CUI で動くアプリを作ると、 そのアプリ実行中に stdin からのキーボード入力を受け付けるケースが少なくない。 そして、そのキーボード入力をしたときに shell では標準的な C-a や C-f, C-b などキーが効かずにガッカリする。 そうした時に利用するのが bubbletea になる。 なお、bubbletea は go のライブラリなので、今回は go の CUI アプリを前提とする。 また、go のターミナル制御系で利用できるライブラリは他にもあるが、 今回は bubbletea を使う。 理由としては、各

RVC で音声生成 AI技術が話題になってから、 音声生成 AI のサービスが幾つか立ち上がっている。 また、サービスとして立ち上がっているくらいだから、 それらは品質もそれなり以上なんだろう。 (実際には使っていないので不明) ただ、RVC の特徴であるローカルで動くこと、そしてオープンソースであることは 個人で遊ぶ分には非常に魅力的であるので、 RVC を動かすことに一定の需要はあるだろう。 ということで、 RVC を動かそうと思ったが github

最近巷で話題の Vibe Coding を、周回遅れではあるが体験してみました。 その際に感じたこと、得られた知見をここに記しておきます。 TL;DR Vibe Coding は、プログラマにとって非常に有用な開発手法の一つ AI によってプログラマが職を失うのは、まだ当分先の話だと感じた（具体的な期間は不明） 特に非同期処理の設計や実装において、LLM はまだ課題を抱えているように見受けられる 開発環境 今回の Vibe Coding は、以下の環境で実施しました。 エディタ: VS Code LLM: Claude Sonnet

SBI 証券をマネーフォワードに連携させているユーザなら気付いているかもしれないが、 この週末にマネーフォワードで確認できる SBI 証券投資信託銘柄の推移グラフが異常になった。 現状の問題 以下は、その異常についてのマネーフォワード公式の通知である。 <公式通知> 要は、投資信託銘柄の情報は名前で管理しているから、 その名前が変ってしまうと別銘柄として扱ってしまい推移が見れなくなる、ということ。 どうしてこのよ

TensorFlow の 2.20.0 が 8/14 にリリースされたが、 Geforce RTX5000 シリーズは対応されていなかった。 ただ nightly だと動くことが分ったので、 ここでは nightly を使った uv 用の pyproject.toml と TensorFlow を使ったサンプルを載せておく。 Geforce RTX5000 シリーズ対応の TensorFlow をセットアップする uv 用の pyproject.toml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 [project] name = "note-base-tf" version = "0.1.0" description = "Add your description here" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11.5" dependencies = [ "datasets>=3.0.1", "flax>=0.10.6", "image-classifiers>=1.0.0", "ipywidgets>=8.1.7", "keras>=3.10.0", "matplotlib>=3.9.0", "notebook>=7.4.3", "nvidia-cudnn-cu12>=9.12.0.46", "opencv-python>=4.11.0.86", "pillow>=11.2.1", "scikit-learn>=1.6.1", "tensorboardx>=2.6.2.2", "tf-nightly>=2.21.0.dev20250829", ] サンプル <https://github.com/ifritJP/tf-rtx50x0-notebook>