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
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
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
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
何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.
コンテナの仕組みを勉強したかったため、Goでコンテナランタイムを自作した。雑実装だし未実装の機能もたくさんあるが、ある程度形になってきたため現状をまとめる。 リポジトリ github.com kombu/dashi - 自作コンテナランタイム kombu/nimono - eBPFを利用したシステムコールロガー kombu/yaminabe - dashiとnimonoを利用したマルウェアサンドボックス プロジェクト名から和の雰囲気を感じるが、これはリポジトリ名をkombu（昆布）にしたかったため、せっかくなら今回は和風で固めようと思ったから。趣があっていいんじゃないでしょうか。 dashiが自作コンテナランタイムだが、nimonoとyaminabeは実験的な要素で、セキュキャン2023でコンテナを使ったマルウェアサンドボックスを実装した経験があり、今回はその再実装を自作コンテナランタイム
NETGEAR社製ルーターにおける認証不要の任意コード実行の技術的解説(PSV-2022-0044) - GMO Flatt Security Blog
※本記事は先立って公開された英語版記事を翻訳し、日本語圏の読者向けに一部改変したものです。 画像出典: https://www.netgear.com/business/wifi/access-points/wac124/ はじめに こんにちは、株式会社Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。 一昨年、日本のOSS製品で発見された0day脆弱性に関する技術解説をブログに書きました。 それ以来、私は様々な製品に多くの脆弱性を発見してきました。残念ながら私が見つけたバグのほとんどはすぐに修正されなかったので、今日まで私が見つけた、技術的に興味深い脆弱性の情報を共有する機会がありませんでした。 本記事では、NETGEAR社のWAC124(AC2000)ルーターにおいて、様々な脆弱性を発見し、いくつかの脆弱性を連鎖させて、前提条件なしに未認証ユーザーの立場からコ
Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを
Mini Shai-Hulud の概要と対応指針（2026年4月末 連続パッケージ侵害） - GMO Flatt Security Blog
2026年4月29日から30日にかけて、複数の主要パッケージが連続して侵害されました。npm 上では SAP CAP の @cap-js/sqlite / @cap-js/postgres / @cap-js/db-service および SAP の mbt、加えて intercom-client が、PyPI 上では PyTorch Lightning（lightning）が標的となりました。 これら一連の侵害は、攻撃者がデータ持ち出しに用いるリポジトリの description が A Mini Shai-Hulud has Appeared であることから、コミュニティで Mini Shai-Hulud と呼ばれています。 本記事は、各社の公開分析および手元での検証を踏まえ、日本のコミュニティ向けに事象と対応を整理するものです。 TL;DR - 対応指針 はじめに タイムライン 侵害
Proxmox VEを使った仮想環境をMINISFORUM NAB6に構築しESXiからVMを移行 - zaki work log
2023-08-11: RHEL系VMの起動エラーの対応について追記 新しく購入したMINISFORUM NAB6に自宅検証マシンとして仮想化プラットフォームのProxmox VEをセットアップしたのでその記録。 上に乗せてるのはサイズ比較用キーボードのキートップストラップ。 🤡 Proxmox Virtual Environment インストール ログイン apt設定 NAS設定(NFS) 内蔵ストレージ追加 VM作成おためし (RHEL9) ESXiからVMをインポート NetworkManager (Fedora) interfaces (Debian) netplan (Ubuntu) ドキュメント サイズ感(おまけ) 🤡 先日ふと見つけた小型PCが良さそうと思ったら、意外と周りでみんな購入してたみたいなので便乗して購入。 デバイスそのものはレビュー記事があるのでそちら参照。
コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議CVPR2022の論文紹介（後編） - NTT docomo Business Engineers' Blog
目次 目次 はじめに 論文紹介 The Norm Must Go On: Dynamic Unsupervised Domain Adaptation by Normalization OcclusionFusion: Occlusion-aware Motion Estimation for Real-time Dynamic 3D Reconstruction EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-N-Points for Monocular Object Pose Estimation Cascade Transformers for End-to-End Person Search TrackFormer: Multi-Object Tracking With Transformers Global T
ChatGPTが画像対応して、画像からいろいろなコードが生成できて楽しいことになっていましたが、同じようなことをおうちで動かせるLLaVAが出ていたので試してみました。 GPUはVRAM 12GBあれば十分、8GBはギリギリという感じ。 LLaVA-1.5 先週、LLaVAのバージョンアップ版、LLaVA-1.5が出てました。 🚀 LLaVA-1.5 is out! Achieving SoTA on 11 benchmarks, with simple mods to original LLaVA! Utilizes merely 1.2M public data, trains in ~1 day on a single 8-A100 node, and surpasses methods that use billion-scale data. 🔗https://t.co/y0k
2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
Docker Desktop の Extensions を実装してみよう - kakakakakku blog
2023年1月にリリースされた Docker Desktop v4.16.0 (release notes) で GA になった「Docker Extensions」の Extensions は段々と種類が増えてきて，Disk Usage / Aqua Trivy / LocalStack など，最近使う機会もあったりする．今回は "Quickstart" ドキュメントを読みながら Docker Extensions の実装に入門してみた❗️ ＼( 'ω')／ オレオレ Docker Extension を実装するぞー docs.docker.com 🐳 docker extension コマンド まず，Docker Extensions を実装するためには docker extension コマンドを使う．コマンド一覧を以下に載せておく． $ docker extension --he
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener
Notes by djb on using Fil-C (2025) I'm impressed with the level of compatibility of the new memory-safe C/C++ compiler Fil-C (filcc, fil++). Many libraries and applications that I've tried work under Fil-C without changes, and the exceptions haven't been hard to get working. I've accumulated miscellaneous notes on this page regarding usage of Fil-C. My selfish objective here is to protect various
引用元: linux-kvm.org はじめに LinuxでVMを作るにあたり、KVM (Kernel-based Virtual Machine) を使うことにしました。 ※使い始めた理由については、#(参考) KVMを使い始めた理由に書きました KVMを使ってみると、初期設定時に以下のようなもやもやに当たりました。 導入すべきパッケージがよくわからない (必須のもの、任意のもの、いくつかの選択肢から選ぶものが混在している) KVMの動作要件であるVT-x/AMD-Vが何なのかわからずもやもやする KVM周りのコンポーネントが色々あるが、それぞれ何をしているのかわからずもやもやする 本記事は、KVMの導入や使い方紹介に先立って上記の理解を深め、多少なりとももやもやを晴らすことを目的としています。 他記事と比較して、わかりやすさと網羅性を重視して書きましたので、ぜひご覧いただけると嬉しいで
バグバウンティにおける JavaScript の静的解析と動的解析まとめ - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティなどの脆弱性調査で行う、JavaScript の静的解析と動的解析についてまとめて紹介します。 1. 始めに 免責事項 想定読者 検証環境 静的解析と動的解析 2. 静的解析 (Static Analysis) 2.1 JavaScript File の URL を収集する getJS hakrawler getallurls (gau) 2.2 エンドポイントを列挙する LinkFinder xnLinkFinder katana jsluice endext 2.3 シークレット情報を検出する SecretFinder jsluice Mantra trufflehog 2.4 潜在的な脆弱性情報を検出する Retire.js ESLint 3. 動的解析 (Dynamic Analysis) DevTool
gpt-ossモデルのサービングにおけるリクエスト処理性能評価 ― NVIDIA H100・A100・L4の比較 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員／プリンシパルエンジニアの三宅（@monochromegane）です。 2025年8月、OpenAIよりオープンウェイトモデルとしてgpt-ossが公開されました。 これらのモデルは、軽量ながら既存の強力なモデルに匹敵する性能を示しており、gpt-oss-120bはo4-miniと、gpt-oss-20bはo3-mini と同水準のベンチマーク結果を達成したと報告されています。 また、これらはApache 2.0ライセンスのもとで提供され、単一GPUで効率的な推論が可能である点が特徴として示されています。 こうした特性は、AI施策のコスト削減や適用範囲の拡大に寄与すると見込まれ、多くの組織で関心を集めていると想像されます。 一方で、サービス環境におけるこれらの言語モデルの導入には、モデルの出力精度や生成内容の妥当性だけでなく、サービング時のリクエスト処理性能が重要な要素
株式会社はてな 社内ISUCONで、11予選問題のSwift Smoke移植チャレンジ #isucon - Hatena Developer Blog
こんにちは id:yutailang0119 です。 有志によって開催された株式会社はてな 社内ISUCONで、ISUCON11予選問題にSwiftで取り組んだレポートです。 amzn/smoke-framework を使ってチャレンジしました。 「ISUCON」は、LINE株式会社の商標または登録商標です。 株式会社はてな 社内ISUCON2022夏レギュレーション GitHub - isucon/isucon11-qualify: ISUCON11 予選 (ISUCONDITION) を解く ISUCON11 予選レギュレーション : ISUCON公式Blog に則る 本番と同じく、競技時間は 10:00 - 18:00 (JST) の8時間 社のAWSアカウントにインスタンスを用意 各チームはスコアをMackerelに投稿し、スコアを競う チーム情報 チーム名: チーム鈴木つば太郎
Your laptop has ripgrep, installed via cargo install. ruff is there too, via uv tool install. golangci-lint came from go install. bash-language-server was npm i -g. Neovim was a tarball download. Kitty was a curl script. Six months later you get a new machine, or you just want to upgrade or reinstall. What do you even have installed? How did you install each one? Which version? Good luck. This is
アルゴリズムトレード入門 ~ python で自動取引を始めてみる ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
はじめに こんにちは、次世代システム研究室のT.I.です。 みなさま、本日もお仕事お疲れ様です。今回は楽して儲けたい(?)というテーマで株式や為替などの自動取引について紹介したいと思います。過去にも同様のテーマでのブログはありますが、いったん初心にかえって１から入門編として始めたいと思います。AIで自動取引というと小難しい数学を駆使して応用すると思われるかもしれませんが、実は簡単な計算の組み合わせだけで出来るので実際に手を動かして感覚を掴んでいただければと思います。 Pythonでゼロ(?)から始める自動取引 データ収集 まず、最初にデータを準備する必要があります。為替レートや株価などは様々なsiteで公開されていますが、一旦 download したり、少々手間ですよね。python library の１つである、pandas_datareader を利用すると、簡単に様々なデータソースか
2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 重要なお知らせ アーリーアクセスキット関連は別の記事にしました。Qiitaで5万文字超えてくると記事編集画面がおかしくなってつらいためです。 https://qiita.com/isimiya/items/266b2df8d4ad579118cd X68000 Zの新規勢の覚書 X68000Zではなく、半角スペースを入れてX68000 Zが正式表記。 たぶんずっと未完成で下書きママ。 編集リクエストもらったら検討するので、追記や修正してほしい内容については編集リクエストかTwitterで連絡ください。 内容は随時追加していきます。 マー
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
cuTile Pythonで始めるGPUプログラミング & 倍精度行列積(DGEMM)エミュレーションを実装してみた。 - Insight Edge Tech Blog
こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fast Mode（GEMMの削減） Fused Split Kernel（分割の融合） 最適化後の結果 dによる精度/速度トレードオフ まとめ 参考文献 今回はNVIDIAが発表したばかりの「cuTile Python」を試してみました。普段は、GPUカーネルを業務で書くことはありませんが、cuTileはPythonで書かれていて、文法もシンプルなようなので、GPUプログラミングの勉強の意味も含めて記事にしました。 cuTile Pythonとは cuTile
The Go Programming Language and Environment – Communications of the ACM
Go is a programming language created at Google in late 2007 and released as open source in November 2009. Since then, it has operated as a public project, with contributions from thousands of individuals and dozens of companies. Go has become a popular language for building cloud infrastructure: Docker, a Linux container manager, and Kubernetes, a container deployment system, are core cloud techno
LLM に表データを読み解かせたかったので、ちょっと試してみた | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。2023年11月に中途で入社したため、5月でようやく入社半年を迎えました。社内 Slack の times で有給休暇が付与されて喜んでいる(？)様子を御覧ください。 有給休暇に喜ぶ筆者 そんな社歴半年のペーペーですが、普段は機械学習エンジニアと強い気持ちで名乗ってお仕事をしています。特にうまい繋ぎも思いつかないので、記事の本題に入りましょう。 近年、 LLM に関する話題は尽きることはありません。研究領域やビジネス領域といった概念にとらわれず、わたしたちの生活のすぐそばで、今まさに違和感が少しずつ取り除かれながら社会に溶け込んでいっていると感じます。そんな LLM ですが、自然言語というデータの枠に収まらず、様々なタスクへの適用の試みが日夜行われています。そんな挑戦的な数多あるトピックの中から「表形式データ
今更ですが今年の2月に spaCy 3.0 が公開されました。 3.0 で導入された新機能の中で目玉と言えるのは、やはり Hugging Face Transformers (以下、単にTransformers) のサポートや PyTorch, Tensorflow との連携になるでしょう。今回はその辺りを実際に学習を動かしながら紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は今年の2月に公開された spaCy 3.0 の話です。 spaCy は第4回でも紹介しましたが、研究者向けというよりは自然言語処理アプリ開発者向けのオープンソース自然言語処理ライブラリになります。日本語を含めた様々な言語の学習済みモデルが存在しており、 spaCy をインストールして、学習済みモデルをダウンロードするだけで、分かち書き、品詞や依存関係の推定、単語や文の類似度の判定など様々な機能を使用することができます。
【2023年10月】Ubuntu + Mirakurun + EDCB-Wine + KonomiTV (px4_drv + recisdb + ISDBScanner) でパパッと Linux 録画鯖構築の手引き
またまたお久しぶりです。録画関連の記事書いたのいつ以来だろう…。 訳あって、最近 Linux 環境の録画サーバー構築を手軽にできるような諸々の調整をいろいろ進めています。ただまとまった情報を書いていないこともあってかさほど使われていないようなので、ざっくりコマンドメモ程度にまとめておきます。 文章を懇切丁寧に書くのがだるかったのでビギナー向けになっているかは微妙ですが（さすがに Linux で録画鯖組もうなんて輩に PC 初心者レベルの人はいないやろ…）、大半のパッケージを Debian パッケージ化したりやチャンネルスキャンと設定ファイルの生成を完全自動化したことで、今まで一般的とされていた手順よりも大幅に簡略化されています。 インターネット上に数ある Linux での DTV 環境構築記事の中でも、今のところ一番無難で手軽でクリーンでミスらない手順になっているのではないでしょうか（私調
OBS Studioに関する情報メモを書いてる記事 ※「OBS Studioに関する個人的メモ」を移転しました。(現在は閲覧不可) 記事投稿日 2021年10月6日 本記事は文字数が非常に多いため、ブラウザの検索機能をご活用ください。 ブラウザ検索のショートカットキー ・Windows : Ctrl + F ・macOS : Command + F 見づらくて申し訳ありません。 将来的には内容を分割して投稿したいと考えていますが、分けても長くなってしまうため、当面はこのページにまとめています。 この記事は以下の環境を使用して作成しています。 ※Linux、特定のデバイスが無いと表示されないソースのことはメモしていません。 ■Windowsの場合 OBS Studio 31.1.2 (それ以前のバージョン、および開発版も含む) OS : Windows 11 Pro 64bit (バージョン
いま一部で話題のStable Diffusion。 ちょっと前から出ているMidjourneyと同じく、「画像生成AIが言葉から連想して絵を書いてくれる」というツール。 今はツールだけど、そのうち色々なアプリ、サービスのいち機能に自然な形で組み込まれると思います。 それが自分のPCでも動くらしい！ それなら無駄にありあまるGPUパワー(というほどでもないけど)を使ってみたい！！ と思い立ち触ってみたけれど、基本NVIDIA＝CUDA推奨。 誰かRADEON=AMDでやってる奴いるでしょ！ と思ったら意外と日本の記事が出てこなくて苦労しましたとさ。 バイブル基本この動画の通りにやっただけです。 が、これ系の知識が全く無かったので何回もやり直しました。 初めて動いた時は声がでたレベル。 当環境&必要なものCPU：AMD Ryzen 9 5900XGPU：AMD RADEON 6800XTMEM
はじめての自然言語処理 Hugging Face Transformers で T5 を使ってみる | オブジェクトの広場
前回が分量的にやたらと重かったので、今回はその反省(反動?)を踏まえて軽い感じでいってみます。第7回で紹介した T5 ですが Hugging Face の Transformers でもサポートされてますので、その使用方法をご紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は久しぶりに T5 の話です。T5 に関しては第7回、第8回で一度紹介しているので、未読の方は記事に目を通してから戻ってきて頂けると、より理解がしやすいと思います。 さて、 T5 ですが Google のオリジナルコード(以下 “t5"と記述)1は敷居が高いと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。 Estimator API ベースのコードや gin による設定など慣れていないと、とっつきにくいのではないかと思います。 そこで今回は Hugging Face の Transformers 2を使って T5 を動かす方法
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
1時間でAMD ROCm環境を構築してStableDiffusionを走らせてみた | DevelopersIO
ここ12年ほど、グラフィックスボードはRadeonを使い続けている水島が大阪よりお届けします。 AMD Radeonをこれでもかと推す内容となっておりますが、単に個人的な好みですのでご承知いただければ幸いです。 昨今世間を賑わわせているいくつかの画像生成AIですが、中でもStable Diffusionはオープンソースソフトウェアとして公開され、自分のマシンで実行できることが話題となりました。ローカルで実行できれば順番待ちも利用費も気にせず、リソースの限り好きなだけ試行できます。必要なのは時間と電気代と、そう、グラフィックスボードです。 幸い、高騰していたグラフィックスボードの価格も落ち着いてきておりますので、価格を理由に購入を見合わせていた方もそろそろ動き出す頃合いではないでしょうか。 用意するもの AMD Radeon グラフィックスボード ではまず、最新のROCmが動作するグラフィク
衛星データのプロダクトについて 人工衛星のデータは、検出器で検出された信号が格納された生データ（Rawデータ）から様々な補正処理が施され、その処理レベルに応じたプロダクトが提供されます。一般的にはL1やL2といったレベルのプロダクトが利用者には提供されます。 以下、Sentinel-2の例を紹介します。 L0 (Level 0): 生データ L0データは、Sentinel-2の検出器で検出された信号が格納された最も基本的なデータです。これは、光子が検出器で受け取られた際に生成される電荷の情報を含んでいます。L0データは、画像としてはまだ解釈できない生の信号データであり、これを基に次の処理ステップに進みます。通常L0のデータは人工衛星を管理している機関や会社が保有し、あまり公開されることがありません。L1 (Level 1): 放射量補正データ L1データは、L0データに対して放射量補正が行
Version 1.108 is now available! Read about the new features and fixes from December. Release date: August 7, 2025 Update 1.103.1: The update adds GPT-5 prompt improvements, support for GPT-5 mini, and addresses these issues. Update 1.103.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the July 2025 rele
GIMP 2.99.12 is a huge milestone towards GIMP 3.0. Many of the missing pieces are getting together, even though it is still a work in progress. As usual, issues are expected and in particular in this release which got important updates in major areas, such as canvas interaction code, scripts, but also theming… “CMYK space invasion”, by Jehan (based on GPLv3 code screencast), Creative Commons by-sa
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【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
ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
コンテナランタイムを自作した - zebian.log
LLaVAを使っておうちのパソコンでも画像からコード生成 - きしだのHatena
OpenAIの共同設立者が「GPT-2」をわずか90分の時間と3100円の費用で再現するレポートを公開
Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
Notes by djb on using Fil-C (2025)
QEMU、KVM、libvirtの基礎知識まとめ - えんでぃの技術ブログ
Home Maker: Declare Your Dev Tools in a Makefile
Node.js — Node.js 24.0.0 (Current)
X68000 Zの新規勢の覚書(発売前XM6G編) - Qiita
0.8.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
はじめての自然言語処理 spaCy 3.0 で Transformer を利用する | オブジェクトの広場
OBS Studio に関するメモ - すたいるのOBS情報メモブログ
CUDAなんてない！Ryzen + RADEONのAMD環境でもStable
0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language
【衛星データ】Sen2Corによる衛星データのデータ補正について【データ補正】 - LabCode
July 2025 (version 1.103)
GIMP - Development version: GIMP 2.99.12 Released