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。
This article summarizes the concept of service granularity in microservices development and how to integrate between divided services. It also includes how Red Hat's product suite can be used.
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。
This article summarizes the concept of service granularity in microservices development and how to integrate between divided services. It also includes how Red Hat's product suite can be used.
[Microsoft Tech Summit 2016] Linux の PaaS がついに登場! Azure App Service on Linux ...Daiyu Hatakeyama
Web やMobile アプリのバックエンドなどで数多くご利用いただいているPaaSの真骨頂ともいえる Azure App Service。ついに Linux 版が登場しました。このセッションでは、既存のWindows 版と比較をしながら、DevOps 全体のプロセスを通じて、その全容を明らかにしていきます。
Build end-to-end video experiences with Azure Media ServicesKen Cenerelli
In this presentation you will see how to use Microsoft Azure Media Services to upload, package, secure, distribute and view your videos. Presented November 15, 2014 at the London Azure Camp hosted by the London .NET Developers group in London, Ontario, Canada.
[de:code 2018] ビデオ体験を進化させよう!Media Services で安定した配信のコツと Video AI のポイントMourad EL AZHARI
Video On Demand やライブ配信等の動画配信機能を備えたアプリが日々増えています。皆さんのアプリでも動画を活用するために Azure Media Services で安定した動画配信サービスを実現する方法を紹介します。構築方法に加えて、よくあるお問い合わせから抽出した Tips も紹介します。また、社内ユーザー向けの Microsoft Stream やAI を活用した動画解析プラットフォーム Video Indexer も紹介します。
IPやファイルベースだけでなく、映像制作そのもののデジタル化の動きが始まっています。AI技術によって、その可能性が広まり、小さな労力でより大きなチャレンジをしている企業が出てきました。このセッションでは、AI for Media、SRT、CMAFなど映像業界の皆さまに知っておいていただきたい最新情報をデモも交えてお伝えします。
http://www.tv-osaka.co.jp/kbe/seminar.html
ソフトウェア業界ではワクワクする新しいテクノロジーがどんどん生まれ、それが世の中で使われるまでも早くなっています。2018年に革新があった Deep Learning は、既に民主化・日常化もしてます。この講演では、そのソフトウェアの今を俯瞰し、今後どうなっていくのか? その未来予想とともに。職業として20年以上の経験を得た私の学びをお伝えします。
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。
27. How Many Origin Reserved Units Do You Need for an
Azure Media Services Live Streaming Channel?
https://blogs.msdn.microsoft.com/playready4/2014/09/08/how
-many-origin-reserved-units-do-you-need-for-an-azure-
media-services-live-streaming-channel/
31. Azure Media Content Protection
セキュアアップロード
ストレージ暗号化
Dynamic Encryption
AES-128 Clear Key
Microsoft PlayReady
Common Encryption support for Widevine
ライセンスとキー配信サーバーのホスティング
トークン認証とActive Directory連携
81. Rig
USB 3.0
USB 3.0
USB 3.0
USB 3.0
USB 3.0
USB 3.0
HDMI-to-USB3
converters@
http://support.video-stitch.com/hc/en-us/articles/213673238-Recommended-hardware-configuration
リアルタ
イム合成!