はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
SPAセキュリティ入門～PHP Conference Japan 2021
こちらのスライドは以下のサイトにて閲覧いただけます。 https://www.docswell.com/s/ockeghem/ZM6VNK-phpconf2021-spa-security シングルページアプリケーション(SPA)において、セッションIDやトークンの格納場所はCookieあるいはlocalStorageのいずれが良いのかなど、セキュリティ上の課題がネット上で議論されていますが、残念ながら間違った前提に基づくものが多いようです。このトークでは、SPAのセキュリティを構成する基礎技術を説明した後、著名なフレームワークな状況とエンジニアの技術理解の現状を踏まえ、SPAセキュリティの現実的な方法について説明します。 動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=pc57hw6haXkRead less
GMOペパボのエンジニア研修2021の資料を公開します - Pepabo Tech Portal
はじめに 今年のエンジニア研修の担当をしたkurotakyとtokkyです。ペパボのエンジニア研修2021がはじまっていますという記事を書いてあっという間に時が経ち、先日研修が終わったので研修資料を公開します。各研修の講師からコメントをもらっているので、ぜひ読んでいってください！ 研修を実施するにあたって、専門的な内容を学んでから現場に入る方法や、幅広い技術層に触れてから現場に入る方法など、さまざまなスタイルがあります。ペパボでは最新の技術の幅広く触れてOJTに入っていくやり方を選択しています。それはなぜかというと、GMOペパボのわたしたちが大切にしている3つのことの中で、「みんなと仲良くする」ということ話がありますが、みんなと仲良くするというのは、エンジニアという職種だけでも100人以上になり、そのみんなと仲良くするのは実際は結構難しいと思います。過去にCTOのあんちぽさんが2017年の
GMOペパボ、エンジニアの研修資料を無料公開 合計14時間の機械学習研修ほか | Ledge.ai
画像は公式ブログ（該当ページ）より GMOペパボ株式会社は9月21日、公式ブログにおいて、株式会社ミクシィやサイボウズ株式会社、株式会社リクルートなどに続き、エンジニア研修2021の研修資料を無料公開した。研修資料は「モバイルアプリ研修」「機械学習研修」などで構成される。目次は以下のとおり。 Rails Tutorialコンテナ研修Web セキュリティ研修フロントエンド研修モバイルアプリ研修機械学習研修「モバイルアプリ研修」は、宣言的UIプログラミングの利点を学びつつ、Flutterを用いてモバイルアプリケーションを開発できることに目的としている。 「機械学習研修」は、機械学習の初学者が手法のコンセプトを学び、手法を用いる際の設計や手順が研修前と比較して具体化できることをゴールに設定した。機械学習の前提としてのデータの重要性と、その扱い方を習得することにもフォーカスしている。日程は5日間・
TypeScript入門『サバイバルTypeScript』〜実務で使うなら最低限ここだけはおさえておきたいこと〜
本書『サバイバルTypeScript』は実務でTypeScriptを使う開発者のための入門書です。そして、このページはTypeScriptの特徴を最速で把握できるよう、数百ページからなる本書のコンテンツをつまみ食いした要約です。 » 本書ついて詳しく知る » とにかく今すぐTypeScriptを書いてみたい TypeScriptとはJavaScriptのスーパーセットとなるプログラミング言語。静的型付け言語であり、プログラムの正しさが静的に検査できる。ライブラリやIDEなどの開発環境が充実しており、大きなエコシステムを持っている。Microsoftが2012年に開発し、オープンソースで公開した。» TypeScriptの特徴について詳しく知る » TypeScript誕生の背景について詳しく知る TypeScriptはJavaScriptのスーパーセットスーパーセットとは、元の言語との
JSONPlaceholder - Free Fake REST API
{JSON} Placeholder Free fake API for testing and prototyping. Powered by JSON Server + LowDB. Tested with XV. Serving ~2 billion requests each month. Sponsors JSONPlaceholder is supported by the following companies and Sponsors on GitHub, check them out 💖 Your company logo here Try it Run this code here, in a console or from any site: fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1') .then(re
関数型プログラミングを学ぶことの重要性 | プログラマが知るべき97のこと
関数型プログラミングを学ぶことの重要性著者: Edward Garson 最近プログラミングコミュニティでは、再び関数型プログラミングへの関心が高まっています。その理由としては、業界全体でマルチコアへの移行が進んでいる、ということもあるでしょう。移行によって生じる新たな課題への対処に、関数型パラダイムの保つ特性がうまく合致することが明らかになってきたからです。たしかにそれも重要な理由です。しかし、仮にそれだけなら、私がここでわざわざ「あなたも関数型プログラミングを学ぶべき」という文章を書くこともなかったと思います。 関数型プログラミングのパラダイムを十分に学べば、その知識、技術は、マルチコアへの対応以外にも幅広く役立つでしょう。まず、自分の書くコードの品質を大きく高めることができます。重要なのは、「参照透過性(referential transparency)」が向上するということです。
Books For Site Reliability Engineering
By: Heather Adkins, Betsy Beyer, Paul Blankinship, Ana Oprea, Piotr Lewandowski, Adam Stubblefield Can a system be considered truly reliable if it isn't fundamentally secure? Or can it be considered secure if it's unreliable? Security is crucial to the design and operation of scalable systems in production, as it plays an important part in product quality, performance, and availability. In this bo
Applications of Deep Neural Networks with Keras
Deep learning is a group of exciting new technologies for neural networks. Through a combination of advanced training techniques and neural network architectural components, it is now possible to create neural networks that can handle tabular data, images, text, and audio as both input and output. Deep learning allows a neural network to learn hierarchies of information in a way that is like the f
Spheres, Cones and Cylinders – Circles and Pi – Mathigon
Reset ProgressThis will delete your progress and chat data for all chapters in this course, and cannot be undone! Reset Now
前置き (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
この資料の位置づけ 本資料は，東北大学工学部機械知能・航空工学科 4年生向け講義「信号処理工学」(2013年度までは「知能情報システム工学」)の補足資料とすることを意図したものです．「やる夫」と「やらない夫」という2人の架空の人物の会話形式でディジタル信号処理工学の基本的な部分を説明することを狙います． ただし，いわゆるディジタル信号処理の講義とは少し力点が異なっている面があります．それは以下のような状況に起因します． 同講義の受講者は，原則として3年生の時点で「数学II」としてフーリエ解析・ラプラス変換を，「制御工学I」「制御工学II」として古典・現代制御論を履修している． 同講義は4年生の前期の開講であり，多くの受講者にとっては大学院入試の直前の時期の受講になる． 東北大学機械系の大学院に進学する場合，数学II，制御工学I・II は院試の科目として必要となる受講者が多い．一方，ディジタ
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GitHub - oreilly-japan/data-science-on-aws-jp
じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
カルマンフィルタ入門
「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）
Deep Learning Drizzle
高校数学の美しい物語 | 定期試験から数学オリンピックまで800記事
GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge.
