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macOS Internals

Understand your Mac and iPhone more deeply by tracing the evolution of Mac OS X from prelease to Swift. John Siracusa delivers the details.

Starting Points

How to use this gist

You've got two main options:

Using Linear Algebra to Convert a Large Code Model

Background

The SalesForce CodeGen models are a family of large language models trained on a large amount of natural language data and then fine-tuned on specialized datasets of code. Models of size 350M, 2B, 6B, and 16B parameters are provided in three flavors:

nl, the base model trained on The Pile, a large natural language dataset compiled by EleutherAI
multi, which is fine-tuned from the nl model on a dataset of code in multiple languages, scraped from GitHub, and
mono, which is fine-tuned from the multi model on Python code only.

査読の仕方

査読の仕方についての覚書。初めて査読をすることになり、どうして良いかわからないような人向けに書いてある。分野、雑誌、個人によって流儀が異なるので、全てを鵜呑みにしないで欲しい。なお、私の専門は数値計算であり、主な査読経験はPhys. Rev.系、J. Chem. Phys.、そしてJPSJなどである。

査読とは

査読システムに登場するプレイヤーは三種類、「著者」「エディタ」「査読者」である。

論文が投稿されると、まずエディタと呼ばれる研究者が論文を受け取る。エディタはその論文を読み、適切な査読者を選んで査読を依頼し、査読レポートを著者に送り、著者の反応を見て、最終的にその論文を出版するかどうか判断する。この一連の処理の責任を負うことを「ハンドルする」と呼んだりする。査読システムは著者と査読者のやりとりが主となるが、論文の生殺与奪権はエディタが握っており、実は最重要プレイヤーである。

58 bytes of CSS to look great nearly everywhere

When making this website, i wanted a simple, reasonable way to make it look good on most displays. Not counting any minimization techniques, the following 58 bytes worked well for me:

main {
  max-width: 38rem;
  padding: 2rem;
  margin: auto;
}

概要

Optunaというハイパーパラメータ最適化ツールを使って、FFmpegでの動画エンコードパラメータの最適化を試してみた結果のメモ
具体的には、決められた制約(後述)下で、画質(SSIM)を最大化するようなパラメータ群を自動で見つけ出すのが目的
結果としては、
- 画質的には、FFmpegが提供しているプリセットの中で二番目に重いもの(slower)より若干良い程度のパラメータ群が見つかった
- また、Optunaが見つけたパラメータ群の方がslowerに比べて、CPU負荷が小さかった

方針

この文章は、 Steve Losh 氏の記事 "A Road to Common Lisp" の翻訳です。

原文はこちらです: http://stevelosh.com/blog/2018/08/a-road-to-common-lisp/

A Road to Common Lisp (Common Lisp への道)

これまで、「最近のCommon Lispをどう学ぶとよいでしょう？」と助言を求めるメールをたくさん受け取ってきました。そこで私は、これまでメールやソーシャルメディアに投稿した全てのアドバイスを書き下すことにしました。これが誰かに有益ならば幸いです。

Mastodon の API を叩くには以下の手順を踏む必要がある:

OAuth2 クライアントを登録する
アクセストークンを取得する
アクセストークンを Authorization ヘッダに指定して API にアクセスする

OAuth2 クライアント登録

Mastodon の Apps API に登録情報を送ってクライアントを払い出してもらう（一度だけやれば OK）.

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	//
	// Author: Jonathan Blow
	// Version: 1
	// Date: 31 August, 2018
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	// This code is released under the MIT license, which you can find at
	//
	// https://opensource.org/licenses/MIT
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