2019年5月24日(金)の発表資料をベースに解説等を加えたバージョンです。 Docker Meetup Kansai #3 https://dockerkansai.connpass.com/event/129089/Read less
http://runninglean.doorkeeper.jp のワークショップで使用しているスライドの簡易版です。完全版はGumroad販売しています。 http://gum.co/EIRc
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ (Hadoop / Spark Conference Japan 2019) Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者: 関山 宜孝 (Amazon Web Services Japan) 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりど
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
The document discusses various topics related to Spring Boot including Spring Data REST, CSRF protection, and Cloud Foundry integration. It provides code examples for exposing repositories as REST APIs with Spring Data REST, handling errors and exceptions, and securing applications with CSRF tokens. It also briefly mentions Spring Boot features like configuration properties and the Actuator.Read l
This document shows how to configure Kotlin code to be tested with Mockito by modifying classes to be mockable and adding necessary dependencies. It demonstrates mocking a User class to return a hardcoded age value, originally failing because the class was final, then succeeding by making it open and implementing an interface.Read less
2012/12/8 NGK2012 OpenStreetMap なお話し 綺麗なお姉さんは好きですか?
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください(回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更)
東海道らぐ 2017.10.7 名古屋オフ https://tokaidolug.connpass.com/event/67522/ での発表内容より
以下の勉強会での資料(勉強会後、不備修正版)。 1.大和セキュリティ勉強会:Pythonでパケット解析 (7月22日)(日) https://yamatosecurity.connpass.com/event/87226/ 2.大和セキュリティ勉強会:Pythonでパケット解析 (8月26日)(日) https://yamatosecurity.connpass.com/event/88767/ PythonのScapyを利用してパケット解析をするための基本的な説明をスライドにまとめています。 VMはこちらにアップロード(容量大きいのでそのうち削除するかもしれません、お早めにどうぞ) https://drive.google.com/open?id=1iizlkyBdASh-_UstsQEvw9E-ShdSiavW
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。
Docker入門 1. 1 Docker入門 株式会社SHIFT 2. 2 Dockerとは インストール 初めてのDocker 公式Jenkinsイメージ Dockerfileの作成 Docker Compose Dockerコンテナの運用 参考文献とURL アジェンダ 3. 3 Dockerとは 3 4. 4 仮想化とコンテナ Dockerとは 5. 55 Go言語で書かれている パフォーマンスが物理マシンとほぼ変わらない Linuxカーネルを使っている環境であればどこでも動 作する 環境の変更・作り直しが容易にできる 開発用の環境がすぐに用意でき、かつ本番環境と 同じものを利用できる Dockerfileを利用してインフラの設定をコードベース で管理できる Dockerとは 6. 6 インストール 6 7. 77 Doc
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