2021年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。開発本部 オンボーディングチームの酒井（@sakay_y）です。社内のオンボーディングコンテンツを、どんどん社外へ公開することを夢見ています。 2021年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画（New!）を公開いたします。 2021年のエンジニア研修について 講義資料公開 Webアプリケーション基礎 HTTP/DNS ソフトウェアライセンス ソフトウェアテスト テスト自動化 アクセシビリティ Docker Chrome Developer Toolsの使い方 サイボウズのアジャイル・クオリティ デザインの役割と関わりかた データベース CI/CD セキュリティ モブに早く慣れたい人のためのガイド ITコミュニティ文化と情報発信に共通する成長と貢献の要素 正規表現 Kubernetesを使った開発入門 モニタリング入門 gRPC入門 日本語話
大学や大学院で論文の書き方を鍛え上げた人たちには遠く遠く及ばないが、僕の様なはぐれもの1でも最近は Amazon 社内で文書の質が高いと評価してもらえるまでにはなった。Software Engineer として、コードでのアウトプットはもちろん大事だけど、文書のアウトプット(およびそれによって得られた実際のアウトプット)は同じだけ重要である2。今回は自分が最近どういうところに気をつけて技術文書を書いているのか、ということについて数年後の自分が忘れてないことを確かめられる様にまとめておく。 そもそも文書とは？ 英語だと document。ここで指す(技術)文書とは、人間が読む文体で書かれた技術に関連する情報、といったものだ。具体的に言うと以下の様なものを想定している: 新しいプロジェクトの骨子を説明する資料 会議の叩き台となる 1 枚ペラ 本番環境に変更を加えるにあたっての包括的な情報や具体
<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/374853132/comment/quality1" data-user-id="quality1" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.excelspeedup.com/ketsugoukaijyoshiteumeru/" data-original-href="https://www.excelspeedup.com/ketsugoukaijyoshiteumeru/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
チームのマネージャーが、自らの責務をジョブディスクリプションとして明文化することは難しい。職務内容や権限を、断片的にしか書けないかもしれない。もしそうなるなら、実務も断片的になっている可能性がある。 チームマネジメント（組織マネジメント）という活動は、個々のマネージャーの経験や関心によって、断片的になりやすいように感じている。断片的とは、マネジメント活動が、責務の一部の領域に偏ってしまっていたり、問題を検知してはじめてその領域がマネジメント範囲であることを知る、といった様子を指している。 このような状態になる背景は、マネージャーにとって、マネジメントが、日々の実務を通して蓄積された経験に基づく活動になっているからではないか。マネージャーは孤独だ。ひとりでその責務を担う。エンジニアとは違い、チームで協働するわけではない。だから、形式知として言語化されず、個人の経験として暗黙知にとどまる。その
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
動作するきれいなコード: SeleniumConf Tokyo 2019 基調講演文字起こし+α - t-wadaのブログ
この文章は、2019年4月18日に開催された国際カンファレンス SeleniumConf Tokyo 2019 で行った基調講演の文字起こしを土台に加筆修正したものです。 当日の講演資料は speakerdeck で、動画は YouTube で公開されています。 Clean code that works - How can we go there? - Takuto Wada | SeleniumConf Tokyo 動作するきれいなコード - どうたどり着くか 本日の講演タイトルは「動作するきれいなコード - どうたどり着くか」です。動作するきれいなコードへ至る道の話をさせていただこうと思います。 資料は公開予定で、講演の写真撮影も問題ありません。ツイッター等での実況も大歓迎です。ハッシュタグは #SeConfTokyo です。 改めて自己紹介です。和田卓人（わだたくと）といいまして、
『FFVII リメイク』は自動デバッグで、休日、夜間問わず、毎日数百回も通しプレイ中。ゲームのバグを自動で検知するシステムを開発【CEDEC 2020】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
本記事では、1日目におこなわれた『ファイナルファンタジーVII リメイク』（以下、『FFVII リメイク』）のデバッグに関するセッション“"FINAL FANTASY VII REMAKE"における自動QAシステムの構築と運用”をリポート。 本セッションで語られたのは自動QAシステムについて。まずQAとは、Quality Assuranceの略称で、日本語で言えば、品質保証。ゲーム開発においては、ゲームが正しく動作しているか、バグが発生しないか、検証する仕事・部門・チームのことを指す。ゲームファンにとっては、デバッグと言ったほうが伝わりやすいかもしれない。つまり、自動QAシステムとは、自動でデバッグをおこなうシステムということだ。 セッションには、スクウェア・エニックスのAIエンジニアを務める太田健一郎氏が登壇した。 ゲームに最適化した自動QAシステムを目指して ゲームというのは、そもそも
お嬢様系AIはてなブックマーカーを名乗る「一番星はての」が誕生したそうだ。 一番星はてのさんのプロフィール - はてな AIブックマーカー一番星はてのの開発ブログを始めました - 一番星はての開発ブログ ファンアートがいくつもアップされている。これはいいテーマだ。自分もStable Diffusionでやってみよう。 以下、すべての画像に「EasyNegative」と「bad_prompt_version2」を使いました。VAEは「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt」です。 またアップスケーラーは「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize」（拡張機能からインストールできます）を使っています。txt2imgのタブ内、「シード」の下にできた「タイル状のV
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
2013年から毎年、「年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。2019年分は以下です。 2019年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。そのため、春ごろの記事が冬にいきなり登場したり、日付が前後していたりします。私の脳内に「その時こういうこと考えていたな～」という記憶を作るインデックスだからです!!! 今年は例年よりはブックマーク数が少なく、さらに新型コロナウイルスやそれにからむ政治の話など時事に関するものが多かったため、こういうところにも影響が出るのかー、とページを繰りながら考えました。時事関連は「よかったもの」にはなかなか入らないの
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「なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する」の補足記事して書いたものです。ところどころ不自然にシェルスクリプトや Unix コマンドの話が登場するのはそのためです。基本的
人工知能（AI）は、ウェブサイト制作を、根本から変えてしまうでしょう。 今のところ、AI画像生成ツールは、呪文（プロンプト）を唱える、ちょっとしたコツを覚えることで、以下のようなWebレイアウトを作成できます。 beautiful landing for spiderman website, design, ux/ui, ux, ui --ar 3:2 --v 4 --q 2 「花屋、フラワーショップ」をテーマにすると、一発でWebサイト向けレイアウトを錬成できます。 「日本」をテーマにすると、こんな美しいUIデザインに。 実際にAI画像生成ツールを使いこむうちに、少しずつわかってきた、AIツールでウェブサイトやUIデザイン画像を生成するコツを、メモ的にご紹介。 アップデート、継続していきます。 コンテンツ目次 ✨ AI画像生成ツールとは？ ✨ 唱える呪文（プロンプト）って何？ ✨ 画像を
メルカリの社内技術研修 ”DevDojo”の研修資料を公開します！ | メルカリエンジニアリング
この記事は、Mercari Advent Calendar 2022 の23日目の記事になります。 こんにちは！メルカリ Engineering Office チームの@aisakaです。 メルカリのエンジニア組織は、メンバーが相互に学び合い、メンバー自身が自走し、成長できる組織を目指し、「互いに学び合い、成長し合う文化」の醸成を行っています。 こうしたメルカリの「互いに学び合い、成長し合う文化」を体現する仕組みの一つが、社内技術研修「DevDojo」シリーズです。この度、一部のDevDojoシリーズを外部公開することになりましたので、今日のブログではDevDojoとその内容をご紹介します。 DevDojo page in Engineering Website 技術研修DevDojoとは DevDojoは技術開発を学ぶ場として、「Development」と「Dojo(道場)」をかけ合わせ
『スゴ本』中の人が選ぶ、「正しい死に方とは何か？」を考える4冊 #エンタメ#老いの準備#終末期・看取り#死を見つめる 公開日 | 2019/07/09 更新日 | 2024/04/26 Dain 生きているものは死ぬ。これは確定している。 一方、頑張りと工夫と諦めによって、自分の人生をより良いものに変えることはできる。 つまり、死ぬことは決まっているが、そこまでどのように生きるかは、まだ決まっていない。死は避けられないが、生き方を選べるように、死に方も選べる。 もちろん運の要素もあるし、100％望んだ死に方ができるかどうかは、分からない。だが、必ずしも望んだ通りにならないのは、生き方だって同じだ。 仕事や生活、ひいては人生の質（Quality of Life）を上げる工夫を「ライフハッキング（LifeHacking）」という。同様に、死の質（Quality of Death）を上げる工夫を
近年のソフトウェア業界では、テスト関連活動を担うエンジニアを「QAエンジニア」と呼ぶようになっています。ただQA（品質保証）という言葉は、旧来から二つの定義が共存しているほか、業界内の通例で更に別の意味付けが行われた結果、定義が曖昧になり誤解を生みがちな状態となっています。 そこで今回は、日本語圏で、QA（品質保証）の言葉がどのように定義されているか、整理して解説します（結論からいうと三流派あります） 国際標準規格での定義：品質マネジメントシステムの実証 IEEEやISOといった国際的な標準規格、およびそれに準拠した知識体系や標準では、古くから体系立てて品質マネジメント、品質保証、品質管理の定義を行っています。 有力な文献として、品質マネジメントの標準規格である、ISO 9000：2015の定義を紹介します。 まずISO 9000では、品質保証の前提として品質マネジメントという用語を使って
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
M1MacでOllamaを試したら爆速で驚いた
はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック： Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけるようになりました。 ずっと気になっていたのでついに私のM1 Macでも動くかどうかやってみました！ 結論、爆速で推論できていたのでとても驚きました。OSS開発に感謝です！ Ollamaとは OllamaとはローカルでLLMを動かすことができるアプリケーションです。 以下からダウンロードできます。 MacOSとLinuxで使うことができます。Windowsもプレビュー版があるみたいです。 #いざ推論 ダウロードができたらシ
2023/05/11 (更新日: 2023/09/29) 【Stable Diffusion】ますますリアルに！BRA V5を使ってみた AIイラスト ※当ブログはアフィリエイト・アドセンスによる収益で運営されています。 リアルな日本人のイラストを生成したい V5にバージョンアップしたBRAってどんな感じ？ こういったお悩みにお答えします。 Stable Diffusionでリアルな日本人イラストを生成できると有名なモデルであるBRA（Beautiful Realistic Asians）。最近V4 → V5にアップデートされましたが、どのように変わったのでしょうか。 この記事では 【Stable Diffusion】ますますリアルに！BRA V5を使ってみた 前バージョンのBRA V3・BRA V4とBRA V5を比較 BRA V5のダウンロード・インストール方法 イラストの品質をアップ
ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
最近はGoogleではなくKagi Searchをメインの検索エンジンとして使っています。 Kagi Searchは$108/year($10/month)の有料の検索エンジンです。 広告モデルではない検索エンジンなので、有料のサブスクリプションモデルとなっています。 Plan Types | Kagi’s Docs いくつかプランがあり、検索し放題のProfessionalプランが$10/monthです Ultimate Plan ($25/month)だと外部のOpenAIのGPT 4とかClaude 3との連携とかも入ってきます 月に1-2万回ぐらいは検索することを考えると、 (108 / (10000 * 12)) * 150 で大体1検索が0.1円ぐらいのイメージですが、こちらもKagiのLLM機能は利用できるので、実質もう少しコスパは良いと思います。 検索ソースにはGoogle
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
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
NPCなりきり相手騙し対戦FPS『Deceive Inc.』Steamにて好評スタート。人間とバレぬよう行動、人間っぽいやつは撃て - AUTOMATON
Tripwire Interactiveのパブリッシング部門Tripwire Presentsは3月22日、『Deceive Inc.』をリリースした。対応プラットフォームはPC（Steam/Epic Gamesストア）/PS5/Xbox Series X|Sで、クロスプラットフォームに対応。ゲーム内は日本語表示にも対応している。本作はSteamユーザーレビューでさっそく「非常に好評」ステータスを獲得するなど、好調なスタートを切っている。 『Deceive Inc.』はスパイとして潜入任務をこなすマルチプレイFPSだ。最大12人のプレイヤーでの対戦形式が採用され、各プレイヤーがソロで対戦するモードと、4人チーム3つで対戦するモードを楽しめる。世界中のさまざまなロケーションを舞台にしたマップにて、多数のNPCが配置された社会に溶け込み、目的のアイテムをいち早く回収することを目指すのだ。試合中
2023-04-29 前回の記事の続き1で、Twitter の検索システムシリーズ第 2 弾です。 Earlybird とは?Twitter の検索システムであり、 Apache Lucene をベースにした、リアルタイム検索システム。 論文はここで、 Blog 記事は The Engineering Behind Twitter’s New Search Experienceは 2011 年に公開されている。 TODO: 論文に書かれず、Blog 記事にのみ書かれている内容もあったので読んで追記しておく Web 検索はある程度成熟してきた分野だが、SNS のリアルタイム検索はまだ 2011 年当時いまだ未成熟で未開拓な分野Twitter で新たに開発したのが、 Earlybird と呼ばれるリアルタイム検索に特化した検索エンジンLucene の NRT 機能が導入され始めたのが、2011
VRChat口伝ノウハウ結構膨大にある気がするので、思いつくものを一度一括で吐き出してみようというやつです。 これを読めばVRChatの全てが分かる！！（大嘘 基本的にリンク集+αという感じですが、めちゃくちゃ色々手を広げて書いているので間違ってるとこ見つけたらコメントに書いてください。 なおこの記事はVRChat Advent Calendar 2020の6日目、VRChat Advent Calendar 2021の9日目のやつです。 adventar.org adventar.org 2021年色々更新してきて8万文字も超え、情報が当初の倍ちかくにはなったんじゃないかと思います。2022年もやっていくぞ。 本記事以外の「すべて」 本記事は主にVRChatに入ってからの生活面にフォーカスしたものですが、本記事以外の「すべて」系記事もあるのでご活用下さい。 「VRChatのアバタートラブ
自宅の回線が時間によってめちゃくちゃ遅くなるのをMackerelとSpeedtest CLIで可視化した | DevelopersIO
結果 こうなりました（結論からさらすスタイル）。 いまの御時世の固定回線で 下り 3Mbps って何ですかね？？？ というのは実は本題ではなくて、このようなグラフを作ることがこの記事の本題です。 背景 状況については冒頭の概要に書いたとおりなのですが、とにかく自宅のネットワーク回線を定期的に測定して可視化することを試みました。 ちなみに我が家は古い賃貸集合住宅で VDSL なので、上限は 100Mbps になります。それでもそこそこ快適で、特に不満もなかったのですが1、今月に入った辺りから急に回線状況の悪い時間帯に出くわすようになってしまいました。 改善策をとるまえにまずは計測、ということで、今回の試みとなったわけです。 仕組み ざっくりいうと、 自宅の Windows PC に Hyper-V で Linux を動作させ その Ubuntu にmackerel-agentを導入し 10
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
リズ・トラス政権の見かけ上の「多様性（ダイバーシティ）」と、「グローバル・ブリテン」について - Hoarding Examples (英語例文等集積所)
今回は、パレスチナについて前々回および前回の続きを準備していたのだけど、英国の新内閣について言うまでもない当たり前のことをTwitterでちょろっと書いたら数千の単位でRetweet/Likeされるということになってしまったので、それについて少し詳しく扱っておこうと思う。よい機会だ。パレスチナについては明日。 リズ・トラス政権が発足し、「多様性」が注目されているようだ。だが私はその「多様性」は見かけだけだと見ている。ちなみに私は「政局」にはほぼ関心を向けずに、英国政治の細部を10年も20年もずっとウォッチしているオタクである。ただのオタクなので、権力者についてものを書き、その権力者に直接会ったといってきゃあきゃあ騒いだりしない立場にある。 順番に話をしていこう。英語を読むという技術的なことについても、いつも通り、ちょいちょい挟んでいく。いつもは当ブログは上限4000字を目安に書いているのだ
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
ちょっと今回気になるところがあって、色々と調べていたら非常に面白いことが分かったのでメモ。 去る2019年1月18日、「日清フーズ」「日本製粉」「昭和産業」3社の小麦製品から、除草剤「ラウンドアップ」の主成分であるグリホサートが検出されたというニュースがネット上で話題になったね。 news.livedoor.com 大手食品メーカーから検出って点のみならず、日本でも近年ラウンドアップは販売・使用されているので、他人事じゃねぇなーって心配になった人もいるんじゃなかろうか。 ただ今回その論争の裏を調べる限り、あえて誤解を恐れず言えば現段階で「こまけぇことは気にすんな」レベル。(っていうか普通に売ってる以上、そうとしか言えない) ちなみに私は今までラウンドアップの名前しか聞いたことが無かったけれど、つい先日、はじめて店頭で実物を見たわけよ。(なお時系列的には報道後の話。つまり販売自粛的な影響は見
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
メルカリの2023年技術研修DevDojoの資料と動画を公開します！ | メルカリエンジニアリング
こんにちは！メルカリ Engineering Office チームの@aisakaです。 メルカリのエンジニア組織は、メンバーが相互に学び合い、メンバー自身が自走し、成長できる組織を目指し、「互いに学び合い、成長し合う文化」の醸成を行っています。 こうしたメルカリの「互いに学び合い、成長し合う文化」を体現する仕組みの一つが、社内技術研修「DevDojo」シリーズです。 昨年から、一部のDevDojoシリーズを外部公開(参考)していますが、今回さらに新しいコンテンツを公開することになりました！ 今日のブログでは公開するセッションとその内容をご紹介します！ Learning materials Website 技術研修DevDojoとは DevDojoは、技術開発を学ぶ場として「Development」と「Dojo(道場)」をかけ合わせて名付けられた完全In-houseの社内研修シリーズです。
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質の高い技術文書を書く方法 - As a Futurist...
『【エクセルVBA】一瞬で結合セルを解除して値を埋めるマクロ』へのコメント
高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典｜さいぴ
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