keisuke-umezawa

# Section 5

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

int readNum()
{
	int n;

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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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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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import datetime


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

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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 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 os
import textwrap
import time
from typing import NoReturn

import optuna
from PIL import Image
from optuna.trial import TrialState

from optuna_dashboard import ObjectiveChoiceWidget, save_note