僕がつくった 70個のうちの48個のWebサービス達

Dec 3, 202011 likes20,136 views

1. The document discusses various social media and video sharing platforms and tools for integrating them, including YouTube, Twitter, Flickr, iTunes, and Facebook. 2. It mentions several services that allow embedding or sharing content between platforms, such as CDTube for YouTube, ZonTube for Amazon, and amz.ly for shortening Amazon URLs for Twitter. 3. Programming languages and APIs mentioned include JavaScript, jQuery, Twitter API, and YouTube APIs for building integrations and plugins.

Amazon YouTube ZonTube ( AmaTube
) CDTube ZonTubeβ

ListPod YouTube Podcast
OpenID
Podcast mpeg4 h.264 (mp4 )
iTunes iPod

URL Twitter
Unix/Linux tail -f xxx.log watch | tail xxx.log
Twitter
Tail-F

amz.ly Amazon URL Twitter
Amazon URL
amz.ly Amazon URL
^^;

TwitJuke Twitter twitjuke YouTube URL
TwitJuke
@twitjuke http://www.youtube.com/watch?v=xxxx YouTube URL

owp.ly Twitter #nowplaying
YouTube
Twitter

FriendFeed
Tumblr Tumblr FriendFeed
RealTime API JS

Tumblr TwitPic p
JS Twitter API jQuery tooltip
plugin JS

Twitter YouTube Twitter OAuth
Tubetter -

Risuto YouTube
Facebook Perfume
Perfume Perfume

Twitpic Flickr instagram 3 (
) Twitter API
Picst URL http://pic.st/

2022年9月13日株式会社メンバーズポップインサイトカンパニーでのウェビナーのスライドです。「ユーザーが欲しいと言った機能をつけたのに使われない！」という経験はありませんか。プロダクトをつくるとき「ユーザーの心理を理解しよう」とよく言われます。しかし、ユーザーに言われたままやることと、ユーザーが本当に望んでいることは異なります。「UXデザイン・UXリサーチ」は、ユーザーを理解するための専門技術です。ユーザーインタビューやユーザビリティテストを用いてファクトを集めることで、ユーザーの表面的な言葉に惑わされない、本当のインサイトにたどりつくことができます。かんたんなワークも交えながら、体系的に解説いたします。

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This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensuring API latency below 50ms across availability zones, and handling 10 requests per second with nginx load balancing across 20 servers.

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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-osaka.connpass.com/event/149524/

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2022年5月18日【iCARE Dev Meetup #33】デザイナー目線のユーザーとの向き合い方でのスライドです。ユーザーインタビューをするとき、私たちはつねに「認知バイアス」にさられています。認知バイアスの影響を受けると、私たち自分に都合のよい情報ばかりピックアップしてしまいます。ユーザーにしっかり寄り添ったプロダクトをつくるためには、きちんとバランスのよいユーザーインタビューをする必要があります。本セッションでは、陥りがちな認知バイアスをミニワークを交えて体験し、ユーザーインタビューで気をつけるべきポイントを解説します。なお、今日の登壇を誘ってくださった @murokaco さんが熱心な研究員（BiS というアイドルのファン）なので、 BiS（第3期）のデビュー曲「BiS -どうやらゾンビのおでまし-」をタイトルに入れてプレゼンしています。

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The increasing use of Industrial Internet of Things (IIoT) devices has brought about new security vulnerabilities, emphasizing the need to create strong and effective security solutions. This research proposes a two-layered approach to enhance security in IIoT networks by combining lightweight encryption and RNN-based attack detection. The first layer utilizes Improved Elliptic Curve Cryptography (IECC), a novel encryption scheme tailored for IIoT devices with limited computational resources. IECC employs a Modified Windowed Method (MWM) to optimize key generation, reducing computational overhead and enabling efficient secure data transmission between IIoT sensors and gateways. The second layer employs a Recurrent Neural Network (RNN) for real-time attack detection. The RNN model is trained on a comprehensive dataset of IIoT network traffic, including instances of Distributed Denial of Service (DDoS), Man-in-the-Middle (MitM), ransomware attacks, and normal communications. The RNN effectively extracts contextual features from IIoT nodes and accurately predicts and classifies potential attacks. The effectiveness of the proposed two-layered approach is evaluated using three phases. The first phase compares the computational efficiency of IECC to established cryptographic algorithms including RSA, AES, DSA, Diffie-Hellman, SHA-256 and ECDSA. IECC outperforms all competitors in key eneration speed, encryption and decryption time, throughput, memory usage, information loss, and overall processing time. The second phase evaluates the prediction accuracy of the RNN model compared to other AI-based models DNNs, DBNs, RBFNs, and LSTM networks. The proposed RNN achieves the highest overall accuracy of 96.4%, specificity of 96.5%, precision of 95.2%, and recall of 96.8%, and the lowest false positive of 3.2% and false negative rates of 3.1%.

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The document was created with reference to the official FortiWeb Admin Guide published by Fortinet. To maintain subject integrity and leverage the manufacturer's expertise, the section headings were closely followed, and the content was developed accordingly. You can access short videos demonstrating the technical configurations covered in this document on the YouTube page below: https://www.youtube.com/@PacketGuardAcademy

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