AWS の利用料最適化の知識と実践力をつけるなら『Amazon Web Services コスト最適化入門』がオススメ！ - 継続は力なり
タダです. AWS を使っていると利用料金を気にしながら使っていくと思います.コストを最適化していくためにどんなサービスやツールを使ってコストを最適化していくかを学びたいと思って「Amazon Web Services コスト最適化入門」を購入しました.本書ではコストに関する知識と実践を両軸で学べてとても勉強になったので学べることと所感と一緒に本書を紹介します. 技術書典応援祭のページ techbookfest.org Booth booth.pm 目次 本書で学べること 読了後の所感 まとめ 目次 本書の章立ては次の通りです.本編として145Pの内容です. 第１章 Amazon EC2 第２章 Amazon EBS/EFS 第３章 Amazon VPC/データ転送 第４章 Amazon S3 第５章 AWS Simple Monthly Calculator 第６章 AWS Prici
ずっと無料で使えるクラウドの「Free Tier」主要サービスまとめ。2020年版
クラウドの多くでは、1年程度の無料トライアルやクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスも提供されています。 こうした無料枠は開発環境やテスト環境としてクラウドを試すうえで非常に有効です。ここではクラウドのFree TierやAlways Freeとして提供されているおもなサービスをまとめました。 Amazon Web Services（AWS） 「AWS 無料利用枠」のWebページを開き、左側にあるフィルター条件で「無期限無料」をチェックすることで、無期限に無料で提供されるサービスの一覧を見ることができます。 おもに次のようなサービスが無期限無料で提供されています。 AWS Lambda サーバレスコンピューティングの実行環境を提供します。 1カ月あたり100万リクエスト、最大320万秒コン
Python関係の「○○100本ノック」のまとめ - Qiita
「○○100本ノックとは」？ プログラミング関係のエクササイズ集・Tips集的なものです。ちょっとしたテクニックや、基礎がまとまっているので解いてみると練習になります。 最初にやるのは退屈かもしれませんが、学習の停滞期にやってみると、思わぬ発見があるのではないかなと思います。 この記事では、Python関係の100本ノックを簡単にまとめてみました。自分が知っているのは、以下くらいですが、他にも良いもの（絶対ある気がします）知っている人はぜひコメントなどで教えてください。 画像処理100本ノック 画像処理100本ノック!! 追記：本家が惜しくも無くなってしまっていたので、fork（？）されていたものにリンク張り替えました。 解説・Google Colaboratoryで実行するときは以下記事参考にしてみてください。 ディープラーニング ∞本ノック 注：元サイトが消えてしまったので、私がfor
Denoの登場でNode.jsの時代は終わるのか？ - Qiita
Deno ver 1.0 5月13日、Deno v1.0の正式リリースが決定しました。 少し勉強してみましょう。 ↑ かわいい Denoってなに？ DenoはNode.jsの製作者であるRyan Dahlによって作られました、新しいJS/TSランタイムです Denoはdefaultで安全です（許可なしではファイル・ネットワーク・環境にアクセスできません） DenoはTypeScriptがビルトインで入ってます 外部パッケージはurlでインポートできます（Goみたいに） ディーノって読むらしい（デノではない） Denoが作られた背景 一年前くらいにこの動画を見たことを思い出しました。 Node.jsの作者であるRyan Dahlが、Node.jsを開発した当時の仕様を後悔する旨の動画です。 https://www.youtube.com/watch?v=M3BM9TB-8yA&t=1319s
Discord導入で気づいた、今までのフルリモート生活に足りていなかったこと｜ねこにし
フルリモート下での「ちょっといいですか」しにくい問題について 先週のnoteで語ってから1週間、皆様いかがお過ごしでしょうか。 私自身、「環境も整ったし、それなりにフルリモートでの働き方慣れてきたな！」という気持ちにもなってきていたのですが… 先週末、弊社にDiscordが導入されて 「これや…私の求めていたものは……ぽっかり空いていたピースはこれやったんや…！！」 と感動…！ フルリモート生活にDiscordが導入されて起こった嬉しい変化について、感動のままに語ります。Discordはいいぞ。 そもそもDiscordとは サーバー上でチャット（ボイス・テキスト）を楽しめるサービスです。 ゲーマーさんによく利用されている印象。最近は会議や読書会にも利用されているそうな。 詳しくは公式HPへ：https://discordapp.com/why-discord 1. オフィスにいる感覚で「ち
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
深層学習界の大前提Transformerの論文解説！ - Qiita
この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
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吐き気を催す邪悪を主人公にした読むストロングゼロ全43巻「連ちゃんパパ」の感想