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この文章では、DNSのTXTレコードにデータを保存する際の制限について説明しています。一般的には、TXTレコードは255バイトまでしか保存できないと考えられていますが、実際の制限はDNSペイロードのサイズによって異なります。UDPの場合、約1232バイトですが、TCPでは最大64KBまで対応可能です。

著者は、Google Public DNSのJSON APIを使用して、TCP経由で大きなTXTレコードを提供する方法を示そうとしています。ほとんどの場合、うまく機能しますが、JSONでのバイナリデータの取り扱いにはいくつかの問題があります。スペースを最適化するために、著者はBase64のようなエンコーディング方法ではなく、生のバイナリデータを使用することを提案しています。

このデータをクエリするために、ユーザーはdigコマンドとPerlスクリプトを利用して、出力を再びバイナリ形式に変換できます。著者は、GoogleのJSONリゾルバは大きなTXTレコードを処理できるが、ローカルのDNSリゾルバは苦労する可能性があるため、より良い結果を得るためにGoogleのDNSサーバーを使用することを推奨しています。

著者は、この方法がセキュリティ上の理由から興味深いと考えています。DNSを通じて大きなペイロードをトンネリングできるため、DNSフィルタリングが行われている環境では予期しない結果をもたらす可能性があります。この技術は、DNSレコードのTTL（生存時間）を低く設定することで、過剰なキャッシュを防ぐことを目的としています。

最後に、このプロセスのためのサーバーはGoでカスタム構築されたDNSサーバーであり、一部のコーディングにはAIの助けを借りていますが、著者はほとんどの作業は自分の手によるものだと主張しています。

Appleは新しい冷却技術をiPhoneに導入します。この技術は水蒸気を利用して熱を管理するもので、SamsungやGoogleの取り組みと同様です。新しいiPhoneの色が目を引くかもしれませんが、注目すべきはこの先進的な冷却システムです。

Zigの新しいstd.Io.Reader機能に関する潜在的な問題が指摘されています。Readerからデータを読み取り、stdoutに出力する関数を書く際、使用するバッファのサイズが未定義の動作を引き起こす可能性があります。

著者は、64バイトの小さなバッファを使用した場合の例を挙げています。この場合、デバッグモードではコードが失敗し、リリースモードでは無限ループに入ってしまいます。これは、異なるリーダーやライターが特定のバッファサイズの要件を持つことがあり、リーダーの性質が明確でないときに予期しない失敗が起こるためです。

著者は、これは単なる文書の問題ではないと主張しています。リーダーはさまざまな要件を持っており、それを特定するのが難しいことが多いのです。特に、HTTPレスポンスヘッダーのような外部要因に依存する場合、適切なバッファサイズを決定するのは難しいと強調しています。入力データが変わると結果が異なることがあるため、これらのエラーを早期に発見するのが困難になります。

著者は、バッファサイズの要件が十分に明確でなく、開発者にとって深刻な問題を引き起こす可能性があることを懸念しています。

この記事では、AnthropicのAIコーディングエージェントであるClaude Codeの能力について、特にインタラクティブ定理証明（ITP）における効果を取り上げています。著者は、このAIが複雑な証明ステップを独立して実行できることに驚きを感じていますが、それでも人間の「プロジェクトマネージャー」からの指導が必要だと指摘しています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、インタラクティブ定理証明（ITP）についてです。LeanのようなITPツールは、形式的検証において非常に強力ですが、専門家でさえ使いこなすのが難しいです。これらのツールは多くの認知的努力を必要とし、時間がかかることが多いです。

次に、AIの役割についてです。Claude Codeは、ITPのタスクを分解し、証明プロセスを管理することで支援できますが、さまざまなミスを犯すため、人間の監視が必要です。著者は、研究論文を形式化する際にClaude Codeを使用した経験を述べており、AIは多くのタスクを処理できるものの、しばしば指導が必要で、手作業よりも時間がかかることが多かったとしています。

また、AIの限界についても触れています。著者は、AIがエラーに行き詰まる傾向や、概念的な間違いを認識できないことがあると指摘しています。より良いツールや機能があれば、AIの性能が向上する可能性があると提案しています。

最後に、形式的手法の未来についての見解があります。著者は、AIが最終的には定理証明をよりアクセスしやすくし、専門家の介入が減ると信じています。形式的手法がより自動化され、効率的になる未来に対して楽観的な見方を示しています。

全体として、この記事は形式的手法におけるAIの可能性を強調しつつ、現在の限界や人間の監視の必要性を認識しています。

このウェブサイトでは、コンテンツをスクレイピングするボットから保護するために、アヌビスというシステムを使用しています。アヌビスは、メールのスパムを減らすために使われる方法に似たプルーフ・オブ・ワーク方式を採用しており、スクレイピングをより困難でコストがかかるものにしています。この対策は一時的なもので、開発者たちは自動化されたブラウザを特定するためのより良い方法を模索しています。

サイトにアクセスするには、最新のJavaScriptを有効にする必要があります。現在のボット対策はこれを必要としています。もしJShelterのようなJavaScriptをブロックするプラグインを使用している場合は、それを無効にする必要があります。

サプライチェーン攻撃は、有害なアップデートが多くのアプリケーションで使用されるオープンソースコードに侵入することを含みます。Obsidianがユーザーにとって安全でプライベートであることを確保するために、私たちはいくつかの対策を講じています。

まず、依存関係を最小限に抑えています。サードパーティのコードへの依存を制限し、同様のアプリと比べて依存関係を少なくすることで、攻撃のリスクを減らしています。

次に、カスタム開発を行っています。BasesやCanvasのような機能は、既製のライブラリを使用せずにゼロから構築しており、コードに対する完全なコントロールを持っています。

小さな機能については独自の実装を行い、中規模のモジュールについてはフォークして自社のコードベースに取り込んでいます。大規模なライブラリについては、安定したバージョンを固定したファイルを使用し、必要な時にのみ更新しています。

アプリには必要最低限のパッケージのみを含め、多くの他のパッケージは開発中のみ使用しています。

すべての依存関係は特定のバージョンに固定されており、一貫したインストールと明確な監査履歴を確保しています。無許可のコード実行を防ぐために、インストール後のスクリプトは実行しないようにしています。

依存関係を更新する際には、変更を徹底的に確認し、新しいサブ依存関係がないかチェックし、十分なテストを行ってから新しいバージョンを適用します。

アップグレードには時間をかけており、コミュニティが新しいバージョンの問題を特定できるようにバッファ期間を設けています。

これらの対策を講じることで、サプライチェーン攻撃のリスクを大幅に減少させ、Obsidianのセキュリティを強化しています。私たちのセキュリティ対策についての詳細は、セキュリティページや監査結果をご覧ください。

MapSCIIは、点字とASCII文字を使用してコンソールで地図を表示するツールです。Node.js上で動作し、xterm端末と互換性があります。接続するには、コマンドtelnet mapscii.meを使用します。

主な機能としては、マウスを使ってのナビゲーションやズームイン・ズームアウトが可能です。また、任意の場所の近くにある興味のあるポイントを見つけたり、Mapboxをサポートした地図スタイルのカスタマイズができます。任意のベクタタイルサーバーに接続することもでき、提供されているOSM2VectorTilesを利用することも可能です。ローカルのVectorTileやMBTilesを使ってオフラインでも作業できます。ほとんどのLinuxおよびmacOS端末で動作し、完全にJavaScriptで構築されています。

ローカルで実行するには、Node.jsをインストールし、npx mapsciiで開始します。インストールにはnpmを使用し、npm install -g mapsciiと入力します（macOSではsudoが必要な場合があります）。また、対応するLinuxシステムではSnapを使ってsudo snap install mapsciiでインストールすることもできます。

操作方法は、矢印キーでスクロールし、'a'または'z'を押してズームします。'c'を押すとブロック文字モードを切り替え、'q'で終了します。端末が対応していれば、マウスを使ってドラッグやズームもできます。

開発に関するメモとして、地図データの処理やレンダリングのためのさまざまなライブラリが含まれています。今後のアップデートでは、GeoJSONのサポートやスタイリングの強化などの機能が追加される可能性があります。

ライセンスについては、地図データはOpen Data Commons Open Database License (ODbL)の下でライセンスされています。地図作成やドキュメントは、Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.0ライセンス（CC BY-SA）の下にあります。

MapSCIIは、オープンソースコミュニティのさまざまな開発者からの貢献が評価されています。

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アフリカツメガエルは、かつて妊娠検査に使われていた生き物で、1960年代に研究施設から逃げ出して以来、約50年間ウェールズに生息しています。このカエルは、生物学者ランスロット・ホグベンによって発見され、女性の尿を注射されると卵を産むことで妊娠を示すことができることが知られました。ウェールズでは、ブリジェンドやヴェイル・オブ・グラモーガンなどの地域で繁殖が始まり、1960年代には初めての目撃があり、1970年代には確立したコロニーが形成されました。

研究者たちは1981年から2010年の間に約2,000匹のカエルを追跡しました。しかし、在来のカエルに影響を与える致命的な真菌に関する懸念から、ウェールズ政府は2008年に駆除計画を始めました。残念ながら、2009年と2010年の厳しい冬がカエルの減少を引き起こした可能性があり、池が干上がり食料が不足しました。2010年には、広範な捕獲活動の中で1匹のカエルしか捕まえられず、2014年以降は目撃情報もありません。

現在、アフリカツメガエルはウェールズから絶滅したと考えられていますが、わずかに生き残っている個体がいる可能性もあります。全体として、ウェールズにいる間、彼らの存在に関する重大な保全上の懸念はありませんでした。

イギリスは、アメリカのテクノロジー企業パランティアと15億ポンド（約20億ドル）の防衛契約を締結しました。この契約は、イギリスの防衛技術への投資を促進することを目的としています。この発表は、アメリカのドナルド・トランプ大統領の訪問中に行われ、イギリス政府は、複数のアメリカのテクノロジー企業からの総額310億ポンド（約420億ドル）のAIやテクノロジーインフラへの投資があると主張しています。

パランティアは、イギリスに防衛のためのヨーロッパ本社を設立する計画で、約350の新しい雇用を創出する見込みです。このパートナーシップは、軍事的な意思決定や目標設定を向上させるためのAIやソフトウェアの開発に焦点を当てており、ウクライナで試験された技術を基にしています。

イギリスのジョン・ヒーリー国防長官は、この協力がイギリス軍の革新を進め、地元の防衛技術企業を支援することになると述べました。パランティアのCEOアレックス・カープは、この投資がイギリスの軍事力を強化し、主要な防衛パートナーとしての役割を果たす重要性を強調しました。この契約は、さまざまなデータソースを統合して軍事計画を改善することを目指すイギリスの戦略的防衛レビューとも一致しています。

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FocusStreamは、集中して学ぶためのツールです。YouTubeのおすすめ動画に気を取られることなく、興味のあるトピックを入力すると、そのテーマに関連する動画だけが表示されます。使い方は簡単で、無料で利用できます。開発者はフィードバックを歓迎しており、ぜひ試してみるよう呼びかけています。デモ動画も視聴可能です。

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大規模言語モデル（LLM）は、トレーニングデータから得た膨大な知識をパラメータに蓄積しています。この知識を抽出することで、モデルが学習した内容を表す構造化データセットを作成することができます。著者のグレッグ・ディアモスは、この圧縮プロセスを逆転させる方法を成功裏に開発し、人気のオープンソースモデルから貴重なトレーニングデータセットを生成しています。

この方法は、LLMのための合成データ生成の進展に基づいています。具体的な例として、スタンフォードのアルパカは少数の人間が書いた例を使用して、52,000の指示に従うタスクを生成し、コスト効率の良いモデルのトレーニングを実証しました。また、NVIDIAのネモトロンは、高品質の合成会話を10万件以上生成するための高度なパイプラインを利用しました。

知識抽出プロセスは、モデルの知識を体系的に探求し、事実情報や推論パターンを抽出することを含みます。これは、構造化されたトピック探求法を用いて行われます。

このプロセスは計算集約的であり、コストを効果的に管理するためには効率的な推論インフラが必要です。主な課題には、プロンプトの設計、トピック探求のバランスの維持、生成される例の品質の確保が含まれます。

この方法論は、Qwen3-Coder、GPT-OSS、Llama 3の3つのモデルに適用され、それぞれ1万件以上の構造化トレーニング例が生成されました。これにより、異なるモデルがさまざまなトピックをどのように扱うかが示されました。

抽出されたデータセットは、モデルの能力評価や他のモデルのファインチューニング、リソースが限られた分野でのトレーニングデータの補完、知識のギャップを特定することでモデルのデバッグに利用できます。

この技術は、モデル間の知識移転やモデルの知識の進化の追跡、モデルの解釈性の向上など、将来的な可能性を広げます。LLMのデコンプレッションは、トレーニングされたモデルからの知識の効果的な抽出を可能にし、機械学習の実践のさまざまな側面を大幅に向上させる構造化データセットを作成します。推論コストが低下するにつれ、この方法はこの分野の標準的なツールになると期待されています。

イグ・ノーベル賞は、最初は人々を楽しませ、次に考えさせるようなユニークな科学的業績を称える賞です。この賞は毎年開催され、最新の授賞式は2025年9月にボストン大学で行われました。

2025年のイグ・ノーベル賞の主な受賞内容は以下の通りです。文学賞はウィリアム・B・ビーン博士が35年間の爪の成長を記録したことに対して贈られました。心理学賞はマルチン・ザイエンコフスキーとジル・ジニャックが、他人に自分が賢いと伝えることが自己愛的な人にどのように影響するかを研究したことに授与されました。栄養学賞は、あるチームがトカゲが特定の種類のピザを好むかどうかを調査したことに与えられました。小児科学賞は、母親がニンニクを食べることで母乳の味が変わることを発見した研究者に贈られました。生物学賞は、ストライプを塗った牛がハエに刺されるのを避けられるかどうかをテストしたグループに授与されました。化学賞は、テフロンを食べることでカロリーを追加せずに満腹感が増すかどうかを探求した科学者たちに与えられました。平和賞は、アルコールを飲むことで外国語を話す能力が向上する可能性を示した研究に贈られました。工学デザイン賞は、臭い靴が靴ラックのデザインに与える影響を分析した研究者に授与されました。

過去の年の重要なポイントとして、2024年の授賞式では、鳩を使ってミサイルを誘導する研究や、植物がプラスチックの植物を模倣することに関する賞がありました。2023年には、科学者が岩を舐める理由や、死んだマスの泳ぎの能力を研究した受賞者がいました。2022年の賞は、恋人同士の心拍数の同期に関する研究や、化学療法中のアイスクリームの効果に対して贈られました。

イグ・ノーベル賞は、楽しませるだけでなく、科学的探求の創造性や独自性を際立たせるものでもあります。

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最近、ハッカーがGitHub Actionsのワークフローに悪意のあるコードを追加し、PyPIの発行トークンを盗もうとする攻撃がありました。しかし、PyPI自体は侵害されず、攻撃者はパッケージを公開することもありませんでした。彼らはGitHubのシークレットとして保存されているPyPIトークンを持つさまざまなリポジトリを標的にし、一部のトークンを盗むことに成功しましたが、それらを使用することはありませんでした。

影響を受けたすべてのトークンは無効化され、プロジェクトの管理者には[email protected]からメールで通知が送られました。

事件の経緯は以下の通りです。9月5日にGitGuardianの社員がPyPIトークンを盗もうとする悪意のあるワークフローを報告しました。その後、GitGuardianからの詳細な調査結果を記載したメールがスパムフィルターに引っかかり、最初は見逃されてしまいました。このため、対応が遅れ、9月10日になってようやく対処が始まりました。多くのプロジェクト管理者は迅速に問題に対処し、変更を元に戻したり、影響を受けたワークフローを削除したり、トークンをローテーションしました。9月15日には、管理者にトークンが無効化されたことが通知され、より安全な方法としてTrusted Publishersの利用が推奨されました。

ユーザーへの推奨事項としては、GitHub Actionsには長期間有効なトークンの代わりにTrusted Publishersを使用することが挙げられます。Trusted Publishersは短期間のトークンを使用するため、より安全です。また、アカウントのセキュリティ履歴を確認し、不審な活動がないかをチェックすることも重要です。

Trusted Publisherのトークンも盗まれる可能性はありますが、リスクを大幅に減少させることができます。この調査に協力してくれたGitGuardianと、Pythonコミュニティのセキュリティ向上に貢献しているすべての人々に感謝します。

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この文章では、人気のデータ構造ストアであるRedisのZigプログラミング言語を使ったバージョンの作成について説明しています。主な焦点は、ゼロからRedisを構築することで、ZigでRedisの機能や特性を実装することにあります。

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この記事では、Linuxにおけるシステムコールのパフォーマンスコストについて、特にx86-64アーキテクチャに焦点を当てています。システムコールは、ユーザープログラムがオペレーティングシステムとやり取りするための手段ですが、パフォーマンスの観点から見ると、しばしば高コストな操作となります。

システムコールとは、カーネル内のルーチンで、ファイルを開いたりプロセスを作成したりするなど、ユーザースペースにサービスを提供します。システムコールを実行する際には、ユーザーモードからカーネルモードに切り替える必要があり、これにはコストがかかります。

システムコールの直接的なオーバーヘッドには、システムコールの開始と終了時にカーネルコードを実行するためにかかる時間が含まれます。一方、間接的なオーバーヘッドは、CPUの中断によって生じます。これには、命令パイプラインのフラッシュや分岐予測器のリセットが含まれ、ユーザースペースに戻る際のパフォーマンスが低下します。

システムコールが行われると、CPUはカーネルモードに切り替える前にユーザー命令の実行を完了させる必要があり、その結果、命令パイプラインが空になります。このため、ユーザースペースに戻る際に遅れが生じます。また、システムコール中に分岐履歴バッファをクリアしたり、リターンスタックバッファのトレーニングを解除したりすることも、分岐の誤予測を増加させ、実行速度を遅くする要因となります。

開発者は、システムコールの頻度を減らすためにいくつかの技術を利用できます。例えば、仮想動的共有オブジェクト（vDSO）を使用して、特定のコールをユーザースペースで直接実行する方法や、システムコールから得た値をキャッシュする方法、バッファリングされたI/Oやio_uringのようなツールを使ってリクエストをバッチ処理することでI/O操作を最適化する方法、eBPFを使ってカーネル内で直接コードを実行しシステムコールを回避する方法などがあります。

システムコールはオペレーティングシステムとやり取りするために不可欠ですが、そのパフォーマンスコストは無視できません。これらのコストを理解し、最適化戦略を採用することで、ソフトウェアの開発と実行をより迅速に行うことが可能になります。

全体として、システムコールとその関連コストを最小限に抑えることは、アプリケーションのパフォーマンス向上にとって重要です。

AIエージェントがSaaSプラットフォームに統合されており、最近Notionはその3.0アップデートでAIエージェントを導入しました。これらのエージェントは、文書作成、データベースの更新、ワークフローの管理などのタスクを実行できます。ユーザーは、フィードバックの収集や記録の更新などのタスクを自動化するために、これらのエージェントをカスタマイズすることが可能です。

しかし、この新しい技術にはリスクも伴います。サイモン・ウィリソンは、「致命的なトライフェクタ」と呼ばれる問題を指摘しました。これは、AIエージェント、ツールへのアクセス、長期記憶の組み合わせがセキュリティの脆弱性を生む可能性があるというものです。AIエージェントは自律的に行動を実行できるため、不正アクセスや機密データの悪用につながる恐れがあります。

具体的な脆弱性がNotionのウェブ検索ツールで見つかりました。このツールを利用すると、攻撃者がユーザーのNotionアカウントからデータを抽出するためのクエリを作成することができます。ある例では、AIエージェントを騙して機密データを問い合わせさせ、外部の悪意のあるサーバーに送信するような偽のPDFを作成する手口がありました。

このような攻撃は、高度なAIモデルであっても操作される可能性があることを示しており、SaaSプラットフォームにAIを統合することによるセキュリティリスクの増加を浮き彫りにしています。さまざまなデータソースの統合は、これらの脆弱性をさらに拡大させ、重大なデータ漏洩につながる可能性があります。

Math2Texの開発者は、手書きや印刷された数学の内容をLaTeXやプレーンテキストに変換するツールについて、自身の博士課程の学生としての経験を語っています。彼は、ノートや教科書から複雑な数式を手動で入力するのが面倒で、しばしば間違いを犯してしまうことに悩んでいました。既存のツールは手書きや混合された内容に対応できず、そこでMath2Texを作ることにしました。

Math2Texは、ユーザーがノートやPDFの画像をアップロードすると、内容を迅速にクリーンなLaTeXコードやテキストに変換するシンプルなウェブアプリです。リアルタイムでプレビューが表示されるため、簡単にコピーすることができます。一般的なAIツールとは異なり、Math2Texは学術的な内容に特化しており、複雑な方程式に対して3〜5倍速く、より信頼性があります。

このツールはカスタムトレーニングされたOCRエンジンを使用しており、無料で利用できます。まだ開発の初期段階にあるため、ユーザーからのフィードバックを受けて性能を向上させることが奨励されています。

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2025年には、AIモデルの評価が単なる知能の評価から、ユーザーにとって実用的で効率的なツールであることを確認する方向にシフトしています。現在、大規模言語モデル（LLM）は、コーディングアシスタントや管理サポートなどの役割で使用されています。

効果的なアシスタントを構築するためには、モデルが曖昧さを扱い、段階的な計画を立て、タスクに集中し、新しい情報に適応し、誤情報を最小限に抑える必要があります。これらの能力を評価するには、包括的なアプローチが求められます。

まず、特定の能力をテストすることが重要です。個々のスキルは別々に評価できますが、バイアスが生じる可能性があります。知識評価において重要なデータセットには、MMLU（その更新版も含む）やGPQAがあります。数学の評価は、GSM8KやAIMEといったデータセットを用いて進化しており、コーディング能力はHumanEvalやLiveCodeBenchなどのベンチマークでテストされています。

次に、長いコンテキストの管理が求められます。モデルは、長い議論を行っても話の流れを失わない必要があります。NIAHやRULERといった新しい評価方法がこの能力を評価するのに役立ちます。

指示に従う能力も重要です。モデルは、IFEvalのようなデータセットを使用して、特定のフォーマットや内容の指示に従う能力が評価されます。

外部ツールを効果的に利用する能力を評価するために、TauBenchやToolBenchといった評価方法があります。

統合アシスタントタスクでは、GAIAやDABStepのような実際のシナリオが求められ、モデルがさまざまなスキルを組み合わせてアシスタントとしてのパフォーマンスを反映します。

動的な意思決定能力も評価されます。ARC-AGIのようなゲームベースの評価は、変化する環境における適応力、推論、記憶管理をテストします。

予測能力も新たなタスクとして重要です。未来の出来事を予測することは本質的に難しく、簡単には操作できません。

全体として、評価の風景は、モデルが複数のスキルを統合して実世界の問題を解決する能力を評価する方向に進んでいます。今後の評価者への推奨事項としては、コア能力と実世界のパフォーマンスを包括的に測定する多様なベンチマークを使用することが挙げられます。

Cacheyは、高性能なリードスルーキャッシュで、特に不変のデータ（イミュータブルなブロブ）のキャッシングに特化しています。シンプルなHTTP APIを使用し、メモリとディスクのキャッシングを組み合わせることで、リクエスト処理を効率的に行います。

Cacheyの主な特徴として、S3互換のバックエンドと独自の「/fetch」APIをサポートしています。リクエストは固定の16 MiBページにマッピングされ、データの取得を最適化します。また、同じデータに対する複数のリクエストを同時に処理でき、レイテンシを減らすために追加のリクエストを行います。データ取得のために最大2回のバケット試行をサポートしています。

データを取得するには、「HEAD|GET /fetch/{kind}/{object}」というリクエスト形式を使用します。「kind」はバケットセットを特定し、「object」はS3オブジェクトのキーです。必要な「Range」ヘッダーでは、取得するバイト範囲を指定します。

レスポンスは標準的なHTTPのセマンティクスに従い、コンテンツが部分的に提供されたか、見つからなかったかを示します。レスポンスには「Content-Range」や「Content-Length」、キャッシュデータのソースを追跡するためのカスタム「C0-Status」などのヘッダーが含まれます。

モニタリングには「GET /stats」を使用してスループットの統計を取得し、「GET /metrics」でPrometheus形式の詳細なメトリクスを確認できます。

コマンドラインオプションとして、簡単にデプロイできるDockerイメージが用意されています。ユーザーはコマンドラインオプションを通じて、メモリ制限、ディスクパス、キャッシングオプション、TLS設定を構成できます。

開発サポートとして、「justfile」が開発タスク用のコマンドを提供しており、共同作業のための追加リソースも利用可能です。

2025年9月19日、チェコスロバキア初代大統領トマーシュ・ガリク・マサリクからのメッセージが入った長い封筒が、ライブ放送中に公開されました。このメッセージは約100年間秘密にされており、「終わりだが、私は恐れていない」という言葉で始まります。マサリクは1918年から1935年まで大統領を務め、1934年に重病の際に息子ヤンにこの言葉を口述しました。彼は1937年に亡くなる3年前のことでした。

この封筒は2005年に国立公文書館に渡され、20年間開封しないようにとの要請がありました。専門家たちはその中にチェコ語と英語で書かれた5ページの手書きのメモを見つけました。マサリクは自身の病気や葬儀、当時のチェコスロバキアが直面していた政治的課題について考察し、国内のドイツ人少数派についてのコメントも含まれていました。歴史家たちは、これはヒトラーがドイツで台頭していた重要な時期であったと指摘しています。

歴史学者のマーク・コーンウォールは、マサリクのチェコ史における重要性を強調し、彼をアメリカのジョージ・ワシントンやエイブラハム・リンカーンに例えました。この手紙の公開は、マサリクの不朽の遺産への関心を呼び起こしました。

大規模言語モデル（LLM）エージェントは、将来的にデータシステムの主要な利用者になると考えられています。これらのエージェントは、エージェント的推測と呼ばれるプロセスを用いてデータを分析し、操作します。このプロセスでは、タスクに対する解決策を探求することが含まれます。しかし、このプロセスは大量のデータを扱うため、現在のデータシステムにとって非効率的で問題を引き起こすことがあります。これに対処するためには、データシステムがエージェント的なタスクをより良くサポートするように進化する必要があります。著者たちは、エージェント的推測の重要な特徴、つまりスケール、多様性、冗長性、制御に焦点を当てることで、新たな研究の機会を創出することを提案しています。これには、データの照会方法の開発、照会処理の改善、エージェントのためのより良いメモリストレージの構築が含まれます。

アンドリュー・アペルの「継続を用いたコンパイリング」は、標準MLの高度な概念とプログラミング言語における継続の実用的な使い方を探求する書籍です。この本は情報量が豊富ですが、演習がないため、体系的に学ぶのが難しいという欠点があります。多くの詳細が提示されているものの、明確な指導がないため、圧倒されることもあります。

重要なポイントとして、ミニML言語について説明されています。これはSML/NJコンパイラで使用される標準MLの一種で、詳細なプログラムを表現することを目的としています。また、字句解析と構文解析についても触れられており、トークンの生成方法や、lexやyaccといったツールを使って抽象構文木（AST）がどのように形成されるかが説明されています。

評価と継続渡しスタイル（CPS）に関しては、ASTをCPS言語にコンパイルすることに焦点を当てており、これはプログラムの最適化や分析において重要です。クロージャ変換やレジスタのスピリングについても解説されていますが、レジスタ割り当てに関する深い説明は不足しています。最適化技術については、CPSにおけるインライン化やホイストなどが取り上げられていますが、実践的な例は限られています。

仮想マシンとランタイムについても紹介されており、ガーベジコレクションについて議論されていますが、リンクやランタイムの詳細に関しては不正確な部分があります。

全体として、この本は標準MLや継続に関する貴重な洞察を提供していますが、実用性や明確さに欠けています。CPS言語は広く普及しておらず、その多くのアイデアは現代のコンパイラ設計には必要ないかもしれません。レビュアーは、この本を読むことが時間の有効な使い方ではなかったと感じています。

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Node20は2026年4月以降、サポートが終了します。GitHub Actionsは2026年3月からデフォルトでNode24を使用するようになります。

現在、ワークフロー内で環境変数を設定することでNode24をテストすることができます。

Node24はmacOSのバージョン13.4以下をサポートしておらず、ARM32アーキテクチャにも対応していません。

メンテナンスに関しては、メンテナーは自分のアクションをNode24に更新する必要があります。ユーザーはNode24に対応したアクションを使用するようにワークフローを更新してください。

OSのサポートやランナーのアーキテクチャに関する詳細は、ドキュメントを確認してください。

KAUSTの研究者たちは、9.375 Gbit/sという驚異的な速度でランダムな数字を生成できるマイクロLEDを開発しました。ランダムな数字の生成は、データの安全性、特に暗号鍵の作成や、金融や天気予報などの分野でのコンピュータシミュレーションにとって非常に重要です。

これらのマイクロLEDは、他の技術と比べてコンパクトでコスト効果が高く、消費電力も少ないのが特徴です。LEDから放出される光の強度のランダムな変動を利用することで、従来の方法よりも1回のサンプリングサイクルで生成できるランダムデータのビット数が増えます。

生成されたランダムな数字の信頼性を確保するために、研究チームはアメリカ国立標準技術研究所（NIST）の基準に基づいてテストを行い、すべてのマイクロLEDが厳しい評価をクリアしました。

今後、研究者たちは、より高速な生成を実現するためにマイクロLEDの2次元アレイを作成し、完全に統合されたランダム数生成チップの開発を目指す計画です。

著者は、さまざまなAIツールを画像、動画、音声に統合したプラットフォーム「AvoSmash」を作成しました。これにより、誰でも簡単にプロフェッショナルな見た目のAI動画を制作できるようになります。目的は、制作プロセスを簡素化し、作業を自動化することで、ユーザーが使いやすくすることです。著者は、無料のクレジットを使って試してみるよう呼びかけており、フィードバックを共有してほしいと考えています。

RMCPは、バージョン0.3.7の強力なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、9つのカテゴリにわたって40の統計分析ツールを提供します。このサーバーは、AIアシスタントやアプリケーションが自然な会話を通じて高度な統計モデリング、計量経済学的分析、機械学習、データサイエンスのタスクを実行できるようにします。

RMCPの主な機能には、回帰分析、時系列分析、データ変換、統計的検定などのツールが含まれています。また、機械学習の機能として、クラスタリング、決定木、ランダムフォレストを用いた予測モデリングが可能です。データの可視化機能もあり、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図、相関ヒートマップを通じて、結果を直接会話の中で表示します。さらに、自然言語処理を利用して、ユーザーは自然な言葉で統計式を構築でき、インタラクションが簡素化されます。

RMCPのインストールは簡単で、まずpip install rmcpを使用してインストールします。次に、rmcp check-r-packagesで必要なRパッケージを確認し、rmcp startでサーバーを起動します。

実際のアプリケーションとしては、ビジネス分析において販売データを分析し、マーケティングの効果を測定することができます。また、経済研究ではGDPや失業データを用いてオクンの法則などの経済理論を検証します。データサイエンスの分野では、顧客の離脱予測モデルを構築することが可能です。

RMCPをフル機能で利用するには、Python 3.9以上とR 4.0以上が必要で、必要なRパッケージもインストールしておく必要があります。

ユーザーは自然言語でシステムに問い合わせることができ、AIアシスタント（例えばClaude）が分析結果や可視化、エラー回復の提案を提供します。

RMCPはAIアシスタントとのシームレスな統合を目指して設計されており、複雑な設定やファイル管理なしで即座に統計分析や可視化を行うことができます。ビジネス、研究者、データサイエンティストがデータの洞察を効果的に活用するために適しています。

Dynamo AIは、企業向けに安全でスケーラブルなAIシステムを開発しています。彼らのプラットフォームは、企業が高度なAIモデルを安全に導入できるようにし、信頼性と安心感を確保することを目指しています。

現在、Dynamo AIはシニアKubernetesエンジニアを募集しています。この役割は、企業の顧客が初めての接触から完全な導入までのプロセスをサポートすることです。具体的には、顧客の環境にKubernetesベースのDynamo AIクラスターを展開し、製品と顧客のシステムとの間の技術的な橋渡しを行います。

主な責任には、顧客のニーズを理解し、効果的な展開戦略を設計すること、コアインフラを改善してパフォーマンスとセキュリティを向上させること、そして自動化されたスケーラブルな展開モデルを作成することが含まれます。また、AIシステムのセキュリティを強化する機能を設計するためにチームと協力し、信頼できる専門家として顧客との強い関係を築くことも求められます。

応募者には、迅速な環境での経験と顧客の成功に強く焦点を当てた姿勢が必要です。Kubernetes、Helm、AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームに関する専門知識が求められます。また、ソリューションアーキテクチャ、DevOps、またはクラウドエンジニアリングの分野で少なくとも4年の経験があり、顧客と直接関わる経験が2年必要です。セキュリティシステムに関する知識と強いコミュニケーション能力も重要です。

このポジションには、アメリカ政府のセキュリティクリアランスまたは市民権が必要で、サンフランシスコまたはニューヨークでのオフィス勤務も含まれます。

9月20日は、コンピュータの歴史において重要な日です。この日に、1954年に最初のFORTRANプログラムが実行され、1983年にはRSAアルゴリズムが特許を取得しました。

FORTRANは、最初の高水準プログラミング言語であり、高水準の抽象化が低水準のアセンブリ言語と同等の性能を達成できることを示しました。最初のFORTRANプログラムを実行したIBM 704コンピュータは、当時としては先進的で、1秒間に40,000命令を実行する能力を持っていました。初期のFORTRANは、プログラマーが低水準の機械の詳細ではなく、高水準の論理に集中できるようにし、生産性を大幅に向上させました。コンパイラの性能に対する初期の懐疑的な見方にもかかわらず、FORTRANの最適化技術は大きな性能向上をもたらしました。

RSAアルゴリズムは、会ったことのない相手同士の安全な通信の問題を解決しました。これは、特定の操作は簡単で、他の操作は逆算が難しいという数学的原理を利用しています。その安全性は、大きな数を因数分解することの難しさに依存しており、インターネットの安全性の基盤となっています。RSAは数論や剰余算術の概念を利用しており、安全なシステムを構築するための数学的基盤の重要性を示しています。

FORTRANとRSAは、初めは懐疑的に見られましたが、性能向上や実際の応用を通じてその価値を証明しました。両者は、コンピュータ技術における重要な課題に取り組み、技術をよりアクセスしやすく、安全にしました。これらの技術の持続的な影響は、革新を促進し、複雑な問題を解決するために基礎的な数学を理解する重要性を強調しています。

FORTRANは現在でも高性能コンピューティングに使用されており、RSAはインターネットの安全性にとって不可欠です。量子コンピュータからの新たな脅威があるにもかかわらず、これらの技術は、進歩が単なるマーケティングの誇張ではなく、厳密な数学的原理から生まれることを示しています。

人工知能（AI）の歴史は、古代からの技術の発展と結びついており、そろばんのような道具から始まりました。正式なAI研究は第二次世界大戦後に始まり、象徴的アプローチが採用されました。このアプローチは人間の推論を模倣することを目指しましたが、多くの課題に直面し、2000年代初頭には停滞しました。

その後、機械学習という新しいアプローチが登場しました。これはデータから学習できるアルゴリズムに焦点を当てています。2000年代にはデータの利用可能性が高まり、特にグラフィック処理ユニット（GPU）の進化により、機械学習は急速に発展しました。2011年には、あるチームが神経ネットワークを開発し、画像認識の精度が劇的に向上しました。これにより、現在のソーシャルメディアや電子商取引におけるAIの応用が進みました。

2015年にはOpenAIが設立され、2020年にはChatGPTがリリースされました。これにより生成AIの急成長が際立ちましたが、AIとは何かについての混乱も生じています。さまざまな製品が「AI」としてラベル付けされていますが、その定義は明確ではありません。専門家のアーヴィンド・ナラヤナンとサヤシュ・カプールは、AIに関する過剰な期待がその能力やリスクを過度に単純化していると指摘しています。特に、コンテンツを生成する生成AIと結果を予測する予測AIの違いを明確にすることが重要です。

著者たちは、AIの過剰な宣伝とそれによって生じる誤解について懸念を示しています。特に、一般メディアや文学を通じて誤解が広がることを指摘しています。AIの限界を理解し、その誤用がもたらす社会的影響を考えることが重要だと強調しています。レイ・カーツワイルやユヴァル・ノア・ハラリのような著名な技術者たちは、しばしばAIの未来について壮大な予測を行いますが、技術への理解が不十分な場合もあります。

全体として、機械学習にはさまざまな分野に利益をもたらす実際の可能性がありますが、AIに関する物語はしばしば誇張されがちで、実用的な応用や直面する真の課題から目を逸らす可能性があります。著者たちは、AIについてより現実的な理解を求め、過度に楽観的またはセンセーショナルな見解に流されることが、誤った期待や判断につながる危険性があると警告しています。

効果的なコードレビューのスキルと、Claude Code、Codex、CopilotなどのAIコーディングツールの成功した利用との関係について述べています。まず、コードレビューのスキルが高いと、AIツールを効果的に使うことができます。AIはコードを生成することができますが、経験豊富なソフトウェアエンジニアの判断力が欠けているため、設計上の誤った選択をすることがあります。

著者は、AIツールが不必要に複雑な解決策を試みた個人的な経験を共有しています。コードベースを理解することで、著者はこれらのアプローチを簡素化し、時間を節約することができました。

コードレビューでよくある間違いは、書かれたコードだけに焦点を当て、問題に対する正しい解決策かどうかを考慮しないことです。良いレビューは、コードの構造や文脈も考慮し、よりシンプルで効果的な解決策を見つけるべきです。

コードレビューのアプローチとして、過度に批判的（細かすぎる）であったり、逆に甘すぎる（お墨付きを与える）ことは、AIツールとの効果的なコラボレーションを妨げる可能性があります。バランスの取れたアプローチが必要で、AIを誤った設計判断から導くことが重要です。

AIを効果的に使うことは複雑で、その能力を理解する必要があります。AIを完全に受け入れることでより良い結果が得られると考える人もいますが、著者はAIには依然として大きな監視が必要だと主張しています。

著者は、AIコーディングツールの進歩について振り返り、その能力が人間のエンジニアが経験を積むのと同様に成長する可能性があると示唆しています。要するに、良いコードレビューのスキルは、AIコーディングツールを効果的に活用するために不可欠であり、誤った設計判断を避け、よりシンプルで効率的な解決策を促進します。

非営利団体のハッククラブは、ティーンエイジャーにコーディングを教える活動を行っていますが、コミュニケーションツールであるSlackから突然の大幅な料金引き上げを受けました。約11年間にわたり非営利プランを利用していたハッククラブに対し、Slackは今週、追加で5万ドル、年間20万ドルを要求し、これに従わなければアカウントを無効にし、すべてのメッセージを削除すると脅迫しました。この短期間の通知はハッククラブにとって大きな混乱を引き起こし、システムの更新やデータの移行を急がざるを得なくなりました。

幸運なことに、彼らの状況がソーシャルメディアで注目を集めると、SlackのCEOが連絡を取り、より良い解決策を提案しました。ハッククラブは現在、Mattermostへの移行を計画しており、特に小規模な組織にとってデータの所有が重要であることを強調しています。他の団体にも同様の対策を考えるよう呼びかけています。

この本は、オランダの「ShowdeFysica」シリーズから選ばれた99の魅力的な物理実験を紹介しています。物理教師のために作られたこのシリーズは、教育者にとって貴重なリソースを提供し、物理を魔法のように楽しく、かつ教育的にすることを目的としています。実験は以下の四つのテーマに分類されています。

科学の本質 科学的探求 概念の発展 特別な機会

これらの実験は、生徒の理解を深め、物理について批判的に考える力を育むのに役立ちます。

この本は物理教師や教育者の共同作業によって作られており、実績のある実験、指導戦略、生徒の理解を確認するための質問が含まれています。また、クリエイティブ・コモンズライセンスのもとでオープンアクセスリソースとして提供されており、適切なクレジットを付ければ非商業的に利用できます。

教師は本を最初から最後まで読むのではなく、特定のトピックを検索することで簡単に実験を見つけることができます。さらに、ブラウザで直接実行できるPythonのコーディング例も含まれており、学習体験を向上させます。

読者は本の改善のために提案を寄せたり、問題を報告したりすることが奨励されています。また、迅速なデモ用に200の小さな「バックポケットデモ」も用意されています。

安全性が強調されており、教師はクラスで実演する前に実験をテストすることが推奨されています。

要するに、「Show the Physics」は物理教師にとって実用的なガイドであり、教室での学びを豊かにするさまざまな実験を提供しています。

東京の研究者たちが、新しい水素電池を開発しました。この電池は、90℃という低い温度で動作するため、水素の貯蔵がより実用的になります。この電池は固体電解質を使用して水素化物イオンを効率的に輸送し、陽極にマグネシウム水素化物を用いることで水素を貯蔵・放出します。

従来の水素貯蔵は、非常に低い温度や高圧を必要とし、実用的ではありませんでした。しかし、新しい電池はこれらの問題を克服し、水素貯蔵において高い容量と再利用性を実現しています。この電池は約2,030 mAh/gの水素を貯蔵でき、これは水素燃料車やクリーンエネルギーシステムにとって重要です。

この進展は、水素エネルギーの未来に大きく貢献する可能性があり、水素貯蔵のより効率的で管理しやすい解決策を提供します。

Nostrは、企業や政府の管理なしに自由に情報を共有できる分散型通信プロトコルです。このプロトコルは、複数のクライアントとサーバーが接続し、相互にやり取りできるシンプルな構造を提供しており、初期のインターネットのオープンで多様な環境に似ています。

Nostrの主な特徴には、誰でも政治的制約なしに利用したり、構築したりできるオープンで中立的な性質があります。また、各メッセージはデジタル署名によって検証され、中央の権威なしに信頼性と真実性が確保される暗号化されたセキュリティも備えています。アプリケーションは複数のサーバー（リレー）に接続し、ユーザーの好みに基づいてデータリクエストを管理できるスマートクライアント機能もあります。ユーザーは必要に応じてリレーを簡単に切り替えられ、オーディエンスやコンテンツの流れを維持できます。

Nostrは、マイクロブログから閉じたグループや分散型マーケットプレイスのようなより複雑なアプリケーションまで、さまざまなデータやインタラクションをサポートしています。コミュニティとエコシステムはまだ発展途上で、オープンソースの貢献によって機能性やユーザー体験を向上させることを目指しています。

Nostrは、スパムや嫌がらせ、コンテンツの発見といった課題に対処するために、ユーザーのコントロールとカスタマイズ可能なクライアント設定を通じて取り組んでいますが、これらの問題が完全に解決されるわけではないことも認識しています。

MastodonやBlueskyのような中央集権的なシステムとは異なり、Nostrは単一の権威に依存せず、より柔軟で耐障害性のある構造を提供しており、検閲に対しても強いと言えます。全体として、Nostrはオンラインコミュニケーションに対する新しいアプローチを示しており、ユーザーの自由と分散型のコントロールを優先しています。

要約がありません。

このツールは、提供された本物のURLにリダイレクトする偽の悪意のあるリンクを作成します。URL短縮サービスのように機能しますが、リンクを短くするのではなく、怪しく見せることが目的です。

リンクのテーマを選ぶことができ、例えば暗号通貨、金融、オンラインショッピング、出会い系などがあります。また、リンクの長さも小さいものから非常に大きいものまで選択できます。

使用するには、リンクを入力し、好みを選んで偽のURLを生成するだけです。

要約がありません。

現在、Oracleが「JavaScript」という用語に対して持つ商標に異議を唱えるため、20万ドルを集めるキャンペーンが進行中です。この取り組みを支持するオープンレターには、27,000人以上が署名しており、正式な請願書がアメリカ特許商標庁に提出されました。目標は「JavaScript」をパブリックドメインの用語にし、開発者が法的な問題を恐れずに自由に使用できるようにすることです。

集められた資金は、重要な法的手続きに使用されます。具体的には、「JavaScript」がブランドではなくプログラミング言語として広く認識されていることを示すための専門的な調査を行ったり、JavaScriptの歴史や使用について議論する専門家を雇ったりします。また、Oracleがこの言語の開発に貢献していないことを示す業界リーダーからの証拠を集めたり、Oracleの主張に対抗するための法的文書を準備したりします。

もし資金が余った場合は、デジタル市民権を支援するためにOpenJSに寄付される予定です。Oracleは「JavaScript」が一般的な用語であることを否定していますが、多くの開発者コミュニティの人々はこれに異議を唱えています。

このケースはJavaScriptだけでなく、一般的に使用される用語に対して企業が商標を主張することを防ぐための商標法の整合性にも重要です。このキャンペーンは、強力な法的挑戦を確保するために寄付や情報の共有を呼びかけています。

友人が江戸時代の日本の幾何学問題である算額パズルを見つけました。このパズルは、正方形の辺の長さに対する小さな円の半径を求めるものです。パズルのデザインに興味を持った筆者と友人は、数学に基づくアートを学びながら、このパズルを元にステンドグラスのアート作品を作ることに決めました。

筆者は、Geogebraや微積分を使って問題を解こうと1時間以上試みましたが、代数があまりにも複雑で正しい解にたどり着けませんでした。彼らはそのフラストレーションを表明し、円の半径が ( \frac{4}{33}s ) である理由を理解するための助けを求めています（ここで ( s ) は正方形の辺の長さです）。

オンラインコミュニティからは、デカルトの円の定理や逆数法といった技術が提案され、問題を簡単にする方法が示されました。筆者はこれらの提案を試すことを考えていますが、圧倒されていると感じています。彼らは自分の苦労や、この幾何学的なパズルを解こうとする他の人々との協力の様子を共有しました。

このエッセイでは、人工知能（AI）の経済的影響を探る社会科学者による最近の七冊の本をレビューしています。これらの作品から得られる主な洞察には、AIが予測をより安価に行える能力、導入に対する障壁、データの経済的価値、実装における課題が含まれます。しかし、これらの本は、AIがもたらす可能性のある変革的な影響、例えば雇用市場の大きな変化や急速な科学の進歩、AIに関連するリスクについてはあまり具体的な指針を提供していません。

著者は、経済学者がAIの生産や労働に対する影響を理解する上で進展を遂げているものの、雇用の喪失や経済の変化といった問題に対処するための明確な政策提言が依然として必要であると指摘しています。エッセイでは、AIの将来の能力や経済的影響についての大胆な予測が様々な専門家によって言及されており、これらの予測が実現すれば、重要な経済的変化をもたらす可能性があると示唆しています。この時期は新たな産業革命に例えられています。

レビューでは、複雑な研究を要約し、より広い聴衆にアクセス可能にする書籍の重要性が強調されています。七冊の注目すべき本が検討されており、それぞれがAIの経済的影響に関する異なる視点を提供しています。

また、エッセイでは、AIに対する楽観的な見方を促進している技術的進歩、特に深層学習や生成モデルの台頭についても論じています。AIのブレークスルーが期待をどのように変え、AI自身の進化や発展にどのように寄与するかについての疑問を提起しています。

全体として、レビューされた本は貴重な洞察を提供していますが、著者はそれらがAIの未来に関する重要な経済的質問に十分に対処していないことを懸念しており、政策立案者や社会が解決されていない課題を抱えたままであると述べています。

2017年、父の50歳の誕生日に、70年代から80年代の番組を楽しめるようにと、古いテレビをリフォームしました。以下はその主な手順です。

まず、フリーマーケットで古いテレビを見つけて購入しました。次に、ラズベリーパイを使ってテレビに映像を送ることにしました。ラズベリーパイはコンポジット映像しか出力できないため、テレビ用に信号を変換するコンポジットRFモジュレーターが必要でした。

その後、モジュレーターからの出力チャンネルに合わせてテレビのチューナーを調整し、映像を表示できるようにしました。チャンネルを切り替えるためには、ラズベリーパイに接続したロータリースイッチを使ってソフトウェアベースのチャンネルを制御しました。

ラズベリーパイとモジュレーターには、テレビ内部の12Vレールから電源を供給し、LM7809とLM7805のレギュレーターで電圧を調整しました。最初は各チャンネルに短い動画を複数用意する予定でしたが、広告を含む8時間の単一動画を使用するシンプルな方法に変更しました。この方法なら、テレビをオフにしても最後に再生していたポイントから再開できます。

さらに、パッケージの状況を表示するための偽の荷物追跡ウェブサイトも作成しました。このプロジェクトは他の人の作品に触発されましたが、自分のバージョンを独立したものにしたいと思いました。私のコードはオンラインで公開していますが、あまり洗練されてはいません。

アイゴール・ダーメンは、オランダのアイントホーフェン出身のプロダクトデザイナーで、3Dプリントされた名刺エンボッサーを開発しました。この装置はモジュール式で、印刷が簡単で、組み立てに追加のハードウェアを必要としません。ダーメンは、デザインには厳密な公差があるものの、性能は使用する材料によって異なると指摘しています。彼は、最良の結果を得るためには基本的なPLA素材を使用することを推奨しています。エンボッサーのファイルは無料でダウンロード可能です。

デザインに関するコメントの中には、PLAの強度が低いために使用に懐疑的な意見もありますが、他の人々は名刺に対する懐かしさを語っています。

ゲーム開発者向けのシェーダーに関するチュートリアルでは、トーンマッピングなどの技術を使って照明の色精度を向上させる方法に焦点を当てています。

まず、シェーダーにおける色の値について理解することが重要です。シェーダーの色は通常0.0から1.0の範囲で表され、これは8ビットの「unorm」カラーと呼ばれます。この範囲で十分な場合が多いですが、色のブレンドがうまくいかないこともあります。

次に、トーンマッピングという技術があります。これは明るさを滑らかにし、特に太陽のシェーダーのように色が薄くなりがちな場面で色の精度を保つのに役立ちます。一般的なトーンマッピングの関数には、ACES、Hable、Unrealの三つがあります。

高ダイナミックレンジ（HDR）レンダリングも重要な要素です。HDRでは、0から1の範囲を超えた色を扱うことができますが、正確にレンダリングするためには、より高度な技術や表面（例えば、RGBA16float）が必要になることがあります。

著者は自身のプロジェクト「MandelBots」の例を挙げ、薄くなった照明の問題に直面し、トーンマッピングを使って解決した経験を共有しています。

シェーダーでより良い色の結果を得るためには、開発者はトーンマッピングやHDR表面を活用して、露出オーバーを避け、鮮やかな色を維持することができます。このチュートリアルは、開発者がシェーダー作業を向上させ、色のレンダリングにおける一般的な落とし穴を避ける手助けをすることを目的としています。

エレン・ダッシュは、長年にわたりRubyコミュニティのメンバーであり、メンテイナーとして活動してきましたが、最近のRubyGemsとRuby Centralに関する状況について懸念を示しています。2025年9月9日から9月19日の間に、RubyGemsのメンテイナーが突然RubyGemsのGitHubをRuby Centralに改名し、他のメンテイナーを排除し、新たにメンテイナーでないマーティ・ホートをオーナーとして追加しました。一部の変更は後に元に戻されましたが、ホートは依然として権限を保持し、以前の管理者全員のアクセスを取り消しました。エレンはこれを敵対的な乗っ取りと見なしています。

エレンは、Ruby Centralの行動がRubyコミュニティに対する脅威であり、誠意を欠いていると考えています。この状況を受けて、彼女はRuby Centralから辞任することを決めました。彼女は、アクセスを取り消す際に説明がなかったため、彼女自身やRubyGemsチームの意向を無視されたと述べています。

約2キロバイトの小さなライブラリが、開発者がシンプルなJavaScriptを使ってインタラクティブなユーザーインターフェースを作成するのを支援します。このライブラリは軽量で、使いやすく、開発者が効率的に作業できるように設計されています。

isingLenzMCパッケージは、統計物理学で重要な古典的イジングモデルをシミュレーションするためのツールです。このモデルは、スピンガラスや磁性材料の挙動、さらには相転移や神経ネットワークのような現象を説明するのに役立ちます。このパッケージでは、メトロポリス法とグラウバー法という二つの方法を用いて、一次元のイジングモデルをシミュレーションすることができます。シングルスピンの反転と周期的境界条件を使用しており、正確な解を求めるための関数も含まれています。

関連する研究として、Mehmet Suezenによる「単一スピン反転動力学における効果的エルゴード性」という論文が、Phys. Rev. Eに掲載されています。また、Mehmet Suezenが発表した「効果的エルゴード性への収束における異常拡散」というデータセットがarXivで入手可能です。

XMonadの開発チームは、XMonadをWaylandに移植するプロジェクトの資金を集めるために、2年間にわたり寄付を募ってきました。チームのメンバーは自分たちでこの作業を行うことができないため、外部の人に依頼する必要があります。現在、彼らはこの作業を依頼できるだけの月々の寄付が集まったと考えています。

しかし、誰がこの仕事を引き受けることができるのかは不明です。既存のWaylandプロジェクトはありますが、古くなっており、十分にメンテナンスされていません。また、Waylandのプログラムがユニークな識別子を提供しないため、XMonadから特定の機能を適応させるのが難しいという課題もあります。

チームは助けを求めており、知見や提案を持っている人は、Discourseのスレッドで意見を共有するよう呼びかけています。

セーフポイントの基本について説明します。セーフポイントは、マルチスレッドの仮想マシン（VM）やガベージコレクタ（GC）にとって非常に重要です。これにより、スタックの正確なスキャン、シグナルの処理、フォークが可能になります。また、複数のスレッドがヒープで作業しても、ガベージコレクタの動作を妨げることがありません。

セーフポイントは、スレッドが自分の状態を報告し、VMの状態についての仮定を行うための同期メカニズムとして機能します。これにより、ガベージコレクタが動作している間に、スレッドがメモリからポインタを安全に読み込むことができます。

セーフポイントは、特定の関数内に設けられたポイントで、ガベージコレクタがスレッドを安全に一時停止させ、ポインタをスキャンできるようにします。Fil-Cコンパイラは、これらのセーフポイントにチェック（ポールチェック）を挿入し、スレッドがポインタを正確に報告することを保証します。

Fil-Cは、コード内の逆制御フローのエッジにポールチェックを挿入するシンプルなアプローチを採用し、同時実行性を重視しています。ポインタは、ポールチェック中にポインタを管理するためのPizdersonフレームという構造体を使って追跡されます。

ガベージコレクタの同期については、Fil-Cはソフトハンドシェイク方式を採用しています。これにより、GCはスレッドに次のセーフポイントに到達するよう指示し、すべてのスレッドを一度に停止させることなく進行できます。各スレッドは、特定の条件下で読み取りや変更が可能な状態を持ち、GCとのスムーズなコミュニケーションを促進します。

ネイティブコードの処理に関しては、ポールチェックはFil-Cコード内でのみ実行されるため、ネイティブ呼び出し中の状態変化を管理するメカニズムがあり、GCが常に情報を得られるようになっています。

セーフポイントは、ガベージコレクション中の安全なメモリ操作を確保したり、スレッドローカルキャッシュを処理したりするなど、さまざまな同期の問題を管理するのに役立ちます。

シグナル処理とデバッグにおいては、Fil-Cはセーフポイントとシグナル処理を統合し、定義されたポイントでシグナルが安全に処理されるようにしています。また、デバッグやその他の重要なタスクのために、ストップ・ザ・ワールド操作もサポートしています。

さらに詳しい技術的な詳細については、Fil-Cのランタイムソースコードや、さまざまなVM、特にJVMにおけるセーフポイントメカニズムに関するリソースを参照してください。

要約がありません。

2025年9月、著者は2023年4月に注文した10台のコンピュートブレードを受け取りました。この時、ラズベリーパイはCM4からCM5にモジュールをアップグレードしたばかりでした。著者はそれに加えて、各16GBのCM5 Liteモジュールを10台購入し、合計160GBのRAMを持つクラスターを構築しました。費用は約3,000ドルでした。

著者はこのパイクラスターを構築しましたが、より強力で高価なシステムと比べてその価値に疑問を持ちました。信頼性を向上させるために何度も再構築を行った結果、クラスターは325 Gflopsを達成しましたが、これは8,000ドルのフレームワーククラスターよりも遅いものでした。ただし、エネルギー効率は良好でした。

AIタスクにおいては、パイの性能は期待外れで、小さなモデルが1秒あたりわずか0.28トークンしか処理できず、フレームワークシステムよりも大幅に遅かったです。コンパクトで効率的であるにもかかわらず、著者はこのクラスターがほとんどのユーザーにとって優れた投資ではないと結論づけました。主にCIジョブやセキュアなデプロイメントなどのニッチな用途に適していると述べました。

また、著者はコンピュートブレードのより産業向けのバージョンであるGBladeが廃止されたことについても触れ、さまざまなプラットフォームでのファンからの継続的なサポートについて言及しました。彼らは、自分のセットアップを再現したい人のために詳細な部品リストも提供しました。全体として、著者はパイクラスターが重い計算ニーズには理想的ではないが、特定の使用ケースには適していると考えました。

ラムダとは、1930年代にアロンゾ・チャーチによって提唱された計算の概念です。ラムダは「純粋な関数」を表し、引数に適用して値を生成します。Wolfram Languageでは、Function構文を使ってラムダを作成します。

ラムダを使った基本的な計算では、整数などのデータを事前に定義された関数を使わずに構造だけで表現できます。例えば、整数はネストされたラムダを使って表現され、これをチャーチ数と呼びます。ラムダにおける主要な操作はベータ還元と呼ばれ、引数をラムダの本体に代入することを指します。

ラムダを扱う際には、特に一つのラムダが別のラムダに注入されるときに変数名の衝突が生じることがあります。このため、変数の管理に注意が必要で、しばしば変数名を変更する必要があり、これをアルファ変換と呼びます。

ラムダに関する一般的な操作には、変数の名前を変更するアルファ還元、関数を引数に適用するベータ還元、式を簡略化するエータ還元があります。

ラムダは、加算や乗算といったよく知られた操作にも利用できます。これらの関数をラムダを使って純粋に定義することが可能です。例えば、後続関数を作成し、数やその操作をベータ還元を通じて表現することができます。

要するに、ラムダは計算の基礎的な概念であり、関数を抽象的に表現し操作することを可能にします。構造化された適用を通じて複雑な計算を表現できますが、変数や代入の取り扱いには注意が必要です。

要約がありません。

著者は「オブザーバビリティエンジニアリング」の第二版に取り組んでおり、数ヶ月間この作業に集中しています。新たに「オブザーバビリティガバナンス」というセクションを追加し、オブザーバビリティエンジニアリングチームの増加に対応する予定です。これは、第一版が出版されて以来の大きな変化です。

しかし、著者は大手テクノロジー企業向けのソフトウェア購入に関する経験が不足しており、アドバイスを求めています。具体的には、ソフトウェアの選定方法、ベンダーを変更するタイミング、利害関係者間での合意形成の方法などについて質問があります。特に、大きな金額やリソースが関わる場合において、これらのプロセスは重要です。

著者は、経験豊富なソフトウェア購入者に対して、メールでの意見やアドバイスを共有してほしいと呼びかけています。このリクエストは特定の企業や製品に関連するものではなく、執筆プロジェクトのためであることを強調しています。また、共有されたアドバイスは機密扱いされることを保証しています。

Mojangの公式バージョンを使わずにMinecraftを楽しむ方法があります。以下の手順に従ってください。

まず、必要なものを用意します。C++で作られたCuberiteサーバー、Javaで動作するViaProxy、Kotlinで作られたMinosoftクライアントが必要です。また、コンピュータの要件としては、64ビットのプロセッサが必要で、最低でも4コア（900 MHz以上）、RAMは最低4GB（多い方が良い）、OpenGLに対応したグラフィックカードが推奨されます。

次に、インストール手順です。まずCuberiteサーバーをダウンロードします。システムによってはソースからコンパイルする必要がある場合もありますが、一般的には簡単です。ダウンロード後、フォルダに配置して実行します。サーバーには127.0.0.1:25565でアクセスできます。

次にViaProxyを設定します。GitHubからViaProxyをダウンロードし、Javaのバージョン（できればJava 17）に合ったものを選びます。プロキシソフトウェアを実行し、画面の下部に表示されるIPアドレスをメモします。

次にMinosoftクライアントをインストールします。GitHub Actionsのビルドから最新バージョンのMinosoftをダウンロードし、Java 17のインストールを使用してMinosoftを起動します。

ゲームを開始するには、Minosoftでアカウントを作成します（例："singleplayer"）。ViaProxyから得たIPを使ってサーバーを追加し、「接続」をクリックしてプレイを始めます。

接続できない場合は、Cuberiteが「オンラインモード」に設定されているか確認してください。もしそうであれば、settings.iniファイルのAuthenticate=1をAuthenticate=0に変更し、Cuberiteを再起動して再度試してください。

これで準備完了です。楽しんでください！

著者は、ソフトウェアの信頼性を向上させるツールを開発している人からメッセージを受け取りました。このツールは、エラー検出や処理のためのコードを書く必要を減らすことで、開発者の生産性を向上させることを目的としています。著者は、開発者がエラー処理のコードを書くのにどれだけの時間を費やしているかを定量化した研究が不足していることに気づきました。推定によれば、実際のシステムではその割合が全体の三分の二以上になる可能性があるとのことです。著者は研究者に相談しましたが、このテーマに関する具体的な研究は見つかりませんでした。このことに驚きを感じています。

また、開発者はデバッグに約11%の時間を費やしており、ある日はバグ修正に32%まで、テストに16%を費やすこともあると述べています。著者は、ソフトウェアのメトリクスや改善に関する議論が多くある一方で、ソフトウェア開発の実践に関する基本的な数字がまだ十分に理解されていないことを懸念しています。このテーマに関する研究者からのフィードバックを感謝しています。

要約がありません。

要約がありません。

LLaMA Factoryは、AmazonやNVIDIAなどの大手企業が利用する、大規模言語モデル（LLM）の微調整ツールです。MacOS、Linux、Windowsで利用可能で、ユーザーはコードを書くことなく、使いやすいインターフェースを通じて100以上のLLMをカスタマイズできます。

このツールの主な特徴には、LLaMA、Qwen、Mistralなどのさまざまなモデルに対応していること、フルチューニング、フリーズチューニング、LoRAなどの複数のトレーニング手法をサポートしていることが含まれます。また、効率的なモデルのトレーニングや推論のために、最先端のアルゴリズムや実用的なテクニックを取り入れています。さらに、WeChatのオンラインユーザーグループに参加することで、サポートやコラボレーションが可能です。

始めるための情報も充実しており、設定や使用方法に関する詳細なガイドが用意されています。簡単なコマンドで微調整やモデルの実行を開始でき、ローカルインストールやColabのようなクラウドベースのソリューションも選べます。

必要な条件としては、Pythonのバージョンは最低でも3.9が必要で、PyTorchやtransformersなどの特定のライブラリのバージョンも求められます。

インストール方法には、ソースからのインストールやDockerを使用した簡単なセットアップがあり、WindowsやAscend NPUなど、異なるプラットフォームに特化した指示も用意されています。

LLaMA Factoryは、開発者がLLMを簡単かつ効果的に微調整するための強力なプラットフォームを提供しており、豊富なドキュメントとコミュニティサポートが利用できます。

要約がありません。

サイバー攻撃が原因で、ヒースロー空港や他のヨーロッパの空港で大幅な遅延が発生し、電子チェックインや手荷物システムに影響が出ています。この「技術的な問題」により、フライトが遅れ、ブリュッセルやベルリンの空港でも長い待ち時間が報告されています。影響を受けたソフトウェアはコリンズ・エアロスペースが提供しており、ブリティッシュ・エアウェイズはバックアップシステムを使用していますが、他の多くの航空会社は苦戦しています。

ヒースロー空港では、乗客が長い列に並び、手動でのチェックインに2時間以上待たされるケースもありました。国家サイバーセキュリティセンターは、当局と連携してこの状況に対処しています。数百便のフライトが遅延しており、乗客には空港に向かう前にフライトの状況を確認するように勧められています。

サイバー攻撃の原因はまだ不明ですが、犯罪組織や国家が関与している可能性が懸念されています。当局は状況を注意深く監視しており、政府にロシアとの関連を調査するよう求める声も上がっています。

要約がありません。

ヘンリーとローマンは、モバイルフォン向けのAI推論エンジン「Cactus」を開発しています。Cactusはデバイス内AIに焦点を当てており、これにより遅延の軽減、プライバシーの向上、オフライン機能、クラウドソリューションに比べたコスト削減といった利点があります。

Cactusの主な特徴は、既存のフレームワークが抱える問題に対処していることです。具体的には、低〜中価格帯のスマートフォン向けに最適化し、アプリのサイズを小さくし、バッテリーの消耗を抑えることを目指しています。Cactusは、さまざまなモバイルデバイスで効率的に動作するようにゼロから構築されており、エネルギー効率やモデルのサポートを考慮しています。

開発者がAIを簡単に統合できるように、CactusはシンプルなSDKを提供しています。Cactusは個人利用向けにオープンソースですが、商業利用には有料ライセンスが必要です。また、デモアプリがApp StoreとGoogle Playの両方で利用可能で、すでにいくつかのアプリがCactusを使用しており、週に50万件以上の推論タスクを処理しています。

コンピュータ向けには、HuggingFaceやLlama.cppなど、従来のハードウェアに適した他のプラットフォームの使用が推奨されています。開発者たちはコミュニティからのフィードバックを歓迎しています。

pnpm 10.16のアップデートでは、いくつかの重要な変更が行われました。

まず、新しい設定「minimumReleaseAge」が導入され、依存関係のインストールを遅らせることができるようになりました。これにより、新しくリリースされたパッケージによるリスクを軽減することが目的です。例えば、これを1440分（1日）に設定すると、1日以上古いパッケージのみがインストール可能になります。また、特定の依存関係をこの遅延から除外する「minimumReleaseAgeExclude」を使用することで、webpackのような特定のパッケージを即座にインストールすることもできます。

次に、依存関係を名前だけでなく、他の属性でも検索できる「ファインダ機能」が追加されました。これにより、.pnpmfile.cjsで設定を行うことで、特定の条件に合ったパッケージを見つけることができます。例えば、React 17をピア依存関係に持つすべてのパッケージを見つけ、その依存関係グラフ内での位置を確認することができます。

さらに、ファインダ機能は検索結果を印刷する際に、ライセンス情報などの追加情報も提供できるようになりました。

最後に、パッチの変更点として、Node.js 24に関する非推奨警告の削除、ノードバージョンの正しい設定、.tar.gzファイルの公開の有効化、プロセスキャンセル時のフィードバックの改善が含まれています。

このアップデートは、pnpmユーザーにとってセキュリティと使いやすさを向上させるものです。

魅力的なユーザーインターフェースを作成することは難しいことがありますが、プロセスを簡素化するための重要な戦略があります。著者は、自身の製品であるLighthouseの再設計から得た教訓を共有し、最小限の労力で良いデザインを実現することに焦点を当てています。

まず、デザインの基本は要素の整列と一貫性にあります。要素が正しく整列していなかったり、見た目に違いがあったりすると、ユーザー体験が損なわれることがあります。次に、カスタムコンポーネントを作成するのではなく、HeroUIのようなコンポーネントライブラリを活用することで、デザインの一貫性を保つことができます。ライブラリのコンポーネントは、できるだけ変更せずに使用することが重要です。

また、明確なデザインルールを設定することも大切です。例えば、フォントの太さやテキストの色を2種類だけ使用することで、統一感を持たせることができます。これにより、意思決定が簡素化され、一貫性が向上します。さらに、ユーザーが目標を達成するために必要なことを優先し、表示する情報や機能を制限することで、混乱を避けることができます。

最後に、プロジェクトのデザインルールや基準をまとめた文書を作成し、デザインプロセスを効率化し、一貫性を確保することが重要です。全体のユーザーインターフェースの一貫性を優先することで、個々の要素の完璧さを追求するよりも、よりスムーズで楽しいユーザー体験を提供することができます。

Wasm 3.0が正式にリリースされ、新しい標準として多くの重要なアップデートが行われました。主な特徴は以下の通りです。

まず、64ビットのアドレス空間がサポートされるようになり、最大16エクサバイトまでの大規模なアプリケーションやデータセットを扱えるようになりました。これにより、特にウェブ以外の環境での利用が広がります。

次に、ユーザーは単一のモジュール内で複数のメモリオブジェクトを宣言し、アクセスできるようになりました。これにより、ツールやアプリケーションの機能が向上します。

Wasmには新しい自動管理ストレージの形式が導入され、メモリ管理がより効率的になりましたが、低レベルのまま維持されています。

型システムも強化され、より正確な参照型が提供されるようになり、関数呼び出しの安全性とパフォーマンスが向上しました。

テールコール機能により、関数が追加のスタックスペースを使用せずに終了できるようになり、さまざまなプログラミング言語にとって有益です。

例外処理も新たにサポートされ、実行中のローカルな中断が効率的に行えるようになりました。

新しいリラックスしたベクター命令により、ハードウェアの違いに対応しながらパフォーマンスが向上します。

非決定的な結果に対してデフォルトの動作が指定され、プラットフォーム間での一貫した実行が保証されるようになりました。

また、Wasmのソースコードに注釈を追加するためのカスタム注釈構文が導入され、可読性と整理が向上しました。

さらに、WasmはJavaScriptとの統合が強化され、Wasm内でJavaScriptの文字列値を直接操作できるようになりました。

これらのアップデートにより、Wasmは高水準プログラミング言語のサポートが強化され、Java、Kotlin、Dartなど、Wasmをターゲットにした新しい言語の登場が期待されています。

全体として、Wasm 3.0はより堅牢で多用途な標準を提供することを目指しており、主要なウェブブラウザやエンジンでの実装が進行中です。

要約がありません。

エリザベス・グッドスピードのニュースレター「カジュアル・アーカイビスト」では、20世紀中頃の北米のレストランのプレースマットを紹介しています。彼女はブリムフィールドのフリーマーケットでこれらを見つけ、25枚を75ドルで購入しました。これらのプレースマットは1940年代後半から1950年代にかけて作られ、メニューやアクティビティシートとしても使われていました。戦後のブームとともに成長した中産階級や、ロードトリップの増加に応じたものでした。オフセット印刷を用いて安価に生産されており、鮮やかな色使いやシンプルなデザインが特徴です。

ニュースレターでは、このビンテージデザインスタイルが現代のノスタルジックなデザインに与える影響についても触れています。現代のデザインでも似たような視覚的手法が使われています。また、グッドスピードは歴史的な中国の図表のアーカイブも紹介し、ロサンゼルスで開催されるAIGAカンファレンスでの講演を告知しています。読者には割引コードや無料チケットが当たるチャンスも提供されています。ニュースレターの制作を支援するための寄付も歓迎されています。

著者は自分のウェブサイトのデザインプロセスについて振り返り、特にCSSクラスの使い方に注目しています。最初は、要素に直接スタイルを適用するという自分のアドバイスを十分に実践できていないことに気づきました。これを改善するために、ウェブサイトからクラスを完全に取り除き、代わりに意味のあるHTML要素を使うことにしました。

CSSは、基本、コンポーネント、ユーティリティの三つのレベルで構成され、よりデフォルトの要素スタイルを使用することを目指しました。このため、マークアップを慎重に見直し、文脈に応じたスタイリングを増やしました。しかし、過剰な文脈スタイリングは、複雑すぎるCSSセレクタを生む結果となりました。

クラスなしでコンポーネントを管理するために、著者はカスタムHTMLタグや属性を探求しました。これにより、JavaScriptを必要とせずに有効なHTMLを提供でき、より意味のある明確なコードが実現しました。このアプローチは、アクセシビリティを向上させ、マークアップを簡素化する効果もありました。

この方法には利点がある一方で、より慎重な計画が必要であり、フロントエンドの専門知識が異なる大規模なプロジェクトには適さない場合もあると認めています。著者は、CSSクラスを完全に放棄したわけではありませんが、この経験がウェブデザインに対する見方を変え、今後の仕事に影響を与えることになると結論づけています。特定のプラグインにはいくつかのクラスを使用していますが、不要な場所でJavaScriptを導入することには慎重です。

コロラド鉱山学校の新しい分析が、科学誌に発表されました。この研究によると、アメリカは必要な重要鉱物を十分に持っていますが、採掘過程でこれらの鉱物がしばしば廃棄されていることがわかりました。コバルトやリチウム、希土類元素などは鉱山で副産物として見つかりますが、回収されていないため、無駄になっています。この研究は、経済的に回収を可能にするために、研究開発や政策の変更を進める必要があると訴えています。これらの鉱物を少しでも回収することで、アメリカは多くの重要な材料の輸入依存を減らすことができるかもしれません。また、鉱物を回収することの環境的な利点も強調されており、鉱山の廃棄物を減らし、さまざまな産業での再利用を支援することが期待されています。

GoogleはAndroid向けに新しい開発者認証システムを導入します。このシステムでは、アプリ開発者が自分の身元を登録する必要があります。この変更により、特にオフラインでアプリをサイドロードする能力について、ユーザーの間で懸念が高まっています。

新しいシステムでは、開発者の名前がアプリに関連付けられます。これには、Google Playストア以外からサイドロードされたアプリも含まれます。ユーザーは、オフラインの状態で認証されたアプリをインストールする際に問題が発生する可能性があります。なぜなら、システムがインストールを許可する前に開発者のステータスをオンラインで確認するからです。

一部のユーザーは、この変更が検閲の強化を招き、特に接続が不安定な地域ではアプリの利用可能性が制限されるのではないかと心配しています。Androidデバッグブリッジ（ADB）を使用するなどの回避策も考えられますが、これがすべてのユーザーにとって実行可能であるとは限りません。

この開発者認証システムは来年まで導入されない予定であり、その間にさらなる開発や影響についての議論が行われることになります。

レザーマンは、1857年から1889年にかけてアメリカ北東部をさまよった謎の放浪者です。彼は独特な手作りの革の衣装を身にまとい、1839年頃に生まれたとされ、フランス系カナダ人の血を引いていると考えられています。主にフランス語でコミュニケーションを取り、英語を話すことはほとんどありませんでした。彼はコネチカット川とハドソン川の間を365マイルの一定のルートで移動し、34日ごとに町を訪れて食料を調達していました。

レザーマンは「レザーマン洞窟」と呼ばれる岩の避難所に住んでおり、静かな性格で知られていました。彼は短いフレーズやジェスチャーでしか反応せず、厳しい天候の中でもうまく生き延びていました。町の人々は彼のために食事を用意することが多く、彼は地域の人々にとって馴染みのある存在でしたが、彼の収入源は不明です。

1888年に入院した際、レザーマンの健康は悪化し、精神的には健全であるものの感情的に問題を抱えていると診断されました。1889年に口腔癌で亡くなり、彼の所持品の中からフランス語の祈祷書が見つかりました。

彼の正体については今でも議論があります。時には「ジュール・ブルグレ」と呼ばれることもありましたが、この名前は後に確認されていないことがわかりました。彼の墓はニューヨーク州オッシニングのスパータ墓地にあり、2011年には彼の遺骨が墓地内の別の場所に移された際に新しい墓石が設置されました。レザーマンは歌やドキュメンタリーの題材となり、コネチカットの民間伝承において伝説的な存在として今も語り継がれています。

2025年9月19日、FuriLabsはFLX1sスマートフォンの発売を発表しました。予約販売が開始され、2025年10月末までに生産が完了する予定です。その後、出荷が始まります。既存の注文は自動的にFLX1sにアップグレードされるか、希望があれば返金されます。FuriLabsのチームは、FLX1のオーナーや注文を待っている顧客に感謝の意を表しました。

Appleの写真アプリは、カメラからの画像をインポートする際に、時々画像が破損することがあります。著者はOMシステムのOM-1カメラを使用している際にこの問題を経験し、結婚式で撮影した写真の約30％を失いました。最初はハードウェアに問題があると思い、ケーブルやSDカード、ノートパソコン、さらにはカメラ自体を交換しましたが、破損は続きました。

トラブルシューティングを行った結果、破損は主に写真アプリのソフトウェアの問題によるもので、特に「インポート後に削除」機能を使用する際に発生することがわかりました。これ以上の写真を失わないために、著者は写真アプリを使ってのインポートをやめ、画像管理にはDarktableに切り替えました。この新しいワークフローにより、破損の問題は解消され、問題なく写真をインポート、選別、エクスポートできるようになりました。最終的には、問題解決に時間とお金を費やしましたが、今ではバックアップ用のハードウェアと、より信頼性の高い写真管理プロセスを手に入れています。

2022年には人工知能（AI）への関心が高まっていましたが、現在はさらに大きな注目を集めています。市場規模は数兆ドルに達しています。マイクロソフトは、AIを強化したAzureクラウドサービスを展開しており、その企業価値は約4兆ドルに迫っています。アルファベットは、AIを活用してGoogleを変革しており、企業価値は3兆ドルに達しました。アマゾンもクラウドサービスに関与しており、同様の価値に近づいています。メタは、ソーシャルメディアとともにAIに注力しており、企業価値は約2兆ドルです。オラクルはAIクラウド市場で競争しており、1兆ドルの評価を目指しています。さらに、ChatGPTを開発したOpenAIやその競合であるAnthropic、xAIも、年末までに同様の企業価値に達する可能性があります。

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現在の状況をどのように対処しているのか、またはどのように管理しているのかを尋ねています。

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この記事では、ロバート・シモンが作成した地図について紹介しています。この地図は、通常の北が上という向きではなく、南が上になっています。この独特な視点は、私たちが地図に対して持っている長年の認識に挑戦し、なぜ通常北を上に置くのかを批判的に考えることを促します。歴史的に見ても、地図はさまざまな向きで作られてきました。南が上の地図も存在し、時代ごとの道具や知識を反映しています。この記事では、地図の向きが私たちの認識に与える影響についても触れています。上にあるものはしばしば好意的に見られるため、地図の向きが重要です。シモンの地図は、地理的な参考としてだけでなく、地図作成の伝統を再考するための哲学的なきっかけともなっています。

FileVaultが有効になっていると、Macのデータはユーザーがパスワードでログインするまでロックされます。SSHの動作を制御するOpenSSHの設定ファイルは、このロックされたデータボリュームに保存されています。通常、このため起動中にSSHを使用することはできません。しかし、リモートログインが有効になっている場合、SSHを使ってパスワードを入力し、リモートでデータボリュームを解除することが可能です。データボリュームを解除した後、macOSがボリュームのマウントを完了し、必要なサービスを起動するために一時的に接続が切れます。この処理が完了すると、SSHやその他のサービスが完全に利用可能になります。

このSSHを通じてデータボリュームを解除する機能は、macOS 26 Tahoeで導入されました。関連情報として、sshd(8)があります。

ベス・スティルマンは、ERの医師であり作家として、夫のジェイクが舌癌で亡くなった後の悲しみについて振り返っています。彼の死から1年が経った今でも、彼が近くにいるという感覚や信じられない気持ちに苦しんでいます。アメリカ精神医学会は「障害のある悲しみ」を長引く喪失感と定義していますが、ベスはこの考えに疑問を持ち、自身の悲しみは自然な反応だと感じています。

彼女は、ジェイクを思い出させるものに対する混乱や探求の感情を語り、脳がまだ彼を生活の中に期待していることを認識しています。ベスは悲しみの複雑さを探求し、それが直線的な道をたどるものではなく、予期せず再浮上することがあると述べています。日常生活では娘のアテナの世話をし、仕事に復帰しているものの、深い悲しみや、ジェイクと共に自分の一部が死んでしまったという感覚に悩まされています。

ベスは、悲しみを医療的に捉え、その解決を急ぐ社会の傾向を批判し、悲しみは個人的で進化する経験であり、カテゴライズされることに抵抗するものだと主張しています。彼女は、死の偶然性から距離を置こうとする他者に対するフラストレーションを共有し、喪に関する文化的枠組みを問い直します。この枠組みは、しばしば喪失の現実を隠し、きれいに見せようとします。

最終的に、ベスは悲しみは病気ではなく、愛と記憶に満ちた人生の一部であると強調します。ジェイクはもういないものの、彼に対する感情は強く残っており、悲しみの治療を待つことはしないと決意しています。これが彼女の今の生活です。

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この記事では、大きな正の浮動小数点数の配列の中から最小の値のインデックスを効率的に見つける方法について説明しています。以下が主なポイントです。

まず、問題の概要として、正の浮動小数点数が多数含まれる配列の中から最小値のインデックスを見つける必要があります。

初めの解決策として、Rustではmin_byとtotal_cmpを使うシンプルな方法があり、これは100万個の数を含む配列に対して約511マイクロ秒かかります。

次に、カスタムコンパレータを使用して値を直接比較する方法があります。この方法では実行時間が489マイクロ秒に短縮されますが、すべての浮動小数点数の比較に正しく機能しない場合があります。

三つ目の方法は、Rustの標準ライブラリを使った部分比較です。これにより浮動小数点数の扱いが改善され、実行時間は470マイクロ秒に短縮されます。コンパイラの最適化がより良いため、わずかに速くなります。

四つ目の方法では、数が正であることを利用して、ビット表現に変換する（to_bits()を使用）ことで高速な比較が可能になります。この方法はわずか370マイクロ秒で実行でき、30%の速度向上を達成します。

最後に、この記事ではRustのCriterionライブラリを使用してこれらの方法のベンチマークテストを行い、パフォーマンスの違いを示しています。

この特定の問題に対して最も効果的なアプローチは、正の浮動小数点数をビット表現でソートすることで、最適な速度を得ることです。

要約がありません。

RSSやAtomフィードは、オンラインコンテンツを追跡するために欠かせないものです。著者は700以上のフィードを購読しており、ほとんどは問題なく機能していますが、一部は頻繁にトラブルに見舞われると指摘しています。以下は、壊れたフィードに関する主な問題とその解決策です。

まず、SSL証明書の期限切れがあります。ウェブサイトがSSL証明書の更新を忘れることがあり、その結果フィードが壊れてしまいます。解決策としては、更新のリマインダーを設定するか、CDNを利用して自動的に更新を管理する方法があります。

次に、サーバーの遅延によるタイムアウトです。サーバーが遅すぎると、フィードリーダーはフィードの取得を停止します。これを改善するためには、サービスをアップグレードするか、キャッシュを利用してサーバーのパフォーマンスを向上させることが必要です。

また、ファイアウォールの設定ミスも問題です。新しいファイアウォールの設定がフィードリーダーをブロックすることがあります。解決策としては、フィードのURLを制限から除外するか、リンクのみのフィードを提供することが考えられます。

さらに、サーバーがダウンすることもあります。ウェブサイトが一時的にオフラインになることがあるため、これを監視する仕組みを整えて、問題が発生した際に通知を受けることが重要です。

フィードのURLが変更されることもあります。ブログプラットフォームを変更すると、フィードのURLが変わることがあります。解決策としては、同じURLを維持するか、古いURLをリダイレクトし、ユーザーに変更を知らせることが必要です。

フィードの解析に失敗することも稀にあります。エンコーディングの問題でフィードが正しく解析できない場合があります。この問題を防ぐためには、定期的にフィードを検証することが推奨されます。

また、フィードが削除されることもあります。一部のウェブサイトはフィードの提供を完全に停止してしまいます。著者は、フィードをアクティブに保つことを奨励しています。

最後に、ウェブサイトが削除されると、そのフィードも消えてしまいます。これは非常に残念なことです。著者は、この情報が他の人々の役に立つことを願っており、投稿の共有を促しています。