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
いちらん屋（一覧屋）
政治・政府に関する一覧 日本の大臣の種類一覧 日本の長官の種類一覧 内閣の名前・内閣の名称の一覧 衆議院の解散の名前・名称の一覧 日本の植民地機関・総督府の種類一覧 日本政府と政治家の遺憾の意の一覧 政治団体・政党に関する一覧 日本の政治団体名/政党名一覧 日本の党首・政党代表の一覧 世界の共産党の種類一覧 日本の政治家の派閥と政治グループの一覧 犯罪組織等に関する一覧 テロ組織・ゲリラ・過激派・武装組織一覧 世界のマフィア一覧 世界の麻薬カルテル・ドラッグカルテル一覧 世界のギャング・ストリートギャングの一覧 世界の暴走族・モーターサイクルギャングの一覧 景気に関する一覧 世界の高度経済成長の一覧 不況・不景気の種類一覧 好景気・バブル景気の種類一覧 恐慌の種類一覧 通貨・お金に関する一覧 大判小判（大判金・小判金）の種類一覧 高額紙幣と高額なお札の種類一覧 財閥に関する一覧 日本の財閥
To begin making your own visualizations, download flare and work through the tutorial below. Need more help? Visit the help forum (you’ll need a SourceForge login to post). Flare is open-source software released under a BSD license, meaning it can be freely deployed and modified (and even sold for $$). Flare’s design was adapted from its predecessor prefuse, a visualization toolkit for Java. Appli
(最新SSD IOはPCIe x4でした。ご指摘ありがとうございます。） はじめに どの処理で律速しているか調べる 各処理の速度改善方法 データ読み込み速度の改善 データ前処理速度の改善 GPU処理速度の改善 コンピューティングについての他記事 はじめに Kaggle Advent Calendar 2022 8日目です。 突然ですが、あなたはDNN学習時にどの処理で学習速度が律速しているか把握してますか？ DNN学習には図に示すように大きく3つの要素があります： （SSDからの）データ読み込み （CPUによる）データ前処理 （GPUによる）DNN計算 学習時のデータの流れとしては SSDからデータが読み込まれ、CPUに送られる(SATA or PCIe) CPUにてaugmentationや正規化などの前処理が行われ、GPUにデータが送られる(PCIe x16) GPUにてDNNの計算・
Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
Watch Our Google Algorithm Leak Webinar Replay Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to the Google algorithm leak. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has been discovered. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document
Likebook Mars 7.8(電子ペーパ) + Dashbling + Fully Kiosk Browserで、電子ペーパを使ったダッシュボードを作って動かすようにしたメモです。 電子ペーパーのダッシュボードを壁に設置した。 likebook mars + Fully kiosk Browser + dashbling. 結局材料みつけられなかったので、 余ってたエレコムのケーブル結束クリップで貼り付けた。 壁にマスキングテープ⇨梱包テープ⇨結束クリップで固定してるので簡単に剥がせる。 pic.twitter.com/LpLARCP3at — azu (@azu_re) February 2, 2021 最近Likebook Marsをあまり使ってなかったので物理的?なダッシュボードとして使うことにしてみました。 きっかけはDashblingの作者がKindleを使ったダッシュボー
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今から３分で jmeter の使い方を身に付ける （負荷テスト入門） - 主に言語とシステム開発に関して
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Goodbye to sequential integers, hello UUIDv7!
ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版) - ABEJA Tech Blog
「グランド・セフト・オートV」のグラフィックをほぼ実写化するAIが開発される
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GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
HADASHI RaterBug.com - Building a Respectful Video Community
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
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学習が何で律速してるか、把握してますか？ - arutema47's blog
電子ペーパを使ったダッシュボードを設置した