Magika is a novel AI-powered file type detection tool that relies on the recent advance of deep learning to provide accurate detection. Under the hood, Magika employs a custom, highly optimized model that only weighs about a few MBs, and enables precise file identification within milliseconds, even when running on a single CPU. Magika has been trained and evaluated on a dataset of ~100M samples ac
2022年5月24日（米国時間）、SANS ISCのフォーラムでPython向けライブラリの1つ（その後PHP向けライブラリでも判明）が第三者により不正なコードを含むアップデートが行われていたとして注意を呼び掛ける投稿が行われました。その後この行為に関わっていたとして実行者とみられる人物が顛末を公開しました。ここでは関連する情報をまとめます。 改ざんされた2つのライブラリ 今回影響が確認されたのPython Package Index（Pypi.org）で公開されている「ctx」、Packagist（Packagist.org）で公開されている「PHPass」の2つ。 影響を受けたライブラリ インストール実績 改ざんされたとみられる期間 概要 ctx 約75万回 2022年5月14日～5月24日頃 辞書(dict型オブジェクト)を操作するユーティリティを提供するPython向けのパッケージ
I am trying to install a Python package from a private GitHub repository. For a public repository, I can issue the following command which works fine: pip install git+git://github.com/django/django.git However, if I try this for a private repository: pip install git+git://github.com/echweb/echweb-utils.git I get the following output: Downloading/unpacking git+git://github.com/echweb/echweb-utils.g
python の pip でインストールできる自作モジュールを作ってみる Java にはライブラリの依存性を管理するためのつーるとして Maven や Gradle がありますが、Python の世界にもパッケージ管理ツールとして pip があります。コードの規模が大きくなってくるとモジュール化は避けては通れない課題なので、今回は pip を使って、Python での自作モジュールの作成と呼び出しをしてみようと思います。 自作モジュールを用意するまずは作業をするための自作モジュールのディレクトリを作り、その中に移動します。ディレクトリはなんでもいいですが、わかりやすいようモジュール名と同じにしておきます。$ mkdir libhollow $ cd libhollow このディレクトリ内に、自作モジュールのためのファイルを用意します。 ディレクトリ内に、さらにモジュール名と同じディレクトリ
非公開リポジトリのパッケージをインストールするのは難しい 自社のプライベートプロジェクトを別のプロジェクトから利用したい場合、簡単にpipやeasy_installでインストールできず困ることがある。 例えば https://github.com/oyakata/foo https://github.com/oyakata/bar と２つのプロジェクトをプライベートにして、barからfooをインストールしようとすると結構難しい。 一番確実な方法はfooをcloneしてfooのsetup.py developを実行することだろう（以下） $ git clone https://github.com/oyakata/bar.git $ cd bar $ virtualenv . $ . ./bin/activate (bar) $ pushd .. (bar) $ git clone clon
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
私の場合、開発環境では複数の言語のコードを書いたり実行したりします。 例えば perl, ruby, nodejs, python など。 これらを利用するために、plenv, rbenv, nodebrew, pyenv などを利用していました。 しかし、遅ればせながら anyenv というものがあると聞いたので、こっちに乗り換えました。 **envを2つ以上使ってる人はこれ使うのが良いと思います。おすすめ。 http://blog.riywo.com/2013/06/22/155804 https://github.com/riywo/anyenv インストールは簡単 README.md のとおりにやればOK # ------------------------------------------------------------------------ -# plenv +# an
ちょっとずつ複雑なことをやっていっているのですが、正直まだ自分で作っていくイメージがついていません。 加速と減速＝イージングタイムラインパネルのフレーム数がでてるとこの下のスライダーでワークエリアの幅を操作できるグラフエディターというのが存在する。値グラフと速度グラフ。グラフを編集するときに触るのはハンドルだけイージングの速度が早くてコマが見える時はモーションブラーをかける(13:40)モーションブラーは色々ごまかせてしまうので最後につけたほうがいい。処理が重いから最初のほうでつけるとプレビューのときにしんどいとかもある（ただプレビューのときだけオフにするとかもできる）
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