Windowsのgit bash上でssh-addしようとして、Could not open a connection to your authentication agent.と出たのでメモ。Windowsのお話です。 ssh-agentを起動するコマンド, ssh-agentを打ってからじゃないとssh-addできないということ（おそらくWindowsだからって話）なんだけど、Windowsだと更にひとくせあって、$ eval `ssh-agent`じゃないといけないらしい。 下記を、Windows7, Git bash上で実行して解決しました。 $ ssh-add ~/.ssh/id_rsa_bitbucket # ssh-addしようとするも、失敗。 Could not open a connection to your authentication agent. $ ll ~/.
PRESS RELEASE 2024年12月12日 富士通株式会社 作業効率化や安心・安全な現場づくりに向けた改善を自律的に支援する映像解析型AIエージェントを開発 業務に関わる映像とドキュメントから空間把握能力と時系列理解能力を強化 当社は、このほど、AIサービス「Fujitsu Kozuchi」のコア技術として、製造、物流などの現場に設置されたカメラ映像を空間認識し解析するとともに作業指示や規則などのドキュメント情報を参照することで、自律的に現場改善の提案や作業レポートの作成を行い、人の作業を支援する映像解析型AIエージェントを開発しました。当社は、開発したAIエージェントを用いて2025年1月より社内実践を行うとともに、2024年度中に映像解析型AIエージェントのトライアル環境の提供を開始します。また今後、店舗、交通、公共安全などの様々な分野への技術展開も進めていきます。 開発したA
追記：マッチングアプリで気を付けていたこと＆してもらって嬉しかったこと上級編（anond:20241216211659） === 婚活って愚痴系の話が多いので、してもらって嬉しかったこと・気を付けていたことを書いてみる。 私は女性なので女性目線にはなるけれど、基本的にしてもらって嬉しかったことは自分からもするように気を付けていたつもり。1度会った人からは2度目も誘ってもらえたので、気を付けるべきポイントは大体押さえられている？誰かの参考になったら嬉しいです。男性から見た「女性がこう振舞ってくれたら嬉しいな」も知りたい。付き合って以降のこととかも。 マッチング～メッセージのやり取りいいねしてくれるプロフィールに個性がある（無難一辺倒だったりテンプレそのままの方も多くて、なにかしらいいねする理由や話題があるとありがたかった）いいねした理由を教えてくれる プロフィールを読んでくれる会話のきっかけ
初心者にもわかりやすく、ChatGPTをはじめとした近年話題のLLM (Large Language Model)の中身について解説します。また、LLMを大規模に学習するだけではなく、LLMを動かして利用すること（推論）が重要になりつつあることを踏まえ、LLMの推論システムのサービングが難しい理由と、そ…
1. in the wild とは [概要] in the wild は「実環境の画像で」を意味する，コンピュータビジョン分野の論文タイトル等で，よく見かける慣用句である．この記事では【CVML論文の検索キーワード】の第4回目として，この「in the wild」という，論文タイトル検索に使える，タイトルに頻出のキーワードを取り上げる． カテゴリトップページ：🔍CVML 論文の検索キーワード 本来の英語での意味は「野生の」，「野放しの」である．しかし，そこから転じて「拘束を与えて解きやすく撮影した実験室画像」ではなく「実環境下で環境に手を加えず，自然な画像」から画像認識をおこなう画像認識技術である」と強調する際に，「(室内ではなく) in the wild (外で)」と，呼ぶようになった． 従って，以下のように，「recognition 」「detector/detection」などと「
GitHub ProjectsにはTracksフィールドとTracked byフィールドがあります。 フィールド選択のところで確認できます これらのフィールドは、新しいタスクリストでissueやプルリクエストを追加すると追跡の対象となります。 ```[tasklist] ## Tasks - [ ] #1234 - [ ] #1233 ``` こうすると、タスクリストを記述した側のissueは#1234と#1233を追跡している(Tracks)ことになり、反対に#1234と#1233は親のissueに追跡された状態(Tracked by)となります。複数の親issueから1つの子issueを追跡することも可能です。この場合、2つのissueから参照された子issueは、2つのTracksを持ちます。 従来のタスクリストを使ってもUI上では追跡されているようにみえますが、どうやら従来のタスク
こんにちは！ROUTE06 Software Engineerの@yoshida-m-3です。 GitHub Projectsがアップデートを続けていることは知っていましたが、実際のプロジェクトで使用できるかは確証がありませんでした。そこでチーム内でGitHub Projectsの勉強会を開催し、実際に検証することにしました。 見るべき人に見るべき情報を確実に届けたい プロジェクト情報の管理において、「各関係者に適切な粒度で情報を確実に届けること」が重要だと考えています。 情報の可視化にはカンバンを使うことが多いですが、情報が多いと重要な情報が隠れてしまう可能性があります。 情報の粒度は見るべき人の立場によって異なります。エンジニアはIssue単位の情報が必要ですが、プロダクトオーナー・マネージャーはEpic単位の情報が必要であり、時系列の進捗情報も必要な場合があります。 GitHub P
This LLM Agents Hackathon, hosted by Berkeley RDI and in conjunction with the LLM Agents MOOC, aims to bring together students, researchers, and practitioners to build and showcase innovative work in LLM agents, grow the AI agent community, and advance LLM agent technology. It is open to the public and will be held both virtually and in-person at UC Berkeley. The hackathon is designed to have 5 tr
Implementing semantic cache to improve a RAG system with FAISS. Authored by:Pere Martra In this notebook, we will explore a typical RAG solution where we will utilize an open-source model and the vector database Chroma DB. However, we will integrate a semantic cache system that will store various user queries and decide whether to generate the prompt enriched with information from the vector datab
Fastly、生成AIのAPIをインテリジェントにキャッシュ、高速レスポンスとコール回数削減を実現する「AI Accelerator」発表
Fastlyは、生成AIへのAPIコールをセマンティックに基づいてインテリジェントにキャッシュすることで、APIコールからの高速なレスポンスとAPIコール回数の低減によるコスト削減などを実現する「Fastly AI Accelerator」を発表しました。 インテリジェントなセマンティックキャッシング 通常のアプリケーションが提供するAPIは、引数と返値が文字列や数値などのデータ型によって決められています。そのため、APIキャッシュのアルゴリズムにおいて引数が一致しているかどうかを判断し、一致している場合にはキャッシュ済みの返値を高速に返す、といった処理はそれほど複雑なものではありません。 一方で、最近登場した生成AIにおいては、プロンプトが自然言語で記述されるため、ほとんど同じ内容であったとしてもさまざまな表記や表現が可能なため、プロンプトが過去のプロンプトと完全に一致することは期待でき
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 元Googleの研究者らが立ち上げたAIチーム「Archetype AI」が発表した論文「A Phenomenological AI Foundation Model for Physical Signals」は、あらゆる物理現象を理解し予測するAIモデルを開発した研究報告である。「Newton」と呼ぶこのAIモデルは、基本的な力学振動や熱力学実験から、都市の電力需要、日々の気温変化、変圧器の油温など、より複雑な実世界のシステムまで、高い精度でゼロショットで予測できる。
Code Interpreterで使えるフォントの情報を見ていたら、数式フォントが含まれていました。 これは数式を数式フォントで記述しながら解説してくれるのでは？と思って検証した所、ちゃんと解説してくれました。 手順 LaTexで式を記述 インターネット上で数式をやりとりするので形式はLaTeX(ラテフ、ラテック)かな？と当たりをつけ、画像からLaTeX形式の文字列に変換してくれるアプリを探す事にしました。 この記事を参考に gigazine.net 今回はこの「ライプニッツの公式」を使う事にしました。 \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2 n+1}=\frac{\pi}{4} 自分で式を記述したい場合にはこの様なオンラインツールなども有ります。 Equation Editor for online mathematics - create, integr
こんにちはtatsyです。非常に長くなったNormalizing Flow入門も今回が最終回です。 今回はNeurIPS 2018でベストペーパーを獲得した論文であるNeural Ordinary Differential Equations (Neural ODE)[1]と、それを利用したNormalizing Flowの位置手法であるFree-form Jacobian Of Reversible Dynamics (FFJORD)[2]についてご紹介したいと思います。 Neural Ordinary Differential EquationNeural ODEはその名前にもある通り、ニューラルネットワークと常微分方程式の共通点に着目して、ルンゲクッタ法などの数値的な常微分方程式の解法をニューラルネットの表現に用いる技術です。 突然ですが、ニューラルネットにおいて、現在はその代表的な
コードレビューの観点 （注）以下のポイントを検討する際にはつねにコードレビューの基準を忘れないでください。 設計 レビューで確認すべき最も大切なことは、CL の全体的な設計です。 CL のコードの各部分は相互にきちんと連携するでしょうか？この変更はコードベースに属するものでしょうか、それともあるライブラリに属するものでしょうか？システムの他の部分とうまく統合するでしょうか？この機能を追加するタイミングは今がふさわしいでしょうか？ 機能性 この CL は開発者の意図通りに動作しますか？開発者の意図はこのコードのユーザーにとって適切でしょうか？「ユーザー」とは普通、エンドユーザー（その変更によって影響を受ける場合）と開発者（将来このコードを「使う」必要のある人）の両方を指します。 通常、CL がコードレビューに至るまでには、コードが正しく動作することを開発者が十分にテストしていると期待できます
コードレビューの基準 コードレビューの主な目的は、Google のコードベースにあるコードの全体的な健康状態を時間をかけて改善することです。 コードレビューのすべてのツールとプロセスは、その目的のために設計されています。 これを実現するには、さまざまなトレードオフのバランスを取る必要があります。 まず第一に、開発者は自分のタスクを進めることができなければなりません。 コードベースに改善を提出できなければ、コードベースは改善しません。 また、どんな変更に対してもレビュアーがいちいち難色を示して変更を取り入れずにいると、早晩、開発者は改善を行う意欲を失います。 一方、CL の品質を確認するのはレビュアーの義務です。CL を取り入れてコードベースのコードの全体的な健康状態 (code health) がだんだんと悪化するのは問題ですから、きちんと確認しなければなりません。 これは骨の折れるやっか
ハコベルシステム開発部のおおいし (@bicstone) です。普段はフロントエンドエンジニアとして物流DX SaaSプロダクトの開発を行なっています。 この記事ではハコベルの開発チームが心理的安全性の向上を目的に採用した、プルリクエスト (マージリクエスト) コメントにラベルを付ける手法についてご紹介します。 背景 プルリクエストをレビューする時、レビュアーとして上から目線になってしまい相手を傷つけないか緊張したり、ちょっとした確認のつもりで書いたコメントが修正必須と捉えられてしまったりした経験はないでしょうか。 本来、ピアレビューは対等な関係であるはずなのに、レビューする側の方が上になってしまいお互いに恐縮してしまいがちです。「勘だと怪しいけど間違っていたら怖いから言えないな」や、「将来的に辛くなりそうな実装だけどわざわざ指摘するほどでもないな」など荒波を立てずにApproveしてしま
はてなブログ(markdown記法)のTeX記法で数式を書こうとしたら 初歩的な数式を書く時点で躓いたので 解決方法を乗せるついでに基本的な数式の書き方をまとめておこうと思う(∩´∀｀) はてなブログ(markdown記法)でTeXを書くときの注意点 先に結論を言うと、 はてなブログ(markdown記法)でTeX記法を使いたい場合は、 []は\\ で二重にエスケープ _ は \ でエスケープ ^は\でエスケープするか、次の文字を{}で囲む する必要がある。 目次 はてなブログ(markdown記法)でTeXを書くときの注意点 はてなブログ(markdown記法)で特別にエスケープの必要のある数式例 n乗根 下付き文字 積分 Texの数式の基本的な記法 n乗 分数 対数 総和 等号と不等号 その他よく使う記号 まとめ 参考 はてなブログ(markdown記法)で特別にエスケープの必要のある
自分用メモ。タイトルのまんま。 わたしは普段shellはbash、プログラミングするときのエディタはVSCodeを使っています。端末上でbashを使うときのキーバインドはemacsっぽいやつです。より正しい表現をするとbashが内部的に使っているreadlineのediting-modeがemacsになっています。 VSCodeはterminal機能を持っていますが、一部のキー入力をVSCodeが食べてしまうので、使用感が普通の端末とは異なってストレスフルです。このため、端末を使いたければVSCodeのterminalは使わずに別途端末ソフトウェアを立ち上げていました。これが嫌だったのでちょっと調べてterminalのキーバインドを変えました。 やりかたは簡単です。 Ctrl+Shift+pでPreferences: Open Keyboard ShortCuts (JSON)を選択して"
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