いつもありがとうございます ブクマ画面に遷移した時にタイトルが「20171023xxxxxx」になる事があります 「記事への反応」「言及する」になってから増えた気がします そのままブクマせず、できればF5を押してタイトルが出てきてからブクマしてくださると助かります お願いばかりでごめんなさい
私は同性愛者の男性です。 保毛尾田保毛男騒動でホモネタ、オカマネタがなぜいけないか、どれだけ我々のような人間を傷つけて来たか、ようやく浸透してきたんだなと今は胸を撫で下ろしています。 この流れを一過性のものにしたくなく、もっと周知してもらいたく書かせてもらいます。 映画のクレヨンしんちゃんには「オカマ」がよく出てきます。 「オカマ」が登場すると必ずしんちゃんは気持ち悪がり、あまつさえ「オカマ」が作品内の敵として扱われます。 当時から非常に苦痛でした 近所の子どもたちがクレヨンしんちゃんに影響されて「オカマ」の真似をして、仲間内で気持ち悪がる光景も見ました 身が引き千切られる思いをしました そんな作品が「国民的アニメ」として扱われています。 そんな「オカマ」が出て来るクレヨンしんちゃんの映画は、現在でも容易に鑑賞出来ます。 アマゾンプライムさん。お願いです。映画クレヨンしんちゃんの公開を中止
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索 目次 目次 はじめに 1. 環境の独立性を保つために各プロジェクト毎にvirtualenvを使う 2. Python3を使う 3. requirements.txtを保存しておく 4. すべてのimport文とパスの設定は初めのセルに入れる 5. はじめはコードは汚くても良い 6. グローバル名前空間を汚さないために、セルの中の処理は関数とする 7. 長い計算時間の結果をキャッシュするためにJoblibを使う 8. セルの独立性をできるだけ保つ 9. 変数名は短くても良い 10. ユーティリティ関数にはアサーションを使ってテストを書く 参考資料 MyE
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識(各社の特有の書類など)を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
元フジテレビアナウンサーで維新新顔の長谷川豊氏が千葉1区で落選の見込み。長谷川氏は比例南関東ブロックにも重複立候補している。
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