生物物理学 まとめ&実装 - Qiita
「生物物理学 (鳥谷部祥一 著)」を読みながら、個人的に面白かった部分を抜粋して、まとめ&実装&コメントしている。公式の実装例(Github)も一部参考にしながら実装した。徐々に数式要素が強くなり、後半は物理系の大学院生向けかも。数式的な部分は、より詳細な「非平衡系の物理学 (太田隆夫 著)」を適宜参照した。 アロステリック効果 (第3章) 代表的なヘモグロビン(wikipedia)について扱う。ヘモグロビンは、血液中で酸素分子を運搬するタンパク質の一種である。1つのヘモグロビンには、4つの酸素分子結合サイトが存在する。生理的条件下で、酸素結合曲線(酸素が結合しているサイト数 vs 酸素分圧)はシグモイド状のカーブを描く(下図、本より引用)。これは酸素分圧の高い肺においては多量の酸素と結合して吸着し、酸素分圧の低い末梢組織では酸素親和性が低くなり放出することで、肺から全身へ酸素を運搬する役
プログラミング用語の中国語の漢字表記がカッコ良すぎるし初心者に優しいからもっとみんなに知ってほしい - Qiita
経緯 筆者は外国語大学で中国語を専攻しているのですが、偶然にも中国語のプログラミング関係の記事を読む機会がありました。その中で日本語だと直接カタカナで使用している用語も、中国語では意味のある漢字に置き換えられており、興味をそそられたので基礎的な用語を調べてみました。私自身は漢字文化圏で育った者として、こうした用語の漢字表記には元素記号の漢字表記のような魅力を感じます。また同時に、漢字は表意文字であるため初学者にもやさしく見えるので、日本でも（自然言語好きな変人たちの間で）もっと広まっていってほしいな、と思います。 個人的6選 Guard:守衛 かっこえぇ！錯誤（error）が発生しても、コードの安全性をしっかりと担保してくれそうな強さを感じますよね？ ええ、感じます。 Delegate: 代理 初心者には取っ付きづらいDelegateも代理とされたら、仕事の一部を任せるんだな、ということが
本当は教えたくない、VScode拡張の最強プログラミングアシスタントAI Phind(導入・使い方) - Qiita
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
変分ベイズ法の解説 - Qiita
この記事は古川研究室 Workout_calendar 6日目の記事です。 本記事は古川研究室の学生が学習の一環として書いたものです。 本記事では、隠れ変数(潜在変数)が出てくるモデルにおけるパラメータの分布推定法としての変分ベイズ法を解説します. 本記事で主に以下の2点について解説していきます. * 変分ベイズの問題の枠組みについて * 変分ベイズ法のアルゴリズムの導出 はじめに 変分ベイズ法とは潜在変数を伴うモデルにおける解法の１つです.通常のベイズ学習では、データ集合$D$が与えられた時のデータ尤度$p(D|\theta)$を最大にするようなパラメータ$\theta$を推定することを考えます.その際に、混合ガウスモデルや潜在ディリクレ配分法などの隠れ変数(潜在変数)を仮定するようなモデルの場合は、積分計算が解析的に計算することができません.そのような場合に、潜在変数やモデルのパラメー
悪名高きスワイプ広告を解析する - Qiita
この記事の概要 ユーザーから嫌われている広告の1つに「スワイプ広告」というものがある。 誤タップをしやすいことが理由だが、あまりにもこの広告だけ誤タップするため調べたところ 実は誤タップしたように見せかけて意図的に広告先に遷移させる広告であるということがわかった。 スワイプ広告とは、左右にスワイプすると画像がついてくるタイプの広告である。 スワイプ広告とは スワイプ広告とは、主にアフィリエイトサイトで見られる広告形式の一つである。 ユーザーは指で画面上の広告を左右にスワイプすることで、広告画像を切り替えることができる。 スワイプによるインタラクティブ性を活かし、複数のメッセージやメディアを使い、魅力的な広告体験を提供することが特徴である。 なぜ悪名高いのか しかし、スワイプ広告はユーザーから嫌われている。その理由は、誤タップを誘発しやすいからである。 誤って広告をタップして画面が遷移してし
strlen() の深淵 - Qiita
あらまし strlen() という関数がある。御存知の通り、文字列の長さを算出する標準 C ライブラリの関数だ。 やってることは単純で、例えば以下のように実装できる。 size_t strlen_simple(const char* str) { const char* p = str; while (*p) ++p; return size_t(p - str); } '\0' が見つかるまでポインタを進め、初期位置との差分を返すだけだ。これで機能的には std::strlen() と同等である。 では、速度的にはどうだろう？適当にベンチマークを書いて MSVC 2022 でコンパイル＆実行するとこうなった。
拡散モデルの基礎と研究事例: Imagen - Qiita
1. はじめに 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっています。特に文献[6]では定量的評価・定性的評価の両面で、拡散モデルによる画像生成品質がBigGANを超えたと報告されました。画像生成以外でも、音声合成（文献[13], [20]）やテキスト処理（文献[12], [21]）、ロボット制御（文献[20]）などの種々のタスクへの応用事例が報告されており、ますます注目度の高い技術になっています。 本記事では、拡散モデルの代表であるdenoising diffusion probabilistic model(DDPM)による画像生成の理論的側面と、研究事例としてImagen [18]を紹介します。 2. 拡散モデルの基礎 2-1. 拡散過程・逆拡散過程の導入
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
Python OpenCV の cv2.imread 及び cv2.imwrite で日本語を含むファイルパスを取り扱う際の問題への対処について - Qiita
Python OpenCV の cv2.imread 及び cv2.imwrite で日本語を含むファイルパスを取り扱う際の問題への対処についてPythonOpenCV 概要 Python OpenCV で日本語を含むファイルパスを扱う際の以下2点の問題への対処方法の案． cv2.imread でファイルパスに日本語を含む画像を読み込もうとすると失敗する． cv2.imwrite を実行した際にファイルパスに含まれる日本語が化ける． 私の環境に問題...？ → umyu様に「Windows & OpenCV の問題」とコメントいただきました． アスキー文字にしか対応していないみたい． Unicode Path/Filename for imread and imwrite · Issue Currently, the imread and imwrite method only suppo
AnacondaにopenCVをインストールできなかった時の対処（2020.4） - Qiita
(base) c-gerus-MacBook-Pro-2018:opt c_geru$ conda install anaconda Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: /Users/c_geru/opt/anaconda3 added / updated specs: - anaconda The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- _anaconda_depends-2020.02 | py37_0 6 KB a
シェルスクリプトを学ぶ人のための「新しいUNIX哲学」 〜 ソフトウェアツールという考え方 - Qiita
はじめに 「UNIX 哲学 (Unix philosophy)」とは、一つの大きなシステムを、独立した小さなソフトウェアの集まりとして作るという考え方です。UNIX のように大きく複雑なものをシンプルに作るための考え方で、技術的な用語で説明するならば、大きなシステムをモジュール化された構成可能なプログラム設計で開発するということです。 UNIX 哲学に公式の定義は存在しません。ケン・トンプソンを始めとする UNIX の創始者が UNIX の開発を通して示したソフトウェア開発の考え方が UNIX 哲学と言われるようになり、それを他の人が独自に解釈して解説したものが UNIX 哲学として知られています。UNIX 哲学と呼ばれているものが複数あって、それぞれで異なっているのはそのためです。UNIX 哲学の本質的な考え方は今も通じるものですが、これまでの UNIX 哲学の解説の多くは古い技術を元に
Wordleの最初の一手を考える - Qiita
Wordleとは 最近、Wordleというゲームにハマっています。 https://www.powerlanguage.co.uk/wordle/ ５文字の英単語を当てるゲームです。ルールをざっと説明すると以下の通り。 入力できる文字列は英単語だけ（無意味な文字列は入力できない） 文字列を入力できるチャンスは６回のみ 文字列入力後、各文字について、 外れた文字は灰色でハイライトされる 位置は異なるが含まれている文字は黄色でハイライトされる 当たった文字は緑色でハイライトされる すべての文字を緑色にすれば勝ち ついでに、以下のような仕様がSNSでバズっている理由な気がします。 一日ごとに問題が変わる 同じ端末で解けるのは一日に一回 Twitterに結果を簡単にコピペできる（文字列を伏せたまま） 正解がまったく聞いたこともない単語であることもままあり、かなり英語の語彙力を試されます。 楽しく英
PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】 - Qiita
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】UXUIDesignUIデザイン画面設計 1.はじめに エンジニアの私がデザインを本気で勉強した結果、デザイナーとエンジニアはそもそも思考が大きく違っているということがわかりました。 今回は「それ」をデザインに苦手意識のあるエンジニア方にも理解してもらえたらと思い、わかりやすくまとめてみました。 2.アプリの画面デザインを考えてみよう まず、こんなアプリを考えてみてください。 フィットネストレーナーが使うアプリ トレーニングルームでお客様とお話しながら使う 端末はタブレット そして 会員の個人情報確認 前回までのトレーニング状況の確認 次回の予約受付 といったことをします。 使える情報としては、こんな感じです。 あなたならどう画面デザインをするか、もしお時間があったら考えてみてください。
Raspberry PiにBluetooth機器を接続する - Qiita
Raspberry PiでBluetoothを扱う 備忘録メモです。 Raspberry PiはBluetoothが扱えます。 ちょっと試してみました。 参考： https://qiita.com/shskwmt/items/fffabf521201f5835214 https://qiita.com/katsuyoshi/items/9d5417495a47c4b15ac1 https://qiita.com/propella/items/6daf3c56e26f709b4141 https://qiita.com/sunaga70/items/89e2d1eecfd73d3fef21 Bluetoothをスキャンする Bluetoothctl コマンドを利用します。 rootユーザで実行するため、sudo付きです。 プロンプトが[bluetooth]# に変わります。
令和時代のPython作図ライブラリのデファクトスタンダードPlotlyExpressの基本的な描き方まとめ - Qiita
初めに javascriptベースで手軽に対話的な操作が可能な作図が出来るPlotly Express(公式サイト)というライブラリが少し前に公開されたのを見つけました。 今までの静的な作図とは明らかに異なる次元のポテンシャルを感じたので、備忘録を兼ねて基本的な可視化手法の描き方をまとめました。 参考までに、matplotlib+seabornで同様の図を書いたパターンと比較しています。 「基本的な可視化手法」は、以前書いた「探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方」に準拠しています。 Plotly Expressとは Plotly Expressは2019年の3月に公開されたplotlyの高レベルAPI群です。 インタラクティブで複雑な描画を簡単に書けるのが特徴です。 公式サイト: https://plot.ly/python/plotly-express/ API re
モダンプログラマになれない組込みプログラマの苦悩 - Qiita
はじめに 10年以上組込みエンジニアをしている@yagisawaです。 Qiitaのトップ記事では新しいフレームワークの使い方とかモダン言語の新しい言語仕様の解説とかが流れてきて、いつも羨ましいなーと思いながら読んでいます。 本記事は組込みシステム開発をしていて経験したこと・感じたことを自虐ネタとして書き連ねていこうと思います。他ITエンジニアの人に「うわっ、可愛そう」って思ってもらうのが目標です（ぇ 各業界それぞれに悩みはあると思うので、自分たちが一番不幸とかは思っていません。おそらく隣の芝が青く見えているだけです。それよりあまり組込みの記事は見かけないので、「組込みエンジニアの仕事ってこんな感じ」というのを知ってもらう意図があったりします。 内容によっては「それはあなたの設計が悪いからです」と言われてしまうようなところもあるとは思いますが、建設的なご意見は大歓迎ですが基本は温かい目で見
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【脱sed】いい加減シェルスクリプトで文字列をsedで置換するなんてやめよう - Qiita
