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SVT-AV1 is an open-source AV1 codec implementation hosted on GitHub https://github.com/OpenVisualCloud/SVT-AV1/ under a BSD + patent license. As mentioned in our earlier blog post, Intel and Netflix have been collaborating on the SVT-AV1 encoder and decoder framework since August 2018. The teams have been working closely on SVT-AV1 development, discussing architectural decisions, implementing new
[Go] json.Unmarshal と json.Decoder の使い分け ～ json.Decoder に親しむ
はじめに 今やあらゆるアプリケーションは Go で書かれていると言っても過言ではない（過言）。そして、今やあらゆるデータは json であると言っても過言ではない（過言）。 となると、Go で json を扱う頻度も必然的に多くなる。そして初めて Go で json をデコードするコードを書こうとした人は、必ずこの問題にぶち当たる。 「json.Unmarshal と json.Decoder は何が違うのか？そしてどちらを使えばいいのか？」 そしてググると大抵以下のような答えにたどり着く。 入力が文字列（string）やバイト列（[]byte）の場合は json.Unmarshal() を使う 入力がストリーム（io.Reader）の場合は json.Decoder を使う なるほど、確かにパッと見はそれでいいように思える。思えるんだが、よく見ると実は他にもいくつか考慮すべき点がある。
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はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
Jsonptr: Using Wuffs’ Memory-Safe, Zero-Allocation JSON Decoder
Jsonptr: Using Wuffs’ Memory-Safe, Zero-Allocation JSON Decoder Summary: jsonptr is a new, sandboxed command-line tool that formats JSON and speaks the JSON Pointer query syntax. Wuffs standard library’s JSON decoder can run in O(1) memory, even with arbitrarily long input (containing arbitrarily long strings) because it uses multiple tokens to represent each JSON string. Processing the JSON Point
クレジットカード決済の仕様 取引データはシンプル、ただ難解【JavaScript - EMV Tag Decoder】 - Qiita
クレジットカード決済の仕様 取引データはシンプル、ただ難解【JavaScript - EMV Tag Decoder】JavaScript決済クレジットカードQiitaEngineerFesta2022EMV なんの話か クレジットカード決済で決済端末からブランドネットワークを介してブランド(VisaとかMastercardとかAmerican ExpressとかJCBとか)に送る取引データのデコーダー作ったという話です。1 EMV Tag Decoder ソースコード： https://github.com/taukuma/emv-tag-decoder デモ： https://taukuma.github.io/emv-tag-decoder/ ※ブラウザ上で動作します(JSだけです)。入力したデータはどこにも送られませんので、安全です。 クレジットカード決済をしたときに、ブランド（イ
GitHub - goccy/go-json: Fast JSON encoder/decoder compatible with encoding/json for Go
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GitHub - ronomon/mime: Fast, robust, standards-compliant MIME decoder. Ships with extensive tests and fuzz tests.
Decodes on demand only as much as necessary to access a particular property. For example, if you need mime.subject, then MIME will search for the CRLF pair marking the end of the headers and decode only the subject header, without decoding any other headers and without decoding the body. This works well with the first few layers of spam defenses, which often only need to decode particular headers
The Fastest, Safest PNG Decoder in the World Summary: Wuffs’ PNG image decoder is memory-safe but can also clock between 1.22x and 2.75x faster than libpng, the widely used open source C implementation. It’s also faster than the libspng, lodepng and stb_image C libraries as well as the most popular Go and Rust PNG libraries. High performance is achieved by SIMD-acceleration, 8-byte wide input and
この記事は先日自分がGPTの背景にあるEncoder-DecoderやらTransformerやらについて雑に調べていたこのメモを元に不足する情報を補完してもらいながらChatGPT(GPT-4)に記事としてまとめてもらったものです。 雑なメモのままで埋もれさせておくよりもある程度体裁の整った文章として残しておいた方が後から見返した際に自分にとっても役に立つだろうという思惑と、単純にChatGPTでどれくらい記事が書けるのか？という実験をする目的で書いています。実験的な意味合いが強いので内容の正確性に問題がある部分もあるかもしれないのでその辺はご容赦ください。また、ChatGPTで中身のない薄っぺらな技術記事を量産しようなどという意図はないのであらかじめご了承ください。 自然言語処理の変遷とEncoder-Decoderモデルの登場 自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解
MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers
MeshGPT creates triangle meshes by autoregressively sampling from a transformer model that has been trained to produce tokens from a learned geometric vocabulary. These tokens can then be decoded into the faces of a triangle mesh. Our method generates clean, coherent, and compact meshes, characterized by sharp edges and high fidelity. We introduce MeshGPT, a new approach for generating triangle me
企業名認識のデータセット「JCLdic」で学習したEncoder-Decoderモデル - u++の備忘録
TISが公開している企業名認識のためのデータセット「JCLdic」*1を用いて、Encoder-Decoderモデルを学習させてみました。 結果と考察 学習・検証に利用していないデータに対して適応した結果を下図に示します。統計的な出現頻度に基づくので当然な気がしますが①「ヤ」→「ャ」に修正②「有限会社」を明示しない場合は「株式会社」を付与ーーしています。 Encoder-Decoderモデルを用いた正規化は、クックパッドのブログ*2を読んで以来、試してみたいと考えていました。 今回は簡単のため「JCLdic」をそのまま活用しましたが「株式会社」を前に付けるか後に付けるかなどは、統計的に処理するのは不可能なタスクなように感じます。学習前のtgt側のデータから「株式会社」「有限会社」などを削除しておくことで、会社名部分のみの正規化というタスクに変換する方が理にかなっていそうです。 実装 実装に
モールスを解読中の動画を当ブログに貼ってみる試みです。 YouTube を経由させれば動画は簡単に貼れますが、このブログに写真のように動画を貼ってみたくなりました。 M5SticC Plus だけを使って、スピーカから聞こえるモールスを文字にデコードします。 マイクとバッテリーは最初から内蔵されているため、余計な装備を追加する必要がありません。これにより、非常にスッキリとした使用感を実現しています。 iPhoneを手に持って撮影したため、微妙にブレてしまっている部分があります。 そこはご愛嬌ということで。 解読する文字列は Learning Morse でランダムな欧文を作って、 20 wpm → 25 wpm → 30 wpm と、段階的に速度をアップしてデコードさせてみました。 このような動的な内容は、やはり動画でないと十分に伝わらないと感じます。 これからはより理解いただきやすいよう
Windows Script Decoder 1.8 (Decoding JScript.Encoded)
scrdec18-VC8.exe View raw scrdec18.c pB���U �����U /**********************************************************************/ /* scrdec.c - Decoder for Microsoft Script Encoder */ /* Version 1.8 */ /* */ /* COPYRIGHT: */ /* (c)2000-2005 MrBrownstone, mrbrownstone@ virtualconspiracy.com */ /* v1.8 Now correctly decodes characters 0x00-0x1F, thanks to 'Zed' */ /* v1.7 Bypassed new HTMLGuardian protect
Much recent effort has been invested in non-autoregressive neural machine translation, which appears to be an efficient alternative to state-of-the-art autoregressive machine translation on modern GPUs. In contrast to the latter, where generation is sequential, the former allows generation to be parallelized across target token positions. Some of the latest non-autoregressive models have achieved
Instructions This page contains a JavaScript generic ASN.1 parser that can decode any valid ASN.1 DER or BER structure whether Base64-encoded (raw base64, PEM armoring and begin-base64 are recognized) or Hex-encoded. This tool can be used online at the address https://asn1js.eu/ or offline, unpacking the ZIP file in a directory and opening index.html in a browser On the left of the page will be pr
Encoder-DecoderやらTransformerやらGPTの内部がどうなってるのかを理解する - 技術メモ
正確には単語列を出力するというよりはy1,y2,..y(i-1)に対してyiは何になるか？の確率分布を出力 入力をGRU(長期記憶を捉えるのに適したRNNの一種。前の入力までの状態ht-1から次の状態tを求める時に良い感じに選択更新できる)で処理していき、入力全体の状態=文脈を表す１つの固定長のベクトル(c)として出力。その情報を元にDecoderで推論したい結果を出力するモデルのこと
GitHub - lifthrasiir/j40: J40: Independent, self-contained JPEG XL decoder
#define J40_IMPLEMENTATION // only a SINGLE file should have this #include "j40.h" // you also need to define a macro for experimental versions; follow the error. #include <stdio.h> #include <stdarg.h> // for va_* static int oops(const char *fmt, ...) { va_list args; va_start(args, fmt); vfprintf(stderr, fmt, args); va_end(args); return 1; } int main(int argc, char **argv) { if (argc < 3) return o
このブログから流れるモールス音を解読する方法です。 以下の方法が、貴方の和文電信の受信練習にお役立ていただければ、幸いです。 使用する解読ソフト：cw mania decoder v.0.04b （６年前に作ったもので、 exe ファイルひとつで動きます。Win10 でしっかり動作します。） ムセンキから聞こえるモールスならパソコンのマイクで拾えば解読してくれますが、パソコンから聞こえるモールスをダイレクトで解読するには、サウンドの設定からステレオミキサーを有効化する必要があります。 その設定方法は、以下のリンクが参考になります。 answers.microsoft.com 周波数を合わせて ”和文” を選択して、「開始」ボタンを押すだけです。 実際に解読している様子を、『和文電信で聞く「子ども向けニュース」～76～』を例に、３分間だけ動画でキャプチャしてみました。 （EaseUS Rec
M5Stack で CW Decoder を作る ～８～ （M5StickC Plus コンパイル済みバイナリの配布と書き込み方法） - JH1LHVの雑記帳
M5StickC Plus の CW Decoder のプログラムをバイナリで公開しました。 お金を掛けずに CW の解読をやってみたいというハム局は、是非とも一度お試しください。 download: cw_decoder_v.0.1.zip zip 内のファイルは、ウイルス検知ソフトのカスペルスキーでチェック済みです。 今のところ、デコードする CW のトーンは 750Hz 限定となっております。 「M5」と書いてる ”A ボタン” で、欧文と和文の切り替えが可能です。 欧文デコード中に －・・－－－ がくると、自動的に和文に切り替わります。 和文デコード中のカッコ内は欧文としてデコードします。 M5StickC Plus へのバイナリ書き込み方法 Arduino IDE では、コンパイル済みのバイナリファイルをマイコンのフラッシュメモリに書き込むために、esptool.exe というツ
GitHub - oyvindln/vhs-decode: Software defined VHS decoder - Fork (maybe temporary) of the ld-decode Laserdisc rf decoder
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GitHub - mubaidr/Javascript-Barcode-Reader: Simple and Fast Barcode decoder with support of Code128, Code93, Code39, Standard/Industrial 2 of 5, Interleaved 2 of 5, Codabar, EAN-13, EAN-8 barcodes in javascript.
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鍵にもいろいろな種類がありますが、鍵と鍵穴の凹凸を合わせるのがその基本的な仕組み。つまり凹凸の形状を外から判断できれば、合鍵を作ることも可能。LockTech社のKwikset Smartkey Decoderは鍵穴の内側をカメラで撮影し、凹凸を読み取ることができてしまいます。 Kwikset Smartkey Decoderは鍵穴の中を撮影することができるデジタルカメラ付きデバイス。凹凸の深さを一つ一つ確認することができるので、後はそれに合わせて鍵を削れば合鍵の出来上がり。動画は5分ほどの長さですが、この間に凹凸の計測と鍵の切削をやってのけています。 映像は静止画での記録はもちろん動画でも可能。つまりさっと鍵を抜き差しして中の動画を撮り、後でゆっくり凹凸を調べることもできます。恐るべき道具です。動画はこちらから。 [1209] This Tiny WiFi Camera Owns Kwi
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
Goのencoding/json.Decoderが構造体フィールドにjson:"-"タグがついていたら無視する処理を探してみた - Qiita
Goのencoding/json.Decoderが構造体フィールドにjson:"-"タグがついていたら無視する処理を探してみたGoJSON コンテキスト Goの構造体のフィールドには"tag_name:tag_value"というようにタグをつけることができる。 jsonのエンコードやデコードで使われるjsonタグというものがある。 json.Marshalで構造体->jsonのエンコードする場合に、構造体のフィールドのjsonタグに紐づいた文字列がjsonにおける文字列となる。 jsonタグに"-"という値を紐付けると、jsonには出力されないフィールドとなる。
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SVT-AV1: an open-source AV1 encoder and decoder
The Fastest, Safest PNG Decoder in the World
Encoder-Decoder/Attention/Transformerの調査
M5Stack で CW Decoder を作る ～７～ - JH1LHVの雑記帳
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine Translation
ASN.1 JavaScript decoder
当ブログの和文電信を CW 解読ソフトで確認する方法（cw mania decoder） - JH1LHVの雑記帳
鍵穴の中を撮影して簡単に合鍵を作れてしまうカメラ付き鍵「Kwikset SmartKey Decoder」
A decoder-only foundation model for time-series forecasting
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