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 Microsoft Translator Text API(以下、Translator Text API)は、マイクロソフトが提供するクラウドベースの機械翻訳API。APIに与えたテキストを、さまざまな言語に翻訳できる。なお、音声をある言語から別の言語に翻訳してくれるTranslator Speech APIもあるが、これについては本稿では取り上げない。

Translator Text APIの使い方

 プログラムから(あるいはWebベースで)Translator Text APIを呼び出すには、Azureのアカウントが必須となっている(お試しで使ってみる場合でも必要)。Webで対話的に試してみるだけなら「Microsoft Translator」ページで[個人用]ボタンをクリックしてもよいが、この場合は何らかの形で会話のセッションを始めるなどの手間が掛かるので、それほどお手軽ではない。

[個人用]ボタンをクリックし、会話セッションを開始して、異言語で会話をしているところ[個人用]ボタンをクリックし、会話セッションを開始して、異言語で会話をしているところ

 上の画像では、左側のEdgeのウィンドウでは日本語を使い、右側のChromeのウィンドウを英語を使って会話を行っている(セッションを開始する手順については省略)。例えば、左のウィンドウで「今日はいい天気だね」と入力すると、右のウィンドウには「It’s fine today」と表示され、逆に右側のウィンドウで「how are you today?」と入力すると、左のウィンドウには「お元気ですか」と表示されるといった具合だ。APIを試用するというよりは、一般ユーザーが「マイクロソフトの自動翻訳ってどんな感じ?」と使ってみるものだといえるだろう。

 以下ではAzureのアカウントを所持しているものとして、WebベースでAPIを呼び出した後に、JavaScriptを使用して、実際にコードからこのAPIを使用してみる。

 APIを呼び出すには、Azureにサインイン(あるいはサインアップ)した上で、ポータルからTranslator Text APIのサブスクリプションを購入する必要がある。これにはポータル画面で[+新規]ボタンをクリックして、[AI+Cognitive Services]-[すべて表示]を順にクリックしていく。すると、次のような画面が表示されるので、[Translator Text API]を選択する(以下の画像の赤枠内)。

[Translator Text API]をクリック[Translator Text API]をクリック

 すると次のように、Translator Text APIの概要が表示されるので、よく読んで[作成]ボタンをクリックする。

[作成]ボタンをクリック[作成]ボタンをクリック

 次に、Translator Text APIのリソース名、課金対象のAzureサブスクリプションID、課金プラン、リソースを含めるリソースグループ、そのリソースグループをどこに作成するかなどを入力していく。

Translator Text APIの作成画面Translator Text APIの作成画面

 最後に下に表示されている通知を読み、承諾した上で[作成]ボタンをクリックすると、Translator Text APIのサブスクリプションが有効になる。気になるのは価格レベルだが、ここでは月200万文字まで無料のF0プランを選択している。どのようなプランがあるかはCognitive Services の価格 – Translator Text APIを参照のこと。

 次にAPIにアクセスするためのキーを取得する。これにはポータル画面で[すべてのリソース]をクリックして、作成したTranslator Text APIサブスクリプションを選択し、[アクセス キーを表示]リンクをクリックする。

アクセスキーをコピーするアクセスキーをコピーする

 赤枠で囲んだボタンをクリックして、これをコピーしておく。

 次にコピーしたアクセスキーを使用して、APIにアクセスするためのトークンを作成する(Translator Text APIでは、アクセスキーをそのまま使用するのではなく、10分間だけ有効なトークンを作成するようになっている)。

 これをWebベースで行ってみよう。これにはAuthentication Token API for Microsoft Cognitive Services Translator APIページを利用する。

トークン作成ページトークン作成ページ

 上の画像ではコマンドラインからcurlユーティリティーを使用してトークンを作成する方法が書かれているが、ページを下にスクロールしていくと、Webインタフェースが用意されているので、先ほどコピーしたアクセスキーを[Ocp-Apim-Subscription-Key]ボックス(以下の画像の赤枠内)に入力して[Try it out!]ボタンをクリックする。

トークンの作成トークンの作成

 すると、その下にcurlコマンドを使用した場合のコマンドラインと作成されたトークンが表示される。[Response Body]欄に表示されたのがトークンなので、これを使用して、Translator Text APIを呼び出すことになる。なお、先ほどの画面と下の画面には、このAPIをコードから呼び出すための情報が含まれている。例えば、このAPIを呼び出すためのURIはhttps://api.cognitive.microsoft.com/sts/v1.0/issueTokenであり、ヘッダには「Content-Type: application/json」「Accept: application/jwt」「Ocp-Apim-Subscription-Key: アクセスキー」を含めることが分かる(こうした情報を基に後で実際に、これを行うコードを記述していこう)。

作成されたトークン作成されたトークン

 ここで作成したトークンはMicrosoft Translator Text APIページにある対話型のAPIを呼び出せるドキュメントで使用できる。

Translator Text APIの対話的ドキュメントTranslator Text APIの対話的ドキュメント

 このページにはTranslator Text APIが提供する各種のAPIが一覧表示されている。ここでは一番上の「/Translate」を使用する。[/Translate]をクリックすると、APIの概要と呼び出しに必要な情報を入力する画面が表示される。

/Translate APIのドキュメント/Translate APIのドキュメント

 このドキュメントから呼び出しに使用するURL、その戻り値などの情報が分かる。下にスクロールをしていくと、パラメーターの入力欄があるので、実際に入力をしてみよう。必須なのは[appid][text][to]の3つだけだ。最初の[appid]には「Bearer」に続けて半角スペース、そして上で作成したトークンを指定する。

パラメーターの指定パラメーターの指定

 最後に[Try it out!]ボタンをクリックすると、APIが呼び出され、その結果が表示される。

呼び出し結果の表示呼び出し結果の表示

 見ての通り、XML片として翻訳結果が返される。そのため、実際にデータを使用するには何らかの形でパースをしていくことになるだろう。

 ここまでWebベースの操作での操作を見てきた。これを実際のコードに書き起こすと次のようになる(NPMのrequestパッケージを使用)。

const request = require('request');function getToken(callback) { const headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/jwt', 'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'アクセスキー' }; const opt = { uri: 'https://api.cognitive.microsoft.com/sts/v1.0/issueToken', headers: headers }; request.post(opt, (err, res, body) => { if (res.statusCode == '401') { callback(null); } else { callback(body); } });}function getTranslatedText(token, text, to='ja') { const appid = 'Bearer ' + token; const apiUri = 'https://api.microsofttranslator.com/V2/Http.svc/Translate'; const reqUri = `${apiUri}?text=${text}&to=${to}&appid=${appid}`; const opt = { uri: reqUri, }; request.get(opt, (err, res, body) => { if (res.statusCode == '400' || res.statusCode == '401') { console.log(res.statusMessage); return; } else { console.log(body); } });}getToken(token => { if (token) { getTranslatedText(token, 'hello world'); } else { console.log('something happened'); }});

Translate Text APIを呼び出すコード(JavaScript)

 ここではトークンを作成するgetToken関数、翻訳を行うgetTranslatedText関数を作成している。getToken関数では前述したように、Content-Type、Accept、Ocp-Apim-Subscription-Keyの3つのヘッダ情報を設定して、/issueToken APIを呼び出している。また、getTranslatedText関数ではURIに翻訳元のテキスト(上で見たWebベース呼び出しのtextフィールド)、翻訳先の言語(同じくtoフィールド)、getToken関数で取得したトークンを使用して作成したappid(同じく、appidフィールド)を指定してAPIを呼び出している。エラーについてはレスポンスのステータスコードを見て適切に処理を行う必要があるだろう(ここでは手抜きな処理をしている)。

 これを実行した結果を以下に示す。

> node translatetexttest.js<string xmlns="http://schemas.microsoft.com/2003/10/Serialization/">ハローワールド</string>

実行結果

 なお、ここではアクセスキーをコードに直接記述しているが、実際にはもっと安全な方法でこれを取り扱うようにすべきだろう。


 Translator Text APIはマイクロソフトが提供するクラウドベースの機械翻訳APIであり、さまざまな言語で書かれたテキストをさまざまな言語に翻訳してくれる。利用するには、Azureでそのサブスクリプションを追加し、アクセスキーを基にトークンを作成してから、API呼び出しを行う必要がある。また、本稿では触れなかったが、対応言語の一覧を取得したり、翻訳後のテキストを音声データのストリームとして取得したり、渡したテキストがどの言語で書かれているかを判断したりするためのAPIも用意されている(詳細については対話的なAPIドキュメントを参照されたい)。

参考資料Translator Text API: Translator Text APIの概要を説明したページTranslator API を使い始める: Translator Text APIを使うための手順を説明したページMicrosoft Translator Text API: 対話的なAPIドキュメントページAuthentication Token API for Microsoft Cognitive Services Translator API: Translator Text APIで必要なトークンを生成するためのAPIについてのドキュメントページMachine Translation: 機械翻訳およびTranslator Text APIの概念を説明したページ「Dev Basics/Keyword」のインデックス

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みさお えろ パチスロ コードのバグはゼロにできない。従って、脆弱(ぜいじゃく)性をゼロにすることもまた不可能だ。設計や実装、各フェーズで脆弱性を作り込まないよう留意し、脆弱性検査を行って修正するというプロセスを繰り返し、できる限り減らすことはできても、「ゼロ」にするのは難しい。その中で、どうすれば、より安全でより良いサービスを実現できるだろうか――その解を模索する企業の間で広がり始めているのが、「脆弱性報奨金制度」だ。

 脆弱性報奨金制度は、「バグバウンティプログラム」とも呼ばれる。外部のリサーチャーに自社サービスの脆弱性を報告してもらい、修正後に公表する。そして報告者には、脆弱性の深刻さや影響度に応じて報奨金を支払うという仕組みだ。OSS(オープンソースソフトウェア)の世界では、より多くの目がコードを見れば見るほどバグは少なくなるといわれる。同様に、より多くの目で脆弱性をチェックしてもらうことで、サービスの品質を高めることが最大の狙いだ。

 米国ではグーグルやマイクロソフトといった大手IT企業やMozillaのようなオープンソースプロジェクトが実施してきたが、最近ではユナイテッド航空のように、IT以外の企業の中にも脆弱性情報を受け付ける窓口を設ける企業が現れ始めた。多くのユーザーがあり、セキュリティ研究者の注目も集めるグーグルの場合、2016年に報告された脆弱性に対し支払った報奨金の総額は300万ドルを超えたという。

 一方、日本国内ではどうだろうか。国内では、官民連携による「情報セキュリティ早期警戒パートナーシップ」に基づく脆弱性届け出が中心で、報奨金を用意し、直接報告を受け付ける企業はまだ少ない。その背景には、透明性を重視して脆弱性の存在を明らかにする企業よりも、「何もなかったことにする」方が表面的には脆弱性の数が少なく見え、顧客に評価されるといった風潮が一因としてある。しかし、知らぬ振りをしていれば脆弱性が解消されるわけではない。むしろ、公表されていない脆弱性が攻撃者に悪用される恐れもある。

 こうしたリスクを踏まえ、真の意味で顧客の保護を考える一部の企業では、既に脆弱性報奨金制度を設け、運用し始めている。本稿では、脆弱性報奨金制度の“先駆者“であるサイボウズ、ピクシブ、LINEの担当者に、同制度によって得られた成果と課題、今後の取り組みについて尋ねた。

(左から)ピクシブ 田中集氏、ピクシブ 高山温氏、サイボウズ 伊藤彰嗣氏、LINE 李明宰氏(左から)ピクシブ 田中集氏、ピクシブ 高山温氏、サイボウズ 伊藤彰嗣氏、LINE 李明宰氏三社三様の脆弱性報奨金制度サイボウズ 伊藤彰嗣氏サイボウズ 伊藤彰嗣氏

 脆弱性報奨金制度の在り方は企業によってさまざまだ。

 グループウェアを中心に提供するサイボウズは、国内でも最も早期に脆弱性報奨金制度を開始した企業だ。だが、先駆者ということは「お手本がない」ということでもある。サイボウズの伊藤彰嗣氏は「いろんな組織や人と話をしながら、社内で脆弱性を評価するための標準的な手法や開発プロセスへの取り込みを徐々に徐々に行っていったので、本当に時間がかかりました」と振り返る。

 サイボウズは2013年11月に、情報セキュリティ競技会「SECCON」と連携して2週間の期間限定で脆弱性発見コンテスト「cybozu.com Security Challenge」を実施した。この経験から得られたノウハウを基に制度を整備し、2014年6月から正式に脆弱性報奨金制度を開始。2015年には208件の報告があり、うち基準に照らして脆弱性として認定したものは111件。支払った報奨金は総額約450万円に上ったそうだ。

関連リンク

脆弱性報奨金制度(サイボウズ)

 コミュニケーションアプリでおなじみのLINEは、2016年6月から「LINE Security Bug Bounty Program」を実施している。同社もまず2015年8月から9月にかけての期間限定で試験的に報奨金制度を実施し、そこで得られたフィードバックを基に利用規約などを整備した上で、正式にプログラムをスタートした。開始から約7カ月たった12月末までに97件の脆弱性報告があり、認定された13件に対して総額2万7000ドルの報奨金を支払ったという。日本のみならずタイや台湾、チェコなど世界各国から報告があったことが特徴だ。

関連リンク

LINE Security Bug Bounty Program(LINE)

2016年LINE Security Bug Bounty Programの結果について(LINE Engineers’ Blog)

 LINEセキュリティ室の李明宰氏は、「いきなり常時運営するのは難しいだろうと判断し、一度期間限定でプログラムを実施し、それを基に改善してから運営することにしました。社内にバグバウンティ経験者がいたわけでもなかったので、準備には半年以上かかりました。報告システムの開発や利用規約の整備、部門間の調整など、バグバウンティプログラムではやることが多いですね」と述べる。

 一方、イラストを中心としたSNSを提供しているピクシブは、上記2社とは異なり、自社で仕組みを用意するのではなく、スプラウトが運営しているバグバウンティプラットフォーム「BugBounty.jp」を活用する形で、2016年4月から報奨金制度を開始した。「システムを作るところは気にしなくてよかったので、まず小さく、試しにやってみようというつもりで始めることができました」(ピクシブ エンジニア 高山温氏)。

関連リンク

BugBounty.jp

「自社のテストだけでは限界」が制度開始のきっかけ

 いずれの企業も、それまで何らかの形でセキュリティを高める取り組みを行っていた。だが、対策を進めることによりかえって足りない部分も見えてきたようだ。脆弱性報奨金制度は、既存の施策を補い、より高い品質を実現することが目的だ。

 ピクシブでは、セキュリティ検査を専門にする部隊を設けるのではなく、各エンジニアへのセキュリティに関する啓蒙活動や、ツールやフレームワークによって一定のセキュリティレベルを担保する仕組み作りに力を注いできた。

ピクシブ 田中集氏ピクシブ 田中集氏

 だが、ピクシブのエンジニア、田中集氏は「XSS(クロスサイトスクリプティング)やSQLインジェクションをはじめ、主立った脆弱性への対策は一通りやっていたつもりでしたが、たまにエスケープの方法が間違っていることがあるなど、徹底できているとまでは断言できない状態でした」と振り返る。社内全体に「セキュリティは重要だ」という意識が高まってきたことに加え、リスト型攻撃をはじめとするサイバー攻撃の増加もあり、脆弱性報奨金制度を開始することにした。

 とはいえ、「全て自分たちでやるとなると、制度の整備や運用が大変ではないか」という懸念もあった。そんなとき偶然、ピクシブの前代表片桐孝憲氏が、スプラウトの知人からBugBounty.jpについて話を聞いたことをきっかけに、「このサービスを利用すれば現実的に運用できるのではないか」と考え、採用することにしたという。

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2015 年 パチスロ 新 システム iOS 10.1がやってきて、世間の話題はもっぱら「Apple Pay」と「Suica」なわけだが、忘れちゃいけないのはカメラ機能。

 iPhone 7 Plus専用機能であり、なおかつ「β版」という扱いなんだけれども、予告されていた通り、カメラに「ポートレートモード」が付いたのだ。

iPhone 7 Plus、ポートレートモードiPhone 7 Plusのカメラ。ポートレートモードでは望遠カメラを使う

 iPhone 7 Plusユーザーは、カメラを立ち上げると「写真」と「スクエア」の間に「ポートレート」という新しいモードが追加されたのが分かるはず。これを選ぶと、最初の1回だけこんな警告が出る。

iPhone 7 Plus、ポートレートモード

 ポートレートカメラはまだ「β版」(つまり製品版ではないのでそこは頭に入れておいてね)であるが、ちゃんと動作するので、あれこれ悩まず「Betaを試す」をタップすべし。

ポートレートカメラって何?

 このポートレートカメラ機能こそが、デュアルカメラを持つiPhone 7 Plusならではの撮影機能として楽しみにされていたものなのだ。

 ポートレートは「肖像」のこと。写真の世界では人物をテーマにしたものを指す。つまり「人を撮るときに最適な撮影モードですよ」ってことだ。実際には人じゃなくてもいいけど、まあ、人を撮るときに使うと効果的だよってことだ。

 具体的に何が起きるかというと、「背景がボケる」のである。今や多くのスマホが「背景ぼかし」や「ワイドアパーチャ」なんて名前で搭載している機能なので、それ自体は珍しくないが、iPhoneが搭載するからには、やはりそれなりのクオリティーを求めたいところ。

 そうと決まれば早速人物撮影である。ポートレートカメラを起動すると、カメラは自動的に望遠側に切り替わり、「被写界深度エフェクト」と表示される。

 顔を見つけるとリアルタイムで背景にボケが入る。こんな感じだ。背景がきれいにボケているのが分かる。

iPhone 7 Plus、ポートレートモード

 撮影する。初期状態では、被写界深度エフェクトが入った写真と普通の写真が同時に記録されるので、見比べるといい。

 エフェクトがうまくいかなかったときや気に入らなかったときは、ノーマルの写真を使えるのが親切なところだ。結果を見比べてみよう。

iPhone 7 Plus、ポートレートモードiPhone 7 Plus、ポートレートモード被写界深度エフェクトあり(写真=左)、なし(写真=右)

 うん。確かに全然違う。オンになっていると背景がすごく自然にボケていて、メインの被写体である人物が目立っている。元の写真を見ると、背景によっては埋もれそうだ。もちろん横位置で撮ってもOKだ。

iPhone 7 Plus、ポートレートモード被写界深度エフェクトありiPhone 7 Plus、ポートレートモード被写界深度エフェクトなし

 よいですなあ。背景がほどよくほわっとボケてすごくきれい。髪の毛がちょっと背景に溶けているけど(だいたい、ここが一番難しい)、顔のアップだと、耳より後ろはもうボケはじめちゃうので、よけい自然にボカしていくが大変なのだ。

 その点、他社の同様の機能に比べてよくできていると思う。後ろにいる人をボカしたいときもお勧め。

iPhone 7 Plus、ポートレートモード

 で、そもそも「被写界深度」って何?

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