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時間のない人向け はじめに 結果どうだった? 作業環境 周辺環境 食事環境 香雅 珈香和cocowa Tearoom Ciffon 参考 その他感想など 生活リズム 気になったところ・注意した方が良いところ まとめ 時間のない人向け Otellを使って4泊5日のワーケーションに行ってきた ワーケーションに適した作業環境がきちんと揃っていた 温泉や周辺の自然でリフレッシュできた 食事には少し困るが事前に調べてから行けば問題ない また他の場所にも行ってみたい はじめに 去年9月に現職に転職した後3月に大きめのリリースを終えて、ゆっくりと気分転換をしたくなり、4月中旬に以前から気になっていたワーケーションに行ってきました! 重要視していたのはこの辺 ネットワーク環境の良いところ 1週間くらいは泊まりたい 東京から遠すぎない場所(3時間以上はかけたくない) 温泉に入りたい...! ということで自分
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「Google reneged on the monopolistic bargain」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 驚くべきことに、かつてAltavistaやYahooをふっと飛ばし、魔法の検索ツールで世界を驚かせたGoogleが、突如クソの山になってしまった。 Googleの検索結果はひどいものだ。ページの上部はスパム、詐欺、広告だらけだ。始末に終えないのは、その広告も詐欺だらけなのだ。時には、資金力のある敵対者がGoogleを出し抜いて大金を稼ごうと大掛かりな詐欺が試みることもある。 https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/phone-numbers-airlines-listed-google-directed-scammers-rcna94766 しかし通常、こうした詐欺を働くのは
日本語プロンプト対応の高速画像生成モデルEvoSDXL-JPで生成した画像の例。プロンプトは「可愛いゾウの編みぐるみ」、「ラーメン、浮世絵、葛飾北斎」、「折り紙弁当」、「(下町ロケット、東京サラリーマン)、浮世絵」など 概要 Sakana AIは先日、進化的アルゴリズムを用いた基盤モデル構築の手法「進化的モデルマージ」を提案しました。また、進化的モデルマージにより構築された日本語の大規模言語モデルEvoLLM-JPと画像言語モデルEvoVLM-JPを公開しました。これらのモデルは、言語生成を目的とした自己回帰型Transformerモデルでした。今回私たちは、進化的モデルマージの可能性をさらに示すために、画像生成タスクで広く用いられる拡散モデルへの適用を行いました。 このリリースの要点は以下の通りです。 画像生成で昨今用いられている拡散モデルに進化的モデルマージを適用しました。言語生成モデ
多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで
ちょうどよいビルドツールEarthlyの紹介 ビルドツールと呼ばれるものは昔から現代まで使われているMake、JavaやKotlinでは一般的なGradle、Googleで使われていたものをOSS化したBazelあたりが有名です。他にも様々なビルドツールが存在するのですが、知名度は低いものの最近自分が注目しているEarthlyというビルドツールを紹介します。 まずEarthlyの特徴をBazelやGradleといった他のビルドツールと比較して簡単に紹介します。 Dockerfile + Makefile風のDSL どんなビルドツールでも基本的には独自DSLでビルド設定を書くことになりますが、EarthlyはDockerfileとMakefileを合体させたようなDSLとなっており、他のビルドツールと比較して分かりやすい方だと思います。このDSLについては後述しますが、このサンプルコードでも
2000年から開発が続いているFFmpegはオープンソースで開発されるコーデックツールで、動画や音声を記録・変換・再生するためのフリーソフトウェアです。FFmepgの開発体制は2011年にFFmpegとLibavという2つのプロジェクトに分裂した過去があり、この経緯についてグラフィックやアート関連のエンジニアであるbµg氏が自身のブログで説明しています。 The FFmpeg/Libav situation http://blog.pkh.me/p/13-the-ffmpeg-libav-situation.html FFmpegの開発プロジェクトがスタートした時、同時期にオープンソースのメディアプレイヤーであるMPlayerの開発プロジェクトがスタートしました。FFmpegは音声や動画を変換したり再生したりするためのライブラリとツールをまとめたもので、MPlayerもFFmpegのAPI
テラーノベルで機械学習を担当している川尻です。 私たちの機械学習プロジェクトでは、VSCodeのDevelopment Containers (以下、dev container)を使用しています。dev containerでは、開発に必要なツールを事前にイメージに格納し、開発はコンテナ内で行います。一度設定を完了すれば、チーム全体で環境を共有でき、大変便利です。VSCodeだけでなく、Jetbrains系のIDEやクラウド上でのリモート開発もサポートされています[1]。 Developing inside a Container より引用 しかし、設定項目が増えてくると、新規プロジェクトを立ち上げるたびに、毎回同様の設定をコピーしなければならず、めんどくさいです。そんなときdev containerには、カスタムでテンプレートを作成して簡単に公開する方法が用意されています。この記事では具体
「Tailscale SSH」が正式版に到達。面倒な鍵管理が不要のSSH、VSCode拡張機能でリモートファイルも編集可能 Tailscale社は、統合的なアイデンティティ管理による鍵管理を不要にした便利なSSHを実現する「Tailscale SSH」が正式版になったことを発表しました。 Tailscale SSH is now out of beta and into general availability! Still juggling SSH keys and managing identities across remote machines? There's a better way: https://t.co/sdvnCckSYg — Tailscale (@Tailscale) March 26, 2024 TailscaleはWireGuardをベースにしたVPN Tai
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
高野 秀行(たかの・ひでゆき)——ノンフィクション作家。 1966年、東京都生まれ。『謎の独立国家ソマリランド』で講談社ノンフィクション賞を受賞。近著に『語学の天才まで1億光年』『イラク水滸伝』など。 「高野さんは謎をどうやって見つけているんですか?」 こういう質問を最近、頻繁に受ける。読者の人たちからすると、私のように三十五年以上にわたってひたすら謎を探し続けているのは驚異なのだろう。大学探検部在籍時に探しに行った「謎の怪獣(未知動物)モケーレムベンベ」を皮切りに、「謎のアヘン王国」「謎の西南シルクロード」「謎の独立国家ソマリランド」「謎のアジア・アフリカ納豆」「謎のイラク巨大湿地帯」などなど、場所もテーマも異なり、ほとんどの日本人が存在すら知らないような謎を見つけて、現地で探索しているのだ。しかもその間、時代はどんどん高度情報化とグローバリゼーションが進み、世界から謎や未知が急速に減っ
ガレージで会社を経営するイヌさんこんにちは、個人アプリ作家のTAKUYAです。確定申告の季節ですね。 今作ってるMarkdownノートアプリInkdropの売上がそれなりに立つようになってきました。去年の売上は393万円でした。という訳でぼちぼち法人化を検討しています。ちなみに今は個人事業主です。 Stripe Atlasを利用してアメリカに法人設立しようと思ったんですが、いろいろ調べた結果、結局やめることにしました。その判断に至った経緯をシェアしたいと思います。 法人化すると節税と責任の分離ができる法人化する主なメリットは以下の通りです: 無限責任から有限責任になる。もし多額の負債を作っても会社をたためば自己破産しなくて済む所得が330万円を超えると法人税の方が安くなる [1][2]法人用の住所が設定できる売上が1,000万円を超えると消費税課税事業者になる。法人化することで日本では最初
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう!』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
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