Chainer を振り返って
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
前方誤り訂正 - Wikipedia
前方誤り訂正（ぜんぽうあやまりていせい、英: Forward Error Correction, FEC）は、データ転送における誤り検出訂正方式の一種。データ送信時に誤り訂正用の符号をあらかじめ付与することにより、受信者は再送を要求することなく、ただちに誤りを検出し訂正することができる。一方向誤り訂正とも言う。 概要[編集] FEC は「ノイズ平均化; averaging noize」を利用した方式であり、データの一部がノイズによって破壊されても、データを復元することができる。FEC を利用したデジタル通信システムは、ある程度のSN比までは完璧に機能する。ただしSN比が限界を越えると全く機能しない。その（全てか無かという）傾向は、シャノン限界で定められる理論的限界に近い強い符号ほど顕著である。 前方誤り訂正の利点は、誤り検出時にデータの再送を行わないことである。このため、動画配信や音声通話
Rust初心者がRustで全文検索サーバを作ってみた - Qiita
情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019 の5日目の記事です。このAdvent Calendarを作った@takuya_aさんより、お誘いいただきました。 @minoru_osuka もし余裕あれば12/5の記事お願いします！ https://t.co/YIA9tIB4Gj — takuya-a (@takuya_b) December 1, 2019 ということで、仕事とは別で個人的に始めたプロジェクトについて紹介できたらと思います。 私自身はApache Solrを好んで利用しています。 ただ、最近のサーバサイドの技術の移り変わりや、新しい開発言語の登場など、取り巻く環境が変化してきています。それらの習得も踏まえ、使ったことのない開発言語を用いて軽量な全文検索サーバを作り始めるという内容です。 開発した経緯 インフラの変化 ここ数年でインフラは大きく変化しました
コンパイル時計算完全に理解した - 竹迫の近況報告
コンパイル時計算完全に理解したリクルートテクノロジーズの竹迫です。 この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2019の4日目(12/4)のエントリーです。先月、社内のTGIFで飛び入り発表したスライドを記事にまとめなおしました。 adventar.org 皆さんは素数を数えることが好きでしょうか？私は大好きです。 問題：MAX以下の素数の個数を数えよ。 与えられた数以下の素数の個数を予測する「ガウスの素数階段」を作る簡単な問題です。素数かどうかを判別するにはどんな数字でも割り切れないことを確認する必要があるため、ナイーブに素数判別を計算するとどうしても時間がかかってしまいます。（※厳密に素数の個数を予測する魔法の「リーマンの素数公式」はとても面白いのですが、今回の記事では解説対象外です。） 引用元：http://tsujimotter.hatenabl
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
