This document discusses Yarn and its advantages over npm. It notes that Yarn uses yarn.lock files instead of npm-shrinkwrap.json files to lock down dependency versions. Yarn is also described as being faster, able to work offline by caching dependencies, and potentially more secure than npm with features like flat mode and module folders. The document suggests Yarn may handle dependencies and devDependencies differently than npm, and questions whether the yarn.lock file should be committed to source control.
世間では、情報システムの運用・監視の「自動化」というキーワードがもてはやされがちで、各種のツール・プロダクト等が出てくる昨今です。しかし、「自動化」の実態は深い霧のベールに包まれていると感じていませんか。今回は、以下の現場視点でこのベールを脱がしてみたいと思います。
July Tech Festa 2016 発表資料
#jtf2016
平成28年7月24日(日)
This document discusses Yarn and its advantages over npm. It notes that Yarn uses yarn.lock files instead of npm-shrinkwrap.json files to lock down dependency versions. Yarn is also described as being faster, able to work offline by caching dependencies, and potentially more secure than npm with features like flat mode and module folders. The document suggests Yarn may handle dependencies and devDependencies differently than npm, and questions whether the yarn.lock file should be committed to source control.
世間では、情報システムの運用・監視の「自動化」というキーワードがもてはやされがちで、各種のツール・プロダクト等が出てくる昨今です。しかし、「自動化」の実態は深い霧のベールに包まれていると感じていませんか。今回は、以下の現場視点でこのベールを脱がしてみたいと思います。
July Tech Festa 2016 発表資料
#jtf2016
平成28年7月24日(日)
学習ロジックとしては、Long Short Term MemoryやRecurrent Neural Networkが使用されることが多いようです。
音声の認識のためには前後の文脈が重要になりますが、これらのモデルは学習に前後のデータを使用し反映させるためコンテキストも考慮した推論ができるようになります。
CoreML ToolsはApple によって提供されているツールです。
PytorchやTensorFlowなど様々なライブラリによって作られたモデルをCore ML モデルに変換することができます。
Core ML モデルはNeural Engineが使用できることにより、パフォーマンスが高くなる可能性が高いため、まず検討したい方法です。
TensorFlow LiteはGoogleによって提供されています。
こちらも様々なライブラリで作成されたモデルをモバイル端末で実行可能なモデルに変換できます。
TensorFlow LiteのモデルはAndroidでも使用可能なため、両OSをサポートしている場合とくに候補に上がるかと思います。
最近では種々の制約はありますが、Core ML Delegateを使うことでCore ML モデル同様にNeural Engineを使用することができるようです。