Power Apps は初期状態から多種多様な SaaS サービスの API を利用するためのコネクタが用意されています。裏返せば API が提供されていない、あるいはコネクタが提供されていないサービスの利用ができません。せっかく購入した Power Apps を使い倒すために、カスタム API & コネクタが利用する方法の基礎的な部分をまとめてみました。
Power Apps は初期状態から多種多様な SaaS サービスの API を利用するためのコネクタが用意されています。裏返せば API が提供されていない、あるいはコネクタが提供されていないサービスの利用ができません。せっかく購入した Power Apps を使い倒すために、カスタム API & コネクタが利用する方法の基礎的な部分をまとめてみました。
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + Ruby on Rails アプリ を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
[Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン] Microsoft Azure の AI 関連サービスNaoki (Neo) SATO
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン
https://satonaoki.wordpress.com/2017/08/06/cntk-hands-on/
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン (2017/08/05)
https://jazug.connpass.com/event/61939/
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + Ruby on Rails アプリ を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
[Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン] Microsoft Azure の AI 関連サービスNaoki (Neo) SATO
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン
https://satonaoki.wordpress.com/2017/08/06/cntk-hands-on/
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン (2017/08/05)
https://jazug.connpass.com/event/61939/
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
本資料は以下の情報源をもとに、2020年8月の更新情報を作成しています。
- https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/
Azure 更新情報のうち、以下8カテゴリ
DevOps、Web、コンテナー、ブロックチェーン、メディア、モバイル、開発者ツール、統合
- https://azure.github.io/AppService/
Azure App Service Team Blog のうち、機能更新にあたるもの
(読み物などを除いています)
20191031 Arakawa Camera on Azure CDN for Typhoon HagibisIssei Hiraoka
2019/10/31 Azure Tech Lab #5 コミュニティイベントで Lightning Talk をしました。
Contents are my own, not related to any companies.
https://azure-tech-love.connpass.com/event/148978/
Azure CDN
20190626 Get Started Azure Container RegistryIssei Hiraoka
GitHub x CircleCI x Azure でやってみようDevOps!
初のCircleCI Japan & Microsoft Japan共同セミナー
https://microsoft-events.connpass.com/event/132473/
Azure コンテナ関連サービス全てで利用される、Azure Container Registry (ACR) の機能をご紹介しました。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
2. レベル 100 (初級・入門) レベル 200(中級) レベル 300 (Smart Store用)
Smart Store Azure 関連トレーニング コース
はじめてシリーズ
Azure Data and AI
IoTで加速する
デジタルトランスフォーメーション
営業
Azure Data and AI
商品認識の仕組み(その1)
IoT
提供
予定
Azure Data and AI
商品認識の仕組み(その2)
AI
提供
予定
Azure Data and AI
オンプレミス SQL Server から Azure 上の
SQL サービス利用へのポイントと使い分け!
技術
Azure Data and AI
技術者向けいまさら聞けない
機械学習/AI の基礎
技術
SmartStoreリファレンスアーキテクチャハンズオン(ハッカソン)(2日間)
AI,IoT,App,DB
Azure Data and AI
Azure Cosmos DB の概要を
あらためて理解する
技術
Azure Data and AI
商品マスタとトランザクション管理
DB
提供
予定
対面Azure Data and AI
進化を続けるAzure IoT
技術
今日から始める Azure Functions 2.0
技術
Azure App and Infra Azure App and Infra
サーバレスアーキテクチャ
App
SmartStoreリファレンスアーキテクチャトレーニング(2日間)
AI,IoT,App,DB
対面
はじめてシリーズ
SmartStore概要解説
提供
予定
本コース
8. インフラの効率化から、アプリケーションのイノベーションへビジネス価値
時間
効率
イノベーション
PaaS
IaaS
サーバーレス
466% return on investment
$5.91M net present value
80% IT time saved
50% faster service deployment
Statistics based on five-year, risk-adjusted figures for a composite organization constructed from aggregated interviews with eight Microsoft Azure IaaS customers.
Source: “The Total Economic Impact Of Microsoft Azure PaaS,” a commissioned study conducted by Forrester Consulting, June 2016
69. マイクロサービス環境でのアプリケーション変更
運用環境ではイベントは停止しない。破壊的な変更に留意する。
Function A
v1
Function B
v1
Queue
format v1
Function A
v2
Function B
v1
Queue
format v2
{“name”: “SmartStore”, “pref”:”Tokyo”}
{“name”: “SmartStore”, “city”:”Tokyo”}
Function B ver 1 は
このフィールドを処理できない
Function A
v1
Function B
v2
Queue
format v1
{“name”: “SmartStore”, “city”:”Tokyo”}
事前に Function B を ver 2 へ
Function A
v2
Function B
v2
Queue
format v2
{“name”: “SmartStore”, “pref”:”Tokyo”}