要約がありません。

ユッシ・パッカネンは、独自のC++標準ライブラリ「pystd」を作成する際の課題や決定について述べています。既存のC++標準ライブラリ（STL）は優れていますが、コンパイル時間が長く、可読性に問題があると指摘しています。パッカネンは、STLを無効にして、これらの問題に対処する新しいライブラリを構築することが可能だと提案しています。

このライブラリは、ファイル処理、文字列操作、UTF-8の検証、ソートなどの基本的な機能を提供しつつ、コードベースを最小限に抑えています。具体的には、STLの膨大なコードに対して1,000行未満に収めることを目指しています。著者は、ゼロからライブラリを作成することで、設計の柔軟性を持ち、将来のバージョンとの互換性を確保できると強調しています。

pystdのユニークな点の一つは、バージョン管理のアプローチです。毎年新しいバージョンが作成され、古いバージョンと新しいバージョンが共存できるようになっています。これにより、ユーザーは古いコードとの互換性を保ちながら、新しい機能を自分のペースで取り入れることができます。

全体として、このプロジェクトは、従来のC++標準ライブラリに代わる、より効率的で使いやすい選択肢を作成する可能性を示しています。

2024年のドイツ連邦議会（ブンデスタク）での重要な投票結果をまとめました。

1月17日には、CDU/CSUがウクライナへの武器供与を求める「軍事監察官の年次報告」が行われ、賛成178票、反対485票という結果になりました。また、農業競争力を向上させるための支援が提案され、賛成188票、反対420票でした。一方、AfDが提案したウクライナとロシアの平和イニシアティブは、賛成605票、反対75票で可決されました。

1月19日には、市民権法の近代化が提案され、賛成382票、反対234票で通過しました。

2月1日には、連邦選挙法の改正が行われ、公正な選挙区割りを目指し、賛成382票、反対276票でした。

2月22日には、ウクライナに対するロシアの脅威に対抗するための支援が提案され、賛成381票、反対284票で可決されました。また、CDU/CSUが提案した外交・安全保障政策の変更は、賛成182票、反対479票で否決されました。

2月23日には、投資促進と税制の簡素化を目指す「成長機会法」が賛成376票、反対267票で可決され、健康と安全のための大麻法も賛成404票、反対226票で通過しました。

3月14日には、CDU/CSUがウクライナへのタウルスミサイル供与を提案し、賛成494票、反対188票で可決されました。

3月20日には、AfDが農業用ディーゼルの税軽減を維持することを求め、賛成553票、反対64票で通過しました。

3月21日には、地中海での連邦軍の派遣が承認され、賛成563票、反対109票でした。

4月12日には、性別登録の自己決定を簡素化する法案が賛成372票、反対251票で可決されました。

4月25日には、リビアでの軍事介入を継続する「EUNAVFOR MED IRINI」が承認され、賛成554票、反対100票でした。

4月26日には、再生可能エネルギー法が提案され、太陽光発電の拡大を加速することを目指し、賛成384票、反対79票で可決されました。

5月16日には、AfDがWHOのパンデミック条約に反対し、賛成578票、反対71票で否決されました。

6月5日には、連帯付加税の廃止に反対する投票が行われ、賛成537票、反対62票でした。

6月6日には、政治的イスラムに対抗するための提案があり、賛成406票、反対241票で可決されました。

6月13日には、マンハイムでのテロ対策として、CDU/CSUが移民政策の厳格化を提案し、賛成253票、反対399票で否決されました。

6月27日には、ボスニアでの連邦軍の派遣が承認され、賛成553票、反対74票でした。

7月5日には、妊娠に関する相談の取り扱いを改善するための法案が賛成381票、反対169票で可決されました。

10月17日には、サプライチェーン法の廃止が提案され、賛成247票、反対412票で否決されました。

10月18日には、内部安全の改善に向けた亡命法の変更が提案され、賛成254票、反対404票でした。

12月16日には、首相に対する信任投票が行われ、賛成207票、反対394票でした。

12月19日には、憲法裁判所法の改正が提案され、裁判所の役割を強化することを目指し、賛成600票、反対69票で可決されました。

このまとめは、年間を通じての主要な投票とその結果を示し、重要な立法テーマを浮き彫りにしています。

レズリー・ランポートによる閉会基調講演に参加してください。彼は分散コンピューティングの分野での業績によりチューリング賞を受賞した著名な研究者です。この講演では、コンピュータの歴史やオープンソース、分散システムについての話題が取り上げられます。

日時は2025年3月9日（日）で、時間は15時から16時までです。場所はボールルームDEです。

このイベントはさまざまなスポンサーの支援を受けており、ポリシーや行動規範についての詳細情報も提供されています。

searchmysite.netは「インディウェブ」に特化したニッチな検索エンジンで、個人や独立したウェブサイトを対象としています。このサイトは、商業広告やスパムが氾濫する大手検索エンジンではなく、個人の体験や深いテーマを探求したいユーザーのために設計されています。

主な特徴としては、ユーザーが提出したコンテンツのみをインデックスすることが挙げられます。これにより、インターネット全体の膨大なスパムを避けることができます。また、広告が一切ないため、クリーンな検索結果が得られ、スパムの誘因も減少します。運営コストは「サービスとしての検索」で賄う計画であり、広告収入に依存しない持続可能なモデルを目指しています。さらに、プライバシーにも配慮しており、個人データを広告主に販売することはありません。プラットフォームは完全にオープンソースで、透明性があり、コミュニティの関与を促進しています。

全体として、searchmysite.netは商業的でない本物のコンテンツを求めるユーザーに向けられています。

「ステータス・アズ・ア・サービス（StaaS）」という概念についてのエッセイでは、ソーシャルネットワークをソフトウェアではなく社会的資本を提供するビジネスに例えています。著者は、人々が本質的に社会的地位を求める動機を持っており、ソーシャルネットワークはこの追求を促進することで成長すると主張しています。

人間は自然に社会的資本、つまり地位を求めます。ソーシャルネットワークはしばしば金融資本の観点から分析されますが、社会的資本の視点からそのダイナミクスを理解することが重要です。金融資本とは異なり、社会的資本は定量化が難しく、ソーシャルネットワークの分析が不正確になることがあります。現在の指標は、ユーザー数に焦点を当てがちですが、より深い社会的ダイナミクスを考慮する必要があります。

成功したソーシャルネットワークは、最初にユニークな単独ユーザーの利点を提供し、その後強力なネットワーク効果を利用して成長を加速させます。ソーシャルネットワークは、使いやすさ（ユーティリティ）と社会的資本（ユーザーが地位を得る手助けをする度合い）の二つの軸で評価できます。成功するソーシャルネットワークは、この二つの側面のバランスを取っています。

暗号通貨と同様に、ソーシャルネットワークではユーザーが地位を得るために努力を示す必要があります（作業の証明）。これにより、社会的資本に希少性と価値が生まれます。ネットワークに参加するユーザーが増えるにつれて、社会的資本を得るための競争は激化します。初期の参加者は競争が少ないため、地位を得るのが比較的容易です。

社会的資本は静的ではなく、ユーザーの相互作用やネットワークの構造によって変化することが強調されています。これにより、ソーシャルネットワークの全体的な健康や持続可能性に影響を与えます。ウエイは、地位を求める行動の観点からソーシャルネットワークを分析するための枠組みを提示し、成長とダイナミクスを理解する上での社会的資本の重要性を示しています。

1月にQwen2.5-VLシリーズのモデルが発表され、好評を得ています。新しいモデルであるQwen2.5-VL-32B-Instructは、強化学習を用いて最適化されており、Apache 2.0ライセンスのもとでオープンソースとして公開されています。この32Bモデルの主な特徴には、以下の点があります。

人間のような応答が可能で、出力はより詳細で人間の好みに合わせた形式になっています。また、数学のスキルが向上し、複雑な数学問題の解決において高い精度を発揮します。さらに、画像理解能力も向上しており、コンテンツ認識や視覚的推論といった画像タスクの精度が高まっています。

性能評価の結果、Qwen2.5-VL-32B-Instructは、同様のモデルと比較して特にマルチモーダルタスクやユーザー体験の評価において優れた結果を示しています。このモデルはテキスト処理にも優れており、細かな画像理解や数学的推論など、さまざまなデモケースで強力な能力を発揮しています。

今後の研究では、複雑な視覚タスクに対する長期的かつ効果的な推論プロセスの開発に焦点を当て、モデルの能力をさらに向上させる予定です。このモデルが役立つと感じた場合は、技術報告として引用することができます。

Triforceは、特定のApple Silicon搭載のノートパソコンにおいてマイクの性能を向上させるために設計されたソフトウェアツールです。対応するモデルは、MacBook Pro 13インチ（M1/M2）、MacBook Air 13インチ（M1/M2）、MacBook Pro 14インチ（M1 Pro/Max、M2 Pro/Max）、MacBook Pro 16インチ（M1 Pro/Max、M2 Pro/Max）、およびMacBook Air 15インチ（M2）です。

このツールは、最小分散歪みのない応答（MVDR）という手法を用いた適応ビームフォーミングを利用しています。この技術により、背景の雑音から必要な音を分離することが可能になります。内蔵マイクは、こうした処理がないと雑音を過剰に拾ってしまうため、非常に重要です。

Triforceは依存関係が最小限で、主にLV2が必要です。このソフトウェアは、macOS以外でもマイクをより有効に活用できることを目指しています。ただし、現在進行中のプロジェクトであり、Appleの内蔵ソリューションと同等の性能を発揮するわけではありません。いくつかの制限もあります。具体的には、パフォーマンスのための高度な最適化が行われていないこと、出力がモノラル音声のみであること、計算負荷が高いため広帯域処理に対応していないことが挙げられます。

プロジェクトの改善に向けて、貢献を呼びかけています。

著者は三週間前に、無限スクロールでウィキペディアの記事にアクセスできるウェブサイト「WikiTok」を立ち上げました。このサイトは、Bun、React、TypeScriptという技術を使って約二時間で作成されました。プロジェクトはツイートから始まり、ウィキペディアのコンテンツを簡単に探求できる方法を提供することを目的としています。

開発の過程では、著者はウィキペディアのAPIから記事を取得するためのカスタムフックを使用し、記事を表示するためのUIコンポーネントを作成しました。この開発プロセスは従来の方法とは異なり、AIの支援を大いに活用し、迅速な反復作業に依存していました。

バイラルになることは刺激的でありながらも圧倒される体験で、ユーザーからのフィードバックに基づいて迅速に対応し、調整する必要があります。著者は、自分に注目を集めたプラットフォームに集中し、ユーザーやジャーナリストとのやり取りを効果的に管理することの重要性を強調しました。

メディアの注目を扱う際には、ジャーナリストとのコミュニケーションをメールで行い、明確さと正確さを確保することが大切だと著者はアドバイスしています。また、プロジェクトに関する誤情報が広がるという課題にも直面し、ユーザーからのさまざまなリクエストや提案に対処しなければなりませんでした。

著者はフィッシングの試みについての経験を共有し、特に注目を集めているときには連絡先を確認する重要性を強調しました。著者は土木工学からソフトウェア開発に転身し、より充実したキャリアを求める動機がありました。

今後の計画として、著者はプロジェクトの開発を続ける意向を示しており、現在はソフトウェアエンジニアリングの職を探しています。全体として、著者はWikiTokの急成長と、開発、バイラル性、メディアとの関わりについて学んだ教訓を振り返っています。

アメリカのデータ分析会社パランティアは、イギリス政府に対して、さまざまな部門でのデータ管理のための「共通運用システム」を構築するよう提案しました。これは、将来の危機、特にパンデミックに備えるためです。パランティアの幹部ルイ・モズリー氏は、緊急事態を待つのではなく、今すぐ行動を起こす必要があると強調しました。

パランティアは、2020年3月のCOVID-19パンデミックの際にイギリスの国民保健サービス（NHS）と協力を始めました。当初は小規模な契約を結びましたが、その後、競争なしに契約が大幅に拡大しました。彼らの役割には、重要な医療物資の配布支援が含まれていました。パランティアは、統一されたデータシステムが調達やその他の政府業務を改善できると主張しています。

しかし、彼らの契約は法的な調査の対象となっており、活動家たちはデータの使用に関する変更には公の協議が必要だと主張しています。それにもかかわらず、パランティアのイギリスにおけるパンデミック対応への関与は、同社の影響力とデータサービスへの依存度の高まりを浮き彫りにしています。

この記事では、イタリアの歴史的な塔について、特にグエルフとギベリンの戦争の時代に焦点を当てています。ボローニャは多くの塔があることで知られ、フィレンツェではこれらの塔の名残が他の建物の中に石の基盤として今でも見ることができます。裕福な家族は、紛争や侵略に対抗するために、高い石造りの構造物を防御の要塞として建設しました。

フィレンツェでは、火災のリスクを減らし、安全を保つために、一定の高さ以上の私有塔の建設が禁止されました。その結果、現在の街には特徴的な塔の断片が見られます。これらの塔は富と権力の象徴であり、その存在は当時の激しい家族間の対立を反映しています。

また、この記事はより広い歴史的な物語にも触れ、「暗黒時代」とルネサンスの間の分断が一般に考えられているよりも複雑であることを示唆しています。著者は、今後の著書を宣伝しながら、さらなる洞察を共有する予定です。

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クアンタマガジンは、物理学、数学、生物学、コンピュータサイエンスなどのさまざまな科学的トピックに焦点を当てています。シモンズ財団の支援を受けて、洞察に満ちた記事やインタビュー、マルチメディアコンテンツを提供することを目指しています。

最近の記事では、アイザック・ニュートンのアルゴリズムに関する重要な更新が取り上げられています。このアルゴリズムは、複雑な数学的問題において最適な解を見つけるのに役立ちます。アミール・アリ・アフマディ氏が率いる研究者たちは、ニュートン法を改良し、より広範な関数に対して効率的に機能するようにしました。

ニュートンの元のアルゴリズムは、関数の最小値を見つけるためにその一階および二階導関数を使用します。これは、物流、金融、人工知能などの問題を解決する上で重要です。しかし、より複雑な関数に適用すると限界があります。

新しい改良により、このアルゴリズムは複数の変数や高次導関数を扱えるようになり、効率を保ちながらも柔軟性が増しました。この進展は、機械学習のような応用にすぐに変化をもたらすわけではありませんが、計算技術の将来的な改善に期待が持てます。従来の勾配降下法を超える可能性も秘めています。

2010年、裸足でのランニング運動が注目を集めました。これは、パフォーマンスの向上や怪我の予防が期待できるという主張が背景にあります。このトレンドは、怪我を引き起こすと考えられていた大きくて過剰に設計されたランニングシューズに対する反発として生まれました。

人類は長い間、裸足で走ってきました。近代的なランニングシューズは19世紀後半に登場し、1980年代や1990年代には安定性を重視した複雑なデザインへと進化しました。このような従来のシューズに対する不満から、ナイキのフリーやビブラムの5フィンガーのようなミニマリストシューズが登場し、より自然な走り方を促進することを目指しました。

この運動は、クリストファー・マクドゥーガルの2009年の著書『ボーン・トゥ・ラン』によってさらに盛り上がりました。この本では、タラウマラ族の素晴らしい長距離走の能力が紹介され、彼らはしばしば裸足または最小限の靴で走ります。この影響で、裸足ランニングのクリニックやコミュニティが増えましたが、多くの新しい参加者はこの運動を盲目的に受け入れ、潜在的なリスクを見落とすことがありました。

しかし、裸足でのランニングには急激な移行による怪我のリスクがあることが明らかになると、熱意は次第に薄れていきました。それでも、この運動はランニングシューズ業界に持続的な変化をもたらし、ミニマリストデザインの増加や過剰なサポートを避ける傾向を生み出し、現代のランニングシューズのトレンドに影響を与えました。

結局、裸足ランニングのブームは短命でしたが、ランニングの健康について重要な議論を引き起こし、今日のランニングシューズのデザインに大きな影響を与えました。

著者は、Freedesktop SDKからOpenH264拡張を削除する決定について、その開発の歴史や直面した課題を詳しく説明しています。

Freedesktop SDKプロジェクトは、Flatpak用の最小限のLinuxランタイムとして始まり、さまざまなランタイムや拡張を含むコミュニティ主導のプロジェクトへと進化しました。

H.264は人気のあるビデオコーデックですが、特許の制約があるため、Freedesktopランタイムに法的な問題なしに含めることが難しい状況でした。

2019年に、OpenH264拡張が作成され、ユーザーがCiscoのOpenH264バイナリを直接配布することなくダウンロードして使用できるようにしました。これにより法的な懸念が解消されました。

しかし、この設定には欠陥があり、バイナリの検証に問題があったり、セキュリティ修正を効果的に適用できなかったりしました。その結果、OpenH264バイナリの配布に脆弱性が生じました。

セキュリティ上の懸念やニーズの変化により、「codecs-extra」という新しい拡張が開発され、H.264を含むさまざまなビデオコーデックのサポートが追加されました。

codecs-extraがH.264に十分なサポートを提供することから、OpenH264拡張は不要と判断され、廃止されることが計画されました。さらに、OpenH264に重大な欠陥が見つかり、Freedesktop SDKのマスターブランチから削除されることになりました。

著者は、OpenH264を削除することが正しい選択だったと考えており、新しいcodecs-extra拡張がうまく機能することを期待しています。また、ソフトウェア開発における特許の課題が引き続き存在することも認識しています。

ロンドンのインペリアル・カレッジの研究者たちが、蚊をマラリアに対して抵抗力を持たせる遺伝子技術を開発しました。この技術は、マラリアを根絶する可能性を秘めています。このプロジェクトは「トランスミッションゼロ」と呼ばれ、タンザニアの健康機関と協力して進められています。特に子供たちのマラリア感染と死亡を大幅に減少させることを目指しています。

この技術は、マラリアの寄生虫を伝播できない蚊を作り出し、将来の世代にもその抵抗力を引き継がせることができます。この革新的なアプローチは、特に蚊が殺虫剤や治療法に対して抵抗力を持つようになっているため、従来のマラリア予防策が効果を失いつつある中で重要視されています。

このプロジェクトは、ビル・アンド・メリンダ・ゲイツ財団から1500万ドルの助成金を受けており、アフリカの科学者たちの地元での関与や訓練を強調しています。地域社会がこの技術を所有し、マラリア研究の持続可能な発展を確保することを目指しています。

この取り組みは、特にアフリカにおいて依然として大きな健康課題であるマラリアに対抗するための新しい解決策の必要性を強調しています。

この「過去を振り返る」という投稿では、消防の歴史とその重要な遺物について探求しています。著者は、マルクス・リキニウス・クラッススのような歴史的人物に対する社会の関心を指摘し、彼らに関する誤解についても触れています。特に、クラッススが私設の消防団を運営していたという話は、誇張されている可能性が高く、強い証拠が欠けています。

消防は古代からの関心事でしたが、組織化された市の消防サービスは19世紀になってから始まりました。エディンバラでは1824年に初めて税金で運営される消防会社が設立されました。それ以前は、住宅所有者は火災保険に頼り、保険の対象であることを示すために家にプレートを掲げていました。

投稿では、初期の消防帽から現代の防護具に至るまで、消防用具の進化も取り上げています。世界中のさまざまな歴史的な消防服や装備が紹介されており、命を懸けて働く消防士たちの勇気が強調されています。消防の起源は不明確ですが、地域社会を守る重要な役割は否定できないことが最後に述べられています。

メリーランド大学の研究者たちは、CO2レーザーを使用して、10メートルの距離から放射性物質を遠隔で検出する新しい方法を開発しました。この方法は、従来のガイガーカウンターなどの検出器の範囲の10倍以上に及びます。放射性物質から放出される粒子によって空気中に生じるイオン化を利用しています。CO2レーザーは帯電した粒子を加速させ、「電子雪崩崩壊」と呼ばれる連鎖反応を引き起こし、マイクロプラズマを生成します。これにより、レーザー光が散乱します。

研究者たちは、散乱した光を分析することで放射性物質の存在を特定できます。この技術はポロニウム-210のソースを用いて成功裏にテストされ、従来の方法と比べて検出範囲が大幅に向上しました。

この方法は、100メートル以上の距離で放射性物質を検出する可能性を示していますが、CO2レーザーの大きさが実際の現場での展開に課題をもたらしています。今後の研究では、放射性源の種類を区別し、さまざまな環境条件でも検出方法が効果的であることを確認することに焦点を当てます。

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最近の研究によると、赤ちゃんは約12ヶ月の頃から記憶を形成し始めることが明らかになりました。コロンビア大学とイェール大学の研究者たちは、26人の赤ちゃんと幼児を対象に、記憶に関する課題を行っている間に脳のスキャンを実施しました。その結果、約1歳になると、記憶に重要な役割を果たす海馬という脳の部位が記憶形成中に活性化し始めることがわかりました。

この研究は「幼児期の健忘症」を理解することを目的としています。これは、多くの大人が幼少期の記憶を思い出せない現象です。科学者たちは、言語の習得や社会的な交流など、幼少期に多くの学びがあるにもかかわらず、なぜこのようなことが起こるのか長い間疑問に思ってきました。

機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いて、研究者たちは赤ちゃんに見せた馴染みのある画像と新しい画像に対する海馬の反応を観察しました。その結果、1歳未満の赤ちゃんは、記憶の符号化に関連する脳の活動を示さなかったのに対し、1歳以上の赤ちゃんはその活動が見られました。これは、赤ちゃんが記憶を形成できる一方で、初期の脳の混乱した発達が記憶の保持を難しくしていることを示唆しています。

この研究の結果は、赤ちゃんが詳細な記憶を持っていないかもしれないが、幼少期に形成された一部の記憶は後の人生で引き出される可能性があることを示しています。今後の研究では、記憶が睡眠中にどのように処理されるかや、生々しい自伝的記憶に必要な脳の発達の最小限についてさらに探求されるでしょう。

Qodoでは、GPT-3の時代からAIコーディングアシスタントを開発してきました。当初は、テスト生成やコードレビューなどのタスクに対して固定されたワークフローを用いた構造的アプローチを採用していました。しかし、言語学習モデル（LLM）の進化、特にClaude Sonnet 3.5のリリース以降、私たちはより柔軟で適応性のあるコーディングエージェントを求めるようになりました。それでも、私たちのコーディング基準に合致するものである必要があります。

私たちがコーディングアシスタントにLangGraphを選んだ理由は、意見を反映したワークフローを作成しつつ、柔軟性を持たせることができるからです。LangGraphはグラフベースの構造を使用しており、異なるステップを表すノード（コンテキストの収集やコード生成など）と、それらのステップがどのように接続されているかを示すエッジを定義できます。この構造により、新しいモデルが登場するたびにワークフローの柔軟性を調整することが可能です。

さらに、LangGraphは一貫したインターフェースを提供しており、複雑なシステムの実装が容易です。再利用可能なコンポーネントにより、さまざまなワークフローを効率的に構築でき、多くのノード（コンテキスト収集や検証など）を異なるタスクで使い回すことができます。

また、LangGraphは組み込みの状態管理機能を提供しており、データの永続性などの機能を追加する際の手間を軽減します。しかし、私たちは不完全なドキュメントやLLMの予測不可能な性質によるテストの難しさといった課題にも直面しています。

LangGraphは、私たちのコーディングエージェントを開発するための貴重なフレームワークであることが証明されており、柔軟性とベストプラクティスのバランスを取りながら、将来の成長と適応を可能にしています。

著者は、古いGE製の食器洗い機が故障したため、新しいボッシュ500シリーズの食器洗い機を購入した経験を語っています。ボッシュを選んだ理由は、消費者レポートの好意的な評価と入手のしやすさです。設置は順調に進みましたが、リンスサイクルやエコモードなどの多くの機能がアプリとWi-Fi接続を必要とすることに不満を感じました。

著者は、基本的な機能にアクセスするためにインターネット接続が必要な現代の家電について批判しています。これは計画的陳腐化の一形態であり、セキュリティの懸念も引き起こすと主張しています。ボタンで簡単にアクセスできた機能が、今ではクラウドサービスのアカウントを必要とすることに失望を表明しています。

著者は、メーカーは家電のクラウド機能よりもローカルでの操作を優先すべきだと提案し、消費者を第一に考えたデザインを推奨しています。これにより、不必要な複雑さを避け、機能性を維持できると述べています。また、食器洗い機を返品することが提案されたものの、設置にかけた時間を考えると躊躇しているとも言っています。

このテキストでは、デニス・リッチー（DMR）が作成した最初のCコンパイラの初期バージョンについて述べています。これらのコンパイラは、GCCのような現代のツールでは使用できません。著者は、懐かしさを感じさせるためと、このコンパイラが大きな産業の始まりにおいて持つ歴史的な重要性を強調するために、これらを共有しています。

また、AijuのPDP-11/Unixエミュレーターを使ってコンパイラを構築する実験ができる可能性についても触れていますが、著者自身はまだ試していないとのことです。興味のある方のために、エミュレーターやResearch Unixのリポジトリへのリンクも提供されています。

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MRubyDは、C#で書かれたmruby用の仮想マシンです。C#ベースのゲームエンジンと高い互換性を持ち、パフォーマンスを重視して設計されています。現在はプレビュー段階にあります。

主な特徴としては、C#で完全に実装されているため、C#プロジェクトへの統合が容易です。また、最新のC#機能を活用しており、高速かつ効率的な動作を実現しています。Ruby APIとの互換性を目指しており、基本的なオペコードはすべて実装されています。さらに、RubyからC#ライブラリを簡単に呼び出せるため、機能を拡張することができます。

一方で、いくつかの組み込み型やメソッドはまだ開発中であり、プライベートやプロテクテッドの可視性機能は実装されていません。また、仮想マシンのみを提供しており、mrubyスクリプト用の別のコンパイラが必要です。

インストール方法は、コマンドdotnet add package MRubyDを使用します。

基本的な使用例としては、Rubyのバイトコードを.mrb形式にコンパイルした後に実行できます。このプロセスでは、バイトコードを読み込み、MRubyの状態を初期化し、コードを実行します。

開発機能としては、C#でRubyのクラスやメソッドを定義することができ、モンキーパッチやモジュール定義も可能です。

MRubyDは、Rubyスクリプトを.mrbバイトコードに変換するために外部コンパイラを必要とします。コンパイルを容易にするためのラッパーパッケージ（MRubyD.Compiler）も用意されています。

MRubyDはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、GitHubの@hadahsiAに連絡してください。

インテルの歴史について、特に1990年代の重要な成果と課題に焦点を当てた内容です。この時期、インテルはx86アーキテクチャのおかげでマイクロプロセッサ市場で約75%のシェアを占めていました。ペンティウムチップの導入は性能の大幅な向上をもたらし、前のi486の約2倍の性能を競争力のある価格で実現しました。

しかし、インテルはFDIVバグと呼ばれる重大な問題に直面しました。このバグは、一部のペンティウムプロセッサにおける浮動小数点除算の計算精度に影響を与えました。この問題は数学の教授トーマス・ナイセリーによって発見され、メディアで広く報道され、チップの信頼性に対する懸念が高まりました。最初は問題を軽視していたインテルでしたが、反発を受けて不良チップの交換に応じることになり、約4億7500万ドルのコストがかかりました。

それにもかかわらず、インテルの財務状況は依然として強固でした。技術の進歩とWindows 95の発売が売上の増加に寄与し、ワークステーションやサーバー向けのペンティウムプロも登場しました。1996年末までに、インテルの収益と市場価値は大幅に成長し、コンピュータ業界での地位を確立しました。全体として、FDIVバグは注目すべき課題でしたが、インテルの成長軌道を妨げることはありませんでした。

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このテキストでは、Comsolの8GB USBフラッシュドライブの分解と最適化について説明しています。著者はエンジニアで、デバイスを分解してその内部構造、特に主要なプリント基板（PCB）とフラッシュメモリを調査する過程を詳述しています。

まず、USBフラッシュドライブは金属製の筐体に入っており、壊さずに開けるのが難しいことがわかりました。PCBには、未使用のLEDや内蔵コントローラーなど、興味深い特徴が見つかりました。

次に、ドライブ内部のフラッシュメモリは、実質的にはPCBに直接はんだ付けされたマイクロSDカードです。調査の結果、Sandisk製のものであることが判明しましたが、適切にフォーマットされておらず、使用の認証も受けていませんでした。

著者は、AlcorMPというソフトウェアを使用してフラッシュドライブを再プログラムしました。このソフトは、低レベルのフォーマットやドライブの性能と容量の最適化を可能にします。

最適化の結果、著者はさまざまな設定を調整することで、ドライブの速度と容量を大幅に向上させることができました。特に、速度の最適化が容量よりも良いパフォーマンスをもたらすことが確認されました。

ただし、このプロセスにはリスクも伴います。ドライブを壊したり、保証が無効になる可能性があります。著者は、これらのリスクに注意し、慎重に行動することの重要性を強調しています。

全体として、この経験はエンジニアリングの楽しさを示しており、日常の技術の性能を実践的な実験を通じて向上させる可能性を感じさせます。

オートロジーは、独自のインタープリターにアクセスできるユニークなLispプログラミング言語です。これにより、プログラムが実行されている間にその動作を変更することが可能になります。オートロジーはClojureで書かれており、メタプログラミングのアイデアを楽しく探求するために設計されています。

オートロジーは、特別なインタープリター関数を変数iに格納した関数型Lisp言語です。この仕組みにより、実行中にiの値を変更することで、式を動的に評価することができます。

オートロジーの主な目的は、楽しみと実験です。性能が遅いため、真剣な用途には向いていませんが、一般的なLispマクロではできない機能を提供し、言語の構文や動作を柔軟にリアルタイムで変更できる点が特徴です。

ユーザーは、新しい関数を追加したり、既存の機能を修正したりしてオートロジーを拡張できます。たとえば、ラムダ関数を定義して新しい関数を動的に作成することが可能です。

ユーザーは、関数の評価方法を変更したり、異なる評価スタイルに切り替えたり、オートロジー内で自己参照型のLispを作成したりすることができます。

オートロジーは、コマンドclojure -X:testを使ってテストすることができます。

全体として、オートロジーは高度なプログラミング概念を遊び心満載で示す実験的なツールです。

自然数の研究は、ペアノの公理から始まります。これらの公理は、数を数えるという直感的な考えに頼ることなく、自然数を定義するための基本的な枠組みを提供します。自然数（0, 1, 2, 3など）は、現実世界の物体を数えるために不可欠です。

公理の目的は、自然数についてできるだけ多くのことを証明するために、最小限の仮定を置くことです。ペアノの公理は、いくつかの基本的な性質を通じて自然数を定義することで、これを達成しています。

ペアノの公理は、19世紀後半にジュゼッペ・ペアノによって最初に提唱され、標準的なバージョンは自然数の性質を説明する9つの公理から成り立っています。これには、0は自然数であること、各自然数には次の自然数が存在すること、0はどの自然数の次でもないこと、異なる自然数は異なる次の数を持つこと、そして帰納法の公理があります。帰納法の公理は、ある集合が0を含み、次の数の操作に対して閉じているなら、その集合はすべての自然数を含むというものです。

次の数を求める関数である「後続関数」は、自然数を受け取り、その次の数を生成します。例えば、S(0)は1、S(1)は2というように続きます。

自然数は帰納的に定義することができ、これは基底ケース（0）から始め、後続関数を使ってさらに数を生成することを意味します。

これらの公理を満たす自然数の集合の存在は、公理的に仮定することも、集合論のゼルメロ・フレンケル公理を用いて証明することもできます。

帰納法の公理は、自然数に関する性質を証明するために重要です。これにより、数学者はいくつかの基底ケースに基づいてすべての自然数に関する真実を確立することができます。

ペアノの公理は、自然数の性質を理解し証明するための厳密な枠組みを提供し、数論の多くの基礎を形成しています。

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この記事では、「核海軍の父」として知られるハイマン・リコバー提督から学んだ教訓について述べており、アメリカにおける強力な産業政策とリーダーシップの重要性が強調されています。リコバーの核動力海軍の開発における業績は、戦略的競争には技術革新だけでなく、強固な産業基盤も必要であることを示しています。

重要なポイントとして、まず産業政策の重要性があります。アメリカは産業基盤への投資が不足しており、特に生産能力が大きい中国に対して競争が難しくなっています。次に、リコバーのリーダーシップについてです。彼の核海軍の創設における成功は、技術的な専門知識、実践的な管理スタイル、優秀な人材の採用と育成に対する重視から来ています。リコバーは核潜水艦のすべての士官を個別に面接し、継続的な教育の重要性を強調しました。

また、彼の管理スタイルは厳格な監視と責任の明確化を維持し、チームが複雑な課題に対処できるように十分な情報を提供しました。彼は部下に早い段階から権限と責任を与えることを信じていました。さらに、リコバーは政府の官僚制度を巧みに扱い、海軍と原子力委員会の両方で核推進を推進するために二重指揮構造を利用し、最初の抵抗を克服しました。

最後に、リコバーの人間中心のアプローチは、成功するプロジェクトにはシステムだけでなく人が重要であるというものでした。彼は才能と革新を重視する文化を育むことを信じていました。リコバーのアプローチは、アメリカの産業能力を強化し、グローバルな舞台で効果的に競争するための貴重な洞察を提供しています。

毎日、1万機以上の航空機が空を飛んでおり、フライトデータは防衛や経済などさまざまな産業にとって重要です。航空機の数や位置を把握することで、軍事行動や経済動向についての洞察が得られます。

従来、衛星画像を使った航空機の検出は限られた場所にしか対応できず、時間がかかるものでした。しかし、Planetの衛星はほぼ毎日地球全体をスキャンし、先進的な機械学習技術を用いてより広範囲で効率的な航空機検出を可能にしています。

Planetは、世界中の空港で25メートル以上の大型航空機を自動的に特定する「航空機検出分析フィード」を導入しました。このサービスは航空機の活動を監視する能力を大幅に向上させ、異常なパターンを検出することで重要な出来事を示唆する手助けをします。

この検出システムは、中解像度のPlanetScope画像と高解像度のSkySat画像を組み合わせて精度を向上させています。約15,000の航空機ラベルを用いてモデルを訓練し、良好な検出率を達成しました。

航空機の数を数えるだけでなく、このサービスは航空機の動きを追跡し、トレンドや異常のリアルタイム分析のためのツールを提供します。衛星データとグローバルなニュースモデルを統合することで、航空機活動の変化と地域の出来事との関連を明らかにします。

詳細については、これらの機能を紹介するウェビナーが開催される予定です。

このセクションでは、チューリングネットワークに関連するさまざまなイベントについての情報を提供します。会議やワークショップ、その他の活動が含まれています。

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Quadletは、Podmanコンテナをsystemdサービスとして実行するためのツールです。これにより、バックグラウンドでのコンテナ管理が容易になり、サーバー再起動後に自動的に起動することが保証されます。この方法は、以前のpodman generate systemdコマンドを使う方法に代わるもので、現在は推奨されていません。

Quadletを使用する理由は、コンテナ管理を簡素化できる点です。複数のコマンドを使う代わりに、単一の設定ファイルでコンテナを定義できます。また、すべてのsystemd機能をサポートしているため、コンテナ間の依存関係をカスタマイズしやすくなっています。

Quadletの設定は簡単です。まず、~/.config/containers/systemdというディレクトリを作成し、各コンテナ用の.containerファイルを追加します。一般的な.containerファイルには、コンテナイメージ、ポート、ボリューム、環境変数、再起動の動作などのサービスオプションが定義されます。

従来の方法と比べた場合、Quadletの利点は、複数のコマンドではなく一つの設定ファイルで済むため、複雑さが減ることです。また、サービスの依存関係を簡単に管理でき、コンテナの起動順序を正しく保つことができます。

Quadletは、AutoUpdate機能を通じて自動更新をサポートしており、手動での介入なしにイメージを簡単に更新できます。

Docker Composeとの比較では、Docker Composeが複数のコンテナを一つのファイルにまとめるのに対し、Quadletは各コンテナごとに別々のファイルを使用します。これにより、個々のコンテナ設定に焦点を当てるため、複雑さが軽減されると感じるユーザーもいます。また、podletというツールを使うことで、Docker ComposeからQuadletへの移行が支援されます。

さらに学ぶためには、podman-systemd.unitのマニュアルページやsystemdのドキュメントを参照することをお勧めします。podletは、既存のPodmanコマンドやDocker ComposeファイルからQuadletファイルを作成するのに役立ちます。Quadletは、特にsystemdをサービス管理に使用することを好むユーザーにとって、Podmanコンテナの管理においてより柔軟で強力な代替手段を提供します。

このテキストは、教育目的で設計された証明チェッカーについてです。このツールの主な目的は、学生が関数型プログラミングの正しさ証明を作成する方法を学ぶ手助けをすることです。また、ユーザーが始めやすいように、ライブコーディング機能も提供されています。

Langfuseでは、LLM（大規模言語モデル）エンジニアリングのための優れたオープンソースプラットフォームを構築しています。LLMの進展にもかかわらず、実際のアプリケーションはまだ十分ではありません。私たちは、これらのアプリケーションを構築するための継続的な監視と評価のツールを提供しています。

私たちは急成長しており、ドイツのベルリンでチームを拡大しています。エンジニアやテクニカルマーケティングの役割を募集しています。興味がある方は、ぜひコーヒーを飲みながらお話ししましょう。

私たちは、LightspeedやY Combinatorなどの著名な投資家から400万ドルを調達し、TwilioやKhan Academyなどの先進的なAIチームと協力しています。

私たちと働く理由は、協力的な環境です。週に2回のミーティングを行い、作業を計画し、成果を発表します。私たちの文化は、高い信頼に基づいており、リード・ヘイスティングスの原則に触発されています。チームのほとんどのメンバーはリーダーシップの経験があり、プロジェクトに直接貢献することを熱望しています。また、複雑なエンジニアリングの課題に取り組むオープンソースの開発ツールを構築する刺激的な仕事に参加できます。

現在募集している役割には、ユーザーフレンドリーなインターフェースを作成するデザインエンジニア、データ集約型のバックエンドシステムを開発・維持するバックエンドエンジニア、新機能をゼロから立ち上げるプロダクトエンジニア、コミュニティと関わり教育コンテンツを作成するデベロッパーアドボケイト、企業顧客をサポートし市場戦略を改善するファウンディングGTMエンジニアがあります。

応募するには、履歴書またはLinkedInプロフィールを [email protected] に送信してください。候補者はベルリン在住または移住可能である必要があります。

Langfuseに参加する理由は、活気あるオープンソースコミュニティの中で影響力のあるプロジェクトに取り組むことができる点です。製品開発を中心とした強い対面のチーム文化を楽しむことができ、興味深いエンジニアリングの課題に直面しながら成長と責任を持つ機会があります。革新的なLLMアプリケーションを探求するチームと協力することもできます。

皆様からのご連絡をお待ちしています。

PicoRubyは、小型デバイス向けに設計されたmrubyの軽量実装です。主な特徴は以下の通りです。

PicoRubyのROM使用量は約256KBで、RAM使用量は128KB以下です。標準のCライブラリであるglibcやNewlibのみが必要で、移植性に優れています。Raspberry Pi Picoなどのマイクロコントローラーで動作し、これにはArm Cortex-M0+プロセッサが搭載されており、264KBのRAMと2MBのフラッシュメモリがあります。

PicoRubyは、仮想マシンとしてmruby/cを使用しています。主にキーボードファームウェア（PRKファームウェア）やWebAssembly用のWASIランタイム（picoruby.wasm）などのプロジェクトで利用されています。

ビルドにはCツールチェーン、git、Ruby（CRuby 3.0以上）が必要です。リポジトリをクローンし、rakeコマンドを使ってビルドすることができます。ビルドプロセスでは、3種類の実行可能バイナリが生成されます。これには、RubyコードをVMコードにコンパイルするpicorbc、Rubyスクリプトを実行するpicoruby、POSIX版のR2P2であるr2p2が含まれます。

PicoRubyは現在も開発中で、今後の機能拡張の計画があります。開発者はプロジェクトをフォークし、プルリクエストを送ることで貢献できます。このプロジェクトはRuby協会からの支援を受けており、一部はMonstarlabによって開発されました。ライセンスはMITライセンスです。

詳細については、PicoRubyのドキュメントを参照してください。

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AITERは、AMDが開発した新しいAIテンソルエンジンで、AMDのGPU上での人工知能タスクの性能を向上させることを目的としています。このエンジンは、高性能なAIオペレーターを集中的に提供し、プライベート、パブリック、カスタムのさまざまなフレームワークに簡単に統合できるように設計されています。

AITERの主な特徴には、使いやすいデザインがあり、さまざまなニーズに応じて柔軟に統合できる点が挙げられます。また、C++とPython（Torch API）の両方に対応した二重のプログラミングインターフェースを持ち、開発者の好みに応じた選択が可能です。さらに、TritonやHIPなどの先進技術を活用した強力なカーネルインフラストラクチャを備えており、さまざまな計算タスクをサポートします。推論やトレーニングなどのタスクを効率的に処理し、要求の厳しいAIワークロードに対して高い性能を確保します。開発者は、自分のニーズに合わせてカーネルを最適化することもでき、性能を向上させることが可能です。

AITERは、性能の大幅な向上を提供します。例えば、一般的な行列の掛け算が最大で2倍速くなり、Mixture of Expertsの操作は最大で3倍の効率を実現します。また、デコーディングの効率は最大で17倍、プレフィル中のマルチヘッドアテンションの性能は最大で14倍向上します。

AITERは、DeepSeekなどのモデルに統合されており、最適化後には処理速度が6484.76トークン毎秒から13704.36トークン毎秒に大幅に向上しました。

開発者は、リポジトリをクローンし、ライブラリをインストールすることでAITERの使用を開始できます。APIを使って簡単な機能を実装することも可能です。AITERは、開発者に強力なツールを提供し、AMDがAI分野での革新を続ける中で、より迅速で効率的なAIソリューションを実現することを目指しています。

Gatehouseは、さまざまなアクセス制御方法をサポートする認可ライブラリです。具体的には、役割ベース（RBAC）、属性ベース（ABAC）、および関係ベース（ReBAC）の方法があります。

Gatehouseの主な特徴には、複数の認可方式をサポートするマルチパラダイム認可、AND、OR、NOTなどの論理演算子を使用してポリシーを組み合わせるポリシー合成、デバッグや監査のための詳細な決定追跡を提供する評価トレーシング、カスタムポリシーを簡単に構築できる流暢なビルダーAPI、リソース、アクション、コンテキストに対して強い型安全性を確保するタイプセーフティ、非同期プログラミングに対応した非同期準備があります。

Gatehouseのコアコンポーネントには、アクセスを評価するポリシートレイト、複数のポリシーを組み合わせてアクセスを判断するパーミッションチェッカー、ユーザーフレンドリーなAPIでカスタムポリシーを作成するためのポリシービルダーがあります。

組み込みポリシーには、役割ベースのアクセス制御用のRbacPolicy、属性ベースのアクセス制御用のAbacPolicy、関係ベースのアクセス制御用のRebacPolicyがあります。

また、ポリシーの組み合わせには、すべてのポリシーが許可する場合にのみアクセスを許可するAndPolicy、いずれかのポリシーが許可する場合にアクセスを許可するOrPolicy、ポリシーの決定を反転させるNotPolicyがあります。

各アクセス制御方法やポリシーの組み合わせの例は、提供されたディレクトリにあり、RBACの例を実行するためのコマンドも用意されています。

デビッド・リンチのインタビュー・プロジェクトは、オリジナルシリーズの121エピソードを2024年10月1日に再リリースします。これはシリーズの15周年を祝うためのものです。エピソードは初めて高解像度で提供されます。制作陣は、長年のファンだけでなく新しい視聴者にも楽しんでもらえることを願っています。リンチはこのプロジェクトが人間の経験に焦点を当てていることを強調し、「それは人間的なもので、避けることはできない」と述べています。

最近のインタビューで、AMDのZenマイクロアーキテクチャのチーフアーキテクトであるマイク・クラーク氏が、Zenの進化とその能力について語りました。ZenはAMDのCPU市場シェアを大幅に向上させた要因となっています。クラーク氏は、x64アーキテクチャとARMアーキテクチャの違いについての技術的な質問にも答え、両者は独自の特性を持ちながらも、同様の性能と電力効率を達成できると強調しました。

インタビューの主なポイントは以下の通りです。まず、アーキテクチャの柔軟性について、クラーク氏はx64とARMの両方が低消費電力または高性能に最適化できると述べました。選択は、ISA（命令セットアーキテクチャ）の固有の制限よりも市場の焦点に依存しているとしています。

次に、メモリ管理については、オペレーティングシステムの大きなページサイズ（例えば2MB）が、トランスレーション・ルックアサイド・バッファ（TLB）への負担を減らすことで性能向上に寄与する可能性があると指摘しました。4kページが標準ですが、クラーク氏は可能な限り大きなページを利用することを開発者に勧めています。

キャッシュとレジスタのサイズについては、CPU設計は低遅延のワークロードに焦点を当てているため、通常はキャッシュラインとレジスタを64バイトに保っています。データパスを広げる考慮もありますが、CPUが最適化されているタスクの種類と一致する必要があります。

スキャッター/ギャザー性能については、歴史的にCPUは帯域幅の制限からスキャッター/ギャザー操作に苦労してきたと述べ、広いデータパスを効率的に使用する際に性能に影響を与える可能性があると説明しました。

ノンテンポラルストアについては、特定の条件下でキャッシュの汚染を減らすため、より良い性能を発揮することができるが、効率を維持するためには慎重に使用する必要があると述べました。

最後に、ソフトウェアとハードウェアの協力について、クラーク氏は新しいハードウェア機能を活用して性能を最大化することの重要性を強調しました。また、新しい命令や機能の必要性についてソフトウェア開発者からのフィードバックを奨励しました。このインタビューは、Zenアーキテクチャの進化とソフトウェア開発とハードウェア設計の関係についての洞察を提供しました。

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Shift-To-Middle Arrayは、両端での要素の挿入や削除のパフォーマンスを向上させる動的データ構造です。std::dequeやstd::vector、リンクリストに比べて高速で、メモリのストレージを連続的に保つため、速度と効率が向上します。

このデータ構造の主な特徴は、両端でのアイテムの追加や削除がO(1)の時間で行えること、インデックスによる要素へのアクセスもO(1)でできることです。また、リンクリストよりもキャッシュの利用が効率的で、SIMD（単一命令・複数データ）や並列処理との相性も良く、メモリ効率もstd::dequeに比べて優れています。

Shift-To-Middle Arrayは、std::dequeのように断片化されたメモリを使用するのではなく、サイズ変更時に要素を中央に移動させます。この方法により、過剰なコピーが必要なくなります。

パフォーマンスの比較では、アクセスはShift-To-Middle ArrayとArrayList（std::vector）でO(1)ですが、リンクリストではO(n)です。挿入はShift-To-Middle Arrayで両端ともにO(1)の平均時間で行えますが、リンクリストは先頭でO(1)ですが、中間ではO(n)となります。削除に関しても、Shift-To-Middle Arrayは両端で効率的なパフォーマンスを発揮し、リンクリストと比較しても同様の結果が得られます。

このデータ構造は、高性能なキュー、ゲームエンジンやリアルタイムアプリケーション、パケットバッファリングなどのネットワーキングタスクに適しています。

使用するには、ヘッダーファイルをインクルードし、プロジェクト内でShift-To-Middle Arrayのインスタンスを作成します。

パフォーマンスはハードウェアやワークロードに依存するため、ベンチマークテストが重要です。また、このプロジェクトはMITライセンスのもとでオープンな貢献を受け付けています。

Shift-To-Middle Arrayは、さまざまなアプリケーションにおけるデータ処理の最適化に推奨されます。

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「ファックアラウンド病」という言葉は、ジムに通う人々がよく直面する問題を指します。この病気は、長時間トレーニングをしているにもかかわらず、進歩が見られず、体型も平凡であることが特徴です。多くの場合、効果的でないエクササイズ（クランチやカールなど）に焦点を当て、スクワットやデッドリフトといった重要な複合的なリフトを避ける傾向があります。

ファックアラウンド病は特に商業ジムで非常に多く見られます。多くの人がフィットネス雑誌やオンラインの情報から誤ったアドバイスを受けているためです。この結果、効果的でないトレーニング習慣が身についてしまい、時間を無駄にしてしまいます。この病気の症状には、進捗を記録しないこと、トレーニングが体系的でないこと、基本的なエクササイズよりも派手な器具を優先することが含まれます。

ファックアラウンド病を克服するためには、いくつかの重要な原則に焦点を当てるべきです。まず、進捗を記録することが大切です。リフトや改善点をログに残しましょう。次に、体系的にトレーニングを行い、筋力を高める動きに重点を置くことが必要です。また、進捗を計画する際には、過去のセッションに基づいて重量を選ぶことが重要です。さらに、ルーチンをシンプルに保ち、効果的なエクササイズに絞ることが推奨されます。最後に、トレーニングでは努力を重視し、過度な有酸素運動やサプリメントといった気を散らす要素を避けるべきです。

この記事では、男女それぞれのための具体的な筋力目標も示されており、合理的な進捗が見られているかどうかを評価する手助けとなります。もし数年のトレーニングの後にこれらの目標を達成できていない場合は、アプローチを見直す必要があるかもしれません。

要するに、ファックアラウンド病を避けるためには、筋力と測定可能な進捗を優先するシンプルで規律あるトレーニングアプローチを採用することが重要です。

Notesは、音楽の視唱能力を向上させるために設計されたiOSアプリで、初心者から経験豊富な音楽家まで幅広く利用できます。

このアプリの主な特徴には、インタラクティブな練習問題があり、ピアノインターフェースを使って視唱能力を高める楽しいアクティビティが提供されています。ユーザーはMIDI接続、画面上のキーボード、またはデバイスのマイクを使用して入力できます。また、難易度をカスタマイズできるため、自分のスキルレベルに合わせて進めることができます。楽譜の読み方、調号や音符の長さについても学ぶことができ、進捗を詳細な分析で追跡する機能も備えています。練習用の曲もいくつか用意されており、今後さらに追加される予定です。目標設定機能を使って音符の目標を設定し、継続的に練習するためのリマインダーも受け取れます。

このアプリは、2,700件のレビューから4.8の高評価を得ており、教育的価値と使いやすさが評価されています。アプリは無料で提供されており、追加機能にはアプリ内購入が必要です。iPhoneやiPadではiOS 14.0以降が必要です。

Notes - Sight Reading Trainerは、インタラクティブな学習と練習を通じて音楽の読み方を向上させたい人にとって、効果的なツールです。

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グロースエンジニアリングは、製品エンジニアリングとマーケティングの間に位置する比較的新しい分野で、企業の収益を増やすためにコードを書くことに焦点を当てています。製品エンジニアが製品を作るのに対し、グロースエンジニアは顧客の旅路の重要な部分を最適化することを目指しています。具体的には、新しい顧客を引き付け、彼らを有料ユーザーに転換し、長期間にわたって維持することが含まれます。

グロースエンジニアリングの主なポイントは以下の通りです。まず、グロースエンジニアは収益を促進するために特化してコードを書き、A/Bテストを用いて変更がビジネス指標に与える影響を評価します。次に、業務に直接影響を与える実験を通じてビジネス指標を改善する「ビジネス向けの作業」、マーケティングなど他のチームが独立して運営できるツールを構築する「エンパワーメント作業」、チーム間の安定性と効率を高めるシステムを作成する「プラットフォーム作業」があります。

また、グロースエンジニアは製品エンジニアよりも迅速に行動することが多く、長期的な機能を構築するよりも学習を優先します。アイデアを迅速に検証するためにショートカットを取ることもあります。使用する技術スタックは多様で、迅速な実験を促進し、結果を監視するためのさまざまなツールや技術を活用します。

キャリアパスとしては、グロースエンジニアリングは創業者やプロダクトマネージャーを目指す人にとって素晴らしいステップとなり、ビジネス運営に関する洞察を提供します。要するに、グロースエンジニアリングは迅速に実験を行い、どの戦略が収益を増やすかを発見することに重点を置いており、アジャイルで反復的なアプローチをよく利用します。

Magic Todoは、通常のToDoリストのように機能するタスク管理ツールですが、独自の特徴があります。

タスクの分解機能では、特別なボタンを使って、タスクの難易度に応じたステップを自動的に生成できます。この難易度は「スパイシーレベル」（🌶）で示されており、レベルが高いほど詳細なステップが作成されます。

タスクには、絵文字で表されたカテゴリーが割り当てられ、これに基づいてタスクをフィルタリングすることができます。

タスク管理に関しては、編集、削除、サブタスクの追加、タスクの見積もりなどの一般的なオプションが各アイテムに用意されています。また、タスクをドラッグして順序を変更することも可能です。

さらに、デバイス間でToDoリストを同期したり、タスクをエクスポートしたり、操作を元に戻したりやり直したり、一括操作を行うオプションもあります。

デバイス間でタスクを同期するには、ユニークなユーザー名とパスワードを作成する必要があります。データは暗号化され、安全に保護されています。

全体として、Magic Todoはタスクを効果的に整理し、分解する手助けをし、タスク管理に役立つ多くの機能を提供します。

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OSGINTは、GitHubユーザーのユーザー名やメールアドレスを使って情報を収集するためのツールです。

主な機能には、メールアドレスからGitHubのユーザー名を見つけることや、GitHubのユーザー名からメールアドレスを探すことが含まれます。ただし、後者は必ずしも成功するわけではありません。また、GitHubのプロフィールに関する詳細情報、例えばアカウントの作成日や公開リポジトリの数なども取得できます。

このツールを使用するには、まず依存関係をインストールする必要があります。コマンドは「pip3 install -r requirements.txt」です。

使い方は簡単で、ヘルプを表示するには「$ python3 osgint.py -h」と入力します。オプションには、GitHubのユーザー名を使って検索する「-u USERNAME」や、メールアドレスを使ってユーザー名を探す「-e EMAIL」があります。また、出力をJSON形式で取得する「--json」オプションも利用可能です。

具体的な使用例として、ユーザー名で情報を探す場合は「$ ./osgint.py -u hippiiee」と入力します。メールアドレスからユーザー名を見つけたい場合は「$ ./osgint.py -e [email protected]」とします。

OSGINTは、ユーザーのメールアドレスを見つけるために、公開されたコミットやGPGキーをチェックします。また、GitHubのユーザーAPIを利用して情報を収集します。メールアドレスを取得するための方法の中には、コミット履歴を確認して偽装されたメールアドレスを検出するものもあります。

このプロジェクトはZenに触発されており、Hippieというユーザーによって維持されています。

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最近の情報漏洩により、アメリカの高官たちのグループチャットが明らかになりました。このチャットには、副大統領のJDバンス氏や国防長官のピート・ヘグセス氏が参加しており、イエメンのイラン支持派フーシ派に対する軍事空爆について話し合っていました。アトランティック誌の編集長、ジェフリー・ゴールドバーグ氏が偶然このチャットに追加され、その内容について後に記事を書きました。

議論の主なポイントは以下の通りです。まず、軍事調整について、高官たちは空爆計画を管理するための小グループを編成し、今後数日間の活動を調整することを話し合っていました。次に、ヨーロッパに対する批判が強く、「情けない」や「ただ乗り」といった感情が表明され、アメリカがしばしば軍事行動を単独で行うことについて議論されました。

また、経済的な懸念も取り上げられ、バンス氏を含む一部の高官が空爆の経済的影響について心配を示し、一般市民が状況を理解していない可能性があると指摘しました。さらに、空爆のタイミングについても議論があり、即時行動を求める意見と、より良いメッセージングと準備のために遅らせるべきだという意見が交わされました。

空爆後には、作戦の効果についての議論があり、高官たちは軍の成果に満足し、祝賀の意を表しました。全体として、このチャットはアメリカの指導者たちの間での軍事戦略、国際関係、そしてグローバルな防衛努力におけるヨーロッパの役割についての内部議論を浮き彫りにしました。

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この文章では、オープンソースソフトウェアに関する二つの一般的な考え方について述べています。一つ目は、オープンソースイニシアティブに承認されたライセンスがなければ、人々はあなたのプロジェクトを使わないというものです。二つ目は、そのようなライセンスがなければ、人々はあなたのプロジェクトに貢献しないという考えです。

著者は、独自のライセンスのもとで「komorebi」というWindows用のタイル型ウィンドウマネージャを運営しており、個人の自由を失うことなく知識やコードを共有することが可能であると主張しています。彼のプロジェクトは、伝統的なオープンソースライセンスを使用していないにもかかわらず好評を得ており、ユーザーの関与や貢献が既存の規範の外でも行われることを示しています。

著者は、社会変革に関するアイデアは実際の応用を通じて検証されるべきだと強調しています。知識を共有したいソフトウェア開発者には、硬直した教義を拒否し、現代の状況に合わせてアプローチを適応させるよう促しています。過去の革命運動からの成功や失敗を学ぶことが重要です。

この文章は、ソフトウェア開発における経験や実践を共有することを奨励し、古い枠組みに厳密に従うのではなく、具体的な作業から学ぶことの重要性を強調しています。

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ブログ記事では、ガンター・ヴェグナーと彼の友人ウリが、テネリフェのテイデ火山のクレーターでの皆既月食を撮影する際に直面した課題について詳しく述べています。彼らは、象徴的なテイデ山の背後に沈む月の美しい画像を捉えるために、このユニークなプロジェクトを計画しました。このような機会は何年も訪れないため、特別な瞬間を逃すわけにはいきませんでした。

二人は、撮影場所を下見し、スマートフォンのアプリを使ってショットを計画するなど、入念に準備を進めました。しかし、予期しない天候の変化や機材のトラブル、さらにはイベントの前夜にウリのカメラ機材が盗まれるという問題が発生しました。これらの困難に直面し、諦めることも考えましたが、彼らは計画を続行することに決め、機材を借りたり撮影戦略を変更したりしました。

皆既月食の夜、彼らは凍えるような寒さと月を隠す恐れのある雲に直面しました。それでも、彼らは粘り強く努力し、最終的には月がクレーターの背後に沈む感動的な瞬間を捉えることに成功しました。その結果、皆既月食の美しいタイムラプス映像が得られました。

この経験は、写真撮影における計画、柔軟性、そして粘り強さの重要性を強調しました。物事がうまくいかない時でも、献身的な努力が報われることを再確認させるものでした。記事の最後には、彼らのタイムラプス動画へのリンクが掲載されており、彼らの努力の成果を示しています。

ある人が、フィッシング詐欺によって自分のMailchimpのメールリストが盗まれたことを発見しました。この出来事は、オンライン詐欺の危険性と個人情報を守ることの重要性を浮き彫りにしています。

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ハンブルクの聖ヤコビ教会にあるユニークなアルプ・シュニットガーオルガンを、オンラインで体験できます。このオルガンは美しいバロック音楽の音色で知られ、多くのオルガン愛好者が訪れます。現在、選ばれた楽曲をオンラインで楽しむことができます。最高の音質を楽しむためには、良いヘッドフォンを使用することをお勧めします。

LangManusは、開発者コミュニティによって作られたオープンソースのAI自動化フレームワークです。このプロジェクトは、言語モデルと特定のツールを組み合わせて、ウェブ検索やPythonコードの実行などのタスクを効率的に行うことを目的としています。また、オープンソースコミュニティへの貢献も重視しています。

LangManusの主な特徴には、コミュニティ主導の開発があり、さまざまなオープンソースプロジェクトからの貢献を基にしています。複雑なタスクを処理するために、コーディネーター、プランナー、リサーチャー、コーダー、ブラウザー、レポーターといった異なるエージェントを使用するマルチエージェントシステムを採用しています。また、ウェブ検索やコンテンツ抽出のためのさまざまな言語モデルやツールとの統合が可能です。さらに、コーディングタスク用のPython実行環境も含まれています。作業の可視化を行うためのワークフロー管理ツールも提供されています。

インストールは、ユーザーがリポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、提供されたファイルを使って環境を設定することで行えます。プロジェクトは、メインプログラムやAPIサーバーを起動するコマンドを使って実行できます。また、LangManusはDockerコンテナ内で動作することができ、デプロイや管理が簡単になります。

このプロジェクトは、コード、ドキュメント、バグ報告など、さまざまな形での貢献を奨励しています。開発者の主な仕事とは独立して運営されており、特定の組織を代表するものではありません。

LangManusはMITライセンスの下でオープンソースとして提供されており、ユーザーは自由に修正や利用ができます。開発者たちは、LangManusを支える他のオープンソースプロジェクトに感謝の意を表しており、彼らの協力的な取り組みを強調しています。

beeFormerは、特に新しいアイテムに対する推薦システムを改善するための新しい手法です。従来の協調フィルタリングはユーザーの行動パターンを特定することができますが、新しいアイテムには対応が難しいです。一方、コンテンツベースのフィルタリングはアイテムの属性に焦点を当てますが、プリンターのアクセサリーのように類似アイテムを効果的に結びつけることができない場合があります。

beeFormerの主なアイデアは、言語モデルを訓練してユーザーの行動パターンをインタラクションデータから認識させることです。この知識を新しいアイテムに適用することで、推薦の精度を向上させます。

導入手順は以下の通りです。まず、仮想環境を作成し、アクティブにします。次に、beeFormerのリポジトリをクローンします。その後、必要なパッケージをrequirementsファイルからpipを使ってインストールします。データセットをダウンロードするために、特定のフォルダに移動し、スクリプトを実行します。モデルを訓練するためには、さまざまなパラメータを用いて訓練スクリプトを実行します。最後に、評価スクリプトを実行して研究論文の結果を再現します。

データ処理では、評価対象となるのは評価が4.0以上のインタラクションのみです。データセットに元のテキストがないため、言語モデルを使用してアイテムの説明を生成します。説明が生成できないアイテムは除外されることがあります。

この手法は、GoodBooks、MovieLens、Amazon Booksなどのデータセットを評価します。それぞれ特定のアイテム数、ユーザー数、インタラクション数があります。事前に訓練されたモデルもオンラインで利用可能です。

訓練に関するハイパーパラメータには、学習率、バッチサイズ、エポック数などが含まれます。参考文献や学術的な使用のためには、この手法に関する論文を指定の引用形式で引用できます。

この要約は、beeFormerの主なポイントと推薦システムへの実装を簡潔に説明しており、理解しやすくなっています。

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ソフトウェアエンジニアの役割が変わりつつあります。AIによるコーディングアシスタントの普及により、エンジニアのアイデンティティは創造者から監督者やマネージャーへと移行しています。多くのエンジニアは、問題を解決し、コードを書くことに喜びを感じてこの分野に入ってきました。しかし、AIがコーディングの多くの作業を引き受けるようになると、エンジニアはコードを書く時間が減り、AIが生成した成果物を管理する時間が増えています。

最近の調査によると、多くのエンジニアが自分の基本的なスキルが重要でなくなっていると感じており、新しいコードのかなりの部分がAIによって生成されています。この変化は、ソフトウェアエンジニアの未来のアイデンティティについて疑問を投げかけます。エンジニアは高レベルのアーキテクトに進化しているのか、それとも創造者としての本質を失いつつあるのかということです。

この記事では、エンジニアがこれらの変化に適応する必要性について触れています。新しいスキル、例えばプロンプトエンジニアリングやシステム思考を取り入れつつ、技術的な専門知識を維持することが重要です。課題がある一方で、AIツールは創造的なプロセスを向上させ、問題解決を迅速にする手助けができると強調しています。

最終的には、ソフトウェアエンジニアリングの未来はAIに抵抗することではなく、実際にコーディングを行うこととAIシステムを監督することのバランスを見つけることにあるかもしれません。エンジニアリングの原則を深く理解しながら進化する環境に適応し、創造する喜びを保つことが鍵となります。

Node.jsでは、従来のCommonJS（CJS）とECMAScript Modules（ESM）の両方の形式から、ESM専用パッケージへの移行が進んでいます。現在、ESMの採用状況は改善しています。2021年にはnpmパッケージの7.8%がESMを使用していましたが、2024年末にはその割合が25.8%に増加する見込みです。

新しいツールやフレームワーク、例えばViteは、ESMを主要な形式としてサポートしており、開発を容易にしています。また、ESLintやテストライブラリなどもESMに対応しつつあります。

CJSとESMの両方を維持することには、相互運用性の問題や依存関係の解決が複雑になること、パッケージサイズの増加といった課題があります。新しいパッケージはESM専用にすることで、開発やメンテナンスが簡素化されます。ブラウザ向けのパッケージでは、ESMがパフォーマンスを向上させ、バンドルサイズを最適化します。また、スタンドアロンのCLIツールもESMに移行することでエコシステムの成長を促進できます。移行を行う前に、現在のユーザーのニーズを理解することも重要です。

ESMへの移行は進行中であり、協力が必要です。Node Modules Inspectorのようなツールは、依存関係やESMの採用状況を分析し、開発者の移行を支援します。著者は、ESM専用への移行の利点を評価することを促し、エコシステムがこの変化に対応する準備が整っていると考えています。

2025年3月24日、レイモンド・チェンは、さまざまなWindowsアプリケーションバイナリインターフェース（ABI）が、64ビットレジスタを使用して32ビットの値をどのように処理するかについて話しました。

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ピーター・メイフィールドは、1990年にシティロックを設立し、アメリカのクライミングジムの風景を大きく変えました。それ以前は、専用のクライミングジムは存在せず、特に日差しの強いカリフォルニアでは成功するとは考えられていませんでした。メイフィールドは、子供やクライミングをしない人々も含め、誰もがクライミングを楽しめるようにしたいというビジョンを持ち、安全性を重視した温かい環境を作り出しました。彼は、クライマーが適切に訓練されていることを確認するためのビレイテストを導入しました。

クライミング業界からの初期の懐疑的な反応にもかかわらず、メイフィールドは資金を集め、エメリービルにシティロックを建設しました。このジムはすぐに人気を博し、初心者から経験者まで多くのクライマーを引きつけました。また、全国的なクライミング大会を開催し、子供向けのビレイクリニックやクライミングをテーマにした誕生日パーティーなどの革新的なプログラムでも知られていました。

1997年にシティロックを売却した後、メイフィールドはエコツーリズムに移行し、最終的には自然やクライミングを通じて危険にさらされている若者を支援する非営利団体を設立しました。彼の先駆的な取り組みは、現代のクライミングジム業界の基盤を築き、その後、全国に急速に広がりました。現在、メイフィールドはクライミングを通じて若者に影響を与え続けており、自身の歩みを誇りと社会的起業家精神へのコミットメントを持って振り返っています。

要約がありません。

ケン・シリフは、ダグラス・エンゲルバートが1968年に行った画期的なデモンストレーション「すべてのデモの母」とその意義について語っています。このデモでは、マウスやハイパーテキスト、グラフィカルユーザーインターフェースなど、現在のコンピュータで使われている多くの機能が紹介されました。エンゲルバートは、技術を通じて人間の知性を高めることを目指していました。

ブログ記事では、シリフがエンゲルバートのあまり知られていない入力デバイス「キーセット」のUSBインターフェースを作成するプロジェクトに焦点を当てています。キーセットは、複数のキーを同時に押すことで入力ができる装置です。エンゲルバートの革新は、1945年にバンネバー・ブッシュが提唱した高度な情報システムに関するエッセイから大きな影響を受けています。

シリフはまた、「すべてのデモの母」というフレーズがエンゲルバートのプレゼンテーションと結びつくようになった経緯について説明しています。このフレーズは、もともと1991年にインテルが別のデモのために作ったもので、後にスティーブン・レビーなどの作家によってエンゲルバートの業績に関連づけられました。

シリフは、キーセットを現代のコンピュータに接続する際の技術的な側面や、デザインや機能に関する課題について詳しく述べています。エンゲルバートはキーセットが簡単に習得できると考えていましたが、シリフは使用するのが難しいと感じました。

全体として、このブログはエンゲルバートのコンピュータへの貢献の重要性を強調し、シリフが歴史的な技術を現代のデバイスと結びつける努力を紹介しています。

seL4財団は、セキュリティと安全性が重要なシステム向けに設計されたマイクロカーネルであるseL4を紹介するホワイトペーパーを発表しました。以下はその主なポイントです。

seL4とは、従来のオペレーティングシステムではなく、マイクロカーネルです。L4ファミリーの一部であり、最小限のコードベースを持つことでセキュリティの脆弱性を減少させることが知られています。

seL4の特徴には、正式な正しさの証明があります。これは、仕様に従って非常に信頼性が高く「バグがない」とされることを意味します。また、セキュリティの強制に関する証明が含まれており、適切に設定されることで機密性、完全性、可用性を確保します。さらに、能力ベースのアクセス制御システムを採用しており、リソースへのアクセスに対する正確な権限を設定できるため、セキュリティが向上します。リアルタイムサポートもあり、最悪の実行時間の分析が行われているため、ハードリアルタイムシステムにも適しています。また、重要なタスクが信頼性の低いアプリケーションと共存する混合クリティカリティシステムもサポートしています。

seL4は、安全性と速度の両方を兼ね備えており、組み込みシステムを含むさまざまなアプリケーションに適しています。ホワイトペーパーでは、既存のレガシーシステムにセキュリティを追加するなどの典型的な使用例についても言及されています。

seL4自体は低レベルですが、Microkit、CAmkES、Genodeなどのフレームワークが存在し、開発者がその上にシステムを構築する際のプロセスを簡素化しています。

全体として、seL4はその堅牢性、セキュリティ機能、パフォーマンスにおいて際立っており、重要なアプリケーションにとって優れた選択肢となっています。

要約がありません。

MITの研究者たちは、歩行者の群れの流れを理解し予測する方法を開発しました。特に、交差点などの混雑した場所での秩序ある動きと混沌とした動きの違いに注目しています。彼らは「角度の広がり」という重要な要素を特定しました。これは、歩行者がどの方向に進んでいるかを測る指標です。ほとんどの人が真っ直ぐに横断歩道を渡る場合、流れは秩序立っていますが、13度以上の方向に逸れると、群れは混乱します。

この研究では、数学的なモデル化と、参加者がシミュレーションされた横断歩道を渡る実験が行われました。その結果、角度の広がりが小さいと秩序あるレーンが形成され、大きいと混乱が生じることが確認されました。この研究は、都市計画者がこれらの動きのパターンを理解することで、安全で効率的な公共スペースを設計するのに役立ちます。研究チームは、今後、実際の環境での結果をさらに検証する予定です。

Next.jsは、セキュリティの脆弱性（CVE-2025-29927）を修正するために、バージョン15.2.3をリリースしました。「standalone」出力を使用して「next start」で自己ホストされたNext.jsアプリケーションのユーザーは、すぐに更新することが推奨されています。

この脆弱性は2025年2月27日に報告され、Next.jsのバージョン15.xおよび14.x向けのパッチが3月14日にリリースされました。続いて、3月18日にバージョン15.2.3と14.2.25が発表され、同日にCVE-2025-29927が発行されました。3月21日にはセキュリティに関するアドバイザリーも発表されています。

問題の内容は、特定のヘッダーが重要なチェック、例えば認証をバイパスする可能性があることです。これにより、セキュリティに影響を与える恐れがあります。

影響を受けるのは、ミドルウェアを使用している自己ホストされたNext.jsアプリケーションや、認証やセキュリティチェックにミドルウェアを依存しているアプリケーションです。一方、VercelやNetlifyでホストされているアプリケーションや、ミドルウェアが実行されない静的エクスポートには影響がありません。

この問題に対するパッチは、Next.jsのバージョン15.2.3、14.2.25、13.5.9、12.3.5で適用されています。更新が難しい場合は、特定のヘッダーを含むリクエストがアプリケーションに到達しないようにブロックすることが推奨されています。

Next.jsはセキュリティ問題に対して積極的に対応しており、パートナーとのコミュニケーションを改善するためのメーリングリストを設立しています。興味のある方は[email protected]まで連絡することで参加できます。

アメリカ天文学会（AAS）は、1899年に設立され、ワシントンDCに本部を置く北米のプロの天文学者の主要な組織です。約7,000人の会員が在籍しており、物理学者やエンジニアも含まれています。この組織の目的は、宇宙に対する理解を深め、共有することです。

物理学協会（IOP）は、物理学を支援し、物理学者をつなぐ国際的な科学団体です。約50,000人の会員がいて、物理学の研究、教育、一般の認識を進めることに重点を置いています。IOP出版は、科学コミュニケーションの分野で著名なリーダーです。

2025年3月11日に発表された「アンドロメダXXXV：アンドロメダ銀河の最も淡い矮小衛星」という記事では、アンドロメダXXXVというアンドロメダ銀河の最も淡い衛星銀河の発見が報告されています。この銀河は、パン・アンドロメダ考古学調査を通じて発見され、ハッブル宇宙望遠鏡の画像によって確認されました。この銀河は、アンドロメダからの距離が大きく、局所グループの他の矮小銀河と似た特徴を持っています。また、星の集団はさまざまな年齢や金属量を示しており、天の川銀河周辺の類似の銀河とは異なる点が見られます。

あなたのX投稿の価値を引き出すために、XYMakeを利用しましょう。このツールを使うと、あなたのコンテンツを大規模言語モデル（LLM）に適した形式でアクセスできるようになります。XのURLに「ymake」を追加するだけで、あなたの投稿をAIツール、例えばChatGPTが利用できるマークダウン形式に変換できます。

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詳細については、GitHubで確認し、利用規約をチェックしてください。

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Tascliは、ターミナルからタスクや記録を管理するためのコマンドラインツールです。

インストールは、以下のコマンドを使用して行います。
cargo install tascli

基本的な使い方として、タスク管理があります。期限付きのタスクを作成するには、次のように入力します。
例：tascli task "Create readme" today
アクティブなタスクを一覧表示するには、次のコマンドを使います。
tascli list task
タスクを完了としてマークするには、次のように入力します。
例：tascli done 1

記録管理も可能です。イベントを追跡するための記録を作成するには、次のようにします。
例：tascli record -c feeding "100ML"
過去1日の記録を一覧表示するには、次のコマンドを使用します。
tascli list record -d 1

Tascliは、さまざまな時間形式を受け付けています。例えば、シンプルな日付として「today」や「tomorrow」、日付形式として「YYYY-MM-DD」や「MM/DD/YYYY」、時間形式として「HH:MM」や「3:00PM」、組み合わせた形式として「2025-03-24 15:30」などがあります。

コマンドやオプションについてのヘルプが必要な場合は、tascli --helpを使用してください。主なコマンドには、タスクを追加する「task」、記録を追加する「record」、タスクを完了としてマークするまたは記録を削除する「done」、タスクや記録を一覧表示する「list」が含まれます。

このツールは、コマンドラインから効率的にタスクやイベントを整理し、追跡するのに役立ちます。

このテキストでは、Intel x86ハイパーバイザーを適切に終了させる方法について説明しています。これにより、オペレーティングシステム（OS）の運用に問題を引き起こさないようにします。

まず、ハイパーバイザーは独自のメモリ内で動作し、メインのOSから隔離されるために独自のページテーブルを使用します。ハイパーバイザーを終了させるには、VMXOFF命令を使用しますが、OSにスムーズに戻る方法で行う必要があります。これには、ページテーブルを変更し、レジスタに干渉せずにOSのコードにジャンプする原子的な操作が求められます。

MOV命令をCR3に使用することで、この移行を助けることができます。これにより、ページテーブルが再読み込みされ、OSが引き継ぐことが可能になります。ただし、この命令がメモリ内に正しく配置されていることを確認するために特別な注意が必要です。

ゲストOSのセグメンテーション状態（GDT、LDT、IDTなど）を読み込む際や、レジスタの状態を管理する際には複雑な問題が生じることがあります。特に、ターゲットアドレスがハイパーバイザーのメモリと重なる場合には注意が必要です。

実用的な戦略として、CPUID命令の終了を待つ方法があります。これはハイパーバイザーによって一般的にインターセプトされます。この方法により、ハイパーバイザーはCPUIDによってすでに変更されたレジスタを使用して移行を行うことができます。

全体的に見て、マッピングの競合が発生する可能性はありますが、一般的なx86 OSの設定では問題が発生する可能性が低く、このアプローチは実行可能です。ハイパーバイザーの開発に取り組む開発者に対して、励ましの言葉が送られています。

セラチア・マルケッセンシスは、血のような鮮やかな赤色で知られる細菌で、科学研究や公衆衛生に大きな影響を与えてきました。この細菌は1819年に初めて注目され、ポレンタに赤い斑点が現れたことがきっかけで、バルトロメオ・ビツィオを含む科学者たちによる調査が行われました。

1900年代初頭、イギリスの医師M.H.ゴードンは、セラチア・マルケッセンシスを使って細菌の広がりを研究しました。彼は、この微生物が話すことや接触を通じて伝播することを示しました。年月が経つにつれ、その独特の色合いから、微生物の伝播に関するさまざまな科学実験で人気のある選択肢となりました。

研究に利用される一方で、セラチア・マルケッセンシスは危険な場合もあります。特に色の薄い株は、人間に深刻な感染症を引き起こすことがあり、免疫力が低下している人々においては高い死亡率が報告されています。歴史的には、この細菌は医学研究や軍事実験にも関与しており、倫理的な問題が提起されています。

セラチア・マルケッセンシスは、プロディジオシンという色素を生成します。この色素は、癌治療や抗菌特性を持つなど、医療用途の可能性があります。現在でも、この微生物は広く研究されており、感染症やさまざまな環境における微生物の行動についての理解を深めるために貢献しています。

コミットメッセージはしばしば曖昧で役に立たず、明確なコミュニケーションというよりは暗号のようなメモになってしまうことがあります。良いコミットメッセージは、プロジェクトの歴史を理解し、協力を促進するために不可欠です。

効果的なコミットメッセージを書くための重要なガイドラインには、構造とコンポーネントがあります。構造は「<タイプ>(オプションのスコープ): <短い説明>」という形式で、空行の後に詳細のための箇条書きやオプションのフッターが続きます。

コンポーネントには、コミットの性質を示す「タイプ」が含まれます。例えば、新機能を示す「feat」、バグ修正を示す「fix」、ドキュメントの更新を示す「docs」、新機能やバグ修正なしのコード変更を示す「refactor」などがあります。スコープはオプションで、影響を受けるコードの部分を特定します。短い説明は50文字以内の簡潔な要約で、詳細ポイントは追加の文脈を提供するための簡単な箇条書きです。フッターは自動化や問題追跡のための追加のメタデータを含むことができます。

一般的なタイプには、新機能を示す「feat」、バグ修正を示す「fix」、ドキュメントの更新を示す「docs」、コード変更を示す「refactor」などがあります。具体的なメッセージの例としては、機能追加の際の「feat(auth): ユーザーログイン機能を追加」や、バグ修正の際の「fix(ui): ウィジェットの配置を修正」などがあります。

一般的なアドバイスとしては、明確で簡潔、一貫性を持たせることが重要です。現在形を使用し、冗長な情報や関連性のない情報は避け、プロフェッショナルな態度を保つことが求められます。

コミットメッセージを改善することで、開発者は協力を強化し、プロジェクトの歴史をより理解しやすくすることができます。

このテキストでは、Meta（旧Facebook）を利用する企業向けのリソースについての情報が含まれています。主なポイントは、メッセージングの指標が利用できない場合や広告アカウントが無効になった場合、Facebookの広告請求についての理解を助けるためのサポートへのアクセスがあることです。また、Meta for Businessからの最新情報やイベントについての更新を受け取るための登録を促しています。登録することで、ユーザーはMetaからのマーケティングメールを受け取ることに同意し、いつでも配信停止が可能です。さらに、Metaがユーザーデータをどのように管理しているかについての詳細は、データポリシーに記載されています。

要約がありません。

このテキストは、PyTorchの内部構造に関する講演をまとめたもので、ライブラリに貢献したいが複雑なC++コードに戸惑っているユーザーを対象としています。

まず、テンソルについて理解することが重要です。テンソルはPyTorchの主要なデータ構造で、n次元のデータを表します。テンソルはデータそのもの、サイズや型などのメタデータ、そしてメモリ内の要素を特定するためのストライドから構成されています。

次に、テンソルのストレージとビューについて説明します。テンソルは同じ基盤となるストレージを共有できるため、データを重複させることなく異なるビューを持つことができます。これは、非連続な要素にアクセスする方法を示すストライドによって管理されています。

自動微分についても触れます。PyTorchは逆モードの自動微分を使用して、ニューラルネットワークの勾配を計算します。これには、テンソル操作における追加のメタデータが必要です。

コードの構造については、PyTorchのコードベースにはいくつかの重要なディレクトリがあります。Pythonモジュールは「torch/」、Pythonと連携するC++コードは「torch/csrc/」、テンソル操作は「aten/」、コアの抽象化は「c10/」に格納されています。

カーネルの作成については、メタデータの設定、エラーチェック、適切なデータアクセスが必要です。PyTorchは、エラーハンドリングやディスパッチ用のマクロを含む効率的なカーネル作成のためのツールを提供しています。

効率的なワークフローのためのベストプラクティスとしては、ヘッダーの編集を最小限に抑えること、変更をテストするためにCIを使用すること、ローカル開発環境を活用して迅速な反復を行うことが挙げられます。

最後に、PyTorchへの貢献を促しています。コーディング、ドキュメント作成、バグ報告など、さまざまな形での貢献が奨励されており、支援できる分野を見つけるためのイシュートラッカーも紹介されています。

この講演は、PyTorchの内部構造をわかりやすくし、ユーザーが効果的に貢献できるように導くことを目的としています。

このテキストでは、SFゲーム「Homeworld 2」の背景アートについての素晴らしさが語られています。著者は、このゲームのアートスタイルに感銘を受けており、特に背景が画像から生成される頂点カラーグラデーション技術を使って作られている点を評価しています。この方法は、テクスチャ圧縮によるアーティファクトの問題を回避し、背景の詳細が目立ちすぎないようにすることで、前景と背景の要素の分離をより良くしています。

著者は、ゲームデータを抽出してツールを使って分析することで、ゲームのアートをさらに探求した経験を共有しています。この技術の効果を強調し、他のゲーム、例えば「Diablo 3」と比較しています。また、Homeworldのアートスタイルに触発された他のゲーム開発者に関する最新情報も紹介されています。

要するに、このテキストは「Homeworld 2」で使用されている革新的なアート技術を称賛し、それがゲームの美しさや構成にどのように寄与しているかを伝えています。

Landrunは、Landlockセキュリティモジュールを使用してLinuxプロセスをサンドボックス内で実行するための軽量で安全なツールです。このツールは、特権のないプロセスがルートアクセスや複雑な設定なしに独自の安全な環境を作成できるようにします。

主な特徴として、カーネルレベルのセキュリティがあり、Landlockを利用してセキュリティを強化しています。また、パフォーマンスへの影響が最小限で、ファイルシステムやネットワークアクセスの権限を細かく管理できます。さらに、ルートやコンテナを必要とせず、SELinuxやAppArmorのような複雑なセキュリティフレームワークなしで簡単に設定できます。

必要な条件としては、Landlockが有効なLinuxカーネル5.13以降が必要です。また、ソースからビルドするためにはGo 1.18以降が必要です。

インストールは簡単で、コマンドを使ってすぐに行えます。具体的には、go install github.com/zouuup/landrun/cmd/landrun@latestを実行するか、リポジトリをクローンしてビルドし、実行可能ファイルをコピーします。

使用方法は、特定の権限を持つコマンドを実行するために、オプションを指定します。例えば、--ro <path>で読み取り専用アクセス、--rw <path>で読み書きアクセス、--bind-tcp <port>でTCPポートへのバインドを許可します。

セキュリティ機能としては、ファイルやディレクトリへのアクセスを制御し、プロセスを隔離して不正アクセスを防ぎます。また、TCPネットワークの制限をサポートしており、セキュリティを強化しています。

制限事項としては、互換性のあるLinuxカーネルが必要であり、一部の操作には追加の権限が必要な場合があります。もし権限エラーが発生した場合は、必要なすべてのパスを指定しているか、カーネルがLandlockをサポートしているかを確認してください。

今後の計画としては、ファイルシステムの制御の強化や、より多くのネットワークプロトコルのサポート、追加のセキュリティ機能が含まれる可能性があります。このプロジェクトはオープンで、GNU一般公衆ライセンスv2の下でライセンスされています。

この文章では、著者が時間に沿って変換（T）を滑らかに補間し、点（x）を初期位置から変換後の位置に移動させる方法について説明しています。このための重要な式は、x(t) = T(t) * x(0) です。ここで、T(t)は時間とともに変化し、x(0)は点の初期位置を示します。

変換を時間に沿って補間するために、著者は変換の指数関数と対数を使用することを提案しています。対数は点の速度を計算するのにも役立ちます。速度は、velocity = log(T) * x という式で表されます。インタラクティブな例が提供されており、変換が変化するにつれて点がどのように経路に沿って移動するかを視覚化し、変換と速度ベクトル場の関係を示しています。

重要な概念として、行列の指数関数と対数が挙げられます。これらの数学的概念は、時間に沿った変換の計算や速度ベクトルの導出に使用されます。また、変換とその導関数の関係は行列微分方程式として表現できます。具体的には、d/dt x(t) = log(T) * x(t) という式が成り立ち、点の速度が変換の対数に関連していることを示しています。

著者は、2つの変換の間を補間する方法についても説明しており、対数の性質が交換可能な変換にのみ適用されるため、注意が必要であることを強調しています。また、行列の対数や回転を扱う際の潜在的な問題や、特定の補間方法の限界についても警告しています。

実用的な応用として、行列の指数関数と対数を計算するために、著者は数学ライブラリや数値積分法を使用することを提案し、さらなる探求のためのリソースも提供しています。この文章全体を通じて、変換の数学的基盤と、空間における動きや速度を視覚化するための応用が強調されています。

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