python ベクトルデータベースの概要について
ベクトルデータベースについて
ベクトルデータベース（Vector Database）は、データベースの一種で、主にベクトルデータを格納し、クエリや検索などの操作をベクトル空間で行うことを目的としたものとなる。
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データベース技術:DataBase Technology
python web技術:web technology マルチモーダル検索へのElasticSearchと機械学習の適用と実装
マルチモーダル検索について
マルチモーダル検索は、複数の異なる情報源やデータモダリティ(例: テキスト、画像、音声など）を統合し、ユーザーが情報を検索・取得するための手法となる。このアプローチにより、複数の...
web技術:web technology データベース技術について
データベース技術について
データベース技術は、データの組織化、管理、操作、保存を可能にするための技術であり、データベースは、関連するデータを一貫性のある方法で格納し、必要に応じて迅速にアクセスできるようにすることを...
web技術:web technology クラウドコンピューティングとAWSの概要および各種実装パターンについて
クラウドコンピューティングとは
クラウドコンピューティングは、インターネットを通じてリソースやサービスを提供するコンピューティングモデルとなる。これは、従来のオンプレミスのローカル環境ではなく、リモートのサーバーにアクセスし...
データベース技術:DataBase Technology データベース技術の概要と各種言語での実装例
データベース技術の概要
データベース技術とは、データを効率的に管理・保存・取得・処理するための技術のことを指し、情報システムやアプリケーションにおけるデータの永続化や操作を支援し、データの正確性、一貫性、可用性、安...
IOT技術:IOT Technology 保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用れる分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行(強制終了、yarn-clientモード、yarn-clusterモード、YARN、管理コマンド、クラスタ、python、Clojure、Shell、AWS、Glue、sparkplug、spark-shell、spark-submit、Nodemanager、HDFS、Sparkアプリケーション、Scala、sbt、plugin.sbt、build.sbt、ビルド、sbt-assemblyプラングイン、JARファイル)
Clojure マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
IOT技術:IOT Technology 保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの処理モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される分散データ処理を可能とするApache Sparkの処理モデル(エグゼキュータ、タスク、スケジューラー、ドライバプログラム、マスターノード、ワーカーノード、Spark Standalone、Mesos、Hadoop、HFDS、YARN、パーティション、RDD、変換、アクション、Resillient Distributed Dataset)
Clojure 次世代DB Datomicを利用したマイクロサービスの為のデータベース構築
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される次世代DBであるDatomicを利用したマイクロサービスの為のデータベースのClojureによる構築(AWS、five-tuple、イミュータブル、不変性、Datalog、Transactor、Peer Server)
web技術:web technology 保護中: マイクロサービスのアーキテクチャの概要
理想的な企業システムは、緊密に統合され、特定の技術スタックとハードウェアに最適化された単一のユニットとして、すべてのビジネス機能を提供するものとなる。このようなモノリシックなシステムは、時間の経過とともに複雑化し、単一のチームによって単一のユニットとして理解することが困難になることがよくある。ドメイン駆動設計では，このようなシステムをより小さなモジュール式のコンポーネントに分解し，それらを，限定されたコンテキストで単一のビジネス能力に焦点を当てるチームに割り当てることを提唱している。