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スクラムは、アジャイル開発方法論の中でも最も広く知られており、実際に適用されることも多い手法です。しかし、人に依存する面や精神論が強調されてしまい、マネジメント手法としての仕組みについて理解が広まっていないように思います。そこで、スクラムを電車にたとえながら、その仕組みと、メリットや副作用について説明してみます。 Yamanote Line 山手線 | Melvinnnnnnnnnnn (FN2187) | Flickr CC BY-SA 2.0 はじめに 私はエンタープライズ領域でのアジャイル導入に関わり、様々な立場の方にスクラムの説明していますが、その中で、2つの誤解があると思っています。 1つ目は「スクラムは開発部門が取り組むもの」という誤解。スクラムを機能させるには、経営層とビジネス部門と開発部門が協力しなければなりません。 2つ目は「スクラムの成功には、スクラムマスター(SM)や
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長(教育・情報担当) 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
Built-in Render PipelineからURP(Universal Render Pipeline)でなくなった機能の一つにGrabPassがあります。 フレームバッファをテクスチャに保存し後続のレンダリングパスで参照できる非常に有用な機能だったのですが、Unity的にはパフォーマンスの悪さを気にしているよう[1]でURPではサポートされなくなっています CameraOpaqueTexture URPではGrabPassのかわりとしてCameraOpaqueTextureが用意されています。Opaque(不透明オブジェクト)をレンダリングした直後の絵がCameraOpaqueTextureに保存されており後段のレンダリングパスで使用できます GrabPassの用途としては大抵Transparent(透明オブジェクト)で使用するのでこれで大部分はまかなえるだろうという考えのようで
概要 モンテカルロ積分の証明を忘れていたことに気づいたので証明を行う. モンテカルロ積分とは乱数を用いた積分手法である. 定義・性質 以下の積分を確率変数を用いて行うことを考える 関数: g(x). 積分: \theta = \int_0^1 g(x) dx. 確率変数: X : X \backsim U(0,1). このとき, \theta について以下が成り立つ. \mathbb{E}[g(X)] = \int_0^1 g(x) \cdot \frac{1}{1-0} dx = \theta. すなわち, \mathbb{E}[g(X)] を推定すればよい. ここで以下の無作為標本を考える. X_1, \cdots ,X_m \quad \text{Where} \quad X_i \backsim U(0,1). このとき以下の確率収束が成り立つ. \begin{align*} \h
LLMのデータセットをまとめました。 1. 事前学習データセット1-1. Text・Wikipedia (ja) ・fujiki/wiki40b_ja ・shisa-pretrain-en-ja-v1 (ja) ・augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1 ・Wikipedia (en) ・Wiki Demo (en) ・RefinedWeb (en) ・RedPajama V2 (en) ・Pile (en) ・SkyPile (zh) ・The Stack 2 (en) ・The Stack (en) ・StarCoder (en) 1-2. Code・The Stack 2 (en) ・The Stack (en) ・StarCoder (en) 2. SFTデータセット2-1. Instruction・ichikara-instruction (ja) ・ich
サマリ CookieやlocalStorage等でセッション管理しているウェブサイトがクリックジャッキング対策していない場合、どの条件で被害を受けるかを説明する。SameSite属性のないCookieでセッション管理しているウェブサイトは、主要ブラウザのデフォルト設定ではクリックジャッキングの影響を受けない。一方、loaclStorageにトークン類を格納するウェブサイトでは、Google Chrome等のブラウザでクリックジャッキングの影響がある。また、ブラウザの設定を変更した場合の影響についても説明する。 クリックジャッキングとは クリックジャッキングとは、一言で説明すると「ウェブサイト利用者に意図しないクリック(タップ)をさせる」攻撃です。ウェブサイト上で意図しないクリックを勝手にさせられると、重大な結果になる場合があります。例えば、このURLを閲覧すると、以下のようにTwitter
Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情 を読んで漠然とDockerが終わるって思った人、素直に手をあげてください。別にDockerは終わりません。なんかむしろWASMとかんばるぞって息巻いてて可愛いので頑張って欲しいと個人的には考えています。 その昔、Kubernetes 1.20からDockerが非推奨になる理由 - inductor's blog を書いたら炎上しました。最初の記事の書き方が良くなかったという反省はあるにせよ、世間一般で「Dockerは開発環境で使うやつ」という認識があまりにも広がりすぎているというのが良くわかる勉強の機会になりました。 逆を言うと、みなさんがこれらの記事を読む時には、Dockerという言葉に含まれる意味に注意して読んでいただきたいと思っています。Dockerには大きく分けて以下の意味が含まれると僕は考えています。 Docke
はじめに 文字列検索アルゴリズムを学ぶ機会があったので、自分用にまとめます. 私自身の勉強不足や思い込みのため説明には拙い部分や飛躍のほか誤りもが多々あると思われます. 記事中に示すコード例は C# で書いています. 文字列検索とは、例えば文字列 "abcabcabcabcdabc" の中から "abcd" を探すことを考えるようなものを指します. この記事中では探される文字列(上の例で abcabcabcabcdabc の方)をテキスト、探す文字列(上の例で abcd の方)をパターンと呼ぶこととして、 文字列検索には テキストがパターンを含むか? 含むとして、テキストの中で初めてパターンが現れるのはどこか? パターンは全部で何度現れるか? パターンの出現位置を列挙すると? のようにいくつかケースが考えられますが、この記事でのコード例は基本的に「テキストの中で初めてパターンが現れるのはど
まばたき(Blink)の自然なアニメーションをプロシージャルに生成する方法の考察です。 まばたきのアニメーションはもちろん通常のアニメーションデータとして作成することも可能ですが、細かいパラメータを動的に調整したり、乱数を組み込んだりとカスタマイズしたい場合にはプロシージャルに、つまり何かの関数を用いてアルゴリズム的にプログラムで生成したい場合もあります。 本記事は後者を目的とするものです。 まばたきの動きのモデル化 まばたきは閉じる時の動きと開く時の動きが異なるため、それぞれ別の関数で近似を行うことを考えます。 下記のような振る舞いをする近似関数を求めることを期待します。 閉じる時 -> 指数関数で急激に開く 開く時 -> 二次関数で緩やかに開く 参考になる良い資料がぱっと出てこなかったのですが、こちらのEye movementのような動きをイメージしています。 近似関数を、時刻tを[0
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。 今回はUnityで音声データをランタイムでデコード/エンコードするライブラリを作った話を紹介します。 先日、OpenAIのChatGPTやWhisperをWebAPIで利用できるようにする話を記事で紹介しました。 synamon.hatenablog.com この延長として、ChatGPTで生成した会話をVOICEVOXやCOEIROINK、Koeiromapなどの音声合成サービスに渡して音声化をしていました。 こういったUnityの外側との音声データのやり取りをする際には、どうしてもランタイムでの音声データの変換処理をする必要が出てきます。 その際に手軽に利用できるライブラリを趣味で開発しました。 github.com こちらの紹介を簡単にしつつ、Unityにおける実装の工夫や使用リソースの最適化などのポ
章立て はじめに Docker・Container型仮想化とは Docker一強時代終焉の兆し Container技術関連史 様々なContainer Runtime おわりに 1. はじめに Containerを使うならDocker、という常識が崩れつつある。軽量な仮想環境であるContainerは、開発からリリース後もすでに欠かせないツールであるため、エンジニアは避けて通れない。Container実行ツール(Container Runtime)として挙げられるのがほぼDocker一択であり、それで十分と思われていたのだが、Dockerの脆弱性や消費リソースなどの問題、Kubernetes(K8s)の登場による影響、containerdやcri-o等の他のContainer Runtimeの登場により状況が劇的に変化している。本記事では、これからContainerを利用したい人や再度情報
イントロダクション メリット デメリット 具体例 まとめ イントロダクション 大規模な言語モデル(Large Language Models、LLM)は、近年AI分野で急速に注目を集めており、多くの業界で様々な応用が期待されています。しかし、その強力な機能とともに、一定のデメリットも存在します。この記事では、LLMのメリットとデメリットに焦点を当て、具体例を通じてそれらの特徴を理解していきましょう。 メリット 1. 高い精度の自然言語処理 LLMは、大量のテキストデータを学習することで、文章生成やテキスト分析などのタスクで高い精度を達成します。これにより、機械翻訳やチャットボットなどのアプリケーションで優れた性能が発揮されます。 2. ゼロショット学習 一部のLLMは、特定のタスクに対する訓練なしに、そのタスクを高い精度で実行できます。これにより、新しいタスクに対応するための学習コストが大
ローグライクゲームを面白くするための3つの心得 目次 3か月ほど前のことですが、 「Rebel -反逆のゴブリン-」というローグライク系のゲームをUnityRoomで公開しました。 Rebel -反逆のゴブリン- | フリーゲーム投稿サイト unityroom 予想以上に多くの人に遊んでもらえ、「楽しさ」では割と高い評価を頂きました。 (2023年3月25日時点で、ページへのアクセス数が23886。「楽しさ」の評価では、5点満点中4.396点。) そんなこともあってか、このゲームの開発で得た知見・意識したことを共有したいと思い、 今回は、ローグライクゲームを考える際に心掛けている3つのことについての解説と、それをどのように自分のゲームに適用したかについて書いてみようと思います。 いろいろ詰め込んだら結構長くなってしまったため、3回に分けて解説していきます。 1回目のこの記事では、 「コント
概要: この記事では 8ビット CPU 6502 を 使ったアセンブラプログラミングを紹介する。 「アセンブラプログラミング」とは、プログラミング言語を使わず、 CPU のネイティブ命令列を直接書くプログラミング方法である。 6502 はいまから約50年前に開発され、 ファミコンや Apple II など多くのハードウェアで利用された。 しかし、その原理は今日のコンピュータとほとんど変わっていない。 ここでは 6502 のプログラミングを通して、コンピュータの本質を学ぶ。 6502 プログラミング入門 コンピュータの原理 レジスタとは 16進数とは 6502エミュレータを使った演習 メモリに値を格納する メモリの値を増加させながらループする アセンブラを使ったプログラミング 最初のプログラム (改良版) アセンブラを使ったジャンプ命令 差分アドレッシング 条件分岐 条件分岐 その2 16ビ
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など GitHubは先月、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表し、Visual Studio Codeのコードエディタ内でAIと対話しながらプログラミングが可能になる様子を公開しました。 参考:[速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も そして先週、マイクロソフトは同社の統合開発環境であるVisual StudioでGitHub Copilot Xを用いてプログラミングを行うデモ動画「GitHub Copilot X in Visual Studio」を公開
ショートカットつかってますかーー!! 開発の高速化といえばマウスレスコーディングは基本だと思います。 私は普段 IntelliJ IDEA を主に使っているので、高速化するためにおすすめのショートカットを紹介します。 Cmd + Shift + F : 全体検索 よく使う検索「Cmd + F」の全体バージョンです。同様のコードを探すとき、参照箇所、参照元を探す際など万能に使えます。検索の際に指定できるオプションもいくつか覚えておくとより高速化に繋がります。 Shift + Shift : なんでも検索 ファイル、シンボル、アクション、ショートカットなど様々な名称を検索することができます! 困ったときはとりあえずシフトシフト!! Cmd + 1 : プロジェクトツリーを表示 慣れてくると「Shift + Shift」でファイル移動は高速化できるのですが、ツリーで移動したい派の人はこちらのショ
「お参りという風習を日本の文化として残していきたい」 480年の歴史を誇る万松寺の境内に設置された小型自販機は、ツイッターユーザー「でまえ-T(@d_itchou)」さんによって2023年3月26日、冒頭のような文で紹介された。 販売されているのは、本尊の十一面観世音菩薩が描かれたオリジナルコイン「Banshoji Coin」だ。自販機はキャッシュレス決済に対応しており、コインは1枚500円から、10枚入りまでのパッケージが展開されている。説明書きは日本語、英語、中国語の3か国語で記載されている。お土産になるだけでなく、賽銭や施設内通貨としても使用できるという。 投稿は注目され、「投げ入れてよし、お土産にしてよし」「いろんな問題を1つで解決しているのが素晴らしい」「伝統も失っていない」「考えた人は凄いね」といった声が寄せられている。小銭が無くともお参りでき、運営にとっては小銭の盗難防止にな
はじめに 発表以降、ずっとChatGPT(GPT-4)を使って遊んでいのですが、実際にGPT-4で効率向上や創造性向上という成果を上げられるようになってきました。そこで今回は、技術ブログにおけるGPT-4の圧倒的実力というテーマでお話しします。特に技術ブログ界隈に対してGPT-4の発揮する威力は「圧倒的」と言っていいレベルだと思っています。私が技術ブログで試した実例2例を通して、皆さんにもGPT-4の圧倒的な実力を感じてもらえれば幸いです。 ちなみにタイトルがかなり煽り気味ですが、結構本気で今の技術ブログ文化は一度ぶっ壊れると思っています。詳しくは本文で述べますが、GPT-4で死ぬほど記事を書くのが楽になることで、技術ブログ界隈の生態系が大きく変容すると思われます。再構築された技術ブログ文化がどうなるかわかりませんが、とりあえず個人的には「みんな積極的にGPT-4使って変化に対応しようぜ!
水彩画に特化したStableDiffusion拡張(LoRA)を公開しました。 HuggingFaceからダウンロード可能です。SD Ver1.5 / 2.1用です。 HuggingFaceで公開。 全部パブドメ画像でトレーニングこちらのLoRAは、1900年台までのパブリックドメインの絵画でトレーニングしました。約500枚の絵画を、目で品質検査し1つ1つハンドピックで集めました。 作家名は未使用なお「特定の画家の画風をコピーすることには、まったく興味がない」ので、学習データに作家名は含めていません。↑の絵はT.W.Turnerを、↓の絵はRembrandtを指定してますが、ほぼガン無視されているのがわかると思います。 これは自分のAI運用のスタイルが「自分の筆や画材を作ること」という方向のためでもあります。むしろ作家名があると、その作家の表現に縛られるのであえて外してます。 作家名でとり
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