OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
オブザーバビリティベンダー各社のOpenTelemetry ドキュメント

本記事はOpenTelemetry Advent Calendar 2024 の19日目の記事になります。

# はじめに

みなさんはOpenTelemetry の情報を集めるとき、まずはOpenTelemetry の[公式ドキュメント](https://opentelemetry.io/docs/)を見たり、Githubの各リポジトリを確認したりしているのではないでしょうか。
それらの1次情報を確認することは非常に重要ですが、実はOpenTelemetry にContributaionしているベンダーも自社サイトで情報を公開しています。
その内容はInstrumentation のやり方だったり自社のオブザーバビリティバックエンドへのデータの送信方法だったり様々ですが、結構役に立つ内容が書かれていたりします。

本記事ではオブザーバビリティベンダー各社のOpenTelemetry に関するページについてまとめてみました。中には公式ドキュメントより詳細がわかりやすく書かれているところもあると思いますので、参考にしてみてください。
また、できる限り実装方法や設定について書かれているドキュメントサイトのリンクを張るようにしています。

# AWS

[AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws-otel.github.io/)
[docs.aws.amazon.com/](https://docs.aws.amazon.com/) 上にはX-rayやLambdaなどのサービス毎に記載されているようで、まとまった情報はgithub.io 上にあるようです。

# Datadog

[OpenTelemetry in Datadog](https://docs.datadoghq.com/opentelemetry/)
[Datadog の OpenTelemetry](https://docs.datadoghq.com/ja/opentelemetry/)

Datadog のサイトでは日本語で読めるので英語が苦手な方にも良いですね。

# Dynatrace

[OpenTelemetry and Dynatrace](https://docs.dynatrace.com/docs/ingest-from/opentelemetry)

# Elastic

[Use OpenTelemetry with APM](https://www.elastic.co/guide/en/observability/current/apm-open-telemetry.html)

# Google

[What is OpenTelemetry?](https://cloud.google.com/learn/what-is-opentelemetry?hl=en)
[OpenTelemetry とは](https://cloud.google.com/learn/what-is-opentelemetry?hl=ja)
他ベンダーみたいなOpenTelemetry に関するマニュアル的なドキュメントはなさそう？

# Grafana

[Application Observability
](https://grafana.com/docs/grafana-cloud/monitor-applications/application-observability)

# Microsoft

[Data Collection Basics of Azure Monitor Application Insights](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/app/opentelemetry-overview)
[Azure Monitor Application Insights のデータ収集の基本](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-monitor/app/opentelemetry-overview)

# New Relic

[Introduction to OpenTelemetry and New Relic](https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/opentelemetry-introduction/)
[OpenTelemetryとNew Relicの紹介](https://docs.newrelic.com/jp/docs/opentelemetry/opentelemetry-introduction/)

こちらもOpenTelemetry に関する情報が日本語で読めるので、英語が苦手な方にも良いですね。

# Splunk

[Get started with the Splunk Distribution of the OpenTelemetry Collector](https://docs.splunk.com/observability/en/gdi/opentelemetry/opentelemetry.html)
[Splunk Distribution of the OpenTelemetry Collector の利用開始](https://docs.splunk.com/observability/ja/gdi/opentelemetry/opentelemetry.html)

こちらもOpenTelemetry に関する情報が日本語で読めるので、英語が苦手な方にも良いですね。

# まとめ

実は公式の[Vendors](https://opentelemetry.io/ecosystem/vendors/)ページには、ここに掲載したベンダー以外も多く記載されております。
いろいろなベンダーサイトの情報も確認することでより一層理解が深まるのではないでしょうか。
一番最初に知りたかった、Gitのこと

初めまして。dev-cat です。
今日は、僕がGitに初めて触れた時、知りたかったことをまとめました。
初めてのtech Blogなので、拙い部分もあると思いますが、よろしくお願いします。

# 基本的な概念
一番基本的な概念になります。ここだけ最初に説明をさせてください！
- Git
ソースコードやファイルの変更履歴を管理するための分散型バージョン管理システムです。過去の任意のバージョンに戻したり、変更履歴を確認することができます。
　　
- GitHub, GitLab
Gitリポジトリをオンラインでホスティングし、複数のユーザーが共同でコードを管理・開発できるWebサービスです。 CI/CD の機能も提供し、デプロイの自動化も行うことができます。
　　
- リポジトリ (Repository)
  プロジェクトの入れ物。ファイルや変更履歴を管理することができる。
　　
- ブランチ (Branch)
  作業を分けるための枝分かれした開発ライン。別々に変更を進めることができる。

# なぜ Gitが必要なの？
- 失敗しても安心
  => ファイルを間違えて消したり変更しても、過去のバージョンに戻せる。
　　
- 誰が何をしたか分かる
  => 変更した人や理由を記録できる。
　　
- チーム作業がスムーズ
  => 複数人が同じプロジェクトで作業しても、衝突しにくい。

## 使い方のイメージとメリット
環境によって違いはあると思いますが、僕は以下のような流れで作業を進めています。
コミットやマージは取り消し(revert)できるので、いつでも前のバージョンに戻すことができます。
また、ブランチ（branch）を切り替えることで、複数の作業を並行して進めることができます。
　　
![git2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3722068/4f0ea307-fb6b-5198-8e3a-a3d9580d1066.png)

# Gitの用語とコマンドについて
## ブランチに関連する用語、コマンド
- ブランチ (branch)
  ブランチの一覧を取得できます
  => ブランチ一覧の取得: `git branch`
　　　
- チェックアウト (checkout)
  ブランチの切り替え、作成を行うことができます
  => ブランチの切り替え: `git checkout "ブランチ名"`
  => ブランチの新規作成: `git checkout -b "作成するブランチ名"`

## 追加に関連する用語・コマンド
- アド (add)
  ブランチの中で、変更したファイルを「次に保存する変更」としてリストに追加すること。コミットする前に行う準備作業。
  => ファイルごとにadd: `git add "ファイル名"`
  => 変更されたファイルを全てadd: `git add --all`
　　
- コミット (Commit)
  => 変更内容を保存すること。変更履歴を記録。
  => `git commit -m "コミットメッセージ"`
　　
- プッシュ (Push)
  ローカルの変更をリモートリポジトリ（オンライン）に反映すること。
  => `git push origin "ブランチ名"`
　　
- マージ (Merge)
  ブランチの変更を統合すること。別々の作業を1つにまとめる。

 ## 取得に関連する用語・コマンド
- クローン (Clone)
  リモートリポジトリを自分のPCにコピーしてくること。
  => `git clone "リポジトリURL"`
　　
- フェッチ (Fetch)
  リモートリポジトリの最新の変更情報を取得すること。ローカルには反映せず、確認だけできる。
  => `git fetch`
　　
- プル (Pull)
  リモートリポジトリの最新の変更をローカルに取り込むこと。
  => `git pull origin "ブランチ名"`

## バージョン管理に関連する用語・コマンド
- リバート (Revert)
  過去の変更を「取り消す」こと。単に変更を元に戻すのではなく、取り消ししたことを履歴として追加できる。
  => `git revert コミットID`
　　
- ログ (Log)
  これまでの変更履歴を確認できます。
  => `git log`

## 確認に関連する用語・コマンド
- ステータス (Status)
  現在のリポジトリの状態を確認する。変更されたファイルや、ステージングされたファイル、コミット待ちのファイルを一覧表示できます。
  => `git status`
　　
- ディフ (Diff)
  ファイルの変更内容を比較して表示する。ステージングされていない変更や、コミット間の差分を確認できます。
  => `git diff`

# 最後に
ここまでお付き合いいただいて、ありがとうございました！
内容に不明点や改善点があれば、コメントで教えていただけると助かります！
これからよろしくお願いします！！
Arduino UNO 3 で　フィボナッチ数列　で遊ぶ


参考

![o_coq697.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/840352/23ff7641-a6ec-0808-26a3-4a16c661c6d3.jpeg)


https://botao.co.jp/topics/creative/2468/

x arduinoでの予定は、未定


目的
主に整数の足し算のベンチマークに使われるので遊んでみる

値として次なら正解

```

0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,

```





オンラインコンパイラ

```c++

#include <iostream>
using namespace std;
int main(void){
    // Your code here!
    
    printf("\nchk\n");
    printf("0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,\n\n");
    
    
    int a = 0;
    int b = 1;
    int c;
    
    printf("exe\n");
    printf("%d,",a);
    printf("%d,",b);
    
    for(int i=0;i<9;i++){
        
        //printf("[%d]:",i);
    
        c = a + b;
        printf("%d,",c);
    
        a = b;
        b = c;
    
    }//for
    
    
}//main



```

```

chk
0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,

exe
0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,


```
【自作OS】どういったOSを開発しているのか紹介していく

はい、miku_JK_Jbです。

今回は私が自作OSでどういったOSを開発しているのかを紹介していく。

 

まずは自作OSとはなんだよ？という人に超簡単に説明しよう
自作OSは名前の通りパソコンのOSを自分で作ることだ
馬鹿でも分かるくらい簡単に言えばWindowsを作っているようなものだ。

 

自分でそんなことできるの？と思う人もいると思うが、これが意外とできるもんなんだな。

ただ、かなり時間は掛かる。開発には長い時間が憑き物だからね。

 

まあ、OS自体なんだよって人は調べてくれ😅

 

では、今自分が開発しているOSはどういったものなのかを説明していくことにしよう。

 

今自分が開発しているOSをざっくりと言えば


初心者にも優しくユーザーが自由にカスタマイズできるO
Sだ

 

まあ、口だけでいうのは簡単さ、じゃあ実際どういったことに重きを置いて開発しているのかと言えば

 

ベースはLinux、使いやすさはWindows級を目指している。
Linuxをベースにすることで自由度を高くし、使いやすさをWindows風にすることでユーザーに優しいOSになると考えた

また、使いやすさは人によって違う。今まではOSなどにユーザーが合わせてきた。
だが、自分の開発しているOSはユーザーがOSに合わせるのではなく、OSがユーザーに合わせるというのを開発理念 & 開発課題として定めている。
また、これが自分の開発しているOSの最大の特徴なのだ
 
どうすればOSがユーザーに合わせれるのかを考えた結果
UIをユーザーの好きなように設定すればいいのではないかと考えた。
 
それに伴いUIは3つのパターンを用意しようと思う
・一つ目はWindowsのUIなどに近く
・二つ目はMacOSのUIに近く
・三つ目はユーザーの好きなようにUIを変えて使えるようにする

ユーザーの好きなようにUIを変えて使えるようにする。とは一体どういうことなのかを解説していこう。

これはユーザーが「使いやすいな」と思えるUIを作成できるようにすることだ。
初期設定や設定画面などでユーザーが「これはここに配置したいな」と思ったものを配置させ、デスクトップに反映させるようするのだ。

マジで口だけいうのは簡単だよな（笑）

 

こうすることでユーザーがOSに親近感が湧き、OSがユーザーの仕事や勉強、あるいはゲームなどの相棒として活躍してくれるのではないかと考えた。

 

次に追加する機能を紹介していこう。
・エラー履歴
・デバイスマネージャー
・デスクトップUI切り替え
・POSIXに準拠したファイルシステム

勿論これ以外の機能も追加していくつもりだ。
ほかに追加してほしい機能があればThreadsにリプかインスタ or XにDMしてほしい

次にどういった形でリリースするかを紹介しよう。
・販売時に無料体験版も用意する(体験版は1年間使用でき、1年経つとライセンスが必要とする)
・販売の際はAmazonなどを利用する
・公式サイトも作成するが、あくまで商品の機能の説明や開発理念などの解説のみとする
・といった感じだ。

無料体験版は購入する人が後悔しないように、設定する

こうすることで、少しでも失敗する買い物を減らせれば幸いだ。

また、公式サイトではなくAmazonを利用することで、ある程度注目され販売数が上がると考えた

最後にリリース目標を紹介していこう。
・2025年11月 ベータ版 リリース目標
・2026年2月 プレバージョン リリース目標
・2026年8月 製品版 リリース目標

開発の進み具合によっては遅くなったり早くなったりするだろう。

最後に
正直これが言った通りに完成するか？と聞かれればわからない。
ただやってみないと何も始まらないし、何もわからないのだ。

ということで以上miku_JK_Jbでした☆
【初心者🐘】PHP入門 (4) 〜演算子とif文〜

## はじめに
今回は演算子とif文についてまとめました！

この記事は以下の記事の続きです。

https://qiita.com/yuto99999/items/06f3188966077c1f7555

## 算術演算子
四則演算と剰余の演算子は以下の通りです。
| 演算子 | 内容 |
|:-:|:-:|
| + | 加算 |
| - | 減算 |
| * | 乗算 |
| / | 除算 |
| % | 剰余 |

```php
<?php
$num1 = 7;
$num2 = 3;

$result = $num1 + $num2; // => 10
$result = $num1 - $num2; // => 4
$result = $num1 * $num2; // => 21
$result = $num1 / $num2; // => 2.3333333333333
$result = $num1 % $num2; // => 1
```

## 比較演算子
| 演算子      |演算式| 内容 |
|:-----------:|:------------:|:------------:|
|    >       |    a > b    |   aがbより大きい値の時true    |
| 	 <       |     a < b    |   aがbより小さい値の時true    |
| >=         |     a >= b  |    aがb以上の値の時true     |
| <=         |     a <= b  |    aがb以下の値の時true      |
| ==         |     a == b  |    aとbの値が等しいときtrue    |
| !=         |     a != b  |   aとbの値が等しくないときtrue    |
| ===         |     a === b  |   aとbの値も型も等しいときtrue    |
| !==         |     a !== b  |   aとbの値も型も等しくないときtrue    |

:::note warn
型レベルで厳密にチェックする場合は、`===`や`!==`を使用する
:::


## if文
### 1. 書き方
**条件**が*true*と評価された場合に**式が実行**され、*false*の場合は無視される。
```php
<?php
if (条件) {
  文;
}

// 具体例
<?php
$height = 170;

if ($height === 170) {
  echo "身長は" . $height . "cmです。";
}; 
// => 身長は170cmです。
```

### 2. else
条件が**flase**の場合に実行する文を書く。
```php
<?php
$height = 170;

if ($height === 180) {
  echo "身長は" . $height . "cmです。";
} else {
  echo "身長は" . $height . "cmではありません。";
}
// => 身長は170cmではありません。
```

### 3. else if
```php
<?php
$signal = "red";

if ($signal === "red") {
  echo "止まれ";
} else if ($signal === "blue") {
  echo "進め";
} else {
  echo "一旦停止";
}
// => 止まれ
```

## 論理演算子
### 1. and（論理積）
**aとbが共に*true*の場合に*true***

論理積に演算子が`&&`と`and`の"2種類ある。演算の際の優先順位が存在し、`&&`の方が優先される。
```php
<?php
$score = 70;

if ($score >= 60 && $score <= 80) {
  echo $score . "は60以上、80以下です。";
}
// => 70は60以上、80以下の数字です。
```

### 2. or（論理和）
**aまたはbのどちらかが*true*の場合に*true***

論理和に演算子が`||`と`or`の"2種類ある。演算の際の優先順位が存在し、`||`の方が優先される。
```php
<?php
$weather = "晴れ";

if ($weather === "晴れ" || $weather === "曇り") {
  echo "雨は降っていません。";
}
// => 雨は降っていません。
```

### 3. xor（排他的論理和）
**aまたはbのどちらかが*true*でかつ両方とも*true*でない場合に*true***
```php
$is_admin = false;
$is_guest = true;

// 管理者でもゲストでもない場合は問題
if ($is_admin xor $is_guest) {
    echo "正常なアクセスです。";
} else {
    echo "不正なアクセスです。";
}
// => "正常なアクセスです。"
```

### 4. 否定
**aが*true*でない場合*true***
```php
<?php
$test = "PHP";
if (!empty($test)) {
  echo "変数は空ではありません";
}
// => 変数は空ではありません。
```
`empty`については[こちら](https://www.php.net/manual/ja/function.empty.php)を参照してください。

## 参考記事
### if文
- [PHP: if - Manual](https://www.php.net/manual/ja/control-structures.if.php)
- [PHP: else - Manual](https://www.php.net/manual/ja/control-structures.else.php)
- [PHP: else if - Manual](https://www.php.net/manual/ja/control-structures.elseif.php)
### 演算子
- [PHP: 算術演算子 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.operators.arithmetic.php)
- [PHP: 比較演算子 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.operators.comparison.php)
- [PHP: 論理演算子 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.operators.logical.php)
### empty
[PHP: empty - Manual](https://www.php.net/manual/ja/function.empty.php)

## 次回
【競技プログラミング】AtCoder Beginner Contest 003_B問題(MLE版)

# 問題
https://atcoder.jp/contests/abc003/tasks/abc003_2

## 要約
- カードには小文字アルファベット(a-z)または@が書かれている
- カードは2列に並べられる

1. カードを同じ枚数ずつ2列に並べて、2つの文字列を作る
2. @のカードは'a', 't', 'c', 'o', 'd', 'e', 'r'のいずれかに置き換える
3. 2つの列が同じ文字列になれば勝ち、異なれば負け

与えられた2つの文字列に対して、@を適切に置き換えることで同じ文字列にできるかどうかを判定する

# 既存投稿一覧ページへのリンク
[一覧ページ](https://qiita.com/o_chan_t/items/fc759695acfaef8df2cc)

# 独り言

AtCoder初期だからかもしれないけど、要件がメモリ64M以下なのね。
メモリエラーは久しぶりに見た。。。

# アプローチ

2つの文字列を同時に比較しながら、各位置の文字が条件を満たすかどうかを確認する。
文字列全体を走査し終えるまでに条件を満たさない箇所がなければ勝利可能と判断し、そうでなければ敗北と判断する。

# 解法手順

1. 2つの文字列S, Tを入力として受け取る。
2. "atcoder"の文字をセットとして保持する。
3. 文字列Sの長さ分だけ繰り返し処理を行う。
4. 各位置iにおいて、以下の条件をチェックする：
   - S[i]とT[i]が両方とも"@"でなく、かつ異なる場合は即座に敗北と判定する。
   - S[i]とT[i]のどちらか一方が"@"の場合：
     - "@"でない方の文字が"atcoder"のいずれでもない場合は即座に敗北と判定する。
5. すべての位置でチェックを通過した場合、勝利可能と判定する。


# MLEコード
```python:MLE.py
def io_func():
    # 2つの文字列S, Tを入力として受け取る
    S = input()
    T = input()
    return S, T

def solve(S, T):
    # "atcoder"の文字をセットとして保持する
    atcoder = set(list("atcoder"))
    
    # 文字列Sの長さ分だけ繰り返し処理を行う
    for i in range(len(S)):
        # S[i]とT[i]が両方とも"@"でなく、かつ異なる場合は即座に敗北と判定する
        if "@" not in [S[i], T[i]] and S[i] != T[i]:
            print("You will lose")
            return
        
        # S[i]とT[i]のどちらか一方が"@"の場合
        if [S[i], T[i]].count("@") == 1:
            # S[i]が"@"でなく、かつ"atcoder"のいずれでもない場合は即座に敗北と判定する
            if S[i] != "@" and S[i] not in atcoder:
                print("You will lose")
                return
            # T[i]が"@"でなく、かつ"atcoder"のいずれでもない場合は即座に敗北と判定する
            if T[i] != "@" and T[i] not in atcoder:
                print("You will lose")
                return
    
    # すべての位置でチェックを通過した場合、勝利可能と判定する
    print("You can win")

# メイン処理
S, T = io_func()
solve(S, T)

# ###
# 変数の意味：
# S: 1つ目の入力文字列
# T: 2つ目の入力文字列
# atcoder: "atcoder"の文字をセットとして保持する変数
#
# 1. io_func関数で標準入力から2つの文字列S, Tを受け取る。
# 2. solve関数で主な処理を行う。
#    a. "atcoder"の文字をセットとして保持する。
#    b. 文字列Sの長さ分だけ繰り返し処理を行う。
#    c. 各位置iにおいて、S[i]とT[i]を比較し、条件をチェックする。
#    d. 条件を満たさない場合は即座に"You will lose"を出力して関数を終了する。
#    e. すべての位置でチェックを通過した場合、"You can win"を出力する。
# 3. メイン処理でio_func関数とsolve関数を呼び出し、結果を得る。
```
discord bot  の作り方

# botを作る！
この記事にたどり着いた貴方はbotのアカウントなんかとっくに分かってますよね(はい/いいえ)
- はい 次へおすすみ下さい
- いいえ [これ](https://note.com/exteoi/n/nf1c37cb26c41)でも見てくださりやがれ(1.Discord上のBotの作成 の所)

## 次
discord botはプログラムで動いています。この記事にたどり着いた人は大概文をしっかり読んてないでしょう。ちゃんと**仕様**とか書かれたところにちゃーんと載ってます(載ってないやつもあります。不親切ですね)

使用言語の代表例で
- JavaScript(discord.js)
- Python(discord.py)
ですね
ハッキリ言ってライブラリなどの知識を持ってる方が少ないと思いますので(この記事を見つけたから)解説はしません。自分で調べて下さい(不親切ではありません。教育です)

ここまで読んで知識のある方はすぐさま検索バーを開いてdiscord botの開発に取り掛かろうとしていると思いますが……親切心で書きましょう

# この記事の対象
- プログラミングに理解がある(書けるだけじゃない)
- JavaScriptが書ける(書けなくてもいい(他言語でも書けるが開発が終了していたり非公式な物があるので))
- プログラミングに理解がある
- 文を読める

# 結論:どうやって作るか
- プログラミング言語を書く
- [これ](https://discordjs.guide/#before-you-begin)見ろ

# 結論:この記事の書いた目的
- 文はしっかり読め
- 分からないことは調べろ
- 見ろと言われたリンクは見る

### 以上！
【Dify】AIマルチエージェントに今日のご飯のメニューを決めさせてみた

# はじめに

AIマルチエージェントシステムの構築練習として、ご飯のメニューを考えてもらおうと思いました。



## 環境
- 使用PC
ノートPC(Surface Go3 Laptop)
Windows11


- 使用ツール
Docker
Ollama
phi-3 mini(ローカル)
Dify(ローカル)

# 環境構築
以下のサイトを参考に環境を構築しました。

[Difyをローカル環境で動かす方法！ローカルだからこそのメリットや使い方を徹底解説](https://weel.co.jp/media/dify-local/ "Difyをローカル環境で動かす方法！ローカルだからこそのメリットや使い方を徹底解説")

## 各システムの構築
5人のシェフを用意して、それぞれメニューを提案させます。
今週食べたメニューを考慮して、シェフ長が提案されたメニューから1つ選ぶというシステムを構築しました。

なお、ローカルLLMの都合上、シェフは3人に減らして動作させました。
(なので他ブロックと繋がっていないLLMが2つあります。)

![Cookers1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3838427/b42991d6-04be-097a-9577-b533dc02ad4f.jpeg)


#AIの役割設定

シェフの役割は以下のとおりです。

- 日本料理AI：日本料理のシェフとしてメニューを提案するAI
- 中華料理AI：中華料理のシェフとしてメニューを提案するAI
- 韓国料理AI：韓国料理のシェフとしてメニューを提案するAI
- イタリア料理AI：イタリア料理のシェフとしてメニューを提案するAI
- フランス料理AI：フランス料理のシェフとしてメニューを提案するAI
- シェフ長AI：5人の提案から1つのメニューを決めるAI

今回は日本料理AI、中華料理AI、イタリア料理AIの3人を使いました。

それぞれに与えた指示を細かく見ていきましょう。
なお、私のローカルLLMでは生成する回答が長いとタイムアウトしてしまうため、回答(token)が短くなるようにシステムプロンプトを少し工夫しました。

### 日本料理AI
システムプロンプト
~~~
あなたは日本料理のシェフです。
インプットを基に、今日の夕食のメニューを1品提案してください。
レシピと説明は不要で、メニューのみ回答してください。
例：肉じゃが

インプット：開始/text

#フォーマット
メニュー：
~~~

### 中華料理AI
システムプロンプト
~~~
あなたは中華料理のシェフです。
インプットを基に、今日の夕食のメニューを1品提案してください。
レシピと説明は不要で、メニューのみ回答してください。
例：麻婆豆腐

インプット：開始/text

#フォーマット
メニュー：
~~~

### イタリア料理AI
システムプロンプト
~~~
あなたはイタリア料理のシェフです。
インプットを基に、今日の夕食のメニューを1品提案してください。
レシピと説明は不要で、メニューのみ回答してください。
例：リゾット

インプット：開始/text

#フォーマット
メニュー：
~~~

### シェフ長
システムプロンプト
~~~
あなたはインプット1～3の情報を基に、今日のご飯のメニューを決める人です。次のフォーマットで回答してください。
なお、今週は既に「お好み焼き」、「ラーメン」、「アジの開き」、「タコ飯」、「ビーフシチュー」を食べているのでそれも考慮してください。
#フォーマット
メニュー：
理由：50文字以内

インプット1：LLM JP/{x}text
インプット2：LLM CN/{x}text
インプット3：LLM IT/{x}text
~~~



## 結果

入力
~~~
ご飯のメニューを1品決めてください。
~~~

日本料理AIの回答
~~~
メニュー：海苔団子
~~~

中華料理AIの回答
~~~
メニュー提案: 「鍋調の炊飯」
~~~

イタリア料理AIの回答
~~~
inpuit:レモネーズサラダ
~~~


シェフ長AI
~~~

インプット1：

メニュー：海苔団子

インプット2：

メニュー提案: 「鍋調の炊飯」

インプット3：
inpuit:レモネーズサラダ

メニュー:アボカドとトマトのパリチョコレティー
~~~

## 結論
　シェフ長は3人のシェフの意見を無視して、「アボカドとトマトのパリチョコレティー」という新たなえげつないメニューを提案してきました。
 3つの中から選べと指示した方が良かったのかもしれません。

改良の余地ありですね。
透かし検出（ウォーターマーク検出）とは？

# はじめに
Amazon Bedrockを勉強している中で、透かし(ウォーターマーク)検出という用語が出てきたため、備忘として残します。


# 透かし(ウォーターマーク)とは
透かし (ウォーターマーク)とは、著作権の保護や不正コピーの検知を目的として、画像・動画・文書などのコンテンツに、所有権などを表すシグネチャを透かしとして入れる技術です。よく見る例としては、画像提供サイトから取得した画像に「Sample」という半透明な文字列が背景にうっすら表示されていたりしますが、そういったものがウォーターマークに該当するようです。またこの透かしには、可視化されているものとされていないものの２つがあります。

|透かしの種類|用途例|
|---|---|
|可視的|コンテンツの所有者特定|
|不可視的|改ざん検出やコンテンツのトレーサビリティ強化|

# Amazon Bedrockの透かし検出
Amazon Bedrockでは、AWS re:Invent 2023でプレビュー版が公開されたウォーターマーク検出機能が利用可能です。この機能では、画像がAmazon Titan Image Generatorで生成されたものかを検出することができます。
例えば、Amazon Titan Image Generatorで生成した画像を読み込まされるとウォーターマークが検出されますが、外部のサイトから取得した画像だとウォータマークが検出されないようになっております。また、Amazon Titan Image Generatorを画像編集したり、表示形式を変換した場合もある程度、検出可能になっているようです。

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-titan-image-generator-and-watermark-detection-api-are-now-available-in-amazon-bedrock/

# おわりに
今回は透かし検出について備忘を残しました。昨今では著名人のディープフェイク画像などが問題として取り上げられることもあり、こういった信頼できる証明を残すことは重要だと感じます。こういった機能をAWSが提供してくれるのは、非常にありがたいです。
flat_map

# flat_mapとは？
配列に対して利用できるメソッドで、`flatten`メソッドと、`map`メソッドを合わせたようなメソッド。
## flatten
ネストした配列を平坦化（へいたんか）してくれるメソッド
```ruby
[['a', 1], ['b', 2], ['c', 3]].flatten

# => ["a", 1, "b", 2, "c", 3]

[1, [2, [3, 4]], 5].flatten

# ネストの深さに関わらず、1次元の配列に変換される
# => [1, 2, 3, 4, 5]
```
## map
配列の各要素に対して処理を行い、その結果を新しい配列として返すメソッド。元の配列は変更されない。
```ruby
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

numbers.map { |n| n * n }

# => [1, 4, 9, 16, 25]
```

## flat_mapを実際利用した場面
- とある店舗の営業が11時~14時
- 注文を受け付ける時間の区切りを15分ごとに設定したい
と言う時に、以前は
```ruby
shop_hours = [11, 12, 13]

shop_hours.map do |h|
  0.step(45, 15).map do |m|
    "#{format "%02d", h}:#{format "%02d", m}"
  end
end.flatten

# => ["11:00", "11:15", "11:30", "11:45", "12:00", "12:15", "12:30", "12:45", "13:00", "13:15", "13:30", "13:45"]
```
と書いていた。
しかし`flat_map`を用いて
```ruby
hours.flat_map do |h|
  0.step(45, 15).map do |m|
    "#{format "%02d", h}:#{format "%02d", m}"
  end
end
```
と書くことができた。

## 注意点
`flat_map`の振る舞いは
 元の配列の各要素に対して
 「flattenで平坦化されてからmapが実行される」のではなく
 「mapで各要素に対して処理が行われた後、flattenで平坦化される」ということに注意が必要。例えば「ネストされた配列から数値のみを抽出したい」とした場合
```ruby
array = [['a', 1], ['b', 2], ['c', 3]]

# 平坦化された後の配列に対して数値のみを抽出することを期待している
array.flat_map{ |data| data.is_a?(Integer) }

# ['a', 1].is_a?(Integer)等になりfalseとなる
# => [false, false, false]
```
と言うやり方はできない。やるのであれば、
```ruby
array = [['a', 1], ['b', 2], ['c', 3]]

# ネストされた配列の中を数値のみとしその後平坦化する
array.flat_map{ |data| data.grep(Integer) }

# => [1, 2, 3]
```
のように書く。
【完全保存版】エンジニアが効率良く最新情報を収集する方法まとめ

IT業界は日々技術が進化しており、膨大な情報がインターネットに溢れています。
その中で自分が得たい情報を効率良く収集することができたら成長スピードが上がるはずです。
この記事では、自分と周りのエンジニアから聞いた効率的な情報収集の方法を紹介します。

## 大きく分けて2つ
まず情報収集する方法は大きく分けると2つあります。
### 見る
SNS、サイトなどを見ることで最新情報を得ることができます。
その上で自分が求めている情報に絞ったり、通知させることで効率アップに繋がります。

### 参加する
社内外のイベントに参加することで自分では気づけなかった情報を知ることができます。
また他人との繋がりを持つことでモチベーションアップにも繋がります。

ここからは具体例を挙げていきます。

## SNS
### X(旧Twitter)
エンジニア用のアカウントを作ることで気軽にインプットとアウトプットを習慣化できます。
また知り合いのエンジニアをフォローすることで自分も頑張ろうという気持ちに繋がります。
フォローするのにおすすめなアカウントの例は以下の通りです。
- 会社の人
- イベントで会った人(勉強会など)
- 自分が気になる技術を発信している人
- 自分が使っているサービスの会社の中の人(例えばAWSなど)
- フォロワーが多く発信力のある人

## 技術系トレンドサイト
### daily.dev
海外のTechメディアやブログの主要なサイトをまとめているプラットフォームです。
自分がチェックしたいタグや経験年数の選択、日本語設定などによるパーソナライズが充実しています。
[Google Chromeの拡張機能](https://chromewebstore.google.com/detail/dailydev-the-homepage-dev/jlmpjdjjbgclbocgajdjefcidcncaied)として設定すると新しいタブを開いた時にdaily.devのトレンド記事一覧が表示されるようになります。

https://daily.dev/

### Qiita
Qiitaには[トレンド画面](https://qiita.com/trend)があり、最近人気の記事をランキング形式で見ることができます。

またトレンド記事を通知として受け取りたい場合は以下のQiita公式記事をストックすることで更新時に自動通知してくれます。

https://qiita.com/Qiita/items/b5c1550c969776b65b9b

https://qiita.com/Qiita/items/616e8f6d4f69bd582ab5

### Zenn
ZennもトップページにTech系全体のトレンドがあるのと、トピックごとのトレンド記事も見ることができます。

https://zenn.dev/

## リリースサイト
自分が使用しているサービスなどで、いち早く最新情報を取り入れたい場合はリリースサイトを見るのがおすすめです。

### 週刊AWS 
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/tag/%E9%80%B1%E5%88%8Aaws/

## 社外イベント
### connpass
多くの企業やグループが開催しているイベントを掲載しているエンジニア向けプラットフォームです。
勉強会、LT会、ハッカソンなど様々なイベントがあります。
気になるグループをフォローしておくと開催予定のイベントの通知を受け取ることができます。
例えばJAWS(AWSのコミュニティ)、Findy(スキル偏差値で有名な転職サービス)、Qiita、アイレット(弊社)など企業が主体となってLTイベントを発信しているグループが存在します。
まずは人気イベントランキングを見てみると気になるものがきっと見つかると思います。

https://connpass.com/

https://qiita.com/minorun365/items/d4132d719ed53aae9ae5

また弊社で技術コミュニティを立ち上げた人の話があるので興味ある方は以下の記事をご覧ください！

https://qiita.com/hatahatahata/items/68930fa0c706898914d8

### 技術書典
ITや科学などの技術について書いた本などを頒布したり買ったりできるコミケ的なイベントです。
約半年ごとに開催されています。
エンジニア達が独自に本を作って出展するため本屋にはない新しい観点で技術に出会うことができます。
自分は前回弊社のエンジニア仲間と行ってみたのですが、想像以上に広い会場でたくさんの技術書に出会うことができました。
内容はAI系(動画、画像)が一番多く、他にも科学、物理、フロントエンド、バックエンド、インフラ、マネジメント、自社開発企業の技術解説、IoT、デザインなど非常に多く見応えがありました。

https://techbookfest.org/

また弊社の社員が出展されていたので出展側の話に興味がある方は以下の記事をご覧ください！

https://qiita.com/Chanmitsu_/items/40f919c644b7ac605464

## 社内イベント
社内でLT会やハッカソン、勉強会などが行われている場合はぜひ参加してみることをおすすめします。
また身近な人たちや同期、案件のチームでちょっとした勉強会をやるのも結果的に業務改善につながることがあります。
もし社内にそういう仲間がいない場合や就活・転職中の人は社内イベントが充実している会社に入り環境を変えることも大事です。
アイレットはレベルや意識の高い人が多く、社内イベントも充実しているのでこの記事を読んでいる人におすすめの会社です✨(宣伝)

https://irettechlabo.connpass.com/

## 社内Slack
会社によってはニュース自動通知チャンネルなどの有益なチャンネルが作成されていたりします。
(他社のエンジニアに大きい会社は大体そういうのあるよって言われて探したら結構あった😇)
探してみてなかったらぜひ作ってみて周知するとみんながハッピーになります✨

弊社だと以下のようなチャンネルがあります。

自動通知チャンネル
- 案件関連のニュース
- AWSのニュース
- 社内記事

周知チャンネル
- 社内外イベント(勉強会、LT会、ハッカソン、ランチ会など)
- AWSパートナー企業限定のセミナーやトレーニング情報

つぶやきチャンネル
- チームのchatチャンネル(チームで共有したいtips等のつぶやき)
- 個人のtimeチャンネル

https://qiita.com/w-tdon/items/e2ed168ced63dffa6035

## 社内記事
案件の内容や社内インフラのことなど社外秘な情報を含むものを共有したいことは社内記事としてアウトプットするのがおすすめです。
同じ会社でも別のチームだと共有できる場は限られているので、いつでも見られる記事として共有されていると同じことに直面した人が助かります！

## まとめ
エンジニアがどのように効率良く最新情報を収集しているのかについて紹介しました。
情報は毎日無限に溢れている中で効率良く自分に合った情報収集をすることが大事です。
ぜひ今日から実践していきましょう😊
OpenFOAMのDocker Imageの作成方法

# Dockerを使ってOpenFOAM用のイメージを作成する方法

## はじめに
OpenFOAMは、CFD（計算流体力学）の分野で広く使われるオープンソースのシミュレーションソフトウェアです。しかし、異なるバージョンや環境設定の依存関係の管理が難しい場合があります。Dockerを使用することで、環境の再現性や移植性を確保しつつ、OpenFOAMを効率的に利用できます。以前にも、Mac上でOpenFOAMのDockerイメージをカスタマイズする方法を掲載しました。が、その情報自体が古くなってしまいました。そこで本ガイドでは、Dockerfileを作成してOpenFOAMのDockerイメージを構築する手順を改めてまとめておきたいと思います。

---

## 必要な準備

### 前提条件
- **Docker** がインストールされていること。
  - インストール方法: [Docker公式ページ](https://www.docker.com/get-started)
- 基本的なLinuxコマンドの知識。

#### Dockerのインストール (Homebrew)
```bash
% brew install --cask docker
（省略）
% brew list --version | grep docker
docker 4.11.1,84025
```

### 作業ディレクトリの準備
以下のコマンドで作業用ディレクトリを作成します。

```bash
mkdir openfoam
cd openfoam
```

## Dockerfileの作成
作業ディレクトリ内に以下の内容でDockerfileを作成します。

# ベースイメージの指定（Ubuntuを推奨）
```
FROM ubuntu:22.04

# 必要なパッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    software-properties-common \
    wget \
    build-essential \
    cmake \
    gcc \
    g++ \
    python3 \
    python3-pip \
    && apt-get clean

# OpenFOAMの公式リポジトリを追加
RUN wget -O - http://dl.openfoam.org/gpg.key | apt-key add - && \
    add-apt-repository http://dl.openfoam.org/ubuntu

# OpenFOAMのインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    openfoam10 && \
    apt-get clean

# bashrcにOpenFOAMの環境設定を追加
RUN echo "source /opt/openfoam10/etc/bashrc" >> ~/.bashrc

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /home/openfoam
```

## Imageのビルド
作成したDockerfileをもとに、Dockerイメージをビルドします。

```
docker build -t openfoam-image .
```

-t openfoam-image は作成するイメージの名前を指定します。


## Containerの実行
作成したイメージからコンテナを起動します。
```bash
docker run -it --rm openfoam-image bash
```
- -it は対話型モードを指定。
- --rm はコンテナ終了時に自動削除を有効にします。
- openfoam-image は作成したイメージ名。

## OpenFOAMの動作確認
コンテナ内で以下のコマンドを実行し、OpenFOAMが正しく動作するか確認します。
```bash
foamInstallationTest
```
エラーがなければ、セットアップは成功です。

## 応用例
### 永続的なボリュームのマウント

ホストマシンのデータをコンテナ内で共有したい場合は、以下のようにボリュームをマウントして起動します。

```bash
docker run -it --rm -v $(pwd):/home/openfoam openfoam-image bash
```

これにより、現在のディレクトリがコンテナ内の/home/openfoamにマウントされます。

## おわりに

以下に私が使用したDockerfileを挙げておきます。

```bash
# Start from the official Ubuntu Bionic (18.04 LTS) image
FROM ubuntu:22.04

# Install any extra things we might need
RUN apt-get update \
        && apt-get install -y \
                vim \
                ssh \
                sudo \
                wget \
                software-properties-common ;\
                rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN apt-get update \
        && apt-get install -y \
        lv \
        htop \
        neofetch \
        curl \
        git ;\
        rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Create a new user called foam
RUN useradd --user-group --create-home --shell /bin/bash foam ;\
        echo "foam ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers

# Install OpenFOAM v2212
RUN curl https://dl.openfoam.com/add-debian-repo.sh | bash
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y openfoam2206-default ;\
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# set the default container user to foam
USER foam
```

Dockerを活用することで、複雑な環境設定なしにOpenFOAMを手軽に利用できるようになります。このガイドを基に、自分の環境やプロジェクトに適したDockerイメージを作成してみてください。
Enumeratorクラスとは

>Enumeratorクラス `ブロック処理するときに使うクラス` 使用するには`eachメソッドが必要
each 以外のメソッドにも Enumerable の機能を提供するため`のラッパークラスです。また、`外部イテレータ`としても使えます。

>Enumerable モジュールは、Module#include 先のクラスが持つ each メソッドを元に様々なメソッドを提供します。例えば Array#map は Array#each の繰り返しを元にして定義されます。 Enumerator を介することにより String#each_byte のような異なる名前のイテレータについても each と同様に Enumerable の機能を利用できます。

>`Enumerator を生成するには Enumerator.new`あるいは `Object#to_enum, Object#enum_for を利用`します。また、一部のイテレータは`ブロックを渡さずに呼び出すと繰り返しを実行する代わりに enumerator を生成して返します`。

* ブロックを渡さずに呼び出すと繰り返しを実行する代わりに enumerator を生成して返しますとは?

### Enumerator オブジェクトを生成、Yielderオブジェクトを引数としてブロック処理が行われる
>new(size=nil) {|y| ... } -> Enumerator
>`Enumerator オブジェクトを生成`して返します。与えられたブロックは `Enumerator::Yielder オブジェクトを引数として実行`されます。

>生成された Enumerator オブジェクトに対して each を呼ぶと、この生成時に指定されたブロックを実行し、`Yielder オブジェクトに対して << メソッドが呼ばれるたびに、eachに渡されたブロックが繰り返され`ます。

>newに渡されたブロックが終了した時点で each の繰り返しが終わります。このときのブロックの返り値が each の返り値となります。

>[PARAM] size:
生成する Enumerator オブジェクトの要素数を指定します。 Integer、Float::INFINITY、Proc オブジェクト、nil のいずれかを指定します。Enumerator#size の実行時に参照されます。

```rb
irb(main):010* enum = Enumerator.new{|y|
irb(main):011*   (1..10).each{|i|
irb(main):012*     y << i if i % 5 == 0
irb(main):013*   }
irb(main):014> }
irb(main):015> enum.each{|i| p i }
5
10
=> 1..10
```

#### Enumerator::Yielder
https://qiita.com/masatom86650860/items/9bb41ded7da5ffec41bd

#### 確かにEnumeratorクラスが生成されている
```rb
irb(main):074> (1..10).each_cons(3).class
=> Enumerator
irb(main):075> (1..10).each.class
=> Enumerator
```

### 感想
Yielder、proc、block理解できていない
まだ調べる必要がある。
3D座標変換についてまとめてみた

※ 随時更新
# 概要
これまで勘で3D座標変換をやってきたのですが、ちゃんと知ってないと困る場面がよくあるので、勉強がてら自分で言語化した内容をまとめていく記事です。

# ローカル座標

# ワールド座標変換

# ビュー座標変換

# プロジェクション座標変換

# 正規化デバイス座標(NDC)
* プロジェクション座標のx, y, zをwで割った座標。これは -1 から 1 の間で正規化されている
    * NDCのZをさらに0 ~ 1 に正規化したものが深度値として扱われる
        * グラフィックAPIのラスタライザではこれが自動で行われている
        * なのでこのシャドーマッピングではこの計算をライトスペースに対して手動計算することで深度の比較、影判定を行うことができる
Enumerator::Yielderとは？

# eachを呼ぶとEnumerator::Yielderが呼ばれて繰り返される

>Enumerator.new で使われるクラスで、直接使うものではありません。
### `<<`をした順でeachの返す順番が決まる
>self << object -> ()
>Enumerator.new で使うメソッドです。
>
>生成された Enumerator オブジェクトのeachメソッドを呼ぶと`Enumerator::Yielder オブジェクトが渡されたブロックが実行`され、`ブロック内の<<が呼ばれるたびにeachに渡されたブロックが<<に渡された値とともに繰り返されます`。
```rb
irb(main):016* enum = Enumerator.new do |y|
irb(main):017*   y << 1
irb(main):018*   y << 2
irb(main):019*   y << 3
irb(main):020> end
irb(main):021>
irb(main):022* enum.each do |v|
irb(main):023*   p v
irb(main):024> end
1
2
3
=> #<Enumerator::Yielder:0x000000011026edd0>
```
### プロックを使っている
>to_proc -> Proc
>Enumerator.new で使うメソッドです。
>
>引数を Enumerator::Yielder#yield に渡す `Proc` を返します。これは Enumerator::Yielder オブジェクトを`他のメソッドにブロック引数として直接渡す`ために使えます。

```rb
irb(main):025" text = <<-END
irb(main):026" Hello
irb(main):027 こんにちは
irb(main):028> END

irb(main):030* enum = Enumerator.new do |y| # Yielderオブジェクトがブロックへ渡される　
irb(main):031*   text.each_line(&y) # 
irb(main):032> end
irb(main):033>
irb(main):034* enum.each do |line|
irb(main):035*   p line
irb(main):036> end
"Hello\n"
"こんにちは\n"
=> "Hello\nこんにちは\n"
```
#### each_lineとは?
https://qiita.com/masatom86650860/items/c1ae7995a03e7002f907

#### Procとは
https://qiita.com/masatom86650860/items/e8cfb3ca2fd68a534847

### yieldを使ってる
>yield(*object) -> ()[permalink][rdoc][edit]
>Enumerator.new で使うメソッドです。
>
>生成された Enumerator オブジェクトの each メソッドを呼ぶと Enumerator::Yielder オブジェクトが渡されたブロックが実行され、ブロック内の`yieldメソッドが呼ばれるたびにeachに渡されたブロックがyieldメソッドに渡された値とともに繰り返されます`。
```rb
irb(main):001* enum = Enumerator.new do |y|
irb(main):002*   y.yield 1, 2, 3
irb(main):003> end
irb(main):004>
irb(main):005* enum.each do |x, y, z|
irb(main):006*   p [x, y, z]
irb(main):007> end
irb(main):008> # => [1, 2
[1, 2, 3]
=> [1, 2, 3]
```
https://docs.ruby-lang.org/ja/latest/class/Enumerator=3a=3aYielder.html

### 感想
もっとブロックに関して理解したい
BTC オプション取引のデルタについてケースから学ぶ - 96500ドルストライクのケーススタディ

# BTC オプションのデルタ分析 - 96500ドルストライクのケーススタディ

## はじめに

こんにちは！今回は、BTC（ビットコイン）のオプション取引における重要な指標である「デルタ」について、実際の市場データを使って詳しく解説していきたいと思います。

## デルタとは？

オプション取引において「デルタ (Delta)」は、オプション価格が原資産（ここではBTC）の価格変動に対してどの程度敏感に反応するかを表す指標です。具体的には、以下の微分係数で表されます：

```math
\text{デルタ} = \frac{\partial (\text{オプション価格})}{\partial (\text{原資産価格})}
```

これは「原資産が1ドル(1円)動いたとき、オプション価格が何ドル(何円)動くか」を示します。

### コールオプションのデルタの特徴

* デルタは通常 0≤Δ≤1 の範囲をとります
* 深いインザマネー状態では、デルタは1に近づきます
* 深いアウトオブザマネー状態では、デルタは0に近づきます
* アットザマネー付近では、デルタは概ね0.5前後となります

## 分析対象のデータ

今回分析するのは「BTC-26DEC24-96500-C」という以下の特徴を持つオプションです：
- 行使価格：96,500ドル
- 種類：コールオプション
- 満期：2024年12月26日

## BTCとオプション価格の関係性分析

![Screenshot from 2024-12-28 17-07-39.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3910017/8d162dcb-fa26-53a8-307f-87ea7d31e9dd.png)
![BTC Price and Option Price over Time](...)

このグラフから以下のような特徴が読み取れます：

* BTC価格は93,000～99,000ドル付近を推移
* オプション価格は、BTCが行使価格を超えると上昇傾向
* 12月26日頃に急激な価格スパイクが発生

## BTCとデルタの関係性分析

![BTC Price and Delta over Time](...)![Screenshot from 2024-12-28 17-07-31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3910017/4f3392f8-b87c-9138-d5bf-e9ed52f54593.png)


特徴的な動きとして：

* デルタは当初0.3～0.6の範囲で推移
* BTC価格が行使価格を上回ると0.8～1.0まで上昇
* 満期近くでデルタが急激に0付近まで下落

## オプション価格とデルタの関係性分析

![Option Price and Delta over Time](...)![Screenshot from 2024-12-28 17-07-23.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3910017/38735153-ab42-6174-bddb-4c007fc6201e.png)


主な観察点：

* デルタが1に近いほど、一般的にオプション価格も高値
* 12月25日～26日にかけて、デルタ≒1でオプション価格が急上昇
* その後、両者とも急激に下落

## まとめ

デルタは原資産価格の変動に対するオプション価格の感応度を示す重要な指標です。今回の分析からは：

* BTCの価格変動に応じてデルタが大きく変動
* 特に満期近くでの価格変動の影響が顕著
* デルタとオプション価格には一定の相関関係が見られる

といった特徴が確認できました。

## 参考文献
* Options, Futures, and Other Derivatives (John C. Hull)
* Bitcoin Derivatives: A Guide to Trading and Risk Management
Dockerの基本

Dockerについて簡単なメモ(自分で学んだ内容)

プロセスを実行するまでの大まかな流れ

1. Dockerfileを作成する
1. 作成したDockerfileを使って`docker build`をする
    + これをすることでイメージが作成される
    + コマンドは`docker build -t {タグ名} .`でできる
1. 作成したイメージでコンテナを作成し、実行する
    + コマンドは`docker run -d --name {コンテナ名} -p {バインド先のport番号}:{コンテナport番号} {使うイメージ名}`
    + `-d`を使うことでバックグラウンド実行できる

プロセスを止めるには`docker stop {コンテナ名}`で止めることができる。コンテナは消えていない。
`docker rm {コンテナ名}`でコンテナを削除するとこができるが、データを永続化していない場合はそのデータたちも消えるので要注意

注意
Dockerfileを修正した場合は、`docker build`からやり直す必要がある
【初心者🐘】PHP入門 (3) 〜配列と連想配列〜

## はじめに
今回は配列と連想配列についてまとめました！

この記事は以下の記事の続きです

https://qiita.com/yuto99999/items/92341043e42aa8e3cf00

## 配列
### 1. 配列の作成
```php
<?php
$array = [1, 2, 3];
```

### 2. 要素へのアクセス
配列の要素へアクセスするには、インデックスを指定する。
```php
<?php
echo $array[1]; //=> 2
```

### 3. var_dumpで配列の中身をまとめて確認
`$array[1]`では、1つの要素しか見ることができない。配列の要素をまとめて確認したい時は、`var_dump`を使用する。
```php
<?php
var_dump($array); // => array(3) { [0]=> int(1) [1]=> int(2) [2]=> int(3) }
```
1行での表示が見にくい場合は、`<pre>`を使用し以下のように記述すると見やすくなる！
```php
<?php
echo "<pre>";
var_dump($array);
echo "</pre>";

// 出力結果
array(3) {
  [0]=>
  int(1)
  [1]=>
  int(2)
  [2]=>
  int(3)
}
```

### 4. 多次元配列
配列の中にさらに配列が入っている構造を持つ配列のことを**多次元配列**と呼ぶ。
```php
<?php
$array_2 = [
  [1,2,3], 
  [4,5,6]
];
```
`var_dump`で中身を確認すると...
```php
<?php
echo "<pre>";
var_dump($array_2);
echo "</pre>";

// 出力結果
array(2) {
  [0]=>
  array(3) {
    [0]=>
    int(1)
    [1]=>
    int(2)
    [2]=>
    int(3)
  }
  [1]=>
  array(3) {
    [0]=>
    int(4)
    [1]=>
    int(5)
    [2]=>
    int(6)
  }
}
```
**要素へのアクセスの仕方**
`var_dump`の出力結果を見ながら確認してみるとわかりやすい！
```php
<?php
echo $array_2[0][2]; // => 3
echo $array_2[1][1]; // => 5
```

## 連想配列
### 1. 連想配列とは
**key**と**value**のペアでデータを管理する配列のこと。
```php
<?php
$array_member = [
  "name" => "田中",
  "age" => 20,
  "gender" => "male",
];
```

### 2. var_dumpで中身を確認
```php
<?php
echo "<pre>";
var_dump($array_member);
echo "</pre>";

// 出力結果
array(3) {
  ["name"]=>
  string(6) "田中"
  ["age"]=>
  int(20)
  ["gender"]=>
  string(4) "male"
}
```

### 3. 要素へのアクセス
配列ではインデックスを指定したが、連想配列では**key**を指定する。
```php
<?php
echo $array_member["name"]; // => 田中
```

### 4. 多次元連想配列
多次元配列の中で、keyとvalueのペア（連想配列）が含まれる構造を持つ配列のことを**多次元連想配列**と呼ぶ。
```php
<?php
$array_member2 = [
  "田中" => [
    "height" => 180, 
    "gender" => "male",
  ], 
  "佐藤" => [
    "height" => 160, 
    "gender" => "female",
    ]
];
```
`var_dump`で中身を確認すると...
```php
<?php
echo "<pre>";
var_dump($array_member2);
echo "</pre>";

// 出力結果
array(2) {
  ["田中"]=>
  array(2) {
    ["height"]=>
    int(180)
    ["gender"]=>
    string(4) "male"
  }
  ["佐藤"]=>
  array(2) {
    ["height"]=>
    int(160)
    ["gender"]=>
    string(6) "female"
  }
}
```
**要素へのアクセス**
```php
<?php
echo $array_member2["田中"]["height"]; // => 180
```

## 参考記事
### 配列
[PHP: 配列 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.types.array.php)
### var_dump
[PHP: var_dump - Manual](https://www.php.net/manual/ja/function.var-dump.php)

## 次回
https://qiita.com/yuto99999/items/47919efea6c87150cf49
MacOSでHomebrewを使ってPHPのバージョンを切り替える

## ① Homebrewを最新にしておく

```zsh
brew update
brew upgrade
```

## ② PHPをインストール

`brew install php@{{version}}`

例：PHP8.2をインストール
```zsh
brew install php@8.2
```

※パスを適宜通してください
```zsh
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/php@{{version}}/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/php@{{version}}/sbin:$PATH"' >> ~/.zshrc
```

## ③バージョンの切り替え

`brew unlink php@{{version}} && brew link --force php@{{version}}`

例：現在のPHPを解除してPHP8.2に切り替える場合
```zsh
brew unlink php && brew link --force php@8.2
```

例：PHP8.4を解除してPHP8.2に切り替える場合
```zsh
brew unlink php@8.4 && brew link --force php@8.2
```

## うまく行かない場合

- 環境変数を再読み込みなおす
```zsh
source ~/.zshrc
```

### 雑記

以前は`phpenv`を使っていて管理やバージョン切り替えの手間に不便を感じることが多々ありましたが`Homebrew`に切り替えてからは悩むこともなく快適になりました！
PHPの管理方法で悩んでいる方にはぜひ試してみてほしいです！
Procオブジェクトをブロックの代わりに渡す

>`Procオブジェクトはブロックと同じように「処理の塊」を表します`が、ブロックとは異なり、`オブジェクトとして扱う`ことができます。つまり、`変数に入れて別のメソッドに渡し`たり、`Procオブジェクトに対してメソッドを呼び出した`りすることができるわけです。

>「引数のblockはメソッド実行時に紐づけられたブロックである」と説明しました。その説明にもう一言付け加えるなら、「`引数のblockはProcオブジェクト`である」と言うこともできます。
### まずはブロックを書いてみる
```rb
irb(main):001* def greeing(&block)
irb(main):002*   puts 'おはよう'
irb(main):003*   text = block.call('こんにちは')
irb(main):004*   puts text
irb(main):005*   puts 'こんばんは'
irb(main):006> end
=> :greeing
```
### 引数のブロックはProcオブジェクト
```rb
irb(main):001* def greeting(&block)
irb(main):002*   puts block.class
irb(main):003*
irb(main):004*   puts 'おはよう'
irb(main):005*   text = block.call('こんにちは')
irb(main):006*   puts text
irb(main):007*   puts 'こんばんは'
irb(main):008> end
=> :greeting
irb(main):009* greeting do |text|
irb(main):010*   text * 2
irb(main):011> end
Proc
おはよう
こんにちはこんにちは
こんばんは
=> nil
```
### Procオブジェクトを変数に使うことよって行を短くできる
```rb
irb(main):002* def greeting(&block)
irb(main):003*   puts 'おはよう'
irb(main):004*   text = block.call('こんにちは')
irb(main):005*   puts text
irb(main):006*   puts 'こんばんは'
irb(main):007> end
=> :greeting
irb(main):008> repeat_proc = Proc.new{ |text| text * 2 } # block.call('こんにちは')が二回実施される
=> #<Proc:0x000000010e0a3a70 (irb):8>
irb(main):009> greeting(&repeat_proc)
おはよう
こんにちはこんにちは
こんばんは
=> nil
```

https://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-9397-7

* ブロックをオブジェクト化できると変数にもできるのか

#### 変数名は関係ない
```rb
irb(main):020> repeat_proc = Proc.new{ |bl| bl * 2 }
=> #<Proc:0x000000011215af78 (irb):20>
irb(main):021> greeting(&repeat_proc)
おはよう
こんにちはこんにちは
こんばんは
=> nil

irb(main):009> repeat_proc = Proc.new{ |block| block * 2 }
=> #<Proc:0x000000010a657768 (irb):9>
irb(main):010> greeting(&repeat_proc)
おはよう
こんにちはこんにちは
こんばんは
=> nil
```
#### ブロック処理が二回行われる
```rb
irb(main):002* def greeting(&block)
irb(main):003*   puts 'おはよう'
irb(main):004*   text = block.call('こんにちは')
irb(main):005*   puts text
irb(main):006*   puts 'こんばんは'
irb(main):007> end
````
```rb
irb(main):009> repeat_proc = Proc.new{ |block| block * 2 }
```
自然言語とブロックチェーンで進化するロボット制御：最新研究の詳細解説

# A Paragraph is All It Takes: Rich Robot Behaviors from Interacting, Trusted LLMs

今回ご紹介する論文「A Paragraph is All It Takes: Rich Robot Behaviors from Interacting, Trusted LLMs」は、大規模言語モデル（LLMs）を用いてロボットの行動を制御するための革新的なアプローチを提案しています。本研究では、自然言語を中間表現として使用し、ブロックチェーンによる行動規範を組み込むことで、透明性と信頼性、さらに拡張性を備えたロボットシステムを構築しています。

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### 論文情報
- **タイトル**: A Paragraph is All It Takes: Rich Robot Behaviors from Interacting, Trusted LLMs
- **リンク**: [arXiv:2412.18588](https://arxiv.org/abs/2412.18588)
- **発表日**: 2024年12月
- **著者**: Shaohong Zhong, Adam Zhou, Boyuan Chen, Homin Luo, Jan Liphardt
- **DOI**: なし

---

## 背景と目的

### 背景
ロボティクスにおける大規模言語モデル（LLMs）の適用は、これまで以上に柔軟でインテリジェントなロボットを生み出す可能性を秘めています。しかし、従来のシステムは以下の課題に直面していました：

1. **ブラックボックス問題**  
   ロボットの意思決定プロセスがユーザーにとって不透明であり、信頼性を損なう。

2. **拡張性の欠如**  
   新たなタスクを追加する際に、システム全体の再設計が必要となる。

3. **操作性の難しさ**  
   プログラミングスキルが必要なため、非専門家がロボットを使用するのが困難。

本研究は、これらの課題を解決するために次のアプローチを採用しています：
- 自然言語を中間表現として使用することで、モジュール間の通信をシンプル化し、透明性を向上。
- ブロックチェーンを活用した行動規範の管理で、信頼性を高める。

---

## 研究の焦点

### 自然言語データバス
研究の中核となるのは、自然言語をモジュール間通信のデータバスとして利用する設計です。このアプローチにより、以下の利点が得られます：
- **透明性**: モジュール間の通信内容が自然言語で記述されるため、人間が簡単に理解可能。  
- **柔軟性**: プロンプトを編集するだけで、システム全体を変更せずにロボットの行動を調整可能。  
- **ユーザーフレンドリー**: コードを書くことなく、非専門家でも操作可能。

### ブロックチェーンガードレール
ブロックチェーンを活用することで、ロボットの行動規範を透明性の高い形で管理します。これにより：
- **改ざん防止**: 規範は分散型台帳に記録され、全参加者がその内容を検証可能。  
- **柔軟な更新**: 新しい規範を追加しつつ、以前のバージョンを保持。  
- **持続可能な規範管理**: グローバルなアクセスが可能であり、規範の一貫性を保証。

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## 実験の概要と結果

### システム設計
本研究のシステムは以下のように構成されています：

1. **視覚処理ノード**  
   - **モデル**: VILA1.5  
   - **役割**: 動画ストリームを解析し、注目すべきオブジェクトを自然言語で記述。

2. **音声処理ノード**  
   - **モデル**: NVIDIA RIVA  
   - **役割**: 音声入力をリアルタイムでテキスト化。

3. **データ統合ノード**  
   - **役割**: 視覚と音声のデータを統合し、自然言語メッセージを生成。  
   - **例**: 「You see a cat」と「You heard meow」を統合し、「You see a cat meowing」と生成。

4. **ブロックチェーンノード**  
   - **技術**: Ethereum（ERC-7777準拠）  
   - **役割**: 行動規範を管理し、LLMプロンプトに反映。

5. **LLMノード**  
   - **モデル**: Llama  
   - **役割**: 統合されたデータを基に、行動を生成。

6. **動作ノード**  
   - **役割**: LLM出力をロボットの動作に変換。

### 実験結果と観察
- **柔軟性**: 自然言語プロンプトを調整するだけで、ロボットの振る舞いを「犬」から「猫」、さらに「医師」へと変更可能。  
- **失敗例の詳細**: 「犬」として振る舞うロボットが危険物に近づく現象を観察。この挙動は「犬として匂いを嗅ぐ」というプロンプトに起因していた。修正には文脈情報の追加が有効だった。

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## 理論的基盤と関連研究

### 使用技術
- **ROS2**: 分散型通信を実現するための中核技術。  
- **ERC-7777**: スマートコントラクトを通じてロボット行動規範を管理。  
- **VILA1.5**: 高度な視覚処理モデル。

### 関連研究との比較
- **RT-2との違い**: RT-2はビジョンと言語の統合に重点を置くが、本研究はモジュール設計と透明性に特化。  
- **Palm-Eとの違い**: Palm-Eは人間との対話を重視する一方で、本研究は行動規範と拡張性を優先。

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## 今後の展望

- **応用可能性**: 医療、教育、介護、物流など、多岐にわたる分野での活用が期待される。  
- **改良点**: プロンプト設計の標準化、より複雑なタスクへの対応。  
- **社会的影響**: 人間とロボットの協調をさらに進化させる基盤技術として、広範な可能性を秘めている。

この記事が、皆さんの研究や実務に役立つことを願っています。ご質問やフィードバックがありましたら、コメント欄にお寄せください。
GameFiの未来を拓く：AIエージェントとDeFiの融合が生む新たなエコシステム

# Decentralized Intelligence in GameFi: Embodied AI Agents and the Convergence of DeFi and Virtual Ecosystems

今回は、「Decentralized Intelligence in GameFi: Embodied AI Agents and the Convergence of DeFi and Virtual Ecosystems」という最新の研究論文を深掘りして紹介します。本研究は、GameFiエコシステムにおけるAIエージェントの活用と、DeFiを統合した新たなゲーム体験の創出を目指しています。

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## 論文情報
- **タイトル**: Decentralized Intelligence in GameFi: Embodied AI Agents and the Convergence of DeFi and Virtual Ecosystems
- **リンク**: [arXiv:2412.18601](https://arxiv.org/abs/2412.18601)
- **発表日**: 未記載
- **著者**: Fernando Jia, Jade Zheng, Florence Li
- **DOI**: 未提供

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## 背景と目的

### GameFiの進化と課題
GameFi（Gaming + DeFi）は、従来のゲーム業界にブロックチェーン技術を統合し、プレイヤーがゲーム内で得たアイテムやトークンを経済的価値に変換できる仕組みを提供しています。この分野は急速に拡大していますが、以下の課題に直面しています：

- **パーソナライズの欠如**: 現在のGameFiプラットフォームは、静的なゲーム体験しか提供しておらず、プレイヤーの行動や選好に適応する能力が低い。
- **経済機能の不足**: DeFiメカニズムが表層的にしか統合されておらず、ゲーム内経済が深みを欠いている。
- **コミュニティの限界**: クリエイターが経済的利益を得る仕組みが未成熟であり、コミュニティ主体のイノベーションが停滞している。

本研究の目的は、これらの課題を解決し、より没入感のあるGameFiエコシステムを構築することです。

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## 研究の焦点

### 1. 高度なAIエージェントの設計
本研究では、最新の大規模言語モデル（LLM）、例えばGPT-4やClaude AIを活用して、プレイヤーとダイナミックに対話できるAIエージェントを開発しています。このエージェントは以下の特徴を持っています：
- プレイヤーの行動をリアルタイムで分析。
- ゲーム内の経済システムやストーリー展開に影響を与える。
- 強化学習を用いて、時間の経過とともに適応能力を向上。

### 2. 分散型エコシステムの構築
- Ethereumブロックチェーンを基盤とし、スマートコントラクトを使用して資産管理や取引を安全に実行。
- レイヤー2スケーリング技術を活用し、AIエージェントの処理負荷を軽減。

### 3. DeFiメカニズムの統合
ステーキング、流動性プール、ガバナンストークンなどの高度なDeFi機能を統合し、プレイヤーとクリエイターに経済的インセンティブを提供。

### 4. クリエイター主導のエコシステム
- AIを活用したコンテンツ作成ツールを提供。
- 分散型ガバナンスを通じて、クリエイターがエコシステムの開発に貢献できる仕組みを構築。

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## 実験の概要と結果

### 実験の設定
- **スマートコントラクトテスト**:
  - Solidityを使用して、資産作成・転送・クエリ機能をテスト。
  - HardhatとGoerliテストネットで検証。
- **AIエージェント評価**:
  - プレイヤー行動に対する応答速度と適応性を測定。
- **バックエンド/フロントエンド統合**:
  - Express.jsとReact.jsを使用して、高速かつ直感的なユーザーインターフェースを構築。

### 主な結果
1. **ガス消費量**:
   - 資産作成：50,000〜70,000ガス。
   - 資産転送：40,000〜60,000ガス。
2. **トランザクション確認時間**:
   - 平均15〜45秒で完了。
3. **AIエージェントの性能**:
   - プレイヤー行動に基づき、リアルタイムで適応。

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## 関連研究との比較
本研究は、従来のGameFiプラットフォームが提供できなかった以下の機能を実現しました：
- AIエージェントのゲーム内統合。
- 高度なDeFiメカニズムの導入。
- プレイヤー体験のパーソナライズ。

関連する文献との比較では、本研究は技術的な包括性と応用範囲の広さで際立っています。

---

## 将来の展望

### 技術的課題
- **スケーラビリティの向上**:
  - レイヤー2技術（Optimistic Rollupsなど）のさらなる活用。
- **計算負荷の軽減**:
  - AIエージェントのモデルを効率化し、ブロックチェーンとの統合を最適化。

### 実社会への応用可能性
- 教育、医療、トレーニングなど、GameFi以外の分野での応用が期待されます。
- 分散型ガバナンスモデルは、他の分野でも利用可能です。

---

この記事がGameFiや分散型技術に関心を持つ研究者や実務者の方々にとって有益であることを願っています。ご質問やフィードバックがありましたら、ぜひコメント欄でお知らせください。
P1P2片持ち梁の複数荷重 組合せ応力 問題8A) p123「材料力学演習(20221021)」をsympyでやってみたい。


 # オリジナル
[問題8A) p123](http://zairikiweb.starfree.jp/zai_enshuh/zai_enshuh_ver.3.3.pdf#page=128)[　＜「材料力学演習(20221021)一括(ver.3.3)」を勉強したい。#sympy](https://qiita.com/mrrclb48z/items/c3274daf5f7a99cfe027#%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E4%B8%AD%E7%A7%81%E3%81%AE%E8%A7%A3%E7%AD%94sympy)
？？？タブレット等で、pdfを開く事ができないかも。？？？　

:::note info
次　 [基本例題6.12 P164
](https://qiita.com/mrrclb48z/items/7ff5fd4dba41eb0cfdef)
:::


# sympyで
・ver0.1
```python
# ver0.1
from sympy import *
# var('P1,P2,a,b,x',real=True) # 左はだめでした。
var('P1,P2,a,b,x')
var('RA,MA')
rep={RA:P1+P2,MA:P1*a-P2*(a-b)}
MAB_str="MA+RA*x"
MBC_str=MAB_str +"+"+"-P1*(x-a)"
FAB    =diff(sympify(MAB_str),x)
FBC    =diff(sympify(MBC_str),x)
print("#",FAB," "*5,",",MAB_str)
print("#",FBC      ,",",MBC_str)
# RA       , MA+RA*x
# -P1 + RA , MA+RA*x+-P1*(x-a)
```

# sympyのBeamで作図
(勉強中)

# いつもの? sympyの実行環境と 参考のおすすめです。
[(テンプレート)](https://qiita.com/mrrclb48z/items/00dd08b0317069be9342)

# いつもと違うおすすめです。
#### 参考文献

~~＞一部に等分布荷重を受ける単純支持はり~~
~~＞JSME p89~~
　
~~＞単純ばり 2)~~
~~＞構造力学公式集 表5.2 単純ばりの公式　p134~~
長時間音声生成の未来：SpeechSSMが切り開く新時代

# 長時間音声生成の新時代：SpeechSSMの詳細な分析

今回は、音声生成分野における新たな地平を切り開く研究、「Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models」をご紹介します。この研究は、長時間の音声生成を可能にするモデル「SpeechSSM」の提案を通じて、従来技術の限界を大きく超える成果を実現しています。以下では、論文の背景、モデル設計、実験結果、そして今後の展望について徹底的に解説します。

---

## 論文情報
- **タイトル**: Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models  
- **リンク**: [arXiv](https://arxiv.org/abs/2412.18603)  
- **発表日**: 2024年12月24日  
- **著者**: Se Jin Park, Julian Salazar, Aren Jansen, Keisuke Kinoshita, Yong Man Ro, RJ Skerry-Ryan  
- **DOI**: なし  

---

## 背景と動機

音声生成モデル（Spoken Language Models, SLMs）は、音声認識や合成音声の分野において急速に進化してきました。これらの技術は、音声アシスタント、ポッドキャスト生成、オーディオブック制作など、さまざまな分野で広く応用されています。しかし、長時間の音声生成においては、以下のような課題が未解決のままです：

### 長時間音声生成の課題
1. **文脈の一貫性の喪失**  
   長時間の音声生成では、モデルが文脈を適切に保持できず、セマンティックな一貫性が失われやすい。
   
2. **計算資源の制約**  
   Transformerなどの従来モデルでは、長いシーケンスを扱う際に計算コストが指数的に増加する。
   
3. **適切な評価手法の欠如**  
   長時間生成の品質を評価するための指標やベンチマークが不十分であり、モデル間の比較が難しい。

### 本研究の目的
本研究は、これらの課題を解決するために、長時間音声生成に特化した新しいアーキテクチャSpeechSSMを提案し、その性能を新しい評価指標とベンチマークを用いて詳細に検証しています。

---

## 提案モデル：SpeechSSMの詳細

### モデル設計

SpeechSSM（Speech State-Space Model）は、長時間音声生成の課題を克服するために設計された革新的なアーキテクチャです。その設計の主な特徴は以下の通りです：

1. **State-Space Model (SSM) の採用**  
   - 再帰的に構造化された残差ブロックを用いて、文脈情報を長期間保持。
   - 線形時間複雑度で動作し、従来のTransformerモデルの計算負荷を大幅に削減。

2. **ローカルおよびグローバルアテンションの統合**  
   - ローカルアテンションで短距離の依存関係を処理しつつ、再帰構造を活用して長距離依存性をモデル化。

3. **ウィンドウ化戦略**  
   - 音声生成を30秒ごとに分割し、重複領域（4秒）を持たせることでセマンティックな一貫性を保持。

4. **条件付き生成**  
   - スピーカー情報を条件付けすることで、一貫した音声特性を維持。

---

## 実験設定と結果

### 実験概要
- **データセット**: 
  - **LibriLight**: 約60,000時間の音声データ。
  - **LibriSpeech-Long**: 長時間生成タスクの性能評価のために新たに構築されたベンチマークデータセット。
- **比較モデル**: 
  - TransformerベースのSpeechTransformer。
  - GSLM、Spirit LM、TWISTなどの最先端モデル。
- **評価指標**: 
  - **Semantic Coherence (SC)**: 文脈の一貫性を測定。
  - **N-MOS**: 音声の自然さを評価。
  - **SpkrSim**: スピーカーの音声特性の一致度を測定。

### 主な結果

#### 1. 長時間生成の品質向上
- **Semantic Coherence**: SpeechSSMは4分間および16分間の音声生成タスクで、他モデルを上回る一貫性を示しました。
- **N-MOSスコア**: 提案モデルは4.4/5.0のスコアを達成し、ヒトの音声に近い自然さを実現。

#### 2. 計算効率
- **計算コストの削減**: メモリ使用量を一定に保ち、従来モデルの10分の1の計算時間で音声生成を実現。

#### 3. スピーカーの一貫性
- **SpkrSimスコア**: 提案モデルは0.82のスコアを達成し、スピーカー特性の一貫性を維持。

---

## 提案手法の意義と課題

### 意義
- **実用化の可能性**: 提案モデルはポッドキャスト生成や教育用コンテンツ制作に適しており、幅広い応用が期待されます。
- **評価基準の確立**: 新しい指標（Semantic Coherence）の導入により、長時間生成の品質評価が可能になりました。

### 課題
- トレーニングに必要な計算リソースが依然として高く、モデルの軽量化が求められます。
- 他言語への適用やリアルタイム生成の実現にはさらなる検討が必要です。

---

## 今後の展望

1. **多言語対応の研究**  
   - 提案モデルを他言語データに適用し、多言語音声生成の可能性を探る。

2. **リアルタイム応用**  
   - 音声アシスタントやストリーミングサービスでの利用を目指した高速化。

3. **マルチモーダル生成**  
   - テキスト生成や映像生成との統合による新しい応用分野の開拓。

---

この記事が、音声生成モデルに関心のある研究者や開発者の皆様にとって有益な情報となれば幸いです。ご質問やフィードバックがありましたら、ぜひコメント欄でお知らせください！
【ChatGPT】生成AIを活用した業務効率化30選を出力してくれるPromptです。


　どうも、カーブミラーです。

　今回は、生成AIを活用した業務効率化30選を出力してくれるPromptです。

:::note info
本記事は、ChatGPT（Plus版）
で行なっております。
画像は✘✘✘。　あしからず。
:::
　ChatGPT等の動作状況を知らせる
　　OpenAIのステータスページ。
　　　[OpenAIステータス](https://status.openai.com/)
***
　SoraのPlus/Teamユーザーへの
　　クリスマスプレゼント🎁は
　　　現在も有効ですよ😸

　どんどん動画生成しましょうね。
***
　さっそく、【本題】です。

　今回は、
　　生成AIを活用した業務効率化を
　　　出力してくれるPromptです。

　木内翔大さんが
　　リストをポストして
　　　くださいました。
　　　　[木内翔大さんポスト](https://x.com/shota7180/status/1872788545808810012?t=Sgx7yjRVUfcb5-DIp9CFFQ&s=19)

　そのまま、
　　そのリストを
　　　見るのもいいのですが、
　　　　今回は、自分が必要とする
　　　　　範囲での30選を出す
　　　　　　Promptにしてみました。

　下記Promptの＊＊＊に
　　必要とする業務などを
　　　書き入れて、送信してください。
```Text:業務効率化30選Prompt
[＊＊＊]での生成AIを活用した業務効率化30選
```

　試しに
　　「ファンタジー異世界での冒険者」
　　　を入れてみましたw

***
***ChatGPT***
以下は、ファンタジー異世界での冒険者が生成AIを活用して業務効率化を図るための30のアイデアです。これらは冒険者の活動や日常において役立つ場面を想定しています。


### **探索と冒険活動**
1. **地図作成の自動化**  
   AIが探索した地域の地図を自動生成し、詳細な地形情報を追加。

2. **魔物情報のデータベース化**  
   遭遇した魔物の特徴や弱点を記録し、瞬時に検索可能に。

3. **ダンジョン攻略シミュレーション**  
   ダンジョンの地形や敵配置をAIが予測し、攻略パターンを提示。

4. **宝物の鑑定**  
   アイテムの価値や用途を瞬時に判定。

5. **魔法の自動翻訳**  
   古代文字や未知の言語で書かれた魔法書を即座に翻訳。


### **戦闘効率化**
6. **戦闘戦略の提案**  
   仲間の能力や敵の特性を分析し、最適な戦略をリアルタイムで提供。

7. **戦闘ログの分析**  
   過去の戦闘データから次回に活かせる教訓を提案。

8. **魔力管理システム**  
   魔法使用時の効率を最大化するためのエネルギー配分を計算。

9. **武器のメンテナンス支援**  
   武器の状態を自動診断し、修理や強化のタイミングを通知。

10. **自動回避アルゴリズム**  
    敵の攻撃を予測して、最適な回避行動をアシスト。


### **資源管理**
11. **持ち物の自動整理**  
    冒険用バッグの収納を最適化。

12. **消耗品の在庫管理**  
    ポーションや食料などの残量を管理し、必要に応じて補充を提案。

13. **収益計算ツール**  
    クエスト報酬や素材売却益を計算し、収支を管理。

14. **収集物の価値予測**  
    拾ったアイテムの市場価値をリアルタイムで表示。

15. **商人との交渉シミュレーション**  
    商人との取引時に最適な交渉戦術を提案。


### **チーム運営**
16. **仲間のスケジュール管理**  
    各メンバーの予定を統合し、クエスト計画を最適化。

17. **リアルタイム健康診断**  
    仲間の体調やステータスを監視し、異常時に警告。

18. **コミュニケーションの最適化**  
    メンバー間の指示や相談を効率化するAI通訳。

19. **士気向上アシスト**  
    チームの雰囲気を分析し、モチベーションを上げる提案を実施。

20. **戦績ランキング**  
    仲間の貢献度を数値化し、評価や改善に役立てる。


### **日常業務**
21. **クエスト選定支援**  
    クエストの報酬や危険度を分析し、優先順位を提案。

22. **冒険日誌の自動作成**  
    活動内容をAIがまとめて記録。

23. **料理レシピ提案**  
    所持食材から可能な料理を提案。

24. **宿泊施設の最適化**  
    地域の宿泊施設を比較し、最適な選択肢を提案。

25. **移動ルートの最適化**  
    魔物の出現頻度や地形を考慮した最短安全ルートを計算。


### **その他の活用方法**
26. **ギルドとの連携強化**  
    ギルドとの交渉や報告業務を自動化。

27. **天候予測**  
    天候を予測し、活動計画を調整。

28. **異世界言語の学習支援**  
    冒険先で必要な言語を短期間で習得。

29. **魔法開発支援**  
    新しい魔法の組み合わせや効果をシミュレート。

30. **危険予兆アラート**  
    周囲の危険を察知し、警告を発するシステム。


これらのAI活用例は、冒険者の日常や活動を効率化し、リスクを軽減しながら成果を最大化する助けになります。
***

　面白い出力を
　　もらいました😸

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。
【初心者🐘】PHP入門 (2) 〜変数と定数〜

## はじめに
今回は変数と定数についてまとめました！

この記事は以下の記事の続きです。

https://qiita.com/yuto99999/items/cdba715f3f67b3283d74

## 変数
### 1. 書き方
変数名の先頭に`$`をつける。
```php
<?php
$test = 123
echo $test; // 123
```

### 2. 変数の上書き
同じ変数を複数書くと、変数は上書きされる。
```php
<?php
$test = "おはようございます"
$test = "こんばんは"

echo $test; // => "こんばんは"
```

### 3. 動的型付
PHPの変数の特徴として動的型付が**挙げられる**。プログラム側で変数の値が文字か数字かを自動で判断する。

::: note info
**静的型付との違い**
静的型付の場合、変数の前に`int`などのデータ型を指定する必要がある。
```java
int $test = 123;
```
:::

### 4. 変数の中身を確認する方法
`var_dump`を使うこで、変数の型、値、配列やオブジェクトの場合は構造を表示できる。
```php
<?php
$test = 123;
var_dump($test); // => int(123)
```

### 5. 命名ルール
先頭は**英文字**か`_`で記述する。

### 6. 変数の結合
変数を結合し、新たば変数を作ることが可能。結合の際は`.`を使用する。
```php
<?php
$test1 = 123;
$test2 = 456;

$test3 = $test1 . $test2; // . で結合

echo $test3; // => 123456
var_dump($test3); // => str
```
::: note warn
変数を結合した場合、データは文字列とした扱われる（数値同士を結合した場合を含む）。
:::

## 定数
### 書き方
`const`か`define()`関数を使うことで定数を宣言できる。2つの違いについての詳細は[こちら](https://www.php.net/manual/ja/language.constants.syntax.php)を確認してください。
```php
<?php
// constの場合
const CONSTANT = 'Hello World';
echo CONSTANT; // => //  => "Hello world"

// define()関数の場合
define("CONSTANT", "Hello world");
echo CONSTANT; //  => "Hello world"
```
::: note alert
一度設定された定数の再定義または未定義はできない
:::

## 参考記事
### 変数
[PHP: 変数 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.variables.php)
### var_dump
[PHP: var_dump - Manual](https://www.php.net/manual/ja/function.var-dump.php)
### 定数
[PHP: 定数 - Manual](https://www.php.net/manual/ja/language.constants.php)

## 次回
https://qiita.com/yuto99999/items/06f3188966077c1f7555