Google Trust Services | Home
Google Trust Services Helping build a safer Internet by providing a transparent, trusted, and reliable Certificate Authority. We are excited to announce that we now offer publicly-trusted TLS certificates for free via the GTS ACME API. Learn how you can use the API using your GCP account and read more about it on the Google Security Blog. Overview & benefits Encryption is an important building blo
Google、ルート証明書発行の独自インフラを構築
ルート認証局はGlobalSign R2とR4を取得した。これまでは、ルート証明書を製品に組み込んで、そうした製品に関連したバージョンが広範に導入されるのを待つ時間がかかっていたが、ルート認証局を取得したことで証明書をタイミング良く発行できるようになると見込んでいる。 下位認証局GIAG2の運営は今後も続ける方針で、ルート認証局の取得やTrust Servicesを通じて新しい独立したインフラへの移行を目指す。 今後はGoogle製品に接続する製品を開発する場合、Google Trust Servicesが運営するルート証明書が必要になる。ただしGoogleは独自のルート認証局を運営しながら、サードパーティーが運営するルートの下で下位認証局を運営する場合もあるとしている。 証明書を巡っては、認証局による不正な証明書の発行が発覚して主要ブラウザが対応を迫られたり、米Symantecの認証局が
先輩パパからのアドバイスに補足しよう！ - パパ教員の戯れ言日記
すみません、書いたの私でした。 anond.hatelabo.jp ついカッとなって書いた。今は反省している。 このブログですと、私の立場があるためにここまでかけませんので、パラレルワールドとしてお考えください……。 そして口調が丁寧になりますのでご注意ください。笑 あ、わすれてました。私は、パパであることには間違いありませんが、教員でもあります。増田はパパの立場で書きましたが、このエントリーは教員よりで書きます。 少し補足していきましょう １ 学年だよりはどこかに貼ってください 頼みます。私は4月の学年だよりを配るときに子どもたちに「おうちの人と相談して、学年だよりを貼る場所を決めて欲しい」と伝えます。 学年だよりなんですが、本当に大切なことを書いています。 私が作っているのはこんな感じになります。 左側が行事予定、右側が学習予定とお知らせになっています。 これは7年前に作ったものなので
AI時代、NVIDIAが当面は無敵と思える理由 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
Googleは巨大なインフラをどうやってセキュアに保っているか。独自のセキュリティチップ利用やDoS対策、安全なソフトウェア開発など、全体像を解説したホワイトペーパーを公開
Googleのクラウドは間違いなく世界最大規模のコンピュータシステムです。膨大なハードウェアとソフトウェアから構成されるこの巨大なシステムを、同社はどうやってセキュアに保っているのか。そのことを解説したホワイトペーパー「Google Infrastructure Security Design Overview」が公開されました。 ホワイトペーパーには、Googleのデータセンターを構成するデバイスの1つ1つにまで独自のセキュリティチップを組み込んで正規のデバイスかどうかを相互に認証するという物理レベルのセキュリティから、何層のものロードバランサーからの情報を集約してDos攻撃を検知すると、その通信を破棄するといったDoS対策。 そしてマシンも従業員もサービスも包括するグローバルな名前空間など、きわめて広範かつ綿密なセキュリティ施策が説明されています。 クラウドがいかに高度なセキュリティで
「SDカード向け」ではないSDCardFSの正体 - Gentoo metalog
最近GoogleがSDカード向けにファイルシステムを作っている, というような話がありました. juggly.cn 記事中に ファイルシステムのネーミングからして、SD Card FS は SD / Micro SD カード専用のファイルシステムだと見られます。 とありますが, sdcardfsはそんな文字通りに「SDカードをターゲットにした」ものではありません. そもそも アドバンテージとして挙げられたのは一連のファイル操作のシステムコールをユーザー空間を行き来することなく実行できることで、一連の命令はカーネルとハードウェアの間でダイレクトにやり取りされ、これにより、コンテキストスイッチの影響を受けることがなくなり、ファイル操作のパフォーマンスが大幅に向上するそうです。 この部分がなんか変です. 普通「ユーザー空間を行き来」なんてしません. なにか間違って伝わっているような気がします.
Google、書籍「Site Reliability Engineering」の無料公開を開始。インフラや運用をソフトウェアで改善していく新しいアプローチ
Google、書籍「Site Reliability Engineering」の無料公開を開始。インフラや運用をソフトウェアで改善していく新しいアプローチ 「Site Reliability Engineering」（SRE）とは、GoogleのシニアVPであるBen Treynor氏が提唱した、高い信頼性や性能を発揮するシステムインフラを実現し、改善していくアプローチのひとつです。 これまでの運用チームやインフラチームによる運用や改善とSREが異なるのは、SREでは積極的にコードを書き、ソフトウェアによって目的の達成を目指している点にあるといえます。 Googleが公開しているSREのWebサイトでは、SREを次のように説明しています。 Like traditional operations groups, we keep important, revenue-critical syst
ニューラルネットワークで時系列データの予測を行う - Qiita
Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ
TensorFlowのRNNを基本的なモデルで試す - Qiita
TensorFlowにもRNN(Reccurent Neural Network) が実装されており，Tutorialもあるものの，例題自体が言語モデルを扱った少し複雑なもので，初学者にはとっつきにくいなと感じました． 今回は言語モデルでない，より単純なモデルを扱う問題を例に挙げ，TensorFlowでのRNN実装を試します． 注意 TensorFlowのバージョンがあがり，動かなくなっている部分があるので，こちら(TensorFlow RNN関連のimportやBasicLSTMCellでエラーが出た場合の対処(v 0.11r~)) もみてみてください． 環境 OSX python 2.7.11 TensorFlow r0.8 SimpleなRNN SimpleなRNNのモデルや，その実装方法としてはPeter's noteというブログが大変参考になるので，初めての場合はそちらをまず読ん
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
ブロックチェーンとは何か、なぜインターネットに匹敵する発明だといえるのか？
仮想通貨「Bitcoin(ビットコイン)」の登場によって世に知られることになった技術「Blockchain(ブロックチェーン)」は、インターネットに匹敵するほどの大発明だという評価があります。仮想通貨だけでなく金融や商取引、追跡、データ送信などあらゆる分野に応用される可能性のあるブロックチェーンがどうして重要なのかは、インターネットを支えるTCP/IPになぞらえるとよくわかります。 The Truth About Blockchain https://hbr.org/2017/01/the-truth-about-blockchain ビットコインの登場で知られるようになったブロックチェーンですが、仮想通貨と同義ではなく、仮想通貨でも活用できる応用性の高い技術であり仕組みであり概念です。端的に言うとブロックチェーンを利用する一例が仮想通貨ということです。 ビットコインでブロックチェーンがど
ガラパゴス化しつつある日本の製造業、取り残されるプログラミング言語
前回は、コントローラー、センサー、アクチュエーターを接続するフィールドバスが標準化されていないため、これら全ての機器を1社のメーカーに依存して導入せざるを得ない日本の現状を解説した。ここでもう一度われわれの目的を再確認したい。「IIoT（Industrial IoT）」は、全ての産業機器をネットワークに接続することで、新たなモノづくりの在り方を創造しようとしているのである。前回の内容では、それにもかかわらず足元の機器ですらつながらない国内の現状と、欧州勢が国内よりも先に進んでいる点について触れた。 » 連載バックナンバー 今回はもう1つ、国内の製造現場において“ガラパゴス化”して世界から後れを取ろうとしている点を指摘したい。それは「プログラミング言語」である。日本国内では異常といわれるほど「ラダー言語」が浸透し、製造現場における上位層から下位層まで区分けなく全てにラダーが活用されている。注
デヴィッド・ボウイの恐るべき先見性。1999年に語ったインターネットの未来
デヴィッド・ボウイの恐るべき先見性。1999年に語ったインターネットの未来2017.01.29 18:0416,759 Shun 驚くべきデヴィッド・ボウイの先見性。インターネット黎明期に彼はすでにその未来を的確に思い描いていました。 1999年のBBCのインタビューで、インターネットの未来について故デヴィッド・ボウイが語っています。 当時ボウイにとってインターネットは非常に興味を引くものであったようで、｢もし1990年代に育っていたら、音楽よりもインターネットに夢中になり、ポップスターにはなっていなかっただろう｣と答えています。なぜならかつてロックンロールがそうであったように、当時のインターネットは最も混沌とし、虚無主義的で、反抗的な場所であり、可能性を秘めているものであるとボウイは感じ取っていたのです。そしてインターネットが持つその可能性について熱く語っています。 しかしインタビュアー
20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
あなたのコマンドラインスキルを試すことができる『Commandline Challenge』 | 100SHIKI
ちょっと試してみたところなかなか良かったのでご紹介。 Commandline Challengeでは、あなたのコマンドラインスキルを試すことができる。 最初は「このファイルの内容を表示せよ」など簡単な課題だが、どんどん手応えのある課題になっていくので腕試しにいいだろう。 コマンドライン学習のお供にいいかもですね。
トランプ時代の自動車摩擦
1月20日、ドナルド・トランプ氏がアメリカ合衆国の第45代大統領に就任した。世界一の経済大国が保護主義に舵を切るのではないかという予想に世界中が戦々恐々としている。 就任直前の1月5日には、メキシコへの工場建設を決めたトヨタに対し、米国の雇用を守るために、メキシコからの輸入に高額な関税をかけるとツイートした。しかし、トヨタのメキシコ工場はカナダ工場の代わりであって米国国内工場の生産には影響を与えない。ツイートそのものは明らかな誤認によるものだった。 世界の自動車マーケット 先進国の多くは周辺途上国との賃金格差をベースにした価格競争に疲弊しており、欧州では移民が、北米ではメキシコからの移民や輸入が、日本でも中国への製造業の移転が問題になってきた。1990年代に激化したそうしたグローバリズムの高まりが、先進国の中産階級を苦しめ、それが今、世界各地で火を吹き始めている。英国のEU離脱も、トランプ
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韓国デマサイトは広告収入が目的 運営者が語った手法「ヘイト記事は拡散する」 - BuzzFeed News
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