RustでFFI関連の練習をした。 すべてWindows MSVC環境。 FFI = Foreign Function Interface(他言語の関数を使うためのインターフェイス)。 異なる言語を組み合わせて使うための技術的仕様。 簡単に言えば「C言語の仕様に合わせる」ことで実現している。 ※7/26追記 コメントでの指摘を受けて、誤っていた箇所を訂正。 ※8/5追記 Pythonスクリプトの不具合を修正。 要点 Rust製ライブラリをC言語で使う Rust製ライブラリをPythonで使う C言語製ライブラリをRustで使う 補足 参考 要点 C言語をコンパイルするには「x64 Native Tools Command Prompt」を使う。 Rust~C言語間では静的リンク(.lib)で連携させる。 ※7/26訂正 Rust~Python間では動的リンク(.dll)で連携させる。 リン
Giveaway has ended The givaway has closed as of Oct 1, 2022. Pictured: two Titan security keys, one USB-A and the other USB-C. (Source: Google) In order to improve the general security of the Python ecosystem, PyPI has begun implementing a two-factor authentication (2FA) requirement for critical projects. This requirement will go into effect in the coming months, and more details are included belo
プログラミング言語であるPythonを開発に用いるためのモジュールの人気なもののひとつである「ctx」が、モジュールを取得した開発者の情報を侵害する悪意ある変更を加えられていたことが判明しました。また、オープンソースのプログラミング言語であるPHPの全250万回以上ダウンロードされたモジュールである「phpass」にも悪意のあるバージョンが含まれていたと報じられています。 Popular Python and PHP libraries hijacked to steal AWS keys https://www.bleepingcomputer.com/news/security/popular-python-and-php-libraries-hijacked-to-steal-aws-keys/ PyPI package 'ctx' and PHP library 'phpass'
人気の高いプログラミング言語であるPythonには、膨大な量のパッケージコレクションが存在している。開発者はこうしたパッケージコレクションを通じて、開発に必要な機能を取得して利用している。パッケージコレクションアップデートも簡単に行え、開発において欠かすことのできない機能となっている。 しかし最近では、この機能がサイバー犯罪者に悪用されるケースが出てきている。パッケージを通じてマルウェアへの感染を促すケースから、情報窃取を行うケースまでさまざまだ。開発者はパッケージコレクションに登録されているパッケージは安全なものと認識しているが、実際にはこのようにリスクの高い「偽のパッケージ」が含まれていることがしばしば指摘されるようになってきている。 SANS Internet Storm Centerが5月24日(米国時間)、「ctx Python Library Updated with "Ext
「AWS Amplify + Reactで既存のLambdaを呼び出す」では、既存のLambdaをAWS Amplify + Reactから呼び出す方法について紹介しました。 今回は、この発展形でLambdaに対してファイルを渡す方法、Reactから見るとファイルアップロードを行う方法について記載します。 解法 フロントエンド(React) 非常にシンプルなReactでの実装例になります。 import React, { useState } from 'react' import { Auth } from 'aws-amplify' import { LambdaClient, InvokeCommand } from '@aws-sdk/client-lambda' import Box from '@mui/material/Box' import Button from '@mu
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
Python/Jupyter拡張機能の5月版では、PythonフォーマッタであるBlackの拡張機能が追加され、pylint拡張機能と同様にLanguage Server Protocolを使用してフォーマットのサポートを提供する。 さらに、isortを使用してインポートを並べ替えるための拡張機能が追加されたほか、Jupyter拡張機能をvscode.devで使用するWeb拡張機能としてインストールできるようになった(現状では、httpsを必要としないJupyterサーバで実行されているノートブックのみサポート)。 そのほか、Jupyter Notebookを操作するための実験的な機能を提供するJupyter Powertoysが提供され、現時点ではカーネル管理パネル、コンテキストヘルプ、実行のグループ化に対応している。また、Jupyterのカーネル処理にともなういくつかの改善や、Visu
HomeNewsSecurityOpen source 'Package Analysis' tool finds malicious npm, PyPI packages The Open Source Security Foundation (OpenSSF), a Linux Foundation-backed initiative has released its first prototype version of the 'Package Analysis' tool that aims to catch and counter malicious attacks on open source registries. In a pilot run that lasted less than a month, the open source project released on
今までは Python で競技プログラミングをしていましたが、最近 Rust の勉強を始めました。同じように Python を書いたことがあり Rust へ入門しようと考えている人向けに AtCoder の過去問 (B~C) を両言語で解いてみます。 今回のテーマ 基本文法 ( for / if / 入出力) 参照 メモ化再帰 Option 型 HashMap / defaultdict / 辞書 次の記事:Pythonと比べて学ぶ競プロのためのRust Part2 次のテーマ: 累積和 / scan オーバーフロー all / any lower_bound 座標圧縮 役に立つ記事 RustCoder ―― AtCoder と Rust で始める競技プログラミング入門 AtCoder 2020年言語アップデート以降の環境 Docker × VSCode × Rust な開発環境を3ステッ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール(WindowsではANSIコードページ)依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳(Notepad.exe)やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事ではVScodeのGitHub Copilot拡張機能を使用しつつ、Python、PyTorchで実装を少しだけ試した内容を動画付きで紹介します。 本記事の内容 0. GitHub Copilotとは 1. GitHub CopilotでMNISTのDataLoaderを作成し、画像を描画してみる 2. 関数の作成・実行と、docstringの自動作成 3. さいごに 0. GitHub Copilotとは 「GiHub Copilot」とは、コーディング時にコーディング内容をAIが自動提案(自動補完機能にほぼ似ている)してくれる
# 単変量特徴量選択(univariate feature selection)のラッパークラスを作成 class UnivariateFeatureSelection: def __init__(self, n_features, problem_type, scoring): if problem_type == 'classification': valid_scoring = { 'f_classif': f_classif, 'chi2': chi2, 'mutual_info_classif': mutual_info_classif } else: valid_scoring = { 'f_regression': f_regression, 'mutual_info_regression': mutual_info_regression } # 手法が対応していない場合の例
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