Visual Studioでテストデータを作ろう

18-D-5 MVP & Community LT Visual Studio でテストデータを作ろう

Technology

Visual Studio でテストデータを作ろう瀬尾　佳隆 MVP for Visual C# 技術ひろば .net 18-D-5

自己＆コミュニティー紹介 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

先日、コミュニティーで・・・ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

そこで Visual Studio 登場 ,[object Object],[object Object],[object Object]

テストデータの作り方（１） ,[object Object],[object Object]

テストデータの作り方（５） ,[object Object],[object Object]

まとめ ,[object Object],[object Object],[object Object]

SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。

dm-writeboost-kernelvm

Akira Hayakawa

https://ntt-developers.github.io/ntt-tech-conference/2022/ 従来は Docker がコンテナエンジンとして幅広く利用されてきましたが、最近は Kubernetes が Docker 対応を打ち切るなど、風向きが変わってきました。本セッションでは、Docker に代わって普及しつつあるコンテナエンジンである containerd について、Docker との違いや移行方法を紹介します。 P2P でのイメージ配布など、最新の機能についても紹介します。

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1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門

NVIDIA Japan

2015年9月18日開催　GTC Japan 2015 講演資料エヌビディア合同会社プラットフォームビジネス本部シニアCUDA エンジニア森野慎也 CUDA Tookitでは、Nsight、Visual Profilerなどの開発ツールが、標準で提供されています。本セッションでは、これらのツールを用いたデバッグ・プロファイリングの基本操作について、説明します。また、事例を用い、効率のよいデバッグ法、プロファイリング時の基本的な確認ポイントもあわせて紹介します。プラットフォームは、Windows、Linuxの両者が対象となります。

JDK 16 で導入された JEP 396 にご注意!! （JJUG CCC 2021 Spring）

Yoshiro Tokumasu

JJUG CCC 2021 Spring にて講演。 2021年3月リリースのJDK 16 では、17個の JEP(JDK Enhancement Proposal)が導入されました。 JDK 16で導入された JEP 396: Strongly Encapsulate JDK Internals by Default による影響は十分に評価・準備することをお勧めします。今回は、JEP 396での変更点やその背景を解説すると共に、アプリケーションでの評価・確認する際のポイントをご紹介します。

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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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