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![MessagePack + Spring MVC or JAX-RS(Jersery) on Spring Boot - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df8e6af24e864976bd6564b294cae7d6975d8718/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9TWVzc2FnZVBhY2slMjAlMkIlMjBTcHJpbmclMjBNVkMlMjBvciUyMEpBWC1SUyUyOEplcnNlcnklMjklMjBvbiUyMFNwcmluZyUyMEJvb3QmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTM0MzJjZWU5ZWM1Y2QwNGEyNmM3ZjM4MDI5ZWExOGU5%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtYWtpbmclNDBnaXRodWImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPThkZTQ3OWYyMTI0MTQ3NWU5ZDI1NzI2YmI2ZTNlNDVh%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4a1aaae206aa621a63a72fc01de9c658)
少ない材料で簡単に出来るカレーです。後片付けも超簡単。2007.5.10発売「大絶賛おかず」に掲載して頂きました♪ このレシピの生い立ち 姉から教えて貰ったレシピをアレンジしました。 以来、市販の固形ルーを使ったドロドロカレーと、 こちらのサラサラカレーをその日の気分で作ってます。(たまにはドロドロカレーも食べたくなるので・・) 命名の由来・・・昔の彼が、別れた直後レシピを聞いてきた。急に食べたくなったそうな。。。(ご親切に教えてあげましたw) それで、この偉そうなレシピ名ですw 少ない材料で簡単に出来るカレーです。後片付けも超簡単。2007.5.10発売「大絶賛おかず」に掲載して頂きました♪ このレシピの生い立ち 姉から教えて貰ったレシピをアレンジしました。 以来、市販の固形ルーを使ったドロドロカレーと、 こちらのサラサラカレーをその日の気分で作ってます。(たまにはドロドロカレーも食べた
https://www.youtube.com/watch?v=RR62KqHEVfM 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Squareが主催した並行処理システムに関するパネルディスカッション。 まずは、並行処理理論で博士号を取得し、Sqaureで分析システムを担当するGian Perroneがハイレベルでの留意点を挙げています。 システム全体で起きていることを自分の頭で完璧に把握しようという姿勢は、正確な並行処理システムをつくる妨げになる。テクノロジーやツールをうまく利用すべき。 並行処理システムを漏れなくテストするというのは相当難しい。 自分で考えて、注意深く対処するというのでは不十分。うまく抽象化に頼るべき。 続いて同社のTamir Dubersteinが、以前データセンタを移行させ
はじめに 当ブログでは Apache Spark プロジェクトの機械学習ライブラリ MLlib について何度か取り上げました。 Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 今回のエントリでは MLlib の協調フィルタリングについて書きます。 アルゴリズムの簡単な解説と Java からの利用方法、性能評価実験などの話をします。 Spark 1.1.0 が9月にリリースされてからしばらくたってしまいましたが、1.1.0 から実装された機能も紹介します。 少し長くなるので前・後編に分かれます。 以下では Spark 1.1.0 を想定しますが、このあたりは今も発展中であり、以降のバージョンではまた違う話になっている可能性が高いのでご注意ください。 MLlib における協調フィルタリング
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため(後にしましま先生の文献を見つけた)やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文(ドラフト版)があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
2017年10月27開催の広島Javaユーザーグループの資料です。 SpeakerDeckへ移行します。(https://speakerdeck.com/yasu7ri/kubernetes-super-introduction-with-java)
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