その13 キャッシュメモリの効果
キャッシュメモリがメモリアクセスにおいてどれだけの効果を持つか、実験によって確かめます。 00:00 前置き 00:37 キャッシュメモリとは 04:20 実験方法 07:07 結果 09:08 まとめ テキスト https://speakerdeck.com/sat/kiyatusiyumemorifalsexiao-guo 本動画シリーズは以下の本をなぞるように進めていますが、しょっちゅう脱線します。よろしければお買い求めください。 https://amzn.to/3RVWdo3 メンバーになるにはこちらをクリックしてください。とくに特典はないですが、メンバー数が多くなるとうれしくなって動画をアップロードする頻度が高まるかもしれません。 https://www.youtube.com/channel/UCgrUyRFiHhV607Orhriau6w/join
「エンジニアのための「データ可視化」入門」 Data Engineering Study #12
▍プログラム 0:00 〜 待ち時間 9:06 〜 オープニング primeNumber 小林 寛和 / Forkwell 重本 / ゆずたそ氏 16:03 〜 講演 ヤフー株式会社 データ統括本部/サイエンス統括本部/CDO管掌 駒宮 大己氏 「データをデザインすること」 38:47 〜 質疑応答 駒宮 大己氏 × ゆずたそ氏 52:38 〜 スポンサーLT Forkwell 森 1:04:40 〜 講演 Tableau Zen Master/日本航空 我如古 聡志氏 「『Pre-Attentive Attribute』『ゲシュタルト法則』で考えるデータ視覚化と、その魅力」 1:28:05 〜 質疑応答 我如古 聡志氏 × ゆずたそ氏 1:38:25 〜 スポンサーLT primeNumber 小林 寛和 1:49:41 〜 講演 デジタル庁 / Digital Agency of Ja
Spanner 沼への誘い Part1 Basic
まず、そもそもSpannerとはどういうものなのかについて話しています。 Spanner沼への誘いシリーズについて Google Cloud Spannerをこれから触ってみる人向けに、どういったものなのかについて説明しています。 Spannerにはたくさんの機能があるので、なかなか完全に理解して使いこなすのは大変です。 そんな沼のような世界への入り口として、話をしています。 スライド Basic https://docs.google.com/presentation/d/1LlrIvkv02Jj1OvjKWsKnMNbR3Np72rUxWqatmzywLPI/edit#slide=id.p Write https://docs.google.com/presentation/d/18BS3-oXd3Wxt399iCl-MRPxh1H-rBZZwqahy0-zIVdY/edit#
A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI
In this event, Dr.Andrew Ng shared the skills he sees as fundamental to the next generation of machine learning practitioners, and followed with a Q&A. Let us know what you think of the presentation by filling out a quick survey at http://bit.ly/30yeWuO To learn more about us and signup for future events: DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/
Training a custom ENTITY LINKING model with spaCy
spaCy is an open-source library for advanced Natural Language Processing in Python. In this video, we show you how to create a custom Entity Linking model in spaCy to disambiguate different mentions of the person "Emerson" to unique identifiers in a knowledge base. We accomplish this by training a machine learning model on some text annotated from scratch with Prodigy. You can follow along in this
SPACY v3: Custom trainable relation extraction component
spaCy is a popular open-source library for industrial-strength Natural Language Processing in Python. spaCy v3.0 features new transformer-based pipelines that get spaCy’s accuracy right up to the current state-of-the-art, and a new training config and workflow system to help you take projects from prototype to production. In this video, I’ll show you how to apply all these new features when implem
Tom Goldenberg: Kedro + MLflow - Reproducible and Versioned data pipelines at scale | PyData LA 2019
www.pydata.org PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processin
CS520: 2021 Knowledge Graphs Seminar Session 15
Practical Challenges in Creating Large Knowledge Graphs that Last for a long time
講義ビデオ｜聴講コース 臨床研究者のための生物統計学 - 京都大学OCW
なぜランダム化が必要なのか？ なぜ二重盲検ランダム化臨床試験が必要なのか？ ランダム化の方法 特殊なランダム化 ランダム化後に生じた治療切り替えの問題
Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module
In this video, we will be learning how to use multiprocessing in Python. This video is sponsored by Brilliant. Go to https://brilliant.org/cms to sign up for free. Be one of the first 200 people to sign up with this link and get 20% off your premium subscription. In this Python Programming video, we will be learning how to run code in parallel using the multiprocessing module. We will also look
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