こんばんは。さくらインターネットが運営する「さくマガ」で編集長をしている川崎です。 今回はライターさん必見、ライティング時に使える無料ツールをご紹介します！ 編集長といっても、自分で記事を書く機会はとても多いです。編集作業と執筆作業を同じくらいやっていると思います。なので、執筆の苦労というのは分かっているつもりです。辛い作業をツールを利用することで快適に作業していきましょう！ 今回紹介するツールを用途別に分類すると ・文字起こしツール ・校正ツール ・編集ツール ・画像転送ツールこんな感じのツールをご紹介します。誰でも使えるように基本的には無料のツールとなります。 文字起こしツール私の場合、インタビュー記事を書くことが多いので文字起こしは大事です。 最近、AWSの文字起こしツールが話題になりましたが、やろうと思うと結構ハードルが高いので大変です。そんなわけで簡単に使える文字起こしツールはこ
1.はじめに 皆さん、Neural Network Console をご存知でしょうか？ Neural Network Console は、2017年8月にSONYから発表されたディープラーニングの統合開発ソフトウエアです。プログラミング無しのドラッグ＆ドロップだけで簡単にニューラルネットワークの設計開発が出来、しかもワークステーションの様な美しい画面なのに、なんと無料で提供されているんです（なんて太っ腹な！）。 かく言う私も、Pythonを覚えなくてもディープラーニングが出来ると言うことに凄い魅力を感じ、発表当初から１年間くらいは色々遊んでみた記憶があります。 最近、ひょんなことから、Neural Network Console 関係の動画がやたら充実（2020年1月17日時点で47本）していることに気づきチェックしてみると、チュートリアル以外にディープラーニングの一般的な知識について分
TL;DR ①TensorFlow版訓練済みモデルをPyTorch用に変換した (→方法だけ読みたい方はこちら) ②①をスムーズに使うための torchtext.data.Dataset を設計した ③PyTorch-Lightningを使ってコードを短くした はじめに 日本語Wikipediaで事前学習されたBERTモデルとしては, 以下の2つが有名であり, 広く普及しています: SentencePieceベースのモデル (Yohei Kikuta さん提供) TensorFlow版 Juman++ベースのモデル (京大黒橋研提供) TensorFlow版 PyTorch版(Hugging Face transformers準拠) このうち, SentencePieceベースのものは現在TensorFlow版のみの提供となっており, PyTorch版は存在しません。 そのため, 私のよう
DDDを学習・実践において多く見受けられる混乱と、それに対する現時点での自分の回答
こんにちは。年末年始はずっとFirebaseを触っていました @ykhirao です。たぶん3年くらい遅れて流行に乗り始めています。Typescriptお正月にはじめました。 今日は、仕事がお休みなのでスマホぽちぽちしていたらすごく参考になる記事を見かけましたのですが、こちらの記事 Firebaseで作る！リアルタイム画像変換CDN【Firebase Hosting + Cloud Functions】 - AppBrew Tech Blog で書かれている アップロードされた画像をそのまま表示する時代は平成とともに終わりを告げたわけですが[※要出典] という文言を見てくすっと笑ってしまい、少し前に 君はまだ平成のアーキテクチャを使ってるのか？僕はFirebaseと令和の時代に行くぞ。 という記事がたくさんの方に読まれていたこととか、Twitterの擬人化された #令和ちゃん を思い出した
こんにちは、年末年始に新しくWindows10の自作PCを組んだ虎の穴ラボのおっくんです。 昨年から、Web audioを取り扱うライブラリとしてTone.jsを使って、 ブラウザで音を鳴らしたりということをしていたのですが、一歩進んで再生する音を可視化したいと思いました。 可視化の方法としては、発生させる音を文字で表示するということもできるのですが、 今回は音楽再生ソフトの視覚エフェクトをイメージして作成することにしました。 Web audioを扱うTone.jsとCanvasを扱うp5.jsの2つライブラリを使用して、円環状に配置した音程に対応したバーが伸び縮みするアニメーションをCanvasに表示させます。 完成したページは以下のようになります。 音楽再生アプリの画面 完成品はこちらアップロードしておりますので、ぜひ見てみてください。 開発環境 OS MacOS Mojave バージ
Docker Meetup Tokyo #34 (20200905_修正) p14「(参考) ありそうな質問と回答」の回答内容を一部修正
統計と機械学習って結局何が違うの？なんで今日から機械学習で予測して金儲けできないの？ 機械学習を勉強し始めるとおそらく誰もが疑問に思う。そして、なんで事業会社の多くが日々の業務で今日から使えないの？っていう疑問も出てくる。いろいろな文献があるがいまいち理解に困ったので自分なりに整理しなおした資料。情報を組み合わせてかなり自論を入れています。 This article explains why many companies cannot use machine learning approaches to drive business starting today... まずは統計と機械学習の考え方や向き不向きの違いを表にまとめてみた 多くの人が言及しているが互いに関連しているとはいえ、最終目的が異なる。「機械学習」は予測や判断は行うもののなぜそうなったのかは一般的にはブラックボックスだ。「
Log Analytics Logging Best Practices: The 13 You Should Know When you search for things on the internet, sometimes you find treasures like this post on logging, e.g. creating meaningful logs. This post is authored by Brice Figureau (found on Twitter as @_masterzen_). His blog clearly shows he understands the multiple aspects of DevOps and is worth a visit. Our thanks to Brice for letting us adapt
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging if __name__ == '__main__': logging.basicConfig() logging.debug('this is debug message') logging.info('this is info message') logging.warning('this is warning message') logging.error('this is error message') logging.critical('this is critical message')
Log::Minimal v0.02をリリースしました。xaicronさんのpatchにより出力するログのレベルを変更することができるようになりました。 WARN以上のログだけを出したい場合、$Log::Minimal::LOG_LEVEL を変更します。 use Log::Minimal; local $Log::Minimal::LOG_LEVEL = "WARN"; infof("info"); #出力されない warnf("warn"); #出力される デフォルトのレベルはDEBUGです。なお、デバックメッセージを出すには環境変数も設定されている必要があります。 ところで、Log::Minimalでは4つのログレベル、DEBUG、INFO、WARN、CRITICALをサポートしていますが、他のLogモジュールではより詳細なレベルを用意しているものがあります。そのため、アプリケーショ
#翻訳 https://www.scalyr.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ CC BY 4.0 @Brice Figureau 1.自分でログの書き出しをしない printfをつかったり、ログエントリを自分でファイルに書き出したり、ログローテションを自分でやったりしてはいけない。運用担当者にお願いして、標準ライブラリやシステムAPIコールを使うようにしよう。そうすれば、実行中のアプリケーションが他のシステムコンポーネントと適切に連携して、特別なシステム設定なしに適切な場所またはネットワークサービスにログを記録できるようになる。 ロギングライブラリを使いたければ、特にJavaの世界にはLog4j, JCL, slf4j, logbackなど多くのものが存在する。私はslf4jとlogbackを組み合わせて使うのが好きだ。とてもパワフルで、設
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