追記：openssh-7.3 以降なら ProxyJump や -J が使えます ホスト名を + で繋げることで多段Proxy接続も簡単に、がコンセプトだった本エントリの設定ですが、OpenSSH 7.3 から ProxyJump という設定が使えるようになったので、使えるなら ProxyJump を使う方が健全だし柔軟で使い勝手も良いのでそちらを覚えて帰ることをオススメします。 使い方は簡単で以下のような感じです。多段も行けるし、踏み台ホスト毎にユーザ名やポート番号を変えることも出来ます。 # 1. bastion.example.jp -> internal.example.jp ssh -J bastion.example.jp internal.example.jp # 2. bastion.example.jp -> internal.example.jp -> super-de

プログラマやデザイナと話してるとしょっちゅう変な英語発音に出くわします。 例えばheightを「ヘイト」と発音したり。 そういう時、私は心では「ヘイトじゃないよハイトだよ！」と呟きつつ、口では「そうですね、ではヘイトは80pxにしましょう！」なんて言ってるのであります。 まあ、所詮我々が話しているのは英語ではなく、日本語の中に出てきた英単語をカタカナで発音しているに過ぎないですし、テレビのテロップでmainをメーンと表記する時代ですので正解などは無いと思っています。 ですから、何でもかんでも正しい英語っぽく発音するべきなどとは思っていませんが、やはり「こいつ適当にスペルを日本語読みしてるだけだろ！」ってのが明らかな場合は、聞いているこっちが恥ずかしくなってしまうものです。 というわけで、この業界で横行してる妙な発音をまとめてみました。 間違って発音すると恥ずかしい英語 これらは間違って発音

統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも

はじめに サーバ管理をしている身としては、 セキュリティ は常に付きまとう悪魔みたいなもので、このセキュリティに関しては何をどこまで頑張ればいいのか不透明な部分が多い。 脆弱性に関しては、CVEなど、毎日情報は入ってくるが、それがどのサーバの何に関連したものなのかなんていちいち調べてられないし、どの脆弱性がすぐに対応しなければいけないもので、どの脆弱性があとあと対応すればいいものなのかなんてわからない。 実際のところ、大きな話題になった脆弱性くらいしか緊急で対応してないという人は多いのではないかと思う。 そんな中、満を持して登場したのが vuls !! 各サーバの脆弱性情報を取得して、個々のサーバそれぞれでどんな脆弱性があり、どのくらいやばい脆弱性なのかを検知できるようになった！ 今回はこのvulsを紹介します。 Vulsとは 公式でロゴが発表されたので、差し替えました 公式ドキュメント:

脱ファイルサーバ！！個人でも会社でも使えるOSSのドキュメント管理システム！その名も「Alfresco」！CMSインフラOSSAlfresco文書管理 はじめに ファイルサーバって重いし、ファイル探すの大変だし、ファイル名だけだとどれが目的のファイルかわからないし。。。 と感じた経験はありませんか？ 私も強く感じていて、いい感じのドキュメント管理システムないのかなと探していました。 DropBoxやOwnCloudも候補としてあったのですが、いまいち響かず。。 そんな中出会ったのが、「Alfresco」！ この出会いをみなさんに共有すべく、記事を書かせていただきました。 インストール作業は以下の記事を参考にしてください。 Alfrescoのインストール作業をコマンド単位で丁寧に記載します Alfrescoとは？ 参考:Alfresco公式ホームページ AlfrescoはCMS（コンテンツマ

めちゃくちゃにハマったからと言って、その問題は技術的難易度が高い訳ではないんじゃね？という話。 ここで言う「ハマる」とはなにかに夢中になって没頭することではない。バグとかエラーがあって、なかなか解決できなくてそのために時間を割かれてハマる、の「ハマる」。 先日、ハマった問題が解決した時の感情は「ついに解決したぞ」という安堵感と「しょーもないハマりポイント作りやがって、あのボケが！」という前任者への怒りが混ざった状態だった。 サイトのSSLの有効期限切れが２週間後にせまっていた。やる事は証明書の更新、新しい証明書をAWSのELBに入れること。ただこれだけ。しかしハマった。どうやってもELBから「あなたのキーは無効です」みたいなエラーメッセージが返ってきた。２年前にSSLを設定したエンジニアは退職してしまって、もう居ない。その前任者とほぼ同じことをすればOkなはずなのに、なぜかできなかった。

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前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 - 「上がるか」「下がるか」の2択 - 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 - 隠れ層x2、ユニット数は50,25