まず「教える役割の『先生』がいて、自分は『教わる役割』の『生徒』で、先生が生徒に一方通行で知識を与える」という講義受講のメンタルモデルがある。
![学び方には少なくとも3つのモデルがある - 西尾泰和のScrapbox](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d777b269771fcdc3ceef7e29a87190beed3dbf63/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fscrapbox.io%2Fassets%2Fimg%2Fcontent-logo.png)
PyTorchのバックエンドとしてMPSを使い、Stable DiffusionがM1 Macで動いたと聞いた。MPSはMetal Performance Shaderのことらしい。 ほい? MetalならIntel MacのRadeonでも動くのでは?としてやってみた。 環境 2.3 GHz 8コアIntel Core i9 AMD Radeon Pro 5500M 8 GB macOS Monterey 12.5.1 Homebrewで入れたminiforge 追記4 GitHubに上げました。 github.com 普通に入れる 以下を参考にした: https://rentry.org/SDInstallGuide ダウンロードする。 % git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git % cd stable-dif
1. 境界線データ Python (および,その他のプログラミング言語)で日本地図を描くためには,何と言ってもまず,都道府県境界線のデータを取得必要がある。 色々選択肢もあるかもしれないが,その中で選ぶならば,国土地理院のウェブサイトから取得できる zip ファイルを使用するのが良いであろう。必要なファイルを前もってダウンロードしておくのが良い。類似記事では直接ファイルに毎回アクセスするような場合もあるが,サーバーへの負担を考えたり,オフラインでの作業も考えると,必要なファイルを一度だけアクセスしてローカルファイルに保存するのがマナーと言うべきであろう。 このファイルには、都道府県とその境界線の情報が含まれている。全国を対象とするファイルも,地域ブロックを対象とするファイルも,各都道府県一つを対象とするファイルも用意されている。ダウンロードする際に,いくつかのアンケートにも誠実に答えよう。
はじめに 先日ネットサーフィンをしていたところ、以下の記事を見つけました。 daeudaeu.com C言語だと以下のコードに違いがでてくるそうです。 // こっちは低速 for(x = 0; x < 4096; x++){ for(y = 0; y < 4096; y++){ array2[y][x] = array1[y][x]; } } // こっちの方が高速 for(y = 0; y < 4096; y++){ for(x = 0; x < 4096; x++){ array2[y][x] = array1[y][x]; } } これがC#でもそうなのか実験してみたいと思います。 はじめに 結論 実験&結果 考察 結論 先に結論を書いておくと、以下の書き方の方が高速です。 // 高速 for (var i = 0; i < count; i++) { for (var j = 0;
Amazon Web Services ブログ 外部ユーザが安全かつ直接的に Amazon S3 へファイルをアップロードできるようにする方法 このブログは 2022 年 3 月 24 日に Anderson Hiraoka (Solutions Architect) と、Rafael Koike (Principal Solutions Architect) によって執筆された内容を日本語化した物です。原文はこちらを参照して下さい。 企業では、ファイルや画像などのデジタル資産をリポジトリに保存することが求められることが多くあります。多くの場合、これらのファイルのソースは、社内システムに接続されていないパートナーまたは個人であり、ファイルをアップロードするためには、企業の認証が必要となります。お客様は従来、ファイルのアップロードを処理するためにサーバーを使用していましたが、大量のネットワー
DonutはOCRを使わないend-to-endの文書理解モデルです。 Vision Encoder Decoder Modelになっており、OCRエンジンに依存せずに視覚的な文書分類や情報抽出を高い精度で行うことができます。 Donutは日本語を含む4言語で学習されたモデルnaver-clova-ix/donut-baseが公開されており、日本語で何かしたいときにファインチューニングして使えそうだなと思っていました。 今回、AIキャラクターと一緒にノベルゲームをプレイするために、ノベルゲーム風画面の合成データセットでdonut-baseをファインチューニングしました。 以下を目標として作成しました。 <unk>になる漢字をvocabに追加して学習する 選択肢、名前、メッセージを別々に認識し、jsonを出力する SKIP、LOADなどのUIの文字、日付表示などを読み取らない ルビを無視する
GitHub Copilotは現在30日間フリートライアルを行っています。 (以前は60日だったような......) ずっと気になっていたので、GW中にtrialで使い倒してみようと思い入門してみます。 結論を先に書くと、素晴らしいツール! だけど新人/駆け出しで扱う場合は注意が必要 といった感想でした。 まだお試ししていない方は、本記事で私と一緒にtrial登録していきましょう! 本記事が少しでも読者様の学びに繋がれば幸いです! 「いいね」をしていただけると今後の励みになるので、是非お願いします! 環境 Ubuntu22.04 Python3.11.1 事前準備 GitHubアカウントの作成。 まだの方は「GitHubにSign Up」 導入 以下の手順でGitHub Copilotに登録します。 「GitHub Copilot」にアクセスしてStart my free trialをクリ
PICK Pick a bitmap image that you want to vectorize and drag and drop it onto the page. Bitmap images, such as JPEGs and PNGs, are represented as a grid of little squares called 'pixels', each with its own color. PROCESS We analyze, process, and convert your image from pixels to geometric shapes. The resulting vector image can be scaled to any resolution without getting blurry, and can be used to
前提 ローカルとオンラインで同期してくれるメモツールが欲しかった 色々触ってみたがぐっとくるものがなく、VIM モードが最初からある HackMD を使っていた ふと Gist を VS Code で編集できたりしないのだろうかと思い拡張を検索してみたところ、GistPad を見つけた。アクティブに更新している Gist が大量にあり管理できるツールを探していただけ。 GistPad - Visual Studio Marketplace 結論 恐ろしく便利 VS Code 拡張が好きなだけ利用できる VS Code 拡張 クローズドなメモ帳としては文句ない 連携は向いていないので連携したい場合は別のツールを使うべき ネガティブはモバイルから利用できないことくらい 自分にとって何が GistPad は良かったか VS Code ベースなので VS Code の拡張が全て利用可能 VS Co
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