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2019/10/16 初心者向けCTFのWeb分野の強化法 CTFのweb分野を勉強しているものの本番でなかなか解けないと悩んでいないでしょうか？そんな悩みを持った方を対象に、私の経験からweb分野の強化法を解説します。 How to strengthen the CTF Web field for beginners !! Although you are studying the CTF web field, are you worried that you can't solve it in production? For those who have such problems, I will explain how to strengthen the web field based on my experience. (study group) https://yahoo-osa
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの
NYC Taxis: A Day in the Life This visualization displays the data for one random NYC yellow taxi on a single day in 2013. See where it operated, how much money it made, and how busy it was over 24 hours. Begin A Special Thanks goes out to Mapbox and Heroku for assistance with covering the surge of activity when this project was first released in 2014. Here's Technical Blog Post #1 and #2 about how
After a world record-setting short program performance, Yuzuru Hanyu, a teenager from Japan, fell twice in his free skate but still prevailed. Hanyu fell on the quadruple salchow. Composite image by The New York Times Yuzuru Hanyu Total score: 280.09 Hanyu became the first skater to break 100 points in a short program after receiving high marks for all his jumps, including a quadruple toe loop. Bu
大量のデータに対して散布図を描く場合、半透明な点をプロットすると、なんとなくカッコよく見えます。それだけと言えば、それだけですが。 ↑普通の散布図 ↑半透明化(アルファブレンド) ↑半透明化(アルファブレンド、縁なし) コードはこんな感じ。適当な乱数データをk-means法で3群にクラスタリングして、赤・青・緑の3色に色づけします。 # 300データ、3変数からなる標準正規乱数 x <- matrix(rnorm(900), 300, 3) # z変換して主成分分析 (3変数を2成分に要約するのに利用) pr <- prcomp(scale(x)) # k-means法で3クラスタに分離 cl <- kmeans(x, 3)$cl # プロット用データ x11 <- pr$x[cl==1,1] x12 <- pr$x[cl==1,2] x21 <- pr$x[cl==2,1] x22 <-
サクッと後付け防犯対策! LIXILのリフォームシャッターなら60分で安心が手に入る?【今日のライフハックツール】
Googleマップをよく使っている方ならピンときたかもしれません。 答えはGoogleマップのストリートビューを利用可能なエリアです。 昔は主要都市だけだったエリアが、今や日本全てをカバーしようとしています。 「それって、もしかしてストリートビューだけで日本縦断旅行できるんじゃね？」 などと思いついてしまったらやらざるを得ないのが人情というもの。 しかしストリートビューをポチポチとクリックしながら進むのは面倒くさすぎてとてもやってられません。 そこで見つけたのがHyperlapseというツール。ブラウザ上でストリートビューをアニメーションに変換してくれるというものです。 「なんだ、これ使えば楽勝楽勝♪」と思ったのも束の間、このHyperlapseを調べてみるとどうやらあまり長いアニメーションはできないということが判明。ストリートビューで使われている大量の写真を全てメモリ上にキャッシュす
海外サイトで「The top 20 data visualisation tools」という記事を見かけたのですが、可視化はかねてから興味を持ち続けているテーマなので、紹介も兼ねて大雑把に纏めておきます。英語は得意じゃないので若干主観を交えた超訳ですけどw 入門者用ツール 1. Excel 初心者レベルならツールは使い慣れたものを使うのが一番。Excel って結構複雑なこともできるんですよ。温度一覧表のセルに色付けして分散図っぽくするとか。人様向けに Web 公開するって訳でもなけりゃ、スピーディにデータ加工できるツールを選ぶべきかと。もし持っていなかったら、Google Docs のスプレッドシートを使うのもいいでしょう。 http://www.netmagazine.com/features/top-20-data-visualisation-tools 2. CSV/JSON 可視化
Twitterがサービスを開始したのは2006年７月。それから約７年、世界中の「つぶやき」の蓄積は、人間に関する膨大なデータベースになりつつある。 この度、TwitterのVisual Insightsチームは、2009年以後のジオタグ（緯度・経度情報）付きツイートをプロットした画像を公開した。ジオタグからプロットされたツイートの場所の可視化から、私たちの「生活圏」が浮かび上がってくる。 例えばヨーロッパの可視化について、Twitterのチームは、都市の生活圏だけでなく海上の航路も見えてくることが面白いと述べている。確かに、単純な住居の可視化とは異なる、ツイートならではの生活圏の可視化になっている。ちなみに、主要な海上航路でもツイートの通信ができていることも興味深い。 また、東京、ニューヨークなど各都市のツイートを見ていると、そこでの人間の営みが見えてくる。ツイートが行われた場所は、何らか
鉄道路線図とレシピって似ている。 「なに言ってんだこいつ」とお思いの方も多いかもしれない。 たしかに自分でも、ブラウザの戻るボタンにカーソルが向かいそうな書き出しだとは思う。
橋本康弘（東京大学新領域創成科学研究科） 目次はじめに技術TreemappingWord Cloud/Tag CloudStream DiagramSankey DiagramAlluvial DiagramEdge BundlingStorylinesNetworksツールコミュニティリンク集ポータル事例ウェブマガジン・ブログおわりにはじめに "情報可視化"（Information Visualization）とはウェブデータやセンサスデータのような数値化されたデータや，さらには知識や概念，時間や空間といったシンボリックな対象の持つ特性を視覚的に表現することを指す．これに対して構造計算や流体計算といった物理的実体の解析・計測結果を対象とした可視化は"科学的可視化"（Scientific Visualization）という名で区別される．ここでは前者の"情報可視化"に関連したブックマークを
A map of the location quotients for racist tweets: the darker-green the state, the higher the location quotient (Floating Sheep) The day after Barack Obama won a second term as president of the United States, the blog Jezebel published a slideshow. The gallery displayed a collection of screen-capped tweets. Among them was this: There were, both shockingly and unsurprisingly, many more where that c
all - 全言語(All) 100% (394130/394130) hi - ヒンディー語（Hindi） 0.0% (-1/394130) cs - チェック語（Czech） 0.0% (16/394130) fa - ペルシャ語（Farsi） 0.0% (7/394130) uk - ウクライナ語（Ukrainian） 0.0% (15/394130) pl - ポーランド語（Polish） 0.02% (100/394130) eu - バスク語（Basque） 0.01% (42/394130) he - (iw)=ヘブライ語（Hebrew） 0.0% (21/394130) hu - ハンガリー語（Hungarian） 0.01% (67/394130) fi - フィンランド語（Finnish） 0.01% (48/394130) msa - 現代標準アラビア語 0.01%
「前週の同時刻には歌舞伎町や池袋、渋谷など限られた繁華街に人が集まっているのに、震災が発生した夜の1時には23区内に人がたくさんいることが分かります」－NTTドコモで現在研究中の「モバイル空間統計」で、震災当日の帰宅困難者の分布がはっきりと可視化された。5月25日、ワイヤレスジャパン基調講演でNTTドコモ代表取締役社長 山田隆持氏が行ったプレゼンテーションでの一コマだ。 ▼3月5日（土）午前1時の東京23区の人口分布（左）と、3月12日（土）同時刻の人口分布（右）。震災当日の夜は23区中心部に多数の帰宅困難者がいるのに加え、羽田空港にも取り残されている人がいることが分かる。 携帯電話端末が電話やメールを着信できるように、携帯電話ネットワークは基地局のエリアごとに所在する携帯電話を常に把握している。モバイル空間統計は、この位置情報と、利用者の性別・年齢などの属性情報を合わせることで、時間別
前から般若心経の構造って面白いからうまいことかしかできないかなぁと思っていたのだけども、今までは2次元の画像として可視化することばかり考えていた。眠れなくてぼんやりしていたら唐突に「動画として音と映像を使って表現したほうがいいんじゃないか」って思いついたので、とりあえず絵コンテを書いてみて、ついでにKeynoteで清書してみて、色をつけてみた。 まだ音は入っていないので、般若心経を暗唱できない人はYoutubeなりニコニコ動画なりで音声を探してきてそれに合わせてめくるのがよいかと思う。 般若心経 from nishio 追記。文字につけた色について解説。 青は山の頂上のイメージ。悟り、智慧、優れたもの。般若波羅蜜多、阿耨多羅三藐三菩提、究竟涅槃。 黄色は人を指す単語。観自在菩薩＝菩提薩埵、舎利子＝サーリプッタ、三世諸仏。 水色は、空（くう）、無、そして「取り除く」系の単語。取り除くことを空
インテリジェンスの配布に有効な技術として、可視化技術（Visualization）の進歩が著しい。先日、人工知能学会のセミナーに参加し、D3（Data Driven Documentation）の豊富な表現力に触れ、その思いが一段と強くなった。海外ではデータジャーナリズム（Data Journalism）が、職種として成立しつつあるように、いかに伝えるかという点で日本よりも何歩も先を進んでいる。 この図を用いれば、どのようなことを表現できるだろうか？ 上図では、外部の円形部が４つに分割されている。たとえば、これを時計回りにA国からD国と読んでみよう。そしてその外周の長さはハッキング攻撃にあった回数としてみる。A国はA国内から攻撃をもっとも受け、次にC国から受けている。一方、C国はB国から最も攻撃を受け、次に自国内からの攻撃が多いと読むことができるだろう。 他の解釈として、たとえば、顧客の
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