iPhone Xの新しいロック解除メカニズムのリバースエンジニアリング 全Pythonコードはこちら。 新しい iPhone X で議論の的になった機能と言えば、新規ロック解除方式で、Touch IDの後継である Face ID でしょう。 ベゼルレスのスマートフォンを実現してきたAppleは、端末を簡単かつ素早くロック解除できる新たな方式を開発する必要がありました。競合他社が指紋認証を採用し続ける中、Appleは別のポジションのメーカーとしてスマートフォンのロック解除方式を刷新し、変革を起こす決断をしました。それは、単に見るだけで認証されるという機能です。進化した（そして驚くほど小さい） 深度センサ付きカメラ が前面に埋め込まれているおかげで、iPhone Xにはユーザの顔面の3Dマップを生成する能力があります。さらに、ユーザの顔写真を 赤外線カメラ でキャプチャするため、環境の光や色彩

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 本記事は、Tang Liu（tl@pingcap.com）が「Bay Area Rust Meetup August 2017」で行った講演内容をまとめたものです。 動画はこちらからご覧いただけます 。 講演者の自己紹介 非同期プログラミング なぜ同期にしないのか なぜ非同期にするのか コールバック地獄 コルーチンで簡単に書く もう1つの方法、future Rustにおけるfuture Futures コンビネータ 同期 Stream Sink Task gRPC なぜgRPCを使うのか HTTP/2 gRPCのベースはHTTP/2 futureとgRPCを組み合わせる C gRPCのキーワード 疑似フロー 単一通信 クライアントストリーミング サーバストリーミング 双方向ストリーミング 単一通信fu

依存がなく、テスト可能であり、クリーン。 Uncle Bobのクリーンアーキテクチャの概念を読んだので、これを私はGoで実装してみたいと思います。このアーキテクチャは、自分たちの会社である Kurio – App Berita Indonesia で使っていたものに似ていますが、少し違っています。大きな違いはなく、概念は一緒なのですが、フォルダ構造が違っています。 サンプルのプロジェクトとして、記事をCRUDで管理するリポジトリを https://github.com/bxcodec/go-clean-arch にpushしてあります。 * 免責条項 ここで使われているどのライブラリあるいはフレームワークも、利用を特別推奨しているものではありませんので、ご自身あるいはサードパーティによる同じ機能のものと入れ替えることが可能です。 基本的な考え方 ご存知のように、クリーンアーキテクチャで設計

最終目標は、最小限のコードで正規表現ユースケースの大部分をカバーできるくらい十分堅牢な構文を提供することです。 1文字と一致させる まずはじめに、1文字のパターンと1文字で構成される文字列を引数に取り、一致するかしないかを示すブール値を返す関数を作成してみます。1文字のパターンである . はワイルドカードとされ、任意の文字リテラルと一致します。 下記のようなかんじです matchOne('a', 'a') -> true matchOne('.', 'z') -> true matchOne('', 'h') -> true matchOne('a', 'b') -> false matchOne('p', '') -> false function matchOne(pattern, text) { if (!pattern) return true // 任意テキストが空パターンと一致

2016年の3月、DeepMindのAlphaGoが人類最強の囲碁棋士を破った最初のAIとなり、衝撃が走りました。この時のAlphaGoのバージョンであるAlphaGo Leeは世界中の最高の囲碁棋士の膨大な対局を学習に使っていました。数日前に発表された 新しい論文 によると、新しいニューラルネットワークの AlphaGo Zero は人間が囲碁の打ち方を教える必要がないそうです。今までの囲碁棋士より(人間、機械に関係なく)優れているだけでなく、たった3日間の学習で打ち方を学んでしまうのです。この記事では、これがどのようにして可能なのか、そしてなぜ可能なのかについて説明します。 モンテカルロ木探索 離散的で決定論的な完全情報ゲームをするボットを作成できるアルゴリズムは、モンテカルロ木探索(MCTS)でしょう。囲碁やチェスやチェッカーのようなゲームをするボットは次の一手を決める際に全ての選択

Project Quantumのことをお聞きになったことがあるでしょう。これはFirefoxを高速化するために、Firefoxの中身を大幅に書き換えたものです。実験的なブラウザ、Servoから部分的に交換を実施し、エンジンの他の部分の著しい改善を図っています。 このプロジェクトは、飛行中のジェット機でのジェットエンジンの取り替えに例えられます。現場でコンポーネントごとに変更を実施するので、各コンポーネントの準備が整い次第、Firefoxで効果を確認することができます。 また、Servoから採用した最初の重要なコンポーネントは、Quantum CSSと呼ばれる新しいCSSエンジン（以前の別名はStylo）で、現在はNightly版でテストすることが可能です。(編注:Firefox 57からはデフォルトで有効化されています) about:config に行き、 layout.css.servo

Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 本稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 本稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代

以下は、私がよく交わす会話の一例です。 人物A：FacebookやGoogleは、巨大なモノリシックリポジトリ（モノレポ）を使っているんだってよ。 私：みたいだね。あれは本当に便利だと思う。 人物A：僕に言わせれば最悪の愚行さ。全てのコードを単一のリポジトリに入れるのがヒドイ考えだと、FacebookやGoogleはなぜ思わないんだろうか。 私：FacebookやGoogleのエンジニアたちも小さなリポジトリには精通しているだろうけど（ 濱野純（Junio Hamano） 氏はGoogle勤務だし）、単一の大きなリポジトリの方が、きっと”ある理由”で好みなんだよ。 人物A：なるほどね。僕としては、まだちょっと違和感はあるけど、モノレポが使われる理由は分かったような気がするよ。 “ある理由”はかなり長いので、同じ会話を何度も繰り返さなくていいように、ここに書き留めておこうと思います。 シンプ

はじめに cpumasks は、Linuxカーネルが提供する特別な方法で、システム内のCPUに関する情報を格納します。 cpumasks 操作に関して、APIを含む関連のソースコードとヘッダファイルは以下のとおりです。 include/linux/cpumask.h lib/cpumask.c kernel/cpu.c include/linux/cpumask.h 内のコメントにあるように、CPUマスクは、システム内のCPUセットを表すのに適したビットマップ（CPU番号ごとに1つのビット位置）を提供します。CPUマスクについては、以前に カーネルのエントリポイント を扱ったパートの boot_cpu_init 関数を説明した部分で少し触れました。この関数は、最初のブートCPUをオンラインやアクティブなどにしたりする操作を行います。 set_cpu_online(cpu, true); s

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 問題は細部（あるいはその欠如）にあり。 議論とは、ソフトウェア開発の基本的な構成要素であり、スケーラビリティを向上させるためには避けられない摩擦であると言えます。議論を通して私たちは出来上がるものの品質に影響を与え得るような問題を早い段階で浮かび上がらせることができるのです。その1つがオーバーエンジニアリングの問題です。 ウィキペディアによると、オーバーエンジニアリングとは下記のとおりです。 十分な 安全率 や十分な機能の確保のためか、あるいはデザイン上の誤りのどちらかの理由から、アプリケーションが必要とする以上に強固で複雑なプロダクトがデザインされてしまうこと。 また、ウィキペディアには、オーバーエンジニアリングが好ましい場合として、さらに、このようなことも書いてあります。 ある特定の基準の下で安全

(注：2017/02/06、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) Dependency HellはNP完全ですが、この状況から脱却できるかもしれません。 パッケージにおけるバージョン選択の問題とは、完全である（全ての依存関係を満たしている）かつ互換性のある（互換性のない2つのパッケージが選択されていない）トップレベルパッケージPをビルドするために使われる依存関係の集合を見つけることです。ただし、菱形依存問題があるので、このようなセットは存在しない可能性があります。菱形依存問題とは、AはBとCが必要、BはDのバージョン2ではなくバージョン1が必要、CはDのバージョン1ではなくバージョン2が必要といったような問題のことです。この場合、Dの両方のバージョンを選択することはできないため、Aをビルドすることができないわけです。 パッケ

しばらく前に私は、「 C言語でシェルを書く方法 」というタイトルで、皆さんが日常的に使っているツールの内部動作を理解するのに役立つチュートリアルを書きました。単純なシェルであっても、数例を挙げるだけでも read 、 fork 、 exec 、 wait 、 write それから chdir など多数のシステムコールが呼び出されていました。この探索に続く次なる旅として、今回はLinux環境においてシステムコールがどのように実装されているのかについて学んでいきましょう。 システムコールとは何か システムコールを実装するに当たって、それが何なのかをまずきちんと理解しておきましょう。そう遠くない昔の私がそうでしたが、素直なプログラマならシステムコールをCライブラリで提供されている関数のことだと定義するかもしれません。しかしこれは全く正しくありません。確かにCライブラリに含まれる関数群はシステムコ

レガシーコードをうまく手なずけて、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。レガシーコードをうまく手なずけて 、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。 レガシーコードはリファクタリングで救出可能 耳寄りなお知らせがあります！ リスたちは毎年何千本もの木を植えてくれています 。まあ自分たちが隠したドングリのありかを忘れてしまった結果ですけどね。そしてもうひとつ。 あなたのプロジェクトも救出できる のです。 ボスから任されたプロジェクトが どんなに醜い泥まみれのレガシーコードだったとしても 、そこには 必ず 道があります。道は曲がりくねっていて、木陰にはモンスターが待ち構えていることでしょう。

ソーシャルメディアのAPIとそのレート制限は、あまり気分のよいものではありません。特にInstagram。あんな制限つきAPIを欲しがる人がいったいどこにいるんでしょうね？ 最近のサイトは、スクレイピングやデータマイニングの試みを阻止するのがうまくなってきました。AngelListはPhantomJSすら検出してしまいます（今のところ、他のサイトでそこまでの例は見ていません）。でも、ブラウザ経由での正確なアクションを自動化できたとしたら、サイト側はそれをブロックできるでしょうか？ 並行性を考えたり、さんざん苦労して用意した結果として得られるものを考えたりすると、Seleniumなんて最悪です。あれは、私たちが「スクレイピング」と聞いて思い浮かべるようなことをするためには作られていません。しかし、賢く作り込まれた今どきのサイトを相手にして、インターネットからデータを掘り当てるための信頼できる

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

「Cならわかるよ」というプログラマーは大勢います。確かにCの文法はよく知られているし、44年の歴史を誇るわけだし、あいまいな機能に悩まされることもありません。簡単ですよね！ あ、「Cならわかるよ」と 言うだけなら 簡単ですよねっていう意味ですよ。学校で習った人もいるだろうしお仕事で使ったことがある人もいるでしょう。覚えることもそんなに多くないし、完璧だという人もいるかもしれません。いいでしょう。でも、Cって実は、そんなにシンプルではないのです。 嘘だと思うなら、今から挙げる問題を解いてみましょう。たった5問です。基本的にはどれも同じで「戻り値は何ですか？」という問題ばかりです。四択方式で、どの問題も正解はひとつだけです。さあどうぞ。 第1問

全てのプログラマが理解すべき171語の文章 MITライセンス は、最も有名なオープンソースソフトウェアのライセンスです。この記事では、その内容を一行一行読んでいきます。 ライセンスを読む オープンソースソフトウェアを利用しているものの、これまでライセンス全文（原文：171語）を読む機会がなかった方は、大した量ではないので、今すぐ読んでください。あなたにとってライセンスが身近なものでないなら尚更です。理解できない箇所などがあれば、その部分は心に留めておき、明確にするようにしてください。これから背景や解説とともに、全文を分割して順番に紹介していきますが、大事なことは全容を頭に入れておくことです。 MITライセンス（MIT） Copyright (c) <年> <著作権保持者> 本ソフトウェアおよび関連文書ファイル（以下「ソフトウェア」）のコピーを入手する全ての人に対し、それらに関する無償のライ

もしラップトップのディスプレイが壊れたら、文句を言いつつもお金を出して修理してもらうのが普通でしょう。修理用のパーツが届くまでの間は、外付けディスプレイでしのぐのでしょう。面倒ではあるけれど、それで作業が止まってしまうわけではありません。でも、いちばん近い町までバスで2日かかるうえに、貴重品を安心して送れるサービスも整っていない場所にいるとしたらどうでしょう？私の置かれた状況がまさにそれでした。インド北部のラダック、ヒマラヤに囲まれたところでそんな目にあったのです。私がここに来たのは、日々の仕事から離れて執筆に専念するためでした。執筆にはコンピュータが欠かせません。でも、日々の生活はそれほどコンピュータに依存していなかったので、ハッカーらしい解決策をゆっくり考えてみました。 私のハックのポイントは、スマホを「モニター」として使ったことです。VNCやXのポートフォワーディングで映像出力を直接

(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

私はかつて、 ssh-chat というプログラムを書きました。 ssh http://t.co/E7Ilc0B0BC pic.twitter.com/CqYBR1WYO4 — Andrey ???? Petrov (@shazow) December 13, 2014 アイデアは単純なもので、ターミナルを開いてこのようにタイプするだけのことです。 $ ssh chat.shazow.net たいていの人はこの後に続けてlsコマンドをタイプするのでしょうが、ちょっと待って。よく見てください。そこにあるのはシェルではなく、なんとチャットルームですよ！ 詳しいことはわからないけど、何かすごいことが起こっているようですね。 SSHはユーザー名を認識する sshでサーバーに接続するときに、sshクライアントはいくつかの環境変数をサーバーへの入力として渡します。その中のひとつが環境変数$USERです。