2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト
指定した音声ファイルを、楽器ごとのパートに分解してくれるソフトです。 音声ファイルをドラッグ＆ドロップで放り込むと、該当のファイルを ボーカル ベース ドラム その他（キーボード、ギター 等） ボーカル以外のインストゥルメンタル といった 5 つのファイルに分解してくれます。 処理を GPU（CUDA）で実行することもできます。
指定した音声ファイルを、楽器ごとのパートに分解してくれるソフトです。 音声ファイルをドラッグ＆ドロップで放り込むと、該当のファイルを ボーカル ベース ドラム その他（キーボード、ギター 等） ボーカル以外のインストゥルメンタル といった 5 つのファイルに分解してくれます。 処理を GPU（CUDA）で実行することもできます。
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
日本の半導体産業についての話
業界人です。お盆休みに帰省できず暇を持て余した友人から急にSkypeがかかってきて、「そういえば日本の半導体産業って衰退してるってよく言われるけど今どんな感じなん？やっぱり人件費で中国韓国に勝てないの？」みたいなことを聞かれて、日本の半導体産業の規模感って一般にあまり知られていないと思ったので、備忘録的に日本で半導体を製造している主要メーカーとその工場について書いてみる。 始めにロジック半導体とメモリ半導体から。気が向いたら他の分野も書く。 追記:書いた https://anond.hatelabo.jp/20200813164528 はじめに 半導体製造コストの人件費について半導体工場で使用される製造装置は寡占化が進んでおり、世界中どのメーカーでも使われる装置自体に大差はない。 この辺の記事 (https://eetimes.jp/ee/articles/2003/17/news048_
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
回答 (12件中の1件目) 本当のことを言うと、今はIntelこそ資金に欠けてい方なのかもしれません。 当然、IntelとAMDの二社だけを比べるのなら、Intelの方が圧倒的に強いでしょうけど、今の半導体業界はもうそういう簡単なものではなくなっています。 まぁ、今回の第三世代Ryzenで見事なリベンジマッチを果たしたAMDの勝因を一言で言うのなら、スマホ市場の急速発展の追い風に乗ったから、ということなのでしょう。 さて、デスクトップ向けのCPUしか作ってないAMDはスマホ市場とどういった関係があるのでしょう、と思うかもしれませんが、これこそ今の半導体業界の不思議なところです。 ...
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
台湾TSMC のHPより 『報ステ』からのインタビュー依頼 2月9日付日本経済新聞が、台湾の受託生産会社（ファンドリー）大手のTSMCが茨城県つくば市に、約200億円を投じて、半導体の後工程の開発拠点をつくる方向で調整に入ったことを報じた。 同日の午後、この件に関して『報道ステーション』（テレビ朝日系）のニュースデスクを名乗る人物から、インタビューの依頼を受けた。メールのやり取りでは埒が明かなかったため、電話で、TSMCとはどのような半導体メーカーで、今回の後工程の開発拠点を日本につくることの意味などを説明したが、「後工程」ということが理解できないようだった。それどころか、「半導体」というものが、まったくわかっていない様子だった。 加えて、「TSMCが日本に拠点をつくったら、今問題になっているクルマ用の半導体不足が一気に解消されることになるんですよね？」などと言うので、それは次元が異なる別
無償で使えるプロ仕様の映像編集ソフト「DaVinci Resolve」を導入する（for Win/Mac/Linux） | DevelopersIO
弊社主催のオンラインイベント、Developers.IO 2020 CONNECT！ みなさんはもう参加されましたでしょうか。 今回ぼくもこちらに参加し、2本の動画をあげました。 その動画編集につかったのが、標題にも書きました Blackmagic Design 社製の「DaVinci Resolve 16」です。 こちらはプロユースの本格的な機能が備わっている一方で無償でも使え1、今回のようなセッション動画向けの編集程度であれば、3年落ちのMacBook Pro 13inch2でもそこそこの速度で動きます。 むしろZoomやQuickTime Playerで撮ったままの720p・1080pサイズのMP4ビデオ・AACオーディオ、つまり不可逆圧縮された素材をそのままタイムラインに配置してストレスなく動いてくれるので、サブスクリプションなし・登録のみで使えることを考えれば、今回の用途において
ＣＧ制作演習 - 床井浩平氏が初心者向けにBlenderの使い方をまとめた PDF （1,419ページ・288MB）を無料公開！
Blender アセット Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon THE MEGA FLEET - Blender向けの最大級の自動車モデルコレク... 2024-05-02 3D CGI StudioによるBlender向けの最大級の自動車モデルコレクションアドオン『THE MEGA FLEET』がリリースされました！ 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Step Loop Select Ver1.4 - １列飛ばしで連続面ループ選択... 2024-05-01 KKS氏（@kksabnormal）による１列飛ばしでループ選択を可能にするBlenderアドオン『Step Loop Select Ver1.4』が無料公開されています！ 続きを読む
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
章立て はじめに Docker・Container型仮想化とは Docker一強時代終焉の兆し Container技術関連史 様々なContainer Runtime おわりに 1. はじめに Containerを使うならDocker、という常識が崩れつつある。軽量な仮想環境であるContainerは、開発からリリース後もすでに欠かせないツールであるため、エンジニアは避けて通れない。Container実行ツール（Container Runtime）として挙げられるのがほぼDocker一択であり、それで十分と思われていたのだが、Dockerの脆弱性や消費リソースなどの問題、Kubernetes（K8s）の登場による影響、containerdやcri-o等の他のContainer Runtimeの登場により状況が劇的に変化している。本記事では、これからContainerを利用したい人や再度情報
日本の半導体産業についての話_その2
https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 上記の記事を書いた増田です。外出して戻ってきたらまさかの100ブクマ越えだったんで、調子に乗って続きを書きます。 イメージセンサー■ ソニーセミコンダクタソリューションズグループ 要するにソニーの半導体事業部。金額ベースでイメージセンサーの世界シェアが50%を超える王者。 裏面照射型や積層型といった新技術も世界に先駆けて開発しており、技術・規模両面において市場をリードしている。 ただし、スマートフォン・デジカメのハイエンド品がメインなので、数量シェアでは過半数を下回る。 また車載向けではシェトップではなく絶対的王者といえるほどその地位は安泰ではない。 熊本テクノロジーセンター ソニーのイメージセンサーの基幹工場。初めからイメージセンサー向けで建てられたという特徴がある。 イメージセンサーの主流がCCDからCM
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
数あるガジェットの中でも、コスパに優れていて実用的なガジェットというものは意外と少ないです。そんなガジェットのジャンルの中でこの要件を満たすものが「セットトップボックス」と呼ばれるもの。これまでも、Chromecastのクローンのような「Ezcast」や「AppleTV」を買ったことがあります。 ただこれらは使い勝手が微妙だったり、拡張性の面でちょっと・・・しかし、FireTV StickはベースがAndroidという事だけあって、拡張性でも小型なので携帯性にも優れていて仕事でも使えそうです。ということで、使い倒してみました。 ※Fire TV Stickは最近不穏な噂や制限だらけになってきたので、ChromecastやNebula 4Kに自分はお引越ししました。 Chromecastを購入して色々検証してみた Anker Nebula 4K Streaming DongleはFire T
小型のゲーミングPCを自作すると楽しいし、数年前の常識が通用しない - SANOGRAPHIX Blog
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組（いわゆるSandy Bridgeおじさん）へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない！ PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ（SFF・スモールフォームファクタ）で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
配信 まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 はじめに まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 配信のために高いパソコンや配信機材を買ったり、一人で頑張る必要が無くなります。 また。自宅のネットワーク環境を気にする必要がありません。 これまで手元のパソコンでイベント配信を運用してきて下記のような問題が発生しています。 配信するスタッフの確保問題（ほぼ趣味） 同等の環境を冗長することが難しい そのため当日の交代が出来ない イベント運用側としては頭の痛い問題です。 要は手離れができないです。 これらを解決する方法としてクラウド上のIaaSを利用しスタッフ共同運用を行えば解決できると考えています。 配信している方の一部には、すでにクラウド上から配信を行っ
『初代ポケモン』マサラタウンのジオラマを画用紙で作ってみた！ ストップモーションで描かれる表現に「立体なのがなんか感動する」「わくわくする」の声 藤井聡太二冠誕生────その報道に、日本全土が熱狂しました。 しかし世間の人々は、将棋のことそんなに詳しく知りません。 だから２９連勝の時は食べ物のことで盛り上がりました。今はもう閉店してしまった『みろく庵』の出前が、豚キムチ雑炊を運ぶ写真が東京写真記者協会賞を受賞するなど、大手メディアの方々もこぞって飯の話題に飛び付きました。ねえ大手メディアくん……もっと将棋のこと報じよ？ ネット上でも、藤井四段（当時）の食事の注文について様々な意見が飛び交います。 『中学生が昼飯に千円以上のものを頼むなんて生意気だ』『いやいやプロなんだから食に投資するのは当然』『あのビリビリやる財布に親近感がわく……』等々。 じゃあ今回は何で盛り上がったのか？ それは……パ
ポスト・テレビゲーム｜和田洋一
本日は、ゲーム産業の未来をテーマにお時間をいただいております。 私見では、過去４０年と今後とはやや不連続ですが、一貫する本質を理解しなければ将来を見失うので、時間は非常にタイトですが、あえて過去と未来、双方をお話しします。 本日の流れです。 まずはコンピュータゲームの定義。 ゲームに関する論説に手応えのあるものが少ないのは、考察対象が定義されていない事も一因と考えるからです。 次にこれまでの４０年の歴史をお話しします。 ゲーム産業は、５年から１０年毎に、断絶とも見えるような大変革、主役の交代を繰り返してきました。しかしながら、そうは言っても、ある流れに沿って直線的に進んできたというのが私の見立てです。 ところが、最早その流れの延長では通用しなくなったのではないか。現在は、不連続な未来への過渡期にあたると考えています。 では、先の見えない過渡期にいながら将来をいかに占うか。その点について次に
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
はじめに こんにちは。事業推進部でOffensive Teamを担当する永井です。 先日のApple発表会では新型のiPhoneやApple Watchなど心躍る製品が色々と発表されましたね。筆者は特に新型iPad miniが心に刺さっています。 さて、今回はApple関連の話として「macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる」というネタについて書いていきます。 解凍できる条件 何を言っているんだと思われるかもしれませんが、macOSで作られた暗号化zipファイルは以下の2つの条件を満たす場合にパスワード無しで容易に解凍が可能です。 zipの暗号化方式がzipcryptoである (通常の暗号化zipファイルは基本的にzipcryptoが利用されています) zip内のいずれかのディレクトリの中身が.DS_Storeファイルおよび何らかのファイル1つである このうち1.は基本
なぜ藤井聡太は八冠制覇できたのか？
藤井聡太竜王名人が遂に八冠を制覇した。弱冠２１歳。 これは羽生善治九段が２５歳で七冠制覇をしたスピードを大きく上回っている。 竜王・名人・王位・叡王・王座・棋王・王将・棋聖の８つのタイトルが同時に一人の手に収まった･･････というだけではない。 藤井聡太はこの八冠に加えて、昨年度は参加可能な全ての一般棋戦で優勝するという、前代未聞の偉業を成し遂げたのだ。 つまり現在、藤井聡太は藤井竜王名人王位叡王王座棋王王将棋聖朝日杯選手権者銀河ＮＨＫ杯選手権者ＪＴ杯覇者なのだ。 もはや『何かの大会に優勝する』という目標は全て達した。 あとはたとえば勝率１００％（１年間で１度も負けない）とか、そういうレベルの挑戦になる。ゲーム配信でいえばタイムアタックのようなものだろうか。 なぜ、藤井聡太はこんなにも負けないのか？ どうして八冠全冠制覇などという現象が１０１０１日ぶりに実現したのか？ その謎を解き明かす
Armの中国合弁会社がArmからの独立を宣言し、中国市場を乗っ取り。ArmのIP売上から作られた中国独自製品も発表 - ゲームキャスト
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
1か月ほど前まで初代第1世代Core iのPCをほぼノーマルで使っていたが、Windowsの肥大化（*1（本増田の最後に参考webページを記載。以下同様））のせいかweb閲覧やExcel操作程度の作業でも引っかかりを覚えるようになったり、Windows11ブームに煽られてセキュリティ関連の記事を読み古いCPUには脆弱性が付き物だと知った（*2・3・4）り、あれこれあったためPCを新しくすることにした。 その際に色々な知見を得て情報の更新ができたため、日記帳兼リンク集として増田に残しておくことにした。極少数の人にしか役に立たないであろう文章だが、体験談の類として暇つぶしに読んでもらえれば幸い。ただ、過去のPC事情を懐古したりするのが目的なら、数年前にホッテントリ入りした別の記事（*5・6）を読む方が有意義かもしれない。 改装作業にどう臨んだかまず、パーツの買い方を3種類に大別して検討した。
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
昨日、上野宣（@sen_u）さんがパスワードの総当りに要する時間の表をツイートされ、話題になっています。 総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表を日本語化した。https://t.co/cVSNUZkAKv pic.twitter.com/rtS8ixwOqi — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 1万件を超えるリツイートがありますね。大変よく読まれているようです。しかし、この表は何を計測したものでしょうか。上野さんにうかがってもわからないようでした。 何ですかね？パスワード空間が大きくなると解読に時間が掛かるということくらいがわかりますかね。 — Sen UENO (@sen_u) August 17, 2021 一般に、パスワードの総当たり攻撃（ブルートフォースアタック）というと、以下の二通りが考えられます。 ウェブサイト等でパスワードを順番に試す
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ！ って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ～ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっくり進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ！ 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
なぜ動くか？ ここ最近、技術者と名乗る人々と会話して思うのが、「なぜ動くか」ということを知りたいという興味が失われているということです。 問題 例えば、下記の書籍を紹介します。 「ネットワークはなぜつながるか」という本で、あらゆる技術者に読んでほしいと思っています。目次は以下のようになっています。 ブラウザにURLを入力してからWebページが表示されるまでの道筋をたどりながら、その裏側で働くTCP/IP、LAN、光ファイバなどの技術を説明していきます。インターネットを通ってサーバーまで行って帰ってくる道筋の途中には、今のネットワークの主要な技術要素が全部あります。そこでの機器やソフトウエアがどのように動き連携しているのかを探検すればネットワーク全体の動きがわかります。 第2版では、全体の構成を見直し、探検の途中で、今、ネットワークのどの部分にいるのかを明確にしました。また、各技術の基本的な
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
当該記事が報じた「自動で新聞記事を作成するＡＩ」について、編集部では１７年に日経新聞が発表した「完全自動決算サマリー」、１９年の「ＧＰＴ－２」など、その動向について把握していました。 「完全自動決算サマリー」については、虚構ニュースを生成するＡＩではないこと、また、「ＧＰＴ−２」については、ＯｐｅｎＡＩが完全版を非公開としたため、性能を検証することができませんでした。そのため「記事を生成することはできても、本紙のような「オチ」まで理解・生成することは難しい」として、誤報ではないと判断してきました。 しかし、２２年１１月、ＯｐｅｎＡＩが「ＧＰＴ－３」を利用した「ＣｈａｔＧＰＴ」を公開。２３年２月にはマイクロソフトが改良版「ＧＰＴ－４」を搭載した「新しいＢｉｎｇ（以下Ｂｉｎｇ）」を公開。これを受けて、編集部では検証委員会を立ち上げ、性能評価に取りかかりました。 評価に当たっては、Ｂｉｎｇを使用
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
俺たちは雰囲気で株をやっている
夕食を食べ終わって、晩酌しながらネットサーフィンをしていると、頭がくらくらするニュースが目に入ってきた。 オンライン会議で最近メジャーになったZOOMの決算が良かったらしく、1日で30%も株価が上がっているというのだ。 元々時価総額10兆円近かったからプラス3兆円？ いくら成長性が高いとはいえ、1日で時価総額がこんなに増えるなんて、この値動きは完全にバブルとしか思えない。 ちなみにどのくらいバブっているかyahooファイナンスで調べてみると、株価を1株当たりの利益で割った割安性を示す指数のPER(Price Earnings Ratio)は5000倍近く。 どういうことかっていうと、例えばオイラがアラブの石油王の隠し子だったとして、5000兆円ほど自由に使える身だったと仮定する。 ZOOMの将来性を見越して、ZOOM株を100%買い占めてオイラの所有物にしたとしよう。この時の買収にかかる費
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
ゲームエンジンはアートである - 8 年以上自作ゲームエンジンをメンテし続けている話｜Hajime Hoshi
自分は Ebiten という 2D ゲームエンジン (ゲームライブラリ) を趣味で開発しています。使用しているプログラミング言語は Go です。 2013 年 6 月に最初のコミットを行ったので、現在 8 周年の 9 年目です。 Ebiten は「くまのレストラン」などのモバイル及び Nintendo Switch 向けゲームで使われており、一定の実績があります。 ゲームエンジンの開発は一朝一夕では終わりません。Unity や RPG ツクールといった既製品がある中、ゲームエンジンをわざわざ自作することは酔狂かもしれません。ではなぜそのようなことをしたのでしょうか。端的に言うと「ミニマムな API で実用的な 2D ゲームが作れるかどうか」ということを証明したかったのです。自分の美的感覚の追求です。この目的に気づいたのは割と最近のことです。やっていくうちに「自分がやりたかったのはこういうこ
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
3Dモデリングソフト「Blender」の操作を0から学べる1,400ページの解説書が無償公開／ダウンロード・インストールから基本的な操作、アニメーションの作成までを細かく解説
令和05年最新版 日本の半導体産業の現状について
AMDはなぜ資金面で圧倒的に勝ると思われるIntelを凌駕するCPUを開発できるのでしょうか？
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
『報ステ』がインタビューを歪曲報道…修正依頼を無視、TSMCの日本進出報道でミスリード
Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
FireTV Stickは一本あると何かと役に立つ 🌴 officeの杜 🥥
まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。
藤井二冠の自作PCについて最強将棋ソフト開発者に聞いたらトンデモないことが判明した件
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
macOSの暗号化zipファイルはパスワード無しで解凍できる - NFLabs. エンジニアブログ
【やじうまPC Watch】 ダルビッシュ選手にもわかるようにGeForce RTX 2080 Tiの解説記事を翻訳してみる
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
10年以上同じPCを使っていたが、25,000円で新調した
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
総当たり攻撃時のパスワード最大解読時間の表(by 上野宣)について分析した - Qiita
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