2020 年 1 月 21 日開催 GKE & Cloud Spanner 勉強会【基礎編】 セッション:Cloud Spanner の技術概要 講師:サミール ハムディ ゲーム ソリューション アーキテクト
Docker Meetup Tokyo #26での発表資料です。 いろいろなコンテナランタイムについて、機能、セキュリティ、パフォーマンス、開発動向に着目して比較調査および性能測定を行ないました。 ぜひ以下の記事も合わせてご参照ください。 『今話題のいろいろなコンテナランタイムを比較してみた[Docker Meetup Tokyo #26発表レポート]』 https://medium.com/nttlabs/container-runtime-d3e25189f67a unikernelベースのイメージの作り方などの技術的な話題は付録にも記載しましたが、近々、別の形でもまとめようと考えています。 [留意] 本資料中の性能測定は、コンテナランタイムのCRI命令処理(Podやコンテナの作成から削除までの各ステップのCRI命令)の性能を測定したものです。 それらCRI命令への処理はあくまでもコン
2016/2/14 開催の第一回 hs.hs 勉強会で用いたスライドです。 流れは以下の通りです。 1. はじめに 自己紹介や本発表の目的について 2. GHC 7.8 からの変更点 GHC 7.8 の前後で起きたライブラリの変化と、その変化への対処法について 3. Haskell が遅いと言われるワケとか 遅延評価や各種データ構造の内部表現に起因する諸問題と、その対処法について 4. 知らないと損する言語拡張たち 型の表現力を高めたり、計算速度を向上させる種々の言語拡張について 5. FFI の話 Haskell での FFI の扱いと、身近なライブラリから見る実装例について(※一部抜粋) 6. おまけ(その他便利グッズの話) あるとコーディングがある程度便利になる言語拡張について 一部訂正あり: http://qiita.com/func-hs/items/51b314a2323b83
This document provides a high-level overview of Kubernetes concepts including nodes, pods, replica sets, deployments, services, secrets, configmaps, ingress, daemon sets, and pet sets. It discusses how Kubernetes manages and schedules containers across a cluster and provides mechanisms for updating applications, handling traffic, and configuring containers. The presentation encourages attendees to
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem... NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語
Dagger2 generates code to handle dependency injection behind the scenes. It creates classes like DaggerBreadShop to manage component bindings and factories like BreadModule_ProvideBreadFactory to retrieve dependencies. When a dependency is requested, it uses the factories to resolve the dependency by delegating to the corresponding module method, such as BreadModule::provideBread, which creates th
2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になりますRead less
新作スライド ボッチなデザイナーがクラウドファンディングを始めようとしたら「それでは3200人あつめてください」と言われた件 - https://goo.gl/co5NRN 公開しました! ぜひコチラもお読みください! 読んでくれてありがとう!面白かったらぜひぜひシェアしてくれると嬉しいよ!(`・ω・´)b ダウンロードもプリントも配布もご自由にどうぞ!たくさんの人にみてもらえれば最高です! デザインが苦手な人ほどオススメ! Aさんはデザインはこうだという。 Bさんはデザインはああだという。 ああああああもう!!結局どっちが正しいんだよ!? そんな疑問がたった13ページで解決します! "デザイン"なのに真逆のことをいう人達がいるのは、 実はこういうことだった! もう、デザインが苦手なんてことない!Read less
(video of these slides available here http://fsharpforfunandprofit.com/fppatterns/) In object-oriented development, we are all familiar with design patterns such as the Strategy pattern and Decorator pattern, and design principles such as SOLID. The functional programming community has design patterns and principles as well. This talk will provide an overview of some of these, and present some dem
1. けんろんどくしょかい #2 (2014/12/11) 直和集合について / ラムダ計算のさわり / 型なしラムダ計算 数学的厳密性は放棄します @gomi_ningen 3. #2-1 前回躓いた直和集合について 直和集合(direct sum) 集合A, Bに属さない 要素 * を考える A* = (A, *) B* = (*, B) とすると 直和集合 A + B = A* ∪ B* つまり A* の各要素 と B* の 各要素すべてを 集めたものが直和集合になります 4. #2-1 前回躓いた直和集合について 直和集合(direct sum) 集合A, Bに属さない 要素 * を考える A* = (A, *) B* = (*, B) とすると 直和集合 A + B = A* ∪ B* つまり A* の各要素 と B* の 各要素すべてを 集めたものが直和集合になります なぜこう
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