レッドハット 朝活セミナー（1/15, 2/18）の下記セッションでの発表予定資料です。
「Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform環境でのDocker活用テクニック」
https://www.redhat.com/ja/about/events/red-hat-asakatsu-seminar-2016
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「Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform環境でのDocker活用テクニック」
https://www.redhat.com/ja/about/events/red-hat-asakatsu-seminar-2016
OpenStack: Virtual Routers On Compute Nodesclayton_oneill
Learn the production pros and cons of operating Neutron legacy and HA routers on compute nodes in your production cloud. Not ready for DVR or third-party network overhauls? Virtual router network “hot spots” got you down? Large virtual router failure domains keeping you up late at night? Neutron reference architectures not providing a scalable routing solution? If you answered yes to any of these questions then this talk is for you.
Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Not...No Bu
Presented at SC2015-6 on 6/3/2015 for ..
Infrastructure as Code meets IPython Notebook to be Literate Computing
IEICE Tech. Rep., vol. 115, no. 72, SC2015-6, pp. 27-32, June 2015.
Abstract: Cloud has put the pressure to rapidly build systems and frequently re-configure services, then Infrastructure as Code has come beyond the simple automation. The approach treats the configuration of systems the same way that software source code is treated. Infrastructure is validated and processed “as Code” with management tools. However, as Code is not limited only about the intelligent automation, but also about the communication based on code for reviewing, reproducing, customizing, and reusing. It is as important to be able to share information and processes with others, as to actually automate complex operations for infrastructures. IPython Notebook is a useful tool to both describe automated operations with code (and configuration data) and share predicted and reproducible outcomes with others, technical and non-technical alike.
IPython Notebook is a “literate computing” tool, which enables us to share stories about infrastructure’s design and elaborated workflows. We will share our experience how the literate stories are also useful for various customer communications as tracing individual issue, promoting self-administration etc.
Keywords DevOps, Infrastructure as Code, Literate Computing, IPython Notebook, Jupyter
インフラ・コード化の実践におけるIPython Notebookの適用
信学技報, vol. 115, no. 72, SC2015-6, pp. 27-32, 2015年6月
あらまし: クラウドサービスの浸透により，サービスの構築・再構築の機会が増加するのに伴って，作業手順をすべてCodeとして記述するInfrastructures as Codeというアプローチが着目されている．ここでの“as Code”は作業手順の正当性がプログラムコードのように，また実行結果も機械的に検証可能であるという意味合いで捉えられがちであるが，むしろ個々の作業の再現性を保証し，その上で作業をカスタマイズ・再利用すると言ったプロセス自体を，Codeとして見える化し，伝達可能にすることにこそ意義がある．DevOpsに於いては，何某かを実際に構築したり機械化したりするだけではなく，設計情報，運用状態を伝達・共有できるようにすることが重要である．
“Literate Computing”ツールと呼ばれ，ワークフローと実行結果を一体としてドキュメント化できるIPython Notebookを，基盤の構築，運用に適用する方式を提案すると共に，具体的な適用によってワークフローをどのように改善することができたかを報告する．
キーワード DevOps, Infrastructure as Code, Literate Computing, IPython Notebook, Jupyter
Introducton to Convolutional Nerural Network with TensorFlowEtsuji Nakai
Explaining basic mechanism of the Convolutional Neural Network with sample TesnsorFlow codes.
Sample codes: https://github.com/enakai00/cnn_introduction
【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.
11. Open Cloud Campus11
RDOとPackstackのご紹介
RPMパッケージのメンテナンス/サポートポリシー
詳細はFAQを参照
– http://openstack.redhat.com/Frequently_Asked_Questions
Can I buy commercial support for RDO?
– No commercial support for RDO will be available from Red Hat.
商用サポートはあるの？
– Red Hatからの商用サポートはありません。
What is the errata or updates policy for RDO?
– RDO updates when the OpenStack project provides updates.
RDOのアップデートポリシーは？
– OpenStackプロジェクトがアップデートを出したら、RDOもアップデートします。
How often are bugfix updates of RDO made available?
– RDO bugfix updates will be available every 8 weeks or so, in line with the release schedule of
the upstream OpenStack project.
バグ修正はどのぐらいの頻度で行われるの？
– バグ修正のアップデートは、OpenStackプロジェクトのリリーススケジュールに合わせて、８週間ご
とぐらいに行います。
