青切符を切られたくなかったので自転車の通行空間を整理しようとしたら沼にはまりました。 はじめに2024年3月5日、自転車の悪質な交通違反に対して反則金を課す、いわゆる「青切符」による取締りの導入を盛り込んだ道路交通法の改正案が閣議決定されました。 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240305/k10014379321000.html反則金が課される反則行為には「信号無視」や「一時不停止」の他に、自転車が通行してはいけない道路や位置を通行した場合、定められた自転車の通行方法に従わなかった場合の「通行区分違反」や「通行禁止違反」、「歩道における通行方法違反」も含まれています。 出典：良好な自転車交通秩序を実現させるための方策に関する報告書 （https://www.npa.go.jp/koutsuu/kikaku/bicycle/kentokai/05/h

以下の公開情報より、CSOMを利用してSharePoint Onlineの権限一覧を取得する方法を確認しました。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/archive/blogs/sharepoint_support/sharepoint-online-1250 上記のサイトよりサンプルのコマンドを実行したところ、以下のエラーが発生しました。 ～～～～～エラー内容～～～～～ "0" 個の引数を指定して "ExecuteQuery" を呼び出し中に例外が発生しました: "接続が切断されました: 送信時に、予期しないエラ ーが発生しました。。" 発生場所 C:_work\SPOShell.ps1:98 文字:3 $context.ExecuteQuery() + CategoryInfo : NotSpecified: (:) [], MethodInvocati

やあ！ みなさんこんにちは。 クソバイス男こと増田です。 何を隠そうこのワイ、母親の介護歴17年（糖尿→脳卒中→骨折→認知症で要介護4。この間祖母の介護も4年被ってる）、父親の介護歴11年（骨折→肺がん→認知症予備軍で要介護3）を自宅みている 大馬鹿者 大ベテランなんですね。もちろん独身KKOです。 と言うワケで、アドバイス欲を満たすための生贄を見つけたので、クソバイスするよ。 さあLet'sクソバイス ストレス解消方法についてストレス解消はルーチンにして日常に入れ込むことが大切。 水分補給と同じで、ストレスがたまったら解消するのでは間に合わないことが多いので、ルーチンにれる。 例えば俺の場合、毎週木曜日が仕事完全休暇という仕事なのだが、この休みに合わせて、木曜日は両親ともにデイサービスに送り出している。 そして、木曜日はストレス解消の日、自分を甘やかす日と決めて、何もしなかったり、だらっ

2023年版データ分析の100冊 が好評でしたので、2024年版を作りましたよ。 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはPython本のみにしています 「本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！」と去年書いたのですが要望0 あはは、Rの本は今回撲滅しました！ こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙

AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト（Stable Diffusion）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。 実際にAIイラストを何枚か描かせて、処理にかかった時間と生成速度を記録します。AIイラストの生成速度が速いグラフィックボードが、AIイラストに適したグラボです。 今回のStable Diffusionベンチマークでは、以下の2つの数値を「性能」として扱います。 ログに表示される生成速度（Iterations per Second）リザルトに表示される描写時間（Time taken） 生成速度は「it/s」と表示され、1秒あたりのステップ回数らしいです。正直ちょっと直感的に分かりづらいので、よく分からない人は描写時間に注目しましょう。 リザルト画面に表示される「Time

組織には構造化されたデータベースやきれいにフォーマットされたCSVのほか、何気なく書いたメールから複雑な技術マニュアルまでさまざまな形式のデータが大量に保存されています。検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)を使用して全てのデータから適切な情報を引き出すための技術ですが、RAGを使用する際にデータの取り込みと前処理をどのように行うと効率的なのかを、RAG向けデータ前処理サービスを展開するUnstructuredが解説しました。 Understanding What Matters for LLM Ingestion and Preprocessing – Unstructured https://unstructured.io/blog/understanding-what-matters-for-llm-ingestion-and-preprocessing LLMを最大限に

それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質

はじめに もう文字列の置換で sed コマンド使うの禁止して良いんじゃないですかね？ 言いすぎだとわかってあえて言っていますが。 悪い書き方（外部コマンドに頼る方法） # 変数 line に入ってる文字列を echo コマンドで出力して sed コマンドに渡し、 # sed の s コマンドで "from" を "to" に置換して出力したものを ret 変数で受け取る ret=$(echo "$line" | sed "s/from/to/")

インフラエンジニア向けの書籍を取り上げ、著者と出会い、楽しく本を知り、仲間を作る場所である「インフラエンジニアBooks」。ここで、『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く　エンジニアのためのドキュメントライティング』の翻訳を担当した岩瀬氏が登壇。まずは、本書籍の概要について話します。 本セッションの対象者と、セッションのゴール 岩瀬義昌氏：ご紹介いただきました、岩瀬と申します。よろしくお願いします。『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く　エンジニアのためのドキュメントライティング』は、もともと『Docs for Developers: An Engineer’s Field Guide to Technical Writing』という洋書だったんですが、その翻訳をして、今回この機会をいただいています。 余談ですが、APC（株式会社エーピーコミュニケーションズ）さんが「カプセルト

何か月か前に話題になっていたIntel N100の中華ミニPCにひかれて、5年以上ぶりに自宅の端末を入れ替えた。Intel N100+メモリ16GB+SSD256GB程+Win11pro付きでお値段2万円強という、信じがたいコスパ。 必ずしも優れているとは言えないスペックでWin11を快適に使うために、買ってから最小限やった設定を書いておく。 ・前提端末OSには粛々とHWの管理だけをしてもらい、「こんな素敵な＆便利なWeb機能もあるよ！」的な導線はいらない。TeamsもOutlookも職場で嫌ってほど使っているが、自宅では金輪際使う予定なし。タスクバーのウィジェットもBingへの導線も全部要らない！という人向け。 ※本当はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんのWindows11版の記事が出てればそれで事足りたのだけど、見つけられなかったので投

50本とキリがいいので、感想をまとめつつ、所謂番付を作ってニヤニヤしようと思います。 点数をつけるのはしっくりこなかったので、 「好き好き大好き超愛してる」「大好き」「好き」「普通」「好きじゃない」の五段階で評価することにしました。 ただし結果として「好きじゃない」に該当する作品はありませんでしたので、実際は4段階です。 今日この瞬間の感情なので、明日には異なる評価になっているかもです。 リンク先に感想は書いてあるのですが一言コメントも書きつつ紹介します。 ○好き好き大好き超愛してる 超探偵事件簿 レインコード 雨が降り続ける街カナイ区を舞台に真実を暴くことの是非を問う探偵としての生き方に向き合う物語で3Dのリッチな箱庭でキャラを操作しつつも文章を読むパートも多いアドベンチャーゲーム。 主人公の見習い探偵ユーマと相棒の死に神ちゃんの関係値の変化がたまらない。 舞台になるカナイ区の作り込みが

近年デザインエンジニアと呼ばれる職種が新しくできるなど「デザインとエンジニアリングをどうやってつなげていくか」ということが熱心に議論されており、エンジニアでも「UIデザイン」について議論することが多くなってきました。 しかし、全く知らない分野についていきなり勉強してくださいと言われてもちょっと困っちゃいますよね。 この本ではソフトウェアエンジニアの方々ために「UIデザインとは何か」「なぜUIデザインを学ぶのか」について、UIの歴史や心理学の観点から解説しています。

はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win

はじめに 最近、念願のつよつよ GPU がついた PC を新調して WSL で環境構築を頑張っている。今回は GPU を使った LLM の推論を試した。 ここでの GPU は NVIDIA のもので、GPU の環境構築は WSL で CUDA を使えるようにすることを意味する。また、WSL の Distribution は Ubuntu-22.04。 LLM としては rinna 社の日本語特化 InstructGPT を使った。 GPU on WSL 基本的に この手順 に従って進めれば WSL で GPU が使えるようになる。具体的には、Windows 11 へ WSL 対応 NVIDIA ドライバのインストール、WSL 内で CUDA Toolkit インストールの 2 点。 NVIDIA ドライバのインストールは NVIDIA のドライバダウンロードサイトで Windows 11

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