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【UIKit】CompositionalLayoutを使ったカルーセル

CollectionViewで画面回転に対応するときもCompositionalLayoutを使うのが良さそう

【Flutter】Enhanced Enumの思わぬエラー「Too many positional arguments:」の対処

C# positional recordsのパラメータ個数上限を探る

CompositionalLayoutのヘッダ領域を完全に無くす方法

[メモ]Relative Positional Encodingのためのrel_shift

[Swift]UICollectionViewの進化：Compositional Layouts編

Compositional Layoutでgroupのsubitemの指定方法でセルの高さが微妙に変わるんじゃ〜い

Compositional LayoutsをTableView的に扱う

Pinterest風のレイアウトをUICollectionViewCompositionalLayoutを使って実装する

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Advancements of CICD pipelines using gitlab

Positional encodingについて

#Positional_Encoding

クラスの関数に対して、selfを自分でバインドしなきゃいけなかったからしてみた

ZED SDK 4.2 で何が変更になったのか

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LLMはハルシネーションを自覚しているか　松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.24" AI(6)

Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する　その130　クラスによるデコレーターの定義とデコレーター式による AI の定義

一から作る

boto3でECSのExecute Commandを使ってローカルとコンテナでファイルをコピーする

Linuxで顔認証 (howdy)

Pythonで〇×ゲームのAIを一から作成する　その129　デコレーターとデコレーター式によるラッパー関数の定義

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【Python】match/case文について。シーケンスとマッピングオブジェクト、およびインスタンスのマッチの違い

argparseの使い方　ささっと確認したい編

生成AIを用いてScaling Lawsの論文「Scaling Laws for Transfer (2021)」を読んでみた

生成AIを用いてScaling Lawsの論文「Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling (2020)」を読んでみた

生成AIを用いてScaling Lawsの論文「Scaling Laws for Neural Language Models (2020)」を読んでみた

AI技術を支える数学

スケーリング法則が何故スケーラブルなのか? LLM memo 2024100802 AI(26)

pygameでRPGをつくってみる５　マップ作成

ROS2　QoSファイルとは

生成AIを用いてSparse Transformersの論文「Generating Long Sequences with Sparse Transformers (2019)」を読んでみた

Pythonのargparse.ArgumentParser.add_argumentでEnumをchoicesする

ORYX MLLM：任意解像度での革新的視覚データ理解アーキテクチャの全貌

マルチモーダルモデル

視覚データ解析

Transformer 関して

自然言語処理

生成AIを用いてMLP-Mixerの論文「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision (2021)」を読んでみた

【TryHackMe】Atlas：Walkthrough

生成AIを用いて2021年ImageNetでSoTAの論文「CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes (2021)」を読んでみた

生成AIを用いて2023年ImageNetでSoTAの論文「OmniVec: Learning robust representations with cross modal sharing (2023)」を読んでみた

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生成AIを用いてVision Transformerの論文「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (2020)」を読んでみた (続き)

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生成AIを用いてVision Transformerの論文「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (2020)」を読んでみた

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進化するマルチモーダル：高性能ビジョン・ランゲージ・モデル Qwen2-VL で画像の説明とOCR、表データ抽出にチャレンジしてみる

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