信頼性の高いパスワードの特徴とは？ 安全なパスワードを生成 セキュリティトークンを生成 まとめ パスワードは、現代生活の様々な場面で使用されています。Eメールアカウントから銀行のカードまで、重要なセキュリティインフラは、利用者がパスワードを”知っている”ことに依存していると言ってもいいでしょう。しかし、信頼性の高いパスワードの生成方法を記した規格文書などは、ほとんどありません。そんな方法をまとめたものがあったら興味深いと思いませんか。この記事では信頼性の高いパスワードの特徴とは何か、そしてそれを生成するための、いくつかのツールについて説明します。 近年、パスワードへの依存が、根本的なセキュリティ上の欠陥を招いているという懸念が高まっています。例えば、パスワードは人間に依存しますが、人間は圧力をかければ秘密情報を明かすこともあり得ます。更に、パスワードは”再生可能”です。もしパスワードが漏れ

文：Daniel Sim　分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた

Python は、近年、映画を作成する上で不可欠なものになってきているプログラム言語の1つです。スクリーンに絶大な効果を与えることになるPythonを活用していない長編アニメーションやVFXを用いた映画はほとんどないと言っていいでしょう。 映画について考える際、プログラマは映像を生み出す芸術性について考えることがあります。しかし、映画業界の技術面を気にする人はほとんどいません。 そのようなこともあり、これまで幸運にも私が携わることのできたいくつかの有名な映画でどのようにPythonを使用したかを記事にまとめ、ブログに投稿してきました。これにより、Pythonがどれだけ映画全般に貢献しているかを示すことができれば幸いです。 また、最近私は、アーティストに Python For Maya（Mayaで使うPython) のオンライン講座を udemy に公開しました。この業界でのスキルの重要性が

もしラップトップのディスプレイが壊れたら、文句を言いつつもお金を出して修理してもらうのが普通でしょう。修理用のパーツが届くまでの間は、外付けディスプレイでしのぐのでしょう。面倒ではあるけれど、それで作業が止まってしまうわけではありません。でも、いちばん近い町までバスで2日かかるうえに、貴重品を安心して送れるサービスも整っていない場所にいるとしたらどうでしょう？私の置かれた状況がまさにそれでした。インド北部のラダック、ヒマラヤに囲まれたところでそんな目にあったのです。私がここに来たのは、日々の仕事から離れて執筆に専念するためでした。執筆にはコンピュータが欠かせません。でも、日々の生活はそれほどコンピュータに依存していなかったので、ハッカーらしい解決策をゆっくり考えてみました。 私のハックのポイントは、スマホを「モニター」として使ったことです。VNCやXのポートフォワーディングで映像出力を直接

イントロダクション 数ヵ月前、広く成功を収めており、非常に役立つ“10個のシンプルなルール”シリーズの提唱者であるPhil Bourneは、何人かの統計学者に統計に関する10個のシンプルなルールの記事をまとめることを提案しました。（そのルールのうち「PLOSでTen Simple Rulesの記事を書くためのルール」はPhil Bourne ^(1) のものです。その代わり、Philに対するあふれるほどの賞賛で満足してくれると思います。） 10個のシンプルなルールを書くガイドライン ^(1) の中で示唆されているのは、「自分の読者を知りなさい」ということです。私たちはルールのリストを、研究者を念頭に置いて作り上げました。研究者は統計に関する幾分かの知識を持ち、同じビルに少なくとも１人は統計学者がいたり、あるいは健全なDIY精神と、ノートパソコンの中に統計のパッケージを持っていたりするかもし

ZFS を少し触ってみました。ZFSはOracle（その前はSun）の次世代ファイルシステムです。元はSolaris向けに開発されたものですが、オープンソースなのでLinux（0.6.1以降が 製品版として安定しているようです と Mac にも移植されています。ファイルシステムといっても、ZFSはボリュームマネージャでもあるので、ディスクのパーティション管理もやってくれます。ZFSがなぜそんなにクールかといえば、データ破損対策、RAIDのサポート、スナップショットやコピーオンライトの実装、そしてバックアップ時のフレキシブルで効率の良いデータ転送などが装備されているからです。ZFSを使って、バージョン管理システムのGit（Gitじゃないバージョン管理システムでも構わないのですが）のいろいろな機能をどこまで実行できるのか、お見せしようと思います。もちろん、本気で”ちゃんとした”バージョン管理シ

醜いより美しい方がいい。暗示するより明示する方がいい。 Pythonの禅 より 私はよく、ドロイドやジェダイ、惑星、ライトセーバー、スターファイターなどのコレクショングッズを題材にしてプログラムを書きます。Pythonでプログラミングをする際は大抵、これらをリストやセット、辞書として表現するわけです。私は日頃からコレクショングッズをさまざまな形に変身させたいと思っています。そして、その願望を叶えてくれるのが、内包表記という強力な記法です。内包表記は私がさまざまな場面で使っている手法であり、Pythonを使い続けている理由の1つでもあります。では、いくつか例と共に、内包表記がいかに便利かを説明していきましょう。 以下の例に出てくる処理はどれも、種類豊富なPythonの標準ライブラリがあれば実装できます。その中には、より簡潔で効率の良い処理に改善できるものもあるでしょう。とはいえ、私は標準ライ

これは小さな粒を生成するものです。あなたがクリックした場所から、小さな円が生まれて飛び出していくのです。マウスを持って、動かしてみましょう。粒はカーソルから生み出され続けます。 モバイル機器や、マウスではなく指で動かすタイプのコンピュータだったらどうでしょうか。同じように動きます。 私はオタクなので、これが楽しいと思います。皆さんの見解は様々かもしれません。埋め込み画像をクリックして、円が飛ぶのを見てください。クールじゃないですか？ 仕組み これは全てReact、Redux、D3を使って作られています。アニメーションのトリックはありません。少しの賢さが必要なだけです。 一般的な方法を、以下で説明してみます。 私たちは、ページ、SVGエレメント、内部の粒といった 全てをレンダリングするためにReact を使います。この全ては、propを使ってDOMを返す、Reactコンポーネントを使って作ら

私たちのプロジェクトではいつも、非常に長い Makefile を使用して、インストールやビルド、テスト、デプロイメントの処理を自動化しています。ターゲット名はほとんど標準化されていますが（ make install 、 make deploy ）、中には説明が必要なものもあります（ make run-dev 、 make restart-api ）。そして、詳細なmakeターゲットを追加するほど、それらの処理内容をテキスト形式で大量に記載しなければなりません。私たちのプロジェクトでは通常、このような文書を README ファイルに書いています。 しかしCLI（コマンドラインインタフェース）を用いる場合は、主に自己文書化ツールを使っています。 make と打つだけで、利用可能なコマンドとその説明が一覧表示されたら便利だと思いませんか？ それを実現するのは、実はとても簡単です。まずは各ターゲッ

ここ数年、私はWeb開発と機械学習の自習に多くの時間を割いてきました。 学習のテーマは、Javascript、Node、ReactからPython、scikit-learn、ニューラルネットワークに至るまで多岐にわたりましたが、全てに対して私は一貫したアプローチで取り組みました。 そのアプローチとは、単純な（陳腐と言ってもいい）3ステップで進める、という手法です。しかし、 Web開発のシロウトだった私が5カ月で、プロだと自覚できるほどになった のはひとえに、このアプローチで臨んだ自習の成果だと思っています。 そこで私は、この自習法がほかの誰かのお役に立てるかもしれないと思い、少し記事を書いてみることにしました。 この記事は、何も分からないままやみくもに挑戦を始めた、2012年当時の自分自身に教えるつもりで書いています。 ステップ1：習うより慣れろ 新しいテクノロジを学ぶためにまず実行する最

どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最

最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する

今日は、開発者が見積もりを作成している時に脳内でどんなことが起きているのか話してみたいと思います。なぜこんなにも見積もり作業が難しいのか、そして、私の見積もり精度は相変わらずひどいものですが、私がどうやって（非常に幸せな事業主の方々に向けて）ソフトウェアを書いて生計を立てる術を編み出してきたのかについてお話ししたいと思います。 まずは昔話をひとつ。 あれは<私がものすごく年寄りには見えない程度の年代をここに挿入>頃でした、私は年若き開発者でした ^(1) 。大学のコーディング演習では優秀な成績を修め、若手開発者として誰がどんな問題を提示してきても解決し、想像を絶する速さでどしどしコードを量産していました。新しい言語は週末の間に習得し、書けるようになっていました（少なくともそう信じていました）。 それで自然な流れとして自分でプロジェクトを取り仕切ることになりました。アカウント・マネージャが大

Do Not Disturb （2014-11-04） by Uri Bram Uri Bramは、4冊のベストセラー作家です。その1つに、“学び続ける人の厳選ビジネス書99”の1冊に選ばれた、Josh Kaufman（世界的なベストセラー『Personal MBAーー学び続けるプロフェッショナルの必携書』の著者）お勧めの『Thinking Statistically』があります。 こんな経験はありませんか？　あなたはデスクに向かい、この一週間仕事を滞らせ続けている1つの問題を解決するため、考えを巡らせています。頭の奥底で、他の誰もが思いつかないようなアイデアや可能性を構築している最中です。識別した概念の数々を積み重ねたり、ひっくり返したり、引っ張ってみたり、またはすき間に入れてみたりします。あと少しで、時代を超えて立ち続けるような強靭な石のアーチが出来上がります。しかし、まだ完成していな

GNU Emacs は、フリーソフトの世界で最も長く、継続的に開発されてきたアプリケーションの1つです。考え方によっては、30年以上を経て、これを複数世代のプロジェクトと見なすことができます。しかし、これだけ長寿であると課題もあります。Emacsコミュニティの多くの人たちは、そろそろエディタ内部のLispインタプリタを、より高速で最新のものにリプレースする時だと結論付けてきましたが、Emacsの大半が動作している基礎となる仮想マシンを入れ替えると、Lispによる Emacs特有の性質 に与える影響を含め、大規模な影響が出ます。 この話題は以前にも上がりましたが、最近では9月11日にChris WebberがEmacs開発リストに、Robin Templetonの Guile-Emacs への作業状況に関して質問を しています 。その名前から分かるように、Guile-Emacsは内部のEma

挑発的なタイトルによって誰かが気分を害してしまう前に、私はこの問いに対する答えも書いてしまうことにしました。答えは“ノー”です。しかしこのテーマには、なかなか興味深い議論があるのです。HaskellやErlangや、特にClojureなどのあら探しをするつもりはないのでしょうが、Piaw NaはQ&AサイトQuoraの あるアンサー で以下のようにコメントしています。 プログラミング言語を固定するのは二流のエンジニア／コンピュータサイエンティストである証です。 [中略] 私がErlangのサーバに携わるポジションの採用をした時も、Erlangのスペシャリストだと言うエンジニアより、優秀なオールラウンダーのエンジニアを雇ってErlang（これに限らず何でも）を学ばせてそのポジションを埋める方が断然いいと感じました。 Na氏の意見は1990年代に設立されたGoogleやAmazonなどの技術系

Make は、様々なタイプのファイルのビルド作業を自動的に行ってくれるシンプルかつ強力なツールです。しかしながら、makefileを書く際に問題にぶち当たるプログラマもいれば、Makeの基本知識がないことで、既存のものを再発明してしまうプログラマもいます。 Makeの働き デフォルトでは、Makeは一番目のターゲットから開始します。このターゲットのことをデフォルトゴールと呼びます。 Makeはカレントディレクトリのmakefileを読み込み、一番初めのルールで処理を開始します。しかし、Makeが完全にこのルールを処理する前に、ルールが依存するファイルのためのルールを処理しなければなりません。各ファイルそれぞれは、自身のルールに従って処理されます。 実はこれは、各ターゲットの再帰的アルゴリズムになっています。 ターゲットをビルドするルールを見つける。ルールがないようであれば、Makeはうまく

(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) イギリス国外の読者のみなさんへ。イギリスの10年生はアメリカでの8年生（日本での中学2～3年生）にあたります。 今年は例年と違うことをやってみたいと思っていました。そこである実験をしてみました。大きな失敗に終わる可能性もあったし、実際に失敗しかけたのですが、とにかく私の心は決まっていました。説明しましょう。 GCSE（一般中等教育修了試験）向けのコンピュータサイエンスの授業では、それぞれPythonがインストールされたマシンがWindowsネットワークに接続されており、教えることは簡単でした。生徒たちはIDLEを使ってスクリプトを書き、Microsoft Wordで課題を作成することになっていました。その他、試験に必要なことは全て学習し、Pythonを習得し、試験審査委員会に提出する課題も作成します。でも

Pro Git第2版の驚くべき冒険と最終的なツールチェーン ほぼ6年前、私はApressから執筆が予定より遅れていたPro Gitと呼ばれる本の手伝いの誘いを受けました。結局原著者が書き続けないことを決めて、私が最初から書き直して2009年8月頃に最終的に出版されました。最初の3章あたりは、私はWordで本を書きました。そして編集者に文書を送って、しばらくして最終的な版を手にしました。 この3章のあとで、私たちが執筆と技術的な編集段階のためにMarkdownに切り替えて、同意された編集のためにだけWordへ戻るように提案したとき、私はやめようとしていました。一旦本が完成したら、私はすべての内容をMarkdownへ再び戻したので、それを私が作成したWebサイトにおいてオンラインで発表できました。幸運にも、原著者は著作をクリエイティブ・コモンズ・ライセンスとすることでApressと同意しました

このブログ記事は2014年5月21日に行った私の講演の内容に基づいています。 ここ数年、GNU/LinuxのディストリビューションはSysV initを避ける傾向にあり、代わりに多種多様な新しいinitシステムへと移行が進んでいます。SysV initに満足しているユーザにとっては、これは予想外の流れでしょう。問題なく使えるのに、なぜ多くのディストリビューションはSysV initに背を向けているのでしょうか。 この記事ではSysV initの問題点と、それに対してsystemdがどんな解決法を提供しているのか説明してみようと思います。 私は特にsystemdの大ファンだというわけではなく、ただ広く使われているツールだという認識以上の思い入れは無いことだけお断りしておきます。 initシステムの役割とは何か？ コンピュータが起動する時には、ビルトインされたファームウェア（コンピュータの場合