CentOS 7で始める最新Linux管理入門●筆者紹介 大喜多利哉（おおきた としや） 1978年生まれ、神奈川県横須賀市出身。メーカー系システムインテグレーター、ISP、商社系ネットワークインテグレーターで、インフラエンジニアとしてプリセールスからITインフラ設計／構築／運用と、上流工程より一貫して携わる。現在はWebシステム開発運用会社でオンプレミス環境からパブリッククラウドへの移行案件を担当している。
作って覚えるリバースプロキシ | 東北ギーク
今回はリバースプロキシについて勉強してみました。 「リバースプロキシってなんなのさ」という方は一緒に手を動かしながらご覧ください。 なお、今回の目的はあくまで「プロキシサーバとはなにかを理解すること」なので、実際に運用するときに大事な設定をすっ飛ばしたりしています。 そのあたりの詳細の理解については参考リンクなどをもとにして深めていただければと思います。 まず、「リバースプロキシ」とはなにか ひとまず愚直にWikipediaで調べてみましょう。 リバースプロキシ（英: Reverse proxy）または逆プロキシは、特定のサーバへの要求を必ず経由するように設置されたプロキシサーバ。一般的なプロキシとは異なり不特定多数のサーバを対象としない。リバースプロキシは、不特定多数のクライアントから寄せられる要求に対して、応答を肩代わりすることにより特定のサーバの負担を軽減したり、アクセスを制限するこ
階層ベイズモデルとWAIC - StatModeling Memorandum
この記事では階層ベイズモデルの場合のWAICとは何か、またその場合のWAICの高速な算出方法について書きます。 背景 以下の2つの資料を参照してください。[1]に二種類の実装が載っています。[2]に明快な理論的補足が載っています。 [1] 階層ベイズとWAIC (清水先生の資料です、slideshare) [2] 階層ベイズ法とWAIC (渡辺先生の資料です、pdf, html) モデル1 資料[1]にあるモデルを扱います。すなわち、 ここでは人数、は人のインデックスです。は個人差を表す値になります。このモデルにおいてはを解析的に積分消去することができて、負の二項分布を使う以下のモデル式と等価になります。 ここでは予測として（WAICとして）2通り考えてみましょう。 以降では事後分布による平均を、分散をと書くことにします。 (1) を持つが、追加で新しく1つのサンプルを得る場合 この場合に
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