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
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
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
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
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
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
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
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
terraform planの自動化に向けて直面した課題と解決策 - Sansan Tech Blog
はじめに こんにちは！ 技術本部 Bill One Engineering Unit（以下、Bill One EU）の笹島です。 IaC推進チーム（横串チームの1つ）として、CI環境でのTerraform Planの自動化に取り組んできました。 横串チームとは、Bill One EU内の各グループの垣根のない横断チームであり、Bill Oneで抱えている課題を解決するために有志で集まったメンバーによって構成されています。 IaC推進チームとは、文字通りインフラのコード化を推進するチームです。 本記事では、CI環境でセキュアなTerraform Plan自動実行を実現するにあたって直面した課題とその解決策について共有します。 特に、モノレポ環境での複数プロダクト・環境の管理における自動化の課題についても紹介します。 目次 はじめに 目次 前提 ディレクトリ構成とその役割 Workload I
JSConf JP 2023「書いたJavaScriptがそのままブラウザで動く未来へ」スピーカーノート
この記事は、JSConf JP 2023 で発表した「書いたJavaScriptがそのままブラウザで動く未来へ」のスピーカーノートです。もともと PDF を公開していたのですが、読みにくいという声をいただいたので移植しました。内容はそのままで、見出しだけ付けています。 はじまり こんにちは、今日は「書いたJavaScriptがそのままブラウザで動く未来へ」というタイトルで発表をします。「いやいや、JavaScriptはブラウザで普通に動くだろう」と思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、話を聞いてもらえれば何を言っているのかわかると思います。 JSConf JPで登壇させていただくのは今回で3度目なのですが、オフラインのカンファレンスで話すのは今回がはじめてなので少々緊張しています。 最初に軽く自己紹介をします。鈴木 颯介と言います。大体のところで Sosuke Suzuki という名前
【JS体操】第2問「画像の横長具合を比較しよう」〜正攻法＆ハック部門の解説〜 - KAYAC engineers' blog
こんにちは！ カヤック面白プロデュース事業部のおばらです。 普段は受託案件のデザイン・フロントエンド開発などを担当しています。 さて、『JS体操』第2問 いかがでしたか？ 今回初めての方々 第1問に引き続きの方々 複数のアプローチで何通りも回答してくださった方々 普段業務で JavaScript をバリバリ書いているであろう方々 JavaScript を学んでいる学生の方々 などたくさんの方々が挑戦してくださいました。 とても嬉しいです。ありがとうございます！ 『JS体操』とは？ 『JS体操』とはカヤックが主催する JavaScript のコードゴルフ大会です。 もともとは社内の勉強会として始めた施策です。 その詳細は以下のブログ記事を御覧ください！ techblog.kayac.com 第2問の詳細はこちら https://hubspot.kayac.com/js-taiso-002 も
「空飛ぶ鯨」を解体する｜AZCII / あずき
はじめまして。哲学科で美学・芸術学を学んでいるAZCIIと申します（リンクからTwitter（現X）に飛べます）。 この文章は、UT-virtualが駒場祭にて頒布した部誌に私が寄稿した論考を、designing plus nine のアドベントカレンダー2日目の記事として使い回し公開したものです。note初投稿のため勝手がよく分かっておらず、加筆修正等もあるかもしれませんが、ご承知おきください。 序ヘッドセットを装着する。瞑っていた目を開くと、広大な仮想世界が眼前に拡がる。ふと遠方を見遣ると、巨大な鯨が悠然と空を泳いでいる—— XRに何らかの関心を持ってこの部誌を手に取っている読者の方であれば、このような「仮想世界への導入」の情景を容易に思い描くことができるだろう。あるいは、何か特定のコンテンツ体験を想起するかもしれない。 2023年現在、XRコンテンツに「空飛ぶ鯨」を取り入れる演出は、
ロジスティック回帰について調べている。 ロジスティック回帰モデルのパラメータの最尤推定量は、不偏推定量ではなく、バイアスがある。 例として、サンプルサイズ 、入力変数の数 のときを考える。 パラメータ 300個の真の値を、最初の 100個は 、次の 100個は 、残りの 100個は に設定して推定してみよう。 n <- 1500 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(x, nrow = n, ncol = p) beta <- matrix(c(rep(10, p/3), rep(-10, p/3), rep(0, p/3))) logistic <- function(t) 1 / (1 + exp(-t)) prob <- logistic(X %*
前置き 以前、BuildInfoからバージョンを取得する方法を紹介しました。 blog.lufia.org go installで正規の公開されたバージョンをインストールした場合は、以下の出力においてmodの行が示すように、sum.golang.orgでチェックサム等が検証されてバイナリのメタデータに埋め込まれます。 $ go version -m dotsync dotsync: go1.22.2 path github.com/lufia/dotsync mod github.com/lufia/dotsync v0.0.2 h1:JWm92Aw8pSKJ4eHiQZIsE/4rgwk3h5CjEbJ/S30wiOU= build -buildmode=exe build -compiler=gc build -trimpath=true build DefaultGODEBUG=ht
物理の本ではよく, 「反変ベクトルとは～～という変換則をもち, 共変ベクトルは・・・という変換則をもつものとして定義される」と説明がなされますが, 初学者にとってはなぜ唐突にこのような定義がされるのか非常にわかりにくいと思います. そこでこのページでは数学的によりシンプルな定義を採用し, 一点の曇りなく自然に反変ベクトルと共変ベクトルが導入されることを説明します. さらに2つの拡張としてテンソルが自然に導入されることもみていきます. 以下では$${\left(e_i\right)_{1\leq i\leq n}}$$を$${n}$$次元実ベクトル空間$${V}$$の基底とします. 複素ベクトル空間の場合も以下の$${\mathbb{R}}$$を$${\mathbb{C}}$$に変えるだけで全て上手く成り立ちます. このページと同じ内容のPDFも用意していますので適宜ご利用ください. 前提知
モノレポでマージキューと必須ステータスチェックを運用するためのTips - ROUTE06 Tech Blog
ROUTE06 でソフトウェアエンジニアをしている @MH4GF です。 GitHub のマージキュー(Merge Queue)を私のチームでの開発フローに取り入れてから数ヶ月経ちました。マージキューは非常に便利ですが、挙動の理解やセットアップに難しさがあると感じています。いくつかの課題の対処ができ安定した運用ができてきたので、この記事ではセットアップでつまづきがちな点を紹介します。 マージキューとは マージキューは 2023 年 7 月に一般公開された比較的新しい機能で、簡単に説明すると「プルリクエストのマージ前にマージ先ブランチを取り込んだ上で CI を実行し、通ることを確認してからマージする」機能です。 複数人で GitHub を利用した開発をしていると、main ブランチの取り込み漏れにより「プルリクエストでの CI は通るものの、マージ後の main ブランチの CI は失敗する
UI = f(statesⁿ)
“UI is a function of state” is a pretty popular saying in the front-end world. In context (pun intended), that’s typically referring to application or component state. I thought I’d pull that thread a little further and explore all the states that can effect the UI layer… First-party application states Every application whether it’s a to-do list or a shopping cart or some radically complex app wil
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
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 (1/5)
浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
BudouX: 読みやすい改行のための軽量な分かち書き器
【Obsidian】2023 年でオススメのプラグイン 66 選
「『自由ソフトウェア』の開発にDiscordを使わないで」という主張
CIを高速化する技術⚡️ - 10X Product Blog
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
【コード付き】Pythonを使った偏微分方程式の数値解法【入門】 - LabCode
Findyの爆速開発を支えるテクニック - Findy Tech Blog
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
【コード付き】非線形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
これは便利！「Stable Diffusion」が超簡単に始められる「Stability Matrix」 (1/3)
1bit LLM の時代は来るのか，来ないのか，どっちなんだい？｜情報処理学会・学会誌「情報処理」
【コード付き】二次元放物形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
Macで始める画像生成AI 「Stable Diffusion」ComfyUIの使い方 (1/5)
「ゼロからGPU開発」に経験なし＆わずか2週間で成功した猛者が登場
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがある - ほくそ笑む
Go製バイナリを配布するためのGitHubワークフロー - Plan 9とGo言語のブログ
テンソルが意味不明な物理学習者へ: 共変ベクトルと反変ベクトルからテンソルまで｜vielb