CVE-2014-0160 OpenSSL Heartbleed 脆弱性まとめ - めもおきば
必要な情報は http://heartbleed.com/ にまとまっているのですが、英語だし長いしって人のために手短にまとめておきます。 どうすればいいのか OpenSSL 1.0.1〜1.0.1fを使っていなければセーフ あてはまる場合には、一刻も早くバージョンアップして、サーバごと再起動(わかるひとはサービス単位でもOK、ただしreloadではだめなことも) SSL証明書でサーバを公開しているなら、秘密鍵から作り直して証明書を再発行し、過去の証明書を失効させる(末尾に関連リンクあり)。 サーバを公開していない場合も、外部へのSSL通信があれば影響を受けるので、詳しく精査する。 PFS(perfect forward secrecy)を利用していない場合、過去の通信内容も復号される可能性があるため、詳しく精査する。 漏洩する情報の具体例は、OpenSSLの脆弱性で想定されるリスクとして
Mac OS X のキーボードショートカット
キーボードショートカットを使う キーボードショートカットを使うには、1 つまたは複数の修飾キーを押しながら、ショートカットの最後のキーを押します。たとえば、「command + C」(コピー) を使う場合は、「command」キーを押しながら「C」キーを押した後、両方のキーを同時に離します。Mac のメニューやキーボードでは、特定のキーが記号で表記されることがあります。以下の修飾キーは、その一例です。 Windows パソコン用のキーボードでは、「option」キーは「Alt」キー、「command」キーは「Ctrl」キーまたは Windows ロゴキーで代用してください。 Apple 製の一部のキーボードでは、たとえば、ディスプレイの明るさ調整、キーボードの明るさ調整 など、特殊な記号や機能を割り当てられたキーがあります。こうした機能のないキーボードをお使いの場合でも、自分でキーボードシ
bashのキーバインド(キーボードショートカット) まとめ - readlineとbind、ついでにstty編 - うまいぼうぶろぐ
復習がてらまとめてみた。今さら感たっぷりでたぶん100番煎じぐらいだけど。きっかけは単語単位でカーソルを移動させる(M-f,M-b)方法が知りたかっただけなんだけど。せっかくなのでどこで、どういう風にキーバインドが割り当てられているかを調べた。 versionはdebian4のbash 3.1.17。 readlineとbind(組み込みコマンド) man bashのreadlineとbindの項目参照。readlineはシェルの入力を処理するライブラリ。bashは組み込みのコマンドでreadlineの割り当て設定確認/設定変更が出来る。 端末ラインのキーバインド さて、さっそくbashのキーバインド…の前に、シェルとは別の端末のキーバインドもまとめておく。bashとは直接関係ないけど、端末をCLIの操作をキーバインドで行うという意味では、ほぼ同じなので。 有名なのはプロセスを割り込むC-
Bash Shortcuts For Maximum Productivity
It may or may not surprise you to know that the bash shell has a very rich array of convenient shortcuts that can make your life, working with the command line, a whole lot easier. This ability to edit the command line using shortcuts is provided by the GNU Readline library. This library is used by many other *nix application besides bash, so learning some of these shortcuts will not only allow yo
Imager::AnimeFaceのページ
Perlから(も)使える静止画を対象としたアニメ顔検出ライブラリです。※Ruby版もできました。 ここは主に技術的な内容について紹介するページになっています。 ライブラリの使い方や機能の紹介は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFaceにあります。この記事は僕自身が書いてます。 （画像はヤスヒロさん撮影の写真) もくじ アニメ顔検出とは？ Imager::AnimeFaceとは？ より詳しい説明 デモ ダウンロードとインストール アニメ顔検出とは？ アニメ顔検出とは、無作為に提示されたひとつの画像データの中に存在する全てのアニメ顔の位置を見つけることです。多様なアニメ顔をひとつの顔クラスとし、画像上のさまざまな領域について『顔』と『顔以外』に正確かつ高速に分類する問題になります。 多くの場合、1枚の画像には0～20個程度の顔しか存在していません。これに対して顔以外
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