Terraform 1.7 から import ブロックで for_each が使えるようになったTerraform 1.7 がリリースされました 🎉 Terraform 1.7 also includes an enhancement for config-driven import: the ability to expand import blocks using for_each loops. import ブロックで for_each が使えるようになったとのことなので試してみます。
BERTとResnetのマルチモーダルモデル「MMBT」を徹底解説 - Qiita
はじめに 実務でECサイトのレコメンド精度改善のために、画像とテキストの両方を用いたマルチモーダル分類モデルを実装しました。 当初社内にマルチモーダル・ディープラーニングについての知見がなく、web記事を片っ端から漁りましたが執筆時点（2021年11月）には参考になるような日本語記事はほとんど見当たりませんでした。 何とかしてマルチモーダルモデルを構築できないものかと調査したところMMBTの論文にたどり着きました。 そして、自社データを用いてモデル構築したところベースラインを上回る精度が出ましたのでここで紹介したいと思います。 これからマルチモーダルモデルに挑戦される方の参考になれば幸いです。 原論文：Supervised Multimodal Bitransformers for Classifying Images and Text github：MultiModal BiTransf
「discordに人が集まって分裂するまで」とその対策｜41歳前後でスプラ3を遊ぶ「イカ41」
discordをつかってゲームで遊んでいると、なぜか分裂することがあります。なぜでしょうか。単純化して図解してみました。 人を集めてから分裂するまで管理人がdiscordに人をあつめて、遊び始めます。 赤が管理人楽しい場所で人が増えてきます。 人が増えたら、相性の悪いペアが出てきます。 同じdiscordサーバで遊び続けますが、相性の悪い二人は避けて遊ぶようになります。 実際には、お互いに嫌っているケースもありますが、AさんはBさんと遊びたくないが、BさんはAさんと遊ぶことを気にしていないケースもあります。 どちらにせよ、相性の悪い人がいない集団をつくりたくなり、別のdiscordサーバをつくり、そこに仲のいい人を呼び寄せます。 元のdiscordサーバが過疎化します。 元のdiscordサーバの管理人が、「引き抜き行為」を禁止している場合、注意を行い、より空気がわるくなります。 本来、引
毎日やったことをGoogle Calendarに記録してる - valid,invalid
今年に入ってから毎日やったことをGoogle Calendarに記録するようにしており、5ヶ月続いているので習慣化できてきた。 やったことを書くと言っても大それたことではなく、生活をちゃんとやっているな〜と自分で認められるようなこと、日記を書くほどでもないことを箇条書きにしているだけ。*1 ランニングや筋トレをした RSSリーダーに溜まっている記事を消化した 行ったことのない店に行った コーヒー豆を買った 楽器を弾いた 他にもクラフトコーラを作ったとか、図書館に寄ってレコードを聞いたとか、なにか新しいことをやったとか ほとんどはやったあとに事後で記入しているが、翌日や週末にやりたいことを前もって書くこともある。 実際のようす。Tasksとして登録している 始めたきっかけは昨年末に読んでいた2つの本で、異なる目的で似たような手法を紹介していて面白そうだと思ったから。 1つ目の本は『不老長寿メ
積読を 技術のチカラで 突き崩す - QuzeeBlog@Hatena
皆さん本を積んでますか？わたしはかなり積んでいます。 本の電子化を推し進めたところ買ったまま積んだ本が増大していき、加えて電子化されてない物理書籍を買ってしまうもので本の管理がてんやわんやになってます。電子書籍を読んだり紙の本を読んだり、途中で別の本に浮気したりと大変なことになっていて収集がつきません。 どんな本を所有していて、どの本をどのくらい読んだのかを管理できていないのでこんなことになるのだと思い（遅え）、なんとかしようと仕組みを考えた次第です。 いまは作業管理にWunderlistを使っています。Wunderlistはタスクと締め切りを設定しておくことができる便利なツールです。作業TODOはこれで管理しているんですが、書籍の管理もしています。 今までは読み終わったときにDONE！の状態にしてたんですが、読み散らかしたらこれだと管理出来ないんですよね。 通勤中・暇な時間に読み始めて中
100 Days of Codeをやってみた - Arantium Maestum
ツイッターで100 Days Of Codeというチャレンジがたまに流れていて、面白そうだったのでやってみた。今年も終わりに近づいているので今更ながら振り返ってみる。 100 Days Of Code概要 ルールは簡単： なるべく毎日１時間以上、業務外のコードを書く githubに載せる twitterで進捗をつぶやく 途中で風邪をひいて寝込んだりいわゆるライフイベントが発生したりして合計で５日ほど空いてしまったが、８月１４日にはじめて１１月２６日に終わった。 積ん読していた本をある程度消費したい、という欲求もあり、100日間基本的に本に載っているコードや演習問題、オンラインのチュートリアルなどをやって過ごした。自前のプロジェクトを立ち上げたりしなかったのですこし寂しい気もする。近いうちに自作言語に手を出したい。 やったこと（というか読んだ本） Essentials of Programm
Cloud Run と Cloud Storage FUSE (GCS FUSE) の基本
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 20日目は Cloud Run と Cloud Storage FUSE の基本的な使い方についてご紹介します。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Cloud Storage FUSE (GCS FUSE) とは オープンソースの FUSE アダプタを使用した、Cloud Storage バケットをファイルシステムとしてマウントする方法です。Cloud Run からも利用することができ、Cloud Storage を複数のコンテナ間、サービス間、ジョブ間の共有ストレージとして利用することができます。 Cloud Stor
[Unity] ChatGPT だけでシューティングゲームを作った話
はじめに 本記事は Unity Advent Calendar 2023 シリーズ 2 の 7 日目の記事です。 ChatGPT だけの力で 2D シューティングゲームを作りました。 Unity は初経験でしたが、ChatGPT の指示通りにやれば簡単にできました。 あそんでみよう！ どういうものができたのか気になると思うので、まずは触ってみるといいかと思います。 Unity はすばらしいので、Web でもモバイルでも簡単にマルチプラットフォームに対応できました。 今回は Web と Google Play Store に公開しています。 Web 版 Google Play Store 遊んでみるとわかるとは思いますが、ゲーム性はなく特におもしろくはありません。 ただ、ぱっと見ではそれっぽいものができているので、ChatGPT の可能性を感じてもらえればと思います。 気が向いたら App
![[Unity] ChatGPT だけでシューティングゲームを作った話](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a75bd54e979fa359a4f7f1220a0f6003b308c2e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--zrrtT7U5--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BUnity%25255D%252520ChatGPT%252520%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252591%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252583%2525A5%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%252586%2525E3%252582%2525A3%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525B0%2525E3%252582%2525B2%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%2525A0%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259F%2525E8%2525A9%2525B1%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ak-taro56%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzViNmFkZWY0ZjcuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Amazon Bedrockでモデルをカスタムして偉大なミュージシャンを降臨させた(?)話 - Qiita
LLMによる記事の要約 このQiitaの記事では、Amazon Bedrockを使用して伝説のジャズミュージシャン、チャーリー・パーカー風の音楽を作成するプロセスについて説明しています。2023年のre:Inventで紹介された新機能「Continued Pre-training」と「Fine-tuning」について、それぞれの違いと使用シナリオを解説しています。ABC記法を用いた音楽生成の方法と、チャーリー・パーカーのスタイルを模倣する試みのプロセスと成果についても述べています。 はじめに 今年も始まりました、アドベントカレンダー！今回はAmazon Bedrockについて書いてみたいと思います。 12/18分を担当しているのですが、すでに画像生成やprompt、LangChainなどなど非常にバリエーションに富んだ記事がありますね！ 何を書こうか迷ったのですが私の方ではre:Inven
ベクトル検索の高速化アルゴリズムと量子化パラメータの速度・データサイズ・精度の計測 - RAGでの利用時にはtop-N を意識する - A Day in the Life
最近、文をembeddingsといった特徴ベクトルに変換するユースケースが増えている。そのベクトルから類似ベクトルを探す時に、数千ベクトルならほぼ何も考えなくともよく、数万ベクトル〜になると検索速度を高速化するためHNSW等のANNの近似最近傍探索アルゴリズムを使い、そして数百万ベクトル〜になってくると現実的なデータサイズ収めるために量子化等々を組み合わせた最適化を行うことが多いだろう。 これら類似ベクトル検索のための最適化(HNSW・IVFといったアルゴリズムや量子化)では、検索速度、データサイズ(メモリに乗るか)、精度、三つのトレードオフが発生する。これらトレードオフを踏まえた最適化戦略を考えるのだが、最適化時の正確さの計測結果として recall@10 や recall@100 が掲載されていることを多く見かける。例えばChoose the k-NN algorithm for yo
更新”しない”ドキュメント管理 「イミュータブルドキュメントモデル」の実運用
ドキュメント管理を制する 陳腐化を防ぐための実践事例 Lunch LT https://findy.connpass.com/event/302508/ 上記にて登壇した際に利用した資料です。
測度論の「お気持ち」を最短で理解する - Qiita
# python f = lambda x: ### n = ### S = 0 for k in range(n): S += f(k/n) / n print(S) 簡単ですね． 長方形近似の極限としてのリーマン積分 リーマン積分は，こうした長方形近似の極限として求められます(厳密な定義ではありません4)． $$\int_0^1 f(x) \, dx \; = \; \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} f\left(a_k\right) \;\;\left(\frac{k-1}{n}\le a_k \le \frac{k}{n}\right) .$$ この式はすぐ後に使います． リーマン積分できない関数 さて，リーマン積分を考えましたが，この考え方を用いて，区間 $[0,1]$ 上で定義される以下の関数 $1_\mathbb{Q
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