CNN 公開
[search 0]
×
最高の CNN ポッドキャストが見つかりました。 (アップデートされました 8月 2020)
最高の CNN ポッドキャストが見つかりました。
アップデートされました 8月 2020
百万人のPlayer FMユーザーに参加してオフラインのときでも、いつでも に関するニュースや詳細情報を把握することができます。 妥協なし無料のPodcastアプリでPodcastをスマートに。 聴きましょう!
世界最高のPodcastアプリに参加し、お気に入りの番組をオンラインで管理し、AndroidおよびiOSアプリでオフラインで再生します。 無料で簡単です。
More
show episodes
 
Loading …
show series
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになっている。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュアンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (11)「問題」 issue vs. problem A. The mayor held a town hall meeting concerning the(issue / problem)of building a newsports stadium in the city. B. Call me if you have any (issues / pr…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになっている。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュアンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (10)「提案」 proposal vs. suggestion A. I’ve asked my staff for (proposals / suggestions)on what to include in the planned relaxation room. B. Mr. Smith has a merger (proposal / sugges…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになっている。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュアンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (8)「理解する」 comprehend vs. understand A. It’s difficult to (comprehend / understand)why people do evil things. B. I don’t( comprehend / understand) the meaning of this word. A. なぜ人は悪…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになっている。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュアンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (7)「禁止する」 forbid vs. prohibit A. My mother ( forbade / prohibited ) me from seeing him again. B. Unauthorized downloading of copyrighted material is (forbidden / prohibited). A. 母は…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになってい る。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュ アンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (6)「遅らせる」 delay vs. postpone A. The game was ( delayed / postponed) until tomorrow due to rain. B. The game was (delayed / postponed) for about 45 minutes due to rain. A. 雨で試合が明日…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 今回のシリーズでは、各例文にふさわしい類義語を二択から選ぶようになってい る。どちらの語を使うのが適切か、その理由も考えながら挑戦してみよう。ニュ アンスの違いがわかれば、類義語を使い分ける際の迷いは解消されるはずだ。 Q. 各空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 (1)「(映画を)見る」 see vs. watch A. I went to (see / watch) a movie last night. B. There’s nothing like (seeing / watching) a movie at home while munching on potato chips. A. 昨夜、映画を見に行…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編19】 ★Q35★ 空所に適切な助動詞(句)を入れなさい。 A: Could I use your car this weekend? B: No(  )do. A: この週末に、あなたの車を借りてもいい? B…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編18】 ★Q33★ 下線部を訳しなさい。 A: Aren't you coming to the library with us? B: I wish I could.    ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ A: あなたは、私…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編17】 ★Q31★ 空所に適切な助動詞(句)を入れなさい。 A: I( ) use your help on this. B: Sure. You just name it. A: この件で、あなたに手伝っても…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編16】 ★Q29★ 空所に入れるのに適切な方を選びなさい。 A: Hey, this mall has a cat-petting cafe! B: I(could / couldn't)care less. …
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編14】 ★Q25★ 日本語に訳しなさい。 Every boy in town just had to fall in love with Patti. (                       ) ■解答…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編13】 ★Q23★ 日本語に訳しなさい。 I should have known better with a girl like her. (                       ) ■解答■ 彼女のよ…
 
このブラウザでは再生できません。 再生できない場合、ダウンロードは🎵こちら 各助動詞の基本的な意味は把握していても、婉曲用法としての過去形would、could、mightや、be able toなど助動詞的なフレーズも加わると、それぞれに微妙なニュアンスや使い方があるため、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。英語学習者にとって、助動詞を適切に使い分けるのは難問の一つです。そこで今回のシリーズは、ぜひ押さえておきたい「助動詞の勘所」を、クイズ形式で確認していきます。 【総集編10】 ★Q19★ 日本語に合うように空所に助動詞(句)を入れなさい。 She asked whether she ( ) give him a call. 彼女は「彼に電話しましょうか」とたずねた。     …
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep80.mp3 Elo rating system – Wikipedia Bradley–Terry model – Wikipedia Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki TrueSkill Ranking System – Microsoft Research TrueSkill 2: A…
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep79.mp3 [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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep78.mp3 [1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection a…
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep77.mp3 Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services | USENIXJun Mukai による
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep76.mp3 XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call Huawei Launches New Distributed Operating System, HarmonyOS How Huawei’s Ark Compiler May I…
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep75.mp3 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 remo…
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep74.mp3 [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…
 
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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep73.mp3 Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go Via Understanding real-world concurrency bugs in Go – the morning 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。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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep72.mp3 How (and How Not) to Write a Good Systems Paper | USENIX What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful How to Get a Paper Accepted at OOPSLA Patterns generate architectures…
 
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 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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep71.mp3 Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge – Facebook Research 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile…
 
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。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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep70.mp3 Reality Engine Graphics PlayStation technical specifications – Wikipedia PlayStation 2 technical specifications – Wikipedia HPE Buys SGI for $275 Million: How Far t…
 
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。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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep69.mp3 Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models – Facebook Research SysML 19: Assaf Eisenman, Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Le…
 
Markov Chain Monte Carlo について森田がしったかぶりします。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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep68.mp3 Handbook of Markov Chain Monte Carlo Introduction to MCMC Amazon | Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan 日本語訳 Amazon | Physicall…
 
Federated Learning の実運用に向けた議論を向井が眺めます。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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep67.mp3 Towards Federated Learning at Scale: System Design – Google AI Towards federated learning at scale: system design – the morning paper SysML Conference…
 
夏なので古のレイトレ方程式を森田が復習します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep66.mp3 Kajiya: The rendering equation – Google Scholar Rendering equation – Wikipedia Bidirectional reflectance distribution function – Wikipedia SIGGRAPH 2019: Home What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful AC…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep65.mp3 [1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data [1610.05492] Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency Follow-up …
 
Netflix の Chaos Engineering 最新事情っぽい論文を森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep64.mp3 [1905.04648] Automating chaos experiments in production Netflix TechBlog Four Reasons We Choose Amazon’s Cloud as Our Computing Platform (2010) 5 Lessons We’ve Learned Using AWS – Netf…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep63.mp3 [1203.1539] Programming with Algebraic Effects and Handlers Algebraic Effects for Functional Programming Programming and Reasoning with Algebraic Effects and Dependent Types yallop/ef…
 
Joe Armstrong 自身が書いた Erlang の歴史を森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep62.mp3 A History of Erlang Programming Erlang (2nd edition) by Joe Armstrong | The Pragmatic Bookshelf (初版日本語訳) Erlang Garbage Collector | Erlang Solution blog HPACK: the silent killer (feature) of H…
 
JS 処理系 V8 の Spectre 対策について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep61.mp3 [1902.05178] Spectre is here to stay: An analysis of side-channels and speculative execution A year with Spectre: a V8 perspective · V8Jun Mukai による
 
GBDT の実装である XGBoost とかのコードを森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep60.mp3 [1603.02754] XGBoost: A Scalable Tree Boosting System dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs …
 
トイレの張り紙の効能について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep59.mp3 Do Developers Learn New Tools On The Toilet? – Google AI Google Testing Blog: Introducing “Testing on the Toilet” Testing on the Toilet – Mike Bland Bathroom Reader | Scribd Schibsted Eng. on Twitter: “More tha…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep58.mp3 Friedman : Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition XGBoost A Kaggle Master Explains Gr…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep57.mp3 Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs Elm – A delightful language for reliable webapps A Farewell to FRP Follow up Standardizing WASI: A system interface to run WebAssembl…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep56.mp3 Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing – RISE LabHajime Morrita による
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep55.mp3 Functional Reactive Programming from First Principles Arrows, Robots, and Functional Reactive Programming Genuinely Functional User Interfaces Functional Reactive Programming – HaskellWiki Arrow –…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep54.mp3 The Tail at Scale Tales of the Tail: Hardware, OS, and Application-level Sources of Tail Latency Two Billion Devices and Counting Velocity 2011: John Rauser, “Look at Your Data” – YouTube…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep53.mp3 [1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Improving Language Understanding by Generative Pre-Training GitHub – openai/gpt-2: Co…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep52.mp3 [1507.00410] Convolutional Color Constancy Google AI Blog: Night Sight: Seeing in the Dark on Pixel Phones Fast Fourier Color Constancy – Google AI YUV – Wikipedia…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep51.mp3 [1706.03762] Attention Is All You Need The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time The Annotated Transformer Episode 15 –…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep50.mp3 Geodesic Discrete Global Grid Systems S2 Geometry | S2Geometry Announcing the S2 Library: Geometry on the Sphere | Google Open Source Blog Supercharging geo_point fields in Elasticsearch 2.2…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep49.mp3 [1901.09056] Mind the Gap: Analyzing the Performance of WebAssembly vs. Native Code Episode 22 – Bringing the Web up to Speed with WebAssembly – Misreading Chat SPEC – CPU Benchmark Suites Br…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/01/48.mp3 KDD 2018 | Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb [1810.09591] Applying Deep Learning To Airbnb Search 収録の都合でノイズが多くなってしまいましたがご容赦ください。…
 
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。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/01/47.mp3 Engineering the Servo Web Browser Engine using Rust Servo, the Parallel Browser Engine Project servo/servo: The Servo Browser Engine servo/webrender: A GPU-based renderer for the web Mozilla 2…
 
ML を使った検索技術 Learning To Rank 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。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/01/ep46.mp3 An Introduction to Neural Information Retrieval – Microsoft Research Manning | Deep Learning for Search Introduction to Information Retrieval: Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinric…
 
仕様検証言語 TLA+ の AWS における使用事例について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/01/ep45.mp3 Why Amazon Chose TLA +  | SpringerLink (Google Scholar) How Amazon Web Services Uses Formal Methods Practical TLA+: Planning Driven Development: Hillel Wayne Specifying Systems: The TLA+ Languag…
 
Loading …

クイックリファレンスガイド

Google login Twitter login Classic login