SlideShare a Scribd company logo
BOOST.LOGとFLUENTDで始めるログ活用術
Boost.勉強会#17@東京
Created by @termoshtt
自己紹介
大学院生(D3)
専攻= 流体数理(物理+ 応用数学)
シミュレーション= C++
データ解析= Python
CONTENTS
fluentd : ログ収集のための共通基盤
Boost.Logの構成と使い方
WHY DO WE NEED LOG?
一人で使う
時間のかかる処理の進捗
デバッグ
人の書いたコードを使う
FOR LIBRARIAN
問題が発生した事をユーザーに伝える
問題を解決するための情報を集める
FOR USER
発生した状況の情報を得る
開発者に問題を解決してもらうために情報を提供する
つまり人が目視で確認する
FLUENTD
ログを集約するための共通フォーマット
リアルタイムにログを転送
FLUENTD
様々なログを収集するためのプラグイン
apache
syslog
...
様々なストレージに保存するためのプラグイン
elasticsearch
...
FLUENTD
標準出力としてのfluentd
UNIX的に解析ツールを組み合わせる事が可能
BOOST.LOGの使い方
BOOST.LOG
フル機能のロギングライブラリ
custom logger
log filtering
custom sink
ログの収集
名前空間/クラスにロガーを追加
namespace mod {
namespace logging = boost::log;
namespace log {
namespace attrs = logging::attributes;
namespace src = logging::sources;
}
using severity_level = logging::trivial::severity_level;
BOOST_LOG_INLINE_GLOBAL_LOGGER_DEFAULT(
logger, src::severity_logger_mt<severity_level>);
void init();
} // namespace mod
ログの収集
ロガー毎に属性を付与
namespace mod {
void init() {
auto &lg = logger::get();
lg.add_attribute("Tag", log::attrs::make_constant("mod"));
// lg.add_attribute("Tag", attrs::constant<std::string>("mod1"));
lg.add_attribute("Scope", log::attrs::named_scope());
}
} // namespace mod
ログの収集
属性のキーワードを登録
キーワードを用いて出力・フィルターを制御する
BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(line_id, "LineID", unsigned int)
BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(severity, "Severity", severity_level)
BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(tag_attr, "Tag", std::string)
BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(scope, "Scope", log::attrs::named_scope::value
ログの収集
出力時に情報を追加
namespace mod {
void func() {
BOOST_LOG_FUNCTION() // Scopeの値を設定(mod->func)
auto &lg = logger::get();
if (flag) {
BOOST_LOG_NAMED_SCOPE("true case"); // Scopeに入った事を記録する
BOOST_LOG_SEV(lg, severity_level::info) << "flag is true";
} else {
BOOST_LOG_NAMED_SCOPE("false case"); // Scopeに入った事を記録する
BOOST_LOG_SEV(lg, severity_level::info) << "flag is false";
}
BOOST_LOG_SEV(lg, severity_level::error) << "Some error occurs!!"
}
} // namespace mod
ログのフィルタリング
placeholderを使用する
logging::core::get()->set_filter(
logging::trivial::severity >= logging::trivial::info // lambda-exp.
);
ログのフィルタリング
fluentd以降で解析する以上、C++側でフィルターする
意義はあまりない
ログの出力
様々な出力形式に対応
/* 文字列フォーマット */
logging::add_file_log(
keywords::file_name = "client.log",
keywords::format =
"%Tag%: [%TimeStamp%] [%Scope%] %Message%"
);
/* lambda-style */
logging::add_file_log(
keywords::file_name = "stream_format.log",
keywords::format = (
expr::stream << mod::tag_attr << mod::line_id
<< ": <" << mod::severity << "> ["
<< mod::scope << "] "
<< expr::smessage
)
);
ログの出力
int main() {
init(); // いろいろ初期化
mod1::func1(true);
mod1::func1(false);
return 0;
}
mod: [2015-Mar-04 01:38:57.711251] [void mod::func(bool)->true case
mod: [2015-Mar-04 01:38:57.711620] [void mod::func(bool)] Some error occur
mod: [2015-Mar-04 01:38:57.711667] [void mod::func(bool)->false case
mod: [2015-Mar-04 01:38:57.711698] [void mod::func(bool)] Some error occur
ログの出力
どのようなフォーマットを使用するか?
LTSV (Labeled Tab-Separated Values)
damp/parseが簡単
属性を追加するのが簡単
型は無く、全て文字列
解析側で型を戻す必要がある
JSON
formatが少し面倒
ログの出力
typedef std::vector<std::pair<std::string, std::string> > Attrs;
void add_file_log(std::string filename, const Attrs &attr, bool auto_flush
std::stringstream ss;
for (auto &&pair : attr) {
const std::string &key = pair.first;
const std::string &val = pair.second;
if (!ss.str().empty())
ss << "t";
ss << key << ":%" << val << "%";
}
logging::add_file_log(
keywords::file_name = filename,
keywords::format = ss.str(),
keywords::auto_flush = auto_flush
);
}
ログの出力
デバッグ時に属性を追加するのが簡単
BOOST_LOG_SEV(lg, KSE::info)
<< "update infost"
<< "new_max_index:" << max_index << "t"
<< "step:" << (t / interval) << "t"
<< "count:" << count;
COMPILE WITH CMAKE
find_package(Boost COMPONENTS thread system log log_setup REQUIRED)
find_package(Threads)
add_definitions("-DBOOST_LOG_DYN_LINK")
macro(logged_executable name)
add_executable(${name} ${name}.cpp)
target_link_libraries(
${name}
${Boost_LIBRARIES}
${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT}
${ARGN}
)
endmacro(logged_executable)
説明できなかった事
LTSVへの自動的なフォーマット
channel
fluentd側での解析例
BOOST.LOGを使いたい理由
Boostに入ってる
高機能
実行時のオーバーヘッドが小さい(未確認)
BOOST.LOGを使いたくない理由
placeholder難しい
コンパイル遅い
THE END
- Source codes (GitHub)
Boost.Logとfluentdで始めるログ活用術

More Related Content

What's hot

Bloom filter
Bloom filterBloom filter
Bloom filter
Kumazaki Hiroki
 
レイトレ空間構造入門
レイトレ空間構造入門レイトレ空間構造入門
レイトレ空間構造入門Toru Matsuoka
 
メタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろうメタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろうKota Mizushima
 
SSE4.2の文字列処理命令の紹介
SSE4.2の文字列処理命令の紹介SSE4.2の文字列処理命令の紹介
SSE4.2の文字列処理命令の紹介
MITSUNARI Shigeo
 
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとりHoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
聡 大久保
 
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみたOpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
Takahiro Miyaura
 
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
Shogo Takeuchi
 
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
Takateru Yamagishi
 
Marp Tutorial
Marp TutorialMarp Tutorial
Marp Tutorial
Rui Watanabe
 
Web ブラウザで DRM
Web ブラウザで DRMWeb ブラウザで DRM
Web ブラウザで DRM
Yusuke Goto
 
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
x1 ichi
 
C#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろはC#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろは
Core Concept Technologies
 
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
Ryo Suzuki
 
Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!
UnityTechnologiesJapan002
 
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
Junpei Tsuji
 
分散システムの限界について知ろう
分散システムの限界について知ろう分散システムの限界について知ろう
分散システムの限界について知ろう
Shingo Omura
 
オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫
Yuta Imai
 
Riverpodでテストを書こう
Riverpodでテストを書こうRiverpodでテストを書こう
Riverpodでテストを書こう
Shinnosuke Tokuda
 
WebRTCがよく分からないから調べて試してみた
WebRTCがよく分からないから調べて試してみたWebRTCがよく分からないから調べて試してみた
WebRTCがよく分からないから調べて試してみた
toru tom
 
NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門
Shiqiao Du
 

What's hot (20)

Bloom filter
Bloom filterBloom filter
Bloom filter
 
レイトレ空間構造入門
レイトレ空間構造入門レイトレ空間構造入門
レイトレ空間構造入門
 
メタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろうメタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろう
 
SSE4.2の文字列処理命令の紹介
SSE4.2の文字列処理命令の紹介SSE4.2の文字列処理命令の紹介
SSE4.2の文字列処理命令の紹介
 
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとりHoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
HoloLens2とPCで、WebRTCで映像をやりとり
 
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみたOpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
OpenVRやOpenXRの基本的なことを調べてみた
 
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
ゲーム木探索技術とコンピュータ将棋への応用
 
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
CUDAのアセンブリ言語基礎のまとめ PTXとSASSの概説
 
Marp Tutorial
Marp TutorialMarp Tutorial
Marp Tutorial
 
Web ブラウザで DRM
Web ブラウザで DRMWeb ブラウザで DRM
Web ブラウザで DRM
 
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
あなたのScalaを爆速にする7つの方法(日本語版)
 
C#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろはC#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろは
 
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
 
Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!
 
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
オイラー先生のおしゃれな素数判定 - 第14回 #日曜数学会
 
分散システムの限界について知ろう
分散システムの限界について知ろう分散システムの限界について知ろう
分散システムの限界について知ろう
 
オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫
 
Riverpodでテストを書こう
Riverpodでテストを書こうRiverpodでテストを書こう
Riverpodでテストを書こう
 
WebRTCがよく分からないから調べて試してみた
WebRTCがよく分からないから調べて試してみたWebRTCがよく分からないから調べて試してみた
WebRTCがよく分からないから調べて試してみた
 
NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門
 

Viewers also liked

Boost study#4
Boost study#4Boost study#4
Boost study#4
Yuki Tamura
 
Pub/Sub model, msm, and asio
Pub/Sub model, msm, and asioPub/Sub model, msm, and asio
Pub/Sub model, msm, and asio
Takatoshi Kondo
 
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
hiyohiyo
 
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返りC++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
paosidufgythrj
 
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについて
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについてカスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについて
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについてalwei
 

Viewers also liked (8)

Boost Tour 1.53.0 merge
Boost Tour 1.53.0 mergeBoost Tour 1.53.0 merge
Boost Tour 1.53.0 merge
 
Boost study#4
Boost study#4Boost study#4
Boost study#4
 
Pub/Sub model, msm, and asio
Pub/Sub model, msm, and asioPub/Sub model, msm, and asio
Pub/Sub model, msm, and asio
 
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
C++でNVMeと(*´Д`)ハァハァ 戯れていたら一年経ってた。
 
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返りC++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
C++11やemscriptenと付き合って1年間の振り返り
 
Boost Tour 1.53.0
Boost Tour 1.53.0Boost Tour 1.53.0
Boost Tour 1.53.0
 
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについて
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについてカスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについて
カスタムメモリマネージャと高速なメモリアロケータについて
 
Boost sg msgpack
Boost sg msgpackBoost sg msgpack
Boost sg msgpack
 

Similar to Boost.Logとfluentdで始めるログ活用術

Python界隈の翻訳プロジェクト
Python界隈の翻訳プロジェクトPython界隈の翻訳プロジェクト
Python界隈の翻訳プロジェクト
Tetsuya Morimoto
 
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
Fujio Kojima
 
Git入門-概念編
Git入門-概念編Git入門-概念編
Git入門-概念編
Shin Tanigawa
 
vscode pipenv docker
vscode pipenv dockervscode pipenv docker
vscode pipenv docker
ikdysfm
 
Next-L Enju 開発ワークショップ #02
Next-L Enju 開発ワークショップ #02Next-L Enju 開発ワークショップ #02
Next-L Enju 開発ワークショップ #02Kosuke Tanabe
 
[cb22] Hayabusa Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
[cb22] Hayabusa  Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...[cb22] Hayabusa  Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
[cb22] Hayabusa Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
CODE BLUE
 
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botPython × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
dcubeio
 
KinectとC#を用いた 実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
KinectとC#を用いた実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編KinectとC#を用いた実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
KinectとC#を用いた 実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
Akihiko Shirai
 
俺とGitHub
俺とGitHub俺とGitHub
俺とGitHub
Masayuki KaToH
 
Sourcecode Reading Workshop2010
Sourcecode Reading Workshop2010Sourcecode Reading Workshop2010
Sourcecode Reading Workshop2010
Hiro Yoshioka
 
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
Google Cloud Platform - Japan
 
SnapDishの事例
SnapDishの事例SnapDishの事例
SnapDishの事例
Fumikazu Kiyota
 
Sphinxで作る貢献しやすい ドキュメント翻訳の仕組み
Sphinxで作る貢献しやすいドキュメント翻訳の仕組みSphinxで作る貢献しやすいドキュメント翻訳の仕組み
Sphinxで作る貢献しやすい ドキュメント翻訳の仕組み
Takayuki Shimizukawa
 
Git 初心者講座 by forkwell
Git 初心者講座 by forkwellGit 初心者講座 by forkwell
Git 初心者講座 by forkwell
sinsoku listy
 
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
No Bu
 
Github入門2014
Github入門2014Github入門2014
Github入門2014
Akihiko Shirai
 
DockerでJupyter使おうぜ
DockerでJupyter使おうぜDockerでJupyter使おうぜ
DockerでJupyter使おうぜ
Satoshi Yazawa
 
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみようWeb IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
Center for Embedded Computing Systems, Nagoya Univ.
 
Fluentd1.2 & Fluent Bit
Fluentd1.2 & Fluent BitFluentd1.2 & Fluent Bit
Fluentd1.2 & Fluent Bit
Seiya Mizuno
 

Similar to Boost.Logとfluentdで始めるログ活用術 (20)

Python界隈の翻訳プロジェクト
Python界隈の翻訳プロジェクトPython界隈の翻訳プロジェクト
Python界隈の翻訳プロジェクト
 
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
Visual Studio による開発環境・プログラミングの進化
 
Git入門-概念編
Git入門-概念編Git入門-概念編
Git入門-概念編
 
vscode pipenv docker
vscode pipenv dockervscode pipenv docker
vscode pipenv docker
 
Next-L Enju 開発ワークショップ #02
Next-L Enju 開発ワークショップ #02Next-L Enju 開発ワークショップ #02
Next-L Enju 開発ワークショップ #02
 
[cb22] Hayabusa Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
[cb22] Hayabusa  Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...[cb22] Hayabusa  Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
[cb22] Hayabusa Threat Hunting and Fast Forensics in Windows environments fo...
 
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botPython × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
 
KinectとC#を用いた 実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
KinectとC#を用いた実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編KinectとC#を用いた実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
KinectとC#を用いた 実践的VRアプリ開発 第2回 2015/10/13 Github CLI編
 
俺とGitHub
俺とGitHub俺とGitHub
俺とGitHub
 
Sourcecode Reading Workshop2010
Sourcecode Reading Workshop2010Sourcecode Reading Workshop2010
Sourcecode Reading Workshop2010
 
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud Next '18 最新情報 2018年7月26日 放送
 
SnapDishの事例
SnapDishの事例SnapDishの事例
SnapDishの事例
 
Sphinxで作る貢献しやすい ドキュメント翻訳の仕組み
Sphinxで作る貢献しやすいドキュメント翻訳の仕組みSphinxで作る貢献しやすいドキュメント翻訳の仕組み
Sphinxで作る貢献しやすい ドキュメント翻訳の仕組み
 
Git 初心者講座 by forkwell
Git 初心者講座 by forkwellGit 初心者講座 by forkwell
Git 初心者講座 by forkwell
 
osakapy 2014.05 LT
osakapy 2014.05 LTosakapy 2014.05 LT
osakapy 2014.05 LT
 
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...
 
Github入門2014
Github入門2014Github入門2014
Github入門2014
 
DockerでJupyter使おうぜ
DockerでJupyter使おうぜDockerでJupyter使おうぜ
DockerでJupyter使おうぜ
 
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみようWeb IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
Web IDE Gitpodを使ってTOPPES OSを体験してみよう
 
Fluentd1.2 & Fluent Bit
Fluentd1.2 & Fluent BitFluentd1.2 & Fluent Bit
Fluentd1.2 & Fluent Bit
 

Recently uploaded

JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
Matsushita Laboratory
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
 
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
Yuuitirou528 default
 

Recently uploaded (8)

JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
 
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
 

Boost.Logとfluentdで始めるログ活用術