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JWTについて調べている過程でJWTは認証に使っても良いがセッション管理に使うには注意や考慮すべきことが多く推薦されないと複数の記事で説明がされていました。（ただし、それらの記事では認証とセッション（管理）の違いについての説明はなし）

自分は認証とセッション管理をほぼ同義と今まで認識していたので、これら２つの関係がよくわからなくなってしまいました。

セッション管理は認証を包含するものなのかと思っていたのですが、認証単独で存在し得るということなのでしょうか？

認証はログインの入り口部分で、セッション管理はログイン状態を維持する部分（その他、カートに入れたものを保持するなど）ということなのでしょうか？

_そうだったとしたら、例えば、認証サーバーとAPIリソースサーバーが別々にあり、ReactなどでビルドされたフロントエンドWebアプリがあった場合のログインの流れとしては、まずログインフォームから認証サーバーにリクエストを投げて、認証されればJWTトークンがフロントに返されて、それをブラウザーの例えばCookieに保存し、以降、そのトークン情報を添えて、APIリソースサーバーにリクエストを投げることになると思うのですが、これとは別に従来のような方法でログイン時にバックエンドでセッションIDをフロントにかえして、それを使って以降、セッション管理を別途行うということになるのでしょうか？_

それなら従来の方法でJWT使わずセッション管理すれば良いように思えてしまいますが、こうする必要があるのは、認証サーバーとAPIサーバーがこの例の場合、分かれているからということになるのでしょうか？

まとまりの悪い質問になってしまっているので、完結に質問内容をまとめますと、以下の２点になります。

1. 認証とセッション（管理）の違い、もしくは関係性についてご教示頂きたいですm(_ _)m
2. 文章が斜体で装飾されている部分の自分の認識が合っているのか、間違っているのか、間違っている場合、正しい認識はどういうものなのかをご教示頂きたいですm(_ _)m

# 修正依頼への対応
> 質問者さんの言う「セッション管理」の定義を明確にしていただけませんか？

自分の定義が正しいかどうか分からないのですが、自分のイメージでは「セッション管理」とは、「ある一定期間中に発生する同一人物からのリクエストを、バックエンド側が同じユーザーからのリクエストであると判別し続ける仕組み」なのかなと思っています。その仕組を利用してショッピングサイトではカートの中身を保持したり、アクセス解析では同一ユーザーの行動ログをレポートにまとめたりできると思いますが、特に今回の質問の文脈では、この最低限の定義でひとまず十分かなと自分は思いました。

認証とセッション(管理）の違いがよく分からないです

ある道路の交通量を予測するモデルを作っています。
モデルのインプットの中に”weather_description”という天候の種類を定義したコラムが存在します。
そのそれぞれのカテゴリーを数値に変換したいです。

単純なOne-hot以外で何か方法（戦略）はありますか？

"weather_description"のコラムのValueは下記のようになってます。
(df["weather_description"].value_counts()で出力したものです。)

![イメージ説明](534601a6b3338a7dc6ef614ed2c7e4d5.png)


よろしくお願いいたします。

カテゴリーデータを数値化したい（One-Hot以外）

前回の質問のかいもあってコードを実行することができ、実際に実行したのですがaccuracyやf1等のscoreがすべて同じ値になりました。これはどういう状況でしょうか。それとも現在組んでいるコードでは足りない箇所があるのでしょうか。
分かる方がいらしたら教えてください。
実際のコードが以下です
```ここに言語を入力
# -*- coding: utf-8 -*-

import scipy as sp
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #RandomForest
from sklearn.svm import SVC # SVM用
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import confusion_matrix  #混同行列
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score #適合率
from sklearn.metrics import recall_score, f1_score #再現率,F1スコア
from sklearn.metrics import make_scorer


def SVM(X_train_std, X_test_std, Y_train, Y_test):
    model_SVM = SVC(kernel = "rbf", C = 763.8 , gamma = 0.0197 )
	#学習モデル構築。引数に訓練データの特徴量と、それに対応したラベル
    model_SVM.fit(X_train_std,Y_train)

	#予測したクラスラベル
    Y_pred = model_SVM.predict(X_test_std) 
    #print(Y_pred.shape)
    #print(Y_pred)
    #print(Y_test.shape)
    #print(Y_test)
 
	# .scoreで正解率を算出。
    print("\nSVM")	
    print("train score:",model_SVM.score(X_train_std,Y_train))
    print("test score:",model_SVM.score(X_test_std,Y_test))
    
    Y_test=Y_test.values


    print("accuracy score:",accuracy_score(Y_test, Y_pred))
    print("precision score:",precision_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    print("recall score:",recall_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    print("f1 score:",f1_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    
    

def GBM(X_train, X_test, Y_train, Y_test):
    model_GBM = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=58, 
								   max_depth=14, learning_rate=0.1, n_estimators=940, 
								   min_child_samples=40, importance_type="split", random_state=0)

	#学習モデル構築。引数に訓練データの特徴量と、それに対応したラベル
    model_GBM.fit(X_train, Y_train)

	#予測したクラスラベル
    Y_pred = model_GBM.predict(X_test) 
 
	# .scoreで正解率を算出。
    print("\nGBM")	
    print("train score:",model_GBM.score(X_train,Y_train))
    print("test score:",model_GBM.score(X_test,Y_test))
    
    Y_test=Y_test.values

    print("accuracy score:",accuracy_score(Y_test, Y_pred))
    print("precision score:",precision_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    print("recall score:",recall_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    print("f1 score:",f1_score(Y_test, Y_pred,average='micro'))
    
   

def main():
    """
    TODO case_nameに任意の名前を指定
    フォルダを統一するために以降のscriptも名前を統一する
    """
    case_name = "case3"
    # ---------------------------------------

    case_dir = "./casestudy/{}/".format(case_name) 
    input_csv_name = "2_extracted_features_original.csv"
    input_csv_path = case_dir + input_csv_name
    input_df = pd.read_csv(input_csv_path, encoding="utf-8-sig")


	#すべてのデータを対象に分類を行う場合
	#-----------------------------------------------------------------------
    task = "all"
    train_df = input_df[input_df["train_test_flag"] == 0]
    test_df = input_df[input_df["train_test_flag"] == 1]
	# print(train_df)
	# print(test_df)

    X_train = train_df.loc[:, "contrast":"inverse_difference_m_norm"]
    X_test = test_df.loc[:, "contrast":"inverse_difference_m_norm"]
	# print(X_train)
	# print(X_test)
    Y_train = train_df["category"]
    Y_test = test_df["category"]
	# print(Y_train)
    
    sc = StandardScaler()
    sc.fit(X_train)
    X_train_std = sc.transform(X_train)
    X_test_std = sc.transform(X_test)
	# print(X_train_std)
	# print(X_test_std)
	# #------------------------------------------------------------------------
    SVM(X_train_std, X_test_std, Y_train, Y_test)
    GBM(X_train, X_test, Y_train, Y_test)

	
if __name__ == "__main__":
	main()
```
実際に出た結果がこちらです。
```ここに言語を入力
SVM
train score: 0.8728841145833334
test score: 0.771484375
accuracy score: 0.771484375
precision score: 0.771484375
recall score: 0.771484375
f1 score: 0.771484375

GBM
train score: 1.0
test score: 0.7096354166666666
accuracy score: 0.7096354166666666
precision score: 0.7096354166666666
recall score: 0.7096354166666666
f1 score: 0.7096354166666666
```

適合率、再現率の計算でわからないこと

angular, nodeで簡単な検索機能を作成しています。
ejs(html)に検索バーを設置し、検索ボタンを押すと、検索ワードがangular経由でnodeに渡り、DBに対してSELECTをかけて、取得したJSONを検索結果ページ（別html）に表示させたいです。

現状は、top.ejsからangularのdoSearch()メソッドを呼び出すと同時に検索結果ページに遷移し、ajaxでdoSearchからnodeのメソッドを実行しています。
```html
<body ng-controller="MainController">
    <%- include('header.ejs') %>
    <div class="container top-head">
      <h1><%= title %></h1>
      <div class="col-md-8 col-md-offset-2 search-area">
        <form name="search" method="GET" action="result">
          <div class="input-group input-group-lg">
            <input type="text" class="form-control" placeholder="Please write name" ng-model="keyword">
            <span class="input-group-btn">
              <button class="btn btn-default" type="submit" ng-click="doSearch()"><span class="glyphicon glyphicon-search"></span></button>
            </span>
          </div>
        </form>
      </div>
    </div>
  </body>
```

```javascript
angular.module('app', [])
.controller('MainController', ['$scope', '$http', function($scope, $http) {
  $scope.doSearch = function() {
	var keyword = $scope.keyword;
	var $uri ='/result/' + keyword;
	$http({
	  method : 'GET',
	  url : $uri
	}).then(function (response){
	  $scope.users = response.data;
	}).error(function(data, status, headers, config) {
	});
  };
}]);
```
```javascript
var express = require('express');
var config = require('../config.json');
var router = express.Router();

/* GET home page. */
router.get('/', function(req, res, next) {
  res.render('search_result', { title: "検索結果"});
});

router.get('/:keyword', function(req, res, next) {
  var keyword = req.params.keyword;
  //とりあえず、keywordが取得できているのは確認して、別の値を返しています。
  //本来は DBにSELECTしてJSONを取得します。
  var result = [
                {"name":"taguchi", "score":52.22},
                {"name":"tanaka", "score":38.22},
                {"name":"yamada", "score":11.11}
                ];
  res.status(200).send(result);
});

module.exports = router;
```

上記に加えて、検索結果用のhtmlがあるのですが、nodeからangularに返って来たJSONを表示させることができません。angularのthenのところにはちゃんとnodeからJSONが返って来ています。

どうすれば、遷移した後のページにnodeから返って来たJSONを表示させることができるのでしょうか。

angular, nodeで簡単な検索機能を作成したい

Oracle12cの処理速度についてです。
既存のアプリケーションをそのまま使用し、Oracle11gや10gと比較した場合に、処理にもよりますが、5～10倍近く遅くなるようです。
比較条件として、どちらもWindows上で初期値のままインストールした場合(SGAや初期値などおまかせ)です。

処理中のメモリ上のキャッシュの利用や、統計情報の蓄積などでは左右するとは思いますが、サービスの起動直後(および統計情報のクリア)などの条件を合わせるとクエリの応答時間が上記のように5～10倍位かかってしまいます。

一度請負元経由でOracleに問い合わせた時の回答は以下の通りです。
・Parse Time Elapsedが長い場合の対策
  Dynamic Samplingをオフ
    optimizer_dynamic_sampling=0
  Adaptive系（実行時/複数回実行時の最適化）の機能をオフ
    optimizer_adaptive_features=false

11gでの初期値では約20秒かかった(12cでは100秒かかる)
  optimizer_dynamic_sampling=2
  optimizer_adaptive_features=true
から回答を踏まえ
  optimizer_dynamic_sampling=0
  optimizer_adaptive_features=false
にした場合は、1割程度遅くなった(100秒→110秒)

他にも色々試したのですが、結局
  optimizer_features_enable
を 12.1.0.1→11.2.0.1 にするしか手がなさそうでした。

世間にも同様の症例(?)があるようですが、12cで11g並みのレスポンスにするための、手法はご存じないでしょうか。
根本的に、SGAをこうしておきべきだとか、PDBはこうしておくべきだとか、12cはパラメータはこうしておきべきだとか、クエリはこう変えるべきだとか、ヒントをこう指定しておかないと、だとか。突っ込んだ内容や手法でも結構ですのでお願いします。

クリップはいただけてるのですが、なかなか回答がないもので、同様に、どの位遅くなったとか、とりあえずこう回避してるとか、11gに固執せざるを得ないとか、そういう談義でも結構です。

Oracle12cの処理速度について

ディープラーニングを研究するために必要な知識分野にはどのようなものがありますか？
数学が苦手じゃ厳しいですよね？

ディープラーニングに必要な知識は？

ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss

ドットインストールを参考に勉強しているのですがCSRF対策で
```php
    function h($s){
        return htmlspecialchars($s, ENT_QUOTES, "UTF-8");  
    }

    function setToken(){
        if(!isset($_SESSION['token'])){   
            $_SESSION['token'] = sha1(uniqid(mt_rand(), true));    
        }
    }

    function checkToken(){
        if(empty($_POST['token']) || $_POST['token'] != $SESSION['token']){    
                echo "不正な処理です";
                exit;
        }
    }

```
```html
<input type="hidden" name="token" value="<?php echo h($_SESSION['token']); ?>">
```
このような感じなのですがhtmlのソースを覗くとvalueの文字が見えてしまうのですがいいのでしょうか？また、なぜhtmlをエスケープする関数に違う関数の$_SESSION['token']を使っているのですか？htmlをエスケープする奴もcsrf対策と一緒なのですか？
当然tokenは違う文字列でもいいですよね？
PHPのセキュリティについて分かりやすく教えてくれるサイトはありますか？

[PHP]CSRF対策について

こんにちは。

web画面でファイルを複数選択し、選択されたファイルをダウンロードする際の実装方法について、お力添えいただきたいと思います。

＜使用ツール＞
Windows7、IE9、Javascript、Java1.6、struts

＜要件＞
１．選択したファイルはzipにしない
２．選択できるファイル数に制限はない
３．ファイルサイズは個々で異なる
４．ファイル数分のwindowは開きたくない
５．ファイルの保存はユーザーが行う（ファイル名の変更など）

Javascriptを用いてファイル数分のwindowを開いてダウンロードを行うことはできたのですが、要件４．に該当してしまうので、１画面内で実装したいと考えています。

<% String fileName = (String)request.getParameter("FILE"); %>

<html>
<scrpit>
  function windowReload() {
    // リクエストにファイル名を設定するメソッドの実行
    document.forms[0].method="setFile";
    document.forms[0].submit():
  }
</script>
<body onload="windowReload()">
<iframe src='<%= "download.do?FILE=" + fileName %>'>
</iframe>
</body>
</html>

上記のように、一つ目のファイルをwindow.open()実行時にリクエストに指定し、以降はsetFile()を呼び出すようにし、ダウンロード自体はiframeでの「download.do」で実行しようとしたのですが、wineowReload()が呼び出されるたびにダウンロード処理が中断してしまい、処理を行うことができませんでした。

上記処理について、ご教授の程宜しくお願い致します。

ファイルの複数ダウンロードについて

フロントエンドにロードバランサーを設置して、２系でTomcatを運用しているので、セッションを共有するためDBに保持しようと考えているのですが、大丈夫なのでしょうか。

リアルタイムでの同期はできず、ディレイが発生してしまったりしないでしょうか。

Tomcatのセッションの永続化の方法

Web制作会社に務めています。
今回、Gitを導入することになりました。
Git FlowやGitHub Flow等のワークフローがありますが、なにを採用するかで悩んでいます。

Git経験者が少なく複雑なフローは難しいと思うので、
他社はどのようなフローで運用しているのか気になりましたので質問してみました。

よろしくお願いします。

Gitを使った開発フローを教えてください

WEBアプリケーションでJavaのマイナーバージョンの違いでエラーが発生する

事象
  java version "1.6.0_37" build 1.6.0_37-b06_Fujitsu_01-18-13_12:00_patch (Fujitsu Interstage Web Server Express V11.1)
  ではエラーが発生する。
  Oracleからダウンロードした、JDK 1.6.0_20 ではエラーが発生しない。
  該当箇所は、HOS CoReports for Java Ver.2 を使用している場所。

ソース(抜粋)
  import jp.co.hos.coreports.CrDraw;
  import jp.co.hos.coreports.CrJob;
  import jp.co.hos.coreports.CrPrintOutJob;
  import jp.co.hos.coreports.CrFileOutJob;
  import jp.co.hos.coreports.CrStreamOutJob;
  import jp.co.hos.coreports.constants.CorUnit;
  import jp.co.hos.coreports.constants.CorOrientation;
    :
  protected CrDraw cd;
  protected CrForm cf;
  protected CrLayer Ltotal;
    :
a)
  cd.setUnit(CorUnit.MM100);
    ↓
  setUnit(jp.co.hos.coreports.enum.CorUnit) (jp.co.hos.coreports.CrDraw 内) を (jp.co.hos.coreports.constants.CorUnit) に適用できません
b)
  job.getCrPrinter().setOrientation(CorOrientation.LANDSCAPE);
    ↓
  setOrientation(jp.co.hos.coreports.enum.CorOrientation) (jp.co.hos.coreports.CrPrinter 内) を (jp.co.hos.coreports.constants.CorOrientation) に適用できません

c)
  CrDataField titem;
  cf.draw(titem);
    ↓
  シンボルを見つけられません。
  シンボル: メソッド draw(jp.co.hos.coreports.object.CrDataField)
  場所    : jp.co.hos.coreports.CrForm の クラス
d)
  Ltotal.setOffsetX(0);
  Ltotal.setOffsetY(LINE_HEIGHT*((lineno+LINE_MAX-2) % LINE_MAX));
    ↓
  シンボルを見つけられません。
  シンボル: メソッド setOffsetX(int)
  場所    : jp.co.hos.coreports.CrLayer の クラス

コンパイルの引数(javacのフルパスを切り替えて確認してます)
 javac -J-Xmx128m -verbose -encoding MS932 -classpath %CLASS_LIB%
 -sourcepath . -d %CLASS_DIR% @.javasources.txt
 CLASS_DIRには、coreports.jar を含まれています。

(a)(b)に関しては、このソースは CoReports9 に対するソースの変更で、coreports.jar 内も、jp.co.hos.coreports.enum.* から jp.co.hos.coreports.constants.* に変更されています。その下にあるクラスは全てenum型の値で用途したいは変わっていません。

まだ調査中なのですが、coreports.jar の中をjadしたりしても原因がわからず、ヒントがあればご教授下さいませ。
※1.6.0_37自体はターゲットゆえ、解決したいところです。

Javaのマイナーバージョンの違いでエラーが発生する JDK1.6

お天気アプリを作るにあたって、

「日付」と「位置情報」をパラメーターとして渡して、

過去の天気を取得できるAPIがないか探しています。

2014年5月14日 東京都練馬区 の天気を取得できるようなAPI。

なにかあれば教えてください。

過去の天気情報を取得できるAPI

字下げが必要なブロック内で、
3連ダブルクォートで複数行に渡る文字列を表現したいのですが、
3連ダブルクォート内を同じブロック内の他の部分に合わせて
字下げして書いてしまうと、字下げのTabの部分までそのまま、
変数内に格納されてしまう結果になりました。

そこで、そうならないようにする為に、
下記のように3連ダブルクォート内だけを字下げしないで書いてみたところ、
エラーは出ず、結果も問題なかったのですが、
同じブロック内の他の部分が字下げしている中、
3連ダブルクォート内の部分だけが字下げされず前に飛び出していて、
見た目には非常に違和感を感じます。

字下げはしつつも、その字下げ部分（tab）は変数に格納されないような、
もっとスマートな書き方はできないものでしょうか？

自分なりにWebでいろいろ調べたり、試行錯誤してみましたが、
うまいエスケープの方法が見つかりませんでした。

当方の実行環境はOSはWindows7 64bitで、
使用しているPythonのバージョンは2.7.6（64bit）です。

```lang-＜Python＞
#coding: utf-8

a = 1
b = 1

if a is b :

	content = """\
12345
6789A
BCDEF
	""" % locals()

	f = open('hoge.txt' , 'w') 
	f.write(content) 
	f.close()
```

Pythonで字下げしているブロック内で3連ダブルクォートを使い文字列を扱う際のスマートな書き方を教えて下さい。

javascriptで背景色に応じて文字色を変更したいと思っています。
たとえば背景色が黒なら文字は白。反対に背景色が白なら文字色は黒に。背景色が中間の色であれば白寄りの色か黒寄りの色か判定して文字色を変えたいのですがjavascript初心者の為どうコードを書けばいいのかわかりません。
どうぞよろしくお願い致します。

javascriptで背景色に応じて文字色の変更

環境は

(ホスト側）
Ubuntu 14.04
VirtualBox 4.3.10_Ubuntu
Vagrant 1.6.5

（ゲスト側）
Centos 6.5

で、VirtualboxからVagrantに移行したく以下試しました

$ vagrant package --base sample.vbox --output xxx.box
$ vagrant box add sample xxx.box
$ vagrant box init sample
$ vagrant up

default: Warning: Connection timeout, Retrying...
が続くのでGUIで起動するようVagrantファイルを書き換えると
VirtualBoxでは普通に立ち上がり、ログインできます
sshdも動いています

ネットワークが10.0.2.15のIPで、ホストとネットワークにつながってないようです

Vagrantファイルに
> config.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.10"
を追記してvagrant upしなおしてもだめです

どうすればつながるようになるのでしょうか

VirtualBoxからVagrantに移行したがvagrant sshできない（ゲストOSは立ち上がっている）

下記のような条件の正規表現を書きたいのですが、うまくいきません。
### 条件
・改行区切りの8桁以内の数字が3つ以内ならOK
 「12345678\n12345678\n12345678」は、OK
 「12345678\n12345678\n12345678\n」は、NG ★これがうまくいきません
 「12345678\n」は、OK
 「12345678\n\n」は、OK
 「12345678」は、OK
 「」は、OK
 「1」は、OK
 「123456789」は、NG
・「\n」でsplitする方法は、NG
### ソース
```lang-＜java＞
public boolean testFilevaild() {
	//String str = "12345678\n12345678\n12345678"; // OK
	String str = "12345678\n12345678\n12345678\n"; // ★NGとしたいがmatchしてしまう
	//String str = "12345678\n"; // OK
	//String str = "12345678\n\n"; // OK
	String regex = "^([0-9]{0,8}\n){0,2}([0-9]{0,8})$";
	Pattern p = Pattern.compile(regex);
	Matcher m = p.matcher(str);
	return m.find();
}
```