電子署名の基礎知識 - Qiita
はじめに 電子署名に関する記事の中で、軽く触れておこうと思ったところ、結構長くなりそうなので、単独の記事として起こしました。 電子署名と言えば、古典的にはRSA署名、DSA、近年使われているのはECDSAやEdDSA(ed25519)といった方式がありますが、その具体的な内容は割愛します。 世の中、電子署名の説明は色々ありますので、そちらをご参照…と言いたかった所なのですが、残念なことに不適切な説明というのも多いのです。 現実へのアナロジー 電子署名とは、現実世界の署名( 日本でならまだ印鑑の方がメジャーでしょうか ) をデジタルデータ上に実現したものと見ることができます。 つまり、あるデータに関して当事者が署名を施すことで、そのデータの内容に関する承認の意志を示すもの、逆に署名を受け取った人からすれば、署名者が後から「いやそんなの知らない」と否認する ( しらばっくれる ) ことを防止す
58歳の文系エンジニアがCourseraのMachine Learningを苦労して完走した話 - Qiita
老害と呼ばれそうなお年頃ですが、2018年3月の1ヶ月間でCourseraでスタンフォード大学が提供しているMachine Learning講座を修了しました。定年間近の老兵がどうやってこの講座を完走し、これから何を目指しているのかをお話ししたいと思います。 動機（≠動悸） 2月のデブサミ2018で、ウルシステムズの漆原さんの講演を聴いて、一生エンジニアで飯を食っていきたいなら何か新しいことを始めなきゃダメだなと思ったのが始まりです。 2017年は、Xamarinを使ったiOS/Androidアプリ、Raspbian上でC#を使ったREST APIサーバー、さらに、iPhone/Apple Watchに話しかけて機械を制御するVUIなど、製造業に勤めるソフトエンジニアとしてはかなり異質なことをやらせてもらったと思います。 でも、新しいことをやってる感が足りず、何となく消化不良な感じでした。
「コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること」という応募資格に込めた想い | Preferred Research
※PFNの募集要項は、本ブログの内容をふまえ、適切に意図が伝わるよう一部更新しました PFN代表の西川です。 今回は、SNS上でもたびたび話題（炎上？）になっているPFNの応募資格について、改めてご紹介したいと思います。 PFNの採用募集ページに書かれたリサーチャーの条件には、「コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していること」という一文があります。この条件は、PFIの時から、リサーチャーの応募資格として常に掲げてきました。 その背景にある想いは、コンピュータサイエンスの研究をする上では、一つの分野だけでなく、幅広い分野について深い知見を有することが極めて重要である、ということです。たとえば、データベースの研究をする上では、トランザクション処理の理論や関係代数について詳しく知っているだけではなく、データベースを動かすコンピュータアーキテクチャ、ストレージ、また、今では分散データベース
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2018」ベスト10が発表。人工知能の教科書／アルゴリズム図鑑／退屈なことはPythonにやらせよう、などランクイン － Publickey
翔泳社は「ITエンジニアに読んで欲しい！技術書・ビジネス書 大賞 2018」（ITエンジニア本大賞）を開催。ITエンジニアの投票を集計した結果選ばれた技術書とビジネス書の各ベスト10を1月17日に発表しています。 ベスト10のなかで特に投票の多かった上位6冊については、同社が今週木曜日、2月15日に都内で開催する「Developers Summit 2018（デブサミ2018）」において書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会が開催され、そこで行われる最終投票によって大賞が決定されます。 当日プレゼンを行うのは、以下の6冊です。 技術書部門 『アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム』 『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』 『退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』 ビジネス書部門 『大人の語彙力が使える
エンジニアの次のステップへの勉強法 - Qiita
言われたものはだいたい作れるし、どんなプログラミング言語が来ても大抵書けそうかなってなったエンジニアがそこで成長が止まってしまう人を見かけることがあります。 技術が好きで、作ることが好きで、なのに環境に求められず成長が止まってしまっているんだろうと思います。 ここで成長が止まってしまう環境とは、 新しい技術の情報を仕入れて語り合うエンジニアが居ない 業務用件に高い技術が求められない 改善サイクルが遅い 開発プロセスなどをまとめる人がいない などです。 簡単に言うと、今はうまく仕事があるけれど、停滞している仕事場ですね。 下手にビジネス的に成り立ってしまっているので、それ以上成長をする必要がないのです。 まあ、そういう生き方もありかな？って思うので、それでいいやって思う人は続きは読まなくてもいいかなって思います。 ここから先はエンジニアとして技術を伸ばすことが楽しい、ものを作ることが楽しい、
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
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