セキュリティエンジニアのための English Reading | デジタル人材の育成 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
背景 私たちは中核人材育成プログラム 第5期受講生として、1年間にわたり様々な講義を受け、演習を実施してきました。その過程で、変化し続けるサイバーセキュリティの世界では、世界中の情報を的確に収集し成長を続けることが大事であることを学びました。 世界中の情報を利用するためには英語の力、中でもリーディングの力が不可欠です。しかし、私たち日本のセキュリティエンジニアの多くは英語に苦手意識を持っており、的確な情報活用ができていないのが現状です。 本プロジェクトは、日本のセキュリティエンジニアの情報収集力・成長力レベルアップのため、その手段としての英語リーディングの意欲・能力向上を目指して企画されました。実務や学習にお役立ていただければ幸いです。 想定利用者 日本語話者のセキュリティエンジニア全般ですが、中でも「ユーザー企業や官公庁で働く実務担当者」を主なターゲットとしています。「英語はちょっと……
CSVの処理で使えそうなコマンドラインツール（column, textql, csvkit, xsv, visidata, csvtotable, daff, tabview） - もた日記
column textql csvkit xsv visidata csvtotable daff tabview CSV（またはTSV）を処理するときにはcut, sort, awk, paste, joinといったコマンドを使うことが多いが、CSVの処理で使えそうなコマンドラインツールを簡単に試してみる。 テスト用のCSVデータは下記ページで作成した。 Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel column以外はGitHubのスター順で紹介している。 column stackoverflow.com columnはLinuxコマンドだが検索で結構ひっかかったので紹介。 以下のように見やすいように揃えて出力してくれる。 $ head -n5 test.csv id,fi
猛暑日の増加
[2018-07-20] as.POSIXct() を as.Date() に変えました。 東京管区気象台の東京における雷日数や真夏日等の日数の変化というページを見ると，猛暑日（日最高気温35℃以上）の日数が1876年以来著しく増加していることがわかる。ところが，平均気温を見ると，地球温暖化・都市化の影響で徐々に増加しているが，激しく変わっているようには見えない。平均ではなくて猛暑日の日数を見るべきであるという議論もある。しかし，「猛暑日」（日最高気温35℃以上）や「真夏日」（日最高気温30℃以上）のような分布の裾の日数は，何℃で切るかによって印象が大きく異なる。気温変化を誇張することにならないか。 「東京」の観測地点は2014年12月2日に約900m離れた地点に移転している。詳しくは「東京」の観測地点の移転について（PDF，2014年11月14日，気象庁観測部）を参照されたい。 東京の日
TeXsorflow(LaTeXニューラルネットワーク)を作った - muscle_keisukeの日記
これはMuroran Institute of Technology Advent Calendar 22日目の記事です． はじめに ニューラルネットワーク構築用パッケージ TeXsorflow*1を作りました． つまり， LaTeXでニューラルネットワーク 実装しました． ニューラルネットワークとは 機械学習の一分野で人間の脳を数理モデル化したものです．教師データの入力を基に誤差を算出し，誤差を少なくするように重みやバイアスを調整することで学習を行います． 引用: http://zuqqhi2.com/nn-most-decent-4 作ったもの 今回はLaTeXで分類問題を解くニューラルネットワークを実装しました．教師データから学習を行い，推論フェーズで出した答えと教師データの解答をPDFに出力します． 想定する環境 データ 今回はirisのデータを使って，種(Species)の分類を
Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法
ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
みなさんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabを紹介したいと思います。 ※7/17 誤字脱字、一部画像を修正 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabのインストール Jupyter Labの凄い点 １．画面分割が可能 ２．タブによる画面切り替え ３．ファイルの操作機能 ４．コマンドの検索機能 ５．csvを綺麗に表示する ６．Widgetが1度のみの表示がされる。 感想 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したものである。 所謂IDEと呼ばれるツールと同様である。 現在はAlpha版がリリースされています。 ※Scipy2016のカンファレンスビデオはこちらにあります。 JupyterLab: Building Blo
Cassava Editor - あすかぜ・ねっと
CSVファイルを手軽に作成・編集する Windows 用のソフトウェアです。 テキストエディタと同じような感覚で表形式のデータを編集できます。 マクロ機能や簡易表計算機能をはじめ、編集作業に必要なさまざまな機能を備えています。 ダウンロード 正式版： Ver.2.7.2 (64 bit) (3.18 MB) ／ Ver.2.7.2 (32 bit) (2.44 MB) 過去のバージョン： Ver.2.7.1 (64 bit) (3.18 MB) ／ Ver.2.7.1 (32 bit) (2.44 MB) ／ Ver.2.6.5 (64 bit) (3.16 MB) ／ Ver.2.6.5 (32 bit) (2.42 MB) ／ Ver.2.5.4 (64 bit) (3.47 MB) ／ Ver.2.5.4 (32 bit) (2.28 MB) ／ Ver.2.4.5 (64 bit)
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