![Spark GraphXを使ったグラフ分析: サッカーチームのパフォーマンスをグラフ理論で解いてみる - クリエーションライン株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89f8e3b1eb13321c43946fed218c1ab4a4239527/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.creationline.com%2Ftech-blog%2Fcms_x3GWkuX%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F07%2Fgraphx.png)
Graph Engine# = RAM Store + Computation Engine + Graph Model Graph Engine (GE) is a distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine. The distributed RAM store provides a globally addressable high-performance key-value store over a cluster of machines. Through the RAM store, GE enables the fast random data access p
『エセナパJ』とは 『エセナパJ』(esenapaJ)は、いわゆる【中華フォント風表現ができるジョークフォント】です。 Adobe Systems Incorporatedが開発したオープンソースのOpenTypeフォント『Source Han Sans Traditional Chinese Regular(思源黑體)』をもとに作成しています。 ※『Source Han Sans Traditional Chinese Regular(思源黑體)』は、日本で有名な『Source Han Sans Japanese(源ノ角ゴシック)』の、中国語(繁体字)バージョンにあたるフォントです。 日本語漢字を中国語の漢字字形で表示したり、かな文字をあえて誤字で表示したりしますので、真面目な目的での使用はご遠慮ください。 自由なライセンスの基に『Source Han Sans Traditional
python でちょっとした信号処理をしたくて、存在だけは以前から知っていた numpy に手を出したので、関連パッケージなどをまともに調べてまとめました。(ある程度素人の主観が入っているので、鵜呑みにしないように) SciPy 総本山: http://www.scipy.org/ 語源は Science + Python で、発音は "Sigh Pie(サイパイ)"。 今日の記事で挙げる各種ソフトの組み合わせによって実現されている、Python ベースの数学・科学技術計算用ソフトウェアエコシステムの名称。つまり、個別のソフトではなく、その集合体による計算環境のこと。乱暴にざっくり言ってしまえば、「Mathmatica や Matlab に代わる環境を Python でつくろうプロジェクト」 が SciPy。 なお、SciPy のコアパッケージの1つに、後述の SciPy library
ドラえもんや鉄腕アトムのような、人間と自然に会話ができる人工知能は本当に生まれるのか――。NTTで人工知能による雑談対話を研究している東中竜一郎さんに聞く本インタビュー。本記事(後編)では、対話研究の最先端、そして対話システムや人工知能のこれからについてお話を伺っていく。 前編はこちら→人工知能と人が、本当の意味で“話せる”ようになる日 中編はこちら→なぜ“マツコロイド”と“マツコ”の雑談は失敗したのか? 雑談対話に特化したシステムやアルゴリズム、超指向性マイクなど、最先端の技術を使っても、人間と人工知能が雑談を続けるのは難しい。 対話というのは繊細なもので、不自然な間が空いてしまったり、返答に脈絡がないと感じたりしてしまえば、人は会話を続けるモチベーションが削がれてしまう。対話が“破綻”してしまうのだ。NTTで人工知能による雑談対話を研究している東中竜一郎さんは現在、この対話破綻を少なく
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる=DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか? ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート(設置作業員、サポートセンタ)には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
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