[db tech showcase Tokyo 2014] D21: Postgres Plus Advanced Serverはここが使える&9.4新機...Insight Technology, Inc.
日本でも徐々に浸透してきたPostgres Plus Advanced Server (PPAS)。PPASが備えている実用的な機能を2014年末にリリース予定の最新版9.4の新機能を交えて、コミュニティ版PostgreSQLと比較しながら解説します。
特に性能面で大きな向上をうたっているパーティショニング機能については実際に検証した結果を紹介します。
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。
3. 3
自己紹介 ( こんなの作ってた )
SELECT data, data + ' 拾 ' FROM ksj_sample;
data | ?column?
------------+----------------
五百壱拾六 | 五百弐拾六
零 | 壱拾
参万壱百壱 | 参万壱百壱拾壱
(3 rows)
SELECT data, data * ' 拾 ' FROM ksj_sample;
data | ?column?
------------+--------------
五百壱拾六 | 五千壱百六拾
零 | 零
参万壱百壱 | 参拾壱千壱拾
(3 rows)
SELECT sum(data) FROM ksj_sample;
sum
----------------
参万六百壱拾七
(1 row)
SELECT * FROM ksj_sample ORDER BY data;
data
------------
零
五百壱拾六
参万壱百壱
(3 rows)
ksj (漢数字型)
漢数字で四則演算や
比較演算できる、誰得データ型
4. 4
自己紹介 ( こんなの作ってた )
SELECT * FROM foo WHERE data = ' エバンゲリオン';
id | data
----+------------
3 | エヴァンゲリヲン
(1 row)
SELECT * FROM foo WHERE data = ' センヌリティウス';
id | data
----+------
(0 rows)
SELECT * FROM foo WHERE data /= ' センヌリティウス';
id | data
----+------------------
4 | セリヌンティウス
(1 row)
ntext( ゆるい文字型 )
日本語正規化比較
ゆるい比較演算子 (/=)
類似度計算で typo を許容する
誰得日本語テキスト型と
全文検索用パッチ
5. 5
自己紹介 ( こんなの作ってた )
CREATE FOREIGN TABLE bar3 (
my_name text,
my_gender text,
follower_name text,
follower_gender text)
SERVER foo
OPTIONS (query '{
"query":"START n=node(*)
MATCH p=fm<-[]-n<-[]-fm
RETURN n.name as my_name, n.gender as my_gender,
fm.name as follower_name, fm.gender as follower_gender" }');
SELECT my_name, my_gender, follower_name, follower_gender FROM bar3;
my_name | my_gender | follower_name | follower_gender
---------+-----------+---------------+-----------------
Akagi | Famale | Hiryu | Famale
Nagato | Male | Mutsu | Male
Mutsu | Male | Nagato | Male
Hiryu | Famale | Soryu | Famale
Hiryu | Famale | Akagi | Famale
Soryu | Famale | Hiryu | Famale
(6 rows)
new4j_fdw
グラフデータベース Neo4j を
わざわざ PostgreSQL 経由で
SQL を使って検索する誰得な
Foreign Data Wrapper
neo4j_fdw
何故か本家 Wiki にも
登録されている・・・w
https://wiki.postgresql.org/wiki/FDW
6. 6
自己紹介 ( こんなの作ってた )
postgres=# LISTEN HB_CL;
LISTEN
postgres=# NOTIFY HB_SV,'xxxx';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "Invalid data.(xxxx)"
received from server process with PID 29520.
postgres=# NOTIFY HB_SV,'0123';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "2 Hit / 1 Blow."
received from server process with PID 29520.
postgres=# NOTIFY HB_SV,'0813';;
NOTIFY
Asynchronous notification "hb_cl" with payload "4 Hit! Conguratulatoins!, next new game."
received from server process with PID 29520.
postgres=#
hb_worker
psql などから数当て (Hit & Blow) ができる
誰得 Background Worker Process
40. 40
UPSERT の制約
制約がない表へは UPSERT できない
CREATE TABLE test (id int, data text);
CREATE TABLE
Table "public.test"
Column | Type | Modifiers
--------+---------+-----------
id | integer |
data | text |
INSERT INTO test VALUES (1, 'aaa'),(2, 'bbb'),(3, 'ccc');
INSERT 0 3
TABLE test;
id | data
----+------
1 | aaa
2 | bbb
3 | ccc
(3 rows)
INSERT INTO test VALUES (2, 'bbb_i')
ON CONFLICT ON CONSTRAINT test_pkey
DO UPDATE SET data = 'bbb_u';
psql:upsert-01.sql:29: ERROR: constraint "test_pkey" for table "test" does not exist
69. 69
text/numeric ソート性能改善
text 型と numeric 型のソート性能が大きく改善された。
今までロケールを意識した比較をしていたけど、
バイトオーダーで比較するように修正したっぽい。
Improve the speed of sorting character and numeric fields
(Peter Geoghegan, Andrew Gierth, Robert Haas)
70.
71.
72. 72
wal 圧縮機能
更新ログ (Write Ahead Log) を書き出すときに
圧縮するかどうかを決める設定値が追加された。
Full Page Write 時に書き出すサイズが小さくなる代わりに
圧縮 ( 書き出し時 )/ 伸長 ( リカバリ時など ) 時の
CPU コストが少し増大するので、利用すべきかどうかは
環境や案件に合わせて検証が必要そう。
Add configuration parameter wal_compression to control
compression of full page images stored in WAL
(Rahila Syed, Michael Paquier)