proxy-wasm での JWT 検証の実装を通して proxy-wasm でどこまでできるのかを調べた。 proxy-wasm は将来性に期待できる技術なものの、WebAssembly(wasm) のメインの用途はブラウザ上と思われる。 そのため proxy-wasm は発展途上で、現時点では色々な制約・将来性がある中でその魅力・使いやすさなどを知るために触ってみた。 要約 proxy-wasm で JWT 検証を go 言語で実装するのは下記理由で困難だった。おそらく他言語でも同様だと思われる。 proxy-wasm では tinygo を使う必要があるが、利用可能な package に制約がある proxy-wasm における http アクセスの制約 リクエストの内容についての簡単なチェックやメトリクス・ログなどをどこかに送るなどの用途であれば現状でも可能。 例えば protob

前提条件 Ruby 3.1.0 Rails 7.0.4 やりたいこと 下記データを結合し、ハッシュのネストに追加したい。 @fruits = [['りんご','赤','丸い'],['メロン','緑','丸い'],['バナナ','黄','細長い'],...] @vegetables = [['大根','白','細長い'],['トマト','赤','丸い'],['キャベツ','緑','丸い'],...]

Railsでサービス立ち上げる際の相棒にChatGPT ChatGPTがウェブサービスを開発する上で有用な点をまとめてみました。 全てにおいて共通する考え方ですが あのGemを使って、こんなカラムを持ってるテーブルだから、こうしてああすれば、完成する これ、汚いコードで本当はもっと綺麗に書けるよなー という ”理想” を描く必要はあります しかし、今までは Google検索 で知識を補完し、自分でその状態に持っていっていましたが Google検索 より ChatGPT の方がより早く理想の状態に持っていけるというのが体感値です。 ChatGPTの回答がベストプラクティスかどうかを判断するのは個人の責任です そのプロジェクト、クラス、メソッドにおいてそれが”良い”かどうかを判断する必要はありそうです。 AIが作ったコードを本採用するの？ よければそのまま採用してます しかし、AIが作ったコー

前書き 会社でデスクトップアプリを作っているんですが、Webのほうが開発速度が速くてネットにも割と情報がたくさん落ちているので、どうにかWebでデスクトップアプリ作れないかなーということで探していたところ、Electronにたどり着きました。Tauriもいいなーと思ってんですが、Windows10向けのアプリが多いためできればWebView2に依存したくないなということで、今回はElectronやっていきます。UIは今もうほぼ一強のReact.js、バンドルはViteとかが流行りですが正直まだプロダクトに使うには厳しいかなということで安定のWebpackです。 この記事では、環境構築、IPC通信でコンソールに文字を表示、コマンドの実行、ファイルアクセス、通知、そしてexeの作成までやっていきたいと思います。 盛りだくさんなので長くなりますが、これを見ればとりあえず基本的なことはできるように

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアを目指し始めて初のポートフォリオサイトを作成しました。 背景としてはインターンを始めて実務につく機会をいただき、本格的な制作物を作れるようになってきたので、形に残したいと思いポートフォリオサイトを作成することを決意しました。 また今後お仕事を自分で獲得したいと考えており、そのために本格的に準備を進めたいと思いました。 まだまだ未熟ですが見て頂けると幸いです。 使用した技術 Next.js TypeScript tailwindcss microCMS AWS S3 AWS CloudFront GitHub Acti

TOPPRERSがテーマのカレンダーです！ TOPPERSを使ってこんなの作った EV3RT, ASP, ASP3, SSPなどを使ったもの 初心者向けTOPPERSの使い方の詳説 はまりポイントの解説（初心者向け歓迎） などなど、TOPPERSに関するもの、TOPPERSユーザー（特に初心者）の役に立ちそうな情報をお待ちしています。 ここでいうTOPPERSとは、以下からダウンロードできるものですが、これらを使って作ったOSSプロダクトを使ったものもOKです。 https://www.toppers.jp/download.html https://dev.toppers.jp/trac_user/ev3pf/wiki/Download https://github.com/toppers 記事を読んでTOPPERSに興味を持ってくださった方へ TOPPERSに関する情報へのリンクをまと

概要 ホスト側のGUIでdocker上のROS系アプリケーションを起動する方法を紹介します 簡単に使える dockerfile がなかったので作って公開しました → chikuta-dockerfiles 検証環境 今回検証した環境は以下になります。 Hardware cpu - AMD Ryzen 9 3900X gpu - Geforce RTX 2060 super ram - 32G Software os - ubuntu 20.04.1 kernel - Linux define 5.4.0-48-generic docker - 19.03.13 nvidia-driver - 450.66 cuda version - 11.0 nvidia-smi の出力を添付しておきます。 $ nvidia-smi +----------------------------------

#はじめに 最近、プライベートでデータ分析のツールを作成している関係でpandasというpython外部ライブラリを活用している。が、いざ使って見ると、「pandas?なにそれかわいいの？」と動物のパンダ🐼を連想させるヤバい思考に行きつつある状況になる。 これはまずいと感じ、投稿者はpandasを探し求める旅に出る。 この記事は、pandasを飼いならすためにpandasをSQLっぽく考えるというデータサイエンス初学者に向けた記事となります。 #そもそもpandasとは何か pandasとは、構造化された（表形式、多次元、潜在的に不均質）データと時系列データを簡単かつ直感的に操作できるように設計された高速で柔軟な表現力のあるデータ構造を提供するPythonパッケージで、実際的な実世界のデータ分析を行うための基本的な高レベルのビルドを行う事が可能なツールです。 要は、表データをpython

WPF, Xamarin.Forms, UWP で開発する人にとっては毎回頭を悩ませる INofityPropertyChanged インターフェースの実装を題材にして C# 9.0 のソース ジェネレーターで遊んでみました。 因みに公式のサンプルにも既に INotifyPropertyChanged の実装を自動生成するサンプルはあったりします。 Introducing C# Source Generators こちらのブログからたどれるサンプル集の中に AutoNotifyGenerator.cs というのがあって、それがサンプルでの INotifyPropertyChanged の実装を生成するソース ジェネレーターです。 AutoNotifyGenerator.cs これは本当に基本的な機能しかないので、これを参考にちょっと自分なりのを作ってみました。 ジェネレーター自体は所定の

System.NullReferenceException: オブジェクト参照がオブジェクト インスタンスに設定されていません。 場所 Docker.Engines.IsoConfig.Meta(Object value) 場所 C:\workspaces\stable-2.4.x\src\github.com\docker\pinata\win\src\Docker.Desktop\Engines\IsoConfig.cs:行 146 場所 Docker.Engines.IsoConfig.GenerateConfig(Settings settings) 場所 C:\workspaces\stable-2.4.x\src\github.com\docker\pinata\win\src\Docker.Desktop\Engines\IsoConfig.cs:行 82 場所 Docker

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ この記事は2019年11月7日に作成した GoとDockerでLet's try gRPC - LiBz Tech Blog と同じ内容です はじめに こんにちは！エンジニアの渡邊です。早いもので、11月でLiBに入社して丸1年がたちました。 このブログへの投稿も４回目になります。 前回の「とってもRailsライクなサーバーレスフレームワーク「Ruby on Jets」を本番環境に導入した話」では、jetsの開発者である**tongueroo氏や、Rubyの生みの親まつもとゆきひろ氏**をはじめ、多くの方にシェアをしていただき大変励

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.NET 5 Preview 8 かららしいのですが、Windows 10 の API に .NET 5 からアクセスするのが凄く楽になってました。言及のある記事は以下になります。 Announcing .NET 5.0 Preview 8 Calling Windows APIs in .NET5 どれくらい簡単になったかというと、今回のこの記事がすぐ終ってしまうレベルで簡単です。すぐ終わると悲しいので、ちょっとだけ昔と比べてどれくらい簡単なのか？というのも書いておこうと思います。 昔 Windows 10 SDK の特定のフォルダにある DLL や winmd ファイルを手動で参照追加したうえで、配布時に含まれてほしくないファイルはコピーされないように手動で設定する。 そんなに数は多くないのですがめんどくさかったです。 今 Microsoft.Windows.SDK.Contracts

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経緯 Axiosに認証トークンを設定する処理を共通化したい 何ならAxiosを使用する際にトークン設定済みの状態にしたい 方法 Axiosのインスタンスを生成→ヘッダーの設定→そのインスタンスの返却、を行うラッパー?ソースファイルを用意する。 各ソースファイルでAxiosを使用したいときは、そのラッパーファイルから呼ぶようにする。 実装 ラッパーファイル（例：customAxios.ts） import axios from 'axios'; // Axios本体をインポート const instance = axios.create(); // Axiosインスタンスを生成 instance.interceptors.request.use( (config) => { // 認証トークンをヘッダーに付与 config.headers.common['Authorization'] =

from django.shortcuts import render, redirect, HttpResponseRedirect from shisetsu.models import * from accounts.models import * from .models import * import calendar import datetime from datetime import timedelta from datetime import datetime as dt from django.db.models import Sum from django.contrib.auth.models import User from django.views.generic import FormView, UpdateView, ListView, CreateVie

はじめに AWSのEC2上でDjangoプロジェクトを展開しようとして丸一日悩んでしまったので、手順をまとめました。あくまでも自己責任でお願いします。 やったこと EC2インスタンスを立てて何も考えずにDjangoを動かして、ネット上からアクセスできるようにする。 今回はSQLite3,nginx,gunicornを使います。 注意 ec2-userをそのまま使っていたり、セキュリティ的に怪しい所があるため注意すること。今回はAWSでdjangoプロジェクトをとりあえず動かせるようにすることを目的とする。 VPC、サブネット、インターネットゲートウェイの設定はすでに完了していて、EC2自体はネットから参照できる状態になっている所からスタートする ssh(22)、HTTP(80)とDjango用(8000)のポートが開放されている状態を前提とする DBはSQLite3を使用する。また、SQL

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Ignite 2020 アップデート Azure AI 編 すべての発表は以下のスライドからどうぞ、この記事は70ページある中の5ページ目だけの話 Ignite 2020 アップデート Azure AI 編 Azure Cognitive Search Azure Cognitive Services Azure Machine Learning Azure Bot Service / Azure Bot Framework 最後に Azure Cognitive Search プライベートエンドポイント機能がGA Azure 仮想ネッ

最近では機械学習を取り入れたサービス開発も増え始め、私自身もそのディレクションをすることがあります。 ただ、データサイエンティスト、MLエンジニアと呼ばれる人々が作る学習モデルを盲目的に利用するだけの簡単なお仕事です、というのは否めず、初心者（私）が、機械学習の知識レベルを上げるために、簡単な学習モデルを作れるようになるまでの過程をまとめてみました。 ※ 続編『機械学習の初心者がpythonで有馬記念を予想してみた』も書いたので、併せてご覧ください。 今回のゴール pythonによる環境構築からスタートして、一番手っ取り早いと思われるロジスティック回帰による分類モデルを構築してみるところまで実施してみます。題材は趣味と実益を兼ねて、競馬予測モデルに挑戦してみます。 ※なお、競馬の専門用語を使用してますが、不明な点は調べて頂ければと思います。 環境構築 前提 実施した環境は以下の通りです。