植物の3Dモデルをビジュアルプログラミングで作成できる「Plantarium」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、さまざまな植物の3Dモデルをビジュアルプログラミングで簡単に作成できるちょっと変わったWebサービスをご紹介します！ ブロックを組み合わせるだけの簡単操作で、本格的な3Dモデルをリアルタイムに生成できるのが特徴です。完全無料で利用可能なうえ、ゲームはもちろんWebサイトのアクセントにも使えるのでご興味のある方はぜひ参考にしてください！ 【 Plantarium 】 ■「Plantarium」の使い方 それでは、「Plantarium」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 利用する際にログインなどは一切不要で、サイトにアクセスしたら画面左上のメニューから【new】ボタンをクリックします。 すると、3Dモデルを作成するためのWebエディタが表示されます。 この画面からブロックを組み合わせて自分の好きな植物を作成したり、ファイル
シェーダ 勉強ノート
参考リンク： Microsoft DirectX - Wikipedia OpenGL - Wikipedia OpenGL ES - Wikipedia Metal (API) - Wikipedia Vulkan (API) - Wikipedia Unity (ゲームエンジン) - Wikipedia Unreal Engine - Wikipedia 基礎知識 よく使うのは頂点シェーダとフラグメントシェーダ （OpenGL ではフラグメントシェーダ、DirectX ではピクセルシェーダと呼ぶ） Unity では ShaderLab という枠組みの中で、専ら HLSL でシェーダを実装する Unity が各プラットフォーム向けに最適化したものに変換してくれる 時々 Cg/HLSL のように表現されることがあるが、Cg は NVIDIA とマイクロソフトが共同開発したシェーダ言語で、H
PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
2日目です。毎回そうなのですが、「順位に深い意味はありません」と書きつつもやはり上の順位に世間の関心が大きく集まります。一方で昨日と今日のランキング、レビューを楽しんでくださる方々も大勢います。僕はそういう愛すべき音楽オタクの方々が大好きで、そういう人たちにとってほんの少しでも役立っていればうれしいです。レビューを書く気力があまり残っていないのですが、仲間がたくさん書いてくれたのでなんとかなってます。楽しんでいただければ幸いです。明日までよろしくお願いします。（ぴっち） このランキングについて ネットの音楽オタクが選んだベストアルバムは音楽だいすきクラブ、及びそのメンバー等の特定の誰かが選んで作ったものではありません。 Twitterのハッシュタグ、募集記事のコメント欄に寄せられたものを集計しています。 722人分のデータを集計しました。 募集期間は2021年12月1日から31日の間です。
PHPクックブック
PHPを使う上で、約140の遭遇しがちな問題とその解決策をまとめたレシピ集です。PHPの基本的な文法から、暗号化、エラー処理、デバッグ、パフォーマンスチューニングといった重要な概念、型システム、非同期処理まで、効率的でモダンなWebアプリケーションを構築するためのレシピを網羅しています。パフォーマンスの改善、安全性の強化など、機能が大幅に向上したPHP 8を使いこなす上で、信頼できるリファレンスとして、常に手元に置いておきたい一冊です。 はじめに 1章 変数 レシピ1.1 定数の定義 レシピ1.2 可変変数の作成 レシピ1.3 変数の交換 2章 演算子 論理演算子 ビット演算子 比較演算子 型キャスト レシピ2.1 if/elseブロックの代わりに三項演算子を使用する レシピ2.2 null値を合体する レシピ2.3 値が等しいか評価する レシピ2.4 宇宙船演算子により値をソートする レ
[VSCode] REST Client は変数を使うとAPIの環境やパラメータ変更が楽になる！ | DevelopersIO
API Gatewayで作成したAPIの動作を確認するとき、何らかのRESTクライアントを使うと思います。 curlコマンド Postman Insomnia REST Client Chromeの拡張機能 など 今回は、私が使っているVisual Studio Codeの拡張機能を紹介します。特に変数が使えるため、APIの環境（開発・本番など）やリクエストパラメータの変更がとても楽に行えます。 REST Client - Visual Studio Marketplace おすすめポイント たくさんあるので、抜粋してご紹介します。 テキストファイルで管理できる 複数のリクエストを同じファイルに書ける 変数が使える curlコマンドを作れる コードスニペットを作成できる など この中でも、「変数が使える」がとても便利です！ 「GETしたResponseのパラメータを参照してPOSTする」や
![[VSCode] REST Client は変数を使うとAPIの環境やパラメータ変更が楽になる！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b3a3cd126b780dcd4cdffcaa7d018424e8c697cb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F06%2Fvscode-2019-eyecatch-1200x630.png)
BAKETAN(ばけたん）届く BAKETAN(ばけたん）とは BAKETAN（ばけたん）の仕組み BAKETAN(ばけたん）の使用方法 BAKETAN（ばけたん）、実際に使ってみた その1 その2 その3 まとめ ※当ブログは「ファッション」のブログです。しかし、今回はファッションとはまるで関係のないお化け探知機「BAKETAN（ばけたん）」について述べます。ご興味のある方だけお読みください・・・。 BAKETAN(ばけたん）届く 私は元々オカルトが好きです。 子供のころから「あなたの知らない世界」が好きで、稲川淳二さんの怪談ナイトに1人で赴いたこともあります。近年では「本当にあった怖い話（ほん怖）」も好き。 霊感はあまりないと思っていますが、これまでの人生の中で科学では証明できないような不思議な出来事に幾度かは遭遇してきました。 最近はYouTubeチャンネル「島田秀平のお怪談巡り 」
（修正）Juliaで反復数値計算をしたらPythonよりも圧倒的に速かった話←そうでもなかった話 - Qiita
注意 この記事では最初、Juliaが劇的に速いという結論を出しましたが、検討の結果記事を修正しています。改変を加えて読みにくくなっていますが、この過程自体が速度の最適化とは何かを表していると思いますので修正部分を消さずにそのまま載せています。 やったこと MCMC法を用いたガウス過程のパラメータ推定をPython, Juliaを使って実装し、速度を比較した 追記（190828） 「pythonでもJITコンパイル（高速化）を使えるんだからそれと比較すべきでは？」というコメントをいただいたため、python+numbaの測定結果を追加しました。 追記（190927） コメントいただき、numbaの最適化をおこなったコードを提供いただきました。トータルでくらべると最適化NumbaのPythonの方が3倍程度早いとのこと。私の方でも検証したところ再現性が見られました。 結果 pureなpytho
オモコロ編集部が教える「中目黒のおすすめスポット」！ | オモコロ
中目黒にオフィスを構えるオモコロの運営会社「バーグハンバーグバーグ」。 桜の名所で知られる目黒川沿いや、洗練された小さなお店が立ち並び、見どころがたくさんの素敵な地域 ♪ 今回は何年間も中目黒に通い続けているオモコロ編集部が、お洒落シティー「中目黒のおすすめスポット」を紹介いたします ♪ この記事を読んでみんなと差をつけちゃおう！！ ヤスミノのオススメスポット じゃあ、最初は僕からいきます ゴクリ… 中目黒GT（※駅近くにある複合施設）の広々としたスペースになんかあるなと思ったら ほうほう。 なんか書いてあるな 「有効空地」というものがあるらしいです。よくわからないですが、ツルツルでかなり立派なのでオススメです 有効空地 空いていることに理由があるってこと？ 「効いてる」空き地ってどういうことなんだろう そういえば、中目黒GTでいうと僕も言いたいことがあって、 ここの風、エグくないですか？
IETF の OAuth Working Groupは、アイデンティティ分野における標準の作成と改良に熱心に取り組んでいます。この記事では JSON Web Token (JWT) の最新ベスト プラクティスについて書かれた直近のドラフトについて取り上げます。対象のドラフトでは、JWT の使用に際して陥りがちな落とし穴や、よく見られる攻撃方法に加えて、そうした問題に対する軽減策の実施方法を紹介していますので、ぜひご一読ください。 "JWT を標的とする特に一般的な攻撃方法と、具体的な保護対策が紹介されています" はじめにJSON Web Token (JWT) 仕様は、2 者間でのクレーム (属性情報) の伝送を目的とした、JSON ベースの形式について規定したオープン標準 (RFC 7519)です。 JWT を補完する標準として、JSON Web Key (RFC 7517), JSON
Machine Learning Casual Talksは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話す会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。今回は、ABEJAの服部圭悟氏が、文献を紹介しながら、自社のABEJA Platformでの実践例も交え、AWS環境における機械学習プロジェクトのベストプラクティスを解説しました。後半は実際の機械学習の方法について。関連資料1、関連資料2 リソースとコストの最適化、そして、機械学習ジョブの実行方法 服部圭悟氏（以下、服部）：では続いて、「リソースとコストをどう最適化するか？」と「機械学習ジョブをどう実行するか？」を同時に説明したいと思います。 やりたいこととしては、可能なかぎりコストを抑えて、でも安定した計算機クラスタを作りたい。安かろう悪かろうじゃダメってことですね。 それからスケーリ
修正されてしまった『ロマサガ3』HDリマスター版のRTAには、“分身技”という希望が残されていた。プログラムの穴を突いて能力値を参照する技が再び花開く
PS5の累計販売台数は「5920万台」を突破。ソニーの決算発表で明らかに。『HELLDIVERS 2』が期待を⼤きく上回るヒット 1995年11月11日、『ロマンシング サ・ガ』シリーズの3作目としてスーパーファミコン向けに発売されたのがRPG『ロマンシング サガ3』（以下ロマサガ3）である。 シリーズの魅力である自由度の高い「フリーシナリオシステム」や、戦闘中に新たな技を閃く「技閃き」、味のあるキャラクター同士のやり取りなど、当時としてはほかのRPGではあまり見られない独自の要素に満ちていた同作。昨年11月にはHDリマスター版が現世代のハード向けに発売され話題となり、なお根強い人気があることを見せつけた。 （画像はロマサガ3周回用プレイ（8周目モニカ）の0:00:24より） そんな本作はすでに発売から20年以上が経ったこともあってか、ただゲームをクリアするだけでは飽き足らず、さまざまな超
Web3ヤー対策 一問一答 パート2
https://anond.hatelabo.jp/20230611160913 のつづき Web3ヤー「ブロックチェーンのスマートコントラクトの仕組みを使えば、ガチャやゲームロジックを透明でフェアにつくれる！！」解答「ガチャをはじめ、ゲーム性に不可欠な乱数を扱うのはブロックチェーンではそもそも困難です。乱数を得るのに、乱数オラクルと呼ばれる外部サービスに依存しなければならず、しかもそれが高価だからです。ゲームのような頻繁に乱数を要するようなユースケースには耐えられません。それを嫌って、乱数オラクルを自社運用したとすれば、ソシャゲのガチャと何も変わりません。むしろ金銭的利益と直結するBCGにおいては、運営側に乱数を操作するインセンティブが生まれるので、運営の不正が蔓延するでしょう。」 ※別解「ゲームロジックのようなデータ量が多くて複雑な計算は、手数料が高すぎてスマートコントラクトでは実行で
3つの要点 ✔️ 問題を単純で、変数の少ないものに変換する事を繰り返して解く ✔️ ニューラルネットワークによって関数同定問題を改善 ✔️ 既存のソフトウェアを上回る予測精度を達成 AI Feynman: a Physics-Inspired Method for Symbolic Regression written by Silviu-Marian Udrescu (MIT), Max Tegmark (MIT) (Submitted on 27 May 2019 (v1), last revised 15 Apr 2020 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computational Physics (physics.comp-ph); Artificial Intelligence (cs.AI)
グーグルは23日、スーパコンピューターの計算能力をはるかに超える「量子超越性」の実証に成功したと正式に発表した。コンピューターの常識を変える快挙となる。 23日にネイチャーで発表された論文でグーグルは量子超越を備える量子コンピューターの性能を実証した。これまで量子コンピュータの可能性は理論上のものだったが、今回、世界で初めて実験で証明したという。 先月末、グーグルの研究者が量子超越達成の論文を発表したと報じられていた。グーグルが正式に発表したのは初めてだ。 【関連記事：仮想通貨ビットコインはピンチ？グーグルが”初の”量子コンピューターを発表】 今回の発表によると、ある乱数をつくる計算問題の回答に最先端のスパコンが約1万年かかるのに対し、グーグルの量子コンピューターは3分20秒で解くことができたという。乱数は暗号技術でも使われている。 量子コンピューターが仮想通貨にとって脅威になるかどうかに
はじめに 形状のわからない関数(ブラックボックス関数)の最大値あるいは最小値を求める手法として、ベイズ最適化が広く利用されています。機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化を中心に活用が進んでいますが、入力とそれに対する評価値さえ設計できればあらゆる問題に適用できます。 例えばFacebookでは、MLモデルのチューニングはもちろん、映像コーデックのエンコードパラメーター 1、AR/VRハードウェア設計、HHVM JITコンパイラのパラメーターチューニングにベイズ最適化を適用するため BoTorch や Axの開発を進めています (F8 2019の発表 Product Optimization with Adaptive Experimentation を参照)。 弊社では多くのサーバーシステムでGo言語が採用されていますが、サーバーのgoroutine数やキャッシュシステムのメモリーバ
Java 8からJava 15までの道のりには、朗報がたくさんだ。 はじめに この記事ではJava 7以降に追加された素晴らしい新機能を紹介します。2020年秋にリリースされたJava 15まで、Javaのバージョン毎に大きな改善点を見ていきます。Javaは今や、ラムダ式、関数型プログラミング、varによる型推論、単純なコンストラクタによる不変コレクション、複数行文字列を、完全にサポートするようになりました。さらに、データクラス（record）やsealedクラスなど、新しくて面白い実験的な機能があります。そして、時間対効果の高いJava REPLについて説明します。 1. 関数型プログラミング (Java 8) Java 8は、関数型プログラミングとラムダ式を言語機能として追加しました。関数型プログラミングの2つのコアパラダイムは、不変の値と関数の重要性向上です。データは変換処理のパイプ
凛世の自転周期を計測する - Qiita
■緊急告知■ 杜野凛世フィギュア 100時間連続配信をYoutubeで実施します！！ GW中、回転台の上に乗せた凛世のフィギュアを100時間放送し続けるだけの配信です。 開始時間は明日2日(土)の11時！#シャニマス #凛世100時間配信 ⬇️待機所⬇️https://www.youtube.com/watch?v=kZZt3OCrbDU&feature=youtu.be pic.twitter.com/khhkrddmTc — amiami_product (@amiami_products) May 1, 2020 【シャニマス】杜野凛世フィギュア 100時間耐久配信！！ 〈amiami〉 体験版: 【シャニマス】杜野凛世フィギュア 30分間ミニ耐久配信！！ 〈amiami〉 いえ、プロデューサーさまに、お喜びいただく…… それだけが、凛世の幸せなのです いや、なんていうか…… ちょっ
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） [先日記事]では【地球統計シミュレーション geostatistical simulation】により関西地方における新型コロナの期間感染率の【空間分布 spatial distribution】をイメージングしましたが、今回は同様の方法で、東京を中心とする関東地方における新型コロナの期間感染率の空間分布をイメージングしてみたいと思います。 関東地方における期間感染率の空間分布については、東京都が新規感染者の居住地市区町村を感染症例ごとに発表していないため、一度は推定をあきらめていましたが、日々更新されてしまう東京都の各市区町村における累計値を、東京都あきる野市が、4月1
ネットの音楽オタクが選んだ2023年のベストアルバム 150→101 - 音楽だいすきクラブ
2013年から始まった「ネットの音楽オタクが選んだベストアルバム」11年目です。今回は502のデータを集計しました。 毎度同様、順位はあまり気にせず、国とかジャンルも気にせず、この記事をきっかけに2023年の作品を再発見していただければ幸いです。 3日間よろしくお願いします。作品にはできる限りリンクを付けているし、記事末尾にはプレイリストも付けています。ぜひご活用ください。（ぴっち） このランキングについて ネットの音楽オタクが選んだベストアルバムは音楽だいすきクラブ、及びそのメンバー等の特定の誰かが選んで作ったものではありません。 Twitterのハッシュタグ、募集記事のコメント欄に寄せられたものを集計しています。 502人分のデータを集計しました。 同点の場合、乱数を発生させて順位づけしています。 順位に深い意味はありません。気にしすぎないでください。 150位以内はすべて4人以上に挙
この投稿は https://ill-identified.hatenablog.com/entry/2024/04/21/230009 に投稿したものと同一の内容です. どのサービスが一番文書を書きやすいかを調べるために, いくつかのサービスで同一の内容を投稿しています. この記事の要約 先日報道された「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の内容に違和感を覚えた. 資料を確認してみると, 大きな問題のある方法で試算がなされていることがわかった. 苗字の絶滅問題について, より実現可能性の高いシナリオをシミュレーションし, そのプログラムと結果を公開した 報道された試算とは大きく異なる結果を得られた より精緻な分析を行いたいが, 技術的・計算リソース的なハードルに阻まれている なんか良いアイディアあったら教えてください はじめに 注: 本稿のシミュレーションはまだ完了していません.
Stable Diffusion web UI (AUTOMATIC1111) の使い方をまとめました。 ・Windows 11 ・Stable Diffusion WebUI Docker v1.0.2 ・AUTOMATIC1111 1. AUTOMATIC1111「AUTIMATIC1111」は、「Stable Diffusion」のフォークの1つで、最も豊富な機能が提供されているフォークです。 主な特徴は、次のとおりです。 ・Text-to-Image : 多くのサンプラーとネガティブプロンプトが利用可能。 ・Image-to-Image : マスキング、トリミング、インペインティング、アウトペインティング、バリエーションが利用可能 ・GFPGAN、RealESRGAN、LDSR、CodeFormer ・ループバック、プロンプト重み付け、プロンプトマトリックス、X/Yプロット ・生成
スノーデン文書により「Cavium製チップにはアメリカ政府のバックドアが仕込まれている可能性があることが判明した」と専門家が主張
ジョンズ・ホプキンズ大学の教授で暗号学の専門家であるマシュー・グリーン氏が、アメリカ国家安全保障局(NSA)および中央情報局(CIA)の元職員であるエドワード・スノーデン氏がリークした文書から、2018年にMarvell Technologyに買収されたファブレス半導体企業・CaviumのチップにはNSAのバックドアがある可能性があることがわかったとSNSに投稿しました。 Thread by @matthew_d_green on Thread Reader App – Thread Reader App https://threadreaderapp.com/thread/1703959863796158678.html グリーン氏は2023年9月19日のXへのポストで、「スノーデン文書から新たなリークがあった」と投稿しました。グリーン氏が投稿した画像には、「スノーデン・アーカイブの文書
JADEファウンダーの長山です。今日は表題の通り、「高度に発達したSEOはプロダクト改善と区別がつかない」という話をしたいと思います。 きょうの献立 検索インタラクションモデルについて プロダクト改善へのフィードバックとしてSEOを捉える 実際の施策例 (Crawl, Index, Click) 検索インタラクションモデルについて 昨年から弊社では、JADE独自のフレームワークである検索インタラクションモデル (Search Interaction Models; DCIR - QCLS) に基づく発信を何度か行ってきました。このフレームワークに基づいた分析や提案は2021年から行っていましたが、2022年になって、外部に対してより積極的にこのモデルを打ち出す方向性へシフトしました。 blog.ja.dev もともとこのフレームワークは、SEOを再定義し、その外延を定めるということを目的と
tfmigrate + Atlantis でTerraformリファクタリング機能をCI/CDに組み込む - Qiita
マイグレーションの履歴を記録することで、マイグレーションファイル名を省略して、単に tfmigrate plan や tfmigrate apply とするだけで、未適用のマイグレーションを適用することが可能になり、よりCI/CDで使いやすくなりました。また履歴モードが有効な場合、 tfmigrate list --status=unapplied で未適用のマイグレーションファイルを列挙することも可能です。 いまのところ storage の種類は s3 と local しか使えませんが、s3 以外のクラウドストレージに保存したい場合は、現状の回避策として local ストレージを使用して一旦ローカルファイルとして保存して、tfmigrate plan / apply の前後で履歴ファイルを自前で同期することは可能です。最新の状況は上記のREADMEを参照して下さい。 tfmigrate自
人工知能は虚構だ！
と言いたいけど、説明仕方がわからん。実は知能自体が大したことないんじゃないかな？ 結局のところコストが低けりゃ良いのであれば最貧国に投げりゃ良いだけだし、そもそも人工知能を扱うエンジニアが高コストなのだし。 自動運転車も、結局は運転手を減らしたい資本家以外は費用対効果はないんちゃうん？センサーや半導体コストが馬鹿にならないし。それを支払う給料がある人自体が人工知能で減っていないかね？ それでだね、人工知能の問題点は責任を背負う人が誰になるのか不明という話でさ、作った AI の動作の帰結を誰が受けたり得たりするのかわからんのよね。車だと、購入した人が責務をおう、ということになりそうだけど。 開発側としても、AI という装置ができて、それをどうやって機械工学に落とし込むかわかんないじゃん。ソフトウエア開発だと、乱数の扱い方がわかんなくてテストなんかも辛いじゃん？予想ができないものを、どう扱えと
Windows 10/11ではSMBによるネットワークファイル共有で転送時の圧縮（SMB圧縮転送）に対応している。これはネットワークでの転送時にファイルを圧縮し、転送に要する時間を短縮させるものだ。ただし、圧縮が有効でないファイルも存在すること、圧縮・伸張をCPUで実行していることから転送中のCPU負荷に多少の影響が出る。 しかし、圧縮がある程度有効なファイルなら、理屈的には時間を短縮することが可能だ。また、xcopyやrobocopyなどのコマンドもSMB圧縮転送に対応しており、ファイルサーバー側がSMB圧縮を有効にしていればオプションでSMB圧縮転送を利用できる。 Windows 10 Ver.1903で搭載されていた機能だが デフォルトではオフに SMB圧縮転送機能は、2019年5月リリースのWindows 10 Ver.1903（19H1、Windows 10 May 2019 U
目次 こんばんは。 引っ越し 引っ越し後 一日の過ごし方 生活費 ? ちょっとだけ振り帰り こんばんは。 前回はバンドの件を中心に書かせてもらったけど、今回は日常 ? と言って よいのか・・ どうせ悪い事しかして無いんじゃないの (-_~-) ・・・そうかも 💦 と言うか相当ヤバい事も・・ 引っ越し 最初に触れたけど、通学してないけど（笑）行くとなると 2時間半はかかるんで、彼女とも別れちゃったし 😢 ドラムのヤツと二人で「府中」に住む事に。 駅から 3分くらいの良い物件があって、ドラムの練習台とかも置けて、3LDK だったかな ? 面白い造りで、表が「中華屋」さんで、2Fが「雀荘」なので、夜含めて幾ら騒いでも問題無しと言う、自分達にとっては最高の場所（笑） ※ この頃は知らなかったんだけど、男性同士だと普通、部屋貸してくれないみたい（今話題のジェンダーに係わるのかな ?）
ゲーム実況、そして刺身。ーーゲーム実況プレイ動画についての覚書き 初出：『ユリイカ』2009年4月号（特集＊ＲＰＧの現在）、青土社、pp184-190。 おれは しょうきに もどった 思い返せばこの一年というもの、毎日最低一時間は、ニコニコ動画でゲーム実況を見ている。起床してゲーム実況、帰宅してゲーム実況、夕食後にゲーム実況、就寝前にゲーム実況。PCはあたかもゲーム実況専用受像機と化した。その視聴活動はわれながら感心するほど勤勉で、うかつに他人に話すと心配されるレベルだ。 ゲーム実況とは何か。ニコニコ用語で言えば「ゲーム実況プレイ」または「実況プレイ」と言ったほうが通りがよいだろうが、これは「プレイヤー等が喋りながらゲームをプレイした様子を収めた動画で、ゲーム映像と会話が重なって配信されているものを指す」（ニコニコ大百科より）。テレビ番組『ゲームセンターCX』の「有野の挑戦」を思い浮かべて
招待制SNSを作った話
Clubhouse が登場した頃、自分は Discohouse というサービスを作りました。 これは友達を招待できるアプリです。 はい、招待できるだけのアプリです。 招待制が成功の鍵だみたいな話を眺めてて「ほーん、招待制にしたら成功するんだ」ってことで作ったサービスです。 なんでブログの題材にしたか たったいま全てのデータを消したからです。 Discohouse は Clubhouse を知って 2 日くらいで一気に作ったもので、いろいろ雑に作られています。 その上でいろんな人の個人情報を集めてしまっていて、これを手元に置いておくのが怖すぎたので消しました。 ただ雑に作ったと言っても 、認証は切り離していて、問題が起きないようにそもそも DB には見えて良い情報しか入れていないので、その点はご安心ください。 で、消すんだったら作ったという事実だけは残しておきたいと思いこうしてブログを書いて
Pre-printである「Machine Learning Project Anti-Patterns」を献本頂いたので、レビューしたいと思います。あまり内容に深く触れると著作権的に怒られてしまうので、掻い摘んで個人的に面白かったりためになった所を紹介したいと思います（著作権確認済み） ＊いかがでしたか？は最後にかならず読んでね！ 下記目次です はじめに プロジェクトの企画・提案 契約 プロジェクトマネジメント 採用 データ アルゴリズム モデル開発 評価・テスト 運用 おわりに 0. はじめに ガートナーの公表している「2020年のデータ／アナリティクス・テクノロジ・トレンド」[1] に記載されているように、より賢く、速く、信頼の置けるAI は今後キーとなるテクノロジーであろう。 しばし一般的に誤解されがちなのはAIそれ自体がビジネス的に成功を収めている、ということである。Google,
[R] CausalImpact でできること, できないこと - ill-identified diary
概要Brodersen, Gallusser, Koehler, Remy, & Scott (2015) により提案され, R で実装された時系列因果推論フレームワーク, CausalImpact は, シンプルで分かりやすい difference in differences (DID) の因果推定理論に基づいており, マーケティングイベントがもたらすインパクトを計測するツールとして紹介されている. しかし, DID が非常にシンプルであれるのは, 厳格な仮定を置いているからであり, 利用する際には多くの注意が伴う. そこで今回は, より発展的な理論について考察したことを垂れ流してみる. あとついでに tsibble パッケージの使い方とかも少しだけ触れている. この問題は CausalImpact の考案以前からある議論についても振り返る必要があるので, まず Rubin (1974
![[R] CausalImpact でできること, できないこと - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/74171644a04868719f87b790d8c2ed5c7db604a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20191009%2F20191009025251.png)
Python: Null Importance を使った特徴量選択について - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は特徴量選択 (Feature Selection) の手法のひとつとして使われることのある Null Importance を試してみる。 Null Importance というのは、目的変数をシャッフルして意味がなくなった状態で学習させたモデルから得られる特徴量の重要度を指す。 では、それを使ってどのように特徴量選択をするかというと、シャッフルしなかったときの重要度との比率をスコアとして計算する。 もし、シャッフルしたときの重要度が元となった重要度よりも小さくなっていれば、スコアは大きくなって特徴量に意味があるとみなせる。 一方で、シャッフルしたときの重要度が元とさほど変わらなければ、スコアは小さくなってその特徴量は単なるノイズに近い存在と判断できる。 あとはスコアに一定の閾値を設けたり、上位 N 件を取り出すことで特徴量選択ができるようだ。 今回使った環境は次のとおり。 $ sw
はじめに こんにちは。エムスリー AI・機械学習チームの河合(@vaaaaanquish)です。 IT業界にコロナによるリモートワークの大きな波が来て約1年、私達のチームでは、毎日10分程、少なくなった雑談を補う場所として「雑談夕会」を実施しています。 本記事は、その夕会のために私が作成した、雑談テーマを決めるスプレッドシートについてと、その運用に関する報告です。 はじめに 雑談夕会の目的 魔法のスプレッドシートについて 日付をシードにした乱数生成 テーマの内容について 「興味や動向」「情報収集」に関連したテーマ 抽象度のグラデーション 状態の可視化 雑談テーマシートで注意すべきこと ネガティブなテーマの量は減らす 雑談の枠を超えない おわりに We are hiring! 雑談夕会の目的 雑談夕会は、「自分の弱みをさらけ出す」「理解しリスペクトする」という、株式会社FORCASさんの自己
はじめに 昨今、様々な機械学習（深層学習を含む。以降、ML）の手法が提案されるとともに、社会実装や業務適用に向けたプロジェクトが開始されています。 しかし、現実問題をMLで解き、社会的・実務上の価値に繋げることは容易ではなく、多くのプロジェクトがPoC（Proof of Concept, 技術の概念検証）で止まっています。（PoC疲れ、PoC地獄、PoC貧乏といった単語すら登場しています...） ここ数年で多くのPoCが行われた結果、様々な反省点や改善手法が提案されてきており、本記事では、特に有意義だった下記の2論文+個人的な経験を踏まえて、社会実装・業務適用に向けた機械学習プロジェクトの進め方について、まとめてみたいと思います。 参考文献 Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes How to avoid machine learning pi
![[MLOps Tips] 社会実装・業務適用に向けた機械学習プロジェクトの進め方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/442698ec80b5ece8032b7b120c96d9023ae43eed/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWt1YmImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU4MjQwNTI3MzA5NzRhMmQxNjdmZGJhZTE5YWRkMzdj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D02cc1d6c1c7831e19fd14d444d5b0d6c)
TypeScript で Cake Pattern っぽい DI (依存性注入) をするためのライブラリを作ったので, そのご紹介です. この記事での解説や他の手法との比較は前回の記事を前提とするので, まずはこちらをお読みください. Scala における Cake Pattern Cake Pattern は Scala で DI を実現する方法の一つで, ライブラリやアノテーションを使わず Scala の言語機能のみで完結するシンプルさが特徴です. 以下の例では前回の記事から引き続き, 時刻と乱数を扱うコンポーネントと, それらに依存したコンポーネントがある, というものを使います. まずはコンポーネント ClockComponent, RandomComponent, MyServiceComponent を定義します. Scala の trait は TypeScript でいうと
by Jared Lindsay 1980年代に「Atari 2600」などを開発したアタリは、サードパーティー製の低品質なソフトが市場にあふれたことなどからゲームソフトの低価格化を招き、経営を悪化させることになりました。これを回避するために任天堂は厳格なロット管理システムを導入しましたが、ゲーム会社のテンゲンなどは管理からの逸脱を試みました。テンゲンがどのように任天堂の目を逃れようとしたのかについて、開発者のニコール・ブラナガン氏が解説しています。 The games Nintendo didn't want you to play: Tengen https://nicole.express/2022/the-center-point-can-not-hold.html アタリは経営改革により、コンシューマー部門をアタリコープとして分割し売却。残ったアーケード部門をアタリゲームズと改称
目次 こんばんは。 企業訪問 入社後 転勤後 所長連中と喧嘩 ひとこと 別収入 こんばんは。 前回までは学生生活についてでしたが、ここからは社会人になってからの 出来事を (^o⌒*)/ まあ実際学生時代にヤバヤバな事が沢山有り過ぎて、前回のがギリ書ける 範囲かな ? コナコナコナコナココナッツ ♪**(^,^) アホな事言ってんじゃないわよ (-_~-) 大丈夫だよ、社会人になってからは「いい加減」だけど、出世街道まっしぐら だから（笑） 企業訪問 自分はミュージシャンの道かな~~って思っていたのに、段々皆が企業訪問等、就職活動始めちゃって、自分が初めて企業訪問したのが 10月頃かな ? 当時友人が「富士スピードウェイ」でレースやってたりして、ちょっと手伝ってあげたのも有ったし、当時は 🚙 が無いとね~~ 単にデートの為だろ・・ そこで、🚙 関係の仕事ににするかな~~ とアンチョコな
はじめに こんにちは、開発本部所属エンジニアの id:kiryuanzu です。 現在、Classi ではサービスのセキュリティリスクをできる限りなくすために Content Security Policy を導入して脆弱性を検知する仕組みの導入を進めています。 本記事ではこの仕組みを導入する上でどのような手順が必要であり、どのような箇所で苦戦するポイントがあったかについて紹介していきます。 筆者は今まで CSP対応に携わったことがなかったのですが、導入段階の時点で想定していたよりも様々な知識が必要なことがわかり、記事にしたいと思いました。 もし数ヶ月前の自分と同じように初めてCSP対応に関わる人の一助となれば幸いです。 Content Security Policy (通称: CSP) って何? Content Security Policy とは、HTTPヘッダの種類の1つであり、クロ
シェーダはいろんなことができます。Geometry Shaderで好きな場所にポリゴンを出したり、Fragment Shaderでポリゴンではない方法で物体を描画したり。 その中でも特に「メモリにデータを保存して計算を回す」話について書きます。これは実質好きなプログラムを自由に書けるという話です。変数の保存とか。 概ねVRChatにおける話を書きますが、まぁ普遍的な状況と大して違いはないと思います。 読み飛ばしながら必要なところだけを読むのを推奨します。あと修正/意見などあればtwitter (@phi16_) まで。 全体構造 プログラムには入力と出力があります。VRChatに於いては或る計算の最終的な出力としては当然「視界に映るモノ」ということになりますが、それを生み出すための入力、そしてその入力を作り出す計算機など、様々な機構が存在できます。 特に私が計算機と呼んでいるモノは、「何か
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TypeScript で Cake Pattern - Object.create(null)
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