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  • 元Google植山 類の“実装力”の源をSakana AI・秋葉拓哉が探る「集団開発のしがらみに、個人開発で殴りこむ」 - エンジニアtype | 転職type

    moldを作ったのは「大学院の単位を取るため」だった 秋葉:植山さんと最初に接点を持ったのは、僕がマウンテンビューのMicrosoft Researchでインターンをしていた時だったと記憶しています。エンジニアならば誰が見ても驚くような開発を成し遂げ続けているので、ぜひ詳しくお話を聞きたいと思い対談のリクエストをさせていただきました。 植山:ありがとうございます。初めてお会いした当時から、秋葉さんはプログラミングコンテストの上位ランカーで実力があって、おまけに話も上手かった。なかなか直接関わる機会はなかったけど、時流に乗ってディープラーニングに着手して活躍しているという話はよく耳にしていました。 秋葉:確かに、植山さんと知り合った頃はまだディープラーニングには手を出していなかったですね。今ではAIへと専門領域を移して久しいので、振り返ると長い時間が経ちました。 今回は、個人の力で優れたプロ

      元Google植山 類の“実装力”の源をSakana AI・秋葉拓哉が探る「集団開発のしがらみに、個人開発で殴りこむ」 - エンジニアtype | 転職type
    • Rust 1.80を早めに深掘り - あずんひの日

      本日7/26(金)にリリースされたRust 1.80の変更点を詳しく紹介します。 もしこの記事が参考になれば記事末尾から活動を支援頂けると嬉しいです。 7月25日は蒸気機関車が初めて走った日 ピックアップ 遅延初期化されるグローバル変数を書けるようになった Optionの値を条件を満たしたときだけ取り出せるようになった スライスをパニックなしに分割できるようになった 配列を含むスライスを一次元化できるようになった パターンとして終端の含まれない範囲を使えるようになった useなしにsize_of等が使えるようになった 安定化されたAPIのドキュメント LazyCell サンプル LazyLock サンプル Duration::div_duration_f32 サンプル Duration::div_duration_f64 サンプル Option::take_if サンプル Seek::se

        Rust 1.80を早めに深掘り - あずんひの日
      • ブログ脱出ゲーム『ゲムぼく。からの脱出』あなたは無事に元の世界に帰れるか?

        目が覚めると、あなたは暗い部屋の中にいました。 しばらくすると目が慣れてきて、うっすらと何かが見えてきた気がします。壁の模様でしょうか? 目を凝らしていると、急にその模様がパッと光って…… !? ヒッ、ヒィィィィィ!! ??? お目覚めのようですね。 なんと、壁がしゃべり始めました! これは夢でしょうか? ??? おや、察しがよいですね。そう、ここは夢の世界。現実ではありませんので、ご安心を。広大なインターネットの片隅に作り上げられた、ある人物の空想上の世界。あなたはそこに迷い込んだにすぎません。 どうやらこの壁には、あなたの考えていることが伝わってしまっているようです。 ある人物とは? 空想の世界とは? 疑問を浮かべたあなたに、壁は言葉を続けます。 ゲムボク 申し遅れました。私はこのゲームを司る箱、ゲームボックスと申します。略して『ゲムボク』とでも名乗りましょうか。そしてここは、『ゲムぼ

          ブログ脱出ゲーム『ゲムぼく。からの脱出』あなたは無事に元の世界に帰れるか?
        • プログラムがCPUに理解されるまでのプロセスをまとめてみた - every Tech Blog

          目次 はじめに CPUが理解できる言葉 プログラミング言語が機械語として理解されるまで アセンブリ言語 プログラミング言語の解釈 コンパイラ リンカ インタープリタ まとめ 参考 はじめに こんにちは。 トモニテ開発部ソフトウェアエンジニア兼、CTO室Dev Enableグループの庄司(ktanonymous)です。 every Tech Blog Advent Calendar 2024(夏) の2日目の記事執筆担当者として参加させていただいております! tech.every.tv 今回の記事では、普段書いているプログラムがCPUによってどのように理解されているのかについて、気になって勉強したのでまとめてみたいと思います。 (厳密には異なる表現があるかもしれませんが、概念的な理解を目指すものなので、ご容赦ください。) CPUが理解できる言葉 CPUが理解できる言葉は、機械語と呼ばれるもの

          • 二つの文章がどこまで似ているか判定したい - Qiita

            はじめに 二つの文章の類似度を判断したい場合があります。 例えば、下記文章はどこまで似ているでしょうか。 "WBC第3戦圧勝、侍ジャパン強い!優勝間違いなし" "WBC第3戦大勝、侍ジャパン頑張れ!" Apache Luceneを使って、文章間の類似度を計算してみます。 Apache Lucene(アパッチ ルシーン)とは ※ 引用元: https://ja.wikipedia.org/wiki/Apache_Lucene Apacheトップレベルプロジェクトの1つで、Java製のFLOSSの検索ライブラリ 強力な文書インデキシング及び検索機能を提供 スペルチェック、ハイライト、テキスト解析機能を提供 文字列の類似度計算に必要なパッケージ Luceneのorg.apache.lucene.search.spellパッケージを使用します。 類似度計算と関係するクラス(アルゴリズム)は以下四つ

              二つの文章がどこまで似ているか判定したい - Qiita
            • 徒歩〜分って英語でなんて言うの? - DMM英会話なんてuKnow?

              It takes 5 minutes from the apartment to the station on foot. 質問者さんへ 以前のご質問への回答となり恐縮ですが 少しでも参考として頂けますと幸いです。 私からは、別表現を紹介致します。 It takes 5 minutes / 5分かかります from the apartment to the station / 物件から[駅](https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/35199/)まで on foot. [徒歩で](https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/70075/) これらを部分的にアレンジすれば、応用がききます。 ex. It takes 10 minutes from my house to my office by train. 家から

                徒歩〜分って英語でなんて言うの? - DMM英会話なんてuKnow?
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