ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
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
エンジニアのための十徳ナイフ「DevToys」がバージョン２になってクロスプラットフォームやCLI対応しさらに便利すぎる - Qiita
はじめに 以前紹介させていただき、2022年Qiitaのいいねランキング18位、ストックランキング20位を記録したこちらの記事の続編です！ DevToysはリリース後しばらく定期的なバージョンアップが続けられていましたが、去年の7月からぱったりとアップデートが止まっている状態でした。 リポジトリや作者のXを見るとバージョン２の開発を行っているようで、今か今かと待ち続けていましたが数日前リリース予告のポストを見つけて、今日ついにプレリリースされました！ ということで早速紹介していきます！ DevToysとは DevToysは「開発者のためのスイスアーミーナイフ」の紹介文の通り、開発時によく使うツールを十徳ナイフのようにまとめたアプリとなっています。 JSONの整形とかエンコードデコードetc... プログラミングや保守運用の調査でやりがちな作業をいちいち変換サイトを探したり、エディター拡張機
2位とはなんだったのか
anond:20240625171138 2009年11月のいわいる事業仕分けから、もう13年も経った。「2位じゃダメなんですか？」の質問の発言で非常に曰く付きとなったアレだ。 ところが最近、13年も経ってまだなおナゼ「2位」という言葉が出てきたかが理解できてない人がかなりいる事を知った。 それどころか、事業仕分けによって日本のHPC分野が衰退したなどという認識まで飛び出す始末である。 ただ、資料もなしにどこが変だと言っても仕方あるまい。何がどうして「2位」なのか、少し語ろうじゃないか。 アーキテクチャ初期の次世代スーパーコンピュータ (この時点では名前が付いていなかったが、以下わかりやすく京と呼ぶ) 計画 は、補助金を投入してのHPC産業育成に目を向けられていた[1]。世界一の性能を出していた海洋研究開発機構の地球シミュレータが、NECのSXシリーズをベースにしたベクトル型であり、ベクト
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
円周率が105兆桁まで明らかに、所要時間は70日弱
さまざまなストレージのレビューをしている情報サイト・StorageReviewの編集者らが、円周率の算出桁数の新記録となる105兆桁目を達成したことがわかりました。 105 Trillion Pi Digits: The Journey to a New Pi Calculation Record - StorageReview.com https://www.storagereview.com/review/breaking-records-storagereviews-105-trillion-digit-pi-calculation Another Serving of Pi: Solidigm SSDs Help Calculate New World Record | Solidigm Newsroom https://news.solidigm.com/en-WW/235709
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
FizzBuzz.txt(8エクサバイト)
FizzBuzzFS FizzBuzz問題といえば定期的にSNSで話題になっては変な解法が発明されることでおなじみですが(?)、ファイルシステムを使った事例が見当たらなかったのでやってみました。 まあ見ての通りというか…… /mnt/FizzBuzz に FizzBuzz.txt(8エクサバイト)があって、FizzBuzzが書いてあります。 どこまでも…… 容量の続く限り…… 以上！！！！！！！ 技術解説 FUSE FUSE(Filesystem in USEr space)というソフトウェアを使うことで、簡単に新しいファイルシステムを実装することが可能です。 Rustにおいては、fuse crateの更新が停止した結果フォークが複数存在するようですが、利用者数と更新頻度的にfuser crateを使うのがよさそうです。 FileSystem traitが実装された値をmount2関数に渡
テクノロジー部門CTO室の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。今年の 9 月から STORES 株式会社で Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています（Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」｜STORES People ）。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.3.0 がリリースされました（Ruby 3.3.0 リリース）。クックパッド開発者ブログで連載していたように、今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.3 の NEWS.md ファイルの解説をします（ちなみに、STORES Advent Calendar
Aurora MySQL におけるロック競合（ブロッキング）の原因を事後調査できる仕組みを作った話
こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk です。 DBRE（Database Reliability Engineering）チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 本記事では、Aurora MySQL でロック競合（ブロッキング）起因のタイムアウトエラーが発生した際に根本原因を特定することができなかったので、原因を後追いするために必要な情報を定期的に収集する仕組みを構築した
この記事は クラスター Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 昨日は ChameleonO2 さんの「何か」でした。公開楽しみですね。 クラスター株式会社でソフトウェアエンジニアとして働いている id:Sixeight です。 クラスターではトランクベース開発を実現するためにフィーチャフラグを使っています。 フィーチャフラグを使うことでたとえ開発が途中であっても、変更は完全に動作する状態でトランクに取り込まれます。 今回はフィーチャフラグを使って開発するときに意識しているささやかなTIPSを共有します。 TIPS1: 元のコードはそのままにする フィーチャフラグで分岐を追加するときに、気を利かせて安易にコードの重複を減らそうとしてはいけません。 たとえコードが重複することになったとしても、変更前のコードは出来るだけそのままの形で残るようにしましょう。 なぜならフィ
NovelAI Diffusion V3はデフォルト設定では、生成画像の画風や品質を保つのが難しい。しかし、呪文（プロンプト）に適切なタグを追加することで、出力画像の品質向上が可能だ。 本記事ではブルアカキャラを例として、NovelAIにおける品質タグや画風タグの使い方を解説する。 デフォルト設定で生成まず、NovelAIの初期設定のままで生成した画像が以下。 キャラクターはブルアカの天童アリス。 アリス (品質タグ無し)ソース:Stable Diffusion XL C1E1DE52 (NAI Diffusion Anime V3) 要求タイプ: Text to Image プロンプト: {1girl, aris (blue archive), blue archive}, blue eyes, black hair, very long hair, one side up, hairb
In 2021 Ben Bridts published a highly inventive method for finding the AWS Account ID of a public S3 bucket. This post describes a technique to find the Account ID of any S3 bucket (both private and public). I'd highly recommend reading Ben's technique first as we will re-use a lot of concepts. S3 Bucket to AWS Account ID Shell output can be worth a thousand words, here's what our technique enable
はじめに 皆さんはLLMで何かを作りたいという経験はありますか。 世の中にはアニメキャラクターの作成を指向したチャットハルヒや霧雨魔理沙を言語モデルで作成&ラインbot化した話など様々な実例があります。 今回私は勉強会でお話しするという温度感で、先輩をLLMで作ってみようとした話について述べます。参考になれば幸いです！ def convert_symbols_to_fullwidth(text): half_symbols = '!?~' full_symbols = '！？〜' half_to_full = {half: full for half, full in zip(half_symbols, full_symbols)} return ''.join(half_to_full.get(char, char) for char in text) def convert_fullw
Once we hit 6174 the sequence starts repeating, as the result of applying this “biggest digit-arrangement minus smallest digit-arrangement” operation to 6174, is 6174 itself. Or in maths parlance: 6174 is a fixed point of this operation. Now here’s the kicker: as long as the starting number is not a single repeated digit, we can start from any 4-digit number and the sequence will always reach 6174
数学は人類が自然を理解するために生み出した学問であるが、自然を注意深く観察すると、そこには我々自身が考えている以上に数学の美しさが隠されている事に気付かされ、改めて驚かされる。 例えば、フラクタルは抽象的な数学の概念であるが、実は自然界に広くみられることがわかっているし、フィボナッチ数列の美しさは「花びらの枚数」や「松ぼっくりの鱗模様の列数」、「ひまわりの種の列数」、「ウサギの増え方」など、多くの場面で見られる。 フラクタルの例、野菜のロマネスコ (Credit: Bouba at French Wikipedia)そんな数学と自然の新たな驚くべき関係を、今回オックスフォード大学、ハーバード大学、ケンブリッジ大学、GUST、マサチューセッツ工科大学（MIT）、インペリアル大学、アラン・チューリング研究所の研究者チームの著名な研究機関からなる学際的な科学者チームが発見し、『Journal o
NovelAI パラメータの調整｜シトラス
こんにちはこんばんはおはようございます、シトラスです。 この記事は主に自分用の覚え書きです。 NovelAIでイラストを出力する際の各パラメータがどんな役割を持っているかを簡単にまとめたものです。 用語解説各種パラメータPromptプロンプトと呼ばれるAIへの指示をこのボックスに入力します。 NovelAIでは海外の画像検索サイト(Danbooru)のタグが通りやすいように調整されているので、ここに入力する単語の事をタグと呼びます。 プロンプトはタグを並べるように入力し、手前に入力したタグほど強く反映されます。 []で囲ったタグは重みが1.05で分割されて弱くなります。 {}で囲ったタグは重みが1.05倍されて効きが強くなります。 Add Quality Tagsイラストの出力を安定させるタグのセットを自動で入力してくれるというものです。 NovelAI v3ではこれらのタグがプロンプトの
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'); doc.close(); } if (!doc) throw Error('base not supported'); var baseTag = doc.createElement('base'); baseTag.href = base; doc.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(baseTag); var anchor = doc.createElement('a'); anchor.href = url; return anchor.href; } finally { if (iframe) iframe.parentNode.removeChild(iframe); } }()); } // An inner object implementing URLUtils (either a native URL // ob
「ヒトは乱数を生成できない」300桁の数字から個人を識別できるとの研究報告が話題に、ランダムなように見えてもヒトは無意識のうちに好みの数字やパターンを使用している
池谷裕二 @yuji_ikegaya 【ヒトは乱数を生成できない】「２５６４８・・・」などと３００桁ほど数字を適当に並べてもらうだけで、誰がその数字列を作ったのかを判別できるそうです。こちらの論文→ nature.com/articles/s4159… （「無意識の脳のクセ（＝認知指紋）」が反映されるのでしょうか） 2024-03-10 16:17:12 リンク Nature A cognitive fingerprint in human random number generation - Scientific Reports Is the cognitive process of random number generation implemented via person-specific strategies corresponding to highly individual
生成AI（Stable Diffusion）による生成画像の著作物性を認めた北京インターネット裁判所判決の日本語訳（仮）｜ジャック
2023年12月1日に中国は北京インターネット裁判所が下した判決は、生成AIによる生成画像の著作物性を認めたものとして話題になりました。 Chinse AIGC images copyright infringement first case judgment！Recognition of copyright! Beijing Internet Court made a first-instance judgment on the copyright infringement dispute of AI-generated pictures (AIArt)！ pic.twitter.com/uWIYXL5wBQ — 青龍聖者@ひぐらしのなく頃に 鑑賞勢 (@bdsqlsz) November 29, 2023 AIを使って生成した画像をSNSで無断使用されたとして提起された事件で、北京イン
The last year has been a great one for WebKit. After unveiling Safari 17 beta at WWDC23, we’ve shipped six releases of Safari 17.x with a total of 200 new web technologies. And we’ve been hard at work on multiple architectural improvement projects that strengthen WebKit for the long-term. Now, we are pleased to announce WebKit for Safari 18 beta. It adds another 48 web platform features, as well a
The teeth are not the only problem 2023-11-05 Table of contents (This is not) a performance review Pulling back the curtain Engine and architecture Attachment issues Renderdoc analysis DOTS instance data update Simulation Virtual texturing cache update Skybox generation Pre-pass The teeth controversy Pre-pass continued, featuring the high poly hall of shame Motion vectors Roads and decals Main pas
全世界最高峰･最上位の画像生成AI (Stable Diffusion 3 8B+) が凄すぎた件 - Qiita
Stable Diffusion開発元の、Stability AI Japan - External AdvocateのD̷ELLと申します。 今回、Stable Diffusion最高モデル Stable Diffusion 3 80億パラメータ（8B） を搭載したAPI「Stable Image」の、最上位サービス 「Stable Image Ultra」 の体験会を実施しました。 実施内容をレポートにまとめましたので、報告させて頂きます。 概要 Stability AIからStable Diffusion 3 2B のモデルがリリースされ、世界を席巻した Stability AI APIでは、最上位モデルの Stable Diffusion 3 8B が利用可能 性能を体験してもらうために、色んな人に利用してもらったら凄かった ※ 本稿はQiita Engineer Festa 20
PySkyWiFi: completely free, unbelievably stupid wi-fi on long-haul flights | Robert Heaton
The plane reached 10,000ft. I took out my laptop, planning to peruse the internet and maybe do a little work if I got really desperate. I connected to the in-flight wi-fi and opened my browser. The network login page demanded credit card details. I fumbled for my card, which I eventually discovered had hidden itself inside my passport. As I searched I noticed that the login page was encouraging me
Some time ago, Hillel Wayne published an article titled Microfeatures I’d like to see in more languages . In this article, he described three kinds of features in programming languages: fundamental features, deeply engrained features, and nice-to-have convenience features. Hillel’s premise was that language designers tend to focus on the first two; however, because the convenience features are rel
はじめに こんにちは、D2Cデータサイエンティストの小林です。 本記事では、Pythonによるハッシュの扱い方とハッシュを用いることで使用するメモリの削減ができるのかを検証します。 ハッシュについては簡単な紹介のみとなりますので、ハッシュについて深く知りたい方は他の記事を参考していただければと思います。 開発環境 検証において以下の環境を使用しました。 AWS EC2 (インスタンスタイプ: r5.2xlarge) Python 3.10系（3.10.9） pandas 1.5.1 memory_profiler 0.61.0 hashlib 3.10系で提供されているモジュール random 3.10系で提供されているモジュール string 3.10系で提供されているモジュール ハッシュとは ハッシュとは、あるデータから特定のアルゴリズムに基づいて不規則な文字列(値)を求めることです。
Generation Parameter { "prompt": "1girl, arima kana, oshi no ko, solo, idol, idol clothes, one eye closed, red shirt, black skirt, black headwear, gloves, stage light, singing, open mouth, crowd, smile, pointing at viewer, masterpiece, best quality", "negative_prompt": "nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low qualit
Animagine XL 3.0 is the latest version of the sophisticated open-source anime text-to-image model, building upon the capabilities of its predecessor, Animagine XL 2.0. Developed based on Stable Diffusion XL, this iteration boasts superior image generation with notable improvements in hand anatomy, efficient tag ordering, and enhanced knowledge about anime concepts. Unlike the previous iteration, w
stable diffusionの画像をより綺麗にできるという「SDXL」モデルで画像を生成してみました。 今回は実際にどのくらい綺麗になるのか、検証してみたいと思います。 SDXLを導入する方法導入前に確認すること導入にあたり条件として、「stable diffusion」のバージョンが「1.6」以上であることが条件になります。 もしも、バージョンが「1.6」以前の場合は「コマンドプロンプト(macの場合はターミナル)」のstable diffuisonのディレクトリで、「git pull」と入力することで、バージョンを更新できます。 git pullコマンドの実行上記の様に出たら、「stable diffusion」を起動して、画面の最下部のバージョンを確認します。 「1.6」以上のバージョンになっていればオッケーです。 一番左がバージョン用意するもの「SDXL」の導入にあたって必要な
Data Table Design PatternsData tables come in various sizes, contents, purposes, and complexities. The ability to query and manipulate data is a crucial requirement for most products that are being designed today. Enterprise software companies often serve large quantities of data to their users, prioritizing well-designed table experiences. This article is a collection of best practices to help yo
Years ago I wrote about my trouble with a job queue in Postgres, in which table bloat caused by long-running queries slowed down the workers’ capacity to lock jobs as they hunted across millions of dead tuples trying to find a live one. A job queue in a database can have sharp edges, but I’d understated in that writeup the benefits that came with it. When used well, transactions and background job
Animagine XL V3.1 - v3.1 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Animagine XL 3.1 is an update in the Animagine XL V3 series, enhancing the previous version, Animagine XL 3.0. This open-source, anime-themed text-to-image model has been improved for generating anime-style images with higher quality. It includes a broader range of characters from well-known anime series, an optimized dataset, and new aesthetic tags for better image creation. Built on Stable Diffu
GitHub - layerdiffusion/sd-forge-layerdiffuse: [WIP] Layer Diffusion for WebUI (via Forge)
Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency This is a WIP extension for SD WebUI (via Forge) to generate transparent images and layers. The image generating and basic layer functionality is working now, but the transparent img2img is not finished yet (will finish in about one week). This code base is highly dynamic and may change a lot in the next month. If you are from professiona
![GitHub - layerdiffusion/sd-forge-layerdiffuse: [WIP] Layer Diffusion for WebUI (via Forge)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5466cdaecc156e75f30a877995277e46a1c20a36/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2Fb9fdce3e44fb3ec6259d8fb8847b785903e3ce259236ce5851f4f4de75480c3c%2Flayerdiffusion%2Fsd-forge-layerdiffuse)
生成速度を2倍にするLoRA｜gcem156
cfg_scaleを1にしてもまともな画像が出てくるようにすることで、生成速度を2倍にするLoRAを作ったよ。 はじめに Stable DiffusionではClassifier Free Guidanceというものが使われています。これは適当に言うとプロンプトなしの生成を基準にしてプロンプトの効果を増幅するようなものです。 $${\mathrm{cfg} = \phi + \mathrm{s}(c- \phi)}$$ $${c}$$は何らかのプロンプトによる生成、$${\phi}$$は空文による生成で、$${s}$$がCFG scaleとかGuidance scaleとか言われるものです。1に設定するとプロンプトによる生成だけの結果になります。 AUTOMATIC1111氏はCFG scaleを大きくすると$${\phi}$$から離れていくという点に着目して、空文ではなく望ましくないプロ
Lisp Badge LE
Memory available: 2800 Lisp cells (11200 bytes). Flash: 16384 bytes of flash are reserved for use to save the Lisp workspace using save-image. Processor: AVR128DB48 Clock speed: 24 MHz. Current consumption: Approx. 6 mA. A CR2032 cell has a typical capacity of 225 mAh, so this should give a life of about 40 hours. Types supported: list, symbol, integer, character, string, stream, and array. An int
Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) With Agents for Amazon Bedrock, generative artificial intelligence (AI) applications can run multistep tasks across different systems and data sources. A couple of months back, we simplified the creation and configuration of agents. Today, we are introducing in preview two new fully managed capab
【NovelAI】 エロも行ける！最強プロンプト（呪文）辞典｜賢木イオ @studiomasakaki
こちらは最初に編纂された「第一版」ですこの「最強プロンプト辞典」は、NovelAIv1が登場した2022年10月に編まれた日本初の画像生成AIプロンプト辞典（個人ブログ掲載）をnoteに転載したものです。その後、第二版となる「プロンプト新辞典」を経て、2024年2月に第三版となる「プロンプト超辞典」が完成しています。第一版の内容は黎明期のものであり、AnimagineXL3、NovelAIv3に準拠し、10万字を超える情報量と生成結果の画像比較、Wildcardを完備した最新版の「超辞典」をご参照ください。 プロンプトの基本基本的にはカンマ「,」で区切って、盛り込みたい要素を箇条書きで並べていくだけでOKです。「被写体は何人でどんな構図か、どんな見た目の誰がどこで何をしているか、どんな画風か」を指定するのがコツ。正しい「呪文」でないと認識しないわけではなく、DeepL翻訳でざっくり英文化し
During my research into vintage Japanese drawing software, I came across some devices that had built in sketch or handwritten memo functions. I bought a couple of them to see if they did anything cool or interesting. These sorts of devices are pre-internet, so there’s not much about them online, and they can’t be emulated, so the only way to find out what they do is to get first hand experience by
1. はじめに 最近家でプログラミングあまりやっていないなと思い、以前やろうとしたWebサービス作りも滞ってしまっていたのでAIプログラミングを少し勉強してみようと思い、こちらの本を使って学習を始めてみた。 今回はその本の3.3 「文字認識・手書き数字を判定しよう」をやってみた。 2. 環境構築 今回はWindowsでの環境構築だが、今はMicrosoft Storeでインストールできるのでめっちゃ簡単！ ついでに必要なライブラリとかもコマンドプロンプトまたはPowershellからpipでインストールできるので、めっちゃ簡単！ 3.3章で使うライブラリはmatplotlib（グラフ描画ライブラリ）とscikit-learn（機械学習ライブラリ）、OpenCV（画像処理ライブラリ）なので、以下のコマンドを打てば終わり。 pip install -U pip pip install -U m
It has been five months since my last general update on the Rust compiler’s performance. Let’s see what has happened in that time. Big wins Let’s start with some big improvements. The information about metrics at the top of this post still applies. #107925: Incremental compilation uses a hashing algorithm to detect when code fragments have changed and need recompilation. In this PR, @thomcc change
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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
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NovelAI V3における生成画像の高品質化に役立つ画風指定タグの解説｜宇田呂井汲
How to find the AWS Account ID of any S3 Bucket
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News from WWDC24: WebKit in Safari 18 beta
Why Cities: Skylines 2 performs poorly
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River: a Fast, Robust Job Queue for Go + Postgres
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Python AIプログラミング その1 環境構築、文字認識 - Qiita
How to speed up the Rust compiler in August 2023