Nausicaa in Toxic Jungle - 3D model by Granicoph
This is the second 3D model of Nausicaa. This time I created Nausicaa in Toxic Jungle. I hope you feel the atmosphere of Toxic Jungle. My project is still going on.....
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「科学的な営業」に興味があり、その分野の定番のひとつである『THE MODEL』を読んだ。 どのように営業プロセスを構築し機能させるのかについてコンパクトにまとまっているので、特に BtoB SaaS を提供している企業で働いている開発者は、一度読んでおくとよいと思う。 www.shoeisha.co.jp なんとなくの印象だが、「営業」というものについて、自分とは縁遠いもの、別の世界のもの、という感覚を持っている開発者は多いかもしれない。 自分もそうだった。むしろ、かなり悪い印象を抱いていた。 新卒で入った信用金庫の営業スタイルが絵に描いたような根性論、精神論だったのが大きい。 「飛び込み営業をすれば嫌がられるし、何度も訪問すれば怒られる。それでも諦めずに通い続けることで根性を認めてもらえて、取引してもらえるんだ」ということを役員が真顔で語っていたし、「昔は「契約するまで帰りません」と玄
The Modelとは、マーケティング・インサイドセールス・外勤営業・カスタマーサクセスに至るまで、「各部門の情報を可視化・数値化し、それぞれの部門の特性や専門性を最大化することで生産性を最大化する」というビジネスモデルのことです。 The Modelが生まれた背景には、2つの時代変化があります。 ひとつは、購入検討の主導権が売る側から買う側に移ったことです。インターネットの発達などによって「購買プロセスの67%は、営業が接点を持つ前に終わっている」という時代になりました。買い手側による購入前の調査・評価が重要な意思決定の要素になっていることが伺えます。 もうひとつの時代変化は、SaaS企業やサブスクリプション型サービスなどを筆頭にサービス・商品を売ってからがビジネスの始まりになったことです。買い切り型のサービス・商品と異なり、契約更新型のサービス・商品は、顧客が成果を出せなければ契約が終
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
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Fat Model1まずはFatステージ1。Railsというものを全然知らない超初心者が陥るステージです。ビューに何でもかんでもロジックを書いちゃう。その結果がFat Viewです。 次にFatステージ2。ある程度Railsに慣れてきた開発者が陥るステージです。Modelへのロジック分離がうまくできず、Controllerにロジックが集中する。その結果はFat Controllerです。 最後がFatステージ3。Railsを習熟したエンジニアであればModelにロジックを寄せていくのが定石です。その結果出来上がるのはFat Modelです。 このように どんなにRailsに習熟してようと最終的にぶつかる壁がFat Model です。 Fat Model対処のための３つのアプローチFat Modelを倒すためのアプローチとして、僕は下記の3つに分けて整理すれば良いのではと考えました。 Rai
この文章は祈りです。 主にRuby on Railsアプリケーションを想定した話です。 Ruby on Railsアプリケーションでは、Fat Model問題という問題が起きることがあります。 ドメインオブジェクトが肥大化しメンテナンスしにくくなる問題です。 Fat Model問題に対応するためにサービスレイヤーを導入することがあります。 「ドメインモデル貧血症」と呼ばれているアンチパターンです。 ドメインモデル貧血症 ドメインのロジックをドメインオブジェクトの中に入れないという設計ルールに従っているのでしょう。その代わり、すべてのドメインロジックを含むサービスオブジェクト群が存在しているのです。 Fat Modelを恐れよ Fat Modelは「単一責任原則」を満たしていないモデルです。 単一責任原則 | プログラマが知るべき97のこと 1つのサブシステムやモジュール、クラス、関数などに
2019/09/15 大阪Ruby会議02 登壇資料 https://regional.rubykaigi.org/osaka02/ Fat Modelに対処する 6つのリファクタリングパターン
Exploring Notion's Data Model: A Block-Based Architecture | Notion
A generation of pioneers (Doug Engelbart, Ted Nelson, Alan Kay, and many more) saw the computer as tool to augment human problem-solving by giving people power over information. Today, that information mostly remains siloed across tools. Take cloud-based document editors, where pages are their smallest atomic unit. Information is locked inside of pages and files and folders — that’s reminiscent of
アパレルのモデル撮影はコスト負担が大きい… アパレルのモデル撮影において、モデル着用イメージは商品購入を左右する重要なポイントです。 しかし、モデル撮影はコスト負担が大きく、多くのアパレル企業がモデル撮影業務に悩みを抱えています。
銀座Rails#21 ( https://ginza-rails.connpass.com/event/173610/ ) の発表資料になります。 Ruby on Rails アプリケーションにおける Fat Model の解決方法を下記の３つに分けて紹介しています。 1. Rails Way 2. Sub-Rails Way 3. Non-Rails Way 本発表はBlogにも文書の形でまとめてありますのでそちらもあわせてご参照ください。 https://blog.toshimaru.net/how-to-deal-with-fat-model/
AI model・中山佑樹｜人間の仕事は「奪わない」。AIのモデルはアパレル業界をこう変える - ミーツキャリアbyマイナビ転職
新しいビジネスに先陣を切って飛び込んできた開拓者に、ビジネスを生み出す原動力となった課題意識やそれを乗り越えるためのアクションを伺う「ファーストペンギンの思考」。 今回登場いただくのは、AI model株式会社のCTO・中山佑樹さんです。 洋服を買うためにECサイトをのぞいていると、さまざまなアイテムの着用写真を見ることができます。実在のモデルが着用した写真は、アイテム単体の写真だけでは分からないサイズ感や質感をイメージできます。そしてそれが購入の決め手になることも多いのでは。 しかし、実はこうした着用写真を用意するのに必要な「ささげ業務」（撮影・採寸・原稿作成の頭文字をとった、商品撮影に必要となる3つの業務）には膨大な時間とコストがかかっているのです。業務を効率化しながら写真のクオリティをどう担保するか、はアパレル業界にとって大きな課題でした。 そんな課題を解決すべくリリースされたのが、
AWS再入門2022 AWS Serverless Application Model (AWS SAM)編 | DevelopersIO
弊社コンサルティング部による『AWS 再入門ブログリレー 2022』の4日目のエントリでテーマはAWS Serverless Application Model (AWS SAM)です。 こんにちは、リサリサです。 当エントリは弊社コンサルティング部による『AWS 再入門ブログリレー 2022』の 4日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWSをこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでにAWSを活用されている方にとってもAWSサービスの再発見や2022年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂け
本商品は10個以上で数量値引きが適用されます（一般アカウントのみ）。100個以上ご検討の方はお問い合わせフォームよりご連絡ください。 シングルボードコンピュータRaspberry Pi 4 Model Bの 8 GB モデルです。Pi 3からスペックが向上した他、各種コネクタも変更されています。そのためPi 3用のケースはご利用いただけない場合が多いと思われます。Pi 4用のケースをご利用ください。 当社から販売している本商品は技適マークの表記を確認していますので、国内にて適法に利用可能です。 特徴 Broadcom 2711, 1.5GHz quad-core ARM Cortex-A72 CPU VideoCore VI graphics 4kp60 HEVC decode True Gigabit Ethernet 2 × USB 3.0 and 2 × USB 2.0 ports
前回解説したプレビューハンドラなど（「エクスプローラーのプレビューウィンドウについて解説する」）、エクスプローラーの拡張機能は、COM（Component Object Model）を使って作られている。 COMは、すでにWindowsでは主流ではなく、後継として.NET Frameworkが登場している。しかし、COMは廃止されたわけではなく、いまだにWindowsのさまざまな場所で使われ続けている。というのも、Windows XPまでは、WindowsのOSの主要オブジェクト技術であり、Windows自身がCOMで構築されていたと言っていいほど利用されていたからである。 エクスプローラーや関連技術でいまだにCOMが使われているのは、その名残でもある。長らく続けてきた本連載だが、COMについては解説するタイミングを失っていた。ちょうどいい機会なので、今回はCOMを簡単に解説してみたい。
State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー はじめに State of DevOps ReportはDevOpsの成熟度についてアンケート形式で調査しているレポート資料です。毎年アップデートされているので、直近の動向などを理解し、かつ課題解決の活路を見出すのに良いレポートです。2021版が先日リリースされていました(もとのレポートはこちら)。 デジタルトランスフォーメーションの文脈の中で、ソフトウェア開発がますます増えてきていますが、単に一発作っておしまいではなく、継続的に進化させることが求められます。継続的にサービスを進化させていくことがビジネス力の根源となるということをアンケート調査から証明したのが、このレポートで、調査内容については、『LeanとDevOpsの科学』をご一読いただく
RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その７ カメラのAI化） | そう備忘録
追加インストール機械学習の為にGoogeのTensorFlow関連のモジュールを追加インストールした。 Edge TPUランタイムのインストール以下のコマンドでラズパイにEdge TPU（Tensor Processing Unit）ランタイム（スタンダード版）のインストールを行った。 尚、本来はCoral USB Acceleratorの様なEdge TPUユニットをラズパイに接続して機械学習を行うのが理想なのだろうが今のIoT監視カメラにCoral USB Acceleratorを追加すると外箱を作り直さないといけないのと、そこそこの値段がするので（１．５万円ぐらい）ラズパイ単体でTensor Flow Liteを動かすことにしている。 この為、最後の行のlibedgetpu1-stdのインストールは今回のプログラムをラズパイ単体で動かすだけであれば不要なのだが、今後Coral USB
RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その１ハードウェア関連） | そう備忘録
RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その１ハードウェア関連） by souichirou · 公開済み 2019年9月2日 · 更新済み 2022年1月16日 RaspberryPi（ラズパイ）でIoT監視カメラRaspberryPi 3 Model B+とカメラ（Raspberry Pi Camera Module V2）とモーションセンサー（HC-SR501）で監視カメラを作成したときの備忘録。 似たような機能を持った市販の監視カメラも幾つか販売されているが、それぞれちょっとずつ機能的に惜しい所がありそれならばと思い自作してみる事にした。 特に実現したかったのは、 動きがあるときだけ撮影する撮影した画像をインターネット経由でクラウドにアップする撮影したことをLINEで通知するの３点。 １．は普通の監視カメラは２４時間３６５日撮影をしているが、それをす
GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model
Stable Diffusion was made possible thanks to a collaboration with Stability AI and Runway and builds upon our previous work: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach*, Andreas Blattmann*, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer CVPR '22 Oral | GitHub | arXiv | Project page Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model. Thanks to a generous compute
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
GitHub - suno-ai/bark: 🔊 Text-Prompted Generative Audio Model
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GraphQL 成熟度モデルの紹介と、プロダクトに当てはめた事例 / GraphQL maturity model
2024/04/19 「tsukiji.graphql」で発表したスライドです。 https://tsukiji-graphql.connpass.com/event/314173/ 参照したURL - https://mh4gf.dev/articles/tags/graphql - GraphQL 成熟度モデル - とろろこんぶろぐ - GraphQL を Server Components で使いたい - Speaker Deck
A note from Google and Alphabet CEO Sundar Pichai: Every technology shift is an opportunity to advance scientific discovery, accelerate human progress, and improve lives. I believe the transition we are seeing right now with AI will be the most profound in our lifetimes, far bigger than the shift to mobile or to the web before it. AI has the potential to create opportunities — from the everyday to
SurrealDB | The ultimate multi-model database for tomorrow's applications
SurrealDB offers a dynamic and adaptable platform for business. With an integrated suite of cutting-edge database solutions, tools, and services, SurrealDB empowers your workforce to discover innovative answers using products meticulously crafted to meet their requirements. Database, realtime API layer, and security permissions all-in-one SurrealDB combines the database layer, the querying layer,
Implementing a Zero Trust security model at Microsoft - Inside Track Blog
Our Zero Trust security model enables us to provide a healthy and protected environment internally at Microsoft. At Microsoft, our shift to a Zero Trust security model more than five years ago has helped us navigate many challenges. The increasing prevalence of cloud-based services, mobile computing, internet of things (IoT), and bring your own device (BYOD) in the workforce have changed the techn
GitHub - Yue-Yang/ChatGPT-Siri: Shortcuts for Siri using ChatGPT API gpt-3.5-turbo & gpt-4 model, supports continuous conversations, configure the API key & save chat records. 由 ChatGPT API gpt-3.5-turbo & gpt-4 模型驱动的智能 Siri，支持连续对话，配置API key，配置系统prompt，保存
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風刺動画「一枚岩モデル」で考える、DDDの境界付けられたコンテキスト / huge model vs bc
AWS Dev Day 2022 Japanの登壇に用いた資料です https://aws.amazon.com/jp/events/devday/japan/?aws-dev-day-2022-japan-cards.sort-by=item.additionalFields.sortOrder&aws-dev-day-2022-japan-cards.sort-order=asc&awsf.aws-dev-day-2022-japan-filter-session-category2=*all&awsf.aws-dev-day-2022-japan-filter-track=track%23track-a&awsf.aws-dev-day-2022-japan-filter-dev-type=*all&awsf.aws-dev-day-2022-japan-filter-dev-sub
【GraphQL × Go】gqlgenの基本構成とオーバーフェッチを防ぐmodel resolverの実装 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。SaaS事業でLayerX ワークフローの開発を担当している@sh_komineです。 この記事は、LayerX Advent Calender 2021の16日目の記事です。 LayerX ワークフローではGoとGraphQLをフル活用して開発を行なっています。 www.layerx.jp GraphQLの良さはいろいろと語られていますが、「Goで実際にどう実装するんだ？」と言うところは、gqlgenの簡潔なGet Startedがあるくらいでなかなか手で動かさないと理解できないなという思いがありましたので、graphqlのプロジェクトの基本構成に触れながら、オーバーフェッチを防ぐ実装の仕方について書いていきたいと思います。 本記事は実際の事例ではなく、gqlgen 初学者の全体把握、gqlgenの仕組みについての理解に焦点を当てた記事になります。 以下の流れで話をします。
ミラティブのプロダクト開発体制と組織を解説する: The Mirrativ Model, Autumn 2021 - Mirrativ Tech Blog
はじめに みなさまお久しぶりです、前回記事を書いたのが1年前というよこて @n0mimono です。今回はミラティブのプロダクト開発の体制的な話を書いてみようと思います。 ミラティブではMirrativというサービスを作り、運営していますがこれをどういう体制で作っているのかというお話です。開発フローとか技術的な話というより、どういう組織構造で作ってるのか、あるいは開発するものをどう決めているのかというあたりを語ります。（開発フローってどうなってんの？みたいな話は他の誰かが書いてくれるはず！） 先にネタバレするとこの記事はこの本の影響を受けています。 www.amazon.co.jp 本の影響を受けて開発体制をつくったというわけではなく、少しずつ改善していって後から振り返ったら「あれこれ似たようなことやってるな・・」という感じですね。 プロダクト開発と体制 The tribes ミラティブの
builderscon tokyo 2019 / 補足はこちら https://note.mu/qsona/n/n137733801fd0
GitHub - ggerganov/whisper.cpp: Port of OpenAI's Whisper model in C/C++
Stable: v1.5.4 / Roadmap | F.A.Q. High-performance inference of OpenAI's Whisper automatic speech recognition (ASR) model: Plain C/C++ implementation without dependencies Apple Silicon first-class citizen - optimized via ARM NEON, Accelerate framework, Metal and Core ML AVX intrinsics support for x86 architectures VSX intrinsics support for POWER architectures Mixed F16 / F32 precision 4-bit and 5
Metaが、画像や動画内に写っている個々のオブジェクトを、学習しなかったものまで識別できるAIモデル「Segment Anything Model(SAM)」を発表しました。 Segment Anything | Meta AI Research https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/ 画像やムービーを分割してセグメントごとに判別する「画像セグメンテーシ
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8GBメモリ版のRaspberry Pi 4 Model Bが登場
無料デザインツールの新鋭「Adobe Express」は試す価値あり！ 生成AIの可能性は「Firefly Design Model」でさらに広がるか／AIが編集可能なデザインテンプレートを生成する新機能を試してみた【特集・集中企画】
Generated Photos | Unique, worry-free model photos
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第11回：Stable Diffusion 1.5の注目ModelやLoRAを紹介+α版 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
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対戦ゲームに学ぶ、フレームワークの設計技法とAIのアルゴリズム入門 / game model
Metaが写真に写っている物体を分離して選択できるAIモデル「Segment Anything Model」を公開
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yamanekoya.shopinfo.jp
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sayaka0.nk.awe.jp
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