The following content is from my #til github.Source https://github.com/leandromoreira/linux-network-performance-parameters/https://access.redhat.com/sites/default/files/attachments/20150325_network_performance_tuning.pdfhttps://www.coverfire.com/articles/queueing-in-the-linux-network-stack/https://blog.cloudflare.com/how-to-achieve-low-latency/https://blog.cloudflare.com/how-to-receive-a-million-p
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 ※本稿は2022年2月に公開されたものです。＞＞〔前編〕はこちら 空は落ちてこなかったし、落ちようともしていない。 クラウドは、突然魅力的でなくなったわけでも、リスクが著しく高くなったわけでもない。毎度のことながら、アベイラビリティーゾーン（AZ）アーキテクチャは機能するが、もともとマルチAZとして設計されているリージョンサービスの問題は、極めて重要なアプリケーションには、マルチAZが不十分かもしれないということだ。 リージョンをまたがったフェイルオーバ
初中級プロマネがIPAデータ白書の統計情報をどんな観点で活用できるか、説明した利用事例がとても良かった。 理解できた内容をラフなメモ。 【参考】 初中級プロマネのための 現場で活かせ！統計情報１ 初中級プロマネのための 現場で活かせ！統計情報２ 「ソフトウェア開発分析データ集2020」の発行：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 「ソフトウェア開発データ白書」のダウンロード：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 初中級プロマネのための現場で活かせ！統計情報 2019年4月19日| CITP Community CITPアニュアルレポート2018を公開しました | CITP Community 【0】「ソフトウェア開発分析データ集2020」をIPAデータ白書と呼ぶことにする。 【1】IPAのソフトウェア開発データ白書を使いたい動機は2つある。 1つ目は、プロマネとしてシステムの企画書や
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1. Mobility Technologies Co., Ltd. Data Engineering Study #2 データ収集の基本と 「JapanTaxi」アプリにおける実践例 株式会社 Mobility Technologies 渡部 徹太郎 2020/8/19 2. Mobility Technologies Co., Ltd. 自己紹介 2 ID ：fetaro 名前：渡部 徹太郎 学生：東京工業大学でデータベースと情報検索の研究 (@日本データベース学会) 職歴： * 野村総合研究所(NRI) - オンライントレードシステム基盤 - オープンソース技術部隊 * リクルートテクノロジーズ - ビッグデータ分析基盤 * MobilityTechnologies - データエンジニア エディタ：emacs派→ InteliJ派 日本AWSユーザ会(JAWS) ビッグデータ支部長
統計の解説 2022年の世界主要国の貧困率（全世代）国際比較統計・ランキングです。 各国の全世代の相対的貧困率と国別順位を掲載しています。 1位は南アフリカの27.70%、2位はコスタリカの21.00%となっています。 時系列データは1994-2022年まで収録しています。 【本統計の内容】 単位は%。 各国の相対的貧困率。 相対的貧困率は等価可処分所得が貧困ライン以下の世帯に属する国民の人口比率で示される。 世帯の可処分所得は税引後、所得再分配後（社会保障など受給後）の所得。（2012年以降は自営業者の自己消費分も所得に含む。） 等価可処分所得は世帯の可処分所得を世帯人員の平方根で除した値（四人家族の場合は可処分所得÷2）。 貧困ラインは全国民の等価可処分所得の平均値（中央値）の50%水準の値。 ランキング表示では当年のデータが無い場合、過去のデータで補完している（注記あり）。 所得再分
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