ひたすらタイトル通りの出来事なのですが、自分のなかでは黒船来航くらいの衝撃だったので記録しようと思います。 長文になりますので、あまりにも暇な方のみお読みになることをお勧めします。 私はアラサーの会社員で、「くしゃみに興奮する」という性的嗜好を持っています。 自己紹介もそこそこに性癖の話で恐縮です。 くしゃみをさせる対象は人間の女性キャラクターがベストですが、 男性はもちろん、人間ではない（動物などがデフォルメされた）キャラクターでも問題なく楽しめます。 小説など、文章にあらわれるくしゃみの描写にも非常に興奮します。 ただし、現実世界のくしゃみにはあまり惹かれません。 早朝の電車内で、ノーマスクの中年男性がかます爆裂ハクションには殺意に近いものを覚えます。 後で少し書きますが、なりふり構っていられないくらい供給が少ないくせに、注文や条件をつけてしまうわがままな性癖なのです。 くしゃみは一般
みなさんこんにちは、電通国際情報サービス（ISID）Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸い
この記事は以前 エンジニアと人生 というオンラインコミュニティで執筆し技術書典で頒布した本の中の、私の執筆した章をリライトしたものです。 無料公開の背景 本は有料で販売していたのでこの記事も有料記事にしようかとも思っていましたが、最近個人開発をネタにした特に中身のない記事を有料で買ってしまい後悔している友人を見かけて、そういうのにうんざりしていたので無料で公開することにしました。 個人開発云々いうなら中身のない情報商材じゃなくて自分のサービスで稼げよな！ ということで。でも投げ銭はありがたくいただくのでいいと思ったらバッジしてください！ 【追記】 上記に対して「有料記事がダメって事？」という反応を頂きました。書き方が悪く申し訳ありません。 有料でノウハウなどを販売する事は良いと思います！そしてそれでサービスの運営費を賄えるなら嬉しい事です。 なんならサービスに関する事ならこの記事の"データ
OBS Studio は現代の配信者にとって必須なソフトウェアです。かつては XSplit などのお世話になったこともありましたが、とくに YouTube Live や Twitch で活動している現代のアマチュア配信者のほとんどは OBS Studio を用いていると思います。かくいう私もそのような配信者のうちの1人で、Rust で Z80 を動かしたりリードソロモンを教わってゼロから実装したりする配信をしています（隙あらば宣伝）: #ch789 / KOBA789 - YouTube そんな OBS Studio ですが、配信画面のレイアウトを整えるのは至難の業であることが知られています。GUI の操作が難しいからでもありますが、レイアウトを司る「変換」という機能の仕様が難解なのが主因だと思います。日本語訳がわかりづらいこともその難解さに拍車をかけています。たとえば「変換」は "Tra
はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [3] 対応関係の計算 Learning to Find Good Correspondences [4] Neural-Guided RANSAC: Learning Where to Sample Model Hypotheses [5] 画像マッチングベースの方法 Deep Image Homography Estimation [7] C
はじめに こんにちは、@okazu_dm です。 今回自分がぴざきゃっとさんが2022年4月に書いた以下の記事を更新したため、本記事ではその差分について簡単にまとめました。 Firebase Authentication利用上の注意点に関して生じた差分とは、すなわち「この2年強の間にどのような仕様変更があったか」と同義だと言えます。IDaaSに限らず認証のセキュリティに興味のある方には参考になるコンテンツだと思います。 更新した記事につきましては、以下をご覧ください。 差分について Firebase Authenticationの落とし穴と、その対策を7種類紹介する、というのがオリジナルの記事の概要でしたが、2年ほどの時間の中で対策については大きく進歩したものが4点ありました(残念ながら落とし穴が無くなった、とまでは言えませんが)。 今回記事の中で更新したのは以下4点です。 落とし穴 1.
きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしまい
こんにちは。技術部平山です。 今回は、ハイパーカジュアルというジャンルにおけるエンジニア、 というテーマで書きます。 勉強会でしゃべった動画がありますので、そちらを見て頂いても良いかと思います。 外に出すということで、普段よりも多少丁寧にしゃべっております。 前置き 平山が作った製品群 これらは2022年あたりから現在にかけて、平山が自分で企画、実装した製品です。 これらのうち、利益を出せた製品は2つあります。 黒字製品 Draw Saber(Android iOS) Mannequin Downhill(Android iOS) の2つで、順に2800万、2100万ダウンロードです。加えて、いい線まで行ったものの、利益を出すに至らなかった製品が一つあります。 赤字だったTitanShoot Titan Shoot(Android iOS) こちらは210万ダウンロードと、うまく行ったもの
VTuberを選ばなかった私たち皆さまはVRアイドル「えのぐ」をご存知でしょうか。 私たちは2017年に活動を開始し、今年の3月で活動8年目 / グループを結成して7年目を迎えた、バーチャル空間を拠点にライブや音楽活動をおこなうバーチャルアイドルグループです。 活動を開始した2017年の年末にキズナアイさまを中心とした「バーチャルYouTuber（VTuber）ブーム」が到来し、当時バーチャルで活動していた方々がその波に乗ってYouTubeチャンネル登録者数やSNSフォロワー数を大幅に伸ばす一方で ── 私たちは「VRアイドル」を名乗り続けたことでそのカテゴリに入ることができず、検索エンジンにもひっかからず、後から活動を開始した方々にもことごとく数字で追い抜かれていきました。 当時、私たちを応援してくださっていたファンの皆さまからも「なぜバーチャルYouTuberを名乗らないのか」「変なプ
この文章の目的 この文章はプログラマ以外の人にも読んで欲しいです。 ChatGPTや大規模言語モデルについて聞いたり使ったことはある ChatGPTの業務利用が出来るか検討したが、機密情報を扱う事やコスト面から断念した その後の大規模言語モデル界隈について、すごく驚く人や難しそうな事を言う人がいっぱい居て怖い みたいな状況にある人が、手元のPC内に完全無料でChatGPTのような物を作ること（これをローカル大規模言語モデル、と呼びます）について分かったつもりになったり、あるいはローカル大規模言語モデルについて興味が出てきたときにググるべき単語を知る事が出来るようになって欲しい、と思って書きました。 ざっと読み飛ばすなら10分程度で現状を知れるようにしつつ、プログラマ向けの記載は折り畳みにしているので必要な人は折り畳みも見て下さい。 なぜローカル大規模言語モデルなのか 以下ローカル大規模言語
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
GitHub Actions ではデフォルトの挙動として同じワークフローの複数のジョブを同時実行できる．無駄に待つ必要がないという意味ではメリットがあるけど，ワークフローによっては同時実行したくないこともあると思う． GitHub Actions でワークフローが複数トリガーされてしまって慌てて止めたという経験もあったりする😅例えばワークフローの実行時間が長く，完了する前に次のコミットをプッシュしてしまったり，ワークフローの実行が完了する前にプルリクエストをマージしてしまったり💨 concurrency 設定 GitHub Actions ではコンカレンシー (concurrency) という設定があって，ワークフローの同時実行を制御できる．今回はワークフローレベルで試すけど，ジョブレベルで細かく制御することもできる❗️個人的にはとりあえず設定しておいても良さそうかなと思う． docs
Zadig is a Windows application that installs generic USB drivers, such as WinUSB, libusb-win32/libusb0.sys or libusbK, to help you access USB devices. It can be especially useful for cases where: you want to access a device using a libusb-based application you want to upgrade a generic USB driver you want to access a device using WinUSB Note: "libusb-based" above means an application that uses eit
GitHub Team と GitHub Copilot Business から切り替えました。切り替えた理由は GitHub Copilot Enterprise を利用したいという一点です。 雑にまとめを書いてみます。 GitHub の金額 (月契約)GitHub Team は 1 アカウント月 4 ドルGitHub Enterprise Cloud は 1 アカウント月 21 ドル約 5 倍のアップです。GitHub Actions の無料枠が 3000 分から 50000 分になるのは良いです。SSO もそのうち使ってみようと思います。 https://github.com/pricing#compare-featureshttps://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/admin/overview/about-github-en
はじめに 電子工作で使われがちなコネクタを紹介し、使える工具を紹介します。これを見れば、これまでコネクタを使った電子工作をしたことがなくてもできるようなります。これを通して必要になった時に調べて自分で選んで使えるようになることを目指します。 色々コネクタ試して苦労した経験があったので参考にしてお金と時間と苦労を節約していただければ幸いです。 ※かなり前に記事を書きましたが、だいぶ古くなってきたのでここで書き直しておこうと思います。（前のは公開したままにしてありますが、こちらに誘導するようにしています） はじめに コネクタを使おう コネクタを使うメリット コネクタを使うとデメリット 電子工作で使われがちなコネクタ 信号用コネクタ 電子工作圧着端子早見表 QI2550コネクタ JST XHコネクタ JST PHコネクタ JST ZHコネクタ JST PAコネクタ JST NHコネクタ コネクタ
【訂正とお詫び：暖房器具には使えません】SwitchBotを導入した話2024.02.17 18:0060,129 大平千沙 記事修正とお詫び［2024/02/17］ 記事初出時、｢ファンヒーターをSwitchBotで操作する｣内容を紹介していましたが、この記述を取り下げます。 SwitchBotを初めとするスマートスイッチ機器は、不用意なスイッチ操作が火災事故の原因となる、発熱する電化製品（暖房器具など）への利用は推奨されていません。訂正してお詫び申し上げます。大変申し訳ありませんでした。 参考：【注意喚起】SwitchBot製品の暖房器具への使用について お家の中にある様々なスイッチのオンオフを代わりに押してくれるスマート家電。ずっと気にはなっていたのですが、なくても生活はできるため保留にしていました。 様々なスイッチ操作に対応スマホと家電を連動させることでより快適な空間をつくる｢Sw
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
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
