動かないカンバンを動かすために取り組んできたこと - Qiita
はじめに この記事では私が所属しているチームで１年半ほどスクラム運営を改善してきたことについてまとめます。 チームについて 前提として私の所属しているチームは以下のようなものです。 社内インフラの導入・運用や、開発プロセスの改善といったことを目標にしているチーム コードを書く業務もありますが、それ以外の文書を作成することも多い。 チームのサイズはマネージャ含めて4-6人程度 基本的にリモートワークをしている スクラムの開始 チームが発足した当初、マネージャ（筆者とは別の人物です）がスクラムの資格を持っているということもあり、カンバンを利用したスクラム形式でタスクを進めていくことにしました。とはいえ、他のメンバーはアジャイルやスクラムに詳しいわけではなかったので、スクラムガイドを読み合わせてスクラムについて勉強しながら以下のようなスクラムルールを定めました。 スプリントは２週間にする 2日に
情報や状態の期間と保持について
AndroidやiOS向けのアプリケーションを考えていると、情報や状態の持ち方に悩むことがよくあります。 ここでは、AndroidやiOSのアプリケーションを設計したり、より良いコードを考えるためのコードレビューにおいて重要な、情報や状態の期間と保持について整理します。 情報の期間 アプリケーションの中では、多くの情報を扱います。また、アプリケーションごとに必要となる情報が変わるため、網羅的な議論は難しくなります。 このため、筆者が関わったことのあるいくつかのアプリケーションをベースに、5つほどにまとめました。大半のものは分類できるのではと思いますが、複数の要素と見做せるものも含めて、完全に分類できているとは言い切れません。あくまで、話の整理のために分割したものです。 サービスを成立させるための情報 ユーザーアカウントを成立させるための情報 ユーザーのための画面を成立させるための情報 ユー
【GPT徹底解説】#2 教師ありデータはもう必要ない!GPT-2登場 ~ChatGPT凄さの根源~
教師ありデータをもっと減らしたい!! GPTの登場により、それまで何万、何十万も必要だった教師ありデータが、たったの数千個で足りるようになりました. これはとてつもない進歩です! しかし、、皆さんもこう思ったかもしれません、、 「数千個て多くない？？」 そうです！全くその通りです！ 何十万もの教師ありデータセットと比べるとそれは少ないですが、普通に数千個て多いですよね？笑 僕だったらそんなデータ作りたいと思いません😅 皆さんと僕がそう思ったように、OpenAIさんも同じことを思っていました. そこでOpenAIのエンジニアはまたもやすごいものを作り出したのです！ なんとGPTの進化系である「GPT-2」を作り出し、必要な教師ありデータを数個まで減らすことに成功したのです！ さすがは自然言語AIのパイオニアOpenAI様ですね、すごすぎます、、 この記事では「GPT-2」とは何なのか、どう
【GPT徹底解説】#1 GPTの登場 ~ChatGPT凄さの根源~
ここまで来たか人工知能!! 皆さん！最近巷を賑わせているChatGPTを知っていますか？？ テキスト生成AIで、チャットで質問したら答えてくれるのですが、このChatGPTはこれまでのテキスト生成AIとは比べ物にならないくらい精度が高いんです. 難しい数学の理論、社会問題の解決法、プレゼンテーションを成功させるための方法などなど 「流石にここまでは答えられないだろう！」ということまで答えてくれます. 私も最近は専らChatGPTの虜になってしまい、ChatGPTを使わない日はないというくらいヘビーユーザーになってしまっています.大学の数学や物理の質問はもちろん、プログラミングコードも書いてもらっている始末です笑 本当に凄すぎるのでAIが人間を超える,それがかなり現実的なものになってきたと感じています😅 さてこんな最強AIであるChatGPTですが、このレベルに達するまでには様々な課題があ
【Unity】ランタイムで指定したフォルダをファイラーで開く（Mac/Windows） - Qiita
// MyPicturesフォルダを開く場合 var path = Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.MyPictures); System.Diagnostics.Process.Start(path); 経緯 Windows/Mac向けに開発している『Vフレット』というアプリには、スクリーンショットを撮影する機能があります。 スクリーンショットは直接PCの指定フォルダ上に保存される仕組みなのですが、撮影後に保存先のフォルダを開くことができると便利かなと思い方法を調べてみました。 まずはこちらで紹介されている方法を試したところ、Windows版では問題なかったのですが、Mac版でうまく動作しない問題に遭遇しました。 そこで TwitterやUnityゲーム開発者ギルドで質問をしたところ、Processクラスを使えばいい
ChatGPTで高次の意識をシミュレーションしてみた｜Yukiya Okuda / THE GUILD
このnoteは、榎本俊二「ムーたち」の「moo.34 セカンド自分」から着想を得ています。作中では、物事に夢中になっている自分を客観的に意識するもう一人の自分をセカンド自分と呼んでいます。 このnoteでは意識の現れをプログラミング可能なものと捉え、架空の精神構造の擬似シミュレーションをChatGPTによって試みます。 実験1 ： もうひとりの自分ある状況に対して、状況をそのまま受け止めて対応をしている自分を「ファースト」としよう。ファーストの内面や置かれた状況を含めた広い視野で冷静に観察している自己意識を「セカンド」と呼ぶことにしてみよう。 意識の階層化に関するロールプレイをしましょう。 ある状況の中で、状況をそのまま受け止めて対応をしている意識を「ファースト」といいます。 ファーストの内面や置かれた状況を含め広い視野で冷静に観察している自己意識を「セカンド」といいます。 与えられた状況
脱 KPT 法で楽しく有意義に振り返り! Sailboat Retrospective
Sailboat Retro Created by Brody (CC BY 4.0) ホワイトボートツールであれば、テンプレートが用意されているのでまずはそのまま使えばOKです。 オフラインであれば、みんなでワイワイお絵描きするのがおすすめです。チームのムードが絵に現れます。 Sailboat Retrospective の特徴 私たちのスクラムチームは、振り返りのフレームワークをKPT法からSailboat Retrospectiveにお試しで変更してみました。 2 Sprintsほど試したところ、 KPT法と比較して次のようなメリットがあることがわかり、チームの振り返り手法として採用することにしました。 短期的・長期的な事柄を区別できる ブロッカーとリスクで分けることで、Problemのコメントが出しやすくなる プロダクトゴール、スプリントゴールに関することに話を集中させることができ
【SwiftUI】QRコードを読み込みに使える便利なフレームワーク(MercariQRScanner/CodeScanner) - Qiita
MercariQRScanner フレームワーク名からも分かる通り、あのメルカリさんがOSS化しているフレームワークです。 なんと言ってもあのメルカリさんのアプリ内でも使用しているQRコードリーダーが使えるということが最大の魅力だと思います。読み込むQRコードへフォーカスするアニメーションがついていたり、枠の大きさやフラッシュ機能を簡単に変更できます。 基本的な使い方 正確にはSWiftUIにそのまま取り込むことはできないため、一度UIViewControllerRepresentableでラップしてあげる必要があります。 import MercariQRScanner + struct QrCodeScanner: UIViewControllerRepresentable { + + func makeUIViewController(context: Context) -> QrCo
インターネットの安全・安心ハンドブック - NISC
内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）では、サイバーセキュリティに関する普及啓発活動の一環として、「インターネットの安全・安心ハンドブック」を公開しています。みんなが安心して使えるネット社会を実現するためには、その時々のサイバーセキュリティに関する正しい知識を身に付け、実行するとともに、家族や友人など身の回りの人達にも伝えていくことが大切です。本ハンドブックは、みなさんにサイバーセキュリティに関する基本的な知識を紹介し、誰もが最低限実施しておくべき基本的なサイバーセキュリティ対策を実行してもらうことで、更に安全・安心にインターネットを利活用してもらうことを目的に制作したものです。 ※このVer.5.00は、2023年1月にサイバー空間の最新動向や、今特に気を付けるべきポイント等を踏まえて改訂されました。 【活用例】 本ハンドブックの著作権は NISC が保有しますが、サイバーセキュリ
第２１１回 通常国会｜内閣官房ホームページ
内閣官房 （法人番号300001２０８0001） 〒100-8968 東京都千代田区永田町1-6-1 TEL.03-5253-2111（代表）
独身男性 新築を買う
家賃と駐車場代払ってると駐車場付きの家欲しいなる — 不動産取得税申告 (@mzyy94) November 29, 2020 都内で月極駐車場を契約して賃貸マンションに住まう総居住費に対し、駐車場付き物件を住宅ローンを組んで支払う方が、税金や月々の返済を考えても安上がりなことを第一の理由に、この2023年に家を買うことにした。当初は一切のこだわりがなく、とにかく家を買って住むぞという軽い気持ちだけでスタートしたので、そのスタートからゴールまでの経験や過程を記事にする。 目次 Open 目次 家選びの条件を狭める Q. マンションか一軒家か 1. 駐車場利用料と車庫サイズ 2. 管理費と自治 3. ゴミ出し体験 Q. 中古か新築か 1. 住宅ローン控除の還付額の差 2. 契約不適合責任の範囲 3. 不動産取得税と固定資産税など各種減税 Q. 建売住宅か注文住宅か Q. 借地か所有権か ここ
AIで好きなポーズを出すために、モデルを10万枚撮影して手動でタグ付けしてみた
AIで好きなポーズを出すために、モデルを10万枚撮影して手動でタグ付けしてみた：清水亮の「世界を変えるAI」（1/4 ページ） NHKの取材も来たし、週末だけ浅草橋の駅前で開店している「技研バー」では毎回その話題になる。 ごく一部で注目されていて、まあもともとが下手すぎる漫画なのでまじめに読んでもらっても困るのだが、つい先日、あの「宇宙兄弟」のプロデューサーである佐渡島庸平さんともお話しする機会を賜り、個人的にはずっと俺得という状況が続いていた。 AIの課題「欲しいポーズが出せない」 最初にAIで漫画を描くときのハードルは、「同じキャラクターが出せない」というものだったが、これはDreamBooth（Memeplexではカスタムモデル学習）を使うことで解決できた。 次のハードルは、「欲しいポーズが出せない」というものである。 また一方で、誰かが描いたイラストをAIに下書きとして渡して、顔や
Anime Toolboxのあそびかた 第2回｜Yazuker
みなさん、Anime Toolbox、どしどし使ってますか？ 筆者は、Anime Toolboxの中の、とりわけVisual Compositorが大好きで、いろんな表現の可能性を探っています。 表紙の絵が変わっています。 これは、キャラクターを代えてさらにパワーアップさせたプロジェクトデータを配布する予定だからだったりします。 前回、次回予告的にいろんなエフェクトカットをご紹介すると書きました。 毎回一つずつ丁寧に紹介していきます！。 今回のテーマは、 流背（流線背景）のつくりかたです。 アクションシーンなどでグオーっと背景で流れているアレです。 複雑な背景処理を必要とせずに前景のキャラクターアクションに集中できるので、非常によく使われてます。 気にしてみてみると、いろんなところで使われているのがわかると思います。 ところが、これ、つくるとなると意外に手数がかかるのですよね。 工程は3つ
「執筆の三重苦」を乗り越えるためのパラグラフライティング
大学教職員向けに実施したパラグラフライティングセミナーの講演資料です。研究者・技術者にとって執筆は自己表現のための味方のはずですが、何をどう書いてよいかわからない「頼りなし」、いつ書き終わるのかわからない「果てなし」、せっかく書いたのに理解されない「報いなし」という三重苦をもたらす存在でもあります。 …
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
C#からC/C++のネイティブプラグインを使用するときに注意すること - Activ8 Tech Blog
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの渡辺（@mochi_neko_7）です。 本記事では、Unity/C#からC/C++で作られたネイティブプラグインを呼び出す、いわゆるC# Bridgeなどを作成する際に知っておくべきこと、注意すべきことを紹介します。 ネイティブプラグインを自分で触っているとUnityをクラッシュさせてしまうことも多いと思いますが、通常のように分かりやすいログが出るわけではないため何が原因なのか分かりにくいことも多いのではないでしょうか？ 最近はUnityはC#のIL2CPPビルドでパフォーマンスも改善されていますし、そこまでC/C++を触るケースが多くないのかネットにあまり情報も多くはない印象ですが、知らないとデバッグ自体しづらいことも多いです。 自分が雰囲気でコードを書いていたらすぐにUnityをクラッシュさせてしまったので、そのデバッグ過程で得られた理解を整
ChatGPTは弁護士の代わりになるか？ 「カタツムリ混入ビール事件」の判例で検証 香港チームが発表
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 香港の法律事務所Albert Luk Chambersと香港中文大学に所属する研究者らが発表した論文「ChatGPT by OpenAI: The End of Litigation Lawyers？」は、実際の判例を題材にChatGPTに法律文書の作成と法的調査を複数出力させ考察した研究報告である。 オーストラリアのある法律事務所が1992年のマボ事件に基づいてChatGPTを活用して法律文書の作成を試みたところ、1年目の弁護士と同等の結果が得られたという。スタートアップ企業の米DoNotPayは、法定には人間の弁護士が行くが、やりとりは遠隔からGP
【ControlNet】OpenPoseポーズ集のダウンロード
「OpenPoseの棒人間を作るのが面倒だ・・・」 「利用可能な姿勢推定のポーズを手っ取り早く欲しい」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、OpenPoseポーズ集を取得する方法について解説しています。 本記事の内容 Civitaiにおけるポーズ集の公開zPose Fighting Styles 1zPose Heroic Styles 1ポーズの利用方法 それでは、上記に沿って解説していきます。 Civitaiにおけるポーズ集の公開 Civitai https://civitai.com/ 画像生成AIのモデルを探すとなれば、Civitaiとなりつつあります。 もちろん、Hugging Faceもよく利用されています。 でも、勢いは完全にCivitaiにあります。 Googleトレンドでは、その勢いを表しています。 Hugging Faceは、画像生成だけ
C# List<T>.Contains()の罠（間抜けなだけです） - Qiita
結論 値型と参照型の違いです。。。 （追記：参照型でも問題ないケースもありました下で書き加えました） 大学に入って卒業して院に進んで長いことプログラミングやってきたつもりがこれかぁ。 まぁ今思い出せてよかったです。 値型と参照型の違いは調べるとたくさん文献が出てきますので調べてみてください。 簡単にいうと値を保持するのが値型で、値を保存しているアドレスを保持するのが参照型です。 （厳密に言うと突っ込まれそうだけど大まかにはこの理解でいいと思う） では自分が具体的にどんな状況で引っ掛かったのかまとめと検証をしていきます。 具体的なケースと検証 問題的に座標を所持しておきたかったのでPositionクラスを作成しました。 ここで「クラスをわざわざ作らず、タプルを持たせるとかstructにすればいいやん」って思ったそこのあなた！やめてください！それ以上はやめてください。。。 using Syst
Blazorでnpmを使う - Qiita
今回はBlazorでnpmを使ってjsバンドルを作成して使うとこまで記事にします。 正直なところnpmを使う前提であればBlazorを使う理由は 無いかなとも思いますが、とりあえず手順を残しておきます。 Symbolアプリ開発にはいろんな方が作成してくれたモジュールがあるのですが、 基本はjavascript or typescriptなのでC#で使用したい場合は一から作成しないといけません。。 そこに時間を使いたくはないのでNpmを使える環境を用意したい！ ちなみにSymbolとは何か気になった方は以下のリンクを参照して下さい。 それでははじめましょう！ Blazorプロジェクトを作成 Blazor WebAssemblyでプロジェクトを作成します。 プロジェクト名は任意で決めて下さい。 .NET 7.0を使用します。 Npm環境を構築 作成されたプロジェクトのルートにNpmJSフォルダ
FlexGenをGeForce RTX 3070(8GB)で動かす
はじめに いま、私のTwitterのTLはFlexGenの話題でもちきりです。ChatGPTも流行していますが、みなさんつよつよPCを持っている様子なので、動くと分かれば試してみたくなるのだと思います。ええ、わたしもそうです。手持ちのハードウェア（ゲーミングPC程度）で動くことが確認できたので、記事にしておきます。 スペック Core i7 12700K DDR4 64GB Memory GeForce RTX 3070 (8GB) Windows 11(latest) CUDA 11.7 cuDNN 11.x Python 3.10.10 pytorch 1.13.1*cu117 Python 3.11は、pytorchとのバージョンが合わないようです。Pythonとpytorch、CUDAのバージョンの組み合わせは制約があるので、注意する必要があります。 FlexGen セットアップ
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
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