論文読み会 KDD2024 | Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations

AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018 昨今、関連するニュースを聞かない日はないほど加熱している、AI・深層学習（ディープラーニング）。 Qiitaでも、タグの総合ランキングで、Pythonが1位のjavaScriptに迫っており、勢いをみせています。 そんな深層学習の勢いを加速させる一端を担う、 Preferred Networksとマイクロソフトが立ち上げた、日本最大級の技術推進コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」。 先日、同コミュニティが、AI・機械学習のイベントで日本最大級ともいえる「DEEP LEARNING LAB 2018」を開催しました。 Qiita Zineでは、「最先端のテクノロジー」と、「実社会での応用」の観点から、4つのセッションについてレポートします。 最先端技術編 研究を加速するCha

2018/09/26 BIT VALLEY -INSIDE- Vol.1での発表資料です。 HRビジネス（人材紹介系サービス）におけるデータサイエンスの適用事例などを紹介しています。Read less

つらくないマルチテナンシーを求めて: 全て見せます！ SmartHR データベース移行プロジェクトの裏側 / builderscon 2018

はじめに 仕事でcircleciをなんとなーく使っていますが 使いこなしたくなったので改めて個人でもいろいろ試してみるメモです。 アジェンダ CircleCIとは CIってなんぞや CircleCIってなんぞや CircleCIの特徴 CircleCIの料金 CircleCIに必要なもの CircleCIを使ってみる CircleCI/githubの連携を確認する 1. CircleCIとは ここではCircleCIってこんなもの！とわかるような内容を簡単にまとめておきます。 CIってなんぞや CI(continuous integration: 継続的インテグレーション)とはなんぞやというのは知ってる前提ですが一応載せておきます。 安定のwikipediaから引用.. CI（英: continuous integration）とは、主にプログラマーのアプリケーション作成時の品質改善や納期

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2018年現在でもJava開発をしていると、Antすら使っていないEclipseプロジェクトにそこそこの頻度で出くわします。Eclipseの自動コンパイルが通ればOKであり、ビルドはExcel手順書をもとに手動で行われ、依存関係ライブラリはもちろんlibフォルダに各種jarファイルが放り込んであります。Eclipse上以外ではどう動かせば分かる人がいないため、コマンドラインからビルドなどを行うことは叶わず、CI化なんて夢のまた夢です。 そんなJava開発から脱却したい人向けのJava開発のモダン化ガイドです。 基本的にJava 8以降で

This document summarizes a Chainer meetup where Yuta Kashino presented on PyTorch. Key points discussed include: - Yuta Kashino is the CEO of BakFoo, Inc. and discussed his background in astrophysics, Zope, and Python. - PyTorch was introduced as an alternative to Chainer and TensorFlow that is Pythonic and defines models dynamically through code. - PyTorch uses autograd to track gradients like Ch

はじめに 前回は、MapReduceとその実装であるApache Hadoopの概要について説明しました。今回は、Apache Hadoopにおいて計算機クラスタのリソース管理を行うYARNについて解説します。 多種多様な処理系の登場 Hadoopの登場を1つの契機として、コモディティな計算機を複数台用いた計算機クラスタ上でデータ処理を行うことが広く普及しつつあります。たとえば、Hadoop MapReduceと比べてアプリケーションの記述性が柔軟であり、より高効率な実行が可能であるApache Spark、Apache Tez、Apache Flinkをはじめとし、低い遅延で実行可能なApache Impala、Facebook Presto、Apache Drill、また、大量のストリームデータを低い遅延で処理可能なデータ処理系であるApache Storm、Twitter Heron

A perfect Hive query for a perfect meeting (Hadoop Summit 2014) During one of our epic parties, Martin Lorentzon (chairman of Spotify) agreed to help me to arrange a dinner for me and Timbuktu (my favourite Swedish rap and reggae artist), if I prove somehow that I am the biggest fan of Timbuktu in my home country. Because at Spotify we attack all problems using data-driven approaches, I decided to

1. 1 トレジャーデータ株式会社 2014/06/10 Takahiro Inoue (Chief Data Scien:st) taka@treasure-­‐data.com 2. 2 1. Introduc:on 1)  会社概要 2)  製品概要 2. Data Collec:on 3. Data Storage 4. Data Management 5. Data Processing 1)  バッチクエリ 2)  アドホッククエリ(TQA) 6. Data Mart 7. Data Visualiza:on 1)  Metric Insights 2)  Tableau アジェンダ 5. Data Processing 7. Data Visualiza5on 3. Data Storage 2. Data Collec5on Data Source 6. Data Mart

言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less

1.4系で新しく追加された主な機能しては バイナリプロトコルの導入 マルチスレッドの標準化 統計の強化 などが上げられます。この1.4系の機能の詳細については前坂徹氏の連載「memcached 1.4の到来」が参考となります。ここではバージョン1.2.5と最新の1.4.5の起動オプションを比較しながら、新しく追加された機能や実際の運用で用いられる起動オプションについて説明します。 1.2系と1.4系の起動オプションの違い まず、memcachedの起動オプションの一覧（ヘルプ）を確認しましょう。memcachedのヘルプを出力するには、「⁠-h」オプションを使います。 $ memcached -h memcached 1.x.x -p <num> TCP port number to listen on (default: 11211) -U <num> UDP port number t

http://ss-o.net/json/ 以下に対して、.htaccessで Header append Access-Control-Allow-Origin: *という指定をして、ヘッダーにAccess-Control-Allow-Originをつけているので、(*はすべてのドメインからのリクエストを許可) http://ss-o.net/json/wedataAutoPagerize.json http://ss-o.net/json/wedataLDRize.json などのファイルについてはFirefox3.5、Safari4、Google Chrome 2、IE8*1などのブラウザではクロスドメインでXMLHttpRequestを投げることができます。 サンプルコード javascript:(function(){ var xhr=window.XDomainRequest?