macOSの仮想化技術について ~Virtualization-rs Rust bindings for virtualization.framework ~
![ゼロから始める自作 CPU 入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ceb808e6773ce3469ef7df0200aa50593ce5c53b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fhere3hp2qciduxxmlsta-signature-2b932313b45f6afc0a12fdcdb8d35f4984fdac5e2a4d179a2e24d266e62125b8-poli-150214021605-conversion-gate02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ(NumPy/pandasなど)を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
サブタイトル:ショアのアルゴリズムから巡回セールスマン問題まで プログラマ向けに量子プログラミングの解説をした資料です。できるだけソースコード付きにすることで独習可能な内容になっています。また必要となる数学の知識に関しても解説しています。よろしければご活用ください!Read less
zk-SNARKs are zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge that allow a prover to convince a verifier of a statement without revealing details. They work by converting a function and its inputs/outputs into a quadratic arithmetic program (QAP) represented as polynomials. This allows a verifier to efficiently check a proof generated by the prover using techniques like Lagrange int
user namespaceを用いて,Kubelet及びCRI・OCIランタイムを非rootユーザで動作させることにより,Kubernetesのセキュリティを強化する手法をご紹介します. https://k8sjp.connpass.com/event/120074/
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く