TL;DR 完成形のソースコードはこちら↑ この記事の趣旨 TypeScript + Node.js プロジェクトのはじめかた2020 で作成したTypeScript + Node.jsのプロジェクトに ESLint / Pretiter / husky & lint-staged を導入する手順を紹介します。 今回導入するツールとバージョンは以下になります。 項目 バージョン
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TL;DR 完成形のソースコードはこちら↑ この記事の趣旨 TypeScript + Node.js プロジェクトのはじめかた2020 で作成したTypeScript + Node.jsのプロジェクトに ESLint / Pretiter / husky & lint-staged を導入する手順を紹介します。 今回導入するツールとバージョンは以下になります。 項目 バージョン
webサービスのUXを向上させるために、表示速度は非常に大切です。 しかしながら、noteはリリース当初からフロントエンドの実行速度が遅い=表示が遅いという構造的な問題を抱えており、継続率や離脱率など重要指標に悪影響を及ぼすリスクが強くありました。 noteチームはnoteを本格的なメディアプラットフォームへ成長させるスピードを加速していきます。それを踏まえ、手遅れになる前に技術的な負債を解消し、最新のベストプラクティスに沿ったフレームワークに移行することで、高性能なサービスを提供する基盤を作っていくという決断をしました。 本ポストでは、移行プロジェクトの技術的背景や移行手順を説明します。また、途中成果のデモをUPしているのでご紹介します。 技術的な背景noteの現在のフロントエンドはAngular.js 1系で構築されたSPAです。Angular 1系はかなり複雑なUIでも簡単に構築でき
機械学習について全くの専門外で初心者だった私がコンペサイトProbspaceのRe:不動産取引価格予測コンペで3位入賞、YouTube動画視聴回数予測コンペで9位入賞するなど、累計で金2銀1銅1を獲得することができ、総合ランクで1位に到達することができました。 これまでたどってきた道のりを振り返って、良かった点、悪かった点を見直して、今後の進め方を考えていきたいと思います。 悪戦苦闘、一進一退しながら勧めてきた内容を、思いつくまま記載しているので、お見苦しい箇所もありますが、これから機械学習を始める皆さんや、始めたばかりの皆さんの何らかのキッカケになれれば光栄です。 では、振り返ってまいりたいと思います。 【目次】 1.G検定との出会い(2019年2月〜3月) 2.Pythonの勉強を始める(2019年4月) 3.kaggleのデータセットを使って機械学習に挑戦する(2019年4月〜5月)
そもそも画像認識の元となる学習データは正しいのか?先日オンラインで開催された「画像の認識・理解シンポジウム MIRU2020」で発表されたセッション「大規模画像データセットが含む“疑わしい画像”の専門家のワークショップを通した収集と分析」が大変話題になりました。 MIRU 2020 プログラム一覧 これは人工知能を活用した画像解析の学習データとして一般的に使われている ImageNet という巨大データセットの正確性を疑うものです。近年「Are we done with ImageNet?」という2020年の論文から ImageNet の正確性への疑問が注目されました。 論文「Are we done with ImageNet?」は 、2009年頃から画像認識の大規模データセットとして使われてきた ImageNet の正確性、評価に疑いをもって調べ、またその正当性をあげるための提言を述べた
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