Lake Formation provides automated data ingestion and security for data lakes on AWS. It allows users to easily ingest data into S3, cleanse and structure the data, and define fine-grained access controls. The service generates a metadata catalog to help users discover and understand their data. It also provides monitoring and auditing of all access to ensure appropriate permissions. Lake Formation
2. 自己紹介 • 大津 繁樹 • 株式会社インターネットイニシアティブ(IIJ) • Node.js Core Technical Committee メンバー • IETF httpbis WGでHTTP/2相互接続試験など使用 策定に参画 • ブログ： http://d.hatena.ne.jp/jovi0608/ 3. 本講義・演習の目的 • ２日間の講義・演習を通じてTLS, HTTP/2の仕組み を学んで頂きます。 • 演習は、できるだけプログラミングを行う要素をな くし、Wireshark、Linux上のコマンドやファイル編 集で収まるようにしています。 • TLS, HTTP/2ともに幅広く深い技術です。２日間で 完全に理解するのは難しいでしょう。でも基本的な 部分をおさえて将来の理解に役立ててください。 4. 本講義・演習の内容(TLS) • 講義：TLS概要 • 講義：
4. NLPからVision and Language、CVへ 4 論文が最初に発表された年月 2017 2018 2019 2020 2021 Transformer 出現 事前学習モデ ルの提案 マルチモーダル化 CVタスクへの 応用 2017/06 Transformer 2018/06 GPT-1 2018/10 BERT 2019/08 ViLBERT LXMERT VLBERT 2020/05 DETR 2020/10 ViT 2021/02 TimeSformer 1 Transformer の躍進 5. NLPからVision and Language、CVへ 5 最近はCV、Vision and Languageへの応用が激化 サーベイ論文も立て続けに登場 2020/12/23 A Survey on Visual Transformer (2020) https://a
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/Read less
3. CartにCartItemを追加する Add Cart Add Cart Add Cart 1 1 1 { “productId”: “mikan”, “quantity”: 1 } API Endpoint AddCartItemUseCase { “userId”: “kawasima”, “productId”: “mikan”, “quantity”: 1 } 4. ユースケースシナリオ 1. ユーザのカートが存在することを確認する。 2. productIdが実在する商品かつ販売中の商品であることを確認する。 2a. 販売中でない場合 2a1. その旨をユーザに通知して終了 3. カートに商品と数量を追加する 3a. 既にカートの中に同一の商品があれば数量を足し合わせる 3a カート内の商品の数量が100を超える場合 その旨をユーザに通知して終了 4. カートの内容を保存す
3. 『A Philosophy of Software Design』John K. Ousterhout ● 「複雑さ」は理解や修正を難しくするソフトウェアの構造に関連したもの ○ (定義とし書かれているのはこれくらい ) ● 複雑さだと… ○ 単純な変更でもいろんな場所のコードを修正が入る ○ 認知負荷が高い ○ 分からないことが分からない ● 複雑さの原因は… ○ 依存性 ○ 不明瞭さ 4. 『Domain Driven Design』Eric Evans ● ビジネスルール間に矛盾が発生すると複雑 ● 同じ言葉に違う意味を持たせていると複雑 ● Value Objectで良いものにIDを持たせるのは複雑 一貫性がないと複雑 → ユビキタス言語?
受託開発を生業とするものにとって、見積もり根拠を正しく示すことは死活問題だ、という話です。Read less
6/30のOffice365勉強会のEntra Verified ID特集の資料です。 分散型ID、Entra Verified IDの解説をしています。Read less
5. 色々なKYCの目的（例） 目的 金融 キャリア ECサイト 金銭的被害の 低減 融資の回収不能 契約後1か月間の タダでの利用 端末代金の回収 不能 代金未収 配達不能（配送 料・回収料） 犯罪利用の回避 マネーロンダリング テロ資金供与 飛ばし携帯としての 利用 他人名義での商品 横取り、転売 離脱リスクの回避 非活発ユーザの離 脱兆候発見 非活発ユーザの離 脱兆候発見 非活発ユーザの離 脱兆候発見 顧客により良い サービスを提供する 他の商品の提案 割引プランの提案 商品のリコメンド
2. Agenda • 自己紹介 • 昨今の話のまとめときっかけ • IoTセキュリティの潮流 • セキュアエレメントについて ATECC608A Deep Dive • 結果 • 展望 • まとめ 3. 自己紹介 インフラの出身で、サイバートラストというLinuxと電子認証局のビジネスを している会社で働いています。 自宅でいろいろやってきました。 自宅外向けDNS AD構築(Samba4) Nextcloudサーバー運用 自宅Gluster分散ファイルシステム構築（infiniband） Jupyter notebook GPU 機械学習サーバー（nvidia Geforce RTX2070） Volumio Airplayサーバー https://www.slideshare.net/KentaroM itsuyasu1/ss-12042350 5. IoTセキュリティの潮流 証明書
1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Web Services Japan Solutions Architect Yukitaka Ohmura Nov 9, 2021 Baseline Environment on AWS (BLEA) テンプレートの使いかた（基本編） 2. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 大村 幸敬 (おおむら ゆきたか) Manager, Solutions Architect • これからクラウドを使いはじめる エンタープライズ企業をサポート • Specialty: Cloud Operations & DevOps
2. 2 自己紹介 • 氏名 : 中西 剛紀 (なかにし よしのり) • 所属 : TIS株式会社 OSS推進室 • お仕事 : OSSのサポート, 技術支援 • 主な活動領域 : PostgreSQL全般 – 日本PostgreSQLユーザ会(JPUG)でたまに講演 http://www.slideshare.net/naka24nori/pg-monzpostgre-sql – PostgreSQLエンタープライズコンソーシアム (PGECons)で技術検証活動 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/052800134/052900004/? ST=oss&a • pg_monzの開発メンバー
1. takemikami’s note – http://takemikami.com/ 三上 威 (フリーランスITエンジニア) twitter: @takemikami マーケティングデータ分析基盤技術勉強会 『データウェアハウス入門』 マーケティングデータ分析のためのデータウェアハウス 1 DWH BI 2016.10.5 株式会社フロムスクラッチ 社内勉強会 Copyright (C) 2016 Takeshi Mikami. All rights reserved. フロムスクラッチ 社内勉強会 2. takemikami’s note – http://takemikami.com/ アジェンダ • 自己紹介 • マーケティングとデータ分析 – マーケティングとは – マーケティングデータ分析の全体像 – データ分析のアプローチ • 取引処理と分析処理 – オンライン取引処理
2021-06-27 Drecom SRE Sunday https://drecom.connpass.com/event/213139/
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての３次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形（比例関係）な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振
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