試用版 Windows 7

試用版 Windows 7

MicroSoft から試用版 Windows の仮想マシンが提供されている

ライセンス不要で60日利用可能
https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/vms/
からダウンロード可能

Virtual machine

IE8 on Win7 (x86)
にして
select platform

Virtualbox
にして

DOWNLOAD ZIP
をクリック

ダウンロードが完了したら

unzip IE8.Win7.VirtualBox.zip 

で解凍して

VirtualBoxを起動し
ファイル > 仮想アプライアンスのインポート
でWindows7 の仮想マシンを指定し
インポート

これで
IE-8 Win7 を起動すれば
仮想マシンの Windows7 試用版が起動できる

なお使用できる期間は10日間で
リセット機能を使うことで延長ができる

リセット機能は5回使用できるため
トータルで使用できる期間は60日となる

Kali Linux 設定その3

Kali Linux 設定その3

man2html を入れることで
man をブラウザで参照できるようになる

terminal を開き

apt install man2html

でインストール

次にCGIの実行の有効化

a2enmod cgid

でccgid モジュールを組み込み

systemctl restart apache2

で Apache の再起動

これで KaliLinux の FireFox を起動
http://localhost/cgi-bin/man/man2html
へアクセスすると
ブラウザで man が使えるようになっている

続いてエイリアスの設定

エイリアスの設定には
alias コマンドを

エイリアスの削除には
unalias コマンドを使う

alias コマンドについては
新しいコマンドも作れる!aliasコマンド詳細まとめ【Linuxコマンド集】

を参考に

なお alias コマンドで設定しただけでは
ターミナルを閉じたときにリセットされてしまうので
.bash_aliases を作成し
ここへエイリアスを記述しておく

vim .bash_aliaces

でファイルを作成

alias ll='ls -l'

alias grep='grep --color=auto'
alias fgrep='fgrep --color=auto'
alias egrep='egrep --color=auto'

alias ..='cd ..'
alias rm='rm -i'

alias del='rm -i'

alias gs='git status'

alias powerup='apt update && apt-get upgrade -y && apt dist-upgrade && apt autoremove -y && apt autoclean -y'

として保存

Kali Linux 設定その2

Kali Linux 設定その2

まずパッケージアップデート

terminal を起動し

apt update

でパッケージリストの更新

次に

apt-get upgrade

でインストール済みパッケージを更新

途中で postgresql  の設定画面がでるが
q
を押して画面を抜ける

アップデート注に wireshark の設定がでてくる

│ Dumpcap can be installed in a way that allows members of the “wireshark” │
│ system group to capture packets. This is recommended over the │
│ alternative of running Wireshark/Tshark directly as root, because less │
│ of the code will run with elevated privileges. │
│ │
│ For more detailed information please see │
│ /usr/share/doc/wireshark-common/README.Debian. │
│ │
│ Enabling this feature may be a security risk, so it is disabled by │
│ default. If in doubt, it is suggested to leave it disabled. │
│ │
│ Should non-superusers be able to capture packets?

と書かれているが
これは root 以外のユーザでもキャプチャできるようにするか?
ということなので
No
を選択

次に root パスワードを変更
デフォルトは toor
このままだとリスクが高いため

passwd

で任意のパスワードへ変更

次に一般ユーザの作成とパスワード設定

 useradd -m ユーザ名

というようにして
-m オプションをつけることで
新規ユーザのホームディレクトリも作成

useradd コマンドについては
Qiita のuseradd コマンド

を参考に

そのままだとパスワードを設定していないので

 
passwd ユーザ名

としてパスワードを設定

その後sudoコマンド権限を与え

ログインシェルを bash に設定

usermod -a -G sudo ユーザ名
chsh -s /bin/bash ユーザ名

SSH 接続関連の設定は
Kali Linux をリモート操作はしないので
今回は省略

次にterminal をショートカットキーで起動できるよう設定

デスクトップから Settings アイコンをクリック

Devices をクリック

keybord をクリックし
右側を下へスクロールして + アイコンをクリック

Name に Launch Terminal
Command に gnome-terminal
として
Set Shortcut..
をクリック

これでショートカットキーにしたいキーを押せばOK
今回は
ctrl + Alt + t

これでキーの設定が表示されたら
Add をクリック

これで ctrl + alt + t で terminal が起動できるようになる

次に Terminal の拡張
これにより
タブや画面分割ができるようになり
キーボードだけでの操作が可能になる

apt install terminator -y

でインストールできる

kali Linux の設定

kali Linux の設定

ダウンロードが完了した Kali Linux を
Virtualbox で起動

ファイル > 仮想アプライアンスのインポート

ダウンロードした kali linux の ova ファイルを指定し
次へ
をクリック

仮想マシンについての設定が表示されるので
インポートをクリック

インポートが完了すれば仮想マシン一覧に
Kali Linux が表示される

なお、初期状態のままだと
ユーザ名 root
パスワード toor
という状態になっている

初期状態では
英語キーボード設定なので
日本語キーボード対応に設定を変更

仮想マシンを起動しログイン
画面右上のプルダウンメニューから
Settings アイコンをクリック

Region & Language

Input Sources の中の+アイコンをクリック

Japanese をクリックし
Add をクリック

これで日本語入力が可能になるので
英語キーボードは削除

English をクリックし
ーアイコンをクリックすれば削除できる

続いてタイムゾーンを日本に変更
Date & Time をクリックし

TimeZone をクリックすると世界地図がでるので
日本をクリック
これで設定されるので
xを押して地図を閉じる

これで TimeZone が日本時間になり
画面で表示される時刻も修正されているのが確認できる

次に日本語入力ができるように設定

デスクトップから
terminal アイコンをクリック

apt install -y task-japanese task-japanese-desktop

を実行

その後再起動することで日本語入力が可能に

Ubuntu 16.04 へ STS(Spring-tool-suite) インストール

Ubuntu 16.04 へ STS(Spring-tool-suite) インストール

ubuntu へ
SpringとThymeleaf
が使えるように設定

https://spring.io/tools
へアクセスし

Download STS4
をクリック

ダウンロードが始まるので
完了したら

ctrl + alt + t で端末をひらき

cd ダウンロード/
tar zxvf spring-tool-suite-4-4.3.0.RELEASE-e4.12.0-linux.gtk.x86_64.tar.gz 

で圧縮ファイルを解凍

Linux の tar.gz ファイルの解凍は
[Linux]ファイルの圧縮、解凍方法

を参考に

これで展開が終わると
sts-4.3.0.RELEASE
というファイルができるので
これをクリック

SprintToolSuite4
をクリックすれば起動します

なお、今回は日本語化はなしで英語のまま使います

起動すると workspace の設定がでるので
そのままでOKなので
Launch をクリック

起動したらデフォルト java の設定確認
もし設定されていなのなら

windows > prefence

Java > Installed JREs
でAdd をクリック

Standard VM
になっているので Next をクリック

インストールしている jdk のディレクトリを調べる必要があるので

update-java-alternatives -l

でパスを確認

今回の結果は

java-8-oracle                  1081       /usr/lib/jvm/java-8-oracle

となったので

JRE home には
/usr/lib/jvm/java-8-oracle
を指定

JupyterNotebook で Keras インポートエラーの解決

JupyterNotebook で Keras インポートエラーの解決

ModuleNotFoundError: No module named ‘keras

Keras がインストールされていないと
メッセージがでたので

pip install keras

でインストール

しかし
jupyter notebook で今度は
Using TensorFlow backend.
となってしまう

【Jupyter Notebook】kerasのインポートエラーを解決したときのメモ

を参考に

conda config --get channels

を実行したけど何もでない

conda config --append channels conda-forge

を実行し

再度

conda config --get channels

を実行すると

--add channels 'conda-forge'   # lowest priority
--add channels 'defaults'   # highest priority

次に

conda install keras

を実行し

Proceed ([y]/n)?

となったら y を入力することで
Anaconda 環境へ Keras のインストールが成功

これで JupyterNotebook で Keras が使えるようになりました

ads.txt ファイルが含まれていないサイトがあると警告がでたときの対処

ads.txt ファイルが含まれていないサイトがあると警告がでたときの対処

Google Adsense のアプリに

要注意 – ads.txt ファイルが含まれていないサイトがあります。
収益に重大な影響が出ないよう、この問題を今すぐ修正してください。

とのメッセージが届いたため

ads.txt wordpress
で検索し

ads.txtの設置方法と書き方→WordPressへ

を参考に設定

この ads.txt は
自分のサイトの広告枠は○○○という広告主に対して許可を与えています
というものらしい

wordpress の場合
自分でテキストファイルをつくって
それをアップすればOK

このテキスト作成にあたり
サイト運営者IDが必要

これは Adsense にログインして
アカウントをクリックすれば
サイト運営者IDが表示されているので
これをコピー

あとはテキストエディタで
ads.txt を作成

私の場合は
Ubuntu なので gedit を起動

google.com, pub-サイト運営者ID, DIRECT, f08c47fec0942fa0

として
ads.txt というファイル名で保存

あとはドメイン直下のディレクトリにこのファイルをアップロード

今回は
scp コマンドで転送してから移動

scp ads.txt ユーザ名@サーバIP:/home/ユーザ名/

で転送してから ssh でログイン

sudo cp ads.txt /var/www/html/wp.developapp.net/

でドメイン直下にコピー

これで対処完了したのであとは警告が消えるのを待つだけでOK

自然言語処理 Janome のテスト

自然言語処理

N-gram は
文章を分割する単位

This is a pen なら
N-gram = 2 なら
This is
is a
a pen
というように前後2つの単語で文章を区切るようになる

N-gram = 1 なら単語ごとになり

N-gram =3 なら
This is a
is a pen
というように3つの単語で区切る

これが N-gram法

2つの単語で区切ればバイグラム
1つの単語ならユニグラム
3つの単語ならトリグラム
となる

これは英語ならできるけど
日本語だとできない
原因は単語と単語が連続しているから

なので、そのままだと日本語に N-gram が使えない

なので 形態素解析エンジンの Janome を使う

インストールは
pip コマンドを使うので
ctrl + Alt + t で端末を開き

 pip install janome

次に jupyter notebook を

jupyter notebook

で起動

これで

from janome.tokenizer import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()
tokens = tokenizer.tokenize('すもももももももものうち')
for token in tokens:
    print(token)

として
shift + Enter で実行すると

すもも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
うち 名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチ
という結果になり
解析できているのがわかる

次に分かち書き

これは
tokenize() で wakati=True を指定すればOK
あとは join()
でリストの中身をつないで
分かち書きの文字列を作成

tokenizer = Tokenizer()
tokens = tokenizer.tokenize('すもももももももものうち',wakati=True)
print(tokens)

wakati =" ".join(tokens)
print(wakati)

結果は

tokenizer = Tokenizer()

tokens = tokenizer.tokenize(‘すもももももももものうち’,wakati=True)

print(tokens)

wakati =” “.join(tokens)

print(wakati)

[‘すもも’, ‘も’, ‘もも’, ‘も’, ‘もも’, ‘の’, ‘うち’]
すもも も もも も もも の うち

Watson Natural Language Classfier

Watson Natural Language Classfier

Watson Natural Language Classifier は
自然言語分類で
NLCとも言われる

Classification は分類という意味

Watson で
Visual Recongnition を使うと
デフォルトモデルや独自の訓練データを使ったカスタムモデルで
画像分類ができる

ただし NLC はライトアカウント非対応なので
IBM Cloud アカウントにアップグレードしないとダメ

ログインしてダッシュボードに
アカウントのアップグレード
とあるので
これをクリック

ダイアログがでるので
下へスクロールし
住所、電話番号
クレジットカード情報を入力し
次に同意します
にチェックをいれ
次へをクリック

なお、入力に関しては日本語でも問題なし
電話番号と郵便番号のーを忘れなければOK

確認画面で完了を押せばアップグレード完了

これでNLCが使える状態になったけど
デフォルトモデルがないため
自分でモデルを作成する必要がある

まずNLCインスタンスを作成

カタログ > AI >
Natural Language Classifier
をクリック

下にスクロールすると
標準での無料枠の説明があり
1 カ月当たりに 1 つの
Natural Language Classifier が無料
となっているのが確認できるので
あとは作成をクリック

作成したインスタンスのAPIキーなどを確認するには
サービス資格情報
をクリックし
資格情報の表示をクリックすれば表示される

Watson Stduio で Notebook

Watson Stduio で Notebook

WatsonStudio で Notebook を使うには

Add to Project をクリックし
Notebook をクリック

無料枠で使うため
Select runtime を
Default Python 3.5 Free (1 vCPU and 4GB RAM)
に設定
あとは Name にnotebook 名を入力し
Create Notebook
をクリック

これで
Ubuntu の Jupyter Notebook のように
コードの記述が可能になる

次にファイルのアップロード
基本的に
WatspmStidioはクラウド上で動作するので
ファイルを扱うにはアップロードする必要がある

アップロードするには
Find and add data アイコンをクリック