クロスブラウザテストの闇と闇と闇https://d-cube.connpass.com/event/149831/ スライド中「エンジニアの斎藤」という謎の人物が出てきますが、「エンジニアの採用」の誤記でございました。お詫び申し上げます。
これだけ守れば見やすくなるデザインの基礎
2019/04/18に株式会社gumi様で行ったデザイン講義のスライドです。 デザインとは何か？デザイナーは何を考えてデザインを作っているのか？ という話から、実際にデザインを評価・検討するための言葉を紹介しています。 この 作品 は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 改変禁止 4.0 国際 ライセンスの下に提供されています。 第二回「UIデザインをはじめよう」はこちら https://speakerdeck.com/kinakobooster/uidezainwohazimeyou 第三回「今日からできるUXデザイン」はこちら https://speakerdeck.com/kinakobooster/jin-ri-karadekiruuxdezain ※訪問講座のご案内※ あなたの会社に話しに行きます。料金表はこちら https://xemono.life/#/workwith/co
私が愛する Elixir/Erlang の楽しさと辛さ
Developers Summit 2019 にて, Web エンジニアの皆様向けに Elixir の紹介をした際に使用したスライドです. https://event.shoeisha.jp/devsumi/20190214/session/1996/ デブサミ 2019 年テーマ「SHARE YOUR FUN!」に則り、私が 15 年間にわたり愛し続けている Erlang や Elixirを、まだ、これらに触れたことがない PHP/Java/JavaScript などが得意な Web エンジニアの方々へ共有します。 ゴールは、ご参加いただける皆様の道具箱に Elixir を追加する準備を整えることです。 他の言語と比較して何が良いのか？辛いのか？(継続、イベントドリブン、オブジェクト指向、プロセスデザイン、マクロなど)に触れていき、皆様の期待値を適切に保った状態でElixir の世界へと
初心者でも機械学習の基本的なアルゴリズムを学べる11のスライド - paiza times
Photo by fdecomite こんにちは。谷口です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習関連の求人が増えてきましたね。弊社のエンジニアにも、機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、初心者だと「機械学習を勉強したいけど、難しいし何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いかと思います。 そこで今回は、機械学習の勉強を始めたばかりという初心者の方向けに、機械学習でよく使われるアルゴリズムがわかるスライドをいくつかご紹介します。 ■機械学習以前 そもそも「機械学習で何ができるのか・どんなものなのか知りたい」という段階の人が機械学習の概要をつかむには、このあたりのスライドが参考になるかと思います。 If文から機械学習への道 from nishio www.slideshare.net 機械学習入門以前 from mrtc0 www.slideshare.net
『コンテナ疲れ』と戦う、k8s・PaaS・Serverlessの活用法
Kubernetes 疲れに Azure Container Apps はいかがでしょうか？（江東区合同ライトニングトーク 発表資料）
アドテク × 機械学習 #オレシカナイト Vol.5 に参加しました - Hatena Developer Blog
こんにちは、はてなのアプリケーションエンジニアの id:yanbe です。 先日、アドテク × 機械学習 -オレシカナイト Vol.５というイベントに参加してきました。 オレシカナイトとは？ サイバーエージェントが運営するメディアの広告部門である 「Publisher adTechnology Assosiation」のエンジニアが、 新規技術に挑戦するにあたって学んだことや、プロダクトを開発・運用する過程 で学んだことを皆様に共有する勉強会です。 オレシカナイトについて 発表者は、サイバーエージェント社やその関連会社のアドテク関連部署の方々が中心ですが、最近はサイバーエージェントグループ内にとどまらず、アドテク業界のエンジニアの方が発表者として招かれることもあるようです。 発表が終わった後は、同じ会場で立食形式の懇親会がおこなわれ、さまざま会社でアドテクや関連分野の仕事に関わっている参加
ユーザーインターフェイス解剖学・改訂版（公開版）
社内イベントで登壇した際のスライドです。｢ユーザーインターフェイス解剖学｣の改訂版。主に、UIデザインにおいて検討した方がよい／すべき考え方というものを簡単にご紹介しました。
20180115_東大医学部機能生物学セミナー_深層学習の最前線とこれから_岡野原大輔
2018年1月15日の東京大学医学部機能生物学セミナーでの岡野原大輔の講演資料です。 最後の参考文献を修正しました。 修正版はこちらです。 https://www.slideshare.net/pfi/20180115-87025513
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
![[DL輪読会]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f2f33cca068922eab045d09c5540a01ff9a48ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20171106dl2-171108033614-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
強化学習その2
1. 強化学習 その2 2017-01-26 @ 機械学習勉強会 サイボウズ・ラボ 西尾泰和 関連スライド一覧 https://github.com/nishio/reinforcement_learning 2017-02-24 加筆 4. Sutton & Barto の新作 draftが読める。目次を一部紹介: 第1部: Tabular Solution Methods 6 Temporal-Difference Learning 8 Planning and Learning with Tabular Methods 第2部: Approximate Solution Methods 12 Eligibility Traces 13 Policy Gradient Methods 第3部: Looking Deeper 16 Applications and Case Studie
Rcpp for everyone
Brief introduction of learning resources for Rcpp.
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生成モデルを中心としたAI創薬最前線 / Elix CBI 2019
http://www.kecl.ntt.co.jp/people/kameoka.hirokazu/publications/Kameoka2011MUS07.pdf
Logicadの秒間16万リクエストをさばく広告入札システムにおける、gRPCの活用事例
深層学習による非滑らかな関数の推定
第６回ケモインフォマティクス若手の会-初学者のための勉強会資料
TOC思考プロセス実践の私の１３年間
分散システムについて語らせてくれ
CVPR 2017 速報
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