#18 – Exploiting the DRAM Rowhammer Bug to Gain Kernel Privileges

DRAM のハードウェアバグ Rowhammer を使った脆弱性について向井が話します。

DRAM のハードウェアバグ Rowhammer を使った脆弱性について向井が話します。

Follow-up

#17 – Unikernels: Library Operating Systems for the Cloud

OCaml で書かれた LibraryOS Unikernels/MirageOS に関する論文 “Unikernels: Library Operating Systems for the Cloud” を森田が紹介します。

Follow up

Announcement

  • ちょっとおやすみして、次回は一ヶ月後くらいの予定です。

#16 – A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation

Disney Research による口パクアニメーション生成論文 “A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation” を向井が紹介します。

Disney Research による口パクアニメーション生成論文 “A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation” を向井が紹介します。

Follow up

#15 – Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

Neural Network における “Attention” の概念をうみだした機械翻訳の論文 “Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate” を森田が紹介します。

今回は根性不足によりあまり編集しておりません。聞き苦しい部分はご容赦ください。

 

#14 – LevelDB

Jeff Dean が Chrome のために書いたデータベースライブラリ LevelDB についてドキュメントやコードを見ながら向井が紹介します。

Follow-up

#13 – HyperLogLog in Practice

確率的アルゴリズム HyperLogLog に関する論文 “HyperLogLog in Practice” を 森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Follow up

#12 – Semantics and Complexity of GraphQL

GraphQLを分析した論文 “Semantics and Complexity of GraphQL” を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Correction

  • エピソード内でクエリ結果のサイズ評価について議論していますが、論文をちらっと読んだかんじでは向井さんの主張が正しそうです。自分はなんとなくスキーマの ER 図みたいのを想像しながら話を聞いていましたが、この人のいうグラフはオブジェクトDBみたいなグラフで、何かを評価する際にスキーマなどはおまけみたいなものなんですね。思い込みで話がかみ合っていませんでした。(森田)

#11 – The Story in the Notebook

Jupyter Notebook の利用実態を調査した “The Story in the Notebook: Exploratory Data Science using a Literate Programming Tool” と “Exploration and Explanation in Computational Notebooks” を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。

 

 

#10 – Deep Probabilistic Programming

確率的プログラミング系の論文 “Deep Probabilistic Programming” を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Follow-up

#09 – Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey

自動微分のサーベイ論文 “Automatic differentiation in machine learning: a survey” を 森田が PyTorch のコードを読みつつ紹介します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Follow-up and Correction

  • PyTorch の論文は 2017 の Autodiff Workshop で発表されていたようです。
  • 10:25 あたりで計算途中の変数が Tensor になっていると言っていますが、Variable の間違いです。