PFIセミナー2013年6月6日分です。Deep Learningの技術的基礎からBengioの怪しげな妄想まで。Read less
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2. Outline ‣ Problem Statement ‣ CSV? XML? JSON? Regex? ‣ Protocol Buffers ‣ Codegen, Hadoop and You ‣ Applications ‣ Conclusions and Next Steps 3. My Background ‣ Studied Mathematics and Physics at Harvard, Physics at Stanford ‣ Tropos Networks (city-wide wireless): mesh routing algorithms, GBs of data ‣ Cooliris (web media): Hadoop and Pig for analytics, TBs of data ‣ Twitter: Hadoop, Pig, HBase
7. • 現在の要素数は108 • 30種類の新要素 • 14種類の既存要素が変化 • time要素、hgroup要素、data要素 (WHATWG HTMLのみ)などが争 点。 HTML5マークアップ 8. • リッチな入力フォーム、新たなフォーム要素、宣 言的なバリデーションなど。 date datetime datetime-local month week time number range email url search tel color HTML5 Forms 9. • HTMLにマシンリーダブルなデータを埋 め込むための仕様 <div itemscope> <p>お名前: <span itemprop="name">白石</span></p> <p> : <time itemprop="birthDate">1978/03/24</time> </p> </div> HT
2. 今日の発表 1. 背景 2. Apacheモジュールと機能拡張 3. mruby 4. mod_mruby 5. パフォーマンス評価 6. まとめ 4. Webサービスの高度化 • ソーシャルネットワーキングサービスの普及 – 様々なWebサービスが開発 – Webサーバの利用頻度の急激な増加 – Webサービスのチューニングが非常に重要 • Webサーバ上でのインシデントが増加 – セキュリティ、パフォーマンス、運用技術の問題 – Webコンテンツの最適化だけでは対応困難 – Webサーバソフトウェア自体の拡張で対応 [1] [1] 松本亮介, 川原将司, 松岡輝夫, 汎用性の高い大規模共有型Webバーチャルホスティング基盤のセキュリティと運用技術の改善, インター ネットと運用技術シンポジウム2011論文集, 2011,31-38 (2011-11-24). 5. Webサーバソ
1. 設計段階から実装まで、今すぐ始める高速化 設計段階から実装まで、今すぐ始める高速化 CSS Nite LP Disk 23 , こもりまさあき 2012. 06. 30 CSS Nite LP, Disk 23 | こもりまさあき 2. 設計段階から実装まで、今すぐ始める高速化 自己紹介を… こもりまさあき http://protean.im 1990年代前半に都内のDTP系デザイン会社にてアルバイトをはじめる。大 学卒業後そのまま正社員となり、入出力業務、デザイン業務、ネットワーク 関連業務に並行して従事。2001年、会社を退職しフリーランスの道へ。 案件ごとに業務内容や立ち位置が異なるため、職域的な肩書きはなし 近著に『レスポンシブ・ウェブデザイン標準ガイド(MdN刊)』 『WordPress 高速化&スマート運用必携ガイド(共著・MdN刊)』、など Twitter: @ciph
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの?”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの?”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
4. サーバの情報を隠ぺいする 44,45c44 < ServerTokens Prod < TraceEnable off ・ ProductOnly。気休めのセキュリティ対策。バージョン --- 等を隠す。 クライアントのリクエストに応答するヘッダ内でApache > ServerTokens OS としか表示されなくなる。 ・ Traceメソッドを使えないようにするBasic認証のパス ワードトレース防止 532c524 < ServerSignature Off ・ エラーメッセージ出力時にフッタを表示しない。気休め。 --- > ServerSignature On 5. キープアライブ関連 69c68 < Timeout 60 --- > Timeout 120 ・1分待ったらタイムアウトとする。 75c74 ・1度の接続で複数リクエストのやり取りをする、キープ アライブを有効
28. サンプルコード <html> <head> </head> <body> <h2>CameraDemo</h2> <video id="live" autoplay controls></video> <script type="text/javascript"> video = document.getElementById("live") //for GoogleChrome navigator.webkitGetUserMedia("video audio", //Operaの場合はnavigator.getUserMedia function(stream) { video.src = window.webkitURL.createObjectURL(stream); }, function(err) { console.log("Unable to get video s
2. Apache モジュールとは? Apache Web サーバの機能を追加、削除する仕組み 標準で使われている多くの機能もモジュール として実装されている 最低限必要な機能は Apache Core, Apache API として実装
2. WHAT IS TCMALLOC? The fastest malloc we've seen; works particularly well with threads and STL . Also: thread-friendly heap-checker, heap-profiler, and cpu-profiler. http://goog-perftools.sourceforge.net/ 4. TCMALLOC 開発動機 TCMalloc -> Thread Caching Malloc glibc malloc sucks! Multi-Thread アプリケーションにやさしくない Small Object に関しては tcmalloc の方が glibc malloc より6倍程高速 各 Thread では Arena と呼ばれる領域が確保されるが、この領域はスレ
3. 4 [Lafferty+, 01] Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. John Lafferty, Andrew McCallum, Fernando Pereira. Proceedings of ICML’01, 2001. [Collins, 02] Discriminative training methods for hidden markov models: Theory and experiments with perceptron algorithms. Michael Collins. Proceedings of EMNLP’02, 2002. [Morency+, 07] Latent-dynamic discrim
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