心のざわめきを無くして日記を書くということ / secon.dev への移転 - A Day in the Life
このブログや、2nd lifeの記事、また無くなってしまったはてなグループ SubTech に書いていた記事をsecon.dev ドメインに移転した。あわせて、ブログシステムを、はてなブログから静的ジェネレータのによる生成に切り替えた。 心のざわめきをなくして日記を書くということ 日記や文章を書いてインターネットに書くモチベーション、というのは常に心のざわめきとともにあった。ホームページのカウンターから始まり、アクセス解析、コメント、トラックバックといった「自分が誰かから見られている」感とともに育った。2005年のはてなブックマークを皮切りに、人気の記事というのが視覚化され、さらに注目を浴びている感が出て、当時は人気になりそうな記事を書いた後は、どれだけ注目されるのか、わくわくしながらブラウザをリロードしたものだ。もちろん、時々は辛い言葉を浴びることもあるのだけど、それも一つの評価、として
「Changelogを読んで自分のエンジニアキャリアを作る」というLTのこぼれ話 - BASEプロダクトチームブログ
はじめまして！フロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です。 9月7日にBASE主催で「BASE Engineer 座談会 〜BASEの若手エンジニアがそれぞれの今と未来を語る！〜」というイベントを実施したのですが、その中のLTパートで発表した「Changelogを読んで自分のエンジニアキャリアを作る」でお話しきれなかった部分があったので、そこも含めてお話した内容を記事にまとめなおしました！ 当日ご参加いただいてLTを聞かれた方も、そうでない方も、ぜひご覧ください！ 「Changelog」と「エンジニアキャリア」がどう繋がるのか 早速この記事でお伝えしたいことから書いてしまうのですが、 Changelogは最新機能だけでなく、未来のビジョンも含めたプロダクトの情報の宝庫で、それらをうまく使えばエンジニアキャリアづくりに活かせる！ ということを記事を読んでいただい
分析基盤をAthenaからBigQueryへノーコードで移行した話 - mikan Developers' Blog
この記事はmikan Advent Calendar 2023の24日目の記事です。 こんにちは。株式会社mikanでPlatform Engineeringチームのリーダーをしております。@hoshitocat です。Platform Engineeringチームは最近できたチームですが、その取り組み内容についてはまた後ほどご紹介できればと思っています。 昨日はQAチームのchiakiさんによる、 「テスト自動化で試行錯誤した話」でした。QAの自動化に取り組みたいと思っている方や、QAコスト削減方法に悩んでいる方はぜひ読んでみてください！ note.com なお、mikan Advent Calendar 2023の他の記事は下記のリンクからご覧ください。 adventar.org はじめに これまでの分析基盤の課題 BigQuery利用への意思決定 Glueを使ってみるが断念 Athe
野菜を育てて暮らす技術 ~ 1年間の野菜づくり生活総まとめ ~ - namaozi’s blog
この記事はdwangoアドベントカレンダー2023 17日目の記事です。 namaoziです。2023年は仕事面では新サービスのリリースに携わって生まれたてのサービスを育てる仕事をしたり、私生活ではアルバムをリリースしたり入籍したりといろいろありましたが、1年間通して最も継続して努力し、かつ苦労したことは、間違いなく野菜づくりでした。 この記事では「野菜を育てて暮らす技術」と称し、野菜づくりに至った背景と、野菜づくりを支える技術や、野菜づくりに対する思いを記します。 あとがき 野菜づくりを始めた背景 野菜づくり生活のフローと課題 畑までの移動・運搬 野菜の洗浄・適切な保管 調理・食べる 育てた野菜一覧 それぞれの野菜の魅力とマイベストレシピ 1. つるなしインゲン（★） 2. にんじん（★★★） 3. たまねぎ（★★★） 4. リーフレタス（★） 5. 枝豆（★★） 6. とうもろこし（★
RISC-VなGPGPUであるVORTEXは、CUDAでプログラミングできるって！ - Vengineerの妄想(準備期間)
はじめに Vortex という GPGPU をこのブログで紹介したのが、2020年4月24日 vengineer.hatenablog.com その後、情報がアップデートされているようなもの、記録として残しておきます。 VORTEX サイトは、ここ 論文もアップデート : A Scalable Multicore RISC-V GPGPU Accelerator for High-End FPGAs (DAC 2021) Bringing OpenCL to Commodity RISC-V CPUs Fifth Workshop on Computer Architecture Research with RISC-V (2021) Supporting CUDA for an extended RISC-V GPU architecture (プレゼン資料) Fifth Worksho
好きな小説でvocabularyを増やす - 英語の旅は続く - Journey of Learning English
以下に48個の英単語とその説明がある。実はこの単語は、村上春樹さんの「ノルウェイの森」のChapter 1で出て来た単語。 自分が好きな小説の英語版から、効果的にvocabularyを増やすことができる。その理由と自分なりのやり方を書く。 - plunge (v) : to move or make sb/sth move suddenly forwards and/or downwards - lend (v): to give particular quality to a person or situation - squat (adj): short and wide or fat, in a way that is not attractive - dizzy (adj): feeling as if everything is spinning around you and t
秒間数十万クエリをさばく機械学習モデルを継続的に再学習し稼働させる | CA BASE CAMP 2021
サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
Faiss-gpuはどれぐらい速いのかcolabで試してみた - Qiita
ご覧いただきありがとうございます。 Google Colaboratoryにアカウントをお持ちの方は、上の「Open in Colab」と書かれた青いボタンを押せば直接notebookをColabで開けます。ぜひ動かしてみてください。 過去の記事も含め、全てのコードをGithubで公開しています。 GoogleからScaNN (Scalable Nearest Neighbors)というベクトル近似近傍検索が出て、速さを売りにしています。確かにベンチマークでも結果がでています。ただ、このベンチマーク、CPUオンリーで、GPUを使う近傍検索との比較がありません。GPUが使えるといえば、Faissですね。というわけで、早速、GPUが使えるcolabで測定してみましょう。 結論を先に言うと、GPUすごく速いです。 と、その前に、ランタイムはまだGPUにしないでください。途中で切り替えないとうまく
Kedroで機械学習パイプラインに入門する - Qiita
はじめに Kedroという機械学習向けパイプラインツールを使ってみたので備忘までに記事を書きます。 とりあえずパイプラインを組んでみて動いたところまで、です。もう少し使い込んで、別途投稿できればと思っています。 公式のチュートリアルの差分は、以下くらいかなと思います。（どっちもちょっとしたことですが） ホストを汚さないようにDockerコンテナ内でKedroプロジェクトを作成・開発していること node.pyは使わず、普段慣れ親しんだディレクトリ構成で普通にスクリプトを書いていること（それらをノードとしてパイプラインでつないでいる） パイプラインツールの必要性 依存関係が複雑になりがちな処理処理フローを管理したい データ取り込み→データ前処理→モデルのトレーニング→チューニング→デプロイメント、etc ジョブを並列実行したい コンポーネントごとにマシンスペックを柔軟に設定したい 前処理は高
高次元データに対するKNN - Qiita
特に特殊なライブラリは用いておりません． sklearnを入れているのは，irisによって挙動を確認するためです． コード コードは以下の通りです． import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from collections import Counter from sklearn.model_selection import train_test_split """ input: train_X: pd.DataFrame(N1, d) test_X: pd.DataFrame(N2, d) train_Y: pd.DataFrame(N1, 1) k: int output: pred_Y: np.ndarrray(N2, k) """ def calculate_simil
社会人ドクター経験談 - Qiita
この記事は，NTTドコモ サービスイノベーション部アドベントカレンダー23日目の記事です。 ドコモの落合です。業務ではヘルスケア関連のデータ分析に取り組んでいます。 私は会社の支援を受けて社会人ドクターとして東京大学大学院工学系研究科に3年在籍し，2017年9月に博士（工学）の学位を取得しました。 その経験を踏まえ，この記事では社会人ドクターの経験談や研究を進める上で有用だったツールの使い方，博士号取得後の話などを紹介します。 社会人ドクターについては、研究・論文投稿，博士論文審査などいろいろあります。ここでは概略を紹介しますので、詳しくは私の経験談をまとめたブログをご覧ください（ブログはあくまでも個人的なものです。ブログ中で某社と書いてますがバレますね笑）。 社会人ドクターとは？ 企業で働きながら博士後期課程に通っている状態で，社会人博士という学位があるわけではありません。 入学準備 研
＜不良＞のための文章術 - 情報考学 Passion For The Future
・<不良>のための文章術 カネになる文章の書き方を教える本だ。 ＜不良＞は「天声人語」や小論文テストの良い子ちゃん文章術とは対極にある。 「クルマの運転にたとえてみましょうか。学校で習う文章や『文章読本』が教えるのは、教習所で満点をとれるような運転です。法規を守り、自動車のしくみや特性をよく理解して安全に走る。しかし、サーキットやラリーコースでそんな運転をしていたのでは、とてもレースに参加できません。路上では「割り込み」や「幅寄せ」はいけないことですが、レースではそんなことはいっていられません。もちろんスピード違反だって。」 「文章読本」系の本は大作家が書いたものでさえ「この本は名文の書き方を教える本ではありません。」なんて逃げ口上が最初に書いてあるものだが、この本は逃げない。ちゃんと売れる文章の書き方を教えるぞと書いている。フリーライターとしてプロを目指す人はこちらを読むべきである。 書
【論文メモ】ブートストラップ法による科学ニュース記事からの雑誌名抽出 - u++の備忘録
ブートストラップ法による科学ニュース記事からの雑誌名抽出 菊地真人, 吉田光男, 梅村恭司 (豊橋技科大) 言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) http://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2018/pdf_dir/P11-6.pdf どんなもの？ 日本語の科学ニュース記事では，研究成果がわかりやすく述べられるが，出典となる文献情報は明記されない傾向にある．このことは，読者が研究の詳細を知ることへの障壁となっている．一方，研究内容が掲載された雑誌名は記事中に明記されることが多く，雑誌名を自動抽出することで対象の文献情報を探索する手がかりが得られる． 日本語の科学ニュース記事からの雑誌名抽出に取り組み，得られた雑誌名をリスト化する 雑誌名が特定の文脈に出現しやすいという仮定を立て，雑誌名抽出に対してこの仮説を裏付けた 先行研究と比べてどこがす
Self Distillationって何？AlphaFold2では何をしているの？ - magattacaのブログ
先日AlphaFold2についてのPodCastを聞きました。知らないことばかりで「あーなるほどそういう話だったのかー」と興味深かったです。専門の先生方の議論を拝聴できるのはすばらしいですね。 AlphaFold2はディープランニングの専門の方から見ても、面白い技術がたくさん使われているそうですが、ど素人にはそもそもどこが生物学で、どこが深層学習的な話なのかわからないです。 というわけで、今回は深層学習の用語らしい「Self distillation」について調べてみました。ついでにAlphaFold2での使用例もちょっと見たいと思います。 www.nature.com 1. Self distillation 1-1. 知識蒸留はモデル圧縮の技術 1-2. 大事な知識はソフトな知識 1-3. 自己蒸留 ~Be Your Own Teacher~ 1-4. どうして自己蒸留で精度が上がるの
Lox (Crafting Interpreters)にdefer文を追加する - 井山梃子歴史館
Crafting InterpretersはRobert Nystromによるインタプリタ方式のプログラミング言語処理系の作り方の解説本である。 ハードカバー・電子書籍が発売されているほか、著者のページでWeb版が無料公開されており、自作言語界隈では人気を博している。 Crafting Interpretersでは著者が考案したLox言語のインタプリタを実装していくこととなる。本の前半部分ではAST評価器を扱い、後半部分ではバイトコードVMを用いたインタプリタを実装する。 Lox言語はシンプルとはいえ、クロージャやクラスの継承といった高度な機能も備えたオブジェクト指向スクリプト言語であり、読者は小さなインタプリタからステップ・バイ・ステップでだんだんと完全な処理系を構築していく。 Crafting Interpretersの素晴らしいところには次の点が挙げられるだろう: 平易な文章に加えて
Amazon Titan Text Embedding V2 を試してみた | DevelopersIO
特にV2ではベクトルサイズ(dimensions)を柔軟に選択できるようになったため、用途に応じて適切な値を選択すると良さそうです。 使用ライブラリ 今回使用するライブラリは、boto3のみです。 boto3：1.34.61 コサイン類似度を計算する際、一般的には以下のブログのようにNumPyやSciPyという外部ライブラリを別途導入し利用する事が多いです。 今回はあえて外部ライブラリを使わず、boto3以外はPythonの標準ライブラリのみでコサイン類似度を計算します。 boto3がプリインストールされているCloudShell等の環境であれば追加の外部ライブラリなしで実行できるので、ぜひそちらでお試しください。 スクリプト内容 Pythonのスクリプトを以下に示します。 スクリプト実行時の引数に比較対象となる2つの文を指定して実行すると、コサイン類似度が出力されます。 また今回はオレゴ
Amazon BedrockとSlackで生成AIチャットボットアプリを作る (その1：ローカルPC＋Socket Modeで動かす) | DevelopersIO
Amazon BedrockとSlackで生成AIチャットボットアプリを作る (その1：ローカルPC＋Socket Modeで動かす) みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 Amazon Bedrockを使った検証を行う際に「自分でチャットアプリを作って試せるといいな」と思ったので、Slackでチャットボットアプリを作ってみることにしました。 初めてなのでステップバイステップで進めることにします。 まずは「Slackを使ったチャットボットアプリ作成の入門」からやってみます。 Slackアプリの開発 今回のコンセプトは以下の通りです。 開発言語は「Python」を使う まずはローカルPCでSlackアプリを動かしてみる Pythonを使ってSlackアプリを作成するために、Slack公式のフレームワーク「Bolt for Python」を使います。 また、本来であればSlackと
パッケージを使わないで、一般化線形混合モデルのMCMCアルゴリズムを1から作る． - Data Science by R and Python
こんにちは． 金曜日の夜になり、激しめの睡魔に襲われております． 先日のこちらの記事で公開したスライドの後半にあるシミュレーションで、地域差を考慮したPoisson - Normalモデルを構築しているのですが、そのコードを載せておきます。tomoshige-n.hatenablog.com MCMCを自分で設計 最近だと、MCMCはStanだったり、BUGSだったり、色々と便利なツールもできてきていて、パッケージを用いて推定している人も多いみたいです。が、僕は、なんというか、中で何してるのかが気になって、提案分布の設計とか実際のところ、どうしてるのかとか、ステップ幅をどうやって決めてるのかとか、自動的にやられてしまうのはどうも気持ち悪いので、自分で書いてみましょうということになってしまいがちなんですよね。 ということで、ポアソン分布で、個体差を考慮できるようなMCMCのアルゴリズムを書い
Ankiを用いた多言語学習 -
結論 外国語学習を無理なく毎日続ける方法を知りたければ以下記事がおすすめ。 根気も時間もないあなたが外国語習得の臨界点を越える一番ゆるいスタートアップの方法 読書猿Classic: between / beyond readers 私なりのAnkiを用いた語学フロー 例えば・・・ 俺「ポーランド語を学びたいなぁ・・・」 と思ったらamazonでポーランド語の本を探してポチらず， まずは「ポーランド語 旅行会話」でｇｇる。 ややマイナー言語でもカタカナ読みがついている語学サイトが以下。 ウィキトラベルがマジおすすめ。 wikitravel.org ドイツ語，フランス語，中国語等の日本から見てメジャーな言語なら，ウィキトラベルでなくとも，「〇〇語講座」のサイトでもいいと思う。 ただ，外国語知識がゼロだと自分に必要な情報がどこにあるのが分かりにくい。 ウィキトラベルなら１つのページに語学初心者が
メルカリ駆動積読解消法 - コンユウメモ @kon_yu
本て買ったときが時が一番読みたい時で、Amazon とかで注文した時に届いてたときが最高の読み時。だけど届いたことに満足してしまって、届いてからは目次だけで読まない時が多あるよね。そんな本がもう何十冊も溜まってきたのでここは一つ工夫をして積んでしまった本を読むことにした。 そこで利用したのがメルカリ。どうやってやったかと言うとメルカリは売る時の設定にある発送までの日数があり 1〜2日以内に発送 2〜3日以内に発送 ４〜7日以内に発送 と期間が設定できる。そしたらまず本を４〜7日以内に発送に設定する。そして本が売れたら本を読み始める。 ざっくりいうとこれだけ。 配送期限が決まってからその時までに本を読み切らなければならないので、 自分にそこまで関係ないところは端折って読むこともできるし、必要のないところは読み飛ばすこともできる。 この方法によって今まで始めて1ヶ月ぐらいで20冊以上の本が売れ
VRに効く！ライブステージを彩る照明・特殊効果基礎知識 / basic knowledge of lighting and special effects for live stage
2019.9.1 Particle Live Meetup #2にて講演。 参照URL一覧 Q-dance Endshow at Mysteryland 2019 | Saturday - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=VOh4Ey_tIZk?t=545 Pinktailz hardstyle mix at #OHR2019 May Revolution 2019/ Vカツ https://youtu.be/EUxjClbHi1w?t=1412 EK PRO / K4 BEAM - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=yrhZD1xuCJQ PBR Stage Equipment - Asset Store $30 https://assetstore.unity.com/packages/3d/
Scikit-learn Dev Sprint Japanを開催しました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
こんにちは、人工知能研究所 自律学習PJのプライニング ノルベルトです。 2021年5月26日～28日の3日間、Scikit-learnコンソーシアムと富士通の共催でScikit-learn DevSprint Japanを開催しましたので、レポートします。 ワークショップ 開発スプリント 今後について 今回は日本で初めての Scikit-learn DevSprintを開催しました。これまで富士通はパリで開催されたDevSprintsに継続的に参加してきましたが、日本にいる幅広い開発者や研究者がより簡単に参加できるようにし、日本のユーザーの意見を多くscikit-learnに反映させることを目指して、日本での開催を計画・提案しました。 そして2021年2月のDevSprint後、Scikit-learnコンソーシアムのコアメンバーと議論し、本Scikit-learn Dev Sprint
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tqdmでメモリリークにハマった話（機械学習） - Qiita
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n8nでワークフローを自動化した話 / 20220914_n8n
