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オープンストリームテックブログ「BEYOND SI」

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株式会社オープンストリームのエンジニアより、各社クラウドサービス・ビッグデータ・AI/機械学習・IoT・モバイル・アジャイル・セキュリティなどの先端技術情報や、ソリューションサー… もっと読む
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#株式会社オープンストリーム

アイデアをカタチにしよう

株式会社オープンストリームホールディングス テックブログ「OpeN.lab」運営チームのhonda.ち…

最近のCSRF対策で気づいた事

CSRF(CWE-352)は非常に有名な脆弱性の一つの名称です。対策と言えばCSRFトークンという事で…

第70回 GTUG Girls「Flutter で AI チャットアプリを作ろう」& PyLadies Tokyo Meetup…

こんにちは、PyLadies Tokyo運営スタッフのyuuukaです! 今回は、弊社オープンストリームの会…

yuuuka
1か月前
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『XZ Utils』の事例から見えるOSSとセキュリティ

2024年3月29日、多くのLinuxディストリビューションで採用されているOSS(オープンソースソフ…

仲間を探せ

株式会社オープンストリームホールディングス テックブログ「OpeN.lab」運営チームのhonda.ち…

IT資産の管理とセキュリティ強化 ~ASM~

昨今、組織の様々なIT資産(IoT機器、Webアプリ、クラウドストレージなど)が組織の外部に公開…

Amazon SageMaker Data Wrangler を試してみた

はじめに機械学習のデータ準備ツール Amazon SageMaker Data Wrangler を実際に使用してみたので、利用方法と各機能について詳しくご紹介したいと思います。 Amazon SageMaker Data Wrangler Amazon SageMaker Data Wrangler(以下、Data Wrangler と記載する)は、機械学習において重要なデータ準備を簡素化および合理化してくれるサービスです。 データの探索、分析、変換といった処理を、サポ

Amazon SageMaker Data Wrangler を使った機械学習データ準備

はじめにローコード機械学習 Amazon SageMaker Data Wrangler を使った、機械学習用のデータ準…

Yuta.Ito
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Azure AD B2C カスタムポリシー

はじめにIDサービスである Azure Active Directory B2C のカスタムポリシーを利用する方法につ…

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AWS CloudFormation Guard カスタムルールを作成してみる

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k.nakahashi
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PyLadies Tokyo Meetup #89 もくもく会を実施 &次回のイベントの告知

こんにちは、PyLadies Tokyo運営スタッフのyuuukaです! 今回もPyLadies Tokyoのイベントレポ…

yuuuka
2か月前
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サービスマネジメント関連文書の整備ステップ

株式会社オープンストリームホールディングス テックブログ「OpeN.lab」運営チームのhonda.ち…

Agents for Amazon Bedrockでサンプルアプリを作ってみた

Agents for Amazon Bedrock についてAgents for Amazon BedrockはAWS re:Invent 2023で発表されたBedrockの新機能となります。 本機能を利用することでにより、独自データやビジネスロジックの組み込み、システム連携がおこなえる自社独自生成AIアプリケーションを実装できます。 Agents for Amazon Bedrockの主な機能生成AIアプリのふるまいを定義 生成AIアプリケーションのふるまいを定義し