3. Copyright © 2017 TIS Inc. All rights reserved. 3 嘉村準弥 TIS株式会社 戦略技術センター 旅行会社Webアプリ開発の要件定義~開発~保守運用に従事 システム開発の現場をこれまで用いてこなかった技術によって改善し たいとの思いから戦略技術センターへ異動 現在は機械学習や自然言語処理についての研究を行いながら、プロト タイプの開発を行う 自己紹介 今一番気になってる書籍です→ kamujun @kamujun18 4. Copyright © 2017 TIS Inc. All rights reserved. 4 所属するチームのミッション chakki すべての人が、ティータイムに帰れるようにする すべての人が、ティータイム(15:00)に帰れる(茶帰) 社会の実現を目指します。 この実現には、既存の仕事を効率化するので
tl;dr map が遅いとされるのは関数呼び出しの差があったため 現在では(list にこだわらなければ) map は (2017/3/10 11:00追記)イテレータを生成するときは 圧倒的に速い 総合的に見ると,式のみのときはfor内包表記が速く,関数のときは map が速い様子か 追記が増えてきたので,追記部分も読んでもらえるとよさそう. はじめに 「Python の map とfor内包表記(リスト内包表記)は結局どっちが速い?」というのは,Python 使いなら誰しもが抱く疑問かと思われる.そういう記事もいっぱいある. そこで,今回はバイトコードと実行時間を見ることで,どちらが速いのかを検証してみた. Python2.7.12 の場合 次のようなコードを用意した.どちらも0から9までの自然数の2乗のリストを返す. 初めに逆アセンブルされたバイトコードを出力し,次に timeit
リストに対して何らかの処理をする場合色々な方法があります。それらの速度について勘違いしていたことがあり、@mopemope氏からもご指摘をいただいたので、まずは何も言わずに下記のコードを実行してみます。 import timeit N = 200 target = range(N) def func(x): return x * x def f1(): ret = [] for x in target: ret.append(func(x)) return ret def f2(): ret = [0] * len(target) for i in xrange(len(ret)): ret[i] = func(i) return ret def f3(): return [func(x) for x in target] def f4(): return map(func, target
SonyがNNablaというDeepLearningフレームワークを公開しました*1。 興味があったので、ドキュメントとソースを読みながら、全体を眺めてみました。 よく見ると標準でBinaryConnectのサポートやBinary Neural Network(BNN)のサンプルがあったり、興味深いです。 NNablaのコンセプト 公式サイトに記載のあるコア・コンセプトのようなもの https://nnabla.org/ Write less do more コードを直感的に短く書ける Dynamic computation graph support ChainerやPytorchのような動的なモデル構築 Run anywhere 色々なプラットフォームで動くように開発 Device ready ライブラリのコアはC++11で書かれているので、組み込み機器にも乗せられる Easy to
The Encoder-Decoder architecture is popular because it has demonstrated state-of-the-art results across a range of domains. A limitation of the architecture is that it encodes the input sequence to a fixed length internal representation. This imposes limits on the length of input sequences that can be reasonably learned and results in worse performance for very long input sequences. In this post,
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く