Jenkinsユーザカンファレンス2015 前座資料

http://build-shokunin.org/juc2015/sessions/

Technology

使う上で難しい点
• 本体・プラグイン含む、アッ
プデート時の互換性
• Jenkins環境の構築
• 普及・啓蒙活動

よくなって欲しい点
• 設定の簡易化
• いくつかの有用なプラグイン
を、本体へ取り込み
• ワークフローの制御

今後の勉強会で取り上げて欲しい事
• 事例紹介
• プラグイン開発
• ロードマップ、最新動向

第10回 Jenkins勉強会の資料です。 https://www.meetup.com/ja-JP/Tokyo-Jenkins-Area-Meetup/ Jenkinsの最新機能を知りたい → Jenkins Community blog https://jenkins.io/node/ Pluginを探したい → Plugins Index Renewal !! https://plugins.jenkins.io/ Jenkinsfileで使えるstepを探す → Pipeline Step References https://jenkins.io/doc/pipeline/steps/ バグを踏んだ？ → Jenkins Issue Tracker https://issues.jenkins-ci.org/projects/JENKINS/issues/JENKINS-44926?filter=allopenissues Jenkinsの日本語情報は無いかな？ → 日本Jenkinsユーザ会 http://jenkins.jp/ Jenkinsのイベントが知りたい → Tokyo Jenkins Area Meetup https://www.meetup.com/Tokyo-Jenkins-Area-Meetup/ Jenkinsに関するPodcast → Rebuildfm #161 川口さんゲスト https://rebuild.fm/161/

20160421 react勉強会

Naoki Kurosawa

巨大不明ビルドの継続的統合を目的とするビルドパイプラインを主軸とした作戦要綱

Kiyotaka Oku

Jenkinsで始める継続的デリバリーと実践の道程

July Tech Festa 2013 http://www.techfesta.jp/ の講演資料です。 http://www.techfesta.jp/p/program-2.html#A10 ビジネスの変化するスピードが早い昨今、ビジネスのニーズにマッチしたサービスをより迅速に提供するために、アジャイル開発などと共に継続的デリバリーが注目を集めています。本セッションでは継続的デリバリーにより届けることのできる価値、及びその技術要素について解説します。また、継続的デリバリーを実践する上で、Jenkinsは中心となり、エンジンとなります。 Jenkinsで継続的デリバリーを実践するときのポイントを事例ベースで紹介します。事例はNTTデータならではの超大規模プロジェクトでのJenkinsによる頻繁なデプロイを中心とした事例と、小規模ながら自動テスト、マルチ構成プロジェクトを実践した事例の2件を併せて紹介します。

Jenkins は長らく継続的デリバリのためのツールとして使われてきましたが、Jenkins Pipeline によって全く新しい様々な可能性が開けました。この発表では、Jenkins Pipeline からスタートして、おもちゃでない実用に耐えうる継続的デリバリのパイプラインを構築します。Jenkins のもうひとつの新機能の目玉は、Jenkins の新しい UX である Blue Ocean です。この発表では、継続的デリバリのパイプラインを構築した後、Blue Ocean を使って開発者に迅速なフィードバックをもたらす様子を紹介します。受講対象: 継続的インテグレーションや Jenkins にご興味をお持ちの方はぜひご参加ください。製品/テクノロジ: DevOps/OSS 川口耕介 CloudBees, Inc. Chief Technology Officer

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Jenkins ユーザ・カンファレンス 2015 東京で発表した資料です。概要はこちら > http://build-shokunin.org/juc2015/ セッション詳細はこちら > http://build-shokunin.org/juc2015/sessions/#satta-3 ==== デプロイの自動化やテストの自動化を導入し、継続的インテグレーションを実施されている方々は多いのではないでしょうか。サーバ構築においても継続的インテグレーションを行う時代です。弊社では2013年にChefを導入、その後Chefでどこまで構築するか、テストはどうやって回すかを試行錯誤しておりました。そこで環境構築を4つのレイヤーに分けそれぞれの役割を決め、これまで複雑化していたサーバ構築から本番稼働までの流れを明確にしました。今回の発表では、「Infrastructure as a Codeのテスト駆動開発への取り組み」と「Jenkinsの冗長構成などを行って安定稼働させるための仕組み」についてお話します。 ====

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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.

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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。

【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow

YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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