Database Lounge Tokyo #4 https://database-lounge-tokyo.connpass.com/event/54855/ で話した資料。 動画はこっち https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=VTEAJHJHIpY Read less
![地理分散DBについて](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d940e617e3448b9225ec013821e46298d15021a0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdb-170428160930-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Are you still building data pipelines with Java and Python? Are you curious about the current buzz in the Big Data community surrounding Scala as a data processing environment? In this talk I'll discuss how Spotify migrated its music recommendations pipeline from Python to Scala. I'll dive into the language specific features that make Scala the ideal candidate for big data processing as well as hi
書籍化し、12万部突破しました。 【SlideShare広告回避用】 https://www.docswell.com/s/morishige/K3MXPZ-howtodesignslides ・PDFは無料でダウンロードできます ・自己学習や勉強会などの目的でしたらご自由にお使いいただけます ・授業・研修への利用はフォーム( https://forms.gle/WwgXTT974xFW78mFA )にご報告ください ・記事への参考資料にする際は適切な出典明記をお願いいたします 【使っているフォントについて】 M+フォント「MigMix1P」です。こちらもメイリオ同様おすすめです。 フリーで使えます。 【個人HP】 > https://mocks.jp > 仕事のご依頼はこちらから 【書籍情報】 デザイン入門:https://amzn.asia/d/4WDsTI6 デザイン図鑑:https
全スライドをDocswellで公開中! https://www.docswell.com/s/historia_Inc/5WVYJK-ue4-dataasset-subsystem-gameplayability ================================= 「出張ヒストリア! ゲーム開発勉強会2021」(https://historia.co.jp/archives/22783/)で行った「目指せ脱UE4初心者!?知ってると開発が楽になる便利機能を紹介 - DataAsset, Subsystem, GameplayAbility編 -」講演のスライド資料です。 講演動画 https://youtu.be/2L1Dor22Kjs スライド内記事 [UE4] Subsystem, GameplayAbilityに関する講演で使用したC++コードについて https:/
G1, CMS, Shenandoah, or Zing? Heap size at 8GB or 31GB? compressed pointers? Region size? What is the maximum break time? Throughput or Latency... What gain? MaxGCPauseMillis, G1HeapRegionSize, MaxTenuringThreshold, UnlockExperimentalVMOptions, ParallelGCThreads, InitiatingHeapOccupancyPercent, G1RSetUpdatingPauseTimePercent, which parameters have the most impact?
1. Introduction to Apache Accumulo provides an overview of the key-value store Accumulo. 2. Accumulo is a sorted, distributed key-value store that enables interactive access to trillions of records across hundreds to thousands of servers. It provides cell-based access control and customizable server-side processing. 3. The document discusses Accumulo's history and architecture, including how it us
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
メール談義ができるようになるための基礎知識のために 【Ust録画】メールシステム 基本編 http://www.ustream.tv/recorded/17612350 【Ust録画】メールシステム 現実編 http://www.ustream.tv/recorded/17613018Read less
Project Tungsten Bringing Spark Closer to Bare Meta (Hadoop / Spark Conferenc... Hadoop / Spark Conference Japan 2016 キーノート講演資料 『Project Tungsten Bringing Spark Closer to Bare Metal』 Reynold Xin (databricks) ▼イベントページ http://hadoop.apache.jp/hcj2016-program/ http://hcj2016.eventbrite.com/
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
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