ゼロへ
残り時間が減っていくのを眺めていると、不思議な気持ちになる。焦りではない。むしろ静けさに近い。砂時計の砂が落ちるのを見ているような、あの感覚。
31,536,000秒。一年をそう書くと、途方もなく多い。でも今、この瞬間にも減っている。眺めているうちに、また1秒。また1秒。
ゼロになったら、また新しい数字が始まる。
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ストロボの出力表記
ストロボの出力表記には、主に分数表記と数値表記の2種類がある。それぞれの仕組みと、実際の撮影での使い勝手の違いを整理する。 分数表記 出力をフルパワーに対する比率で表す方式。1/1がフルパワーで、以降1/2、1/4、1/8と続く。 1/1 → 1/2 → 1/4 → 1/8 → 1/16 → 1/32 → 1/64 → 1/128 隣り合うステップ間が1段（1 stop）に対応し、光量がちょうど半分になる。中間値は機種によって1/3段刻みや1/10段刻みで調整できる（例: 1/16+0.3、1/16+0.7）。 分数がそのまま最大出力に対する割合を示すため、「今フルパワーの何分の1で発光しているか」が一目でわかる。
ナウいパスワード要件
2025年8月、米国国立標準技術研究所（NIST）は認証ガイドライン SP 800-63B Revision 4 を正式公開した。このガイドラインは米国連邦政府機関向けの技術要件だが、世界中のWebサービスやセキュリティ基準に広く影響を与えている。日本でも総務省やIPAがこのガイドラインを参照しており、一般ユーザーにとっても「正しいパスワードの作り方」を知る上で最も信頼性の高い情報源といえる。 本記事では、NIST SP 800-63B-4の原文に基づき、パスワードに関する要件を整理する。各セクション末尾の緑・黄色のボックスは、そこから導かれる一般ユーザー向けの実践ポイントである。 出典 本記事の内容は、以下の公式資料に基づく。 * NIST SP 800-63B-4（2025年8月1日発効、本記事参照版: 2025年8月26日更新）: Digital Identity Guidelines: Authentication and Lifecycle Management * 総務省「国民のためのサイバーセキュリティサイト」: 安全なパスワードの設定・管理 * IPA
おそらく人生でもっとも暇な時を過ごす君たちへ
大学受験を終えた高校生。就活を早々と終えた大学生。 何年ものあいだ、勉強や準備に打ち込んできたのだろう。結果がどうであったにせよ、まずはお疲れ様だ。 これから過ごす時間は、おそらく君たちにとって素晴らしい、かけがえのない時間になる。もちろん、そうなるように日々を過ごしていくのは君たち自身だけれど、それでも「やっぱり違った」というなら、そのときは一言文句を言ってくれて構わない。 まだ後期の試験を控えている人、来年に向けてもう一年頑張らなければいけない人もいるだろう。心から応援している。 たぶん人生の前半で、今がもっとも暇で、もっとも目的がなく、もっとも圧力がない。あらゆる意味でもっとも解放された自由な時間だ。人生全体を見渡しても、こうした時間はそう何度も訪れるものではない。 で、大事なのは、この時間をどう使うかだ。 おすすめは美術館に行くことである 唐突だと思う。 普段から美術館に足を運ぶ趣味をお持ちの方には、釈迦に説法だろう。そういう方にはぜひ、お気に入りの過ごし方を教えていただけると嬉しい。 さて、美術と聞くと、なんだか遠い世界のように感じないだろうか。 現代ア
NLLB-200をLoRAで日英翻訳に特化させた話
はじめに 言語処理100本ノック 2025 (Rev 1)は、東北大学の乾・鈴木研究室が公開している自然言語処理（NLP）の演習問題集である。UNIXコマンドによるテキスト処理、正規表現、形態素解析、単語ベクトル、ニューラル機械翻訳など、全100問を通じてNLPの基礎から応用までを体系的に学ぶことができる。 言語処理100本ノック言語処理100本ノックは、実用的でワクワクするような課題に取り組みながら、自然言語処理、大規模言語モデル、プログラミング、研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です。言語処理100本ノック 2025 本記事では、第10章の課題であるニューラル機械翻訳モデルの構築について、実装の詳細と得られた知見を記録する。 💡事前学習済み翻訳モデル NLLB-200 に LoRA（Low-Rank Adaptation）を適用し、KFTTデータでファインチューニング。Google Colab（A100 GPU）で約3.5時間の学習により、テストデータで BLEU 22.09 を達成した。 課題「自分だけの翻訳エンジンを作る」 KFTTデータセット