開発者の皆さん、こんにちは!

開発者コミュニティのYouTubeプレイリストにEmbedded Pythonの新しいセルフラーニングビデオを公開しましたのでお知らせします📣!

◆ Embedded Pythonでデータベースプログラミング:オブジェクトアクセス編

※YouTubeに移動していただくとプレイリストの中から好きなビデオを選択してご覧いただけます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS と InterSystems IRIS for Health のコミュニティエディションですが、InterSystems IRIS ダウンロードページからお好みのプラットフォームのキットを自由にダウンロードいただけます。

この記事では、改めてダウンロードページの使い方をご紹介いたします!

👈開発者コミュニティのページの左端にこんなリンク集がありますので、「InterSystems IRIS ダウンロードページ」をクリックします。

クリック後、ログイン画面が表示されます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

開発者コミュニティのYouTubeプレイリストに新しいセルフラーニングビデオを公開しましたのでお知らせします📣!

◆ IRISでPythonを使ってみよう!

※YouTubeに移動していただくとプレイリストの中から好きなビデオを選択してご覧いただけます。

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開発者の皆さん
こんにちは。

誰かのヘルプが必要だったり、興味のある機能を議論したり、みんなにアナウンスしたり、知識を共有したりしませんか?
この記事ではそのすべての方法について説明します。

より簡単に投稿方法にたどり着くために以下の項目を用意しました。

一般的なガイドライン

最初に、開発者コミュニティサイトのトップメニューにある「新しい投稿」ボタンをクリックします。

その後、質問やアナウンス、記事、議論の作成が選択できるエディタが表示されます。投稿の種類に応じて必須項目と任意項目が表示されます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、Embedded Pythonをご自身の好きなタイミングで学習できる📚セルフラーニングビデオ📚の YouTube プレイリストをご紹介します!

👆こんな具合に👆学習内容別 Embedded Python セルフラーニングビデオを公開しています!

この記事では、これから Embedded Python でプログラミングを開始してみたい方向けに最適なビデオをご紹介します!
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Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「PyODBC」(※)の利用方法をご説明します。

※ Python からのアクセスは、PyODBCの他に、Native API を利用した接続方法もあります。Native APIを利用してIRISのグローバル変数にアクセスする方法については、別の記事でご説明します。

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開発者のみなさん、こんにちは!

前回のウェビナー開催から少し時間がたってしまいましたが、2022年06月28日 (火曜日) 12時半~ 30分程度のウェビナーを開催します!

今回は、新たに開講する「Embedded Python トレーニングコース」の内容をご紹介するウェビナーです。

新規開講コースでは、

  • Python開発者からみた Embedded Python でできること
  • IRIS開発者からみた Embedded Python でできること

を実際の操作を通してご理解いただけるよう、コースを3種類に分けております。

ウェビナーでは、

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Raspberry を FHIRserver として実行する

一年ほど前、
Raspberry Pi での HAPI FHIRserver のインストールに関する記事を書きました。 当時、FHIR 標準の基本しか知らず、FHIR サーバーの背後にあるテクノロジーや Raspberry についてほとんど知りませんした。 試して、失敗して、諦めて、もう一度試すことで、たくさんのことを学びました。

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記事
Mihoko Iijima · 2022年2月4日 7m read
Embedded Python 試してみました

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは!

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました!

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ!✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください!

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

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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。

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InterSystems IRISを初めて使用し始める際には、最低限のセキュリティレベルでのみシステムをインストールするのが通例です。 パスワードを入力する回数が少なくて済むため、初めて作業を始めるときに、開発サービスやWebアプリケーションの操作がより簡単になるからです。 また、開発済みのプロジェクトまたはソリューションをデプロイする際には、最小限のセキュリティを適用している方が便利な場合があります。 それでも、プロジェクトを開発環境から非常に敵対的な可能性のあるインターネット環境に移行する時が来れば、本番環境にデプロイされる前に、最大限のセキュリティ設定(つまり、完全なロックダウン状態)でテストしなければなりません。 これがこの記事の論点です。
InterSystems Caché、Ensemble、およびIRISにおけるDBMSセキュリティ問題をさらに包括的に説明した記事については、私の別の記事、「Recommendations on installing the InterSystems Caché DBMS for a production environment」(本番環境向けにInterSystems Caché DBMS をインストールするための推奨事項)をご覧ください。 InterSystems IRISのセキュリティシステムは、さまざまなカテゴリ(ユーザー、サービス、リソース、特権、およびアプリケーション)に異なるセキュリティ設定を適用する概念に基づいています。
ユーザーにはロールを割り当てることができます。 ユーザーとロールには、データベース、サービス、およびアプリケーションといったリソースに対し、さまざまな読み取り、書き込み、および使用の権限を付与することができます。 ユーザーとロールには、データベースのSQLテーブルに対するSQL特権も与えられます。

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記事
Toshihiko Minamoto · 2021年10月7日 5m read
ローカル変数スコープの概要

これは、オンラインドキュメントのさまざまな場所に表示される主題に関する概要であり、主に注釈として表示され、専用の章として表示されることはありません。

むかしむかし、ある所に... おっと、おとぎ話ではありません。
Cachéの初めの頃(それからその前にも)、自分のコードを実行するためのパーティションを用意していたことがあるでしょう。 そのパーティションの一部は、すべてのローカル変数が%、A~Z、a~zでうまくソートされていた領域でした。

また、ローカルに保存する値や情報が何であれ、すべてはそこに保存されており、パーティションでどんなコードを実行する場合でも、可視状態であり、利用することができました。 完全なドキュメントと優良な規律をもって共同作業できている開発者チームであれば、問題はありません。
[残念ながら、これをおとぎ話にしてはいけません]。

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*この動画は、2021年2月5日に開催したウェビナーのアーカイブです。

InterSystems IRIS data platform は、拡張性に優れ、相互運用性、分析機能を備えたアプリケーション開発のためのデータプラットフォームです。
この動画では、これからインターシステムズのデータプラットフォーム製品をお使いになる開発者の方を対象に、その特徴を20分でご紹介します。

このような方を対象としています。

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基本操作編ビデオシリーズ:その1

Windows、Linux、クラウドのマーケットプレイス、インターシステムズのプライベートクラウド での InterSystems IRIS Community Edition インストール方法を解説しています。

もくじ

0:00 ~ IRIS community Edition インストール方法概要

1:36 ~ WindowsでのIRISインストール

11:24 ~ LinuxでのIRISインストール

20:50 ~ マーケットプレイス(Azure)

29:45 ~  Docker Hub (Docker for Windows)

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開発者のみなさん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページの無料体験環境(Sandbox)で試せるチュートリアルの中から、「Connect Your Systems」(Interoperabilityのチュートリアル)の使い方をご紹介します。

GettingStarted ページでできることについては、こちらの記事でご紹介しています。

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記事
Toshihiko Minamoto · 2021年6月23日 10m read
InterSystems Cachéのマクロ

この記事では、InterSystems Cachéにおけるマクロについて説明します。 マクロは、コンパイル中に一連の命令に置き換えられるシンボリック名です。 マクロは、渡されたパラメーターとアクティブ化したシナリオに応じて、呼び出されるたびに一連の命令セットに「展開」されます。 これは、静的コードの場合もあれば、ObjectScriptを実行して得られる結果である場合もあります。 それでは、アプリケーションでマクロをどのように使用できるのかを見てみましょう。

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開発者のみなさん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページの無料体験環境(Sandbox)で試せるチュートリアルの中から、「Full Stack Tutorial」の使い方をご紹介します。

GettingStarted ページでできることについては、こちらの記事でご紹介しています。

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、GettingStarted ページのチュートリアルを試す環境として利用できる、無料体験環境 Sandbox の開始手順についてご紹介します。

GettingStarted ページで何ができるのか?については、前の記事でご紹介しています。ぜひご参照ください。

どのチュートリアルからでも Sandbox の作成やアクセス情報を確認することができます。

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IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを手動で作成する方法を解説します。

関連ビデオで、OpenAPI 2.0 で定義したアプリケーションの仕様を利用する手順を使った API ファーストで作成するディスパッチクラスの解説ビデオもあります。

このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品を利用した REST/JSON の操作方法を、簡単なサンプルを利用して解説します。

サンプルでは、REST クライアント、HTML、ターミナルからデータ(JSON)を送信し、サーバ(InterSystems製品)で JSON 形式のデータを返す REST ディスパッチクラスを使った簡単な流れになっています。

サンプルは、https://github.com/Intersystems-jp/FAQ-REST-SimpleSample からダウンロードいただけます。

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以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

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開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行/開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください!

今回は、ご存知の方が多いと思われる(?)某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです(テンプレートは、Python/Node.js/Java からお試しいただける環境をご用意しています)。

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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Webアプリケーションの開発・運用には、高性能・高スケーラビリティ・開発生産性の良さが求められます。

IRIS Data Platformには、高性能で軽量なデータベースエンジンとそのエンジンの性能を最大限活用するアプリケーションサーバ機能、および、Webアプリケーションを迅速に開発するためのREST/JSON対応、API管理機能が用意されています。

さらに、マルチコア・マルチCPUシステムに最適化したアーキテクチャや、複数サーバでのスケールアウト手法による高スケーラビリティを提供するECP、シャーディングと呼ばれる技術を提供します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズ オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2~5分でご覧いただける QuickStart ページ(説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ)をご用意しています。

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