TensorFlowをAWS Lambdaで使って競艇予想APIを爆誕させました！！ - Qiita
はじめに この記事は以前作成した競艇予想のモデルをAWS Lambda上で使用し、 競艇予想APIを作成したときのお話です。 やっていることは単純ですが、これを実現するために私の夏休みをすべて費やしました(泣) ですので、私のようにAWS Lambdaで自身が作成した機械学習モデルを使用したいと 考えている方の助けとなれるように記事を書きました。 アジェンダ 1.使用したライブラリ、実行環境について 2.処理内容について 3.アーキテクチャ図について 4.競艇予想APIを作る上で困った点について 5.Serverlessについて 6.ServerlessによるAWS Lambdaのデプロイ方法について 7.競艇予想APIのつくり方について 8.最後に 1.使用したライブラリ、実行環境について ・Python 3.6 ・TensorFlow 1.14.0 ・Numpy 1.15.4, 1.1
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
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