はじめに ITエンジニアのみなさんこんにちは。 今日はIT業界でストレスなく働くということについて考えます。 GPT先生にお題を頂いてそれぞれコメントしていきます。 状況への適応の困難さ IT業界で最も多く発生しているのはこの要因かと思います。 ITエンジニアはSESなどで時間いくらで切り売りしている時給労働者ですが、簡単にはできない技術を提供することで高い単価を頂く仕事になっています。 学生さんから社会人になった人には分かりにくいですが、一定の期間内に一定の成果を出すといった点がコンビニのバイトとは大きく異なります。 現実の状況や要求が個人の能力や資源を超えている場合、適応することが難しくなります。このような状況では、ストレスが生じやすくなります。 誰にでも簡単にはできない技術 はマニュアル化されておらず、自分で状況を判断して適切な結果を出していく仕事となりますが、それができないとすると

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function doPost(e) { var a = [e.postData.getDataAsString(),'en','ja'] return ContentService.createTextOutput(LanguageApp.translate(...a)) } namespace Konjac{ public partial class MainWindow : Window{ public MainWindow(){ InitializeComponent(); webView.NavigationCompleted += (s, e) => { webView.CoreWebView2.AddHostObjectToScript("bridge", new Bridge(webView)); }; webView.Source = new Uri(GetPath()

はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ

※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ

追記：android-transcoderを参考に、iOSでいうGPUImageのような動画にエフェクトを掛けたりできるようにしたライブラリも登場したみたいです！ Androidで、Mp4にウォータマークつけたり、フィルターかけたりする Androidにはまともな動画圧縮の方法がなく、デカすぎる動画をそのまま3Gで送っていつまでたってもアップロードが終わらない事態になってしまいます。 どうにかして圧縮したい気持ちになった人用のライブラリを用意したのでその仕組みについて解説します。 Android 4.3 (API 18)以上で対応します。（後の罠で書きますが、解像度などに一部制限があります） ※AndroidとiOS両方で扱える動画フォーマットについては別記事をどうぞ 背景 そもそもFFmpegじゃだめなの ライセンスやら特許やらネイティブバイナリやら様々な問題を抱えることになります。 m

Rust を書きはじめて日が浅い私は「ここにセミコロン書いていいんだっけ？書かなくていいんだっけ？」と混乱することがよくあります。 ちょっと作為的ですが例ですが、たとえばこういうとき。 #[allow(dead_code)] fn main() { struct Foo {x: i64} // ◁─┬─ 0個でも1個でもいい struct Bar {x: i64}; // ◁─┘ struct Baz(i64); // ◁─┬─ 1個でも2個でもいい struct Qux(i64);; // ◁─┘ const A: i64 = 1; // ◁─┬─ 1個でも2個でもいい const B: i64 = 1;; // ◁─┘ let _x = 1; // ◁─┬─ 2個だと unnecessary trailing semicolon と怒られる // let _y = 1;; // ◁─┘

ブラウザからアセンブリ（機械語）を実行できるようにする技術 高速化手段、あるいはJavaScriptの処理系にできないことをするといった目的で提案された 2015年6月、Mozilla、Google、Microsoft、Appleが標準フォーマットとして開発することに合意した WebAssemblyが生まれた経緯 JavaScriptに実行速度が求められる時代になった 1. なぜJavaScriptは遅いか？ インタプリタ言語で 動的型付けをしている → 解析に時間がかかってしまう よって、コンパイラ言語と比べると遅い😭 当初、JavascriptはHTMLに飾り付けをする程度だった さっと書いて、すぐに動く、それが売りだった しかし最近では・・・ 複雑なアニメーション WebGLなどのグラフィック処理 計算速度の遅いモバイル端末 などにも用途が広がり、実行速度が求められるようになってき

※ 小説です ※ 読むとRustや所有権・参照とちょっとだけ仲良くなれるかもしれません ※ まとめやメッセージの類は最後のあとがきに書いてあります(読んで) プロローグ 放課後のチャイムを合図に親友のCSSちゃんが現れた。 CSS「TSちゃん放課後ヒマでしょ？駅前にできたECサイトのデザイン見ていかない？」 TypeScript「気になる！...けどごめんね、今日は美化委員会の仕事があるんだ。」 CSS「えー？今日委員会だったっけ？あの偉そうな堅物とすることなんてある？」 TS「偉そうなって...(苦笑)、うーん、まぁ、ちょっとね。埋め合わせに今度新しいライブラリ紹介するから！」 CSS「しょうがないなぁ」 魅力的な誘いを断ってしまった私は、足早に隣のクラスの彼女の元へと向かった。 TS「ふふふ...今日はとっておきのネタがあるからね...」 美化委員会の仕事があるというのは、半分本当で半

はじめに Windows10の環境にNVIDIA CUDA ToolkitとcuDNN SDKを インストールする手順をまとめました。 今回は、Tensorflow2.1.0で動作することを目的としているので インストールするバージョンは下記になります。 CUDA10.1 cuDNNv7.6.5 CUDA対応GPU https://developer.nvidia.com/cuda-gpus tensorflow2.1.0のGPUサポートページ https://www.tensorflow.org/install/gpu Visual Studioのインストール CUDAを動かすには、Visual Studioのコンパイラが必要なので 入れてない場合は、事前にVisual Studioをインストールしておきましょう。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/vis

はじめて技術記事を書いてみました。ぐらふぃーむと申します。 ECMAScript（いわゆる JavaScript）の先端を操る TC39 に関する情報が（少なくとも日本語コミュニティでは）思うより少なかったため初回は「SmooshGate 事件」と「Array Grouping プロポーザル」を取り上げようと思います。 拙い文章なのでおかしいところがあればご指摘願います。編集リクエスト機能もご活用ください。 SmooshGate 事件 2023 年になって Array.prototype.flat メソッドを知らない JavaScript デベロッパーはほとんどいないでしょう。しかしその裏にはあまり知られていない、メソッドの名前や運命に関わる出来事があります。それが「SmooshGate 事件」です。 メソッド自体を解説する文章ならいくらでもありますのでそれを省きさせていただきます。念のた

概要 GPT4が今日公開されましたね。 ChatGPT PlusでGPT4が使用できるとのことなので、さっそくやってみると、やばいですねこれ。 GPT3.5もすごかったけど、GPT4は文字通り桁が違う。 返答の一貫性や安定感、ごまかしの少なさが今までの比ではない。 今回はその試した中のうち、深津さんがTwitterで公開していたGPT4にGMをしてもらうプロンプトの応答があまりにもすごかったので、記事にしました。 GPT4での出力とGPT3.5での出力を比較しています。 結果、GPT4の展開の自然さ、曖昧性の少なさ、展開の一貫性さが圧勝していました。 なんせとんでも展開なしに、ヒロインと恋人になるところまで進んだからね！ これもうテキスト上だと無限に変化を見せるゲームブック完成しただろ…… これができるまであと五年ぐらいは必要だと思ってた。 最初の入力プロンプト あなた（AI）は学園恋愛シ

経緯 1. 環境の変化 お仕事で使う環境が Git Bash (mintty) -> SSH -> Linux からがっつり Windows になった。Windows でも最新の Vim を、かつ使い慣れた mintty で使いたかった。 2. mintty で動く Vim の build 手順がなかった Vim の INSTALLpc.txt には、Windows native で動く Vim の build 手順はあるが、mintty で動作する Vim の build 手順がなかった。 手順 単に最新(特定)のバージョンを使いたいだけの場合 MSYS2-packages を利用すると簡単でした。@yumetodo さんコメントありがとうございました。 1. 任意の場所で git clone https://github.com/msys2/MSYS2-packages 2. cd M

はじめに ISA とは何か？ ISAとは命令セットアーキテクチャ（Instruction Set Architecture）のことです。 こちらは、ソフトウェアとハードウェアのインターフェースに関する決まり事を定めた概念で、CPUで実行される機械語の集合である命令セットや、レジスタ、データ型、アドレッシングモード、メモリマネジメント、割り込み処理・例外処理、入出力、、、について定義したものだそうです（参考: Wikipedia先生による「命令セット」に詳しく記載されております)。 難しい話な可能性がございますので、CPU周りの設計を行ったんだな的な感じでとりあえず大丈夫だと思います。 RISC-V のカスタマイズについて RISC-V の注目すべき点の１つとして、 ISA のカスタマイズが容易であるという点が挙げられます。 Intel や ARM などのプロセッサは、使われなくなった le

はじめに RISC-V(リスク・ファイブ) というインストラクション・セット・アーキテクチャ(ISA)は，知る人ぞ知るという感じで，最近急速に注目を集めています。え，聞いたことないですか？ そうですか。。。 ISA といえばx86とかARMとかが有名で，これらがデファクトスタンダード(事実上の標準)みたいな感じになっている中で，なぜ RISC-V なんていう，聞いたこともないようなISA について，わざわざこれから学ぶ必要があるんでしょう？ 実は，私，RISC-Vの噂を聞きつけて，RISC-V原典を読んで，軽く感動を覚えたんですよね！ この記事では私がなぜ RISC-V に対して感動を覚えたのかについて紹介することで，RISC-Vについて学ぶ意義について語ってみたいと思います。 感動理由その1: なぜこのように設計したのか，理由や意図が明示されているから RISC-V原典を読んでいくと，設

この記事はWeb グラフィックス Advent Calendar 2021の5日目の記事です。 はじめに この記事は各ブラウザにおける WebGL 対応状況の調査結果（2021年12月時点）になります。 今回の調査対象 WebGL の対応状況については、以下のサイトにて確認を行いました。 ■ WebGL Report https://webglreport.com/ テスト環境一覧 OS とブラウザ バージョン GPU

タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か

事の起こり Tensor Flowのアップグレードを実行した時に以下のエラーが発生しました。 ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. numba 0.55.1 requires numpy<1.22,>=1.18, but you have numpy 1.22.2 which is incompatible. 詳細な実行ログ $ pip install -U tensorflow Requirement already satisfied: tensorflow in /opt/co

追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入

1. はじめに 本記事では、2022年10月にNatureに掲載されたAlphaTensor[1]および関連分野を紹介します。AlphaTensorは「AIが行列積演算の新しいアルゴリズムを発見した」といううたい文句のもとSNSを中心に大きな話題となりました。具体的には、[1]でAIが”発見”したアルゴリズムのひとつでは2進数上の4×4の行列の積を47回の掛け算で計算することができ、これは[1]以前の最速49回(Strassenのアルゴリズム)を上回ったことになります。なお、Strassenのアルゴリズムの49回はその発見から[1]まで約50年間破られていませんでした。 「AIが新しいアルゴリズムを発見した」という広告ですが、実際は 「あるテンソルのよい分解方法を強化学習を利用して探索した」 といった方が正しいです。この 「あるテンソル」はその分解方法と「行列積のアルゴリズム」が自然と対応