Apple Vision Proの唯一無二の体験はどのようにデザインされたのか？ アップルデザインチームへの独占インタビューを公開 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
Apple Vision Proは、おそらくこれまで一般向けに発売されたARゴーグルの中で最も高価な製品のひとつだろう。しかし、体験した人の多くが、それだけの価値があると証言している。実際、同製品で得られる体験はこれまでのどの製品とも比べ物にならないほど品質が高い。それに、リビングや仕事部屋でアプリや拡張したMacの画面を操作をする「空間コンピューティング」の体験は５年ほど未来を先取りしたような先進体験だと強く納得させてくれる。 これまでの新カテゴリー製品同様、アップルでこの未来のコンピューティングのあり方をゼロから考えて形にしたのは同社が誇るデザイン部門、デザインスタジオだ。 今回、特別に同スタジオでヒューマンインターフェースデザインを担当するバイスプレジデントのアラン・ダイとインダストリアルデザイン担当バイスプレジデントのリチャード・ハワースに、製品の開発背景について聞く機会を得た。ち
厚生労働省によって指定難病に認定されている「全身性エリテマトーデス(SLE)」の病理的免疫反応を促進する分子欠損を発見したという研究が、科学誌・Natureで発表されました。当該欠損を回復させることにより、疾患が回復する可能性もあるとのことです。 Interferon subverts an AHR–JUN axis to promote CXCL13+ T cells in lupus | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-07627-2 Scientists Discover a Cause of Lupus and a Possible Way to Reverse It - News Center https://news.feinberg.northwestern.edu/2024/07/10/scientists
How not to use box shadows
So you think you know box shadows? Box shadows. I love them. Four years ago I found out my m1 can render a stupid number of these bad boys and so I set out to see just how far you can push them and boy did I. If you are looking for a how to use box shadows to get the look of the latest UX trend, this is not the right article for you. But if you like some janky creativity, stay tuned. I want to sha
PhobosLab
high_impact tl;dr: high_impact is small game engine for 2D action games. It's written in C, compiles to Windows, Mac and Linux as well as to WASM for the Web. It's “inspired by” my original Impact JavaScript game engine from 2010. The name high_impact is a nod to a time when C was considered a high level language. MIT licensed, source on github: github.com/phoboslab/high_impact Video from my tweet
医療者であれば脳神経疾患罹患後に筋力が低下することに異議を唱える人は少ないように思います．これは長期臥床による廃用萎縮（筋肉を動かさないことによる萎縮）と説明されてきました．ワシントン大学からScience Immunol誌に報告された論文を読むと，意外なことに単なる廃用ではなく，「脳内で起きた炎症シグナルが筋肉に伝わってミトコンドリア障害をきたす」という驚くべきことが生じていることが分かります． 結論が図にまとまっているのでこれを用いて解説したいと思います．論文によると感染症（細菌感染，COVID-19）や神経変性疾患（アルツハイマー病）のあとに筋障害が生じる経路は２つあり，①神経変性を介する筋障害経路，②炎症シグナルを介する筋障害経路になります． ①神経変性を介した筋障害経路（図１左） 病原体の脳内侵入→Toll受容体とPGRP（ペプチドグリカン）受容体の活性化→転写因子Dorsal
はじめに 今回私は最近はやりのchatGPTに興味を持ち、深層学習について学んでみたいと思い立ちました！ 深層学習といえばPythonということなので、最終的にはPythonを使って深層学習ができるとこまでコツコツと学習していくことにしました。 ただ、勉強するだけではなく少しでもアウトプットをしようということで、備忘録として学習した内容をまとめていこうと思います。 この記事が少しでも誰かの糧になることを願っております！ ※投稿主の環境はWindowsなのでMacの方は多少違う部分が出てくると思いますが、ご了承ください。 最初の記事：Python初心者の備忘録 #01 前の記事：Python初心者の備忘録 #16 ~機械学習入門編02~ 次の記事：まだ 今回は非線形回帰や正則化項についてまとめております。 ■学習に使用している資料 Udemy：【前編】米国データサイエンティストがやさしく教え
１兆８０００億。 それはそれとしてGPT4oのパラメータ数はどのくらいなんだろう。MOE,,,,, - Qiita
Nvidia の偉い人 がGPT4o のトレーニングについてリークしたみたいですね。MOE なんとか が何とかといってたそうですね。 それはそれとして Manba モデルでシーケンス長を大きくした場合の生成テキストの違いを検証します。 シーケンス長 10, 20, 100, 200 ,300, 500 で比較してみます。 Seq 長さ 10、深さ 4: 将来、AI の力が社会の隅々に浸透しています。 ビジョン。 翻訳、および中国の伝統と入力データ。 興奮に魅了されます。 彼の方法は、数学と西洋の AI の謎を解き明かし、さらに多くの課題に取り組みます。 宇宙で。 アレックスの洞察力とエネルギー効率の共通の目標は、彼の仕事です。 アレックスの最新のテクノロジーは、計算の助けになります。 ある夜、アレックスのテーマは日本語に翻訳されました。 予想よりもはるかに速く、信じられないほど速く完成しま
SHAPで因果関係を説明できる？ - Qiita
はじめに 予測モデル（機械学習モデル）を解釈するのに有用なSHAPを用いて因果関係を説明することができるか、についてPythonによるシミュレーションを交えてまとめました。内容に誤り等ございましたら、ご指摘いただけますと幸いです。 結論 基本的に、SHAPで因果関係は説明できません。これは、SHAPが予測モデルの因果ではなく相関を明らかにするものであるからです。 そこで今回は、予測モデルをSHAPで解釈する上でありがちなミスリーディングや、それに関連する因果効果を推定するためのアプローチについて記載しています。 そもそもSHAPとは SHAPとはSHapley Additive exPlanationsの略で、協力ゲーム理論のShapley Valueを機械学習に応用した手法です。「その予測モデルがなぜ、その予測値を算出しているか」を解釈するためのツールとしてオープンソースのライブラリが開
research!rsc: Hash-Based Bisect Debugging in Compilers and Runtimes
Setting the Stage Does this sound familar? You make a change to a library to optimize its performance or clean up technical debt or fix a bug, only to get a bug report: some very large, incomprehensibly opaque test is now failing. Or you add a new compiler optimization with a similar result. Now you have a major debugging job in an unfamiliar code base. What if I told you that a magic wand exists
Panic! at the Job Market “I have the two qualities you require to see absolute truth: I am brilliant and unloved.” ready for another too-long article about personal failure while blaming the world for our faults? let’s see where we end up with 7,000 9,000 10,000 11,500 words this time1. this post is sponsored by me. funding appreciated: https://github.com/sponsors/mattsta TOC: Job Openings vs. Int
vidore/colpali · Hugging Face
ColPali: Visual Retriever based on PaliGemma-3B with ColBERT strategy ColPali is a model based on a novel model architecture and training strategy based on Vision Language Models (VLMs) to efficiently index documents from their visual features. It is a PaliGemma-3B extension that generates ColBERT- style multi-vector representations of text and images. It was introduced in the paper ColPali: Effic
CSS チュートリアル CSS の基本 CSS の第一歩 CSS の第一歩の概要 CSS とは何か CSS 入門 CSS の全体像 CSS の働き 評価課題: 経歴ページのスタイル設定 CSS の構成要素 CSS の構成要素の概要 CSS セレクター Type, class, and ID selectors Attribute selectors Pseudo-classes and pseudo-elements Combinators カスケードと継承 Cascade layers ボックスモデル 背景と境界 書字方向の操作 内容のはみ出し CSS の値と単位 CSS における大きさの指定 画像、メディア、フォームの要素 表のスタイル付け CSS のデバッグ CSS の整理 評価課題: CSS の基本的な理解度 評価課題: 素敵なレターヘッドの便箋の作成 評価課題: かっこいいボック
はじめに こんにちは，AIチームの下山です． 弊社では自動音声対話サービスVoicebotにおける施策の検証方法として，ベイジアンA/Bテストを採用しています． （ベイジアンA/Bの概要についてはこちらの記事をご覧ください）． 本記事では，ベイジアンA/Bにおいて，効果が高い施策の選択を間違える（例えば，AとBの比較を行い，本来はAの方がBより効果が高いのにBを選択してしまう）可能性をある程度抑えるために必要なサンプルサイズの見積もり方について，ヒューリスティックな方法を構築しましたのでそれについて紹介します． （私の調査不足かもしれませんが）ベイジアンA/Bにおけるサンプルサイズの見積もり方に関して扱っている日本語の記事はそれほど多くあるわけではないと思っており，この記事がこのトピックへの情報提供の一助になれば幸いです． モチベーションと背景 私たちはVoicebotでのユーザ体験に影響
31 Jul 2024 Progress: Complete Is it possible to add optical wireless communication to a circuit, without adding any more components to it? Let's find out. Preamble I don't have much amateur radio experience (none at all, specifically) but I do enjoy chatting to various folks who've delved into the deepest niches of the subject. Regular amateur radio is too mainstream, see, so many enthusiasts car
画像生成AIモデルに彼女の写真を学習させて、すごい写真ができました。今日はコンピューターの調子が良いぞ。 - Qiita
画像生成AIモデルに彼女の写真を学習させて、すごい写真ができました。今日はコンピューターの調子が良いぞ。機械学習DeepLearningポエムChatGPTQwen 前回のあらすじ。 noise_scheduler = DDPMScheduler( beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", num_train_timesteps=2000 ) num_train_timesteps=2000 この値を１０００から２０００にすることでブロックノイズが消えます。生成途中で打ち切っていたということです。 トレーニング画像。 生成された画像。 !pip install -qq git+https://github.com/huggingface/diffusers.git accelerate tensor
Building flexible data visualizations for international sites For our international clients, we have created dynamic charts and data visualizations for the web. Charts typically render shapes like lines and paths, rectangles and circles. They contain text for titles, axis labels, numerical values and legends. SVG is the good fit for this purpose. It embeds directly into HTML and pairs well with CS
HamClock
Original QST Article proof Corrections: There is a typo in Table 1. The RA8875 costs $35, not $5. There is a typo in Figure 2. The 33K resistor should be 330K. Also in Figure 2, sometimes pin A0 is labeled ADC. Download current stable HamClock release source code as zip or tgz. Revision history: Version 4.06: 2024-08-03 change: longer POTA/SOTA watch lists and ADIF file name fix: better error mess
How to survive 3 years in North Korea as a foreigner is indeed a good question. 3 years is a long time! Some time ago, I was asked about life in North Korea. Who had I upset to have been banished to the “Hermit Kingdom” for 3 years. I imagine they were slightly taken aback when I told them I had volunteered. They then sent me a series of questions. They asked for a snapshot of what it was really l
家庭で手軽にサウナが楽しめる サウナストーブ「IRORI」登場 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
家庭用テントサウナ「IESAUNA」の製造販売を行う千葉県八街市を拠点とするVanwavesは、東京都大田区の試作開発会社 安久工機と共同で開発した、サウナストーブ「IRORI（イロリ）」の販売を2024年7月1日（月）に開始する。 近年のサウナブームでは、入浴施設に通うだけでなく、家庭にサウナを導入することも増えている。しかし、従来の電気式サウナストーブは海外製品が主流で、工業製品のような外観のものが多く、家庭になじむデザインはあまり見られない。 IRORIは、「家庭に特化したデザインと良質なサウナ体験を提供する、高品質かつ安全なサウナストーブを完全国産で作りたい」という思いから、白を基調とし4本の脚には木材を使用したデザインとなった。 日本の蒸し風呂文化を掛けあわせたスチーム機能付きのストーブは、蒸気をたえず発生させ、湿度の保たれた心地よいサウナを実現する。また、従来のサウナストーブで
監視とオブザーバビリティを整理し隊
監視の話をしているとオブザーバビリティという言葉が出てきます オブザーバビリティは日本語にすると可観測性です 大学時に制御工学の授業で可観測性という言葉を学んだので、それを思い出しながら自分なりに整理してみます 監視 監視というと「ログを取るんだな」「CPU とか メモリの値を取るんだな」と思うかもしれません しかし、それだけでは監視とは言えないと思っています 自分の考える監視を身近な例で整理してみます 監視できていないパターン 家の中に温度計、湿度計を置いている人は10人いれば数人くらいはいるでしょう これは室温と室内湿度のデータを取得していると言えます しかし、「なんで監視してるん？」と聞かれて回答できる人はどれくらいいますか？ 「掛け時計でたまたま温度と、湿度が測定できただけ」 「くじ引きの景品でもらったから置いてるだけ」 なんて人もいるんじゃないでしょうか？ graph LR A[
3年ぶりの夏ライブ開催に向けて、末柄里恵・優木かな・大地葉・齋藤綾が明かす『ナナシス』ライブの魅力。ユニット“CASQUETTE'S”メンバーによる特別クロストークを独占公開
3年ぶりの夏ライブ開催に向けて、末柄里恵・優木かな・大地葉・齋藤綾が明かす『ナナシス』ライブの魅力。ユニット“CASQUETTE’S”メンバーによる特別クロストークを独占公開 『Tokyo 7th シスターズ（以下、ナナシス）』が3年ぶりの夏ライブを開催する。 ライブ名は「DIVE TO YOUR SKY!!」。開催の地は幕張イベントホール。8月17日、18日の2日に渡って、計45名の声優が登場する。 ライブ開催に際して、『ナナシス』を運営するDONUTSさん主導のもと、作中に登場するアイドルユニット“CASQUETTE’S”メンバーを演じる、末柄里恵さん（川澄シサラ役）、優木かなさん（浅見ミワコ役）、大地葉さん（鳳チャチャ役） 、齋藤綾さん（二川ミミ役）へのインタビューが企画、実施された。 左から、末柄里恵さん、優木かなさん、大地葉さん、齋藤綾さん。『ナナシス』に登場するアイドルの中でも
Introducing Multimodal TextImage Augmentation for Document Images In this blog post, we provide a tutorial on how to use a new data augmentation technique for document images, developed in collaboration with Albumentations AI. Motivation Vision Language Models (VLMs) have an immense range of applications, but they often need to be fine-tuned to specific use-cases, particularly for datasets contain
TL;DR Pythonでロジスティック回帰をする方法にはsklearnとstatsmodelsがある sklearn.linear_model.LogisticRegressionはデフォルトで正則化(L2=1)がついている statsmodels.api.Logitは正則化がついていない 備えよう 本編 問題設定 seabornに含まれるirisデータセットにおいて、versicolor種であるかどうかを判断するロジスティック回帰モデルを考える。 # %% loading data iris_df = sns.load_dataset("iris") iris_df = iris_df[(iris_df['species']=='versicolor') | (iris_df['species']=='virginica')].reset_index(drop=True) # %% u
ジェフ・ミルズが語る、宇宙・音楽・テクノロジー——「音楽の未来は、人間の未来と密接に関わっている」 - Always Listening by Audio-Technica（オーディオテクニカ）
インタビュー ｜ 2024.06.14 Fri ジェフ・ミルズが語る、宇宙・音楽・テクノロジー——「音楽の未来は、人間の未来と密接に関わっている」 言わずとしれたデトロイト・テクノ～ハード・ミニマルのパイオニアであり、ジャズやアフロビート、クラシックなど多彩なジャンルのアーティスト／楽団とのコラボレーション、『メトロポリス』を始めとした無声映画のためのサウンドトラック制作～上映イベントの実施、アートインスタレーション作品の展示など、領域横断的な活動を続けるDJ／アーティスト、ジェフ・ミルズ（Jeff Mills）。 そんなジェフが2008年から取り組んできたプロジェクト『THE TRIP』の最新発展形である『THE TRIP -Enter The Black Hole-』が、今年4月に新宿「ZEROTOKYO」で上演された。 同公演はブラックホールをテーマに音楽と映像、ダンスが融合する舞台
👋 Hey, I’m Lenny and welcome to a 🔒 subscriber-only edition 🔒 of my weekly newsletter. Each week I tackle reader questions about building product, driving growth, and accelerating your career. For more: Best of Lenny’s Newsletter | Hire your next product leader | Podcast | Lennybot | Swag Subscribe now Q: What trends are you seeing in how incumbents are pricing AI features and products? Have yo
はじめに クォータニオン(Quatenion, 四元数)は、ゲーム開発プログラミングにおいて、オブジェクトの姿勢や回転を表す1つの手段です。Unityにおいても例えば、transform.rotationがクォータニオンで実装されています。 この記事では、Unityにおけるクォータニオンの構造体(UnityEngine.Quaternion)を理解するために、内部実装を再現・実装します。また、数学に関しては解説記事の紹介に留めます。 UnityのC#部分の実装に関しては、一部のソースコードが公開されていますが、クォータニオンに関しては、dll呼び出しがあるために、内部実装が確認できない箇所もあるので、それを補完しつつ実装していきます。 参考：UnityEngine.QuaternionのC#の実装コード - Unity-Technologies/GitHub 実装するにあたって、Unity
みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） はじめに 時系列データ予測は、多くの産業で重要な役割を果たしています。金融、医療、マーケティング、物流など、さまざまな分野で活用されています。過去のデータを基に未来の値を予測する能力は、意思決定プロセスや運用効率の向上に大きく寄与します。近年の機械学習、生成AI、ディープラーニングの進歩により、時系列予測のための高度な手法が数多く登場しています。本記事では、これらの手法を紹介し、その特徴と利点を探ります。 時系列データとは？ 時系列データとは、特定の時間間隔で収集または記録されたデー
https://www.benchmade.com/737.html Benchmade社から新しいフォールディングナイフ737 Aileronが発売された。 このナイフはシラットをベースとした近接格闘指導を行うスティーブ・タラーニとの共同で開発されたタクティカルナイフだ。アメリカ連邦航空保安官のためにデザインされたという。 上の動画には実際にどのように使うかの訓練のデモンストレーションが出ている。 G-10製ハンドルにはレーザー加工で滑り止めのパターンが加工されており、ポケットクリップはリバーシブル、ブレードはS30V製でサテン仕上げまたは黒のCerakoteとなっている。ロック機構はAXIS®ロック。 ブレード長8.76cm、全長20.4cm、刃厚3mm 価格235ドル。
はじめに 今回は前回までの、機械学習モデルの理論の解説とは異なり、私が最も関心のある、因果推論の分野に関しての内容に入っていきたいと思います。これらの手法はCATE（条件付き平均処置効果）というものを推定するものです。 Causal Tree Causal Treeは、従来の決定木アルゴリズムを拡張し、因果推論の文脈に適用したものです。この手法の主な目的は、異質性のある処置効果を捉え、個々のサブグループに対する条件付き平均処置効果（CATE）を推定することです。 CATE（条件付き平均処置効果） CATE（Conditional Average Treatment Effect）は、特定の共変量の値に条件付けられた平均処置効果を指します。より形式的には、以下のように定義されます： ] ここで はCATEを表す関数 は個体が処置を受けた場合の潜在的結果 は個体が処置を受けなかった場合の潜在的
はじめに この記事は、OpenVINOをC#で使うための記事です。 内容としては、過去に書いたC++で実行するOepnVinoによる手書き文字認識(MNIST)の内容を、最新バージョン(2021.2)向けに更新したものになっています。 また、それだけだとただの焼き直しになるので、C++とPythonのインターフェースしか用意されていないOpenVINOをC#から使えるようにしてみました。 説明はしていませんが、dllをC++から使うアプリも一緒に公開していますので、必要があればそちらも見てください。 構成 この記事は以下5つのパートに分かれます。 学習済みモデル(識別器)の生成 Kerasというフレームワークを使って学習済みモデルを生成します。 内容としてはC++で実行するOepnVinoによる手書き文字認識(MNIST)に沿っていますが、フレームワークをChainerからKerasに変更
パーキンソン病の人はビタミンB2（リボフラビン）とビタミンB7（ビオチン）を作る細菌が少ないということが最新研究で明らかになった。 パーキンソン病の人はビタミンB2とB7を作る細菌が少ない 最新の研究で、腸内の細菌バランスがパーキンソン病に影響を与える可能性があることが示唆された。名古屋大学の研究者たちが行った最新の研究では、日本、アメリカ、ドイツ、中国、台湾の5カ国でパーキンソン病の患者と健康な人の腸内細菌を比較した。この研究でわかったのは、パーキンソン病の人はビタミンB2（リボフラビン）とビタミンB7（ビオチン）を作る細菌が少ないということである。 パーキンソン病とは？ パーキンソン病は、手の震えや体の動きの調整がうまくいかなくなる神経の病気で、通常60歳以上の人に多く見られる。この病気は急速に増加しており、2019年には世界中で850万人以上がこの病気に苦しんだ。1990年以降、パー
D3.jsでは、専用のメソッドを通してグラフに応じた軸を柔軟に表示できる。はずだ。難しいのでまだ全然わからないが、使いこなせるように勉強した内容をまとめる。 軸を表示するまでの流れ 軸の表示は以下のような流れで行う。 グラフで表現するデータに応じたスケールを作成する。 軸ジェネレータファクトリにスケール渡し、軸ジェネレータを作成する。 軸ジェネレータのメソッドを通して、生成する軸の設定を行う。 任意のSelectionのcall()メソッドに軸ジェネレータを渡す。 attr()メソッドで軸の位置を調整する。 ここで言うSelectionもcall()メソッドも、D3が独自に用意するもので、JavaScriptのAPIとは全くの別物である。 以下に、軸を表示するための最小限のサンプルコードを示す。 <!DOCTYPE html><html><head><script src="https:/
超速の高速化エンジニアリング。CUDA GPU : 2.45秒 C++ コンパイラ最適化 : 2.99秒 AVX-512命令で最適化: 0.20秒。GPUをぶっちぎった。 - Qiita
超速の高速化エンジニアリング。CUDA GPU : 2.45秒 C++ コンパイラ最適化 : 2.99秒 AVX-512命令で最適化: 0.20秒。GPUをぶっちぎった。初心者ポエムChatGPT タイトル: 超速の伝説 ある未来の世界で、計算の神秘を解き明かす科学者たちは、時空を超える速度を追い求めていた。その中に、「アレックス」という若き科学者がいた。彼は数式とコンピュータの力を駆使して、全宇宙の謎を解明する夢を抱いていた。 アレックスの最新のプロジェクトは、宇宙の始まりに隠された「マンデルブロ集合」の深奥なパターンを解明することだった。これは、無限の複雑さを持ち、未知の美しさを秘めた数式の集まりだった。彼の目標は、このパターンを最速で計算し、宇宙の真実に迫ることだった。 アレックスは、最先端の技術を駆使してこの問題に取り組んでいた。彼は最新のコンピュータを用い、AVX-512命令とい
高速化アルゴリズム探検隊: 「マンデルブロ集合 の計算」CPU python : 103.63秒 C++ : 25.33秒 CUDA GPU : 2.45秒 ブロック最適化後: 2.08秒 - Qiita
高速化アルゴリズム探検隊: 「マンデルブロ集合 の計算」CPU python : 103.63秒 C++ : 25.33秒 CUDA GPU : 2.45秒 ブロック最適化後: 2.08秒機械学習DeepLearningポエムChatGPTQwen ショートストーリー: 「アルゴリズム探検隊」 序章 ある日のこと、アルゴリズム探検隊のリーダーであるエミリーは、チームメンバーのジェームズ、ソフィア、そしてAIアシスタントのアルファと共に、新たなチャレンジに挑むことを決意しました。その課題は、マンデルブロ集合の計算を行い、様々な方法でその速度を比較することでした。 第一章: CPUによるPythonの冒険 「まずは基本から始めましょう」とエミリーは言いました。彼女はPythonでマンデルブロ集合の計算コードを書き、シンプルなCPUで実行しました。時間がかかることを予想していたエミリーは、コーヒ
【Python】2.3：空間的自己相関(Global Moran's I)の実装【空間データサイエンス入門のノート】 - からっぽのしょこ
はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本の補助として読んでください。 この記事では、グローバル・モランのIをプログラムで確認します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.3 空間的自己相関(Global Moran's I)の実装 グローバル・モランのIの数式表現 疑似データの生成 グローバル・モランのIの計算 1次元配列で扱う場合 2次元配列で扱う場合 グローバル・モランのIの実装 参考文献 おわりに 2.3 空間的自己相関(Global Moran's I)の実装 空間的自己相関(spatial autocorrelation)の指標であるグローバル・モランのI(GMI・global Moran's I)の計算処理を自作関数として実装します。 空間重み行列
ゲームプログラマーの大変なこと～スキルを向上させ克服する実践的な方法 - ゲーム業界で働きたいnet
ゲームプログラマーとしてのキャリアはやりがいのあるものである一方で、様々な困難が待ち受けています。プロジェクトの期限、予期せぬバグ、そしてチームとのコミュニケーションなど、日々の業務にはさまざまな課題が潜んでいます。 そこで、この記事では、ゲームプログラマーが直面する大変なことを乗り越えるための方法を紹介します。ストレス管理法、効率的な作業管理、チームとの円滑なコミュニケーション術、バグ修正の効率化方法、そしてよくある質問や回答など、幅広い視点からアプローチしていきます。 これらの秘訣を実践することで、より効果的に業務を遂行し、スキルをさらに磨いていくことができるでしょう。 【PR】ゲーム業界の転職・求人情報 まずは無料エントリー！最短30秒で完了！【G-JOBエージェント】 1.ゲームプログラマーとしてのストレス管理法 2.ゲームプログラマーの効率的な作業管理方法 3.チームとのコミュニ
2050年の京都市に向けた都市構想が公開 インターフェース「ニジリグチコモンズ」を提唱 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
東京を拠点に活動するクリエイティブ・カンパニーのロフトワークは、京都市が目指す「文化と経済の好循環を創出する都市」をテーマに、京都内外の企業や人々と行ったディスカッションやリサーチ、分析をまとめたレポートを公開した。 少子化や人口減少が最重要課題である京都市にとって、強みとなるのは「文化力」である。これを最大限に活かした政策を推進するうえで、京都市は自分たちの文化や価値観への愛着などを起点に共感者を増やし、文化的遺伝子を残すための事業を行う「カルチャープレナー（文化起業家）」に着目している。 ロフトワークが創造する新しい評価軸や社会的インパクトを京都市から発信することで、創造的な人々が集まり定着するという、「優れた文化を創造しつづける永久に新しい文化都市」への発展を目標にかがけている。 Project Vision リサーチツアー「都市と水」。京都の “地下水” がどのように形成され、使わ
【100均ガジェット分解】(58)キャンドゥの「デジタルバッテリーチェッカー」｜ThousanDIY (Masawo Yamazaki)
本記事は月刊I/O 2024年1月号に掲載された記事をベースに、内容を追記・修正をして再構成したものです。 今回はキャンドゥの乾電池の残量をデジタルで表示するタイプの「バッテリーチェッカー」を分解してみます。 パッケージと製品の外観キャンドゥではアナログ式とデジタル式の2種類のバッテリーチェッカーが販売されています。デジタル式の商品は乾電池の残量をセグメント液晶の数字で表示し、バッテリーの状態をユーザーがその数字で判断するタイプとなっています。 残量測定はアームで電池の両端を挟んで行い、単1～単5の1.5V系の乾電池に対応しています。動作用の電源は測定対象の電池からとるので、別電源は不要となっています。 店頭展示の様子パッケージパッケージ内にあるのは本体のみ。パッケージ裏面には測定方法と電池交換の目安(約0.8V)が記載されています。 パッケージ裏面の測定方法表示輸入元は大阪の日用雑貨品の
超速の高速化エンジニアリング。CUDA GPU : 2.45秒 C++ コンパイラ最適化 : 2.99秒 AVX-512命令で最適化: 0.20秒。GPUをぶっちぎった。 - Qiita
超速の高速化エンジニアリング。CUDA GPU : 2.45秒 C++ コンパイラ最適化 : 2.99秒 AVX-512命令で最適化: 0.20秒。GPUをぶっちぎった。初心者ポエムChatGPT タイトル: 超速の伝説 ある未来の世界で、計算の神秘を解き明かす科学者たちは、時空を超える速度を追い求めていた。その中に、「アレックス」という若き科学者がいた。彼は数式とコンピュータの力を駆使して、全宇宙の謎を解明する夢を抱いていた。 アレックスの最新のプロジェクトは、宇宙の始まりに隠された「マンデルブロ集合」の深奥なパターンを解明することだった。これは、無限の複雑さを持ち、未知の美しさを秘めた数式の集まりだった。彼の目標は、このパターンを最速で計算し、宇宙の真実に迫ることだった。 アレックスは、最先端の技術を駆使してこの問題に取り組んでいた。彼は最新のコンピュータを用い、AVX-512命令とい
自分だけのワークスペースをつくれる teenage engineeringのモジュール式作業テーブル | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
スウェーデン・ストックホルムの電子楽器メーカー「teenage engineering（ティーンエイジ エンジニアリング）」からアルミニウム製のシンプルな作業テーブル「field desk」が登場。モジュール式になっているため、使う人の多様なニーズやタスクに合わせて、自分だけのワークスペースをつくることができる。 天板には両面にフォーマイカを施した1,155mm×770mmの合板を使用。レールには25mm間隔で穴が開いており、トレイやテープホルダーといったオリジナルのアクセサリーや、自分の好きなアイテムをネジで取り付け可能。組み立てや分解も容易だ。 レールシステムは高さ750mm、重量14kgで、細身でありながらも安定したトラス構造により、75 kgまでの重さに耐えられる。素材には、リサイクルアルミニウムを75%含んだスウェーデン Hydro社の「Hydro CIRCAL」を使用し、環境負
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
指定難病の「全身性エリテマトーデス」の原因と治療法が研究によって判明か
脳神経疾患の罹患後に筋肉が衰える驚きの理由！ - Neurology 興味を持った「脳神経内科」論文
Python初心者の備忘録 #17 ~機械学習入門編03~ - Qiita
Panic! at the Tech Job Market
@property - CSS: カスケーディングスタイルシート | MDN
ベイジアンA/Bにおけるサンプルサイズを見積もる | 株式会社AI Shift
Light comms on the 003 - mitxela.com
Responsive bar charts in HTML and CSS - 9elements
How To Survive 3 Years In North Korea As A Foreigner
Introducing TextImage Augmentation for Document Images
`statsmodels`と`sklearn`でのロジスティック回帰の挙動の違いについて
How should you monetize your AI features?
【Unity】クォータニオンAPIをゼロから自作して完全再現する - Qiita
時系列データ予測の最前線まとめ：機械学習からディープラーニングまで - Qiita
スティーブ・タラーニとの共同開発で生まれたBenchmade 737 Aileron - 火薬と鋼
Causal TreeとCausal Forestの理論と実装 - tomtom58’s blog
C#で実行するOpenVINOによる手書き文字認識(MNIST) - Qiita
【最新研究結果が示唆】2つのビタミンBの欠乏がパーキンソン病に関与している可能性！？ | ヨガジャーナルオンライン
D3.js入門 - グラフに添える軸の表示