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2017年9月29日のブックマーク (11件)

  • Apache Flink とは? - Qiita

    Apache Flink とは? 「Apache Flink」は、分散ストリーム処理プラットフォームのひとつのOSSです。 同類のモノとしては、「Apache Storm」や「Apache Spark Streaming」などがあります(同じApacheで、さすがに同類のモノを出し過ぎだろう、と私も思っています)。 他のプラットフォームとして異なる特長は、以下になります。 高パフォーマンス&低レイテンシ(真のストリーム処理が可能) 耐障害性に優れる(自動でイベント処理継続) ストリーム処理、バッチ処理の両方をサポートし、高レベルのAPIが提供されるAll-in-One構成 Flink Stack Flinkの全体像です。 ストリーム処理だけでなく、バッチ処理も可能であり、CEP(複合イベント処理)やML(機械学習)、SQLライクなAPIも提供しています。 この辺りは、Sparkと似ています

    Apache Flink とは? - Qiita
  • シーモア・クレイ - Wikipedia

    クレイは1925年にウィスコンシン州チペワ・フォールズに生まれた。彼の父は技師で、科学技術へのクレイの興味を育んだ。十代のはじめには、アメリカの組み立て玩具「エレクターセット」の部品を使って、穴の開いた紙テープからモールス符号に変換する道具を作ることができた。地下室はクレイの「研究室」として与えられた。 クレイは1943年に高校を卒業すると、無線技師として第二次世界大戦のために徴兵された。彼はまずヨーロッパ戦線で働き、その後太平洋戦線に回された。そこで彼は日の暗号の解読に従事している。彼は帰国するとミネソタ大学で学び、電気工学の工学士として1950年に卒業した。また、1951年には応用数学の修士課程も修了している。 1950年に、クレイはミネソタ州セントポールで、エンジニアリング・リサーチ・アソシエーツ (ERA) 社に就職した[5]。ERAの前身は、暗号解読マシンを開発したアメリカ海軍

    シーモア・クレイ - Wikipedia
  • TechCrunch

    As if robocalling wasn’t already enough of a problem, the advent of easily accessible, realistic AI-powered writing and synthetic voice could supercharge the practice. The FCC aims to preempt th

    TechCrunch
  • Franchise: a sql notebook

    No sign up, no install. Chart with a single click. Compare queries side by side. Download your work and share it with anyone. SQL without the Ceremony No sign up, no install. Start playing with your data quickly and securely. If your data is in a CSV, JSON, or XLSX file, loading it is as simple as dropping the file into Franchise. We run a version of the SQLite engine in your browser, so all proce

  • GitHub - HVF/franchise: 🍟 a notebook sql client. what you get when have a lot of sequels.

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    GitHub - HVF/franchise: 🍟 a notebook sql client. what you get when have a lot of sequels.
  • Quorum - Wikipedia

    quorumとは分散システムにおいて、分散トランザクションが処理を実行するために必要な最低限の票の数である。quorumベースの技術は分散システムにおいて、処理の整合性をとるために実装される。 分散データベースシステムにおいて、トランザクションは複数サイトにおいて処理を実行している場合がある。アトミック性は全ての分散トランザクションがアトミックであることを要求するため、そのトランザクションも全てのサイトにおいて、コミットあるいは中止のいずれかの結末に至らなければならない。ネットワークパーティショニングの場合、サイトはパーティションに区分され、パーティション同士は通信可能ではない可能性がある。ここでquorumベースの技術が用いられる。基的な考え方は、過半数のサイトがトランザクションの実行に投票した場合、そのトランザクションは実行される、というものである。 システム内の全てのサイトは票Vi

  • 企画展 第10回 電気を通さないテープ 通すテープ|Nitto|Tape Museum|粘着テープの総合情報サイト

    毎日何気なく使っている「電気」は、発電所でつくられて、オフィスや家庭に届けられます。 電気を安全・確実に届けるために、絶縁・導電材料が必要不可欠です。 実は、ここにもテープが使われています。 電気を通しやすい物のことを導体(どうたい)や導電体(どうでんたい)と呼びます。金属が導体の代表です。 逆に電気をほとんど通さない物を絶縁体(ぜつえんたい)または誘電体(ゆうでんたい)と言います。 ガラスがその代表です。 また、半導体(はんどうたい)というものもあります。導体が半分、絶縁体が半分の特性をもっています。半導体は、シリコンから作られることが多く、導体よりも電気を通しにくいことから色々なものに使われています。 絶縁テープとは 絶縁体の特性を持ち、電気を通さないテープのことを「絶縁テープ」といいます。 通電したくない部分や配線を束ねるために用いられることが多いです。 絶縁テープには様々な種類や特

    企画展 第10回 電気を通さないテープ 通すテープ|Nitto|Tape Museum|粘着テープの総合情報サイト
    InoHiro
    InoHiro 2017/09/29
  • 研究者として生きていくコツ

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    研究者として生きていくコツ
    InoHiro
    InoHiro 2017/09/29
  • Rubyのなかを覗いてみよう!「Cookpad Ruby Hack Challenge」に参加してみた|CodeIQ MAGAZINE

    2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

    Rubyのなかを覗いてみよう!「Cookpad Ruby Hack Challenge」に参加してみた|CodeIQ MAGAZINE
  • 〜クックパッド アプリ、機械学習を活用した新たな機能追加〜料理画像認識の精度は98%、登録写真数1,000万枚突破!スマホから料理写真だけを自動抽出し、記録する『料理きろく』

    「毎日の献立を考えるのが楽になった」、「家族の栄養管理にも役立つ!」との声も。 『料理きろく』は、スマートフォンに保存されている写真の中から料理写真を、クックパッド アプリ内に自動で取り込む機能です。また、その日にクックパッド内で見たレシピのうち、調理したと判断されたものを自動で記録します。これにより、普段からスマートフォンで料理の撮影はするものの写真の整理はしていない、という方も「いつ、自分が何の料理べたのか」「どのレシピを見て作ったのか」という記録が一目でわかります。実際に機能を利用された方からは、「献立のローテーションが記録されているので、毎日の献立を考えるのが楽になりました」「家族の栄養管理の面でも役に立ちます」や、「SNSで公開するほどの写真ではない、といった日常の事も記録できて嬉しい」などの声もいただいております。 機械学習を活用し開発。料理写真の抽出精度98%、再現率

    〜クックパッド アプリ、機械学習を活用した新たな機能追加〜料理画像認識の精度は98%、登録写真数1,000万枚突破!スマホから料理写真だけを自動抽出し、記録する『料理きろく』
  • 画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita

    $k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す

    画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
    InoHiro
    InoHiro 2017/09/29