新しい投稿

#初心者

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初心者タグは、InterSystemsのデータプラットフォームを使い始めた人のための記事と質問をまとめたものです。

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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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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開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems IRIS 、InterSystems IRIS for Healthのコミュニティエディションは、WindowsやLinuxにインストールするキットの他にコンテナ版も公開されています。

コンテナ版はダウンロードページからではなく、InterSystemsコンテナレジストリ よりpullいただけます。

https://www.youtube.com/embed/HEGWVP0PIfI
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この記事では、InterSystemsコンテナレジストリ の使い方と、コンテナ開始までの流れをご紹介します。

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、Interoperability（相互運用性）メニューを利用してシステム統合を行う際、どのような仕組みで動作しているのかについて解説しました。

今回の記事では、Interoperability（相互運用性）メニューを利用してでシステム統合を行うためにどのような開発を行うのか、について解説します。

最初に、どんな流れを作りたいのか？を考えながら、以下の内容を作成していきます。

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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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記事
· 2023年10月3日 4m read
5つの便利なSQL関数のご紹介

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Muhammad Waseem さんが（US開発者コミュニティに）投稿された「SQLのスキルを次のレベルに引き上げることのできる5つの便利なSQL関数」の記事についてご紹介します。

✅ SQLに関わらず、IRIS／Caché全般で日頃利用されている便利な機能、使い方、関数などなどありましたら、ぜひコミュニティで共有いただければと思います。

✅ 現在「技術文書ライティングコンテスト」開催中です！ 🎁 参加賞／特賞 🏆ありますので、ぜひチャレンジしてみてください！

以下、Muhammad さんの記事です。

この記事では、5つの便利なSQL関数の説明を実行例と共にご紹介します👇

  • COALESCE
  • RANK
  • DENSE_RANK
  • ROW_NUMBER
  • Function to Get Running Totals

まずは、COALESCE関数から始めてみましょう

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、プロダクションとは？について確認しました。また、サンプルコードを動かしながらプロダクションに流れるメッセージの中身をトレース画面で確認しました。

今回は記事では、システム統合を行うための必要な開発内容の中から、コンポーネント間のデータ送受信に使用される メッセージ について、作成するときの考え方や定義方法を確認していきます。

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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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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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基本操作編ビデオシリーズ：その1

https://www.youtube.com/embed/nKDvM68Gs04
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Windows、Linux、クラウドのマーケットプレイスでの InterSystems IRIS Community Edition インストール方法を解説しています。

コミュニティエディションのインストールキット入手方法については、「InterSystems IRIS／InterSystems IRIS for Health コミュニティエディションのダウンロード方法」をご参照ください。

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、コンポーネント間のデータ送受信に使用される メッセージ について、作成するときの考え方や定義方法を確認しました。

今回の記事では、コンポーネントの作成方法の中から、ビジネス・オペレーションの作成について解説します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーションに求められる要件は日々複雑化しています。

しかし、複雑化するからといって開発のスピードおよび実行時のスピードが遅くなることは許されません。

複雑な要件を満たすために現在主流の手法ではソフトウェアスタック上の様々な部品（ミドルウェア、ライブラリ、フレームワークなど）を組み合わせる方法を取ります。

この方法は、様々なものを学習するための時間、それらを連携する方法、経年で様々なものが進化していくことに伴って各部品間の関係性が変化するためにそれらを維持管理していくための手間など様々な付帯的な作業が必要です。

結果として本来行いたいことに集中して取り組む前に付随する作業に忙殺されることになり開発生産性があがりません。
しかも実行時にも様々な部分が連携するためのオーバーヘッドを避けることができず期待する性能を確保することも困難になります。

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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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基本操作編ビデオシリーズ：その2

https://www.youtube.com/embed/ID6ImJTgJRk
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IRIS で開発を始めるために必要な準備について以下の内容をご説明します。

  • 管理ポータルの起動方法
  • ネームスペースの作成方法
  • IDEからIRISへ接続する方法

もくじ

最初から　～　6:50　管理ポータルの開き方とメニューについて

7:03　～　12:50　ネームスペースとデータベースについて

12:50　～ 17:10　ネームスペース、データベースの作成実演

17:10　～　20:50　スタジオを使用する場合の設定内容

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、システム統合に必要なコンポーネントの中から、ビジネス・オペレーションの作成について解説しました。

今回の記事では、確認した2つのビジネス・オペレーションを順番を守って呼び出しを行うビジネス・プロセスの作成について解説します。

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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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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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IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化（保存）の方法について解説します。

https://www.youtube.com/embed/kWJCzn9bndQ
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もくじ

最初～1:55　前回のビデオの学習

1:55～2:45　今回の説明内容解説

2:45～5:15　クラスの種類について

5:15～13:20　作成するクラスの説明、定義説明

13:20～18:44　スタジオでの作成実演

18:44～22:35　VS Codeでの作成実演

22:35～27:40　ObjectScriptでインスタンス生成

27:40～29:38　インスタンス生成～永続化の実演

29:38～34:54　データの確認

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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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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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みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。

注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。

はじめに

最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。

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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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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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みなさん、こんにちは。
昨日、Apache Spark、Apache Zeppelin、そして InterSystems IRIS を接続しようとしたときに問題が発生したのですが、有用なガイドが見つからなかったので、自分で書くことにしました。

はじめに

Apache Spark と Apache Zeppelin とは何か、そしてどのように連携するのかを理解しましょう。

Apache Spark はオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークです。暗黙的なデータ並列化と耐障害性を備えるようにクラスタ全体をプログラミングするためのインターフェースを提供しています。そのため、ビッグデータを扱う必要のある場合に非常に役立ちます。
一方の Apache Zeppelin はノートブックです。分析や機械学習に役立つ UI を提供しています。組み合わせて使う場合、IRIS がデータを提供し、提供されたデータを Spark が読み取って、ノートブックでデータを処理する、というように機能します。

注意: 以下の内容は、Windows 10 で行っています。

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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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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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記事
· 2020年7月21日 10m read
Python Gateway パートIII：基本機能

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です（変更される可能性があります）。

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