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高速な暗号実装のためにしてきたこと

2018/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 64 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 光成滋生 クラウド サイボウズ・ラボ セキュリティ 機械学習

高速な暗号実装のためにしてきたこと 1. 高速な暗号実装のためにしてきたこと MANABIYA 2018/3/24 光成滋生 2. • サイボウズ・ラボで暗号とセキュリティのR&D • 『クラウドを支えるこれからの暗号技術』 • 『パターン認識と機械学習の学習』 光成滋生(@herumi) 2 / 40 3. • 高機能暗号の紹介 • 自作アセンブラの紹介 • ソフトウェア開発の中で私が経験したこ... 続きを読む

「クラウドを支えるこれからの暗号技術」を読んだ - ミントフレーバー緑茶

2015/04/19 このエントリーをはてなブックマークに追加 77 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ミントフレーバー緑茶 サイボウズエンジニア クラウド 無料

2015-04-19 「クラウドを支えるこれからの暗号技術」を読んだ 雑記 web herumi/angogithub.com クラウドを支えるこれからの暗号技術 | Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログdeveloper.cybozu.co.jp 「クラウドを支えるこれからの暗号技術」は上の紹介記事にもあるように最近の暗号技術についてのドキュメントで、無料で公開さ... 続きを読む

Masato Kinugawa Security Blog: 第4期サイボウズラボユース成果報告会の発表資料を公開

2015/03/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 33 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 発表資料 公開 Tak recruit サイボウズ

2015/03/28 第4期サイボウズラボユース成果報告会の発表資料を公開 実は昨年の夏、サイボウズラボユースという制度を利用させていただいて、3週間程度サイボウズラボのオフィスに出社していました。 サイボウズ・ラボ:人材募集:サイボウズ・ラボユース http://labs.cybozu.co.jp/recruit/youth.html 何をしていたかといいますと、@herumi さんや @tak... 続きを読む

クラウドを支えるこれからの暗号技術

2015/02/19 このエントリーをはてなブックマークに追加 319 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip クラウド 暗号技術 github.com 解読 光成滋生

Transcript 1. クラウドを支えるこれからの暗号技術 Developers Summit 2015( 2/19 ) サイボウズ・ラボ 光成滋生 2. 光成滋生(@herumi, github.com/herumi) 午後のこ~だ 放送型暗号の開発でIPA未踏スーパークリエータ toyocryptの解読で情報化月間議長表彰 2010年電子情報通信学会(IEICE)論文賞 『「パ... 続きを読む

x86/x64最適化勉強会6 : ATND

2013/07/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ATND Conference access.html 定員

日時 : 2013/08/31 13:30 to 18:00 定員 : 40 人 会場 : 秋葉原UDX会議室10F (東京都千代田区外神田4-14-1) URL : http://udx.jp/conference/access.html 管理者 : herumi ハッシュタグ : #x86opti 目的と対象 x86/x64の最適化についてみなでがやがやと議論します。 x86/x64のアセンブ... 続きを読む

確率変数とはなにか - 西尾泰和のはてなダイアリー

2011/02/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 西尾泰和 変数 diary 確率変数 関数

http://homepage1.nifty.com/herumi/diary/1102.html#16西尾さんが確率変数が変数なのか写像なのかよく分からないと言っててどちらかというと「確率変数がΩ→Rの関数なのはわかったけどそれは確率分布と何が違うの」かと。教えてもらったことを僕が理解した範囲で掻い摘んで書くと 連続濃度の集合(例えば[0, 1])の部分集合の中には測度(長さ, 面積, ...)... 続きを読む

 
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