KH Coder 2 チュートリアル(スライド版)

khcoder
KH Coder チュートリアル

漱石「こころ」を題材に
【スライド版】

1
本チュートリアルの内容
1.
2.
3.
4.
5.

2

KH Coderの準備
プロジェクト作成と前処理
頻出語と共起
それぞれの部(上・中・下)に特徴的な語
コーディングによるコンセプトの抽出
1. KH Coderの準備

3
1.1 Windows版パッケージをダウンロード
①

http://khc.sourceforge.net/

か ら 「 Windows 版 パ ッ
ケージ」をダウンロード

② 「khcoder‐2b30‐f.exe」
のようなファイル名をク
リックすると、このペー
ジに飛ぶ

④ 5秒ほど待つと、自動
的にダウンロードが開始
(セキュリティの警告が
出る場合は「許可」や
「保存」をクリック)
4

③ この部分は
広告なので無視
1.2 インストール(解凍)
② Unzip
をクリック

① ダウンロードしたファ
イルをダブルクリック

③ 「unzipped successfully」
の表示が出れば完了なので、す
べての画面を閉じる

KH Coderは解凍(Unzip)するだけで利用可
5
1.3 KH Coderの起動方法(Windows 7)
② 「C:¥khcoder」と入力
してEnter キー

① スタートボタン
をクリック

③ 「kh_coder.exe」
Windows 8の場合は
スタート画面で直接
「C:¥khcoder」と入力
6

をダブルクリック
2. プロジェクト作成と
前処理

7
2.1 プロジェクト作成(分析するファイルを指定)
① メニューから「プロジェクト」「新規」を選択
② 「参照」をクリックして
「tutorial_jp」フォルダ内の
「kokoro2.txt」を開く

③ 自由にメモを入力

④ 「OK」をクリック
次回KH Coderを起動した時は「新規」ではなく、「プロジ
ェクト」「開く」を選択して、既存のプロジェクトを開く
8
【解説】漱石「こころ」ファイルの内容
このチュートリアルでは漱
石「こころ」(kokoro2.txt)を
分析
物語最後の「先生」の自殺
は突然で不自然という批判
はもっともか?
「こころ」は上・中・下の
3部構成
「上_先生と私」のような
部の見出しをH1タグで括っ
ている
部の内部がさらに一・二・
三などの章に分かれている
9

「一」のような章の見出し
をH2タグで括っている
2.2 前処理(テキストから自動的に語を取り出す)
① KH Coderのメニューから「前処理」「語の取捨選択」
重要な言葉なのに、
1語として抽出されな
い時は「強制抽出」

② 全角で「K」と入力

③ クリック

④ メニューから「前処理」「前処理の実行」
10

→「OK」

KH Coderはアルファ
ベット1文字を無視す
るが、「K」は「ここ
ろ」の重要な人物
そこで「K」を強制抽
出するよう指定して
から、前処理を実行
3. 頻出語と共起

11
3.1 多く出現していた語
① メニューから「ツール」「抽出語」「抽出語リスト」
② 「頻出150語」を選択

③ クリック
小説なので主要人物が上位に
「死ぬ」が89回と多く出現?

12

活用のある語は基本形に直し
て抽出&カウント
ex.「死ねば」→「死ぬ」
3.2 共起ネットワークの作成
① メニューから「ツール」「抽出語」「共起ネットワーク」
② 「集計単位」として「段落」を選んで「OK」
同じ段落によく一緒に出現する
(共起する)語同士を、線(edge)
で結んだネットワーク

③ 「調整」をクリックして、
「描画数」を120にして「OK」
④ 「調整」をクリックして、「出
現数の多い語ほど大きい円…」を
チェックして「OK」

⑤ 「カラー:」の箇所を「サブグ
ラフ検出(modularity)」に変更
13

色々お試しください
【解説】語の共起を探索する手法
階層的クラスター分析、MDS、自己組織化マップ等も利用可

MDS
共起ネットワーク

自己組織化マップ

共起する語のグループから、データ中のテー
マないしトピックを探索できる
これらの多変量解析の実行には内部でRを使用
14

クラスター分析
3.3 KWICコンコーダンス 1/2
① メニューから「ツール」「抽出語」「KWICコンコーダンス」
② 検索したい語を
入力してEnterキー
ダブルクリックで、さら
に広い範囲の文脈を表示

集計や解析の結果だ
けを見るのでは不十
分(多くの場合)
もとのテキスト中で
語がどのように使わ
れていたかを確認!

③ 「集計」をクリックすると
15

コロケーション統計が開く
3.3 KWICコンコーダンス 2/2
① 前のページ手順でコロケーション統計が開く
「左1」は、左側の1つ目、すなわち
直前に出現していた回数のこと。

「意味」は「解る」の3つ前に5回出現

② 表示する語を、
16

品詞をもとに選択可
4. それぞれの部
(上・中・下)
に特徴的な語

17
4.1 それぞれの部の特徴語一覧
① メニューから「ツール」「外部変数と見出し」「リスト」
② クリック

③ 「文」を選択

④ 「特徴語」「一覧(Excel形式)」を選択
18

上・中・下の特徴語が
上 位 10 語 ず つ リ ス ト
アップされる。数値は
どの程度「特徴的」か
を示すJaccard係数。
【解説】特徴語からみる物語の流れ
下 は「先生」が主人公
に送った長い遺書。親
友「K」と「お嬢さん」
との三角関係などを通
じて、上では主人公に
も読者にも「解ら」な
かった事柄が明らかに。

上 では主人公と「先生」

中では主人公が実家に戻

が交流を深めていく。しか
し「先生」の話はよく「解
ら」ないことも多い。

り「父」「母」との会話
が多くなる。「先生」と
も「手紙」をやりとり。

19

Ex. 「先生の話のうちでただ一つ底まで聞きたかったのは,人間がいざと
いう間際に、誰でも悪人になるという言葉の意味であった。単なる言葉と
しては、これだけでも私に解らない事はなかった。しかし…」(上二九)
4.2 対応分析による視覚的な探索
① メニューから「ツール」「抽出語」「対応分析」

② 「H1」になって
いることを確認

③ クリック
20

上・中・下の特徴を
グラフィカルに探索
【解説】対応分析の見方
② 原点(0, 0)から見て、
「上_先生と私」の方向
にある語、そして原点
から離れている語ほど、
上に特徴的!
原点(0, 0)

※特徴語の一覧から読み
取れた上・中・下の特徴
と、おおむね同じ特徴を
対応分析からも読み取れ
る。

21

① 原点(0, 0)付近に
はこれといって特徴
のない語が集まる
5. コーディングによる
コンセプトの抽出

22
【解説】 コーディングとは
語ではなくコンセプトを数えたい場合もある
例えば「人の死」というコンセプトは、「死ぬ」だけ
でなく「殺す」という語でも表現される
コンセプトを数えるためのコーディングルール
コード(コンセプト)の名前

*人の死
死ぬ or 殺す or 亡くなる

コードを付与する条件。「死ぬ」
「殺す」「亡くなる」のどれかが出
現している文書は、「*人の死」に
言及していたと見なされる。

23

チュートリアルで使用
する「theme.txt」
5.1 コーディングルールによる検索
① メニューから「ツール」「文書」「文書検索」
② 「参照」をクリック
して「theme.txt」を開く

④ ダブルクリック
③「段落」を選択

⑤ ダブルクリックで段落全体を表示
24

コーディングルール作成時には、どのような文書にコード
が付与されているかを検索・確認することが大切
5.2 コードのクロス集計(部ごと)
① メニューから「ツール」「コーディング」「クロス集計」
② 「参照」をクリック
して「theme.txt」を開く
人の死

恋愛

③「段落」を選択

④「集計」をクリック

友情

信用・不信

⑤「バブル」をクリック
してプロットを作成
25

下_先生と遺書

中_両親と私

上_先生と私

病気

コードが多く出現して
いたかどうかを、部ご
とに集計したプロット
【解説】部ごとの集計から見る物語の流れ
③ 中・下のよ
うな人物の死は
描かれていない
のに、上でも
「人の死」が一
定数出現。

① 下では3角関係のいき

人の死

さつから親友が自殺。そ
のため「恋愛」「友情」
「信用・不信」が多い。

恋愛

Per cent :

友情

5

10

信用・不信
15

② 中では病気で死に する

26

「父」の様子が描かれる。

下_先生と遺書

中_両親と私

なぜ?
次の分析で確認!

上_先生と私

病気
5.3 コードのクロス集計(章ごと)
① 5.2に続けて以下の操作を行う
②「文」を選択

③「見出し2」を選択
④「集計」をクリック

⑤「選択」「人の死」を
クリックしてグラフを作成
27

「人の死」が多く出現
していたかどうかを、
章ごとに細かく見る折
れ線グラフ
【解説】「人の死」の推移から 1/2
① 自殺の直前だけを見
② しかし物語全体に視
野を広げると、「先生」
が死ぬことに執着してい
る様子が、上でも詳細に
描かれている。
Ex. 「…先生の話は,容
易に自分の死という遠い
問題を離れなかった。そ
うしてその死は必ず奥さ
んの前に起るものと仮定
… 」(上三五)

ると、「先生」はかな
り急激に決意を固めて
いるようにも見える。
上二四
上三五

③ 自殺の理由の一部には、お
金や恋に切羽詰まれば誰でも悪
人になる、人間一般への失望

28

Ex. 「…自分もあの叔父と同じ人間だと意識した時…。他に愛想を尽か
した私は、自分にも愛想を尽かして動けなくなったのです」 (下五二)
【解説】「人の死」の推移から 2/2
④ 自殺が突然で
不自然という批判
は必ずしもあたら
ないのでは?

計量テキスト分析
の利点として:
データ全体を見
渡す視点が得ら
れる
目で読むべき特
徴的な部分はど
こか探索できる
29

上二四
上三五
おわりに
さらに詳しくは

『社会調査のための計量テキスト分析』
(樋口耕一著,ナカニシヤ出版,2014)
第3章の文章版チュートリアルや、
KH Coder同梱のリファレンスマニュアル、
掲示板(ユーザーフォーラム)
などをご利用ください。

謝辞

30

本チュートリアルの作成と改善にあたって
は、立命館大学産業社会学部ならびに大学
院社会学研究科の学生諸氏にご協力いただ
きました。
1 of 30

Recommended

KH Coder 3 チュートリアル(スライド版) by
KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)
KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)khcoder
90.1K views32 slides
Jaccard係数の計算式と特徴(1) by
Jaccard係数の計算式と特徴(1)Jaccard係数の計算式と特徴(1)
Jaccard係数の計算式と特徴(1)khcoder
109.7K views9 slides
Rファイルの保存と活用1―KH Coderによる対応分析の結果のエクスポートと活用― by
Rファイルの保存と活用1―KH Coderによる対応分析の結果のエクスポートと活用―Rファイルの保存と活用1―KH Coderによる対応分析の結果のエクスポートと活用―
Rファイルの保存と活用1―KH Coderによる対応分析の結果のエクスポートと活用―khcoder
123K views8 slides
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで by
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3までYahoo!デベロッパーネットワーク
25.7K views91 slides
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学 by
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学Ken'ichi Matsui
55K views47 slides

More Related Content

What's hot

東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」 by
東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」
東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」Hitomi Yanaka
4.2K views69 slides
不均衡データのクラス分類 by
不均衡データのクラス分類不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類Shintaro Fukushima
59K views34 slides
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展 by
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展Naoaki Okazaki
35.5K views42 slides
強化学習その4 by
強化学習その4強化学習その4
強化学習その4nishio
10.6K views51 slides
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築 by
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築Masayuki Ota
25.9K views64 slides
Rolling Hashを殺す話 by
Rolling Hashを殺す話Rolling Hashを殺す話
Rolling Hashを殺す話Nagisa Eto
4.1K views26 slides

What's hot(20)

東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」 by Hitomi Yanaka
東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」
東京大学2020年度深層学習(Deep learning基礎講座) 第9回「深層学習と自然言語処理」
Hitomi Yanaka4.2K views
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展 by Naoaki Okazaki
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
Naoaki Okazaki35.5K views
強化学習その4 by nishio
強化学習その4強化学習その4
強化学習その4
nishio10.6K views
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築 by Masayuki Ota
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
Masayuki Ota25.9K views
Rolling Hashを殺す話 by Nagisa Eto
Rolling Hashを殺す話Rolling Hashを殺す話
Rolling Hashを殺す話
Nagisa Eto4.1K views
幾何を使った統計のはなし by Toru Imai
幾何を使った統計のはなし幾何を使った統計のはなし
幾何を使った統計のはなし
Toru Imai29.6K views
Active Learning 入門 by Shuyo Nakatani
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani51.8K views
パターン認識と機械学習 §6.2 カーネル関数の構成 by Prunus 1350
パターン認識と機械学習 §6.2 カーネル関数の構成パターン認識と機械学習 §6.2 カーネル関数の構成
パターン認識と機械学習 §6.2 カーネル関数の構成
Prunus 135014.3K views
ドメイン適応の原理と応用 by Yoshitaka Ushiku
ドメイン適応の原理と応用ドメイン適応の原理と応用
ドメイン適応の原理と応用
Yoshitaka Ushiku5.5K views
ベイズ統計学の概論的紹介 by Naoki Hayashi
ベイズ統計学の概論的紹介ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
Naoki Hayashi78.9K views
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」 by Takashi J OZAKI
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Takashi J OZAKI154.4K views
目grep入門 +解説 by murachue
目grep入門 +解説目grep入門 +解説
目grep入門 +解説
murachue89.4K views
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介 by Recruit Technologies
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies39.2K views
グラフニューラルネットワーク入門 by ryosuke-kojima
グラフニューラルネットワーク入門グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門
ryosuke-kojima51.5K views
Jaccard係数の計算式と特徴(2) by khcoder
Jaccard係数の計算式と特徴(2)Jaccard係数の計算式と特徴(2)
Jaccard係数の計算式と特徴(2)
khcoder8.8K views
強化学習その3 by nishio
強化学習その3強化学習その3
強化学習その3
nishio26.8K views

Viewers also liked

フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st by
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stフリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stkhcoder
45K views28 slides
サリエンシーマップの視線計測への応用 by
サリエンシーマップの視線計測への応用サリエンシーマップの視線計測への応用
サリエンシーマップの視線計測への応用Masatoshi Yoshida
8.7K views1 slide
GraphX Advent Calendar Day17 by
GraphX Advent Calendar Day17GraphX Advent Calendar Day17
GraphX Advent Calendar Day17鉄平 土佐
9.2K views7 slides
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方 by
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方Hiroshi Shimizu
45.9K views53 slides
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定 by
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定Akira Masuda
96.8K views31 slides
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて by
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてHiroshi Shimizu
6.3M views41 slides

Viewers also liked(6)

フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st by khcoder
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stフリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41st
khcoder45K views
サリエンシーマップの視線計測への応用 by Masatoshi Yoshida
サリエンシーマップの視線計測への応用サリエンシーマップの視線計測への応用
サリエンシーマップの視線計測への応用
Masatoshi Yoshida8.7K views
GraphX Advent Calendar Day17 by 鉄平 土佐
GraphX Advent Calendar Day17GraphX Advent Calendar Day17
GraphX Advent Calendar Day17
鉄平 土佐9.2K views
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方 by Hiroshi Shimizu
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
Hiroshi Shimizu45.9K views
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定 by Akira Masuda
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
Akira Masuda96.8K views
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて by Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
Hiroshi Shimizu6.3M views

Similar to KH Coder 2 チュートリアル(スライド版)

【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版) by
【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)
【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)khcoder
7.4K views31 slides
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中 by
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Takako Miyagawa
4K views35 slides
さわってみよう Firefox OS in 福岡 by
さわってみよう Firefox OS in 福岡さわってみよう Firefox OS in 福岡
さわってみよう Firefox OS in 福岡Honma Masashi
813 views21 slides
Cocos2d xでの開発の準備 by
Cocos2d xでの開発の準備Cocos2d xでの開発の準備
Cocos2d xでの開発の準備Tomoaki Shimizu
15.4K views9 slides
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題 by
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題murai1972
7.8K views18 slides
さわってみよう Firefox OS in 大阪 by
さわってみよう Firefox OS in 大阪さわってみよう Firefox OS in 大阪
さわってみよう Firefox OS in 大阪Honma Masashi
1.1K views23 slides

Similar to KH Coder 2 チュートリアル(スライド版)(13)

【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版) by khcoder
【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)
【旧版】KH Coder 3 チュートリアル(スライド版)
khcoder7.4K views
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中 by Takako Miyagawa
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Takako Miyagawa4K views
さわってみよう Firefox OS in 福岡 by Honma Masashi
さわってみよう Firefox OS in 福岡さわってみよう Firefox OS in 福岡
さわってみよう Firefox OS in 福岡
Honma Masashi813 views
Cocos2d xでの開発の準備 by Tomoaki Shimizu
Cocos2d xでの開発の準備Cocos2d xでの開発の準備
Cocos2d xでの開発の準備
Tomoaki Shimizu15.4K views
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題 by murai1972
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題
FreeCAD OpenFOAM Workbenchセットアップ方法と課題
murai19727.8K views
さわってみよう Firefox OS in 大阪 by Honma Masashi
さわってみよう Firefox OS in 大阪さわってみよう Firefox OS in 大阪
さわってみよう Firefox OS in 大阪
Honma Masashi1.1K views
KEONとPEAKが無くてもFirefox OS開発出来る by android sola
KEONとPEAKが無くてもFirefox OS開発出来るKEONとPEAKが無くてもFirefox OS開発出来る
KEONとPEAKが無くてもFirefox OS開発出来る
android sola12.3K views
Composer による依存管理 と Packagist によるライブラリの公開 by Shogo Kawahara
Composer による依存管理 と Packagist によるライブラリの公開Composer による依存管理 と Packagist によるライブラリの公開
Composer による依存管理 と Packagist によるライブラリの公開
Shogo Kawahara18.8K views
100626 ec cube勉強会初心者向けスライド by kuroki
100626 ec cube勉強会初心者向けスライド100626 ec cube勉強会初心者向けスライド
100626 ec cube勉強会初心者向けスライド
kuroki535 views
Verilog-HDL Tutorial (15) software by Hiroki Nakahara
Verilog-HDL Tutorial (15) softwareVerilog-HDL Tutorial (15) software
Verilog-HDL Tutorial (15) software
Hiroki Nakahara1.3K views
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性 by kozossakai
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性
kozossakai738 views
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性 by 坂井 弘亮 by CODE BLUE
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性 by 坂井 弘亮Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性 by 坂井 弘亮
Step-Oriented Programming による任意コード実行の可能性 by 坂井 弘亮
CODE BLUE681 views

KH Coder 2 チュートリアル(スライド版)