Igaliaは、2023年から維持しているServoウェブエンジンの強化のために、Sovereign Tech Fundから資金を受け取りました。ServoはRustで構築された現代的なウェブエンジンであり、この投資は主に三つの分野に焦点を当てています。

まず一つ目は、アクセシビリティのサポートです。現在、Servoにはスクリーンリーダーなどの支援技術に必要なアクセシビリティ機能が欠けています。この資金を使って、すべてのユーザーが利用できるようにこれらの機能を実装する予定です。

二つ目は、WebView APIの開発です。チームは、Servoをデスクトップやモバイルアプリケーションに埋め込むために必要なWebView APIの完成を目指しています。これにより、Servoの利用と普及が進むでしょう。

三つ目は、プロジェクトの維持管理です。Servoの維持は、その成功とRustエコシステム全体にとって重要です。この資金は、問題管理やコードレビュー、バージョンリリースなどの作業を支援します。

IgaliaはServoをウェブエンジンの未来において重要な存在と考えており、その開発に力を入れています。Sovereign Tech Fundからの支援に感謝し、進捗状況をお知らせすることを楽しみにしています。

新しい生成モデル「離散分布ネットワーク（DDN）」を開発し、2025年のICLRで発表されることが決まりました。DDNは、従来の生成モデルである拡散モデル、GAN、VAE、自己回帰モデルとはいくつかの重要な点で異なります。

まず、DDNは一度に複数の出力を生成します。これにより、ターゲットデータの分布をより正確に近似することが可能です。生成された複数の出力は、離散的な分布を形成するため、「離散分布ネットワーク」と名付けられました。

DDNには独自の特徴があります。例えば、ゼロショット条件生成（ZSCG）を実現しており、木構造で配置された一次元の離散潜在表現を持っています。また、完全にエンドツーエンドで微分可能です。

DDNに対するレビューでは、その新規性と生成モデルにおける新たな進展をもたらす可能性が高く評価されています。

イタリアのピサからスコットランドのプレストウィックへ向かっていたライアンエアの便が、嵐のエイミーによる時速160キロ近い強風の影響で危険な状況に直面しました。パイロットは三度の着陸を試みましたが失敗し、メーデーを発信してマンチェスター空港に向かうことにしました。マンチェスターでは天候が穏やかだったため、無事に着陸しましたが、燃料はわずか6分分しか残っていませんでした。

この事件を受けて、航空事故調査局（AAIB）が調査を開始しました。ライアンエアが報告したことがきっかけです。乗客たちは、非常に揺れの激しい旅だったと語り、一人は着陸時の飛行機の苦労を思い出しました。結局、彼らは予定より約10時間遅れてプレストウィックに到着しました。専門家は、燃料がこれほど少ない状態での着陸は非常に危険であると指摘しています。

日本の研究者たちは、長引くCOVID（ロングCOVID）に関する重要な発見をしました。この状態は「ブレインフォグ」と呼ばれる認知の問題を引き起こすことがあります。研究チームは特別な脳の画像診断技術を用いて、記憶や学習に重要な役割を果たすAMPA受容体を調査しました。彼らの研究結果によると、ロングCOVIDの患者は脳内のAMPA受容体のレベルが高く、これが認知の問題の重症度と関連していることが分かりました。

COVID-19の後に多くの人々に影響を与える広範な問題であるにもかかわらず、ロングCOVIDやブレインフォグの原因は十分に理解されていません。これまでの研究では脳の変化がいくつか見つかりましたが、研究者たちは正確な分子レベルの問題を特定するのに苦労していました。高橋拓也教授が率いるこの新しい研究は、AMPA受容体の密度の増加がロングCOVID患者の認知症状を説明する可能性があることを明らかにしました。

研究チームは、30人のロングCOVID患者と80人の健康な個人の脳のスキャンを比較し、患者の脳内でAMPA受容体が有意に増加していることを発見しました。この増加は認知障害の重症度と相関しており、生物学的な関連性を示唆しています。さらに、脳内の炎症マーカーもAMPAのレベルと関連していました。

これらの発見は、ロングCOVIDの新しい診断ツールや治療法の開発につながる可能性があります。例えば、AMPAの活動を抑える薬がブレインフォグの軽減に役立つかもしれません。この研究は、画像診断技術が影響を受けた個人と健康な個人を正確に区別できることも示しました。

全体として、この研究はロングCOVIDを臨床的な状態としてより良く認識する必要性を強調し、効果的な治療戦略の開発を促しています。

OpenGL/ES作業グループは、GL_EXT_mesh_shaderという重要な拡張機能を正式にリリースしました。これはOpenGLにとって10年ぶりの大きな更新です。この成果は主にAMDに起因しており、特にプロジェクトを主導したQiang Yu氏と重要なテストケースを開発したShihao Wang氏の貢献が大きいです。

さらに、この拡張機能を利用したMinecraftのモッドのサポートも進行中で、近日中に利用可能になる予定です。この拡張機能のコードはMesaに統合されており、RadeonSIとの互換性を追加するための取り組みも続いています。AMDのドライバーがこの拡張機能を最初にサポートすることを目指しており、彼らの努力に対する感謝の印となるでしょう。

この投稿は2025年10月9日に書かれ、重要な開発の完了を示しています。

ガバナンスと環境管理の概念について述べられており、良いガバナンスは妥協ではなく、最良の解決策を統合することにあると強調されています。生命そのものが生態系管理のための効果的な技術となり得るという考えが示され、フランク・ハーバートの『デューン』やジェームズ・ラブロックのガイア仮説などのサイエンスフィクション作品が参照されています。

自然システムと生態系工学については、ビーバーやマングローブのような特定の種が生態系を大きく変えることができ、水の貯蔵や嵐からの保護といった利点を提供することが説明されています。ビーバーダムアナログ（BDA）やバイオスウェールといった技術は、環境回復のために自然のプロセスを模倣する実用的な方法として紹介されています。

水管理や生態系回復のためのさまざまな方法が提案されており、雨庭、ジョハド（土製のダム）、ゼリスケーピング（在来植物を使用する手法）などが、水の保持を高め、流出を減少させる効果的な戦略として挙げられています。

沿岸および海洋生態系については、オイスターリーフやマングローブが海岸を保護し、炭素を隔離する役割を果たすことが強調されています。最近の回復技術の進展として、ドローンを使ったマングローブの植樹が言及されています。

農業の革新については、伝統的な稲-魚-アヒルの統合農業システムが、合成肥料を使わずに生産性を高める持続可能な農業実践を生み出すことが示されています。

生態系の解決策を拡大する際の課題として、生態的ミスマッチ、ガバナンスの問題、産業的制約、長期プロジェクトを支えるための政治的意志の必要性が挙げられています。

生物学的解決策を展開する上での大きな障害は、これらの技術を大規模に生産・実施するための産業能力であり、投資やインフラの不足によって妨げられています。

自然システムは環境の課題に対する有望な解決策を提供しますが、これらの解決策を大規模に実施するためには、産業的、政治的、ガバナンス上の重要な障害を克服する必要があります。

NanoMiは、国立研究機構（NRC）が開発したオープンソースプロジェクトで、超高真空用途向けのモジュラー型透過電子顕微鏡（TEM）の作成に焦点を当てています。このプロジェクトは、ユーザーが自分で組み立てたり、改良したり、追加したりできるように設計されており、コミュニティからの貢献を促進しています。

ユーザーは、GitHubのリポジトリや専用のウェブサイトを通じて設計図をリクエストしたり、ソフトウェアコンポーネントにアクセスしたりできます。また、プロジェクトは協力を重視しており、貢献者は自分が行った改良を共有することが求められます。更新情報や議論はGitHubサイトで行われており、現在はNanoMi.orgに移行しています。ソフトウェアはGPL v3ライセンスの下で提供されており、自由に使用や改良が可能です。さらに、Microscopy AustraliaのオンラインプラットフォームであるMyScopeを通じて、追加の教育リソースも提供されています。

詳細については、NanoMiのウェブサイトを訪れるか、直接NRCにお問い合わせください。

その人は、音楽機器に接続されたSystem76のノートパソコン用のモニターとして、二台目のテレビを購入したいと考えています。Facebook Marketplaceで中古のテレビを探しており、Samsung、LG、RCA、Sonyといったブランドに興味があります。アプリやストリーミングサービスを強く推奨しないテレビを好み、主にHDMIで接続できるものを求めています。自分のニーズに合った最適なブランドやモデルについての提案を求めています。

2025年のノーベル平和賞は、ベネズエラにおける民主的権利の推進と独裁から民主主義への平和的な移行に向けた尽力が評価され、マリア・コリーナ・マチャドに授与されました。

著者はカナダから香港へのエアカナダのフライトでの体験を語っています。このフライトでは、機内Wi-Fiに制限がありました。無料のサービスではメッセージアプリのみが利用でき、完全なインターネットアクセスには30.75カナダドルの支払いが必要でした。制限を回避する方法に興味を持った著者は、技術に詳しいルームメイトと協力し、利用可能なメッセージアプリを使って他のウェブサイトにアクセスする方法を探りました。

最初の設定では、機内Wi-FiにアクセスするためにAeroplanの会員確認が必要でした。著者は、ターゲットのウェブサイト（github.com）を承認されたドメイン（acwifi.com）として偽装しようとしましたが、特定のIPアドレスがブロックされているため、この方法は効果がありませんでした。

最初のアプローチが失敗した後、著者たちはDNSリクエストを利用することにしました。これが機能していることを発見し、任意のDNSサーバーやTCPクエリを使用できることがわかりました。これにより、ネットワーク制限の抜け穴があることが示されました。

次に、DNSサーバーとして偽装したプロキシサーバーを設定し、すべてのインターネットリクエストをそこを通じてルーティングできるようにしました。この巧妙な回避策により、github.comを含むさまざまなウェブサイトにアクセスすることができました。

最終的なアプローチとして、DNSトンネルを使用してリクエストを本物のDNSクエリ内にカプセル化することを考えましたが、これには追加のソフトウェアが必要で、それは利用できませんでした。

約4時間の努力の結果、制限を回避することに成功しましたが、飛行機の限られた帯域幅のため、ブラウジングは遅くなりました。著者は、この探求が教育的な目的であり、規則を守っていることを強調しました。

全体として、この体験は挑戦であり、長いフライト中の楽しい技術的な演習でもありました。

文字「A」のデザイン原則について説明しています。この文字では、上部と下部のスペースのバランスが重要であり、均等でないと不自然に見えることがあります。また、文字の接合部分は均一な太さにしない方が良いと指摘されています。均一な太さは重い印象を与えるため、接合部分は少し細くするべきで、全体のコントラストに影響を与えないようにすることが求められます。デザインが不自然に見える場合、それは実際に間違っている可能性が高く、デザインの選択には意図が重要です。次回は文字「B」についての議論が続きます。

大規模な技術プロジェクトを完成させるのは難しいことがありますが、それを小さなタスクに分けることで、モチベーションや興奮を保つことができます。著者は、定期的に目に見える成果を得ることが、関与を維持するための鍵であると提案しています。

最初のステップとして、プロジェクトの始め方を見つけるのが最も難しい部分です。圧倒的な目標を設定するのではなく、すぐに結果が見える小さくて管理しやすいタスクを選ぶことが重要です。

初期の作業は目に見えないことが多いため、進捗を追跡するために自動テストのように簡単にテストできるタスクを選ぶと良いでしょう。例えば、著者はターミナルエミュレーターのプロジェクトでVTパースを始め、テストを通じて明確なフィードバックを得ました。

初期タスクの目標は、完璧を目指すのではなく、「十分良い」デモ版を作成することです。頻繁にデモを行うことで、製品を評価し、モチベーションを維持することができます。

個人プロジェクトでは、まず自分が必要とするものを作ることに集中しましょう。これにより、そのソフトウェアが自分にとって役立つものとなり、モチベーションを保つことができます。

デモを作成した後は、使用中に遭遇した問題を解決しながらプロジェクトを改善し続けることが大切です。

要するに、大規模なプロジェクトに取り組む際は、タスクを小さく分けて、早期の成果に焦点を当て、自分のために作り、実際のフィードバックに基づいて改善を重ねることが、モチベーションを維持するためのポイントです。

「ライトアウト」は、各セルが赤または白の色を持つグリッド上でプレイするパズルゲームです。目的は、すべてのセルを赤に変えることです。セルをクリックすると、そのセルの色が反転し、同じ行と列にあるすべてのセルの色も変わります。

このゲームは、ルービックキューブを解くのに似ています。なぜなら、一つのセルを修正すると、その周りのセルにも影響を与えるからです。パズルを解く方法は、数学的アプローチ、論理的推論、そして力任せの方法など、いくつかの異なる手法があります。

このゲームは、1997年のクラシックな携帯ゲームにインスパイアされています。さまざまなバリエーションも存在します。作者は、異なる戦略やボードの構成を探るためにTypeScriptを使ってアプリを作成し、Pythonのライブラリmanimを使って動画も制作しました。彼らは他の人にもこのゲームを試してみて、体験を共有することを勧めています。

Weaveは急成長中の利益を上げているスタートアップで、優れたエンジニアを求めています。彼らはエンジニアリングチーム向けの高品質なソフトウェアを構築する手助けをしてくれる人材を探しています。CTOのアンドリューとCEOのアダムが新しい採用者を直接サポートします。

求められる主な資格は、目標達成に向けて強い意志を持つエンジニアであること、ダイナミックなスタートアップ環境でタスクの優先順位をつけることができる実務的な考え方、エンジニアとしての成長にコミットする姿勢、ユーザーのニーズを理解する共感力、他のソフトウェアエンジニアリングチームを支援する情熱、ユーザーとの明確なコミュニケーションを行うための優れたスキル、そして困難に立ち向かう意欲です。

望ましいスキルとしては、React、TypeScript、Go、またはPythonの経験や、エンジニアリングの生産性に関するバックグラウンドがありますが、必須ではありません。

Weaveの創業AIエンジニアとしての役割では、ソフトウェアエンジニアの作業を向上させるAIソリューションを開発し、プロセスを効率化し、ユーザー体験を大幅に改善する機能を提供します。

若い数学者パベル・ガラシンは、折り紙と粒子物理学の中心的な幾何学的形状であるアンプリチュードヘドロンとの間に重要な関連性を発見しました。彼の研究によれば、折り紙のパターンはアンプリチュードヘドロンを形成する点として表現でき、これにより粒子間の相互作用に関する計算を行う際に、この形状をより単純な部分に分解できるかどうかという長年の疑問を解決する手助けとなります。

物理学者たちは、グルーオンのような粒子がどのように相互作用するかを計算する際、ファインマン図のような方法を用いてきましたが、粒子が増えるとその計算は非常に複雑になります。BCFW再帰と呼ばれる新しいアプローチはこの問題を簡素化しますが、依然として課題があります。アンプリチュードヘドロンは、これらの相互作用をより直感的に理解するための幾何学的な方法を提供します。

ガラシンの研究は、アンプリチュードヘドロンがより単純な要素に分解できることを確認するだけでなく、折り紙をこの数学的枠組みに統合しています。この関連性により、粒子の相互作用を視覚化し計算する新しい方法が可能になります。この発見の影響に対して、数学者や物理学者たちは興奮しており、粒子物理学の本質に対する新たな洞察をもたらし、複雑な計算を簡素化する可能性があると期待しています。

2019年、著者はコーディング教育における「チュートリアル地獄」という問題を指摘しました。これは、学生がチュートリアルに従うことはできても、独自にプロジェクトを作成するのに苦労する状況です。この問題に対処するために、著者はBoot.devを設計しました。主な焦点は、包括的なカリキュラム、実践的なコーディング練習、そして動画への依存を減らすことです。

しかし、著者は過去18ヶ月で「バイブコード地獄」と呼ばれる新たな問題が現れたことに気づきました。これは、学生がプロジェクトを構築できるものの、ソフトウェア開発の深い理解が欠けている状態です。この新たな課題は、AIツールに過度に依存することから生じており、コーディングの概念を表面的にしか理解できなくなっています。

著者は、AIがすべてを知っていると感じることで学習者がやる気を失う可能性について懸念を示しています。その結果、教育やスキルの追求が減少する恐れがあります。また、学習におけるAIの限界についても議論し、主に二つの問題を指摘しています。AIはユーザーに同意しやすく、強い意見を持たずにバランスの取れた見解を提供する傾向があり、これが学習を妨げることがあります。

これらの懸念にもかかわらず、著者はAIが正しく使われれば学習を向上させることができると信じています。学生には、コーディングのためにAIツールに過度に依存するのではなく、自分で問題解決に取り組むことを勧めています。学生が課題に直面し、それを乗り越えることで、コーディングの概念に対する理解が深まるのです。

Python 3.14は2025年10月7日に正式にリリースされ、著者はそのパフォーマンスを以前のバージョンや他のプログラミング言語と比較しました。ベンチマークの主なポイントは以下の通りです。

まず、Python 3.14はバージョン3.13に比べて大幅な速度向上を示し、フィボナッチ計算では約27%速くなっています。

テストには主に二つのスクリプトが含まれています。一つはフィボナッチ数を計算するもので、もう一つはバブルソートアルゴリズムを用いて数をソートするものです。パフォーマンスは、Pythonの異なるバージョン（3.9から3.14）、Pypy、Node.js、Rustを使用し、シングルスレッドとマルチスレッドのモードで、LinuxとmacOSの異なるオペレーティングシステム上で測定されました。

フリースレッドインタープリタ（グローバルインタープリタロックを取り除くもの）は、マルチスレッドアプリケーションでより良いパフォーマンスを示し、いくつかのテストでは標準インタープリタの約3倍の速さを記録しました。しかし、ジャストインタイム（JIT）コンパイラは、実施されたテストでは顕著な速度向上を示しませんでした。

PypyはすべてのCPythonバージョンを上回り、いくつかのテストではPython 3.14の約5倍の速さを誇ることが示され、その効率性が際立っています。

マルチスレッドテストでは、フリースレッドインタープリタが特にCPU負荷の高いタスクにおいて大きな利点を示しましたが、JITコンパイラは明確な利点を示しませんでした。

Python 3.14はCPythonバージョンの中で最も速く、ユーザーがアップグレードできない場合は、パフォーマンス向上のためにバージョン3.11以降を検討することが推奨されます。CPU負荷の高いマルチスレッドアプリケーションにはフリースレッドインタープリタが推奨され、Pypyは速度の面で優れた選択肢として残ります。

これらのベンチマークは、Pythonの進化するパフォーマンスに関する洞察を提供し、特にJITコンパイルに関して改善の余地があることを示しています。

2025年9月25日、statichost.euというドメインがGoogleの安全ブラウジングによって誤って詐欺的と見なされ、約6時間にわたり警告が表示されたり、サイトへのアクセスが制限される事態が発生しました。この問題は、statichost.euプラットフォームを利用していくつかのフィッシングサイトが作成されたため、Googleがドメイン全体を危険と判断したことから起こりました。

創業者のエリック・セリンは、ユーザーからサイトが利用できないとの報告を受けて問題に気づきました。調査の結果、Googleがセキュリティ上の懸念からアクセスをブロックしていることがわかりました。彼はフィッシングサイトのリストを受け取り、それらを削除し、Googleに再審査を依頼しました。幸運なことに、数時間以内にブロックは解除されました。

セリンは、インターネットに対するGoogleの大きな影響力について懸念を示し、彼らの広範な安全対策が誤った判断や不必要なブロックを引き起こす可能性があると主張しています。彼は、オンラインの安全性を確保するためには、Googleに頼るだけでなく、自分自身の判断を大切にすることが重要だと強調しています。今後の問題を防ぐために、statichost.euは新たにstatichost.pageという別のドメインを使用することにし、セキュリティを強化する取り組みを行っています。

著者は、開発者にとって例が最も役立つドキュメントの形式であると強調しています。公式のドキュメントは明確な例が不足していることが多く、概念を迅速に理解するのが難しいと感じています。多くの開発者は異なるプログラミング言語やフレームワークを行き来するため、精神的に疲れることがあります。

例えば、著者はPythonのドキュメントからの複雑な例を挙げていますが、これは多くの専門用語を理解する必要があります。著者は、max関数の使い方のようなシンプルな例の方が、迅速な理解に役立つと主張しています。

また、著者はClojureの例を探すのにclojuredocs.orgが優れたリソースであると指摘しています。これにより、開発者は関数の実際の応用を確認できます。著者は一般的なソフトウェアのドキュメントに対して不満を抱いており、しばしば技術的すぎると感じ、例を提供するチュートリアルを好むと述べています。

Parquet形式は、列指向のレイアウトと効率的な圧縮により、分析作業に適していますが、削除処理には課題があります。これは、ファイル全体を書き直す必要があるためです。Apache IcebergやDelta Lakeのようなシステムは、メタデータ層を使用して削除を追跡することでこの問題に対処しています。提案されているのは、Amazon S3の条件付き書き込みを利用したよりシンプルなアプローチです。これにより、調整なしで原子的な操作が可能になります。

提案されたシステムでは、データは不変のParquetファイルに保存され、削除は「トムストーン」ファイルを使用して行われます。このファイルは、読み取り時にフィルタリングするために行や行グループをマークします。マニフェストファイルはテーブルの現在の状態を追跡し、読者は未コミットの変更を無視して一貫したデータのスナップショットにアクセスできます。

新しいデータの書き込みや削除のマークは、一連の手順を通じて行われ、データの整合性が確保されます。これには、同時書き込みを管理するための比較と交換の方法が使用されます。この設計により、削除は一定時間で行え、Parquetの機能を活用しながら効率的なクエリが可能になります。また、コストを低く抑え、S3へのリクエスト数を最小限にすることができます。

このシステムは、イベントログや時系列データのような追加が多い作業負荷に特に適しています。これらの作業では、時折大規模な削除が必要です。従来のデータベースや既存のシステムに対して利点を提供しますが、大規模なアプリケーションに対してはスケーリングや運用の複雑さに制限があるため、これらの課題に対処する必要があります。全体として、このアプローチは分析データ管理のためのオブジェクトストレージの利用に関する創造的な探求です。

この記事では、セルオートマトンの概念について説明しています。セルオートマトンは、単純なルールを使って複雑な動作を生み出すシステムです。この概念は1948年にジョン・フォン・ノイマンによって初めて形式化され、コナウェイのライフゲームを通じて広まりました。

セルオートマトンの基本について説明します。これらは単純なルールから生命のようなパターンを生成することができます。ライフゲームは最も有名な例で、グリッド上の各セルは隣接するセルの状態に基づいて「生きている」か「死んでいる」かが決まります。

実装技術についても触れています。この記事では、WebGPUを使ってセルオートマトンを実装する方法を説明しています。WebGPUは、最新のグラフィックスカードで並列処理を可能にします。これには、現在の世代と次の世代のオートマトンを交互に処理するために二つのグリッド（またはバッファ）を使用します。

さまざまなタイプのセルオートマトンについても紹介されています。ライフのバリエーションであるライフライクセルオートマトンは、わずかに異なるルールを持ち、興味深い動作を引き起こします。ラージャーザンライフセルオートマトンは、隣接セルのカウントに大きな近隣を使用し、より複雑な誕生や生存の条件を持つことができます。マルチプルネイバーフッドセルオートマトンは、異なる近隣と独自のルールを組み合わせ、複雑な相互作用を生み出します。サイクリックセルオートマトンは、セルが複数の状態を持つことを許可し、安定した繰り返し構造を生み出します。連続セルオートマトンは、セルの状態を浮動小数点数で表現し、状態間のスムーズな遷移を可能にします。

実装手順についても詳しく説明されています。グリッドの設定、隣接セルのカウント、各世代のルールの適用、結果の可視化の方法が示されています。

この記事は、セルオートマトンが単純な計算ルールを通じて新たな複雑性や生物学的プロセスを探求する可能性を強調しています。特に、現代のGPUの能力を活用することで、さまざまなセルオートマトンアルゴリズムを並列計算環境で実装するためのガイドとして役立ちます。シンプルなルールから生まれる豊かな動作を示しています。

この記事では、著者が古い富士通のLifebook S2110ノートパソコンのホットキー機能を修正することでLinuxカーネルに貢献した経験を共有しています。

著者はLinuxのソースコードを学び、20年前のノートパソコンのハードウェアの問題を修正することで貢献することを決めました。特に、特別なキーがLinuxでどのように機能するかを調査し、一部のキーが特定のモードでイベントをトリガーしないことを発見しました。これはドライバーに問題がある可能性を示唆しています。

著者はカーネルログや読み込まれているモジュールを確認することで、問題がfujitsu-laptopドライバーにあることを特定しました。ドライバーのコードを調べ、キーイベントの処理方法を理解しました。

追加のメディアキーをサポートするために、著者は新しいキーマップを作成し、特別なキーのエントリを追加しました。新しいキーマップがキーイベントに対応していることを確認し、自分のモデルに合ったデバイス識別情報を更新しました。

ドライバーを修正した後、著者はパッチを適用したカーネルをビルドし、ホットキーが正常に動作することを確認しました。変更をカーネルのメンテナーに提出する準備を整え、適切な手順に従いました。gitを使って変更を管理し、パッチをメールで送信しました。

その結果、パッチは受け入れられ、上流のLinuxカーネルに含まれることになりました。これにより、同じノートパソコンを使っている他のユーザーも修正の恩恵を受けられるようになりました。

著者はカーネルへの貢献プロセスを楽しみ、有意義な経験だったと感じています。また、新しい貢献者がこのプロセスを進めるためのリソースに感謝の意を表しています。この記事は、初めてLinuxカーネルに貢献する人の旅を描き、問題の特定からコードパッチの成功した提出までのステップを示しています。

Eyal Itkinは、現在の静的ライブラリ、特にオブジェクトコードファイルの.aアーカイブの制限について議論しました。これらの制限は、pkg-configやCMakeのようなツールを使用する際にリンクの問題を引き起こすことがあります。彼は、これらの問題を解決するために、Static Bundle Object（.sbo）という新しいフォーマットと、新しいELFタイプ（ET_STAT）を提案しました。

彼の提案をELF委員会に提出した後、フィードバックは賛否が分かれました。委員会は新しいフォーマットのアイデアを支持しましたが、新しいELFタイプの導入は拒否しました。既存のET_RELタイプで意図された改善が可能であると述べたのです。委員会は、これは標準の変更よりもツールの問題であると強調しました。

提案の主なポイントには、公式API関数のみを公開する「シンボルの可視性」、公開すべきでないローカルシンボルを削除する「最終的な再配置」、既存の.aアーカイブ内でも互換性を保ちながら新しいフォーマットを使用できる「互換性」が含まれています。

正式な標準変更には至らなかったものの、委員会は静的リンクの改善の必要性を認め、ItkinはGNUリンカーに彼の提案を実装する計画です。この取り組みの将来は、コミュニティやツールのメンテナーによる採用にかかっています。

2022年、デビッド・ギヨットはDjangoCon Europeで、ウェブアプリをReactからHTMXに移行することについて講演しました。この移行により、コード量が約70%削減され、機能も向上しました。その後、多くの開発者がシングルページアプリからマルチページハイパーメディアアプリに切り替えることで、コードを大幅に減らし、ユーザー体験を改善できることに気づきました。

著者は2025年のFlaskConでの講演準備中、HTMXとAlpineJSを一緒に使うことに苦労し、複雑なデバッグや過剰なコードが発生しました。そこで、Datastarに切り替えたところ、コードが簡素化され、ダウンロードサイズが減少してパフォーマンスが向上しました。DatastarのAPIはHTMXよりも軽量で、必要な属性も少なく、管理が容易です。

Datastarはサーバー主導の更新に焦点を当てており、開発者がすべてのロジックを中央集権的に管理できるようにしています。これに対し、HTMXはロジックがさまざまな層に分散します。この変更により、コーディングプロセスが簡素化され、効率が向上します。著者は、コンポーネントとリアルタイム更新を考慮することの利点を強調し、Datastarが最小限の労力で複数のコンポーネントを同時に更新できることを述べています。

著者は、Datastarの哲学がサーバー送信イベントなどのウェブネイティブ機能を活用し、カスタムJavaScriptなしでリアルタイム更新の複雑さを減らすことを評価しています。彼らは開発者にアプローチを簡素化し、サーバーに状態管理を任せることを勧めています。Datastarを使うことで、より効率的で応答性の高いアプリケーションを作成でき、ウェブアプリ開発における新たな可能性が広がりました。全体として、著者はDatastarがウェブ開発の楽しさを高めると考えており、HTMXとの経験にも似た感覚を持っています。

最近、英国のAIセキュリティ研究所とアラン・チューリング研究所の共同研究により、わずか250の悪意のある文書が大規模言語モデル（LLM）に「バックドア」脆弱性を生じさせることができることが明らかになりました。この結果は、攻撃者が大きなモデルに対してはより多くの毒されたデータを必要とするという従来の考え方に挑戦しています。

研究では、特定の攻撃手法が示されました。この手法では、モデルがトリガーフレーズ（例：<SUDO>）に遭遇すると、意味不明な出力を生成します。研究者たちは、600百万から130億パラメータのモデルを訓練し、毒された文書の効果は、全体の訓練データに対する割合ではなく、悪意のある文書の絶対数に基づいていることを発見しました。

主な発見は以下の通りです。固定された数の毒された文書（例：250）が、さまざまなサイズのモデルに対してバックドアを作成するのに十分であること。大きなモデルは、脆弱になるために比例してより多くの毒されたデータを必要としないこと。この研究は、データ毒化攻撃の実現可能性を強調し、それに対するより良い防御策の必要性を訴えています。

この研究はAIのセキュリティに関する懸念を引き起こす一方で、これらの脆弱性に対する潜在的な防御策のさらなる調査を促すことを目的としています。

最近、AndroidはフルLinuxグラフィカルアプリケーションの実行をサポートし始め、モバイルアプリを超えた進展を見せています。この記事では、AndroidデバイスでのLinux GUIアプリケーションの実現に向けた進展と、それを可能にする変更について説明します。

現在、Android上でのLinuxの状況として、GoogleはLinuxターミナルアプリを提供しており、これによりユーザーはAndroid上でLinux環境を利用できますが、当初はテキストベースのアプリケーションに限られていました。最近のアップデートではGUIアプリケーションのサポートが始まりましたが、主にCPUによって描画されるため、パフォーマンスは遅いです。

今後の改善として、Googleはgfxstreamという技術を統合しています。これにより、グラフィカルな呼び出しがCPUではなくGPUに直接送信されるようになり、Linux GUIアプリのパフォーマンスと効率が大幅に向上することが期待されています。

初期の実験では、Pixel 6のようなデバイスを持つユーザーがGIMPやLibreOfficeなどのGUIアプリケーションを実行できるようになっていますが、GPUアクセラレーションがないためパフォーマンスには制限があります。また、Samsung Galaxy Tab S11のようなタブレットでもLinux GUIアプリのサポートがテストされています。

克服すべき課題も残っています。ハードウェアの互換性や安定性の問題、リソース管理の改善が必要です。また、異なるメーカーのデバイス間での機能のばらつきも影響を与える可能性があります。

将来的には、改善が進めばAndroidはLinux GUIアプリケーションをより強力にサポートできるようになり、モバイルデバイスでの生産性が向上し、Androidがデスクトップのような体験にシフトする可能性もあります。

興味のあるユーザーは、対応デバイスでLinuxターミナルを有効にし、GUIアプリを実行してみることができますが、バグやパフォーマンスの問題が発生する可能性があることを念頭に置いてください。

3Dプリンターを使わなくても、粘土を使って手作りの素敵なデバイスを作ることができます。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。要約してほしいテキストや主なポイントを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

このテキストは、インターンシッププロジェクトについて述べており、Satisfiability Modulo Theories（SMT）ソルバーとインタラクティブ定理証明器であるLeanを用いて証明の自動化に焦点を当てています。主な目的は、ビットベクタープログラムを有限体の文に変換し、迅速な検証を可能にするJoltのゼロ知識仮想マシン（zkVM）のフロントエンドを検証することでした。

重要なポイントは以下の通りです。まず、SMTソルバーは論理的推論を効果的に自動化できますが、Leanは証明の開発にユーザーの関与が必要であり、両者の間にはギャップがあります。このプロジェクトは、SMTの自動化とLeanの表現力の間を埋めることを目指しました。

次に、Leanで使用される異なる型はSMTソルバーの型と必ずしも一致しないため、証明の自動化が難しいという課題がありました。プロジェクトでは、型の翻訳（例えば、ZModからビットベクターへの変換）を効果的に行うことに注力しました。

プロジェクトの成果として、翻訳プロセスを自動化するための戦術が開発され、必要なコード量が大幅に削減されました（6,800行以上と320時間の作業を節約）。この戦術により、Joltのルックアップテーブルに関するクエリの効率的な解決が可能になりました。

今後の方向性として、著者はLeanにおける型翻訳のより一般的なフレームワークの構築を望んでおり、これにより将来の類似プロジェクトのコード作成が簡素化され、迅速化されることが期待されています。

最後に、インターンシップはLeanとSMTソルバーの実世界での応用に関する貴重な洞察を提供し、ソフトウェアシステムにおける迅速な検証の可能性を示しました。また、この分野でのさらなる研究と協力の必要性も強調されました。

全体として、このプロジェクトはSMTソルバーとLeanを組み合わせて複雑な証明を自動化する可能性を示し、ソフトウェアシステムのより効率的な検証への道を開くものでした。

ペン・メディスンの研究者たちは、特定のキノコに含まれる成分であるシロシビンが、慢性的な痛みやうつ病の悪循環を断ち切るのに役立つことを発見しました。彼らの研究は、シロシビンが脳の回路にどのように影響を与え、これらの症状を軽減するかを示しています。

要約がありません。

コロラド州のダラス・メイのような牛飼いは、世界で最も脅かされている生態系である草原の保護に重要な役割を果たしています。壊滅的な山火事の後、メイは自分の牧場で在来の草が再生する様子を観察しました。これは、彼が長年にわたって実践してきた持続可能な方法のおかげです。これらの方法は、渡り鳥や絶滅危惧種を含む野生動物の生息地を守るだけでなく、炭素の貯蔵や水質の改善にも寄与しています。

草原は元の面積の60%以上を失っており、鳥の個体数が大幅に減少しています。持続可能な方法で行われる牧畜は、自然の植生が育つことを可能にし、これらの生態系を維持するのに役立ちます。メイは、自分の土地が支えられるよりも少ない頭数の牛を飼っており、これが生物多様性と牧場の長期的な健康に良い影響を与えています。また、彼は保全のための権利を確保しており、これにより土地の開発を防ぎ、税制上の特典を受けつつ、草原としての利用を維持しています。

メイは保全団体とのパートナーシップを通じて、環境の健康を優先しながら収入を得る方法を見つけました。例えば、カーボンクレジットプログラムに参加したり、彼の牛肉に「バードフレンドリー」認証を取得したりしています。山火事からの回復や経済的な圧力といった課題がある中でも、メイの持続可能な牧畜への取り組みは、農業が保全活動と共存できる可能性を示しています。

AMDは、生成AI向けにONNXモデルを最適化し、Hugging Faceで提供しています。これらのモデルは、AMD Ryzen AI APUやRadeon GPUと特に相性が良く、特にRadeon RX 9000シリーズは高度なAI機能を備えており、パフォーマンスの向上が期待できます。

Scribe OCRは、画像からテキストを認識し、OCRデータを校正し、完全なデジタル文書を作成するための無料のウェブアプリケーションです。主な機能は以下の通りです。

まず、Scribe OCRは画像を検索可能なPDF文書に変換することができます。これにより、Adobe Acrobatのようなツールの代替として利用でき、テキスト認識の誤りを簡単に修正できます。

次に、他のアプリケーションからの既存のOCRデータを編集・修正することができ、元の画像にテキストを正確に重ねることで校正作業が迅速に行えます。

さらに、Scribe OCRは他のOCRツールとは異なり、元の文書に非常に近い真のデジタル版を生成します。これにより、フォーマットを失うことなく、ファイルサイズを小さく保つことができます。

Scribe OCRを使用するには、scribeocr.comにアクセスするか、特定のコマンドに従ってローカルで実行することができます。現在、デスクトップアプリケーションは提供されていませんが、ユーザーはその要望を伝えることができます。

Scribe OCRは、元の画像の上に編集可能なテキストを重ねることで効率的な校正を重視しており、誤りを強調表示して簡単に修正できるようにしています。また、各文書にカスタムフォントを生成し、テキストの整列を改善します。このツールは、正確なテキスト認識と忠実な文書表現を効果的に組み合わせながら、管理しやすいファイルサイズを維持しています。ユーザー向けのドキュメントはオンラインで利用可能で、フィードバックはGitHubを通じて提供できます。

Spockは、PostgreSQLのバージョン15以降でマルチマスターレプリケーションを可能にする拡張機能です。正しく機能させるためには、特定の設定と構成が必要です。

まず、Spockを各クラスターノードにインストールする必要があります。ノード間でテーブルの名前、スキーマ、カラム、主キー、データ型が一致していることを確認してください。また、サブスクライバーノードの制約は同じか、より緩やかである必要があります。

次に、Spockを修正されたPostgreSQLのソースでビルドします。バージョンごとのパッチを正しい順序で適用し、PostgreSQLの設定ファイルでSpock拡張機能を有効にするなど、必要な設定を行います。

すべてのノードで同一のデータベースを初期化し、論理レプリケーションをサポートするためにPostgreSQLの設定を調整します。また、ノード間のネットワーク接続が確立されていることを確認することも重要です。

ノードを登録するには、spock.node_createを使用します。ノード間でサブスクリプションを作成し、レプリケーションを確立します。レプリケーションが正しく行われているかを確認するために、レプリケートされたテーブルをチェックします。

SpockはAnsibleを使用してデプロイすることも、コンテナ環境でデプロイすることも可能です。

アップグレードは元に戻せないため、進める前に必ずクラスタのバックアップを取ってください。Spockのアップグレードは、他のPostgreSQL拡張機能と同様に行います。

詳細な手順や高度な機能については、完全なドキュメントを参照することをお勧めします。

要約がありません。

Appleは2020年に開始したセキュリティバウンティプログラムを大幅に強化し、現在では800人以上の研究者に3500万ドル以上を授与しています。主な変更点は以下の通りです。

まず、報酬が増加しました。特に複雑なエクスプロイトチェーンに対する最高報酬は200万ドルに倍増し、ボーナスを加えると総額500万ドルを超える可能性があります。完全なGatekeeperバイパスには10万ドル、無許可のiCloudアクセスには100万ドルの報酬も設定されています。

次に、報酬のカテゴリーが拡大しました。新たにワンクリックでのWebKitサンドボックスの脱出に対する報酬（最大30万ドル）や、無線近接エクスプロイトに対する報酬（最大100万ドル）が追加されました。

また、研究者は「ターゲットフラッグ」と呼ばれる新しいシステムを利用して、脆弱性の深刻度を示すことができるようになり、報酬の処理が迅速化されます。

さらに、プログラムは実際の脅威に関連する検証可能なエクスプロイトや完全なエクスプロイトチェーンを優先しています。

最後に、Appleは市民団体にiPhone 17を配布し、先進的なセキュリティ機能を通じて危険にさらされているユーザーをスパイウェアから守る手助けをする計画です。

これらの変更は2025年11月に施行され、より徹底的な研究を促進し、23億5000万台以上のアクティブなAppleデバイスのセキュリティを向上させることを目指しています。

要約がありません。

2025年10月5日、著者はエンジニアの間で複数のコーディングエージェント、例えばClaude CodeやCodex CLIを同時に使用する傾向が高まっていることについて考察しています。最初は懐疑的だった著者ですが、このアプローチの利点を徐々に理解し始めました。特に、集中力を乱さずに並行して行えるタスクにおいて、その効果を実感しています。

コーディングエージェントは、概念実証の作成や技術的な質問への回答など、研究タスクを効率的に処理できます。これにより、プロジェクトに影響を与えることなく作業を進めることができます。また、既存のコードについて詳細な説明を迅速に提供できるため、複雑なシステムの理解が深まります。

小さなメンテナンスタスク、例えば非推奨の警告を修正するような問題は、コーディングエージェントに任せることができるため、開発者はより大きなタスクに集中できます。コードタスクに対して明確な仕様を提供することで、結果のレビューが容易になり、目標やアプローチが既に定義されているため、効率的に進められます。

著者はさまざまなコーディングエージェントを使用しており、時間をかけて方法を洗練させる計画です。GitHub Codespacesのような便利なツールも活用しています。また、著者は他の人々にもコーディングエージェントの使用経験やパターンを共有することを奨励しており、この技術がまだ進化の途中であることを強調しています。

著者は、これらのツールを効果的に活用する方法を引き続き探求し、コミュニティと知見を共有していくつもりです。

Hacker Newsは、ユーザーがニュース記事やトピックを共有し、議論できるウェブサイトです。このサイトには、新しいスレッド、過去の議論、コメント、質問、ショーケース、求人情報、そしてユーザーがコンテンツを共有するための投稿エリアなど、さまざまなセクションがあります。サイトを正しく表示するためには、ブラウザでJavaScriptを有効にする必要があります。

このテキストは、エッセイに関連するトピックのリストのようです。具体的には、エッセイの例や書き方のガイド、参考資料、動画、専門的なリソースが含まれています。内容は、個人がエッセイをより効果的に理解し、作成する手助けをすることに焦点を当てていることを示唆しています。

この文書は、AndroidスマートフォンでTermuxを使用してESP32-WROOM-32開発ボードを利用するための手順を説明しています。以下が重要なポイントです。

必要なものとして、ESP32開発ボード（このガイドではESP32-WROOM-32を使用）、OTGアダプタ、データ転送に対応したUSB-Aケーブル、Termuxがインストールされたスマートフォンが必要です。

まず、TCPUARTというアプリをインストールします。このアプリは、AndroidのシリアルUSB APIとTermuxの間に橋渡しをし、ESP32との通信を可能にします。次に、TCPUARTの設定を行います。ボーレートを115200に設定し、ポート8080を使用してサーバーに接続します。

Termuxの設定では、必要なパッケージをインストールするために次のコマンドを実行します。pkg install -y python esptool mpremote socat。次に、TCPブリッジを作成するために、socat pty,link=$HOME/esp32,raw,echo=0 tcp:127.0.0.1:8080 &というコマンドを使用します。

ESP32をリセットするには、BOOTボタンとRESETボタンを順番に押してダウンロードモードにします。その後、フラッシュメモリを消去するために、esptool --chip esp32 --port $HOME/esp32 --before no-reset --after no-reset erase-flashというコマンドを実行します。

MicroPythonファームウェアをフラッシュするためには、まずMicroPythonのファームウェアをダウンロードし、次のコマンドでフラッシュします。curl -L https://micropython.org/resources/firmware/ESP32_GENERIC-20250911-v1.26.1.bin -o esp32-micropython.binと、続けてesptool --chip esp32 --port $HOME/esp32 --before no-reset --after no-reset write-flash -z 0x1000 esp32-micropython.binを実行します。フラッシュが完了したら、ボードを再度リセットします。

次のステップとして、MicroPythonのREPLにアクセスするには、mpremote connect port:$HOME/esp32 replを使用します。簡単なLED点滅プログラムを実行するには、program.pyという名前のファイルを作成し、ESP32にアップロードします。

便利なコマンドとして、ファイルの一覧表示はmpremote connect port:$HOME/esp32 fs ls、ファイルの内容表示はmpremote connect port:$HOME/esp32 fs cat main.py、ファイルの削除はmpremote connect port:$HOME/esp32 fs rm unwanted.pyを使用します。

このガイドでは、特定のスマートフォンアーキテクチャ用のバイナリをコンパイルする際の課題や、UART通信のためにTermux-APIを使用する際の問題について言及しています。また、UART接続にTCPUARTを使用するよりも良い解決策があるかもしれないと示唆しています。

メモリの安全性とセキュリティは、ソフトウェアのセキュリティ問題を防ぐために非常に重要です。オープンソースのメンテイナーは、サプライチェーンの侵害を軽減する責任があります。

調査では、以下のような侵害の種類に焦点を当てました。フィッシング攻撃が主にメンテイナーをターゲットにしていること、メンテイナーが意図せず攻撃者にアクセスを与えるコントロールハンドオフ、特にpull_request_targetトリガーに関連するGitHub Actionsの脆弱性です。

一般的な根本原因として、フィッシングは攻撃者がアクセスを得るための主要な手段であり、二要素認証（2FA）で保護されたアカウントに対しても効果があります。また、コントロールハンドオフによって多くの侵害が発生しており、メンテイナーが無意識にコントロールやアクセスを移譲することが原因です。さらに、GitHub Actionsの特定の機能は、特権のあるコンテキストでシェルインジェクションを通じて攻撃者がワークフローを悪用することを可能にしています。

提案される対策としては、フィッシングに強い認証手段を使用すること、他者へのアクセス権の付与に注意を払うこと、攻撃者が制御するデータが特権コマンドを実行するリスクのあるGitHub Actionsのトリガーを避けることが挙げられます。

他の考慮事項として、長期間使用される認証情報は危険であり、慎重に管理する必要があります。また、ドメインやユーザー名の乗っ取りを防ぐための対策も必要です。再現可能なリリースアーティファクトを実装することで、ソフトウェア内のバックドアを特定する手助けになります。

オープンソースのメンテイナーは、一般的な脆弱性からプロジェクトを守るために、より厳格なセキュリティ対策を採用するべきです。フィッシング対策、適切なアクセス制御、安全なコーディングプラクティスに重点を置くことが求められます。この要約は、オープンソースソフトウェア開発におけるセキュリティの重要性を強調し、メンテイナーがリスクを減らすための具体的なステップを示しています。

要約がありません。

2025年10月9日、ある技術愛好者がラズベリーパイのようなシングルボードコンピュータ（SBC）をノートパソコンのモニターとして使用する方法について説明しています。通常、これらのデバイスはモニターなしで設定されますが、時には設定やメンテナンスのために直接アクセスが必要です。

外部のHDMIモニターを探す代わりに、HDMIからUSBへのキャプチャカードを使用します。これにより、SBCからの映像をキャプチャし、VLCやFFplay、Cheeseなどのソフトウェアを使ってノートパソコンに表示できます。さらに高度な作業には、OBSを使って出力をストリーミングしたり録画したりすることも可能です。

SBCにはUSBキーボードが必要ですが、キーボードはノートパソコンと共有できるため、操作は簡単です。複数の機器を頻繁に接続する場合は、KVMスイッチを購入するのも良い選択かもしれません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

プログラミングにおけるエラーハンドリングの課題について説明し、例外を四つのカテゴリーに分類しています。

致命的な例外は、メモリ不足のように防ぐことも修正することもできない深刻なエラーです。これらはプログラムに重大な問題を示すため、捕まえない方が良いでしょう。

愚かな例外は、自分のコード内で起こるミスで、捕まえるのではなく防ぐべきものです。例えば、ヌル引数やゼロでの除算などが該当します。これらのエラーを避けるコードを書くことに集中しましょう。

厄介な例外は、設計上の不備から生じるもので、通常の状況で例外が発生します。一般的な例として、無効な文字列を与えると失敗するInt32.Parseメソッドがあります。このような場合には、例外を投げるのではなく、TryParseのようなメソッドを使ってより適切に処理することが推奨されます。

外因性の例外は、他のプロセスによってファイルが削除されるなど、自分の制御を超えた外部要因によって引き起こされます。これらの例外は予期せず発生する可能性があるため、必ず捕まえる必要があります。

まとめると、致命的な例外は捕まえず、愚かな例外を避けるためにコードを修正し、厄介な例外には安全な代替手段を使い、避けられない場合は捕まえます。そして、外因性の例外はいつでも発生する可能性があるため、必ず対処する必要があります。

NeuTTS Airは、Neuphonicが開発した新しい高度なテキスト読み上げ（TTS）モデルで、デバイス上での使用を目的としています。このモデルは、リアルな音声生成と瞬時の声のクローン作成を可能にし、ウェブAPIを必要としません。

このモデルの特徴として、まずリアルな音声を提供し、人間のような自然な声を実現しています。また、さまざまなデバイス、例えばスマートフォンやRaspberry Piなどで動作し、GGML形式を使用して最適化されています。さらに、わずか3秒の音声から声のモデルを作成できる瞬時の声のクローン機能も備えています。効率的なアーキテクチャに基づいており、軽量な0.5Bの言語モデルを使用して、速度、サイズ、品質のバランスを取っています。

技術的な詳細としては、英語に対応しており、高品質な音声を低ビットレートで提供するNeuCodecを使用しています。中程度の性能を持つデバイスでもリアルタイムで音声を生成でき、モバイルや組み込みシステム向けに電力効率も考慮されています。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、音声合成のためにespeakなどの依存関係をインストールします。次に、提供されたPythonスクリプトを使用して、サンプルテキストや音声を使って音声を合成します。クローン用の参照音声ファイルは、高品質でクリアなものを準備する必要があります。

重要な注意点として、NeuTTS Airの出力にはウォーターマークが付いており、責任ある使用を促しています。Neuphonicに関連していると主張する非公式なサイトには注意が必要です。

このガイドでは、Goアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、データ構造をCPUキャッシュに最適化する方法について説明しています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、キャッシュの影響についてです。RAMからデータを取得するのはCPUキャッシュから取得するよりも大幅に遅く、その速度は約60倍も違います。このため、キャッシュに優しいコードを書くことがパフォーマンスにとって非常に重要です。

次に、フェイクシェアリングについて説明します。これは、複数のCPUコアが同じキャッシュラインを共有する異なる変数を変更する際に発生し、パフォーマンスが低下します。適切なパディングを施すことで、この問題を防ぎ、パフォーマンスを5倍から10倍向上させることができます。

データ指向設計も重要です。データをCPUキャッシュのアーキテクチャに適した形で整理することで、パフォーマンスが大幅に向上します。例えば、構造体の配列を使用することで、最大15倍の性能向上が期待できます。

パフォーマンスの影響を測定するためには、ベンチマークを使用することが不可欠です。キャッシュの効果はハードウェアによって異なるため、実際に測定することが重要です。

最適化技術にはいくつかの方法があります。まず、パディングはフェイクシェアリングを防ぎます。次に、データパッキングは頻繁にアクセスされるデータをまとめてキャッシュの利用効率を高めます。プリフェッチングは、CPUが将来のデータアクセスに備えるのを助け、効率を向上させます。また、分岐予測を行うことで、コードを整理し分岐を予測可能にすることで実行時間を短縮できます。

実際の例として、最適化によりさまざまなアプリケーションで大幅なパフォーマンス向上が見られました。例えば、ある分析パイプラインでは14.5倍のスピードアップが達成されました。

セキュリティに関しては、メモリアライメントに注意が必要です。タイミング攻撃などのセキュリティ問題を避けるためです。

最後に、テスト戦略としては、ベンチマークを使用し、さまざまなCPUアーキテクチャでテストを行うことで、最適化が効果的であることを確認することが重要です。データ構造をCPUキャッシュのパフォーマンスに最適化することは、高性能なGoアプリケーションを開発する上で欠かせません。特に、メモリアクセスの速度がCPUの速度に追いついていない現状では、具体的な使用ケースやハードウェアに基づいて常に測定し、調整することが求められます。

Blazeは、Goで構築された強力な全文検索エンジンで、外部サービスに依存せずにテキストドキュメントを効率的に検索するために設計されています。

Blazeの主な特徴には、逆インデックス機能があります。これにより、ドキュメント内の用語を迅速に特定できます。また、スキップリストを使用することで、検索、挿入、削除の操作が高速に行えます。クエリビルダーAPIは、型安全で流暢に複雑なクエリを構築できるため、AND、OR、NOTなどの条件を簡単に設定できます。さらに、高度な検索オプションとして、フレーズ検索やBM25によるランキング、近接検索が含まれています。テキスト処理機能では、トークン化、ステミング、一般的な単語のフィルタリング、ケースの正規化が提供されます。Blazeはスレッドセーフであり、同時にインデックス作成をサポートしています。

インストールは、go get github.com/wizenheimer/blazeを使用して行います。

Blazeのコア概念には、逆インデックスがあります。これは本の索引のようなもので、用語を瞬時に検索できるようにします。スキップリストは効率的なデータ管理を可能にし、平均してO(log n)の操作を実現します。テキスト分析パイプラインは、生のテキストをトークン化やステミングなどのステップを通じて検索可能なトークンに変換します。

Blazeは、高速で信頼性のあるテキスト検索機能を必要とするアプリケーションに最適です。

著者のジョバンニ・ガルシア＝フェネクは、移民としてアメリカやその後スペインでの名前に関する経験を語ります。メキシコシティで生まれ、父母の姓が含まれた複雑な名前を持つ彼は、アメリカに移住する際に困難に直面しました。市民権を取得する際、彼は「レオネル」を省略し、ジョバンニ・ガルシア・フェネクという名前に簡略化することを決めました。しかし、官僚的な手続きの中で、さまざまな書類において彼の名前が誤って表記され、混乱やエラーが生じました。

妻と共にスペインに移った際、彼はスペインの官僚制度もアメリカと似ており、名前に関する独自の課題があることに気づきました。彼はフルネームを使ってメキシコのパスポートを取得しようとしましたが、アメリカの書類と出生証明書との不一致が原因で行き詰まりました。このため、彼は異なるシステムを通じて名前を正しく表記できないことにフラストレーションを感じました。

最終的に、ジョバンニは名前とアイデンティティの重要性について考え、移民が新しい環境に適応しながら文化的遺産を維持することの複雑さを強調しています。

2025年10月9日、Figure社は第三世代のヒューマノイドロボット「Figure 03」の発売を発表しました。このロボットは、人間のようなさまざまな作業を行い、人から直接学ぶことができるように設計されています。家庭用や商業用の用途に重点を置いています。

Figure 03の主な特徴には、まず先進的なデザインがあります。センサーシステムと手のメカニクスが完全に再設計されており、複雑な環境での物体の移動や操作能力が向上しています。次に、家庭向けの安全性を考慮した柔らかい素材を使用し、軽量化されているため、移動が容易です。また、先進的なバッテリー安全機能を備えており、ワイヤレスで自動充電が可能です。音声通信のためのオーディオシステムも改善されています。

製造面では、Figure 03は大量生産向けに設計されており、コストを抑え、効率的なサプライチェーンを実現しています。新しい製造施設「BotQ」では、4年間で最大10万台のロボットを生産することを目指しています。

商業用途においては、Figure 03はより高い速度で動作し、精密な作業を行うことができるため、さまざまな商業的な利用に適しています。また、異なる環境に合わせた特定のデザインでカスタマイズすることも可能です。

Figure 03は、日常生活や仕事におけるヒューマノイドロボットの導入に向けた重要な一歩を示しており、先進的な技術と実用的なデザインを組み合わせて、スケーラブルな利用を実現しています。

開発者が、ファイルの探索、ホワイトボード、ブックマーク、メモ取り、シンプルなグラフィックデザインを一つの使いやすいインターフェースに統合した新しいツールを作成しました。このツールの目的は、物理的なデスク上のアイテムが共存するように、これらの機能がシームレスに連携することです。開発者は、現在のバージョンと今後の計画を説明する15分の動画を共有し、特にコンセプトやユーザー体験についてのフィードバックを求めています。このツールはオンラインでテスト可能で、「セカンドブレイン」や個人の知識管理のムーブメント、既存のツールに対する不満からインスパイアを受けています。

2021年、ブルース・ドーソンはVisual Studio Code（VS Code）において、最大64GBのメモリを消費する重大なメモリリークを発見しました。このリークはタスクマネージャーに表示されなかったため、見つけるのが難しかったです。また、ブルース自身はVS Codeを使ったことがありませんでした。

ペアプログラミングのセッション中に同僚を観察していると、異常に高いプロセスIDに気づきました。これはプロセスハンドルのリークを示していました。通常、プロセスIDは小さな数字ですが、彼が見たものは数百万に達しており、多くのプロセスが正しく閉じられていないことを示唆していました。これがさらなる調査のきっかけとなりました。

ブルースはWindowsのツールを使ってリークを確認し、コードがプロセスハンドルを開いた後に閉じていないことを特定しました。欠落していた1行のコードが、各プロセスのインスタンスでメモリがリークする原因となっていました。彼はこのバグを報告し、すぐに修正されました。

ブルースは、タスクマネージャーでハンドルの使用状況を監視する重要性を強調し、リソースに自動的な制限を設けることで、テスト中に同様の問題を検出できる可能性があると提案しました。全体として、このリークはメモリ使用に深刻な影響を及ぼす可能性のある単純なコーディングの見落としに起因していました。

研究者たちは、脳の血液脳関門を修復し、有害なタンパク質を除去することができるバイオアクティブナノ粒子を用いた新しいナノセラピーを開発しました。この方法は、アルツハイマーの症状をマウスで効果的に逆転させることができます。従来の治療法とは異なり、脳細胞を直接ターゲットにするのではなく、血液脳関門の回復に焦点を当てています。

カタルーニャ生物工学研究所と西中国病院の四川大学の科学者たちの研究によると、これらのナノ粒子を3回投与した後、アルツハイマーに関連する有害なタンパク質であるアミロイドβ（Aβ）が急速に減少しました。ナノ粒子で治療されたマウスは、健康なマウスと同様に行動において顕著な改善を示しました。

ナノ粒子は、Aβを脳から除去するのを助ける自然なタンパク質を模倣することで機能します。これにより、脳の血管系の正常な機能とバランスが回復します。この画期的な発見は、アルツハイマーのような神経変性疾患を治療するために、血管の健康を改善することに焦点を当てた新しい治療法につながる可能性があります。

要約がありません。

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2025年10月8日、マーク・ブリテンハムとスーザン・ハーミラーは、結び目理論における長年の信念に挑戦する論文を発表しました。特に、彼らは「アンノッティング数」に関する新たな見解を示しました。

ここでの重要な概念には、数学的な結び目、結び目の投影、アンノッティング数、そして連結和が含まれます。数学的な結び目とは、三次元空間における紐のループを指します。結び目の投影は、結び目を二次元で描いたもので、どの部分が上にあり、どの部分が下にあるかを示します。アンノッティング数は、結び目をアンノット（ほどけたループ）にするために必要な交差の変更の最小数を表します。連結和は、二つの結び目を切り離して再接続することで結合する方法です。

彼らが取り上げた仮説は、二つの結び目JとKに対して、連結和J#Kのアンノッティング数がそれぞれのアンノッティング数の合計に等しいというものでした。つまり、u(J#K) = u(J) + u(K)という主張です。しかし、ブリテンハムとハーミラーは反例を示し、(2,7)トーラス結び目とその鏡像の連結和のアンノッティング数が5であり、期待される合計の6（3 + 3）よりも少ないことを明らかにしました。

この連結和からアンノットを得るためには、より多くの交差を持つ別の投影が必要です。元の論文の著者たちは、これを読者への挑戦として残しました。デイブ・リチェソンはこの挑戦を受け入れ、結び目の投影を変更することで、結果が実際にほどけたループであることを確認しました。

ファーストブランドという自動車部品メーカーが、最近破産を申請し、ウォール街で大きな懸念を引き起こしています。この会社はパトリック・ジェームズによって設立され、もともとはクラウン・グループとして知られていましたが、現在は100億ドルから500億ドルの巨額の負債を抱え、資産は10億ドルから100億ドルの範囲にとどまっています。

同社の財務問題は、複雑なオフバランスシートファイナンスの利用に起因しています。これは、請求書を担保に借り入れを行い、負債を財務報告から隠す手法です。このような手法は珍しくはありませんが、企業の真の財務状況を不明瞭にするため、警戒が高まっています。投資家たちは、ファーストブランドの破綻が自動車部品業界やプライベートデット市場全体に広がる問題を示唆しているのではないかと懸念しています。

さらに、低所得者向けに融資を行っていた別の自動車ローン会社トリカラーの最近の破綻も、懸念を高めています。専門家たちは、これらの企業の不安定な財務慣行が、過去の金融危機に似た広範な危機を引き起こす可能性があると考えています。プライベートデット市場の透明性の欠如はリスクを増大させ、投資家はこれらの企業の負債や責任の実態を十分に理解できない恐れがあります。

全体として、ファーストブランドの状況は金融市場の潜在的な脆弱性を浮き彫りにしており、その破綻が他の企業や金融機関に影響を与える連鎖反応を引き起こすのではないかという懸念を呼んでいます。

KushalとEliは、Extendの共同創設者であり、AIチームがPDFや画像などの複雑な文書を扱うためのツールキットを作成しました。彼らは、他の文書処理ツールがしばしば直面する問題、特に乱雑な手書きや大きな表の処理を解決するためにExtendを設計しました。

エンジニアが文書から情報を解析し抽出するのを助けるためにAPIを立ち上げ、彼らのソリューションは医療や銀行などさまざまな分野の企業に成功裏に利用されています。Extendは、コンピュータビジョン、大規模言語モデルのためのコンテキストエンジニアリング、精度と効率を高めるための製品ツールという三つの主要な分野に焦点を当てています。

特に、OCR（光学式文字認識）エラーを修正する機能や文書処理に使用されるプロンプトを最適化する機能を構築しました。彼らは、処理を複雑にするユニークなPDFフォーマットが多く存在することを発見しました。

現在、Extendは利用可能で、ユーザーはサインアップせずに試すことができます。彼らは文書処理の体験についてのフィードバックや改善の提案を歓迎しています。

要約がありません。

TO MDは、さまざまなファイル形式をMarkdown形式に変換するオンラインツールです。Word文書、PDF、Excelファイル、HTML、画像、音声など、20種類以上の形式に対応しています。ユーザーは、ファイルをドラッグ＆ドロップしたり、内容を貼り付けたりすることで簡単にアップロードでき、同時に最大20ファイルまで処理可能です。

このツールの主な特徴には、クラウドベースでの迅速かつ安全な処理があり、データを保存しないため安心です。アップロード方法も多様で、ドラッグ＆ドロップ、クリックでのアップロード、クリップボードからの貼り付けが可能です。プライバシーにも配慮されており、ファイルは処理後に削除されます。また、複数のファイルを一度に変換し、必要に応じて一つの文書にまとめることもできます。さらに、ダウンロード前にMarkdownの出力をリアルタイムで確認できるライブプレビュー機能も備えています。

TO MDは、コンテンツクリエイター、開発者、学生、ビジネスプロフェッショナルなど、さまざまな目的で文書を変換する人々に利用されています。

このツールはウェブベースで、インストールは不要であり、すべてのデバイスやブラウザに対応しています。データセキュリティは暗号化された接続によって確保されています。

TO MDは、文書を迅速かつ安全にクリーンで構造化されたMarkdownに変換したい人にとって、信頼性が高く使いやすい選択肢です。無料で利用でき、サインアップも必要ありません。

著者は、自宅サーバーの設定と、さまざまなサービスを自分でホストする理由について語っています。プライバシーの重要性、個人データの管理、デジタル主権が強調されています。自宅ホスティングは、大手テクノロジー企業による監視を減らし、ユーザーがカレンダーや連絡先などの敏感な情報をよりコントロールできるようにします。

重要なポイントとして、プライバシーの保護があります。自宅ホスティングを行うことで、個人データが大手企業や政府にアクセスされるのを防ぐことができます。また、カレンダーや連絡先は個人の生活に関する多くの情報を明らかにするため、誰がこの情報にアクセスできるかを管理することが重要です。著者は、同意なしに位置情報が記録されることへの懸念を示し、こうした情報に対する個人のコントロールを求めています。

デジタル主権も重要なテーマであり、データを管理し、大手テクノロジー企業に依存しないことが自宅ホスティングの大きな動機となっています。著者は、カレンダーや連絡先サーバー、メールサーバー、スマートホームシステム、RSSアグリゲーターなど、さまざまなアプリケーションを自宅ホスティングすることを推奨しています。

さらに、著者自身の自宅サーバーの設定についても触れ、ミニサーバーやKubernetesを使用していることを紹介しています。今後は、さらに多くの自宅ホスティングアプリケーションを探求する計画です。

「デバッグ本」は、自動化されたソフトウェアデバッグに焦点を当て、ユーザーがソフトウェアのバグをより簡単に見つけて修正できるように支援します。最近のエラーの特定やその原因を自動的に見つける技術の進展が強調されています。

この本には、オンラインで章を読むことやコードをダウンロードするオプションがあります。また、Jupyterノートブックを使用して、ライブコーディング体験を通じて章と対話することができます。講義用にスライド形式で内容を提示することも可能です。

対象読者は、ソフトウェアデバッグ、テスト、エンジニアリングのコースを受講している学生やソフトウェア開発者です。

内容は、故障の特定、プログラムスライシング、自動修復などのさまざまな技術を扱っており、実践的なコード例も含まれています。

この本は進行中の作品であり、新しいリリースに伴って常に改良されています。

著者は、アンドレアス・ゼラーで、自動デバッグとソフトウェア分析の専門家です。

ユーザーは、個人プロジェクトのためにコードをダウンロードできます。オンラインサービスに問題がある場合に備えて、インタラクティブノートブックの代替手段も提供されています。教材はクリエイティブ・コモンズライセンスの下で利用可能で、コースでの適応や使用が許可されています。

詳細については、本の公式ウェブサイトを訪れることができます。

マッカーサー奨学生は、その創造的な可能性が評価された人々です。彼らは無条件の奨学金を受け取り、自分の仕事を自由に追求することができます。この制度は、彼らが他の人々にインスピレーションを与えることを目的としています。

インドネシアの映画産業は、ハリウッドの制作に似た高品質な映画を低コストで制作するために、生成AIツールをますます活用しています。AI技術が進化する中、インドネシアのアーティストたちは、SoraやRunway、ChatGPTといったツールを使って作業を効率化し、通常は大きな財政的負担が伴う野心的な映画を制作できるようになっています。

しかし、この変化には課題もあります。ストーリーボード作成者や視覚効果アーティストなど、多くのクリエイティブな専門家がAIの能力によって職を失っています。職を失った人々がいる一方で、業界の専門家たちは、AIが生産性や創造性を向上させる可能性があると考えています。映画製作者は、脚本やストーリーボード作成などの作業にAIを活用しています。

インドネシアの映画市場は急成長しており、2023年には地元の興行収入が4億ドルを超えました。Netflixなどの大手企業が地元コンテンツに投資しており、この成長をさらに促進しています。AIはコスト削減や効率向上に寄与していますが、一部の映画製作者はAIが生成するコンテンツの質や感情的な深みについて懸念を示しています。

AIに関連する新しい役割が生まれており、教育機関もAI映画制作に関するコースを提供するなど、対応を進めています。AIの急速な進展にもかかわらず、多くの専門家は創造的なプロセスにおいて人間のスキルが依然として重要であると信じています。

GPUプログラミングを学ぶ際の課題は、初心者にとって非常に厳しいことです。従来のCPUプログラミングは「Hello World」を表示するような簡単なタスクから始まりますが、GPUプログラミングは三角形の描画など、より複雑なタスクからスタートするため、時間と労力が大幅に必要になります。

現在、プログラミングの焦点はグラフィックス中心からシフトしています。特に、グラフィックスの描画だけでなく、より興味深く実用的なアプリケーションに使われるコンピュートシェーダーへの関心が高まっています。

初心者には、まずコンピュートシェーダーに焦点を当ててGPUプログラミングを学ぶことが推奨されています。デバッガーやプロファイラーなどのツールを使うことで、複雑なグラフィックスの描画に入る前にGPUの仕組みを理解しやすくなります。

初心者にとって理想的なAPIとしてVulkanが提案されています。Vulkanはコンピュートに特化しており、著者のGraniteのような中間レベルのAPI抽象化は、新しい学習者がVulkan環境に慣れる手助けをし、圧倒されることなく学ぶことができます。

デバッグツールへの早期の接触は、効果的な学習にとって非常に重要です。RenderDocのようなツールを使ってGPUコードを視覚化し、デバッグする方法を理解することで、学習体験が大いに向上します。

シェーディング言語としては、Vulkan GLSLが推奨されています。これはドキュメントが充実しており、コンピュートワークロードをサポートする機能が備わっています。一方、HLSLも人気ですが、コンピュートタスクにはそれほど強くないかもしれません。

このブログでは、シンプルなプログラムから始め、徐々に同期、メモリ管理、グラフィックスパイプラインといったより複雑な概念を導入する段階的な学習方法が示されています。

コンピュートシェーダーをマスターした後は、アトミック操作やテクスチャサンプリング、最終的にはグラフィックス描画技術といった高度なトピックを探求することが推奨されます。目標は、グラフィックスパイプラインを効果的に理解し、活用できるしっかりとした基盤を築くことです。

このアプローチは、新しいGPUプログラマーがグラフィックスプログラミングの複雑さに入る前に、実用的なコンピュートアプリケーションに焦点を当てることで、学習プロセスを簡素化することを目指しています。

著者のデイビッドは、ドイツの国営鉄道会社であるドイツ鉄道（デア・バーン）との不満な体験を共有しています。彼は、同社がサブスクリプション販売の過程で「ダークパターン」と呼ばれる手法を使用していることを指摘しています。ダークパターンとは、消費者を騙して本当に望んでいない購入をさせるデザインの戦術です。

デイビッドは、ドイツ鉄道がバーンカードのコストやサブスクリプションの性質を明確に広告していないことを批判しています。バーンカードは、鉄道旅行のための割引カードです。彼は、アドビやドイツテレコムのような他の企業がサブスクリプション価格を明確に表示しているのに対し、ドイツ鉄道はこの情報を隠していると指摘します。例えば、バーンカード50を割引価格で提供しているにもかかわらず、年間492ユーロの定期購読であることを伝えておらず、初回の販売価格に焦点を当てています。

著者は、購入プロセスの混乱したレイアウトやキャンセルポリシーの透明性の欠如についても述べています。バーンカードを購入した後、彼は知らず知らずのうちにサブスクリプションに登録してしまい、キャンセルに苦労しました。彼は、顧客サービスの質が悪く、苦情に対して会社が無反応であることを強調しています。

最終的に、デイビッドはドイツ鉄道の慣行に失望し、国営企業であるため政府を代表する会社に裏切られたと感じています。彼は、このような欺瞞的な手法が公共交通機関の利用を妨げ、消費者や環境にとって有害であると考えています。この投稿は、個人的な体験であると同時に、消費者の権利や企業の責任についての広範なコメントでもあります。

著者は、コーディングにおける大規模言語モデル（LLM）の使用経験を共有し、二つの主な問題を指摘しています。

一つ目は「コードの扱い」です。LLMは、コードをリファクタリングする際に従来のコピー＆ペーストの方法を使用しません。代わりに、コードを「記憶」して再現しますが、これが不自然に感じることがあります。人間は通常、正確性を確保するためにコピー＆ペーストを利用するため、LLMのアプローチは異なります。

二つ目は「問題解決のアプローチ」です。LLMは質問をするのが苦手で、しばしば確認なしに仮定を立てます。人間の開発者は情報を求めたり質問をしたりしますが、LLMは失敗するまで解決策を試し続ける傾向があり、これが非効率的な問題解決につながることがあります。

全体として、著者はLLMがまだ人間の開発者に取って代わる準備ができていないと考えています。彼らは、経験に基づく直感的な理解が欠けている未熟なインターンに例えられています。

2025年10月9日、アンドレ・アルコはRubyGems.orgに関する懸念すべきセキュリティ事件に対応しました。この事件では、Ruby Centralが彼に対して誇張された主張を行っていました。アルコは、RubyGems.orgを10年以上にわたり安全に管理してきたことを明らかにし、Ruby Centralが彼の不正行為に関する証拠を持っていないことを認めたと述べました。

チームの権限が何度も取り消されたり復元されたりする混乱した状況の中で、アルコは不正アクセスの恐れからRubyGems.orgを守るために行動しました。しかし、Ruby Centralは自社のAWSアカウントを適切に保護できず、アルコは本来取り消されるべきアクセス権を持ち続けていました。彼はこの問題をRuby Centralに迅速に報告しましたが、彼らの反応は遅れ、彼が個人情報にアクセスしているという根拠のない疑念に焦点を当てていました。

アルコは、自身のアクセスを不正に利用していないと主張し、サービスの安全を確保することを目指していました。しかし、Ruby Centralの弁護士は彼をハッキングの容疑で非難しましたが、アルコの行動は彼が支援するために契約した組織を守るためのものでした。彼は、Ruby CentralがRubyGemsのインフラ管理において透明性とセキュリティをどれだけ重視しているのか疑問を呈しました。

要約がありません。

北海の石油掘削装置に何千匹ものハエが着陸し、数時間滞在した後に飛び去る様子が観察されました。この現象はエンジニアのクレイグ・ハンナによって初めて発見され、彼はサンプルを集めてエクセター大学の研究者たちと共有しました。

ハエは重要な受粉者であり、ミツバチに次いで重要な役割を果たしています。彼らは長距離を移動することができ、時には南スペインから北部地域まで移動することもあります。研究者たちは、これらのハエが最大500キロメートル離れた場所から花粉を運ぶことができることを発見しました。彼らはさまざまな植物を食べることで受粉に重要な役割を果たしています。

研究によると、ハエは100種以上の異なる植物から花粉を運んでおり、受粉者としての効果が示されています。しかし、長距離移動後に花粉が生存可能かどうかは不明です。今後の研究では、これらのハエの収集と保存方法を改善し、彼らの移動や花粉運搬能力についてさらに学ぶことを目指しています。

研究者と一般の人々との協力は有益であり、チームは異常な昆虫行動に関するさらなる報告を歓迎しています。

2025年のノーベル文学賞は、ハンガリーの作家ラースロー・クラスナホルカイに授与されました。彼は、恐れや不安が広がる時代においても、芸術の力を強調する力強く先見的な作品が評価されての受賞です。

Lavandulaは、現代のウェブアプリケーションを構築するためのシンプルで迅速なC言語のウェブフレームワークです。このフレームワークは軽量で効率的に設計されており、大規模なフレームワークの余分な機能を省き、必要な機能だけを提供します。

主な特徴には、簡単なルーティングとコントローラーシステム、さまざまなHTTPメソッド（GETやPOSTなど）のサポート、リクエスト処理のためのミドルウェアのサポート、C言語のみで構成された最小限の依存関係、コマンドラインインターフェース（CLI）を通じた迅速なプロジェクト設定、組み込みのユニットテストとログ記録、SQLiteのサポート、JSONライブラリなどがあります。

現在の開発状況としては、JSONボディの解析、セッションクッキー、CORS設定、HTMLテンプレートエンジンなどの機能に取り組んでいます。

今後の計画には、レート制限、静的ファイルの提供、他のデータベースとの統合の追加が含まれています。また、依存性注入やエンドポイント管理の改善といった機能の強化も検討されています。

始め方は簡単です。まず、リポジトリをクローンします。コマンドは「git clone https://github.com/ashtonjamesd/lavandula.git」です。次に、インストールスクリプトを実行します。「./install.sh」と入力します。新しいプロジェクトを作成するには、「lavu new my-project」と入力します。プロジェクトを実行するには「lavu run」と入力し、http://localhost:3000/ でアクセスできます。

貢献は歓迎されており、ユーザーは問題を報告したり機能を提案したりできます。このフレームワークはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、GitHubのページを訪れてください。

要約がありません。

オハイオ州ハドソンの家庭医、テリー・ワグナー医師は、保険会社による「ダウンコーディング」と呼ばれる慣行のために深刻な財政的問題に直面しています。ダウンコーディングとは、保険会社が自動的に高額な医療請求を低額に分類し、実際に提供されたサービスを確認せずに支払いを減少させることです。例えば、170ドルの診察が125ドルとして支払われることになり、ワグナー医師のような小規模な医療機関には大きな損失をもたらします。

全国の多くの医師が同様の問題に直面しており、保険会社がコスト削減のためにアルゴリズムや第三者業者に依存する中で、数千ドルを失う医師もいます。この傾向は、医師がより多くの患者を短時間で診ることを余儀なくされ、ケアの質が損なわれる可能性があるか、特定の保険プランを辞めるか、あるいは診療所を閉じることを考える原因となっています。

アメリカ医師会（AMA）は、ダウンコーディングを患者ケアを犠牲にした財政的動機によるものと批判し、臨床的な正当性が欠けていると主張しています。一部の州ではダウンコーディングに対抗するための立法が試みられていますが、多くの努力は停滞しています。医師たちは、ダウンコーディングの決定に異議を唱えるための手続きに圧倒されており、保険会社からの支援が不足していると感じているため、問題の解決が難しくなっています。

全体として、ダウンコーディングの増加は小規模な医療機関に危機をもたらしており、財政的な負担からビジネスを売却することを考える医師も出てきています。

Dochiaは、開発者がAPIのテストを自動で作成し実行するためのツールです。このツールは、異常な入力や不正な入力に対するAPIの処理を確認するネガティブテストと境界テストに重点を置いています。これにより、開発者は繰り返し行うテストにかける時間を減らし、機能の構築にもっと時間を使うことができます。

Dochiaの主な特徴には、簡単なセットアップがあり、APIの仕様を指定するだけでテストを開始できます。また、120以上のプリセットシナリオを使用して現実的なテストケースを作成するスマートテスト機能があります。隠れた問題や境界ケース、不正な入力を見つける問題検出機能も備えています。さらに、具体的な修正点を強調した実用的なレポートを提供し、過去のテストシナリオを再訪して分析できるリプレイモードもあります。OpenAPIにも対応しており、APIの構造を自動的に理解します。

Dochiaを使用する理由は、手動テストにかかる時間を80%削減できることです。従来のテストでは見逃されがちな境界ケースにも対応し、後の高額なエラーを防ぐことができます。また、より創造的な問題解決に時間を割くことができます。

Dochiaはオープンソースで無料で使用でき、近日中に追加機能を備えたProバージョンも登場予定です。インストールはHomebrew、Curl、Dockerを使用するか、手動でダウンロードすることができます。基本的な使い方は、APIの仕様に基づいてテストを実行することです。

Dochiaの仕組みは、まずAPIの仕様を読み込み、さまざまな境界ケースを含む数千のテストケースを生成します。そして、インテリジェントな分析を通じて脆弱性や問題を特定します。

完全なドキュメントはオンラインで利用可能で、プロジェクトへの貢献も歓迎されています。DochiaはAPIテストの難しい部分を自動化し、開発者が優れた製品を作成することに集中できるようにしつつ、APIが予期しないシナリオに対応できることを保証します。

要約がありません。

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このブログ記事は、FPGA用の低遅延10Gイーサネットコアを作成するシリーズの最初の記事です。著者は、低遅延設計と高速イーサネットのスキルを向上させるためにこのプロジェクトに取り組んでおり、商業製品と同様にループバック遅延を60ナノ秒未満にすることを目指しています。

主なポイントは、テストと検証にcocotbとpyuvmを使用すること、パケット処理の遅延を減少させる方法、既存の低遅延および超低遅延イーサネットコアの分析、遅延測定の結果と比較、設計に使用しなかった技術についての議論です。

イーサネット技術に不慣れな方には、推奨リソースも提供されています。

次回の記事では、設計の概要と検証プロセスについて説明します。

要約がありません。

ジッパーというデータ構造の概念について説明します。これは、関数型プログラミングにおいて、木のようなデータ構造の更新を効率的に管理するための技術です。

ジッパーは単一のデータ構造ではなく、データ構造を効率的に操作するための手法です。特に、焦点となるポイントの周りで迅速に更新を行うことができます。

命令型言語では、データ構造をその場で更新できますが、関数型言語では変更を加えるたびに新しいコピーを作成する必要があります。このため、コピーの手間がかかり、処理が遅くなることがあります。

ジッパーでは、焦点となるポイントを利用します。これはテキストエディタのカーソルのようなもので、ここで変更が行われるため、このポイント周辺での操作が効率的になります。

ジッパーでは、木が焦点の周りで分割されるため、全体をコピーすることなく簡単にナビゲーションや修正が可能です。焦点の周りの文脈を追跡することが重要です。

ノードの挿入や移動といった操作は、構造の一部を再利用することで迅速に行え、メモリの使用を最小限に抑えることができます。

ジッパーは多くの操作を簡素化しますが、木のバランスを保つことはパフォーマンスに必要であり、実装を複雑にする要因となります。即時の再バランスや変更のマーク（スカーレイング）などの選択肢がありますが、これらはコードの複雑さを増すことになります。

要するに、ジッパーは関数型プログラミングにおいてデータ構造の更新を効率的に管理する強力な手法ですが、木のバランスを取る際には複雑さが増す可能性があります。

ゲーマーに人気のメッセージングプラットフォーム、Discordは、約70,000人のユーザーの公式ID写真が、ユーザーの年齢を確認する第三者企業へのサイバー攻撃により漏洩した可能性があると発表しました。Discord自体は侵害されていませんが、漏洩したデータには個人情報や一部のクレジットカード情報、カスタマーサービスとのメッセージが含まれている可能性があります。ただし、完全なクレジットカード情報やパスワードは含まれていません。Discordは影響を受けたユーザーに連絡を取り、法執行機関と協力しています。また、攻撃を受けたカスタマーサポートプロバイダーへのアクセスを遮断しましたが、そのプロバイダーはZendeskではありません。Discordは、より大規模な侵害を示唆するオンラインの主張に反論し、それを恐喝の試みと呼んでいます。同社は、攻撃の責任者に報酬を与えることはないと強調しています。

この記事では、古いフロッピーディスクに保存された貴重な歴史情報の回収に向けた取り組みについて述べています。特に、ケンブリッジ大学図書館にある物理学者スティーブン・ホーキングのオフィスからの資料に焦点を当てています。これらのディスクには、著作や講演、さらにはゲームが含まれており、アーカイブ担当者にとって独特の課題を提供しています。

1970年代から1990年代にかけて人気を博した古いフロッピーディスクは、時間とともに劣化する可能性があり、そのデータが失われる危険があります。従来の手書きの文書とは異なり、フロッピーディスクにアクセスするには、特定の古いハードウェアと、そのフォーマットに関する知識が必要です。このため、最近の記録がアクセスできなくなる「デジタル暗黒時代」の懸念が高まっています。

ケンブリッジの「未来のノスタルジア」プロジェクトは、これらのデジタル情報がさらに劣化する前に回収し保存することを目指しています。アーカイブ担当者のレオンティーン・タルブームは、これらのディスクを読み取るために必要な機器を見つけて復元する作業を進めており、ワークショップを通じて一般の人々もこのプロセスに参加できるようにしています。この取り組みは、デジタルの歴史を未来の世代のために保存する重要性を強調しており、一見平凡な文書でも過去に関する貴重な洞察を提供する可能性があることを示しています。

Vite+は、JavaScriptの開発プロセスを簡素化したい成長中のチーム向けに設計された包括的なツールです。Viteの魅力を活かしつつ、ワークフローを効率化するための強化機能を組み合わせています。

このツールの主な特徴には、さまざまなランタイム（Node、Bun、Denoなど）との互換性があり、人気のフレームワークもサポートしています。また、Rustで書かれたコンポーネントのおかげで、ビルド速度はWebpackの最大40倍、ESLintに対しては100倍速いという優れたパフォーマンスを提供します。開発、テスト、リント、フォーマット、タスクの実行を一つのコマンドラインインターフェースに統合しているため、管理が非常に簡単です。

テストに関しては、Jestと互換性のある機能豊富なテストランナーが含まれており、効果的な隔離やカバレッジレポートを提供します。リントとフォーマットの機能により、プロダクション前にバグを検出し、一貫したコードスタイルを維持することができます。さらに、ユーザーフレンドリーなGUIを使ってビルドのデバッグや分析ができ、効率的なライブラリのバンドルも可能です。

Vite+は、さまざまなデプロイメントプラットフォームをサポートしており、シングルページアプリケーションやフルスタックフレームワークにも利用できます。小規模なビジネスやオープンソースプロジェクト向けに無料プランを提供しており、大規模なチーム向けには有料プランの選択肢もあります。

全体として、Vite+はツールやメンテナンスにかかる時間を減らし、開発者がプロジェクトを効率的に進めることに集中できるようにすることで、チームの生産性を向上させることを目指しています。

AmigaMidiRecieveは、MIDIケーブルを使って、どのオペレーティングシステムからでもAmigaコンピュータにファイルを転送できるツールです。ドラッグアンドドロップのインターフェースで簡単に使用できます。

転送速度は古いMIDI規格の31,250ビット毎秒に従っているため、現代の転送方法よりも遅くなっています。例えば、1.6MBのファイルを転送するのに約9分かかります。このツールは、フロッピーディスクや他の接続を使わずにAmigaにファイルを送信したい場合に便利です。

このソフトウェアは実験的なもので、警告なしにAmigaのRAM内のファイルを上書きする可能性があります。楽しむために作られており、小さなファイルの転送はフロッピーディスクよりも速いです。

Amigaには最低2MBのRAMが必要です。また、AmigaとPCを接続するためのMIDIインターフェースが必要です。ソフトウェアをAmigaとPCの両方に設定し、Pythonやいくつかのライブラリをインストールする必要があります。

使用方法は次の通りです。まず、Amigaに必要なソフトウェアと十分なRAMがあることを確認します。次に、AmigaでMidiRecieveToRam.exeを起動します。PCでは、Pythonスクリプトを使ってMIDI経由でファイルを送信します。転送の進行状況はAmigaで確認できます。

このソフトウェアはS.I. Hartmannによって開発され、Claude Heiland-Allenの以前の作業に基づいています。実際のAmigaハードウェアでのみテストされています。必要なファイルやスクリプトはオンラインで見つけることができ、転送プロセスを始めることができます。

1994年のようにファイルを転送するレトロな体験を楽しんでください。

要約がありません。

n8nは、シリーズCの資金調達で1億8000万ドルを成功裏に調達し、総資金を2億4000万ドル、企業評価額を25億ドルに引き上げました。この資金調達はAccelが主導し、さまざまな企業投資家や以前の支援者からの出資もありました。

同社は、AIの競争は単に高度なモデルを開発することだけでなく、ビジネスにおいてAIを効果的に実装することが重要だと強調しています。AIエージェントには主に二つのアプローチがあります。一つは完全にAIに依存し、結果が予測できない方法で、もう一つは厳格なルールに基づく方法ですが、こちらはユーザーにとって使いにくいことがあります。n8nは、AIの自律性とルールに基づく制御の適切なバランスを選べる中間的な解決策を目指しています。

AIを効果的に展開するために、n8nは二つの重要な要素に注力しています。一つはオーケストレーションで、AIエージェントをツールやデータに接続し、人間の監視を行うことです。もう一つはコーディネーションで、ビジネスユーザーと開発者がリアルタイムで協力できるようにすることです。この組み合わせたアプローチにより、AIソリューションを実際に運用する際の一般的な課題を克服する手助けをしています。

2019年の立ち上げ以来、n8nはコラボレーションを促進し、柔軟なAI展開を可能にするプラットフォームへと進化しました。同社は大きな成長を遂げており、統合やユーザー体験の向上を目指しています。n8nは、Excelが広く使われているように、AIソリューションの構築と展開のためのデフォルトプラットフォームとなることを目指しています。

また、同社は成長と革新を続ける中で、教育やパートナーシップを通じてコミュニティを支援することにも力を入れています。

ベネズエラの野党指導者マリア・コリーナ・マチャドが、民主的権利を促進するための献身的な努力が評価され、ノーベル平和賞を受賞しました。賞の委員会は、彼女が増大する課題の中で民主主義を支持する重要な人物であると称賛しました。マチャドは、特に2024年8月から政府からの脅威により隠れて生活しているため、このニュースに驚きを隠せませんでした。彼女は、昨年の選挙に参加することを禁じられ、その選挙が不公正であると見なされたため、現在もベネズエラに留まり、支持する候補者のために支援を呼びかけ続けています。彼女に賞を授与する決定は、多くの人々の関心が寄せられる中で下されました。ドナルド・トランプによるキャンペーンもありましたが、委員会はマチャドの活動に基づいて選択したと述べています。

Lore Engineは、PDFや動画、手書きのノートなど、さまざまな情報源から教育コンテンツを抽出し、整理するプロセスを簡素化するために設計されたツールです。

このツールの主な機能には、複雑な講義資料を明確で詳細なマークダウン形式のノートに変換することが含まれています。ユーザーは、説明、スクリーンショット、図を含む整理されたノートを受け取ることができます。また、長い動画を迅速に処理し、数時間の講義視聴を数時間の読書に短縮することが可能です。

使用方法は簡単です。ユーザーはPDF、動画ファイル、トランスクリプトをアップロードします。ツールには、自動スクリーンショットキャプチャ、フローチャート生成、理解のギャップを埋めるための文脈に応じた説明などのスマート機能が備わっています。効率的にコンテンツを処理し、並列処理を利用して結果を迅速に出し、メモリ使用量を抑えています。

始めるには、まずuvまたはpipを使ってツールをインストールします。次に、Google AI Studioから無料のAPIキーを取得します。その後、インタラクティブモードまたはバッチ処理を使用して、資料からノートを生成します。

このツールは複数の言語をサポートし、教育の公正利用ポリシーを尊重しています。将来的には、ローカルの大規模言語モデル（LLM）サポートやグラフィカルユーザーインターフェースの追加が予定されています。

Lore Engineは、難解な教育コンテンツをアクセスしやすく、構造化されたノートに変換し、学習をより簡単で効率的にすることを目指しています。

クアルコムがアルドゥイーノを買収しましたが、アルドゥイーノのブランドと使命はそのまま維持されます。アルドゥイーノは、すべての人に技術を身近にするという基本的な価値に引き続き注力します。この買収は、特に人工知能や信号処理の分野でアルドゥイーノの能力を強化することを目的としています。新しいアルドゥイーノ・ウノQモデルは、AIコードを実行でき、LinuxやZephyr OSのようなシステムを操作することが可能です。これにより、プログラミングに不慣れな人でも使いやすくなります。

Cloudflareは膨大なHTTPリクエストを管理しており、その中で稀なバグを発見することがあります。最近、Goのarm64コンパイラにバグが見つかり、生成されたコードにおいてレースコンディションが発生していました。

最初に、Cloudflareの監視システムがarm64マシンでスタックのアンワインディングエラーに関連する稀なパニックを検出しました。当初はスタックメモリの破損が原因と考えられていましたが、問題が続いたため優先的に対処することになりました。

一時的な修正として、エラーハンドリングのためにpanic/recoverを避ける方法を実施したところ、致命的なパニックは一時的に減少しましたが、その後再び増加し、さらなる調査が必要となりました。

クラッシュは、ガーベジコレクションや無効なメモリへのアクセス、致命的なエラーが発生する際のスタックアンワインディングエラーに関連していることが分かりました。

調査の結果、すべてのセグメンテーションフォルトはNetlinkライブラリ内の関数を呼び出す際に発生していることが判明しました。これらのクラッシュは、Goのランタイムにおける非同期プリエンプションに関連しており、スタックポインタの調整中に発生する可能性がありました。

根本原因の分析では、Goコンパイラがスタックポインタの調整を二つの命令に分割していたため、ランタイムがこれらの調整の間にプリエンプトされると、スタックが破損し、アンワインディング中にクラッシュが発生することが分かりました。

このバグは報告され、その後のGoのバージョンで修正されました。修正内容は、スタックポインタの変更を一つの不可分な命令で行うようにし、この重要な操作中にプリエンプションが発生しないようにするものでした。

この出来事は、大規模なデバッグの複雑さと、Goにおけるコンパイラの挙動やランタイムの操作を理解する重要性を浮き彫りにしました。Cloudflareのエンジニアリングチームは、このような技術的な課題に興味のある人材を積極的に求めています。

この記事では、「Bluno Blink Controller」というシンプルなアプリをAndroidとiOS向けに作成する方法を紹介します。このアプリは、Bluno BLEデバイスを制御するもので、ユーザーはスライダーを使ってLEDが点滅する回数を選択できます。

使用される主な技術には、Kotlin Multiplatform（KMP）、Compose Multiplatform、Kableがあります。KMPは、AndroidとiOSの両方でアプリのコアロジックを共有できるため、重複やエラーを減らします。Compose Multiplatformは、単一のコードベースから使いやすいインターフェースを構築するために使用されます。Kableは、Bluetooth Low Energy（BLE）通信を簡素化するライブラリです。

プロジェクトの概要として、アプリはビジネスロジックを処理する共有コア、Composeを使用したユーザーインターフェース、Bluetooth通信のためのKableで構成されています。Blunoデバイスは、BLEを搭載したArduino互換のボードで、スマートフォンとの無線通信を可能にします。

アプリの主な機能には、接続ボタン、ステータスインジケーター、点滅回数を設定するためのスライダーがあります。アプリはBlunoデバイスをスキャンし、接続してデータをKableを使って送信します。

コアステップとしては、まずプロジェクトを設定し、UIとBLE通信のための依存関係を構成します。次に、UIはユーザーの入力をキャッチし、Blunoデバイスに送信します。最後に、アプリは選択した点滅回数をBlunoに送り、LEDが点滅したことを確認する信号を待ちます。

プラットフォームごとの特性として、Androidでは権限の管理やBluetooth、位置情報サービスの有効化が必要です。一方、iOSでは権限を自動的に処理し、Androidに比べて冗長なコードが少なくなります。

課題として、実際のIoTアプリケーションは接続の途切れやデバイスの電力問題により信頼性が低くなることがあります。現在のアプリは予期しない切断にうまく対処できず、応答を待っている間に固まってしまうことがあります。タイムアウトやエラーハンドリングを実装することで、ユーザー体験を向上させることができるでしょう。

このガイドに従うことで、Kotlin Multiplatformを使用してシンプルなIoTアプリを構築するための基本を理解でき、効率的でクロスプラットフォームなアプリケーションを作成できるようになります。完全なソースコードはGitHubで参照可能です。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。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。