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画像比較アプリを作りました! https://ai.studio/apps/drive/1fwLW13pbPtI66iLsFQYnJaPF0STP9BsT Imagenは光とか肌のテクスチャがAIぽいです。 Gemini AutoEncoder 画像→テキスト→画像 https://ai.studio/apps/drive/1PLLorqZmER-xTFcyvwBh1ERG8PN4ORot Nano Bananaは写真をそのまま再現できるほど世界理解があります。 他にもいろんなシチュエーションで無料生成できます http://pico-banana.app TL;DR Imagen 4=Googleの最新テキスト→画像専用モデル。文字組版・フォトリアル・解像感が大幅強化。0ドル.04/枚(Ultraは0ドル.06)で、Gemini API / Google AI Studio / Vertex

See the Pen Untitled by John Doe (@04) on CodePen. 本記事では、日本郵便公式の「郵便番号・デジタルアドレスAPI」をブラウザ上で直接利用できるようにした CORS対応版クライアントAPI をご紹介します。公式APIは2025年5月26日より無料で提供開始され、常に最新の郵便番号データと連携するため、従来の ken_all.csv よりも信頼性が高いのが特長です。デモは digital-address.app で動作確認でき、APIドキュメントは guide-biz.da.pf.japanpost.jp/api/ にて公開されています。 公式API提供開始:2025年5月26日より無料提供開始 (郵便局 | 日本郵便株式会社) デモサイト:digital-address.app で即時テスト可能 ブラウザ対応:CORS設定済みなのでReact

今日伝えたいこと VPS for GPUを停止するときは、シャットダウンではなく解約しよう シャットダウンしても課金されます。Google Cloudみたいにシャットダウンするだけだと痛い目にあいます。小指をタンスにぶつけるくらい痛いです。 1時間以内に解約すれば150円で使えます DeepFaceLive 動かしてみた☆ UbuntuにGnome DesktopとDeepFaceLiveを入れてみました。無事、動きました。 ソースコード https://gist.github.com/GitHub30/68644087c81730bf99a458989609d480 YouTube https://youtu.be/PILWmF664eo クラウドGPU料金比較 サービス名 GPUタイプ price 価格(1$=160円)

AI と連携する新しい方法として、Bard で Gemini Pro を試すことができるようになりました。Gemini Ultra は、Bard Advanced と呼ばれる新しいエクスペリエンスで、来年初めに Bard に登場します。 本日、私たちは、洗練されたマルチモーダル推論機能を備えた最も有能なモデルであるGeminiを発表しました。柔軟性を重視して設計された Gemini は、Ultra、Pro、Nano の 3 つの異なるサイズに合わせて最適化されているため、データセンターからモバイル デバイスまであらゆる環境で実行できます。 さて、Gemini がBard 史上最大のアップグレードでBardに登場します。Gemini は 2 段階で Bard に展開されます。本日より、Bard はより高度な推論、計画、理解などのために、特別に調整された英語版の Gemini Pro を使用し

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HerokuのFree Planが終了するらしい(泣)(泣) Starting November 28, 2022, we plan to stop offering free product plans and plan to start shutting down free dynos and data services. We will be sending out a series of email communications to affected users. 2022年11月28日までに有料版にアップグレードしてねとのことらしい。 Cyclic.sh ⇒ Deta.sh ⇒ Cyclic.shへ移行した Cyclic.shは無料で使えるクラウドプラットフォーム。 クレジットカード・電話番号不要。 デプロイしたアプリはAWS上に展開されるようだ。 主に3つのサービスが無料で使え

import machine import utime # 温度センサが接続されている、 # 4つ目の ADC(アナログデジタルコンバータ) を取得します sensor_temp = machine.ADC(4) # ADCの最大電圧3.3Vを16bit(65535)で割って、 # 16bitの 1 目盛りのあたりの電圧(変換係数)を計算します( 約 0.00005V) conversion_factor = 3.3 / (65535) while True: # センサから取得した値(0~65535) を電圧に変換します。 reading = sensor_temp.read_u16() * conversion_factor # 温度を計算します。センサは27度を基準にしているため、 # 温度センサの数値を27度から引いて計算します。 temperature = 27 - (readi

import time while True: if rp2.bootsel_button() == 1: machine.Pin('LED', machine.Pin.OUT).on() else: machine.Pin('LED', machine.Pin.OUT).off() time.sleep(0.1) # https://www.cnx-software.com/2022/07/03/getting-started-with-wifi-on-raspberry-pi-pico-w-board/#using-wifi-on-raspberry-pi-pico-w-with-c-programming sudo apt install -y cmake gcc-arm-none-eabi libnewlib-arm-none-eabi build-essential # http

Raspberry Pi Pico Wが5ポンド(約800円)だったので購入してみました。注文から1週間ほどで届き、開設届出は1分ほどでできました。 開発環境の構築 ファームウェアのインストール 下記リンクから一番上のuf2ファイルをダウンロードします。 https://micropython.org/download/rp2-pico-w/ BOOTSELボタンを押しながらUSBを差し込みます。 RPI-RP2を開き、uf2ファイルをドラッグアンドドロップします。 BOOTSELボタンが押せてないとRPI-RP2が表示されません。 ドラッグアンドドロップすると自動的にエクスプローラーが閉じます。 Thonny(ソニー)のインストール 下記リンクからthonny-4.0.0.exeをダウンロードします。 https://thonny.org/ thonny-4.0.0.exeをクリックして

async function handle(e) { name = "extra"; key = "5b37d68901799f71e8937f26add0fafd06309732b"; secret = "71d1b17cfdc7e26e6232a9a750c038d2"; text = e.target.value; const oauth = OAuth({ consumer: { key, secret }, signature_method: "HMAC-SHA1", hash_function(base_string, key) { return CryptoJS.HmacSHA1(base_string, key).toString(CryptoJS.enc.Base64); } }); const options = { url: "https://mt-auto-minh

$HttpWebRequest = [System.Net.HttpWebRequest]::Create('https://rppico-default-rtdb.asia-southeast1.firebasedatabase.app/msg.json') $HttpWebRequest.Accept = 'text/event-stream' $ResponseStream = $HttpWebRequest.GetResponse().GetResponseStream() $StreamReader = [System.IO.StreamReader]::new($ResponseStream) while (($line = $StreamReader.ReadLine()) -ne $null) { if (-! $line.StartsWith('data: {')){ c

Invoke-WebRequest https://github.com/Windos/BurntToast/raw/main/BurntToast/lib/Microsoft.Windows.SDK.NET/WinRT.Runtime.dll -OutFile WinRT.Runtime.dll Add-Type -Path WinRT.Runtime.dll Invoke-WebRequest https://github.com/Windos/BurntToast/raw/main/BurntToast/lib/Microsoft.Windows.SDK.NET/Microsoft.Windows.SDK.NET.dll -OutFile Microsoft.Windows.SDK.NET.dll Add-Type -Path Microsoft.Windows.SDK.NET.dl

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import os os.system('git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git && cd mecab-ipadic-neologd && ./bin/install-mecab-ipadic-neologd -n -y -u -p $PWD') os.system('git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-unidic-neologd.git && cd mecab-unidic-neologd && ./bin/install-mecab-unidic-neologd -n -y -u -p $PWD') import streamlit as st import MeCab st.set_page_config(p

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プロジェクトの作成 Tabular Data Classification (Binary) を選択し、プロジェクトを作成します。 csvファイルをアップロード jsonlでもアップロードできます。 今回はcsvファイルをドラッグ・アンド・ドロップし、target:Survivedカラムを選択し、プロジェクトに追加します。 Go to trainingsをクリックします。 学習 Start models trainingsをクリックします。 推論 83%の精度で分類できました。modelをクリックし、model hubで推論できます。 Kaggleであれば、上位1.5%以内のレベルです。 モデルをダウンロード モデルをダウンロードすることでオフラインで推論できます。 モデルをダウンロード !curl -s https://packagecloud.io/install/repositori

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