疑似個人情報とは、主にアプリケーションの開発/試験の際のテストデータとしての使用を目的とした架空の個人情報データです。 個人情報保護法の施行により、本物の個人情報を目的外であるテストデータとして使用することはできなくなっています。 また個人情報の漏洩が社会問題となっている今、「本物の個人情報」をテストデータのように別目的で使用することは、 情報漏洩の危険性が高まるだけでなく、企業としてのモラルも問われます。 このページは無料で、この擬似個人情報を生成することができる実験的サービスです。 生成したデータの商用利用も可能です。 下の「生成を開始する」ボタンを押して、条件を入力していくだけで簡単に個人情報データの生成を行うことができます。 作成したデータはMicrosoft Excel、CSVなどの形式でダウンロードすることができます。
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PEP-JP: 257 オリジナルのヘッダ ================== PEP: 257 Title: Docstring Conventions Version: $Revision: 1.1.1.1 $ Last-Modified: $Date: 2003/03/19 01:15:10 $ Author: David Goodger , Guido van Rossum Discussions-To: doc-sig@python.org Status: Active Type: Informational Content-Type: text/x-rst Created: 29-May-2001 Post-History: 13-Jun-2001 概要 ==== この PEP ドキュメントでは,様々な Python ドキュメンテーション文字列 (docstring) につ
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか? 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか? とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
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