In the first half, we give an introduction to modern serialization systems, Protocol Buffers, Apache Thrift and Apache Avro. Which one does meet your needs?
In the second half, we show an example of data ingestion system architecture using Apache Avro.
In the first half, we give an introduction to modern serialization systems, Protocol Buffers, Apache Thrift and Apache Avro. Which one does meet your needs?
In the second half, we show an example of data ingestion system architecture using Apache Avro.
29回勉強会資料「PostgreSQLのリカバリ超入門」
See also http://www.interdb.jp/pgsql (Coming soon!)
初心者向け。PostgreSQLのWAL、CHECKPOINT、 オンラインバックアップの仕組み解説。
これを見たら、次は→ http://www.slideshare.net/satock/29shikumi-backup
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2014年3月15日に開催された、関西Firefox OS勉強会6GiGでの講演資料です。Firefox OSにおけるアプリ間通信についてまとめました。インテントであるWebアクティビティ、Data Store API、そしてInterApp Communication APIについてまとめてあります。
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。
32. パフォーマンスの重要性
• UX
• Jakob Nielsen - Response Times: The 3 Important Limits
“1.0 second is about the limit for the user's flow of
thought to stay uninterrupted”
• KPI
• Google: Using site speed in web search ranking
• Aberdeen Group: study showed that a one second delay
in page load time equals 11% fewer page views, a 16%
decrease in customer satisfaction, and 7% loss in
conversions.
http://www.nngroup.com/articles/response-times-3-important-limits/
http://googlewebmastercentral.blogspot.jp/2010/04/using-site-speed-in-web-search-ranking.html
http://www.aberdeen.com/research/5136/ra-performance-web-application/content.aspx
50. MySQL SlowLog解析
# mysqlのコンソールにて
> set global slow_query_log = 1;
> set global long_query_time = 0;
> set global slow_query_log_file = "/tmp/slow.log";
# ベンチマーク実行
$ pt-query-digest /tmp/slow.log > /tmp/digest.txt
$ rm /tmp/slow.log
# 戻すときは
$ service mysqld restart
58. Remix: Latency Numbers Every Programmer Should Know(2014)
http://yuroyoro.net/latency.html
59. コンテキストスイッチング
CPU CPU CPU CPU
process process process process process process process
process process process process process process process
process process process process process process process
OSによりスケジュール実行
60. コンテキストスイッチング
CPU CPU CPU CPU
process process
process
process process process process
process process process process process process process
process process process process process process process
OSによりスケジュール実行
61. コンテキストスイッチング
CPU CPU CPU CPU
process process process process process process process
process process process process process
process
process
process process process process process process process
OSによりスケジュール実行
68. Nginx vs. h2o
リクエスト
process process
process
リクエスト
thread thread
thread
h2oはプロセスではなくスレッド。スレッドの方がコンテキスト
スイッチのコストが低い。スレッド間の情報の共有がしやすい
複数のworkerプロセスを
起動し大量のアクセスを
捌く
74. MySQL の B+Tree
SECONDARY KEY
primary keyじゃないkey
リーフノードに
PRIMARYKEYが含まれ、
データはCLUSTEREDINDEX
から取得
id id id id id id id id
is_private
created_at
older newer older newer
80. MySQLのOFFSET処理
id title user ... . id title user ... . id title user ... . id title user ... .
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id title user ... .
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5 6 7 8
9 10 11 12
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10000
10001 10002 10003 10004
81. MySQLのOFFSET処理
id title user ... . id title user ... . id title user ... . id title user ... .
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id title user ... .
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10000
10001 10002 10003 10004
頑張ってソート
必要な個数まで到達
82. MySQLのOFFSET処理
id title user ... . id title user ... . id title user ... . id title user ... .
id title user ... . id title user ... . id title user ... . id title user ... .
id title user ... . id title user ... . id title user ... . id title user ... .
id title user ... .
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id title user ... .
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13
10000
10001 10002 10003 10004
頑張ってソート
必要な個数まで到達
廃棄