クリエイションで、世界を動かす R11Rは「世界でいちばん、クリエイターの才能を信じる」クリエイティブスタジオです。クリエイターと、クリエイターが生み出す創作物の価値に「+1」をし続け、世界の企業やブランドの課題を解決します。 MORE ABOUT
![株式会社R11R(アールイレブンアール)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e2da9b475e1081abcba618ccfe765e90621be5be/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fr11r.jp%2Fwp-content%2Fthemes%2Fr11r%2Fimages%2Fogp.png)
GoProなどのカメラで長いムービーを撮影すると、一定の時間やファイル容量ごとにムービーが細かく分割されることがあります。分割されたムービーをムービー編集アプリでつなぎ合わせて出力しようとするとエンコードに長い時間がかかってしまいますが、無料で公開されている「LosslessCut」を使えば無劣化かつ爆速で結合できるとのことなので、実際に使ってみました。 GitHub - mifi/lossless-cut: The swiss army knife of lossless video/audio editing https://github.com/mifi/lossless-cut ◆容量の大きなムービーは分割されがち 容量の大きなムービーファイルが分割される実例が以下。GoPro HERO12 Blackのバッテリー性能検証のために1時間12分46秒の4K・60fpsムービーを撮影し
はじめに 4年ぶりの開催となるServerlessDays Tokyoに参加してきました https://tokyo.serverlessdays.io/ 「もっとうまくやりたい、誰よりも上手にやりたい」 というメッセージとともに開催されたServerlessDays Tokyo 2023ですが、超豪華なスピーカー陣を国内外から集め、ここ数年のServerlessの成熟と未来をしっかりと味わえる濃いイベントです。 1日目がセッション、2日目がワークショップということで、熱力の高いうちに激熱なサービスを素早く学べる構成になっていて、とても充実した内容でした。 所感 4年前のServerless LambdaをはじめとするFaaSをいかに簡単にデプロイ、運用していくかというツール系の話と S3やSQS,SNSなどのFaaS以外のServerlessなサービスの組み合わせでLowOpsな仕組みを
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformを使って学ぶーAWSにインフラを構築するIaCの基本と、SREが実務で役立つ機能とエコシステムを徹底解説 Terraformは、パブリッククラウドのインフラ構築と自動化のツールとして、IaCのデファクトスタンダードとなっています。この記事では、AWS(Amazon Web Services)を活用するハンズオンを通してTerraformの動作を理解し、実務にもとづいて役立つ機能や便利なエコシステム、さらにSRE視点の事例を紹介します。アソビュー株式会社でSREユニットリーダーを務める鈴木剛志さんを中心に6名のメンバーによる共同執筆です。 アイキャッチ画像 アソビューでは、インフラストラクチャーの変更管理にTerrafo
VSCode の新機能「built-in port forwarding」を使いローカルサーバーにインターネット側からアクセスHTMLJavaScriptNode.jsVSCode はじめに この記事は、以下の公式ポストや、VSCode のアップデート後のリリースノートにも出ていた「built-in port forwarding」を試してみた話です。 この機能を使うと、ローカルにあるサーバにインターネットからアクセスできるようになります。 同様のことを実現するものには、有名どころの 1つに「ngrok(エングロック)」があったり、その他にもたくさんの類似サービスがあります。 実際に VSCode の built-in port forwarding を試してみる それでは、VSCode の built-in port forwarding を試してみます。 自分が試す際に参考にした情報は
「ポンチ絵」が大好きだ。 なかでも官公庁のつくるポンチ絵がいい。 細かく書き込まれた文字にフリーのイラスト素材、あちらこちらを向いた派手な矢印と吹き出し、関係性を示す線……。圧倒的な情報量がぎゅうぎゅうに詰め込まれた1枚の資料……。それこそが至高のポンチ絵だ。 言葉で説明していても、きっとこの魅力は伝わるまい。まずはご覧いただこう。 環境庁による名作「地域循環共生圏(日本発の脱炭素化・SDGs構想)」とにかくうつくしい。見とれるほどに。 デザインを学んだ人なら眉をひそめるかもしれない。だが、その複雑怪奇な魅力にはあらがえない――。 いったいなぜこんなものが生まれたのだろうか。誰がどうやってつくっているのか。なんのために…どんな意味があるのだろう? わからないことだらけだ。 そこでこの記事では、官公庁のパワポ資料(いわゆるポンチ絵)の独特さ、ポンチ絵が生まれた背景とその使命について考察し、ポ
「警察官に暴言を吐かれた!」 「職質してきた警察官が横柄な態度をとってきた。こちらは協力してやったのに気に喰わない」 このような警察官の職務中の態度や問題行動について苦情を入れたくなるときってありませんか? 警察官の立場としては、なるべく苦情を受け付けたくはないし、できれば知らないフリをして逃げたいところです。ですがあまりにも横柄な態度をとる警察官がいたり、権力を振りかざすような警察官がいるのも事実。 そこで今回は「警察官が嫌がる苦情の入れ方」「警察組織に対する効果的な苦情の入れ方」についてご紹介します。 この方法で苦情を入れれば効果てきめん!苦情が警察内部で゛なかったこと゛にされて悔しい思いをすることもなくあなたの意見がすんなりと受け入れられ、警察官の行動や態度は劇的に改善されるでしょう。 警察官が嫌がる苦情には、 公安委員会苦情 監察苦情 の2種類があります。 都道府県公安委員会に苦情
最小限のコードで動く最も汚いコードから始める 2023.09.02 コードを書く際の重要な要点は、読みやすく他人に理解される「良いコード」を書くことです。しかし、完璧を目指して最初から書こうとすると行き詰まります。代わりに、荒削りながらも動くコードを作成し、徐々にリファクタリングして完成度を高めます。型エラーやリントエラーを無視しても構わないので、まずは動くものを作成しましょう。それからリファクタリングして「良いコード」を作成できます。 コードを書くときに最も大切なことってなんだろう?聡明な読者諸君ならご存知だろうが、コードは書く時間よりも読む時間のほうが長い。だから他人に読まれることを意識して、読みやすい「良いコード」を書かなくっちゃならない。コンポーネントは適切な粒度で分割されていて、適切な名前がつけられている。型システムに安全性だって守られてるし、最新のなんとかアーキテクチャにも準拠
これは「Maidcore(メイドコア)」と呼ばれる音楽ジャンルで、近年YouTubeなどネットで徐々に注目を集めています。 これらの音楽は一体どのようなもので、どのようにして生まれたのでしょうか。 この記事では「メイドコア」について、下記の順番で説明していきます。 始まりは日本だった 1. メイドコア誕生の歴史 「メイドコア」のメイドの起源は、日本の「ふたば☆ちゃんねる」まで遡ります。 2001年に掲示板「2ちゃんねる」の閉鎖騒動が起きた時、その避難所として作られた画像掲示板が「ふたば☆ちゃんねる」です。 元々は避難所だったのが、独自の文化を形成し、発展していきます。 ここでは複数の掲示板が存在し、特に人気なのが「二次元裏@ふたば」、通称「虹裏」。 その虹裏で、2004年に「メドイさん」と書かれたメイドの絵が貼られます。 全てはここから始まった やがて彼女は「めどいさん」として、「面倒くさ
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な
これはいま、おれの中にひとつわりと明確な答えがあって、それは "スーパーセンタートライアルに向かう途中の田んぼ道"です おれの住んでる田舎は、市の人口5万人とかなんで、かなりザコいんだけど、24時間営業のスーパーセンタートライアルを抱えている そんで俺はそっからチャリで5分程度のとこに住んでいる そうすっと、夜10時からでも、思い立ったらチャリに乗って、でけえスーパーで買い物ができるわけですよ まずこれはひとつの文化資本と言って良い スーパー って博物館だからさあ! そんで、そこまで行く途中の道、これもまたいいわけ 中規模の川が近くにあるから、いまの季節、サワガニが地面を這い回っているんですよ まず、玄関からチャリまで歩く過程で、スマホのライトに照らされて、聞き取れるくらいデカい足音を立ててカニが逃げる、おれはウオっと思ってちょっとのけぞる、こういう体験が、よくわかんねえけど、ひとつの原体
はじめに 楽曲をアナライズしたいとき、ボーカルの旋律とか、伴奏の最低•最高音は聴音しやすいものです。 ですが、、たとえばテンションを含む密集した和音のボイシングまで分解するのは、途方もなくしんどいです。もちろん訓練された能力と、それなりの時間も必要になります。 手元に楽器がない環境の人にとっては、なおさら難しいことです。 そこで補助的に機械学習ライブラリの力を借りて、能力や時間がない人でも、より良い音楽学習ができるようにすることは、音楽の文化に良い影響があると思います。 SpleeterとBasic-Pitchという二つの最高なライブラリが提供するコマンドラインツールを使うことで、音源をパート別に分離して、それぞれのパートをMIDIノートとして出力することができます。 それによって、リファレンス楽曲の分析自体に時間をかけることなく、本当の目的である解析、そして解析した後にどう昇華させるか考
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