ITが面白い時代はすでに終わっているし変化も遅くなった - きしだのHatena
ITはもう面白くなくなってますね。 技術が面白いときには、いろいろ新しいものが出て性能あがったりできることが増えたりします。調べたらどんどん新しいものが出てくるし、新しいものもたくさん作るし、面白い。ですが、IT技術は一通り出そろって、成熟期に入っています。そうすると新しい技術に出会うことも新しいものを作ることも減っていきます。その結果、いままでの変化のあった状況を知っていれば、つまらんってなりますね。 結局のところITというのは新しいハードをどう動かして社会に実装していくかというものなので、新しいハードが出ないとどうしようもないのです。けれどもだいたい飽和してしまった。 雑にいえば、これまで1980年くらいにBASIC搭載8bitパソコンが普及するとBASICプログラミングが流行り、1990年くらいにパソコンが32bit化するとGUIシステムが使い物になるようになってWindowsやその
Early Work
初期の作品 --- Early Work Paul Graham, October 2020 これは、Paul Graham： Early Work を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2020 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/early.html 日本語訳：Shiro Kawai (shiro ＠ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出版社の案内ページ Amazon.co.jp サポートページ 2020/10/20 翻訳公開
Low-Level Academy
In this course, you will learn how to work with the UDP and TCP internet protocols in real-world scenarios. You will apply your skills to build small, fun networking applications in Rust — right in your browser! No previous knowledge of network programming is required, but we assume that you are familiar with Rust syntax. If you’re not, that's fine too! You can read The Rust Book and learn by prac
プログラマが知るべき97のこと
プログラマが知るべき97のこと大人気の書籍『プログラマが知るべき97のこと』のエッセイを無料で公開中！すべてのプログラマにおすすめの本がウェブで読めるようになりました。 エッセイ一覧分別のある行動関数型プログラミングを学ぶことの重要性ユーザが何をするかを観察する（あなたはユーザではない）コーディング規約を自動化する美はシンプルさに宿るリファクタリングの際に注意すべきこと共有は慎重にボーイスカウト・ルール他人よりまず自分を疑うツールの選択は慎重にドメインの言葉を使ったコードコードは設計であるコードレイアウトの重要性コードレビューコードの論理的検証コメントについてのコメントコードに書けないことのみをコメントにする学び続ける姿勢誰にとっての「利便性」かすばやくデプロイ、こまめにデプロイ技術的例外とビジネス例外を明確に区別する1万時間の訓練ドメイン特化言語変更を恐れない見られて恥ず
MIT 6.S191 (2020): Introduction to Deep Learning
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 1 Foundations of Deep Learning Lecturer: Alexander Amini January 2020 For all lectures, slides, and lab materials: http://introtodeeplearning.com Lecture Outline 0:00 - Introduction 4:14 - Course information 8:10 - Why deep learning? 11:01 - The perceptron 13:07 - Activation functions 15:32 - Perceptron example 18:54 - From perceptrons to neural
リンカ
ついに、リンカの説明をするときが来た。 ここに至るまでに、何度「リンカのところで説明する」と書いただろうか？ ここまで読んできた人ならば、 リンカというものが、なにやら色々やっているんだな、というのはわかってきたのではないかと思う。 筆者が常々思っていることのひとつに、「C言語に関する書籍は、リンカの説明をおざなりにしすぎだ」というのがある。 多くのC言語の書籍は、 コンパイラがソースコードをアセンブリコードに変換します アセンブラがアセンブリコードを機械語に変換します リンカが機械語をリンクして実行ファイルが作られます と、いう解説がなされがちである。この説明を見たら、多くの人が、「え、リンクってなんですか？」と、思うに違いない。 アセンブラには、「人間が読めるニーモニックを、機械が読める機械語に変換する」みたいな、最低限の説明が付くものの、 リンカの説明は「リンクをします」のひとことだ
電子工作のための電気回路基礎講座
詳細：https://fumimaker.hatenablog.com/entry/2020/07/09/031834 電子工作を始めるために必要な基礎知識をまとめました。本書では、電気の基礎からアナログ回路、デジタル回路、マイコンの初歩までを網羅しています。初歩的なことしか書いていないので、教科書や書籍を参考にしながらじっくりと勉強してください。 This is a summary of the basic knowledge necessary to start electronic construction. This book covers the basics of electricity, analog circuits, digital circuits, and the rudiments of microcomputers. Since this book contain
ふつうのLinuxプログラミング-プロセスとハードウェア
研究会の輪講でやったやつ．多少がんばった&評価も高めだったし使いまわせそうなので上げておく．
実践クリーンアーキテクチャ【プログラミング】
音ズレ修正 Ver. → https://www.youtube.com/watch?v=BvzjpAe3d4g 本編 → 7:08 ～ JJUC CCC 2019 Spring の講演「「先行開発！クリーンアーキテクチャ -- ゼロから始める新規開発」の再演です。 講演の概要は下記URLのイベントページをご覧ください。 # URL イベントページ: https://nrs-seminar.connpass.com/event/174000/ Togetter: https://togetter.com/li/1502339 文字起こし（ログミーTechさま）: https://logmi.jp/tech/articles/323233 スライド: https://speakerdeck.com/nrslib/clean-architecture-with-java github: h
Table of Contents · Crafting Interpreters
❧Frontmatter Dedication Acknowledgements I.Welcome 1.Introduction Design Note: What’s in a Name? 2.A Map of the Territory 3.The Lox Language Design Note: Expressions and Statements II.A Tree-Walk Interpreter 4.Scanning Design Note: Implicit Semicolons 5.Representing Code 6.Parsing Expressions Design Note: Logic Versus History 7.Evaluating Expressions Design Note: Static and Dynamic Typing 8.Statem
CQRSとイベントソーシングの使用法、または「CRUDに何か問題でも？」 | POSTD
書き込みと読み込みのどちらに力を入れているかは、ストレージエンジンによって異なります。たとえば昔ながらのリレーショナルデータベースは、外部キーなどの制約を使ってデータの整合性をうまく制御できるようになっています。一方でNoSQLデータベースは、スループットとスケーラビリティを確保するために、そういった組み込みのガードレールをはずしてしまいました。データ層においても、どちらか一方に特化した最適化をすることがあります。たとえば、あらかじめ計算済みの値を保持しておけば、「一日あたりのサイト訪問者数」などの読み込み操作を効率よく行えるでしょう。ストレージソリューションのメーカーはどこも、「うちのプロダクトならあらゆるニーズを満たせます」などと自社製品の機能を自慢します。しかし実は、昔ながらのCRUDモデルに沿ってストレージエンジンを選んでデータ層を設計した時点で、さまざまな関心事の間で何らかの妥協
Learn and use machine learning | TensorFlow
Each image is mapped to a single label. Since the class names are not included with the dataset, store them here to use later when plotting the images: class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] Explore the data Let's explore the format of the dataset before training the model. The following shows there are 60,000 images
Deep Learning
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
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