無限ってほんとにおもしろいですよね ------------------------------------------------------ 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは主に ①大学講座：大学レベルの理系科目 ②高校講座：受験レベルの理系科目 の授業動画をアップしており、他にも理系の高校生・大学生に向けた様々な情報提供を行っています ＜クラウドファンディング＞ このチャンネルは皆さまからのご支援で成り立っています。 応援してくださる方はご協力お願いいたします https://camp-fire.jp/projects/view/130136 ＜公式HP＞ ▼公式HPトップページ http://yobinori.jp ▼動画一覧 https://yobinori.jp/video.html ▼おすすめの教科書や参考書 https://yobinori.
集中力を高めるための作業用BGM。読書や勉強などに最適です。 大自然の風景に癒されながらリラックスした環境を作ります。。 ただ単に癒されたい時、ぼーっとしたい時なんかにも効果的です。 感想やご要望、作業の進捗など お気軽にコメント下さいませ。 ▼シチュエーション別にプレイリストを公開しています。 ─────────────────────────────────── 〇ゾーンに入るBGM 世界の風景を楽しみながら集中力が高まるアンビエントミュージックです。 https://www.youtube.com/playlist?list=PLmUHFZy5oiI5T5yWO38DfV1X0SZtIEMaA 〇深夜に覚醒する集中力 夜の孤独な作業のお供に、夜景を楽しみながら集中できるローファイチルアンビエントです。 https://www.youtube.com/playlist?list
Scale By the Bay 2019 is held on November 13-15 in sunny Oakland, California, on the shores of Lake Merritt: https://scale.bythebay.io. Join us! ----- Functional Reactive Programming for Feature Engineering in Machine Learning I will discuss the system we built at Stripe to enable modelers to quickly define complex features and have them for training and also in realtime for scoring.
Description Machine learning at Stripe has a foundation built on Python and the PyData stack, with scikit-learn and pandas continuing to be core components of an ML pipeline that feeds a production system written in Scala. This talk will cover the ML Infra team’s work to bridge the serialization and scoring gap between Python and the JVM, as well as how ML Engineers ship models to production. Abs
Enjoy these videos? Consider sharing one or two. Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/nn2-thanks Written/interactive form of this series: https://www.3blue1brown.com/topics/neural-networks This video was supported by Amplify Partners. For any early-stage ML startup founders, Amplify Partners would love to hear from you
https://builderscon.io/tokyo/2017/session/c8f36693-32aa-4bf1-816a-4966f3859926 どんなシステムを作るときでも今や必ずRDBを使うと言っても過言ではありません。 しかしRDBは便利な半面、リファクタリングが難しくレガシィシステムの中心として手を付けれない状況になっていませんか？ RDBアンチパターンにハマるとアプリケーションへの影響も大きく、パフォーマンスやコードの品質にダイレクトに影響します。 そこで今回は ・RDBアンチパターンの紹介 ・RDBアンチパターンが引き起こす問題 ・如何にRDBアンチパターンをリファクタリングするか ・リファクタリング後の未来 ・明日からDBリファクタリングするために必要な事 をお話したいと思います。 既存システムに棲みつくRDBアンチパターンを如何に攻略していくか… そんな明
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