モテる友人を持ったわたしのあまりに単純なミス（古賀及子）｜シカク（大阪のインディーズ書店）
古賀及子さんのエッセイ連載、今回はおためし版で無料でお読みいただけます！ とにかくモテる人だった。 知り合ったのは当時全盛期だったミクシィの、コミュニティのオフ会でだ。昭和50年代の1月から3月に生まれた人たちだけが参加できる集まりで、参加者に誕生日を聞くとだれもかれもが早生まれなのが、そういうものだとわかっていても可笑しかった。私は1月生まれで、彼女は3月生まれだ。 なんだかもう本当にモテた。会う男性がみんな彼女を、驚くほど簡単に好きになる。 さらさらでまっすぐの栗色のロングヘア、茶色い瞳のよく動く丸い目、長いまつげが印象的だけれど濃い化粧はせず、服装は気取らずカジュアル、いつも笑顔で、ふるまいは一生懸命、恋人はおらず、地方から東京に出てきてひとり暮らしで仕事を頑張るようすにひかれる気持ちは理解できたが、それにしてもという釣れ具合だった。 彼女と私は同い年で、偶然自宅が近所だったこともあ
worm/U23ジャンプ＋マンガ賞 - りくるーと | 少年ジャンプ＋
JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。
浪人シラスUFO/U23ジャンプ＋マンガ賞 - 菅原塁翔 | 少年ジャンプ＋
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OpenAI API の Whisper API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Speech to text」が面白かったので、軽くまとめました。 1. Whisper API「OpenAI API」の「Whisper API」 (Speech to Text API) は、最先端のオープンソース「whisper-large-v2」をベースに、文字起こしと翻訳の2つのエンドポイントを提供します。 ・音声を文字起こし ・音声を英語に翻訳して文字起こし ファイルサイズは最大25MBで、以下のファイル形式をサポートしています。 mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. 音声を文字起こしGoogle Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install openai(2) 環境変数の準
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 | CyberAgent Developers Blog
本記事は、CyberAgent Advent Calendar 2022 19日目の記事です。 目次 はじめに 問題設定 協調フィルタリングのための線形モデル iALS EASE 関連する非線形モデル 実務活用 おわりに はじめに メディア DSC所属の機械学習エンジニアで、タップルの推薦システムを担当している橋爪 (@runnlp)です。 最近、推薦システムを触り始めました。推薦手法は、協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッドなど様々ですが、今回は昔から今に至るまで長く使われている協調フィルタリングについてです。 協調フィルタリングではDeep系のモデルがたくさん出る中で、RecSys2022で発表された論文では10年以上前から使用されている線形モデル(iALS)がDeep系のモデルに匹敵する結果であると報告されており興味深いです。また、推薦システムを開発するにあたって、問題設
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
文字コード再入門 ─ Unicodeでのサロゲートペア、結合文字、正規化、書記素クラスタを理解しよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
文字コード再入門 ─ Unicodeでのサロゲートペア、結合文字、正規化、書記素クラスタを理解しよう！ 文字コードには、どのような種類があり、それぞれどのような意味を持つのか、といった、文字コードの基本的な概念、従来の文字コードを紹介し、現在のUnicodeの構成を概説し、プログラミングにおいて注意すべき箇所をいくつか取り上げます。 ソフトウェア開発に携わる方の多くは、何らかの形で文字コードに触れることがあるでしょう。文字や記号をコンピュータ上でデータとして扱うには、文字コードの知識が必要不可欠です。 本稿では、書籍『プログラマのための文字コード技術入門』の著者である矢野啓介さんが、知っておきたい基礎知識を分かりやすく解説します。 文字コードとは？ Unicode以前の文字コード Unicodeとその主な符号化形式 UTF-16 UTF-32 UTF-8 Webで文字コードを指定する仕組み
AIが見つけた、埋もれたQiita良記事100選 - Qiita
背景 Qiita殿堂入り記事、と、７つの「驚愕」 良い記事なんだけどなかなかいいねがつかなかった記事を、 AIによって発掘したいという試み。 または、機械によって「いいね」かどうか判断させたり、 何いいねになる記事なのか、予測することは可能なのか？という問題を考えてみたい。 以下の２つの記事の中でも少し予告していた、 一番難しそうな内容に挑戦してみる。 Qiita殿堂入り記事ランキングを作った物語（2018/06/29投稿） Qiitaの記事データの取得と、全体感について記載。 既にいいねを多数集めている「良記事」を「殿堂入り」として月ごとにまとめ。 直近１年のQiita記事分析で分かった７つの「驚愕」（2018/07/03投稿） 直近の記事データから、傾向分析を実施し、 様々な知見や気づきを得ることが出来た。 上の記事を読んでいない人へのまとめ。前回までのあらすじ Qiitaのデータを分
チームマネジメントを可視化するSlack bot『A;』が生産性を向上する | Ledge.ai
おはようございます。河村です。 突然ですが「ピープルアナリティクス」ってご存知ですか？ GoogleやFacebookなど世界の先進企業も実践しているんですが、チームメンバーの行動データを収集・分析し、生産的で満足度の高い働き方などを導き出す手法のことです。 日本でも関心が高い企業は多いと思うんですが、実際に取り組んでる企業は少ないと思います。簡単に導入できないですしね。 ただ、そんなピープルアナリティクスを手軽に可能にしちゃう「A;」っていうSlack botがあるんです。 Slack上で会話をしているだけで、チームのコミュニケーション状況やメンバーの関与度、そして感情の分析までしてくれる、とのこと。 しかも現在「A;」は無料で利用可能。かなり興味深いので実際に使ってみました。これやばいです。 独自の解析エンジン「GRATT」でチームを可視化「A;」は、チームの会話を自然言語処理技術を使
Unity-フリック操作について - Qiita
前書き スマホゲームを作るにあたり必要不可欠なスマホ操作「フリック」 アセットでも存在するのですが、わかりにくかったりしたのでゴリゴリ書いたやつをまとめます。かなり初心者向けです。 スクリプト解説 今回は単純化のため上下左右の４方向ですが、記事読めば８方向への拡張も難しくないです。 private Vector3 touchStartPos; private Vector3 touchEndPos; void Flick(){ if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Mouse0)){ touchStartPos = new Vector3(Input.mousePosition.x, Input.mousePosition.y, Input.mousePosition.z); } if (Input.GetKeyUp(KeyCode.Mouse0)){ touchEnd
Build OS X Desktop apps using React Native
If you've been following the React Native ecosystem, or if you investigated for React Native Desktop solutions, you already stumbled into this exceptional fork. React Native Desktop (for OS X) is already incredibly successfull, mostly because potomushto is doing a constant and impressive work of keeping its project aligned to the mainstream version. While we waited to cover this onto our community
Under the hood of React Native
Facebook's Engineers working on React Native seem to be eating, sleeping and breathing it. Not only they look proud (rightfully so) and passionate about React Native, but they're also sharing their precious experience and engaging its amazing community. Under the hood of React Native (Martin Konicek) Bridging in React Native (Tadeu Zagallo) React Native: Under the Hood (Alexander Kotliarskyi) © Co
React+Redux+Express+MongoDBでものすごくシンプルなCRUDアプリをつくる - Qiita
概要 React+Redux+Express+MongoDBでCRUDアプリを作ります。 この記事の目的は、React/Reduxを触り始めた人が サーバーとの通信の方法（より一般的には非同期処理の方法） Reduxにおけるフォームの扱い ExpressによるAPI node.jsからのMongoDBの操作 Herokuへのデプロイ など、主にサーバー側のデータの操作に関わる基本的な事項を学ぶきっかけを作ることです。 この目的に集中するために、それ以外の点については一切気にしないことにします。 そのため、初心者以外の人（上記の内容を理解している人）がこの記事を読んでも得るものはないと思います。 この記事が書かれた背景には、少し前に自分自身がjavascriptによるフロントエンド開発からwebプログラミングを学び始めたころの経験があります。ReactやReduxの基本的な文法の理解を終えて
Awesome Node.js : 素晴しい Node.js フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Node.js Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium パッケージ マッドサイエンス webtorrent - Node.js とブラウザ用のストリーミングトレントクライアント. peerflix - ストリーミングトレントクライアント. dat - データセットのリアルタイムレプリケーションとバージョン管理. ipfs - すべてのコンピューティングデバイスを同じファイルシステムで接続しようとする分散ファイルシステム. stackgl - browserify と npm 上に構築された, WebGL のためのオープンソフトウェアエコシステム. peerw
Home · takahashiakira/tech_for_web Wiki · GitHub
Technology for Web Developers Webエンジニアリングに関するトピックで、フロントエンドをメインにバックエンドやインフラ周りまで、個人的にまとめたドキュメントを公開してます。 なんの気なしに公開していたドキュメントでしたが、最近急激に読者が増えてきて、そろそろ内容も古くなってきたこともあり今後真面目にメンテナンスや運用方法を検討中です。 ※本Wikiは内容が古かったり誤りがある可能性がありますのでご了承ください。 ※内容に致命的な問題を発見した場合はお気軽にご指摘ください。 Front-end FEのためのJS基礎 これだけ覚えるべきJSの基礎 現場で使うjQuery FEの実践的なJS頻出表現 フロントエンド環境構築とnpm CommonJSモジュール運用 JS小規模なView設計 JSモジュール設計 ReactとRedux Reactの基礎 Reactの実践
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アルミホイルで『コンビニのおにぎりの包み方』をしている人がいてテンションが上がる人々「大人も子どもも喜ぶ包み方」
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