![Googleフォームの設定ミスによる情報漏えいが多発~あなたのフォームは大丈夫? 原因となる設定について解説~ - ラック・セキュリティごった煮ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5d0369b27bb46b0db4ece0a658eb391860c6bef9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fl%2Flac_devblog%2F20240627%2F20240627154200.png)
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調
Google SpreadSheetをGitHubでバージョン管理するためのアドオンVersion Oceanをリリースしました
過去数社で数年にわたってGoogleドライブを社内のファイルストレージとして運用し、ノウハウも溜まってきたのでまとめておきます。 なお、Googleドライブはクラウドストレージでありファイルサーバーではないので、タイトルは厳密には「従来のWindowsファイルサーバー代わりにGoogleドライブを利用する」という意味合いです。 この記事は「情シスSlackアドベントカレンダー2020#1」の23日目の記事でもあります。 はじめにGoogleドライブはGoogle Workspace(旧G Suite)で利用できるクラウドストレージです。 Boxのようなストレージに特化した製品には敵わない部分も多いですが、Google Workspaceを導入しているベンチャーも多いですし、 「そろそろファイルサーバーが必要だけど、オンプレのNASはちょっと…」 といった状況の会社には丁度良いと思います。
はじめに FLAKYの内容が今はっきりした!#JaSST— broccoli (@nihonbuson) 2018年3月8日 と書い(てしまっ)たので、JaSST'18 Tokyoに参加した私なりのFlakyの解釈を書きます。 JaSST'18 Tokyoについては以下のページを参照してください。 JaSSTソフトウェアテストシンポジウム-JaSST'18 Tokyo お知らせ この記事の内容を4/11に発表しました! nihonbuson.hatenadiary.jp 発表スライドはこちら speakerdeck.com 目次 はじめに お知らせ 目次 Micco氏のお話 ICSTでの話 基調講演「Advances in Continuous Integration Testing at Google」 講演資料 テスト文化について (3ページ付近) 回帰テスト (4ページ付近) Mil
はじめにこんにちは、Customer Engineer の Dan です。Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 11 日目の記事は 2020/11/18 に爆誕したばかりの Transcoder API について紹介します。凄く便利なのにグローバルで驚くほど使用レポート記事がないので(涙)、使い方や使い所がイメージしやすい形でまとめてみました。少しでも興味を持ってもらえる、もしくは皆さんの参考になれば幸いです。 TL;DRTranscoder API の概要と特徴Transcoder API の基本機能と特徴的な機能の紹介Transcoder API の使い方Transcoder API に期待すること Transcoder API logo なんかオシャレTranscoder API とはトランスコーディン
去年に引き続き、東京都立大学の非常勤講師の依頼をid:mamorukさん(小町先生)からして頂いたので、今年も講義を担当してきました。講義の内容としては Mackerelでのロール内異常検知を題材に、機械学習をプロダクトに取り込んでいく際、どういった視点が必要になるのか 実際の開発はどういった形式やツールで行なわれているのか、擬似的に体験してもらう といった内容(講義 & 演習)で行ないました。内容としては昨年とほぼ一緒ですが、新型コロナウイルスの影響で演習パートがオフラインの対面ではなく、オンラインで行なう点が一番違いました。演習系のサポートは学生さんの手元の環境がそれぞれ違う、などあって去年も苦戦しました。今年は同じ感じでいくとさらに大変そう(というか見切れない...)だろうなと思って、やり方を考えてみました。 他にいいやり方があったら誰か教えて & 自分用の今後*1のメモという感じの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く