機械学習プロジェクト向けPipelineライブラリgokartを用いた開発と運用 - エムスリーテックブログ
こんにちは。前回書いた突撃！隣のキーボード M3 2019という記事が、HHKBの公式Twitterアカウントにツイートされ、舞い上がっているエムスリーエンジニアリングGの河合 (@vaaaaanquish) です。 今回はエムスリー AIチームが開発、運用している機械学習プロジェクト向けのPythonライブラリである「gokart」の説明と、その周辺ライブラリとなる「cookiecutter-gokart」「thunderbolt」「redshells」について紹介したいと思います。よろしくお願いします。 はじめに Pipeline化のメリット・デメリット Pipeline化のメリット Pipeline化のデメリット gokart 共通化のための出力ファイル形式の制約と拡張 強力かつ簡易な再現性のためのデータ保持 クラウドサービスやSlack通知のサポート gokartのメリット、デメリ
現在時刻が関わるユニットテストから、テスト容易性設計を学ぶ - t-wadaのブログ
この文章の背景について この文章はテスト容易性設計をテーマに 2013/11/26 に CodeIQ MAGAZINE に寄稿したものです。残念ながら CodeIQ のサービス終了と共にアクセスできなくなっていたため、旧 CodeIQ MAGAZINE 編集部の皆様に承諾いただき、当時の原稿を部分的に再編集しつつ、ライセンス CC BY（クリエイティブ・コモンズ — 表示 4.0 国際 — CC BY 4.0） で再公開いたしました。 旧 URL にいただいたブックマークとご意見はこちらです（これであなたもテスト駆動開発マスター！？和田卓人さんがテスト駆動開発問題を解答コード使いながら解説します～現在時刻が関わるテストから、テスト容易性設計を学ぶ #tdd｜CodeIQ MAGAZINE）。旧記事には本当に多くの反響をいただき、誠に感謝しております。 目次 この文章の背景について 目次 出
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IPython Notebook - early exit from cell
How to exit from jupyter console --existing · Issue #48 · jupyter/jupyter_console
GitHub - m3dev/redshells: Machine learning tasks which are used with data pipeline library "luigi" and its wrapper "gokart".
