AWS初心者向けWebinar 失敗例を成功に変える AWSアンチパターンのご紹介
6. 例例えば... (CloudHubパターン) • 解決したい課題 VPNをハブ状に構成し、メンテナンスコ ストを下げる。この場合ハブとなるVPN 機器の可⽤用性と性能に対するコストが問題 になる。 • クラウドでの解決 ハブ構成に対応したVPN機能を安価に提 供しているサービスを利利⽤用する。 • 実装 vpcのVPNゲートウェイに対して複数のカ スタマーゲートウェイを設定する。 • 利利点 管理理コスト、初期費⽤用の削減 • 注意点 対応可能なVPN数などの制約に注意する v 構造 6 9. AWS Innovations をふりかえる 2009 Amazon RDS Amazon VPC Auto Scaling Elastic Load Balancing +48 2010 Amazon SNS AWS Identity & Access Ma
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
分散システム処理モデルに関する動向について（MapReduceからBorgまで）
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
CSS 設計の長い夢 - ペパボのフロントエンドスタンダード
フロントエンド周りの技術は驚異的なスピードで進化し、また多様化しています。それらを全てマスターするのは途方もなく大変なので、ペパボでは、社内のエンジニア・デザイナが「最低限これだけはおさえておこう」というスタンダードを文書化することにいたしました。社内向けを想定した文書ではありますが、社内のみに留めず多くの方に役立てたいと考えたため公開します。 スタイルシートの夢 (1) 予測しやすい (2) 再利用しやすい (3) 保守しやすい (4) 拡張しやすい 代表的な CSS 設計手法 既存プロジェクトの CSS に立ち向かう！ (0) 流れ (1) 既存の CSS ファイルを元に SCSS ファイルに変換する (2) イニシャライズ CSS や共通の箇所のスタイルを分離する (3) CSSLint を使って、修正しやすいところから整理していく (4) コンパイル (5) スタイルのスコープ（あ
プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
プログラマのための数学勉強会のノート | 数学関係のノート | hydroculのメモ
hydroculのメモ > 数学関係のノート > プログラマのための数学勉強会のノート プログラマのための数学勉強会のノート このページはプログラマのための数学勉強会を聴講したときの個人的なノートである。 目次 第1回プログラマのための数学勉強会のノート (イントロダクション) 第2回プログラマのための数学勉強会のノート (計算機での浮動小数点数 / 極限・微分) 第3回プログラマのための数学勉強会のノート (連続性・微分可能性・極値・ロルの定理 / テイラーの定理 / 関数の変化と微分係数 / 差分法 / 多変数関数の微分法) 第4回プログラマのための数学勉強会のノート (多変数関数の微分法 / 方程式の数値解法) 第7回プログラマのための数学勉強会のノート (行列とベクトルの概要 / 行列とベクトルの応用 / 連立一次方程式) 第8回プログラマのための数学勉強会のノート (行列式・逆行
マネジメントとは？成果を得るためにマネージャーが行う「7つのマネジメント」 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
みなさんこんにちはー、人事部長のそめひこです。 実は人事部を立ち上げ、マネージャーとなりました。 まだまだ名ばかりの部なので、しっかり貢献できるように頑張ります（立場が変わっても、菊池の指導だけは絶えずやっていきたいと思います）。 さて、最近「マネージャーって何をやっているのですか？」と聞かれることがありました。LIGでマネージャーと言えば完全な中間管理職ポジションですが、考えたことも本を読んだこともなかったので回答に困りました。 本日はそのときのリベンジマッチ、2年強マネージャーを経験させてもらった僕なりにマネージャー（中間管理職）とは何をしている人なのかを書き記していこうと思います。 マネージャーの責任とは？ さて、何をしている人なのかをお話する前に、マネージャーが果たすべき役割、どういう責任をもっている人なのかについて説明しておきます。 聞いたことがある名前かと思いますが、かの有名な
猫でもわかる ASP.NET 5 入門
Transcript 1. 猫でもわかる ASP.NET 5 入門 しばやん (@shibayan) 2. 自己紹介 • しばやん • @shibayan • Microsoft MVP for ASP.NET/IIS • http://blog.shibayan.jp/ 3. はじめに • 40 分聞くだけで、ASP.NET 5 について 知ったかぶれるはずです • まだ 1.0.0-beta6 なので、変わる可能性 があります 4. アジェンダ • 実行環境の進化 – DNX / CoreCLR • フレームワークの進化 – MVC 6 / Entity Framework 7 • 開発環境の進化 – VS2015 / Visual Studio Code 5. アジェンダ • 実行環境の進化 – DNX / CoreCLR • フレームワークの進化 – MVC 6 / Entity
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自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状
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