pull_request_target トリガーを使って fork されたリポジトリからの pull request で発火した GitHub Actions で fork 元の secrets を参照する - make clean; make
タイトルが長い。 fork されたリポジトリからの pull request を受け取ったとき、GitHub Actions が fork 元のリポジトリの secrets にアクセスするためには例えば pull_request_target という trigger を使うやり方がある。pull_request_target という trigger は便利なんだけど、これを無配慮に使うとセキュリティ的に危ういということが GitHub のドキュメントにはつらつら書かれており、まあつまりどういうことなんや、どう使えばええということなんや、ということで色々調べたのでメモしておく。 まず先に pull_request という triggergithub actions の trigger にはいろいろなものを設定できるが、基本的には pull_request という trigger を使えば p
Redirecting…
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モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
心理学・行動経済学等の著名な研究論文が次々に追試失敗【心理学】｜手記千号
心理学の研究論文は再現性が低いことが指摘されていました。再現性が低くなる原因は、学界全体に「疑わしい研究手法 （QRPs）」が蔓延していたことにあるとみられます。 現在は学界全体をあげての対策が行われているようです。研究の事前登録、データの公開、追試などが重視されるようになっています。 学界は正しい方向に進んでいるようですが、だからこそ、重要な発見だとみなされてきた過去の研究成果が次々に覆されているようです。 少々調べましたが……、いやはやこれは……脱力しました。心理学以外の分野でも援用されている有名な研究たちが、あれもこれも。興味を引かれたものに重点をおきつつ、ざっくりとメモ的にまとめておくことにします。 2021年9月12日追記 追試というのは、1年半以上かかるものも珍しくないようです。かなりの時間・精神力・体力を要するのに対して、見返りが少ないものといいます。この記事では多くの研究の
AWS CloudHSMってなんだろ？
AWS CloudHSM（法令遵守のためのハードウェアベースキーストレージ）| AWS 概要 クラウドベースのハードウェアセキュリティモジュール (HSM) 暗号化キーを簡単に生成して使用できる FIPS 140-2 のレベル 3 認証済みの HSM を使用して、暗号化キーを管理 業界標準の API を使用して、アプリケーションを柔軟に統合できる 完全マネージド型 メリット FIPS 140-2 レベル 3 認証済みの HSM に暗号化キーを生成および使用 セキュアでコンプライアンスに準拠したワークロードのデプロイ 業界標準で構築されたオープン HSM の使用 暗号化キーの制御の維持 簡単な管理とスケール AWS KMS キーの制御 仕組み A AWS では、HSMアプライアンスが管理されるが、キーへのアクセス権は持たない B ユーザーは自分のキーを制御して、管理する C アプリケーション
JavaScriptの非同期処理をじっくり理解する (4) AbortSignal, Event, Async Context
対象読者と目的 非同期処理の実装方法は知っているが、仕組みを詳しく知らないのでベストプラクティスがわからないときがある 実行順序の保証がよくわからないので自信をもってデプロイできない変更がある より詳しい仕組みを理解することでより計画的な実装をできるようになりたい という動機で書かれた記事です。同様の課題を抱える人を対象読者として想定しています。 目次 実行モデルとタスクキュー Promise async/await AbortSignal, Event, Async Context WHATWG Streams / Node.js Streams (執筆中) 未定 中止処理 並行処理ではしばしば実行中の処理を中止したい場合があります。 古典的なキャンセル処理 Webブラウザ/Node.jsともに、 setTimeout の中止が可能です。 const timeout = setTimeo
小さく始めて大きく育てるMLOps2020 | | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今日は実験管理、広義ではMLOpsの話をしたいと思います。 MLOpsはもともとDevOpsの派生として生まれた言葉ですが、本稿では本番運用を見据えた機械学習ライフサイクル（実験ログやワークフロー）の管理を指します。 https://www.slideshare.net/databricks/mlflow-infrastructure-for-a-complete-machine-learning-life-cycle 参考記事のJan Teichmann氏の言葉を借りると、 エンジニアがDevOpsによって健全で継続的な開発・運用を実現している一方、 多くのデータサイエンティストは、ローカルでの作業と本番環境に大きなギャップを抱えている クラウド含む本番環境でのモデルのホスティングが考慮されないローカルでの作業 本番のデータボリュームやス
Terraform ベストプラクティスを整理してみました。 | DevelopersIO
こんにちは。クラメソのスジェです。 ほとんどのサービスにはベストプラクティス（=best practices）というのがあります。 そのサービスを利用する際、このベストプラクティスを守るとより効率的に性能を100%活用することができます。 もちろんterraformにもこのようなベストプラクティスがあります。 今回はこのベストプラクティスについて整理してみました。 参考資料 本記事は下記の資料を参考にして作成しました。 本記事ではほとんどのプロジェクトに活用できる程度の項目を紹介しています。つまり、ベストプラクティスについて軽く説明している感じなので、詳細な内容までは上記の資料をご参照ください。 また、紹介した資料以外にもベストプラクティスを調べてみたら、たくさんの資料がありますので、そちらもあわせて確認することをお勧めします。 読む前に 実際にベストプラクティスをプロジェクトに適用しよう
ダイナミックレンダリングをGoogleはもはや推奨せず、回避策であり最終手段
[レベル: 上級] ダイナミック レンダリングに関する技術ドキュメントを Google は更新しました。 ダイナミック レンダリングの利用を推奨せず、別の方法を採用するように強く促しています。 ダイナミック レンダリングは回避策であり非推奨 こちらは更新前のドキュメントの最初のセクションです。 こちらは更新後のドキュメントの最初のセクションです。 まず、最上段に掲載されている注釈が変更されました。 以前の注釈は次のとおりでした。 このページでは、JavaScript バージョン以外のページをクローラに提供する方法について説明します。ユーザー エージェント（モバイル、タブレット、パソコン）の種類に応じて異なるバージョンのページを提供する方法については、動的な配信に関するガイドをご覧ください。 現在の注釈です。 📝すずき注: この記事を書いている時点では日本語ドキュメントは未更新なので、訳は
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ERC721 vs. ERC721A: Batch Minting NFTs