6月9日、ソフトバンクグループは、米アルファベット傘下のロボット開発会社、ボストン・ダイナミクスを子会社を通じて買収すると発表した。都内で2015年撮影(2017年 ロイター/Yuya Shino) [東京 9日 ロイター] - ソフトバンクグループ<9984.T>は9日、米アルファベット傘下のロボット開発会社、ボストン・ダイナミクスを子会社を通じて買収すると発表した。取引条件の詳細は非公表としている。
今回は、qnyp GraphQL APIを設計・実装する過程で役立ったものや参考になった情報を実際のコードを交えて紹介しようと思います(qnypはアニメの感想を記録するサービスです)。API設計の詳細や具体的な実装手順までは踏み込みません。 API実装はRailsアプリ内で行っていますので、紹介するライブラリなどは主にRuby向けのものとなります。 GraphQLの概要をつかむ The Anatomy of a GraphQL Query このエントリは、GraphQLを使う際に知っておく必要のあるOperationやVariables、Fragments、Directiveといった概念を手っ取り早く俯瞰する際に役立ちました。 GraphQL APIの実装を進めていくと、最終的には graphql.org にある Introduction to GraphQL を隅々まで読むことになるとは
Google、継続的デリバリに対応したデプロイ自動化ツール「Spinnaker 1.0」リリースを発表。GCE/GKEだけでなく、AWS、Azure、OpenStackなどマルチクラウド対応 SpinnakerはもともとNetflixが開発し、2015年にオープンソースとして最初のバージョンを公開しています。 参考:Netflix、マルチクラウド対応の継続的デリバリを実現する「Spinnaker」をオープンソースで公開 このときすでにNetflixの開発にGoogleは参加しており、その後もSpinnakerの開発が進められてきました。 Spinnakerはデプロイに求められるほとんどすべての機能を備えていると、次のように説明されています。 In Spinnaker, deployments are orchestrated using custom release pipelines,
はじめに こんにちは! モバイルアプリサービス部の田中孝明です。 現地で参加した「Core ML in depth」のセッションのレポートになります。 本記事は Apple からベータ版として公開されているドキュメントを情報源としています。 そのため、正式版と異なる情報になる可能性があります。ご留意の上、お読みください。 Core ML in depth Dive deeper into the details of the new Core ML framework. Explore how machine learning model development and app development fit together. Take a closer look at how models are represented and how models can be converted
Microsoft、Apache Spark用機械学習ライブラリーをオープンソースで公開 - 大大規模なデータセットに活用可能 Microsoftは6月7日(現地時間)、Apache Spark用機械学習ライブラリー「Microsoft Machine Learning for Apache Spark(以下、MMLSpark)」を公式ブログで発表した。ソースコードはGitHub上で公開しており、ドキュメントやサンプルコードも用意している。 オープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークであるApache Sparkは、大量のデータを複数サーバーによる並列分散処理で、任意の処理結果を得られるため、大規模データ処理分野で広く活用されてきた。MicrosoftはMMLSparkを利用することで、「データサイエンティストは、文字列の索引付けなど低レベルAPIを使わなければならず(本来
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