Code Patterns

MicroProfile と Kubernetes を使用すれば、すでに持っているスキルと経験を生かして Java 8 ベースのマイクロサービスを作成してデプロイすることができます。

Java マイクロサービス・アプリケーションをデプロイして他の言語のマイクロサービスと並行して実行し、サービス・ディスカバリー、登録、ルーティングを利用する方法を学んでください。

ハイブリッド・クラウド・アーキテクチャーを使用して LinuxONE 上にバンキング・マイクロサービスをデプロイし、そのマイクロサービスから IBM Z メインフレーム上でシミュレーションされた小売銀行にアクセスします。

世界で最もよく使われている Web サイト・フレームワークを、世界で最もよく使われているコンテナー・オーケストレーション・フレームワーク上にデプロイしてください。

Kubernetes クラスターを使用して Fabric ネットワークのスマート・コントラクトをブロックチェーンにデプロイする。

Watson Natural Language Classification サービスを利用して、消費者からのクレームに対応するためのさまざまなサポート・チケットを分類するアプリを構築する。

このコード・パターンでは、IBM Cloud 内の IBM Watson Assistant サービスを利用してコグニティブ・サービスを作成し、サービスに事前定義されたコーパスをロードします。

この開発者コード・パターンでは、OpenCV と Darknet を使用し、ニューラル・ネットワーク・モデルを適用して RTSP (Real-Time Streaming Protocol) 形式の動画ストリームを分析するアプリケーションをデプロイします。

このコード・パターンでは、Watson Visual Recognition の顔検出機能を拡張するために、モデルによって検出された画像をオブジェクトとして扱い、そのオブジェクトを顔検出アルゴリズムに付加する方法を説明します。

このコード・パターンで、Watson Visual Recognition を利用するアプリの作成に今すぐ取り掛かるために必要な基礎を学んでください。あるいはコードをコピーして、既存のアプリケーションに貼り付けることもできます。

このコード・パターンでは、IBM Watson Studio 内で Jupyter ノートブックを使用してインストール済みの最適化された PyTorch 環境にアクセスします。

このコード・パターンでは、EPA で提供している大気質に関する大規模なデータ・セットを分析します。

Swift を使用して、Weather Company Data サービスを利用する iOS アプリを作成する

このコード・パターンでは、IBM Blockchain Platform の VS Code 拡張機能を使用して Node.js スマート・コントラクトをパッケージ化する方法を説明します。

このコード・パターンで提示するテキスト・ボックスにテキストを入力すれば、感情、文体、対人関係に基づいて、そのテキストを分析できます。各カテゴリーに示されるラベルから、テキストから検出された特徴とその精度 (パーセンテージ) がわかります。