サーバーレス連載の3回目は検索エンジンを作ってみたお話です。 クラウドサービスが充実してくるにつれて、サーバーレスではいろいろなことができるようになっています。HTTPサーバーは動きますし、RDBやNoSQLなストレージも使えますし、PubSubみたいなサービスも利用できます。これらを駆使するとそこそこ複雑な処理も記述できます。 一方で、上から下までサーバーレスにしようとするとできないものもいくつかあります。例えば、RDBも使えるといっても制約があり、LambdaやCloud FunctionsからRDSやCloudSQLを雑に使うとコネクションを張りすぎる問題があります。LambdaにはRDS Proxyが出始めています。あと、RDBそのものは基本的に常駐型なのでサーバーレスではないです。一応サーバーレスなのもありますが、起動時間が結構かかるらしい(自分ではまだ試してないです)。それ以外
新型コロナウイルス感染症(国内事例) 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります(詳細) (現在患者数 前日より増加 前日より減少) credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT(厚生労働省、各都道府県公表データの集約) DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
とほほのDocker入門 トップ > Docker Docker Dockerとは インストール チュートリアル Dockerコマンド docker run/create docker ps/stats docker rm/start/stop... docker exec/attach docker cp/rename/update docker logs/port/top docker pull/push/search/login/logout docker images/rmi/history/commit/tag/build/trust docker volume docker network docker export/import/save/load Dockerfileによるビルド Docker Compose Podman 小技・ノウハウ集 Copyright (C)
これから書くことはほとんど、これまでも繰り返し申し上げてきたことと変わりない。が、同じ質問は繰り返し受けているので、再度申し上げる次第である。なお、海外からも同様の問い合わせが多いので本来であれば英語でも同じ内容の文章を用意すべきだが、時間の関係で割愛させてください。Chromeかなにかでそれぞれ母国語に訳してお読みいただけると幸いです。なお、本稿は特に感染症学の基礎知識やジャーゴンを知らなくても読めるように工夫はしているが、それなりに難解な内容だ。その点はご容赦いただきたい。 日本のCOVID-19報告数が諸外国に比べて非常に少ないことに内外から注目が集まっている。あれは本当なのか。検査数が少なすぎて、実際の感染者数を見誤っているのではないか、という指摘がある。 しかし、この指摘はいろいろなレイヤーにおいて間違っている。そもそも、日本はCOVID-19の全数把握を目指していない。行政検査
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング(statistical modeling) と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
こんにちは、人工知能研究所のLei Liuです。今日はFujitsu Kozuchi に搭載されているFujitsu Auto Data Wranglingについてご紹介します。 続きを読む Hello, I'm Lei Liu from our Artificial Intelligence Laboratory. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine - Fujitsu Auto Data Wrangling – which is now available from Fujitsu Kozuchi. 続きを読む Hello. I am Fukuda from the Fujitsu AI laboratory. Fujitsu provides advanced AI technology th
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