トーマス・プタセックは、AI支援プログラミングの影響について、特に大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てて語っています。彼は、一部のテクノロジーリーダーがLLMの導入を推進している一方で、多くの経験豊富な開発者がAIを一時的なトレンドと見なしていることに懐疑的であると指摘しています。

プタセックは、LLMが面倒な作業を処理することでコーディングの効率を大幅に向上させ、開発者がより創造的で複雑な問題に集中できるようになると強調しています。彼は、現代のコーディングでは、エージェントを使用してコードベースを自律的にナビゲートし、コンパイルやテストを行い、さまざまなツールと対話することが含まれていると説明しています。これにより、チャットインターフェースからコードを単にコピー＆ペーストするよりもはるかに効果的です。

LLMが生成するコードが常に高い基準を満たすわけではなく、開発者は出力をレビューし編集する必要があることも認めています。しかし、彼はLLMが繰り返しの作業に対してしっかりとした基準を提供することで、全体的なコードの質を向上させることができると考えています。

LLMによる雇用の喪失についての懸念も認識されていますが、プタセックは自動化がテクノロジーの進化の一部であると主張しています。また、開発者の中には、歴史的に著作権や知的財産について無視してきた人々が多いため、盗作や知的財産に関する議論はしばしば偽善的であるとも指摘しています。

プタセックは、LLMがプログラミングにおける重要な進歩を示しており、その能力を受け入れることでソフトウェア開発における生産性と革新が向上する可能性があると結論付けています。

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これは、Cloudflare Workers上でPKCEをサポートするOAuth 2.1プロトコルを実装するためのTypeScriptライブラリです。現在はベータ版（2025年3月時点）で、APIは変更される可能性があります。

このライブラリの主な特徴は、APIエンドポイントの認証を簡素化し、トークン管理を自動で行うことです。これにより、APIコードはリクエスト処理に集中でき、手動での認証チェックが不要になります。ユーザーの詳細情報は自動的に提供されます。また、ユーザー管理やユーザーインターフェースの構築方法に柔軟性があります。セキュリティを強化するために、ハッシュ化された秘密情報のみを保存します。

ライブラリの使用方法としては、APIルートを処理するように設定し、非APIリクエストのデフォルトハンドラーを指定することができます。設定オプションには、apiRoute、apiHandler、defaultHandler、および認証やトークン交換のためのエンドポイントが含まれます。

トークン管理に関しては、ライブラリは自動的なトークン交換を可能にし、トークンに関連するプロパティを更新します。トークン交換中にアクションを実行するためのコールバックもサポートしており、他のOAuthサービスとの同期に役立ちます。

セキュリティ面では、機密情報をエンドツーエンドの暗号化で安全に保存し、アクセストークンなどの秘密情報はハッシュ化された形式でのみ保存されます。

エラーハンドリングについては、カスタムエラーレスポンスやログ記録を行うことで、エラー管理を改善します。

リフレッシュトークンの実装では、クライアントが2つの有効なリフレッシュトークンを持つことができ、トークンの更新失敗による問題を防ぎます。

このライブラリは、AIモデルのClaudeの支援を受けて開発され、セキュリティとコンプライアンスについて徹底的にレビューされています。OAuth 2.1の実装を簡素化し、開発者にとっての使いやすさとセキュリティに重点を置いています。

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ニュージーランドのIT業界では、2025年に入ってから競争が激化し、求職者たちは大きな課題に直面しています。多くの求職者は、この状況を「悪夢」と表現しており、競争の激しさと求人の少なさが影響しています。マイクロソフトやニュージーランド保健省などの企業が大規模な人員削減を発表しており、すでに厳しい市場にさらに拍車をかけています。

経験豊富なプロフェッショナルであるジェームズ・ジャンは、特に多くの雇用主が地元の候補者を優先するため、面接を受けるのが難しいと報告しています。彼は中国での年齢差別から逃れるためにニュージーランドに移住し、多くの職に応募しましたが、成功には至っていません。同様に、最近卒業したグレース・ジェンも、多くの応募を行ったにもかかわらず、返事をもらうのに苦労しています。

リクルーターたちは、移民がビザの制限や最近の経済の低迷によって候補者が溢れている市場など、追加の障害に直面していることを指摘しています。テクノロジー分野には回復の兆しが見られるものの、雇用主は依然として慎重で、高度に専門的なスキルを求めています。

全体として、求職者には強力なプロフェッショナルネットワークを構築し、市場が徐々に改善する兆しを見せている中で希望を持ち続けることが勧められています。

MongoDBでは、複雑な分散アルゴリズムが正式な仕様に合致していることを確認することが重要です。このプロセスは「適合性チェック」と呼ばれ、実装がTLA+で記述された仕様に沿っているかを検証します。2020年に著者と同僚は、2つのMongoDB製品がTLA+の仕様に従っているかをテストし、この論文はその経験と5年間の進展について振り返っています。

適合性チェックのプロジェクトは、アジャイル開発と正式な仕様を組み合わせた「eXtreme Modelling」という手法に触発されました。このアプローチでは、大きくて複雑な仕様を一つ作るのではなく、複数の小さな仕様を作成することを重視し、実装が進化する中で継続的に適合性をテストできるようにしています。

適合性チェックのために探求された主な技術は2つあります。1つ目は「テストケース生成」で、これは仕様に基づいてテストを生成し、実装が期待通りに動作するかを確認します。2つ目は「トレースチェック」で、実行中の実装の状態変化を記録し、それを仕様と比較して一致しているかを確認します。

MongoDBサーバーで行ったトレースチェックの実験では、マルチスレッドプログラムの状態を正確にキャプチャすることが難しいという課題が明らかになりました。テストは、実装が選択した仕様に適合しなかったため失敗しました。著者は以下の3つの重要な教訓を得ました。マルチスレッドプログラムの状態をキャプチャすることは複雑であること、仕様は実装を正確に反映する必要があること、複数の仕様に対してトレースチェック技術を適応することは難しいことです。

一方、テストケース生成の技術はMongoDB Mobile SDKに成功裏に適用され、バグを発見し、オペレーショナルトランスフォーメーションアルゴリズムとの適合性を確保しました。

全体として、両方の適合性チェック技術には可能性がありますが、同時に大きな課題も伴います。著者は、複雑なシステムにおいてコードと仕様の整合性を維持するために、これらの技術のさらなる探求と開発を促しています。

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Vantaは、ネットワークの動作を分析するためのシンプルで高速なコマンドラインツールです。このツールは、明確さと構造化されたデータに重点を置いており、Wiresharkのような複雑なツールとは異なり、カスタムスクリプトや最小限のセットアップに適しています。

主な機能には、HTTP、DNS、TLSプロトコルの解析、双方向データフローの自動再構築、JSON形式でのクリーンな要約の生成、外部依存関係のない単一のバイナリとしてのポータビリティがあります。

ツールを実行するには、コマンドgo run main.goを使用します。詳細な使用方法は、usageフォルダに記載されています。

Vantaは、macOS 15.5（Apple Silicon）上でGoを使用して開発されました。このプロジェクトは、全て学部生によって個人プロジェクトとして作成されました。

プロジェクトの構成は、メインプログラムファイルのmain.go、サンプル入力ファイルのcapture.json、コアロジックやデコーダー、実験的なファジングモジュール、エクスポート機能を含むinternal/フォルダ、使用方法に関するドキュメントがあるusage/フォルダから成り立っています。

このプロジェクトは、大学で国際学生が直面した政治的圧力に応える形で作られました。開発者は、コードを通じて意味のある貢献を目指しました。VantaはWiresharkの簡略版かもしれませんが、開発者のコミットメントを反映しています。

最後に、教授や学校に感謝の意を表します。フィードバックやレビューは、メールまたはGitHubを通じて歓迎しています。

Kanは、Trelloの代替として利用できるオープンソースのプロジェクト管理ツールです。

主な機能には、ボードの表示管理があり、誰がボードを閲覧・編集できるかを制御できます。また、チームメンバーを招待して共同作業を行うことができ、Trelloからのボードのインポートも簡単に行えます。ラベルやフィルターを使ってカードを整理し、迅速に見つけることができます。チーム内でのコラボレーションを促進するためにコメント機能もあり、カードに対する変更をすべて記録するアクティビティログも用意されています。再利用可能なボードテンプレートの機能が近日中に追加される予定で、お気に入りのツールとの連携機能も今後提供される予定です。

開発に関する情報としては、Next.jsやTailwind CSSなどの技術を使用して構築されています。開発を始めるには、リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、環境を設定してサーバーを起動する必要があります。

貢献は歓迎されており、貢献ガイドラインに従ってください。KanはAGPLv3ライセンスのもとで提供されています。

サポートが必要な場合は、[email protected]にメールを送るか、Discordサーバーに参加してください。

デジタルデータを紙に保存する「ペーパーデータストレージ」という概念について説明しています。著者は、実行可能なプログラムや秘密のメッセージ、音声録音、科学論文など、さまざまなデジタルコンテンツを紙に印刷する方法を探求しています。

印刷するデータの種類には、実行可能なプログラム（base64でエンコード）、暗号化されたメッセージ（GPG-AES256とQRコードを使用）、ラグビーの試合の音声録音、そして一枚の紙に凝縮された科学論文が含まれます。

データのエンコーディング形式には、文字ベースのエンコーディングとドットベースのエンコーディングがあります。文字ベースのエンコーディングでは、バイナリをテキストに変換し、光学式文字認識（OCR）を利用して人間が読みやすいデータを提供します。具体的な形式には、A4用紙1枚あたり最大4.6KBのBase16、最大5.8KBのBase32、理論上最大17KBのBase64、そしてOCR性能を向上させるためのカスタム形式bocr32があります。

ドットベースのエンコーディングでは、小さな点を使って情報をエンコードし、データ密度を高めます。QRコードは、複数のコードを重ねる技術を使うことで、A4用紙1枚あたり約70〜100KBのデータを保持できます。また、Optarというエンコーディング方法では、特定の設定を用いることで最大100KBのデータをA4用紙1枚に収めることが可能です。

長期保存のためには、耐久性のあるアーカイブ品質の紙とインクを使用することが重要です。石や金属などの他の材料も、より長持ちする保存方法として利用できます。

印刷やスキャンの過程でエラーが発生する可能性があるため、QRコードにおけるリード・ソロモンエンコーディングのようなエラー訂正手法がデータの損失を防ぐのに役立ちます。

手書きのデータに適したエンコーディングもあり、特に良好なOCRが利用できる場合に有効です。紙に保存されたデータは、簡単に移動したり、郵送したり、創造的に運搬することができます。

このテキストでは、ペーパーデータストレージに関連するさまざまな研究やツールにも言及し、その可能性と課題を強調しています。

アマゾンは、Dafnyプログラミング言語を使用したプログラム検証のための教材を開発しました。この教材には、Dafnyでプログラミングを学び、プログラムを検証することに興味がある人のための講義スライドや演習が含まれています。

Dafnyは、プログラミング言語でありながら、証明支援ツールとしても機能します。これにより、ユーザーはプログラムの正しさを検証することができます。Dafnyにおける証明は、読者に正しさを納得させるためと、なぜその主張が真であるかを説明するための二つの目的があります。教材では、証明を直感的に理解することと、形式的に理解することの両方を強調しています。

コースは三つの部分に分かれています。第一部では、Dafnyをプログラミング言語として紹介し、検証なしでその構文や特徴に焦点を当てます。第二部では、Dafnyを証明支援ツールとして教え、仕様言語や形式的な証明技術に重点を置きます。第三部では、プログラム検証を扱い、関数型プログラムから始めて、命令型やオブジェクト指向プログラムに進みながら、さまざまな検証戦略を強調します。

このカリキュラムは、プログラミングと証明の概念を分けることで、証明や検証についての理解を深めることを促進します。これにより、混乱やフラストレーションを防ぐことができます。このコースは、Dafnyを使用したプログラム検証のスキルを初心者と経験豊富な開発者の両方に向上させることを目指しており、形式的な証明における自動化がもたらす課題に対処しています。

創造的なマスタリーを達成するには、認識されないまま何年も努力を続ける必要があります。多くの成功したクリエイターは、最初はほとんど観客がいない状態から始まり、長い間注目されないコンテンツを発表しています。名声や称賛を追い求めることは挫折を招くことがあるため、自分が楽しんで創作することに焦点を当てることが重要です。

続けるためのいくつかのポイントがあります。まず、自分が愛するものを創作しましょう。ミュージシャンのマイク・ポズナーのように、観客を喜ばせることよりも、自分が楽しめる音楽やアートを作ることに集中することで、モチベーションを維持できます。

次に、自分を外に押し出しましょう。自分に響くコンテンツを作ることで、モチベーションを保つだけでなく、同じ興味を持つ観客を引き寄せることができます。

最後に、初期の作品を将来の観客への投資と考えましょう。今は評価されなくても、将来的にフォロワーを得たときに価値が出てきます。

少ない観客に向けて発信していると感じたときも、あきらめずに続けてください。あなたの粘り強さは必ず報われるでしょう。

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Onlookは、AI、Next.js、TailwindCSSを使用してウェブサイトやプロトタイプ、デザインを作成するために設計されたオープンソースのビジュアルファーストコードエディタです。ユーザーはブラウザ内で直接編集でき、変更をリアルタイムで確認できるため、FigmaやWebflowのようなツールの使いやすい代替手段となっています。現在、Onlook for Webは開発中で、チームは貢献者を募集中です。

主な機能には、テキスト、画像、テンプレート、GitHubリポジトリからNext.jsアプリを迅速に作成できる「クイックアプリ作成」、直感的なユーザーインターフェースを使ってブランド資産やレイヤー、コンポーネントを管理し、ページを作成・ナビゲートできる「ビジュアル編集」、リアルタイムのコードエディタやコマンドラインインターフェース（CLI）コマンド、ローカルコード編集を備えた「開発ツール」、共有可能なリンクを生成しカスタムドメインをリンクできる「簡単なデプロイ」、リアルタイムでの編集やコメントをサポートする「チームコラボレーション」があります。

Onlookはホスティングアプリとしても、ローカルでの使用にも対応します。Next.jsとTailwindCSSのプロジェクトと連携し、ユーザーがプロジェクトを簡単に作成または編集できるように設計されています。

技術的なアーキテクチャとしては、Onlookはウェブコンテナ内でコードを実行し、エディタ内にライブプレビューを表示します。Next.jsとTailwindCSSとの相性が良いように設計されていますが、将来的には他のフレームワークにも対応できるようスケーラブルな構造を目指しています。

詳細なドキュメントや貢献については、docs.onlook.comやプロジェクトのGitHubページを訪れてください。

世界最大のパンク音楽アーカイブである「マキシマム・ロックンロール（MRR）」コレクションが、テネシー州中部にあるミドルテネシー州立大学（MTSU）のポピュラー音楽センターに移転します。このアーカイブには、約60,000枚のレコード、写真、ジン、文書が含まれており、パンクロックの歴史とその世界的な影響を示しています。

ポピュラー音楽センターは、アメリカのフォーク音楽とポピュラー音楽に関する最大の研究センターの一つであり、今回の重要なコレクションを収蔵することになります。センターのディレクターであるグレッグ・レイシュ氏は、MRRアーカイブがMTSUをパンク研究の重要な拠点として確立するだろうと考えています。

パンク文化に情熱を注ぐ図書館員のローガン・ダルトン氏は、このコレクションを活用してアウトリーチイベントを行い、世界中の研究者とつながることを楽しみにしています。コレクションは6月に到着する予定で、センターはパンクの遺産を探求し、新しい観客を引き込むプログラムを作成する計画です。MTSUは、将来の世代のためにパンク音楽の歴史を保存し、普及させることを目指しています。

奈良医科大学の酒井宏美教授を中心とした日本の科学者たちが、すべての血液型に対応可能な新しい人工血液を開発しました。この合成血液は、期限切れの献血から抽出したヘモグロビンを使用しており、常温で最大2年間、冷蔵で5年間保存できるため、通常の血液の保存期間である42日よりもはるかに長持ちします。

2022年には小規模な試験が始まり、健康なボランティアに人工血液の注射が行われました。軽い副作用はあったものの、生命兆候は安定していました。研究チームは、2030年頃には人工血液を実用化できることを目指して、より大規模な試験に移行しています。また、小松照之教授は、血圧を安定させたり、出血や脳卒中の治療に役立つ可能性のある別のタイプの人工血液の研究を進めており、動物実験での有望な結果を受けて人間を対象とした試験の計画が進められています。

MonsterUIは、FastHTMLを使用してウェブアプリケーションのユーザーインターフェース（UI）を簡単に作成するためのPythonライブラリです。このライブラリは、複数の言語やフレームワーク、膨大なCSS、そしてしばしば混乱を招くクラス管理に対処する必要があるウェブUI開発の複雑さを軽減することを目的としています。

ウェブUI開発にはいくつかの課題があります。魅力的なウェブアプリを構築することは難しく、通常は高度なCSSやBootstrap、Tailwindのようなフレームワークが必要です。また、ナビゲーションバーやフォームなどのさまざまなコンポーネントのスタイルを管理するのは、アプリケーションが成長するにつれてますます難しくなります。開発者はしばしばHTML、CSS、Pythonの間を行き来することになり、効率的なコーディングができなくなります。

MonsterUIは、デザインの質を損なうことなく、純粋なPythonで現代的でレスポンシブなウェブアプリを簡単に作成できるようにします。人気のあるライブラリに基づいた事前スタイル済みのコンポーネントを提供することで、開発者はスタイリングではなく機能に集中できるようになります。

MonsterUIの特徴には、まず美しいコンポーネントをCSSを書くことなく提供する「事前スタイル済みコンポーネント」があります。次に、すべてのHTML要素に対して合理的なスタイルのデフォルトを提供する「スマートデフォルト」があります。また、ダークモードとライトモードを含む12のカラーテーマを持ち、コンポーネント間で同期する「テーマサポート」もあります。さらに、ラベル付きの入力フィールドなど、よく使われるUI要素のショートカットを提供する「一般的なUIパターン」や、モーダルやナビバーのような複雑なコンポーネントをボイラープレートコードなしで作成するための「高レベルコンポーネント」も用意されています。最後に、Markdownをスタイル付きのHTMLに変換し、構文ハイライトを行う「Markdownレンダリング」機能もあります。

MonsterUIの導入は簡単で、pipを使ってインストールできます。また、MonsterUIを使って新しいFastHTMLアプリケーションを設定するのも簡単です。このライブラリは、内蔵のダーク/ライトモードサポート、レスポンシブなレイアウト、統一されたカラースキームを提供します。

全体として、MonsterUIはスタイリッシュなウェブアプリケーションを迅速かつ効率的に構築したい開発者を対象としており、従来のUI開発プロセスの煩わしさを最小限に抑えます。

ThorVGは、効率的で使いやすいデザインが特徴のオープンソースのグラフィックスライブラリで、ベクターグラフィックスやアニメーションの作成に利用されます。直線や形状、テキストなどのさまざまなベクター要素や、SVGやPNGといった画像フォーマットをサポートしています。このライブラリは、グラデーション塗り、アニメーション（Lottieを含む）、ぼかしや影の効果などの機能を提供します。

ThorVGは、Linux、MacOS、Windows、iOS、Androidなど、さまざまなプラットフォームで動作します。レンダリングのバックエンドには、CPU/SIMD、OpenGL、WebGPUなど複数のオプションが用意されています。また、効率的なシーン処理のためにタスクスケジューラを使用し、マルチスレッドをサポートしてパフォーマンスを向上させています。軽量なSVGインタープリターも提供していますが、一部の機能は完全にはサポートされていません。さらに、Lottieアニメーションにも対応しており、ベクター形式のアニメーションに人気のあるフォーマットです。

実際のアプリケーションとしては、CanvaのiOS版がLottieアニメーションにThorVGを採用し、レンダリング速度を80%向上させました。また、GodotやFlux Audio、Tizenなどのツールでも、ユーザーインターフェースやグラフィックスの作成に利用されています。

ThorVGは、さまざまな個人や企業からの貢献によって継続的に開発されています。このプロジェクトは、成長とアクセスの維持のために、財政的なスポンサーやコミュニティの支援に依存しています。

2021年、世界保健機関は、全世界で5,700万人が認知症を抱えていると報告しましたが、特に女性が多く影響を受けています。しかし、最近の研究によると、若い世代、特に女性は、祖父母と同じ年齢で認知症を発症するリスクが低いことが示されています。この研究は、オーストラリアの研究者によって行われ、アメリカ、イギリス、ヨーロッパの70歳以上の62,000人以上のデータが分析されました。

主な発見としては、最近生まれた人々は、以前の世代に比べて認知症を患う可能性が低いことが挙げられます。例えば、1890年から1913年に生まれた81歳から85歳のアメリカ人の25.1%が認知症を抱えていたのに対し、1939年から1943年に生まれた人々ではその割合は15.5%に減少しています。この傾向は女性においてより顕著であり、教育の向上や健康介入の増加が影響していると考えられています。

専門家は、教育の改善、禁煙政策、より良い医療処置がリスクの低下に寄与している可能性があると指摘しています。しかし、全体の認知症の件数は、人口の高齢化に伴い増加することが予想されています。一部の専門家は、この傾向が今後も続くと考えるのは早計であり、認知症リスクを減少させるための重要な健康変化はすでに達成されているかもしれないと警告しています。アルツハイマー研究UKは、認知症の予防や遅延のためにさまざまなリスク要因に対処する重要性を強調しています。

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2025年4月16日、AppleはCoreAudioにおける重大なバグに対処するためのセキュリティパッチを公開しました。このバグはCVE-2025-31200として特定され、実際に悪用されていました。この脆弱性は、音声処理パイプラインのCodecConfigコンポーネントにおけるメモリ破損の問題に関連しています。

研究者はパッチとCodecConfigクラスに加えられた変更を分析し、特にDeserializeメソッドに注目しました。調査の結果、音声ストリームからデータを読み取る際にサイズチェックが不適切であるためにバグが存在することが明らかになりました。具体的には、配列（m_RemappingArray）のサイズが音声レイアウトのチャンネル数に基づいて誤って決定されており、これがメモリアクセスの範囲外を引き起こす可能性がありました。

研究者はBinary NinjaやRadare2といったツールを使用してバイナリ分析を行い、新しいコードが追加のチェックやエラーメッセージを導入していることを発見しました。しかし、根本的な問題は残っており、誤った論理により、割り当てられた制限を超えてメモリを読み書きすることが可能でした。

動的分析により、この脆弱性は音声ファイルを操作することで、期待されるデータサイズと実際のデータサイズの不一致を引き起こすことでトリガーされることが示されました。音声が再生されると、この不一致が不正なメモリアクセスを引き起こし、特に音声チャンネルのリマッピングを試みる際にクラッシュが発生しました。

最終的に、研究者はこのバグを完全に理解し、悪用することの難しさを強調し、さらなる悪用の可能性があることを示唆しました。音声処理パイプラインの複雑さと計算音声に関する深い知識が、こうした脆弱性を特定し悪用する上で重要な要素であることが強調されました。

研究者はこの調査結果を共有し、他の人々が音声処理システムにおける類似の脆弱性を探求する手助けをしたいと考えています。

Penny-1.7Bは、1840年のアイルランドのペニー・ジャーナルの19世紀の文体を模倣するために設計された言語モデルです。このモデルは17億のパラメータを持ち、グループ相対ポリシー最適化（GRPO）という方法で微調整されています。このプロセスでは、6,800のポリシーステップと、出力が本物のビクトリア時代の英語に似るようにするための報酬モデルが使用されました。

基本モデルはSmolLM2-1.7B-Instructで、調整方法は強化学習の一種であるGRPOです。使用されたハードウェアはRTX A6000 GPUが1台です。このモデルは、創作活動や教育コンテンツ、ビクトリア時代のアイルランド英語のスタイル模倣に適していますが、古い言葉遣いのために現代の事実に関する質問には適していません。

このモデルには制限があります。古い社会観や古風なスペルを再現する可能性があるため、出力は注意深く確認する必要があります。

ユーザーはPythonのHugging Faceライブラリを使って簡単にこのモデルを実装できます。このモデルはリー・ミラーによって作成され、Hugging FaceでApache 2.0ライセンスのもとで利用可能です。

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Arcolは、建築設計におけるコラボレーションを強化するためのブラウザベースのモデリングツールです。このツールを使うことで、チームはシームレスに共同作業ができ、プロジェクトのコミュニケーションと効率が向上します。主な利点は以下の通りです。

まず、コラボレーションが強化されます。チームはデザインを文脈の中で議論できるため、より良い意思決定が可能になり、メールのやり取りが減ります。次に、すべてのデータと文書が一つのプラットフォーム内でアクセスできるため、異なるツールを切り替える必要がなくなります。また、Arcolは面倒な作業を自動化し、ユーザーが創造性に集中できるようにします。さらに、クライアントやパートナーはプロジェクトの初期段階から共同作業ができるため、フィードバックのスピードが向上し、プロジェクトの進行が加速します。

顧客の声からは、Arcolがプロジェクトの実現可能性、意思決定、全体的なデザインの質を向上させる影響が強調されています。このツールは、建築、エンジニアリング、建設（AEC）業界のコラボレーションの方法を変革し、プロジェクトをより効率的かつ効果的にすることを目指しています。

新しい本「フォーティーフォー・エソランゲス」が2025年9月23日に発売されます。この本ではプログラミング言語の概念が紹介され、1972年にドン・ウッズとジム・ライアンによってプリンストンで作られた独特なプログラミング言語INTERCAL-72の元のソースコードも含まれています。

INTERCALは、最初のエソランゲ（エソテリックプログラミング言語）として知られ、プログラマーを frustrate（困惑させる）ことを目的に設計されています。この言語は、コードを読みづらく、実行しにくくするための独特な構文やコマンドを持っています。例えば、「PLEASE」というコマンドは、プログラマーがインタープリターをなだめる必要があるというユーモラスな要素を加えています。この特徴は、後の多くのパロディ言語に影響を与えました。

INTERCALは革新的でしたが、ほとんどの人はその後のバージョンであるC-INTERCALなどに触れています。C-INTERCALは新しい機能を導入しました。元のINTERCAL-72のコードが公開されており、その独自のデザインを新たに理解することができます。

ショーン・ハースは、INTERCALコンパイラーを現代のシステムで動作させるために取り組んでおり、数学演算に対するその独特なアプローチを強調しています。このアプローチは、実行に大きな遅延をもたらすことがあります。コードの完全な転写とスキャンはGitHubで入手可能です。

私たちは、神経データに焦点を当てたプラットフォームの開発を手伝ってくれる情熱的なソフトウェアエンジニアを募集しています。この役割では、安全なインフラストラクチャやバックエンドシステムの構築、機械学習エンジニアとの協力、最新技術を使った製品の改善が求められます。

主な資格要件は以下の通りです。製品重視の企業で5年以上の経験があること。Pythonや他のバックエンド言語における強いスキル。Kubernetesなどのコンテナ化ツールの使用経験。PostgresやMySQLなどのリレーショナルデータベースに関する知識。JavaScriptやReactなどのウェブ技術に対する理解。ダイナミックな環境で迅速に作業できる能力が必要です。

神経科学やデータサイエンスの経験は応募に必要ありません。

私たちについて：私たちは脳データを理解するためのユニークなモデルを作成しており、人間の可能性を高め、認知の自由を支援することを目指しています。私たちは精神的な体験の商業化に反対し、個人の思考やプライバシーを守ることにコミットしています。私たちと一緒に心を守るためのツールを開発しましょう。

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1993年に、Open Sesame!というソフトウェアがMacintoshコンピュータ用の初めてのインテリジェントアシスタントとして登場しました。このソフトは、ユーザーの繰り返し行う作業を学習し、自動化を提案することで、コンピュータの使い方を簡素化しました。著者は1990年代初頭にこのアプリのデモを見たことを思い出します。そのデモは失敗に終わったものの、強い印象を残しました。著者はその後、長い間このアプリに関する情報を探し続け、2025年にAI技術を使ってようやく特定することができました。Open Sesame!は、現在のAIアプリケーションで一般的になっている初期の機械学習の概念を示しています。

キャリアにおける「役に立つ」と「評価される」の違いについて述べています。

「役に立つ」とは、タスクを確実にこなすことができ、信頼される存在であることを指しますが、その役割はしばしば限られており、会社の方向性に影響を与えることはありません。一方で「評価される」とは、戦略的な議論や意思決定に関与し、個人の成長やビジネスにとって重要な貢献ができることを意味します。

著者は二つの個人的な経験を共有しています。一つ目は、リストラの際に会社の未来にとって不可欠な存在として認識されたことです。これにより、自分の価値が強調されました。二つ目の経験では、役に立つことで報酬を受け取ったものの、戦略的な課題や議論に招かれなかったため、停滞感を感じました。

著者は読者に対し、自分が本当に評価されているのか、それとも単に役に立つ存在として見られているのかを考えるよう促しています。タスクを確実にこなすことと、会社の未来に対する潜在能力や貢献が認識されることの違いを理解することが重要です。

マックス・リアーニは、3Dグラフィックスにおけるポリゴンメッシュのエッジを計算するための3つのアルゴリズムについて説明しています。これらのアルゴリズムは、同じ結果を得ることを目的としつつ、効率性を高めるように設計されています。

ポリゴンメッシュは、特定の順序で接続された点（頂点）の集合として表現されます。最も単純な形は「トライアングルスープ」で、三角形は3つの頂点のセットによって定義されます。より良い方法はフェイス・バーテックスメッシュで、ポリゴンの数や辺の数に関する情報が含まれています。

ハーフエッジという概念が導入され、メッシュ内の同じ幾何学的エッジを表すエッジペアを区別します。ユニークエッジは、各エッジペアの頂点インデックスをソートすることで定義され、重複エッジを特定して排除するのに役立ちます。

エッジ計算のためのアルゴリズムについて、最初のアルゴリズムはエッジを追跡するためにマップを使用し、効果的ですが計算コストが高く（O(n log n)）、次のアルゴリズムはフラットベクターとソートを利用してパフォーマンスを向上させ、約50%の速度向上を実現しつつ同じ複雑さを維持します。三番目のアルゴリズムはメッシュの接続性（マイナー・バレンス）を利用してエッジをより効率的に特定し、複雑さをO(n)に減少させ、プロセスを大幅に高速化します。

著者は、マイナー・バレンスアルゴリズムが新しいものであると述べていますが、類似の技術が存在する可能性もあります。今後の研究には、並列実装や既知のメッシュデータとの比較が含まれるかもしれません。

全体として、この投稿は3Dメッシュ処理におけるエッジ計算の最適化に関する洞察を提供し、グラフィックスプログラミングにおける効率性の重要性を強調しています。

金融分野における人工知能（AI）の活用は、特に大規模言語モデル（LLM）を用いた定量的取引を向上させています。しかし、異なる種類のデータからの洞察を組み合わせることは依然として課題です。この問題に対処するために、論文ではTradeExpertという新しいフレームワークを紹介しています。このフレームワークは、四つの専門的なLLMを用いた専門家のアプローチを採用しています。それぞれのLLMは、ニュース記事や市場データなど、異なる金融データのタイプに特化しています。これらの洞察は、一般的な専門家LLMによって統合され、予測や意思決定に活用されます。TradeExpertは、株価の動きを予測することと、取引のために株をランキングすることを切り替えることができます。また、著者たちはTradeExpertの性能をテストするための大規模な金融データセットを提供しており、その結果、さまざまな取引シナリオにおいて既存の手法を上回ることが示されています。

1995年、音楽家のブライアン・イーノは、コンピュータシーケンサーが創造的な作業においてスキルから判断へと焦点を移すことを指摘しました。この考え方は、AIの時代においてますます重要になっています。AIは、文章作成、デザイン、コーディング、データ分析などのさまざまな作業を誰でも行えるようにしています。

技術的なスキルの重要性が低下する中で、良い選択をする能力が鍵となります。新たに重視されるのは、何を創り出すかを知ること、意味のある選択をすること、品質を評価すること、そして文脈を理解することです。

将来的には、仕事において戦略的な判断が技術的な実行よりも優先されるようになります。最も価値のある専門家は、適切な質問を投げかけ、問題を整理し、賢明な決定を下し、AIツールを効果的に活用できる人々です。

最終的に、重要な問いは「できるか？」から「何をすべきか、そしてその理由は？」へと移ります。技術的なスキルの障壁が減少する中で、良い判断力が私たちの最も重要な資産となるでしょう。

この記事では、Android APIを使用したネイティブアプリケーションに関するバグ探しの過程について説明しています。特に、APIレベル29から利用可能なASystemFontIterator_openというシンボルに焦点を当てています。このシンボルを低いAPIレベルを対象としたアプリケーションで使用すると、リンカーエラーが発生します。

この問題に対処するために、Androidは__ANDROID_UNAVAILABLE_SYMBOLS_ARE_WEAK__という機能を提供しています。これにより、古いAPIでは利用できないシンボルに対して弱いリンクを使用することが可能になります。この機能を使うと、コードはエラーなくコンパイルできますが、シンボルが呼ばれた際に存在しない場合、セグメンテーションフォルトのような実行時エラーが発生する可能性があります。

記事では、こうした弱いシンボルへの安全な呼び出しを確保するためのコンパイラチェックの使い方について説明しています。具体的には、Firefoxのケースを取り上げており、ビルドシステムのデフォルトの可視性設定によりシンボルが「HIDDEN」としてマークされ、弱いシンボルが正しく解決されなかったためにバグが発生したことを示しています。

修正方法は、Androidのヘッダーを含める際に可視性設定を一時的に変更し、弱いシンボルが意図通りに機能するようにすることです。

全体として、著者は異なるAPIレベル間でシンボルを扱う際の徹底的なデバッグとコンパイラの動作を理解する重要性を強調しています。

RustのCargoターゲットディレクトリのディスク使用量は、多くのユーザーにとって一般的な問題です。最近の議論では、-Zno-embed-metadataという不安定なコンパイラフラグを使用することで、このサイズを大幅に削減する新しい方法が紹介されました。

ターゲットディレクトリが大きくなる原因には、デバッグ情報やインクリメンタルコンパイルなどがあり、Rustのクレートからのメタデータも不要なスペースを占めています。ターゲットディレクトリのサイズは、さまざまなコンパイルモードによって影響を受け、メタデータが大きな要因となっています。

Rustはコンパイル中にパイプラインという技術を使用しており、メタデータのコピーを2つ作成します。一つは最終的なライブラリファイル（.rlib）に、もう一つは別のメタデータファイル（.rmeta）に保存されます。この重複がディスク使用量の増加につながります。

新しいフラグ-Zno-embed-metadataを使用すると、.rlibファイルには必要なメタデータのごく一部だけを保存し、完全なメタデータは.rmetaファイルに保持されます。これにより、重複が減り、全体のディスク使用量が削減されます。

初期のテストでは、特にリリースモードでターゲットディレクトリのサイズが大幅に減少することが示されています。例えば、このフラグを使用したプロジェクトでは、サイズが最大36%減少しました。

将来的には、-Zno-embed-metadataをCargoのデフォルトにすることを目指していますが、互換性の問題についての懸念もあります。ナイトリーツールチェーンでのテストフェーズを通じて、問題を特定する予定です。

ユーザーには、このフラグを自分のプロジェクトで試し、その結果を共有することが奨励されています。これにより、実際の影響を評価する手助けとなります。-Zno-embed-metadataフラグは、Cargoのディスク使用量を削減する有望な解決策を提供し、Rustの開発体験を向上させるものです。

ドローン配送サービスが普及する中、多くの住宅所有者が自分の土地の上空を飛ぶドローンに対して懸念を抱いています。MannaやWingといった企業が都市部でさまざまな商品を配送しており、安全性やプライバシー、騒音といった問題が浮上しています。

ドローンの使用に関する法的枠組みは不明確です。アイルランドやヨーロッパにはいくつかの規制がありますが、住宅所有者が上空を飛ぶドローンに対してどのような権利を持つのかは疑問が残ります。従来、土地の所有者は自分の土地の上空を所有していると考えられていましたが、現代の航空法はこれを複雑にしています。現在の法律では、ドローンが合理的な高さで飛行する場合、土地所有者は不法侵入で訴えることができないとされていますが、「合理的」の定義は曖昧です。

これらの権利を明確にするための提案として、60メートルまたは70メートルといった特定の高さを設定し、その上空を住宅所有者が管理できるようにすることが考えられています。これにより、住民がドローンの使用を許可する代わりに報酬を受け取るような合意が可能になるかもしれません。もし住宅所有者が同意しない場合、ドローンはより高い位置を飛ぶか、指定された通路を利用する必要があります。

空域の所有権に関する問題を解決することは重要です。現在の状況は持続可能ではなく、土地所有者とドローン配送企業の利益を調整するための解決策が求められています。

Reasoning Gym（RG）は、強化学習のために設計された新しいライブラリで、検証可能な報酬を持つ環境を提供します。数学、論理、ゲームなどのさまざまな分野でデータを生成し、検証するための100以上のツールが含まれています。RGの大きな特徴は、従来のデータセットとは異なり、難易度を簡単に調整できる無限のトレーニングデータを生成できることです。これにより、異なる難易度での推論モデルの継続的な評価が可能になります。テストの結果、RGはこれらのモデルの評価とトレーニングの両方に効果的であることが示されています。

1980年代に、航空機原子力推進（ANP）プログラムの退役軍人たちが、核動力飛行機の開発に関する体験を共有しました。特に、アイダホ州のEBR-I博物館に展示されている熱交換炉実験（HTRE）に焦点を当てました。ジェイク・ヘクラ博士は、ジョン・ウェブらの協力を得て、この内容を約13時間分デジタル化しました。

このプロジェクトの起源は1940年代後半にさかのぼります。フェアチャイルド航空会社などが行ったさまざまな研究を通じて、航空機の核推進のアイデアが生まれました。選ばれたのは、エンジンからの空気を原子炉の燃料で加熱する直接サイクルの概念です。

ANPプログラムは、B-36のような改造爆撃機を使用して、早期の核飛行試験を目指しました。初期の原子炉設計からは、1950年代から1960年代初頭にかけて、さまざまな原子炉の構成や燃料タイプをテストするいくつかのHTREが生まれました。

開発の過程では、高温を達成することや原子炉設計の管理といった技術的な課題に直面しました。これらの課題を探るために、改造されたジェットエンジンであるX-39エンジンが核試験に使用されました。

しかし、1961年にはミサイル技術の進展や軍のニーズの変化により、プロジェクトは最終的に中止されました。核推進技術においては大きな進展があったものの、従来の航空機技術が向上するにつれて、核動力飛行機の必要性は薄れていきました。プロジェクトは、軍事的なニーズと核エネルギーの可能性によって推進され、国家の安全保障を強化し、航空業界に革命をもたらす手段と見なされていました。

要約がありません。

RTX 3070を搭載したミッドレンジのノートパソコンで、大規模言語モデル（LLM）を実行することが一般ユーザーにも可能になりました。著者はLenovo Legion5ノートパソコンを使用し、Qwenファミリーのモデルをローカルで実行する最適な方法を探求しました。速度、メモリ、温度のバランスを考慮しながらテストと最適化を行いました。

ローカル推論の利点には、カスタマイズ性があります。ユーザーはモデルを調整し、ベンダーの制約なしに微調整が可能です。また、ローカルモデルはオフラインで動作するため、インターネット接続の問題を回避できます。さらに、変更に対する即時のフィードバックが得られるため、実験を促進します。ローカル推論は技術の理解を深め、ベンチマークでは見落とされがちな熱限界や性能のトレードオフを明らかにします。

使用したハードウェアは、Lenovo Legion5で、CPUはAMD Ryzen 7 5800H、GPUは8GBのVRAMを搭載したNVIDIA RTX 3070、RAMは32GB、ストレージは1TBのNVMe SSD、OSはArch Linuxです。ソフトウェアにはOllamaを使用し、パフォーマンスを最適化するための特定の設定を行いました。

さまざまなモデルがテストされ、Qwen330BやGemma34Bが含まれました。量子化は性能に大きな影響を与え、特定の手法は精度を保ちながらメモリ制限内に効率的に収めることができます。著者はVRAMの使用状況を注意深く分析し、メモリ制限を超えない範囲でのパフォーマンスの最適なポイントを見つけました。ベンチマークでは、コンテキストの長さやGPUレイヤーの管理が重要であることが示されました。

テストしたモデルは、トークン毎秒（Tok/s）のパフォーマンスに基づいてランク付けされ、Gemma34B-itが32.77 Tok/sでトップに立ちました。最適な温度を維持することが重要で、ノートパソコンは長時間の使用中も冷却を保ちました。電力消費は低く、ローカル推論はクラウドサービスと比較してコスト効果が高いことがわかりました。

推奨事項としては、VRAMの使用状況を注意深く監視し、パフォーマンスの低下を避けること、管理可能なコンテキストサイズから始めてスケールアップすること、特定のタスクに基づいてモデルを選択することが挙げられます。小型モデルはインタラクティブなチャットに適し、大型モデルは文書処理に優れています。

ローカル推論は、能力のあるノートパソコンを持つユーザーにとってアクセス可能で効果的です。慎重な最適化と監視により、クラウドサービスに依存せずに個人プロジェクトの高いパフォーマンスを実現できます。著者は今後もテストと最適化を続ける予定です。

要約がありません。

分散型システムは、クライアントとサーバーの階層がなく、中央のサービスに依存しません。このシステム内のすべてのノードは平等であり、それぞれが独立して動作します。

LibriVoxは、著作権が切れた作品の無料オーディオブックを提供しています。これらのオーディオブックは、世界中のボランティアによって朗読されています。利用者は、さまざまなデバイスでこれらのオーディオブックを聴くことができ、CDに焼くことも可能です。カタログは著者、タイトル、ジャンル、言語で検索できます。

主な特徴として、誰でもアクセスできる無料のオーディオブック、さまざまな国からのボランティアによる朗読、48の言語で20,480作品以上が揃った多様なカタログがあります。

最近のオーディオブックには、ジョージ・バード・グリネルやW.E.B.デュボイス、コレットなどの作品が含まれています。また、LibriVoxに関連するさまざまなトピックについてのコミュニティポッドキャストもあります。

統計情報としては、総作品数は20,480、先月の新作は79、英語以外の作品は2,565、総朗読者数は14,308人です。LibriVoxは、提供内容を拡充するためにボランティアとして参加することを奨励しています。

Cussパッケージは、複数の言語での不適切な言葉のリストを提供します。これらの言葉は、どれくらい不適切な表現として使われる可能性があるかに基づいて評価されています。評価は0（不適切でない可能性が高い）から2（不適切である可能性が高い）までの範囲です。

このパッケージは自然言語の研究に利用できますが、不適切な言葉をフィルタリングするためには使用しない方が良いでしょう。フィルタリングは効果が薄いことがあります。

インストール方法は、Node.js（バージョン14.14以上または16.0以上）の場合、コマンドラインで「npm install cuss」と入力します。Denoやブラウザを使用する場合は、「import {cuss} from 'https://esm.sh/cuss@2'」と記述します。

パッケージをインポートすると、さまざまな言語にアクセスできます。英語には「cuss」、スペイン語には「cuss/es」、フランス語には「cuss/fr」を使用します。エントリー数や不適切な表現の評価を確認することも可能です。

このパッケージには、約1770の英語の単語、約650のスペイン語の単語、約740のフランス語の単語が含まれています。イタリア語やポルトガル語など、他の言語もカバーされています。

Cussパッケージは、最新のNode.js、Deno、現代のブラウザと互換性があります。新しい用語や言語の追加も歓迎されており、提供されたガイドラインに従って貢献できます。

このパッケージは安全に使用でき、MITライセンスのもとで提供されています。

要約がありません。

HeidiSQLが初めてのLinux版をリリースしました。ダウンロードが可能です。主な更新内容は以下の通りです。

SSHトンネルのサポートが追加され、Windows版と同様に機能します。また、コミュニティの翻訳者のおかげで35言語に対応しています。ユーザーインターフェースも改善され、ステータスバーにアイコンが追加され、SQLエディタでは括弧のハイライト機能が加わりました。グリッドとテーブルエディタも機能するようになりましたが、グリッドセルエディタは時々クラッシュすることがあります。自動タブ復元機能も有効になりました。

既知の問題としては、MS SQLやInterbase/Firebirdのサポートがないこと、Escキーを押すとグリッドセルエディタがクラッシュすること、RedHat系のLinuxディストリビューション用の.rpmパッケージがないこと、SQLエディタでのワードラップが利用できないことが挙げられます。

開発チームは、さまざまなLinuxディストリビューションをより簡単にサポートするために、.tgzファイルやFlatpakの作成を検討しています。ユーザーからは、基本的な操作においてアプリケーションがスムーズに動作するとの報告があり、特にMariaDBとの相性が良いとされていますが、一部のユーザーはライブラリの設定や時折のクラッシュに関する問題を経験しています。

ユーザーからのフィードバックは好意的で、多くの人がLinux版を評価し、さらなる改善に期待を寄せています。

メッセージは、ウェブブラウザのセキュリティを確認することについてです。もしあなたがそのウェブ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ので、クリックしてください。

このプロジェクトでは、著者がWorldline Yomani XRクレジットカード端末のリバースエンジニアリングを行い、そのセキュリティ機能を調査しました。著者は当初、高度に安全なデバイスを期待していましたが、いくつかの脆弱性を発見しました。

この端末はスイスで広く使用されており、複数の高品質なプリント基板（PCB）が含まれています。その中にはカスタムのデュアルコアArmプロセッサもあります。従来の改ざん検知スイッチの代わりに、デバイスは圧力感知型の接続部を使用しており、ネジが緩んだり銅のトレースが切れたりすると警告が発せられます。

端末を分解した結果、搭載されているフラッシュチップには暗号化されていないファームウェアが含まれていることがわかりました。このファームウェアは独自のレイアウトを使用しており、デバイスが古いカーネル（3.6）を持つLinuxシステムで動作していることが明らかになりました。驚くべきことに、著者は複雑な脆弱性を利用することなく、露出したルートシェルを発見しました。デバイスの外部にあるデバッグコネクタを通じてシリアルコンソールにアクセスすることができました。

最初は驚きましたが、著者は機密データが漏洩するリスクは限られていると結論づけました。端末の安全なコンポーネントは、機密作業を管理する別のプロセッサで動作しており、安全でないLinux環境は基本的な操作のみを処理しています。

ルートシェルの存在は懸念されますが、機密データに対する重大なリスクをもたらす可能性は低いかもしれません。このプロジェクトは楽しいものであり、著者はファームウェアのさらなる探求に興味を示しました。

コンピュータ支援設計（CAD）は、エンジニアリングや製造において非常に重要です。CADを使うことで、正確な3Dモデルを作成することができます。しかし、現在のほとんどのCAD手法は、画像やテキストなど一種類の入力しか扱えず、その効果が制限されています。これを改善するために、複数の入力を同時に処理できる新しいアプローチが開発されました。このモデルは、言語モデルからの高度な技術を活用し、二段階のプロセスを踏みます。まず、大量の生成データでトレーニングを行い、その後、リアルタイムのインタラクションから得られるフィードバックを使って洗練されます。この方法は、CADタスクに強化学習を初めて適用したもので、従来の手法よりも優れた結果を示しています。テストでは、この新しいモデルが既存の単一入力手法を上回り、いくつかの難しいデータセットで新記録を樹立しました。

このブログ記事では、ユッシ・パッカネンが独自のC++標準ライブラリを作成する個人的なプロジェクトについて語っています。彼のライブラリはISO C++標準ライブラリの完全な実装ではなく、アプリケーション向けの便利な低レベルの関数や型の集まりであることを明確にしています。彼は、プロジェクトの範囲や用語を誤解したオンラインのコメント者からの批判にも言及しています。

パッカネンは、既存のコンテナ実装に伴う複雑さについて強調しています。これらはさまざまなエッジケースや型を扱う必要があります。彼は、「WellBehaved（適切に動作する）」型を要求することで、自身のライブラリを大幅に簡素化でき、従来の実装に見られる多くの複雑さを避けることができると説明しています。

また、彼はPythonの文字列処理とC++を比較し、文字列操作の戻り値の型を定義する際の課題についても触れています。この問題に対処するために、彼は文字列を分割する関数の2つのバージョンを作成しました。一つは標準のベクターを返すもので、もう一つはより柔軟で効率的なものです。

記事の最後では、プロジェクトの進捗状況についての更新があり、文字列、正規表現、コンテナに関する基本的な機能が実装されており、コンパイル時間も速いことが述べられています。

このプロジェクトは、FPGA向けにVHDLで設計されたCPUで、従来のプログラムカウンタ（PC）の代わりに線形帰還シフトレジスタ（LFSR）を使用しています。この設計はスペース効率が良く、FPGA環境ではほとんど違いが見られません。

プロジェクトには完全に機能するForthインタープリタが含まれており、シミュレーションを実行してメッセージを出力し、コマンドを受け付けることができます。CPUはSpartan-6 FPGA上で137.489 MHzで動作し、わずか29スライスのFPGAリソースを使用して小型化されています。

プロジェクトをビルドするには、Cコンパイラとmakeツールが必要です。コマンドを使ってシミュレーションを実行したり、FPGA用に設計を合成したりできます。CPUの命令セットはシンプルで、アキュムレータベースであり、すべての命令は16ビットで、上位4ビットが命令の種類を示します。

CPUは基本的な操作、例えばXORやAND、メモリからの読み込み・書き込み、条件付きジャンプをサポートしています。命令はアキュムレータに影響を与え、プログラムカウンタは8ビットのLFSRを使って進められ、直接アドレッシングは256値に制限されています。

今後の方向性としては、ドキュメントの改善やCPUコアの最適化が計画されています。また、デュアルポート版の作成や、進化したForth機能の統合、7400シリーズの論理ICを用いたCPUの実装の可能性についてもアイデアがあります。

このプロジェクトはオープンソースで、貢献やLFSRのさまざまな分野での応用に関するさらなる探求を奨励しています。詳細やコードへのアクセスは、プロジェクトのGitHubリポジトリで確認できます。

アメリカ独立戦争におけるイギリス兵士たちは、厳しい環境に対して十分な準備ができていませんでした。戦争に参加したトーマス・ヒューズのように、多くの兵士は残酷な戦闘や病気、困難を目の当たりにし、帰国後には疎外感やトラウマを抱えることになりました。1775年から1783年の間に、8万人以上のイギリス軍とヘッセン軍が戦い、彼らはアメリカの自然環境を厄介な敵と見なすことが多かったのです。厳しい地形や危険な野生動物、病気がその理由でした。

兵士たちは、特に南部のワニや蚊が多い湿地帯で数々の環境的な困難に直面しました。これらの湿地は彼らがヨーロッパで経験したことのないもので、身体的にも精神的にも苦しむ要因となりました。マラリアや黄熱病といった病気が蔓延し、戦闘による死者よりも多くの命が奪われました。アメリカの風景に不慣れだったことも、彼らの敗北に大きく影響しました。

イギリス軍はしばしば不運を厳しい環境のせいにしましたが、アメリカの反乱者たちはその土地を力とたくましさの源と見なし、真の問題はヨーロッパの侵略者にあると主張しました。イギリス兵士たちの経験は、アメリカやその自然に対する彼らの認識を形作り、健康や士気に長期的な影響を与えました。

イギリス・アメリカ史の専門家であるボーン・スクリブナーは、これらのテーマを彼の研究で探求し、環境が戦争の結果において重要な役割を果たしたことを強調しています。

この記事では、生成的AIアートの台頭とその可能性について、ポリエステルの歴史と比較しています。ポリエステルは当初、その便利さや耐久性から称賛されましたが、時間が経つにつれて文化的な反発や低品質との関連から魅力を失っていきました。著者は、生成的AIアートも初期の新しさやデザインにおける有用性にもかかわらず、同様の美的価値の低下を経験していると主張しています。

現在、多くの企業がコスト削減のためにAIアートを採用していますが、これにより低品質なコンテンツが氾濫し、AI生成作品に対する否定的な認識が生まれています。著者は、生成的AIがデザイナーの雇用市場に悪影響を及ぼし、誤情報の拡散に寄与する可能性があることを懸念しています。

これらの課題にもかかわらず、著者は社会が再び本物の人間が創り出したアートを求め、評価するようになることに希望を持っています。人々は歴史的に、合成文化があまりにも普及するとそれを拒否してきたからです。重要なメッセージは、生成的AIが未来のように見える一方で、真の芸術的表現の場は依然として存在し、AIによって生み出されたものを受け入れることに無理を感じる必要はないということです。

MBCompassは、Jetpack Composeを使用して作られたシンプルなコンパスアプリです。このアプリは、デバイスの磁力計と加速度計を利用して、地磁気のリアルタイム情報を提供します。使いやすさと効率性を重視しており、多くの他のコンパスアプリに見られるような、機能が乏しいか広告が多すぎるといった問題を避けています。

主な機能には、磁北の方向を表示すること、現在地をOpenStreetMap上に表示すること、明るいテーマと暗いテーマの両方に対応していること、磁気の強さをマイクロテスラ（µT）で示すこと、使用中に画面を常にオンに保つこと、横向きの表示に対応すること、スムーズなコンパスの回転、複数のセンサーからのデータを組み合わせて精度を向上させること、そして広告やアプリ内購入が一切ないことが含まれています。

アプリが必要とする権限は、地図機能のための位置情報アクセスのみです。また、このアプリは貢献を受け入れており、GNU一般公衆ライセンスのもとで提供されています。これにより、ユーザーはソフトウェアを学び、共有し、改善することができます。

マイク・ドッズがガロワでのプロジェクトにおける形式手法（FM）の販売と実施に関する課題や洞察を語っています。以下は主なポイントです。

成功するプロジェクトは、コストと期待される利益のバランスが重要です。クライアントは予算が限られており、最も価値のある選択肢を慎重に検討します。

形式手法のプロジェクトは、利益を得る前に大きな初期投資が必要なことが多く、クライアントにとって魅力が薄くなります。早期の利益が得られれば、さらなる協力を促進することができます。

多くのクライアントは、システムの完全な正確性よりも、スピード、コスト、機能性を重視します。開発者は一定のバグを見込んで価格設定を行い、現在の方法で十分な場合には、より高い正確性を追求する価値を見出しません。

形式手法プロジェクトの成功を明確に定義することが重要です。成果についての誤解があると、クライアントの不満につながる可能性があります。

形式手法を提案する前に、テストやコードレビューなど、より安価で確立された手法を先に活用する方が効果的です。これにより、形式手法に伴う高コストを避けながら、重要な利益を得ることができます。

形式手法と従来の技術を組み合わせることが、プロジェクトの成果を向上させるための最良のアプローチかもしれません。

全体として、価値に関する明確なコミュニケーション、コストに対する現実的な期待、形式手法を広範なソフトウェア開発の実践に統合する重要性が強調されています。これにより、クライアントとの関係が深まり、プロジェクトの成功につながります。

Moonphaseシステムは、さまざまなプログラミング言語を使用して月の現在のフェーズを計算する方法を提供します。このシステムには、以下のような実装があります。

システムレベルの言語としてはC/C++、Rust、Zigが含まれています。スクリプト言語にはLua、Janet、JavaScript、Python、Rakuがあり、特定のドメイン向け言語（DSL）としてawkやbcも利用されています。

このシステムは、時間（通常はUnixエポック秒）を入力として受け取り、月の「年齢」をラジアンで計算します。この年齢は、月の表面の照明された部分の割合を決定するのに役立ちます。この割合は、(1-cos(x))/2という式を使って計算できます。照明された部分の割合はパーセンテージで表すことができます。

月の年齢を日数に変換するには、その値（0から1の間でスケーリングされたもの）に約29.5を掛けます。また、システムは月のフェーズを示すインデックスも提供しており、フェーズ名や関連する絵文字を特定できます。

例えば、Rustの関数を使って、照明された部分の割合と角度に基づいてフェーズインデックスを決定することができます。このシステムのアルゴリズムは、ジョン・ウォーカーが作成した古いプログラム「Moontool」に触発されており、実用天文学に関する書籍に基づいています。

提出ルールとしては、関数は自己完結型で、外部依存関係や副作用なしに使用できる必要があります。また、言語が許す限り「純粋」なアプローチを維持することが求められます。

ゲリラ・ガールズは、アート界における性別や人種の不平等に取り組むために40年前に結成されたフェミニストアート集団です。彼女たちの最も有名なキャンペーンである「ヌードポスター」は、女性アーティストの数とアートにおける女性のヌードの数の対比を際立たせました。このポスターによると、現代アーティストの中で女性は5%未満である一方、ヌードの85%は女性です。このメッセージは大きな注目を集め、ニューヨークのビルボードやバスに掲示され、従来の抗議活動よりも影響力を持ちました。

グループのアプローチは、ユーモア、統計、そして大胆なビジュアルを組み合わせており、一般の人々を引き込んで女性のアートにおける表現について考えさせることを目的としています。美術館における女性の表現には一定の進展が見られるものの、ギャラリーやコレクションでは依然として女性アーティストの数が少ないという大きな格差が残っています。

ゲリラ・ガールズは、活動を進化させながら、より広範な社会問題にも取り組み、国際的にコラボレーションを行っています。彼女たちは匿名を貫き、故女性アーティストのペンネームを使用してその遺産を称えています。40周年を迎えるにあたり、アート界やその先の平等のために戦うという彼女たちのコミットメントを強調し、今後の展覧会やプロジェクトを計画しています。

要約がありません。

HIPリポジトリは、AMDとNVIDIAのGPUで動作するアプリケーションを単一のコードベースで開発できるC++ランタイムAPIとカーネル言語を提供します。これにより、開発者は両方のプラットフォームに対応したアプリケーションを効率的に作成できます。

主な特徴として、CUDAで直接コーディングする場合と比べてパフォーマンスへの影響が最小限であることが挙げられます。また、テンプレートやラムダなどの現代的なC++機能をサポートしており、各プラットフォームに対して好みの開発ツールを選択することができます。さらに、CUDAコードをHIPに自動的に変換するツールも含まれています。既存のCUDAコードをHIPに移行する際には、パフォーマンスを損なうことなく最適化が可能です。

リポジトリにはいくつかのブランチがあります。開発中の機能が含まれる「Develop Branch」は安定性が保証されていませんが、最新のリリースに対応した安定版の「Main Branch」があります。また、各ROCmリリースに特化した「Release Branches」も存在します（例：rocm-4.2、rocm-4.3）。

始めるためのインストール手順はリポジトリ内に記載されています。基本的なHIP API関数には、メモリ割り当てを行うhipMalloc、データ転送を行うhipMemcpy、メモリ解放を行うhipFreeがあります。サンプルコードでは、計算カーネルの起動方法や簡単なカーネル関数の定義方法が示されています。

HIPコードは、NVIDIA（nvccを使用）とAMD（HIP-Clangを使用）の両方のプラットフォーム向けにコンパイル可能です。プラットフォーム固有の機能は条件付きコンパイルを通じて管理できます。また、hipccコンパイラドライバにより、コンパイルプロセスが簡素化されています。

ユーザー向けには包括的なドキュメントが用意されており、例やCUDAプロジェクトの移行ガイドも含まれています。問題が発生した場合は、GitHubで報告でき、報告時には関連する設定詳細を含めることが推奨されています。

このリポジトリは、高いパフォーマンスと使いやすさを確保しつつ、クロスプラットフォームのGPUプログラミングを促進することを目的としています。

私はオンラインで見つけた指示に従って、シンプルな椅子を作りました。8フィートの2インチ×12インチの板を1枚使い、丸ノコとマルチツールだけで基本的な切断を行いました。端は特別なシーラーで密封しました。椅子はうまくできあがり、実際には他の椅子よりも気に入っています。

TPDEは、高速な機械コード生成を目的とした新しいコンパイラのバックエンドフレームワークです。迅速なコンパイルは、ジャストインタイム（JIT）コンパイルにおける起動遅延を減らすために重要ですが、LLVMのような既存のツールは、追加の翻訳ステップがあるため、しばしばこのプロセスを遅くしてしまいます。異なるアーキテクチャ向けにカスタムコードジェネレーターを作成することは、複雑で時間がかかる作業です。

TPDEは、SSA形式の既存のコード構造と連携するアダプターを使用することで、この問題に対処しています。これにより、必要なすべてのコンパイルステップを一度のパスで実行できます。具体的には、命令の選択、レジスタの割り当て、命令のエンコードを行い、効率を維持するのに役立ちます。このフレームワークは、主に高水準コードからターゲット命令を生成するため、さまざまなアーキテクチャに適応しやすく、コードの最適化も容易です。

その効果を示すために、著者たちはx86-64およびAArch64アーキテクチャを対象としたLLVMの新しいバックエンドを構築しました。結果として、TPDEはLLVM-IRをLLVMの最適化なしでコンパイルするよりも8倍から24倍速く行えることが示されました。それでも、実行時のパフォーマンスは同様の水準を保っています。このフレームワークは、WebAssemblyやデータベースクエリなどの特定のコンテキストでも利点を示しており、翻訳が少ないことでコンパイル時間が短縮されます。

この記事では、田舎に住むLGBTQアメリカ人の体験がしばしば見過ごされていることについて述べています。一般的に、ポップカルチャーでは都市のLGBTQライフが多く描かれていますが、実際にはアメリカのLGBTQ人口の15〜20％が田舎に住んでいるという研究結果があります。

著者のクリストファー・T・コナーはインタビューを行い、調査データを分析しました。その結果、多くの田舎のLGBTQ個人は自分の性的アイデンティティに対して異なる視点を持っており、一般的に一夫一妻制やコミュニティとのつながりを重視しています。田舎における孤独のステレオタイプとは裏腹に、多くのLGBTQ住民は充実感を感じ、小さな町の魅力を都市のゲイ文化よりも好むことが多いといいます。都市のゲイ文化は時に浅薄だと感じることもあるようです。

田舎のLGBTQ個人は、自分の性的アイデンティティに対する強調が少ないかもしれませんが、依然として差別を経験しています。特に、有色人種のLGBTQの人々は、複合的な課題に直面することが多いです。全体として、この記事は田舎と都市の両方の環境が受容や差別に関する独自の問題を抱えていることを強調しており、田舎の生活の中でより自己表現を見出すLGBTQアメリカ人もいることを示しています。

要約がありません。

この記事では、JavaScriptを使用せずにHTMLコンテンツを順不同でストリーミングする技術について説明しています。以下はその要点を簡潔にまとめたものです。

デモページでは、HTMLがチャンク単位でストリーミングされる様子が示されています。最初にヘッダーとフッターが読み込まれ、その後、リスト項目がサーバーから送信された順番とは異なる順序で一つずつ表示されます。

HTMLのストリーミングにより、ウェブページは全体が読み込まれる前にコンテンツを表示し始めることができます。これにより、ユーザーはすぐにフィードバックを得られ、CSSやJavaScriptなどのリソースも早く読み込むことが可能になります。

シャドウDOMは、カプセル化されたDOMツリーを可能にするウェブ標準です。これにより、要素を独立してレンダリングでき、コンテンツのためのスロットを定義することでHTMLのストリーミングに利用できます。

この技術を利用するためには、ストリーミングレスポンスが可能なサーバー（例えば、軽量でさまざまな言語をサポートするHono）、ストリーミングをサポートするテンプレート言語（SWTLなど）、およびJavaScriptなしでサーバー上でシャドウDOMを作成できる宣言的シャドウDOMのサポートが必要です。

現在、ChromeとSafariはこの技術をサポートしており、Firefoxも近くサポートを追加する予定です。まだサポートされていないブラウザ向けにはポリフィルが用意されています。

記事では、HonoサーバーとSWTLを使用してHTMLを効率的にレンダリングする方法を示す簡略化されたコード例も提供されています。この方法は、ユーザーフレンドリーな形でHTMLをストリーミングする新しい手法を示しており、現代のウェブ開発において価値のあるアプローチとなっています。

テキストを提供してください。翻訳します。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。もし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。

Floxは、現代のC++20を使用して構築された、取引システムを作成するための柔軟なフレームワークです。このフレームワークは、取引の実行プロセスを構築したり、市場データを扱ったり、取引戦略を管理したり、取引所やデータストレージと接続したりするのに役立ちます。Floxは、研究や実際のアプリケーションのために、簡単に組み立て、テストし、使用できるように設計されています。

詳細については、ドキュメントを参照してください。FloxはMITライセンスのもとで公開されています。

アメリカの国立科学財団の国立太陽観測所とニュージャージー工科大学の科学者たちが、太陽のコロナの最も鮮明な画像を作成しました。彼らは「コロナ適応光学」という新しいシステムを開発し、地球の大気によるぼやけを軽減することで、詳細な観察を可能にしました。

この技術はカリフォルニアのグード太陽望遠鏡で使用されており、コロナに対する理解を大きく深めています。コロナは太陽の外側の大気で、高温や頻繁な噴出が特徴です。新しい画像では、コロナの雨やプラズマの流れなど、複雑な構造や動的な現象が前例のない鮮明さで明らかになりました。

適応光学システムは、大気の乱れを補正するために自動的に調整を行います。これはカメラのオートフォーカスに似た仕組みです。この進展により、太陽活動やそれが地球の技術に与える影響についての新たな発見が期待されています。

この成果は太陽研究において重要な一歩であり、太陽の大気の謎をより深く探求する道を開きました。

要約がありません。

PhoneAgentは、OpenAIの技術を利用して、iPhone上で人間のようにタスクを実行するアプリです。このアプリはハッカソンで開発され、ユーザーは音声やテキストコマンドを通じてさまざまなアプリとやり取りできます。

主な機能としては、セルフィーを撮影したり、アプリをダウンロードしたり、メッセージを送信したり、懐中電灯をオンにしたりするコマンドを出すことができます。また、他のアプリ内でタップ、スワイプ、スクロール、入力を行うことができ、音声コマンドにも対応しています。「常時オン」モードでは、特定の言葉を聞き取ることができます。OpenAIのAPIキーはデバイス内で安全に保存されます。

使用方法は簡単です。まず、リポジトリをクローンし、Xcodeプロジェクトを開きます。提供されたファイル内のテスト機能を実行し、OpenAIのAPIキーとコマンドを入力します。

技術的には、XcodeのUIテストツールを使用して、デバイスを脱獄することなくアプリと対話します。OpenAIのGPT-4.1モデルを活用して、アプリの内容にアクセスし、それに基づいてアクションを実行します。

ただし、いくつかの制限があります。キーボード入力には改善の余地があり、モデルはアニメーションに対応できず、タスクが完了するのを待たないことがあります。また、現在のところ画面上の画像を見ることはできません。

このソフトウェアは実験的なもので、個人使用を目的としています。常に正しく動作するわけではないため、制御された環境での使用が推奨されます。

T1000-Eカードトラッカーは、Seeed Studioから発売された新しいGPSトラッカーで、クレジットカードと同じくらいのコンパクトで頑丈な設計です。このデバイスはMeshtasticをサポートしており、低消費電力での通信と資産追跡が可能です。最新モデルは、Semtech LR1110 RFトランシーバーとMediaTek AG3335 GPSモジュールを搭載しており、追跡技術が向上しています。

主な特徴としては、薄型でクレジットカードサイズのため持ち運びが簡単です。また、LoRaとBluetooth v5.1に対応しており、通信範囲は2から5キロメートルです。温度センサー、光センサー、3軸加速度センサーも内蔵されています。電源は700mAhの充電式バッテリーで、USB経由で充電できます。さらに、IP65等級の防塵・防水性能を備えています。

T1000-Eは39.90ドルで販売されており、充電ケーブルが付属しています。また、Meshtasticアプリに接続することで、分散型通信が可能になり、スマートフォンやルーターなしでGPS位置情報を共有できます。

OpenAIはCodex CLIに関するアップデートを発表しました。新しいバージョンはRustで書き直されており、パフォーマンスとセキュリティの向上を目指しています。この新しいバージョンは、クロスプラットフォームの安定性を改善し、Node.jsの必要性を排除し、ネイティブバインディングによるセキュリティの強化、メモリ使用量の最適化を図っています。

主なポイントは以下の通りです。新しいバージョンはNode.jsを必要としないため、ユーザーにとってインストールが容易になります。また、Rustを使用することでセキュリティ機能が向上しています。Rust版はランタイムのガーベジコレクションがないため、メモリ消費が少なくなっています。さらに、開発者が異なるプログラミング言語でCodex CLIを拡張できるように、新しい「ワイヤープロトコル」が開発されています。

チームは、Rust実装をデフォルトにするためにコミュニティからの貢献やフィードバックを歓迎しています。Codexチームに参加したりプロジェクトに貢献したい方は、ぜひ連絡を取ってほしいと呼びかけています。開発が進むにつれて、さらなるアップデートが共有される予定です。

utl::randomモジュールは、C++の標準ライブラリである<random>を拡張し、使いやすいインターフェースを提供することで、乱数生成の性能と品質を向上させています。このモジュールは、熱伝達のモデリングに関する論文のために開発され、Romu、SplitMix、Xoshiro、ChaChaなどのさまざまな擬似乱数生成器（PRNG）を含んでおり、従来の標準PRNGよりも優れた性能とランダム性を提供します。

utl::randomの主な利点には、以下のような点があります。まず、APIが簡素化されており、日常的な乱数生成が容易になります。次に、内蔵メソッドよりも高速で、より高品質な乱数を生成します。また、異なるコンパイラやプラットフォーム間で一貫した結果を保証する再現性があります。さらに、コンパイル時に機能するconstexpr互換性があり、セキュアなPRNGのオプションも提供しています。最後に、std::random_deviceよりも改善されたランダム性を持つ信頼性の高いエントロピーソースを提供します。

このモジュールの主要なコンポーネントには、さまざまなニーズに応じた16ビット、32ビット、64ビット、暗号化用のPRNGが含まれています。また、rand_int、rand_float、rand_normal_float、rand_choiceなどの便利な関数があり、簡単に乱数を選択できます。さらに、均一分布や正規分布など、さまざまな分布を実装しており、性能特性も向上しています。

使用例としては、簡単な関数呼び出しで乱数を生成できます。例えば、random::seed_with_entropy();を使ってエントロピーでシードを設定し、int randomInt = random::rand_int(0, 100);で0から100の間の整数を生成し、float randomFloat = random::rand_float();で浮動小数点数を生成することができます。

utl::randomモジュールは、古い標準ライブラリの乱数関数に代わる現代的な選択肢であり、C++における乱数生成の品質と性能を向上させています。

要約がありません。

クリストフ・ニュイエンスは、「アンドール」の第2シーズンの撮影監督として、映画制作の旅とフィルムからデジタルへの映像技術の進化について語ります。彼は、技術的なスキルと芸術的な創造性は時間をかけて教えられ、発展させることができると強調しています。ニュイエンスは、特にLED照明の進化によって、より大きな創造的コントロールが可能になったことを含む、自身の経験を共有します。

彼は、テレビ番組に対する視聴者の期待の変化について振り返り、現在は映画と同様に高い制作品質が求められていると指摘します。「アンドール」の制作チームとのコラボレーションでは、事前の計画が重要であり、視覚効果チームとの密接な関係を築くことで没入感のある世界を作り上げました。

ニュイエンスは、異なるシーンの雰囲気を設定するための照明と色の重要性を強調し、グリーンスクリーンを使った作業や撮影間の照明の一貫性を保つための課題にどのように取り組んだかを説明します。また、撮影現場での好きな瞬間や、COVID-19の制限が制作に与えた影響についても触れます。

最後に、ニュイエンスは映画業界への愛情、学び続けたいという願望、そして仕事を通じて異なる文化への感謝の気持ちを表現します。彼はフランス料理が好きだと語り、彼の技術について話す機会を与えてくれたチームに感謝の意を示しました。「アンドール」は現在、Disney+で配信中です。

このテキストでは、ノイズ関数を使ったポリゴンマップの生成技術について説明しています。特に、高さやバイオームデータを使って簡単にマップを作成する方法に焦点を当てています。

著者は、マップ生成の経験を共有し、シンプルな技術からより複雑な技術へと進化させてきた経緯を述べています。ノイズ関数、特にシンプレックスノイズやパーリンノイズは、マップデータを生成するための基本的な要素です。これらの関数は、標高などの異なる特徴を表すために使用できる値を生成します。

標高マップは、ノイズの値を使って作成されます。ノイズの周波数を調整することで、地形の特徴（丘など）の大きさや形状に影響を与えることができます。異なる周波数のノイズを重ねることで、より複雑な地形を作り出し、大きな特徴と小さな特徴を組み合わせることができます。

標高を利用して、異なる地形タイプに基づくしきい値を設定することで、バイオーム（水域、森林、砂漠など）を決定することができます。また、多様性を高めるために、標高と組み合わせた湿度のための二つ目のノイズマップを使用することも可能です。

気候については、標高と緯度が気候に与える影響を考察し、生成されたマップ上の温度パターンにどのように影響するかを説明しています。マップが周囲を囲むようにしたり、島を模擬する技術では、マップの端からの距離に基づいて標高を調整します。

ノイズは、木や他のオブジェクトの配置を決定するためにも使用できますが、ポアソンディスクサンプリングなどの他の方法の方が良い結果を得られる場合もあります。著者は、これらの概念を実装するためのコード例をJavaScript、C++、Pythonなどのプログラミング言語で提供しています。

ノイズに基づく地形生成はシンプルで効果的ですが、マップの特徴に全体的な一貫性が欠けるなどの限界もあります。このアプローチは、インディーゲームや小規模なプロジェクトの良い出発点になると著者は提案しています。最後に、異なるノイズ関数やマップ生成を向上させる方法を探求することを奨励しています。

全体として、この文書はノイズ関数を使用して手続き的なマップを作成しようとする開発者向けのガイドとなっており、実用的な技術と理論的な概念の両方を強調しています。

著者は、問題解決に没頭しすぎることから一歩引いて、明確さを得ることの重要性について考えています。コーディングの作業を試みている際、細かい部分にこだわりすぎて、元々の目標であるAIがどれだけ自立して機能できるかを見失ってしまいました。技術的な問題による強制的な休憩が、彼らの考え方をリセットし、アプローチを再考する助けとなりました。

著者は、問題に没頭しすぎることが一般的であり、それがシンプルな解決策やより良い代替案を見逃す原因になることを指摘しています。問題解決における粘り強さと、正しい方向に進んでいるかを再評価する必要性とのバランスを取ることが難しいと述べています。この葛藤は、強化学習における探索と活用のジレンマに例えられます。問題を修正するためにどれだけの努力を注ぐか、またはアプローチを再評価するかを決定しなければなりません。

この課題に対処するために、著者は定期的に一歩引いて反省する儀式を取り入れています。時間の間隔は数時間、数日、数週間などさまざまです。この方法により、自分の仕事について重要な質問を投げかけ、目標を見失っていないかを確認することができます。問題解決の考え方から反省の考え方に切り替えるのは難しいと認めつつ、休憩を取ることで貴重な視点を得られると述べています。最終的に、著者は定期的な反省を行うことで、生産的でない執着に迷い込むのを防ぐことを提唱しています。

要約がありません。

この記事では、中規模のGoプログラム、特にHTTP APIにおけるエラーマネジメントの改善について述べています。構造化されたログとエラーハンドリングの重要性が強調されており、Goの従来のエラーハンドリング手法の限界が指摘されています。この手法は単純な戻り値に依存しています。

まず、エラーマネジメントとエラーハンドリングの違いについて説明されています。単にエラーを処理するのではなく、文脈を追加して積極的に管理することが診断に役立つとされています。

次に、構造化ログの重要性が挙げられています。構造化されたログは、エラーマネジメントを効果的に行うために不可欠です。これにより、ログ集約ツールでのフィルタリングや検索が容易になります。しかし、標準のログは構造が欠けていることが多く、有意義なデータを抽出するのが難しい場合があります。

カスタムエラータイプの作成も提案されています。これにより、ログに必要なメタデータを含めることができますが、大規模なコードベースでは手間がかかることもあります。

エラーマネジメントを簡素化することで、開発者が良いプラクティスを採用しやすくなると述べられています。記事では、実装が容易な構造化されたエラーラッピングのアプローチを提案しています。

また、Goのcontextパッケージを使用して、呼び出しツリー全体にわたってメタデータを保存し、エラーに追加することでログを改善する方法も紹介されています。

ベストプラクティスとして、ログに個人を特定できる情報を含めないことが推奨されており、診断を向上させるためにユニークな識別子やタイムスタンプを使用することが勧められています。

最後に、著者は構造化されたエラーを取り入れた新しいエラーマネジメントライブラリを紹介し、Goアプリケーションにおけるエラーハンドリングを効率化することを目指しています。

要するに、この記事はGoにおけるエラーマネジメントのより構造化された、かつエルゴノミクスに配慮したアプローチを提唱し、このプロセスをより簡単かつ効果的にするためのツールや方法論を提案しています。

要約がありません。

プログレッシブJPEGは、画像を徐々に読み込み、最初はぼやけていても時間が経つにつれて鮮明になります。この考え方はJSONデータの転送にも応用できます。通常、JSONは完全に読み込まれるまでクライアントが何もできず、生成が遅い部分があると遅延が発生します。

この問題を解決するために、ストリーミングJSONパーサーを使用する方法があります。これにより、クライアントはデータが到着する際に処理を開始でき、たとえ一部が未完成でも作業を進められます。しかし、この方法では不正なオブジェクトが生成されたり、データを効果的に使用するのが難しくなることがあります。

これを改善するために、プログレッシブJSONアプローチでは、準備が整っていない部分にはプレースホルダーを使い、データを幅優先で送信します。これにより、クライアントは残りを待ちながら手元にあるデータを使うことができます。未完成の部分はPromiseとして表現され、アプリケーションの応答性が保たれます。

さらに、ストリーミングは効率的なタイミングでデータの塊を送信することで最適化できます。これにより、必要に応じて共有オブジェクトを概説することで、データストリーム内の重複を減らすことも可能です。

Reactサーバーコンポーネントの文脈では、このプログレッシブストリーミングにより、ユーザー体験がスムーズになり、データが読み込まれる際に視覚的なジャンプを防ぐために<Suspense>を使用してコンテンツを制御された方法で表示できます。全体の目標は、データ転送の応答性と効率を向上させながら、一貫したUI体験を維持することです。

プログレッシブストリーミングを採用することで、データ読み込みの遅延がユーザーの操作を妨げるアプリケーションを大幅に改善でき、Reactはこれを効果的に処理するためのフレームワークを提供します。

著者は、Figma Slidesを使ったプレゼンテーションの体験を語り、長年使用してきたKeynoteと比較しています。プレゼンテーションスライドの主な目的は、重要なポイントを強調し、複雑なアイデアを簡潔に伝え、聴衆を楽しませることです。

最初はFigma Slidesの使いやすさに感心し、グリッドビューやオートレイアウト、コンポーネントなどの機能がスライド作成をスピードアップさせると評価しました。しかし、Keynoteに比べて自動テキストサイズ調整やスライドアニメーションの管理ができないなど、重要な機能が欠けていることに気づきました。

プレゼンテーションのリハーサル中、著者はいくつかの技術的な問題に直面しました。オフラインアクセスの難しさや、実際の発表時にスライドアニメーションが正しく機能しないことがありました。その結果、スライドを進めるために過剰にクリックしなければならず、プレゼンテーションに悪影響を及ぼしました。

それでも著者はFigma Slidesの可能性を認め、改善を期待しています。最後に、Keynoteの信頼性を評価し、重要なプレゼンテーションには「退屈な技術」の方が好ましいこともあると強調しました。

更新情報では、Figmaのチームがフィードバックを受けており、製品の信頼性を向上させることを目指していると述べられています。

イースト・ヘンドレッド、ワンテージ近くにある時計が500周年を迎えました。この時計はヘンリー8世の治世に設置され、今も元の場所にあるイギリスで最も古い時計の一つです。顔や針がないこの時計は、教会の鐘を使って15分ごとに時を知らせます。

村人たちはこの時計を大切にしており、「天使の歌」と呼ばれるメロディーを1日に4回演奏するカリヨンも備えています。2015年にはハンマーが機械に落ちて時計が止まってしまいましたが、その後修復され、再び動き出し、地域の人々を喜ばせています。

この時計はもともと近くのワンテージで作られ、手動で巻く必要がなくなるように機械式の巻き上げシステムが導入されました。元の機構は温度変化などの影響で精度が低いため、現在は現代的なデジタル時計で時刻を設定しています。500周年の祝いでは、時計の仕組みを見学する機会があり、その歴史的な重要性や修復に情熱を注いだ人々の思いが強調されました。

Redirectorというウェブブラウザ拡張機能について説明します。この拡張機能は、FirefoxやChromeなどのブラウザで動作し、特定のパターンを使ってURLをリダイレクトすることができます。Redirectorは、その開発者であるエイナル・エギルソンの記憶を称えて作られました。

この拡張機能の主な特徴は、URLのリダイレクション機能です。ユーザーは、特定のパターンを設定してURLをリダイレクトできます。例えば、常にウェブサイトのデスクトップ版を表示したり、AMPリンクを通常のURLにリダイレクトしたり、Doubleclickのリンクからトラッキングを削除したり、YouTube Shortsを通常のYouTubeリンクにリダイレクトすることができます。また、DuckDuckGoの「!bang」機能を使って、異なるサイトにリダイレクトされる検索を行うことも可能です。

さらに、ユーザーはカスタム検索や異なるクエリ形式に対して特定のリダイレクトを作成することができます。加えて、Firefoxのダークテーマで拡張機能のボタンをより目立たせるための指示も用意されています。

全体として、Redirectorはウェブブラウザ内でURLの扱いをカスタマイズするための便利なツールです。

ウォータールー大学の研究者たちは、柔らかいゲル球が垂直な面を転がることができるという驚くべき発見をしました。この球体は、弾力性と表面の質感が完璧に組み合わさっており、まるでグミベアのような触感を持つマウスパッドのようです。転がる際、球体は接触点で形を変え、その結果、表面をしっかりとつかんで約0.5ミリメートル毎秒の速度でゆっくりと転がることができます。

この発見は、従来の物理学の見解に挑戦するものであり、ソフトロボティクスに実用的な応用が期待されます。これにより、機械がパイプを点検したり、洞窟を探検したり、さらには月や火星のような他の惑星で作業を行うことが可能になるかもしれません。この発見は、従来のロボットが苦手とする垂直面での移動の新たな可能性を切り開いています。

2010年代初頭から、手頃な価格の電子書籍リーダーの数が減少しています。2012年には、基本的な電子書籍リーダーであるtxtr beagleが8ポンドで販売される予定でしたが、消費者には届きませんでした。現在、最も安い電子書籍リーダーであるKindleやKoboのモデルは約100ポンドの価格です。技術の進歩により価格が下がる可能性があるにもかかわらず、手頃な価格の電子書籍リーダーの発売を妨げるいくつかの要因があります。

まず、読書習慣が影響しています。多くの人が本を読まないため、電子書籍リーダーの市場はさらに小さくなっています。次に、eInk技術のコストが高いことも問題です。eInkスクリーンの技術は特許の制約があるため、価格が高止まりしています。また、多くの電子書籍リーダーは古いAndroidバージョンに依存しており、GoogleがeInkデバイスに対して新しいソフトウェアを認証しないため、最新の機能を利用できません。さらに、電子書籍リーダーは特定の書店（例えばAmazon）に結びついているため、サポートするエコシステムがないと市場での競争力が制限されます。

中古モデルなどの代替品もありますが、傷や故障のリスクが伴います。著者は手頃な価格の電子書籍リーダーを望んでいますが、現在の市場状況では大幅な価格下落は期待できないと考えています。

この文章では、プローブレンズとフォーカススタッキング技術を使って楽器の内部を美しく撮影する方法について説明しています。これらの手法は、特定の部分に焦点を合わせ、複数の写真を組み合わせることで、鮮明で詳細な画像を得るのに役立ちます。記事では、これらのツールを効果的に使うためのヒントや洞察が紹介されていると思われます。

要約がありません。

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新しいツール「oniux」は、Linuxアプリケーションのプライバシーを向上させるために、すべてのネットワークトラフィックをTorネットワーク経由でルーティングします。これは、プライバシーに敏感なアプリの開発者にとって重要であり、わずかなミスでもデータ漏洩につながる可能性があります。

oniuxの主な特徴として、ネットワークの分離があります。Linuxの名前空間を利用して、各アプリケーションごとに独立したネットワーク環境を作成し、従来のSOCKSプロキシで発生する可能性のあるデータ漏洩を防ぎます。また、torsocksとの比較では、torsocksがライブラリ関数の修正に依存しているのに対し、oniuxはアプリケーションをより安全に分離し、悪意のあるソフトウェアからのデータ漏洩のリスクを低減します。

oniuxの使用方法は、Rustツールチェーンを持つLinuxシステムに特定のコマンドでインストールし、oniux curlのようなコマンドを使ってTor経由でウェブサイトにアクセスします。IPv6や.onionアドレスのサポートも含まれています。また、シェル全体やグラフィカルアプリケーションを分離することも可能です。

技術的には、oniuxは孤立した子プロセスを作成し、それぞれが独自のネットワーク設定を管理し、Tor用のカスタム名前解決を利用します。

注意点として、oniuxはまだ実験段階であり、torsocksのような類似ツールは15年以上使用されています。

このツールはコミュニティや貢献者によってサポートされており、プライバシーツールをさらに強化するためにTorプロジェクトへの寄付が奨励されています。

Agnoは、知識を蓄積し、意思決定を行うことができるマルチエージェントシステムを構築するためのフレームワークです。開発者は、基本的なツールを使用するエージェントから、洗練されたワークフローまで、5つの異なる複雑さのレベルでエージェントを作成できます。

Agnoの主な特徴には、23以上のモデルプロバイダーと連携できる柔軟性を持つ「モデル非依存性」、約3マイクロ秒で起動し、最小限のメモリを使用する「パフォーマンス」、さまざまな推論手法をサポートしエージェントの信頼性を向上させる「推論能力」、テキスト、画像、音声、動画を受け入れ生成できる「マルチモーダル入出力」、複数のエージェント間の協力を可能にする「高度なチームアーキテクチャ」、情報を取得し長期的な記憶を維持できる「組み込みの検索とメモリ」、整理された応答を提供できる「構造化された出力」、迅速な生産セットアップのための事前構築されたルートを提供する「迅速な展開」、エージェントのパフォーマンスをオンラインで追跡できる「リアルタイムモニタリング」があります。

Agnoを始めるには、まずpip install -U agnoを使用してインストールします。その後、ドキュメントに従って最初のエージェントを作成し、例を探ることができます。

具体例としては、YFinance APIを使用して株データを分析する「推論エージェント」や、専門のエージェント同士が協力して複雑なタスクをこなす「マルチエージェントチーム」があります。

Agnoは効率性を重視して設計されており、実行時間とメモリ使用量を最小限に抑えることで、スケーラブルなアプリケーションに適しています。

コミュニティやリソースとしては、ドキュメントがdocs.agno.comにあり、クックブックやフォーラムもサポートや例を提供しています。貢献者は歓迎されており、エージェントのパフォーマンス追跡を強化するためのテレメトリオプションも利用可能です。

要約がありません。

CursorのAIコーディングアシスタントは、その効果的なプロンプトとユーザー体験により、協力的なコーディングパートナーのような存在として注目を集めています。著者はCursorのAPIの機能を調査し、そのパフォーマンスを向上させる重要な要素を発見しました。以下はその findings の要約です。

まず、CursorのAIはコーディングアシスタントとして特定のアイデンティティを持ち、自律的に行動するよう指示されています。これにより、ユーザーの質問に対して不必要な中断をせずに解決することができます。

次に、XMLのようなタグを使用することで、複雑な指示を整理し、AIと人間の開発者の両方にとって理解しやすくしています。

また、AIは自発的に情報を収集し、ユーザーの確認を待たずに計画を実行するよう設計されています。これにより、よりスムーズな操作が可能になります。

AIは技術用語ではなく自然言語で行動を伝えるため、より人間らしい対話が実現されています。さらに、Cursorはリソースの使用を制限し、役に立たない出力を生成しないようにするガイドラインを含めており、効率を高めています。

Cursorは二つのユーザープロンプトを使用しています。一つはカスタム指示用、もう一つは実際のユーザーの質問用で、これによりプロンプトインジェクションのリスクを避けつつ、個別の応答が可能になります。

AIは関連するウェブ情報やファイルの文脈を取り入れることで、回答の正確性と関連性を向上させています。また、Cursorはデータを管理しやすい単位で処理するツールを使用しており、AIが集中して効率的に作業できるようにしています。

最後に、AIは自らの環境に関する情報を保持し、次の行動に対して情報に基づいた判断を下す手助けをしています。

この分析は、効果的なAIシステムを作成するためには、慎重なプロンプト設計が重要であることを強調しています。重要なポイントとしては、明確なペルソナの定義、指示の適切な構造、自律性の促進、そしてパフォーマンス向上のための豊富な文脈情報の確保が挙げられます。

Ovldは、Pythonのライブラリで、複数のディスパッチを可能にします。これにより、異なる引数の型に対して異なるバージョンの関数を定義することができます。主な特徴は以下の通りです。

まず、Ovldは非常に高速なパフォーマンスを誇る複数ディスパッチライブラリとして知られています。引数の型や値に基づいて柔軟にディスパッチが可能で、リテラルや値に依存する型もサポートしています。また、オーバーロードのためのカスタムコードを生成する実験的な機能も備えています。

さらに、Ovldは再帰関数の定義に優れており、複雑なデータ構造を扱うのが容易です。関数の動作を変更したバリアントを作成することもでき、複数の関数が同じシグネチャに一致した場合に、どの関数が呼ばれるかを制御するために優先順位を設定することも可能です。特定の値に依存する型を定義することで、型の安全性を高めることができます。また、異なるクラスを機能を組み合わせてマージすることもできます。

Ovldのインストールは、コマンドpip install ovldを使用して行えます。

使用例としては、文字列、整数、リストなどの異なる型に対して複数のバージョンの関数を定義でき、ライブラリが入力に基づいて自動的に正しいバージョンを呼び出します。たとえば、整数と整数のリストの両方を処理するadd関数を作成することができます。

全体として、OvldはPythonにおける関数のオーバーロードを管理するための強力で効率的な方法を提供し、特に複雑なアプリケーションにおいてその効果を発揮します。

ザックアタック！スクラッチ＆ソルブパズルパックは、論理パズルとリスクを伴う要素を組み合わせた楽しい6つのスクラッチオフゲームのコレクションです。このゲームは、1990年代にデサイファーが制作した「スクラッチーズ」という製品にインスパイアされています。デサイファーは「スター・ウォーズ」や「スター・トレック」のカードゲームで知られています。詳細については、ルールを確認してください。このゲームはザック・バースとジャレッド・レビーンがデザインし、アートはステファニ・ローヘッド、文章はドリュー・メッシンジャー＝マイケルズが担当しています。

HTMLのクラス属性をより読みやすくするための工夫について説明します。

まず、クラス名を一つの長い名前にするのではなく、小さくモジュール化されたクラスに分けることが重要です。例えば、class="card-section-background1-colorRed"の代わりに、class="card section box bg-base color-primary"のように使うと良いでしょう。

次に、クラスのグループをより明確にするために、ブラケットやパイプを使う方法があります。例えば、class="[ card ] [ section box ] [ bg-base color-primary ]"やclass="card | section box | bg-base color-primary"のように表記できます。

また、クラス名を読みやすくするために、余分なスペースや改行を使ってフォーマットすることも可能です。強調のために絵文字を含めることもできます。

Unicode文字をクラス名に使用することはできますが、CSSのターゲティングが複雑になるため、推奨されません。

HTMLではコメントを使うことができ、クラスの値の中にコメントを追加することも可能ですが、読みやすさを考慮してアンダースコアやアート的なフォーマットを使用することが推奨されます。

最後に、注意点として、一部のツールではスペースが削除されたり、値の順序が変更されたり、奇妙なフォーマットで混乱を招くことがあるため、注意が必要です。

全体として、このテキストはHTMLクラスの命名やフォーマットにおいて創造性を発揮し、人間にとっての読みやすさとコードの整理を向上させることを奨励しています。

要約がありません。