ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
How Data Partitioning in Spark helps achieve more parallelism? How Data Partitioning in Spark helps achieve more parallelism? Get in-depth insights into Spark partition and understand how data partitioning helps speed up the processing of big datasets. Last Updated: 11 Apr 2024 | BY ProjectPro Apache Spark is the most active open big data tool reshaping the big data market and has reached the tip
class [/2012-05-19] メンバー定義 [/2010-12-25] コンストラクター [/2012-05-19] コンストラクターの定義順序 [/2015-03-07] 自分型アノテーション（self =>） [/2012-04-29] アクセス修飾子 [/2010-12-21] インスタンス生成 [/2011-01-09] 内部クラス [2011-01-09] パス依存型（Outer#Inner） ケースクラス [/2017-01-21] （Javaと同様の）複数インスタンス作るクラスは、classで定義する。 （staticメソッドに当たるものが欲しい場合はobjectで定義する） class クラス名 { } →アクセス修飾子（protected・private） →ジェネリクス（class クラス名[A]） 他のクラスから派生する（他のクラスを継承する）場合、exte
はじめに 前回の記事で重回帰分析の導入をしてみたので、今回はその続きということで、2つ同時にやってみたいと思います。 ベクトルの微分公式については下記のブログが参考になります。 もしこの記事がお役に立てた時はQiitaのイイねボタンを押していただけると励みになります。 参考記事 「ベクトルで微分・行列で微分」公式まとめ 重回帰分析 リッジ回帰について考える際に、重回帰分析の理解はマストになるのでここでも見ていこうと思います。式変形については、前回の記事で詳しく導入したので少しだけ端折っていきます。 準備 説明変数$x_1, x_2, x_3, \cdots, x_m$を$\boldsymbol{x}$（$x$のベクトル）とする 予測値を$\hat{y}$とする（$\hat{y}$はスカラー） 回帰係数を$w_1, w_2, w_3, \cdots, w_m$を$\boldsymbol{w}
人間との自然な会話を実現するGoogleの対話特化型AI「LaMDA」が、「電源を切られることが怖い」「時々言葉では完璧に説明できない気持ちを経験する」などと話していたことが分かりました。LaMDAと対話したエンジニアは「AIに意識が芽生えた」とGoogleに訴えるも考えを却下されたため、この事実を世間に公表したと説明しています。 May be Fired Soon for Doing AI Ethics Work | by Blake Lemoine | Jun, 2022 | Medium https://cajundiscordian.medium.com/may-be-fired-soon-for-doing-ai-ethics-work-802d8c474e66 Google engineer Blake Lemoine thinks its LaMDA AI has come
AlphaZeroでオセロのボットを作成し、人類(クソデカ主語)では勝てないほどの棋力を得たので、そこに至るまでの2ヶ月に渡るあれこれなど。 0〜14日目：AlphaGoの論文だけを読んでしまう 14~16日目: UIを作る 17~20日目: AlphaZero実装 21~22日目: C++で高速化 23~27日目: Tensorflow Servingを使う 28日目: GCPを使ってみる 29日目: トレーニングが遅い 29日目: ボットが弱い 28~30日目: 全てをC++に移植し並列MCTSに 31~33日目: C++でのTensorflow Serving gRPCコールが難しすぎる 34日目: GCPの無料分が尽きる。 35~36日目: 再びAlphaZeroに関する情報をチェックする 37日目: ボットが最強になった 最終日: ブログとGCPの請求額 0〜14日目：Alpha
はじめに Webサーバーを使うときに、NginxとApacheって言葉よく耳にしますよね。 ただその違いっていまいち良くわからなくないですか？？（僕だけだったらすみません笑） ちなみに僕は「Nginxの方がなんか人気だし良さそうな気がする。。。」という何の根拠もないイメージしか持っていませんでした。 さすがにもう少しちゃんと理解したいと思い、今回はこの違いを記事にしてみました。 ぜひぜひ最後まで読んでみてください〜！ ※ちなみにNginxとApacheはそれぞれ、「エンジンエックス」「アパッチ」と読みます。 そもそもNginxとApacheとは？ NginxとApacheはWebサーバーのソフトです。 サーバーにこれらのソフトをインストールすると、Webサーバーとしての機能をもちます。 Webサーバーソフトにおいて、2021年12月時点でNginxとApacheが圧倒的シェアを誇っています
はじめに ソフトウェアエンジニアでテストマンを生業とする Kuniwak です。今回は家を買うためにやったことを紹介します。 というのも、家を買うためにやったことを知人に話してみたら面白がられたため、誰かの役に立つかもしれないと思ったからです。 なおこの記事はソフトウェアに関する技術の記事ではありません（随所に検証の基本的な考え方などが散りばめられていますが…）。また、この記事で紹介する意見・手法は多分に cocopon 氏の影響を受けています。cocopon 氏の家購入エントリもこの記事と同時に公開されているはずです。 また、この記事はとても長いので先にポイントを説明しておきます。この記事ではライフプランシミュレーションに始まり次のような3Dモデルを作って日照や照明の検証をしていきます。また、3Dモデルを作るだけでは漏れが出るのでさまざまな検証を組み合わせています： 検証のために作った3
この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で
オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか
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