DDoSとは、ネットワークを通じた攻撃手法の一種で、標的となるコンピュータに対して複数のマシンから大量の処理負荷を与えることでサービスを機能停止状態へ追い込む手法のことである。 リンク www.weblio.jp DDoSとは - IT用語辞典 Weblio辞書 DDoSとは?IT用語辞典。 〖distributed denial of service attack〗 → 分散(ぶんさん)サービス拒否攻撃(きよひこうげき) >>『三省堂 大辞林』の表記・記号についての解説を見る
![【爆笑注意】「サーバー管理者 VS DDos攻撃」とはどんな戦いであるのかがよく分かる映像が秀逸!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/90be9f6a523b082e792951fb94d965d7ff94c70a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F234712419463dcd5d21905f20f4ed2d7-1200x630.png)
スタートアップやプロダクトの成功に必要な「アイデア×プロダクト×実行×チーム×運」の 5 つの項目について解説した概要のスライドです。急成長するプロダクトの初期に役立てていただければと思います。 プロダクトマネージャーやスタートアップの CEO の方向けにどうぞ。 ※ Japan Product Manager Conference 2016 の登壇資料です
先月のはじめのほうで、「リレーショナルデータベースとの上手な付き合い方」というタイトルで、2回発表をした。ひとつは「まべ☆てっく Vol.1」であり、もうひとつは「Hacker Tackle(ハカタクル?)」である。 「リレーショナルデータベースの開発・運用に纏わるもろもろの話をして欲しい」というような内容の話をしてくれないかという同じような依頼を、ちょうど2日違いのイベントで頂いた。9/8のまべ☆てっくと、9/10のHacker Tackleである。そうなると必然的に話す内容も、同じようなものになってくる。同じ人物(=私)が話すのだから、テーマも同じで時期も同じであれば、内容が同じようなものになるのが自然である。もし違うものになってしまっているのであれば、片方はウソをついているということになるはずだ。今日は発表に使用したスライドを紹介しつつ、なぜデータベースを使うべきなのか(あるいは使う
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1(基礎編)では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2(実用編)では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
こんにちは。アプリケーションエンジニアのid:yashigani_wです。 はてなは、短期間にWebアプリケーション開発の基礎を身につけるための教材である「はてな教科書」をgithubで公開しています。 これは新入社員研修やはてなサマーインターンでの講義に利用されており、毎年のはてなサマーインターンの一環として加筆・修正し更新しています。 今年は「はてな教科書JavaScript編」「SwiftでのiOSアプリ開発」「Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編」を変更・追加しました。 Webアプリケーション開発の学習や研修のために自由にご利用いただけます。 はてな教科書JavaScript編 今年のはてな教科書では、JavaScript教科書を一新しました。 JavaSctiptの講義は内容が長大になってしまったため、他の教科書とは別レポジトリに移動しました。 また、教科書は
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
Google対OracleのJava API訴訟。歴史的経緯とIT業界への影響を考える(その1)。JJUGナイトセミナー 2016年5月、GoogleとOracleがJava APIを巡って争っていた裁判に最初の陪審員による評決がくだりました。結果は、GoogleがJava APIをAndroidに流用したことはフェアユースにあたる、というものです。 この評決にはどのような背景があり、IT業界にどんな影響を与えるものなのか。このことをテーマに2016年7月に行われた日本Javaユーザーグループ主催の「JJUGセミナー」の内容を紹介しましょう。 記事は全部で4本(その1、その2、その3、その4)。いまお読みの記事は「その1」です。 日本マイクロソフトで開催したJJUGナイトセミナー 日本Javaユーザーグループ会長 鈴木雄介氏。 今日の前半では私から、JavaとAndroidとOSS(Ope
El Capitanを入れてみた。えるたそ〜。 えるたそ〜とか言ってるけど当該元ネタをよく知りません。にわか乙。 YosemiteでHomebrewを使っていたのですが、 ElCapitanに上げるとSIP(System Integrity Plotection/rootless)によって/System、/bin、/sbin、/usr以下の変更ができなくなってしまう。ということで、rootユーザーでも変更できないからrootlessらしいです。 uselessになる無限の可能性を感じる。 なお、usr/localに限っては"事前にそのディレクトリが存在する場合"root権限でいじれるらしいので、 OSアップグレード(Apple公式的にはアップデート)をかける前にディレクトリを用意しておくといいかも? 後からusr/localを用意する場合はリカバリーモードでSIPを無効化した上で通常起動し
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