OSSのゆく道：Faker.jsの顛末｜Takahiro Ito
今日は技術支援のためチュートリアル的なものを作っていたところ、そこで使っていたfaker.jsというライブラリに異変が。faker.jsの機能でTwitterで表示するようなアバター画像のURLをランダムに生成するのだが、その画像がすべて403でアクセスできない。 プロトタイピングにおいてfaker.jsはとても便利だったので、このままでは色々困っちゃうなーと思って調べてみた所、オープンソースの意義について考えさせる事実が見えてきた。 faker.jsの作者を襲った悲劇他に同じ問題に遭遇している人がいないか、Twitterでfaker.jsについて調べた所、以下のツイートを見つけた。 I lost all my stuff in an apartment fire and am barely staying unhomeless. Lost access to most of my acc
2022年のCSS | gihyo.jp
2022年になりました。矢倉眞隆（@myakura）と申します。昨日に続き、新春特別企画のブラウザとウェブ標準動向について紹介します。 取り上げるトピックの数やそのインパクトから、今回はCSSを独立した記事として取り上げることになりました。「ブラウザとウェブ標準動向」についても寄稿していますので、そちらもお読みいただければうれしいです。 2022年以降のCSSは大きく変化しそうだなと思っています。これまでも、CSS3と呼ばれていた機能による表現力の強化、FlexboxやGridなど強力なレイアウト機能の追加など、大きな変化と言えるだろうものはありました。しかし現在提案・実装されている機能は、CSSの根幹を拡充するものと、これまでと性質が異なるものです。 Compat 2021とInterop 2022で互換性の向上 CSSのつらいところとしてまず取り上げられるのが、ブラウザ実装の挙動の違い
Wiki.js + Heroku を使って、無料で高機能の情報共有 wiki を簡単に作る
背景: GitHub wiki への不満 私の所属する研究室では、メンバー全員が１つの GitHub Organization に所属しており、情報共有はその Organization 上のリポジトリの GitHub wiki で行われています。 研究室がコンピュータサイエンス系であることもあってメンバーは GitHub や Markdown に慣れており、普段 GitHub wiki を使っていて困ることはそんなになかったのですが、それでも時々不満が出ることがありました。 不満として多いのは、色々記事を書いているうちに全体構造がよくわからなくなってしまうという点にあると思います。GitHub wiki ではディレクトリ構造を持てないので、全ての情報がリンクを経由してアクセスされることになり、段々と整理がつかなくなってしまいます。 複数のリポジトリにそれぞれ wiki を書くこともできます
私のセキュリティ情報収集法を整理してみた（2022年版） - Fox on Security
新年あけましておめでとうございます。毎年年頭に更新している「私の情報収集法」を今年も公開します。何かの参考になれば幸いです。 インプットで参照している情報源（海外） 海外からの攻撃が主流となる中、海外情報をいち早く把握する事の重要性が増しています。去年に引き続き、今年も絶対外したくない海外サイトからご紹介します。 サイト キタきつね寸評 1位 morningstar SECURITY 不動の1位です。ジャンルの広さ、情報の更新頻度、関連ソースの網羅性など、英語系のセキュリティニュースとしては群を抜いた、最良のまとめサイトです。 私は「Daily Security News（最も人気のあるセキュリティニュース）」（一番上）と「Security Blogs（セキュリティブログ）」（下から3つ目）を主にチェックしていますが、人によって興味が違うかと思いますので、「Malware/APT」「Exp
ジョジョのキャラクター風に顔写真を変換する「JoJoGAN」 1枚の画像からAIが学習
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
プログラムがメモリをどう使うかを理解する(1)
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている（抽象化されている）仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
Pythonでの開発・CI/CDの私的ベストプラクティス2022
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
コンパイラが作ったバイナリをつなぎ合わせるプログラム 「lld」の作者が語る、リンカの仕組み
Kernel/VM探検隊はカーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でワイワイ盛り上がるマニアックな勉強会です。植山氏は、制作中のリンカである「mold」について発表しました。全2回。前半は、リンカの概要について話しました。 LLVMのリンカ「lld」オリジナルの作者 植山類氏：植山類です。今僕が作っているmoldというリンカについて発表します。 今回の発表の概要です。リンカが何かを知っている人はそんなにたくさんいないと思うので、まず説明します。次に、「mold」のポイントは速いことなのですが、速いと何がうれしいのかを説明します。そのあと、どれくらい速いのかを説明した上で、どう実現されているのか、概要を紹介します。詳細になると何時間あっても終わらないので、かなりハイレベルな話をします。 自己紹介のスライドを入れていませんが、僕はリンカを何度か作ったことがあって、LLVMのlld
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