「JAWS-UG コンテナ支部 × JAWS-UG 千葉支部 #1 今知りたいコンテナセキュリティ」の資料です。 https://jawsug-container.connpass.com/event/295110/
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2023年8月23日から25日にかけて、コンピューターエンターテインメントに関する国内最大級のカンファレンスCEDEC2023が神奈川県・パシフィコ横浜においてオンラインセッションをふくめたハイブリッドで開催されました。8月24日には、立教大学大学院人工知能科学研究科所属の周 済涛氏と、同研究科に所属する三宅陽一郎特任教授が「アクションゲームにおけるディープニューラルネットワーク付きステートマシンを用いたキャラクターAI強化学習」と題するセッションを行いました。本稿では同セッションを要約することで、ゲーム業界の次の15年を担うかも知れない新たなAI技法を紹介します。 AI技術の2大潮流とゲーム業界の関係はじめに登壇者となった三宅氏は、今回のセッションを理解するための背景知識となるAI技術史について話す導入パートを行いました。1960年代に誕生したAIは3度のブームを経て現在に至るのですが、
今、多くの人が、気付かぬうちに疲れやストレスを抱えています。 科学技術の高度化により、私たちは便利で快適な生活を手に入れやすくなりました。ほとんどの人がスマートフォンやタブレットなどを手にし、ネットで手軽に有益な情報や娯楽を得ることができます。 それでも、心と身体のバランスを崩してしまう人は後を絶ちません。精神を患う人、睡眠に問題を抱える人、メンタルヘルスの不調による休職者は増加し続けています。 コミュニケーションがますます複雑化した結果、情報が多すぎて処理しきれなくなり、何を信じ、何を頼りにして生きればいいのか分かりにくくなっているのかもしれません。 家に帰ってきても、心配事がなくなることはなく、知らず知らずのうちに心身が疲弊してしまっている人、限界までストレスをためてしまっている人、心の傷を負ってしまっている人が少なくないのです。 そして、「いくら休んでも、疲れがとれない」「そもそも、
はじめに 僕は自宅で長年WAKWAKというインターネットプロバイダを利用してたんですが、最近OCNに乗り換えました。 ・・・というだけなら「ふーん」で終わってしまうのですが、実は3ヶ月ぐらいかけて、 WAKWAK ↓ OCN ↓ BIGLOBE ↓ OCN とプロバイダを転々と切り替えながら、最終的にOCNを(しかもIPv6ではなくIPv4で)利用することに決めました。 このエントリではどういう経緯でこの結論に至ったのかを紹介します。 【もくじ】 はじめに 我が家のインターネット環境の紹介と、おことわり 用語の整理 困っていたこと:Amazon S3のファイルダウンロードが遅すぎる!! IPv6にしてもまだ遅い! iPhoneのテザリングだと夜でも3秒でダウンロードできるんですが? NTTの人が試しにOCNにつないだら、あれ?速い!! IPv4だと速いのに、IPv6だと遅いOCN・・・ 同
若いヨルダン人エンジニアの後輩がいるんですが、彼は本当に前のめりで成長に対して貪欲です。 入社してすぐに「家で勉強するのに良い資料はありますかッ?!」と聞いてきたり、GW前には「何を作ったらいいですかッ?!」と聞いてきたり、とにかく勢いがすごいです。こういう訳がわからない前のめりさはとても重要だと思っていて、何かしら力になりたいなぁと思ったりします。 で、この前も昼時に 「konifarさんは新卒の時どんな風に成長したんですかッ?!」と聞かれまして。覚えてることを話したんですが、ふわっとしたことしか話せなくて申し訳なくなってしまいました。 自分でも成長とは何なのかよくわかってないなぁと感じたので、思考整理してみようと思います。 未来の成長は想像しにくい 自分は正直、『成長する』というのがどういうことなのかよくわかってません。 就活の時に、「他の会社の5年分を1年で身につけられますよ!」みた
小さいサイズのllama2を日本語でpre_trainingしてみます。 この記事では、以下が参考になれば良いかと思います pre_trainingのやり方 llama2の実装 huggingfaceへのupload すべてgoogle colab上で実行します。 今回学習したモデルはここ 学習にはlit-gptを使います。 lit-gptはlit-llamaのforkです。こちらの実装の参考になるのでコードを眺めてみるのもおすすめです。 データセットの作成 まずは学習用のデータセットを作成します。 以下のコードを参考に、huggingface hubにあるデータセットから学習用のデータセットを作れるように修正します。 作成したものは以下 tokenizerはhuggingface.tokenizersライブラリを使うようにしているので、適宜読み替えてください。 tokenizerには前回
本記事では GitHub Actions で pull_request event の代わりに pull_request_target を用い、 workflow の改竄を防いでより安全に CI を実行する方法について紹介します。 まずは前置きとして背景や解決したいセキュリティ的な課題について説明した後、 pull_request_target を用いた安全な CI の実行について紹介します。 本記事では OSS 開発とは違い業務で private repository を用いて複数人で開発を行うことを前提にします。 長いので要約 GitHub Actions で Workflow の改竄を防ぎたい GitHub の branch protection rule や codeowner, OIDC だけでは不十分なケースもある pull_request event の代わりに pull_r
SSH1 and SSH2 protocol server support; analyze SSH client configuration; grab banner, recognize device or software and operating system, detect compression; gather key-exchange, host-key, encryption and message authentication code algorithms; output algorithm information (available since, removed/disabled, unsafe/weak/legacy, etc); output algorithm recommendations (append or remove based on recogn
whoami? 2023年4月より株式会社ゆめみに23卒 Flutterエンジニアとして就職した もぐもぐ と申します。よろしくおねがいします。 高校卒業後 ゆめみに就職しました。 ゆめみにJOINしてから半年が経過したので 就職に至るまでの流れを振り返りつつ 就職してから何をやったのか・最近考えていることを述べていこうと思います。 1. 就職するまでの流れ (就職体験記) 就職するまでの流れを話すにあたり 自分がどんな人間だったのかを順を追って説明していきます。 1.1 〜中学生の自分 私のパソコンとの出会いは 「カーナビアップデート」 です。自分が小学校中学年くらいの頃に、親がPCでカーナビの更新をしていました。 なぜだかわかりませんが そこから、パソコン・機械への興味が強くなり、Windowsアクセサリのペイントアプリでお絵描きしたり 適当にコントロールパネルをいじったりしていました
Engineering Manager という仕事をしていると、自己効力感が低下する瞬間がけっこうあると感じる。(多分 Engineering に限らない Manager 一般の話も多いと思うけど、ここではその考察はしない) 仕事において自己効力感が高まる状態というのは、たいてい、自分が何か努力して、それによって目に見える成果が出ているときに生まれるのではないかと思う。ところが、Engineering Manager の仕事というのは基本的に、自分以外のみんなが成果を出せている状態をつくることで、それにより絶妙なズレが生まれると感じる。 Engineering Manager の仕事を例にあげると、個々人のサポートをしたり、チームがうまくいくサポートをしたり、チーム間のコミュニケーションラインを整えたり、チームのはざまに落ちてるタスクを拾ったり、必要な人を採用したり、ビジネスや経営から求め
最近よく聞かれるので改めて言っておく。俺に起業の相談をするな。一切受けつけていない。突然事業のアイデアを言われても俺は助けないし助けられない。 俺が相手にするのはUberEatsのユーザーと、昔から一緒に仕事をしている人の紹介だけだ。もうすぐ五十路が見えているというのに新たな人間関係を構築しようとするほど俺は暇でも気長でもない。 相談されるとそれだけで僕の頭脳が無駄に消費される。俺に相談するというのは基本的に泥棒である。俺は何か聞いたら自分でも意識しないうちに気の利いた解決策を考えてしまう。俺にとって俺の頭脳は商売道具だから、俺に起業の相談をするというのはタダでイラストレーターに絵を描けと言ってるのと同じだ。 相談を受けなくていいようにたくさん記事を書いてるし本も書いている。俺の情報を一方的に発信するのは構わないのだが、誰かのへんな考えを聞いて時間を浪費したくない。時間は限られているのだ。
WSL 2.0.0以降で試験的に提供されているネットワークミラーモードは非常に魅力的でが、まだ試験的ということでいくつか課題があるのも事実です。ここではDockerでの課題と回避策を交えつつミラーモードの深淵を覗いてみたいと思います。 [2023.12.6]Docker Desktopでのポート重複は 4.26.0 で対応となったようです。 Added support for WSL mirrored mode networking (requires WSL v2.0.4 and up). リリースノートより [2023.10.25] ミラーモードはじめいくつかの新機能はWindows11 22H2通常版に機能開放されました。最新のWindowsUpdate適用の上、ストア版WSLをアップデートすることにより以下のオプションが.wslconfigで使えるようになります。 Dockerつか
Gaussian Splattingは、SIGGRAPH 2023で発表されたプロジェクトです。 複数枚の写真からその空間のあらゆるところから見たビューを補間します。 同じ技術にNeRFがありますが、これの欠点を補った理論のようです(アルゴリズムはまだ未調査)。 NeRFの問題は、かなり大雑把な書き方ですが大きく以下の2点があります。 トレーニング時間がかかる 最終的な空間の復元で解像度不足 (なんだか眠い) GitHubのリポジトリはこちらになります。 https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 今回はGaussian Splattingを試す流れをまとめることにしました。 CUDA11.8とAnaconda3を使います。 GoProで撮影した動画を使ってウォークスルーするまでを行います。 検証環境 OS : Windows
みなさん、デザインツールの Figma を使っていますか? 私はまだ「使っている」と言えるほど使えていません というわけで勉強会を開催して勉強します Figma とは 公式の紹介文は以下のとおりです デザインの追求からプロトタイプ作成、制作物のコーディングまで、Figmaはチームがコラボレーションして製品開発するためのプラットフォームです 本記事のタイトルと同じように、「デザインからデモ・実装までチームで製品開発できる」旨が書かれています まさにその通りで、ブラウザ上で UI をデザインし、そのまま動かしてみることができ、最終的にはコードの生成までできてしまうツールです Figma の人気 2022年に世界中のデザイン関係者を対象としたアンケートでも Figma は圧倒的な人気です いずれのランキングでも2位の10倍以上の得票数になっています メインで使っている UI デザインツール第1位
はじめに この記事では、3日間でテック記事のAI要約・翻訳メディアをつくる個人開発で利用した OpenAI API LangChain の具体的な実装と利用コストについて触れていきます。 OpenAI APIとLangChainとは... OpenAI API OpenAI APIは、OpenAIという人工知能の研究・開発・普及を目的とした団体が提供するAPIです。このAPI は、自然言語とコードの理解または生成を必要とするタスクに利用することができます。 LangChain OpenAIが提供するGPT-3のような大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を利用してサービスの開発をしたいときに、「あるとうれしい機能」が集まったライブラリです。 この記事の目的 OpenAI API を使った記事の要約とFunction Callingの紹介 LangChain
アプリの個人開発において、最も面倒臭い作業はAppStore向けのPreview画像を用意することではないでしょうか?必須の端末だけでもiPhone 14 Pro Max(6.7 inch)、iPhone 8 Plus(5.5 inch)、iPad Pro 6th Generation(12.9 inch)、iPad Pro 2nd Generation(12.9 inch)の4種類があり(ソース)、多言語対応している場合はその言語の数だけ必要なPreview画像が倍々で増えます。 私は普段言語ごとのスクリーンショットを手動で撮って、Photoshopで装飾してPreview画像を用意していたのですが、あまりにも面倒臭いので、せめてPhotoshopで装飾する部分だけでも自動化したいと思い仕組みを作りました。 AppPreviewMaker このツールは、事前にアプリのスクリーンショットが
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