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モバイル フォローする 1 人のフォロワー Alexa Smart Home Skillは新しいAPIで柔軟性が向上 作者: Sergio De Simone フォローする 18 人のフォロワー 投稿 2018年10月9日 AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー 数値計算用の動的言語Julia 1.0がリリース 作者: Srini Penchikala フォローする 37 人のフォロワー 投稿 2018年9月20日 AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー Saumitra Buragohain氏に聞く - Horronworks Data Platform 3.0の見所 作者: Rags Srinivas フォローする 11 人のフォロワー 投稿 2018年9月9日
人のフォロワー MicrosoftがAzure SQL Data SyncのGA(General Availability)を発表 作者: Steef-Jan Wiggers フォローする 7 人のフォロワー 投稿 2018年9月3日 DevOps フォローする 11 人のフォロワー Electric CloudがDevOps向けの予測分析機能をローンチ 作者: Helen Beal フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2018年8月19日 人のフォロワー Google Cloud PlatformがEdge TPUとClout IoT Edgeをリリース 作者: Steef-Jan Wiggers フォローする 7 人のフォロワー 投稿 2018年8月19日
Emerging Technologies フォローする 0 人のフォロワー Google Cirq:量子計算のためのPythonオープンソースライブラリ 作者: Sergio De Simone フォローする 18 人のフォロワー 投稿 2018年8月16日 DevOps フォローする 11 人のフォロワー OpsRampがAIOps推論エンジンを導入 作者: Helen Beal フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2018年7月31日 AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー ソフトウェア開発から機械学習へのチーム転換:QCon NYのGolestan Radwan 作者: Srini Penchikala フォローする 37 人のフォロワー 投稿 2018年7月31日
AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー 分散型メッセージングフレームワークApache Pulsar 2.0がスキーマレジストリとトピック圧縮をサポート 作者: Srini Penchikala フォローする 37 人のフォロワー 投稿 2018年7月23日 設計/アーキテクチャ フォローする 12 人のフォロワー QCon NY:Jonas Bonér氏よりイベントファーストのマイクロサービスの設計について 作者: Srini Penchikala フォローする 37 人のフォロワー 投稿 2018年7月17日 1 人のフォロワー GoogleのKubernetesエンジンでGPUを一般向け提供開始 作者: Steef-Jan Wiggers フォローする 7 人のフォロワー 投稿 2018年7月12日
AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー 顔認識技術の実情 作者: Alexis Perrier フォローする 1 人のフォロワー 投稿 2018年7月12日 モバイル フォローする 1 人のフォロワー Flutter Release Preview 1はML Kitなどをサポートする 作者: Diogo Carleto フォローする 41 人のフォロワー 投稿 2018年7月9日 AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー 並列実行とライブレコメンデーションを可能にするeBayのAcceleratorデータ処理フレームワーク 作者: Srini Penchikala フォローする 37 人のフォロワー 投稿 2018年7月6日
モバイル フォローする 1 人のフォロワー GoogleがAndroid P Beta 2をリリース 作者: Diogo Carleto フォローする 41 人のフォロワー 投稿 2018年7月5日 DevOps フォローする 11 人のフォロワー InstanaがAWS Lambdaを監視できるようにAIアプリケーションを拡張 作者: Helen Beal フォローする 4 人のフォロワー 投稿 2018年7月5日 .NET フォローする 32 人のフォロワー ML.NET 0.2リリース、Clusteringと新しいサンプルを追加 作者: Jeff Martin フォローする 17 人のフォロワー 投稿 2018年6月28日
設計/アーキテクチャ フォローする 12 人のフォロワー PyTorch 1.0が公開、研究および実用AIプロジェクトを対象に 作者: Kent Weare フォローする 11 人のフォロワー 投稿 2018年6月18日 JavaScript フォローする 64 人のフォロワー PropelがTensorFlow.jsを活用する計画にシフト 作者: Dylan Schiemann フォローする 8 人のフォロワー 投稿 2018年6月13日 AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー IBMのFabric for Deep Learningに関するWatsonチーフアーキテクトのQ&A 作者: Rags Srinivas フォローする 11 人のフォロワー 投稿 2018年6月11日
AIと機械学習、データエンジニアリング フォローする 12 人のフォロワー AppleはCore ML 2をリリースした 作者: Roland Meertens フォローする 8 人のフォロワー 投稿 2018年6月11日
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人のフォロワー エンタープライズ向けオープンソースのJava ORMフレームワークReladomoを導入する 作者: Mohammad Rezaei フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2017年8月7日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】マクニカネットワークス株式会社 根本 竜也 氏 セッション紹介:モダン化が進むソフトウェア開発環境に取り入れるべき最新のツール事情 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月9日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016 エンジニアトラック 鈴木雄介氏 本人による講演レポート】 アーキテクチャ設計のジレンマと拡張構造としてのマイクロサービスアーキテクチャ 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年10月28日

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2015 講演レポート】日々数十億レコードにおよぶログ情報を処理するビックデータ分析におけるApache Sparkの先進的活用 作者: InfoQ編集部 フォローする 0 人のフォロワー , 谷口 フォローする 0 人のフォロワー , 株式会社サイバーエージェント アドテクスタジオ 井上ゆり氏 フォローする 0 人のフォロワー , 輝氏 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2015年5月25日

人のフォロワー Jepsen: PostgreSQL, Redis, MongDB および Riak の分割耐性をテストする 作者: Kyle Kingsbury フォローする 1 人のフォロワー 投稿 2013年7月21日

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人のフォロワー 大規模データ技術の現状と今後の方向性 作者: 日本マイクロソフト株式会社 萩原正義 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2012年3月21日

人のフォロワー グラフデータベース、NOSQL、Neo4j 作者: Peter Neubauer フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2010年6月15日

人のフォロワー Java Object Persistenceの今 作者: Carl Rosenberger フォローする 0 人のフォロワー , Mike Keith フォローする 0 人のフォロワー , Ted Neward フォローする 3 人のフォロワー , Craig Russell フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2008年4月2日

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設計/アーキテクチャ フォローする 12 人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】今どきのアーキテクチャ設計戦略:鈴木 雄介 氏 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月10日 アジャイルを代表とする改善ベースでのシステム開発が主流となり、旧来型の重厚長大なアーキテクチャ設計は限界を向かえつつあります。本講演ではクラウドやマイクロサービスを前提としつつ、今どきのアーキテクチャ設計戦略がどうあるべきかについてお話しします。

人のフォロワー 【QCon Tokyo 2016】クラウド・ネイティブなデータ・パイプライン:Sid Anand氏 作者: InfoQ Japan 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿 2016年11月8日 ビッグデータ企業(LinkedIn, Facebook, Google, Twitterなど)は過去ずっと独自のデータセンター上にデータパイプラインを構築してきました。ところが最近は、ビッグデータを扱う多くの企業のニーズを、いくつかのパブリック・クラウドベンダーの1つを選んでそこに統合するという動きが始まっています。クラウドのベストプラクティスとビッグデータ技術をいかに効果的に融合することができるのでしょうか。eメールのセキュリティ会社であるAgari社は、ビッグデータのベストプラクティスをセキュリティ業界とクラウドの両方に適用することで、eメールベースの脅威に対抗することを可能にしています。これはAWSクラウド上でバッチとストリーム処理の予測可能データパイプラインの技術によって実現しているのです。この講演では、この技術のアーキテクチャ構成のベストプラクティスについてお話しします。

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