マイクロソフトの最新レポートは盛りだくさんで勉強になる｜一田和樹のメモ帳
マイクロソフトは2022年11月4日に「Microsoft Digital Defense Report 2022」（https://www.microsoft.com/en-us/security/business/microsoft-digital-defense-report-2022）を公開し、11月7日には抄訳の日本語訳の「独裁的指導者の攻撃性の増加に伴い、国家支援型のサイバー攻撃がより大胆に」（https://news.microsoft.com/ja-jp/2022/11/07/221107-microsoft-digital-defense-report-2022-ukraine/）を公開した。2022年に起こった主要なサイバーセキュリティ5つのポイントについてまとめている。 ピックアップされた5つのポイント ・サイバー犯罪の状況（The State of Cybercri
Lintを使う人、作ってみたい人、問題解決の引き出しを増やしたい人のための勉強会Lint Nightを開催します！ - DeNA Testing Blog
SWETグループのLint大好きマンKuniwakです。2022/11/18にオフライン・オンライン同時開催の勉強会「Lint Night #1」を開催します！ Lint Nightはプログラミング言語不問でLintに関するトピックを取り扱う勉強会です。ここでLintとはソースコードや文書を静的に解析して問題をみつけるツールのことです。ただ、どこまでをLintとするかには幅があるようです。 さて、Lintの面白いところはソースコードや文書を入力データとして扱うプログラムであることです。ソースコードを入力データとするプログラムといえばコンパイラやインタプリタがあげられますがいずれも実装がかなり大変です。しかしLintはそこまでではありません！実は手軽に実装できるんです（Lintの作り方については次のスライドをご覧ください）。 しかもそれでいてコードレビューを一部自動化できて実用的ですし、ソー
最強の囲碁AI「KataGo」相手に99％勝つことができるAI学習手法が考案される、特殊すぎてAI相手にしか効果なし
最先端囲碁AI「KataGo」は記事作成時点で世界最強の囲碁AIとして知られており、データやソースが公開されていることから、誰でも自由にこのAIを学習させることができます。このAIを特殊な手法で学習させたアメリカ・コーネル大学のTony Tong Wang氏らが、最強クラスに学習させたKataGo相手に高い確率で勝利することができると発表しました。 [2211.00241] Adversarial Policies Beat Professional-Level Go AIs https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.00241 Adversarial Policies in Go - Game Viewer https://goattack.alignmentfund.org/ 用魔法打败魔法！一个叫板顶级人类棋手的围棋AI输给了它的同类_博弈_研究_Kat
Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ？
今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト（文字列）に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune（微調整）することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU（NVIDIA A100）を使いました。Stable
サバイバルTypeScriptを読むまで知らなかったこと - Qiita
TypeScriptは業務で使っていますが、このサイトで改めて勉強し、初めて知ったことが結構あったので、アウトプットがてら記事に残すことにしました。 まだサイトの序盤を読んでいる段階なので、適宜追記していきます。 （2022/12/16 読了しました） それぞれのh2タイトルはサバイバルTypeScriptの該当ページへのリンクになっています。 また実際に自分で試したコードを載せていますが、参照元とほぼ同じだったりします。ごめんなさい。 JSONにおいてのundefinedとnullの違い JSON.stringifyでJSON化した時、値がundefinedのプロパティは削除される。 const obj = { name: null, age: undefined }; // {"name":null}が出力される console.log(JSON.stringify(obj));
AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
【入社エントリー】営業職からエンジニアにキャリアチェンジして3ヶ月が経ちました - Uzabase for Engineers
はじめに こんにちは！ NewsPicksの法人向けサービス開発チームの森です。 入社から約3ヶ月経ったので、入社エントリーを書いてみようと思います！ …が！タイトルにも匂わせた通り、私の前職は営業職＠メーカーで、エンジニアとして働くのはNewsPicksが初めてですし、テックブログという文化に触れるのも初めてです。 「入社エントリーって何書けばいいんや…」というのが本音です。 何を書けば良いかわからないなりに、このブログを読んで「NewsPicks/Uzabaseってメンバー同士リスペクトし合っている素敵な会社っぽいな〜」と思ってくださる方が1人でも増えたらいいな、という気持ちで一生懸命書こうと思いますので、もしよろしければ最後までお付き合いいただけると嬉しいです！ はじめに どうしてエンジニアに？ 作り手になりたいと思ったから プログラミングって面白いと思ったから 専門性を持ちたいと思
UNIX 系システムのプロセスに関する社内勉強会に参加しました - Classi開発者ブログ
こんにちは。新卒 1 年目エンジニアのすずまさです。 先日、弊社 VPoT の id:nkgt_chkonk が執筆した process-book の勉強会を修了しました。 process-book は *nix系のシステムにおけるプロセスやシグナルなどについて説明することを目的に書かれました。「プロセスとかよくわかってないからちゃんと知りたいな」みたいなひとたちが想定読者です。 参加する前は UNIX の基礎的な知識も乏しかった私ですが、学びがたくさんあり毎回楽しく参加できたので紹介します。 開催の経緯 Slack でシェルスクリプトの話題で盛り上がったのをきっかけに、プロセスモデルの重要性が話に挙がり、流れでその日のうちに「process-book 読もう会」が誕生しました。 進め方は下記の通りです。 日時: 毎週木曜日 15:00〜15:30 週に 1 章ペースで進める 初めに各章ご
Rust初学者が脱初心者するためにした事 - Qiita
🦀はじめに🦀 はじめまして、🦀カニさん🦀です。 プログラミング歴２年目の趣味グラマーで、去年はDataCampでひたすらPythonをやっていました。 しかし途中で飽きてしまいRust入門🦀 現在はRustの学習とその備忘録も兼ねて「Rust入門」というブログを運営しています。 ブログは海外製の優良テーマを買ってマニュアル通りに設定し、Github から CloudFlare Pages に自動デプロイという感じです。 なので、JavaScriptに関しては全くと言っていい程理解していません。HTMLとCSSもチートシートが無いと何もわかりません。 （実は２年前はコマンドプロンプト恐怖症でした🦀💦） でも理解してなくてもマニュアル通りに進めればきちんと自分のブログが構築できるのは素晴らしい事ですね！🦀 Twitterでは仕入れた知識を断片的にアウトプットしています。-> @
増田亨さんによる「設計の考え方とやり方」勉強会 書き起こし2 「設計スタイルの選択とクラス設計のスタイル」 - asken テックブログ
増田亨さんによる「設計の考え方とやり方」勉強会 書き起こし2ページ目です。最初からお読み頂く場合は、こちらから御覧ください。 資料 増田さんの講演資料 質疑応答モデル なぜこの場を作ったのか 書き起こしリンク パート1「良い設計を目指す」 パート2「設計スタイルの選択とクラス設計のスタイル」（本記事） パート3「テーブル設計のスタイル」 パート4「開発のやり方と設計スキルと補足資料」 パート5「質疑応答」 目次 設計スタイルの選択 アプリケーション開発の今昔 クラス設計のスタイル クラス設計の分かれ道 なぜドメインモデル方式か ドメインモデル方式 クラス設計：複雑さを分離する ドメインモデル方式でアプリケーション全体をどう組み立てるか クラスの設計を改善する（リファクタリング） 設計スタイルの選択 ソフトウェアの変更を楽で安全にするために、私自身がどういう方向性の設計をやっているか、少し背
100名以上のメンターをやって見えた「めちゃくちゃ伸びる人」の共通点
どうも、株式会社プラハCEO兼エンジニアの松原です。 弊社では中級エンジニアを育成するプログラミングブートキャンプ「PrAha Challenge」を2年近く運営しています。累計100名近くの方々が参加して、日々実践的な技術課題に取り組みながら、メンターと技術的な質疑応答を繰り返しています。 実はプラハチャレンジの第1期から第5期までのメンターセッションは全て私が担当しているため、累計100名近くのエンジニアの成長を間近に見てきた経験から「めちゃくちゃ伸びるエンジニアの共通点」を見つけた気がしたので、何かの役に立てばと思い、Zennにも書き残そうと考えた次第です。 ちなみに弊社が運営しているpodcastでも同じテーマについて話しているので、耳で聞く方がお好みの方がいたらぜひ以下のpodcastへ！ TL;DR めっちゃ伸びる人は 分からないことを言葉にするのが上手 情報を鵜呑みにしない
楽しさも怖さも成長の糧になる。独学からスタートしたフロントエンドエンジニアとしてのキャリア - Findy Engineer Lab
2016 年 HTML5 カンファレンスでの講演 はじめまして、小林(@koba04)です。現在はソフトウェアエンジニアとしてサイボウズで週4日、SmartHR で週1日働いています。2021 年 3 月に東京から静岡県の富士市に移住してフルリモートワークという働き方をしています。OSS では React 関連のライブラリのメンテナンスなどを行っています。 この記事では、私がこれまでのキャリアで Web の面白さを感じソフトウェアエンジニアとして働き始め、フロントエンドエンジニアとして働くようになる中で考えたことや大切にしていることを紹介します。 Web エンジニアとして働くということ 私が Web の面白さを感じるようになったのは、好きな音楽を伝えようと始めたブログやホームページ作成がきっかけでした。誰の許可を得る必要もなく自分の書いたものを公開でき、それに対する反応がある世界。今では当
組織改善提案をするエンジニアを見て - tawara's blog
すごいなーと単純に思ってる。最近入社されたエンジニアはキャリアが長い方が多い。timesとかに勝手に入ってその仕事ぶり？というか考えてることなどを垣間見れて勉強になっている。 エンジニアとしての技術スキルもさることながら、ある程度大きなサービスの運用経験がある方たちなのだろう、どしどし改善案を提案してくれている。 コードレベルでいえば、開発体験を悪くしている箇所を指摘して自らタスク切ってPRを出したり、ディレクトリの切り方ぜんたいを見直してこんなふうにすると責務がより明確になるのでは、とか。インフラチームに入った方は直近のアラートに関して分析をして要否の整理や運用プロセスの改善案を提案している。みなさん入社してまだ2ヶ月も経っていない。 もちろんすべての提案が通るわけではないと思う。SUPER STUDIOには独自のやり方があるはずだし、改善をするべきタイミングなのかなどの検討の余地はある
楽譜が読めない初心者でも、Meta Quest 2のピアノ学習アプリを体験すれば、上手に弾けるのか？
Home » 楽譜が読めない初心者でも、Meta Quest 2のピアノ学習アプリを体験すれば、上手に弾けるのか？ 楽譜が読めない初心者でも、Meta Quest 2のピアノ学習アプリを体験すれば、上手に弾けるのか？ VRヘッドセットMeta Quest 2対応のピアノ学習アプリ「PianoVision」が「App Lab」で公開されました。 Quest 2のパススルー機能（※VRヘッドセットのカメラで、現実の周囲の景色を見られる機能）と、ハンドトラッキングを活用したソフトで、現実の景色にピアノの譜面をMR表示可能に。これで、ピアノ学習が“加速”します！ 「PianoVision」には、「Air Piano」モードと「Real Piano Keybord」モードがあり、ピアノの有無に関わらず誰でも利用できます。 「Air Piano」モードでは、机など平面上にバーチャルのピアノを表示し、物
社内でCISSP座談会をやってみました - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは。マネージド&セキュリティサービス部セキュリティサービス部門の閏間です。総合リスクマネジメントサービス「WideAngle」のサービス企画を担当しています。 皆さんはCISSPという資格をご存じでしょうか。CISSPとはCertified Information Systems Security Professionalの略で、セキュリティに関する国際的な認定資格です。去る6月23日に社内でCISSP資格保有者による小さな座談会を開催したのですが、本記事では、開催するに至った経緯や、開催してみてどうだったかなどについて紹介したいと思います。 勉強会開催の狙いは、部署でセキュリティ学習の機運を高めること 私が所属している部署は、企業向けにセキュリティサービスを開発して提供することをミッションとしています。メンバーの役割は色々あるので、必ずしも全員がセキュリティに関する深い知識を求め
設計の考え方とやり方
#asken_dev「設計の考え方とやり方」勉強会 https://asken.connpass.com/event/254709/ ・良い設計は悪い設計より変更が楽で安全である ・ドメインモデル方式のクラス設計 ・イミュータブル方式のテーブル設計 ・設計スキルの身につけかた ・設計のためのモデリング
【厳選】機械学習の学習におすすめのTwitterアカウント40選 - Qiita
はじめに 最近、翻訳サービスをリリースしたりしてから、機械学習の勉強をどこでしたらいいのか聞かれることが増えました。 機械学習関連の知識は遷移が激しいので、書籍には限界があります。 ですので、その度に「twitterが一番勉強になる」と答えていました。 が、この回答は聞き手依存な無責任な回答な気もしたので、この際フォローすべき人をまとめておこうと思います。 時折機械学習系でない人も紛れているかもしれません。 とりあえず40アカウントおすすめするだけの記事なので、抜け漏れはあると思いますが、後日補完していこうと思います。 登場するアカウントには何の許可も取っていませんが、独断と偏見でアカウントの特徴をメモしていきます。 (メモとはいえ失礼のないよう書いたつもりです) 0. goto_yuta_ 私です。機械翻訳や、論文のまとめなどの話が多いです。自作の機械翻訳サービスの中身に触れたりします。
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Teslaはカメラを使ってどのように世界を認識しているか
