DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/ Read less
![チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8ba94a1db37e3473e2178316b0372d318f480f3d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fchatcommunicationandpsychologicalsafety-191031185501-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Type Profiler is a type analyzer for Ruby 3 that analyzes non-annotated Ruby code. It runs Ruby code at the type level to find potential errors and prototype type signatures. It forks execution for branches and reuses results when possible. While not perfect, it provides basic type checking capabilities for Ruby without requiring type annotations. The author acknowledges limitations and many areas
大企業が研究開発型ベンチャー企業と連携して共同研究を行うために必要な枠組みを説明した資料です。経産省の検討会合でプレゼンを行った際に使用したものです。 研究開発型ベンチャーは、事業開発型ベンチャーと異なり、複数分野に応用可能なテクノロジーを持っており、これを分野ごとに切り分けて大企業と連携するということを行うことで、スケーラブルなビジネスを創出します。 欧米はもちろん、中国や韓国でも当たり前のように行われているプラクティスですが、日本の伝統的企業はこれが非常に苦手です。このままでは日本の製造業が沈んだままになってしまうという問題意識から、研究開発型ベンチャーとのオープンイノベーションを進めていくための「所作の基本」を大企業の人向けに説明してみました。Read less
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
「金融予測アルゴリズムを評価するときに、あまり一般的ではないけども自分としては皆に気にかけてほしいこと」を伝えたいと思い MarketTech Meetup #01 (https://alpaca.connpass.com/event/108066/) で話したときのスライドです
Japan Container Days: 「今こそKubernetes。最高の仕事道具で使いこなそう」by capsmalt タイトル: 今こそKubernetes。最高の仕事道具で使いこなそう スピーカー: Kazufumi Saito (IBM) 2018年4月19日開催「Japan Cotainer Days v18.04」 https://containerdays.jp/
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/
Schemeコードをx86アセンブリにコンパイルする、トイコンパイラの紹介 https://github.com/nobutaka/nanopass グローバル最適なIterative Closest Point(ICP)アルゴリズム”Go-ICP”についての解説です. ICPは有名なところではKinect Fusionなど,3次元点群のレジストレーションに広く用いられています.基本的には,最近傍点の対応付けと姿勢(並進と回転)の推定を順次繰り返していくことで,点群間の2乗誤差を最小にするような姿勢を見つけようとアルゴリズムです. ICPは原理上,点群間の姿勢がある程度離れると局所解に陥ってしまい正しくレジストレーションできないという課題があります. そこで,局所性を改善したアルゴリズム(SoftAssign など)や,ローカルな特徴(Spin Imageや4PCSなど)を用いて大域的にレ
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4(参考資料追加、k平均法の解説追加など) 2015/04/20 ver1.5(最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加) 2015/04/21 ver1.6(EM法のアルゴリズム説明を追加) 2015/04/24 ver1.7(その他の性能指標を追加) 2015/05/19 ver1.8(ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング) 2015/05/25 ver1.9(EM法の初期データ画像を追加) 2015/06/07 ver2.1(セミナー用に修正) 2015/06/24 ver2.2(EM法の説明を追加) 2016/09/01 ver2.3(誤字修正) 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 UpdateRead less
2018/01/26 第2回 オープンソースデータベース比較セミナー https://osscons-database.connpass.com/event/74688/
This document discusses Amazon SageMaker, an AWS service that allows users to build, train, and deploy machine learning models. It provides an overview of SageMaker's key capabilities like the SageMaker SDK, hosted Jupyter notebooks, built-in algorithms, and integration with other AWS services. Examples of using SageMaker with frameworks like Chainer and TensorFlow are also presented.
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