AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財[DL輪読会]GLIDE: Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing
AlphaGoのしくみ
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
2016年はFitbitで生体データを監視元年！
Fitbit started as a fitness tracker to encourage personal health but has expanded into a platform that tracks various health and activity metrics through wristbands and apps. It motivates users through social features, challenges, and weekly progress reports. However, Fitbit faces threats from competitors like Jawbone and Apple expanding into the wearables space through potential smartwatch device
光のMySQL 5.7
14. MySQL 5.7について 2013年4⽉に5.7.1-m11(Development Milestone Release, ベータ版) 2015年8⽉に5.7.8-rc2(Realease Candidate, リリース候 補版) 2015/09/08現在、GA(General Available, ⼀般公開版)は まだ 5.6のGA時点で「Oracleとしては18〜24か⽉で次のメジ ャーバージョンをリリースする予定」と⾔っていたので、結 構ズレこんでいるのは確か 13/85 15. MySQL 5.7の新機能 MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 1.4 What Is New in MySQL 5.7 MySQL :: MySQL 5.7 Release Notes Complete list of new features in M
MySQL 5.7の罠があなたを狙っている
2015/08/22 YAPC::Asia Tokyo 2015 Lightning Talk 2016/01/13 update about default_password_lifetime will be 0Read less
HTTP/2時代のウェブサイト設計
BtoB SaaSの会社でDDDを活用して事業を成長させてきた中で、DDDのプラクティスの実践という面ではかなり大きな成果が得られました。 しかし、事業を成長させるという点において、DDDのプラクティスだけではうまくいかないこともあり、別のアプローチも同時に試行錯誤しています。 この発表では、うまく行ったプラクティスの内容と、カバーできなかった課題、そこに対する現在の取り組みについて紹介します。 ドメイン駆動設計 サンプルコード&FAQ https://little-hands.booth.pm/items/3363104 ドメイン駆動設計 モデリング/実装ガイド https://little-hands.booth.pm/items/1835632 ドキュメント内のブログ記事URL https://little-hands.hatenablog.com/entry/2020/12/22/
Deep learningの軽い紹介
4. • Deep Learning • Deep Neural Network(DNN) • Neural Network(NN) • Hidden Markov Model(HMM) • Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model(GMM-HMM) • Deep Neural Network - Hidden Markov Model(DNN-HMM) • 機械学習 • パターン認識 • 時系列データの認識 • 音声認識 • 画像認識 • モーション認識 • 音楽リズム認識 • 経済モデル • 感情モデル... キーワード 7. • Ne#lix Movie Compe..on – Part of the “Ensemble” ($1 Million dollars) • Kaggle Merck Competion 2012 - Help
御清聴ありがとうございました
1. 御清聴 清 vs. 静 Future Work 清聴文献 御清聴ありがとうございました 御清聴 ありがとうございました 御清聴/ありがとう/ございました 御清聴 御清聴ありがとうございました 2. 御清聴 清 vs. 静 Future Work 清聴文献 目次 1 御清聴 2 清 vs. 静 3 Future Work 御清聴 御清聴ありがとうございました
Chrome Developer Toolsを使いこなそう！
4/2のGoogle Developers Live Japan #3の資料です。Read less
タイにおけるオタク人生
1. The document summarizes experiments testing different character shader and rendering techniques for a game aiming to display up to 200 characters on screen simultaneously. 2. The experiments tested using a single shared material across characters, relocating UV coordinates to distinguish factions, and different toon shading approaches. 3. The conclusion was that using a single shared material f
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生：池田 拓司
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー schoo WEB-campusは「WEBに誕生した、学校の新しいカタチ」。 ＷＥＢ生放送の授業を無料で配信しています。 ▼こちらから授業に参加すると、先生への質問や、ユーザーとのチャット、資料の拡大表示等が可能です。 https://schoo.jp/class/344/room ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーRead less
「クックパッドとZaimのグロースハックについて」
2015 年 1 月 30 日に Viling Venture Partners で行ったグロースハックに関する講演資料です。 『君にグロースハックはいらない』というタイトルは別にグロースハックを dis っているわけではなく、いずれ必要になる方法がまとまっていると思います。ただ 74% のスタートアップの死因が premature-scaling という報告もあるように、あまり初期においてスタートアップが (細かなテクニックなどを中心に膾炙してしまっている) グロースハックの手法に力を入れてスケールしてしまうと、意味がないどころか自分の首を絞めるだけなのでは、という考え方を中心にまとめています。
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また巨大数の話
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人工知能のための哲学塾 第零夜「概観」 資料 （全五夜＋第零夜）
AWS Black Belt Techシリーズ リザーブドインスタンス & スポットインスタンス
GitHubで雑誌・書籍を作る
ビットコインはどこに消えた？
プログラマとして仕事をするために勉強すること
Internet ExplorerはIE特化アプリから一時的に日本を救ってくれたけど次回はもう助けてくれないよという警告
