2017.09.15 Raspberry Piを攻撃から守るための手順 Text by Justin Klein Keane and Tom Van de Wiele Translated by kanai Raspberry Piは、あらゆるプロジェクトに使える夢のボードだ。安くて、簡単に使えて、さまざまなOSに幅広く対応していて、プログラム可能なGPIOピンやマルチコアのCPUや複数のUSBポートも備えている。 何かを自動化したり情報を集めたりといったプロジェクトに非常に適しているRaspberry Piだが、気をつけていないと、その可愛いボードを使った簡単な趣味のプロジェクトが、ネットワークへの侵入口になるなどのセキュリティホールになってしまう恐れもある。Raspberry Piには、ARM Trustzoneと違ってセキュアブートの機能がない。SDカードやOSは簡単には暗号化できな
それまでは問題なく利用していたRaspberry piが、突然起動しなくなってしまいました。どうやらファイルシステムが破損してしまいrootをマウントできていない模様。 具体的には、コンソールの最終行に「end Kernel panic - not syncing: VFS: Unable to mount root fs on unknown-block(179,6)」と出力されて停止している状態でした。 SDカードリーダが搭載されているWindowsノートPCでリカバリができましたので、手順をまとめておきます。(NOOBSでRaspbianを入れた環境です) また、以下の工程では、オペミス等でリカバリに失敗して完全にデータが失われてしまう可能性もあるため、事前にWin32DiskImager等でディスクイメージ毎バックアップを取っておくことをお勧めいたします。(ファイルシステムが破損す
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分(行列積および行列とベクトルの積)さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
岡山で学生さんむけにセミナーを行うに当たって、ゲームシナリオ構成法を更新しました。第8章に「シングルスタート/マルチパス/マルチエンド/シングルグランドエンド」のケーススタディとして、『涼宮ハルヒの追想』(http://dengekionline.com/elem/000/000/365/365079/)を作った時の資料が載せてあります。 合わせてこの辺りも見ていただくといいかと思います。 ●『YU-NO』のADAMSとシナリオ構成について(http://togetter.com/li/124701) ●迷宮型ADVゲームの遊び方のヒント(http://togetter.com/li/236653)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く