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  • 【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい

    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

      【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
    • プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ

      技術部の笹田(ko1)と遠藤(mame)です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました(Ruby 3.1.0 リリース )。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な

        プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
      • The Prompt Engineering Playbook for Programmers

        Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased

          The Prompt Engineering Playbook for Programmers
        • GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

          Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in

            GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
          • GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

            January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv

            • 複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ

              こんにちは、インフラの天津です。今日は 複数アカウントの AWS Security Hub 検出結果の可視化についてお話したいと思います。 前提 モチベーション AWS Security Hub とは 構想 ツール・サービスの選定 検出結果データのエクスポートについて 可視化用データベース(またはクエリサービス)と可視化ツールについて 構築 全体像 検出結果データエクスポート 検出結果データの S3 -> GCS への転送と BigQuery へのインポート Security Hub からエクスポートしたデータには BigQuery のカラム名に使用できない文字(以下禁則文字)が使用されている件 自動判別で生成されたスキーマでインポートした際に INTEGER 型のカラムに STRING 型のデータが入ってくることがありインポートエラーが発生する件 AWS アカウントデータの S3 ->

                複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ
              • Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew

                Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener

                  Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
                • Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)

                  Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da

                  • Parsing SQL - Strumenta

                    The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However

                      Parsing SQL - Strumenta
                    • [電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO

                      はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams(以降、KVS)への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz

                        [電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
                      • Node.js — Node.js v24.0.0 (Current)

                        2025-05-06, Version 24.0.0 (Current), @RafaelGSS and @juanarbol We’re excited to announce the release of Node.js 24! This release brings several significant updates, including the upgrade of the V8 JavaScript engine to version 13.6 and npm to version 11. Starting with Node.js 24, support for MSVC has been removed, and ClangCL is now required to compile Node.js on Windows. The AsyncLocalStorage API

                          Node.js — Node.js v24.0.0 (Current)
                        • Why I use attrs instead of pydantic

                          This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second

                          • python_modules.pdf

                            Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p

                            • はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場

                              今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder(以下、FiD )1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B

                                はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
                              • OpenAI API の Structured Outputs の使い方|npaka

                                以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing Structured Outputs in the API 1. Structured Outputs昨年のDevDayで、「JSONモード」を導入しました。これは、OpenAIのモデルを使用して信頼性の高いアプリを構築しようとしている開発者にとって便利な構成要素です。「JSONモード」は、有効なJSON出力を生成するためのモデルの信頼性を向上させますが、モデルの応答が特定のスキーマに準拠することを保証するものではありません。本日、APIに「Structured Outputs」を導入します。これは、モデルによって生成された出力が、開発者が提供するJSONスキーマと完全に一致するように設計された新機能です。 複雑なJSONスキーマのフォローの評価では、「Structured Outputs」を備えた新しいモデル「g

                                  OpenAI API の Structured Outputs の使い方|npaka
                                • April 2025 (version 1.100)

                                  Release date: May 8, 2025 Update: Enable Next Edit Suggestions (NES) by default in VS Code Stable (more...). Update 1.100.1: The update addresses these security issues. Update 1.100.2: The update addresses these issues. Update 1.100.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2025 release

                                    April 2025 (version 1.100)
                                  • April 2023 (version 1.78)

                                    Update 1.78.1: The update addresses this security issue. Update 1.78.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Accessibility improvements - Better scre

                                      April 2023 (version 1.78)
                                    • 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

                                      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保存できます。ただし、注意点として、保存されたメディアデータはMatroska(MKV)形式となるため、一般的であるWAVなどの形式に変換する作業が必要となり

                                        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
                                      • My thoughts on writing a Minecraft server from scratch (in Bash)

                                        My thoughts on writing a Minecraft server from scratch (in Bash) For the past year or so, I've been thinking about writing a Minecraft server in Bash as a thought excercise. I once tried that before with the Classic protocol (the one from 2009), but I quickly realized there wasn't really a way to properly parse binary data in bash. Take the following code sample: function a() { read -n 2 uwu echo

                                        • Tips on Adding JSON Output to Your CLI App - Brazil's Blog

                                          Brazil's Blog Musings on automation, scripting, programing, DevOps, and cybersecurity A couple of years ago I wrote a somewhat controversial article on the topic of Bringing the Unix Philosophy to the 21st Century by adding a JSON output option to CLI tools. This allows easier parsing in scripts by using JSON parsing tools like jq, jello, jp, etc. without arcane awk, sed, cut, tr, reverse, etc. in

                                            Tips on Adding JSON Output to Your CLI App - Brazil's Blog
                                          • ​Getting Started with Python

                                            Python is a powerful programming language that provides many packages that we can use. Using the versatile Python programming language, we can develop the following: AutomationDesktop applicationAndroidWebIoT home automationData Science and the list goes on.In this article, our primary focus will be knowing how to start learning Python and the essentials required to be a data scientist. Below is t

                                              ​Getting Started with Python
                                            • PowerShell: the object-oriented shell you didn’t know you needed

                                              PowerShell is an interactive shell and scripting language from Microsoft. It’s object-oriented — and that’s not just a buzzword, that’s a big difference to how the standard Unix shells work. And it is actually usable as an interactive shell. Getting Started PowerShell is so nice, Microsoft made it twice. Specifically, there concurrently exist two products named PowerShell: Windows PowerShell (5.1)

                                              • 0.10.0 Release Notes ⚡ The Zig Programming Language

                                                Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by

                                                • prompts.chat

                                                  Welcome to the “Awesome ChatGPT Prompts” repository! While this collection was originally created for ChatGPT, these prompts work great with other AI models like Claude, Gemini, Hugging Face Chat, Llama, Mistral, and more. ChatGPT is a web interface created by OpenAI that provides access to their GPT (Generative Pre-trained Transformer) language models. The underlying models, like GPT-4o and GPT-o

                                                  • AWSとRubyは相性が良いと思う話 - エニグモ開発者ブログ

                                                    こんにちは、インフラエンジニアの 高山 です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の25日目の記事です。 はじめに エニグモ入社後に AWSを徐々に触れ始め 数年経過しました。 最初はWebコンソールからポチポチしていたのですが、CloudFormationでコード化を進めたり AWSCLIやSDKを使うようになり、最近は Rubyで AWSリソースの情報取得や操作をすることが多くなってきました。 (以下、RubyでAWSリソースの情報取得や操作をすることをAWSをRubyで操作すると表現します) AWSをRubyで操作するようになった理由は以下です。 そもそもWebコンソールは苦手(というより怖い)で、CLIで操作したい派である 構造的なデータを扱うのは Shellスクリプトだと厳しい(jqが嫌い) Ruby on Rails(以下、Railsと表記しま

                                                      AWSとRubyは相性が良いと思う話 - エニグモ開発者ブログ
                                                    • August 2021 (version 1.60)

                                                      Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.60.1: The update addresses these issues. Update 1.60.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2021 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you w

                                                        August 2021 (version 1.60)
                                                      • Node.js — Node.js v22.18.0 (LTS)

                                                        2025-07-31, Version 22.18.0 'Jod' (LTS), @aduh95 Notable Changes Type stripping is enabled by default Node.js will be able to execute TypeScript files without additional configuration: $ echo 'const foo: string = "World"; console.log(`Hello ${foo}!`);' > file.ts $ node file.ts Hello World! There are some limitations in the supported syntax documented at https://nodejs.org/api/typescript.html#type-

                                                          Node.js — Node.js v22.18.0 (LTS)
                                                        • EC2インスタンスのユーザーデータ内のdnfコマンドやyumコマンドが失敗する場合の緩和策を考えてみた | DevelopersIO

                                                          ユーザーデータでパッケージのインストールをしようとすると失敗するんだが こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはEC2インスタンスのユーザーデータでdnfコマンドやyumコマンドが失敗したことはありますか? 私はあります。 具体的にはユーザーデータでdnf upgradeやdnf install パッケージ名を実行すると、以下のようにRPM: error: can't create transaction lock on /var/lib/rpm/.rpm.lock (Resource temporarily unavailable)とログが出力されます。 $ dnf upgrade -y --releasever=latest Amazon Linux 2023 repository 30 MB/s | 23 MB 00:00 Amazon Linux 2023 Ker

                                                            EC2インスタンスのユーザーデータ内のdnfコマンドやyumコマンドが失敗する場合の緩和策を考えてみた | DevelopersIO
                                                          • What's New in Emacs 28.1?

                                                            Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y

                                                            • Node.js — Node.js v22.10.0 (Current)

                                                              Or if the package is only meant to be run on Node.js and wants to fallback to CJS on older versions that don't have require(esm): { "type": "module", "exports": { // On new version of Node.js, both require() and import get the ESM version "module-sync": "./index.js", // On older version of Node.js, where "module-sync" and require(esm) are // not supported, use the CJS version to avoid dual-package

                                                                Node.js — Node.js v22.10.0 (Current)
                                                              • GA4のテーブルをBigQueryからPostgreSQLにAvroファイル経由でコピーする - Qiita

                                                                設定ファイルはPythonコードを動かすディレクトリに置きます。 設定ファイルの[BigQuery]セクションに、GA4のテーブルが入っているGoogle Cloudのプロジェクト名とデータセット名を記述します。 [GCS]セクションに、Avroファイルを格納するCloud Storageのバケット名を記述します。 コード説明 上記のPythonコードで行うことは以下の通りです。 BigQueryのGA4テーブルをAvro形式でexportします まずBigQueryからCloud Storageにexportし、次にCloud Storageからローカルにダウンロードします。 記事執筆時点で、BigQueryからローカルに直接exportできないため、Cloud Storageを経由しています。 テーブル名が「events_」から始まるテーブルをGA4のテーブルとみなし、まとめてexpo

                                                                  GA4のテーブルをBigQueryからPostgreSQLにAvroファイル経由でコピーする - Qiita
                                                                • はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場

                                                                  今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか(ならないか)、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか(ならないか)見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(

                                                                    はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
                                                                  • September 2022 (version 1.72)

                                                                    Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Update 1.72.1: The update addresses these security issues. Update 1.72.2: The update addresses these issues. Welcome to the September 2022 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Tool bar customization - Hide/show

                                                                      September 2022 (version 1.72)
                                                                    • Node.js — Node.js v23.0.0 (Current)

                                                                      2024-10-16, Version 23.0.0 (Current), @RafaelGSS We’re excited to announce the release of Node.js 23! Key highlights include: Enabling require(esm) by default for Node.js applications Removing support for Windows 32-bit systems Stabilizing the node --run command Enhancements to the test runner, including glob pattern support for coverage files Node.js 23 will replace Node.js 22 as the ‘Current’ re

                                                                        Node.js — Node.js v23.0.0 (Current)
                                                                      • はじめての自然言語処理 ELECTRA(BERT の事前学習手法の改良)による固有表現抽出の検証 | オブジェクトの広場

                                                                        今回は BERT における事前学習の改良手法である ELECTRA の検証です。ELECTRA はモデルサイズ、データ、計算量が同一条件であればオリジナルの BERT を凌ぐ性能とのことなので結果が楽しみなところです。事前学習をした後のファインチューニングは、いつも livedoor News Corpus の文書分類ばかりだったので、今回は固有表現抽出を試すことにしました。 1. はじめに 今回は BERT における事前学習の改良手法である ELECTRA 1 の検証です。 BERT に関しては 第3回 で取り上げていますが、トークン化が Sentencepiece である為、トークン単位での処理に難がありました2。今回は ELECTRA を試すにあたり、そのあたりの対応も入れ、 Megagon Labs さんから公開されている UD_Japanese-GSD v2.6-NE 3 を使っ

                                                                          はじめての自然言語処理 ELECTRA(BERT の事前学習手法の改良)による固有表現抽出の検証 | オブジェクトの広場
                                                                        • JupyterLab Changelog — JupyterLab 4.5.0a3 documentation

                                                                          JupyterLab Changelog# v4.4# JupyterLab 4.4 includes a number of new features (described below), bug fixes, and enhancements. This release is compatible with extensions supporting JupyterLab 4.0. Extension authors are encouraged to consult the Extension Migration Guide which lists deprecations and changes to the public API. Code console improvements# The code console prompt can now be positioned on

                                                                          • Build and deploy ML inference applications from scratch using Amazon SageMaker | Amazon Web Services

                                                                            Artificial Intelligence Build and deploy ML inference applications from scratch using Amazon SageMaker As machine learning (ML) goes mainstream and gains wider adoption, ML-powered inference applications are becoming increasingly common to solve a range of complex business problems. The solution to these complex business problems often requires using multiple ML models and steps. This post shows y

                                                                              Build and deploy ML inference applications from scratch using Amazon SageMaker | Amazon Web Services
                                                                            • GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI

                                                                              ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu

                                                                                GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
                                                                              • Node.js

                                                                                Notable Changes Experimental command-line argument parser API Adds util.parseArgs helper for higher level command-line argument parsing. Contributed by Benjamin Coe, John Gee, Darcy Clarke, Joe Sepi, Kevin Gibbons, Aaron Casanova, Jessica Nahulan, and Jordan Harband - #42675 Experimental ESM Loader Hooks API Node.js ESM Loader hooks now support multiple custom loaders, and composition is achieved

                                                                                  Node.js
                                                                                1