PyCon JP 2020 の「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」の発表資料です
![Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5dc58dd4ac85a6da57117e4a0b7f0d1aa748876a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fb09f81727b934f9aa41d07a9d8c1a0c3%2Fslide_0.jpg%3F16124346)
July Tech Festa 2020 TrackB https://jtf2020.peatix.com/
Database Lounge Tokyo #6の発表資料です。 (参考URL) ・NewSQLのblog https://qiita.com/tzkoba/items/5316c6eac66510233115 https://qiita.com/tzkoba/items/3e875e5a6ccd99af332f ・B-TreeとLSM-Tree https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSNk8RkQrVRm_BNZKYyz0sl1k7C6yjTfJIqfMDxnnka8f4pfpf6j2yuXvxvyVGnrzRERdAaxNbOU-CT/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g4c1e3ed2c3_0_6 ・ConsistencyとIsolation https://f
与えられた楽器の音色に近いFM音源パラメータの探索を勾配法で解く方法を解説します これは2020年2月8日に行われた カーネル/VM探検隊@関西 10回目 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/ifm
2019年10月23日「Mitchell Hashimoto in Tokyo! HashiCorp Meetup」にて登壇 https://hashicorp.connpass.com/event/146776/
MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑(東京大学生産技術研究所)http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基本的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。本チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。
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