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import optuna   
                                            
from dask.distributed import Client
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split


def objective(trial):

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import argparse
import time
import lightgbm as lgb
import numpy as np
import sklearn.datasets
import sklearn.metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from statistics import mean, stdev

import optuna

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import datetime


ymdstr = datetime.date.today().strftime("%y-%m-%d")

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1.0 Introduction

• Multicore processor 時代の到来
  • Mooreの法則は繰り返されない
  • ソフトウェア開発者は自分で並列化しないといけない
• この本はshared memoryで通信するmultiprocessorでのプログラミングについて語る(shared-memory multiprocessors)
  • 1st part(principle)
    1. comutability
    2. concurrent program
    3. program corectness
  • 2nd part(practice)

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int my_account = 0;      // 私の預金口座残高
int your_account = 100;  // あなたの預金口座残高

// 送金処理: データ競合(data race)あり！
bool racy_transfer(int& src, int& dst, int m)
{
  if (m <= src) {  // 未定義動作の可能性あり！
    src -= m;      // 未定義動作の可能性あり！
    dst += m;      // 未定義動作の可能性あり！
    return true;

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3章 REST

アブストラクト

• Webは以下の特徴を持つ
  • ハイパーメディア
  • 世界規模の分散システム
• 上記の成功を収めたのは、Webの設計思想RESTによる

3.1 アーキテクチャスタイルの重要性

• RESTはWebのアーキテクチャスタイル
• アーキテクチャスタイルとは？

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#include <cmath>
#include <iostream>
#include <set>
#include <vector>
#include <utility>
#include <string>

int readNum()
{
	int n;

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5.自己符号化器

アブストラクト

• 入力だけの訓練データを使った教師学習により、データの特徴量を学習する。
• NNの事前学習に使われる

概要

\hat{x} = \tilda{f} (\tilda{W}f(Wx+b)+\tilda{b})
y=f(Wx+b)：符号化
\hat{x} = \tilda{f} (\tilda{W}y+\tilda{b})：復号化

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Intoroduction

Three ways(3つの大切な価値観)

• Flow
  • 顧客に対するDeveloptmentからOperationまでのデリバリーを加速させる
• Feedback
  • より安全なシステムを可能にする
• Continual Learning and Experimentation
  • 組織的発展のための信頼性の高い文化と科学的手法を育む

歴史

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# Section 5