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今日、クロード・コードは何も発言していないにもかかわらず、「絶対に正しい」と繰り返し主張しています。

著者はプロトコルバッファ（プロトバッファ）を厳しく批判しており、その設計が不十分でプログラミングに複雑さをもたらすと主張しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、プロトバッファは素人のような設計で、アドホックなものであるとされ、欠陥のある型システムがコーディングを簡素化するどころか、逆に複雑にしています。型システムは制約が多く、一貫性に欠けるため、機能がうまく連携せず、混乱を招き、機能性を制限しています。

さらに、多くの機能が互換性を持たず、複雑なデータ構造を作成する際に不必要な手間がかかることが指摘されています。スカラー型とメッセージ型の扱いも問題視されており、特にデフォルト値の初期化や管理方法においてバグを引き起こす可能性があります。

プロトバッファは後方互換性と前方互換性をサポートしているとされていますが、著者はこれがデータの整合性を犠牲にして実現されていると主張しています。そのため、データを誤って扱うリスクが高まります。

プロトバッファをコードに統合すると、プログラミングの質が低下し、より良い設計原則の使用が妨げられます。プロトバッファの制約により、開発者はその欠点に適応せざるを得なくなります。

著者は、特にGoogleの規模でない開発者にはプロトバッファの使用を避けるべきだと結論づけています。プロトバッファは開発を複雑にし、非効率なコーディングプラクティスを引き起こすからです。全体として、プロトバッファの設計上の欠陥とソフトウェア開発への悪影響を強く非難しています。

要約がありません。

この記事では「バイブコーディング」という概念について説明しています。これは、技術的な専門知識がほとんどなくても、迅速に製品を構築するためのツールを使うことを指します。著者は、開発のスピードが製品成功の主な障害と誤解されがちであると主張しています。実際の課題は、アイデアの検証と時間をかけて品質を確保することにあります。

重要なポイントは以下の通りです。プロトタイプと実際の製品の違いについて、プロトタイプはアイデアを試すための迅速で使い捨てのモデルですが、実際の製品は顧客を維持するために一貫して価値と品質を提供しなければなりません。

製品開発プロセスにおいて、成功する製品はしばしば実験を通じて進化し、失敗から学ぶことが重要です。アマゾンやGmailの例がその良い例です。

製品開発の本当のボトルネックは、アイデアや変更の検証にあります。これには時間がかかり、何がうまくいくのかを学ぶことを遅らせることが多いです。

コミュニケーションの問題も重要です。コミュニケーションが不十分だと、開発の労力やコストが大幅に増加し、プロセスがさらに複雑になります。

コーディングのスピードに対する誤解もあります。コーディングを早めることに焦点を当てると、実際にはコーディングのスピードが製品開発のボトルネックであることは稀であるという事実を見落とします。製品のニーズを理解し、効果的に協力することがより重要です。

この記事は、バイブコーディングだけに頼って製品を構築することは、製品開発の重要な側面を無視するため、より多くの問題を引き起こす可能性があると結論づけています。

日本のデモシーンのクリエイターである0b5vrは、64Kおよび4Kイントロの制作についてインタビューで語りました。特に、2023年のRevisionで発表された影響力のある64Kデモ「0b5vr GLSL Techno Live Set」に焦点を当てています。この作品は、テクノデモ、ライブコーディング、64Kイントロの要素を組み合わせており、64KBのHTMLファイルから生成された視覚と音のアートを披露しています。

0b5vrは、64Kデモを一人で制作することの難しさを強調し、より良い結果を得るためには協力が重要だとアドバイスしています。「0mix」はエントリー数が少なかったため、64K部門ではなくPCデモコンペに出品されましたが、受けた評価には満足しており、Revisionで「観客賞」を受賞したことを喜んでいます。

最近のライブコーディングパフォーマンスについても触れ、カスタムコーディング環境であるWavenerdを使用し、VJとコラボレーションしてビジュアルを制作したことを共有しました。彼は、もっとライブ音楽を演奏したいという気持ちと、4Kイントロに比べて難易度が高いものの、64Kイントロを作り続けることが自分の核心的な情熱であると述べています。

日本のデモシーンでは、ライブコーディングや生成ビジュアルへの関心が高まっていると0b5vrは指摘し、draw();のようなイベントが影響を与えていると述べています。新しい参加者に対しては、コンピュータを使って何かを作りたい人は誰でも歓迎されると励まし、コミュニティへの参加を促しています。

彼は、デモシーンを技術的な好奇心と芸術的表現に焦点を当てたユニークな創造的空間と見なし、商業的なプレッシャーがないことを強調しています。

要約がありません。

韓国政府は、ジョージア州の現代自動車の施設で行われた移民捜査について、アメリカ大使館に懸念を伝えました。この捜査では、多くの韓国国籍の人々が拘束されました。捜査は、移民・関税執行局（ICE）の捜査官によって行われ、違法雇用の実態を調査する一環でした。ジョージア州エラベルにあるこの施設は、現代自動車とLGエナジーソリューションの共同バッテリー工場の重要な建設現場です。

捜査中、法執行機関は作業員に市民権について質問し、一時的に建設作業を中断しました。現代自動車は当局との協力を確認し、労働法や移民法を遵守する姿勢を強調しました。拘束された人数は不明ですが、多くの不法移民が逮捕されたとの報告があります。捜査は続いており、韓国とアメリカの経済関係が重要視されています。韓国はアメリカにおける主要な投資国であり、製造業者でもあります。

この記事は、データエンジニアや実務者向けに、ClickHouseを使用したリアルタイム分析の包括的なガイドを提供します。以下の重要なポイントを取り上げています。

ClickHouseは、高速でカラム指向のデータベースで、リアルタイム分析に最適です。従来のデータウェアハウスと比べて、大規模データセットに対してサブ秒でのクエリ応答を実現するため、効率的なストレージと処理技術を備えています。

分析におけるデータフローは、データの取得、変換、集約、結果の可視化を含みます。この流れを理解することは、効率的な分析アプリケーションを構築するために重要です。

この記事では、ClickHouseにおけるデータの取り込みとクエリの最適化戦略をいくつか紹介しています。まず、関連するテーブルを一つにまとめる「非正規化」によってクエリの複雑さを減らします。次に、データ挿入時に集約を事前計算する「増分マテリアライズドビュー」を活用します。また、迅速な参照のためにメモリ内構造を使用する「辞書」も重要です。

リアルタイム処理では、データの新鮮さと正確性のバランスが重要です。効率的な分析を確保するために、パイプラインの早い段階でデータを構造化する方法について説明しています。

実際の例として、NOAAの気象データをClickHouseで取り込み、Rillというツールを使って可視化する方法が示されています。この例は、ClickHouseが従来のETLプロセスを必要とせずにデータの変換と集約を処理できる能力を示しています。

さまざまな最適化技術についても議論されています。データを整理してクエリ性能を向上させる「パーティショニング」、データ取り込み時に重複を排除して正確性を確保する「重複排除戦略」、分析の洞察を維持しながらデータ量を減らす「サンプリング」が含まれます。

ClickHouseは多くの利点を提供しますが、更新や結合の課題、完全なACID準拠の欠如などの制限もあります。

モデリングアプローチの選択は、特定のユースケース、データ量、チームの能力に依存します。ClickHouseのネイティブ機能は、複雑なETLパイプラインを必要としないことが多く、リアルタイム分析に適しています。

全体として、この記事はClickHouseを活用した効率的なリアルタイムデータ分析のための実用的なガイドとなっており、戦略、例、効果的なデータモデリングのための洞察を提供しています。

FUGCは、Fil-Cで使用される高度なガベージコレクタで、並行して同時に動作します。これにより、多くのタスクを同時に処理でき、作業中にプログラムを一時停止する必要がありません。主な特徴は以下の通りです。

まず、FUGCは複数のスレッドを使用してメモリを同時にマークし、スイープします。これにより、CPUコアが多いほど処理が速くなります。また、ガベージコレクション中にプログラムのスレッドをブロックすることはありません。

次に、ガベージコレクションは完全に停止することなく行われます。スレッドに優しく協力を促す「ソフトハンドシェイク」を使用し、強制的に停止させることはありません。

さらに、グレー・スタックアプローチを採用しており、スレッドのスタックを再スキャンしてすべてのオブジェクトが正しくマークされていることを確認します。この方法により、収集時の収束が早くなり、複雑なバリアの必要性が減ります。

ダイクストラバリアを使用して、新しく参照されたオブジェクトをマークする際にロードバリアを必要とせず、メモリ管理を簡素化します。

FUGCは、オブジェクトへのすべてのポインタを正確に特定し、オブジェクトを移動させないため、同時操作が簡単になり、同期の問題が減ります。

また、セーフポイントを利用して、ガベージコレクション中にスレッドを安全に管理します。これにより、ポインタの処理が効率的になり、競合状態を回避できます。

FUGCのプロセスは、ガベージコレクションの開始からメモリのマークとスイープまでのいくつかのステップを含み、新しいオブジェクトが正しくマークされ、メモリが効率的に回収されることを保証します。

ボーナス機能として、自由にされたオブジェクトはアクセス試行をトラップし、メモリリークを防ぎます。また、カスタムファイナライザキューをサポートしており、オブジェクトが回収される前にクリーンアップアクションを実行できます。さらに、Javaに似た弱参照や弱マップもサポートしており、メモリ管理の柔軟性を高めています。

FUGCは、解放されたメモリの誤用に対して強力な保証を提供し、安全なメモリ管理を実現し、リークやクラッシュのリスクを減少させます。

1TBのSSDがRaspberry Pi用に70ドルで販売されています。このSSDは、25万枚の写真、20万曲の音楽、250本のHD映画、または20～30本のAAAゲームを保存できる大容量です。特にRaspberry Pi 5や他のデバイスでの起動時に高速なパフォーマンスを提供します。使用するには、互換性のあるM.2アダプターが必要です。

さらに、Raspberry Pi用の他のアクセサリーも販売されています。まず、3ドルのシリコンカバー「Raspberry Pi Bumper」があり、Raspberry Piを保護しつつ、簡単にアクセスできるようになっています。また、さまざまなサイズ（32GBから256GB）の「Raspberry Pi SDカード」もあり、Raspberry Pi OSが事前にインストールされているものもあるため、パフォーマンスが向上します。さらに、「Raspberry Pi Active Cooler」というクリップ式の冷却装置もあり、Raspberry Pi 5を重い使用時に冷却します。

この投稿では、読者にあまり知られていないRaspberry Pi製品のお気に入りをコメントで共有するよう促しています。

フーリエ変換は、19世紀初頭にジャン＝バティスト・ジョゼフ・フーリエによって開発された数学的手法です。この手法は、複雑な関数をより単純な波の成分や周波数に分解し、それらを組み合わせることで元の関数を再構築することができます。この方法は、数学、物理学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。

フーリエの研究は、ナポレオンのエジプト遠征中に熱伝導を調べている際に始まりました。彼は、熱の分布を単純な波の合計として表現できると提案しましたが、当時は非常に革新的な考えでした。最初は他の数学者から懐疑的に見られましたが、彼の理論は正しいことが証明され、関数とその成分を研究する調和解析という分野が発展しました。

現在、フーリエ変換は信号処理や画像圧縮（JPEGなど）、さらには量子力学においても広く利用されています。特に、粒子の位置と運動量の関係を説明するのに役立っています。この手法は、純粋数学と応用数学の両方で基本的なツールとなり、多くの科学や技術の分野に影響を与えています。

OpenAIは、AIによる雇用の変化に対処するために、認定プログラムと求人掲示板を立ち上げました。この取り組みはフィジ・シモが主導しており、労働者が新しいスキルを習得し、才能を求める企業とつながる手助けをすることを目的としています。シモは、AIが雇用の風景を変えることを認めつつも、OpenAIが人々が適応できるように、OpenAIアカデミーを通じて技術リテラシーのコースを提供できると信じています。

ウォルマートはこの取り組みに参加した最初の企業の一つであり、小売業の未来は労働者が技術を効果的に使用できる能力にかかっていると強調しています。しかし、教えられるスキルの効果や、この新しい求人プラットフォームがLinkedInのような既存のサイトとどのように競争するのかについては疑問が残ります。特に、OpenAIの主要な支援者であるマイクロソフトがLinkedInを所有しているため、競争が激化する可能性があります。

全体として、OpenAIの取り組みは新たな雇用機会を生む可能性がある一方で、既存の雇用プラットフォームとの競争を引き起こすかもしれません。

私たちは急成長中の技術チームで、コード生成モデルの開発に取り組んでいます。特に技術的な役割や市場開拓、開発者との関係構築に興味がある方を求めています。物理学、数学、またはコンピュータサイエンスの学位を持ち、コード生成モデルのトレーニングに関心がある方は、[email protected]までメールしてください。

SYSTEM•ILLUMINATIONは、初心者がillumOSオペレーティングシステムを探求するためのドキュメンテーションプロジェクトです。著者は、Elixirで構築され、NIF（ネイティブ実装関数）にRustを使用しているKatarinekoというプロジェクトのデバッグの過程を共有しています。

著者は、個人プロジェクトであるKatarinekoのためにLinuxではなくillumOSを選び、このあまり一般的でないシステムでの経験を積むことを目指しました。また、著者はSolarisベースのシステムで動的トレースを行うための強力なツールであるDTraceを学び、NIFの読み込みに関する問題を診断しようとしています。

NIFが読み込まれない問題が発生し、著者はDTraceを使ってNIFが共有ライブラリとしてどのように読み込まれるべきかを理解しようとしました。著者はDTraceスクリプトを使用してシステムコールを追跡し、NIFの共有ライブラリは認識されているものの、Rustlerの設定に問題があったために関数がゼロで返されることを発見しました。

著者はRustlerのコードベースを調査し、NIFの登録方法に問題があることを見つけました。特に、動的登録に使用されるInventoryクレートに関連する問題がありました。また、著者はillumOSのリンカーが複数の.init_arrayセクションを正しく処理できていないことを特定し、これがNIFの読み込み失敗につながっていることを理解しました。

最終的に、著者はELFファイルの動的テーブルエントリを修正することで問題を解決し、NIFの正しい読み込みを実現しました。今後、著者はRustlerとInventoryクレートに変更を加え、illumOSとの互換性を向上させることを計画しており、自身の発見を他の人々のために文書化するつもりです。

このテキストは、illumOSとRustlerを使った作業の課題についてのガイドであり、徹底的なデバッグとコミュニティへの貢献の重要性を強調しています。

Tempoは、StripeとParadigmが主要企業の意見を取り入れて開発した、新しい支払い専用のブロックチェーンです。このプラットフォームは、すべての主要なステーブルコインをサポートしており、企業向けに迅速で低コストなグローバル取引を実現することを目指しています。

Tempoの主な特徴は、まず、現実の支払いニーズに特化している点です。一般的なブロックチェーンの機能ではなく、実際の取引に役立つように設計されています。次に、高いパフォーマンスを誇り、1秒間に10万件以上の取引を処理できるため、リアルタイムでの支払いが可能です。また、取引手数料は非常に低く、予測可能で、どのステーブルコインでも支払うことができます。さらに、プライバシーを重視し、取引の詳細を非公開に保ちながら、法令遵守を確保する機能も備えています。

利用ケースとしては、国境を越えた送金が迅速かつ安価に行えることや、どこでも誰にでも支払いができるグローバルな支払い機能があります。また、プログラム可能な支払いを製品に組み込むことができる埋め込み型金融や、デジタルサービス向けの非常に小さな支払いを容易にするマイクロトランザクション、顧客の資金をブロックチェーン上で管理し即時決済を実現するトークン化された預金も含まれます。

開発者向けには、Tempoはオープンで、現在、国境を越えた支払いと電子商取引など、さまざまな利用ケースをテストしています。興味のある方は、プライベートテストネットへのアクセスをリクエストすることができます。

全体として、Tempoはデジタル空間におけるお金の流れを変革し、支払いソリューションのための特化型ブロックチェーンを提供することを目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

2025年、著者はNintendo NESのフロントローダーにLava RGBモッドを取り付けた経験を共有しています。このモッドは、よく知られたNESRGBモッドの新しい代替品です。著者はAliExpressからLava RGB 2.0を購入しました。この製品は、色の出力が改善され、統合されたパレットやファームウェアのアップグレード機能を備えていますが、音声処理機能がないため、音声はメイン回路から取り出す必要があります。

取り付けの準備として、まずNESのPPUと古い電源モジュールを取り外しました。その後、メインボードのコンデンサーを平らにしてスペースを確保しました。

はんだ付けの段階では、新しい電源モジュールとモッドボードにさまざまな配線を接続しました。また、標準のコネクタの代わりにSNESのマルチアウトポートを追加しました。

テストでは、最初にコンポジットビデオで確認したところ、問題なく動作しました。マルチアウトの取り付けが完了した後、RGB出力をテストしたところ、素晴らしい映像が確認できました。

最後の仕上げとして、抵抗を使って拡張音声を取り付け、正常に機能することを確認しました。その後、NESを閉じて完成したモッドをテストしました。

Lava RGB 2.0モッドは非常に良好に動作し、音声処理機能がないにもかかわらず、NESRGBに比べてコストパフォーマンスが優れています。著者は、取り付けプロセス中にConsoleModsコミュニティからのサポートに感謝しています。

ディスクから直接データにアクセスすることが、メモリ内のキャッシュデータを使用するよりも速い場合があるという主張が、従来の考え方に反して浮かび上がっています。最近の技術革新により、ディスクの帯域幅が大幅に向上しましたが、メモリのアクセス遅延は変わっていません。この変化により、データ処理の新しいアプローチが求められています。

実験では「10のカウント」というベンチマークが作成され、データセット内で整数10が何回現れるかを測定しました。テストは、AMD EPYCプロセッサとSSDを搭載したサーバーで行われました。初期のテストでは、ディスクからの読み取りがメモリよりも遅い結果が出ましたが、その後のテストでは、ループの展開や効率的なI/O処理のためのio_uringを利用することで、ディスクがメモリを上回る性能を発揮しました。また、メモリアクセスにmmap()を使用するとページフォルトによるオーバーヘッドが大きくなり、直接ディスクにアクセスするよりも遅くなることが分かりました。

システムがスケールするにつれて、従来のメモリアクセス方法に依存するとパフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。巧妙なI/O管理により、特に高性能コンピューティングのシナリオでは、ディスクアクセスがメモリの速度を超えることが可能です。著者は、将来的な最適化にはI/O操作のためにCPUキャッシュを活用することが含まれるかもしれず、現在のメモリ帯域幅の限界を超える可能性があると示唆しています。

これらの発見はデータ処理戦略における重要な変化を示していますが、これらの技術を実装するには追加のコーディングが必要です。著者は、パフォーマンスを最大化するために新しい技術に適応する重要性を強調しています。要するに、従来のメモリ速度に関する考え方を批判し、現代のハードウェアの能力を活用した革新的なデータアクセス手法を提唱しています。

新しい研究によると、トイレでスマートフォンを使うことが痔の原因になる可能性があることがわかりました。この研究では、トイレに長時間いることが多く、主にスマートフォンをスクロールすることが原因で、骨盤周辺に圧力がかかり、静脈が腫れることが示されています。研究には125人の成人が参加し、トイレでスマートフォンを使う人は、使わない人に比べて46%も痔になる可能性が高いことが分かりました。

専門家は、トイレは短時間で済ませるべきで、理想的には5分以内にすることを勧めています。この研究では、スマートフォンを使う人のうち、3分の1以上が5分を超えて滞在していたのに対し、スマートフォンを持ち込まなかった人はわずか7%でした。医師たちは、健康問題や細菌のリスクを避けるために、トイレにスマートフォンを持ち込まないことを推奨しています。どうしても持ち込む必要がある場合は、タイマーを設定して滞在時間を制限することが勧められています。

ウィキペディアは、最大のオンライン百科事典として、混沌としたデジタル環境の中で重要な情報源としての役割を果たしていますが、現在、さまざまな政治団体からの批判や課題に直面しています。信頼性のある情報源としての評判を築いてきたものの、左派と右派の両方から偏見があるとの主張が寄せられています。

最近の重要な出来事として、イーロン・マスクが集会でナチスの敬礼をしたとされる問題があり、これがウィキペディアの編集者たちの間でこの事件をどのように記録するかについての激しい議論を引き起こしました。この状況は、匿名の編集者たちが複雑な問題について議論し、合意に達するウィキペディアの独自のプロセスを浮き彫りにしました。彼らはしばしば激しい意見の対立を乗り越え、中立的な出来事の記録を作成しています。

ウィキペディアは、ボランティアによる共同編集のモデルのおかげで、700万以上の記事を掲載するまでに成長しました。しかし、このモデルは、イデオロギー的な目的でコンテンツを操作しようとする攻撃に対して脆弱です。マスクを含む政府や影響力のある人物たちは、ウィキペディアがリベラルな偏見を助長していると批判しています。このような圧力は、サイトの中立性や編集プロセスについての議論を引き起こしています。

ウィキペディアは信頼できる情報源に依存し、中立性を重視するため、政治的な物語と対立することがよくあります。ウィキペディアの方針では、すべての主張は検証可能で信頼できる情報源に裏付けられる必要があり、これが新しいトピックや物議を醸す問題に関する報道を制限することがあります。それでも、ウィキペディアは、誤情報が氾濫する時代において、事実に基づく情報を求める多くの人々にとって重要なリソースであり続けています。

プラットフォームへの攻撃が増加する中、ウィキペディアの編集者コミュニティは、中立性と検証可能性という基本的な原則を損なうことなく、その整合性を守るために努力しています。偏見に関する議論は、編集プロセスを改善し、信頼できる情報源としての役割を果たし続けるための反省を促しています。

要約がありません。

Rasterizerは、Adobe Flashの愛好者によって開発されたGPU加速の2Dベクターグラフィックスエンジンです。長年の作業といくつかの改良を経て、現在は利用可能で、従来のCPU方式に比べて最大60倍の速さで動作します。これにより、アニメーションユーザーインターフェースに最適です。

このソフトウェアは、macOS向けにC++ 11とMetalを使用して作成されており、iOS版も計画されています。デモアプリでは、ユーザーがSVGやPDFファイルを開き、ページを移動したり、キーボードやマウスを使ってキャンバスを操作したりできます。

アーキテクチャはPostscriptモデルに基づいており、パスのストロークや塗りつぶしルールなどの機能をサポートしています。高度なアルゴリズムを使用して、塗りつぶされたパスやストロークを効率的にラスタライズし、GPUの能力を活かしてパフォーマンスを向上させています。

Rasterizerは、Xcodeでの簡単なセットアップのための依存関係を含んでおり、個人使用のzlibライセンスに従っています。開発を支援してくれたさまざまなライブラリに感謝の意が示されています。

新しいAnVILデータエクスプローラーは、重要な健康研究のデータセットにアクセスしやすくするためのツールです。これにより、研究者は自分の研究に役立つ貴重な情報を得ることができます。この発表は2025年8月29日に行われました。

フィリップ・トメイの「拡散のジレンマ」という記事では、社会における技術革新とその採用の課題について探求しています。農業におけるトラクターの歴史的な例をケーススタディとして取り上げています。

まず、拡散の遅れについて触れています。トラクターのような革新技術は、その利点が明らかであっても、広く普及するまでに長い時間がかかることがあります。例えば、1920年までにアメリカの農場のわずか4%しかトラクターを導入していなかったにもかかわらず、トラクターは農業の効率を大幅に向上させる可能性を持っていました。

次に、採用のパターンについて説明しています。技術者エバレット・ロジャースは、技術の採用には予測可能なパターンがあるとし、革新者や初期採用者といったカテゴリーを示しました。採用に影響を与える主な要因には、認識される利点、既存の慣行との適合性、複雑さ、試用のしやすさ、そしてポジティブな結果の可視性が含まれます。

一般目的技術（GPT）についても言及されています。電気や情報技術のようなGPTは、効果的に活用するために専門的なスキルや補完的な革新が必要です。これらの技術の利点は、社会がそれを実装する方法を学ぶまで遅れることが多いです。

実装の課題も重要なポイントです。効果的な採用には、既存のプロセスや構造に大きな変更が必要な場合があります。例えば、電動モーターは、工場がその技術を最大限に活用するためにレイアウトを再設計するまで、生産性を向上させませんでした。

現在の技術の状況についても触れています。人工一般知能（AGI）の実現に焦点を当てることが、実際のニーズに応えるAIの実用的な応用の開発から注意を逸らす可能性があります。AIを組織に統合するためには、財務や法的枠組みの変更が成功に必要です。

全体として、この記事は、技術の拡散プロセスを理解し、補完的な革新の必要性を認識することが、新しい技術の潜在能力を最大限に引き出すために重要であると強調しています。

要約がありません。

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KCシヴァラマクリシュナン教授は、IITマドラスの教授であり、TaridesのCTOとして、OCamlプログラミング言語の進化に焦点を当てています。彼はOCamlのコアメンテイナーであり、この言語は関数型プログラミングを重視しつつ、命令型やオブジェクト指向プログラミングもサポートしています。

OCamlの主な特徴には、静的型付けがあり、Hindley-Milner型推論を使用しています。また、強力なモジュールシステム、多相的バリアント、マルチコアプログラミングや効果ハンドラのサポートなどの高度な機能も備えています。エコシステムは成熟していますが規模は小さく、Jane StreetやMeta、Microsoftなどの著名なユーザーがいます。OCamlはさまざまなアーキテクチャ向けに高速なネイティブコードを生成し、JavaScriptやWebAssemblyにコンパイルすることも可能です。

OCamlはスクリプト、スケーラブルなシステム、金融システムやコンパイラを含む生産インフラストラクチャに適しており、非常に多用途です。また、Dockerを非Linuxホストで実行するプロジェクトや宇宙関連のアプリケーションなど、高い注目を集めるプロジェクトでも使用されています。

OCamlは29年間進化を続けており、2022年にはマルチコアサポートの導入など、機能を強化する重要なアップデートが行われました。この言語は数十年にわたるプログラミング言語の研究に基づいています。

OCamlの成功の秘訣は、そのシンプルさと安定性にあります。古いコードが新しいコンパイラでも動作するため、長寿命を保っています。言語の設計は予測可能なパフォーマンスと使いやすさを促進し、産業用途において魅力的です。2023年には、ソフトウェア開発における業績が評価され、OCamlはSIGPLAN賞を受賞しました。

要約がありません。

2025年9月3日、私は1984年に登場した初代Macintoshのクラシックな8×8ピクセルの白黒パターンを紹介するウェブサイトを作成しました。これらのパターンは、デスクトップの背景やMacPaintのコントロールパネルの一部として使用されていました。

高品質な画像を探している中で、私はオリジナルのSystem 6ファイルから直接パターンを抽出することに決めました。Macの歴史を通じて変わらなかったパターンは合計で38種類あります。

パターンを抽出するために、エミュレーター（Mini vMac）を使ってSystem 6にアクセスし、さまざまなツールを利用してパターンを使いやすい形式に変換しました。これらのパターンはビットマップリソースとして保存されており、画面上で素早く表示できるようになっています。

私の目標は、オリジナルデータを保存し、これらの懐かしいパターンをアーカイブ形式（.pbm）で提供することでした。これにより、他の人が簡単にアクセスして利用できるようになります。パターンをダウンロードするには、私のウェブサイトを訪れてください。

Carbonylというプロジェクトは、HTMLをターミナルインターフェースに表示するウェブブラウザです。このプロジェクトの主なポイントを紹介します。

Carbonylは、モノスペース文字とエスケープシーケンスを使用して、ターミナル内でグラフィックスを表示できます。これにより、カーソルの動きやテキストの色を制御することが可能です。また、マウスの動きやクリックに対応する機能も備えており、グラフィカルなブラウザと同様のインタラクションができます。

初期の実装ではCPU使用率が高く、描画の効率が悪いという問題があり、最適化が必要でした。プロジェクトは、現代のブラウザと同様のマルチプロセス設計を採用しており、ブラウザ、レンダラー、GPUのプロセスを分けることで、セキュリティとパフォーマンスを向上させています。

効率を改善するために、Carbonylはプロセス間通信のために共有メモリを取り入れ、Mojoというライブラリを使用しています。テキスト描画システムも改良され、ターミナル内でテキストが正しく表示されるようにし、テキストが重なる問題にも対処しています。

さらに、RGBカラーをターミナルに適した形式に変換する方法を含め、異なるターミナルの能力に応じた色の描画を最適化しています。Carbonylは、現在のウェブページのタイトルに基づいてターミナルウィンドウのタイトルを設定することもできます。

著者はプログラミング言語Rustに対する熱意を表明しており、今後のトピックとしてフーリエ解析や推測的なJavaScript VMについても触れています。このプロジェクトは、興味のある方のためにGitHubで公開されています。

GERonTologicシミュレーター、通称GERTは、若い人々が高齢者が直面する課題を理解するために設計された年齢シミュレーションスーツです。

GERTの主な特徴には、加齢を模擬する障害が含まれています。具体的には、視界がぼやける、視野が狭くなる、聴力が低下する、頭の動きが制限される、関節が硬くなる、力が弱くなる、握力が低下する、協調性が悪くなるなどがあります。

スーツの価格は1390ユーロまたは1250ポンドで、送料と付加価値税が別途かかります。現在、2組の眼鏡が付属しています。

処理要求が増加したため、300ユーロまたはポンド以上の注文のみ受け付けています。

顧客のレビューでは、このスーツの品質と高齢者の行動について学ぶ効果が高く評価されています。

fiber_concurrencyプラグインは、ファイバースケジューラによって管理される異なるファイバー間でセッション接続がスムーズに機能するようにします。これは、長期間の接続にとって便利です。もし永続的なプラグインを使用している場合、このfiber_concurrencyプラグインは自動的に必要になります。

使用するには、HTTPXを次のように設定します。

http = HTTPX.plugin(:fiber_concurrency)

スレッドを開始し、ファイバースケジューラが設定されていると仮定します。10回繰り返して、各回でファイバーをスケジュールし、http.get("https://example.com")を実行します。

このプラグインは、async gemを使って構築されたプログラムなど、ファイバースケジューラを使用するプログラムにとって不可欠です。

私の本「テクノロジー負債の中で泳ぐ」の前半部分です。この本は現在、0.99ドルで先行販売中です。2024年1月から執筆を始め、いくつかのブログ記事を基に、より詳細なアイデアを展開しています。2024年9月には、Gergely Oroszの「プラグマティックエンジニア」ニュースレターに抜粋が掲載され、貴重なフィードバックを受けて元のコンセプトを広げる手助けとなりました。この前半では私の初期の期待について述べており、後半ではチームやCTOの実践に焦点を当てる予定です。

2025年9月4日、MicrosoftのカーネルストリーミングWOWサンクサービスドライバー（ksthunk.sys）に関する脆弱性CVE-2025-53149が報告されました。この脆弱性は、2025年8月12日に修正されました。具体的には、ヒープベースのバッファオーバーフローであり、特定の条件が揃った場合に悪用される可能性があります。

カーネルストリーミング技術は、Windowsの重要な部分であり、リアルタイムのマルチメディアデータストリームを管理します。これにより、アプリケーションが音声や映像を効率的に処理できるようになります。この脆弱性は、ksthunk.sysドライバー内のCKSAutomationThunk::HandleArrayProperty()関数に存在し、メモリの割り当てを適切に確認しないため、バッファオーバーフローが発生する可能性があります。

この脆弱性を悪用するには、特定のプロパティが設定されたデバイスが必要です。テスト中に著者たちはそのようなデバイスを見つけることができませんでしたが、条件が満たされれば脆弱性が存在することは確認されています。Microsoftは、出力バッファに十分なスペースがあるかを確認するチェックを追加することで問題を修正し、オペレーションを進める前にオーバーフローを防ぎました。

2025年のタイムラインは以下の通りです。4月14日にバグが発見され、4月18日に報告されました。5月20日にバグが確認され、6月4日に報酬が授与されました。8月5日にCVEが割り当てられ、8月12日に修正がリリースされました。

この報告は、脆弱性の責任ある開示の重要性を強調しており、ベンダーに直接報告するよりも第三者機関に報告する方が効果的である可能性があることを示唆しています。

ネパール政府は、Facebook、X、YouTubeなどの主要なソーシャルメディアプラットフォームをブロックする計画を立てています。これは、これらの企業が登録要件を満たさなかったためです。この決定は、オンラインでのヘイトやサイバー犯罪といった問題に対処することを目的としています。政府は、これらの企業に対して現地の連絡先や苦情処理担当者と登録するよう期限を設けましたが、TikTokやViberのように遵守した企業はごくわずかでした。

デジタル権利の擁護者たちは、この措置が人々の権利を侵害していると主張し、こうした規制には適切な法的枠組みが必要だと訴えています。過去には、ネパールはオンライン詐欺などの理由で他のプラットフォームへのアクセスを制限したこともあります。世界的に、多くの政府が誤情報やプライバシーの懸念からソーシャルメディアの監視を強化しています。

Mach-O形式は、Appleが自社のオペレーティングシステムで使用する実行可能ファイルやライブラリのバイナリ形式です。これは、古いa.out形式に代わるもので、ユニバーサルバイナリを通じて複数のアーキテクチャをサポートしています。

Mach-Oの構造は、まずヘッダーがあり、ファイルの種類や対象アーキテクチャを識別します。ヘッダーには、フォーマットやCPUタイプ、ファイルタイプ（実行可能ファイルや動的ライブラリなど）を示すマジックナンバーが含まれています。次に、ロードコマンドという配列があり、バイナリに関するメタデータを提供します。これには、実行に必要なメモリセグメントやライブラリが含まれています。セグメントとセクションは、__TEXT（コード）や__DATA（データ）などのセグメントで整理されており、各セグメントは複数のセクションを持つことができます。

Mach-Oファイルには、整合性と起源を保証するためのコード署名が含まれています。iOSでは、すべての実行可能ファイルが署名される必要があります。macOSでは、ダウンロードしたアプリは通常、署名されており、ノータリゼーション（公証）も必要です。コード署名はMach-O内に埋め込まれており、署名データを指すロードコマンド（LC_CODE_SIGNATURE）が含まれています。署名は実行前にOSによって検証され、ファイルが改ざんされていないことが確認されます。

ARM64eアーキテクチャで導入されたポインタ認証コード（PAC）は、ポインタに暗号署名を追加し、バッファオーバーフローのような攻撃を防ぎます。ARM64e用のMach-Oファイルは特定のCPUサブタイプでマークされており、互換性のあるハードウェアでのみ実行できるようになっています。

署名されたMach-Oを変更するには、署名を削除するか、再署名する必要があります。コード署名プロセスは、実行可能ファイルの信頼の連鎖を維持するのに役立ちます。Mach-Oファイルは、macOSやiOSがソフトウェアの実行と整合性を管理する上で重要な役割を果たしており、埋め込まれたコード署名や新しいPAC機能を通じて、さまざまな攻撃に対するセキュリティを強化しています。

AIエージェントの設計がユーザーの採用や信頼に与える影響について議論されています。以下はその要点を簡潔にまとめたものです。

AIエージェントは、単純なタスクでは優れたパフォーマンスを発揮することがありますが、複雑な問題に直面すると失敗し、ユーザーのフラストレーションや放棄を招くことがあります。

AIエージェントのアーキテクチャは、四つの層で構成されています。まず、コンテキストとメモリの層は、エージェントが何を記憶するかを決定し、個別の応答を提供する能力に影響を与えます。次に、データと統合の層は、エージェントがさまざまなシステムとどれだけうまく接続できるかを示し、その有用性に影響します。スキルと能力の層は、エージェントが実行できる特定の機能に焦点を当てており、設計を複雑にしすぎずにユーザーの依存を生むことが求められます。最後に、評価と信頼の層は、成功を測定し、限界を伝える方法を含み、ユーザーの信頼を築くために重要です。

AIエージェントを構築するためのアーキテクチャにはいくつかのアプローチがあります。シングルエージェントアーキテクチャは、単一のエージェントがすべてのタスクを処理するシンプルな構成です。スキルベースのアーキテクチャは、特化したスキルにタスクを委任するルーティングシステムを使用します。ワークフローに基づくアーキテクチャは、一般的なシナリオのためにプロセスを事前に定義し、コンプライアンスに役立ちます。コラボレーティブアーキテクチャは、複数のエージェントが協力して作業しますが、複雑でデバッグが難しい場合があります。

ユーザーは、AIエージェントが不確実性を認めるときにより信頼を寄せます。常に正しいと主張するのではなく、エージェントの自信や推論についての透明性が重要です。

著者は、今後の議論でAIエージェントにどれだけの自律性を与えるか、そして自動化とユーザーのコントロールのバランスをどう取るかを探求する予定です。

効果的なAIエージェントを構築することは、その能力だけでなく、ユーザーとのインタラクションの設計によって信頼を育み、ポジティブな体験を確保することが重要です。

著者のトビアス・ランズバーグらは、プログラミングにおいて繰り返しコンパイルを避けることで時間とリソースを節約する手法、コンパイルキャッシュ（CC）について論じています。このキャッシュは、さまざまなツールや機能を通じて実装可能です。効果的に機能するためには、キャッシュを使用することによる節約が、そのアクセスコストを上回る必要があります。

現在の方法は、一般的にソースコードをハッシュ化することでキャッシュヒットを早期に検出することに焦点を当てています。しかし、この論文では、LLVMコンパイラの中間表現（IR）レベルで動作する新しいアプローチ、IRHashを紹介しています。IRHashは、既存のツールであるCcacheやcHashと比べて、精度が向上し、より多くのプログラミング言語をサポートしています。

研究の結果、IRHashはCプロジェクトのビルド時間を平均19%短縮し、Ccache（10%短縮）やcHash（16%短縮）を上回る性能を示しました。

Swift 6では、型安全で使いやすいエラーハンドリングの新機能「型付きスロー」が導入されました。これにより、開発者は関数がスローできるエラーの種類を指定できるようになり、コードがよりクリーンで信頼性の高いものになります。著者は、SystemErrorというカスタムエラープロトコルを使って、ユーザーフレンドリーなエラーメッセージを作成する方法を紹介しています。

著者はまず、SystemErrorプロトコルを定義しています。このプロトコルには、ログメッセージやユーザーフレンドリーなメッセージ、基になるエラーを含むプロパティがあり、エラー診断のためのメソッドも備えています。また、プロトコルにはデフォルトの機能が用意されており、構造化されたエラーハンドリングを容易にするためのエラースタックも含まれています。

開発者は、SystemErrorプロトコルに準拠した構造体や列挙体を使ってエラータイプを作成でき、エラーの表現が簡素化されます。著者はさらに、NSErrorやDecodingErrorをSystemErrorプロトコルに適合させる方法を示し、より明確なエラーメッセージを提供しています。

新しい構文であるthrows(MyErrorType)を使用することで、関数は特定のエラータイプをスローできるようになり、エラーのキャッチや処理がより効果的になります。実際の例を通じて、エラーをキャッチし、ユーザーフレンドリーなメッセージを表示し、デバッグのために詳細なエラースタックをログに記録する方法が示されています。

全体として、Swift 6のこの構造化されたエラーハンドリングのアプローチは、開発者がエラーを管理する方法を改善し、信頼性の高いアプリケーションを作成しやすくすることを目指しています。

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このテキストは、一貫した物語や情報を伝えるものではなく、ASCIIアートや記号の集まりのようです。さまざまなパターンやデザインが文字で作られており、特定のメッセージや意味は含まれていません。

理解するためのポイントとしては、内容は主に視覚的で、キーボードの文字を使って作られたアートに焦点を当てています。構造化された情報や概念は含まれておらず、デザインは装飾的な目的や芸術的な表現のために作られている可能性があります。

要するに、これはテキストの物語ではなく、芸術的な表現です。

ハイプルMCPのエンジニア、ヤコブ・スタイナーは、既存のコードを変更せずにMCPサーバーにOAuth認証を統合する方法について説明しています。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）と他のシステムを接続するための新しい標準であり、その認証フレームワークはOAuth2に基づいています。

MCPは2024年11月に導入され、すぐに人気を集めました。2025年3月にはOAuth2を通じた認証サポートが追加されました。しかし、多くの既存のアイデンティティプロバイダー（IdP）はOpenID Connect（OIDC）を使用しており、これはOAuth2とは少し異なるため、互換性の問題が生じています。MCPに必要な拡張機能をサポートしているIdPはほとんどありません。

ハイプルMCPは、IdPとしてDexを使用して独自のソリューションを構築しました。目的は、OAuth2サポートを含むMCPサーバー用の使いやすいゲートウェイを作成することでした。このゲートウェイは、複数のMCPサーバーのためのリバースプロキシとして機能し、ウェブベースのクライアントを支援するためにCORS（クロスオリジンリソースシェアリング）を追加しています。また、OAuth2ミドルウェアがアクセス・トークンを検証し、プロキシエンドポイントを保護します。リソースメタデータのための必須エンドポイントも実装されており、カスタムのダイナミッククライアント登録（DCR）エンドポイントにより、ほとんどのIdPがサポートしていないにもかかわらず、オンデマンドでクライアントを作成できます。さらに、認可リクエストの処理では、必要なスコープが認可リクエストに含まれることを保証しています。

開発中に直面した課題として、クライアントの動作の不一致やクライアント登録の持続性の問題が挙げられています。ゲートウェイの構築には追加の努力が必要でしたが、MCPサーバーに認証を成功裏に追加できることを示しています。実装の詳細については、著者がGitHubでオープンソースのハイプルMCPゲートウェイプロジェクトを探るよう読者に呼びかけています。

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Polars Cloudが正式にローンチされ、AWSで利用可能になりました。このプラットフォームでは、ユーザーがリモートでポーラーズのクエリを実行でき、大規模なデータ処理が可能になります。新しい分散エンジンはオープンベータ版として提供されており、さまざまなスケーリング戦略を用いて効率的なデータ処理を実現します。

主な特徴として、まず「管理されたデータプラットフォーム」があります。これにより、ユーザーはインフラやスケーリングを気にせずにクラウド上でクエリを実行できます。次に「分散エンジン」があり、これが水平方向、垂直方向、対角方向のスケーリングをサポートし、パフォーマンスの最適化とコスト管理を可能にします。また、「ユーザーフレンドリーなAPI」も提供されており、ローカルのノートパソコンからクラウドまでシームレスに機能します。

今後の開発としては、オンプレミス環境向けの分散アーキテクチャの提供が計画されています。さらに、新しいダッシュボードが導入され、クラスターのパフォーマンスに関する詳細な情報を提供します。クエリの基本的なスケジューリング機能も追加され、既存のツールとの統合が進められます。さまざまなワーカーサイズに対するユニークなオートスケーリング機能も導入される予定です。データセットをIcebergテーブル形式で整理するためのサポートも強化されます。また、よりグローバルなアクセスを実現するために、追加の地域への展開も計画されています。

ユーザーはPolars Cloudにサインアップして利用を開始するか、オンプレミスソリューションに申し込むことができます。今後、さらなる更新や機能についてもお知らせする予定です。

ブラウザーカンパニーがアトラシアンに買収されたというニュースがあります。この買収により、ウェブブラウジングに新たな進展が期待されています。2030年までに、ブラウジング体験がどのように変わるかについての予測もあります。全体として、ウェブ技術の進化と未来の姿に焦点が当てられています。

こんにちは、私たちはプランジャリ、ドルーブ、ハーシャです。私たちは、さまざまなアプリでの作業を効率化するために設計されたAIツール「Slashy」を開発しています。デモはこちらでご覧いただけます。

私たちは、複数のアプリを管理するのに多くの時間がかかり、実際の仕事に支障をきたしていることに気付きました。そのため、Slashyを開発しました。このツールは、Gmailやカレンダー、Notionなどのサービスに接続し、ユーザーがアプリを切り替えることなく情報を検索したり、メールを送信したり、カレンダーのイベントを作成したりできるようにします。

Slashyの特徴は、他のAIエージェントとは異なる点がいくつかあります。まず、アクション指向であることです。情報を提供するだけでなく、文書の作成やスケジュール管理、メールの送信などのタスクを実行できます。また、異なるプラットフォームから文脈や情報を引き出すことができるため、タスクの管理が容易になります。さらに、Slashyは過去のやり取りを記憶し、時間が経つにつれて期待されるアクションを学習します。技術的な設定は不要で、自然な言葉でやりたいことを説明するだけで使えます。各ツールは、より良いインタラクションのためにユーザーフレンドリーなデザインが施されています。

具体的な利用例としては、日々のカレンダーの確認や、LinkedInのやり取りに基づいたパーソナライズされたアプローチ、投資家向けのピッチデッキの作成などがあります。

現在、Slashyは無料プランを提供しており、1日あたり100クレジットと新規アカウントには500クレジットが利用できます。今すぐ使用を開始でき、チェックアウト時に「HACKERNEWS」という特別コードを使用できます。Slashyを楽しんでいただけることを願っています。

メルヴィン・ブラッグがBBCラジオ4の役割を27年務めた後に辞任します。彼の退任は、放送業界での長く影響力のあるキャリアの終わりを意味します。詳細については、ガーディアンの記事を参照してください。

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著者は大学生活を振り返り、最初は電気工学に興味を持っていたものの、最終的にはコンピュータサイエンスと物理学に転向した経緯を語っています。ハードウェアの革新がコンピュータとのインタラクションを改善する可能性に感動し、特に新しいインタラクション方法に関するTEDトークを見た後、その思いが強まりました。しかし、工学の授業の退屈な教授法や魅力的なプロジェクトの不足により、次第にその熱意は薄れていきました。

工学のコースでは苦労し、授業が退屈に感じられた一方で、ソフトウェア開発では活躍し、自分の仕事の即効性や影響力を楽しむことができました。実際の問題を解決するプロジェクトに参加し、例えばクラス登録システムの改善やニューラルネットワークを使った研究に取り組みました。

実践的な経験を積む中で、著者は工学の革新的な側面と、より刺激的で現実的なソフトウェアの応用との間にギャップがあることに気づきました。最終的に、コンピュータサイエンスと物理学に専攻を変更し、実践的なプロジェクトや実験の自由を楽しむようになりました。

著者は、コンピュータとのインタラクションを改善する必要があると考え、工学の分野での機会を逃したことを振り返っています。しかし、コンピュータサイエンスと物理学の道に満足していると感じています。

この記事では、スタートアップの2つのタイプについて説明しています。「ロケットシップ」と「スリングショット」です。

ロケットシップは、急速に成長し、短期間で大きな収益を上げるスタートアップを指します。これらの成功ストーリーは魅力的ですが、すべての企業がこの成長を持続できるわけではないため、誤解を招くこともあります。

一方、スリングショットは、足場を固めるのに時間がかかるスタートアップです。初めは苦戦し、存在感が薄いように見えることもありますが、時間が経つにつれて驚くべき成功と成長を遂げることがあります。これらの企業は、独自のスキルや洞察を発展させるため、他社が真似しにくい特徴を持っています。

著者は、多くのスタートアップが初期の興奮の後に消えていく中で、スリングショットが最終的に成功することで周囲を驚かせる可能性があると強調しています。これらのスリングショット企業を見つけて投資することは難しいですが、投資のリターンは大きい可能性があります。

両方のタイプの企業にはそれぞれの利点がありますが、スリングショットは初めは見過ごされがちでも、時間をかけて持続的な価値を築く傾向があります。

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Zolaはシンプルな静的サイトエンジンです。すべてが一つの実行可能なプログラムに含まれているため、追加の依存関係や設定を気にする必要がありません。これにより、手軽に始めることができます。

Zolaは非常に高速にウェブサイトを生成します。通常、1秒以内で完了し、Sassのコンパイルや構文ハイライトといった機能を使ってもスピードが落ちることはありません。

静的ファイルを作成するため、Zolaはサーバーやデータベースなしで、どんなトラフィックにも対応できます。これにより、アクセスが増えても安心です。

コマンドラインインターフェースとテンプレートエンジンは使いやすく設計されています。ドキュメントを確認すれば、そのシンプルさがわかります。

ブログやナレッジベース、ランディングページなど、さまざまな用途に対応しており、Zolaを使うことでコンテンツに集中できます。

さらに、ショートコードや内部リンクといったツールが用意されており、コンテンツ作成を簡単にしてくれます。

この記事では、Bitrigというインタープリターの作成について説明しています。Bitrigは、SwiftアプリをXcodeでのコンパイルなしにiPhone上で動的に実行できるようにします。このインタープリターは、Swiftコードを機械語に変換するのではなく、Swiftコードを別のSwiftコードに翻訳することで、アプリを即座に実行可能にします。

重要なポイントは以下の通りです。まず、インタープリターはSwiftSyntaxを利用して、Swiftコードを解析木という構造に簡単に変換します。これにより、コードの評価や実行時の値の取得が容易になります。

次に、インタープリターはリテラル（文字列や数値など）や開発者が定義したカスタムタイプなど、さまざまなデータ型を扱うことができます。実行時の値は列挙型を使って表現されます。

また、インタープリターはSwiftUIのAPIを呼び出すことができ、初期化子への呼び出しを事前にコンパイルすることで、APIを書き直すことなくネイティブ機能にアクセスできます。

さらに、すべてのAPIを手動で処理するためのコードを書く代わりに、インタープリターは利用可能なAPIをリストした構造化ファイルを解析し、動的にコードを生成します。

最後に、カスタムタイプをSwiftUIのプロトコルと連携させるために、インタープリターはメソッド呼び出しをインタープリターに戻すスタブタイプを作成します。

全体として、インタープリターは動的なSwiftコードとコンパイル済みのSwift機能との橋渡しを行い、iOS上での柔軟なアプリ開発を可能にします。ユーザーはBitrigを試して、インタープリターの動作を体験できます。

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新たな脆弱性、CVE-2025-7783がNode.jsエコシステム内の多くのアプリケーションに影響を与えています。特に、Math.random()を使用するライブラリ、例えばaxiosを利用しているものが該当します。この脆弱性は、攻撃者がMath.random()の5つの連続した出力にアクセスする必要があるため、悪用される可能性は低いとされています。これにより、攻撃者は将来の出力を予測できるようになります。

著者は元暗号技術者であり、Math.random()で使用されるXorshift128+アルゴリズムを「逆転」させる方法を探求しています。彼は、少なくとも2つの観測された出力を用いて生成器の内部状態を特定できる方法を提案しています。この方法により、必要な操作数が従来の2^128の可能性を試す力任せの手法から、より効率的なアルゴリズムでは2^26の操作に減少します。

このプロセスでは、既知の出力に基づいて値を計算し、誘導方程式を使用してさらなるビットを導出します。これにより、内部状態を効率的に見つけることが可能になります。また、著者はこの攻撃の実装における速度向上や最適化の可能性についても言及しています。

Math.random()を完全に逆転させる際の課題は、ダブル型への変換時に一部のビットが失われることです。そのため、著者は成功裏に逆転させるためには3つの出力が必要かもしれないと提案しています。

さらに、著者はAI、特にChatGPTを研究の助けとして利用した経験についても振り返っています。彼はAIとのアイデアの議論に価値を見出しましたが、依存によって生じる複雑さを避けるために、自分でコードを書くことを好んでいました。

全体として、このブログは他の人々にこの研究を探求し、改善することを促し、さらなる実験のためのソースコードを提供しています。

2025年9月、私は2023年製の中古日産リーフを購入しました。これは15年ぶりの新車です。これまでミニバンやカムリなどの中古車を運転していましたが、通勤が短くなったため、より小型で効率的な車を求めました。

リーフの体験を向上させるために、家庭用充電器やバッテリーの健康状態を監視するツールなど、いくつかのアクセサリーを追加しました。現在、バッテリーの健康状態は93.16%の容量を示しており、急速充電を控えたり、充電を50%から80%の間に保つなど、バッテリーの寿命を延ばすためのベストプラクティスを守っています。

リーフを選んだ理由は、主に価格と実用性です。電気自動車（EV）は充電インフラや航続距離の不安といった制約がありますが、メンテナンスコストが低く、家庭で充電できる便利さなどの利点もあります。一踏みで加速できる一ペダルドライブや迅速な加速機能も気に入っています。

ただし、リーフにはいくつかの不満もあります。操作系統の不足やデザインの quirks（独特な特徴）などです。全体的にはリーフは私のニーズに合っていますが、コストやインフラの課題から、まだすべての人にEVをお勧めすることはできません。

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SAPは今後10年間で200億ユーロを投資し、ヨーロッパにおけるクラウドサービスの強化を図ります。この取り組みは、アメリカのクラウドプロバイダーに対する安全な代替手段を提供することを目的としています。特に、アメリカの政治的変化に伴うデータプライバシーや主権に対するヨーロッパの顧客の懸念が高まっていることを受けたものです。

この投資は、主に3つのクラウドサービスに焦点を当てています。まず、SAP Cloud Infrastructureは、データがEU内に保存されることを保証するIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）プラットフォームです。次に、Sovereign Cloud On-Siteは、顧客が自らのクラウドインフラを管理できるソリューションで、高いデータ主権を実現します。そして、Delos Cloudは、特定の国家主権のニーズに応える安全なクラウドサービスで、ドイツに拠点を置いています。

SAPは、ヨーロッパの将来の競争力はソフトウェアとAIにあると強調しています。アメリカ企業の大規模データセンターを模倣するのではなく、コンプライアンスとセキュリティを兼ね備えたクラウドサービスを提供し、インフラの規模だけでなく、革新にも注力することが目標です。

著者は、2018年にサイクリストやランナー向けに発売されたSolosスマートグラスのドキュメントを探していますが、商業的には成功しませんでした。彼は30ドルで一対を入手し、現在は音声機能に特化していることを発見しました。著者はグラスとその専用アプリを使って実験し、自転車に乗っている間に情報を表示できることを確認しましたが、ナビゲーション機能は信頼性に欠けていました。

著者は、グラスがアプリからBluetooth経由でグラフィックデータを受信しているのではないかと疑い、Bluetoothの通信をキャプチャして分析しました。データパケットを解読することで、Pythonスクリプトを使ってカスタム画像をグラスに送信する方法を見つけました。このスクリプトは、画像を特定の形式（ランレングスエンコーディング）に変換し、Bluetooth経由で送信することで、グラスが任意の画像を表示できるようにします。

著者は、この機能を利用して天気予報やメールの件名などの有用な情報を表示する予定です。また、グラスにはマイクとスピーカーも搭載されており、ウェアラブルシステムにおける機能性を向上させる可能性があります。全体として、著者はグラスをハックしてカスタム画像を表示させることに成功し、この機能のさらなる利用方法を探求しています。

古いカレンダーは捨てずに再利用できます。例えば、2025年のカレンダーは、2031年、2042年、2053年、さらには2121年までのいくつかの年に再利用できます。2026年には、1903年、1942年、2015年などのカレンダーを再利用することができます。カレンダーの再利用についての詳細は、WhenCanIReuseThisCalendar.comをチェックしてください。

この記事では、クレジットスコアやソーシャルメディアの評価など、日常的なシステムが社会信用システムと似たように機能していることについて説明しています。これらのシステムは個人の行動を評価し、スコアを付けることで、サービスへのアクセスや仕事の機会、社会的地位に影響を与えます。社会信用という言葉は中国の政府システムと結びつけられることが多いですが、実際には西側諸国にも似たようなスコアリングシステムが存在しています。ただし、それは断片的で透明性が低いものです。

中国では、期待されている社会信用システムの多くはまだ完全には稼働しておらず、主に金融行動や裁判所への遵守に焦点を当てています。一方、西側社会には、UberやLinkedIn、Amazonなど、行動を追跡する多くのプラットフォームがあります。これらはユーザーの行動に基づいて詳細なプロフィールを作成します。これらのスコアは、ローンの適格性や就職の見通しなど、生活のさまざまな側面に影響を与える可能性があります。

この記事は、西側にはまだ統一された社会信用システムは存在しないものの、私たちはそれに向かって無自覚に進んでいると主張しています。また、これらのスコアリングシステムの透明性の重要性を強調し、ユーザーが自分のデータの使われ方を理解することで、より良い状況になるのか疑問を呈しています。最終的には、ゲームのルールを知ることで、個人がこれらのシステムへの参加について情報に基づいた選択をする力を得られると示唆しています。

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申し訳ありませんが、外部リンクやコンテンツに直接アクセスすることはできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

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この記事では、人工知能（AI）の進展が企業の採用活動にどのような影響を与えているかについて考察しています。AIが雇用市場に与える影響を探り、企業がこれらの変化にどのように対応しているのかを検討しています。主なポイントは、効率を高めるために技術を活用することと、労働者にとっての雇用機会が減少するリスクとのバランスに焦点を当てています。全体として、AIが今後の雇用動向にどのように影響を与えるかについて疑問を投げかけています。

Business Insiderは、知りたいと思わせる興味深くて創造的なストーリーを提供しています。

16インチソフトボールは、マッシュボールやシカゴボールとも呼ばれ、直径16インチの大きくて柔らかいボールを使い、グローブなしでプレイするソフトボールの一種です。このスポーツは19世紀後半にシカゴで始まり、現在でもシカゴやニューオーリンズ、アトランタ、ポートランドなどの都市で人気があります。

ゲームのルールは通常のソフトボールに似ており、ピッチの高さやボールとストライクの判定がバッターの体のどこを通過するかによって決まります。チームは男女混合、男性のみ、女性のみのいずれかで構成され、リーグは競技志向からレクリエーション志向までさまざまです。全米ソフトボール協会（NSA）は、独自のルールを定めています。

ソフトボールの最初の試合は1887年にシカゴで行われました。当初はさまざまなボールサイズが使われていましたが、16インチのボールが標準となりました。これは小さなプレイエリアに適しており、経済的に厳しい時代には素手でプレイできる利点がありました。1933年の全国選手権をきっかけにこのスポーツは広まり、1950年代にはプロリーグが形成されました。

地域の団体が定期的に試合やプレイオフを開催し、NSAによる全国大会はワールドシリーズにつながることもあります。リーグによってルールは異なる場合がありますが、NSAのトーナメントには特定のルールがあり、シカゴの選手はグローブを使用することが認められています。

ミシガン州ベイシティでは、このゲームは「ブルーパー・ボール」と呼ばれ、高齢者向けのリーグが長年続いています。また、1996年には16インチソフトボールの殿堂が設立され、このスポーツの文化的な重要性を示す博物館がイリノイ州にあります。

アメリカ合衆国最高裁判所のエレナ・ケイガン判事を含む多くの著名人がこのスポーツをプレイしてきました。また、映画「アバウト・ラスト・ナイト」などのポピュラーなメディアにも登場しています。

全体として、16インチソフトボールはシカゴを中心に豊かな歴史を持つユニークでコミュニティ志向のスポーツであり、地域リーグや全国大会を通じて今も盛況を保っています。

この記事では、2025年に向けたゲーム、仕事、チャット用のDiscordの代替となる28のプラットフォームについて紹介しています。さまざまな目的に応じた選択肢を提供し、ユーザーが自分のニーズに合った適切なプラットフォームを見つけやすくしています。Discordと同様の機能を持つツールに焦点を当てており、さまざまな好みや要件に対応しています。

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オーストリアのグラーツ工科大学のReConプロジェクトは、壁や床用の新しい固定システムを開発しました。このシステムは、ベルクロに似た仕組みを持っています。具体的には、小さな突起のあるコンクリートと、対応する突起を持つ柔軟な3Dプリントシートを使用しています。この二つの間に一時的な接着が可能となります。この革新は、長持ちする構造物と、床や内壁のような短命の要素を分離することを目的としており、改装をより簡単でクリーンにする可能性があります。将来的には、床の交換や壁紙の剥がし作業を行う代わりに、ユーザーはこれらの表面を簡単に剥がして交換できるかもしれません。しかし、コンクリートの耐久性や、このシステムがさまざまな床材に適しているかについての懸念も示されています。

現代のオペレーティングシステムは、ユーザーの入力やネットワーク活動、データ転送などのイベントを処理するために、割り込みに依存しています。割り込みとは、CPUに現在の作業を一時停止させ、特定のコードを実行してイベントに対処するよう指示する信号です。

割り込みの仕組みについて説明します。まず、割り込みはCPUの現在の処理の流れを中断させ、特定のメモリ位置に移動して指示を実行するイベントです。割り込みが発生すると、CPUは現在の命令ポインタをスタックに保存し、割り込みハンドラにジャンプします。実行が終わると、IRETコマンドを使って元の作業に戻ります。また、CPUはスタックに追加情報を保存しますが、戻る前に変更されたレジスタを手動で復元する必要があります。

割り込みの発生源には、外部ハードウェア（キーボードの入力やタイマーなど）によって引き起こされるハードウェア割り込みと、CPUがエラー（例えば、ゼロでの除算）やプログラムによって手動で生成するソフトウェア割り込みがあります。

割り込みは、デバイスとCPUの間の通信を管理するコントローラを通過することが多く、これによりシステムは複雑ですが効率的になります。

割り込みの利用方法には、ユーザー入力を常に確認するのではなく、入力があるまでCPUが他の作業を行えるようにする入力処理や、効率的なタスク切り替えを可能にし、プロセスがハングしてもオペレーティングシステムが制御を取り戻せるようにするマルチタスクがあります。また、ハードウェアがメモリに直接データを読み書きできるダイレクトメモリアクセス（DMA）や、定期的に割り込みを生成して先取り型マルチタスクを実現し、オペレーティングシステムに制御を戻すタイマーもあります。

要するに、割り込みはCPUの効率的な動作に不可欠であり、現代のオペレーティングシステムにおけるリソース管理やマルチタスク機能を向上させる役割を果たしています。

数学者たちは最近、結び目理論における長年の信念に挑戦しました。結び目理論は結び目の数学的特性を研究する分野です。従来、二つの結び目を結合すると、新しい結び目の複雑さは元の結び目の複雑さの合計になると考えられていました。しかし、研究者のマーク・ブリテンハムとスーザン・ハーミラーは、この考え方が成り立たない例を発見しました。彼らは、結び目を二つ結合した結果できた結び目を見つけました。その一つは解きほぐし数が三の結び目で、通常なら六回の動きで解けるはずが、実際には五回で解けることがわかりました。

この発見は、1937年に提唱された予想に反するもので、結び目の複雑さに対する理解を見直す必要があることを示唆しています。結び目理論は、生物学におけるタンパク質構造の理解など、重要な応用があります。この研究結果は、一見単純に見える結び目でも、複雑な数学的特性を隠している可能性があることを強調しています。

持続的な注意の概念と、それが私たちの体験に与える影響について述べています。特に、快楽や感情との関連が重要なポイントです。

持続的な注意は、しばしば面倒なものと見なされがちですが、実際には快楽をもたらし、豊かな体験を生むことができます。注意を持続させることで、体験がより鮮やかで強烈になります。

親密な関係のような状況では、満足を遅らせることで欲望が高まり、脳内のドーパミンシステムが活性化します。これにより、感覚への意識が深まります。

注意のメカニズムには、ホルモンや脳の特定の領域が関与しており、時間の感じ方や集中力に影響を与えます。注意が散漫になると、体験が一貫性を欠くことがあります。一方で、持続的な集中があれば、これらのシステムが同期し、体験が深まります。

喜びや不安などの感情に焦点を当てることで、体験が強化されることがあります。たとえば、幸せに注意を向けることで喜びが増し、不安にとらわれるとパニックを引き起こすことがあります。

アートに関わることは、私たちの精神状態を変える力があります。内容を理解するだけでなく、感情や感覚を体験することが重要です。

著者は、交響曲を深く体験した個人的なエピソードを共有し、集中した注意がどのように深い感情的洞察をもたらしたかを語っています。

持続的な注意を通じて他にどんな体験が得られるのかという疑問も提起されており、人生の多くの側面が深く集中することで変革的な洞察を提供できる可能性があることが示唆されています。

この文章は、注意を集中させることの重要性とその利点を強調しており、さまざまな生活の側面でより豊かで意味のある体験をもたらす可能性があることを示しています。

この記事では、青色の歴史とその重要性について述べられています。青色はその独特な特性や文化的な関連性を持つ色として注目されています。著者は、自身の好きな色が変わっていく中で、青色が他の色と比べて人工的に作るのが難しいため、最も興味深い色であると認識しています。

青色の歴史的な重要性については、古代から使用されてきたことが挙げられます。最初はインディゴや鉱物などの自然染料が使われ、エジプト人は紀元前3250年頃にエジプト青という最初の合成青色顔料を作り出しました。

文化的な関連性において、青色は歴史を通じて贅沢や技術を象徴してきました。古代の宗教画や中世の絵画、さらには後の磁器にも使用されました。

近代の合成顔料の開発は18世紀に始まり、プルシアンブルーが登場しました。これは、ウルトラマリンなどの以前の顔料よりも手に入れやすいものでした。この流れは19世紀や20世紀に続き、新しい合成青色が次々と生まれました。

技術や文化における青色の役割については、青色が自然界では珍しいため、サイエンスフィクションにおいて未来を象徴する色としてしばしば使われると考察されています。特に1990年代の青色LEDの開発など、技術の進歩とも関連しています。

全体として、青色の独自の歴史は、古代の染料から現代の技術に至るまで、さまざまな分野で未来や進歩の象徴となっています。

アンドレ・デビュイヌは、ニューヨーク市の都市活動を視覚化するウェブサイト「NYC Chaos Dashboard」の地図レンダリング最適化の経験について語っています。最初はGeoJSON形式を使って地図データを渡していましたが、データセットを増やすにつれて読み込み速度とパフォーマンスが低下しました。これを改善するために、彼はベクタタイルを導入することに決めました。ベクタタイルは、特定のズームレベルで小さく管理しやすい部分（タイル）にデータを分割して読み込むことで、効率的なレンダリングを可能にします。

ベクタタイルはGeoJSONとは異なり、すべてのデータを一つのファイルに保存するのではなく、特徴を描画するための指示を保存します。このアプローチは、大規模なデータセットを扱う際にパフォーマンスを向上させます。アンドレは、Goを使ってこれらのタイルを生成する方法を詳しく説明し、地理情報を取り込み、Protobufを使ってバイナリ形式に変換しています。

彼は、特徴がどのタイルに属するかを特定し、タイルを作成し、ジオメトリやプロパティを追加し、HTTPを通じて提供するプロセスについて説明しています。ベクタタイルサーバーを展開した後、ファイルサイズの削減と読み込み時間の改善を観察しました。アンドレは、さらなるパフォーマンス向上のために追加機能を実装し、より高速なサーバーへの移行を計画しています。最後に、彼は自分のコードをオープンソースにする意向を示し、読者からのフィードバックを求めています。

要約がありません。

Thunkは、Windows XPを含む古いWindowsバージョンと互換性のあるRustプログラムを作成するためのツールです。以下はその使い方です。

まず、必要なものを準備します。VC-LTL5とYY-Thunksのバイナリをダウンロードして解凍します。その後、環境変数を設定します。VC-LTLにはVC_LTL、YY-ThunksにはYY_THUNKSを追加します。最後に、Thunkが実行パスに含まれていることを確認します。

次に、Thunkをインストールします。コマンドラインでcargo install thunk-cliを実行します。

プログラムのビルド方法について説明します。Windows XP用のプロジェクトを作成するには、cargo new build_for_xpと入力し、プロジェクトフォルダに移動します。次に、thunk --os xp --arch x86 -- --releaseを実行してビルドします。共有ライブラリを作成する場合は、ビルドコマンドに--libを追加します。

ヘルプオプションを確認するには、thunk.exe --helpを使用します。

注意点として、Thunkでビルドしたプログラムは古いプラットフォームで正しく動作しない場合がありますので、自己責任で使用してください。

ライブラリとして使用する場合は、curlと7zがPATHに含まれていることを確認します。Thunkを依存関係として追加するには、cargo add thunk-rs --buildを実行します。ビルドスクリプト（build.rs）を作成し、fn main() { thunk::thunk(); }と記述します。

将来的には、Vista、7、8、10など、さらに多くのWindowsバージョンへの対応を予定しています。

最後に、VC-LTL5とYY-Thunksの貢献に感謝します。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクやURLから直接コンテンツにアクセスすることはできません。ただし、文書の主なポイントや抜粋を提供していただければ、それを要約するお手伝いができます。

多くの開発者がClaude CodeをZedに統合することを求めており、ついにパブリックベータ版がリリースされました。この統合により、ユーザーはZed内で直接Claude Codeを実行でき、高性能な編集機能を活用できます。主な利点は以下の通りです。

リアルタイム編集が可能で、ユーザーは複数のファイルに対するClaude Codeの編集内容をシンタックスハイライトや言語サポートとともに確認できます。また、特定のコード変更をレビューし、承認することができる細かな変更管理機能も備えています。さらに、Claude Codeのタスクリストはサイドバーで簡単に確認でき、タスク管理がしやすくなっています。ユーザーは一般的な作業のためにカスタムコマンドを作成することも可能です。

この統合は新しいエージェントクライアントプロトコル（ACP）を使用しており、さまざまなAIエージェントがZedや他のエディタに接続できるようになっています。このモジュラーアプローチにより、Claude Codeは独立して動作しながら、Zedのインターフェースに完全に統合されています。

Claude CodeアダプターのソースコードはApacheライセンスのもとでオープンソースとして公開されており、ACPを採用する他のエディタでも利用可能です。チームはさらに多くの機能を追加するために取り組んでおり、自分のエージェントをZedに統合したい開発者とのコラボレーションにもオープンです。

ZedはmacOSとLinuxで利用可能で、チームは開発者コミュニティからのフィードバックや貢献を歓迎しています。また、チームを拡大するための採用も行っています。

Litは、ウェブコンポーネントを構築するための軽量ライブラリで、反応性や宣言型テンプレートなどの機能を追加することで生産性を向上させます。

Litは使いやすく、開発者がボイラープレートコードに煩わされることなく、コンポーネントの作成に集中できるようにします。約5KBのサイズで、プロジェクトを軽量に保ち、UIの動的部分だけを変更することで迅速な読み込みと更新を実現します。

Litのコンポーネントは標準のウェブコンポーネントであり、どのHTMLフレームワークとも互換性があるため、さまざまなプロジェクトに柔軟に対応できます。Litのコンポーネントは、組み込みのHTML要素のように振る舞い、さまざまな環境への統合が容易です。

スタイルはシャドウDOMを使用してカプセル化されており、ページ上の他のスタイルとの競合を防ぎます。また、反応性プロパティを持つコンポーネントは、プロパティが変更されると自動的に更新され、スムーズなユーザー体験を提供します。

Litは、HTMLとJavaScriptを組み合わせたシンプルなテンプレートを使用しており、読みやすく書きやすいのが特徴です。Litを使って共有可能なコンポーネントやデザインシステム、完全なアプリケーションを作成することができ、柔軟性と保守性を提供します。チュートリアルやドキュメントを参照して始めることができ、DiscordやBluesky、GitHubを通じてコミュニティとつながり、サポートや最新情報を得ることができます。

最近の研究によると、AIが生成したMetalカーネルを使用することで、AppleデバイスにおけるPyTorchの推論速度が87%も向上することが示されました。この研究は、高度なAIモデルが最適化されたGPUカーネルを自動的に作成できるかどうかを調べることを目的としています。結果として、AIが生成したカーネルは、215のPyTorchモジュール全体で標準実装よりも平均して1.87倍速く、一部のモデルでは100倍以上の速度向上を達成しました。

カーネルの最適化は、AIモデルが実行する操作を定義するため非常に重要です。これを最適化することで、パフォーマンスの大幅な向上が期待できます。しかし、最適化されたカーネルを書くには専門的な知識が必要で、特にAppleのMetalのような非CUDAプラットフォームでは時間がかかります。

この研究では、さまざまな組織からの8つの高度なAIモデルをテストし、深い技術的知識を必要とせずに高速なカーネルを生成できることが分かりました。研究は、単純な操作から完全なモデルアーキテクチャにわたるパフォーマンスを分析しました。AIが生成したカーネルは印象的な速度向上を示し、一部のモデルでは不要な計算を排除していました。

研究結果は、「Best of N」アプローチが効果的である可能性を示唆しています。これは、複数のAIモデルがカーネルを生成し、最もパフォーマンスの良いものを選択する方法です。研究者たちは、最適化されたCUDA実装やプロファイリングデータなど、より多くのコンテキストを取り入れることで、カーネル生成のプロセスをさらに向上させることを目指しています。

この技術は、開発者がカーネルエンジニアリングに関する深い知識を必要とせずにモデルのパフォーマンスを向上させることを可能にし、さまざまなプラットフォームでのAIアプリケーションの高速化に道を開くことが期待されています。

ユーザーがウェブサイトを離れる際、分析や自動ログアウトのためにデータをサーバーに送信したい場合があります。多くの人は、beforeunloadやunloadイベントでXMLHTTPRequestやfetchを使用することを提案します。しかし、これらの方法は信頼性に欠けます。ブラウザがリクエストの完了を待たずに別のページに移動することがあり、その結果データが失われる可能性があります。

そのため、Beacon APIがより良い解決策となります。このAPIを使うと、ブラウザが応答を待たずにデータを送信できます。例えば、次のように使用します。

navigator.sendBeacon('/analytics', JSON.stringify({ event: 'page_leave' }));

この方法はシンプルで効率的ですが、いくつかの制限があります。送信できるデータ量は少なく、POSTリクエストのみをサポートしています。

Beacon APIはページが閉じるときだけでなく、応答を待たずにサーバーにデータを送信するためにいつでも使用できます。これにより、分析データを送信する作業に最適です。

Beacon APIの詳細については、MDNのドキュメントを参照してください。

要約がありません。

大規模言語モデル（LLM）の予測の信頼性向上に関する限界について述べています。LLMが特定のデータを変換することで学習する方法が、誤りや不正確さを引き起こす要因となっています。この問題は、データセットが増えるにつれて誤解を招く相関関係が増えることでさらに悪化します。LLMが時間とともに問題を抱える可能性はありますが、すべての将来のAI研究が同じ問題に直面するわけではありません。これらの問題を避けるためには、研究者が自らが研究している問題の根本的な性質をより深く理解する必要があります。

このプラグインは、ターン制のゲームプレイを提供し、全六つのレベルがあります。プレイヤーは強力な遺物を集めたり選んだりし、ボスを倒し、罠を避けながらストーリーや音声機能を楽しむことができます。

注意：使用は自己責任で行ってください。データの損失や設定の変更が起こる可能性があります。このプラグインは64ビットのWindowsでのみ動作し、Windows 10および11のNotepad++バージョン8.6.8でテストされています。

インストール手順は以下の通りです。まず、最新のリリースをダウンロードして解凍します。次に、フォントフォルダからフォントをインストールします。テーマは、Notepad++のテーマフォルダにドラッグして追加します（通常はC:\Program Files\Notepad++\themesにあります）。プラグインも同様に、Notepad++のプラグインフォルダにドラッグして追加します（通常はC:\Program Files\Notepad++\pluginsにあります）。最後に、プラグインメニューでPLAYを押します（管理者モードでNotepad++を実行する必要があるかもしれません）。

マイキー・ディッカーソンは、2014年から2017年までアメリカ合衆国デジタルサービス（USDS）の初代管理者を務め、チームを2人から200人に拡大しました。この役割に就く前は、ヘルスケア.govの問題解決に関わり、グーグルでサイト信頼性エンジニアとして働いていました。

USDSでの任期中、マイキーはさまざまな課題に直面しました。危機に対処するための人材採用、期待の管理、組織の構造の適応などがその一例です。彼は、未知の領域を進む中でチームが「その場で考えながら進む」必要があったと強調しました。

マイキーは、ヘルスケア.govでの経験がUSDSに参加する決断にどのように影響したかを語りました。最初は意欲的でしたが、グーグルの元同僚からの燃え尽き症候群や反発に直面しました。彼は期待することが何かをあまり知らないままこの役割を引き受けましたが、政府の技術を変革する可能性を信じていました。

組織は、連邦政府内での明確な優先事項や関係を確立するのに苦労しました。マイキーは、多くの機関が変化に抵抗しており、すべての連邦機関にチームを作るという野心は非現実的であると指摘しました。時間が経つにつれ、政府がデジタル変革に苦しんでいることが多くの機関で見られ、ほとんどの機関が適応する準備ができていないことを実感しました。

また、USDSが成長する中での文化的な課題も強調しました。初期の親密な環境は、組織の拡大に伴い緊張が生じ、チームメンバー間の信頼が失われる結果となりました。彼は、政治よりも問題解決を優先する独自の文化を維持することの重要性を強調しました。

これらの課題にもかかわらず、マイキーは政府サービスを改善したいくつかの成功したプロジェクト、例えばVets.govやCollege Scorecardを挙げました。しかし、彼は、組織が変化する政治的な状況や予算の制約に適応しなければならなかったことを嘆きました。

自身の経験を振り返り、マイキーは政府システムの複雑さは見た目以上に深いことを認めました。彼は、意味のある変化を実現するには、大規模な官僚機構内の根本的な問題を理解する必要があり、単に技術的な問題を解決するだけでは不十分であると結論づけました。

B612フォントファミリーは、航空機のコックピット画面用に設計されたオープンソースのフォントです。このフォントは、高い可読性を重視しており、主な特徴としては、文字の形状間の間隔を広げて明瞭さを向上させていること、基本的な文字の形状を守っていること、そして文字の形状と間隔が調和していることが挙げられます。

このフォントの開発は2010年に始まりました。エアバスは、ENAC（フランス国立航空学校）やトゥールーズ第3大学と提携し、コックピット情報の可読性を向上させるための「航空フォント」を作成しました。2年後、Intactile DESIGNと協力して、サン＝テグジュペリの作品に登場する架空の小惑星にちなんで名付けられたB612という名前のフォントの8つのバージョンを作成しました。このフォントは、すべての文字が明確に見えるように徹底的に調整されました。

新しいバージョンをリリースするためには、フォントファイル内のバージョン番号を更新し、ソースファイルを複製し、Fontlabを使用してコピーを処理し、TTFファイルを生成し、ビルドスクリプトを実行してデジタル署名を確定させる必要があります。

このフォントはエアバスが2012年に著作権を持ち、Eclipse Public License v2.0、Eclipse Distribution License v1.0、SIL Open Font License v1.1の下で利用可能です。ライセンスのリンクはそれぞれのウェブサイトで確認できます。

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