コンパイラに仕込まれた細工とシステムのセキュリティの話｜Rui Ueyama
コンパイラのソースには書いていないのにバイナリだけで代々伝わっていく情報というのがあって、それはコンピュータのセキュリティに大きく関わっている。ここではそれについて書いてみよう。 僕は8ccというCコンパイラをスクラッチから書いたことがあるのだけど、8ccには文字列を読む部分で、"\"の後に"n"がきたら"\n"という文字（改行文字）を読んだことにするという箇所がある。これはよく考えてみれば自己言及的になっていて、ソースコードの中に"\n"のASCIIコードが一体本当は何なのかという情報が含まれていない。しかしコンパイラをコンパイルするコンパイラからその情報が受け継がれるので、できたバイナリは改行文字をきちんと出力できる。つまり8ccの改行文字は何度セルフコンパイルしても最初に使ったGCC起源ということになる。 コンパイラは、改行文字の文字コードというレベルではなく、もっと大きな情報をバイ
30歳を過ぎたエンジニアがキャリアの閉塞感から脱する方法
MASAKI @breeze_masaki @curryevent 恐らくあなたはその会社の器ではないのである程度で見切りを付けるのが最適解かなと思います。 ある社長が言っていましたが、社員は社長以上になることはない。 社長を超えた時には会社を去っているとのこと。 能力を最大限活かせる会社を探してみては？ 2017-11-21 22:28:48 かとう🍛カレー人気店を紹介 @curryevent @chiyama はじめまして。ご丁寧なリプライをくださり、ありがとうございます。社外勉強会のLTなどで発表した経験はありますが、日常（職場）に戻ると夢から覚めたような虚しさがあります。次は、大規模なカンファレンスに登壇者で呼ばれるほど自分の技術領域の界隈で突き抜けた存在になる事を目指す所存です。 2017-11-21 23:04:49
Browserify + gulp-uglify で JS ファイルを連結 & minify - Gulp で作る Web フロントエンド開発環境 #3 | Recruit Tech Blog
Ruby on Railsや Middleman における開発では、 sprockets によって複数ある JS ファイルを一つに連結して依存関係を解決するのが一般的かと思います。今回は Gulp での開発環境を作るということで、それ以外の方法で依存関係を解決することになります。そんな訳で、Gulp で依存関係を実現するモジュールである Browserify を試してみるとします。 Browserify サンプルコードはこちらからどうぞ。 wakamsha/try_gulp そもそも依存関係って何？ Browserify とはJSファイル間の依存関係を管理することが出来るライブラリです。 なんて解説をよく見かけますが、日本語力の低い僕は依存関係なんて単語をいきなり出されてもよくわからないので、もっと身近な具体例を挙げて理解を深めるとします。 例えば jQuery を使った JavaScri
JSをbrowserifyでビルドし、ライセンスコメントを適切に残す - $shibayu36->blog;
最近JSを利用するときは、依存モジュールはnpmを利用し、ES6やTypeScriptの仕様を開発には使った上で、ブラウザ用にコンパイルして配信するようになってきている。また同時にネットワークの負荷を下げるためにminifyを行う場合もある。 minifyはライセンスが絡むと少し難しい。例えばコメントを全て削除してしまうとライセンスコメントまで消えてしまう。この問題にはみんながそれぞれの手法で対処しているみたい。1年ほど前の記事でクライアントサイドJavaScriptのライセンス管理 | エンジニアブログ | GREE Engineering というものがあり、いろんなJSのコンパイルのためのライブラリが独自でライセンスの形式を決めていて、それにマッチしないものは消えてしまう、みたいな辛いことが起きてそうだった。 そこで今回は自分の勉強も兼ねて、npmのモジュールを含めてブラウザ用にコンパ
gulpの基本的な使い方（gulp.jsの基礎をしっかり理解する） | mae's blog
ここのところのgulpの勢いに負けて、自分もついにGruntからgulpに移行しました。gulpはGruntと同様フロントエンド開発用のタスクランナーです。最初はGruntとそれほど変わらないだろうと思っていましたが、タスクを書いてみるとその違いがすぐにわかりました。シンプルに書けるだけでもgulpはかなり良いです。今回、自分の理解を深めるついでに基本的なタスクの書き方をまとめてみました。 gulpの特徴まずgulpの特徴を簡単に書いていきます。 ストリーム: gulpは、「the streaming build system」と言われているようにNode.jsのストリーム（ファイルのパスとファイルの中身の情報を持ったオブジェクト）を使って処理を行っていきます。そのため中間ファイルを生成することなくタスクが実行されていくため高速に処理がなされます。並列処理: さらにgulpは、処理が一つ一
⭐️手を動かしながら学ぶモダンなデータ操作とtidyなデータ（2015年版） - cucumber flesh
R Advent Calendar 2015の第一日目です。 今日はタイトルの通り、{dplyr}と{tidyr}パッケージを使ったデータの整形と集計処理について、実際のデータを交えながら紹介したいと思います（タイトルは流行りの本からとってきました。オマージュです）。 {dplyr}と{tidyr}パッケージ、関数の使い方を紹介した記事はあっても、実際のデータを扱った記事を検索しても、日本語の記事がほとんど見つからなかったので、tidyなデータ形式について普及させるために記事を書こうというところです。 一応、自分が集められたtidyデータについての記事へのリンクを貼っておきます。 R dplyr, tidyr でのグルーピング/集約/変換処理まとめ - StatsFragments メモ：dplyr::mutate()の中でstr_split()したいと思ったとき、使うのはtidyr::s
【堀江愛利×奥田浩美】シリコンバレーで注目の女性起業家アクセラレーターが語る、日本の女性リーダーに必要なストラテジー - リクナビNEXTジャーナル
【堀江愛利×奥田浩美】シリコンバレーで注目の女性起業家アクセラレーターが語る、日本の女性リーダーに必要なストラテジー UberやAirbnbなどの注目スタートアップを生み出し、FintechやIoT、ヘルスケアなど、さまざまな最新ビジネスやテクノロジーを世に送り出してきたシリコンバレー。しかし、そのイノベーションの聖地・シリコンバレーにおいても、いまだビジネスやワークスタイルは男性中心なのだという。 そのシリコンバレーで「Women’s Startup Lab」を創業し、女性起業家を育成する堀江愛利さんと、海外の最新技術や数々のスタートアップ企業に携わってきた奥田浩美さんに、女性リーダーが抱える課題や対策について語っていただいた。 シリコンバレーで女性起業家養成所を立ち上げた背景 奥田：まずは、堀江さんがなぜシリコンバレーで女性起業家のアクセラレーター（短期養成所）「Women’s Sta
転職エージェントについて - kuenishi's blog
さて先日いくつかの転職エージェントと接触したので、その経緯や結末をうまくボカしつつここに記しておくことにする。日曜の午後のヒマつぶしになると幸いである。 狭い業界、知り合いの方が多いのだがなぜ転職エージェントにアクセスしてみようと思ったかというと、実は世間は広くて、私の知らない面白いことをやっている会社が沢山あるのではないかとふと不安に駆られたからだ。このままでは大海を知るためには、結局アメリカや欧州へ渡るしかなくなってしまう。このままでは拙い。酔っていたせいでもある。ある日思い立って、Gmailを "Opportunities" とかそういうので検索しまくって、適当にメールをいくつかのエージェントに送った。夜中に酔った勢いで書いたものだから、短く簡潔で素晴らしいメールになった。 Thank you for reaching out to me. I'm getting more inte
原価計算の基礎と基本について全力でまとめてみる - ゆとりずむ
我が国の製造業の競争力は、技術力のみによって得られたものではなく、独自の発展を遂げてきた生産管理・原価管理に対する知識が、その大きな源泉となってきました。 生産管理は『カイゼン』『カンバン方式』などを代表に、実務に即した豊富な資料が存在します。一方、原価管理については、学術論文や簿記検定の対策本などについては豊富にあるものの、『工場の原価担当者になったら何をすべきなのか？』といった観点から纏められた資料には、ほとんどありません。これは、多くの関係者にとっての不幸です。 そこで、過去の経験の中から、広く実務に即した形で『考えるきっかけ』となるものを、書いてみたいと思います。そこで今回は、基礎となる『原価計算とは何か？』という点について、 概念として分かりづらいもの 実務上重要なポイント を中心にまとめてみたいと思います。詳細な計算方法等は省略致しますが、簿記検定受験者にとっても役に立つ内容も
異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単
Node.jsの「構築事例」、そして「向いていること」と「向いてないこと」 - Qiita
Node.jsはシングルスレッド、ノンブロッキングI/O、イベントループなどの特徴があり、「向いていること」と「向いていないこと」があると思います。 言語選定の際に使えるメモとして、Node.jsの構築事例も加えてまとめてみました。 Node.jsに「向いていること」 処理が短時間でイベント処理が重要なアプリ 例えば、チャットアプリなどの大量のアクセスのあるリアルタイムなネットワークプログラミングが得意 シングルCPUのサーバー シングルCPUの環境化でもその性能を十分使い切れるため、比較的性能の小さいサーバ上で大きなパフォーマンスを発揮できる Node.jsに「向いていないこと」 CPU負荷の高い処理 CPUリソースを大量に必要とするJavaScriptの処理を行うとイベントループが回らない状態になり、イベントハンドリングが行えない状態に陥る。このため、CPU処理が大量に必要とされるアプ
This AI Algorithm Learns Simple Tasks as Fast as We Do
Taking inspiration from the way humans seem to learn, scientists have created AI software capable of picking up new knowledge in a far more efficient and sophisticated way. Fig. 1. People can learn rich concepts from limited data. (A and B) A single example of a new concept (red boxes) can be enough information to support the (i) classification of new examples, (ii) generation of new examples, (ii
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
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