このブログを読んでいる人なら Google や AWS の 2 段階認証(マルチファクタ認証)を有効にしていると思います。もしパスワードが漏れてしまってもワンタイムパスワードを入力しないと認証されないので安心です。 有名どころのサービスでは使えるところが増えてきましたが、2 段階認証を有効にしていれば万全なのでしょうか。エンジニアである以上、その仕組みを理解したうえで自信を持って安全と言いたいところ。 というわけで、2 段階認証は本当に安全なのか仕様を紐解きながら調べてみました。 ワンタイムパスワードの仕様 ワンタイムパスワードを生成する仕様は HOTP と TOTP の 2 つがあり、RFC の仕様になっています(TOTP はドラフト段階)。 HOTP (HMAC-Based One-Time Password Algorithm) TOTP (Time-Based One-Time P
Project Naptha highlight, copy, and translate text from any image. Project Naptha automatically applies state-of-the-art computer vision algorithms on every image you see while browsing the web. The result is a seamless and intuitive experience, where you can highlight as well as copy and paste and even edit and translate the text formerly trapped within an image. Unfortunately, your browser is no
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世界中のホームページの情報を集め、その情報を「検索結果」という形で出力する。しかもそれを「利用者が使いやすく・有益なもの」するために、Googleは複雑なアルゴリズムを日々進化させています。 そのため、Googleの「アルゴリズム(algorithm)」はとても複雑になっています。 しかし、おおまかな姿を把握しておくことは、SEOに直接携わらない人でも大事なことです。情報の良し悪しや成否の判断ができることは、誰にとってもメリットが有るはず。なぜなら、検索エンジン経由でのアクセスはほぼすべてのサイトで重要だからです。 そこで今回は、このアルゴリズムの全体イメージを図解した記事をご紹介します。 例えば「ハミングバード(Hummingbird)になったというけれども、ペンギンやパンダはもうなくなったの?統合されたの?」「手動ペナルティはペンギン・アップデートなの?」といった疑問をきれいに解消でき
1. 2012/06/12 ディー・エヌ・エー 渋谷オフィス (TopCoder Meetup in Japan) プログラミングコンテストでの 乱択アルゴリズム 東京大学情報理工学系研究科 秋葉 拓哉 / [[iwi]] 1 2. 自己紹介 • 秋葉 拓哉 / [[iwi]] – Twitter: @iwiwi • 東京大学 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 • プログラミングコンテスト凄い好き – 世界大会の常連をやっています – ここ 1 年で 3 回,来月も行きます • プログラミングコンテストチャレンジブック共著 2 3. 今日の話 「乱択アルゴリズム」 • 既存の乱択アルゴリズムの紹介を延々とはしません – そういうアルゴリズム解説は一杯あります • コンテストに焦点を絞り,乱択アルゴリズムを設計 できるようにする,ということを目指す (簡単めの話になります,中上級者の
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう!(Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm) は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在(2011年4月)でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許(合衆国特許出願0050071741)に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報(Who is情報)の表示/非表示 ドメイン種類(サイトレベルドメイン(.com や co.uk) ト
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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