![PreSonusの“最速”Thunderboltオーディオ「QUANTUM」がどれだけ速いのか検証【藤本健のDigital Audio Laboratory】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b9c1fc3a0fdfc6b35c8880f733439854590a8a08/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fav.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Favw%2Flist%2F1083%2F762%2Fdal_t.jpg)
これから Rust 触ってみようかなぁと思っている方。やめておきましょう。プログラミングが嫌いになりますよ。 Nim をやりましょう。 すでに Rust に挑んで心ぶち折れた方。 Nim をやって心の傷を癒やしましょう。 Rust がディスられる!小癪な!と思っている方。 Nim をやるのです(天に轟く反響音)。 Nim の魅力を Rust と比較しつつ皆様へお伝えしましょう(両手を広げる)。 さぁ、みんな、Rust なんて捨ててさっぱり人気が無い Nim をやるのです(ドドメ色に輝く)。 行末のセミコロンが必要ない タイプ数がもりもり減ります。 Rust にはもちろん必要です。 main が要らない スクリプト言語感覚でいきなりコードを書けます。 Rust は main が必要です。 標準出力への文字列出力が楽 Nim では echo で改行付きの出力ができます。shell と同じですね
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
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