Red Hat Enterprise Linux 7 上でのDockerのステータス、使い方の解説と、Project Atomicをはじめとして、CentOS Atomic Host, RHEL Atomic Hostの解説。CentOS Atomic HostでKubernetesを使うチュートリアル。
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
Red Hat Enterprise Linux 7 上でのDockerのステータス、使い方の解説と、Project Atomicをはじめとして、CentOS Atomic Host, RHEL Atomic Hostの解説。CentOS Atomic HostでKubernetesを使うチュートリアル。
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
資料のアジェンダは、下記の通り。
Windows Server 2016 Hyper-V の新機能/改善点
最近のトピックから見るMicrosoft Loves Linux
主要な Linux ディストリビューション
Windows Server Hyper-VのLinuxサポート
System Center とLinux
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
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。
1. Red Hat Enterprise Linux 7.1
Kubernetes入門
レッドハット株式会社
中井悦司 / Etsuji Nakai
Senior Solution Architect
and Cloud Evangelist
v1.2 2015/04/03
2. 2
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
はじめに
Red Hat Enterprise Linux 7.1 (RHEL7.1) では、Kubernetesがサポート対象パッ
ケージとして利用可能になりました。
この資料では、RHEL7.1の環境を前提として、Kubernetesのアーキテクチャーを
解説しています。具体的な構築・操作方法は参考資料を参照してください。
OpenShift v3についての説明は、資料作成時点のベータ版での情報に基づいてい
います。GA版では変更される可能性もあります。
3. 3
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
自己紹介
中井悦司(なかいえつじ)
– Twitter @enakai00
日々の仕事
– Senior Solution Architect and
Cloud Evangelist at Red Hat K.K.
企業システムでオープンソースの活用を希望される
お客様を全力でご支援させていただきます。
昔とった杵柄
– 素粒子論の研究(超弦理論とか)
– 予備校講師(物理担当)
– インフラエンジニア(Unix/Linux専門)
好評発売中!
4. 4
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
Contents
Kubernetesのアーキテクチャー
コンテナのデプロイ方式
定義ファイルの例
OpenShift v3での機能拡張
参考資料