Pythonで必ずお世話になる「仮想環境（venv）」のしくみを「完全に理解」しましょう！ イベントページ： https://studyco.connpass.com/event/292513/ 以下のイベントでも使用しました https://studyco.connpass.com/e…
Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう
Pythonで必ずお世話になる「仮想環境（venv）」のしくみを「完全に理解」しましょう！ イベントページ： https://studyco.connpass.com/event/292513/ 以下のイベントでも使用しました https://studyco.connpass.com/e…
Pythonは遅い遅い言われてJITとか中途半端なことせずにフルネイティブコンパイラを作ったらどうですか？
回答 (13件中の1件目) 現代の「インタプリタ」ってほぼVMコードへのコンパイル＋VMでの実行で、よほどナイーブな実装でない限り既にかなり速いです。そのままVMコードへのコンパイルをネイティブコードへのコンパイルにしてもたいして速くならないんですよ。 結局何に時間かかってるかというと実行時の型検査やディスパッチ、アロケーションで、そこを何とかしないといくらネイティブコンパイルしても速くなりません。そのためには： 1. 部分的にでも型宣言などを取り入れて静的型付けに寄せる 2. コンパイル時解析をうんと頑張って型推論や生存期間解析する 3. 実行時にどんなデータが来るかを見てから部分...
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
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