大量リダイレクトも怖くない!CloudFront KeyValueStoreでサービスサイトリニューアルを楽々乗り越えた話 / How we redirect large-scale web pages by CloudFront Functions and CloudFront KeyValue Store
※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース(コンテンツベース)フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされま
ジャポルノレディーズであいまい検索が最も役だったのが名寄せでした。 ジャポルノレディーズでは基本的に動画は全て他のエロサイトへのリンクで提供しているので明日花キララさんの動画を探す上で他のエロサイトから明日花キララさんの動画を探す作業が必須です。 しかし問題は ・エロサイト毎に明日花キララさんのアルファベット表記がバラバラ という事でした。 エロサイトAではasuka_kirara エロサイトBではasuka_kilala エロサイトCではashitaka_kirara ・ ・ ・ という感じ。うちではasuka_kiraraでデータを持っているので、当然asuka_kilalaと名前のついている動画もasuka_kiraraの動画としてデータを保存したい!という訳です。 そこであいまい検索が役立ちます。 まずは普通のmatchクエリでasuka_kilalaを検索します。 # codin
インスタンスの仮想CPU数とメモリ容量を自由にカスタマイズできる「Custom Machine Types」、Google Compute Engineで採用へ パブリッククラウドのインスタンスは、あらかじめクラウド側が用意したスモール、ミドル、ラージといった複数のタイプの中から利用者が選ぶものでした。 スモールやラージといったタイプはそれぞれ、あらかじめ仮想CPUが2つとメモリが4GBなど、仮想CPUの数とメモリ容量が決められています。 Googleが発表した「Custom Machine Types」は、こうしたこれまでのインスタンスの選択をもっと柔軟にしました。利用者が任意の数の仮想CPUとメモリ容量を自由に選べる、というものです。 価格も仮想CPUやメモリ容量に対応して計算されます。
はじめに 普段はMacBook(Air/Pro)の携帯性を活かせて、本気の開発とか、デモとか勉強会とかするときは外付けでブースターつけるとGPUがめっちゃ速いとしたら、いいなと思っていました。どうせなら、Oculus Rift 製品版(CV1)の推奨性能を満たすところまでいけると良いですよね!ということで、MacBook Pro Retina 13インチ (Early 2015) にthunderbolt外付けで Geforce GTX970 を接続するお話です。ちなみに、こういう外部GPUというのは、海外では 「eGPU」 (external GPU)というカテゴリのようです。 結果、どんな感じになるかというとこんな感じです ↓ でwきwたw eGPU GTX970 + MacBook Pro 13 Win8.1 + Oculus DK2 結局でかいOptimusなので、@cubic9c
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