Spook.js
Spook.js Attacking Google Chrome's Strict Site Isolation via Speculative Execution and Type Confusion Spook.js is a new transient execution side channel attack which targets the Chrome web browser. We show that despite Google's attempts to mitigate Spectre by deploying Strict Site Isolation, information extraction via malicious JavaScript code is still possible in some cases. More specifically, we
Pythonで美しい動画を作ろう - Qiita
DeNAのAIシステム部、音声チームの豆谷と申します。前回の記事では音声変換を解説しました。本記事では、ManimというPythonのモジュールを使って美しい動画を作る方法を紹介します。 本記事のターゲット 教育系の動画制作でかなりの実績（YouTubeでの評価など）あるアニメーションエンジンを紹介します。日本語に対応する方法を解説することで、より多くの日本語話者（特にエンジニア）が自らの知識や経験を簡単に動画にできると知ってもらえると嬉しいです。今まであまり世に伝えられなかった学識や表現が、世界中の人々にシェアされるキッカケになると最高です（具体例を挙げてみました1）。 Python好きに向けて美しい動画の作り方を説明します。Pythonの楽しさ2と動画制作3というクリエイティブな組み合わせにより多くの人が関心を持ってもらえると嬉しいです。 Manim 3Blue1Brown（以下、3b
たった数行でpandasを高速化する2つのライブラリ(pandarallel/swifter) - フリーランチ食べたい
pandas はデータ解析やデータ加工に非常に便利なPythonライブラリですが、並列化されている処理とされていない処理があり、注意が必要です。例えば pd.Sereis.__add__ のようなAPI(つまり df['a'] + df['b'] のような処理です)は処理が numpy に移譲されているためPythonのGILの影響を受けずに並列化されますが、 padas.DataFrame.apply などのメソッドはPythonのみで実装されているので並列化されません。 処理によってはそこがボトルネックになるケースもあります。今回は「ほぼimportするだけ」で pandas の並列化されていない処理を並列化し高速化できる2つのライブラリを紹介します。同時に2つのライブラリのベンチマークをしてみて性能を確かめました。 pandarallel pandaralell はPythonの m
日本語の文章をいい感じに文区切りするライブラリを作った - Qiita
はじめに 昨今、自然言語処理技術の発展はめざましく、様々な分野で応用が進められています。 そんな私も自然言語処理技術やAIを活用した業務をこなすことが多いのですが、その中でとりわけめんどくさい（しかし重要な）作業は、様々な前処理に関するものです。 大抵のタスクで実施することになる主な前処理としては、以下のようなものがあります。 クリーニング HTMLタグや記号等、テキスト中のノイズを除去 正規化(normalization) 全角・半角や大文字・小文字等の統一 文区切り(sentence segmentation) 文と文の区切りを検出し分割 単語分割(tokenization) 文を単語の列に分割 ストップワードの除去 解きたいタスクに不要な単語を除去 私は主にPythonを利用しているのですが、これらの中で日本語の文区切りについては適当なライブラリが無く、毎回似たようなコードを書く羽目
PythonのORMライブラリsqlalchemyで利用可能なコネクションプーリングの実装について調べてみた | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。Python向けのORMライブラリsqlalchemyは標準でコネクションプーリングの実装が組み込まれており、create_engine()を呼出す際の名前付き引数poolclassの指定によってコネクションプーリングの実装を切り替えることができます。先日コネクションプーリングの実装について調べる機会があったので、内容をご紹介します。 環境 今回利用した環境です。 OS X 10.14.6 Python 3.8.2 sqlalchemy 1.3.16 pymysql 0.9.3 利用できるコネクションプーリングの実装 sqlalchemyは標準で以下のコネクションプーリングの実装を提供しています。 QueuePool NullPool SingletonThreadPool StaticPool AssertionPool 例としてNullPoolを使う場合は
機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita
本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推論web APIの構成 本記事では、2つのパターンを紹介します。 注) まず、共通部分の説明をします。機械学習の知見が必要なのは基本的に共通部分だけです。もし、機械学習に詳しくない or webに詳しくない場合は、共通部分と後述の部分で役割を分担できるので、
![機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82973470365428fd74bc508a50933ed484388cc0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMjMzMGZlMmI0YWE0NGQyZDQ5YjRlZGQzNTFkMmU1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D994622aea7b15f40cb643427ab13c8b6)
PyTorchを使ってジャパリパークの歌詞みたいなやつを生成させたい - Qiita
はじめに 先日，Preferred Networks(PFN)社が提供している深層学習ライブラリ「Chainer」の開発が終了しましたね． 私の研究室ではTensorflow派とChainer派に分かれており，互いにマウントを取り合っていたのですが，開発終了と同時にChainer派が淘汰されてしまいました(キレそう)． 私自身はChainerを愛用しておりましたのでとても残念に思うのと同時に，今まで使いやすいフレームワークを提供して頂いたことによる感謝の気持ちでいっぱいでございます(信者)． さてそのPFN社なのですが，PyTorchの開発へ移行するらしいです． しかもPyTorch自体がChainerの記述に似ている面が多いと聞きます． また私の研究では主に使用したのがCNNやらGANなのですが，RNN関連に手を付けていませんでした．．．． 「これはPyTrochの使い方とRNNの仕組み
div要素の見た目は矩形だけじゃない！UI要素をさまざまな形状のデザインに拡張するスタイルシート -augmented-ui
Webページやアプリに、サイバーパンクにインスパイアされたユーザーインターフェイスを簡単に実装できるCSSを紹介します。 下記の要素はdiv要素が一つだけ。角を斜めにカットしたり、辺に窪みを加えたり、ボーダーを美しくしたり、augmented-uiのCSSで用意されているclassを与えると、サイバーパンクにインスパイアされたさまざまなデザインが実装できます。 augmented-ui augmented-ui -GitHub augmented-uiは、Webページやアプリのdiv要素をはじめとするあらゆるUI要素にサイバーパンク風のスタイルを与えることができます。 ライセンスはBSD 2-Clause Licenseで、個人でも商用でも無料で利用できます。
CSSのメディアクエリには頼らず、コンテンツベースで実装するレイアウトの最近の方法 -Relearn CSS layout
CSSのレイアウトは最近ではFlexboxが主流となり、それまでの考え方や実装方法とは大きく異なります。@mediaのブレイクポイントやハックを使用せず、CSSの性能を活かした、コンテキストに依存しないコンテンツベースで実装するコンポーネントのレイアウト方法を学べるRelearn CSS layoutを紹介します。 すべてのデバイスに対してフレキシブルなレイアウトが可能で、一貫性のある簡潔なコードで実装できます。 Relearn CSS layout Relearn CSS layoutは、インクルーシブ HTML＋CSS＆JavaScript（紹介記事）、コーディングWebアクセシビリティ（紹介記事）などの著者Heydon Pickering氏（@heydonworks）とAndy Bell氏（@andybelldesign）のプロジェクトです。
Vue.js おすすめライブラリ 21選（おまけ+1） - Qiita
どーも、8ビットエンジニアです。 今更感はいなめませんが、まとめます。 対象者 ・これからVue.jsを勉強する人 ・Vue.jsに興味がある人 ・npm or yarn をある程度理解している人 機能側 1. vue-chartjs vue-chartjsはvueのChart.jsのラッパーです。 再利用可能なチャートコンポーネントを簡単に作成できます。 デモ 公式ドキュメント 2. vue-fa Vue.js で使用するアイコンですね。 FontAwesome5 を使用しています。 公式ドキュメント 3. vee-validate vee-validateは、入力を検証してエラーを表示することを可能にする、Vue.js用のテンプレートベースの検証フレームワークです。 テンプレートベースであるため、値が変更された時にどの種類のバリデータを使用するべきかを入力ごとに指定するだけで済みます。
ぐるなびデータライブラリPhase2をリリースしました。～ データライブラリで見る今年のトレンド ～ - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。 データインテグレーション開発グループの長谷川です。 弊グループではぐるなびのビッグデータを使ったサービスの開発業務を行っており、データライブラリもその1つとなります。 データライブラリはPhase1リリースして1年以上が経過し、今回なぜPhase2として改修を行ったのかという理由や、改善箇所などを説明させていただきたいと思います。 また、最後に飲食店メニューにおける今年のトレンドについて、データライブラリのデータから簡単にご紹介させていただきます。 ぐるなびデータライブラリとは 機能概要 Phase2の開発理由 有効語辞書の採用 バッチ処理の開発 メニュー抽出処理 データ抽出処理 サーバサイドプログラム 処理概要 テーブル設計の工夫とGo言語によるAPI開発 プログラムとクエリの最適化 テンポラリテーブルの使用 テキスト連結から[]byteに変更する インデックスの見直し 急
Kaggleに入門したい人におすすめするアプローチ法 - Drumatoの独り言
注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習･データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が ｢どうやってKaggleを始めるか｣を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python､R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて､最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ
TEDが公開するオープンソースのAtomic CSSライブラリ・「shed.css」 | かちびと.net
shed.cssはTED.comが公開しているOSSのCSSライブラリです。「CSSの終わりの始まり」をキャッチコピーとしています。詳細はまだ調べていませんが、ユーティリティファーストを元に設計されており、それぞれのクラスは1つの目的のみを持ち、各クラスを組み合わせて使う形となります。ある程度の学習だけで単純なクラスによるWebサイトをデザイン、管理出来る仕組みのようです。例えば <button class=" d:i-b f-w:700 p-x:3 p-y:.7 b-r:.4 " > hoge </button>d:i-bはdisplay: inline-block、f-w:700はfont-weight: 700、b-r:.4ならborder-radius: var(--z-dot4)といった具合に、規則され学習すればCSSを確認せずにHTMLを書くと同時にデザインも出来るのでCSSを
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
Android開発における定番ライブラリ22選 - kobakei's blog
Androidをはじめたばかり or これから始める人向けにまとめました。UI系ライブラリは種類が多すぎるので除外しています。 公式系 1. サポートライブラリ developer.android.com ※種類が多いのでまとめて1つとカウントしました Androidの後方互換性を維持するために、Googleが提供しているライブラリ群です。機能ごとにパッケージが分かれていますが、ほぼ必須のものが多いです。 appcompat support-v4 multidex design recyclerview cardview etc 2. Data Binding developer.android.com レイアウトにデータを紐付けることで、データの更新に応じて自動的にビューを更新することができるライブラリです。レイアウトの属性を増やしたり、findViewByIdを簡略化するだけでも使えま
ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
basis.js
Hello world Basis.js uses DOM concept to build interface. Each view or component and their parts is a UI node which has a xhtml-like template with markup. Here is the simplest app that adds single UI node to document body. Note that you can modify the source code of example and see the effect at the right. Loose coupling Usually templates store outside of JavaScript in separate files. View knows n
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spaCyを使った先進的な自然言語処理 · 無料のオンラインコース
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
WhiteSourceが無償のオープンソース脆弱性チェックツールをローンチ
