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2019年1月31日のブックマーク (4件)

  • いまからできる!LINEで共有家計簿!

    (実装に関しては後半にあります) 共有ができる家計簿を作りました! LINE家計簿ってサービスがありますが、全く関係ないです。 LINEのサービスと勘違いするなどの問題が出たらプロダクトカラーを青にします。 以前、Slackで使える家計簿の記事を書きました。 あさってからできる!Slack家計簿! http://blog.leonardo-mbc.blue/archives/127 今回は新しく LINE で使える家計簿の bot を作成しました。 Slack だけで何不自由なかったのですが、自分の親もまぜて家計簿を共有したいとなって脱 Slack となりました。 Slackだと実装が必要でしたけど、LINE なので誰でも使えるように公開しました! かけいぼっと かけいぼっと https://line-kakeibot.firebaseapp.com/ 家計簿をつけている図 こんな感じで使

    いまからできる!LINEで共有家計簿!
  • QUICとHTTP/3時代のインターネット解説書はどうあるべきだろう - golden-luckyの日記

    OSI参照モデルとTCP/IPモデル なぜいまでもOSI参照モデルによる説明が多いか QUICは、TCP/IPモデルのトランスポートとはいえるが、OSI参照モデルのレイヤ4とはいいにくい HTTP/QUICモデル QUICをどう解説するか OSI参照モデルとTCP/IPモデル かつてぼくたちは、7つのレイヤに分かれたOSI参照モデルという姿でコンピュータネットワークを学び、その7層のモデルにそって各種のプロトコルを理解しようとしていました。 だから、「SONET/SDH上のATM回線でIPパケットをやり取りする」という構想をきけば、「つまり、SONET/SDHがレイヤ1で、ATMがレイヤ2で、IPがレイヤ3なのだな」という枠組みを頭に描いていました。 と同時に、OSIのレイヤとはいったい……、というアンビバレントな想いにさいなまれることもよくありました。 「SONET/SDHがレイヤ1って

    QUICとHTTP/3時代のインターネット解説書はどうあるべきだろう - golden-luckyの日記
  • Webアプリや拡張機能(アドオン)で、Web Crypto APIを使ってローカルに保存されるデータを暗号化する - 2019-01-30 - ククログ

    株式会社クリアコード > ククログ > Webアプリや拡張機能(アドオン)で、Web Crypto APIを使ってローカルに保存されるデータを暗号化する ※注記:文末尾の「公開鍵暗号ではなく共通鍵暗号を使う理由」の説明について、2019年1月30日午前0時から21時までの間の初出時に内容の誤りがありました。また、2019年1月30日午前0時から2月5日20時頃までの間において、文中での AES-CTR による暗号化処理が、 nonce を適切に指定していないために脆弱な状態となっていました。お詫びして訂正致します。初出時の内容のみをご覧になっていた方は、お手数ですが訂正後の説明を改めてご参照下さい。 クリアコードで主にMozilla製品のサポート業務に従事している、結城です。 FirefoxやThunderbirdがSSL/TLSで通信する際は、通信内容は自動的に暗号化されます。その一

    Webアプリや拡張機能(アドオン)で、Web Crypto APIを使ってローカルに保存されるデータを暗号化する - 2019-01-30 - ククログ
  • IBM、顔認識向けに100万人分の顔データを提供--AIによる偏向の是正を目指す

    IBM Researchは米国時間1月29日、顔認識技術の公平性と精度の向上を目指し、多様な人間の顔の画像100万件を含む新しいデータセットをリリースした。 IBMのフェローのJohn Smith氏は、ブログ投稿で次のように書いた。「顔認識システムが望まれるパフォーマンスを発揮し、結果を一層正確なものにするために、訓練データは広範な対象を取りそろえた多様なものでなければならない」「画像は、われわれが世界で目にする顔の特徴の分布を反映したものでなければならない」 今回の動きに先立ち、顔認識システムにおける人工知能AI)に偏りがあると報告された。24日に発表されたマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究で、Amazon.comの「Rekognition」が、MicrosoftやIBMの競合技術よりも、肌の色が濃い女性の性別の認識に苦戦し、性別の識別で全般的に間違いが多いことが明らかになった。

    IBM、顔認識向けに100万人分の顔データを提供--AIによる偏向の是正を目指す