146 Epizód

  1. #85: Continuous Profiling: Where Have All the Cycles Gone?

    Közzétéve: 2020. 10. 17.

  2. #84: Profiling a warehouse-scale computer

    Közzétéve: 2020. 10. 12.

  3. #83: Dynamic Instrumentation of Production Systems

    Közzétéve: 2020. 10. 08.

  4. #82: Glass: A New Media for a New Era?

    Közzétéve: 2020. 10. 05.

  5. #81: gprof: a Call Graph Execution Profiler

    Közzétéve: 2020. 10. 02.

  6. #80.5

    Közzétéve: 2020. 09. 25.

  7. #80: TrueSkill™ Ranking System

    Közzétéve: 2019. 10. 06.

  8. #79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features

    Közzétéve: 2019. 09. 25.

  9. #78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

    Közzétéve: 2019. 09. 07.

  10. #77: Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services

    Közzétéve: 2019. 09. 04.

  11. #76: XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call

    Közzétéve: 2019. 08. 22.

  12. #75: To Unify or Not to Unify: A Case Study on Unified Builds in WebKit

    Közzétéve: 2019. 08. 20.

  13. #74: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

    Közzétéve: 2019. 08. 17.

  14. #73: Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go

    Közzétéve: 2019. 08. 13.

  15. #72: How (and How Not) to Write a Good Systems Paper

    Közzétéve: 2019. 08. 10.

  16. #71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge

    Közzétéve: 2019. 08. 08.

  17. #70: Reality Engine Graphics

    Közzétéve: 2019. 08. 01.

  18. #69: Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models

    Közzétéve: 2019. 07. 30.

  19. #68: Introduction to MCMC

    Közzétéve: 2019. 07. 25.

  20. #67: Towards Federated Learning at Scale: System Design

    Közzétéve: 2019. 07. 22.

4 / 8

森田と向井がコンピュータサイエンス周辺の論文をなんとなく読んで感心する Podcast です。