異常検知 - Wikipedia
異常検知（いじょうけんち、英: anomaly detection）や外れ値検知（はずれちけんち、英: outlier detection）とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること[1]。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaら[1]は異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺（英語版）、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常（anomaly）は、外れ値（outlier）、珍しい物（novelty）、雑音（noise）、変動（deviation）、例外（exce
応用情報技術者試験 - Wikipedia
応用情報技術者試験（おうようじょうほうぎじゅつしゃしけん、Applied Information Technology Engineer Examination、略号AP）は、情報処理の促進に関する法律第29条第1項の規定に基づき経済産業大臣が行う国家試験である情報処理技術者試験の一区分。 対象者像は「高度 IT 人材となるために必要な応用的知識・技能をもち、高度IT 人材としての方向性を確立した者」。情報処理技術者試験制度のスキルレベル3（スキルレベルは1 - 4が設定されている。）に相当する。 第一種情報処理技術者認定試験（1969年）・第一種情報処理技術者試験（1970年 - 2000年）・ソフトウェア開発技術者試験（2001年 - 2008年）の後継区分にあたる[1]。 概要[編集] 対象者像は「高度IT人材となるために必要な応用的知識・技能をもち、高度IT人材としての方向性を確立
Data Distribution Service - Wikipedia
Data Distribution Service for Real-time Systems（DDS）は、CORBAに欠けていたデータ中心の出版-購読型仕様を求める声に応じて作成された分散システムの出版-購読型ミドルウェアの仕様である。それまでもいくつかの独自なDDSソリューションはあったが、2004年に主要DDSベンダー2社（Real-Time InnovationsとThales）が共同でDDSの標準仕様を策定し、Object Management Group(OMG)がこれを承認したものである。 なお、通信プロトコルとしてはRTPSプロトコル(2008年末時点ではRev 2.1)を使用することが規定されている。 バージョン履歴[編集] Data Distribution Service 1.4 Beta - DDS 1.4Beta 審議完了、近日ドキュメントの正式版がリリース。現在
イベント駆動型プログラミング - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "イベント駆動型プログラミング" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2015年12月） イベント駆動プログラミング（イベントくどうプログラミング、英: event-driven programming）とは、ユーザー側の操作による受動的なイベントの発生によって、コンピュータ側の能動的なプロセスの実行とプログラムフローの選択が決定されるというプログラミングパラダイムである。イベントドリブンとも邦訳される。グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）ソフトウェアでよく用いられており、ユーザー入力に対するレスポンス出力の実装に適して
Observer パターン - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2015年10月） 脚注による出典や参考文献の参照が不十分です。脚注を追加してください。（2021年8月） 出典検索?: "Observer パターン" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL この記事内にあるすべての画像は、ベクターイメージである SVG ファイルとして再作成されるべきです。これにはいくつかの利点があります。詳しくはWikipedia:SVGへの乗り換えを参照してください。この画像の SVG 形式がすでに利用可能である場合は、アップロードしてください。アップロード後、この画像にあるこのテンプレートを{{SVG版利用可能
出版-購読型モデル - Wikipedia
出版-購読型モデル（しゅっぱん-こうどくがたモデル、英: Publish/subscribe）は、非同期メッセージングパラダイムの一種である。メッセージの送信者（出版側）が、特定の受信者（購読側）に直接メッセージを発行するプログラムではなく、発行（出版）されたメッセージはクラス分けされ、どんな受信者が居るのかは知らない。受信者は興味のあるクラスを指定しておき、そのクラスに届くメッセージだけを受け取り、どんな送信者が居るのかは知らない。送信者と受信者の結合度が低いため、スケーラビリティがよく、動的なネットワーク構成に対応可能である。 出版-購読型モデルはメッセージキューパラダイムと対比され、一般に大きなメッセージ指向ミドルウェアの一部として使われる。一部のメッセージシステム（Java Message Serviceなど）は、出版-購読型とメッセージキューの両モデルをサポートしている。 メッセ
有限オートマトン - Wikipedia
UMLステートマシン[編集] 統一モデリング言語(UML)には状態機械（ステートマシン）を記述するための豊富な意味論と記法がある。UMLの状態遷移図は従来の有限オートマトンの主な利点を踏襲しつつ、その欠点を克服している。大きな拡張としては、状態の階層化や直交状態の導入があり、動作の記法も拡張されている。ミーリ・マシンもムーア・マシンも記述できる。ミーリ・マシンのように状態だけでなく、イベント（入力）をきっかけとして遷移するようにも書けるし、ムーア・マシンのように遷移ではなく状態と開始動作や終了動作を対応付けることもできる。 SDLステートマシン[編集] 仕様及び記述言語(SDL) はITUの標準規格であり、遷移の際の以下のような動作を表す記号を定義している。 イベント送信 イベント受信 タイマ開始 タイマキャンセル 別の並行動作するステートマシンを開始 判断 SDLには、Abstract
クルト・フォン・ハンマーシュタイン＝エクヴォルト - Wikipedia
クルト・ゲプハルト・アドルフ・フィリップ・フォン・ハンマーシュタイン[1]＝エクヴォルト[2]男爵（Kurt Gebhard Adolf Philipp Freiherr von Hammerstein-Equord[2], 1878年9月26日 - 1943年4月23日）は、ドイツの陸軍軍人。最終階級は陸軍上級大将（ヴァイマル共和国軍及びドイツ国防軍）。1929年 - 1930年に兵務局長（参謀総長）を、1930年 - 1933年に陸軍統帥部長官を務めた。ナチスに対する抵抗運動にも加わっていた。 経歴[ソースを編集] 1878年、メクレンブルク＝シュトレーリッツ大公国の高級官吏の息子として、軍人を輩出した古い貴族の家系にヒンリヒスハーゲンで生まれる。 初期の軍歴[ソースを編集] 1888年、10歳で陸軍幼年学校に入学し、陸軍士官学校を経て、1898年に第3近衛歩兵連隊に准尉として配属され
ハンス・フォン・ゼークト - Wikipedia
ヨハネス・フリードリヒ・レオポルト・フォン・ゼークト（Johannes Friedrich Leopold von Seeckt、1866年4月22日 - 1936年12月27日）は、ドイツの陸軍軍人、政治家。ヴァイマル共和国軍最大の実力者。最終階級は上級大将。通称はハンス・フォン・ゼークト（Hans von Seeckt）。 帝政時代には陸軍参謀総長、ヴァイマル共和政時代には陸軍兵務局長、陸軍統帥部長官を務め、1920年代前半のヴァイマル共和国軍最大の実力者として「国家の内部における国家」である軍の権威を確立し[1]、軍部に多大な影響力を持っていた。また1930年には国会議員も務めた。 生涯[編集] 帝政ドイツ時代のゼークト 1866年にシュレースヴィヒ＝ホルシュタイン州でプロイセン陸軍将校の息子として生まれる[2]。ゼークトは1885年に陸軍に入隊、ベルリンのアレクサンダー近衛擲弾兵第
Microsoft SQL Server - Wikipedia
Microsoft SQL Server（マイクロソフト・エスキューエル・サーバー）とは、マイクロソフトが開発する、関係データベース管理システム（RDBMS）である。 略称はSQL Server、またはMS SQL等。 主要な問い合わせ言語（クエリ言語）は、T-SQLとANSI SQLである。 企業サーバ向けの高機能なシステムから、組み込み系の小規模なシステムまで幅広く対応する。 また、Microsoft Windowsと親和性が高く、ADOやADO.NETを経由し、最適なバックエンドデータベースを構築できるようになっている。 特徴[編集] Transact-SQLというSQL Server向けに拡張されたSQLを使用している。 OLAP・多次元解析などのビジネスインテリジェンス (BI) やデータマイニングのための機能を備えている。 データベースの自動圧縮機能を備えている。ただし圧縮処理
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