Dockerからcontainerdへの移行
NTT Tech Conference 2022 での「Dockerからcontainerdへの移行」の発表資料です https://ntt-techconf.connpass.com/event/241061/ 訂正： P2. . 誤: ``` Ship docker run -it --rm alpine Run docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest ``` 正: ``` Ship docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest Run docker run -it --rm alpine ``` Read less
何となく勉強した気分になれるパーサ入門
17. MicroMark文法 start = doc doc = block+ block = headline / blankline / paragraph headline = "#"+ " " textline paragraph = textline+ blankline textline = !headline inline+ "n" inline = char char = [^n] blankline = "n" 20. MicroMark for PEG.js start = doc doc = block:block+ { return "<body>"+block.join("")+"</body>"; } block = headline / blankline / paragraph headline = prefix:"#"+ " " textline:text
基礎線形代数講座
4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての３次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形（比例関係）な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
1. エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned September 24th, OPENSHIFT.RUN 2020, Daiki Kawanuma 3. エンタープライズにおける Kubernetes 導入あるある Kubernetes 導入のモチベーション • リソースの抽象化 Declarative Configuration • 自己回復性 Self Healing • 自動スケーリング Auto Scaling https://www.datadoghq.com/ja/container-report/ ビジネスのアジリティーを高めること Kubernetes の本質的な価値 For instance, average container lifetimes exceed 30 days in 3 percent of K
ZOZOTOWNのCloud Native Journey
1. ZOZOTOWN の Cloud Native Journey ～ 旅立ち編 ～ 株式会社ZOZOテクノロジーズ Chief ZOZOTOWN Architect 岡 大勝 Copyright © ZOZO Technologies, Inc. TOKYO 2019 2. © ZOZO Technologies, Inc. 株式会社ZOZOテクノロジーズ Chief ZOZOTOWN Architect 岡 大勝 NoOps Japan 主催 アーキテクト（設計屋） @okahiromasa 2 3. © ZOZO Technologies, Inc. https://zozo.jp/ ・ 日本最大級のファッションショッピングサイト / アプリ ・ 1,200以上のショップ、7,000以上のブランドの取り扱い （2019年3月末時点） ・ 常時73万点以上の商品アイテム数と毎日平均3
入門 シェル実装
開発者にとってシェルが必要不可欠なものであることは論を俟ちませんが、当たり前の存在すぎてこれがどのように実現されているのかを知る機会はあまりないと思います。本トークでは、シェルがどのように実現されているのかを、実際にシェルを実装する過程を通じてお話しします。 ※ もともとのトークのタイトルは「入門 シェル」でしたが，わかりやすさのため「入門 シェル実装」にタイトルを変更しています．Read less
Sql server の 列ストアインデックス 入門
2017/03/16 三木会 http://www.insight-tec.com/events-seminars/20170316_3mokuRead less
性能問題を起こしにくい 強いDBシステムの作り方（Ver. 2018.9）
1. 1 © NEC Corporation 2018 性能問題を起こしにくい 強いDBシステムの作り方（Ver. 2018.9） ２０１８年９月２１日 ＮＥＣソリューションイノベータ 太田 智行 #dbts2018 3. 3 © NEC Corporation 2018 自己紹介 太田 智行（おおた ともゆき） これまで：リレーショナルデータベースひと筋１５年超 PostgreSQL 8年、 SQL Server 8年、Oracleちょこちょこ、MySQL 甘噛み程度 現在：Data Platform 全般で活動中 WebでSQL Server技術記事をゆるやかに連載中 https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/9626 データエンジニアの会 https://data-engineer.connpass.com/ Microsoft MVP fo
BERT入門
Two sentences are tokenized and encoded by a BERT model. The first sentence describes two kids playing with a green crocodile float in a swimming pool. The second sentence describes two kids pushing an inflatable crocodile around in a pool. The tokenized sentences are passed through the BERT model, which outputs the encoded representations of the token sequences.Read less
古典プログラマ向け量子プログラミング入門 [フル版]
3. 3 Part 0：イントロダクション（プロローグ） Part 1： 関連数学と1量子ビット操作 1-1： 線形代数学の基本知識 1-2： ブラケット記法と量子計算 1-3： ブロッホ球と1量子ビット操作 1-4： IBM Q Part 2： 量子ゲート型のプログラミング 2-1： 複数量子ビット操作 2-2： 量子アルゴリズムの基本 2-3： ドイチェ アルゴリズム 2-4： グローバー検索（量子検索） 2-5： 量子フーリエ変換 2-6： ショアのアルゴリズム 2-7： エラー訂正問題 2-8： Cirq（Google）・Blueqat（MDR） 2-9： 量子ゲート編 付録 Part 3： 量子アニーリング型のプログラミング 3-1： ハミルトニアンとQUBO 3-2： イジングモデル 3-3： グラフ理論 3-4： 巡回セールスマン問題 3-5： 多体相互作用 3-6： アニー
![古典プログラマ向け量子プログラミング入門 [フル版]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/044d9a660d048e6daac39329d1f1945978f81ac9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fsal-qc-prog-full-191128113651-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
LISA2019 Linux Systems Performance
Talk by Brendan Gregg for USENIX LISA 2019: Linux Systems Performance. Abstract: " Systems performance is an effective discipline for performance analysis and tuning, and can help you find performance wins for your applications and the kernel. However, most of us are not performance or kernel engineers, and have limited time to study this topic. This talk summarizes the topic for everyone, touring
スマートレストランでGraphQL を採用した話
3. 全体 流れ お客様 来店 着席 注文 食事 会計 退店 ホール ②QRコードを読み取る ①来店登録、QRコー ドを発行してお客様に わたす ③iPadでオーダーを確 認し、調理する キッチン ④調理が完了したら、 通知を受取って配膳す る ⑤カードで会計をする ⑥会計が完了したら、お 見送りをする 4. レストラン スマート化 可能性 ホールキッチン ✔ 空席確認 ✔ 予約確認 ✔ アレルギー、好み 把握 来店後来店時来店前 ✔ 納品受け取り ✔ 仕込み ✔ おすすめメニュー 考案 ✔ メニュー表 更新 ✔ 予約確認・座席案内 ✔ 商品説明・レコメンド ✔ 配膳・バッシング ✔ お会計 ✔ 調理タイミング 管理 ✔ レシピ 共有 ✔ スキル 可視化 ✔ 満足度 把握 ✔ 在庫棚卸 ✔ 発注 お客様 ✔ 予約 ✔ 席 指定 ✔ 料理・ドリンク 注文 ✔ 会計 ✔ 二次会 検索 ✔ レビ
深層学習の数理
2. １９４６： ＥＮＩＡＣ，高い計算能力 フォン・ノイマン「俺の次に頭の良い奴ができた」 １９５２： Ａ．Ｓａｍｕｅｌによるチェッカーズプログラム 機械学習と人工知能の歴史 2 １９５７：Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ニューラルネットワークの先駆け 第一次ニューラルネットワークブーム １９６３：線形サポートベクトルマシン １９８０年代：多層パーセプトロン，誤差逆伝搬， 畳み込みネット 第二次ニューラルネットワークブーム １９９２： 非線形サポートベクトルマシン （カーネル法） 統計的学習 線形モデルの限界 非凸性の問題 １９９６： スパース学習 （Lasso） ２００３： トピックモデル （LDA） ２０１２： Supervision （Alex-net） 第三次ニューラルネットワークブーム データの増加 ＋計算機の強化 １９６０年代前半： ＥＬＩＺＡ（イライザ）， 擬似心理療法士 １９８０年代
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