カテゴリー: episodes

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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。

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• gprof: a Call Graph Execution Profiler
• Tarjan’s strongly connected components algorithm – Wikipedia
• research!rsc: How To Build a User-Level CPU Profiler

Misreading Chat またちょっとやります、というお知らせです。マイクテストの結果を配信しています。本編は来週くらいに録る予定です。

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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Elo rating system – Wikipedia
  • Bradley–Terry model – Wikipedia
• Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki
• TrueSkill™ Ranking System – Microsoft Research
• TrueSkill 2: An improved Bayesian skill rating system – Microsoft Research
• dotnet/infer: Infer.NET is a framework for running Bayesian inference in graphical models
  • infer/ChessAnalysis.cs at master · dotnet/infer
• Welcome to Glicko ratings
  • Parameter Estimation in Large Dynamic Paired Comparison Experiments

 

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 hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• [1905.02175] Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
• A Discussion of ‘Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features’

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 hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• [1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
• [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
• [1504.08083] Fast R-CNN
• [1703.06870] Mask R-CNN
• [1512.02325] SSD: Single Shot MultiBox Detector
• [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services | USENIX

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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call
• Huawei Launches New Distributed Operating System, HarmonyOS
  • How Huawei’s Ark Compiler May Improve Android App Performance
• chipsalliance/rocket-chip: Rocket Chip Generator
  • #05: Agile CPU / Versioned Golang – Misreading Chat
• Home | seL4
  • #34 – Trust and Protection in the Illinois Browser Operating System – Misreading Chat
• Zircon  |  Fuchsia
• LiteOS/LiteOS: code and manual

WebKit のビルド時間を本気で速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• To unify or not to unify: a case study on unified builds (in WebKit)
• On Compiling WebKit (now twice as fast!) – Michael Catanzaro
• Jumbo / Unity builds
  • We’re removing support for the jumbo build – Google Groups
• 補足: ちょっと口がすべっていますが、Yusuke Suzukiさんは著者の一人ではあるものの、筆頭著者ではないので、この論文への貢献はどちらかといえば副次的であろうと思います

ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• [1804.06655] Deep Face Recognition: A Survey
• Recommendations for Facial Recognition Input Images – Amazon Rekognition
• DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification – Facebook Research
• [1503.03832] FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
• [1801.07698v3] ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition
• MegaFace
• MS-Celeb-1M: Challenge of Recognizing One Million Celebrities in the Real World – Microsoft Research
  • Microsoft deleted a database with 10M faces over privacy risks
• Dual-Agent GANs for Photorealistic and Identity Preserving Profile Face Synthesis

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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go
  • Via Understanding real-world concurrency bugs in Go – the morning paper