流行る言語なんて、どんどん遅くなっていくばかり。 GPUを使うってのも、どちらかというと機械学習のような都合のいい問題を探してきてる。 ソフトウェア工学ってのも聞かなくなった。
PCを使っていて不満に感じることといえば、1画面では複数のウィンドウを並べるのに狭すぎること。ブラウザーを開きながらオフィスソフトを使うといったよくあるシーンでも並べて作業するのは厳しく、いちいち切り替えなくてはならないことに不満を抱えている人は多い。 これを改善するのに効果的なのが、マルチディスプレーで複数画面を使う方法だ。単純に表示領域が2倍、3倍と増えるため、複数のソフトやウィンドウを並べて表示するのも余裕となる。また、チャットツールやリモート会議アプリなどを常時表示してもジャマにならないため、メッセージに素早く対応できるようになるのも便利な点だ。 もちろん、ウィンドウを並べずに切り替え表示すればいいとか、仮想デスクトップを使えば問題ないという人もいる。しかし、これはあくまで片方ずつ表示しているだけで、同時に表示できているわけではない。そのため、ブラウザーに表示した情報を見ながら書類
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
テクノエッジ編集部では、生成AIグラビア実践ワークショップ第4回を開催します。講師は、人気連載「生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?」の著者である西川和久さんです。 高価なゲーミングPCがなくても自分で高速な画像生成ができるサービス「生成AI GO」を無料で使いながら、生成AIに関する知見とグラビアカメラマンとしての豊かな経験から得られた最新かつ実践的なテクニックを学べます。 なお、ワークショップ内で使用するプロンプトは、受講者向けにドキュメントとして公開し、その場でコピペするだけで画像生成を体験できる、非常に簡単な仕組み。生成した画像はその場で自分のパソコンに保存できます。 第4回は、1月23日、オンラインにて開催いたします。なお、今回お申し込みいただいた方は、第3回の動画アーカイブを視聴いただけます。 グラビアカメラマンが教える、生成AIグラビア実践ワークショップ 申
Windowsには、インボックス(inbox)ドライバーと呼ばれる標準的なドライバーが含まれており、多くの場合ではユーザーが別途用意することなく、デバイスのインストールが可能だ。今回は、このインボックスドライバーとドライバーインストールの仕組みについて解説する。 コントロールパネルからデバイスマネージャーを開き、デバイスのプロパティダイアログにある「詳細」タブで、ハードウェアIDを選択すると、該当のデバイスのハードウェアIDが表示できる。これを使ってINFファイルを検索することが可能だ 現状では、第12世代のCPUを搭載したマザーボードにWindows 10をインストールしようとすると、ドライバーをダウンロードしておく必要がある。しかし、Windows 11のインストーラーではこうした作業は不要だ。これは、インストーラーに含まれるインボックスドライバーが更新され、第12世代のマザーボードに
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns(ナノ秒)かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性(locality of reference)」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性(temporal locality)の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性(spatial locality)の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
Intel 14nm and AMD/TSMC 7nm transistors micro-compared(HEXUS) Intel 14 nm Node Compared to TSMC's 7 nm Node Using Scanning Electron Microscope(techPowerUp!) 14nm and 7nm are NOT what you think it is - Visiting Tescan Part 3/3(der8auer / YouTube) 名高いオーバークロッカーとして知られるder8auer氏がYouTubeで非常に興味深い検証を行っている。その内容はCore i9 10900KとRyzen 9 3950Xを比較するというもので、製造プロセスは前者がIntel 14nm+++、後者がTSMC 7nmとなる。そしてこれらを電子顕微鏡を用いて比
エルミタ的速攻撮って出しレビュー Vol.1303 クーラーの中心を7mmずらすと最大3℃温度が低下するという、Noctua「Offset AM5 Mounting Bar」は本当に効果があるのか 2023.06.25 更新 文:撮影・編集部 松枝 清顕/池西樹(テストセッション) Noctua「Offset AM5 Mounting Bar」の理屈 Noctuaが2023年6月13日に発表した「Offset AM5 Mounting Bar」。NoctuaのCEO・Roland Mossig氏によると「Ryzen 7000 ユーザーにとって非常に興味深いであろう、パフォーマンス向上アイテム」とされる。 どういう事かと言うと、Ryzen 7000シリーズは、ヒートスプレッダの中央部分にI/Oコア「IOD」が位置し、その下のエリアに発熱が高くなる「CCD」が実装されている。もっとも熱を持つ発
ポケラボのゲーム『アサルトリリィ Last Bullet』(ラスバレ)の通信をキャプチャしたところ、利用者に無断でSentryに情報を送信していることを発見した。 ラスバレを巡っては、昨年9月にも利用者に無断でFacebookやNew Relicに情報を送信することが確認されている。 昨年9月の時点ではSentryへの情報送信は確認されていなかったのだが、11月に入ってパケットキャプチャを行っている際に偶然不審な通信を発見し、元を辿ったところ、今回の件が判明した。 通信内容以下がPC(DMM GAMES)版ラスバレVer.2.21.0での通信をWindowsのmitmproxyでキャプチャしたものになる。本来はラスバレの利用規約に反する内容だが、公益性を鑑みて公開する。 キャプチャ内容のスクリーンショット(一部モザイク加工)この中で、OSバージョン、CPUの型番、GPUの型番、RAM、バッ
M1版MacBook Airをまだ3週間ほどですが毎日のように使っています。 確かに、動作はスムーズで、もっさりとするところはほとんどなく、素晴らしいの一言です。 MacBook Airよりも少し前にiPad Air第4世代も購入して使っています。 こちらも同様に満足できる性能です。 以下、これまで使って感じたことを簡単にまとめておきます。 一番安いモデルをさらに安価で購入 最安値モデルでも十分に速い デスクトップPCを全く使わなくなった 音も静か 持ち運びも及第点 バッテリー駆動時間も想像以上 iOSアプリもネイティブ動作 Touch IDはマスクの味方 MacBook AirとiPad Airが実は競合?その1:価格が近い MacBook AirとiPad Airが実は競合?その2: 重量も近い iPhone12ではなくiPad Air4やM1版Macを選んだ理由 このタイミングで購入
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に!」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門!」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください! はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 2022/09/22の夕方ごろ、OpenAIが音声認識ですごいものを出したらしいというニュースが社内のSlackをにぎわせていました。 個人的には、いくら認識が凄いって言っても、実際日本語は微妙なんじゃないかな…?と思っていたのですが… ですが… … … … おお!?(上記はGitHubにあるWER: Word Error Rateのグラフです) これは!? これは結構良さげな数値を出している!?(たぶん) ってことで元音声屋さんとしては、これは試すしかない!ということで動かしてみました!(投稿は翌日になってしまいましたが…) なお、本記事では論文内容の詳細などには触れませんのでご了承ください。(後日できたらがんばります) いますぐ使いたい人向け 今すぐ使いたい方は、Hugging Faceでブラウザから書き起こしを試
Oh!X関係者が語る,あのころのX68000。「X68000 Z」のローンチを記念して,かつての関係者にあれこれ話してもらおう 編集長:Kazuhisa ライター:西川善司 2022年6月8日にTwitter上で第一報が報じられ,マウスとキーボードのチラ見せ,TGS2022でのモック展示,クラウドファンディングでの展開など,次々と新たな展開を打ち出している「X68000 Z」。我々4Gamerも,TGS2022でブースの一部を提供したが,そのあまりの熱気にちょっと動揺している。 ?弊社はやります??詳細は後日? #68の日 pic.twitter.com/jU5gE2sG8R— 株式会社 瑞起(ZUIKI Inc.) (@ZUIKIInc) June 8, 2022 関連記事:【PR】新生X68000誕生。瑞起の「X68000 Z」は10月8日に予約受付を開始。TGS 2022の4Game
こんにちは、カミナシの浦岡です。 最近、弊社のメンバーとしてUIデザイナーが新たに加わり、プロダクトのUI改善を進めています。 以前は、AntDesignなどUIライブラリーのコンポーネントをそのままプロダクトで使用する機会が多かったのですが、UI改善を行う上で、UIライブラリーそのままでは要件を満たすことが困難なケースも出てきました。 その結果、独自のReactコンポーネントを実装する機会が増えているのですが、 この記事では、その独自コンポーネントを「ヌルヌル動く」仕上がりにするために気をつけている点を架空の題材を使って書きます。 題材 今回、「空を舞うカレンダー」(ペルソナ5風!?)のUIがデザイナーから提示されたと仮定して進めます。 極端な題材ですが、UIライブラリのカレンダーをベースには実現できそうにないので、独自コンポーネントとして作りましょう! 先に、ヌルヌル動かす上で気をつけ
Twitterやテスラ、SpaceXといった企業を保有するイーロン・マスク氏が、人工知能(AI)に特化した新企業の「X.AI」を設立しました。X.AIはアメリカのネバダ州で法人化されており、同州への提出書類からその存在が明らかになっています。 Elon Musk Creates New Artificial Intelligence Company X.AI - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musks-new-artificial-intelligence-business-x-ai-incorporates-in-nevada-962c7c2f Elon Musk founds new AI company called X.AI - The Verge https://www.theverge.com/2023/4/14/23684005
この記事を3行でまとめると.. Turingでは1年以上前から完全自動運転に自然言語処理が必要と考えてきた 自動運転におけるロングテールなデータに対して、LLMの一般常識に基づく判断能力が必要 Chat-GPTをきっかけにLLMを自動運転に利用する研究が盛り上がってきている TuringのBrain Researchチームの棚橋です。Brain Researchチームでは、中長期的に自動運転においてキーとなるコア技術の開発を行っています。最近ではVision LanguageモデルのフレームワークとしてHeronをリリースしました。なぜ自動車を製造する会社が、LLMの開発を行っているのでしょうか。 Turingでは1年以上前から自動運転における複雑な文脈理解には自然言語が必要であると主張してきました。今年の7月にはLLMで実際の車を動かしてみるプロジェクトをデモとして公開しました。このデモ
最近、スマートフォンを乗り換えて写真を撮ってみると、以前よりも「派手な雰囲気になった」と感じることも多い。なぜそのような傾向になっているのか、考察してみる。 「派手な雰囲気」と感じる源流は2018年ごろの「AIカメラ」か スマートフォンにおいて、撮影する写真の画質を従来の手法で上げることは難しくなってきている。イメージセンサーをはじめ各種パーツが大型化すれば、本体容積を圧迫し、レンズに関してもそこそこの厚みのあるパーツになる。近年ではハードウェア性能を強化したものも出ているが、本体が分厚くなったり、重量増につながったりしている。 そんな中で生まれた多眼化の流れは、画角の自由度を上げ、高性能なプロセッサを使用しての合成処理というスマートフォンに新たな変化をもたらした。 その中で頭角を示したものは「AIカメラ」と呼ばれるものだ。画像処理に関してもCPUやGPUを使用していたものを、NPUという
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
数年悩まされているが解決できていない問題。解決に向けて雑なメモ。固まるとGUIからの強制終了も効かずひたすら待つしかないのでかなりのストレス。 症状 MacOSのGoogle Chromeで下記のようなサイトで文字入力を行おうとするとレインボーカーソル状態のまま数秒から数十秒固まりブラウザが操作できなくなる コピペ操作でも起こる レインボーカーソルは表示されない場合もある 動き出すとタイプしていたキーが一気に入力されるような感じ 事象が発生すると別ウィンドウのGoogle Chromeも固まる Google Chrome以外のプロセスには影響してなさそう 常に発生するわけでもなく軽い時もある。ただ毎日は発生している 何をすると一時的にでも解消するのかは不明 Mac再起動直後は発生しない気がする Chrome再起動直後は発生しない気がする 発生するサイトと箇所 どのサイトとかは関係ない気もす
Code at the speed of thoughtZed is a high-performance, multiplayer code editor from the creators of Atom and Tree-sitter. It's also open source. Stay in FlowProductive coding starts with a tool that stays out of your way. Zed combines the power of an IDE with the responsiveness of a lightweight editor for productivity you can feel under your fingertips. Engineered for performanceZed efficiently le
閉じた状態で11.3mmと驚異的な薄さへと進化した新型MacBook Air。性能、バッテリーと、長く使えるパフォーマンスを備え、安心して選べる1台に仕上がっている。※評価機にはパブリックベータ版のmacOS Venturaを導入し、取材に基づく特別な許可を得て掲載しています(筆者撮影) アップルは7月15日より、新デザインと新チップを搭載するMacBook Airを発売する。8コアCPU・8コアGPU・8GBメモリー・256GBストレージを備えるベースモデルで16万4800円(以下、価格はすべて税込み)。10コアGPU・512GBストレージを備えるモデルで20万8800円だ。 ちなみに、筆者が最もおすすめする構成は、8コアCPU・10コアGPU・16GBメモリー、512GBストレージで、23万6800円となる。その理由も後述する。 魅力は、1日に何本も行われるビデオ会議やオンライン授業を
中国製パーツだけでPCが動く環境が徐々にだができつつある。つまり電源やケース、ファンだけでなく、SSDやメモリー、CPU、ビデオカードまで中国企業が開発・製造したパーツが登場しているというわけだ。 以前にも本連載で、中国製パーツを組み立てて、Windowsのアプリまで動く様子について紹介している(「中国独自の命令セットのCPUとパーツを用いた「完全中国製PC」でWindowsアプリが動いたと話題に」)。その後、さらに新たに中国産パーツの新しい話題が出てきたので今回紹介していきたい。 独自命令セットのCPUを開発する龍芯科技 政府からの補助金で徐々に製品を実現し、ついに上場か まず独自命令セットを採用したCPU、「龍芯」をリリースしている龍芯科技は、前回紹介した「3A5000」の後、6月に「3C5000L」を発表した。3A5000と3C5000Lの違いは、前者がコンシューマー向けで後者がサー
アメリカ・サンフランシスコに拠点を置くソフトウェア開発企業Arete Gamesは11月11日、ゲームエンジン「Arete Engine」を正式発表し、バージョン0.1を公開した。主に2D/3Dゲーム開発向けゲームエンジンとして、現時点でPC(Windows/Mac/Linux)/iOSおよびVRデバイスをサポート。将来的には家庭用ゲーム機やAndroid、Steam Deckにも対応予定とされている。 Arete Engineは、Rustベースで開発されているECSゲームエンジンで、独自のアーキテクチャによる従来にないアプローチとして、ユニファイドメモリへの最適化が大きな特徴とされている。もともとはスタンフォード大学でのプロジェクトとして、およそ2年前に開発が始まったそうだ。サポートするプログラミング言語はRustのほか、C・C++・Swiftなどが挙げられており、C#への対応も進めてい
フリーランスでiOSエンジニアをやっています。実はこのコロナ禍のちょっと前、今年の始めぐらいからお仕事が減ってきていました。昨年は常時5〜7クライアントとお付き合いがあったのが、2クライアントに。 いやいや、クライアント数が減ったぶん、それぞれのお客さんのお仕事をじっくり取り組めるようになったし、やりたくても時間がなくて後回しになってしまっていた新しい技術分野の勉強もできる。全然平気だわ〜と過ごすこと3ヶ月。 (いやまじで新規の仕事の依頼来ないんだけど.......え?これってコロナの影響?それとも単純におれがオワコン?確かに単価は高いし仕事は選ぶしわりと必須な技術をキャッチアップしないしで、技術のコモディティ化が早く参入障壁が低く常に優秀な若手が出てくるこの世界、いつ需要がなくなってもおかしくないしな...) と、ちょっとずつ不安になってきました。 そこで試しにやってみてうまくいったのが
sponsored 最新インテル第14世代Coreプロセッサー対応のハイエンドモデル! M.2 SSDが6つも搭載可能なゲーミングマザーボードASRock「Z790 NOVA WiFi」を写真で解説 sponsored ミニLED採用で有機EL並みに黒が黒いWQXGAディスプレー RTX 4060搭載でクリエイティブ作業もパワフル処理!MSI「Prestige 16 Studio A13V」レビュー sponsored TGS2023 GALLERIAブースステージイベントをレポート【後編】 SHAKAさんやBeauloさん、『スト6』プロも! GALLERIAステージイベントが豪華すぎた sponsored ナイスモバイル株式会社 高学軍社長ロングインタビュー 「MAXHUB製品は日本専用チューニング&ローカライズ済」ナイスモバイル高社長 sponsored 【後編】CVTE社ロングイン
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial networks、GAN)を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」(vid2vid)では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
OpenAIがSpeech-To-Text AIのWhisperを発表しました。Githubからpipでインストールすれば簡単に使えます。私のM1 Max MacBook Proでも動作しましたので、作業内容を書いておきます。 GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision – GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Python仮想環境を作る Python自体のインストールは既に終わっているところから書くことにします。私の環境は
StableLMのファインチューニングってできるのかな?と調べたところ、GitHubのIssueで「モデル自体の性能がまだ良くないから、ファインチューニングの段階ではないよ」というコメントがありまして。 シートの中身を見てみるlm-evalシートstablelm-base-alpha-7bは54行目にありまして、確かに他の言語モデルと比較するとまだまだな性能のようです。応援したいですね。 シートの列の意味それぞれの列の意味については推定ですが以下の通りです。 RAM 言語モデルのGPUメモリ消費量。 lambada(ppl) LAMBADAデータセットによる測定値。ロングレンジの言語理解能力をテストする(文章全体を読まないと答えられないタスクでの評価)。PPLはPerplexityという指標で、モデルの予測の不確かさを示す。PPLが低いほど、モデルの予測精度が高い。 lambada(acc
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く