パターン認識・機械学習勉強会
2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証 第3回:モデル選択基準・MCMC法 第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル 第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 第7回:ニューラルネットワーク 第8回:ニューラルネットワーク(続き) 第9回:ニューラルネットワーク(続き) 第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 第11回:カーネル法:ガウス過程 第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン 第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン 第14回:ベイジアンネットワーク 第15回:ジョインツリーアルゴリズム 第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き) 第17回:マルコフ確率場・ファクターグラ
2015年Webサーバアーキテクチャ序論 - ゆううきブログ
2023年03月31日追記：この記事を基に、@sadnessOjisanさんより、コードレベルにより踏み込んだ、かつ、グリーンスレッドベースの新しいWebサーバアーキテクチャも含めて整理された記事 Webサーバーアーキテクチャ進化論2023 | blog.ojisan.io が公開されました。 主に新卒のWebエンジニア向けに、古典的なWebサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介します。 この辺りの話題がWeb界隈で流行っていたのは数年以上前というイメージですが、Webサービスは相変わらずWebサーバの上で動いているので、流行り廃り関係なく学ぶべき内容だと思っています。 また、HTTP/2がいよいよRFC化し、既にh2oやtrusterdなどのHTTP/2のサーバ実装があり、今後Webサーバアーキテクチャを再訪することが増えるような気がしています。 ところが、We
Velocity 2015 linux perf tools
Video: https://www.youtube.com/watch?v=FJW8nGV4jxY and https://www.youtube.com/watch?v=zrr2nUln9Kk . Tutorial slides for O'Reilly Velocity SC 2015, by Brendan Gregg. There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? This tutorial explains methodologies for using these tools, and provides a tour of four tool types: observability, benchma
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