Docker + ffmpeg 動画から画像を抜き出す

ffmpegは動画の加工・変換などいろいろできるすごいやつ。
これにより動画から画像を抜き出したい。
しかし、インストールして環境が汚れるのは恐怖。
なのでDockerを使い、コンテナ上でffmpegを扱う。

Dockerは前回(DockerをWindows10で使う)インストールした。

Windowxs 10 + Docker Desktop for Windows

Dockerを使うとコンテナ(アプリケーションと実行環境がセットになった感じのやつ)が扱える。
コンテナ上でアプリケーションを動かす手法は、従来の本体にインストールする手法に比べてメリットが大きい。

なのでWindowsにDockerを導入する。
「Docker Desktop for Windows」を用いて導入。
その後 Hello World! 動作確認する。

nginx SSLを設定

前回(早くHTTPSになりたい)HTTPSに対応した際には最低限の設定のみを行った。
それをさらにいい感じにする。

Qualysという会社の運営するSSL Labs というサイトで、サーバのセキュリティパワーを計測してくれる。

最初はこんな感じ↓

これによりSSLの変化を数値化する。

pandasでログデータから特定データの時間当たり出現回数を集計

↓のようなログデータを一定時間ごとに集計したい。

WebサイトのHTTPS対応 ついでにHTTP2も対応

WebサイトをHTTPSに対応させる。ついでにHTTP2も対応する。
環境：CentOS 8 / nginx 1.17.10

ブログのスピード

Webサイトにおいて最も重要な要素はスピード。
スピードを高めてブログパワーを高める。

アンダーサンプリング

データを二値判別するときなど学習データに偏りがある場合。
例えば以下の表のようなデータから「神」と「モンスター」を判別したい場合。
正例(神)と不例(モンスター)の不均衡を均すためにアンダーサンプリングを行うことがある。

本当はラーの攻守は「？」

matplotlibで棒グラフを複数系列並べる。

1
2
3
4

Category = ["A", "B", "C", "D", "E"] # カテゴリ名
Value_1 = [9, 2, 4, 8, 7]            # 系列 1 のデータ
Value_2 = [6, 1, 6, 6, 4]            # 系列 2 のデータ
Value_3 = [5, 1, 7, 4, 1]            # 系列 3 のデータ

こんなデータがあったとして、理想はこれ↓

普通にこうすると

1
2
3
4
5
6

from matplotlib import pyplot as plt

plt.bar(Category, Value_1, color='b', width=0.3, label='001', alpha=0.5)
plt.bar(Category, Value_2, color='g', width=0.3, label='002', alpha=0.5)
plt.bar(Category, Value_3, color='r', width=0.3, label='003', alpha=0.5)
plt.legend() # ラベル表示

こうなる↓

？？？
matplotlib、棒グラフを同じ場所に重ねる。

nginx + CentOS 8 + ConoHa VPS

この前やったやつ(Hexo ブログ公開まで(3/3) ～ConoHa VPSを契約、設定、ファイル転送～)はデフォルトでnginxが入ってるパッケージを使って楽をした。
今回は素のCentOSにnginxを自分でインストール。

ネットワークスペシャリスト試験(NW)

～ ネットワーク社会を担う花形エンジニア ～
ネットワークの固有技術からサービス動向まで幅広く精通し、目的に適合した大規模かつ堅牢なネットワークシステムを構築し運用できるネットワークエンジニアやインフラ系エンジニアを目指す方に最適です。

IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：ネットワークスペシャリスト試験

つまり、
私はネットワーク社会を担う花形エンジニアとなった。