入力信号をある規則に基づいて符号化されたデータ又は信号を、元のデータ又は信号に復号する装置、またはソフトウェア。
→エンコーダ
Googleが公開した、MLOps実践のためのホワイトペーパー GoogleがMLOps実践のためのホワイトペーパーを公開しています。 Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 2021年5月に公開されたものですが、2024年現在に読んでも色褪せない内容だったので、各章の要点をまとめました。 TL;DR Googleが2021年5月に公開したMLOpsの実践のためのホワイトペーパー MLOpsライフサイクルの全体像・コア機能を解説 コア機能: 実験、データ処理、モデル学習、モデル評価、モデルサービング、オンライン実験、…
今日の新鶴見は国鉄パラダイス 昼過ぎから、陽射しを遮る雲が出現しました。 北の留置は少し閑散としています。遠方に白っぽい前灯の光がありました。 気になります。。。。 おっと新年から動き始めた新車が２台も並んでいますね。ＬＥＤ前灯ですので白かったんですね～。。 ３５９号機さんが入区してきました。オデコが少し汚れ始めています。 オリジナル塗装の油運びがやって来ました。 さて、妙に国鉄色が目立つ本日の昼下がり。これだけ目立つのは超久々かもしれません。 ピット前に３台バラけて止められていまして、何だか人だかりがしています。 お子様の姿が見えるので、何かしらのイベントをしているのかもしれません。 掘立小…
OBS Studioに関するメモを書いてる記事 ※「OBS Studioに関する個人的メモ」を移転しました。(現在は閲覧不可) 記事投稿日 2021年10月6日、最終投稿更新日 2024年04月18日 14時15分頃 文字数が凄く多いのでブラウザの検索機能をお使いください。 記事が見にくくて申し訳ありません。 (将来的に内容を細かく分けて記事にしたいと思っています。) ブラウザ検索ショートカット Windows : Ctrl + F macOS : Command + F この記事は下記環境を使用して作成しています。 ※Linux、特定のデバイスが無いと表示されないソースのことはメモしていませ…
2024年4月17日に、QYResearchは「バイナリ デコーダ―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発表しました。本レポートは、バイナリ デコーダの世界市場について分析し、主な総販売量、売上、価格、主要企業の市場シェアとランキングに焦点を当てています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別の分析も行っています。バイナリ デコーダの市場規模を2019年から2030年までの販売量と売上高に基づいて推計と予測しています。定量分析と定性分析の両方を提供することで、企業がビジネス成長戦略を策定し、競争環境を評価し、市場位置を分析し、バイナリ デコ…
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/ass…
レイアウトの線路メンテナンスに「TOMIX マルチレールクリーニングカー」を使用しています。DCC線路上で使用する場合、クリーニングカーのモーターには常時12Vの電気が流れているのでモーターはいつも最大回転数で回ってしまいます。それでも使用することは可能なんですが、いつも最大回転していると音もうるさいですしモーターがいつ壊れるか心配ではありました。また車両に直接手を触れなくてはスイッチのオンオフもできません。 ＜DCC化のメリット＞ DCC化すると車両とクリーニングカーを個別に操作できるようになります。スマホでの遠隔操作もできるようになりました。モーターの回転数も自由に設定できます。 レイアウ…
夢幻夜想曲進捗・・・。本編～エンディング直前の選択肢まで２回確認済み。残りTODOは最後の選択肢実装、エンディング実装、スタートメニューの作成だけですね。今月中には終わりそうです。そうそう、カナンGBAのスクリプトデコーダ・・・実は単なるメッセージビュアーじゃねーかい！と思われてもおっしゃる通りですとか言いようがありません（汗。サブルーチンがあるわけでもなく、階層構造になってもなく、アセンブリモドキとなってますし・・・自由に記述されている可能性もあるので・・・足りないコマンドは手書き加筆のほうが早いんでないかと思うわけです。
3行まとめ 米国のスタートアップであるX-Siliconは、非常に面白い構想と展開を明らかにしました。それは、CPUとGPUの両方の処理を行えるアーキテクチャ「C-GPU」です。
電気ストーブを 10 日ほど使わなかったので片付けた。 バッテリー 古い機器の維持のため、半年(?)ぶりにバッテリーの自然放電状況を確認。Nexus 7 74 %, iPad 97 % だったため、充電せず、そのまま保管。Mac Book Pro は 44 % だったので充電。 読んだ ウィンタブ "ARM は x86 より効率がいいというのは過去の神話" 自分も昔はこの誤解をしていた。PCIe が大量の電力を食うというのは知らなかった。 CISC 的な複雑な命令はデコーダを複雑化しそうだが、デコーダが占めるダイ面積は限定的だし、レジスタ間の依存関係が固定的になって OoO 実行のための解析が…
Azure と AWS でそれぞれアプリケーションが稼働していて、外部の API に対して利用するクライアント Id、シークレットを同じものを使いたいという状況はそれなりにあると思います。(要出典 ですが、KeyVault は、Entra 認証が必要なため、Azure 内のシステムからでないと少しアクセス方法がややこしいです。 ということで、連携方法をまとめます。 今回の仕組み 今回構築する仕組みは、Workload Identity Federation の仕組みを利用して、Cognito と User assigned managed Identity を federate して実現します…
CPUは大きく3つの部分で構成されています。 1. 制御装置 指示書（命令）を読み出し、順序通りに実行していく 演算装置やメモリとのデータ転送を制御 他の装置とのタイミング調整 2. 演算装置 四則演算、論理演算、比較演算などの処理 浮動小数点演算、ベクトル演算など、高度な処理 3. レジスタ 処理中のデータや命令を一時的に保存 CPU内部の高速な記憶装置 これらの部分はバスと呼ばれる情報伝達路で接続されています。 CPUの動作 制御装置がメモリから命令を読み出す。 命令をデコーダで解読し、どのような処理を行うのかを判断する。 演算装置で必要な演算処理を行う。 処理結果をレジスタに保存する。 …
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