SmartHRのパフォーマンス改善が 総力戦だった話2023.09.08 Fri. Meetup for Ruby Engineers@メドピア株式会社様オフィス https://medpeer.connpass.com/event/292464/
Open Interpreter - Qiita
了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lightgbm、xgboost、catboost（各モデル）が含まれます。 2 SeabornからTitanicデータセットを読み込みます。 3 データの前処理を行います。これには、カテゴリ変数のエンコーディングと欠損値の処理が含まれます。 4 LightGBM、XGBoost、CatBoostの各モデルを訓練し、4-foldクロスバリデーションを用いて評価します。 5 3つのモデルをアンサンブルし、同様に評価します。 6 各モデルの精度を比較し、最も精度が高いモデルを報告します。 まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install sea
サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と 開発生産性
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
第5回:TerraformとGitHub Actionsで構築するインフラCD - CADDi Tech Blog
※本記事は、技術評論社「Software Design」(2023年8月号)に寄稿した連載記事「Google Cloudで実践するSREプラクティス」からの転載です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに 前回はTerraformとGitHub Actionsで実践するインフラCI/CDのCI部分について解説しました。今回はその続きとなるCD部分、デプロイについて扱います。また、運用をよりスケールさせるために検討すべき観点やキャディでの事例についても紹介します。 terraform applyの実行 前回はPull request(PR)に対してterraform planを実行し、どのようなリソース変更が予定されているのかチェックしました。今回は、PRがマージされたらterraform applyを実行し、リソース変更が適用されるようなパイプラインを構築してみましょう。 リス
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