Developmental Coexpression (AtGenExpress +... Contributor:GenoCon Update:Mar 6, 2013 score 69
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8u191でDocker対応がバックポートされたので、頭の整理と確認をしておいた。 ## まとめ Java 11使っておけばそもそも安心なんだけど、Java 8でも8u191以降を使えば安心。 ## 課題だったこと DockerでJavaを動かすときJavaが「そのコンテナに割り当てられたCPU・メモリ」じゃなくて「Dockerが動いてるHostのCPU・メモリ」を見てしまうことが課題だった。 ## Java 10以降 Java 10以降なら「そのコンテナに割り当てられたCPU・メモリ」を見る対応が入ってるから安心になった。 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/10-relnote-issues-4108729.html#JDK-8146115 ## Java 8は? Java 8で入ってた対応は8u131のこれ: Bug ID:
レポート Windows Virtual Desktopから考える「仮想Windows 10」時代 - 阿久津良和のWindows Weekly Report 先日、日本マイクロソフトが開催したTech Summit 2018の基調講演では、本邦初公開となった「Windows Virtual Desktop」(以下、WVD)のデモンストレーションが行われた。リンク先の説明にもあるとおり、WVDはMicrosoft Azure経由で提供される仮想デスクトップ環境である。 WVDの作成は通常の仮想マシンとほぼ同等だった WVDはWindows 10 Enterpriseをマルチユーザー化しているため、同時に複数のユーザーが利用することも可能だ。以前、本誌読者から「家族で使うため、自宅にWindows Serverをたてた」というメールをいただいたが、そのような用途でもWVDは使える。ただ、サー
Microsoftは、Visual Studio CodeのPython用エクステンション「Python extension for Visual Studio Code」の2018年10月版アップデートとなる"the October 2018 release of the Python Extension for Visual Studio Code"をリリースしたことを現地時間8日、公式ブログで発表した。マーケットプレイスからダウンロードもしくはVisual Studio Code内のエクステンションギャラリーから直接インストールできる。 10月版では、新たにPythonのインタラクティブな実行環境であるJupyterをサポート。エディタ上にPythonの実行結果を即座に返すJupyterの"editor-centric"なPythonが実装できる。pythonファイルのコード上で"#
AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに ※この投稿は米国時間 2018 年 11 月 8 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アパレル サプライチェーンに革命を起こしたり、電子商取引を高速化したりといったように、あらゆる業種の企業がビジネスを進化させるために AI の利用を進めています。しかし、多くの企業にとって、AI の本格的な導入に伴う複雑さは非常に厄介なようです。 私たち Google の目標は、AI をすべての企業にとって手の届くものにすることです。しかし、そのためには参入の敷居を下げなければなりません。そこで私たちは、3 つのことを念頭に置いてすべての AI サービスを構築しています。それは、「より多くの企業が導入できるようにシンプルにすること」「できるだけ多様な組織にとっ
GoogleがAI HubとKubeflow Pipelinesを発表、機械学習専門家の知見を再利用:ソフトウェアエンジニアが大きな役割果たせる Googleは2018年11月8日(米国時間)、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。 Googleは2018年11月8日(米国時間)、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。Kubeflow PipelinesはGitHubで公開されている。また、AI Hubは限定ユーザーとαテスト中。 この2つのツールの目的について、Google CloudでML Platformエンジニアリング ディレ
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