photo by Peregrino Will Reign 2012年の終わり頃、運営していたWordPressサイトをハッキングされて、そのままコピーサイトを2つほど作られてしまった経験があります。 まぁ海外からのIP制限をかけないなど、セキュリティ対策の甘かった自分がいけなかったんですが、そのサイトを閉鎖させるために海外サーバー運営会社に英語で内容証明を送り、削除してもらうのはかなり大変でした。 WordPressをハッキングされ、ミラーサイトを2つ作られる→無事、削除 ここまでなら良いお話: ここまでならそんな悪い経験でもないかな…という気がするんですが、さらなる問題が発覚。2013年3月に削除したそのサイトが、別ドメインでまた2014年8月に復活しているのです。当時、盗まれたデータベース情報そのまんまで、またもや複製されました。 また削除依頼するのか? これをまた削除依頼したとして
「Rodeo」は、Pythonでデータサイエンスを取り扱うためのIDEで、軽量なIPython Notebookとしても使える。なお、Yhatではかねてより「Rodeo」を内部的に使用していた。 IPython Notebookは、プレゼンテーションやチュートリアルには便利なものの、データサイエンスにおける日常的な作業に使うには大きすぎ、Sunlime TextやVIMといったエディタも、同様といえる。「Rodeo」は、オートコンプリート対応ターミナル、テキストエディタ、プロットの閲覧といった、データサイエンスでのデータ解析に最低限必要な機能を搭載して開発された。 ただし、ミニマルな環境でも動作するものの、軽量なPythonとしての使用では、パフォーマンスがわずかに劣る場合もある。 内部的には、UIとPython環境との通信を行うために、IPythonカーネルを使用する。エディタには、「R
あまり知らない環境で作業をする際、LAN内で稼働しているマシンの一覧が欲しくなる事もあるだろう。 そんなときに便利なのが、今回紹介する『arp-scan』コマンドだ。 このコマンドを実行することで、同じネットワークに所属して動作しているマシンのIPアドレスとMACアドレスの一覧を取得することができる。 1.インストール まずはインストールから。 インターネットに接続している環境であれば、以下のコマンドを実行するだけだ。 Debian/Ubuntuの場合 apt-get install arp-scan RHEL系の場合 yum install arp-scan ソースからコンパイルする場合は、前提となるpcapなどをインストールした上で、以下のようにコマンドを実行する。 git clone https://github.com/royhills/arp-scan.git cd arp-sc
ブラウザスタイルは平坦化しておく リセットCSSはオプトアウト可能にしておく 登場頻度の高い組合せはplaceholderとして登録してから利用する 可能な限り画像はスプライト生成してから利用する それ以上分解不可能なコンポーネントは要素のように扱う コンポーネントは自己完結型のものを使う BEMはDRYになるよう粒度を下げる 可能な限り@extendは利用しない レスポンシブでない場所では、Utilitiesクラスを活用する shame.cssはいつも綺麗にしておく 詳細度または特異性の高いものほど後方に記述する 可能な限り!importantしない 可能な限りハックしない 変数をデザインガイドとして活用する CSSファイルを分割するメリットはほとんどないので一つにまとめる 1. ブラウザスタイルは平坦化しておく 例えば、こういうScrap & Buildは単に通信量のムダ。
社内勉強会でいろいろ教えてもらったのでメモ。トレンドと呼ぶには一、二年遅い。なお自分の考えを整理するために書いているものなので正確さは保証しませんしツッコミも不要です。 前提: 仮想マシンと仮想マシンイメージ VirtualBox とか、 AWS なら AMI とか。ホストマシン上で動作しているものが仮想マシンで、仮想マシンイメージは仮想マシンのスナップショットだったり、それをもとに新しい仮想マシンを作れる雛形だったり、くらいに理解しておけばよい。 Vagrant と Packer 仮想マシンと仮想マシンイメージの技術があるおかげで、作業環境(Mac とか Windows とか)上でプロダクション環境により近い環境を手軽に用意できるようになた。しかし仮想マシンの管理(起動したり、設定を変えたり)は手作業でやる必要があった(VirtualBox なら GUI でぽちぽちやったりとか) Vag
米GitHubは、4月23日(現地時間)にJavaScriptによってデスクトップアプリケーションを作成できる、クロスプラットフォームのデスクトップアプリケーションシェルAtom Shellの名称を、Electronに変更した。今回の改称に合わせて、公式サイトのURLも変更する。 Electron(旧Atom Shell)は、もともとAtomエディタでChromiumやNode.jsのイベントループやネイティブAPIを用いるために作られた。しかし、テキストエディタのサポートだけが目的ではなく、Web技術を使用したクロスプラットフォームのネイティブデスクトップアプリケーション開発の実現も目指していた。 開発開始から2年が経過し、Electronは自動アプリアップデートやWindowsインストーラー、クラッシュレポートなど、ネイティブアプリケーションに役立つさまざまな機能を、JavaScrip
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、(検証環境としては)意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く