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Scalaのtrait、Rustのtrait、そしてScalaのimplicit - Don't Repeat Yourself
Scala の trait と Rust の trait は微妙に使い方が異なる、とよく質問を受けます。たしかに、使い心地は微妙に異なるかもしれません。Scala はオブジェクト指向を中心に設計された言語ですが、Rust はそれを中心に設計されているとは言えません*1。こういった言語設計の差が、trait の使い心地の違いを生み出していると私は思っています。 両者の trait には、共通した特徴もあります。共通した処理をまとめあげるという意味では同じ目的をもっているといえますし、また、「犬は動物である」「猫は動物である」の共通性を示すことで、共通したものをひとまとめに処理しきることもまた可能です。 Scala には implicit という強力な機能が存在します。これは柔軟でスケーラブルなソフトウェアデザインを可能にする Scala の特徴のひとつです。非常にすばらしい機能です。この機能
GitHub - lucidrains/deep-daze: Simple command line tool for text to image generation using OpenAI's CLIP and Siren (Implicit neural representation network). Technique was originally created by https://twitter.com/advadnoun
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Implicitな値の由来が分からん 3行要約 詳細 implicit args implicit conversions and classes inferred type まとめ Implicitな値の由来が分からん Scalaのコードを読んでいるときに、どこから来ているか分からないimplicitな引数があって困っていた。 このことをツイートしたらアドバイスをもらえて、解決できたので備忘録的にブログに上げる。 scala の implicit 追いかけるの、metalsとかでもう少し楽にならない？ってなるけどコンテキストで変わるし難しいのかなぁ— あずきバー (@azukibar_D) 2023年3月31日 プラグインによっては「今見えてるはずのimplicit出す」みたいなのができるっス— @windymelt@mstdn.takuya-a.net に引っ越しました (@windy
特定の人物の写真をAIに学習させて実際に撮影したわけではない偽のムービーを作り出す技術「ディープフェイク」は、「俳優を現地に呼ばずに映像作品を作成する」といった有用な使い方の他に、「ポルノ映像に他人の顔を重ねる」「架空の人物としてリモートワークの採用面接を受ける」といった悪用事例も多数報告されています。そんな中、NVIDIAがひっそりと公開していた映像補間AI「Implicit Warping」が高品質なディープフェイク生成に使えるとして話題になっています。 Implicit Warping for Animation with Image Sets https://deepimagination.cc/implicit_warping/ [2210.01794] Implicit Warping for Animation with Image Sets https://doi.org/
Implicit biasによる正則化効果 - Preferred Networks Research & Development
本記事は，2019年度インターン生だった東京大学 D1 の中島蒼さんによる寄稿です．中島さんはインターンシップにおいて，畳み込みニューラルネットワークの学習について研究を行いました．この記事は，インターンシップ中に文献調査していたimplicit bias に関するレビューとなっています． NN の学習はなぜうまくいくのか 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional NN; CNN）は画像処理など様々な分野に応用され，大きな成功を納めています．すなわち，様々なデータについて，訓練データから学習したニューラルネットワーク（Neural Network; NN）を用いて未知のデータについての予測や分類が行われています．このようにNN の学習が上手くいく，すなわち未知データに良く汎化することは経験的には分かっていますが，理論的な説明はまだ完全には成功していません． NN に限らず
ritouです。 なんか反応いっぱいあったこれですが 一番伝えたかったのは ログインだけなら(ClientSecret)いらねーじゃん なのでその部分を書きます。特に新しい話ではありません。 まとめ まとめます。 OIDCで新規登録やログインさせたいだけ、かつUserInfo API叩かなくていいなら、 client_secretはいらないよ！ Implicitって言っても、OAuth 2.0 の response_type=token は使わん方がいいけど OIDC の response_type=id_token は使っていい みんな大好きSAMLと大体一緒よ。しらんけど。 こんなところですね。 ID連携の時、リソースアクセスしてる？ OIDC Core ってのは IDTokenによる "認証イベント" 情報、ユーザーの属性情報を受け渡し UserInfo APIによる最新のユーザー属
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions Implicitly defined, continuous, differentiable signal representations parameterized by neural networks have emerged as a powerful paradigm, offering many possible benefits over conventional representations. However, current network architectures for such implicit neural representations are incapable of modeling signals with fine de
The Norway Problem - why StrictYAML refuses to do implicit typing and so should you - HitchDev
A while back I met an old coworker and he started telling me about this interesting bug he faced: "So, we started internationalizing the website by creating a config file. We added the UK, Ireland, France and Germany at first."
"Item Recommendation from Implicit Feedback"の紹介 | | AI tech studio
AILab Creative Researchチームの富樫です。 このブログでは先月末にarxivに投稿された“Item Recommendation from Implicit Feedback”[1]という論文を軸に紹介しつつ、 周辺分野の話題について議論したいと思います。 この論文はitem推薦というタスクにおける手法の各種パラダイムの概観をコンパクトに解説した教科書的内容になっています。 著者はBayesian Personalized Ranking (BPR)[2]を開発したGoogle Research所属のSteffen Rendle氏であり、 長年この分野を開拓してきた権威の一人です。 元論文の内容は元論文を読めばわかることですし、 蛇足かもしれませんが、最近の研究との関連性や議論、個人的な感想などを示すことで、このブログが元論文に対する補足資料のようになることを目指した
GitHub - shunsukesaito/PIFu: This repository contains the code for the paper "PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization"
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Implicit · Scala研修テキスト
implicitキーワード Scalaには他の言語には見られないimplicitというキーワードで表現される機能があります。Scala 2ではimplicitという単一の機能によって複数の用途を賄うようになっていますが、1つの機能で色々な用途を表現できることがユーザーにとってわかりにくかったという反省もあり、Scala 3では用途別に異なるキーワードや構文を使う形になっています。 この章ではScala 2でのimplicitキーワードの4つの使い方を説明します。 Implicit conversion implicit conversionは暗黙の型変換をユーザが定義できる機能です。Scalaが普及し始めた時はこの機能が多用されたのですが、implicit conversionを多用するとプログラムが読みづらくなるということがわかったため、現在は積極的に使うことは推奨されていません。とはい
A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets (Recsys 2020) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
論文 Gunosy と理研AIPの論文． 企業が持つ implicit feedback のデータを公開するためには アクティブユーザ数や収益や平均クリック数といった business metric を隠したい 公平性を担保したい Population Bias を減らしたい という三つの気持ちがある． 今回はログ中のユーザをサンプリングして公開用データを構築するわけですが，ユーザごとにサンプリング時の重み w を推定する問題として定式化する． この時 business metric を隠すために，サンプリング後のクリック数の分布と特定の分布 (zipf など) との Wasserstein distance を取る 公平性のためにサンプリング後のユーザの属性の分布と uniform distribution との KL divergence Population Bias 対策でサンプリ
Denoising Diffusion Implicit Models Author: András Béres Date created: 2022/06/24 Last modified: 2022/06/24 Description: Generating images of flowers with denoising diffusion implicit models. View in Colab • GitHub source Introduction What are diffusion models? Recently, denoising diffusion models, including score-based generative models, gained popularity as a powerful class of generative models,
Yuuko Morimoto on Twitter: "男性はパートナーが成功すると失敗したときよりも暗黙の自尊心が低くなるよという2013年の研究。課題の性質によらず頑健に見られる。女性ではパートナーの成功失敗は無関係。/ Gender differences in implicit… https://t.co/Tq0SOUB1WQ"
男性はパートナーが成功すると失敗したときよりも暗黙の自尊心が低くなるよという2013年の研究。課題の性質によらず頑健に見られる。女性ではパートナーの成功失敗は無関係。/ Gender differences in implicit… https://t.co/Tq0SOUB1WQ
On Generalization Bounds for Deep Networks Based on Loss Surface Implicit Regularization
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Google Bardの推論能力と数学能力が向上、Implicit Code Executionの採用によって
[レベル: 上級] Bard が、数学的なタスクとコーディング、文字列処理の能力を強化しました。 “implicit code execution” と呼ぶ技術がもたらした改良です。 バックグラウンドでコード実行 ユーザーが入力したプロンプトがコンピュータによる計算処理が必要なプロンプトだと検出した場合に Bard は、バックグラウンドでそのコードを生成し実行します。 そして、結果を回答として返します。 バックグラウンドでコードを実行する仕組みを、“implicit code execution”（暗黙的なコード実行）と Google は名付けています。 implicit code execution によって、たとえば次のようなプロンプトに対して適切に回答できるようになりました。 What are the prime factors of 15683615?（15683615の素因数は何
最近は推薦の問題に取り組むことが多く、特に実務の現場では implicit feedback という状況を扱う必要があるため関連する論文を読んで勉強していました。重要そうな論文をいくつかリストアップしたいと思います。 Item Recommendation from Implicit Feedback 最近 arXiv に投稿されたレビュー論文です。Bayesian Personalized Ranking の考案者であるこの業界の第一人者、Steffen Rendle氏による解説です。Implicit feedback 下におけるアイテム推薦についてコンパクトにまとまっています。ウェブサイトで使う推薦モデルの構築では、ユーザーの行動ログからデータセットを作ることが多いのですが、その場合負例が集まりづらいという問題があります。ユーザーは興味のない対象にはそもそも関わらずログも残らないからで
OAuth2OAuth2 Implicit Grant and SPAEverything you always wanted to know (but were afraid to ask) The OAuth2 working group published a new general security best current practices document which recommends a new approach for using OAuth2 to invoke API from JavaScript in Single Page Applications (SPAs). Namely, it suggests to use the authorization code grant with Proof Key for Code Exchange (PKCE) to
SPA with Implicit Grant - handling token refresh · Issue #1218 · aws-amplify/amplify-js
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Learning to Rank with Implicit Feedbackに関するまとめ - Qiita
Unbiased Learning to Rankについて勉強したので、その内容についてまとめます。 本記事はSIGIR2019のTutorial SessionであるUnbiased Learning to Rank: Counterfactual and Online Approachesをベースにまとめております。 構成は、はじめに、Learning to RankをImplicitデータで行うことのメリットとデメリットについて述べます。 その後にデメリットを解決するための手法に関して、Counterfactual Learning to Rank, Online Learning to Rankのそれぞれを具体例を交えて説明します。 最後にCounterfactual Learning to RankとOnline Leaning to Rankの精度を比較した論文について紹介しま
週刊Railsウォッチ（20191202前編）Rails 6のimplicit_order_columnはカスタマイズ可能、rubocop-rails 2.4.0リリース、Capistrano記事ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2019.12.02 週刊Railsウォッチ（20191202前編）Rails 6のimplicit_order_columnはカスタマイズ可能、rubocop-rails 2.4.0リリース、Capistrano記事ほか こんにちは、hachi8833です。git.ruby-lang.orgが先週から不調なようです。 サイト: git.ruby-lang.org つっつきボイス:「（DevToolsを覗いて）これは大変そう...😅裏でめっちゃ作業してそうな雰囲気」「お祈りします🙏」 各記事冒頭には⚓でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 毎月第一木曜日に「公開つっつき会」を開催しています: お気軽にご応募ください ⚓お知らせ: 週刊R
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![SSII2024 [SS1] 拡散モデルの今 〜 2024年の研究動向 〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd7bb61d0fc9e95ba77f8f29fea53e4172c6fddc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8c0306a81d9148f1a5d83ecfaa487a38%2Fslide_0.jpg%3F30590790)
Scalaのimplicitをもう少し楽に追いかけたい - 風に吹かれても
NVIDIAが超高性能ディープフェイク生成AI「Implicit Warping」をひっそり開発している
OIDCのImplicit FlowでClientSecretを使わずにID連携する
Keras documentation: Denoising Diffusion Implicit Models
Implicit feedback 下での推薦アルゴリズムに関わる論文 - Keisuke Yanagi
OAuth2 Implicit Grant and SPA
souken.shingakunet.com
kpmg.com
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