XP祭り2017のセッションのスライドになります。 http://xpjug.com/xp2017-session-a5-1/ 元ネタは以下です。 http://i2key.hateblo.jp/entry/2017/05/15/082655 ※CCPMの表記について一部誤解を与える部分がありましたので、表記を削除いたしました。 2017/09/21 0:27
非エンジニアリング脳なデザイナーが新規アプリ開発の現場でXcodeを使用することがどのような影響を与えたか。について、自身の経験を元にまとめました。Read less
第41回IBISML研究会 https://www.ieice.org/ken/program/index.php?mode=program&tgs_regid=fcaa63fc93919d63c192941825025f97dfeb046f102fa4fa2c046abe6dc556ce 【講演タイトル】 “機械学習の説明”の信頼性 【講演概要】 機械学習を実社会で利用する上での課題の一つに「機械学習モデルはブラックボックスで説明ができない」点があげられる。このようなモデルのブラックボックス性の問題を解消するために、ここ数年では機械学習モデルの“説明”の研究が活発になされている。しかし、これらの“説明”そのものの信頼性に課題があることが最近の研究で明らかになってきている。本講演ではこれら“説明”の信頼性に関する最近の研究について紹介する。
出展元:http://www.docodoco.jp/tool/docodoco_ga.html?sd1
WordOnsen in 福島飯坂 2014のセッション「WordPress アカンパターン」のスライドRead less
新作スライド ボッチなデザイナーがクラウドファンディングを始めようとしたら「それでは3200人あつめてください」と言われた件 - https://goo.gl/co5NRN 公開しました! ぜひコチラもお読みください! 読んでくれてありがとう!面白かったらぜひぜひシェアしてくれると嬉しいよ!(`・ω・´)b ダウンロードもプリントも配布もご自由にどうぞ!たくさんの人にみてもらえれば最高です! デザインが苦手な人ほどオススメ! Aさんはデザインはこうだという。 Bさんはデザインはああだという。 ああああああもう!!結局どっちが正しいんだよ!? そんな疑問がたった13ページで解決します! "デザイン"なのに真逆のことをいう人達がいるのは、 実はこういうことだった! もう、デザインが苦手なんてことない!Read less
Web担当者Forum秋のイベント 11月7日(月)14:05 KA1-4 セッションのスライドです。 「ウチの事業部の商品をWebサイトとアプリのトップに載せて!」 「新機能をとにかく目立たせろ! 利用数をとにかく増やして!」 Webサイトやアプリを運用していると、社内のあちこちから、さまざまな圧力や依頼が舞い込むものです。えらい人からの現場を知らない指示であったり、発言力の強い部署からの高圧的な依頼であったり、決裁者からの思いつきの要望であったり……。その多くは「その人の視点から見た世界」の個別最適であり、全体最適でのユーザー目線に欠けていたり、Webサイトやアプリの使いやすさを毀損する内容であったりします。Web担当者やプロダクトマネージャーは社内の不要な衝突を避けながら、決裁者からは予算を引き出し、ユーザーに価値を届けられるプロダクトのかたちを守り続けなければなりません。本セッショ
7月19日に行った「覚醒!JavaScript」勉強会で使用したスライドです。 http://connpass.com/event/7082/Read less
講演動画:https://youtu.be/YXGmiWzHxeo 解析編:https://www.slideshare.net/EpicGamesJapan/ue4-festeast2019-60fpsanalysis/ 2019年10月6日に行われた「UNREAL FEST EAST 2019」における「60fpsアクションを実現する秘訣を伝授」の登壇資料です。 ●公式サイト https://unrealengine.jp/unrealfest/ === 発売中のタイトル「NARUTO TO BORUTO シノビストライカー」に開発中のプロジェクトの事例も加えて、60fpsアクションゲームを実現するためのポイントや、パフォーマンス・チューニングについて解説します。おまけとして「NARUTO TO BORUTO シノビストライカー」のグラフィック面の技術を紹介。
2014年6月5日 GarageAKIHABARAにて開催されたワンコインカレッジ!で話した「Webデザイナーが仕事をしやすいWebディレクター」のスライドです。Read less
This document proposes using random features to strengthen graph neural networks (GNNs) for node classification tasks. It summarizes that GNNs cannot distinguish nodes with identical features and are not universal approximators. By adding random features to each node, GNNs can distinguish nodes and tree views, allowing them to detect graph structures like triangles. Experiments on synthetic and re
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く