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  • Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp

    門脇(@satoru_kadowaki)です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in

      Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp
    • How we built JSR

      We recently launched the JavaScript Registry - JSR. It’s a new registry for JavaScript and TypeScript designed to offer a significantly better experience than npm for both package authors and users: It natively supports publishing TypeScript source code, which is used to auto-generate documentation for your package It’s secure-by-default, supporting token-less publishing from GitHub Actions and pa

        How we built JSR
      • シャドーイングとは? 英語学習への効果や必要な時間・正しいやり方を丁寧に解説 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ

        はじめに 今回はシャドーイングについて考えていきます。シャドーイングとはそもそもどのようなトレーニングなのか?英語学習への効果や、必要な時間も丁寧に解説していきます。シャドーイングをするには事前の準備が大切です。英語の音声規則や変化も知っておく必要があります。シャドーイングの効果的な正しいやり方をステップごとに丁寧に説明していきますので、ぜひ参考にしてください。おすすめの教材やYoutubeなどもご紹介していきます。 シャドーイングとは シャードーイングの歴史 シャドーイングの効果 自動化の促進 インプット効果 必要なトレーニング時間や到達度 ディクテーションとの違いは? シャドーイングは難しい? 初心者でも成功する方法とは? シャードイングをする前に必要なこと チャンク学習 スラッシュリーディング 発音規則のルール(フォニックス) 音声変化の規則 連結 同化 脱落 レベルに合った教材の準

          シャドーイングとは? 英語学習への効果や必要な時間・正しいやり方を丁寧に解説 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
        • Using GitHub Copilot in your IDE: Tips, tricks and best practices

          AI has become an integral part of my workflow these days, and with the assistance of GitHub Copilot, I move a lot faster when I’m building a project. Having used AI tools to increase my productivity over the past year, I’ve realized that similar to learning how to use a new framework or library, we can enhance our efficiency with AI tools by learning how to best use them. In this blog post, I’ll s

            Using GitHub Copilot in your IDE: Tips, tricks and best practices
          • Kafka is dead, long live Kafka

            TL;DRWarpStream is an Apache Kafka® protocol compatible data streaming platform built directly on top of S3. It's delivered as a single, stateless Go binary so there are no local disks to manage, no brokers to rebalance, and no ZooKeeper to operate. WarpStream is 5-10x cheaper than Kafka in the cloud because data streams directly to and from S3 instead of using inter-zone networking, which can be

              Kafka is dead, long live Kafka
            • BERT(Keras BERT)を使用した文章分類を学習から予測まで紹介! | cloud.config Tech Blog

              概要 絶賛フロントエンド勉強中の井上です。今回は自然言語処理界隈で有名なBERTを用いた文書分類(カテゴリー分類)について学習(ファインチューニング)から予測までを紹介したいと思います。本記事では実装ベースでお話しするので、「そもそもBERTって何?」という方は検索するか、参考URLを載せておくのでそこから飛んでいただけると助かります。 目次 事前準備 学習 評価 予測 参考文献 事前準備 Google Colaboratory 学習は膨大な計算量が必要なので、Google Colaboratoryを使用します https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja 無料でTPU(Tensor Processing Unit)が使えるのでお得! googleさんありがとうございます TPUはIntelのHaswellと

                BERT(Keras BERT)を使用した文章分類を学習から予測まで紹介! | cloud.config Tech Blog
              • CPU性能を100倍にするチップ「PPU」を開発――フィンランドのスタートアップFlow - fabcross for エンジニア

                フィンランドのスタートアップ企業Flowは、2024年6月11日、あらゆるCPUの性能を100倍に向上させるという、「Parallel Processing Unit(PPU)」アーキテクチャを発表した。同時に、北欧のVCなどからの総額400万ユーロ(約6億9000万円)の調達も公表した。 PPUは、従来のCPUにおける並列処理の問題を解決するもので、あらゆるCPUアーキテクチャ、命令セット、プロセスジオメトリに統合できる。既存のソフトウェアと下位互換性があるため、PPU用に再コンパイルすることで大幅に高速化される。 従来のマルチコアCPUでは、共有メモリの参照処理に起因する実行速度の低下や、コア間通信ネットワークでの遅延の増大などの問題があった。PPUは、メモリにアクセスしながら他のスレッドを実行することで、メモリ参照の遅延を隠す仕組みを持っている。 PPUコアの数、機能ユニットの種類と

                  CPU性能を100倍にするチップ「PPU」を開発――フィンランドのスタートアップFlow - fabcross for エンジニア
                • はじめての自然言語処理 spaCy/GiNZA を用いた自然言語処理 | オブジェクトの広場

                  前回は BERT についてその概要と使い方を紹介しました。今回は自然言語処理ライブラリである spaCy と spaCy をフロントエンドとする日本語NLPライブラリの GiNZA について紹介します。 1. 始めに 本記事では欧米で有名な自然言語処理ライブラリである spaCy とリクルートと国立国語研究所の共同研究成果である日本語NLPライブラリ GiNZA について紹介します。記事の前半では、spaCy と GiNZA の概要と日本語を処理する際の基本的な機能/操作について説明します。後半では、spaCy で提供される文章分類機能について、前回までに紹介した手法も含めて精度を比較してみます。 2. spaCy と GiNZA の概要 spaCy は Explosion AI 社の開発する Python/Cython で実装されたオープンソースの自然言語処理ライブラリで MIT ライセ

                    はじめての自然言語処理 spaCy/GiNZA を用いた自然言語処理 | オブジェクトの広場
                  • 各方面に配慮した桃次郎と桃子[かくほうめんにはいりょしたももじろうとももこ](順不同)≪ふりがなつき≫【There’s English】

                    各方面に配慮した桃次郎と桃子[かくほうめんにはいりょしたももじろうとももこ](順不同)≪ふりがなつき≫【There’s English】 昔々(むかしむかし)、あるところにおじいさんとおばあさん(アルファベット順(じゅん))がおりました。『あるところ』というのは日本(にほん)によく似(に)た異世界(いせかい)であり、現実世界(げんじつせかい)とはいかなる関(かか)わりもありませんでした。おじいさんとおばあさんは仲良(なかよ)く暮(く)らしておりましたが、二人(ふたり)の間(あいだ)には子(こ)どもがいませんでした。 ただし、決(けっ)して子(こ)どもがいないから不幸(ふしあわ)せであったというわけではありませんし、勿論養子(もちろんようし)をもらうという選択肢(せんたくし)もあったのですが、お互(たが)いのライフスタイルを尊重(そんちょう)した結果(けっか)、十分(じゅうぶん)な話(はな)

                      各方面に配慮した桃次郎と桃子[かくほうめんにはいりょしたももじろうとももこ](順不同)≪ふりがなつき≫【There’s English】
                    • 都市部でアプリの GPS 精度を向上する方法

                      #11WeeksOfAndroid 18 #Android12 1 #AndroidDevJourney 1 #androiddevsummit 5 #GoogleIO 19 #WeArePlay 3 12l 1 5 star apps 1 Ads 1 advertising 1 AGDE 1 AGDK 2 AGI 1 AI 3 AI Announcements beginner Explore Generative AI 1 AI Announcements beginner Explore Generative AI、 1 Android 106 Android 10 1 Android 11 1 Android 12 Beta 5 1 Android 12L 1 Android 13 3 Android 14 7 Android 14 Beta 4 1 Android 14 ベータ版

                        都市部でアプリの GPS 精度を向上する方法
                      • Relational Databases Explained

                        It is often surprising how little is known about how databases operate at a surface level, considering they store almost all of the states in our applications. Yet, it's foundational to the overall success of most systems. So today, I will explain the two most important topics when working with RDBMSs indexes and transactions. So, without fully getting into the weeds on database-specific quirks, I

                          Relational Databases Explained
                        • Amazon ElastiCache Serverless for Redis and Memcached is now available | Amazon Web Services

                          AWS News Blog Amazon ElastiCache Serverless for Redis and Memcached is now available Today, we are announcing the availability of Amazon ElastiCache Serverless, a new serverless option that allows customers to create a cache in under a minute and instantly scale capacity based on application traffic patterns. ElastiCache Serverless is compatible with two popular open-source caching solutions, Redi

                            Amazon ElastiCache Serverless for Redis and Memcached is now available | Amazon Web Services
                          • 「情報処理に関する法的問題」研究グループ

                            情報処理学会「情報処理に関する法的問題」研究グループ LIP: Legal issues concerning Information Processing アジャイル開発のソフトウェアモデル契約2022.3.4版公開 第84回全国大会イベントで発表したアジャイル開発のソフトウェアモデル契約を前バージョンとの修正履歴付きで公開しました。初版との違いがわかります。ダウンロードしてご自由にお使いください。 契約書本体 契約書本体(初版との修正箇所履歴付き) アジャイル開発のソフトウェアモデル契約2020.6.7版公開 第82回全国大会イベントで発表予定でしたアジャイル開発のソフトウェアモデル契約を公開しました。 前文 契約書本体 動画による解説 アジャイル開発:法務部門向けの読み物2023.04.17公開 第85回全国大会イベントで発表した上記コンテンツを公開しました。下のバナーをクリックして

                            • AWS Step Functions: What Can They Be Used For? | Dashbird

                              State machines orchestrate the work of AWS services, like Lambda functions. When one function ends, it triggers another function to begin. Although Max Duration is significantly different, Express workflow allows more scalability. Moreover, Express workflow pricing is constructed with more details since users will have to pay for the number of executions, including the duration and memory used for

                                AWS Step Functions: What Can They Be Used For? | Dashbird
                              • 100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning

                                There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a

                                  100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
                                • Operating Lambda: Anti-patterns in event-driven architectures – Part 3 | Amazon Web Services

                                  AWS Compute Blog Operating Lambda: Anti-patterns in event-driven architectures – Part 3 In the Operating Lambda series, I cover important topics for developers, architects, and systems administrators who are managing AWS Lambda-based applications. This three-part section discusses event-driven architectures and how these relate to Lambda-based applications. Part 1 covers the benefits of the event-

                                    Operating Lambda: Anti-patterns in event-driven architectures – Part 3 | Amazon Web Services
                                  • Rust製チップチューンシンセのSoyBoy SPをリリースしました - 技術の記録 - Ibotenic

                                    プログラミング Rust 音楽 デジタル信号処理 サウンドプログラミング VST3 2022-06-10T00:53:20.662485+09:00 開発していたRust製のチップチューン用VST3プラグイン、SoyBoy SPが無事v1.0.0になり頒布開始できました。この記事ではSoyBoyの紹介と開発の苦労話などを記しています。 はじめに 6月になってしまいました。アジサイが咲きはじめ、そろそろ梅雨もやってきますね。そうするとキノコのシーズンが到来します。そんな生命の活力に世が沸かんとしている今日このごろ、ずっとつくっていたVST3規格のシンセプラグインSoyBoy SPをリリースしました。 たぶん半年くらい開発してたものが今回日の目を見るに至ったということで、開発やリリースの振り返りとかしてみようと思います。 SoyBoy SPってなに SoyBoy SP (リポジトリ: soyb

                                    • Core Web Vitals workflows with Google tools  |  Articles  |  web.dev

                                      Core Web Vitals workflows with Google tools Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Combine Google tools to audit, improve and monitor your website effectively. Core Web Vitals are a set of metrics that assess the user experience on criteria such as load performance, responsiveness to user input, and layout stability. A workflow for improving Core Web

                                        Core Web Vitals workflows with Google tools  |  Articles  |  web.dev
                                      • Postgres is a great pub/sub & job server

                                        If you need a publish/subscribe or job server at any point in your project, try using Postgres. It'll give you lots of data integrity and performance guarantees, and it doesn't require you or your team learning any new technology. If you're making any project of sufficient complexity, you'll need a publish/subscribe server to process events. This article will introduce you to Postgres, explain the

                                          Postgres is a great pub/sub & job server
                                        • GitHub - CatchTheTornado/askql: AskQL is a query language that can express any data request

                                          AskQL is the next step after GraphQL and Serverless. With AskQL developers can attach scripts to queries that are executed serverside. The AskQL parser accepts the GraphQL query format so there's no learning curve. Because the scripts are executed serverside and the results can be cached it's great for Web Vitals and app performance. Think of it as a programmable GraphQL. Read a great articly on A

                                            GitHub - CatchTheTornado/askql: AskQL is a query language that can express any data request
                                          • グーグルのHTAP対応PostgreSQL互換DB「AlloyDB」、データ分析性能は最大100倍

                                            米Google(グーグル)は2022年5月に開催した年次カンファレンス「Google I/O 2022」で、新しいデータベース(DB)サービスである「AlloyDB for PostgreSQL」を発表した。 グーグルが2022年5月12日(米国時間)に発表したAlloyDB for PostgreSQLは、同社が独自に開発したDBのサービスで、オープンソースソフトウエア(OSS)のリレーショナルDB(RDB)である「PostgreSQL」と互換性がある。ユーザーはPostgreSQL用のSQLクエリーや拡張機能がそのまま利用できる。 AlloyDB for PostgreSQLの特徴は、トランザクション処理(OLTP)性能とデータ分析(OLAP)性能を両立した点だ。グーグルによればAlloyDB for PostgreSQLは標準的なPostgreSQLに比べて、同じ数のCPUを使用する

                                              グーグルのHTAP対応PostgreSQL互換DB「AlloyDB」、データ分析性能は最大100倍
                                            • How to leverage optimal transport

                                              大幅な加筆改訂を加えた最新版はこちらです: https://speakerdeck.com/eumesy/optimal-transport-for-natural-language-processing --- 最適輸送の使い方 〜最適輸送の直感的理解のための単語埋込入門 兼 最適輸送入門〜 【これは何?】 自然言語処理を中心に多くの利用例を挙げながら、最適輸送の直感的な理解を目指すスライドです。 「こんな風に使うことができるんだ… 面白い道具じゃん」「こういう使い方をしたかったらこういうキーワードで調べれば良いのね」と知識にアンカーを張ることが目的です。より深く知りたい人のための参考文献もできるだけ潤沢に加えました。 また、例として頻繁に活用する自然言語処理に馴染みがないかたのために、最初に単語埋め込みのチュートリアルをつけてあります。 【コンテンツ】 1. 単語埋込入門 … 「分布仮

                                                How to leverage optimal transport
                                              • Go1.19のcrypto/randではunix環境のReadで内部バッファがなくなるので色々しらべた - ちりもつもればミルキーウェイ

                                                はじめに 先日なんとなしに go.1.19 release note よんでたら、crypto/randの項目で興味深い一文を見つけた Read no longer buffers random data obtained from the operating system between calls. 当時の僕も気になっていたよう ざっと見たけど crypto/rand.Read()で内部バッファ取らなくなったり net パッケージが context.DealineExceededとか context.Canceled を満たす形でエラー返すようになったりがほえ〜ポイントだった。あとは fmt.Append よさそうっすねhttps://t.co/8cfrZ7dBZR— convto (@convto) 2022年6月11日 もともと CVE-2021-3538 をちゃんと読む - ちり

                                                  Go1.19のcrypto/randではunix環境のReadで内部バッファがなくなるので色々しらべた - ちりもつもればミルキーウェイ
                                                • テキストから音楽や効果音を生成するためのオープンソースなAIツール「AudioCraft」をMetaが発表

                                                  近年はAI技術が急速に進歩しており、高精度なテキストや画像を生成するAIが登場しています。新たに、FacebookやInstagtramなどを運営するMetaが、テキストを基に音楽や効果音を生成するオープンソースのAIツール「AudioCraft」を発表しました。 AudioCraft: A simple one-stop shop for audio modeling https://ai.meta.com/blog/audiocraft-musicgen-audiogen-encodec-generative-ai-audio/ Meta releases AudioCraft AI tool to create music from text | Reuters https://jp.reuters.com/article/meta-platforms-ai/meta-release

                                                    テキストから音楽や効果音を生成するためのオープンソースなAIツール「AudioCraft」をMetaが発表
                                                  • グラフ機械学習のヘルスケア分野への応用の最前線 - Ridge-institute R&D Blog

                                                    こんにちは,株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です. 今回はグラフデータを扱う機械学習のヘルスケア分野への応用のお話を紹介します. TL;DR 機械学習・データマイニングの応用先としてのヘルスケア分野 万能薬から精密医療へ 電子カルテ 創薬 患者調査 ヘルスケア分野を繋ぐグラフマイニング グラフ上の機械学習 古典的なアプローチ グラフの統計量に基づく手法 ランダムウォークに基づく手法 行列因子分解/テンソル因子分解に基づく手法 Graph Neural Network Graph Convolutional Network 創薬分野へのグラフデータの応用 ターゲットの識別 分子特性予測 グラフマイニングによる既存薬再開発 薬品と疾患の相互作用の分析 Combination repurposing 今後の見通し その他の話題 さいごに 参考文献 TL;DR 機械

                                                      グラフ機械学習のヘルスケア分野への応用の最前線 - Ridge-institute R&D Blog
                                                    • Ruby で Processing がブラウザ上からできる p5.rb を作りました - ブログのおんがえし

                                                      ruby.wasm + p5.js の組み合わせです。ほとんどの API は移植したので大体同じことができると思います。 https://p5rb.ongaeshi.me/ https://p5rb.ongaeshi.me/examples に色々サンプル。 https://p5rb.ongaeshi.me/editor にオンラインエディタがあります。 使い方 p5.rb を HTML に読みこめばすぐに使えます。 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/ruby-3_2-wasm-wasi@next/dist/browser.script.iife.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/p5@1.5.0/lib/p5.js"></script

                                                        Ruby で Processing がブラウザ上からできる p5.rb を作りました - ブログのおんがえし
                                                      • AWS Step FunctionsとSSM RunCommandでWebシステムの起動・停止のジョブネットを組んでみた | DevelopersIO

                                                        ジョブ管理システムから抜け出したくないですか? こんにちは、のんピ です。 皆さんはジョブ管理システムから抜け出したいと思ったことはありますか? 私は常に思っています。 ジョブ管理システムとは、バッチ処理やOSの起動の一つ一つの処理をジョブとして、制御・運用をするシステムです。 ジョブ管理システムを使うことによって、定型業務を自動化するなどのメリットがあります。 しかし、私が思うに、ジョブ管理システムが便利だからこその辛みもあると思っています。 私が感じるジョブ管理システムの辛いところを以下にまとめます。 ジョブ管理システムで全てのシステムのジョブネットを管理しているがために、ジョブ管理システムのメンテナンスが大変 ジョブ管理システムが停止すると、全てのシステムに影響があるため、高い可用性が求められる ジョブ管理システムによっては、エージェント毎にライセンスの購入が必要になり、大量のクライ

                                                          AWS Step FunctionsとSSM RunCommandでWebシステムの起動・停止のジョブネットを組んでみた | DevelopersIO
                                                        • 「ホワイトカラーの領域が急速にリプレイスされている」 中山心太氏が考える、生成AIとLLMで起きている革命

                                                          田中邦裕氏の自己紹介 司会者:みなさま、お待たせしました。これより再び特別企画をお送りします。2つ目の特別企画は、「生成AI/LLM未踏的ビジネス活用最前線」と題してお届けします。なお、本セッションでは視聴者からの質問を受けます。質問は「Slido」というコミュニケーションツールを使用します。 それでは、登壇者のみなさま、ステージへお願いします。みなさま、拍手でお迎えください。 (会場拍手) ここからの進行は未踏IT人材発掘・育成事業プロジェクトマネージャーの田中さんにお願いします。よろしくお願いします。 田中邦裕氏(以下、田中):はい、みなさま、セッションにお越しいただきありがとうございます。タイトルが「生成AI/LLM未踏的ビジネス活用最前線」ということで、お届けしたいと思います。では、さっそくですが、パネラーの方の紹介をしたいと思います。 まず中山さんから……。あっ、自己紹介か。忘れ

                                                            「ホワイトカラーの領域が急速にリプレイスされている」 中山心太氏が考える、生成AIとLLMで起きている革命
                                                          • Rust でもできる!RISC-Vシミュレータの作りかた 〜 From Ruby To Rust 〜 - ESM アジャイル事業部 開発者ブログ

                                                            最近 ESM と RISC-V のロゴの配色が似ていると感じている @wat-aro です。 はたけやまさん の blog.agile.esm.co.jp はおもしろい記事でしたね。 この記事は最後こう締めくくられています。 以上、Rubyを使ったシンプルなRISC-Vシミュレータの作り方のご紹介しました。 皆さんも梅雨の時期のおうち時間にお好きなプログラム言語でCPUシミュレータ自作なんていかがですか? なのでこの記事を参考に Rust で RISC-V シミュレータを作成しました。 https://github.com/wat-aro/rv32sim.rs 処理の流れはだいたい元記事と同じですのでもっと詳しく知りたい人は元記事からどうぞ。 メモリ まずメモリの定義です。 write と read と、初期データの読み込み用の initialize メソッドを持っています。 32 bit

                                                              Rust でもできる!RISC-Vシミュレータの作りかた 〜 From Ruby To Rust 〜 - ESM アジャイル事業部 開発者ブログ
                                                            • 読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話|むっそ

                                                              noteのMLチームで主にMLOps関係の開発をしている、むっそです。 先日「読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー」という題材でMLパイプラインについてご紹介いたしました。 今回はnoteの読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話をしたいと思います。 ※前回の記事をまだ読んでいなくても、この記事は読めます! ホーム画面の「あなたへのおすすめ」には、ユーザーがよく読む記事に近いレコメンドがされるAWS環境にてnoteユーザーの行動データを用いたnote記事レコメンド機能を提供しております。 リファクタリング前のAWSアーキテクチャリファクタリング前のAWSアーキテクチャ(左側がnoteリポジトリ/右側がMLリポジトリ)行動データを用いたnote記事レコメンドのリファクタリングする前のアーキテクチャを大まかに分解すると、下記のプロ

                                                                読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話|むっそ
                                                              • チームのアウトプットを最大化し、チームメンバーが迷いなく前向きに開発できるようにリーダーがやるべきこと - ROUTE06 Tech Blog

                                                                4月は転職や組織変更に伴って、会社での役割が変わることの多い季節ですね。中には、チームをまとめたり、リードすることを期待されるようになった人もいるかもしれません。私もその一人です。 2年ほど業務委託として仕事をしていたROUTE06に先日入社し、フロントエンドチームをリードする役割*1を任せてもらっています。 『10人チームは7人分*2』という話があるように、チームの人数が増えたからといってチームのアウトプット量が線形に上昇することはないのですが、できる限り多くのことを達成できるチームを作っていきたいです。 とはいえ、気持ちだけではどうにならないのでいくつか本を読んでみました。その中で、私の「チーム」や「チームをリードする」ということの価値観を大きく変える出会いが2つあったのでこの記事で紹介します。私と同じようにリーダーの経験が浅い人の一歩目が少しでも軽くなれば嬉しいです。 なお、この記事

                                                                  チームのアウトプットを最大化し、チームメンバーが迷いなく前向きに開発できるようにリーダーがやるべきこと - ROUTE06 Tech Blog
                                                                • PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

                                                                  PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス こんにちはサーバーインフラや社内の情報システムを担当しています nobuh です。 子供の頃から美術館や展覧会に行ったりするのが趣味の一つで、コンピューターでもゲーム同様グラフィクス関係についても興味があり、 ジェネレティブ・アート や デモシーン を鑑賞するのを楽しみにしています。 今回は鑑賞から一方踏み出して、ライブラリやフレームワーク、エンジンの支援をあまり受けずに、原始的な要素を直接使って根源的なところから自分でグラフィクスを作ってみようと思い立ちました。 ということで、PHP と SDL を使ってグラフィクスについて「作ってみた」ところを紹介したいと思います! なぜ PHP? グラフィクスを扱うプログラミングというと、 Processing や openFrameworks、 3D なら Unity や Unreal Engin

                                                                    PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
                                                                  • ポスト・コーディング

                                                                    最近、コンテンポラリー・ダンスのコリオグラファー(振付家と書くと意味合いが変わってしまうので英語の Choreographer を用いる)であるマーテン・スパングバーグ (Mårten Spångberg) の文章やレクチャーを追っている。スパングバーグのことは2016年にウィーンで作品を見て、また知り合いから話を聞いていたので人となりもなんとなく知っていたが、ガーディアン紙に「コンテンポラリー・ダンス界の悪童」と書かれるように議論を巻き起こしながらもヨーロッパを中心に高い評価を得ている。著書「ポスト・ダンス」の中でコリオグラフィがダンスを生むという考え方から脱却しそれぞれを切り離して考えるなど一見突拍子のない考え方を提案しているが、実際にはコンテンポラリー・ダンスの流れを汲んで深く分析をしている。 コンテンポラリー・ダンスの界隈で話を聞いていると、「ダンスが嫌いだ」「一度ダンスをしないと

                                                                      ポスト・コーディング
                                                                    • Web Neural Network API

                                                                      Web Neural Network API W3C Candidate Recommendation Draft, 5 May 2024 More details about this document This version: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240505/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/webnn/ Editor's Draft: https://webmachinelearning.github.io/webnn/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240503/ History: https://www.w3.org/standards/history/webnn/ Im

                                                                      • 色、ムズ〜〜〜〜 - マルシテイア

                                                                        本記事は、先日開催されたKyoto.js 19のために用意したLT資料に加筆したものです。 kyotojs.connpass.com こんにちは、天城です。 最近はWebGLで動画編集アプリを開発しており、Webでの色の扱いについて日々苦しんでおります。 この記事では、僕が最近知った色関連の小ネタを共有します。 目次 話題1: mix-blend-modeにaddがない そもそもBlendingって何? Webでは基本的にsource-over compositingしか使われない Canvasではsource-over以外のCompositingが使える PDF Reference 一方その頃WebGLは…… 話題2: Display P3 CSS Color 4でDisplay P3が使えるようになった Display P3 CSS Color 4 CSS Color 4 で導入された

                                                                          色、ムズ〜〜〜〜 - マルシテイア
                                                                        • Google、マルウェアと判明した9本のアプリを公式ストアから削除

                                                                          ロシアのセキュリティ企業Doctor Webは7月1日(現地時間)、米Googleの公式Androidアプリストア「Google Playストア」で公開されている9本のアプリがマルウェアだと指摘し、Googleは3日までにこれらのアプリをストアから削除した。 Doctor Webは、これらのアプリがFacebookユーザーのパスワードを盗むトロイの木馬になっており、合わせて585万回以上インストールされたとしている。 指摘されたアプリは以下の9本。日本で公開されていたものもある。 PIP Photo Processing Photo Rubbish Cleaner Inwell Fitness Horoscope Daily App Lock Keep Lockit Master Horoscope Pi App Lock Manager Doctor Webによると、これらのアプリはFa

                                                                            Google、マルウェアと判明した9本のアプリを公式ストアから削除
                                                                          • Replication with Amazon Aurora MySQL - Amazon Aurora

                                                                            The Aurora MySQL replication features are key to the high availability and performance of your cluster. Aurora makes it easy to create or resize clusters with up to 15 Aurora Replicas. All the replicas work from the same underlying data. If some database instances go offline, others remain available to continue processing queries or to take over as the writer if needed. Aurora automatically spread

                                                                            • AIの地殻変動が起きそうな話 - orangeitems’s diary

                                                                              ついに、身の回りに到着したAIサービス AI自体のアイデアは20世紀からあったもので、登場してはそのオモチャのような性能に失望することを繰り返して来ました。昨今のAIブームもその記憶から「どうせオモチャでしょ」と疑ってかかる人も大多数だったのですが、そのアウトプットを見て「今回は違うかも」と期待する人もだんだん増えてきたのではないかと思います。 例えば今日のニュースに、以下の記事がありました。 togetter.com AIを駆使して、アニメ絵やフィギュアなど背景を消してくれるツールが超高精度!以前から話題だけどさらに精度が上がったらしい 下記も追加。 www.itmedia.co.jp NTTは11月18日、同社で開発したAIに2019年センター試験の英語筆記本試験を解かせ、200点中185点(偏差値64.1)を獲得したと発表した。同社が16年に行った手法に比べて約90点成績を伸ばした。

                                                                                AIの地殻変動が起きそうな話 - orangeitems’s diary
                                                                              • Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure

                                                                                “@Netflixhelps Why doesn’t Tiger King play on my phone?” — a Netflix member via Twitter This is an example of a question our on-call engineers need to answer to help resolve a member issue — which is difficult when troubleshooting distributed systems. Investigating a video streaming failure consists of inspecting all aspects of a member account. In our previous blog post we introduced Edgar, our t

                                                                                  Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure
                                                                                • Choosing a Fast Python API Framework

                                                                                  Posted on May 17, 2018 |  6 minutes |  Fotis Gimian This post attempts to highlight my thought process in selecting a suitable stack for developing an API in Python for our current project at work. Although I have personally benchmarked various combinations, I haven’t documented the results for this article, instead merely mentioned which frameworks and WSGI servers were found to be fast or slow.

                                                                                    Choosing a Fast Python API Framework