【ChatGPTと作る】あしのさきの動物パンプリン占い【クソアプリ】 - Qiita
クソアプリ歴3年目のゆきです。一昨年はデスクトップでお寿司を回し、去年は世の動くサイトを粉砕しました。 今年も…って思ったけど、毎回自分でハードル上げ過ぎてしんどくなるので、今年は全部AIに任せてみようと思います こちらが完成した「あしのさきの動物パンプリン占い」です アプリ： https://yuneco.github.io/animal-panpudding/ ※ スマホでも動きます リポジトリ： https://github.com/yuneco/animal-panpudding これは一体何？？ 🤖 「あしのさきの動物パンプリン占い」はクソアプリの究極の仕上がり！ 脚の先の写真から天気を推定し、おすすめの動物パンプリンと占いをお届けします。 無駄に面白くて、もっともっと意味不明な占いが楽しめるかも？ お試しあれ！ アンダスタン？ では始めましょう ChatGPTとアイデアを練る
Ubie は Go と Node.js の会社になります
Ubie では、創業当初から Server-Side Kotlin を推進してきましたが、全社的な技術選定を再度行い、これからは Go と Node.js を中心とすることにしました。 本記事では、Go と Node.js を選定した理由や、それを普及させる取り組み、そして選定の流れを紹介します。 経緯 これまで Ubie では技術スタックを発散させてきていて、現在は Kotlin、Go、Node.js、Ruby、Python のバックエンドサービスが動いています。以前は新規開発が多く、それぞれに携わるメンバーが技術選定をすることにより、最大瞬間風速を出せるなどのメリットがありました。しかし、現在では弊害が目立ってきています。 まず、事業成長に伴って運用の重要性が増しています。人材が潤沢とは言えないスタートアップにおいて、様々な技術スタックを安定運用することはコストが高すぎると感じています
キャリアの悩みについて
2022/12/09 Developers CAREER Boost で発表したキャリアについての話です。
1KBのWebフレームワークをつくる - ゆーすけべー日記
1KBのWebフレームワークをつくりました。 名前は「Pico」。 minifyしてビルドした模様。 コードはこれだけ。依存なし。ほんとにこれだけです。 Cloudflare WorkersとDenoで動きます。 今回はこのPicoというフレームワーク、 それに必要不可欠なURLPattern、実装について、 そして僕がつくっているもう一つのフレームワークHonoとの関係などを紹介します。 Hello World text/plainでレスポンスを返す、“Hello World"相当のコードは4行で書けます。 import { Pico } from "@picojs/pico"; const app = new Pico(); app.get("/", (c) => c.text("Hello Pico!")); export default app;
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
Node.js fetch の内部の話 - from scratch
前置き この記事は リクルートエンジニアアドベントカレンダーの3日目の記事です。 Recruit Engineers Advent Calendar 2022 - Adventar ちなみにココで書いたやつを一部抜粋させていただいております（ネタ切れにより過去投稿を利用してしまっております。。。すいません。。。） www.codegrid.net fetch が Node v18 から試験的にサポートされた ブラウザでは数年前から採用されていた HTTP リクエストを行う関数の fetch が global 空間に関数として作成されました。使うだけなら特に何のフラグもいりません、その代わり使うと Experimental であることを知らせる Warnings が出ます。 // fetch.mjs const response = await fetch('https://api.gith
JSConf JP 2022 公開資料・Twitterリンクまとめ
2022/11/26(土)で開催された JSConf JP 2022に関する、現時点での公開資料と Twitter アカウントリンクをまとめました。 よろしければご活用ください。 ※2022/11/28追記 ねぎしさんからいただいたコメントを元に、各講演に時間指定をした YouTube リンクを追記しました。 （時間指定をすると流石に動画埋め込みはできないようだったので、リンクでご容赦ください🙏） はじめに 登壇者名は敬称略させていただいています。 Twitter アカウントについては、ご本人が当イベントで登壇されることに言及されている、スライドに記載など、確認できたものを記載しております。 リンクの間違い等ありましたらコメントいただけると助かります🙏 アーカイブ動画 当イベントは、3つのトラックに分かれて講演が行われました。 その3つともアーカイブ動画が残っているので、後から見直すこ
GPT-2でブログ記事のタイトルをTogetterまとめ風にする「面白いのでやってみて」 - 詩と創作・思索のひろば
オレ定義だけど Togetter まとめ風というのはこういうやつ。 散歩で急にシロクマと会っても食べるのは肉だけにしたほうがいい「肝臓1gに含まれるビタミンAが致死量を超える」 - Togetter まとめタイトルの終わりに誰かのツイートの引用を挿入する、という形式。よくできたもので、誰かの生の声が入っているだけで、感想やハイライトを抽出し、ちょっと気を引くことができる。まあ一種の演出で、ニュースサイトがやってることもある。 タイトルでアテンションを奪い合わなければならない宿命におけるクリック最適化の手法ということだろう。今回はこれを真似してみることにする。すでに書かれた自分のブログ記事に、括弧書きでセリフっぽいものの引用を捏造して付け加えることで魅力がアップするのか、という実験だ。 こういう生成系のタスクも、とりあえず HuggingFace+Google Colaboratory でや
Advent of Code 2021攻略ガイド
Advent of Code 2021をRustで完走しました． 個人的に難しい問題が多く，途中でやめてしまおうかと思う中，他の人のコードに何度も助けられました．そのため，私の解法もここに残しておくことで誰かの役に立てばと思います． 各問題を解くまでのプロセスと解答コードを示しますので，言うまでもなくネタバレ注意です（言ってる） [かんたん] Day 1: Sonar Sweep 詳細を見る Advent of Code 2021は，海に落ちた鍵を探しに行く話です． 概要 まずはソナーを使用して鍵を検出できないか試します．ソナーの計測値が時系列データとして次のように与えられます． Part 1 1つ前の値と比べて増加している計測値の数を回答します．愚直にループで実装すれば問題ありません． 初めての言語で挑戦する場合は，ファイルや標準入力の読み込み方法，数値のパース方法などが求められます．
積の和典型 - Shirotsume の日記
最近積の和典型が話題になっているので書きます。 N個のマス目が横一列に並んでいる状況を考えます。初め、全部のマスは白色です。このうち K 個のマスを選んで黒く塗った時にできるマスの状態は何通りでしょうか？ これを こうする これは 通りです。 これを応用すると、次のような問題が解けます。 長さが N であって、総和が M である非負整数列の個数を求めよ。 非負整数列というのは、各要素が負の数でない整数からなる数列です。[1, 2, 3, 4, 5] とか [0, 0, 1, 4, 3] とかです。これの個数を数えるのに、先ほどのマスの数え方を使うことができます。 まず、 M + N - 1 個の白いマス目を用意します。そのあと、そこから N - 1 マス選んで塗ります。こうしたとき、必ず M 個のマスが白いままで残っています。また、マスの両端や黒マスを境目として考えると、白いマスが連続する
深層学習モデルの推論ランタイムを0から作った話
はじめに 深層学習モデルを動作させるためのソフトウェアは数多くあります。 PyTorch や TensorFlow などのフレームワークはそれ自身がモデルを実行する機能を持っていますし、ONNX Runtime のようにモデルを動作させることに特化したソフトウェアも存在します。 これらのソフトウェアは大抵、Python などから簡単に扱うことができます。 しかしながら、それらがどのように動作しているのか疑問に思うことはないでしょうか。 この記事では、0 から深層学習モデルの推論ランタイム（長いので以下「深層学習ランタイム」）を作った過程で学んだことを、とりとめもなく紹介していきます。ほとんど、自分用のメモのようになってしまうかもしれません。 作ったものは以下のリポジトリにあります。 （技術的にはかなり適当なことを書いてしまうかもしれません。） 深層学習ランタイムは何をするのか 深層学習ラン
拡張ユークリッドの互除法 〜 一次不定方程式 ax + by = c の解き方 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでアルゴリズムの探求をしている大槻 (通称、けんちょん) です。好きなアルゴリズムは二部マッチングです。今回は、歴史の記録に残る最古のアルゴリズムの 1 つとして知られるユークリッドの互除法について書きます。 ユークリッドの互除法は、最大公約数を求めたり、一次不定方程式 $ax + by = c$ に応用したりなど、大学受験でもお馴染みのアルゴリズムですが、整数論的アルゴリズムや数え上げアルゴリズムにおいて根幹を成す重要なものでもあります。 今回の記事では特に、一次不定方程式 $ax + by = c$ の整数解を一般に求めるアルゴリズムとして知られる「拡張ユークリッドの互除法」の理解を目指します。 1. ユークリッドの互除法とは ユークリッドの互除法は、2 つの整数 $a$, $b$ の最大公約数を効率よく求めるアルゴリズムです。本記事では $a$ と $b$
自作したRISC-V向けCコンパイラでセルフホストまでこぎつけた - 詩と創作・思索のひろば
低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門 まさに低レイヤのことが分かっておらず、以前から気になっていたこの本。取り掛かってみたところ思いのほかスイスイ進められて、勢いに乗ってセルフホスト（自分が書いたコンパイラで自分自身をコンパイルするところ）までいけたので記念に書いておく。正確には C コンパイラのサブセットです。 GitHub - motemen/mocc 全体的な進め方は、 上記の本の通りに進めていく。 それ以降は自作の 8queen が普通に書けるように機能を強化。 それ以降はセルフホストを目標に進める。 プリプロセッサやリンカは作らず、C からアセンブリまで。 という感じ。自分は手を動かさないと進んでる気がしないので、まずは書いてみつつわからない所があれば調べる、というスタンスでいく。 あと、せっかくなので RISC-V の勉強もしたかったのでこれ向けに書く。なので実行は
Writing NES Emulator in Rustをやった
Writing NES Emulator in Rustというサイトがある。これはRustでファミコンエミュレータ(通称: NES)を実装する方法をステップバイステップで解説してくれる親切サイトだ。NES初心者でも比較的容易に取り組めるので自力でNESエミュレータの実装するのはちょっと...といった人に特におすすめ。自分は数年前にNESの実装にチャレンジしたが途中で挫折した経験もあったのだけど、このサイトで言われた通り少しずつ進めていくことでなんとか一通り実装をし終えることができた(まぁまだバグだらだけど...)。 今回はその中でも初心者が事前に知っておいたら良さそうと思った知識や概念なんかを雑に書いてみる。 ちなみに各構成要素の詳細な解説や仕様などについては日本語・英語問わず先人の遺産がネット上に大量に存在しているのでググってほしい。とりあえず自分が何回も参照したサイトだけ下記に列挙して
オンライン会議用の背景画像を生成するやつを作った - hitode909の日記
id:minemuracoffeeさんがAIを使って描いた絵を背景画像に設定されてる、というのをあさイチで見て、背景画像を自作するのは良いな、と思ったので、ちょっとブラウザでお絵かきするページを作って、ジェネレータを作った。 https://cute-grey-juice.glitch.me/ 使い方は簡単で、上のページをブラウザで開くだけ。 ただ開くとカラフルな絵文字が出るのだけど、好きな字を入れると、入力された字をもとに作ってくれる。 入力された文字と文字コードの近い文字をランダムに選んで埋めていく。 背景色とか具合文字の埋め具合はランダムなので、気に入るまでリロードする形。 2文字以上のときは単に繰り返すようにしたので、拝承ってひたすら書かれた背景画像を生成できる。 生成用のURLもシェアできるので、ここからみんな好きな拝承画像を作れる。 https://cute-grey-juic
Chrome の console.log でハマらないために
JavaScript を書いたことがある人ならば一度は使うであろう console.log ですが、この関数は思ったよりも厄介な性質を持っています。その性質を知らずに console.log を使うと、デバッグ時に大ハマリしてしまうことがあります。この記事では console.log の落とし穴についてお話します。 今回は Chrome に特化して解説しますが、Firefox や Safari でも同じ落とし穴があります。 console.log とは まずはさらっと基本をおさらいしましょう。 大前提なのですが、console.log は JavaScript の言語仕様（ECMAScript）で定義されていません。ブラウザ向けには whatwg の仕様がありますが、あくまでもそれはブラウザ向けの仕様であり、Node.js を含むほぼ全ての JavaScript 環境で使えるのは cons
ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学（確率論・数値解析）の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で
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【ショートコーディング】 Pythonで空のシーケンスを渡せない関数の周辺 - Qiita
