Slerがawsで運用してきた話第67回Ruby関西の勉強会です。 RubyからAWSを使おうということでSDKの紹介や、2Tier-Architectureなどの紹介をしています。
開発を効率的に進めるられるまでの道程
27. DroidKaigi 2015/04/25 @cattaka_net SharedPreferencesの差し替え プロダクションコード public class SharedPreferencesFactory { static SharedPreferencesFactory INSTANCE = new SharedPreferencesFactory(); public static SharedPreferencesFactory getInstance() { return INSTANCE; } public SharedPreferences newInstance(Context context, String name) { return context.getSharedPreferences(name, Context.MODE_PRIVATE); } }
Deep Learningの過去と未来 ～黒魔術からの脱却へ向けて～
This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently computes state space model convolution kernels. Experiments show S4 outperfor
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 UpdateRead less
ほんとうに便利だった業務で使えるJava SE8新機能（JJUG CCC 2015 Spring）
メリット1: 複数人による共同作業 メリット2: ウェブサービスへのコミット デメリット1: サーバー負荷 デメリット2: コードを共有しない貢献がしにくい
『Embulk』に見るモダンJavaの実践的テクニック ～並列分散処理システムの実装手法～
1. Hiroshi Nakamura Software Engineer Treasure Data, K.K. 『Embulk』に見るモダンJavaの実践的テクニック ∼並列分散処理システムの実装手法∼ 1 #ccc_cd4 / #embulk 2. #ccc_cd4 / #embulk Today’s talk Embulkとは > バルクデータ転送の難しさ > Embulkのアプローチ > アーキテクチャ概要 Java実装技術 > Java 7ネイティブ > Guiceによるコンポーネント間の接続 > ServiceLoaderによる拡張 > Jacksonによるモデルクラス、Immutable > Nettyバッファアロケータ、Unsafe 2 3. #ccc_cd4 / #embulk Embulkとは? - http://embulk.org/ > オープンソースのバルクデー
Deep Dive: Amazon DynamoDB
This document provides an overview of Amazon DynamoDB including key concepts like tables, data types, indexes, scaling, data modeling best practices, and example scenarios. It discusses how to design DynamoDB tables for different data access patterns including 1:1, 1:N, and N:M relationships. It also provides recommendations for modeling time series data, popular fast-changing items, and messaging
$30で始めるFPGA
1. The document discusses energy-based models (EBMs) and how they can be applied to classifiers. It introduces noise contrastive estimation and flow contrastive estimation as methods to train EBMs. 2. One paper presented trains energy-based models using flow contrastive estimation by passing data through a flow-based generator. This allows implicit modeling with EBMs. 3. Another paper argues that
DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発
1. 1 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 2014年度下期 ビックデータ実践論 特別講義 DeNAの 大規模データマイニング活用した サービス開発 株式会社ディー・エヌ・エー 濱田晃一 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 2. 2 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AGENDA ◆DeNAのサービス・データ規模 ◆講師紹介 ◆最後に ◆大規模データマイニング基盤構成 ◆楽しさのマイニング ◆データマイニング活用したサービス開発 ◆データマイニング活用によるサービス洗練 ◆提供価値 ◆事例：提供体験・アルゴリズム ◆活動 ◆はじめに
アドテク勉強会
21. 広 告 主 メ デ ィ ア 純広告 D S P S S P D M P アドエクスチェンジアドネットワーク 他社メディア 購入 広告に必要な ユーザーデータの供給 ユーザーデータ ユーザーデータ RTB取引 SSP・DSP・RTBの時代（5/5）
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
第2回 プログラマのための数学勉強会で発表した資料です http://maths4pg.connpass.com/event/11781/Read less
東急ハンズのクラウドデザインパターン アーキテクチャー編
JAWS DAYS 2015 Big Track 「東急ハンズのクラウドデザインパターン」 アーキテクチャー部分の資料です。Read less
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2015-05-23 クラウドの運用になって インフラエンジニアは何が変わるのか?
Webアプリケーションは難しい
Heroku HTTP API Design Guide
AWSを用いた耐障害性の高いアプリケーションの設計
リアルタイム処理 | AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Kinesis
「納品のない受託開発」の先にある「エンジニアの働きかたの未来」
ウェブパフォーマンスの基礎とこれから
JVM のいろはにほ #javajo
