深層学習の原理を明らかにする理論の試み - Google ドライブログイン読み込んでいます…
TokyoSNAの発表資料をまとめてみた - ふゆみけ
最近はQiitaに移行しつつあってこちらは更新してませんが、たまにはなんか投下しようかと。 去年自分がやってた勉強会の資料をまとめてみました。 今思えば第一回の資料とか若気の至りで恥ずかしい限りですが、あの時若さに任せて思い切ってやってみた結果、知り合いも増えたし視野も広がったし、よかったかなあ、と（あれ真面目？） 社会ネットワーク分析勉強会 #1 http://atnd.org/events/29767 #1 でナンバリングしてたら、Twitterだとハッシュタグ扱いされる事に気付いて2回めからは普通に「社会ネットワーク分析勉強会 その◯」になりましたとさ。 1章 『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』１章 イントロダクション from Hisao Soyama LT Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました― from Hisao Soyam
Comparing Filesystem Performance in Virtual Machines
For years, the primary bottleneck for virtual machine based development environments with Vagrant has been filesystem performance. CPU differences are minimal and barely noticeable, and RAM only becomes an issue when many virtual machines are active. I spent the better part of yesterday benchmarking and analyzing common filesystem mechanisms, and now share those results here with you. I’ll begin w
Treasure Data Analytics 第1回 〜Treasure Data Cloud Warehouse について（前編）〜 - doryokujin's blog
はじめに Treasure Data Analytics シリーズは，Treasure Data の提供するクラウドサービス上で実行可能な様々なデータアナリティクスのユースケースなどを紹介して行く長いシリーズです。第1回および第2回では「Treasure Data」とは何か，またその特徴およびメリットは何かについて紹介する予定です。 第1回では Treasure Data の提供する Cloud Data Warehouse サービスのイントロダクションを，第2回では「データアナリティクスを行うための Platform とは」という観点で Treasure Data の魅力をお伝えできればと思っています。 ※ なお Treasure Data は高度なインフラ・ソフトウェアテクノロジーを駆使しておりますが，本シリーズはデータアナリティクスを主眼においており，このサービスを支えるインフラ基盤
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