GitExplorer: Find the right git commands you need without digging through the web
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Vivliostyle CLIで広がるCSS組版のエコシステム / Vivliostyle user & developer meetup 2020 autumn
こんにちは。アプリケーション基盤チームの @ueokande です。 今日は、サイボウズの新しくなったログ基盤についてお話しします。 サイボウズのログ基盤の進化 リプレイス前のログ基盤 サイボウズのログ基盤はサービスの成長に合わせて、常に進化し続けてます。 そんななか2017年の夏に大きなリプレイス作業がありました。 サイボウズのサービスを支えるログ基盤 from Shin'ya Ueoka 以前のログ基盤は、ログを収集するホストがあり、各ホストからログを収集してました。 しかしログの転送システムが単一障害点であったり、スケーラビリティに欠けるのでサービスの成長に追いつかず、性能的にも限界に達してました。 また以前のログ基盤では、ログの解析がしにくく、ログはあるけどビジネスに役立てにくい状況でした。 そのため今後のサービスの成長や、より安定したログ基盤を運用できるように、ゼロから刷新するこ
API GatewayにPOSTで送ったリクエストを直接Kinesisに入れる方法について解説します。 「あるURLにPOSTメソッドでデータを送ると、Kinesisにそのデータが入れることが可能な仕組み」 を作ることができます。 Kinesisにデータを入れる以外にも、参照/削除もできます。 以下の作業はすべて、AWSのコンソール画面から行うことを想定しています。 目次 IAMでロールの作成 Kinesis Streamsの作成 API Gatewayの設定 確認 エラー集 参考 目次としては、以上となります。AWSの3つのサービスを使用します。 IAMでロールの作成 本システムでは、「API Gateway」で設定するロールを一つ用意する必要があります。 IAM上で「AmazonKinesisFullAccess」ポリシーをもったロールを作成すれば大丈夫です。 適当に、KinesisP
API の /streams リソースに対する HTTP GET メソッドを公開し、そのメソッドを Kinesis の ListStreams アクションと統合して、呼び出し元のアカウントでストリームを一覧表示します。 API の /streams/{stream-name} リソースに対する HTTP POST メソッドを公開し、そのメソッドを Kinesis の CreateStream アクションと統合して、呼び出し元のアカウントで指定したストリームを作成します。 API の /streams/{stream-name} リソースに対する HTTP GET メソッドを公開し、そのメソッドを Kinesis の DescribeStream アクションと統合して、呼び出し元のアカウントで指定したストリームを表示します。 API の /streams/{stream-name} リソース
非線形最適化関数¶ ロジスティック回帰を解くには, ロジスティック回帰の形式的定義 の式(3)の非線形最適化問題を解く必要があります. ここでは,この最適化問題を scipy.optimize モジュールに含まれる関数 minimize() を用いて実装します. そこで,この節では minimize() などの最適化関数について俯瞰します. ロジスティック回帰モデルをあてはめるメソッドの実装については,次の 学習メソッドの実装 で述べます. SciPy の非線形最適化関数¶ SciPy の非線形最適化関数には, minimize_scalar() と minimize() があります. これらを順に紹介します. sp.optimize.minimize_scalar(fun, args=(), method='brent')¶ Minimization of scalar function
2.7. 数学的最適化: 関数の最小値を求める¶ 著者: Gaël Varoquaux Mathematical optimization は関数の最小値 (あるいは最大値や零点) を数値的に探索する問題を扱います。この分野では関数は コスト関数 や 目的関数 あるいは エネルギー と呼ばれます。 ここではブラックボックス化された最適化手法としての scipy.optimize に焦点をあてます: 最適化する関数の数学的表現をあてにしません。表現を利用することで、より効率的にブラックボックス化しない最適化ができることは注意しておいて下さい。 参考 参考文献 数学的最適化はとても...数学的です。パフォーマンスが欲しい場合は、本を読むことは労力に見合います: Boyd と Vandenberghe による Convex Optimization (pdf がオンラインで無料で利用できます)。
更新履歴 最適解と探索範囲を追記しました。 2016/11/29 @fimbulさん 編集リクエストありがとうございました。修正しました。 2017/7/10 @tomochiiiさん 編集リクエストありがとうございました。Easom functionを引用元の数式に修正、Schaffer function N. 2とN. 4の数式の修正 2018/5/9 @applicative62045 さん 編集リクエストありがとうございました(編集リクエストの確認遅くなりました。2019/12/31記載) Griek functionを修正 2019/12/31 @okamoto6496 さん 指摘ありがとうございました。Five-well potential functionの数式を修正。 2020/01/20 @higedura さん 指摘ありがとうございます。Bukin function N
こんにちは!広告技術部のUT@mocyutoです! 最近はスマブラでなんのキャラを使おうか迷っています この記事はGunosy Advent Calender 19日目の記事です。 昨日の記事は@mathetakeのpeer-to-peerはGoogleの夢を見るかでした。 はじめに OIDC ALBの認証機能 一般的な認証機構 ALBを利用した認証 データフローの説明 実際の導入 APIでjwtから認証情報を取得する例 まとめ はじめに みなさんユーザ認証はどうやって作っていますか? フレームワークを使って実装していますか? それともイチから自前で作っていますか? SSOのシステムとかはどうでしょう? OIDCとAWSのALBを使えば簡単にユーザのログイン管理を作ることができます。 (少し煽り気味のタイトルですいません ;) OIDC OpenID Connect と言って、OAuth2
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