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AWS AWS Japan Blog 新機能 – AWS WAF Bot Control でウェブサイトの不要なトラフィックを削減 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/reduce-unwanted-traffic-on-your-web-site-with-aws-bot-control/ AWSWAFBotControlは、AWSWebApplicationFirewallに統合されたサービスです。 2021-04-05 00:55:05
AWS AWS Japan Blog CloudWatch Metric Streams — AWS メトリクスをパートナーと自身のアプリにリアルタイムで送信 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/cloudwatch-metric-streams-send-aws-metrics-to-partners-and-to-your-apps-in-real-time/ 当時、パフォーマンスメトリクスは、インスタンスの状態をモニタリングし、AutoScalingをドライブするために使用されました。 2021-04-05 00:50:26
AWS AWS Japan Blog 【開催報告】AWSヘルスケアクラウドセミナー~クラウドの基礎から最新サービスまで~ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/healthcare-cloud-seminar-2021/ 本ウェビナーにおいて、AWSセッションでは、クラウドの基礎から最新サービスまで幅広くご説明し、お客様セッションでは、国産初の手術支援ロボット「hinotori」を開発されたメディカロイド様、そして、日本で初めて保険適用を受けた「治療アプリ🄬」を開発されたCureApp様にご登壇頂きました。 2021-04-05 00:44:09
AWS AWS Japan Blog 在名民放4局による動画・情報配信プラットフォームLocipoにおけるAWSの活用 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/locipo-video-and-information-distribution-platform_jpmne/ そして、スケジュールで予定したライブ配信のタイミングで、AWSElementalMediaLiveに対して、RTMPのストリームを入力し、HLS形式へライブエンコーディングを行い、高性能のライブ配信用のオリジンであるAWSElementalMediaPackageへ入力することで、必要なパッケージング処理を行い、CDNを通して配信することが出来ます。 2021-04-05 00:08:05
AWS lambdaタグが付けられた新着投稿 - Qiita QuickSIghtでどのデータセットの容量が大きいかを知る方法 https://qiita.com/_konishi_/items/922d66c2f4dbb12fd029 Lambdaのロールには上記のAPIを呼べるような権限をセットします。 2021-04-05 09:09:33
デザイン コリス 商用無料のおしゃれな手描きイラストを使いたい人に!太っ腹ライセンスで利用できるイラスト素材 -Skribbl https://coliss.com/articles/freebies/free-hand-drawn-illustrations-skribbl.html 続きを読む 2021-04-05 00:36:39
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita Beginners guide to Naïve Bayes algorithm (Part 1) https://qiita.com/qualitia_cdev/items/ca2d9e911ded84dce995 BeginnersguidetoNaïveBayesalgorithmPartTheNaïveBayesalgorithmisoneofthefundamentalthingstostudywhenstudyingstatisticsofartificialintelligenceHereImgoingtoexplainnaiveBayesProbabilityvslikelihoodGenerallyinmachinelearningweknowthatpastincidentsdatapointsarewidelyusedtopredictthefutureItisnotonlymatteringwhathappenedinthepastbutalsohowprobableitwillbereplicatedinthefutureknownasthelikelihoodofaneventoccurringinarandomspaceLetustakeasimpleexampleSupposeIhaveanunbiasedyencoinWhenIflippedthecoinIcanexpectitwillbethevaluesidetailThereisaofpossibilitythatmyexpectationcomestrueTherearetwopossibleoutcomesheadandtailPortabilityiscalculatedbyexpectedoutcometotalnoofoutcomesNowletusmoveabitdeepbyoperatingtwoexperimentsatthesametimeThistimeweareadditionallyrollingadiceWhatistheprobabilityofgettingheadbycoinandgettingfromdiceTheanswercanbecalculatedasbelowPHeadampPHeadPThetermfortheaboveexampleiscalledjointprobabilityOtherthanjointprobabilitytherearetwomoretwotypesconditionalprobabilityandmarginalprobabilityJointprobabilityprobabilityofthecoinlandingonheadsANDthedicelandingonconditionalprobabilityprobabilityofheadsGIVENTHATthedicelandsonmarginalprobabilityprobabilityofJUSTthecoinorJUSTthediceTheBayesTheoremItdeclaresfortwoeventsAampBifweknowtheconditionalprobabilityofBgivenAandBsprobabilitythenitispossibletocalculatetheprobabilityofBgivenALetusmovetoasimpleexampletoexplaintheBayesruleSupposethatIhaveBLUEobjectsandREDobjectsSotheretwiceasmanyREDobjectsasBLUEIfIplaceanewobjectitcanbeaREDsinceitistwicelikelytohappenratherthanBLUEThisconceptiscalledpriorprobabilityinBayesiananalysisTotalobjectsBLUEREDPriorprobabilityofREDNumberofREDobjectstotalobjectsPriorprobabilityofBLUENumberofBLUEobjectstotalobjectsWefinishedcalculatingthepriorprobabilitiesNowletusthinkthatthenewobjectisplacedPreviouslyobjectsarewellclusteredSowecanassumethatthenewcolorofthenewobjectcandecidebythenumberofpreviousobjectsaroundthenewlyplacedoneIftherearemanyBLUEobjectsitcanbeBLUEorIftherearemanyREDSitcanbeREDTomeasurethislikelihoodweformacirclearoundthenewobjectwhichcontainsanumbertobedeterminedaprioriofpointsregardlessoftheirclassnamesThenwecountthenumberofpointsinthecirclefittingtoeachclassnameFromhereafterletustakethenewobjectasXFromtheabovedrawingwecanseethatthelikelihoodpossibilityofaXgivenREDissmallerthanthelikelihoodofaXgivenBLUEsincethecirclecontainstheREDandBLUEobjectsIntheprevioussectionthepriorprobabilitiesimplythatXcanrelatetotheREDsincetherearetwiceREDobjectsthantheBLUEobjectsHoweverwecanseethatlikelihoodcontradictstheaboveXcanbeBLUEsincetherearemoreBLUEthantheREDaroundtheXWecancalculatetheposteriorportabilitybymultiplyingbypriorprobabilityandlikelihoodPosteriorProbabilityofREDPriorProbabilityofRED×LikelihoodofRED×PosteriorProbabilityofBLUEPriorProbabilityofBLUE×LikelihoodofBLUE×ByanalyzingthecalculationresultswecanclassifythenewobjectsthatbelongtotheBLUEsincethePosteriorProbabilityofBLUEislargerthanthePosteriorProbabilityofREDThisarticlewillbecontinuedinthenextwriting本記事はqualitiacdevの中の一人、nuwanさんが書いてくれました。 2021-04-05 09:34:59
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