New features coming in CDI 2.0, talk given during Java One 2016
- Java SE support
- Async events
- Ordered events
- Meta data configurators
- Interceptors on producers
Lambda: A Peek Under The Hood [Java Day Tokyo 2015 6-3]David Buck
Java SE 8の主要な機能として、Lambda(クロージャ)とデフォルト・メソッド(従来ディフェンダー・メソッドもしくはエクステンション・メソッドと呼ばれていた)があります。クロージャを言語に追加することによってアプリケーションやライブラリに新たな表現の機会が与えられましたが、実際にはどのように実装すべきなのでしょうか。Lambdaはインナー・クラスによってシンプルでかつ文法的にコンパクトになるということは広く理解されていると思います。しかし、現実にはLambdaによる記述は、Invokedynamicを使った実装によって従来のJavaとは異なったものになっています。本セッションでLambdaについて、さらに深く理解してください。
Oracle Databaseの既存バージョンの10gや11gOracle Zero Data Loss Recovery Applianceの登場で、ますます重要な機能となってきたOracle Recovery Managerについて、OTN人気連載シリーズ「しばちょう先生の試して納得!DBAへの道」の執筆者が語ります。RMANバックアップの運用例から、高速増分バックアップの内部動作とチューニング方法まで、出し惜しみなく解説します。
Tech Deep Dive #2 in Osaka
https://techdeepdive.connpass.com/event/79096/
2018/03/17
アプリケーションを動かしてて、データベースが遅くなったり壊れてしまった際に、どのように対処したらいいのかと、お困りの方は少なくないのではないでしょうか。そんな時に備えて、データベースの設計方式や実装方法をご紹介します。
This presentation slides were used at JJUG (Japan Java User Group) night seminar, which was held in the form of virtual conference on September 28, 2020. This deck is written in Japanese.
Look into Project Valhalla from CLR viewpointLogico
Elaborates similarity and difference between Project Valhalla and Value Type in CLR in Japanese. This presentation was delivered at JJUG CCC 2019 Fall on November 23, 2019.
This slides cover overview of Project Helidon (Java libraries for creating microservices), implementation tips, and running applications on custom JRE. This slides are in Japanese.
【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。
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.