CDIについて聞いてきた

５月１７日、Java Day Tokyo２０１７に行ってきた！のさらなるつづき

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■CDI 2.0 (JSR-365)

CDI
・ルーズカップリング
・ＤＩ
・ＥＬ式の統合
・イベント通知

ＣＤＩ２，０
・さんしょうじっそう　うぇるど
・ＪａｖａＥＥ８のプラン
　今回のターゲットＣＤＩ２．０
　承認されました

ＣＤＩ１．０
１．１，１．２で改良
　１．１でイベントの定義曖昧→１．２、２．０で明確に

ＣＤＩ
　　まねーじどびーん→今後はＣＤＩ

ＣＤＩ２．０
　２年前とほぼほぼ同じ
　ＪａｖａＳＥでも使える
　Ｊａｖａ８で実装される
→まだＧｌａｓｓＦｉｓｈには統合されていない

仕様が３分割　
・ＪａｖａＳＥ　ＪａｖａＥＥ
　　　　ＣＤＩＣｏｒｅ

・コアがおさえられるとＯＫ
　ＪＡＸ－ＲＳ→ＪａｖａＳＥでも動かせる
　ＪａｖａＳＥもいれてあげる
　ＡＰＩが実装ごとにちがう
　マイクロプロファイルでも

・ＪａｖａＳＥサポート
　ＡＰＩも実装依存

・ＣＤＩインターフェースのためのハンドル
　SeContainer Interface

・オートディスカバリ・明示的指定できる

・リクエストコンテキストのコントロール
　明示的に有効・無効にすることができる

・Ｊａｖａ８
　ラムダ、ストリームＡＰＩ使える
　りぴーてぃんぐ　クオリファイヤ

デモ

・イベント
　優先度をつける（イベントオーダリング）
　　→同期イベントのみ
　　　デフォルトは２５００
　非同期イベント
　　イベントを創出した側のコンテキストを受け手でつかうＸ

・例外処理
　非同期イベントの例外→実行を止められない

・asyncはasyncでうける

・単純な置き換えはハマる→無理にしなくても。。。

・ＳＥモードのとき
　リクエストコンテキストをアクティベートする

・ビルトインアノテーションリテラルとかは省略

・まとめ

Deep Learning on Javaを聞いてきた！

５月１７日、Java Day Tokyo２０１７に行ってきた！のさらなるつづき

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Deep Learning on Java
・自己紹介

・３をどのように定義するか
　定義が難しい
・犬は何
　尻尾のない犬
　いろいろの形状の犬
　　→キツネと間違える
　ルール：例外があり、壊れてしまう
　→学習の仕方を一般化
・音声
　アコースティックなシグナル
　音：組み合わせて定義→認識可能なもの
　専門的な知識

　ソフトインプット：大きな進捗
　音声認識の正確度
　→大きな成果

・なにがおこった
　１、ビッグデータ
　２．早いハードウェア
　３、スマートなアルゴリズム

　トレーニングも進化
　ここ数年が成果

・マシーンラニングとは
　予測
　カテゴリー化
　異常
　パーソナライゼーション

・例
　たぎんぐ、まとめなおし、コンテンツ生成（れこめんでーしょん）
　　　コラボレートフィルタリング、

　手書き認識
　音声認識
　コンテンツ作成・合成

・人間のための
　　Ｓｅｌｆ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ
　　Ｌａｎｇｕａｇｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ
　　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ

・テンソルとは何？
　テンソルとはｎ次元の配列

　エンコーディングする→テンソルつねにつかう

　リスト→２次元テンソル→多次元化

・画像：大規模テンソル、多次元ポイント
　　ピクセル数１万→単一ポイントにおとしこむ：平均的

・Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ：多次元ポイントにマッピング
　　→２次元に落とす

機械学習のタイプ３つ
　教師あり：スーパーバイズド（ラベル＋データ）
　教師なし：あんスーパーバイズド（ラベルなし）
　強化型：強化学習－未知の領域

教師あり学習
・回帰：データを合わせていく
・分類：データを分ける

・ウェイトがわかっていれば予測できる
　最後がラベル
　トータルエラーが閾値を超えたら、重み付けをかえる

・問題
　一般化
　線形でないとき
　　ユニットを重ねる：ロジスティック回帰

・バックプロぱげーしょん（誤差逆伝搬法）
　１つ前にアップデート
　さいきゅう降下法：勾配が減る方向に

・ＬＳＶＲ：人間がラベルを与えている
　　ＣＮＮ：カーネル（畳み込み積分）
　　畳み込みのカーネル
　　　ケニーエッジディテクター
　　　ガウシアンフィルター
　　　とか、そういうの
　　それを組み合わせていく
　　→特徴の組み合わせ
　→畳み込み積分の応用

　プーリング：ダウンサンプリング
　　ドロップアウトさせ、過学習を避ける

・インセプションモデル
　学習済みモデル：一定のレベルまでいったものをつかう

・DeepLearning for Java
すかいまいんど
　ニューラルネットが作れる
　ＡＰＩが提供されている
　　ランダムシードで初期化
　　学習：傾斜をたどる形で
　ハイパーパラメーター：えむねすと
ＵＲＬは最後に紹介

・データサイエンス
　データ選択
　データ処理
　　フォーマッティング。クリーニング
　　サンプリング
　データトランスフォーメーション


　次元削減が大切

　グループわーけする
　　テストセット：機械に見せない

・一般化と過学習
　この予測はどこまでの正確さが必要か

・適合性と再現率
　リコールの数：多い→どの患者もガンといえば、リコール率は高くなる
　プレシジョン：

・トレーニングの要件
　ＧＰＵ→ＲＯＩの回収・クラウドいい？

・データの準備
　８０％、９０％の時間がかかる

・妥当性
　測定したいものを測定しているか（Testバリデーション）
　トレーニングデータの正確性とバイアスはないか（内部妥当性）
　一般化ができているか（外部妥当性）
　
・資料
　Andrew Ng's Machine Learning classおすすめ

・さんきゅー

JavaEEでのＷｅｂアプリケーション開発を聞いてきた！

５月１７日、Java Day Tokyo２０１７に行ってきた！のさらなるつづき

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■JavaEEで始めるＷｅｂアプリケーション開発
・自己紹介
　Ｏｒａｃｌｅユニバーシティ
・本日話したいこと
　ＪａｖａＥＥとは
　Ｗｅｂアプリケーション
　　開発手順
　　つくる

・ＪａｖａＥＥとは
　　ＪａｖａといってもＳＥとかＥＥとかある
　　ＪａｖａＥＥ：企業向けシステム提供、ＳＥをもと
　　ＳＥ：コアを提供ーきほんたりないところ
　　コンポーネントとサービスアクセスしよう２つで定義
　　　→ながくつかってもらえるしくみ

・ＪａｖａＥＥ７仕様群
　　早く起動できる：プロファイル
　　　　Ｗｅｂプロファイル
　　　　フルプロファイル

　アプリケーションサーバー：環境を提供
　　Ｔｏｍｃａｔ，ＧｌａｓｓＦｉｓｈ
　　ユーザーとのやり取り：Ｗｅｂアプリケーション
　　作り方；コンポーネント
　　リソース制御：お約束きめる：サービスアクセスＡＰＩ
　→プログラムをどうかくかを気にすればよい

・プログラムかく
　　ＩＤＥいる
　　ＪＳＦ（Ｓｐｒｉｎｇ使ってもいいけど、今回の話と違う）
　動かすため
　　アプリケーションサーバー：ＧｌａｓｓＦｉｓｈ，商用製品


・ＪＳＦ
　Ｗｅｂアプリケーションの標準フレームワーク
　土台の部分の提供

・開発環境
　eclipse以外でも、今日はNetBeans
　NetBeansはGlassFishついている
　EclipseはOracle enterprise package for Eclipseを使う（英語）
　　アプリケーションサーバー追加

・プロジェクトの作り方
　Ｍａｖｅｎインストール

・ＪＳＦで開発するもの
　　Facelet：画面定義（xhtml)
　　管理Bean：遷移

・Faceletとは
　画面：
　タグ→Ｊａｖａのクラスが作られている
　ＪＳＦページをＦａｃｅｌｅｔで書いてみよう
　　専用のタグを書く
　ネームスペースに書くものによって何を使えるかが指定される
　フォームの作成
　画面の遷移
　　　Actionに遷移先のページ名をかく
　リンク
　　　indexに戻る

・管理Ｂｅａｎ
　　ＪＳＦのマネージドＢｅａｎと
　　ＣＤＩの管理Ｂｅａｎ→こっちつかう（共通だから）
　　　　スコープの指定
　　　　制御
　　スコープ；カンバセーション→区画内。特殊な期間を作れる
　２つのあのてーしょん
　　@named：かんりびーんです
　　@request-scope：スコープ

　引数なしのコンストラクタを必ず書く
　あくせさー用意する
　getMassage()

・ＥＬ式：ＪＳＦでは画面から管理Ｂｅａｎにアクセスするとき
　リターンで遷移先を書いておく

・デプロイ
　　ＩＤＥでビルド、実行
・動かしてみよう

・ＭＶＣでコントローラーはいらない
　　管理Ｂｅａｎはモデル

・ＪＳＦのライフサイクル
　　アプリケーションサーバーで、エンコーディング指定

・かきかた
　　複数チェック
　　ふぁせっと
　　みためをそろえる→テンプレート
　　index.xhtmlにテンプレートを適用する

・ＪＳＦ２．２ではＨＴＭＬ５サポート

・まとめ

Ｊａｖａ９と、そのあとの話を聞いてきた！

５月１７日、Java Day Tokyo２０１７に行ってきた！のつづき

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■Java9 and Beyond:
Java Ranaissance in the Cloud

・Javaの技術：いえおんなところに
・Ｊａｖａの問題点改善
　　メモリ、静的リンク
　優先度：重要なのはセキュリティ
　　サービス：数週間という要求→導入期間数週間
　ユーティリティコンピューティング
　　信頼性、堅牢性
　コンテナの軽さ、マイクロサービス
　予見性
　　メモリ管理、ＧＣ
　開発者へ影響度の少ないもの
　クラウドの拡張性
　アプリケーションのパフォーマンス

・Ｊａｖａ９
　メインリリース
　モジュラー化：モジュールをカスタマイズした形で
　ぜひフィードバックください

・モジュラー化jigsaw
　　パブリックＡＰＩとプライベートＡＰＩ
　上位互換性担保するのが難しくなってきている
　Ｊａｖａ９：カプセル化
　　互換性重要

　　セキュリティ
　　　モジュールシステム：アプリケーションが必要なものだけを

　　　→ＲＭＩ：悪意のアタッカーがアタックしようとしても、ＲＭＩがなければできない

　Ｊりんく
　　ツール
　　コンパクトなイメージ作れる
　　カスタム化が可能（アプリ必要なものだけ）
　　　ユニークなコンフィグレーション

・Ｊａｖａ９　ＪＶＭ
　　プロファイリング
　　カットパス
　　ＪＩＴコンパイル
　
　ＡＯＴ
　　静的なこんぱいる
　　スタティックとダイナミックの統合

・JShell
　Javaですくりぷてぃんぐ

・Ｇ１ガベージコレクター
　拡張できる
　巨大なオブジェクトの場合

・ＪａｖａＳＥＡｄｖａｎｃｅｄ
　ミッションクリティカル
　２つの機能
　　Ｊａｖａフライトレコーダー：最小限のオーバーレイ
　　アドバンスド　マネジメント　コンソール

・サポート
　皆さんと一緒に考えていく

・フライトレコーダー
　情報収集
　時間短縮
　サービスはうまくいっているけど、クラッシュ→フライトレコーダー
　洗練されたコンソール
　どこでもんだいがおきているか、わかる
　なおして

・アドバンスドマネージメントコンソール
　サーバーとエージェント
　サーバーでエージェントの情報を統合

　デプロイメントルールセット
　　特定のアプリケーションが、このランタイムをつかっていいという指定
　　→セキュリティレベルが低いＪａｖａに依存している場合

・９の先
　ユニフォームモデル：さまざまなタイプ
　メモリー：コンパクト
　相互互換性
　コンパチブル
　パフォーマンス

・ばるはら
　最適化している
　Ｘ　Ｙ２つのフィールド：Ｊａｖａの領域いっぱいとってしまう
　　→キャッシュ
　　コンパクトなものを探している
　　Ｃみたいに

・ぱなま
　ＧＰＵ実装

・まとめ
　９すばらしいよ、９

・Ｑ＆Ａ：スケーラビリティについて
　Ｊａｖａ：ヒープのオブジェクト管理にかかわってくる
　　→Ｇ１
　　　並行で実行できるようになる
　ＧＰＵのパフォーマンス改善も考えている
　密度化：メモリ
　→やることいっぱい。認識はしている