皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
円滑な設置や運用を支援するプロフェッショナルモードを搭載、利用シーンに応じたカスタマイズが可能であるとしています。オフィスの会議室や学校の教室でのプレゼンテーションツール、商業施設や宿泊施設などのデジタルサイネージ用途を想定します。 「ディスプレイ本体にCPU/GPUや動画デコーダーを内蔵し、それらを活用するソフトウェアプラットフォームを搭載」、「Webベース(HTML5)技術を搭載」とのこと。要はOSにAndroid TVを採用しているので、従来のプレゼン・デジタルサイネージ用途なら別途PCやセットトップボックスを用意する必要があったのが、業務用BRAVIAなら単体で完結できる、というのが売りなわけですね。 BRAVIAは民生用においてもAndroid TVを採用しているので、テレビ受信以外の長所を法人向けに活用しようというのがこの製品のコンセプトというわけです。Android TV搭載
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
はじめに 『レンダリングの仕組みなんて知らなくても、ブラウザが勝手にやってくれるじゃん！』 当時駆け出しのエンジニアだった私はそう思っていました。 実際、当時の私はレンダリングの『レ』の字も知りませんでしたが、特に業務上で問題はありませんでした。 しかし、その時は突然訪れました。 クライアントの要望でアニメーションを多彩に取り入れた案件を実装した際に、テスト段階で一部ブラウザ（S○f○ri、E○ge）でアニメーションがひどい状況になっていることが発覚しました。 (開発中はChromeで確認を行っており、Chromeでは特に問題はなかったので発覚が遅れました。) それからは、狂ったようにパフォーマンスの改善方法をググり、修正する日々が続きました。（最終的には、なんとかマルチブラウザでの動作も担保し、納品まで完了しました。） その案件が落ち着いた後、改めて自分の調べたことを振り返ると、局所的な
文字起こしAI「Whisper」を誰でも簡単に使えるようにした超高精度文字起こしアプリ「writeout.ai」使い方まとめ、オープンソースでローカルでも動作OK
会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます
開発環境がLinuxに戻ってそれなりにこなれてきたので現在の環境について書く - joker1007’s diary
Macを捨ててThinkpadにGentooを入れて開発環境としてから2ヶ月が過ぎた。 世の中にはMacから離れようとしてThinkpadを買ったら、矢印キーボード押しにくいとかタッチパッドがクソなので、Macに戻っていった人も居るみたいですが、私としては至極快適に過ごしております。 そもそもThinkpadのタッチパッドは基本無効化するものなのでどうでもいい。まあそのスペース邪魔なんだよ、とは思いますがw Wi-Fiの無効化キーを誤爆するという危険があるらしいが、Gentooだと頑張って設定しないとそういう特殊なキーはそもそも動かないので、そんな危険もなく安全ですね。 Gentoo入れてタッチパッドを無効化すれば、Windows10というOSも使わなくていいし、全て解決するんではないでしょうか。 前置きはこのぐらいにして、色々と使うものが安定してきたので今の環境について書いていきます。
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年最新版】A1111、Forge対応｜賢木イオ @studiomasakaki
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年最新版】A1111、Forge対応 こんにちは、2022年10月からAIイラストの技術解説記事を連載してます、賢木イオです。この記事は、これまでFANBOXで検証してきた120本（約70万文字）を超える記事をもとに、2024年春現在、画像生成を今から最短距離で学ぶための必要情報をまとめたメインコンテンツです。 これから画像生成を学びたい初心者の方や、手描きイラストにAI技術を取り入れてみたい方が最初に読む記事として、必要知識が網羅的に備わるよう解説しています。素敵なイラストを思い通りに生成するために覚えるべきことを紹介しつつ、つまずきやすいポイントや参照すべき過去記事、やってはいけないことなどを紹介していますので、最初にこの記事から読んでいただくとスムーズに理解できるはずです。 解説役は更木ミナちゃんです。よろしくお願い
1 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2012/09/28(金) 03:09:07.80 ID:rheaw9bE0 http://akafudatengoku.com/products/detail.php?product_id=3135 意外に使えるｗｗｗ 動画再生能力たけえｗｗｗｗｗｗｗ 余ってるモニタが復活ｗｗｗ 4 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2012/09/28(金) 03:11:15.33 ID:wc44xqOf0 すげえこんなんあんのか 11 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2012/09/28(金) 03:14:13.56 ID:S15lGBkz0 HDMIに挿すやつか。これは凄いよな 3 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2012/09/28(金) 03:10:54.69 ID:rheaw9b
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
長文日記
Spirit Studio uses keyframes, just like other industry-standard animation tools. Simply change an element attribute, set a keyframe, rinse and repeat. It's that easy!
Apple・AMD・テスラ・Intelを渡り歩いた天才エンジニアのジム・ケラー氏へのインタビューが公開中、Intelで一体何をしていたのか？
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4など数々のチップ開発に携わり、「天才エンジニア」と高い評価を受けるジム・ケラー氏は2021年1月にIntelを突如退職し、記事作成時点ではAIチップのスタートアップであるTenstorrentの社長兼最高技術責任者を務めています。そんなケラー氏に、技術系ニュースサイトのAnandTechがインタビューを行っています。 An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla' https://www.anandtech.com/show/16762/an-anandtech-interview-with-jim-keller-laziest-person-at-tesla なお、ジム・ケラー氏の経歴は以下の通り。 入社退職年企業肩書き関与した製
HTML5カンファレンス2012の資料まとめ
HTML5カンファレンス2012の講演資料のまとめです。 HTML5カンファレンスは非常に有意義なものでした。講演頂いた方、スタッフの皆様ありがとうございます。 HTMLとかCSSとかAPIとか -2012秋編-（矢倉眞隆さん） HTML5 や CSS3 の新しいタグやプロパティについての解説。 でもその前に、W3C と WHATWG についての話。 一部のメディアで、W3C と WHATWG が決裂したかのような報道がされたが、実際は問題ないとのこと。 W3C と WHATWG の Editor を務めていた Ian Hickson氏は WHATWG の HTML に集中し、バグ修正が加速しそうです。 セッションでは紹介されていませんでしたが、こちらの記事に Ian Hickson氏からのメールの邦訳など載っています。 HTML5仕様をめぐるW3CとWHATWGについて、Ian Hick
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
Microsoftペイントとマウスを使って描いたようなラフなイラストが、一瞬でリアルな風景写真に変換される画期的な技術をNVIDIA Researchが開発しました。「GauGAN」と呼ばれるインタラクティブなソフトウェアは膨大な学習データを用いたディープラーニングを使ったもの。GauGANを使えば「オブジェクトの形を描くだけ」「線を引くだけ」で誰でもアイデアを形にすることができます。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Realistic Landscapes | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/18/gaugan-photorealistic-landscapes-nvidia-research/ GauGANがどのくらいすごいのかは、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Cha
12年勤めたNTTを退職しました - じんめんメモ
修士卒で入社し、12年と4ヶ月間勤めたNTT研究所を退職しました。昨年話題になった id:kumagi や id:hichihara の近くの部署です。自他ともにあんまり転職しそうにない人だと認めていた私がなぜ転職することに決めたのか、自身の振り返りの意味も込めた退職エントリです。 振り返り 入社まで 高校生のときに趣味でプログラミングを始め、早々に進路は情報系で行くことを決意していました。大学は東京工業大学の5類・情報工学科に進学し、画像処理全般に興味があったため研究室ではコンピュータグラフィックス分野の研究をしていました。就活については、今ほどソフトウェアエンジニアのポジションが明確でなかった時代と記憶しています。いくつか受けた中で運良く内定がもらえてプログラミングもできそうなNTT研究所に就職することに決めました。 入社直後 当時は研究所全体にフレッツ光ネクスト開発の大きな流れがあり
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
カメラシステムをCANONからSONYに移動すべきかどうか、色々と悩みながら考えたこと。結論からいうと、これからのカメラはソフトウェア。 カメラはハードでなくてソフト10年ぐらい前、カメラアプリを当てて、いくつかのカメラメーカーさんと意見交換をしたころから「これからカメラはハードではなくソフト」と言い続けてる。 ・マルチレンズでデプス撮った方がいいのでは？ ・ピクセル毎の距離がとれると、切り抜き合成がリアルタイムにできる。 ・超広角で光だけ大量にいれれば、望遠はソフトウェアでシミュレートできる みたいなことを、昔から言い続けてるけど、あまりカメラメーカーの人には刺さらない模様。多分、物理カメラの多くのフィーチャーは下記みたいな展開になると思う。 レンズ画角複数レンズ合成で超広角・超パノラマをつくり、そこからソフトウェアで望遠をシミュレートと思われる。求められるのはレンズモジュールの数か。
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2月26日（月）～3月3日（日）〔2024年3月第1週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 メルカリ 小泉さんからのエグい学び｜Shota Horii 2位 行動をチャンク化して「1日に1ターンしか行動できない」から脱却する | Piyopanman 3位 「それって陰謀論じゃないですか？」闇の国家「ディープステート」を信じる著名人一人一人に会ってみたら…どうなった？ ｜ 47NEWS 4位 いつか起業したいエンジニアへ #キャリア - Qiita 5位 日本人はなぜ「生産性の高い社会」を理解できないふりをし続けるのか 6位 「情報セキュリティの敗北史」が面白すぎる。だめだこれは寝れない、なんだこの死ぬほどワクワクする本は→賢者は歴史に学ぶ - Togetter 7位 味付け塩だけ、放置
第５９５号コラム：「私たちはなぜパスワード付きｚｉｐファイルをメール添付するのか」 | デジタル・フォレンジック研究会
第５９５号コラム：上原 哲太郎 副会長（立命館大学 情報理工学部 教授） 題：「私たちはなぜパスワード付きｚｉｐファイルをメール添付するのか」 皆さんの組織でも、重要な情報を含むファイルをメールで外部に送付する際に、その漏洩防止等のため、何らかのルールを設けておられるところが多いのではないかと思います。その中で非常によく見かける方式に、このようなものがあります。 ①添付するファイルをあるパスワードを使って暗号化ｚｉｐファイルにする。 ②そのファイルをメール添付して送信する。 ③続いてそのパスワードをメール送信する。 私が見聞きする限り、多くの日本企業や組織がこのようなファイル送信法をセキュリティ強化策と信じて」内規で義務づけたり、自動化システムを導入したりしています。しかしこの種のメール、少し考えるだけでセキュリティの観点からは効果がないことは明らかです。同一経路でファイルとパスワードを送
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
![手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9046fd088b617abd85f292067c0ab3cbdd95f3d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20181016%2F20181016230453.jpg)
文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方 - スティルハウスの書庫の書庫
ここのところ重度のFPGA中二病にかかってしまい、冬休み中もDE0ざんまいな日々。気になっていた金融のHFT（high frequency trading：大手投資銀行等がμ秒単位の超高速で株式等を売り買いしてる恐ろしい市場）におけるFPGA利用状況について、HFT Reviewにこってりしたレポート（HFT業界のベンダー各社にインタビューしたもの）が載っていたので、勢い余って面白かった部分を超訳してしまった。 元ネタはこちら： FPGA & Hardware Accelerated Trading, Part One - Who, What, Where and Why? FPGA & Hardware Accelerated Trading, Part Two - Alternative Approaches FPGA & Hardware Accelerated Trading, P
液晶ディスプレイとカラーマネージメント 編 このページは、Apple MacBook Pro に関するトピックをまとめた「myLife with MacBook Pro」で、 大変反響を呼んだ WUXGA ワイド液晶ディスプレイに関するトピックを独立させたものです。 ◆ ページが正常に表示されていない可能性があります ◆ もしこのメッセージが表示されている場合、ページの表示に必要なファイルが読み込まれていないか、あなたがレガシーウェブブラウザを使用している可能性があります。 このウェブサイトは比較的新しいテクノロジーで制作されているため、Netscape 4、Internet Explorer 6 などの旧世代Webブラウザでは閲覧に支障を来すおそれがあります。 またこのようなブラウザは、セキュリティが不十分な可能性があります。当サイトでは、Firefox、Opera、Safari 等の安
米Appleは9月14日（米国時間）、iOS搭載スマートフォンの新モデル「iPhone 13」を発表した。生体認証は従来モデルから引き続き、顔認証の「Face ID」を搭載。カラーバリエーションは5種類。5Gに対応し、デュアルレンズカメラを搭載する。価格は9万8800円から。17日から予約を受け付け、24日に発売する。 SoCは最新の「A15 Bionic」（6コアCPU、4コアGPU、16コアのニューラルエンジン）を採用。ワイヤレス充電「MagSafe」にも対応する。前モデルからバッテリーを強化しており、iPhone 12に比べ2.5時間長く動作するという。防水性能はIP68。
はじめに 近年の GPU の進化に伴い 3D 周りの表現力がとても豊かになりました。そしてこの多彩な表現を可能としているのはシェーダによるところが大きく、シェーダを理解して書くことが出来ると、表現できることの幅がとても広がります。 Unity では素晴らしいことにシェーダを強力にサポートしていて、多様なデフォルトのシェーダに加え、カスタムシェーダを簡単に作るための土台が用意されています。しかしながら、パッとリファレンスや色々なサイトを見ただけでは、何がどうなっていて何をどうすれば良いのかなかなか分からないところがあります。 そこで、これから始める人の参考になればと思い、勉強しながら理解したことをまとめておこうと思います。調べながら書いているので、間違いなども多々あると思いますが、見つけた際はコメントや Twitter などでご指摘いただけると嬉しいです。 シェーダで色々出来る例 Unity
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集を書いてみました。 「若手エンジニアを不幸にしないため」とは書いていますが、若手に限った内容ではありません。 いろんな開発の「べからず」のために不幸になるのは、とりわけ若手が多いということを意識したためだと思ったからです。 ・若手には、方針の決定権がない。 ・若手は、組織の中で道具のように扱われてしまう場合がある。 ・(今の）若手は、将来も働き続けるための力を付けるための組織内での教育が、（昔ほど）なされなくなってきている。 ・コスト意識が乏しいので必要性が乏しいことについてまで残業前提の仕事のスケジュールを組織がたてることが多い。（その分野の理論を知っていれば自明のことを実験で証明することを要求されるのは苦痛である。） 設計指針の「べからず」 何ができれば十分かを明確にしない 開発目標は、何ができれば十分なのかを明確にしないまま、追加
いまから37年前の1981年に発売された「XT」でもない「AT」でもない、初代の「IBM PC」がなぜか日本で発見された。その「開封の儀」がIBM PC発売日とされる8月12日に東京で執り行われた（追記：主宰は元日本IBM社員でPC市場開発とDOS/Vの企画者に携わっていた竹村譲氏と角川アスキー総合研究所主席研究員の遠藤諭氏。2018年8月16日15時27分追記） イベントの主役「未開封のIBM PC」は、当時マイクロマウス代表取締役社長だった福山敏博氏が保管していた。需要がIBM ATにシフトし在庫のIBM PCを20台ほど引き取り、そのまま保管していたと説明する この“儀式”にあわせて、IBMでThinkPadなどのPC事業に関わった「元」社員やDOS/Vを生み出した技術者、そして、IBMとともにIBM PC互換機を日本に広めようとした競合メーカー社員などが集まり、当時の「秘話」を初め
不正アクセスによるIDとパスワードの漏洩を受けて、MD5によるハッシュ化について話題になっていました。システムを作る上で、パスワードの管理や認証はどう設計すべきかを考えるために、少し整理をしてみます。もし事実誤認があれば、どしどしご指摘ください。 == 2023/8/21追記 == この記事は、ハッシュの保存の仕方一つとっても、沢山の対策方法が必要であるということをお伝えするために記載しています。そして、これから紹介する手法を取れば安全とお勧めしている訳ではないので、その点をご留意いただければと思います。攻撃手法に応じての対応策の変遷を知っていただくことで、セキュリティ対策は一度行えば安全というものではないことを知って頂くキッカケになれば幸いです。 == 追記終わり == パスワードのハッシュ化 まず最初にパスワードの保存方法です。何も加工しないで平文で保存するのは駄目というのは、だいぶ認
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
Web サイトを開発する際のアーキテクチャ設計において、ユーザーの認証にはメールとパスワードを利用するのが一般的でしょう。この設計は身に染み付いていて、なぜユーザーにパスワードを作成させるのか、考えもしないかもしれません。私たちは慣れてしまったのです。 しかし、ユーザーはパスワードを必要としない可能性があります。 一つの解決策は OAuth 2.0 ですが、すべてのユーザーがSNSのアカウントを持っているわけでもなく、あなたのサイトでそのアカウントを使用したいと考えているとも限りません。 では、あなたはどのようにしてパスワードを使わずユーザーを認証しますか？その回答はこの記事を読めばわかります。 何が問題か？ 最も安全なパスワードは、あなたが覚えられないパスワードです Troy Hunt そもそもパスワードそれ自体に問題があります。あなたや、あなたのユーザーにとっても良いものではありません
【シリコンバレー=佐藤浩実】米半導体大手のエヌビディアは12日、CPU（中央演算処理装置）に参入すると発表した。英アームの基本設計を利用し、2023年に米欧のスーパーコンピューターに搭載する。人工知能（AI）計算を10倍速くできる見通しで、米インテルの主戦場に切り込む。AIの進化を左右する「頭脳」を巡り競争が激しくなる。12日に開いたAIイベントでCPU「Grace（グレース）」を発表した。エ
とある女がプログラミングに救われた話
駄文なので最初にまとめておくと、知識ゼロ異業種から転職して何とかエンジニアとしての人生を始めました、という話。経歴がショボすぎて誰かの道標にすらならないだろうけど書き残しておく。実名で書く勇気はないので増田にて失礼。 ・芽生えPCを初めて触ったのは4歳の頃。 父が仕事で使うと言って、ThinkPadを買ってきた。 黒くてごついボディが幼心にぐっときたのを覚えている。この記憶があったためか、初めて自分で購入したPCはThinkPadだった。 ・小〜中学生我が家にインターネット開通。深夜に親が寝てからこっそり2chとニコニコ動画を見ていた。PS2でドラクエ8をやってグラフィックに感動する。まだプログラミングという言葉は知らない。母親のヒステリーと父親の拳骨に耐える日々だった。 ・高校生地元の高校に進学。友人とﾎﾑﾍﾟ(死語)を作成。html/CSSで文字の色か変えられたりアニメーションをつけら
写真に写り込んだ不要な被写体や、画像の中に含まれる邪魔な文字など、画像の一部を消したい状況は多く発生します。画像の中の不要な部分をキレイに削除できる無料ツール「Lama Cleaner」を見つけたので、PCへの導入方法や使い方をまとめてみました。 GitHub - Sanster/lama-cleaner: Image inpainting tool powered by SOTA AI Model https://github.com/Sanster/lama-cleaner Lama CleanerはPython向けのパッケージ管理システム「pip」を用いてインストールすることもできますが、今回はPythonなどの準備が整っていないPCでも一発で「Lama Cleaner」をインストールできる「Lama Cleaner One Click Installer」を使ってPCにインストール
Saide-Magazine
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編集元：ガイドライン板「638 名前：水先案名無い人 投稿日：2009/04/17(金) 15:33:16 ID:tiYVFzCJ0」より 226 ウンナンオウバイ(静岡県) :2009/04/15(水) 18:40:47.19 ID:feyVAFxN 4キロバイト部門の優勝作品 容量制限なし部門の優勝作品 とくに上のほうはマジキチレベル。音楽もグラフィックもプログラムも全部まとめて たった4KBのプログラムにしてる。
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