1か月ほど前まで初代第1世代Core iのPCをほぼノーマルで使っていたが、Windowsの肥大化（*1（本増田の最後に参考webページを記載。以下同様））のせいかweb閲覧やExcel操作程度の作業でも引っかかりを覚えるようになったり、Windows11ブームに煽られてセキュリティ関連の記事を読み古いCPUには脆弱性が付き物だと知った（*2・3・4）り、あれこれあったためPCを新しくすることにした。 その際に色々な知見を得て情報の更新ができたため、日記帳兼リンク集として増田に残しておくことにした。極少数の人にしか役に立たないであろう文章だが、体験談の類として暇つぶしに読んでもらえれば幸い。ただ、過去のPC事情を懐古したりするのが目的なら、数年前にホッテントリ入りした別の記事（*5・6）を読む方が有意義かもしれない。 改装作業にどう臨んだかまず、パーツの買い方を3種類に大別して検討した。
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
Armの中国合弁会社がArmからの独立を宣言し、中国市場を乗っ取り。ArmのIP売上から作られた中国独自製品も発表 - ゲームキャスト
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
なぜふわっとした仕事を具体的なタスクに落とし込める人が少ないのか - teruyastarはかく語りき
blog.tinect.jp プロジェクトマネージャーの話らしく、抽象的な課題を具体的に落とし込むことができればそれだけで食っていける。転職の際はそこを強くアピールしたほうがいい。その能力を積むには実践と経験しかない。それはそのとおりかと。 でもこの記事には他に 「タスクをきちんと落とし込める人材が少ない。育たない。面接採用でもその能力は見抜けない。」というふわっとした課題がそこに発生している。主題ではないとしても「実践と経験つむしかない」は課題解決として弱い。 この記事で理想的な人は元スクエニCTO 橋本善久 が思い浮かぶ。 ロンチ大失敗したFF14を1から作り直した大黒柱の一人。 下のプレゼンは様々なタスク管理をコントロールする術が書かれている。 http://www.jp.square-enix.com/tech/openconference/library/2011/dldata/
暴言なのは分かってますが、 学生の頃ゲームプログラマーを目指した昔の僕に そのまま言ってやりたいセリフ。 こんな記事を見つけたので。 プログラマ、ＳＥ、ゲームプログラマについて - Yahoo!知恵袋 http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1438427284 自分は将来、プログラマ、いずれはＳＥになりたいと考えていましたが、 最近では３Ｄも学んで、ゲームも作ってみたいと思うようになりました。 長時間労働、低賃金といわれていますが、やってみたいんです。 そこで、本題なんですが、 上記の仕事で働くには、今、どんなことをすればいいんでしょうか。 プログラマとして、働けるのは短いとか、 ゲーム業界は就職倍率高いとかは分かっています。 自分がやりたいのは、ＢＧＭとかグラフィックではなくて、 企画、制作、プログラムという部門
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
ヘッドレス Chrome スタートガイド | Blog | Chrome for Developers
要約 ヘッドレス Chrome Chrome 59 でリリースされますChrome ブラウザをヘッドレス環境で実行する方法です。 基本的に Chrome なしで Chrome をご利用いただけます。Google が提供する最新のウェブ プラットフォーム機能をすべて使用可能 をコマンドラインに追加することもできます。 なぜこれが有用なのでしょうか ヘッドレス ブラウザは、自動化されたテストやサーバー環境に最適なツールです。 表示する UI シェルは不要です。たとえば、特定の環境に対する PDF を作成することも、ブラウザで URL がどのようにレンダリングされるのかを調べることもできます。 Headless（CLI）の起動 ヘッドレス モードを開始する最も簡単な方法は、Chrome バイナリを開くことです。 使用できます。Chrome 59 以降をインストールしている場合は、--headle
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
Raspberry Pi 2 Model Bを買ったので、元々持っていた初代Model Bが余った。Raspberry PiというのはUSBの電源でLinuxが動くパソコンの事ですな。 ところで俺はアマガミSS（とSS+）というアニメが好きで、このアニメだけを24時間延々と流してくれるケーブルテレビが無いものかずっと考えていた。なんでも北欧には暖炉の火がひたすら燃えているだけのテレビがあるとの事で、さすが無神論者の国々は違うと感心したのだが、需要的にはあれと似たような感じだ。 そこでこの余ったRaspberry Piで俺ん家のモニターにアマガミSSを流し続ける装置を作ってみる事にしました。 ふだんはケースに入れてあるのだ さいわいアマガミSS/SS+は2012年の改正著作権法が施行される前のアニメで、BDからエンコードした動画ファイルが手元にある。元より施行前だろうが後だろうが俺が買ったB
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
Webアプリケーションを高速化する50のトリック
MicrosoftのInternet Explorer PMであるJatinder Mann氏は、BUILD 2012でHTML5アプリとサイトを高速化する50のパフォーマンストリックというセッションで、Webアプリケーションを高速化する多くのチップスを提供した。 Mann氏が提供したアドバイスは、以下の6つの原則を中心に構成されていた。 1. ネットワークリクエストに迅速に応答する リダイレクトを避ける。上位1,000のWebサイトのうち63%は、リダイレクトを使用している。これらはリダイレクトをやめることによって10%のパフォーマンスを改善することができる。 メタリフレッシュを避ける。世界のURLのうち14%は、メタリフレッシュを使っている。 可能な限りユーザーの近くにあるCDNを使用してサーバーの応答時間を最小化する。 異なるドメインからのリソースをダウンロードすることによって、同時
画像の中から特定の物体だけを切り抜く作業を手動で行うのはかなりおっくうなものです。Google Chromeの拡張機能「物体認識切り抜きで透過画像作成」を使えば、画像ファイルやウェブページの画像から対象の物体だけを自動で切り出して、透過型PNGファイルを出力できます。 物体認識切り抜きで透過画像作成 - Chrome ウェブストア https://chrome.google.com/webstore/detail/auto-background-remover-b/kpkaocloobmfnkbfjenchjopkcochdgj ブラウザ「Google Chrome」を使って上記「物体認識切り抜きで透過画像作成」のページを開き、「今すぐ試す」をクリック。 ポップアップが表示されるので、「拡張機能を追加」をクリック。 100MBを超えるファイルのダウンロードが始まり、インストール作業が行われ
モバイルWebのUIを速くする基本テクニックがわかる──Google I/O 2016 High Performance Web UI
モバイルWebのUIを速くする基本テクニックがわかる──Google I/O 2016 High Performance Web UI 川田寛（ピクシブ株式会社） こんにちは、ふろしきです！ 私はHTML5 Experts.jpで、過去2年ほどGoogle I/Oの情報を発信し、Web技術の変化についてお伝えしてきました。振り返るとGoogleは、2014年にモバイルWebの提唱と技術要素の拡大を図り、2015年からは「RAIL（モバイルWebが目指すべきパフォーマンス指標）」や「Progressive Web Apps（アプリのように振る舞うWeb）」といった、モバイルとの親和性が高いWebを作り出すための”考え方”を推し進めました。今年2016年は、さらにそれを踏み込んでいったという感じがします。 今回のI/Oで取り上げるのもそのひとつ。毎度お馴染みGoogle Developer A
SAKURA Internet
さくらのサービス さくらのレンタルサーバ WordPress、モリサワ提供のWebフォントが使えるご利用件数56万突破の人気サーバーサービス。 さくらのVPS レンタルサーバより高い自由度が魅力。はじめて使うroot権限のある1台目に最適です。 さくらのVPS for Windows Server Windows搭載プランが登場。リモートデスクトップやOfficeのご利用も可能です。 さくらのクラウド 初期費用無料、トラフィック課金なしのクラウドサーバー。最適な環境をすぐに作成できます。 さくらの専用サーバ PHY 大容量ストレージも選べる物理サーバー。オンプレミスからの移行、ウェブシステムの最適化におすすめです。 高火力コンピューティング 機械学習、データ解析、ハイパワーマシンを必要とする全ての用途に。GPU搭載、妥協のない最高性能を提供します。 さくらのIoT デバイス、ネットワーク、
昨日、上野宣（@sen_u）さんがパスワードの総当りに要する時間の表をツイートされ、話題になっています。 総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表を日本語化した。https://t.co/cVSNUZkAKv pic.twitter.com/rtS8ixwOqi — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 1万件を超えるリツイートがありますね。大変よく読まれているようです。しかし、この表は何を計測したものでしょうか。上野さんにうかがってもわからないようでした。 何ですかね？パスワード空間が大きくなると解読に時間が掛かるということくらいがわかりますかね。 — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 一般に、パスワードの総当たり攻撃（ブルートフォースアタック）というと、以下の二通りが考えられます。 ウェブサイト等でパスワードを順番に試す
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
More preview enhancements for Windows Azure AD Premium - Active Directory Blog - Site Home - TechNet Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
クロスプラットフォーム開発の大本命!? HTML5もアプリもFlashも開発できる「OpenFL」とは？ 「インタラクティブコンテンツをワンソースでクロスプラットフォームに対応させたい」、それはフロントエンドのデベロッパーであれば誰もが望むことではないでしょうか。一昔前はAdobe Flashが「Open Screen Project」と題して一歩手前まで実現していましたが、iPhoneからFlashを締め出そうとするAppleの強硬な姿勢によって頓挫することになりました。 尾野さん(しっぽさん)からの勧めもあり調べたのですが、「OpenFL」（オープンエフエル）というテクノロジーはさまざまな形式にインタラクティブコンテンツを出力できます。つまりOpenFLを使えばワンソースでクロスプラットフォームを実現できるのです。今回はOpenFLからHTML5とFlashを出力することによってクロス
「アスク税」とは何か 〜ゲーマーのためのグラフィックスカード流通事情講座 編集部：佐々山薫郁 アスク公式Webサイト 「アスク税」（もしくは「ASK税」）という言葉を聞いたことがあるだろうか。 PCパーツ業界に存在する販売代理店の中でも，アスクという企業は，群を抜いて有名だ。オンラインで「アスク税」と検索すれば，すぐに「アスクが取り扱うPCパーツ製品は，海外における市場価格よりも国内価格が非常に高い。それは，アスクが大きな中間マージンを取っているからだ」的な言説に，すぐ辿り着くことができるだろう。 では，その言説は正しいのか。というかそもそもアスク税とは何なのだろうか。アスクという会社は，さまざまなジャンルでさまざまなメーカーの販売代理店になっており，すべてについて語ることはできないため，今回は，4Gamer読者にとって最も身近なPCパーツであろうグラフィックスカードに絞って，アスク税の正
囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？：週末エンプラこぼれ話（1/4 ページ） 人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。 ここ数年、将棋や囲碁といったボードゲームの世界では、AI（人工知能）の能力が人間を上回りつつある。特に、Alphabet傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」は、世界のトップ棋士を次々と破ったことで、昨今の人工知能ブームの“火付け役”となったのは記憶に新しい。 最近では、プロ棋士たちも研究にAIを使い始めているが、その影響で、若い囲碁棋士たちの間で今「AWS（Amazon Web Services）」を利用する人が急速に増えているのだという。一体何が起きている
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
実践的低レイヤプログラミング
はじめに 学校で習わないが(習う学校もある)、現実に必要になるプログラミング技術に、低レイヤプログラミングなどと呼ばれるものがある 厳密な定義は聞いたことがないし、おそらく存在しないとは思うが、大体のみんなの共通認識として、 「高級プログラミング言語を使わないプログラムを書き、OSで抽象化されないデバイスの機能を使う」といったような認識があると思う。 筆者の経験から言わせてもらうならば、低レイヤプログラミングに関する知識は、プログラミングにおいてあらゆる場面で、常に、少しずつ役立てられる知識だと言えると思う。 普段はRubyやPHPなどを書いてる人であったとしても、メモリが足りなくなった場合や、デバッガを使っている場合、性能が足りなくなった場合など、 厳しい環境におかれた時に低レイヤプログラミングに関する知識が必ず役に立つ場面が来ると信じている。 また、役に立つかどうかは置いておいても、「
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ！ って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ～ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっくり進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ！ 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
2018年1月3日にCPUに関連する3つの脆弱性情報が公開されました。報告者によるとこれらの脆弱性はMeltdown、Spectreと呼称されています。ここでは関連情報をまとめます。 脆弱性の概要 報告者が脆弱性情報を次の専用サイトで公開した。 Meltdown and Spectre (またはこちら) 3つの脆弱性の概要をまとめると次の通り。 脆弱性の名称 Meltdown Spectre CVE CVE-2017-5754（Rogue data cache load） CVE-2017-5753（Bounds check bypass） CVE-2017-5715（Branch target injection） 影響を受けるCPU Intel Intel、AMD、ARM CVSSv3 基本値 4.7(JPCERT/CC) 5.6(NIST) ←に同じ PoC 報告者非公開 論文中にx
ITはもう面白くなくなってますね。 技術が面白いときには、いろいろ新しいものが出て性能あがったりできることが増えたりします。調べたらどんどん新しいものが出てくるし、新しいものもたくさん作るし、面白い。ですが、IT技術は一通り出そろって、成熟期に入っています。そうすると新しい技術に出会うことも新しいものを作ることも減っていきます。その結果、いままでの変化のあった状況を知っていれば、つまらんってなりますね。 ※2024/8/24 追記 言いたいことをまとめると、IT素振りのネタ探しに苦労するようになったよねってことです。 結局のところITというのは新しいハードをどう動かして社会に実装していくかというものなので、新しいハードが出ないとどうしようもないのです。けれどもだいたい飽和してしまった。 雑にいえば、これまで1980年くらいにBASIC搭載8bitパソコンが普及するとBASICプログラミング
Sublime Text
Effortlessly Split Panes and Navigate Between Code With the new Tab Multi-Select functionality, tabs become first-class citizens in the interface. A simple modifier when performing actions will split the interface to show multiple tabs at once. Works with the side bar, tab bar, Goto Anything and more! What’s New Sublime Text 4 is packed with new features and enhancements, including: GPU Rendering
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4869485ec04036e34613251b4847fb8b5aa2c575/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F372d88531aa2836fa3a8ca76230725f3ee6c7d44%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180317%252F20180317160922.png)
なぜ動くか？ ここ最近、技術者と名乗る人々と会話して思うのが、「なぜ動くか」ということを知りたいという興味が失われているということです。 問題 例えば、下記の書籍を紹介します。 「ネットワークはなぜつながるか」という本で、あらゆる技術者に読んでほしいと思っています。目次は以下のようになっています。 ブラウザにURLを入力してからWebページが表示されるまでの道筋をたどりながら、その裏側で働くTCP/IP、LAN、光ファイバなどの技術を説明していきます。インターネットを通ってサーバーまで行って帰ってくる道筋の途中には、今のネットワークの主要な技術要素が全部あります。そこでの機器やソフトウエアがどのように動き連携しているのかを探検すればネットワーク全体の動きがわかります。 第2版では、全体の構成を見直し、探検の途中で、今、ネットワークのどの部分にいるのかを明確にしました。また、各技術の基本的な
Google Chromeが「軽さ」を売りにしていたのは過去の話。最近は先進的な機能を盛り込んだ分、重くなっており、ちょっと古いマシンで重いページを開くと、固まってしまうこともしばしば。軽量化のためのチューンアップが欠かせないのだ。基本である初級編から、ちょっとリスクのある上級編まで、Chrome軽量化のテクニックをおさらいしよう。 Chromeが重いときの対処法としては、まず、履歴やキャッシュが溜まっていないかを確認しよう。これらのデータを全て削除し、ネットワークの自動検出の設定を無効化する。ここまでが基本の設定。パソコンのスペックが充分な場合は、これでChromeは快適に動くようになるはず。 それでもまだ重い場合は、ブラウザ動作の体感速度をアップさせる工夫が必要だ。Chrome標準の「先読み」機能を有効にして、ウェブの読み込み時間を短縮。さらに、タブを複数開いているときに、使っていない
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
エンジニアの次のステップへの勉強法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 言われたものはだいたい作れるし、どんなプログラミング言語が来ても大抵書けそうかなってなったエンジニアがそこで成長が止まってしまう人を見かけることがあります。 技術が好きで、作ることが好きで、なのに環境に求められず成長が止まってしまっているんだろうと思います。 ここで成長が止まってしまう環境とは、 新しい技術の情報を仕入れて語り合うエンジニアが居ない 業務用件に高い技術が求められない 改善サイクルが遅い 開発プロセスなどをまとめる人がいない などです。 簡単に言うと、今はうまく仕事があるけれど、停滞している仕事場ですね。 下手にビジネス的
当該記事が報じた「自動で新聞記事を作成するＡＩ」について、編集部では１７年に日経新聞が発表した「完全自動決算サマリー」、１９年の「ＧＰＴ－２」など、その動向について把握していました。 「完全自動決算サマリー」については、虚構ニュースを生成するＡＩではないこと、また、「ＧＰＴ−２」については、ＯｐｅｎＡＩが完全版を非公開としたため、性能を検証することができませんでした。そのため「記事を生成することはできても、本紙のような「オチ」まで理解・生成することは難しい」として、誤報ではないと判断してきました。 しかし、２２年１１月、ＯｐｅｎＡＩが「ＧＰＴ－３」を利用した「ＣｈａｔＧＰＴ」を公開。２３年２月にはマイクロソフトが改良版「ＧＰＴ－４」を搭載した「新しいＢｉｎｇ（以下Ｂｉｎｇ）」を公開。これを受けて、編集部では検証委員会を立ち上げ、性能評価に取りかかりました。 評価に当たっては、Ｂｉｎｇを使用
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
OS X Yosemite最悪のバグと対処まとめ
アップルの超パワフルな新OS｢Mac OS X Yosemite｣。最高ですけど、公式サポートフォーラムをちょっと回ってみたら不具合もチラホラ報告されてるようです。そこでバグでお悩みの皆様のために対処法をまとめてみました。 編集部でOS X Yosemiteの公式＆非公式フォーラムを一定期間見張り、最頻出トラブルをピックし、対処法があればそれも簡単に紹介しています。テストしてないものもあるので試すときには自己責任でお願いしますね。一応どれも試して直ったという報告は出ていますが。念のため。 Wi-Fiが切れる、だんだん遅くなっていく OS X Yosemiteの板は今どこもこの話題一色。Wi-Fiの掴みが悪くなった人は大丈夫、ひとりじゃないですよ。対処法はいろいろです。Redditのスレでは、kext修復（最おすすめ）、Bluetooth無効化、ルーター変更、MacのWiFiインターフェイス
俺たちは雰囲気で株をやっている
夕食を食べ終わって、晩酌しながらネットサーフィンをしていると、頭がくらくらするニュースが目に入ってきた。 オンライン会議で最近メジャーになったZOOMの決算が良かったらしく、1日で30%も株価が上がっているというのだ。 元々時価総額10兆円近かったからプラス3兆円？ いくら成長性が高いとはいえ、1日で時価総額がこんなに増えるなんて、この値動きは完全にバブルとしか思えない。 ちなみにどのくらいバブっているかyahooファイナンスで調べてみると、株価を1株当たりの利益で割った割安性を示す指数のPER(Price Earnings Ratio)は5000倍近く。 どういうことかっていうと、例えばオイラがアラブの石油王の隠し子だったとして、5000兆円ほど自由に使える身だったと仮定する。 ZOOMの将来性を見越して、ZOOM株を100%買い占めてオイラの所有物にしたとしよう。この時の買収にかかる費
ゲームエンジンはアートである - 8 年以上自作ゲームエンジンをメンテし続けている話｜Hajime Hoshi
自分は Ebiten という 2D ゲームエンジン (ゲームライブラリ) を趣味で開発しています。使用しているプログラミング言語は Go です。 2013 年 6 月に最初のコミットを行ったので、現在 8 周年の 9 年目です。 Ebiten は「くまのレストラン」などのモバイル及び Nintendo Switch 向けゲームで使われており、一定の実績があります。 ゲームエンジンの開発は一朝一夕では終わりません。Unity や RPG ツクールといった既製品がある中、ゲームエンジンをわざわざ自作することは酔狂かもしれません。ではなぜそのようなことをしたのでしょうか。端的に言うと「ミニマムな API で実用的な 2D ゲームが作れるかどうか」ということを証明したかったのです。自分の美的感覚の追求です。この目的に気づいたのは割と最近のことです。やっていくうちに「自分がやりたかったのはこういうこ
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
Web開発環境をMacBook ProからWindows機に移行してみた話｜TechRacho by BPS株式会社
メイン著者記事としてはご無沙汰しておりますmorimorihogeです。 今年もTechRachoではアドベントカレンダー特集ということで、普段あまり記事を書く機会がなくて表に出ないメンバーにも記事を書いてもらえる運びとなりました。クリスマスまではアドベントカレンダー特集進行のTechRachoをお楽しみ下さい。 今回は最近メイン開発環境をMacからWindowsに移行したので、そのあたりの感想や設定の勘所などをまとめてみたいと思います。 なぜMacから移行するのか？ 僕はOS XのIntel Macが出たころからのMacユーザー（当時はまだRosettaとかがありました）で、かれこれ10年以上Macを使い続けてきました。多分Webシステム開発用途でMacを使い始めたという人の中では古参の方なのではないでしょうか。 というわけで、なんで移行するの？という話からぽえみーに綴ってみようと思いま
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10年以上同じPCを使っていたが、25,000円で新調した
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
ゲームプログラマーという職業はもうありません。 - teruyastarはかく語りき
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
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