CAPTCHAとボットの共進化

April 26, 2016

1k

CAPTCHAとボットの共進化

http://connpass.com/event/29969/ LT資料

Yuma Kurogome

April 26, 2016

Tweet

More Decks by Yuma Kurogome

See All by Yuma Kurogome

The Art of De-obfuscation

16

27k

死にゆくアンチウイルスへの祈り

55

38k

Windows Subsystem for Linux Internals

10

2.7k

なぜマルウェア解析は自動化できないのか

6

4k

Linear Obfuscation to Drive angr Angry

4

780

マルウェアを機械学習する前に

3

1.5k

7

3.4k

仮想化技術を用いたマルウェア解析

8

27k

An Introduction to Drawbridge(ja)

11

3.1k

Other Decks in Technology

See All in Technology

Delivering Millions of Messages within seconds @ Duolingo

0

340

Databricks:『生成AI World Cup』のご案内

databricksjapan

2

160

Meta Quest 3 で動く桜マシマシ WebXR アプリを IBM Cloud Code Engine と Babylon.js で作った話

0

120

プロトタイピングによる不確実性の低減 / Reducing Uncertainty through Prototyping

5

370

アクセス制御にまつわる改善 / Improving access control

0

470

Databricks における『MLOps』

databricksjapan

2

160

日本におけるデータエンジニアリングのこれまでとこれから

16

4k

自動生成を活用した、運用保守コストを抑える Error/Alert/Runbook の一元集約管理 / Centralized management of Error/Alert/Runbook to minimize operational costs using automated code generation

12

2.3k

20240418_Google ColabにLLMが搭載されたようなのでPython x データ分析の勉強方法を考えてみる

0

120

MapLibreとAmazon Location Service

1

130

よく聞くけど使ったことないソフトウェアNo.1 KafkaとSnowflake

4

310

Compose Compiler Metricsを使った実践的なコードレビュー

1

210

Featured

See All Featured

jQuery: Nuts, Bolts and Bling

59

7.1k

Product Roadmaps are Hard

43

9.7k

GraphQLとの向き合い方2022年版

31

12k

For a Future-Friendly Web

171

8.9k

Automating Front-end Workflow

1355

200k

GitHub's CSS Performance

1024

450k

Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe

186

16k

Pencils Down: Stop Designing & Start Developing

117

11k

Bootstrapping a Software Product

301

110k

Practical Orchestrator

181

9.7k

Facilitating Awesome Meetings

41

5.6k

StorybookのUI Testing Handbookを読んだ

12

4.6k

Transcript

None
• •
None
•
None
• •
None
None
None
def __init__(self, input_channel, output_channel, filter_height, filter_width, mid_units, n_units, n_label): super(CNN,
self).__init__( conv1 = L.Convolution2D(input_channel, output_channel, (filter_height, filter_width)), l1 = L.Linear(mid_units, n_units), l2 = L.Linear(n_units, n_label), ) • • • • • • •