Send My: Arbitrary data transmission via Apple's Find My network | Positive Security
Send My: Arbitrary data transmission via Apple's Find My network It's possible to upload arbitrary data from non-internet-connected devices by sending Find My BLE broadcasts to nearby Apple devices that then upload the data for youWe released an ESP32 firmware that turns the micocontroller into an (upload only) modem, and a macOS application to retrieve, decode and display the uploaded data: https
GitHub - Quorafind/Obsidian-Thino: A quick capture plugin for Obsidian, all data from your notes.
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Store and manage sensitive data with Secret Manager | Google Cloud Blog
Many applications require credentials to connect to a database, API keys to invoke a service, or certificates for authentication. Managing and securing access to these secrets is often complicated by secret sprawl, poor visibility, or lack of integrations. Secret Manager is a new Google Cloud service that provides a secure and convenient method for storing API keys, passwords, certificates, and ot
data とか info とか list とか item とかいう変数名止めろ currentData itemInfo dataList とかなんとかいうダッサイ変数名マジで止めろ。 ただ単に「ネーミングセンスがダサい」という話では留まらず、実際に悪影響を及ぼすネーミングだから、止めるべき理由と、止め方・改善方法を教える。 2022-03-13 : 本記事の発展形とも呼べる記事を新たに書きました。 「説明変数」と分かりやすいコードを書くことの価値 目次 TL;DR : 何が悪いの？ コード例 どう直したらいいの？ list は書かず、単語の複数形にする どんな data・info なのかを考えて名前を付け直す 英語できないならできるようになれ・大体日本語もできてねえだろ 横着すんな TL;DR : 何が悪いの？ → 「どんな data なの？」「どういう意味を持つ list なの？」とい
AWS Nitro Enclaves – Isolated EC2 Environments to Process Confidential Data | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Nitro Enclaves – Isolated EC2 Environments to Process Confidential Data When I first told you about the AWS Nitro System, I said: The Nitro system is a rich collection of building blocks that can be assembled in many different ways, giving us the flexibility to design and rapidly deliver EC2 instance types with an ever-broadening selection of compute, storage, memory, and network
はじめに Growth&SuccessでStailerのデータウェアハウスの開発をしています@kazk1018です。この記事では、先日社内で開催した「Data Vault勉強会」を基にData Vaultについて簡単に紹介するとともに、10Xでどのように利用しているかを紹介したいと思います！ Data Vaultについて 「Data Vault」はエンタープライズデータウェアハウス(EDW)を構築するためのモデリング手法です。最初に提案されたのは2000年なので20年以上の歴史があり、2013年には「Data Vault 2.0」が提案され、非構造データへの対応やより実践的なプラクティスなどが追加されました。*1 Data Vaultではデータウェアハウスを構築する全体の流れから、各レイヤーで用いるスキーマの設計まで幅広い範囲のアプローチや手法が提案されています。中でもHub、Link、S
Googleサーチコンソールの一括エクスポート(bulk data export)を試してみた - asoview! Tech Blog
「週末なにする？そんな時は、アソビュー！」でおなじみの遊び予約サイト「アソビュー！」のSEOを担当している西本です。 最近嬉しかったことは、長男(小学1年)が図工の授業で書いた絵が、クラスの代表として市が主催する作品展に展示されたことです。絵の才能がある天才だと確信しました。 今回は先日発表されたサーチコンソールの一括エクスポート(bulk data export)についてです。 developers.google.com 早速設定をしてみて、エクスポートされるデータを確認してみたので、その内容を簡単にまとめたいと思います。 最初に結論を書くと、APIと一括エクスポートを比較した結果は以下の通りです。 ○設定が容易なためAPIからデータを取得するための対応が不要になる ○詳細なデータが取得出来るため必要なデータを後から取り直す手間が無くなる △取得出来る最新のデータはAPIも一括エクスポー
大切なお知らせ NarSuSテスト用サーバへの不正アクセスによる個人情報流出について | アイ・オー・データ機器 I-O DATA
2020/05/13追記 更新された内容がありますので、以下のお知らせをご参照ください。 【重要】不正アクセスによる個人情報流出についてのお知らせ 2020/05/10更新 このたび、弊社NarSuSサービスの弊社テスト用サーバが、第三者による不正アクセスを受けたことを2020年5月7日に確認いたしました。 このサーバ内には、製品型番、MACアドレス、製品シリアルナンバー及びメールアドレスなどの個人情報が含まれており、不正アクセスによる影響範囲を調査するため、NarSuSサービス（www.narsus.jp）の公開サーバを一旦停止させていただきます。 現在、影響度も含め詳細な調査を進めており、進展があり次第、速やかにご案内するとともに、専用のダイヤルも準備いたします。 お客様および関係者の皆様に多大なるご心配とご迷惑をおかけいたしますこと、深くお詫び申し上げます。 お客様におかれましては、
3つの要点 ✔️ 画像分類タスクに必要不可欠なData Augmentationの体系をまとめた ✔️ 基本的なData Augmentationについて手法と利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAは実装が簡単な上に絶大な効果を発揮する A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Proc
Easily Manage Shared Data Sets with Amazon S3 Access Points | Amazon Web Services
AWS News Blog Easily Manage Shared Data Sets with Amazon S3 Access Points Storage that is secure, scalable, durable, and highly available is a fundamental component of cloud computing. That’s why Amazon Simple Storage Service (S3) was the first service launched by AWS, back in 2006. It has been a building block of many of the more than 175 services that AWS now offers. As we approach the beginning
法人番号って最高！！資金/仲間/プロダクト無しで法人番号を広める会社を起業した話｜maes_data(マエス)
人生最大？のチャレンジです！「法人番号株式会社」設立！ 設立背景と今後の活動をまとめました！宜しければ数分程度お付き合くださいm(_ _)m 「数秒ならいいよ！」という方向けにnoteを要約すると… 法人番号という、企業活動を効率化させるパワーを秘めた仕組みを広めたくて、資金も仲間もプロダクトもまだないですが会社を起ち上げた話です。 法人番号ってなんだろう？とググってみて、面白そう。とおもったら自社の法人管理で導入してもらえると嬉しいです。たぶん後悔しませんよ！ というお話です。 本noteを「スキ」を押してもらい拡散していただけたら相当嬉しいです……！どうかよろしくお願い致します！ 2023年10月以降、ほぼすべての法人が法人番号を管理する未来がくるかも？そもそも法人番号…ご存知ですか？私は数年前まで、「マイナンバー」は知っているけれども、「法人番号」という単語すら知りませんでした。 そ
GitHub - AykutSarac/jsoncrack.com: ✨ Innovative and open-source visualization application that transforms various data formats, such as JSON, YAML, XML, CSV and more, into interactive graphs.
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【2019 MLEインターンシップ】機械学習で旅行をプランニングする - Platinum Data Blog by BrainPad
ブレインパッドでは毎年学生向けのインターンシップを開催しています。今年も、昨年に続いて「機械学習エンジニア（Machine Learning Engineer, MLE）コース」を実施し、今回は3名がインターンシップに参加しました。その取り組みと成果をご紹介します！ こんにちは、アナリティクスサービス本部AIプラクティス部の伊藤です。 今回は、今年の8月末から9月にかけて実施した機械学習エンジニアコースのインターンシップの内容についてお伝えします。 はじめに インターンの紹介と取り組みテーマ インターンシップの進め方 最終報告会 宿泊先のレコメンド（恒川さん） 周遊プランニング（藤原さん） 寄り道先のランキング（佐藤さん） 懇親会 まとめ はじめに 今年は「機械学習による旅行プランニング」というテーマで1か月間のインターンシップを実施しました。京都と名古屋から、3名の方がインターンシップに
GitHub - TheAlgorithms/JavaScript: Algorithms and Data Structures implemented in JavaScript for beginners, following best practices.
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並列編集しても衝突しないデータ構造 CRDT に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Conflict-free Replicated Data Types – Archive ouverte HALA commutative replicated data type for cooperative editing – Archive ouverte HALDynamo: Amazon’s Highly Available Key-value StoreAbout CRDTs • Conflict-free Replicated Data Typesxi-editor/crdt-details.md at master · xi-editor/xi-edi
Michigan Publishing, 2021 ISBN 978-1-60785-746-4 (hardcover): Purchase from Amazon ISBN 978-1-60785-747-1 (electronic) Free download from Univ. Michigan Publishing
3つの要点 ✔️ 深層学習を用いたData AugmentationにはGANやスタイル変換などを用いたものがある ✔️ 深層学習を用いたDAの利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAと組み合わせることでさらに高い精度を達成できる A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Processi
NestedText — A Human Friendly Data Format — NestedText 3.7 documentation
Please post all questions, suggestions, and bug reports to GitHub. NestedText is a file format for holding structured data. It is similar in concept to JSON, except that NestedText is designed to make it easy for people to enter, edit, or view the data directly. It organizes the data into a nested collection of name-value pairs, lists, and strings. The syntax is intended to be very simple and intu
Flow Diagram Software Good Data Flow Diagram Software For Mac - gigachicago
Visiteurs depuis le 25/01/2019 : 1512 Connectés : 1 Record de connectés : 35 There are many types of Flowcharts, such as Cross-Functional Flowcharts, Data Flow Diagrams, Swimlane Flowcharts, Workflow Diagrams, Business Process Diagrams, Process Flowcharts, etc. ConceptDraw PRO is a powerful diagram software used to create Flow chart on Mac. Jul 7, 2018 - These free flowchart creating softwares are
New for Amazon Redshift – Data Lake Export and Federated Query | Amazon Web Services
AWS News Blog New for Amazon Redshift – Data Lake Export and Federated Query A data warehouse is a database optimized to analyze relational data coming from transactional systems and line of business applications. Amazon Redshift is a fast, fully managed data warehouse that makes it simple and cost-effective to analyze data using standard SQL and existing Business Intelligence (BI) tools. To get i
Next.js 13のappディレクトリの基礎(Layout, Suspense, Data Fetching...)
Next.js 13の新機能であるappディレクトリは本記事公開時はbetaで現在も開発中ですがNext.js 13でプロジェクトを作成後にNext.jsの設定ファイルであるnext.config.jsでexperimentalとして設定を行うことで利用することができます。今後仕様が変わると思いますがappディレクトリの設定方法を中心にNext.js 13の機能説明を行っています。 プロジェクトの作成 create-next-appコマンドを利用してプロジェクトの作成を行います。プロジェクト名はnextjs-13に設定していますが任意の名前をつけてください。JavaScriptとTypeScriptのどちらかを選択することができますが本文書ではTypeScriptを選択します。プロジェクト作成時にappディレクトリを利用するかどうかも聞かれます。 % npx create-next-app
Introduction to Data Validation: MLOps における重要性とその分類、実用上の注意点について - Qiita
Introduction to Data Validation: MLOps における重要性とその分類、実用上の注意点についてMachineLearningMLOps この記事では MLOps における Data Validation (データバリデーション: データの検証) について概要を述べます。 Data Validation はこれ単体では新しい概念ではありません。たとえば入力フォームで入力値に制約を設け、その制約を満たすデータのみを入力値として受け入れるようにするのは、サービス開発では一般的なことでしょう。入力欄において空欄を許さない、値は特定のリストからのみ選択できるといった制約を設けている例は、開発者でなくても一般的に目にしたことがあるかと思います。 このように Data Validation は一般的な概念ですが、MLOps においては非常に重要な概念となります。また、そこ
Byte Down: Making Netflix’s Data Infrastructure Cost-Effective
By Torio Risianto, Bhargavi Reddy, Tanvi Sahni, Andrew Park Background on data efficiencyAt Netflix, we invest heavily in our data infrastructure which is composed of dozens of data platforms, hundreds of data producers and consumers, and petabytes of data. At many other organizations, an effective way to manage data infrastructure costs is to set budgets and other heavy guardrails to limit spendi
食べログ、航空チケット価格、旅行予約サイトの嘘、最近DATAサイエンスの矛盾が露わになっている件についての簡潔なまとめ - 食いしん坊パパ(嫁の金魚の糞)
最近twitter界隈で、食べログのアルゴリズム、旅行予約サイトの価格矛盾、現在サイトを見ている人の数の嘘？が露わになってきています。 ちょっと探ってみよう。 （調査した人を基に） まずは誰もが知っている「食べログ」 これを知ったのは田端大学の田端さんのツイートを見てから。 食べログ3.8問題を検証 - 食べログの評価は「3.8を超えると3.6に下げられる」という話の真実性を、 食べログの評価の分布の偏りを調べることで調査しました。 https://t.co/1GQa9Ep0v5 — 田端信太郎 ＠田端大学塾長である！ (@tabbata) October 8, 2019 出典〜食べログ まじかよ食べログ、、、 ここからはリンク先の「食べログ3.8問題を検証」を参考に 評価点に操作が加えられているなら、 特定の評価点に偏りが現れるはずです。 そこで、評価点がどのように分布しているかを調べま
GitHub - kylebarron/parquet-wasm: Rust-based WebAssembly bindings to read and write Apache Parquet data
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Enhance customer experiences, boost creativity, optimize processes, and unlock generative AI’s potential–and more. If you are ready to harness the power of AI and ML, join us at AWS Innovate to explore, discover, and learn the practical steps to bring these ideas to life. Stay ahead in this rapidly evolving tech space with the latest technologies, up level your AI/ML skills, and connect with exper
Our focus in this post is to leverage Google Cloud Platform’s Big Data Services to build an end to end Data Engineering pipeline for streaming processes. So what is Data Engineering? Data Engineering is associated with data specifically around data delivery, storage and processing. The main goal is to provide a reliable infrastructure for data which includes operations such as collect, move, store
フランス全土で複数のファイバーが切断され、複数の都市に影響 Data Center Dynamics 2022.04.288,258 views フランス全土の光ファイバーケーブルが意図的に切断されたようで、国内の各都市でインターネットの停止や速度低下が発生しています。 パリとリヨン、ストラスブール、リールなどの都市を結ぶケーブルが数カ所で物理的に切断されました。 「イル・ド・フランス地方でインターネットケーブルが切断され、固定電話や携帯電話のネットワークに影響が出ている。サービス復旧に取り組む事業者と連絡を取り合っている」と、デジタル担当長官のセドリック・オーはツイートしています。 フランスのメディアは、パリ、リヨン、ボルドー、ランス、グルノーブルなどの都市で大規模なインターネット障害が発生したと報じています。 フランスのISP Freeは、夜から朝にかけて、ランスやグラヴリーヌを含む同
リアルタイム分析がやりたい！はじめての Kinesis Data Analytics | DevelopersIO
先日のストリーミングズンドコ記事が面白くて、Kinesis Data Analytics を触ってみたくなりました。 これまで Kinesis Data Analytics を使った経験はないので初心者目線でまとめてみたつもりです。同じように「これからはじめてみよう！」という方の参考にもなるかと思います。 Kinesis Data Analytics とは？ 簡単に言ってしまうと、SQL や Java(Apache Flink) を使ってストリーミングデータに対してリアルタイム分析を行うことが出来るマネージドサービスです。 サービスとしては 2016年8月に GA になっていますが、東京リージョンで利用可能になったのは 2019年1月 ですので、まだ 1年ちょっとですね。 ユースケースとしては「ストリーミング ETL」「継続的メトリック生成」「リアルタイム応答分析」など、幅広いストリーミン
Spotify operates at a massive scale: We have millions of listeners whose activities generate huge amounts of raw data. Raw data by itself is not that helpful though; we need to be able to process, manage, and distill it into insights that can inform new features or improvements to the experience. And to do that, we need usable, well-designed tools that ensure these insights can be easily understoo
Factorization MachinesによるBayesian Personalized Rankingの実装 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。前回に続きコンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)(以下ではBPR-FMと略)を紹介します。今回はBPR-FMのモデルパラメータ推定の実装と実務適用の話をします。実装にはJuliaを使います。モデルやアルゴリズムの詳細については下記の記事をご参照ください。 analytics.livesense.co.jp Factorization MachinesによるBayesian Personalized Ranking まずはおさらいとしてBPR-FMについて簡単に紹介します。 BPRはユーザーごとの好みの順位を学習するアルゴリズムのフレームワークで、暗黙的評価データを利用したレコメンデーションで使われます。微分可
日本を含めた全世界233カ国のデータ通信量1GB当たりの価格差がわかる「Worldwide Mobile Data Pricing 2022」、最安値と最高値はドコ？
イギリスの通信会社Cable.co.ukが、世界233カ国のデータ通信量1GB当たりの価格差をまとめた「Worldwide mobile data pricing 2022」を発表しました。 Worldwide Mobile Data Pricing 2022 | 1GB Cost in 233 Countries https://www.cable.co.uk/mobiles/worldwide-data-pricing/ Cheap mobile data: UK in 59th place, US not in top 200 • The Register https://www.theregister.com/2022/07/26/mobile_data_survey/ Worldwide Mobile Data Pricing 2022にアクセスすると表示される世界地図がコレ。デ
Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法 | DevelopersIO
Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法 はじめに この記事では、Amazon ConnectとKinesis Data Streams（以下、KDS）を用いて、エージェントが介在しなくても、ユーザーの発話を録音する方法を紹介します。 Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 例えば「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」のように、エージェントが介在しない場合、通常の録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、Kinesis Video Streams（以降、KVS）にメディアデータを
Embedding projector - visualization of high-dimensional data
BOOKMARKS ([[savedStates.length]]) Open this drawer to save a set of views of the projection, including selected points. A file containing the bookmarks can then be saved and later loaded to view them. �i���U �� ��U
GitHub - javascriptdata/danfojs: Danfo.js is an open source, JavaScript library providing high performance, intuitive, and easy to use data structures for manipulating and processing structured data.
Danfo.js is fast and supports Tensorflow.js tensors out of the box. This means you can convert Danfo data structure to Tensors. Easy handling of missing-data (represented as NaN) in floating point as well as non-floating point data Size mutability: columns can be inserted/deleted from DataFrame Automatic and explicit alignment: objects can be explicitly aligned to a set of labels, or the user can
ドメイン特化型Full-Stack Data Platformで挑む「人を動かすダッシュボード」 - CTOが語るSALESCORE その2｜Katsuma Narisawa
こんにちは。SALESCORE株式会社CTOの成澤です。 このシリーズでは、資金調達のリリースにあわせてSALESCOREにまつわる様々なトピックをお話ししています。 第二回となる今回の記事ではSALESCOREの「ドメイン特化型Full-Stack Data Platform」という開発コンセプトに焦点をあててお話しします！ ※第一回の記事はこちらから！ 「多機能」ではなく「複数のニーズに応える単機能」を開発する第一回では「セールスイネーブルメントのプロダクト開発は難しい」「その理由は多機能性とカスタマイズ性が求められるから」とお話ししました。SALESCOREはこの難しさに対して、いくつかのコンセプトで挑んでいます。ここではその一つについてお話します。 創業当初（旧社名は株式会社Buff）、初めて作ったサービス「Buff Sales」のコア機能は「Salesforceのレポートと同期し
GitHub - SixArm/usv: Unicode Separated Values (USV) data markup for units, records, groups, files, streaming, and more.
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Dockerのデータを永続化！Data Volume（データボリューム）の理解から始める環境構築入門 | Enjoy IT Life
Dockerは簡単に環境の破棄・作成ができるのがメリットですが、一方でデータベースのように削除されると困る情報もあります。 そこで今回はコンテナが削除されてもコンテナ上で作成されたデータを保持し続ける方法（データの永続化）について紹介をしたいと思います。 以下のような疑問を持たれている方の参考になればと思います。 データの永続化とは？なぜ永続化が必要？ データの永続化とは、Dockerコンテナ上で作成されたデータがコンテナ削除後も残り続けている状態のことをいいます。 データベースなど、コンテナを削除したときに一緒に削除されると困る情報に対してデータの永続化を行います。 では、データの永続化がされていないとどういったことが困るのでしょうか？ 例としてデータベースの情報が永続化されていないDocker環境を紹介します。 Docker環境にデータベースを作成し、以下のようにレコードを作成したとし
「DiskRefresher（ディスクリフレッシャー）4 SE」は、外付けHDD・SSDのデータを強固に消去するデータ抹消アプリです。復元アプリを使っても復元できないようにデータを抹消し、プライバシー情報などや機密情報の復元・漏えいをブロックします。 復元アプリを使用しても復元できない強固な消去を実現！ 通常のファイル削除やフォーマット機能では、デバイス内のデータは削除されないため、データ復元アプリなどを利用することでデータを復元できることがほとんどです。 そのため、パソコンやハードディスクなどの廃棄や譲渡時にディスク内にデータが残り、情報が流出してしまう可能性があります。 本アプリでは、ディスク内部のデータまで消去するため、復元アプリなどでの復元はできず、情報流出を防ぐことができます。 ファイル消去機能にも対応！ パソコンやハードディスクなどのデータを丸ごと消去ではなく、ファイル単位での
Flash Memory Wear Killing Older Tesla's Due to Excessive Data Logging: Report
With electric vehicles now on the market in masses and coming of age, we’re starting to see the real culprits of aging. For internal combustion engines, the types of components that age are quite well known, but we’ve always assumed that electric cars would have much longer lifespans due to the simplicity of their moving parts – or rather, the lack of moving parts. Now, according to a report on In
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data とか info とか list とか item とかいう変数名止めろ - Neo's World
社内で「Data Vault勉強会」を開催しました - 10X Product Blog
【基本編】画像認識に使用されるData Augmentationを一挙にまとめてみた！
#89: Conflict-free Replicated Data Types
Introduction to Probability for Data Science
【応用編】深層学習を用いた画像Data Augmentationを一挙にまとめてみた！
AWS Innovate - AI/ML and Data Edition
Real Time Data Engineering Pipeline for Machine Learning -
フランス全土で複数のファイバーが切断され、複数の都市に影響 | Data Center Café
Designing Data Science Tools at Spotify: Part 1
データ抹消アプリ DiskRefresher4 SE | アイ・オー・データ機器 I-O DATA