Spring FrameworkでのCSRF対策無効化のテスト

最近、最新情報へのキャッチアップのため、情報処理安全確保支援士試験とSpring Frameworkを勉強中。

情報処理安全確保支援士試験の教科書にCSRFのことが書かれているが、実際に試すことが出来ず残念と思っていたところ、Spring Frameworkの本の「10.4 CSRF対策」にCSRF対策を無効化したコード書かれていたので、試してみることにした。

Spring Frameworkの本【後悔しないための入門書】Spring解体新書の10章記載のCSRF対策を無効化したコードをEclipseで起動してlogin画面を表示後、yamada@xxx.co.jpでloginし、ユーザー管理画面からyamada@xxx.co.jpの詳細を表示する(下記が表示例)。なお、コードはダウンロードできるが、ダウンロード場所は本に書かれているので、本を参照のこと。ちなみに、この本は980円と安いので買っても良いし、Amazon kindle unlimitedの30日間お試しで無料で読むのも良い。

f:id:Itsukara:20210214220146p:plain — ユーザー詳細画面

上記をブラウザで表示後、下記の更新ボタンをクリックする。

ユーザID
パスワード
ユーザ名
誕生日
年齢
結婚	既婚未婚

すると、上記の記載内容、例えば偽のユーザ名などがhttp://localhost:8080/userDetailにPOSTされ、下記のような画面に移行する。つまり、CSRFによって、Eclipseで動いたサイトが乗っ取られたということ。

f:id:Itsukara:20210214221851p:plain — CSRF攻撃後のユーザー一覧

なお、CSRF対策を無効にしなければ、下記のようにエラーとなる。

f:id:Itsukara:20210214223516p:plain — CSRF対策後の結果

ちなみ、上記の更新ボタンをクリックするのが不安な方は、下記のコードをコピーして、CSRF-Attack.htmlといったファイルに保管してブラウザで開いても同じ内容が表示される。

<!DOCTYPE html>
<body>
<form method="post" action="http://localhost:8080/userDetail">
    <table><tbody>
        <tr>
            <th>ユーザID</th>
            <td> <input type="text" readonly="readonly" id="userId" name="userId" value="yamada@xxx.co.jp"> </td>
        </tr>
        <tr>
            <th>パスワード</th>
            <td> <input type="text" id="password" name="password" value=""> </td>
        </tr>
        <tr>
            <th>ユーザ名</th>
            <td> <input type="text" id="userName" name="userName" value="偽の山田太郎"> </td>
        </tr>
        <tr>
            <th>誕生日</th>
            <td> <input type="text" placeholder="yyyy/MM/dd" id="birthday" name="birthday" value="1999/12/31"> </td>
        </tr>
        <tr>
            <th>年齢</th>
            <td> <input type="text" id="age" name="age" value="21"> </td>
        </tr>
        <tr>
            <th>結婚</th>
            <td>
                <input type="radio" name="marriage" value="true" id="marriage1">既婚 <br />
                <input type="radio" name="marriage" value="false" id="marriage2" checked="checked">未婚
            </td>
        </tr>
    </tbody></table>
    <button type="submit" name="update">更新</button>
</form>

</body>
</html>

参考にした本

2021-01-31

AWS re:InventのHoodieが1カ月半掛かって届いた

AWS re:Inventで、参加者に毎年配っているHoodie(フード付きパーカー)が、無料オンライン参加者にも条件付きで配られることになり、昨年の12/16に条件をクリアして（デモを3つ見ただけで）登録しておいたが、今年に入ってもHoodieが届かないので諦めていたところ、本日(1/31)、ようやく届いた。米国標準のサイズかもしれないので、どのサイズを選んだらよいか迷い、結局Mで注文したが、少し小さかった感じ。それにしても、無料でオンライン参加し、デモを3本見ただけで米国からHoodieを送ってくれるとは、AWSは気前が良いですね。きっと、儲かっているのでしょうね。

f:id:Itsukara:20210131231739p:plain — Hoodie配布条件

2021-01-22

Google Researchの実験は大規模過ぎて他で追随不能

久しぶりにAI関連の記事を読みたいと思い、Google Reseachの2020の纏め記事を見て初めて知ったのですが、Googleは機械翻訳の実験として600 Billion個のパラメータを持ったモデル(1パラメータが4Byteとすると2.4TB)を2048台のTPU v3で学習させるという超大規模な実験をやってますね。

2048代のTPU v3を4日間使ったので、一般の人が使った場合の利用料金を計算すると、2048[TPU]/32[TPU/v3-32-pod]*32[$/hours]*24[hours/day]*4[day]=$196,608=約2000万円です。

一回の試行でこれだけのお金が掛かり、1回で成果が得られるとは限らないので、大学などの教育機関ではとても無理ですね。

というか、これを上回る実験をできるのは中国くらいかも。中国は目的を達成するためならば資金に上限を感じさせないので、勝てる気がしますが、他の団体、国では無理そうな気がします。

Google Reseachの2020の纏め記事

ai.googleblog.com

引用論文 arxiv.org GShard enabled us to scale up multilingual neural machine translation Transformer model with Sparsely-Gated Mixture-of-Experts beyond 600 billion parameters using automatic sharding. We demonstrate that such a giant model can efficiently be trained on 2048 TPU v3 accelerators in 4 days to achieve far superior quality for translation from 100 languages to English compared to the prior art.

2019-07-03

プリントパックで名刺作成 (初回無料と素晴らし過ぎ)

その他

これまで、自分で厚紙に印刷して、カッターで切って、自前の名刺を作っていたが、試しに、プリントパックで名刺を作ってみた。

結果、登録特典で1000ポイント付いたので、200枚の名刺印刷・送付(965円)が、ポイントを使って無料となった。素晴らし過ぎる！

以前に試そうとしたときは、入稿するデータの形式がIlustratorである必要があった。そうでない場合は、Officeからの変換手数料がかかっていた。

しかし、現在は、Officeからプリントパック専用PDF形式に変換するソフト(officeprintという名前のプリンター・ドライバー)が無料提供されており、コストを増やさずに、Officeでデータを作成できた。

しかも、登録特典で1000ポイントも付くことが分かったので、即、名刺を発注。

ただ1つ分かり難かったのは、officeprintの使い方。

プリンターのプロパティで用紙サイズを選択する必要があるが、これが分かり難かった。自己メモとして、下記にスクショを張り付けておきます。

設定前はこんな感じ (画像が用紙にフィットしていない)

f:id:Itsukara:20190702235245p:plain

印刷でofficeprintを選び、プリンターのプロパティを選択

f:id:Itsukara:20190702235431p:plain

詳細設定をクリック

f:id:Itsukara:20190702235537p:plain

用紙サイズでPostscriptカスタムページサイズを選択

f:id:Itsukara:20190702235614p:plain

幅55ミリ、高さ91ミリを設定し、OKをクリック

f:id:Itsukara:20190702235759p:plain

OKをクリック

f:id:Itsukara:20190702235829p:plain

OKをクリック

f:id:Itsukara:20190702235852p:plain

めでたく、名刺が用紙にフィットした

f:id:Itsukara:20190702235911p:plain

上記で上手く行くのだが、横向きの名刺なのに、幅55ミリ、高さ91ミリを設定すると上手く行くところが、非常に分かり難かった。簡単な説明が欲しかったです。この記事が少しでも役立てばうれしです。

www.printpac.co.jp

2018-09-17

人工衛星の回帰日数計算をGoogle Cloud Function化

インフラ Python 宇宙

背景

先日作った「人工衛星の回帰日数を計算するツール*1」を、Google Cloud Function化してみました。参考にしたのは、日本語のブログ記事*2と、Google Cloud Functionのドキュメント*3です。

Cloud Functionというのは、関数呼び出し的にGoogle Cloudを使うサービスで、仮想マシンやWebサーバーを用意しなくても、比較的軽い単発の処理を、HTTPリクエスト等で呼び出すことができます。

当方にとって一番うれしいのは、無料で使えることです。つまり、Google Cloud Platformの無料枠内で月に200万回呼び出し可能なことです*4。

結果

下記が、回帰日数計算をCloud Functionとして利用するためのフォームです。

上記で人工衛星のTLEと日時を入力して、「Search Repeat Cycle」ボタンを押すと、例えば下記のような回帰日数計算結果が表示されます。
f:id:Itsukara:20180918020429p:plain

なお、ソースコードはGithubにアップ済です*5。

苦労した点

データがCloud Functionに渡らない

問題

Cloud Functionは初めてのため、HTMLフォームからCloud Functionにデータ(TLEとdate)が渡せず、非常に苦労しました。Cloud Functionのページに書かれたテスト実行ではデータが渡るのですが、HTMLフォームからは渡らないというもの。

仮解決策

ChromeのDevToolのNetworkで調べたところ、データ自体はちゃんと送られている模様。また、手でURLを修正し、データをURLに直接埋め込むと、上手く行きます(例えば「URL?date=2018-09-17%2011:00:00」等)。

少し調べたところ、formのmethodとして、POSTの代わりにGETを使えば、データがURLに埋め込まれるため、上手く行く模様*6。しかし、GETでは、データが長いとURLが長くなりすぎて、上手く行かない場合があるようです。また、ネットワーク上を生データが流れるので、お勧めできないようです。

本解決策に向けて

そこで、Cloud Functionの関数内に渡される引数「request」からデータを取り出す方法を工夫すれば良いのですが、これも、Cloud Functionのページに書かれたテストでは上手く行くものの、HTMLフォームからPOSTした場合は、値がうまく渡りません。

解決策

Webで、Cloud Function (Python版)の色々な使用例を調べたのですが、結局分からず、Cloud Functionのインターフェースとして使っているFlaskのドキュメントを調べることにより、解決することができました。コードとしては、下記の部分で、特に、request.formを使った部分は、Webでの記載例が見つかりませんでした。POSTで渡されるデータを受け取るには、この部分が必須でした。

request_json = request.get_json()
if request.args:
    if 'TLE' in request.args:
        TLE  = request.args.get('TLE')
    if 'date' in request.args:
        date = request.args.get('date')
elif request_json:
    if 'TLE' in request_json:
        TLE  = request_json['TLE']
    if 'date' in request_json:
        date = request_json['date']
else:
    if 'TLE' in request.form:
        TLE  = request.form['TLE']
    if 'date' in request.form:
        date = request.form['date']

計算結果が改行無しで表示される

問題

上記で、計算結果が表示されるようになったものの、結果が改行無しで表示されるため、非常に読みにくくなりました。
f:id:Itsukara:20180917181903p:plain

解決策

これに関しても、Flaskのドキュメントを調べることにより解決しました。Cloud Functionの戻り値として単に文字列を返す場合、結果のmimetypeが自動的にhtmlになるが原因でした。そこで、下記の様に、mimetypeを指定してResponseオブジェクトを返すことで、上手く表示されるようになりました。

return Response(text, mimetype='text/plain')

*1:itsukara.hateblo.jp

*2:Google Cloud FunctionsでPythonを利用してみた(Beta利用)

*3:Google Cloud Functions Documentation | Cloud Functions | Google Cloud

*4:GCP の無料枠 - 無料の長期トライアル、いつでも無料 | Google Cloud

*5:github.com

*6:フォームやパラメーターについて

2018-09-17

SlideShareで再アップロードが無くなり不便...

DRL, Montezuma Deep Learning DRL Montezuma's Revenge

2年ぐらい前にやったMontezuma's Revengeの強化学習の実験結果を入れていたhttpサーバーの「AWS無料お試し期間」が切れたので、期限がないGoogle Cloud Platform無料枠に引っ越した*1。

httpサーバーのURLはSlideShareのスライドにも書いてたので、スライド中のURLを更新しようとしたところ、再アップロードのためのボタンが見当たらない。

調べたところ、再アップロード機能が無くなった模様*2。

不便になった...

仕方がないので、スライドのDescriptionで、URLの変更について記載。

しかし、これまで、他人のスライドのDescriptionを見たことが無いので、他の人も見ないと思われる。

どうにかならないものだろうか...

*1:参考までに新しい場所はhttp://35.197.57.214/

*2:SlideShareの再アップロード機能がなくなってしまったので、Speaker Deckに引っ越す。（比較表もあるよ） - エンジニア的なネタを毎週書くブログ

2018-09-16

人工衛星の回帰日数計算ツールを作成

宇宙 Python

背景

人工衛星の軌道にはいくつかの種類がありますが、その中で、1日で元の地点の上空に戻ってくる回帰軌道と、ある程度の日数をかけて元の地点の上空に戻る準回帰軌道があり、戻るまでの日数を回帰日数(Repeat Cycle)と呼びます*1 *2。

回帰日数は、Web掲載されていることも多いのですが、未掲載の場合もあり、故あって、回帰日数を調べる必要があり、回帰日数計算ツールを作成しました*3。

自前で軌道計算 => 失敗

当初、人工衛星の軌道情報である2行軌道要素形式(TLE: Two Line Element*4 )から衛星の軌道を計算しようと、Webで見つかった計算方法*5をExcelで試してみたのですが、何故か、何回確認しても計算が合わず、困っていました*6。

ライブラリで軌道計算

そこで、無料で利用できる軌道計算ソフトウェアやライブラリがないか調べていたところ、丁度良いライブラリpyehemが見つかりました。

pyehemは、衛星のTLEを与えると、指定日時での衛星の位置を計算でき、衛星直下の緯度(longitude)と経度(latitude)なども分かります。

回帰日数の計算方法

衛星が地球を一周する時間はTLEから分かるので、当初の日時から何回か回った後で緯度・経度を求め、当初の緯度・経度との差がある程度小さければ、元の地点の上空に戻ってきたと分かるはずです。なお、緯度は、何回周回しても当初と同じとの想定です。

上記想定で、回帰日数計算ツールを作ってみたのですが、衛星が何回か回ると、緯度が少しずつズレてくることが分かりました。1周当たりの緯度のズレは約0.2度以下ですが、1日で約3.2度もズレる為、補正が必要と分かりました。そこで、衛星が1周回る度に、当初の緯度と同じになる日時を計算して補正しました*7。

テスト結果：COSMO-SkyMed-4(回帰日数16日)

テストとして、回帰日数が既知のCOSMO-SkyMed-4(回帰日数16日)*8で試した結果が下記です。16日後の緯度・経度が、当初の緯度・経度の約250m以内(-0.2431Km)に収まっており、ツールの動作が確認できました。COSMO-SkyMed-4は、非常に高い精度で回帰しているようです。

COSMO-SKYMED 4          
1 37216U 10060A   18258.17806865 -.00000011  00000-0  51372-5 0  9997
2 37216  97.8902  80.4717 0001356  76.0322 284.1025 14.82152713425139

                                         Lat(+N) diff[deg]   diff[Km] |   Long(+E)  diff[deg]   diff[Km]
[2018-09-17 00:39:00 =   0.00(days)]    39.4522    +0.0000    +0.0000 |   -96.8107    +0.0000    +0.0000
[2018-10-03 00:39:00 =  16.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -96.8136    -0.0028    -0.2431
[2018-10-19 00:39:00 =  32.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0004 |   -96.8119    -0.0012    -0.1051
[2018-11-04 00:38:59 =  48.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0004 |   -96.8053    +0.0054    +0.4662
[2018-11-20 00:38:57 =  64.00(days)]    39.4521    -0.0000    -0.0011 |   -96.7930    +0.0178    +1.5276
[2018-12-06 00:38:53 =  80.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -96.7747    +0.0360    +3.0975

テスト結果：WorldView-1(回帰日数不明)

次に、回帰日数がWeb未掲載のWorldView-1で試した結果が下記です。回帰日数は119日と非常に長く、また、元の場所から500m程度ズレていることが分かます(-0.5007Km)。

WORLDVIEW-1 (WV-1)
1 32060U 07041A   18258.02295190  .00000790  00000-0  35109-4 0  9993
2 32060  97.3879  16.4069 0002228  57.6683  54.8987 15.24397549611548

                                         Lat(+N) diff[deg]   diff[Km] |   Long(+E)  diff[deg]   diff[Km]
[2018-09-18 10:46:01 =   0.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.9467    +0.0000    +0.0000
[2018-10-05 10:47:27 =  17.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0001 |    40.5894    -0.3573   -39.7724
[2018-10-18 10:42:41 =  30.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.7862    +0.8395   +93.4509
[2018-10-22 10:48:26 =  34.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.3508    -0.5959   -66.3345
[2018-11-04 10:43:17 =  47.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.6392    +0.6925   +77.0936
[2018-11-08 10:48:55 =  51.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.2321    -0.7145   -79.5426
[2018-11-21 10:43:25 =  64.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.6122    +0.6655   +74.0819
[2018-11-25 10:48:57 =  68.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.2332    -0.7135   -79.4297
[2018-12-08 10:43:05 =  81.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.7037    +0.7570   +84.2650
[2018-12-12 10:48:30 =  85.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.3523    -0.5944   -66.1650
[2018-12-25 10:42:17 =  98.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.9123    +0.9656  +107.4907
[2018-12-29 10:47:35 = 102.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.5885    -0.3582   -39.8736
[2019-01-15 10:46:12 = 119.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.9422    -0.0045    -0.5007
[2019-02-01 10:44:20 = 136.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.4151    +0.4684   +52.1456
[2019-02-05 10:49:24 = 140.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.1541    -0.7926   -88.2335
[2019-02-22 10:46:57 = 157.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.7760    -0.1707   -19.0025
[2019-03-11 10:44:01 = 174.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    41.5179    +0.5712   +63.5844
[2019-03-15 10:48:49 = 178.00(days)]    -0.1840    +0.0000    +0.0000 |    40.3199    -0.6268   -69.7701

テスト結果：WorldView-1(回帰日数不明)、別TLE

更に、上記より少しだけ新しいTLE*9で試した結果が下記です。回帰日数が140日と更に長く、また、元の場所からのズレも9.4Kmと大きいことが分かります(+9.4144Km)。当初の場所と回帰場所のズレとして、どの程度のまで許容できるか気になり、Webで調べましたが、残念ながら基準は見つかりませんでした。もう少しズレが大きくても許容できるならば(+13.8680Km)、回帰日数は102日と考えられるので、何らかの基準が欲しいですね....

WORLDVIEW-1 (WV-1)      
1 32060U 07041A   18258.81766689  .00000958  00000-0  41975-4 0  9990
2 32060  97.3884  17.1911 0002170  64.8045  86.2416 15.24400435611664

                                         Lat(+N) diff[deg]   diff[Km] |   Long(+E)  diff[deg]   diff[Km]
[2018-09-18 10:46:01 =   0.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.9431    +0.0000    +0.0000
[2018-10-05 10:47:22 =  17.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0001 |    40.6084    -0.3347   -37.2598
[2018-10-18 10:42:28 =  30.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.8378    +0.8947   +99.5998
[2018-10-22 10:48:10 =  34.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.4152    -0.5279   -58.7642
[2018-11-04 10:42:50 =  47.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.7539    +0.8108   +90.2596
[2018-11-08 10:48:24 =  51.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.3651    -0.5780   -64.3473
[2018-11-21 10:42:37 =  64.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.8132    +0.8701   +96.8600
[2018-11-25 10:48:03 =  68.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.4580    -0.4851   -54.0061
[2018-12-12 10:47:09 =  85.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.6926    -0.2505   -27.8884
[2018-12-29 10:45:41 = 102.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.0677    +0.1246   +13.8680
[2019-01-15 10:43:40 = 119.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.5835    +0.6404   +71.2906
[2019-01-19 10:48:40 = 123.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.3357    -0.6074   -67.6159
[2019-02-05 10:45:57 = 140.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.0277    +0.0846    +9.4144
[2019-02-22 10:42:39 = 157.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.8637    +0.9206  +102.4796
[2019-02-26 10:47:21 = 161.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    40.6916    -0.2515   -27.9979
[2019-03-15 10:43:21 = 178.00(days)]    -0.2185    +0.0000    +0.0000 |    41.7050    +0.7618   +84.8073

テスト結果：COSMO-SkyMed-4(日々の軌道のズレ確認)

本ツールでは、経度方向の軌道のズレの許容値を指定できるようになっており、「1°」程度が適切だが、「10°」程度まで許容して計算すると、最初の軌道を基準とした東西方向への軌道のズレを、日々確認することもできる。下記がその結果(プラス符号が東方向)。

COSMO-SKYMED 4
1 37216U 10060A   18258.17806865 -.00000011  00000-0  51372-5 0  9997
2 37216  97.8902  80.4717 0001356  76.0322 284.1025 14.82152713425139

                                         Lat(+N) diff[deg]   diff[Km] |   Long(+E)  diff[deg]   diff[Km]
[2018-09-17 00:39:00 =   0.00(days)]    39.4522    +0.0000    +0.0000 |   -96.8107    +0.0000    +0.0000
[2018-09-18 00:57:13 =   1.01(days)]    39.4521    -0.0000    -0.0011 |  -101.3680    -4.5573  -391.7246
[2018-09-19 01:15:27 =   2.03(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |  -105.9252    -9.1145  -783.4468
[2018-09-21 00:14:42 =   3.98(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -90.7359    +6.0748  +522.1689
[2018-09-22 00:32:55 =   5.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -95.2931    +1.5176  +130.4502
[2018-09-23 00:51:09 =   6.01(days)]    39.4522    +0.0000    +0.0000 |   -99.8503    -3.0395  -261.2661
[2018-09-24 01:09:23 =   7.02(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |  -104.4074    -7.5967  -652.9820
[2018-09-26 00:08:37 =   8.98(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -89.2179    +7.5928  +652.6479
[2018-09-27 00:26:51 =   9.99(days)]    39.4521    -0.0000    -0.0011 |   -93.7750    +3.0357  +260.9368
[2018-09-28 00:45:05 =  11.00(days)]    39.4522    -0.0000    -0.0008 |   -98.3321    -1.5214  -130.7731
[2018-09-29 01:03:19 =  12.02(days)]    39.4521    -0.0000    -0.0011 |  -102.8892    -6.0785  -522.4813

*1:回帰軌道 - Wikipedia

*2:Repeat Cycle以外に、Revisit Timeという指標もあります。Revisit Timeは、同じ場所を再度撮影できるまでの期間であり、通常1日程度です。なお、撮影場所から見える衛星の方向は真上とは限らず、毎回変わるので、衛星方向を傾けて撮影します。そのため、撮影場所の見え方は異なります。参考：What is the difference between a repeat cycle and revisit time for a satellite?

*3:github.com

*4:CelesTrak: Current NORAD Two-Line Element Setsから最新のTELを入手可能

*5:http://www.infra.kochi-tech.ac.jp/takagi/Geomatics/5Estimation2.pdf

*6:離心近点角 E をExcelのソルバーで求めた値E=200.9819218が、記載数値E=200.9785378と一致しない。つまり、記載のE、e、Mの値で計算すると方程式「E − e sin E = M」が成立しない。具体的には、「E − e sin E - M = 200.9785378 - 0.0001679 * sin( RADIANS(200.9785378) ) - 200.9819819 = -0.0033840」となる。なお、E=200.9819218の場合は「E − e sin E - M = 0」となる。

*7:ニュートン・ラフソン法を繰り返し無しで1回だけ適用

*8:COSMO-SkyMed - Wikipedia

*9:軌道情報の元期(起点)が、上記よりも約0.8日新しい。

Itsukaraの日記

最新IT技術を勉強・実践中。最近はDeep Learningに注力。

Spring FrameworkでのCSRF対策無効化のテスト

AWS re:InventのHoodieが1カ月半掛かって届いた

Google Researchの実験は大規模過ぎて他で追随不能

プリントパックで名刺作成 (初回無料と素晴らし過ぎ)

設定前はこんな感じ (画像が用紙にフィットしていない)

印刷でofficeprintを選び、プリンターのプロパティを選択

詳細設定をクリック

用紙サイズでPostscriptカスタムページサイズを選択

幅55ミリ、高さ91ミリを設定し、OKをクリック

OKをクリック

OKをクリック

めでたく、名刺が用紙にフィットした

人工衛星の回帰日数計算をGoogle Cloud Function化

背景

結果

苦労した点

データがCloud Functionに渡らない

問題

仮解決策

本解決策に向けて

解決策

計算結果が改行無しで表示される

問題

解決策

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人工衛星の回帰日数計算ツールを作成

背景

自前で軌道計算 => 失敗

ライブラリで軌道計算

回帰日数の計算方法

テスト結果：COSMO-SkyMed-4(回帰日数16日)

テスト結果：WorldView-1(回帰日数不明)

テスト結果：WorldView-1(回帰日数不明)、別TLE

テスト結果：COSMO-SkyMed-4(日々の軌道のズレ確認)