プロダクトマネージャーの3分類 - Yamotty Blog
rebuild.fm 今回はTaro Minowa (@higepon)さんの回について。 higeponさんについてはこちら。 Software Engineer@Twitter. OSS projects: Mona (OS from scratch), Mosh (Fast Scheme Interpreter), Mio (KVS). (Twitterからプロフィール転載) この回は内容が大きく2つから構成されている。 エンジニアにとってのTech Leadというキャリアパスについて プロダクトマネージャーの分類と難しさについて 本題として扱いたいのは2についてなのだが、1のTech Leadという役割、キャリアパスが新鮮かつエンジニアの組織を考える上でとても有用だったので、簡単に触れたいなと思います。 なおTech Leadに関する @higapon さんの考察サマリはご自身がブ
グラニフ - Design Tshirts Store graniph
人気スナックのデザイン＆キャラの魅力に迫る！「湖池屋」と「グラニフ」に宿るデザインに対するこだわりと共通点発見
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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Python: TensorFlow のチュートリアルでソフトマックス回帰を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
最近、囲碁でプロ棋士を負かした AlphaGo も、この TensorFlow で組んだニューラルネットワークを使っているんだとか。 とはいえ、チュートリアルを読みながら使ってみると、これは単にディープラーニングだけをターゲットにしたライブラリではないように感じた。 どちらかといえば機械学習で使われるモデルをプログラムで表現して動かしやすくするためのツールキットのようだ。 今回試すソフトマックス回帰というのは TensorFlow に用意されている最初のチュートリアルで使う機械学習アルゴリズムだ。 モデルとしては一層のニューラルネットワークとソフトマックス関数を組み合わせたシンプルなものになっている。 一層のニューラルネットワークなので、これはディープラーニングではないし、ぶっちゃけ最終的に得られる汎化性能も高くない。 チュートリアルでは MNIST という手書き数字のデータセットを使って
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