Web Authentication: An API for accessing Public Key Credentials - Level 2
This version: https://www.w3.org/TR/2021/REC-webauthn-2-20210408/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/webauthn-2/ Editor's Draft: https://w3c.github.io/webauthn/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2021/PR-webauthn-2-20210225/ https://www.w3.org/TR/2020/CR-webauthn-2-20201222/ https://www.w3.org/TR/2020/WD-webauthn-2-20201216/ https://www.w3.org/TR/2020/WD-webauthn-2-20201116/ htt
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
2018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法 - 終末 A.I.
TensorFlowが登場して早いことで3年近く経とうとしています。 Deep Learning自体がブームになってからだと、それ以上の月日が経っているわけで、人工知能ブームも以外と続いているなあというのが正直な感想です。 Theanoやtorch、chainerに遅れをとって立ち上がったTensorFlowでしたが、はじめのうちはチュートリアルコードですらこのようなありさまで、とてもではありませんが簡単に誰もが使えるというような状態ではありませんでした。 1年ほど前からようやく、Keras の取り込みや Dataset API の実装、MonitoredTrainingSession のようなリッチな Session オブジェクトの導入などで、少し凝ったことをする場合でもかなり簡単に書けるようになってきました。 一方で公式のチュートリアルでは、データセットの読み込みはありもののAPIを使
物体検出のためのディープラーニングライブラリで、Facebookがオープンソースで提供するDetectron
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Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0065 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0065 号 Rubyist Magazine 0064 号 Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 Ruby
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