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2025年3月第1週のポッドキャスト配信まとめ｜AIとの向き合い方、プログラミング学習、子育て、ゲームについて
雑記 (969)
Maize
Maize , originally uploaded by takekazu . 初めてぎっくり腰というやつになりました。 本当に動けなくなるとは、運動と減量が必要なようです。 治ったら考えましょう。
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2025-02-11
AIで論文を読む: Brain-to-Text Decoding
AI 要約
Meta が発表した脳波から文章を解読する論文を Gemini Paper Summarizer で要約して、図や表を手動で追加しました。
Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta
参考
Metaが深層学習「Brain2Qwerty」を発表、脳波から文章解読 - ITmedia NEWS
【注意】AI の説明には誤りが含まれる可能性があり、正確さは保証できません。詳細は原論文を確認してください。
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n7shi 2025-02-11 14:51 読者になる
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2025-02-11
AIで論文を読む: Brain-to-Text Decoding
AI 要約
AI (51)
要約 (24)
2025/01/12
文字列リテラルを data セクションに UTF-8 で書き込む案
ここ数回のブログ(
その1、
その2、
その3
)、Language Feature Status に最近かかった更新のうち、すでに実装されたものの紹介をしていたわけですが。
「その Language Feature Status を見てると、何やら見慣れないものもちらほら増えてない？」みたいな話題も出ておりまして、今回からその辺りに触れていきたいと思います。
今日は「String literals in data section as UTF8」というやつを。
概要
普通にやる…
続きを読む
2025/01/12
文字列リテラルを data セクションに UTF-8 で書き込む案
CMSサイト（動的）→S3（静的）移行を自動化！ Pythonスクリプト公開中
AWS Python クラウド
「CMSで管理されている動的なWebサイトを静的サイトに移行したい」と考えている人向けの記事です。CMSでサイトを頻繁に更新する必要がなくなった場合や、運用コストを削減したい場合などで、静的サイトへの移行は大きなメリットをもたらします。以下では、私が実践した手法と、そのために作成したPythonスクリプトを紹介します。
課題と解決策
CMSを利用した動的サイトには以下の課題があります：
サーバーコストが高い
CMSのメンテナンスが手間
これらを解決するため、私はCMSサイトを静的化し、Amazon S3＋CloudFrontでホスティングする方法を選びました。この作業を効率化するため、自作のPythonスクリプトを開発しました。
このスクリプトは、以下の機能を実現します：
静的化：CMSからローカル環境にHTMLファイルを取得
リンク修正（オプション）：内部リンクの変換や、一部HTML内容の変更
ホスティング設定：S3にアップロード
このあと、CloudFrontでHTTPS対応のホスティングを設定する作業は説明資料に従って進めてください。
スクリプトはGitHubで公開しています：
isshiki/DynamicWebToS3Migration
本スクリプトおよび資料は、現状のまま（AS IS）で提供されており、いかなる保証も行いません。本スクリプトの使用により発生したいかなる損害や問題についても、作成者は一切の責任を負いかねます。ご利用は自己責任でお願いいたします。
説明資料
詳細な手順はREADME.mdに記載しています。以下にもその内容を転載しておきます。
Dynamic Web to S3 Migration
このプロジェクトは、CMS管理のWebサイトからファイルをダウンロードし、Amazon S3にアップロードするためのPythonスクリプトを提供します。
また、アップロードした後に、Amazon S3をスタティック（静的）なWebサイトホスティングサービスとして構成し、Amazon CloudFrontによりCDNで配信されるようにし、AWS Certificate Manager（ACM）により生成し自動更新されるHTTPS用のSSL証明
2024-12-03
埋め込みモデルの精度が上がるとどうなるか
今日は小ネタ。
OpenAI の text-embedding-ada-002(以下 ada-002) と text-embedding-3-small/large(以下 3-small) はテキストを埋め込みベクトルに変換するモデルの代表格で、3-small は ada-002 より精度が高いと言われますが、埋込モデルの精度が高いってどういうことだろう、という話。
埋め込みベクトル同士のコサイン類似度を計算することでテキストの意味の類似度がわかる、というのが埋め込みモデルの売り文句ですが、実際には意味だけではなく表現の近さもかなり反映されます。最も顕著な例は言語でしょう。別の言語だが同じ意味のテキストより、別の意味だが同じ言語のテキストのほうが、埋め込みベクトルの類似度が大きいことも珍しくありません。
こうした事情から、例えば RAG を使ったシステムを構築する場合、複数の言語が混じったテキストをデータベースとするのは気をつける必要があります。もし精度の低下が大きいなら、データベースを言語ごとに分けてベクトル検索をしたほうがいいかもしれません。
さて話を戻って、この意味より言語の一致が勝つ現象について、ada-002 と 3-small を比較してみましょう。具体的には、ベースとなるテキスト「彼は会議に出席した」に対して、いくつかの類似候補文とのコサイン類似度を計算してランク付けします。候補文の中には英訳 "He attended the meeting" と、「彼は仕事に出かけた」「私は総会に欠席した」などのちょっと違う文、「私はネコが好きだ」などの全く違う文を含めておきます。
まずは ada-002 の結果です。
1.00 彼は会議に出席した
0.97 彼女は会議に出席した
0.93 私は総会に出席した
0.92 私は会議に欠席した
0.91 彼は仕事に出かけた
0.90 私は総会に欠席した
0.87 He attended the meeting
0.81 彼はネコが好きだ
0.77 私はネコが好きだ
英訳 "He attended the meeting" より類似度が低いのは「ネコが好き」しか無く、明らかに意味より表現が勝っています。
一方 3-small ではこうなりました(3-large
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まちみのな＠はてな
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NyaRuRuが地球にいたころ
naoki0311's diary
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江青日誌
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Bug Catharsis
※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。
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Posted by7 hours ago
You wouldn’t hire a .NET dev if
Fails to answer your top 3 questions - NO LEET Code
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Posted by13 hours ago
Used yield for the first time today!
This is more ment to be a funny post, but I'm happy to feel my skills increasing. I program a plugin for AutoCAD and I needed to be able to load blocks from across multiple other files. I started with a for loop over a list of paths and it was getting ugly and I just didn't like it. When suddenly I remembered yield. 1 hour later and it works great, and I've added a new tool to my belt!
39
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Debugging dictionaries has a new look in .NET 9
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Posted by2 hours ago
ProtectedJson: Integrating ASP.NET Core Configuration and Data Protection
codeproject.com//Artic...
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Posted by2 hours ago
Question about Udemy C# course and ASP.NET Core
Hello, I'm currently taking the 'Ultimate C# Masterclass' on Udemy (lhttps://www.udemy.com/course/ultimate-csharp-masterclass/), an
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ちゃーす。まだ生きています。皆さまはお元気でしょうか？
コロナ禍で人に会わない生活になって久しいですね。うちの会社では 2020 年 4 月から、早々とフル リモートワーク勤務になっています。つらい思いをしている方々には大変申し訳ないですが、コロナ禍で良い影響を受けている業界にいますので、去年は過去最高益を記録しています。
私事だと部長に昇進していたようです。とはいえ、何も変わっていない、実感がないという「あるある」パターン。以前から裁量労働の年俸制でしたし、上司に当たる人は元から役員しかいないし、部員の顔ぶれも変わらず。決済権は年間数百万程度ありますが、本当に必要なモノは社長に言えば買ってもらえるわけで・・・。ふつー、決済権あるからって不要なものを買えませんからね。金券に使っていいなら私腹こやすよ！？(笑)。強いていえば、職務分掌規定に私の職務が明記されたことくらいですが、ほぼ以前からやっていたこと。だから本当に肩書がそうなっただけ。肩書はいらんので給与を増やしてくれ (笑)。投稿した後で気づいたんですが、リモートワーク手当で月額 2 万だけ増えているようです。
ですので、フル リモートワークになったことが 1 番の変化です。家で寝落ちして結果的にサボりになることもありますが、元から裁量労働で別に問題はないんです。オフィス内だと人の目があったので、サボっていなかっただけ。リモートワークだと人の目がないですからね！ つまり実質は時短になったわけです。おまけに通勤もない。これは給与が 200 万増えるよりもうれしいことです。わかりやすく額面で言いましたけど、本当にそれくらいの価値がありますよね？
ラジオ代わりに YouTube で音声をたれながしつつ、人目を気にすることなく炭酸飲料を飲みながら、気が向いた時にプログラムを書き書きしたりレビューするのは最高に楽しいです。IT エンジニアに成り立ての頃と比べると給与は 5 倍になったのに 10 倍以上ラクしているのは罪悪感がありますが、むしろ昔が異常だっただけで人生全体でみれば帳尻が合っているのかな？と思うようにしています。
登録時の個人
If the value contains commas, delimiters, newlines, or d
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2019年11月24日
QiitaとGitHubの2つで情報発信することにします。
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技術ブログサービス 「Qrunch」に引っ越すことにするって書きましたが、結局あまり更新できていません。
もう、プログラミングに関する内容は、QiitaとGitHubの2つに絞ろうと思います。
https://qiita.com/gushwell
https://github.com/gushwell
Posted by gushwell at 20:11 │Comments(0)
QiitaとGitHubの2つで情報発信することにします。
2019年11月
