スムーズなアニメーションを実装するコツと仕組みを説明するよ。CPUとGPUを理解しハードウェアアクセラレーションを駆使するのだ！（Frontrend Advent Calendar 2013 – 06日目） | Ginpen.com
（追記: 2018年10月）何年か経ってから見ても内容大丈夫そうでした。 この記事はFrontrend Advent Calendar 2013の6日目の記事です。昨日は谷さんでWeb Components/Polymerを軽く触ってみるでした。（これ今後数年で大流行りしそうに思うので、未読なら是非！） さて、最近はHTML5だCSS 3だFlashやめてJS制御でアニメーションだーってんで盛り上がってるわけですが（周回遅れ）、いざアニメーションを実装してみても、なかなかスムーズに動いてくれなかったりしますね。 どうやったらスムーズに動くかってのを解説したいと思います。 なおこの辺りの情報は、概ね斎藤さんを中心としたFrontrend絡みの方々に教えて頂きました。感謝感謝。 先に結論 概念的なの GPU合成レイヤーを適切に使うと早い いわゆるハードウェアアクセラレーション 何がCPUで、何
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
Check Point is the latest security vendor to fix a vulnerability in its technology, which it sells to companies to protect their networks.
Windows上でフォントを綺麗に表示するソフトとして、現在はgdi++ Helium版やgdipp、ezgdiというソフトウェアがよく使われています。 これに対して最近、同じgdi++派生であるMacTypeというソフトがなかなか良さそうだと注目されるようになり、gdi++ユーザの間では、「gdi++ Heliumを越えたのではないか」、「MacTypeのほうがより詳細に設定ができる」などと話題になっています。 しかし、MacTypeの情報の多くは中国語であり、日本ではまだあまり知られていないソフトウェアのようです。 そこで今回は、日本語でMacTypeのインストール方法とその特徴について紹介したいと思います。 目次 1. サンプル2. MacTypeの特徴2.1. 64bitアプリケーションに対応！2.2. 設定作成ツールが付属！2.3. プロセスごとの適用状況確認ツールも付属！2.4
画像生成AIでグラビアアイドルを作りたい。 でも実在する人と同じ顔が出たら困る。 そんなあなたに獣頭人身というソリューション。 AIでグラビアアイドルを作ったら 最近、画像生成AIでグラビアアイドルを作るのにハマっている。こういうやつだ。 カエル イカ サメ カマキリ Twitterで貼っていたらこれがバズる。 多少はウケるかなとは思っていたが、想像以上のバズりで驚いている。ネタとしては全く新しいものでもないし、色々と詰めの甘い部分も多い。それでも多くの人が興味を持ち、さらに画像生成AIネタなのに批判も少なかった。 だが、ツッコミが皆無というわけではない。その中にはもっともな内容もあるが、そもそも「目的が違う」と言いたいものもある。これはある意味で仕方ない。今回はTwitterでのバズなので、文脈が切り離された単体のツイートが広まっていくのだから。 なのでブログでまとめることにした。 そも
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 多くのサービスに実装される自然言語処理ですが、そもそも一体どのような技術なのでしょうか？東京工業大学で研究にあたる、西川 仁助教に自然言語処理の歴史と現在。そしてどのような課題があるかをうかがい、さらにエンジニアが学術論文を読み解き、役立つ情報を手にするための手法も聞きました。 技術に関する最新の情報を得るための手段は様々ですが、“学術論文を読む”とは、その有力な手段の一つでしょう。しかし、数多くある論文から、自分の目的とする情報をいかに探し出し、いかに読むのが効率的なのでしょうか。そして、日頃から論文にふれる機会の多い研究者の方はどのように論文から情報収集を読み解いているのでしょうか。 今回お話をうかがったのは、自然言語処理研究のフロントランナーとして、東京工業大学に所属し、自動要約の研究をされている
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第2回です！ ■第1回はこちら 実録：AIで描く漫画の実際 ～体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるものなのか？ 『AIに仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは？ 実際はどっちなんだ？」「画像AIを試し
『やーい、おまえのPCプレステ5以下！』ハイスペックすぎるためWindowsOSを入れさせてくれと懇願する人続出「メインメモリGDDR6は真似できない」
そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 やーい。 おまえのPC、プレステ５以下。www ＞PS5のおもな仕様は、CPUがRyzen Zen 2(8コア/16スレッド、最大3.5GHz)、GPUがRadeon RDNA2-based graphics engine(最大2.23GHz、10.3TFLOPS)、メモリがGDDR6 16GB(448GB/s)、ストレージはSSD 825GB(最大リード5.5GB/s)、 2020-09-17 09:32:17 そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 これを上回るPCを組もうと思ったら、RTX3080刺して、ストレージはPCIeカードにNVMeを２枚ぐらいRAID0で刺さないと無理かもねー。 CPUはRyzen売ってるからいいけれど 3080でも、GDDR6Xの10GBしか積んでない 2020-09-17 22:53:03 リンク Pl
高いCPU買ってもゲームやってYouTube配信して、WebやSNSくらいになった。 フリーソフトが色々あるのだから、やろうと思えば色々やれると言われるけど、 多くの場合ドキュメントが足りてなかったりで使いこなせなかったりする。 Webが出てくる前だと物理現象の計算をしている人は見かけたが、最近だとマイナーになった。 業務としてはあるが、高額すぎて個人では買えない。 高いGPUを買ってもゲームくらいしか恩恵がない。 物理シミュレーションもあまり進化していない。 機械学習も画像認識ばかりで応用先があまりない。 PCIスロットで拡張性があっても、そもそもPCIで指すカードが出ない。
PCのグレードアップや新しいPCの購入を考える際は、それまで使っていたものよりも高速なマシンにしたいという人も多いことでしょう。 たいていの人は、性能がどれだけ向上するかを知るための指標として、いくつかのわかりやすい要素に着目します。例えば、CPUのクロックスピードを上げたり、メモリ容量を増やしたりすれば、即座に性能は向上します。また使用環境によっては、無線LANやUSBを最新の規格に対応させるだけでもメリットを体感できる場合があります。 けれども、製品仕様の中で大きく扱われている要素以外にも、PCのスピードに影響を与える可能性があるのにあまり知られていない要素はたくさんあります。 この記事では、そういった要素のうちの5つについて詳しく見ていき、PCをグレードアップする際に必ず最高の性能が得られる方法をご紹介しましょう。 CPUのキャッシュ CPUに関しては、性能の指標としてよく知られてい
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
HTML5で2次元のインタラクティブコンテンツを制作するには、さまざまなJavaScriptライブラリがあります。どれを選択するべきか迷いどころではないでしょうか？ そこで今回はHTML5の各種JavaScriptライブラリについて、パフォーマンスを比較検証してみました。 今回検証したフレームワーク メジャーなJavaScirptライブラリとして次の5種類でテストしました。バージョンは2013年4月10日現在の最新版を使っています。詳しい検証方法は記事の後半にまとめています。 CreateJS (EaselJS 0.6.0) Arctic.js (v0.1.11) enchant.js (v0.6.3-48) Pixi.js (v1.0.0) Processing.js (v1.4.1) 各種JavaScirptライブラリのベンチマーク結果 ※グラフの数値が高いほどパフォーマンスが高いこと
自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル 「1-2. のフォーム」に、G
Chromeの隠し機能にアクセスできる「Service Pages for Google Chrome」が便利！開発者向けの特殊URL早見表付き - Chrome Life
Chromeでは、アプリケーションやエクステンションを開発する人のために、ブラウザのメモリ状況やキャッシュ・ネットワーク通信状態などの内部情報を確認できる仕組みを提供しています。 ブラウザの内部情報は、chrome://xxx のような特殊なURLでアクセスすると確認ができます。 例えば、ブラウザで下記のアドレスを入力します chrome://net-internals/ ネットワークに関する様々な情報が確認できるページが開きます。 他にもこのような特殊URLはたくさんあるのですが、開発者向けの隠し機能なのでアドレスを直接入力しなければいけなく面倒です。 しかし、最新のChromeでは特殊URLの一覧ページがちゃんと用意されていました。 chrome://chrome-urls/ をアドレスバーに入力すると、特殊URLの一覧が表示されるので、そこからアクセスできるようになります。 どのUR
【超重要な追記あり】Docker Desktop for Macを使ってる人はみんな今すぐvirtiofsを使うんだ！ - Sweet Escape
前提 はじめに virtiofsさっそく試す もうちょっとちゃんと計測してみる Named Volumeを試してみる まとめ 追記（超重要） 追記2 前提 特にVSCodeのRemote Containers使ってる人には耳寄りです。別に使ってなくてもMacでDocker Desktop使ってる人ならあてはまります。 あと、このポストはMacといってもM1 MaxなMacBook Proで確認したものです。なので同じMacでもIntel Macとかだと違う結果になるかもしれません。 また、ここで紹介しているものはまだExperimental（試験的）な機能なので不具合や問題を引き起こす可能性があります。なので試す方はその辺は承知の上で試してみてください。 はじめに さて、MacでDocker Desktopというと「遅い」というのがこれまでの常識。自分のように普段VSCodeのRemote
日本にはどのような技術カンファレンスがあるのかを調べたことがあるのでメモを残しておこうと思います。「これも載せるべき！」というカンファレンスがある、もしくは説明に不備があるという場合は編集リクエストを送っていただけると幸いです。 全体の雰囲気を知ることができるようなカンファレンス参加レポを見つけたらそれも貼っています（★マークのやつです）。 2016年には開催されていないカンファレンスでも後に復活する可能性はあるので一応載せています。 iOS try!Swift 世界中のSwiftデベロッパーが集まって知見を共有するカンファレンスで、海外からのスピーカーも多く存在していました。同時通訳も付いていたようで、英語が苦手でも安心です。平日3日間を使っての開催です。 ★try! Swift 全日程聞き起こしまとめ | #tryswiftconf 3日間を終えての感想、家に帰ってからが try! S
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
TL; DR 東京大学の良き講義資料が無料で見れるらしい 講義の概要、感想をまとめた これから進める人用に詰まったところをまとめた 目次 はじめに TL; DR 講義の概要 講義のいいとこ 何ができるようになるか 受けた方が良さそうな人 進めていく上で詰まったポイント Hands-on2でインスタンスの上限申請を拒否されてキレた話 s3で若干詰まった話 さいごに 講義の概要 まず初めに、この本は基本的にhandsonで構成されてます。 この本の何が良いって、理論に関して少し触れた時に、 くどくど言ってもわからないと思うので、動かしながら確認しましょう とすぐに実践に入ります。 なので、理論をしっかり学びたい、資格勉強のために勉強したいと言う方には向いていないかもしれません。 講義の流れは簡単に言うと以下のようになっています。 クラウド、AWSとは EC2を起動してみよう AWSで機械学習を
Awesome Dev Tool Tips 🔥
Contents (Click to expand) ↕️ Design Mode Pretty Print Command Pallet and Super Search Snippets Live Expressions Tracking Changes Console Shorthand Find Unused Code Rendering Panel Network Paint Times Network Timings Inspect Network Requests Performance Identifying Memory Leaks Raw Memory Inspection Test bfcache Full Refresh Lighthouse Page Size Breakdown Record User Flows Advanced User Flow Opera
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
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
「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
x86-64機械語入門
この記事はx86-64の機械語を書けるようになるためのガイドとなることを目指します。読者はアセンブリー言語について既にある程度知っていることを想定します。 情報源 x86-64の機械語のオフィシャルなガイドはIntelのSoftware Developer ManualまたはAMDのAMD64 Architecture Programmer's Manualです。 Intel SDM: Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals AMD64 Architecture Programmer's Manual, Volumes 1-5 このほか、Cから呼び出される関数を定義したり、Cの関数を呼び出すためには、呼び出し規約の知識も必要です。使用される呼び出し規約はOSに依存し、Unix系では主にSystem V ABI
長文日記
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
GoogleのSHA-1のはなし
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
UAC in MSI Notes: How to Build Packages that work for both Standard User and Per-Machine? - Setup Sense and Sensibility - Site Home - MSDN 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 ...
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
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
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
SHAttered
We have broken SHA-1 in practice. This industry cryptographic hash function standard is used for digital signatures and file integrity verification, and protects a wide spectrum of digital assets, including credit card transactions, electronic documents, open-source software repositories and software updates. It is now practically possible to craft two colliding PDF files and obtain a SHA-1 digita
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
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。
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gdi++Heliumを越えた（？）と噂のMacTypeをインストールしてみた | 情報科学屋さんを目指す人のメモ
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実録：AIで描く漫画の実際 ～AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる (1/6)
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