CODE BLUE 2016 - 機械学習でWebアプリケーションの脆弱性を見つける方法2016年10月20日 CODE BLUE 2016 Track1 機械学習でWebアプリケーションの脆弱性を見つける方法Read less
深層学習とTensorFlow入門
3. 3 普段やっていること データマイニング案件の受託開発 データ整形〜実行環境におけるPDCAまで 2017/9/19 Singularity Copyright 2016 Singularity Inc. All rights reserved 要件定義及 びデータ項 目確認 設計 実験計画 データセット準備 モデ ル 実 装 学習・評価＆ チューニング 論文調査 手法選定 データ選定 インフラ設計 根幹に関わる部分なので慎重に 行う必要がある。 データセット収集 データセット作成 データ前処理 読込プログラム作成 経験上かなりの時間が 取られる 学習 評価 パラメータ変更 データ見直し もっとも時間がかかる フェーズ
フルスタックフレームワークから脱却してマイクロサービスライクにサービスを構築する - Qiita
はじめに Ruby on Railsを代表とするフルスタックフレームワークを利用すれば、 手軽にWebサービスの構築を始める事ができます。 しかし、3年あるいはそれ以上続くWebサービスを構築する際は、フルスタックフレームワークを採用するかどうかは慎重に検討する必要があるでしょう。 ケースバイケースではありますが、マイクロサービスの考え方をフレームワーク・ライブラリ構成に応用すると メリットがある可能性があります。 フルスタックフレームワークのデメリット フルスタックフレームワークは、学習コストが高いですが、Webサービス構築に必要なほとんどあらゆる機能を提供しています。 人気のフレームワークであれば、コミュニティも活発なので、わからないこともググれば解決することがほとんどでしょう。 では、フルスタックフレームワークのデメリットとはなんでしょうか？ ロックインされる 一番大きなデメリットと
QAアーキテクチャの設計による�説明責任の高いテスト・品質保証
1. © NISHI, Yasuharu QAアーキテクチャの設計による 説明責任の高いテスト・品質保証 Vector Testing User Day 2016/10/24（月） 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻 経営・社会情報学プログラム 西 康晴（Yasuharu.Nishi@uec.ac.jp） 2. © NISHI, Yasuharu2 Profile Assistant professor: the University of Electro-Communications, Tokyo, Japan General chair: IEEE International Conference on Software Testing 2017 Tokyo (ICST 2017 Tokyo) 2017/3にGoogleからテスト自動化の基調講演/NASA&ESA&JAX
ISUCON6で準優勝でした - 酒日記 はてな支店
ISUCON 6 にチーム「morimoto組」で参加して、最終スコア 36,067 で準優勝しました。 morimoto組は自分と、会社の新卒1,2年目( kasari , id:moshisora ) という歳の差チームです。 今年も作りました #isucon pic.twitter.com/y2fX4HiJys— fujiwara (@fujiwara) October 22, 2016 お題 匿名お絵かきサービス ログイン、セッション管理などはない SSE (Server Sent Events) で他のユーザの書き込みがストリーミングで流れてくる 一番前に React のサーバサイドレンダリングをする node のプロセスがいる react, 各言語実装のアプリケーションサーバ, MySQL はすべて Docker で起動している やー、盛りだくさんでしたね… スコア推移とやった
Togetterを支えるお手軽画像配信サーバ（1）Camoで実現するセキュアな画像プロキシサーバ - Qiita
こんにちは。トゥギャッター株式会社でバックエンド中心にエンジニアをしている @MintoAoyama です。 Togetter はツイートを始めとした様々な情報を組み合わせてコンテンツを作り出すキュレーションサービスです。 2009年に誕生してから今年で8年目に突入し、現在も月間6000万PV・1200万UUを超える規模で成長を続けています。 海外版の Chirpstory も政治家・公共団体・ジャーナリストなど影響力のあるユーザに支えられ、成長を続けています。 そんなTogetter・Chirpstoryを支えるシステムの1つに 画像配信サーバ があります。もう少し詳しくすると リアルタイム変換機能付き 画像プロキシサーバ です。 この仕組み、特に当サービスにおいては地味に重要な役割を持っているのですが、社内に関心を持って貰える人が居なかった（※）ので、とりあえずここに整理することにしま
ISUCON6 にインフラエンジニアとして参加して優勝した!! - 試行錯誤のおと
ISUCON6 にインフラエンジニアとして参加して優勝してきたので、なにやったかとか感想とか書いてく。 (僕はアプリを触っていない。アプリの話は他の人が書いてくれるはず。) ※ @methane さんが会社ブログに投稿されたので記事を更新 dsas.blog.klab.org 会社で出場してチーム名は「この技術部には問題がある!」、メンバは @methane @mecha_g3 さんと僕。 ちなみに @methane さんと @mecha_g3 さんは兄弟だけど、僕だけ他人です(笑)。 チームメンバ役割 本戦に向けて、会社でチーム練習してたので本戦の役割もできてた。 @methane さんが全体の構成を見てチーム全体をまとめる役割、 @mecha_g3 さんがアプリ、 僕がインフラの役割。@methane さんが戦略をたてて、各自自分で改善できるところは改善してく感じで進めることができた。
開発しやすいRails on Docker環境の作り方 - Qiita
最近、Rails界隈でDocker使い始めました、という話を聞く機会が増えてきたので、自分が開発環境整備用に構築したDockerの設定をまとめておく。 ちなみに、production運用については以前書いたので適当に探してくださいw 結論から書いておくと、volumeをちゃんと活用すればいい、ってだけの話です。 まず、本番用と開発用のDockerfileは分けた方が良い。一つでやろうとするとどうにも無理がでるので。 自分はDockerfileとDockerfile-devというものを用意している。 docker-composeはほぼ必須です。少なくともrailsプロセスとDBだけでも二つは必要だし、Dockerfileを分けてると事故るので。 Dockerfileはこんな感じ。 FROM mybase:ruby-2.3.1-debian RUN echo "deb http://http.
「京極夏彦の分厚い本にも対応」 万能ブックカバーの説明書が説得力半端ない
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Twitterユーザーのけらまさん（@KRM_whitesnake）が妹さんにプレゼントしたという、「フリーサイズブックカバー」が便利そうです。説明書によると本の大きさや厚さに関係なく使えて……「京極夏彦のように分厚い本にまで対応」！？ そりゃあ、正真正銘“フリーサイズ”だわ。 ふむふむ、これは便利そう（画像はけらまさんのツイートより） よく見ると……マジですか!?（画像はけらまさんのツイートより） 京極夏彦作品といえば、極めてページ数が多いことで有名。単行本は800ページを超すものもあって分厚く、対応するブックカバーがそうそうないのが困りものでした。件のブックカバー（文具メーカーBeahouse製）は万能で、その問題すら解決できるそうです。 メーカー公式サイトも、京極さんを名指しして特長をアピール 文庫本からA5サイズのハードカバ
年間300個以上のアイスを食べる僕がおすすめするアイスで打線組んだ - にったろぐ
#アイスをいただきます 僕は自他ともに認めるアイス好きです。お酒飲まないけど、ラーメン食べてアイスを食べるので、周囲の酒飲みに「お前の方が多分不健康だ」と言われる日々なのですが、来月の健康診断で決着つけてやろうと思ってます。 さて、お仕事でもお世話になってる id:nabeharu がこんなエントリを書いてました。 これを読んだとき、「あ、やられた」って思ったわけですよ。これは僕が書くべきエントリだよな、と（笑 でもしっかり僕のエントリも紹介してくれてたので、これは僕へのバトンだと受け止めました。一番の問題は野球に詳しくないっていうこと。一番熱中したのは小学校時代。巨人が中畑や篠塚を要していた時代ですね。なので、打線自体にどうこう言われるとまああれなんですが、組んでみたいと思います。 まあ、たくさんの数食べてますけど、僕基本的になんでも美味しいって言っちゃうタイプなので、異論はもちろん認め
docker-syncでホスト-コンテナ間を爆速で同期する - Qiita
2020/05/26 追記 Docker for Mac の Mutagen-based caching で Volume のパフォーマンスが劇的に改善した Mutagen単独で試してみたことがあって、すごく速くてよかったんですが、 Docker for macに統合されそうな感じになってるんですね。 これは期待。 2017/3/15 追記 先日この問題のissueに対して、 というコメントがつけられ、それに関する というプルリクが 本体にマージされたようです。 まだ詳しく見ていませんが、マウント時に同期方法オプションが指定できるようになり、そのオプションによってキャッシュするレベルを制御して同期を軽くしよう、というような感じになるようでした。 実際にリリース版で使えるのはいつなのかわかりませんが、やはり本体が早くなるのが一番いいのでちょっと期待ですね。 ========== 追記ここまで
実装ノート
#この文書について 筆者がtiny-cnnを実装するにあたってまとめた、ニューラルネット＋tiny-cnnの解説資料です。基本的なフィードフォワード型のニューラルネットに関する解説を行いつつ、数式に対応するコードの箇所が分かるように書きました。数式と実装のギャップがあれば、適宜補足を行っています。 ざっと読むとニューラルネットの基礎、およびtiny-cnnの実装を理解するうえで役立つかもしれません。特に筆者のような、動くコードとセットでないと理解が深まらないタイプの方に役立てば幸いです。内容に間違いがあれば、ぜひ指摘をお願いします:beers::sushi: ###表記について ニューラルネットワークの基本用語で、かつ実装中に登場する言葉については__太字__で強調します。 🍄 tiny-cnnの実装に関する注釈はキノコのアイコンで記述します。キノコに深い意味はありません:cat: :
reviewdog を飼ってコードレビューや開発を改善しませんか - haya14busa
GitHub: haya14busa/reviewdog: A code review dog who keeps your codebase healthy 英語記事: reviewdog — A code review dog who keeps your codebase healthy – Medium reviewdog というlinter などのチェックツールの結果を自動で GitHub の Pull Request にコメントしたり， ローカルでも diff の結果から新たに導入されたエラーだけを表示するようにフィルタリングできるツールを作りました． 英語記事 を Medium に書いたし，README も書いたので 日本語記事はまぁいらないかなぁと思ったけど，柄にもなく Vim 関連以外で普通に便利ツールを書いてしまって，これは日本語でも簡単に共有しようかなぁと思いこの記事
Ansible の --extra-vars 引数を安全に使うためのラッパーを書いてみた - 無印吉澤
最近は、仕事でも趣味でも、サーバ構築を自動化したいときは Ansible を使ってます。 アプリケーションのデプロイには Capistrano も使うんですが、つい最近 Ansistrano という便利な Ansible role の使い方を覚えてしまったので、そこも Ansible で済むようになりました。 recruit.gmo.jp ansible-playbook の --extra-vars 引数 ところで、Ansible の playbook を書いていると、「普段の動作は決まっているけど、ごくまれに違う動作をさせたい」ことがたまにありませんか？ そういうとき、僕は ansible-playbook の --extra-vars 引数（-e 引数）を良く使います。 例えば、自作のアプリケーションをデプロイするための playbook で、「普段は master ブランチをデプロ
linux-insides/interrupts-3.md at master · 0xAX/linux-insides · GitHub
Interrupts and Interrupt Handling. Part 3. Exception Handling This is the third part of the chapter about an interrupts and an exceptions handling in the Linux kernel and in the previous part we stopped at the setup_arch function from the arch/x86/kernel/setup.c source code file. We already know that this function executes initialization of architecture-specfic stuff. In our case the setup_arch fu
統計学勉強会
参加者みんなで統計学や機械学習の勉強・輪読をしていこうという勉強会です． 各自が担当部分を発表しながらディスカッションをして進める形としたいと思っています。 最初は「基礎からのベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門」の輪読会を検討しています。 http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-12212-1/ 詳細は追って追記します。 ハッシュタグ： #stats_study
フロントエンドの開発環境 2016年まとめ - Qiita
前回の記事から一年なんたらとかいうコメントを見かけるたびにまとめないとなぁと正体不明の危機感を抱いていました、お元気でしょうか。 で、表題通り……開発環境のtodoが古くなってたので2016年のまとめとしてメモしておきます。 同じフロント界隈で社会の理不尽と戦ってる方のヒントとかに慣れたら幸いです。 楽して仕事するのがモットー 自動化出来るところは自動化したい、というのが基本方針です。インストールするリストはこちら。 xcode（cltと許諾をagreeするまでがワンセット） Homebrew vim（最新版） git（最新版） rbenv（最新版） ruby-bulid ruby-default-gem Ruby（rbenvでinstall） Bundler nodebrew node.js（最新版） gulp（最新版） この辺、ぶっちゃけshellスクリプトとか書いて自動化したいくらい
機械学習論文読みメモ_7 - Qiita
Fictitious Self-Play in Extensive-Form Games, ICML2015 fictitious play問題は、プレイヤー同士がゲームをプレイし、敵対者の期待戦略に対する最適な対応行動を選択する問題である。 特定のクラスのゲームでは、上記設定におけるプレイヤーの期待行動はナッシュ均衡に収束する。 この問題に対する手法はlarge-scaleに対応したものが少ない。 ゲームには２種類あり、extensive formは逐次各状態毎に行動戦略関数を用い行動を決定する。 normal formはプレイヤーが到達可能な状態を全て考慮し行動を決定する。 extensive formはnormal formに変換可能だが、可能な行動が指数的に増大する。 extensive formは行動戦略関数の利用により表現力が高い。 この行動戦略関数にfictitious pl
脳のように非同期学習を行うニューラルネットワークの実装 with keras tensorflow backend - rarilureloの日記
はじめに タイトルには脳の非同期学習というようにまるで脳が非同期的に学習をしているかのように書きましたが, そこんところ実際はどうなっているかよくわかりません. 自転車を漕ぎながら考えごとをしたり, サッカーでドリブルしながらシュートかパスか考えたり, 少なくとも思考と運動の処理自体は並列非同期であるよう私自身は思います. まぁよくわからないんですが, とりあえずニューラルネットワークでは非同期でも学習できたよ! というのが今回紹介する論文です. Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients 目次 はじめに 目次 どんなことをしているか DNI 実験 詳しい実験結果 追実験 実装 まとめ どんなことをしているか まず言葉の意味から行くと, Decoupledとは分離という意味です. なにを分離するのかというと層の依存関係を分離し
【機械学習】スタッキングのキホンを勉強したのでそのメモ - verilog書く人
そもそもスタッキングとは 機械学習において、単一の学習器をそのまま使うのではなく、複数の学習器を組み合わせることで、予測エラーを小さくする手法をアンサンブル学習といいます。 アンサンブル(混合学習手法の)には複数の学習器の平均や多数決を取るvoting、構成済の学習器の誤りを反映して次段の弱学習器を形成するboosting、そして初段の学習器の出力結果を次段の入力結果とするstacking(以下スタッキング)とよばれるものがあり、Kaggleなどのデータ分析コンペでは良く使われます。 今回はスタッキングについて勉強したので、それをまとめてみました。 おもにKaggle Ensembling Guide | MLWaveを参照しています。 スタッキングの手順 まず、教師付き学習が前提となっており、入力データXとその正解データYを用意します。スタッキングではステージ0とステージ1の二段階の学習
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経験ゼロのWeb企業が機械学習に取り組んだ話
Quick LXC configuration with netctl nat - Max Gonzih