Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
GolangでGetWildの'89バージョンを演奏する - Qiita
Get Wild Advent Calendar 2016 の１日目です。 概要 89バージョンやライブの小室さんみたいにGetWildをサンプリングしたい でもシンセがない 君にはterminalがあるじゃないか サンプリングに必要な音源をゲットしよう 私はMacなのでGarageBandで元音源から必要な部分だけ抽出しました 全部で２個。 /tmp/de-dende-den.mp3 : ﾃﾞｰﾃﾞﾝ!ﾃﾞｰﾃﾞﾝ!の部分（0:21~0:22） /tmp/get_wild_and_tough.mp3 : ｹﾞｯﾜｲｴﾝﾀｰﾌ!の部分（1:01〜1:04） itunesの簡易プレイリストを消去しよう 音源再生時、itunesが立ち上がる人もいるでしょう。 その場合、簡易プレイリストがあると、 「再生を開始します。以前、次はこちらに追加した5曲を消去してもよろしいですか？」 とポップアップが
Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識 この画像を見た時に、何が見えますか？ 単純に、動物には見えるでしょう。ペット、犬、またはゴールデンレトリバーに見えるかも知れません。画像とこれらのラベルの連想は脳の中でハードウェアな回線があるわけではありません。代わりに、何百何千もの例を見た後でラベルを学んだのです。いくつかの異なるラベルを処理することで、動物と植物、犬と猫、ゴールデンレトリバーと他の品種を見分けることを学んでいます。 画像検出のための深層学習 コンピュータに同じレベルの理解力を与えるのは、非常に難しいタスクであると証明されています。数十年に渡り、コンピュータ科学者は多くの異なる手法でこの問題に立ち向かってきました。今日、この問題に対する最良の解として広く同意を得られているのが、深層学習を用いたものです。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium