LinuxユーザーがイジるはじめてのAzure
前回のブログの続きです。 Bicep を利用する上での勘所を書きましょ。だけど今回の記事は文字だらけですｗ見栄えは最悪ですが、bicep をガチで触った人にだけは伝わる内容かと思います。 ■依存性と更新の問題を回避する 依存性というのは Bicep でいうところの parentプロパティやscope、dependsOn、あと暗黙の依存、なんかがあります。いわゆるリソース同士が親子の関係になっている部分や依存性のあるデプロイ処理を指定することで、その処理が終わった後に実行しなさい、といった順序を意識して実装する部分ですね。 １番簡単な例でいうとHub&Spoke vNETを作成した後、Azure Firewallをデプロイしたいとします。この場合はAzure Firewallをデプロイするためには、仮想ネットワークおよびAzureFirewallSubnetが存在していないといけませんよね。
Amazon Web Services の本気がみたいか !? スピードと高可用性を両立したゲームインフラの構築と事例
8. AWS Gaming 70を超えるクラウドサービスを提供 AWS Gaming ENTERPRISE APPS DEVELOPMENT & OPERATIONSMOBILE SERVICESAPP SERVICESANALYTICS Data Warehousing Hadoop/ Spark Streaming Data Collection Machine Learning Elastic Search Virtual Desktops Sharing & Collaboration Corporate Email Backup Queuing & Notifications Workflow Search Email Transcoding One-click App Deployment Identity Sync Single Integrated Console Push
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
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