At 332 meters, this is the deepest any human has ever scuba dived. Set by Ahmed Gabr in 2014.
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The Deep Sea
At 332 meters, this is the deepest any human has ever scuba dived. Set by Ahmed Gabr in 2014.
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。
TypeScriptを効率的に独習しよう！ 無料で学べる「TypeScript Deep Dive」日本語版の翻訳者が学習法を解説
TypeScriptは近年JavaScriptに代わってWebフロントエンド開発で利用されているプログラミング言語です。TypeScriptは開発生産性および開発者体験に優れていることから、開発現場で広く採用されています。TypeScriptを学ぶことは、今後のWebフロントエンド開発では、ほぼ必須といって良いでしょう。この記事ではTypeScriptを使うメリット、ならびに「TypeScript Deep Dive 日本語版」を活用してTypeScriptを短期間で学習する方法を紹介します。 はじめに 筆者はSIer出身のITエンジニアです。ゲーム開発会社などを経由して現在は一般企業でエンジニアとして勤務しています。はじめてTypeScriptの重要さを知ったのは、2018年ごろに「TypeScript Deep Dive」を読んだときでした。そして、今後必ず多くの人に役立つと考え、オリ
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
GitHubで「Deep Running」というREADMEだけのリポジトリを作ったら奇跡が起こった - karaage. [からあげ]
「Deep Running」が産まれた日 もう元記事は消えてしまったのですが、なんか的はずれだなーと個人的に感じた「分身ロボットカフェ」を批判する記事がありました。記事の内容はどうでも良いのですが（すでに忘れました）。その記事にあった「ディープランニング」というパワーワードがみょうにツボに入ってしまいました。 指摘が的はずれなことに加えて "ＰＥＰＰＥＲ君のディープランニング技術" は笑う（笑） ランニングするんかいw https://t.co/quYVKUY01w— からあげ (@karaage0703) July 25, 2021 「Deep Running」の奇跡 我慢できず、勢いだけでGitHubに「deep running」というリポジトリをREADMEとライセンス(MIT)だけ作成してみました。 多分、イオンで買い物していたときだったので、iPhoneでリポジトリ作ったと思いま
![GitHubで「Deep Running」というREADMEだけのリポジトリを作ったら奇跡が起こった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c48b1dbaa9d1e15eaa81a7afe77e0ee993b30be/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210813%2F20210813164246.png)
【資料公開】プロダクトバックログ Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 昨年12月に新刊『チームトポロジー』が発売になったのでぜひよろしくお願いします。 今年もスクラム実践者の祭典であるRegional Scrum Gathering Tokyoが、2022年1月5日〜7日までの3日間開催されました。 このイベントで「プロダクトバックログ Deep Dive」というタイトルで発表しましたので、資料を公開します。 スクラムガイドでも、プロダクトバックログという単語の登場回数は非常に多く、それだけ重要だということが分かります。 一方で網羅的にまとまっている資料が日本語ではあまり存在しなさそうなので、今回用意してみました。 内容については、過去にこのブログで説明している箇所も多数ありますが、1箇所にまとめたことに意義があるということでご了承ください。 みなさんのお役に立てば幸いです。 内容に関するご意見やフィードバックは、T
写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能2021.03.06 21:0039,852 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） ディープラーニングで、故人の顔の表情を蘇らせます。 祖先検索やオンライン家系図を作成サービスを提供するイスラエルの企業｢MyHeritage｣は、先祖などの古い写真の顔を、ディープラーニングの技術で動かすことができるサービス｢Deep Nostalgia｣をリリースしました。まるで、写真を撮られる前のポーズの準備をしているような感じで、AIとはわかっていても、まるで故人がそこで生きているように感じます。 カメラのシャッターを切った前後の1.5 秒ずつの動画が記録される、iOSやiPadOSのLive Photosっぽくもありますね。Live Photosは、シャッタ
【資料公開】スプリントプランニング Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 8月26日に新刊『エンジニアリングマネージャーのしごと』が発売になったのでぜひよろしくお願いします。 2022年8月26日〜27日までスクラムのコミュニティイベントであるScrum Festが初めて仙台で行われました。 このイベントで「スプリントプランニング Deep Dive」というタイトルで話をする予定だったのですが、急遽体調不良となり、代わりに弊社の@miholovesqに登壇してもらいました。 ただ、資料をそのままにしておくのも勿体ないので、こちらで公開します。 スクラムガイドの複数回の改訂で、スプリントプランニングにも何度か変更が加わっています。 ところが巷のブログなどを読んでいると古い知識をベースにしていたり、特定のツールの従来からの仕様に引きづられた運用になっていたりするのを多く見かけます。 ということで、今回スプリントプランニングに
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
チーム勉強会で Feature Flag とトランクベース開発の話をしました （追加訂正と書かれているスライドは、勉強会後議論した結果を反映したものです）
https://store.steampowered.com/app/1622910/Still_Wakes_the_Deep/ このゲーム 翻訳がどうヤバいのか、一部のセリフを引用する 「下におっときにクルーリフトのヒューズばちゃちゃっと直してくるっね？」 「黙れっつっとるやろうが！わいらのごた 連中がおいの経営にいちいち文句ば言うとのせからしゅうてたまらんのじゃ」 「リグ全体ば見ろ ガラクタん山さ 掘り始めたばっかとに崩るっと カダルんクズにレニックんクズは手抜きばっかさ」 「おんシェフとはお友達でもなここば経営しとっとはアレじゃなくておいぞ」 「いったい何のあったとや？！」 「石油っぽか何かば浴びてから分からん…」 「避難する段じゃなかやろ？北海の底におるままやったらあいつから持ち場に戻さるっだけぞ」 なんかすごい訛ってる スコットランドが舞台でやや訛りのある英語なのでそこを日本語で
Goのnet/httpパッケージはとてもよくできており、Webサーバーを動かすのに必要になる「httpコネクションを確立してリクエストを読んでルーティングして……」という手続き的な処理を気にせずとも誰でも簡単にWebサーバーを立てられるようになっています。 ですが、そのnet/httpが代わりにやってくれている「裏側の処理」の部分が気になる、何やっているんだろう？と不思議に思っている方はいませんか？ この本では、実際に筆者がnet/httpパッケージのソースコードを読み込んだうえで、「GoのWebサーバーがどのような仕組みで起動・動いているのか」というところについて、図を使いながら解説しています。
【速報】<del>3668,</del> 3664黒点群がヤバい (2024/5/10) (追記×3あり) - Deep Sky Memories
早朝目が覚めてコンビニに出かけたら空は快晴。前の晩に撮影すればよかったか、などと言っても後の祭りなのですが、そういえばなんかデカい黒点出てたよなと思い、リモートワークなのをいいことに始業前に太陽を撮影しました。それがこれ。 【注意！】 太陽の観察・撮影には専用の機材が必要です。専用の機材があっても些細なミスや不注意が失明や火災などの重大な事故につながる危険性があります。未経験の方は専門家の指導の元で観察・撮影してください。 3668, 3664 黒点群 (2024/5/10 07:38) 高橋 FSQ-85EDP (D85mm f450mm F5.3 屈折), 笠井FMC3枚玉2.5倍ショートバロー(合成F15.1)*1, バーダープラネタリウム アストロソーラーフィルターフィルム, ZWO UV/IR Cut Filter / Vixen SX2 / ZWO ASI290MM (Gain
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
【終了しました】 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）
こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿を書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フレームワーク」をゼロから作ります）。世界中を見回しても、ほとんど類書がないような本になっていると思います。これから先、できるかぎり良い本になるよう、最後の最後までブラッシュアップしていく予定です。 さて、今回も前作同様に「公開レビュー」を行います。興味のある方は、オンラインで原稿を読めるページを用意していますので、チェックしてみてください（無料です！）。問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽
Deep Dive 大規模システムアーキテクチャ／開発組織エンジニアリング / Deep Dive Large-Scale System Architecture, Development Organization Engineering
学生向けのイベント技育祭2024にて、大規模システムにおけるアーキテクチャの触りをお話したものです。 ビギナー向けなのでそれほど深いお話はしておりません。 【アブストラクト】 本トークでは大規模システムアーキテクチャで考慮すべき事柄とそれを実現する技術スタックや運用システムを深堀りし、それらを…
Grafana Lokiで構築する大規模ログモニタリング基盤 / Grafana Loki Deep Dive
CloudNative Days Tokyo 2021での登壇資料です https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1252
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
【資料公開】ベロシティ Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2024年1月10日〜12日開催のRegional Scrum Gathering Tokyo 2024の登壇資料を公開します。 「ベロシティ Deep Dive」ということで過去のDeep Diveシリーズの続きになっています。 過去のDeep Diveシリーズはこちらからご覧ください。 プロダクトバックログ Deep Dive スプリントプランニング Deep Dive スプリントレビュー Deep Dive セッション資料は以下になります。 結論から言うと、「ベロシティなんかにDeep Diveせず、もっと重要なところに集中しろ」です。 スクラムチームの状況を何らかの数値で表したいという考え自体は尊重しますし、それが役に立つこともあります。 ただし、数字遊びをしたところでプロダクトの価値を生み出せるわけではないので、ほどほどにしましょう。 ス
プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022
プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022 代表的なアジャイル開発手法の1つであるスクラムを構成する要素として「プロダクトバックログ」はもっとも重要なものの1つです。 プロダクトバックログは、プロダクトが目指す「プロダクトゴール」を含み、「スクラムチームが行う作業の唯一の情報源」とされています。 このプロダクトバックログとはどのようなもので、どう作成し、手入れをし、どのようにスプリントへ投入していくべきなのかを詳しく解説した、株式会社アトラクタ 吉羽龍太郎氏のセッション「プロダクトバックログDeep Dive」が、1月5日から7日まで行われたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2022」で行われまし
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]
「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」が最高 ゼロから作るDeep Learningは、TensorFlow、Keras、PyTorchといったディープラーニングのフレームワークを一切使わず、基本PythonとNumpyのみでディープラーニングのアルゴリズムを作って理解していくというハードコアな内容です。 シリーズは3冊出ていて、1が画像認識、2が自然言語、3がフレームワークに重点を置いた内容です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編 作者:斎藤 康毅発売日: 2020/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 作
![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/365e160f7985198b0825782005c70157d0e88576/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200523%2F20200523123857.jpg)
【資料公開】スプリントレビュー Deep Dive
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2023年1月11日-13日に開催のイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2023」の登壇資料を公開します。 スプリントレビューは非常に重要なイベントです。 5つのイベントのなかでいちばん重要なイベントを選べと言われたら、僕はスプリントレビューを選びます。 スクラムはプロダクトを届けるためのものであり、プロダクトを成功させるにはプロダクト自体の検査と適応が必須だと思うからです。 一方で、スプリントプランニングの精度を上げようと頑張る割にスプリントレビューが雑に扱われる例が多くて懸念していました。 ということで、本セッションでは、スプリントレビューの目的や参加者、進め方、コツなどを深掘りしてみました。 みなさんの参考になれば幸いです。 忙しい方向けのまとめ スクラムチーム全員が参加しろスクラムチームの外側のステークホ
2024/06/05に行われた、OCHaCafe Season8 #5 - Kubernetesで作るIaaS基盤で用いた資料です。 commpass: https://ochacafe.connpass.com/event/316645/
Deep JavaScript
Homepage Please support this book: buy it or donate (Ad, please don’t block.) Deep JavaScript Table of contents
「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー） 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI（Auto Encoderと
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e716f3414d0fb9918c8f114d6308be989b9ecd8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201030%2F20201030014348.jpg)
深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント ：【SenseTime Japan × Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■登壇概要 タイトル：深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者： 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
開発プロジェクトにおいて、開発スピードを測る尺度としてよく使われるのが「ベロシティ」です。このベロシティによって示される数字を適切に扱い、開発に活かしていくにはどうすればよいのでしょうか。 そのことを詳しく株式会社アトラクタ 吉羽龍太郎氏のセッション「ベロシティ Deep Dive」が、1月に都内で開催されたアジャイル開発の代表的な方法論であるスクラムをテーマにしたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2024」で行われました。 吉羽氏のセッションの内容をダイジェストで紹介しましょう。 本記事は前編、中編、後編の3つに分かれています。いまお読みの記事は前編です。 これから「ベロシティ Deep Dive」ということで「ベロシティ」についてお話をしていきたいと思います。 ベロシティを使っているっていう方、会場にどれぐらいいますか？ （手が挙がる） 結構多いで
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 7章 畳み込みニューラルネットワーク この章は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の説明です。 7.1 全体の構造 これまでのAffineレイヤーやSoftmaxレイヤー、ReLUレイヤーに加えて、Convolution（畳み込み、コンボリューション）レイヤーとPooling（プーリング）レイヤーが出てくる説明です。 7.2 畳み込み層 畳み込み層の説明
深いドメインと統合型経営プラットフォームを支えるモジュラモノリスの事例 / Modular Monolith That Support Deep Domains And Integrated Management Platform
freeeにおけるモジュラモノリスの事例を大規模プロダクトから新規プロダクトまで紹介します。
Windows10でのIE11サポート終了とともに、IE11対応HTML/CSSとさよならした皆さん、お疲れさまでした！ （Windows8.1終了までIE11頑張るみなさん、お疲れ様です） 今更ですが、ぎりぎりまでIE11対応したので、最近のHTML/CSS事情が追い切れていません！ ということで！ 主にIE11対応なしなら、iOS13以降で（iOS14以降のCSSも最後に紹介しています）使えるHTML/CSSの中から、筆者が気になるものをまとめました！ 数が多いため詳しい使い方は説明省きます！ 利用する際は各自対応ブラウザ再確認をお願いしますJavaScript関連は紹介していません deep-space.blue は IE11→Edgeのリダイレクトリストに載せてしまっており、IE11（IE11モード）でデモを確認することは困難なのでIE11の場合の表示のスクリーンショットも記録とし
Flutter vs React Native vs Native: Deep Performance Comparison | inVerita
Flutter vs React Native vs Native: Deep Performance Comparison The Story Behind the Research As a custom software development company, inVerita and its mobile development team continuously dig into the performance of cross-platform mobile solutions available on the market, that’s how Flutter vs React Native vs Native Part I emerged. Yes, it was quite controversial as one can state we weren’t using
2020年からの世界 人類の未来 人類の覚醒と真実 日本の未来 ［究極のウイルス］人類を破滅に導くパンデミックは、エボラやSARSのような凶悪な病原体ではなく「発症しづらく致死率の低い軽い風邪のような病原体」だと２年前にジョンス・ホプキンスの科学者が警告していた ・What Does the Next Pandemic Pathogen Look Like? 私たちが持つ「恐ろしいパンデミック」の概念は間違っていた 何かこう、本日（3月9日）に至って、ついに「崩壊の局面」に入ってきたようで、リーマンショックの時でも見たことがないような、ちょっと非現実的な市場の急落が起きています。 株式市場も以下のように大変なことになっています。これまですでに何日も下げ続けた中でこうなっている上に、しかも「先行きが見えない」という。 ・w-index.com 最もひどいのが原油相場で、なんと今日だけで 30
船場センタービル50周年記念短編アニメーション「忘れたフリをして」 | DEEPな船場をディグろう - 船場センタービル 50th Anniversary
ある日漫画家・町田洋の元に「開業50周年を迎えた『船場センタービル』を描いて欲しい」との依頼が届いた。 過去に「うつ病」を患っていた経験を持つ現代を生きる漫画家と、大阪のど真ん中で50年間生きてきた、歳をとったおおらかな商業施設『船場センタービル』の４日間のしずかな対話のお話。 声・歌：コムアイ(水曜日のカンパネラ) アーティスト。1992年生まれ、神奈川育ち。ホームパーティで勧誘を受け歌い始める。「水曜日のカンパネラ」「YAKUSHIMA TREASURE」のボーカルとして、国内だけでなく世界中のフェスに出演、ツアーを廻る。その土地や人々と呼応して創り上げるライブパフォーマンスは必見。好きな音楽は民族音楽とテクノ。音楽活動の他にも、モデルや役者など様々なジャンルで活躍。 この漫画のなかで、町田さんもほとんど家から出られず辛い時期を過ごされたことが描かれています。そしてその時期を乗り越え、
Deep Learning入門
はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。
CloudNative Days Tokyo 2022のセッション「Kubernetes Admission Webhook Deep Dive」のサンプルプログラムです。 セッション情報 https://event.cloudnativedays.jp/cndt2022/talks/1579 …
Deep Dive: NewSQL Databases
Overview One of my colleagues, @margo_hdb, recently posted a great article Database Architectures & Use Cases - Explained here on dev.to. In response a user asked for a deeper dive on NewSQL databases, so I thought I would put one together. The term NewSQL was coined in 2011 by 451 Group analyst Matthew Aslett. Wikipedia defines the term below: “ NewSQL is a class of relational database management
Deep Learning（深層学習）をこれから学びたいという方を対象にした、導入のための解説動画です。 Neural Network Console Youtubeチャンネル https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル（クラウド版）」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル
本記事は Towards Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Database with Intermediate Representation（論文, リポジトリ）のサーベイ記事です。 日鉄ソリューションズ（NSSOL）様での研究開発インターンの一環として執筆しました。 今回紹介するのは、ざっくり言えば、自然言語で記述された質問からSQLクエリを生成するタスク（Text-to-SQL）において、文脈自由な中間表現を導入して性能を上げた研究で、提案モデルはIRNetと呼ばれています。 この研究ではSpider (論文, サイト) というデータセットを用いています。Spiderは従来のText-to-SQLデータセットよりも複雑な事例を多く含んでいます。 Spiderの公式サイトで挙げられている難易度が中くらい（Meidum）の例がこちらです： 複数テーブ
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東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
![中国系ハッカー、“FBIのバックドア”から米通信大手をハッキング | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/44d7851311bfad4e95296b931a5ab2882dbbf1b3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F10%2Fcalea.jpg)
写真の人物にAIで命を吹き込む｢Deep Nostalgia｣、誰でも無料でお試し可能
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Feature Flag Deep Dive
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Deep Learning ideas that have stood the test of time
Kubernetesで作るIaaS基盤/KubeVirt Deep Dive
ベロシティ Deep Dive。スクラムにおけるベロシティのアンチパターンと適切な使い方とは（前編）
ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita
IE11とさよならしたら全力で使えるHTML/CSSまとめ【40個以上】 | deep-space.blue
［究極のウイルス］人類を破滅に導くパンデミックは、エボラやSARSのような凶悪な病原体ではなく「発症しづらく致死率の低い軽い風邪のような病原体」だと２年前にジョンス・ホプキンスの科学者が警告していた - In Deep
Kubernetes Admission Webhook Deep Dive
2020年、Deep Learningをはじめましょう！
自然言語からSQLを自動生成するDeep Learning技術 - Qiita
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