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  • AI-powered chat conversations with GitHub Copilot

    Version 1.93 is now available! Read about the new features and fixes from August. Using Copilot Chat in VS Code The GitHub Copilot Chat extension gives you a chat interface that lets you interact with GitHub Copilot and receive answers to coding-related questions directly within VS Code, without requiring you to navigate documentation or search online forums. Copilot Chat might use syntax highligh

      AI-powered chat conversations with GitHub Copilot
    • Kubernetesって何? -大規模なKubernetesを運用するKubernetes as a Serviceチームの話を添えて-

      本発表では、まずLINEヤフーについて簡単に説明した後、アプリケーションやシステムを外部に公開する際の負荷分散と耐障害性の重要性について話します。これらの課題を解決するための技術として、Kubernetesとコンテナ技術に焦点を当て、その基本的な概念と利点を解説します。 さらに、Kubernetes運用…

        Kubernetesって何? -大規模なKubernetesを運用するKubernetes as a Serviceチームの話を添えて-
      • 独断と偏見でまとめる2024年10月現在ゼロから学んで今から生成モデルをコーディングできるために必要な知識集 - Qiita

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 所属大学にて9月に1日で機械学習なんもわからん状態から生成モデルを組めるようになろうというワークショップをした。普通に考えて参加者側の視点に立ったら無理なんだが, まあとにかくそういうイベントをやった。やってみたところ, 「何話してるのかわからん」という感想が多く大絶賛だった(反省しています)。 ただワークショップ中にきた質問が結構自分も最初のころは躓いたところだな〜〜というものも多く, ワークショップ中にきた質問点をまとめていけば案外生成AIをフルスクラッチで作れる技術者になるためのTips集が作れるのではないかと思い, この記事を書

          独断と偏見でまとめる2024年10月現在ゼロから学んで今から生成モデルをコーディングできるために必要な知識集 - Qiita
        • データマイニングの国際学会KDD2024@スペインでは、やはりLLM関連の話題が豊富 - Taste of Tech Topics

          皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) KDD主催のコンペティションKDDCupで入賞したことより、昨年に引き続き、KDDに参加しましたのでそのレポートを記載させていただきます。 今年はスペイン・バルセロナでの開催だったため、ヨーロッパへ初渡航でした。楽しかったです! 会場写真※昨年のレポートはこちら acro-engineer.hatenablog.com KDD2024 KDDは正式名称、30th ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MININGです。 8月25日(日)〜29日(木)主なテーマとしてデータマイニング

            データマイニングの国際学会KDD2024@スペインでは、やはりLLM関連の話題が豊富 - Taste of Tech Topics
          • Using reasoning for data validation | OpenAI Cookbook

            In this guide, we’ll explore how to use the o1 model, specifically o1-preview, to perform data validation through reasoning. We’ll walk through a practical example involving a synthetic medical dataset and demonstrate how to assess the model’s accuracy in identifying issues within the data. Overview Data validation is a critical step in ensuring the quality and reliability of datasets, especially

              Using reasoning for data validation | OpenAI Cookbook
            • I Solve Problems

              Addendum: during the event, I was interviewed by Jason Tubnor for the BSD Now Podcast, where I provided further information about the talk and the BSD Cafe project. Here is the link to the episode This is the text underlying my presentation at EuroBSDCon 2024, on 21 September 2024, in Dublin, Ireland. The slides can be downloaded here The video, not yet separated from the live stream, can be viewe

                I Solve Problems
              • GTF :: Why Haskell?

                “Impractical”, “academic”, “niche”. These are a few of the reactions I get when someone discovers that my favourite programming language is Haskell, and not only my favourite in some sort of intellectually-masturbatory way, but favourite for building things, real things, mostly involving web servers. Hobby projects would be one thing, but it gets worse: I have actual teams at Converge working in H

                • Building the Same App Using Various Web Frameworks

                  Building the Same App Using Various Web Frameworks [ learning engineering 🛠 ] · 8 min read Recently, I’ve been wondering if I should migrate from my current web app stack (FastAPI, HTML, CSS, and a sprinkle of JavaScript) to a modern web framework. I was particularly interested in FastHTML, Next.js, and Svelte. FastHTML: Many folks have started building with it since Jeremy Howard launched it a m

                    Building the Same App Using Various Web Frameworks
                  • 画像結合のためのアルゴリズムを考えてみた

                    はじめに 撮りたい対象が非常に大きい時、一枚の写真では収まりきらないケースというのはよくあります。そのような時に、複数の写真を結合して一枚の写真にしなければ、画像として視認性が低くなってしまいます。この記事では、そのようなケースに対応するための画像結合のためのアルゴリズムを考え、Pythonで実装してみました。提案アルゴリズムは、「入力画像の共通部分を事前情報なしで検出し、自動的に結合する」ことが可能です。 作成したソースコードについてはGitHubにて公開しています。興味のある方は以下のリンクからご覧ください。 出力例 以下に、アルゴリズムを用いて結合した出力例を示します。初めに、アルゴリズムに入力する画像の例を添付します。具体的には、以下に示す2枚の画像の結合を行います。画像については、CIFAR-10データセットの中から選択しました。 図中の赤いエリアは、データが存在しない部分を表し

                      画像結合のためのアルゴリズムを考えてみた
                    • Being Raised by the Internet

                      Jimmy MillerBeing Raised by the Internet I grew up relatively poor. I was fortunate enough to have a roof over my head, clean water, electricity, a computer, internet, and cable tv. But food was often harder to come by. This may seem like a contradiction, but when your mom has left to marry her uncle and your dad has schizophrenia, you aren’t really in charge of how the money is spent. Starting at

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