Kagi Newsは、新しい日刊ニュースサービスで、世界のニュースをプライベートかつ簡潔に提供します。従来のニュースにありがちな、通知の多さや誤解を招く見出しといった不満を解消し、情報に対してより直接的で敬意を持ったアプローチを取っています。

このサービスの主な特徴は、毎日1回のニュース更新を行う「デイリーブリーフィング」です。これにより、集中して読むことができる体験が提供されます。また、重要なニュースを5分でまとめており、無限にスクロールする必要がありません。さまざまな情報源からニュースをキュレーションし、偏った意見に陥らないように多様な視点を提供します。

Kagi Newsは、ユーザーのプライバシーを尊重し、利用者を追跡したり、注意を monetization することはありません。ニュースソースはコミュニティによってオープンにキュレーションされており、誰でも貢献したり変更を提案することができます。さらに、ユーザーは自分の興味に合わせてトピックやストーリーの優先順位を設定できるカスタマイズ可能な体験を楽しめます。

ニュースは複数の言語で提供されており、必要に応じてオリジナルのストーリーが翻訳されます。Kagi Newsは、重要な情報を優先し、読者の時間とプライバシーを尊重することで、ニュースの消費方法を変革することを目指しています。興味のあるユーザーは、さまざまなプラットフォームでアプリをダウンロードできます。

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開発者たちは、大規模言語モデル（LLM）が生成したコードを修正したり変更したりするのに、ますます時間がかかると感じています。この状況は、古いレガシーシステムを扱うのに似ており、変更を加える前にコードを理解することが重要です。しかし、LLMによって大量のコードが迅速に生成されることで、「理解の負債」という新たな問題が生じています。これは、チームがコードを理解するよりも早く生成してしまうためです。

一部のチームはスピードを重視し、十分にレビューやテストが行われていないコードをチェックインすることがあります。その結果、変更が必要になったときに問題が発生する可能性があります。LLMはコーディングを支援することができますが、必ずしも正しい修正を提供するわけではなく、開発者はしばしば「ドゥームループ」に陥ります。これは、LLMに問題を解決させるのに苦労する状況を指します。

最終的に、開発者は自分自身でコードを編集する必要があることが多く、そのために理解するのに追加の時間がかかります。これが、LLMが生成したコードが一般的になるにつれて蓄積される「理解の負債」です。

著者は自著「人々が本当に求める製品」について語り、AIツールに反対しているわけではないと明言しています。むしろ、AIは創造性や生産性を高める貴重な資源だと考えています。しかし、問題は人々がAIをどのように使うかにあります。多くの人が実際に必要とされているかどうかを理解せずに製品を作り、結果としてデザインが不十分な解決策が生まれています。

AIはデザインプロセスを迅速化することができますが、製品を魅力的にするための細やかな配慮が欠けていることが多いです。著者は、AIが批判的思考やユーザーのニーズに対する真の好奇心を置き換えるべきではないと強調しています。成功するデザイナーは、AIを活用しつつ、ユーザーが求めるものを深く理解している人たちです。

著者は特定の作業にAIツールを使用していますが、人間の判断力やセンスを磨くことが重要だと強調しています。目指すべきは、人間の洞察とAIの能力を組み合わせることです。真の課題は、AIを効果的に使う方法を知ることであり、避けることではありません。未来は、AIを創造的プロセスに統合しつつ、デザインの本質的な人間的側面に焦点を当てられる人々に属しています。

Metaが新たに導入した「ティーンアカウント」は、Instagramや他のプラットフォームで、親が子どもたちのソーシャルメディア利用に安心感を持てるように設計されています。しかし、最近の報告によると、これらのアカウントは子どもたちを効果的に守ることができていないことが明らかになりました。47の安全ツールがテストされた結果、約17%しか期待通りに機能せず、多くは効果がなかったり、使用中止になったりしています。

この報告では、有害なコンテンツを制限し、親の監視を提供するという主張にもかかわらず、ティーンエイジャーたちはInstagramで不適切な内容やいじめに直面していることが強調されています。Metaはこの報告の内容を否定し、ティーンの保護に対するコミットメントを維持しています。

元Metaの幹部であるアルトゥーロ・ベハール氏は、同社が安全機能の実際の改善よりもイメージに重点を置いていると批判しています。彼は、ティーンアカウントによって作られる安全のイメージが親や規制当局を誤解させ、Metaが責任を回避する手助けをしていると主張しています。

この記事は、Metaのアプローチを過去のタバコ業界の戦術に例えています。軽いタバコのように、ティーンアカウントは子どもの安全よりも利益を優先する表面的な解決策であると指摘しています。より強力な規制、例えば子どもオンライン安全法（KOSA）が整備されるまで、親は慎重になり、ティーンをソーシャルメディアから遠ざけることを考えるべきだとされています。他の企業、例えばPinterestは、より良い安全対策が可能であることを示しています。

dgsh（ダグシ）は、Unixスタイルのシェルで、ユーザーが既存のUnixツールやカスタムコンポーネントを使って複雑なデータ処理パイプラインを作成できるようにします。非線形の操作が可能で、複数のプロセッサコアを使ってデータを処理することで効率を向上させます。

dgshの主な特徴には、指向性非循環プロセスグラフの作成が含まれます。これにより、データを指向的に処理するワークフローを作成でき、スループットが改善されます。また、プロセス間通信もサポートされています。具体的には、複数の入力と出力チャネルを持つ「マルチパイプ」を使ってコマンドを接続できます。例えば、commコマンドは二つの入力に基づいて三つの出力を生成できます。さらに、「マルチパイプブロック」を使用すると、複数のコマンドを並行して実行し、複数のデータストリームを送受信できます。また、計算された値を非同期に共有するための「保存された値」機能もあります。

シェルスクリプトの構文はbashを拡張しており、マルチパイプブロックを取り入れてコマンドを並行して実行します。例えば、{{ echo hello & echo world & }} | pasteは、二つのechoコマンドの出力を組み合わせます。

いくつかのUnixツールは、dgsh内で複数の入力と出力ストリームをサポートするように改良され、その機能が強化されています。

dgshはDebian、Ubuntu、FreeBSD、Mac OS Xにインストール可能です。インストールには特定の開発ツールやライブラリが必要で、GitHubからソースコードをクローンし、設定、コンパイル、インストールを行います。

dgshには、コマンドや機能に関する詳細なマニュアルが付属しており、参照や印刷に適しています。dgshは、大規模データ処理を柔軟かつ高性能に行いたいユーザーに向けた強力なツールです。

DEMLは、既存の言語であるGraphvizのDOTやMermaid JSよりも効果的に有向非循環グラフ（DAG）を表現するために設計された新しい言語です。この言語は、川が下流に流れるように、標高に基づいてノードを整理する独自の構造を持っています。

DEMLの主な特徴には、まず「標高マーカー」があります。これは新しい行に「----」として表され、重要なノードのクラスターを示します。また、各ノードは行の最初の単語で定義され、ノードには入力と出力があり、入力は「<」、出力は「>」で示され、複数の出力は「|」で区切られます。さらに、Dagrsというライブラリを使用することで、DAG内で依存関係を定義したタスクを実行することができます。コマンドはノードに「=」を使って関連付けることができます。

YAMLとDEMLの構文を比較すると、タスクの定義においてDEMLがより簡潔で読みやすいことが示されています。また、DEMLファイルは、コマンド「deml mermaid -i <inputfile> -o <outputfile>」を使用して、視覚的な表現のためにMermaidダイアグラムファイルに変換することができます。

DEMLの目標は、標高に基づくDAGの表現を促進し、Dagrsライブラリを使用してDAGを実行できるようにし、DEMLファイルをMermaidダイアグラムに変換することを容易にし、DEMLの構文ハイライトを実装し、エッジにラベルを付ける機能を追加することです。

DEMLのアイデアは、Cのようなプログラミング言語における関数宣言の順序に関する課題から生まれました。構造化された順序がDAGの表現にどのように役立つかを考慮しています。

DEMLはApache License 2.0およびMIT Licenseの下で利用可能で、柔軟な使用と貢献が可能です。

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BrowserPodは、WebAssemblyを使用してウェブブラウザ内でフルスタック開発環境を直接実行できる新しい技術です。既存のツールであるWebContainersに代わる、より強力な選択肢であり、高度なネットワーキング機能と複数のプログラミング言語のサポートを特徴としています。

この技術の主な特徴には、クライアントサイドコンテナ（ポッド）があり、サーバーリソースを必要とせずにブラウザ内で完全に動作します。これにより、複数のポッドが同時に動作することが可能です。また、WebWorkersを使用して複数のプロセスを同時に実行することができ、スケーラブルでプライバシーに配慮したローカルファイルシステムも提供しています。さらに、ポータルを通じてインターネットにサービスを公開できるため、デバイス間でアプリケーションを簡単に共有したりテストしたりすることができます。

BrowserPodは、ウェブベースのIDEや教育ツールに最適で、初めはNode.jsに焦点を当てていますが、今後はPythonやRubyのサポートも予定しています。

技術的には、WebVMの経験を基に構築されており、CheerpOSという新しいカーネルシステムを利用しています。これにより、Linuxのコードをブラウザ内で実行できるようになっています。Node.jsはこのシステムと効率的に動作するようにコンパイルされています。

ライセンスと提供については、BrowserPodは非商用利用向けに無料ライセンスが提供され、ビジネス向けには従量課金モデルが用意されています。2025年11月下旬に発売予定で、追加の言語サポートのための継続的なアップデートも計画されています。

コミュニティとの関わりとして、ユーザーはDiscordサーバーに参加して最新情報やサポートを受けることができます。開発チームはコミュニティからのフィードバックや協力を歓迎しています。

BrowserPodは、ブラウザ内でシームレスな開発を可能にし、開発者のアクセス性とコラボレーションを向上させることを目指しています。

デジタル写真における富士の無損失圧縮について説明します。著者は、デジタル写真を学ぶために三ヶ月を費やし、富士の圧縮アルゴリズムがどのようにファイルサイズを小さくしながら品質を保つのかを理解したいと考えました。

富士のアルゴリズムは、画像データを圧縮する際に、まず画像を縦のストライプに分割します。これにより、並列処理が可能になり、エンコードとデコードの速度が向上します。また、ピクセルを色ベクトルに整理し、隣接するピクセル間の差を最小限に抑えることで、圧縮効率を高めています。アルゴリズムは、期待される色の値と実際の値の違いを計算し、その差を効率的にエンコードします。

大きな差が生じた場合、アルゴリズムは可変長符号化を使用して、これらの大きな値を効率的にエンコードします。また、極端に大きな差に対しては、フェイルセーフ機能も組み込まれています。アルゴリズムは、画像の内容に応じてエンコードに使用するビット数を調整できるため、変化の少ない部分とコントラストの強い部分でのストレージを最適化します。

この圧縮アルゴリズムは、通常、ファイルサイズを35〜50％削減するため、他のフォーマットと比べて効率的です。デコンプレッションのプロセスは圧縮と逆の手順で行われ、元の画像を再構築することができます。

著者は、このアルゴリズムを理解することに価値を見出し、その背後にある技術を評価しました。デジタル写真に興味を持つ人々に向けて、知見を共有することの重要性も感じています。全体として、富士の無損失圧縮の仕組みを詳しく説明し、著者の技術習得の旅を強調しています。

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エレクトロニック・アーツ（EA）は、「マッデンNFL」や「ザ・シムズ」などのゲームで知られ、525億ドルで買収されることになりました。これは、過去最大のプライベートエクイティによる買収です。この取引により、EAの株主は、シルバー・レイク・パートナーズ、サウジアラビアの公共投資ファンド（PIF）、ジャレッド・クシュナーが率いるアフィニティ・パートナーズを含むグループから、1株あたり210ドルを受け取ることになります。

PIFはすでにEAの重要な株主であり、9.9%の株式を維持します。この買収は、サウジアラビアがゲーム産業に対する関心を高めていることと一致しています。取引が完了すると、EAはプライベート企業となり、36年間の上場企業としての歴史に終止符を打ちます。EAの本社はカリフォルニア州レッドウッドシティに残ります。

CEOのアンドリュー・ウィルソンは、買収後も会社を引き続き指導します。この買収により、EAは公的投資の監視から解放され、最近の収益の停滞にもかかわらず、再構築を進めることができます。取引は2027年初頭に完了する見込みで、EAの株主の承認が必要です。発表後、EAの株価は5%以上上昇しました。

著者は、自身のブログからDisqusを削除する決定をしたことを伝えています。その理由は、魅力のない詐欺のような広告が表示され、ユーザー体験が損なわれ、プライバシーが侵害されたためです。最初は広告に対してあまり気にしていなかった著者ですが、広告ブロックの設定のおかげで広告のないインターネットに慣れていたため、コメントを確認した際に広告が邪魔だと感じました。その結果、Disqusがブログに悪影響を及ぼし、利益を得ていることに気づきました。著者は、ブログを開発者にとってクリーンで信頼できるリソースに保ちたいと考えており、プライバシーを尊重する代替のコメントシステムの推薦を求めています。読者に対して不便をかけることをお詫びし、信頼に感謝しています。

Claude Codeは、コードを理解し、自然言語のコマンドを使ってルーチンの実行やコードの説明、Gitワークフローの管理を行うことで、作業を迅速に進めるためのコーディングツールです。ターミナルや統合開発環境（IDE）で使用することができ、GitHubでは@claudeをタグ付けすることで利用できます。

始めるには、まず以下のコマンドを使ってインストールします。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
次に、プロジェクトフォルダに移動し、claudeと入力して実行します。

バグを報告するには、Claude Code内で/bugコマンドを使用するか、GitHubでイシューを作成してください。

他のユーザーとつながり、助けを得たりフィードバックを共有したりするには、Claude Developers Discordに参加しましょう。

Claude Codeを使用する際には、フィードバックや使用データが収集されます。これには、コードのやり取りや報告された問題に関する情報が含まれます。

プライバシーに関しては、Claude Codeはデータ保護のための対策を講じています。具体的には、機密情報の保存期間を制限し、ユーザーデータへのアクセスを制限しています。詳細については、商業利用規約およびプライバシーポリシーを参照してください。

金融支援スタートアップ「フランク」の創設者チャーリー・ジャビスが、JPMorgan Chaseから1億7500万ドルを詐取した罪で、7年以上の懲役刑を言い渡されました。彼女は、自社の顧客数を誇張し、400万人以上のユーザーがいると虚偽の主張をしていたことが明らかになりましたが、実際には30万人未満でした。アルビン・K・ヘラーシュタイン判事は、彼女の行動を重大な詐欺と評価しました。

33歳のジャビスは、テラノスのエリザベス・ホームズと同様に、厳しい公の非難と法的な結果に直面しました。法廷では、自身の行動を悔い、人生で後悔する選択をしたと認めました。検察側は、スタートアップ業界での将来の詐欺を抑止するために長期の刑を求め、企業の実態を偽って投資を引き寄せる経営者の傾向を指摘しました。ジャビスの会社は、金融支援の申請プロセスを簡素化することを目指していましたが、最終的には彼女の失墜につながりました。

インディー開発者が、NYTのゲーム「Pips」のウェブ版を作成しました。このゲームはpipsgamer.comという名前で、簡単、中程度、難しいの三つの難易度で無限にプレイできます。開発者はゲームのロジックやユーザーインターフェースのデザインなど、多くの課題に直面しましたが、24日間の努力の末にプロジェクトを完成させました。プレイするためにサインアップは不要で、ゲームの改善のためにフィードバックを歓迎しています。

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TPDEは、TUMの研究者によって開発された新しいオープンソースのコンパイラバックエンドで、LLVMにおける低遅延のコード生成に焦点を当てています。LLVMのバージョン19および20と互換性があり、ClangやFlangとの統合に関する文書も充実しています。

TPDEの主な特徴の一つは、LLVMのオンリクエストコンパイル（ORC）フレームワークとの統合です。このフレームワークは、JITコンパイラの構築に使用されます。TPDEを使ってJITをカスタマイズすることで、迅速なコード生成が可能になります。

基本的な実装として、TPDEコンパイラを作成し、LLVM IRコードを機械語にコンパイルするサンプルコードが示されています。このコードでは、TPDEがモジュールのコンパイルに失敗した場合のエラー処理や、LLVMの組み込みコンパイラをフォールバックとして使用する方法が説明されています。

TPDEは、特定の作業負荷に対してLLVMの組み込みコード生成よりも最大で4倍の速度向上を提供することが報告されています。TPDEは一般的な使用ケースに焦点を当てているため、複雑な命令には対応していない場合があります。その場合は、LLVMにフォールバックすることで、より広範な互換性を確保できます。

さらに、TPDEはコンパイラインスタンスをスレッドローカルにすることで、同時コンパイルをサポートします。これにより、共有リソースへのアクセスが同期され、複数のスレッドが同時にコンパイルを行うことができ、コンパイル時間を大幅に短縮できます。

TPDEは、新しいコード生成バックエンドをLLVMに統合する柔軟で効率的な方法を提供し、パフォーマンスを向上させつつ既存のLLVM機能との互換性を維持します。また、同時コンパイルをサポートしているため、高速なJITコンパイルを必要とするアプリケーションにとって有望な選択肢となっています。

このチュートリアルは、ゼロからオペレーティングシステム（OS）を作成する方法を教えることを目的とした古いプロジェクトです。既存の文書やOSDevウィキに触発されており、理論よりも実際のコーディングに重点を置いています。

このチュートリアルは、低レベルのコンピューティングに慣れたプログラマーを対象にしており、理論に深く入り込むことなくOS設計を理解したい人に向いています。構成は、小さく管理しやすいレッスンが順番に組み合わさっており、順番に従って進めることが重要です。

学習方法としては、各フォルダーのREADMEを読んで重要な概念や目標を把握し、自分で例をコーディングして学びを強化することが推奨されています。また、コードを実際に試してみることで理解を深めることも大切です。

内容としては、ゼロからのOS起動、32ビットモードへの移行、アセンブリからC言語への移行、基本的な入出力処理、メモリ管理、ファイルシステムの作成、シェルプログラミングなどが含まれています。将来的にはBASICインタープリターやGUI、ネットワーキングに関するトピックも扱う予定です。

このプロジェクトは現在は積極的にメンテナンスされていませんが、貢献は歓迎されています。また、OS設計に関する最新の情報を得るために、現代のリソースを探すことが推奨されています。このチュートリアルは、理論的な概念よりも実践的なコーディングに焦点を当てたOS開発の学習方法です。

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この文書は、ClaudeというAIモデルのシステムカードです。Claudeの機能や特徴、使用に関するガイドラインについての重要な情報が記載されています。

目的として、Claudeはさまざまなタスクを支援するために設計されています。具体的には、テキストの生成や情報提供を行います。能力としては、人間のようなテキストを理解し生成することができ、質問に答えたり、会話をしたりすることが可能です。

使用ガイドラインでは、Claudeと効果的かつ責任を持ってやり取りするための推奨事項が示されています。また、限界についても触れられており、Claudeが完璧に機能しない場合や偏りが生じる可能性があることが認識されています。

詳細な情報については、提供された特定の文書リンクを参照してください。

C#は、高水準と低水準のコーディングの両方を可能にする柔軟なプログラミング言語です。低水準のコードは、境界チェックを避けることでパフォーマンスを向上させることができますが、クラッシュやセキュリティの脆弱性といったリスクも伴います。

C#では、安全性とパフォーマンスを向上させるために「スパン」という概念が導入されています。スパンは、データへのポインタとその長さを組み合わせた不変の型です。これにより、コンパイラは境界チェックなしで安全なメモリアクセスを保証できるため、配列の一部に対する操作が効率的になります。

スパンは関数のシグネチャにも使用でき、ゼロコピー操作を可能にします。これは、新しいコピーを作成することなく、配列の部分に直接アクセスできることを意味します。このため、特に文字列操作やソートアルゴリズムのようなシナリオで、メモリ効率とパフォーマンスが向上します。

重要なポイントとして、スパンを使用することで、配列よりも優れたパフォーマンスと安全性を得られます。また、スパンは安全なメモリ操作を可能にし、安全でないコードに伴うリスクを回避できます。C#のプログラミング実践を向上させるために、スパンを積極的に活用しましょう。

新しいTAS（ツール支援スピードラン）が「スーパーマリオブラザーズ」のリリースを祝っています。このTASでは、任意のコードを実行する様子が紹介されています。

昨年、最初のTASが提出されましたが、エミュレーターの同期に問題がありました。その後の改善を経て、新しいTASが作成され、より大きなペイロードを成功裏に実行し、コンソール上で同期することができました。

任意コード実行（ACE）という技術を使うことで、ゲームはカスタムコードを実行し、ゲームのRAMを操作してコマンドを実行します。このTASでは、エミュレーターの改良版を利用してゲーム環境を整えています。

TASは、特定のRAM操作を通じてアクセスできる隠れた世界（ワールド'N'）から始まります。これにより、ゲームのメカニクスを利用して任意のコードを実行することが可能になります。

TASでは、ワールド'N'でクッパを倒すことで予期しない動作が発生し、「オープンバス」状態を通じてコード実行が行われる様子が探求されています。

RAMに書き込まれたペイロードは、コントローラーの入力を読み取り、コマンドを実行します。これにより、ゲームプレイと同時に「Bad Apple!!」のミュージックビデオを再生することができます。

グラフィックのレンダリングに関しては、NESがタイルを扱う際の制限により課題がありました。制作者は、ビデオフレームをNES互換のグラフィックに変換するプロセスを開発しました。

TASの主な目標には、任意のコードを実行すること、ミュージックビデオを再生すること、高得点を達成すること、特定の時間内にゲームをクリアすることが含まれています。

このTASは、「スーパーマリオブラザーズ」のゲームプレイメカニクスを操作し最適化する技術的なスキルと創造性の組み合わせを示しています。

インド出身の17歳のアランは、ホワイトロータスというソーシャルアプリを開発しました。このアプリは、真の交流に焦点を当てています。一般的なプラットフォームとは異なり、ホワイトロータスはAIを使ってユーザーの身元を確認し、偽アカウントやボットが存在しないことを保証します。

主な機能には、1人につき1つのアカウントのための顔認証、友達とのみのプライベートチャット、写真を基にしたビジュアル投稿、火、水、土、空の「王国」に基づくコミュニティグループ、ユーザーの活動や信頼性を示すレベルシステム、友達同士がコメントを残せる「トラストノート」が含まれています。

現在、アプリのユーザーは約44人で、アランはこのアプリが本当に問題を解決しているのか、どのように人々が利用する気になるか、そして彼が一人の開発者としてアプリを成長させる方法についてフィードバックを求めています。彼は、インスタグラムやスナップチャットのような大手プラットフォームが支配する中で、より本物のソーシャル体験を求めるニッチが存在すると考えています。ホワイトロータスはプレイストアで見つけることができます。

ABSは、シェルスクリプトを簡素化し、使いやすくするために設計されたプログラミング言語です。その文法は、Ruby、Python、JavaScriptなどの人気のある言語に似ています。例えば、辞書を作成したり、数値をループ処理したりすることが簡単にできます。

主な特徴としては、まず、親しみやすい文法があります。多くのプログラマーが認識できるシンプルなスタイルを採用しています。また、システムコマンドとの統合が可能で、シェルスクリプトに最適です。さらに、Mac、Windows、Linuxでスクリプトを簡単に実行できるため、コマンドを入力するだけで動かすことができます。

全体として、ABSはユーザーフレンドリーな機能を備え、スクリプト作成の体験を向上させることを目指しています。

最近のプロジェクトについてお聞きしたいのですが、何か新しいアイデアを考えていることはありますか？

loadmo.reは、スマートフォン向けのユニークでクリエイティブなデザインを紹介するモバイルウェブサイトのギャラリーです。このプラットフォームは、デジタルデザイナーに対してモバイルファーストの体験に注目するよう促しています。現在、多くのユーザーが主にスマートフォンを通じてインターネットとやり取りしているというトレンドを反映しています。また、モバイルデザインに関する議論をデジタルコミュニティ内で活発に行うことを奨励しています。最新情報は、loadmo.reのインスタグラムをフォローしてください。

この記事では、GPSデータの精度を向上させるためにPostgresでカルマンフィルターを実装する方法について説明しています。GPSデータは、衛星の漂流やデバイスの誤差などの要因によって信頼性が低くなることがあり、これが分析結果に影響を与えることがあります。カルマンフィルターは、ノイズのある測定値に基づいて移動物体の真の位置を推定することで、このノイズを平滑化するのに役立ちます。

従来、カルマンフィルターはPythonなどのプログラミング環境で使用されてきましたが、Postgresに直接適用することには、即時の結果やスケーラビリティといった利点があります。Traconiqは、GitHub上でこのフィルターをPostgresに実装したオープンソースプロジェクトを作成しました。

カルマンフィルターは、ノイズのあるGPSデータから真の位置を推定する手法で、新しい観測に基づいて予測と更新を組み合わせます。SQLでの実装には、状態の維持やデータの順序処理、新しい測定値ごとの推定値の更新といった課題があります。オンラインフィルタリングは即時の結果を提供しますが、データの挿入速度が遅くなります。一方、オフラインフィルタリングは、特にカスタム集約を使用する場合に効率的です。

パフォーマンスに関するベンチマークでは、オンラインフィルタリングがスループットを35〜40％減少させる一方で、カスタム集約を用いたオフラインフィルタリングが最も良好な結果を示しています。

このプロジェクトはGitHubで公開されており、ユーザーは実装を試したり、スキーマを作成したり、フィルタリング手法をテストしたり、パフォーマンスベンチマークを実行したりすることができます。テストにはNeonのサーバーレスアーキテクチャが推奨されています。

Devboxは、Dockerを使用して隔離された開発環境を作成するための軽量でオープンソースのコマンドラインツールです。このツールは、VPS上での依存関係の問題や混乱を避けることで、開発プロセスを簡素化することを目的としています。

Devboxの主な特徴には、まず簡単なセットアップがあります。新しいプロジェクトは、単一のコマンド（devbox init my-project）で開始でき、devbox shellを使ってアクセスできます。また、devbox.jsonファイルを使用してパッケージやサービスを指定することで、チームメンバーと設定を簡単に共有できます。

さらに、Devboxは「Docker-in-Docker」機能を提供しており、追加の設定なしで環境内でコンテナを実行できます。コードはホストマシン上で直接編集でき、コンテナが実行を管理します。さまざまなプログラミング言語やウェブ開発のための事前構築されたテンプレートも用意されています。

また、ポートマッピング、環境変数、リソース制限などをカスタマイズできる高度なオプションもあります。Devboxは無料でオープンソース（MITライセンス）であり、主にLinux（Debian/UbuntuまたはWindowsのWSL2）向けに設計されており、インストールも簡単です。詳細については、公式のランチページやGitHubリポジトリを訪れてください。フィードバックや貢献も歓迎されており、ツールのさらなる開発に役立てられます。

iRobotの創設者であり、ロボティクスとAIのベテランであるロドニー・ブルックスは、これらの技術に関する現在の過熱に対して慎重になるよう警告しています。彼は、生成AIやロボティクスが急速に進化している一方で、実際の導入には多くの時間がかかると強調しています。ブルックスは、派手なデモが現実の応用の複雑さを見落としがちであり、ヒューマノイドロボットに対する期待は非現実的だと警告しています。

彼は新しい会社の取り組みについても触れ、倉庫でスマートカートを使用して人間の労働者の疲労を軽減し、効率を向上させることを目指していると述べています。多くの作業において人間が依然として不可欠であることを強調しています。また、ロボットが人間に似る必要があるという誤解を批判し、非ヒューマノイドの解決策がしばしばより効果的であると提案しています。

処理能力やセンサーの進歩にもかかわらず、ブルックスは、ロボットが混沌とした環境に効果的に適応することには依然として課題があると考えています。彼は、次の重要な革新はナイジェリアのような予想外の場所から生まれる可能性があると予測しており、人口増加と切実な問題により、ナイジェリアが技術の中心地として浮上するだろうと信じています。

ブルックスは、生成AIが知識や情報のやり取りの風景を変える中で、批判的思考や問題解決を育む多様な教育アプローチを支持しています。彼はAIの進展について現実主義者としての立場を持ち、資金の流入が進展を加速させる一方で、多くが実用的でないプロジェクトに浪費される可能性があることを指摘しています。最終的に、ブルックスはAIとロボティクスの可能性と限界の両方を認識するバランスの取れた視点を奨励しています。

エージェンティックコマースプロトコルは、オンライン商取引を改善するための新しい枠組みです。詳細は公式ページや関連リソースで確認できます。重要な資料には、商人向けのChatGPTページや、Stripeがこのプロトコルのオープンスタンダードの開発について語ったブログ記事があります。このプロトコルの目的は、企業がオンラインでより効率的かつアクセスしやすく運営できる方法を作ることです。

2025年9月30日から、イギリスのユーザーはImgurにアクセスできなくなります。これにより、ログインやコンテンツの閲覧、画像のアップロードができなくなります。また、他のウェブサイトに埋め込まれたImgurのコンテンツもイギリスのユーザーには表示されません。

イギリスのユーザーは、ログインせずにヘルプセンターを利用することで、自分のデータに関する権利を行使できます。具体的には、自分のデータのコピーを要求したり、アカウントを削除したりすることが可能です。Imgurは、本人確認のための情報を求めることがありますが、イギリスのデータ保護法に基づいて対応します。法的な理由から、一部の個人データを保持する場合がありますが、詳細はプライバシーポリシーに記載されています。さらなるサポートが必要な場合は、サポートチームに連絡することができます。

このチュートリアルでは、論理機能型プログラミング言語であるMercuryについて紹介しています。Mercuryはその独特な性質から学ぶのが難しいと感じる人もいますが、習得には根気が重要です。

Mercuryを学ぶためには、基本的な論理プログラミングの知識、特にPrologの理解が役立ちます。重要な概念には、用語を一致させて置換を作成する「統一」、目標をルールや事実と統一して解決する「解決法」、解決で行った選択にコミットする「カット」、および論理における複数の可能なサブゴールを許可する「選言」が含まれます。

最初の例として「rall」というプログラムがあります。このプログラムは、Unixスタイルの改行（LF）をWindowsスタイルの改行（CRLF）に変換します。

各Mercuryファイルは、そのファイル名にちなんだモジュールとして扱われます（例：rall.m）。メイン関数はmain/2として定義され、入力と出力のために二つのio.stateパラメータを受け取ります。

コマンドライン引数は、io.command_line_argumentsを使用して入力ファイル名と出力ファイル名を取得し、正しい使い方を確認します。入力ファイルと出力ファイルはそれぞれopen_inputとopen_outputを使って開き、エラー処理も適切に行います。

データ処理では、入力ストリームから文字を読み込み、LFをCRLFに置き換えながらファイルの終わりに達するまで続けます。最終的に、rallプログラムの完全なコードが示されており、エラー処理やファイル操作を含む概念が説明されています。

このチュートリアルは、実際のコーディング例を通じてMercuryを学ぶための導入として、基本的な論理プログラミングの概念に焦点を当てています。

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SQLクエリを書く際に、「OR」条件を使用すると、「AND」条件に比べて遅く非効率になることがあります。例えば、提出者またはレビュアーのIDでアプリケーションをカウントするクエリは100ミリ秒以上かかりますが、各条件ごとに別々にカウントするように書き換えると、1ミリ秒未満で実行できるようになります。

複数のフィルターを持つSQLクエリは複雑になりがちです。「AND」を使う方が一般的に効率的で、処理するデータ量を減らすことができます。インデックスは検索を速くするための手段です。別々のインデックスを使用する場合は、どのフィルターを最初に適用するかをデータの分布に基づいて慎重に考える必要があります。一方のフィルターがもう一方よりもはるかに一般的な場合、必要以上のデータを読み込むことになりかねません。

「OR」クエリの場合、データベースは別々のフィルターからの結果を統合するか、全データセットをスキャンする必要があり、これにはコストがかかります。「OR」を直接使用するよりも、「UNION」を使った方が効率的な場合もあります。

良いスキーマ設計はクエリのパフォーマンスを向上させることができます。異なる種類の関係（例えば、ユーザーの役割）を表すために、複数の似たカラムを一つのテーブルに入れるのではなく、別々のテーブルを作成することがしばしば有益です。

テーブルを基底テーブルから継承するように再構築することで、クエリを簡素化し、共有カラムのための単一のインデックスを使用することでパフォーマンスを向上させることができます。

実用的なアドバイスとしては、スキーマ設計の際にアクセスパターンに注目することが重要です。「OR」クエリをほとんど使用しない場合は、その影響を気にせずに設計できますが、要件が時間とともに変わる可能性があることを認識しておくべきです。

これらの概念を理解することで、開発者はより効率的なSQLクエリを作成し、より良いデータベーススキーマを設計することができます。

ProcASMは私が作成したビジュアルプログラミング言語です。ユーザーインターフェース（UI）に関するフィードバックを受けて、ここ数ヶ月間改善に取り組んできました。以前は、SDL3を使って独自のGUIライブラリを構築していましたが、現在はHTML、CSS、JavaScriptを用いてフロントエンドを作成し、ウェブとの互換性を向上させました。バックエンドはユーザーのプロジェクトを保存し、リクエストを管理するサーバーです。また、ユーザーをサポートするためにテキストと動画を含むチュートリアルも用意しています。新しいUIがProcASMの利用をより簡単にすることを願っています。将来的には、ProcASMを使って新しいソフトウェアを作成し、その経験や利点をブログを通じて共有する予定です。

Firaxis Gamesのシニアグラフィックスエンジニア、ケン・プルイクスマが『シヴィライゼーションVII』のマップ生成に関する最新情報を共有しました。ゲームの初期段階では、バランスの取れた予測可能なマップを生成する方法が使われていましたが、これが繰り返しのあるゲームプレイにつながっていました。プレイヤーからのフィードバックでは、直線的な海岸線がゲームの没入感を損なうとの指摘がありました。

これらの問題に対処するため、最新のアップデート（1.2.5）では「大陸と島」と「パンゲアと島」という2つの新しいマップタイプが導入されました。これには新しいボロノイマップ生成技術が使用されています。この方法では、特定のルールに従って動的に陸地を成長させることで、より自然で多様なマップを作成し、探索の体験を向上させます。

ボロノイ技術の主な特徴は、ランダムにポイントを配置して「セル」を作成し、これが地殻プレートを表すことです。各プレートは設定可能なルールに従って成長し、陸地の形成に影響を与えます。最終的なマップには多様な海岸線、山脈、島の配置が含まれ、毎回異なるゲーム体験が提供されます。

95%のマップは自然なゲームプレイのために標準的なレイアウトを持ちますが、珍しい構成が現れる可能性もあり、探索の楽しさが増します。新しいマップはシングルプレイヤーゲームのデフォルトとして設定されますが、旧マップもマルチプレイヤー用に引き続き利用可能です。

このアップデートは始まりに過ぎず、今後さらにカスタマイズやオプションの追加が計画されています。モッダーは新しいボロノイマップ生成スクリプトにアクセスして、自分自身のマップタイプを作成することができます。プレイヤーは自分のマップ体験をソーシャルメディアやCiv Discordで共有することが奨励されています。

このテキストでは、GLSLコードを使用してテクスチャや3Dモデルなしで手続き的なシーンを描画する小さなグラフィックスデモの作成について説明しています。

デモは、数学的な公式に基づいて画像を生成するGLSLシェーダーで、462文字以内に収まるように設計されています。特に「コードゴルフ」に焦点を当てており、できるだけ短いコードを書くことを目指しています。

コードは各ピクセルに対して動作し、キャンバスの解像度、時間、ピクセルの位置などの入力を使用します。そして、各ピクセルの色の値を出力します。

デモでは、山や雲を表現するためにサイン波の組み合わせを用いてノイズパターンを作成しています。また、3Dシーンを描画するためにレイマーチングという手法を使い、表面までの距離を繰り返し計算します。

地形や雲の密度に変化を持たせるためにカスタムノイズ関数を使用し、速度とコンパクトさに重点を置いています。

カメラの設定は特定の視点を維持しつつ、シーン内での動きや回転を可能にするように設計されています。

デモには、色調整や霧、雲などの大気効果といった機能が組み込まれており、視覚的な体験を向上させています。

最後に、さまざまなコード最適化技術についても触れられており、機能を維持しながら文字数を減らすことを目指しています。

全体として、この記事はプログラミング、数学、芸術的表現が交差する様子を示しており、最小限のコードを使用して視覚的に魅力的なデジタルアートを作成する過程を紹介しています。

要約がありません。

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インテルの最新サーバープラットフォーム、Xeon 6は、AMDやArmに対抗するために新しいチップレット戦略を採用しています。従来の設計とは異なり、Xeon 6はチップレットを横に並べて配置し、スケーラビリティを向上させています。これにより、ソケットごとに最大128コアを搭載でき、3つの計算ダイと2つのI/Oダイを使用しています。この構成は、性能とメモリ処理能力を向上させることを目的としています。

AWSはXeon 6のインスタンスをテスト用に提供しています。Xeon 6 6985P-Cモデルは、最大3.9 GHzで動作する96コアを搭載し、機械学習タスクを強化するAVX-512などの高度な機能をサポートしています。また、大容量のL3キャッシュを持ち、コア間のデータ転送を効率的に維持するためにメッシュインターコネクトを使用しています。

メモリシステムは、1.5 TBの高速DDR5 RAMを含み、チップを3つのNUMAノードに分割することでアクセス時間を最適化しています。これにより、コアがメモリにアクセスする際のレイテンシを減少させ、性能を向上させることを目指しています。

性能テストでは、Xeon 6は以前のインテル世代と比較して帯域幅の改善を示しましたが、メモリのレイテンシや効率においては依然としてAMDに後れを取っています。設計は、統一されたL3キャッシュやコア間のレイテンシの低下といった利点を提供しますが、ダイの境界を越えたメモリアクセス時に高いレイテンシが発生するという課題もあります。

全体として、Xeon 6のアーキテクチャは大きな進展を遂げていますが、インテルはAMDの製品に対抗するためのサーバー性能を維持する上で引き続き課題に直面しています。今後の開発には、新しいコア設計が含まれており、インテルの競争力をさらに高めることが期待されています。

最近の6ヶ月間で、Scourのコンテンツの取り込み量が33万から140万以上に急増し、ユーザーのフィードランキングが遅くなりました。パフォーマンスを向上させるために、著者はSQLiteのインデックスの使い方を学び、重要なクエリの速度を35%向上させることに成功しました。

Scourのデータベースには、公開日や品質評価などのさまざまなフィールドを持つ重要なアイテムテーブルがあります。ランキングクエリは、公開日、言語、品質に基づいてアイテムをフィルタリングします。

インデックスを最適化するための重要なポイントは以下の通りです。

まず、複数のカラムをカバーする良い複合インデックスを少数持つ方が、多くの単一カラムインデックスを持つよりも効果的です。クエリプランナーは、単一カラムインデックスをうまく組み合わせられないことが多いためです。

次に、インデックス内のカラムの順序も重要です。結果セットを大幅に減少させる選択性の高いカラムは、最初に配置するべきです。Scourの場合、最適な順序は公開日、品質評価、そして言語です。

また、範囲条件についても注意が必要です。SQLiteはインデックスカラムを左から右に処理し、カラムをスキップすることができません。もしカラムに範囲条件があると、他のカラムを効果的に利用する能力が制限されることがあります。

部分インデックスは、特定の条件に基づいて行のサブセットに適用されます。これが機能するためには、クエリ条件がインデックス条件と正確に一致する必要があります。

インデックスとクエリを最適化した結果、スキャンされる行数は66%減少し、全体の速度が35%向上しました。

SQLiteのクエリプランナーがインデックスをどのように利用するかを理解することは、データベースのパフォーマンスを向上させるために非常に重要です。少ない複合インデックスを使用し、カラムの順序に注意を払い、部分インデックスの条件が正確に一致するようにすることが、主な戦略となります。

著者は、自分のYouTubeへの依存がきっかけでYouTube Premiumを購入し、さらにアルファベット社の株に投資したと述べています。現在、著者はユーザーが動画を日付でフィルタリングできる機能を望んでおり、特に1年前以前に作成された動画だけを見られるようにしたいと考えています。この問題については、最近多くの人が関心を持っていると感じています。

最近、ある漫画専門店で「オリジナル・ダンジョンズ＆ドラゴンズの制作」という本を見つけました。この本は、ゲームの初期バージョンが豊富に収められた包括的な内容です。著者はこの本に何時間も没頭し、その歴史的な編集やデザインを楽しみました。デジタルフォーマットでは同じような深い没入感が得られないことを考え、オンラインでの読書は速くてあまり没入できないと感じています。著者は、将来的なデジタルインターフェースが本を読む物理的な体験を再現できるかどうか疑問に思っていますが、それには多くの課題があることも認識しています。最終的に、著者は深い没入感を得られる物理的な本の独自の価値を強調し、高価ではあるものの「ダンジョンズ＆ドラゴンズ」の本に対する熱意を表明しています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、ソーシャルネットワークのBlueSkyに関するオンライン安全法（OSA）と一般データ保護規則（GDPR）の対立について述べています。BlueSkyは、年齢を確認していないユーザーがダイレクトメッセージ（DM）や露骨なコンテンツにアクセスできないよう制限しています。著者はこの制限を妥当だと考えていますが、DMへのアクセスに関しては問題があると指摘しています。

著者は、自分のDMが個人データであると考え、GDPRに基づいて情報開示請求を行いました。このプロセスは長引き、リマインダーやエスカレーションを経て、最終的にBlueSkyは64日後に要求されたデータを提供しました。

著者は、年齢を確認していなくてもアカウントの所有権を証明できたため、データにアクセスできたことを述べています。しかし、BlueSkyの遅い対応に対して不満を感じており、オンライン安全対策の効果について疑問を持っています。

著者は、DMにアクセスするためにVPNやサードパーティのアプリを使うことも考えましたが、公式な手続きを選ぶことにしました。次のステップとして、BlueSkyに受信箱と通知を無効にするよう依頼する予定です。

Makeはビルドシステムで広く使われているツールですが、ドットファイル（ユーザー環境の設定ファイル）を管理するのにも効果的です。ほとんどのマシンで利用可能なため、手軽に使えます。

Makeを利用する際は、シンプルなファイル構造が重要です。ドットファイルは、ホームディレクトリを反映したディレクトリ（例：~/.files）に整理しましょう。

設定ファイル（.bash_profileや.bashrcなど）は、このディレクトリ内のファイルへのシンボリックリンクであるべきです。Makeはこれらのリンクを自動的に作成します。

Makefileでは、ホームディレクトリとドットファイルリポジトリのパスを定義する必要があります。また、リンクを作成するルールを、ディレクトリ構造に基づいて記述できます。

Makeは実行時にコードを生成することができ、リンクルールを簡素化できます。任意の2つのディレクトリのためにシンボリックリンクのルールを生成する関数を作成することも可能です。

複数のドットファイルを管理しやすくするために、Makefileに「ファニーターゲット」を作成することができます。これにより、個別に入力することなく、ファイルをグループ化して一度にリンクできます。

Makeを使ったドットファイル管理は、プロセスを効率化し、追加のツールを必要としなくなります。

要約がありません。

2025年9月29日、私はRaspberry Pi 500+を使ってMinisforumのDEG1 GPUドックをテストしました。M.2からOCuLinkへのアダプターとchenyangのSFF-8611ケーブルを使用しました。ドックの電源ボタンを見つけ、内部のスイッチを調整したところ、グラフィックカードのファンを動かすことができましたが、出力やカードの認識は得られませんでした。

その後、さらなるテストのためにJMTのeGPUドックに戻り、体験についての動画とブログ記事を共有しました。コメントの中には、DEG1ドックで同様の問題に直面したという人もおり、付属のOCuLinkケーブルには他のケーブル、私が使用したものと比べて余分な配線があるかもしれないと指摘されました。この理論を検証するためにケーブルを交換したところ、RX 6500 XTを正常に接続することができました。

しかし、RX 7900 XTを接続しようとした際には、異なるケーブル構成や設定を試みても、やはり動作しませんでした。興味深いことに、Intel B580などの他のカードは問題なく動作しました。この不一致には困惑しました。というのも、他の人がRX 7900 XTをDEG1ドックで問題なく使用しているという報告を見たからです。

特定のAMDグラフィックカードとDEG1ドックとの間に互換性の問題があるのではないかと疑っています。ケーブルの違いを調べることはまだしておらず、Minisforumが使用している特定のケーブルを別途見つけるのは難しいです。

全体として、私の経験は、すべてのOCuLinkケーブルが同じではなく、特定のグラフィックカードとDEG1ドックとの間に互換性の問題がある可能性があることを示しています。

K-meansはデータをグループに分けるための機械学習アルゴリズムです。この方法は理解しやすく、スタンフォード大学のCS229のような教師なし学習の入門コースでよく教えられています。

K-meansの仕組みは次のようになります。まず、初期化の段階で、データからランダムに指定した数のクラスタ中心（k）を選びます。次に、各データポイントは、距離の測定方法（ユークリッド距離）を使って最も近い中心に割り当てられます。その後、割り当てられたデータポイントに基づいて中心を再計算します。このプロセスは、中心がほとんど変わらなくなるまで繰り返されます。アルゴリズムの効果は、中心に基づいて異なるクラスタを分ける決定境界として視覚化できます。

実装の詳細については、アルゴリズムは中心を見つけるためにポイントの平均を取ったり、割り当てのために距離を計算したりするような簡単な計算を含みます。コードの構造には、より良い組織化や他のアルゴリズムへの拡張を考慮したサブルーチンが含まれています。

K-meansはシンプルですが、データが特定の分布、例えばガウス分布に従う場合には最適な選択ではないかもしれません。そのような場合には、期待値最大化（EM）などのより高度な手法がより良い結果をもたらすことがあります。

全体として、K-meansは機械学習における基本的なアルゴリズムであり、クラスタリングタスクに役立つだけでなく、より複雑な手法へのステップとしても機能します。

要約がありません。

std::flipは、C++標準ライブラリのユーティリティで、関数や呼び出し可能なオブジェクトの引数の順序を逆にする機能です。この機能は、特に引数の順序が不一致な場合や、既存の関数を基に引数を逆にした新しい関数を作成したいときに、関数呼び出しを簡素化するのに役立ちます。

例えば、ある木のノードが別のノードの祖先であるかをチェックする関数があるとします。この関数にstd::flipを使うことで、一つのノードが別のノードの子孫であるかをチェックする新しい関数を作成できます。具体的には、次のように記述します。auto is_descendant_of = std::flip(is_ancestor_of);

「引数を反転させる」という概念は、関数型プログラミングで一般的であり、HaskellやOCamlなどの言語にも見られます。std::flipの一般的な用途には、比較関数の引数を反転させることでソートを行うことや、降順でのソートを簡素化すること、反転した比較を用いて最長増加列や最長減少列を見つけること、コレクションの要素を逆順で結合すること、異なる引数の順序を持つAPIの互換性を確保することなどがあります。

なお、C++にはstd::flipという機能は存在しませんが、C++17の機能を使ってカスタム実装を行うことで、同様の機能を実現することが可能です。std::flipは、特に関数型プログラミングの文脈において、コードの再利用性を高め、関数の合成を簡素化するための強力なツールです。

先週、CloudflareがCap'n Webという新しいRPCプロトコルを発表しました。このプロトコルは特定のスキーマを必要としません。今週、私はこのプロトコルと完全に互換性のあるRust版のcapn-rsを作成しました。

capn-rsの主な特徴には、TypeScriptのリファレンスとの統合テストによる互換性の確認、HTTPバッチ、WebSocket、WebTransport（HTTP/3）など複数の通信方法のサポート、中間言語（IL）の完全な式評価機能、依存関係の解決を伴うプロミスのパイプライン処理、そして包括的なテストカバレッジがあります。

主な課題の一つは、Cap'n Webの機能をRustの型システムに適応させつつ、APIを使いやすく保つことでした。このプロジェクトはClaude Codeとの共同作業で進められ、翻訳の手助けを受けましたが、重要なアーキテクチャの決定には人間の意見が必要でした。

このプロジェクトはまだ初期段階にあり、API設計や潜在的なエッジケースについてのフィードバックを歓迎します。また、プロトコルやAI支援の開発プロセスについての議論にもオープンです。

詳細については、GitHubリポジトリやクレート、APIドキュメントを確認してください。

要約がありません。

Combinadicsは、JAXライブラリで組み合わせを迅速に計算するための手法で、組み合わせ数体系の概念に基づいています。この方法は、辞書順インデックスに基づいて特定の組み合わせを効率的に生成することができます。

コードの例では、NumPyとCombinadicsの両方を使用して組み合わせを計算する方法が示されています。例えば、nが4でkが3の場合、生成される組み合わせは次の通りです。NumPyを使用した場合は(0, 1, 2)、(0, 1, 3)、(0, 2, 3)、(1, 2, 3)となり、Combinadicsを使用した場合は[0, 1, 2]、[0, 1, 3]、[0, 2, 3]、[1, 2, 3]です。

Combinadic理論では、Combinadicは二項係数に基づく整数のユニークな表現です。例えば、整数27はnとkで定義された集合の数の組み合わせとして表現できます。0から与えられたnとkの総組み合わせ数までの各数mは、Combinadicの公式を使って表現可能です。

例として、nが7でkが4の場合、8のCombinadicは、mの表現を満たす適切な係数（c1、c2、c3、c4）を見つけることで段階的に計算されます。

組み合わせには、対応する組み合わせを簡単に見つけるために使用できる二重インデックスがあります。一つのインデックスを知っていれば、単純な引き算でその二重インデックスを計算できます。

アルゴリズムとしては、m番目の組み合わせを見つけるために、その二重インデックスを計算し、その二重インデックスのCombinadicを見つけ、最終的な組み合わせを得るために数字を調整します。

現在の実装は64ビットの数値に対応しており、単一のGPUでのパフォーマンスを最適化しています。

リンクを提供されたようですが、要約するためのテキストが必要です。要約してほしいテキストを貼り付けていただければ、喜んでお手伝いします。

アビナブは、コードベースを理解するためにファイルシステムをナビゲートするAIコードレビューエージェント「Greptile」に取り組んでいます。AIエージェントにファイルシステムへのアクセスを許可することは、特にクラウド環境ではリスクが伴います。悪意のあるユーザーがこのアクセスを利用して機密ファイルにアクセスする可能性があるからです。

このリスクを軽減するために、Greptileはユーザーの入力や応答をサニタイズするなど、さまざまな安全対策を講じています。しかし、巧妙な攻撃者はこれらの保護を回避する可能性があるため、エージェントがアクセスすべきものだけに制限されることが重要です。

この記事では、Linuxにおけるファイルアクセスの制御方法として「open syscall」を取り上げ、エージェントからファイルを隠す方法を探ります。主な方法には以下のものがあります。

まず、権限チェックです。ファイルの権限を変更することで、エージェントがアクセスできないように隠すことができます。次に、マウントリダイレクションがあります。特定のディレクトリに異なるファイルシステムをマウントすることで、元のファイルにアクセスできなくなります。さらに、ルートディレクトリの変更も有効です。chrootコマンドを使用することで、プロセスをファイルシステムの特定の部分に制限できます。

この記事は、マウントネームスペースとルート変更を組み合わせることで、コードレビューエージェントを安全に実行できる環境が作られると結論づけています。これは、Dockerのようなコンテナ技術が機能する方法に似ています。Greptileでは、エージェントは安全で隔離されたコンテナ内で実行され、必要なファイルのみを参照できるようにしてセキュリティを強化しています。

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連邦航空局（FAA）は、ボーイングが737マックスと787モデルの自社航空機の安全性を認証できるようにすることを決定しましたが、これは限られた範囲での認証です。この変更は、ボーイングが過去の安全問題や事故により認証権を失った後に行われました。

ボーイングは今後、隔週で航空機の適合証明書を発行できるようになりますが、その間、FAAがプロセスを監視します。この取り決めは、安全性の監視を強化し、FAAがボーイングの生産慣行をより厳密に監視できるようにすることを目的としています。

FAAはこの新しいシステムに自信を示しましたが、ボーイングがすべての安全基準を満たしていることを確認するために、引き続き厳しい審査を受けることになると強調しました。この限られた認証権の具体的な期間や、ボーイングがFAAから完全な信頼を取り戻す道筋はまだ明確ではありません。

要約がありません。

脳は、興奮性ニューロンと抑制性ニューロンという二種類のニューロンのバランスに依存しています。興奮性ニューロンは他のニューロンを刺激して発火させる役割を持ち、抑制性ニューロンは発火を防ぎます。このバランスは健康な脳の機能にとって非常に重要です。興奮が過剰になると発作を引き起こすことがあり、逆に興奮が不足すると自閉症などの状態に関連することがあります。

神経科学者たちは、これらのニューロンがどのように相互作用するのか、そして興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの両方に影響を与える稀な第三のタイプ、神経調節ニューロンの役割を探求しています。興奮性ニューロンは主にグルタミン酸を放出し、他のニューロンを活性化させます。一方、抑制性ニューロンはGABAを放出し、活性化を防ぎます。

最近の研究では、抑制性ニューロンが記憶や意思決定において以前考えられていたよりも積極的な役割を果たしている可能性があることが示されています。これらのニューロンは、学習を促進するためにその活動を選択的に減少させることがあります。ニューロンの相互作用の複雑さや興奮と抑制のバランスについてはまだ研究が続いており、神経障害の治療に向けた可能性が探られています。

この記事では、インタープリターの構築方法や「仮想マシン」の概念、そしてその速度を向上させる方法について説明します。

仮想マシン（VM）は、プログラミング言語の命令を実行するソフトウェアの実装であり、物理的なCPUが機械語を直接実行するのとは異なります。バイトコードは、VMが実行する機械可読のコードで、通常は操作（オペコード）とオペランドを含みます。JavaのバイトコードやPythonのバイトコードがその例です。

この投稿では、以下の特徴を持つシンプルなバイトコードフォーマットを紹介します。1バイトのオペコードで各操作を表し、時には4バイトのオペランド（整数）が続きます。また、32ビットの符号付き整数のスタックを使用して操作を行います。

基本的な命令には、定数をスタックにプッシュする「CONSTANT」、2つの値をポップしてその合計をプッシュする「ADD」、値をポップして印刷する「PRINT」、外部の値を読み込んでプッシュする「INPUT」、値をポップして破棄する「DISCARD」、スタックの特定のオフセットから値をプッシュする「GET」、特定のオフセットの値をポップした値で置き換える「SET」、2つの値を比較してその関係に基づいて-1、0、または1をプッシュする「CMP」、ポップした値が正の場合に相対的な命令にジャンプする「JGT」、実行を停止する「HALT」があります。

投稿には、定義されたバイトコードを使用して2つの数を掛け算するサンプルプログラムが提供されています。シンプルなバイトコードインタープリターは、C言語を使ってループとスイッチ文を用いてバイトコード命令の実行を管理することで作成できます。

著者は、バイトコードが擬似コードをどのように反映しているかを理解し、自分自身のバイトコードとインタープリターを作成することを考えるよう読者に促しています。また、バイトコードとその実行を試すためのインタラクティブな例も提供されています。

2024年10月14日、Automatticは1,700人以上の従業員に株式の付与を行ったと発表しました。これにより、彼らは会社のオーナーとなりました。

このブログ記事では、不要なインターネットボットトラフィックをブロックする方法について説明しています。特に、Linuxシステムで使用されるXDP（エクスプレスデータパス）という技術に焦点を当てています。

まず、ボットの問題について触れています。DDoS攻撃やウェブスクレイピングなどのボットは、インターネット上で一般的な問題です。次に、XDPの概要が説明されています。XDPは、ネットワークハードウェアと密接に連携することで、ネットワークリクエストの処理を高速化します。最大で毎秒2600万パケットを処理できる能力があります。

この技術の実装にはeBPF（拡張バークレー・パケットフィルター）が使用されており、これによりLinuxカーネル内でカスタムフィルタープログラムを実行できます。著者は、eBPFフィルターを作成して、受信したパケットを解析する方法を説明しています。特に、curlコマンドラインツールからのリクエストを特定してブロックすることに焦点を当てています。

さらに、TLSフィンガープリンティング（JA4形式）を使用して、TLSハンドシェイクの詳細に基づいてクライアントを特定する技術についても言及しています。これにより、正当なリクエストとボットトラフィックを区別するのに役立ちます。

著者は、複雑な暗号化ハッシュの代わりに、TLS接続で使用される暗号スイートを効率的に保存し比較するための、よりシンプルな非暗号化ハッシュ関数を提案しています。フィルターは、eBPFマップに保存された既知のcurlフィンガープリンティングの設定と照合することで、特定のリクエストをブロックできます。

この解決策は、不要なボットトラフィックを効果的にブロックし、従来のユーザースペースの方法よりも高速かつ効率的です。記事では、低レベルのネットワークプログラミングを探求する楽しさと、このアプローチのボット検出における効果について強調しています。

Privacy Badgerは、電子フロンティア財団（EFF）が開発した無料のブラウザ拡張機能で、ユーザーを広告主や第三者のトラッカーから守ることを目的としています。このツールの主な機能を簡単に説明します。

Privacy Badgerは、ユーザーの同意を無視して行動を追跡するトラッカーを自動的にブロックします。もしトラッカーがユーザーを追いかけていることが判明すると、Privacy Badgerはそのトラッカーがブラウザ内でさらにコンテンツを読み込むのを防ぎます。

従来の広告ブロッカーとは異なり、Privacy Badgerはすべての広告をブロックするわけではありません。プライバシーを侵害するトラッカーを止めることに重点を置いています。固定されたブロックリストに頼るのではなく、トラッキングが何であるかを特定するためのアルゴリズムを使用しています。

この拡張機能は、Do Not Track（DNT）やGlobal Privacy Control（GPC）などの信号を送信し、ウェブサイトにユーザーのプライバシーの好みを知らせます。これらの信号が無視されると、Privacy Badgerはそのトラッカーをブロックする方法を学習します。

ユーザーにとって使いやすい設計になっており、特別な設定を必要とせず、誰でも簡単に利用できます。また、トラッカーについて学習しながら時間とともに適応していきます。

主要なブラウザ、例えばChrome、Firefox、Edge、Operaと互換性がありますが、iOSのSafariなど一部のブラウザには対応していません。

ユーザーは寄付を通じてPrivacy Badgerの開発を支援できます。EFFは、プライバシーツールや擁護活動を続けるために、メンバーの支援に依存しています。

全体として、Privacy Badgerは、同意のないトラッキングを最小限に抑えつつ、ウェブが正常に機能することを可能にすることで、安全なオンライン環境を作ることを目指しています。

要約がありません。

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皆さん、こんにちは。

古いAppleデバイスを使って、Wi-Fi経由でWebRTCを利用したベビーモニターのアプリを作りました。このアプリは、追加のデバイスを購入したり、プライバシーを脅かす可能性のあるサーバーに依存する必要がありません。知らないサーバーに接続する製品の問題を避けたかったのです。もし二つのAppleデバイスをお持ちでしたら、ぜひ試してみてください。シミュレーターでも動作します。フィードバックをいただけると嬉しいです。

私は、待ち行列理論を用いて学会の出版システムを研究し、それを探るためのインタラクティブなモデルを作成しました。提出された論文の固定された割合に基づいて論文が受理される場合、受理率を上げると、受理される論文の総数が実際には同じになることがあることを発見しました。これは、受理されなかった論文が少なくても同様です。また、この概念を示すファネルシミュレーションも作成しました。このシミュレーションは、受理率が異なっても、時間が経つにつれて受理される論文の数が変わらないことを示しています。受理率が低い場合、より多くの論文が単に審査されることになります。

はい、可能です。

重力波干渉計のカタログには複雑な選択効果があり、検出確率の直接的な測定が重要です。LIGO-Virgo-KAGRAの最近の観測データを使用して、検出確率が時間とともに変化し、週ごとのパターンに従うことを発見しました。週末と平日、また観測地点での昼と夜の間には明らかな検出の違いがあります。さらに、夏時間と標準時間の間でも差が見られます。これらの変動の可能な理由とその影響について考察します。

XiaomiのRedmi 15C 5Gは、5G技術に対応したスマートフォンです。このモデルは、従来のヘッドフォンジャックも搭載しています。

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著者はエアソフトという趣味を楽しんでおり、仲間と一緒に森でゲームをしています。しかし、プレイヤーがゲームの様子を無断で録画し、YouTubeにアップロードする傾向について懸念を抱いています。楽しんでいるプレイヤーもいることは理解していますが、著者は許可なく撮影され、オンラインに公開されることに不快感を感じています。許可を求めるシステムがなく、撮影を希望しない人のための識別方法もないため、まだ他の人に動画から除外してほしいと頼んでいないと述べています。著者は、公の場にいるからといってプライバシーの権利を放棄するべきではないと強調しています。特にプライベートな趣味の場では、その権利が重要だと考えています。著者は誰かの行動や方針を変えようとしているわけではなく、この問題についての自分の考えを共有しているだけです。また、エアソフトの装備に関する個人的な好みや、これらの話題についての議論に感謝していることも述べています。

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既存のAPIには多くの問題があり、特に添付ファイルの取り扱いに課題がありました。これを解決するために、新しいWhatsApp APIが作られました。現在、このAPIではメッセージの送信のみが可能です。

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アルプスの実験室で、物理学者フィリップ・ユベールがワインボトルの放射能をテストし、偽物かどうかを確認しています。ワインの真贋を見極めることはますます重要になっており、専門家のモーリーン・ダウニーはさまざまなツールを使って偽物を検出しています。最近、偽造ワインの数が急増しており、ダウニーはたった1年で500万ドル相当の偽物が出回ったと報告しています。

特に注目すべきケースは、トーマス・ジェファーソンに帰属されるボトルです。これらは高値で売られましたが、その真実性を裏付ける確かな証拠がありませんでした。ワイン愛好家として知られるジェファーソンは、これらのボトルに関連するワインを一度も注文したことがありません。コレクターのビル・コックは、ジェファーソンのボトルをいくつか購入した後、詐欺の疑いを持ち、元FBI捜査官のジム・エルロイに調査を依頼しました。

エルロイは、著名なワイン関係者ハーディ・ローデンストックが偽造ボトルの背後にいることを突き止めました。原子爆弾のテスト後にのみワインに現れるセシウム137を調べるために特別なガンマ線テストを使用した結果、この同位体の証拠は見つからず、ワインが18世紀のものではないことが示唆されました。

ワインの偽造は新しい現象ではなく、ルイ14世のような歴史的人物もワインの真贋を確認するための措置を講じていました。現代の詐欺師ルディ・クルニアワンは、自宅の実験室で特定のレシピを使って偽のワインを作っていました。調査官たちは、ジェファーソンのボトルに刻印を施すために使用された道具が、ジェファーソンの時代にはあまりにも進んでいることを発見し、その真実性をさらに疑わせる結果となりました。

偽造ワインの世界は複雑で、深い歴史的背景があります。現代の技術が詐欺を暴くために使われるようになっています。

Googleは2026年までにAndroidとChromeOSのオペレーティングシステムを統合することを発表しました。主にAndroidが中心となります。この決定は、QualcommのサミットイベントでGoogleのAndroidエコシステム責任者であるサミール・サマットによって発表されました。目的は、Androidの技術を活用してノートパソコンのAI機能を強化することです。

サマット氏は、この変更によりAIサービスの統合が進み、デバイス間での体験がよりスムーズになると強調しました。Androidはすでにタブレットで成功を収めており、ノートパソコンでも同様に成長できると示唆しました。また、Qualcommとの協力により、スマートフォン技術をノートパソコンに適応させることが可能になると述べました。最終的に、この統合はテクノロジーにおけるAIの重要性が高まっていることが大きな要因となっています。

YouTubeは、元大統領ドナルド・トランプとの訴訟を2450万ドルで和解しました。この訴訟は、1月6日のキャピトル襲撃後にトランプがプラットフォームから一時停止されたことに起因しています。YouTubeの和解金のうち2200万ドルはナショナルモールのための信託に、250万ドルは他の原告に支払われます。この金額は、1月にMetaが支払った2500万ドルよりも少なく、YouTubeはMetaの和解金よりも小さく抑えることを目指しました。トランプは暴力の可能性に関する懸念から動画のアップロードを禁止されていましたが、2023年3月には復帰を許可されました。

要約がありません。

「シリカからスマートフォンへの長い奇妙な旅」という記事では、スマートフォンのプロセッサーが原材料から完成品に至るまでの複雑な過程を説明しています。この記事は、電子機器産業のグローバルな性質を強調しています。

まず、プロセスはスペインの石英鉱山から始まります。ここでは、大きな石英の塊が採掘され、選別されます。次に、採掘された石英はスペインの工場に運ばれ、木片と混ぜられ、高温で加熱されてシリコン金属が作られます。

その後、シリコン金属はドイツに送られ、化学処理を受けてマイクロプロセッサーに適した純度の高いポリシリコンが得られます。次に、この超純粋なシリコンはテキサスで特別な方法を使って単結晶のウエハーに変えられます。この方法では、大きくて純粋なシリコンのインゴットが作られます。

これらのウエハーは台湾に送られ、先進的な工場で複雑で高価なプロセスを経て実際のプロセッサーが製造されます。プロセッサーが完成すると、マレーシアでパッケージングされ、保護されて回路基板に接続されます。

最後に、パッケージされたチップはインドに送られ、そこで大規模な生産施設でiPhoneのようなスマートフォンに組み立てられます。この全体の旅は、電子機器のサプライチェーンの巨大さと洗練さを示しており、複数の国で重要な生産が行われていることを物語っています。

Googleカレンダーは通常、クリエイティブなツールとは見なされていませんが、イベントを整理するのに役立ちます。シンプルなスケジュールから複雑なスケジュールまで、さまざまなニーズに対応しています。

シンプルな使い方としては、ユーザーがワンクリックで簡単に1時間のイベントを作成できます。一方、複雑な使い方では、定期的なイベントや複数のカレンダーの管理など、より手間がかかるシナリオにも対応しています。

Googleカレンダーのデザインは、実生活の状況を反映しており、複雑なニーズは高度なユーザーだけでなく、日常のイベントから生じることが多いことを示しています。

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F-Droidは、Androidユーザー向けに安全で無料、かつオープンソースのアプリを提供するプラットフォームです。これは、スパイウェアや詐欺アプリが存在する商業アプリストアであるGoogle Playとは大きく対照的です。F-Droidでは、アプリがセキュリティと透明性の観点から徹底的にレビューされており、ユーザーはインストールするアプリが安全で改ざんされていないことを信頼できます。

最近、GoogleはすべてのAndroid開発者に対して中央での登録を義務付けることを発表しました。これには手数料の支払いと個人識別情報の提出が含まれます。この動きは、F-Droidや同様のプラットフォームに対して脅威となり、オープンソースアプリの配布を制限する可能性があるため、ユーザーは信頼できるソフトウェアにアクセスできなくなる恐れがあります。

Googleはこの登録がセキュリティ上必要だと主張していますが、実際にはGoogle Playでもマルウェアがホストされたことがあります。F-Droidは、オープンソースモデルはその透明性と誰でもコードを監査できる能力により、本質的に安全であると主張しています。

開発者登録の推進は、Googleがアプリ配布に対する権力とコントロールを強化し、競争やユーザーの自由を制限する手段と見なされています。F-Droidは、個人のデバイスで任意のソフトウェアを実行する権利を擁護しており、これは言論の自由の原則に似ています。また、規制当局に対して、開発者やユーザーの権利を抑圧的な登録要件から守るよう求めています。

デジタルの自由を支持するために、ユーザーや開発者はこれらの変更に対して声を上げ、自分たちの代表者に連絡し、オープンなアプリ配布の維持を訴えることが奨励されています。

要約がありません。

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Fernflowerは、Javaのバイトコードを読みやすいJavaのソースコードに変換するデコンパイラです。Javaにおける最初の効果的な解析デコンパイラであり、現在も改善が続けられています。

正式名称は「Fernflower」であり、「FernFlower」ではありません。元々はStiverによって開発され、ForgeFlowerからの更新が含まれています。特に、メンテナンスを行っている方々や、長期的にサポートをしているAndrew McRaeに感謝が捧げられています。このソフトウェアはApache License Version 2.0のもとでライセンスされています。

IntelliJ IDEAでは、Fernflowerはプラグインとして統合されています。ユーザーは.classファイルを開くことで、デコンパイルされたコードを見ることができます。また、コマンドラインからも使用でき、次のコマンドで実行できます。java -jar fernflower.jar [オプション] [ソースファイル] [出力先]。Fernflowerは.class、.zip、.jarファイルをサポートしており、クラス間の関係を複雑に分析することが可能です。

ユーザーは、デコンパイルプロセスを制御するためにさまざまなコマンドラインオプションをカスタマイズできます。特定のメソッドを隠すかどうか、内部クラスをデコンパイルするか、曖昧な識別子の名前を変更するかなどを設定できます。

Fernflowerは、混乱を招くクラス名やメソッド名を一意にするために名前を変更することができます。これは、難読化されたコードを扱う際に役立ちます。ユーザーは、自分自身の名前変更戦略を実装することで、名前変更プロセスをカスタマイズすることができます。

Fernflowerをビルドするには、次のコマンドを実行します。./gradlew :installDist。これにより、実行用のスタートアップスクリプトが作成されます。

バグ報告や提案については、ユーザーは問題追跡システムを通じて開発者に連絡することができます。

ソフトウェアエンジニアリングにおける良いセンスは、技術的なスキルとは異なる一連のエンジニアリングの価値観に基づいて正しい設計選択を行うことです。スキルがあっても良いセンスが欠けている場合もあれば、その逆もあります。良いセンスは、自分自身がまだ作成できなくても、コードやデザインの質を認識する手助けをします。

センスの指標としては、特定のコーディングスタイルや設計の選択に対する好みが挙げられます。これは、どのコードが美しいか、あるいは醜いか、またどのソフトウェアの問題が気になるかに反映されます。

センスとスキルは主観的であり、個人の価値観や経験によって形作られます。異なるエンジニアは、自分の優先事項に基づいて有効な意見を持つことができます。例えば、可読性とパフォーマンスのどちらを重視するかによって意見が分かれることがあります。

エンジニアリングにおける意思決定は、スピード、正確性、可読性といった価値観の間でトレードオフを伴うことが多いです。成熟したエンジニアは、これらの複雑さを理解し、特定のアプローチに固執するのではなく、両方の側面を考慮します。

悪いセンスとは、エンジニアの価値観がプロジェクトのニーズと一致しない場合に起こります。このため、状況に合わない柔軟性のない決定がなされることがあります。一方、良いセンスは、特定の問題に対して適切なエンジニアリングの価値観を選ぶ能力であり、成功したプロジェクトの結果に反映されることが多いです。

良いセンスを育むためには、多様なプロジェクトに取り組み、何がうまくいくかを観察し、自分の意見に柔軟性を持つことが重要です。「最良の」コーディング方法についての硬直した信念を避けるべきです。

要するに、ソフトウェアエンジニアリングにおける良いセンスは、意思決定のトレードオフを理解し、自分の価値観をプロジェクトの具体的なニーズに合わせることに関わっています。