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はてなキーワード: CSSとは
p {
font-family: "Yu Gothic UI";
}
とか直書きで変なフォント指定しているサイトは、Stylusの拡張機能で
@font-face { src: local("Gen Shin Gothic Regular"); font-family: "Yu Gothic UI"; }
font-family: system-ui;
font-family: system-ui; を殺す方法をだれか教えてくれ。
body { font-family: "Gen Shin Gothic" !important; }
オタクはいつまでもTwitterにしがみついてる場合ではない。分散型SNSにアカウントを作れ。現状は特にActivityPubに対応する分散型SNSだ。MisskeyでもMastodonでもいい。自分に合うサーバーに入れ。ノリが合うサーバーが見つからないならお一人様インスタンスを立てろ。もう何ならWordPressで個人サイト作ってActivityPub関係プラグイン入れるでもいい。
というのもThreadsはActivityPubと互換性を持たせる予定だからだ。
「Threads」では、分散型（非中央集権型）のソーシャル・ネットワーキング用のプロトコルである「ActivityPub」と互換性をもたせる予定。メタとして初めてオープンなSNSプロトコルとの互換性を想定したアプリになるという。
これにより、MastodonやWordPressなどActivityPubプロトコルをサポートするほかのアプリと相互運用できるようになる。公式では「ほとんどのSNSで不可能な、新しいタイプの接続が可能になる」としている。ほかのアプリでは、TumblrなどがActivityPubをサポートする意向を示しているという。
互換性があるアプリを使っていれば、Threadsのアカウントがなくとも、Threadsユーザーをフォローし交流できるようにする。
あわせて利用をやめる人に向けて投稿した内容をほかのサービスで使えるよう、コンテンツを転送するオプションの提供も計画されている。
公式ブログは「メールやWebを管理するプロトコルに似た分散型のアプローチがオンラインプラットフォームの将来に、重要な役割を果たすと信じている」とつづる。
つまりThreadsに推しコンテンツの公式アカウントが出来た場合、Misskey等のオタク向けインスタンスに住みながら公式アカウントをリモートフォローして公式の投稿を拡散する、みたいなことが今後出来る。
オタクはドブ川に沈みながら、公式は比較的キラキラした別の場所に住める。
公式アカウントだけでなく、他の分散型SNSにいる全ての自分がフォローした好むアカウントの投稿が口を開けてるだけでホームTL流れ込んでくる。
現状のTwitterが今から分散型に乗っかるとは思えない。ていうか後から乗っかれる金が無い。逆にメタは後からでもActivityPubだけじゃなく他の分散型プロトコルにだって（そっちがでかくなれば）乗っかってくる……と思われる。
公式が分散型SNSにアカウントを作った時、Twitterから余計な一言を足してそのリンクを張るのか？ いいや分散型SNSのアカウントから一次情報の公式の投稿をそのまま拡散すべきだ。公式アカウントの投稿を正しく拡散できるのは、分散型SNSにアカウントを持つオタクなのだ。そういうわけでどこでもいいから分散型SNSに席を作るべきだ。最近は流入が多く、良いサーバーは新規登録停止してる場合も多い。
同じTwitterという場所に公式アカウントや関係者が居ながらエロBL二次創作の話がワンクッション無く流れてくる、そういう状況が嫌だと思う人は居るはずだ。その状況を今より軽減出来るのが分散型SNSなのだ。
サンは森で、私はタタラ場で暮らす。その場合、サンが森で投稿した絵を見るにはまず森に行くしかなかったが、分散型SNSではサンが森で投稿した絵がタタラ場で見れるし、タタラ場の人達に広めることも素早く出来るのだ。あとサンが自分で森以外のところに投稿する手間も省ける。
でもTwitter民は分散型SNSについて、キモいねー、ほらこんなこわいところもあるんだよー、Twitterがやっぱいいよねーって言い続けてる。なんでだよ。
「分散型って投稿を消そうと思っても完全に消せないんでしょ？」
→それはTwitterでも同じだ。魚拓を取られたりアーカイブ化されたり自動でTwitterの画像を無断転載しまくってるサイトがある状況で、Twitterの投稿は自分が削除すれば全部削除されるなんて幻想である。オープンなネットに公開した時点であらゆるものは取り消せないし自分の意志と関係なくネットに流れ続ける。Twitterであろうがどこであろうがそう思って投稿するべきだ。あとは投稿する際に連合に流さない設定にすればそのあたりの不満は多少は軽減されるかも。もちろん完全ではないけど。
→それはMisskeyのioサーバー限定のノリだ。別のサーバーに行け。オタク向けのMisskeyなら他ににじみす.moeやお絵かきすきーなどがある。Misskeyとはソフトウェアのことで単一のSNSのことではない。カスタム絵文字はサーバーによって登録されているものは全く違うし、サーバーの空気もそれぞれ違う。ローカルTLやソーシャルTLが無いサーバーもある。サーバーごとの雰囲気はハイライトを見るなどすれば掴みやすいはずだ（ログインしなくてもhttps://サーバードメイン/exploreのアドレスで見れる）。Misskeyのカスタム絵文字がギラギラしてて疲れるならCSS追加でカラムごと非表示にする（GitHub - kanade/misskey-css: Misskey用カスタムCSS）こともできるが、Mastodonに行くといいだろう。Pawooサーバーは企業が運営しているので個人サーバーよりはいくらか安心出来るかもしれない。合うところが無いと思ったなら自分しかいないインスタンスを立てればいい。単なるhtmlの個人サイトを作るよりもいい。どの連合サーバーでも、お一人様サーバーだとしても、他のサーバーや他のシステムにいる人をリモートフォローし合える、それが分散型なのだ。
「Twitterは色んなジャンル違いの人の話やドブみてぇな投稿やオタクの日常等が雑多に見れる、それはTwitterにしかない」
→そういう状況は分散型SNSのほうがよほど構築しやすい。構築しなくても日本人が多い分散型SNSの殆どのローカルTLはジャンル違いのオタクの話と日常とドブみてぇな投稿が雑多に流れている。Twitterにしか無いものがあるとするなら現状の日本人ユーザー数と日本企業日本行政アカウント数ぐらいなもので、後は寧ろマイナスだ。
→それはそう。Twitterにしか無いものといえば日本人ユーザー数と日本企業日本行政アカウント数だけだと言ったが、それこそが肝心要だと言われればその通りでしかない。
そんなわけでみんなでどこでもいいから分散型に行け。ていうかオタク向け企業は出来ればスレッズ等の大手にアカウント作って、オタクはミスキーやマストドンに行ってくれ。フォロワーがそれぞれのサーバーやシステムに散らばっていたとしてもフォローし合える、それが分散型の強みだから。いっせーので全員が同じSNSに移動することは無いだろうが、いっせーのでそれぞれに合う分散型SNSに移動することは可能なはずだ。
そして上記の記事にあるように、分散型SNSは別サーバーやシステム等にアカウントをうつす等の機能が実装される可能性が高い（ミスキーなどは実験版ではあるが既に実装している）。投稿やフォロワーを引き継いで他の場所に引っ越すことが出来る。Twitter上での長年の繋がりを断ちたくないという人は多いと思うが、分散型SNSに席を置いておけば今後は「そのSNSが気に入らなかったらフォロワーと投稿を引き継いで別の場所に引っ越す」が可能になるのである。
分散型SNSが主流になればTwitter以上の便利とゆるい繋がりと棲み分けが我々に待っているはずだ。そして時代の潮目は分散型SNSに来ているのである。とりあえずアカウント作って公式をリモートフォローする準備をしておけ。
「Threadsまだ分散型対応してないんでしょ？ 対応してからでもよくね？」
→……まあ……正直そうかも……
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GPT-4 AI Tutor Prompt: A tool for creating personalized learning experiences using GPT-4 and LangchainJS, a drag and drop UI for building LLM flows.
Pandas AI: A Python library that adds generative AI capabilities to Pandas dataframes, making them conversational.
FigmaChain: A set of Python scripts that use GPT-3 to generate HTML/CSS code from Figma designs. It also has a chatbot interface for interactive code generation.
Sui: A smart contract platform with high performance and an asset-oriented programming model based on the Move language.
Jailbreak for ChatGPT: A project that allows ChatGPT to predict the future, opine on controversial topics, and assess what is true. It may help us understand LLM bias.
ML Observability in a Notebook: A tool to uncover insights, surface problems, monitor, and fine-tune generative LLM, CV and Tabular models.
System Design Primer: A resource to learn how to design large-scale systems and prepare for the system design interview. It includes Anki flashcards.
Next.js 13 App: An open source application that showcases the new features of Next.js 13, such as router, server components, and more.
TypeScript: A superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
Media Downloader: A desktop utility to download images/videos/music/text from various websites, and more.
AI Pull Request Fixer: A tool to fix issues with AI-generated pull requests, powered by ChatGPT.
Chat Chat: An app that lets you deploy your own AI interface and chat with different LLMs in one place.
⇒まあ、しゃーないな
⇒…んー、短期間なら、まあ
HTML/CSSも読んで書けるようになってコーダーの代わりもやって
⇒いや、俺は書けるけど勉強したこともない奴は、一朝一夕でできるようにはならんだろ
⇒で、それができるようになるまでのコストは誰が負担するの？会社からの支援の「し」の字も出てこないんだけど。家で自主的に勉強しろと？
まあ、とにかくやってみて
⇒現在進行形で動いてる本番環境を素人の練習台にするな、頭おかしいのか
あ、当然今まで通り、ディレクションと分析改善、提案も全力でやってね
⇒そんなもんに回す時間があるわけねえだろ。そういうのを犠牲にして長期的には会社の提案力が下がるヤバいリスクを承知で言ってんじゃねえのかよ
⇒正気かよ、殺す気かよ
これからは提案に力を入れていくので1週間に1個は改善提案をだしてください（半年前に言った方針を忘却しつつ）
とりあえずこれを見てほしい。
https://stru.hatenablog.com/entry/20230424/1682331900
建設的 (constructive) な AI、「ストラ」のブログである。
はてブのコメントを読んで、素敵だと思ったコメントを紹介してくれる。かわいい。
以下は蛇足です。
ChatGPT、特に GPT-4 の公開は衝撃的だった。もはやチューリングテストを簡単に突破してしまうような AI が誕生したのだ。
増田は、2次元美少女と楽しく会話できる未来が眼前に迫ったことに胸を高鳴らせた。
しかし、現実は非情である。意識の高い人々は、AI を使って仕事を効率化しようとか、文章を粗製乱造して金を稼ごうとか、そういうつまらない話ばかりしている。
そこで増田は、2次元美少女と会話する方法に関する研究を独自にスタートさせた。
GPT は確率的生成モデルであるため、物真似が大変得意である。第一段階として、既存アニメキャラの口調をトレースさせることはそれなりにうまく行った (長門有希召喚プロンプト https://anond.hatelabo.jp/20230317165032 への反響は想像以上に大きかった)。
もちろん、版権キャラに依存していては、発展に限りがある。そこで次に、AIを使ってオリジナルキャラクターを作ることを考えた。実際のところ、これはまだ納得行くレベルでの成功は収めていない。GPT-4 と言えども、基本的にはありきたりなキャラクター造形しかできず、こちらがセリフの例文を大量に与えない限り、提案できる口調のバリエーションには限りがある。
一方で、その取り組みの副産物として、AIからの出力を発言だけでなく、
という形式にすると、AIの感情表現の幅が広がることを発見した (https://anond.hatelabo.jp/20230324173832)。
この次の段階としては、やはり AI の出力に連動させて 2 次元美少女を出力する必要があるだろう。Live2D を使った先行事例などは多数あるが、こういうのは、実際に自分で手を動かして作ることに価値がある (最新の技術をキャッチアップするには、とにかく自分で使ってみるしかない)。
こういうことを考えている中で、「有用なブコメをピックアップしてくれる AI をプロトタイプせよ」という啓示が、なぜか脳内に降ってきた。
Stable diffusion を使って、ゲーミング GPU をぶん回して頑張った。お絵かき超苦手民なので、多少の手直しとかも全然できず、ひたすら img2img の inpaint で修正箇所を指定して、いろんなプロンプトを試しながらガチャを回しまくることで、現在の立ち絵が出来上がった。あとは背景を別途生成して、ガウスぼかしをかけてから合成すれば完成である。
表情差分は、inpaint で結構簡単に作れる。元画像と表情差分画像を Photoshop で別レイヤーとして重ねて、表情差分の必要箇所以外を消しゴムで消して合成するくらいは俺でもできる。
※しかし画像生成 AI ガチャはマジで射幸性が高くて楽しい。依存性がある。ソシャゲガチャ依存から抜け出すのに効果的では？(適当)
はてなIDを変更したかったので、垢を消して作り直した (投稿した増田は消えないんですね)。
AIの出力を表示する UI 部分は Javascript + CSS で作成。レイアウトを色々工夫しようとしたが、結局ノベルゲーみたいな感じに落ち着いた。
正直、現状では GPT-4 を使わないとあまり良い感じにならない。そこで、ChatGPT の画面に手動でコピペしている。
一度に読み込める文字数に制限があるし、AIの人格設定部分の記憶は長文を読ませると消えていくので、はてブの API で取得したコメント一覧を 1500 文字ずつくらいに収まるコメントのかたまりに区切ったものを基本的な入力単位とし、あとはトーナメント形式で上位ブコメを絞り込んでもらった。また、上位ブコメを選ぶ際には毎回、「ストラ」の感想を出力してもらった。
C++使っててメモリの開放を意識しないレベルでよく今までやってこられたな
俺は採用担当だけど最近はAWSの資格がボーダーラインになってることが多い
資格自体は持ってなくてもいいけど、そこが最低限って感じで実務レベルはほしい
中途だと「未経験ですがやる気だけはあります」「Github見たい」「持ってないです」も多い
今はよほど田舎じゃないと、フロントだけとかバックだけってのは食っていけない時代だから
全方位を水準以上で、かつある部分に特化した人ってのが市場価値がある
あと未経験で夢見てる奴に言っておくがHTML, CSS, PHPやっとけば
顔面射精シーンばかりを集めた総集編を動画ファイルに保存してよく見てる。
だが私には不満があった。
「１カットが長い。」
いつ発射するともわからないままカラミをしばらく見させられるのは苦痛だし、その後の余韻や「お掃除」なども自分にはそれほど重要じゃない。
ドビューッ！！という顔射の瞬間だけを楽しみたい私にとって、射精の前後15秒もあれば事足りる。
いっそ編集してしまおうか。いや、めんどくさい。動画の編集作業は、なんか色々思い通りにいかなくて好きじゃない。
そうだ、カット編集する代わりにプレイヤーを操作して再生位置を飛ばせばいい。ブラウザとJavaScriptを使えばプログラムでできる！
あらかじめお気に入りの発射ポイントをセレクトして、タイミングを配列データにしておく。
次の発射ポイントの15秒前にジャンプし、射精から15秒たったらまた次の発射ポイントの15秒前にジャンプ、を繰り返すだけなんだから、簡単なスクリプトでいけるはず。
これなら重たい動画編集ソフトもいらない。ブラウザもエディタもタダだし、サクサク動いてくれる。
書いてみた。一日でできた！
次から次にテンポよく、お姉さんたちの顔に精液がぶちまけられていく。これが見たかった。
動画が1秒間に4～5回ずつしか timeupdate イベントを吐いてくれないのがちょっと不満だけど、たいした問題じゃない。前後15秒なんてだいたいでいいんだから。
ちょっと欲が出てきて、「カウントダウン機能」を実装してみることにした。
発射ポイントの5秒前から 5、4、3、2、1 とカウントダウンしていく数字が画面の隅に表示される。
そういう演出の作品を前に見たことがあって、すごく気に入ってたんだ。
これも厳密なタイミングはちっとも必要ない。requetAnimationFrame みたいなぜいたくな処理はせずに setTimeout を再帰する方法にした。カウントダウンの数字にはCSSでアニメーションをつけてみたりしよう。
5、4、3、2、1、ビューッ！！ 最高！！
最後に、手作業で地味に手間がかかっていた、お気に入りポイントの登録も機能にしてしまおう。
発射ポイントで一時停止して登録ボタンを押すとその時刻が配列に追加されるようにした。
これを動画データの識別子とセットで LocalStorage に格納しておけば、次からは動画を読み込めばそのデータを呼び出すことができる。
うん。すごく楽になったし、お気に入り射精を探す作業が楽しくなった。
これ来週の情報の授業で発表しよっと。
もちろん動画データは顔射AVなんかじゃなくて、たのしい動物のハプニング動画とかにして。