Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
サーバ業務周りの管理、運用について役に立ちそうなナレッジをまとめました。 長期的に書いているため用語に統一性がなかったり、不足分など随時修正したいと思います。 1. サーバ設計 サーバスペックはどうするべき？ 使用するOSは？ CentOS開発終了について MWは何を使うべきか Webサーバ構築にはどちらを使うべき？Apache？Nginx？ サーバセキュリティで最低限押さえておきたいことは？ listenするポートは最小限にしましょう ファイアウォール設定で送受信IPアドレス、ポートの通信制御はしておきましょう 外部に出る際にはプロキシサーバを経由するようにする 随時パッチを当てるようにする linuxでのアンチウイルスソフトの検討 個人アカウントで変更系コマンドは実行させないようにする ログについて考えること ストレージ容量には気をつける データベースはどう決めたら良いか MySQLか
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