開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems製品に関連するアイデアをご提案いただく「アイデアソン」の2回目の開催が決定しました！

🎁 第2回 InterSystems Idea-A-Thon（アイデアソン） 🎁

8月1日～21日の期間にInterSystems 製品やサービスに関連するアイデアをご提案いただくコンテストで賞品の用意があります！

どなたでもご参加いただけます！

コミュニティの皆さん、こんにちは！

DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。

カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。

_開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。_

開発者の皆さん、こんにちは！

次のコンテストの詳細が決定しましたのでお知らせします📣

今回は、FHIRの知識を共有するためのコンテストを企画しています。

🏆 InterSystems IRIS for Health コンテスト： FHIR for Women's Health 🏆

InterSystems FHIR または、InterSystems Healthcare Interoperability を使用したアプリケーションを作成してご応募ください。

期間： 2022年11月14日～12月4日

賞金: $13,500！

>> 応募はこちらから！ <<

InterSystems 製品のキットには Apache Web サーバが含まれています。
これにより、お客様が外部Webサーバをインストールせずに Caché/IRIS 管理ポータルを動作させる為の便利な方法を提供しています。
ただし、このWebサーバを実稼働インスタンスに使用しないでください。お客様は、システムに応じたニーズとセキュリティ/リスク要件に適合するWebサーバを別途インストールする必要があります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クラス定義のプロパティの表示順は、スタジオのプロパティウィザードを利用して登録した場合は、末尾に追記されます。

また、エディタ上の任意の場所でプロパティ定義文を記述する場合は、その場所に追記され、クラス定義が登録されます。

つまり、定義者が記述した順番に登録されます。

（スタジオが並び換えを行ったりはしません。）

作成したクラス定義が、PersistentやSerialのようにデータベースに格納する属性を持ったクラス定義である場合、”初回のコンパイル”で　クラス定義に対応するグローバル変数の定義情報＝ストレージ定義を作成します。

初回コンパイル以降に、プロパティ定義の追加が行われれば、そのプロパティに対応するグローバル変数のスロット番号を、末尾に追加し、ストレージ定義を更新します。

以下の例は、クラス定義に対応するストレージ定義の例です。

（初回コンパイル時の状態）

この記事では、2023年3月1日～31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト：InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Heloisa Paivaさんが投稿されたシンプルですぐに試せる記事をご紹介します。

はじめに

このチュートリアルは、テストやチュートリアル用のサンプル作成など、あらゆる目的でサンプルデータベースを作成するための、私が見つけた最も簡単な方法についての簡単なチュートリアルです。

ネームスペースの作成

1. ターミナルを開きます。
2. 次のコマンドを実行します。 "Do $SYSTEM.SQL.Shell()" （※または :sql の入力でもSQLシェルに切り替えできます）
3. "CREATE DATABASE " コマンドを実行します。実行時、作成したいネームスペース名をコマンドの引数に指定します。（TESTネームスペースを作成する例：CREATE DATABASE TEST）

これで、管理ポータルから新しいネームスペースを作成するより簡単で素早い方法でネームスペースを作成できます。

キーワード: Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP（多層パーセプトロン）モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。

数年ほど前、Caché Foundationsの講座（現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」）において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

皆さん、こんにちは。

IRIS 履歴モニタープロジェクトが更新されました。ZPM とビルトインの REST API /api/monitor/metrics を使用します。

2023年より毎月開催し、ご好評をいただいております、開発者向けオンラインセミナーを、来年も開催いたします。

2024年初回は以下のテーマで1月25日に行います。是非ご参加ください！

テーマ：「IRISのデータを可視化する4つの方法」

日時：2024年1月25日（木）13:30-14:00

開催形式：オンライン

参加費：無料（事前登録制）

＜概要＞

本セッションでは、IRISが備えるBI・レポーティングの機能や、Embedded Pythonなどを用いてIRIS内のデータをビジュアル化する4つの方法について概要をご説明します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRIS との通信に SSL/TLS を使用する際のクライアントの構成は、使用する技術によって変わってきます。

1. ODBCクライアント、IRISクライアントから接続の場合（IRISスタジオやターミナルなど）
2. .NET クライアントから接続の場合（SSLDefs.iniは要りません）

★１．ODBCクライアント、IRISクライアントから接続の場合（IRISスタジオやターミナルなど）

ODBCやIRISクライアントから接続する場合は、以下の記事にある設定が必要となります。
具体的には、SSLDefs.iniという設定ファイルを作成し、決められた場所に配置します。

開発者の皆さん、こんにちは！

21作品の応募があったデベロッパーツールコンテストが終わったばかりですが、次のコンテストの開催が決定しました！

✍️ 技術文書ライティングコンテスト：InterSystems IRIS チュートリアル ✍️

3月1日～31日までの期間に InterSystems IRISプログラマーを対象としたチュートリアルを投稿してください。
チュートリアルのレベルは初級、中級、上級のいずれでもかまいません。IRISプログラマ向けのチュートリアルを投稿してください。

🎁 参加者全員への賞品: 投稿いただいた方全員に参加賞があります。

🏆 特賞: 選ばれた6作品には特別賞があります。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

InterSystems製品では、永続データは後で高速にランダムアクセスできるように、ある一定の規則に沿ってキー順にソートされて格納されます。

新しいノードが追加された場合、ノードが削除された場合、データの長さが変更された場合など、データの構造変化が起こる度に、その並び順を維持できるようまた無駄な領域が発生しないように動的なデータの配置変えを実施します。

従って、常にデータはきれいに整理された状態で格納されるため、無駄な空き領域が発生しません。

これらの並べ替えの作業は、書き換えのコストのかかる処理ですが、InterSystems製品では、これらの処理はなるべくメモリ（キャッシュ）上で実行し、ディスクI/Oを軽減することにより、性能の劣化を抑えています。

先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。