エンジニア勉強会（コミュニティ）運営について思うこと- 適度な内輪感と公共性の両立 - tkm2261's blog
こんにちは、tkmです。 このブログではポエムはあまり書かないことにしてたのですが、最近エンジニア勉強会（特にML系）が募集後すぐに埋まるツイートを目にしたので、 エンジニア勉強会全盛期（TokyoR, TokyoWebMiningなどの時）に学生で参加してから、kaggle meetupとかで運営するようになったので色々思うことを垂れ流して見ます 持続的な勉強会（コミュニティ）に必要なこと 適度な内輪感と公共性の両立 質の高い発表者の確保は最優先 運営から一言声を掛けるのがとても大事 発表することが目的の発表を排除 参加者の質も最低限確保したい 勉強会おじさんは絶対排除。慈悲はない それでも新規参入者の敷居は低く 内輪盛り上がりは予想以上に外部から醜悪に映る コアになる常連メンバーは必要 運営は出しゃばらない どこまで公共性を追求するか いま思っていること 優しい終身の独裁者は必要なのか
Python高速化 Numba入門 その4 - tkm2261's blog
今回はNumbaのGPUコンピューティングについて読んでいきます。 最終回の予定でしたが、エントリが超長くなりそうなので今回はGPUの使用方法、次回に計算速度の検証をして終わりたいと思います。 Writing CUDA-Python — numba 0.15.1 documentation exprimental扱いなので、商用で使われる方はNumbaProの方をオススメします。 NumbaのGPUコンピューティングはこれまでのデコレータだけれ使えるNumbaの状況とは異なり、かなりCUDAに関する知識を要求されます。 もし、少ない労力でPythonコードを高速化したい方は、『その３』までの内容で十分と思われます。 CUDAについて とりあえず、Wikipediaから引用 CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが提供する
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