2016年ノーベル物理学賞！「トポロジーのメガネ」で見えた物体の新しい世界 | 科学コミュニケーターブログ
Tweet ノーベル物理学賞2016年受賞者と受賞理由が発表されました！ その受賞理由はこちら！ トポロジカル相転移と物質のトポロジカル相の理論的発見 ノーベル財団の発表によると、固体物理学における20世紀の最大の発見とも言われています。 なかなか理解しがたい（書いている私もきちんと理解できていないので苦しい...）のですが、がんばって今回の受賞が何だったのかを伝えます！ ◆トポロジカルとは？ まずは受賞理由に２回も登場する「トポロジカル」という言葉から説明します。 関連用語の「トポロジー(topology)」は、「位相幾何学」などと訳される数学の一分野です。 そして、トポロジカルな視点で世界を見ると、面白いものの見え方をします。 例えば、下の図のような感じ。 「ボール・マグカップ・ドーナツ・８の字型のもの」の４つが書かれた紙を見るときに、トポロジカルな視点で見るための"メガネ"をかけると
【新機能】AWS Data PipelineですべてのAmazon RDSを簡単に指定できるようになりました | DevelopersIO
おはようございます、城内です。 最近急に寒くなり、寒暖差アレルギー的な鼻水とくしゃみが止まりません。。 ということで、今回はData Pipelineの新機能紹介です。 ※アップデートは先月発表されていましたが、諸々の事情がありまして・・・。 はじめに タイトルをパッと見ると、「えっ、Data PipelineのデータソースにRDSを指定するのは前からできるけど・・・」という感じですが、ポイントは”すべてのRDSを簡単に”というところです。 つまりは、指定の仕方が変わったよということです。 試してみる では、さっそくRDSからS3にテーブルデータをコピーするData Pipelineを作成してみたいと思います。RDSは、あえて変更点が分かり易いように、外部ドライバーが必要なOracle DB SE Oneでいきます。 Create Pipeline このステップでは、特に変更はありません。
RubyとグラフデータベースNeo4jでソーシャルデータをいじくる - Qiita
Neo4jって何？ Neo4jはJavaで実装された、 オープンソースの最も人気のあるグラフデータベースです。 グラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化します。 細かい説明は、ここを見てください。 Neo4jでできること グラフデータをそのままの構造でデータベースに保存することができて、そのグラフデータを元に検索やデータの引き出しなどができます。 グラフデータベースの構造は至ってシンプルで、以下の3つで構成されています。 node：関係を持つ対象 relation：方向を有する関係性 property：ノードとリレーションシップが持つ属性 具体的に、弊社で運営しているTalentBaseのデータ構造をグラフデータベースで管理したらどんなことが出来るかをまとめてみます。 TalentBaseの場合、 - node：ユーザー、企業、求人 -
Application Load Balancer とは? - Elastic Load Balancing
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Application Load Balancer とは? Elastic Load Balancing は、受信したトラフィックを複数のアベイラビリティーゾーンの複数のターゲット (EC2 インスタンス、コンテナ、IP アドレスなど) に自動的に分散させます。登録されているターゲットの状態をモニタリングし、正常なターゲットにのみトラフィックをルーティングします。Elastic Load Balancing は、受信トラフィックの時間的な変化に応じて、ロードバランサーをスケーリングします。また、大半のワークロードに合わせて自動的にスケーリングできます。 Elastic Load Balancing は、Application Load Balancer、Networ
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Neo4jでグラフ問題を効果的に取り扱おう | Tech-Sketch
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