高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。
💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"
高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。
昨年末に登場した漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」（クラウドアルパカ）は、ネットユーザーを驚かせた。数千円～数万円程度が一般的な漫画制作ソフトの相場だが、Cloud Alpacaは完全無料。漫画制作のツールだけでなく人物や背景、スクリーントーンなど素材まで無料なのは極めて異例だ。 「だいぶお金を使った」――「Cloud Alpaca」を提供するベンチャー企業・MediBangの高島秀行社長は笑う。約1億円かけて開発しており、今後も素材の追加などアップデートを続けるが、基本的な機能は無料を貫く予定。春にはタブレット版も無料公開する計画だ。 狙いは、漫画制作ソフト市場で圧倒的なシェアを獲得すること。日本中、世界中の漫画家にCloud Alpacaを使ってもらうことで同社プラットフォーム上に作家を集め、人気作を生み出して収益につなげていく計画だ。「漫画制作に革命を起こしたい」と高島社長は
電子書籍作成・販売支援サービスを展開するMediBangは11月27日、完全無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」（クラウドアルパカ）をダウンロード公開した。制作したデータはクラウドに保存されるため、オフィスのPCで途中まで描き、続きを自宅PCで描く――なども可能だ。 今後、複数人で同時に共同執筆する「チーム制作機能」や、同ソフトから電子書籍販売ストアにワンクリックで投稿できる機能も追加する予定だ。Windows XP／Vista／7／8とMac OS X 10.7以降に対応する。 150万以上ダウンロードされたというピージーエヌの無料ペイントソフト「Fire Alpaca」の協力のもとに開発。紙に絵を描くように自然なタッチと軽快な動作で描け、コマ割りやフキダシ制作機能など漫画制作に必要な機能を備えた。 トーンや人物、背景などの素材をそろえ、さまざまな場面の描写が可能。トーンは範
文章から画像を生成するAI「Stable Diffusion」をPhotoshopで動かすプラグイン「alpaca」が登場
入力した文章に沿った画像を自動生成できるAIが「Stable Diffusion」です。そんなStable Diffusionを、Photoshopのプラグインとして使用できるようになる「alpaca」が登場しました。 alpaca - Humans 🤝 AI Models for Image generation https://www.getalpaca.io/ 「Stable Diffusion」は、入力したテキストに沿った画像をまるで人間が描いたかのような高いクオリティで生成することができるという画像生成AIです。実際にStable Diffusionを使うと、どんなテキストからどんな画像を生成できるのかは、以下の記事を読めばよくわかります。 キーワードに沿ってまるで人間が描いたような絵や写真を生み出すAI「Stable Diffusion」が一般公開されたので使ってみた - G
Alpaca Approach
www.alpaca-uk.co.uk ... the beautiful alpacas of Devon, in the UK
日本語Alpacaデータを用いてJapanese-Alpaca-LoRAを作ったので公開します【期間限定デモページあり】｜kun1emon
⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできません コンテンツ生成者はできません。 詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。 概要2022年の11月末にOpenAIからChatGPTが発表されてから、それに追随するようにGoogleからBard、MetaからLLaMAなど大規模言語モデル（LLM）が発表されました。さらにLLaMA 7Bを「text-davinci-003」を用いて「Self-Instruct」で作成された52Kのデータセット（
Railsプロジェクトで、自分が好んで使っている便利な処理をまとめてみました。 core_ext編 sort_byは安定ソートではないので、with_indexを組み合わせて安定ソートを行う https://gist.github.com/alpaca-tc/ed793961f2db438abaae3c00b7e303fa RSpec編 partial viewでインスタンス変数を呼び出していないことをチェックするテスト https://gist.github.com/alpaca-tc/c19f00d583234a2c73eda6d8378b8c50 モデルが変更された際に、参照元・参照先の双方に関連が定義されていることをチェックするテスト https://gist.github.com/alpaca-tc/d53dee5977746256717c7522988b13d8 テーブルが変更
手元で動く軽量の大規模言語モデルを日本語でファインチューニングしてみました(Alpaca-LoRA)｜masa_kazama
イントロ最近、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル(LLM)が急速に注目を集めています。要約タスクや質疑応答タスクなど様々なタスクで高い性能を発揮しています。これらのモデルはビジネス分野での応用が非常に期待されており、GoogleやMicrosoftが自社サービスとの連携を進めているという報道も相次いでいます。 今回は、手元で動作する軽量な大規模言語モデル「Alpaca-LoRA」を日本語にファインチューニングしてみました。この記事では、そのファインチューニングのプロセスや応用例について簡単に解説していきます。ChatGPTやGPT-4は、モデルがブラックボックスでありAPI経由でしか入力を与えて出力を得ることができません。さらに、現時点（2023年3月20日）では、独自のデータを用いてファインチューニングを行うこともできません。 しかし、Alpaca-LoRAというモデルを用
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせ - Alpaca技術ブログ
本日6/30にAlpaca(http://www.alpaca.ai/, blog: http://blog-jp.alpaca.ai/)はDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio(ラベリオ)」(URL: https://www.labell.io/ja/)をリリースしました。 リンク: Labellio ロゴ 代表画面 モデル一覧ページ ラベル付けページ モデル構築ページ 背景 近年の機械学習関連技術の発達により、Deep Learningを用いた画像の認識精度は人間に迫るレベルに達しました。しかし、そのソフトウェアとGPUを用いた計算環境のセットアップ、画像の管理、作成されたモデルのプロダクトへの有効利用と、実際に画像認識を行う上での課題はたくさんあります。 Labellioはそのようなソフトウェア、計算環境、有効利用などの
Alpacaで主にフロントエンドを担当している北山(@gamella, blog)です。 フロントエンドを開発していると、「ログインして、これをクリックしたら、この表示が行われていること」みたいなUIテストを環境非依存で簡単に行いたいと思うことがありますよね？僕はあります。 Alpacaでは開発にDockerを全面採用しているということもあり、最近ちょくちょく目にするNightmareJSをDocker上で動かして簡単にUIテストを導入できたので、その知見を共有したいとおもいます。 Nightmare まず、どうしてDockerを利用したいかということですがAlpacaでは、すべての機能をDocker上で動作させているため、それに倣っているいうこともありますがUIテストをローカルでもCircleCIでも、Dockerが動作する環境であればどこでもコードの改変なしで実施できるというのは大きな
Alpaca CTOの原田(@umitanuki, github)です。 世界を破壊しうる小さなアイデアで働くのは、スタートアップをやる中で一番楽しい部分でもあります。世界中の他のスタートアップが創りだす小さなアイデアが世界を変えていくのを見るのもまた楽しいものです。アルパカのメンバーは皆大企業で働いた経験が何年もありますが、一般的常識の働き方を踏まえて、どうやってもっと良い方法があるかを常に探しています。もちろんそれはウチに限ったことではなく、多くの小さなスタートアップではその通りなのでしょうが、詳細についてはどこも同じではないと思います。ので、今日はAlpacaではどういうツールを使ってどうやって働いているかを少しご紹介しようと思いました。 Slack slack.com Slackが急速に普及しているのはもはや疑いの余地がありません。Slackのいいところはたくさんあるのですが、特に
「漫画制作に革命を」 完全無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」の狙い （ITmedia ニュース） - Yahoo!ニュース
昨年末に登場した漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」（クラウドアルパカ）は、ネットユーザーを驚かせた。数千円〜数万円程度が一般的な漫画制作ソフトの相場だが、Cloud Alpacaは完全無料。漫画制作のツールだけでなく人物や背景、スクリーントーンなど素材まで無料なのは極めて異例だ。 【背景などの素材は次々に追加され、無料で使える】 「だいぶお金を使った」――「Cloud Alpaca」を提供するベンチャー企業・MediBangの高島秀行社長は笑う。約1億円かけて開発しており、今後も素材の追加などアップデートを続けるが、基本的な機能は無料を貫く予定。春にはタブレット版も無料公開する計画だ。 狙いは、漫画制作ソフト市場で圧倒的なシェアを獲得すること。日本中、世界中の漫画家にCloud Alpacaを使ってもらうことで同社プラットフォーム上に作家を集め、人気作を生み出して収益につなげて
電子書籍作成・販売支援サービスを展開するMediBangはこのほど、無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」（クラウドアルパカ）に、フォントワークス製有料フォント10書体を無償で利用できる機能「クラウドテキスト」を追加した。商用利用も可能だ。 吹き出し内のせりふに使える「アンチックセザンヌ」や、「マティスEB」「スキップ」「コミックミステリ」など10種類で、商業誌やアニメでプロが使用している実績もあるという。 Cloud Alpacaは無料の漫画制作ソフトで、背景素材なども無料で提供している。フォントの無償提供も、「いつでも誰でも簡単にマンガが描ける時代を目指す『マンガ制作革命』」への挑戦の一環という。 関連記事 「漫画制作に革命を」 完全無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」の狙い 「だいぶお金を使った」――漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」は開発に1億円かけた
近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のお知らせ - Alpaca技術ブログ
皆様、こんにちは。 本日はAlpacaで開発している近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」（ラベリオ）についてのリリース予告をさせて頂きたいと思います。 Labellioは、Alpacaが提案する人口知能とヒトの新しいワークフローを体感できる最初のプロダクトです。Webサービスとなっており、最近話題になっている人工知能技術の一つである画像認識において、エンジニアではない方でも簡単に画像認識モデルを作成可能です。また、作成した画像認識モデルはご自分のプロダクトですぐにご利用いただけます。 なんとなく画像認識というと、大きなサーバを複数台利用して大量の計算を行い、時間をかけて学習を行って、やっと完成するのが従来のイメージでしたが、近年の機械学習の技術的ブレイクスルーの一つであるDeep LearningのFi
チャットAI「Alpaca」をローカルにインストールしてオフラインでAIと会話できる「Alpaca.cpp」インストール手順まとめ
2023年3月に、スタンフォード大学がChatGPTと同等の性能を持ったチャットAIモデル「Alpaca」を公開しました。このAlpacaをPCにインストールしてチャットAIをローカルで動かせるようにする「Alpaca.cpp」が登場したので、実際にインストールしてチャットAIと会話する手順をまとめてみました。 GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp 「Alpaca.cpp」をインストールしてチャットAIと会話できる環境をWindows上に構築するには、まずC＋＋のコンパイラや「CMake」「Git」などの各種ソフトウェアをインストールする必要があります。今回はC＋＋のコンパイラを準
ALPACA Attack
Paper Q&A How to ALPN/SNI Updates! News A big reevaluation of TLS libraries, TLS application servers, and a new internet scan by Jannik Hölling is now available in the Updates section! ALPACA will be presented at Black Hat USA 2021, USENIX Security Symposium 2021, and Real Word Crypto Symposium 2022! Recommended articles: Ars Technica (Dan Goodin), Golem (Hanno Böck; German) Introduction TLS is an
GPT-3.5に匹敵するチャットAIを構築可能なモデル「Alpaca 7B」をスタンフォード大学が公開、オープンソースで安価に再現可能
Metaの大規模言語モデル「LLaMA」の7Bモデルに微調整を行った、オープンソースでよりよい命令追従性を実現した大規模言語モデル「Alpaca 7B」をスタンフォード大学の研究チームが公開しました。Alpacaを用いると、GPT-3.5に似た動作を、はるかに小さな環境で簡単・安価に再現することができます。 Alpaca: A Strong Open-Source Instruction-Following Model - Stanford CRFM https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html Stanford Alpaca, and the acceleration of on-device large language model development https://simonwillison.net/2023/Mar/13/a
メディバンは、誰でも無料で利用できるクラウド型マンガ制作ソフト「Cloud Alpaca」(クラウドアルパカ)をリリースした。Windows版とMac版がそれぞれ公開されている。 「Cloud Alpaca」は、2011年のリリース以来、150万ダウンロードを誇る人気のWindows/Mac用ペイントツール「Fire Alpaca」の機能をそのままに、誰でも簡単にマンガを描けることを目指した、クラウド型のマンガ制作ツール。紙に絵を描くような自然なタッチでデジタルマンガを描画できるほか、コマ割りやフキダシ制作、トーン貼り、パース補助線、ページ管理機能など、マンガ制作をサポートする多彩な機能を搭載している。制作したデータはクラウド上に保存されるため、どこからでもデータを呼び出してマンガを描くことが可能だ。 また、12月中には、複数の人と協力してマンガを制作できる「チーム製作機能」が搭載予定とな
llamaをAlpacaデータセットを使いLoRaでfine tuneしたものが良い感じだったので、Bloomを日本語でfine tuneしてみようと思う 以下をそのまま参考にする とりあえず、fine funeを動かしただけで、ちゃんと学習させてないので注意 HugginfaceのBloomとpeftも参考にする fine tune fine tune対象をBloomに変更 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained( "decapoda-research/llama-7b-hf", load_in_8bit=True, device_map=device_map, ) tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained( "decapoda-research/llama-7b-hf", add_eos_token=
Alpaca-LoRAという家庭用GPUでも大規模言語モデルのFineTuningが可能なモデルが発表されました。 本記事では、livedoorニュースコーパスを使用してAlpaca-LoRAをFineTuningしてニュースのタイトルを考えさせるというタスクに挑戦してみます。 技術の概要 Alpacaとは Alpacaとは、先日Metaが発表したLLaMa 7Bをtext-davinci-003によるself-instructで生成されたデータを使用してFineTuningした言語モデル。 生成したデータは52K個で生成コストは500ドル以下と低コストです。 人間による予備評価では7Bという比較的小さなモデルにも関わらず、text-davinci-003に似た挙動を示すという報告があげられています。 Alpaca-LoRAとは Alpaca-LoRAとはAlpacaで作成したデータセット
Alpaca まとめ｜npaka
「Alpaca」の学習方法について軽くまとめました。 1. Alpaca「Alpaca」は、「LLaMA 7B」(Meta)をファインチューニングした言語モデルです。「text-davinci-003」による「self-instruct」で生成された52Kの命令追従型の学習データを使って学習しています。「Alpaca」はOpenAIの「text-davinci-003」に似た挙動を示しますが、驚くほど小さく再現が容易で安価であることが特徴です。 また、「Alpaca」は学術研究のみを目的としており、商用利用は禁止しています。 2. 学習済み言語モデル と 学習データアカデミックな予算で高品質な言語モデルを学習させるためには、「強力な学習済み言語モデル」と「高品質な学習データ」が必要です。 1つ目は、最近リリースされたMetaの「LLaMA」で解決されます。2つ目は、「self-instru
GitHub - tloen/alpaca-lora: Instruct-tune LLaMA on consumer hardware
🤗 Try the pretrained model out here, courtesy of a GPU grant from Huggingface! Users have created a Discord server for discussion and support here 4/14: Chansung Park's GPT4-Alpaca adapters: #340 This repository contains code for reproducing the Stanford Alpaca results using low-rank adaptation (LoRA). We provide an Instruct model of similar quality to text-davinci-003 that can run on a Raspberry
BDD + Alpaca-Webkit = headless acceptance test framework for PHP web application. - chobi_e's blog
Alpaca-webkitはcapybara-webkitのwebkit_serverと通信を行ってPHPでwebkitブラウザを動作させるためのツールキットです。まだまだ鋭意製作中なのでがんがん変わりますがどういったことができるか、ということの説明をかいておきましょう。 Capybara-webkit Capybara-webkitはthoughtbot社が作成しているQtWebkitを利用してブラウザでのテストが行えるライブラリです。Capybara-webkit自体はrubyのライブラリとc++で書かれたQtWebkitのサーバーの二つが同梱されています。 このQtWebkitのサーバープログラムはソケット通信で内部のWebkitブラウザに指示を出しJavaScriptの実行や、HTMLの操作などなどが行えます。普通、PHPでこういったブラウザ関連のテストをする場合は現状Selen
フィンテック × AIのスタートアップAlpacaにJoinして1年たったので近況報告 - FutureInsight.info
最近、全然ブログの更新ないですね、と友達に言われたので近況報告したいと思います。 さてさて、フィンテック X AIのスタートアップAlpacaにJoinしてそろそろ1年が経とうとしています。 以下のエントリーで書いたとおり、3月にオフィスとして丸の内のFinolabに6人部屋を借りたのですが、インターンも含めて人が増え、そろそろ部屋も満員になりそうです。 futureinsight.info そもそも僕が入った時はAlpacaは画像認識をやっていましたが、その時点でどう考えても画像認識はGoogle、MS、IBMなどの巨人たちとのガチバトルになることが目に見えていました。当時、FintechやAIはまだ今ほどブームでもなく、どんなことになるかわからない状況でした。それでもフィンテック × AIに舵を切り、金融時系列に対する機械学習をコア技術にすることに決めてから基礎技術を確立するまで結局半
一歩進んだ物体認識を行うためのSelective SearchのPython版オープンソースの提供とLabellioを組み合わせた活用方法 - Alpaca技術ブログ
AlpacaはSelective Searchと呼ばれる物体認識の候補領域を切り出すためのアルゴリズムのPython実装を提供します。本ブログエントリーにおいてSelective Searchの基本的な説明とLabellio(https://www.labell.io/ja/)を組み合わせた活用方法について説明します。 github.com はじめに 物体認識に関するニーズは多様ですが、そのタスクは大きく以下に分類できます。 写真一枚に一つの物体が写っていると仮定して認識するObject Classification 複数の物体が写っている可能性も考慮してそれぞれを個別に認識＆画像中での位置（矩形）までも絞り込むLocalization ピクセル単位で物体のラベル付を行うSegmentation 近年ではImage Captioningと呼ばれるCNNで抽出された特徴量をRNNにつなげるこ
登録 https://app.alpaca.markets/signup ログインしたら、Generate New Key を押して、Key IDとSecret Keyを取得しておく docs Python Tutorial - Alpaca Documents 最初のいっぽ API クライアント tradeapi.REST() でAPIクライアント作ります。このクライアントを通じて、データを取得したりオーダーしたり出来ます。 import logging import time import pytz import pandas as pd import alpaca_trade_api as tradeapi NY = pytz.timezone('US/Eastern') api = tradeapi.REST( key_id='ここを変えてね', secret_key='ここも変え
GitHub - tatsu-lab/stanford_alpaca: Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and generate the data.
The current Alpaca model is fine-tuned from a 7B LLaMA model [1] on 52K instruction-following data generated by the techniques in the Self-Instruct [2] paper, with some modifications that we discuss in the next section. In a preliminary human evaluation, we found that the Alpaca 7B model behaves similarly to the text-davinci-003 model on the Self-Instruct instruction-following evaluation suite [2]
(Photo by Greg Palmer) こんにちは。アルパカCTOの原田(@umitanuki, github)です アルパカのプロダクトはマーケットデータ、それも主に時系列データを扱っています。フィンテック領域でビジネスを拡大する中で、この時系列のマーケットデータに関する諸々の問題が明確になってきました。一般に共通するものもあれば、弊社のアプリケーションにユニークなものもありますが、おおまかに下記のようなデータに関する需要が金融市場におけるアプリケーションにあると思います。 最小のリソース、最小のレイテンシで最大のスループット 増加するユーザとアルゴリズムの数、そして拡大する資産クラスに対するスケール 信頼性の高いマーケットデータの配信 最小のリソース、最小のレイテンシで最大のスループット スピードは大事です。もしチャートの読み込みが遅ければ、アプリケーションは使われなくなってしま
AlpacaAlgo | Alpaca
15,000 trading algos built, 40,000 trade alerts generated Now it’s your turn. Automate your winning trade ideas with an algorithm built just for you; no programming experience required. Try It Now or Sign In What You See in the Chart Becomes Your Algo, Literally. Highlight your winning trades on the historical chart. Alpaca’s deep-learning engine learns them and generates your own unique trading a
こんにちは、北山(@gamella)です。 先日行われたSoftLayer Bluemix Community Festa 2016において、乗松(@arrow_elpis)が「Jupyter NotebookとChainerで楽々Deep Learning」という題目で発表を行いました。 Jupyter NotebookとChainerで楽々Deep Learning from Jun-ya Norimatsu www.slideshare.net 発表の内容自体は、「AlpacaにおけるChainer + Jupyter Notebook環境 」と「Jupyter NotebookでDeep Learningをやってみる」の2部構成でした。 まず、発表でも述べられているJupyter Notebook採用の理由ですが、これは多くの人がすでに知っているように、実験の再現手順と結果がGit
GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM
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💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "某東南アジアの国でタクシー拾った時の運転手と世間話になったら某日系の会社の雇われ運転手だったと。挨拶の他に覚えてる単語が、「首吊って⚫︎ね」「おせーんだよ」「バカ」「⚫︎んでしまえ」「土人」「急げ」「日本語で言えよ」完璧なアクセントで笑いながら真似するの聞いて、何百回言われたのだ"
某東南アジアの国でタクシー拾った時の運転手と世間話になったら某日系の会社の雇われ運転手だったと。挨拶の他に覚えてる単語が、「首吊って⚫︎ね」「おせーんだよ」「バカ」「⚫︎んでしまえ」「土人」「急げ」「日本語で言えよ」完璧なアクセントで笑いながら真似するの聞いて、何百回言われたのだ
『💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"』へのコメント
暮らし 💃🏼💃🏼Alpaca🕺🏼🕺🏼 on Twitter: "高校生の時に痴漢捕まえて後日そいつの上司が何故か私の父に謝罪したい言って言い出して、社会人はストレス一杯なので男好きのする体型の女子高校生を見ると慰めてほしいっていう誘惑に耐えないんですよ、これから飲みに行きません?って言い出した話してよいですか。"
Docker-in-Dockerによる「Cluster as a Service」を目指して - キャピタリコの裏側 - Alpaca技術ブログ
Alpacaの北山です。 ついにリリースしたキャピタリコ(https://www.capitalico.com/)ですが、これから「キャピタリコの裏側(バックエンド)」というテーマで各エンジニアに話を聞きつつ、情報を皆様と共有していきたいと思います。 キャピタリコ - トレードアイデアを投資アルゴリズムにできるアプリ Alpacaファイナンス無料 そういえば、何人かの人に「キャピタリコのアプリ名がカタカナになったね」と言われたのですが、Capitalicoのスペルを覚えるのはなかなか難しいので、日本語ではすこし語感がかわいいカタカナ表記になりました。 さて、最初はまずキャピタリコの開発環境・プロダクション環境を支えるDocker-in-Dockerについて説明します。こちらは、おおまかな内容を先日Cloud daysで僕が発表した資料がありますので、まずはこちらを御覧ください。 Docke
アルパカさんです！【アメリカの軍服】海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ 0303 🇺🇸 ミリタリー USN N-1 COLD WEATHER DECK JACKET（ALPACA LINING）1940S REPRO JAPAN MADE - いつだってミリタリアン！
今回は、1940年代のアメリカ海軍デッキジャケットを分析します。 暖かいジャケットなので、これから活躍するジャケットですね。 残念ながら、今回はモデル品です！ 中古ですが程度は良好ですよ！ 目次 １ アメリカ海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ ２ 全体及び細部写真です！ ３ その特徴とは？ ４ 製造とサイズのデータです！ ５ まとめ スポンサーリンク スポンサーリンク １ アメリカ海軍防寒デッキジャケットN-1（大戦モデル）とは？ 海軍の各種艦艇に乗り組んでいる水兵の過酷な勤務状況については、これまでも取り上げてきました。 そして各国とも、創意工夫を凝らしたデッキジャケットを開発していたこともお話ししましたね。 今回のモデルは、アメリカ軍が第二次大戦前に採用したデッキジャケットになります。 僅かなマイナーチェンジを繰り返して、1950年代まで使用されました。 そ
Alpacaが100万米ドルを資金調達、画像の深層学習を用いたトレーディング・プラットフォームを開発へ - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
サンマテオ（シリコンバレー）と東京に拠点を置き、人工知能技術を使ったウェブサービスやアプリを開発するスタートアップ AlpacaDB（以下、Alpaca と略す）は19日、NECキャピタルソリューションとSMBCベンチャーキャピタルによるファンド、アーキタイプベンチャーズ（アーキタイプの投資専門会社）、連続起業家でエンジェル投資家の木村新司氏、ビップシステムズから総額100万米ドルの資金を調達したと発表した。 Alpaca は今回調達した資金を使って、画像の深層学習（deep learning）を用いたトレーディング・プラットフォーム「Capitalico（キャピタリコ）」を開発に着手し10月初頭からβテストを開始しており、2016年1月のパブリック・リリースを目指す。Alpaca は今年6月、深層学習による画像のラベリング・プラットフォーム「Labellio」をリリースしており、この際に
GitHub - alpaca-lang/alpaca: Functional programming inspired by ML for the Erlang VM
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以下のエントリーを書いたのだが、そういえば、こっちのブログは全く更新していないことに気づいた。 http://blog-jp.alpaca.ai/entry/2016/02/23/180716blog-jp.alpaca.ai もうすでにAlpacaで半年くらいリモートワークをしていて、いよいよ丸の内にオフィスができるわけだが、 さすがに半年くらいリモートワークをするとリモートワークの勘所的なものもわかってくる。 以前、「強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」」などを読んでリモートワーク に関してある程度理解をしていたと思って入るのだが、実際にやってみるとたしかにリモートワークというのは、 コツというものがある。 強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」 作者:ジェイソン・フリード,デイヴィッド・ハイネマイヤー・ハンソン早川書房Am
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「漫画制作に革命を」 完全無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」の狙い
完全無料の漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」公開 データはクラウドに保存 「どこでも描ける」
Railsプロジェクトで好んで使っている便利な処理 - alpaca-tc
NightmareJS+Dockerによる環境非依存なUIテストの導入 - Alpaca技術ブログ
Alpacaの働き方を支える7つのツール - Alpaca技術ブログ
無料漫画制作ソフト「Cloud Alpaca」でフォントワークス製フォントの無償利用が可能に 商用利用OK
完全無料のマンガ制作ソフト「Cloud Alpaca」登場 -グループでの作業に対応
マンガのネーム描きに特化した無料スマホアプリ公開、「Cloud Alpaca」と連携
BloomをLoRaを使い日本語alpaca datasetでfine tuneを動かす - Qiita
Alpaca-loraを日本語タスクでファインチューニングする - Qiita
Alpaca API で株価データ取得 - Qiita
無料マンガ制作ソフト「Cloud Alpaca」、プロも使うフォント10書体をクラウドで無料提供
MarketStore、或いはアルパカの時系列データストレージと配信 - Alpaca技術ブログ
AlpacaのJupyter Notebookを用いた機械学習環境 - Alpaca技術ブログ
リモートワークとAlpacaの新オフィスの話 - FutureInsight.info