アクセスログ解析サービスVisionalistで利用していたドメイン（tracer[.]jp）の脅威分析と注意喚起 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに イノベーションセンターの神田です。 みなさんはVisionalistというサービスをご存じでしょうか。 VisionalistはNTTコミュニケーションズのグループ会社であるNTTコム オンライン・マーケティング・ソリューション（以下 NTTコム オンライン）が提供していたアクセスログ解析サービスです。 2020年7月にサービスを終了しましたが、2022年5月にこのサービスで利用していたドメインを第三者が再登録し、セキュリティ上問題があるスクリプトを設置している可能性が確認されました（以下 本件）。 本件について、NTTコム オンラインは広く注意を呼びかけています。 本件に対して、イノベーションセンターでは事象が確認された直後からそのリスクの有無や程度について詳細な調査を実施してきました*1。 本記事は、本件におけるリスクがこれ以上拡大しないようにこれまでに我々が確認した事実とそ
![アクセスログ解析サービスVisionalistで利用していたドメイン（tracer[.]jp）の脅威分析と注意喚起 - NTT Communications Engineers' Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f28058c383a69917b985ef2447a2eb54088c0d3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2FN%2FNTTCom%2F20220603%2F20220603204839.png)
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/8（木）の記事です】 Whisperの追加学習に挑む2022年の冬 2022年アドベントカレンダー企画だそうです。 いかがお過ごしでしょうか。 私はもう興味を引くものに没頭するしか楽しみがないもんで、PCに向かってぼんやり面白いネタはないかなーと探す日々です。 最近はすっかりディープラーニングにズブズブで、とうとう数式かくのが面倒なあまり手書き入力のためのペンタブレットを買いました。てへ。 今回は9月から10月にかけてStabl
自民党が旧統一教会側と接点のある党所属国会議員の「点検結果」を公表した前日の9月7日、“本拠地”韓国では旧統一教会が全国紙に全面広告を展開していた。 〈世界平和統一家庭連合 声明文〉と題した意見広告では、韓国MBCの調査報道番組『PD手帳』（8月30日）で放送された「安倍元首相、銃撃犯、そして統一教会」の内容について〈明白な宗教弾圧であり、家庭連合に対する甚大な歪曲報道〉として旧統一教会の立場を明らかにするとしている。 在ソウルジャーナリストの柳錫氏が語る。 「この意見広告は韓国の新聞13紙に掲載されました。日本でいう朝日、読売のような伝統ある全国紙から、新興のところまで網羅していました。これほどの数の全面広告は韓国でも見たことがなく、費用も相当かかっているはず。声明文では献金は自発的なものだと強調していますが、そうしたお金がこの広告費に充てられている可能性も否定できない。この意見広告につ
投稿日: 2021年9月25日 13:00 TEXT: 小林敦志 PHOTO: 写真AC／トヨタ／ホンダ／ランドローバー／ステランティス この記事をまとめると■筆者はアメリカの刑事ドラマ好き ■英語台詞＆日本語字幕で見ると登場車種の「車名」が省かれることが多い ■じつはアメリカドラマでは「車名」が大きな意味をもつ セリフで「車種」を言っても字幕では「日本車」などと訳される 筆者はケーブルテレビでアメリカのテレビシリーズ（テレビドラマ）をよく見ている。とくに警察ものが大好きで、いまは「MIAMI VICE（マイアミ バイス）」や、「LAW＆ORDER（ロー＆オーダー）」シリーズなどの制作にも携わっている、“ディック ウルフ（Dick Wolf）”が手掛ける、“シカゴシリーズ（シカゴ ファイア、シカゴPD、シカゴ ジャスティス、シカゴ メッド）”のなかの、「シカゴPD」にはまっている。 アウト
[8/27追記] 投資関連のPythonプラグラム等を自由にシェアできるサービスのベータ版を作成しました。 興味がある方は覗いてみてください↓ inbaseシェア|EA・bot・プログラムのシェアサービス この投稿では、Python3を使って仮想通貨の裁定取引を行います。 今回は、コインチェックとGMOコインの価格差を利用してサヤ抜きを行うことを目指します。 以前自分のブログで、 【Pythonデモコード】仮想通貨のアービトラージ（裁定取引）botの作り方 という記事を公開したのですが、こちらはあくまでもシュミレーションで実際に売買が作動することはありませんでした。 今回は実際に取引所のAPIを操作するところまでコートに組み込んでみました。 なおコインチェックと GMO コインの口座開設から API キーの発行までは下の記事で公開している手順と全く同じです。 一応画像付きで解説しているので
Python: 時系列データの交差検証と TimeSeriesSplit の改良について - CUBE SUGAR CONTAINER
一般的に、時系列データを扱うタスクでは過去のデータを使って未来のデータを予測することになる。 そのため、交差検証するときも過去のデータを使ってモデルを学習させた上で未来のデータを使って検証しなければいけない。 もし、未来のデータがモデルの学習データに混入すると、本来は利用できないデータにもとづいた楽観的な予測が得られてしまう。 今回は、そんな時系列データの交差検証と scikit-learn の TimeSeriesSplit の改良について書いてみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G3020 $ python -V Python 3.8.1 下準備 あらかじめ、必要なパッケージをインストールしておく。 $ pip install scikit-le
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><div class=\"naka6-banner\" style=\"margin:0 0 15px;\">\n<p style=\"display:block;margin:0 auto;\"><a href=\"https://www.asahi.com/special/bucha/?iref=kiji_bottom_banner\" style=\"display:block;\"><img src=\"https://www.asahicom.jp/special/bucha/images/banner/bucha-tokusyubanner_660x100.jpg\" alt=\"ウクライナ侵攻
2021年に買って良かった 1,500 円から 40,000 円くらいまでのものを紹介。アフィリエイトの収益は多分、はてなに入ります。 一番良かったのは、OMEN by HP 30L Desktop なんですけどね。 lastline.hatenablog.com 【ケーブルホルダー】 Anker Magnetic Cable Holder 【1,500円くらい】 【小型充電器 】Anker Nano II 45W 【3,500円くらい】 【ルーター】 Buffalo AirStation WSR-5400AX6S 【16,000円くらい】 【骨伝導ヘッドセット】 Aftershock OPENCOMM 【20,000円くらい】 【除加湿器】 SHARP KC-HD70-W 【40,000円前後】 【ケーブルホルダー】 Anker Magnetic Cable Holder 【1,500円
さくらインターネット田中氏のサーバ運用経験 新野淳一氏（以下、新野）：本日モデレーターをさせていただきますPublickeyの新野と申します。 今日はCloud Native Talk Night 第4回、本当はリアルでやる予定だったんですが、今日はオンラインで、アイティメディアの会議室からお送りしております。 私が司会で、田中さん、藤原さん、青山さんの3名と一緒に、だいたい60分ぐらいディスカッションをして、そのあとみなさんからの質問を受けて答えていこうと思います。 というわけで、さっそくパネリストを紹介していきたいと思います。僕の横にいらっしゃるのがさくらインターネットの田中さんです。よろしくお願いします。 田中邦裕氏（以下、田中）：よろしくお願いします。 新野：さくらインターネット社長の田中さんは知っている人がたくさんいると思うんですけど、今日のテーマは「運用」ということで、簡単に今
AutoTrainでテキスト分類 - Qiita
AutoTrain🚂🚂🚂とは ノーコードでテキスト分類や要約などがstate-of-the-artできるサービスです。AutoNLPだとググラビリティが低かったので名称が変わったのだと思います。 データ準備 livedoorニュースコーパスのタイトルと本文を結合して、9つのカテゴリを分類しようと思います。 !wget https://www.rondhuit.com/download/ldcc-20140209.tar.gz !tar xf ldcc-20140209.tar.gz import glob import pandas as pd data = [] for path in glob.glob('text/**/*-*.txt'): with open(path) as f: data.append({ 'url': next(f).strip(), 'datetime
最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング｜alexweberk
今回は、最新の Google Gemma モデルを Apple Silicon に最適化されたライブラリ MLX を使ってローカルで実行したり、ファインチューニングしてみましたのでその手順を紹介します。 MLX 関連の情報はドキュメンテーションが分かりづらいものも多かったので色々試した経緯も共有しながら少しでも何かの参考になれば幸いです。 実際に使った Jupyter Notebook を Gist にアップロードしていますので、そちらも参考にしてください。 →Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング 事前準備必要なライブラリをインストールします。 また Apple Silicon 搭載の Mac が必要です。今回は M3 Max 128GB 搭載の MacBook Pro で実行しました。 !pip install -U mlx mlx_lm t
USB Type-Cにまつわる11の真実
あらゆる場所で活用されるようになったUSB USBインタフェースはほぼ普遍的なものになりました。これは、同じケーブルを介して電力とデータを提供できるという事実に支えられた驚くべき成果です。USBプロトコルは長年にわたって進化し、電力およびビットに対する製品の需要に対応しています。 最新規格の1つであるUSB Power Delivery(USB PD)は、消費者がポータブルデバイスに要求する高速充電をサポートするために最大100Wの処理ができるようになりました。そのため、USB PDに対応するUSB Type-C(USB-C)は、ますます幅広く多様な最終アプリケーションと市場分野で求められる高速データ転送の要件を満たしています。 1. USB Type-CとPDの仕組みは複雑ではない 電源ホスト(ソース)またはデバイス(シンク)に差し込むことができるユニバーサルコネクタを使用すると、製品設
2022年7月末ごろに地球上に落下すると予測されていた中国のロケットが、7月31日にフィリピン西部の海に落下していたことが分かりました。NASAは事前の情報共有がなくスペースデブリの管理に関する責任も果たしていないとして、中国を非難しています。 NASA Administrator Statement on Chinese Rocket Debris | NASA https://www.nasa.gov/press-release/nasa-administrator-statement-on-chinese-rocket-debris See China's huge uncontrolled rocket debris fall from space in fiery skywatcher videos | Space https://www.space.com/china-rock
Jupyter Notebookと Boto3で AWS環境定義書を作成してみる | DevelopersIO
Jupyter Notebook(以降 Notebook) は実行可能なプログラムコードや分析結果、グラフなどを含んだドキュメントを作成するための OSSです。 画像：https://jupyter.org/ Pythonによるデータ分析でよく利用されます。 特徴として 「Markdown セル」と「Code セル」 を Notebook内へ配置できます。 データ分析のプロセスの文脈を Markdownセルに書くことで、 プログラムのコメント以上の表現力で、プロセスを記述できることできます。 データの可視化についても、Notebookは優秀です。 Matplotlib のグラフや、Pandas のテーブルなどを Notebook内にインライン表示してくれます。 さて、Markdownセルによるドキュメンテーション、 pandas によるテーブル表記でふと思いました。 「Jupyter No
概要 現在、kaggle に Connect X という強化学習の Getting Started コンペ があります。このコンペを通じて強化学習を少し勉強したので、その内容を記載したいと思います。 こちらの書籍をもとに強化学習について理解したことと、Connect Xコンペでの実装を解説した記事になります。間違いがあれば、コメントいただけたら嬉しいです。 bookclub.kodansha.co.jp 強化学習とは 強化学習とは、行動から報酬が得られる環境において、各状況で報酬に繋がるような行動を出力するように、モデルを作成すること。 教師あり学習との違いは連続した行動によって得られる報酬を最大化させるという点です。囲碁を考えた時、ある局面で悪手に見えた一手が、先々進めると実は良い手だった、といった場合のその一手を選択できるようにするのが強化学習になります。 Connect X と強化学
こんにちは！ 以前にDartsという時系列分析に特化したpythonライブラリを紹介しました。 前編はこちら 今回は実際にDartsを動かしていきましょう。 Darts内にもデータセットがありますが、公式でも触れられているのであえて、外部のデータを参照してみましょう。導入編でも触れたアイスクリームの生産量の変化を推測したいと思います。 アイスクリームのデータセットはこちら 上記リンクの上部右側Downloadからcsvをダウンロードしてください。 Dartsのインストールは以下の1コマンドです。Windowsではデフォルトのコマンドプロンプトでうまくインストールが終了しなかったので、WSL環境などを推奨します。 $ pip install darts ARIMAで学習してみる バックテストでモデルの選定を行う RNNで共変量を扱ってみる まとめ ARIMAで学習してみる まずは、導入編で最
方法①はシンプルでは手軽に利用できますが、データ読み込み後のデータ整形作業が必要になります。 また、複数の銘柄の株価データを集める際には手間がかかります。 1つの銘柄で、なおかつ1度限りの分析であれば有効と思いますが、繰り返し分析したり、複数銘柄を扱いたい場合には不便です。 データ取得の手順を解説ここからは、Investing.comから株価データをCSV形式でダウンロードして、Pythonで読み込み、データ整形するまでの手順を解説します。 *無料登録が必要です。株価データを取得するには無料の会員登録が必要になります。 必要なのはこれだけです。 お金もかからないので余裕ですね。 銘柄を検索してCSVファイルをダウンロード会員登録を済ませてログインすると株価データをCSV形式でダウンロードできるようになります。 データは日足、週足、月足から選択することができます。 Investing.com
Pandas で時系列データをグループ化して集計できる「Grouper」 - kakakakakku blog
Pandas で groupby() 関数を使うと，データセットをグループ化して集計できる．さらに Grouper オブジェクトと組み合わせると，より高機能なグループ化を実現できる．今回は groupby() 関数と Grouper オブジェクトを組み合わせて「時系列データの集計」を試す．最後に関連する resample() 関数も試す． pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.2.4 documentation pandas.Grouper — pandas 1.2.4 documentation データセット 🪢 今回使うサンプルデータセットを準備する．まず，Pandas の date_range() 関数を使って 2020/1/1 ~ 2020/12/31 の範囲で1年間の DatetimeIndex を作る．そして DatetimeIndex をイ
こんにちは。Merpay Advent Calendar 2019 の24日目は、メルペイ Machine Learning チームの @yuhi が機械学習における解釈性についてお送りします。 目次 機械学習における解釈性とは なぜ解釈性が必要なのか 1. サービスを提供する事業者としての説明責任 2. 推論結果に対する社内外の関係者の理解 3. モデルのデバッグ、精度改善 どのようなアプローチがあるのか SHAPについて サマリ 基本的なアイディア 問題設定 説明可能モデルに対して満たしてほしい性質 説明可能モデルを求める SHAPの実装について 最後に References 機械学習における解釈性とは 深層学習をはじめとする機械学習分野の発展に伴って、これまでにないユニークなサービスが開発され、また多くの業界において業務が効率化、高度化されつつあります。メルペイでも機械学習を用いて、
Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals
なぜあなたのA/Bテストはうまくいくのか？A/Bテストの分析で注意すること | CyberAgent Developers Blog
概要 同じ介入を比較するA/Aテストで統計的に有意な差が出てしまうケースがある その原因は、A/Bテストの指標の設計に失敗していることかもしれない この問題の対処法としてユーザベースCTR、デルタメソッド、クラスターロバスト標準誤差を紹介する これらの手法は実務で運用する上では一長一短 はじめに AI事業本部Dynalystの伊藤、小売セクターの藤田(@6km6km)です。 DynalystはReal Time Biddingと呼ばれる広告オークションにおいて広告枠の買付を行うプラットフォーム（DSP: Demand Side Platform）です。DSPでは、ユーザに広告を表示する際に複数あるクリエイティブの候補からひとつクリエイティブを選ぶ必要があり、その選択ロジックにバンディットアルゴリズムを用いています。（参考リンク1, 2） 以下では、バンディットアルゴリズムのA/Bテストをす
今回は、仕事で使うことを主眼において、PythonとExcelを比較してみよう。結論から言えば、適材適所で用途に応じて使い分けるのがベストだ。とは言え、どのような場合にPythonを使うと良いのか考察してみよう。 Python vs Excel - 五番勝負 第一回戦 - どちらが気軽に使えるか？ 最初に、PythonとExcelで「どちらが気軽に使えるか」を比べてみよう。言うまでもなく、Excelを使う時は、スプレッドシートのセルにデータを入力し、マウスで操作を選んでいくというスタイルだ。これに対して、Pythonはエディタでプログラムを書いて実行するか、Jupyter NotebookやColaboratoryなどの対話実行環境を開いて、プログラムを記述していくというスタイルだ。 ExcelはGUIで操作を行う Pythonはエディタや対話環境を開いてプログラムを記述していく やはり、
ジャンプルーキーの毎月1位だけがプラスで連載出来る権利、悪魔の所業 まず書き続けないと周知して貰えないし、1位にならないと連載出来ないから書き続ける。 はぁ？お前ちょっとは調べてから書いたら？直近半年の１位を調べる程度のことはやったらどうなんだ？ こんなん最初の３話ぐらいでバズるかどうかのクソゲーなんだって秒で分かると思うけど？ システムをそもそも理解してるか？ https://rookie.shonenjump.com/rensai_ranking/about より抜粋 ランキングは、エントリー作品の最新３話分の閲覧数の合計で決まります。最新話を投稿するとその月のランキングにエントリーすることができます これのせいで「最初の３話でクソウケたら勝ち」のクソゲーなんだよ。 マジでゴミだからこのシステム。 直近半年の１位の作品名および１位獲得時の「ランキング集計対象直近３話」2024年04月
Appleが独自開発したセキュリティチップ「T2」は、MacでNetflixの4K画質ムービを再生するのに必要であることが判明するなど、Mac製品のセキュリティを担う中心的存在です。ハッキングチームのt8012 Development Teamが、改造したUSBデバイスとApple製品向け脱獄ツール「checkra1n」を利用して、T2チップの脱獄に成功したと報告しています。 Plug'nPwn - Connect to Jailbreak https://blog.t8012.dev/plug-n-pwn/ A custom USB-C cable can jailbreak the T2 chip in a MacBook Pro | AppleInsider https://appleinsider.com/articles/20/10/13/a-custom-usb-c-cable
ゆーすけ💙💛 on Twitter: "韓国の国家情報院(旧KCIA)が櫻井よしこなど日本の極右を支援していたことを暴いた韓国MBCのPD手帳、統一教会の内部情報、被害情報を募集。本格的に取材に乗り出すみたい。以前からこの番組はカルト問題、宗教指導者の不正を暴き続けてき… https://t.co/V6mMrKXakf"
韓国の国家情報院(旧KCIA)が櫻井よしこなど日本の極右を支援していたことを暴いた韓国MBCのPD手帳、統一教会の内部情報、被害情報を募集。本格的に取材に乗り出すみたい。以前からこの番組はカルト問題、宗教指導者の不正を暴き続けてき… https://t.co/V6mMrKXakf
桜花一門＠VR師匠 @oukaichimon イーロンマスクのロケットが打ち上げ失敗して爆散したとき、詰めていたスタッフ？達が大歓声上げたのよね 全員この感覚の持ち主なんだろうなと。そりゃーつえーーーわーーーと素直に思った 一回失敗したくらいでグチグチ言われる日本の宇宙開発者達が可愛そうだなって思った pic.twitter.com/3R3dXH9Pd2 2023-04-20 22:51:28
不均衡データ分類問題をDNNで解くときの under sampling + bagging 的なアプローチ - BASEプロダクトチームブログ
はじめに こんにちは、Data Strategy所属の岡です。グループ会社BASE BANKで分析/モデリングなども兼務しています。 テキストデータを特徴量にもつ不均衡データ分類問題をDNNで解きたくなった際、下記の論文を参考にしたのでその内容を紹介します。 https://users.cs.fiu.edu/~chens/PDF/ISM15.pdf 不均衡データ分類問題ってなに？ 何かしらのカテゴリを機械学習などで分類予測しようとする際、カテゴリごとのデータ件数に偏りがある、特に正例のデータが極端に少ないケースで予測精度が上がりにくい、という問題をこのように呼んでいます。 例: 不正決済と正常な注文、不正商品と健全な商品、がん患者と正常な患者 普通はどうやって対処するの？ ベースとなるアプローチは下記3つにまとめられます。 アプローチ 内容 デメリット アンダーサンプリング 多数派データを
はじめに こむろです。 Spring4Shell についてです。どうせお前ら調査してたんだろ？と思ったあなた、大正解です。 結論 非常に広範な影響がありましたが、現時点で、Spring Framework 本体への修正パッチがすでに適用されています。そのためこれに準じたアップデートを実施することで脆弱性を回避できます。 spring-boot-2-6-6 spring-boot-2-5-12 spring-framework-5.3.18 Tomcat 9.0.62 またこれらのアップデートができない場合、以下の対応を取ることもできます。 不要なパラメータのマッピングを行わないようにコードを追加する （Binding のブラックリストへ class.* 系を追加） Java8 へ一旦ダウングレードする Tomcat 9.0.62 へ Update することで設定値自体の書き換えをできないよ
150ドル（約16,000円）という低価格で購入できるLinuxスマホこと「PinePhone」。 モバイル利用に最適化された、Pos... エントリースペックながら、150ドル（約16,000円）で、FrefoxやGIMP、Libreなどのメジャーなソフトウェアも意外に動くようです。 OSには、モバイルフレンドリーなLinuxディストリビューションであるPostmarketOSがプリインされていますが、他のディストリビューションに入れ替えることも難しくないようです。 さて、この「PinePhone」に、新たなバージョンが登場しました。 それが今回ご紹介する「PinePhone Community Edition: PostmarketOS With Convergence Package」です。（商品ページはこちら） 特徴としては、スペックが向上していることと、本機をデスクトップPCとし
はじめに コークハイとか酎ハイをお店で飲むと、割り方とかレモンが効いていたりとかでお店によって結構違いが出ますよね 自分好みの最高のコークハイの作り方を知ることは全人類の夢だと思います。 本記事は一足先にそんな夢に挑戦したという記事です。 手法としてはベイズ最適化を使用します。 実データで実験計画と絡めながらベイズ最適化を実際に行う記事はあまり見かけなかったので今回は、 最適化パラメータ 1. コーラとウイスキーの比 2. レモン汁の量 目的変数 コークハイの美味しさ という2次元入力、1次元出力で実際に実験とチューニングを並行しながら行ってみたいと思います。 目次 はじめに ベイズ最適化とは 実験系の説明 実験条件 実験で考慮しないこと(パラメータ) 実験材料 実験方法 スコアの付け方 実験をやりました（本題） 実装コード 実験開始 ARDありver. 反省点 さいごに ベイズ最適化とは
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
立憲民主党「私たちはイベルメワクチンをはじめ国民に届けたい」 ワクチンと治療薬を混同か 1 名前：マスク着用のお願い ★：2021/08/01(日) 11:02:02.93 ID:3WFkm3ql9 原口議員「私たちはイベルメワクチンをはじめ国民に届けたい。だから法案を出しているが、国会が開かれないと法律が通らない。米国のコロナ対策予算は800兆円。日本の4兆円の予備費とは全く違う。国会を開くべきではないか」(7.30 議運) #臨時国会の開催を求めます https://twitter.com/cdp2017/status/1421022901193510919?s=21 2: ニューノーマルの名無しさん 2021/08/01(日) 11:02:44.40 ID:uMMOjbRW0 謎のワクチン登場 5: ニューノーマルの名無しさん 2021/08/01(日) 11:03:32.75 ID
国民の皆様からの御意見 我が国の立場と相容れない、又は我が国に 関する事実誤認に基づく記述についての情報提供 海外における、我が国の立場と相容れない、又は我が国に関する事実誤認に基づく記述についての情報を提供いただける方は、下記までご連絡ください。 （メールアドレス） （注）スパムメール対策のため、メールアドレスを画像化しています。情報提供にあたっては、外務省ホームページのプライバシーポリシーに同意の上、お送りください。 提供いただいた情報に対する個々の回答は基本的に行っておりませんが、業務の参考とさせていただきます。
保存版【海外旅行 持ち物】世界一周経験者おすすめ！海外旅行の便利アイテムまとめ！ - TOM夫婦の世界の窓
どうも！TOM夫婦の旦那です！ 本ブログでは、今まで私たちの経験をもとにおすすめの海外旅行アイテムを色々と紹介してきました。 そこで記事数もかなり多くなってきましたし、今回はまとめの記事を作成しようと思います。 全て実際に使って便利だと思ったものなので自信を持っておすすめします！ ぜひチェックしてみてください！ 本記事ではそれぞれ簡単に説明しまして、詳細は別記事のリンクを貼らせていただきます。詳細が気になる方はリンクから別記事をチェックしてみてください。 1.「蚊」対策 2.速乾タオル 3.洗濯グッズ 4.タコ足配線 5. モバイルバッテリー 6.カメラ 7.海外対応ドライヤー 8.セキュリティポーチ 9.セキュリティリュック 10.味噌汁 11.最後に 1.「蚊」対策 海外で怖いことのひとつに、 蚊を媒介とする感染病があります。 リスクは渡航する国にもよりますが、命を落とす危険があるので
【2019年最新版】AppBrew社内エンジニアのキーボードを紹介！これが俺たちの最強キーボードだ！ - AppBrew Tech Blog
はじめまして。4月から入社した新米エンジニアの高橋です。 今回「AppBrewエンジニアのキーボード紹介」と題して、AppBrewのプロダクト開発を支える4人の先輩エンジニアに、愛用のキーボードと、自らのキーボードに対するこだわりについてインタビューを決行しました。 コードを書くことを生業とする百戦錬磨のエンジニアなら、その武器たるキーボードにも相当な思い入れがあるはず。 果たして彼らはどんな話を聞かせてくれるのでしょうか。 この記事ではそんなインタビューの内容とあわせて、AppBrewのオフィス内の模様もお楽しみいただければ幸いです。 1人目: ソフトウェアエンジニア anoworlさんのキーボード このオフィスの片隅に ある日の夜、社員の皆が一日の仕事に一息ついた頃。私はキーボードインタビューの旅に向かうため、自分のデスクを発った。 オフィスを入って右端の一番奥、巨大なモニターが何枚も
Altair のようにインタラクティブなグラフを作成できる Python の可視化ライブラリとして、他には Bokeh や Plotly などがあります。それぞれ作成可能なグラフの種類やデザインが異なるため、好みに合わせて使い分けるとよいと思います。個人的な意見としては、三次元モデルの可視化が得意なのは Plotly で、二次元モデルの可視化が得意なのは Altair です。 データ作成 今回は架空の学校で行われた期末試験の得点をデモデータとして作成します。この学校には学生が 30 人在籍し、普通、特進、理数の 3 コースが存在します。期末試験の科目は国語、数学、理科、社会、英語で各教科 100 点満点とします。 import random import pandas as pd # パラメータ N = 30 # 学生の人数 mu, sigma = 60, 18 # 学力の平均と標準偏差
仕事する前に知っておくと幸せかもしれないpandasのきほん - read関数にはとりあえずURL渡しておけ - Lean Baseball
お仕事や, （個人的には）趣味のデータ分析・開発などでpandasをよく使う人です. pandasはPythonでデータサイエンスやデータ分析（解析）をやってると必ずと言っていいほどよく使うライブラリだと思います. お仕事で同僚やインターンが書いたnotebookをよく読む（レビューする）のですが, 煩雑なことやってるけどこれ一行で書けるやで 最初からデータを整理するとそんな面倒くさいことしなくても大丈夫やで ...といったコメントを返す機会が増えてきました. これらは当人たちにフィードバックしているのですが, このフィードバックの内容が案外重要な気がしてきたのでブログに書いてみることにしました. 読んだ方の理解・生産性の向上および, 「つまらない仕事が334倍楽になる」ような感じにつながると嬉しいです🙏 TL;DR pandasのread関数にはとりあえずURLを渡しておけ &使うカラ
新年会議2023 @ Ryoutei 座・スタジアム
機械学習の実験管理ツールにGuild AIというものがあります。特に大きな特徴はコード追加なしで実験管理ができるというものです。 試しに触ってみたところ、まさにコード追加なしで簡単に試せる、ちょっとした条件を変えた実行も簡単、結果の可視化はシンプルなCLIもリッチなGUIもどちらも用意されている、ローカルだけではなくS3にもデータを保存できる、しかもWebサーバを別に立てる必要がなく手元の環境で完結します。 ただ、Guild AIは一部の方にSNS上で言及されているものの日本語で書かれたドキュメントやブログは見つかりませんでした。良いツールが埋もれるのはもったいないと思いGuild AIの記事を書くことにしました。 この記事の前半では実行条件を変えながら実行して結果を可視化するまでの流れを紹介します。Guild AIのお手軽さをお伝えすることを意識しました。 後半はある程度実務での状況を想
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OpenAI Whisper に追加学習をさせる試み | IIJ Engineers Blog
【全文公開】旧統一教会が韓国の新聞13紙で展開した“反撃広告”「安倍元首相を絶対に忘れません」
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2021年に買って良かった 1,500 から 40,000 円くらいのもの5点 - 最終防衛ライン3
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kaggleで強化学習をやってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
時系列分析をお手軽に！機械学習ライブラリDartsの実演 - DATAFLUCT Tech Blog
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ゼロからはじめるPython(53) Python vs Excel 五番勝負 - 仕事で使えるのはどちら？
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