Effective DevOps
Read it now on the O’Reilly learning platform with a 10-day free trial. O’Reilly members get unlimited access to books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers. Some companies think that adopting devops means bringing in specialists or a host of new tools. With this practical guide, you’ll learn why devops is a professional and cultural moveme
ThoughtWorksアンソロジー
マーティン・ファウラーが所属することでも知られるThoughtWorks社は、アジャイルコミュニティへの貢献で世界に知られています。本書は14人のThoughtWorkerが綴ったエッセイ集です。DSL、プログラミング言語、多言語プログラミング、オブジェクト指向設計、マネージメント、メトリクス、SOA、ドメインアノテーション、ビルド、デプロイ、テストといった、ソフトウェアのライフサイクル全般にわたる広範囲かつ興味深いテーマが目白押しです。ThoughtWorkerの知見に触れることができる一冊です。 翻訳者によるサポートページ オージス総研の本 和書（日本語翻訳版）のサンプル ● 「推薦の言葉」「賞賛の声」「まえがき」のPDF（500KB） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning - MachineLearningMastery.com
Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will discover the gradient boosting machine learning algorithm and get a gentle introduction into where it came from and how it works. After reading this post, you will know: The origin of boosting from learning theory and AdaBoost. How gradient boosting works including the loss function, weak
Call for Computer Vision Research Proposals with New Amazon Bin Image Data Set | Amazon Web Services
Learning the Latent "Look": Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images
Learning the Latent "Look": Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images We propose an unsupervised approach to learn a style-coherent representation. Our method leverages probabilistic polylingual topic models based on visual attributes to discover a set of latent style factors. Given a collection of unlabeled fashion images, our approach mines for the latent styles, t
Facebook's Human-Powered Assistant May Just Supercharge AI
Facebook's new virtual assistant, M, is driven mostly by humans. But it may still be a step forward for AI. Face it: Siri sucks. So often, she has no clue what you're saying. And when she does, there's a pretty good chance she'll respond with nothing more than a page filled with Internet links. Part of the problem is that Apple's talking digital assistant is built on old technology. But even if th
GitHub - lemondan/HumanParsing-Dataset
This human parsing dataset includes the detailed pixel-wise annotations for fashion images, which is proposed in our TPAMI paper "Deep Human Parsing with Active Template Regression", and ICCV 2015 paper "Human Parsing with Contextualized Convolutional Neural Network". You can download the dataset from this link. http://pan.baidu.com/s/1qY8bToS passwd：kjgk We will mainly maintain a new LIP benchmar
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
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
GitHub - xthan/polyvore-dataset: Dataset used in paper "Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs"
GitHub - xthan/fashion-200k: Fashion 200K dataset used in paper "Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery."
StreetStyle: Exploring world-wide clothing styles from millions of photos
Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs
Amazon.com: Fashion: From Concept to Consumer (Fashion Series): Frings, Gini Stephens: Books
ご説明します ! Container Engine 本番環境へのアプリケーション デプロイ
Google Cloud Platform におけるコンテナ アプリ開発概論
Xintong Han
Kristen Grauman
Home | www.craftinity.com
资源或业务被限制访问 Access Forbidden
CVPR 2020 Workshop On Towards Human-Centric Image/Video Synthesis, and the 4th Look Into Person (LIP) Challenge
"Deep learning for image segmentation" - Matthew Opala & Michael Jamroz
The North Face Teams With Sacai to Target High Fashion