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3つの要点 ✔️ 時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な調査と比較実験が行われました。 ✔️ 古典的学習モデルの代表としてGBRTが使われています。深層学習モデルが実現した系列間の依存性の表現を入力の特徴量エンジニアリングベースのウィンドウ化で代替しました。 ✔️ 前処理により、改良GBRTは単変量、多変量両方のデータセットに対して、数多くの深層学習モデルと同等あるいは大きく上回る性能を示しました。 Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting? written by Shereen Elsayed, Daniela Thyssens, Ahmed Rashed, Hadi Samer Joma

VST SDK 3.7.5が公開されました。 2022年5月16日に、VST SDK 3.7.5が公開されています。 参考→sdk.steinberg.net フォーラムではなく、公式の変更履歴は「VST3 Developer Portal 変更履歴」にあります。 VST SDK 3.7.4からの変更点は下記のようです。 (公式サイトからの翻訳ですが英語は自信がないです。また、一部 補足などを入れております。) インターフェイス・フラグ等の修正 プラグイン情報(モジュール情報)を記載したmoduleinfo.jsonファイルが利用できるように変更。 作成したプラグインのフォルダに「/Contents/moduleinfo.json」のようにに配置することで、ホストアプリケーションが.vst3ファイルを読み込むことなく、情報を取得できるようになった。 プラグインの情報には、ファクトリ((PF

Contrast is the difference in luminance or color that makes an object (or its representation in an image or display) distinguishable. In visual perception of the real world, contrast is determined by the difference in the color and brightness of the object and other objects within the same field of view. “If one says ‘Red’ (the name of the color) and there are 50 people listening, it can be expect

作ってみた 百聞は一見に如かずということで、スクリーンショットをいくつかぺたり。 もちろんスマホでも見れるよ ちなみに筆者のツイハイアカウントは @nr_ck です。 どうやって作ったかまとめてみた このエントリは個人で作成したサービスの「ツイハイ！」について、インフラからバックエンド、フロントエンドまで一気通貫でどんな設計で動いてるかまとめたものになります。 ツイハイ！は現在のところアーリーアクセス版というステータスで、かつ実験的なプロジェクトという建付けとしています。まだ基本的な機能のみのため、10年前くらいのTwitterを思い出すかもしれません。小さいSNSで、機能もユーザー数も少ないサービスですが、その裏側はスケールしやすいように考えた設計があります。この設計についてフロントエンド設計、バックエンド設計（次のエントリ）、 インフラ設計（このエントリ） という3つの視点でQiita

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