Python 画像に文字データを隠蔽するライブラリを公開 - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals from steganography.steganography import Steganography # 画像にテキストを埋め込み path = "/tmp/image/a.jpg" output_path = "/tmp/image/b.jpg" text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.' Steganography.encode(path, output_path, text) # 画像に隠蔽されたテキストを読み込み secret_text = Steganography.decode(output_path) # 画像にテキストを埋め込み >>>stega
たった1人から始める社内テストコード文化
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals # テストする関数 def add(a, b): return a + b # テストコード 関数名はtest_ から始めるのがpytestでのお作法 def test_add(): assert add(1, 1) == 2 assert add(1, 2) != 2 >>> $ py.test ../tests/test_add.py =============================================================================== test session starts ================================================
【2時間でCI環境構築】CircleCIでPython Webサーバ構築してHTTP通信試験を通す手順 - Qiita
CircleCIの特徴は1環境であれば無料でCI環境が利用出来る点です。環境構築が完了すると、GitHubのcommit毎にCIコンテナが立ち上がり定義した自動テストがコンテナ上で実行されるようになります。本投稿では、Python3.5とFlaskで構築したWebサーバをCircleCI上で稼働させて、requestsを使ってコンテナ上のWebサーバにアクセスしてHTTP Statusコード200が返却されることを試験しています。 2時間で構築するCI環境の動作フロー Python3.5 + Flaskで構築されたWebサーバを試験する CircleCI上でPythonのWebフレームワークであるFlaskを利用したWebサーバを立ち上げて、HTTPのエンドポイントにアクセスしてHTTP Statusを確認する簡単な試験を行うのが本記事です。 jenkins職人問題へのCircleCIの考
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本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
2016年 独りで新規WEBサービスを開発・運用した際の知見 - Qiita
私が新規WEBサービス立ち上げ時に取り組んだ内容についてWEBエンジニア向けにまとめた記事です。 例えばNginxの設定でHTTPヘッダーが正しく設定されているかを確認できるGoogleDevelopers PageSpeed Insights を知っていると大変有利です。もちろんPageSpeed Insightsを知らなくてもWEBサービスを公開・運用可能ですがユーザに意図せず不利益を与えていたり、知らず知らずのうちにモバイルフレンドリーでないとGoogleから検索ペナルティを加えられている可能性があります。この記事は独りで新規WEBサービスを立ち上げた際のノウハウと取り組んだ内容について記述しています。 1. 概要（5行くらいで） スマホ対応は必須。トラフィックの50%はスマホから発生する。 速度は武器！速いサイトはそれだけで価値がある。 SEOの内部対策は内部リンク整備とPageS
GitHub時代のパスワードを管理する技術 - Qiita
パスワードをgit commit する前に検討したい、3つの回避方法 GitHub便利ですね。無料で自身のソースコードを管理できます。しかし無料プランだとソースコードは全世界に公開されてしまいます。有料プランですと月7 USドルでソースコードを非公開にできますが、結構お高めなので払っている人は少ないのではないでしょうか？ 外部リソースにアクセスするプログラムを書いていると、config にパスワードを書いてしまいたい衝動に駆られます。しかし過去の事件について思いを馳せてみてください。クラウドサーバを生成する権限はお金になります。BitCoinマイニング目的でEC2 インスタンスを不正利用された事例は国内でも数件発生しています。本当にそのパスワードをconfig に書いて大丈夫でしょうか。 この記事ではgit にcommit しないで上手にパスワードを管理する技術について考えていきます。 a
月額2650円でDBアクセス込み秒間214リクエスト捌くWebサーバ構築事例 - Qiita
クラウド破産しないためのサービス選び 同じゲームを作った仲間がクラウド破産しそうになりました。個人で破産したくなかったのでこの時点で従量課金制であるAWSとGoogleCloudは除外。さくらかConoHaかなと思っていたのですが、ConoHaがSSDプランを格安で始めていたのでConoHaを選択しました。昨年お仕事で使ってたAWS-RDSのHDDをSSDに切り替えたらCPU使用率とスループットが大幅に改善したのでSSD万能説を信奉することにしました。 サーバ構成をどう設計するか オールインワンかDB+APPサーバ構成にするか。サーバを分割した場合DBとAPP間の通信レイテンシが気になります。サーバが異なっていてもconnection poolingをちゃんと設定していれば1-5msで応答が返ってきます。オールインワンで構築すると将来DBサーバとAPPサーバを分割するときDB移管作業がとっ
【アプリ評価★5を増やす機能】ヘビーユーザにだけレビュー依頼 - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals from review.review import ReviewManager USER_ID = "B00001" manager = ReviewManager(USER_ID) # 権利を持っているか確認 manager.can_review() # アプリ起動を記録 manager.app_startup() # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals import datetime from pip.utils import cached_property import redis PREFIX = 'R
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の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。macのPython2.7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
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの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。macのPython2.7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
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 "
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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