※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 「はじめてでもここまでできる」の本書タイトル通り、読んで3時間ほどでStable Diffusionの画像生成を思い通りにできるようになりました！ Stable Diffusionでどんなことができるのかは知っていましたが、実際に自分のPCにセットアップし、プロンプトによる画像生成をはじめ、色塗り指定や画風指定、キャラをAIに学習させての画像生成までできました。Stable Diffusion初心者の人にお勧めの解説書を紹介します。 また、少しやってみたけどTextual InversionやControlNetやLoRAなどがうまく使えない、そんな人にもかなりお勧めです。 本書は「はじめてでもここまでできる」というタイトル通り、初心者向けの解説書です。そして「本格活用」とあるように、ただ使えるようになるだけでなく、塗りの書き込み感、色塗

概要 MySQLでIN句を使用する時はIN句に渡す要素数に注意する必要があるとよく先輩エンジニアの方から聞いていたのですが、実際に大量の要素を渡すと何がまずいのかはっきり分かっていなかったので調べてみました。 この記事で伝えたいこと MySQLでIn句に大量の要素を渡すとまずい理由 まずい状況を回避するために気をつけるべきポイント 先に結論 MySQLでIN句に大量の要素を渡すとインデックスを貼っていたカラムだとしてもフルスキャンが発生しスロークエリになる可能性があります。 フルスキャンが発生してしまう条件はテーブルに設定してあるインデックスの内容とrange_optimizer_max_mem_size の設定値に依存しており、MySQL8でデフォルトの設定値 & シンプルなテーブルであってもおおよそ数万件の要素数をIN句に渡すとフルスキャンが発生する可能性があると考えられます。 検証環

《この記事は約 21 分で読めます（1分で600字計算）》 一般社団法人版元ドットコムとopenBDプロジェクト（版元ドットコムと株式会社カーリル）は3月29日、版元ドットコム会員社以外の出版社に対し、書誌・書影の読者（第三者）などへの利用承諾を求める取り組みの開始を発表しました。そもそもなぜそのような取り組みが必要なのでしょうか？ 本稿ではその背景や経緯などについて、関係者への取材などを踏まえた上で詳しく解説します。 お断り：アマゾンジャパンには、HON.jpの法人会員として事業活動を賛助いただいています。しかし、本稿の記述は筆者の自由意志であり、対価を伴ったものではありませんし忖度もしていません。また、本稿では論点を絞るため、話をおおむね「書影」に絞ります。以下、常体で記述します。 そもそもなぜ書影の利用許諾が必要なのか？ オンラインショッピングなどで用いられる商品画像――本の場合、そ

こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ

ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね

Dain 古今東西のスゴ本（すごい本）を探しまくり、読みまくる書評ブログ「わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる」の中の人。自分のアンテナだけを頼りにした閉鎖的な読書から、本を介して人とつながるスタイルへの変化と発見を、ブログに書き続けて10年以上。書評家の傍ら、エンジニア・PMとしても活動している。 わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる keyboard_arrow_down はじめに keyboard_arrow_down 独学のキモは「いかに継続するか」 keyboard_arrow_down 「顧客が本当に必要だったもの」をいつ知るか？ keyboard_arrow_down チームに笑顔を keyboard_arrow_down 質の高い課題を見極める keyboard_arrow_down 技術を哲学する keyboard_arrow_down おわり

Constrained K-means Clustering (クラスタサイズの制限をしたK-means法) を調べてみた

Webサイトやスマホアプリの実装に、ボタンは欠かせない要素の一つです。そんなボタンの実装に設定しておくと便利なCSSのスタイルを紹介します。 スマホでボタンをタップした際にズームなどの誤動作が起きないようにするCSS、ボタンのテキストが選択されてハイライトにならないようにするCSS、フォーカス時のアウトラインをより見やすくするCSS、ボタンの論理サイズを設定するCSSなど、デフォルトのスタイルとして設定しておくと便利です。 CSS Button Styles You Might Not Know by David Bushell 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに スマホでボタンをタップした際の誤動作を防止 ボタンのテキストの意図しない選択 ファイル選択のボタン ボタンをフォーカス時の視覚的なアウトライン

$ freeze main.js \ --window \ --show-line-numbers \ --border.radius 8 \ --shadow.blur 4 \ --margin 12 こういう画像を作れます。 こういうの この記事では Freeze の基本的な使い方について簡単に紹介します。 インストール 基本的な使い方 コマンドの実行結果を画像化 見た目のカスタマイズ フォント mac のウィンドウっぽくする 枠線 行番号 設定ファイル まとめ インストール Homebrew を使用している場合は brew install でインストールできます。

カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万

どういうこと？/TL;DR AWS → Cloudflareに移行したら費用が99%削減できました。 対象読者 今CloudFront + S3で構築しているけど転送量に困っている人 Cloudflare R2を検討している人 (CloudFrontとCloudflareをよく間違える人) はじめに 元々、動画CDNの構築はCloudFront + S3で構築していました。 この構成の場合、課金ポイントは主に三つあります。 CloudFrontのアクセス数に対する課金: そこそこ(多量ではない) S3の保管に対する課金: 200GB程度 CloudFrontの転送量(Egress)に対しての課金: 数TB そのため、毎回イベントごとにかなり費用がかかる状態でした。 動画の数もアクセス数もそこそこではあったのですが、動画特有の転送量が非常に多い… そういった状態でした。 導入前夜 この時はち

継続的デリバリーとは、コード変更を必要に応じて迅速かつ安全に、継続的にリリースできるようにするための開発手法です。本書は、初めて継続的デリバリーに取り組む読者向けに、必要な知識とベストプラクティスをていねいに紹介する入門書です。基本的な概念や技術、アプローチの解説はもとより、章ごとに事例を使用しながら、継続的デリバリーを実践する際に直面するさまざまなシナリオを取り上げ、その全体像・世界観を包括的に理解することができます。 序文 はじめに 第1部　継続的デリバリーとは 1章　『入門 継続的デリバリー』へようこそ 1.1　継続的デリバリーは必要？ 1.2　なぜ継続的デリバリー？ 1.3　継続的デリバリーとは 1.4　インテグレーション 1.5　継続的インテグレーション 1.6　何をデリバリーするのか？ 1.7　デリバリー 1.8　継続的デリバリーと継続的デプロイメント 1.9　継続的デリバリー

ホットエントリに挙がっていたこの記事に触発されて書きました。 はじめに 私は、さすらいの野良エンジニアです。システム開発歴は20年以上になり、現在は在宅で仕事をしています。先日ふと思い立って、サブで使っていたラップトップにUbuntuを入れました。その結果あまりに良すぎてメイン環境として普段使いするようになり、ラップトップではゲーミング性能が足りないので、余っていたデスクトップ機にもインストールして更に快適になってしまいました。 以降前の私の状況は下記です。 メインで使っていたのは、Windowsデスクトップ(RTX2060でゲームもする) サブ機としてM1 Macbook AirとWindowsラップトップ(XPS13)を使っていた その他、N100ミニPCにUbuntuを入れてちょっとしたサーバーとして使用 Windowsデスクトップ(RTX2060)が一台余っていた ここから、現在の

はじめに ここ数年TypeScriptを使うことが多かったのですが、今度案件でLaravel(PHP8)を使うことになりました。 いつもの調子で書いているとバグを生みそうだと感じたので、間違えそうな箇所を中心にそれぞれの言語の差異をまとめてみました。 wiki的な使い方ができればと思いますので、誤りや追加すべき事項がありましたらご指摘ください。 目次 データ型の比較 型宣言の比較 変数の比較 演算子の比較 関数の比較 クラスの比較 データ型の比較 Bool型の判定 // 差異がない判定 console.log(!!("")); // false console.log(!!(0)); // false console.log(!!(null)); // false console.log(!!(1)); // true console.log(!!(-2)); // true consol

今すぐ使える！　ChatGPTで欲しい回答を生み出す「プロンプト」の書き方　その基本パターンを解説：ChatGPT使いこなし術（4/4 ページ） 汎用性の高いプロンプトのコツ さて、こうした型を認識しても、ビジネスシーンなどでそのまま活用するのはやや手間だ。それよりはある程度、プロンプトとしてコピペで入力しやすい型を用意しておくのが良いだろう。上述した4つの基本形を生かして考えてみると、指示や質問のほかに「役割」「目的」「条件」「出力例」「補足情報」などを指定することを、まず試してみると良い。この際、全てを文章にする必要はなく、「＃」を活用してカテゴリーごとに箇条書きのように整えていくことがおすすめだ。 【プロンプトの例】 ＃指示・質問：ChatGPTを知らない人に、ChatGPTを紹介する記事のリード文を書いてください。 ＃役割：プロのライター ＃目的：商品の利用促進 ＃条件：です・ます

2021年1月に未経験でIoTエンジニアとして転職し、Ruby、Ruby on Rails、JavaScriptなどの学習や社内IoTシステムの開発を行う傍ら、並行してAWSの勉強をしていて、3月末、入社研修最終日にAWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）に合格できました。 学習を振り返り、皆さんの参考にもなればと思いメモを残します。 1. 自分の素性 2021年1月に36才で未経験エンジニアとして福岡のIT企業、株式会社Fusicに入社しました。どちらかというと文系な人間です。 ここに紙面を割いているとアレなので、「もっと詳しく！」という奇特な方には拙著note「36歳未経験者がIoTエンジニアに内定しました」に替えさせていただきます。 2. 合格までの道のり 2-1. 日記 1/4 入社 1/14 AWS SAA試験合格を個人目標のストレッチターゲットとして与えられる

4/17 追記 Line Messaging API + PythonとLambdaを使って、オウム返しBotをつくるのまとめ こちらの記事内にて、AWS Lambdaの関数の作成のlambda_funciton.pyの記述に誤りがあったことを指摘していただいたため、編集しております。 本記事は初めに作ってからできる限り手順は再現しながら書いたつもりですが、もし手違いでエラー等になる場合はお手数ですがコメントにてお知らせください。 はじめに Python最近書いてないなぁと思ったのと、LINEはよく使うけどLINE APIは使ったことないなぁと思ったのでそれらを使ったLINE Bot を作ってみようと思います。 今回はLINE Messaging APIも一から触ってみたかったので、line-bot-sdk-pythonは使いません。 筆者はPythonの経験が少ないので記事中のコードに違

【拡張機能の恩恵】 ChatGPTとの会話の出力をMarkdownやHTML、Jsonで保存できる。 ChatGPTとの会話履歴が消えない。 コミュニティのプロンプト履歴を見ることができる