AWS Solutions Architect ブログ
Apache SparkとAmazon DSSTNEを使った、Amazon規模のレコメンデーション生成 Amazonのパーソナライゼーションでは、お客様毎の製品レコメンデーションを生成するためにニューラルネットワークを使っています。Amazonの製品カタログは、あるお客様が購入した製品の数に比較して非常に巨大なので、データセットは極端に疎になってしまいます。そして、お客様の数と製品の数は何億にものぼるため、我々のニューラルネットワークのモデルは複数のGPUで分散しなければ、空間や時間の制約を満たすことができません。 そのため、GPU上で動作するDSSTNE (the Deep Scalable Sparse Tensor Neural Engine)を開発しオープンソースにしました。我々はDSSTNEを使ってニューラルネットワークを学習しレコメンデーションを生成していて、ECのウェブサイト
Visualising concurrency in Go
Visualizing Concurrency in Go GopherCon, July 11, 2016 Ivan Danyliuk, Typeform Number forms Visualizations How do you see concurrency? Introducing GoTrace tool Hello, world! package main func main() { ch := make(chan int) go func() { ch <- 42 }() <-ch } Hello, world! Timer func tick(d time.Duration) <-chan int { c := make(chan int) go func() { time.Sleep(d) c <- 1 }() return c } func main() { for
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