TVAL now（ティーバルナウ） - テレビ番組リアルタイム視聴率
放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。｢今｣みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
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リアルタイム共同編集のアルゴリズム (Operational Transformation; OT) を理解する試み – RORO
Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです： サーバ x 1（各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します） クライアント x N（文書を編集する側です） そ
Svelte採用記 - 位置情報と可視化の会社で、全社の標準技術スタックに選ぶまで / Svelte Japan Online Meetup #3
DevRelによる信頼構築とデータ駆動で変わるエンジニア採用 / DevRel Trust Building to Data Driven Engineering Hiring
ウェブサイトのアクセス数や訪問者の属性を分析するために「Google Analytics」を使っている人は多いはず。無料のオープンソースソフトウェア「GoAccess」を使うと、トラッキングコードをウェブサイトに埋め込むことなく、リアルタイムにアクセス状況をターミナルやブラウザ上で可視化することができます。 GoAccess - Visual Web Log Analyzer https://goaccess.io/ 今回はUbuntu 18.04上にGoAccessをインストールしてみます。最新版をインストールするには下記コマンドを実行すればOK。 echo "deb http://deb.goaccess.io/ $(lsb_release -cs) main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/goaccess.list wget -O -
6/26 【オンライン】ログ分析勉強会 vol.2 での登壇資料です https://loganalytics.connpass.com/event/176044/ #logben
【社内サークル】ロボット部の極秘活動レポート ～ROSで始めるラジコン製作～ - NTT Communications Engineers' Blog
イントロダクション こんにちは、NTTコミュニケーションズ デジタル改革推進部 データドリブンマネジメント部門の有賀唯貴です！ 現在、社内の同じ部署の浅野秀平さんと「でじかいロボット部」を立ち上げて同好会として非公式に活動しています！ 今回は活動第一弾として、ROS(Robot Operating System)を使ったラジコン製作に取り組んだのでその内容を報告します。 ※ でじかいロボット部は非公式な活動です。ただいま絶賛部員募集中です！ ROSとは ROSとは、ロボットシステム構築を効率化するための共通機能を提供するオープンソースの基盤ソフトウエアです。 ロボットを開発するために便利で必要な機能や汎用な実装として モジュール・コンポーネント化のフレームワーク 再利用を重視する開発フレームワークで車輪を再開発しない モジュール間通信による分散処理 センシング、モータ制御、画像処理、経路計
オンラインイベント開催のガイドライン
新型コロナウイルス感染症への対応として、国内外でイベントの中止が相次いでいます。 残念な状況ですが、このような状況だからこそ新たにチャレンジできることはないかと思い、オンラインイベント開催のためのガイドラインを作成してみました。 弊社はビデオ配信やオンラインイベントのプロではありませんが、これまでに多くの技術系コミュニティイベントをサポートし、またそれらのビデオ配信を行ってきました。 この経験をもとに作成したガイドラインです。 このガイドラインが正解だとは思っていません。もっと良いやり方はあるはずです。 ですが、まずは何らかの指針が必要だろうと思い、作成したてみました。 このガイドラインが何らかの形でオンラインでのイベント開催の参考となれば幸いです。 オンラインイベントの開催概要 YouTube Live を用いてビデオ配信を行います やり方によっては、講師もオンラインで参加してもらうこと
2020年2月13日、『神姫PROJECT』などソーシャルゲームの企画・開発を手がける株式会社テクロスが主催するイベント「TECH x GAME COLLEGE」が開催されました。第32回となる今回のテーマは「ゼロからリアルタイムサーバーを作るまで」。ソーシャルゲームのリアルタイム性を実現する「リアルタイムサーバー」の仕組みと作り方について、株式会社gumiの清水佑吾氏が解説します。講演資料はこちら ゼロからリアルタイムサーバーを作るまで 清水佑吾氏（以下、清水）：本日はお招きいただきありがとうございます。株式会社gumiの清水と申します。よろしくお願いします。今日は「ゼロからリアルタイムサーバーを作るまで」ということで発表します。 まずは会社の説明をさせてください。私は株式会社gumiというところで働いております。 2007年にできた会社で、主にモバイルゲームを作ったり、VR・AR
2019年7月6日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「モンスターストライクのリアルタイム通信を支える技術 」に登壇したのは、株式会社ミクシィ・神谷元太氏。登壇資料はこちら モンストの大まかな構成と「STUN/TURN」 神谷元太氏：それでは「モンスターストライクのリアルタイム通信を支える技術」というタイトルで発表させていただきます。よろしくお願いします。 (会場拍手） まず最初に軽く自己紹介をさせていただきたいと思います。2018年に株式会社ミクシィに新卒入社をしました。開発本部CTO室SREグループの神谷と言
Metaが日本語音声を入力するだけで文字起こしなどが可能なAI「SeamlessM4T」の改良版「SeamlessM4T v2」をリリース
Metaが2023年8月に公開したAI「SeamlessM4T」は、音声を入力するだけで文字起こしや別言語への翻訳、別言語への吹き替えが可能です。さらにMetaは2023年11月30日に、SeamlessM4Tの改良版となる「SeamlessM4T v2」を発表しました。この「SeamlessM4T V2」では、SeamlessM4Tのパフォーマンスを向上させているだけでなく、感情やスタイルを維持しながら、別の言語へ吹き替えを行うことも可能です。 Introducing a suite of AI language translation models that preserve expression and improve streaming https://ai.meta.com/blog/seamless-communication/ Seamless Communication T
背景 友人から、画像認識においてかなり高機能でイケているYOLOv3というのを教えてもらった。 少し調べてみると、 簡単に言えば、今までのものより正確に早く物体検出・物体検知をしてくれる便利なもの。導入も簡単。 ディープラーニングで自分が一からモデルを構築しなくても、YOLOは初期装備でかなり使える。 画像はもちろん、Webカメラなどとも連動できる。リアルタイムに物体検出が可能ということ。 参考：https://pycarnival.com/yolo_python_opencv/ とあり、早速触ってみました。 まずはYOLOv3ではなく、YOLOにトライしました。 途中エラーも発生したので、対処法をメモしておきます。 非ソフトエンジニアなので、わかりにくい点があるかもしれませんがご容赦ください。 開発環境 macOS Mojave 10.14.2 tensorflow 1.12.0 pyt
ジェットコースターで前の人が落としたiPhoneを神キャッチする男2019.09.11 21:0021,287 Matt Novak - Gizmodo US ［原文］ （ 岩田リョウコ ） 見事すぎる神キャッチが世界中から尊敬を集めている模様。 スペインでジェットコースターに乗っていたニュージーランド出身のサミュエルさんという男性。するとiPhoneが舞ってきて…時速130キロの猛スピードで動くジェットコースターからサミュエルさんは手を伸ばし、まさかのミラクルキャッチ！ ｢手短に話すと...キャッチできちゃったってことですね｣と話しています。かっけ〜！ 動画購入でお礼サミュエルさんの神キャッチのおかげで、落とし主は数万円するiPhone Xをまた買わなくてはいけない事態を免れました。落とし主は手に持っていたiPhoneがスルリと滑って落としてしまい、もう絶対にだめだと諦めていたそうです。
GitHub - w-okada/voice-changer: リアルタイムボイスチェンジャー Realtime Voice Changer
v.1.5.3.18a Bugfix: FCPE v.1.5.3.18 (removed.) New Feature: FCPE Easy-VC (experimental) v.1.5.3.17b bugfix: clear setting improve file sanitizer chage: default input chunk size: 192. decided by this chart.(https://rentry.co/VoiceChangerGuide#gpu-chart-for-known-working-chunkextra) v.1.5.3.17a Bug Fixes: Server mode error RVC Model merger Misc Add RVC Sample Chihaya-Jinja (https://chihaya369.booth.
GitHub - anandpawara/Real_Time_Image_Animation: The Project is real time application in opencv using first order model
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GitHub - microsoft/FluidFramework: Library for building distributed, real-time collaborative web applications
The core code for both the Fluid client packages and the reference ordering service is contained within this repo. The repo structure is somewhat unique because it contains several pnpm workspaces: some for individual packages and some for larger collections which we call "release groups". The workspaces are versioned separately from one another, but internally all packages in a workspaces are ver
Fluid Framework: Build performant real-time collaboration with ease
Easy to use Transform your collaborative experience with our developer friendly framework - where simplicity meets powerful functionality effortlessly. The framework provides usability that drives innovation within Microsoft and across the industry by dramatically lowering the difficulty and cost of building innovative, collaborative software. Open source We believe that an open, inclusive, and re
WebRTCは開始から10年後に公式のWeb標準へ
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
Scribe: Transporting petabytes per hour via a distributed, buffered queueing system
Scribe: Transporting petabytes per hour via a distributed, buffered queueing system Our hardware infrastructure comprises millions of machines, all of which generate logs that we need to process, store, and serve. The total size of these logs is several petabytes every hour. The outputs are generally processed somewhere other than where they were generated: They can be relevant to a variety of dow
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