「歯磨き」って日本語だよな?なんでカタカナ? あと「メガネ」とかも
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コロナ禍で多くの会社が大ダメージを受けてる中 Netflixは売上、加入者共に25%ほど増加したらしいです。まぁこれだけ巣篭もりを余儀なくされれば でしょうね! という感想しかありません。納得の数字です。 しかし、そろそろ新規加入者はこう思い出しているハズです。 めぼしいヒット映画は大体観たし、 月額料金も上がったし そろそろ解約すっか 待って 待って その解約 待って! あなた、Netflixオリジナル映画をスルーしてませんか? せっかくNetflixに加入したならNetflixでしか観れない映画を観なきゃ勿体ない! Netflixオリジナルには大ヒット映画に勝るとも劣らない作品が沢山あります。 同じくらい駄作もありますが(小声) それを片っ端から観ている暇人の僕がお教えします。 題して Netflixでしか観れない傑作Netflixオリジナル映画ランキングBest.10!〈2020〉
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かつて「ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで10回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く
電通デジタルでデータサイエンティストを務める吉田です。 本記事では、機械学習においてモデル学習時点でのデータと推論時点でのデータが経時的に乖離を起こしていく、いわゆるデータドリフトの検知を自動化するために構築したワークフローについてご紹介いたします。 データドリフトによる機械学習モデルの劣化とは機械学習モデルを実運用していく際に課題になる事象の1つとして、データドリフトの問題があります。 一般的に、機械学習ではいくつかの特徴量Xに対する目的変数Yとの隠れた関係を定式化します。XとYの関係は時間が経つにつれて変化していくことがしばしばあり、これに伴って一度作成したモデルの推論精度も低下していきます。 簡単な例として、あるWebサービスにおいてサイト上の行動ログを元にユーザーごとにコンバージョンの発生を予測する機械学習モデルを作成したとします。このモデルは、「平均的に10分以上閲覧しているユー
Excelを使った財務モデリング(事業に必要な資金や利益などを算出するファイルを作ること)の腕を競うイベント「Financial Modeling 8 Player Battle」が6月8日午後8時(日本時間)から開催される。スポンサーとして米Microsoftも参加。試合の様子はYouTubeで配信する。 大会では、8人の選手がお題に沿った財務モデルを40分で作成。Microsoftの社員を含む審査員2人が、誰が最も優れた財務モデルを構築したか判定する。終了後は、各選手が構築した財務モデルをOneDriveで公開する。 開催元のFinancial Modeling World Cup(FMWC)組織委員会は、財務モデリングに携わる人材の育成などを目的に、年次で大会を実施している。通常の大会では使用するツールや財務モデルのファイル形式は問わず、終了後は結果に応じて参加者をランク付けしている
Rustで既存のソフトウェアを再実装することは「Rewrite It In Rust」と言われたりしますが、 最近はfindの代替である fd やlsの代替である exa などといったUnixコマンドのRust実装がよく見られます。 このようなUnixコマンド以外にも、Goで書かれたコンテナランタイム runc のRust実装である youki や既存のNodeバージョンマネージャーである nvm よりも200倍速い[1]とされている fnm や Lemmy というRustで書かれた reddit の代替などがあります。 また、僕自身もRubyのバージョンマネージャーである rbenv のRust実装である frum を作ったりしています。 作ったもの 今回は、こういったRustで書かれた、既存のソフトウェアの代替の一覧を作ってみました。 RustでOSSを作る際にこういった一覧があると、
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