rav1dビデオデコーダーのパフォーマンス向上についての内容です。rav1dは、dav1dというAV1デコーダーのRust版です。

まず、rav1dデコーダーの速度が約1.2秒（1.5%の向上）向上し、特定のベンチマークでの実行時間が約73.914秒から72.644秒に短縮されました。

背景として、rav1dデコーダーはC言語で作られたdav1dよりも約5%遅いことが挙げられます。著者は、プロファイリングと最適化を通じてこのパフォーマンスを改善することを目指しました。

手法として、著者はサンプリングプロファイラーを使用して両方のデコーダーのパフォーマンスを比較しました。関数の実行時間を分析することで、最適化のための重要な領域を特定しました。

具体的な最適化としては、不要なゼロ初期化を避けるためにコードを修正し、バッファの初期化を省くことでパフォーマンスが大幅に向上しました。また、特定の構造体に対する等価性チェックの方法を改善し、比較をより迅速に行えるようにしました。

それでも、rav1dとdav1dの間には約6%のパフォーマンスギャップが残っており、さらなる最適化の余地があることを示しています。

著者は、他の人々にもrav1dの最適化の機会を探求するよう促しており、将来的にはdav1dを上回る可能性があると示唆しています。

SQLite-JSは、SQLiteデータベース内でJavaScriptを使用できる拡張機能で、データ操作のためのカスタム関数を作成することができます。

この拡張の主な特徴には、カスタム関数の作成が含まれます。スカラー関数、集約関数、ウィンドウ関数をJavaScriptを使って定義できます。スカラー関数は個々の行に対して動作し、単一の値を返します。集約関数は複数の行を処理して単一の集約結果を返します。ウィンドウ関数は集約関数に似ていますが、定義されたウィンドウ内のすべての行にアクセスできます。

さらに、テキスト値のカスタムソート順を定義できる照合順序や、SQLクエリ内で直接JavaScriptコードを実行する機能も備えています。また、作成した関数はsqlite-syncを使用してデバイス間で同期することが可能です。

インストール方法は、各プラットフォーム（Linux、macOS、Windows、Android、iOS）用の事前ビルドされたバイナリをダウンロードし、SQLiteで「.load ./js」または「SELECT load_extension('./js');」を使用して拡張機能を読み込むことです。

具体的な例としては、スカラー関数を使って誕生日から年齢を計算したり、集約関数で中央値の給与を算出したり、ウィンドウ関数で移動平均を計算することができます。また、照合順序を使ってテキストの自然なソート順を作成することも可能です。

関数を更新するには、異なるデータベース接続を使用する必要があります。さまざまなプラットフォーム向けの拡張機能のビルド方法についての指示も提供されています。

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。

Ruby 3.5では、オブジェクトの割り当てが大幅に速くなり、以前のバージョンに比べて最大で6倍の速度向上が見込まれています。この記事では、その改善点と実現方法について説明します。

オブジェクトの割り当て性能は、位置引数やキーワード引数などの異なるパラメータを用いて測定され、YJIT（Yet another Just-in-Timeコンパイラ）を使用する場合としない場合で比較されます。ベンチマークの結果は、パラメータの数によって性能がどのように変化するかを示しています。

Ruby 3.5では、すべてのタイプの割り当てがRuby 3.4.2よりも速くなっています。位置引数の場合、YJITを使用しない場合で約1.8倍、使用する場合で2.3倍の速度向上が見られます。キーワード引数では、改善の効果がさらに大きく、3つのキーワード引数を使うとRuby 3.5は3倍速く、YJITを使うと6倍以上の速度向上が実現します。

主な目標は、クラスの新しいインスタンスを作成するClass#newメソッドの速度を向上させることでした。このメソッドは、他のメソッドを呼び出す際のオーバーヘッドやパラメータの渡し方が原因で遅くなっていました。

Rubyでは、パラメータを渡すためにスタックを使用しますが、RubyからC関数を呼び出す際にはパラメータの変換が必要で、これがオーバーヘッドを増加させます。新しい最適化により、パラメータの扱いが改善され、このオーバーヘッドが削減されました。

Class#newをRubyで実装するのではなく、YARV（Yet Another Ruby VM）内にインラインバージョンを作成することで、不要なメソッド呼び出しを排除しました。これにより、メモリコピーの必要が減り、メソッド呼び出しのキャッシュヒット率が向上します。

最適化により速度は向上しますが、メモリ使用量がわずかに増加し、コールスタックの表示方法に軽微な後方互換性の問題が生じることもあります。Ruby 3.5の最適化は、オブジェクトの割り当て性能を大幅に向上させ、Rubyアプリケーションをより速く効率的にします。著者は、今後のリリースに期待を寄せ、これらの変更をさらに探求することを促しています。

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、Anthropicが開発した新しいツールで、AI言語モデルが外部ツールと連携できるようにします。これは、USB-Cが接続を標準化するのと似ています。MCPはまだ初期段階にあり、ローカルで動作し、任意のコードを実行できるため、いくつかのセキュリティ上の懸念があります。

著者は、MCPを使って言語モデルが複雑な数学的タスクをこなす手助けを試みました。特に、テンソル計算のような分野では、言語モデルが苦手とすることが多いです。このアイデアは、これらのモデルをMathematicaやSympyのような専門の計算システムと接続し、それぞれの得意分野を活かすことです。言語モデルは理解や計画を担当し、代数システムは正確な計算を行います。

MCPの環境はやや混沌としており、ドキュメントが不明瞭でデバッグが難しいとされています。しかし、複雑な計算をより信頼性の高いシステムに委任することで、数学的な文脈における言語モデルの能力を大幅に向上させる可能性があります。

具体例として、言語モデルがSympyを使って微分方程式を解く方法が示されています。これにより、誤った解を生成するのではなく、正しい解を計算することができます。著者は他の人にもMCPを試すことを勧めていますが、未確認のコードを実行することに伴う潜在的なセキュリティリスクについて警告しています。インストール手順も含まれており、設定時には注意が必要です。

ダニエル・ハフマンは、カルト的な人気を誇るコンピュータゲーム『アルファ・ケンタウリ』の架空の惑星チロンの詳細な地図を作成した最新のプロジェクトについて紹介しています。このプロジェクトは、彼のキャリアの中で最も挑戦的なものであり、広範な技術スキルを必要としました。

ハフマンは、実在の場所と架空の場所を地図化する際の違いについて語り、自身の専門は実世界の地図作成にあると述べています。しかし、彼はゲームが提供する詳細なデータを活用して、この架空の地図を作成することができました。ゲームは、地図上の各ピクセルに対して標高や降水量などの詳細な属性を提供しています。

このプロセスには、地図上の8,192タイルすべての標高値を記録し、降水量や岩の多さを示すテーママップを作成するという、細心のデータ収集が含まれていました。彼はデータ操作のためにQGISなどのソフトウェアを使用し、標高モデルの解像度を向上させるために補間技術を駆使しました。その結果、より自然な外観の地形を実現しました。

ハフマンは、惑星を正確に表現するために円筒状の等面積投影法を適用し、視覚的な魅力を高めるためにさまざまなパラメータを調整したことを説明しています。また、地図作成プロセスの芸術的な側面についても詳しく述べており、色付けや植生の表現、川のデザインなどを行いながら、最終的な地図がゲームの美学を反映するように配慮しました。

このプロジェクトは、特に架空の情報源から地図を作成する際の地図作成の労力を強調しています。ハフマンは、最終的な成果物に対する興奮を表現し、彼の作品に興味のある人々からのサポートを呼びかけています。

この地図は『アルファ・ケンタウリ』へのオマージュとして機能し、ハフマンの地図作成者としての旅を示しながら、技術的なスキルと創造的なデザインを融合させたものです。

Googleは最近、従来のトランスフォーマー方式ではなく、拡散アプローチを採用した初の言語モデル「Gemini Diffusion」を発表しました。以下はその主なポイントです。

従来のモデルは、テキストを一語ずつ生成するため、速度が遅く、出力の質に影響を与えることがあります。一方、拡散モデルは、ノイズを段階的に洗練させることでテキストを生成するため、より速く、正確な結果を得ることができます。

Gemini Diffusionは非常に高速で、1秒間に857トークンを生成する能力があります。例えば、インタラクティブなHTMLとJavaScriptのページを数秒で作成することができます。

独立したベンチマークはまだ公開されていませんが、GoogleはGemini Diffusionが「Gemini 2.0 Flash-Liteモデルの5倍の速度」で動作すると主張しており、その性能の高さを示唆しています。

拡散モデルに関しては、いくつかの混乱があります。これらのモデルはトランスフォーマーを完全に置き換えるものではなく、BERTのアプローチに似た方法で、入力を一度に処理する異なる手法を用いてテキストを生成します。

拡散モデルは、文中のマスクされたトークンを埋めるというアイデアに基づいており、いくつかの反復を経て推測を洗練させることでテキストを生成します。このため、出力生成が効率的になります。

要するに、Gemini Diffusionは、Googleによる新しい高速な言語モデルで、テキスト生成に独自のアプローチを用いており、速度と質の向上が期待されています。

著者はデシベル（dB）という概念に対する不満を表明しています。デシベルは標準的な測定単位ではなく、変化の大きさを示す方法であり、「メガ」などの接頭辞に似ています。デシベルは対数スケールに基づいており、もともとは電力の変化を測定するための「ベル」から派生しています。

ベルは便利さのためにデシベルに分割され、これにより電力や電圧などの異なる単位に対して非合理的な倍率が生じました。このため、デシベルの意味は文脈や基準点によって大きく異なることがあり、ユーザーは何が測定されているのか不明確になることがよくあります。

音響の分野では、デシベルは音圧に基づくことが多いですが、これが常に明確であるわけではありません。また、マイクロフォンなどの機器の仕様は、使用される基準レベルについて誤解を招くことがあります。著者はデシベルの使用における複雑さと一貫性の欠如を強調しており、これが科学や技術の分野で混乱の原因となっていると述べています。

著者は、iPadアプリ「NoteVision」を使ってピアノの視奏練習を4年間続けています。1990年代にギターを始め、2021年に家族がピアノを手に入れたことをきっかけにピアノの学習を始めました。著者はMIDIキーボードを使用し、アプリとBluetooth接続を行っています。このアプリは迅速なフィードバックを提供し、練習設定をカスタマイズできる点が特徴です。

著者は練習を効率化するためにPythonアプリを作成し、進捗を追跡し、簡単な音階に偏らないように音をランダム化しています。練習ルーチンには視奏、スケール、理論のドリル、耳のトレーニング、特定の曲の練習が含まれています。これまでの4年間で、視奏のスピードと自信が向上しましたが、練習範囲外の調号にはまだ苦労しています。

著者は、練習をランダム化することで簡単な調や音に偏らないようにすることの重要性を強調しています。また、定期的な練習を続けている中で、改善が見られることにも言及しています。ただし、キーボードの制約により、高音域や低音域での流暢さには限界があると述べています。

中国の研究チームが量子通信の新しい記録を樹立しました。彼らは、中国から南アフリカまでの12,900キロメートルの距離で、量子暗号化された画像を成功裏に送信しました。この成果は、小型で手頃な価格のマイクロサテライトを使用することで実現されました。この進展は、世界中で安全な量子メッセージングの可能性を示唆しています。

韓国生まれのドイツの哲学者、ビョン＝チュル・ハンは、現代社会の成果主義と技術への執着を批判しています。彼の著作は簡潔でわかりやすく、読者に現代文化についての考えを見直すよう促します。

ハンは、私たちが「成果社会」に生きていると主張しています。この社会では成功へのプレッシャーが孤立やメンタルヘルスの問題を引き起こします。20世紀の「規律社会」では人々が命令に従っていましたが、現在の個人は「できる」という考えに駆り立てられています。この「すべき」から「できる」へのシフトは、自己搾取や燃え尽き症候群を助長しています。

彼の著書『燃え尽き社会』では、成果を追求することが他者や自分自身とのつながりにどのように影響するかを説明しています。ハンは、真の美しさや本物の体験は不完全さやネガティブな要素から生まれるものであり、これらは今日のデジタル世界の滑らかで完璧なイメージの中で失われがちだと強調しています。

また、ハンは愛の危機についても言及し、自己愛や自己中心的な考えが真のつながりを妨げると指摘しています。『美を救う』では、現代の美的感覚を批判し、私たちの生活からあいまいさやネガティブさが欠けることで、美しさや深みが失われていると論じています。

彼の「透明社会」という概念は、私たちがデジタルの監視社会に自らをさらけ出していることを示しています。監視が自由のように感じられる一方で、実際には私たちをコントロールしています。この透明性は、正直な政治的意思決定を妨げる可能性もあると彼は示唆しています。

最後に、ハンは『良いエンターテインメント』の中で、情熱よりも遊びに戻ることを提唱し、生産性に焦点を当てない創造的な活動を支持しています。彼は、世界や他者と本当に結びつくためには、自分の不完全さを受け入れ、成果を追求することから解放される必要があると考えています。

全体として、ハンの哲学は内省を促し、ポジティブさと完璧さに支配された社会の中で本物であることの意味を再評価することを奨励しています。

このウェブサイトはコンピュータグラフィックスのチュートリアルに特化したリソースを提供しています。主な内容は以下の通りです。

サイトでは、コンピュータグラフィックスに関するビデオチュートリアルや、著者が余暇に作成した文章によるチュートリアルが提供されています。ユーザーはPatreonやPayPalを通じて著者を支援することができます。

すべてのコードスニペットはMITライセンスの下で提供されており、再利用が容易です。

扱われているトピックには、役立つ関数やリマッピング、2Dおよび3Dのサイン距離関数（SDF）、レイトレーシング技術、手続き的ノイズ生成、グラフィックスの圧縮技術、レンダリング手法や効果、グラフィックスに役立つ数学的概念、フラクタルの生成とレンダリングなどがあります。

このウェブサイトは、コンピュータグラフィックスの技術を学び、応用するための包括的なリソースを目指しています。

カーブスペースシェーダーは、Sferaというゲームのために作られた視覚効果です。元々はHLSLで書かれ、現在はthree.jsで使用するためにGLSLで利用可能です。提供されたリンクでライブで試すことができ、デモ動画も見ることができます。

このシェーダーは、球面幾何学の数学的概念を用いて曲がった空間を表現しています。各3Dモデルは、4次元の回転と投影を伴う変換を受けます。このプロセスには、3D空間の中心近くにモデルをスケーリングして配置し、4次元の球面に投影した後、回転を適用し、再び3Dに投影することが含まれます。

インタラクティブな操作方法は以下の通りです。マウスホイールでズームイン・アウトができます。Ctrlキーを押すとZW軸で回転し、Shiftキーを押すとXY軸で回転します。マウスをドラッグすると、左ボタンでXZ/YZ軸で回転し、Ctrlを押すとXW/YW軸で回転、Shiftを押すとオブジェクトのスケールを変更できます。右ボタンではXY軸で回転し、中ボタンでキャラクターを移動させます。キーボードでは、スペースキーでキャラクターのアニメーションを一時停止し、矢印キーでカメラの動きを制御します。Endキーでカメラの飛行を停止し、Homeキーでシーンをリセットします。

クレジットとして、アニメーションモデルはthree.jsの例から取得され、MixamoやMiradaのキャラクターが含まれています。バックグラウンドミュージックはKevin MacLeodの「Backbeat」です。

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人気の投稿には以下のものがあります。 アイザック・アシモフの短編小説「ナイトフォール」は必読です。 独特な構造を持つ十冊の小説を探る記事もあります。 マンハッタンでの核戦争の即時的な影響についての議論も行われています。 クレイグ・モッドは、歩くことの創造的な利点についての見解を共有しています。

さらに、今夏の期待される犯罪小説のおすすめや、インポスターやカルトに関するスリラーをテーマにした週刊書評も掲載されています。

Googleの新しいGemini Diffusionモデルは、テキスト生成の速さが特徴です。拡散モデルと従来の自己回帰モデルを比較した際の主なポイントを以下にまとめます。

まず、生成速度についてですが、拡散モデルは出力全体を一度に生成し、各ステップで精度が向上します。一方、自己回帰モデルはトークンを一つずつ生成します。このため、拡散モデルは出力の一部を並行して生成できるため、特に長い出力の場合には全体的に速くなります。ただし、短い出力の場合は自己回帰モデルの方が早いこともあります。

次に、固定長の出力についてです。拡散モデルは通常、一度に固定数のトークンを生成します。これにより、長い出力の場合は生成が速くなりますが、短い出力の場合は自己回帰モデルに比べて多くのパスが必要になることがあります。

長い文脈の処理に関しては、拡散モデルは長い文脈に対して苦労します。これは、各パスで毎トークンの注意を再計算する必要があるためです。対照的に、自己回帰モデルは以前のトークンをキャッシュして計算を減らすことができます。

推論能力については、拡散モデルが自己回帰モデルと比べてどれほど推論タスクをこなせるかは不明です。自己回帰モデルはトークンを生成する際に出力を変更できるのに対し、拡散モデルはブロック生成スタイルのため、同じ柔軟性を持たない可能性があります。

最後に、拡散モデルはノイズを管理するためにトランスフォーマーアーキテクチャを利用できますが、これは自己回帰モデルとの根本的な違いを変えるものではありません。拡散モデルは長い出力に対して大きな速度の利点を提供しますが、推論能力や短い出力の効率的な処理については、今後の研究が必要です。

デイビッド・ボレハムは、シリコンバレーの企業での経験を基に、バグ追跡を中心としたソフトウェアプロジェクトの効果的な管理方法について語っています。彼は、すべてのプロジェクトタスクをバグとして扱い、普遍的なバグ追跡システムを使用することの重要性を強調しています。このシステムには、四つの重要な原則があります。

まず、包括的なバグ追跡です。バグ、機能、ドキュメントの問題など、すべてのタスクはシステムに記録されるべきです。次に、一貫したスキーマです。バグは、その状態や優先度を効果的に把握できる明確で一貫した構造を持つ必要があります。三つ目は、単一責任です。各バグは一人に割り当てられ、責任を明確にすることが求められます。最後に、柔軟なクエリです。ユーザーは、自分のニーズに合わせたバグリストのさまざまなビューを作成し、共有できる必要があります。

ボレハムは、GitHub Issuesのような現代のツールがこれらの原則にどのように不足しているかを振り返り、プロジェクト管理におけるフラストレーションの原因となっていると述べています。一部の代替ツールはより良い機能を提供していますが、四つの原則を完全に満たすものはありません。彼は、Giteaのようなオープンソースツールを強化することで、このギャップを埋めることができると提案しています。これらのツールはカスタム機能の追加を許可するためです。ボレハムは、彼が重視する原則に沿った理想的なソフトウェア開発プロセスに戻ることへの期待を表明しています。

このプロジェクトでは、CSVファイルを検索可能でフィルタリング可能なHTMLテーブルとして表示することができます。使用するのはJavaScriptのみです。

使用手順は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。コマンドは次の通りです。git clone [email protected]:derekeder/csv-to-html-table.git と入力し、次に csv-to-html-table フォルダーに移動します。次に、CSVファイルを data/ フォルダーに追加します。続いて、index.html ファイルを編集し、CsvToHtmlTable.init() 関数にCSVファイルのパスやその他のオプションを設定します。ローカルで実行するには、Pythonを使ってファイルを提供します。Python 2の場合は python -m SimpleHTTPServer、Python 3の場合は python -m http.server と入力します。ブラウザで http://localhost:8000/ にアクセスします。最後に、テーブルをGitHub Pagesや他のウェブサーバーにホストすることができます。また、オプションでiframeを使用して、ウェブサイトにテーブルを埋め込むことも可能です。

利用可能なオプションには、CSVファイルのパスを指定する csv_path、テーブルのHTML要素を指定する element（デフォルトは table-container）、ユーザーがCSVをダウンロードできるようにする allow_download、CSVの解析オプションをカスタマイズする csv_options、DataTablesの機能を設定する datatables_options、特定の列をフォーマットするための関数を定義する custom_formatting があります。

このプロジェクトは、Bootstrap 4、jQuery、jQuery CSV、DataTablesに依存しています。テーブルにデータが表示されない場合は、ブラウザのコンソールでJavaScriptエラーを確認してください。

主な貢献者はDerek Ederで、他の貢献者もさまざまな修正や改善に協力しています。バグや問題があれば、プロジェクトのGitHubページで報告してください。このプロジェクトはMITライセンスのもとで公開されています。

Hotspotは、KDABによって開発されたLinuxのパフォーマンスデータを分析するための使いやすいグラフィカルインターフェースを提供するプロジェクトです。このツールは、KCachegrindに似た体験を提供することを目指しており、さまざまなパフォーマンスデータ形式をサポートする予定です。

Hotspotの主な機能には、データの視覚化があります。perf.dataファイルからのデータをグラフィカルに表示し、インライン関数を強調します。また、時間、プロセス、スレッドに基づいて結果をフィルタリングできるタイムラインフィルタリング機能も備えています。ユーザーはHotspotから直接perfを起動し、新しいアプリケーションや既存のアプリケーションをプロファイリングすることができます。

Hotspotは、ArchLinux、Debian/Ubuntu、Gentoo、FedoraなどのさまざまなLinuxディストリビューションで利用可能です。サポートされていないディストリビューションの場合は、ポータブルアプリケーション形式のAppImageを使用できます。

使用方法は、ユーザーがまずperfコマンドでデータを記録することから始まります。Hotspotは自動的にperf.dataファイルを開くか、コマンドラインを通じて指定することができます。また、設定をカスタマイズしたりデータをエクスポートするためのコマンドラインオプションも提供しています。

高度な機能としては、オフCPUプロファイリングがあり、CPU上で実行されていないスレッドの待機時間を分析します。さらに、開発マシン上で組み込みシステムからのデータを分析できる機能もあります。分析したデータを自己完結型の形式でエクスポートし、共有を容易にするインポート/エクスポート機能も備えています。

既知の問題としては、バックトレースに関するバグや、従来のperfレポートと比較して機能が不足している点があります。また、スーパーユーザー権限なしでの記録にはいくつかの制限があります。

HotspotはGPL v2+のライセンスの下で提供されており、詳細はライセンスファイルに記載されています。さらに情報を得たりツールにアクセスするには、プロジェクトのGitHubページや公式ウェブサイトを訪れてください。

Kotlin用の言語サーバーは、IntelliJ IDEAを基にしたVisual Studio Code向けのKotlinサポートの初期バージョンです。これにより、開発者は言語サーバープロトコル（LSP）を使用してKotlinプロジェクトに取り組むことができます。

始めるには、最新のVisual Studio Code拡張機能をダウンロードし、拡張機能メニューからインストールするか、VSIXファイルを拡張機能ウィンドウにドラッグします。また、Javaのバージョンが17以上であることを確認してください。Kotlin Gradleプロジェクトを開くと、LSPが自動的に有効になります。

現在、この言語サーバーはJVMベースのKotlin Gradleプロジェクトのみをサポートしています。プロジェクトのインポート機能では、Gradle JVMプロジェクトやJSONベースのビルドをインポートできます。コードナビゲーション機能により、KotlinやJavaのソースコードや組み込み関数に移動できます。コードアクションでは、クイックフィックス、インスペクション、インポートの整理が提供されます。リファクタリング機能には、名前の変更、移動、シグネチャの変更オプションが含まれています。診断と補完機能では、リアルタイムの診断とコード補完が行えます。また、プロジェクト内のドキュメントやJavaドキュメントのホバー表示もサポートされています。コードフォーマット機能も備えています。

このプロジェクトは現在、プレアルファの実験段階にあり、実際の使用よりも探索を目的としています。安定性は保証されていないため、日常的な作業よりもテストやフィードバックに適しています。

プラットフォームのサポートについては、macOSおよびLinux用のVisual Studio Codeで完全にテストされています。他のLSP準拠のエディターも使用可能ですが、手動での設定が必要です。

LSPの実装は主にクローズドソースで、開発を迅速化しています。将来的には安定化後にオープンソース化する計画があります。

ユーザーはGitHubでフィードバックを提供したり、問題を報告したりできます。現在、直接の貢献は受け付けていませんが、ドキュメンテーションに関するプルリクエストは歓迎されています。

Piecesは、開発者向けに特にコード認識の精度と速度を向上させるため、光学文字認識（OCR）技術を改善しました。OCRは、印刷されたテキストや手書きのテキストを画像から機械が読み取れる形式に変換する技術で、文書スキャンやデータ入力など、さまざまなアプリケーションで広く利用されています。

Piecesでは、Tesseract OCRエンジンを使用しており、プログラミングコードに対するパフォーマンスを向上させるために改良を加えました。主な改善点は以下の通りです。

まず、画像の前処理を行いました。異なるコーディング環境からのスクリーンショットに対応できるよう、画像処理パイプラインを最適化しました。これには、ダークモードの画像を反転させたり、ノイズを減らして明瞭さを向上させる技術を使用しています。

次に、レイアウトのフォーマットに関する改善を行いました。Tesseractは、Pythonのような言語にとって重要なインデントを自動的に適用しません。そこで、Tesseractが提供するレイアウト分析に基づいて、正しいインデントを計算し適用する方法を実装しました。

最後に、変更の評価を行いました。さまざまなデータセットを使用して、OCRの精度に対する影響を測定しました。例えば、画像のリサイズ方法を比較したところ、複雑な超解像モデルを使用するよりも、バイキュービックアップサンプリングの方が効率的であることがわかりました。

全体として、改善されたOCRモデルは、スクリーンショットからコードの構造やフォーマットを正確に捉えることを目指しており、開発者が効率的にコードを転写できるようにしています。ユーザーは、Piecesのデスクトップアプリをダウンロードするか、APIを利用してこのモデルを試すことができます。

Mistral AIは、ソフトウェアエンジニアリング向けの新しいオープンソースモデル「Devstral」を発表しました。Devstralは、SWE-Bench Verifiedベンチマークで46.8%というスコアを達成し、既存のオープンソースモデルを大きく上回る性能を示しています。一般的な言語モデルが単純なコーディングタスクに優れているのに対し、Devstralは大規模なコードベースを理解し、複雑な現実のソフトウェア問題を扱うように訓練されています。

Devstralの主な特徴には、RTX 4090や32GB RAMを搭載したMacなどの標準的なハードウェアで動作できることが含まれています。これにより、ローカルや企業での利用に適しています。また、DevstralはApache 2.0ライセンスの下で無料で提供されており、ユーザーは自分のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。モデルはAPIを通じてアクセス可能で、HuggingFaceやKaggleなどのプラットフォームからダウンロードできます。

Mistral AIはDevstralに対するフィードバックを歓迎しており、さらに大規模なコーディングモデルの開発にも取り組んでいます。特定のソリューションや企業向けのニーズがある場合は、Mistral AIの応用AIチームに連絡することができます。

マサチューセッツ工科大学の理論計算機科学者ライアン・ウィリアムズは、2024年に計算における時間とメモリの関係について画期的な発見をしました。彼は、少量のメモリが大量の時間と同じくらい計算において強力であることを証明しました。この成果は、計算の複雑性理論における重要な進展であり、過去50年間進展がなかった分野です。

ウィリアムズの証明は、どんなアルゴリズムも、同じタスクを達成しながらはるかに少ないメモリを使用するように変換できることを示唆しています。この発見は、特定の時間制限内では解決できない問題が存在し、より多くのメモリを使用しなければならないことを意味します。

ウィリアムズの研究は、メモリと計算に関する長年の仮定に挑戦しており、彼の革新的なアプローチは今後の研究に影響を与えると期待されています。最初は彼の発見に対する疑念もありましたが、彼は証明を厳密に検証し、計算機科学コミュニティから広く称賛を受けています。

全体として、ウィリアムズの発見は計算資源の理解に新たな道を開き、計算機科学の最も古く未解決の問題の一つである、複雑性クラスPとPSPACEの関係における突破口につながる可能性があります。

ハンネス・ミューレイゼンは、私たちが複雑なデータシステムを追求するあまり、個々のコンピュータのデータ分析能力を見逃していたのではないかという疑問を提起しています。彼は2012年製のMacBook Proを使ってDuckDBの性能を試し、現代のデータ処理が可能かどうかを検証しました。

データのサイズとハードウェアの能力について、役立つデータセットの成長はハードウェアの進化に追いついていないことが指摘されています。多くのデータセットは、分散システムを必要とせず、単一のマシンで管理できるようになっています。

2012年のMacBook Proは、SSDと強力なCPUを搭載しており、注目されるモデルです。ミューレイゼンは、この古い機種がDuckDBのような現代のデータ分析ソフトウェアを実行できるかどうかをテストしました。

ベンチマークテストでは、大規模なデータセットを使用し、MacBook Proは一連のSQLクエリを成功裏に完了しました。応答時間は1分から30分の範囲で、分析作業には許容範囲内でした。

比較性能については、最新のMacBook Proと比べると、古いモデルは速度に大きな差が見られましたが、それでもタスクを効果的にこなすことができました。

結果として、DuckDBのような優れたSQLエンジンは、2012年当時でも単一のマシンで十分に機能していた可能性が示唆されます。これにより、データ分析のために分散システムに移行する必要性について疑問が生じます。ミューレイゼンは、既存の技術の可能性を認識しなかったことで、私たちは実際に10年を無駄にしてしまったのかもしれないと結論づけています。

このブログ記事では、Debianがパッケージするソフトウェアを変更する理由について説明しています。主な理由は以下の通りです。

まず、Debianのソフトウェアは、設定ファイルやドキュメントの保存場所など、Debianポリシーマニュアルに記載された特定のポリシーに従う必要があります。次に、Debian内のプログラムは互いに連携して動作する必要があり、そのためにはファイルの場所やユーザーアカウントなどの技術的な詳細について合意を得るための変更が必要になることがあります。

また、プライバシーとセキュリティの観点から、Debianは公式のパッケージシステム以外で自動更新を試みるソフトウェアを削除します。これにより、ユーザーのプライバシーを守り、セキュリティを維持します。さらに、Debianはバグを修正することがあり、特にセキュリティに関連するバグについては、元の開発者が修正する前に対応することもあります。また、ユーザーの利益のために、古いソフトウェアのバージョンに修正を適用することもあります。

法律に基づく配布の観点から、Debianは合法的に配布できるソフトウェアのみを含めるため、Debianフリーソフトウェアガイドラインに従って非自由な部分を削除することがあります。その場合、別のパッケージに移動することもあります。最後に、Debianは元のソフトウェアがユーザーマニュアルを提供していない場合に、ユーザーマニュアルを追加することがよくあります。

これらの変更は、Debianが安全で機能的であり、ガイドラインに準拠し続けることを目的としています。

論文を受理されるための重要なポイントをまとめます。

まず、論文の最初のページ、つまりタイトル、要約、最初の図、導入部分が受理の基準を決定します。この部分は明確で魅力的であり、具体的な内容を含むことが重要です。

タイトルは、あなたの研究に特有で記憶に残るものにしましょう。一般的なタイトルは避け、他の多くの論文に当てはまるようなものは使わないようにします。

最初の図は、論文の価値を明確に示すもので、詳細な説明なしでも理解できるようにするべきです。この図が読者の関心を引く重要な要素となります。

図のキャプションは、内容の重要性を示す明確なメッセージで締めくくりましょう。これにより、読者が内容の意義を理解しやすくなります。

要約は、広い表現ではなく、研究の具体的な内容や貢献から始めると良いでしょう。これにより、論文がより魅力的になります。

導入部分では、まず問題を提示し、その後に解決策を示すことで、興味を引きます。この緊張と解放の構造が期待感を生み出します。

査読者からの拒否理由を予測し、それに対処することも重要です。論文の内容が完全で明確であることを確認しましょう。

視覚的な要素を強化するために、複雑な情報を効果的に提示するために、明確で魅力的な図や表を使用します。これにより、読者が理解しやすくなります。

必要な比較や評価、分析を含めて、論文の信頼性を高めることも大切です。

内容を整理し、特に論文の後半では不要な部分を削除することで、焦点を絞り、明確さを保つことが求められます。

研究の重要性や発見を明確に伝えることも忘れずに。論文があなたの貢献をしっかりと伝えることが重要です。

結論は、行ったこと、その重要性、そしてその意味を簡潔にまとめた三文で締めくくると良いでしょう。

コミュニケーションの向上は、科学をよりアクセスしやすく、影響力のあるものにします。

これらの要素に注目することで、論文が受理される可能性を高め、科学的なコミュニケーションの質を向上させることができます。

直接TLS（トランスポート層セキュリティ）を利用することで、Aurora DSQL（分散SQL）データベースへの接続速度が向上することについて説明しています。特にAWSのオフィスからアクセスする際の改善が見込まれています。

あるチームメンバーが、企業のVPNを使用せずにDSQLクラスターに接続すると、AWSオフィスでは接続が遅く（約3秒かかる）なることに気付きました。この問題は、企業ネットワークに関連しており、従業員用とゲスト用のWiFiが存在します。テストの結果、遅延が発生するのは従業員ネットワークであることがわかりました。

問題の原因は、TLSハンドシェイクプロセス中に追加の接続が行われていたことです。企業のファイアウォールがサーバーのSSL証明書を取得しようとしており、そのために遅延が生じていました。ファイアウォールはTLS接続を検査するように設定されていましたが、TLS 1.3の暗号化された証明書に対処するのが難しく、TLS 1.2の場合には二つ目の接続を開いていました。これはPostgreSQLが接続を開始する際に期待していた方法ではありませんでした。

PostgreSQLのバージョン17では、特定のハンドシェイクステップを省略する直接TLS接続方式が導入され、ファイアウォールによる遅延を回避できるようになりました。直接TLSを利用するには、クライアントがPostgreSQL 17以上である必要があり、特定のパラメータを設定する必要があります。この変更により、3秒の遅延が解消され、接続速度が向上しました。

直接TLSを使用することが推奨されており、特に制御された環境ではパフォーマンスが向上し、デメリットがないとされています。ユーザー向けに直接TLSを使用した接続方法の例も提供されています。

全体として、PostgreSQLにおける直接TLSの導入は、特にネットワーク構成が接続を遅くする可能性のある企業環境において、データベース接続を迅速かつ効率的にすることを可能にします。

CERNは、短い寿命のために研究が難しい反物質を収容する新しいポータブル装置の開発に取り組んでいます。彼らは、ヨーロッパのさまざまな研究所にトラックで運搬できる2メートルの長さの輸送コンテナを作成しました。このコンテナは超伝導磁石を使用しており、正しく機能するためには常に電力供給と液体ヘリウムが必要です。

最近、チームはプロトンを充填した装置をCERNキャンパス内で移動させるテストを行いました。この装置は、約4キロメートルの距離を時速40キロ以上で移動する間、すべてのプロトンを安全に保持することができました。しかし、移動中に液体ヘリウムに乱流が発生し、これはシステムの温度を維持するために重要です。

最終的な目標は、反物質をドイツのデュッセルドルフにある新しい施設に運ぶことです。これにより、CERNで現在可能なよりも精密な測定が行えるようになると期待されています。

著者は、Geminiという言語モデル（LLM）を使って、メールの中から情報を検索できるサーバーを作成しました。目的は、ドノバンの息子の名前を見つけることでした。

Geminiは、次のような戦略を提案しました。まず、ドノバンからのメールを検索し、次に「息子」や「赤ちゃん」、「生まれた」といった特定のキーワードを探します。そして、有望なメールやスレッドを調べて関連情報を見つけるというものでした。

いくつかの検索を行った結果、Geminiは他の子供について言及しているメールを見つけましたが、ドノバンの息子に関する情報は見つかりませんでした。最終的に、ドノバンが「モンティ」という子供について話しているメールを特定し、モンティが彼の息子である可能性を示唆しました。

著者は、メールの内容を検索・取得するための特定のツールを備えたカスタムサーバーを使用し、これがGeminiの検索プロセスに役立ちました。この経験は、LLMが名前を見つける際の思考過程を浮き彫りにし、効果的な検索戦略が初めは行き詰まっても成功につながることを示しています。

ITXPlusは、Macintosh Plusのロジックボードを基にしたMini-ITXクローンで、オリジナルの部品を使用せずに構築できるため、現代のシステムに適しています。このボードには、オンボードのVGA出力、標準の24ピンATX電源との互換性、50ピンの内部SCSIヘッダー、4MBのはんだ付けされたRAMが搭載されています。

設計には、他の開発者からの音声やリアルタイムクロックの置き換えなど、さまざまな貢献が含まれています。フロッピードライブのサポートは追加の部品が必要ですが、そのための拡張ヘッダーも用意されています。

ボードの大部分は表面実装技術を使用して設計されていますが、68000プロセッサといくつかのコネクタは例外です。制作者は、性能よりも新しい構築との互換性を重視してMacintosh Plusを基に設計を選びました。完成後、この設計はオープンソースとしてGitHubで公開される予定です。

要約がありません。

要約がありません。

Rocky Linux 10は、Fedora RISC-VコミュニティとRockyのAltArch SIGとの協力により、RISC-Vをサポートすることになりました。このリリースには、StarFive VisionFive 2、QEMU、SiFive HiFive P550などのプラットフォームに対応したriscv64gcビルドが含まれています。

RISC-Vのサポートは、VisionFive 2やQEMUでの即時利用が可能です。一方、SiFive HiFive P550については、機能が一部制限されているため、サポートは限定的です。この取り組みはコミュニティ主導で進められており、Fedoraと共にRISC-Vのサポートを強化しています。また、新しいハードウェアのターゲットは、AltArch SIGを通じて追加することができます。

サポートされているハードウェアには、VisionFive 2が完全にサポートされており、QEMUもテスト用に完全にサポートされています。SiFive HiFive P550は限定的なサポートがあり、Milk-V/Banana Piは現在サポートされていません。

RISC-Vビルドは代替アーキテクチャとして扱われるため、問題が発生しても他のアーキテクチャのリリースには影響しません。

今後のステップとして、Rocky Linux 10のRISC-Vイメージをダウンロードできるようになります（近日中に提供予定）。インストールガイドも公開される予定です。また、Mattermostチャンネルを通じてディスカッションに参加することができます。

Rocky Linux 10は、さまざまなシステムやユーザーのためにオープンでクロスアーキテクチャの環境を作り、コミュニティの協力と成長を促進することを目指しています。

大規模言語モデル（LLM）をツール呼び出しに使用することは、高コストで遅くなることがあります。特に大量のデータを扱う際には、LLMがツールからの膨大な出力を直接解釈して処理するのではなく、構造化データとコードを使ってタスクを調整する方が効果的です。

LLMにはいくつかの課題があります。ツールからの大きなJSON出力を受け取ると、LLMは効率的にデータを処理し、意味のある情報を取り出すのが難しくなります。このため、パフォーマンスが遅くなり、正確性に問題が生じることがあります。

データ処理とオーケストレーションを一つのスレッドで行うことは、タスクを複雑にします。より良いアプローチは、構造化データを直接使用し、コードがソートなどの操作を行うことで、LLMに負担をかけずに処理を進めることです。

データ処理にコードを使用することで、大規模なデータセットを効率的に扱うことが可能になります。これにより、変数の使用やメモリ管理、ツールの連携ができ、LLMがすべてのデータを再現する必要がなくなります。

マネージドクラウドプラットフォーム（MCP）における出力スキーマの導入により、カスタムダッシュボードや自動報告など、より高度なアプリケーションを作成する可能性があります。

このコード実行を実装するには、セキュリティを確保し、ユーザーセッションを効果的に管理するために慎重な設計が必要です。目指すのは、これらのタスクを効率的に処理できる「AIランタイム」を作成することです。

全体として、LLMとともにデータ処理にコードを活用することで、複雑なタスクの処理におけるパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。

あなたのコンピュータネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットではないことを確認してください。

このメッセージが表示される理由は、あなたのブラウザがJavaScriptとクッキーをサポートしているか、またそれらがブロックされていないかを確認するためです。

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：7d82d53c-371e-11f0-bf2a-a1fb4279ec78。

世界の市場について最新情報を得るには、Bloomberg.comに登録してください。

研究者たちは、オリゴウレタンと呼ばれる小さなプラスチック片にデータを保存する方法を開発しました。このデータは、後に電気化学的手法を使って取り出すことができます。この革新により、情報を安全かつ効率的に保存する新しい方法が生まれる可能性があります。

要約がありません。

Google AI Studioは、Gemini APIを使ったアプリケーション開発の体験を向上させるための重要なアップデートを発表しました。主な機能は以下の通りです。

まず、Gemini 2.5 Proコード生成機能が追加され、ユーザーは簡単なプロンプトから効率的にコードを生成できるようになりました。「ビルド」タブを使うことで、AIを活用したウェブアプリの作成と展開が簡単になります。

次に、反復開発が可能になり、ユーザーはチャットインターフェースを通じてアプリを修正し、変更を確認したり、以前のバージョンに戻したりすることが容易になりました。

新たにワンクリックでのデプロイ機能も追加され、作成したアプリケーションを瞬時にCloud Runに展開できるようになりました。

プレースホルダーAPIキーの機能により、ユーザーは自分のAPIクォータを使わずにアプリを共有でき、使用量はGoogle AI Studioに帰属します。

マルチモーダル生成機能も強化され、画像や音声などさまざまなメディアの生成が可能になりました。新しいモデルとしてImagenやLyria RealTimeが統合されています。

自然な音声機能も向上し、Live APIでは30以上の音声オプションを提供し、会話型AIの能力が強化されました。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、オープンソースツールとの統合を簡素化し、Google MapsとGemini APIを組み合わせるなどの新しいアプリケーションをサポートします。

最後に、URLコンテキストツールという実験的な機能が追加され、提供されたリンクから情報を取得して事実確認や要約などのタスクを行うことができます。

これらのアップデートにより、Google AI Studioは最新のAIモデルを活用したい開発者にとって強力なツールとなります。詳細は、5月22日からGoogle I/O 2025のウェブサイトで確認できます。

この文書は、マイナー・プラネット・エレクトロニック・サーキュラー（MPEC）であり、小惑星、彗星、自然衛星に関する情報を提供しています。国際天文学連合の代表として、マイナー・プラネット・センターによって発行されています。

発行日は2025年5月21日です。

このサーキュラーでは、小惑星2017 OF201に関する観測結果が含まれており、時間をかけて行われたさまざまな測定が詳述されています。

異なる日付と望遠鏡からの一連の測定結果が示されており、2017 OF201の位置と明るさが記録されています。

2017 OF201の軌道に関する詳細も提供されており、半長軸、離心率、傾斜角などの情報が含まれています。

今後の位置についての予測も文書に記載されており、いくつかの日付にわたる小惑星の位置が示されています。

詳細については、マイナー・プラネット・センターのメールアドレスまたはウェブサイトから問い合わせることができます。

この文章では、Haskellにおけるメモリ安全性の問題について、特にIOモナドに関連する多相参照の取り扱いに焦点を当てています。

まず、多相参照についてですが、Haskellのように可変参照と多相性を持つ言語では、安全でない多相参照が作成されるリスクがあります。これにより、型安全性やメモリ安全性が損なわれる可能性があります。

次に、Haskellの型システムについて説明します。Haskellには、他の言語のような値制限がないため、特定の型を一般化することが可能です。しかし、Haskellの型システムは、IOの場合において安全でない一般化を防ぐ仕組みを持っています。これは、モナドの構造がどのように機能するかに起因しています。

Haskellでは、モナド（例えばIO）の使用により、型の管理が通常のletバインディングとは異なります。このため、IOを使用する際に多相参照が作成されることを防ぎます。

さらに、MonadGenという型クラスが紹介されており、これは特定の純粋モナド（例えばIdentity）において一般化を可能にしつつ、安全性を確保します。

実装の課題についても触れています。純粋モナドで一般化することは可能ですが、IOモナドではその独特な構造のために複雑です。IOに対してMonadGenを実装しようとすると、多相型とアンリフト型を混合することに関連する型エラーが発生します。

Haskellは、特にIOモナド内でメモリ安全性を維持するために、値制限に似たメカニズムを必要としています。IOコンストラクタをアンラップすると、安全でない状況を引き起こす可能性があり、多相型の慎重な取り扱いが重要であることが強調されています。

全体として、この文章はHaskellの型システムの複雑さと、多相性や可変状態といった強力な機能の中でメモリ安全性を確保するためのアプローチを探求しています。

物語は、六角形の小さな部屋に住む女性、ヴァシュティから始まります。この部屋は柔らかな光と新鮮な空気で満たされていますが、窓やドアはありません。身体が小さく、色白のヴァシュティは、電気ベルの音で中断されます。彼女は機械の椅子を使って、遠くに住む息子クーノからの電話に応じます。

クーノはヴァシュティに直接会いに来てほしいと願っていますが、彼女は機械を通じてのコミュニケーションを好み、人間の交流にはそれで十分だと考えています。クーノは外の世界を体験したいと訴えますが、ヴァシュティは地表は危険で無生物だと主張し、この考えを退けます。彼は星を間近で見たいし、地表を訪れたいと強く望みますが、彼女はそれが機械に支配された時代の精神に反すると反論します。

会話の後、ヴァシュティは日常に戻り、部屋のボタンで制御されたさまざまな活動に従事します。講義を行ったり、機械を通じて友人と交流したりします。クーノとの会話の後、孤独感を感じますが、すぐに自動化された生活で気を紛らわせます。

機械に関する指示が書かれた本を持っているにもかかわらず、クーノの招待を受けて外の世界に出ることにためらいを感じるヴァシュティ。この物語は、彼女が機械に依存し、直接的な体験を恐れる様子を描写し、人間のつながりや外の世界に対する内面的な葛藤の舞台を整えています。

1972年、ブータンはユニークな「おしゃべり切手」を発表しました。これは、ターンテーブルで再生できる小さなビニールレコードです。これらの切手には、ブータンの民謡や国の歴史が英語とゾンカ語で収められています。当初は珍しいものとして見られていましたが、現在ではその価値が大きく上昇し、未使用のセットはeBayで300ポンド以上で取引されています。

この切手のアイデアは、アメリカの冒険家バート・トッドによるもので、彼はブータンの切手発行プログラムを立ち上げて資金を集める手助けをしました。トッドはオックスフォード大学の学位を持ち、ブータンの王室ともつながりがある多彩な経歴を持っていました。彼はさまざまな革新的な切手を作成しましたが、おしゃべり切手が最も有名な業績となり、音楽や歴史の録音が収録されています。

トッドは2006年に亡くなりましたが、彼の家族は創造的な切手デザインの遺産を引き継いでいます。

要約がありません。

ミシガン大学のZEUS施設は、アメリカで最も強力なレーザーとして重要なマイルストーンを達成しました。その出力は驚異的な2ペタワット（2京ワット）に達しており、これは世界全体の電力供給の約100倍に相当します。ただし、この出力は非常に短い瞬間、25クインティリオン分の1秒間だけ持続します。

アメリカ国立科学財団の支援を受けているZEUSは、医学、国家安全保障、材料科学、天体物理学など、さまざまな分野での研究を促進します。研究者はこの施設を利用するための提案を提出でき、共同利用の国の資源として機能します。

この出力レベルでの最初の実験は、高エネルギー電子ビームを生成することを目指しています。これは、大型粒子加速器で生成されるものを上回る可能性があります。この実験では、再設計されたターゲットを使用してプラズマを生成し、電子を効率的に加速することを目指します。

ZEUS施設は、大きな体育館のように機能し、レーザーパルスを生成・増幅するための複雑なシステムを備えています。すでに多くの研究機関からの研究者が参加する11の実験が行われました。将来的には、レーザーの出力を3ペタワットに増強する計画もあります。

全体として、ZEUSはレーザー技術の大きな進歩を示しており、さまざまな分野での革新や科学的発見を促進することが期待されています。

Go言語は2009年に開発され、並行処理アプリケーションの構築に人気があります。Goは軽量スレッドであるゴルーチンと、並行処理の管理を容易にするためのチャネルを使用しています。

Goスケジューラは効率的な並行プログラムを書くために重要です。スケジューラはゴルーチンの実行を管理し、パフォーマンスの問題を解決する手助けをします。

Goのコードは、コンパイル（アセンブリへの変換）、アセンブル（オブジェクトファイルへの変換）、リンク（実行可能バイナリへの変換）の三段階を経てコンパイルされます。

Goランタイムは、スケジューリングやメモリ管理のための機能を含んでいます。ランタイムはGoとアセンブリコードの混合であり、Goプログラムの実行にとって非常に重要です。

初期のGoスケジューラは、ゴルーチンを管理するためにグローバルな実行キューを使用していましたが、ロックやコンテキストスイッチングによるパフォーマンスの問題を引き起こしました。

Goは多対多のスレッドモデルを採用しており、複数のゴルーチンが複数のカーネルスレッドで実行されることを可能にし、パフォーマンスを向上させています。

初期のスケジューラの単純な実装はボトルネックやパフォーマンスの低下を引き起こし、特に高い並行性のシナリオで問題が顕著でした。

Goチームは改善を行い、各スレッドにローカルな実行キューを導入することでロックやコンテキストスイッチングを減らし、初期モデルの限界に対処しました。

このブログ記事では、著者が大学時代にVAX/VMSと関わった経験から得た面白くも洞察に満ちた人生の教訓が紹介されています。

まず、技術の世界ではユーモアのセンスが重要です。VMSに関連するシステムや略語の遊び心ある命名からもそれが伺えます。

次に、努力が報われることが強調されています。著者はコンピュータラボの技術者として自発的に働き、昇進やより簡単な仕事を得ることができました。他の人を助けたり、複雑な作業を簡素化することが成功の鍵でした。

失敗から学ぶことも大切です。著者は、メールシステムの設定での小さなミスが大きな問題を引き起こしたエピソードを思い出しますが、その結果として解雇されるのではなく昇進の機会を得ることができました。

また、著者はキャンパス生活の中でVAXを枕代わりに使っていたというユーモラスなエピソードを語り、エアコンのない寮生活の厳しさを強調しています。

全体を通して、これらの経験は、技術のキャリアにおいて努力、ユーモア、失敗からの学びがいかに重要であるかを示しています。

動画を編集する際に、ウォーターマークなしで行うことができます。

Forgeは、AWS上で一時的なGitHub Actionsランナーを安全かつ自動的に実行するためのプラットフォームです。このプラットフォームは、プラットフォームチーム向けに設計されており、オープンソースとしてコミュニティからの貢献を歓迎しています。

主な特徴には、ランナーを自動的にスケールさせて無駄なコストを排除する「エフェメラルランナー」、異なるユーザーのために安全な境界を提供する「テナントアイソレーション」、更新やメンテナンスを完全に自動で管理する「ゼロタッチオートメーション」、監視用のダッシュボードやログ、メトリクスを含む「組み込みの可視性」、コストを抑えるためにスポットインスタンスを利用する「コスト意識のあるスケジューリング」、さまざまなオプションでカスタマイズ可能な「柔軟なインフラ」、LinuxとWindowsの両方のシステムに対応する「複数OSのサポート」、GitHub CloudとGitHub Enterprise Serverの両方に対応する「互換性」があります。

始めるには、AWSアカウントを設定し、Tofuを使ってForgeをデプロイします。必要に応じてTerragruntも利用できます。また、GitHubアプリを設定し、それをリポジトリに割り当てる必要があります。

詳細なガイダンスについては、cisco-open.github.io/forgeにある包括的なドキュメントを参照してください。貢献やフィードバックも歓迎されており、このプロジェクトはApacheソフトウェアライセンスに従っています。

ACE-RISCVは、RISC-Vアーキテクチャ向けの安全なコンピューティングフレームワークを構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。将来的には他のアーキテクチャへの移植も計画されています。このプロジェクトは、安全性を確保するために正式な検証を受けたセキュリティモニターに重点を置いています。

このプロジェクトの主な特徴には、まず「正式な検証」があります。セキュリティモニターの設計は正式に仕様化され、検証されているため、その信頼性が保証されています。また、「ポスト量子暗号（PQC）」をサポートしており、特に接続が限られたシステムにおいて、機密性の高い仮想マシン（VM）の認証を助けるローカルアテステーションを提供します。これには、ML-KEM、SHA-384、AES-GCM-256などの高度な暗号技術が使用されています。さらに、ACEは特定の拡張機能とメモリ保護機能を備えたRISC-V 64ビットシステム向けに設計されています。

プロジェクトを始めるには、まず4コア以上、4GBのRAM、50GBのディスクスペースを持つマシンが必要です。次に、使用するオペレーティングシステム（例：Ubuntu 22.04）に基づいて特定のソフトウェアパッケージをインストールし、Rustプログラミング言語も必要です。ユーザーは、フレームワーク全体または必要な個々のコンポーネントをビルドできます。プロジェクトの設定や必要なコードのコンパイルに関する指示も提供されています。

設定が完了したら、ユーザーはRISC-Vエミュレーターでサンプルの機密ワークロードを実行し、機密VMにログインしてシステムの機能をテストできます。

このプロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で利用可能で、現在は研究の一環として行われており、保証はありません。詳細については、プロジェクトの論文や文書を参照することが推奨されています。

要約がありません。

リファクタリングは、開発者やマネージャーによってしばしば軽視されがちですが、新機能や修正に比べて緊急性が低いように見えるためです。しかし、リファクタリングを怠ると、複雑で管理が難しいコードが生まれ、開発が妨げられ、エンジニアにストレスを与えることになります。

このガイドでは、複雑なコードベースを効果的にリファクタリングするためのステップを説明します。

まず、リファクタリングの理解が重要です。リファクタリングとは、外部の動作を変えずに既存のコードを改善するプロセスです。継続的なリファクタリングは、クリーンなコードベースを維持し、技術的負債を減らすのに役立ちます。

次に、リファクタリングの準備をします。経営陣のサポートを得るためには、リファクタリングをバグの減少や機能開発の迅速化といったビジネス成果に結びつけることが重要です。また、リファクタリング中に既存の機能が維持されるよう、自動テストを導入して安全網を確保します。

問題のある箇所を特定するためには、静的解析ツールを使用して、複雑でバグが発生しやすいコードのリスクの高い部分を見つけます。これらのエリアに対して測定可能な目標を設定します。

リファクタリングの手法としては、問題のある部分を隔離して変更時のリスクを最小限に抑えることが挙げられます。小さな変更を重ねるインクリメンタルリファクタリングと、大規模な全面的な見直しを行うビッグバンリファクタリングのどちらかを選択します。また、モノリシックなコードをより小さく管理しやすいモジュールやマイクロサービスに分割します。

リファクタリング中は、特に公開APIに対して既存の機能や契約を維持することが重要です。バージョニングや明確な非推奨ポリシーを使用して、移行を助けます。

依存関係の管理では、モジュール間の密結合を減らすためにインターフェースを導入し、依存性注入を使用してモジュール性を向上させます。

テスト戦略としては、リファクタリング後も機能的かつ効率的なコードを確保するために、回帰テストや継続的インテグレーション、パフォーマンステストを含む堅牢なテストプラクティスを確立します。

パフォーマンスの考慮も重要です。リファクタリング前後のパフォーマンスを監視し、遅延を避け、改善の機会を特定します。

最後に、コードレビューを自動化するために、CodeRabbitのようなAIツールを活用して、クリーンコードの実践を遵守し、開発者の負担を軽減します。

リファクタリングは、定期的な開発プロセスに組み込まれるべき継続的なプロセスです。これらのステップに従うことで、チームは効率的な開発を支えるクリーンで信頼性の高いコードベースを維持することができます。

要約がありません。

要約がありません。

ストアフロントウェブコンポーネントを使うと、どのウェブサイトにも簡単にShopifyの機能を追加できます。数行のHTMLを記述するだけで、商品を表示したり、コレクションを紹介したり、チェックアウトのオプションを提供したりできます。

これらのコンポーネントは、ShopifyのストアフロントAPIを利用するプロセスを簡素化します。高度なJavaScriptのコーディングなしで、商品やショッピングカートの機能を表示できるようになります。サイトに<shopify-store>と<shopify-context>のコンポーネントを追加することで、ストアのデータにアクセスし、CSSやHTMLを使って見た目をカスタマイズできます。

ストアフロントウェブコンポーネントは、既存のコンテンツに商品を埋め込んだり、新しいページを作成したりするなど、さまざまな方法で利用できます。

始めるための手助けとして、ステップバイステップのガイドを参考にしたり、ライブプレビュー付きのサンプルコードを探したりすることができます。

白冠スズメやアークティック・タンなどの鳥は、驚くべき長距離移動を行います。このような飛行を支えるために、研究者たちはミトコンドリアの変化が重要な役割を果たしていることを発見しました。ミトコンドリアは細胞内の小さなエネルギー生産構造で、筋肉活動に必要なエネルギー（ATP）を生成するために欠かせません。

渡りの際、鳥のミトコンドリアは大きな変化を経験し、数が増え、効率が良く、相互に接続されるようになります。この適応により、鳥は人間とは異なり、何千マイルも休まずに飛ぶことができるのです。

最近の研究では、これらのミトコンドリアの変化は身体の準備ではなく、季節の光のサイクルによって引き起こされることが示されています。これにより、鳥はエネルギー生産を迅速に適応させることができます。研究者たちは、渡り鳥と非渡り鳥を捕まえてミトコンドリアの性能を比較しました。その結果、渡り鳥は飛行中により多くのエネルギーを提供する「ターボチャージ」されたミトコンドリアを持っていることがわかりました。

この研究は、鳥が遺伝子を変えることなく環境の変化に応じて能力を高める方法を明らかにしています。しかし、ミトコンドリアの活動が増えると有害な分子が生成される可能性がありますが、鳥は抗酸化物質が豊富な食事を通じてこれを相殺することができるかもしれません。

これらの発見は、鳥の渡りについての理解を深めるだけでなく、ミトコンドリアの効率が全体的なエネルギー代謝に重要な役割を果たすことから、人間の健康や運動に対する潜在的な影響も示唆しています。

要約がありません。

この記事では、半導体技術の歴史と進化について、真空管からトランジスタへの移行、さらに集積回路やシステムオンチップ（SoC）設計の発展に焦点を当てています。

半導体の歴史は、かさばる真空管から始まり、1940年代にトランジスタに取って代わられました。この移行は、電子機器の信頼性と効率を大幅に向上させるものでした。

1947年にベル研究所でトランジスタが発明されたことは大きなブレークスルーであり、より小型で効率的な電子機器の実現を可能にしました。トランジスタは真空管の代わりとなり、トランジスタラジオなどの新しいデバイスの誕生につながりました。

技術が進歩する中で、複数のトランジスタを一つのチップに統合する試みが行われ、1950年代後半には集積回路（IC）が開発されました。これにより、デバイスはさらに小型化され、大量生産が可能になりました。

トランジスタのサイズを縮小し、チップ上の密度を高めることには課題が伴います。金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ（MOSFET）や相補型金属酸化膜半導体（CMOS）などの革新が、効率と性能の向上に寄与しました。

1970年代から1980年代にかけて、大規模集積（LSI）や超大規模集積（VLSI）が登場し、一つのチップに数千から数百万のトランジスタが集積されるようになりました。

最近のトレンドは、システム全体を一つのチップに統合するSoCに向かっています。これにより、性能と効率が向上し、サイズが縮小されますが、その複雑さは設計や製造において課題をもたらします。

半導体のスケーリングの未来についても疑問が提起されています。特に、トランジスタの小型化の物理的限界に達しつつある中で、チップレットという概念がこれらの課題を克服する可能性のある解決策として紹介されています。スケーリングの旅は続くかもしれません。

このように、半導体技術の歴史的な進展、現代の電子機器を生み出した革新、そして業界が直面する課題について述べられています。

Signal Desktopは、Windows 11向けに新しい「スクリーンセキュリティ」機能を導入しました。この機能は、Signalのチャットのスクリーンショットを自動的に防ぐものです。これは、Microsoftの物議を醸したリコール機能に対する対応であり、リコール機能は使用中のアプリのスクリーンショットを撮影し、保存するものです。Microsoftはリコール機能に対して公の反発を受けて変更を加えましたが、それでもSignalのようなアプリにとってはプライバシーのリスクが残っています。

スクリーンセキュリティ設定はWindows 11でデフォルトで有効になっており、デジタル著作権管理（DRM）を使用して、リコールや他のスクリーンショットツールにコンテンツが表示されるのを防ぎます。この機能を無効にすることも可能ですが、ユーザーがプライバシーのリスクを理解できるように警告と確認が必要です。

Signalは、特に人権活動などの敏感な役割を担うユーザーにとってプライバシーが重要であると強調しています。彼らは、オペレーティングシステムの開発者に対して、プライバシーを保護するための必要なツールを提供し、リコールのような機能が安全なメッセージングアプリケーションを損なわないようにすることを求めています。全体として、Signalは新しい技術がもたらす課題に対処しながら、ユーザーのプライバシーを守ることにコミットしています。

要約がありません。

ddは、UnixおよびUnix系オペレーティングシステムで使用されるコマンドラインユーティリティです。このツールの主な機能には、データのコピー、データの変換、バックアップの作成、データの復旧があります。

まず、データのコピー機能では、ファイルやデバイスから別の場所へデータを移動できます。次に、データの変換機能では、コピーの際にデータの形式を変更することが可能です。例えば、テキスト形式とバイナリ形式の間で変換できます。また、ユーザーはddを使って、ディスク全体やパーティションのバックアップを作成することがよくあります。さらに、破損したファイルやディスクから失われたデータを復旧する手助けも行います。

ddの主な特徴としては、ユーザーが定義したブロックサイズでデータを読み書きできる点があります。これは、低レベルのデータ管理作業に非常に役立ちます。また、ブータブルUSBドライブやISOイメージの作成にもよく利用されます。

全体として、ddはUnixシステムにおける低レベルのデータ管理において非常に強力なツールです。

ロンドンには多くの水ポンプが残っており、それぞれにユニークで興味深い歴史があります。これらのポンプは、現代の水供給システムが導入される前に水を供給するために欠かせない存在でした。また、人々が集まって話をする社交の場でもありました。

オールドゲートポンプは、ロンドン最後のオオカミにまつわる伝説がある歴史的なポンプで、地元の下水からの汚染水が原因で病気を引き起こしたため、取り替えられました。ベッドフォード・ロー・ポンプは、法律機関の近くに位置し、優雅なデザインで、ガス灯としても機能し、二つの吐水口があります。ブロード・ストリート・ポンプは、ジョン・スノーのパブの外にあり、コレラの流行と関連があり、ポンプのハンドルを取り外したことで流行が収束しました。

コーンヒル・ポンプは1282年に遡るもので、印象的な外観を持ちながらも現在は機能していません。パターノスター・ポンプは、パターノスター広場にあるあまり知られていないポンプで、セント・ポール大聖堂に吸収された教区を記念しています。セント・メアリー・ポンプは、教会の庭にある現代的なポンプで、2001年に寄付され、今でも水を供給しています。

ベッケナム・ポンプは、地元の消防署の本部にあり、馬を水分補給するために使われていたもので、ライオンの頭を持つ吐水口が特徴です。ルイスリップとイッケンハムのポンプは、1860年代の典型的な村のポンプで、そのうちの一つはガゼボに収められています。アクスブリッジ・ポンプは1800年に作られ、1988年に修復され、教会の外にあります。

ブロムリー・ポンプは1860年代のもので、近くのチャールズ・ダーウィンの壁画のために見過ごされがちです。スタンモア・ポンプは、近くの池から水を汲むシンプルなビクトリア朝のポンプで、他のポンプのような装飾はありません。キャットフォード・ポンプは、地元のランドマークの向かいにある19世紀の標準的なポンプです。ウッドフォード・グリーン・ポンプは、この地域にある三つの白いポンプの一つで、1991年に改修されましたが、維持管理が必要です。

この記事では、読者にお気に入りの村のポンプをコメントで共有するよう呼びかけています。

Rubyにおけるブロック、プロック、ラムダは、コードをまとめて実行する方法ですが、それぞれに重要な違いがあります。

ブロックはオブジェクトではなく、メソッドの構文の一部です。中括弧 {} や do...end キーワードを使って定義できます。一度にメソッドに渡せるブロックは一つだけです。

プロックはオブジェクトであり、Procクラスのインスタンスです。変数に代入したり、他のオブジェクトと同様に渡したりできます。引数の数をチェックせず、間違った数の引数が渡されると、足りない引数には nil を返し、余分な引数は無視します。

ラムダもオブジェクトで、特定のタイプのプロックです。引数の数をチェックし、間違った数が渡されるとエラーが発生します。また、return キーワードの動作が異なり、ラムダではその周囲のメソッドを終了させますが、プロックではプロックが定義されたメソッドを終了させます。

クロージャとは、作成された環境を記憶し、その外部の変数にアクセスできる関数のことです。

主な違いとして、プロックはオブジェクトであるのに対し、ブロックはオブジェクトではありません。メソッド呼び出しごとにブロックは一つしか持てませんが、複数のプロックを渡すことができます。ラムダは引数の数を厳密にチェックしますが、プロックはそうではありません。また、return キーワードの動作もラムダとプロックで異なります。

これらの三つの構造は、Rubyにおけるコードの整理に役立ち、それぞれ独自の目的と異なる動作を持っています。

著者は、音楽のライブイベントに参加した後に発症した耳鳴りの経験を共有しています。以前は耳栓をせずにエレクトロニック音楽のイベントに参加していましたが、今では耳の中で常に鳴っている音に悩まされています。著者は、危険なほど大きな音を出す会場に対する規制が厳しくないことを指摘し、レーザーのような有害な視覚効果には厳しい規制があるのに対し、音に対してはあまり対策が取られていないことに疑問を呈しています。

また、著者は今では大きな音が身体的に痛みを伴うことがあり、音に対してより慎重になったと述べています。自転車に乗る際にはヘルメットや反射ベストを着用するなどの保護習慣をユーモラスに語り、他の人にも同様の予防策を取るよう勧めています。彼らの主なメッセージは、コンサートで耳を守り、大きな音を避け、潜在的な危険に気を付けることです。永久的な障害は後悔につながる可能性があるため、注意が必要です。

アレックス・エヴァーロフは、大規模なチームを持つことの課題と生産性向上の方法について考察しています。彼は、14人のメンバーからなるチームでの経験を振り返り、スタンドアップミーティング中に発生したコミュニケーションの問題や無関係な議論、誤解について述べています。

まず、チームの規模について触れています。チームが大きすぎると、効率が悪くなり、役割やタスクの明確さが欠けることがあります。また、一般的なスキルを持つメンバーで構成されたチームは依存関係を減らし、生産性を向上させる一方で、専門的なチームはボトルネックや誤解に直面しやすいと指摘しています。

従来のスタンドアップミーティングは生産的ではなくなり、非同期の更新が導入されましたが、必要な対話が欠けていたため、こちらも効果が薄かったと述べています。チームはフロントエンドとバックエンドのタスクフォースに分けられ、最初は効果的に見えましたが、相互依存関係が明らかになり、協力が複雑化しました。

最終的な解決策として、メンバーが複数の役割を担う一般的なモデルに移行することが最も効果的であると結論づけています。このアプローチにより、コミュニケーションや責任感、協力が向上しました。また、成功の要因は厳格な計画ではなく、継続的な改善とオープンな対話の文化にあると強調しています。

エヴァーロフは、チーム構造を試行錯誤し、特定の状況に最適なワークフローを見つけることの重要性を強調しています。

この投稿では、Chromiumのコードベースのインクルードグラフを可視化するためのツール「clang-include-graph」について説明します。このツールを大規模なコードベースでテストし、Gephiで視覚化するためのGraphML形式の表現を作成することが目的です。

まず、clang-include-graphの概要です。このツールはC/C++プロジェクトのインクルードグラフを分析し、GraphMLやJSONなどのさまざまな形式で出力を生成します。インクルード依存関係をリスト化したり、サイクルを検出したり、ファイルを並行処理することができます。

次に、Chromiumのビルドについてです。インクルードグラフを作成するには、まずChromiumをビルドしてcompile_commands.jsonファイルを生成する必要があります。Chromiumをビルドするためのスクリプトを含むDockerイメージが作成されましたが、手動での手順も提供されています。

Chromiumをビルドした後、clang-include-graphを使用してインクルードグラフのGraphMLファイルを生成します。この生成されたファイルには、各ソースファイルやヘッダーファイルのノードと、インクルード指令のエッジが含まれています。

生成されたグラフには、14万以上のノードと130万のエッジがあります。特に注目すべき統計には、最も多くインクルードされたファイルや、強く結びついた成分の数があります。

可視化は、グラフ分析用のソフトウェアであるGephiを使用して行います。グラフを表現するために、さまざまなレイアウト（Yifan Hu、Circular、Circular Pack）を試しました。可視化では、ファイルのクラスターが示され、異なるコンポーネント間の依存関係が強調されました。

特定のサブディレクトリ（base、net、ui、chromeなど）についても同様のプロセスを繰り返し、それぞれのインクルードグラフを理解しました。各サブディレクトリのグラフは、異なる構造や依存関係を明らかにしました。

このプロジェクトは、Chromiumのコードベースでclang-include-graphを成功裏にテストしました。Gephiは効果的でしたが、キャンバスサイズなどの制限もありました。今後は、他のプロジェクトのグラフを視覚化したり、ツールの性能を向上させることが考えられます。

要約がありません。

Luneは、Luau用のスタンドアロン実行環境で、他のプログラミング言語の実行環境と同様にプログラムを書くために設計されています。Rustで構築されており、高速性と信頼性が特徴です。

Luneの主な特徴には、理解しやすいシンプルで強力なインターフェースがあります。また、ファイルやネットワーキング、標準入出力のための包括的なAPIがあり、実行可能ファイルのサイズは約5MBと小さくなっています。オフラインでも利用できる優れたドキュメントが用意されており、エディタ内でも参照可能です。Roblox開発者にとっては、互換性のあるタスクスケジューラを備えたなじみのある環境が提供されています。さらに、Robloxのファイルやインスタンスを扱うためのオプションのライブラリも用意されています。

Luneの目的には、プログラムを非常に短くすることは含まれていません。代わりに、可読性や使いやすさを重視し、自動補完機能を提供しています。また、Robloxプラットフォームの外で完全なRobloxゲームを実行するためには設計されていません。

Luneの使用を開始するには、インストールページを訪れてください。

トーマス・シェーファーは2025年5月22日に、企業のウェブサイトであるTNCとMerlotにAAAAレコードが追加されたと報告しました。しかし、現在両方のサイトはIPv6を通じてアクセスできないため、機能していません。

ケンタッキー州のスタートアップ企業、AppHarvestは持続可能で高技術な農業の仕事を創出すると約束しましたが、最終的にはその約束を果たせず、会社は破産し、従業員たちは苦しむことになりました。経済的に困難な地域に緑の雇用を提供するというビジョンで最初は称賛されましたが、AppHarvestの運営はすぐに混乱に陥りました。

モアヘッドの温室で働く従業員たちは、厳しい労働条件に直面しました。極端な暑さや不十分なトレーニングが問題となり、支援的な環境や福利厚生を約束されていたにもかかわらず、多くの人が強制的な残業や劣悪な労働条件に圧倒されました。熱中症の報告や高い離職率が浮上し、財政的な問題が深刻化する中で、会社の経営陣は地域の雇用から契約社員の雇用へとシフトしました。これにより、地域社会を支援するという初期の使命が損なわれました。

AppHarvestは7億ドル以上を調達し、上場も果たしましたが、財政的に苦しみ、訴訟にも直面し、最終的には2023年に破産を宣言しました。多くの元従業員は、自分たちが搾取され、幻滅感を抱いていると報告し、その経験をカルトのような有害な環境に例えました。AppHarvestの崩壊は、基本的な運営上の課題に対処せずに迅速な解決策を約束するハイテク農業事業のリスクについての警鐘となっています。

要約がありません。

Bezelは、自らの出力を向上させる高度な画像生成器を開発しています。このプロジェクトは、ブランドが効果的に広告をカスタマイズできるように、詳細なペルソナを作成することに焦点を当てています。システムは、画像の生成と編集にOpenAIの画像APIを使用し、大規模言語モデル（LLM）を活用して画像の質を評価し改善します。

主なステップは以下の通りです。まず、プロンプトを使って広告画像を生成します。例えば、レッドブルの夏のキャンペーンの画像を作成した際、プロンプトの複雑さから初めは質が低下しました。次に、生成された画像を評価するプロセスがあります。ここでは「LLM-as-a-Judge」と呼ばれるLLMが、テキストの明瞭さや視覚的な魅力などの問題を評価し、特定の問題（例えば、ぼやけたテキスト）を特定して改善案を提案します。

その後、画像は通常三回の反復を通じて改善され、特定された問題の修正に焦点を当てます。テキストの明瞭さに対処した後、評価は画像の構成や特定のペルソナに対する全体的な魅力にまで拡大されました。しかし、創造的な作業と技術的な作業を一つのモデルで組み合わせると、結果が悪化しました。

新たなアプローチとして、改善が必要なテキスト領域を指定するためにバウンディングボックスを使用する方法が試されましたが、バウンディングボックスの生成に不正確さがあったため、効果がありませんでした。

結論として、LLMは画像の問題についての推論には優れていますが、ピクセルレベルの正確な修正には苦労しています。LLM-as-a-Judgeは画像生成の評価において効果的であり、自動画像改善の一歩前進を示しています。

ジョー・エクルンドは、PG&Eの料金が上昇し、利益追求の姿勢に不満を感じた結果、自分自身で太陽光発電システムを構築した経験を語っています。彼は高額な電気料金を解消するために、完全な太陽光発電システムを導入することを決意しました。時には月に1,200ドルを超えることもあった電気料金を削減するためです。

彼は徹底的な調査を行い、DIY方式での導入を選びました。多くの太陽光パネルとバッテリーを含むシステムを購入しましたが、許可申請や機器の選定、設置においてさまざまな課題に直面しました。しかし、その過程で貴重な教訓を得ることができました。

重要なポイントとしては、太陽光発電の選択肢を調査する中で、バッテリーの蓄電やエネルギー計測（NEM）の複雑さを理解したことが挙げられます。効率を重視して従来型のストリングインバーターを選び、性能向上のためにティゴのオプティマイザーを使用しました。また、プランナーを雇うことで地元の規制を理解し、許可申請のプロセスを簡素化しました。機器の確認やマニュアルをしっかり読むことの重要性も強調しています。

最終的に、彼は1年かけて太陽光発電システムを成功裏に設置し、PG&Eへの依存を大幅に減らし、太陽エネルギーの利点を享受しています。エクルンドは、エネルギーの自立を達成した満足感と、その過程で学んだ教訓を強調しています。

著者は、自身の人生の後半、もしかしたら最後の三分の一や四分の一にいることを振り返っています。これは、がんのリスクを高める遺伝的な病気の影響です。この現実を受け入れることで、恐れを感じるのではなく、むしろ行動を起こすことを促されています。先延ばしにせず、真に重要なことに集中し、興味のないことは手放すようにしています。この視点は、より多くの執筆を行い、冒険を楽しみ、変化に対してオープンでいることを奨励しています。次の世代が世界を受け継ぐことを認識しながら。

要約がありません。

このテキストでは、多項式の乗算と信号処理における畳み込みの関係について説明しています。

多項式の乗算については、二つの多項式を交差させて掛け算をする方法や、係数を表に整理する方法が紹介されています。例えば、( (3x^3 + x^2 + 2x + 1) ) と ( (2x^2 + 6) ) を掛けると、最終的な多項式 ( 6x^5 + 2x^4 + 22x^3 + 8x^2 + 12x + 6 ) を形成するために結合できる項が得られます。

多項式は、係数と ( x ) の累乗の和として表現できます。これらの係数を使って、積の多項式の項を計算するための総和の公式が利用されます。

畳み込みの概念は、離散信号とシステムの文脈で説明されています。離散信号とは数の列であり、離散システムはこれらの信号を処理します。畳み込み操作は、二つの信号を組み合わせて出力信号を生成します。

線形時不変（LTI）システムのインパルスに対する応答は重要です。これは、入力をスケールされたインパルスに分解することで、任意の入力に対する出力を決定するために使用できます。

二つの列 ( x[n] ) と ( h[n] ) の畳み込みは、特定の総和の公式を使って計算されます。これは、一方の列を反転させて、もう一方の列にスライドさせることで出力を計算する方法です。

畳み込みには、線形性、可換性、周波数領域での挙動など、いくつかの重要な特性があります。これにより、フーリエ変換を使った計算が簡素化されます。

全体として、このテキストは多項式の乗算と畳み込みを結びつける数学的基盤を示し、信号処理におけるその応用を強調しています。

研究者たちは、ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、バックプロパゲーション（BP）の代替手段を模索してきました。特に、脳の働きにインスパイアされた手法、例えば予測符号化（PC）に注目しています。しかし、これらの手法は非常に深いネットワークに対してはうまく機能せず、BPと競争するのが難しいという課題があります。最近の挑戦は、大規模な予測符号化ネットワーク（PCN）のトレーニングです。

この研究では、100層を超えるPCNを成功裏にトレーニングする新しいアプローチ「μPC」を紹介しています。研究者たちは、深いPCNのトレーニングを難しくする要因を分析し、μPCがこれらの問題のいくつかに対処できることを発見しました。その結果、最大128層のネットワークを単純な分類タスクで安定してトレーニングできるようになりました。μPCの性能は競争力があり、現在の手法と比較して最小限の調整で済みます。

さらに、μPCは異なるネットワークサイズ間での重みや活動の学習率の転送を可能にします。この研究は、他のローカルトレーニングアルゴリズムにも有益であり、さまざまなタイプのニューラルネットワークアーキテクチャに応用できる可能性があります。μPCのコードは、他の人が利用できるようにJAXライブラリで公開されています。

Redは、REBOLに触発された現代的なプログラミング言語で、使いやすさと多様性を重視して設計されています。主な特徴には、読みやすく親しみやすい文法があり、プログラミング初心者でも扱いやすいです。また、自己のコードをデータとして表現できる「ホモアイコニック」な特性を持っています。

Redは、関数型、命令型、リアクティブ、シンボリックといった複数のプログラミングパラダイムをサポートしています。プロトタイプベースのオブジェクト指向プログラミングも可能で、さまざまなデータ型や高度なパターンマッチング機能を提供します。50種類以上の組み込みデータ型があり、静的コンパイルやJITコンパイルを通じてネイティブコードに変換できます。

生成される実行ファイルは1MB未満で、外部依存関係がないため、非常に軽量です。並行プログラミングにも強力に対応しており、システムタスク用の低レベルのドメイン特化言語（DSL）も含まれています。ネイティブなGUIシステムを備え、レイアウトや描画機能も提供しています。メモリ使用量が少なく、すべてのツールが1つのファイルに収められているため、埋め込みや軽量なアプリケーションにも適しています。

Redは「フルスタック言語」を目指しており、システムプログラミングから高水準のスクリプトまで、さまざまなアプリケーションの開発を可能にしつつ、一貫した文法を維持しています。この言語は2011年にReBorConカンファレンスで初めて紹介されました。

Jwnoは、Windows 10および11向けに設計されたカスタマイズ可能なタイル型ウィンドウマネージャーです。このソフトウェアは、デスクトップ上のウィンドウ管理を向上させるユニークな機能を提供します。

Jwnoは、Janetというプログラミング言語で構築されています。このツールを使うことで、ウィンドウを「魔法の括弧」と呼ばれるシステムを利用して効率的に整理できます。現在、ドキュメントはまだ開発中のため、一部のリンクが機能しない場合があります。

新しいユーザー向けには、機能やインストールガイド、インタラクティブなチュートリアルを確認することをお勧めします。経験豊富なユーザーには、クックブック、リファレンスインデックス、開発ガイドを探求することが推奨されます。

さらに、ダウンロードリンクやItch.ioのページ、問題追跡システム、GitHubやChiselでのソースコードも利用可能です。これらのリソースを通じて、より深くJwnoを探求することができます。

CHERRY MX2A Blossomは、軽量でシンプルな製品です。詳しい情報は、別途ご確認いただけます。

Evolved.luaは、Lua用の高性能で使いやすいエンティティ・コンポーネント・システム（ECS）ライブラリです。このライブラリを使うことで、開発者は複雑なシステムを効率的に構築できます。

このライブラリの主な特徴は、まずパフォーマンスです。エンティティとコンポーネントをアーキタイプベースで保存することで、処理速度が向上します。また、コンポーネントは連続した配列に格納されるため、迅速な反復処理が可能です。さらに、ガーベジコレクションや不要なメモリアロケーションを最小限に抑えています。

次に、シンプルさが挙げられます。直感的なAPIと自己説明的な関数が限られているため、ユーザーは概要を読むだけでライブラリの使用を始めることができます。

柔軟性も重要な特徴です。複雑なシステムやクエリ、操作をサポートし、カスタマイズ可能な機能を作成できます。また、外部システムとの統合も容易で、エンティティやシステムをユーザーフレンドリーに作成するためのビルダーも提供しています。

必要な条件としては、Luaのバージョン5.1以上、またはLuaJITのバージョン2.0以上が求められます。インストールは、Luarocksを使って「luarocks install evolved.lua」と入力するか、リポジトリを直接クローンすることで行えます。

使用方法としては、まず概要を読んでライブラリを理解し、複雑な使用例については例を参照し、関数のクイックリファレンスにはチートシートを活用します。

基本的な概念には、エンティティ（ゲーム世界のオブジェクトを表す）、フラグメント（エンティティに付随するコンポーネントの種類を定義）、コンポーネント（フラグメントを通じてエンティティに関連付けられるデータ）が含まれます。

操作に関しては、エンティティやそのコンポーネントを作成、変更、クエリするための関数が用意されており、複数のエンティティを一度に処理するバッチ関数もあります。

システムは、エンティティの処理を指定された順序で整理し、構造化されたゲームロジックを可能にします。

デバッグモードも用意されており、エラーを検出し、正しいAPIの使用を確保することができます。

さらに、フラグメントタグによるエンティティのマーク、コールバック用のフック、クローン用のユニークフラグメント、フラグメントのライフサイクルを管理するための破壊ポリシーなどの高度な機能も備えています。

このライブラリは、パフォーマンスと使いやすさのバランスを提供し、LuaでECSアーキテクチャを実装したい開発者に適しています。

デイビッド・ロゼンタールは、Nvidiaという先進的なテクノロジー企業の歴史と革新について語っています。特に、Nvidiaの初期の頃に焦点を当てています。彼は、Nvidiaの成長を詳述した二冊の本を引用し、自身のサン・マイクロシステムズでの経験にも触れています。

ロゼンタールが強調する主な革新点は二つです。一つ目は、グラフィックスを向上させるために四次元パッチを使用したイメージングモデルです。二つ目は、製品開発を迅速に行うための独自の入出力アーキテクチャです。

NvidiaのNV1グラフィックスチップは、四次元パッチを使用しており、競合他社の三角形ベースのモデルに比べて、よりリアルな3Dグラフィックスを少ないデータで実現しました。このアプローチにより、NvidiaはPC上で「バーチャファイター」などのゲームを効果的に展示することができました。

Nvidiaのアーキテクチャには「仮想化されたオブジェクト」システムが含まれており、ハードウェアの機能をソフトウェアでエミュレートすることで、より迅速な革新を可能にしました。この柔軟性は、ハードウェアの制約に縛られずに迅速な製品開発を実現するために重要でした。

ロゼンタールは、マルチプロセスオペレーティングシステムにおけるグラフィックスサポートに関する課題についても言及しています。彼と彼のチームは、パフォーマンスに影響を与えずにグラフィックスハードウェアへの効率的なアクセスを確保するための解決策に取り組みました。

アーキテクチャは、将来のオペレーティングシステムの進化に適応できるように設計されており、特にWindowsがマルチプロセスの仮想メモリシステムに移行することを予測していました。

ロゼンタールは、Nvidiaのエンジニアたちの協力的な努力を称賛し、時間と共に適応できる堅牢なアーキテクチャを構築する重要性を強調しています。全体として、ロゼンタールはNvidiaがグラフィックス技術業界のリーダーとしての地位を確立するための基盤となる作業を振り返っています。

インターネットの課題と進化について、特に広告を主要なビジネスモデルとして焦点を当てた内容です。

エタン・ザッカーマンは、広告がウェブの「原罪」であると主張しています。これは、ユーザーデータの操作やコンテンツの質の低下といった問題を引き起こしています。マーク・アンドリーセンは、組み込みの支払いシステムがないため、広告に依存せざるを得なかったと説明しています。

広告は無料のコンテンツを提供することで経済的な利益をもたらす一方で、常に広告を引き付けるための出力が求められるため、制作されるコンテンツの質が低下するという欠点があります。サブスクリプションモデルは、広告収入に依存せず、一貫した価値を提供することに焦点を当てるため、広告よりも効果的である可能性があります。

広告に支えられたウェブは苦境に立たされており、ユーザーはアプリやAIによる検索に移行しているため、従来のウェブサイトへのトラフィックが減少しています。マイクロソフトは「オープン・エージェンティック・ウェブ」という新しい枠組みを提案しています。これは、ソフトウェアエージェントがウェブコンテンツとより効果的にやり取りできるようにすることを目的としていますが、ネイティブな支払いシステムが欠けていることが大きな課題とされています。

ステーブルコインはマイクロトランザクションを可能にし、クリエイターがコンテンツから収益を得やすくすることで、ウェブ経済を活性化する可能性があります。新しいコンテンツ制作の市場が出現するかもしれません。ここでは、AIシステムがクリエイターの作品がどれだけ使用されるかに基づいて報酬を支払うことで、高品質なコンテンツの競争環境を促進します。

この内容は、インターネットの経済モデルを再考する必要性を強調しており、進化するデジタル環境においてコンテンツ制作を支えるためにオープンなシステムと新しい支払い方法の重要性を示しています。

要約がありません。

OpenAI Codexは、サブスクリプションモデルを通じてユーザーがコーディング作業を管理するためのチャットベースのツールです。GitHubと統合されており、リポジトリをクローンしたり、コマンドを発行したり、ブランチを作成することができます。

Codexの主な特徴には、複数のタスクを同時に自然言語で入力できるマルチスレッド機能があります。これにより、同時に多くの作業を進めたいユーザーにとって便利です。また、タスクの進捗を追跡したり、ログを確認したり、フォローアップのリクエストを簡単に行うことができます。変更に満足した場合は、Codexに自動的にプルリクエストを開くよう指示することも可能です。

改善が必要な点としては、エラーハンドリングがあります。Codexはタスクの開始やプルリクエストのオープンに苦労しており、失敗の理由が不明なことが多いです。また、ツールは小さなタスクには適していますが、大規模なリファクタリングには効果が薄く、ユーザーが更新のために複数のプルリクエストを作成する必要があることがよくあります。さらに、Codexはインターネットにアクセスできないため、パッケージの依存関係を解決したり、ライブラリを更新したりする能力が制限されています。

全体的な印象としては、Codexはまだ生産性を劇的に向上させてはいませんが、メンテナンスタスクを効率的に処理する可能性を示しています。タスク処理や統合機能の改善があれば、将来的にはより複雑なコーディング作業にも役立つかもしれません。ユーザーは依然として大規模なコード変更には従来の統合開発環境（IDE）を好んで使用しています。

CADエンジンは、幾何学をモデル化し、CADソフトウェアでの一般的な作業を実行するために不可欠です。さまざまな業界に対応したCADツールがあり、例えば、SketchUpは建築向けで使いやすいですが、精度は低めです。一方、Siemens NXは航空宇宙向けで、複雑で高精度な機能を提供します。

新しいCADエンジンの必要性は、既存の問題に対して革新的な解決策と最新技術を用いることから生まれました。目指すのは、従来のシステムよりも正確に問題を解決できる柔軟で効率的なCADエンジンの開発です。

CADエンジンとゲームエンジンは、どちらもGPUを使用してレンダリングを行いますが、CADソフトウェアはこの技術を十分に活用していないため、パフォーマンスに問題が生じています。Zooは、最新のコンピューティング技術を活用してCADのパフォーマンスを向上させることを目指しています。

CADソフトウェアのパフォーマンスの課題は、ソフトウェアの複雑さ、リソースの制約、古いコーディング手法に起因しています。幾何学的表現の多様性が操作を複雑にし、パフォーマンスを低下させています。Zooは、計算を簡素化するために、幾何学的プリミティブを減らすアプローチを提案しています。

このエンジンは、APIとシームレスに連携できるように設計されており、最適化された処理とサードパーティの開発者への平等なアクセスを提供する「CAD-as-a-Service」を採用しています。また、効率的な表面モデリングのためにB-Rep（境界表現）に焦点を当て、暗黙的モデルの複雑さを避けています。

主要な機能としては、プロファイルを軌道に沿って移動させて形状を作る「スイープ」、複数のオブジェクトを自動的に配置して効率を向上させる「パターンと複製」があります。

ケーススタディとして、GPUを活用した表面間交差（SSI）があります。これはCAD/CAMアプリケーションにとって重要で、正確なモデリングとアセンブリを可能にします。従来のSSI手法は遅く不正確なことが多いですが、ZooのGPUベースのアプローチは速度と詳細を向上させます。この方法論は、表面をサンプリングし、パラメータ空間内の点を処理して交差曲線を洗練させることを含みます。

新しいCADエンジンは、既存の制約に対処し、最新のGPU技術を活用することでCADソフトウェアの全体的なパフォーマンスを向上させ、最終的にはユーザー体験とデザインの精度を高めることを目指しています。

リンク時最適化（LTO）は、プログラムのリンク段階でコンパイルされたプログラムの性能とサイズを向上させるための技術です。従来、コンパイラは個々のファイル内のコードを最適化しますが、複数のファイルにまたがる最適化の機会を逃してしまいます。LTOを使用することで、リンカーは関数のインライン化やコードの局所性の向上など、追加の最適化を行うことができ、これによりバイナリがより速く、より小さくなります。

コンパイラは、デバッグ用のオプションとして-O0、性能向上のためのオプションとして-O3を使用します。コンパイラは単一のファイル内のコードを最適化できますが、関数が複数のファイルに分散している場合には苦労します。

LTOの利点として、リンカーは異なるファイルから関数をインライン化でき、関数呼び出しのオーバーヘッドを減少させます。また、メモリ内で関数を再配置し、データアクセスを改善することで性能を向上させることができます。LTOを使用すると、バイナリが数パーセント速く、かつ小さくなることがあります。

ただし、LTOを使用すると、特に大規模なプロジェクトではコンパイルやリンクの時間、メモリ使用量が大幅に増加する可能性があります。例えば、ProjectXのテストでは、LTOを使用することでランタイムが9.2%短縮されましたが、コンパイル時間は約10倍に増加しました。

実際の例では、ProjectXでLTOを有効にすると性能が向上しました。しかし、すでに最適化されていたffmpegでは、LTOは期待された効果をもたらさず、LTOはあまり最適化されていないプロジェクトに対してより効果的であることが示唆されました。

LTOを有効にするには、開発者はコンパイラとリンカーのコマンドに-fltoオプションを追加する必要があります。全体として、LTOは多くのプロジェクトの性能を向上させ、バイナリサイズを削減する可能性がありますが、その効果はコードベースの最適化の程度によって異なります。開発者は、自分のプロジェクトにおける性能への影響を測定し、LTOを使用する価値を判断する必要があります。

LaTeXは通常、Computer Modernフォントと関連付けられていますが、多くのユーザーは他のフォントを好みます。そのため、OpenTypeフォントをサポートするXeLaTeXやLuaLaTeXなど、さまざまなフォントパッケージやエンジンが作られました。著者は、LaTeXに適した質の高い無料フォントを探求し、お気に入りを紹介しています。

まず、Bemboというフォントがあります。これは1929年にFrancesco Griffoのデザインを基に作られ、書籍出版に人気があります。エドワード・タフテの作品でも使用されています。無料の代替フォントとしては、本文用のCardoや数学用のLibertinus Mathがあります。

次に、Palatinoです。これは1949年にヘルマン・ザップによってデザインされ、ルネサンス様式にインスパイアされています。LaTeXで広く使用されており、TeX Gyre Pagellaやさまざまな数学用の無料代替フォントがあります。また、サンセリフの相棒としてTeX Gyre Herosが推奨されています。

Crimsonは2010年に作られた高品質の無料フォントで、ルネサンススタイルに基づいています。cochinealパッケージはLaTeXとの互換性を高め、新しい数学フォントであるnewtxmathが含まれています。サンセリフの相棒としてはCabinが提案されています。

Libertineは、17世紀のバロックスタイルにインスパイアされたオープンソースのフォントファミリーです。Libertine Open Fonts Projectの下で開発され、サンセリフオプション（Linux Biolinum）も含まれています。Libertinusバージョンは、機能が改善され、数学サポートも充実しています。

著者は各フォントのサンプルを比較用に提供し、LaTeXを使用する際に本文、見出し、数学サポートに適切なフォントを選ぶ重要性を強調しています。詳細やサンプルは著者のGitHubリポジトリで確認でき、続編も予定されています。

2025年5月19日、マイクロソフトはWindows Subsystem for Linux（WSL）がオープンソースになったと発表しました。これにより、コードがGitHubで公開され、ユーザーはダウンロードやビルド、開発への貢献が可能になります。

WSLは、コマンドラインツール（wsl.exeなど）やWindows上でLinux環境を管理するサービスなど、さまざまなコンポーネントで構成されています。WSL 2で使用されるLinuxカーネルのように、すでにオープンソースのコンポーネントもありますが、他の部分はWindowsシステムの一部として残っています。

WSLは2016年に、Windows上でLinuxアプリケーションを実行することを目的に始まりました。WSL 1からWSL 2へと進化し、実際のLinuxカーネルを利用することで互換性が向上しました。これまでに、グラフィックスやsystemdのサポートなど、多くの機能が追加され、Windowsとは別のコードベースに移行しています。

WSLの成長と改善は、コミュニティの支援によって大きく進んできました。コミュニティのメンバーは、ソースコードにアクセスできなくてもバグを特定したり、機能を提案したりしてきました。オープンソースコードの公開により、マイクロソフトはさらに多くのコミュニティからの貢献を期待しています。

詳細情報や参加方法については、マイクロソフトのWSL用GitHubページを訪れることができます。

2025年3月11日、ジョン・ナンリーとアレックス・サヴォーによって、Rustにおける未初期化バッファの扱いに関する新しいアプローチが発表されました。彼らは、rustix 1.0の一部として「Buffer」トレイトを作成し、バッファへの安全な読み込みを可能にしました。このトレイトを使用することで、プログラマーはファイルディスクリプタからバッファにバイトを読み込むことができ、バッファは初期化済みでも未初期化でも構いません。

「Buffer」トレイトの主な特徴として、まず機能性があります。「read」関数はこのトレイトを利用して、初期化済みおよび未初期化の配列を含むさまざまなバッファタイプを処理します。初期化済みのバッファの場合、可変バイト配列（&mut [u8]）に読み込み、読み込まれたバイト数を返します。一方、未初期化のバッファ（&mut [MaybeUninit<u8>]）では、初期化された部分と未初期化の部分の両方を返します。また、このトレイトは、動的なメモリ割り当てを行わずにVecの余剰容量に読み込むことも可能です。

実装に関しては、「read」関数がシステムの読み込み操作を呼び出し、どれだけのバイトが読み込まれたかを確認します。その後、バッファが適切に初期化されることを保証するために、安全でない方法を使用します。

「Buffer」トレイトはバッファ管理を簡素化しますが、時にはRustのコンパイラで不明瞭なエラーメッセージが表示されることがあり、より良いドキュメントが必要とされています。

今後の展望として、「Buffer」トレイトの設計は、Rustの実験的な「BorrowedBuf」に対するよりシンプルな代替案として提案されており、成功すればRustの標準ライブラリに組み込まれる可能性があります。目指すのは、未初期化バッファをフル初期化なしで安全かつ効率的に扱う方法を提供することです。

MCPエージェントサーバーの例を示すディレクトリでは、MCPエージェントのワークフローをサーバーとして作成し、使用する方法が紹介されています。このアプローチは従来のモデルを変え、エージェントがサーバーとして機能することで、相互にやり取りし、クライアントインターフェースから独立して動作できるようになります。

主な特徴として、エージェントをサーバーとしてパッケージ化し、標準化されたプロトコルを使用して複数のエージェント間の相互運用性をサポートします。また、エージェントのロジックをクライアントインターフェースから切り離すことで、柔軟なアーキテクチャを実現しています。

MCPサーバーの利点には、エージェントが協力して複雑なシステムを構築できること、MCP互換のクライアントと共に使用できるプラットフォームの独立性、専用のインフラストラクチャでワークフローを実行できるスケーラビリティ、ワークフローを一度開発すれば異なるクライアントで再利用できること、複雑なエージェントロジックを明確なインターフェースに簡素化するカプセル化があります。

実行モードには、迅速なセットアップと実行が可能なAsyncio実装と、耐久性のあるワークフローを提供し、一時停止や再開、自動回復機能を持つTemporal実装があります。後者は本番環境や複雑なワークフローに最適です。

具体的なワークフローの例としては、LLMを使用したシンプルなBasicAgentWorkflowや、より高度な機能を示すParallelWorkflow（asyncio）およびPauseResumeWorkflow（temporal）があります。

利点としては、プロトコルの標準化によりエージェント同士がシームレスに連携できること、複雑なワークフローの使用を簡素化するワークフローのカプセル化、メモリ内または耐久性のある実行を選択できる実行の柔軟性、さまざまなMCPクライアントと互換性があるクライアント独立性があります。

各実装には、AsyncioおよびTemporalオプションのセットアップ手順が記載されたREADMEがあります。

エージェントはMCPプロトコルを通じて通信でき、共同作業が可能です。たとえば、リサーチエージェントとライティングエージェントが互いの能力を活用することができます。

クライアントとの統合オプションとしては、Claude Desktopなどのクライアントと統合するか、テスト用のMCPインスペクターを使用することができます。また、提供されたコード例を使用してカスタムクライアントを構築することも可能です。

詳細については、MCPエージェントのドキュメントやリソースを参照してください。

要約がありません。

アディティア・アタリェによるこの記事では、Clojureを用いたウェブアプリケーション開発について論じられており、ウェブフレームワークとアプリケーションアーキテクチャの理解が重要であることが強調されています。伝統的なフレームワークに依存せず、ライブラリベースのアプローチに焦点を当てた独自の視点が示されています。

Clojureのエコシステムには支配的なフレームワークが存在せず、開発者はライブラリを組み合わせて自分自身のウェブスタックを作成することが求められます。Clojureはライブラリ中心のモデルを採用しており、特にRingライブラリがHTTPリクエストとレスポンスを処理する標準的な方法を提供しています。これは、特定のアーキテクチャを強制する伝統的なフレームワークとは対照的です。

この記事では、Clojureのウェブアプリケーションの基本的な構成要素を分解して説明しています。ビジネスロジック、Ringライブラリ、Jettyアプリケーションサーバーなどが含まれ、ウェブアプリがHTTPリクエストのディスパッチャーとして機能することが強調されています。

フレームワークは開発を簡素化する一方で、ベンダーロックインや柔軟性の低下といったトレードオフがあることも指摘されています。Clojureはモノリシックなフレームワークを拒否することで、開発者に学び、適応することを促し、最終的にはより多くのコントロールを得ることができるとしています。

アタリェは、RingとJettyを使用して基本的なClojureウェブアプリを作成する手順を示し、シンプルで合成可能な関数を通じてリクエストとレスポンスを処理する方法を説明しています。ミドルウェア関数はリクエストとレスポンスの処理に不可欠であるとされ、Clojureには組み込みのルーターがありませんが、ルーティング機能を持つライブラリが存在します。

この記事では、Clojureのウェブ開発を学ぶためのさまざまなリソースも提案されています。チュートリアルやサンプルプロジェクト、コミュニティのディスカッションなどが含まれています。アタリェは、新しい開発者に対して、RingやJettyのような確立されたスタックから始めることを勧めつつ、経験を積む中で探求しカスタマイズすることにもオープンであるべきだと述べています。

この概要は、Clojureにおける柔軟なライブラリ駆動のアプローチに焦点を当て、関与する基本的な原則や構成要素についての理解を深めることを提唱しています。

IBMのエンハンストキーボード、通称モデルMは、2025年に40周年を迎えます。このキーボードは1985年にIBMの7531および7532産業用コンピュータと共に発表され、産業環境向けに設計されましたが、今やクラシックな存在となっています。

エンハンストキーボードは、従来のモデルを改良したもので、コスト削減機能と革新的なデザインを組み合わせています。標準化されたレイアウトを導入し、追加のファンクションキーや新しい矢印キーの配置、101から104キーの一貫したフォーマットを採用しました。このフォーマットは現在でも使われています。

年月が経つにつれて、キーボードは何度かの変更を経て、より軽量で手頃な価格になりましたが、アイコニックなバッキングスプリング機構はそのまま残り、触覚的なフィードバックを提供します。異なる世代のキーボードが存在し、初期のモデルは特に人気があります。

エンハンストキーボードの生産は、IBMからレックスマーク、そしてユニコンプへと何度も移管されました。各社はキーボードのバリエーションを生産し続け、新しい技術に対応したUSB接続やWindowsキーの統合などが行われました。

このキーボードは、その品質、耐久性、タイピング体験の良さから高く評価されています。他の多くのキーボードデザインにも影響を与え、現在でも愛好者の間で人気があります。

IBMのエンハンストキーボードは、そのデザイン、機能性、キーボード技術への持続的な影響から、コンピュータの歴史において重要な存在です。

新卒者は厳しい就職市場に直面しています。特にテクノロジー業界では、エントリーレベルの職が減少しています。大手テクノロジー企業での新卒採用は2019年以降、50％以上も減少しており、経験者の需要は依然として高い状況です。多くの新卒者は、優れた履歴書やインターンシップの経験を持っているにもかかわらず、仕事を見つけるのに苦労しており、将来に対する不安を感じています。

パンデミックの影響で一時的に採用が増えましたが、2023年のレイオフや経済の不確実性により、企業は経験豊富な候補者を好む傾向にあります。自動化や人工知能（AI）が従来エントリーレベルの労働者が行っていた業務を代替しているため、職の機会がさらに減少しています。

新入社員の平均年齢は上昇しており、多くの企業が若手社員の研修を削減しています。その結果、新卒者は多くのエントリーレベルの職が以前の経験を求めるようになっていることに気づき、労働市場への参入が一層難しくなっています。

インターンシップは競争が激化しており、関連する経験を得るために多くの新卒者が応募しています。一部の学生は、就職の可能性を高めるために大学院進学を考えるようになっています。全体として、就職市場は大きく変化しており、多くの若い求職者がフラストレーションを感じ、将来に対する不安を抱えています。

要約がありません。

2025年5月20日、Googleは新しいモバイルファーストのAIモデル「Gemma 3n」のプレビューを発表しました。このモデルは、スマートフォンやタブレット、ノートパソコンなどの日常的なデバイスで強力かつ効率的に動作するように設計されています。Gemma 3nは、QualcommやSamsungなどの主要なモバイルハードウェア企業と共同で開発された新しいアーキテクチャに基づいており、オフラインで動作することでユーザーのプライバシーを尊重しながら、迅速でリアルタイムなAIを実現しています。

Gemma 3nの主な特徴には、まず、従来のGemma 3よりも約1.5倍速く応答し、メモリの使用量を抑えた高速性能があります。また、パフォーマンス調整が可能なサブモデルを含む柔軟なモデル構造を持ち、別のモデルを必要とせずに性能を調整できます。さらに、音声、テキスト、画像、動画を処理できるマルチモーダル機能を備えており、音声認識や翻訳などの機能を通じてユーザーとのインタラクションを向上させます。多言語サポートも改善されており、日本語やドイツ語など複数の言語で優れた性能を発揮します。

Gemma 3nは、開発者が現実の音声や視覚的な手がかりに反応するインタラクティブなアプリケーションを作成できるようにすることを目指しています。Googleは、AIの開発において責任を持ち、安全で倫理的な実践を確保することにコミットしています。

開発者は、Google AI Studioを通じてGemma 3nを今すぐ探索でき、Google AI Edgeを利用したデバイス上での開発ツールも提供されています。これは、先進的なAIをより身近にするための重要なステップとなります。

Googleは新しい生成メディアツール、Veo 3、Imagen 4、Flowを発表しました。これらのツールは、アーティストが画像、動画、音楽をより簡単に作成できるように支援します。

Veo 3は、音声を伴う動画を生成できるモデルで、背景音や対話を含むことができます。プロンプトを理解し、関連するクリップを生成する能力に優れています。このツールは、GeminiアプリやVertex AIでプレミアムユーザー向けに利用可能です。

Veo 2には新機能が追加され、映画製作者向けのカメラコントロールや、動画のフレームサイズを変更するアウトペインティング、動画から要素を追加または削除するオブジェクト操作などが改善されました。

Flowは、AIを活用した映画制作ツールで、自然な言葉でシーンを説明し、キャラクターや設定を管理することで、シネマティックなストーリーを作成する手助けをします。

Imagen 4は、高品質で細部にわたる画像を生成するモデルで、優れたタイポグラフィを提供します。さまざまなプロジェクトに最適で、複数のGoogleプラットフォームで利用可能です。

Lyria 2は、アーティストが新しい音楽アイデアを探求するのを助ける音楽制作ツールで、YouTube Shortsなどのプラットフォームを通じてアクセスできます。

Googleは責任ある創作を強調し、クリエイティブコミュニティと連携して、ツールがアーティストを支援し、誤情報を最小限に抑えるためのウォーターマークシステムであるSynthIDを導入しています。これらのツールは、創造性を高め、芸術的表現をより身近にすることを目指しています。

プログラミングにおける環境変数は通常、NAME=valueという形式で記述されます。しかし、等号なしで環境変数を持つこともできることが指摘されています。Cプログラムの例では、「banana」という環境変数を等号なしで作成できることが示されています。そして、envコマンドを使用すると、「NAME=value」と「banana」の両方が表示されます。ただし、著者は、bashのようなシェルでは等号なしの変数は無視されるため、実際の利用価値はあまりないと述べています。

要約がありません。

この記事では、1994年に起こったカプコンとデータイーストの訴訟について取り上げています。カプコンはデータイーストのゲーム「ファイターズヒストリー」が「ストリートファイターII」を模倣していると主張しました。重要な論点の一つは、ストリートファイターIIの共同デザイナーである西谷彰が行った証言です。彼は、自分たちのゲームのキャラクターは他のソース、特にビデオゲームや漫画からインスパイアを受けていないと主張しました。この発言は疑わしいとされており、研究によるとストリートファイターIIの多くのキャラクターは実在の武道家や映画、他のゲームから影響を受けていることが示されています。

この訴訟は、1991年にストリートファイターIIが成功した後、多くの模倣作品が登場したことから始まりました。その中でもファイターズヒストリーは特に似ているとされました。カプコンは著作権侵害を理由に訴訟を起こし、損害賠償を求めました。しかし、裁判官はファイターズヒストリーが派生的であるものの、著作権法には違反していないと判断し、ゲームはアーケードでの運営を続けることが許可されました。

記事はまた、西谷がなぜそのような主張をしたのかについても考察しています。彼が嘘をついていたのではなく、異なる創造的な哲学を強調していた可能性があると示唆しています。データイーストのゲームはカプコンのオリジナル作品よりも明らかに模倣であると主張していたのかもしれません。法的文書には、インスピレーションと模倣の違いについてのさまざまな争いが記されており、「モータルコンバットII」などの他の格闘ゲームとの比較も行われています。

最終的に、判決はデータイーストに有利に働きました。記事は、西谷の発言が他のソースからのインスピレーションの証拠と矛盾しているものの、彼がカプコンのアプローチをデータイーストのものよりもオリジナルだと信じていた可能性があるという微妙な視点が存在することを示唆しています。

メッセージングアプリのSignalは、Windows 11に搭載された新しいAIツール「Recall」によるプライバシーリスクについてユーザーに警告しています。Recallはスクリーンショットを撮影し、数秒ごとにユーザーの活動を記録することができるため、Signalのメッセージを含むプライベートな情報が漏れる可能性があります。

ユーザーのプライバシーを守るために、SignalはWindows版アプリでデフォルトでスクリーンショットをブロックする設定をしています。スクリーンショットを許可したいユーザーは設定を変更する必要があります。MicrosoftはRecallをオプトインにし、データを暗号化するように更新しましたが、Recallがインデックスできる情報、特に敏感な情報についての懸念は残っています。

Signalは、Microsoftの著作権保護機能を利用して、Recallがメッセージのスクリーンショットを撮るのを防いでいます。これは、開発者に対する適切なプライバシー管理が不足していることを浮き彫りにしています。この回避策はユーザーのプライバシーを守るのに役立ちますが、すべてのチャット参加者がデフォルト設定を使用している場合に限り機能するため、制限があります。MicrosoftはRecallに対する開発者の管理不足についてコメントしていません。

2025年5月21日、Langfuseはカスタマイズ可能なダッシュボードを導入し、ユーザーがLLMの使用状況を視覚化できるようにしました。このダッシュボードでは、レイテンシー、ユーザーのフィードバック、コストなどの指標をLangfuseのインターフェース内で直接追跡できます。ユーザーは自分のニーズに合わせた複数のダッシュボードを作成することができ、APIを通じて同じ機能にアクセスすることも可能です。

カスタムダッシュボードは、ユーザーからの強い要望に応じて開発されました。最初は標準的なダッシュボードが提供されましたが、ユーザーのフィードバックにより、異なる役割に合わせたよりカスタマイズ可能なオプションが必要であることが明らかになりました。

ダッシュボードは、主に3つのコンポーネントで構成されています。まず、データベースの抽象化により、柔軟で使いやすい仮想データモデルが作成されました。次に、複雑なデータ集計を処理しつつ、パフォーマンスと柔軟性を維持するための強力なクエリビルダーが開発されました。最後に、複数のダッシュボードで再利用可能なウィジェットを提供するダッシュボードビルダーが導入され、整合性とメンテナンスの容易さが確保されています。

開発プロセスでは、AIツールを活用して開発速度を向上させ、ユニットテストを作成し、機能性を確保しました。広範なリリースの前に、ユーザーのフィードバックを集めるために初期のベータ版が公開されました。

初回のリリースはクラウド製品に焦点を当て、更新を容易にしました。ユーザーからは、追加のチャートタイプやよりカスタマイズ可能なウィジェットなど、望ましい機能に関する即時のフィードバックが寄せられ、改善が進められました。

今後、チームは新しいチャートタイプやオフラインとオンラインの活動を関連付ける機能など、さらなる機能追加を計画しています。Langfuseは、ユーザーに新しいダッシュボード機能を試してもらい、さらなる改善のためのフィードバックを共有するよう促しています。