Windows OSのバイブル『Windows Internals』を日本語解説するプロジェクトが“GitHub”で開始／実際に動作するアプリで高度かつ難解な内容をコードレベルで理解【やじうまの杜】
OpenGL を Python3 から利用するための環境設定および簡単なサンプルコード (Linux)
概要 コンピュータグラフィックスのレンダリングライブラリの一つである OpenGL を Python3 から利用するための Linux 環境を準備して、設定例およびサンプルコードを記載します。特にここでは Debian9 を利用します。 Getting Started Language bindings / Python ModernGL The Guide Examples ModernGL インストール Python バインディングのうち、ここでは ModernGL を介して OpenGL を利用することにします。ただし、必要となる Python は 3 系です。 Python3 および pip、ipython、numpy、matplotlib、pil sudo apt install python3 sudo apt install python3-pip sudo apt inst
Let's EncryptがはまったGolangの落とし穴 - ぼちぼち日記
0. 短いまとめ 300万以上の証明書の失効を迫られたLet's Encryptのインシデントは「Golangでよくある間違い」と書かれているようなバグが原因でした。 1. はじめに、 Let's Encryptは、無料でサーバ証明書を自動化して発行するサービスを行う非営利団体として2014年に設立されました。 2015年にサービス開始されると証明書の発行数はぐんぐん伸び、先月末のプレスリリースでは累計10億枚のサーバ証明書を発行したことがアナウンスされました「Let's Encrypt Has Issued a Billion Certificates」。CTLogの調査から、2020年2月末の時点では有効な全証明書の38.4%がLet's Encryptの証明書であるとみられています「Certificate Validity Dates」。 無料の証明書を提供してもらえるのは非常に嬉し
【機械学習】時系列データの前処理 -ラグ特徴量作成-｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回は時系列データの前処理（ラグ特徴量）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。 時系列データとは 時系列について、Wikipediaでは以下のように説明しています。 時系列（じけいれつ、英: time series）とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列（一連の値）のこと。 引用元：Wikipedia より直観的な説明をすると、データを可視化したとき横軸が時間なら、そのデータは時系列データといえます。 上図の縦軸が加速度センサの計測値、横軸が時間です。つまり、これも時系列データです。
コンピュータセキュリティと様々なサイドチャネル攻撃｜Rui Ueyama
コンピュータセキュリティというのは微妙なもので、正面からの攻撃には安全でも、攻撃対象とは思われていなかった部分を突くとあっさり情報が盗めるパターンがある。そういう攻撃手法をサイドチャネル攻撃という。ここではサイドチャネル攻撃についていくつか見てみよう。 たとえば社外秘の文書をセキュアにブラウズしたいとしよう。VMwareなどを使って仮想マシンにOSを2つインストールして、通常利用環境とセキュア環境を完全に分離して、セキュア環境からしか社内ネットワークにアクセスできないようにして、そちら側をインターネットから完全に隔絶しておけば、仮に両方のOSが乗っ取られたとしても、VMware自体が乗っ取られない限りは依然として分離が有効に機能しているので、インターネットに情報がリークすることは原理的になさそうだ。 しかし実際にはこのような分離は完全な防護壁にはなってくれない。たとえばセキュア環境は「なに
個人で運用しているサーバーを Kubernetes に整理する - Unyablog.
個人で運用している VPS に Kubernetes を乗せて既存のシステム（Web アプリとか Slack Bot とか Cron ジョブとか）をガッと移行した。 もともとは itamae 使って Systemd でサービス立ち上げていたのだけど、ソフトウェア依存とか権限分離とか冪等性とか面倒になってきて、うおお Docker でデプロイするぞ！となっていた。 初めは Docker Compose で立てようと思っていたけど、k8s のほうが楽しそうなので k8s にした。実際楽しいので良いと思う。 何を使って Kubernetes を立てるか Microk8s メリット デメリット kubeadm メリット デメリット 他に考えたこと ネットワークプラグイン Volume 周り オブジェクト管理 アプリケーションの移行 感想・補足 何を使って Kubernetes を立てるか Micr
【データサイエンティスト入門編】探索的データ解析（EDA）の基礎操作をPythonを使ってやってみよう
機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、一番最初に行う作業をご存知でしょうか？会社や組織から課題を与えられた場合、最初に行うのが「探索的データ解析」と呼ばれる作業です。 探索的データ解析、英語ではExplanatory Data Analysis（略してEDA）とは、データの特徴を探求し、構造を理解することを目的としたデータサイエンスの最初の一歩です。 探索的データ解析は機械学習のタスクの一番最初のフェーズで、まずはデータに触れてみて、データを視覚化したり、データのパターンを探したり、特徴量やターゲットの関係性/相関性を感じるとるのが目的です。 より高度な機械学習のモデルの構築をしたり、難解な問題を解決する際には、特徴量エンジニアリング（英語でFeature Engineering）を必要することが多々あり、その際に深いデータの知識と理解が求められます。 問題を解決する前に、どのよう
Jupyter Notebook/LabsをMLのどのフェーズで使うのか？ | Democratizing Data
機械学習ではよく使われるJupyter Notebookですが、これを使ってプロダクションで動くコードを書くのは非常に難しいなと思い、皆どのように使っているのかを知りたくてアンケートをとってみました。 結果としては、多少拮抗しているのですが、EDAから予測までJupyter派が多かったようです。ついで、学習のプロトタイプまで、EDAだけ派と続いています。 この質問で失敗したなと思ったのは、「MLの開発」と書いたものの、研究・実験用途で使っている人とプロダクションまで持っていく用途で使っている人が混ざってしまったであろうという気がしています。 ただ、1000票以上集まったので面白い結果となったのではないでしょうか。 その他の回答としては、Emacs派や全部.py派、全部C++派などがいることがわかりました。
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