0. イントロダクション
0. イントロダクションApollo を使ったアプリケーションを作成するすためにはまずこのチュートリアルから始めましょう ようこそ Apollo の世界へ！ このチュートリアルではフルスタックアプリケーションの構築を通して、GraphQL の機能を紹介します。用いるのは Appllo 環境のツールです。 Welcome! This tutorial guides you through building a full-stack, GraphQL-powered app with the Apollo platform. このチュートリアルを通して、Apollo を使うことで実務レベルのアプリケーションの構築が可能であるということを感じてほしいので、あえて "Hello World" レベルのチュートリアルは飛ばして、実際の案件に近しい例を取り上げることにしました。つまり認証があって、ペー
特異な空間上の微分方程式 〜空間と微分方程式を同時に動かす〜｜お知らせ｜東北大学大学院理学研究科・理学部
概要 数学では「空間」という言葉が頻繁に現れます。どのような空間をどのような意味で調べるかによって様々な分野に分かれます。具体例をあげましょう。 たとえば、ドーナツの表面とコーヒーカップの表面は「本質的に同じ」空間である、と考える分野があり、それはトポロジーと呼ばれます（図1）。ここでの、本質的に同じ、は両方を粘土のようなやわらかい材質でできていると思って粘土を伸ばしていくと、ドーナツの表面はコーヒーカップの表面に変身（より正確には変形）できることを意味しています。 しかしドーナツを買うつもりで買い物に行ってコーヒーカップを買ってくる人はまずいないでしょう。それは両者の「形」が明らかに違うため、日常の感覚だとその二つは違うものだからです。より正確には、両者が鉄のような固い物質でできていると思ったら、上のような変形はできない、よって異なる、といえます。この「固い物質でできていると思ってその形
Meta AI の MTIA - Vengineerの戯言
はじめに Meta が MTIA を発表しました。 下記のツイートはMeta関連者のツイートです。 Lots of big AI news from us today: our next gen data centers designed from the ground up for AI workloads, our first custom silicon for AI training & inference, and phase two of our Research Supercluster, one of the world’s most powerful AI supercomputershttps://t.co/lUGZRtVvdK— Boz (@boztank) 2023年5月18日 MTIA v1 MTIA : Meta Training and Inference A
Snowflake x Streamlit でデータを可視化する - FLINTERS Engineer's Blog
Snowflake x Streamlit でデータを可視化しよう こんにちは、データチームにてデータ基盤開発を行なっています、井山です。 データチームでは、データ基盤に関係する各種運用メタデータ（wfの処理時間やデータ格納時間等々）をSnowflake上に格納、Tableau上で可視化しているのですが、半年程前にStreamlitがSnowflakeによって買収され、今後機能として追加されていきそうなので、今のうちに試しておこうと思います。 www.snowflake.com Streamlit とは streamlit.io データアプリケーションを手軽に作成することができるオープンソースのWebアプリケーションフレームワークです。 フロントエンドの経験がなくともPythonのみで記述ができ、手軽に試すことができます。 前準備 今回は下記のdevcontainerを利用します。 htt
2020/9 GraphQLを使ってみた - 実践編
こんにちは、大阪事業所の北川です。 前回はGraphQLとはどういうものなのか、ということで概要と特徴についてご紹介させていただきました。 そして今回は実践編として、実際にGraphQLを使用してデータベースから値を取得、返却するAPIを作成していきましょう。 前回の記事はこちら 2020/6 GraphQLを使ってみた - 概要編：https://www.cview.co.jp/osakatech/2020.06.29.FAUq5bQMn 事前準備 本件は環境構築にDockerを利用いたします。 そのため、事前にDockerのインストールを行ってください。 また、複数のコンテナを稼働させますので、Docker Composeを利用いたします。 ただし、Dockerのインストール方法や使用方法などは省かせていただきますので、必要な方は下記の記事をご参照ください。 2018/8 Docker
人工知能規制、資本主義批判、民主主義再考
人工知能規制、資本主義批判、民主主義再考 2023.05.22 Updated by yomoyomo on May 22, 2023, 18:58 pm JST 先週、米上院の公聴会に召喚されたOpenAIのサム・アルトマンCEOが、「AIに規制は必要」と発言したことが話題になりました。ディープラーニング分野に多大な貢献をしたAI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントンが、Googleを退社して「AIは人類の脅威になる」と警鐘を鳴らすのと合わせ、今のAIを巡る報道には不安をかきたてる浮足立った空気があります。 冷静に考えれば、AI開発を免許制にすべきという規制を求めるサム・アルトマンの発言は、オープンソースによるコモディティ化を牽制しながら、市場で優位性を確保したところで規制を求めるルールメイキング戦略の定石に沿ったもので、要は現状の優位性の定着が目的であり、驚くところはありません。 た
Fisher Information Embedding for Node and Graph Learning
Attention-based graph neural networks (GNNs), such as graph attention networks (GATs), have become popular neural architectures for processing graph-structured data and learning node embeddings. Despite their empirical success, these models rely on labeled data and the theoretical properties of these models have yet to be fully understood. In this work, we propose a novel attention-based node embe
Docker上でのLLVMビルド環境の構築試行 - FPGA開発日記
GitHubのIssueにLLVMのビルド環境をDockerで作る方法を教えていただいたので、試してみることにした。 github.com docker run --name=riscv_dev_container -it ubuntu:latest コンテナ内で、以下を実行する apt-get update apt-get -y dist-upgrade apt-get install build-essential git -y # LLVM gnu toolchainのビルドで必要 apt-get install -y autoconf automake autotools-dev curl python3 libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool p
あのVelodyneの名も消える、車載LiDARに淘汰の大波
車載LiDAR（レーザーレーダー）の技術的進化には目を見張るものがある。量産車への採用も進んでいる。しかし、その競争は激しい。2021年2月の日経クロステックの記事「自動運転向けLiDAR開発に100社殺到、抜け出すのは一握りの企業」 記事へのリンク で、LiDARに100社近くが参入していること、そしていずれ淘汰の時代が来ることを述べた。実際、2022年に入って有力メーカーの撤退や倒産が目立ち始めた。 パイオニアがLiDARから撤退 2022年2月、パイオニアは「投資回収に時間がかかりすぎる」との理由で車載LiDAR開発から撤退した。同社は電磁式MEMSミラーを用いたLiDARを開発したが（図1）、量産車への採用には至らなかった。この撤退によって、一旦、同社からMEMSの研究・開発に従事する技術者の居場所はなくなってしまったと思われる。パイオニアはMEMSの研究開発を行っていた甲府市の事
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GitHub - pytorch/glow: Compiler for Neural Network hardware accelerators
NVIDIA新ドライバでStable Diffusionの処理能力が倍に
A New Kind of Symmetry Shakes Up Physics | Quanta Magazine
Deep Feature Selection for Anomaly Detection Based on Pretrained Network and Gaussian Discriminative Analysis
Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.