Este documento descreve um curso de férias sobre desenvolvimento de jogos usando a ferramenta Game Maker. O curso é dividido em 5 aulas durante a semana para ensinar os alunos sobre criação de sprites, objetos, salas e programação básica de movimento e colisão. A terceira aula se concentrará no início do projeto do jogo, definindo os elementos gráficos e começando a codificar a movimentação e interação da bola no jogo.
predicate란 인덱스 접근시의 컬럼 액세스 정보, 조인 정보, filter 정보를 각 Opreation 단위로 나타낸 것이다.
access predicate : 데이터 블록을 어떤 방식으로 Access해서 읽었는지를 나타내는 것이다.
filter predicate : 데이터 블록을 읽고 나서 데이터를 어떻게 필터링 했는지를 나타낸다.
Azure Data Box Family Overview and Microsoft Intelligent Edge StrategyTakeshi Fukuhara
2019年2月26日に実施した "Azure を利用したインフラのモダナイズ!Azure File Sync と Azure Data Box 特集セミナー" でのセッション資料。Azure Data Boxファミリー概要と、マイクロソフトのインテリジェントエッジ戦略におけるAzure Data Box Ege/Gatewayの位置づけについての説明。Appendixには、Azure StackとAzure Data Box Edgeの比較スライドあり。
Este documento descreve um curso de férias sobre desenvolvimento de jogos usando a ferramenta Game Maker. O curso é dividido em 5 aulas durante a semana para ensinar os alunos sobre criação de sprites, objetos, salas e programação básica de movimento e colisão. A terceira aula se concentrará no início do projeto do jogo, definindo os elementos gráficos e começando a codificar a movimentação e interação da bola no jogo.
predicate란 인덱스 접근시의 컬럼 액세스 정보, 조인 정보, filter 정보를 각 Opreation 단위로 나타낸 것이다.
access predicate : 데이터 블록을 어떤 방식으로 Access해서 읽었는지를 나타내는 것이다.
filter predicate : 데이터 블록을 읽고 나서 데이터를 어떻게 필터링 했는지를 나타낸다.
Azure Data Box Family Overview and Microsoft Intelligent Edge StrategyTakeshi Fukuhara
2019年2月26日に実施した "Azure を利用したインフラのモダナイズ!Azure File Sync と Azure Data Box 特集セミナー" でのセッション資料。Azure Data Boxファミリー概要と、マイクロソフトのインテリジェントエッジ戦略におけるAzure Data Box Ege/Gatewayの位置づけについての説明。Appendixには、Azure StackとAzure Data Box Edgeの比較スライドあり。
오늘 소개할 논문은 'MOReL: Model-Based Offline Reinforcement Learning'입니다.
이 논문은 오프라인 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에 초점을 맞추고 있습니다. 오프라인 RL은 행동 정책을 개선하기 위해 사전에 수집된 데이터만을 사용하는 학습 방법입니다. 이 논문에서는 MOReL이라는 새로운 알고리즘 프레임워크를 제시하며, 이는 오프라인 RL을 위한 것입니다.
MOReL은 두 단계로 구성되어 있습니다: 첫째, 오프라인 데이터셋을 사용하여 비관적인 MDP(Model-based Decision Process)를 학습하고, 둘째, 이 P-MDP에서 거의 최적의 정책을 학습합니다. 학습된 P-MDP는 정책 평가와 학습에 대한 좋은 대리자 역할을 하며, 모델 기반 RL의 일반적인 함정인 모델 활용을 극복합니다.
이 논문에서는 MOReL이 오프라인 RL에 대해 최소최대 최적(minimax optimal)이며, 널리 연구된 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다. 또한, 이 논문은 오프라인 RL의 중요한 문제인 행동 정책의 안전성에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
이 논문은 오프라인 강화 학습의 새로운 접근법을 제시하며, 이를 통해 더 효율적인 방식으로 다양한 강화 학습 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
(SDD407) Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices | AWS re:I...Amazon Web Services
Amazon DynamoDB is a fully managed, highly scalable distributed database service. In this technical talk, we show you how to use DynamoDB to build high-scale applications like social gaming, chat, and voting. We show you how to use building blocks such as secondary indexes, conditional writes, consistent reads, and batch operations to build the higher-level functionality such as multi-item atomic writes and join queries. We also discuss best practices such as index projections, item sharding, and parallel scan for maximum scalability.
MySQL Database Architectures - High Availability and Disaster Recovery SolutionMiguel Araújo
MySQL InnoDB ClusterSet brings multi-datacenter capabilities to our solutions and makes it very easy to set up a disaster recovery architecture. Think multiple MySQL InnoDB Clusters into one single database architecture, fully managed from MySQL Shell and with full MySQL Router integration to make it easy to access the entire architecture.
This presentation covers the various solutions of MySQL for High Availability, Replication, and Disaster Recovery, with a special focus on InnoDB ClusterSet:
- The various features of InnoDB Clusterset
- How to setup MySQL InnoDB ClusterSet
- Ways to migrate from an existing MySQL InnoDB Cluster into MySQL InnoDB ClusterSet
- How to deal with various failures
- The various features of router integration make the connection to the database architecture easy.
MySQL Database Architectures - MySQL InnoDB ClusterSet 2021-11Kenny Gryp
Oracle's MySQL solutions make it easy to setup various database architectures and achieve high availability with the introduction MySQL InnoDB Cluster and MySQL InnoDB ReplicaSet meeting various high availability requirements. MySQL InnoDB ClusterSet provides a popular disaster recovery solution.
Completely built in-house and supported by Oracle, many enterprises large and small have adopted these solutions into business critical applications.
In this presentation the various database architecture solutions for high availability and disaster recovery will be covered and help you choose the right solutions based on your business requirements.
Analysis of Database Issues using AHF and Machine Learning v2 - SOUGSandesh Rao
Oracle Autonomous Health Framework (AHF) is Oracle’s Artificial Intelligence Operations platform for autonomous database health management. This session will focus on enhancements to current functionality and new features in 21c. We will discuss how to use the data which is derived from the Bayesian Net framework of AHF to conduct root cause analysis, telemetry and remediations for issues. You will learn to utilize these features to determine workload footprint, ongoing monitoring, early detection of anomalies and performance issues, their root causes and corrective actions, prevention of node or database failures, and targeted postmortem analysis enabling quick resolution.
Session Highlights:
• Insights into AHF enhancements to current functionality and new features in 21c
• Learn early detection of anomalies and performance issues, their root causes and corrective actions
• Targeted postmortem analysis enabling quick resolution
사례로 알아보는 MariaDB 마이그레이션
현대적인 IT 환경과 애플리케이션을 만들기 위해 우리는 오늘도 고민을 거듭합니다. 최근 들어 오픈소스 DB가 많은 업무에 적용되고 검증이 되면서, 점차 무거운 상용 데이터베이스를 가벼운 오픈소스 DB로 전환하는 움직임이 대기업의 미션 크리티컬 업무까지로 확산하고 있습니다. 이는 클라우드 환경 및 마이크로 서비스 개념 확산과도 일치하는 움직임입니다.
상용 DB를 MariaDB로 이관한 사례를 통해 마이그레이션의 과정과 효과를 살펴 볼 수 있습니다.
MariaDB로 이관하는 것은 어렵다는 생각을 막연히 가지고 계셨다면 본 자료를 통해 이기종 데이터베이스를 MariaDB로 마이그레이션 하는 작업이 어렵지 않게 수행될 수 있다는 점을 실제 사례를 통해 확인하시길 바랍니다.
웨비나 동영상
https://www.youtube.com/watch?v=xRsETZ5cKz8&t=52s
1) The document discusses Oracle database auditing features before and after version 12.1. It describes migrating the audit trail to the unified audit trail and using the SYS.UNIFIED_AUDIT_TRAIL table.
2) It provides steps to configure syslog auditing on Linux for Oracle database audit records. Procedures are created to output messages to syslog and call it from a fine-grained auditing policy handler.
3) An example fine-grained auditing policy is created to audit access to the SECDEMO.CUSTOMER table and call the syslog handler for non-application users.
오늘 소개할 논문은 'MOReL: Model-Based Offline Reinforcement Learning'입니다.
이 논문은 오프라인 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에 초점을 맞추고 있습니다. 오프라인 RL은 행동 정책을 개선하기 위해 사전에 수집된 데이터만을 사용하는 학습 방법입니다. 이 논문에서는 MOReL이라는 새로운 알고리즘 프레임워크를 제시하며, 이는 오프라인 RL을 위한 것입니다.
MOReL은 두 단계로 구성되어 있습니다: 첫째, 오프라인 데이터셋을 사용하여 비관적인 MDP(Model-based Decision Process)를 학습하고, 둘째, 이 P-MDP에서 거의 최적의 정책을 학습합니다. 학습된 P-MDP는 정책 평가와 학습에 대한 좋은 대리자 역할을 하며, 모델 기반 RL의 일반적인 함정인 모델 활용을 극복합니다.
이 논문에서는 MOReL이 오프라인 RL에 대해 최소최대 최적(minimax optimal)이며, 널리 연구된 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다. 또한, 이 논문은 오프라인 RL의 중요한 문제인 행동 정책의 안전성에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
이 논문은 오프라인 강화 학습의 새로운 접근법을 제시하며, 이를 통해 더 효율적인 방식으로 다양한 강화 학습 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
(SDD407) Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices | AWS re:I...Amazon Web Services
Amazon DynamoDB is a fully managed, highly scalable distributed database service. In this technical talk, we show you how to use DynamoDB to build high-scale applications like social gaming, chat, and voting. We show you how to use building blocks such as secondary indexes, conditional writes, consistent reads, and batch operations to build the higher-level functionality such as multi-item atomic writes and join queries. We also discuss best practices such as index projections, item sharding, and parallel scan for maximum scalability.
MySQL Database Architectures - High Availability and Disaster Recovery SolutionMiguel Araújo
MySQL InnoDB ClusterSet brings multi-datacenter capabilities to our solutions and makes it very easy to set up a disaster recovery architecture. Think multiple MySQL InnoDB Clusters into one single database architecture, fully managed from MySQL Shell and with full MySQL Router integration to make it easy to access the entire architecture.
This presentation covers the various solutions of MySQL for High Availability, Replication, and Disaster Recovery, with a special focus on InnoDB ClusterSet:
- The various features of InnoDB Clusterset
- How to setup MySQL InnoDB ClusterSet
- Ways to migrate from an existing MySQL InnoDB Cluster into MySQL InnoDB ClusterSet
- How to deal with various failures
- The various features of router integration make the connection to the database architecture easy.
MySQL Database Architectures - MySQL InnoDB ClusterSet 2021-11Kenny Gryp
Oracle's MySQL solutions make it easy to setup various database architectures and achieve high availability with the introduction MySQL InnoDB Cluster and MySQL InnoDB ReplicaSet meeting various high availability requirements. MySQL InnoDB ClusterSet provides a popular disaster recovery solution.
Completely built in-house and supported by Oracle, many enterprises large and small have adopted these solutions into business critical applications.
In this presentation the various database architecture solutions for high availability and disaster recovery will be covered and help you choose the right solutions based on your business requirements.
Analysis of Database Issues using AHF and Machine Learning v2 - SOUGSandesh Rao
Oracle Autonomous Health Framework (AHF) is Oracle’s Artificial Intelligence Operations platform for autonomous database health management. This session will focus on enhancements to current functionality and new features in 21c. We will discuss how to use the data which is derived from the Bayesian Net framework of AHF to conduct root cause analysis, telemetry and remediations for issues. You will learn to utilize these features to determine workload footprint, ongoing monitoring, early detection of anomalies and performance issues, their root causes and corrective actions, prevention of node or database failures, and targeted postmortem analysis enabling quick resolution.
Session Highlights:
• Insights into AHF enhancements to current functionality and new features in 21c
• Learn early detection of anomalies and performance issues, their root causes and corrective actions
• Targeted postmortem analysis enabling quick resolution
사례로 알아보는 MariaDB 마이그레이션
현대적인 IT 환경과 애플리케이션을 만들기 위해 우리는 오늘도 고민을 거듭합니다. 최근 들어 오픈소스 DB가 많은 업무에 적용되고 검증이 되면서, 점차 무거운 상용 데이터베이스를 가벼운 오픈소스 DB로 전환하는 움직임이 대기업의 미션 크리티컬 업무까지로 확산하고 있습니다. 이는 클라우드 환경 및 마이크로 서비스 개념 확산과도 일치하는 움직임입니다.
상용 DB를 MariaDB로 이관한 사례를 통해 마이그레이션의 과정과 효과를 살펴 볼 수 있습니다.
MariaDB로 이관하는 것은 어렵다는 생각을 막연히 가지고 계셨다면 본 자료를 통해 이기종 데이터베이스를 MariaDB로 마이그레이션 하는 작업이 어렵지 않게 수행될 수 있다는 점을 실제 사례를 통해 확인하시길 바랍니다.
웨비나 동영상
https://www.youtube.com/watch?v=xRsETZ5cKz8&t=52s
1) The document discusses Oracle database auditing features before and after version 12.1. It describes migrating the audit trail to the unified audit trail and using the SYS.UNIFIED_AUDIT_TRAIL table.
2) It provides steps to configure syslog auditing on Linux for Oracle database audit records. Procedures are created to output messages to syslog and call it from a fine-grained auditing policy handler.
3) An example fine-grained auditing policy is created to audit access to the SECDEMO.CUSTOMER table and call the syslog handler for non-application users.
16. scoped_session
SQLAlchemy includes its own helper object,
which helps with the establishment of user-defined Session scopes.
The object is the scoped_session object, and it represents a registry of Session objects.
공식 문서
17. scoped_session
SQLAlchemy includes its own helper object,
which helps with the establishment of user-defined Session scopes.
The object is the scoped_session object, and it represents a registry of Session objects.
공식 문서
user-defined session
represents registry
18. scoped_session
SQLAlchemy includes its own helper object,
which helps with the establishment of user-defined Session scopes.
The object is the scoped_session object, and it represents a registry of Session objects.
공식 문서
user-defined session
represents registry