https://gaugt.connpass.com/event/147220/ 『GitHub Actions Meetup Tokyo β』の発表資料です。 GitHub Actions をはじめるときに参考になるリソースについて紹介しました。Read less
![GitHub Actions のはじめかた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e86d75c263c65b2cf7e28eaa4aedbb83ceef8353/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fstart-github-actions-191016094141-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
5. • その暗号技術がどのぐらい安全かを表す大雑把な指標 • nビットセキュリティは2 𝑛 回攻撃が必要 • 1回あたりの攻撃コストはあまり気にしない • 𝑂 2 𝑛 という表記 セキュリティビット 𝑛 直線 :𝑂(𝑛) 3次関数 : 𝑂(𝑛3 ) 指数関数 : 𝑂(2 𝑛) 𝑂(log 𝑛) 5 / 21 6. • 第二原像計算困難性(弱衝突耐性) • 𝑚1に対して𝐻 𝑚2 = 𝐻 𝑚1 となる𝑚2 ≠ 𝑚1が分からない • 同じじゃなくてもいいから何か一つ見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛 )回トライ ; nビットセキュリティ • 衝突困難性(強衝突耐性) • 𝐻 𝑚1 = 𝐻(𝑚2)となる𝑚1 ≠ 𝑚2を見つけるのが困難 • 𝑂(2 𝑛/2 )回トライ ; 𝑛/2ビットセキュリティ • 第二原像を見つけるのは単なる衝突より2
4. Ron Rivest、Adi Shamir、Leonard Adleman によって 発明された公開鍵暗号方式 桁数が大きな合成数の素因数分解が困難であること を安全性の根拠としている RSA暗号とは 平文 暗号文 公開鍵 秘密鍵 5. 鍵生成 素数𝒑, 𝒒を選ぶ 𝒏 = 𝒑 ∗ 𝒒, 𝝋(𝒏) = (𝒑 − 𝟏) ∗ (𝒒 − 𝟏) 𝝋(𝒏) と互いに素となるような 𝒆 を選ぶ 𝒅 ∗ 𝒆 ≡ 𝟏 (𝒎𝒐𝒅 𝝋(𝒏)) となる最小の 𝒅 を求める 𝒏, 𝒆 を公開鍵,𝒑, 𝒒, 𝒅 を秘密鍵とする RSA暗号のアルゴリズム 平文 𝒎 暗号文 𝒄 𝒄 = 𝒎^𝒆 𝒎𝒐𝒅 𝒏 𝒎 = 𝒄^𝒅 𝒎𝒐𝒅 𝒏 8. RSA暗号運用でやってはいけない 𝒏 のこと その 𝒏 =
8. ロックの種類 Shared Read Lock(共有ロック) ● 他のトランザクションからの書き込みを禁止 ● 他のトランザクションからの読み込みは可能 ● 他のトランザクションは同時に共有ロックを取得可能 Exclusive Write Lock(排他ロック) ● 他のトランザクションからの読み書きを禁止 ● 他のトランザクションは同時にロックを取得できない ● 他のトランザクションが先に共有ロック/排他ロックを取っている場合は、排他ロックは とれない。 9. リードライト・トランザクションにおけるロックの利用 AさんからBさんに50円送金するトランザクション ⇒ 外部からは時刻 t2 にすべての変更がまとめて行われたように見える A : 100 B : 200 C : 1300 A : 100 B : 200 C : 1300 A : 50 B : 200 C : 1300 共有
2. • 準同型暗号とは何か • 加法準同型暗号のデモ • 楕円ElGamal暗号 • 完全準同型暗号 • その原理の雰囲気の紹介 • 『クラウドを支えるこれからの暗号技術』 • 公開鍵暗号の最先端応用技術・理論 • 準同型暗号が載ってる和書は現時点で本書のみ • 数学成分高め • https://herumi.github.io/ango/ 概要 2/39 3. • 光成滋生(@herumi) • @IT連載記事「クラウド時代の暗号化技術論」 • http://www.atmarkit.co.jp/ait/series/1990/ • CODE BLUE2015 • Excelのパスワード暗号化にあったバグの話 • http://www.slideshare.net/herumi/ms-office-54510219 • 属性ベース暗号の実装でIEEE trans. on Compute
1. Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation 中澤 敏明 2016年 黒橋・河原研 夏の勉強会 http://arxiv.org/abs/1609.08144 2. NMTの問題点 1. トレーニングも翻訳も(PBSMTに比べて)遅い 2. 低頻度語の翻訳が弱い – 既存手法はattentionに頼っているが、attentionは 信頼性が低い • Addressing the Rare Word Problem in Neural Machine Translation • On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation – 翻字(transl
40. ECMAScript 2015 CSSSnapshot 2015 WHATWG HTML W3C HTML5 Elements & Syntax WAI- ARIA HTML5 Parser Web Workers Web Sockets API Canvas 2D multi media Content Model app cache sections HTML5 Forms Server- Sent ev. Filter Layout Media Queries trans- form Tran- sitions & Anima- tions Flex Box Multi Column Fonts User Inter- face Shapes text decora- tion Pro- mise Class Module block scope Typed Array Ar
This document discusses using RxJS (Reactive Extensions for JavaScript) to handle animations. It defines animations as sets of values over time, similar to observables. It explains how to create observables that emit values for animation frames or based on duration/velocity. Operators like map and interval can be used to transform values over time for properties like position, rotation, scale. Hig
10. アジェンダ 1. 今日のゴール 2. 私とGAEとGAS 3. GASとは 4. GAEとGASの連携 5. 別の連携 6. 時間があったらオレオレGAEのTips 11. 今日のゴール • GASを知らない人 – GASをとりあえず知る – 帰ったら触る • GAEを知らない人 – GASをとりあえず知る – 帰ったら触る • どっちも知ってる人 – 連携する利点を知る • もう連携してる人 – 違う解を知る ゴール 私と GAS 連携 別 その他 13. 私とGAE • GAEとは2009年07月ゴロから –GAE/Pが2008年4月(preview) –GAE/Jが2009年4月 • 言語とフレームワークとなんか色々 – Java -> サーバ構築 -> テスター & VBA -> C(CGI) -> SAStruts+Maven+Jenkins -> GAE -> GWT
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