大規模な決済システムを構築する際に学んだ分散型アーキテクチャの考え方 – 前編 | POSTD
バックエンドに関する経験があった私は、2年前にモバイルソフトウェアエンジニアとしてUberに入社しました。担当することになった仕事は、決済機能の構築を含む アプリの刷新 です。その後、 技術管理の側に回る ことになり、チームそのものを率いることになります。配下のチームは、決済を行うバックエンドシステムの多くを担当していたため、責任者となった私もバックエンドに触れる機会が以前にも増して多くなりました。 Uberで働く前は、分散型システムの経験はなきに等しかったと言っていいと思います。 それまでの私は、一般的なコンピュータサイエンスの学位を取得後、フルスタックのソフトウェア開発に10年間、関わっていました。分散型システムについては、一応、大まかな仕組みやトレードオフなどは知っていましたが、一貫性や可用性、冪等性などの概念に精通していたとはお世辞にも言えません。 この記事では、大規模で可用性が高
量子機械学習の一歩踏み出す、伊チームがパーセプトロン実装に成功
イタリアのパヴィア大学の研究チームは、IBMの5キュービットの量子プロセッサー上にパーセプトロンを実装し、単純なパターンの初歩的な分類ができることを確認した。その後、IBMは16キュービットの量子プロセッサーをWeb上で利用できるようにしており、量子パーセプトロンの性能が飛躍的に向上するのは時間の問題だ。 by Emerging Technology from the arXiv2018.12.12 294 279 18 0 コンピューティング革命超初期の1958年、米海軍海事技術本部（ONR：Office of Naval Research）は記者会見を開き、コーネル航空研究所（Cornell Aeronautical Laboratory）の心理学者フランク・ローゼンブラットが考案した装置を発表した。ローゼンブラットはこの装置をパーセプトロンと呼んだ。ニューヨーク・タイムズ紙はパーセプ
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