Todd Kulesza 20 April 2020 What a response! I want to start with an enormous thank you to the thousands of Go developers who participated in this year’s survey. For 2019, we saw 10,975 responses, nearly twice as many as last year! On behalf of the rest of the team, I cannot adequately stress how much we appreciate you taking the time and effort to tell us about your experiences with Go. Thank you!
Stack Overflowが「2020 Developer Survey」を発表、「最も愛されている技術」はRustに | OSDN Magazine
開発者コミュニティを運営するStack Overflowは米5月27日、年次開発者調査「2020 Developer Survey」を発表した。「最も愛される技術」は5年連続で「Rust」がトップになっている。また、開発者の労働状態についての調査結果も同時に発表された。 Stack Overflowは開発者向けのコミュニティサイトを提供しており、ユニークビジターは5000万人を超えているという。Developer Surveyは同社が毎年行っている年次調査で、今年で10回目。調査の実施時期は2020年2月で、世界ベースで約6万5000人の開発者が回答した。 「最も愛されている技術」は、86％の開発者が挙げた「Rust」がトップとなった。RustはMozillaが開発するプログラミング言語で、5年連続での1位となった。Stack Overflowでは、「Rustはパフォーマンス、管理、メモリ
2019 Design Tools Survey
Introduction These questions deal with a designer's background and employment situation. Each one paints a vivid landscape of the modern design industry. Understanding a designer's experience, team size, and role can help us understand why they use their specific tools. As you analyze and compare these various segments, consider how they might impact the results of the survey and create patterns i
[DL輪読会] Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of De...Deep Learning JP
If $A$ is an $n \times n$ Hermitian matrix with eigenvalues $\lambda_1(A),\dots,\lambda_n(A)$ and $i,j = 1,\dots,n$, then the $j^{\mathrm{th}}$ component $v_{i,j}$ of a unit eigenvector $v_i$ associated to the eigenvalue $\lambda_i(A)$ is related to the eigenvalues $\lambda_1(M_j),\dots,\lambda_{n-1}(M_j)$ of the minor $M_j$ of $A$ formed by removing the $j^{\mathrm{th}}$ row and column by the for
Greetings Rustaceans! Another year has passed, and with it comes another annual Rust survey analysis! The survey was conducted in December 2021. We’d like to thank everyone who participated in this year’s survey, with a special shout-out to those who helped translate the survey from English into other languages. Without further ado, let’s dive into the analysis! A Global Community The Rust communi
In May 2022 over 70,000 developers told us how they learn and level up, which tools they’re using, and what they want. Read the overview → Methodology → The questions we ask in our annual survey help us improve the Stack Overflow community and the platform that serves them. The challenge and opportunity for us is to continue expanding and improving our ability to help all developers and to make th
Question Title * 1. 東京マラソン2020生放送 ライブ テレビ放送 生中継 無料生配信 HD生放送リンクこちらへ http://bit.ly/2oEHovJ HD生放送リンクこちらへ http://bit.ly/2oEHovJ 東京マラソン2020 - フジテレビ 東京マラソン2020番組公式サイト 3月1日(日)午前9時〜フジテレビ系にて生中継！日本マラソン史上最速決戦！2:05:49切れば五輪最後の1枠へ MC：村上信五. 東京マラソン2020 生放送 生中継 フジテレビ 2 days ago - 東京マラソン2020 生放送 生中継 フジテレビ. いよいよ2020年3月1日（日）に・ 「東京マラソン2020」. が開催されます！ この大会は、2020年東京オリンピックのマラソン日本 ... 東京マラソン2020 生放送 フジテレビ 東京マラソン2020 生放送 フ
The difficulty of deploying various deep learning (DL) models on diverse DL hardware has boosted the research and development of DL compilers in the community. Several DL compilers have been proposed from both industry and academia such as Tensorflow XLA and TVM. Similarly, the DL compilers take the DL models described in different DL frameworks as input, and then generate optimized codes for dive
Few willing to change lifestyle to save the planet, climate survey finds
People generally saw themselves as much more committed to the environment than others in their local community, or any institution. Photograph: Emanuele Cremaschi/Getty Images People generally saw themselves as much more committed to the environment than others in their local community, or any institution. Photograph: Emanuele Cremaschi/Getty Images
Deep Learning has revolutionized the fields of computer vision, natural language understanding, speech recognition, information retrieval and more. However, with the progressive improvements in deep learning models, their number of parameters, latency, resources required to train, etc. have all have increased significantly. Consequently, it has become important to pay attention to these footprint
In May 2024, over 65,000 developers responded to our annual survey about coding, the technologies and tools they use and want to learn, AI, and developer experience at work. Check out the results and see what's new for Stack Overflow users.
Transformer, an attention-based encoder-decoder model, has already revolutionized the field of natural language processing (NLP). Inspired by such significant achievements, some pioneering works have recently been done on employing Transformer-liked architectures in the computer vision (CV) field, which have demonstrated their effectiveness on three fundamental CV tasks (classification, detection,
はじめに こんにちは。フロントエンド開発センター(UIT) Front-end Dev. 9チームの鴻巣です。普段はLINEスキマニおよびLINE Creators Marketのフロントエンド開発を担当しています。 UITでは社内のフロントエンドエンジニアのトレンドや周辺ツールの利用状況を調査するため、毎年社内に向けてアンケート「UIT Survey」を実施しています。Ashley Nolanさんが実施しているFront-end Tooling Surveyをベースに2018年からはじまり、今回で5回目の実施となりました。11月に実施した2022年のアンケート結果を紹介します。 概要 ・対象: 海外拠点を含むLINEのフロントエンドエンジニア（回答者は日本、韓国、ベトナム、タイの組織に所属） ・7割程度の回答者が日本を拠点とするエンジニア ・質問および回答の言語: 英語 ・回答期間: 2
This survey reviews works in which language models (LMs) are augmented with reasoning skills and the ability to use tools. The former is defined as decomposing a potentially complex task into simpler subtasks while the latter consists in calling external modules such as a code interpreter. LMs can leverage these augmentations separately or in combination via heuristics, or learn to do so from demo
JSer.info #462 - フロントエンド周りのツールについてのアンケート行うFront-End Tooling Survey 2019の結果が公開されています。 Front-End Tooling Survey 2019 3,005人の開発者にCSS、JavaScriptなどに関するアンケートを行った結果を去年の結果と比較したものが掲載されています。 CSSのプリプロセッサ、フレームワーク、命名規則/CSS-in-JS。 JavaScriptのフレームワーク/ライブラリ、Bundler、Transpiler、テスト。 また、パフォーマンステスト、アクセシビリティテストなどについても項目もあります。 興味がある人は見てみると良さそうです。 Build your own Reactという記事では、スクラッチでReactのようなDOMレンダリングの仕組みを実装していっています。 crea
【論文読み】A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping - 自律ロボット × Deep Learning の研究動向
【論文読み】A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping - 自律ロボット × Deep Learning の研究動向 Localization, Mappingとは? 人間は、知覚機能を用いて、自分が何歩動いたかなどの自己の動作や、周辺の環境を認識します。そして、その認識を頼りにして、複雑な3D空間の中で自分の位置を特定します。 この自己動作の認識や、特定した自己位置を用いて、目的地へ移動したり、体の運動制御が可能になります。 自動運転車やドローンなどの自律ロボットも、同様に、センサー情報を用いて、環境を認識し、自己位置を推定することで、次の動作などの決定を行うことができます。 自律ロボットが、高度な自律性を実現するためには、正確でロバストな自己位置の獲得と、様々な状況に適応するための世界モデルの段階的な構築と維持が必要にな
Surveys available in: Català, Česky, Deutsch, English, Español, فارسی, Français, Galego, Hindi, Italiano, Português, Русский, Українська, Svenska, Türkçe, Indonesia, 简体中文, 正體中文, 日本語, Polski, 한국어, Nederlands, Română. Help us translate the surveys »
For a long time, humanity has pursued artificial intelligence (AI) equivalent to or surpassing the human level, with AI agents considered a promising vehicle for this pursuit. AI agents are artificial entities that sense their environment, make decisions, and take actions. Many efforts have been made to develop intelligent agents, but they mainly focus on advancement in algorithms or training stra
Unlike Computer Vision where using image data augmentation is standard practice, augmentation of text data in NLP is pretty rare. Trivial operations for images such as rotating an image a few degrees or converting it into grayscale doesn’t change its semantics. This presence of semantically invariant transformation made augmentation an essential toolkit in Computer Vision research. I was curious i
Autonomous agents are designed to achieve specific objectives through self-guided instructions. With the emergence and growth of large language models (LLMs), there is a growing trend in utilizing LLMs as fundamental controllers for these autonomous agents. While previous studies in this field have achieved remarkable successes, they remain independent proposals with little effort devoted to a sys
Few-shot Learningとは何なのか【Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning】 - Qiita
Table 1と比較して、Table 2では、事前知識と書かれた欄が追加されている。Eには、Tに直接関連する教師あり情報を持ついくつかのサンプルしか含まれていないので、一般的な教師あり学習アプローチがFSL問題でしばしば失敗するのは当然のことである。したがって、FSL法は、Eの利用可能な教師情報を、「学習者が例を見る前に未知の関数について持っている情報」である事前知識と組み合わせることで、目標Tの学習を可能にする [86] 。 FSLの利点は以下のようにまとめられる。 人間のように学習するためのテストベッドとしての役割 レアケースのための学習 データ収集の労力と計算コストの削減 ※ Eに教師あり情報を持つ例が1つしかない場合、FSLはOne-shot learningと呼ばれる [14, 35, 138] 。Eが対象Tに対して教師あり情報を持つサンプルを含まない場合、 FSLはZero-s
We're excited to share the results of the Design Tools Survey for the sixth time! This year we can understand the industry more deeply as we ask new questions about remote work, leadership, and research. We also added two new categories: advanced prototyping and portfolio builders. We hope you find it educational and valuable. As always, the raw data is freely available to download. Sign up for th
【異常検知】Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey を読んだ (後編) |
Deep Learning for Anomaly Detection: A Surveyを読んだので備忘録を残しておきます。 前半は 深層異常検知 (Deep Anomaly Detection; DAD) のアーキテクチャの分類や長所・短所の紹介でした。後編は DAD の様々な領域への応用についてですが, 膨大な参考文献のため実質リンク集となっています。文献を徐々に読み進めて内容を追記する予定です。 Deep Anomaly Detection (DAD) の応用領域 Intrusion DetectionFraud DetectionMalware DetectionMedical Anomaly DetectionDeep learning for Anomaly detection in Social NetworksLog Anomaly DetectionInternet o
International Developers in Japan 2020 Survey Results In November 2020, we collected the experiences of 362 international software engineers living in Japan to help paint a picture of what the typical foreign developer life is like. Developers making less than ¥5 million tended to have low job satisfaction. In November 2020, 68% of respondents worked fully remotely. At around five years of experie
This paper presents a comprehensive and practical guide for practitioners and end-users working with Large Language Models (LLMs) in their downstream natural language processing (NLP) tasks. We provide discussions and insights into the usage of LLMs from the perspectives of models, data, and downstream tasks. Firstly, we offer an introduction and brief summary of current GPT- and BERT-style LLMs.
Diffusion models have emerged as a powerful new family of deep generative models with record-breaking performance in many applications, including image synthesis, video generation, and molecule design. In this survey, we provide an overview of the rapidly expanding body of work on diffusion models, categorizing the research into three key areas: efficient sampling, improved likelihood estimation,
CONTENT MARKETING SURVEY2021 | コンテンツマーケティング・サーベイ 2021
コンテンツマーケティング・サーベイ 2021 - 2022 日本のコンテンツマーケティングの「いま」を探る、初めての大規模調査レポートです。 約10年以上にわたり、私たちコンテンツマーケティング・アカデミーは、日本国内のコンテンツマーケティングの現場に寄りそい、様々な支援を続けてきました。そして今回2021年末に、初めての大規模なアンケート調査を実施し、コンテンツマーケティングにおける、チーム体制・予算・戦略・業務プロセスなど幅広く調査を行いました。また、一部の設問については、米国コンテンツマーケティングの本家「CMI（Content Marketing Institute）」の調査との比較を行いました。
Translation available for Chinese | 中文 Greetings Rustaceans! We are happy to present the results of our fourth annual survey of our Rust community. Before we dig into the analysis, we want to give a big "thank you!" to all of the people who took the time to respond. You are vital to Rust continuing to improve year after year! Let's start by looking at the survey audience. Survey Audience The surve
Online Survey Software | Qualtrics Survey Solutions
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Advances in multicore processors and accelerators have opened the flood gates to greater exploration and application of machine learning techniques to a variety of applications. These advances, along with breakdowns of several trends including Moore's Law, have prompted an explosion of processors and accelerators that promise even greater computational and machine learning capabilities. These proc
CompanyEngineeringSurvey reveals AI’s impact on the developer experienceWe surveyed 500 U.S.-based developers at companies with 1,000-plus employees about how managers should consider developer productivity, collaboration, and AI coding tools. Developers today do more than just write and ship code—they’re expected to navigate a number of tools, environments, and technologies, including the new fro
GitHub - WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List: The paper list of the 86-page paper "The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey" by Zhiheng Xi et al.
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世界中の開発者の動向を探る！Serverless Community Survey 2020の結果を分析してみた | DevelopersIO
世界中の開発者の動向を探る！Serverless Community Survey 2020の結果を分析してみた サーバーレスコミュニティで行われたserverless-community-survey-2020の結果を分析してみた内容を共有します。世界中の開発者がサーバーレスの開発でどんなライブラリ・フレームワークを使っているのか、サーバーレスのどんな点に問題を感じているかなどを知りたい方に参考になるかと思います。 はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 先日サーバーレスコミュニティでserverless-community-survey-2020が行われました。今回はその結果を集計・分析してみたので内容を共有します。 本記事では世界中の開発者がサーバーレスの開発でどんなライブラリ・フレームワークを使っているのか、サーバーレスのどんな点に問題を感じているかなどを知りたい方に参考になるかと
After Go 1.18 was released with support for type parameters (more commonly referred to as generics), we wanted to understand what the initial awareness and adoption of generics looked like, as well as identify common challenges or blockers for using generics. The vast majority of survey respondents (86%) were already aware generics shipped as part of the Go 1.18 release. We had hoped to see a simp
The Ruby Compiler Survey
The Ruby Compiler Survey is a project cataloguing, preserving, and dissecting compilers for the Ruby programming language. In this context, a compiler is something that eventually produces machine code from Ruby code, whether that’s ahead-of-time or just-in-time. There are a surprisingly large number of attempts to write compilers for Ruby, using very varied approaches, so a comparative study is i
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Join us for a comprehensive survey of techniques designed to unlock the full potential of Language Model Models (LLMs). Explore strategies such as fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation), and prompt engineering to maximize LLM performance. Speakers: John Allard Engineering Lead, Fine-tuning Product Team at @OpenAI Colin Jarvis Solutions, EMEA at @OpenAI
2020年 AWS Container Security Surveyの結果 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 2020年 AWS Container Security Surveyの結果 この記事は、Results of the 2020 AWS Container Security Survey ( 2020/12/03 投稿 ) を翻訳したものです。 2019 年、我々は初めて AWS Container Security Survey を発表しました。そして、 2020 年も皆様に本 Survey を提供します。 2019 年と同様に、2020 年も AWS のコンテナユーザーに対し匿名での調査を実施しました。調査ページにアクセスした 655 名のうち 295 名が回答に着手し、そのうち 156 名が最後まで回答してくださいました(完了率 52 %)。かかった時間は平均 10 分強でした。質問を提案して下さった方々 及び 本 Survey の拡
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saveMLAK、全国の図書館による新型コロナウイルス感染症への対応に関する調査“covid-19-survey”の結果を公表
Eigenvectors from eigenvalues: A survey of a basic identity in linear algebra
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2019-11-19のJS: Front-End Tooling Survey 2019、Reactの作り方
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