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ハッキングコンテストに参加した中国人ホワイトハッカーが、ゼロデイ脆弱性を発見し、コンテストで入賞し賞金を獲得しました。通常、こういった脆弱性は開発企業に報告され、修正されたのちに公開されます。しかし、中国政府はこの脆弱性を応用したエクスプロイトを作成し、ウイグル人をスパイするための監視ツールを開発したと報じられました。 Report: China Turned Prize-Winning iPhone Hack into a Surveillance Tool Against Uyghur Muslims https://www.iphonehacks.com/2021/05/china-prize-winning-iphone-hack-uyghur-muslims.html iPhone hack used by China to spy on Uyghur Muslims - 9to
イラストやアニメのワンシーンには丁寧に色が塗られているものですが、これを色を塗る前の線画に変換することができるアプリケーション「Anime2Sketch」が、GitHub上で無料で公開されています。 GitHub - Mukosame/Anime2Sketch: A sketch extractor for anime/illustration. https://github.com/Mukosame/Anime2Sketch イラストから線画を生成することができる「Anime2Sketch」は、LinuxまたはmacOSで動作するアプリケーション。プログラミング言語のPythonで構築されており、CPUあるいはNVIDIA製のGPU+NVIDIA cuDNNの組み合わせで動作させることができます。 実際にどのような線画が出力できるのかというと、以下の通り。左が入力画像(イラスト)で、右が
1993年那覇市生まれ。2016年沖縄タイムス社入社、政経部や社会部を経て2020年4月からデジタル部。 きょうは5月8日、語呂合わせで「ゴーヤーの日」だ。いまや全国区となった沖縄の食材「ゴーヤー(にがうり)」。沖縄県民は「ゴーヤー」と呼ぶのが一般的だが、全国展開するコンビニや居酒屋では「ゴーヤ」と表記する店もある。全国ニュースでも「ゴーヤ」と呼ばれているのをよく耳にする。沖縄で生まれ育った筆者は語尾を伸ばさないのが気になって仕方がない。「ゴーヤー」と「ゴーヤ」どっちが正しいのだろうか。(デジタル部・比嘉桃乃) 検索数は「ゴーヤ」が上位 「ゴーヤ」の呼び方は一体どんな人たちが使っているんだろう。 Googleトレンドで調べてみた。過去5年分の検索結果では、「ゴーヤー」よりも「ゴーヤ」のほうが圧倒的に検索数が多い。「ゴーヤー」呼びが当たり前の環境で育ってきた筆者としては意外な結果だ。しかも、
Amazon Elasticsearch Service now offers instances from the AWS Graviton2 instance family. Instance types include general purpose (M6g), compute optimized (C6g), and memory optimized (R6g, R6gd). Customers can enjoy up to 38% improvement in indexing throughput, 50% reduction in indexing latency, and 30% improvement in query performance when compared to the corresponding x86-based instances from the
ウェブブラウザはネットワークから様々なリソースを集め、それらを処理して組み合わせてウェブページをレンダリングします。リソースが揃わないとレンダリングできないので、この一連の処理のどこかが遅れるとページの表示も遅くなります。レンダリングをすみやかに開始できるようにウェブブラウザはリソースの取得やその処理を最適化するための API を提供しています。本記事ではそれらを網羅的に紹介し、ウェブアプリの性能改善を図る上でどのようなブラウザ機能が使えるのかを知ってもらうことを目的としています。各機能の具体的な適用事例については他の記事に委ねます。 本記事の内容は記事公開時点での情報に基づいており、閲覧時点では既に古くなっている可能性があります。最新の正確な情報は一次情報源を参照してください。また特定のブラウザ実装について言及する場合は、断りがない限り Chrome を想定しています。誤りや補足、質問な
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
Nature株式会社ファームウェアエンジニアの中林 (id:tomo-wait-for-it-yuki) です。 本記事では、拙著『基礎から学ぶ 組込みRust』1がC&R研究所様より出版されたので、書籍の紹介やNatureのファームウェア開発にRustを使っていきたい、ということを書きます。 本を書きましたエントリは個人ブログで書いている2ので、それとは少し違った観点から話をしたいと思います。 『基礎から学ぶ 組込みRust』の紹介 2021年5月現在、Rustはすでにマイナーの域を超えたと言って差し支えない状況でしょう。一方、組込みRustはまだまだマイナーな分野です。『基礎から学ぶ 組込みRust』出版をtwitterやブログで告知した際も、「Rustって組込みできたんだ?」という反応が少なくありませんでした。 マイナー扱いから脱するための施策として、認知度を上げ、入門を手厚くする、
Vec<Result<_>> ではなく Result<Vec<_>> を得る collect() 関数を使うと、 Vec<Result<_>> を得ることもできるし、 Result<Vec<_>> を得ることもできる。変換先の型を明示することで区別する。 fn main() { // 全てSomeならSome(配列)を返し、どれかがNoneなら全体もNoneになる assert_eq!([Some(1), Some(2)].iter().cloned().collect::<Option<Vec<_>>>(), Some(vec![1, 2])); assert_eq!([None, Some(2)].iter().cloned().collect::<Option<Vec<_>>>(), None); } これができるのは以下の理由による。 FromIterator は多対多である。つま
AWS、エッジにおけるJavaScript実行環境に本格参入。Cloudflare WorkersやDeno Deployなどと競合へ Amazon Web Services(AWS)は、エッジ環境で軽量なJavaScriptによる処理を実行可能な新サービス「Amazon CloudFront Functions」を発表しました。 AWSではすでにエッジで処理を行う「Lambda@Edge」を提供しており、そこでNode.jsとPythonによるコードを実行可能です。 しかしLambda@Edgeは13カ所のリージョナルエッジキャッシュにおいて処理が行われるのに対し、CloudFront Functionsは218カ所以上のCloudFront Edge Locationsにおいて処理が行われるため、よりユーザーに近い広範囲なロケーションで実行されます。 また、実行時間もLambda@Ed
はじめに GW中に何か一つアウトプットしたいと思い、普段から考えていた「開発の生産性」の可視化に取り組んでみました‼️ とりあえずエレガントさは気にせず、必要な情報が取れればいい!という考えで作ったのであしからず・・ 作ったもの @shiba_yu36 さんがつくられたmerged-pr-statにて取得できるプルリクエストの解析情報をDatadogにカスタムメトリクスとして送信するGitHubActionsです。 merged-pr-statの詳細にについては以下のブログを参照ください。 merged-pr-statで取得できる値にgithub.merged_pr_statをプレフィックスとして設定し、Datadogのカスタムメトリとして参照できるようにしました。 項目 内容 datadogメトリクス
最近、開発チームの生産性や健全性をどのように計測したら良いかについて興味を持っている。その中で「LeanとDevOpsの科学」の中に書いてあるようなデプロイの頻度・変更のリードタイム・MTTR・変更失敗率の4指標や、開発チームの生産性・健全性を客観的に知るためにリポジトリ履歴から機械的に可視化するツールを作った - Qiitaに興味を持った。 一方、それらの指標を考えてみた時、以下のような点について悩んでいた。 マイクロサービスなどで複数レポジトリとなり、さらにデプロイ手法がそれぞれ違う状況の場合、変更のリードタイム = コミット〜本番稼働までの時間を計測するのがなかなか難しい コミットという単位だとかなり小さく、個々人のばらつきも大きすぎるように感じるので、もう少し良い単位はないのだろうか このような悩みから、PullRequestの単位で集計することで、生産性や健全性をもう少し測りやす
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