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nihemak.hatenablog.com
これはパーソルキャリア Advent Calendar 2018の4日目です。 AWS CLIを使ってEC2+nginx+Laravelな環境をCode4兄弟(CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, CodePipeline)で継続的デプロイできるようにする手順をまとめてみました。 構築する環境 構築の手順 最初のEC2+nginx+Laravelな環境を作成する LaravelプロジェクトをCodeCommit管理にする EC2インスタンスのLaravelプロジェクトのディレクトリ構成を自動デプロイ向けに変更する CodeDeploy環境を整える CodeBuild環境を整える CodePipeline環境を整える CodeBuildをキャッシュ対応する CloudWatch EventsでCodePipelineが自動実行されるよう設定する まとめ 構築す
前回のTerraformでAWSサーバーレスなサービスのインフラ構築をコード化する - Inside Closure - にへろぐではサンプルとして空っぽのAPIを用意しました。せっかくなのでこのサンプルを動くように実装してみました。 何を作ったのか アーキテクチャ 目指したところ 実際のところ 実装 使い方 docker環境で動かす AWS環境で動かす まとめ 何を作ったのか 特にネタがなかったのでTodoを登録・一覧・取得・更新・削除できるだけのREST APIを作成しました。 POST /todos : Register todo GET /todos : List todos GET /todos/:id : Get todo PUT /todos/:id : Update todo DELETE /todos/:id : Delete todo アーキテクチャ 目指したところ C
最近、TerraformでAWSサーバーレスなサービスのインフラ構築をコード化する機会があったので理解を深めるためにプライベートでも作ってみました。 AWSサーバーレスなサービスの全体像 インフラ構築の流れ セットアップ用のCodeBuild サービスの環境を構築するCodeBuild Staging環境の構築とProduction環境の構築を結ぶCodePipeline 実装内容 インフラ部分:aws-sls-spa-sample-terraform API部分:aws-sls-spa-sample-api Web部分:aws-sls-spa-sample-web 使い方 1. GitHubのリポジトリをCodeCommitに持ってくる 2. セットアップ用のCodeBuildを動かすために必要なリソースを作る 3. セットアップ用のCodeBuildを実行する まとめ AWSサーバーレ
手書き数字画像の認識を行うTensorFlowのチュートリアルであるMNIST For ML Beginners[日本語訳]およびDeep MNIST for Experts[日本語訳]を通してディープラーニングについて勉強したので理解した内容をまとめてみました。的な話です。 TensorFlowとディープラーニングの概要 TensorFlow 実装イメージ ディープラーニング チュートリアル1:MNIST For ML Beginners 前提知識のキャッチアップ 単純パーセプトロン MNIST ソフトマックス関数 交差エントロピー 確率的勾配降下法 TensorFlowで動かしてみる 計算グラフ 実装内容と実行結果 コードの全容 チュートリアル2:Deep MNIST for Experts 前提知識のキャッチアップ 畳み込みニューラルネットワーク 畳み込み層 プーリング層 全結合層
これはPython Advent Calendar 2014の16日目です。 実践 機械学習システムを読んでいて画像のパターン認識が面白そうだったので実装して遊んでみました。主に10章のコンピュータビジョンと3章のクラスタリングを参考にしました。ほとんど、NumPyやscikit-learn、Mahotasに丸投げです。 ざっくりとした流れ 今回は用意した複数のjpg画像を教師無しでカテゴライズしてみました。 まず、全ての画像を局所特徴量リストにしました。局所特徴量にはSURFを使用しました。SURFはMahotasのmahotas.features.surf.surfで簡単に取得できます。 そして、すべてのSURFをk-means法でグループ化して基本特徴量(visual word)を求めます。k-means法の計算はsklearn.cluster.KMeans.fitを呼ぶだけでできま
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