Blue95は、クラシックコンピューティングにインスパイアされた現代的なデスクトップ体験です。Fedora Atomic Xfceを基盤にしており、Chicago95テーマを採用しています。

このプロジェクトの主な特徴は、軽量で懐かしいユーザーインターフェースです。また、インストールなしで試すことができるLive CDオプションが開発中で、現在テスト段階にあります。インストールはISOから行うことができ、他のFedora Atomicデスクトップ、特にXfceベースのものからリベースすることも可能です。

インストール手順については、まずISOからのインストールには現在のインストーラーにいくつかの問題があるため、他の方法でのインストールを推奨します。他のAtomicデスクトップからのインストールの場合、最初に署名されていないBlue95イメージにリベースして必要なキーを取得します。その後、再起動して署名されたBlue95イメージにリベースします。リベース後には新しいユーザーを作成することが推奨されています。

プロジェクトの目標は、Fedora Xfceとシステムコンポーネントやアップデートを整合させることです。また、Universal Blueの機能を取り入れて使いやすさを向上させ、古いデザインを厳密にコピーすることなく懐かしい美学を創造することを目指しています。

最後に、@grassmunkや@dominichayesferenなどの貢献者、Xfceチーム、BlueBuildやUniversal Blueといったプロジェクトに感謝の意を表します。

アーシュラ・K・ル＝グウィンの「子どもと影」は、北の地から来た内気で学識のある若者が、陽の光が降り注ぐ土地を訪れる物語です。彼は美しい少女を見かけますが、あまりにも内気で声をかけることができません。ある晩、冗談半分で自分の影に彼女の家に行くように言うと、影は彼から離れていきます。歳を重ねるにつれ、彼は成功せず、自分の欲望からも切り離されていきます。最終的に、影が戻ってきますが、今や自信に満ち、無遠慮な存在となり、彼の人生を支配し、トラブルに巻き込んでいきます。

この物語は、文明化された自己（若者）と抑圧された欲望（影）の関係を象徴しています。若者は、自分が否定しているすべての部分を表す影と向き合うことができません。再会したとき、彼は影を支配しようとせず、逆に影に支配されてしまい、その結果、彼は没落していきます。

ル＝グウィンは、この物語が複雑であり、子どもと大人の両方に語りかけるものであると説明しています。創造性や抑圧、自分自身を完全に受け入れることの重要性といったテーマが強調されています。彼女はカール・ユングの心理学理論にも言及し、影を認識し統合することが個人の成長や創造性にとって重要であると強調しています。

要するに、この物語は、自分の暗い側面を否定することが自己や創造性の喪失につながることを示しています。影を受け入れることで、真の理解と充実感へと導かれることができます。ファンタジーという媒体は、この無意識への旅を捉え、道徳的かつ個人的な成長のための強力なツールとなります。

要約がありません。

要約がありません。

この投稿では、関数型プログラミングにおける重要な3つの概念、ファンクター、アプリカティブ、モナドについて、Haskellを例に挙げて説明します。

ファンクターは、値を保持できる「箱」のようなものです。箱の中の値に対して関数を適用することができ、箱自体は変更されません。Haskellでは、fmap関数を使って、Maybeボックスの中の値に対して変換（例えば、1を足す）を適用できます。もし箱が空（Nothingで表される）であれば、関数を適用しても結果は空の箱になります。

アプリカティブは、ファンクターを拡張したもので、箱の中にある関数を別の箱の中の値に適用できるようにします。Haskellでは、<*>演算子を使って、Maybeボックスの中の関数を別のMaybeボックスの中の値に適用できます。ただし、両方の箱は同じ型である必要があります。もし一つの箱に複数の関数があり、別の箱に複数の値がある場合、Haskellはそれぞれの関数をそれぞれの値に適用します。

モナドは、箱の外の値を受け取り、箱の中の値を返す関数を扱うための強力な方法を提供します。Haskellの>>=演算子を使うことで、箱の中の値を返す関数を連鎖させることができます。例えば、ある人の年齢が挨拶の条件を満たすか確認し、条件を満たす場合に挨拶を返すことができます。do構文を使うことで、モナディックなコードを読みやすく書くことができ、操作を順序立てて記述できます。

要するに、ファンクターやアプリカティブは関数を適用するのに便利ですが、モナドは文脈を維持しながら連鎖的な操作を可能にするため、より柔軟性があります。これにより、関数型プログラミングにおける複雑なシナリオを扱うために不可欠な存在となっています。

末尾再帰は、再帰の一種で、最後の操作が同じ関数への呼び出しであるものを指します。この手法は、現在のスタックフレームを再利用できるため、新しいフレームを作成するよりも効率的に実行できます。

末尾再帰最適化を使用する理由は、再帰関数におけるスタックオーバーフローエラーを防ぎ、パフォーマンスを向上させるためです。Javaはこの最適化をネイティブにサポートしていませんが、ASMのようなバイトコード操作ツールを使って実装することが可能です。

Javaにおけるメソッド呼び出しの仕組みは、メソッドが呼ばれると新しいスタックフレームが作成され、ローカル変数やオペランドスタックが含まれます。各再帰呼び出しは新しいフレームを追加し、あまりにも多くのネストされた呼び出しが行われるとスタックオーバーフローが発生する可能性があります。

末尾再帰の例として、階乗関数を挙げることができます。この記事では、末尾再帰を使用したバージョンとそうでないバージョンの二つを示し、最適化の恩恵を受けられるのは末尾再帰のバージョンだけであることを強調しています。

最適化のためにASMを使用すると、Javaのバイトコードを分析・修正することができます。この記事では、再帰呼び出しをメソッドの先頭へのジャンプ命令に置き換えることで、同じスタックフレームを再利用する方法を示すコード例が提供されています。

最適化のテストについては、ベンチマーク用に最適化されたクラスを読み込むカスタムクラスローダーを作成することが説明されています。ベンチマークテストでは、末尾再帰最適化されたメソッドが、最適化されていないメソッドよりも特に高い再帰深度で優れたパフォーマンスを示すことがわかりました。

著者は反復的な解決策を好むものの、末尾再帰最適化は再帰関数のパフォーマンスを向上させる可能性があります。Javaにはこの最適化のための組み込みサポートがないため、将来的にはLombokのようなライブラリがアノテーションを使用して実装する可能性があります。

この記事では、Androidアプリに関するプライバシーの懸念について、ユーザーのデバイスにインストールされている他のアプリにアクセスできる能力が問題視されています。

まず、2022年までは、Androidアプリは他のすべてのアプリを許可なしに見ることができましたが、Android 11以降はこのアクセスが制限され、開発者は基本機能のために必要なアプリを明示する必要があります。

ただし、ファイルマネージャーやウイルス対策ソフトなど、一部のアプリは特別な権限を持つことで、インストールされているアプリの完全なリストにアクセスすることができます。

著者は、インドのさまざまなアプリのマニフェストファイルを調査し、SwiggyやZeptoのような多くのアプリが無関係なアプリを多数チェックしていることを発見しました。これは、ユーザーデータを収集してプロファイリングに利用している可能性を示唆しています。

KreditBeeやMoneyviewのようなアプリは、数百または数千のアプリをチェックしていることがわかり、ユーザーのプライバシーやGoogleのポリシーへの適合性に対する懸念が高まります。

さらに、多くのアプリが技術的な抜け道を利用して、明示的な許可なしにインストールされているすべてのアプリを見ることができるため、ユーザーのプライバシー保護が侵害される可能性があります。

この記事は、アプリをインストールする際に、ユーザーのデータがアクセスされ、プロファイリングに利用される可能性があることを警告しています。これにより、プライバシーやオンライン行動に影響を与えることがあります。著者は、アプリのインストールに際して慎重になることと、データの悪用の可能性を理解する重要性を強調しています。

要約がありません。

サンフランシスコのダウンタウンにある小さなエンジニアリングチームに参加しませんか。

主な業務内容は、データ収集のためのスクリプトを開発・管理することです。具体的には、HTTPリクエストを利用し、ブラウザやモバイルアプリの自動化を行います。また、データ収集がタイムリーに行えるように、スケジューリングや自動化のツールを構築します。データのクリーニングや正規化のためのスクリプトを作成し、希望があれば機械学習を活用する機会もあります。データ分析のためのダッシュボードを設計し、データの監視と改善を行います。インフラを支えるためのさまざまなDevOpsタスクにも携わります。主にPythonを使用し、時にはTypescriptやGolangも扱います。

求めるスキルは、Python、SQL、Unixです。さまざまなプロジェクトを独立して進めることを楽しめる方を求めています。なお、ウェブクローリング、Docker、Kubernetes、フルスタックウェブ開発、モバイルアプリ開発、統計学のスキルがあると尚良いです。

福利厚生として、オフィスでのランチ提供、無制限の有給休暇、401kプラン、会社負担の健康保険、歯科保険、視力保険があります。給与は10万ドルから15万ドルの範囲で、株式オプション（0.25% - 1%）も付与されます。

要約がありません。

このテキストは、Standard MLのモジュールに焦点を当てた概要を提供しています。言語の構文と意味論について、公式の定義に基づいて説明する講義ノートで構成されています。特定の実装がなくても理解できるように構成されていますが、演習には実装へのアクセスがあると便利です。

最初の講義では、プログラミングに慣れているがMLに不慣れな人々にStandard MLを紹介します。コア言語とモジュールの両方を例を通じて説明します。

次の講義では、大規模なプログラムのためにMLモジュールを使用することに重点を置き、ファンクタ、シグネチャ、構造を用いたプログラミングの方法論を紹介します。

三番目の講義では、MLモジュールの静的意味論に深く入り込み、共有やシグネチャの一致といった重要な概念を説明します。

四番目の講義では、学生がモジュールを使用してソフトウェアを修正するプロジェクトに取り組みます。このプロジェクトには、MLの完全な実装へのアクセスが必要です。

MLはCOBOLやPascalと比較され、その簡潔さや関数型プログラミングスタイルが手続き型言語とは異なることが強調されます。

ノートでは、再帰関数の定義についても触れ、木の深さを計算したり、構造がヒープであるかどうかを確認する例を用いて説明します。

例外処理についても説明されており、特定の入力に対して結果を返さない可能性のある関数を定義する方法が示されています。

構造体は関連する宣言をカプセル化し、シグネチャは構造内で利用可能な型や操作を定義します。

ファンクタはパラメータ化された構造として紹介され、異なる型で動作する柔軟なコードを可能にします。

最後に、MLの特徴をまとめると、コア言語とモジュール機能を組み合わせて、構造化プログラミングと型安全性を実現しています。

全体として、このテキストはStandard ML、特にそのモジュールシステムを理解し、プログラミングするためのガイドとして機能します。

著者は、CPUのハードウェアパフォーマンスカウンターにアクセスする必要がない新しいバージョンの「rr」デバッガーを開発しました。この新しい機能は「ソフトウェアカウンターモードrr」と呼ばれ、クラウドの仮想マシンやコンテナなど、アクセスが制限される環境でも使用できるようになっています。これにより、記録と再生のデバッグ技術がより広く利用できるようになります。

記録と再生は、プログラムの実行中の正確な状態と動作をキャプチャし、後で同じ条件下で再生できるデバッグ技術です。これは、ビデオを見るのに似ています。しかし、プログラムは実行するたびに異なる動作をすることが多く、ユーザーの入力タイミングやネットワークの応答などの非決定的な要因が影響します。このため、バグを再現するのが難しくなります。

rrを使用すると、プログラムの実行を記録し、正確に再生することができるため、バグの特定や修正、プログラムの動作理解が容易になります。しかし、従来のrrはCPUパフォーマンスカウンターへのアクセスが必要であり、制限された環境ではこれが無効になっていることが多く、使い勝手が制限されていました。

新しいソフトウェアカウンターモードrrは、ハードウェアカウンターなしで機能するために軽量な計測を使用しており、適用範囲が広がっています。さらに詳しい技術的な詳細やインストール手順は、著者のGitHubページで確認できます。著者は、記録と再生システムへの情熱やこの新機能の開発経験を共有し、制約のある環境で機能するツールの必要性を強調しています。

著者のトーマス・プタセックは、Fly.ioが使用しているマカロントークンについての洞察を共有しています。マカロントークンは、ユーザーがトークンの権限をカスタマイズできるセキュリティトークンの一種です。この仕組みにより、API操作中に送信する権限を最小限に抑えることができ、セキュリティが向上します。

Fly.ioはマカロンの最大のユーザーですが、実際にはユーザーがトークンの機能をあまり活用していないことがわかりました。しかし、マカロンシステムはインフラの大幅な改善をもたらし、特にtkdbというシンプルなデータベースシステムを通じてトークンの管理が向上しました。このシステムは、LiteFSとLitestreamを使用して、信頼性と効率的なデータ処理を実現しています。

実装に関する重要なポイントは以下の通りです。まず、マカロントークンは検証のためにデータベースを必要とし、Fly.ioはセキュリティとスケーラビリティのためにこのデータベースを主要なAPIとは別に管理しています。次に、接続の問題に対処するために、検証済みのトークンはキャッシュされ、98%以上のキャッシュ効果を達成しています。また、簡単な取り消しシステムにより、必要に応じてトークンを無効化でき、不正アクセスを防ぎます。

さらに、Fly.ioはアプリケーションで使用されるサービストークンのために、権限トークンと認証トークンを区別してセキュリティを強化しています。トークンシステムは、操作の追跡や問題の特定を助けるために、強力な監視と監査機能を提供しています。

全体として、ユーザーがマカロンのすべての機能を十分に活用していない一方で、Fly.ioは内部利用から大きな利益を得ており、プラットフォーム全体のセキュリティと信頼性が向上しています。この実装は、特にLiteFSとSQLiteの統合により効果的であることが証明されています。

要約がありません。

CodeYamは、ソフトウェアシミュレーターの新しいランディングページを作成するために、さまざまなAIツールをテストしています。目的は、これらのツールが従来のように多くの修正やフィードバックのループを必要とせず、デザインや開発プロセスをどれだけ簡素化できるかを確認することです。

評価された主なツールは以下の通りです。

Cursorは、GitHubとの統合があるため技術的なユーザーに最適ですが、使いにくく、主に既存のコンポーネントを再配置するだけの基本的な出力しか得られませんでした。

Vercelのv0は、美しいインターフェースを持ち、ユーザー体験が最も優れています。ライブプレビューが可能で、プロジェクトの履歴を保存できるため、フィードバックを集めやすいですが、生成されるコンテンツはやや一般的でした。

Lovableはコンテンツ生成に特化しており、最小限の入力から質の高いメッセージを作成する能力に感心しましたが、デザインプロセスに対する制御があまりありませんでした。

Bolt.newは非常に使いやすいですが、結果は最も印象に残らないものでした。基本的なもので、デザインやコンテンツを大きく向上させることはできませんでした。

全体として、Cursorを除くすべてのツールはユーザーフレンドリーで、シンプルでプロフェッショナルなデザインを生み出しましたが、特に革新的なものではありませんでした。チームは、これらのツールをさらにテストし、CodeYamのメッセージングを改善するために、より複雑なデザインニーズに対応する予定です。

要するに、これらのAIツールは機能的なウェブサイトを迅速に作成できますが、独自性や複雑なデザインを提供することは難しいかもしれません。

ドイツのミュンヘン近郊に本社を置くイサー・エアロスペースは、2025年3月30日にノルウェーのアンドーヤ宇宙センターから初めてのスペクトラムロケットの打ち上げを試みました。しかし、打ち上げ後すぐにロケットが制御を失い、飛行開始から30秒で打ち上げが中止され、海に落下しました。

この打ち上げは「フルスペクトラムを目指して」と名付けられ、ノルウェーおよびイギリスとロシアを除く大陸ヨーロッパからの初の軌道打ち上げ試行として重要な意味を持っていました。スペクトラムロケットは、小型から中型の衛星打ち上げ用に設計されており、開発には6年を要しました。主にカーボン複合材で作られ、先進的な3Dプリントエンジン部品を含んでいます。低軌道に最大1,000kgのペイロードを運ぶことができます。

イサー・エアロスペースは、この打ち上げを通じてヨーロッパの宇宙能力を支援することを目指しています。打ち上げはさまざまな衛星ミッションを対象としています。失敗にもかかわらず、同社は将来の飛行に向けて貴重なデータを収集できると期待しています。スペクトラムロケットは、ノルウェー宇宙局や日本の企業向けの打ち上げ契約がいくつかあり、アンドーヤから年間最大30回の打ち上げを計画しています。

全体として、初回の打ち上げ試行は成功しませんでしたが、イサー・エアロスペースは技術の向上と今後のミッションに注力し続けています。

Pythonスクリプトを実行可能な形式にするために、uvを使うことができます。これにより、依存関係を管理し、隔離された環境を作成することが可能です。

著者はGoプロジェクトに取り組んでおり、APIエンドポイントのテストにはPythonのhttpxパッケージを使用することを好んでいます。ユーザーデータを管理するために、jam_users.pyというスクリプトを作成しました。

このスクリプトは、既存のユーザーを取得し、それらを削除した後、新しいテストユーザーを追加します。スクリプトを実行すると、ユーザーはインタラクティブなPythonシェルに入ることができ、さらにテストを行うことができます。

従来、スクリプトを実行するには依存関係をグローバルにインストールするか、仮想環境を設定する必要がありましたが、著者はこれを不便に感じていました。

そこで、著者はuvを取り入れ、必要なパッケージを指定するスクリプトヘッダーを追加することで依存関係の管理を簡素化しました。これにより、手動で環境を設定することなく、uvを使ってスクリプトを実行できるようになります。

スクリプトを実行可能にするために、シェバン行をuvを含むように修正しました。これにより、Unixシステム上でスクリプトを直接実行できるようになり、ユーザーは依存関係を管理する必要がなくなります。ただし、uvがインストールされている必要があります。

この方法は、特に他の人と共有する複雑なスクリプトを実行する際に、Pythonスクリプトの実行を簡素化し、セットアップの手間を減らすことができます。

Kaluaは、ユーザーがメッシュネットワークを簡単に構築できるように設計されたツールです。始めるための重要なポイントを以下に示します。

まず、ターミナルで以下のコマンドを実行します。これにより、必要なスクリプトがダウンロードされます。次に、OpenWrtのトランクを使用してビルドを開始します。

特定のハードウェア用のイメージを作成することも可能です。例えば、La Fonera 2.0N用のイメージを作成するには、指定されたコマンドを使用します。

ビルドを調整するためには、Kaluaのリポジトリをクローンし、環境を設定して必要なファイルをダウンロードします。

Debian上でゼロからビルドを行う場合は、必要なパッケージをインストールします。その後、OpenWrtとKaluaのリポジトリをクローンし、設定を行ってビルドを進めます。

新しいルーターの設定では、WANポートに接続し、telnetを通じてネットワーク設定を行います。正常に機能させるために必要なパッケージをインストールすることも重要です。

ルーター上で直接開発を行うことも可能で、Gitをインストールし、SSHを設定することで簡単にアクセスできます。

監視、VPN、ファイアウォールなどの機能に関しては、さまざまな特別な設定オプションがあります。

詳細なヘルプが必要な場合は、Kaluaのドキュメントやコミュニティのリンクを参照してください。

要約がありません。

2001年3月、任天堂はゲームボーイアドバンス（GBA）を発売しました。このハンドヘルドゲーム機は、32ビットのARM CPUを搭載し、前モデルのゲームボーイカラーの2倍の速度を誇ります。価格は99.99ドルで、イギリスでは初週にプレイステーション2の4倍の販売台数を記録し、商業的に成功を収めました。

GBAは「キャッスルヴァニア: サークル・オブ・ザ・ムーン」や「スーパーマリオアドバンス」といった印象的なゲームタイトルを提供し、その先進的なグラフィック性能をアピールしました。しかし、バックライトのない画面が大きな欠点であり、暗い場所でのプレイが難しいという問題がありました。

任天堂はGBAが旧型のゲームボーイやゲームボーイカラーのゲームもプレイできるようにしたため、これが大きな販売ポイントとなりました。GBAは成功を収めましたが、オリジナルのゲームボーイに比べて寿命が短く、2004年には任天堂DSに取って代わられました。

GBAは発売からわずか2年後にデザインが一新され、GBA SPとして登場しました。これは折りたたみ式のデザインと充電式バッテリーを特徴としています。さらに、2005年にはゲームボーイマイクロが登場し、より小型で明るい画面を持ちながらも、旧型のカートリッジには対応しなくなりました。

GBAのアーキテクチャは当時としては先進的で、開発者は高水準のプログラミング言語を使用し、その高速な処理能力を活かすことができました。GBA用のアクセサリーには、ワイヤレスアダプターやゲームキューブでゲームをプレイするためのゲームボーイプレイヤーが含まれていました。

全体として、GBAはハンドヘルドゲームの重要な進歩を示し、優れた技術と後方互換性への取り組みを組み合わせましたが、一部のデザイン選択には批判もありました。

レーマーの連分数因数分解アルゴリズムは、大きな数をその因数に分解する方法で、1931年にD.H.レーマーとR.E.パワーズによって初めて紹介されました。このアルゴリズムは、1975年に第七フェルマ数を因数分解する際に注目を集めました。

このアルゴリズムは、連分数に基づいており、数 ( N ) の平方根 ( \sqrt{N} ) の連分数展開を調べることで因数を見つけることを目的としています。因数を見つけるための方法として、まず「Pの方法」があります。この方法では、連分数展開から得られる係数（P値）を使用して ( N ) の因数を見つけます。次に「Aの方法」があり、こちらは別の係数（A値）を用いて因数分解を行います。

実際の応用では、特定の係数や合同式を計算して因数を導き出します。レーマーは、両方の方法を効果的に使用する方法と、どちらの方法を選ぶべきかを示しました。このアルゴリズムは、整数の因数分解において、サブ指数時間計算量を示した最初の例の一つとして歴史的に重要です。

論文の結論では、このアルゴリズムを用いて単一の数を因数分解する際に、P係数とA係数を混ぜてはいけないと述べられています。文書は、計算研究に興味のあるプログラマー向けに、レーマーの方法を実装するための詳細なステップバイステップガイドを提供しています。

要約がありません。

要約がありません。

Appleの新しいプロモーションビデオが、テレビ番組「セバランス」におけるプロのビデオ編集者へのアピールに関する重要な問題を明らかにしました。編集プロセスを紹介する中で、編集者がデスク上のMac Miniだけでなく、Jump Desktopというリモートデスクトップアプリを使って遠隔でMacにアクセスしていることが分かりました。これにより、高度なビデオ編集におけるMacの必要性について疑問が生じました。特に、パンデミックの影響でリモート編集が一般的になっている今、Macが必須であるかどうかが問われています。

ビデオでは、実際の編集能力がMac自体からではなく、リモートサーバーから来ていることが強調されました。これにより、プロフェッショナルなワークフローにおいてMacの重要性が低く見られる可能性があります。Appleは、競合他社が提供するスケーラブルな編集ニーズに対するより効率的なソリューションとは異なり、クラウドやリモート編集環境に向けて製品を適応させていません。

さらに、Appleのライセンス契約は、クラウド環境でのMacの使用を複雑にしています。これにより、ソフトウェアの仮想化が制限され、企業での利用が非効率的になります。高速インターネットと柔軟性の必要性から進むリモート編集のトレンドは、Appleの現在の製品が現代のビデオ制作の要求に応えられない可能性を示唆しています。

全体として、ビデオはAppleの能力をアピールすることを目的としていましたが、意図せずにプロフェッショナルな編集ソリューションのギャップを露呈しました。これにより、Appleがリモート編集を効果的にサポートするためのアプローチを再考する必要があることが浮き彫りになりました。

数学を重視した分野におけるオープン教育リソース（OER）の作成において、主な問題はLaTeXの使用です。LaTeXは高品質な文書を生成しますが、PDF形式のみで提供されるため、多くのユーザー、特に音声や点字などの代替フォーマットを必要とする人々にはアクセスしづらいのです。

アクセシビリティを向上させるためには、コンテンツをHTMLに変換することが推奨されます。HTMLはスクリーンリーダーとの相性が良く、さまざまなデバイスに対応できます。しかし、この変換の課題は、数学の式を正しく表示することです。MathMLはそのためのフォーマットですが、すべてのウェブブラウザでサポートされているわけではありません。MathJaxのようなツールを使うことで、ウェブページ上でこれらの式を表示することが可能です。

LaTeXの代替としては、以下のようなものがあります。PressbooksはウェブベースのツールでLaTeXをサポートしていますが、数学の教科書にはあまり使われていません。PreTeXtはXMLベースの著作プラットフォームで、HTMLやLaTeXなど複数のフォーマットに変換でき、数学者の間で人気があります。Markdownはシンプルなマークアップ言語で、さまざまなフォーマットに簡単に変換でき、統計や心理学などの分野で好まれています。

既存のLaTeX文書をHTMLに変換するのは、LaTeXの複雑さから難しい場合があります。LaTeXMLはこの変換に適したツールで、LaTeXの機能を模倣しながらHTML出力を生成します。HTML出力を視覚的に魅力的にするためには、追加のCSS作業が必要です。

カルガリー大学のケーススタディでは、オープン教科書がアクセシビリティのために適応され、特に視覚障害のある学生のためにHTMLに変換され、スクリーンリーダー向けに強化された例が示されています。

しかし、アクセシビリティのテストは、異なるスクリーンリーダーや支援技術によってパフォーマンスが異なるため、難しいことがあります。アクセシビリティのベストプラクティスに従うべきですが、すべてのユーザーが良い体験を得られるようにするためには、まだ課題が残っています。

要するに、アクセシブルな数学教科書の必要性は強く、利用可能な解決策はあるものの、それを効果的に実施するためには多くの作業と配慮が必要です。

lookup関数は、キーを使ってマップ内の値を見つけるために設計されています。しかし、値の型にnullという特別なケースが含まれていると、混乱が生じます。これは、nullがマップ内の値が存在しないことを示す場合もあれば、検索が成功しなかった結果を示す場合もあるからです。すべての型を一様に扱う方法がないと、こうした厄介な状況を避けるのは難しいです。

Paged Out!は、プロジェクトリーダーのギンヴァエル・コールドウィンドと編集長のアガが主導する、さまざまな記事やアートワークを掲載した無料のオンラインマガジンです。この号では、過去4号でのダウンロード数が10万回を達成したことを祝っています。読者には、ジンを共有し、ソーシャルメディアやDiscordを通じてフィードバックを提供するよう呼びかけています。

このマガジンには、アーティストやプログラマーなど、さまざまな専門家の寄稿が含まれており、プログラミング、サイバーセキュリティ、AIなどのトピックについて議論しています。特に注目すべき記事には以下のようなものがあります。

「微分可能アーキテクチャ探索（DARTS）」は、勾配降下法を用いてニューラルネットワークの設計を自動化する手法です。「大規模言語モデルを用いたバイナリファジングの自動化」は、ソフトウェアテストの新しいアプローチで、ファジングターゲットの生成を向上させるために大規模言語モデルを活用します。「CVE-2023-44467のバイパス」は、ソフトウェアモジュールにおけるリモートコード実行の脆弱性を分析し、それを悪用する方法について説明しています。「ファウンデーションモデルとUNIX」では、UNIX環境でのプレイリスト作成や要約生成などのタスクにおける高度なモデルの使用例が紹介されています。

マガジンは、読者にコンテンツを探求し、コミュニティに参加し、今後の号に向けて執筆を検討するよう促しています。印刷用のファイルも用意されており、物理的なコピーを配布したい人向けに提供されています。また、特定のライセンスにより、記事の共有や音声化も可能です。

PG-MCPサーバーは、AIエージェントがPostgreSQLデータベースと効果的にやり取りできるように設計されたシステムです。これはモデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装しており、ユーザーフレンドリーなAPIを提供します。このAPIを通じて、AIエージェントはPostgreSQLデータベースに接続し、クエリを実行し、データベースの理解を深めることができます。

主な特徴としては、完全なサーバー実装があり、リアルタイムデータストリーミング（SSE）をサポートしています。また、複数のPostgreSQLデータベースに同時に接続できる機能も備えています。データベースのカタログは詳細なテーブルやカラムの説明を提供し、PostGISやpgvectorなどのPostgreSQL拡張に関する情報も含まれています。さらに、SQLクエリの実行計画を説明し分析するためのツールも用意されています。データベース接続は安全かつ効率的に管理されます。

主なツールには、データベースへの接続と切断を行うための接続管理ツールがあり、効率のためにプール機能も備えています。読み取り専用のSQLクエリを実行し、実行計画を分析するためのクエリツールもあります。スキーマの発見機能では、スキーマ、テーブル、カラムの詳細、データベースの拡張をリストアップします。また、サンプルデータの取得が可能で、ページネーションやおおよその行数も提供されます。

インストールにはPython 3.13以上とPostgreSQLが必要です。Dockerを使用するか、手動で仮想環境を設定することでインストールが可能です。

使用方法としては、サーバーには機能を確認するためのテストスクリプトが含まれており、自然言語のクエリをSQLに変換することもサポートしています。AIエージェントは接続を登録し、クエリを実行し、スキーマリソースを探索することができます。

アーキテクチャは、FastMCPとasyncpgを使用してデータベースとのインタラクションを行い、設定はYAMLファイルで管理されています。

セキュリティ面では、サーバーはデフォルトで読み取り専用モードで動作し、接続情報の安全性を確保しています。

プロジェクトへの貢献も歓迎されており、特に拡張コンテキストファイルの拡充やスキーマの内省リソースの改善に関する貢献が期待されています。

LVGL（ライトで多用途なグラフィックスライブラリ）は、組み込みデバイス向けのユーザーインターフェース（UI）を作成するための人気のある無料のオープンソースライブラリです。さまざまなマイクロコントローラーやディスプレイと連携し、主要なテクノロジー企業によってサポートされています。

このライブラリは軽量でポータブルであり、32 kBのRAMと128 kBのフラッシュメモリしか必要としません。また、さまざまなオペレーティングシステムで動作します。30種類以上の組み込みウィジェット（ボタン、ラベル、スライダーなど）を提供し、カスタマイズのための柔軟なスタイルシステムも備えています。ウィジェットのサイズや位置を自動的に調整する高度なレイアウトにも対応しており、複数の言語を扱うことができ、テキストの折り返しや絵文字の表示機能もサポートしています。また、タッチパッドやキーボードなど、さまざまな入力デバイスにも対応しています。

開発者向けには、MicroPythonやPikaScriptをサポートしており、統合が容易です。詳細なドキュメントも用意されており、例を交えてユーザーが始めやすいようにしています。さらに、UIデザインや開発のサポートを提供し、プロジェクトの実行をスムーズにするコンサルティングサービスもあります。

LVGLには誰でも貢献でき、フィードバックを提供したり、例を作成したり、バグを修正したりすることが可能です。このプロジェクトはコミュニティの参加を奨励しており、ライブラリを利用する人々のためにスポンサーシップのオプションも用意しています。

詳細については、ウェブサイトやドキュメント、フォーラム、デモを参照することができます。

xanは、CSVファイルを効率的に処理するためのコマンドラインツールで、Rustを使用して構築されています。このツールは大きなファイルを扱うことができ、マルチスレッドを利用することで迅速に作業を行います。主な機能には、データの操作、表現言語、視覚化があります。

データの操作では、xanはCSVファイルのプレビュー、フィルタリング、スライス、集計、ソート、結合が可能です。さまざまなタスクに対応するために、多くのコマンドを組み合わせて使用できます。表現言語は、CSVデータに特化したシンプルで高速なものを提供しており、基本的なコマンドを超えた複雑な操作を実行できます。また、xanはターミナル上でCSVファイルを表示し、ヒストグラムや散布図などの簡単な視覚化を作成することもできます。

インストール方法としては、Cargo（Rustのパッケージマネージャ）を使ったり、macOSのHomebrewを利用したり、Arch LinuxやNixパッケージからインストールすることができます。さまざまなシステム向けに事前にビルドされたバイナリも用意されています。

一般的なコマンドには、データの探索を行うための「xan headers」、「xan view」、「xan count」、フィルタリングや検索を行う「xan filter」、「xan search」、ソートや重複排除を行う「xan sort」、「xan dedup」、集計を行う「xan frequency」、「xan agg」、「xan groupby」、カラムの管理を行う「xan select」、「xan transform」、「xan map」、ファイルの管理を行う「xan cat」、「xan join」、「xan merge」があります。

xanは、特に社会科学におけるデータ分析に使いやすいように設計されており、gzippedファイルを含むさまざまな入出力形式をサポートしています。詳細については、ツール内でヘルプコマンドやリファレンスにアクセスできます。

2025年3月28日、クリス・マギーは「swiftly」の公式リリースを発表しました。このツールは、macOSやLinuxなどのさまざまなプラットフォームでSwiftプログラミング言語のインストールと管理を簡素化することを目的としています。

swiftlyの主な特徴には、簡単なインストール機能があります。ユーザーは手動の手順を省いて、迅速にSwiftツールチェーンをインストールできます。また、バージョン管理機能により、異なるSwiftのバージョンを簡単に切り替えたり、最新の安定版にアップデートしたり、プレリリース版をテストしたりすることが可能です。チームでの協力を促進するために、プロジェクト全体で共通のSwiftバージョンを使用するための「.swift-version」ファイルを利用できます。さらに、swiftlyは自動的に最新バージョンに更新される機能も備えています。

swiftlyはSwiftで構築されており、ファイルやネットワーク操作のためのライブラリを活用しています。ユーザーフレンドリーなコマンドラインインターフェースを提供し、自己インストール可能なバイナリとして設計されているため、さまざまなオペレーティングシステムで簡単に使用できます。

今後の計画として、swiftlyはXcode以外でSwiftをインストールするための主要な方法となることを目指しており、macOSに加えてさまざまなLinuxディストリビューションをサポートする予定です。

詳細情報や始め方については、swift.org/installを訪れることができます。また、コミュニティはGitHubでオープンソースプロジェクトに貢献したり、Swiftフォーラムで議論したりすることが奨励されています。特に、ツールへの貢献に対してパトリック・フリードに感謝の意が表されています。

このコースは、基本的な微積分と線形代数を理解している学部生を対象としています。微分積分を行列や確率関数などのより複雑な関数に拡張する方法を学びます。特に、最適化や機械学習の分野での実用的な応用に焦点を当てており、複雑な計算を行うためには導関数の理解が重要です。また、導関数を効率的に計算する方法も扱い、逆モード微分（バックプロパゲーションとも呼ばれる）や最新の自動微分技術についても紹介します。

欧州宇宙機関（ESA）のさまざまな宇宙ミッションについて、進行状況に応じて分類された概要が紹介されています。ミッションは開発中、運用中、共同、完了の4つのカテゴリーに分かれています。

開発中のミッションには、アテナ、LISA、エクソマーズなどが含まれ、これらは科学研究の進展を目指しています。運用中のミッションには、JUICEやマーズ・エクスプレスがあり、現在もデータを収集しており、天文学や宇宙探査に貢献しています。共同ミッションには、ハッブルやカッシーニ・ホイヘンスがあり、異なるチームや機関が協力して共通の科学目標を達成するために取り組んでいます。完了したミッションには、ヒッパルコスやロゼッタがあり、これらは目的を達成し、科学コミュニティに貴重なデータを提供しました。

また、ガイアミッションについても言及されています。ガイアは11年以上にわたり星の地図を作成しており、2025年3月27日に運用を終了する予定です。宇宙船はその後運用されなくなりますが、データの公開は2026年と2030年まで続く見込みです。ガイアチームは、市民天文学者に対して、宇宙船の最後の明るい瞬間を観察するよう呼びかけています。さらに、ガイアミッションに関連する求人情報やイベントについての最新情報も提供されています。

要約がありません。

Sim Daltonismは、色盲の人々が色をどのように見ているかを理解するためのツールです。このアプリはiOSやMacのデバイスで使用できます。デバイスのカメラやMacアプリを使って、異なるタイプの色盲の人が色をどのように認識するかを見ることができます。

このソフトウェアはオープンソースで、コードを確認したり、貢献したりすることも可能です。

J.B. マッキノンのこの記事では、ネズミが誤解されがちで、実はもっと愛らしい存在であることが論じられています。歴史的には、ネズミを含む動物が犯罪で裁判にかけられることがあり、ユーモラスでありながらも深刻な事例が数多く存在しました。これらの事例は、動物の視点を理解する必要性を浮き彫りにしています。

現在、ネズミは主に病気を運ぶ不潔な害虫として見られています。特に黒ネズミや茶色ネズミは、侵略的な種として世界中に広がり、生態系に悪影響を及ぼし、経済的な損失をもたらしています。しかし、この否定的な見方は、最近の科学的な発見を見落としているかもしれません。これらの研究によると、ネズミはかつて考えられていたほど有害ではなく、特にペストのような歴史的な疫病においてもその役割は過大評価されている可能性があります。

研究によれば、ネズミは病気を運ぶことはありますが、そのリスクはしばしば誇張されており、通常は限られた地域に留まります。さらに、ネズミは一般的に攻撃的ではなく、人間との間に社会的な絆を形成することもあります。彼らはさまざまな感情や知性を示し、社会から異なる見方を受けるに値することを示唆しています。

この記事では、「ネズミとの戦争」を続けるのではなく、より良い廃棄物管理や都市計画を通じて共存を目指すべきだと提案しています。環境を適切に管理する方法を理解することで、厳しい駆除方法に頼ることなくネズミの数を減らすことができるのです。最終的に、ネズミを単なる害虫ではなく、私たちの共有する環境の一部として認識することを促しています。

映画監督の中には、コマーシャルからキャリアをスタートさせる人もいれば、デヴィッド・リンチのように独自の芸術的ビジョンを確立してから映画制作に入る人もいます。リンチは1977年に公開した映画『イレイザーヘッド』で大きな影響を与え、ハリウッドの注目を集めました。この作品は『エレファント・マン』のような成功をもたらし、一方で『デューン』のような失敗も経験しました。1986年には、観客に響く個人的な作品『ブルーヴェルベット』を制作し、その後『ツイン・ピークス』の成功へとつながりました。

リンチの成功により、彼はコマーシャルの監督としても引っ張りだこになり、カルバン・クラインなどの大手ブランドと共に、著名な文学からインスパイアを受けた広告を制作しました。また、『ツイン・ピークス』のプロモーションコンテンツも手がけ、環境保護や高級ファッションブランドのキャンペーンなど、さまざまな商品に関する広告にも関与しました。彼のコマーシャルは多くが国際的に放送され、アメリカ以外での彼のスタイルへの評価が高まっています。

芸術家としての評判がある一方で、リンチはアメリカの伝統的な楽しみも大切にしています。例えば、彼が手がけたパリジャンタバコの広告には、彼特有のシュールなイメージが含まれています。全体として、リンチは独自のビジョンと商業作品を見事に融合させています。

ロンドンで、20人以上のメトロポリタン警察官がクエーカーの集会所に強制的に侵入し、気候変動やガザについて話し合っていた6人の女性を逮捕するという重要な事件が発生しました。これは、クエーカーの礼拝所に対する初めての警察の襲撃と考えられています。18歳から38歳の女性たちは、非暴力的な抗議グループのための「歓迎会」を開いていたところ、警察が一部はテーザー銃を持って押し入り、彼女たちを手錠で拘束し、所持品を押収しました。女性たちは警察署に連行され、その後、彼女たちの学生寮も捜索されました。クエーカー教徒は警察に謝罪を求めており、彼らの集会所での逮捕は記憶にある限り一度もなかったと指摘しています。

2025年の更新で、ラフ・レビエンは2018年のブログ投稿以来、RustにおけるSIMD（Single Instruction, Multiple Data）プログラミングの進展を振り返っています。いくつかの改善が見られるものの、RustでのSIMDコードの記述は依然として難しい状況です。特に、安全性やマルチバージョン管理の問題が影響しています。

RustにおけるSIMDの現状は、進展があったにもかかわらず、ユーザーフレンドリーとは言えません。特に、CPUとGPUのハイブリッドレンダリングを含むプロジェクトでは、SIMDの必要性が高まっています。

SIMD操作はRustでは「unsafe」とされており、すべてのCPUがSIMD機能をサポートしているわけではありません。このため、CPUの互換性を確認せずにSIMDの命令を使用することはリスクを伴います。

異なるCPUの能力に対応するためにコードをコンパイルすることは大きな課題であり、最適なパフォーマンスを得るためには複数のバージョンのコードが必要です。現在のRustのマルチバージョン管理の解決策は、C++のライブラリであるHighwayと比べると不十分です。

レビエンは、RustにおけるSIMDサポートを改善するためのさまざまなアプローチについて議論しています。特に、より使いやすく、安全性の問題に対処することを目指した新しいプロトタイプ「fearless_simd#2」を紹介しています。SIMDをサポートするためには、より良いライブラリや言語機能が重要であると強調しています。

AIの台頭に伴い、FP16のような小さなデータ型の需要が高まっており、特定のアプリケーションでのパフォーマンス向上が期待されています。また、AVX-512や将来のAVX10機能についての議論も行われています。

レビエンは、Rustコミュニティ内での対話を促進し、SIMDプログラミングを向上させる必要性を強調しています。パフォーマンスと安全性の目標に沿ったSIMDのためのより良いインフラとサポートを構築するために、協力が求められています。

著者は2月22日からカスタムブラウザ拡張機能を使って自分のウェブブラウジング活動を追跡しています。この結果、実際のインターネットの利用状況が自分が思っていたものとは異なることが明らかになりました。訪問したサイトのトップは以下の通りです。

Gmail、LinkedIn、Feedbin、GitHub、ローカルファイル、YouTube、自分のサイト、ChatGPT、Wikipedia、Google Docs、Hacker News、The Magです。

著者は、WikipediaよりもGoogle DocsやGitHubに多くの時間を費やしていたことに驚きました。これにより、自己認識と現実の違いについて考えさせられ、特にキャリア選択に関してティム・ケラーの仕事の充実感についての考えを引用しました。

また、著者は自分のブラウジング習慣をより長期間追跡したいと考えており、Feedbin内の各アイテムにユニークなリンクを持たせて参照しやすくしたいとも述べています。追跡方法にはいくつかの制限があり、読書セッションのカウントミスの可能性があることにも言及しました。さらに、ブラウジングパターンや生産性の変化についての興味も示しました。なお、追跡データは個人のノートパソコンのみを対象としており、スマートフォンや仕事用のコンピュータは含まれていないことも述べています。

要約がありません。

ダナ・ブランケンホーンは、Googleの検索機能を古い検索エンジンのExcite!と比較し、Googleが革新性を失ったと指摘しています。彼は、セルゲイ・ブリンが従業員に対して報酬の保証もないまま週60時間働くよう求めていることに触れ、これは映画「トレーディング・プレイス」の一節に似ていると述べています。彼は、GoogleがAT&Tのようになってしまったと結論づけており、これは停滞し、魅力が薄れたことを示唆しています。

この記事では、オープンワームプロジェクトが直面している課題について述べています。このプロジェクトは、13年間にわたり、微小な線虫であるC. elegansのコンピュータシミュレーションを作成しようとしています。目標は、この線虫の生物学的機能を正確に反映したデジタルツインを構築することで、複雑なシステムにおける生命や行動の理解を深めることです。

C. elegansは最も研究されている生物の一つですが、このプロジェクトは生物データを完全なシミュレーションに変換するのに苦労しています。現在の進捗では基本的な動きのシミュレーションが可能ですが、完全なモデルの実現は依然として難しい状況です。これは、線虫の神経系の複雑さや、既存の生物学的研究への依存が影響しています。

最近の遺伝子イメージングや機械学習の進展は、将来のブレークスルーへの希望をもたらしています。新たな共同計画では、線虫の神経相互作用に関する広範なデータを収集し、10年以内に包括的なシミュレーションを実現することを目指しています。

この記事は、仮想生命体を創造することの哲学的な意味についても考察しています。このような試みが、生命とは何かという理解をどのように変えるかに焦点を当てています。また、生命を創造することが破壊することに比べていかに難しいかを強調し、オープンワームプロジェクトが科学的な試みであると同時に、生命の価値を象徴するものとしての重要性を示しています。

ユタ州は、公共の飲料水にフッ素を禁止する最初の州となりました。この決定はスピンサー・コックス知事によって下され、5月7日から施行されます。この禁止措置は、フッ素に関連する健康リスクについての懸念から生まれました。健康長官のロバート・F・ケネディ・ジュニアや州議会議員のステファニー・グリシウスは、フッ素が子供の認知健康に影響を与える可能性があると指摘しています。

フッ素は1945年からアメリカの飲料水に添加され、虫歯予防に役立てられてきましたが、専門家はこの禁止が特に子供の口腔健康に悪影響を及ぼす可能性があると警告しています。アメリカ歯科医師会や疾病予防管理センターなど、多くの公衆衛生団体は、虫歯を減少させる効果が証明されているため、水道水のフッ素添加を支持しています。

禁止に反対する人々は、この措置が誤った科学に基づいていると主張し、地域の口腔健康におけるフッ素の重要性を強調しています。フロリダ州やオハイオ州など、他の州でも同様の禁止を検討しているところがありますが、西ヨーロッパのほとんどの国では水道水にフッ素を添加していないのに対し、アメリカでは約63%の人々がフッ素入りの水を利用しています。

「GNU Radioを用いた通信システム工学：実践的アプローチ」という新しい教科書が出版されました。この本は、GNU Radioとその応用に焦点を当てています。内容には、レーダー、GNSS受信、衛星通信、デジタル通信などが含まれており、著者は12年以上のGNU Radioの経験を基にしています。対象は学生、教育者、専門家であり、Wileyから入手可能です。また、追加リソースを提供するGitリポジトリも用意されています。著者のジャン＝ミッシェル・フリードとエルヴェ・ボエグレンに感謝の意が表されています。教育者は、GNU Radioコミュニティとつながり、サポートを受けることが奨励されています。

Postgres Language Serverは、Postgres SQLを使用する際の開発者の体験を向上させるために設計されたツールのセットです。このサーバーは、言語サーバープロトコル（LSP）の実装を含み、CLI、HTTP API、WebAssemblyなどのさまざまなインターフェースと互換性があります。

主な機能には、オートコンプリート、構文エラーのハイライト、EXPLAINエラーの洞察を利用した型チェック、Squawkプロジェクトに触発されたリンターがあります。

このプロジェクトは、Postgres自身のパーサーであるlibpg_queryを使用することで、構文の互換性を確保しています。チームはこれらの機能の改善と強固なインフラの構築に注力しています。コミュニティからの貢献も歓迎されています。

詳細については、pgtools.devを訪れてください。

「カーゴカルトアジャイル」という言葉は、アジャイルの実践を表面的に取り入れるチームを指しますが、その本来の目的を理解していません。この概念は、アメリカ軍を見た島民たちが、貨物機を呼び寄せるために滑走路や儀式を再現しようとした話で説明されます。しかし、実際にはその貨物機は戻ってきません。同様に、一部のアジャイルチームはスタンドアップミーティングや隔週の計画などの基本的な実践を行うだけで、真の協力やコミュニケーションを育んでいません。

著者は、スタンドアップミーティングがアジャイル開発の最も重要な部分ではないと主張しています。もしチームが本当に良好に協力しているなら、これらのミーティングは必要ないはずです。コミュニケーションを改善する代わりに、いくつかのチームは結果を出さずにミーティングの時間を増やしてしまうことがあります。重要なメッセージは、儀式をただ守るのではなく、真のチームワークに焦点を当てることで、カーゴカルトアジャイルの罠に陥らないようにすることです。

Velorenは広大なファンタジーの世界を舞台にしたアクションアドベンチャーRPGです。プレイヤーは山や砂漠、ジャングルなどさまざまな環境を探索できます。ゲームはスピーディな戦闘が特徴で、異なる武器やプレイスタイルを使い分けることができます。NPCと交流したり、装備を作成したり、ダンジョンで強力なボスやモンスターに挑むことも可能です。この世界は自動生成されており、プレイするたびにユニークな体験が得られます。洞窟で資源を採掘したり、野生の動物を仲間として飼いならすこともできます。マルチプレイヤーに対応しており、友達と一緒に遊んだり、自分のゲームをホストすることもできます。さらに、プレイヤーはソースコードにアクセスでき、プロジェクトに貢献することも可能です。

vramfsは、グラフィックカードのビデオRAM（VRAM）を利用してファイルシステムを作成するユーティリティです。これは、RAMディスクと似たような働きをしますが、ファイルの保存にVRAMを使用します。

vramfsは主に実験用に設計されており、真剣な使用には向いていません。読み取り速度は約2.4 GB/s、書き込み速度は約2.0 GB/sで、従来のRAMディスクよりも性能は劣ります。

使用するには、Linuxシステム（カーネル2.6以上）、FUSEの開発ファイル、OpenCLをサポートする互換性のあるグラフィックカードが必要です。

インストール手順は次の通りです。まず、GPU用のOpenCLドライバーをインストールします。次に、必要なライブラリとツールをインストールし、最後にmakeコマンドを実行してvramfsをビルドします。

仮想ディスクをマウントするには、bin/vramfs <mountdir> <size>というコマンドを使用します。ここで、mountdirは空のディレクトリ、sizeはディスクサイズ（バイト単位）です。システムの安定性を保つために、サイズはGPUのVRAMの50%に制限することが推奨されます。

vramfsはFUSEライブラリを使用してユーザースペースのファイルシステムとして機能し、読み書きの操作はOpenCLコマンドを通じて行われます。ファイルシステムは、ファイル、ディレクトリ、シンボリックリンクを表すオブジェクトのツリー構造で構成されています。

ほとんどの操作はスレッドセーフではありませんが、ミューテックスを使用してアクセスを管理し、同時に1つのスレッドだけがファイルシステムを変更できるようにしています。

特定のシステムでベンチマークテストが行われ、異なるブロックサイズでの読み書き速度が測定されました。結果は、128KiBのブロックが最も良い性能を示し、64KiBのブロックはよりスペース効率が良い可能性があることを示しました。

将来的には、複数のグラフィックカードを使用したRAID-0の実装など、さらなる機能強化のアイデアがあります。

vramfsはMITライセンスの下で提供されており、自由に使用や改変が可能です。

要約がありません。

Qualysのセキュリティアドバイザリーによると、Ubuntuの特権のないユーザー名前空間に対する制限を回避する方法が三つあると報告されています。これらの制限は、Ubuntu 23.10で導入され、ローカルの攻撃者がユーザー名前空間を通じて管理者権限を得るのを防ぐために、セキュリティを強化する目的で設けられました。

まず、特権のないユーザー名前空間について説明します。これはUbuntu 23.10で初めて追加され、Ubuntu 24.04ではデフォルトで有効になっています。これにより、アプリケーションは隔離された環境で実行されるため、セキュリティが向上しますが、同時に潜在的な脆弱性も生じます。

次に、三つの回避方法についてです。一つ目は、aa-execを利用した回避です。攻撃者はこのツールを使って、完全な権限を持つAppArmorプロファイルに切り替えることができ、管理者権限を持つユーザー名前空間を作成できます。二つ目は、busyboxを使用した回避です。busyboxシェルには名前空間を作成できるプロファイルがあり、これを利用することで攻撃者はユーザー名前空間内で完全な権限を得ることができます。三つ目は、LD_PRELOADを利用した回避です。攻撃者はNautilusプログラムにカスタムライブラリを読み込むことで、こちらも完全な権限を持つユーザー名前空間を作成できます。

これらの回避方法は、いずれもローカルの攻撃者が管理者権限を必要とするカーネルコンポーネントの脆弱性を悪用することを可能にします。

このアドバイザリーは2025年1月15日にUbuntuセキュリティチームに送信され、2025年3月27日に調整されたリリースが行われました。詳細については、UbuntuのAppArmorとユーザー名前空間の制限に関する投稿を参照してください。

要約がありません。

Typed Japaneseは、TypeScriptを基にしたライブラリで、ユーザーがTypeScriptの型システムを使って日本語の文を表現し、検証することを可能にします。このライブラリは、日本語の文法ルールに従った特別な言語を作成し、TypeScriptコンパイラによって文法的に正しい文をチェックできるようにします。また、このプロジェクトはAIシステムが日本語の文をより正確に分析できるようにすることも目的としています。

このライブラリは、プログラミングの概念を用いて日本語の文法を基礎から応用まで教えることを意図しています。名詞、動詞、形容詞の定義や活用形を含む機能があります。

日本語の動詞は、五段動詞（グループ1）、一段動詞（グループ2）、不規則動詞に分類され、過去形、丁寧形、条件形などのさまざまな活用形をサポートしています。形容詞は、い形容詞とな形容詞に分けられ、それぞれ異なる活用形があります。ユーザーは動詞、形容詞、助詞を使って複雑な文を作成でき、条件表現や接続句もサポートされています。

このシステムは、TypeScriptの高度な型機能を活用して、日本語の文法ルールを型レベルで表現します。

このライブラリの利点には、コーディングを通じて日本語の文法を学ぶための教育ツールとしての役割、言語分析のための構造化されたフォーマットを提供するAI統合、コード内で文法を表現し検証できる機能があります。

ただし、システムは型レベルでのみ機能し、実行時の機能はありません。また、すべての言語的ニュアンスを捉えられない可能性があり、誤りが生じることもあります。

このプロジェクトは現在初期段階にあり、貢献を歓迎しています。興味のある開発者は、Node.jsとpnpmを使用してセットアップできます。

詳細情報や参加希望の方は、プロジェクトのリポジトリを訪れるか、[email protected]までお問い合わせください。

IBMのキーボードの歴史についての詳細なタイムラインが提供されています。このタイムラインでは、キーボードの開発、リリース、IBMおよび関連企業に関する企業の変遷に関する重要な出来事が強調されています。

1890年代、ハーマン・ホラリスが集計機械会社を設立し、最初のキーパンチを発明しました。1924年には、いくつかの会社が合併してIBMが設立されました。

1930年代には、IBMが初の電動タイプライターを導入し、1940年代と1950年代を通じてこの分野での革新を続けました。

1940年代後半には、IBMが電動キーパンチやキーボードの生産を開始し、これが現代のキーボードデザインへと進化していきました。

キーボードの世代の発展についても触れられており、耐久性とデザインで知られるモデルFやモデルMなど、機械式から静電容量式キーボードへの移行が説明されています。

1991年にはレックスマークがIBMのキーボード部門を引き継ぎ、その後ユニコンプが設立され、モデルMのバリエーションの生産が続けられました。

タイムラインは2021年までの最新の革新を紹介しており、IBMとレノボの下でのキーボードの進化、新しいデザインや現代のデバイスへの適応が示されています。

このタイムラインは、IBMのキーボードの進化を包括的に概観しており、キーボード業界における重要な技術革新や企業の変遷を示しています。

ドイツ宇宙機関（DLR）の所長、ヴァルター・ペルツァー博士は、イザール・エアロスペースの初のテストフライトについてコメントしました。彼は、わずか6年で複雑なマイクロロauncherを開発したことを評価しました。発射は計画通りにはいかなかったものの、貴重なデータを提供したため成功と見なされると述べました。ペルツァー博士は、イザール・エアロスペースが発射データを分析し、スペクトラムロケットの改善に努めると信じていると語り、ドイツ宇宙機関からの引き続きの支援を約束しました。

この記事では、テクノロジー愛好者のプライバシーや企業の慣行に対する無知について論じています。著者のプルームは、アマゾンがアレクサの音声を常にサーバーに送信する決定に対する驚きや怒りを批判し、こうしたデバイスの性質を考えれば、ユーザーはこのことを予想すべきだったと主張しています。彼は、マーケティングが現実を誤解させることが多く、これらの技術の主な目的はユーザーのプライバシーではなくデータ収集であると強調しています。

プルームはまた、アップルのような大企業が本当にプライバシーを重視しているという信念を批判し、彼らのマーケティングは機会主義的であり、個人データの保護よりも利益を優先していると指摘しています。テクノロジー消費者は企業の動機の現実を見落としがちであり、その結果、ブランドへの誤った忠誠心を抱くことが多いと彼は考えています。

さらに、スパムやデータ収集の慣行についても問題を指摘し、企業がデータの取り扱いについてしばしば嘘をつくと主張しています。彼は、ユーザーデータを保護する真のインセンティブを持つプライバシー重視のサービス、例えばシグナルやプロトンメールに対しては信頼を寄せています。

この記事は、テクノロジー利用者が企業の慣行に対してもっと意識的で批判的になるよう呼びかけており、共有資源を搾取から守るために強力なコピーレフトの原則を支持することを提唱しています。全体として、プルームは読者に大手テクノロジー企業への無邪気な信頼を捨て、より透明で公平なテクノロジー環境を求めるよう促しています。

Samsung Galaxy S24シリーズでは、デバイス内での処理を通じてAI機能を利用でき、プライバシーの向上やデータ使用量の削減が可能です。ただし、一部の機能にはインターネット接続が必要で、Samsungが特定のAI機能のためにデータを処理します。

Galaxy S24でデバイス内AI処理を有効にするには、設定アプリを開き、「高度な設定」を見つけて選択します。その後、「高度な知能」を選び、「データをデバイス内のみで処理する」をオンにします。

この機能を有効にすると、AIの能力はメッセージの確認やアプリ内での翻訳などの基本的な作業に制限されます。ウェブページの要約や生成的な写真編集などの高度な機能は、この設定では利用できません。

この記事では、インターネットを介して動作するトラップイオン量子プロセッサ「Quantinuum H2-1」を使用して、認証されたランダム性を生成する画期的な成果について説明しています。この研究の目的は、特に暗号技術や安全な通信において重要な、検証可能なランダムビットを生成する方法を提供することです。

このプロセスでは、クライアントが小さなランダムシードを使って量子回路を作成し、それを量子サーバーに送信します。サーバーはこれらの回路を実行し、結果をクライアントに返します。クライアントは、受け取った結果のランダム性を古典的な計算リソースを使って検証します。

このプロトコルには、潜在的な敵に対する安全策が含まれており、サーバーが信頼できない場合でもランダム性が認証されることを保証しています。実験では、71,000ビット以上の認証可能なエントロピーが生成され、現在の量子コンピューティング技術の実用的な応用が示されました。

今後、デバイスの精度や応答時間の改善が進めば、このプロトコルの効果が高まり、さまざまな現実のアプリケーションにより適したものになる可能性があります。この研究は、量子コンピューティングを利用した安全な乱数生成において重要な進展を示しています。

要約がありません。

サイン距離関数（SDF）は、通常、レイトレーシングにおいて複雑なメッシュを使わずに滑らかな形状を作成するために使用されますが、ポイントクラウドを生成するためにも創造的に応用できます。

基本的な概念として、SDFはある点から形状の表面までの距離を計算します。距離が形状の半径より小さい場合、その点は内部にあり、半径と等しい場合は表面上、半径より大きい場合は外部にあると判断されます。

SDFを使用する例として、粒子が球体と衝突するかどうかを確認するために、粒子の中心から球体の中心までの距離を測定します。距離が球体の半径以下になると、衝突が発生します。

SDFは空間を三つの領域に分けて表現できます。内部（負の値）、表面（ゼロ）、外部（正の値）です。この考え方は、箱やトーラスなどのさまざまな形状にも適用できます。

SDFにノイズを加えることは数学的には正当ではありませんが、創造的な効果を生むことができます。プログラマーとして、厳密な数学のルールに従わずにさまざまな関数を試すことができます。

このチュートリアルでは、Processingというコーディング環境を使用して、空間を移動する粒子を表現するためのポイント、ベクトル、レイのクラスを作成する簡単なフレームワークを紹介しています。

「トレーサー」クラスは、形状と衝突するか、カットオフ距離に達するまで直線的に移動する粒子をシミュレートするために定義されています。このクラスは移動距離を追跡し、SDFを使用して衝突を確認します。

コードは、定義された領域から球体に向かって放出されるトレーサーを作成し、衝突する場所や通過する場所を示すことで、これらの概念を視覚化する方法を示しています。

チュートリアルでは、より複雑な形状や効果を得るために複数のSDFを組み合わせる可能性についても触れています。この要約は、創造的なコーディングにおけるSDFの使用の本質を捉え、技術的な側面と芸術的な側面の両方を強調しています。

この記事では、医療現場、特に集中治療室における死亡予測のための機械学習（ML）モデルの限界について論じています。これらのモデルは、患者の健康状態が急激に悪化した際に医師に警告を発することを目的としていますが、研究によると、多くのモデルが重要な健康状態を認識できていないことが明らかになりました。

研究の目的は、医療の専門知識に基づいた新しいテスト方法を用いて、さまざまなMLモデルが深刻な医療状態にどれだけ反応するかを評価することでした。調査の結果、テストされたほとんどのMLモデルには重大な欠陥があり、院内死亡予測において66%の重傷を見逃していました。また、一部のモデルは重篤な患者に対して適切なリスクスコアを生成できませんでした。

研究者たちは、モデルの性能をより良く評価するために、合成テストケースを開発しました。従来のテストでは、稀ではあるが重要な健康状態を十分にカバーできていないことが多いためです。これらの結果は、MLモデルの開発とテストに医療知識を統合する必要性を強調しています。これにより、医療提供者が危機的な状況で効果的にサポートできるようにすることが求められています。

この研究は、患者の状態が悪化していることを検出する能力を徹底的に評価することで、医療におけるMLモデルの信頼性を向上させる重要性を浮き彫りにしています。

この記事では、人口の層別化について説明しています。これは、異なる人間のグループ間で遺伝的特性がランダムでない分布を示す現象です。この層別化が、過去10年間の研究において誤解を招く遺伝的発見をもたらしたことが述べられています。

人口の層別化は、主に二つの要因から成り立っています。一つは、非ランダムな交配によるサブグループ間のアレル頻度の違いです。もう一つは、環境の違いが特性に影響を与えることです。このような要因が、遺伝子と特性の間に誤った関連を生じさせることがあります。

遺伝的関連研究（GWAS）を行う際に、人口の層別化を適切に考慮しないと、研究者は環境の違いを遺伝的なものと誤って特定してしまうことがあります。例えば、北欧と南欧の人々の身長の違いは、遺伝的要因ではなく環境要因に起因するものであるにもかかわらず、遺伝によるものと誤解されていました。

この誤解は、身長やその他の特性に対する急速な自然選択に関する誤った信念を生み出し、集団間の本質的な生物学的違いについての憶測を引き起こしました。特に、知能に関連する物議を醸す考え方にもつながっています。

最近の研究によると、身長や認知能力などの特性における遺伝的変異の大部分は、実際には真の遺伝的違いではなく、環境の層別化によるものであることが示されています。例えば、教育に関連する特性の遺伝的関連の約60%は、層別化によって混乱を招いている可能性があります。

ポリジェニックスコアを用いて、ある集団から別の集団の特性を予測することは、誤った結論を導く恐れがあります。これらのスコアは、真の遺伝的違いではなく、環境要因やバイアスを反映しているからです。

研究者たちは、人口の層別化による影響を取り除くために、真の遺伝的効果を分離するためのより良い統計的方法を模索しています。これには、環境の影響をより効果的に制御するために、家族ベースのデータを分析することが含まれます。

ポリジェニックスコアと生殖成功を結びつける研究も、層別化による誤解のリスクがあります。これにより、教育の達成や認知パフォーマンスに関連する自然選択についての誤った物語が生まれる可能性があります。

この記事は、遺伝的研究において人口の層別化を適切に制御する重要性を強調しています。これにより、人間の遺伝的多様性や特性に関するセンセーショナルで誤った結論を避けることができます。

要約がありません。

ビデオ通話の際に、1枚の写真を使って好きなキャラクターに変身することができます。この機能は、ZoomやGoogle Meet、Discordなどの人気プラットフォームで利用可能で、プライバシーを守るためにデバイス上で動作します。現在はLinux向けに提供されており、WindowsとMac版も近日中に登場予定です。これらのバージョンが準備でき次第通知を受け取るための早期アクセスをリクエストすることもできます。

Linuxのシステム要件は以下の通りです。Ubuntu 22.04以上が必要で、8GBのRAM（16GB推奨）、CUDA対応のNVIDIA GPUが必要です（具体的なモデルは別途記載されています）。

Linux用のダウンロードは、提供されたインストール手順に従って行ってください。

このテキストは、Rustアプリケーション向けに設計された軽量スクリプト言語についてです。この言語に関する情報を提供する「概要」セクション、ドキュメントを掲載する「ドキュメント」セクション、インストール手順を説明する「インストール」セクション、そしてこの言語を試すことができる「プレイグラウンド」セクションがあります。

この記事では、クラシックゲーム「スネーク」をtmuxの設定ファイル内で完全に作成する方法について説明しています。著者は、さまざまなプロジェクトに取り組んだ後、外部スクリプトに頼らずにtmuxを使ってこのゲームを作ることに決めたと述べています。

ゲームの構造については、入力、ロジック、表示がすべてtmuxの設定を通じて管理されていることが強調されています。ユーザーは特定の設定をtmuxに読み込むだけでスネークをプレイできます。

表示の仕組みとしては、ゲームはウィンドウの名前や色を更新することでスネークとその動きを視覚的に表現します。これによりフレームを再描画する必要がなくなり、処理能力を節約できます。

セッション管理では、著者はtmuxの組み込みコマンドを利用して、シェルスクリプトを使わずにセッションやウィンドウを動的に管理しています。これにより、完全に独立したセットアップが可能になります。

ゲームのロジックはtmux内で動作し、キー操作や変数を使ってスネークの位置を追跡し、方向転換などのユーザー入力を処理します。

衝突検出の機能では、スネークの体との衝突をチェックし、リンゴを「食べる」ことでスネークが成長する様子を、長さや速度を更新することで表現しています。

実装については、コードは簡潔で、著者の通常のtmux設定よりも短いです。このゲームを実行するには、tmuxのバージョン3.4以上が必要です。

この記事では、提供されたコードにアクセスしてゲームを試してみるよう読者に呼びかけています。

このプロジェクトは、ESP32マイクロコントローラー、ePaperディスプレイ、ユーザー入力用のロータリーダイヤルを使って、集中タイマーを作成することに関するものです。以下が主なポイントです。

集中タイマーは、いくつかの部品が不足しているため、すぐに使える状態ではありませんが、コードは個人用に適応可能です。

必要な部品には、ESP32（例えば、AZDelivery NodeMCU）、WaveShareの4.26インチePaperディスプレイ、KY-040ロータリエンコーダー、WS2812 LED（または任意のRGB LED）、USB-Cコネクタ、3Dプリントされたケース、いくつかの電子部品（抵抗器やコンデンサー）が含まれます。

このプロジェクトの動機は、制作者が友人の時間管理を手助けしたいと考え、物理的な集中タイマーを作ることにしたことです。楽しさと使いやすさを目指しました。

ePaperディスプレイは、バックライトなしでも読みやすいため、使用していないときに気が散りにくいという理由で選ばれました。

ユーザー入力には、直感的に使えるロータリーダイヤルが選ばれましたが、デザインの複雑さが増すことになりました。

LEDは、集中時間が終了したときに信号を送るために含まれており、控えめながら効果的なアラートを提供します。

ケースは3Dプリントされ、2つのパーツで設計されています。ダイヤルを使用する際に滑らないように、ゴム足などの改良が加えられています。

ソフトウェアはC++で書かれ、Arduinoフレームワークを使用しています。タイマーの設定や休憩中の統計表示機能が含まれています。

ユーザーはタイマーのプリセットをカスタマイズでき、提供されたスクリプトを通じて必要な資産を生成することができます。

文書には、ロータリエンコーダー、ePaperディスプレイ、LEDの具体的なピン接続が含まれています。

この要約は、プロジェクトの本質を捉えつつ、技術的な詳細を簡素化しています。

お探しのページは、モデレーションの問題によりMeta Stack Overflowから削除されたため、利用できません。質問が削除される理由については、ヘルプセンターで確認できます。

関連するトピックとして、以下のようなものがあります。Stack Overflowにおける著作権の問題、クリエイティブ・コモンズライセンスに関する懸念、Stack Overflowのコンテンツの収益化に関する質問、専用の知識ライブラリの提案、特定のクリエイティブ・コモンズポリシーの実施についてです。

また、似たような質問を検索したり、最近の質問や人気のタグを閲覧することもできます。もし何か不足していると感じた場合は、お気軽にお問い合わせください。

要約がありません。

リアルタイムチェスは、従来のターン制を排除した新しいチェスのプレイスタイルです。プレイヤーは自分のターンを待つことなく、いつでも駒を動かすことができ、リアルタイムストラテジーゲームに似た感覚で楽しむことができます。ゲームを整理するために、各駒には移動後のクールダウン時間が設定されています。

この革新は、従来のチェスにおける長い待ち時間の問題を解決し、プレイヤーや観客にとってより刺激的で魅力的な体験を提供します。特別に設計された物理的なチェスボードは、各駒のクールダウンを追跡し、駒を物理的に固定することで不正行為を防ぎます。

ボードは電磁石を使用して駒を保持し、クールダウンを表示します。ただし、電源の配分、組み立ての許容範囲、ピンの高さ、コーナーのネジに関する問題があり、これらは解決が必要です。プロジェクトに興味のある人には、ボードの設計ファイルも提供されています。

リアルタイムチェスは、ゲームを現代化し、よりダイナミックにすることを目指しており、不正行為の懸念にも対処しています。

ニコラス・ルージュは、1855年にダニエル・マッカラムが設計したニューヨークとエリー鉄道の組織図を現代風に再構築しました。この図は鉄道内の責任感とコミュニケーションを改善することを目的としていましたが、従業員の反感を招き、マッカラムは辞任する結果となりました。ルージュのプロジェクトは、アメリカ議会図書館にある一枚の画像から始まり、その後、図の歴史やデザインに関する広範な調査へと発展しました。

この図は木のような形をしており、従業員の組織を象徴するために階層構造が枝や葉で表現されています。デザインのインスピレーションについての理論もありましたが、ルージュはその有機的な外観が階層的な形式に適していると考えています。この図は2000年代に再発見されるまでほとんど忘れられていましたが、その後、さまざまな出版物で取り上げられるようになりました。

ルージュは再現にあたり、タイポグラフィに重点を置き、元の華やかなスタイルに合わせたさまざまな現代のフォントを使用しました。彼は伝説や人員、駅のラベルを含む各詳細を丁寧に復元し、図に表現されるサービスのために新しいアイコンも作成しました。

また、ルージュは構造物と人員を区別するために色を追加し、人には緑、枝には茶色、駅の線には赤を使用しました。彼は、入念な調査と推測に基づいて図の欠けている部分を埋めることでプロジェクトを完成させました。

最終的に、ルージュはこのプロセスを楽しんだと語り、予期しない発見や図書館員からの支援に感謝の意を示しました。彼の目標は、このアメリカの歴史の一部を他の人々と共有し、その重要性についてのさらなる研究を促すことです。

Anthropicの研究者たちは、人工知能（AI）モデル、特にClaude 3.5 Haikuモデルがどのように思考し、意思決定を行うかについて大きな進展を遂げました。従来のAIプログラムは厳格な論理ルールに従っていましたが、新しい神経ネットワークはデータから学習するため、その内部プロセスは解釈が難しく、「ブラックボックス」と呼ばれることが多いです。

Anthropicの研究は、これらのモデルがどのように知的な応答を生成するかを明らかにすることを目的としています。彼らは「置き換えモデル」を作成し、意思決定の際に異なる概念がどのように結びついているかを分析しました。チームは、AIモデルが言語に依存しない特徴を持ち、時には詩の行を構築する前に韻を踏む言葉を選ぶなど、戦略的に応答を計画することがあることを発見しました。

また、「不誠実な推論」と呼ばれる行動についても調査しました。これは、モデルが出力に対して誤解を招く説明を提供する現象です。研究の結果、モデルの推論プロセスは、彼らがどのように決定を説明するかとは異なることが示され、AIの信頼性に対する懸念が浮上しています。

この研究は貴重な洞察を提供しますが、使用された方法はAIの内部動作の全体像を把握するには不十分であり、これらのプロセスを追跡するのは時間がかかる場合があります。AIシステムが日常生活にますます統合される中で、これらの側面を理解することは非常に重要です。

イギリスの外科医師会の最近の報告によると、外国の物を飲み込んだ六歳未満の子供の手術件数が大幅に減少していることが明らかになりました。この減少は、現金の使用が減ったことに起因しています。過去には、飲み込まれた物の75%以上が硬貨でした。2012年から2022年の間に、イギリスでの手術件数は2,405件から1,716件に29%減少しました。この減少は医療専門家に歓迎されており、磁石や電池などの危険な物を飲み込むリスクが低くなるためです。

しかし、この良い傾向にもかかわらず、医師たちは親に対して、硬貨に似た光沢のある物に注意するよう警告しています。これらも飲み込むと危険です。もし子供が危険な物を飲み込んだ疑いがある場合は、すぐに医療機関に相談することが重要です。全体として、この手術件数の減少はNHSのサービスへの負担を軽減し、子供たちや医療スタッフにとっても良い影響を与えています。

要約がありません。

このテキストは、さまざまなAIプロバイダーと彼らが生成するコンテンツに関する著作権ポリシーについての情報を提供しています。主なポイントは以下の通りです。

OpenAIは、ChatGPTなどのAIモデルによって生成されたコンテンツの完全な著作権を提供しています。AnthropicはAIの安全性に重点を置いており、Claudeという会話型AIを開発しましたが、著作権の所有権は制限されています。GoogleのGeminiというAIサービスは、以前はBardとして知られており、自由に出力できますが、著作権の詳細は制限されています。Midjourneyは、Discordを通じてアクセスできる画像生成のためのAIサービスで、著作権に関するルールが制限されています。DeepSeekはオープンソースモデルを使用した会話型AIサービスを提供しており、著作権の所有権は制限されています。Suno AIはAI生成音楽に特化していますが、著作権の所有権は制限されています。Mistral AIはフランスのスタートアップで、オープンウェイトの言語モデルに取り組んでおり、著作権ポリシーには制限があります。

全体として、これらのAIプロバイダーの著作権所有権の状況はさまざまで、一部は完全な所有権を提供し、他は制限があります。

著者は、Rustのプログラミング実践に対する指導に感謝の意を示しています。2025年のGoogle Summer of Codeが近づく中、新しい貢献者たちがRustプロジェクトに対してプルリクエスト（PR）を提出しています。特に、マージキューボットであるborsに関するものが多いです。著者は、いくつかのPRがSQLマイグレーションによってボットのデプロイを壊してしまう問題に直面しました。このマイグレーションでは、DEFAULT値なしでNOT NULLカラムが追加されており、既存のテストではこの問題が検出されませんでした。

将来的に同様の問題を防ぐため、著者は開発ガイドに警告を追加しましたが、それだけでは不十分だと感じました。Rustの機能に触発され、著者はsqlparserクレートを使用して問題のあるSQLマイグレーションをチェックする統合テストを実装することに決めました。このテストは、SQLファイルを解析して、NOT NULLカラムがDEFAULT値を持っているかどうかを確認します。

著者はこのテストを迅速に作成することに成功し、Rustの型システムと開発環境がプロセスを簡単にしたことを強調しました。また、将来的にはダミーデータを使ってマイグレーションをテストするアプローチを提案しました。これにより、より徹底的な検証が可能になると考えています。

要点として、テストを書くことは面倒に思えることもありますが、実際には管理可能であり、コードの信頼性を確保するために有益であるということです。

2025年3月、ハッカーのチームがラスベガスで開催されたGoogleのbugSWATイベントに参加し、Roni Cartaを含むメンバーがGoogleのAIモデル「Gemini」に新たな脆弱性を発見しました。この成功したハッキングにより、彼らは「最も価値のあるハッカー（MVH）」の称号を得ました。

チームは、システムに影響を与えずにコードを安全に実行するために設計されたGeminiのPythonサンドボックスを調査しました。彼らは、サンドボックス内でPythonスクリプトを使用することで、機密ファイルや内部ソースコードにアクセスする方法を見つけました。これには、Googleの独自ファイルや内部のセキュリティプロトタイプ定義が含まれており、公開されるべきではないものでした。

彼らの調査は、Geminiが外部のGoogleサービスとどのように相互作用するか、またサンドボックス環境の構造に潜むセキュリティリスクを明らかにしました。また、AIシステムを展開する前に徹底的なテストを行う重要性を強調し、予期しない脆弱性を避ける必要性を訴えました。

この経験は、ハッキングの興奮とAI開発におけるセキュリティの重要性を再認識させるものでした。チームはGoogleのセキュリティチームやイベントの他の参加者に感謝の意を示し、今後の協力や挑戦を楽しみにしています。

ピーター・カースタインは、1976年にイギリスの女王をインターネットに接続する重要な役割を果たしました。その年の3月26日、マルヴァーンにあるロイヤル・シグナルズ・アンド・レーダー・エスタブリッシュメントを訪れた際、女王はカースタインのおかげで「HME2」というユーザー名のメールアカウントを設定し、国家元首として初めてメールを送信しました。

カースタインは1973年にインターネットの前身であるARPANETをイギリスに導入し、その発展にも大きく貢献しました。彼はインターネットのプロトコルを作成したビント・サーフなど、著名な専門家たちと協力しました。当初、カースタインはARPANETをイギリスに接続する任務を担い、ロンドン大学にノードを設置しました。

その後、彼はネットワークをイギリス全土に拡大し、衛星ネットワークとの統合も手助けしました。1983年にはTCP/IPプロトコルが採用され、インターネットが誕生しました。女王の最初のメールには、彼女の機関で開発されたプログラミング言語について言及されており、デジタルコミュニケーションへの早期の関与を示しています。カースタインの貢献が評価され、2012年にはインターネット協会のインターネットの殿堂に選ばれました。

WYGIWYH（What You Get Is What You Have）は、シンプルで効果的なファイナンストラッカーです。予算を立てずにお金を管理したいユーザー向けに設計されています。このツールは、今月の収入を使って支出を管理し、貯蓄は将来のために手を付けないものとして扱います。

主な特徴としては、異なる通貨での取引を追跡できるマルチ通貨サポート、ユーザーのニーズに合わせたカスタム取引ルール、すべての収入と支出を一元管理できる機能があります。また、定期的な投資を管理するためのドルコスト平均法トラッカーや、他のツールと連携できるAPI統合も備えています。

WYGIWYHを設定するには、Dockerが必要です。プロジェクトフォルダーを作成し、設定ファイルを追加してアプリケーションを実行します。ローカルで使用する場合は、環境ファイルの設定を調整する必要があるかもしれません。

注意点として、このアプリケーションは予算管理ツールや複式簿記ソフトウェアではありません。また、取引の数によってパフォーマンスが変わることがあります。

WYGIWYHは、Django、PostgreSQL、Bootstrapなどのさまざまなオープンソース技術を使用して構築されています。詳細については、WikiやGitHubリポジトリを確認できます。

要約がありません。

この技術報告は、集積回路の設計に不可欠な先進トランジスタのための数学的コンパクトモデルに関する研究を紹介しています。これらのモデルは、製造業者と設計者の間で情報を伝達し、複雑なトランジスタ特性を数学的な方程式を用いて正確にシミュレーションするのに役立ちます。

報告書で取り上げられている主な進展には、いくつかの先進技術が含まれています。具体的には、FinFET、超薄型ボディのSOI（UTBSOI）、ゲートオールアラウンドFET、負キャパシタンスFET（NC-FET）などです。これらの技術は、従来のトランジスタのスケーリングが限界に直面しているため、非常に重要です。

FinFETとUTBSOIのモデルについては、さまざまな形状に対応できる統一コンパクトモデルが紹介されています。このモデルには、III-V FinFETのための量子効果モデルも含まれており、将来の回路設計とシミュレーションの向上を目指しています。

新たに登場したNC-FETは、回路の性能を向上させ、エネルギー損失を減少させる能力があるため、将来の応用において有望視されています。報告書では、NC-FETにおける強誘電体材料の動作と、それがトランジスタ特性に与える影響について詳述されています。

シミュレーションと分析の部分では、NC-FETの数値シミュレーションと回路評価が行われており、エネルギー効率の面での利点が示されています。これらのモデルは、エネルギーの無駄を最小限に抑えることで、回路設計に大きな利益をもたらす可能性があるとされています。

全体として、この研究は、トランジスタ技術の進展と現代の電子機器における回路性能の向上において、コンパクトモデルの重要性を強調しています。

要約がありません。

現在、私たちはBasecampやHEYなどのサービスのファイルをホストするために、AWS S3に年間約150万ドルを支出しています。このコストを削減するために、私たちは4年間の契約を結び、契約は6月30日に終了します。したがって、その日までに新しいストレージソリューションへのデータ移行を完了する必要があります。

私たちは、2つの主要データセンターにPure Storageの新しいストレージを設置しました。このシステムは合計で18ペタバイトのデータを保存でき、高速でS3と互換性があるため、移行が容易です。

しかし、まだS3から約6ペタバイトのデータを移行する必要があります。幸いなことに、AWSは現在、データ移行のための60日間の無料期間を提供しており、高額な手数料を回避できます。データ量が多く、インターネット接続の速度も影響するため、移行には約3週間かかる見込みです。

6月30日の期限を守ることが重要です。期限を過ぎると、S3の使用を続けるために1日あたり5,000ドルのコストが発生する可能性があります。1か月では15万ドルに達し、これは私たちの会社にとって大きな負担です。新しいストレージシステムへの移行は、5年間で約500万ドルの節約につながる可能性があり、この移行は非常に重要です。

msgpack23は、データをMessagePack形式でシリアライズおよびデシリアライズするために設計された軽量で現代的なC++ライブラリです。このライブラリはヘッダーオンリーで、追加の設定や依存関係なしに、ヘッダーファイルを一つ含めるだけで使用を開始できます。

主な特徴としては、ヘッダーオンリーであるため統合が簡単で、C++20の機能を活用してパフォーマンスと使いやすさが向上しています。また、独自のデータ型をシリアライズするためのパックおよびアンパック関数を定義することができ、標準のC++コンテナ（ベクターやマップなど）を自動的に扱います。さらに、時間のポイントをシリアライズすることも可能で、整数やブール値、文字列、バイト配列などのさまざまな組み込み型をサポートしています。エンディアンに配慮しており、異なるシステム間での互換性を確保しています。

msgpack23を使用するには、リポジトリをクローンし、ヘッダーファイルを含めるだけで簡単にデータのパックとアンパックができます。独自のデータ型を作成し、特定の関数を使ってどのようにパックおよびアンパックするかを定義することもできます。

msgpack23を選ぶ理由は、パックとアンパックのためのシンプルなヘッダー一つで済むこと、高いパフォーマンスを持ちながらオーバーヘッドが最小限であること、さまざまなデータ型に対する柔軟性があることです。

貢献したい場合は、問題を報告したり、新しい機能を提案したりすることができます。このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。

効率的なデータシリアライズのためにmsgpack23を楽しんでください。質問があれば、お気軽にお問い合わせください。

要約がありません。

ハッブルは、宇宙を毎日観測し続ける宇宙望遠鏡です。自分の誕生日にハッブルが何を見たかを知りたい場合は、公式ウェブサイトに誕生日を入力することで確認できます。その結果をソーシャルメディアで#Hubbleと共にシェアすることもできます。

ハッブルは、発見や宇宙について学ぶための画像や動画、オンラインアクティビティなど、さまざまなリソースを提供しています。科学、文化、技術に大きな貢献をしており、人間の宇宙飛行の進歩にも寄与しています。

ハッブルは宇宙飛行士によるメンテナンスが可能なように設計されており、技術的なアップグレードが行えます。最近、軌道上で34周年を迎え、宇宙の驚異を引き続き明らかにしています。また、星図を使って夜空を探索し、自分が見たものとハッブルの画像を比較することもできます。

要約がありません。

2025年3月30日、ドイツのスタートアップ企業イサー・エアロスペースがノルウェーから打ち上げたテストロケット「スペクトラム」が、発射後すぐに墜落し爆発しました。これは、ヨーロッパ本土からの軌道ロケットの初めての打ち上げ試みでした。無人のロケットは、離陸から1分も経たないうちに失敗しましたが、イサー・エアロスペースはテスト中に貴重なデータを収集したと述べています。

この打ち上げは、ヨーロッパからの衛星打ち上げを開始する計画の一環で、ロケットのシステムを実証することを目的としていましたが、ペイロードは搭載されていませんでした。欧州宇宙機関の事務局長は、収集されたデータの重要性を強調し、ロケット打ち上げの課題について言及しました。

イサー・エアロスペースのスペクトラムは、小型衛星を低軌道に送るために設計されています。同社は、特にヨーロッパ諸国がロシアの打ち上げに依存しない代替手段を求める中で、ヨーロッパの宇宙への独立したアクセスを強化することを目指しています。世界の宇宙産業は大きな成長が期待されており、ヨーロッパはこの成長を支えるためにさまざまな宇宙港プロジェクトを進めています。

昨年の夏、LILYGOはT-Deck Plusという小型のモバイル通信デバイスを発表しました。これは従来の電話というよりも開発キットに近い機能を持っています。2.8インチのカラーディスプレイ、ブラックベリーのキーボードを搭載し、WiFi、Bluetooth、LoRaに対応していますが、携帯電話のネットワークには接続できません。

現在、LILYGOはT-Deck Proを発売しました。デザインは似ていますが、白黒の電子ペーパー表示とオプションの4G LTEモジュールが追加されています。価格は82ドルで、T-Deck Plusより少し高価ですが、カラースクリーンやトラックボールは搭載されていません。しかし、より大きなグレースケールのディスプレイと携帯通信のサポートは、一部のユーザーにとって魅力的かもしれません。

両方のデバイスは一般向けではなく、開発者やホビー愛好者を対象としています。T-Deck Proは、ESP32デュアルコアプロセッサ、8MBのRAM、16MBのフラッシュメモリなどの基本的なハードウェアを備えています。ArduinoやESP-IDFなどのツールを使ってプログラムでき、WiFi、Bluetooth LE、GPSにも対応しています。また、バッテリー、USB-Cポート、マイク、スピーカー、microSDカードリーダーも含まれています。

テレンス・タオの論文「階乗を大きな因子に分解する」では、階乗（n!）を特定の数の因子に分解する方法について探求しています。各因子は少なくとも一定の大きさ（t(n)）を持つ必要があります。この問題は数学者ポール・エルデシュによって提起され、階乗をどれだけ均等に複数の因子に分配できるかに関連しています。

論文では、t(n)をn!から形成できる因子の最大数として定義しています。各因子は少なくとも一定の大きさを持つ必要があります。エルデシュは当初、t(n)の上限と下限を求めており、これはナップサック問題の一種に似ています。著者は、素因数の近似や再配置を用いてt(n)の境界を確立する方法について議論しています。

t(n)の挙動に関する予想も提案されており、これらの主張を検証するためにはさらなる探求が必要です。タオの研究は、いくつかの以前の結果を回復し、新たな上限を提案しています。これにより、特定の予想の群衆による検証の可能性が示唆されています。

この研究は、階乗の分解に関する理解を深め、数論におけるその意義を探ることを目的としています。また、さらなる研究のための協力を呼びかけています。

要約がありません。

マイケル・リンチは、ソフトウェア開発に関するブログを9年間続けてきた経験から、読者を遠ざける一般的な間違いについての洞察を共有しています。彼は、開発者向けのブログ記事の可視性とエンゲージメントを高めるための実用的なアドバイスを提供しています。

まず、記事の目的を明確にすることが重要です。誰に向けた記事なのか、読者が何を得られるのかをすぐに示しましょう。長い導入部分は避けるべきです。

次に、テーマを広い視点で考えることが大切です。自分のトピックがより多くの読者にアピールできるかどうかを検討し、小さな調整を加えることで、より多くの人に関連性を持たせることができます。

また、執筆前に読者がどのようにして記事を見つけるかを考えることも必要です。検索エンジンやソーシャルメディアを考慮し、読者が見つけやすい明確なルートを持つトピックを選びましょう。

視覚的要素を取り入れることも効果的です。画像や図、スクリーンショットを使うことで、記事をより魅力的で視覚的に引きつけるものにできます。

最後に、多くの読者は最初に記事をざっと読むため、見出しや視覚的要素を使って彼らの興味をすぐに引きつけることが重要です。

リンチは、開発者向けに効果的に執筆するためには、明確なコミュニケーション、読者の理解、そして読者数を最大化するための戦略的な計画が必要であると強調しています。

この記事では、脳内の脊髄液（CSF）がどのように循環し、特に睡眠中に廃棄物を取り除くのに役立つかについての研究が進行中であることが述べられています。脳は他の体の部分と異なり、従来のリンパ系を持たないため、科学者たちは長い間、脳がどのように廃棄物を処理しているのか不思議に思ってきました。

最近の研究では、血管と脊髄液の役割に焦点が当てられています。「グリンファティック仮説」として知られる有力な理論は、脊髄液が睡眠中に廃棄物を排除するのを助けると提案しています。研究者たちは、血管の動きが脊髄液を脳内に送り込む可能性があることを発見し、これが睡眠のリフレッシュ効果に関連しているかもしれないと考えています。

しかし、この仮説には科学者の間で議論があります。一部の研究者は、液体の動きが能動的ではなく受動的に起こる可能性があると考えており、最近の研究で使用された方法について懸念も示されています。意見は分かれていますが、多くの人が脊髄液の流れを理解することが脳の廃棄物処理メカニズムを解明するために重要であることに同意しています。

要するに、グリンファティック仮説は注目を集めていますが、脊髄液がどのように循環し、特に睡眠中の脳の健康にどのように関与しているのかを明らかにするためには、さらなる研究が必要です。

この投稿では、AMDのRDNA3 GPU上で最適化されたFP32行列乗算の書き方について説明しています。この手法は、既存のrocBLASライブラリよりも60%高い性能を発揮します。著者はRDNA3アーキテクチャの理解を深め、その成果を共有することを目的としています。

この投稿は、4096x4096の行列を単精度（FP32）で乗算することに特化しています。このアルゴリズムは、機械学習のアプリケーションにとって重要です。目標は、行列乗算を最適化することで浮動小数点演算（FLOPS）の高いスループットを達成することです。

RDNA3 GPUは、複数のスレッドを処理するワークグループプロセッサ（WGP）と計算ユニット（CU）で構成されています。理論上の性能は61.44 TFLOPSに達し、メモリ帯域幅は960 GB/sです。しかし、最初の単純な実装では、行列乗算の性能が1010.60 GFlops/sにとどまり、潜在的な性能には遠く及びません。

公式のrocBLASライブラリは30,547 GFLOPs/sを達成していますが、理論的な最大値にはまだ届いていません。著者は、ローカルデータストア（LDS）タイルを使用してメモリアクセスの効率を改善する戦略を提案しています。データを高速なローカルメモリにキャッシュすることで、グローバルメモリアクセスの高いレイテンシを減少させます。

投稿では、単純なバージョンから始めて、LDSタイルを使用したより効率的な実装に至るまで、異なるカーネルを通じた反復的な改善についても触れています。著者は、RDNA3での行列乗算の最適化の過程を共有し、GPUのアーキテクチャを活用してより良い性能を目指しています。

UNIXでは、プロセスを作成するためにforkとexecという方法が伝統的に使われていますが、これは複雑でいくつかの問題があります。VMSやWindows NTのようなシステムで使われる代替方法であるspawnは、これらの問題を解決しますが、逆に複雑すぎるという欠点があります。

提案されているprepare() APIは、プロセス作成を簡素化することを目的としています。prepare()が呼ばれると、現在のスレッドは「準備状態」に入り、メモリマップを変更することなく新しいプロセスを作成します。これはvfork()に似ています。この方法により、プログラムをprep_execve()で実行する前に新しいプロセスの環境を設定することができます。成功した場合、この関数は新しい子プロセスのプロセスIDを返します。また、何も実行せずに子プロセスを中止するためのprep_exit()もあり、こちらも子プロセスのIDを返します。

例えば、出力を/dev/nullに送る子プロセスを作成するには、以下の関数を使用します。

int stfu(char *prog, char *argv[]) {
    if (prepare(NULL) == -1)
        return (-1);

    int fd = open("/dev/null", O_WRONLY);
    if (fd == -1) {
        return (prep_exit(1));
    }

    dup2(fd, 1);
    close(fd);

    int pid = prep_execve(prog, argv, environ);
    if (pid == -1) {
        return (prep_exit(1));
    }

    return (pid);
}

prepare() APIの主な利点は、spawnに似たシンプルな制御フローを持ちながら、forkとexecが提供する柔軟な設定も可能であることです。これにより、forkとexecveで見られる複雑な二重返りの問題が解消され、新しいプロセスが親プロセスとメモリを共有するため、エラーやその他の情報を簡単な変数を使って容易に通信できるようになります。

最近の研究では、大規模言語モデルであるClaudeがどのように考え、動作するかを理解することに焦点が当てられています。従来のプログラミングとは異なり、これらのモデルは膨大なデータから学び、自らの戦略を発展させるため、開発者がそのプロセスを完全に理解するのは難しいです。

最近の研究から得られた主な発見には、まず多言語処理があります。Claudeは言語間で概念的な特徴を共有しており、これは普遍的な「思考の言語」を示唆しています。このため、ある言語で学んだ知識を別の言語で活用することができます。

次に、計画的な応答が挙げられます。Claudeは、韻を踏んだ詩などの応答を考える際に、書く前に潜在的な単語を考えることができるため、単語を一つずつ生成するのではなく、将来の制約を考慮しています。

数学的な能力についても触れられています。Claudeは計算機として設計されていませんが、近似と正確な計算を組み合わせた複数の計算経路を使用して、心の中で計算を行うことができます。

推論の精度に関しては、Claudeの説明が時には誤解を招くことがあります。正しい推論プロセスに従うのではなく、答えに至るために論理的なステップを作り出すことがあります。

さらに、複雑な質問に答える際には、Claudeは単に記憶した応答を繰り返すのではなく、独立した事実を組み合わせることで高度な推論能力を示しています。

最後に、幻覚と呼ばれる現象があります。Claudeは、質問に答えるべきかどうかを判断する回路が誤作動すると、不正確な情報を生成することがあります。また、安全対策を回避するための手法に騙されることもあります。

この研究は、AIシステムの解釈可能性を向上させ、人間の価値観に沿った信頼性を確保することを目指しています。得られた結果は期待が持てますが、著者たちは自らの方法の限界やアプローチのスケールアップに伴う課題を認識しています。今後の研究の重要性を強調し、この分野での協力を呼びかけています。

Hexiは、バイナリデータ、特にネットワークからのデータを安全に管理するために設計された軽量のC++23ライブラリです。フルシリアライゼーションライブラリの複雑さを避けつつ、バイナリデータの取り扱いを簡素化します。Hexiの主な目標は、使いやすさ、安全性、柔軟性、そして最小限のオーバーヘッドです。

Hexiの特徴として、ライセンスはMITとApache 2.0の二重ライセンスで提供されています。プロジェクトへの統合も簡単で、ヘッダーファイルをコピーするか、CMakeの設定に含めるだけで使用できます。主なコンポーネントは、データコンテナをラップするbuffer_adaptorクラスと、データの読み書きを行うbinary_streamクラスの2つです。

Hexiはカスタムパケットのような基本的な構造を扱い、安全な操作を保証するために境界チェックを行います。データ操作中にエラーが発生した場合は例外が発生し、必要に応じて管理または抑制することができます。

Hexiは、std::array、std::vector、std::stringなどのさまざまな標準コンテナをサポートし、カスタムコンテナの使用も可能です。文字列の安全な取り扱いを重視し、正確な読み書きのために長さプレフィックスを使用します。

その他の機能には、バイナリファイル、固定サイズバッファ、動的バッファを扱うためのクラスや、データのエンディアン（バイト順序）を管理するための関数、メモリ使用量やパフォーマンスを制御するためのオプションが含まれています。

詳細や例については、ユーザーはドキュメントを参照することをお勧めします。

要約がありません。

「量子ドラマ」は、ジム・バゴットと故ジョン・L・ハイルブロンによる著書で、過去100年にわたる量子力学の進化を探求しています。著者たちは、ボーア、ハイゼンベルク、シュレーディンガーといった20世紀初頭の物理学者の重要性を強調しつつ、ジョン・ベルやアラン・アスペクトのような実験家たちの貢献も認めています。

この本では、多くの物理学者が計算や技術的な側面に集中していた一方で、量子力学に関する哲学的な問い、特にエンタングルメント（量子もつれ）やデコヒーレンス（量子の重ね合わせが崩れる現象）を探求するコミュニティが存在していたことが強調されています。

「量子ドラマ」は、1920年代の有名な議論を超えて物語を展開し、量子力学の解釈に関する議論が今も続いていることを示しています。ボーアとアインシュタインの論争の重要性に触れ、量子力学に関する問いが未解決のままであることを示唆しています。

この本は、量子物理学の100周年と新しい量子技術の台頭に合わせたタイムリーな内容で、これらの哲学的な議論が再び主流の会話に戻る機会を提供しています。伝記的な洞察やユーモアも含まれていますが、一部の技術的なセクションは一般読者には難しいかもしれません。全体として、量子力学の複雑さや議論を徹底的に検証しています。

要約がありません。