public string[] 優技録 = { "Data Science", "Linux", "MS", "DB", "AWS", "Infrastructure", "C#", "PHP", "Python", "JavaScript"};
なすは輪切りにしましょう！
混ぜ合わせる
混ぜ合わせる
ソース①と牛肉を合わせて揉み揉みします。
フライパンにサラダ油を熱して牛肉を炒めましょ～！
にんにくの香りがむんむんです、換気扇をつけよう。
牛肉が火が通ったら輪切りにしたナスを投入し、ソース②を加えます。
こういう状態になったら、ごま油を少々入れます。
トッピングに葱をふりふりして完成！
お疲れ様でした。
ベイズの定理（ベイズのていり、英: Bayes’ theorem）とは、条件付き確率に関して成り立つ定理で、トーマス・ベイズによって示された
@see Wikipedia ベイズの定理
ベイズが完成させた定理は圧巻のパフォーマンスと世界観で幅広いオーディエンスを歓喜の渦に巻き込んだ。没後250年で死後の念が強まり、今なお彼を信仰する”ベイジアン”によって機械学習などその応用分野はより広がりをみせている。
先入観だけでは決して知ることの出来ない可能性の一つの正しいあり方といって良いだろう。シンプルで破天荒な演出は頻度論者からの批判もあるが、現在から過去を逆行して見通すことができる…改めて彼の自信が伝わってくるようだった。紆余曲折ありながらも愚直なまでにパーソナルな感情がしっかり盛り込まれており、ベイズとベイジアンの強固な絆が作り上げた”エモーショナルな景色”は全員が満足できるだろう実に意義深い作品となっているのだ。
冒頭の条件確率を利用したベイズの定理はこういう風に役立ちます。
某ギャンブル映画で主人公の素養を見抜くのにモンティホール問題が出てきていた。
@see 優技録 モンティホール問題とベイズの定理
ベイズの定理は乗法定理を変形しています。
// 後で書く
1月2日が雪の時に1月1日が曇りの確率はいくつか？
0.6の確率だということがわかります。
2日が雪だったというデータから、0.6の確率で1日が曇りであろうことがわかりました。
乗法定理を式変形したものがベイズで当然成り立ちます。
確率として当てはめると、1日目が曇は80日、2日目が雪は40日、1日目が曇りかつ2日目が雪は24日になります。
P(2日雪 ∩1日曇) = P(2日雪 ∣1日曇) × P(1日曇)
24 = 30 × 80/100
成り立ちます。
問題文の1月1日が曇りの時に1月2日が雪の条件付き確率0.3が導出出来ました。
1月2日が雨だった時に、1月1日が晴れの確率はいくつか？
P(2日雨) = 0.04 + 0.09 + 0.3 = 0.43
>1月2日が雨だった時に、1月1日が晴れの確率はいくつか？
(ベイズの分母は同時確率の総和)
こうなる、
1月2日が雨だった時に、1月1日が晴れの確率は0.093ということがわかりました。
2日が雨というデータを受けた時に、1日が晴れという原因である確率は0.093といえます。
またP(1日晴∣2日雨)以外のP(1日曇∣2日雨), P(1日雨∣2日雨)それぞれの条件付き確率を出すとこういう結果になりました。
検査で陽性反応が出た時に、実際にウィルスに感染している確率はいくつか？
陽性の人は２通りで、
>検査で陽性反応が出た時に、実際にウィルスに感染している確率はいくつか？
0.00098 ≒ 0.1%
100,000人に1人の確率で感染するウィルスにおいて、
感染している時に99%で陽性が出る検査では、陽性が出ても0.1%しか実際に感染していないことになります。
かなり少ないですよね、これが陽性検査のパラドックスです。
1つ球を取り出した時に赤玉であった時、箱Cから取り出された確率はいくつか？
ベイズの定理に代入する
箱Cが選ばれる確率がわからない、問題文に与えられていない･･･。
特にどの箱が選ばれる理由が明示されないなら、それぞれの箱が選ばれる確率は等しく1/3と考える。
理由不十分の法則の法則からP(箱A) = P(箱B) = P(箱C) = 1/3となった。
次は分母となるP(赤球)が必要
P(赤球)は加法定理によって出せる
>1つ球を取り出した時に赤玉であった時、箱Cから取り出された確率はいくつか？
5/17が問題文の答えになりますが、箱A, 箱Bについても見ていきます。
整理できました。
心を原因の箱と考えて、
とする。
分母の”良”を得る確率を出します。
加法定理で分母0.65が出ました。
他の事後確率も出して整理します
これでそれぞれ出ました。
1回目のデートで”良い”印象は「好き好き大好き」という彼氏さんのA子ちゃんへの想いから生まれた可能性が高いことがわかります。
２回目のデートでの検証では、1回目のデートで得られた事後確率が事前確率になる。
↓ベイズ更新
彼氏さんがA子ちゃんを「好き好き大好き」と想っている確率が0.7から0.8にアップして、「普通」や「嫌い」の確率がダウンしていることがわかりますね！
2回目のデートで”悪い印象”というデータが出ました、このデータから彼氏さんはA子ちゃんをどう感じているのでしょうか？
悪い印象を得た時に「好き好き大好き」である確率を推定します。
分母であるP(悪が得られる確率)
出ましたね。
事後確率を整理する
そしてこれは第3回目のデートでの事前確率になります。
このように”良い印象”, “悪い印象”という結果となるデータから、原因となる「好き好き大好き」「普通」「嫌い」の確率を更新することが出来ます。
彼氏さんがA子ちゃんを「好き好き大好き」と想っている確率は0.7から下がってしまいましたが、どんどんデートして精度をあげていきましょ～！
あるメールに「有効期限」「無料プレゼント」「政治学」のワードが本文に含まれている場合に、このメールが迷惑メールか通常メールか振り分けたい。
世の中に流通するメールの0.7は迷惑メールで、0.3が通常メールであるとして設定
尤度も主観でざっくりと設定
// 尤度は事後確率や事前確率はすべてを足すと1にならなくてはいけないが、「有効期限」など尤度に関しては各項目で迷惑尤度 + 普通尤度でそれぞれ1にならなくて良い。
迷惑メールらしさと普通メールらしさの比較なので、分子の大小のみで比べても結果は変わりません。
だから分子のみを比べることで計算を簡略化します。
迷惑メールである確率0.0392 ＞ 普通メールである確率0.0054
→迷惑メールである
Maximum a posteriori. 「事後確率が一番大きいものが最もよく発生する」と推定する。
あるお米を食べて”モチモチしている”と感じた時に、「コシヒカリ」, 「あきたこまち」, 「ササニシキ」のどれが最も確率が高いか？
お米の特徴から”モチモチしている”尤もらしさをざっくり設定
// 尤度の合計を1にしていますが、1にする必要はないです。
生産量からざっくり設定
モチモチしていると感じた時に、コシヒカリである確率
0.4と出ました、他の品種に関してもベイズの展開公式を利用して同様に行います。
MAP推定の考え方として、事後確率が一番高い「あきたこまち」がモチモチしていると感じたお米の品種である確率が高いとされます。
雇用統計の発表によって実際の景気と、どの金融商品を選んだら良いかを考えます。
雇用統計の発表によって好況, 不況の尤度を設定
過去10ケ月間の実際の好況、不況の割合から設定
良い統計が発表された時に好況になる事後確率
良い統計が発表された時に不況になる事後確率
悪い統計が発表された時に好況になる事後確率
悪い統計が発表された時に不況になる事後確率
ベイジアンネットワークの利点は、判断となる処理の過程が見えること。
ディープラーニングは判断の過程と予測の過程がブラックボックスになる問題があり、判断が間違っていた場合に人間にはAIが下した判断の過程がわからないので修正が難しい。
>写真や画像を無料で保存できるGoogle Photosには機械学習が使われており、類似のコンテンツ認識し、自動でラベル付きで分類してくれます。2015年にこのGoogle Photosが黒人を「ゴリラ」とラベリングしたことが大きなニュースとなりましたが、2年たってどれだけ画像認識技術が進歩したかがチェックされたところ、「Google Photosはゴリラを見えないものとしている」ということがわかりました。
// 確率変数で、0は何も起こらない、1は確率変数が発生することを意味します。
例題
通常の確率計算を行います。
0.02 × 0.9 × 0.9 × 0.7 = 0.01134
≒1%
ベイズの定理を利用します。
事後確率 P(泥=1∣管=1)を求めるのに必要な確率
表より0.02
P(管=1) = P(管=1∣警=0) × P(警=0) + P(管=1∣警=1) × P(警=1)
= 0.02 × P(警=0) + 0.7 × P(警=1) ･･･①
P(警=1),P(警=0)の確率がそれぞれ必要
P(警=1)
= P(警察=1∣泥=0,地=0) × P (泥=0) × P(地=0)
+ P(警察=1∣泥=0,地=1) × P (泥=0) × P(地=1)
+ P(警察=1∣泥=1,地=0) × P (泥=1) × P(地=0)
+ P(警察=1∣泥=1,地=1) × P (泥=1) × P(地=1)
= (0.06 × 0.98 × 0.9)
+ (0.2 × 0.98 × 0.1)
+ (0.9 × 0.02 × 0.9)
+ (0.94 × 0.02 × 0.1)
= 0.0906 ･･･②
P(警=0)
= 1 − P(警=1)
= 1 − 0.0906
= 0.9094 ･･･③
②, ③を①に代入する
0.02 × P(警=0) + 0.7 × P(警=1) ･･･①
(0.02×0.9094)+(0.7 × 0.0906)
= 0.081608
P(泥=1∣管=1) =0.9×0.02/0.081608
=0.22056661111
≒22%
将来の状態(管)は現在の状態(警)からしか依存しないことをマルコフ過程、取りうる状態が有限なものをマルコフ連鎖(Marcov Chain)という。
混ぜ合わせてまよぽんソースを作っちゃお～！
サラダ油をひいたフライパンに鶏ももを投入。全体に火が通るまで焼きます。
たまねぎを入れて、適度な歯ごたえで美味しく食べれるぐらいまで炒める。
まよぽんソースを投入、湯気が酸っぱい。
酸味をしっかり飛ばしながら絡めて炒めましょ～！
刻み葱少々をぱらぱらっとふりかける。できあがり～！
まよとぽんずの酸味は飛んでいてとてもクリーミーな一皿。
なす１本、挽肉50グラムが1人前
以下は2～3人分
まずフライパンに油をひいて
スライスにんにくを加えた後に挽肉を炒める。
茄子を乱切りにして、水気をきって
挽肉が炒めおわったところに、茄子を加えて
中華スープ調味料（ウェイパー）を少々加えて
しそ味噌’を入れ
エバラのコチュジャンだれ
（コチュジャン、豆板醤、テンメンジャン）又は焼肉タレ辛口と豆板醤
を適量加えて旨辛味を加えて
茄子がしんなりしてきたら、火をとめて
かたくり粉を木ベラの上に少し置いて
ヘラの上でフライパンのソースや挽肉と合わせながら
スプーンを使って少しずつ溶かし混ぜて加えていく（お味噌汁でお味噌を溶かす感じ）
こうするとだまにならない。
火をつけて仕上げる。
お皿に移して
しそ2枚を細かくきって上に盛り付けて完成
福音書や伝承が基本なので諸説がいりまじっていて、どの学派とかは特になくまとめています。
晩餐でイエスは12使徒の中で裏切りを起こすものがいるとし、「あなたがしようとしていることを、今すぐしなさい」と指示した。更にこの苦難によって弟子達が逃げ散ることを予言を行った。
その翌日にイエスはユダの裏切りによってユダヤ教の指導者に引き渡されたとされる。
聖書には聖なる油とする香油の調合方法やいつそれをすべきかをモーセに伝授したとされます。
イエスは香油として大麻医療を用いて、当時は聖職者や王といった特権階級しか受けれなかった医療を民間へ広め、それが奇跡として伝承として残っているのではないかという説があります。そしてこの救済によって民衆の支持をがっちり得たと考えられます。科学に裏打ちされた救済と福音がキリスト教の布教を支えたと考えています。
福音書はイエスの言行録で4文書があり新約聖書に取り入れられている。「福音」は良い知らせの意でイエスの再臨、救済を示す。
福音書としてイエスの教えを広めた、それぞれの福音書にはシンボルとなっている動物がいる。
イエスが誕生する以前の最大の預言者。
イエスに洗礼を行った、指先は「再臨のイエス」を示す。
>ヨハネが求めた「悔い改め」とは道徳的な改心ではなく、むしろ従来の当時のユダヤにおける人間の生活上の価値基準を180度転換すること、すなわち文字通りの「回心」であった。ヨハネは、ファリサイ派など当時のユダヤ教の主流派が、過去において律法を守って倫理的な生活を送ってきたことを誇り、それを基準として律法を守らない人びと、あるいは貧困などによって守りたくても守ることのできない人びとを、穢らわしいものとして差別し、蔑む心のありようを罪と考えた
@see Wikipedia
サロメが踊りの褒美に聖人ヨハネの首を要求したことで、洗礼者ヨハネは斬首されてしまう。
ヘロデ王によって最初に殺された使徒ヤコブは聖書で唯一殺されたことが記され、教会の伝承によると他の使徒達は宣教の中で迫害により殉教したとされる。
諸説あるがイエスの近親者であることは間違いないとされる。
ヨハネの福音書によると、
ユダヤ祭司長に誰がキリストであるか接吻によって示した、愛による行為である接吻が背徳を示した
遅かれ殺されただろう、ユダヤ祭司長や指導者の間でイエスの殺害は相談されていたし、弟子達は不穏な空気を感じていたと考えられる。そうなると、イエスの処刑にユダの裏切りは必要なかったことになる。裏切りとしてもユダがしたことは引き渡したことだけなのだ。ユダヤ教体制を批判し神の教えを説いていたイエスはユダヤ教指導者の中で既に処刑に動くだけの要件が揃っていた。
イエスは自分が殺される運命を予知したうえで「あなたがしようとしていることを、今すぐしなさい」とユダに指示を行ったとされています。人類を救済する為にはイエスは処刑されなければならず、ユダはイエスの真理に自己犠牲によってただ尽くしその愛を接吻によって示した。
信仰を示すなら毒杯を飲み干せと命じられ、飲み干したが生きて示した。また毒杯で死んだ2人をも生き返らせた
迫害される諸教会に対して、最後の審判、キリストの再臨、神の国の到来、信仰者の勝利という内容で警告と激励が記されている。
ユダヤはローマの支配下の属州であり処刑する権利がなかったので、ユダヤ教での宗教裁判の後にローマに引き渡され別の裁判としてイエスは裁かれている
ペテロとマタイによる布教によってローマの下層民にキリスト教が人気になったが、要因としてイエスの磔刑の悲劇性によってローマ市民に贖罪の意識を強く与えたと考えられる。
ここまでキリスト教が広まらなかったかもしれない。
(キリストの復活を確認する懐疑のトマス)
「あなたの指をここにつけて、わたしの手を見なさい。手を伸ばして、わたしのわきに差し入れなさい。信じない者にならないで、信じる者になりなさい。」
イエスの復活を知らしれる為にイエスは弟子たちに姿を見せる必要があった。トマスは復活したイエスを受け入れられなかった。「証拠を見せて欲しい」イエスの傷跡に触って初めて復活を受け入れた。
見てから信じるのは当然で、信仰は信じるからビジョンとなって見えてくるものだという教え。
宣教の道中で槍に刺され殉教。
キリスト曰く「医者を必要とするのは、丈夫な人ではなく病人である。 『わたしが求めるのは憐れみであって、いけにえではない』とはどういう意味か、行って学びなさい。わたしが来たのは、正しい人を招くためではなく、罪人を招くためである。」
イエスの時代に存在したユダヤ教の政治的宗教団体
古典絵画は貴族と神話、宗教画がほぼで描かれるモチーフも限定的なのでキリスト教をざっくり知っていると美術館に行った時に楽しむ手助けになるかな。
製作者の違いで同じ聖人やシーンでも表現の違いが大きく、宗教画として表現が制限された要件のなかで製作者のアーティスト性を見ることが出来ます。
「母が喜んで泣いていた、花嫁衣裳を譲るって」
「私には着られないわ、お母さまとは体のつくりが違うし」
「直せばいい」
「だめよ、実は結婚できないの」
「どうして？」
「だって、本当は金髪じゃないの」
「いいさ」
「煙草も吸うのよ」
「いいよ」
「サックス吹きと3年も暮らしていたの」
「許す」
「子供が産めないの」
「養子を」
「分かってないな、俺は男だ」
「完全な人間はいない」
>ギャングから逃げるために女装をして女性楽団に潜り込んだジョーとジェリー。ジェリーはなぜか富豪に見初められ、猛烈なアタックを受けることに。「本物の金髪じゃないのよ」「タバコも吸うわ」など、どれだけのマイナス要素を語ったところで、愛の前では意味をなさない。「男なんだよ！」と打ち明けても、富豪は「完璧な人なんていやしないさ」とケロリと言ってのける。強く励まされると同時に、相手にも完璧を求めてはならないことを知ろう。「長所＋欠点」がその人を形作り、それを丸ごと包むのが愛。
寄稿しました。
はい、くじらさん可愛らしいね。
セミナー用に作成しました。
SELinux無効化
|
1 2 3 4 5 |
# vi /etc/sysconfig/selinux SELINUX=enforcing ↓ SELINUX=disabled |
再起動
|
1 |
# reboot now |
ポート解放
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1 2 |
firewall-cmd --permanent --zone public --add-port 80/tcp firewall-cmd --reload |
Dockerのインストール
|
1 2 3 4 5 6 7 |
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum makecache fast yum install docker-ce-17.12.1.ce-1.el7.centos systemctl start docker systemctl enable docker |
docker-composeコマンドインストール
|
1 2 3 |
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.12.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > docker-compose sudo mv docker-compose /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose |
WEBディレクトリの作成
|
1 2 |
# mkdir -p /var/www/dev/wordpress # cd /var/www/dev/wordpress |
Dockerfile作成
|
1 2 3 4 5 6 |
# vi Dockerfile FROM wordpress:latest RUN usermod -u 1000 www-data \ && groupmod -g 1000 www-data |
イメージ化
|
1 2 3 4 |
# docker build -t wordpress:auth . Successfully built 693daf0ce4e9 Successfully tagged wordpress:auth |
docker-compose.ymlの作成
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 |
# vi docker-compose.yml version: '2' services: db: image: mysql:5.7 ports: - "3306:3306" volumes: - db_data:/var/lib/mysql restart: always environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: wordpress MYSQL_DATABASE: wordpress MYSQL_USER: wordpress MYSQL_PASSWORD: wordpress privileged: true restart: always wordpress: depends_on: - db image: wordpress:auth ports: - "80:80" restart: always working_dir: /var/www/html volumes: - /var/www/dev/wordpress:/var/www/html/ environment: WORDPRESS_DB_HOST: db:3306 WORDPRESS_DB_PASSWORD: wordpress privileged: true restart: always volumes: db_data: |
ビルド
|
1 |
docker-compose up -d |
http://IPアドレス/
操作
プロセスの確認
|
1 2 3 4 |
# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES e7a62fc1693d wordpress:auth "docker-entrypoint.s…" 7 minutes ago Up 7 minutes 0.0.0.0:80->80/tcp wordpress_wordpress_1 026ed89ac43f mysql:5.7 "docker-entrypoint.s…" 7 minutes ago Up 7 minutes 0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp wordpress_db_1/tcp, 33060/tcp wordpress_db_1 |
すべてのコンテナを停止させる
|
1 |
docker stop $(docker ps -q) |
すべてのコンテナを削除する
|
1 |
docker rm $(docker ps -q -a) |
終了 クリーンアップ（データは残る）
|
1 |
docker-compose down |
DBデータも削除する場合
|
1 |
docker-compose down --volumes |
寄稿しました。
Amazon Linux2に標準でインストールされていて、クライアントサーバを操作する際にSSHクライアントを使わずにSSMの実行サーバから一斉に処理をかけるといったことが可能です。
タグでグループ化します。
SSMの管理用のサーバからコマンドを打てるようにします。
ユーザを適用します。
|
1 2 3 4 5 6 7 |
$ aws configure $ aws configure AWS Access Key ID [None]: xxxxxxxxxxxx AWS Secret Access Key [None]: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Default region name [None]: ap-northeast-1 Default output format [None]: json |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
$ aws configure list Name Value Type Location ---- ----- ---- -------- profile <not set> None None access_key ****************aaaa shared-credentials-file secret_key ****************bbbb shared-credentials-file region ap-northeast-1 config-file ~/.aws/config |
一覧取得 SSM管理対象インスタンス
|
1 2 3 4 5 |
$ aws ssm describe-instance-information --output text INSTANCEINFORMATIONLIST 2.3.372.0 ip-172.1.45.101.ap-northeast-1.compute.internal 172.1.45.101 i-xxxxxxxxxxxxxxxxx True 1547987962.59 Online Amazon Linux Linux 2 EC2Instance INSTANCEINFORMATIONLIST 2.3.372.0 ip-172.1.45.102.ap-northeast-1.compute.internal 172.1.45.102 i-aaaaaaaaaaaaaaaaa True 1547987834.81 Online Amazon Linux Linux 2 EC2Instance INSTANCEINFORMATIONLIST 2.3.372.0 ip-172.1.45.103.ap-northeast-1.compute.internal 172.1.45.103 i-bbbbbbbbbbbbbbbbb True 1547988067.82 Online Amazon Linux Linux 2 |
これで一覧が取得出来てなかったら、ロールの適用を行えていない可能性が高い。
タグでSSM、値をdemoとグループ化したインスタンスに”df -h”を実行します
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 |
$ aws ssm send-command --targets "Key=tag:SSM,Values=demo" --document-name "AWS-RunShellScript" --comment "check volume" --parameters "commands=df -h" { "Command": { "MaxErrors": "0", "Parameters": { "commands": [ "df -h" ] }, "DocumentName": "AWS-RunShellScript", "OutputS3BucketName": "", "OutputS3KeyPrefix": "", "StatusDetails": "Pending", "RequestedDateTime": 1548049163.072, "Status": "Pending", "TargetCount": 0, "NotificationConfig": { "NotificationArn": "", "NotificationEvents": [], "NotificationType": "" }, "InstanceIds": [], "ErrorCount": 0, "MaxConcurrency": "50", "ServiceRole": "", "CloudWatchOutputConfig": { "CloudWatchLogGroupName": "", "CloudWatchOutputEnabled": false }, "DocumentVersion": "", "CompletedCount": 0, "Comment": "check volume", "ExpiresAfter": 1548056363.072, "DeliveryTimedOutCount": 0, "CommandId": "20c3cf30-3e32-4458-89b8-7fe2f34dd793", ←●注目 "Targets": [ { "Values": [ "demo" ], "Key": "tag:SSM" } ] } } |
コマンドIDから結果を取得出来ます。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 |
$ aws ssm list-command-invocations --command-id 20c3cf30-3e32-4458-89b8-7fe2f34dd793 --details { "CommandInvocations": [ { "Comment": "check volume", "Status": "Success", "CommandPlugins": [ { "Status": "Success", "ResponseStartDateTime": 1548049164.141, "StandardErrorUrl": "", "OutputS3BucketName": "", "OutputS3Region": "ap-northeast-1", "OutputS3KeyPrefix": "", "ResponseCode": 0, "Output": "Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on\ndevtmpfs 476M 0 476M 0% /dev\ntmpfs 493M 0 493M 0% /dev/shm\ntmpfs 493M 328K 493M 1% /run\ntmpfs 493M 0 493M 0% /sys/fs/cgroup\n/dev/xvda1 8.0G 1.2G 6.9G 15% /\n", "ResponseFinishDateTime": 1548049164.149, "StatusDetails": "Success", "StandardOutputUrl": "", "Name": "aws:runShellScript" } ], "ServiceRole": "", "CloudWatchOutputConfig": { "CloudWatchLogGroupName": "", "CloudWatchOutputEnabled": false }, "InstanceId": "i-0e42fcc335e570cf6", "DocumentName": "AWS-RunShellScript", "NotificationConfig": { "NotificationArn": "", "NotificationEvents": [], "NotificationType": "" }, "DocumentVersion": "", "StatusDetails": "Success", "StandardOutputUrl": "", "StandardErrorUrl": "", "InstanceName": "ip-172.1.45.102.ap-northeast-1.compute.internal", "CommandId": "20c3cf30-3e32-4458-89b8-7fe2f34dd793", "RequestedDateTime": 1548049163.705 }, { "Comment": "check volume", "Status": "Success", "CommandPlugins": [ { "Status": "Success", "ResponseStartDateTime": 1548049164.062, "StandardErrorUrl": "", "OutputS3BucketName": "", "OutputS3Region": "ap-northeast-1", "OutputS3KeyPrefix": "", "ResponseCode": 0, "Output": "Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on\ndevtmpfs 476M 0 476M 0% /dev\ntmpfs 493M 0 493M 0% /dev/shm\ntmpfs 493M 328K 493M 1% /run\ntmpfs 493M 0 493M 0% /sys/fs/cgroup\n/dev/xvda1 8.0G 1.2G 6.9G 15% /\n", "ResponseFinishDateTime": 1548049164.069, "StatusDetails": "Success", "StandardOutputUrl": "", "Name": "aws:runShellScript" } ], "ServiceRole": "", "CloudWatchOutputConfig": { "CloudWatchLogGroupName": "", "CloudWatchOutputEnabled": false }, "InstanceId": "i-07360cdbd8b0e4aea", "DocumentName": "AWS-RunShellScript", "NotificationConfig": { "NotificationArn": "", "NotificationEvents": [], "NotificationType": "" }, "DocumentVersion": "", "StatusDetails": "Success", "StandardOutputUrl": "", "StandardErrorUrl": "", "InstanceName": "ip-172.1.45.103.ap-northeast-1.compute.internal", "CommandId": "20c3cf30-3e32-4458-89b8-7fe2f34dd793", "RequestedDateTime": 1548049163.572 } ] } |
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$ vi /home/ec2-user/.bashrc # .bashrc # Source global definitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi # Uncomment the following line if you don't like systemctl's auto-paging feature: # export SYSTEMD_PAGER= # User specific aliases and functions ※下記を追加 export GOPATH=$HOME/go export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin |
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$ source ~/.bashrc |
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$ sudo yum install -y git $ go get -u github.com/itsdalmo/ssm-sh |
OSSなので自己責任でお願いします。
SSM-SHのインストールの確認
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$ ssm-sh --help Usage: ssm-sh [OPTIONS] <command> Application Options: -v, --version Print the version and exit. AWS Options: -p, --profile= AWS Profile to use. (If you are not using Vaulted). -r, --region= Region to target. Help Options: -h, --help Show this help message Available commands: describe Description a document from ssm. list List managed instances or documents. (aliases: ls) run Run a command or document on the targeted instances. shell Start an interactive shell. (aliases: sh) |
ヘルプが出てきたらOK
インスタンスに入ってコマンドの実行
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$ ssm-sh -r ap-northeast-1 shell -t i-aaaaaaaaaaaaaaaa Initialized with targets: [i-aaaaaaaaaaaaaaaa] Type 'exit' to exit. Use ctrl-c to abort running commands. ≫ pwd i-aaaaaaaaaaaaaaaa - Success: /usr/bin ≫ whoami i-aaaaaaaaaaaaaaaa - Success: root ≫ ping -c 3 yahoo.co.jp i-0e42fcc335e570cf6 - Success: PING yahoo.co.jp (183.79.135.206) 56(84) bytes of data. 64 bytes from f1.top.vip.kks.yahoo.co.jp (183.79.135.206): icmp_seq=1 ttl=39 time=14.6 ms 64 bytes from f1.top.vip.kks.yahoo.co.jp (183.79.135.206): icmp_seq=2 ttl=39 time=14.6 ms 64 bytes from f1.top.vip.kks.yahoo.co.jp (183.79.135.206): icmp_seq=3 ttl=39 time=15.1 ms ≫ exit $ |
SSMを利用するとクライアントサーバに致してSSHクライアントレスでコマンドを打つことが可能です。
お疲れ様です。
@see 賭博黙示録カイジ
最初からAuroraを使うのだ！
あるいは使わないのだ。
RDSは高いのでなんとなく下位のインスタンスで稼働していることが多く、スペック不足から障害になっているケースがよくあります。
通常のアップグレードの場合は30秒程度ダウンする
- 長期実行クエリまたはトランザクションが進行中である
- バイナリログが有効になっているか、バイナリログのレプリケーションが進行中である
パラメータグループで「binlog_format」がoffになっているか確認して、offなら無効になっているのでOK！- オープン SSL 接続がある
- 一時テーブルまたはテーブルロックが使用中である
- パラメータの変更が保留中である
@see AWS
これらの20～30秒のダウンはMulti-AZ構成でも発生するので注意したい
スナップショットを選択して、「スナップショットのアクション」から「スナップショットの移行」を選択する
選択しよう
リードレプリカを利用してレプリケーションからAuroraに同期をかける
※MySQLのようにスナップショットからAuroraへの移行が出来ない(2019年01月18日時点)
RDS for PosgreSQLからAuroraに切り替える場合
店内とテラス席を備えた冬のレストラン
店の価値が売り手と買い手で共有出来ていないことで、買い手側は適切な選択が出来ない。
情報の共有がしっかり行われれば最適な選択が可能になる
加入者一人一人の運転能力を調査して見極めることが難しい。だからAさんが優良ドライバーであっても、保険会社はAさんが優良ドライバーであるかどうか見極めることが難しいので、最悪の想定を考えて保険料は高めに設定される。
不良ドライバーを排除して、優良ドライバーのみ集客出来れば保険会社は保険料金を低く設定できて適切な取引を行えるが現実は難しい。
保険料を安く設定すると不良ドライバーが多くて困るし、高く設定すると優良ドライバーに他社を選ばれる。
保険は一部の不良ドライバーを多数の優良ドライバーの保険料によって支える形になりますが、不良ドライバーを考慮してリスクを低くしようと保険会社が保険料を引き上がると優良ドライバーにとって割高になります。
本来多く集めたい優良ドライバーには保険料の割高感によって敬遠され、事故をたくさん起こす可能性が高い不良ドライバーの加入者が多く集まってしまう、これを「逆選択」という。
この場合は売り手である保険会社が加入者の情報を適切に知ることが出来れば、保険料を適切に設定出来て解決となります。
保険会社は運転技術を判定する機械を加入者との契約前に車に取り付けることで運転技術やマナーをスコア化し、そのスコアによって加入者それぞれに保険料を設定することが可能になる
詐欺師は情報の非対称性を利用して詐欺を行う
例) 地面師事件
誇大広告や詐欺にひっかかる人は一定数発生するので短期的には商品が売れてしまうので詐欺がなくならない。それによって情報への信頼性が低下し、商品への適切な評価を行うことが難しくなり市場の失敗が起こります。
もし純粋無垢な人がネットをお散歩したなら「破滅する」状況になっています。これはとても恐ろしいことですよね・・・(；•̀ᴗ•́)۶破滅しない為には否応なく広告や情報に対して疑うことを余儀なくされているって悲しい世界。広告を見た時に感じるストレスの要因の１つでもあります。
ただの有名人ではなく、多くの人々に信頼性があると考えられるタレントとの商品タイアップ、知人友人を巻き込んだキャンペーン、信用を積み重ねて最後に広告を行うセールスレターが広告手法として盛んになっています。
信用や物語性(ストーリー)を利用することで、「広告」と人に感じさせずに広告してしまうことが広告する側のポイントになってきていて、対象者に対して信頼出来る人や身近な人を使って広告の信用度を担保したり、クラウドファウンディングなど物語に巻き込んでいく仕組みが多くなってきました。
「こんにちは。ナンパです、良かったら結婚しませんか(過大要求)」
→断られる
// 笑って貰えたら良い塩梅。グイグイいって下さい！(۶•̀ᴗ•́)۶
「ごめんびっくりするよね、つい可愛いくて。ケーキは好き？好きなんだ、良かった。なら、ケーキを食べにいこう。30分だけでいいから(本命)」
// 繁華街の終電後なら「ケーキ」を「お寿司」に変換しましょう、相手と状況で何でも良いけれど、誘う時は相手にとって魅力的な提案になるようにする。
ナンパのルーティーンの一つとしてどうでしょう？
声をかけて笑わせることが出来たら、印象を与えることが出来たら成功じゃないかな。
テクニックによる反射より、声を掛けた相手との波の揺れから生まれる自分の言葉がいつだって良いでしょう。時間帯と場所、相手の雰囲気やテンポを合わせて柔軟に相手のことを見て理解しようとすれば準備もいりません。
相手の心や体の波に合わせてこちらの言葉や体の動きも合わせて水みたいに一緒に溶け合うべきで、ルーティーンなんてものはそもそもがいらないのだけれど、ただスランプや上手くいかない時って慣れてしまって、相手のことをなにも考えなくなってしまっていたりするから、型や理論だったメソッド、なぜ成功したかという理解は原点(= 頂点)に戻る為に何事だって大切。
@see 優技録 トランス×会話
自分の中の答えとしてきちんと説明出来るようにしておく。それが出来ていないと関係を続けていく中でいつか致命的になる。
何か間違いを起こし致命的になっても原点に戻って思い返せばリカバリ出来る。
セオリーに捉われずに相手に向き合える
それはどんな時ですか？
ひとつひとつの頂点に戻って相手のことを考えれば簡単にわかる気がします。
// 深刻な顔で頼もう
「突然びっくりすると思うのだけれど、1億くれるかな？(過大要求)」
→断られる
「ごめん、1億は欲張りすぎたね。それなら200円を貸して下さい、明日必ず返すよ。財布を家に忘れてきちゃって、もう喉がカラカラなんだ(本命)」
5を行う時にA拠点へのリモート接続が出来なくなるが、A拠点の作業員のPCを利用して作業することで対応できます。
// 拠点PCにTeamViewerが入っていない場合はこの手順は行わない。拠点にリモート接続出来なくなったら困るから、作業員か現地でリカバリ出来る人がいる状況で行うようにする
こうすれば問題は起きないが、大変。
作業員が現地におらずリモートで対応する場合はこうするしかない。
ファームウェアのバージョンや機種もあるかもしれないけれど、良い手順を守って作業を行いたい。
A, B, Cそれぞれ1/3
ゲストはAがあたりの扉であると選んだ
残りはAか、Bの扉になる、
ゲストは扉の選択を変更する権利が与えられる
変更してBを選んだほうが確率が高い
Bに変更するとあたる確率が２倍高くなる
A ∩ B= P(A) × P(B|A)
ダイヤでなおかつ絵柄であるカードは52枚の内３枚です。
A ∩ B= P(A) × P(B|A)
つまり、
ダイヤ ∩ 絵柄= P(ダイヤ) × P(絵柄|ダイヤ)
乗法定理をひっくり返してイコールとして等式を作って、変形することで導出
ひっくり返しても当然同じ確率
司会が扉Cを選んだ時にAが当たりの確率
= 扉Aがあたりの時にドアCが司会者に選ばれる確率 × Aが当たりの確率 / 司会が扉Cを選ぶ確率
// 分母は共通なので分子のみで比べる
司会が扉Cを選んだ時にBが当たりの確率
= 扉Bがあたりの時にCが司会者に選ばれる確率 × Bが当たりの確率 / 司会が扉Cを選ぶ確率
// 分母は共通なので分子のみで比べる
@see ベイズ統計超入門
最初は結線されていないので、前の蓋をあけて繋ぐ
電源をコンセントに繋ぐとモニターはつくけれど、電源マークを押すこと。
// UPSの後ろとUSBで繋がっているサーバに電気が通らないので注意
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# yum install libusb-0.1.so.4 libusb libunwind # ldconfig |
ここからダウンロード
https://h20392.www2.hpe.com/portal/swdepot/displayProductsList.do?category=HPPPUMS
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# tar zxvf HPEPP_2.00.073_Linux_x64_HPEPP_2.00.073_Linux_x64_Z7550-02325.tar.gz # cd HPEPP_2.00.073_Linux_x64_Z7550-02325 # rpm -ivh hpepp-linux-2.00.073-1.x86_64.rpm |
UPSとサーバが直接繋がっている構成なので「Administrator」を選択して「保存」をクリックします
