GitHub - redox-os/tfs: Mirror of https://gitlab.redox-os.org/redox-os/tfs
TFS is a modular, fast, and feature rich next-gen file system, employing modern techniques for high performance, high space efficiency, and high scalability. TFS was created out of the need for a modern file system for Redox OS, as a replacement for ZFS, which proved to be slow to implement because of its monolithic design. TFS is inspired by the ideas behind ZFS, but at the same time it aims to b
AWSのGPUインスタンスでChainerMNを動かす環境構築 - Qiita
ChainerMNを試してみようと思い、AWS上に環境構築をしてみたので、その作業記録を残しておきます。 AWSのp2インスタンスはそれなりの値段がするので、環境構築は素早く終わらせたいですよね。 構成 AWS p2.8xlarge Ubuntu Server 16.04 LTS (HVM), SSD Volume Type - ami-efd0428f CUDA 8.0 cuDNN v5.1 Python 3.5.2 Chainer 1.24.0 ChainerMN 1.0.0b1, (b2でも確認) 参考サイト Ubuntu 16.04へのCUDAインストール方法 Chainer 1.5のインストールがうまくいかない人への非公式なTips Chainer Documents ChainerMN Documents NCCL 作業 前準備 $ sudo apt-get update $
TensorFlow* Optimizations from Intel
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
K-Nearest Neighbors with the MNIST Dataset
K-Nearest Neighbors with the MNIST Dataset In this programming assignment, we will revisit the MNIST handwritten digit dataset and the K-Nearest Neighbors algorithm. We have already seen how this algorithm is implemented in Python, and we will now implement it in C++ with a few modifications. This assignment will allow you to familiarize yourself with C++ programming in general, and with C++ objec
Spark MLlibでリコメンドエンジンを作った話
2016/12/21の「市ヶ谷Geek★Night#11【Spark勉強会】ChristmaSpark」の登壇資料です。
JavaScriptのエラーチェックツールをつくろうとした話
JavaScriptのエラーチェックツールをつくろうとした話 - Download as a PDF or view online for free
V8 javascript engine for フロントエンドデベロッパー
2. : @brn ( ) : : Cyberagent RightSegment AI Messenger : http://abcdef.gets.b6n.ch/ Twitter: https://twitter.com/brn227
printデバッグについて - Qiita
初心者が多用するデバッグ法というと、printデバッグです。誰に教わることもなく、自然と自己発見して使い続けるケースが多い気がしています。 プログラマーの三大美徳には怠惰という文言があります。ただ、この怠惰というのは繰り返し作業をやめるために、アクティブな行動を伴うので、別なポジティブなラベリングがされるべきだし、個人的にはちょっと違和感があります。低きに流れて部分最適化されてしまうprintデバッグこそ愛すべき怠惰な気がしています。 UI/UXというと、すごい意識高い感じだけど、じつは意識の低さが大事だと思っていて、低きに流れた先が最短ルートで目的というのが大事なんじゃないかと。何かを探すときはまずスタートボタン（Windows95）。困ったらホームボタン（iOS）。OSごとのUIガイドラインに従うのも、そのユーザーにとってすでに常識となっている使い方に対応することで、ユーザーに新しい学
劣モジュラ最大化によるエントリの推薦をやってみた - yasuhisa's blog
背景 半年前から機械学習に関するよさそうなエントリを提示してくれるbot(ML君)を運用しています。 大量のtweetの中から関連するエントリを人手で探す手間は省けるようになったのですが、最近別の問題が起こっています。以下の画像はある日に提示されたエントリの結果ですが、arxivの論文(しかもほぼ深層学習関連のもの)ばかりになっています…。ML君はURLが与えられたときに、それが機械学習に関連するいいエントリかどうかを判定しますが、提示したエントリの話題が重複しているなど条件は全く考慮していないので、当然と言えば当然の結果です。ML君を責めてはいけない。 上のような推薦結果は私が深層学習研究者/エンジニアなら喜ぶかもしれませんが、残念ながらそうではありません。機械学習/自然言語処理に関連する企業のニュース/githubのライブラリなど、色々なトピックについてカバーして欲しいものです。問題設
docker-lambdaで簡単なLambda開発環境を構築 - ブログを書くまでが
使ってみた時に調べたことをメモ。 前提 Mac Docker version 17.03.1-ce, build c6d412e aws-cli/1.11.82 Python/3.6.1 Darwin/16.6.0 botocore/1.5.45 こちらの記事を参考にデプロイパッケージ作成用のImageをmylambdaという名前で準備済み Python3.6のLambda環境を作るよ 手順 1. 新規作成Directory内に以下のファイルを作成する lambda_function.py def lambda_handler(event, context):がhandlerになる requirements.txt # こんな感じ requests input.json # こんな感じ { "key3": "value3", "key2": "value2", "key1": "value
GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～ - Qiita
GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～PythonGoGoogleベンチマークgrumpy 概要 GrumpyというPythonからGoへのトランスパイラを使ってみた GoとPythonとGrumpyでベンチマークを取ってみた 処理速度は Go >> Python >> Grumpyで非常にGrumpyが遅かった Grumpyとは Googleは1月4日(米国時間)、「Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python!」において、Goで開発されたPython実行環境「Grumpy」を発表した。GrumpyはGoで実装されたPython実行環境。Pythonのコードを一旦Goのコードに変換することで動作するコンパイラ方式を採用。並列処理性能が優れているほか、Pythonコードか
ScalaでウェブAPIを書いている人が設計や実装やその他について話そうか
Input object ではじめる入力値検証/input-value-validation-using-input-object
今こそ知りたい、2大OSSデータベースのMySQLとPostgreSQLの違いについて話をしてきた - そーだいなるらくがき帳
去年書いたSoftwareDesignを題材にお話してください！って言われたので話してきました。 下の特集記事は１年経った今も現役で読める内容なので興味がある人はぜひ読んでみてください。 またRDBアンチパターンという連載をしていますのでこちらもあわせてご確認くださいっ！ gihyo.jp そして当日の資料はこちらです。 SoftwareDesignにしっかりとMySQLとPostgreSQLの違いについては触れているのでそこでは触れていない、ハマりどころや初めて両方のDBを知ったと言う人向けのカジュアルは部分を攻めました。 またDBだけの勉強会ですので普段説明するようなところは省略し、できるだけ経験談やコアの話に注力したつもりです。 このへんは資料に含まれて居ないので当日居た人たちだけの特典ですね！！ ということで実は今月は登壇3週連続だったのですが一段落しました。 来週はAWS Sum
LV41 on Twitter: "こういう切替スイッチ、苦手なんですよ‥‥。できれば左のほうに統一してほしい https://t.co/dBlWhVj4Cv"
こういう切替スイッチ、苦手なんですよ‥‥。できれば左のほうに統一してほしい https://t.co/dBlWhVj4Cv
難読化シェル芸
Editor's Notesシェル芸の定義はこうです 簡単に言うとコマンド入力一撃で何でもするということです普通のシェル芸はこういうものです ある拡張子のファイルを別の拡張子にするシェル芸や テキストデータを集計するシェル芸です これらレベルのことはできると非常に捗るので必修科目にすべきだと思いますシェル芸にはいくつか種類があります まずは普通のシェル芸 次にVimシェル芸 さらに危険シェル芸などです危険シェル芸は決して試してはいけない禁忌のことです 例のようにシンプルだが試すと取り返しのつかないことになるシェル芸のことです 僕は1番上のやつをBoWにやって壊しましたいままでのシェル芸は見ただけでだいたい何をしているのかがわかりましたが 今回お話しする難読化シェル芸では コマンドを別のコマンドで置き換え、ぱっと見で何をしているかわからなくすることを目的にします 前述の危険シェル芸を隠ぺいす
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GitHub - tonybeltramelli/pix2code: pix2code: Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot
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Linux コンテナの基礎 / OSC 2017 Nagoya
DNS再入門ー初心者からベテランまで、基礎から見直して見よう。 #oscnagoya #osc_tss_ontap
2000万アカウントの無停止データ移行の裏側
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