Python コードの高速化のアプローチ - Qiita
はじめに こんにちは。こんばんはかもしれません。爲岡 (ためおか) と申します。 2020年4月から株式会社グロービスにて機械学習エンジニアとして働いています。 グロービスでは機械学習技術を利用したプロジェクトや、データ基盤の運用改善プロジェクトを担当しています。 機械学習技術を利用したシステムには様々なものがあると思いますが、 現状のグロービスにおいては、ユーザのリクエストに対して機械学習を行い、 すぐに結果を返す必要があるようなシステムは扱っておらず、 ある程度の時間をかけて学習、推定した結果を非同期にアプリケーションに連携するシステムのみを扱っています。 ゆえに、今のところは機械学習技術を利用したロジックを書くときに、速さを意識することはあまりありません。 一方で、空いている時間に競技プログラミングをやっていることもあり、 高速なコードについて考えたり、書いたりすることは個人的には好
誰得なのか不明ですが2000円でCUDAを試してみました - Qiita
こんにちは @ixiv です。 「機械学習を勉強したい」と意欲を燃やす方々の中には「できたらGPGPUも！」と考えてる方も多いような気がします。とはいえ、自分のようなぺーぺーの初心者の方は、1本数万円するGPUで勉強をはじめよう、という事も難しく「なんとなくCUDAというものに触れてみたいなぁ」といったモチベーションに留まっているかと思います。 そこで、今回はまさかの 2020年の年末に2011年3月15日（僕の誕生日）発売のグラフィックボード『GeForce GTC550Ti』をメルカリで2000円で入手し、お手軽CUDA環境を立ち上げ、YOLO＋CUDA＋OpenCVでリアルタイム物体検出（Object Detection）をするまでの流れをまとめます。恐らく本手順を使うのは世界に自分ひとりな気もしますが… はじめに では早速。まずPC環境と、今回の記事を作成するために参照したWEBサ
Micro Frontends Architecture Patterns
本書は、Micro Frontends Architecture Patternsというタイトルを付けていますが、モノリスからJAMstack、Micro Frontendsまで、Webフロントエンドを包括した様々なアーキテクチャパターンの詳細を体系的に紹介しています。 ソフトウェアとしてのアーキテクチャ全体を俯瞰し、他のシステムとのやりとりを設計するような考え方が役に立つことは多いです。フロントエンド観点で、様々なアーキテクチャパターンをまとめることで、Web開発の助けになればと考えています。 また、アーキテクチャの歴史と変遷を知ることで「Micro Frontends」への理解を深めることができると筆者は考えました。Micro FrontendsはThoughtWorksのTechnology RadarではすでにADOPTとなり、海外で多くの事例が存在します。Micro Fronte
パスワードレス認証導入その後｜ころちゃん
ころちゃんです。本記事は Digital Identity技術勉強会 #iddance Advent Calendar 2020 21日目の記事になります。開発ブログも兼ねています。 19日目の猫氏の記事でも引用してもらっていますが、今年はbosyuにメールアドレスログイン機能を追加したので、今年のうちに、書ける範囲で、振り返りしておきたいなと思い、アドカレに乗っかりました。 生体認証の仕組みの話を書こうと思いましたが、ネトゲの拡張がリリースされてしまい進捗が無になっているので断念。 前提・リリース時点で出した記事はこちら ・導入前: Twitter, Facebook によるSNSログイン ・導入後: 上記 + メールアドレスログイン ・Email OTP（One-Time-Password）の話で、FIDOの話ではない ・要求としては「SNSとは切り離された何かで認証したい」 メアドロ
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