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By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
The goal of the Netflix Open Connect program is to provide our millions of Netflix subscribers the highest-quality viewing experience possible. We achieve this goal by partnering with Internet Service Providers (ISPs) to deliver our content more efficiently. We partner with over a thousand ISPs to localize substantial amounts of traffic with Open Connect Appliance embedded deployments, and we have
Netflixの映像コンテンツを使って英語の学習ができるLLN(Language Learning with Netflix)というChrome拡張を試してみたのですが、想像を遥かに超えて、最高に便利で楽しいものでした。 感動の気持ちをtweetしたら地味にバズってしまい、使い方の質問や感想なんかのDMも届くように…w 良い機会なので、みなさんにもLLNをもっと知って頂きたく、記事にまとめてご紹介することにします。 Netflixを使って英語学習が出来るChrome拡張LLN(Language Learning with Netflix)の噂を聞いて試してるんだけど凄く良い!聞き逃してた単語の意味や文法&時節も丁寧に確認できるし、マニアックなドキュメンタリーを見た時にネイティブの専門用語の用法や表現学べるの楽しい。https://t.co/tqSr7tKAVz pic.twitter.co
The document describes a biolatency tool that traces block device I/O latency using eBPF. It discusses how the tool was originally written in the bcc framework using C/BPF, but has since been rewritten in the bpftrace framework using a simpler one-liner script. It provides examples of the bcc and bpftrace implementations of biolatency.Read less
This document discusses making Netflix machine learning algorithms reliable. It describes how Netflix uses machine learning for tasks like personalized ranking and recommendation. The goals are to maximize member satisfaction and retention. The models and algorithms used include regression, matrix factorization, neural networks, and bandits. The key aspects of making the models reliable discussed
Machine Learning is making fast inroads into many areas of business and is being employed in an increasingly widening array of commercial applications. At Netflix, ML has been used for several years on our Recommendations and Personalization problems. Over the last couple of years, ML has expanded into a wide range of newer applications here, such as Content Promotion, Content Price Modeling, Prog
Jeffrey Wong, Senior Modeling Architect, Experimentation Platform Colin McFarland, Director, Experimentation Platform At Netflix, we have data scientists coming from many backgrounds such as neuroscience, statistics and biostatistics, economics, and physics; each of these backgrounds has a meaningful contribution to how experiments should be analyzed. To unlock these innovations we are making a st
POPなポイントを3行で 世界的名著『百年の孤独』がNetflixで映像化 ノーベル文学賞を受賞したガブリエル・ガルシア=マルケス 同作の映像化は初 Netflixが、1967年に出版され「世界傑作文学100」にも選ばれるラテンアメリカ文学の世界的名著『百年の孤独』を映像化する予定であることを発表した。 3月6日は、著者であるガブリエル・ガルシア=マルケスさんの91回目の誕生日にあたる。 映像化するにあたっての権利はすでに獲得しており、スペイン語シリーズでの制作を予定しているという。 世界的名作家の作品が、Netflixオリジナルで初映像化 『百年の孤独』は、コロンビア出身の作家、ガブリエル・ガルシア=マルケスさん著の長編小説。世界の30か国以上の言語に翻訳され、全世界で3600万部以上の世界的ベストセラーとなった。 1960年代のラテンアメリカ文学ブームを巻き起こし、ラテンアメリカ文学と
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