Webアプリケーションやモバイルアプリなどで発生したエラーは、Sentryに集約してエラーの管理を行う事がよくある。Sentryは設定も簡単で無料枠もあるため、とても導入しやすいと思う。
✍️作業メモ
Web API開発や調査の際、よくMITMProxyを使用する。MITMProxyは、クライアントからの様々な通信を受け取り、それを他のサーバに流したり、加工して返したりできる。また起動したままリクエストやレスポンスの中身を確認したり、動的に加工したりできるため、開発時には重宝する。
https://www.symdon.info/ja/posts/1768868240/ では、PyTorchの基本的な使い方を学びながらニューラルネットワークを構築した。その続きとして、今回もPyTorchを少しだけ学ぶ事にした。
scikit-learn にはアイリスの分類問題用のデータセット( sklearn/datasets/data/iris.csv )があるから、今回はそれを使用する。
はじめに
本稿はPyTorchの使い方を学んだ際の個人的な備忘録である。今回は「線形層1枚で順伝播・損失計算・逆伝播の流れを手作業で確認する」ことに主眼を置き、PyTorchを少しだけ学ぶ。
Actionlintで出力されたShellcheckのエラーは問題の位置や理由が特定しにくい。それを解消するために、YAMLの一部を指定してShellcheckを実行するEmacs Lispを書いた。本稿はその備忘録である。
今回は、Google Colab上でStable Diffusionを実行できる環境を作り、画像の生成をする。
僕は今、本を作る仕事をしている。元々プログラマーとして働いていたのだが、あるきっかけで本作りに携わる機会を頂いた。これはとてもありがたいことだった。様々な問題はあったけれど、目の前の仕事にただただ一生懸命に取り組んだ。
僕は技術書の翻訳の仕事をしている。この仕事をする上で重宝する素養の1つは間違いなく根気だろう。書籍は1行を1つずつ舐めるように確認していき、正確さを確認したり、文章をこねくり回して伝わりやすそうな表現にしていく。LLM(大規模言語モデル)の得意とする所だ。僕もLLMは使用しているけれど、大切な事は自分が納得する内容となっている事であるため、基本的には僕の手によって全てが書かれる事になる。時間は当然かかるのだけれど、それほどまとまった時間を一度に確保する事はできないし、集中力も続かない。そのため6ヶ月とか1年とか、そこそこ長い期間に渡って作業を進める事になる。その際、作業自体は分割して作業する事になるのだが、作業が分割されると、途中で止めていた作業を再開する事が難しくなってくる。この作業の再開コストを下げる事で、程良いスピードで作業が進められるように工夫したい所だ。
🧸なかのひと
コーヒーのんだり