GoでシュッとWebスクレイピングする
12. 12 使ったパッケージ 例）タイトルタグの中身を取得 doc, _ := goquery.NewDocument(url) doc.Find("title").Text() 例）クラス名を指定して取得 doc, _ := goquery.NewDocument(url) doc.Find(".hoge-list > li") 13. 13 使ったパッケージ doc.Find(".hoge-list > li ").Each(func(i int, s *goquery.Selection) { s.Find(“a > span”).Text() }) 例）取得した複数のliをループする jQueryでDOM操作をゴリゴリしたことがある 人にはきっと使いやすい ※goqueryの詳しい使い方はググる
進化する Web ～ Progressive Web Apps の実装と応用 ～
de:code2018の登壇で使用したスライドです。 セッションの内容は、こちらの記事にまるっとまとめてありますのでぜひご覧ください。 https://blogs.msdn.microsoft.com/osamum/2018/07/03/about_pwa/ == 概要 == Progressive Web Apps (PWA) は Service Worker に代表される新しい API を複数組み合わせて実現する新しい Web アプリケーションの概念です。PWA は新旧問わず、ブラウザーの能力に応じた最適なユーザー体験を提供し、新しいブラウザーにはこれまでの Web にはなかった、ネイティブアプリのような体験も実装できます。 このセッションでは、PWA の概念と具体的な実装方法、その技術の応用について紹介します。(※本セッションは JavaScript 中級者以上が対象です)
コードジェネレートとの付き合い方 @Go Conference 2018 Spring
BSides São Paulo - Trabalho no exterior e segurança de aplicações
React Native Androidはなぜ動くのか
React Native Androidはなぜ動くのか 1. React Native Android 2018.2.9 DroidKaigi 2018 Yukiya Nakagawa / @Nkzn Room2 12:50-13:40 #droidkaigi_room2 2. Who are you? • Yukiya Nakagawa / @Nkzn • @ • • Android 2009 • React Native v0.17 3. React Native 4. • • Hello World • Production 5. Target • React Native Android • Android React Native 6. Agenda 7. • React • React Native Android • • Android NDK • React (DOM) •
Android1.5~8.0 Walkthrough
Android1.5~8.0 Walkthrough1. ANDROID 1.5~8.0 WALKTHROUGH Matsumura.Yuki / 松村勇輝 AbemaTV, Inc. - Android Engineer Yuki_312 2. Smarter, faster and more powerful than ever. The world's favorite cookie is your new favorite Android release. Introducing Android 8.0 Android Oreo 3. <uses-sdk android:targetSdkVersion=”25” /> “26” 4. Reduce Resource Consumption ‣ Doze and AppStandby ‣ Background limitations
React Nativeアプリをリリースし続けるために、最初に行う8つの取り組み
2017年10月9日にGDG DevFest Tokyo 2017で発表した資料です。 https://tokyo.gdgjapan.org/
A practical guide to machine learning on GCP
A practical guide to machine learning on GCP1. GCPではじめる かんたん機械学習 A Practical Guide to Machine Learning on GCP GDG DevFest Tokyo 2017 2. Hi there! ● 吉川隼人 @hayatoy ● APAC向けに色々するR&D ● 参加コミュニティ ○ TFUG, GCPUG, GDG ● 最近 GCPと機械学習に関する本を 執筆してます。 3. Agenda ● 機械学習(ML)ってなんだっけ？ ● GCPのML系API ● ML API ✖ GAE ✖ Firebase ● Datalab ✖ BigQuery ● GAE ✖ ML Engine (TensorFlow) 4. 機械学習って なんだっけ？ 5. 機械学習とは 6. ただの関数です 7. y=
ウェブセキュリティの最近の話題早分かり
2. アジェンダ • 最近の侵入事件に学ぶ – メルカリ CDNキャッシュからの情報漏えい – WordPress REST API の脆弱性 – GMOペイメントゲートウェイのクレジットカート情報漏洩事件 – 日本テレビの侵入事件 – パイプドビッツ WebDAVの設定不備による情報漏洩 – イプサ クレジットカード情報漏洩事件 • まとめ Copyright © 2012-2017 EG Secure Solutions Inc. 2 3. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社（現EGセキュアソリューションズ株式会社）設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 –
GoogleのSHA-1のはなし
5. • その暗号技術がどのぐらい安全かを表す大雑把な指標 • nビットセキュリティは2 𝑛 回攻撃が必要 • 1回あたりの攻撃コストはあまり気にしない • 𝑂 2 𝑛 という表記 セキュリティビット 𝑛 直線 :𝑂(𝑛) 3次関数 : 𝑂(𝑛3 ) 指数関数 : 𝑂(2 𝑛) 𝑂(log 𝑛) 5 / 21 6. • 第二原像計算困難性（弱衝突耐性） • 𝑚1に対して𝐻 𝑚2 = 𝐻 𝑚1 となる𝑚2 ≠ 𝑚1が分からない • 同じじゃなくてもいいから何か一つ見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛 )回トライ ; nビットセキュリティ • 衝突困難性（強衝突耐性） • 𝐻 𝑚1 = 𝐻(𝑚2)となる𝑚1 ≠ 𝑚2を見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛/2 )回トライ ; 𝑛/2ビットセキュリティ • 第二原像を見つけるのは単なる衝突より2
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
文字認識はCNNで終わるのか？
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
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