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はてなキーワード: ライブラリとは
アバスト クリーンアップは Android 用のクリーナーアプリで、以下の内容に関してお客様をサポートできます。
• スマートフォンのストレージ領域を分析して、不要なデータをすべて消去
• デバイスで最も大きなファイル、メディア、アプリ、不要データを特定
このアプリでは、「アクセシビリティ」許可を使用して、障害のあるユーザーやその他のユーザーが、1 回タップするだけですべてのバックグラウンドアプリを停止できるようにします。
免責事項：デバイスの位置情報に応じて特定の自動プロファイルが自動的に使用されます。そのために位置情報データにアクセスし、バックグラウンドで使用する必要があります。位置情報データを使用する前には、ユーザーにデータへのアクセス許可を求めます。
この手順は、Latent Diffusion Modelsを使用してテキストから画像を生成するための一般的なアプローチを示していますが、いくつかの誤りや欠落がある可能性があります。以下にいくつかの修正と補足を示します。
1. **ライブラリのインポート**: `diffusers` ライブラリは存在しないため、代わりに `torch`、`transformers`、および `diffusion` ライブラリを使用する必要があります。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from diffusion import LatentDiffusion
```
2. **環境のセットアップ**: 事前学習済みモデルとトークナイザーを使用する前に、必要なモデルとトークナイザーをダウンロードする必要があります。
```python
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
```
3. **テキストプロンプトの前処理**: `encode_plus` メソッドを使用して、入力をトークン化し、テンソルに変換します。
```python
inputs = tokenizer.encode_plus(prompt, return_tensors="pt")
```
4. **Latent Diffusion モデルの定義**: `diffusion` ライブラリから `LatentDiffusion` をインスタンス化する際に、モデルとトークナイザーを渡します。
```python
ldm = LatentDiffusion(model=model, tokenizer=tokenizer)
```
5. **画像の生成**: `generate` メソッドを使用して画像を生成します。
```python
image = ldm.generate(inputs)
```
6. **生成された画像の可視化**: 画像を表示するために適切なライブラリを使用します。例えば、Matplotlibを使用して画像を表示できます。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```
もう令和だから、Excel関数や誰もメンテ出来ないマクロでドヤるのやめてほしい
あと、Azure認証とTeams がデファクトスタンダードで、
Teamsに関してはEUの独禁法違反懸念対策で別売りするねってやってるターンなので、
AzureやM365Apps(MS Office)使ってないアピールするのもやめて欲しい
つか、広告業・メーカー・製造業だと専門職でもバリバリExcelとか使うやで
独自のマクロライブラリまであったりするし、なぜかExcelをOracleやBIツールに取り込んで〜みたいなこともしたりする
(そんな運用にするなよ・・・とは思うが、その運用を変えられる自信あるなら、該当企業に乗り込んで変えてみてどうぞ)
大学、ましてや名前がある程度知られている大学を卒業をしておいて、高卒でも問題ない会社に入社したり、高卒でも問題ないポジションにいるヤツは、すべてポンコツと見做して良い
でも、自分自身の能力で余力のある場所にいるから強いだけで、そうじゃないところへ行ったら自分がポンコツ側の人間になると思うので、他人には優しくね？
そういう気分にはなれねぇなぁ・・・なら、とりあえず金稼ぐと良い、死ぬほどどうでも良くなる
プロットライブラリ、データフレームライブラリ、データベース、などが集計関数を用意している。
例えばある場所ではプロットライブラリの集計を使っているが、別の場所ではデータベースで集計してからプロットするということがあるだろう。
各ライブラリが内部でどういう処理をしているかがブラックボックスであるため、これは問題である。
ライブラリの集計関数を使う場合、テスト用のデータを用意しておき、集計値が一致するかを確認するのがまず必要。
次に集計方法はバラバラでなく揃える必要がある。プロットライブラリに集計させるより、データフレームに集計させてそれをプロットしたほうが良い。
またデータフレームにおいても、groupbyとpivot_tableで集計の扱いに差があったりする。
これらの差が生じる一つの理由はNullやdatetimeに対する処理の違いだったりする。
暗黙の集計に対応するのは大変なので、テストデータに対する集計が正しいバリエーションを選び、その方法で全部揃えたほうが良い。
技術ブログたまに書いてるけど、他の趣味に比べてネガティブな内容になりがちな感じがある
技術ブログだと基本的に内容は、新しいものを使ってみたとか、問題起きたからそれへの解決方法とかになってくる
そうなると、新しいものだといいところはあるけどここが足りないとかこうだったらいいのにってことが多くなる
いろいろなものを知っていくほどその傾向が強い
他の良いものを知ってるほど、新しいものにはそれより良いものを期待するから、いいところの紹介はあっても欠点の紹介も多くなる
問題への解決方法になると、問題が起きてるわけでネガティブな状態から始まる
回避策を書いてもやりたくないことをやらないといけない状態なのでポジティブな内容にはなりづらい
使いたくないのに仕方なく使ってるライブラリ等でバグがあってそれの対処とかになるとイライラしてるから記事にも出てしまう
続き買ってる？
忙しい時期が続いたりすると、いつのまにか買っていた漫画の続きが出ていたりする
それが1〜2巻くらいなら普通に買うのだが、たまに5〜10巻くらい差が開いている時がある
それくらい離されていると数千円はかかるし、何よりその値段の分楽しめるかが不安になってしまうのだ
それらを買うくらいなら、読んだことがなくまだ追いつけている、あるいは新規の漫画を買った方がお得なのでは……？と思ってしまう
買っていない期間が長いということは、それだけ以前に読んだストーリーも薄れている。読み返すのもちょっと億劫だ。
途中で止まっている漫画を電子書籍アプリのライブラリで見かけるたび、「果たしてそんなうろ覚えな状態で買ってちゃんと値段分楽しめるのか……買わない方がいいんじゃないか……？」という不安と、「せっかくここまで読んでいるのに中途半端に途切れているの気持ち悪いな……なんだかんだ読み返したら再燃するんじゃないか……？」という迷いで葛藤してしまう
そういうの、大抵の人は律儀に買い直すか、それとも諦めるのだろうか
ちなみに何タイトルか上記の状態になってしまっているのが、今1番悩んでいるのは薬屋のひとりごと(ガンガン版)である。
ちょうど数年前、アニメ化範囲の7巻まで買っていたので、アニメ終わったら買おうと思っていたらなんか絵の人が脱税で起訴された。
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
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| 1241 | 電車の中で座るための戦略とアクションプラン｜みずほリサーチ＆テクノロジーズ | www.mizuho-rt.co.jp |
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100人の凡才より1人の天才の方が生産性が高いから論、これよく言われるけど疑問なんだよなあ。
同じソフトを100個売るのと1000万個売るのでコストがほとんど変わらない。
サービスだともうちょっと事情が違うにしても、そこが圧倒的に違うような。
1人の天才の方が100人の凡人より生産性が高いのが当たり前の世界、ってのは、尖った機能を持ったソフトウエアライブラリや、単機能モジュールなんかは確かにそうだと思う。けど、一定以上の規模があると1人の天才じゃ物理的に対応ができなくなるよね。
例えば、超優秀なAIを開発したとして、それをサービス化するための作業はひとりじゃ無理。天才的能力は必要ないが、時間がかかる仕事は山のように発生する。
だから、ソフトウエアも労働集約型の性質を持っているんだよ。（もちろん例外はある）
そこで、ひとりの天才はソフトウエアアーキテクトは超高給を得られるのは当然としても、それ以外の凡人も他の産業よりも高給になっているのは何故か？
それは、限界費用がゼロに近いからだよ。それで収益力が高いからだよ。
超優秀な1人の生産性が凡人100人に勝るのは、エンジニアリングの世界ではわりと不変的な事で、ソフトウエアに限らないと思う。
その証拠に、数が出ないサービス、フルスクラッチのサービスの制作に従事する人々（増田が言う「SIerとかいうガラパゴスビジネスは労働集約型産業」のやつ）はお給料が安い訳よ。有象無象の中小企業よりはそりゃ出てるけど、大手製造業に比べると見劣りする。
そういったガラパゴスSIerので今何が起こっているかというと、収益力の高いビジネスの影響を受けた、ソフトウエア技術者の人件費高騰と人材不足。
自社はそんな収益力の高いビジネスをできているわけではないのにね。
で、SIerが一品モノの開発ビジネスから脱却して、オファリングだのルマーダだのユーバンスだのもがき苦しんでるってのが最近の話だよな。
従来はパッケージは最小限のモジュールしかなくて、、受注したら各社ごとにカスタマイズして売るって商売だった。そのカスタマイズこそが人月商売で安定した利益が望めるってんで、SE部隊と関連する下請け会社を食わせてたわけだ。各社導入時に必ず追加するような機能までコードを流用せず別開発したりして、それで商売していた。
一方で、人口減少の時代と需要爆発による人材不足に、更にカスタマイズ大杉問題によるシステムの肥大化、各種コスト上昇に加えて、株主に物言う株主、アクティビストが増えて、高収益を求められる時代に。そこで、
に行こうとしているわけだよ。
うまくいってないけどな！
うまくいってないけどな！！
うまくいってないけどな！！！
あと、パッケージ化のしようがなくてフルスクラッチで作り続けなければいけないシステムってのはどうしても存在するのも各社頭痛の種だよな。収益率低くてリスクが高いわりに儲からないし、優秀な若い人ほどやりたがらない。アクセンチュアとかが絶対手を出さない領域。
切りたいけど切れないやつ。
漢字をひらがな表記にしても引っ掛けてくれたり して賢いんだけど
同音の別の漢字もひっかける のは不便な時の方が多そうに感じた
想像してみてください。あなたは巨大な図書館の司書です。この図書館には数え切れないほどの本があり、あなたの仕事は誰かが特定の本を探しやすくすることです。しかし、本が多すぎるため、一つ一つの本を詳細に見て回るのは非現実的です。ここで、賢い方法が必要になります。
まず、各本がどんな内容か、どんな特徴を持っているかを把握します。たとえば、「冒険」や「ロマンス」、「科学」などのジャンルや、本が面白いか、難しいかなどの特徴です。これらの情報を「自然言語＋特徴量」と考えます。
次に、この膨大な情報を図書館のシステムで扱いやすいように「圧縮＆ベクトル化」します。これは、各本の情報をコンパクトな数値のリスト（ベクトル）に変換することを意味します。本の目録で言えば、各本にタグや番号を付けて、その本が持つ特徴を簡潔に表すようなものです。
そして、これらのベクトル化されたデータを「近似最近傍法ライブラリ」で管理します。これは、似たような特徴を持つ本が近くになるように、本の目録を整理する作業です。たとえば、あなたが「冒険」ジャンルの本を探している時、この方法を使うと、冒険に関する本が集められた目録のセクションをすぐに見つけることができます。
最終的に、この整理された目録を使って、誰でも簡単に欲しい本を見つけられるようになります。また、ある本が気に入ったら、似たような特徴を持つ他の本も簡単に推薦できるようになります。これが、情報検索や推薦システムで使える「ベクトルで検索するツール」の完成形です。
つまり、このツールは、膨大な図書館の本の目録を効率的に管理し、使いやすくするための便利な仕組みと言えるでしょう。
おわかり？ by ChatGPT
