Amazon.co.jp: プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～: 秋葉拓哉, 岩田陽一, 北川宜稔: Digital Ebook Purchas![Amazon.co.jp: プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～: 秋葉拓哉, 岩田陽一, 北川宜稔: Digital Ebook Purchas](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/943fd6a9642cd001377a9fa5f5a8077f498ed8b7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F41oruV%2BaJIL._SL500_.jpg)
Javaのデシリアライズに関する問題
はじめに 前回はApache Commons Collectionsライブラリの脆弱性について、問題の詳細と攻撃の仕組みを解説した。ポイントを整理しておく。 Commons Collectionsライブラリには、Gadget Chainが生成可能でシリアライズ可能なクラスが存在する。攻撃者は前記クラスおよびデシリアライズ時に前記クラスを利用しているクラスを悪用し、細工したオブジェクトをデシリアライズさせることで、任意のコードを実行することができる。同様の問題がすでにSpringやGroovyでも見つかっており、他にも何らかのライブラリなどで上記条件を満たすクラスが存在する場合は、新しい攻撃手法が公開される可能性も考えられる。 本問題は、本質的にはライブラリの利用者側がデシリアライズ処理をセキュアに実装していないことに起因するため、ライブラリの修正プログラムを適用するだけでは、根本的な対処と
データドリブン企業における、hadoop基盤とETL #hcj2016
Hadoop Conference Japan 2016 で発表した資料です。 http://www.eventbrite.com/e/hadoop-spark-conference-japan-2016-tickets-20809016328 この資料は前半部分です。ドワンゴ志村様による後半部分はこちら: http://www.slideshare.net/smrmkt/hadoopetl-niconico ---- (アブストラクト) ETL(Extract, Transform, Load) は、外部のソースからデータを抽出し、業務上必要な形に加工し、データ基盤にロードするための一連の技術です。Hadoopの登場により、スケーラブルかつ柔軟なスキーマ構造を持つデータレイヤーであるHDFSに代表される、ETLにおける多くの物理アーキテクチャに変化がもたらされました。しかし一方で、ETL
SlideShareで公開されているR言語関係のまとめ | トライフィールズ
SlideShareで公開されているR言語関係の資料をまとめてみたのでご紹介する。全てを網羅しているわけではないが、あなたのお役に立てれば幸いだ。 Rによる医療統計2015 第1部 医療統計の基礎知識 前編 2015-12-18 / 70 slides Rによる医療統計2015 第1部 後半 2015-12-18 / 57 slides Rによる医療統計2015 第2部 統計法の選び方 2015-12-18 / 65 slides Rによる医療統計2015 第3部 Rの実践 2015-12-18 / 119 slides Rによる医療統計2015 2015-12-13 / 311 slides R使いがSparkを使ったら 2015-12-07 / 28 slides rstanで個人のパラメーターを推定した話 2015-12-05 / 19 slides Rの導入とRStudio事始め(
ansible2.0を使った環境構築−準備編 - Qiita
動機 いつの間にか、ansibleの2.0が正式リリースされていた。 現在使っている仮想環境は、知り合いからもらった設定ファイルを使って構築したものなので、再勉強がてら開発環境の再構築をしていこうと思い立つ。 参考にしたサイトはこちら: http://dev.classmethod.jp/server-side/ansible/using_ansible_2-0_and_1-0_via_pyenv-virtualenv/ 現状確認 まず現在の環境を確認 $ ansible --version ansible 1.9.1 configured module search path = None $ python --version Python 2.7.5
CIデモ環境 構築手順書
CIデモ環境 構築手順書 この手順書ではJenkins、Ansible、Serverspec、GitLabを利用したCI(Continuous Integration)デモ環境を構築する手順をまとめています。 https://github.com/virtualtech/ci-demo 本書の手順に従ってセットアップすることで、アプリケーションのデプロイやシステムの状態の確認、管理を行うためのJenkins、Jenkinsから指示を受けてアプリケーションデプロイメントを実際に処理するAnsible、そしてAnsibleが実行する処理を記述したスクリプトであるAnsible Playbookを管理するGitlab環境を構築することができます。 手順書で使っているソースファイルは、リポジトリーにアップロードされた次のファイルを利用してください。 ci-demo-src.zip spec-dem
乱数のたのしい話と遺伝アルゴリズム - きしだのHatena
金曜日の「プログラマのための数学勉強会＠福岡」で乱数の話をしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 #3 - connpass で、乱数の生成だとか、クイックソートや素数判定などの乱択アルゴリズムの話とかをしました。 乱数タノシイヨ 乱数のたのしい話 from なおき きしだ その中で、遺伝アルゴリズムで巡回セールスマン問題(TSP)を解くというのをやってみました。遺伝アルゴリズム、すいぶん昔から名前は知ってて、どういうアルゴリズムかも知ってて、実装もそんな難しくないと知りつつ、書く機会がありませんでした。なので、この機会に書いてみようと。 とりあえず最初に完全にランダムでTSPを解いてみます。 TSP with random ぐちゃぐちゃですね。 下部のグラフはその時点での最短距離。最初に距離が短いものをみつけていくけどだんだんみつかりにくくなる、という感じになっています。 1
id:lacucaracha氏のデータ解析入門のコードを誰でも実行できるようにしてみた - onigoyのブログ
2016 - 02 - 08 id:lacucaracha氏のデータ解析入門のコードを誰でも実行できるようにしてみた こんにちは。onigoy@お仕事募集中と申します。 さて、 の ブコメ を拝見すると、「なるほど、わからん」「白…旗…」というコメントが見られました。 id:lacucaracha 氏の記事の文中で、必要なスキルは、 「 Java でHelloWorldが書ける程度の実力があれば多分OK」 「HTMLでHelloWordって表示させることが出来るくらいの知識」 と書かれていますが、私からすれば、 「初学者に、そんなご無体な…」 と思われました。 折角のコードが実行されないのも勿体ないので、誰でも実行できるように「即席で」 GUI を付けてみました。(あくまで「即席」なので、期待しすぎないでください) こんな感じです。 実行するには、まず、下記リンク先から「hatenaboo
Docker network 概論 - Qiita
$ sudo docker network ls NETWORK ID NAME DRIVER 10aa51e2d993 bridge bridge 202b87d7b8a4 none null 92316fc5522f host host これらのNetwork はDocker の実装となっています。 コンテナを起動するときに--net フラグで、コンテナがどのNetwork を使用するかを指定することができます。 none ネットワークについて none ネットワークはnull なネットワークドライバの実装です。 ネットワーク接続を必要としないコンテナを作成する場合に使用されます。 none ネットワークを使用したbusy box コンテナを起動し、コンテナにログインしてネットワークを見てみましょう。 $ docker run --name none_net_busybox --net
Pythonのscikit-learnでRandomForest vs SVMを比較してみた - Y's note
Random Forest メディア: ペーパーバック クリック: 27回この商品を含むブログ (1件) を見る Random Forest Random Forestとは Random forest - Wikipedia Random forests - classification description 機械学習の方法論の一つで決定木ベースの集団学習アルゴリズムを取り入れたものです。説明変数の依存が少ないことや学習が高速であることが特徴として挙げられています。英語サイトの方で特徴として紹介されているRFの内容について記述します。 Features 大きなデータに対して効率よく処理される。 変数の削除をすることなく入力した数千の変数を扱う事ができる。 どの変数が分類に対して重要なのかを計算して与えてくれる。 木の構築処理中に一般的なエラーの偏りの無い計算を生成する。 高い割合でデータ
Rで機械学習【 精度比較シナリオ ② 】SVM vs ランダムフォレストモデル（日経平均 値動き幅 過去日連動性検証） - Qiita
Rで機械学習(PRML)：SVM vs ランダムフォレストモデル （株価シナリオ②）日経平均値動き幅 過去日連動性検証 【 検証事項 】 日経平均株価の各日の（取引時間内）の値動き幅（ボラティリティ： ((当日終値-当日始値)/当日始値)100) )は、X日前の値動きボラティリティ ( ((X日前の終値-X日前の始値)/X日前の始値)100) ) と、どのような関連性があるか。※X = 1 ～ 7 【 事前仮説 】 当日の値動きボラティリティ( ((当日終値-当日始値)/当日始値)100) )は、Xの値がより小さい X日前の値動きボラティリティ ( ((X日前の終値-X日前の始値)/X日前の始値)100) ) から、強い影響を受けている 【 背景にある知見 】 （ GARCHモデル ） ある日の株価ボラティリティは、近い過去日のボラティリティに引っ張られる」（上げ（下げ）相場が続いている期
多クラス Support Vector Machine を用いた 一般物体認識での複数候補提示下における分類性能の傾向 栗 田 哲 平† 近 山 隆† 現在，一般物体認識問題に対する手法への評価は，主にテストデー��
多クラス Support Vector Machine を用いた 一般物体認識での複数候補提示下における分類性能の傾向 栗 田 哲 平† 近 山 隆† 現在，一般物体認識問題に対する手法への評価は，主にテストデータに対応するクラスを一意に推 定する際の精度で性能を決定している．しかし一般には複数候補を提示するようなシステムを必要と する場合も多く，その場合の性能は正解を上位候補と出来るか否かの問題になる．そこで本稿では， 一般物体認識のデータセットに対し多クラス Support Vector Machine(SVM) を適用した場合の複 数候補提示下での性能の傾向について報告する．多クラス SVM は複数の１対１あるいは１対他の２ 値分類 SVM を組み合わせて構成するが，その際に生成された各分類器でテストデータ及び学習デー タのみを用いてソフトマージンのペナルティパラメータ，カーネル及
MacのHDDの使用状況を確認／可視化する方法 | ogre mx
Mac、特にMacBookAirの128GBモデルなんかを使用していると、いつの間にか容量不足になりがちです。そこで何か不要なファイルを削除して容量確保をしようと考え、まずは現状把握ということでHDDの使用状況を確認したいとする場合、標準装備では、 ▼【メニューバーの「りんごマーク」 ＞ このMacについて ＞ 「ストレージ」】で確認できるコレ。 「その他」が大半を占めている状態で、イマイチ詳細が分かりません。これでは具体的にどのファイルを削除していけば良いのかの判断がつきません。 容量が大きいファイルを詳細に探す方法 これを行うには無料アプリの「DiskWave」が便利です。インストール方法などの基本的なことは割愛して、インストールして立ち上げると最初は以下のような画面が開きます。 今回は容量の大きいファイルを探すので、右上の「Sort by Name（名前でソートする）」のところをクリ
Emacs 24にauto-java-completeをインストールする - CLOVER🍀
Emacsでプログラムを書く環境を整えたくて設定等をしているのですが、そのうちで困っているのがJava。 これまで、普通にjava-modeで書いていたのですが（会社ではJDEE使っていました…）、ちょっとこれをなんとかしたくて。 で、最初にチャレンジしたのがmalabar-mode。 malabar-mode https://github.com/m0smith/malabar-mode Mavanと統合できてよさそうみたいな感じだったのですが、Melpaから入れたところelispでエラーになって、うまく起動せず…。手順通りcedetをmakeしたり、昔のバージョンを引っ張ってきたりしましたけど、解決できず挫折。 まあ、補完ができればいいかぁくらいに思っていたので、他に名前をちらほら見ていたauto-java-completeを導入することにしてみました。 auto-java-compl
サービス提供終了のお知らせ
日頃より、アレスネットをご愛顧いただきまして誠にありがとうございます。 「ホームページサービス」のサービス提供は2016年1月31日をもちまして終了させていただきました。 これまで長らくご利用いただき、誠にありがとうございました。 今後も、皆様によりよいサービスをご提供させていただけるよう、サービス品質向上に努めて参りますので、何卒、ご理解いただけますようお願 い申し上げます。 ＜アレスネットをご契約のお客様へ＞ 後継サービスとして「userwebサービス」を提供させていただいております。 詳しくは、以下のリンクをご参照ください。 ▼「userwebサービス」のご案内 http://www.ejworks.info/userhp/alles/index.html 今後ともアレスネットをご愛顧いただけますようお願い申し上げます。 株式会社イージェーワークス アレスネット カスタマーサポート
フーリエ級数視覚化装置を作った - アジマティクス
【方形波のフーリエ級数展開】方形波をフーリエ級数展開（三角関数で近似）している画像です！ ∑(ﾟДﾟ) スッスゴイ...！！ pic.twitter.com/hFpJxJb6Ac — 数学と物理の名言bot (@Mathphysicsbot) 2015, 9月 28 はぇー面白い これ( https://t.co/uMm0inKXeV )にインスパイアされて、円が１０個のバージョンを作ってみたらキモくなった pic.twitter.com/lUkBNNldy9 — どね (@donnay1224) 2016, 2月 5 ヒョエーすごい ワイも作ってみたい！ 作りました。 k_1(x)=のところに好きな関数（数列）を入れて遊べるフーリエ級数視覚化マシーンを作りましたhttps://t.co/GmQo5NoZbz pic.twitter.com/vHrQ32FdWw — 鯵坂もっちょ (@mo
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
