Webフロントエンドのパフォーマンスチューニングについて全体的な話。javascript、Chrome DevToolsの紹介、ボトルネック、ポイントなど。
Webフロントエンドパフォーマンスチューニング
Webフロントエンドのパフォーマンスチューニングについて全体的な話。javascript、Chrome DevToolsの紹介、ボトルネック、ポイントなど。
プログラミングで使う記号の英語の読み方 [Updated]
“[ ]”などを個別に読む場合はleft/open bracket, right/close bracketと読んでください。 “<“はless than、”>”はgreater thanとも読みます。 Dave Thomasは”<<“を”less than, less than”と読んでいました。 “-“がdashなのかminusという話しについては、The difference between a dash and a minus signを参考にしてください。 あまり、この読み方はしないよ！とか、私はこう読むよ！とかあれば、@masuidriveまでmentionください。 [2013/11/21 14:00:00] 色々な方々にコメントを頂き追加しました。 速く・正確に読む ITエンジニアの英語 ITエンジニアの ゼロから始める 英語勉強法
より - Wikipedia
ウィキペディアには「より」という見出しの百科事典記事はありません（タイトルに「より」を含むページの一覧/「より」で始まるページの一覧）。 代わりにウィクショナリーのページ「より」が役に立つかもしれません。
括弧 - Wikipedia
この項目では、約物について説明しています。会話中の括弧については「エアクオート」を、シガー・ロスのアルバムについては「( )」をご覧ください。 括弧（かっこ）は、約物の一種であるところの、区切り符号（句切り符号）の一つ[1][2]。特定の文字・語句・文・数列・数式などを囲って他の部分との区別や結合関係を明らかにするための記号であり[3][4][5]、また、その記号で囲むこと[5]（その符号を付けること[4]）をも指す。 概要[編集] 括弧は対で使用され、先に記述される括弧を括弧開き（かっこひらき）または始め括弧（はじめかっこ）、後に記述される括弧を括弧閉じ（かっことじ）または終わり括弧（おわりかっこ）と呼ぶ。横書き表記の記述においては、相対的に左括弧（ひだりかっこ）・右括弧（みぎかっこ）とも呼ぶ。また、対となる括弧がそれぞれ縦並びの括弧を縦括弧（たてかっこ）、横並びの括弧を横括弧（よこかっ
投稿サービスを考えるとき、「文字を極力使わない」のが今後の主流になる？ : けんすう日記
最近気になっていること 最近気になっていることとして 「文字を極力使わないコミュニケーションをどうサービスに入れ込むか」 というのがあります。 もともと、文字というのは、表現方法としては、かなり情報量が少ないという前提があります。その代わり容量が少ない。木に掘ろうと、紙に刷ろうと、ネットで情報をやりとりしようと、使うリソースの少なさは魅力的だったので、情報流通の場では、常に活用されているわけです。 しかし、容量が少ない代わりに、書き手、読み手ともに負荷が高いのが文字や文章だと思っています。たとえば、ロープの結び方を文字だけで説明しようとすると、かなり複雑な文章になってしまいますが、写真があれば省略化できますし、動画があれば一発でわかりますし、直接見せれば、理解度はかなり高まります。 よく、年齢が高い方が「メールで連絡しないで、直接来い」とかいうのは、直接伝えたほうが情報量が圧倒的に多いわけ
Githubの組織が成長する過程で変えたことと変えなかったこと - ワザノバ | wazanova
GithubのZach Holmanが語るGithubの組織戦略です。まず最初に、 Step #1: ロックスターエンジニアを雇う Step #2: ものすごく透明性のある経営をする Step #3: ブログ/ソーシャルメディアなどでテクノノロジーについて発信する Step #4: カンファレンスで会社について話す Step #5: カネに余裕ができる Step #6: 社員を大勢雇う Step #7: 会社のことを話さなくなる Step #8: コミュニティを無視する Step #9: 創業者が株を売って儲ける Step #10: 別の会社をはじめる という事例を挙げて、Githubは組織が成長する中で、このようなパターンに陥らないように、コミュニケーション及び仕事の進め方をどのように進化させてきたかについて紹介してます。 Dunbar's numberとしてよく知られるとおり、人間が良
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました． 自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています． きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで， 株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました． それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました． どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました． もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです． 内容ざっくり 前半は，ニューラルネットワークを図を使
実装ディープラーニング
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」
人工知能学会監修『深層学習 — Deep Learning』出版の案内 本連載解説の記事を加筆・再編集した書籍『深層学習 — Deep Learning』を近代科学社から2015年10月31日に出版しました． 監修：人工知能学会 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ 編集：神嶌 敏弘 出版：近代科学社 出版社のページ サポートページ 人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」 現在では記事は無料で公開されています． 安田 宗樹「ディープボルツマンマシン入門 : ボルツマンマシン学習の基礎」人工知能学会誌 Vol.28 No.3 (2013年5月) 麻生 英樹「多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習」人工知能学会誌 Vol.28 No.4 (2013年7月) 岡野原 大輔「大規模Deep Lear
みずほ情報総研 ： ディープラーニングがビッグデータ分析の進化を引き起こす
ビジネスにおいてデータを活用するプロセスは、以下の3段階で行われると考えられる。 （1）データ収集 （2）アナリティクス：データの分析による仮説の検証や新たな知見の創出 （3）価値創出：獲得した知見に基づく事業の最適化や新規サービスの創出 現在ビッグデータが注目されている理由は、このうち最初のデータ収集の段階において、データの量が増大したこと、データの蓄積速度が向上したこと、データのソースや種類の多様性が上がったことが要因と言われている。 しかし、データの量がいくら増えても、2段階目のアナリティクス、すなわちデータの背後に潜むパターンを見出す能力が低ければ、データの量を質へと転化し、3段階目の価値の創出につなげることは出来ないことは言うまでもない。 そのアナリティクスの分野で、2012年、大きなブレークスルーとなったディープラーニング（深層学習、Deep Learning）という技術がある
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