世界初？Claude3を使った動画解析 - claude3-video-analyzer
こちらの記事はもちろんClaude3Opusによる生成が80%を占めています。 はじめに こんにちは！今日は、私が最近作成したPythonプロジェクト「claude3-video-analyzer」 について紹介したいと思います。 このプロジェクトは、Anthropic社のClaude-3モデルのマルチモーダル機能を利用して、MP4形式の動画をプロンプトに基づいて解析するものです。 世界初？ Claude-3はまだリリースされたばかりの最新のAIモデルですが、そのマルチモーダル機能を活用した動画解析の実装は、おそらく世界初ではないでしょうか。 私が知る限り、他に同様のプロジェクトを見たことがありません。 このプロジェクトはGPT4Visionのように動画を解析でき、Claude-3の可能性を探る一つの試みであり、今後の発展に期待が持てます。 使用例 prompt この画像シーリズは、日本の
コントローラのコンストラクタで引数を取り出す – ララジャパン
以前に、Laravel 5.3 コントローラのコンストラクタの重要な変更として、コントローラで定義するメソッド間で共有するコードをコンストラクタに入れることが可能なことを説明しました。今度は同じコンストラクタ内で、コントローラのメソッドに渡される引数の取り出しかたを説明します。何を言っているかというと、まずは準備から。 準備 例として、routes/web.phpにおいて、以下のようなrouteを定義します。 ... Route::resource('product', 'ProductController'); ... これは、以下のようなURIを生成します。 +--------+-----------+-------------------------------+-----------------------+-------------------------------------
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これ副ゼミ長が悪いな。なにかを断るときには対案を上げるのが必要なんて小学生の段階で自然に習うだろ。それすらも知らない時点で相手の社会経験は知れたものだな。読んでみると精神的にも幼稚なようで、なにも引き継ぎしないで辞めるとか大学生とは信じられない。
カメラと画像キャプチャ: 要件とベストプラクティス
ネットフリックスに認定カメラリストがある理由 クリエイターが最高の作品を制作し、視聴者に魅力的な映像体験を提供できるよう、Netflixは以下の撮影要件に基づき、本編の総尺の90%を認定カメラで撮影しなければなりません。ノンフィクションコンテンツについては、不認定カメラで収録した映像を使用する割合を増やせる場合があります。 私たちは、クリエイターのコミュニティ、カメラメーカー、世界的に有名な専門家と幅広く協力し、信頼性と柔軟性のある制作ワークフローをサポートするカメラを承認しています。認定されたカメラは、Netflixの技術者によって評価され、ダイナミックレンジ、色精度、ディテールレンダリング、S/N比、解像度、主要ワークフロー要件のための映像収録ベンチマークを満たしていることが確認されています。これらの評価により、パートナーはストーリーを伝える際に最適かつ最も適切な収録技術を使用している
LaravelでAPIを作成しテストする方法
Laravel Eloquentは、データベースとの対話を楽にしてくれる仕組みです。テーブルと対話するモデルを提供することでデータベースの複雑さを簡略化する、オブジェクト関係マッピング（ORM）です。 Laravel Eloquentには、開発をサポートするAPIを作成しテストする優れた機能があります。今回の記事では、Laravelを使用して簡単にAPIを作成し、テストする方法をご紹介します。 このデモでは、まずAPIとデータベーステーブルを構築するためのモデルを作成します。次に、ビジネスロジックの層としてコントローラを追加し、APIを完成させるためのルートを追加する方法を説明します。その後、Postmanを使用してAPIをテストする方法を確認し、最後に認証とエラー処理に焦点を当てます。 前提条件 はじめに、必要なものは以下の通りです。 Laravelバージョン8または9 Composer
効率的にリファクタリングを進めるための下準備教えます - MonotaRO Tech Blog
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
LaravelでAPI開発する手順
普段のプロジェクトでLaravelでApi作成しています。 ということで、私なりのApi作成時の流れを書いていきたいと思います。 まず最初に全体の流れをまとめておくとこのようになります。 テーブル定義を作成する マイグレーションファイルの作成 migrationファイルを編集し実行する コントローラーとモデルを作成する routeとコントローラーを接続する 以下ではそれぞれの手順を解説していきます。 あくまでも私個人でのやり方ではありますが、まだLaravelに触れて全体的な流れがわからないという場合には参考になると思い、書いてみました。 テーブル定義を作成する まずは想定する使われ方に対して合わせたテーブルを考え、テーブル定義を作成します。 今回はサンプルとして社員を管理するようなテーブルを考えてみます。 staffテーブル定義 id:自動増分で一意の値を持ったキー(主キー) name:
HDInsight Interactive Query クラスター (LLAP) サイズ設定ガイド
このドキュメントでは、標準的なワークロードで適切なパフォーマンスを実現するための HDInsight Interactive Query クラスター (Hive LLAP クラスター) のサイズ設定について説明します。 このドキュメントに示す推奨事項は一般的なガイドラインであり、ワークロードによっては個別にチューニングが必要となるので注意してください。 HDInsight Interactive Query クラスター (LLAP) に対する Azure の既定の VM 種類 ノードの種類 インスタンス サイズ
Hive on Tez で Parquet を Snappy で圧縮すると起きる Container is running beyond physical memory limits. を解消する
Hive で次のようなエラーに遭遇することがあるかと思います。 Container [pid=10828,containerID=container_1548924716595_1044_01_000024] is running beyond physical memory limits. Current usage: 3.8 GB of 3 GB physical memory used; 6.4 GB of 15 GB virtual memory used. Killing container. このエラーは意外に厄介で、ちょっとググっただけだと「設定ミスが原因です」的なものばかりで自分の求めている回答に辿り着けませんでした。 結論から言うと、次のように Hive のパラメータをよしなにセットしてやれば解消します。 -- yarn.nodemanager.resource.memo
Laravel APIで常にJSONをリクエストするミドルウェア - Qiita
なにがしたい？ APIなのにHTMLエラーが出る APIは、ブラウザで開いてもJSONで返して欲しい WEBとしても、APIとしても、さらっと動くLaravelさん。コントローラでは、WEBはHTMLで、APIはJSONで返すように、コードを分けていることが多いと思いますが、例えばエラーが起きたらどうしていますか？ JSONなのに、HTMLのエラー画面が返ってきたりしていませんか？ 実は、Laravelは、特に何もしなくてもうまいことやってくれます。 リクエストされているのがHTMLなのか、JSONなのかを自動的に判断して、WEBならHTML、APIならJSONでエラーを返します。 でも、例えば、APIのエンドポイントをWEBブラウザから試験的に開こうとすると、Laravelは WEBモードだと判断して、エラーハンドリングの挙動が変わります。 そうじゃなくて、APIは何が起ころうと、JSO
Ramblings of a distributed computing programmer
Configuring memory for MapReduce running on YARN The most common issue that I bump into these days when running MapReduce jobs is the following error: Application application_1409135750325_48141 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1409135750325_48141_000002 exited with exitCode: 143 due to: Container [pid=4733,containerID=container_1409135750325_48141_02_000001] is running beyond phy
「基幹業務もHadoopで!!」のその後 〜性能編〜 | フューチャー技術ブログ
こんにちは、須田です。 今年の初めに「基幹業務もHadoopで!! -ローソンにおける店舗発注業務へのHadoop + Hive導入と その取り組みについて-」と題しまして、Hadoop / Spark Conference Japan 2016にて発表させて頂きました。 カンファレンスでの発表時は絶賛開発中だったこともあり、いかに業務要件を設計/実装に落としていったかという話を中心に行いました。 本エントリでは、「カンファレンスのその後」と題しまして、開発後の性能テストを通じて、いかにプロダクト環境に耐えられる品質にまで高めていったのかについて記載します。 ピーク時では数百HiveQL/秒を処理するこのシステムにおいて、どういった課題があり、そのために実施した対策やチューニングポイントについてまとめます。 主にHiveおよびYARNを中心にその取り組みについて記載していきます。 ぜひ本エ
【ImageJ】GUI操作で画像解析を行う【画像解析】 - LabCode
本記事は画像解析ソフトであるImageJおよびFijiのGUIについて解説する記事です。これまで紹介してきたImageJのGUIの画面について改めて解説するので、ぜひ操作してみましょう。 今回はImageJの拡張版であるFijiのGUIについて解説します。ImageJで行う場合も基本的には同様の操作になります。 FijiもしくはImageJのインストール方法はこちらの記事を参照してください。 ImageJおよびFijiについて ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境
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Unresolvable dependency resolving - Google 検索
【Laravel】Route::resourceの使い方
Hive on Tez Performance Tuning - Determining Reducer Counts
https://support.hpe.com/hpesc/public/docDisplay?docId=sf000101216en_us&docLocale=en_US
Re: Halting due to Out Of Memory Error...Exit code 255 - hive - tez - java heap - GC
Hive OutOfMemoryError: unable to create new native thread
Hive on Tezのベストプラクティス | ドクセル