【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 GTCでKhronosが明らかにしたAPIアップデート
深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現
深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現 2017-05-06 階層的な深層強化学習（Hierarchical Deep Reinforcement Learning）という人工知能の学習技法を使用して、人間の3D二足歩行を再現、動的な移動スキルを実証した論文が公開されました（PDF）。 学習後、低レベルのコントローラでは、歩く、走る、坂を登る、坂を降る、回転、など物理学を基礎としたリアルな運動能力がシミュレートされ、高レベルのコントローラでは、サッカーボールを目標位置にドリブルしたり、静的または動的な障害物を通り抜け地形ナビゲートする能力などがシミュレートされます。 本論文は、ブリティッシュコロンビア大学、シンガポール国立大学に属するXue Bin Peng氏、Glen Berseth氏、KangKa
Caddy という高機能 HTTPS サーバー
https://caddyserver.com/ なにやら大変便利そうなものがありました。 HTTP/HTTPS サーバーTLS 証明書の自動更新が可能 (HTTP, DNS 両方対応)HTTP2, QUIC, WebSocket にも対応Go で書かれているのでマルチプラットフォーム対応単純なディレクトリの公開Markdown のレンダリングが可能ダイナミックな証明書取得 (Let’s Encrypt はワイルドカード証明書に対応していないが、リクエストを受けた時点でそのドメインの証明書を取得するということでワイルドカードっぽく使える)リバースプロキシロードバランスBasic認証他Plugin による拡張IPアドレス制限ratelimitファイルアップロード、削除CGIなどなどhttps://github.com/caddyserver/examples ここに各種設定例があります。でも
Apache Kafka vs RabbitMQ: Fit For Purpose / Decision Tree
Apache Kafka vs RabbitMQ: Fit For Purpose / Decision TreeAI-enhanced description The document compares Apache Kafka and RabbitMQ using a decision tree framework based on various requirements for message handling, such as durability, ordering, throughput, and integration. It outlines specific needs like supporting multiple protocols, message priority, transaction support, and self-sufficiency of th
真のCPU使用率 by Brendan Gregg@Netflix - ablog
自分の「シンプルでシステマチックな〇〇性能分析」のルーツな面々のうちの2人*1 Brendan Gregg@Netflix と Tanel Poder@Gluent が素敵な絡みをしていたのでメモ。 @brendangregg Could be useful: I once documented my understanding of the typical CPU counters that perf exposes all in one place: https://t.co/pqaDdbDyi1— Tanel Poder (@TanelPoder) 2017年5月10日 Brendan Gregg はざっくり、以下のようなことを言っている。 CPUの1サイクルと比較してメモリアクセスは遅い*2ので、ON CPU でもメモリI/O*3待ちでストールしてることが多い。 IPC(Instr
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