GraphQLの全体像とWebApp開発のこれから - Qiita
TL;DR GraphQLはクライアント側とサーバー側の双方の複雑化を解決するために利用されてる フロントエンドにとってGraphQLはHTTP上で動く信頼できる唯一のリソースとして振る舞う フロントエンドの状態管理のベストプラクティスとしてのApollo Client クライアントファーストなAPI, GraphQLはWeb APIのベストプラクティスになり得る クラシックアプリケーションを改修することなくGraphQLとモダンフロントエンドで今どきのアプリを作れる はじめに GraphQLは非常に良く出来たソフトウェア(の仕様)ですが、複数の側面を持つことからすぐに理解することが難しくまだ日本ではあまり受け入れられていない印象があります。GraphQLを端的に何と言われると "全てのフロントエンドのためのAPI BFF" なのですが、それだけで理解出来る人はなかなか居ないように思います
底辺声優の所感｜みちる｜note
声優を辞めた。 わたし、泉水みちるっていいます。 わたしのことを知っている人間はどれくらいいるだろうか。 たぶん、100人もいない。……いや、50人もいないかも。 声優になろうと決めて活動をはじめたのが当時高校生の2013年、デビューしたのは二十歳で2016年。 知っているだろうか。日本の若者が夢をあきらめる平均年齢は24歳。 理由の多くは「自分の才能に限界を感じたから」だそうだ。これを知ったのは高校3年生のときで、声優をめざしはじめたばかりのころだった。 「たったの24歳であきらめてしまうなんてもったいない！」 当時は心の底からそう思った。「自分はこの平均年齢を超えるぞ！ 絶対に超える、続けていればなんとかなるはずだ」当時は若かった。本気でそう思っていたのだ。 わたしはいま24歳。 24歳の壁は高く、険しく、超えることはできなかった。 いつまでたっても鳴かず飛ばず、箸にも棒にも掛からない
Neural text to speech のメモ(2020 年 3 月 28 日時点) - Qiita
テキストから, 自然な(人間が話しているっぽい)スピーチを生成し, LibTorch, TensorFlow C++ でモバイル(オフライン)でリアルタイム or インタラクィブに動く(動かしやすそう)な手法に注力しています. 英語に限っています. 人気がありそう(いろいろな人がトライしていて知見や実装があるもの)なやりやた Tacotron2 -> [Mel spectrogram(wav)] -> WaveRNN -> [audio(wav)] 最近のトレンド? Tacotron2 の部分を Transformer 系のものを使う(e.g. FastSpeech), WaveRNN の部分を WaveGlow, WaveFlow を使う. Mel spectroguram(メル スペクトログラム) 中間のデータ表現. 誤差を計算したりいろいろ処理がしやすいのでこの Mel spectr
x64では32ビット整数と64ビット整数の演算はどちらが高速？
特別困っているわけではないのですが、気になったので質問です。 int_fast16_t/int_fast32_tの実態がWindowsとLinuxで異なっているのですが、x64では32ビット整数と64ビット整数の演算はどちらが高速なのでしょうか？ （Wikipediaの注釈5にある資料がどういう比較なのか理解できていません。） | Linux(64) | Windows(64) | FreeBSD(64) -------------+----------------+----------------+------------- int_fast8_t | signed char(8) | signed char(8) | int(32) int_fast16_t | long(64) | int(32) | int(32) int_fast32_t | long(64) | int(32)
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猫は何で殺しちゃいけないのか
