2023年、特に感動した・気に入った フリーソフト
本日は、2023 年中に紹介したフリーソフト の中から 特に感動した・気に入った というものを、22 個 ピックアップして紹介しようと思います。 2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2021年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2020年、特に感動した・気に入った フリーソフト / ウェブサービス パスワード管理 動画キャプチャー、OCR RSS リーダー 動画 音楽 画像 5 ちゃんねる リモートコントロール 絵文字入力 翻訳 アプリ管理 マウス操作視覚化 ファイル共有 生成 AI パスワード管理 KeePassXC KeePassXC クロスプラットフォームに対応した高機能パスワードマネージャーです。 ウェブサイトのユーザー ID / パスワード / メモ をはじめ、重要な個人情報等を暗号化されたデータベースに保管しておけるようにしてくれます。 定番のパスワードマ
ラマヌジャンは本当に何も知らなかったのか
$$\newcommand{a}[0]{\alpha} \newcommand{Aut}[0]{\operatorname{Aut}} \newcommand{b}[0]{\beta} \newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{d}[0]{\delta} \newcommand{dis}[0]{\displaystyle} \newcommand{e}[0]{\varepsilon} \newcommand{F}[4]{{}_2F_1\left(\begin{matrix}#1,#2\\#3\end{matrix};#4\right)} \newcommand{farc}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{G}[0]{\Gamma} \newcommand{g}[0]{\gamma} \newcommand{Gal}[0]
1on1に唯一無二の正解はない 櫻井将氏（以下、櫻井）：最後に、じゃあ「フィードバック」と「聴く」ことをどうやって両立するんだっけ、ということを話します。「フィードバック」だけでも「聴く」だけでもダメだと思うので、ここの両立について。 私も「聴く」ことや1on1について散々伝えているので、「1on1の正解を教えてください」とよく言われるんですけど、最初にお断りしておくと、これにはちょっと答えられないなと。 やはり関係性や相手の状態によっても違うし、自分側のスキルや得意や好きなものによっても異なるので、唯一無二の正解はないなと思っていて。ただ「こんな感じでやったらうまくいくよ」という定石のようなものはあると思うんです。 料理でもそうなんですけど、「肉じゃがの正解を教えてください」って言われても、唯一無二の正解はたぶんないと思うんです。ただ、「こうやったらだいたいうまくいくよ」みたいなものがあ
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
この記事で使用している画像は、公式の github から引用したものです。今回、あまりにも数が多いため引用リンクは省略しています。一部、自身で撮影したものもあります。 ファイル Recent Files ★★★ 最近開いたファイルの一覧を表示してくれるプラグイン。何故これがデフォルトで無いのかがよくわからない。絶対に入れておきたい。 Auto Template Trigger ★★★ 新しいノートを作成する際にテンプレートを選択して挿入できるプラグイン。ノートを書く敷居を下げてくれるので重要。 Quick Explorer ★★★ エクスプローラー機能を強化するプラグイン。ノートが増えてくると非常に便利。 Tag Wrangler ★★★ Tag pane から rename や merge などができるようになるプラグイン。 Quick Switcher++ ★★ ファイル移動のプラグイ
オープンソースソフトウェアの開発プロジェクトで連絡用プラットフォームとしてDiscordを用いる例が多くあります。しかし、自由ソフトウェア(FOSS)の推進者であるドリュー・デヴォールト氏は「『自由ソフトウェア』の開発プロジェクトにDiscordを使うべきではない」と警鐘を鳴らしています。 Please don't use Discord for FOSS projects https://drewdevault.com/2021/12/28/Dont-use-Discord-for-FOSS.html Discordはユーザーが「○○というゲームについて話し合うサーバー」「○○愛好会のボイスチャット用サーバー」「GIGAZINEの公式サーバー」といったように自由にサーバーを作ることができるコミュニケーションアプリで、各サーバーではテキストや音声で会話できるほか、ファイルをアップロードした
次世代Nintendo Switch 「スイッチ2」(仮)のデモを見た証言続々。DLSSやレイトレ対応、UE5のMATRIXデモも | テクノエッジ TechnoEdge
著書に『宇宙世紀の政治経済学』（宝島社）、『ガンダムと日本人』（文春新書）、『教養としてのゲーム史』（ちくま新書）、『PS3はなぜ失敗したのか』（晋遊舎）、共著に『超クソゲー2』『超アーケード』『超ファミコン』『PCエンジン大全』（以上、太田出版）、『ゲーム制作 現場の新戦略 企画と運営のノウハウ』(MdN)など。 Nintendo Switchも発売から7年目を迎え、そろそろライフサイクルの終わりに差し掛かりつつあります。 そんななか、後継モデル（以下「スイッチ2」）の未確認情報も相次いでいましたが、今度は「任天堂が実際に開発者にスイッチ2の技術デモを見せた」と複数の人物が証言しています。 いずれも、先月下旬にドイツ・ケルンで開催された大型ゲームイベントgamescom 2023での証言です。 まずはイベント終了直後、マイクロソフト関連で信頼性の高いWindows Centralの編集者
超リアルな「スライムシミュレーション」映像が注目集める。UE5のプロが“かわいいスライム”を丹念に表現、でもめっちゃむずい - AUTOMATON
とあるゲーム開発者が公開したキュートなスライムのゲーム映像が今注目を集めている。「REAL SLIME SIMULATION」と銘打たれたその映像では、巨大なスライムが日本らしき街を動き回る、すべり台やシャワーを楽しむ様子や、そのスライムらしい挙動がかわいいと注目を集めているかたちだ。 映像では、日本語の看板や表札が立ち並ぶ夏の日本らしき街を舞台にスライムが自由に動き回るゲームプレイが映し出されている。自転車や手すりをすり抜ける様子や、シャワーを浴び膨張する姿、すべり台からこぼれ落ちる粘性のかたまりなど、スライムのあらゆる挙動とそれに対する物体の動きがゲーム内で再現されている。また、映像の途中にはモンスターの手をしたカーソルが登場。スライムを撫でたり、暑さで疲弊するスライムに対して炭酸飲料を渡したり、シャワーをかけてあげたりとペットのようにスライムをかわいがっている様子が映される。 この映
この記事は 10X アドベントカレンダー2023 という企画の1日目（12/1）の記事です。 こんにちは、10Xでソフトウェアエンジニアをしている 岡野（@operandoOS）です。 今回 10Xで3回目となるアドベントカレンダー企画の1日目をありがたく担当させていただきます💪 目次 目次 10X アドベントカレンダー2023ってなに？ さてさて、本題へ CIは絶対に速い方がいい CIを高速化するテクニックの紹介 キャッシュの利用 マシン性能の調整 ジョブの並列実行とテスト分割 最適なテスト分割 ジョブの実行順序・依存関係の最適化 不要なジョブ・ステップを削除する テストコードの実行速度を上げる 紹介したテクニックを活用した10XでのCI高速化事例 アプリのビルド時間の大幅短縮に成功！！ APIのテスト実行時間の大幅短縮に成功！！ CIを高速化するために日々取り組んでいること CI/C
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
疲弊しないAWSセキュリティ統制の考え方【資料公開】 #devio_osakaday1 | DevelopersIO
大阪オフィスの川原です。 クラスメソッドのシン・大阪オフィスでの初イベント DevelopersIO OSAKA Day One -re:union- にて 『疲弊しないAWSセキュリティ統制の考え方』 というメインセッションを話しました。 ご参加いただいたみなさま、ありがとうございます！ 発表で使った資料を本ブログで公開します。 当日の発表では時間の都合上話せなかった部分もいくつかありますので、 気になった方はぜひ見てください。 参考になれば幸いです。 スライド 参考資料 責任共有モデル | AWS NIST Releases Version 2.0 of Landmark Cybersecurity Framework | NIST NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 Reference Tool | NIST Cyber Defense Ma
Transformer Explainer
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
Immersive Math
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
本記事では、偏微分方程式の数値解法の基本を、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。偏微分方程式には解析的な解が存在しない場合が多いため、Pythonを活用してこれらの複雑な問題にアプローチする方法を学びます。 本記事を足がかりに数値解析の旅を始めてみませんか？ 注1） 本記事は丁寧に解説しすぎたあまり、大変長くなっております。まずはご自身が興味のある部分だけをお読みいただくことを推奨します。 注2） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となりま
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 早速ですが、これは弊社のとあるチームの1ヶ月のサイクルタイムです。 最初のコミットからマージされるまで平均3.6時間程度と、開発に着手したらその日のうちにリリースされるのがデフォルトとなっています。 今回はこの開発スピードを継続し、更に速くするために弊社で実践しているテクニックを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ タスク分解 Pull requestの粒度 テスト CI/CD 高速化 自動化 通知 まとめ タスク分解 開発タスクをアサインされた時、まず最初にタスク分解をします。 タスク分解をすることによるメリットとしては、 工数見積もりの精度が上がる 対応方針の認識を他メンバーと合わせやすくなる 対応漏れに気づきやすくなり、手戻りの発生が少なくなる Pull requestの粒度を適切に保つことが
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
本記事では、非線形の偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。
これは便利！「Stable Diffusion」が超簡単に始められる「Stability Matrix」 複数のUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能に 画像生成AI「Stable Diffusion」をブラウザーで使うために必要なのがUI環境。筆者が入門したときは「Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111版）」しか選択肢がなかったが、現在は「ComfyUI」「Fooocus」「Stable Diffusion WebUI Forge」など様々な種類が出ている。 これらは基本的に別のアプリケーションなので、それぞれ環境設定・インストールをする必要があり、パソコンの中に複数の環境が乱立しがちだ。 さらに、これらのUIで利用するモデル（Checkpoint）やVAE（高画質化ツール）、LoRA（追加学習モデル）などもUIごとに必要になる。シンボリックリ
徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？ 2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ
「GitHub CI/CD実践ガイド」を読んで、GitHub Actionsを始めよう - とことんDevOps | 日本仮想化技術のDevOps技術情報メディア
弊社ではGitHub Actionsの登場以前からCI/CDを行っていることもあり、CI環境としてはCircleCIが標準となっています。とはいえ開発の中心はやはりGitHubであり、GitHub上で自己完結できるという点において、GitHub Actionsの優位性は見逃せません。 今まで筆者は「CircleCIでやってたこの機能は、GitHub Actionsではどうやるんだろう?」といった視点で、都度検索することが多かったのですが、そういうやり方では知識が横方向に広がらないのですよね。もしかしたらもっと便利な機能があったり、やってはいけないアンチパターンがあるかもしれないのに、ピンポイントに検索していると、そういう気づきが得にくいのです。 なので場当たり的にググるのではなく、どのような技術であっても、一度は体系的に学んでおく必要があるというのが筆者の考え方です。そんな用途にぴったりな
Making of “Kindolphin” | 麦 Baku
group_inou / HAPPENING group_inouとAC部のミュージックビデオ作品『HAPPENING』をWebアプリ化しました。デザインと実装は僕一人です。元のビデオがGIFアニメ縦長漫画が歌詞に合わせて自動スクロールする仕様だったので、GIFの質感をロスレスかつ自分のペースで楽しめるように、某電子書籍アプリのような体裁でインタラクションできるようにした次第です。 We have just released a Webtoon app that highlights the lyrics of group_inou's music video "HAPPENING". You can switch between Japanese/English, change colors, stop and have a close look, or just scratch and
本記事では、二次元放物形偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似しま
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) ◆ステップ1：GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能しているのかを理解しようとしたそうで
AWS 内で大規模言語モデルを利用できる Amazon Bedrock を使って作る RAG アプリケーション - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。機械学習グループの深澤(@fukkaa1225)です。 先日、Amazon Bedrock が一般利用できるよう(GA)になりました 。本記事ではこちらを用いて RAG(Retrieval-augmented generation) アプリケーションを作成してみた様子と、他 LLM モデルとの比較結果についてご紹介します。 Amazon Bedrock とは aws.amazon.com 公式サイトより文言を引用します。 Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。そのため、さまざまな FM から選択して、ユースケースに最も適したモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに FM
突然だが、上記はこの連載の第2回の冒頭部分だ。連載をはじめた当初は右も左もわからない状態だったので「Stable DiffusionはMacでは使えない」と断言してしまった。思い出すたびに冷や汗が出る。 とはいえご存知の通りStable Diffusionを動かすのにNVIDIAビデオカード搭載のWindows機が向いているのは事実なので、これまではすべて新規購入したゲーミングPCで作業することになんの不満も感じていない。 だが、前回紹介したStable DiffusionのUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能になる「Stability Matrix」を使えば、PythonやPipのバージョンといった難しいことを考えなくてもMacで画像生成環境を作れるのではないかと考えた。 お詫びから7ヵ月、ずいぶん遅くなったがようやく伏線回収である。 Stability MatrixでM1
任天堂・古川社長、「Nintendo Switchの次世代機が開発者向けにこっそりお披露目されていた」という報道を強く否定。事実ではないとして - AUTOMATON
任天堂は11月7日、2024年3月期第2四半期の決算を発表。その会見にて同社社長の古川俊太郎氏が、「今年の夏に開催された海外イベントにて、任天堂がNintendo Switchの後継機のデモンストレーションをした」といった報道について「事実ではない」と否定したとのこと。毎日新聞が報じている。 Nintendo Switchの発売から6年が過ぎライフサイクルの終盤にあるとみられるなか、任天堂は定時株主総会などの場にてその後継機種について言及。今年6月に古川氏は、Nintendo Switchから次世代機へのユーザーの移行においてはニンテンドーアカウントを活用する考えを示した。ただ、次世代機がどのようなハードウェア・スペックになるのかや、発売時期については一切明らかにされていない。 一方で、噂レベルでは真偽不明の情報がさまざま飛び交っている。そのひとつとして挙げられるのが、本稿冒頭で触れた“後
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性（アスキー） - Yahoo!ニュース
PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀です。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。 【もっと写真を見る】 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカル
Terraformとdriftctlで行うGoogle Cloud 権限管理の省力化 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは日々複数のGoogle Cloudプロジェクトを管理しています。これらのプロジェクトでは、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなど別チームのメンバーが作業することもあり、必要に応じてメンバーのGoogleアカウントへ権限を付与しています。 権限の付与はプロジェクトの管理者であるMLOpsブロックメンバーが行いますが、これは頻繁に発生する作業でありトイルとなっていました。 また権限付与後はこれらを継続的に管理し、定期的に棚卸しすることで不要になった権限を削除する必要があります。しかし当初の運用だと権限の棚卸しの対応コストが大きく、これが実施されずに不要な権限が残り続けるという課題もありました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていたGoogle Cloudプロジェクト内での権限管理における
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ハラスメントにならない、部下への厳しいフィードバックの伝え方 心理的安全性を高める「聴く」と「伝える」の使い分け
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【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
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