2025年8月11日、高等裁判所はウィキメディア財団によるイギリスのオンライン安全法（OSA）分類規則に対する法的挑戦を却下しました。この判決はウィキペディアに対する即時の法的保護を提供するものではありませんでしたが、裁判所はOfcomとイギリス政府がOSAの実施中にウィキペディアの安全を確保する必要があると強調しました。

裁判官はウィキペディアの重要な価値と、誤ったOSAの分類がボランティアの貢献者の人権に与える潜在的な害を認めました。また、Ofcomは規則を柔軟に解釈する必要があるか、議会での修正を求める必要があるかもしれないと指摘しました。

ウィキメディア財団は、OSAが施行される中でウィキペディアとそのユーザーのために引き続き活動を続けます。新たな法的挑戦は2025年7月22日から23日に予定されており、ウィキペディアに厳しい義務を課す可能性のある規則に焦点を当てています。これにより、貢献者のプライバシーや安全が脅かされる可能性があります。

財団は、これらの義務が貢献者の安全を脅かす身元確認の要件につながる可能性があり、ウィキペディアの改善に向けたリソースが分散される恐れがあると主張しています。この訴訟は、ボランティアの貢献者が共同原告として含まれているため、一般のユーザーに対するリスクを強調する重要なものです。財団はウィキペディアの貢献者のプライバシーと安全を守り、自由な知識へのアクセスを維持することを目指しています。

公聴会は公開され、財団はウィキペディアが学びや知識共有の信頼できる資源であることの重要性を強調しています。

著者は、NotionやTodoist、Trelloなどのさまざまな生産性向上アプリを試した後、最終的にtodo.txtというシンプルなテキストファイルに戻った経緯を語っています。完璧なアプリを探し続け、システムの設定に多くの時間を費やした結果、シンプルなアプローチが最も効果的であることに気づきました。

多くの生産性向上アプリは、使いこなすのが難しく、時間がかかることがあります。著者は、付箋にタスクを書き出したときに大きな気づきを得て、その方法が効果的であることを実感しました。現在のシステムでは、テキストファイルを使い、日々のタスクをリストアップし、メモを追加し、完了したタスクの簡単な記録を残しています。この方法はアクセスが容易で、迅速に利用でき、複雑な機能やサブスクリプションに依存しません。

テキストファイルは常に利用可能で、検索も簡単で、耐久性があるため、生産性向上のための信頼できるツールとなっています。著者は、真の生産性は物事を書き出し、リストを定期的に確認し、タスクを完了することから生まれると結論づけています。複雑なシステムに悩まされるのではなく、この方法を一週間試してみることを他の人にも勧めています。

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Halluminateのジェリーとワイアットは、AIエージェントがコンピュータやソフトウェアを使う方法を改善するために、リアルなシミュレーションインターネット「ウェストワールド」を作成しています。この環境は、AIエージェントがフライトの予約や販売データの整理などの重要なタスクを実行できるように訓練するのに役立ちます。

現在、AIの訓練は高品質なシミュレーターや成功を確認するための明確なタスクが不足しているため、妨げられています。彼らのアプローチは、検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）を活用して訓練を強化することです。彼らは、実際のアプリを正確に模倣するシミュレーションを作成することを目指しており、わずかな不正確さでもパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、慎重に取り組んでいます。

Halluminateは、合成データの生成にも注力しており、エージェントが訓練されるタスクが実際の業務ニーズに関連していることを確認しています。彼らは、さらなる実験のためにシミュレーターを一般に公開する計画を立てており、複雑なタスクのために複数のシミュレーターを接続する機能を開発しています。

RLシミュレーターに加えて、HalluminateはAI訓練のために人間が作成したデータも提供しており、これはScale AIに似ています。ジェリーとワイアットはコンピュータサイエンスとAIの強いバックグラウンドを持ち、彼らの仕事についてのフィードバックや質問を歓迎しています。

著者は、Claude Codeというプログラミングツールを使用した経験を共有しています。このツールは、彼らの作業フローに自然に統合されており、GPTからClaude Codeに切り替えた理由は、より自然で効率的に感じたからです。

主なポイントとして、まずClaude Codeは著者の既存のツールとよく合い、他のコーディングプラットフォームよりも使いやすいと述べています。また、さまざまなプロジェクトに利用しており、自動スタートアップビルダーやSplitWiseのクローン、基本的なポスターメーカーなどを作成しました。

著者は「バイブコーディング」という概念を紹介しています。これは、AIとの会話を通じてソフトウェアを開発する方法で、直接コーディングすることなく、単一のプロンプトを使ってSplitWiseの代替品を成功裏に構築しました。詳細な入力を提供することでAIの出力品質が向上するため、明確なコミュニケーションの重要性を強調しています。

さらに、著者はClaude Codeに最小限の指示を与えてスタートアップを構築・維持する実験を行い、印象的な結果とともに使用ポリシーの遵守といった課題にも直面しました。また、Claude Codeは複雑なプロジェクトの移行を助け、新しい技術スタックを理解するための時間と労力を節約しました。

現在、著者はClaude Codeをテキストエディタとしても使用しており、コンテンツの執筆やフォーマットを動的に支援してくれる点を評価しています。全体として、著者はClaude Codeを楽しいプロジェクトや真剣なタスクの両方において強力なツールと見なし、コーディングやプロジェクト管理を簡素化する能力を強調しています。

このテキストでは、さまざまな業界の価格ページのデザイン例が集められています。ユーザーは、旅行、電子商取引、フィンテックなどの業界や、色分けされた料金プランや使用量に基づく価格設定などのデザインスタイルで、これらの例をフィルタリングできます。例には、標準的な表、スタックカード、比較表など、さまざまなレイアウトが含まれています。各リストには、月額や年額のオプション、カスタム価格など、価格構造に関する詳細が提供されています。このコレクションは、効果的な価格ページをデザインするためのリソースとして役立ちます。

「ソフトウェアデザインの哲学」という本は、大規模で保守性の高いソフトウェアを作成するための洞察を提供しています。以下はその重要なポイントです。

まず、複雑さを理解することが重要です。複雑さはソフトウェアを理解しにくくし、修正も困難にします。具体的な症状としては、単純な変更でも多くのコードの更新が必要になる「変更の増幅」、開発者が多くの情報を把握しなければならない「高い認知負荷」、どのコードを変更すべきか、どの情報が必要かが不明な「未知の未知」があります。

次に、複雑さの原因について考えます。コードは他のコードに依存することが多く、一部を変更すると他に影響が出るため、変更が難しくなります。また、重要な情報が不明瞭でアクセスしにくいことも問題です。

依存関係を管理することが複雑さを減らす鍵です。主な問題には、同じコードや知識を複数の場所で繰り返す「重複」、エラーによる複雑な相互作用がシステムの複数の部分に影響を与える「例外」、親クラスと子クラスの関係が依存関係を生む「継承」、操作の順序に基づく構造が理解を複雑にする「時間的分解」があります。解決策としては、シンプルなインターフェースを通じて広範な機能を提供する「深いモジュール」を作成し、依存関係を減らすことが挙げられます。

次に、不明瞭さに対処することが重要です。不明瞭さは混乱を招き、認知負荷を高めます。主な問題には、曖昧な名前付け、コードスタイルの不統一、十分に文書化されていないコードがあります。解決策としては、明確な名前を使用し、一貫性があり、文書化が充実した「明白なコード」を目指すことが求められます。

戦略的な考え方と戦術的な考え方の違いも重要です。複雑さは時間とともに蓄積し、取り除くのが難しいため、戦略的アプローチではクリーンなデザインに時間を投資し問題に取り組むことが求められます。一方、戦術的アプローチは短期的な結果に焦点を当て、長期的な影響を考慮しません。

最後に、単に動作するコードがあるだけでは不十分です。ソフトウェアを保守可能に保つためには、変更の際に複雑さを減らすための継続的な努力が必要です。

トーマス・ドームケはGitHubのCEOであり、ドイツでの子供時代からソフトウェア開発に対する強い情熱を持っています。彼は開発者がより幸せで効率的に働けるツールの作成に注力しています。彼の指導の下、GitHubはGitHub CopilotやCopilot Workspace、GitHub Modelsなどの人気AIツールを発表しました。トーマスはTEDのスピーカーとしても知られており、イギリスのグラスゴー大学で機械工学の博士号を取得しています。

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この記事では、Zigプログラミング言語における部分文字列検索の改善方法について、SIMD（単一命令、複数データ）技術を用いることで、検索速度が約60%向上することが説明されています。

まず、Zigの標準的な部分文字列検索関数（std.mem.indexOf）と新しいSIMDベースのアルゴリズムが比較されています。標準の関数はBoyer-Moore-Horspoolアルゴリズムを使用しており、効率的ではありますが、SIMDによる最適化を活用することができません。

新しいアルゴリズムは、部分文字列の最初と最後の文字を抽出し、より大きなテキストから32文字ずつ処理します。ビットマスクを作成して潜在的な一致を特定し、個別のチェックの回数を大幅に減少させます。

SIMDの実装では、Zigの@Vector関数を使用して操作を最適化します。部分文字列の最初と最後の文字がSIMDレジスタに読み込まれ、比較が迅速に行えるようになります。

パフォーマンステストでは、SIMD版が大きなテキスト（例えば「白鯨」）を処理する際に、約59%の速度向上と80%少ないCPUサイクルで動作することが示されています。また、SIMD方式は小さなテキストでも良好な性能を発揮します。

さらに、記事では、部分文字列内の文字を頻度に基づいて選択することで分岐ミスを減らし、パフォーマンスを向上させる可能性についても言及されています。

新しいプロセッサはAVX-512をサポートしており、これによりさらに性能が向上する可能性がありますが、特定の設定でコードをコンパイルする必要があります。

SIMDを使用することで部分文字列検索が大幅に高速化され、低レベルプログラミング技術の力が示されています。著者はこの分野でのさらなる探求と改善を奨励しています。

コードの完全な実装はGitHubで公開されており、SIMD部分文字列検索アルゴリズムを探求したりテストしたりしたい人は、ぜひチェックしてみてください。

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ブリッジウォーター・アソシエイツは、50年間にわたり世界の市場を分析し、機関投資家に洞察を提供してきました。最新のニュースレターでは、共同最高投資責任者のグレッグ・ジェンセンが「現代の重商主義」という新しい経済システムへの重要な移行について論じています。このシステムは、自由貿易や政府の介入を制限する方向からの転換を示しています。この変化は、特にドナルド・トランプの選挙によって加速されました。

現代の重商主義に関する重要なポイントは次の通りです。まず、政府の役割が大きくなり、国家の富を高めるために経済を管理することが求められます。次に、貿易収支を維持することに重点が置かれ、貿易赤字を避けることが目指されます。また、政府は自給自足を促進し、重要な産業を保護する政策を進めます。さらに、国内企業は外国の競争から保護されることになります。

中国のような国々が重商主義的な政策を採用する中で、世界の経済秩序は変化しています。このことは、アメリカや他の国々において供給網や製造業の雇用に対する懸念を引き起こしています。アメリカは関税や政策変更で対応し、ヨーロッパも自国の貿易戦略を再考する必要に迫られています。

全体として、現代の重商主義への移行は、経済の運営方法を再定義し、企業の競争や国際貿易関係の構造に影響を与えるでしょう。投資家や経済にとって、その影響は大きいと言えます。

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CPUのクロックサイクルにおけるさまざまな操作のコストについて、特に現代のx86/x64 CPUに焦点を当てています。これらのコストを理解することは、非効率なコーディングを避けるために重要です。

まず、早期の悲観的なコーディングを避けることが大切です。最初から明確で効率的なコードを書くことが、パフォーマンスを妨げる「悲観化」した手法に陥るよりも良いです。

次に、コードのプロファイリングは最適化に不可欠ですが、操作コストの一般的な理解があれば、大きな非効率を避ける手助けになります。単純な操作、例えば加算や移動は1サイクル未満で済むことが多いですが、整数の乗算や除算はそれぞれ1〜7サイクル、12〜44サイクルと高くなります。浮動小数点演算はコストがさまざまで、加算は1〜3サイクルですが、除算は37〜39サイクルに達することがあります。ベクトル演算（SIMD）は並列処理により、より高速に実行できることがあります。

メモリアクセスの時間はキャッシュのレベルによって異なり、L1キャッシュが最も速く4サイクル、メインRAMは約180サイクルとかなり遅くなります。分岐のコストは、予測が正しければ最小限（1〜2サイクル）ですが、予測が外れると大幅に増加し（10〜20サイクル）、パフォーマンスに影響を与えます。

関数呼び出しについては、直接呼び出しは通常15〜30サイクルのコストがかかりますが、仮想関数や間接呼び出しは追加のオーバーヘッドがあるため、一般的に高くなります。スレッドのコンテキストスイッチは直接的に約2000サイクルのコストがかかりますが、キャッシュの無効化に関連する追加のペナルティにより、コストが数百万サイクルに達することもあります。

一般的な最適化のヒントとしては、メモリの割り当てを減らすことで局所性とパフォーマンスを向上させること、インライン関数を使用し、エラーハンドリングのための例外の使用を最小限に抑えることでオーバーヘッドを減らすことが挙げられます。

CPUの操作コストを理解することで、より効率的なコードを書き、高性能なアプリケーションの最適化に役立ちます。

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テレテキストとは、テレビ放送を通じてテキストベースの情報を提供する技術です。古い技術と見なされることもありますが、特にヨーロッパでは依然として人気があります。

テレテキストの起源は1970年代のイギリスにあり、最初は字幕やテキスト情報の提供を目的としていました。1974年にBBCが「シーファックス」を開始し、1978年には「オラクル」が続きました。最も一般的なテレテキストの規格は「ワールドシステムテレテキスト（WST）」で、基本的なグラフィックスをサポートし、ヨーロッパ全体で広く採用されています。フランスの「アンティオープ」規格はより高度なグラフィックスを提供しましたが、WSTの人気には敵いませんでした。

カナダでは1970年代後半に「テリドン」規格が開発され、より進んだ技術でしたが、高価なデコーダーが必要でした。アメリカでは、規制緩和や異なるテレテキストシステム間の競争により標準化が難航しました。その結果、さまざまな規格の特徴を組み合わせた「NAPLPS」が誕生しました。アジアでは、日本が複雑な文字セットに対応した「JTES」規格を開発し、シンガポールやマレーシアなどの国々はWSTを使用したテレテキストを採用しました。

東欧諸国では、テレテキストの導入が遅れ、ハンガリーが1982年に早期に導入しました。ユーゴスラビアのような国々は、紛争時に重要な情報を提供するためにテレテキストを利用しました。ロシアなどの国々は後に独自のテレテキストサービスを開発し、イスラエルやUAEなどでも独特の利用法が見られました。

現在、テレテキストは多くの国で使用されており、特にヨーロッパではデジタル代替手段が普及しているにもかかわらず、依然として利用されています。時間とともにさまざまな言語や文字セットに適応してきました。また、特にヨーロッパ市場では成人向けコンテンツとも関連しています。

テレテキストは複雑な歴史を持ち、誕生以来大きく進化してきました。古い技術に見えるかもしれませんが、世界のさまざまな地域で重要な役割を果たし続けています。

このテキストは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の基本に関する重要な記事の概要を提供しています。主な内容は以下の通りです。

まず、アルゴリズムとアーキテクチャについて説明しています。ここでは、回帰法、クラスタリング、サポートベクターマシン、決定木などのさまざまな機械学習や深層学習（DL）のアルゴリズムが取り上げられています。また、生成的敵対ネットワーク（GAN）や強化学習といった高度な概念についても触れています。

次に、データとトレーニングに関するセクションがあります。データの取り扱いやトレーニング手法、モデルの最適化戦略に焦点を当てています。具体的には、データサンプリング、正則化、勾配降下法、モデルのファインチューニング、データの不均衡管理の重要性などが含まれています。

音声処理に関しても簡単に言及されており、音声データを処理するための技術が紹介されています。

視覚に関するモデルについては、ビジョントランスフォーマーや画像生成の技術が取り上げられています。

自然言語処理（NLP）では、さまざまなNLPタスクやモデルアーキテクチャ、テキスト処理の手法について説明しています。具体的には、トークン化、アテンションメカニズム、大規模言語モデルなどが含まれています。

マルチモーダルモデルでは、視覚情報とテキスト情報を組み合わせたモデルについて探求しています。

モデルの種類については、BERT、GPT、ChatGPTなどの人気のあるAIモデルが紹介されています。

評価方法に関しては、モデルの性能を評価するための評価指標やテスト手法が概説されています。

MLOpsでは、機械学習の運用面に焦点を当てており、データドリフトやツールについて説明しています。

オンデバイスAIでは、プライバシーと効率を確保しながらデバイス上でAIモデルを実行するための技術について議論されています。

プロジェクト管理に関しては、AIプロジェクトを管理するためのプロジェクト計画ツールやフレームワークが取り上げられています。

その他のトピックでは、AIとMLのさまざまな基礎概念、デバッグ、フレームワークの比較などが含まれています。

ハイパーパラメータ管理では、モデル最適化のためのハイパーパラメータの調整とログ記録について説明しています。

最後に、実践的なセクションでは、AIとMLに関する面接質問が提供され、準備を助ける内容となっています。

全体として、この文書はAIと機械学習の分野を理解するための包括的なリソースとなっています。

Sbixelは、Rustを学ぶために作られたシンプルなピクセル物理シミュレーターです。描画には使いやすいmacroquadライブラリを利用しています。このプロジェクトは主に学習目的であり、大きな目標は設定されていません。

シミュレーターは「セクター」システムを使用して、アクティブなピクセルエリアに焦点を当てることで、パフォーマンスを向上させています。シミュレーションやパフォーマンスの設定は、src/def.rsファイルにあります。

今後の改善案はいくつかありますが、すぐに実装されるわけではありません。具体的には、水のシミュレーションのアップグレード、砂と水の相互作用の強化、毎フレーム全ウィンドウではなくアクティブなピクセルのみを描画すること、ピクセルの処理ロジックの改善、ガスシミュレーションの追加、静的オブジェクトの導入などが考えられています。

プロジェクトを実行するには、Rustがインストールされている必要があります。コマンドcargo runを使用してください（パフォーマンスを向上させるために--releaseを追加することをお勧めします）。ぜひ、探求し、実験し、貢献してください。

著者は、macOS用の高速ディスク使用プログラム「dumac」の改善点について説明しています。このプログラムは特定のシステムコールを使用しており、他のディスク使用ツールよりも優れた性能を発揮します。フィードバックを取り入れた結果、性能を約28%向上させることに成功しました。

主な改善点は以下の通りです。まず、並列処理の最適化です。以前は、ディレクトリを扱うためにTokioというシステムを使用していましたが、これにより不要なスレッド管理のオーバーヘッドが発生していました。Rayonに切り替えることで、スレッドの再利用が効率的になり、各システムコールごとに新しいスレッドを作成する必要が減りました。

次に、ベンチマーク結果です。更新されたdumacは、以前のバージョンよりも1.23倍速く実行されることが確認されました。これは、スレッドの数を減らし、無関係なシステムコールを削減することで達成されました。

さらに、inodeロックの競合を扱うために、著者はシャーデッドハッシュセットを実装しました。これにより、重複するinode（ハードリンク）をより効率的に処理でき、ロックの競合が減少しました。しかし、連続したinodeの分配が競合の問題を引き起こすことが分かりました。inodeのシャーディング方法を変更し、ビットシフトを使用することで、ロックの衝突の平均数を大幅に減少させ、さらに約5%の性能向上を実現しました。

これらの改善により、dumacはディスク使用状況の報告がより効率的かつ効果的になりました。著者は、これらの更新に関するさらなる技術的なフィードバックを歓迎しています。

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著者は、他の人々が言語モデル（LLM）の影響で、自分のプロジェクトをオープンソースにすることやオープンソースに貢献することについて考え方を変えたかどうかに興味を持っています。自分自身の考えについてははっきりしないものの、最近のサイドプロジェクトはGitHubで非公開にすることを選びました。

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1 Million Rowsは、高速で信頼性のある管理ツールを開発しています。ユーザーにはデモを見てもらい、その機能についてのフィードバックを提供してもらうよう呼びかけています。

このツールは、プロジェクト管理や営業・リードの追跡、会議のスケジューリング、タスク管理、研究やコンテンツの計画、予算管理やパフォーマンス分析、ソーシャルメディアやサプライヤーの管理、コンプライアンスや在庫管理など、さまざまな用途に対応しています。

機能の開発計画は段階的に進められています。第一段階では、カスタマイズ可能なリスト、役割に基づくアクセス、リアルタイムの更新、ステータスの追跡、ユーザーの割り当て、行のフィルタリング、監査証跡が含まれます。第二段階では、通知システム、リマインダー、ディスカッションスペース、カンバンビュー、時間追跡、ファイル添付機能が追加される予定です。第三段階では、AI機能、モバイルアプリ、共同編集、ダッシュボード、統合機能、レポート作成が計画されています。

ユーザーには、ツールの開発に役立つ意見を共有してもらうことを奨励しています。

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エリザベート・フォン・ヘッセン＝カッセル王女は1596年に洗礼を受け、その祝典は4日間にわたって行われました。祝賀行事では花火や騎士のトーナメント、豪華な衣装が披露されました。このイベントは、技術者で版画家のヴィルヘルム・ディリッヒによって記録され、彼は「ヘッセンのエリザベート嬢の洗礼の記録」という詳細な作品を作成しました。この作品には、歴史上の人物や神話のキャラクターに扮したゲストのイラストが含まれています。

ディリッヒは自らを哲学者ディオゲネスに例え、華やかな祝典をただ観察しただけで、自分がその壮大さに匹敵することはないと述べました。彼はこの作品をヘッセン＝カッセルの貴族に捧げ、喜ばしい出来事の記憶として残ることを願いました。

ディリッヒの原稿は、エリザベートの洗礼を記念するいくつかの作品の一つでした。後に、無名のアーティストが原稿の余白に色とりどりの花の装飾を加え、原稿の美しさを引き立てました。原稿内にはラテン語の詩があり、王女の幸福を願い、彼女を花が咲くような存在に例えています。ディリッヒはまた、人間の本質について考察し、エリザベートを再生と豊かさの象徴として描き、彼女の名前を成長や繁栄のテーマに結びつけました。

フォード・トランジットは最近、60周年を迎えました。1965年8月9日に初めて発売され、広々とした空間と実用性で知られる画期的な車両として登場しました。すぐに職人やロックバンドの間で人気を博しました。これまでに多くのデザイン変更が行われ、現在も世界で最も売れているバンとして、1300万台以上が生産されています。

トランジットは象徴的な存在で、唯一の有名なバンとして認識されています。また、1970年代の銀行強盗での使用など、さまざまな文化的・歴史的な参照と結びついています。最初はイギリスで製造されていましたが、2013年にトルコに生産が移され、これにより失業が生じたため批判を受けました。

現在、フォードはトランジットの英国の伝統を重視しながら、新しいモデルの開発に取り組んでいます。電動バージョンも含まれています。バン市場は今や競争が激しくなっており、将来的にはブランドの忠誠心に影響を与える可能性があると同社は認識しています。

普段通りの場所に、突然新しいドアが現れたという驚きの状況が描かれています。この場所は以前にも通ったことがあるため、非常に馴染み深いものです。また、「Lists And Lists」というインタラクティブなチュートリアルが1996年にアンドリュー・プロトキンによって作られたことも言及されています。初めてプレイする人には、「about」と入力することで詳細情報を得るように勧められています。全体的には、予期しないドアを除けば、シーンは普通のように感じられます。

バージニア州の母親が、12歳、11歳、9歳の子どもたちを無監督で外で遊ばせたことで、児童保護サービス（CPS）による複数の調査を受けました。彼女は、近所の人々が無監督の子どもを報告する傾向があり、これが親への監視や調査につながっていることを指摘しています。この現象は、親や子どもに対する信頼の欠如を反映しています。

エミリー・フィールズさんは、2018年に近所の人が彼女の子どもたちが庭で遊んでいるのを報告したことから、CPSとの経験を詳しく語っています。その後、調査が行われ、CPSは子どもは13歳になるまで常に監視されるべきだと主張しました。彼女の家が安全で、子どもたちが適切に世話されていることが確認された後も、CPSは厳しい監視ルールを求め続けました。

このような課題に対処するため、彼女は「合理的な子どもの独立」を推進する非営利団体「Let Grow」に関わるようになりました。バージニア州では2023年にこのような法律が成立し、親が子どもにどれだけの独立を与えるかを決められるようになりました。

新しい法律ができたにもかかわらず、エミリーの子どもたちは以前の経験から自由に遊ぶことに対してまだためらいを感じています。彼女は、子どもたちが外に出る許可を示す「ライセンス」を作成し、心配する近所の人々に見せられるようにしました。子どもたちは成長するにつれて、自分たちの独立を受け入れることを学び、近所を探索する自由を享受しています。

「Leaflet© Urlbox」という言葉や、「ホームページの所有者」、「概要」、「よくある質問」、「提案」、「スクリーンショット」、「API」、「利用規約」、「プライバシー」といった関連用語が含まれているようですが、具体的な内容がないため、要約することはできません。もし、もっと具体的なテキストや情報を提供していただければ、喜んで要約いたします。

この論文では、サーバーの時計を同期させるために開発された「グラハム」というシステムについて説明しています。このシステムは、リモートの時計から切り離されても時間を維持できるローカル時計の特性を利用しています。従来の同期方法は精度や周波数の向上に焦点を当てていますが、ローカル時計の特性を見落とすことが多く、接続が失われると同期に失敗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、時計のドリフトについてです。現在のシステムは、ドリフト率が1百万分の200（ppm）であると仮定していますが、これが同期の失敗を引き起こす可能性があります。グラハムはこのドリフトを1十億分の100（ppb）に減少させ、精度を大幅に向上させます。

次に、ローカル時計の安定性についてです。グラハムは、ローカル時計が以前考えられていたよりも安定していることを示しています。標準的なサーバーに搭載されているセンサーを使ってローカル時計を特定することで、最適な同期率や故障に対する耐性を決定できます。

さらに、ソフトウェアの改善についても触れています。グラハムは特別なハードウェアを必要とせず、ソフトウェアの調整を通じて時計の精度を向上させます。温度による誤差を既存の温度センサーを使って補正します。

また、学習曲線についても言及しています。このシステムは、時間とともに温度と時計の周波数誤差の関係を学習し、環境の変化に応じて調整を行います。これにより、常に高精度な同期信号を必要とせずに済みます。

最後に、実装上の課題についても詳しく述べています。タイミングエラーやセンサーの制限といった課題がありますが、これらの問題に対処する方法も示されており、堅牢な時計の同期を確保します。

全体として、グラハムは既存のハードウェアとソフトウェア技術を活用し、分散システムにおける正確な時計の同期を普及させることを目指しています。追加のコストをかけることなく、高いパフォーマンスを実現しています。

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その活動は楽しく、クロードの助けがなければもっと時間がかかったでしょう。提供されたリンクを使って、ぜひチェックしてみてください。

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マイケル・キマージの分析では、F・スコット・フィッツジェラルドの作品とデジデリウス・エラスムスの「愚行讃歌」における愚行の概念が取り上げられています。エラスムスは愚行を女神として描き、その価値を人間の生活において強調しています。愚行は誰にでも内在しており、特に芸術や愛において喜びや創造性をもたらす可能性があると示唆しています。

フィッツジェラルドは「アメリカの作家の中で最も愚かな」と評されることがあり、彼の人生と作品がこの概念を体現しています。彼は非常に才能がありながら、しばしば一時的な成功にその才能を浪費し、アルコール依存症などの個人的な問題に苦しみました。彼の代表作である「グレート・ギャツビー」や「夜はやさし」は、彼の生前には商業的に成功しませんでした。

キマージは、フィッツジェラルドの伝統的な知恵の欠如と、彼の作品に見られる深い洞察を対比させています。彼は、フィッツジェラルドの愚行の描写は知恵の否定ではなく、人間の経験を理解するための重要な要素であると主張しています。このテキストは、愚行と知恵が共存しており、この関係を認識することで両者への理解が深まる可能性があることを示唆しています。

多くの企業はしばしば約束を破りますが、自己保証されている約束もあります。これは、確認でき、あなたの知らないうちに変更されることがない約束です。

例えば、ファイルをアプリで扱う場合、オープンフォーマットでファイルを管理できるため、いつでも異なるアプリケーションで使用することができます。単にエクスポートするだけではありません。

同様に、ステンレス鋼も自己保証された約束です。水でその品質をテストでき、その品質は失われることがありません。

しかし、GoogleやZoom、Dropboxなどの企業の利用規約やポリシーは自己保証されていません。これらは変更される可能性があり、あなたのデータに遡及的に影響を与えることがあります。本当に自己保証されたプライバシーの約束は、ツールがあなたのデータに全くアクセスできないことを保証するものです。

ガバナンスの構造やオープンソースだけでは安全性を保証するものではありません。企業の構造は変わる可能性があり、オープンソースソフトウェアも依然として特許フォーマットに依存している場合があります。

ツールを選ぶことは、ニーズやオペレーティングシステム、企業の状況が変わるため、常に将来に対する不確実性を伴います。この不確実性を管理するためには、自己保証された約束を提供するツールを選ぶのが最良です。

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「try and」というフレーズについて、特にその使い方や文法的な特性が説明されています。

「try and」は、イギリス英語とアメリカ英語の両方で一般的に使われていますが、「try to」と比べるとカジュアルな表現とされています。この表現は、1500年代後半から使われてきました。

文法的には、「try and」は通常の動詞の並列とは異なる振る舞いをします。例えば、疑問詞は「try and」の構造から外に出すことができます。「メアリーは誰に話しかけようとしたのか？」という文がその例です。また、「try and」の中の動詞の順序を入れ替えることはできません。「ジョンは蚊を殺そうとする」という文は順序を変えられません。「both」と一緒に使うこともできず、「ジョンは蚊を殺そうと両方する」という表現は誤りです。動詞は原形でなければならず、「私は宿題を終わらせようとする」という文は正しいですが、「私は宿題を終わらせようとした」という表現は誤りです。

方言によっては、「try and」の中で活用形を使うことができるなど、異なるパターンが見られます。

「try and」は副詞や否定語によって分けることができず、省略形を使うこともできません。「もちろん、私はやってみる」という文は正しいですが、「もちろん、私はやろうとする」という表現は誤りです。

他にも、「to」を「and」に置き換えられるフレーズがあり、同様の文法的な振る舞いを示します。例えば、「be sure and」や「come and」といった動詞の組み合わせがそれにあたります。

全体として、「try and」は特定の文法ルールと方言によるバリエーションを持つ独特な英語の構文です。

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マーク・ザッカーバーグは、カリフォルニアの理想的なライフスタイルで知られるパロアルトのクレセントパーク地区に引っ越しました。この地域には、医師や弁護士、教授などの専門職の家族が魅力的な家に住んでおり、長年にわたって親しまれています。クレセントパークは、友好的な雰囲気が特徴で、毎年開催されるブロックパーティーなどの活気ある地域イベントが行われています。

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この記事では、アメリカ海軍の潜水艦における独特な社会構造について、特に新しい乗組員であるNUB（役に立たない体）に焦点を当てています。潜水艦に初めて参加する水兵たちは軽蔑され、完全な潜水艦乗組員になるためには厳しい資格取得プロセスを経る必要があります。

資格取得プロセスは四つの段階に分かれています。最初の段階は「オリエンテーション」で、新しいメンバーは潜水艦のシステムについて学び、他の乗組員と顔を合わせます。次に「システム知識」では、潜水艦のすべてのシステムに関する詳細を暗記し、緊急時の手順を理解しなければなりません。「ウォークスルー」では、NUBたちは保護具を着用して潜水艦内を実際に巡り、訓練に関する質問に答えます。最後の「ボード」では、資格を持つ乗組員との口頭試験が行われ、彼らの知識と準備状況が評価されます。

「ドルフィン」を取得すると、彼らは主に二つのグループに分類されます。一つはエンジンルームで働く技術者の「ヌーク」で、もう一つは潜水艦内の他の役割を担う「コナー」です。

ヌークには、原子炉オペレーター、原子力電気技師、原子力機械技師などが含まれ、それぞれ特定の責任があります。一方、コナーは無線通信士、航海士、ソナー技術者、ミサイル技術者、補助員、魚雷技術者、料理人、事務員、そして医療担当のコープスマン（ドク）など、さまざまな役割の混合です。

この記事では、多様な乗組員の間にある友情やチームワークが強調されており、彼らがストレスの多い状況下でどのように協力して効果的に機能するかが示されています。全体として、潜水艦での生活は厳しいものですが、やりがいもあり、多様なチームの強さを示しています。

著者は、TCPネットワーキングに関連する興味深い現象について説明しています。具体的には、クライアント（例えば、telnetアプリケーション）が自分自身に接続できるということです。これは、接続を開始する際にオペレーティングシステムが指定された範囲からランダムなソースポート（エフェメラルポート）を割り当てることによって起こります。

簡単に説明すると、例えば自分のコンピュータのポート（50000）に接続しようとすると、通常は「接続が拒否されました」という応答が返ってきます。これは、そのポートでサーバーが待機していないためです。しかし、接続を繰り返すうちに、telnetクライアントが接続しようとしている同じソースポート（50000）を割り当てられることがあります。これにより、ソースポートと宛先ポートが同じになるため、接続が成功します。

著者は、この自己接続がTCPの仕様に従って有効であることを強調しています。通常、接続には異なる二つのエンドポイントが関与しますが、この場合は例外です。重要なポイントは、サーバーにエフェメラルポートを使用すると予測できない動作が発生する可能性があるため、TCP接続の処理において問題を避けるために使用しないことが推奨されるということです。

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「How to Lie with Statistics」は、ダレル・ハフによって1954年に出版された書籍です。この本は、一般読者向けに統計の基本をわかりやすく紹介しており、統計がどのように誤用されたり誤解されたりするかを示し、誤った結論に至る可能性について警告しています。

本書の重要なポイントの一つは、「相関関係は因果関係を示さない」ということです。つまり、二つの事柄が関連しているからといって、一方が他方を引き起こすわけではないということです。また、正確な統計を得るためには無作為抽出が重要であることも説明されています。

ハフは、グラフが現実を歪めるために操作されることについても触れています。例えば、スケールを変更して差を誇張したり、誤解を招くようなピクトグラムを使用したりする手法です。

この本は150万部以上売れ、大学の教科書としても人気があります。イラストはアーヴィング・ガイスによるもので、視覚的な魅力と明確さを高めています。

2025年8月10日、ロドニー・ブルックスは1988年に書いた人工知能（AI）に関するエッセイを再考しました。このエッセイでは、AIの歴史や期待と失望のサイクルについて振り返っています。彼は、AIがしばしば希望を抱かせる一方で、必ずしも期待通りの成果を上げていないことを指摘しました。ロボットやエキスパートシステムは期待を集めましたが、その能力に関する大きな予測には届かなかったと述べています。

ブルックスは、現在のニューラルネットワークのトレンドについても言及しました。この概念は新しいものではなく、1960年代にも同様の興奮があったと指摘しています。彼は、技術の進歩があってもニューラルネットワークには限界があり、すべての問題を解決できるわけではないと警告しました。真の機械の知性は、単一の突破口ではなく、複雑なプロセスを伴うものであると強調しました。

彼のコメントでは、AIの未来に対する楽観的な見方を示しつつ、この分野における期待のサイクルについても認識しています。技術の短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価する傾向について、アマラの法則として知られる原則を紹介しました。AIの開発は遅く複雑に見えるかもしれませんが、それを理解することで人間の創造性を反映した実用的な応用が可能になると結論づけています。

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著者は、共同創業者でありCEOと二年以上一緒に働いてきたが、現在はフラストレーションを感じており、信頼を失っている。CEOが営業をうまく扱えないと考えており、会社はこの一年間停滞していると感じている。状況を改善しようと努力してきたが、著者はCEOと一緒に働き続けたくないと思っている。

現在、会社には投資家や収益、他のパートナーシップがある。最近、共同創業者を解雇し、新しいパートナーシップ契約を結んだ。この契約には、六ヶ月前に始まったベスティング期間が含まれている。つまり、著者が今辞めると、得られる利益を失うことになる。著者は不満を抱えているが、状況に縛られていると感じており、この難しい状況をどう乗り越えるかアドバイスを求めている。

要約がありません。

25歳のイギリス人バックパッカー、アリシア・ケンプがオーストラリアで酔っ払って電動スクーターを運転中に男性を死亡させた罪を認めました。5月のある土曜日、ケンプは酔ってバーから追い出された後、友人と一緒に電動スクーターをレンタルしました。彼女は時速20から25キロメートル（12から15マイル）で運転している際、横断歩道で待っていた51歳のタン・ファンに衝突しました。ファンは頭部に致命的な怪我を負い、2日後に病院で亡くなりました。ケンプの血中アルコール濃度は0.158で、オーストラリアの法定限度である0.05の3倍以上でした。彼女は死亡を引き起こす危険運転の罪で起訴されており、最長20年の懲役刑が科される可能性があります。ケンプは判決がクリスマス前に行われることを望みながら、拘留されています。

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匿名の模擬面接プラットフォーム「interviewing.io」の創設者が、LinkedInが新しい面接準備資料に関する投稿をした後にアカウントを削除された出来事を共有しました。この資料にはLinkedIn自体に関する批判的な内容も含まれていました。彼女は、これは誤解やアイデンティティ管理の不備、あるいはLinkedInが競争を抑えようとした試みの可能性があると考えています。

最初はアカウントにアクセスできなくなり、彼女の会社のフォロワーも含めて完全に削除されましたが、彼女は個人的なつながりを通じてアカウントを復旧させることができました。削除について問い合わせたところ、LinkedInはセキュリティ上の懸念を理由に挙げましたが、彼女の投稿がその行動を引き起こした可能性があることを示唆していました。

彼女は、特に採用におけるプラットフォームの役割を考えると、LinkedInがユーザーのアイデンティティを効果的に管理できていないことに懸念を示しました。適切なアイデンティティ確認がなければ、LinkedInは採用プラットフォームとしての信頼性を維持できないと主張しています。

さらに、セキュリティ対策として隠れた反競争的な行為の問題点を指摘し、LinkedInのユーザーアカウントの扱いに失望していると述べました。彼女は、同様の問題に直面した人々に連絡を取るよう呼びかけており、これは広く見られる問題であり、注目に値すると考えています。

多くのインタープリターを作成してきましたが、Boltは私の理想的なスクリプト言語です。これが初めての公開版、バージョン0.1.0です。

最近、多くの組み込み言語が安全性や型付けに重点を置いていることに気づきました。例えば、Pythonの型ヒントや、TypeScriptの普及、さらに大規模なスクリプト環境で使われているLuauなどです。

Boltは、安全性とパフォーマンスを別のステップとしてではなく、言語そのものに直接統合することを目指しています。

今後数週間のうちに、Boltを使用した例やアプリケーションを共有する予定ですので、興味がある方はリポジトリの例やプログラミングガイドをぜひご覧ください。

要約がありません。

テキストでは、ビデオゲーム「ザ・ゲームズ：ウィンター・チャレンジ」における最長スキージャンプの作成プロセスについて説明しています。著者は最初に、コピー保護がジャンプ距離に与える影響を探りますが、特定の条件下で100メートルを超えることが可能であることに気づきます。

最大ジャンプ距離を見つけるために、ツールを使ったスピードラン技術を利用する方法と、ゲームのコードを分析する方法の二つが考えられました。著者は後者を選び、バイナリーコードを調べることでゲームのメカニクスを理解することに焦点を当てます。スキージャンプイベントの重要な要素には、ランプ上でのジャンパーの位置の制御、ジャンプのタイミング、飛行中のスキーの角度調整、着地技術が含まれます。

著者はゲームのリプレイファイル形式を分析し、入力がどのように記録され、ジャンプにどのように影響するかを理解します。ゲームは物理シミュレーションを使用してジャンパーの動きをモデル化しており、距離は速度、空気抵抗、スキーの角度などの要因によって影響を受けることがわかります。

ゲームのロジックを再構築した後、著者は高水準プログラミング言語でシミュレーションを作成し、ジャンプ距離のテストと最適化を行います。このプロセスを通じて、空気抵抗を減らし速度を最大化する戦略を発見します。その中には、ランプを下る際に追加の速度を得るための「ウィグル技術」という手法も含まれています。

最終的に、著者は空気抵抗を効果的に管理することで最終的な着地距離を最適化し、113.8メートルの記録的なジャンプを達成します。最終的なジャンプが絶対的な最大値ではないかもしれないことを認めつつも、ゲームメカニクスの深い理解を反映していると述べています。この過程は、視覚的に印象的なジャンプを達成することよりも、ゲームデザインの複雑さを学ぶことに重きを置いていました。

要するに、このテキストは、ゲームのコードや物理シミュレーションを理解し操作することで、最長スキージャンプを達成するためにビデオゲームを逆解析することについて述べています。

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イベントとは、プログラム内でシステムが認識するアクションや出来事のことです。これにより、コードがそれに応じて反応することができます。例えば、ボタンをクリックしたり、キーを押したり、フォームを送信したりするユーザーの行動が含まれます。

イベントリスナーは、イベントが発生するのを待つ関数です。addEventListener()を使って、要素にリスナーを追加します。例えば、ボタンがクリックされると、関数がページの背景色を変更することができます。イベントハンドラーは、イベントに応じて実行される関数で、インラインで定義することも、別の名前付き関数として定義することもできます。イベントが発生すると、どの要素が操作されたかなどの情報を含むイベントオブジェクトが作成されます。

イベントの種類には、クリック、マウスの動き、キーの押下、フォームの送信など、さまざまなユーザーアクションが含まれます。イベントリスナーは、removeEventListener()を使って削除することができ、これにより大規模なアプリケーションでのパフォーマンスを管理するのに役立ちます。また、addEventListener()を使用して、単一のイベントに複数の関数を追加することも可能です。

ベストプラクティスとしては、インラインイベントハンドラーやイベントハンドラープロパティ（例えばonclick）よりもaddEventListener()を使用することが推奨されます。これにより、JavaScriptとHTMLを分離し、同じイベントに対して複数のリスナーを許可することができます。インラインイベントハンドラーは、コードの保守性を低下させる可能性があるため避けるべきです。

デフォルトの動作を防ぐ必要がある場合もあります。例えば、フォームの送信を止めたいときには、イベントハンドラー内でpreventDefault()メソッドを使用します。

イベントを理解することは、インタラクティブなウェブアプリケーションを作成する上で非常に重要です。イベントリスナーやハンドラーを使うことで、ユーザーの行動に応じて反応し、ウェブページの動作を効果的に制御することができます。

EUは「チャットコントロール」政策を提案しています。この政策では、暗号化されたメッセージや写真を含むすべてのプライベートなデジタル通信をスキャンすることが求められています。この提案は、4億5000万人の市民にとって深刻なプライバシーとセキュリティの懸念を引き起こしています。

まず、すべてのメッセージや写真が自動的にスキャンされるため、疑いがなくても監視が行われることになります。これにより、暗号化が弱まり、プライベートな通信がハッカーや犯罪者に対してより脆弱になる恐れがあります。また、この提案はEU憲章で保証された基本的なプライバシー権を侵害するものです。

さらに、自動スキャンによって無実のコンテンツが違法と誤認される可能性があり、誤った告発を引き起こすことも懸念されています。専門家は、子どもを守るための効果的な手段からリソースが逸れてしまう可能性があるため、大規模な監視が子どもを守る上で効果的ではないと警告しています。

この政策は、権威主義的な政府が同様の侵入的な監視手法を採用することを助長する恐れもあります。EUの政治家はこの監視から免除されるため、公平性に対する懸念も高まっています。市民は、自分たちの欧州議会議員に連絡し、この大規模な監視の取り組みに反対するよう促されています。

私は、エンジニアリングブログから実際の例を見つける手助けをするために、Engineering.fyiという検索エンジンを作りました。個々のブログを一つずつ確認することなく、情報を探せるのが特徴です。GoogleやMeta、Stripeなどの企業から得られる貴重な洞察が多くのブログに散らばっていて、見つけるのが難しいという課題があります。

Engineering.fyiは、約15の主要企業のブログをインデックス化しており、ユーザーはトピック、難易度、コードサンプルで記事を検索したりフィルタリングしたりできます。このシステムは、Next.js、SQLite、DrizzleORMを使用して構築されており、各ブログ用のカスタムスクレイパーも用意しています。

現在、基本的な検索機能は稼働しており、毎週新しいブログを追加しています。今後のアップデートでは、AIによる要約、人気の洞察をまとめた週刊ダイジェスト、記事を保存したりブックマークしたりする機能が含まれる予定です。

各ブログのカスタムパースやタグ付けシステムの改善に課題を抱えています。どの企業のブログを追加すべきか、AIによる要約の有用性、現在のエンジニアリング記事の探し方についてのフィードバックをいただけるとありがたいです。

現在の大規模言語モデル（LLM）をコーディングツールとして使用する状況についての内容です。

LLMをコーディングのワークフローに組み込むのは簡単ですが、必ずしも全員に必要というわけではありません。LLMには限界があり、実際の運用に適したコードを保証するものではなく、複雑なコードベースには苦労することがあります。特に、構造が整っていて文書化されたコードでは効果を発揮しますが、人気のあるプログラミング言語やフレームワーク以外では効果が薄れます。

最近のLLMは「エージェント」を使ってAPIやデータベースとやり取りしますが、真の知能や自己反省能力は持っていません。製品評価については、Github Copilotが人気で価値が高いものの、VSCodeに強く依存しています。Claude Code Proはターミナルベースのツールでいくつかの利点がありますが、インターフェースに制限があります。Gemini CLIやJulesはユーザー体験が悪く、価格設定も複雑です。他のAIに特化したIDEも、価格や機能に不透明な点が多いです。

パフォーマンスに関する洞察では、LLMはRustのような明確なタスクでは優れた結果を出しますが、Pythonでは厳密に型付けされていないと苦労します。標準的な実装や統合テスト、迅速なバグ修正には役立ちますが、しばしば大幅な書き直しが必要なコードを生成します。

LLMは特定のコーディングタスクを向上させることができますが、多くの限界もあります。伝統的なコーディングスキルの代わりと見なすべきではなく、開発者は使用を強いられるべきではありません。著者は機能とカスタマイズのバランスが取れたGithub Copilotを推奨していますが、LLMに過度に依存することには警告を発しています。将来的には、より軽量で専門的なLLMに焦点を当てるべきです。

最近の報告によると、Google TVは収益を上げるのに苦労していることが明らかになりました。Googleは広告在庫を直接販売するのではなく、出版社に返却し始めており、これはプラットフォームの収益化に困難を抱えていることを示しています。数億ドルをGoogle TVに投資したにもかかわらず、リターンはほとんどありません。

この戦略の変更は、広告販売が成功しなかったことを受けてのもので、出版社に広告スペースの管理をより多く任せる方向にシフトしています。Google TVは2億7000万以上のアクティブユーザーを抱えていますが、財務的には損益分岐点を超えていません。また、Amazonなどの競合他社からの圧力も高まっています。

AmazonはFire TVを搭載したハイセンスのテレビを販売し、リテールパートナーシップでGoogleを上回る入札を行っています。一方、GoogleはYouTubeにより多くの焦点を当てており、こちらは広告収益を生み出すのに成功しています。この状況は、Google TVの将来について社内で疑問を呼び起こしており、さらなる投資を再考する可能性もあります。

著者は、プログラミング言語における文字列から整数への変換関数の改善を提案しています。現在、これらの関数は数値の文字列表現を整数に変換しますが、著者は科学的表記法、特に「E」表記（例：1000を表す「1E3」）にも対応すべきだと考えています。

提案の主なポイントは以下の通りです。まず、パーサーは有効な整数を返すか、拒否を示す必要があります。拒否の方法としては、例外、null、またはブールフラグを使い、あいまいな結果を避けることが求められます。

次に、著者は大きな数値のために「E」表記を認識できるようにパーサーを改善したいと考えています。これにより、ユーザーは整数をより簡潔に入力できるようになります。

また、提案された関数はデフォルトで10進数の解析を行い、オプションのフラグを使って他の基数にも対応できるようにすることが望まれています。

著者は、既存のコードが現在の拒否動作に依存している可能性があることを認めていますが、「E」表記を受け入れることがほとんどの実用的なアプリケーションに大きな問題を引き起こさないと主張しています。

最後に、著者は将来的に16進数を表す「H」表記のような類似の表記法についての提案を示唆しています。要するに、著者は整数のために科学的表記法を許可することで、パーサーの使いやすさを向上させ、大きな丸い数をゼロを数えずに入力しやすくすることを目指しています。

このブログ記事では、LinuxカーネルにおけるeBPF（拡張バークレイパケットフィルター）プログラムのパフォーマンス最適化について、特にeBPFトランポリンと呼ばれるメカニズムに焦点を当てています。eBPFはシステム監視やセキュリティの分野でますます普及しているため、これらのプログラムを実行する際のオーバーヘッドを最小限に抑えることが重要です。特に、頻繁にトリガーされる場合にはその影響が大きくなります。

eBPFトレースプログラムは、カーネルの実行を監視するためのもので、さまざまなイベントにフックすることができます。これには、カーネル内の任意の場所にフックできるkprobeや、特定のイベントを捉えるtracepoint、パフォーマンスイベントを扱うperf eventプログラムなどがあります。例えば、シンプルなeBPFプログラムは、openat2システムコールにフックしてファイルのオープン試行を監視することができます。

従来のkprobeメカニズムでは、kprobeを取り付けるためにカーネルの命令をパッチして例外を発生させ、eBPFプログラムを実行します。この方法は、頻繁なコンテキストスイッチが発生するため、かなりのオーバーヘッドを引き起こす可能性があります。eBPFトランポリンは、例外処理に伴うオーバーヘッドを減らし、eBPFプログラムへの効率的な呼び出しを可能にします。これには、各関数に対して動的に生成されたトランポリンが必要で、引数を正しく渡すことができます。

トランポリンは、関数のエントリーとエグジットの両方をキャプチャするなど、より複雑なシナリオにも対応できるため、低いオーバーヘッドでより包括的な監視が可能になります。また、トランポリンメカニズムを実装するには、アーキテクチャごとの調整が必要です。各アーキテクチャには異なる呼び出し規約やレジスタ管理があるためです。最近の取り組みにより、ARM64アーキテクチャのサポートが改善され、eBPF機能を効果的に利用できるようになっています。

この記事は、eBPF技術の進展と最適化を強調しており、Linuxカーネルのパフォーマンスと監視におけるその重要性が高まっていることを示しています。

新しい汎用の膵臓癌ワクチンが初期試験で期待が持たれています。このワクチンは癌の発生を防ぐものではありませんが、治療後の再発の可能性を減らすのに役立つかもしれません。膵臓癌の5年生存率は約13%と低く、多くの症例が初期治療後に再発します。

このワクチンは、膵臓癌や大腸癌に多く見られるKRAS遺伝子の変異をターゲットにしています。25人の参加者を対象とした第1相試験では、約85%がワクチンに対して免疫反応を示しました。特に、約3分の2の参加者は手術後に残っている癌細胞を排除できるほどの強い反応を示しました。

参加者の平均生存期間は29ヶ月で、ワクチン接種後15ヶ月以上再発が見られなかったことは、同様の癌に比べて良好な結果です。このワクチンは、個々の腫瘍に基づいて個別化が必要な多くの癌ワクチンとは異なり、一般的に使用できるように設計されています。

研究者たちは、このワクチンが特別に設計されたペプチドを使用することで免疫系を効果的に活性化できると考えており、将来的な癌治療の突破口になる可能性があります。これらの有望な初期結果を確認するためには、さらなる試験が必要です。

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ケン・シリフのブログでは、1985年に初めて登場したインテル386プロセッサーの詳細が探求されています。このプロセッサーは、x86シリーズの中で初めての32ビットチップです。シリフは3D CTスキャンを用いて、プロセッサーのセラミックパッケージ内に隠された複雑さを明らかにしています。このパッケージには、6層の配線とI/OおよびCPUロジック用の2つの独立した電源ネットワークが含まれています。

386チップは132本の金メッキピンで囲まれたセラミックパッケージに収められています。内部構造には微細な金のボンドワイヤーがあり、6層のプリント基板のように設計されています。この設計により、効率的な電力分配と熱管理が可能になっています。この技術は、以前のインテルプロセッサーと比べて大きな進歩でした。

セラミックパッケージの製造プロセスは、柔軟なセラミックシートを重ね、配線を形成し、それを焼結して堅固な構造を作るという複数のステップを含みます。最終的なチップは販売前に徹底的なテストを受けます。

シリフは、I/O回路とロジック回路のための独立した電源と接地接続が、動作中の干渉を防ぐために重要であることも強調しています。また、製造中のテスト目的で使用される可能性のある「ノーコネクト」ピンの存在についても言及しています。

全体として、この記事は386のパッケージングがその性能において重要な要素であり、現代のプロセッサーの複雑さと接続性の先駆けであったことを強調しています。

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友人が、コーディングや情報アクセスなどの作業を行う際に、クラウドに依存しない完全にローカルなシステムを求めていることを伝えました。このため、以下のようなセットアップが必要です。

ローカルで動作する大規模言語モデル（LLM）を用いたチャット機能、安全な環境で生成されたコードを実行するためのDockerや軽量の仮想マシン（VM）を利用すること、そしてオンラインアクセスのためのヘッドレスブラウザが求められています。

このアイデアの目的は、LLMがローカルで動作し、コードが安全なVM内で実行され、ヘッドレスブラウザがインターネットアクセスをサポートするプライベートなシステムを作ることです。このセットアップは、クラウドベースのサービスを通じて発生する可能性のあるデータ漏洩を避け、ユーザーのプライバシーを守ることを目指しています。

使用される技術には、ローカルモデルのためのOllama、フロントエンドUIとしてのAssistant-UI、Appleのコンテナ技術を用いたサンドボックス化されたVMランタイム、オーケストレーションのためのCoderunner、ブラウザ自動化のためのPlaywrightが含まれます。

開発の初期段階では、Macアプリを作成する際に困難に直面したため、チームはローカルウェブ版を選択しました。また、複数のLLMを統合し、ツールを呼び出す機能を確保することにも課題がありました。

このシステムの主な機能としては、リサーチ、動画や画像の編集、GitHubからのツールのインストールなど、プライバシーを保ちながらさまざまな作業を行うことができます。また、ホストとコンテナ間で安全にファイルを管理するための共有ボリュームも備えています。

現在の制限としては、Apple Siliconでのみ動作し、ユーザーインターフェースの改善が必要です。さらに、ヘッドレスブラウザは一部のウェブサイトで制約があります。

このプロジェクトは、クラウドに依存せずにローカルコンピューティングを可能にすることで、ユーザーのコントロールを取り戻すことを目的としています。GitHubで他の人が利用したり、貢献したりできるようになっています。

Flintlockは、ホストマシン上でマイクロVM（小型仮想マシン）を作成・管理するためのコミュニティ主導のサービスです。Weaveworksによって最初に開発され、Cloud HypervisorやFirecracker VMMをサポートしています。Flintlockは、特に仮想化されたKubernetesクラスター内でのマイクロVMの作成に適しています。

主な機能には、マイクロVMの作成と削除、ライフサイクルの管理（起動、停止、一時停止）、cloud-initやignitionを使用した設定の構成、OCIイメージを用いたストレージの利用、Prometheusによる監視のためのマイクロVMメトリクスの収集があります。また、近日中にCNIを使ったマイクロVMのネットワーキング設定も可能になる予定です。

コミュニティへの参加が奨励されており、CNCF Slackの#liquidmetalチャンネルを通じて連絡を取ることができます。追加のリソースとしては、ドキュメント、問題追跡システム、マイルストーンがあります。

Flintlockは、特定のバージョンのFirecrackerとCloud Hypervisorと互換性があります。ただし、WeaveworksによるFirecrackerのフォークはもはやサポートされていないことに注意が必要です。

FlintlockはMPL-2.0ライセンスの下で提供されています。Weaveworksには、オープンソースコミュニティへの貢献、特に初期のKubernetes開発に対する感謝の意を表します。

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博物館に関するさまざまな活動や提供内容について説明しています。まず、訪問と探検に関する情報があり、サウスケンジントンやトリングなどの場所が含まれています。次に、科学や野生動物、自然に関わるイベントや活動を通じて参加する機会が提供されています。また、博物館を支援する方法として、会員制度や寄付、企業とのパートナーシップが紹介されています。さらに、イギリスの野生動物や恐竜、宇宙に関する展示のハイライトも取り上げられています。全体として、博物館への参加や支援を促し、その特徴や教育の機会を紹介しています。

「Meta Leaks Part 1: Israel & Meta」という文書について説明しています。この文書は、イスラエルとMetaプラットフォーム（以前のFacebook）に関する重要な世界的検閲問題を扱っています。Metaのコンテンツ管理システムは、多くの削除リクエストの影響を受けており、その結果、多くのユーザーや投稿が検閲される可能性があります。この文書はさまざまな形式でダウンロード可能で、ユーザーはブラウザ内の電子書籍リーダーにアクセスするためにJavaScriptを有効にする必要があることが通知されています。また、ユーザーはコンテンツを通報したり、文書をソーシャルメディアで共有するオプションも用意されています。

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この記事では、Amazon ECS（Elastic Container Service）におけるECScapeというセキュリティリスクについて説明しています。ECScapeは、権限の低いタスクが同じEC2インスタンス上で権限の高いタスクになりすまし、機密リソースに不正アクセスする可能性がある問題です。

著者のナオール・ハジズ氏は、ECSエージェントの内部プロトコルを悪用して、同じEC2ホスト上で実行されている他のECSタスクの認証情報にアクセスする方法を発見しました。この手法では、権限の低いタスクがECSエージェントになりすまし、インスタンスメタデータサービス（IMDS）を利用してホストの認証情報を取得し、それを使ってECSの制御プレーンに接続します。

この攻撃により、タスク間での権限昇格が可能になり、攻撃者はタスク間で機密データやリソースにアクセスできるようになります。例えば、セキュリティスキャンを行うタスクがデータベースバックアップタスクの認証情報にアクセスできるようになることがあります。

盗まれた認証情報を使用して行われるアクションは、正当なタスクから発信されているように見えるため、検出が難しくなります。監視ツールは、通常の行動から大きく逸脱しない限り、これらの活動を警告しない可能性があります。

このリスクを軽減するためには、権限の高いタスクと低いタスクを同じEC2インスタンス上に配置しないことが重要です。また、強い隔離が必要なタスクにはAWS Fargateを使用することで、認証情報の共有を防ぐことができます。さらに、IMDSへのアクセスを制限し、IAMロールに最小権限を適用することで、潜在的な侵害の影響を制限することができます。

AWSは、この挙動はECSの設計上の考慮事項であり、脆弱性ではないと述べています。ユーザーには、適切な隔離を確保するようシステムを設計することを推奨しています。また、AWSはこれらのリスクを強調するためにドキュメントを更新しました。

ECScapeは、共有コンテナ環境における重要なセキュリティリスクを浮き彫りにし、クラウドアーキテクチャにおける適切な設定と隔離戦略の重要性を強調しています。ECSが認証情報をどのように扱うかを理解することは、こうした環境にデプロイされたアプリケーションを保護するために不可欠です。

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この記事では、Ampere Oneの192コアマシンと1TBのRAMを使用して、5000台の仮想Linux IoTデバイスをNervesフレームワークで運用する実験について述べています。著者はAmpereが主催するカンファレンスに関わっており、KVM（カーネルベースの仮想マシン）を使ったパフォーマンス向上の試みについての洞察を共有しています。

Nervesフレームワークは、開発者がElixirを使って組み込みデバイスを作成できるようにします。BEAM仮想マシンをオペレーティングシステムとして扱い、低レベルの機能にはLinuxを利用します。また、新しいブートローダー「little_loader」を開発し、ARM64デバイスのブートプロセスを改善し、アップグレード機能を向上させました。

KVMを活用することで、仮想マシンの速度が大幅に向上し、メモリ使用量やブート時間が短縮されました。この設定では、3389の同時接続をサポートし、最大5100台のデバイスを運用できることが確認され、強力なパフォーマンスを示しています。著者は、BEAMとLinuxのメモリ使用を最適化するためのさまざまな技術を探求し、より効率的な運用を実現しました。

今後の計画には、さらなる調整やドキュメントの作成、開発者が使いやすいようにNervesツールキットの一部としてシステムを組み込むことが含まれています。全体として、この取り組みは仮想化されたIoTデバイス管理の可能性と、KVMやNervesのような先進的なツールを使用する利点を示しています。

ChatGPT Proのサブスクリプションは、低所得国の人々にとっては38.6ヶ月分の収入に相当します。低中所得国の人々にとっては、Gemini Ultraのような新しいモデルを手に入れるために約半年分の収入が必要です。これらの高度なAIツールは主に高レベルの作業に役立ちますが、高所得国のユーザーと発展途上国のユーザーとの間には大きな生産性の差があります。

著者は、これらのサービスの高価格に懸念を示し、GoogleやOpenAIのような企業が発展途上国向けにもっと手頃な選択肢を検討すべきだと提案しています。例えば、大学に対して料金を割引することが考えられます。一部の人々は、価格が時間とともに下がる可能性があると主張していますが、現在のコストは高度なAI技術へのアクセスの格差、いわゆる「AIアクセスギャップ」を浮き彫りにしています。

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監視会社のFlockが、新たに人工知能（AI）を活用して運転パターンを分析し、個人を「疑わしい」として警察に通知する機能を導入しました。これにより、警察は実際の疑わしい行動ではなく、アルゴリズムによる動きの評価に基づいて人々をターゲットにする可能性があります。Flockは、アメリカ人の移動データを収集し、法執行機関に提供する広範なナンバープレート追跡システムを持っています。

同社の新しいAI機能には、複数の州で検出された車両に対する警告が含まれており、これにより重大犯罪との関連を特定する手助けができます。また、「リンクされた車両」といった機能により、警察は車両間の関連性を追跡することができます。批評家たちは、これがFlockの役割を単なる車両の監視から、無実の市民に対して旅行パターンに基づいて疑いを生み出す方向に拡大させていると主張しています。

この監視が侵入的で不当であるという懸念があります。特にFlockは公的な監視がない民間企業であるため、問題が深刻です。また、AIアルゴリズムに潜むバイアスが、過去の犯罪データに基づいて特定の地域の個人を不公平にターゲットにする可能性が懸念されています。全体として、Flockの監視能力の拡大は重要なプライバシーと市民権の問題を引き起こしており、地域社会にこうしたシステムへの参加を拒否するよう呼びかける声が高まっています。

このガイドでは、BashとZshの両方で動作するコマンドラインツールのタブ補完を作成する方法について説明しています。両者のシェルの違いを強調し、各コマンド補完に説明を含める方法を提供しています。

基本的なタブ補完について説明します。タブ補完は、ユーザーが<TAB>を押すとアクティブになります。ハンドラ関数が現在の入力に基づいて可能な補完のリストを生成します。ここでは、果物の名前を補完としてリストするシンプルな例が示されています。

ZshとBashの違いについても触れています。Zshは補完と一緒に説明を表示できるのに対し、Bashはこれをネイティブにはサポートしていません。例として示されている関数_complete_foo_bashと_complete_foo_zshは、それぞれのシェルに対して異なる補完処理を行います。

説明を追加する方法についても説明しています。Zshでは、説明付きの補完をcompadd関数に渡すことができますが、Bashでは補完語のみが返されます。ガイドでは、Zshでの説明の扱い方と、Bash用の回避策を示した修正済みの関数が提供されています。

ユーザー体験を向上させる方法も説明されています。補完が完全に入力された場合でも説明を表示するために、あいまいな補完を作成してシェルに説明を表示させる方法が紹介されています。

最後に、BashとZshの両方のための最終的なコードスニペットが提示されており、ユーザーが利用可能なオプションと説明を表示するタブ補完を実装できるようになっています。この要約は、2つの人気のあるシェル環境でのタブ補完の設定方法の重要なポイントを捉え、理解しやすく実用的な実装に焦点を当てています。

ザック・ダニエルは、Elixirプログラミングコミュニティにおける一般的な誤解について語っています。それは「クラッシュさせておけ」というフレーズです。彼は、この言葉が新しい開発者を誤解させ、良くないコーディング習慣を助長する可能性があると主張しています。Elixirでは、プロセスがクラッシュしてもスーパーバイザーによって再起動されるため、開発者はエラーハンドリングにあまり気を使わずに済みます。しかし、このフレーズはアプリケーション全体のクラッシュが許容されるかのように受け取られることがあり、それはユーザー体験を悪化させる原因となります。

ダニエルは、プロセスが実際のタスク（例えば、ウェブリクエストの処理）に関連していることを強調し、クラッシュがユーザーとのやり取りを妨げる可能性があると指摘します。単にクラッシュに頼るのではなく、開発者はエラーを優雅に処理し、ユーザーに問題を効果的に伝えることを目指すべきです。

彼は「癒やさせておけ」というより良いアプローチを提案し、プロセスがクラッシュすることはあっても、回復して再起動するように設計されていることを強調しています。これにより、Elixir環境の強みが表れ、プロセスは目的を失うことなく再起動できるのです。全体として、彼はElixirにおけるエラーハンドリングについて、より深い理解を促しています。

Abogenは、ePub、PDF、またはテキストファイルを高品質な音声に変換し、字幕を同期させる使いやすいテキスト読み上げツールです。このツールは、オーディオブックやInstagramやYouTubeなどのソーシャルメディアプラットフォーム用のボイスオーバーを作成するのに役立ちます。

このツールの主な特徴には、テキストファイルを数秒で音声に変換し、字幕を付ける迅速な変換機能があります。また、ePub、PDF、プレーンテキストファイルなど、複数のファイル形式に対応しています。ユーザーは、ボイスミキサーを使用してカスタムボイスを選択したり作成したりすることもできます。さらに、さまざまな形式やスタイルで字幕を生成する機能も備えています。

インストール方法は、Windowsの場合、インストーラーまたは依存関係を自動的に管理するスクリプトを使用してインストールします。MacやLinuxでは、パッケージマネージャーを使用して必要なコンポーネントをインストールし、インストール用の仮想環境を設定します。

使用方法は簡単です。ファイルをドラッグ＆ドロップするか、内蔵のエディタを使用します。音声の速度、声、字幕のスタイル、出力形式の設定を行い、変換プロセスを開始します。

追加機能として、複数のファイルを一度に処理できるバッチ処理や、電子書籍の章を管理し、章を別々に保存する機能があります。また、オーディオブック形式にメタデータタグを追加することも可能です。

対応言語には、英語、スペイン語、フランス語、ヒンディー語、イタリア語、日本語、ポルトガル語、そして中国語が含まれています。

トラブルシューティングや貢献については、ユーザーがコマンドラインモードでAbogenを実行し、エラーの詳細を確認できるようになっています。また、開発への貢献も奨励されています。

ライセンスについては、AbogenはMITライセンスの下で提供されており、音声合成の基盤技術であるKokoroはApache-2.0ライセンスの下にあります。

重要な注意点として、現在、字幕生成は英語のみで利用可能です。

ペンシルベニア州立大学の研究者たちは、携帯電話の受話器から発生する微細な振動をミリ波レーダーセンサーで捉え、電話の会話を遠隔で検出し、文字起こしする方法を開発しました。この技術は「ワイヤレス盗聴」と呼ばれ、最大3メートルの距離から会話を解読でき、約10,000語の語彙に対して60%の精度を達成しています。

研究チームは、これらの振動を解釈するために「Whisper」と呼ばれるAI音声認識モデルを適応させました。このモデルは、以前の研究で認識できた限られた単語数を超えて、より多くの単語を理解できるように改善されています。彼らは、モデルのパラメータのわずか1%を調整することで、ノイズの多いレーダーデータを扱えるようにする手法を用いました。

精度はまだ限られていますが、研究者たちはプライバシーのリスクや悪意のある者による会話の盗聴の可能性を指摘しています。彼らは、これらのリスクについて一般の人々に注意を促し、敏感な通話中には慎重になるよう呼びかけています。この研究は、アメリカ国立科学財団の支援を受けています。

著者は、テクノロジー企業における採用の課題について述べています。多くの企業が非効率なプロセスを抱えており、面接官と候補者の両方にとって時間を無駄にしていると強調しています。

採用の問題として、企業はしばしば採用に失敗し、面接プロセスが長引くことや候補者の体験が悪化することが挙げられます。優秀なプログラマーが効果的な面接技術の欠如により、仕事を見つけるのに苦労することもあります。

良い面接の原則として、面接は候補者のスキルに基づいて効果的に差別化されるべきです。また、実際の職務内容を反映し、ソフトウェアエンジニアリングのさまざまな側面を含む必要があります。短期的なニーズではなく、長期的な従業員の可能性に焦点を当てることが重要です。エンジニアの時間は貴重であるため、時間の効率性も欠かせません。候補者に対する敬意を持つことも、優秀な人材を引き付けるためには不可欠です。

一般的な面接形式には、ライブコーディング、テイクホーム面接、アーキテクチャデザイン、チームとの面会、長文エッセイや作業サンプル、コードレビューなどがあります。ライブコーディングは候補者を差別化するのに失敗し、実際の職務を反映しないことが多く、ストレスを与えるため優秀な候補者を排除することがあります。テイクホーム面接も同様の問題があり、簡単に攻略されることがあります。アーキテクチャデザインは候補者を評価するのに優れていますが、実際のコーディングスキルを誤って判断することがあります。チームとの面会はスキルよりも人柄の適合性に重きを置く傾向があります。長文エッセイや作業サンプルは効果的ですが、時間がかかります。コードレビューは、時間のバランスを取りつつ候補者のスキルやチームワークを把握できる好ましい方法です。

提案された解決策としては、コードレビューと作業サンプルの議論を組み合わせることで、候補者の評価がより良くなる可能性があります。また、将来のマネージャーとの面接を少なくとも1回行うことで、職務適合性を向上させ、離職率を減少させることができるとしています。

著者は、企業が採用プロセスを見直し、才能をより良く見極め、尊重することを促しています。

Debian 13、コードネーム「trixie」は、2025年8月9日にリリースされました。これは、2年以上の開発を経たもので、今後5年間はDebianのセキュリティチームと長期サポートチームから更新とサポートが提供されます。

Debian 13 trixieの主な特徴には、さまざまなデスクトップ環境のサポートがあります。具体的には、GNOME 48、KDE Plasma 6.3、LXDE 13、LXQt 2.1.0、Xfce 4.20が含まれています。また、合計69,830のパッケージが用意されており、そのうち14,100以上が新たに追加され、44,326のパッケージが更新されています。マニュアルページの翻訳も改善され、特にルーマニア語とポーランド語での品質が向上しました。さらに、64ビットのRISC-Vアーキテクチャが公式にサポートされ、i386アーキテクチャはもはやサポートされません。Apache、Bash、LibreOfficeなどの人気ソフトウェアも大幅に更新されています。

Debian 13は、デスクトップ、サーバー、クラウド環境に適した多用途なシステムを目指しています。ユーザーは、インストール前にライブイメージを使って試すことができ、前のバージョン（Debian 12）からのアップグレードはAPTツールによって管理されます。

サポートや詳細については、リリースノートを確認するか、Debianのウェブサイトを訪れることが推奨されています。

ウクライナの「スパイダーウェブ作戦」がロシアの空軍基地を標的にしていることを受けて、アメリカの国防総省は空中および国土防衛の戦略を見直す必要に迫られています。この作戦は、ウクライナがロシアの軍事力に対抗するための新たな取り組みとして注目されています。国防総省は、これに対応するために防衛体制を強化し、より効果的な対策を講じることを検討しています。

Tailscaleは、さまざまなデバイスやアプリケーションを簡単に接続できる便利なツールで、VPNのように機能しながらも追加機能があります。設定は非常に簡単で、デバイスにTailscaleクライアントをインストールし、認証を行うだけで、複雑な設定やキーの配布なしに接続できます。

主な機能には、異なるネットワークにあるデバイス同士がプライベートIPを使って通信できるシンプルな接続、SSH接続を簡素化し、パスワードやキーなしで認証を行うSSHサポート、全体のデバイスではなく個々のサービスを公開できるサービス公開機能があります。さらに、MagicDNS機能により、デバイスに自動的にDNS名が割り当てられ、手動での入力が不要になります。Tailscaleのファンネル機能を使えば、他の人がTailscaleをインストールしていなくても、一時的にサービスを公開することができます。また、カスタムプロバイダーを通じてログインできるため、アクセスがスムーズで安全になります。

著者は、ネットワークを保護するためのアクセス制御リスト（ACL）の重要性についても触れ、デバイスをタグ付けして管理を向上させた経験を共有しています。Tailscaleには、出口ノードやファイル共有など、サーバー管理や自己ホスティングアプリケーションを扱う人にとって価値のある多くの機能があることを強調しています。全体として、Tailscaleはネットワーク接続されたデバイスの管理を大幅に簡素化します。

2025年のHTMLデーに向けて、私は現在の空の色を表示するウェブサービスを作成しました。このサービスでは、CSSのグラデーションを使って、あなたの位置に応じた空の色を示します。色は、大気が光を吸収したり散乱したりする様子に基づいて生成されます。また、表示は毎分更新され、JavaScriptは必要ありません。ソースコードや詳細情報はGitHubで確認できます。

Bottlesは、NLnetの2025 Commons Fundによって支援されており、ユーザーがLinux上で簡単にWindowsソフトウェアを実行できるように設計されています。主な特徴は以下の通りです。

まず、Bottlesはゲーム向けに特化しており、人気のWindowsゲーム用にあらかじめ設定された環境を提供しています。また、Epic GamesやBattle.netなどの主要なゲームストアにもアクセスできます。

ユーザーは、ゲームやソフトウェア用に調整されたプリセット環境を選ぶことができ、自分自身の設定をカスタマイズすることも可能です。さらに、dxvkやgamemodeなどの設定を簡単に調整して、パフォーマンスを最適化できます。

Bottlesには、必要なソフトウェアの依存関係を自動的にインストールする統合管理ツールが含まれています。コミュニティが作成したインストーラーを使うことで、ゲームやアプリケーションの設定が簡単になり、依存関係も自動で処理されます。

また、ユーザーはインストール中に自動的に作成されるスナップショットを利用して、以前の設定状態に簡単に戻すことができます。Bottlesは安全で隔離された環境で動作し、システムへの不正アクセスから保護します。

Bottlesは、Linux上でWindowsソフトウェアを利用できるようにし、使いやすさと安全性を確保することを目指しています。

Claude Code IDE for Emacsは、Claude Code CLIとEmacsを接続するパッケージです。これにより、ClaudeはEmacsのプロジェクト管理やカスタム機能を利用できるようになり、Emacs環境内で知識豊富なAIアシスタントとして機能します。

主な特徴には、自動プロジェクト検出やセッション管理、フルカラー端末の統合、MCP（モデルコンテキストプロトコル）を通じたさまざまなEmacs機能へのアクセス、FlycheckやFlymakeなどの診断ツールとの統合、進化した差分表示とより良いコンテキスト認識があります。

Claude Codeは、Emacsの機能を活用できます。具体的には、コードナビゲーションのための言語サーバープロトコル（LSP）、コード構造分析のためのTree-sitter、シンボルリスト表示のためのImenu、プロジェクトを意識した操作が含まれます。

インストールには、Emacsのバージョン28.1以上、Claude Code CLIのインストール、端末サポートのためのvtermまたはeatパッケージが必要です。インストールコマンドは、use-packageとstraight.elの両方に対応しています。

Claude Code IDEとは、M-x claude-code-ide-menuを実行することでインタラクティブメニューを通じて対話できます。さまざまなコマンドを使ってセッションを開始したり、プロンプトを送信したり、プロジェクトを管理したりできます。

Claude Codeは、各プロジェクトごとに独自のインスタンスを持つことができ、複数のプロジェクトを同時に扱うことが可能です。

設定オプションとしては、Claude Code CLIのパス、バッファ名の規則、端末バックエンド（vtermまたはeat）、診断バックエンド（Flycheck/Flymake）などをカスタマイズできます。

Claude Codeは、端末とのインタラクションを容易にするための特定のキー割り当てを提供し、ちらつきや表示の問題を管理する機能も備えています。

診断機能としては、FlycheckやFlymakeを通じた診断をサポートし、メッセージやエラーをログに記録するデバッグオプションも提供しています。

さらに、Claudeが特定のEmacs機能を実行できるカスタムツールを作成することも可能で、その能力を強化します。

このプロジェクトは、GNU一般公衆ライセンスv3.0またはそれ以降のバージョンの下でライセンスされています。

関連プロジェクトには、Claude Code CLI、Claude CodeのVS Code拡張、Neovimとの統合（claudecode.nvim）があります。

POMLは、大規模言語モデル（LLM）のプロンプトエンジニアリングを改善するために作られた新しいマークアップ言語です。この言語は、プロンプトを整理し、さまざまなデータタイプを統合し、プロンプトの表示方法を管理することで、開発者が高度なLLMアプリケーションを構築しやすくします。

POMLの主な特徴には、構造化されたプロンプトがあります。これは、HTMLに似た形式を使用し、<role>、<task>、<example>などのタグを使って明確さと再利用性を向上させます。また、データ処理の面では、文書や画像などのさまざまなデータタイプを簡単に含めることができ、プロンプトに豊かなコンテンツを提供します。プレゼンテーションスタイリングでは、CSSに似たシステムを使って、プロンプトのコアロジックを変更せずに見た目を変えることができます。さらに、テンプレートエンジンを提供し、変数、ループ、条件文を使って動的なプロンプトを作成するためのツールを用意しています。

開発ツールとしては、Visual Studio Code用のIDE拡張機能があり、構文ハイライト、自動補完、リアルタイムテストなどの機能を提供します。また、Node.jsやPythonに対応したSDKもあり、アプリケーションへの統合が容易です。

POMLの使い方をすぐに始めるための例として、教師の役割、光合成に関するタスク、画像を含むPOMLファイルが定義されています。このファイルでは、出力のフォーマットも指定されています。

インストール方法については、Visual Studio Codeの場合、マーケットプレイスから拡張機能をインストールするか、手動で行います。Node.jsでは、npm install pomljsを使用し、Pythonではpip install pomlを使います。

POMLの詳細な使用方法については、ドキュメントを参照したり、デモ動画を視聴したりしてください。貢献も歓迎されており、Microsoftのオープンソース行動規範に従っています。このプロジェクトは、Microsoftの責任あるAI基準に準拠しており、MITライセンスのもとで提供されています。

ESP32 Bus Pirateは、オープンソースのファームウェアで、デバイスをさまざまなデジタルプロトコルをハッキングするための多機能ツールに変えます。このツールは、元のBus Pirateに触発されて開発されました。ユーザーは、シリアルターミナルやウェブインターフェースを通じて、I2C、UART、SPIなどのプロトコルをスニッフィングしたり、送信したり、スクリプトを作成したり、対話したりすることができます。

主な機能には、以下のモードがあります。HiZ（デフォルト）、I2C（スキャン、グリッチ、スレーブモード）、SPI（フラッシュおよびSDカードのサポート、スレーブモード）、UART（ブリッジ、読み取り、書き込み）、1-WIRE（iButton、温度センサー）、2WIRE/3WIRE（スマートカードおよびEEPROM）、デジタル入出力（読み取り、プルアップ設定）、赤外線（信号の送受信）、USB（HID、マウス、キーボード、ゲームパッド、ストレージ）、Bluetooth（BLEスキャン、スプーフィング、スニッフィング）、Wi-Fi（スキャン、接続、認証解除）、JTAG（ピンスキャン、SWD）、LED制御（アニメーション、設定）、I2S、CANなどがあります。

詳細については、GitHubのページを訪れてください。

この論文では、ヨーロッパの都市におけるラストマイル配送にドローンを活用する可能性について議論しています。特に、市民にとっての市場の実現可能性やアクセスのしやすさに焦点を当てています。ドローン、つまり無人航空機は、技術の進歩や規制の変化により、荷物配送のコスト効率の良い代替手段となる可能性があります。アマゾンなどの大手企業は、すでに「ドローン・ビーハイブ」といった概念を含むドローン配送システムに投資しています。

著者たちは、EU全体の詳細な人口データや土地利用データを用いて、経済的要因に基づいてドローン・ビーハイブが最も効果的に配置される場所を推定するモデルを開発しました。この分析によると、最も現実的なシナリオでは、EU市民の約7%がドローン配送サービスを利用できる可能性があり、技術の進歩により30%に増加する可能性もあります。

主な発見として、ドローン配送の可能性はEU各国で大きく異なり、特にイギリス、ドイツ、イタリア、フランスが最も有利な場所として特定されています。また、都市物流にドローン配送を統合する重要性が強調されており、交通や安全性といった要素が考慮されています。課題としては、安全性の確保や騒音問題への対処、ドローンの着陸に適した場所の必要性が挙げられています。

全体として、この論文は、ヨーロッパにおけるラストマイル配送システムにドローンを統合することの実現可能性や経済的影響について包括的に考察しており、機会と課題の両方を浮き彫りにしています。

最近の研究によると、紀元79年のヴェスヴィオ火山の噴火後、一部の生存者がポンペイの廃墟に戻って生活していたことがわかりました。多くの人々は移転する余裕がなかったり、定住する場所を求めていたりしました。ポンペイにはかつて2万人以上が住んでおり、火山灰に埋もれたことで、16世紀に再発見されるまで多くの部分が保存されていました。

考古学者たちは、生存者たちが廃墟の中に仮のコミュニティを形成していたことを示す証拠を発見しました。このコミュニティは5世紀まで続いたとされていますが、通常のローマのインフラやサービスは欠けており、人々は建物の上層に住み、下層を物置として利用していました。調査結果は、廃墟が貴重な物品を探し出す機会を提供していたことを示しています。

現場のディレクターであるガブリエル・ズフトリーゲルは、これまでの発掘調査では再占有の痕跡が見落とされがちだったと指摘しています。現在、ポンペイは古代ローマの生活を示す有名な観光地となっています。

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