スレ立てるまでもない質問はここで 153匹目
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スレ立てるまでもない質問はここで 152匹目
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スレ立てるまでもない質問はここで 151匹目
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注意「〜と〜はどっちの方が○いですか？」みたいなのは
このスレの粘着荒らしですので無視してください >>666
目を回してたら、そりゃ分かるわけないわな >>667
ありがとうございます、目を見開いて見たのですが
10秒ほどで閉じてしまいました。 Prologは簡潔に書けるだけで簡単に書けるわけじゃないからな
結局、アルゴリズム脳は必要
それが無いとPrologを学ぶモチベも上がらないだろうし。
プログラマにはジェネラリストとスペシャリストの２種類いて、自分がジェネラリスト向きだと思うならスペシャリスト向けのレスはスルーするべきだろう
でないとただスペシャリストに嫉妬して茶々入れてるだけように見える 新しい技術があります
ジェネラリスト「どう生産性に寄与するの？」
スペシャリスト「なにができるの？」 >ジェネラリスト「どう生産性に寄与するの？」
これはジェネラリストじゃなくてただのアホ JPEG画像を縮小するプログラムを作ろうと思ってて
どうせ保存時に劣化するんならJPEGより高性能な規格で保存してみようかと思ってるんですけど
webp,heic,bpgのどれがいいもんですかね
webp フリーで利用できるっぽいけど規格が更新されてなくてheicより劣る？
heic 本来は特許使用料が必要でffmpegで非公式に作るしかない？
bpg エクスプローラでプレビュー表示できない。susieプラグインはある >>673
bpgも特許に抵触しているんだが
それと「公式」が作った「ライブラリ」に脆弱性があるから使うのはやめた方がいい
そもそもこの板で聞くことでもないが、問題なく使える上にエクスプローラーで表示される見込みがあるのはWebPだけだろ >JPEGより高性能な規格
意味無い
jpegにしとけ ・エクスプローラーで表示できる
・ブラウザで表示できる
・openCVで出力できる
・新しめのソフトなら変換せずに読み込める
ということでwebpにしました プログラミングやSEの知識なんか一切なのに
上司から監視用のアプリを作れないかと無茶振りされてしまった
営業マンの泥ガラケーのGPS情報を、本社や営業所のPCでリアルタイム監視・保管出来ないか考えているようだ
既存の位置情報アプリや外注頼むのはダメらしい
いったいどうすればいいのか ラブホでデリ呼ぶの1日1回くらいは許してやってほしい >>677
お前の上司凄いな
何千万、何億円掛かるようなもんをプログラミングの知識無い人にやらせるなんて ソース FullHD/HD 60fps 低ノイズ・低歪み
処理 パターンマッチングおよびマッチング結果の集計
毎フレームでパターンマッチングを行いその結果を集計したいです
高画素・高フレームレートのパターンマッチングってあまり例がないように見えますけど
どの程度のマシンとアルゴリズムが必要ですかね？
誰でも思いつきそうな高速化手段としてソースの縮小がありますがマッチングさせたいパターンが
FullHD時でもせいぜい数十px×数十pxなのであまり小さくは出来ないと思います
画像認識だとOpenCVとか有名ですが数百px×数百px程度のWebカメラ等がせいぜいで
60fpsの2k画像をガンガン処理していくような例は見ないような・・・ >>677
「作れ無いのか？無能、そんな奴は要らないな」
という首切りの布石とみた
「AIでなんかしろ」という上司と変わらんわ >>681
ノートパソコンでyoloが動くんじゃ無いの？
朝の目覚ましテレビのお天気のときに
AIでコート着用の有無をリアルタイムで動画認識してたような・・・ >>683
サンキュ。今ググっています。昨今流行のAI系か
認識したいのはリアルの物体ではなくアイコンや文字等なのでパターンと画像のエラーは少ないはず
ロバスト性はあまり要らないから高速(ミリ秒オーダー？)にだとレガシーな手法とAI的な手法のどちらが適しているのか・・ >>681
パターンマッチングも、エッジを抽出して縮小するなど高速化の余地はあるよ >>681
白黒とかグレイスケールにする
解像度を落とす
粗いマッチングをしてフィルタリングする(明らかに違うものはここで捨てる)
候補になりそうなものだけ元の画質でマッチング お手軽に構築できるファイルサーバーアプリありませんか
ユーザー管理有り
WEB UIでアップロード、ダウンロード
CURLでアップロード、ダウンロード
最低限これだけあればおｋです エクセルを操作するのにVBAではなく
パイソンを使うメリットはありますか？ Pythonは行列演算をサポートしてるから表計算ソフトのデータを処理するのに都合がいい
ぐるぐるループ回さなくて済めばマクロがマルチスレッドの恩恵を得るチャンスも増える >>688
Pythonオタクにとってのみ意味がある
それ以外にはない
Pythonのバージョンが合わなくて動かないパターンが多くて迷惑クソ極まりない
滅びないかなもう >>688
あるよ
VBAだけでは出来ないことが出来るから >>687
Vue vs React vs Angular Part.3
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1560333895/586
プログラミング未経験でも受かるポートフォリオの作り方の動画
Ruby on Rails, Bootstrap, Github, Heroku
ログイン、コメント・画像・文字列の投稿、いいね、検索機能など
この娘は、勉強に1週間、作成に2週間
Rails で典型的な素人のポートフォリオが、
ログイン・ファイルのアップロード機能、
有名な民泊サイト、Airbnb のコピーみたいなサイトw Vulkanのプログラミングについてはどこのスレッドですか？ >>662
ﾌﾟｰｸｽｸｽ
悪魔の証明で言い負かしたと思ったのに残念ねー >>692
作るしかないってことですかね
面倒なんでパッケージ入れてワンライナーで動くとかそういうの探してるのですが >>695
言い負かしたとは思っていない
何故ならAIに関数が出力出来ないのは自明だから
言い負かすまでもない
将来自動プログラミングが出来るようになるのか？ >>697
えっ、変だと思ったけど、まさか万能チューリングマシンって知らんの？
概念だろとか言うなら、現状で例えば Java はアプリによっては動的にバイトコードをプログラム的に生成して横断的にメソッドに埋め込んだりやってるよ(そういうライブラリがある)
知ってる例だとマインクラフトのMODローダであるForge
すでにプログラムがプログラムを作る時代なんだけど プログラムがプログラムを作るのは単なるコードジェネレータであって
AIとは何の関係もない 既知の問題はAIで解けるようになってきているけど
機械が未知の問題を解けるようになるのはいつになるやら AIで解けるっていうのは、例えば病気の原因を調べるとか
解くことが目的であれば、有効活用できるが
それは電卓が有効活用できるのと同じでAIではない
今のAIは人間とは全く異なるアプローチで問題を解決している
それは膨大なデータと超高速な計算速度から、統計的に判断するというアプローチ
人間は少数のデータと低速な計算速度なのに、物事を解決する能力がある
全く別のアプローチなので、今の方向性で人間と同じことができるようにはならない
ただ人間とは違ったアプローチを使って、そのアプローチで解くことが可能な問題を
解くことができるというだけ お前らも10年後はAIに仕事追われて青森県あたりで農作業やってると思うよ AIが作ったブラックボックスのシステムが日本のIT業界で流行るわけがない
確実に属人化するしエラーが起きたとき誰も原因がわからなくなるよ コーダーの仕事は少なからずコードジェネレーターに置き換わっていくんじゃないかな
新アルゴリズムの開発とかは当面人間の仕事として残ると思うけど AIを何に活用できるか？って検証してるレベルだからなぁ
AIという名前が悪かった。
新しい言葉が必要なのかもしれないな。知能ではないことを示す新しい言葉が。
統計判断システムとでも言うべきか？統計的に判断するシステムってことが
わかっていれば、何に活用できるかなんて自明
いまさら検証なんかしてるのは周回遅れ、データを大量に集めて判断することに利用できるんだから
あとはそのデータを大量に低コストで集める方法を研究すべきだ
例えば囲碁や将棋なんか重要なのはAIの仕組みではなく
コンピュータ同士を対戦させて大量のデータを集める仕組みの方がメインの技術
囲碁や将棋の場合は簡単だから、誰でもすぐに思いつくがテーマが異なればそれが難しくなる
特に人間が行動によって発生するデータ（購買履歴）とか、現地に行かないと調べられない場合は
統計判断システムが使いづらくなる Bitmapファイルをバイト配列に変換した後、配列の値をチェックするというプログラムがあり、
画像ファイルの先頭から54+4×256バイトと
最後1バイトはそのチェックをスキップしています。先頭54バイトはヘッダーだとわかりますが
続く4×256バイトと最後の1バイトのスキップしてる理由がわかりません。これらの位置は
Bitmapのフォーマットでヘッダーのような特別な位置でしょうか？
特別な位置でなければ、プログラムの中の処理が絡んでると判断してます。
（プログラムな読み込みが足りない） >>704
コーダーの仕事なんて今は存在しない。
プログラマは設計をしているのであってコードを書くのはその結果でしかない
小説を書くというのは、文字をタイピングしてるわけではない。
ストーリーを考えてる。それと同じこと AIに夢見る馬鹿がなんでこの板に居るんだよ
魔法か何かと勘違いしてんのか >>706
>続く4×256バイトと最後の1バイトを、スキップしてる理由がわかりません
知らないけど、
使う、256色のパレットの定義とか？
最後の1バイトは、そのファイルが正しいかどうかのチェックサムかな？ >>706
Bitmapファイルのフォーマットはググれば簡単に見つかるけど、まずはそれを確認してみた？ >>704
いままでも、そういうコードジェネレータは星の数ほど輩出されたのですが、現役で残っているものはありますか…？ >>699
AIは自身を動的に拡張できるということだよ
次にどういう方向に拡張するかという問題は、661ですでに述べているように帰納的推論が実現している
どういう手段で、どういう方向に拡張していく、それはもうお金の問題
AIに不可能なことは自発的に課題を創発すること……と言われているけれど、人間ですらそんなことはやってないと主張しよう
あらゆる課題は要因分析すると、自己の保存に繋げることができる
技術、文化、あらゆる人間の営みは自身(フィジカルとメンタル)の維持に繋がる
つまり自己の保存のためには何が必要なのか、という演繹的推論で動いている
所詮、高機能な蟻塚
これは生命としての課題であって、自発的に創発したものじゃない
ゆえにまずは人間にそれができると証明できなければ、AIには所与のものとして何らかの課題を設定したとしてもなんら問題ない
まずは人間に自意識が存在するかというチューリングテストという哲学的課題に決着をつけなければ、人間の自意識とは幻想である、という認識を持つのが妥当 「成果に見あう費用で済むのか」だけの話
見あうとは思えないから夢物語 >>705
既にあるよ、最後には単なるツールと化す
AI改め→API >>714
単純にAIにできないことをいうね。
発売されたばかりのゼルダの伝説を
数十時間のプレイでクリアすること >>713
Cとかコンパイル言語もコードジェネレータ
何をやりたいのかということを記述したソースコードをもとに、レジスタとかスタックとかジャンプとか機械に分かるレベルの命令を生成してるから >>718
その数十時間でクリアまでの手順を見つける学習方向を設定したらできるじゃん
AIを何だと思っているの
人間の体を持っていないからコントローラーが使えないとでもいうつもり？ >>720
今のAIは人間と違って、大量並列プレイかつゲーム時間を加速するというズルをしてる
ようはパスワード解析の総当たりと一緒
そして総当りだと何万年もかるから現実的に不可能というのを安全の根拠としてる
人間と同じルール、つまり一人プレイでゲーム時間の加速なしだと
総当りが不可能なのでゼルダの伝説はAIにはクリアすることができない 「発売されたばかりのゼルダの伝説」というのは
攻略データがこの世に存在しないということを意味する
つまり別のゲームの攻略データや10年程度の人生経験（？）は
持っていても構わないが、「発売されたばかりのゼルダの伝説」は
データなしで初めて数十時間でクリアしないといけない
AIには不可能 10年程度の人生経験も人間と同じルールだとAIには絶望的
AIに人間と同じセンサーを付けても構わないが
最初は言葉も文字も知らない
そして10年＝87600時間なわけだが、
その時間で言葉や文字を学習する際
入力されるデータ量は人間の場合と同じルールとする
つまり親や友達やテレビなどの外部から入力される量しか与えられない
と人間と同じルールにするとAIはまともな答えを出せないあろう 正確には汎用に設計されたAIを走らせられる機械が、常識的(対費用効果)な費用で調達(ハードの価格だけじゃなく、ランニングコストも含めて)できるようになるまで無理
と言うべきじゃないかな
世の中カネじゃーーー！ >>722
できるよ。収束するように進んでいけばいいだけなので
現実では作る意味がないからやらないだけ >>726
そもそも10年の人生経験の学習が無理だろ
どうデータを与えりゃいいの？ >>706
54byteの中にbitmap本体データへのoffsetがあるからそこまでスキップしていい >>713
言うのも憚られるが
Ruby on Rails >>726
できるという根拠は？
お前のレスには根拠書いてないってことぐらい誰でもわかるよ > 収束するように進んでいけばいいだけなので
回数こなせないのに、どうやって収束させるのか？
ゼルダの伝説の場合、人間のプレイ回数なんて
たかだか数十回だろうに
人間と同じルール＝ゲーム時間を加速できないの意味がわからないのかね？
画面の端から端までプレイヤーの移動で10秒かかるとしたら
AIでも同じく10秒かかるって意味なんだが
たかだか数十回程度のボスとの対戦でどうやって収束させられるというのか
人間は数十回どころか数回でボスの攻撃パターンを見抜いて収束させられるけどな カスみたいな知識で俺様ルール敷いてマウント合戦って知恵遅れかよ 少なくともDeep learning世代のAI技術にゼルダ自動早解きはムリだよな
DP困難な選択式のギャルゲーを学習させて、ギャルゲー早解きの神様を作るくらいならできる
そういうレベルじゃないっていうなら具体的なAI技術や研究室の名前を挙げてくれないと
互いに口角泡を飛ばしても議論として成立しない >>654
＞多分日本で一番技術力高いと思うけど
井の中の蛙大海を知らず
ふわっとしたことしか言ってない >>671
>>672
いや生産性に寄与しない技術に
夢中になってる方がアホだろ？ >>707
＞コーダーの仕事なんて今は存在しない
嘘がひどい >>734
微妙なラインなら疑問も生まれるだろうが俺みたいに突き抜ければ自分が日本一なのはおそらくそうだろうと思う
なぜ因果推論ではノンパラメトリックモデルが使われないかを理論的に説明したり、説明変数に測定誤差が乗ってる時に生じるネイマン・スコット問題の解法を利用したり、低レイヤープログラミング、大規模OSSのソース解読などなど。
一方、他のエンジニアは有意差がつかないAIコンテストに躍起になったり、独立同分布の意味も知らずに仮説検定で意志決定したりヒドい有り様、因果と相関の違いもよく分かってない。ソース解読も苦手
問題の本質を見抜く力やプログラミング技術など総合的な観点から言って日本一だろうな。ただし天才は技術力関係なく新しいものを生み出す力を持つから天才ではない >>737
日本一なら日本でグーグルやアマゾンなどの
GAFAに相当する企業を立ち上げてくれ >>736
ソースコードを手書きで書いて、これをそのまま入力してなんてコーダーの仕事があると思うか？
コードの概要が書かれた仕様書をもとにプログラミングする仕事しかないだろ >>738
GAFAどころか相手が６人超えたらもう無理だわｗ
天才は特定の領域においてそれを乗り越えられるから天才なんだよな
技術力関係高い→ハイパフォーマンス領域が広いが数の力にすぐ負ける
天才→数の力をものともしないが領域が狭い >>739
詳細設計書か、真っ当な詳細設計書なんてここ二十五年見たこと無いな
こないだなんてプログラムの納品後なのにドキュメント班が顧客と打ち合わせしてたぜウケるw (闇深 >>721
ははははは
面白いことを言うね(皮肉)
ならば、そんな問題なんて考えずに
「AIではカップラーメンも作れない」
とでも言えばいい DPって動的計画法？
AIというかDeepLearningみたいな並列処理主体な機械学習だと、むしろ動的計画法が通用しない場面こそ得意な気がする
＞エミュレータをブン回して、選択肢の総当たり
いずれにしても、リザルトを評価する基準ってどうすればいいか…
お宝画像の収集率？
それとも、手間がかかるほど好きとかいうプレイヤーもいるだろうから、分岐数が最多なルートの発見かも
または、男x男のカップリングが！という視点から男同士のからみシーンを探索する評価基準もあるよな あ、動的計画法が困難なケースに向いてるという話か
おまけに早解きって評価基準読み飛ばしてた… >>742
キチガイというのが支離滅裂な会話をする人とするのならお前はその一人になるぞ
何故なら会話が成立していないからだ
多分何を言っても言い返されると思って「キチガイ」という定義が曖昧な単語を使って議論をかわしながらせめて印象操作だけでもしてやろうと思ってるんだろうが、そんな事で自分の自尊心が保たれるほど世の中甘くないぞ
第一にお前はスレの流れを読めてない可能性がある
最初、技術力が低いヤツはコメントするなという趣旨の発言を受けて自分の技術力の高さを述べたら今度はその根拠を示せといわれたから可能な範囲でそうしたまでだが。
そうしないと過去の発言の説得力がなくなるかのような流れが作られていたからだ
とにかく、俺の発言の説得力を無くしたいなら技術力の全体の底上げを謀って相対的に俺の技術力を下げるという正攻法で頑張るしかないし、俺もそれを望んでいる 流れを無視して質問
連続している整数8bitのVGAグレースケール画像データから特定のパターンを探すとする
探すパターンは画素列(例えば16画素)で誤差を含み±nの形でマッチした箇所の座標を知りたい
この処理は一次探索でマッチ結果をもとに二次探索を実行しマッチすればそこで終了
マッチする箇所は前回マッチした箇所の近くである可能性が高くある程度予測できる
アーキテクチャはAMD64(PC)とAArch64＋NEON(ARM SBC)を想定
画像処理ならSSE2とかのSIMD命令を使うと速いのかなとググってみたけど
・SSE2にx〜yまでの値を探すみたいな命令はなさそう。比較を2回実行する必要がある
・中断不可。途中でマッチしようが最後まで処理される
・比較結果はマスクとして得られる。マスクから座標を得る方法はよく判っていない。SCASでも使うのか？
・整数を浮動小数点に変換する必要がある
手間がかかる割にあまり速くならなさそうに思うけどそうでもないのかな？
SSE2だと単精度浮動小数点×4だし前処理・後処理等を含めると良くても1画素1サイクルくらいしか出ないような
AMD64なら64bitだから8画素単位で処理できるし ム板のフロントに書かれているのが読めないなら
もう一度ココに張り付けておく、
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プログラム
この板はプログラムを作る人のための板です。
あらゆる質問はまずスレ立てるまでもない質問はここでスレにしてください。 >>748
門外漢だから信じないで欲しいけど
課題の条件がなんとなく全文検索に近いように読める
ならば、N-gram とかみたいに索引作って検索するとかのアプローチは使えないかな？ >>750
ちょっと間違ってるけどお前天才だなｗ
全文検索はハッシュ化するから使えないけど
N-GRAM的に分かち書きして画素列を作った後、画素列の最小値と最大値をそれぞれ異なる２つのB木に入れて２回検索してANDを取ればいい
GPU使えるならそうしたほうがインデックス作らなくていいし、汎用的で後々のために良いけどなｗ ソニーのカメラに、ニッコリ微笑むと、シャッターが切られる機能とか、
顔に見える所を囲む機能とか
たぶん、計算用のGPU だろう ドメインロジックとかビジネスロジックって何ですか？
調べてもサイトごとに全然違うこと言ってて分からない ドメインロジックは聞かない。
Ruby on Rails では、ビジネスロジックをMVC のどこに書くべきか、10年以上議論してるw
View(HTML)に、ビジネスロジックを書くな、Model・サーバー側のDB に書けと言われる
一方、View・クライアント側は、簡単なバリデと表示だけにする。
コントローラーには、URL の行き先だけを書く
これが、Skinny Controller, Fat Model
クライアント側/サーバー側の分離
でも、その結果、ビジネスロジックをモデルに集めすぎて、Fat Model と言われている
なので最近は、サービスオブジェクトと言って、ビジネスロジックをビュー/モデルの中間に、
別のファイルとして切り出すようになった >>754
ドメインロジック == ビジネスルール
オンライン販売サイトのドメインで言えば
プライム会員なら配送料無料とか発送完了したら通知を送るとか ドメインロジックってドメイン駆動開発の用語だろ
先にビジネスロジックという言葉が広く浸透して、そのあと差別化のために生まれた言葉
ビジネスロジックが業務やサービスのような仕事のコトに着目した処理であるのに対して、ドメインロジックは仕事で扱うモノを単位とした処理
コトが日々変わるのに比べモノは変わりにくい点とカプセル化しやすい点から安定なコンポーネントを構成しやすい
具体的には日付に関するロジックを日付クラスの中に書く、顧客に関するロジックを顧客クラスの中に書くという感じ
日付や顧客からgetterで値を取り出して行う処理はドメインロジックではない >>755
モデルってdbのテーブルと1対1になってるあれだよね
そこにロジックを書くとただのモデルだったクラスがいろんなことできるようになってしまうからサービスって階層のクラスにロジックを書くのは分かる
ビジネスロジックってつまりロジックのこと？ビジネスって商売関係ないプログラムでも使うの？
>>756
>>757
ビジネスが組織や会社などで全然違うのに対してドメインは全世界共通なものってこと？
ビジネスロジックやドメインロジックはそれらを実装するときにどっちを実装しているかを表すためだけの意味？ >>758
> モデルってdbのテーブルと1対1になってるあれだよね
違う
モデルというのはデータベース全体をある側面から見るためのもの
テーブルにないモデルがあったっていいし、
モデルがないテーブルがあってもいい 日本のAIは失敗する
なぜならこんなクズしかいないから
【社会】２９億円着服 ＡＩベンチャー「エルピクセル」元取締役逮捕 ＦＸ取引につぎ込み失敗 （日本テレビ系（NNN）） [Twilight Sparkle★]
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1591760791/ テーブルが存在しない、抽象的な概念だけのモデルもある
ビューテーブルなんかそう。
実際には存在しないテーブル
モデル・DB 間に、概念上のモデルを挟むこともできる
モデル <--> 抽象的なモデル <--> DB AIの良いところ
・会社が資金調達するときの看板として使える
・AIを口実にリストラができる
・AIについての知識があれば他のエンジニアにマウントを取ることができる
AIのダメなところ
・実際の売り上げには全く貢献しない >>705
>>714
人間にも沢山いるよな
過学習で頭可笑しくなってるのが
このスレにも何人も居る >>755
ファットモデルでいいんだよ
ドメインモデル貧血症が多いけど
データと処理を近づけるのがOOPの基本 Webシステムにおいてはデータ構造は比較的安定していて、頻繁に変わるのは処理の方
現実にはRoRなんかだと振る舞いを持たないデータモデルをコントローラで操作していく開発スタイルになることが多いわけだけど、それはWebシステムの特性上理に適ってるんだよ
意識高い人はドメインを適切に分けろと反論するのだが、それは逆に言えばモデルにドメインロジックを持たせる開発スタイルは適宜システムを分割しないとスケールしないってことだ >>765
RoRは最初からモデルを操作する設計
コントローラーで操作していっているのはお前の間違った使い方 その間違った使い方がなぜ蔓延するのかを考えないからお前は進歩しないんだよ
Webシステムではデータと処理の間に物理的な分断があり、それを意識しないで開発していくのは現実的には不可能
それを無理に一つにしようというのはOOPの原則「関心の分離」に反している
お前がCにロジックを書くなUIとロジックは分けろというのと一緒だ
だからクリーンアーキテクチャなどではエンティティとそれに対する操作は分けることになっている ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
