オープンワールドゲームの“マップ外”に行くとどうなる？巨大生物に食われたり、世界が壊れたり…全10作品の対応を紹介 | インサイド
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
マンションリフォーム虎の巻
本来は親友に向けたマンションリフォームのアドバイスだが、LINEで送るには長すぎるので、増田の日記として公にさらしてみる。ブコメやトラバで有用な反論が得られるかもしれない。 祝1000user超え。いろんな意見が聞けて楽しい。おそうじ浴槽がみんなに届いてうれしい。 祝2000user超え。自分の知識がみんなの役に立ったようでうれしい。はてブ愛してる。 増田は建築士としてそれなりに経験値はあるが、住まいのあり方や価値観は本当に多様なので、N=1の意見として参照するぐらいがちょうどよい。 大前提適切な断熱壁と二重ガラス樹脂サッシが装備されていること。それがない建築が許されるのは安藤忠雄だけ。 既存のサッシが交換できないならインプラスなどの内窓をいれればよし。 風呂編おそうじ浴槽！これが言いたくてこの長い日記を書いているといっても過言ではない。 google:image:おそうじ浴槽 他の設備投
モバイルファーストのウェブデザインがデスクトップに及ぼす悪影響
モバイルファーストのウェブデザインは、デスクトップで閲覧する際に重大なユーザビリティ上の問題を引き起こす。長いスクロールページにコンテンツが過度に分散され、余白が広がり、画像やフォントが拡大されるため、ユーザーが情報を把握し、理解することが難しくなるのである。 The Negative Impact of Mobile-First Web Design on Desktop by Kim Salazar, Tim Neusesser and Nishi Chitale on October 13, 2023 日本語版2024年2月6日公開 最近のウェブサイトの多くは、モバイルファーストなアプローチでデザインされている。こうしたページをデスクトップデバイスで表示すると、コンテンツが過度に大きく引き伸ばされて見えることがある。画面を覆い尽くすような画像、肥大化したテキスト、過剰な余白のせいで、
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
【Unity / URP10.8.1】よく使うシェーダーのテクニックについてメモ (座標まわり)
概要 シェーダーの実装を行う上で、個人的に使うことが多いシェーダーのテクニックについてまとめてみようと思います。 環境 Unity 2020.3.32f1 Universal RP 10.8.1 紹介する手法 Transform の position を求める Transform の forward, right, up を求める カメラの前方向ベクトルを求める ビューベクトルを求める 頂点座標から深度値を求める スクリーン座標を求める 頂点を画面奥へずらす 一定の太さのアウトラインを作る 深度値からワールド座標を復元する 手法1. Transform.positionを求める 以下のようなコードで、transform.position (オブジェクトの位置) を取得できます。 float3 worldPosition; worldPosition.x = UNITY_MATRIX_M[0
カインズの便利道具に頼る現代人たちよ、これが縄文DIYだ！ | となりのカインズさん
週末縄文人 休日になると山へ繰り出すアラサーサラリーマン2人組。ライフワークとして、「既存の道具を一切使わず、自然にあるものだけでゼロから文明を築く」という挑戦をしている。これまできりもみ式火起こし、土器、釣竿、竪穴住居などを製作。スタートは縄文時代、目指すは江戸時代。YouTubeやTwitterでも活動中。
Gmailの容量がいっぱいになったのである方法で不要なメールを全削除した
Kazuho Oku @kazuho lead developer of H2O HTTP server / works at @fastly / contributes to @IETF / HTTP, TLS, QUICといった通信プロトコルの開発者、実装メイン、標準化がサブタスク。ダジャレの合間にインターネットを速くするのが仕事です kazuhooku.com Kazuho Oku @kazuho gmail の容量が15GBいっぱいになった件、一年以上前の未読の広告扱いされたメールとか不要やろってことで is:unread category:promotions older_than:1y で検索して全消した。使用量9.38GBまで下がった！ 2023-10-18 12:03:41
【Unity】ECSで実装されたトゥイーンライブラリ「Magic Tween」を公開しました - Annulus Games
【Unity】ECSで実装されたトゥイーンライブラリ「Magic Tween」を公開しましたUnity2023年9月9日2023年9月9日 現在はv0.1.0ということで実験的なライブラリ、という位置付けではありますが、機能面に関してはGameObject/ECSの両方をサポートし、Sequenceの機能やTextMesh Proのサポートなど、非常に豊富な機能を取り揃えています。また、性能に関してもUnity向けのトゥイーンライブラリとしては最速クラス(というか圧倒的に最速)になっています。そのため、実用性に関しては今の時点でも十分即戦力になり得るライブラリになっているのではないでしょうか。 ただ、諸事情により公開を前倒ししたので、内部の設計がちょっと、というかそれなりにヤバめな雰囲気を醸し出しています。というか、うん、ヤバい。 そんな感じなので、ECSのサンプルとして中身覗くのはお勧め
場所当てゲーム「GeoGuessr」 のすごいプレイヤーに話を聞いた
景色からたちどころに国が分かる人がいる Googleのストリートビューを使った場所当てゲーム「GeoGuessr（ジオゲッサー）」というものがあるのだが、そのトッププレイヤーたちのレベルが凄まじいことになっている。 先日「RTA in Japan Summer 2023」という、いろいろなゲームを全速力でクリアする大会の一種目に GeoGuessr の枠があり、プレイヤーである Daig_O さんのプレイがすごいと話題になった。 ↑実際のプレイの動画 プレイ中の画面。この景色からどこの国かを当てるのだ。（「GeoGuessr - RTA in Japan Summer 2023」より。以下、イベント風景のキャプチャは全て同動画から） GeoGuessr にはいろいろな遊び方（モード）があるが、この大会では国を当てるモードでプレイが行われた。そのようすを少し紹介したい。 第1ラウンドめ（30
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
誰でもわかるStable Diffusion Kohya_ssを使ったLoRA学習設定を徹底解説 - 人工知能と親しくなるブログ
前回の記事では、Stable Diffusionモデルを追加学習するためのWebUI環境「kohya_ss」の導入法について解説しました。 今回は、LoRAのしくみを大まかに説明し、その後にkohya_ssを使ったLoRA学習設定について解説していきます。 ※今回の記事は非常に長いです！ この記事では「各設定の意味」のみ解説しています。 「学習画像の用意のしかた」とか「画像にどうキャプションをつけるか」とか「どう学習を実行するか」は解説していません。学習の実行法についてはまた別の記事で解説したいと思います。 LoRAの仕組みを知ろう 「モデル」とは LoRAは小さいニューラルネットを追加する 小さいニューラルネットの構造 LoRA学習対象1：U-Net RoLA学習対象2：テキストエンコーダー kohya_ssを立ち上げてみよう LoRA学習の各設定 LoRA設定のセーブ、ロード Sour
ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 | 謎の技術研究部
ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中！推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン：1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの？ 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが
人生で観ておくべき、日本映画ベスト50
タイムアウト東京 > 映画 > 人生で観ておくべき、日本映画50選 日本映画には大きな魅力と素晴らしい監督の存在がある。特に黒澤明は、この地球上で最も偉大な映画監督といえるが、日本が生んだ名監督は彼だけではない。小津安二郎や宮崎駿、溝口健二、市川崑ら、映画「東京物語」「七人の侍」「となりのトトロ」など、圧倒的な名作を生み出し映画界に貢献してきた。 サイレント時代から戦後の映画黄金期をへて、パンキッシュで挑発的な1960年代のニューウェーブ、アニメーション作品の爆発的なヒットを生み出した。そして、多くの作品はアメリカやヨーロッパで大きな影響力を持つようになった。タランティーノやスコセッシは、大の日本映画好きで伝達者であり、ゴジラはハリウッドの大作映画としてとどろき続けている。 しかし、あまりに多くの作品があるため、何から観ればいいのか頭を抱えてしまうかもしれない。ここでは、タイムアウトワール
ぶるぺん流AIイラスト生成術｜blue.pen5805｜pixivFANBOX
たまに質問いただいたりいただかなかったりするので自分がAIイラストを投稿するまでの手順をできるだけ詳細に記してみます 基本的に以下の記事のパクリです 使用しているものは AUTOMATIC1111 氏の stable-diffusion-webui のみです（加筆修正、色調補正などは行わない方針） -1. 3行要約と完成品 ・テーマは「和装の女...
Japanese Woodblock Print Search - Ukiyo-e Search
Ukiyo-e Search provides an incredible resource: The ability to both search for Japanese woodblock prints by simply taking a picture of an existing print AND the ability to see similar prints across multiple collections of prints. Below is an example print, click to see it in action. Search 223,128 prints: Search by Image: Upload a picture of a print to find similar prints across multiple collectio
音声認識モデルwhisperの全モデル文字起こし比較 - 毎日がEveryday、日々 Day by Day
OpenAIの音声認識モデルWhiper、いやー、まじですごすぎて感動しました。 配信中のpodcast番組 白金鉱業.FMを頑張って文字起こしするために、この記事とか、この記事とかでかなり真面目に既存文字起こしAPIの精度などを比較していましたが、もう今回は比べるまでもなく本当に雲泥の差です。ほぼ一言一句正確に文字起こしできます。GCP, AWS, Azureの文字起こしAPIは文字起こし精度が体感30~60%くらいでしたが、whisperは90%超えている印象です。もう笑うしかないです。 最初に結論 インストール 実行方法 結果 tinyモデルの結果 baseモデルの結果 smallモデルの結果 mediumモデルの結果 largeモデルの結果 まとめ 追記 カタカナ英語 完全制覇 whisperくん せんでんせんでん 最初に結論 whisperは異なるモデルサイズが5種が利用可能であ
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