入門Let's Encryptという勉強会をしました | feedforce Engineers' blog
Let's Encrypt！！インフラ担当の杉内です。 少し前になりますが毎週金曜に行っている社内の勉強会でLet's Encryptについて発表しました。 今日は資料の公開とスライド中ではデモで済ませてしまったところのフォローを交えつつ紹介したいと思います。 資料はこちら Let's Encryptとは Let's EncryptとはSSL/TLS証明書を無料で発行してくれる認証局です。 SSL証明書を無料で発行するとともに、発行、インストール、更新を自動化しHTTPSの普及を目的としています。 SSL証明書が無料という部分も魅力的ですが、注目すべきは証明書に関連する作業が自動化されるところです。 SSL証明書の取得は支払いやドメインの所持者かどうかの確認等、手作業が必要な部分が多く自動化しづらいのが現状です。そこを自動化していこうというスタンスはとても素晴らしいです！ 以下デモパートで
PHP の mt_rand() は一貫して壊れている(consistently broken)らしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm
PHPでMersenne Twister法で擬似乱数を生成する関数のmt_rand()にバグがあり出力がおかしい、という話が流れてきておもしろかったので簡単にまとめておく kusanoさんがmt_rand()の実装に9年以上前から1文字違いでバグがあったことを見つけて、数ヶ月後にマージされる(追記: 正確には、PHP版の実装が他と異なっているのは前から知られていたらしい*1 ) PHPに送った1文字修正するプルリクエストがマージされた🎉 mt_rand()の返す値が元のメルセンヌツイスタと異なっていた。https://t.co/Z5WJhHVyNd— kusanoさん@がんばらない (@kusano_k) February 17, 2016 その後、生成される擬似乱数列が変わってしまうので、後方互換性を壊す変更は議論してからmergeすべきということでrevertされるこの前マージされた
PHP の壊れた mt_rand の品質を統計的に検証した - iwiwiの日記
メルセンヌ・ツイスターと似て非なるアルゴリズムが実装されていたことが発覚して話題の PHP の mt_rand 関数の品質を統計的に検証しました．果たして，PHP の「壊れた」mt_rand は安心して使うことができるのでしょうか……？ ちなみに，結論から言うと，PHP の壊れた mt_rand は，（少なくともこのテストの範囲では）本家メルセンヌ・ツイスターと遜色ない品質を持っているようです．ただし，最後に PHP の乱数の別の懸念点についても紹介します． 壊れた mt_rand とは PHP の mt_rand は，ドキュメントによると，有名な乱数生成アルゴリズム「メルセンヌ・ツイスター」を利用して高品質の乱数を生成する関数です．ところが，どうやら一部では知られていたこととして，PHP の mt_rand の実装にはバグがあり，本家メルセンヌ・ツイスターと挙動が一致していませんでした．
PHP開発でCIするならScrutinizer使ってみよう - Qiita
Scrutinizerが凄い！！ ScrutinizerというサービスがPHPの静的解析出来て凄いというスライドを読んで試しに使ってみたら思いの外すごかった。 公式サイトURL https://scrutinizer-ci.com/ スライドの記事 http://www.slideshare.net/hinakano/scrutinizer-ciphp オープンソースのリポジトリ(publicリポジトリ？)なら無料で利用出来るようです。 静的解析が優秀！ Scrutinizerでは初期設定の段階で、php-sim、pdepend、php-analyzerツールが有効になっています。 これらツールの他に設定で、 PHP Code Sniffer PHP Change Tracking Analyzer PHP CS Fixer PHP Mess Detector Security Advis
PHPデプロイツールの世界
みなさんはApache Arrowを知っていますか？ 普段データを処理している人でも今はまだ知らない人の方が多いかもしれません。しかし、数年後には「データ処理をしている人ならほとんどの人が知っている」となるプロダクトです。（そうなるはずです。） Apache Arrowはメモリー上でデータ処理するときに必要なもの一式を提供します。たとえば、効率的なデータ交換のためのデータフォーマット、CPU/GPUの機能を活用した高速なデータ操作機能などです。 一部のデータ処理ツールではすでにApache Arrowを使い始めています。たとえば、Apache SparkはApache Arrowを活用することでPySpark（PythonからApache Sparkを使うためのモジュール）とのやりとりを高速化しています。データ量によっては10倍以上も高速になります。（リンク先の例では20秒→0.7秒と約3
rocketeerでdeployする - Qiita
カレントディレクトリ配下に、vendorというディレクトリが配置されています。 vendor/bin/rocketeer ファイルが出来上がっていればOKです。 初期設定を行う いくつか質問されますが、すべてEnterキーを押していきます。 実行したディレクトリ配下に、.rocketeer というディレクトリが作成されます。 設定ファイルを変更する .rocketeerディレクトリに移動し、設定ファイルを編集していきます。
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