[db tech showcase Tokyo 2016] E34: Oracle SE - RAC, HA and Standby are Still ...Insight Technology, Inc.
Standard Edition (SE) is alive and well – maybe it had some growing pains over the last year, BUT it is here to stay! SE is a powerful database albeit with some limitations. whether it is using a Cloud based environment or on premise. In this session we will discuss Oracle SE and review some of the recent changes and the introduction of the new kid on the block – Standard Edition 2 (SE2). Topics that will be discussed include moving between Editions, High Availability, Disaster Recovery as well as Backup and Recovery.
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...Insight Technology, Inc.
Kafka is quickly gaining momentum as a very popular and very fast messaging platform that is very good at integrating different types of data quickly. Kafka makes this data available as a real-time data stream for consumption by enterprise users.There is so much hidden data available in our Oracle databases. How can we turn the database inside out to make this data available real-time to Kafka along with the other data sources in our enterprise. This paper will present the use cases of Oracle real-time data streaming as well as an introduction into Kafka and how to use Oracle logical replication to get Oracle real time into Kafka. This paper will include a real life real time demo from Oracle into Kafka.
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future.
In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。
本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。
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。
28. InfiniDB 使い方間違えたらこうなる!
+------------+
| count(*) |
+------------+
| 8083961328 |
+------------+
databaseSizeReport: /home/icm/insight/lib/libz.so.1: no version information available (required by
/usr/lib64/libxml2.so.2)
Schema Table Column Size
snmp raw major (token) 3.125771 GB
snmp raw major (string) 0.949005 GB
snmp raw minor (token) 3.230759 GB
snmp raw minor (string) 0.949005 GB
snmp raw date 3.125763 GB
snmp raw time 1.564735 GB
snmp raw offset 1.564728 GB
snmp raw node (token) 21.396988 GB
snmp raw node (string) 23.714630 GB
snmp raw item (token) 3.350883 GB
snmp raw item (string) 0.952698 GB
snmp raw p1name (token) 3.230728 GB
snmp raw p1name (string) 0.949005 GB
snmp raw p1value 2.500069 GB
snmp raw p2name (token) 3.230736 GB
snmp raw p2name (string) 0.949005 GB
snmp raw p2value 2.591858 GB
snmp raw p3name (token) 3.125763 GB
snmp raw p3name (string) 0.949005 GB
snmp raw p3value 1.564728 GB
Total 83.015862 GB
基本中の基本。
ソートしてない
とこうなる!
37. 3,000,000,000 件を10秒強で集計する
mysql> select majorminor,count(*),min(p1value),max(p1value),avg(p1value),stddev(p1value) from
snmp.raw_201609 where nodehash = '934af399' /*192.10.72.105*/ group by 1;
...
229 rows in set (14.77 sec)