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弊社が運営する「CINRA.STORE」への不正アクセスによる 個人情報流出に関するお詫びとお知らせ 2020.9.23 このたび、弊社が運営する「CINRA.STORE」におきまして、第三者による不正アクセスを受け、お客様のクレジットカード情報（337件）が流出した可能性があることが判明いたしました。お客様をはじめ、関係者の皆様に多大なるご迷惑およびご心配をおかけする事態となりましたこと、深くお詫び申し上げます。 なお、個人情報が流出した可能性のあるお客様には、本日より、電子メールにてお詫びとお知らせを個別にご連絡申し上げております。 弊社では、今回の事態を厳粛に受け止め、再発防止のための対策を講じてまいります。お客様をはじめ関係者の皆様には重ねてお詫びを申し上げますとともに、本件に関する概要につきまして、下記の通りご報告いたします。 記 1.経緯 2020年5月26日、一部のクレジット
Webスクレイピングのノウハウを公開します | 東北ギーク
photo credit: the local eye sore : man scraping illegal billboard, castro, san francisco (2014) via photopin (license) こんにちは。リスペクトの木村です。 今回は「スクレイピング」についての話題をお送りします。 スクレイピングとは ウェブスクレイピング（Web scraping）とは、ウェブサイトから情報を抽出するコンピュータソフトウェア技術のこと。ウェブ・クローラー(Web crawler) あるいはウェブ・スパイダー(Web spider)とも呼ばれる。 ウェブスクレイピング – Wikipediaより 要するに、「APIを利用せずにWebページのHTMLデータを収集して、データを抽出したり整形する技術」の事を指します。 収集方法も様々で、最近ではkimonoのようなサ
機械学習で抑えておくべき損失関数（回帰編） - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットワーク 損失関数を考えるモチベーション 回帰の損失関数 色々な損失関数 二乗損失 分位損失 Huber損失 感度損失（ε-許容損失） 損失関数の図示 二乗損失 分位損失 Huber損失 ε-感度損失（ε-許容損失） 比較 損失関数の使い分け１ 損失関数の使い分け２ 損失関数の使い分け3 最後に 分類に関する損失関数 はじめに 機械学習における教師あり学習では、入力に対してパラメータを用いて関数を構築し、正解データに対して損失を定義し、これを最小化する手続きを取ります。 損失を、色々なとの組に対して計算し、その総和が最小化されるようにを決めることを学習と呼びます。これにより未知のデータを入力した時に、それに対する正解をが出力してくれることを期待するのです。 学習がの最小化という目標に従っている以上、このをどのような形にするのかが重要になるのは言うまでもありません。
macにdocker toolboxをインストールする - Qiita
docker toolboxについて boot2dockerの後継に当たるツールらしい。 dockerのバージョンは、1.8になる。 前提 boot2dockerがインストールされている環境でインストールしました。 ただ、boot2dockerがインストールされていなくても手順はほとんど変わらないと思います。 インストール手順 下記サイトからpkgをインストール。 https://www.docker.com/toolbox インストーラが起動するので、指示にしたがってインストールする。 boot2dockerがインストールされている環境では、Margeするかどうか聞かれるため、Margeを選択。 Virtual BoxにdefaultというVMが作成され、起動していれば大丈夫。 （boot2docker VMではなく、defaultというVMを使用します。） ターミナルでdocker -
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macOSのSierraではDocker Toolboxのインストールが出来ない - Qiita
