M1搭載Macの環境を汚さずにDeep Learningしたい!(Docker, PyTorch, TensorFlow, VSCode, Jupyter)MacDeepLearningDockerVSCodeM1 DockerでDeep Learningしたいが、、、 せっかく新しく買ったM1搭載Macなのだから、環境はできるだけ汚さずに開発したいなぁ、という方は少なくないと思われます。 環境をクリーンに保つ方法の一つがDockerですけれども、 Deep Learningに必要なPyTorchとTensorFlowを両方利用できるいいarm64用Dockerイメージが見つからなかったので、なければ作れということで、作ってみました。 (PyTorchのビルドは何の苦労もなくできましたが、TensorFlowのビルドが辛いこと辛いこと、、、ビルドを開始して数時間経過後にエラーやらOut o
本記事は、Simon Holdorf氏による「10 Extraordinary GitHub Repos for All Developers」(2021年4月4日公開)の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 こちらもどうぞ すべてのウェブ開発者へ。人気GitHubリポジトリ9選 面接のリソース、build your own X、優れたパブリックAPIのリストなど Photo by Vishnu R Nair on Unsplash はじめに GitHubは、あらゆる種類の技術、フレームワーク、ライブラリ、コレクションなどを共有するためのNo.1プラットフォームです。しかし、その巨大さゆえに、最も有用なリポジトリを探すのが難しいという問題もあります。そこで私は、すべてのソフトウェアエンジニアに大きな価値のある、素晴らしいリポジトリ10選を作ることにしました。すべてに多くのGitH
QGIS3.16 +地理院地図 Vector (仮称) もう GIS は特別なモノではありません! 業務の効率化に 品質の向上に そして、地域の防災に きっと、お役に立ちます ホシノデータ GIS で最初に用意するものは? ※パソコン( Windows,MacOS,Linux ) ※インターネット環境(※既に使っている) 1.GISソフトウエア(有料 , 無料) 2.背景図としての地図(有料 , 無料) ホシノデータ 国土地理院などの 地図配信サーバー パソコン Windows 等 GIS ソフトウエア QGIS 等 地理院地図 Vector 等 インストール (※既に使っている) 無料で GIS を使えるようにしましょう 1.ソフトは無料で使える QGIS があります 2.背景地図は無料で使える地理院地図などが いっぱいあります デザインを自分用に設定できる”地理院地 図 Vector”
日本語入力のキーボードアプリazooKeyを作り、12月頭からApp Storeで公開しています。iOS向けキーボードアプリを作る上でのハードルや、かな漢字変換の実装の話を書きます。 概要 azooKey(あずーきー)は自作したiOS向けのキーボードアプリです。統計的かな漢字変換システム Mozcを参考にしながらかな漢字変換をSwiftで書き、長らく標準キーボードに欲しいと思っていたカスタマイズ機能をつけて公開しました。 構成 統計的かな漢字変換システム Mozcを参考にして、辞書や変換機能を作成しました。 使用言語: Swift, Python ライブラリ/ツール: SwiftUI, MeCab(辞書はIPAdic/NEologd) 大きく「辞書」「変換」「UI」の三点に分割して考えながら作りました。それぞれに割いた時間は3:4:3くらいです。 変換は全てSwiftで書きました。現代のか
追記:マリオの全ステージクリアを目指します!(2021/12/30) 深層強化学習で学習したAIマリオで全ステージクリアを目指すプロジェクトをGitHub Pagesで立ち上げました!参加者募集中です! 詳細は以下参照ください 深層強化学習のPyTorchチュートリアルが日本語訳されて…ない! PyTorch勉強中の人にとって助けになるのが公式のチュートリアルです。そんな公式チュートリアル @sugulu_Ogawa_ISID さんが日本語訳して公開してくださっています。 今、深層強化学習に興味津々丸なので、早速確認してみました。 すると… ない! PyTorchのチュートリアル、マリオをプレイするものあって、めっちゃ面白そうなんですよね。というわけで、訳される前のPyTorchの深層強化学習のマリオチュートリアルをやってみました。 ちなみに、PyTorchチュートリアル(日本語翻訳版)の
はじめに 「Typescriptの次はRustかもしれない」という記事がバズってるのを見かけました。 なかなか面白くて、PAとしてのWASMとRustを比較している記事です。ちょうど最近「レガシーおじさん、SPAを始めてみた。そして限界を知る」でも書いた通り最近SPAに手を出してみたのですが、いろいろやろうとするとSSRのためのBackend for Frontend (BFF)等が必要になるとわかり「これJSでやる必要なくない?」とも感じていたのでちょうど良かったです。 こういうのを見るとRIAやGWTのように似たアプローチで廃れた技術や、登場が早すぎたMeteor、今も頑張ってるMSのBlazorなど色々頭をよぎります。といわけで歴史を俯瞰する意味でHTML + JavaScriptとそれ以外の技術のせめぎ合いの歴史やMSのBlazorやRustのyewなどWebassemblyを使う
Neural Engine(ニューラルエンジン)は、ニューラルネットワークの推論演算に特化した機構を持つことで、GPUよりもさらに高速な処理と消費電力の低下を両立するプロセッサ。A11 Bionicは毎秒6000億回、A12 Bionicではなんと毎秒5兆回の演算が可能とされている。 いうまでもなくCore MLのポテンシャルを最大限引き出す鍵となるのがこのNeural Engineなのだが、実はNeural Engineを制御するフレームワークやAPIは存在せず1、Appleは開発者向けの情報もほとんど何も出してない。 残念ながら先のWWDC 2020でもその状況はあまり変わらなかった。 そんな中、書籍「Core ML Survival Guide」やOSS「CoreMLHelpers」でCore ML界隈で知らない人はいないMatthijs Hollemans氏が、GitHubでNeu
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本(ソフトカバー) 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI(Auto Encoderと
English 久しぶりにExcelでゲームを再現してみました。 ツイッターでどんなゲームを作るのが良いか募集したところ、なんと1位がドラクエ。 初めて質問箱を使ってみます。なかなか決められなくて‥‥。 VBAを使わないExcelゲーム、どれを作るのが良さそうですか? — パパセンセイ@Excelを眺める人 (@10mikiya) September 21, 2020 正直どう作って良いか見当もつかないまま見切り発車で進めましたが、なんとか形になったので公開の流れになりました。最適化されてないロジックもありますので温かい目で見守っていただけますと幸いです。 一応、再度伝えておきますがVBAは一切使っていません。 [ad01] どんなものが出来たか 実際にどんなものになったか、見ていただいた方が早いのでまずは結果をご覧ください。(※音声はありません) あのイルカ 最後まで見た方が面白いですよ
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近(私が気づいたのは 2020/10/30)更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
前回の記事でPC-98エミュ+FreeDOSの環境でMS-DOSアプリが動くことを確認した. となると,あと思うことは1つ. MS-DOSのアプリケーションを自作したい! ということです. 今回はC言語でMS-DOSのアプリケーションを作ってみましょう. 環境 OS:Ubuntu 20.04 PC-98エミュ:xnp2kai rev.22 d3fe02a FreeDOS(98):20200709更新のHDI形式 Cコンパイラのinstall i8086版GCC フリーのCコンパイラと言えばGCC.便利ですよね. しかし,少し前までGCCは32bit || 64bitのアーキテクチャしかターゲットにしてきませんでした. なので16bitのPC-98x1向けのバイナリは生成できなかったわけなんですよね. それが最近,ついに16ビット版GCCが登場しました.しかもDOS環境特化. 詳しい話は以下
iOSの機械学習フレームワークCore MLと最近のiPhoneなどに備わるAIプロセッサNeural Engineを用いて映画から自転車を探したところ、驚くような結果を得た。プログラミング・コードを簡潔に記述できるとともに、その処理速度が随分と速い。これが毎日使う小さなiPhoneで行えるのだから、唖然としてしまう。Neural EngineはFace IDだけでなく、汎用的なAI処理に活用できるわけだ。 これまでの自転車探索、正確にはオブジェクト検出はディープ・ラーニングのKeras-Yolo3を用いてきた。これをMacで実行すると恐ろしく時間がかかり、2時間の映画なら2〜3日はマシンを占有してしまう。 神谷典孝が示したようにGPUを活用すれば実用的な速度となり、2〜3時間で処理が完了する。ただし、GPUはタワー型の大型PCを必要とし、随分と高価であり、消費電力が馬鹿にならないほど大き
初めに、そして結論 本当は冒頭にこういう言い訳がましいことを書くのは好きではないのだが、例によってディスり成分が多めなので、筆者はそういうキャラということでそこは目を瞑って欲しい。実体験に基づいて書くので業務上あまり触ってこなかった言語については記載が少ないが、読者のみなさんが詳しいことや私の記述で事実と異なる部分については謝罪して訂正したいのでプルリク、コメント等熱望している。あと筆者はサーバーサイドエンジニアであってフロントの事が全然わからんのでその辺はさっぴいて読んでほしい。結論から言うとRustを使え。 古生代 アセンブラ以外の高水準プログラム言語の歴史は1950年代から1であるが、筆者の実体験に基づいて話をするので'80年代まですっ飛ばす。 N88-BASIC N88といえばN88-BASIC(86)を思い浮かべる読者が多いと思うが、筆者はPC-8801mkIIユーザーだったので
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、PayPayフリマバックエンド開発の三宅です。 今回、YJTC2019-shibuyaにてPayPayフリマのバックエンド設計について話して来ましたので内容を紹介したいと思います。 本記事ではセッション前半のバックエンド部分をメインに紹介させていただきます。よろしくおねがいします。 PayPayフリマとは PayPayフリマはフリマに特化したサービスとして10月7日にiOS版をリリースしました。PayPayの名前がつく通り、PayPayを利用してフリマの商品をかんたんに購入でき、買い手から価格の相談をできる機能などが特長です。 また、ヤフオク!とも連携し、ヤフオク!に出品されている固定価格商品の一部もユーザー体験に変わ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く