株式会社ウェリコで、お客さんのスマートフォンでメニューの閲覧・注文・決済ができるスマートレストランを作ったときに、gqlgenとRelay Modernを使ってGraphQLを採用した話Read less
![スマートレストランでGraphQL を採用した話](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9a769588be8dca25f3b536dbd5e8ea57400553a7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Flt-190705050837-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン(規律)の存在」や「General Electric(GE)やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/ Read less
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料) 2020年1月31日 株式会社NTTデータ / NTT DATA Yuki Nishizawa ↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤:たった一つのプ
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです.数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です.引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください. 以下,エラッタ. * 52 of 80:KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80:2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80:AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80:βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における最適輸送についてのチュートリアルスライドです。 『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://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men 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-
スタートアップを始める前に知っておくべき、スタートアップの反直観的な事柄やスタートアップの逆説についてまとめました。Paul Graham と Peter Thiel の言説を振り返りたいときにどうぞ。※ 6/30 に東京大学のアントレプレナー道場で話した内容です。 1.不合理なアイデアこそが合理的 2.良いアイデアは説明しづらい 3.難しい課題のほうが実は簡単 4.良いプロダクトの機能は少ない 5.多数のLike より少数のLove を 6.スタートアップのアイデアを考えてはいけない 7.競争は敗者の戦略—独占せよ 8.小さな市場から始める 9.スケールしないことをしよう 10.チームに多様性はいらない 11.会社化すると良くない 12.スタートアップに関する知識はいらない 13.やりたいことはやってみないと分からない +逆説のベンチャー投資Read less
近年増え始めている xOps についてのスライドです。RevOps、DataOps、DesignOps、Customer Ops などが生まれてきている背景としてのサブスクリプション化と SaaS について、そして xOps を実現するうえで必要なフローの概念と目標設定について書いています。またこうした流れの中でエンジニアが貢献できる部分が多くなっているのでは、と考えています。
The document discusses redundancy connections between on-premises environments and AWS. It introduces AWS Network Solutions Architect Kikuchi Nobuaki and the agenda which includes why redundancy is needed, options for redundancy, achieving higher availability, operating securely, and conclusions. Redundancy is important to ensure reliable connectivity between on-premises networks and AWS VPCs. The
This talk discusses Linux profiling using perf_events (also called "perf") based on Netflix's use of it. It covers how to use perf to get CPU profiling working and overcome common issues. The speaker will give a tour of perf_events features and show how Netflix uses it to analyze performance across their massive Amazon EC2 Linux cloud. They rely on tools like perf for customer satisfaction, cost o
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