画像生成AI「Stable Diffusion」でプロンプト・呪文やパラメーターを変えるとどういう差が出るか一目でわかる「Prompt matrix」と「X/Y plot」を「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」で使う方法まとめ
画像生成AI・Stable Diffusionを導入するにはNVIDIA製GPUを搭載したPCのほかにPythonやAnacondaなどの知識が必要で、ローカル環境に導入するには少し敷居が高いところがありました。しかし、2022年8月に一般公開されて以降、多くの開発者によって誰でも簡単にStable Diffusionをローカル環境に導入可能でかつGUIで操作できるツールが次々と開発されています。「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」はその中でも他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールで、その中でも特に画像生成にお役立ちな機能である「Prompt matrix」と「X/Y plot」を実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Di
去年8年ぶりに vimrc を書き直した時はLSPの体験があんまりよくなくてLSPなしでNeovimを使い続けていたのだが、様々な言語のOSSをメンテする都合で用途に応じてIntelliJとVSCodeとNeovimの三刀流で暮らしていた結果、可能ならNeovimに寄せたいけどそれならLSPを使いたいなということになり、今回LSPの所を真面目に設定し直して、かなり良い体験になっている。 正直Neovimの設定はVSCodeのそれに比べたら面倒なんじゃないかという印象がありサボっていた節があるが、実際にやってみるとVSCodeと同程度に簡単に済む方法もあったので紹介したい。 何故Neovimなのか LSPの話の前に、タイトルだけ見た人がそもそも単にVSCode使えばいいじゃんと言いそうなので、どうしてIntelliJやVSCodeではなくNeovimに揃えようと思ったのかについて書いておく。
TL;DR 「オペレーティングシステム？知ってるよ。WindowsとかMacのことだよね」というぐらいの知識だった私が、二週間ほどひたすらWikipediaでインプットしまくったクソ浅い情報を共有します。 最初の動機 「Go言語が対応しているアーキテクチャってなんだろ？」 Go言語には環境変数をコンパイラに渡すことで、出力されるバイナリの対応するOSとアーキテクチャを変えることができます。 GOOS がオペレーティングシステム(OS)、 GOARCH がアーキテクチャです。 こんな感じにビルドすると、 linux というオペレーティングシステムで、 ppc64 というアーキテクチャに対応したバイナリが出力されます。 なるほど。 じゃあ、 Go言語が対応しているOSとアーキテクチャって何があるの？ と疑問が湧いてきますね。 その疑問に応えるコマンドが go tool dist list です
注目すべき最新データベース技術（パート１）
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://blog.pragmaticengineer.com/the-developer-culture-test/ 私はデータベースの大ファンで、いわゆる「NoSQL」データベースに関する本を書いたり、影響力の高い分散型データベースRiakに携わったりと、技術職として最も実りある年のいくつかを過ごし、昨年は楽しみのためにPurpleというデータベースを構築したりもしました。 当然のことながら、私はTwitterやReddit、HackerNewsなどをさらっと読む場合、データベースやDB関連ツールの新しくて刺激的な開発に常に気にして見ています。今回の記事では、私が興味をそそられる最近登場した3つのデータベース技術についてお話したいと思います。 TileDB Materialize Prisma 後半では次の３つについてお話したいと思っ
これから先もPHPで戦うために、なにを使い、なにを学ぶべきか - 廣川類に聞くPHP学習に大事なこと｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
これから先もPHPで戦うために、なにを使い、なにを学ぶべきか - 廣川類に聞くPHP学習に大事なこと Webアプリケーション開発言語として広く使われるPHP。黎明期から浸透していくまでの過程、そして、これから先もPHPを活用していくために必要なこと、をエキスパートの廣川類さんに聞きました。 本記事は2020年3月に実施した遠隔取材をもとに構成しています。 1995年の公開以降、PHPは多くの企業、サービスで採用され、エコシステムが拡大してきました。言語の歴史に比例するように、さまざまなサービスのなかで積み重なってきたPHPのシステムを、いかにして持続/発展可能なものとするか。おそらく、多くのPHPユーザが感じる疑問をエキスパートにぶつけます。 今回お話を伺った廣川類（ ひろかわ・るい ）さんは、本業は制御関連のエンジニアであり、PHPへの関わりは、「あくまで個人の活動」と表現します。しかし
はじめに この度は個人でmeta翻訳という翻訳サービスを開発しました。 現在Google翻訳を筆頭に、機械翻訳サービスは乱立していて、業界としてレッドオーシャンだと思いますが、meta翻訳は複数ある翻訳サービスの中でも日本語⇄英語の翻訳では最高精度だと自負しております。 なので、個人でも頑張ればレッドオーシャンに突っ込めるくらいの機械学習サービスを開発できるというお話しをしたいと思います。 ※個人開発とは思えないくらい高精度なので是非一度使ってみてください。 meta翻訳の精度 まず初めにmeta翻訳の精度を簡潔に紹介したいと思います。 専門的な文章を翻訳する場合 「storm surge」など、専門的な単語にきちんと対応できています。 また、「power」が「電力」と訳されているように、専門的な文脈も識別して翻訳します。 口語的な文章を翻訳する場合 実は専門的な文章よりも口語的な文章の方
CPUはなんとARMのCPUを採用しています。(そのおかげでLLVMのターゲットに指定できる) ゲームボーイとの違い CPU 最大の違いはCPUです。ゲームボーイ(以降、GB)ではZ80を独自カスタムしたLR35902というCPUを使っていますが、このCPUは8bitで動作するCPUです。つまり命令のサイズが8bit(1byte)しかありません！ しかも、LR35902は掛け算命令など現代のCPUでサポートしている基本的な命令をサポートしていません。 これに比べてGBAに搭載されているARM7TDMIは32bit CPUです。つまり命令のサイズが4byteとGBの命令の4倍の大きさになります！ このおかげでCPUの命令セットがさまざまな命令をサポートできるようになりました。(まあ後述の理由で実質16bit CPUですが...) またクロック数もGBの4MHzから16MHzに伸びました。 B
OSCP: ペネトレーションテストの実践的な資格を取った話 - ommadawn46's blog
はじめに 本記事は Recruit Engineers Advent Calendar 2020 の6日目にあたる記事です。 先日、Offensive Security Certified Professional (OSCP) という倫理的ハッキング技術に関する資格を取得しました。最近、日本でもこの資格の人気が高まっているような印象を受けますが、OSCPに関する日本語の情報はまだまだ少ないようです。今後受ける人の参考になればと思い、本記事ではOSCPに関する以下の事項についてお話したいと思います。 PWKコースとOSCP試験がどういう内容で、どんな人におすすめか 受ける前にどんな準備をすれば良いか 実際にPWK / OSCPを進める際に役に立つ情報 筆者のOSCP受験記 この記事では、まず「OSCPとは何か」を知りたい人のために一般的な説明をしています。その後、「OSCPを受けようか悩ん
UUID v6, v7, v8 : タイムスタンプでソートできる新しい UUID のドラフト仕様 - kakakakakku blog
ID を採番するときによく使われる UUID Version 4 の課題として「順序性がなくソートしにくい」という側面があり，ULID (Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier) を使えばソートできるようになるという記事を前に書いた． kakakakakku.hatenablog.com 関連して調査をしていたら，標準化団体 IETF (Internet Engineering Task Force) によって，UUID Version 6, 7, 8 という新しい仕様が提案（ドラフト段階）されていることを発見した❗️UUID Version 6, 7, 8 の目的を簡単にまとめると「タイムスタンプ情報を使ってソートできる ID を採番できるようにする」となり，もしこの仕様が取り込まれると，UUID を活用する幅がさ
GitHub、コードの脆弱性を発見してくれる「GitHub Code Scanning」発表、修正方法のアドバイスも。GitHub Satellite 2020
GitHub、コードの脆弱性を発見してくれる「GitHub Code Scanning」発表、修正方法のアドバイスも。GitHub Satellite 2020 GitHubは、オンラインイベント「GitHub Satellite 2020」において、コードの脆弱性を発見してくれる新機能「GitHub Code Scanning」を発表しました。 Code scanning, powered by CodeQL, helps protect your code from vulnerabilities you might otherwise miss. #GitHubSatellite pic.twitter.com/8vGq3eFWPE — GitHub (@github) May 6, 2020 GitHub Code Scanningは、昨年買収したSemmleのソフトウェアを基にし
目次 概要 動作環境 紹介するPythonライブラリ flake8 pyformat isort mypy bpython ipdb 最後に 概要 仕事でよくつかうパッケージからプライベートで開発するときに、必ずインストールしているパッケージをまとめて紹介してみた。 データサイエンス系の人はJupyterを使うと思うのでWeb開発向きだと思います。 DjangoなどWebフレームワークを使うときは便利な専用のパッケージもありますが本記事には記載してないです。 パッケージ管理はPipenvやpoetryなど有名なものがあるがこの記事では書いてないです。 動作環境 筆者の動作環境。 環境に依存したパッケージはないはずだが念の為。 MacOS Python 3.8.0 anyenv 1.1.1 pyenv 1.2.15-1-g49bf5952 紹介するPythonパッケージ flake8 プロジ
コールセンターの担当者もSQLを叩く。モノタロウのデータドリブンな文化に惚れた｜株式会社MonotaRO（モノタロウ）
※本記事の内容は取材時のものであり、組織名や役職等は取材時点のものを掲載しております。 モノタロウの継続的なビジネス成長に伴い、月間セッション数や注文数は大幅な増加を続けています。指数関数的に増えるデータを扱いやすくするための技術的探求は尽きません。 なかでもデータハブの整理・構築を中心に技術開発・研究に携わるのが、エンジニアの中村さん（ECシステムエンジニアリング部門 EC基盤グループ コアロジックチーム）です。データ領域で「冒険したかった」という彼が、モノタロウを選んだ理由や技術的な面白さ、今後の展望について話を聞きました。 データが“いくらでも増え続ける”サービスでのチャレンジ ——はじめに、現在の業務について教えてください。 主にデータハブの整理や構築です。実際のデータからバッチ処理でデータを作り、API化していく手法を開発・研究しています。プラクティスを他の開発者に展開するなど、
ルールズ・オブ・プログラミング
TOPICS Programming , Game , C/C++ 発行年月日 2023年08月 PRINT LENGTH 452 ISBN 978-4-8144-0041-6 原書 The Rules of Programming FORMAT Print PDF EPUB 全世界で1,000万本に迫る実売数を誇り、日本でも累計実売数100万本を突破（2023年5月時点）した大ヒットゲーム『Ghost of Tsushima (ゴースト・オブ・ツシマ) 』をはじめ、『怪盗スライ・クーパー』などで著名なゲーム制作スタジオ、Sucker Punch Productions（サッカーパンチプロダクションズ）の共同創設者であるChris Zimmermanによる、プログラミングのベストプラクティス集。 全部で21の「ルール」から成り立っており、すべてのプログラマーが知っておくべき本質的な知恵と、
Tebiki社のWebアプリケーションエンジニアの中山と申します。前職では、SIerでAIアプリの開発を3年弱経験し、現職のTebiki社では、to B向けSaaSの機能開発を行なっています。好きな言語は、C++, Python, Ruby です！ この記事では、GitHub Discussionsの運用による知識のストック化と、新人オンボーディング時の負担軽減についてご紹介します！ Tebiki社のDiscussionsとは？Tebiki社では、エンジニアチーム内の知識を共有するツールとして、GitHubのDiscussions機能を活用しており、これまでチーム内で議論した内容や暗黙知であった内容をQ&A形式で記録しています。 TebikiのDiscussionsDiscussionsの運用ルールDiscussionsを運用するにあたって、以下のようなルールを作っています。 Discus
0. はじめに Bizer株式会社でフルスタックエンジニアとして働きながら、国立大学法人電気通信大学の先端工学基礎課程（通称 K課程）という社会人向けの学士課程に在籍しています。 この春（2021年3月）に卒業予定のため、いちソフトウェアエンジニアから見た大学教育や学歴に対する考えをまとめておきます。 1. 対象読者 理系大学のカリキュラムがソフトウェアエンジニアという仕事にどう活きるか分からない方 就業しながら学士を取ろうとしている方 ソフトウェアエンジニアと学歴の関係性を不透明に感じている方 2. 現職エンジニアが工学学士を取る理由 18歳で最初の大学を中退しエンジニアとして働き始めたため、途中の放浪期間などを差し引き、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは現在10年程です。つまり大学入学時点では6年程のキャリアがあり、それなりに幸せなエンジニアライフを送っていました。 ではなぜ既に
シェル芸を法律で禁じて欲しい
パイプでつないでawk使ってハッカー気分かもしれないけどお前の書いてるスクリプトクソクソクソオブクソだから おとなしく Pythonで subprocess 使え！！！！！！！！！！！！！！ ＜追記＞ 本物のハッカーである皆さんはどしどし使ってくれて大丈夫ですよ＾＾； lispmemo シェル芸とシェルスクリプトは異なる概念では? そうですね、熱くなって言い過ぎました。 個人がターミナルに打ち込む一度きりのコマンドはOK、ファイルに保存した瞬間に違法としましょう。 ＜追追記＞ いやあ思いのほかBuzzっちゃって＾＾； awkの代替がsubprocess？ awkは適当に思いついたから入れただけでパイプ使ってるんだから他のコマンドも入ってますよ＾＾； grepとかsedとかPythonで同様のことができる（実行時間が現実的な範囲で収まる）ならPythonの関数でお願いします。 読めないのか
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
Pythonは人気の言語です。しかし、その割にPythonが気軽に利用できるレンタルサーバーは少ない感じがします。何故、レンタルサーバーはPythonの利用に消極的なのですか？
回答 (9件中の1件目) そうですか？ さくらのレンタルサーバーやXserverでは使えるし、レンタルサーバーでpythonだけ使えないっていうことに遭遇したことないです。共用レンタルサーバーならruby、perl、pythonはひと揃い入ってるものという印象なのですが。 私のレンタルサーバーのチョイスが偏ってるだけという可能性はなのは否定しませんが、ちなみに使えなかったのってどこの何プランでした？
僕はdotfiles系リポジトリ*1のコミット数を合計するだけで2261コミットある、.vimrcばっかりいじっていて開発が全然進まないタイプの人間で、つまり開発環境にとてもこだわりがある。 こだわりすぎて他に誰もやってなさそうな数々のカスタマイズを生み出してしまったが、やらなければよかったと後悔しているものが多くあるので、僕のような人が新たに生まれないよう、やめておけばよかったテクニックとその法則のようなものを紹介したい。 後悔しているもの C-h, C-y, C-u, C-oでウィンドウ切り替え Windows, macOS, Linux問わず以下のグローバルなキーバインドを設定している。 C-h: ターミナルにウィンドウ切り替え C-y: IntelliJかCLionにウィンドウ切り替え C-u: Google Chromeにウィンドウ切り替え C-o: TwitterかSlackに
こんにちは。ソウゾウのSoftware Engineer(CTO)の@suguruです。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の1日目を担当させていただきます。 去年、2021年に開始した メルカリShopsの技術スタック についての記事を書きましたが、今回はリリースまでに採用した技術スタックが、半年通してどのようにアップデートしてきたかを共有したいと思います。 ローンチ時に採用した技術が、実際の運用でどのように変遷したのかを共有することで、技術スタックを考える際の何らかの参考になれば幸いです。 monorepo メルカリShops ではサービスに必要なコードを1つに集約する monorepo を採用しています。リリース後半年たってコード量はかなり増えてきましたが、monorepo に対する満足度は非常に高く、うまく機能しています。 サービス全体の見通しが良くなることと、すべての
Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
はじめに どうもこんにちは。データアナリストをしているkunishouです。2022年も残すところ今日、明日のみ。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか？ 私は先日無事に仕事を納めることができましたが、仕事も勉強も何もしなくていい日が数日続きすでにソワソワしてきました。この禁断症状を抑えるべく、2022年の技術動向の振り返りもかねて、 2022年のPython/データ分析関連の人気記事をまとめてみることにしました（完全に思い付きです）。 本記事では、2022年にQiitaに投稿された Python/データ分析関連の記事の中から いいね数の多かった150記事をピックアップし表にまとめました。 年末年始の暇つぶしがてらにでも読んでもらえたら幸いです。 モチベーション 実はQiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングで
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、総務省による「社会人のためのデータサイエンス入門」が特別開講中だ。閉講日時は3月16日の23時59分まで。学習期間は4週間なので、今すぐ始めるとギリギリ間に合うはず。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統計学の基礎を学ぶことで、活用編の「誰でも使える統計オープンデータ」をより効果的に受講できるという。 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰も
Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 認識・予測する ディープラーニングの活用例として有名な文字や物の認識、音から機械の稼働状況の認識の例を紹介します。いずれもRaspberry Piで動いてます。 数字の認識 ラズベリーパイと機械学習（python）を使って数字認識してみた カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまでに掲載されている数字認識を試したレポートです。実際の認識率は50%程度とのことです。 きゅうりの仕分け 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
すがやみつる @msugaya マンガ家すがやみつるのTwitterアカウントです。『ゲームセンターあらしと学ぶ プログラミング入門 まんが版こんにちはPython』（日経BP）／『コミカライズ魂』（河出新書）／Kindle オリジナル電子書籍も多数発売中！ m-sugaya.jp
無料で画像生成AI「Stable Diffusion」をWindowsに簡単インストールできる「NMKD Stable Diffusion GUI」の使い方まとめ、呪文の設定や画像生成のコツがすぐわかる
画像生成AI「Stable Diffusion」は、指示した通りの画像を生成してくれるAIとして大きな注目を集めています。Stable Diffusionを実際に使うにはPythonのインストールといったPCの知識が求められる作業が必要なのですが、有志が開発した「NMKD Stable Diffusion GUI」なら誰でも簡単にStable Diffusionを使う環境を整えられます。そんなNMKD Stable Diffusion GUIではStable Diffusionに備わった各種機能を簡単操作で実行可能なので、NMKD Stable Diffusion GUIの各種設定項目や自分好みの画像を生成するまでの手順を徹底的にまとめてみました。 My easy-to-install Windows GUI for Stable Diffusion is ready for a beta
メールサーバーへの接続をPOPやIMAPではなく現代風に改善しSMTPも設定不要になるプロトコル「JMAP」、高速に同期可能でスマホの通信量も減らせて効率的
メールサーバーとクライアントとのやりとりに利用されるプロトコルとしてはPOPとIMAPの2種類が広く利用されています。しかし、POPは主な仕様が2000年前後に策定されたままで、同期などの現代的な需要を満たすのが難しく、またIMAPは実装が特殊で新たな開発者にとって扱いづらいという問題がありました。そうした問題を解決するために策定されたのが「JMAP(JSON Meta Application Protocol)」です。JMAPのコアとなる仕様やメール用JMAPの仕様は2019年に策定が完了しており、すでにJMAPに対応済みのクライアントも登場しています。 JSON Meta Application Protocol Specification (JMAP) https://jmap.io/ JMAPは1999年からメールサービスを提供してきたFastmailのチーム主体で進められているプ
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
こんにちは、2019年7月よりトレタにJOINした @aibou です。 本記事はトレタ Advent Calendar 2019の16日目の記事です。 趣味はNFL観戦とボルダリングです。NFLは今年11月にマイナス気温の屋外で現地観戦してきました。 最近リードクライミングの講習を受けまして、ガシガシと岩を登っております。 さて、今回はAWSアカウントとAWS SSOのお話をしようと思います。 既に社内エンジニアへの共有や社内WikiにAWS SSOの利用マニュアルを残していますが、経緯や変遷について記載していないので、トレタ社員の方にも読み物として読んでいただければなと思っています。 免責事項 本記事を参考に実施したことで発生した金銭・セキュリティ等あらゆる問題について責任を負いかねますので、自己責任のもと実施していただくよう、よろしくお願いいたします。 また、誤り等あればはてブ等でご
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
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デジタル庁は10月26日、日本政府の共通クラウド基盤「ガバメントクラウド」として、「Amazon Web Services」と「Google Cloud Platform」を選んだと発表した。「公募に3社の応募があったが、セキュリティや業務継続性など350の項目を満たした2社を選定した」（同庁）という。 デジタル庁は今後、同庁のWebサービスなどをAWSとGCPで構成したマルチクラウド基盤に構築。他省庁の新システムなども、クラウド移行を行う場合はガバメントクラウドの活用を検討する。自治体のシステムの提供基盤も2025年度末までに共通化し、政府・自治体間のデータ移行や、既存システムの機能拡張をしやすくするとしている。 クラウド化により、各自治体のサーバ導入・運用コスト削減も見込む。複数の民間事業者がガバメントクラウド上に業務用アプリなどを開発し、自治体が状況に合わせて導入を判断できるようにす
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
【バックエンド】駆け出しエンジニアが目指すジュニアレベルのエンジニアとは【2024年版】 - Qiita
はじめに こんにちは。 普段はフロントエンドの開発をメインでやっておりますmamiと申します。 最近バックエンドの方の勉強や、少しずつですがDB設計やAPI作成などの業務もやらせてもらえるようになったので、自分のエンジニアとしてのレベル感や、この先目指すべき道筋を明確にしたいな〜という思いでこの記事を書いております。 これは自分のための記事であると同時に、同じように駆け出し中のエンジニアさんや、ミドル層を目指す手前のエンジニアさんにも刺さる内容になっているかと思います。 今、自分がどのようにキャリアアップしていくべきなのか、どのような道筋でスキルを磨いていけばいいのか。そんなふうに悩んでいる方は是非読んでみてください。 ※内容はバックエンドエンジニアが対象になりますが、フロントエンドの方もなにか通じるものがある…かもしれません。 ちなみにですがフロントエンドの方の記事は下記で執筆しています
はじめに データサイエンス・機械学習っておもしろそうだけど、どうやって勉強すすめたらいいんだろう？というところから2月に勉強をスタートし、勉強のinputだけではなく実践したいと思って3月にKaggleのコンペに参戦！ その結果がなんと、銀メダル (+上位3%)をとることができました！ この記事では、そんな自分の勉強してきた過程とコンペを進めてきた流れをまとめてみようと思っているので、一例として見てもらえると嬉しいです！ 概要 ➀コンペの紹介 ➁コンペ終了までの流れ (コンペ参加する前→コンペ参加後) ③コンペ中にしていたその他の勉強 今回参加したコンペ M5 Forecasting - Accuracy コンペ (2020年3月~6月) 今回取り組んだコンペは、この時系列データのテーブルコンペで、内容としては、アメリカの小売大手であるウォルマートの「商品の売り上げ予測」 過去約5年間分の
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社（Amazon Web Services、AWS）は、同社のオープンデータセットに、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリであるfugashi経由でPythonで使用する際の語彙（ごい）データに加えた、と公式ブログで明らかにした。 多くの機械学習デベロッパーが、AWS上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルを構築している。なかでも、自然言語処理をする際には、対象言語の特性に即した形で前処理をする必要がある。日本語の自然言語処理を実施する際には、一般的に「形態素解析」と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として実施する。 日本語形態素解析をするためには、日本語の語彙データが必要になる。語彙データは大きなサイズになるだけではなく、これらを用いた計算の際にも大量のGPUおよびCPUが求められる。そのため、従来このよ
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
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