Native AOT トラブル対策 Tips 集
はじめに C# アプリを Native AOT（以降「AOT」）でビルドする際のあれやこれやです。基本的にはリフレクションを避けてソース生成（ソースジェネレーター）を活用する方向になります。 AOT についてはまだ情報が少なく、知見をお持ちの方はコメントいただけると幸いです。 AOT ビルドの流れについてはこちらの記事をどうぞ。 サンプルプログラム サンプルプログラムは GitHub に上げてあります。 全般 Tips AOT でよく使う設定 プロジェクトファイル（.csproj）直接編集により AOT の設定を変更することができます。 <PropertyGroup> <PublishAot>true</PublishAot> <IsAotCompatible>true</IsAotCompatible> <SuppressTrimAnalysisWarnings>false</Suppr
C# - QRコード生成 - WiFi 設定
はじめに WiFi ルータを購入すると、設定用 QR コードが用意されているし、スマホ / PC でも登録済み WiFi について、設定用 QRコードの表示ができますね。 今回は、WiFi 設定用 QR コード生成を記載します。 テスト環境 ここに記載した情報/ソースコードは、Visual Studio Community 2022 を利用した下記プロジェクトで生成したモジュールを Windows 11 24H2 で動作確認しています。 Windows Forms - .NET Framework 4.8 Windows Forms - .NET 8 WPF - .NET Framework 4.8 WPF - .NET 8 QRコード モデル２ QRコードのしくみ QRコードとは QRコード（Quick Responseコード）は、高速読み取りを重視したマトリクス型２次元コードです。 代
System.Drawing.Bitmapからの移行先をくっそまじめに検討した
はじめに .NET Frameworkと.NET 8.0-windowsで、System.Drawing.Bitmapに依存した実装に十年以上も縛られ続けてきました。 いい加減、真面目に非Windows環境での動作に対応しようという事で、各種画像ライブラリーについて真面目に評価してみました。ただし、あくまで画像ファイルからのデコードと二値化処理に特化した評価になっていますので、かなりニッチな評価だとは思います。 参考になるようであれば、ぜひご利用ください。 評価内容 JPEGと二値のTIFF、WebPの3種類の画像ファイルをデコードし、画像解析用の二値のバイト列へデコードする。 評価結果 先に結論だけ記載すると、つぎのようになりました。 ImageSharpのJPEGデコードアルゴリズムが、System.Drawing.Bitmapと微妙に異なっていました。 目視では分からないレベルだとは
GPT-4oとGemini-2.0の画像生成能力はいかにして作られているのか
はじめに Googleが2025年3月14日に発表したGemini-2.0と、続けてOpenAIが2025年3月26日に発表したGPT-4oの画像生成能力は、これまでの画像生成AIでは到達しえないレベルの制御性・品質での画像生成を実現しました。 ここ1年半ほど画像生成AIいじりを仕事にしてきた者としては、これまで積み上げてきた成果や進捗がすべて無に帰すレベルでの進化が突然起き、巨人にすべてを蹴散らされたという感じです。別のスキルを身につけたほうがいいかな… しかし一方で、この進化は決して1日にして為されたものではなく、これまでの研究成果が地道に蓄積された結果です。本記事では、その驚異的な画像生成能力、ひいてはAny-to-Anyの生成能力の裏にある技術的な背景を、分かる範囲でサクッと解説していきます。 これまでの画像生成AI TL;DR: これまで広く利用されてきた画像生成AIは、拡散モデ
若手を育て、活かす“上司力”により、Z世代社員の安易な早期離職激減を目指す
ライブ配信で開催されているITmedia エグゼクティブ勉強会にFeelWorks代表の前川孝雄氏が登場。就職情報誌・就職情報サイトの編集長や人材育成部門プロデューサーとして活躍後に起業し、「日本の上司を元気にする」というビジョンを持つ前川氏が、Z世代の早期離職を防ぐため、上司としてどのように接するべきか、講演を行った。 若手部下のマネジメントに悩む上司たち 現在、多くの上司が若手部下のマネジメントに悩んでいる。Z世代とは、1990年代中盤から2010年代序盤までに生まれた世代で、生まれた頃からデジタルガジェットが身の回りにあったデジタルネイティブ世代でもある。彼らが社会に出ている現在は、アフターコロナで売り手市場傾向にあり、1.75倍と高い求人倍率（2025年3月卒）の中で社会に出ている。 「上司は、X世代（1960年代中盤から1970年代終盤生まれ）やY世代（1980年代序盤から199
人間の認知能力は老化ではなく“脳を使わない”と低下 米国チームが発表 使う人は65歳でも低下せず
これまでの研究では、読み書き能力（リテラシー）や数的能力といった認知スキルは30歳ごろから低下し始めると考えられてきた。しかし、こうした見方は異なる年齢の人々を一度に調査する横断的研究に基づいている。 今回の研究では、ドイツの成人3263人（16～65歳）を対象に、同じ人の能力を3.5年の間隔をあけて2回測定する研究を行った。これにより、実際に個人の能力がどう変化するかを正確に追跡できた。 その結果、平均的に見ると認知スキルは40代前半まで向上し続け、その後緩やかに低下することが分かった。特に読み書き能力は46歳でピークを迎え、その後の低下は緩やか。一方、数的能力は41歳でピークに達し、その後は比較的急速に低下した。
ChatGPT『GPT-4o』の画像生成が大幅アップデート！新機能を徹底解説｜ChatGPT研究所
日本時間2025年3月26日、OpenAIはChatGPTの基盤モデル「GPT-4o」に、ネイティブな画像生成機能を統合し、一般提供を開始しました。 今回のアップデートは単なる画像生成機能の追加ではなく、言語モデルの中核的な機能として画像生成を位置づける、非常に重要なアップデートです。特にテキストのレンダリング精度や複雑な指示への対応力が飛躍的に向上し、従来難しかった実用的な表現が可能となりました。 AIによるクリエイティブな画像生成が新たな段階に進んだことを実感できる、画期的な進化を遂げています。 最新の画像生成機能で生成 GPT-4oによるネイティブ画像生成機能の詳細今回のアップデートで最も大きな特徴は、画像生成能力がGPT-4oモデル自体にネイティブに組み込まれた点です。テキストと画像の連携がよりスムーズになり、以下の機能向上が実現しています。 特徴： 高精度なテキストレンダリング:
jupyter notebookよりもMarimoが便利そう - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ分析・機械学習においてjupyter notebookは広く利用されています。EDAやモデルの学習、教育など多くのユースケース利用されてきましたが、notebookは以下のようなデメリットがあります。 Jupyter Notebookのつらみ 再現性の担保が難しい 共有されたnotebookを実行してもエラーが出て上手くいかない https://marimo.io/blog/introducing-marimo JetBrainsがGithub上の1千万のnotebookを分析したところ、36%のnotebookに再現性がなかった
Blender MCP を試す｜npaka
「Blender MCP」を試したのでまとめました。 1. Blender MCP「Blender MCP」は、「MCP」を介して「Claude」を「Blender」と直接対話できるようにします。この統合により、プロンプトによる3Dモデル作成や操作などが可能になります。 2-2. Claude Desktop AIアシスタントのClaudeを利用するためのデスクトップアプリケーションです。 ・Claude Desktop 2-3. Python 3.10以降 + uvPythonは、公式サイトから適切なバージョンをインストールします。 uvのインストール手順は、次のとおりです。 ・Mac brew install uv・Windows powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" set Path=C:\Users
Windows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ | ソフトアンテナ
ホームWindowsWindows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ Windows 11をMicrosoftアカウントなしでインストールするbypassnroが削除されるも…抜け道はあります！ 2025 3/30 Microsoftは本日、Windows 11の最新Dev/Betaチャンネルビルドを公開しました。どちらのビルドにも大量の新機能が追加されていましたが、中にはあまり望ましくない変更も含まれています。 Windows 11 Build 26200.5516と26120.3653では、これまでWindows 11をセットアップする際に、インターネット接続やMicrosoftアカウントの要件を回避するために使われていたbypassnro.cmdが削除されていたのです。 この変更に関してMicrosoftは次
【Unity】RenderGraphを使ったURPのカスタム例 ―Custom Bloom Passの作成―
株式会社PARTYのテクニカルアーティストの与羽です。今回の記事は、前から挑戦してみたかったUnityのUnivarsal Render Pipelineのカスタムに挑戦したいこうと思います。 今回取り上げるテーマは「Bloom」です。URPではPostProcessPassでBloomが実装されていますが、輝度が閾値以上に飽和した色しかBloomが適応されません。今回はカスタムのBloomPassを実装し、Bloomさせたい部分の色をコントロールできるようカスタムしていこうと思います。 トゥーンシェーダーに適したBloomを作りたいと思ったのがきっかけです。 最初にSRP（Scriptable Render Pipeline）やURPの概要を把握し、その後RenderPassとシェーダーの実装フローを追っていきましょう。記事の最後には応用例も紹介しています。 1. はじめに 1.1 SR
【UniTask】Addressableのロードキャンセル時に起こりがちなメモリリークをautoReleaseWhenCanceledで自動解放して防ぐ - LIGHT11
UniTaskでAddressableのロードキャンセル時に起こりがちなメモリリークをautoReleaseWhenCanceledで自動解放して防ぐ方法についてまとめました。 キャンセル時にはアンロードが必要 挙動を確認する 実行結果 関連 キャンセル時にはアンロードが必要 いま、Addressable アセットシステムでアセットをロードする際に、途中で処理をキャンセルすることを考えます。 しかし Addressables のロードメソッドの引数にはそもそも CancellationToken が用意されていないので、自身で以下のようなメソッドを用意する必要があります。 using System.Threading; using Cysharp.Threading.Tasks; using UnityEngine; using UnityEngine.AddressableAssets;
リリース後ゲームの健康診断！？実績データによるKPI分析
はじめに ゲームはリリースして終わりではなく、リリース後もやるべきことがあります。ユーザーのフィードバックを受け、直すべきところは直す必要があります。 Steamでリリースした場合は「Steamユーザーレビュー」「高評価率」「レビュー数」などの指標がありますが、ユーザーレビューはポジティブ・ネガティブどちらにしろ熱量の高いユーザーしか書かず、大多数のレビューを行わないユーザーの実情を正確に反映しないという性質があります。 そこで有効になるのが、「実績の解除データ」です。 実績の解除データはプレイヤーがSteamに接続している以上確実に取得でき、基本的にすべてのユーザーのデータが取得できるため、かなり有意義な情報です。 本稿では、 実績の解除データの実装方法 実績の解除データの取得方法 実績の解除データの分析及びとるべきアクションの策定 の3つについて記述します。 実績の解除データの実装方法
Windows 11、全エディションでMicrosoftアカウント必須に – オフラインインストールの終焉か - イノベトピア
Windows 11、全エディションでMicrosoftアカウント必須に – オフラインインストールの終焉か Last Updated on 2025-03-31 10:40 by admin Microsoftは、Windows 11の全ての新規インストールにおいて、Microsoftアカウントの使用を必須とする変更を実施した。この変更により、Windows 11 HomeだけでなくProエディションでも、ローカルアカウントのみでのセットアップが不可能となる。 この変更は、2024年3月にリリースされた累積アップデートKB5035942によって実装された。以前は「BYPASSNRO」コマンドを使用してアカウント要件をバイパスすることが可能だったが、このアップデートでその方法も無効化された。 Windows 11の新規インストール（クリーンインストールを含む）では、デスクトップに到達して更
VSCodeのDevContainer入門＆Claude Codeのリファレンス実装を見てみる - くらげになりたい。
この記事を読んで、Cline / RooCodeなどを使うなら、 ちゃんと使えるようにしたいなと思い、いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた 環境は、macOS＋OrbStack DevContainerとは Dev Containerは、Dockerコンテナ上で開発するための拡張機能。 環境構築をコンテナとして用意でき、ローカル環境も汚さないですむ Dev Containers - Visual Studio Marketplace Developing inside a Container また、開いたフォルダをコンテナ上にマウントして、コンテナ内で実行するので、 それ以外のファイルにアクセスできなくすることができるので、AIエージェントを使うときにも安全 コンテナへの接続方法はいくつかあり、そ
実機AnTuTuベンチマークスコアまとめ［2018/11/28更新］ - ガルマックス
スマホの実機AnTuTuベンチマークスコアまとめ 投稿日:2020年06月28日 最終更新日:2025年04月05日 AnTuTuベンチマーク 比較・まとめ ※ 当メディアのリンクにはアフィリエイト広告が含まれています 大手キャリアでは基本的にフラッグシップ機（最も性能の高い端末）が売られてきましたが、現在では「必要十分な性能」を持ち合わせた低価格スマートフォンが主流となりつつあり、日本では通称”格安スマホ”と呼ばれるSIMフリースマートフォンも賑わっています。 スマートフォンはある程度の性能帯に分かれており、搭載されるパーツも日々進化している事から、去年と今年の同じ性能帯の製品でも性能差があります。 そこで、スマートフォンの性能を数値化する”AnTuTuベンチマークアプリ”を利用した実機のスコアを収集してまとめました。 皆様からのAnTuTuベンチマークスコア投稿もお待ちしております！投
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