KanSakamoto (@kansakamoto)

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kaityo256

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kaityo256

Presentation files are published under CC-BY 4.0 unless otherwise specified.

特に記載がない場合、プレゼンテーションファイルは CC-BY 4.0で公開...

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モンテカルロ法(3) 発展的アルゴリズム / Simulation 04
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UMAPをざっくりと理解 / Overview of UMAP
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Shopifyアプリ開発における Shopifyの機能活用
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Iteratorでページネーションを実現する
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Shunsuke Kanda

kampersanda

TRIE Pokémon

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Leveraging LLMs for Unsupervised Dense Retriever Ranking (SIGIR 2024)
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Lucene/Elasticsearch の Character Filter でユニコード正規化するとトークンのオフセットがズレるバグへの Workaround - Search Engineering Tech Talk 2024 Spring
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https://twitter.com/ozuma5119

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本の紹介の補足
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gitサービス3兄弟
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yellowshippo

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局所保存性・相似変換対称性を満たす機械学習モデルによる数値流体力学
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ICML 読み会: Graph Neural PDE Solvers with Conservation and Similarity-Equivariance
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プロダクトマネジメントコーチをしてます。
ブログ: https://note.com/mryy/
プロフィールと仕事や講演のご依頼:https://note.com/mryy/n/n6f01561a6253

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顧客に選ばれることから始める競争優位5条件を追求するプロダクトマネジメントゲーム/Five Criteria of Competitive Advantage SFF2025
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トレードオフの連続解決を通して対立を協力に変えるプロダクトマネジメントを実現するぞ/continuous management of Trade offs rsgt2025
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OpenJNY

openjny

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Linux Networking Tools: 101
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BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈
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soudai

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変化に強いテーブル設計の勘所 / Table design that is resistant to changes
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抽象化をするということ - 具体と抽象の往復を身につける / Abstraction and concretization
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https://okunokentaro.com

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トレタO/X アーキテクチャ移行記 Next.js App Router化への道のり / TORETA TECH UPDATE 1
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Podcastを継続する技術 / refactoradio-240119
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Sho Yokoi

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eumesy

http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~yokoi/

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言語モデルの内部機序：解析と解釈
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コーパスを丸呑みしたモデルから言語の何がわかるか
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Shinichi Takayanagi

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[NeurIPS 2023 論文読み会] Wasserstein Quantum Monte Carlo
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[KDD2021 論文読み会] ControlBurn: Feature Selection by Sparse Forests
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Atsushi Eno

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Some Music Libraries for Kotlin (with some .NET -> Kotlin migration stories)
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Building App Extensions equivalents on Android (maybe?)
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コードを読んで理解するko build
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Kubernetes History Inspector(KHI)を触ってみた
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Sorami Hisamoto

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https://sorami.dev/

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オープンソースとビジネス: 位置情報の世界からみえる流れ / 札幌IT石狩鍋#2
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How I Got Here - NLP, Geospatial, and beyond / NAIST NLP
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Ktz

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DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会
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DuckDB雑紹介
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Masafumi Oyamada

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A computer scientist based in Tokyo, Japan.

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大規模言語モデルを作る、拡張する
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What We Talk About When We Talk About Editor
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Kengo TODA

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Creator mainly uses Java, JavaScript, JVM bytecodes, PMD, ObjectWeb ASM and FindBugs.

https://github.com/KengoTODA...

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生成AI 業務応用向けガイドライン 斜め読み / Overview of Generative AI Business Application Guidelines
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KotlinユーザのためのJSpecify入門 / JSpecify 101 for Kotlin Devs
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研究開発と実装OSSと プロダクトの好循環 / A virtuous cycle of research and development implementation OSS and products
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コードジェネレーターで 効率的な開発をする / Efficient development with code generators
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