Rust はコストのかかるコードを書くのが苦痛になるようにデザインされている(？) - 無駄と文化
Rust は「コストのかかるコードは書くのが苦痛であるべき」という思想のもとデザインされている気がする。 というのも Rust を書いていると「意図的にショートカットが用意されていない」と思える場面があるからだ。 いくつか例を挙げてみようと思う。 文字列の連結 String 型の変数 s を所有しているときに、s の 後ろに 文字列リテラルを連結するのは簡単だ。+ 演算子で文字列の連結ができる。 let mut s = String::from("hello"); s = s + ", world"; println!("{}", s); // => hello, world 一方で s の 前に 連結するには一手間必要になる。 let mut s = String::from("world"); s = "hello, ".to_string() + &s; println!("{}",
publish v2 to PyPI · Issue #4947 · aws/aws-cli
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次の起業トレンド「Superhuman for X」を知っているか？ーー領域特化の“フェラーリ”を作れ - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Superhuman ピックアップ記事: The “Superhuman of X” “メール版フェラーリ”とも界隈で称される「Superhuman」をご存知でしょうか。2014年にサンフランシスコで創業し、累計調達額は3,300万ドルに上ります。現在シリーズBラウンド。 Superhumanのコンセプトは「あらゆるアクションを0.1秒以内に達成させる」。圧倒的なスピード感とサクサク感を持たせることから“メール版フェラーリ”の愛称が付いています。 誰もが使うGmailの体験を超えることは至難といえます。しかしSuperhumanは強気の価格設定・ターゲティング・圧倒的に優れたサービス設計で、新たなメール体験を実現させています。同社は月額30ドルで次世代メールプラットフォームを提供。ターゲットユーザーは3時間/日以上メールを利用しているヘビーユーザーのみ。サービス
東京工業大学 システム開発プロジェクト - 第1回 オペレーティングシステム/第2回UEFIと64ビット環境 - YouTube
東京工業大学の「システム開発プロジェクト応用第二」の講義動画シリーズです。再生リスト→ https://www.youtube.com/playlist?list=PLbBGNsln3DxTLHB9GFM6_drAJ1JQXIOud 第1回、第2回では、OS の概要、他の OS を利用せずに起動するプログラムの作成、UEFI BIOS による起動などを講義します。 0:59 本講義シリーズの概要説明や講師の自己紹介 11:51 OS とは 21:04 最終的に完成する OS の姿 21:25 バイナリエディタで OS を作ってみる 25:02 結局、何をやったのか 36:35 UEFI BIOS による起動の仕組み 39:15 OS を作る道具 48:55 UEFI アプリのソースコードの説明 50:35 EDI II入門 58:10 MikanOS の紹介 1:10:26 Mikan
Welcome | Superset
Apache Superset™ is an open-source modern data exploration and visualization platform. OverviewSuperset is fast, lightweight, intuitive, and loaded with options that make it easy for users of all skill sets to explore and visualize their data, from simple line charts to highly detailed geospatial charts. Powerful yet easy to useSuperset makes it easy to explore your data, using either our simple n
Software development topics I've changed my mind on after 6 years in the industry - Blogomatano
Software development topics I've changed my mind on after 6 years in the industry Published: 2021-01-23 Things I've changed my mind on:Things I now believe, which past me would've squabbled with: Typed languages are better when you're working on a team of people with various experience levelsStandups are actually useful for keeping an eye on the newbies.Sprint retrospectives have their place so lo
cifar10 で Test Time Augmentation (TTA) の実験 - Qiita
Deep Learning の、特に画像分類系のタスクでよく使用される、 Test Time Augmentation (TTA) という Augmentation の手法を友人 (@hattan0523) に聞いたので、実際変わるものかと思ってカジュアルに試してみました。 なんかコンペとかでは必須らしい。 ※ 間違いなどご指摘歓迎です。 Test Time Augmentation (TTA) とは 機械学習、特に Deep Learning では、大きなモデルを学習させるためにたくさんの訓練データが必要になります。 データが増えるほど精度が上がったり、複雑なモデルも学習できるようになることが知られています。 そこで、訓練用データを少し加工し別のデータとしてデータセットに加えることで、学習に使えるデータの量を増やす試みがよく行われており、 Data Augmentation と呼ばれます
Starship: Cross-Shell Prompt
シェル用の最小限の、非常に高速で、無限にカスタマイズ可能なプロンプトです！ 高速: 本当に 高速です！ 🚀 カスタマイズ可能: プロンプトのあらゆる側面を構成します。 ユニバーサル: あらゆるシェル、あらゆるオペレーティングシステムで動作します。 インテリジェント: 関連情報を一目で示します。 豊富な機能: お気に入りのツールをすべてサポートします。 簡単: 迅速なインストールが可能であり、数分で使用開始可能です。 Starshipのドキュメントを見る ▶ # 🚀 インストール # 必要なもの A Nerd Font (opens new window) installed and enabled in your terminal (for example, try the FiraCode Nerd Font (opens new window)). # Step 1. Stars
効率的市場仮説 - Wikipedia
効率的市場仮説（こうりつてきしじょうかせつ、英: efficient-market hypothesis、EMH）とは、金融経済学において市場は常に完全に情報的に効率的であるとする仮説[1]。ここで言う情報的に効率的であるとは、金融市場における金融商品の価格がその商品の価値を決定づける情報を反映しているという意味である。効率的市場仮説に従えば、株式取引は株式を常に公正な価格で取り引きしていて、投資家が株式を安く買うことも高く売ることもできないということになる。すると、銘柄の選定や市場のタイミングから市場の平均以上の実績を得るのは不可能である[2]。 概要[編集] 市場を効率的とみなすための主な仮説には以下のようなものがある。 常に多数の投資家が収益の安全性を分析・評価している。 新しいニュースは常に他のニュースと独立してランダムに市場に届く。 株価は新しいニュースによって即座に調整される。
色々なDBに使えるOSSデータカタログAmundsenからAmazon Athenaのメタデータを取得してみた | DevelopersIO
どうも！DA部の春田です。 Lyft社製のOSSデータカタログAmundsenの魅力の一つは、そのコネクタの豊富さです。すでにかなりの数のテーブル・コネクタ、ダッシュボード・コネクタが備わっているので、既存のETL基盤にサッと導入することができます。 amundsen-io/amundsen: Supported Integrations 今回はAmundsenをEC2インスタンス上でセットアップし、Amazon Athena内のテーブルメタデータを取得してみました。 Amundsenのセットアップ 下記事でローカルのMacにAmundsenをセットアップしていますが、今回も改めてセットアップ方法を記載しておきます。 今回使用するEC2インスタンスは、Ubuntu 20.04 LTSのt3.mediumでEBSを15GB使用します。パブリックIPを有効化し、セキュリティグループはSSH用の
PDF を Gyazo に展開して Scrapbox の記事にして全文検索する - Diary
PDF を Gyazo に展開して Scrapbox の記事にして全文検索する という試みについてです。 まず PDF を Gyazo に展開して Scrapbox の記事にするということですが、これについてブラウザ上で簡単に動くツールを実装しました。 https://ssig33.github.io/pdftoscrapbox/ おそろしく素朴な見た目ですがとりあえず動きます。Chrome や Edge に Tamper Monkey (試してないけど Firefox と Greasemonkey でも動くんじゃないかな)を入れて、 input に Scrapbox のプロジェクト名を入れて user.js をインストールした上で赤いところに PDFをドラッグ&ドロップすると、 PDF.js で PDF でレンダリングした上で全てのページを Gyazo にアップロードして Scrapbo
doxingとは何？ わかりやすく解説 Weblio辞書
(doxing から転送) 出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/10/12 00:39 UTC 版) 晒し（さらし）は、住所・電話番号・顔写真などの個人を特定する情報を本人に無断でインターネットに公開し、対象者を攻撃を与える行為[1]。本人と対峙することなく被害を与えようとする間接的なネットいじめの一形態に当たる[1]。悪事を犯したと目される人物を正義感をもって私刑しようとする衝動的な動機によって行われる場合もある（ネット自警団とも呼ばれる）[2]。英語では文書（documentsの略のdocs）ばらまきを意味するドクシング（doxing、doxxing）とも[3][4]。 ^ a b 原清治、山内乾史、大多和直樹、浅田瞳「ネットいじめの実態とその抑止策に関する実証的研究」2012年度 ^ 「「ネットで叩く」側の論理 誰が「私刑」を執行するのか」『A
アヴァランチーズの「Since I left you」は名盤過ぎる - 1/f揺らぎ
さてさて今日の話題はこちらです。 アヴァランチーズ最高。 こーれは絶対に聞いておいたほうがいいでしょう。 ということで、早速音源をはりつけます。再生ボタンを押しましょう。（強制） The Avalanches – Since I left you アルバムの一曲目で、アルバムのタイトル曲でもある「Since I left you」が頭から離れない、離れない。 気持ちいいビート、美しいフルートの音、「Since I left you」のボーカル。（あとサンプリング元であろうレコードのビリビリ音） これ、最高でしょう。 ※欧米では「ビースティーボーイズ・ミーツ・ビーチボーイズ」と言われているらしく、これも超納得。 そのまま続けて聞いていくと、途切れずに続いていくメロディーがこれまた極上。 通して聞いてみていただくと、アルバムの完成度の高さもお分かりになるのではないかと。（もちろん一曲目を聞いた
「ノートアプリ」、「第2の脳」として人気のRoam Researchが 評価額2億ドルで900万ドルの調達〜コロナ禍で人気の生産性向上ツール
ノートアプリと言えばEvernote、そして最近ではNotionなども話題ですが、Roam Researchは2019年秋くらいからベータ版で一部のコアな利用者で使われていて、今年の6月上旬に有料サブスクリプションプランをスタートし（月額15ドル/年額165ドル/5年間500ドル)、たった6週間で100万ドルの収益を獲得し、熱狂的なファンが次々口コミで利用を始めている話題のサービスです。現在の利用者は10万人ほどで有料課金利用者はまだ少ないと言われてますが、ツイッターのハッシュタグで #Roamcult、 #Roam部 などで検索するとその熱狂ぶりが伺えます。 Photo: Roam Research ウェブサイト[https://roamresearch.com/]よりRoam Research のシンプルなウェブウェブサイトにはタグラインとして『ネットワーク化された思考のためのノート・
【論文紹介】Meta Pseudo Labels - Qiita
概要 Google Research Brain Teamから出た"Meta Pseudo Labels"という短いタイトルの論文を読んでみました。公開されている論文はまだ Preprint なので今後書き直される可能性はありますが、大まかには理解できたので紹介してみます。 分類モデルの訓練は、一般的にはクロスエントロピー損失を最小化することを通じて行われます。これは、モデルが出力する分布をターゲット分布に近づけるための操作です。多くの場合、ターゲット分布は one-hot 表現が採用されます。しかし、one-hot 表現による訓練には、過学習が生じやすいという欠点があります。この問題に対処する方法として、例えば Label Smoothing のような方法が提案されています。また、半教師あり学習のシナリオでは、事前学習済みのモデル（教師モデル）の出力分布をモデル（生徒モデル）のターゲット
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