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These are the slides for the lecture I gave at the EBSIS Summer School about data streaming and its challenges and trade-offs for data analysis in Fog architectures.
The data streaming paradigm and its use in Fog architectures
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Vincenzo Gulisano
クラウド時代の今、"Cloud Native" や "Microservices" などのワードをよく見かけるようになりました。これらは基本的に「クラウド上でアプリケーションを開発するためのベストプラクティス」を意味する言葉です。一方、Hadoop がクラウドの文脈で語られることはまだまだ少ない状況です。それはアプリケーションと比較して、より H/W や OS に近いレイヤーの Hadoop をクラウド上で稼働させるためには今までとは違う根本的なアーキテクチャーの変更を伴うケースがあるためです。本セッションでは "Cloud Native" な Hadoop とは何か、またそのベストプラクティスをデモを交えて紹介します。
Cloud Native Hadoop #cwt2016
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Cloudera Japan
Cloudera World Tokyo 2016 有賀発表 データサイエンスを含めたチームづくりと、機械学習を活かしたプロダクトの作り方について話しました。
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
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グリーではユーザに喜んでもらえるサービスを提供するための継続的な改善を重視しており、創業期よりログデータの分析基盤の開発・運用に注力してまいりました。昨年より、従来の自社開発の解析基盤に加え、Hadoopやfluentdなどを本格的に運用開始し、解析基盤のさらなる強化を実施しております。サービスの成長を支えるデータ分析基盤の構築・運用・活用方法について自社の事例をベースにお話します。
【14-B-2】グリーを支えるデータ分析基盤の過去と現在(橋本泰一〔グリー〕)
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【17-E-3】Hadoop:黄色い象使いへの道 ~「Hadoop徹底入門」より~
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■Hadoopの理解にちょっと自信のない皆さんに贈る 40分でわかるHadoop徹底入門 (Cloudera World Tokyo 2014 講演資料) 日本Hadoopユーザー会 濱野 賢一朗/Kenichiro Hamano (NTTデータ)
40分でわかるHadoop徹底入門 (Cloudera World Tokyo 2014 講演資料)
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hamaken
cloudera world tokyo 2016で話した内容です
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
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Tokoroten Nakayama
IBIS2016での講演内容を公開します。深層学習を実世界の問題に適用する上でどのような課題があるのか、車、ロボット、ヘルスケア、コミュニケーションでどのような研究課題があるのかについて紹介しています。
Ibis2016okanohara
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あしたのオープンソース研究所 2010年4月27日開催 Cassandra (0.6) 座談会 発表者 永江さん 提供 インフォサイエンス
Cassandra v0.6-siryou
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あしたのオープンソース研究所
「既に起こったことをレポートする」ことから、「これから起こりそうなことを予測する」方向へ。この要件を満たすためにどのようなデータを収集すべきか、前もって決めるのは困難です。ならば、あらゆる種類のデータを貯めておいて、必要になった時に取り出せばいい。それがデータ レイクの基本的な発想です。Azure Data Lake は、あらゆる形式のデータを無尽蔵に貯めておけるストレージであり、アプリケーションの要件に合わせて柔軟にデータを取り出せる Query as a Service です。 本セッションでは、 Azure Data Lake を活用したアプリケーションの設計と開発について説明します。 関連リソース 1: Azure Data Lake Analytics (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-analytics/) 関連リソース 2: Azure Data Lake Store (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-store/) 関連リソース 3: [DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装 (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI12) 製品/テクノロジ: Microsoft Azure/アーキテクチャ/クラウド/ビッグ データ 野村 一行 日本マイクロソフト株式会社 デベロッパー エバンジェリズム統括本部 エバンジェリスト
[DI07] あらゆるデータに価値がある! アンチ断捨離ストのための Azure Data Lake
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de:code 2017
大髙 領介 中里 浩之
DLLAB Ignite Update Data Platform
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Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
「Azure Cosmos DB」は、Build 2017で発表された、Azureが提供する新しい NoSQL データベース サービスです。NoSQLにはさまざまなバリエーションがありますが、Azure Cosmos DB は JSON、グラフ、キー/バリューといったデータ モデルをサポートしています。Azure Cosmos DB は、高速な応答時間、スループットと容量の両面でのスケーラビリティ、複数の Azure リージョンにわたるレプリケーションといった、興味深い特徴を数多く備えています。 本セッションでは、Azure Cosmos DB のこれらの機能群、最新のアップデート、実プロジェクトでの活用事例などをご紹介します。これまで、(Azure SQL Database のような) RDBMS をお使いの技術者の皆さん、NoSQL の世界に足を踏み入れてみませんか? 受講対象: NoSQL の活用に興味のある方、RDBMS に限界を感じている方、MongoDB をお使いの方、参加をお待ちしております! 関連リソース 1: Azure Cosmos DB (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cosmos-db/) 関連リソース 2: S/N Ratio (https://satonaoki.wordpress.com/) 関連リソース 3: [AC08] 新世代のアーキテクチャに移行せよ。富士フイルムの事例に学ぶ、クラウドネイティブソリューションのビジョンと設計R (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#AC08) 佐藤 直生 (NEO) 日本マイクロソフト株式会社 デベロッパー エバンジェリズム統括本部 エバンジェリスト
[DI04] 使わないのはもったいない! プラネット スケールの NoSQL サービス「Azure Cosmos DB」を使いこなそう
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https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI04 https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/DI04 https://www.slideshare.net/decode2017/di04-nosql-azure-cosmos-db https://togetter.com/li/1113301 de:code 2017 > 使わないのはもったいない! プラネット スケールの NoSQL サービス「Azure Cosmos DB」を使いこなそう (2017/05/23) 「Azure Cosmos DB」は、Build 2017で発表された、Azureが提供する新しい NoSQL データベース サービスです。NoSQLにはさまざまなバリエーションがありますが、Azure Cosmos DB は JSON、グラフ、キー/バリューといったデータ モデルをサポートしています。Azure Cosmos DB は、高速な応答時間、スループットと容量の両面でのスケーラビリティ、複数の Azure リージョンにわたるレプリケーションといった、興味深い特徴を数多く備えています。 本セッションでは、Azure Cosmos DB のこれらの機能群、最新のアップデート、実プロジェクトでの活用事例などをご紹介します。これまで、(Azure SQL Database のような) RDBMS をお使いの技術者の皆さん、NoSQL の世界に足を踏み入れてみませんか?
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サービス開発における フロントエンド・ドメイン駆動設計の実践
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CRI Japan, Inc.
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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atsushi061452
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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Hiroshi Tomioka
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2024年4月に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Toru Tamaki
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
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論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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分散KVSのデータモデリング
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