１．緒言 低い画質の画像を高画質に変える技術である”超解像”技術のライブラリである"Real-ESRGAN"ライブラリを紹介します。 公式より、Real-ESRGANの使用方法は下記３つがあり、とにかく簡単に試したいならOnline inferenceが便利であり「https://arc.tencent.com/en/ai-demos/imgRestore」からWebアプリベースで実施できます。 【Real-ESRGANの使用方法】 Online inference：Webアプリで簡単に実行できる Portable executable files (NCNN)：ー Python script：今回の記事で作成した通りPythonで実行 ２．環境構築 基本的な実装方法はGitHubの"Installation"を参照しました。 私のPC環境ではCUDAのメモリに乗らないためGoogle C
この投稿では、JavaScript(Node.js)でディープコピーするにあたって使えるコードスニペットやライブラリの処理速度を比較した結果をお見せします。 比較対象 JSON.stringify/JSON.parse Nodeビルトインモジュールv8のserialize/deserialize lodashのcloneDeep deepcopy - deep copy data clone - offers foolproof deep cloning of objects, arrays, numbers, strings, maps, sets, promises, etc. in JavaScript. clone-deep - Recursively (deep) clone JavaScript native types, like Object, Array, RegExp,
特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を使ってみて便利だったこと - Taste of Tech Topics
こんにちは。機械学習エンジニアをしている古賀です。 最近は愉快な上司@tereka114 のもと、精度の上がらないモデルに四苦八苦しています。 そんな私が普段データ分析をする際に難しいことの一つとして、特徴量エンジニアリングがあります。 特徴量エンジニアリングとは、元のデータに新たな特徴量を追加することでモデルの精度を向上させるプロセスのことです。 この結果によってモデルの精度が大きく変わりますが、正しく実行するにはデータへの深い理解やデータ分析力が必要になります。 私もあまり得意ではないのですが、これを簡単にする xfeat という便利なライブラリがあると上司が教えてくれたので、実際に使ってみて便利だったことをまとめました。 ※本記事は、Pythonその3 Advent Calendar 2020 の15日目の内容になります。 目次は以下です。 xfeat とは 準備 実行環境 xfea
C#使う人って全然外部プロセス呼び出して処理ってしないよね。というのは、Windowsがなんかそういうのを避ける雰囲気だから、というのもあるのですが、ともあれ実際、可能な限り避けるどころか絶対避ける、ぐらいの勢いがあります。ライブラリになってないと嫌だ、断固拒否、みたいな。しかし最近はLinuxでもばっちし動くのでそういう傾向もどうかなー、と思いつつ。 避けるというのはOSの違いというのもありそうですが、もう一つはそもそも外部プロセスの呼び出しが死ぬほど面倒くさい。ProcessとProcessStartInfoを使ってどうこうするのですが、異常に面倒くさい。理想的にはシェルで書くように一行でコマンドと引数繋げたstringを投げておしまい、と行きたいのですが、全然そうなってない。呼び出すだけでも面倒くさいうぇに、StdOutのリダイレクトとかをやると更に面倒くさい。非同期でStdOutを
主に日本のアニメを海外向けに配信している動画配信サービスのFunimationが、2024年4月2日をもって完全に閉鎖されることになりました。Funimationは同じく動画配信サービスのCrunchyrollとともにソニー傘下になっており、2022年3月にCrunchyrollへブランドを統合することが決まっていました。Funimationは2024年4月2日に完全に閉鎖され、既存の加入者はCrunchyrollに移行することとなります。 Funimation End of services – Funimation | Help https://help.funimation.com/hc/en-us/articles/23103586580244-Funimation-End-of-services Funimation is shutting down — and taking y
Goの準々標準ライブラリの探索 - Qiita
フューチャーアドベントカレンダー21日目のエントリーです。全25話中、神回が25回あったウルトラマンZが終わってしまいましたね。全日本人のうちの1億2000万人ほどがウルトラマンZロスでうちひしがれているころかと思います。 Goでは、Goをインストールしたときに一緒にインストールされるライブラリを「標準ライブラリ」と呼びます。また、golang.org/xなパッケージ群は準標準ライブラリと呼ばれます。準標準ライブラリには多彩なライブラリが含まれます。今ではもう本家に入ってしまって、後方互換性のためだけに残っているパッケージも一部ありますが・・・ これ以外にも https://github.com/golang/ にはたくさんパッケージがあります。一部はgolang/xのものも入っているのですが、それ以外のものをここでは仮に準々標準ライブラリと呼ぶことにします。 golang.org/xのも
社内UIライブラリを作る
こんにちは、monica です。 今回は弊社で開発している社内 UI ライブラリについて紹介します。 また、このプロジェクトは商用利用不可ですがオープンソースで公開していますので、ぜひご覧ください。 経緯 弊社ではこれまでフロントエンドを Vue2+ElementUI で開発してきました。 しかし Vue3 がリリースされ Vue2 のサポートが 2023 年末に終了することが決まったので、マイグレーションを行う必要がありました。 普通に Element UI を使っていれば、公式が提供している Migrator を使ってそこまで不便なくマイグレーションできます。 ですが勝手な外部からのスタイリングが当たっていたり、依存関係をどんどん増やしてしまった結果、Migrator を使うとアプリ全体が壊れるという状況になっていました。 ただたまに Element UI が直接スタイルを当てるように
表形式データに対する深層学習ライブラリの開発と実験 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2021年度PFN夏季インターンシップで勤務した平川雅人さんと畠山智之さんによる寄稿です。 はじめに 2021年度PFN夏季インターン生の平川雅人と畠山智之です。 今回のインターンでは、表形式データに対して様々な深層学習モデルを試すことができるライブラリを共同で開発しました。開発したライブラリは https://github.com/pfnet-research/deep-table で公開しています。 背景 近年、深層学習は画像や自然言語、音声の分野で目覚ましい成功を収めてきました。しかし表形式データに対しては、深層学習はそのような成功を遂げることは少なく、いまだにXGBoostやLightGBMのような決定木ベースのモデルが主流となっています。 深層学習の有望な手法として、決定木のアンサンブルを模倣して勾配ベースの学習を可能にしたNODE [1] や、スパースなattenti
はじめに 昨今、自然言語処理技術の発展はめざましく、様々な分野で応用が進められています。 そんな私も自然言語処理技術やAIを活用した業務をこなすことが多いのですが、その中でとりわけめんどくさい（しかし重要な）作業は、様々な前処理に関するものです。 大抵のタスクで実施することになる主な前処理としては、以下のようなものがあります。 クリーニング HTMLタグや記号等、テキスト中のノイズを除去 正規化(normalization) 全角・半角や大文字・小文字等の統一 文区切り(sentence segmentation) 文と文の区切りを検出し分割 単語分割(tokenization) 文を単語の列に分割 ストップワードの除去 解きたいタスクに不要な単語を除去 私は主にPythonを利用しているのですが、これらの中で日本語の文区切りについては適当なライブラリが無く、毎回似たようなコードを書く羽目
OpenAI、ChatGPTのMacアプリ公開。Macのカメラやスクショ、写真ライブラリにもアクセスし音声対話可能 | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIは5月14日、ChatGPTのGPT-4oを使えるマルチモーダルなMacアプリを公開しました。chat.openai.comにアクセスしてダウンロードリンクが表示されれば利用できます（現在利用できるユーザーはPlusプランの購読者のみ）。ChatGPTアプリはこれでiPhone、Androidに続いてMac版が公開されたことになります。Windows版は年内に登場予定です。 機能としてはiPhoneアプリと同様で、現状ではGPT-4oの音声モデルや、カメラの映像を見ながら音声で対話したりといったことはできません。使われている音声モデルも、従来のものと同じで、遮られても会話をスムーズに続けたりといった機能は実装されていません。歌うこともできません。
2019年7月6日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「複数プロダクトで利用する共通ライブラリの戦略と運用経験」に登壇したのは、株式会社CureApp・井上真吾氏。登壇資料はこちら CureAppは「アプリで治療する未来を創造する」 井上真吾氏：みなさんおはようございます。さっそくですが「複数プロダクトで利用する共通ライブラリの戦略と運用経験」という題でトークさせていただきます。よろしくお願いします。 まず自己紹介になります。井上真吾と申します。株式会社CureAppというところでチーフエンジニアをやらさせていた
はじめに 皆さん、CUI/CLIツールを使ってますか？ Qiitaを読んでるような人はみんな使ってるでしょうね。 しかし世間一般に視野を広げると、必ずしもそうではないかと思います。 『黒い画面はなんか敷居が高い』 『一応使えるけど面倒』 『信仰している宗教の戒律で固く禁じられている』 『黒い画面に故郷の村を焼かれた』 などなど理由は様々です。 flagstone 使う側にとっては敷居の高いCUIツール。 とはいえGUIのツールを作るのは、我らがGo言語ではなかなかに面倒です。 そこで、Go言語製のCUIツールを１行でWeb GUI化するライブラリを作ってみました。 flagstone https://github.com/kurehajime/flagstone これです。 flagstoneは、日本語に訳すと『敷石』です。 舗装して歩きやすくしますよ〜みたいなネーミングです。 使い方はと
イスラエルのセキュリティ企業JSOFは、IoT（モノのインターネット）デバイスや産業制御装置などに幅広く使われているTCP/IPソフトウェアライブラリに、19件の脆弱（ぜいじゃく）性を発見したと発表した。 JSOFによると、脆弱性はTreckが開発したTCP/IPソフトウェアライブラリに存在する。同ライブラリは、過去20年で全世界に幅広く普及した。影響を受けるデバイスは数億台、あるいはそれ以上に及ぶとみられる。 広範囲の産業に影響――重大な脆弱性「Ripple20」への対処状況は
商用利用可能なPython向け機械学習ライブラリ「SmallTrain」 Geek Guildがオープンソース化
商用利用可能なPython向け機械学習ライブラリ「SmallTrain」 Geek Guildがオープンソース化：「TensorFlow」や「PyTorch」のラッパー機能を備える Geek Guildは、Python向け機械学習ライブラリのオープンソースプロジェクト「SmallTrain」を開始する。商用利用が可能な学習済みのAIモデルを備え、ユーザーのデータを学習させることで、独自の学習済みモデルを構築できる。
jsondiff: JSONの構造の一部を無視して差分をとれるGoのライブラリを書いた - Sexually Knowing
github.com 背景 仕事でお世話になっているkayac/ecspressoの機能の中にローカルのタスク・サービス定義と現在使われている定義を比較して差分を出力してくれるものがある。 github.com これから加えようとしている差分をプレビューできるだけではなく、たとえばデプロイしようとしているわけでもないのに差分があればローカルの定義が古びていることがわかるのでCIに組み込めると便利。 しかし実際に使おうとすると困る点が見つかった。 たとえばタスク定義にイメージタグを書く際に {{ must_env 'IMAGE_TAG' }} のように環境変数を参照している時に「イメージタグ 以外 に差分がない」ことを確認するのが難しいということ。 理想的には image を無視したJSONの構造を比較して差分が出せると良い。あるいは出力されるdiffをパースして image の差分は無視す
Google Apps Scriptで、社内プロダクトのnpmライブラリの利用状況をスプレッドシートに出力してみた話 - SmartHR Tech Blog
こんにちは！SmartHRのプロダクトエンジニアの@diescakeです！ 今日は「Google Apps Scriptで、社内プロダクトのnpmライブラリの利用状況をスプレッドシートに出力してみた話」を題材にしつつ、主にGoogle Apps Script（以降GAS）の開発環境周りの話をします。技術の分野としてはWebフロントエンド（以下フロントエンド）に関連した話が多くなります。 全体の構成図はこんな感じです！ ソースコード管理から、スプレッドシートに反映されるまでのデータフロー図 大まかな構成・データフローは上図のような感じで、主な技術スタックとしては、GAS + Clasp + TypeScript + esbuildを採用しました。 この図を左側から見ていくと、まずGitHubでソースコードを管理していて、昨今のフロントエンド開発と同様に、TypeScriptでコードを書き、必
GraphQLクライアントライブラリ乗り換え遍歴 私達のプロジェクトではReactのフロントエンドとバックエンドの通信にGraphQLを使っています。 GraphQLは、たいていの場合はHTTP POSTリクエストで リクエストボディ：GraphQLクエリ（文字列）と引数（オブジェクト）からなるJSON レスポンスボディ：データJSON をやりとりするだけというだけのシンプルなプロトコルなので、全てfetch関数で頑張るストロングスタイルで行けないこともないですが、やっぱり専用のクライアントライブラリを利用したほうが楽です。 そのライブラリとして一番有名なApollo Clientから始まってRelay、Urqlと、3ヶ月くらいの間に2回も乗り換えてしまったので、反省の意味も込めて記事にしたいと思います。 GraphQLクライアントライブラリがいろいろあってどう違うんだろうと迷った方の助け
Rust.Tokyo 2023カンファレンスの発表スライドです。 The slides for my talk at Rust.Tokyo 2023 conference. Written in English and Japanese.
米Googleは9月5日（現地時間）、自社サービスの強化に使っている「differential privacy library」（差分プライバシーライブラリ）のオープンソース版をGitHubで公開した。 差分プライバシーを使うデータ分析は、個人データが識別されないようにしながら大規模なデータセットから学習できるようにするアプローチ。分析の結果から個人データを再識別することもできないよう保護できる。例えばヘルスケア分野で、様々な病院の患者の入院平均時間を比較したい場合、患者を個人として特定できない状態でデータを利用できる。 ライブラリはほとんどの一般的なデータサイエンス操作をサポートし、プライバシー保護を確実にするための「確率的差分プライバシーモデルチェッカーライブラリ」を含み、集約機能、プライバシー予算管理などの拡張用モジュールもある。 Googleは、例えばGoogleマップで検索したレ
From Spring Boot 2 to Spring Boot 3 with Help of Apache Tomcat and More
【Recoil】Reactの状態管理ライブラリ基礎学習 ~第三部~ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは！ラクス入社1年目のkoki_matsuraです。 本日は、Recoilの基本的な状態管理や仕組みをTodoアプリ作成を通して、ご紹介させていただきます。 こちらの記事は「Reactの状態管理ライブラリ基礎学習」の3部目です。 「Redux編」「Redux-Toolkit編」もあるので、下記のリンクから読んでいただけると嬉しいです。 tech-blog.rakus.co.jp tech-blog.rakus.co.jp Reactの状態管理ライブラリを勉強している方、状態管理ライブラリについて簡単に知りたい方などのお役に立てればなと書かせていただきました。 アジェンダは以下の通りです。 Recoilとは 概要 構成図 Todoアプリ作成 仕様説明 プロジェクト作成 初期設定 ディレクトリ構成 Todo型の定義 Keyの定義 Atomの定義 TodoContainer.tsxの定義
【2024年版】JavaScriptのおすすめライブラリ＆フレームワーク40選 JavaScriptのライブラリやフレームワークを使うことで、幅広い特徴と機能により、ウェブサイトやアプリケーションの開発が容易になります。これを可能にしているのが、JavaScriptの動的で柔軟であるという特性でしょう。2020年に実施されたStackOverflowの調査によると、JavaScriptは回答者の67.7%が使用しており、最もよく使われているプログラミング言語として記録を更新（8年目）しています。 その汎用性の高さから、バックエンドとフロントエンド両方の開発やテストに利用できます。その結果、さまざまな目的に対応する数多くのJavaScriptライブラリやフレームワークを見つけることができます。それゆえに、プロジェクトでどれを利用すべきかと迷ってしまうこともあるでしょう。 しかし、心配はご無用
データ解析用ライブラリ - Qiita
はじめに 皆さん、データ解析やデータ処理にどのライブラリを使用していますか？ 恐らく、ほとんどの人がpandasを使用していると思います。 今回は、その他のデータ解析用ライブラリやデータ処理ライブラリについて紹介したいと思います(/・ω・)/ Pandas 言わずと知れたデータ解析用ライブラリですね。 データフレームとシリーズという2つの主要なデータ構造が提供されており、データの読み込みやフィルタリングなど、様々なデータ解析/処理に適しています。 中小規模のデータセットに適しており、大規模なデータの処理はメモリ不足や処理速度の問題からあまり向いていません。 Numpy こちらも言わずと知れたライブラリです。 高速な多次元配列の処理とベクトル化演算のためのライブラリであり、配列の生成やブロードキャスティングなどの多彩な操作を提供しています。 線形代数や乱数生成、フーリエ変換などの科学技術計算
はじめに 3年前に大学の研究で自然言語処理に使った自然言語フレームがGiNZAでした。 どこまでアップデートされたか興味があるので、調べていきます。 仕組みも論文で説明されているので興味があったら公式サイトから閲覧してみてください！！ GiNZA 日本語自然言語処理フレームワークで形態素解析器として用いります。日本語の解析処理、依存構造（係り受け）解析や固有表現抽出などをすることができます。 また、GiNZAは自然言語処理フレームワークのspaCyと形態素解析器のSudachiPyの2つの基盤技術を利用しています。そのため、spaCyと併用して使用することができます。 その他にも様々なプロジェクトが稼働しているようで、その一つとして、HappyDBという不特定多数の人々の協力から成る10万件の幸福な瞬間を収集したDBを作られているようです。 インストール インストールする種類がいくつかあっ
renovate導入の話 みなさんはアプリケーションで使用しているライブラリ等の更新どうされていますか？ 手動で行われていますか？それとも何か自動ツールを利用されていますか？ 今回はそうしたライブラリ等の自動更新ツールであるrenovateを導入したときの 模様をお伝えしたいと思います。 といっても、インストールなどの方法は様々なところで紹介されているので省略し、導入過程でどういった状況になったかという ところをお伝えしたいと思います。 最初の実行 いくつかアプリケーションを開発していますが、まずは最初に Typescript / Node.js / NestJS を技術要素とするアプリケーションに 適用してみました。 まずは何も設定を行わず、単純にrenovateコマンドを実行しただけの状態です。 すると・・・出ました、たくさんのPull Requestが。初期状態だと以下のような動作を
オープンソースのロギングライブラリとしてさまざまなJavaアプリケーションに使われている「Apache Log4j」に、任意のリモートコードが実行できてしまう脆弱性が発見されました（CVE - CVE-2021-44228）。 これが悪用されると、第三者が勝手にサーバを操作して悪意のあるソフトウェアを組み込んだり、悪意のある攻撃を行う際の踏み台にされるなどのさまざまな攻撃が行われます。 すでに脆弱性の存在は広く知れ渡っているため、脆弱性のあるLog4jを使っているシステムはいつでも攻撃を受ける可能性があるのです。 この脆弱性は広範囲な影響が予想されており、多くの専門家が非常に深刻な状況として捉えています。 できるだけ速やかに、JavaアプリケーションにおけるLog4jの利用の確認と対策が必要です。 Javaアプリケーションに明示的にLog4jを組み込んでいない場合も、例えばStrutsやR
Help us understand the problem. What are the problem?
無料モーションライブラリ『mocap.market 』『mocap.market』は、Perception Neuron を開発する Noitom による無料モーションライブラリです。このモーションライブラリでは、Noitomによって開発された Perception Neuron でキャプチャされた900以上のアニメーションにアクセスすることができます。モーションはすべてPerception Neuron Studioで作成され、Noitom独自のキャプチャ・録画ソフトウェア Axis Studio から直接エクスポートされているとのことです。 すべては確認していませんが、モーションは、FBX、CSV、MBX形式でダウンロードすることができ、CC BY-SA 4.0 ライセンスの下で利用可能です。 mocap.market ウェブサイトへ Noitomについて2011年に設立されたNoit
個人的にTypeScriptプロジェクトで使って良かったと感じたライブラリやツール、役立ったノウハウ・情報源へのリンクをまとめていきます。随時更新します。 記事更新時に通知を受け取りたい方はこの投稿を「ストック」してください。 追加された内容は更新履歴をご覧ください。 書籍 『実践TypeScript ~BFFとNext.js&Nuxt.jsの型定義~』 - JavaScriptからTypeScriptに来た人が読むと、JSとTSの差分を学ぶことができる本。 『JavaScript Primer: ECMAScript 2019時代のJavaScript入門書』 - すでにプログラミング経験がある人が読むとJavaScriptの文法や機能を中心に学ぶことができる本。TypeScriptを書くにもJavaScriptの知識が必要不可欠なので、雰囲気でJSを書いてきた人やちゃんとおさらいしたい
コナミ初のAI歌声ライブラリ「LAUGH DiAMOND」（ラフダイヤモンド）シリーズが、4月1日に発売された。 4人のキャラクターをイメージした、4つの商品をラインナップ。声優の木戸衣吹さん、熊沢世莉奈さん、鈴木杏奈さん、白河みずなさんが、それぞれの商品の声のモデルを担当している。 また、発売を記念して、4月27日（土）～28日（日）に千葉・幕張メッセで開催される「ニコニコ超会議2024」に参加することが決定した。 【画像】「LAUGH DiAMOND」シリーズのキャラクターたちコナミ初のAI歌声ライブラリ「LAUGH DiAMOND」「LAUGH DiAMOND」は、最新のディープラーニング技術で歌声を学習したAI歌声ライブラリ。音声合成ソフト「VoiSona」に歌詞と音符を打ち込むだけで楽曲を制作できる。 声のモデルとなった声優の歌声と表現をそのままに、人間らしさ溢れる歌声を生み出せ
Pythonの「TA-Lib」ライブラリでテクニカル指標の計算と可視化をしてみよう：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（3）（1/2 ページ） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第3回は複数のテクニカル指標の計算と可視化を説明します。
デザインパターンライブラリを作った JSRの話だけ読みたい人は読み飛ばしてもOKです。 JavaScriptのtry-catchはC++の影響を受けており、以下の特徴があります。 (A) throwは大域脱出的である。 (B) try-catchはブロック内の全ての例外副作用に対して一括で作用する。 (C) try-catchは文であり、値を返せない。 (D) TypeScriptにおいて、例外型は明示されない。 このうち (B), (C), (D) の問題を解決するため、RustのResultや類似のパラダイムをJSに輸入する試みがしばしば行われています。しかしこの解決手段にはいくつかの問題があり、 (E) rethrowの専用構文がないためボイラープレートが増える。 (F) 出力ストリームに対するwriteなど、戻り値を持たない副作用関数に対するエラーハンドリングが抜け落ちないようにL
世界のWebサーバの3分の1に影響？ Javaライブラリ「Log4j」の脆弱性、JPCERTらが仕組みと対策を解説
プログラミング言語Java向けログ出力ライブラリ「Apache Log4j」（Log4j）で12月10日に判明した脆弱性について、JPCERT/CCが11日に攻撃の仕組みと対策方法を公開し、注意を促した。Log4jの機能「JNDI Lookup」が悪用されると、Log4jを含むアプリケーションなどを遠隔地から自由に操作される可能性がある。 Log4jは、エラー情報などのログを外部に出力するプログラム。Javaのプログラムの中でも広く使われるものの一つで、普及の度合いについて情報セキュリティ会社の米Cybereasonは「Apacheソフトウェア財団製プログラムは世界のWebサーバの3分の1が使っている」としている。米Amazon Web Serviceや米Oracle、米Red Hatなどのクラウドサービスベンダーも、すでに脆弱性への対応を進めている。 iCloudやSteam、Minec
昨年末に出版された「強い将棋ソフトの創りかた」という本を読んで、自分も将棋AIを作ってみたいと思った。 強い将棋ソフトの創りかた 作者:山岡忠夫,加納邦彦マイナビ出版Amazon この本では主にPythonでの実装が紹介されていたが、自分は最近はRustが好きなのでRustで自分で実装してみたい、と考えた。 最近では自作詰将棋SolverもRustで書いている。 memo.sugyan.com 局面探索、パフォーマンス まず、局面の探索について考えた。 詰将棋Solverの場合も同様だが、将棋ソフトを作る場合にも、とにかく「今の局面からこの先どのような局面が発生し得るか」を高速に大量に探索していく必要がある。 現局面を根とするゲーム木を、合法手を辿って次々と子ノードに移ったり戻ってきたりして探索することになる。 これは、「各局面における合法手の列挙」と「指し手の適用(また、その巻き戻し)に
お知らせ 2020/12/22 現在、Asio Ltd.はSONOS社傘下に入り、Chirpライブラリは公開されておらず、アプリケーションも公開されておりません "が"（続きがあります） We are excited to announce that Chirp has been acquired by @Sonos. We’ve loved seeing developers apply our SDKs to such an imaginative range of applications. Our thanks to everyone who has supported us on our mission over the last 9 years 🙌 More info: https://t.co/U5GTeuaTzd pic.twitter.com/XKYM9ooDFu —
Googleは2020年11月18日（米国時間）、機械学習向けのライブラリ群「TensorFlow」の公式ブログで、Appleが2020年11月に発表したばかりのMac専用SoC（System on Chip）「M1」およびIntel版Macに最適化したMac版の「TensorFlow」を発表した。TensorFlowはGoogleが開発し、オープンソースソフトウェアとして公開する機械学習向けのソフトウェアライブラリ群だ。 今回発表されたMac版TensorFlowは「macOS 11.0」以降の環境で動作する。本稿執筆時点では次のプレリリース版とアドオンが公開されている。 TensorFlow r2.4rc0 TensorFlow Addons 0.11.2 AppleのMachine Learning Researchが公表したベンチマーク資料。Macに最適化されたTensorFlow
AWSのオープンソースカオスエンジニアリングライブラリ
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
ドラッグ＆ドロップで直感的に操作可能なカードをウェブアプリに一瞬で導入可能なライブラリ「gridstack.js」を使ってみた
ウェブアプリを開発するとき、できるだけ操作は直感的に行えるようにしたいものですが、ドラッグ＆ドロップという操作をブラウザ内で行えるように実装するのはなかなか面倒です。「gridstack.js」はそうした面倒な実装を代わりにやってくれるライブラリで、まさに一瞬と言えるほどの手軽さでドラッグ＆ドロップ操作可能なカードを実装できるとのことなので、実際に使って試してみました。 gridstack.js | Build interactive dashboards in minutes. https://gridstackjs.com/ gridstack/gridstack.js: Build interactive dashboards in minutes. https://github.com/gridstack/gridstack.js gridstack.jpのサイトに行くとデモが用意
SWCとRelease Pleaseで始めるReact TypeScriptライブラリ開発と公開 - BASEプロダクトチームブログ
こんにちは。Pay ID Devの大木 (@roothybrid7)です。 今回外部スクリプトとして読み込み利用する外部SDKを、Reactに組み込むためのラッパーライブラリを作ったので、その開発事例を紹介します。 今回、SWC(Speedy Web Compiler)やRelease Pleaseを利用して開発したので、主にそれらをどう使ったのかを紹介いたします。 背景 去年12/16に開催しましたオンラインイベント「BASE Tech Talk #1 〜Next.jsを使ったカート大規模リプレイスPJの裏側〜」の通り、BASEカートシステムのFrontendアプリケーションは、Next.jsで動作してます。 さて、アプリケーションでは、Amazon PayやPayPalなど様々な外部の決済サービスを利用しており、それらのJavaScript SDKをいくつか利用しています。 これらのS
「Tribuo」は、Oracle Labsの機械学習研究グループが、数年かけて構築してきた機械学習ライブラリで、Tribuoはラテン語の「割り当て」「配分」を意味している。 分類、クラスタリング、異常検出、回帰アルゴリズムなど、機械学習ライブラリに期待される標準的な機能を提供し、データ読み込みパイプライン、テキスト処理パイプライン、およびデータ読み込み時の機能レベル変換といった機能を備える。 「Tribuo」の、他の機械学習システムとは異なる大きな特徴は、すべての入力に範囲とタイプが記述可能なことであり、出力にも強力な型付けが行われているので、それが何を意味するものであるのかがわかりやすくなっている。 さらに、どのようなトレーニングや処理が行われ、最終的にどのような評価となったのかといった来歴情報が、すべてモデルに記録されるので、モデルや評価を再現するためのトレーニングパイプラインを、正確
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