Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

CAPTCHAとボットの共進化

Yuma Kurogome
April 26, 2016
Technology
2
1.1k

 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
ntddk
16
27k
死にゆくアンチウイルスへの祈り
ntddk
55
38k
Windows Subsystem for Linux Internals
ntddk
10
2.9k
なぜマルウェア解析は自動化できないのか
ntddk
6
4.1k
Linear Obfuscation to Drive angr Angry
ntddk
4
820
マルウェアを機械学習する前に
ntddk
3
1.6k
Peeling Onions
ntddk
7
3.6k
仮想化技術を用いたマルウェア解析
ntddk
8
27k
An Introduction to Drawbridge(ja)
ntddk
11
3.3k

Other Decks in Technology

See All in Technology
re:Invent 2024 Innovation Talks(NET201)で語られた大切なこと
shotashiratori
0
310
NW-JAWS #14 re:Invent 2024（予選落ち含）で 発表された推しアップデートについて
nagisa53
0
270
DUSt3R, MASt3R, MASt3R-SfM にみる3D基盤モデル
spatial_ai_network
2
120
バクラクのドキュメント解析技術と実データにおける課題 / layerx-ccc-winter-2024
shimacos
2
1.1k
.NET 9 のパフォーマンス改善
nenonaninu
0
910
終了の危機にあった15年続くWebサービスを全力で存続させる - phpcon2024
yositosi
10
9.2k
なぜCodeceptJSを選んだか
goataka
0
160
alecthomas/kong はいいぞ / kamakura.go#7
fujiwara3
1
300
オプトインカメラ：UWB測位を応用したオプトイン型のカメラ計測
matthewlujp
0
170
AI時代のデータセンターネットワーク
lycorptech_jp
PRO
1
290
DevOps視点でAWS re:invent2024の新サービス・アプデを振り返ってみた
oshanqq
0
180
Amazon Kendra GenAI Index 登場でどう変わる？ 評価から学ぶ最適なRAG構成
naoki_0531
0
110

Featured

See All Featured
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
335
57k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
181
21k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
2
290
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
460k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
427
64k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
159
15k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
73
9.1k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
6
520
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
59
3.6k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
232
17k
KATA
mclloyd
29
14k

Transcript

  1. None

  2. • •

  3. None

  4. •

  5. None

  6. • •

  7. None
  8. None
  9. None

  10. 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), ) • • • • • • •