AWSとオンプレミスと繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識。 JAWS DAYS 2021の発表資料です。Read less
This document provides information about an AWS webinar on AWS Step Functions hosted by Yuta Imamura from Amazon Web Services Japan. The agenda includes an overview of Step Functions, state machines, data input and output, describing states, checking execution status, and additional details. Step Functions allows orchestrating distributed applications and microservices using state machines defined
The document provides information about an AWS webinar on AWS Systems Manager presented by Solutions Architect Kayoko Ishibashi. It includes an agenda for the webinar covering an overview of AWS Systems Manager, demonstrations of key features like resource groups, inventory, automation, and security best practices. The webinar aims to help participants understand the overall capabilities of AWS Sy
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会(PRMU)にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され,一貫して認識精度の向上に寄与してきた.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている. 本稿では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン(規律)の存在」や「General Electric(GE)やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/ Read less
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
This document discusses Spark, an open-source cluster computing framework. It begins with an introduction to distributed computing problems related to processing large datasets. It then provides an overview of Spark, including its core abstraction of resilient distributed datasets (RDDs) and how Spark builds on the MapReduce model. The rest of the document demonstrates Spark concepts like transfor
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