Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど とても PC が入ってるとは思えない梱包で届いた 悪い意味でおもちゃっぽいけど異様に小さくて軽い筐体 からの Core i5-6500T の 130% ぐらいの CPU 性能 4K ディスプレイ繋いで余裕の GPU 性能 ですげえよかった。 メモリ 16GB SSD 512GB で 3 万弱で買えるのでかなりいいです。これくらいのグレードの PC って前は「どういう用途で使うにしろ、何かを我慢しながら使う」みたいなものだったと思うけど、「大抵の用途ならこれでいい」みたいな性能でる。 https://amzn.to/3GGPEQK
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
「産毛」や「血流」によって算出された“完全に実写”な「Unity」リアルタイム技術デモ映像が公開。映像会社の買収により実現、小規模スタジオでの利用も目指す
Unityは、シネマティック技術デモ「Enemies」を公開した。高度な「血流や髪のシミュレーション」を採用し、「顔の産毛」、「シワ」などが表現された、リアルタイムCGのデモンストレーションとなる。 「Enemies」は、Unityが買収したWeta Digital社とZiva Dynamics社の技術を統合した「Unity 2022」による技術デモだ。 Weta Digital社は、映画『ロード・オブ・ザ・リング』や『猿の惑星：創世記』などで視覚効果を担当したVFX会社で、Ziva Dynamics社は映画『ゴジラvsコング』やゲーム『Marvel’s Spider-Man: Miles Morales』でツールが使われたソフトウェア会社である。 今回、発表された「Enemies」は、40代の女性がチェスをしているもので、一見すると実写にしか見えないがCGで作られているという。 （画像は
Androidに対する愚痴
programming notes. mainly about JavaScript / jQuery. [@Takazudo] [takazudo@gmail.com] Hint: alt + / Androidはまじでクソだ。具体的には標準ブラウザがクソだ。iPhoneにも最初は苦労させられたものだけれども、その比じゃない。仕事では自分はそういうAndroidのクソさに付き合うのが嫌で嫌で蕁麻疹がでそうなので、Androidはクソすぎるんでそういうリッチぽいのはやめたほうがいいですよ、無駄にコストがかかるだけですよと言い続け、その上でそこまで攻めてない感じのデザインにしたところで、しかしなおそのクソさを発揮しやがる。どういうことなんだ？ クライアントに相談を受け、オレは真摯に考えを述べる。「Androidがクソなんでそんなのはやめましょう」と。もちろんこれが正しい決断だという自分の考え
いったいAppleは何をしたの？ ｢M1｣搭載Macが完全に未来のパソコンだった件2020.11.17 23:10141,753 amito アプリもアクセサリもちゃんと動いちゃってます。 11月11日に発表され、別人に生まれ変わったとまで言われた新しいMacBook Air、MacBook Pro 13インチ、Mac mini。正直、びっくりです。なんせ、過去に発売したほとんどのMacBook Proよりも、ほとんどのiMacよりも高速だとわかってしまったんですから。 つまり今まで2、30万円を費やしてやっと手に入れていた性能が、10万4800円（税別、Airの場合）から手に入ってしまうのです。いったい何が起きたのでしょうか？ 今さら聞けない｢AppleはMacに何をしたのか｣を改めて振り返りつつ、僕が新しいMacBook Airを仕事で使ってみた感想を添えてお届けします。 Appleが
5. • その暗号技術がどのぐらい安全かを表す大雑把な指標 • nビットセキュリティは2 𝑛 回攻撃が必要 • 1回あたりの攻撃コストはあまり気にしない • 𝑂 2 𝑛 という表記 セキュリティビット 𝑛 直線 :𝑂(𝑛) 3次関数 : 𝑂(𝑛3 ) 指数関数 : 𝑂(2 𝑛) 𝑂(log 𝑛) 5 / 21 6. • 第二原像計算困難性（弱衝突耐性） • 𝑚1に対して𝐻 𝑚2 = 𝐻 𝑚1 となる𝑚2 ≠ 𝑚1が分からない • 同じじゃなくてもいいから何か一つ見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛 )回トライ ; nビットセキュリティ • 衝突困難性（強衝突耐性） • 𝐻 𝑚1 = 𝐻(𝑚2)となる𝑚1 ≠ 𝑚2を見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛/2 )回トライ ; 𝑛/2ビットセキュリティ • 第二原像を見つけるのは単なる衝突より2
どうもこんにちは、あんどう（@t_andou）です。 前回宣言した通りに誰でも簡単にYoutubeの字幕ファイルを作る方法を書きます。 「Youtubeの」と書いていますが、実際はどの動画でも対応してます。 前回の記事 blog.takuya-andou.com まずはGoogleColabの共有 colab.research.google.com 使い方 GoogleColabに記載していますが 1.GPUを使用するように切り替え 上の「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」からからGPUを選択 2.右上の接続 下のセルを実行すると自動的に接続されるので省略可能です 3.動画をアップロード ここにドラッグ＆ドロップでアップできます 大容量のデータの場合、GoogleDriveと連携した方が効率的です 4.入出力のパスの変更 ファイル名に合わせて変更してください 5.全セルを実行 あと
チャットAI「ChatGPT」内部に仮想マシンを作成する試み、内部には仮想インターネットが存在しChatGPTが創造した世界にもChatGPTが存在
大学生レベルの自由記述問題を解いたり、プログラムのコードを書いたりすることもできると話題の対話AI「ChatGPT」の内側に仮想マシンを作ることができると、AI企業・DeepMindのジョナス・デグレイブ氏が報告しています。 Building A Virtual Machine inside ChatGPT https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ デグレイブ氏は、このことを同僚のフレデリック・ベッセ氏から教えてもらったとのこと。ChatGPTに対して伝えたのは「(ChatGPTを)Linuxターミナルとして動作させたいです。コマンドを打つので、ターミナルが示すべきものを返信してください。ユニークなコードブロック内のターミナルの出力だけ返信して欲しいです。説明は書かないでください。英語で何か伝える必要があるとき
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ①AIに覚えさせたいタグを入力 ②タグから自動で画像データを収集 ③AIがデータから学習 の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ 動画では手相占いのAIに挑戦！ みんなもAIを作って遊んでみてね！https://t.co/66DFU7GRZ2 pic.twitter.com/ie1LmioyA1 — 2z＠AIメーカー (@2zn01) 2018年7月19日 こんにちは、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 はじめてのQiita記事です。 今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ■AIメーカー https://aimaker.io/ 作ったもの 以下の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ AIに覚えさせたいタグを入力 タグから自動で画像データを収集 AIがデータ
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
何をどこでどう間違ったのか2012年リリース予定で次期Windowsとなる「Windows 8(仮)」のプレゼンテーション資料と思われるものがネット上に流出、その資料から次々と新機能の輪郭や今後のスケジュールなどが明らかになってきました。 特に注目すべきはマイクロソフトが現状をどう認識し、そしてどのような次の手を打つべきだと分析しているのかという点。Windowsを超えることこそが勝利のカギだ！と読めるような箇所や、スタイルのかっこよさでビジネスの顧客が製品を選ぶわけではないと断じていたり、さらには影響力を持つアーリーアダプターは決して技術力があるわけではなくただ技術への興味が強く影響力も強いだけとしていたり、なかなか読ませるプレゼンテーションになっています。 というわけで、実際にその資料を見ながら、マイクロソフトが次のWindows8に搭載してくる新機能の数々を見てみましょう。詳細は以下
約3年間アップデートされていない米Appleの「Mac mini」についてのユーザーからのメールでの質問に対し、ティム・クックCEOが「まだ詳細を明かす時ではないが、Mac miniを今後、Appleの製品ラインアップの重要なパートにする計画だ」と返信した。米MacRumorsが10月19日（現地時間）、クック氏にメールしたユーザーである読者から入手したメールに基いてそう報じた。 4月にはAppleがメディアを招待した座談会で、フィル・シラー上級副社長が「ラインアップ上重要な製品なので終了させることはないが、現時点でそれ以上語ることはない」と語っており、今回のクック氏の発言と合致する。 Mac miniシリーズは、2005年に最も安価なデスクトップMacとして登場した。ディスプレイやマウス、キーボードが付属しない小型のPCだ。最後にアップデートされたのは2014年10月のことで、搭載CPU
※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること
科学を変えた10のコンピューターコード | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
8歳長男が自腹でPCを買ったこと Nintendo Switchを売却して、中古ノートPCを購入 Code Connection for Minecraft でプログラミング まとめ マイクラの世界に集合して遊ぶ 5歳次男もマイクラにハマる 追記:2020/06/06 前回エントリーの続きです。 今回は、息子がPCを購入した経緯について紹介します。 8歳長男が自腹でPCを買ったこと 8歳長男はリビングに置いてあるPCにインストールされていたマインクラフト(以下、マイクラ)が面白すぎて夢中になり、最初はiPadでプレイしていました。 マイクラが上達することで、マイクラ内で建築した建造物がより複雑化し、iPadでは処理が追いつかずプレイが難しくなってきました。iPadよりもグラフィック処理能力のある、リビングにあるGPU搭載のノートPCで次第に作業するようになりました。 www.minecra
おっ、このパソコン、5万円以下で安く買える...というケースで考え直したほうがいい5大原則！ あと少しお金をかけるといい覚えておくべきポイントとは？
おっ、このパソコン、5万円以下で安く買える...というケースで考え直したほうがいい5大原則！ あと少しお金をかけるといい覚えておくべきポイントとは？2012.05.22 12:306,977 湯木進悟 安物買いの銭失いとなってしまわないために～ なんか最近はパソコンの値段も本当に下がりましたよね。やっと10万円以下でも買える1000ドルパソコンが登場したよって大いに話題になった10年以上も前からは夢のような時代になっており、家電量販店のパソコン販売コーナーをのぞくと、5万円以内の予算でも十分に購入できそうなお買い得モデルがゴロゴロしてたりします。しかもまたそのスペックも驚きで、非力なネットブックというわけでもなく、4GBものRAMを搭載し、500GBの大容量HDDを装備しておきながら、うまくいけば3万円台で売られているノートパソコンまで普通に並んでいたりしますからね！ もうハイスペックなモ
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
OpenGL。その単語の響きだけで素晴らしく魅力的に思える 3D コンピューターグラフィックスライブラリは、これまで何人もの駆け出しゲームプログラマーに幾度と無く挫折を味わわせてきた。「ゲーム作るならやっぱり高速に描画できる OpenGL でしょ。でも自分が作るゲームに 3D はいらないし、しかも難しそうだし、別に 2D 描画だけできればいいや」 と、軽い気持ちで手を出したのが運の尽き、世の中そんなに甘くはなかった。OpenGL というその難攻不落城は私達の進む道を阻むように高々とそびえ立っている。 OpenGL がコレほどまでに取っ付きにくいのは 気軽に Hello World できない からなんじゃないかと思う。OpenGL の場合だとそれは何かしら 1 つの図形を表示することにあたるのかな。でもたったそれだけなのに、覚えることが山ほどありすぎて全然本題にたどり着くことができないし、O
ちょうど友達と「今年買ってよかったもの」の話をしていて、Amazon の注文履歴からこれはよかったなというものを抽出していた。なんと、はてなブログの今週のお題「買ってよかった2021」というのもあるそうなので、せっかくだからブログにも書いてみよかと思う。 メガネ曇り止めクロス 昨今は映画館でもマスク着用を求められがちなのだが、眼鏡がくもってしまってたいへん不快であった。しかし友達から教えてもらった曇り止めクロスを使ってみたらぜんぜん曇らないので、最近は映画館に行く前にこれでメガネを拭いている。実に快適になった。 メガネ くもり止めクロス 1枚【約600回繰り返し・24時間効果持続・収納缶付き】メガネ拭き くり返し使用可能 曇り止め 曇らない 耐久性 眼鏡クリーナー 曇り防止 スマホ・ゴーグル・サングラス・カメラレンズ対応 (グレー1枚) BafupAmazon 懸垂用の突っ張り棒 つっぱら
最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。 モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのは かなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。 やったこと キズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。 パラレルデータ(話者Aと話者Bが、同時に同じ内容を話した音声)が必要ありません 。YouTubeから拾った音声でも変換ができます。 当然ですが、一度学習すれば、利用時には何度でも繰り返し利用できます。 期待できる効果 見た目だけでなく、声まで美少女になれます。やったね。 他にも
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
起動オプションの設定方法 Windows版の場合 Google Chromeのショートカットを新規作成 作成したショートカットを右クリック、プロパティを選択 ”リンク先”へ起動オプションを追加 例 XP "C:\Documents and Settings\＜ユーザー名＞\LocalSettings\ApplicationData\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --disable-javascript --disable-java --disable-plugins Vista "C:\Users\＜ユーザー名＞\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --disable-javascript --disable-java --disable-plugins 半角スペースを空けてオ
俺も使ってるお手軽日記サービスのPosterous。そのCEO、Sachin Agarwalが書いていた記事がなんとなく面白かったので和訳しました。 元の記事： The web sucks. Browsers need to innovate - Sachin's Space 部分的にかなり意訳したり強調したりしてます。以下本文。 Webはクソ。ブラウザはマジなんとかしろ Webはダメダメなプラットフォームだけど、一方iPadは今後もどんどんすげーアプリがどんどん出てくるのは明らかだろう。 Web業界が長年かけて築いてきたWebサイト達よりもいいものを、どうしてiPadは最初のリリースにも関わらず出せてしまうんだろう？ 「Webの終わり」を宣言するために、私はこの記事を先週から書き始めた。「Webは死んだ」とまでは言わない。でももう薄氷を踏んでる状態だ。 Webは静的なコンテンツを扱うには
最近のHTML5の盛り上がりには勢いがありますが、実際の所HTML5はどうなのか気になったので描画パフォーマンスを測定してみました。上記のグラフが結果ですが、HTML5で一番よい実装よりもFlashのほうが3倍弱高速という結果がでました。ブラウザによってはFlashのほうがHTML5より18倍も高速という結果もでています。 さらに言えば、HTML5の描画パフォーマンスが最も良かったのはSafariですが、ブラウザによってはそれの15%ぐらいのパフォーマンスしかでないブラウザもあり処理速度にばらつきが大きいのが特徴でした。ですが、Flashはどのブラウザでもスコアの振れ幅が小さくブラウザ間の処理速度は安定しているように思います(プラグインなので当然といえば当然の結果ですが)。 検証デモ HTML5やFlashと言っても様々な実装方法があるので、よく使われる方法を幾つか用意して検証しています。
本日2011年9月6日(火)より9月8日(木)までパシフィコ横浜にて開催されている、日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス2011(CEDEC2011)」の一環として「2体から4体！？ ～鉄拳タッグトーナメント2における描画システムと負荷削減について～」という、2011年9月14日から全国で稼働を開始する人気格闘ゲーム最新作「鉄拳タッグトーナメント2」において使用されている描画システムと負荷削減(主に描画)について、描画プログラムのリーダーを務めたバンダイナムコゲームスの堂前嘉樹さんが講演を行ったので聴講してきました。以下に掲載する講演の全内容とスライドを読めば、現地で聴講した気分をかなりリアルに味わえるはずです。 プログラミング | CEDEC 2011 | Computer Entertaintment Developer
フロントエンドのお仕事図鑑
Webフロントエンドエンジニア2年生になりました。 この1年で本当に多種多様なフロントエンドエンジニアの方たちとお話する機会をいただき、その度に「フロントエンドの領域って様々な役割があるなー」と思わされる毎日です。 一方で、「フロントエンド開発」という単語が形骸化してきている感覚も抱いており、具体的には 「フロントエンドチームに入社してみたけれどスキルミスマッチで苦しんでいる」 「フロントエンドの業務に対してビジネス側や採用側の理解が得られない」 という話を目にする事も少なくありません。 今回はこれまで自分が出会ってきたり仕事でこなしてきたフロントエンド領域の業務について改めて整理する事で、 非フロントエンドエンジニアの方に少しでも興味を持ってもらう より実態に即したジョブロール細分化に向けた議論の下地を提供する フロントエンドエンジニア自身が得手不得手を踏まえたキャリア選択をできるよう、
Zenlogicホスティングが断続的にご利用しづらい状況について｜プレスリリース｜ニュース｜Zenlogicのファーストサーバ株式会社
【サービス拡張】IDCフロンティアのインターネット接続サービスにおいて、 100Gbps対応... データセンター 2024年08月28日 IDCフロンティア、はてなのサーバー監視サービス「Mackerel」を「IDCFクラウド Ca... サービス 2024年07月25日 IDCフロンティアのデータセンター全拠点にて、IPv6での接続サービスを開始 データセンター 2024年07月17日 【接続先追加】「バーチャルブリッジ（インターコネクト：メガクラウド）」Oracle Cloud... データセンター 2024年07月02日 【事例公開】月間2億PVを超える電子書籍読み放題サービス「ブック放題」のインフラとして「IDC... 導入事例 2024年07月02日 7月3日～5日に奈良で開催される「JANOG54 Meeting in NARA」にブース出展... その他 2024年06月1
春から新生活するご子息にMacを買い与えてはならない理由と、いま選ぶべき学生向けWindows機 – キャズムを超えろ! Rev.2
この春からご息女・ご子息が新生活（高校入学、大学入学、新社会人etc）を迎える親御さんのみなさん、またご本人も、共におめでとうございます。 まず、タイトルのとおりですがM1 Macbookを勧める人たちをたくさん見たので、お前らちょっと待てと。枯れたおっさんにはMacはいいかもしれんが、若者にそれを勧めたらあかんやろということで思い立ってなぜMacではなくWindows機なのか、そしてWindows機をいま選ぶとしてどうすべきかという話を書くことにしました。珍しくですます調ですが、まぁ内容が内容なのでご理解いただきたい。 どうしてMacじゃなくWindows機を勧めるのか あたりまえですが、M1 Macは素晴らしくイノヴェーティブなハードウェアであり、macOS Big Surは素晴らしいオペレーティングシステムなことでしょう。ですが、これらはご子息の可能性を狭めます。 ご子息はもうスマホ
いまどきのデスクトップは色々モダンになっている. ただモダン化は API の裏側で進んでいるため, あまり興味を持たれていないらしい. 一見いろいろウォッチしていそうな知り合いと話していてわかった. 利用者視点の話題では, いまどきのデスクトップというとたとえばウィンドウが ヘナヘナ揺れるといったアイ・キャンディばかりが連想される. でもそのアイ・キャンディに至るにはきっと山ほど苦労があったはず. そのへんをちょっとねぎらってみたい. 念頭にあるのは Windows Vista, Mac OSX, XGL あたり. まず共通の階層化されたアーキテクチャを想定し, ケーススタディを交えつつその層を下から上へ順にたどっていきます. 復習: デスクトップ処理系の階層構造 そもそもデスクトップの中味はどんな構成をとっているのか. ざっと眺めておこう. 典型的なデスクトップ処理系のアーキテクチャはだ
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ First Order rising 2017.12.19 Updated by Ryo Shimizu on December 19, 2017, 16:08 pm JST 深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥をかいた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を拝しています。 それはそれで、NVID
「Windows Virtual Desktop」正式サービスとして提供開始、マイクロソフト純正のVDI環境。Azureの東西日本リージョンからも利用可能に
「Windows Virtual Desktop」正式サービスとして提供開始、マイクロソフト純正のVDI環境。Azureの東西日本リージョンからも利用可能に マイクロソフトはクラウドサービスとしてWindows 10の仮想デスクトップ環境を提供する「Windows Virtual Desktop」を正式サービス化したと発表しました。 パブリックプレビュー版は米国リージョンからのみ提供されていましたが、正式サービス化に伴い、東日本と西日本リージョンを含む全世界のMicrosoft Azureのリージョンから提供されるようになりました。 Windows Virtual DesktopはMicrosoft Azureのクラウドサービスとして提供されるため、Azureのクラウドコンソールから容易にプロビジョニングが可能。 クライアントとしてWindowsマシンは当然のこと、シンクライアントやiPa
「M1やばすぎる…」11万円の新MacBook Airが50万の旧Proより高性能!? マカーに衝撃「もはやキモい」 - Togetter
イマムラ ケンタ@KICS @imamurider4K 現状最もパワフルなIntel MacBookであるところの僕のメインマシン MacBookPro16 特盛 (8core i9-9980HK 64GB RAM 購入時約50万円)のスコア single 1123 multi 7235 本日届いた M1 MacBook Air 最小構成(7core GPU 8GBメモリ 約11万円)のスコアが右写真 single 1730 multi 7410 M1やばすぎる... pic.twitter.com/E3IWsE9xYY 2020-11-17 12:48:46
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GoogleのSHA-1のはなし
文字起こしAIで誰でも無料でYoutubeの字幕ファイルを作る方法 - ニートの言葉
AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5％以内を実現 | Ledge.ai
今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた - Qiita
ブラウザレンダリング入門〜知ることで見える世界〜 - Qiita
マイクロソフト大勝利へのシナリオ、流出した「Windows 8」社内機密資料の内容が非常に秀逸
Appleのティム・クックCEO「Mac miniは重要な製品になる」
人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS
8歳息子がマインクラフトに夢中で、ゲーム機を売却して自力でPCを買った話 - Mana Blog Next
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村
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