AWS を初めて利用される方や、ベストプラクティスをブラッシュアップしたい方は、これらのリソースを始めてみてください。
(5/29 追記:Deep Learning のGoogleグループコミュニティを追加) (6/8 追記:松尾研究室の勉強会ページを追加) (6/13 追記:neural language notesを追加) はじめまして。@aonotas(あおのたす)です。 Deep Learningと自然言語処理に興味があります。 好きなフレームワークはChainerです。 さて、Deep Learningが自然言語処理のタスクでも応用されています。 ACLやEMNLPなど国際会議でもタイトルに「Neural」が入ったものが多いですが、arxivにも査読前の論文がよくアップロードされています。 (スピードが早くて追いつくの大変ですよねorz) そこで最新のDeep Learningの論文の集め方を紹介したいと思います。(あくまで私個人の方法です。皆さんどうしてるか教えてもらえると嬉しいです。) 面白い
会社で受託開発していて、gitを使った開発フローを考えることになった。 ニアショアに開発をお願いしていて、ニアショアからの受け入れタイミングが何回かあるから、それにあわせてブランチをわけている。 どういうフローで進めているかと、一番最後にやってみて思ったことを書いた。 どういうフローでやっているか リポジトリの構成 下記モジュールを用意した。 parent core entity common web batch tools ニアショアにて開発するモジュールは『common』、『web』、『batch』で、 アーキにて開発するモジュールは『parent』、『core』、『entity』。 ブランチ ブランチはこんな感じで分けている。 ちなみに、ソース管理はgitBucketを使った。 masterブランチ … リリース可能な状態の資源のみを管理する。結合テスト実施時は、本ブランチから資源を
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