1on1ミーティングガイド (1on1ガイド)は未完成の部分も残したβ版として公開しており、今後コンテンツの追加やスタイルの修正などの変更が予定されています。 また追記やスタイルの修正だけでなく、現在記載されている内容が大きく見直される場合があります。
挟んで焼くと、トーストは別次元の旨さになる。毎日食べたい新食感でした2024.05.11 13:0039,552 小暮ひさのり トーストの新しい触感、楽しめます。 焦げ付かなく、薄く、スタイリッシュな未来型ホットプレートで人気のabien(アビエン)。その次なる提案は「パン本来の味わいを楽しもう」でした。 それを叶えるために送り出されたのが、1枚焼きという贅沢なトーストを楽しめる両面グリル型トースター「abien BREAD GRILL」です。以前Makuakeにて先行販売されていたプロダクトですが、昨日から一般販売が開始されています。 まずはどんなふうに焼けるのか? が一番気になるところだと思うので、食レポから行きますね! カリッとふわっが共存するミラクルPhoto: 小暮ひさのり今回は分厚い4枚切りのパンを食してみました。 予熱100秒のあとにパンを入れて焼き上げスタート。上下に配置さ
江崎グリコの公式サイトより ほぼすべてのチルド食品(冷蔵食品)が、社内のシステム更新作業に伴う障害により出荷停止となっている江崎グリコ。4月初めに障害が発生し、出荷再開時期がいまだに未定という異例の事態を受け、同社は今月8日、システム障害によって2024年12月期の営業利益が60億円、売上高が200億円下押しされる見通しだと発表した。業績に多大な悪影響が生じるため、グリコがシステム更新プロジェクトの主幹ベンダであるデロイト トーマツ コンサルティングに損害賠償を求めて法的手段を取る可能性も取り沙汰されている。今後の展開について業界関係者や専門家の見解を交えて追ってみたい。 グリコは業務システムについて、独SAPのクラウド型ERP「SAP S/4HANA」を使って構築した新システムへ切り替えるプロジェクトを推進してきた。旧システムからの切替を行っていた4月3日、障害が発生し、一部業務が停止。
前にも書いたんですけど先日からフリーランスになりました。 それで、さいきん仕事でビデオチャットを使いたい場面がありまして、よく調べるとZoom契約するよりGoogleの有料プランに入ってMeet使った方が安いしなんかオプション機能いろいろついてきてお得そう。ヨッシャ課金するか!!!!!と思ったらなんか課金プランがいっぱいあって途方にくれました。 しかも一覧性の高い比較表がなくて調べるのに苦労したので、その結果を皆さんにも共有します。 いかれたメンバーを紹介するぜ! プランの選定条件として、下記が前提です 組織(自分以外のメンバー)を持たない個人事業主である Google Meet で3人以上のグループ通話を60分制限なしで使いたい そうすると候補になってくるのは下記3つ。 Google One プレミアム Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう!」つって出てくるア
はじめに ロボコンをしていると、強豪校は自作のコントロールUIを作ったりしているのをよく目にします。 今回私がUIを書こうと思ったのは、それが単純にかっこいいと思ったからです。しかし、いざ書こうとすると、どのように書いたらいいかわかんなくなると思います。そんな人のためにこの記事を書きました。少しでも役に立つと幸いです。思ったより長くなりそうなのでpartを分けます。今回はROS2とQt5の連携の仕方です。 今回の学ロボで作ったUIの機能(ざっくり) 今回のUIに求めた機能は以下のようになっています。 ロボットに乗せてあるカメラの画像の表示 ボタンによってロボットに司令を送信する ロボットが今どこにいるのかの可視化 ロボットの状態の表示 完成品はもう少しタイマー等の機能が増えて以下のようになりました。 この記事ではこのUIで使った基本的な部分のみ抜粋して解説していきます。 コードの全体はgi
はじめに 画像生成や自然言語処理を中心に近年大きな盛り上がりを見せる機械学習ですが,ロボットの分野においても機械学習が応用される機会は増えてきています。従来のロボットは主にルールベースで,具体的にプログラムされた指示に従って動作することが一般的でしたが,機械学習を導入することで部分的ではあるもののロボットが環境からデータを学習し,より柔軟にタスクをこなせるようになりました。例えば,教師あり学習を用いた音声認識や画像認識は,ロボットシステムにおけるセンサー情報の処理に広く利用されています。また,強化学習はロボット自体の行動を最適化する手法として活発に研究が行われています。 一方で,人間のような会話を実現するChatGPT等の先進的なモデルが登場して以降大きな注目を集めている大規模言語モデル(Large Language Models,LLM)ですが,LLMがロボット制御において活用されている
はじめに 今回はrealsenseD435のdepth画像とrgb画像を使って赤色の物体を認識してその物体との距離を計測します。 実行環境 ubuntu20.04 ROS2 foxy kernal 5.11 realsense-ros 4.51.1 realsense SDK 2.51.1 独自メッセージ 今回自分でSearchBall.msgファイルを作ってその中に、距離,画像中心からの角度入れています。 import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from rclpy.qos import QoSProfile,QoSReliabilityPolicy import cv2 from cv_bridge import CvBridge,CvBridgeError import nu
東洋経済オンラインでは、上場企業で働く非正社員について調査を続けている。今年も最新データを用いた、非正社員が多い会社のランキングを紹介したい。データは2023年1月期から2023年12月期の有価証券報告書から取得。全従業員に占める割合が1割を超えると開示が求められる臨時従業員数を、非正社員の人数として収集した。 非正社員が1万人を超えているのは97位の日清製粉グループ本社までで、前回調査の95社から微増した。上位500社で働く非正社員を単純合算すると400万人超になる。うち上位100社での非正社員の合計人数は241万人余りで、前回調査に比べて2万人ほど増加した。 各社で非正社員が多いセグメントは 断トツのトップはイオンで、非正社員数は26万5017人だった。従業員(正社員)を含めた42万5421人の雇用の62.3%を占める。イオンの海外売上比率は8%ほどで、国内で売り上げを90%以上稼いで
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 1.PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近(2024.05)、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 2.ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて2つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
2019年12月に自分の会社を設立した。 なんの考えもなく意味なく3月決算にしてしまい、4ヶ月弱で決算を迎え、2ヶ月以内に法人税を納める必要があるので5月に入ってから法人決算を行った。そのときに役立った本の紹介と実際に法人決算をやってみた経験談 (失敗談) を書いておく。 (2024-05-05 追記) 本稿の続編として時間が経ってからわかったことなどをまとめました。 法人設立のきっかけ仕事を辞めようと思ったとき、次にやりたいことはとくになかったし、40歳を超えて年齢的にも雇ってくれる会社をみつけるのは難しいだろうということは容易に予測できた。少し転職活動をしてみたものの、自分自身にやりたいことがないのもあり、あまり手応えを感じなかったので消去法のような流れで起業することにした。 私の場合、会社設立 freee を使って法人設立のための手続きをした。必要な手続きや書類作成など、法人登記まで
はじめに GitHub Actions (GHA) 、便利ですね。 便利なんですが、動作確認するのに PR 出してマージするのが煩わしい...。そもそも PR する前に動作確認しておきたいし、やたらに PR 作りたくもない...。 そんな悩みを解消してくれるのが act でした。これならローカルで動作確認できるので GHA 開発が捗ります!! act 使ってみた記事は沢山ありますが、動かすまでに詰まったポイントをお作法として整理 してみました。act の使い方に悩まれている方の参考になれば幸いです。 2024/5/8 追記 act の実行に IAM ロールに追加設定が必要な点を追記しました。 AssumeRole するために sts:TagSession 権限を付与する 対象読者 GitHub Actions を使っている / 使おうとしている方 GitHub Actions の動作確認に
この前はPhoenixを使ってRAGの実験管理をしてみました。 とはいうものの、Phoenixに事前定義された機能で評価をしただけなので、今回改めてRAGアプリケーションの精度評価について考えてみようと思います。 RAGの評価周りでよく知られたツールとしてRagasがありますが、今回はこちらを使いながら評価について勉強してみようと思います。 Ragas Ragasで用いる評価指標 基本的な評価指標 Faithfulness Answer relevancy Context recall, Context precision Context Relevancy Context entities recall やってみる 評価 今回使用したnotebook 参考文献 感想 Ragas この記事の本題であるRAGの評価について入っていきたいと思います。 github.com docs.ragas
最近RAGアプリケーションの評価やその管理ツールについて調べることがありました。 今回はRAGアプリケーションでの実験管理に使用できるPhoenixを使ってみたのでそのメモです。 RAGアプリケーションと評価 RAGアプリケーションの評価 Arize Phoenix 類似ツール 使ってみる Tutorial ローカルでの管理 参考文献 感想 RAGアプリケーションと評価 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMに外部の知識ソースからの追加情報を提供することで、LLM自体が知らない知識を補い、より正確で文脈に沿った答えを生成するアプリケーションです。 大まかには下記のような流れで動作します。 ユーザーからのクエリをもとに関連するドキュメントを検索 (retrieve) ユーザーのクエリ、関連するドキュメントを含めた形でプロンプトを動的に作成 (Aug
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く