米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ
はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian｜note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ
台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
何か月か前に話題になっていたIntel N100の中華ミニPCにひかれて、5年以上ぶりに自宅の端末を入れ替えた。Intel N100+メモリ16GB+SSD256GB程+Win11pro付きでお値段2万円強という、信じがたいコスパ。 必ずしも優れているとは言えないスペックでWin11を快適に使うために、買ってから最小限やった設定を書いておく。 ・前提端末OSには粛々とHWの管理だけをしてもらい、「こんな素敵な＆便利なWeb機能もあるよ！」的な導線はいらない。TeamsもOutlookも職場で嫌ってほど使っているが、自宅では金輪際使う予定なし。タスクバーのウィジェットもBingへの導線も全部要らない！という人向け。 ※本当はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんのWindows11版の記事が出てればそれで事足りたのだけど、見つけられなかったので投
はじめに 富士通がついに2030年にメインフレーム市場から撤退し、66年の歴史に幕を閉じるという話が出てきました。 富士通といえば国産大型コンピュータの先駆けであり、IBM互換機を作って巨人IBMに食らいついたベンダーでもあります。そんなわけで中々に歴史の転換点を感じる話題ではあるのですが 「ところでメインフレームって何？ 」 という方も多いでしょう。という分けで名前は聞いたことがるけど実態が良く知らない「メインフレーム」 に関して少しだけ解説をする動画を作りました。 この記事は動画では話しきれなかった事も含めて、もう少し深堀した解説をしていきたいと思います。ちょっと長くなりましたが、前半が歴史の話で後半がアーキテクチャの話になるので好きな所にジャンプして読んでみてください。 メインフレーム？ 汎用機？ ホスト？ メインフレームは他にも汎用機とかホスト機と呼ばれることもありますよね。Wik
YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa
台湾TSMC のHPより 『報ステ』からのインタビュー依頼 2月9日付日本経済新聞が、台湾の受託生産会社（ファンドリー）大手のTSMCが茨城県つくば市に、約200億円を投じて、半導体の後工程の開発拠点をつくる方向で調整に入ったことを報じた。 同日の午後、この件に関して『報道ステーション』（テレビ朝日系）のニュースデスクを名乗る人物から、インタビューの依頼を受けた。メールのやり取りでは埒が明かなかったため、電話で、TSMCとはどのような半導体メーカーで、今回の後工程の開発拠点を日本につくることの意味などを説明したが、「後工程」ということが理解できないようだった。それどころか、「半導体」というものが、まったくわかっていない様子だった。 加えて、「TSMCが日本に拠点をつくったら、今問題になっているクルマ用の半導体不足が一気に解消されることになるんですよね？」などと言うので、それは次元が異なる別
CG総合＆業界 本 本-Book アナトミー・イン・モーション：動きのビジュアルリファレンス - 動きのあるポーズ... 2025-09-10 動きのあるポーズ写真とイラストを掲載したアーティストのための「動きの人体解剖学」3dtotal書籍『Anatomy in Motion』の日本語版『アナトミー・イン・モーション：動きのビジュアルリファレンス』がボーンデジタルから2025年9月に発売されます！ 続きを読む Blender チュートリアル チュートリアル-Tutorial Turning the Toyota MR2 into a MODERN CLA... 2025-09-10 架空のカーカスタムデザインなどを公開しているZephyr Designzが初のBlender制作タイムラプス動画を公開しました！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Ins
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。（どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい） Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう！) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている（抽象化されている）仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
ファイルやフォルダーの利用者をリソースモニターで検索する プロセスが掴んでいるファイルを調べる 補足：コマンドで同じようなことをやる 補足：その他諸々 某所で書いたら意外に皆さん知らなかったようなので書いておきます。Windowsでファイルを削除したり名称変更しようとすると、別のプログラムが使っているので変更できない、といったエラーが出る事があります。こういう場合、後述の方法で「誰がファイルを掴んでいるのか」を調べられるかもしれません。 （あくまでローカル環境での話ですので、ネットワーク越しに掴まれているものや、インフラの運用で役立つ情報というわけではありません。ご了承ください） ファイルやフォルダーの利用者をリソースモニターで検索する リソースモニターという、タスクマネージャーの高機能版のようなツールがWindowsには標準搭載されています。これで、CPUタブにある「関連付けられたハンド
人はエゴや感情によって判断を誤る。 他人のことならば冷静に判断しやすい。 徳に従うならば物事を他人事として捉えよ。 2023年にやりたいこと 今年は何をやるか。真っ先に挙げることは「歯医者に行く」である。 歯医者のイメージ / Memeplex.appで作成 別に何か問題があるのではない。歯科健診を受けようというのだ。そのうち行こうと思いつつ、ずっと後回しにしてきた。それで気がついたら10年以上も歯医者に行っていなかった。 行こうと思ったきっかけは、先月に「定期的な歯科検診を受けるべき」という記事を偶然読んだからである*1。歯に限った話ではないが、問題は早期発見して対処したほうが軽く済む。予防できればもっと良い。そして歯の状態はQOLに直結するので、きちんと管理したほうが幸福度は増すのだ、と。 そこで俺は考えた。歯科検診に行かない理由はあるか、と。睡眠*2や体重管理*3 などと健康に関する
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組（いわゆるSandy Bridgeおじさん）へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない！ PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ（SFF・スモールフォームファクタ）で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
BIOSからUEFIへ BIOSはなぜ終わらなければならなかったのか：“PC”あるいは“Personal Computer”と呼ばれるもの、その変遷を辿る（1/4 ページ） 昔ながらのIBM PC、PC/AT互換機からDOS/Vマシン、さらにはArmベースのWindows PC、M1 Mac、そしてラズパイまでがPCと呼ばれている昨今。その源流からたどっていく連載。第16回はWindows 11で注目された、UEFIとその前身であるBIOSについて。 第1回：“PC”の定義は何か まずはIBM PC登場以前のお話から 第2回：「IBM PC」がやってきた エストリッジ、シュタゲ、そして互換機の台頭 第3回：PCから“IBM”が外れるまで 「IBM PC」からただの「PC」へ 第4回：EISAの出現とISAバスの確立 PC標準化への道 第5回：VL-Bus登場前夜 GUIの要求と高精細ビデオ
くまくま @kumakumaaaaa__ うまく行かなかった電話で話した事 ・2回ともcpu無しで送られてきた ・担当部署に繋いでください ・返品却下理由はなんですか（教えてくれない 上手く行った電話 ・2回とも開封されてた形跡があった状態で商品が届き証拠の写真もあります ・レビューを見ると最近同様に商品が届いていないケースが頻発 2021-11-03 04:48:53
こんにちは、カナダに来て1年弱ですが、いまだに"how are you?"にアイムファインセンキューと返してしまう全然英語が上達してない聖賢です。 インフラエンジニアならみんな大好きtopコマンド、おそらくビヨンドの中ではサーバ運用の中で最初に覚えるコマンドじゃないでしょうか。 実は結構奥が深いコマンドでいろんなことができるので、これまでドヤ顔で「こんなこともできるんやで」と上司の威厳、、、もとい先輩としての経験を後進に伝えていたのですが私も最近になって初めて知った超便利な使い方を紹介したいと思います。 ちょっと長いですがお付き合いください。 普通にtopコマンドを実行すると以下のような画面が表示されます 結構これだけでもサーバ運用には重要な情報が詰まっているのですが、topコマンドの見方などは他でも色々と紹介されていると思うので今回は割愛します 今回はこのtopコマンドの表示を最終的にこ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
1か月ほど前まで初代第1世代Core iのPCをほぼノーマルで使っていたが、Windowsの肥大化（*1（本増田の最後に参考webページを記載。以下同様））のせいかweb閲覧やExcel操作程度の作業でも引っかかりを覚えるようになったり、Windows11ブームに煽られてセキュリティ関連の記事を読み古いCPUには脆弱性が付き物だと知った（*2・3・4）り、あれこれあったためPCを新しくすることにした。 その際に色々な知見を得て情報の更新ができたため、日記帳兼リンク集として増田に残しておくことにした。極少数の人にしか役に立たないであろう文章だが、体験談の類として暇つぶしに読んでもらえれば幸い。ただ、過去のPC事情を懐古したりするのが目的なら、数年前にホッテントリ入りした別の記事（*5・6）を読む方が有意義かもしれない。 改装作業にどう臨んだかまず、パーツの買い方を3種類に大別して検討した。
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ！ って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ～ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっくり進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ！ 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最新版はこちら 2025年に最新版のロードマップをリリースしました。こちらもご覧ください。 https://qiita.com/KurokawaKouhei/items/7889607418e817fd1cd3 お知らせ 2022年初頭に本記事を元にしたAWS書籍が技術評論社より全国出版決定いたしました。 関係者各位のご協力に深く感謝いたします。 タイトル：AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ 本書籍出版までの制作プロセス、チーム執筆の方法論などをまとめました チームで技術書を出版して学べた共同執筆メソッド はじめ
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
Business Insider Japan/小林優多郎ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては「ちょっと沸きすぎ」のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も「FlexGen」と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを「従来の100倍高速に動かせる」上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： 「Google翻訳」と「大規模言語モデル」は
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
これらの試算から、1人あたりのトラッキングによる通信量はおおよそ16.88kbpsから112.50kbpsと考えられます。 スター型ネットワークの場合 ここでメタバースでスター型のネットワークを採用することを考えます。 どのような構成かというと、クライアントがトラッキングデータをサーバーへ送信します。各クライアントへのトラッキングデータの送信はサーバーが行います。 こうした構成を行う場合、全てのクライアントのデータがサーバーを介し、各クライアントへ流れ込みます。そのため、通信速度は下り速度がボトルネックとなります。ここでは人口75%ラインの88Mbpsを上限として考えます。 先ほどの1人当たりのトラッキングに関わる通信量から算出すると、スター型の場合、801～5,340人が通信の限界になります。 フルメッシュ型ネットワークの場合 一方で、サーバーを介しないクライアント同士が直接つながるフル
中国が台湾を統一すれば、西太平洋地域でより自由に力を誇示できるようになり、グアムやハワイなどの遠隔地にある米軍基地さえも脅かす可能性がある――。そう指摘する西側の専門家もいる。
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
さしみ™ @osashimi636825 CPUの性能(周波数)って 実は製造コストとか技術の差とかじゃなくて、野菜の等級感覚で取れた物を計測して実力差で分けてるの、知らない人からみたら意外ポイントだと思う。 pic.twitter.com/CSQSwXu58L 2020-12-22 22:37:23 リンク www.pasonisan.com 【CPU知識】クロック数が高いほど値段が高い理由 なぜ、高クロックのCPUは、同ファミリーの低クロックよりも値段が高いのか？高クロックCPUの値段が高いのは、希少価値によるもの。パッケージ化されているCPUにはダイが組み込まれている。 9 users 6
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、フロントエンド開発者およびこれから学習をしようと考えている人に最適な無料リソースを厳選してご紹介します。 学習コンテンツばかりでなく、開発に便利なサービスやツールなども紹介しつつ、初心者から中級者くらいまで役に立つドキュメントもまとめています。すべて無料なのでWeb開発にご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ■何を学習したらいいのかをロードマップで確認する 【 Developer Roadmaps 】 フロントエンドの学習といっても意外に広範囲なので、まずは何から勉強をすればいいのか迷う人も少なくありません。この「Developer Roadmaps」はWeb開発者が勉強するための学習内容をロードマップとして無償公開しています。 さまざまな種類が用意されていますが、例えばフロントエンドの場合は以下のような感じです。 有名なロードマ
Torishima / INTP @izutorishima 趣味: アニメ鑑賞・実況／録画／AI驚き屋(アマ)／プロダクト開発／その他諸々なオタク（⚠⚠AI研究者ではありません!!! 雑多につきマジでフォロー非推奨!!!⚠⚠️） AI / LLM 情報と今期アニメをウォッチしてます 同IDで Bluesky にもいます サブアカウント: @iotorishima note.com/sumisutori Torishima / INTP @izutorishima 画像を高画質化する AI の Real-ESRGAN、ウルトラスーパーガチで凄すぎて超絶ビビってる waifu2x-caffe と違って Intel Graphics に対応してるらしくノート PC でも爆速でアップスケーリングできるし、精度も段違い（2枚目: Before 3枚目: After） なぜ話題になっていないのか不思
コンバンハ、オイソギデスカ 今日も上司の思いつきで無茶振りされる皆さんお疲れ様です。 DeepSeekみたいな話題が日経新聞に載るたびに新規事業になるんじゃ無いかとかプロトタイプをもってこいみたいなこと言われると災難ですよね。 何がどうなってて、何はできないんですよみたいなのまとめておいたから、俺の屍を越えてゆけ。 まず前提からな 確実なこと DeepSeekが、生成AIモデルをMITライセンスで出した。 巨大なサイズの生成AIモデルを出した。（普通のデスクトップPCでは動かないようなもの） 他がすでに出してた小さいモデルを改良したものを出した。（蒸留したもの、GPU積んでるデスクトップPCなら動くようなもの） 作り方、改良の仕方の論文を出した。ほぼ確実なこと中国が輸入できる制限されたGPU群で生成AIモデルを作った。 生成AIモデルを改良する際に、強化学習のみを用いて改善を行った。 他が
第1世代は真空管、第2世代はトランジスタ、第3世代はIC、第4世代はLSIとなります。ちなみに第5世代プロジェクトは並列推論マシンの開発を目指しました。 世界初のコンピュータ（電子計算機）は1942（昭和17）年、アメリカ・アイオワ州立大学で開発されたABCですが、これは実用機ではありませんでした。続いて1943（昭和18）年、イギリスで開発された暗号解読用のコロッサス。実用第1号として有名なのは1946（昭和21）年に弾道計算用として開発されたエニアックです。1万8800本の真空管を使用し、重さ30トン、面積は165平方メートル（50坪）あり、これまでの計算機で24時間かかっていた計算を30秒でできるというものでした。 日本では1956（昭和31）年にレンズ設計用として富士写真フィルムの「FUJIC」が開発されていますが、電子計算機の先駆けともいえる国産初のリレー式計算機を1953（昭和
ThinkPadユーザならお馴染みのLenovo Vantageから、「BIOSとIntel MEの更新があるので、今すぐ適用してね！」とポップアップが出たため実行したところ、フラッシュが終わったと思しき後から起動しなくなりました。 それを直した時のメモ。 環境メモ 修理方法 EEPROMの特定とROM Programmerの選定 CH341Aについて チップへの接続方法 2023/1/1 14:00 ICパッケージについての追記 オリジナルのバックアップ ファームウェアの解析 ダウンロードデータとの比較 What's next? Write時の罠 本当に正しく書けたのか？ 再書き込み しかし…まだ罠はあった 成功か？……ん…？ 晴れて成功！ 固有データの復元は？ 参考文献 環境メモ マシンThinkPad X13 Gen2 Type Number20WK-CTO1WW 2021/06製
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