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Do “outline speedrunning”: Recursively outline an MVP, speedrun filling it in, and only then go back and perfect. This is a ~10x speed up over the ‘loading-bar’ style (more on that below) Don’t just read this article and move on. Go out and do this for the very next thing you make so you can get in the habit of doing it. (btw, here, speedrunning just means doing something as fast as possible) Outl
AI マインドマップ要約ツール数秒でYouTube、PDF/ドキュメント、URL、長いメール、会議の録音をマインドマップにまとめます。 GPT-4o、Claude 3.5、またはその他のトップ LLM が動力源です。
Add and categorize all of your knowledge. Study anything that you want to learn and remember, or use search for instant access. Study more efficiently and remember better. We use a method called spaced repetition to make sure the brain is exercised at the right time resulting in long term memory retention and less time spent studying.
Metaが、画像や動画内に写っている個々のオブジェクトを、学習しなかったものまで識別できるAIモデル「Segment Anything Model(SAM)」を発表しました。 Segment Anything | Meta AI Research https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/ 画像やムービーを分割してセグメントごとに判別する「画像セグメンテーシ
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This seems to be a thing now: someone finds out that you worked as an SRE ("site reliability engineer", something from the big G back in the day) somewhere, and now all you're good for is "devops" - that is, you're going to be the "ops bitch" for the "real" programmers. You are the consumer. They are the producer. They squeeze one out and you have to make it sing and dance. You keep things running
- Source: CNN " data-fave-thumbnails="{"big": { "uri": "https://media.cnn.com/api/v1/images/stellar/prod/210430112859-screengrab-india-covid-19-crematorium.jpg?q=x_4,y_0,h_1078,w_1915,c_crop/h_540,w_960" }, "small": { "uri": "https://media.cnn.com/api/v1/images/stellar/prod/210430112859-screengrab-india-covid-19-crematorium.jpg?q=x_4,y_0,h_1078,w_1915,c_crop/h_540,w_960" } }" data-vr-video="false"
Will Hare replace C? Or Rust? Or Zig? Or anything else? May 2, 2022 by Drew DeVault Nope. If the short answer leaves you wanting, keep reading. I must admit that this sentence from the Hare announcement may have caused some confusion: Hare is most similar to C, and almost all programs written in C can also be written in Hare. This is especially true in the context of the rising and competing compl
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Meta AI Computer Vision Research
Recently, a colleague and I were lamenting the process of growing older and the inevitable increasing difficulty of remembering things we want to remember. That becomes particularly annoying when you attend a conference or a learning seminar and find yourself forgetting the entire session just days later. But then my colleague told me about the Ebbinghaus Forgetting Curve, a 100-year-old formula d
[ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 ChatGPTを利用すると、いくつかの食品を提示して「おすすめのレシピ」を答えてもらうことができます。 そして、冷蔵庫内の写真から、それを行う方法が、The Multimodal And Modular Ai Chef: Complex Recipe Generation From Imageryで紹介されています。 https://arxiv.org/pdf/2304.02016.pdf GPT3.5では、画像入力ができませんが、画像を解釈するための物体検出モデルを前段に組み合わせることで、面白い体験ができるものだと感心します。 今回は、これを「私もやっ
![[ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4dd06eb17e6dd538d965714fe830744e8d61f559/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Ficon.png)
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素晴らしい日々〜Splendid days 感動したこと…疑問に思うこと… 何氣ない日常を過ごすのも、感謝に満ちた日々を過ごすのも自分次第… そんな日々の思いを綴ります。 今日もこのブログに訪問して下さりありがとうございます！😊 11月29日、 いい肉の日ですね、 だからなんだ？ なんだけど… 焼肉屋やスーパーの精肉コーナーはじめ、 各種肉関連で、 人々に肉を食わせるさまざまな算段が組まれていることだろう💦 あえて肉をスルーしてみよう、 と決めた今日😅 さて、 思考はどうやったって、 湧いて出てくるもの、 止めようと思ったところで止まらない。 それはよくわかった。 その代わりにそれら思考を眺めて、 そのおしゃべりしている思考は自分そのものではないのだと、 認識すること。 本当の自分は思考じゃぁない。 自己観察している、 その視点の自分が本当の自分。 これは備忘録として文字にしておくま
/r/StableDiffusion is back open after the protest of Reddit killing open API access, which will bankrupt app developers, hamper moderation, and exclude blind users from the site. More info: https://rtech.support/docs/meta/blackout.html#what-is-going-on Discord: https://discord.gg/4WbTj8YskM Check out our new Lemmy instance: https://lemmy.dbzer0.com/c/stable_diffusion
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こんにちは！Fusic 機械学習チームの鷲崎です。機械学習モデルの開発から運用までなんでもしています。もし、機械学習で困っていることがあれば、気軽にお問い合わせください。 新しい画像セグメンテーションのモデルである、Segment Anything Model(SAM)がMeta社から発表されました(23/4)。 使ってみたところ、分割しすぎな気がしますが、胴体やサンドバックなどうまく分離できています。サンドバックなどデータにほとんど含まれてなさそうですが、すごいです。後ほど解説しますが、プロンプトエンジニアリング次第では、より精度がよくなるかもしれません。 アブストより、SAMの特徴としては、 1100万枚の画像とそれに付随した10億以上のマスクからなる世界最大のデータセットを構築し、訓練した プロンプトを用いて新しい画像分布やタスクにZeroshotで対応できるようにした 多くのタスク
これは GO Inc. Advent Calendar 2023 の 12 日目の記事です。 私 kzykmyzw は GO 株式会社でコンピュータビジョンに関する研究開発から実装までを担当しており、本記事もコンピュータビジョンに関連しますが、会社での業務とは無関係です。あまり専門的に深い話はしませんが、ある程度知識のある方を対象としていますのでコンピュータビジョンに関する一般的な用語は解説せずに使います。 はじめに 2023 年の 9 月頃に画像認識が可能な GPT-4V(ision) が ChatGPT 経由で使えるようになり、2023 年 11 月 6 日に行われた Open AI DevDay で API 経由でも使えるようになったことが発表されました。主な使い方はやはり画像を自然言語で説明させることかと思いますが、普段は物体検出やセマンティックセグメンテーション（以下セマセグ）と
Metaが画像や動画内のどのピクセルがどのオブジェクトと関係したものかを正確に識別することができる統合AIモデルの「Segment Anything Model 2(SAM 2)」を発表しました。SAM 2を利用することであらゆるオブジェクトをセグメント化し、動画のすべてのフレームにわたってリアルタイムで一貫した追跡が可能になるため、動画編集や複合現実の分野で革新的なツールとなる可能性があります。 Our New AI Model Can Segment Anything – Even Video | Meta https://about.fb.com/news/2024/07/our-new-ai-model-can-segment-video/ Introducing SAM 2: The next generation of Meta Segment Anything Model f
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100年の恋に破れた時に作ったプレイリストがヤバかった… Say Anything / X(1991年) Say Anything / X(1991年) 「Forever Love」じゃない！Xの名バラードといえば「Say Anything」で間違いなし 「Say Anything / X(1991年)」とは 「Forever Love」じゃない！Xの名バラードといえば「Say Anything」で間違いなし 「Forever Love」じゃない！Xの名バラードといえば「Say Anything」で間違いなし ioritorei.com 「Say Anything / X(1991年)」とは 『Say Anything』はXが1991年12月1日にリリースした8作目のシングル。 3作目のアルバム『Jealousy』からのリカットで、X名義時代の最後のシングルにして最大のヒット曲である。 Y
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Join us at PyTorch Conference in San Francisco, October 22-23. CFP open now! Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Ser
Welcome to the Perplexity AI Reddit community – we’re so excited to have you here! Unlock the power of knowledge with information discovery and sharing.
皆さまこんにちは。 今日は2020/05/24です。 前回は柱を6本建てるところまで 終わりました。 振り返りをよかったらどうぞ。 www.odekaketanoshi.com 今回から建てた柱に横板を貼り付けしていきます。 独立基礎を出来る限り水平に、柱を垂直・等間隔に 建てたつもりだったんですがちょっとずつズレが生じてきていて少し焦りました。 なのでホームセンターで1×4の横板をいっきに切って もらおうと思っていましたがそれは止めて丸ノコを 買ってきて実際の寸法に合わせてその場で切ることにしました。 そこら辺も紹介していきたいと思います。 1.丸ノコの刃の位置を微調整 2.丸ノコで板をカット 3.塗装用作業台を作成 4.横板を貼り付け 5.まとめ コスト＆作業時間 1.丸ノコの刃の位置を微調整 安心のDCMブランドの丸のこを購入。 径が147mmで小さいですが初心者には 扱いやすいと思
「Ask Me Anything」（AMA）をご存じでしょうか？ いわば、日本の技術カンファレンスの登壇後に行われる質疑応答をメインに据えたイベント形式で、海外のエンジニアコミュニティで人気を集めています。それを日本でもやってみよう！ というt-wadaさん発案のもと、Findyでは2024年11月6日、オンラインイベント「Ask Me Anything! t-wadaさんに何でも聞いてみよう」を開催しました。 ライブ投票やQ&A、アンケートなどの機能を持つコミュニケーションツール「Slido」を使ってイベント参加者からフリーテーマで質問を募り、「いいね」が多く関心度の高い質問から順に答えていくという方式で、t-wadaさんに直接ご回答いただきました。本記事では、当日行われた質疑応答の概要をテキストで掲載。なお、イベント本編のもようはYouTubeから視聴可能です。 www.youtube
機械学習でスーパーマーケットの缶ビールを検出してみました 〜Segment Anythingでセグメンテーションして、YOLOｖ８の分類モデルで銘柄を判定〜 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 Meta社による Segment Anything Model（以下、SAM）は、セグメンテーションのための汎用モデルで、ファインチューニングなしで、あらゆる物体がセグメンテーションできます。 今回は、こちらを使用して、スーパーマーケットで冷蔵庫の缶ビールを検出してみました。 最初に、動作確認している様子です。 缶ビールがセグメンテーションされていることと、それぞれの銘柄が判定できていることを確認できると思います。 2 学習済みモデルによる物体検出 （YOLOv8） YOLOv8などの物体検出モデルでは、配布されている学習済みモデルで、ある程度の物体検出が可能です
こんにちは。夢中図書館へようこそ！ 館長のふゆきです。 今日の夢中は、デニソン・ウィットマー「Anything At All」！やさしい歌声と美しいメロディと情景豊かな歌詞と…です。 「夢中図書館 音楽館」は、ロックの名盤や新譜、個人的な愛…
Alternatively: What's the current status of Personally Identifying Information and language models?I try to hide my real name whenever possible, out of an abundance of caution. You can still find it if you search carefully, but in today's hostile internet I see this kind of soft pseudonymity as my digital personal space, and expect to have it respected. When playing around in GPT-3 I tried making
[Tutorial] "Fine Tuning" Stable Diffusion using only 5 Images Using Textual Inversion. Credits: textual_inversion website. Hello everyone! I see img2img getting a lot of attention, and deservedly so, but textual_inversion is an amazing way to better get what you want represented in your prompts. Whether it's an artistic style, some scenery, a fighting pose, representing a character/person, or redu
Welcome to the unofficial Stable Diffusion subreddit! We encourage you to share your awesome generations, discuss the various repos, news about releases, and more! Be sure to check out the pinned post for our rules and tips on how to get started! Prompt sharing is highly encouraged, but not required.
Things that make you go AWW! Like puppies, bunnies, babies, and so on... A place for really cute pictures and videos!
アニメーション短編映画 愛してるって言っておくね(If Anything Happens I Love You) 愛してるって言っておくね(If Anything Happens I Love You) 『愛してるって言っておくね』とは プロット ※マージョリー・ストーンマン・ダグラス高校銃乱射事件 原題・邦題ともに最高のネーミング 12分間に込められたふたつの愛 すべてを物語るタイトル 12分間に込められたふたつの愛 『愛してるって言っておくね』とは 『愛してるって言っておくね』(If Anything Happens I Love You)は、ウィル・マコーマック(英語版)とマイケル・ゴヴィア監督・脚本による2020年のアメリカ合衆国の2Dアニメ短編映画である。 校内銃乱射事件による娘の死から立ち直る夫婦の物語である。 ギルバート・フィルムズとオー・グッド・プロダクションズが製作し、2
こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！ このアドベントカレンダーでは生成AIのアプリケーションを実際に作り、どのように作ればいいのか、ということをわかりやすく書いていければと思います。アプリケーションだけではなく、プロダクト開発に必要なモデルの調査方法、training方法、基礎知識等にも触れていければと思います。 今回の記事について 今回の記事では以下の内容に触れます MarkItDownの紹介 Pull-Requestを出してみる MarkItDownの紹介 さまざまなタイプのファイルをMarkdownに変換するためのライブラリです。非常に人気で、数日前に公開されたのですが記事公開時点で16.5Kスターもついています。内部を見るとパース処理のために python-pptx, pandas, pdfminer, mammoth等のライブラリを呼び出
AIイラスト作成ができるanything v3.0を導入してみます stable-diffusion-webuiにモデルを入れる形で導入しますので、あらかじめ導入してください 事前準備 anything v3.0導入 ダウンロード ファイルの配置 stable-diffusion-webuiでの読み込み 実行 トロイの木馬のスキャン ファイルの種類について ckptとsafetensorsの違い prunedとは fp16とfp32とは 結局どれがいいか？ リンク 事前準備 stable-diffusion-webuiを以下のサイトを参考にして導入してください 3-1のpythonのインストールからがローカルの構築方法です gigazine.net anything v3.0導入 ダウンロード 以下のサイトからファイルをダウンロードします huggingface.co anything-v
Recently, Google Cloud partner Groovenauts, Inc. published a live demo of MatchIt Fast. As the demo shows, you can find images and text similar to a selected sample from a collection of millions in a matter of milliseconds: Give it a try — and either select a preset image or upload one of your own. Once you make your choice, you will get the top 25 similar images from two million images on Wikimed
Anything v3.0 学習済みモデルは下記からダウンロードできます。 https://huggingface.co/Linaqruf/anything-v3.0/tree/main Anything-V3.0.ckpt, Anything-V3.0.vae.ptをダウンロードして、「models/stable diffusion」フォルダに入れて、Stable Diffusion web UIでAnything-V3.0を選択すると使えるようになります。 プロンプトに「girl, by Alfons Mucha, masterpiece, best quality」または「（キャラクター名）, by Alfons Mucha, masterpiece, best quality」と入れて、あとはネガティブプロンプト「nsfw, lowres, bad anatomy, bad han
Segment Anything’s promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user’s gaze from an AR/VR headset, like Project Aria. SAM: A generalized approach to segmentation Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object
A place to share alternatives to popular online services that can be self-hosted without giving up privacy or locking you into a service you don't control.
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![「Gemini」と「Google Keep」の組み合わせで、買い忘れ防止＆料理上手に [てっぱんアプリ！]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/03e456d1041f5207ebfb95c11a1d9bc63b7b07f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F2019%2F529%2Ficon.jpg)
