1日10万枚の画像を検証するためにやったこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? お前は今までスクショした画像の枚数を覚えているのか？ こんにちは。WACULでフロントエンドエンジニアをしている @Quramy です。 冒頭のやつは書いてみたかっただけです。気にしないでください。ちなみに僕はDIOよりも吉良吉影派です。 11月末に、Node学園祭で Introduction to Visual Regression Testing というLTをさせて頂きました。 この時は大分話題を絞っての発表でしたので、今日は弊社で実施しているフロントエンドの画像回帰テストについて、LTでは割愛した部分も含めてヌルっと書いていこうと
YAMLで履歴書を作る - Qiita
はじめに 履歴書、書いてますか？＞挨拶 僕もいま任期付きなもんで履歴書を書いては送る日々なわけですが、履歴書ってなんであんなに書きづらいんでしょうね？ で、これまでは履歴書をLaTeXで書いて管理してたのですが、ちょっとスタイルを修正するのもすごく面倒だし、そもそもデータとスタイルの分離がよろしくないのがストレスでした。そんな時にこの【退職】履歴書をGit管理したかってん【しました】という記事を見て、僕も履歴書をもう少し扱いやすいフォーマットから作るスクリプトを書きました。ソースはGitHubに置いてあります。 (2020年7月19日追記) 2020年7月17日付で、日本規格協会グループは、JIS Z 8303『帳票の設計基準』に掲載されていた「履歴書」の様式例を削除しました。2020年7月19日現在は「お知らせ」に記載されていますが、パーマネントリンクが無いようなので、そのうち消えるかも
新卒のセキュリティ研修用に使用したアプリケーションを公開します！【2020年度】 - Qiita
普段はWeb系の会社でアプリケーションの開発をしている @oliver_diary です。 2020年度も始まり、新卒研修が各場所で行われていると思います。 私の所属する会社では、リモート上での研修が始まり、初めての環境で慣れないながらも、みんなで知恵を絞って協力しています。 私は、2020年4月から情報処理安全確保支援士になったこともあり、今回社内のセキュリティ新卒研修を担当しました。 そこで、今回使用した研修内容が参考になればと思い、実際に使用した自作のCTFみたいなアプリケーションを公開しようと思います。 自作アプリケーションについて 今回使用したアプリケーションは少し手を加えていますが、下記にて公開しています。是非みなさんも解いてみてください。 https://sec-kensyu-2020.web.app/ 問題は8問あり、Firebaseをメインの題材にしています。 SQLイン
社内で毎週公開してるセキュリティコンテンツ3ヶ月分を公開します【2020年4月〜7月】 - Qiita
はじめに 普段はWeb開発を生業としている おりばー(@oliver_diary) です。 今年の4月から情報処理安全確保支援士として、社内のセキュリティ向上に努めているのですが、その取り組みの一つとして社内Slackに毎週セキュリティトピックを公開しています。 毎週続けて3ヶ月が経過しましたが、社内だけに閉じておくのは勿体ないと思ったので、記事としてまとめて投稿します。みなさんのセキュリティ意識向上の助けになればと思います。 またセキュリティ研修用に使用したアプリケーションの記事も公開しているので、そちらも併せてご覧ください。 Gitの脆弱性（2020/04/23） みなさん、既にバージョンをあげている方もいると思いますが、Gitにとても深刻な脆弱性が発見されました。 http://www.security-next.com/114201 https://github.com/git/g
機械学習で使われる評価関数まとめ - Qiita
はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと
メインフレームの異常処理 - Qiita
はじめに この記事では、メインフレームでは異常時の処理でどのようなことをやっているのか、また、Linuxの異常処理との違いなどについて話してみようと思います。 この記事を書くに至った直接的なきっかけは、とある人からリクエストがあったからです。が、日ごろからメインフレームの異常処理の考え方については、PCサーバーやクラウドによるシステムがメジャーになった現代であっても、参考になることは多いと感じていてはいました。 筆者は今でこそLinux Kernel周りの仕事をしていますが、20年ぐらい前のころはメインフレームのOS開発部隊に配属されていて、メインフレームのとあるコプロセッサのドライバを書いたりしていました。この際、その異常処理における考え方を体験する機会が多々あり、当時のその経験が20年後の現在でも大いに役にたっていると感じていたからです。 そもそもメインフレームは、これまで長年にわたっ
Unity のシェーダー開発方法のまとめと備忘録・頂点アニメーションテクスチャ（VAT）シェーダー - Qiita
Unity のみで完結できる頂点アニメーションテクスチャー（VAT・Vertex Animation Texture）のエクスポーターとシェーダーを作りました。 Vertex Animation Texture shader, #unity3d. 202 frames@30fps animation, 4,472 tris each mesh. -- GeForce GTX 1080 on Unity Editor 90fps＝1,500mesh 60fps＝3,000mesh#madewithunity #unity pic.twitter.com/ctxG7GT4tg — サトー (@sator_imaging) December 24, 2019 -- こちらの記事はとりあえず動くシェーダーは作れる、だけど… という内容です。 拾い物やネットからのコピペ、アセットストア経由など、プロ
iptablesの設定【最小構成】 - Qiita
#!/bin/sh # iptables 初期化 iptables -F INPUT iptables -F OUTPUT iptables -F FORWARD # 受信を破棄 / 送信を許可 / 通過を拒否 iptables -P INPUT DROP iptables -P OUTPUT ACCEPT iptables -P FORWARD DROP # 自ホストからのアクセスをすべて許可 iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT iptables -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT # 内部から行ったアクセスに対する外部からの返答アクセスを許可 iptables -A INPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT # ping(icmp)許可 iptables -I INPUT -
プログラマが知っているとよい色(1)使い(JIS安全色) - Qiita
色の指定値 http://safetycolor.jp/shiteichi/ JIS外16進数は次の２つの資料に基づき追記。（ただし白の文字色は、#FFFFFFだと読めない。また表の中で背景に色をつける方法を知らない。白の文字色値を #DDDDDD #BBBBBBにしている。） 新JIS安全色普及委員会(New safety colour JIS popularization committee) http://safetycolor.jp/shiteichi/ 視認性に配慮した色の識別！JIS安全色彩(iro-color) https://iro-color.com/episode/jis.html 資料によっては、青がPB(purple blue)で、赤紫がP(Purple)であるのは、日本語表記で青の概念は幅広いことと、紫が以前は赤紫だったためと推測している。 実際に製品を作る場合だ
サーバレス時代の負荷テスト戦略 〜CircleCIで実現する継続的負荷テストとチューニングTips〜 - Qiita
負荷テストとサーバレス 負荷テストに対する考え方は時代とともに変化してきました。従来はサーバスペックやシステムの限界性能を測るという考え方でしたが、クラウドネイティブなシステムではそれに加えて、システムの弾力性（スケールアウトのしやすさ）も考慮する必要があります。 本記事では、負荷テストによるシステムの弾力性の評価と、改善する方法についてツールの具体的な使用方法やアプリケーションのチューニング Tips を交えて説明します。システムの弾力性を評価するために、プロダクション環境でのユーザからのリクエストを想定したロードテストを検討します。 ロードテストでは以下の項目を検証します。 ドリップテスト ドリップテストは通常、数日間にわたって行われます。通常のバックグラウンド負荷レベルをシミュレートします。遅延またはエラー率の増加が見られる処理を特定します。 スラムテスト スラムテストは、トラフィッ
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
バッチ処理について考える - Qiita
TL;DR ひとくちにバッチといっても色々ある 夜間バッチをもう作るな オンラインバッチはSQL以前にDB設計がんばれ はじめに Twitterのタイムラインで以下のようなツイートが回ってきました。 バッチ処理をみんな舐めてかかったり、ショボイとか思ってる人多い印象なんだけれども、数十万～数千万件規模のデータを処理したことあるのかな。テンプレ通りのコードじゃ動かないよ？ネットに本にも答え載ってないよ？低レイヤも意識しないと動かないよ？ 2020年1月10日 ツイートされたわだっしーさんの意図がどこにあるかは確認してないですが、極限の世界でテンプレート的な処理では対応出来ないのはあるよな、と思いつつもある程度はバッチの作法としての書き方があると思っています。 このツイートとその関連ツイートを読みながら、そういえばバッチ処理に関して書いてある記事はあまり見ないなぁ、とおもったので他のネットや本
Bashの邪悪なコマンド9選 - Qiita
rm -rf /やったことある人。 私はないです。 以下はAndreas Müller( Twitter / GitHub / LinkedIn / Medium )による記事、9 Evil Bash Commands Explainedの日本語訳です。 9 Evil Bash Commands Explained 初めてターミナルを使って、そしてそれを理解したときのことを覚えています。 あらゆるファイルにアクセスし、全てのプログラムを実行し、黒い画面に何かを入力するだけでシステムの全てを完全に掌握できることに気がついた、あの感覚。 そしてもちろん、致命的ミスを犯して全てを失った、あのときの恐怖も。 私は本当はシステム管理者ではありませんが、長年にわたってLinux/UNIXベースのシステムで作業してきたので、コマンドを実行しようとしてEnterキーを打つことを躊躇う状況に何度も遭遇しまし
現場で役立つシステム設計の原則メモ - Qiita
This article is a Private article. Only a writer and users who know the URL can access it. Please change open range to public in publish setting if you want to share this article with other users. ※この記事は著者の増田さんの了解の上で限定公開させて頂いております。 https://twitter.com/masuda220/status/1215122054795522049?s=20 オブジェクト指向、設計がなぜ必要か = ソフトウェア全体の整理整頓をするため 第1章 小さくまとめてわかりやすくする 変更が大変なプログラムの特徴 メソッドが長い クラスが大きい 引数が多い 関心事を詰め込みすぎ
GoF デザインパターン チートシート - Qiita
ここまで読んでくださった皆さんに、ちょっとしたクリスマスプレゼント。マンガでわかる GoF デザインパターン 23 種チートシートです。これでもうデザインパターンは完全にマスターしましたよ。やったね! (注: ここからはあとがきポエムです) ところでみなさん、せっかくデザインパターンを学んだので、これを使ってプログラムを書こう、チートシートがあるからなんでも書けそうだぞ、なんて思っていませんか。ダメですよ。そんなことしたら 2000 年前後に起きた失敗を繰り返してしまいます。 実は GoF のデザインパターンは、ビジネス的には成功したけど、教育には失敗しました。最初に出版された本に「オブジェクト指向における再利用のための」という肩書が付いていましたが、これが本当に良くなかった。 あの頃 (ポール・グレアムが LISP と Ruby を褒めるまで) は、「オブジェクト指向様こそが良い設計のす
2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un
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