2子がもうすぐ生まれる予定です。 私は普段、フルリモートワークしていますが書斎で作業しているため、赤ちゃんが泣いた時に通知する仕組みがあると嬉しいな、ということでAlexa(アレクサ)で設定してみました。 泣き声検知が技術的ハードルが高いと思っていましたが、調べてみると Alexa の「定型アクション」の実行条件に「赤ちゃんの泣き声」があるそうなので、今回はそちらを利用してみます。 Alexa 設定手順 1. 「Amazon Alexa」 アプリを開いて、「その他」タブをタップ 2. 「定型アクション」をタップ 3. 「＋アイコン」をタップ 4. 「定型アクション名を入力」は任意の名前を設定します。未入力の場合は「実行条件」の名称で設定されるようです 5. 「実行条件を設定」をタップ 6. 「音検出（パブリックプレビュー）」をタップ 7. 「赤ちゃんの泣き声」を選択 ※ 説明に「赤ちゃんの

ウェブ上でJavaScriptを実行してバグが発生した場合、ブラウザに内蔵されている開発者ツールを使ってデバッグすることがよくあります。そうしたブラウザでのデバッグにおいて役立つテクニックをNetflixでフロントエンドの開発に携わっているアラン・ノルバウアーさんがまとめています。 67 Weird Debugging Tricks Your Browser Doesn't Want You to Know | Alan Norbauer https://alan.norbauer.com/articles/browser-debugging-tricks ◆高度な条件付きブレークポイント 開発者ツールの「ソース」タブにはデバッガーが用意されており、JavaScriptの任意の行にブレークポイントを設定することで実行を一時停止して変数やコールスタックの中身を確認できます。ブレークポイントを

日本語のページをブラウザで見ているとおかしな位置で改行されることが多いのですが、単語と単語の間にスペースを入れる英語などと異なり、日本語では分かち書きがされていないのが原因。単語の途中で文章が折り返されてしまう原因になっています。BudouXは機械学習モデルを利用して容量を抑えつつ、サードパーティーのAPIやライブラリに依存せずに分かち書きを行ってくれるオープンソースライブラリなので、読みやすい改行が実現できます。 Google Developers Japan: BudouX: 読みやすい改行のための軽量な分かち書き器 https://developers-jp.googleblog.com/2023/09/budoux-adobe.html BudouXの使用イメージは下図の通り。従来は画面幅によっては「最先端」や「テクノロジー」などの単語の途中で改行が行われてしまう事がありましたが、

インフラチームの西川です。 当社ではGitHubを利用しています。いろいろ便利な機能があるのですが社内でコマテクを募集してみたところ意外と知らないものがあったので共有してみます。 行動の見える化 特定コミットのリンク取得 通知 行動規範 ガイドライン .github リポジトリ テンプレートリポジトリ タグをたくさんプッシュさせない ドラフトプルリクエスト チケットの自動リンク化 ベースブランチの更新を取り込む まだレビューが終わってないプルリクエストの一覧化 レビュアーの自動割り当て コードの所有者 ファイル単位でレビュー済みをチェックする レビュー中のファイルを全部閉じる 具体的な修正を提案する レビューコメントをラベル化 デプロイ管理 リリースノートを自動作成 行動の見える化 以下の設定をすることで、GitHub上の行動を見える化することができます。 docs.github.com

小規模LLMの利点 LLMにおいて、学習パラメータ数は性能に直結する。パラメータ数を上げれば性能が向上するというのは「最近においては研究者の間でのコンセンサス」（企業向けのAIソリューション開発を行うLaboro.AIの藤原弘将COO兼CTO）だ。 一方で、注目を集めつつあるのがLLaMAのような小規模なモデルだ。 LLaMAはパラメータ数の異なる4つのサイズ（7B、13B、33B、65B）で提供されている。これは175B規模のGPT-3や、それを遥かに上回るといわれるGPT-4に比べると非常に小さいが、13BサイズでもGPT-3よりも性能が上だという。 モデルを大規模化すれば性能が上がることが分かっていても、小規模でも高性能なモデルの開発が注目されている理由の1つは、ビッグテックによるLLM独占への警戒感だ。大規模モデルの学習は規模が大きくなるほど必要な演算量も増える。「例えばAWSを使

もちろん裏取りは必要ですが、エディターの設定ファイルをどう書くのかAIに聞いてみるのも面白かったです。特にエディターは「○○みたいにしたい」というのを言語化して、どう調べれば良いのかわからなかったので今後も助けてくれそうな気がしています。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 今回は超がつくほどのの小ネタなのですが、生成系のAIにVSCodeの設定周りについて聞いたり、作業をお願いしたらとても快適だったので使い方の一旦を紹介します。 やってみたことは以下のとおりです。 独自スニペット用のJSON文字列を書いてもらう キーボードショートカットの設定（keybindings.json）の書き方を教えてもらう 設定ファイル（settings.json）の書き方を教えてもらう 実際にやってみた 今回試している環境は以下のとおりです。 試し

1. はじめに 私はlambdaを使用する際、環境毎にlambdaを作成しテスト環境ではこの関数、本番環境ではこの関数を使う、ってことをよくやっていました。そうなってくると、本番環境ではこのDBを参照、テスト環境ではこのDBを参照といったことをやりたくなってきます。私は aws-sam-cli を用いてlambdaの管理を行っているのですが、環境毎にコードの中身を書き換えることがうまくできていませんでした。 しかし！　今回紹介する環境変数というlmandaの機能を使用してみたところ抱えていた問題が解決したため、せっかくなんで紹介します。 2. lambda環境変数とは 環境変数とは何でしょうか。公式ドキュメントには以下のように記述されています。 環境変数を使用すると、コードを更新せずに関数の動作を調整できます。環境変数は、関数のバージョン固有の設定に保存される文字列のペアです。Lambda

MacへのTerraform環境導入として、tfenvとgit-secretsの設定方法をまとめました。 こんにちは！コンサル部のinomaso(@inomasosan)です。 AWS環境構築でTerraformを入社前から使用していたのですが、改めて新規環境を導入した際に意外と手こずってしまったので、備忘も兼ねてブログに手順を残すことにしました。 環境 macOS Catalina 10.15.7 Homebrew 2.7.3 tfenv設定 tfenvはTerraformのバージョンマネージャーです。 Terraformは頻繁にアップデートがあるため、バージョンを簡単に切り替えられるようにします。 1. tfenvインストール Homebrewでtfenvをインストールします。 % brew install tfenv インストール後に、バージョン確認してみましょう。 % tfenv

AWS Elastic Beanstalkについてなるべく難しい言葉を使わずに解説します。 分かりやすくするために一部厳密にいえば違うようなことも書いていますが、 あくまでイメージを捕えるためなので鵜呑みにしないでください。 (一応そういう書き方するところは注釈入れてます。) 1.Elastic Beanstalkとは？ 例えば、「AWS上のサーバ上でWEBアプリケーション動かしたいから環境作ってくれ」 上司からこんな指示が出たとしてやるべきことを全部分かっていて迷わずに準備できるWebアプリケーションエンジニアは全体の何%でしょう。 可用性高めるためにVPCのサブネットに分割して。。。 突然サーバへの負荷が上がった時のためにAutoScallingできるように設定して。。。 エンドユーザが複数あるサーバを認識できるようにElastic Load Balancingの設定をして。。。 物理

概要 docker build を実行したら以下のようなエラーが出てビルドできなくなりました。以下、対処方法についてまとめていきます。 ------ > [internal] load metadata for docker.io/library/build:latest: ------ failed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB definition: pull access denied, repository does not exist or may require authorization: server message: insufficient_scope: authorization failed 環境 Windows11 Docker Desktop 4.11.1 (84025) W

こんにちは。ネクストモードの倉地です。 弊社内ではファイル共有ツールとしてGoogleドライブを使用していますが、万が一データが消失場合に備えてAmazon S3へバックアップを取得したいという要望があり、技術検証しましたのでこちらに共有できればと思います。 要件/環境 ローカル端末にrcloneを設定し、Googleドライブ(共有ドライブ)の特定のフォルダをAmazon S3へバックアップする ※今回は検証のため手動でコマンドを叩く ローカル端末:Windows10,WSL(Ubuntu 20.04 on Windows) そもそもrcloneとは？ rcloneとは、様々なクラウドサービス間でファイルとディレクトリを同期できるようにする、go言語を使用して開発されたオープンソースツールです。 詳しくはRCLONE公式ドキュメントをご確認ください。 はじめはiPaaSを使用してのバックア

今回の連載では全体像を把握出来るように、ユーザが利用する5種類のリソースについて説明していきます（内部的に利用されているリソースは除きます）。次回以降、これらの各リソースについて詳細な説明を行います。また、この中でもアプリケーション開発者が特に利用するのは、Workload、Discovery＆LB、Config＆Storageの3種類になります。 Workloadsリソース 1つ目のWorkloadsリソースは、クラスタ上にコンテナを起動させるのに利用するリソースです。内部的に利用されているものを除いて利用者が直接利用するものとしては、全部で8種類のWorkloadsリソースが存在します。 Pod ReplicationController ReplicaSet Deployment DaemonSet StatefulSet Job CronJob Discovery＆LBリソース 2

Raspberry Pi 3にROSを入れたい！ 以前Raspberry Pi 2にROS(Robot Operating System）を入れていました。ROSって何という人は下記記事を参照下さい。 ただ、Raspberry Pi 2だとROSが重いのと、Raspberry Pi Camera Moduleを使えなかった（使い方が分からなかった）のであまり活用できていませんでした。そんなおり、いよいよRaspberry Pi 3でROSをセットアップする方法がネットに色々出てきたので、チャレンジしてみることにしました。 例によって実際に手を動かすと色々ハマったり分かったことがあったので、まとめておきます。 Raspberry Pi 3とROSでこんなことができる まずはROSでどんなことができるかを紹介します。例えばRaspberry Piの純正カメラを使えるraspicam_nodeと

Docker Build中に Configuring tzdataでハング Docker build中に下記の状態でハングした場合の対策メモ この状態におちいると、数字を入力しても先に進まなくなってしまう。 Configuring tzdata ------------------ Please select the geographic area in which you live. Subsequent configuration questions will narrow this down by presenting a list of cities, representing the time zones in which they are located. 1. Africa 4. Australia 7. Atlantic 10. Pacific 13. Etc 2. Ame

dotfiles、1 回作って満足しちゃってませんか？変更をコミットし忘れてリモートとローカルの差分が増えて放置している...という人もいるかと思います（僕です）。この記事では dotfiles の更新忘れを防いで継続的に管理していく方法を紹介します。 目次 dotfiles とは？ dotfiles リポジトリの更新を忘れないようにする なぜ？ どうやって？ 「ステージングしていない」ことの確認 「リモートブランチとローカルブランチに差分がある」ことの確認 「変更をコミットしてプッシュするメッセージを表示する」 結果 おまけ：ぼくのかんがえたさいきょうの dotfiles 特徴 ディレクトリ構成 セットアップ用ファイル setup.sh 各設定ファイル zsh関連 dotfiles とは？ dotfiles とはドット(.)から始まる設定ファイル群、またはそれらを管理するリポジトリです。

こんにちは、yseekerと申します。 機械学習でなんとかなる実問題は基本的にモデルを構築する前の段階、つまり適切な問題設定と十分な量の前処理されたデータで99%の勝負が決まっているという過激派の思想に染まっている今日このごろです。 （※もちろん、ニッチな問題によってはそれに応じた適切なモデルを選ぶことやハイパラ調整で精度を極限まであげることが重要な場合もあるかと思います。） 最近「施策デザインのための機械学習入門」を読んで、いくつかの点に関して機械学習（ML）ボットを考える上でも非常に重要だなと思ったので、これらの本で学んだ一部をどのようにボットに応用できるかについて少し書いてみたいと思います。 MLボットを長くやられている方にはおそらく目新しい話はないのでここでそっ閉じしてもらえればと思います。 「施策デザインのための機械学習入門」では、イントロで、Eコマースプラットフォームでの売上最

「Command＋スペース」で入力モードを切り替える人は少なくないと思いますが、2016年9月登場のmacOSの最新バージョン「macOS Sierra」から「Command＋スペース」の挙動が変わり、画面中央に表示されるダイアログに制御が取られやすくなりました。 結果として入力モード変更が不発に終わることが増え、非常にストレスが溜まるようになりました。 これは設定で以前のような挙動に戻すことができます。 「システム環境設定＞キーボード＞ショートカット＞入力ソース」の割り当てを上下逆に。 具体的には、設定項目を選択して青く反転させた後で、キーボードショートカットの部分をクリック。 「⌘スペース」の方ではCommand＋Option＋スペースを押下。 「⌘⌥スペース」の方ではCommand＋スペースを押下。 これで割り当てを逆にします。 以降、「Command＋スペース」を押すと「入力メニュ

$$ \begin{bmatrix} d_0 d_1 d_2 \\ d_1 d_2 d_3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} g_0 \\ g_1 \\ g_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} m_1 + m_2 + m_3 \\ m_2 - m_3 - m_4\\ \end{bmatrix} $$ ただし、$m_1 = (d_0 - d_2) g_0, m_2 = (d_1 + d_2) \frac{g_0 + g_1 + g_2}{2}, m_3 = (d_2 - d_1) \frac{g_0 - g_1 + g_2}{2}, m_4 = (d_1 - d_3) g_2$です。 なにがなんだかわからない、という声がここまで聞こえて来るような気すらしますが、それはともかく、$m_1 + m_2 + m_3$に上記の定義を入れて計算

キーワード絞込 タグ解除 基本編集 オーディオ操作 MIDI打ち込み テンポ処理 レコーディング 音程処理 リズム処理 エフェクト処理 ボリューム処理（コンプレッサー） ミキサー・ミキシング 便利操作・作業効率化 ファイル管理 書き出し・読み込み・変換 機材設定 バージョン新機能解説 1_MIDIトラックをオーディオに変換する_PROTOOLSMIDI音源をオーディオトラックへ変換することで、CPU負荷を軽減させることができます。 またオーディオならではの処理を行う際にも使用します。... CATEGORY:Protoolsの使い方 上級者編TAGS:#MIDI打ち込み#オーディオ操作#レコーディング#書き出し・読み込み・変換2_リージョン移動「シフト機能」_PROTOOLSリージョン移動に非常に便利な「シフト機能」は、手動で移動させるよりも素早く、正確な作業を行えます。まとめてのリージョ

さらに、カスタム名を選択し、新しいPDBのデータ・ファイルのファイル名を指定。ここではターゲット・ファイルの３つのファイルについて、ファイルの場所を分かりやすくするために以下の様にディレクトリ名を”PDBSEED”から”TEST”に変更。また、ファイル名から”.clone”を削除。また、一時 ファイルの名前にある時間情報部分を削除。 変更前(ソースファイル) C:\APP\[USER]\ORADATA\ORCL\PDBSEED\SYSTEM01.DBF.clone C:\APP\[USER]\ORADATA\ORCL\PDBSEED\SYSAUX01.DBF.clone C:\APP\[USER]\ORADATA\ORCL\PDBSEED\PDBSEED_TEMP012015-XX-XX_XX-XX-XX-AM.DBF.clone 変更後（ターゲットファイル） C:\APP\[U