さまざまなウェブサービスを連携して作業を自動化してくれるツールにはIFTTTやZapierなどさまざまなものが存在しています。その中でも、「Huginn」はオープンソースで開発されており、自分でサーバーを立てることでデータを傍受される心配なく利用できる自動化ツールとのことで、実際に使ってみて使い勝手を試してみました。 GitHub - huginn/huginn: Create agents that monitor and act on your behalf. Your agents are standing by! https://github.com/huginn/huginn Huginnのページによると、一番簡単なのはDockerを利用したセットアップとのこと。DockerがインストールされたPCのターミナルで「docker run -it -p 3000:3000 hugin
[7/10更新]末尾にDocker DesktopとRancher Desktopの比較を追加しました。 Ranchar社からRanchar Desktopが登場しました。 公式サイトはこちら なんとなく、Docker Desktopの代わりになりそうに見えます。 Ranchar Desktopのインストール 公式のインストール手順はこちら。 Widnows、macOS、Linuxに対応しています。 特にWindowsについては Rancher Desktop requires Windows Subsystem for Linux on Windows; this will automatically be installed as part of the Rancher Desktop setup. Manually downloading a distribution is not
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
AWS CLI v2 is now generally available | Amazon Web Services
AWS Developer Tools Blog AWS CLI v2 is now generally available We’re excited to announce the v2.0.0 GA release of the AWS CLI version 2 (v2). AWS CLI v2 builds on AWS CLI v1 and includes a number of features and enhancements based on community feedback. New Features The AWS CLI v2 offers several new features including improved installers, new configuration options such as AWS Single Sign-On (SSO),
TypeScript開発にRailway Orientedを持ち込み、より型安全なエラーハンドリングへ - Sansan Tech Blog
Digitization部 Bill One Entry*1グループの秋山です。 はじめに Domain Modeling Made Functionalというスゴ本 補講：Make Illegal States Unrepresentable バックエンドの処理を抽象化する 手続き型プログラミングの典型例 課題1：制約のないエラーハンドリング 課題2：低い可読性 課題3：エラーハンドリングの低い網羅性 Railway Oriented Programming TypeScriptで型安全にエラーハンドリングする ステップ1：サブ関数の出力はResult型で表現する ステップ2：サブ関数にResult型を入力できるようにする ステップ3：サブ関数を連結する ステップ4：網羅的にエラーハンドリングする おわりに 付録 TypeScriptの全文サンプル はじめに エラーハンドリングは重要な処
This article is part of the Building a Simple DB in Rust series. While I've used rust for a while and have had a few small projects in it, I felt like I was missing a truly "systems" project. So when I came across this series for making a simple DB in C, I figured why not try to make my basic DB in rust. I will roughly follow the structure of that series at first, but I will most likely deviate an
Check out this cool AI-powered 3D animation editor and mocap tool that you can use for free. If you are an aspiring animator looking for a software you can proudly call your favorite, here's one you should definitely consider. Meet Plask, a web-based, AI-powered 3D animation editor and motion capture tool. Plask allows you to seamlessly record, edit, and animate your projects without leaving your
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
きっかけ スプリントで実装した内容をリリースする際、リリースノートを毎回作成しています。 GitHub のリリースノート自動生成機能も便利なのですが、それでも「毎回ボタンをクリックする一手間が面倒だな。自動化したいな〜」と思っていました。 そこで、結構前に勉強も兼ねてリリースノート自動作成のアクションを自作したところ、チーム内で好評だったのでご紹介したいと思います。 （色々あってすっかり記事にするのが遅れてしまいました・・） 要件 main ブランチにマージされたら自動でタグとリリースノートが生成されること リリースノートには前回リリースとの差分が表示されること 同日に複数回リリースしても識別できること リリースノートのテンプレートを指定できること 完成形はこちら いきなりですが、生成されるリリースノートはこんな感じです。 完成形のアクションはこちらになります。 name: Create
Note: Read about past updates to this technology in other blog posts about Intelligent Tracking Prevention, the Storage Access API, and ITP Debug Mode. Intelligent Tracking Prevention (ITP) version 2.3 is included in Safari on iOS 13, the iPadOS beta, and Safari 13 on macOS for Catalina, Mojave, and High Sierra. Enhanced Prevention of Tracking Via Link Decoration Our previous release, ITP 2.2, foc
はじめに クリーンアーキテクチャは、ソフトウェア設計の分野で非常に重要な概念です。 しかし、その理解は容易ではなく、明確な正解が存在するわけではありません。 多くの人が異なる解釈を持ち、他の設計思想と混在していることもあります。 この記事では、自分なりの視点からクリーンアーキテクチャを解釈し、その整理した内容を共有します。 このアーキテクチャの目的は、システムの各層を独立させ、変更に強く、テストしやすい設計を実現することです。 この記事では、クリーンアーキテクチャの基本概念、Golangでの実装方法、およびディレクトリ構成について詳しく説明します。 なお、この記事では個人的な見解を述べており、必ずしも正解を書いているわけではありません。もし誤りがあれば、ぜひご指摘いただけると幸いです。 クリーンアーキテクチャの基本概念 クリーンアーキテクチャの元となったのは、ロバート・C・マーチン（通称「
こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口（case-k）です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討 アーキテクチャ概要と処理の流れ Fluentdのプラグインを使った差分データの取得 Dataflowでメッセージの重複を排除 Dataflowで動的にBigQueryの各テーブルに出力 Pub/Subのメッセージ管理 イベントログ収集基盤 個人情報の取り扱い ビルド・デプロイ戦略 監視 データ
Introducing Yarn 2 ! 🧶🌟
Hi everyone! After exactly 365 days of very intensive development, I'm extremely happy to unveil the first stable release of Yarn 2. In this post I will explain what this release will mean for our community. Buckle up! If you're interested to know more about what will happen to Yarn 1, keep reading as we detail our plans later down this post: Future Plans. If you just want to start right now with
こちらは 「本番環境などでやらかしちゃった人 Advent Calendar 2023」 22 日目の記事になります。 はじめに Happy Coding!🤶 みなさん年末いかがお過ごしでしょうか。 私は卒論の抄録執筆が終わらないし、今年体調崩しまくってるしで泣きそうです😭 この記事では「Docker が俺の Postgres を勝手に全世界に公開しやがって色々怒られた話」について述べていきたいと思います。 ※所属団体の関係で、技術的な話以外のところの一部で詳しく話せないところはぼかしたり、デタラメなことで置き換えたりしています。ご了承ください。 背景 私は大学 4 年で、働いているという訳でもなく、 個人やちょっとした団体で Web アプリや API サーバなどを作って、みんなが使えるようにしています。 今回は数年前に起こった、とある団体でのお話です。 サービス構成 そこではオンプレ
GitHub Actions上のRustアプリのDockerイメージビルドを高速化する - blog.endflow.net
Rust + Docker + GitHub Actions = めちゃ遅い 以前、GitHub Actions 上の Rust ビルドを高速化する記事を書いたけど、 今回は Kubernetes 環境にスムーズに移行できるよう Docker イメージ化するという要件も加わったことで、改めて試行錯誤する必要が出てきた。 それぞれに対するビルド速度の最適化は存在しているものの、３つ (Rust, Docker, GitHub Actions) すべてを満たすとなるとコピペで終わるほど情報がまとまってないし、見つけた Tips もちょっと古かったり、これというものは見つけられなかった。 公式ドキュメントを見ると正当進化していて新しいオプションが生えていたりしたので、賞味期限は短そうだけど、自分の試行錯誤の結果を残しておこうと思う。 成果としては 12 分 22 秒かかっていた Rust アプリ
はじめに SoftwareDesign 8月号のDNS特集にて記事を書かせていただきました。みんな買ってね。 で、実は最初に書いてた原稿はもっと長かったんですけど、紙幅の都合で一部の内容については掲載を見送りました。せっかく書いたのに捨てるのはもったいないので、先日おこなわれたDNS Summer Day 2022で発表しようかと準備してたんですが、途中で気が変わって違う内容になりました。そんなわけで、最終的にエンジニアブログにて供養します。加筆修正しまくっているので元の原稿の気配はもはや残り香程度に漂うだけですが。 ACMEでdns-01チャレンジ サーバ証明書を無料かつ自動で取得できるサービスとして有名なものにLet’s Encryptがありますが、Let’s Encryptの仕組みはLet’s Encrypt独自のものではありません。ACME (RFC8555)として標準化されていて
Rust vs. Haskell
Rust and Haskell don’t shy away from powerful features. As a result, both languages have steep learning curves when compared with other languages. Trying to learn Rust or Haskell can be frustrating, especially in the first couple of months. But if you already know Rust, you have a head start with Haskell; and vice versa. In this article, we want to show how knowledge of one of these languages can
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
CTO室SREの侘美です。好きなLinuxディストリビューションはLinux Mintです。 メドピアでは現在多数のサービスを運用しており、そのほとんどがAmazon ECSを構成の中核として利用しています。 ECSに対してデプロイを行う方法としては、CodeDeploy、CodePipeline、Copilot（ecs-cli）等があり、CloudFormationやTerraform等のIaCツールで何をどこまで管理するかも合わせて検討する必要があります。 どの方法にもメリット・デメリットがあり、Twitterや技術ブログを観測している範囲ではデファクトスタンダードと呼べる方法は未だに無いように思われます。 メドピアで最初にECSを利用し始めたのは2018年ころであり、これまで試行錯誤しながらECSのデプロイ方法とタスク定義の管理方法を模索してきました。 今回はメドピア社内で試してきた
TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。コスト高騰や出荷量の減少に繋がる可能性 TSMC’s 3-nm Push Faces Tool Struggles – EE Times TSMCが開発している3nmについてはAppleが2023年秋に発売を計画しているiPhone15に搭載されるA17 BionicやMacbook系に搭載されるM3 SoCの製造に利用されると言われています。また、Appleでは他社に先駆けてこの3nmプロセスを利用するために、TSMC 3nmの生産枠の90%程度を獲得したとも言われているのですが、この3nmについて歩留りが現時点では55%程度と非常に低調とのことで、AppleとTSMCは支払い方法を巡っても低い歩留りに合わせて変更するようです。 EE Timesによると、TSMC 3nmプロセスであるN3Bで製造されるSoC
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 5.0! This release brings many new features, while aiming to make TypeScript smaller, simpler, and faster. We’ve implemented the new decorators standard, added functionality to better support ESM projects in Node and bundlers, provided new ways for library authors to control generic inference, expanded our JSDoc functionality, simplified con
はじめに Go のウェブアプリで使う入力バリデーションに関して、ozzo-validation を検討した。 これまでのバリデーション 普段、仕事では labstack/echo という Go のウェブフレームワークを使う事が多いのだけど、バリデーションに関しては labstack/echo のサンプルに合わせて go-playground/validator を使ってきた。 go-playground/validator は機能も豊富で(一応)痒い所に手は届くのだけど、struct にタグを付けて判定させないといけない。これが実に煩わしい。以前 labstack/echo を使ったサンプルを書いたので、それを見て欲しい。 // Comment is a struct to hold unit of request and response. type Comment struct { I
Good Data Analysis | Machine Learning | Google for Developers
Good Data Analysis Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Author: Patrick Riley Special thanks to: Diane Tang, Rehan Khan, Elizabeth Tucker, Amir Najmi, Hilary Hutchinson, Joel Darnauer, Dale Neal, Aner Ben-Artzi, Sanders Kleinfeld, David Westbrook, and Barry Rosenberg. History Last Major Update: Jun. 2019 An earlier version of some of this material
これはなにか なぜ忘れる必要があるのか なぜ忘れさせてほしいのか 競プロが面白くなってきたので本気でAtCoder青を目指したい 機械学習が面白くなってきたのでE資格取るところまで行きたい 年齢を忘れる期間が2年間である理由 おわりに これはなにか 2020年5月から2022年3月の間は自分が34，35歳のおっさんであることを忘れさせて欲しい件に関するexcuseである． なぜ忘れる必要があるのか 時々自分の年齢を思い出すと「同年代の友人たちは子育てに忙しい一方で俺は仕事とAtCoderの精進に忙しい．実は相当問題のある生き方をしているのではないか．」と不安になる．その問に対する問答を脳内でシミュレートすると，10 hop程度の問答を経ていつも同じ結論に帰着する． 「褒められた生き方ではないかもしれないが，やりたいことをやって，その結果社会に役に立つoutputをしてお金を稼げるようになり
由来で覚えるlinux用語集 - Qiita
随時更新予定。。。 ls = list | list segments(コメント欄参照) ln = link mv = move cd = change directory cp = copy rm = remove mkdir = make directory rmdir = remove directory chown = change owner chmod = change mode cat = catenate || concatenate tac = catの逆コマンド(ファイルを逆から出力) grep = "g/RE/p" || globally search a regular expression and print ping = 潜水艦などで使われるアクティブソナーの発する音波 sh = shell bash = Bourne again shell su = subs
はじめに 本記事は dely Advent Calendar 2019 の15日目の記事です。 昨日は開発部サーバサイドエンジニアの高橋くんが「Rails6の複数データベースの仕組みと実装時にハマったところ」という記事を書きましたので是非読んでみてください。 tech.dely.jp こんにちは！dely開発部SREの井上です。 本記事ではWEBサイトのパフォーマンスを定期的に計測する仕組みについて紹介をしたいと思います。 実は去年のAdvent Calendarでも同じような記事を書いたのですが、時代背景に沿って計測するツールをsitespeed.ioからLighthouseに変更したので理由も含めて紹介させてください。 基盤の構築においては下記のサービスやツールを利用しています。 AWS CodeBuild S3 Athena Terraform Lighthouse 前置きはいいから
Getting Started Introduction A simple tutorial Language Reference Basic syntax Types Variables Constants Expressions Operators Control Structures Functions Classes and Objects Namespaces Enumerations Errors Exceptions Fibers Generators Attributes References Explained Predefined Variables Predefined Exceptions Predefined Interfaces and Classes Predefined Attributes Context options and parameters Su
perfから読み解くプロセッサトレースの仕組み (perf + Intel PT/ARM CoreSight) - Qiita
諸事情でperfのソースコードを読んだのでせっかくなので簡単に解説。 今回はperfの中でもイベントの記録を担当するperf recordコマンドの処理を見ていく。特に近年はCPUがトレース機構を持っておりperfもその恩恵に預かっているため、本記事ではperf recordの中でもCPUのプロセッサトレース機構との連携部分に注目したい。 本音を言えば、perfよりIntel Processor Trace(Intel PT)やARM CoreSightといったプロセッサトレース自体に興味があるのだが、これらはLinux上ではperfイベントとして実装されているためperfコマンドの実装を皮切りに解析する腹づもりだ。 1. Perf アーキテクチャ 元々perfはPerformance counters for Linux (PCL)という名前の前身が存在しており、CPUの提供するパフォー
[アップデート] AWS Step Functionsが200以上のAWSサービスと連携できるようになりました | DevelopersIO
AWS Step Functionsが連携できるAWSのサービスが17個から200個まで大幅に増加しました。これにより実行できるAPIの数は9,000以上となりました。このアップデートによりAPIを叩くためだけのLambda関数を用意する必要がなくなり、AWS Step Functionsの使いやすさがグッと増したと思います。 AWS Step Functionsが連携できるサービスが爆増しました こんにちは、のんピ(@non____97)です。 AWS Step Functionsの連携可能サービス数が200個以上に増える神アップデートが来ました!! これにより、AWS Step Functionsから直接実行できるAPIの数は9,000以上となりました。 今まで、例えばEC2インスタンスを停止したい場合は、EC2インスタンスを停止させるLambda関数を用意して、そのLambda関数を
![[アップデート] AWS Step Functionsが200以上のAWSサービスと連携できるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ab62f855f97936c12b60e511a8953225f7851a15/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Faws-step-functions.png)
This article was first published on Cloudflare blog: When TCP sockets refuse to die Accompanying scripts While working on our Spectrum server, we noticed something weird: the TCP sockets which we thought should have been closed were lingering around. We realized we don't really understand when TCP sockets are supposed to time out! In our code, we wanted to make sure we don't hold connections to de
act: GitHub Actions のワークフローをローカル環境で実行する - kakakakakku blog
GitHub Actions でワークフローを実行するときに git commit と git push を実行して GitHub Actions の実行を待つことがよくある．より迅速に実行して，結果を受け取るために「act」を使って GitHub Actions をローカル環境（コンテナ）で実行する仕組みを試してみた．便利だったので紹介しようと思う❗️ 当然ながら GitHub Actions を完全再現できてるわけではなく，最終的には GitHub Actions を使うことにはなるけど，特に開発中に頻繁にテストを実行できるのはメリットだと思う．うまく併用しながら開発体験を高めよう👌 github.com セットアップ macOS の場合は Homebrew を使って簡単にセットアップできる．他には Chocolatey (Windows) や Bash script も選べる．今回
こんにちは、LayerX で主にインフラを担当している高江です。 今回は、一見地味ではありますが実はとても役に立つ機能である Terraform import についてお話したいと思います。 Terraform import とは 公式サイトでは次のように説明されています。 Terraform is able to import existing infrastructure. This allows you take resources you've created by some other means and bring it under Terraform management. 要するに、AWS 等のサービスプロバイダー上に既に存在する、Terraform 管理されていないリソースの情報を取得して Terraform 管理下に置く(tfstate ファイルに import する)
ラズパイを使って、”安価に”、”容易に”、何か生活に役立てられるようなものができないかと、日々考えながら過ごしていた時に思いついたのが、外出時／就寝時の防犯システム。 不在の時や就寝時に、泥棒などが入ってきたことを自動で検知して、お知らせしてくれるシステムです。本記事では、以降これを「ラズパイ防犯システム」と称して、その構築の流れや実際の動作結果をまとめました。 完成形は下図の通りです！ こうがくん ラズパイで防犯システムを構築したよ！ ラズパイ防犯システムの概要 経緯と目的 本ブログでは以前、初めてラズパイにカメラを取り付けて、写真を撮影できるようにしてみました。 https://inupy.com/raspi-008/ このカメラを使って、また、ラズパイの特徴である電子工作も取り入れて実用的なものができないかと考え、以下のような目的で防犯システムを作ってみることにしました。 ＜システム
自宅の回線が時間によってめちゃくちゃ遅くなるのをMackerelとSpeedtest CLIで可視化した | DevelopersIO
結果 こうなりました（結論からさらすスタイル）。 いまの御時世の固定回線で 下り 3Mbps って何ですかね？？？ というのは実は本題ではなくて、このようなグラフを作ることがこの記事の本題です。 背景 状況については冒頭の概要に書いたとおりなのですが、とにかく自宅のネットワーク回線を定期的に測定して可視化することを試みました。 ちなみに我が家は古い賃貸集合住宅で VDSL なので、上限は 100Mbps になります。それでもそこそこ快適で、特に不満もなかったのですが1、今月に入った辺りから急に回線状況の悪い時間帯に出くわすようになってしまいました。 改善策をとるまえにまずは計測、ということで、今回の試みとなったわけです。 仕組み ざっくりいうと、 自宅の Windows PC に Hyper-V で Linux を動作させ その Ubuntu にmackerel-agentを導入し 10
情報過多時代に必要な知識の整理を始めよう
情報をもつことに意味はない 20 年くらい前だと情報を手に入れることすら敷居がありましたし、「情報を持っている」だけでも価値がありました。Web が広く使われるようになる前の時代に生きていた方であれば、情報を見つけることの苦労は分かると思います。 今はどうでしょうか。 もはや RSS リーダーとかを使って情報が集まる場所を作る手間すら必要ありません。 Twitter や Facebook を立ち上げるだけで波のように情報が押し寄せてきます。毎分 570 web サイトが公開されるくらいのスピードで情報が増えているわけですから、「情報を持っている」ことに大きな価値がある時代ではありません。今持っていなかったとしても、検索すればたくさん出てきます。 もちろん、web で流れている情報がすべて質の良いものではないですが、それでも良い情報はたくさん見つけることができます。Web から離れて書籍を読
高速な文字列探索：Daachorseの技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは現在、高速なパターンマッチングマシン Daachorse（ダークホース）を開発・運用しています。文字列処理の基礎である複数パターン検索を提供するRust製ライブラリです。以下のレポジトリで公開されています。 github.com 本記事はDaachorseの技術仕様を解説します。具体的には、 複数パターン検索に関係する基礎技術（トライ木・Aho–Corasick法・ダブル配列） Daachorseの実装の工夫と性能 を解説します。 以下のような方を読者として想定します。 文字列処理アルゴリズムやデータ構造に興味のある方 自然言語処理の要素技術に興味のある方 Rustライブラリに興味がある方 Daachorseについて 複数パターン検索の基
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
スタートアップにおけるマルチアカウントの考え方と AWS Control Tower のすゝめ | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ スタートアップにおけるマルチアカウントの考え方と AWS Control Tower のすゝめ こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 今回のテーマはマルチアカウント（複数の AWS アカウントの利用）です。近年セキュリティやガバナンスの強化を目的にマルチアカウント構成で AWS を利用されているお客様が多くいらっしゃいます。また、AWS もマルチアカウントでの運用を推奨しており、関連する多くのサービスや機能がリリースされています。 一方で、マルチアカウントに関する作業や知見はプロダクトの価値向上に対して直接的な影響を与えることが少なく、結果として対応や検討が後回しになっているスタートアップも多いのではないでしょうか。今回は特にシード・アーリーステージのスタートアップ向けに、マルチアカウントに対する考え方と
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Plask: A New Free Tool for Extracting 3D Motion From Videos
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
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TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。iPhone15などでコスト高騰や出荷量が減少する可能性。
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PHP: PHP 8.1.0 Release Announcement
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【動画解説】2020年に読んだAI論文100本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita