こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
Real World HTTPでも紹介したネタですが、お仕事で受けている技術コンサル中に質問をいただいた時に、微妙に本で紹介した内容では少し足りなかったので、改めて整理のためにブログ記事にしてみました。次回、本が改訂されることがあればこのブログエントリーの内容も入れて加筆したいと思います。 Real World HTTPだとGoを使っていましたが、フロントとサーバーを同時にいじるので、本エントリーではNext.jsをサンプルに使います。Next.jsでプロジェクトを作って（npx create-next-app@latest –ts)、適当なプロジェクト名を入れてアプリケーションの雛形を作っておいてください。 Next.jsでは、1つのスクリプトファイルを作成すると、それがサーバーAPI(/pages/api以下)と、フロントの画面(/pages/以下のapi以外)になります。Next.j
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は、Python開発を主な対象とした開発環境構築の方法をまとめてみたいと思います。 (2023-10-20 : 更新) ・以下の拡張機能を追加 ・Material Icon Theme ・Conventional Commits ・Git History ・Python Test Explorer for Visual Studio Code ・sqlfluff ・Live Share ・コードアシスタントの章を追加 はじめに 主にPythonでの開発を始める際のオンボーディングに使用する前提の内容となっています。 社内でPythonの勉強会を何回か開催したのですが、その時の事前準備資料が元ネタとなっています。 https://github.com/cm-nakamura-shogo/pyth
YouTubeチャンネルのすべてのムービーとメタデータをアーカイブすることができるツールが「Yark」です。ムービーをめちゃくちゃ簡単にローカルへ保存できるほか、ウェブブラウザを使ってオフラインの閲覧ページを表示することも可能です。 GitHub - Owez/yark: YouTube archiving made simple https://github.com/Owez/yark Yarkをインストールするためには、Pythonのバージョン3.9以降をインストールする必要があります。Pythonのダウンロードページにアクセスして、「Download Python 3.11.1」をクリックし、EXE形式のインストーラーをダウンロードします。ファイルサイズはWindows 64bit版で約24MBです。 ダウンロードしたインストーラーを起動します。一番下の「Add python.exe
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
はじめに Markdownって便利ですよね？ README.md、PR や Issue の本文やコメント、Qiita や Zenn はもちろん、Google Docs や Trello や Notion や Jupyter Notebook でも使えるみたいです。もっといろいろな文書を Markdown で書ければいいのになあ、あらゆる文書のソースコードを Markdown にできればいいのになあ。 さあ、Markdown の可能性を広げましょう！ 本記事では「スライド」と「(電子)書籍」をMarkdownで書く方法をご紹介したいと思います。もちろん、VSCodeでMarkdownを効率よく便利に書いていくためのチップスもご紹介していきますよ。 ご参考スライド VS Code Conference Japan 2021 で発表した際の以下スライドもご参照ください。 もちろんこのスライドもV
0 issue "letsencrypt.org" 0 issuewild "letsencrypt.org" 0 iodef "mailto:yourmail@example.jp" §OS再インストール 初期設定で期待通りの設定ができていない場合は、OSの再インストールをする。 さくらVPSのコントロールパネルから、OSを再インストールするサーバを選ぶ。 www99999ui.vs.sakura.ne.jp §OSのインストール操作 Ubuntu 24.04 LTS を選ぶ。 OSインストール時のパケットフィルタ（ポート制限）を無効にして、ファイアウォールは手動で設定することにする。 初期ユーザのパスワードに使える文字が制限されているので、ここでは簡単なパスワードにしておき、後ですぐに複雑なパスワードに変更する。 公開鍵認証できるように公開鍵を登録しておく。 §秘密鍵と公開鍵の作成 ク
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに SQLite は世界で一番使われている だから世界で一番凄いものに決まってるだろ SQLite は世界で最も使われている RDBMS です。名前に反して（？）おもちゃの RDBMS ではありません。元ネタと同じで 一番普及しているからと言って必ずしも一番凄いものであるとは限りませんが、普及しているのであればそこには何かしらの理由があるはずです。その理由を調べないことには、凄いか凄くないかの結論は出せないので SQLite のなにがそんなに凄いのかを調査しました。 2022/04/01 続編記事↓を書きました。 注意 この記事は
3DCG製作ソフトのBlenderにGPT-4を統合し「球体を作って」などのプロンプトを入力するだけで3Dモデルを作成するアドオン「BlenderGPT」レビュー
プロンプトを入力するだけで適切なモデルを出力してくれるBlenderのアドオン「BlenderGPT」が登場しました。OpenAIのGPT-4を使用しており、プロンプトを受けてPythonコードを生成します。 GitHub - gd3kr/BlenderGPT: Use commands in English to control Blender with OpenAI's GPT-4 https://github.com/gd3kr/BlenderGPT 導入方法は以下の動画でも確認できます。 3DCG製作ソフト「Blender」にGPT-4を統合する「BlenderGPT」の導入方法を解説 - YouTube まずはGitHubのリポジトリにアクセスします。続いて「Code」をクリックし、「Download ZIP」をクリックしてZIPファイルをダウンロード。 次にOpenAIのAPI
みなさん、こんな経験はありませんか もちろんありますよね。ということで無料で無限にクラウドストレージを使う方法を考えました。（月額130円で50GBは破格だけど） Youtube好き 今回使うのはYoutubeです。ほぼ全員Youtubeを見たことあると思いますが、Youtubeに動画をあげたことがある人はあんまりいないんじゃないでしょうか。 なんとこのYoutube、動画のアップロード数に制限がありません！！！じゃあファイルを動画にしてアップロードしたら好きな時にダウンロードして使えるじゃん。 動画化の方法 ということでやっていきます。まず、ファイルを動画化する方法を考えます。 すべてのファイルはバイト列なので、そいつらをそのまま画像のピクセルにして、そいつらを動画にしたらいいんじゃないかというのが一番最初に思いつくと思いますが、それは甘いです。甘すぎます。 Youtubeに動画をアップ
ちょっと古めのドキュメントになってきたので、環境構築以降はぬこぬこさんの「いちばんやさしいローカルLLM」という記事を参考にすることをおすすめします。 https://note.com/schroneko/n/n8b1a5bbc740b こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で
関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
サーバーレスのセキュリティリスク - AWS Lambdaにおける脆弱性攻撃と対策 - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 本稿では、AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃やリスク、セキュリティ対策を解説し、サーバーレスにおけるセキュリティリスクについて紹介します。 はじめに AWS Lambda について サーバーレスにおけるセキュリティリスク AWS Lambda で起こりうる脆弱性攻撃 Lambda での脆弱性攻撃によるリスク 脆弱性攻撃による更なるリスク OS Command Injection XML External Entity (XXE) Insecure Deserialization Server Side Request Forgery (SSRF) Remote Code Execution (RCE) AWS Lambda におけるセキュリティ対策 セキュリティ
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula
YouTubeやニコニコ動画の動画を簡単にダウンロードできるアプリ「Tartube」レビュー、高機能ダウンローダー「yt-dlp」の機能をマウス操作で使える
「Tartube」はYouTubeやニコニコ動画といった動画サイトのコンテンツを簡単にダウンロードできる無料アプリです。複数動画の一括ダウンロードやチャンネルごとのダウンロード機能など高度な機能をコマンド不要で実行可能とのこと。かなり便利そうだったので、実際にPCにインストールして動画をダウンロードするまでの流れをまとめてみました。 Tartube - The Easy Way To Watch And Download Videos https://tartube.sourceforge.io/ GitHub - axcore/tartube: A GUI front-end for youtube-dl, partly based on youtube-dl-gui and written in Python 3 / Gtk 3 https://github.com/axcore/ta
高速なPython互換言語「Mojo」のMac版登場、Appleシリコンにネイティブ対応。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性
高速なPython互換言語「Mojo」のMac版登場、Appleシリコンにネイティブ対応。Pythonの9万倍、C言語に比肩する高速性 Modular社はPythonの高速なスーパーセットと同社が位置づける開発中の新言語「Mojo」の、Appleシリコンにネイティブ対応したMac版をリリースしました。 Today is the day! Mojo for Mac is live! Download it right now! Read our launch blogpost on how to get startedhttps://t.co/XSMkqUmHKt — Modular (@Modular_AI) October 19, 2023 Mojoは9月に初めてローカル環境でコンパイルなどを実行可能なLinux対応のツール群を公開しています。今回のAppleシリコンにネイティブ対応した
GitHub Actions のワークフローをチェックする actionlint をつくった - はやくプログラムになりたい
GitHub Actions のワークフローを静的にチェックする actionlint というコマンドラインツールを最近つくっていて，概ね欲しい機能が揃って実装も安定してきたので紹介します． github.com なぜワークフローファイルの lint をすべきなのか GitHub Actions が正式リリースされてからだいぶ経ち，GitHub 上での CI は GitHub Actions が第一候補となってきているように感じます．僕も新規にリポジトリを作成して CI をセットアップする場合はほぼ GitHub Actions を使っています． ですが，GitHub Actions には下記のような問題があり，actionlint でそれらを解決・緩和したいというのが理由です． ワークフローを実装する時は，GitHub に push して CI が実行されるのを待って結果を確認するという
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第七回：自分で始める環境作りとお薦め機材 / AUTOMATIC1111を動かしてみる (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
半年ほど前までであればGoogle Colabと言うクラウドGPU環境が使え、無料でサクッと動かせたのだが、それが災いし、多くの人が生成AI画像目的で利用したため、リソースが足らなくなり、後述するAUTOMATIC1111は無料枠で使用禁止になってしまった。 AUTOMATIC1111をインストールして使ってみる画像生成AIは各社が提供しており、扱うためのサービスやアプリもいろいろあるが、デファクトスタンダードはStable Diffusionを利用するためのフロントエンドにあたる AUTOMATIC1111だろう。現在は、次世代Stable Diffusion (SDXL)に対応したv1.6.0が公開されている。 ここではOSがWindows 11で、先に提示したNVIDIAのGPUが装着済の前提で解説する。少し前まではPythonやGitを入れたり、いろいろ面倒だったが、現在はbatフ
Python×株式投資：都度DLはやめた─yfinanceで爆速テクニカル分析を回したい - Qiita
yfinaceデータを用いた軽量データセット（個人用）の構築 はじめに これまでテクニカルスクリーニングのバックテストを行う中で、 処理速度の遅さに課題を感じていました。 特に、複数銘柄に対してループ処理を行う際、 毎回 yfinance を通じて株価データを取得していたため、 同じ銘柄でも都度ダウンロードが発生し、非効率でした。 →今のスクリーニング系の問題について書いたのがこちらの記事です。よければ参考に。 例えば以下のようなコードが問題でした。 # ----------------------------- # スクリーニング条件別ループ # ----------------------------- summary = [] for cond in screening_conditions: result = [] chart_dir = お好きなディレクトリ os.makedir
vscode.dev(!)
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. October 20, 2021 by Chris Dias, @chrisdias Back in 2019, when the .dev top-level domain opened, we picked up vscode.dev and quickly parked it, pointing at our website code.visualstudio.com (or, if you are from the Boston area like me, we "pahked it"). Like a lot of people who buy a .dev domain, we had no idea
防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、510名のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見ていき
API シナリオテストツール Postman・Tavern・runn 徹底比較 – 私が runn を選んだ理由 - TechDoctor開発者Blog
はじめに はじめまして、テックドクターでバックエンドエンジニアをしている筧と申します。 最近、弊社では API の品質を担保するために「API シナリオテスト」をプロダクトに導入しました。今回は、この API シナリオテストのツールである Postman(+Newman)、Tavern そして runn を比較し、最終的に runn を選んだ理由をご紹介します。 API シナリオテストとは？ API シナリオテストとはなんでしょうか？ 開発におけるテストといえば、ユニットテストや結合テスト、API テストや E2E テストなどをよく耳にします。しかしAPI シナリオテストという言葉はあまり聞き馴染みがないという方も多いかもしれません。 API シナリオテストは API テストの一種で、複数の API を連鎖的に呼び出して実行するテストです。以下の特徴を持っています。 複数の API を順序
俺が考える最強の「麻雀点数申告練習アプリケーション」を作ってみる ~ Pythonによる麻雀点数計算問題の自動生成と音声による点数申告 ~ - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。趣味は麻雀でフリー雀荘で毎年200半荘以上打ちます。好きな麻雀プロは園田賢さんです。 麻雀を始めるときに一番の障壁になるのは点数計算ではないでしょうか？ 特に符計算が初心者の関門のようです。一方私のような初中級者でも突然のレアな点数申告にまごつくことがあります。 そこで、今回はその人に合った麻雀の点数計算問題(主に符計算が焦点となる問題)を生成して、自分で点数計算&点数申告の練習をする方法を探求したのでその紹介をします。麻雀用語が少しだけ登場するので、対象読者は麻雀を少しでもかじったことのあるエンジニアの方です。 Overview 麻雀の点数計算の難しさ 現状の点数計算の練習
無料お絵描きアプリ「Krita」に画像生成AIを組み込んで落書きから美麗イラストを作成する方法まとめ、Stable DiffusionとControlNetをコマンドなしでサクッと導入可能
無料かつ高機能なペイントアプリ「Krita」に画像生成AI「Stable Diffusion」を組み込むプラグインが「krita-ai-diffusion(AI Image Diffusion)」です。Generative AI for Kritaを使えば落書きのような下描き画像から美麗イラストを生成できるとのことなので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Acly/krita-ai-diffusion: Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpaint and outpaint with optional text prompt, no tweaking required. https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion ・目次 ◆1
Content-Disposition の filename という地雷。 (1個の観点で17個の脆弱性を見つけた話) - ぶるーたるごぶりん
English ver: https://gist.github.com/motoyasu-saburi/1b19ef18e96776fe90ba1b9f910fa714#file-lack_escape_content-disposition_filename-md TL;DR 1つのブラウザ、1つのプログラミング言語、15個の { Web Framework, HTTP Client ライブラリ, Email ライブラリ / Web Service 等} で脆弱性を見つけました。 見つけた脆弱性は、全て 1つの観点で発見した (多分 50-80 くらいのプロダクトの調査をした)。 RFC の記載では、（かなりわかりにくく）この問題に対する要件が記載されており、WHATWG > HTML Spec の方はしっかりと書かれているといった状況にある。 この問題は、 Content-Dispo
KeyTrap （CVE-2023-50387）を検証してみた - knqyf263's blog
DNSは趣味でやっているだけですし有識者のレビューを経ているわけでもないので誤りを含むかもしれませんが、DNS界隈には優しい人しかいないのできっと丁寧に指摘してくれるはずです。 追記：めちゃくちゃ丁寧にレビューしていただいたので修正いたしました。森下さんほどの方に細かく見ていただいて恐れ多いです...（学生時代に某幅広合宿で森下さんの発表を見てDNSセキュリティに興味を持った） 4万文字を超える大作、おつかれさまです。わかりやすく書けていると思いました。 ざっと読んで、コメントしてみました。ご参考まで。https://t.co/bVj5WeFHQr https://t.co/ku5NOx6ua8— Yasuhiro Morishita (@OrangeMorishita) 2024年2月19日 要約 背景 詳細 DNSSECとは？ DNSSECの可用性 鍵タグの衝突 攻撃内容 SigJam
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
FirebaseのようにGUIでバックエンドを構築できる無料でオープンソースのシステム「PocketBase」、わずか1ファイルのみ
FirebaseやSupabaseなど、バックエンドサービスで提供されるデータベース機能や認証機能などを無料かつローカル環境にたった1ファイルで構築できるオープンソースのシステム「PocketBase」が公開されています。 PocketBase - Open Source backend in 1 file https://pocketbase.io/ PocketBaseのドキュメントページにアクセスしてZIPファイルをダウンロードします。今回は、Windows環境で試すため「Download v0.34.0 for Windows x64」をクリックしてダウンロード。 ZIPファイルを解凍後、pocketbase.exeが入っているフォルダをエクスプローラーで表示し、アドレスバーにcmdと入力してEnterキーを押してコマンドプロンプトを起動します。 PocketBaseのサーバーを起
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
書籍に関するメモなんかも、着実に増えています。 あとから「あの本、なんて書いてあったっけ？」と思ったときに、自分の言葉でまとめた記録にすぐアクセスできるのは、便利です。 ただ、ノートが増えてくると、別の問題が出てきます。 「あのメモ、どこだっけ？」問題です。 ファイル名で検索すればいいじゃん、と思うかもしれませんが、「タイトルをうろ覚え」「たしか赤い表紙だった」みたいな状況だと、テキスト検索では太刀打ちできません。 でもこれが、画像があるだけで、全然ちがいます。 脳内で、テキスト情報が視覚にも紐づくことで、記憶が強化される感じがします。 Baseを使うと、一覧で「見渡せる」ようになるそこで活躍するのが、Obsidianの Base 機能（以前は「Database」と呼ばれていたもの）です。 Baseは、フロントマター（ノートの先頭にある --- で囲まれたメタデータ部分）のプロパティを使っ
任意のWebドキュメントをClaude Agent Skills化するツール site2skill を作りました。PAY.JPのドキュメントを例に、Claude Codeがドキュメントを参照しながら開発する流れを説明します。 GitHub - laiso/site2skillContribute to laiso/site2skill development by creating an account on GitHub.GitHublaisoLLMが知らないライブラリを使うときLLMには知識のカットオフ（学習データの期限）があります。新しいライブラリやマイナーなAPIを使おうとすると、LLMは正確な情報を持っていません。例えばClaude Opus 4.5 の知識は2025年8月のものであり、それ以降にリリースされたライブラリや、学習データに含まれていないドキュメントについては、正確な
Raspberry Pi 5でローカルLLM”DeepSeek-R1″を動かしてみる | YouTuber イチケン 公式ブログ
2025年1月20日、DeepSeekが開発したDeepSeek-R1が発表されました。オープンソースであり推論モデルが公開されているため個人のPCをはじめとしたローカル環境上で動作させることができます。 今回は色々な意味で世間を騒がせているDeepSeek-R1をRaspberry Pi 5の上で動かして、手のひらサイズのローカルLLMを体験してみたいと思います。 なお、本記事は動画の内容をさらに発展させた内容になっています。動画の方もぜひあわせてご覧ください。 今回作成するもの ローカルLLMを触るのは初めてなので、とりあえずシンプルにLLMと対話するまでを目標とします。 要件 今回達成すべき要件を以下のように定義しました。 Raspberry Pi 5(8GBモデル)上で動作する。 DeepSeek-R1と日本語で対話できるUI(最低限CUIで、できればGUIで)。 Windows環
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
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ChatGPT プラグイン機能一覧｜しおぱん
とほほのローカルAI入門 - とほほのWWW入門
ファイルダウンロード完全マスター | フューチャー技術ブログ
主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
YouTubeのチャンネル全体を一発でローカルに保存して個人的なアーカイブを作成できる「Yark」
VSCode + Markdownでスライドや書籍も書いちゃおう！ - Qiita
Ubuntu 24.04 LTS サーバ構築手順書
利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた - Qiita
Youtubeは無限のクラウドストレージ - Qiita
【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門
ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング｜緒方 壽人 (Takram)
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に
Obsidianの読書メモが増えすぎて困っている人へ。表紙画像を自動で埋めるスクリプトをつくった｜前田晃平
site2skill: どんなサイトでもClaude Skills化するツールを作った