Portacle : Common Lispのオールインワン開発環境Common Lispの開発環境Portacleについてのチュートリアルです。 実用Common Lisp読書会 #2、及びShibuya.lisp lispmeetup #61で使用したスライドです。
Cordova を使って本気で商用ハイブリッドアプリ開発をやってみた
Mar 29, 2017Download as pptx, pdf18 likes23,718 views
React Nativeアプリをリリースし続けるために、最初に行う8つの取り組み
Oct 9, 201734 likes27,112 viewsAI-enhanced description This document discusses React Native and best practices for building mobile apps. It covers getting started with React Native, setting the application ID and bundle identifier, versioning, build types, integrating Fabric and Firebase, and using Fastlane for deployment. Tips are provided for configuring Android and iOS projects as well as conti
機械学習のためのベイズ最適化入門
書籍化し、12万部突破しました。 【SlideShare広告回避用】 https://www.docswell.com/s/morishige/K3MXPZ-howtodesignslides ・PDFは無料でダウンロードできます ・自己学習や勉強会などの目的でしたらご自由にお使いいただけます ・授業・研修への利用はフォーム( https://forms.gle/WwgXTT974xFW78mFA )にご報告ください ・記事への参考資料にする際は適切な出典明記をお願いいたします 【使っているフォントについて】 M+フォント「MigMix1P」です。こちらもメイリオ同様おすすめです。 フリーで使えます。 【個人HP】 > https://mocks.jp > 仕事のご依頼はこちらから 【書籍情報】 デザイン入門：https://amzn.asia/d/4WDsTI6 デザイン図鑑：https
思ったほど怖くない！ Haskell on JVM 超入門 #jjug_ccc #ccc_l8
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
Building GUI App with Electron and Lisp
This document discusses how an electronics payment company called Pocket Change built their GUI application using Common Lisp instead of JavaScript. They used the Electron framework, which normally uses JavaScript, but modified it to use Common Lisp instead. They spawned a Common Lisp process that communicates bidirectionally with the Electron processes using JSON-RPC over WebSockets. This allows
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
go 1.8 net/http timeouts
Go 1.8 introduced new configuration options for net/http timeouts including ReadHeaderTimeout and IdleTimeout. These help address issues with request timeouts that were not configurable in previous versions. The document discusses various timeout settings for sockets, HTTP servers, and HTTP clients in Go and how the context package can be used to implement request cancellation. It also summarizes
Java仮想マシンの実装技術
PPLサマースクール2016「商用Java処理系の研究開発」のパート2です． http://ppl.jssst.or.jp/index.php?ss2016 Java言語処理系の実装について詳説する．まずJava仮想マシンの概要について述べ，その主要な構成要素として，クラス管理とインタープリタ，ヒープ管理とガベージコレクション，スレッド管理と同期機構，JITコンパイラとの連携，などについて説明する．性能改善のために行った各種手法についても触れる． 他のパート 1 Javaの登場と発展 http://www.slideshare.net/Tamiya_Onodera/java-66081108 2 Java仮想マシンの実装技術 http://www.slideshare.net/KiyokuniKawachiya/java-66003903 3 Java Just-In-Timeコンパイラの
入門core.async
Clojureでgo-routineやErlang軽量プロセスのようなことを実現する非同期ライブラリcore.asyncの使い方などなど
Go入門
PFN は、「現実世界を計算可能にする」を Vision として，膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレ ML 基盤を持っています。 この発表では、「オンプレクラスタの概要」と最近のトピックとして「新しく構築した「MN-2b」」、「Pod のリソース要求量の最適化を助けるしくみ」、「Kubernetes クラスタのアップグレード」についてお話します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします！ イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/255797/
ゲームエンジニアのためのデータベース設計
May 28, 2016Download as PPTX, PDF163 likes34,587 views
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
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Python 機械学習プログラミング データ分析演習編
