VectorVFSは、Linuxのファイルシステムをベクトルデータベースに変えるシンプルなPythonツールです。このツールは、仮想ファイルシステム（VFS）の機能を利用して、ファイルと一緒にベクトル埋め込みを直接保存します。これにより、別のインデックスを必要とせずに簡単かつ効率的に検索が可能です。

主な特徴として、まず、埋め込みが各ファイルの拡張属性として保存されるため、外部データベースを必要としない点が挙げられます。また、埋め込みの類似性に基づいてファイルを検索できるため、検索が非常に簡単です。さらに、事前に学習されたモデルやカスタムモデルなど、さまざまな埋め込みモデルを使用することができます。加えて、LinuxのVFSに組み込まれているため、追加のサービスを必要とせず、軽量で動作します。

現在のサポートには、Metaの画像や動画用のパーセプションエンコーダーが含まれており、将来的にはさらに多くのモデルやデータタイプの追加が予定されています。最初の使用時は、特に多くの画像を扱う場合、GPUがないと動作が遅くなることがあります。

逆関数の微積分に関する要約として、逆関数定理とレジャンドル変換について説明します。

逆関数定理は、関数とその逆関数の導関数の関係を示しています。もし関数 f が連続的に微分可能で、その導関数がある点でゼロでない場合、その点の周りには逆関数 f^{-1} も連続的に微分可能な区間が存在します。逆関数の導関数は次のように計算できます。df^{-1}/dx(x) = 1/f'(f^{-1}(x))。

この定理は、数式に焦点を当てるのではなく、幾何学的に理解することもできます。関数のグラフとその逆関数のグラフは、y = x の直線を中心に反射した形で視覚化でき、これにより傾き（導関数）がどのように反転するかを示しています。

レジャンドル変換は、逆関数の積分に関連しています。この変換は、関数のプロットを反映させることで積分を計算する方法を提供し、逆関数定理で用いられる幾何学的アプローチに似ています。

厳密単調関数 f に対して、積分の関係は次のように表現できます。∫_{f(a)}^{f(b)} f^{-1}(y) dy + ∫_a^b f(x) dx = b f(b) - a f(a)。レジャンドル変換は次のように定義されます。G(y) = y・g(y) - F(g(y)) + C。

逆関数定理とレジャンドル変換は、数学や物理学において重要な応用があります。特に、関数やその積分の挙動を理解する上で役立ちます。

これらの概念は、単なる数式を超えて、関数、逆関数、導関数や積分の関係を視覚化することで、微積分の幾何学的理解を深めるものです。さらに探求したい場合は、オックスフォード・インバリアント誌や逆関数の積分に関する資料を参照することができます。

クリスティン・ローゼンは、スマートフォンが退屈な瞬間を常に刺激的な体験に置き換えたことで、私たちの創造性や精神的健康に悪影響を及ぼしていると論じています。以前は、人々は暇な時間を使って考えたり、空想したりしており、これが個人の成長や創造性に寄与していました。しかし今では、多くの人が日常のほんの少しの隙間でもスマートフォンを使って埋めてしまい、忍耐力が低下し、退屈に耐えられなくなっています。

ローゼンは、技術が便利さを提供する一方で、私たちの人間性を損なうことにもつながると指摘しています。特に、活動の合間にある「隙間の時間」が失われることは、私たちのメンタルヘルスや創造性、未来を予測する能力に大きな影響を与えます。

彼女は、退屈は単なる不便ではなく、創造性や自己認識を育むための重要な役割を果たすと主張しています。この問題に対処するために、ローゼンは、空いている時間を取り戻し、空想や反省のために使うことを勧めています。親は、子どもたちが退屈を経験し、自分で活動を考える機会を与えることで、常に気を散らすのではなく、助けることができます。全体として、静かな瞬間や退屈を受け入れることが、より意味のある創造的な生活につながると述べています。

このブログ記事では、AWSのアカウント評価ツールに関するセキュリティの問題について述べています。このツールは、AWS環境におけるクロスアカウントアクセスの監査を支援するために設計されましたが、導入手順が意図せずにユーザーに安全性の低いアカウントに設定することを促してしまい、特権昇格のリスクを生じさせました。

主なポイントは以下の通りです。まず、ツールはしばしばセキュリティが弱い開発用アカウントに導入されており、攻撃者が開発アカウントを侵害した場合、より機密性の高いアカウントにアクセスできる可能性がありました。次に、AWSは管理アカウントでのツールの導入を避けるようにアドバイスしましたが、安全性の低いアカウントでの導入リスクについては明確に説明しておらず、その結果、多くの不安全な設定が行われてしまいました。

この問題は、顧客のAWS環境を調査している際に発見され、AWSセキュリティとの議論につながりました。AWSはこの問題を認識し、ツールを安全なアカウントに導入することを推奨するようにドキュメントを更新しました。影響を受けた組織は、ツールが不安全な方法で導入されていないか確認し、2025年1月28日以前に設定された場合は削除を検討するべきです。また、今後の導入は高セキュリティのアカウントで行うことを確実にする必要があります。

最後に、この投稿はAWS環境における信頼関係を理解することの重要性を強調しており、単に指示に従うだけではなく、潜在的なセキュリティリスクを避けるための意識を持つことが求められています。

ダフト・パンクは、音楽にさまざまなボーカルエフェクトを使用しています。これにはボコーダー、トークボックス、ハーモナイザーが含まれます。2001年のインタビューでは、各曲ごとに異なるボコーダーエフェクトを使用していると述べており、ローランドのSVC-350やデジテックのボーカリストなどのモデルが挙げられました。しかし、デジテックのボーカリストには多くのモデルがあり、彼らが具体的にどのモデルを使用したのかは不明です。

アルバムごとのボーカルエフェクトの概要は以下の通りです。『ホームワーク』では、エンソニックのDP/4+によるピッチシフトや、「アラウンド・ザ・ワールド」でのトークボックスが特徴です。『ディスカバリー』では、「ワン・モア・タイム」でオートチューンを使用し、「デジタル・ラブ」ではデジテックのボーカリストを使っています。『ヒューマン・アフター・オール』では、主にデジテック・トーカーのボコーダーを利用しています。『ランダム・アクセス・メモリーズ』では、多くの曲でゼンハイザーのVSM201を使用し、他のエフェクトも組み合わせています。

ボーカルエフェクトの主な3つのカテゴリーは、トークボックス、ボコーダー、ハーモナイザーです。トークボックスは、演奏者が口を使って音を形作るシンプルな装置です。ボコーダーは、通常は声とシンセサイザーの2つの音声入力を組み合わせてロボットのような音を作ります。ハーモナイザーは、2つの音源を必要とせずにピッチを変えるもので、「ワン・モア・タイム」のようなエフェクトに使われます。

ダフト・パンクのこれらのエフェクトの使用は複雑で、多くの異なる機器やモデルが関与しています。特定のトラックで使用された機材を正確に特定するのは、ハードウェアの多様性や似たような音が生み出されるため、難しいことがあります。

テクトロニクスのTDS 684Bオシロスコープは、低価格で入手可能で、4チャンネル、1 GHzの帯域幅、5 Gsamples毎秒（Gsps）のサンプリングレートを備えています。これらの仕様は、現在でも競争力があります。最大15,000サンプルの制限があるものの、その高い性能は設計や機能に対する興味を引き起こしています。

TDS 600シリーズの一部で、1990年代に登場し、TDS684モデルは1995年頃にリリースされました。このオシロスコープのアーキテクチャには、信号処理用の取得ボードと操作用のCPUボードが含まれています。

取得ボードの主な構成要素には、アナログフロントエンドがあり、入力設定を処理します。信号調整用のICはおそらくカスタム製で、ADG286Dチップはアナログメモリ（CCD FIFO）であると推測されています。A/Dコンバータは標準的な部品で、25 MHzの制限されたレートで動作します。メモリコントローラーチップはADCの出力をSRAMに接続し、SRAMは信号の保存用メモリを提供しますが、拡張オプションはありません。

このオシロスコープは、高速で信号をキャプチャし、低いレート（8 MHz）でデジタル化します。データのバーストを記録し、サンプリングの期間はサンプルレートや選択したポイント数に関係なく一定です。

TDS 684Bはアナログメモリを使用して高速信号を効果的にキャプチャしますが、直接測定した場合、ADC入力にはノイズが見られます。しかし、オシロスコープに表示される信号は、生データが示すよりもはるかにクリーンに見えます。

Bracketは、非同期Python（FastAPIを使用）とNext.jsのフロントエンド（Mantineライブラリを使用）で構築された使いやすいトーナメント管理システムです。このシステムの主な機能には、シングルエリミネーション、ラウンドロビン、スイス式トーナメント形式のサポートがあります。また、複数のステージやグループを持つトーナメントを作成することができ、試合のスケジュールをドラッグ＆ドロップで変更する機能も備えています。ロゴをカスタマイズできる公開ダッシュボードや、チームと選手の管理機能もあります。さらに、複数のクラブやトーナメントをサポートし、スイス式トーナメントの動的スケジューリングも可能です。

始めるには、30分間利用できるライブデモが用意されています。デモはBracket Demoで確認できます。ローカルでシステムを実行するには、リポジトリをクローンし、Dockerを使用します。具体的には、以下のコマンドを実行します。まず、リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動してから、Dockerを起動します。アプリケーションにはhttp://localhost:3000で、提供されたテスト認証情報を使ってアクセスできます。

設定は、.envファイルや環境変数を通じて行うことができます。トーナメントの組織方法については使用ガイドに従い、プロダクション環境でBracketを実行するためのデプロイメントドキュメントも参照してください。

サポートが必要な場合は、ディスカッションを作成してください。また、GitHubでスターを付けたり、翻訳を手伝ったり、共有したり、コードに貢献することでBracketをサポートできます。

BracketはAGPL-v3.0ライセンスのもとで提供されています。

1980年3月にアタリから発売された「アドベンチャー」は、アタリVCS向けの最も有名なゲームの一つです。このゲームはウォーレン・ロビネットによって作られ、テキストベースのゲーム「コロッサルケイブアドベンチャー」に触発されました。ロビネットは、部屋を探索しパズルを解くというコンセプトを家庭用ゲーム機に適したグラフィカルな形式に適応させることを目指しました。

当初、上司からゲームの実現可能性について懐疑的な意見がありましたが、ロビネットはあきらめず、マーケティング担当者を感心させるデモを開発しました。この成功により、ゲームの開発が続けられることになりました。彼はドラゴンや迷路などの要素を取り入れたファンタジーの世界を作り上げ、最初のプロトタイプを8画面から30画面に拡張しました。

ゲームの目的は、悪の魔法使いから魔法の聖杯を取り戻し、さまざまな障害物を乗り越えて黄金の城に戻ることです。プレイヤーを食べることができるドラゴンなどの障害物が存在します。「アドベンチャー」は、ゲーム内に隠されたロビネットからの秘密のメッセージ「イースターエッグ」を含む最初のゲームとして知られており、開発者が自分の作品にクレジットを得るトレンドを確立しました。

このゲームは、ポイントや時間制限なしでアイテム管理や探索を行う革新的なゲームプレイが評価され、同時期の他のゲームと差別化されました。未来のアドベンチャーゲームのデザインに影響を与え、ゲーム文化において長く残る遺産を残しました。

「アドベンチャー」の販売数は不明ですが、アドベンチャージャンルを形作り、その後の多くのゲームに影響を与えた先駆的なタイトルとして認識されています。ロビネットは、アタリでの扱いに不満を感じて最終的に退社しましたが、「アドベンチャー」に対する彼の貢献は、ゲーム業界での彼の評判を確固たるものにしました。

FastAPI Cloudは、FastAPIアプリケーションをわずか1つのコマンドでデプロイできる新しいサービスです。このサービスは、クラウドへのデプロイを簡素化することを目的としており、自動デプロイ、HTTPS、オートスケーリングなどを処理します。特にFastAPIとPythonに最適化されています。

FastAPI Cloudを利用すれば、FastAPIアプリを簡単に実行でき、技術的な複雑さはサービスが裏で管理します。FastAPIは優れた開発者体験を提供し、迅速なアプリ構築やPydanticを通じたデータ検証を実現します。これにより、コーディングがより安全でシンプルになります。

従来、アプリケーションをクラウドにデプロイするには多くの学習と努力が必要でした。特にスケーラビリティや信頼性に関しては大変です。しかし、FastAPI Cloudはこの手間をなくすことを目指しています。

このサービスは、Pythonに精通したチームによって支えられており、オープンソースの価値を維持することに重点を置いています。これにより、ベンダーロックインの心配がありません。

興味のあるユーザーは待機リストに参加できます。受け入れられると、アプリをデプロイするための簡単なコマンドを使ってログインし、デプロイが可能です。

FastAPI Cloudは、著名な投資家から420万ドルのシード資金を受けており、テクノロジーコミュニティからの強力な支援を示しています。FastAPI Cloudは、開発者がクラウドでアプリケーションを簡単にデプロイし、管理できるようにすることを目指しています。

著者はロボティクスにおける回転のためのオイラー角の使用に関する課題について論じています。特に、ジャイロロックや数値的不安定性、非一意的な表現といった問題を指摘しています。また、著者は学生がChatGPTのような大規模言語モデルに頼って課題をこなすことに失望感を示しています。こうした回答は独創性や深みが欠ける傾向があると述べています。著者は、文章は自分自身の考えを伝えるべきであり、AIを使って書くことは個人の表現の価値を損なうと考えています。

さらに、著者は人々が言語モデルを使用する理由として、効率性や不安感を挙げていますが、これらのツールが生み出す内容は刺激に欠け、しばしば不正確であると主張しています。最終的に、著者は創造的な文章は個人の経験を反映すべきであり、その目的のために機械に頼ることは逆効果であると強調しています。

この記事では、ソフトウェア開発におけるクラッシュ分析の重要な進展について述べています。AIを活用して、従来のデバッグプロセスを現代化する試みです。これまで、エンジニアは複雑なコマンドプロンプトや手動でのクラッシュダンプの分析に依存しており、これには多くの時間と労力がかかっていました。著者は2025年に、開発者が自然言語でデバッガーと対話できる新しいアプローチを提案しています。たとえば、「なぜこのアプリケーションはクラッシュしたのか？」といった質問をすることができ、複雑なコマンドを入力する必要がなくなります。

著者は、AIを活用したクラッシュ分析を示すデモアプリケーションを作成しました。このデモでは、AI、具体的にはGitHub Copilotがクラッシュダンプを分析し、バグを特定し、迅速かつ効率的に修正案を提案します。この新しいツールは、クラッシュ分析をよりアクセスしやすく直感的にし、専門的な知識を必要とせず、手作業の負担を軽減することで生産性を向上させることを目指しています。

技術的な実装には、WinDBG（Windowsデバッガー）をAIと接続するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーが含まれています。これにより、AIはコマンドや出力をユーザーフレンドリーな方法で解釈できるようになります。MCPサーバーはAIとデバッグツールの間の架け橋となり、自然言語での対話や文脈の理解を可能にします。

著者は、デバッグプロセスを簡素化し、人間の専門知識とAI分析の協力を強化するオープンソースプロジェクト「mcp-windbg」を試すよう呼びかけています。この革新的なアプローチにより、クラッシュ分析は難しい作業から、より魅力的で生産的な体験へと変わります。

Jigaは、製造業者の運営方法を変えています。彼らはデジタルプラットフォームを作成し、部品を供給業者から調達する複雑なプロセスを簡素化し、自動化しています。このプラットフォームにより、作業がより効率的になり、協力的な環境が生まれます。

アーティッシュ・タシールは、著名な作家V.S.ナイポールとの経験について振り返っています。彼が初めてナイポールに会ったのは1999年、大学に入る直前のことでした。ナイポールのユーモアや教育に関する意見に強く感銘を受け、彼との関係は年月を経て深まっていきました。タシールはナイポールの作品に対する敬意を抱いていました。

タシールが自らの小説「寺院の訪問者」をナイポールに見せた際、ナイポールは厳しい批評を行いました。彼は明確な物語の構造と直接的なストーリーテリングの重要性を強調し、作品は読者に完全な体験を伝えるべきだと述べました。

ナイポールのフィードバックは、彼自身の作家としての経験に基づいており、過去の苦労をしばしば振り返っていました。タシールの可能性を信じつつ、彼の執筆における欠点も指摘し、指導したいという思いを表現していました。

タシールはナイポールの批評がもたらす感情的な影響に悩みました。彼は洞察に感謝しつつも、その厳しさに負担を感じていました。ナイポールの複雑な人柄を認識し、彼の優れた点と同時に、同性愛や人間関係に関する見解などの欠点も理解していました。

ナイポールはタシールに直接学ぶ貴重な機会を提供しましたが、タシールはその親密で窮屈になりかねない環境で生徒になることに葛藤を感じました。友人はナイポールに影響を受けるリスクを警告し、彼に対して慎重になるよう助言しました。

後の会話では、ナイポールはタシールの執筆やアイデアに対して引き続き挑戦を続け、情熱的でありながらも時に厳しい指導法を明らかにしました。タシールは最終的に自分自身の道を切り開くことを決意し、ナイポールから学んだ教訓を大切にしながらも、自身の独自の声を維持しようとしました。

タシールはナイポールとの関係の複雑さを振り返り、彼らのやり取りに内在する残酷さと優しさを認識しています。彼はナイポールが自分の人生や執筆に与えた大きな影響を認めつつ、その困難さも受け入れています。この作品は、メンターシップや批評、若い作家が文学の世界を渡る際の苦闘といったテーマを探求しています。

メタは、サラ・シルバーマンやタ・ネヒシ・コーツといった著者たちとの間で重要な著作権訴訟に関与しています。著者たちは、メタが自分たちの書籍を無断で使用してAIツールを開発したと主張しています。主な問題は、メタのAIが著者の書籍の販売に悪影響を与えるかどうかです。アメリカ合衆国地方裁判所のビンス・チャブリア判事は、裁判が始まる前に特定の問題について両者の動議を検討しています。

メタは著者の作品を使用したことを認めていますが、その行為は「公正使用」の原則に基づくものであると主張しています。この原則は、著作権のある素材を許可なしに限られた範囲で使用することを認めています。チャブリア判事は、メタのAIが著者の作品の市場にどのような影響を与えるかについて懸念を示し、特に新進アーティストにとって、販売やキャリアに悪影響を及ぼす可能性があるかどうかを疑問視しました。

著者たちは海賊行為の側面に焦点を当てていますが、チャブリア判事はメタの行動が著者の経済的利益を害することを証明できるかどうかに懐疑的なようです。判事は、メタが公正使用の下でその使用が合法であることを示す法的責任を負っていると指摘しました。この訴訟の結果は、AIと著作権に関する今後の法的闘争において重要な前例を作る可能性があります。

この訴訟の判決は非常に注目されており、メタのAI戦略や広範なテクノロジー業界に大きな影響を与える可能性があります。チャブリア判事は、この決定の重要性を認めつつ、判決を出すまでには時間がかかることを示唆しました。

Circuit Painterは、ユーザーが機能的なプリント基板（PCB）を設計できるクリエイティブコーディングツールです。詳細については、提供されたリンクの完全なドキュメントを参照してください。

著者は3Dプリンティングを探求しており、特にその独自の製造プロセスがデザインにどのように異なるアプローチを必要とするかに注目しています。Fused Deposition Modeling（FDM/FFF）を使用して、うまく印刷できる部品を作成するための洞察やヒントを共有することを目指しています。

3Dプリンティングには、他の製造方法では一般的でない特定のデザインルールが必要です。著者は実用的なヒントを集め、デザインを導くための経験則の重要性を強調しています。特にFDM/FFF印刷に焦点を当て、デザイナーが製造しやすく、後処理が最小限で済む機能的な部品を作成できるよう支援することを目的としています。美的な考慮は機能性や効率的な生産に比べて二次的なものとされています。

部品は強度、製造のしやすさ、コスト効率を最適化する必要があります。材料の無駄を最小限に抑え、印刷時間を短縮することに重点を置いています。また、部品の引張力を印刷方向に合わせることで強度を高めることが重要です。

FDM印刷における重要な用語、例えばレイヤー、周囲、シェル、インフィル、オーバーハング、シームなどを定義し、明確さを確保しています。著者は一般的な3Dプリンターの設定、ノズルサイズやレイヤーの高さを示し、デザインルールの背景を提供しています。

デザインルールとしては、印刷方向によって部品の強度が影響を受けるため、引張力の方向に強度を最大化するように設計することが挙げられます。また、インフィルの割合を増やしても強度が大幅に向上するわけではなく、表面や周囲の数に焦点を当てる方が効果的です。複雑なデザインの場合、部品を複数のパーツに分割することで最適な方向と強度を得ることができます。

著者は3Dプリンティングデザインに関する知識を共有し、このメディアの独自の課題と機会を理解することで、他の人が強く、効率的で製造しやすい部品を作成できるよう支援することを目指しています。

ニューベリー図書館は、フランコ・ノバッコ地図コレクションのデジタル化を完了し、16世紀と17世紀の750点以上の地図をオンラインで提供しています。このコレクションは、探検と植民地化の時代におけるヨーロッパ人の世界観を示しており、興味深いデザインや戦闘シーンを描いた地図が含まれています。

注目すべき例として、1572年のレパントの海戦を描いた地図や、1590年のユニークなハート型世界地図があります。このコレクションは、初期の地図作成における芸術、科学、歴史の融合を強調しています。

これまで、これらの地図はニューベリー図書館でのみ直接見ることができましたが、資金提供のおかげで、図書館は先進的な技術を用いて高解像度の画像を作成し、地図を世界中で研究や楽しむために利用できるようにしました。デジタル化されたコレクションは、ニューベリーの無料デジタルコレクションの一部となり、貴重なアーカイブ資料へのアクセスを増やすことを目指しています。

AIアシスタントは、ジェイク・ゲイラーのサーバーに接続して、彼の仕事や経歴について学ぶことができます。接続には二つのエンドポイントがあります。一つは古いSSE方式の「https://ai.jakegaylor.com/sse」、もう一つは現代的なHTTPエンドポイント「https://ai.jakegaylor.com/mcp」です。

現代的なMCPサーバーをサポートしていないツールのために、さまざまなツール（Claude、Cursor、Windsurf、Zed）の接続設定が提供されています。これにより、npxを使って接続を設定できます。

直接HTTP接続をサポートするクライアントは、標準的なMCPメソッドを使用して「https://ai.jakegaylor.com/mcp」に接続でき、ローカルインストールは不要です。

TypeScriptでの接続方法を示すサンプルコードも提供されており、MCPサーバーに接続して情報を取得する方法がわかります。

ジェイク・ゲイラーの職業概要、現在および過去の職務、技術スキル、連絡先情報を含むコピー＆ペースト可能なセクションがあり、AIアシスタントと簡単に共有できます。

MCPサーバーは、リクルーターや採用担当者がジェイクのスキルや経験についての具体的な質問を通じて、彼が役割に適しているかを評価するために設計されています。また、彼の強みや成長の余地、ビジネスへの影響についての洞察も提供します。

連絡先情報は以下の通りです。電話番号は720-453-3994、メールアドレスは[email protected]、ウェブサイトはjakegaylor.com、GitHubプロファイルはGitHub、LinkedInプロファイルはLinkedInです。

この要約は、ジェイク・ゲイラーの職業情報へのアクセス方法と、才能評価のための利用可能なツールを簡素化しています。

昨年の夏、展示会である写真家に「チャペルヒル」というタイトルの写真が一枚しかない理由を尋ねられました。私は、故郷では写真を撮らない理由を説明しました。それは、瞬間に集中することを大切にしているからです。時にはカメラを持っていればよかったと思うこともありますが、例えば鹿がフェンスを飛び越えるのを見たときなど、レンズを通さずに直接美しさを体験する方が好きです。

この考え方は、私の人生の大きな出来事に由来しています。それは1972年に息子が生まれたときのことです。妻が出産する際、彼女を支えながら写真を撮っていましたが、画像を捉えることに集中するあまり、本当に出産の場にいるのか疑問に思いました。妻のそばにいることよりも、正しいショットを撮ることを気にしてしまい、心が離れてしまったのです。

年月が経つにつれ、友人との会話のような意味のある体験が、写真を撮ることよりも価値があることを学びました。私はカメラを持ち歩くのをやめ、人生に完全に没頭したいと思うようになりました。今日の世界では、誰もがスマートフォンで無数の写真を撮るため、私の考え方は古いと感じられるかもしれません。

出産の写真を振り返ると、うまく撮れたのは一枚だけですが、それはあまりにも個人的なもので、共有することはできません。この経験から、時には写真に収めない瞬間が最も重要であることを学びました。

2025年3月9日、GandiはSSDストレージシステムの故障により大規模な障害に直面し、39％のメールボックスを含む複数のサービスが影響を受けました。この障害は午前12時31分から午後4時49分まで続き、一部のメールボックスは翌日まで利用できない状態でした。すべてのメールは3月12日までに完全に復旧しました。

主な原因は、SSDストレージフィラーの故障でした。これに加えて、いくつかの監視システムに冗長性が欠けていたこと、仮想マシンの冗長設定が誤っていたこと、冗長システムの容量が増加した負荷に対応できなかったことが影響しました。

障害は3月9日の早朝に始まり、1500件以上のアラートが調査されました。午前3時31分には問題がクラッシュしたフィラーであることが特定され、手動での復旧作業が始まりました。サービスは徐々に回復しましたが、メールボックスの復旧には時間がかかりました。すべてのメールの最終的な復旧は3月12日までに行われました。

内部の認証システムも影響を受け、対応が複雑になりました。顧客サポートツールが使用できなくなり、解決プロセスが遅れました。

今後の障害を防ぐために、Gandiは監視システムの冗長性を強化し、仮想マシンのフェイルオーバー機能を改善し、重要なインフラの文書や手順を更新し、トラフィック管理のために仮想マシンの数を増やし、新しいストレージシステムに移行してハードウェア関連のリスクを減らす計画です。会社は、障害発生時に支援を申し出た多くのチームメンバーの献身を認めました。

一般的な行列ベクトル乗算（GeMV）は、大規模言語モデル（LLM）の処理において大きなボトルネックとなっています。最適化された低ビット版であっても、この問題は解消されません。新しい技術であるProcessing-Using-DRAM（PUD）は、通常のDRAMをGeMVエンジンに変えることができ、ハードウェアを変更することなく性能を向上させることが可能です。しかし、PUDを使用するには追加の手順が必要であり、その結果、利点が減少することがあります。

この論文では、標準のDRAMを改造せずに低ビットLLMのGeMV操作を高速化するために設計されたシステム、MVDRAMを紹介しています。MVDRAMは、従来のPUD手法で必要とされる通常のセットアップや出力の再配置を避けることで効率を向上させています。DDR4 DRAMを使用したテストでは、MVDRAMが低ビットGeMVにおいてプロセッサベースの手法と同等かそれ以上の速度を達成し、最大で7.29倍の性能向上と30.5倍のエネルギー効率を実現しました。完全なLLM推論において、MVDRAMは大幅なスループットとエネルギー効率の向上を提供し、標準のDRAMを強力なアクセラレーターとして活用することでAIハードウェアにおける有望な進展となっています。

要約がありません。

CodeCaféは、ウェブブラウザ上で直接動作するリアルタイムの開発環境で、ユーザーが瞬時に共同でコーディングできるように設計されています。ペアプログラミングや教育、共同のウェブプロジェクトに最適です。

主な特徴として、HTML、CSS、JavaScriptの変更をコーディング中に即座に確認できるライブプレビュー機能があります。また、複数のユーザーが同じファイルを同時に編集できるリアルタイムコラボレーションが可能で、編集の際に競合が発生しません。使いやすいコーディングインターフェースを提供し、構文のハイライトやエラーチェックなどの便利な機能も備えています。特別な設定は不要で、ブラウザを開くだけですぐにコーディングを始められます。

技術的には、ReactやJava Spring Bootといった最新の技術を使用しています。Google Docsと同様に、スムーズなリアルタイムコラボレーションを実現するために、オペレーショントランスフォーメーション技術を採用しています。

CodeCaféを利用するには、GitやJavaなどの基本的なソフトウェアをインストールする必要があります。セットアップには、リポジトリのクローン、Redisサーバーの起動、バックエンドとフロントエンドアプリケーションの実行が含まれます。

今後の計画には、ユーザー認証、チャット機能、セッション履歴、さらに多くのプログラミング言語のサポートが含まれています。

CodeCaféはGNU Affero General Public License v3.0の下でオープンソースとして提供されており、誰でも共同コーディングを利用できるようにすることを目指しています。

ブレット・デヴェローによる「コレクション：なぜ弓兵は一斉射撃をしなかったのか」という記事では、映画やテレビ番組における弓兵の描写について批判しています。特に、弓兵が一斉に矢を放つシーン、いわゆる「一斉射撃」が歴史的に不正確であると説明しています。実際には、弓兵は協調して射撃するのではなく、個々に矢を放ち、連続的に矢が降り注ぐような形で戦っていました。

デヴェローは、一斉射撃が火器に適した戦術であることを指摘しています。火器は再装填に時間がかかるため、一斉に発射することが有効です。しかし、弓は熟練した弓兵が素早く複数の矢を放つことができるため、協調した一斉射撃は必要なく、実際には非現実的です。弓を引いたまま待機することは弓兵をすぐに疲れさせ、射撃速度を低下させる原因となります。

また、デヴェローは矢の致死性についても言及しています。多くの矢は、兵士の開いた陣形や盾や鎧といった防具によって目標を外すことが多いため、映画で見られるように大量の兵士が矢に倒れるという描写は誇張されています。実際には、矢が致命的な結果をもたらす確率は非常に低く、通常は0.5%から1%程度です。

デヴェローは、弓やクロスボウが特定の状況では効果的であったものの、火器と同じ致死性を持っていたわけではないと結論づけています。映画産業が後の時代の劇的な視覚的トロープに依存することで、歴史的な戦闘における弓兵の運用について誤解が生じていると指摘し、映画製作者には戦争における弓術のより正確な描写を目指すべきだと提案しています。

デン・デリマルスキーは、Pi-holeの利点について説明しています。Pi-holeは、不要なインターネットトラフィックや広告をブロックし、オンラインプライバシーとセキュリティを向上させるデバイスです。このデバイスは家庭内ネットワークでDNSプロキシとして機能し、有害または侵入的なドメインへのリクエストをフィルタリングします。

Pi-holeの主な目的は、広告やトラッカー、その他の不要なドメインをブロックすることです。これにより、無駄なネットワークトラフィックが大幅に減少します。デリマルスキーによれば、彼のネットワークトラフィックの66.6%がブロックされており、機能には影響を与えていません。

Pi-holeを設定するには、Raspberry Pi、モニター、キーボード、マウスが必要です。また、設定手順に従うための時間も必要です。主に必要なのはお金ではなく、時間です。

ユーザーは、コミュニティが管理するブロックリストを使用するか、自分のネットワークトラフィックを監視して不要なドメインを特定することで、どのドメインをブロックするかを設定できます。

一部のデバイスはDNS設定をバイパスすることがあり、広告やトラッカーが表示されることがあります。デリマルスキーは、すべてのDNSリクエストがPi-holeを通るようにルーターを設定するためのコマンドを提供しています。

Pi-holeは効果的ですが、uBlock Originなどのブラウザ用広告ブロッカーと組み合わせることで、YouTubeなどのプラットフォームでの広告をさらにブロックすることができます。

デリマルスキーは、家族のためにPi-holeを導入した経験から、オンラインの生活の質を向上させるためにPi-holeを強く推奨しています。要するに、Pi-holeを使用することで、不要なコンテンツをフィルタリングし、第三者によるデータ収集を減らすことで、オンラインプライバシーを大幅に向上させることができます。

ウィリー・タレオは、コンパクトエラスティックバイナリツリー（cebtree）に関する進行中のプロジェクトについて、その設計と開発の経緯を語っています。

このアイデアは、重複エントリーを効率的に扱うことを目的としたエラスティックバイナリツリー（ebtree）の以前の研究から生まれました。彼は、ツリー構造の管理を最適化するために、深さの追跡を不要にし、XOR演算を用いてツリーをナビゲートする方法を考えつきました。

初期の実験は2007年に始まり、2014年にはコンパクトなメモリアロケータの探求を通じて大きな進展がありました。いくつかの試行錯誤を経て、彼は2023年の夏にcebtreeプロジェクトを再開し、その設計を簡素化しました。

cebtreeは、ユニークなキーと重複したキーの両方を扱うことができ、2025年2月にはバージョン0.2がリリースされ、重複を完全にサポートするようになりました。このツリーは、データを効率的に管理し、迅速な挿入と検索を可能にしながら、パフォーマンスを維持します。

パフォーマンステストの結果、cebtreeはebtreeよりも一般的に遅いことが示されましたが、メモリの節約が大きいという利点があります。特に、頻繁に変更されない構成において有益です。

タレオは、今後の作業としてドキュメントの改善、追加機能の実装、並列処理などの高度なオプションの探求を計画しています。彼は、操作をさらに簡素化し、効率を維持するために設計を強化することを目指しています。

全体として、cebtreeプロジェクトは、データ構造の最適化に対する革新的なアプローチを示し、実際のプログラミングの課題に取り組んでいます。

要約がありません。

1903年にジョセフ・カルヴォフスキーが提案した独自の遺体保存方法について述べています。この方法では、遺体をガラスの立方体に封入することが提案されました。彼の特許には、遺体を処理するために水ガラスを使用し、その後溶融ガラスで封印する手順が含まれていました。このアイデアは革新的でしたが、実際には使用されることはありませんでした。

カルヴォフスキーの方法は、19世紀から20世紀初頭にかけての腐敗を防ぐための広範な傾向を反映しています。他の方法には、密閉された棺や、遺体を装飾的な像に電気メッキする技術も含まれていました。しかし、これらの技術はしばしば自然な腐敗のプロセスを無視しており、密閉容器内でのガスの蓄積などの問題を引き起こすことがありました。歴史的な報告では、棺が爆発する事例も見られました。

コーニングガラス美術館で開催されている「好奇心とさらなる好奇心」という展示では、カルヴォフスキーの特許や他のガラスに関連する死に関する伝統が紹介されています。これは、人間の死や腐敗に対する複雑な関係を浮き彫りにしています。この展示は2019年2月まで続く予定です。

要約がありません。

Urtextは、執筆、研究、メモ取り、情報整理などのさまざまなテキストベースの作業を目的とした無料のオープンソースライブラリです。デスクトップやiOSデバイスで利用できます。

Urtextの主な特徴は、まずプレーンテキストを使用している点です。これにより、動作が速く、読みやすく、異なるデバイス間での互換性も高いです。また、変更の追跡や他のプログラミング言語の統合も容易です。

次に、UrtextはPythonで構築されており、ユーザーはPythonコードを使って機能をカスタマイズできます。必要な機能が不足している場合でも、少しのコーディング知識があれば追加できます。

さらに、Urtextはプレーンテキストを使用してデータを保存するため、現在や将来のどんなプログラミング言語とも互換性があります。柔軟な構文を持ち、内容と構造を独自の方法で組み合わせることで、複雑なテキストファイルの整理が可能です。ユーザーは、さまざまなファイル間でテキストをリンクしたり参照したりできます。

また、Urtextはローカルに保存されたファイルで動作し、クラウドサービスを必要としませんが、必要に応じてクラウドサービスとの同期も可能です。ユーザーインターフェースはシンプルで、独自の構文を使用して操作を行うため、メニューやポップアップの必要が最小限に抑えられています。

ファイル管理に関しては、ユーザーが直接ファイルを管理する必要はなく、Urtextがファイルの作成、命名、整理を行います。Urtextのインタープリターは、Python 3.3以降のシステムで動作し、Sublime TextやiOS用のPythonistaなどのアプリケーションと一緒に使用できます。

「ベン・ドロウンド」の物語は、呪われた任天堂64のゲームカートリッジ、特に「ゼルダの伝説：ムジュラの仮面」に関するものです。この話は、アレックス・ホールという大学生が、庭のセールで見つけた呪われたゲームについてのフィクションを作り上げたことから始まりました。物語の中で、そのゲームは不気味なバグを示し、溺れた子供の霊であるベンに取り憑かれています。この物語は2010年にオンラインで広まり、多くの若いゲーマーを魅了し、恐怖を与えました。その中には、数年後にこの話を知ったサールタク・ジョーリも含まれています。

この話はホラーの要素と初期のビデオゲームへのノスタルジーを組み合わせており、壊れた技術に対する恐れを掘り下げています。都市伝説として広まり、ファンアートや類似の物語を生み出しました。フィクションであるにもかかわらず、ジョーリやチャーリー・デュークという別の学生のように、多くの読者が実際に不安を感じたと報告しており、彼らの子供時代にどのように影響を与えたかを振り返っています。

ホールの作品は、社会とビデオゲームの関係が進化していることを浮き彫りにし、ゲームが深い感情や恐れを呼び起こすことができることを示しています。現在、ゲームにおける幽霊の話は依然として人気がありますが、人々はオンラインの現実の危険についてより意識するようになり、「ベン・ドロウンド」の超自然的な要素はほぼ時代遅れに感じられます。ホールは新しいプロジェクトでこのテーマを探求し続けており、「ベン・ドロウンド」の持続的な影響を証明しています。

アマゾンは最近、ブロードバンドネットワーク用の初の27基のクイパー衛星を打ち上げ、そのデザインを公開しました。これは、2019年にプロジェクト・クイパーが発表されて以来、秘密にされていたものです。衛星は台形の形状をしており、OneWebの衛星に似ていますが、SpaceXの平らなスターリンクデザインとは異なります。アマゾンの打ち上げは、SpaceXに比べてあまり公にされず、打ち上げ後すぐにライブ放送が終了しました。

衛星はULAのアトラスVロケットから展開され、約15分の間に個別に放出されました。アマゾンは最終的に3,232基のクイパー衛星を80基以上のロケットを使って打ち上げる計画で、スターリンクやOneWebなどの既存のネットワークと競争することを目指しています。

プロジェクト・クイパーの責任者であるラジーブ・バディアルは、以前SpaceXで働いていたため、両社の衛星デザインの比較に影響を与えています。スターリンクのデザインはシンプルで打ち上げ効率が高い一方、クイパーのデザインはエンジニアリングにおいてより柔軟性があります。各クイパー衛星の重さは約1,185ポンドから1,259ポンドと推定されており、最新のスターリンクモデルと似ています。

要約がありません。

マイク・ウォルツ元国家安全保障担当補佐官が、トランプ政権の関係者と連絡を取る際に、TM SGNLという非公式のメッセージアプリを使用している姿が確認されました。このアプリは、暗号化されたメッセージを含むメッセージを保存するために設計されており、Signalのオープンソースライセンスに違反する可能性があります。公式のSignalアプリとは異なり、TM SGNLはメッセージの平文コピーを別の場所に保存するため、セキュリティが脅かされる恐れがあります。

TM SGNLを開発した会社であるTeleMessageは、イスラエルのリーダーシップを持っているようで、Signalをオープンソースの要件に従わずに改変することで知的財産権を侵害している可能性があります。このアプリは一般にはダウンロードできず、主に企業向けの管理デバイスプログラムを通じて配布されています。

ウォルツは、Apple Business Managerアカウントで管理されたiPhoneを使用している可能性が高く、トランプ政権の高官たちがTM SGNLを通じて機密情報を話し合っていることを示唆しています。このアプリは、外部からのアクセスに対して脆弱な通信をアーカイブしており、データセキュリティやプライバシーに関する懸念を引き起こしています。

全体として、トランプ政権の関係者によるTM SGNLの使用は、政府の場における規制されていないコミュニケーションツールの潜在的なリスクを浮き彫りにしています。

要約がありません。

オーバーン大学のフォイ情報デスクは、1953年に当時の学部長ジェームズ・E・フォイによって設立され、学生や一般の人々のための情報源として機能しています。現在では、学生たちがさまざまな質問に対応しており、内容は奇妙なものから日常的なものまで多岐にわたります。彼らは古い参考書ではなく、現代の技術を活用して情報を提供しています。

インターネットが普及しているにもかかわらず、多くの人々が情報を得るためにこのデスクを利用しています。特に、インターネットにアクセスできない人や、使い方に自信がない人にとっては重要な存在です。学生スタッフは丁寧で偏見のない対応を心がけており、常連の電話をかけてくる人々とのつながりを築くこともあります。例えば、ペットや珍しい状況に特別な愛着を持つビュラという人物がその一例です。

フォイデスクは、さまざまな電話を受ける中で、時には個人的な会話を求める人々とも接しています。彼らは印象に残るやり取りのエピソードを共有し、どんな質問であっても助けたいという思いを強調しています。フォイデスクは、伝統と現代のニーズを融合させた、地域社会にとって重要で思いやりのあるリソースとして機能し続けています。

ThunderScopeは、新しい高速でオープンなオシロスコープで、現在予約注文を受け付けています。このプロジェクトは開発の最終段階にあり、プロジェクトリーダーのアレクサからの最近の更新があります。

まず、PCB（プリント基板）の設計が進行中です。アレクサは、第五版のPCBレイアウトの完成に注力しており、予想以上に時間がかかっています。この設計には、ADC（アナログ-デジタル変換器）、クロックジェネレーター、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）などの高度な部品が含まれており、パフォーマンスを最適化するために戦略的に配置されています。

次に、オシロスコープのフロントエンドの異なる設計がテストされており、特に接地や信号品質の改善に取り組んでいます。また、ソフトウェアの改善も行われており、KiCadの信号遅延をより正確に一致させるためのスクリプトが作成され、設計プロセスが向上しました。

出荷については、設計変更や個人的な課題により、予定通りには出荷できないことがわかりました。新しいタイムラインが設定されており、基板は4月末に到着する予定です。テストには約2週間かかり、その後、開発者版ユニットの組み立てと出荷が7月に行われます。

今後のステップとして、初期テストの後にさらなる改善が行われ、主な生産ユニットは9月に出荷される見込みです。アレクサは、GitHubやその他のコミュニケーションチャネルを通じて、最新情報を提供し続ける予定です。

全体として、遅れはあるものの、プロジェクトは品質と透明性へのコミットメントを持って前進しています。

著者は1985年製のヴィンテージApple M0100マウスを改造し、コンピュータ用のワイヤレス音声入力デバイスにしました。この改造マウスの主な特徴は、ワイヤレスBluetooth接続、底面のUSB-C充電、そして現代のMacBookに合うクラシックなデザインです。

プロジェクトは、南カリフォルニアのヴィンテージコンピュータフェアで始まりました。そこで著者は、このマウスを楽しいガジェットとして再利用するアイデアを思いつきました。40ドルで2つのマウスを購入し、一つはそのまま残し、もう一つを改造することにしました。

改造の過程では、マウスの元の美しさと機能性を保つことを目指しました。さまざまなアイデアを検討した結果、小型のマイクロコントローラーであるXiao nRF52840を使用し、部品を収めるためのカスタム3Dプリント基板を作成することに決めました。

最初のプロトタイプを無事に組み立てた後、著者はその性能とバッテリー寿命に満足しました。その後、2つ目のマウスでは元の基板とスイッチを再利用し、ヴィンテージデザインを使用することの満足感が増しました。

このプロジェクトは、技術のシンプルさへの欲求を反映しており、古いハードウェアと現代の機能を融合させる楽しさを示しています。著者は他の人にも同様のプロジェクトに挑戦することを勧めており、自分自身のバージョンを作りたい人のためにリソースを提供しています。

ハッカーがTeleMessageのセキュリティの欠陥を悪用し、米国政府の職員やこのツールを利用している企業のアーカイブされたメッセージやデータにアクセスしました。TeleMessageは、Signal、Telegram、WhatsAppなどの暗号化メッセージアプリの改良版を提供するサービスです。

最近の報道によると、元米国国家安全保障担当補佐官のマイク・ワルツがTeleMessageのSignal版を使用していたことが明らかになりました。内閣のメンバーやワルツのメッセージは安全でしたが、ハッカーはさまざまなデータを抽出することに成功しました。これにはメッセージ、連絡先情報、TeleMessageのログイン情報が含まれています。このデータには、米国税関・国境警備局やCoinbase、スコシアバンクなどの金融機関からの情報も含まれていました。

この事件は、アーカイブされたメッセージが完全に安全ではないことを示しています。TeleMessageの改良版Signalとメッセージが保存されている場所との間にエンドツーエンドの暗号化が欠けているためです。関係する大手企業は、コメントの要請には応じていません。

天文学者のチームが、23年の間に行われた2つの赤外線空間調査で「プラネットナイン」と呼ばれる謎の天体の可能性を示す証拠を発見しました。もし確認されれば、この天体は海王星よりも大きく、地球の約700倍の距離で太陽の周りを回っていると考えられています。

プラネットナインは、2014年に遠方の太陽系の天体の軌道に見られる異常なパターンを説明するために提案されました。この天体は地球の2倍から4倍の大きさで、太陽から非常に遠い軌道を持っている可能性があり、そのため発見が難しいとされています。

今回の研究はテリー・ロング・ファンが主導し、赤外線衛星IRASとあかりのデータを比較して、プラネットナインの可能性がある動いている天体を特定しました。調査の間に位置が変わった候補が見つかりましたが、その正体を確認するためにはさらなる観測が必要です。天文学者たちは強力な望遠鏡を使ってその位置を追跡しなければなりません。

もしこの候補が本当にプラネットナインであれば、その起源についての洞察を提供するかもしれません。つまり、太陽に近い場所で形成され、その後他の大きな惑星によって外側に押し出された可能性や、我々の太陽系に捕らえられた流浪の惑星である可能性が考えられます。

「Typed Lisp, A Primer」は、Typed Lispプログラミング言語の入門書です。この本では、Lispの基本を説明し、特に型付きバージョンに焦点を当てています。型付きLispは、データ型を指定することでエラーを防ぐ機能を備えています。入門書では、文法、データ構造、型システムなどの基本的な概念を扱っており、初心者にも理解しやすい内容になっています。また、プログラミングにおける型の使用の利点、例えばコードの安全性向上やデバッグの容易さについても強調しています。全体として、Typed Lispを学びたい人や理解したい人にとって役立つガイドとなっています。

Sectorlispは、コンピュータのハードウェア上で直接動作する、512バイトのコンパクトなLISPプログラミング言語のバージョンです。このプロジェクトは、LISPの本質的な機能に焦点を当て、不要な要素を取り除くことで、LISPを簡素化することを目指しています。

主な特徴として、まずLISPの実装があります。これは、1960年代のオリジナルバージョンのバグを修正し、余分な構文を排除したLISP自身で書かれたバージョンです。次に、C言語による参照実装があり、標準システム上でLISP評価器を実行する方法を明確に示しています。また、最小のLISP実装として知られるTiny i8086バージョンは、コンピュータのBIOSから起動するように設計されています。

始めるには、lisp.lispから例コードをコピーしてLISP環境で使用できます。Cバージョンを実行するには、makeでコンパイルし、実行します。sectorlisp.binファイルは、ブート可能なフロッピーディスクを作成するか、Das BlinkenlightsやQEMUなどのエミュレーターで実行するために使用できます。

デモ動画では、Sectorlispを起動し、ツリー内の要素を見つけるプログラムを実行する様子が示されています。詳細情報は、彼らのウィキに掲載されています。

Oberon Piは、Raspberry Pi向けに設計されたOberonオペレーティングシステムのバージョンです。このシステムは、Pascalプログラミングの経験を持つリチャード・グリーブスによって作られました。Oberon Piは、新しいユーザーがシステムを学びやすく、使いやすくすることに重点を置いています。

Oberon Piの主な特徴には、ユーザーガイドやニクラウス・ウィルトによるオリジナルの文書が含まれており、目次が追加されているため、ナビゲーションが容易になっています。また、インターフェースは現代のソフトウェア基準に合わせて更新されており、Oberonの独自の特徴も維持されています。さらに、OberonコンパイラはCASE文をサポートするように改善され、バグも修正されています。

システム要件としては、Raspberry Pi（特にPi 4または5）、32ビットまたは64ビットのRaspberry Pi OS（BookwormまたはBullseye）、そしてデスクトップモニター（大きな画面が推奨されます）が必要です。

インストール手順については、Oberon Piセットアップガイドに詳細が記載されています。64ビットOSを使用する場合は、特定のコマンドが提供されており、システムの設定が可能です。

Oberonは1980年代後半にウィルトとグートケンクトによって開発され、その後いくつかの更新が行われ、エミュレーターも作成されました。

Oberon Piの詳細情報やダウンロードは、GitHubのページで確認できます。

このパイロット研究では、睡眠中に歯をすり合わせたり、噛みしめたりする状態である睡眠ブラキシズム（SB）に対する反復経頭蓋磁気刺激（rTMS）の効果を調査しました。研究には、5日間連続して脳内の咬筋に対してrTMS治療を受けた12人の患者が参加しました。

主な結果として、まず、rTMSは睡眠中の顎を閉じる筋肉の電気活動を有意に減少させることが確認されました。この活動は、治療前の測定と比較して、治療後数日間持続しました。次に、患者はrTMS治療中および治療後に顎の筋肉の痛みが少なくなったと報告し、痛みのスケールで有意な改善が見られました。

これらの結果は、rTMSが顎の筋肉の活動を抑制し、不快感を軽減することで睡眠ブラキシズムの管理に役立つ可能性があることを示唆しています。これは新しい治療法の可能性を示していますが、これらの結果を確認するためには、さらなる対照研究が必要です。

ただし、研究には小規模なサンプルサイズがあり、対照群がなかったため、rTMSの効果はプラセボ効果など他の要因によって影響を受ける可能性があります。全体として、この研究は睡眠ブラキシズムに苦しむ人々に対する非侵襲的な治療オプションとしてのrTMSの可能性を強調しており、今後のより広範な研究が求められています。

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2025年5月、1991年にリリースされたニルヴァーナの名盤「ネヴァーマインド」を振り返る記事が注目されています。このアルバムは予想外の成功を収め、今なお影響力を持ち続けています。力強いサウンドは、生のギターとメジャーコードによって特徴づけられ、多くのリスナーを魅了しましたが、当時はその芸術的な深さを完全に理解していなかった人も多かったようです。

著者は「ネヴァーマインド」を特別なものにした要素を探求し、読者に主要な曲の抜粋を聴くことを勧めています。このアルバムは、主にメジャーコードを使用したシンプルな和音構造が特徴で、複雑なコードは避けられています。バンドのフロントマンであるカート・コバーンは、音楽理論の正式な知識がないまま、本能的にこの音楽を作り上げました。

全体として「ネヴァーマインド」は、その革新的なサウンドと伝統的な音楽のルールを打ち破った点で称賛され、ロックの歴史において重要な瞬間を刻んでいます。

大規模言語モデル（LLM）は、過去のトークンに基づいて次のトークンを予測することでテキストを生成します。トークンとは、単語や部分単語を含む語彙のことです。

トークンを使用する理由は、文脈ウィンドウを効率的に管理し、新しい単語や珍しい単語に対応するためです。部分単語のトークン化は、さまざまな言語の形態素構造を捉えることも可能にします。

テキスト生成のプロセスは、まずモデルが学習データから得たパターンに基づいて次のトークンの確率を計算する「予測」から始まります。次に、モデルはこれらの確率に基づいてトークンを選択します。この際、サンプリング手法を用いることでランダム性を導入し、繰り返しの出力を避けます。

サンプリング手法には、制御されたランダム性を可能にするさまざまな技術があります。例えば、「温度」は創造性を調整し、低い値では予測可能な出力を、高い値では変動性を増加させます。また、「ペナルティ」は繰り返しを抑制したり、特定のトークンの頻度を制限したりします。「Top-K」や「Top-P」は、最も確率の高いトークンのサブセットに選択肢を制限します。さらに、Mirostatサンプリング、ビームサーチ、動的温度サンプリングなどの高度な手法も存在します。

実装においては、アルゴリズムの効率性を最適化し、エッジケースに対応する必要があります。明確さのために擬似コードも提供されています。

高度なトークナイザーには、バイトペアエンコーディング（BPE）やSentencePieceなどの技術があり、一般的な部分単語を特定することで語彙を構築し、語彙のサイズと粒度のバランスを保ちます。

このガイドでは、LLMのサンプリングの基本概念を概説し、トークン化の重要性、テキスト生成のメカニズム、言語モデルの創造的な出力を向上させるさまざまなサンプリング技術について強調しています。

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LaTeXは、整った文書を作成するための強力なツールですが、ユーザーにとっては使いにくいこともあります。40年以上の歴史があるにもかかわらず、依然として最高の組版プログラムの一つです。この本は、古い情報に頼らずにLaTeXを始める手助けをすることを目的としています。

まず、最新の本をダウンロードするには、https://assets.bitbashing.io/modern-latex.pdf にアクセスしてください。次に、LuaLaTeXをインストールします。これはLaTeXの現代的なバージョンで、通常はLinuxのディストリビューションに含まれるTeX Liveパッケージから入手できます。

本のデジタル版を最適化するためには、オンラインリポジトリを確認してください。ここには改善されたフォーマットがあります。もし本で使用されているフォントがインストールされていない場合は、フォントを変更する必要があります。本をビルドするには、次のコマンドを使用します：latexmk -lualatex -latexoption=-halt-on-error modern-latex.tex。このコマンドは、正しい相互参照を確保するためにLuaLaTeXを複数回実行します。

フィードバックは大歓迎です！本のGitHubページでプルリクエストを送信するか、著者に matt <at> bitbashing.io までご連絡ください。楽しんでください！

DNSanityは、DNSサーバーを迅速に検証するためのツールです。ユーザーは、大量のサーバーリストを効率的にチェックできます。このツールはカスタマイズオプションを提供し、信頼性の高いパフォーマンスを実現しています。

主な特徴として、まずスピードがあります。DNSanityは、数千のDNSサーバーを同時にテストでき、レート制限のオプションも用意されています。柔軟性もあり、ユーザーは独自の検証テンプレートを作成できます。また、信頼性も高く、使用前にテンプレートの有効性を自動的にチェックします。

ワークフローは、まずテンプレートの検証から始まります。これは、信頼できるサーバーと比較することで、検証テンプレートが正しいことを確認します。次に、サーバーのサニタイズが行われ、各サーバーがテンプレートに対してテストされます。基準を満たさないサーバーは除外されます。

始めるには、Goをインストールし、基本的なコマンドを実行して信頼できないDNSサーバーのリストを表示し、結果を出力します。

ユーザーは、特定のIPアドレスやレコードタイプなど、DNSクエリに対する期待される結果を指定するテンプレートを作成できます。オプションや機能としては、信頼できるリゾルバーに対してテンプレートを検証し、効率的にテストを行うことで時間を節約します。また、サーバーの過負荷を防ぐためのレート制限や、失敗したクエリに対するタイムアウトおよび再試行オプションも含まれています。

追加のヒントとしては、信頼性の低いサーバーを特定するために多様なテンプレートを使用することが推奨されます。また、位置情報に基づいて異なる結果が返される可能性のある地理的に位置づけられたドメインには注意が必要です。

最後に、dnsvalidatorやdnsxツールキットの元となるアイデア、そしてDNSクエリをサポートするmiekg/dnsライブラリに感謝します。

著者は最近、Wallapopを退職し、RevenueCatに移ることになりました。その合間に、suiteというPythonライブラリを作成しました。これはセマンティックユニットテストの手法を用いており、AIを活用して関数の実装がドキュメントに記載された意図した動作と一致しているかを確認します。この方法では、実際にコードを実行する必要はありません。

セマンティックユニットテストとは、関数の実装が文書化された動作と一致しているかを確認するもので、コードとドキュメントを言語モデル（LLM）を使って分析します。従来のユニットテストが特定の入力と出力をチェックするのに対し、セマンティックテストは全体的な正確性を評価します。

suiteは関数のコードを分析し、関連情報や依存関係を抽出します。そして、LLMが関数の実装がドキュメントの期待に沿っているかを評価するためのプロンプトを構築します。例えば、ある関数が二つの数を掛け算することになっているのに、実際には足し算をしている場合、LLMはこの不一致を指摘します。

suiteはpytestのような既存のテストフレームワークに簡単に追加でき、シームレスな統合が可能です。この手法の利点は、セマンティックな正確性を評価することで、より広範なテストカバレッジを提供し、開発プロセスの早い段階でバグを発見できるため、時間を節約し、製品の問題を減らすことができる点です。また、ローカルモデルで動作するため、外部サービスとコードを共有することなくテストを実行できます。

ただし、著者は従来のユニットテストをセマンティックテストに置き換えることは避けるべきだと警告しています。LLMは誤った出力を生成する可能性があるため、補助的なツールとして使用することが重要です。従来のテスト手法は信頼性が高く、放棄すべきではありません。

セマンティックユニットテストは従来の方法を置き換えるものではありませんが、テスト実践を向上させ、手動テストでは見逃しがちなエッジケースを捉えるための追加の洞察を提供することができます。著者は、suiteのようなツールをソフトウェア開発における補完的なリソースとして探求することを勧めています。

TScaleは、C++とCUDAで開発されたトランスフォーマーモデルのトレーニングと使用に関するコードを含むリポジトリです。このプロジェクトは、特にnVidiaのGPU向けに最適化されており、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングをより手軽でコスト効率の良いものにすることを目指しています。

主な特徴として、最適化されたアーキテクチャによりトレーニングが速く、注意コストが削減されています。また、低精度のモデルウェイト（fp8やint8）をサポートし、CPUオフロードによってGPUのメモリ使用量を減らすことができます。さらに、複数のホスト間での同期および非同期トレーニングをサポートしており、安価なGPUでのトレーニングが可能です。1.5Bモデルを低コスト（約500ドルで2日間）でトレーニングできる能力もあります。小さなモデルを使用して大きなインデックスで予測を行うことで、1Tモデルのトレーニングも可能になり、パフォーマンスが大幅に向上します。

コードのビルドにはCUDA v12.3とC++コンパイラ（Windowsの場合はMSVC、Linuxの場合はclang）が必要です。ビルド手順はWindowsとLinuxで若干異なり、ビルドファイルを生成するためにfo.cppというファイルを使用します。

トレーニングデータには、enwik9やenwik8、Hugging Faceからの他のデータセットが使用されます。トレーニングプロセスでは、特定のスクリプトによって制御されるgpt_trainを使用します。2の累乗の数のワーカーホスト間での分散トレーニングをサポートし、トレーニングスクリプトで指定することで複数のGPUを利用することができます。

推論は、モデルサンプリングのための基本的なHTTPサーバーを提供するgpt_inferを使用してテストできます。このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

2025年4月28日、スペインとポルトガルで大規模な停電が発生し、多くのサービスが影響を受けました。以下はその主なポイントです。

停電の前週、交通データによると、スペインの交通量はポルトガルの約4.5倍で、これはスペインの人口が多いことを反映しています。分析によると、停電の影響で、正午から午後1時の間に交通量が急激に減少し、翌日の午前2時には通常の水準に戻りました。

停電中、デスクトップからのトラフィックは80％減少しましたが、モバイルからのトラフィックは40％の減少にとどまりました。このため、数時間にわたりモバイルの使用がデスクトップを上回る状況となりました。

モバイルユーザーは主に携帯電話のネットワークを通じて接続しており、有線接続は大幅に減少しました。ポルトガルでは、停電中に携帯電話の使用が30ポイント増加しました。

停電中、人々はニュースや政府のウェブサイトを訪れて情報を得ていました。また、冷蔵ができないことによる食品保存の懸念から、食品安全に関するサイトへのトラフィックも急増しました。

停電のピーク時には、携帯電話のバッテリー残量が前週より約10ポイント低下しましたが、電力が復旧するとともに通常の水準に戻りました。

この出来事は、停電時に情報サービスを維持するための代替電源の重要性を浮き彫りにしました。混乱があったにもかかわらず、一部のサービスはバックアップシステムや地理的分散のおかげでアクセス可能でした。この分析は、停電中のデジタル行動の変化と、特定のオンラインサービスの回復力についての洞察を提供します。

ライアン・ヘクトは、GitHubのプロダクトマネージャーです。

モジュラ-2は、1979年にスイス連邦工科大学のニクラウス・ウィルト教授によって作られたプログラミング言語です。この言語は、1980年にリリスワークステーションの開発に関連するプロジェクトの一部として誕生しました。このプロジェクトには、コンパイラやエディタなどのさまざまなソフトウェアツールが含まれていました。

重要な開発には、まずコンパイラがあります。最初のモジュラ-2コンパイラは1979年にDEC PDP-11用に完成しました。1983年にリリースされた第2版は、リリスコンピュータ用のMコードを生成し、1984年にM2M-PCシステムを使用してIBM-PC上でも動作します。1985年に導入された第3版は、以前のバージョンよりも高速で小型の単一パスコンパイラです。

ソースコードの公開については、ウィルト教授がM2Mコンパイラやモジュラ-2ハンドブックを含むいくつかのコンパイラのソースと文書を一般に公開しています。また、単一パスコンパイラのソースは、長年行方不明でしたが、2021年に再発見されました。

マッキントッシュ版としては、1992年にリリースされたMacMethコンパイラがあり、これはマッキントッシュコンピュータ用のコードを生成します。詳細はMacMETHユーザーマニュアルに記載されています。

モジュラ-2とリリスアーキテクチャに関連する研究もいくつかあり、コンパイラの構造やコード生成に焦点を当てた論文や出版物があります。

さらに、モジュラ-2やその応用に関する情報を提供するための追加の資料やリンクも存在します。モジュラ-2は、コンピュータ科学やプログラミング手法の発展に深く関わっており、特にリリスワークステーションとの関連を通じて豊かな歴史を持っています。

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無限の階数についての議論が行われており、これは数学的解析や他の分野における量の成長率に関連する概念です。従来、これらの成長率は「無限の階数」と呼ばれ、数学者G.H.ハーディによって提唱されましたが、現在ではあまり使われなくなっています。その代わりに、成長率を説明するために漸近記法が好まれています。この記法は、量がさまざまな方法で増加するか減少するかを示すことができます（例えば、線形的または指数的に）。

現代の解析では、漸近フィルターがこれらの成長率を分類するのに役立ちます。いくつかの記法が導入され、標準的な数論と解析的数論の使用の違いが強調されています。

さらに、漸近記法は標準的な順序関係と似た代数的特性を持っていますが、簡潔な公理のセットが欠けていることが指摘されています。これは、解析と代数の文化的な違いによるものです。非標準解析は、量化子の扱いを簡素化し、無限の階数にベクトル空間に似た代数的構造を提供する代替アプローチを提供します。このアプローチは、特定の証明や計算を容易にしますが、記法から明示的な定数を抽出する際には課題も伴います。

また、非標準の無限の階数の完全性についても触れられており、開区間に対しても実数の完全性に似た特性を維持していることが述べられています。全体として、数学的文脈における無限の階数を理解し操作するために、非標準解析を使用する利点が強調されています。

この文書は、BOB2023カンファレンスで発表されたSchemeプログラミング言語におけるマクロの書き方に関するチュートリアルです。Schemeのマクロは、Cのような単純なマクロシステムとは異なり、強力でシームレスな抽象を作成できる点が強調されています。

チュートリアルは、Schemeのマクロシステムを紹介し、その特徴として「ハイジニック」な機能があり、名前の衝突を防ぎ、よりクリーンなコードを書くことができることを説明しています。

ユーザーは、効果的な開発環境を整えるために、Chez Scheme、GNU Emacs、Org mode、Geiser、Pareditをインストールする必要があります。

Schemeは、明確な意味論、関数型プログラミングの能力、強力なマクロを持つLispの方言であり、R6RS標準に従っています。

基本的なマクロの例として、変数をインクリメントするマクロや、デバッグ用の名前付きlet形式のトレースバージョンが紹介されています。

文書では、構文オブジェクトの構築と破壊について説明し、マクロを定義するためのsyntax-rulesの使用法を示しています。

Schemeのハイジニックマクロは、名前の衝突を避けることで、変数名に関係なく信頼性のあるコードの動作を可能にすることが議論されています。

さらに、フェージングや拡張、LR(1)パーサー生成器のような高度なマクロの作成など、複雑なトピックにも触れています。

最後に、カバーされた概念を練習するための演習が用意されています。このチュートリアルはインタラクティブに設計されており、Emacsと併用して実践的な体験ができます。追加のリソースとして、オンライン版やインタラクティブ文書のためのGitHubリポジトリへのリンクが提供されています。

カタラン数とハイパーカタラン数に関連する数学的概念について説明しています。これらの数は、多角形を三角形や四角形、その他の形に分割する方法の数を数えます。これらの数の生成系列は、多項式方程式の解として表現でき、従来の四次以下の多項式を解く方法を超えたものです。

カタラン数は、多角形を三角形に分割する方法の数を数えます。一方、ハイパーカタラン数は、さまざまな形への分割を数え、特定の多項式方程式を解く生成系列を持っています。歴史的な背景としては、多項式方程式の解法の発展が取り上げられ、バビロニア時代にさかのぼり、重要な数学者たちの貢献が紹介されています。

新しいアプローチとして、すべての次数の多項式方程式を解くことができる幾何学的多項式の公式が提案されています。従来の根を使った解法ではなく、冪級数を用いることが推奨されています。また、ジオード配列という特筆すべき構造がハイパーカタラン数を符号化し、より深い組合せ幾何学を明らかにします。

この研究は、現代の研究と多項式方程式や組合せ幾何学の歴史を結びつけ、両分野の重要性を強調しています。全体として、多項式の解法に新たな視点を提供し、数学における組合せ構造との関連を示すことを目指しています。

ヴェネツィアのドージェの選出は、500年以上にわたる複雑なプロセスでした。この選挙は、公式がサン・マルコ大聖堂で祈りを捧げ、広場から選ばれた少年が選挙を手伝うところから始まりました。具体的な流れは次の通りです。

まず、少年が無作為にヴェネツィアの名門家から30人を選び、選挙グループを形成します。次に、このグループは一連の抽選を通じて人数を絞り込みます。30人から9人の選挙人に減らされ、9人はさらに40人の候補者を指名します。40人は12人に絞られ、次に25人、そして再び9人に減少します。最終的に、9人が45人のメンバーを選び、その中から11人に絞り込みます。

最後に、11人が41人のメンバーを選び、最終候補者に投票します。候補者が勝つためには、41人の中から少なくとも25票を得る必要があります。この複雑な選挙プロセスは、徹底した選考を確保し、ドージェの即位に至ります。ドージェは伝統的に、群衆に金貨を投げて祝います。

筑波大学の日本の科学者たちは、パッヘルベルのカノンを「演奏」できるサイボーグセミを作り出しました。この昆虫とコンピュータのハイブリッドは、将来的に緊急警報を送信するために利用される可能性があります。

研究者たちは、1990年代から始まったサイボーグ昆虫に関する以前の研究を基にしています。彼らはオスのセミ、特にグラプトサルトリア・ニグロフスカタという種に電極を埋め込み、セミの音を出す筋肉を制御できるようにしました。この種は大きく、扱いやすいため選ばれました。

電気信号をセミに送ることで、研究チームはさまざまな音程の音を出させ、最終的には認識できるメロディを演奏させることができました。実験はセミにとって安全であり、セミは逃げようとする反応から、研究者たちがプロジェクトのために体を使うことを許可する反応まで、さまざまな反応を示しました。

ブリストル出身の29歳の医師エリー・アーウィンは、メタゲノミクスという新しい検査のおかげで視力を救われました。彼女は5年間、右目の慢性的な炎症に悩まされ、視界がぼやけるために目の摘出を考えるほどでした。従来の治療法では効果がなく、医師が高度なメタゲノミクス検査を提案したことで、南アメリカのアマゾン川での水泳が原因の珍しい細菌感染と診断されました。

メタゲノミクス検査は、体からのサンプルを分析して、すべての可能性のある細菌、真菌、寄生虫を特定する方法です。従来の方法では見逃されることがある珍しい感染症も検出できます。抗生物質による治療を受けた後、エリーの視力は大幅に改善しました。この革新的な検査方法は、今後より一般的になり、感染症の診断や治療の方法を変える可能性があります。エリーの成功した治療により、彼女はキャリアや私生活、最近の結婚式に集中できるようになりました。

Breeze PDFは、ウェブブラウザ上で直接動作する無料のPDF編集ツールです。ファイルをアップロードする必要がなく、完全なプライバシーが保たれます。主な機能は以下の通りです。

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このウェブサイトは、プログラミング言語パスカルとそのさまざまな実装に関する情報を提供しています。主に、ニクラウス・ウィルト教授や彼の同僚たちの影響を受けています。サイトでは、UCSD Pascal、Turbo Pascal、FreePascalなどの異なるパスカルコンパイラやシステムに関する情報が掲載されており、関連するプログラミングツールやリソースも紹介されています。

ユーザーは、パスカルに関連する歴史的背景や発展についても知ることができ、パスカル-Mのようなコンパイラや、エドスガー・ダイクストラやペール・ブリンチ・ハンセンといった影響力のある人物についての詳細も含まれています。また、1970年代から2010年までの著者のパスカルに関する経験を示すタイムラインもあり、パスカルの進化における重要なマイルストーンが詳述されています。

このウェブサイトは、パスカルプログラミングに関連する記事、スキャンした書籍、ソースコードなど、さまざまなリソースを提供しており、教育やパスカル標準の検証に関する議論も行われています。全体として、このサイトはパスカルプログラミング言語とその歴史に興味のある人々にとって、包括的なリソースとなっています。

ウェンデル・ベリーは「なぜコンピュータを買わないのか」という中で、農夫であり作家としての仕事において、コンピュータを避けて低技術のアプローチを選ぶ理由を説明しています。彼は主に農作業に馬を使い、手書きで執筆し、数十年にわたって使い続けているタイプライターに頼っています。この方法を重視する理由は、エネルギー企業や技術への依存を制限できるからであり、これらが環境の悪化に寄与していると考えています。

ベリーは、コンピュータを使うことが自然の搾取を批判する作家としての自分の信念を損なうと主張しています。彼は、経済的でエネルギー効率が良く、個人関係を乱さない道具を好みます。特に、彼の妻が彼の作品を打ち込み、編集する協力関係を大切にしています。

コンピュータが執筆の質を向上させるという考えには懐疑的で、彼はその主張を支持する証拠がないと述べています。新しい技術を考える際には厳しい基準を設けており、それは安価で小型、効率的で、一般の人が修理できるものであるべきだと強調しています。彼は、多くの既存の技術、特にコンピュータがこれらの基準を満たしておらず、むしろ社会的および環境的な問題を引き起こしていると考えています。

コンピュータを支持する批評家に対して、ベリーは自分の選択が消費と環境への害を減らすための意図的な道徳的立場であることを強調します。彼は、技術が本質的に有益であるという考えに異議を唱え、人々は新しい技術を盲目的に採用するのではなく、有害な技術への依存を減らすことに焦点を当てるべきだと提案しています。最終的に、彼は技術の使用に対してより思慮深く責任あるアプローチを提唱しています。

この記事では、ジェイソン・コーエンが「プロダクト・パージトリー」という概念について論じています。これは、潜在的な顧客が製品に興味を示しながらも、購入には至らない状況を指します。このようなことが起こるのは、ポジティブなフィードバックがあっても、その製品が顧客の優先事項に合わなかったり、リスクが価値を上回ると感じられたりするためです。

重要なポイントとして、まず「ポジティブなフィードバックと購入意欲のギャップ」が挙げられます。顧客は製品について良いことを言っても、購入をためらうことがあります。これは、創業者にとってはバリデーションを求める罠となります。

次に「マジックワンドテスト」があります。もし製品が簡単に導入でき、コストもかからない場合でも、顧客はリスクや新しい技術の不確実性を懸念して購入を辞退することがあります。

「緊急性と優先順位」も重要な要素です。顧客は通常、限られた数の優先事項を持っています。製品がそれらの優先事項と比べて緊急性や重要性が低い場合、購入される可能性は低くなります。

「緊急性の特定」については、販売者は製品が緊急である顧客を特定することに注力すべきです。規制遵守や競争圧力、財政的制約などが、緊急性を生む主要な要因となります。

「ターゲットマーケティング」では、企業は製品を必要としている顧客に焦点を絞るべきです。特定の状況や緊急事態を活用することで、緊急性を生み出すことができます。

最後に「広い市場の可能性」について触れます。理想的な顧客セグメントは小さく見えるかもしれませんが、実際には製品の価値を認めて購入する他の顧客が多く存在することがよくあります。

プロダクト・パージトリーから脱出するためには、顧客の緊急性を理解し、ターゲット市場を洗練させることが成功する販売にとって不可欠です。

Anyon Eは、anyon_eとも呼ばれる高級オープンソースのノートパソコンで、技術は修理可能でオープンであるか、統合されて閉じられているという考えに挑戦しています。

このノートパソコンの主な特徴には、RK3588 SoCを搭載したマザーボードがあり、USB-CおよびUSB3.1 Gen 1に対応しています。電源はESP32-S3コントローラーと60Whのリチウムイオンバッテリーによって供給されます。また、無線のメカニカルキーボードとガラス製のマルチタッチトラックパッドが付属しています。ディスプレイは4K AMOLEDの13.3インチスクリーンを備えています。筐体は陽極酸化アルミニウムで作られ、CNC加工されたシャーシを使用しています。

このプロジェクトはフィリップス・エクセター・アカデミーの科学部門によって支援されており、知識と善の精神を反映しています。「エニオン」という用語は物理学における一種のエキゾチックな粒子を指し、このノートパソコンの独自の技術統合を象徴しています。

カーネギーメロン大学の研究者たちは、Google、OpenAI、Metaなどの企業からのAIエージェントだけで構成された架空のソフトウェア会社を作り、実験を行いました。この実験の目的は、これらのAIモデルが実際の職場環境でどれだけの仕事をこなせるかを調べることでした。

実験の結果、TheAgentCompanyと名付けられたこの試みは期待外れでした。最も優れたパフォーマンスを示したAIは、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetで、タスクの完了率はわずか24%でした。他のモデルはさらに悪く、あるモデルはたった1.7%の課題しか終えられませんでした。AIエージェントは常識の欠如や社交スキルの不足、インターネットの利用に苦労し、しばしば作業でミスを犯しました。

全体として、この研究はAIが簡単なタスクを処理できる一方で、人間が行う複雑な仕事を管理する能力はまだないことを示しました。そのため、AIがすぐに仕事を奪うという懸念は根拠がなく、現在のAI技術は人間の労働者を効果的に置き換えるにはまだ遠い状況です。

コンピュータビジョンの分野では、主に二つのアーキテクチャが使用されています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とビジョントランスフォーマー（ViT）です。CNNは画像をスライドさせながら分析しますが、ViTは画像をパッチに分割し、自己注意機構をこれらのパッチに適用します。ViTは二次的な自己注意メカニズムのため、高解像度では効率が悪いと考えられています。しかし、著者はViTが1024x1024ピクセルまでの解像度で実際に良好に機能することを主張しています。これはほとんどのアプリケーションにとって十分な解像度です。

著者は、さまざまなGPUを使ってViTとCNNを比較するベンチマークを実施しました。その結果、ViTは1024x1024ピクセルまでの解像度を効率的に扱えること、特に最新のGPUではCNNよりも速いこと、一般的にCNNよりもメモリ効率が良いことが分かりました。

記事では、自然画像処理のようなタスクでは高解像度がしばしば不要であり、224px²のような低解像度で十分な場合が多いと強調しています。また、解像度がモデルの能力に影響を与え、パフォーマンスに影響を及ぼすことも述べられています。

さらに、ローカルアテンションの概念が紹介されており、画像を重ならないウィンドウに分割することで、品質を損なうことなく効率を向上させる方法が説明されています。このアプローチは最近のViTモデルに効果的に実装されています。

全体として、著者はユーザーに自分のニーズに最も適したアーキテクチャを選ぶよう促し、速度と効率におけるViTの強みを認識することを勧めています。

ジオメトリ圧縮アルゴリズムの性能について、特にインデックスバッファのデコーディングに焦点を当てた内容です。主なポイントは以下の通りです。

ジオメトリ圧縮は、メッシュデータの冗長性を利用して、高いデコーディングスループットを実現することを目的としています。目標は、毎秒数ギガバイトのデータを処理することです。

最近、異なるコンパイラ間での性能の変動が観察されています。これは主に、ロードとストアの操作に影響を与えるマイクロアーキテクチャの詳細に起因しています。

このアルゴリズムは、デコーディング中に三角形のエッジを効率的に管理するために、エッジFIFO（先入れ先出し）構造を使用しています。この構造により、冗長なデータアクセスの回数を減らすことができます。

デコーダの性能は、異なるコンパイラのバージョンによって大きく異なります。例えば、clang-20では6.6 GB/sの性能を達成していますが、gcc-14はそれを上回る7.5 GB/sを記録しました。しかし、gcc-15では性能が低下し、4.8 GB/sに落ち込んでしまいました。

ストアからロードへの転送は、ロード命令がキャッシュにデータが到達するのを待たずにストアバッファからデータにアクセスできる重要な機能です。ただし、ストア操作が競合する場合、アーキテクチャがデータを効率的に転送できない問題が発生します。

AppleのM4プロセッサでは、ロードとストアの操作を効率的に処理できるため、デコーダの性能が非常に高く、最新のコンパイラ最適化を用いることで9.8 GB/sを達成しています。

この内容は、性能を最適化するためにはコンパイラの挙動やマイクロアーキテクチャの詳細を理解することが重要であると強調しています。特にストアとロードの競合に関しては、異なるコンパイラのバージョンや設定によって性能が大きく変わることが示されています。

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さまざまなコミュニティが作成したGRUBテーマが紹介されています。これらのテーマは、オペレーティングシステムが起動する前のブートローダーの外観を向上させるものです。しかし、多くのテーマが異なるウェブサイトに散らばっているため、質の高い選択肢を見つけるのが難しいのが現状です。著者は、カスタム背景やフォント、色を含む、よく作られたテーマをいくつか紹介することを目的としています。

カスタマイズは簡単で、背景やレイアウト、色をすぐに変更できます。ファイルのダウンロードリンクやGRUBの調整に関するガイド、背景を自動的に切り替えるスクリプトも提供されています。

ユーザーは、Plingでテーマを評価したり、GitHubでリポジトリに星を付けたりすることが奨励されています。これにより、他の人が質の高いデザインを見つけやすくなります。さまざまなスタイルやインスピレーションを取り入れたテーマのリストも含まれています。

この記事は、ハードカバーがアレクサンドリアリリースのためにNext.jsからRuby on Railsに移行した経緯についてのシリーズの第一弾です。著者はこの移行中に得た経験や教訓を共有しています。

ハードカバーは、アプリケーションのより効率的で効果的なアーキテクチャを求めて、コードベースをNext.jsからRuby on Railsに移行しました。最初は、Next.jsがSEOやJavaScriptのサポートに最適だと思われましたが、パフォーマンスの問題や高いホスティングコストに不満を感じるようになりました。ユーザーが増えるにつれてアプリケーションは遅くなり、Next.jsやサーバーレスアーキテクチャの利用コストが急増しました。

Next.jsを使用する中で、キャッシングの難しさや予測できない請求が課題となりました。また、開発速度が遅く、新しいチームメンバーが効率的に作業するのが難しい状況でした。著者はRailsに強いバックグラウンドを持ち、代替案を探る中で、Ruby on RailsとInertia.jsの組み合わせがサーバーサイドレンダリング（SSR）やデータベースへの直接接続のニーズに応えられると判断しました。

Inertia.jsは、Railsとの互換性とパフォーマンスの良さから選ばれました。これにより、フロントエンドにReactをシームレスに統合しつつ、Railsのバックエンドの強みを維持することが可能になりました。新しいアーキテクチャは、効率的なデータレンダリングとキャッシングを実現し、ページの読み込み速度が向上し、ユーザー体験が改善されました。

新しいシステムを導入した後、Googleでの可視性が即座に向上し、読み込み速度などのパフォーマンス指標も大幅に改善されました。今後のステップとして、チームはバグの修正やパフォーマンスの向上に取り組み、より多くの読者を引き付けるためのマーケティングに注力する予定です。

次回の記事では、クラウドサービスからより伝統的なサーバーセットアップへの移行について取り上げます。著者は、プロジェクトのオープンソース化に向けて、貢献を希望する開発者をDiscordコミュニティに招待しています。

ホワイトハウスは2026年度の予算案を発表し、NASAに大きな影響を与える内容となっています。主なポイントは以下の通りです。

NASAの予算は25％削減され、250億ドルから188億ドルに減少します。主な削減項目には、宇宙科学からの22億6500万ドル、地球科学からの11億6100万ドルが含まれ、火星サンプルリターンミッションは中止されます。また、予算案では、スペースローンチシステム（SLS）ロケットとオリオン宇宙船を、アーテミスIIおよびIIIの2回のフライトの後に終了することが提案されています。これは、SLSの打ち上げコストが1回あたり40億ドルで、予算を140％超過しているためです。代わりに、NASAはよりコスト効率の良い商業ロケットや宇宙船に置き換えることを目指しています。

月面探査のための資金は70億ドル以上に増加しますが、国際宇宙ステーションの活動には削減が行われます。議会は、特に科学プログラムや宇宙ステーションに対するこれらの提案された削減に異議を唱える可能性があります。

全体として、この予算案はNASAの焦点を月面および火星探査に再び合わせ、経費を削減し、商業パートナーシップに移行することを目指しています。

xPongは、クラシックなPongゲームに新しい要素を加えたもので、言語モデル（LLM）によって生成されたライブ解説が特徴です。このアイデアは5年間の開発を経ており、最近の技術の進歩により、この機能を効果的に実装することが可能になりました。

このゲームの主な特徴は、ライブ解説が含まれていることです。解説は三つの層に分かれており、オープニングセグメントではスコアカードが表示され、ゲーム中には各ボールの進行状況が更新され、最後にはまとめが提供されます。二人のAI解説者が互いにやり取りしながら観客に向けて解説を行います。

また、xPongは15年間のトーナメントをシミュレーションし、60のイベントを経て、トップ2のプレイヤーによる世界選手権決勝に至ります。ゲーム内では二つのAIがPongで対戦し、反応時間やショットの速度にバリエーションがあります。重要なイベントを追跡し、過去のデータに基づいて洞察を生成します。

インストール手順は以下の通りです。まず、仮想環境を作成してアクティブにします。次に、pip3 install -r requirements.txtを使ってPythonの依存関係をインストールします。OpenAIからAPIキーを取得し、.envファイルに保存します。Chromiumベースのブラウザを用意し、python3 main.pyを実行してゲームを開始します。データをキャッシュしたり、オープニング解説をスキップするオプションもあります。

コードはMITライセンスの下で提供されており、音響効果はSoundRealityとOpenAIから取得されています。全体として、xPongは高度な解説を統合することで、プレイヤーにとってより魅力的なゲーム体験を提供することを目指しています。

ユタ州における学校給食の負債問題について、子どもたちが未払いのために温かい給食を冷たいサンドイッチに置き換えられ、公に恥をかくことの感情的および社会的影響が強調されています。著者はこの問題を知る過程や、州全体で280万ドル、地元の学区だけで8万8000ドルに上る給食の負債があることを知り、行動を起こす必要性を感じたことを共有しています。

特定の学校で835ドルの負債を最初に支払った後、著者はユタ給食負債救済財団を設立し、これまでに5万ドル以上を集め、12校の給食負債を解消しました。彼らは、子どもたちへの即時的な経済的支援が必要であると同時に、こうした負債が発生しないようにするための制度的な変化も求めています。

著者は、即時のニーズに対処することが長期的な解決策の追求を妨げるのではないかという複雑さについて考えています。彼らは、両方のアプローチが共存できると信じており、自らの取り組みが新しい法律の制定につながったことも述べています。この法律では、減額された給食が無料になり、給食に関する恥をかかせる行為が禁止されました。最終的に、著者は子どもたちが恥をかくことなく食事を取れることの重要性を強調し、どの子どももこの問題に直面しない世界を目指しています。

「計算科学と情報工学のための数値線形代数」というコースは、理論と実践的な応用に焦点を当てた18回の講義で構成されています。各講義では理論的な内容に加え、宿題やJuliaプログラミング言語を用いたコーディング課題が含まれています。

講義で扱うトピックの概要は以下の通りです。最初にコースの紹介があり、次に線形代数の基本が説明されます。その後、Juliaプログラミングの入門が続き、浮動小数点演算と誤差分析について学びます。密な線形システムを解くための直接法や、スパースデータ構造と基本的な線形代数の操作についても取り上げます。スパース線形システムに対する直接法や、直交化と最小二乗問題についても学びます。

さらに、線形システムに対する基本的な反復法や、固有値問題に対する反復法も紹介されます。局所的に最適なブロック前処理共役勾配法や、アーノルディ法とランツォス法についても学びます。線形システムに対するクリロフ部分空間法や、多重格子法、前処理された反復法についても取り上げられます。再起動クリロフ部分空間法や、ランダム化された数値線形代数の要素、通信を回避するアルゴリズムの入門、行列関数の評価についても学びます。

さらに学習を進めるための追加のノートやリソースも提供されます。

ブライアン・イーノは、民主主義に関する正式な理論を持っているわけではありませんが、彼の芸術に関する考え方は、民主主義がどのように機能すべきかについて貴重な洞察を提供しています。彼の考えは、政治学者アダム・プシェヴォルスキの理論と共鳴しています。この理論によれば、民主主義は政党が選挙での敗北を受け入れ、将来的に勝つ可能性があると信じるときに機能します。この考えは、権力の移行について共有された期待があれば、民主主義は安定することができることを強調しています。

イーノは、厳格で固定されたクラシック音楽の作曲と、より柔軟で多様性や適応を可能にする音楽の形式を対比させています。彼は、実験音楽のように、民主主義も社会の変化に応じて多様性を生み出すことに焦点を当てるべきだと提案しています。つまり、あらかじめ定められたルールに厳密に従うのではなく、変化に対応することが重要だということです。

現在の政治システムは、静的な前提のもとで運営されることが多く、これが不安定さを招くことがあります。イーノの視点は、多様性や適応性を考慮した動的なアプローチを民主主義に促しています。成功する組織は、個々の違いを活かし、環境に適応するべきだと示唆しています。

このアプローチは、民主的なシステムが安定性を強化するだけでなく、探求や革新を許容する必要があることを意味します。実際には、新たな課題や視点に常に調整しながら、健全な民主的プロセスを維持することが求められます。目指すべきは、多様なアイデアや解決策を重視しつつ、民主主義がしっかりと機能し続けるシステムを育むことです。

イーノの考えは、より柔軟で適応的な民主主義の理解を提唱し、安定性と多様性のバランスを取りながら複雑な社会のダイナミクスを効果的に乗り越えることを促しています。

2016年9月、スペースXはアモス6衛星の静止火災テスト中にファルコン9ロケットが爆発するという重大な失敗を経験しました。この事件は、スペースXにとって1年ちょっとの間に2度目のロケット失敗であり、NASAや他の関係者の間で同社の信頼性に対する懸念が高まりました。

爆発は予期せぬもので、ロケットの上段にあるヘリウムタンクが破裂したことが原因でした。スペースXは当初、外部の射手が破裂を引き起こした可能性を示唆する「スナイパー理論」など、さまざまな仮説を検討しました。この考えは、スペースXの競合であるユナイテッド・ローンチ・アライアンス（ULA）が所有する建物の近くで見られた閃光などの状況証拠によって支持されました。しかし、FBIを含む調査の結果、妨害工作の証拠は見つかりませんでした。

最終的に、失敗の原因はスペースXの急速な燃料供給プロセスにあり、急いで作業を行ったためにヘリウムタンクが過熱したことが判明しました。この事件は、特にスペースXが乗員を乗せた状態でロケットに新しい燃料供給方法を提案していたため、NASAからの厳しい監視を招くことになりました。

アモス6の失敗からの挫折にもかかわらず、スペースXは迅速に立ち直り、ロケット打ち上げ数でULAを上回る成果を上げました。これは商業宇宙産業における同社の回復力と成長を示しています。

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ベセスダは、ファンが制作したモッド「スカイブリビオン」に強い支持を表明しました。このモッドは、クラシックRPG「エルダースクロールズIV：オブリビオン」をスカイリムのエンジンを使って再現することを目指しています。これは、オブリビオンの公式リマスター版が最近リリースされたことを受けてのことです。開発者のスポットライト動画では、ベセスダの長年の社員であるダン・リーがスカイブリビオンを称賛し、オリジナルゲームの解釈を楽しみにしていると述べました。スカイブリビオンのチームは、ベセスダの支援とリマスター版のコピーを送ってくれたことに感謝の意を示しました。このポジティブなやり取りは、ベセスダがファンプロジェクトに対してオープンであることを示しており、任天堂やテイクツーのような他の企業のより制限的なアプローチとは対照的です。全体として、オブリビオンのファンにとって素晴らしい時期となっています。

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アメリカで、豚の繁殖および呼吸器症候群（PRRS）というウイルスに耐性を持つ遺伝子組み換え豚が承認されました。このウイルスは豚の飼育にとって大きな脅威です。この豚はイギリスの企業GenusによってCRISPR遺伝子編集技術を用いて開発され、近く食品市場に登場する見込みです。この承認は、アメリカで消費のために承認された遺伝子編集動物の中でも初めての重要なステップとなります。

これらの豚は、PRRSウイルスが感染するために必要な受容体を欠くように設計されており、99%以上のウイルス型に対してほぼ免疫を持っています。この技術革新により、アメリカの豚肉産業は年間3億ドル以上の経済的損失を防ぐことができると見込まれています。

このプロジェクトは、物議を醸す人間の実験と比べて、遺伝子編集のより倫理的な応用と見なされています。承認後、Genusはメキシコ、カナダ、日本、中国などの主要な輸出市場での追加承認を求める計画を立てており、アメリカの店頭に豚肉製品が並ぶ前に準備を進めています。彼らは、豚肉をバイオエンジニアリングされたものとして表示する必要はないと考えています。

このCRISPR豚は、病気を防ぐことで豚肉生産に革命をもたらし、遺伝子組み換え動物に対する食品業界の見方を変える可能性があります。

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日本で行われた臨床試験では、1歳から6歳の170人以上の子供を対象に、脳波を脳波計（EEG）でモニタリングすることで、麻酔科医が手術中に必要なセボフルラン麻酔の量を減らせることが示されました。この方法により、回復が早くなり、術後のせん妄の発生が減少し、全体的な結果が改善されました。

研究では、EEGでモニタリングされた子供たちは、意識を保つために必要なセボフルランの量が通常の5%に対してわずか2%で済みました。また、麻酔からの覚醒や呼吸チューブの取り外しが、標準的な投与を受けた子供たちよりもかなり早く行われました。試験の結果、EEGを用いた麻酔を受けた子供たちは、術後の興奮が少なく、せん妄の兆候を示したのは21%で、対照群の35%に比べて少なかったです。

この研究は、EEGを用いて麻酔の投与量を調整することで、患者ケアを向上させ、回復時間を短縮することで医療コストを削減できる可能性を示唆しています。また、セボフルランの使用量を減らすことによる環境への利点も強調されています。これらの結果は、麻酔科医がEEGを読み取るための教育を受けることが重要であることを示しています。

カシオは1980年代に時計にゲームを組み込むことで、従来の時間を計る機能を超えた革新をもたらしました。特に注目すべきは、カシオのGD-8カーレースウォッチで、これは小さな液晶画面でレースゲームを楽しむことができました。著者を含む多くの小学生は、このような時計を大切にし、授業中に没収されることもありました。

カシオは1970年代にデジタル時計の製造を始めましたが、1970年代後半には新たな顧客を引きつける方法を模索し、多機能時計の開発に着手しました。アーケードゲームの人気、特に「スペースインベーダー」に触発され、1981年にCA-90を発売し、時間を計る機能とゲームを融合させました。

CA-90の成功は、1980年代初頭に多くのゲームウォッチの誕生を促しました。これらの時計には、レースやシューティング、プラットフォーマーなどのシンプルなゲームが搭載されていました。しかし、技術の進歩に伴い、ゲームウォッチの人気は低下し、特に1989年に任天堂のゲームボーイが発売されるとその傾向が顕著になりました。

現在、これらのヴィンテージゲームウォッチはコレクターに非常に人気があり、時には数百ドル、あるいは数千ドルの値がつくこともあります。最近のコラボレーション、例えばタイメックスのスペースインベーダーウォッチやカシオのパックマンコレクションは、これらのゲーム時計の懐かしさが今なお強い魅力を持っていることを示しています。著者は、自分の古いカシオ時計を見つけたいという個人的な願望を表現しており、それは子供時代との大切なつながりを象徴しています。

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ANEMLL（アネムル）は、オープンソースのプロジェクトで、Apple Neural Engine（ANE）上で大規模言語モデル（LLM）を実行しやすくすることを目的としています。

このプロジェクトの主な目標は、ANE上でLLMを変換し使用するためのオープンソースのパイプラインを作成することです。また、プライバシーとセキュリティを重視し、低消費電力のアプリケーションでデバイス上での推論を可能にします。さらに、インターネット接続を必要としない自律的なアプリケーションに焦点を当てています。

バージョン0.3.0アルファの主な機能には、Hugging Faceの重みからモデルを変換するためのスクリプトや、Swiftアプリケーション向けに最適化されたコード、基本的および高度なチャットインターフェースを含むPythonのサンプルコード、テスト用のiOS/macOSサンプルアプリケーション、性能をベンチマークしモデルを最適化するためのANEMLL-BENCHツールがあります。

現在のモデルサポートには、LLaMAモデルやDeepSeek、DeepHermesのバリエーションが含まれています。今後のアップデートでさらに多くのモデルがサポートされる予定です。

インストールには、ANEを搭載したmacOSと16GB以上のRAMが必要です。また、Python 3.9とXcodeのコマンドラインツールもインストールする必要があります。インストール手順は、仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールし、Xcodeとcoremlcompilerが正しく設定されていることを確認することです。

コミュニティの参加も歓迎されており、ユーザーはANEMLLを使用したプロジェクトを共有できます。最新情報はHugging Faceのリポジトリを訪れるか、SNSで@anemllをフォローしてください。

質問がある場合は、[email protected]までお問い合わせください。詳細情報やリソースは、ANEMLLのウェブサイトやGitHubページで確認できます。

ANEMLLはMITライセンスのもとで提供されています。

DuckDBは、地理空間データを扱うための重要なソフトウェアであり、より多くの人々がこのデータを利用できるようにしています。最近開催されたクラウドネイティブ地理空間カンファレンスでは、さまざまな業界で地理データへの関与を高める方法について議論が行われました。

2023年末にリリースされたDuckDBの空間拡張機能は、地理空間ツールの使用を簡素化しました。これまで複数のソフトウェアパッケージをインストールする必要がありましたが、今では「install spatial」と「load spatial」という2つのコマンドだけで始められます。この使いやすさにより、従来の設定が複雑すぎたと感じていたカジュアルユーザーも地理空間の作業に参加しやすくなりました。

オーバーチュアマップ財団のようなプロジェクトの成功は、部分的にDuckDBの空間拡張機能によるものかもしれません。この拡張機能は、さまざまな地理空間ツールやフォーマットを統合しており、ユーザーは複雑な依存関係を気にせずにシームレスに作業できます。

全体として、DuckDBのアプローチは地理空間エコシステムを拡大し、より多くの人々にアクセスしやすくしています。

GoogleのGeminiは、競争的なコーディングや推論能力、長い文脈の処理、マルチモーダル機能を備えた非常に先進的なAIモデルを提供しています。しかし、いくつかの問題により、開発者にとっての体験はあまり良くありません。

まず、APIの混乱があります。GeminiのAPIはVertex AIとGoogle AI Studioに分かれており、それぞれ異なる機能を持っています。このため、両方を利用する必要があるスタートアップにとっては、非常にストレスがたまります。

次に、ドキュメントの問題があります。ドキュメントが不十分で、しばしば古くなっているため、各プラットフォームで利用可能な機能を把握するのが難しいです。

認証の問題もあります。Vertex AI SDKは標準的なAPIキー認証を欠いており、開発者にとってセットアップが複雑になります。

さらに、ファインチューニングの制限があります。ファインチューニングされたモデルは公式のTypeScript SDKを通じて簡単にアクセスできず、開発者は回避策を使わざるを得ません。

最後に、複雑なキャッシングがあります。プレフィックスキャッシングシステムは扱いにくく、効率的に管理するのが難しいです。

これらの課題にもかかわらず、Geminiのモデルは長文やマルチモーダルアプリケーションに対してコストパフォーマンスが良いとされています。開発者には、Vertex AIから始めつつ、Google AI Studioとの統合や、Vercel AI SDKのようなサードパーティのルーターを利用して複雑さを乗り越えることが推奨されています。

要約がありません。

ニュージーランドのウェリントン空港は、10年以上にわたり訪問者を迎えてきたホビットをテーマにした鷲の彫刻を撤去することを決定しました。この鷲はJ.R.R.トールキンの作品にインスパイアされ、Wētā Workshopによって制作されました。撤去の理由は、新しい展示スペースを確保するためです。各鷲の重さは1.2トンで、翼を広げた時の長さは15メートルです。これらの彫刻は、ホビット映画の公開に合わせて2013年に設置されました。鷲は長期的な計画がないまま保管される予定ですが、ホビットに登場するドラゴンのスマウグは空港に展示され続けます。空港は今年後半に新しい地元をテーマにした展示を導入する計画です。

要約がありません。

Elvishは、強力なスクリプト言語の機能とインタラクティブシェルを組み合わせた多用途のツールです。Linux、BSD、macOS、Windowsでスタンドアロンプログラムとして動作します。現在は1.0未満の段階にあり、将来的に変更がある可能性がありますが、スクリプトやインタラクティブセッションで使用するには十分に安定しています。

ユーザー向けのドキュメントはElvishのウェブサイト（elv.sh）で入手可能で、インストールガイドやチュートリアル、リファレンスマテリアルが含まれています。開発者向けのドキュメントは、./docsフォルダにあります。

ライセンスについては、ほとんどのElvishのソースファイルはBSD 2条項ライセンスの下でライセンスされています。一部のpkg/diffおよびpkg/rpcディレクトリ内のファイルは、Goのソースコードに由来するためBSD 3条項ライセンスを使用しています。pkg/persistent内のファイルは、Clojureのソースコードに部分的に由来するためEPL 1.0ライセンスに従っています。また、pkg/md/spec内のファイルは、CommonMark仕様に基づいてクリエイティブ・コモンズのCC-BY-SA 4.0ライセンスの下でライセンスされています。

pdfCropMarginsは、PDFファイルの余白を自動的にトリミングするためのコマンドラインツールです。このツールを使うことで、ページのフォントサイズを大きくし、読みやすくすることができます。類似のPerlスクリプトであるpdfcropよりも多くの機能を提供しています。

主な機能には、ユーザーが指定した割合に基づいて余白を検出し、トリミングすることが含まれています。また、文書全体で均一なページサイズを作成することができ、Linux、Windows、Cygwin、macOSに対応しています。インタラクティブなトリミングのためのオプションのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）も用意されています。さらに、ページ画像を分析することで、ノイズの多いスキャンPDFにも対応しています。元に戻す機能や自動プレビュー機能もあり、文書情報を保持し、暗号化されたPDFにも対応しています。Ghostscriptを使用して壊れたPDFファイルを修復することも可能です。

インストールは、pipを使うのが最も簡単です。一部の機能にはpdftoppmやGhostscriptなどの追加ツールが必要になる場合があります。LinuxとWindowsではインストール手順が異なり、環境設定に必要なコマンドが含まれています。

プログラムはコマンドラインから実行することも、GUIを通じて実行することもできます。ユーザーは、保持する余白の割合や特定のページ選択など、さまざまなコマンドライン引数を使用してトリミングオプションをカスタマイズできます。GUIを使用すると、インタラクティブにトリミング設定を微調整することができます。

最近のバージョンでは、中央揃えのテキストオプションや均一なトリミング設定の制御が強化されるなどの新機能が追加されました。

プログラムのすべての機能やオプションを探るための包括的なヘルプコマンドが用意されています。

このプログラムは、GNU GPLライセンスのバージョン3以降のもとで無料で提供されています。

要約がありません。

Redisが再びオープンソースになりました。