Zod 4が開発の一年を経て正式にリリースされました。新しいバージョンは、より速く、効率的で、多くの新機能を搭載しています。以下はその概要です。

Zod 4はZod 3と併用できるため、ユーザーが移行しやすくなっています。アップグレードするには、npm upgrade zod@^3.25.0を実行し、Zod 4を"/v4"のサブパスからインポートします。

パフォーマンスの向上も大きな特徴です。Zod 4は、Zod 3と比べて文字列の解析が14倍、オブジェクトの解析が6.5倍速くなっています。また、TypeScriptコンパイラのインスタンス化も100倍以上削減されています。

コアバンドルサイズは約57%削減されました。さらに、Zod Miniという新しい軽量バージョンも登場し、厳しい制約のあるプロジェクト向けにバンドルサイズをさらに小さくしています。

新機能としては、スキーマに強い型付けのメタデータを追加できるようになりました。ファーストパーティのJSONスキーマ変換もサポートされています。再帰的なオブジェクトタイプの定義も簡単になり、新しいロケールAPIによりエラーメッセージを異なる言語に翻訳できるようになりました。エラーハンドリングやカスタマイズも簡素化されています。

さらに、Zod 4では新しい数値フォーマットが導入され、カスタムメールの正規表現もサポートされ、リファインメントや識別されたユニオンの処理が改善されています。

詳細や移行ガイドについては、公式ドキュメントを参照することをお勧めします。解析を楽しんでください！

要約がありません。

clawPDFは、PDFや画像、テキストファイルなど、さまざまな形式の文書を作成できる強力な仮想プリンターです。このソフトウェアは、企業向けのソリューションに見られる機能を多数備えています。具体的には、PDF/AやPDF/X、OCR、SVG、PNG、JPEG、TIF、TXTなどの複数の形式に対応しており、メタデータの管理や文書の保護機能も充実しています。パスワードや256ビットAESによる暗号化を利用して、文書を安全に保つことができます。また、スクリプトインターフェースを通じて自動化やアプリケーションへの統合が可能です。ネットワーク印刷機能もあり、印刷サーバーでの使用ができます。さらに、オープンソースであり、主要なWindowsオペレーティングシステム（x86/x64/ARM64）と互換性があります。

追加機能としては、ファイルのドラッグアンドドロップサポート、ファイルの結合やバッチ印刷オプション、カスタマイズ可能な設定やテーマ、完全なUnicodeサポートと複数のユーザープロファイルがあります。

clawPDFはインストールが簡単で、使いやすく、アドウェアやスパイウェアを含んでいません。AGPL v3ライセンスのもとで提供されており、さまざまなWindows Serverおよびクライアントバージョンでテストされています。

詳細情報やダウンロードについては、clawPDFのリリースページを訪れてください。

IBMのTelum IIは、新しいメインフレームプロセッサで、高い稼働率と低遅延の金融取引において重要な役割を果たしています。このプロセッサは、5.5 GHzで動作する8つのコアを備え、360 MBの大容量オンチップキャッシュを搭載しています。Telum IIの特徴的な点は、従来のメモリアクセス速度の制限に対処する革新的なキャッシング戦略です。

Telum IIは、パフォーマンスを向上させるために仮想L3およびL4キャッシュシステムを使用しています。10個の36 MBのL2キャッシュを持ち、AMDなどの競合他社よりも大きいため、メモリアクセスの遅延を大幅に減少させます。単一の共有キャッシュを使用するのではなく、「飽和メトリック」に基づいてL2キャッシュ間でデータを管理することで、データの重複を避けています。

L2キャッシュからデータが追い出されると、従来の共有L3キャッシュではなく、別のL2キャッシュに送信され、キャッシュスペースの利用を最適化します。このシステムはコアの活動に応じて動的に調整され、リソースの効率的な使用を確保します。

Telum IIは最大32のプロセッサに接続でき、複数のチップにまたがる2.8 GBの仮想L4キャッシュを構築し、さらなるパフォーマンス向上を図ります。

多くのサーバーCPUがマルチスレッドを重視する中、Telum IIはシングルスレッドタスクに特化して設計されており、以前のモデルよりもコア数を減らしながらキャッシュ容量を増加させています。

Telum IIで採用された戦略は、特にゲームなどのアプリケーションにおけるキャッシュ効率の向上に関して、今後の消費者向けCPUの設計に影響を与える可能性があります。

全体として、Telum IIはメインフレーム技術の重要な進展を示しており、独自のキャッシングアプローチを通じて金融取引における速度と効率を優先しています。

この記事では、RubyスタックプロファイラーであるSDBが、グローバルVMロック（GVL）を使用せずにRubyスタックをスキャンする方法について説明しています。従来のプロファイラーはGVLに依存することが多く、これがアプリケーションの遅延を引き起こす原因となりますが、SDBはこの問題を回避し、より迅速かつ効率的なスタックスキャンを実現しています。

GVLはデータの整合性を確保しますが、同時実行性を制限します。SDBはGVLの保護が不要な特定のデータタイプにアクセスすることで、スタックデータを安全に読み取ることができます。また、SDBはメタプログラミングを利用してスレッドのライフサイクルイベントを追跡し、スレッドが再利用されるときにはスタックのスキャンを停止します。

収集されるデータはISeqアドレスで構成されており、人間が読み取ることはできません。SDBはeBPF技術を使用してこれらのアドレスを読みやすいシンボルに変換し、メモリエベントをキャプチャします。スキャン中にデータ競合が発生する可能性はありますが、SDBは完璧な精度を追求するのではなく、パフォーマンスのボトルネックを特定することに重点を置いています。潜在的なデータ競合を管理するために、楽観的同時実行制御のための世代番号を使用しています。

SDBは現在も開発中で、メモリ圧縮サポートやさらなる評価などの機能を追加する計画があります。全体として、SDBはRubyアプリケーションをブロックせずにプロファイリングする効果的な方法を提供し、パフォーマンス測定を向上させることを目指しています。

著者は2009年からサイドプロジェクトを作り続けており、その中には販売されたものもあれば、現在も存在するものや消えてしまったものもあります。彼はシンプルなアプローチを取り入れ、主にWordPressを使って楽しめるプロジェクトを構築していますが、LaravelやReactも利用しています。重要なアドバイスは、慣れ親しんだ技術にこだわり、継続的にプロジェクトを作り続けることです。ユーザーは使用されている技術スタックよりもプロジェクトそのものに関心を持っています。

現在進行中のプロジェクトには、「Handheld Hunt」（2025年にゲームを比較して遊ぶサイト）、「Mild Themes」（2024年にプレミアムWordPressテーマを提供）、「Stack Your Project」（2024年に5ドルでプロジェクトを紹介）、「Cats of the Web」（2024年に猫に関するサイト）、「RCFlex」（2023年にRCカーを紹介）、「mildspring」（2022年にプレミアムテンプレートとツールを提供）があります。

販売されたプロジェクトには、「Flag Palette」（2023年に旗のカラーコードを提供）、「ZeroAcquire」（2022年にサイドプロジェクトのマーケットプレイス）、「Tiny Resume」（2022年にシンプルなオンライン履歴書）、「PolicyTrail」（2021年にプライバシーポリシーのホスティング）、「InventedBy」（2021年に現代の発明のリスト）、「Symbol Hunt」（2021年にシンボルに関する情報）、「If You Bought XYZ」（2020年に投資結果を分析するツール）があります。

消えてしまったプロジェクトには、「nGlot」（2023年に古代の文字体系）、「Book of Naem」（2022年にアートコンテンツプラットフォーム）、「Random Daily Haiku」（2020年に俳句の定期購読サービス）、「UsedBy」（2019年に人気のGitHubリポジトリ）、「FAANGWatch」（2019年にテクノロジー企業の株価更新）、「Working Time」（2019年に世界の労働時間データ）があります。

このリストは、著者が取り組んできたさまざまなプロジェクトを示しており、彼の経験や興味を反映しています。

2018年、メリーランド大学の材料科学者であるリャンビン・フーは、木材を鋼よりも強くする方法を開発しました。この技術を数年間改良した後、彼はスタートアップ企業のインベントウッドにライセンスを供与しました。現在、この企業は「スーパウッド」と呼ばれる新しい材料の初回生産を開始する準備が整いました。

スーパウッドは通常の木材から作られ、安全な化学物質と圧縮技術を用いて強度を大幅に向上させています。この材料は鋼の50%増しの引張強度を持ち、火や腐敗、害虫に対しても耐性があります。

インベントウッドは1500万ドルを調達し、工場を建設する計画を立てています。スーパウッドは建物の外装に使用され、その後は構造用の梁にも利用される予定です。この製品は性能が優れているだけでなく、見た目も魅力的で、豊かな木目を持つ硬材に似ています。

拡散モデルは、画像、動画、テキストを生成するためのAIの一種で、言語処理に使われるトランスフォーマーモデルとは異なる仕組みで動作します。以下はその主要なポイントです。

基本的な概念として、拡散モデルはランダムなノイズ画像から始まり、ユーザーが提供したキャプションに基づいてノイズを徐々に取り除き、明確な画像を生成します。

トレーニングプロセスでは、画像にノイズを加え、そのノイズを予測するようにモデルを訓練します。これにより、モデルはノイズを逆転させる方法を学び、実質的に画像を「デノイズ」することができます。

大きな画像サイズを管理するために、拡散モデルはしばしば変分オートエンコーダ（VAE）と呼ばれる手法を使用して、画像を小さく、ランダムに見えるテンソルに圧縮します。

モデルがキャプションに基づいて関連する画像を生成することを確実にするために、分類器なしのガイダンスという手法が用いられます。これは、キャプションありとなしでモデルを訓練し、その結果を組み合わせることを含みます。

トランスフォーマーとの違いとして、拡散モデルは画像を直接操作するのに対し、トランスフォーマーはトークンのシーケンスを生成します。また、拡散モデルは純粋なノイズから始まり、プロンプトを使用しません。さらに、以前に生成した出力を修正できるため、最終的な画像の品質を調整することが可能です。

動画やテキストのモデルについては、動画拡散モデルは画像モデルと似たように動作しますが、複数のフレームを同時に処理します。テキスト拡散モデルは、テキストにノイズを加えることが簡単ではないため、より複雑で、しばしば埋め込みを扱う必要があります。

拡散モデルは、ノイズと元のデータとの関係に焦点を当てることで、さまざまなデータを生成する強力な手法を示しており、AIにおける革新的な応用を可能にしています。

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サポートが必要ですか？質問がある場合は、サポートチームに連絡し、参照IDを提供してください：addf9c01-34ca-11f0-8cc9-e9a9b9cd4da6。

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ケルプは、MacOS用のツールで、ユーザーがHomebrewを待つことなく簡単にバイナリパッケージをインストールできるように設計されています。このツールは、複数のコンピュータでのソフトウェアインストールを管理し、将来的にはバッチインストールをサポートするために作られました。

インストール手順は以下の通りです。まず、リリースページから最新バージョンをダウンロードします。次に、kelp initコマンドでKelpを初期化します。その後、KelpのバイナリパスをシステムのPATHに追加します。具体的には、export PATH=~/.kelp/bin/:$PATHというコマンドを実行します。

基本的なコマンドには、パッケージを追加するためのkelp add [package]、パッケージをインストールするためのkelp install [package]、パッケージをアップグレードするためのkelp set -r [version] [package]、更新を確認するためのkelp update [package]があります。

Kelpは、~/.kelp/kelp.jsonという設定ファイルを使用します。異なるパスを指定したい場合は、--configフラグやKELP_CONFIG環境変数を使うことができます。また、GitHubにパッケージがない場合は、直接リンクを使って追加することが可能です。

トラブルシューティングのためには、kelp inspectコマンドを実行してパッケージディレクトリを確認します。KelpはMacOS用に作られたバイナリのみをインストールし、LinuxやWindows用のバイナリはスキップします。GitHub APIのレート制限に引っかかった場合は、export GITHUB_TOKEN="XYZ"でGitHubトークンを設定してください。

なお、Kelpは現在Linuxをサポートしていません。バグを見つけたり機能リクエストがある場合は、イシューを開くことが推奨されていますが、このツールは主に個人使用を目的として設計されています。

アタリが1979年末にリリースした「アステロイド」は、「スペースインベーダー」の成功に続いて、同社の最大のアーケードヒットとなりました。ライル・レインズとエド・ログによって共同設計されたこのゲームのコンセプトは、単純なアイデアから生まれました。それは、隕石を撃って破壊することです。「スペースインベーダー」とは異なり、「アステロイド」はより複雑なゲームプレイを特徴としており、プレイヤーは宇宙船を自由に動かし、回転させて動く隕石を狙って撃つことができました。隕石は撃たれると小さな破片に分かれます。

このゲームはベクターグラフィックスを使用しており、解像度が高く、宇宙テーマに合った光る効果を提供しました。「アステロイド」は、ジョイスティックではなくボタンを使った操作が難しいため、挑戦的なコントロールでも知られています。

アタリは後に、アタリ2600やアタリ7800向けの家庭用バージョンもリリースし、グラフィックスが改善されました。「アステロイド」は、これまでに多くのクローンやアダプテーションに影響を与え、著者自身も「スペースロックス」というバージョンを作成しました。このゲームは今でもクラシックとして愛され、多くのプレイヤーに記憶されています。

ウクライナの戦争は、旧ソ連時代の建築様式から脱却し、生活環境を改善する機会を提供しています。ハリコフの北サルティフカ地区にある多くの建物は、設計が不十分で、戦時中には役に立たないことが明らかになっています。ロシアの爆撃で自宅を失ったユリイ・セメネンコさんは、こうした破壊に直面する多くのウクライナ人の苦闘と復活の象徴です。

記事では、戦後の都市計画や建設方法の改善が必要であることが強調されています。提案としては、安全で現代的な住宅の建設や、3Dプリンティングなどの新技術の活用、地下シェルターの設置が挙げられています。また、過去の均一なソ連の建物とは異なり、地域のニーズに焦点を当てた低層住宅の推進が求められています。

復興活動では、戦争の影響を受けた人々への配慮も重要です。リハビリテーションセンターやインフラの改善計画が必要とされています。記事は、ウクライナが都市の風景を再定義し、安全性、コミュニティ、現代的な生活基準を優先しながら、紛争からの再建を進めるチャンスを強調しています。

著者は、過去10万年の地球をインタラクティブにモデル化し、地理が人類の歴史、特に移住にどのように影響を与えたかを理解しやすくしました。このモデルでは、標高、海面、気候、氷床の変化が含まれており、すべてウェブブラウザを通じてアクセス可能です。

モデルの重要な要素の一つは、詳細な全球標高マップ（ETOPO Global Relief Model）を使用して地形の高さを表現している点です。著者はこのデータを効率的に処理し、陸地と水域を区別するためのカスタムグレースケールテクスチャを作成しました。

また、著者はNOAAからのデータセットを取り入れ、800,000年にわたる海面の変化を示しています。これにより、ドッガーランドやベーリング海峡などの陸地が時間とともにどのように変化したかを視覚的に確認できます。

リアリズムを加えるために、モデルは歴史的な気候データを使用して降水量や気温を反映させています。これにより、気候条件に基づいて異なる生態系（例：砂漠や森林）を視覚化することが可能です。

さらに、最後の氷河期における氷床の位置に関する正確なデータも含まれており、人間の定住に与えた影響を示しています。著者はこのデータを処理し、地球上に滑らかで三角形の形状として氷床を視覚化しました。

現代の国境も文脈を提供するために追加されており、これらの境界の座標を提供するデータセットが使用されています。

このプロジェクトは、著者の地理、データ処理、グラフィックスプログラミングにおける学びを示しています。今後の計画には、データの精度向上、レンダリングの最適化、モデルへの歴史的イベントの追加が含まれています。ユーザーが探索できるライブデモも用意されています。

Goboscriptは、コードをScratchプロジェクトに変換するテキストベースのプログラミング言語です。これにより、ユーザーはScratchの.sb3ファイルを簡単に作成・編集できます。主な特徴には、テキスト形式でScratchプロジェクトを書くことができるため、バージョン管理やコードの再利用が容易になる点があります。また、シンプルで読みやすい構文を持っており、使いやすさが向上しています。さらに、強力なマクロシステムを利用してコードを生成したり、カスタムブロック用のローカル変数をサポートしたりするなど、高度な機能も備えています。Goboscriptはエラーをチェックし、コードを最適化し、未使用の部分を特定する機能もあります。

Goboscriptのインストールは、公式ウェブサイトの指示に従って行います。Rustプログラミングツールチェーンが必要です。開発者はリポジトリをクローンし、プロジェクトをローカルで実行し、提供されたツールを使って検証することができます。

GoboscriptはFOSS HACK 25で1位を獲得し、オープンソースハッカソンでの開発に対して賞を受けました。さらなる貢献や開発については、プロジェクトのGitHubページを参照できます。

この記事では、ウェブサイトでユーザーの言語を決定するためにIPジオロケーションを使用することが批判されています。この方法は効果的ではなく、誤解を招く可能性があると指摘されています。ユーザーのIPアドレスが特定の国を示しているからといって、その言語を話すとは限りません。多くの国には複数の公用語があり、ユーザーが旅行中であったり、VPNを使用している場合もあるため、言語の好みに関する誤った仮定が生じることがあります。

その代わりに、ブラウザが送信する「Accept-Language」ヘッダーを利用することが提案されています。このヘッダーは、ユーザーの設定に基づいて正確に言語の好みを反映します。この方法はシンプルで無料、そして推測を必要としません。

重要なポイントは、IPジオロケーションは言語を決定するには信頼性が低いこと、ウェブサイトがユーザーの言語を誤って推測するとユーザーが不満を感じること、常にAccept-Languageヘッダーを使用してユーザーの好みを尊重すること、GeoIPを使用する場合は通貨や配送など言語に関係ない機能に限定することです。

著者は、ウェブサイトが正確な言語設定を優先することで、ユーザー体験を向上させるべきだと強調しています。

この記事では、IBM 5150エミュレーター「MartyPC」における「湖」効果のデバッグについて説明しています。著者は、この効果を正確に再生するために特定のハックを使用していたことを認めており、そのハックはデモのエンディングシーンを実行するために必要でした。

歴史的に、多くのエミュレーターはバグを克服するためにタイトルパッチに依存してきましたが、エミュレーション技術が向上するにつれて、これらのハックはあまり必要でなくなりました。著者は、MartyPCが効果を正確に実行できるものの、正しく開始することが難しいと強調しています。

記事では、IBM CGAグラフィックアダプターの動作原理についても説明しています。特に、垂直同期（vsync）割り込みがないため、レンダリングが複雑になる点が挙げられています。「動的クロッキング」やサイクルカウントといった技術が、デモの効果に必要な精度を達成するために使用されています。

さまざまなバグを修正するために、著者はカスタム割り込みサービスルーチンを作成し、CPUとグラフィックレンダリングの同期を確保するためにタイミングを調整しました。いくつかの不正確さを解決した結果、エミュレーターは実際のハードウェアの性能に非常に近いものになりました。

最終的に、著者はハックを取り除き、ショートカットなしで「湖」効果をほぼ完璧に再現することに成功しました。この記事は、複雑なレトロ効果をエミュレートするための献身と、元のデモプログラマーへの敬意を強調しています。

著者は、デモの効果についてさらに知りたい読者に追加のリソースを提供しています。

要約がありません。

Cogitatorは、Pythonで作られたツールキットで、大規模言語モデル（LLM）に対してチェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプティングを利用するためのものです。CoTプロンプティングは、LLMが複雑なタスクを処理する際に、中間的なステップを考慮することで最終的な答えを導き出すのを助け、性能を向上させます。このツールキットは、LLMの推論過程をより明確にする手助けもします。

主な特徴としては、同期および非同期のCoT戦略に対応した統一API、OpenAIやOllamaといったLLMプロバイダーとの互換性、Pydanticを用いた構造化されたモデル出力の検証、カスタマイズ可能なベンチマークフレームワーク、自己一貫性や自動CoTなどの人気のあるCoT戦略の実装が含まれています。

Cogitatorをインストールするには、次のコマンドを使用します。pip install cogitator。最新のバージョンや例を含むリポジトリをクローンし、Poetryを使って環境を設定することができます。

使用例として、Ollamaモデルを用いてバットとボールのコストに関する質問を解決するために自己一貫性のCoT戦略を利用する方法が示されています。

包括的なドキュメントが用意されており、さまざまなデータセットに対するCoT戦略を評価するためのベンチマークフレームワークもあります。

貢献は歓迎されており、研究に役立つ場合はプロジェクトを引用することが推奨されています。

CogitatorはMITライセンスの下で提供されています。

このテキストは、TinyShakespeareデータセットを用いてLlamaモデルをゼロから実装するためのガイドです。以下が主なポイントです。

著者は、Karpathyの研究に触発されて、Llamaの簡略版を実装した経験を共有しています。実装の際は、小さく始めて段階的に進めることが重要です。モデルの性能をテストするための補助関数を作成し、実装中に各コンポーネントを検証することが推奨されています。また、テンソルの形状やデータの流れを確認するために視覚的なツールを使用することも役立ちます。

Llamaは、推論コストを削減することを目的としたトランスフォーマー型の言語モデルです。TinyShakespeareデータセットは、文字単位でトークン化され、訓練、検証、テスト用のバッチを作成するための補助関数が用意されています。

モデル構築では、基本的なフィードフォワードモデルが確立され、その後Llamaの仕様に合わせて修正されます。Llamaの主な特徴には、正規化のためのRMSNorm、位置エンコーディングのためのロタリーエンベディング、SwiGLU活性化関数が含まれます。

トレーニングプロセスでは、モデルの訓練、損失の評価、性能指標に基づくモデルの調整について説明されています。RMSNormやロタリーエンベディングの実装については、期待される動作が詳しく説明されています。また、訓練中の情報漏洩を防ぐために注意メカニズムが調整されています。

最終的なLlamaモデルは、これらの特徴を統合した複数のブロックで構成されており、優れた性能を発揮します。モデルの性能は検証損失を用いて評価され、テキスト生成の結果が分析されます。

著者は、モデルの性能を最適化するためにデバッグやハイパーパラメータの実験が重要であることを強調しています。このテキストは、Llamaに基づいた言語モデルを構築するための包括的なガイドであり、著者の個人的な経験から得た実用的なヒントや洞察を提供しています。

台湾は最近、最後の原子力発電所である馬鞍山原発を閉鎖しました。これは、40年間の運転許可が切れたためです。この決定は、与党が目指す「原子力のない台湾」という目標に沿ったものです。その結果、台湾はエネルギー需要を満たすために天然ガスの輸入を増やす計画を立てています。特に成長している半導体産業のためです。この方針転換は、化石燃料への依存度を高め、ガス価格の変動や中国からの封鎖に対する脆弱性を増す可能性があります。特に台湾はガスの貯蔵能力が限られているため、懸念されています。批評家たちは、原子力エネルギーからの移行が台湾の気候目標や国家安全保障に悪影響を及ぼす可能性があると指摘しています。

要約がありません。

要約がありません。

アンバー・ウィリアムズは、人気のノートアプリ「オブシディアン」から自身のパーソナルナレッジマネジメントシステム（PKMS）を構築するまでの過程を共有しています。彼女は、知識を記録することの重要性や、プライバシー、長期的な利用、ノートシステムのカスタマイズにかかる時間についての懸念を強調しています。

ウィリアムズは、オブシディアンを使い始めましたが、そのコストや制限、特にデバイス間のアクセスに関して不満を感じるようになりました。長期的にこうしたアプリを使い続けることの持続可能性について考えた結果、彼女は自分自身の安全で使いやすいノートボールトを作ることに決めました。

彼女の新しいPKMSの主な特徴は、どのデバイスからでもノートに簡単にアクセスできること、月額料金がかからないこと、標準フォーマットでノートを簡単にエクスポートできることです。

ウィリアムズは、パーソナルナレッジシステムはシンプルで安全であるべきだと強調し、効率的にアイデアを記録し、つなげることができるようにする必要があると述べています。自分自身のソリューションを構築することで、アプリ間でノートを移動させるサイクルを止め、コストを削減しながらアイデアへの関与を深める方法を見つけました。

彼女は他の人々にも、知識管理において独自のアプローチを探求することを勧めており、システムをカスタマイズすることで、より自分に合った効果的な思考の整理方法が得られると提案しています。

アメリカのリモートソフトウェアエンジニアリング（SWE）職の求人情報を簡潔にまとめました。

このリストには、主にテクノロジー業界のさまざまな企業での高給のリモートソフトウェアエンジニアリング職が含まれています。求人は必要な経験年数によって分類されており、合計で409件のポジションが利用可能です。採用している主な企業には、マイクロソフト、エアビーアンドビー、コインベース、ネットフリックスなどがあります。

ポジションはエントリーレベルからシニア職まで幅広く、給与は経験や役割によって大きく異なります。例えば、マイクロソフトのシニアソフトウェアエンジニアは約235,000ドルの年収を得ており、エアビーアンドビーのスタッフエンジニアは最大で626,000ドルに達することもあります。求人情報は定期的に更新されており、新しい機会が頻繁に提供されています。

このリソースは、求職者が高給のリモートソフトウェアエンジニアリング職を効率的に見つけるのに役立ちます。

すべてのソフトウェアプロジェクトは、対象とするビジネスの現実を正確に表現する必要があります。これはデータベースを通じて行われ、データベースはその現実の側面を説明したり否定したりする命題を保存します。適切なデータベース設計は、これらの命題がデータベース管理システム（DBMS）によって効果的に処理されるために非常に重要です。

多くのソフトウェア開発者はデータベース設計の正式なトレーニングを受けておらず、一貫性のない方法に頼ることが多いため、データの異常や不整合といった問題が発生します。そのため、基本的なデータベース設計の原則を理解することが不可欠です。

以下は、従うべき重要な設計原則です。

第一に、独立した基底関係を持つことが求められます。次に、不要な基底関係は避けるべきです。また、すべての意味のある関係は基底関係から導出可能でなければなりません。さらに、すべての基底関係は最高の正規形にあるべきで、冗長性を排除し異常を防ぐことが重要です。情報は明確に表現され、唯一無二に定義される必要があります。基底関係の変更は、アプリケーションプログラムやユーザーの活動に影響を与えるべきではありません。

さらに、新しい原則も提案されています。それは、実体の真のアイデンティティを反映する自然なキーを使用することです。これは、任意の値ではなく、実体の本質を示すものです。

良いデータベース設計は、効果的な情報システムの基盤です。設計が不十分だと混乱や技術的な問題が生じ、コストがかかることがあります。情報を管理するためには、現実を正確に表現する構造を築くことが必要です。

ボイニッチ手稿の構造分析に関するプロジェクトでは、現代の自然言語処理技術を用いて手稿の構造を分析していますが、翻訳は試みていません。このプロジェクトの目的は、手稿が実際の言語の特徴を示しているかどうかを調べることです。

ボイニッチ手稿は未解読のままであり、この分析は統計的手法と推測的な考察のバランスを取ることを目指しています。計算言語学を適用し、手稿の潜在的な言語構造を評価します。

プロジェクトのデータには、完全な音訳、語根ファイル、クラスタリングや分析用のさまざまなJSONおよびCSVファイルが含まれています。また、Pythonスクリプトが用意されており、クラスタリング、マッピング、文法的役割の推測、辞書の構築を行います。結果として、クラスタ分析や遷移行列を含む視覚化やデータの要約が得られます。

主な貢献としては、多言語モデルを使用した語根のクラスタリングや、機能語と内容語の異なるクラスタタイプの特定、手稿の各セクションにおける単語の遷移と構文構造の分析があります。

前処理の決定として、単語から繰り返し出現する接尾辞を取り除き、語根の形を明確にしました。これによりクラスタリングが改善されましたが、意味のある情報が失われる可能性もあります。この選択は、内容語よりも機能語に偏った結果をもたらすかもしれません。

分析の結果、特定のクラスタは機能語を示し、他のクラスタは内容語を示唆しています。遷移行列は無作為ではなく、構造的なパターンを示しています。また、手稿の異なるセクションでは使用法やパターンが異なることがわかりました。

仮説として、手稿は構造と文法を持つ人工的または記憶用の言語を表している可能性が高いと考えられますが、直接的な翻訳はありません。

分析を再現するには、依存関係をインストールし、提供されたスクリプトを順番に実行します。

限界として、クラスタと単語のマッピングは直接的ではなく、前処理中に意味のあるデータが失われた可能性があります。また、この研究は意味の翻訳ではなく、構造的なモデル化に焦点を当てています。

プロジェクトは、手稿の内容について根拠のない仮定を立てることなく、構造的な分析を用いて理解することを目指しています。関連分野の他の人々からの貢献や協力を歓迎します。

要約がありません。

マイクロソフトは、Windows 11にモデルコンテキストプロトコルを追加し、その機能を強化します。この変更により、オペレーティングシステムはユーザーのニーズに対してよりインタラクティブで応答性の高いものになります。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

法テラスで大規模なデータ漏洩が発生し、家庭内暴力の被害者を含む個人情報がハッキングされました。法務省によると、この攻撃は4月に行われ、2010年以降の200万件以上のデータが盗まれました。このデータには、住所、生年月日、国民ID番号、金融情報などの機密情報が含まれています。

法テラスの最高経営責任者であるジェーン・ハーボトル氏は、この事件について遺憾の意を表し、影響を受けた人々に対する不安を理解していると述べました。当初は漏洩の範囲が限られていると考えられていましたが、実際にはより広範囲に及んでいることが明らかになりました。法務省は、一般市民に対して詐欺に対する警戒を呼びかけ、パスワードの更新を促しています。

法テラスは、特に虐待や深刻な危害に直面している人々に法的支援を提供しています。漏洩後、同機関のオンラインサービスは一時的に停止され、法律協会は影響を受けた個人への通知を迅速に行うよう求めています。

この事件は、最近のハロッズやマークス＆スペンサー、コープなど、さまざまな組織に影響を与えるサイバー攻撃の広がりの一環です。これらの攻撃は、各組織の業務に支障をきたしています。

Microsoft Fabricは最近、複数の地域で長時間のサービス停止を含む重大な信頼性の問題に直面しています。それにもかかわらず、マイクロソフトのステータスページではすべてのシステムが正常に稼働していると誤って表示され、Redditなどのプラットフォームで障害を報告したユーザーたちに混乱を招きました。多くのユーザーは、マイクロソフトのアラートが実際の状況を反映していないため、サードパーティのサービスを利用して障害を追跡しています。

最近の障害の後、マイクロソフトは問題の深刻さを軽視する内容の報告を行い、ユーザー数に関する誤解を招く統計を使用し、障害の期間についても不正確な情報を提供しました。さらに、マイクロソフトはFabricのステータスページに障害の履歴を明確に記録しておらず、管理者が問題をトラブルシューティングするのが難しくなっています。管理者はしばしば問題が自社のシステムにあると考えてしまいます。

Microsoft Fabricはサービスレベル契約を持たず、ダウンタイムに対する返金も行っていないため、その信頼性に対する懸念が高まっています。全体として、この記事はMicrosoft Fabricを企業に推奨することが、その問題についての認識不足から来ている可能性があることを示唆しています。

マイクロソフトは、Windows 11に「モデルコンテキストプロトコル」を導入します。このアップデートは、オペレーティングシステムをよりインタラクティブで、ユーザーのニーズに応じて反応しやすくすることを目的としています。

K-Botは、身長約1.2メートルの汎用ヒューマノイドロボットです。価格は8,999ドルで、元の価格15,999ドルから値下げされています。現在、予約注文を受け付けています。

間隔反復システム（SRS）は、フラッシュカードを使って特定の間隔で復習を行うことで、情報をより効果的に記憶する手助けをします。この方法は、言語や歴史など、多くの事実を覚える必要がある科目に特に有効です。従来の間隔反復法、例えばSuperMemo-2では、カードを間違えると復習スケジュールがリセットされることが多く、これがストレスの原因となることがあります。

最近、ジャレット・イェによって開発された新しいアルゴリズムFSRSが、個々の学習パターンに基づいてカードの最適な復習タイミングを予測することで、SRSの効率を向上させました。FSRSは固定された間隔に依存せず、機械学習を利用して情報をどのくらいの頻度で提示するかを決定します。これにより、忘れそうになる直前に思い出させることを目指しています。このアプローチは、学習の負担を軽減し、記憶の定着を高めます。

FSRSは、主要な間隔反復ソフトウェアであるAnkiに統合されていますが、ユーザーはこれを有効にし、自分のデッキの設定を調整する必要があります。WaniKaniやBunproなどの他の学習プラットフォームと比較すると、FSRSはより個別化され、ストレスの少ない学習体験を提供します。

全体として、Ankiは効率的な学習に真剣な人々にとって依然としてトップの選択肢であり、ユーザーが知識を長期間保持できるようにするための継続的なアップデートが行われています。

要約がありません。

要約がありません。

Morphは、HTMXを基にしたライブラリで、ビルドステップなしでハイパーメディア駆動アプリケーションを作成するために設計されています。サーバーサイドレンダリング（SSR）、シングルページアプリケーション（SPA）、アイランドアーキテクチャの機能を統合し、シンプルなHTML、CSS、JavaScriptを使用しています。

Morphの主な特徴には、各コンポーネントが独自のハイパーテキスト用APIにアクセスできること、コンポーネントがサーバーでレンダリングされ、独立して動作できること、ネストされたコンポーネントの階層をサポートすること、クライアントサイドのJavaScriptが最小限または不要であること、APIデータ構造の事前設計が不要であること、そしてDeno、Node、Bunのプロジェクトに統合できることが含まれます。

Morphは、Telegramボットや内部ツールなど、フルフロントエンドスタックの複雑さを避けつつ動的なユーザーインターフェースが必要な小規模プロジェクトに特に役立ちます。

Morphを使用するには、Deno、Bun、またはNodeのランタイムに必要なパッケージをインストールし、ページをレンダリングするシンプルなサーバーアプリケーションを設定します。

このライブラリは現在も活発に開発されており、貢献を歓迎しています。

著者は、資本主義と人工知能の影響が強まる世界における数学の未来について考えています。プロの数学者ではないものの、数学的思考の商品化に対する懸念を表明しています。もし機械学習モデルが数学研究を支配するようになると、人間の理解や知的成長の追求が損なわれる可能性があると指摘しています。

著者は、数学が企業の利益によって左右される未来を警告しています。その結果、数学の分野における人間の意義ある貢献が失われることになるかもしれません。著者は、高度なAIが証明や理論を生成し、人間の数学者がこれらの機械に依存する状況を想像しています。これは、裕福な人々の利益に仕える神職のようなものです。

このようなディストピア的な見方にもかかわらず、著者は数学の社会における役割や人間の創造性とのつながりについて内省することを促しています。数学を単なる利益のための道具ではなく、私たちの生活を豊かにする芸術形式として再評価することを望んでいます。しかし、現在の傾向がこの理想からさらに遠ざかる可能性があることも認めています。

Veavは、現在いくつかのウェブ標準をサポートしている実験的なウェブブラウザエンジンです。対応している主な機能には、ほとんどの表示タイプ（グリッドは除く）、標準的なCSSのカスケード動作、@pageルールを用いたページネーション、PDFへの印刷機能、パーセンテージやvar()、calc()などのすべてのCSS単位、HTMLおよびXHTMLファイルの読み込み、基本的なネットワーキング（http://およびfile://リンクのみサポート）があります。詳細な互換性や機能については、WPTのステータスページを確認してください。

Veavを試すには、必要なパッケージをインストールし、リポジトリをクローンするための一連のコマンドを実行する必要があります。手順は以下の通りです。

まず、必要なパッケージをインストールします。次に、Veavのリポジトリをクローンします。その後、追加の依存関係をインストールし、最後にファイルを指定してブラウザを実行します。

アーキテクチャに関する図は、tldraw形式で利用可能です。

このプロジェクトは、Lou、LuneMercier、Paulo Medeiros、Sleepy Monaxによって作成されました。

この記事では、古いWindowsコンピュータやソフトウェアの使用が続いている現状について述べています。多くの人々やシステムが数十年前の技術に依存していることが強調されています。技術が進歩しているにもかかわらず、ATMや鉄道システムなどの一部の機器は、信頼性や既存のインフラとの統合のために、Windows XPやMS-DOSといった古いオペレーティングシステムで動作し続けています。

今年50周年を迎えるマイクロソフトは、デジタルインフラに大きな影響を与えてきました。そのため、組織がアップグレードを行うのが難しくなっています。高コストや複雑な互換性の問題が障害となっています。例えば、多くの病院や交通機関、さらには政府機関も安定性を重視して古いシステムを使用し続けていますが、この依存はサイバーセキュリティや効率性に関する懸念を引き起こしています。

精神科医や木工職人などのユーザーは、これらの機器の遅い動作や古いインターフェースに対する不満を語っています。一方で、文化的や芸術的な理由から古い技術を保存する努力も行われています。例えば、電子文学のラボでは、初期のデジタルアートや文学を展示するためにビンテージコンピュータを維持しています。

全体として、この記事は、古い技術がしばしばフラストレーションを引き起こす一方で、マイクロソフトの長期的なサポート戦略やシステムのアップグレードに伴う課題のために、現代生活に深く根付いているという逆説を示しています。

この記事では、TypeScriptの型システムにおけるトレードオフについて説明しています。厳密な型は安全性を高めますが、しばしば過度に複雑になります。この複雑さは「ハイパータイピング」と呼ばれる現象を引き起こすことがあります。これは、ライブラリが完璧な型安全性を追求するあまり、混乱を招く型や難解なエラーメッセージを生み出してしまうことです。

著者は、オブジェクトのプロパティを表示する関数の例を挙げ、型を緩やかにすることも厳密にすることもできることを示しています。厳密なバージョンはより多くの保証を提供しますが、同時に複雑さも増します。

記事では、TanStack Formをハイパータイピングの例として取り上げています。このライブラリは技術的には優れていますが、型定義が理解しにくくなっています。著者はハイパータイピングに関するいくつかの問題点を指摘しています。具体的には、型定義が不適切にフォーマットされていること、理解しにくい型が安全でない回避策を生む可能性があること、ユーザーを混乱させる複雑なエラーメッセージがあることです。

最終的に、著者は正確性が低くても扱いやすいシンプルなライブラリを好むと述べています。また、スキーマ定義から型を生成することが、開発者の体験を向上させるためのより良いアプローチになる可能性があると提案しています。

要約がありません。

「注釈付きグレート・ギャツビー」のレビューでは、ジェームズ・L.W. ウェスト三世が編集したこの作品が、F・スコット・フィッツジェラルドの象徴的な小説をどのように反映しているかが語られています。レビュアーは、フィッツジェラルドが繰り返し描く欲望や満たされない思いについて特に、若い愛や初めてのキスを通して強調しています。フィッツジェラルドの保守的な環境での育ちが、彼のロマンティックな関係の描写にどのように影響を与えたかが述べられ、しばしばためらいや社会的制約が見られることが指摘されています。

レビューでは、「グレート・ギャツビー」が構想から1925年の出版までの進化についても触れられています。当初は賛否が分かれましたが、次第にアメリカ文学の傑作として認識されるようになりました。物語は、過去の愛であるデイジー・ブキャナンを取り戻そうとする自己成長した男、ジェイ・ギャツビーを中心に展開し、ジャズエイジを背景にしています。

フィッツジェラルドの文章は、その鮮やかな描写と感情の深さが称賛されており、野心と現実の間の緊張を探求しています。この本は、アメリカンドリームや欲望の儚さについての考察としての役割も果たしています。初めは人気がなかったものの、「グレート・ギャツビー」は教育課程の定番となり、アメリカ社会における階級、人種、性別のダイナミクスに関連する多様な解釈を促しています。

全体として、レビューは「グレート・ギャツビー」を愛、喪失、夢の追求についての時代を超えた反映として位置づけ、その抒情的な文体と複雑なキャラクターを強調しています。

ブライアンはダンの文章を称賛し、オブシディアンがロームを改善した素晴らしいツールであると述べました。また、ニック・ミロの「リンクする思考」戦略と一緒に使う利点についても触れ、それが自分に大いに役立ったと語りました。

並列機能配列言語は、並列プログラミングを容易にし、優れたパフォーマンスを確保するために設計された新しいプログラミング言語です。この研究では、Accelerate、APL、DaCe、Futhark、SaCの5つの言語を比較し、Nボディシミュレーション、マルチグリッド、クイックハル、フラッシュアテンションという4つの難易度の高いベンチマークを使用しました。これらのベンチマークは、さまざまなアプリケーション分野と計算モデルをカバーしています。

主な発見は、機能配列コードが従来の最適化コードよりもシンプルで短いということです。これは、特定のコンピュータアーキテクチャに依存する詳細を避けることができるためです。このため、1つのコードベースがマルチコアシステムやGPUの両方で効率的に動作し、新しい技術への適応が容易になります。

これらの言語のパフォーマンスは、32コアのAMDプロセッサとNVIDIA GPUを使用して39のベンチマークインスタンスでテストされました。分析の結果、成熟した機能配列言語は従来のプログラミング手法と同等のパフォーマンスを発揮できることが示され、効率的な並列計算への期待が高まっています。

要約がありません。

人工知能（AI）に関する課題や失望について述べた内容で、過去の失敗と比較しています。1960年代には、AI研究者たちが機械翻訳に対して過度に楽観的であったため、期待に応えられない結果が続くと資金が減少し、最初の「AIの冬」を迎えました。

現在、画像認識や言語モデル（LLM）などのAI技術は進展を見せていますが、依然として大きな制約があります。例えば、画像認識機能は、創造的な指示がないとピーナッツの画像を見つけられないことがあります。これは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるもので、ユーザーがコンピュータのように考える必要があることを示していますが、AIが作業を簡単にするという考え方とは矛盾しています。

進歩があるにもかかわらず、多くのAIシステムは正確性に欠け、誤った情報を生成することがあります。これを「幻覚」と呼びます。公衆の認識は、テクノロジー企業からの誇大広告に影響され、非現実的な期待が生まれています。AIは特定の作業を支援することができますが、正確性を確保するためには人間の監視が必要です。

また、法律業務やカスタマーサポートなどの重要な作業にAIを頼るリスクも指摘されています。これらの分野では、ミスが深刻な結果を招く可能性があります。現在のAIアプリケーションは、約束された能力に達していないことが多く、その周囲の誇大広告も徐々に薄れてきています。

全体として、著者はAIには可能性があるものの、期待が満たされない場合、再び関心や投資が減少する「AIの冬」が訪れる可能性があると示唆しています。

Constructor Theory Simulatorは、デイビッド・ドイッチュのコンストラクター理論に基づいたPythonプロジェクトです。このシミュレーターを使うことで、タスク、基盤、量子重力、電磁気学といった基本的な概念をコードを通じて探求できます。特に注目すべき機能は「ユニバーサルコンストラクター」で、これはタスクリストから自らを生成することができる自己複製の能力を示しています。

このシミュレーターの主な特徴には、属性、基盤、タスク、コンストラクターといったコア概念が含まれます。タスクは不可逆的なものや量子タスクをサポートし、多世界の分岐やデコヒーレンスも扱います。シミュレーション機能にはタイマーや適切な時間のシミュレーション、相対性理論に基づく補正が含まれています。また、同一の基盤を簡単に交換できる柔軟性も備えています。視覚化機能としては、分岐を確認するためのASCIIビジュアライザーがあります。動力学は1次元および2次元の動力学をサポートし、さまざまな積分法が利用可能です。重力や電磁気の相互作用をシミュレートするためのタスクの結合も行えます。ユニバーサルコンストラクターは、任意のタスクリストを機能的なコンストラクターに変換することができます。

始めるための要件はPython 3.8以上で、オプションとしてmatplotlibが推奨されます。インストールはリポジトリをクローンし、ユニットテストを実行することで行います。デモスクリプトを実行することで、コンストラクターの動作を確認できます。

ユーザーはタスク（例えば、光子の放出や吸収）を定義し、コンストラクターを構築し、光子の相互作用をシミュレートすることができます。このプロジェクトは、問題の報告や新しいコンストラクターの提出、ドキュメントの改善など、貢献を歓迎しています。

プロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。コンストラクター理論におけるドイッチュとマルレトの研究に触発されています。

デヴィッド・ボウイは音楽活動で知られていますが、1998年には自らのインターネットサービスプロバイダー（ISP）であるボウイネットを立ち上げ、インターネットの世界にも進出しました。この時期、インターネットは一般ユーザーに急速に広がっていました。ボウイネットは、加入者にユニークなメールアドレスや個人用ウェブホスティング、音楽やチャットルームなどの独占コンテンツへのアクセスを提供しました。ボウイ自身もチャットルームに参加していました。

サービスはアメリカで月額19.95ドルから始まり、後にイギリスにも拡大しました。ピーク時には約10万人の加入者を抱えていました。ボウイネットは当時としては革新的で、音声やグラフィックスのための初期のインターネット技術を使用し、ファンが電子カードを送ったりブログを作成したりすることも可能でした。

しかし、ボウイネットはフルサービスモデルを維持するのに苦労し、2006年にサービスを終了しました。その後、単なるファンサイトに変わり、2012年には完全に閉鎖されました。短命ではありましたが、ボウイネットはファンとアーティストをオンラインで直接つなげる初期の試みであり、ボウイのインターネットに対する先見の明を示すものでした。

hardtime.nvimは、ユーザーがVimのスキルを向上させるために設計されたプラグインです。悪い習慣を改善し、Vimの動作をマスターすることを目的としています。

このプラグインの主な機能には、短時間内の繰り返しキー入力をブロックすること、Vim内での迅速なナビゲーションのためのヒントを提供すること、一般的な悪習慣に関するレポートを提供することが含まれています。

推奨される使用方法としては、縦の移動には相対ジャンプ（例：5jで下に移動）を使用し、コンテンツのスクロールにはCTRL-U、CTRL-D、ggなどのショートカットを利用します。横の移動には単語や文字の動作コマンドを使い、効率的な編集のためにテキストオブジェクトやオペレーター（例：ci{）を活用します。また、特定のコマンドを使って括弧間をジャンプすることも可能です。

インストールには、Neovimのバージョン0.10.0以上が必要です。お好みのパッケージマネージャーを使ってインストールし、Neovimの設定ファイルでプラグインを設定します。

hardtimeはデフォルトで有効になっています。特定のコマンドを使って有効化、無効化、または切り替えることができます。使用状況に関するヒントやログを確認することもできます。

設定オプションでは、キー制限、ファイルタイプ、通知設定をカスタマイズできます。繰り返しキー入力の最大時間や回数を設定することも可能です。また、マウスサポートやヒントメッセージの有効化・無効化などのオプションも用意されています。

このプラグインは、より良い習慣を促し、役立つフィードバックを提供することで、Vimの体験を向上させることを目指しています。

要約がありません。

イーロン・マスクの会社、xAIが南西メンフィスの廃工場を改装し、「世界最大のスパコン」と称されるコロッサスを設置しました。この施設は地域の雇用を生み出し、経済を活性化させることが期待されています。しかし、近隣のボックスタウンコミュニティの住民は、健康リスクについて懸念を抱いています。この地域は主に黒人が多く、経済的に困難な状況にあります。

xAIはガスを使ったタービンを使用しており、有害な汚染物質を排出していますが、現在必要な大気許可を取得していないため、住民や環境団体からの反発が高まっています。地元の公務員、特に州議会議員のジャスティン・ピアソンは、施設についての情報が提供されず、地域の既存の悪化した空気質への影響について不満を表明しています。

経済成長の約束があるにもかかわらず、地域の多くの人々は、創出される雇用が地元住民に大きな利益をもたらさないのではないかと懸念しています。彼らは、この施設が他の工業源からの汚染によってすでに負担を抱えている地域の健康問題をさらに悪化させるのではないかと心配しています。この状況は、技術の進歩と環境正義の間の広範な対立を浮き彫りにしており、多くの住民は進歩のコストを不当に負わされていると感じています。

この記事では、大規模言語モデル（LLM）の集団の中で、社会的慣習がどのように自発的に生まれるかについて説明しています。これは人間社会における慣習の形成と似ています。

まず、LLMは中央の権威に導かれることなく、相互作用を通じて普遍的に受け入れられる社会的慣習を発展させることができることが示されています。次に、個々のLLMが偏見を示さなくても、コミュニケーションを通じて集団的な偏見が生じることがあります。これにより、グループがどのように規範を形成するかに影響を与えます。

また、小さなコミットメントを持つLLMのグループが、影響力の閾値である「臨界質量」に達すると、既存の慣習を変えることができることも指摘されています。これらの慣習がどのように形成されるかを理解することは、人間の価値観や社会的目標に沿ったAIシステムの設計に役立ちます。

研究者たちは、エージェントが行動を調整する方法や、局所的な相互作用から慣習が生まれる過程を探るために、命名ゲームモデルを使用しました。この研究は、AIシステムが自然に社会的規範を発展させる可能性を強調しており、社会にとって有益な方法で機能することを確保するために重要です。

Buckarooは、Jupyter用の新しいデータテーブルツールで、一般的なデータ分析作業を簡素化します。迅速でソート可能なテーブルを提供し、データを効率的に表示します。また、要約統計、ヒストグラム、スマートサンプリング、自動クリーニングなどの機能も備えています。ユーザーは設定を簡単にカスタマイズできます。

主な特徴としては、大規模なデータセットを迅速に読み込み、スムーズにスクロールできる性能があります。数値データは固定幅フォントで表示され、視認性が向上します。各列のデータの視覚的分布を示すヒストグラムも提供されており、テーブル内でのデータのソートや検索も簡単に行えます。さらに、低コードインターフェースにより、分析を効率化するPythonコードを生成します。自動クリーニング機能は、一般的なデータの問題を自動的に検出し、修正します。

Buckarooは、Jupyter Lab、Jupyter Notebook、Google Colabなどで動作し、PandasやPolarsのデータフレームをサポートしています。インストールするには、pip install buckarooを実行し、Jupyterサーバーを再起動します。インポートすると、Buckarooはデータフレームのデフォルト表示になります。

詳細なドキュメントやビデオチュートリアルも用意されており、ユーザーがBuckarooの機能を探求するのに役立ちます。このプロジェクトは、ユーザーからの貢献やフィードバックを歓迎しており、ツールの改善に役立てています。

要約がありません。

要約がありません。

BrowserBeeは、ユーザーが自然言語を使ってブラウザを操作できるオープンソースのChrome拡張機能です。このツールはプライバシーを重視しており、主にブラウザ内で動作するため、ソーシャルメディアやメールなどのログインしたウェブサイトでの作業も安全に行えます。

主な機能としては、OpenAIやGeminiなどの主要な言語モデルプロバイダーをサポートしていること、タスクにかかるトークンの使用量やコストを追跡する機能、効果的なブラウザ自動化のためにPlaywrightを利用している点があります。また、将来の利用のために便利なアクションを保存するメモリ機能も備えており、購入やソーシャルメディアへの投稿など、必要に応じてユーザーの承認を求めることもあります。

BrowserBeeは、ページやタブ間の移動を行うナビゲーションツール、要素をクリックしたりテキストを入力したりするためのインタラクションツール、ページ情報やスクリーンショットをキャプチャする観察ツール、アクションのシーケンスを保存・取得するためのメモリツールなど、さまざまなツールを提供しています。

使用例としては、ソーシャルメディアアカウントの管理や通知の要約、ニュースのキュレーションや迅速な更新の提供、メールや予約、商品の検索の支援、研究や情報整理の手助けなどがあります。

インストール方法は、GitHubからダウンロードしてChromeに読み込む方法、依存関係を含めてソースからビルドする方法、そして近日中にChromeウェブストアでの提供が予定されています。

ユーザーは、BrowserBeeのアイコンをクリックするか、キーボードショートカットを使用してアクティブにし、コマンドを入力することでタスクを実行できます。BrowserBeeは、日常のブラウジング作業を便利にするプライバシー重視のAIアシスタントを提供することを目指しており、今後の改善や機能追加の可能性もあります。

ゲーム開発におけるグラフィックスのレンダリングは、複数のプラットフォームでの課題が多いです。SDLのようなツールはウィンドウ管理などの作業を簡素化しますが、Vulkan、D3D、Metal、OpenGLなどの異なるグラフィックスAPIの多様性により、レンダリングは依然として複雑です。それぞれのAPIには独自の要件があります。

FNAプロジェクトの共同メンテイナーである著者は、クロスプラットフォームのシェーダー処理を改善することを目的としたグラフィックス抽象化ライブラリ「Refresh」の開発について説明しています。シェーダーは、GPU上でデータを並列に変換するプログラムですが、異なるGPUアーキテクチャや命令セットの標準化が進んでいないため、コンパイルが複雑になっています。

歴史的に、シェーダーは実行時にコンパイルされており、これが非効率やバグの原因となっていました。現在はバイトコードが使用されていますが、これもグラフィックスハードウェアに特化したコンパイルが必要です。このプラットフォーム間の断片化は、ポータブルなアプリケーションを作成しようとする開発者にとって困難をもたらします。

シェーダーはコードではなくコンテンツとして捉えるべきだという主張があります。シェーダーが実行される前には多くの変換が必要であり、現在のシステムは非効率的です。各プラットフォームには異なる要件があり、普遍的なシェーダーフォーマットが存在しないためです。ポータブルな高水準シェーダー言語の作成に向けた取り組みは、複雑さや業界の主要プレイヤー間の協力不足から懐疑的に見られています。

最終的に、SDL GPU APIで提案されているアプローチは、シェーダーフォーマットの柔軟性を提供しつつ、異なるプラットフォームに適応する方法を示しています。開発者は自分の好みのシェーダー言語やフォーマットを選択できるため、さまざまなニーズに対応した効率的なワークフローが実現します。

要約がありません。

著者は、ノートパソコンなしで2週間、スマートフォン、ARグラス、折りたたみ式キーボードを使ったモバイルセットアップでのコーディング体験について語っています。彼らは、Androidスマートフォン上でフルデスクトップのLinux環境を実行できることを発見し、軽量で持ち運びやすい作業環境を実現しました。

このセットアップでは、古いPixel 8 Proスマートフォンを使用し、chrootコンテナ内でネイティブのarm64バイナリを利用してLinux環境を構築しました。ARグラスはXreal Air 2 Proを使用し、Bluetoothの折りたたみ式キーボードも加え、合計636ドルのコストがかかりました。

モバイルセットアップの利点として、まず持ち運びやすさがあります。全ての機器がポケットに収まり、公園やカフェなど様々な場所で作業がしやすくなります。また、スマートフォンのセルラー接続によりWi-Fiに依存せず、屋外での作業が可能です。さらに、狭い場所での作業時にはノートパソコンよりも快適です。

一方で、いくつかの課題もありました。Linux環境の設定は複雑で、さまざまな方法を試す必要がありました。ARグラスは良好な表示品質を提供しましたが、視野が広すぎるなどの使い勝手の問題もありました。折りたたみ式キーボードは、快適さや品質に欠けており、セットアップの中で最も弱い部分でした。

パフォーマンスについては、コーディング作業にはスマートフォンの性能は許容範囲でしたが、ノートパソコンほどの速さはありませんでした。バッテリーは約4〜5時間の使用が可能で、充電が必要になる前に十分な時間を提供しました。

著者は、いくつかの課題があるものの、このモバイルセットアップの自由さと柔軟性を実感し、今後も使用を続ける予定です。技術が進化することで、超モバイルなソフトウェア開発の可能性があると考えています。

要約がありません。

「ジャーナル・オブ・イマジナリー・リサーチ」は、学術研究の要約スタイルでフィクション作品を発表する雑誌です。実際の研究者や学生によって創設され、毎年11月にグローバルアカデミックライティング月間に合わせて新しい巻が発行されます。

この雑誌は、研究者が通常の仕事の制約を超えてアイデアを表現できるようにするために設計された創作ワークショップから生まれました。このワークショップは、研究者の執筆に対する不安を和らげ、さまざまな分野の研究者の創造性を促進することを目的としています。

掲載される作品は、研究者が自分の仕事を創造的に伝える方法を反映しています。この雑誌は、創作を楽しむプロセスとして利用したい人からの投稿を歓迎しています。新しい投稿に関するお知らせは、彼らのブログで発表されます。

編集者は、ケイ・グッチオーネ博士とマシュー・チーズマン博士です。

GoogleのProject Zeroチームが、現在進行中のプロジェクトについての最新情報を発表しました。彼らは「音の壁を破る」というプロジェクトを始め、Machメッセージを使ったファジングという手法でCoreAudioのテストを行っています。この取り組みは、システムにおける音声処理のセキュリティを向上させるために、脆弱性を特定することを目的としています。進捗や発見についての詳細は、今後の更新で共有される予定です。

自由な言論の概念は進化しており、その歴史的背景と現代における影響が議論されています。ファラ・ダボイワラの著書『自由な言論とは何か？危険なアイデアの歴史』では、かつてミルトンやロックのような人物によって支持されていた自由な言論が、現在では特に右派グループの間で論争の的になっていることが探求されています。

歴史的に見て、自由な言論の擁護者は左派に多かったのですが、最近では多くの右派グループが、政治的正しさや「ウ woke」文化に対抗する形で自由な言論を守ろうとしています。自由な言論の歴史は複雑で、しばしば偶然の産物であり、改革が予期しない結果をもたらすこともあります。ダボイワラは、この概念が誤解され、政治的な目的で悪用されることが多いと主張しています。

古代の社会では、言葉は強力で有害なものと見なされており、虚偽のニュースや名誉毀損に対して厳しい法律が存在しました。これは、現代の言葉と行動を分けて考える見方とは大きく対照的です。自由な言論の考え方は、イギリスの内戦の時期に大きく進化し、表現の自由が徐々に受け入れられるようになりましたが、多くの制限がありました。現代の絶対的な自由な言論の見解は、18世紀初頭の『カトーの手紙』から生まれました。

アメリカは第一修正憲法によって強い絶対主義的立場を採用しましたが、ヨーロッパのような他の国々は、ヘイトスピーチや扇動を規制する法律を維持しています。自由な言論には、無制限の言葉がもたらす有害な影響についての懸念もあります。特に、最近の大量射撃事件が過激派のマニフェストに関連していることから、ヘイトスピーチが暴力を煽る可能性が指摘されています。

著者は、公衆の安全と市民的な対話を考慮したバランスの取れた自由な言論のアプローチが必要だと主張しています。自由な言論の限界を定義することは権利を侵害せずに行うのが難しいことを強調しています。要するに、自由な言論についての思慮深い議論が必要であり、その利点を認識しつつ、潜在的な危害も認めることが重要です。

この文書は、Model2Vecの静的埋め込みモデルを扱うためのRustクレートについて説明しています。以下は簡潔な要約です。

まず、インストール方法ですが、プロジェクトにクレートを追加するには以下のコマンドを使用します。

cargo add model2vec-rs

次に、ライブラリの使い方についてです。Hugging Face Hubからモデルを読み込むか、ローカルパスからモデルを読み込みます。次に、文のリストを準備し、その文から埋め込みを作成します。

以下はサンプルコードです。

// モデルを読み込む
let model = StaticModel::from_pretrained("minishlab/potion-base-8M", None, None, None)?;

// 文を準備する
let sentences = vec!["Hello world".to_string(), "Rust is awesome".to_string()];

// 埋め込みを作成する
let embeddings = model.encode(&sentences);
println!("Embeddings: {:?}", embeddings);

コマンドラインインターフェース（CLI）も利用可能です。単一の文を処理する場合は、以下のコマンドを使用します。

cargo run -- encode "Hello world" minishlab/potion-base-8M

複数の文をファイルから処理する場合は、次のようにします。

echo -e "Hello world\nRust is awesome" > input.txt cargo run -- encode input.txt minishlab/potion-base-8M --output embeds.json

モデルについては、いくつかの事前学習済みモデルが利用可能です。例えば、potion-base-32Mは32.3Mのパラメータを持ち、一般的な用途に使われます。potion-base-8Mは7.5Mのパラメータで、こちらも一般的な用途に適しています。potion-retrieval-32Mは32.3Mのパラメータを持ち、情報検索タスクに特化しています。また、M2V_multilingual_outputは471Mのパラメータを持ち、多言語に対応した一般的な用途に使われます。

パフォーマンスについては、Rustの実装がPython版を上回っています。Rustは1秒間に8000サンプルを処理できるのに対し、Pythonは4650サンプルです。つまり、RustはPythonより約1.7倍速いということになります。

最後に、クレートはMITライセンスの下で提供されています。

ヨーロッパの栗の木は、ローマ帝国の興亡に関連する隠れた歴史を明らかにしています。ローマ人は、主にナッツのためではなく、建設や軍事のニーズに役立つ速成の木材を得るために、甘栗の木を大陸全体に広めました。この取り組みは、さまざまな文化を結びつけ、ヨーロッパ全体の林業技術を向上させる手助けとなりました。

研究によると、ローマ人が到来する前は、スイスやフランスなどの地域では甘栗がほとんど存在しませんでした。しかし、紀元0年頃にローマ帝国が拡大するにつれて、甘栗の花粉の存在が大幅に増加しました。帝国が衰退した400年から500年頃には、花粉の量が減少し、多くの果樹園が放棄されたことを示しています。

ローマ人は本土ヨーロッパで甘栗を普及させたことで知られていますが、イギリスには後に到着したため、彼らが導入したわけではありませんでした。ローマ人は、栗の木が切られた後にすぐに再生する能力を重視し、建設にとって優れた資源と見なしていました。

スイスのティチーノ地方のような地域では、中世までに栗は重要な食料源となり、地元の人々は木の栽培と手入れを学びました。現在、甘栗の木は病気や気候変動の影響を受けていますが、依然としてヨーロッパの風景や料理の伝統において重要な存在であり、ローマの農業慣行の持続的な影響を反映しています。

Malloyはデータのモデリングのために設計されたオープンソースの言語で、ユーザーがデータの意味や関係を定義するのを助けます。Publisherは、Malloyを利用したオープンソースのセマンティックモデルサーバーで、アプリケーションやユーザーがデータを一貫して照会できる方法を提供し、「収益」や「アクティブユーザー」といった用語の明確さを確保します。

Publisherの主な目的は、データの回答に対する信頼を高めることです。これを実現するために、データ用語の定義を明確にし、アプリケーション間で共有します。Publisherの重要な機能には、APIアクセスがあり、ユーザーはSQLの代わりにビジネス用語を使ってデータを照会できます。

Publisherは、Malloyパッケージを管理し、Malloyのクエリをさまざまなデータベース用のSQLに変換するPublisherサーバー、Publisherサーバーと対話するアプリを構築するためのUIコンポーネントライブラリであるPublisher SDK、SDKの使い方を示し、Malloyパッケージを探索するためのウェブアプリであるPublisherアプリから構成されています。また、AI駆動のアプリケーションがセマンティックモデルと対話できるようにもサポートしています。

開発者は、標準化された手法を用いてモデルを簡単に管理・展開でき、ガバナンスとスケーラビリティを確保します。今後の機能には、開発モードの改善、統合分析ツール、スケジュールされたデータ処理、SQL API、コンテナ化やdbt、Apache Airflowなどの人気ツールのサポートが含まれます。

ユーザーは、サポートやフィードバック、コラボレーションのためにMalloyコミュニティに参加することが奨励されています。学習や開発のためのドキュメントやリソースも提供されています。

要約がありません。

古代ギリシャやローマ以来、蜂の巣はさまざまな政治システムの象徴とされてきました。アリストテレスは蜂を「政治的な動物」と見なし、ウィルギリウスは彼らを社会秩序のモデルと考えました。エリザベス朝の時代には、シェイクスピアが蜂に王がいると考えたことから、蜂の巣は君主制に例えられました。しかし、スペインの昆虫学者ルイス・メンデス・デ・トーレスは、実際には蜂は女王によって支配されていることを発見しました。

チャールズ・バトラーの著書『女性の君主制』(1609年)は、蜂に関する最初の英語の作品であり、彼らの社会構造を強調しています。バトラーは蜂の勤勉さと清潔さを称賛し、特定の食べ物を嫌い、酔っ払った人々から自分を守ることを示唆しました。彼は蜂の働き者の性質を模範としたいと考え、働かない雄蜂を批判しました。

彼の本は、実用的な養蜂のヒントと神学的な洞察を組み合わせており、蜂を敵から守る重要性を強調しています。ある奇妙な話では、養蜂家が聖体のパンを蜂の巣に置いた後、蜂が礼拝堂を建てたとされています。また、バトラーは蜂の音を模倣する音楽も含めており、女性の支配者が優れているという考えを促進しました。

全体として、バトラーは言語と政治における秩序を求め、完璧な政府のビジョンを王室ではなく蜂の巣の構造に基づいてモデル化しました。

要約がありません。

要約がありません。

フレクサゴンは、曲げることで4つのフレームのストーリーを語るカードです。ヘキサフレクサゴンは、ひねったり曲げたりすることで異なる画像やストーリーを見せる紙のおもちゃで、インタラクティブで楽しいです。エラナ・クラトニスによる5面の折りたたみチューブは革新的な素材デザインです。スプリングのように形を変える素材デザインは、研究者によって研究されています。

ミウラ折りは、平面を小さく折りたたむ技術で、主にソーラーパネルに使用されます。ビスタブルメカニズムは、特定の折りたたみパターンから作られた紙のスイッチで、2つの状態の間で切り替えることができます。ヘキサゴナル折り紙フラッシャーは、折り紙で使用される折りたたみ可能な構造です。回転カムとアームは、車輪を回すと驚くような動きをする機械的デザインです。

ツーブラインドリビールは、操作すると隠れた画像を見せるシンプルな構造です。線形から回転運動へのメカニズムは、本の動きに応じて回転します。パーカッシブオブジェクトは、ギザギザのエッジで音を出すノイズメーカーです。修正されたウォーターボムは、アンテナの調整に使用される折り紙パターンです。

シーケンステッド折りたたみパターンは、異なる折りたたみパターンを組み合わせて新しい動きや機能を生み出します。スクエアツイストは、複数の方向に広がる複雑な折りたたみパターンです。360°回転リビールは、カメラのシャッターのように異なる画像を見せる紙の構造です。対向ヒンジは、カードを開閉することで作動するデザインです。

ペーパー・ロトレリーフは、視覚的な錯覚を生み出す回転構造です。多方向ヒンジの錯覚は、バウハウスの学生から生まれた可能性があります。フラッシャーは、太陽エネルギー技術で使用されるアニメーション構造です。インフィニティフォームは、バウハウスデザインからの光学的錯覚かもしれません。360°フォームもバウハウスの学生からの光学的錯覚です。

回転式隠れた画像リビールは、ビクトリア時代のカードに見られるメカニズムです。トラブルウィットのプリーツおもちゃは、遊び心があり形を変える構造です。斜めのベネチアンブラインドリビールは、プルタブで隠れた画像を明らかにする構造です。スクエアアコーディオンベルowsは、ビューカメラで使用される折りたたみ可能なデザインです。

ペーパーネットは、下に写真を見せるビクトリア時代のカードデザインです。伝統的なベネチアンブラインドは、隠れた画像を明らかにするプルタブメカニズムです。さまざまな光学的錯覚や形状は、視覚的なトリックを生み出し、バウハウスデザインに由来する可能性があります。折りたたみ可能なカードは、引っ張って回す効果を生み出します。傾斜プルタブは、プルタブの角度を調整できるメカニズムです。ポップアップアコーディオンライザーは、本を開くとポップアップする折りたたみです。これらの要素は、紙工学や折り紙に関連する重要な創造物や概念を強調しています。

ワークフローデザイナーを使って、ダプル（Dapr）ワークフローを図から作成できます。

まず、ワークフローの図をアップロードします。ファイルをブラウズして選択したり、ドラッグ＆ドロップしたり、直接貼り付けたりすることができます。対応している画像フォーマットは、PNG、JPEG、GIF、WebPです。

次に、アップロードが完了したら、出力するプログラミング言語を選択できます。

さらに詳しい情報が必要な場合は、ドキュメントを確認するか、Discordコミュニティで質問できます。

RISC OS 3.11は、1992年にAcorn Computersによってリリースされた、当時としては革新的なグラフィカルインターフェースを持つオペレーティングシステムです。主な特徴は以下の通りです。

デスクトップは、ピンボードとアイコンバーで構成されています。ピンボードにはピン留めされたアイコンと背景が表示され、アイコンバーにはアクティブなタスクやマウントされたファイルシステムが表示されます。ユーザーはピンボードの状態を保存し、再起動後に再開することができます。

RISC OSでは、三つのボタンを持つマウスが使用されます。左ボタンは選択用、中央ボタンはコンテキストメニューを開くため、右ボタンは代替機能を提供します。これにより、キーボードショートカットの必要性が減ります。

メニューはポップアップ式で、カーソルの位置に応じて迅速にアクセスできるため、使いやすさが向上しています。サブメニューはダイアログボックスとして機能し、別のウィンドウを開くことなくユーザーの操作を簡素化します。

ウィンドウは重ねて表示され、アイコンに最小化することができます。フォーカスの扱いが独特で、ウィンドウをクリックしても前面に出ず、バックグラウンドのウィンドウもインタラクティブな状態を保ちます。キーボードフォーカスは黄色のタイトルバーで示され、ウィンドウのスタック内の位置とは必ずしも関連していません。

ダイアログボックスはしばしばモーダルで、ユーザーが別のウィンドウに切り替えると消えることがあります。コントロールはシンプルですが、一部のキーボードショートカットは一貫性がない場合があります。

ファイル操作に関しては、RISC OSは標準的なオープン/セーブダイアログを使用せず、ユーザーはファイルやフォルダをドラッグすることで操作します。Shiftキーを使うことでファイルのコピーや移動が可能です。

アプリケーションは、感嘆符で始まるディレクトリとして表現され、ユーザーは通常のフォルダのように開いてその内容を管理できます。

テキストとアイコンのデザインにおいては、高品質なテキストレンダリングがサポートされており、アイコンは正方形でなく、さまざまなサイズが使用できます。

インターフェースのテーマは変更可能で、アニメーションカーソルも含まれています。RISC OSは、マウス操作と効率的なメニュー設計を重視した独自のグラフィカルインターフェースを提供しており、現代のGUI開発にとって貴重な洞察を与えています。

要約がありません。

シーゲイトの最近の報告書によると、従来のハードディスクドライブ（HDD）は、ソリッドステートドライブ（SSD）よりも炭素排出量の観点から環境に優しいとされています。以下はその主要なポイントの要約です。

多くのビジネスリーダーは、データセンターのエネルギー使用について懸念を抱いています。データ量の増加やAIの導入により、2030年までに電力需要が165%増加すると予測されています。

報告書では、HDD、SSD、テープの3種類のストレージを比較しています。その結果、SSDは最も高い炭素排出量を持ち、環境に優しくない選択肢であることがわかりました。一方、HDDは最も低い炭素排出量を持ち、持続可能な選択肢とされています。テープは中程度の排出量ですが、HDDよりも効率が劣ります。

シーゲイトは、持続可能性を向上させるための3つの方法を提案しています。まず、先進技術を活用してエネルギー消費を削減すること。次に、機器の再利用やリファービッシュ（再生）に注力し、廃棄物を減らすこと。そして、サプライヤーやパートナーと協力して、全体的な排出量を減らすことです。

シーゲイトのHAMR（熱アシスト磁気記録）技術を基にしたMozaic 3+ディスク技術は、テラバイトあたりの炭素排出量を70%以上削減し、コストを25%削減することを約束しています。

シーゲイトは、持続可能性はエコシステム全体に関わる包括的な取り組みであるべきだと強調しています。データセンターの運営の成長が環境に悪影響を及ぼさないようにすることが重要です。

全体として、この報告書はHDDをSSDよりも環境に優しい選択肢として位置づけており、データ管理における炭素排出量を削減するための革新的で協力的なアプローチを提唱しています。

ジョン・L・ヤング氏が89歳でニューヨーク市で亡くなったのは3月28日のことでした。彼は公式な秘密に関するオンライン図書館の創設者の一人であり、1996年に妻で建築家のデボラ・ナツィオスと共に「クリプトーム」を設立しました。このサイトは、政府の秘密、プライバシー、国家安全保障に関する情報へのアクセスを提供することを目的としていました。彼らのモットーは、公式な秘密が民主主義に与える危険性を強調し、禁止された文書の提出を一般の人々に呼びかけていました。

クリプトームは、特に1990年代の「暗号戦争」の時期に、政府や企業の文書を幅広く公開することで知られるようになりました。ジョンは暗号の自由を支持し、初期のウィキリークスにも関与していましたが、その後、収益化に対する懸念から距離を置くようになりました。

テキサス州西部出身で建築家としての訓練を受けたジョンは、公共の開発における透明性を求め、公共の知識を促進するためのデジタルアーカイブを作成しました。彼はFBIやシークレットサービス、テクノロジー企業からの圧力に直面しましたが、使命に対する献身を貫きました。アメリカ陸軍工兵隊の退役軍人であり、哲学と建築の学位も取得しています。

ジョン・L・ヤング氏はデジタル時代の過小評価された英雄であり、技術が情報へのアクセスを民主化できるという考えを支持していました。彼の公共の知る権利への献身は、多くの人に惜しまれることでしょう。

このリポジトリは、Magic Leap Oneデバイスの脆弱性を利用する研究の概要を共有しています。コードとその動作の簡単な説明が含まれています。

主要なコンポーネントには、Magic Leapコンソール用のコードが含まれる「Fastbootedフォルダ」と、ホストコンピュータ上で動作するFastbootクライアントのRust実装が含まれる「Fastbootrsフォルダ」があります。

脆弱性には、まず「コード実行脆弱性」があります。これは、NVidiaのSparseFSパーサーにおけるスタックオーバーフローを利用して、Fastboot USB経由でCBoot内でコードを実行できるものです（これをsparsehaxと呼びます）。次に「持続的コード実行脆弱性」があり、大きなカーネル-dtbファイルを通じてCBootをメモリ内で上書きし、継続的なコード実行を可能にします（これをdtbhaxと呼びます）。この脆弱性は、TX2を使用する一部の車両ユニットを含む他のデバイスにも影響を与える可能性があります。

使用手順としては、まず注意点があります。コンソールを損傷した場合、その責任は自己にあります。特定のデバイス用のファームウェアアップデートから署名されたシグネチャコンテキストを取得し、fastbootrs/system-sparse-sig.binに配置します。次に、fastbooted/payload内でsparsehax.ldの名前をccplex.ldに変更します。プロジェクトをcargo build-usb-binでビルドし、payload.binファイルをfastbootrs/src/payload.binに移動させます。Magic Leap OneをFastbootモードにするために、電源を切り、ボリュームダウンボタンを押しながら電源を入れます。fastbootrsディレクトリに移動し、cargo run --release -- exploitを実行します。

これらの手順が不明確な場合、エクスプロイトはまだ使用できる状態ではないかもしれません。詳細な説明は後日提供される予定です。

三人の研究者、マイケル・F・ウォンドラック、ウォルター・D・ファン・スイレコム、ハイノ・ファルケが提唱したのは、大きな質量を持つ物体、たとえそれが死んだ星であっても、ホーキング放射を放出し、徐々に質量を失い、最終的には消失する可能性があるという考えです。彼らはこの考えがバリオン保存の原則など既存の原則と矛盾することを認めていますが、その具体的なメカニズムについては説明していません。

彼らの主張は科学界では広く受け入れられておらず、専門家たちはその論理に欠陥があると指摘しています。批評家たちは、静的な重力場では粒子と反粒子の対が生成されないと主張しており、この概念は1975年以降確立されたものです。

彼らの物議を醸す論文はメディアの注目を集めましたが、信頼できる物理学者たちは、これらの主張が曲がった時空における量子場理論の理解を変えるものではないと強調しています。ジャーナリストはしばしば専門家に相談せずにセンセーショナルな発見を報じるため、宇宙の早期消失に関する誤解を招くことがあります。

これらの概念を正確に理解するためには、量子場理論の基礎的な文献を参照することが専門家から推奨されています。これにより、ウォンドラックらの主張のように、静的な質量がホーキング放射を放出することはないと確認できます。

Homeは、HugoやZolaに似たコンテンツ作成システムですが、独自の特徴があります。Homeは静的サイトジェネレーターではなく、サーバーコンポーネントが必要です。そのため、S3のような単純なストレージソリューションではホスティングできません。この設計により、GitHubやPatreonによるログインオプション、強化された検索機能、スムーズなデプロイプロセスなどの機能を提供できます。

Homeは特定の技術スタックを使用しており、妥協はありません。画像にはJPEG-XLまたはSVG、動画にはAV1とOpus、スクリプトにはTypeScript、コンポーネントにはSvelte 5、スタイルにはSCSS、テンプレートにはJinja2、バンドラーにはViteを使用しています。

Homeは二つのサービスとして機能します。Momはデプロイ管理、ストレージのプロキシ、メディア処理を担当し、Cubはテンプレートをレンダリングし、ユーザーに近い場所でコンテンツをキャッシュします。

Homeはマルチテナントの設定を想定して設計されており、単一のVPSインストールには適していません。構造化されたサーバーアーキテクチャに依存しているためです。全体として、Homeはコンテンツの作成と管理において、効率的で統合されたアプローチを提供します。

トランスフォーマーに基づく大規模言語モデル（LLM）は、言語を理解する能力に優れていますが、その仕組みはまだ明確ではありません。この研究は、トレーニングデータのN-グラム統計に基づく単純な関数を用いて、LLMの予測を明らかにすることを目的としています。著者たちはいくつかの重要な発見をしました。

まず、別のテストセットを必要とせずに、トレーニング中の過学習を検出する新しい方法を提案しました。次に、LLMが学習する過程で、単純なパターンからより複雑なパターンを認識するように進化する様子を測定しました。また、LLMの予測がN-グラムルールを用いて説明できる基準を特定しました。さらに、LLMが複雑になるにつれて、これらのルールによってどの程度近似できるかについての洞察も提供しました。

特に、TinyStoriesの79%の予測とWikipediaの68%の予測において、LLMの最も高い予測がN-グラムルールと一致することがわかりました。

Apple Mailを使ってMacOS上でgitパッチを管理する方法は以下の通りです。

まず、「Patches」という名前の新しいメールボックスフォルダーをApple Mailアカウントに作成します。次に、gitパッチが含まれているメールを見つけ、そのメールを右クリックして「移動先 > Patches」を選択します。その後、Patchesフォルダーを右クリックし、「メールボックスをエクスポート…」を選んでローカルに保存します。整理のために、Patchesという名前のトップレベルフォルダーを作成するのが便利です。

次に、ターミナルを開き、プロジェクトフォルダーに移動します。コマンドは「cd my-path/very-cool-project」です。そして、以下のコマンドを実行します。「git apply ~/Patches/<保存したパッチメールボックスフォルダー>/mbox」と入力してパッチを適用します。

定期的にローカルのPatchesフォルダーを整理することを忘れないでください。このプロセスは、ターミナルがほとんどの作業を行うため、gitパッチを効率的に管理するのに役立ちます。

日本の公共交通機関で使用されている独自のICカードシステムについて、その効率性と技術が紹介されています。

近距離無線通信（NFC）の基本として、デバイス同士がワイヤレスで通信できる仕組みがあります。日本では、ソニーが開発した独自の規格「FeliCa」が使用されており、これは西洋で一般的に使われているMIFARE規格とは異なります。

FeliCaカードは、西洋の交通カードよりもはるかに速く取引を処理できます。カード自体に価値が保存されているため、外部サーバーに接続することなく、ゲートでのタップインやタップアウトが迅速に行えます。

「おサイフケータイ」というシステムにより、スマートフォンがICカードとして機能します。現代のスマートフォンはNFC機能を持っていますが、ICカードとして機能するには特定のサポート（おサイフケータイ）が必要です。AppleのiPhoneはこの機能を備えていますが、多くのAndroidスマートフォンは日本市場向けに設計されていない限り、この機能を持っていません。

FeliCaカードは、各カードとセッションに対してユニークな鍵を使用しているため、安全性が高いとされています。これにより、クローンやリプレイ攻撃が難しくなっています。ただし、基盤となる暗号技術は独自のものであり、一般の監査が難しいという制約があります。

カード自体は安全ですが、自動販売機のようなオフライン端末は、取引を監視するための中央システムに接続されていないため、攻撃に対してより脆弱である可能性があります。

著者は、FeliCaの速度を他のNFC技術と比較し、ミニ鉄道ネットワークの開発に興味を示しています。

全体として、日本のICカードシステムの先進的な技術と安全性が探求されており、西洋のシステムとの比較や実用的な応用、さらなる研究の可能性が強調されています。

AniSoraは、Bilibiliが開発した強力なオープンソースのアニメーション動画生成モデルで、特にアニメスタイルの動画を作成するために設計されています。ユーザーは画像やテキストのプロンプトを使って、さまざまなアニメスタイルの動画を生成できます。これには、シリーズのエピソードや中国のアニメ、VTuberコンテンツが含まれます。

AniSoraの主な特徴には、ワンクリックで動画を作成できる機能があります。ユーザーは画像をアップロードし、プロンプトを提供するだけで簡単に動画を作成できます。また、高品質な出力が可能で、最大1080pの高解像度動画を生成し、プロフェッショナルで鮮明な仕上がりになります。このモデルはアニメやマンガのデータで特別に訓練されており、独自のビジュアルスタイルを捉えた本格的なアニメーションを提供します。さらに、AniSoraは使いやすいインターフェースを備えており、技術的なスキルがない人でもアニメーションコンテンツを作成できるようになっています。

AniSoraの使い方は簡単です。まず、高品質の参照画像をアップロードします。次に、さまざまなスタイルに合わせたAIモデルから選択します。そして、アニメーション動画を生成してダウンロードすることができます。

主な利用ケースとしては、ソーシャルメディア用の短いクリップやプロモーション動画の作成、静止したマンガのパネルをアニメーション化すること、VTuber向けのコンテンツ制作などがあります。

AniSoraはアニメやマンガに特化しているため、AIを活用したアニメーションで自分のアートビジョンを実現したいクリエイターにとって、非常に価値のあるツールです。

このガイドでは、JavaプロジェクトにRustを統合する方法を説明しています。Java Native Interface（JNI）を使用することで、RustとJavaを組み合わせることができ、手動のメモリ管理やRustの高速性を活かして、パフォーマンスを向上させることが可能です。

JNIの基本について説明します。JNIはJavaとネイティブコード（Rustなど）の橋渡しをする役割を果たします。これには、Javaヒープ（ガーベジコレクタによって管理される）とネイティブメモリ（手動で管理される）など、異なるメモリセグメント間の管理が含まれます。

具体的なプロジェクト例として、オープンソースの「rust-java-demo」プロジェクトを使用しています。このプロジェクトでは、プラットフォーム固有のRustライブラリを単一のJavaアーカイブ（JAR）ファイルにパッケージ化し、簡単にデプロイできる方法を示しています。

デバッグを簡素化するために、RustとJavaの両方で共通のロギングシステムを使用することを提案しています。これにより、両言語のログが同じ出力ストリームに表示されるようになります。

Rustの非同期機能はJavaとの統合が複雑になることがあります。このガイドでは、Rustの非同期関数をJavaから呼び出す方法を説明しており、Javaスレッドをブロックせずに、RustとJavaのCompletableFutureを組み合わせて使用します。

エラーハンドリングについても説明しています。RustのエラーをJavaの例外に変換する方法を示し、エラーの発生源に関わらず一貫したエラーハンドリングを実現します。

このガイドは、RustとJavaの統合に関する実用的な手順を提供しており、パッケージング、ロギング、非同期処理、エラーマネジメントに焦点を当てています。詳細な例や情報は、オープンソースのリポジトリで確認できます。

要約がありません。

特定の要約を希望されるテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。現在のところ、見出しやプレースホルダーのテキストが含まれているため、具体的な内容が必要です。お待ちしています。

Yahtzeeqlは、SQLを使用したYahtzeeのソルバーです。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、仮想環境を作成します。コマンドは「python3 -m venv yahtzee-venv」です。次に、その環境をアクティブにします。「source yahtzee-venv/bin/activate」と入力します。必要なパッケージをインストールするためには、「pip install -r requirements.txt」を実行します。最後に、テストを行うために「./test.sh」を実行します。

セットアップが完了すると、さまざまな戦略の効果をランキング形式で確認できます。

プログラムの使用方法は、以下のコマンドを実行します。「python3 yahtzee.py --strategy <strategy> --runs <runs> [--interactive] [--show-plot]」と入力します。ここで、<strategy>は次のいずれかのオプションに置き換えます。まず「random」は、現在のサイコロを保持し、ランダムなカテゴリーを選択します。「random_greedy」は、現在のサイコロを保持し、最高得点のカテゴリーを選びます。「all_yahtzee」は、毎ターンYahtzeeを狙います。「prob」は、確率表を使用して得点を最大化します。「prob_with_difficulty」は、「prob」と似ていますが、カテゴリーの難易度を考慮します。

「--runs」はシミュレーションするゲームの数を指定します。「--interactive」を使用すると、各ターンでカテゴリーを選ぶように促されます。「--show-plot」を指定すると、得点分布のグラフが表示されます。

確率表については、「build_prob_db.py」を実行することでSQLiteデータベースが作成されます。このデータベースには、すべてのサイコロの出目や、ある出目から別の出目に変わる確率、各カテゴリーごとの得点、各出目と戦略に対する期待値が含まれています。

戦略の結果は以下の通りです。ランダム戦略は84.5、ランダムグリーディは86.5、すべてYahtzeeは87.5、確率戦略は88.5、難易度を考慮した確率戦略は89.5となっています。

19世紀中頃、ニューヨーク港湾委員会は、強い潮流や水中の岩によって危険な航行が知られるヘルゲートの浚渫に連邦政府の支援を求めました。以来、アメリカ陸軍工兵隊はこの忙しい港の航行路の維持に取り組んできました。

最近のプロジェクトには、ニューワーク湾やキル・ヴァン・カールの深さを増す作業が含まれ、大型船の通行に対応できるようにしました。ヘルゲートはロングアイランド湾とニューヨーク港を結ぶ地点で、1850年代には50隻に1隻が損傷または沈没するほど危険な場所でした。浚渫が成功すれば、輸送の時間とコストを削減できる可能性がありました。

岩を取り除く最初の試みは1850年に始まり、技術者モンシュー・メイルフェールが革新的な爆破技術を用いて主導しました。しかし、課題が残り、失敗や事故が続きました。

1867年にはアンドリュー・ハンフリーズ将軍がプロジェクトを引き継ぎ、最終的には水中トンネル工法などの先進的な手法を用いて危険な岩礁を成功裏に撤去しました。1885年10月10日の大爆発によりフラッドロックが除去され、ヘルゲートの航行が大幅に安全になりました。

これらの障害物の撤去はニューヨークの海運業を活性化させ、航行改善への投資が価値あるものであったことを証明し、港の国の主要なハブとしての地位を確固たるものにしました。

sshsyncは、SSHを使用して複数のリモートサーバーでシェルコマンドを実行できるシンプルなコマンドラインツールです。システム管理者や開発者がさまざまなサーバーでの作業を簡単に管理できるように設計されています。

主な機能には、すべてのサーバーまたは特定のグループでコマンドを実行すること、複数のサーバーで同時にコマンドを実行すること、管理を容易にするためのグループ設定、SSHのタイムアウト設定の調整、ローカルとリモートサーバー間でのファイル転送、操作履歴やログの保持、実行前にコマンドをプレビューできるドライランモードがあります。

インストールにはPython 3.10以上が必要です。pipを使用して「pip install sshsync」と入力するか、リポジトリをクローンして手動でインストールできます。

使用方法としては、すべてのホストでコマンドを実行するには「sshsync all [OPTIONS] CMD」、特定のグループでコマンドを実行するには「sshsync group [OPTIONS] NAME CMD」、リモートホストにファイルをプッシュするには「sshsync push [OPTIONS] LOCAL_PATH REMOTE_PATH」、リモートホストからファイルをプルするには「sshsync pull [OPTIONS] REMOTE_PATH LOCAL_PATH」となります。また、ホストグループや設定を簡単に管理できます。

設定にはYAMLファイルを使用してグループ情報を管理し、接続詳細にはSSH設定を利用します。コマンドを実行する前にホストをグループに割り当てることが推奨されます。

操作ログは、コマンドの実行やエラーを追跡するために、プラットフォームごとの特定の場所に保存されます。

今後のアップデートでは、ライブコマンド出力、パフォーマンスの向上、さらなる認証方法のサポートなどの機能が追加される予定です。

sshsyncはMITライセンスのもとでリリースされています。

Batch Raycasterは、Wolfenstein3Dに触発されたシンプルなレイキャスティングプログラムで、Windows Batchを使用して作成されています。このプログラムは、浮動小数点計算や三角関数をサポートしていないBatchの制約の中で動作し、フレーム生成には約1.5秒かかります。移動はコンソール入力を通じて行います。

このプログラムはWindows向けに設計されており、LinuxやmacOSの仮想環境ではうまく動作しない場合があります。プロジェクトはGitHubからクローンまたはダウンロードしてインストールできます。

地図はmap.txtを編集することでカスタマイズできます。ここで、'·'は空白スペースを表します。プログラムはraycaster.batをダブルクリックするか、コマンドプロンプトから実行して起動します。操作方法は、移動はw（北）、a（西）、s（南）、d（東）で行い、照準を合わせるにはz #（左に回転）、x #（右に回転）を使用します。ここで、#は回転する度数を示します。より良いパフォーマンスを求める場合は、raycaster_optimized.batを使用できますが、コードは読みづらくなります。

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。詳細については、Nikolas Thorntonに連絡することができます。メールアドレスは[email protected]です。

Espansoは、Rustで書かれたクロスプラットフォームのテキストエクスパンダーアプリケーションで、Windows、macOS、Linuxで動作します。このアプリは、特定のキーワードを長いフレーズに自動的に置き換えることで、ユーザーのタイピング時間を節約します。主な機能には、ほぼすべてのプログラムとの互換性、絵文字や画像のサポート、強力な検索バー、日付やカスタムスクリプトの展開、シェルコマンドの実行やアプリ固有の設定の構成が含まれます。また、パッケージの展開や内蔵のパッケージマネージャーも備えています。

始めるには、公式ドキュメントを訪れたり、SubredditやDiscordのコミュニティに参加してサポートを受けたり、開発を支援するために寄付を考えたりすることができます。espansoは無料でオープンソースです。このプロジェクトはフェデリコ・テルツィによって作成され、GPL-3.0ライセンスのもとで提供されており、多くの人々からの貢献も受けています。

Stack Errorは、Rustプロジェクトにおけるエラーハンドリングを簡素化するために設計されたライブラリで、開発者がエラー管理ではなくアプリケーションの作成に集中できるようにします。このライブラリには主に3つの目的があります。

まず、ユーザーフレンドリーなデザインを提供し、anyhowライブラリに似た使いやすさを実現しています。次に、明確なエラーメッセージを生成し、デバッグを助ける情報を提供します。最後に、構造化されたエラーデータを提供し、実行時エラーを効果的に処理できるようにしています。

主な特徴として、エラーメッセージにはファイル名や行番号などの詳細が含まれ、コード内で何が問題だったのかを理解しやすくしています。また、ユーザーはオプションのエラーコードを調べることで、さまざまなエラーシナリオを管理できます。さらに、開発者は独自のエラータイプやメソッドを作成し、エラーハンドリングを強化することができます。

他のライブラリとの比較では、anyhowは?演算子を使って迅速にエラー処理を行える一方で、エラーに関する文脈が不足し、デバッグが複雑になることがあります。Stack Errorは、エラーの発生源を特定のメッセージと共に表示することで、これを改善しようとしています。また、thiserrorとは異なり、エラータイプの計画を慎重に行う必要がなく、Stack Errorは過度な複雑さを避けたシンプルなエラーマネジメントを提供します。

ライブラリの構成要素には、主なエラータイプであるStackError構造体、エラーを処理するためのインターフェースであるErrorStacksトレイト、一般的なエラーハンドリングタスクを簡素化し、エラーメッセージを強化するためのさまざまなマクロ（stack_msg!、stack_err!、stack_map!、stack_else!）が含まれています。

使用例としては、カスタムエラータイプの作成や、エラーメッセージのためのマクロの使用、エラーのラッピングやチェイニング、カスタムエラーコードの定義などがあります。これにより、Stack ErrorはRust開発者にとって使いやすく、詳細なデバッグ情報を提供する効果的なエラーハンドリングフレームワークを提供しています。

要約がありません。

テキストは、既存のAIツール、特にGPTの周りにツールを作るのではなく、ブラウザエージェントのための「世界モデル」を構築するアイデアを提唱しています。Foundryという会社は、現在信頼できるAIソリューションが不足しているブラウザベースのワークフローを自動化することを目指しており、これは大きな経済的機会を示しています。彼らは、リアルなウェブシミュレーション、アノテーションフレームワーク、強力なトレーニング環境など、ブラウザエージェントのための重要なインフラを開発しています。

Foundryは、コアな機械学習システムや強化学習インフラに取り組みたい、優れたソフトウェアエンジニアリングスキルを持つ創業エンジニアを探しています。理想的な候補者は、PythonまたはTypeScriptの経験があり、プロジェクトを構築した実績があり、機械学習に触れたことがある人です。

このポジションでは、複雑な問題に取り組み、実際のアプリケーションで作業し、競争力のある給与と株式を受け取る機会があります。興味のある候補者は、ぜひ連絡を取り、この分野での革新に参加することを勧められています。

この記事では、Eclipse Mosquittoを使用してKubernetes上に高可用性のMQTTブローカーを設定する方法について説明します。特にk3sとTraefikを利用した構成に焦点を当てています。

この設定では、プライマリとセカンダリのMosquittoブローカーが同時に稼働し、障害時のダウンタイムを最小限に抑えます。Kubernetesの機能であるデプロイメント、サービス、コンフィグマップ、RBACを活用しています。

フェイルオーバーコントローラーがプライマリブローカーの健康状態を監視し、プライマリが故障した場合には、5秒以内にトラフィックをセカンダリブローカーに切り替えます。これは、通常の単一ポッドデプロイメントでの5分間の回復時間と比べて大幅に短縮されています。

両方のブローカーはブリッジ接続されており、メッセージの状態を共有します。これにより、フェイルオーバー中でもメッセージが利用可能な状態が保たれます。クライアントは設定を変更することなく、同じサービスエンドポイントに自動的に再接続します。

設定の詳細としては、専用のネームスペースが作成され、プライマリとセカンダリのブローカー用のコンフィグマップが用意されます。プライマリとセカンダリのブローカーにはそれぞれ別のデプロイメントが設定され、フェイルオーバー監視用のポッドも配置されます。トラフィックを適切にルーティングするために、ロードバランサーサービスが設定されます。また、フェイルオーバーポッドがブローカーの状態を確認し、必要に応じてトラフィックを切り替えるためのサービスアカウントも作成されます。Traefikは外部のMQTTトラフィックを処理するために設定され、必要なポートが公開されます。

このシステムは、障害時におけるメッセージの損失を最小限に抑えつつ迅速な回復を可能にします。クライアントは一時的に再接続が必要になることがありますが、保持されたメッセージにより連続性が確保されます。

全体として、この設定はKubernetesにおけるMQTTメッセージングの信頼性を向上させ、ダウンタイムを減少させ、障害時のシステムパフォーマンスを改善します。

要約がありません。

このカタログは、さまざまなクリエイターによって開発された新しいオペレーティングシステムを紹介しています。特に、ノートテイキングアプリの衰退と大規模言語モデル（LLM）の台頭に伴うものです。コンピュータが商業化される前のユニークなオペレーティングシステムの活気ある過去を思い起こさせ、AmigaOS、BeOS、NeXTSTEPなどの名前が挙げられています。

カタログに含まれる主要なオペレーティングシステムには、以下のものがあります。UXNは100 Rabbitsによって作られた個人用コンピューティングスタックで、ソフトウェアに対する革新的なビジョンを強調しています。PlaybitはRasmus Anderssonとそのチームによって開発され、コンピュータスタックの再発明を目指しています。Folk.computerは、Bret VictorのDynamiclandに触発された物理コンピューティングインターフェースに焦点を当てた研究プロジェクトです。Nette.ioはPawel Cerankaによるウェブ中心の研究オペレーティングシステムです。InterimはLispプログラミング言語を使用して構築された最小限のオペレーティングシステムです。MezzanoはCommonLispで書かれたオペレーティングシステムです。ChrysaLispは、GUIやLispインタープリタなどのさまざまな高度な機能を備えたマルチスレッドオペレーティングシステムです。RayvnOSとRedoxOSも革新的なオペレーティングシステムとして挙げられています。DesktopNeoはLennart Ziburskiによるデスクトップインターフェースの新しいアプローチです。MercuryOSは意図に基づいてオペレーティングシステムを再考し、Jason Yuanによって開発されました。Freeze.appはユーザーがデスクトップインターフェースを凍結したり解除したりできる機能を提供します。WormOSはタスクを達成するための分割された空間を概念化しています。

他にもBedrock.computerやAwesomeOSなどのさまざまなリストが言及されています。このカタログは、オペレーティングシステム開発における創造性の継続を祝福し、記録する役割を果たしています。