Swaggerを使ってインタラクティブなWeb APIドキュメントをつくる - Qiita
この記事は、微妙に以下の記事の延長線上です。わかりにくければ、こちらから読んでいただいた方がいいかもしれません。 LittleBitsを使ったIoTをつくり、家の室温変化のグラフをインターネットから見る（前編） - Qiita 「インタラクティブなWeb APIドキュメント」とはどういうものか Swaggerというツールを使います。Web APIをYAMLで書いておいて、Swaggerでサーバを立てると、読むだけのドキュメントではなくて、以下のようにパラメータを指定して実際にHTTPリクエストを送ることができるWebページが生成されます。 以下が返ってきたレスポンスです。 以下は実物です。ご自由に動かしてみて下さい。 インタラクティブなWeb APIドキュメント まだちょっと分かりにくいという方のために、アノテーションからドキュメントを作れるswaggerの使い方 - gong023の日記
シェアリングエコノミーに異議を唱える「Platform Cooperativism」
2015年11月13、14日に米ニューヨークで、「Uber」などの「シェアリングエコノミー」を批判的に議論する「Platform Cooperativism（プラットフォームコーポラティヴィズム）」というカンファレンス（会議）が開催される。インターネットの「プラットフォーム」が誰のものなのかを考える、よい機会になりそうだ。 このPlatform Cooperativismという会議は、先だってこのコラムでも取り上げた米O'Reilly Mediaによる経済をテーマにした会議「Next:Economy」と対をなすものになりそうだ（関連記事：テクノロジーの米O'Reillyが経済をテーマにした会議を開催する理由）。両会議は開催時期もほぼ同じである。 先に取り上げたO'Reilly MediaのNext:Economyは、一言で言えば、シェアリングエコノミーの企業が出現したことの意味と展望を探る
Apache Commonsのcollectionsの脆弱性に関連するリンク集をまとめてみた。 - piyolog
2015年11月9日頃から騒がれているApache CommonsのCollectionsなどのデシリアライズの実装に起因する脆弱性に関連したリンク集です。 脆弱性情報 CVE Weblogic: CVE-2015-4852 WebSphere: CVE-2015-7450 Jenkins: CVE-2015-8103 Groovy: CVE-2015-3253 影響 RCE 悪用 一部ソフトウェアを対象とした実証コード公開 対策 影響を受ける製品は修正版や回避策あり 報告者 Chris Frohoff氏 JVNVU#94276522 Apache Commons Collections ライブラリのデシリアライズ処理に脆弱性 注意喚起 [PDF] 「WebLogic Server」の脆弱性探索が目的と考えられるアクセスの観測について - 警察庁 (平成27年11月15日) 2015年1月
SpringとGroovyにも直列化オブジェクト脆弱性 - R42日記
昨日の記事の続きです。 昨日はcommons-collectionsについて、どのような仕組みで攻撃が成功しうるかを書きました。 しかしこの問題はcommons-collections限定ではなく、GroovyまたはSpringFrameworkのクラスをロードしている環境でも起こりえます。 攻撃が成立する条件 攻撃のキーとなるのは2点。 リフレクションでメソッド呼び出しを行う何らかのクラスがロード済みである そのクラスのインスタンスは直列化可能である この条件を満たすクラスは、commons-collectionsではInvokerTransformerが該当しましたが、 Groovy: MethodClosure 2.4.4以降は非直列化が禁止されたのでセーフ(readObjectで例外をスロー) Spring: SerializableTypeWrapper.MethodInvoke
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Googleから出た機械学習ライブラリTensorFlowのインストール - Qiita
GoogleからDeepLearningなどを含んだ機械学習ライブラリが公開されたので、早速触ってみました。 http://japanese.engadget.com/2015/11/09/google-tensorflow/ 実施した環境 ubuntu 14.04 GeForce GTX 580 CUDA 7.0 Cudaは、こちらの手順でインストール済み 本体のインストール pipでインストールするだけです。 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl $ python Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] on linux2 Type "
Deep Learning研究のためのGPU環境構築 | Deep Learning JP
Torch7やTheano、CaffeといったライブラリをGPU上で実行するために必要となるCUDA環境の構築について基本的な情報と、よくひっかかる点やその解決方法を示します。 注意：GPU環境構築は、環境（ハード構成等）によっては、Linuxの専門的な知識を要する場合があります。 Deep Learning研究において、GPUを利用した計算ができることはほぼ必須だと言っても過言ではありません。これは、GPUを使う場合と使わない場合では数倍から１０倍程度、計算時間に差がでるためです。大量のデータを訓練データとして利用することが多いDeep Learningの研究においてこの差は致命的になることが多いです。 GPUの計算環境といっても、いくつかの実装があります。代表的なGPGPU用のライブラリとしては、OpenCLやCUDAが挙げられます。Torch7やPylearn2、Caffeといったメ
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なぜGPUはディープラーニングに向いているか