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PHPカンファレンス関西2018で発表した登壇資料です。

2018-07-14 PHPカンファレンス関西

ActiveSupport::SecurityUtils.secure_compareやRack::Util.secure_compareについてメモ。 文字列が等価であるかどうか確認するのにa == bという風に書くことが多い。 しかし、機密情報の比較にこの形式を用いると、処理に要する時間からアルゴリズムが特定されたり、機密情報自体が漏れる可能性がある（所謂、Timing Attack）。 例えば、クーポンや一時トークンの確認などではTiming Attackに気をつける必要がある。 通常の文字列比較の場合、1byte目から確認していき、文字列が異なる時点でFalseを返す実装が多いと思う。 'secret' == 'hoge' # F 'secret' == 'soge' # TF 'secret' == 'sege' # TTF ... 'secret' == 'secret' #

G1ベンチャー2018 第1部全体会「1兆円企業をつくるための5つの鍵～世界で戦える日本発のインターネット企業になるためには？～」 （2018年6月17日開催／グロービス経営大学院 東京校） 米国のアップル、グーグル、アマゾン、フェイスブック、マイクロソフト、そして中国のアリババとテンセントの現在の「セブンシスターズ」は、全て時価総額は50兆円を超え、トヨタをはるかに凌ぐ。一方で今の日本のベンチャーに有望ベンチャーは多いものの、1兆円ベンチャーはなかなか見当たらない。そんな中で着実な成長を持続し、いまや時価総額5兆円に迫る勢いのリクルートの姿は異彩を放っている。その成長の秘訣とは。一兆円企業を経営するための鍵を引き出す。（肩書きは2018年6月17日登壇当時のもの） ※アプリで動画を再生する際、Androidの一部機種で動画が再生できない場合がございます。その場合は、アプリを閉じて、WEB

変遷するオーナー企業 実質20億円から50億円程度の赤字が毎年発生するとされるプロ野球の球団経営。そもそもなぜ毎年赤字でビジネスが成り立つのか。また、プロ野球人気の低迷やスター選手の大リーグ流出が続く現状を踏まえた時、プロ野球のビジネスモデルはどこに向かうべきなのか。 そうした議論をする前に、これまでのプロ野球球団経営の歴史を振り返っておこう。以下は、ほぼ四半世紀間隔のスパンで見たプロ野球チームの変遷である（いずれも順位順。2012年のみ前年の順位。また、2011年末にベイスターズはTBSからDeNAに売却された）。まずは、ここからどのような傾向が読み取れるか考えていただきたい。 【1960年】 セントラル・リーグ 大洋ホエールズ 読売ジャイアンツ 大阪タイガース 広島カープ 中日ドラゴンズ 国鉄スワローズ パシフィック・リーグ 毎日大映オリオンズ 南海ホークス 西鉄ライオンズ 阪急ブレー

行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY　FM　茨城放送で配信された番組「ダイバーシティニュース　社会」を再編集してお届けします。（肩書きは2023年10月9日放送当時のもの） 藤沢　烈　一般社団法人RCF　代表理事 今井　友理恵　MC ＜コース内容＞ 1.子どもだけの留守番は児童虐待？懸念される保護者への負担増加 2.「不登校」の小中学生が過去最高に　コロナ禍を機に急増 3.「置き配」でトラック運転手の負担を軽減　再配達の半減を目標に 4.土屋復興大臣、就任後初の岩手へ　「被災者の心のケア」も長期的な視野で 5.止まぬ戦争の悲劇　悪化するハマスとイスラエルの軍事衝突 6.ス

難産の末に「高度プロフェッショナル制度（高プロ）」が成立しました。野党は「働かせ法案」「過労死法案」と批判していますが、「年収1075万円以上の専門職が対象」とされたためか、大半のひとが「自分には関係ない」と思い、反対運動はいまひとつ盛り上がりに欠けたようです。 しかし働き方改革はこれで終わりではなく、国民的な議論（大騒ぎ）を引き起こすことが確実な、さらに大きなイベントが待ちかまえています。それが「金銭解雇の合法化」です。 議論の前提として、日本は世界にさきがけて超高齢社会に突入し、少子化による人口減で人手不足がますます深刻化している現状を確認しておきましょう。この大問題に対処しようとすると、「右」でも「左」でもどんな政権でも、「高齢者にいつまでも働いてもらえる社会」にする以外ありません。こうして安倍政権は「一億総活躍」を掲げ、公務員の定年の65歳への引き上げや、「70歳定年制」の導入が検

TOP サービス IDCFクラウド コンピュート コンテナ RDB CacheDB クラウドストレージ DNS GSLB（広域負荷分散） インフィニットLB CDN イメージオプティマイザー 連携サービス プライベートクラウド NSXオプション ベアメタルサーバー パートナーサービス Fastly CDN Fastly 次世代 WAF SiteGuard Server Edition Google Cloud 構成例 事例 料金シミュレーション ウェビナー開催情報 今後の機能強化予定 English

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Hey, folks, welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular newsletter covering the past week in happenings around the tech sphere. Winter’s finally arrived, judging by the NYC weath

Xamarinに関する情報が集まっています。現在981件の記事があります。また882人のユーザーがXamarinタグをフォローしています。

Google Maps などを使用する時、開発中ならば debug.keystore のフィンガープリント(SHA1)を取得する必要がありますが、 debug.keystore がどこにあるのか分からなくてハマった。 結論 から書いておくと Obtaining a Google Maps API Key | Xamarin に書いてある通りで、 Windows - C:¥Users¥[USERNAME]¥AppData¥Local¥Xamarin¥Mono for Android¥debug.keystore OSX - /Users/[USERNAME]/.local/share/Xamarin/Mono for Android/debug.keystore がそれぞれ使われる。 なぜハマったか？ Eclipse と同じだと思ってた Java での Android 開発時に設定したディレ

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1年弱業務にXamarin.Macを投入して様々なハマりどころを見つけたので，共有いたします。 主に投入しているのはインハウスツールで，自社クラウドサービスのクライアント開発にも利用しています。利用環境がほぼMacであるため，従来JavaやPythonが使われていた場所を徐々にXamarin.Macに置き換えています。 本当はUnified APIについて，Xamarin.Mac Mobile Frameworkについて掘り下げたかったけどそれはまた… はまるんじゃなく，はめる Xamarin.Macが完璧にはまる=フィットする場面は残念ながらあまりありません。MacではXCodeを使って（ほとんど無料で）開発が可能ですし，デスクトップアプリでWin/Mac両対応となると大抵Javaが選択されます。 つまり業務にはめるべく，いろいろな工作が必要です。以下，私がXamarin.MacやMon

FuelPHPに関する情報が集まっています。現在587件の記事があります。また371人のユーザーがFuelPHPタグをフォローしています。

DB::Queryの戻り値にも使われるDatabase_Queryクラスですが、このクラスのexecuteメソッドの戻り値が実行するSQLによって結構違ったので忘れないようにメモ。 SELECT文を実行した場合 戻り値はDatabase_Resultクラスを継承したDatabase_Result_Cachedクラスです。 Database_ResultクラスはIteratorインターフェース等を実装しているので、foreachに直接突っ込んだりできます。結果セット全部が欲しい場合はas_arrayメソッドで取得できます。 INSERT文若しくはCREATE文を実行した場合 次のような配列が戻り値になります。

ブログの本文でリンクを書いたりするのに、わざわざタグを記述するのは面倒なので、巷で流行り(？)のMarkdown記法が使えるようにしました。 ↓加筆修正(2012/12/4) 例えばよくあるブログシステムの記事部分みたいに、同じテンプレを多くのページで利用し、各ページの一部分の内容を管理画面から編集させるような場合に、そのページ内容の編集画面でリンクなどのタグをわざわざ記述するのは、とても面倒です。 そこでここでは、FuelPHPにおいて、巷で流行り(？)のMarkdown記法を、smartyテンプレ内で部分的に使う方法を探ってみました。 …といっても、調べてみたらMarkdownクラスが既にあるので、それを利用します。 流れとしては、(DBから本文データを取得 →) Markdown::parse() → Viewに渡す → html_entity_decode で実体参照をデコードして

FuelPHP1.6からはcomposerが導入されるらしいですがまだdev版なので1.5系でcomposerを使用する為の方法を記載していきます 環境 centos6.3 fuelPHP1.5.3 事前準備に必要なもの php5.3以上 mysql php[composer] 導入していない場合はcomposerを使ってみた時のメモを参考に導入してください。 参考にしたサイト 日本語版ドキュメント(1.5ドキュメント) Using Composer with FuelPHP 1.x composerでいれるもの ユニットテストを書くのでPHPUnit系のものを入れたいとおもいます。 今回入れるものは下記を入れます。 phpunit/phpunit mockery/mockery phpunit/dbunit phpunit/phpunit-selenium phpunit/phpunit

FuelPHP 1.6 で OrmAuth 使って oil generate admin... でログインでコケる問題に暫定対処するPHPFuelPHP まだ未完成。 とりあえず、自分用にメモです。 FuelPHP 1.6 で Ormauth 使って oil generate admin... でログインでコケる問題に暫定対処 FuelPHP 1.6 がリリースされてます。 OrmAuthが使える様になったとのことなので使ってみます。 oil g admin ...すると生成されるファイルはSimpleauth用っぽいので、OrmAuthを使ってかつ、出来るだけ oil で何とかしたい場合は、ちょっとだけ変更してやつ必要があるっぽいです。 OrmAuthを導入 まず、PKGPATH/auth/config/auth.php を APPPATH/config/auth.php にコピー dr

iOSの絵文字は多くがUTF-8で表すと4byteの文字です。 iOS絵文字 http://punchdrunker.github.io/iOSEmoji/table_html/ ということで、MySQL 5.5.3系以降で対応した " utf8mb4 "の文字コードを使ってデータベースに絵文字を突っ込むまでの手順。 MySQL 設定 まず既存のデータベースの文字コードを変えます。

自分なりのまとめです。 参考にしていただければ幸いですが、参考にして不具合等が起きた場合、保障はできませんのであしからず。 間違い等あればご教授いただけると助かります。 環境準備 Windows 元の環境：Windows8.1, xampp1.8.3(PHP 5.5.15) Database：postgreSQL 9.3.5 1. composerのインストール 参考サイト様：xampp for windows で composer ・ composer install を実行する場所が存在しなかった件。 ⇒ xampp/phpMyAdmin に「composer.json」があったので、ここでインストール。 ・ 『 あれ、phpのパスが通ってない・・・？記述ちゃんと一つだけだし、パスもあってるのに・・・ 』 ⇒ シェル(ちなみにBash使ってました)が問題でした(;^ω^) cmdかps

Help us understand the problem. What is going on with this article?

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Laravelのバリデーションの設定内容がアルファベット順で見づらかったので、ざっくり書きました。 使われそうな順で書きました。(一部関連性が高いものは近接させています) カテゴリ分けをし直しました。より見やすくなったと思います。 想定している環境 Laravel5.1以降 Base Ver 用語 使用例 説明

Laravel 5.2 が出たので、変更箇所とかぼんやり眺める系メモ 追記 -- 2016/01/29 iron-mq の事, 設定のこと, Cashierのこと Authenticate Multi-Auth 複数のテーブルにユーザ情報を置いている場合、例えば admin テーブルと student テーブルがある場合などの時に対応。っぽい。 これに伴い、config/auth.phpやら認証周りの内容が変わるので、アップグレード時は注意。 see: https://github.com/laravel/laravel/blob/v5.2.0/config/auth.php Authentication Scaffolding php artisan make:auth でBootstrapを使ったログイン画面、登録画面、パスワードリセット画面を生成する。( ただし、新規アプリケーション

Laravelのデバッグツールとしては、Laravel Debugbarがよく使われている。ただ、これは情報をHTML上に描画しているため、API開発でレスポンスがJSONとなる場合などは表示されなくなる。 そこで、Chrome/Firefox拡張であるClockworkを導入することによって、レスポンスがHTML以外の場合でもDebugbar相当の情報を出力できるようにする。 実行環境 Google Chrome 53 Laravel 5.3 Laravel Debugbarの導入 まだDebugbarを導入していない場合は、barryvdh/laravel-debugbarを参考にインストールしてHTML上で表示できるようにしておく。 Clockworkの導入 ブラウザ拡張のインストール Chromeの場合は、Chromeウェブストアからインストールする。 Firefoxの場合は、Ad

公式ドキュメントだと機能名が無く直感的で無かったため、コピペして作りました。メモ的な感じです。 機能名 Controllerメソッド名 HTTPメソッド パス ルート名

SamplesController の3行目 App::uses('Controller', 'Controller'); の上にマウスカーソルを置いて、 Ctrl + Shift + c, f を続けて順番に押してください。 すると、 lib\Cake\Controller\Controller.php のファイルが開きます。 Ctrl + Shift + c, f のコマンドは、マウスカーソルが置いてあるコードを読み取って該当するクラスを検索します。 次に、SamplesController の6行目 public $helpers = array("Form"); の "Form" の上にマウスカーソルを置いて、 Ctrl + Shift + c, f を続けて順番に押してください。 今度は、 lib\Cake\View\Helper\FormHelper.php のファイルが開きま

everyrfc.org 2023 著作権. 不許複製 プライバシーポリシー

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "脳機能局在論" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2008年6月） 脳機能局在論（のうきのうきょくざいろん、英: Theory of localization of brain function）は、脳（特に大脳皮質）が部分ごとに違う機能を担っているとする科学のことである。 現在推定されているヒトの脳の機能局在。脳機能イメージングなどから得られた知見から、脳の様々な解剖学的部位とその機能とが関連付けられている。 歴史[編集] 脳機能局在論の「はしり」とされるのは、ガルの骨相学という説である。この説は、脳の特定の部位が特定の機能

「ビーストモード」という強烈なワードが、アニメやゲームだけでなく現行戦闘機に使用されました。空自も採用するF-35戦闘機の「ビーストモード」は、F-22との違いが如実に表れているといえるでしょう。 F-35が完全作戦能力獲得で具体的に可能になったことは…？ ロッキード・マーチンF-35「ライトニングII」ステルス戦闘機が2018年4月に初期開発段階であるシステム開発実証（SDD）を終え、いよいよ「完全作戦能力（FOC）」獲得が目前となっています。 拡大画像 攻撃に特化したF-35「ビーストモード」のイメージ。なお、「ビーストモード」はオフィシャルの呼称（画像：ロッキード・マーチン）。 2018年7月現在「F-35」というシステムの中核となるミッション・コンピューターは、限定的な対空・対地攻撃能力が付加された「初期作戦能力（IOC）」を実現する「ブロック3i」ソフトウェアによって動作していま

D-Wave's hardware has always occupied a unique space on the computing landscape. It's a general-purpose computer that relies on quantum mechanical effects to perform calculations. And, while other quantum-computer makers have struggled to put more than a few dozen qubits together, D-Wave's systems have already scaled to more than 2,000 addressable bits. But the D-Wave systems don't perform calcula

主にend-to-end testを動かす所でハマったので、とりあえず動かすまでのメモ 動作確認環境 mac osx 10.7 homebrewでnode入れている(node v0.10.5) ruby 周りがこんなの(rbenvでテキトーに管理してる) ruby -v ruby 1.9.3p392 (2013-02-22 revision 39386) [x86_64-darwin11.4.2] gem list *** LOCAL GEMS *** chunky_png (1.2.7) compass (0.12.2) fssm (0.2.10) sass (3.2.6)

ざっくり印象 BackboneはJSでMVCアーキテクチャするための必要最低限だけサポート。Angularはフルスタック。 まずBackboneを押さえて、それからAngularを覗いてみるというのがオススメの模様。 Backboneの方が薄く、拡張の自由度高い。その代償として大人数では一定のアーキテクチャを縛るルール／構造を作らないと破綻するリスクあり。 テストは他のテスティングフレームワークをカスタムで組み合わせて使う必要あり。 Railsからの連携サポートは厚い。 Angularは仕様が膨大だが、ハマる処理はとんでもなくシンプルに書ける。ただし、少し外れたことをしようとすると膨大な仕様の山を漁ることにはなる。フレームワークの縛りが大きく、人が違ってもかなりの程度、作りは統一される。 チュートリアルは、実は単純化されすぎていて、実際のアプリではもう少しいろいろ構造化等を施さないといけな

expressのres.format()メソッドを使うと、railsのrespond_toみたいに、レスポンスのContent-Typeごとに実行する処理を分けることがきる。 (コンテントネゴシエーターとか呼ばれる機能らしい。) app.get('/hoge.:format', function(req, res) { res.format({ json: function(req, res) { res.send({a: 1}); }, html: function(req, res) { // ブラウザから /index.json にアクセスしてもこっちが実行される res.render('index'); }, default: function(req, res) { res.send(406); } }); }); 上記のように書けば良いのだけど、このタイプの判定は、リクエストの

下記、作業用備忘です。もし、間違いあれば指摘・コメント頂けるとありがたいです。 対象 ・サーバーの設定とかめんどくさい、手早く基盤を構築して、アプリ開発したい人 ・サーバーサイド言語をいちいち覚えたくない人(JS大好きな人) ・将来的には、Websocketとか使って先進的なサービスを企む人 事前準備　（以下、全てMac環境前提にしてます） 下記がインストールされていること npm node express （npm install -g express　でインストールしましょう） heroku tool belt git herokuのアカウント作成

最近, 仕事やプライベートで, ちょっとしたプログラムを書くときは, Node.jsを使う頻度が増えてきており, その実行結果をブラウザ上で見れるようにするためにExpressを使うことが多くなってきたということもあり, 一度, Node.js & Expressでよく使っているモジュールを簡単にまとめてみます. ただ, まだまとめ途中であり, 増えたり減ったりすると思います. 他にもおすすめのモジュールとかあったら教えていただければと思います. config npm install config アプリケーションの設定情報を管理するためのモジュール. ルートの config フォルダを作成し, その中に default.json を作る. default.jsonの中身が, configモジュールの設定情報を保持するファイル. 開発環境用の設定ファイル, 本番環境用の設定ファイル, など

AWS Elastic Beanstalk+Node.js+Express+Passport+MySQLでアカウント管理（その３）JavaScriptNode.jsMySQLElasticBeanstalkPassport 前回からの続き。 login_menu.jadeを書き忘れていたので追加：２０１３年５月５日 そろそろ、ビューのほうも作っていきます。 言い忘れていましたが、Twitter Bootstrapを使用しますので http://twitter.github.io/bootstrap/からダウンロードして、 bootstrap.min.jsをpublic/javascriptsフォルダに bootstrap.min.cssをpublic/stylesheetsフォルダに それぞれいれておいてください。 jQueryも使用しますが、そちらはCDNにリンクを貼っておきますので、

create : 06.express-generator create : 06.express-generator/package.json create : 06.express-generator/app.js create : 06.express-generator/public create : 06.express-generator/public/javascripts create : 06.express-generator/routes create : 06.express-generator/routes/index.js create : 06.express-generator/routes/users.js create : 06.express-generator/public/stylesheets create : 06.express-genera

やりたいこと node.js - express でformを生成して、受け取った値を表示する ググりながらやっていたら結構ハマったので多分初歩的なことですがメモとして残しておきます。 手順 jadeファイルでformを作る form(method="POST", target="./") input(type="text", name="word" value="") input(type="hidden", name="mode" value="input") input(type="submit", value="送信")

node.jsを使っており、開発中はnpm startやnode app.jsなどでnodeを起動していても、いざまともに運用となると困るわけですが、foreverを使うとデーモン化できて便利です。 インストールと起動方法 Amazon EC2にsshでログインしているとします。 part1 インストール

今はやりのMEANスタックについてまとめてみる(Mongo, Express, Angular, Nodeで作るWEBアプリケーション) 海外でじわじわ人気を獲得し始めている うわさの「MEANスタック」とはなにか？ まとめてみました。 MEANとは 合わせて読みたい M = MongoDB 従来のRDBMSとは異なる、NoSQLというデータベースシステムによる ドキュメント指向型データベース。 MongoDBについてまとめてみた E = Express Node.jsの軽量Webアプリケーションフレームワーク Expressについてまとめてみた Expressを学ぶチュートリアル形式の記事・コンテンツまとめ A = Angular オープンソース(MITライセンス)のJavaScript用 MVCフレームワーク。 Angularについてまとめてみた Angular JSの良質チュートリア

環境：Mac OS X 10.9.4 Expressは、Node.jsのWebアプリケーションフレームワーク。 まず、Expressをグローバルインストールする。 $ npm install -g express npm http GET https://registry.npmjs.org/express : : express@4.4.5 /Users/username/.nvm/v0.11.13/lib/node_modules/express ├── parseurl@1.0.1 ├── utils-merge@1.0.0 ├── merge-descriptors@0.0.2 ├── cookie@0.1.2 ├── escape-html@1.0.1 ├── cookie-signature@1.0.4 ├── range-parser@1.0.0 ├── fresh@0.2.

引用:Docker run リファレンス ここでは--memory-reservationと--oom-kill-disable=false、--memory-swappinessについて調べました。 環境 OSX 10.12 Docker for MAC(docker 1.12.1) --memory-reservation メモリのソフトリミットということで、ホストのメモリに余裕がある時はは制限はかからず、他に使用している時は制限がかかるということらしい。 試してみました。 コンテナ2つ起動し、1つは--memory-reservationを512MB、もうひとつは制限なしで設定します。Linuxの負荷ツールstressで以下のシナリオでメモリに負荷をかけます。 前提：ホストのメモリは2GB 1. 両方のコンテナに1.25GBの負荷をかける 2. メモリ制限のないコンテナへの負荷を停止

MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 社内の情報共有はとても大事です。情報の格差が生まれると、結果にも差が生まれ、社内で壁が生まれていきます。全員が情報をオープンにし、共有しなければなりません。 そのための仕組みとしてWikiを導入するのは良いことです。今回はMarkdownで記述できるチーム用WikiのGROWIを紹介します。 GROWIの使い方 最初にアカウントを作ります。 設定画面です。 ページを作ります。 Markdownで記述します。 テーマを変更できます。 プレゼンテーションモードもあります。 差分を確認する機能。 コンテンツは階層管理されます。 GROWIはLDAP認証にも対応し、社内での利用にも向いています。検索はElasticsearchを用いており、全文検索できます。さらにログインしていないユーザに

“We found that the Authlete solution was best in class with an architecture designed to provide OAuth 2.0 and OpenID Connect functionality as APIs.”

pandas.DataFrame, pandas.SeriesとNumPy配列numpy.ndarrayは相互に変換できる。 DataFrame, Seriesのvalues属性でndarrayを取得 NumPy配列ndarrayからDataFrame, Seriesを生成 メモリの共有（ビューとコピー）の注意 pandas0.24.0以降: to_numpy() それぞれについてサンプルコードとともに説明する。 なお、pandas.DataFrame, pandas.Seriesにはas_matrix()というnumpy.ndarrayを返すメソッドもあるが、バージョン0.23.0からdeprecated（非推奨）になっている。 pandas.DataFrame.as_matrix — pandas 0.23.4 documentation pandas.DataFrame, panda

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概要 この記事では、アプリケーションコンテナのランタイムであるDockerとrktについて、 2つの大まかな違いを説明し、Dockerとrktそれぞれを使用してコンテナの取得・作成・起動・破棄など基本的なコンテナ操作を実施してみます。 記事全体として「Dockerはある程度知ってるけど、それに比べてrktってどうなんだ？」というトーンで書いています。 Dockerとは 公式：https://www.docker.com/ Docker社が開発しているオープンソースのコンテナランタイムです。 コンテナ技術自体は決して新しくはないですが、その使いやすさからある種のコンテナブーム（?）を巻き起こしたともいえるかと思います。 詳しい情報は、ググれば良い記事が山ほど出てくるので割愛します。 rktとは 公式：https://coreos.com/rkt/docs/latest/ CoreOS社が開発

一時期はalpineに乗っかったMySQLを使おうとしましたがMariaDBだったので断念。 いくら互換だとはいえ、まだ自分には早い。 そんなわけでDocker MySQL公式イメージの5.5を利用してDBを構築。 公式イメージ https://hub.docker.com/_/mysql/ 初期データを投入した状態でgithubにpushしようとしたら、rejectされてしまいました。 調べてみるとGithubのファイルサイズ制限にひっかかった模様 Working with large files https://help.github.com/articles/working-with-large-files/ 1ファイルあたり100MBまでとのこと。 InnoDBのibdata1がサイズ制限を超過していたのでした。かなりデータを厳選したんだけどな〜。 初期データインポートに使用したd

この時、data volumeに使用するdriver pluginがインストール済みであればそれを指定することができ、NFS等を利用したdata volumeの作成も可能になる。(ただしdriverがその環境でinstallできるかは別なので注意) SEE: https://docs.docker.com/engine/extend/legacy_plugins/#/volume-plugins data volumeの確認 docker volume lsで一覧 コンテナを指定して使用しているdata volumeを調べたい場合は以下のようにすれば、volumeの名前を取得できる。

Manage data in Docker | Docker Documentation ホストのディレクトリをDockerのコンテナから参照できるようにする。 コマンド ホスト側のマウント先を指定する場合

先日の投稿でDigdagの『アーキテクチャ』に関する部分を読み解いて行きましたが、今回はその続き、『ワークフロー定義』に関する部分を読み進めてみたいと思います。 Digdagのアーキテクチャとコンセプトを理解する #digdag ｜ Developers.IO ワークフローは拡張子『*.dig』のファイルとして作成する Digdagのワークフローは拡張子*.digを持つファイルとして作成します。ファイルの名前＝ワークフローの名前、となります。例えば、hello_worldというワークフローを作るとします。その際のファイル名はhello_world.digとなります。中身はこんな感じの記述内容となります。 hello_world.dig timezone: UTC +step1: sh>: tasks/shell_sample.sh +step2: py>: tasks.MyWorkflow

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GraphQLなAPIを実装するにあたって、認証をどうするか。 GraphQL内部で認証する GraphQLの外で認証する 認証とスキーマ 参考: A guide to authentication in GraphQL – Apollo GraphQL Learn SangriaのAuthentication and Authorisationセクション ScalaでSangriaを使って実装を考える。 個人的な結論 認証はGraphQLの手前で実行する。 具体例としては、クライアント側は認証が必要な操作をする際にHTTP Headerに認証トークン的なものを入れて送る。 サーバ側はGraphQLの世界に入る前にHTTP Headerからトークンを取り出して認証を行い、ログイン中のアカウントを特定してCtxのプロパティに入れてGraphQL世界に渡す。 スキーマとしては、アカウントそのも

I'm working on a puzzle where msg.sender != tx.origin, so the implication is that the caller needs to be a contract or at least something in between the calling account. But extcodesize(caller) == 0 also needs to be true. So the caller needs to be an address or externally owned account. How can both of these be true? Can the caller's codesize ever be 0 if not an address/EOA?

Amazon Transcribe は、ユーザーが音声をテキストに変換する機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにする、自動音声認識 (ASR) サービスです。Amazon Transcribe を使用して、音声や動画ファイルの文字起こしを行うことができます。本日より、文字起こし出力の保存先として、Amazon Transcribe サービスが管理する S3 バケットではなく、ユーザー自身の S3 バケットを指定できるようになりました。これにより、文字起こしのワークフロー全体にわたってきめ細やかなデータ管理を行うことができます。 この機能を利用するためには、ジョブの作成時に、ユーザーが指定する S3 バケットの名前を OutputBucketName フィールドに入力します。すると、Amazon Transcribe は文字起こしの完了前に、指定された S3 バケットが存在すること、

Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility がバージョン 1.2 に更新され、PostgreSQL データベースのリリース 9.6.8 をサポートするようになりました。このリリースには、数多くのバグ修正とともに、信頼性とパフォーマンスに関する多数の改善が含まれています。 この更新で、新しい aurora_stat_memctx_usage() 関数を使用して、それぞれの PostgreSQL バックエンドのメモリ使用量をレポートすることができます。pg_hint_plan の拡張は 1.2.2 にアップグレードされ、PLV8 の拡張はバージョン 2.1.0 に更新されました。詳細情報は、ドキュメントを参照してください。 この新しいバージョンを使用するには、Amazon RDS マネジメントコンソールでわずか数クリックして Amazon Auror

Starting today, Amazon API Gateway has increased the number of APIs and the request rate limit for creating and importing regional and private APIs. These limit increase enable you to better develop, deploy, and scale your API Gateway APIs. The number of APIs per account has been increased to 600 regional APIs, 600 private APIs, and 120 edge APIs. Now, you can create and import regional and privat

柔軟な料金設定、1 日の割り当て、1 か月あたり 28,500 回まで無料の地図読み込みを使用して、予算の範囲内での導入も簡単にできます。

はじめに ディープラーニングの学習を実行するにはGPUはほぼ必須ですが、GPUを使用するにはNVIDIAドライバー、CUDAなど色々とインストールする必要があります。 この作業はバージョンの組み合わせやインストール方法で結構ハマることが多いようです。 ubuntu-drivers と NVIDIA Docker を使えばこれらを簡単にインストールできます。 Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix GeForce GTX 960 ディープラーニングでGPUを使用するのに必要なもの NVIDIAドライバー LinuxでNVIDIAグラフィックカードのGPUを認識させるのに必要 CUDA NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム cuDNN NVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリ CuPy Pythonから

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ImageNetから取得した画像でデータセットを作って、分類してみた。 同じコードで、何故かうまく行く時と、そうでない時があって原因はよくわからない。1 notebookはこちら：https://gist.github.com/juntaki/263d9c43c0509c6610bdf95a59867e99 以下はノートの解説です。 データのダウンロード ImageNetで検索したURLリストを適当な場所に保存したら、画像をダウンロードする。 容量が異常に小さいものや、テキストファイルは失敗しているので捨てる。

主にTensorFlow Mechanics 101を日本語化したもの。 一部公式チュートリアルとは違うコード載せている時もあるけど大意は同じ。 placeholder() inputとかoutputに用いる。 seesでrunするときに使うplaceholderをfeedする必要あり。 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) y = tf.matmul(x, x) with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) # ERROR: will fail because x was not fed. rand_array = np.random.rand(1024, 1024) print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will suc

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf csv_name = 'path/to/filelist.csv' fname_queue = tf.train.string_input_producer([csv_name]) reader = tf.TextLineReader() key, val = reader.read(fname_queue) fname, label = tf.decode_csv(val, [["aa"], [1]]) jpeg_r = tf.read_file(fname) image = tf.image.decode_jpeg(jpeg_r, channels=3) sess = tf.Session() init = tf.initialize_all_variables() sess.run(ini

今回 前回と前々回はチュートリアルしかやって来なかったので、ここからは少し生産的な内容になればと思います…。 C++で学習させる 前回は、Computation Graphの定義と実行の仕方をまとめました。 今回は、そのComputation Graphを繰り返し実行して学習を進めることを考えます。 tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc というexampleがあります。 このプログラムは、 A = [3 2; -1 0] x = rand(2, 1) として以下の計算を繰り返します。 x = y / y_norm y = A * x ではまずこの計算を行う、Computation Graphを作成する関数から確認しましょう。 GraphDef CreateGraphDef() { GraphDefBuilder b; using namesp

はじめに こんにちは、Hironsanです。 顔認識は画像中に映った人を検知し、人物の識別を行う技術です。顔認識の用途としては、監視カメラのシステムに組み込んでセキュリティ向上に役立てたり、ロボットに組み込んで家族の顔を認識させたりすることがあげられます。 今回はTensorFlowを使って畳み込みニューラルネットワークを構築し、既存のデータセットを使って顔認識器を作ってみます。 対象読者 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を知っている TensorFlowでどう書くかはわからない CNNの理論については以下を見ればわかると思います。 Convolutional Neural Networkとは何なのか 準備 TensorFlowのインストール TensorFlowのインストールは公式サイトが丁寧に解説しているのでそちらを参照してください。 TensorFlowのインストール データ

About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)

Hubotをインストール、hipchatと連携し、foreverでデーモン化(CentOS6.4)を参考。 EC2のインスタンスを立ち上げ後、SSHアクセスした状態を前提。 始めにタイムゾーンの設定とアップデート

発端 Hubot に様々な機能を追加していると, 権限管理を行いたくなる. deploy は, A さんと B さんのみが行える Trello のチケット作成は, Chat Room に所属している者のみが行える 等々… 少し調べると, auth.coffee が見つかるが, Chat Room に制限が掛けられない. Hubot は尻軽であるため, 招待されると, どのような Chat Room であっても顔を出してしまい, コマンドを入力されると, 素直に受け入れてしまう. そこで, auth.coffee に Chat Room を判別する機能を追加しつつ, リファクタを試みる. Source Code # Description: # Auth allows you to assign roles to users which can be used by other script

hubot-script の redmine.coffe で Redmine と連携するところまで。 HUBOT は既に作成済という状況から始めます。 HUBOT github/hubot github/hubot-scripts package.json に hubot-script を追加 package.json に hubot-scripts が記載されていない場合は追記してください。 デフォルトで記載されているので削除してなければ追加されているはずです。

「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？　機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使

静岡県伊東市の市役所の玄関に15日夜遅く、軽乗用車が突っ込み運転していた46歳の男が建造物損壊などの疑いで逮捕されました。男は、税金に対する不満があるとの趣旨の供述をしているということです。 警察官が駆けつけたところ、市役所１階にある玄関のガラス扉が大きく壊れ、軽乗用車がすっぽり建物の中に入った状態で止まっていたということです。 警察は車のそばにいた自称、伊東市八幡野の無職、日吉秀満容疑者（46）が自分の車でわざと市役所に突っ込んだと認めたことなどから、建造物損壊などの疑いでその場で逮捕しました。当時、市役所には２人の警備員がいましたが、けがはありませんでした。 関係者によりますと、日吉容疑者は税金に対する不満があるとの趣旨の供述をしているということで、警察は動機やいきさつを詳しく調べています。 伊東市によりますと、市役所１階には年金や住民登録の手続きをする窓口がありますが、業務は17日以

厚生労働省は今秋、あらかじめ決めた時間を働いたとみなす「裁量労働制」の対象業務拡大に向けた検討を改めて始める。今国会で成立した働き方改革法の原案に当初は対象拡大が盛られていたが、同省による調査データの不備で撤回を迫られた。ただ柔軟な働き方を一段と進めるため、早期に議論の仕切り直しを求める声は経済界を中心に強い。同省は統計学の有識者らでつくる検討会を立ち上げ、議論を再始動する。9月にも発足させる

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「確かに、アルバイトの子が作った雑炊には問題がありました。ただ、それは主人が死ななければならなかったほどのことでしょうか」。５月２９日の大津地裁。静まりかえった法廷で意見陳述に立った妻は、衝立越しに涙ながらに訴えた。 昨年末、滋賀県草津市のちゃんこ店経営、糸岡真二さん＝当時（６０）＝が、「雑炊が気にくわない」として客の男２人から店内で暴行を受け死亡した事件。糸岡さんが正座し謝っているにもかかわらず、殴る蹴るの暴行は約１時間半続き、発見されたとき糸岡さんは血まみれであばらが十数カ所も折れた状態だった。なぜそこまで執拗（しつよう）な暴行を加えたのか。傷害致死罪で起訴された被告らから、核心が語られることはなかった。 きっかけは「締めの雑炊」 事件が起きたのは昨年１２月２１日。ＪＲ草津駅からほど近い商店街にあるちゃんこ店「隠れＤｉｎｉｎｇ蔵間」草津店に午後７時ごろ、不動産仲介業、浜野慶治被告（４６