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Keynote (TensorFlow Dev Summit 2017)

Jeff Dean, Rajat Monga, and Megan Kacholia delivered the keynote address at the inaugural TensorFlow Dev Summit. They discuss: - The origins of TensorFlow - ...

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Hands-on TensorBoard (TensorFlow Dev Summit 2017)

Join Dandelion Mané in this talk as they demonstrate all the amazing things you can do with TensorBoard. You'll learn how to visualize your TensorFlow graphs...

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Essential Cheat Sheets for Machine Learning and Deep Learning Engineers

Learning machine learning and deep learning is difficult for newbies. As well as deep learning libraries are difficult to understand. I am…

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bstriner/keras-tqdm

keras-tqdm - Keras integration with TQDM progress bars

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pdf-view

Atom PDF viewer based on PDF.js

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Lint Python optional Type Hints (PEP-484) using mypy.

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Learn Econometrics for free

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screenを初めて使うためのチュートリアル - UNIX的なアレ

screenというものすごく便利なアプリケーションがあります。上記写真のように、1つのターミナル内で、仮想的に複数の端末を起動させることができるものです。 ただ慣れるまでは少々使い方がとっつきづらいという話も聞きますので、今回はscreenを基本的に使えるまでのチュートリアルを紹介したいと思います。 どんなことができるの？ 複数の仮想端末をあげるとどういったメリットがあるのでしょうか？実際に自分はscreenを使うまではターミナルを複数起動させ、Desktop上はターミナルだらけになっていました。 実際はそれでも問題は起きないのですが、個人的にはローカルPC側では極力起動しておくアプリケーショ…

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高精度エリアレポート作成 | Spaada 【スパーダ】

Spaada【スパーダ】は無料で簡単に高精度のエリアレポートを作成できるサービスです。

凄い

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Visualizing Data Using t-SNE

Google Tech Talk June 24, 2013 (more info below) Presented by Laurens van der Maaten, Delft University of Technology, The Netherlands ABSTRACT Visualization ...

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10 Useful Python Data Visualization Libraries for Any Discipline

While many Python data visualizations libraries are narrowly focused on accomplishing a certain task, these libraries can be used regardless of your field.

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FriendsOfPHP/PHP-CS-Fixer

PHP-CS-Fixer - A tool to automatically fix PHP coding standards issues

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regex-railroad-diagram

Display railroad diagram of regex under cursor.

すごい

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人工知能と表現の今

面白い

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上司に「AIをやれ」といわれたら--機械学習プロジェクトで成果を出すために（前編）

AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。

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あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記

こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導…