Ce support explique les concepts de base de Big Data Processing. Elle aborde les parties suivantes :
Série de vidéos : https://www.youtube.com/watch?v=1JAljjxpm-Q
- Introduction au Big Data
- Système de stockage en Big Data
- Batch Processing et Stream Processing en Big Data
- Aperçu bref de l’écosystème de Hadoop
- Aperçu de l’écosystème des outils du Bid Gata
- Big data stream processing avec Kafka écosystème
- Architecture de Kafka (Brokers, Zookeeper, Procuder, Consumer, Kafka Streams, Connecteurs)
- Comment démarrer un cluster de brokers KAFKA
- Création et configuration des Topics
- Création d’un Java Kafka consumer
- Création d’un Java Kafka Produder
- Kafka Producer et Kafka Consumer dans une application basée sur Spring
- Kafka Streams
- Intégration de Kafka dans Spring Cloud.
Mot clés : Big data, Big Data Processing, Stream Processing, Kafka, Kafka Streams, Java, Spring
Bon apprentissage
Ce Support de cours Spring contient :
- Architecture JEE (Over view)
- Spring Overview
- Spring IOC
- Spring MVC
- Spring Integration (RMI, JaxWS, JaxRS, JMS, JMX,...)
- Spring Security
Bon apprentissage à tous
マイクロサービス時代の認証と認可 - AWS Dev Day Tokyo 2018 #AWSDevDay都元ダイスケ Miyamoto
マイクロサービスが話題を集め、コンポーネントの急速な API 化が進んでいます。
認証や認可は、主にエンドユーザとシステムの間の問題だと認識されますが、今やコンポーネント間のサービス呼び出しにおいても重要な役割を担っています。
複雑に入り組んだマイクロサービス間の認証と認可について、実際に開発している API プラットフォームの実例を元に、実践的な知見をお伝えします。
게임의 성공을 위한 Scalable 한 데이터 플랫폼 사례 공유 - 오승용, 데이터 플랫폼 리더, 데브시스터즈 ::: Games on AW...Amazon Web Services Korea
데브시스터즈와 <쿠키런 : 킹덤> 의 사례를 기반으로, 게임 서비스에서 데이터 플랫폼의 역할과 중요성, 그리고 성공적인 게임 운영을 위한 데이터플랫폼의 Scalability 확보 방법에 대하여 기술적, 문화적 관점에서 이야기합니다. AWS 기반 클라우드의 특성을 적극적으로 활용한 데이터 플랫폼 환경과 발전 과정에 대한 기술적 설명과 더불어, 문화 및 조직적 차원에서의 접근에 대해서도 소개해드립니다..
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。
Ce support explique les concepts de base de Big Data Processing. Elle aborde les parties suivantes :
Série de vidéos : https://www.youtube.com/watch?v=1JAljjxpm-Q
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- Aperçu bref de l’écosystème de Hadoop
- Aperçu de l’écosystème des outils du Bid Gata
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- Comment démarrer un cluster de brokers KAFKA
- Création et configuration des Topics
- Création d’un Java Kafka consumer
- Création d’un Java Kafka Produder
- Kafka Producer et Kafka Consumer dans une application basée sur Spring
- Kafka Streams
- Intégration de Kafka dans Spring Cloud.
Mot clés : Big data, Big Data Processing, Stream Processing, Kafka, Kafka Streams, Java, Spring
Bon apprentissage
Ce Support de cours Spring contient :
- Architecture JEE (Over view)
- Spring Overview
- Spring IOC
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- Spring Integration (RMI, JaxWS, JaxRS, JMS, JMX,...)
- Spring Security
Bon apprentissage à tous
マイクロサービス時代の認証と認可 - AWS Dev Day Tokyo 2018 #AWSDevDay都元ダイスケ Miyamoto
マイクロサービスが話題を集め、コンポーネントの急速な API 化が進んでいます。
認証や認可は、主にエンドユーザとシステムの間の問題だと認識されますが、今やコンポーネント間のサービス呼び出しにおいても重要な役割を担っています。
複雑に入り組んだマイクロサービス間の認証と認可について、実際に開発している API プラットフォームの実例を元に、実践的な知見をお伝えします。
게임의 성공을 위한 Scalable 한 데이터 플랫폼 사례 공유 - 오승용, 데이터 플랫폼 리더, 데브시스터즈 ::: Games on AW...Amazon Web Services Korea
데브시스터즈와 <쿠키런 : 킹덤> 의 사례를 기반으로, 게임 서비스에서 데이터 플랫폼의 역할과 중요성, 그리고 성공적인 게임 운영을 위한 데이터플랫폼의 Scalability 확보 방법에 대하여 기술적, 문화적 관점에서 이야기합니다. AWS 기반 클라우드의 특성을 적극적으로 활용한 데이터 플랫폼 환경과 발전 과정에 대한 기술적 설명과 더불어, 문화 및 조직적 차원에서의 접근에 대해서도 소개해드립니다..
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。
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。
2. Who?
吉川 徹/Toru Yoshikawa
html5j.org/HTML5とか勉強会スタッフ
Google API Expert ( Chrome )/Chrome API Developers
JP
Sublime Text 2 Japan Users Group
allWebクリエイター塾/jQuery Mobile担当講師
Twitter: @yoshikawa_t
Blog: http://d.hatena.ne.jp/pikotea/
26. Web Storage の利用方法
データの削除
// fooというキーのデータを削除する
localStorage.removeItem("foo");
// すべて削除する
localStorage.clear();
データの一覧
//保存されている値をすべて表示する
for ( var i = 0, len = localStorage.length; i < len; i++ ) {
console.log( localStorage.getItem(localStorage.key(i)) );
}
27. Web Storage の利用方法
JavaScriptオブジェクトを扱う
// JavaScriptオブジェクトをJSON化して保存する
var data = {
foo: bar
};
localStorage.setItem('data', JSON.stringify(data));
// JavaScriptオブジェクトに戻して取得する
var data = JSON.parse( localStorage.getItem('data') );