怪我する前に知っておきたい片手プログラミングのはじめ方 - Qiita
私はふだん両手でプログラムを書いています。 ですが人生何があるかわかりません。 大なわ跳びで途中から縄に入ろうとして転倒し手首を骨折することもありえます(実体験)。 予定外に片手が制限されても、もう片方の手を使って変わらないパフォーマンスを出すことができれば、 それは現代の職業プログラマーとしての大きな強みになるでしょう。 この記事では、これから片手プログラミングをはじめたい方に役立つ情報を 実体験をもとに書いていきます。 片手で高速タイピングする方法 片手でプログラミングするにあたり、最も大きな壁となるのは タイピングのしにくさ です。 世の中のキーボードは基本的に両手で使うように設計されており、 片手ではどうしてもタイピング速度が出ません。 この問題にはいくつか解決策が考えられます。 気合で頑張る 訓練により、通常のキーボードでもそこそこの速度でタイピングできます。 しかし、どうしても
開発速度と品質のトレードオフの判断基準の合意 - Hatena Developer Blog
Webサービスの開発は、ユーザ/顧客へ価値を早く届けるため、競合より早くリリースするため、人的リソースを無駄使いしないためなど、とにかく素早く進めたいものですね。一方で、開発を急ぐあまり品質を犠牲にすればかえって価値が失われたり、技術的負債が溜まって長期的なコストが大幅に増大する可能性もあります。開発速度とプロダクト品質は基本的にはトレードオフの関係にあるのでしょう。 開発速度と品質のどちらを優先するかはプロダクトの性質や、チームもしくは会社の状況によって異なるとおもいます。この状況の認識がチームメンバー間でずれていると、チームのパフォーマンスを最大限に発揮できないばかりか、チーム内の関係悪化も招きかねません。エンジニアたちとプロダクトオーナーの間の対立のようなありがちな問題の原因の一つかもしれません。 そこで、開発速度と品質のトレードオフをどう判断すべきかの基準を明確にして、原則それに従
RNNにおけるDropoutの適用について - Qiita
はじめに ディープラーニングにおけるDropoutは単純かつ強力な正則化手法として広く使われていますが、RNNの時間方向に適用するとノイズが蓄積してうまく学習できないため、入出力層にのみ適用するのが常識とされてきました[Zaremba 2014]1。しかし最近の研究でDropoutをベイズ的に解釈することでRNNの時間方向にもDropoutを適用でき、言語モデルのタスクで単一モデルとして最高精度を達成することが示されました[Gal 2016]2 今回は変分Dropoutと呼ばれるこのモデルをTensorFlowで実装したので紹介したいと思います。 Dropoutのベイズ的解釈とRNNへの適用 ニューラルネットワークのパラメータの事後分布を「学習する通常のパラメータ」と「学習しないパラメータ＝０」の2つを中心とする混合ガウス分布で近似することによりDropoutと同様のアルゴリズムが得られる
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