Red Hat Enterprise Linux 7 上でのDockerのステータス、使い方の解説と、Project Atomicをはじめとして、CentOS Atomic Host, RHEL Atomic Hostの解説。CentOS Atomic HostでKubernetesを使うチュートリアル。
レッドハット 朝活セミナー(1/15, 2/18)の下記セッションでの発表予定資料です。
「Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform環境でのDocker活用テクニック」
https://www.redhat.com/ja/about/events/red-hat-asakatsu-seminar-2016
Red Hat Enterprise Linux 7 上でのDockerのステータス、使い方の解説と、Project Atomicをはじめとして、CentOS Atomic Host, RHEL Atomic Hostの解説。CentOS Atomic HostでKubernetesを使うチュートリアル。
レッドハット 朝活セミナー(1/15, 2/18)の下記セッションでの発表予定資料です。
「Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform環境でのDocker活用テクニック」
https://www.redhat.com/ja/about/events/red-hat-asakatsu-seminar-2016
資料のアジェンダは、下記の通り。
Windows Server 2016 Hyper-V の新機能/改善点
最近のトピックから見るMicrosoft Loves Linux
主要な Linux ディストリビューション
Windows Server Hyper-VのLinuxサポート
System Center とLinux
Introducton to Convolutional Nerural Network with TensorFlowEtsuji Nakai
?
Explaining basic mechanism of the Convolutional Neural Network with sample TesnsorFlow codes.
Sample codes: https://github.com/enakai00/cnn_introduction
Machine Learning Basics for Web Application DevelopersEtsuji Nakai
?
This document provides an overview of machine learning basics for web application developers. It discusses linear binary classifiers and logistic regression, how to measure model fitness with loss functions, and graphical understandings of linear classifiers. It then covers linear multiclass classifiers using softmax functions, image classification with neural networks, and ways to improve accuracy using convolutional neural networks. Finally, it discusses client applications that use pre-trained machine learning models through API services and examples of smile detection and cucumber classification.
Your first TensorFlow programming with JupyterEtsuji Nakai
?
This document provides an introduction and overview of TensorFlow and how to use it with Jupyter notebooks on Google Cloud Platform (GCP). It explains that TensorFlow is Google's open source library for machine learning and was launched in 2015. It is used for many production machine learning projects. Jupyter is introduced as an interactive web-based platform for data analysis that can also be used as a TensorFlow runtime environment. The document then provides details on the programming paradigm and model of TensorFlow, giving an example of using it for a least squares method problem to predict temperatures. It explains the key components of defining a model, loss function, and training algorithm to optimize variables in a session.
This document provides an introduction to deep Q-networks (DQN) for beginners. It explains that DQNs can be used to learn optimal actions in video games by collecting data on screen states, player actions, rewards, and next states without knowing the game's rules. The key idea is to approximate a "Q function" that represents the total expected rewards if optimal actions are taken from each state onward. A deep neural network is used as the candidate function, and its parameters are adjusted using an error function to satisfy the Q-learning equation. To collect the necessary state-action data, the game is played with a mix of random exploration and exploiting the current best actions from the Q-network.
1. Red Hat Enterprise Linux 7.1
Kubernetes入門
レッドハット株式会社
中井悦司 / Etsuji Nakai
Senior Solution Architect
and Cloud Evangelist
v1.2 2015/04/03
2. 2
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
はじめに
? Red Hat Enterprise Linux 7.1 (RHEL7.1) では、Kubernetesがサポート対象パッ
ケージとして利用可能になりました。
? この資料では、RHEL7.1の環境を前提として、碍耻产别谤苍别迟别蝉のアーキテクチャーを
解説しています。具体的な構築?操作方法は参考资料を参照してください。
? OpenShift v3についての説明は、資料作成時点のベータ版での情報に基づいてい
います。GA版では変更される可能性もあります。
3. 3
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
自己紹介
? 中井悦司(なかいえつじ)
– Twitter @enakai00
? 日々の仕事
– Senior Solution Architect and
Cloud Evangelist at Red Hat K.K.
企業システムでオープンソースの活用を希望される
お客様を全力でご支援させていただきます。
? 昔とった杵柄
– 素粒子論の研究(超弦理論とか)
– 予備校講師(物理担当)
– インフラエンジニア(Unix/Linux専門)
好評発売中!
4. 4
Red Hat Enterprise Linux 7.1 Kubernetes入門
Contents
? 碍耻产别谤苍别迟别蝉のアーキテクチャー
? コンテナのデプロイ方式
? 定义ファイルの例
? OpenShift v3での機能拡張
? 参考资料