こんにちは、プレイドの @nashibao です。 ちょっと前になりますが、PySparkの勉強会向けにPySparkの機械学習ライブラリであるmllibを弄ってみたりして面白かったので共有しようと思います。 コンテンツ 1. 実験の動機 2. PySparkの紹介 3. MLLibのアルゴリズムの拡張 4. 感想 この検証はPyData Tokyo #3の発表にかこつけて行われ
今年入社した新人ソフトウェア開発者界隈で、先輩をも巻き込んだ創作&向上意欲のグルーヴが発生しているので、日頃同じようなストレスを感じている僕も交じるしかないと思ったので書く。 あらゆる職場で業務としてコードを書くエンジニアの開発速度を上げたい masawada.hatenadiary.com stefafafan.hatenablog.com blog.sushi.money 自分の場合 さいきん2ヶ月のエンジニアとしての進歩をここで棚卸し。 コード書き始め遅い問題 僕がまず問題視するのはコーディングに入るまでの初動の遅さ。よくあるパターンは次のようなもの。 前日にやっていたことをまず思い出す やることを脳内に意味のある形で再構成する(デシリアライズっぽいかんじで) 作業する これが頻繁に発生すると、どんどん切り替えに必要なコストが大きくなって本質的な時間が減る。 別々の仕事を頻繁に往復す
SonicGarden Study #11で放送された資料から一部スライドを抜いたものになります。 http://sonicgarden.doorkeeper.jp/events/13229 ----- 優れたプログラマだけが優れたソースコードを書くことができます。 では優れたプログラマになるにはどうすれば良いでしょうか。 自分の書いたコードを、優れたプログラマに指摘してもらうことが一番の近道です。それがコードレビューです。たった一人でコードレビューも受けずに、ただ書き続けてもクソコードはクソコードのままなのです。 そこで今回は、良いコードが書けるプログラマになるための、コードレビューを上手に実践する秘訣を話します。
DSSTNEとは? DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか? DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは? 疎行列(そぎょうれつ、英: sparse matrix)とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
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