おはこんばんちは!!尾藤 a.k.a. BTO です。 私は今はオープンロジでCTOをしていますが、オープンロジを含めて今まで4社でCTOをしています。CTOとしての実績と経験を積み重ねてきた結果、今ではある程度開発組織が大きくなった会社からCTOのオファーをいただくことが増えてきました。 いわゆるパラシュート人事というやつです。パラシュート人事は非常に難しく、私が今まで見てきた中でもパフォームしていないマネージャーはほとんどが外部登用でした。逆に現場上がりのマネージャーはうまくワークしており、微妙な人は少数でした。 このように失敗する可能性の高いパラシュート人事で入社する場合は、いろいろ気をつけないといけません。CxOとまではいかずとも、みなさんの中にも転職をきっかけに何らかの責任者としてのポジションを期待されて入社することもあるかと思います。そういった方に私の気をつけていることが参考に
でインストールいけます! Windows(ARM も!), Linux(arm も!), macOS の全バイナリがあるので, コンパイル不要でいけるよ. 辞書データは別途必要です. とりあえずは の README からたどれるコンパイル済み KWDLC を使いましょう. import jagger model_path = "model/kwdlc/patterns" tokenizer = jagger.Jagger() tokenizer.load_model(model_path) text = "吾輩は猫である。名前はまだない。" toks = tokenizer.tokenize(text) for tok in toks: print(tok.surface(), tok.feature()) print("EOL") 吾輩 名詞,普通名詞,*,*,吾輩,わがはい,代表表記:
こんにちは、nadareです。 機械学習エンジニアで、普段はレコメンド・検索関連のお仕事をしています。いろんな競技プログラミングが好きです。 最近はRetrieval-based-Voice-Conversion(以下RVC)という技術に関心を持ち、本家Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIやddPn08さん版RVC-WebUI、VC ClientにPR投げつつ勉強しています。 本記事では、RVCのモデルで綺麗な日本語に変換するための学習テクニックを紹介します。 2023/05/24 追記 続・RVCのモデルを日本語向けに事前学習するを公開しました。最新の内容にアップデートしたので、こちらもご参照ください。 2023/05/14 16:20追記 これまではITAコーパス読み上げ音声を10~30epoch学習させたもので比較していて、その時点では事前学習
こんにちは、取締役の id:onishi です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onishiが担当する第7回のゲストは、ロンドン、シンガポール、ハノイを拠点とするAIソリューションプロバイダー Nexus FrontierTech のCo-Founder CTOであり、著書「Web API: The Good Parts」、訳書「プログラマー脳」「JavaScript: The Good Parts」「入門 自然言語処理」などの執筆・翻訳でもご活躍されている、 id:mizuno_takaakiさんこと、水野貴明さんです。 mi
1カ月にわたってアルコールを断つ「ドライ・ジャニュアリー」や「ソバー・オクトーバー」に参加している多くの人が、睡眠の改善や不安の軽減を実感している。専門家によると、肝臓や腸などの臓器にもいい効果をもたらすという。(PHOTOGRAPH BY VICTORIA JONES, PA IMAGES/GETTY IMAGES) 世界中で毎年何百万人もの人たちが、1カ月間アルコールを飲まずに過ごすことを選択している――「ドライ・ジャニュアリー(断酒の1月)」として始まったこの習慣は、今では「ソバー・オクトーバー(しらふの10月)」のような同様の取り組みへと拡大している。自身の飲酒習慣に関心を持ち、あえて飲まない「ソバーキュリアス」というライフスタイルを選ぶ人の数はどうやら、着々と増えつつあるようだ。 英国では、成人の7人に1人が2023年のドライ・ジャニュアリーに参加する計画を立てていた。また米国で
Imitation learning from human demonstrations has shown impressive performance in robotics. However, most results focus on table-top manipulation, lacking the mobility and dexterity necessary for generally useful tasks. In this work, we develop a system for imitating mobile manipulation tasks that are bimanual and require whole-body control. We first present Mobile ALOHA, a low-cost and whole-body
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