ソルト付きハッシュのソルトはどこに保存するのが一般的か - Qiita
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
Amazon ECRとInspectorのイメージスキャン機能の違い - Qiita
脆弱性の検知対象 基本スキャンはオープンソースの Clair プロジェクトの CVE データベースを使用したスキャンを提供します。脆弱性の検知対象は OS パッケージのみです。 拡張スキャンは OS パッケージに加え、プログラミング言語パッケージの脆弱性を検知することが可能です。対応するプログラミング言語は以下のとおりです。 C# Golang Java JavaScript PHP Python Ruby Rust 脆弱性の検知タイミング 基本スキャンはイメージが Push された際にスキャンを起動する (Scan on push) か、手動でスキャンを開始することができます。そのため脆弱性を検知できるタイミングもそのどちらかになります。手動スキャンの実行は各イメージごとに24時間に1回に制限されます。 拡張スキャンではリポジトリに対し連続スキャンを利用することができます。連続スキャンは
Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた - Qiita
Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみたPythonPython3StableDiffusion Supershipの名畑です。週刊少年ジャンプ34号に掲載された小園江ナツキ先生の読切漫画「殺陣ロール」好きです。 はじめに 7月27日についにStable Diffusionの新モデルSDXLの1.0がリリースされました。当初の予定よりは遅れたものの、0.9がリリースされた6月23日から1月程度での高速リリースです。 SDXL 0.9の際に「Stable Diffusionの最新モデルSDXL 0.9と過去モデルで生成画像を比較してみた」という記事でStable Diffusionにおける生成画像の変遷をまとめましたが、今回もSDXL 1.0でどのように変わったのかを記録に残します。 画像の生成はPythonで
ソフトウェアはなぜバージョンアップしなければならないのか - Qiita
はじめに 社内インフラの運用担当者にとってソフトウェアのバージョンアップは地味な割に大変な業務です。 特に社内のオンプレサーバで動いているようなソフトウェアの場合、バージョンアップに伴う諸々の調整をそのソフトウェアを利用している各部署と行う必要があります。 そんなときに「今は忙しいからバージョンアップを先送りしてほしい」「このバージョンはスキップしてもよいのでは？」なんて声が各部署から聞こえてきます。バージョンアップの価値を各部署に理解してもらうのは大変です。 この文章はそんな時になぜバージョンアップしなければならないのかを上司や各部署のマネージャに伝えるために書きます。 ソフトウェアの有効期限は2-5年 まず、第一に、ソフトウェアというものは無限に使えるわけではなく、一定の有効期限があり、それを過ぎると徐々に動かなくなってきます。俗にいう「何もしてないのに動かなくなった問題」です。 なぜ
【CSS】CSSの値と単位が新しくなっていますが、ついていけてますか？ - Qiita
はじめに 最近のCSSのアップデートは目覚ましいものがありますが、 みなさんは、CSSの値と単位がここ1年くらいで大きく変わっていることはご存知ですか？ Dynamic viewport が追加されたり、math 関数が追加されたりなどの大きな変更は、ご存知かもしれないですが、calc()で ネイピア数 e や 円周率 πなどが使えるようになったり、 フォントに相対的な長さ単位が追加されていたりと細かい変更も多くあります。 そのため、この記事では、CSS Values and Units Module Level 3 から CSS Values and Units Module Level 4の変更点を中心に紹介しようと思います。 Viewport単位 CSS Values and Units Module Level 3 から CSS Values and Units Module Le
エンジニアのための自己管理入門 - Qiita
はじめに 社内でTodo管理の勉強会を実施した際に作成した資料があったのですが、今回自分の中の考えをまとめるせっかくの機会だと思い、字面で書き起こすことにしました。 意外と世の中では語られることのなく、『あたりまえ』として扱われてしまう『自己管理』について自分が半年間運用し、週ごとにカイゼンを続けたどり着いた、現時点でのHowを多くの人に伝えられればなと思っています。 もちろん最適解がこの形とは言いませんし、自己管理は人の数分だけ最適解はあると思っています。「みんな正しい、ただし部分的に」ということを念頭に、楽しんで読んでいただければ幸いです。 タイトルを付けた理由としては、かなりシステマチックな内容になってしまっていると感じてしまったため、「運用レベルが高い」人物を想定した結果、このタイトルになりました。 概念篇 『自己管理』を行っていく上で、確実に「ここは飛ばしてはいけない」と思ったた
がんばらないObsidianノート術 - Qiita
はじめに Obsidianという素晴らしいプロダクトが登場してから、デジタルノート術は活発化したと思います。私もその１人で、今日も楽しくObsidianを使っています。 しかし、その一方であまりノート術にこだわりが強くない方や深く理解するほど価値を感じていない人の中ではまだまだ単なるメモ帳として使われている現状があります。 そこで、今回は「がんばらない」Obsidianノート術として、「こだわりすぎない」「多様な原理原則がない」形で『書く』習慣を付けるためのノート術を書きました。 そんなノート術であったとしても、今後ノートを分解していけるような構造にしておくことで、今後の拡張性を残しています。ぜひ「難しくて挫折しまった」という人はチャレンジしてみてください。 『書く』ことで整理術は生きる Personal Knowledge Managementはの概念やLYTといった考え方は斬新で、とて
Azure OpenAI on your data でノーコードで ChatGPT 対応エンタープライズサーチを構築する - Qiita
はじめに Microsoft Build 2023 で発表のあった Azure OpenAI on your data のパブリックプレビューが開始されました。「on your data」の名前の通り、Azure OpenAI Studio の Chat Playground 上で Azure Cognitive Search のデータを参照し、モデルが知らない内容を答えられるようにしてからノーコードでAzure AD 認証付きチャットアプリのデプロイまでやってしまうという機能です。 内部アーキテクチャ 「on your data」の仕組みは以下のようなアーキテクチャになっていると考えられます。考えられますというのは、Azure Cognitive Search からの Grounding の処理が on your data REST API 内部で行われるため、詳細が隠蔽されているためで
【CSS】borderを使って、三角形作るのはやめませんか？ - Qiita
はじめに みなさんは、CSSで三角形をつくる時どのように作っていますか？ borderを使って作っていませんか？ この記事では、CSSで三角形をつくるベストプラクティスを紹介します。 今までの三角形の作り方 See the Pen CSS Masking - Fade out UI by でぐぅー | Qiita (@sp_degu) on CodePen. 今までは、三角形を↑このようにborderを駆使して作成していました。 どうしてこうなるかは、省略しますが、本来のプロパティとは違う使い方でうつくしくないですよね！ この方法のいけてないポイントは以下の通りです。 1. 指定の大きさの三角形をつくるのに、border-widthを使うところ 本来、border-widthは、要素の境界の幅を指定するプロパティで、要素の大きさを指定するプロパティではありません。 理想は、widht と
ChatGPTプラグイン「Notable」だけでデータ分析コンペに挑戦してみた話 - Qiita
ChatGPTプラグインの「Notable」を使って、データ分析コンペに挑戦してみたところ、想像以上の結果を出してくれたので共有します。 今回は人間は簡単な指示を出すだけで、ほとんど全てをChatGPTに任せる方針で行なっています。 こちらの記事のように上位6.5％に入りました！という華やかな結果にはなりませんでしたが、予想以上の結果にはなったのでぜひ最後まで読んでみてください！！ データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみてください。 ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加すること
デジタル庁のサイトやばすぎるwww - Qiita
はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
人に「センスない」って言っているやつが一番センスない - Qiita
はじめに きっかけは、以下のツイートです。 「配列のすべての要素が条件を満たすならtrueを返す」関数を定義するとき、空の配列を渡したらfalseを返すかtrueを返すかが、良いプログラマかどうかの一つの境目だ — ふみ a.k.a.DJ Monad (@fumieval) May 29, 2023 このリプライや引用リツイート欄では、Trueを返すべき、Falseかな、例外を返すべき、要件による、といった意見がありました。 建設的な議論ができるコミュニティは素晴らしいと思う反面、同じコミュニティに属するエンジニアに対して「センスがない」「プログラマを辞めてほしい」と言っている人がいて非常に残念です。 そのように敢えて煽り他人へのリスペクトが欠如している人が一番センスがないという話です。 元ネタと反応 「「配列のすべての要素が条件を満たすならtrueを返す」関数を定義するとき、空の配列を渡
chain, chain.from_iterableの紹介(pythonのitertoolsを使いこなすために) - Qiita
chain, chain.from_iterableの紹介(pythonのitertoolsを使いこなすために)Pythonchainitertools 前回の記事 isliceの紹介、具体例添え に続いて、itertools を使いこなすために、関数とその具体的な利用方法を紹介する。 今回はchain (とchain.from_iterable) の紹介をする。 chainとは 先頭の iterable の全要素を返し、次に2番目の iterable の全要素を返し、と全 iterable の要素を返すイテレータを作成します。連続したシーケンスを一つのシーケンスとして扱う場合に使用します。 itertools.chain 公式ドキュメントより 簡単に言えば、chainは(鎖という文字の意味通り)複数のiterableをつなぐことができる。 Pythonは動的型付けの言語 1 ではあるが、
Python defaultdict の使い方 - Qiita
概要 Python には dict という、所謂辞書を扱う型が存在します。 dict は「key: value」の組を保持する型です。 dict でも問題ない場合も多くまたdictの方が要件に適合している場合もありますが、defaultdict を利用すると処理が簡単になる場合もあります。 dict の おさらい Python を利用して dict を利用しない事はありませんが、dict の動作を簡単におさらいしてみます。 とりあえず、処理するサンプルデータを最初に生成しておきます。 # 英小文字で構成された、ランダムな100文字を生成 import random import string n = 100 val_str = ''.join([random.choice(string.ascii_lowercase) for i in range(n)]) print(val_str)
エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita
こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……？」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア（というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー）によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも
GitHub Copilot chatが解禁されたので使ってみての感想とChatGPTと比べてどうかの所感 - Qiita
GitHub Copilot chatのウェイティングリストが通過して本日使えるようになりました。 結構本日通っている方が多かったようです。 アイコンがかわいいですね。 このかわいいアイコンと対話することになります。 使えるようになったので何ができるかを試してみました 準備 まだCopilot chatに関しては公式でも文献がおいておらず招待のメールを見ながら準備を進めるのですが必要なのはVSCode Insiders とGitHub Copilot Nightlyになります。 またVSCode InsidersにGitHub Copilot拡張をいれるとNightlyと競合するようなのでその点が注意です。 使い方 コード上で右クリックを押すとCopilotメニューが追加されています。(Chatでない標準のCopilotだとこれはなかった） 基本的にできること /helpででてきます。 た
プロンプトエンジニアリングの無料コースを受講したのでチャットボットをサクッと作ってみた - Qiita
Deeplearning.AI社がChatGPTのプロンプトエンジニアリングのコースを無料公開していたので、受講して、試しにStreamlitを駆使してチャットボットを作ってみました。 コードを示しながら、かいつまんで解説します。 作ったもの 作ったチャットボットはこんな感じです。 ソースコードはこちらです。100行に満たないです。 https://github.com/Vermee81/play-chatGPT/blob/main/app.py 前準備 OpenAIからAPIのkeyを発行してください。 https://platform.openai.com/ 発行したら、.envファイルに以下のように鍵のパスフレーズを入力して保存します。 必要なライブラリをインストールします。 インストールしたのは、以下の3つ OpenAIのライブラリ: OpenAIのAPIを使うので必須 Strea
ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成出来たので感想とコツ - Qiita
今回やりたかったこと 目標：ChatGPT(GPT-4) で一撃でスクレイピングするコードを生成 するにはどうしたらいいのか、ChatGPT のハードルとかコツとかを知りたい。 ※最終的なプロンプトの入力と出力の全文は本ページ下部に貼り付けてます。 作ったもの概要 保険組合のウォーキングイベントの会社内の3チームの歩数進捗の slack への自動投稿 bot を作成しました。 処理は大きく2つに分かれています。 ウォーキングイベントサイトから歩数をスクレイピング＆スプシへアップロード スプシの GAS で投稿文字列作成＆ slack へ自動投稿 今回 ChatGPT でやったのは1の方です。 2は前回半年前開催分のコードをほぼそのまま流用しました。 運良く（？）今回のタイミングでウォーキングイベントのサービスサイトが変わり、 HTML がまるっと変わり1のスクレイピングコードは作り直しが必
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