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2020年1月23日のブックマーク (5件)

  • ドコモ、5Gの次世代「6G」のコンセプト公開 「5Gの10倍」「複数要素の同時実現」「宇宙までのカバレッジ拡大」など

    NTTドコモは1月22日、第6世代移動通信システム(6G)の技術コンセプトを公開した。5G技術の各要素を発展させつつ、「高速かつ低遅延」のように複数の条件を同時に実現する技術を開発していくという。6Gのサービス提供は、2030年ごろを目指す。 ドコモが6Gで掲げる要素は大きく分けて6つ。「超高速・大容量通信」「超低遅延」「超多接続&センシング」といった5G技術の延長に加え、新たに「超カバレッジ拡張」「超高信頼通信」「超低消費電力・低コスト化」を挙げる。 具体的には、超高速・大容量通信では100Gbps(5Gでは10Gbps)、超低遅延ではエンドツーエンドで1ミリ秒(5Gでは10ミリ秒)、超多接続では1000万デバイス/平方キロメートル(5Gでは100万デバイス/平方キロメートル)を目指す。いずれも目標値は5Gの10倍だ。

    ドコモ、5Gの次世代「6G」のコンセプト公開 「5Gの10倍」「複数要素の同時実現」「宇宙までのカバレッジ拡大」など
    deokisikun
    deokisikun 2020/01/23
    ほほぅ🤔
  • AWSがKubernetesサービスを半額に、1時間0.1ドル

    米アマゾン・ウェブ・サービス(Amazon Web Services)は2020年1月21日(米国時間)、コンテナ群を管理する「Kubernetes(クーバネティス)」のマネージドサービスである「Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)」の料金を半額にしたと発表した。Kubernetesクラスターごとに1時間当たり0.2米ドル(約22円)を同0.1米ドル(約11円)に値下げした。

    AWSがKubernetesサービスを半額に、1時間0.1ドル
    deokisikun
    deokisikun 2020/01/23
    “ただし料金が改定されるのはコントロールプレーンのみで、データプレーンになる「Amazon EC2」や「AWS Fargate」の料金は従来通り。” つまりどういう事だってばよ
  • GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞

    自社のディープラーニング(深層学習)フレームワークである「Chainer(チェイナー)」の新機能開発を終了し、米フェイスブックが開発する「PyTorch(パイトーチ)」に移行すると発表した人工知能AI)開発のPreferred Networks(プリファード・ネットワークス=PFN、東京・千代田)。その決断の背景を探った。Chainer開発の責任者であるPFNの秋葉拓哉執行役員は、「PyTo

    GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞
    deokisikun
    deokisikun 2020/01/23
    “Chainer”の開発終了なのね
  • 良いコードの書き方 - Qiita

    概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー(特に新規参加者)がコードを理解しやすくする 初心者プログラマー教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数のスコープを小さくする 変わり得る値は複雑さを生み誤解やバグに繋がるため、プログラムは変数が少ないほど問題が生まれづらい。 プログラミングの大原則として、変数は必要最低限を心がけ、むやみに増やさないようにする。 また、変数はスコープや寿命が大きいほど悪影響が

    良いコードの書き方 - Qiita
    deokisikun
    deokisikun 2020/01/23
    TL;DR とても良い内容だけど長い文章苦手マン💦
  • Python 製のマイクロフレームワーク「Flask」で Web アプリを作ってみた - Corredor

    Pythonフレームワーク Flaskで学ぶWebアプリケーションのしくみとつくり方 作者:掌田津耶乃出版社/メーカー: ソシム発売日: 2019/08/10メディア: 単行 Python で Web アプリを作れる「Flask フラスク」というフレームワークを試してみる。 Flask のインストール 最も簡単な例を作る HTML ファイルを返してみる 静的ファイルを返す 「Blueprint」でルーティングを分割する Flask RESTful を使ってみる 今回はココまで Flask のインストール まずは pipenv でプロジェクト環境を作り、Flask をインストールする。 $ pipenv --python 3.7 $ pipenv install flask 最も簡単な例を作る まずは最も簡単な例を作ってみよう。 main.py from flask import Flas

    Python 製のマイクロフレームワーク「Flask」で Web アプリを作ってみた - Corredor
    deokisikun
    deokisikun 2020/01/23
    djangoよりシンプルそう(^ω^ )