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maiha

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@maiha
maiha / 1.SMS provider.md
Last active October 6, 2020 22:34

SMS Provider の責務

  • アプリケーションツーパーソン(A2P)メッセージング (アプリケーションから個人への通知)
    • モバイルプッシュ通知 (事前にアプリとモバイルデバイスを登録)
    • モバイルテキストメッセージング（SMS） (電話番号を指定してSMS対応デバイスに送信)
  • メッセージ配信の再試行 (サーバー側のエラー発生時に行う柔軟な再試行の設定)
  • デッドレターキュー (正常に配信できないメッセージを分析または再処理のために配信不能キューに保持)
  • メッセージ属性 (メッセージに関する任意のメタデータを提供)
  • メッセージセキュリティ (データの秘匿性)
  • メッセージの耐久性 (永続的なストレージおよび冗長化)
@maiha
maiha / VSCode Remote SSH.md
Last active September 6, 2020 20:12

TL;DR

  • SSH Client には ssh コマンドが必要 (Windows10 付属のは動く。puttyは使えない)
  • .ssh/config の ProxyCommand には "ssh" でなく "ssh.exe" と書くべし
  • ssh-agent はプロセス起動でなく、サービスとして起動する
  • ssh-agent はバージョンが古くて自動で鍵認証できないので、最新版を自分で入れる必要あり (7.9以上が必要)

Windows10付属のSSH Clientのインストール

@maiha
maiha / Makefileチートシート.md
Last active October 8, 2020 20:14
Makefileメモ

TL;DR

定義 事前実行 参照時 再参照
FOO=1 なし 実行 実行
FOO:=1 あり(cache) (cached) (cached)

基本

MAKE=make --no-print-directory
@maiha
maiha / openapi.md
Last active June 29, 2020 14:09

TL;DR

  • server: apisprout
  • editor: VSCode

server

localroast

@maiha
maiha / job-queue-strict.md
Last active February 8, 2022 14:41 
### global
[vars]
var qname  = "foo"

### job request
var data = "bar"
var id   = (redis) INCR /job/${qname}/ids/max
(redis) HSET  /job/${qname}/datas ${id} ${data}
(redis) LPUSH /job/${qname}/ids ${id}
@maiha
maiha / alpine-pkg.md
Created February 20, 2020 21:48
alpine
@maiha
maiha / 1.概要.md
Last active February 3, 2020 03:39
Rustことはじめ
@maiha
maiha / 1.概要.md
Last active February 3, 2020 00:12
Ponyまとめ
@maiha
maiha / CentOS7.md
Created January 7, 2020 02:52

ポートを開ける

  • 8080にAPIを立てる
cat /usr/lib/firewalld/services/http.xml | sed -e 's/80/8080/g' > /etc/firewalld/services/http-api.xml
systemctl reload firewalld

firewall-cmd --add-service=http-api --zone=public --permanent
firewall-cmd --zone=public --list-services --permanent
@maiha
maiha / 1.機械学習の概要.md
Last active February 16, 2020 19:35
機械学習の素人による素人のための最初の1歩まとめ情報 (間違いの指摘はwelcome)

「ルール」に関する最初の2択

  • 機械学習 : 法則やルールを予めユーザが与えることで、未知のデータに対して解答を作る
  • 深層学習 : 何の指示も与えずに、AIが自分でデータの特徴やルールを学習していく (ディープラーニング)

前者は人がルールを与えるため、準備が大変だが、学習の方向性はコントールし易い。(まあ飛車が点数高いからそうなるよね。評価関数を変更しよう)。 後者は学習のコントロールが難しい。(正解かもだけど、なんで初手3八金なん？)

「教師」に関する3択

  • 教師あり学習 : 訓練データ(入力と出力のセット)を元に、入力に対して答えを返すモノを作る。正解を知っている教師によって、「これはこう作業してね」と教育する「OJT研修」。 (過去データから未来の値を予測できる)
  • 教師なし学習 : 出力値(正解)を必要としない分類。正解とかこまけぇこたぁいいんだよ派。とにかく集団に線引して、「似てる奴ら」を集める。 (クラスタリングができる)