C++ のパッケージマネージャーの選択メモ( conan vs. vcpkg vs. Hunter on Windows and Ubuntu ): C++ 実装がサブプロジェクトとして内包されるクロスプラットフォームアプリのリポジトリーの場合 - C++ ときどき ごはん、わりとてぃーぶれいく☆
タイトルが少しややこしいので最初に整理します。 このメモは: C++ のパッケージマネージャーの選択のはなし ただし: アプリはクロスプラットフォーム ( このメモでの具体例は Windows-10 & Ubuntu-19.04 ) アプリ全体(=このメモでは「ソリューション」とします)はいくつかの構成部品(=このメモでは「プロジェクト」とします)に分けて作られる プロジェクトの1つ以上に C++ を採用したい そのプロジェクト単位で C++ のライブラリーを管理できるパッケージマネージャーを導入したい → どうするのが楽そうかな のメモです。 選択肢と大雑把な検討 conan https://conan.io/ クロスプラットフォーム対応の C++ のパッケージマネージャーが欲しいの悩みに答えてくれる定番。 CMake でごにょごにょする vcpkg https://github.com
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import torch from torch import nn iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() y_train = torch.tensor([[float(x)] for x in y_train]) X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_test = torch.tensor([[float(x)] for x
Let's build a Full-Text Search engine - Artem Krylysov
Full-Text Search is one of those tools people use every day without realizing it. If you ever googled "golang coverage report" or tried to find "indoor wireless camera" on an e-commerce website, you used some kind of full-text search. Full-Text Search (FTS) is a technique for searching text in a collection of documents. A document can refer to a web page, a newspaper article, an email message, or
機械学習（二値分類問題を考えます）において不均衡なデータセット（クラス間でサンプルサイズが大きく異なる）を扱う場合、多数派のクラスのサンプルに対してサンプリング行い均衡なデータセットに変換するダウンサンプリングが良く行われます。 この不均衡データのダウンサンプリングによって、サンプル選択バイアスが生じることが Calibrating Probability with Undersampling for Unbalanced Classification という論文で説明されています。 具体的には、少数派クラスの事前確率が大きくなります。一般的な問題設定では、正例のクラスが少数派クラスであるので、正例と予測される確率（事後確率）が大きくなります。 予測確率が重要な場合 *1 は特に、このバイアスの影響を除去しなければなりません。 実際、FacebookのCTR予測に関する論文でも、このバイア
どうも！フジグチです！ みなさんは先日はてなブログにリリースされた新機能【定型文貼り付け】機能使っていますか？ 記事をまたいで繰り返し使うあいさつや文章を登録しておけばクリックするだけですぐに挿入できるということで、記事の執筆がはかどりますね。 私もさっそく「どうも！フジグチです！」を登録しました。（笑） こんな便利な機能をさらに生かす使い方を思いついたので、今日はこれをシェアしたいと思います。 この記事を見てもらいたい人 コードを登録する 囲み枠の使い方 箇条書きリストとして使う場合 見たまま編集で使える囲み枠20選 デザインを変更したい方へ 背景色のみ 実線 実線角丸 二重線 二重線角丸 破線 破線-角丸 ステッチ風 ステッチ風-角丸 ドット ステッチ風-ドット うっすらと影付き くっきりとした影付き タイトルを枠線内側に配置 タイトルを枠線に重ねて配置 タイトルを枠線上部に配置してタ
【1月16日版】アマゾンで24時間以内に値下がりした売れ筋商品ランキング | 激安！特価・タイムセール・クーポン観測所
激安！特価・タイムセール・クーポン観測所 Amazon・楽天・ヤフーショッピング等のタイムセール、限定クーポン、最新のリアルタイム売れ筋ランキングなど、激安＆特価で販売中の商品情報を紹介していくブログです。 Amazonで24時間以内に値下げされた商品を売れ筋ランキング順で紹介します。 本記事は、パソコン・周辺機器、家電＆カメラカテゴライズされた商品のランキングです。 ⇒その他売れ筋商品情報はブログランキング ランキング第1位 レグザ 32V型 液晶テレビ 32S24 ハイビジョン 外付けHDD 裏番組録画 (2020年モデル) 27316円 （2023年01月16日 06時56分時点の価格） 24時間の価格下落率：7% ランキング第2位 レグザ 43V型 4K 液晶テレビ 43C350X 4Kチューナー内蔵 外付けHDD 裏番組録画 ネット動画対応 (2020年モデル) 54999円 （
極限までコピペに特化した「究極のプラグラミングツール」が爆誕
コピー＆ペーストは、表計算ソフトへの入力からプログラムのコーディングまで幅広い分野で非常に役立つ、コンピューターを使う上で必要不可欠な操作です。そんなコピー＆ペーストに極限まで特化した「究極のプラグラミングツール」が、さまざまな電子工作を行うlinear_pcm0153氏によって作り出されています。 究極のプラグラミングツールが出来た。 pic.twitter.com/WB3uE8meTn— Holy Cater (@linear_pcm0153) 「究極のプラグラミングツール」は、「コピ ctr＋c」「ペ ctr＋v」と記された2つのキーから成るキーボードです。また、RGB対応LEDを搭載しており、キーの押下に反応してピカピカと光り輝きます。 ゲーミングです。 pic.twitter.com/yvAQC5qC34— Holy Cater (@linear_pcm0153) ヒモを取り付け
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
A non-mathematical introduction to Kalman Filters for programmers - Pravesh Koirala
Read my manifesto on Code as an alternative to Mathematics. Code for this article can be found on this Colab Notebook should you choose to follow along. Why Kalman Filters? Kalman filters are ingenius. If you have never heard of them, then a very intuitive (and arguably reductive) way to think about them is to consider them as a funnel where you pour information from multiple noisy sources to cond
WEELメディア事業部LLMリサーチャーの中田です。 ここ数日で、言語生成AIの「Groq」が話題になりました。 これにより、GPTよりも高速でテキストを生成できるんです、、、！ "GPT-3.5 class LLMs are too slow." Sure, that was true last week. Here is Groq (not the same as Musk's Grok) running Llama 2. Watch for the moment I click send. If you want to try: https://t.co/aZKkWVsamS pic.twitter.com/gOlB4cL5MC — Ethan Mollick (@emollick) February 19, 2024 XでのGroq関連の投稿のいいね数は、すで1100を超えており、
機械学習プラットフォームのTensorFlowで実行される、Pythonで記述されたディープラーニング用APIが「Keras」です。このKerasを拡張して画像分類、物体検出、画像分割、画像データ補強などを行うためのモジュール式ビルディングブロック「KerasCV」を使うと、画像生成AIのStable Diffusionが約30％高速になるという報告が、KerasCVの開発者による研究チームからあがっています。 High-performance image generation using Stable Diffusion in KerasCV https://keras.io/guides/keras_cv/generate_images_with_stable_diffusion/ Stable Diffusionは2022年8月に一般公開されたオープンソースの画像生成AIで、入力した
Despite the click-bait title I hope you'll find this post generally illuminating, or at the very least a bit of fun! This article makes no claims that Haskell is "better" than C, nor does it make claims about the respective value of either language, or either implementation. It's simply an exploration into high-performance Haskell, with a few fun tricks and hacks along the way. You can find source
I first got into web design/development in the late 90s, and only as I type this sentence do I realize how long ago that was. And boy, it was horrendous. I mean, being able to make stuff and put it online where other people could see it was pretty slick, but we did not have very much to work with. I’ve been taking for granted that most folks doing web stuff still remember those days, or at least t
今回の目的は、プロンプトを考えずに適当な画像を入力するだけで、それっぽい画像を生成するモデルを作ることです。そのために、画像分類モデルの出力をStable diffusionのUNetが理解できるように学習し、画像自体をプロンプトとして扱えるようにします。 ※自分の記事があまりにも面白すぎて冗長になってしまったので、太字部分だけ読んでもだいたい分かるようにしています。 ばっくぐらうんど哲学的問題：AIを使いこなせず無駄な労力を割く人間と、AIに頼って自分では何もできなくなった人間、どちらが猿に近いのだろうか？ WD14-Taggerの登場により、danbooru由来のデータであろうがなかろうが、danbooruタグに基づく学習ができるようになりました。そのため、多くのアニメスタイルの画像が、danbooruタグを列挙したプロンプトを入力して作成されています。しかしWD14-Taggerの出
CSS for printing to paper
Table of contentsIntroductionSample files@page@media printWidth, height, margin, and paddingElement positioningMulti-page documents with repeating elementsPortrait / Landscape modeData sourceEssentials cheatsheet Introduction (§) At work, one of the things I do pretty often is write print generators in HTML to recreate and replace forms that the company has traditionally done handwritten on paper
George Stocker Discovering how to build better software, together. Git-flow is a branching and merging methodology popularized by this blog post, entitled “A Successful Git branching model”. In the last ten years, countless teams have been snookered by the headline and dare I say lied to. If you read the blog post, the author claims they successfully introduced it in their projects, but purposeful
40+ Modern Tutorials Covering All Aspects of Machine Learning - DataScienceCentral.com
Home » Uncategorized40+ Modern Tutorials Covering All Aspects of Machine Learning CapriGranville733December 10, 2019 at 3:30 am This list of lists contains books, notebooks, presentations, cheat sheets, and tutorials covering all aspects of data science, machine learning, deep learning, statistics, math, and more, with most documents featuring Python or R code and numerous illustrations or case st
DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは。インフラエンジニアの松浦です。 IT 基盤部に所属し、全世界向けのゲームタイトルのインフラ運用を担当しています。 先日あるプロジェクトで Google Kubernetes Engine (以降 GKE) でインフラを構築することになり、そこで GKE のコスト削減のために、 ノード 数削減すなわち Pod 集約率の向上 (1台のノードで出来るだけ多くの Pod を動かす) に取り組みました。 今回はそこで行ったことをご紹介します。 概要 今回のプロジェクトでは、 Kubernetes (以降 K8s) の Horizontal Pod Autoscaler 使用してアプリケーション Pod をオートスケールさせます。 このため、スケールアウト・スケールイン後 (Pod の増減により クラスタオートスケーラー (以降 CA) がノードを増減させた後) でも、Pod 集
![DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1252489982a7fafcf1805c0cb00d4c02b4ee5b92/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2023%2F06%2Fgke-optimization%2Fcover.png)
BitNet&BitNet b158の実装①｜はち
はじめに先週発表された論文『The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits』は多くの人に衝撃を与えたと思います。 それまで量子化とは、有り体に言えば性能を犠牲にメモリ等のコストを抑える手法でした。しかし、BitNet b158(*)では量子化手法としては初めてオリジナルを超える性能を出す可能性を魅せてくれました。 * Githubにある実装名から。以後この記事では名前で元のBitNetとは区別したいと思います。 そんなBitNetとBitNet b158ですが、論文の著者たちからは正式な実験コードが公開されていません。なので、有志の方々が論文を眺めながらあれこれ実装していているのが現状です。 そして、今の所論文の内容を完全に再現できているものはない気がします。（弱々エンジニアの私の理解不足な可能性も大いにあ
Suppose you have an array of floating-point numbers, and wish to sum them. You might naively think you can simply add them, e.g. in Rust: fn naive_sum(arr: &[f32]) -> f32 { let mut out = 0.0; for x in arr { out += *x; } out } This however can easily result in an arbitrarily large accumulated error. Let’s try it out: naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0 naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 1
これなに? この記事はBQMLで利用できるアルゴリズム、モデルを作成する方法と、特徴量生成や評価値の確認などを行うための関数についてのまとめです 一応続き物ということになってますが、前回記事と前々回記事はデータセットの作成までしか行っていないので、BQMLの使い方自体については、この記事だけで完結してます 興味ある方は BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その1: データセットの作成)(前々回記事) BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その2: 前処理、EDA、特徴量生成)(前回記事) をお読みいただけると嬉しいです なお、すべての処理はjupyter上で行い、この記事自体もjupyterで書きました(jupyter上でbqを使用する方法については前々回記事参照) from google.cloud.bigquery import magics from
Time-based CSS Animations
In my earlier post Time Uniform For CSS Animation, I took a note about a way to do CSS animations with time ticks instead of keyframes. It was limited applicable because CSS lacked the ability of doing complex Math calculations. After years of wait, CSS now has enough Math functions supported, particularly mod(), round(), and trigonometric functions. It's time to revisit the time-based way of anim
新幹線の車内ニュースに思いを馳せて - CSSアニメーション - - 虎の穴開発室ブログ
こんにちは、虎の穴ラボのおっくんです。 昨今の COVID-19 関連ニュースの裏で、去る 3月13 日にひっそりと東海道新幹線車内のニューステロップの提供が終わってしまいました。 toyokeizai.net 特別な思い入れがあるわけではないのですが、そこに在ったものが無くなったというのは少し寂しくもあります。 今回は、新幹線の車内ニュース風の表示を CSS アニメーションで作成したので、紹介します。 実行環境 OS: macOS Mojave 10.14.6 Node.js: 12.13.1 npm: 6.12.1 環境構築 npm init -y # http-serverをインストール npm install http-server --save-dev # http-serverによって配信されるディレクトリ作成 mkdir public # http-server開始 npx
language models まとめ
Transcript Copyright (C) 2018 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Language Models まとめ 2020/05/26 DeNA Co., Ltd. Strictly confidential 1 Kosuke Sakami 目次 ▪ 前置き ▪ BERT の architecture (単語紹介) ▪ 紹介 ⁃ BERT ⁃ GPT-2 ⁃ Transformer-XL (実験なし) ⁃ XLNet ⁃ RoBERTa ⁃ ALBERT ⁃ T5 (実験なし) ⁃ BART ⁃ ELECTRA 前置き ▪ Language Models を紹介するよ！ ⁃ 分類問題を想定します ▪ huggingface の transformers ライブラリの中から紹介していく ⁃ ForSequenceClassificati
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex
Ph.D.編入が決まったので入学からあったことを時系列で書いてみる - tkm2261's blog
皆様久しぶりです、tkmです。 夏休みも始まって1ヶ月経ち、鬼のような3授業履修＋研究から心身ともに癒えて来たので修士入学〜Ph.D.編入が決まるまであったことを可能な限り時系列で振り返ってみます。 以前のブログで支援お願いした手前、私の留学模様はコンテンツとして楽しんで貰らうべくTwitterで事細かに報告するようにはしていますが、やはりブログとして残しておかないと後から見た人とかは振り返りづらいと思うので、これを期にまとめようと思います。 あと夏の留学向け奨学金戦線も始まってきており、米国大学院への留学する人が少しでも現地の想像がしやすくなるように何でも書いて行きます 修士も受験したほうが良いよ！ 振り返る前に、多分このブログを読む人は米国で大学院を考えている人が多いと思うので一言 「修士も受験したほうが良いよ！」 特にCSでの留学を考えている人は一応出しておいたほうが良いです。この分
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習モデルの開発、運用における課題の解決 データの前処理 欠損値の処理 カテゴリカル変数の扱い 不均衡データの対策 過学習の対策 正則化 早期停止 トレーニングの改善 ハイパーパラメータの調整 トレーニング時間の改善 交差検証 モデルのモニタリングと改善 スキューとドリフト モデルの軽量化手法 Google Cloud
AI Feynman: A physics-inspired method for symbolic regression | Science Advances
AbstractA core challenge for both physics and artificial intelligence (AI) is symbolic regression: finding a symbolic expression that matches data from an unknown function. Although this problem is likely to be NP-hard in principle, functions of practical interest often exhibit symmetries, separability, compositionality, and other simplifying properties. In this spirit, we develop a recursive mult
第63回ビッグハンドタウンシェル芸勉強会の問題と解説 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに シェル芸勉強会について 問題と解説 Q1（@butackle66さんから） 解答例1 解答例2 Q2（@butackle66さんから） 解答例1 解答例2 Q3 解答例1 解答例2 Q4 解答例1 解答例2 Q5 解答例 Q6 解答例 LT LT1 curlでTelegram botを操作 (やべえ @yabeenico) LT2 音声合成してみよう (たいちょー @xztaityozx_001) おわりに はじめに こんにちは。デジタル改革推進部データドリブンマネジメント推進部門の江川尋喜 (Hiroki Egawa / @yabeenico) です。 第63回ビッグハンドタウンシェル芸勉強会が2023年02月25日に開催されました。 今回は NTT Com のオフィスビル、大手町プレイスを会場提供させていただきました。 このブログエントリでは、勉強会で出題された問題の解答と解
四元数ニューラルネットワークとGHR微積分
これは「FOLIO Advent Calendar 2023」6日目の記事です。 ニューラルネットワークで取り扱う数値を実数とは異なる数に拡張することは、機械学習や計算科学の発展における魅力的な課題の一つです。実数を用いた数値表現は多くのタスクにおいて十分な結果をもたらしてきましたが、新たな数値体系を導入することで、今までとは異なる問題が解決できるようになったり実数では見られなかった新たな現象が起こる可能性に期待することができるでしょう。例えば数値が取れる値を±1に制限したBinalized Neural Networksはハードウェアとの相性が良くメモリ効率の良い実装が可能であったり、拡大実数\bar{\mathbb R}={\mathbb R}\cup\{-\infty,\infty\}を用いた5層のReLUネットワークには任意の深さのReLUネットワークを埋め込むことができたりします
中学生が「UIの正しい背景色の決め方」を考えてみた
中学生を名乗れるのも残りわずかということで、記念に（記念に？）なにか残しておこうと思います。 本当はフロントエンド関連で書こうと思っていたのですが、半年近くコードを書いていなかったのと（言い訳）、そもそも僕の技術関連の知識のほとんどは既に知られていることばかりだと思ってしまった（勉強してください..）わけですが、UIならなんとか語れる気がします。 この記事について 僕がUIを作る際の感覚的なマイルールを言語化してみました。 この記事の内容は僕の蓄えてきた感覚だとか直感を基にして書いているので、一般的な考えと合わないところがあるかもしれません。そういうときはぜひコメントで指摘してください。 色の決め方 さて、本題です。UIを構成する要素は、余白、大きさ、構成、... とまあ様々です。そして「色」はこれらの中でもトップレベルで重要な要素ではないでしょうか。例えば、背景色の小さな違いでも画面全体
Text2Landscape: Visualize a Text in Multiple Spaces with R — Force-directed networks, Biofabric, Word Embeddings, Principal Component Analysis and Self-Organizing Maps
First Visualizations: Frequencies Let us first visualize word frequencies. We can get these frequencies with the quanteda package, which implies transforming the column of lemmas (text.lemmas$lemma) into a quanteda tokens object, then to a document-feature matrix. Doing so, we only retain significant parts of phrases (nous, proper nouns, verbs and adjectives). This only partially spares us the tas
SynapseML: A simple, multilingual, and massively parallel machine learning library - Microsoft Research
Simplifying distributed ML through a unified API Writing fault-tolerant distributed programs is complex and a process that’s prone to errors. For example, consider the distributed evaluation of a deep network. The first step is to send a multi-GB model to hundreds of worker machines without overwhelming the network. Then, data readers must coordinate to ensure that all data is queued for processin
Show navigation Writing a high-performance JavaScript engine takes more than just having a highly optimising compiler like TurboFan. Particularly for short-lived sessions, like loading websites or command line tools, there’s a lot of work that happens before the optimising compiler even has a chance to start optimising, let alone having time to generate the optimised code. This is the reason why,
SwiftUIで利用可能なアニメーションをプレビュー/書き出しできるMac用アニメーション・プレイグラウンドアプリ「MotionScape」がリリース。
SwiftUIで利用可能なアニメーションをプレビュー/書き出しできるMac用アニメーション・プレイグラウンドアプリ「MotionScape」がリリースされています。詳細は以下から。 SwiftUIでアプリを開発する際、オブジェクトにアニメーションを追加したい場合がありますが、その際に、SwiftUIで利用可能なアニメーションをプレビューできるMacアプリ「MotionScape」がリリースされています。 MotionScape is your animations playground as a developer. You can see all animations and their parameters in effect with beautifully designed and handcrafted animation examples. MotionScape – Anim
Building a button component Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. A foundational overview of how to build color-adaptive, responsive, and accessible <button> components. In this post I want to share my thoughts on how to build a color-adaptive, responsive, and accessible <button> element. Try the demo and view the source Buttons are interacted with
概要昨日発表されたGPT-4VのAPI（画像に対して質問を投げることができるAPI）を早速利用してみたので、サクッと使ってみようと思う。 使い方当然ながら、現時点ではLangChainなどのライブラリからは利用できないし、Pythonのライブラリもなさそう（→ありました）。ここに使い方が乗っているので、そのまま使ってみる。ローカルのイメージをbase64エンコードして送る感じらしい。 やってみる今回は、インターネットで検索して出てきた画像に対して、簡単な質問をしてみよう。今後いろんな論文をサクッと実装していきたいと思うのだけど、まずは手始めに早稲田大学の講義のページを使わせてもらいます。制約条件付き最適化の問題を解かせてみようと思います。 https://www.f.waseda.jp/ksuga/2007chap17.pdfよりimport base64 import requests
Rによる一般化線型モデル（GLM）
はじめに 本記事では、Rによる一般化線型モデル解析を紹介する。線型回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰を行う。入門的な記事で記されている内容に加え、係数ベクトルによる算出、対比検定、offset項を用いたポアソン回帰による率比推定を記載した。 【参考文献】 一般化線形モデル入門 原著第2版 Modern Epidemiology 4th edition 目次 一般線型モデルと一般化線型モデル Package 一般線型モデル（LM） Cervical Dystonia longitudinal dataset Variables データの読み込み 線型回帰分析 係数ベクトルによる算出 例1: treat_c2群の16週目のtwstrs 例2: treat_c2群の治療効果 対比検定 一般化線型モデル（GLM） Byar & Greene prostate cancer data Varia
【3月1日版】アマゾンで24時間以内に値下がりした売れ筋商品ランキング | 激安！特価・タイムセール・クーポン観測所
激安！特価・タイムセール・クーポン観測所 Amazon・楽天・ヤフーショッピング等のタイムセール、限定クーポン、最新のリアルタイム売れ筋ランキングなど、激安＆特価で販売中の商品情報を紹介していくブログです。 Amazonで24時間以内に値下げされた商品を売れ筋ランキング順で紹介します。 本記事は、パソコン・周辺機器、家電＆カメラカテゴライズされた商品のランキングです。 ⇒その他売れ筋商品情報はブログランキング ランキング第1位 【Amazon.co.jp限定】 Dell S2421HS 23.8インチ モニター (3年間無輝点交換保証/フルHD/IPS非光沢/DP・HDMI/縦横回転・高さ調節/AMD FreeSync) 18800円 （2023年03月01日 06時37分時点の価格） 24時間の価格下落率：11% ランキング第2位 レグザ 32V型 液晶テレビ 32S24 ハイビジョン
【11月13日版】アマゾンで24時間以内に値下がりした売れ筋商品ランキング | 激安！特価・タイムセール・クーポン観測所
激安！特価・タイムセール・クーポン観測所 Amazon・楽天・ヤフーショッピング等のタイムセール、限定クーポン、最新のリアルタイム売れ筋ランキングなど、激安＆特価で販売中の商品情報を紹介していくブログです。 Amazonで24時間以内に値下げされた商品を売れ筋ランキング順で紹介します。 本記事は、パソコン・周辺機器、家電＆カメラカテゴライズされた商品のランキングです。 ⇒その他売れ筋商品情報はブログランキング ランキング第1位 ソニー ワイヤレスノイズキャンセリングイヤホン WF-1000XM4 : 完全ワイヤレス/Amazon Alexa搭載/Bluetooth/LDAC対応/ハイレゾ相当 最大8時間連続再生/高精度通話品質/IPX4防滴性能/ ワイヤレス充電対応/2021年モデル / マイク付き 360 Reality Audio認定モデル プラチナシルバー WF-1000XM4 SM
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ニューラルネットワークの内部では何が行われている？
ダウンサンプリングによる予測確率のバイアス - sola
コピペして定型文に登録するだけ！見たまま編集で使える囲み枠 - フジブロっ！
Changing std::sort at Google’s Scale and Beyond
【Groq】一秒で500トークン、GPT-4の25倍のスピードで出力できるAIを使ってみた | WEEL
画像生成AI「Stable Diffusion」がTensorFlowとKerasCVで約30％高速になることが判明
Beating C with 80 lines of Haskell: wc
Old CSS, new CSS / fuzzy notepad
プロンプトを変えずに色んなキャラを生成する！（Prompt Free Generation）｜gcem156
Please stop recommending Git Flow!
Taming Floating-Point Sums | orlp.net
BigQuery MLの使い方についてのまとめ - Qiita
公平性および説明性を考慮した機械学習 in KDD2019 - Gunosyデータ分析ブログ
Sparkplug — a non-optimizing JavaScript compiler · V8
Building a button component | Articles | web.dev
GPT-4VのAPIをサクッと使ってみる！｜peisuke