セキュリティ・キャンプ全国大会2015資料まとめ - 葉っぱ日記
セキュリティ・キャンプ全国大会2015の講義で使用された資料のまとめ。公開されていない講義が多いので、すべての講義資料があるわけではありません。随時追加。 高レイヤートラック Webプラットフォームのセキュリティ JavaScript難読化読経 HTTP/2, QUIC入門 SSL/TLSの基礎と最新動向 フレームワークに見る Web セキュリティ対策(これからのWebセキュリティ) これからのWebセキュリティ フロントエンド編 クラウドセキュリティ基礎 バグハンティング入門 解析トラック 仮想化技術を用いたマルウェア解析 講義内容 TOMOYO / AKARI / CaitSith ハンズオン（アクセス解析初級・中級） セキュリティ・キャンプ全国大会2015でのマルウエア分析講義(2015-09-10) チューター発表 「脆弱性をみつける」から「脆弱性をなくす」へ カーネル空間からのセ
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
ソフトウエアテストの考え方――本質、基本を知る
テストの問題点（1）いろいろな条件で異なる要求品質とテストコスト 例えば、Webアプリケーションと制御系・組み込み系アプリケーションなどの分野によって、あるいは業務対象や運用方法などによっても、求められる品質が違うので、掛けるテストコストも異なるべきです。 また、金融・保険業の業種と情報通信業、製造業など業種によって、要求される品質とテストコストも違ってきます。このように求められる品質とそれに掛けるテストコストは多種多様な条件によって異なってきます。 このように、実施すべきテスト、適正なテストコストはどのくらいかについての判断は、要件や案件ごとに個別に検討せざるを得ません。そのため、開発現場ではテスト計画の策定が難しくなるのです。 テストの問題点（2）テストの完了基準と網羅基準 組み合わせテスト（結合テスト）では、テスト対象となるシステムの規模にもよりますが、全ての組み合わせを網羅するのは
桝田方式によるユーザーストーリーの作り方(7)::Colorful Pieces of Game
■パート（１） ■パート（２） ■パート（３） ■パート（４） ■パート（4.5） ■パート（5） ■パート（6） "Progession Wall"とはなにか？ 直訳すると"進行するときの壁"とでもいうところになる。 そもそもはRPGなどで難易度の壁を作るために必要なゲームデザイン上の技術で、これが転用されて海外で極めてよく使われるマネタイズの技術になっている。 非常に基本的な概念なので、まずRPGやCity Builder系でよく使われる形式でユーザーの所持金に関係するモデルを組み立てよう。 極端に単純化してあるモデルだが、ちょっと調整すれば簡単なゲームに使用可能な妥当なモデルになっているので、説明していこう。 最初にこのexcelファイルをダウンロードして開いて欲しい。 ■ダウンロードexcelファイル(ZIP) すると、以下の様なシートが1枚入っている。極めて単純なシートだ。 まず
xcode-selectによるデベロッパディレクトリ管理 - Qiita
説明 xcode-selectは、xcrun(1)、xcodebuild(1)、cc(1)や他のXcodeやBSD 開発ツールにより使われるデベロッパディレクトリの場所を管理する。 xcode-selectにより、簡単に異なるバージョンのXcodeツールの切り替えが可能となる。 使い方 一つのシステムに複数のXcodeアプリケーションがインストールされているとき（例えば、Xcode.appとデベロッパプレビューを含むXcode-DP.app）、以下のコマンドで、コマンドライン開発ツールのためのXcodeを指定する。 デベロッパディレクトリを設定した後、xcode-selectで与えられた開発者ツールshimのすべてが、選択したデベロッパディレクトリの中のバージョンのツールを自動的に呼び出す。独自のスクリプト、Makefileや他のツールもxcrun(1)を利用することで、アクティブなデベロ
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
「良いデザイン」の工数は見積ることができるか | タイム・コンサルタントの日誌から
目の前に広げられたのは、30数枚に及ぶスケッチの紙だった。我々の顧客が打合せを終えて帰った後で、そのグラフィック・デザイナーの人が見せてくれたのだ。CI（コーポレート・アイデンティティ）の世界では、かなり名前を知られた人である。彼が顧客に見せたのは、3つのデザイン案だけだったはずだ。ダイナミックでポップなもの、端正で清潔なもの、柔らかで明るいものの3つで、ずいぶん違う印象の候補案を用意してくれていたのに感心したばかりだった。でも、その裏側には10倍以上の半製品があったのだ。 その人は、候補の3案に至るまでの案出しとデザイン展開の結果を何枚もめくって見せながら、どのような発想から出発して、どうバリエーションをつくり、それからどう最終成果物に結びつけたのか、素人の私にたいして簡単に説明してくれた。私は完璧に驚いてしまった。ひらめきから生まれるものとばかり思っていたグラフィック・デザインが、じつ
科学的に証明された、人生に変化を起こす12カ条 | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：人生に変化を起こしたいのなら、新しいことを始め、習慣になるまでそれを繰り返すことがベストであると研究によって証明されています。 新しい挑戦を習慣にするには、行動するモチベーションを上げてくれるものが大切です。モチベーションがあれば、その挑戦を繰り返し行うことができ、それを習慣にできます。 今回は新たな挑戦を習慣化させるための12カ条をご紹介しますので参考にしてください。 1.行動するすべてのことに目的を見いだす 目的を持つことで、行動する意味が持てるようになります。目的があり、その目的が世界に貢献すると思えると、目的を実現させるための意欲が湧くでしょう。 2.自分の扁桃体を意識することをやめる 扁桃体とは、脳の中心部にあるアーモンド形のもので、私たちを安心させる役割があります。しかしながら、大胆な行動に出ようとしたり自信を持って行動しようとするとき、扁桃体は私たちの行動を制御する
iOS / OS Xのインターナショナライズとローカリゼーション - Qiita
はじめに iOS / OS Xアプリケーション開発において、適切にインターナショナライズ（i18n）されたアプリケーションのローカライズ（l10n）を支援するツールがいくつか存在する。Appleが提供しているツールには、genstrings、ibtool、AppleGlotがある。（サードバーティ製も存在するがここでは割愛。） genstrings ソースコード（.c、または.m）から翻訳が必要な文字列を抽出し、.stringsファイルに出力する。 NSLocalizedString("key", comment)、またはCFCopyLocalizedString("key", comment)から適切な文字テーブルエントリを生成し、Localizable.stringsに出力する。 出力ファイル名やバンドル変更する場合、NSLocalizedStringFromTable()、CFCop
フーリエ変換を用いたテクスチャ解像度推定とその応用
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
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