“モダン”ウェブアプリケーション 〜アメブロ5ヶ年計画〜
HTML5 Conference 2017.9.24 1. “モダン”ウェブアプリケーション ∼アメブロ5ヶ年計画∼ HTML5 Conference 2017.9.24 原 一成 @herablog 2. アメーバブログ 2004年開始のブログサービス 芸能人の利用が多い 芸能人以外とそれ以外のPVは半々 3. 2015 バックエンドシステムの刷新 2017 2016 Isomorphic JavaScript AMP https Code-splitting Node.js v8 React 16 PWA 4. 5年かけて“モダン”な状態にする 5. “モダン”であること エコシステムとつながっていること 6. “モダン”であること エコシステムからの恩恵 エンジニアの流動性 ! " 7. エコシステムからの恩恵 最新技術を取り込みやすい 世界中のエンジニアと協力できる ! 8. エン
深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA（Topological Data Analysis) + CNN - Qiita
オーソドックス な アプローチ（一般的手法） まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス（2016.10.5）「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 （データ量の多い）正常時のデータ挙動の特徴パターンを学ばせて、 新規データが上記の特徴パターンから乖離している場合を、異常とみなす 上記のアプローチをとる理由 は、「異常発生時のデータ」の取得可能件数 は、「正常時のデータ」 に 比べて、取得できるデータの件数 が 圧倒的に少ない から である。 上記のスライド で 挙げられている AutoEncoderモデル や LSTMモデル を 採用し、 AutoEncoderモデル
Linuxのブロックデバイスレベルで実現するrsyncより高速な差分バックアップについて - ゆううきブログ
社内で論文輪読会みたいなことやってて、そこで紹介した論文の内容についてです。 最近、Graphite に保存しているデータのバックアップ（データ同期）に rsync 使ってて、かなり遅いので困ってた。 LISA っていう 大規模システム、sysadmin 系のカンファレンスがあって、ここから論文探してたら、ちょうど巨大データの高速バックアップの実装の話があったので読んでみた。 論文概要 dsync: Efficient Block-wise Synchronization of Multi-Gigabyte Binary Data - https://www.usenix.org/conference/lisa13/technical-sessions/presentation/knauth - Thomas Knauth and Christof Fetzer, Technische U
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