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大谷翔平
drumato.hatenablog.com
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目次 目次 概要 前提知識 本題 まさに「脱入門者」をターゲットに置いている 式展開がかなり丁寧 1章 2章 3章 4章 6章 12章 15章 総評 概要 書籍「Python機械学習~達人データサイエンティストによる理論と実践(第二版)~」 を読み終わりました。 [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,Vahid Mirjalili,福島真太朗,株式会社クイープ出版社/メーカー: インプレス発売日: 2018/03/16メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (2件) を見る 機械学習の基礎を「厳密に」理解したい 表面上をさらうのではなく数学的定義や内部構造まで知りたい プログラミング技術も解説してほしい という方には特におすすめの本です。
目次 目次 概要 本題 私がこの本を購入した理由 数ある言語処理系の技術書でも恐らく最も初歩的 Goは現在恐らく最も可読性が高い言語 何故オススメ? プログラミングの本質が見えるから 単純にコード量が多いのでやってて楽しい テスト駆動開発 読者の為に残された多くの課題 総評 おまけ 概要 ※注意 Go言語でつくるインタプリタ 作者: Thorsten Ball,設樂洋爾出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2018/06/16メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る こちらの本を読み終わりました(付録以外)。 言語処理系に興味を持った衝動で買った本ではありましたが、 今まで読んだ本でもトップレベルで完成度の高いものだったので、 ここで紹介しておきたいと思います。 簡単に良いところをまとめておくと、 プログラミングの抽象的な概念をより深く学べる これは言語処理系
目次 目次 注意 概要 対象読者 本題 ELFフォーマット復習 シンボルテーブル シンボル名 name シンボルの情報を格納する info ST_BIND ST_TYPE シンボルの可視性 Other シンボルの実体 Value 総評 注意 readelf 実装 で検索すると未だに一番上に出てきてしまっているので注意. これはelfについて全然詳しくない時期に書いたものです. 一応入門的内容についてまとめたものがあるので, よろしければそちらを. zenn.dev 概要 お久しぶりです。 最近やりたい事が沢山あってブログをかけずにいましたが、 唐突にブログ書かなくなったのは書きたくなくなったからでも知見をひた隠しにしたくなったからでもなく、 単純にもっとやりたい事が他に出来ているからです— Drumato (@drumato) May 14, 2019 に述べている通りです。 今日はELF
目次 目次 概要 ライセンス 前提:createコマンドとは main.go 定数 コマンド定義 create.go loadSpec() startContainer() notifySocket 総評 概要 DockerでLow-Level runtimeとして現在も活躍している opencontainers/runcの コードを読んで行きたいとおもいます。 Cookpad 1Day Container Internに参加した時にコンテナランタイムに興味を持ったので、 コードリーディングをすることで実装を理解していきたいと思います。 今回はrunc createコマンドに着目して読んでいきます。 runner.Run()とか読めてない部分もありますし、 自分が読んで満足しちゃってる部分もあると思うので、 わかりやすく解説!という記事ではないです。 気になる方はご自身でゆっくり読んでみる
目次 目次 概要 前提 本題 インストール 設定 総評 概要 まずはつい最近上げた記事の内容を訂正する事から始めなければなりません。 drumato.hatenablog.com 私はこの記事で(記事の内容は一切訂正しないので安心してくださいね)、 個人的に自動入力系自体あまり好きじゃない 同様に補完系プラグイン入れてないのも好きじゃないから みたいな発言をしました。 撤回させてください。 めちゃくちゃ強いプラグイン見つけたので紹介しておきます。 github.com 「補完プラグインって重そうだし…」と思ってる人はご検討を。 前提 このプラグインは、 私が毎日チェックしている技術系のトレンド記事をまとめたサイト、 b.hatena.ne.jp を眺めていた時に見つけました。 Conquer of Completion(補完の征服)というキャッチコピーをみて、 あー補完ね、重くなるだろうし
注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習・データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が 「どうやってKaggleを始めるか」を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python、R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて、最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ
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