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ブックマーク / qiita.com/haminiku (7)

  • ウィルス感染でWebサービスが20日間ダウン。本当にごめんなさい - Qiita

    障害が起きたWebサービスは個人で運営しているサービスです。 2016年2月、障害から20日後にサービス再開しましたがアクティブユーザは以前の18%です。未だ回復の目処は立っていません。冗長化していないサーバがウイルス感染し、その後の対応も後手後手に回ってしまいました。 2016年1月末に起こるべくして起こった障害について記事にしてみました。ご迷惑をお掛けしてしまい当に申し訳ありません。 ■ ユーザは、もう戻ってこない どんなウイルスに感染したのか SYNフラッド攻撃(SYN Flood Attack)を他のWebサイトに行うウイルスに感染して、確認していませんが他のサービスをSYNフラッド攻撃していたと思います。またウイルス感染時にサーバのsshdを書き換えられsshで接続できなくなりました。感染後にコンソールログインして書き換えられた醜い authorized_keys を見た時ゾッ

    ウィルス感染でWebサービスが20日間ダウン。本当にごめんなさい - Qiita
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    cu39 2016/02/23
  • 【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita

    3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual

    【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
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    cu39 2015/12/03
  • TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita

    TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogle機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました

    TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
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    cu39 2015/11/18
  • Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所

    Redis不適切利用による問題は番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... (この話は事実ではなくファンタジーです。) 深夜電話で叩き起こされました。どうやらアクセス障害みたいです。 何人かで実機確認したら、まったくゲームが遊べない。データ不整合怖いのでメンテIN。 ほどなくしてRedisが溢れメモリ不足で新規書き込みが出来なくなっていると判明。サーバのメモリ容量は64GByteでこれ以

    Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
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    cu39 2015/10/27
  • 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita

    前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "

    遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita
    cu39
    cu39 2015/10/14
    [coding[[trade][forex][python]
  • 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita

    前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切(適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める)な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去

    遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
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    cu39 2015/10/14
    [coding[[trade][forex][python]
  • pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita

    作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題

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