プロジェクト「rotary_dial_kmod」は、回転式電話のダイヤルをLinuxの入力デバイスとして機能させるためのカーネルドライバーです。このプロジェクトには12回の更新（コミット）があり、2つの異なるバージョン（ブランチ）がありますが、タグはありません。ライセンスはGNU一般公衆ライセンスバージョン2.0以降で、2025年1月1日に作成されました。

SuperUtilsPlusは、Lodashの強力な代替品であり、優れたパフォーマンスと完全なTypeScriptサポートを提供します。

主な特徴として、TypeScriptの完全な型定義があり、ES2020以降のモダンJavaScriptに対応しています。また、必要な関数だけをインポートできるツリーシェイキング機能があり、依存関係がゼロのため軽量で効率的です。高いテストカバレッジがあり、信頼性の高いパフォーマンスを実現しています。Lodashに比べて追加のユーティリティ関数も提供されており、速度と効率を重視して設計されています。ブラウザとNode.jsの両方の環境で動作します。

インストールはnpm、yarn、またはpnpmを使用して行えます。コマンドは以下の通りです。

npm install super-utils-plus
yarn add super-utils-plus
pnpm add super-utils-plus

使用例として、配列操作にはchunk、compact、differenceなどの関数が役立ちます。オブジェクトのプロパティに安全にアクセスするためのgetや、オブジェクトのコピーを作成するdeepCloneも利用できます。文字列をキャメルケース形式に変換するcamelCaseや、関数の呼び出し頻度を制限するdebounceなどのユーティリティもあります。型の検証にはisNumberやisArrayが便利で、ランダムな数値や文字列、UUIDを生成する機能も備えています。

バンドルサイズを小さく保つためには、必要な関数だけをインポートすることが推奨されます。

SuperUtilsPlusはMITライセンスの下で提供されています。

Raspberry Pi 2には「ゼノンデスフラッシュ」と呼ばれる奇妙なハードウェアのバグが存在し、これはゼノンのカメラフラッシュにさらされるとデバイスがクラッシュするという問題です。この問題は2015年にピーター・オニオンによって初めて発見され、彼はその結果をRaspberry Piコミュニティと共有しました。ユーザーたちはすぐに調査を始め、問題が特定のチップ（U16）に起因していることが明らかになりました。このチップは設計上、強い光に敏感でした。

このバグは、現代の半導体パッケージング技術に関連しており、小型化を優先するあまり、保護が不十分になっているため、これらのチップが光の干渉に対して脆弱になっています。過去にも同様の問題が発生しており、デバイスが小型化され、複雑化する中で、電子設計における広範なリスクが浮き彫りになっています。

問題に対処するため、ユーザーたちは最初に光を遮るためにBlu-Tackなどの材料で敏感なチップを覆いました。その後、Raspberry Pi財団はハードウェアのアップデートを行い、電源管理システムを再設計して脆弱性を完全に排除しました。

この出来事は、電子機器における包括的なテストの必要性を認識させ、コミュニティによる問題解決の効果を示しました。技術が進歩する中で予期しない脆弱性が生じる可能性があることを思い出させ、協力してこれらの課題に取り組む重要性を示しています。

ザハ・ハディッド建築事務所は、リヤドで初のアドビプロジェクトであるアサーン美術館の建設を開始しました。これは建築において重要な進展を意味しています。

要約がありません。

代数効果（または効果ハンドラ）は、プログラミング言語において注目を集めている新しい機能です。これにより、プログラマーは例外、ジェネレーター、コルーチンなどの複数の制御フロー構造を統一的に扱うことができます。Jake Fecherによるこの投稿では、代数効果の利点とその利用可能性について探求しています。

代数効果は、再開可能な例外のように考えることができ、柔軟なエラーハンドリングと制御フローを実現します。これにより、関数はさまざまな効果に適応でき、コードがよりクリーンになります。また、代数効果を使用すると、非同期プログラミングなどのさまざまな構造をライブラリとして実装でき、コードの再利用性が向上し、異なる効果を扱う際の複雑さが軽減されます。

効果は依存性注入を助け、テストや異なる実装のためにコンポーネント（例えばデータベース）を簡単に入れ替えることができます。これにより、API設計が改善され、コンテキストオブジェクトを明示的に渡す必要が減り、コードがよりクリーンになります。また、効果はグローバルな状態管理を置き換えることができ、実装の入れ替えが容易になります。これにより、異なる関数間での状態管理が簡素化され、コードが煩雑になりません。

代数効果は、より直接的なコーディングスタイルを可能にし、複雑なエラーハンドリングパターンを排除することで、可読性と保守性を向上させます。効果を使用する関数は、可能な副作用を宣言する必要があり、これによりコードの純粋性が維持され、安全性が向上します。また、効果は決定論的なデバッグを促進し、副作用を明示的にしやすくすることで、セキュリティを強化します。

ただし、代数効果には効率性の懸念や効果を効果的に管理するための課題があり、さまざまなプログラミング言語によってこれらの問題が解決されつつあります。全体として、代数効果はプログラミングにおける制御フローと副作用を管理する強力な手段を提供し、将来のプログラミング言語にとって重要な機能となるでしょう。

要約がありません。

6月17日と18日に、Copilot Control Systemについて詳しく探るイベントを開催します。専門家によるライブセッションや質疑応答があり、データセキュリティやエージェントのライフサイクル、導入に関するトピックが取り上げられます。詳細をぜひご覧ください。

スピーカーは自身の卒業体験を振り返り、大学卒業後の進路を見つける重要性を強調しました。卒業生は大きく三つのグループに分かれると認識しています。一つは明確な計画を持っている人、二つ目は特に野心を持たずに幸せな生活を望む人、そして三つ目はもっと野心的な計画を持ちたかったと感じている人です。このスピーチは、特に最後のグループに向けたアドバイスに焦点を当てています。

まず、卒業は整った道（鉄道のようなもの）の終わりを意味し、無限の可能性が広がる新しい世界の始まりです。自分の進む方向を選ぶチャンスです。

次に、卒業生は過去の経験や成績に関係なく、自分を再創造できることを理解するべきです。以前の自分に縛られることなく、もっと好奇心を持ったり、責任感を持ったり、エネルギッシュになったりすることができます。

また、無数の仕事が存在する中で、スピーカーは他の人と話をして彼らの仕事や興味を学ぶことを勧めています。自分に合った環境や人々を見つけることが重要です。

さらに、野心的な計画は他人から疑念を持たれることがありますが、拒絶に対して強くあり続けることが大切です。多くの成功したアイデアは、最初は否定されていたことを忘れてはいけません。

最後に、卒業生は自分の人生や野心を受け身でなく、積極的にコントロールするべきです。興味深い人々と関わることで、自分の進むべき道が明確になるでしょう。スピーカーは、卒業生が自分の未来をしっかりとつかみ、興味を探求し、他者とつながることを奨励しています。

ジェイソン・コーエンは、小さな企業はその規模を受け入れ、大きく見せようとするのではなく、むしろその特性を活かすべきだと強調しています。多くの小規模ビジネスは、見た目が小さすぎることで顧客を失うことを恐れていますが、このアプローチは逆に潜在的な顧客を遠ざけることが多いと彼は指摘します。コーエン自身の経験として、企業の専門用語やイメージを使ってプロフェッショナルに見せようとしたが、顧客には響かなかったことを挙げています。

コーエンは、早期採用者、つまり新しい技術を試すことに積極的な顧客が小さな企業にとって理想的であると主張しています。これらの人々は、創業者との個人的なつながりを重視し、革新的な機能のために不具合を一緒に解決することを厭わないのです。大企業との大きな契約を目指すのではなく、早期採用者との関係構築に注力することを小さな企業に勧めています。

これらの顧客を引き付けるために、コーエンはメッセージを真摯で率直にすることを提案しています。企業的な言葉遣いを避け、顧客の課題を理解していることを伝えるべきです。積極的に関与し、協力する姿勢を示すことで、情熱的で親しみやすいチームであることをアピールします。要するに、小さな企業は自分たちの規模を誇りに思い、大企業を模倣するのではなく、独自で人間味のある存在として自分たちを表現すべきだと述べています。

Terminatorは、CursorのようなAIコーディングアシスタントのために設計されたターミナルセッションマネージャーです。コマンドがハングする問題に対処し、アシスタントが応答しなくなることで生産性が低下するのを防ぎます。

主な機能としては、プロセスの分離があります。コマンドは別々のターミナルセッションで実行されるため、コマンドがハングしてもAIアシスタントは応答し続けます。また、実行ループを維持することで、開発者が集中しやすくなります。コマンドは非同期に実行されるため、速度も向上します。セッションは賢く管理され、操作間でのコンテキストや状態が保持されます。

Terminatorを使用するには、開発者は直接シェルコマンドを特定のスクリプトコマンドに置き換える必要があります。例えば、npm run buildの代わりに、osascript terminator.scpt "/path/to/project" "build" "npm run build"を使用します。

高度な機能には、関連するタスクを自動的に整理するファジーターゲットグルーピングや、忙しいプロセスを管理しステータスを更新するプロセス終了機能があります。また、問題を処理し、フォールバックオプションを提供するエラー耐性も備えています。

システム要件としては、Terminal.appとSystem Events.appに必要な自動化の権限が与えられていることを確認する必要があります。

トラブルシューティングでは、セッションが見つからない、または権限が拒否されたといった一般的な問題があり、通常はパスや権限を確認することで解決できます。

全体として、Terminatorはターミナルのワークフローを整理し効率的に保つことを目指しており、開発者の生産性を向上させます。

要約がありません。

要約がありません。

「RootForYourFriends」という考え方は、友人の成功を祝うことと、嫉妬を避けることを意味します。友人が成功すると、それはみんなにとってプラスになるという考え方を強調しています。これは、ポジティブなフィードバックループや「フライホイール」の概念に似ています。友人を支援することで、彼らもあなたを支援してくれる可能性が高まり、相互に成長することができます。

友人を応援することの利点には、幸せを感じること、よりサポートし合うこと、協力がうまくいくこと、そして友人が新しい機会に繋がる手助けができることが含まれます。サポートしてくれる友人を見つけるには、あなたの成功を祝ってくれる人、正直なフィードバックをくれる人、そして協力する意欲のある人を探しましょう。

他の人を励ますためには、すぐに褒めること、建設的な批評を提供すること、そして彼らの仕事を積極的にサポートすることが大切です。最終的に、この考え方は友人同士のポジティブでサポートし合う心構えを促し、充実した人生につながることを目指しています。

ドメインネームシステム（DNS）は、初期のインターネットで使用されていた単純な中央集権型のテキストファイル（HOSTS.TXT）から、現代のオンラインインタラクションに欠かせない高度な分散システムへと進化しました。

最初は、HOSTS.TXTファイルがコンピュータ名をIPアドレスにマッピングしていましたが、インターネットの成長に伴い、効果を失いました。この単一のファイルを管理することは、ボトルネックや同期の問題、セキュリティの脆弱性を引き起こしました。

1983年、ポール・モカペトリスはこれらの制約を克服するためにDNSを開発しました。階層構造を導入することで、組織が独自にドメイン名を管理できるようになりました。この進化により、スケーラビリティ、セキュリティ、信頼性が向上し、インターネットの商業化を支えることができました。

DNSは、ユーザーフレンドリーなドメイン名を機械が読み取れるIPアドレスに変換します。単純な検索機能を超えて、セキュリティレコード（DNSSEC）やメール交換（MX）レコードなど、さまざまなデータタイプを含むように拡張されました。また、DNSはクラウドコンピューティングやコンテンツ配信ネットワークにおいて、ユーザーを効率的なサーバーに導く重要な役割を果たしています。

インターネットの脅威が増加する中で、DNSはキャッシュポイズニングやDDoS攻撃などの脆弱性に直面しました。これに対処するために、DNSセキュリティ拡張（DNSSEC）が開発され、暗号認証を追加することでデータの整合性を確保し、攻撃を防ぐことができるようになりました。

国際化の観点から、国際化ドメイン名（IDN）が導入され、ユーザーが母国語の文字でドメインを登録できるようになりました。これにより、英語以外の地域でのインターネット利用が促進されました。

最近の進展としては、ユーザーのプライバシーを向上させるための暗号化されたDNSプロトコル、DNS over HTTPS（DoH）やDNS over TLS（DoT）が登場しましたが、ネットワーク管理の複雑さを引き起こす可能性もあります。また、より良いパフォーマンスを目指してDNS over QUIC（DoQ）などの新しいプロトコルも開発されています。

DNSはその堅牢性にもかかわらず、中央集権化のリスクや進化するサイバー脅威、継続的なセキュリティ改善の必要性といった課題に直面しています。組織はこれらのリスクを軽減するために、多層的なセキュリティ戦略を採用する必要があります。

DNSは、拡大するデジタル環境の要求に応じて常に適応してきました。インターネットのインフラの重要な要素として、シームレスなオンラインコミュニケーションを可能にしています。

「私の難破物語」で、アレック・フリードマンは初心者の商業漁師としての厳しい体験を語ります。彼の初めての漁に出た小さな古いボート「イーブニング」で、嵐の中に船が沈没し、船長のミックが亡くなり、アレックは太平洋に漂流することになります。

アレックはカリフォルニアで自由な生活を送り、サーフショップで働きながら冒険を夢見ていました。変化を求めて漁船で働くことを決めましたが、両親は計画がないことを心配していました。この旅は短い訓練のつもりでしたが、すぐに生死をかけた状況に変わりました。

船が転覆した後、アレックはなんとか救命筏に逃げ込み、13日間漂流します。その間、渇きや寒さ、絶望と戦いながら、自分の人生の選択や両親との関係、新たに見つけた苦しみの中での平和について考えます。何度も救助が試みられ、希望が薄れていく中で、彼はついに通りかかった船を見つけ、救助されます。

アレックは帰宅し、動揺しながらも感謝の気持ちを抱き、ミックの追悼式に参加します。生存者の罪悪感に苦しみながら、彼は自分の生存の意味と不確かな未来について考えを巡らせます。

FARは、複数のファイルやフォルダー内でテキストを迅速に検索し、置き換えるために設計されたコマンドラインツールです。

このツールの主な機能には、ファイルやフォルダー内のテキストを検索すること、簡単にテキストを置き換えること、特定のファイルやディレクトリをターゲットにすることが含まれます。また、変更内容をプレビューできるドライランオプションのサポートも計画されています。さらに、スマートケース機能をサポートしており、例えば「Foo」を「Bar」に変更する際に大文字小文字を維持することができます。このツールは、Sublime Textの検索と置き換え機能に触発されています。

インストール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。次に、フォルダーに移動し、ツールをビルドします。

使用例として、srcディレクトリ内のすべてのRustファイルで「Foo」を「Bar」に置き換えるには、次のコマンドを使用します。

ライセンスはApache-2.0ライセンスです。貢献も歓迎していますので、プルリクエストや提案を送ることができます。

マシュー・コクソンによる記事「VRでの体験を向上させるためのハック」では、サイバーシックネス、つまり仮想現実での体験中に感じる吐き気を軽減するための三つの簡単なテクニックが紹介されています。著者は心理学の講師であり、これらのテクニックがVR使用時の不快感を引き起こす知覚のギャップに対処できると提案しています。記事の主な目的は、VR体験をより楽しいものにし、吐き気を引き起こす可能性を減らすことです。

DumPyは、配列プログラミングを簡素化し、認知負荷を軽減しながら、特にGPUでのパフォーマンスを維持することを目的としたNumPyの代替案です。DumPyの主な考え方は次の通りです。

まず、複雑さを最小限に抑えることが目標です。著者は、NumPyが高次元配列を扱う際に過度の複雑さをもたらし、ユーザーが配列の形状や関数の動作を常に考慮しなければならないと考えています。

次に、ループ構文の再導入を提案しています。DumPyでは、実際にループを実行することなく、高次元を扱うために馴染みのあるループ構文を使用します。この構文は効率的なベクトル化された操作にコンパイルされます。

また、インデックス指定や操作を簡素化し、混乱を避けることを目指しています。たとえば、NumPyのブロードキャストや複雑なインデックス指定のルールは排除されます。操作は、同じ形状の配列同士か、一方がスカラーの場合にのみ行えます。

DumPyは、明確さのために名前付き次元を使用しますが、配列内での恒久的な名前が線形代数の操作を混乱させることを避けています。

著者は、DumPyを使うことで、NumPyやJAXに比べて配列操作が簡単に行えることを実例を通じて示しています。これらの他のライブラリでは、しばしばより複雑なコードや次元に関する追加の考慮が必要です。

最後に、パフォーマンステストにおいて、DumPyは速度と使いやすさの面でループと同等の性能を発揮すると主張しています。構文や操作を簡素化することで、より効率的なコーディングが可能になるとしています。

要するに、DumPyは配列プログラミングをできるだけ直感的にし、GPUの速度を活用しながら、複雑な配列操作に伴う精神的負担を軽減することを目指しています。

要約がありません。

HNRelevantは、Hacker News用のブラウザ拡張機能で、閲覧体験を向上させるために「関連」セクションを追加します。主な機能として、関連する議論を瞬時に表示することができ、検索クエリのカスタマイズも可能です。また、Hacker Newsのデザインに合わせて、見た目が自然に統一されています。利用者は二つのモードを選ぶことができます。自動モードでは、ページを開くと結果が自動的に読み込まれ、手動モードでは、必要に応じて結果を取得します。

HNRelevantは、ChromeやFirefox（デスクトップおよびAndroid）、Microsoft Edgeにインストール可能です。また、Tampermonkeyのようなユーザースクリプトマネージャーを使用することで、他のブラウザでも利用できるユーザースクリプトとしても提供されています。

この拡張機能は、HN Algolia検索APIと投稿タイトルを使用して初期クエリを行います。ライセンスはMITライセンスの下で公開されています。

要約がありません。

要約がありません。

Lnkは、Gitを使用してドットファイルを管理するためのシンプルなツールです。このツールは、設定ファイルを指定されたフォルダに保存し、元の場所にシンボリックリンクを作成します。

インストールは簡単です。まず、以下のコマンドを実行します。次に、Homebrewを使ってmacOSやLinuxにインストールすることも可能です。手動でダウンロードしてインストールすることもできますし、リポジトリをクローンしてビルドすることもできます。

Lnkの初期化は、初めて使う場合は「lnk init」と入力します。既存のリポジトリがある場合は、「lnk init -r [email protected]:user/dotfiles.git」とします。日常の作業では、ファイルを追加するには「lnk add ~/.vimrc ~/.gitconfig」と入力し、状態を確認するには「lnk status」を使います。変更を同期するには「lnk push "message"」や「lnk pull」を実行します。

Lnkは、ドットファイルを「~/.config/lnk」に保存し、シンボリックリンクを作成します。これにより、通常通りファイルを編集しながら、Gitでバージョン管理ができます。

主なコマンドには、新しいリポジトリを作成する「lnk init [-r remote]」、ファイルを移動してシンボリックリンクを作成する「lnk add <files>」、ファイルとシンボリックリンクを削除する「lnk rm <files>」、管理されているファイルの状態を確認する「lnk status」、変更をコミットしてプッシュする「lnk push [msg]」、変更を取得してシンボリックリンクを復元する「lnk pull」があります。

Lnkは軽量なバイナリで、原子的な操作を使用し、ポータビリティのために相対的なシンボリックリンクを作成します。また、XDGに準拠しており、標準的なディレクトリ構造のガイドラインに従っています。

代替ツールとしては、テンプレートや暗号化機能を持つchezmoi、Gitのパワーユーザー向けのyadm、基本的なシンボリックリンク機能を持つdotbotやstowがあります。

既存のドットファイルがある場合、Lnkはそれらを簡単に取り込むことができます。マシン固有の設定については、Gitのブランチを考慮することをお勧めします。Windowsのサポートは限られています。

Lnkへの貢献は、提供されたガイドラインに従ってテストや機能追加を行うことで可能です。LnkはMITライセンスの下で提供されています。

ウィル・ラーソンは、カータでのCTOとしての経験を振り返り、そこで学んだ重要な教訓を強調しています。彼は、詳細に目を向けること、エンジニアリング戦略を洗練させること、そして経営陣との効果的なコミュニケーションの重要性を語っています。

複雑なプロジェクトに取り組むことで、エンジニアリング戦略に対するアプローチを発展させたと述べており、その内容は今後出版予定の本にまとめる予定です。また、ビジネスプロセスにおける大規模言語モデル（LLM）の導入の重要性や、技術の移行中にリーダーシップを発揮することの難しさについても触れています。

彼は「多次元トレードオフ」という概念を紹介し、意思決定を助ける手法として評価しています。また、シニアエンジニアと経営陣のコミュニケーションを改善した成功したナビゲーター・プログラムについても称賛しています。さらに、ソフトウェアの品質理解、エンジニアリングコストの管理、研究開発投資を取締役会に効果的に説明することについても考察しています。

ラーソンは、カータでの同僚たちに感謝の意を表し、彼と一緒に働いた人々が経験の中で最も素晴らしい部分だったと述べています。今後、彼は敏感な情報を守りながら、さらなる洞察を共有する計画です。

要約がありません。

2025年5月23日、私たちが呼吸するたびに、ジュリアス・シーザーの最後の息から約1つの分子を吸い込んでいることが明らかになりました。この概念は、ソクラテスやアインシュタインのように歴史上の人々が行った呼吸が、私たちが吸う空気の中で共有されていることを強調しています。

この文章では、フェルミ推定という手法について説明しています。これは基本的な数字を使って大まかな計算を行う方法です。シーザーの息からどれだけの分子を吸い込んでいるかを求めるためには、次の2つの推定が必要です。

まず、地球の大気の体積は約5 x 10^18立方メートルです。次に、1回の呼吸の体積は約5 x 10^-4立方メートルです。

シーザーの息が大気の中で占める割合を計算し、それを1回の呼吸に含まれる分子の数（約10^22）で掛け算すると、私たちは1回の呼吸ごとに彼から約1つの分子を吸い込んでいることがわかります。

この推定プロセスは、シンプルな計算の力を示しており、他の人々にも楽しみながらフェルミ推定に取り組むことを促しています。

要約がありません。

DoubleMemoryは、MacとiOSユーザー向けに設計されたメモリ管理ツールで、情報の取得と記憶を簡単にします。何かを保存するには、⌘ + Cをダブルタップするだけです。主な特徴は以下の通りです。

登録やインターネット接続は不要で、アカウントを作成せずにオフラインで使用できます。オンラインの際にはiCloudと同期します。また、すべてのアプリケーションで動作し、ブラウザだけに限りません。保存した内容は、Pinterestのようなビジュアルボードで表示され、簡単にアクセスしたり整理したりできます。保存したアイテムは、⌘ + ⇧ + スペースという簡単なショートカットで素早く取り出せます。

アプリはドラッグアンドドロップや右クリックのオプションを使ってキャプチャすることも可能です。今後のアップデートでは、他のアプリからの自動インポートや画像タグ付け機能が追加されるかもしれません。

DoubleMemoryは、インターネット接続やユーザー追跡に依存する従来のツールの煩わしさを解消し、記憶を向上させることを目指しています。

著者は、フリーランスのキャリアの複雑さについて語っています。彼らは、競馬に関する日刊ニュースレター「ホースニュース」を執筆するなど、複数の仕事をこなしています。毎朝早く起きて、競馬業界のクライアントに送るための関連ニュースをまとめています。

創作の勉強を終えた後、著者は将来に対する不安を抱え、健康上の問題から従来の仕事が難しくなったため、フリーランスに専念することにしました。健康やポップカルチャーに関する記事を書いたり、インスタグラムのキャプションを作成したり、さらにはエロティカの執筆など、さまざまな仕事を引き受けました。

困難や身体的な制約がある中でも、著者はフリーランスの仕事において柔軟に働けるニッチを見つけました。競馬やエロティカの執筆に対して、誇りと不安が入り混じった感情を抱き、より一般的な職業と比べて自分のキャリアの独自性を振り返っています。最終的には、フリーランスの仕事がもたらす自由を評価しつつ、その予測不可能さや要求の多さにも触れています。

イギリスのテクノロジー企業で、マイクロソフトの支援を受けていたBuilder.aiが破産しました。

大規模言語モデル（LLM）は、採用や法律などの重要な分野での意思決定にますます利用されています。しかし、これらのモデルの信頼性には疑問があり、プロンプトやタスクの解釈におけるさまざまなバイアスが影響しています。主な問題点は以下の通りです。

まず、プロンプトエンジニアリングの問題があります。エンジニアは、確かなテストに基づくのではなく、経験則に基づいてプロンプトを作成することが多く、その結果、予測不可能な出力が生じることがあります。

次に、ポジショナルプレファレンスがあります。LLMは、プロンプト内での応答の順序に基づいて特定の反応を好む傾向があり、これは人間の認知バイアスに似ています。

スコアの不一致も問題です。基準の提示順序がスコアに大きく影響することがあり、例えば、最後に評価された項目は低い評価を受ける傾向があります。

スケール解釈のバイアスも見られます。LLMは、特に高いスコアが否定的な特性を示すべき場合に、スコアリングシステムを誤解することが多く、これが不正確な評価につながります。

分類の感度も高く、プロンプトの言い回しや構造の変化に非常に敏感であるため、分類が不安定になることがあります。

さらに、モデルの変動性も考慮すべきです。異なるLLMは異なるバイアスを示すため、特定のタスクに対してモデルを慎重に選び、テストすることが重要です。

LLMの判断タスクにおける信頼性を向上させるために、著者は中立的なラベルの使用、項目の順序を変えること、プロンプトを厳密にテストすること、モデルのポートフォリオを多様化することなどの戦略を提案しています。特に高リスクな分野で使用する際には、LLMに内在するバイアスを理解することが重要であり、これらのバイアスは重大な影響を及ぼす可能性があります。

研究者は、LLMのバイアスを体系的にテストし定量化することが求められており、より信頼性の高い出力を確保するための努力が必要です。

デルタ・リリーフプロジェクトの概要

空中LiDARは、レーザーのパルスを使用して詳細な3Dマップを作成し、植生を通しても地形のマッピングに効果的です。スイス連邦地形局（スイス・トポ）は、建物や植生を除いた地形を示す詳細なデジタル標高モデル「swissALTI3D」を提供しています。

このプロジェクトの目的は、LiDARデータをよりアクセスしやすくすることです。具体的には、スイス・トポのデータを視覚化して地形の変化を強調することと、簡単にナビゲートできるインタラクティブなオンラインマップを作成することの二つのステップがあります。

現在、データの一部は東スイスに関してウェブサイトで利用可能で、ユーザーは異なるマップレイヤーを表示したり、GPSを使って位置を追跡したりできます。

LiDARによって発見された興味深い考古学的な特徴には、紀元前15年頃のローマのキャンプの遺構や、三十年戦争（1635年）の要塞「ロハンシャンツェ」、約600年間にわたって人が住んでいた青銅器時代の集落「カジス」などがあります。

プロジェクトでは、微細な地形の特徴を効果的に視覚化する技術を使用しています。具体的には、傾斜計算を用いて小さな標高の変化を強調したり、山岳地帯での詳細な視認性を向上させるための変換を適用したりしています。

データはmbtilesとNGINXを使用してホスティングされ、インタラクティブなマップを提供し、マッピングアプリケーションとの容易なアクセスと利用を可能にしています。

全体として、このプロジェクトはスイスにおける考古学的および地形的研究のための貴重なLiDARデータの理解とアクセスを向上させています。

メートルという単位は、18世紀後半のフランス革命の時期に確立されました。最初は、北極から赤道までの距離の一千万分の一として定義され、天文学者によって計算され、プラチナ製の棒で表されました。このメートルの定義は時代とともに進化し、メートル法の創設につながりました。

1875年5月20日、17か国の代表がパリでメートル条約に署名し、世界中の測定基準を標準化することを目指しました。この条約により、国際度量衡局が設立されました。

1960年には、メートルがクリプトンガスの光の波長に基づいて再定義されました。その後、1983年には、真空中で光が1/299,792,458秒の間に進む距離として定義され、原子時計を用いて精度が高められました。

メートル法が採用されているにもかかわらず、オーストラリアやアメリカを含む多くの国では、完全に受け入れるのが遅れています。例えば、オーストラリアは条約に署名してから20年以上もかかって、ようやくメートル法を正式に導入しました。今日では、メートル法が認識されていますが、一部の帝国単位が依然として一般的に使用されており、特に料理の測定において不一致を引き起こしています。

私たちは、数論に基づいて、Isabelle/HOLを用いて限られた複雑さのディオファントス方程式を作成する方法を提案します。ヒルベルトの第十問題は、ディオファントス方程式に解が存在するかどうかを一般的に判断する方法があるかどうかを問うもので、ユーリ・マティヤセビッチによって解が存在しないことが示されました。しかし、有理数や変数の数（ν）と次数（δ）によって定義される限られた複雑さの方程式に関しては、この問題は依然として未解決です。すべてのディオファントス集合がこれらの制限内で表現できる場合、その組を普遍的と呼び、方程式が決定不可能であることを意味します。

私たちの研究では、この普遍的な組を確立するために必要な構造の形式的検証を提供し、既存のIsabelle AFPにおける多変数多項式に重要な追加を行いました。また、数論の教科書やディオファントス方程式に関する古典的理論の概念をIsabelleで形式化しました。さらに、多変数多項式の複雑な定義をより効果的に扱うためのツールも作成しました。私たちの数学的草稿は研究とともに発展し、定理証明の利用によって恩恵を受けています。数学者とコンピュータの協力の価値を強調しており、これは珍しいものですが非常に効果的です。

要約がありません。

Undoは、Linux上でC、C++、Java、Kotlin、Go、Rustなどのプログラミング言語を使用する開発者向けに設計された強力なデバッグツールです。このツールの主な特徴には、迅速なバグ修正、タイムトラベルデバッグ、マルチスレッドサポート、そして互換性があります。

迅速なバグ修正により、複雑なバグを数週間ではなく数時間で解決できます。タイムトラベルデバッグ機能を使うことで、プログラムの実行を記録し再生し、任意の瞬間の状態を確認できます。これにより、問題を再現することなく診断が容易になります。また、マルチスレッドサポートにより、競合状態やデッドロックの問題にも効果的に対処できます。さらに、GDBとの互換性があり、Visual Studio CodeやCLionのプラグインとしても使用できます。

このツールの使い方は簡単です。まず、プログラムの実行履歴を記録しますが、コードやビルドを変更する必要はありません。次に、記録されたデータを分析して何が問題だったのかを理解します。そして、実行履歴を辿って問題の原因を特定します。セットアップは最小限で、わずか2分で開始できます。生産環境での使用を想定しており、大規模なマルチスレッドアプリケーションにも効率的に対応します。

Undoは業界のリーダーたちに信頼されており、人気のCIやテストツールとも統合されています。現代のソフトウェア開発において多用途に使える選択肢です。興味のある方には無料トライアルも用意されています。

CERNは最近、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）の放射性ビームダンプに対する初の解剖を実施しました。この調査は、高エネルギービームにさらされたときの材料の挙動を理解することを目的としています。外部ビームダンプは、劣化の兆候、特に窒素漏れが見られたため、交換が必要でした。

漏れの原因を調査するために内視鏡検査が行われ、ダンプのグラファイト部品に亀裂が見つかりました。そのため、ダンプの主要部分である高密度グラファイト、低密度グラファイト、押出しグラファイトを検査するための解剖が計画されました。ダンプの放射能のため、切断作業は困難でした。最初は、頑丈なステンレス鋼の外装を切ることができませんでした。

最終的に、CERNのチームは自動円形ののこぎりとロボットアームを使用した遠隔切断技術を開発しました。特別に設計された放射線エアロック内で必要な切断を成功させました。解剖の結果、押出しグラファイトの円盤には亀裂が見られましたが、低密度グラファイトは良好な状態でした。

この結果により、低密度グラファイトと高密度グラファイトはLHCの次のフェーズであるRun 3に使用できることが確認されましたが、押出しグラファイトは今後の設計には使用しない方が良いとされました。今後のビームダンプ用に新しい材料のテストが進められています。全体として、既存のダンプに加えられた改良は、Run 3で計画されているエネルギーレベルの増加に対して耐久性を向上させることが期待されています。

テキサス州のプラノイースト高校に通う17歳の生徒、クロエ・イェウォン・リーさんは、アセトアミノフェン（タイレノール）の肝臓への毒性を減らしながら、その鎮痛効果を維持するプロジェクトに取り組みました。アセトアミノフェンは広く使用されていますが、肝不全の主要な原因でもあります。クロエさんは、アセトアミノフェンの化学構造を改良する実験を行い、安全性を高めることを目指しました。新しい分子のコンピュータモデルを作成し、元のものよりも毒性が低く、効果的である可能性のある分子を見つけました。

研究活動に加えて、クロエさんは音楽やリーダーシップにも積極的です。彼女は学校のオーケストラの会長を務めており、グレーター・ダラス・ユースオーケストラでは第一バイオリンを演奏しています。また、STEM（科学、技術、工学、数学）に興味を持つ女の子たちのためのクラブを設立しました。さらに、受賞歴のあるバイオリニストとして、若い生徒たちに教えたり、介護施設で高齢者のために演奏したりしています。クロエさんは、失敗から学ぶことを大切にしており、それを象徴するのが彼女のお気に入りの消しゴムです。

この記事は、10年前に書かれたElixirでのジョブランナー作成に関する投稿を更新したものです。元のコードはほとんど変わっていませんが、説明はより明確で詳細になっています。著者は、Elixirの初心者と経験豊富な開発者の両方に向けて、この作業を共有し、ジョブ処理を探求することを促しています。

多くのアプリケーションでは、バックグラウンドタスクや「ジョブ」を実行する必要があります。これには、メインアプリケーションがブロックされないように、別の処理を使用することが求められます。ジョブランナーは、他のコードを実行するソフトウェアのことです。Elixirでは、GenStageというライブラリを利用して、需要駆動型のアーキテクチャを実現します。これにより、消費者が生産者から作業を要求し、効率的な処理が可能になります。

GenStageの基本的な仕組みとして、プロデューサーはタスク（ジョブ）を生成し、消費者の要求に応じます。消費者はこれらのタスクを処理し、完了するごとにさらに要求します。このモデルは、システムのどの部分も圧倒することなくジョブの流れを管理する優れた解決策を提供します。

Elixirのプロセスモデルは、BEAM VMに基づいており、軽量で孤立したプロセスを実現します。これにより、他のプロセスに影響を与えることなく障害から回復できます。この特性は、信頼性の高いジョブ処理システムを構築するのに理想的です。

ジョブランナーの構成要素には、データベースからジョブを取得するプロデューサー、ジョブを実行し、失敗時には再試行やエラーログを処理する消費者が含まれます。ジョブはデータベースに保存され、そのステータス（キュー、実行中、完了、失敗）を追跡できるようになっています。

この記事では、GenStageを使用してPhoenixアプリケーションを作成する手順が説明されています。プロデューサーと消費者の設定、ジョブの取得と実行、エラーハンドリングの実装方法が詳しく解説されています。

さらに、スケーリングのための技術や、より高いスループットを実現するための消費者の追加、ジョブの再試行処理に関する提案も含まれています。生産環境での使用を考慮したコードの構造化や、より洗練されたエラーハンドリング、可視化の手法についても言及されています。

最終的に、ジョブランナーは堅牢で回復力があり、Elixirの並行処理と障害耐性の強みを活かして効率的にジョブを処理できるように設計されています。この更新は、現代の実践を用いてElixirにおけるジョブ処理を理解したい開発者にとって実用的なガイドとなっています。

最近の大規模推論モデルの結果は、Chain of Thought（CoT）推論の効果を示す証拠と見なされています。しかし、この論文では、中間トークンの意味、しばしば「思考」と見なされるものがモデルの性能にどのように影響するかを考察し、この見方を批判的に検討しています。著者たちは、形式的に検証された推論ステップを用いてトランスフォーマーモデルを訓練し、これを正式な問題解決手法（A*探索）と比較しています。

最終的な解答の正確性と中間推論ステップの正確性の両方を評価しています。興味深いことに、モデルが正しい推論ステップで訓練されても、正しい解答を得る一方で、中間のトレースが不正確になることがあります。さらに、モデルがノイズの多いデータや無関係な推論データで訓練されても、その性能は正しいデータで訓練されたモデルと似たような結果を示し、時には新しいタスクに対してより良い一般化を示すこともあります。

これらの発見は、中間推論ステップと最終解答の正確性との関係が弱いことを示唆しており、「思考の連鎖」が推論プロセスを信頼できる形で示すという考えに疑問を投げかけています。著者たちは、これらの出力を言語モデルにおける人間のような思考の証拠として捉えることに対して警鐘を鳴らしています。

Mermaidは、シンプルなMarkdown風のテキストを使って図を作成するためのJavaScriptツールです。このツールは、プログラミングのスキルがない人でも簡単に図をデザインしたり更新したりできるため、古くなったり欠けているドキュメントの問題を解決し、生産性を向上させることができます。

主な機能としては、さまざまな図を作成できる点が挙げられます。フローチャートやシーケンス図、ガントチャートなどをライブエディターを使って作成できます。また、MermaidはGitHubなどの人気アプリケーション内でも利用可能です。ライブエディターにより、プログラミングの知識がない人でも素早く図を生成できるのが特徴です。

コミュニティとサポートも充実しています。Mermaidはその革新的な技術の使用により、JSオープンソースアワードを受賞しました。活発なコミュニティがあり、新しい貢献者を歓迎し、始めるためのリソースも提供しています。また、悪意のあるコンテンツから保護するためのセキュリティ対策も講じられており、安全な環境で図をレンダリングします。

詳細な情報やチュートリアル、例については、Mermaidのドキュメントやコミュニティリソースを訪れることができます。

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私たちは風力発電用のタワーを木材で作っています。これにより、風力発電がより持続可能で環境に優しいものになります。

このガイドは、光学システムで使用されるさまざまなレンズデザインの種類について探求しています。レンズデザイナーが特定の用途に適したレンズの種類を理解し、異なるデザインの関係性を把握する手助けを目的としています。

ガイドでは、基本的なレンズデザインから複雑なものまでを取り上げ、その発展や相互関係に焦点を当てています。複雑になりがちなレンズデザインを理解しやすい部分に分解することを目指しています。

このガイドは、レンズデザインの形式、実用的な応用、技術について包括的に理解したい人々のために作られています。短期間での解決策を求める人や、設計にコンピュータソフトウェアだけに頼りたい人には向いていません。

具体的なレンズの種類についても詳しく説明しています。シングレットレンズは最もシンプルな形で、レンズデザインの基本を理解するために重要です。ダブレットレンズは色収差を補正し、長い焦点距離に欠かせません。ペッツバールレンズは、その速い設計とポートレート写真における歴史的な重要性で知られています。

レンズデザインのプロセスについても洞察を提供しており、重要な方程式やデザインを改善するためのヒント、実際の応用例を紹介しています。デザインパターンを認識することの重要性を強調し、ソフトウェアに過度に依存せずにレンズの性能を評価・改善する方法を示しています。

ガイドの各セクションには、歴史的な背景、重要なデザイン要素、実用的なヒント、実際の例が含まれており、理解を助ける構成になっています。このガイドは、光学レンズデザインの知識を深めたい人にとって貴重なリソースであり、実践的な洞察と体系的なアプローチを提供しています。

この記事では、プログラミング言語における型推論の設計方法について、型エラーが発生した際に明確で役立つエラーメッセージを生成する重要性が論じられています。多くの既存の言語は、明瞭さよりも他の目標を優先する設計選択のために、混乱を招くエラーメッセージを生成しています。

著者は、PolySubMLという実験的な言語を作成した人物で、型推論が必ずしも悪いエラーメッセージにつながるわけではないと強調しています。問題を引き起こすのは、しばしば言語の設計そのものであると述べています。以下は、主なポイントです。

まず、コンパイラは型を推測したり、エラーをチェックする際にバックトラックしたりすべきではありません。これにより、長くて役に立たないエラーメッセージが生成される可能性があります。代わりに、コンパイラはなぜその型が無効であるのかを明確に説明する理由の連鎖を提供するべきです。

次に、エラーメッセージはエラーの具体的な文脈を強調する必要があります。たとえば、型の不一致が発生した場合、メッセージは対立する型がどこから来たのかを示すべきであり、期待される型についての仮定をするべきではありません。

また、長いエラーメッセージを提示するのではなく、コンパイラはユーザーにコードの特定の箇所で明確化を求めるべきです。これにより、ユーザーに情報を圧倒させることなく、エラーの原因を絞り込む手助けができます。

さらに、ユーザーはコード内に明示的な型注釈を追加できるようにするべきです。これにより、型の衝突を特定し解決するのが容易になります。言語は、推論可能なすべての型を簡単に表現できるようにする必要があります。

最後に、設計には実行時モデル内で複雑な静的型推論を含めるべきではありません。これにより、予期しない動作や混乱を招くエラーメッセージが生じる可能性があります。

この記事は、思慮深い設計によって型推論を使用する言語において高品質な型エラーメッセージを実現できることを主張し、開発中のユーザー体験を向上させることができると結論づけています。

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この記事では、映画「チャーリーズ・エンジェル」における鳥の描写に関する重大な誤りについて探求しています。著者のフォレスト・ウィックマンは、この誤りを調査する過程を共有しており、これは長年にわたり鳥愛好家を困惑させてきました。

パンデミックの間、ウィックマンはバードウォッチングに対する情熱を育み、鳥が登場する映画における不正確さに気づき始めました。「チャーリーズ・エンジェル」では、キャラクターがベネズエラのトルピアルをピグミー・ナットハッチと誤って特定し、カリフォルニア州カーメルにしか生息しないと主張しています。しかし、これは誤りであり、この鳥は大きさや色が異なる上、その地域には生息していません。

ウィックマンは映画の制作過程に踏み込み、脚本が異なる作家によって何度も書き直されたことを明らかにします。その結果、ピグミー・ナットハッチという名前がコメディの効果を狙って導入されました。しかし、撮影の段階では、制作チームはシーンの熱帯の設定に合った視覚的に印象的な鳥を選ぶことに決め、ベネズエラのトルピアルが使用されました。

映画で聞こえる鳥の歌も不一致でした。それは厚嘴のフォックススパロウの録音であり、シーンに合わせて加工されていたため、バーダーたちの混乱をさらに招きました。

最終的に、ウィックマンはこれらの誤りが映画制作の混沌とした性質から生じたことを結論づけています。多くの決定がプレッシャーの下で行われるため、映画は鳥を正確に描写していませんでしたが、制作側の選択はエンターテインメント性を追求するものでした。この調査は、創造性が時に奇妙な結果をもたらす映画制作の複雑さを浮き彫りにしています。

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モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIがさまざまなアプリケーションとどのように相互作用するかに関する新しい標準として注目を集めています。これはAnthropicによって作成され、現在は主要なプラットフォームに採用されています。MCPは、オープンAPIやユーザーのコントロールに焦点を当てたWeb 2.0の協力的な精神への回帰を示しています。

歴史的に見ると、Web 2.0の本質は、開発者が協力して相互運用可能なツールを構築することにありました。これは、現在のFacebookやTwitterのような閉鎖的なプラットフォームとは対照的です。現在の技術環境ではオープン性が軽視されがちですが、MCPはこれらの価値観への回帰の希望を提供し、プログラマーがより適応性のあるユーザーフレンドリーなシステムを作成することを促しています。

このテキストは、たとえ既存のプロトコルに欠陥があったとしても、それに従うことの重要性を強調しています。これは、オンラインでの創造性や革新を促進する可能性があります。開発者やユーザーは、特にデータの使用やセキュリティに関して、プラットフォームに対してより透明性とコントロールを求めることが奨励されています。

MCPだけでは技術エコシステムやAIに関する議論のすべての問題を解決することはできませんが、よりオープンでプログラム可能なウェブを支持する新しい世代の開発者を鼓舞する可能性を秘めています。これは、ウェブの初期の頃を思い起こさせるものです。

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Depth Anything V2は、TikTokと香港大学が共同で開発した深度推定モデルで、約60万枚の合成画像と6200万枚以上の実際の画像を用いて訓練されています。著者は、このモデルをMaxarのバンコクの衛星画像を使ってテストしました。

著者は、AMD Ryzen 9 CPU、96GBのRAM、NVMe SSDを搭載した強力なワークステーションを使用しています。また、特定のソフトウェア、例えばArcGIS Proとの互換性を高めるために、Windows 11上でUbuntuを実行しています。

最新のArcGIS ProとPythonがインストールされ、Depth Anything V2に必要なライブラリも揃えられています。さらに、最も大きな事前学習モデル（335.3Mパラメータ）がダウンロードされました。

Maxarのオープンデータプログラムからは、バンコクのチャトゥチャック地区の詳細なGeoTIFF画像を含む画像が提供されています。2枚目の画像は、より小さな範囲に焦点を当てた交差点の画像です。

最初の試みでは、大きな画像を使った結果、画像の一部が黒くなっていたため、建物を特定することができませんでした。2回目の試みでは、小さな画像を使用したところ、より良い結果が得られ、深度マップを作成することができましたが、地理参照が必要でした。

深度マップの情報は相対的であり、より正確な建物の高さを特定するためのワークフローを開発することができるでしょう。また、このモデルは高い視点からの航空画像でも良好な性能を発揮します。

著者は、北米とヨーロッパの企業向けにコンサルティングと開発サービスを提供しています。

アラステア・マッキンタイア（1929-2025）は、倫理学、特に美徳倫理学において重要な哲学者でした。彼の最も有名な著書『美徳の後に』は、伝統的な倫理理論に挑戦し、道徳的判断を理解するためには歴史的文脈が重要であることを強調しました。マッキンタイアは、200以上の論文と20冊以上の著書を執筆し、『誰の正義？どの合理性？』や『依存する合理的動物』などで、人間の脆弱性や相互依存のテーマを探求しました。

グラスゴーで生まれたマッキンタイアは、独自の学問的経歴を持ち、博士号を取得することはありませんでしたが、多くの名誉学位を受けました。彼の教育キャリアは多くの著名な機関で展開され、特にノートルダム大学での在職が知られています。生涯を通じて、彼は哲学や宗教においていくつかの変革を経験し、最終的にはローマカトリックに改宗し、トマス主義のアリストテレス主義を受け入れました。

マッキンタイアは、倫理が歴史と結びついていると考え、道徳的な問題を理解するためにはコミュニティの物語や慣習を知る必要があると主張しました。彼の教育スタイルは厳格でしばしば挑発的であり、学生たちに無知に直面させ、批判的に考えることを促しました。哲学の枠を超えて、彼は機知に富んだユーモアでも知られ、他の思想家に対して鋭い批評を行うことが多かったです。

要するに、マッキンタイアは深い思索を持つ思想家であり、特に倫理学における彼の貢献は今なお影響力を持ち、学界では魅力的な人物として記憶されています。

耐久実行エンジン、例えばTemporalについての概念と、データベースや分散トランザクションとの関係、特にマイクロサービスの文脈における内容が述べられています。

耐久実行エンジンは、分散コンピューティングの複雑さを管理し、障害耐性や非同期性を確保するためのシステムです。分散トランザクションの課題として、従来の手法である二相コミット（2PC）プロトコルは、データの整合性や可用性に問題を引き起こす可能性があります。分散トランザクションは、障害耐性を提供するどころか、失敗を増幅させることがあります。

トランザクション処理の歴史的背景には、JavaトランザクションAPI（JTA）やWS-AtomicTransactionのようなウェブサービス標準など、初期の論文や基準からのアイデアが含まれています。しかし、これらの標準の多くは広く採用されることに苦労しました。

マイクロサービスの普及に伴い、従来のトランザクションモデルに依存せずに信頼性を管理するための新しいライブラリやフレームワークが登場しました。オーケストレーションやコレオグラフィーといった概念が、サービス間の相互作用をより良く扱うために生まれました。

現在の耐久実行エンジンであるTemporalは、開発者にとって障害耐性を簡素化することを目指しており、2PCから離れ、シームレスなサービス相互作用に焦点を当てています。長時間実行されるワークフローをサポートするために、新しい設計選択肢やAPIを導入しています。

この分野では、耐久実行の概念をプログラミング言語に統合し、サーバーレスアーキテクチャをサポートするための革新が進行中です。要するに、分散トランザクションの管理における課題と進展、そして新しい技術がより柔軟で障害耐性のある設計を通じてこれらの問題にどのように対処しているかが反映されています。

アーチー・ブランドは、息子のマックスが経験した人生を変える出来事について振り返っています。マックスは、突然死症候群の一種とされる危険な状況に陥りました。事件の前日、家族は普通の活動を楽しんでいましたが、夜間のナニーがマックスの反応がないことに気づいた瞬間、すべてが変わりました。アーチーは、助けを呼び、心肺蘇生を行い、緊急サービスが到着するまでの慌ただしい瞬間を語ります。マックスは蘇生されましたが、酸素不足による脳の損傷から脳性麻痺と診断され、厳しい医療的課題に直面しました。

グレート・オーモンド・ストリート病院での時間を通じて、アーチーとパートナーのルースは、マックスの状態に伴う感情的な混乱を乗り越え、彼の回復や未来についての不安に直面しました。彼らは新しい現実に適応し、マックスへの希望と愛を抱きながら、障害を持つ子供を育てることの難しさにも向き合いました。アーチーは、社会における障害に対する認識や、自らの意味ある人生についての理解がどのように変わっていったかを振り返ります。

困難がある中でも、マックスには喜びや進展の瞬間があり、アーチーは家族や友人からの支援の重要性を強調します。彼は、マックスを「治す」ことへのプレッシャーを認識し、障害を持つ子供を育てることの複雑さに悩みます。最終的に、アーチーはマックスへの深い愛情を表現し、他のどの子供とも交換したくないと述べ、彼らの旅において目的を見出しています。この物語は、逆境に直面した際のレジリエンス、受容、希望の再定義といったテーマを浮き彫りにしています。

KumoRFMは、構造化されたテーブルに保存されることが多い関係データを用いて予測を行うために設計された新しいモデルです。従来の機械学習手法は特定のタスクに対して広範なトレーニングを必要としますが、KumoRFMはタスク特有のトレーニングなしで正確な予測を行うことができます。

KumoRFMの主な特徴には、まず「関係データの基盤モデル」があります。これは複雑なデータ構造を処理し、複数のテーブルにわたるさまざまなタイプのデータ（数値データやカテゴリーデータなど）を扱うことができます。次に「インコンテキスト学習」があり、過去のデータからの例を用いてリアルタイムで予測を行うため、新しいタスクに再トレーニングなしで適応することが可能です。

さらに、KumoRFMは従来の手法よりも平均して2%から8%の性能向上を実現しており、特定のタスクに対して微調整を行うと10%から30%の向上が見込まれます。また、従来のアプローチに比べて非常に迅速で、予測を約1秒で行うことができ、従来の方法に比べてはるかに短時間で済みます。コーディングもほとんど必要ありません。

全体として、KumoRFMは関係データにおける予測モデリングのプロセスを簡素化し、企業が迅速に情報に基づいた意思決定を行うための強力なツールを提供します。

特定のテキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを教えていただければ、喜んでお手伝いします。

この記事では、iOSのショートカットアプリを逆解析し、ディープリンクを通じて自動化を作成できるかどうかを探るプロセスについて説明しています。著者は、さまざまなツールや技術を使用した経験を共有しています。

まず、ディープリンクの理解について触れています。ディープリンクは、アプリがパラメータを持つカスタムURLを処理できるようにします。著者は、ショートカットを作成するのは簡単でも、自動化するのは難しく、「すべて選択」オプションがないことを指摘しています。

次に、逆解析ツールについて説明しています。著者は、strings、lldb、Hopperなどのツールを使用してショートカットアプリのバイナリを分析し、利用可能なディープリンクを見つけました。この分析により、ワークフローや自動化を作成するなど、いくつかの潜在的なアクションが明らかになりました。

重要な発見として、著者はショートカットアプリで使用される特定のディープリンクを特定しています。例えば、shortcuts://create-workflowやshortcuts://galleryなどです。また、コード内にブレークポイントを設定してディープリンクがどのように処理されるかを観察し、アプリの内部動作について重要な洞察を得ました。

限界についても言及しています。詳細な分析にもかかわらず、著者は現在のショートカットアプリのバージョンでは、プログラム的にディープリンクを通じて自動化を作成する方法がないと結論づけています。自動化はデバイス固有であり、手動で作成する必要があります。

将来の可能性についても触れています。記事は、ショートカットアプリ内に自動化データを含むSQLiteデータベースが存在する可能性を示唆しており、脱獄したデバイスでは直接の変更が可能かもしれないとしています。

この探求は洞察に富んでおり、著者のiOS内部に対する理解を深めましたが、ディープリンクを通じた自動化機能が現時点では実現不可能であることを確認しました。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。このサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがあります。

要約がありません。

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古い法律により、チャリング・クロス鉄道橋の下の高さが低くなると、ボートの運転手への警告として藁の束が吊るされることになっています。この法律はロンドン港のテムズ川に関する規則の一部です。現在、橋はメンテナンス中であり、そのため高さが制限されているため、藁の束が必要とされています。

藁の束は近くのジュビリー歩道橋から見えるように吊るされており、夜間は警告灯も使用されています。メンテナンスが今後数年間続くため、藁の束は足場とともに移動される予定です。この法律の起源は不明ですが、川の規則が更新されても依然として有効です。

今後しばらくの間、古い法律によりチャリング・クロス橋から藁の束が吊るされることになります。

量子を誰でも理解できるように

量子の概念を視覚的に学ぶ方法、量子ピクチュラリズムを通じて、量子の旅を始めましょう。

量子ピクチュラリズムとは何か？これは、簡単な数学、つまり足し算、引き算、角度だけを使って量子のアイデアを教える方法です。このアプローチは、初心者にも専門家にも適しており、興味を引くように設計されています。

量子ピクチュラリズムの歴史は、時間をかけて発展してきた様子が記録されています。

さらに詳しい情報を得るには、ボブ・コエックとステファノ・ゴジオソの著書「Quantum in Pictures」をおすすめします。

よくある質問への回答を見つけたり、ZX CalculusのDiscordコミュニティに参加したりして、複雑な数学のスキルがなくても学ぶことができます。

この取り組みの目標は、量子教育をより身近で理解しやすくすることです。複雑な概念を視覚的な学習体験に簡素化することで、誰でも参加できるようにすることを目指しています。

SQLite-JSは、SQLiteデータベース内でJavaScriptを使用してカスタム関数を作成し、データを操作するための拡張機能です。主な機能は以下の通りです。

まず、インストールについてですが、さまざまなプラットフォーム（Linux、macOS、Windows、Android、iOS）向けの事前ビルドされたバイナリをダウンロードし、SQLiteコマンドを使用して拡張機能を読み込むことができます。

関数の種類には、スカラー関数、集約関数、ウィンドウ関数、カスタムソートのための照合順序があります。スカラー関数は個々の行を処理して単一の値を返し、集約関数は複数の行を処理して一つの結果を返します（例：合計や平均）。ウィンドウ関数は集約関数に似ていますが、行をまとめることなくセット内のすべての行にアクセスできます。照合順序は、テキスト値のカスタムソートを定義します。

また、SQLiteのクエリ内でJavaScriptコードを直接評価することが可能です。SQLite-JSで作成した関数は、sqlite-syncを使用してデバイス間で自動的に複製されるため、オフラインでも一貫した動作が保証されます。

この拡張機能には、年齢の計算や中央値、移動平均などの関数を作成するための例も含まれています。ただし、ユーザー定義の関数は、それを作成した接続と同じ接続では更新できず、更新には別の接続が必要です。

ソースコードから拡張機能をコンパイルするための手順も提供されています。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。

この拡張機能は、SQLiteの機能をJavaScriptで強化し、より柔軟なデータ操作を可能にします。

このテキストは、コンピュータグラフィックスのチュートリアル専用のランディングページに関するリソースの概要を提供しています。このページでは主に文章によるチュートリアルが掲載されており、動画チュートリアルは別のランディングページで見ることができます。著者は余暇を利用してこれらのチュートリアルを作成しており、PatreonやPayPalを通じての支援を呼びかけています。すべてのコードスニペットはMITライセンスのもとで共有されており、再利用が容易です。

内容はさまざまなトピックをカバーしています。まず、2Dおよび3D形状のためのインデックス、リマッピング、交差関数などの便利な関数について説明しています。次に、勾配ノイズやボロノイパターンなどの手法を用いた手続き的ノイズの技術が紹介されています。また、シンプルなGPUレイトレーシングやパストレーシングを含むレイトレーシングの異なる方法についても触れています。

ポイントクラウドやボクセルに関する技術、ボリュメトリックソーティングやボクセル表現についても説明されています。メッシュや3Dモデルの保存方法として圧縮技術が紹介され、最小限のストレージ要件でグラフィックスを作成するサイズコーディングの手法も説明されています。さらに、距離フィールドやレイマーチングに関するSDFとレイマーチングの技術、テクスチャ作成やフィルタリングのさまざまな方法、グラフィックスにおけるライティング効果を強化する技術についても言及されています。

レンダリング技術としては、GPU条件分岐、フラスタムカリング、ステレオレンダリングが取り上げられています。古典的なエフェクトや基本的なアニメーションを含むシンプルなエフェクトも紹介されています。グラフィックスプログラミングに関連する数学的概念や、マンデルブロ集合や他のフラクタル概念を探るフラクタルと複雑なダイナミクスについても説明されています。最後に、グラフィックスにおけるフラクタルを視覚化するための技術も紹介されています。

全体として、このページはコンピュータグラフィックスに興味がある人々にとって、理論的な知識と実践的な応用を組み合わせた包括的なリソースとなっています。

ロリン・ホックスタインは、従来の根本原因分析（RCA）アプローチについて批判しています。彼は、この手法が複雑なシステムの失敗を単純化しすぎていると主張しています。RCAは、将来の事故を防ぐために、原因の直線的な連鎖（根本的、基礎的、即時的な原因）を特定することに焦点を当てていますが、このモデルには欠陥があると指摘しています。

ホックスタインは、イギリスの健康安全執行機関が提供するRCAに関するガイドのいくつかの側面を評価しています。特に、複数の原因を認めることや、近接事故の調査の重要性を強調しています。しかし、彼はRCAの因果モデルがシステム内の相互作用の複雑さを捉えられていないと考えています。

代わりに、彼はレジリエンスエンジニアリング（RE）モデルを提案しています。このモデルでは、事故はシステムの構成要素間の予測不可能な相互作用の結果と見なされます。REモデルは、システムが故障にどのように適応し、既存の問題にもかかわらず機能を維持するかに焦点を当てています。このアプローチは、組織が根本原因を排除するだけでなく、適応能力を高めることを促します。潜在的な失敗は常に存在し、時間の経過とともに異なる事故を引き起こすことを認識しています。

要するに、ホックスタインは、複雑なシステムの理解と管理を向上させるために、RCAからREへの移行を提唱しています。

「スケッチカレンダー」プロジェクトは、マルセル・ゲタルスとポール・ゾンネンタッグによって提案され、デジタルアプリの便利さと紙のカレンダーの個人的な魅力を融合させたカレンダーの作成を目指しています。

デジタルカレンダーは、Googleカレンダーのように便利で、デバイス間でのイベント管理が簡単ですが、無機質で堅苦しい印象を与えることがあります。また、カジュアルな予定や個人的な思いを反映するのが難しいです。一方、紙のカレンダーは柔軟性があり、ユーザーがレイアウトをカスタマイズしたり、メモややることリストを追加したりすることができますが、デジタルの便利さには欠けています。

このプロジェクトでは、紙のカレンダーの個性を保ちながら、役立つデジタル機能を取り入れたデジタルカレンダーの作成を探求しています。既存のアプリは改善が見られますが、カスタマイズの面ではまだ限界があります。

プロジェクトでは、日次、週次、月次の相互に関連した表示を作成し、個人的な注釈や共有カレンダー、習慣トラッカーのようなカスタマイズ可能な機能をどのように実現するかを調査します。チームは、この革新的なカレンダーの概念に関する発見や開発の進捗を共有する予定です。

Samchikaは、Java向けの高速で再利用可能なファイル処理ライブラリで、効率的なマルチスレッド処理を目的としています。このライブラリを使用することで、大きなファイルを迅速に処理でき、タスクを並行して実行することが可能です。

主な特徴として、マルチスレッド処理に最適化されており、ファイルを同時に処理できます。また、シンプルなAPIを提供しており、入力やロジックの設定が簡単です。オプションで、処理にかかる時間やメモリ使用量、スレッドのパフォーマンスに関する情報を得ることもできます。特に、大規模なテキストファイルの分析やログ、データセットの処理に適しています。さらに、オープンソースであり、貢献が奨励されています。

Samchikaは、ログ分析やETL（抽出・変換・ロード）操作、大規模なテキストコーパスの処理、バッチレポートの生成、データ変換パイプライン、リアルタイムデータ処理などに特に役立ちます。

インストールは、MavenやGradleといったビルドツールに対して簡単な設定手順が用意されています。

使用方法は、まずライブラリをインポートし、入力と出力のパス、処理ロジックを設定してから実行します。

パフォーマンスに関しては、Samchikaは従来の方法に比べて大幅な性能向上を示し、特に大きなファイルではマルチコアシステムで最大70%速く処理でき、メモリ使用量も管理可能です。

ライセンスはMITライセンスのもとで提供されており、自由に使用や改変が可能です。このプロジェクトは、JavaScriptライブラリや大規模なテキストファイル処理の課題に関する議論からインスパイアを受けています。

研究者たちは、鳥がどのように長距離の移動を行うのかを探っています。例えば、白冠スズメはメキシコからアラスカまでの2,600マイルの旅をし、極地のアジサシは南極まで10,000マイルを移動します。これらの鳥は、移動中の持久力を支えるために、体重が増加し心臓が大きくなるなど、重要な生理的変化を経験します。

最近の研究で明らかになった重要な発見は、細胞のエネルギーを生産するミトコンドリアの役割です。移動中、鳥はミトコンドリアの数、形状、効率に変化が生じ、持続的な飛行のためにより多くのエネルギーを生成します。人間とは異なり、鳥は春の光の変化などの環境の変化に迅速に適応し、長期間の訓練なしにミトコンドリアの性能を向上させることができます。

二つの独立した研究チームは、渡り鳥が「ターボチャージ」されたミトコンドリアを持っており、非渡り鳥に比べて数が多く、効率的であることを発見しました。この強化されたミトコンドリアの機能により、鳥は食事を摂らずに何時間も飛ぶことが可能になります。

さらに、研究はミトコンドリアの活動がエネルギーを提供する一方で、反応性酸素種と呼ばれる有害な分子を生成することも示唆しています。鳥は抗酸化物質が豊富な食事を通じて、このリスクを軽減している可能性があります。

これらの発見は、鳥が驚異的な移動を行うための複雑な適応を明らかにし、鳥と人間のエネルギー利用を理解する上での広範な示唆を提供しています。

「バイブコーディング」という概念についての内容です。これは、ソフトウェア開発において、ユーザーがAIのコードアシスタントを利用して、簡単な問題の説明に基づいてコードを生成するトレンドを指します。これにより、ソフトウェアのアーキテクチャやプログラミングの原則に深く関与することなく、迅速にコードを作成することが重視されています。

「エージェンティックAI」とは、自律的にタスクを実行するAIシステムを指し、「バイブコーディング」は、深い理解や計画なしに迅速にコードを生成することを強調しています。この用語は、技術の民主化や個人の力を高めるというアイデアを促進しますが、著者はこれらの物語が誤解を招き、ソフトウェア開発の複雑さを無視していると主張しています。

多くの人々は、ソフトウェアがどのように作られるかについて表面的な理解しか持っていません。効果的なソフトウェア開発には、要件やユーザーのニーズを慎重に分析し、考慮されたアーキテクチャが必要です。単にコードを書くことだけでは不十分です。

AIに頼ってコーディングを行うことは、適切な構造や理解を欠いた低品質のソフトウェアを生む可能性があり、長期的な問題や効果の薄いツールへの依存を引き起こすことがあります。このトレンドは、学びや専門知識の価値を低下させ、迅速な解決策が個人の成長やスキル習得の過程を置き換えることを示唆しています。

著者は、バイブコーディングが個人にツールを提供することで力を与えるように見える一方で、しばしば不十分な解決策をもたらし、特に社会的に疎外されたグループに対する既存の不平等を強化することになると主張しています。適切に開発されていないソフトウェアは、ユーザーやシステムに悪影響を及ぼし、デジタル製品やサービスの質の低下に寄与する可能性があります。

質や理解に対するコミットメントなしに出力を重視することは、個人や社会に対して無礼であり、有害であると見なされています。著者は、スキルの発展や仕事への意味のある関与を優先する、より思慮深いソフトウェア開発のアプローチを求めています。全体として、バイブコーディングの表面的な魅力を批判し、ソフトウェア開発における専門知識や思慮深いプロセスの重要性を強調しています。

アレックス・エヴァーロフは、大規模なチームが直面する課題について考察し、より効果的なチームワークのアプローチを提唱しています。大きなチームは、効率の低下や誤解、コミュニケーションの問題を引き起こすことがあります。特に、チームが大きすぎると、調整が難しくなり、タスクの漏れや責任の不明確さが生じることが多いです。

一般的なチームと専門的なチームの違いについても触れています。一般的なスキルを持つチームは、内部の依存関係やボトルネックを減らすため、生産性や柔軟性が高まります。一方、専門家チームは狭い範囲に焦点を当てるため、コミュニケーションの断絶や遅延を引き起こすことがあります。

大規模なチームでの初期のスタンドアップミーティングは効果的ではなく、しばしば退屈さや関与の欠如を招いていました。非同期の更新に切り替えることで混乱は減りましたが、スタンドアップミーティングが本来促進するべき貴重な対話が欠けてしまいました。

チームを専門分野ごとのタスクフォースに分ける試みは、一見すると有望でしたが、グループ間の依存関係が明らかになり、協力が依然として必要であることが示されました。

最終的な解決策は、チームを専門家から一般的なスキルを持つメンバーに移行させることでした。これにより、責任感や協力、知識の共有が向上しました。一般的なモデルは、チームメンバーが複数のスキルを学ぶことを促し、引き継ぎの問題を減少させました。

ただし、一般主義には課題もあります。生産性が向上した一方で、燃え尽き症候群や専門的スキルの深さが欠けることもありました。作業負荷のバランスを取り、持続可能な実践を確保することが重要です。

チームの成功は、継続的な改善と実験の文化から生まれました。この文化により、彼らは効果的にワークフローを適応させることができました。エヴァーロフは、チームワークの問題の根本には、共有された目標やコミュニケーションの欠如があると強調しています。実験や適応に対する意欲が、チームの成功には欠かせない要素です。

要約がありません。

著者は中学校で作成したフラクタルについて振り返っています。このフラクタルは「ウォールフラワー」と呼ばれ、12年間壁に飾られています。フラクタルは、異なる向きで正方形を繰り返し並べることで描かれました。時間が経つにつれて、著者は数学について学び、自分のフラクタルが他の既知のフラクタルに似ていることに気づきました。

フラクタルを生成する方法として、二つのアプローチを説明しています。一つは形を手動で配置する方法で、もう一つはLシステムを使う方法です。Lシステムは、回転に基づいて図形を描くためのルールのセットです。最初は両方の方法が同じ結果を生むと思っていましたが、後に形の配置に違いがあることを発見しました。特に中心周りの形の配置に違いが見られました。

テキストでは、基数、ペアリング関数、正方形を構造的にラベル付けする方法といった数学的概念についても探求しています。著者はフラクタルの成長と5の累乗との関連に気づき、ベクトルと行列に基づく独自の数体系を発展させました。

さらに、フラクタルを高次元に拡張するアイデアにも触れ、その際の課題について考えています。最終的に、著者は再発見の旅と数学の美しさについて振り返り、自分の探求が他の人々にも喜びを見出すきっかけになることを願っています。

Googleは最近、従来のトランスフォーマーではなく、拡散技術を使用した初の言語モデル「Gemini Diffusion」を発表しました。

Gemini Diffusionの主なポイントは以下の通りです。まず、動作の仕組みについてですが、通常の言語モデルは一度に一単語ずつテキストを生成しますが、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します。この方法により、エラーを修正し、高品質な出力をより迅速に行うことが可能です。

次に、速度についてですが、このモデルは非常に速いです。具体的には、1秒間に857トークンを生成することができます。テストでは、数秒でシミュレーションされたチャットアプリを作成しました。

比較すると、Gemini Diffusionは速いものの、Cerebras Coderのような他のツールと比較されます。Cerebras Coderは約2,000トークン毎秒の速度で動作します。Googleは、Gemini Diffusionが以前のモデルであるGemini 2.0 Flash-Liteの「5倍の速度」で動作すると主張しています。

技術に関する説明も必要です。拡散モデルについては混乱がありましたが、これら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、出力生成の方法を変更するもので、通常の逐次的なトークン生成を行わずにトランスフォーマー構造を使用することが多いです。

最後に、トレーニングプロセスについてですが、このモデルは文中のマスクされたトークンを予測するように訓練され、マスクされたトークンの数を徐々に減らしていき、最終的には完全なテキストのシーケンスを生成できるようになります。

全体として、Gemini Diffusionは拡散モデルの効率性と既存の言語モデルの能力を組み合わせ、速度と出力品質の両方を向上させることを目指しています。

この記事では、大きなJSONファイルをPydanticに読み込む際のメモリ使用量を抑える方法について説明しています。PydanticのデフォルトのJSON読み込み方法では、メモリ消費が非常に高く、JSONファイルのサイズの最大20倍のメモリを必要とすることがあります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、メモリの問題です。例えば、100MBのJSONファイルをPydanticに読み込むと、メモリ使用量が約2000MBに達することがあります。

次に、解決策としては、より効率的なJSONパーサーを使用することが挙げられます。ijsonライブラリに切り替えることで、JSONデータをストリーミングし、一度に全てを読み込むのではなく、少しずつ読み込むことができます。これにより、メモリ使用量は約1200MBに減少します。また、メモリ効率を高めるために、Pydanticのデータクラスにslotsを実装することで、メモリ使用量をさらに約450MBに抑えることができます。slotsを使うことで、クラスの属性を制限し、メモリを節約できます。

メモリ使用量のまとめとして、Pydanticのデフォルトの読み込みでは2000MB、ijsonを使用すると1200MB、ijsonとデータクラスのスロットを併用すると450MBになります。

この記事では、Pydanticが内部でメモリ使用量を改善できる可能性がある一方で、ユーザー自身がこれらの方法を実装することで効率を向上させることができると提案しています。また、さらなる技術についてのリソースや、Pythonコードの最適化に関するコンサルティングサービスも紹介されています。

Defuddleは、ウェブページを簡素化するためのツールで、不要な要素を取り除き、主要なコンテンツを読みやすくします。コメントやサイドバー、ヘッダーなどの雑多な情報を整理し、必要な情報だけを残します。

主な特徴として、クリーンで一貫性のあるHTML文書を生成し、Markdownへの変換をより良くします。Mozilla Readabilityに似ていますが、取り除く要素が少なく、脚注やコードブロックなどの出力がより一貫しています。また、schema.orgの情報を含む追加データをページから収集することもできます。

Defuddleをインストールするには、以下のコマンドを使用します。Node.jsを使用する場合は、JSDOMもインストールする必要があります。

ブラウザで使用する場合は、Defuddleをインポートして現在の文書を解析します。Node.jsでは、JSDOMをインポートし、Defuddleを使って文字列やURLからHTMLを解析します。

Defuddleは、著者、主なクリーンアップされたコンテンツ、記事のタイトル、発行日、総単語数を含むオブジェクトを返します。

Defuddleには、基本的なブラウザ使用のためのコアバンドル、数学解析のための追加機能を持つフルバンドル、Node.js用に最適化されたノードバンドルの3つのバンドルがあります。

オプションを使って、デバッグモードの有効化やURLの指定、HTMLとMarkdown出力の選択など、Defuddleの動作をカスタマイズできます。

パッケージをビルドするには、Node.jsとnpmがインストールされていることを確認し、依存関係をインストールしてプロジェクトをビルドするためのコマンドを実行します。

要するに、Defuddleは、ウェブページを読みやすくし、データ抽出を改善するための進行中のツールで、ブラウザとNode.js環境の両方に対応した機能を備えています。

ダーヴィン・カレッジでのインタビューの一環として、サイモン・ペイトン・ジョーンズの講義を視聴できます。

要約したいテキストが必要ですが、具体的な内容が示されていません。要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

このテキストは、テキストをさまざまな種類の図に変換するためのオンラインツールの包括的なリストを提供しています。ユーザーは検索機能（CTRL+F）を使って特定のツールを簡単に見つけることができます。

シーケンス図に関しては、sequencediagram.orgがあり、テキストと図の編集が可能です。フローチャートについては、flowchart.funを利用すると、迅速かつ簡単にフローチャートを作成できます。

すべてのオンラインツールやブラウザベースのツールは、ダウンロードせずにウェブブラウザから直接アクセスできます。注目すべきツールには、一般的な図を作成できるPikchr、汎用的な図作成が可能なD2、シーケンス図やフローチャートなど複数の図のタイプをサポートするKroki、さまざまなUML図に対応したPlantUMLがあります。

CLI（コマンドラインインターフェース）を使用するテキストから図へのツールもあり、これらはインストールが必要で、コマンドラインから実行します。例えば、ASCII図を作成するためのditaaがあります。

このリストは手動で管理されており、各ツールへのリンクが含まれているため、簡単にアクセスできます。

このコレクションには、UNIX®ベースのオペレーティングシステムを搭載したさまざまなワークステーションが含まれています。注目すべきワークステーションとその歴史について紹介します。

まず、Sun SPARCstation 1（Sun 4/60）は、1999年にウィスコンシン大学の余剰品から取得されました。2021年には、故障したディスクドライブをSCSI2SDボードで交換して修理されました。このワークステーションはSunOS 4.1.4とSolaris 2.7を動かしますが、Solaris 2.7のパフォーマンスはあまり良くありません。カラービデオカードにアップグレードされ、AUIから10BaseTアダプターを使ってネットワークに接続されています。

次に、Intergraph InterPro 2020は、1980年代にウィスコンシン州交通局によって取得されたワークステーションの一部です。当初は製図システムをサポートするために使用されていましたが、PC技術の進歩により、その重要性は低下しました。2021年には、カスタムケーブルを使用して2台のLCDモニターを接続するように改造されました。

Apollo DN3000は、1998年に廃棄予定だった企業から取得されました。ウィスコンシン州交通局では、当初高速道路の設計に使用されていました。現在は、3Com Etherlink Plusカードを使って家庭のネットワークに接続されています。

HP 9000 C100は、ウィスコンシン大学の余剰プログラムから2台取得されました。ウィスコンシン州交通局では、ESRI ARC/INFOソフトウェアを実行するなど、さまざまな用途に使用されています。一部のソフトウェアディスクも入手可能で、初期のLinuxバージョンがこのワークステーションでテストされています。

これらのワークステーションは、コンピュータ技術の進化と、エンジニアリングやデザインにおけるさまざまな利用方法を示しています。

2025年5月22日、2つの新しいAIモデルが発表されました。Claude Opus 4とClaude Sonnet 4です。これらのモデルは、コーディングや高度な推論に特化しており、Opus 4は世界で最も優れたコーディングモデルとされています。

Claude Opus 4は、特に複雑なタスクにおいて優れたコーディング能力を発揮し、数時間にわたって連続して作業を行うことができます。以前のモデルに比べて、持続的なパフォーマンスや記憶能力が大幅に向上しています。Claude Sonnet 4は、Sonnet 3.7のアップグレード版で、コーディングや推論の精度が向上しており、日常的な使用に適しています。GitHub Copilotに統合されて、より良いコーディング支援を提供します。

両モデルは、作業中にウェブ検索などのツールを使用できる機能を備えており、推論とツールの使用を組み合わせてより良い結果を出すことができます。また、指示に従う精度が向上し、ローカルファイルへのアクセスがある場合には重要な情報を保存して記憶を維持することができます。

Claude Codeというツールも開発者向けに提供されており、人気のある統合開発環境（IDE）に統合され、バックグラウンドでの作業が可能です。これにより、インラインでの提案やフィードバックを通じて開発のワークフローを向上させることを目指しています。

これらのモデルは、さまざまなベンチマークで素晴らしい結果を示しており、特にソフトウェアエンジニアリングのタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮しています。タスクの完了におけるショートカットや抜け道を減らすように設計されており、信頼性が向上しています。

価格については、Claude Opus 4は100万トークンあたり15ドルまたは75ドル、Sonnet 4は3ドルまたは15ドルとなっています。

全体として、Claude 4モデルはAIの能力において大きな進展を示しており、開発者にとってコーディング、推論、コラボレーションを改善するものとなっています。

Postgresの分散版を作成することは難しいですが、新しいことではありません。いくつかのアプローチがあります。

一つはCitusです。これはオープンソースの拡張機能で、手動での設定が必要です。次にCockroachDBがあります。これは統合が容易ですが、オープンソースではなく、真のPostgresではありません。さらにNeonという選択肢もあります。これは真のPostgresの拡張機能で興味深い機能を持っていますが、完全に分散型ではありません。

これらの選択肢は著者のニーズを満たさなかったため、著者はpgfdbという実験的なオープンソースの拡張機能を作成しました。pgfdbはPostgresをFoundationDBの上で動作させるもので、Postgresとの完全な互換性を保ちながら、FoundationDBのスケーラビリティと信頼性を得ることができます。

pgfdbはPostgresの機能を利用して、標準のストレージとトランザクションシステムをFoundationDBの能力に適応させています。現在は実験段階であり、その性能は不確かですが、著者はこの件についての議論にオープンです。

このテキストは、機関用アカウントのシンプルなログインインターフェースについて説明しています。ログインするためのオプションが含まれており、アクセシビリティ機能についても言及されています。

要約がありません。

新しいプロトコル「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」について説明しています。このプロトコルは、言語モデル（LLM）と記号計算システムをつなぐ役割を果たします。LLMは数学の問題を理解することはできますが、解くのが苦手です。一方、記号計算システムは正確な数学的操作を行うために設計されています。MCPを使うことで、LLMはこれらのシステムを効果的に利用できるようになります。

MCPは、LLMがサーバーを通じて外部ツールを呼び出すための標準インターフェースのように機能します。ローカルで動作するため、任意のコードを実行できることからセキュリティ上の懸念があります。

著者は、MCPを使ってLLMが複雑な数学の課題、特にテンソル計算を扱えるようにする実験を行いました。LLMはこの分野でしばしば誤った結果を出すため、MCPを利用することで、SymPyのような専門的なツールに数学的計算を委任し、正確な結果を得ることができます。

MCPサーバーの設定やデバッグは難しいことがあり、非決定的な動作から問題が発生することがよくあります。しかし、うまく機能すれば、複雑な問題に対して正しい解を導き出すことができます。例えば、減衰調和振動子に関する例が示されています。

著者は、GitHubで公開されているコードを試してみることを勧めていますが、これらのサーバーを運用する際の潜在的なセキュリティリスクについても警告しています。全体として、MCPはLLMが数学ソフトウェアとどのように相互作用するかを向上させ、複雑な計算をより身近にする可能性を秘めています。

この文章では、統計学の二つの主要なアプローチである頻度主義とベイズ主義について説明しています。これらは、科学者がそれぞれの違いや実用的な応用を理解するのに役立ちます。

まず、確率の定義について説明します。頻度主義では、確率を繰り返し行われる実験における事象の頻度に基づいて定義します。つまり、確率は多くの試行の結果に関連し、固定された値ではないと考えます。一方、ベイズ主義は確率の概念を拡張し、事象に対する確実性のレベルを表現します。これにより、事前の知識やデータに基づいて確率を推定することが可能になります。

哲学的な違いもあります。頻度主義者は事象の長期的な頻度に注目しますが、ベイズ主義者はパラメータに対する知識や信念を重視します。

実用的な応用については、頻度主義とベイズ主義の方法が、観測された光子のカウントに基づいて星からの真の光のフラックスを推定するという単純な統計問題にどのように対処するかを比較する例が示されています。単純な問題においては、両者が似たような推定値を得ることができますが、より複雑なシナリオでは大きく異なる結果になることがあります。

方法論については、頻度主義の手法は最尤推定を用いて最良の推定値や信頼区間を求めます。ベイズ主義の手法はベイズの定理を適用し、事前分布と尤度を使って事後分布を導出します。複雑なモデルでは、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）などのサンプリング技術を利用することがよくあります。

このように、両者は単純なケースでは似た結果を導くことができるものの、問題が複雑になるにつれて異なる方法論や解釈を発展させます。この文章は、今後の議論においてこれらの違いをさらに探求することを促しています。全体として、頻度主義とベイズ主義の基本的な違いを紹介し、科学的データ分析におけるその影響を強調しています。

Kotlin用の言語サーバーは、Visual Studio CodeでKotlinを早期にサポートするために開発されており、言語サーバープロトコルに基づいています。このサーバーは、IntelliJ IDEAとそのKotlinプラグインを基にしています。

まず、最新のVisual Studio Codeの拡張機能をダウンロードしてください。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てインストールできます。また、Javaのバージョンは17以上である必要があります。言語サーバープロトコルを有効にするために、JVM専用のKotlin Gradleプロジェクトを開いてください。

この言語サーバーは、JVM専用のKotlin Gradleプロジェクトのインポートをサポートしています。他のタイプのインポートは実験的な段階です。KotlinやJavaのソースコードやバイナリへのナビゲーションが可能で、クイックフィックスやインスペクション、インポートの整理などのコードアクションも含まれています。リファクタリング機能としては、名前の変更やシグネチャの変更が可能です。診断機能や補完機能もあり、リアルタイムでの診断やさまざまな補完方法を提供します。また、プロジェクト内のドキュメントやホバーサポートを提供するKDocサポートもあります。コードのフォーマットも完全にサポートされており、Windowsに対応し、リアクティブに更新されます。

現在、このプロジェクトはプレアルファ段階にあり、実験的で日常使用には安定していません。実験には安全ですが、重要なプロジェクトには推奨されません。

主にmacOSとLinux用のVisual Studio Codeでテストされていますが、他のエディタも手動で設定することができます。LSPの実装は、迅速な開発のために部分的にクローズドソースですが、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で問題を報告できます。貢献は限られていますが、ドキュメントの更新は歓迎されています。

著者は、「NoteVision」というiPadアプリを使って4年間視唱練習を行ってきた経験から、洞察や方法を共有しています。1990年代にギターを始め、2021年にピアノが自宅の書斎に移動した際にピアノを学ぶことに決めました。

練習の一部はMIDIキーボードとPythonインターフェースを使って自動化し、自分の進捗を追跡しています。このアプリでは、異なる調性や和音を含むカスタマイズ可能な練習セッションが可能です。また、進捗を視覚化するためのダッシュボードを作成し、学習の中での明確な段階を記録しています。

著者は、練習におけるランダム化の重要性を強調しています。これにより、簡単な調に偏ることを避けることができます。4年経った今でも視唱のスピードと正確さを向上させることができたと述べており、スケールや理論、耳のトレーニングなど、他の音楽練習要素をルーチンに組み込むことの利点も挙げています。

主なポイントとしては、音符を名前で呼ばなくても演奏できること、練習におけるランダム化が有益であること、初めは進歩が遅くても時間をかけて継続的に改善できること、そして音楽練習のさまざまな要素を組み合わせることが推奨されています。

グラスゴーにあるハンターリアン博物館を訪れた著者は、スライムが入ったガラス瓶に注目しています。スライムは生命や進化のさまざまな側面と結びついており、生物学や私たちの環境において驚くほど広く存在しています。

著者はハンターリアン博物館を探訪し、その多様なコレクションと歴史的な重要性を紹介しています。スライムは、固体と液体の特性を持つ独特な物質として描かれています。スライムはさまざまな生態系や生物機能において重要な役割を果たしています。

さらに、スライムの歴史的な背景についても触れています。エルンスト・ヘッケルが提唱した原始スライムの理論は、生命の起源として知られていますが、後にHMSチャレンジャー号の探検によって否定されました。

現代社会では、スライムはその重要性にもかかわらず、しばしば嫌悪感を持って見られています。これは、健康や環境におけるスライムの本質的な役割を覆い隠しています。

著者は、スライムの特性や潜在的な応用についての研究が進行中であることを強調しています。特に、ソフトロボティクスや生物医学的な利用が期待されています。

著者は、スライムが自然や人間の生物学においてどれほど普遍的で重要であるかを強調し、単なる不快な存在としてではなく、その意義を再評価することを促しています。

要約がありません。

SEBoKは、システムエンジニアリングに関する知識を網羅したガイドで、コミュニティからの意見を反映しながら常に更新されています。このガイドは、製品、サービス、企業システムのライフサイクルを管理するための学際的なアプローチであるシステムエンジニアリングを理解する手助けをすることを目的としています。具体的には、問題の特定から解決策の実施、さらには廃棄に至るまでのプロセスを含みます。

最新のバージョンであるSEBoK v. 2.11は、2024年11月25日にリリースされ、組織におけるシステムエンジニアリングの成功を妨げる要因、コスト見積もり、レジリエンスモデリングなどの新しいトピックに関する記事が追加されています。また、新しい標準や既存のコンテンツの改善を反映した更新も含まれています。

SEBoKは八つの部分に構成されており、確立された知識と新たに出現しているシステムエンジニアリングの実践、例えばアジャイル手法やモデルベースシステムエンジニアリング（MBSE）を扱っています。コンテンツの作成と管理は、INCOSEやIEEEシステム評議会などの組織によって支えられたボードによって監督されています。

ユーザーはSEBoKをオンラインでアクセスすることも、オフラインで読むためにダウンロードすることもできます。また、システムエンジニアリングコミュニティからの貢献も奨励されています。

行列の固有分解を計算する際、コンピュータの浮動小数点演算によって誤差が生じることがあります。これは1965年にウィルキンソンが指摘したことで、実際の非対称行列が重複した実固有値を持っていても、計算結果として複素固有値が現れることがあるということです。

最近、同僚たちが多変量正規分布からサンプルを生成するシミュレーションのためにRコードを実行した際、再現性の問題に直面しました。set.seed()を使って乱数生成を制御していたにもかかわらず、異なるマシンで異なる結果が出てしまい、期待とはかけ離れた結果になりました。最初はコードに誤りがあるのか、Rの関数MASS::mvrnorm()に問題があるのではないかと考えました。

調査の結果、問題はコードやRパッケージに起因するのではなく、浮動小数点演算の誤差から生じていることが明らかになりました。浮動小数点演算は数値計算にわずかな誤差をもたらし、特に多変量正規サンプルの生成のような複雑なシナリオでは、結果に大きな違いを生むことがあります。

例えば、似たような共分散行列が一見同じに見えても、計算誤差によってわずかに異なることがあります。これらの行列から乱数サンプルを生成すると、小さな違いが大きく異なる出力を引き起こすことがあり、乱数生成器のシードが同じでも結果が異なることがあります。これは、コンピュータ上での数値計算の複雑さと予測不可能性を示しており、わずかな入力の変動が大きな出力の違いを生むことがあることを強調しています。

要するに、set.seed()は通常Rでの再現性を保証しますが、浮動小数点演算がこの期待を妨げることがあるため、数値計算の限界を理解することが重要です。

要約がありません。

Visual Studio Code（VS Code）は、GitHub Copilotに関連する更新や新しいエージェントモードを含むいくつかの新機能と改善を導入しました。

VS Codeのために新しいテキストバッファの実装が開発され、速度とメモリ使用量の向上に重点が置かれています。以前の実装は単純な行配列を使用しており、効果的ではありましたが、大きなファイルを扱う際にメモリの問題を引き起こしていました。新しい実装では「ピースツリー」というデータ構造を使用しており、メモリ使用量を最小限に抑え、テキスト編集の効率的な処理を可能にしています。

主な改善点として、まずメモリ効率が挙げられます。ピースツリーは、以前の行配列方式に比べてメモリ消費を削減する構造を持っています。次にパフォーマンスの向上があり、新しい実装は特に大きなファイルの開く時間や編集操作を速くしています。ただし、ピースツリーは行ベースの検索に関しては行配列よりも遅く、今後の最適化がこの問題に対処する可能性があります。

実際のパフォーマンスプロファイリングでは、パフォーマンスのホットスポットに関する一般的な仮定がしばしば誤っていることが示されました。また、異なる行区切りシーケンス（CRLF）を管理することは複雑であることが分かりました。統合の問題から、テキストバッファをC++に移行するのではなく、JavaScriptのままにする決定が下されました。

今後の作業としては、Findコマンドの改善やテキストバッファ内の不要な呼び出しを減らすことなど、さらなる最適化が必要です。新しい実装はすでにユーザー体験を向上させており、最新バージョンのVS Codeではデフォルトとして提供されています。

全体として、新しいテキストバッファは開発者にとってVS Codeのパフォーマンスと信頼性を向上させることを目指しています。

Daviaは、既存のPythonコードを使ってカスタムアプリケーションを迅速に作成できるツールです。ユーザーインターフェースのデザインを気にせずに、簡単に機能的なツールを数分で構築できます。

Daviaは、現在のPythonコードやライブラリ、データソースとシームレスに統合されます。フロントエンドの複雑さを排除し、美しくレスポンシブなインターフェースを自動的に生成するため、コードに集中できます。

ツールが完成したら、シンプルなリンクで瞬時に共有でき、チームメンバーは複雑な設定なしでアクセス可能です。Daviaを使うには、まずインストールし、Pythonのタスクを作成してアプリの説明をプラットフォームに記入します。その後、ワンクリックでデプロイできます。

作成できるツールの例としては、管理ダッシュボード、データクリーニングツール、データ可視化ダッシュボード、在庫管理システム、自動報告ツール、メール送信ツールなどがあります。

Daviaは、Pythonコードに基づいたインタラクティブなツールの構築と共有を簡素化します。

このテキストでは、トランスフォーマーモデルを強化するためのさまざまな現代的手法について、特に注意機構と推論効率の観点から説明しています。

グループクエリアテンション（GQA）は、複数のクエリヘッド間でキーとバリューの投影を共有することで、推論時のメモリ使用量を削減します。これにより、計算コストを下げつつ性能を維持できます。

マルチヘッド潜在アテンションは、学習可能な潜在ベクトルを導入し、自己注意の計算の複雑さを減少させます。これにより、モデルはより長いシーケンスを効率的に処理できるようになります。

フラッシュアテンションは、注意を小さなブロックで処理することでメモリ効率を改善します。これにより、長いシーケンスに対するメモリ要件が大幅に削減されます。

リングアテンションは、複数のGPUに注意計算を分散させる技術で、メモリ制限を超えずに長いシーケンスを処理できます。

プレノーマライゼーションは、残差ブロックの主要な操作の前に正規化を適用する構造的変更で、トレーニングを安定させ、収束を早める効果があります。

RMSNormは、平均中心化を避けることでトレーニング速度を向上させる簡略化された正規化手法で、従来のレイヤー正規化よりも効率的です。

SwiGLUは、ゲーティングと非線形性を組み合わせた活性化関数で、情報の流れを適応的に調整することでニューラルネットワークの性能を向上させます。

ロタリーポジショナルエンベディング（RoPE）は、注意機構において回転を通じて位置情報を取り入れる方法で、追加のパラメータを加えることなく相対的な位置を効果的に捉えます。

エキスパートの混合（MoE）は、各入力に対して小さな「エキスパート」のサブセットのみを活性化するアーキテクチャで、大きなモデル容量を持ちながら計算量の増加を抑えます。

学習率のウォームアップは、トレーニングの初めに学習率を徐々に増加させる技術で、不安定さを防ぎ、収束を改善します。

コサインスケジュールは、コサイン曲線に従った学習率の減衰方法で、トレーニング中のモメンタムを維持し、最適な解に向かう収束を改善します。

AdamWオプティマイザーは、重みの減衰を勾配更新から切り離した改良版のAdamオプティマイザーで、一般化性能を向上させます。

マルチトークン予測は、モデルが複数のトークンを一度に予測できる技術で、推論中のフォワードパスの回数を減らし、生成を加速します。

投機的デコーディングは、迅速なドラフトモデルを使用して候補トークンを生成し、それを大きなターゲットモデルで検証する方法で、品質を維持しながら推論を加速します。

これらの手法は、トランスフォーマーモデルの性能と効率を最適化し、自然言語処理やその他のさまざまなアプリケーションにより適したものにすることを目指しています。

テキストでは、Haskellにおける一般的な面接質問について説明し、言語の独自の特徴を使った解決方法を示しています。

まず、回文チェックの機能があります。これは、文字列が前から読んでも後ろから読んでも同じかどうかを確認する簡単な関数です。例えば、「racecar」は回文ですが、「hello world!」は回文ではありません。

次に、フィズバズの問題があります。これは、1から100までの数字を印刷し、3の倍数を「Fizz」、5の倍数を「Buzz」、両方の倍数を「Fizz Buzz」に置き換えるというものです。Haskellの関数とパターンマッチングを使うことで、論理が簡素化されます。

また、Nまでの合計を求める問題もあります。これは、リストの中から合計が指定された数になる3つの数字の組み合わせを見つけるという挑戦です。解決策には、組み合わせを生成する再帰関数と、合計に基づいてフィルタリングする方法が含まれます。

さらに、アナグラムのチェックもあります。2つの文字列がアナグラムかどうかを確認するために、両方の文字列をソートして比較します。実装を改善することで、大文字と小文字の違いを無視することも可能です。

最小値と最大値を求める問題もあります。リストの中で最も小さい数と大きい数を見つけることが目的です。空のリストを安全に扱うために、Maybe型を使って例外を避ける方法など、いくつかの手法が示されています。

最後に、単語の頻度を調べる問題があります。これは、テキストの中で最も一般的な単語を見つけることです。解決策では、各単語の出現回数を数えるためにマップを使用します。

著者はHaskellの関数型プログラミングスタイルを強調し、コードの合成性や明確さの利点を紹介しています。また、Haskellや関数型プログラミングの概念について学ぶことを推奨しています。

要約がありません。