Cloudera Data Science WorkbenchとPySparkで 好きなPythonライブラリを 分散で使う #cadedaCloudera Japan
Data Engineering and Data Analysis Workshop #1 での有賀 (@chezou)の発表です。
https://cyberagent.connpass.com/event/58808/
Cloudera Data Science WorkbenchとPySparkを使い、Pythonで好きなライブラリを分散実行する方法についてです。日本語の形態素解析ライブラリMeCabをPySparkから実行します。
Cloudera Data Science WorkbenchとPySparkで 好きなPythonライブラリを 分散で使う #cadedaCloudera Japan
Data Engineering and Data Analysis Workshop #1 での有賀 (@chezou)の発表です。
https://cyberagent.connpass.com/event/58808/
Cloudera Data Science WorkbenchとPySparkを使い、Pythonで好きなライブラリを分散実行する方法についてです。日本語の形態素解析ライブラリMeCabをPySparkから実行します。
Troubleshooting Using Cloudera Manager #cwt2015Cloudera Japan
Clouderaでは、大規模システムに関わる営業ができるエンタープライズセールスと、技術の価値を伝えることに興味がある人をセールスエンジニアとして募集しています。興味のある方は career-jp@cloudera.com までご連絡ください。
本スライドは、Cloudera World Tokyo 2015で発表した内容です
https://clouderaworld.tokyo/
Cloudera World Tokyo 2015 で発表した資料です。
https://clouderaworld.tokyo/
概要
かつてHadoopによるビッグデータ基盤は HiveやPig、MapReduce、そしてHDFSだけで構成されるシンプルなシステムでした。しかし現在では、SparkやImpalaを始めとして、Kafka、HBase、Parquet、そしてKuduなどの新しいコンポーネントを組み合わせた複雑なシステムが次々に本番環境で稼働し始めています。
このセッションでは、データの取得、加工、提供までの流れがどのように変わっていったか、そして現在ではどのような基盤が主流なのか、最新のトレンドについて解説します。
Cloudera World Tokyo 2014 で発表した、 Strata + Hadoop World 2014 のレポートです。Cloudera 会長 Mike Olson のキーノートや、保険会社の事例、ソーシャルグラフ作成、ETLの課題、HBase のアーキテクチャなどについて紹介しています。
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 基幹システムのクラウド化への挑戦オラクルエンジニア通信
http://www.oracle.co.jp/campaign/innovation/2018/
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Oracle Cloud at Customerは、お客様データセンターにOracle Cloudを展開できるサービスです。パブリック・クラウドと同様のサービスを同一の単価で提供する業界でも唯一のサービスです。本セッションでは、サービスの最新情報と活用ケースをご紹介いたします。また、ベネッセコーポレーション様にご登壇いただき、Oracle Cloud at Customerを採用したプロジェクトについてお話いただきます。
Troubleshooting Using Cloudera Manager #cwt2015Cloudera Japan
Clouderaでは、大規模システムに関わる営業ができるエンタープライズセールスと、技術の価値を伝えることに興味がある人をセールスエンジニアとして募集しています。興味のある方は career-jp@cloudera.com までご連絡ください。
本スライドは、Cloudera World Tokyo 2015で発表した内容です
https://clouderaworld.tokyo/
Cloudera World Tokyo 2015 で発表した資料です。
https://clouderaworld.tokyo/
概要
かつてHadoopによるビッグデータ基盤は HiveやPig、MapReduce、そしてHDFSだけで構成されるシンプルなシステムでした。しかし現在では、SparkやImpalaを始めとして、Kafka、HBase、Parquet、そしてKuduなどの新しいコンポーネントを組み合わせた複雑なシステムが次々に本番環境で稼働し始めています。
このセッションでは、データの取得、加工、提供までの流れがどのように変わっていったか、そして現在ではどのような基盤が主流なのか、最新のトレンドについて解説します。
Cloudera World Tokyo 2014 で発表した、 Strata + Hadoop World 2014 のレポートです。Cloudera 会長 Mike Olson のキーノートや、保険会社の事例、ソーシャルグラフ作成、ETLの課題、HBase のアーキテクチャなどについて紹介しています。
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 基幹システムのクラウド化への挑戦オラクルエンジニア通信
http://www.oracle.co.jp/campaign/innovation/2018/
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Oracle Cloud at Customerは、お客様データセンターにOracle Cloudを展開できるサービスです。パブリック・クラウドと同様のサービスを同一の単価で提供する業界でも唯一のサービスです。本セッションでは、サービスの最新情報と活用ケースをご紹介いたします。また、ベネッセコーポレーション様にご登壇いただき、Oracle Cloud at Customerを採用したプロジェクトについてお話いただきます。
Cloudera World Tokyo 2014 のライトニングセッションで使用したスライドです。
Cloudera World Tokyo 2014: http://www.cloudera.co.jp/jpevents/cwt2014
前回のスライド
http://www.slideshare.net/Cloudera_jp/hadoopgui-hue
次世代インフラ基盤登場!Oracle Cloud IaaS 最新サービス・アップデート [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
Oracle Cloud Days Tokyo 2016 (2016年10月開催)での講演資料です。
オラクルのIaaSは、包括的なサービス群、他社と比較した高いコスト競争力、他社には無いユニークなサービスを特徴としています。本セッションでは、インフラストラクチャー・サービス(IaaS)の最新情報をご紹介します。
また、クラウド型データマネジメントサービスを提供するトレジャーデータ様より、Oracle Cloudとの連携ソリューションについてお話いただきます。
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。