猩々博士

科学系YouTuber+ハードウェアエンジニアなゴリラのお話。

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    私が作成したAI関連記事をまとめたマガジンになります。

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記事一覧

Unity x UniVRM(v0.121.0)でVRMインポートしてFBXモーションで踊らせてみる

本記事では、UnityにVRMを導入する方法について、UniVRM(v0.121.0)を使用した最新の手順をメモとしてまとめる。 UniVRMの最新版(0.121)は、0.10等の旧バージョンと導入方法…

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3週間前
4

BackblazeのB2 Cloud StrageをPythonで動作させてみる

Neetになって自作のWebアプリを開発している博士です。 Webアプリを開発してきて、ユーザー情報や短いテキスト情報などを格納するのに、SQL DBを活用すれば良いことを開発…

猩々博士
1か月前
8

Google Cloud,AWS,Renderなど話題のクラウドサービスの料金をまとめ

どうも博士です。Neet生活になり、はや20日。 Webアプリ公開に向けて、開発を続けているわけですが、Webアプリ開発において切っても切り離せないのが、クラウドサービスの…

猩々博士
1か月前
2

FastAPIチュートリアルの「OAuth2、JWTトークンによるBearer」がよくわからなかったので、調べてみた

FastAPI公式サイトにて、学習している際、「セキュリティ入門」で躓いたので、つまりどういうことだってばよ?といった内容をLLMに質問し回答結果をまとめた記事になります…

猩々博士
1か月前
5

PostgreSQLをPython+Anacondaで動かしてみる

注意:本記事は作成にLLMが一部用いられています。 Python と Anaconda 環境で PostgreSQL をインストールしてデータベースを作成する方法この記事では、Python と Anacon…

猩々博士
1か月前
3

ArXiv API/OAIを用いて論文メタデータを取得してみる

注意:この記事は、記事作成にClaude 3 Opusに手伝ってもらっています。 0.この記事を読んでわかることArxivの概要と、ArxivAPIを利用して論文のメタデータ(タイトル、著…

猩々博士
1か月前
1

Claude 3 vs GPT 早見表[料金・トークン・性能]

2024年3月4日に登場した、Claude 3 ファミリーについて、Xでは、解答がGPTに比べ、人間味がありおもしろいことが話題になっています! しかし、使う側として知りたいのは…

猩々博士
1か月前
73

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior のプロンプトを見るだけ..

本記事は、スタンフォードより発表された論文 「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」のプロンプトを掲載しています。 以下は、該当論文Git(現…

猩々博士
2か月前
6

Django のチュートリアルメモ[書きかけ]

本ページはDjangoのチュートリアルをGPTを用いて自分向けに整理したメモになります。 Djangoを初めて使いたい!という人は、是非以下リンクの公式チュートリアルを参考にし…

猩々博士
3か月前
7

Windows環境で、Llama.cppを用いてローカルLLMを動作させてみた

本記事は、2024年1/27にて行われた配信にて、視聴者様とともに試行錯誤しながら、Llama.cppを実行した手段をまとめた記事となります。 下記配信は雑談ベースでローカルLLM…

猩々博士
3か月前
41

Jan Desktopを用いて、WindowsでローカルLLMを動かしてみた

1.Janとは?以下文章は、https://jan.ai/guides/の要約です Jan Desktopは、独自のコンピュータ上で動作するChatGPTの代替品として開発されたデスクトップクライアントで…

猩々博士
3か月前
14

MongoDBをWindowsに導入する方法メモ

MonogoDBローカルのWindowsへの導入方法を示します。 MongoDBのバージョンは7.0.5を用いています。 1.MongoDBをインストール以下リンクより、「MongoDB Community Server …

猩々博士
3か月前
3

YouTube Data API を使ってみたメモ

Google 公式のYoutubeフィッチライブラリであるYoutube Data APIを用いて、Youtubeデータをフィッチしたので、メモを残しておく。メモなので詳細な説明や懇切丁寧な説明は…

猩々博士
3か月前
5

MoMask[Text to Motion]を、ローカル+Windowsで試してみる

テキスト駆動型3D人体運動生成の新しいフレームワークである「MoMask」を試してみる。 1.MoMask2.ローカルで実行環境を構築する注意:インストールにはAnacondaを用いる。…

猩々博士
4か月前
9

Google Gemini Pro APIを Pythonで動かしてみるメモ

12月13日にリリースされた「Gemini Pro」をPythonにて動かしたのでその際のメモを以下に示しています。「Gemini Pro Vision」については、当方興味ないため解説しておりま…

猩々博士
4か月前
23

Tesseract OCR VS EasyOCR

はじめにAITuberとノベルゲームを共に楽しむために、ゲーム内のテキストを読み取り、AITuberが読み上げるシステムの構築を目指しています。 この記事では、Pythonで利用可…

猩々博士
5か月前
8
Unity x UniVRM(v0.121.0)でVRMインポートしてFBXモーションで踊らせてみる

Unity x UniVRM(v0.121.0)でVRMインポートしてFBXモーションで踊らせてみる

本記事では、UnityにVRMを導入する方法について、UniVRM(v0.121.0)を使用した最新の手順をメモとしてまとめる。
UniVRMの最新版(0.121)は、0.10等の旧バージョンと導入方法が異なるため、その違いを明確にし、円滑にVRMモデルを導入できるようにすることを目的とする。
注意:本記事は、最新版UniVRMを用いたUnityへのVRM導入の個人的なメモであり、記事作成者はUn

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BackblazeのB2 Cloud StrageをPythonで動作させてみる

BackblazeのB2 Cloud StrageをPythonで動作させてみる

Neetになって自作のWebアプリを開発している博士です。
Webアプリを開発してきて、ユーザー情報や短いテキスト情報などを格納するのに、SQL DBを活用すれば良いことを開発していて理解しました。しかし画像が動画、PDF等の容量の比較的大きいデータについては、SQLに登録することはおすすめされません。
なぜなら、容量の大きなデータを格納してしまうと、
SQL容量の圧迫(SQLサービスのランニング

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Google Cloud,AWS,Renderなど話題のクラウドサービスの料金をまとめ

どうも博士です。Neet生活になり、はや20日。
Webアプリ公開に向けて、開発を続けているわけですが、Webアプリ開発において切っても切り離せないのが、クラウドサービスの選択です。

近年、Google Cloud、AWS、Renderなど、多くのクラウドサービスが登場し、開発者にとって選択肢が広がっています。が!しかし!
サービスごとに料金体系や機能が異なり、更に料金表が見づらいため、サービス

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FastAPIチュートリアルの「OAuth2、JWTトークンによるBearer」がよくわからなかったので、調べてみた

FastAPIチュートリアルの「OAuth2、JWTトークンによるBearer」がよくわからなかったので、調べてみた

FastAPI公式サイトにて、学習している際、「セキュリティ入門」で躓いたので、つまりどういうことだってばよ?といった内容をLLMに質問し回答結果をまとめた記事になります。前提として、以下URLのチュートリアルを実施済みという条件にて、記事を作成しているため、FastAPI使ったことない!FastAPIのセキュリティってなんだ?という人は以下のチュートリアルを先に実施しておくことをおすすめします。

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PostgreSQLをPython+Anacondaで動かしてみる

PostgreSQLをPython+Anacondaで動かしてみる

注意:本記事は作成にLLMが一部用いられています。

Python と Anaconda 環境で PostgreSQL をインストールしてデータベースを作成する方法この記事では、Python と Anaconda 環境で PostgreSQL をインストールし、新しいデータベースを作成する方法について説明します。

1. PostgreSQL のインストールまず、Anaconda Prompt を

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ArXiv API/OAIを用いて論文メタデータを取得してみる

ArXiv API/OAIを用いて論文メタデータを取得してみる

注意:この記事は、記事作成にClaude 3 Opusに手伝ってもらっています。

0.この記事を読んでわかることArxivの概要と、ArxivAPIを利用して論文のメタデータ(タイトル、著者、要約、カテゴリ、公開日など)や論文リソース(HTMLページ、PDFファイル)のURLを取得する方法

ArxivAPIの利用規約、著作権の尊重、メタデータの利用、行動規範の順守、使用制限の尊重、APIの変更

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Claude 3 vs GPT 早見表[料金・トークン・性能]

Claude 3 vs GPT 早見表[料金・トークン・性能]

2024年3月4日に登場した、Claude 3 ファミリーについて、Xでは、解答がGPTに比べ、人間味がありおもしろいことが話題になっています!

しかし、使う側として知りたいのは、アウトプットの内容だけではなく、コスト、コンテキスト長、トーカナイザー!だろうということで、以下に比較を掲載しました。

1.GUI版Web版のコストOpen AI - ChatGPT Plus

コスト:USD $2

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Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior のプロンプトを見るだけ..

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior のプロンプトを見るだけ..

本記事は、スタンフォードより発表された論文
「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」のプロンプトを掲載しています。

以下は、該当論文Git(現在のOpenAIモデルでは動かない)より、ミス部分を修正し、一部のprintコマンドを見やすく編集したコードになります。

EN:-----------------------

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Django のチュートリアルメモ[書きかけ]

Django のチュートリアルメモ[書きかけ]

本ページはDjangoのチュートリアルをGPTを用いて自分向けに整理したメモになります。
Djangoを初めて使いたい!という人は、是非以下リンクの公式チュートリアルを参考にしてみてください。

公式チュートリアルリンク

1.Djangoをインストールするpython -m pip install Django

2.プロジェクトを作成するDjangoは必要なプロジェクトファイルを生成する必要が

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Windows環境で、Llama.cppを用いてローカルLLMを動作させてみた

Windows環境で、Llama.cppを用いてローカルLLMを動作させてみた

本記事は、2024年1/27にて行われた配信にて、視聴者様とともに試行錯誤しながら、Llama.cppを実行した手段をまとめた記事となります。

下記配信は雑談ベースでローカルLLMの話をしていますので是非視聴してみてください。

配信内容:
「AITuberについて」
「なぜか自作PCの話」
「Janってどうなの?」
「実際にJanを動かしてみる」
「LLama.cppってどうなの?」
「実際に

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Jan Desktopを用いて、WindowsでローカルLLMを動かしてみた

Jan Desktopを用いて、WindowsでローカルLLMを動かしてみた

1.Janとは?以下文章は、https://jan.ai/guides/の要約です

Jan Desktopは、独自のコンピュータ上で動作するChatGPTの代替品として開発されたデスクトップクライアントです。
このプラットフォームは、開発者が独自のAIモデルや拡張機能を作成し、カスタマイズするための強力な環境を提供します。

1A.主要な機能

多様な互換性: Janは、GGUF(via lla

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MongoDBをWindowsに導入する方法メモ

MongoDBをWindowsに導入する方法メモ

MonogoDBローカルのWindowsへの導入方法を示します。
MongoDBのバージョンは7.0.5を用いています。

1.MongoDBをインストール以下リンクより、「MongoDB Community Server Download」をインストールします。

Setup Typeは「Complete」、「Custom」どちらでも問題ありません。

今回は、Windowsサービスとしてインス

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YouTube Data API を使ってみたメモ

YouTube Data API を使ってみたメモ

Google 公式のYoutubeフィッチライブラリであるYoutube Data APIを用いて、Youtubeデータをフィッチしたので、メモを残しておく。メモなので詳細な説明や懇切丁寧な説明はない。

1.ワード検索を行う(Search: list)1A. ワード検索で動画を見つける

通常のYoutube検索に近い動画検索を行う場合、
qにて検索名を設定し、typeにてViodeを選択する。

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MoMask[Text to Motion]を、ローカル+Windowsで試してみる

MoMask[Text to Motion]を、ローカル+Windowsで試してみる

テキスト駆動型3D人体運動生成の新しいフレームワークである「MoMask」を試してみる。

1.MoMask2.ローカルで実行環境を構築する注意:インストールにはAnacondaを用いる。本ページではAnacondaの利用方法セットアップ方法等については情報を提供していない。

(1)公式Gitより、GitCloneする。

git clone https://github.com/EricGuo

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Google Gemini Pro APIを Pythonで動かしてみるメモ

Google Gemini Pro APIを Pythonで動かしてみるメモ


12月13日にリリースされた「Gemini Pro」をPythonにて動かしたのでその際のメモを以下に示しています。「Gemini Pro Vision」については、当方興味ないため解説しておりません。

1.API キーの取得以下のサイトよりAPIキーを取得します。

上記サイトにログインしたら、GetAPI Keyより、「Create API key in new project」にて新規で

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Tesseract OCR VS EasyOCR

はじめにAITuberとノベルゲームを共に楽しむために、ゲーム内のテキストを読み取り、AITuberが読み上げるシステムの構築を目指しています。
この記事では、Pythonで利用可能な複数のOCR(光学文字認識)ライブラリを試し、それぞれの認識精度と性能を比較してみました。

OCRライブラリの選定今回検証したライブラリは以下の通りです:

Tesseract OCR: オープンソースで広く使われ

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