Objectif général : Connaître les fondamentaux d’une API REST
Objectifs spécifiques :
Savoir définir une API
Connaître l’architecture REST
Connaître les contraintes du REST
Connaître la structure d’une requêtes HTTP
Connaître les caractéristiques d’une ressources
Se servir des méthodes HTTP
Connaître la structure d’une réponses HTTP
Connaître les codes HTTP
Objectif général : Connaître les fondamentaux d’une API REST
Objectifs spécifiques :
Savoir définir une API
Connaître l’architecture REST
Connaître les contraintes du REST
Connaître la structure d’une requêtes HTTP
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Se servir des méthodes HTTP
Connaître la structure d’une réponses HTTP
Connaître les codes HTTP
.NET을 처음 접한 프로그래머가 P2P 네트워킹 기능을 구현하면서 마주쳤던 문제와 해결 방법등 개발 경험 전반에 걸쳐서 이야기 해 보려 합니다. 또한 C# 8.0에 추가되는 비동기 스트림을 미리 써볼 수 있는 AsyncEnumerable과 비동기 잠금(lock) 등의 편리한 기능을 갖춘 AsyncEx등의 라이브러리들도 소개합니다.
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha
요즘 Hadoop 보다 더 뜨고 있는 Spark.
그 Spark의 핵심을 이해하기 위해서는 핵심 자료구조인 Resilient Distributed Datasets (RDD)를 이해하는 것이 필요합니다.
RDD가 어떻게 동작하는지, 원 논문을 리뷰하며 살펴보도록 합시다.
http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/sigmod_shark_demo.pdf
Cours de 1h30 pour HETIC - H4.
Architecture Web.
Présentation générale de l'architecture web, bons et mauvais exemples.
Présentation des load balancers & proxys
Présentation des caches (memcached, varnish...)
Cloud
.NET을 처음 접한 프로그래머가 P2P 네트워킹 기능을 구현하면서 마주쳤던 문제와 해결 방법등 개발 경험 전반에 걸쳐서 이야기 해 보려 합니다. 또한 C# 8.0에 추가되는 비동기 스트림을 미리 써볼 수 있는 AsyncEnumerable과 비동기 잠금(lock) 등의 편리한 기능을 갖춘 AsyncEx등의 라이브러리들도 소개합니다.
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha
요즘 Hadoop 보다 더 뜨고 있는 Spark.
그 Spark의 핵심을 이해하기 위해서는 핵심 자료구조인 Resilient Distributed Datasets (RDD)를 이해하는 것이 필요합니다.
RDD가 어떻게 동작하는지, 원 논문을 리뷰하며 살펴보도록 합시다.
http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/sigmod_shark_demo.pdf
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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。