サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
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docker-lambda - Dockerを使ったAWS Lambdaクローン
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました AWS Lambdaを使えばちょっとしたコードを実行して即座に終わるといった処理が簡単に作れるようになります。Webサービスのように恒常的に使うものではないけれども（API Gatewayを合わせればできますが）、コールしたらすぐに実行できるという手軽さがウリです。 そんなLambdaの開発時に使えるソフトウェアがdocker-lambdaです。Lambda風に実行できるDockerコンテナです。 docker-lambdaの使い方 例えばこんな感じのコードを書きます。 // Just a test lambda, run with: // docker run -v "$PWD":/var/task lambci/lambda exports.handler = function
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか：「ニューラルネットワーク」とは何か 「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか。GPUコンピューティングを推進するNVIDIAが、これらの違いを背景および技術的要素で解説した。 米NVIDIAは2016年7月29日、公式ブログでテクノロジージャーナリストであるマイケル・コープランド氏による記事「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」を公開した。今後のビジネスを変革すると期待される技術の1つとして、「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」が注目を集めている。このAIは、「機械学習」や「ディープラーニング」とともに取り上げられることが多いことから、この3つの単語の意味や背景を整理して解説したものだ。以下、ブログ記事を抄訳する。 AI、機械学習、ディープラーニングの
新著が出ます：『プログラマのためのSQLグラフ原論』 - ミックのブログ
今月下旬に、J.セルコの『Trees and Hierarchies 2nd Edition』の邦訳が刊行されます。同著者の代表作『プログラマのためのSQL 第4版』のスピンオフの一つで、RDB/SQLで木と階層構造を扱うための方法論にフォーカスしたなかなかマニア度の高い一冊です。主眼となる「入れ子集合モデル」については、私もあちこちの記事や書籍で紹介したことがあるので、ご存じの方もいるかもしれませんが、より包括的かつ理論面までカバーした本格派の内容になっています。 表紙の女性はマリア様でしょうか。本家の方が刊行されたときも「このおっさん誰？」という質問が相次ぎましたが、ガリレオという説が有力なようです。そう言われてみると本家は『星界の報告』のような格調を感じます。本書の方は、長らく定説とされてきたモデルをひっくり返そうという意味では『天体の回転について』みたいな性格もあるのですが、大型本
【新機能】新しいロードバランサー Application Load Balancer（ALB）が発表されました | DevelopersIO
target2の場合も同様に作成します。 ターゲットグループにインスタンスを登録する 作成したターゲットグループにEC2インスタンスを登録します。 ターゲットグループを選択してコンテキストメニューでインスタンスの登録と登録解除をクリックするか、ターゲットタブの編集をクリックします。 インスタンスtarget1-aとtarget1-cを登録します。 ALBにインスタンスが登録されます。ロードバランサに登録していないため状態はunusedとなります。 同様にtarget2にもインスタンスtarget2-aとtarget2-cを登録します。 ALBを作成する ALBを作成します。アプリケーションロードバランサーを選択します。 ロードバランサの基本的な設定を行います。 プロトコルはHTTPとHTTPSのみとなっています。今回はHTTPSを選択します。 HTTPSを選択したのでSSL証明書を選択しま
Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング - tehepero note(・ω<)
2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu （EC2 Opt
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