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データサイエンティスト・エンジニアです。十年以上のプログラミング経験があります。

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  • AI 情報整理術

    AIを活用した情報整理術について解説します

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📊「一目比較」GPTで　🚀爆速💨　の意思決定を！【AI情報整理】

情報をまとめて意思決定を支援する📊「一目比較」GPTを作りました。 このAIは情報を網羅的で視認性の高い一目比較表にまとめます。 以下から利用できます。 📊「一目比較」GPT 一目比較表とは私考案の一目比較表は、複数の選択肢や案を効果的に比較する情報整理手法です。以下のような表です。 「情報を比較するときは、✅の多い『一目比較表』を使うのが良さそう」だとすぐ分かりますね。 一目比較表の構造 一目比較表は、以下のような構造になっています。 列ラベル：選択肢や案

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    • 【A-Frame+GLSL】 Parallax Occlusion Mappingを実装してみる

      A-Frameで利用できるParallax Occlusion Mapping（POM）を実装しました。 これを利用すると、ブラウザ３D環境で画像を立体的に表示できます。 A-FrameとはA-Frameは、ウェブ上で仮想現実（VR）体験を簡単に作成できるように設計されたオープンソースのWebフレームワークです。HTMLに似たシンプルなマークアップ言語を使って、3Dシーン、VR体験、AR（拡張現実）体験を構築できます。これにより、Web開発者は従来のHTMLとJavaScr

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      • VR環境での立体感を表現するテクニックの比較【一目比較 事例】

        VR環境での立体感を表現するためのテクニックとして、視差マッピング、ディスプレイスメントマッピング、テッセレーションがある。 計算コストを最も抑えたい場合は視差マッピングが適している。 generated by 一目比較 解説VR環境での立体感を表現するためのテクニックとして、視差マッピング、ディスプレイスメントマッピング、テッセレーションがありますが、それぞれの特性と違いを以下に詳しく説明します。 1. 視差マッピング（Parallax Mapping） 視差マッ

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        • 深度情報を保持できる画像フォーマット【一目比較】

          EXRとTIFFは深度情報の保持が可能で、特にEXRはその用途に特化しています。 generated by 一目比較 解説深度情報とは、画像の各ピクセルに対してその画面からの距離（深度）を記録したデータです。このデータは、3D環境を理解するためや、拡張現実（AR）や仮想現実（VR）などの技術で用いられます。深度情報を含む画像形式には以下のものがあります： EXR (OpenEXR): OpenEXRは、Industrial Light & Magicによって開発された

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          Vue3の状態管理でProvide/InjectとPiniaのどちらを使用すべきか【一目比較 事例】

          Vue公式としては、Piniaを推奨しているようだ。 一目比較Provide/Injectは規模が小さく、特定のコンポーネント間で状態を共有するのに適していることがわかります。一方で、Piniaは大規模なプロジェクトやアプリケーション全体の状態を効率的に管理するための機能を提供し、DevToolsでの追跡もサポートしています。 解説Vue 3での状態管理の選択肢として、`Provide/Inject`と`Pinia`があります。これらは異なるユースケースやプロジェクトの規

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          Vue3の状態管理でProvide/InjectとPiniaのどちらを使用すべきか【一目比較 事例】

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          WebXR開発に使用される主なフレームワーク【一目比較 事例】

          初心者やHTMLに慣れている方にはA-FrameやReact 360がおすすめですが、高度な3D機能やカスタマイズを求める場合はthree.jsやBabylon.jsが適しています。 ※このGPTsで作成しました。 1. A-Frame A-Frameは、WebVRに特化したフレームワークで、HTMLのようなシンプルな構文を使ってVR体験を作成できます。A-Frameはエンティティコンポーネントシステム（ECS）アーキテクチャを採用しており、HTMLタグとして表現された

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          FastAPIとFlaskの違い【一目比較 事例】

          「APIを迅速に開発し、高性能を求める場合」はFastAPIが、 「シンプルなWebアプリケーションの開発やプラグインを多用する柔軟性を求める場合」はFlaskが適している。 ※このGPTsで作成しました。 FastAPI FastAPIは、モダンで高速なWeb APIを構築するためのPythonフレームワークです。Starlette（ASGIフレームワーク）に基づいており、非同期プログラミングをサポートしています。これにより、非常に高速なパフォーマンスを実現しています

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          意思決定を行う際にデータ分析を行う場合と行わない場合の違い【一目比較 事例】

          このGPTsを使って作成しました。 意思決定におけるデータ分析の有無は、そのプロセスの質と結果に大きな影響を与えます。ここでは、データ分析を行う場合と行わない場合の違いを明確に比較説明します。 データ分析を行う場合 客観性: データ分析を利用することで、意思決定は具体的な数字や事実に基づくため、主観や偏見を排除しやすくなります。 再現性: 同じデータと分析手法を用いれば、プロセスは再現可能であり、一貫した結果を期待できます。 論理的妥当性: 分析結果は統計的手法や科

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          意思決定を行う際にデータ分析を行う場合と行わない場合の違い【一目比較 事例】

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          h.264とh.265の違い　【一目比較 事例】

          このGPTsを使って作成しました。 H.264とは H.264はビデオ圧縮標準の一つであり、正式にはMPEG-4 Part 10やAVC（Advanced Video Coding）とも呼ばれます。このコーデックは高い圧縮率を実現しつつ、ビデオの品質を保持することができるため、広く使用されています。 キーフレームとは H.264ではビデオは複数のフレームで構成され、これらのフレームには大きく分けて「Iフレーム（キーフレーム）」、「Pフレーム」、「Bフレーム」の3種類があ

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          DCTとFFTの違い【一目比較 事例】

          このGPTsを使って作成しました。 概要 離散コサイン変換（DCT）と高速フーリエ変換（FFT、具体的にはその一つである離散フーリエ変換（DFT）を効率的に計算する手法）は、共に信号処理で重要な役割を果たしますが、それぞれ特徴と使用目的に違いがあります。 基本的な違い 基底関数: DCT: コサイン波のみを使用します。これは信号や画像が実数値である場合に非常に効率的で、対称性や境界条件のおかげでエネルギーの集中が高い周波数成分を得やすいです。 FFT/DFT: 複

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          DCTとFFTの違い【一目比較 事例】

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          【Cursorエディタ】Interpreter Modeで１コミット分の作業をまとめて指示する

          動機：なぜInterpreter Mode?Cursorエディタの良く使う機能は「Ctrl＋K」だと思う。編集したい箇所と編集内容を指示すると、AIがコードを修正してくれる。 しかし、Ctrl＋Kでは１ファイルのある部分しか編集できない。 リポジトリを整えて開発体制ができると、１コミットずつ作業単位を分けて考えることが多い。しかし、その作業を実現するために、ファイルのどの部分をどう作業するか自分で考えて、それぞれのファイルを開いてCtrl＋Kする必要がある。 できれば、

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          【Cursorエディタ】Interpreter Modeで１コミット分の作業をまとめて指示する

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          Taichiでscaled_dotproduct_attentionを実装する

          TaichiでのLLM学習・実行に興味があり、scaled_dotproduct_attentionを実装してみました。 TaichiとはTaichiは、GPU並列処理をPythonで記述できるライブラリです。コンピューターグラフィックスでの利用が想定されています。 scaled_dotproduct_attentionとはTransformerで使用されるAttentionメカニズムです。 クエリ（Q）、キー（K）、バリュー（V）を用いて、入力シーケンス内の各位置での重

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          TaichiとPyTorchの違い【一目比較GPT事例】

          TaichiとはTaichiは、GPU並列処理をPythonで記述できるライブラリです。コンピューターグラフィックスでの利用が想定されています。 公式サイト ドキュメント ディープラーニング関連では、RWKVやNeRFなどの事例があります。 RWKV RNNとTransformerのいいとこ取りを試みたモデル GitHub https://github.com/ailzhang/blog_code/tree/master/rwkv NeRF（Neural Ra

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          ChatGPTとキャッチコピーを作る【事例】

          最近、Code-letsというコードスニペット検索WEBアプリを作成しました。 そのとき、AIとキャッチコピーを作ったらいい感じのものができたので、その時にやり取りを事例として共有します。 やりとり🌸あなた ここからコード探しに飛び込もう　という趣旨のキャッチコピーを作成してください。 Let'sではじまり、diveというキーワードを含めてください 🤖ChatGPT "Let's dive into the world of code searching!" 🌸あ

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          【選書】Webアプリの利用規約とプライバシーポリシーの書き方

          最近、コードスニペット検索Webアプリ「Code-lets」を個人開発しました。 公開するために利用規約とプライバシーポリシーを考えたのですが、以下の本が参考になったので、重要だと思ったところを共有します。 良いウェブサービスを支える「利用規約」の作り方 【改訂第3版】 単行本（ソフトカバー） – 2024/2/24 利用規約について利用規約を作る理由：クレーム対応の際の話し合いの土俵 何か障害・トラブルが発生しクレームになった時にサポート対応担当者の唯一の防具となる

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          【個人開発】コードスニペット検索WEBアプリ「Code-lets」をリリースしました

          コードスニペットを投稿して、すばやく全文検索できるWEBアプリ「Code-lets」を作ったので紹介します。 なぜ開発したかプログラミングをしていると、コードを探すときに以下のような課題に遭遇します。 コードの書き方を調べる際に、ブラウザがタブで溢れてしまう。 そこで、良く使うコードを技術記事に投稿するが……結局、検索エンジンから探す手間がかかり、タブも溢れる。 生成AIを使えばほぼ１質問で欲しいコードを得られるが、応答が返るまで時間がかかるし、前回と同じコードを得ら

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