Misreading Chat
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#95: CockroachDB: The Resilient Geo-Distributed SQL Database
ちょっとやそっとで死なない分散 RDB の論文を向井が読みました。
#94: Mesos: A Platform for Fine-Grained Resource Sharing in the Data Cente
Kubernetes 以前に元気だったクラスタスケジューラの論文を向井が読みました。
#93: SEQUEL: A structured English query language
データベースワナビーになった森田が SQL に入門しました。
#92: Software Development Waste
ソフトウェア開発のムダについて現場に潜り込み分析した論文を森田が読みました。
#91: Serverless in the Wild
FaaS の運用効率を上げたいクラウド業者の工夫を森田が読みました。
#90: Evaluation of splittable pseudo-random generators
Haskell で使われている乱数生成器たちを向井が紹介します。
#89: Conflict-free Replicated Data Types
並列編集しても衝突しないデータ構造 CRDT に森田が入門します。
#88: A History of Haskell: being lazy with class
Haskell の長い歴史を向井がたどります。
#87: From Laptop to Lambda: Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Transient Functional Containers
AWS Lambda で Chromium をビルドしたり単体テストを流したりする話を和良が読みました。
#86: JavaScript: the first 20 years
JavaScript 二十年の歴史を森田がひやかします。
#85: Continuous Profiling: Where Have All the Cycles Gone?
ハードウェアカウンタを使ったプロファイラ実装を解説した論文を向井が紹介します。
#84: Profiling a warehouse-scale computer
データセンターでプロファイラを動かしてわかったことは何なのか、森田が論文を読みます。
#83: Dynamic Instrumentation of Production Systems
今をときめく eBPF/bpftrace の先祖 dtrace の論文を向井が紹介します。
#82: Glass: A New Media for a New Era?
ガラスをクラウドの cold storage に使いたい Microsoft Research の野望を森田が紹介します。
#81: gprof: a Call Graph Execution Profiler
昔は広く使われていた実行時間プロファイラ gprof の論文を向井が読みました。
#80.5
Misreading Chat またちょっとやります、というお知らせです。
#80: TrueSkill™ Ranking System
Splatoon 未経験者の 森田 が S ランカーの向井にランキング指南をします。
#79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
機械学習界隈で話題沸騰の不思議な論文を向井が読んでみました。感想などはハッシュタグ #misreading か [email protected] にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時 … "#79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features"の続きを読む
#78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
有名物体認識のアルゴリズムのひとつ Faster RCNN を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か [email protected] にお寄せください。iTunes のレビューや … "#78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks"の続きを読む
#77: Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services
プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。
#76: XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call
Huawei の新発表 OS がどんなものか森田が論文を読みつつ想像します。
#75: To Unify or Not to Unify: A Case Study on Unified Builds in WebKit
WebKit 開発者が本気でビルド時間を速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。
#74: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。
#73: Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go
Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。
#72: How (and How Not) to Write a Good Systems Paper
システム論文を書く人向けガイドを森田が冷やかします。
#71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge
Facebook の Android 機械学習苦労話に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か [email protected] にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎 … "#71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge"の続きを読む
#70: Reality Engine Graphics
GPU の祖先みたいな 25 年前の高級ハードウェアを森田が紹介します。
#69: Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models
Facebook が NVM を機械学習のデータストレージに使った話を向井が紹介します。
#68: Introduction to MCMC
Markov Chain Monte Carlo について森田がしったかぶりします。
#67: Towards Federated Learning at Scale: System Design
Federated Learning の実運用に向けた議論を向井が眺めます。
#66: The Rendering Equation
夏なので古のレイトレ方程式を森田が復習します。
#65: Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
エッジデバイスを寄せ集めて分散機械学習をする Federated Learning を向井が紹介します。
#64: Automating Chaos Experiments in Production
Netflix の Chaos Engineering 最新事情っぽい論文を森田が冷やかします。
#63: Programming with Algebraic Effects and Handlers
関数型言語業界ではやっているらしい Algebraic Effects の論文を向井が紹介します。
#62 – A History Of Erlang
Joe Armstrong 自身が書いた Erlang の歴史を森田が読みます。
#61 – Spectre is Here to Stay
JS 処理系 V8 の Spectre 対策について向井が話します。
#60 – XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
GBDT の実装である XGBoost とかのコードを森田が読みます。
#59 – Do Developers Learn New Tools On The Toilet?
トイレの張り紙の効能について向井が話します。
#58 – Gradient Boosting Decision Trees
Kaggle 勢を賑わす GBDT なるものがなんなのか森田が遠巻きに調べます。
#57 – Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs
当初はリアクティブ言語になるはずだったプログラミング言語 Elm について向井が話します。
#56 – Cloud Programming Simplified
サーバーレス知ったかぶり用のホワイトペーパーを森田がひやかします。
#55 – Functional Reactive Programming from First Principles
非同期プログラミングモデル ReactiveX の起源を向井が辿ります。
#54 – Tales of the Tail
時々おこって困る性能問題 tail latency について森田が愚痴ります。
#53 – BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
NN の自然言語処理で transfer learning を実現した BERT について向井が話します。
#52 – Convolutional Color Constancy
機械学習を使ったホワイトバランスのアルゴリズムについて森田が話します。
#51 – Attention Is All You Need
昨年から成果が注目されている自然言語処理向けの新しいニューラルネットワーク Transformer を向井が紹介します。
#50 – Geodesic Discrete Global Grid Systems
球面上で幾何アルゴリズムを実装する下地となる座標系のデザインについて森田が話します。
#49 – Mind the Gap: Analyzing the Performance of WebAssembly vs. Native Code
WebAssembly とネイティブコードの性能を比較した論文を向井が紹介します。
#48 – Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb
Airbnb が使っている検索アルゴリズムの一つについて森田が話します。
#47 – Engineering the Servo Web Browser Engine using Rust
Rust を使ってウェブブラウザを開発する現場からの報告論文について向井が話します。