BERTは2018年に導入されたモデルで、離散言語拡散という手法を用いてテキスト生成に適応することができます。この技術は、画像生成における拡散モデルの動作に似ており、ノイズを加えた後、段階的にそれを取り除く方法です。

テキスト拡散では、モデルは完全なテキストから始まり、徐々に単語をマスクしていきます。これにより、部分的にマスクされたテキストから元の単語を予測するように訓練されます。訓練中にマスクの量を変えることで、BERTの穴埋めアプローチを完全なテキスト生成プロセスに変えることができます。

この実装では、BERTを基にしたRoBERTaのようなモデルを微調整し、数段階にわたってマスクされた位置の単語を予測することで、一貫性のあるテキストを生成します。この方法は、驚くほど一貫性のあるテキストを生成する可能性を示しており、BERTスタイルのモデルが生成モデルとして効果的に機能できることを確認しています。

全体として、このアプローチはBERTの設計が新しいテキストを生成するために再利用できることを示しており、分類のような従来のタスクを超えたその多様性を確認しています。

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DeepSeek-OCRは、視覚的なテキスト圧縮のために設計された新しいモデルで、視覚エンコーダーと大規模言語モデル（LLM）の相互作用に焦点を当てています。このモデルは2025年にリリースされる予定です。

インストール手順は以下の通りです。まず、CUDA 11.8とPyTorch 2.6.0を使用して環境を設定します。次に、リポジトリをクローンし、DeepSeek-OCRフォルダに移動します。コマンドは次の通りです。git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git。次に、Conda環境を作成してアクティブにします。コマンドは、conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y、続いてconda activate deepseek-ocrです。最後に、必要なパッケージをpipを使ってインストールします。

モデルの使用方法については、VLLM推論の場合、設定ファイルで設定を調整し、画像やPDF処理のための適切なPythonスクリプトを実行します。Transformer推論の場合は、モデルとトークナイザーをインポートし、CUDAの環境を設定して、画像ファイルを使ってモデルを実行します。

サポートされているモードには、ネイティブ解像度としてTiny（512×512）、Small（640×640）、Base（1024×1024）、Large（1280×1280）があり、さまざまな設定に応じた動的解像度も利用可能です。

例として、ドキュメントをマークダウンに変換したり、画像にOCRをかけたり、画像を説明したりすることができます。

このモデルの開発に貢献したさまざまな協力者やベンチマークに感謝します。引用の詳細は近日中に提供される予定です。

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ServoはGitHub上で公開されているソフトウェアプロジェクトで、非常に活発な活動が見られます。現在、3,300件のフォークと31,900件のスターを獲得しています。

最新のバージョンであるv0.0.1は、2025年10月20日にリリースされました。このバージョンは前日のナイトリービルドに基づいており、macOS用のプリビルド版も含まれています。

ユーザーは、macOSやLinuxでの潜在的な問題についてトラブルシューティングガイドを確認することが推奨されています。

プロジェクトはコミュニティからさまざまな反応を受けており、関心や支持が示されています。全体として、Servoは活発に開発されており、ユーザーからも好評を得ているようです。

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エド・ジトロンのニュースレターでは、生成AIサービスの運営にかかる高コストについて、特にAnthropicとその主要顧客であるCursorに焦点を当てています。

まず、AnthropicのAmazon Web Services（AWS）への支出が、これまで報告されていたよりもはるかに高いことが明らかになりました。2024年には、AWSに約13.5億ドルを支出しており、推定収益の6億ドルを大きく上回っています。これは、収益の200%以上のキャッシュバーンを示しています。

次に、CursorのAWSコストが急増しました。2025年5月には620万ドルだったコストが、2025年6月には1260万ドルに達しました。この増加は、Anthropicが新たに高価格帯を導入したことが主な原因で、Cursorの運営コストが上昇しました。

「サブプライムAI危機」という用語が導入され、これはAI企業が最初に低価格で提供した後に価格を引き上げる状況を指します。この結果、Cursorのような企業に財政的な負担がかかっています。

Anthropicは、最近数年間で320億ドル以上の資金を調達していますが、その運営コストは収益よりも早いペースで増加しています。これにより、長期的な持続可能性について疑問が生じています。

最後に、コンピューティングコストの増加がAIサービスの収益性を脅かす可能性があります。Anthropicの攻撃的な価格戦略は顧客に悪影響を及ぼし、双方が財政的に苦しむ悪循環を生む恐れがあります。

全体として、AnthropicとCursorは大きな財政的課題に直面しており、現在の生成AIサービスの運営モデルは持続可能ではない可能性があると分析されています。

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人間の行動を正確に予測することは、人間とAIの効果的な協力にとって重要です。現在の人間モデル化手法は、多くのデータを必要とし、脆弱な場合があります。これは、人々が常に合理的に行動することを前提とするか、あるいは迅速に適応できないほど複雑であるためです。ここでの主な考え方は、多くの社会的相互作用が「信号が青になったら進む」といった予測可能なパターンに従うことです。これにより、認知的負担を軽減できます。

私たちはROTEという新しいアルゴリズムを紹介します。これは、大規模な言語モデルを使用して可能な行動パターンを生成し、不確実性に対処するために確率的推論を行います。グリッドワールドタスクや家庭シミュレーターでのテストでは、ROTEは限られた観察から人間とAIの行動を予測することができ、他の手法に比べて最大50%の精度向上を達成し、新しい状況への一般化でも優れた結果を示しました。行動理解をプログラミングの課題として捉えることで、ROTEはAIが現実の人間の行動を予測するためのより効率的な方法を提供します。

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著者は、Claude Skillsシステムを使ってplaywright-mcpのトークン使用量を減らす新しいツールを作成しました。このツールは、Claudeの20万トークンの制限に関連する問題を解決するためのものです。新しいアプローチでは、スナップショットを送信する代わりに、Claudeが直接Playwrightコードを生成できるようになり、ブラウザの自動化がよりシンプルで効率的になります。このツールは314行の指示から成り、プラグインとして実行することも、手動でインストールすることも可能です。以前と同じ機能を提供しながら、オーバーヘッドが少なくなっています。詳細については、トークン制限の問題やClaude Skillsのドキュメントへのリンクがあります。

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2025年秋、著者はCRT（陰極線管）スクリーンがピクセルアートに与える影響について再び取り上げます。このテーマは物議を醸しています。

まず、現代のピクセルアートは伝統的な技法が欠けていることが多く、その結果、ブロック状の見た目になってしまうことがあります。CRTスクリーンはピクセルアートをぼかし、滑らかに見せる効果があり、視覚的な魅力を高めますが、ピクセルを完全に隠すわけではありません。

また、映像信号の質がピクセルアートの見え方に大きく影響します。著者は、CRT上のピクセル化されたキャラクター（ピーチ）を元のスプライトと比較した人気のあるミームを批判しています。このミームは、焦点が合っていなかったり、使用された信号の種類についての詳細が不足していたりするため、CRTの効果を誤解させるものだと指摘しています。

著者は、RGB接続とコンポジット接続など、さまざまな接続方法を用いて異なるスクリーンタイプでの画像品質の違いを示しています。CRTは独特の視聴体験を提供しますが、近接写真は品質の認識を誤らせる可能性があることを強調しています。

さらに、ピクセルアーティストが歴史的に異なるハードウェアディスプレイに作品を適応させてきたことや、グラフィックスを向上させるための技法として、ディザリングやアンチエイリアシングの重要性についても言及しています。

CRTはピクセルアートの認識に影響を与えますが、信号の質や芸術的技法など、さまざまな要因が重要な役割を果たしています。CRTの魅力は複雑であり、近接写真だけではその全貌を捉えることはできません。

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フロントエンドフレームワークにおける状態管理は、主に二つのタイプに分けられます。ひとつは状態ベースのレンダリングで、もうひとつはシグナルベースのレンダリングです。

状態ベースのレンダリングは、従来の方法であるReactフックのように、状態が更新されると、そのコンポーネントとその子コンポーネントが再描画されます。子コンポーネントが更新された状態を使用していなくても、再描画が行われるため、不要な再描画が発生し、パフォーマンスが低下することがあります。

一方、シグナルベースのレンダリングでは、Preact SignalsやSolid.jsのようなフレームワークが、実際に状態（または「シグナル」）を使用しているコンポーネントのみを再描画します。つまり、コンポーネントがシグナルの値を読み取らない場合、状態が更新されても再描画されません。このアプローチは、レンダリングの制御をより細かく行うことができ、パフォーマンスを向上させ、不要な計算を減らします。

ReactのContext APIを使用する場合、コンテキストが更新されると、コンテキストを消費するすべてのコンポーネントが再描画されますが、更新された値を使用していない場合でも再描画されます。シグナルベースのレンダリングでは、シグナルに特にアクセスするコンポーネントのみが再描画されるため、システムの効率が向上します。

シグナルベースのレンダリングは、計算作業やバンドルサイズを削減し、パフォーマンスをより予測可能にします。また、メモ化のような追加の最適化技術を必要としません。

状態ベースのレンダリングは、再描画がそれほどコストをかけない小規模なアプリケーションには適しています。しかし、状態のニーズが複雑な大規模なアプリケーションでは、シグナルベースのレンダリングが大きな利点を提供します。

状態ベースからシグナルベースのレンダリングに移行することで、コンポーネントの反応性に対する考え方が根本的に変わり、アプリケーションがより速く、管理しやすくなります。この新しいアプローチは、状態が作成される場所ではなく、使用される場所でのレンダリングに焦点を当てています。

2025年10月13日、Qt Group Plcは、その子会社であるThe Qt CompanyがI.A.R. Systems Group ABの買収に向けた公開現金オファーを成功裏に完了したと発表しました。このオファーは2025年7月4日に始まり、1株あたり180スウェーデンクローナという条件で、2025年10月10日の締切までに株主から94.49%の承認を得ました。

The Qt Companyは、すべての条件を満たしたため、買収を進めています。初期期間中に受け入れられた株式の決済は2025年10月17日頃に行われる予定です。まだオファーを受け入れていない株主のために、受け入れ期間は2025年10月27日まで延長され、決済は2025年11月3日頃を見込んでいます。

Qt GroupのCEO、ユハ・ヴァレリウス氏は、I.A.R.との協力による成長の可能性について期待を表明しました。会社は、未承認の残りの株式に対して強制的な買い取りを開始し、I.A.R.をナスダック・ストックホルムから上場廃止することを目指しています。

発表には、特定の法域におけるオファーの合法性に関する免責事項が含まれており、米国の投資家は異なる法的要件があるため、アドバイザーに相談することが推奨されています。

この記事では、OLAP（オンライン分析処理）システムにおける書き込み性能を向上させるためのバッファの活用方法について説明しています。特に、ClickHouseのようなシステムでデータの書き込みをより効率的に行うための技術や戦略が紹介されています。データ処理を最適化し、より迅速なデータ処理と全体的な性能向上を図ることが重要です。

シェルピンスキーの四面体は、三次元の形状で、大きな四面体から小さな四面体を繰り返し取り除くことで作られます。最初は完全な四面体から始まり、特定のパターンに従って小さな四面体が切り取られます。このプロセスは無限に続けることができ、フラクタル構造を生み出します。シェルピンスキーの四面体には、興味深い特性があります。例えば、無限に細かくなるにつれて体積がゼロになる一方で、複雑な表面積を持っています。これは、自己相似性や再帰といった数学的概念を視覚的に表現したものです。

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この記事では、ビンテージシンセサイザーのファームウェアをリバースエンジニアリングする方法、特にヤマハのDX7をGhidraという逆アセンブラを使って解説しています。技術的なバックグラウンドはあるが、リバースエンジニアリングや組み込みシステムの経験が少ない人々を対象としています。

著者は、自身のDX7ファームウェアの逆アセンブルの経験を共有し、初心者がこのプロセスを理解できるように導くことを目的としています。DX7のメモリ構成を理解することが重要で、記事ではRAMやLCD画面などの異なるコンポーネントが特定のメモリアドレスにどのようにマッピングされているかを説明しています。回路図を使って、これを視覚的に理解する手助けをしています。

メモリマップが確立されたら、Ghidraを使ってファームウェアを逆アセンブルすることができます。記事では、Ghidraの設定方法、ファームウェアのインポート、コードの逆アセンブルの手順を詳しく説明しています。逆アセンブルを進める中で、アセンブリ言語に出会うことになりますが、この記事ではそのコードを解釈し、主なリセット機能やシンセサイザーが割り込みを処理する方法など、さまざまなルーチンの機能を理解するためのヒントを提供しています。

シンセサイザーがLCD画面とどのように通信するかを理解することも重要で、これはユーザーインターフェースの重要な部分です。さらに、MIDI処理ルーチンやエミュレーターでのデバッグを探求することで、シンセサイザーの機能をより深く理解することを提案しています。

ビンテージデバイスのリバースエンジニアリングの原則は、現代の技術にも応用できるため、学んだスキルはシンセサイザーに限らず価値があります。著者は、DX7のリバースエンジニアリングに必要な重要な文書やツールへのリンクも提供しています。

全体として、この記事はシンセサイザーのファームウェアをリバースエンジニアリングするための初心者向けガイドとして、技術的な側面や使用するツールについての洞察を提供しています。

このガイドは、Nintendo 64用の「Duke Nukem Zero Hour」をデコンパイルする手順を説明しています。このプロジェクトを利用するには、ゲームの所有が必要です。

必要な環境として、Ubuntu 20.04（またはWSL2）が必要です。ターミナルを使っていくつかのパッケージをインストールする必要があります。具体的には、以下のコマンドを実行します。

まず、Python 3.8以上が必要です。必要なPythonパッケージは次のコマンドでインストールできます。

ゲームをビルドする手順は以下の通りです。まず、サブモジュールを含むリポジトリをクローンします。次に、リポジトリのフォルダに移動し、US版のROMをルートフォルダに置いて「baserom.us.z64」と名前を変更します。その後、セットアップを実行します。最後に、ROMをビルドします。成功すれば、「build/us/dukenukemzerohour.z64」というファイルが作成されます。

フランス語版をビルドする場合は、ROMの名前を「baserom.fr.z64」に変更し、makeコマンドで「VERSION=fr」を指定します。また、バイトパーフェクトでないバージョンをビルドするには、makeコマンドに「NON_MATCHING=1」を追加します。

Dockerを使用することも可能で、すべての依存関係を含むDockerイメージをビルドできます。Dockerを使って実行する際は、ファイルのバインディングを改善するために、WindowsやMacではMutagen Extensionをインストールすることをお勧めします。

デバッグにはgdbを使用し、mupen64plusで実行します。ソースコードのサポートを得るためには、ゲームを「MODERN=1」でコンパイルします。提供されたスクリプトを使ってgdbサーバーとクライアントを実行できます。

利用可能なツールには、アセンブリコードを比較する「asm-differ」、コードを調整して再ビルドする「decomp-permuter」、アセンブリをCコードに変換する「mips2c」、N64プロジェクト用の更新されたツール「splat」があります。

Gleam OTPは、BEAMアクターモデルを使用して耐障害性のあるマルチコアプログラムを構築するためのフレームワークです。基本的な設定として、Gleam OTPを使用するには、gleam add gleam_otp@1コマンドでパッケージを追加します。これにより、アクターを作成し、メッセージを送信し、応答を受け取ることができます。

Gleamのアクターは、メッセージを処理し、自身の状態を管理します。このフレームワークは、数を加算したり、現在の状態を取得したりするなど、さまざまなタイプのメッセージをサポートしています。

Gleamのアクターシステムの目標は、アクターとそのメッセージに対して完全な型安全性を確保することです。また、ErlangのOTPフレームワークと互換性があり、スーパーバイザーを通じて耐障害性と自己修復機能を提供します。さらに、Erlangと同等のパフォーマンスを目指しています。

アクターにはいくつかの種類があります。プロセスはOTPの基本的な構成要素ですが、アプリケーションで直接使用されることはほとんどありません。アクターはGleamで主に使用されるタイプで、Erlangのgen_serverに似ており、システムメッセージを自動的に管理します。スーパーバイザーは他のプロセスを監視し、失敗した場合には再起動する役割を果たし、より良い耐障害性のための階層構造を形成します。

ただし、すべてのOTPシステムメッセージがまだサポートされているわけではなく、これがデバッグ機能に制限を与える可能性があります。未実装の機能については、ユーザーが将来のサポートのために報告することができます。より深く理解するためには、ErlangのOTPドキュメントを参照することが推奨されます。

著者は、最近期限が切れたダッシュボードの指標について振り返っています。この指標は18ヶ月間追跡されており、改善の機会を特定するのに役立ちました。その結果、過去6ヶ月間にわたって一貫した進展が見られました。しかし、チームが目標に影響を与える行動についてより深く理解するにつれて、この指標は意思決定にはもはや役立たないことに気づきました。単なる数字となり、改善を示すだけで具体的な行動につながる洞察を提供しなくなったのです。

著者は、この指標を三つの重要な質問に照らして評価しました。それは、「適切なタイミングで見えるか？」「行動に移せるか？」「実際に使われているか？」というものです。これらの基準を満たさなかったため、指標を廃止する決定が下されました。期限がなければ、この決定をしなかったかもしれないと述べています。人々は効果を失った指標を追跡することに慣れてしまうことがあるからです。指標に期限を設けることは、それらが関連性を保ち、行動に移せるものであることを確保するための有用な実践として提案されています。

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Mediumは現在、世界的なホスティングの問題によりサービスが停止しています。彼らは修正作業を進めており、サイトを早く復旧させることを目指しています。

2025年10月20日の朝、アマゾンウェブサービス（AWS）で大規模な障害が発生し、約4時間にわたりさまざまなオンラインサービスに影響を与えました。影響を受けた主要なプラットフォームには、アマゾン、アレクサ、スナップチャット、フォートナイトなどが含まれます。AWSは、午前6時35分（東部標準時）までにほとんどのサービスが正常に戻りつつあると報告しましたが、一部の問題は未解決のままでした。この障害は午前3時11分（東部標準時）に始まり、世界中で影響が広がり、多くのユーザーがアレクサや他のサービスが機能しないと報告しました。アマゾンは問題に対処しており、原因を特定するために取り組んでいると述べました。過去にも同じ地域でのAWSの障害が類似の混乱を引き起こしたことがあります。

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RentLateFee.comは、家主と借主が州の法律に基づいて合法的な遅延料金を迅速に計算できる無料の計算機を提供しています。主な機能は以下の通りです。

まず、瞬時に計算ができるため、ユーザーは数秒で正確な遅延料金を知ることができ、州の規則に従った計算が保証されます。また、計算機は全50州とワシントンD.C.の猶予期間や最大遅延料金の制限についての情報も提供します。

さらに、家主は合法的な遅延料金通知を生成できるため、トラブルを未然に防ぐことができます。カスタマイズ可能なリマインダーを設定することで、家主は借主に遅延を防ぐための通知を送ることも可能です。

複数の物件を持つ家主は、一括操作や分析機能を使って効率的に管理できます。少額の料金を支払うことで、法的文書として役立つPDFレポートを取得することもでき、トラブル解決に役立ちます。このサービスは、家主と借主の両方が利用しやすいように設計されており、公正な家賃管理のための重要なツールを提供しています。

ソフトウェア「bat」のバージョン0.26.0のリリースノートについての内容です。最新バージョンは10月19日にリリースされ、いくつかの新機能とバグ修正が含まれています。

新機能としては、Windows ARM64のサポートが追加され、テーマリストのページング機能や行範囲オプションの改善が行われました。

バグ修正では、構文検出やテーマ設定に関する問題が解決され、ファイルパス内のマルチバイト文字に関連するクラッシュも修正されました。また、エラーハンドリングが改善され、出力フォーマットに関するさまざまなバグも修正されています。

構文サポートでは、新しいプログラミング言語のサポートが追加され、既存の言語のハイライト機能も向上しました。

テーマの更新としては、新しいテーマや更新されたテーマが導入され、視覚的なカスタマイズが強化されています。

このリリースには、複数の開発者からの貢献が含まれています。全体として、今回のアップデートは機能の向上、バグ修正、ユーザー体験の改善に重点を置いています。

2025年初頭、チェコ共和国のブリディ保護地域で、ビーバーの家族が一連のダムを築き、湿地生態系を見事に復元しました。この自然の建設により、政府は約120万ドルを節約しました。というのも、計画されていた復元プロジェクトは、官僚的な問題や財政的な理由で何年も遅れていたからです。

この地域は、かつて軍の排水システムによる環境破壊に悩まされており、湿地が乾燥地に変わってしまいました。2018年には、生態系を復元するための小さなダムを建設する計画が立てられましたが、進展はありませんでした。しかし、ビーバーたちは本能的に木材や泥、石を使ってダムを作り、水質や生物多様性を改善し、地元の野生動物にも恩恵をもたらしました。

当局はビーバーの効率的な働きを称賛し、彼らを「生態系エンジニア」として評価しました。この出来事は、ビーバーが環境復元に貢献する利点について、特に洪水管理や水の保全に関する議論をヨーロッパ全体で引き起こしています。現在、チェコ共和国のビーバーの個体数は約15,000匹で、農業地域から離れているため、今後の衝突は最小限に抑えられると期待されています。

このテキストは、シングルボードコンピュータ（SBC）の比較ガイドです。プロジェクトに適したSBCを見つけるために、ベンチマーク、仕様、性能データを提供しています。名前や仕様でSBCを検索でき、最大3つのボードを比較リストに追加し、詳細な比較を表示することができます。人気のある比較には、Raspberry Pi 5とRaspberry Pi 4、Orange Pi 5B、Radxa X4が含まれています。紹介されているSBCは、4コアから8コアのモデルやさまざまなRAMオプションがあり、すべて30ドル未満で購入可能です。

omaは、AOSC OSやDebian、Ubuntuなどのdpkgベースのオペレーティングシステム向けに設計された使いやすいパッケージマネージャーです。APTインターフェースを改善し、パッケージ管理をより簡単、迅速、安全にすることを目指しています。

omaの主な特徴には、カラフルでシンプルなコマンドによる使いやすいインターフェース、先進的な技術を利用した迅速なパッケージダウンロード、パッケージ検索機能の強化、安全なパッケージ管理を実現するためのメカニズムが含まれています。特に重要なパッケージの誤削除を防ぐ機能や、システムの重要なコンポーネントをアンインストールする際の警告も備えています。また、バッテリー駆動時にユーザーに警告を出し、誤ってシャットダウンするのを防ぐ機能もあります。さまざまなdpkgベースのディストリビューションと互換性があり、AOSC OS特有のミラー管理などの機能も提供しています。

omaはAOSC OSにプリインストールされており、他のdpkgベースのシステムでも利用可能です。スクリプトを使用してインストールすることも、特定の依存関係を満たしてソースからビルドすることもできます。

基本的な使い方は、omaコマンドでインターフェースを起動し、一般的なコマンドには、oma install <package_name>でパッケージをインストール、oma search <keyword>でパッケージを検索、oma remove <package_name>でパッケージを削除、oma refreshでリポジトリのメタデータを更新することが含まれます。

omaの改善に向けた貢献は歓迎されており、詳細なガイドラインも用意されています。omaはGNU一般公衆ライセンスv3.0の下でライセンスされています。

ベイエリアの大学生たちが小さなゴファーを救出しましたが、救急治療の請求書が高額になってしまいました。ベイエリアの女性が、連邦捜査官を装った人物に63,000ドルをだまし取られる事件が発生しました。また、サンフランシスコの女性は新聞配達による損害の補償を受けるのに苦労しています。さらに、eBayの売り手が20ドルの商品に対して10,000ドルの送料を誤って設定してしまったのは、関税の影響によるものでした。

トランプ前大統領は、サンフランシスコに部隊を派遣する権限があると主張しています。BARTでは、線路の問題により大幅な遅延が発生しています。元オークランド・レイダースの選手ダグ・マーティンが警察の拘留中に亡くなりました。アマゾンのクラウド障害が多くのオンラインサービスに影響を与えています。サンノゼ・シャークスは、試合中にICEを支持するメッセージを発信したことについて謝罪しました。

さらに、カダ・スコット事件に関する新たな情報があり、人間の遺体が発見された後の進展が報告されています。サンフランシスコでは、3人の障害を持つ高齢者の立ち退きに対する抗議が行われています。また、パリのルーヴル美術館での強盗に関与した4人の容疑者を追う大規模な捜索が進行中です。

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30年前の冷蔵庫と新しい冷蔵庫の電力消費を比較した内容です。古い冷蔵庫「UPO Jääkarhu」は音がうるさく、効率が悪く、1日あたり2.6 kWhの電力を消費していました。これは新しい冷蔵庫の0.7 kWhの3.7倍にあたります。

古い冷蔵庫を約369ユーロの新しいモデルに交換したところ、アパート全体の電力使用量が大幅に減少し、月に約57 kWhの節約ができました。このエネルギー消費の減少により、電気代が下がり、新しい冷蔵庫は約38ヶ月で元が取れる可能性があります。

著者は、新しい冷蔵庫が古い冷蔵庫のように長持ちしないのではないかと少し心配しています。古い冷蔵庫は問題があったにもかかわらず、30年も使われていました。また、古い冷蔵庫を必要としている人に譲ったことも触れています。全体として、交換によって効率が向上し、静かな運転が実現しました。

オスカー・スペックは、ハンブルク出身のドイツ人で、1932年から1939年にかけてカヤックでドイツからオーストラリアまでの30,000マイルを単独で旅しました。彼はキプロスでの仕事を求めて旅を始めましたが、最終的には危険な海を渡り、海用ではない脆弱なカヤックでオーストラリアに到達しました。

1939年9月にオーストラリアに到着した際、彼は警察に迎えられましたが、彼の旅の重要性を知らない警察は、第二次世界大戦の政治的状況を背景に「敵国人」として彼を収容しました。そのため、彼の物語はほとんど知られることがありませんでした。

スペックは、軽量で持ち運びが簡単な折りたたみカヤック、いわゆるファルトボートをオーストラリア人に紹介することを目指していました。彼はこのカヤックのデザインや利点について説明し、簡単に運搬や収納ができることを強調しました。

旅の途中で、スペックは多くの困難に直面しました。彼は10回も転覆しましたが、彼の技術と運を頼りに生き延びました。彼はしばしば厳しい条件の中で長時間漕ぎ続け、カヤックでの集中力とコントロールの重要性を強調しました。

スペックの旅は、単なる肉体的な挑戦だけでなく、彼が道中で築いた友情も含まれていました。特に、イギリス領バルチスタンの知事との思い出深い出会いがありました。最終的に、彼は自らの経験を共有し、カヤックの専門家としての地位を確立したいと考えていました。

著者は、Mac上での複雑なローカル開発環境の経験を共有しています。ツールやサービスの競合による問題に直面し、MAMPやXAMPPのようなシンプルな開発ツールが恋しくなりました。現代のプログラミング言語やデータベースを簡単に扱える解決策を求めていました。

この課題に対処するために、著者はServBayを開発しました。これは、macOSとWindows向けに設計されたネイティブアプリで、ローカル開発を簡素化することを目的としています。主な機能には、以下のものがあります。

ワンクリックでスタックを簡単にインストールし、複数のプログラミング言語のバージョンを競合なく実行できます。また、異なるプロジェクトのために複数のデータベースインスタンスを同時に実行することが可能です。ローカルドメイン用の有効なSSL証明書を自動で取得できる機能もあります。さらに、ローカルサイトをインターネットに簡単に公開できるトンネリング機能や、シンプルなインターフェースを通じてローカルでAIモデルを実行できる機能も備えています。

ServBayは、迅速な開発作業のための軽量なDockerの代替手段を提供し、シンプルさとスピードに重点を置いています。プロジェクトはまだ進行中で、著者はユーザーからのフィードバックや質問を歓迎しています。詳細は公式サイトで確認できます。

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この記事では、スピルハウス投影法について紹介しています。この世界地図は、75年以上前にスピルハウス博士によって作成され、南極大陸に焦点を当て、海洋を一つの大きな水域として表現しています。著者は1970年代後半の地理の授業を思い出し、地図作成への興味が芽生えたことや、三次元の世界を二次元の表面で表現する難しさについて述べています。従来の地図が海洋を軽視しがちであるのに対し、スピルハウス投影法は海を強調し、特に現代において新たな視点を提供しています。この地図には、ベーリング海峡が二か所に示されているなど、独特のデザイン要素があり、内陸の海ではなく、世界的な水域であることを強調しています。全体として、スピルハウス投影法は、地球の海洋をどのように捉えるかを再考することを促しています。

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プラン・インターナショナルを含む慈善団体は、子ども婚や貧困といった問題に取り組むために、AI生成の画像をキャンペーンで利用することが増えています。これらの画像は、極度の貧困や暴力のステレオタイプを描くことが多く、倫理的な表現や同意に関する懸念が高まっています。専門家は、この傾向を「貧困ポルノ2.0」と呼び、有害なステレオタイプを助長し、世界の健康コミュニケーションにおける偏見を悪化させる可能性があると警告しています。

一部の団体は、コストが低く、実在の個人からの同意が不要なため、AI画像に頼るようになっています。しかし、批評家は、これらの画像が脆弱な人々の尊厳を尊重していないと主張しています。プラン・インターナショナルは、実際の女の子たちのプライバシーを守るためにAI画像を使用したと述べていますが、国連はセンシティブな内容でAIを使用したことに対して反発を受け、物議を醸した動画を削除する事態となりました。全体として、人道的な取り組みにおけるAI生成のビジュアル使用の影響についての議論が高まっています。

「6-7」という数字は、特にジェン・アルファ世代の子どもたちの間で人気のスラングになっています。彼らはさまざまな場面でこの言葉を叫ぶことがよくあります。このフレーズは、警察のコードやラッパーのスクリラの曲から来ている可能性がありますが、子どもたちの間では特に意味を持たず、何か普通のことを表現するための言葉として使われています。このトレンドは数学の教師たちを困らせており、授業中に「シックスセブン」と叫ぶ生徒たちによって授業が中断されることが報告されています。一部の教師はこのフレーズを禁止しましたが、他の教師は授業に取り入れる方法を見つけています。言語の専門家は、この使い方が子どもたちに帰属意識を与えると指摘しています。これは彼らの間で共有される内輪のジョークを表しているからです。全体として、このフレーズは一見意味がないように思えますが、子どもたちにとっては感情的な重要性を持っています。

成功したプロジェクトのリストを作成することが目標です。個人的なプロジェクトや収益を上げたプロジェクトの両方を含めたいと思っています。また、プロジェクトの始まりから終わりまでを示す動画も探していますが、YouTubeのアルゴリズムの影響で見つけるのが難しいです。

アリババは、新しいシステム「Aegaeon」を開発しました。このシステムは、AIモデルに必要なNvidiaのGPUの数を82%も削減します。Aegaeonはアリババクラウドのモデルマーケットプレイスでテストされ、GPUの必要数が1,192から213に減少しました。研究者たちは、多くのAIモデルがあまり使用されていないため、少数のモデルがほとんどのGPUリソースを消費している非効率な状況を指摘しました。Aegaeonは、1つのGPUで複数のモデルをサポートできるようにすることで、AIアプリケーションにおけるリソースの利用効率を向上させることを目指しています。

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2025年の東京ゲームショウで、「ワンス・アポン・ア・カタマリ」という新しいゲームが発表されました。このゲームは、20年ぶりに復活した人気のカタマリシリーズの作品です。プレイヤーは王子の役割を担い、古代日本でさまざまな物を巻き込んで巨大なボール、カタマリを作り上げることが目的です。

デモでは、移動をより簡単にする新しいダッシュコマンドなどの改善点が紹介されました。また、スピードを上げるためのロケットブーストなどのパワーアップを集めることもできます。全体として、このゲームは以前のカタマリタイトルの楽しさや魅力を保っており、新しいプレイヤーにも復帰するプレイヤーにも楽しめる内容になっています。「ワンス・アポン・ア・カタマリ」は2025年10月23日に発売予定です。

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QuickDraw Viewerは、Swiftプログラミングを使用してQuickDraw画像ファイルをデコードし表示するために作られたプログラムです。これは、古いJava QuickDrawプロジェクトの現代的な再実装です。機能はしていますが、描画にいくつかの問題があり、ユーザーインターフェースは粗い部分があります。

このプログラムの目的は、画像をピクセル単位で正確に描画するのではなく、古いMac OSでの印刷方法を模倣することです。QuickDrawの指示を現代の高解像度スクリーンに表示するために変換し、実際の描画にはCore Graphicsを使用しています。

QuickDrawは、ビル・アトキンソンによって開発されたオリジナルのMacintosh用のグラフィカル言語です。新しいMac OSのバージョンではそのサポートが減少しています。このビューワーのデコードメカニズムは、QuickDrawの画像構造を詳述した1994年の書籍に基づいています。

このアプリケーションは主にQuickDrawファイルを扱い、QuickTime画像（QTIF）やMacPaint画像（PNTG）もQuickDraw形式に変換することで読み込むことができます。

プログラムは主に4つの部分から構成されています。1つ目はQuickDrawファイルを解析するためのライブラリ、2つ目はCore Graphicsを使用した描画ライブラリ、3つ目はQuickTime画像をデコードするライブラリ、4つ目は画像を表示するためのシンプルなSwift-UIアプリケーションです。

このビューワーは、線や形状、テキスト、色の選択など、さまざまなQuickDrawの基本要素をサポートしています。また、JPEG、PNG、TIFFなどの外部フォーマットから画像をデコードし描画することもできます。基本的なコメント解析を通じて、画像描画のいくつかの改善が可能です。

ただし、特定のQuickDraw機能、例えば特殊な合成モードや一部のテキスト配置オプションはサポートされていません。

ユーザーインターフェースでは、ユーザーが画像を表示し、プレビューにコピーしたり、PDFファイルとしてエクスポートしたりすることができます。また、基本的なドラッグアンドドロップ機能も含まれています。

さらに、PICTファイルをPDFに変換するためのコマンドライン変換ツールや、QuickDrawデータをPICTファイルに変換するためのPythonスクリプトも用意されています。

このプログラムはApache 2.0ライセンスの下で配布されています。

著名な女優ケイト・ブランシェットは、サセックスにあるキュー植物園のミレニアムシードバンク（MSB）と協力し、種の保存に取り組んでいます。このシードバンクは25年間にわたり、種を収集してきました。彼女はこの地域の自然の美しさと植物種を守るための重要な活動に感銘を受けました。MSBには、4万種以上の野生植物から収集された25億以上の種が保管されており、絶滅を防ぎ、損傷した環境を回復するために利用されています。

当初は終末的な貯蔵庫と見なされていたシードバンクは、現在では世界中の生息地の回復に積極的に関与しています。南ダウンズでのプロジェクトや、2019年のオーストラリアの山火事後の回復活動などがその例です。ガーデニングに情熱を持つブランシェットは、種の管理についてもっと学びたいと考えており、MSBの活動がますます重要になると信じています。彼女はシードバンクを希望に満ちた取り組みと見なし、保全活動における前向きな変化の可能性を示していると感じています。

BertyのAndroidアプリは、現在セキュリティアップデートのため利用できません。Bertyは、個人情報を守り、ネットワーク接続やSIMカードを必要としないメッセンジャーアプリです。

主な特徴としては、すべてのメッセージが暗号化され、デバイス内にのみ保存されることが挙げられます。また、iOSやAndroidなど、どのデバイスでも利用可能です。QRコードや公開鍵、招待リンクを使って連絡先を追加することもできます。BertyはBluetooth Low Energy（BLE）を利用して、インターネットや携帯電話のサービスなしでメッセージを送信します。さらに、オープンソースで分散型のため、開発者を含む誰もがあなたのデータにアクセスしたり、アプリを停止させたりすることはできません。

Bertyは近日中にリリースされる予定で、通知を受け取るためのサインアップが可能です。安全なコミュニケーションが間もなく実現します。

Duck-UIは、ウェブブラウザ上で直接DuckDBを実行できるSQLエディタです。バックエンドを必要とせず、CSVやParquetファイルのクエリを簡単に行えるため、データをクライアント側で分析できます。コンピュータやインターネットからファイルを読み込み、SQLクエリを記述して即座に結果を得ることができ、データのプライバシーも守られます。

このツールの主な特徴には、オートコンプリートや構文ハイライトを備えたSQLエディタ、CSV、JSON、Parquetファイルのインポート機能、クエリの履歴管理とキーボードショートカットの提供、ブラウザをリフレッシュしてもデータが保持されること、必要に応じて外部のDuckDBサーバーに接続できること、DockerやNode.jsを使った簡単なセットアップがあります。

技術的には、WebAssemblyを使用してブラウザ内で実行され、Chrome、Firefox、Safariなどの最新のブラウザと互換性があります。

利用シーンとしては、複雑な設定なしでSQLを学ぶこと、迅速なデータ探索、素早いプロトタイピング、データがブラウザ内に留まることでプライバシーを確保することが挙げられます。

プロジェクトはGitHubで公開されており、ライブデモを試すこともできます。制作者は、追加の利用ケース、パフォーマンスの問題、望ましい機能についてのフィードバックを求めています。

この記事では、2000年代のグラフィックス処理装置（GPU）のパッケージデザインが、当時は非常に独創的で目を引くものであったのに対し、現在のデザインはより均一で地味になっていることについて述べています。PCハードウェアに関する豊富な経験を持つ技術ライターのリッチ・エドモンズ氏は、過去のGPUパッケージに見られた創造性が現代のデザインにはほとんど見られないと指摘しています。

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macOSとLinux（Ubuntu）におけるsortコマンドの動作の違いについて説明します。同じロケール設定（en_US.UTF-8）を使用した場合でも、パッケージ名「python-dev」と「python3-dev」のソート結果が異なります。

macOSでは「python-dev」が「python3-dev」の前に来ますが、Linuxではその順序が逆になります。この不一致は、両方のオペレーティングシステムがコレーションルールを扱う方法の違いに起因しています。コレーションルールは、それぞれのロケール設定によって影響を受けます。

macOSでは、コレーションルールが基本的なASCII標準に関連付けられており、バイト値に基づいて文字を扱うため、シンプルなソートが行われます。一方、LinuxはISO 14651で定義されたより洗練されたコレーションルールを使用しており、より細やかなソート順が実現されています。

著者は、macOSのコレーションシステムが古く、以前のFreeBSDバージョンに由来していることを指摘しています。それに対して、Linuxのglibcはロケール処理においてより進んだアプローチを提供しています。

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がん画像アーカイブ（TCIA）は、がんに関連する医療画像の大規模なコレクションを提供するサービスです。これらの画像は個人情報が削除されており、誰でもダウンロードできます。また、自分のデータをアーカイブに提出することも可能です。

Nvidiaは、アリゾナ州のTSMCの施設で初めてのブラックウェルチップをアメリカで成功裏に生産しました。この成果は、製造業の雇用をアメリカに戻すという目標に向けた重要な一歩です。この目標はトランプ政権の時期に強調されていました。アメリカでのブラックウェルチップの生産は、同国をAIハードウェアの重要なプレーヤーにする可能性があり、地元の雇用機会を増やすことにもつながるでしょう。NvidiaのCEOは、このマイルストーンがアメリカの技術産業にとって重要であることを強調しました。全体として、この進展は将来的にAIソフトウェアとハードウェア市場におけるアメリカの存在感を強化する可能性があります。

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ターミナルでEmacsを使用する際に、emacs -nwコマンドを使うと、特に非標準のキーボードレイアウトや特殊文字を使用しているユーザーにとって、キー操作に問題が生じることがあります。例えば、Ctrl+Backspaceを押しても意図した通りに動作しないことがあります。

この問題を改善するためには、Emacsとターミナルの両方でKitty Keyboard Protocol（KKP）を使用することが推奨されます。kkpパッケージとghosttyターミナルエミュレーターを使うと、最良の結果が得られました。これらはEmacsの初期化ファイルで設定できます。

Emacsをエディタとして設定する際は、export EDITOR="emacs -nw"を使う代わりに、スペースの問題を避けるためにシェル関数を作成することが望ましいです。また、emacsclientを使用するとパフォーマンスが向上し、特にsystemdを使ってバックグラウンドでEmacsデーモンを実行することで効果的です。

この管理のためにsystemdサービスファイルを作成すると、ログイン時にEmacsを自動的に起動することができます。また、.desktopファイルを作成することで、アクセスを容易にし、ショートカットを設定することも可能です。

異なるテーマやパッケージをグラフィカルな環境とターミナル環境で管理するためには、それぞれのために別々のsystemdサービスを作成します。これにより、GUIまたはTUI（ターミナルユーザーインターフェース）を使用しているかに応じて設定をカスタマイズできます。

KKPを使用し、systemdサービスを設定し、.desktopファイルを整備することで、ターミナルでのEmacsの体験を向上させ、さまざまな設定を効果的に管理することができます。

テキサス州A&M大学の最近の研究は、テキサス州ヒューストンにおける放棄された土地の健康リスクを明らかにしています。レン・ディンディン博士が主導したこの研究では、植生のない空き地が周囲の熱を大幅に増加させ、地表温度が華氏20度（約11度摂氏）上昇することが分かりました。これは、エアコンを使用せずにお金を節約しようとする低所得者層にとって特に懸念される問題で、熱に関連する病気にかかるリスクが高まります。

ドローンの画像と衛星データを用いて、研究はさまざまな地域の熱レベルをマッピングしました。その結果、放棄された建物や舗装された土地がある地域が最も高温であり、逆に木や植生がある地域は涼しいことが明らかになりました。ヒューストンには約45,000エーカーの空き地と10,000エーカーの放棄された建物があり、これらが公共スペースの危険な高温に寄与しています。

レン博士は、熱を軽減し、これらのコミュニティでの健康的な生活を促進するために、木や庭などの緑のインフラが必要であると強調しました。彼は、住民への影響をよりよく理解するために、熱への曝露と健康記録を結びつけて研究を続ける計画です。この研究の結果は、最も影響を受けている地域に対する効果的な冷却戦略を市の計画者に知らせることを目的としています。

アメリカのある企業がISBNの発行に関する独占的な権利を持っていますが、これは珍しいことです。この企業は営利法人であり、政府機関ではありません。著者はこの状況について疑問を呈し、政府が自動車のナンバープレートを義務付けながら、民間の仲介業者から購入させるような例えを挙げています。また、ICANNを似たようなケースとして挙げていますが、ICANNは政府機関と関連しており、複数のドメイン販売者を認めています。著者は、なぜISBNがアメリカの商標庁のような政府機関によって管理されていないのか不思議に思っています。

このガイドでは、太陽光での調理や加熱装置用の12V DC電気抵抗加熱素子を自作する方法を説明します。この加熱素子は、ニクロム線を使用しており、電流が流れると熱を発生させます。

この加熱素子は、太陽光パネルと直接接続できるように設計されており、バッテリーや調整器を必要としません。太陽光調理器やコーヒーメーカーなどの装置で使用されます。

自分で加熱素子を作ることには、コストを抑えられるという利点があります。また、市販の加熱素子に見られる複雑な温度制御の問題を避けることができ、湿気や過熱に関する安全性の懸念にも対処できます。

電気抵抗とは、電流が物質を流れるのにどれだけの抵抗があるかを示すもので、熱を生み出します。ニクロム線は高い抵抗を持ち、かなりの熱を生成するため、加熱素子に一般的に使用されます。

必要な材料には、ニクロム線、耐熱性の電気ケーブル、オプションで安全のためのサーマルスイッチとヒューズ、施工用モルタル、取り外し可能な熱ブロック用の厚いタイルがあります。

抵抗を計算するには、太陽光パネルからの電圧と電流に基づいてニクロム線の適切な長さを決定する必要があります。オームの法則を使用します。

ニクロム線の抵抗は、太さや長さによって異なります。均等に加熱するために、複数の線を並列に使用する場合は、長さを調整する必要があるかもしれません。

過熱を防ぐために、サーマルスイッチとヒューズを追加することが重要です。これにより、温度が安全なレベルを超えた場合に電源が切れます。

組み立ての手順としては、まずニクロム線を耐熱性のケーブルにハンダ付けします。次に、加熱素子をモルタルに埋め込み、乾燥させて適切な絶縁と安全を確保します。

最後に、太陽光パネルの出力を模擬するためにDC電源を使ってテストステーションを設置し、加熱素子の性能を確認します。

これらの手順に従うことで、太陽光調理や加熱用途に適した機能的で安全な電気加熱素子を作ることができます。

最近、私はPyversityという軽量のオープンソースライブラリを立ち上げました。このライブラリは、検索結果に多様性を加えることで、より良い結果を得ることを目的としています。多くの検索システムは関連性にのみ焦点を当てるため、上位の結果が非常に似通ってしまうことがあります。Pyversityは、これらの結果を再ランキングし、関連性と多様性の両方を確保することで、検索や推薦システムを改善します。しかも、動作を遅くしたり複雑にしたりすることはありません。

Pyversityの主な特徴は、統一されたAPIを持ち、MMR、MSD、DPP、COVERなどの人気のある戦略をサポートする「diversify」という一つの関数を提供していることです。また、NumPyのみを必要とするため、インストールも簡単です。さらに、結果をミリ秒単位で迅速に多様化することができます。

クロスエンコーダーのような人気のある手法は効果的ですが、コストがかかることがあります。Pyversityは、結果を改善するためのよりシンプルで迅速な代替手段を提供します。コードやドキュメントはgithub.com/pringled/pyversityで確認できます。フィードバックや追加戦略の提案をお待ちしています。

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PixelMeltは、Amazon Kindleの書籍をDRMなしでダウンロードする方法を共有しました。この方法は、ウェブブラウザを模倣し、難読化されたSVGファイルからテキストを抽出するためにOCR（光学文字認識）を使用するプロセスを含んでいます。

この方法の主なポイントと課題は以下の通りです。最初の方法は、Amazonの.comサイトに限定されており、文字の中心揃えのために文字認識に問題があり、誤った句読点などのエラーが発生していました。

著者は、個々の文字ではなくページ全体をOCR処理する新しいアプローチを採用しました。これにより、特に本文の結果が改善されましたが、タイトルは依然としてずれていました。

具体的な手順としては、まずSVGファイルから文字を抽出し、それをPNG画像としてレンダリングしました。次に、元のテキストの寸法に合わせた空白のページを作成し、テキストレイアウトデータに基づいて文字をサイズ変更し、配置しました。最後に、Tesseract OCRを使用して画像からテキストを抽出しました。

ただし、いくつかの制限もあります。OCRのエラーには、脚注の表示が欠けていたり、単語がつながってしまうことが含まれます。また、書籍からの画像は暗号化されているため含まれていません。抽出プロセスでは、意味やフォーマットが失われることもあります。

今後の改善点として、この方法は完璧ではなく、視覚的には似たレイアウトを得られるものの、再フロー可能なテキストが欠けています。著者は、処理は迅速であるものの、最終的な出力の組み立ては依然として手動で行う必要があると指摘しています。

著者は、これらの問題からAmazonでの購入をやめ、KoboのDRMの方が管理しやすいと感じています。この方法は、Amazonのエコシステムにロックされた書籍を持つ人々にとっての回避策として機能しますが、完全に効果的ではありません。

トミー・フラワーズは、第二次世界大戦中に世界初のデジタル電子コンピュータ「コロッサス」の開発において重要な役割を果たしました。アラン・チューリングがブレッチリー・パークでの主要な暗号解読者として称賛されることが多いですが、ロンドン出身の労働者階級の技術者であるフラワーズが、実際にはドイツのトンニーマシンによって暗号化されたメッセージを解読するためにコロッサスを考案し、構築しました。

戦争が進むにつれて、イギリスの暗号解読者たちは、以前のエニグママシンとは異なる暗号化方式を使用するより複雑なトンニーマシンに直面しました。フラワーズは、郵便局のドリスヒル研究所で働きながら、バイナリ計算を処理するために熱電子バルブを使用した革新的な電子デジタル機械を提案しました。最初は懐疑的な意見もありましたが、彼はチームを率いてコロッサスを成功裏に構築し、1944年1月にブレッチリー・パークに納入されました。この機械は暗号解読の取り組みを大いに改善しました。

フラワーズの貢献は、長い間秘密や見落としのためにほとんど認識されていませんでしたが、チューリングやアメリカの技術者たちは称賛されていました。最近では、トミー・フラワーズ財団の設立や彼を称える壁画の制作など、彼の役割を認めるための取り組みが行われています。現在、彼はビル・ゲイツやスティーブ・ジョブズのような著名な革新者と同様に、コンピュータの歴史において重要な人物として認識されつつあります。

大きな産業の中には、生成AIに注目するよりも、VMwareから離れる必要性が強いと感じているところがあるようです。他の人たちも同じように感じていますか？もしそうであれば、VMwareから移行しながらサーバーを維持するための代替案として何を提案しますか？RedHatだけが選択肢なのでしょうか？

Schemeレポートが50周年を迎えるにあたり、2025年の新しいレポートのあり方について議論が進められています。Schemeコミュニティでは、Scheme運営委員会の選挙が行われており、参加が奨励されています。

このレポートは主に二つのグループに向けられています。一つは新機能を求めるユーザー、もう一つはコンパイラを作成する際のシンプルさを重視する実装者です。また、ユーザーの中でも学生と経験豊富なプログラマーの間で意見の違いがあり、言語の本質についての哲学的な議論も存在します。

重要な議論の一つは、Schemeが多くの機能を持つ「大きな」言語であるべきか、それともシンプルな「小さな」言語であるべきかという点です。歴史的な視点から見ると、ユーザーのニーズは進化しており、今日のプログラミング言語に対する要求は高まっています。

さらに、動的言語（以前のSchemeのバージョンのような）を支持する人々と、静的言語（R6RSのような）を支持する人々の間にも対立があります。これらの異なる見解は、Schemeレポートに対する期待の違いを生んでいます。

意見の相違があるものの、実装間の一貫性を保つために共通のSchemeレポートが必要であるという合意があります。R7RSレポートは、異なるバージョンを統一しつつ、ライブラリを通じて成長を促すことを目指しています。

著者は、コミュニティの多様なニーズを満たすレポートを作成するためには妥協が重要であると強調しています。共通の言語標準がなければ、Schemeは互換性のないバージョンに分裂する可能性があると警告しています。

このエッセイは、コミュニティ内での継続的な対話を促し、運営委員会の選挙を参加の機会として強調しています。

2024年春、XZ Utilsにバックドアが発見され、オープンソースコミュニティに衝撃を与え、ソフトウェア供給チェーンのセキュリティに対する懸念が高まりました。この問題が早期に発見できたかどうか、Debianのパッケージ管理の改善が必要かどうかを考察します。

バックドアはXZ Utilsのバージョン5.6.0と5.6.1に影響を及ぼし、これらはDebianやFedoraなどの主要なLinuxディストリビューションに一時的に含まれていました。幸いにも、アンドレス・フロイントがパフォーマンスの低下に気づき、SSHで使用されるXZライブラリ内の悪意のあるコードに遡って調査したことで、問題は迅速に対処されました。彼の迅速な報告により、セキュリティチームはすぐに対応できました。

この事件からいくつかの重要な疑問が浮かび上がりました。まず、Debianのパッケージ管理者はXZのバージョン更新時に何か異常を見つけられなかったのか、次に、人気のあるLinuxディストリビューションにおける現在のソフトウェア供給チェーンの実践は適切なのか、最後に、システム内に他の未発見のバックドアが存在する可能性はあるのかという点です。

著者はDebian開発者として、xzパッケージの監査を行い、Debianのソフトウェア供給チェーンのセキュリティ向上のための方法と発見を共有しました。監査の焦点は、Debianがソフトウェアをどのようにインポートし配布しているかにあり、上流プロジェクトのセキュリティ実践を評価することではありませんでした。

監査を開始するにあたり、著者はdebsnapというツールを使用して、Debianアーカイブからさまざまなバージョンのxz-utilsパッケージをダウンロードしました。これらのパッケージの信頼性はOpenPGP署名を用いて確認され、ソースコードが正当で改ざんされていないことが保証されました。

XZのバックドアの発見は、ソフトウェア供給チェーンの実践における脆弱性を浮き彫りにしています。著者は、Debianや他のLinuxディストリビューションにおける将来のセキュリティ脅威を防ぐために、より良い監査方法の必要性を強調しています。

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replua.nvimは、Luaコードを実行するためのEmacsスタイルのスクラッチバッファを提供するNeovimプラグインです。このプラグインを使うことで、ユーザーはLuaを試したり、NeovimのAPIにアクセスしたりでき、結果を直接バッファ内に表示します。

主な機能としては、Luaコード用の専用スクラッチバッファを開くことができ、現在の行やコードのブロック、またはバッファ全体を評価することができます。出力の横には結果がコメントとして表示されます。また、各バッファは独自のLua環境を持っているため、バッファを閉じたり新しいバッファを開いたりすることで新たに始めることができます。

インストールは、lazy.nvimを使用するか、手動でスタートアップファイルに必要なコードを追加することで行えます。

基本的な使い方としては、:RepluaOpenコマンドでスクラッチバッファを開きます。新しいインスタンスを作成するには、:RepluaOpen!を使用します。コードを評価するためのEmacsスタイルのキー操作も用意されています。具体的には、<localleader>eで現在の行を評価し、<localleader><CR>で周囲のブロックを評価、<localleader>rでバッファ全体を評価します。

追加のコマンドには、:RepluaEvalでバッファ全体を評価し、:RepluaResetでLua環境をリセットする機能があります。

設定は、セットアップ関数でオプションを指定することでプラグインの動作をカスタマイズできます。特定のオプションを省略すれば、デフォルトの設定を保持することも可能です。

このプラグインは、NeovimにおけるLuaスクリプトの作成を向上させ、コードのテストやインタラクションを容易にします。

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この文章では、会議に参加する人々がスピーカーやトピックについての質問に答えるためのハードウェアを作るプロジェクトについて説明しています。このデバイスは、WebRTC技術を使用して大規模言語モデル（LLM）に接続されます。著者は、特にESP32と音声AIを使ったWebRTCとのハードウェアの組み合わせに関する経験があります。彼らは、他の人々がハードウェアやWebRTCのプロジェクトに挑戦することを促したいと考えており、手頃な価格のマイクロコントローラーや興味深いプロジェクトの機会が豊富にあることを強調しています。

ロンドンのムーフィールド眼科病院で開発された新しい眼インプラントが、失明した患者の読書能力を取り戻す手助けをしています。この画期的な技術は、特に進行した加齢黄斑変性症（AMD）に苦しむ人々にとって有益です。この病気は、イギリスで25万人以上の人々に影響を与えています。

このインプラントは、網膜の下に置かれる小さなマイクロチップを使用します。このチップは、ビデオカメラを搭載した特別な眼鏡と連携して機能します。このシステムは、ビデオ映像をインプラントに送信し、患者が再び見ることを可能にします。最近の試験では、インプラントを装着したほとんどの患者が再び読書できるようになり、視力の大幅な改善が見られました。

患者のシーラ・アーヴィンさんは、30年以上視力を失っていた後に再び読書やパズルを楽しめるようになったことに喜びを表しました。この装置は集中力を必要とし、まだ広く普及していませんが、専門家たちは今後数年内にNHSを通じて利用可能になることを期待しています。また、この技術は将来的に他の眼の病状にも応用できる可能性があります。

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プログラミング環境の進化について、特に1980年代後半から現在までのテキストベースの統合開発環境（IDE）に焦点を当てた内容です。著者は1990年代のプログラミング経験を振り返り、Borland Turbo C++のような古いIDEの効果的な機能を強調しています。これらのIDEは、構文の強調表示、コンパイラの統合、プロジェクト管理などをユーザーフレンドリーなテキストインターフェース内で提供していました。

この記事では、これらの古いツールと現代のテキストエディタであるVimやEmacsを比較しています。これらのエディタは強力ですが、過去のIDEのような統合されたユーザー体験が欠けています。現代のエディタはプラグインを通じてIDEのような機能を提供できますが、直感的で使いやすいとは感じられないことが多いと指摘しています。

著者は、言語サーバープロトコル（LSP）などの技術の進展により、テキストベースのインターフェースが再評価されていることにも触れています。これにより、IDEの機能を実装するのが容易になりました。テキストベースのIDEはリモートワークに適しており、グラフィカルなIDEに比べてシステムリソースを少なく使うことができると主張しています。

結論として、現代のIDEでは機能や多言語サポートの進展があったものの、基本的なユーザー体験は過去30年間で大きく改善されていないと著者は述べています。状況に応じてさまざまなツールを使うことを好み、読者にプログラミングツールの現状を考えるよう促しています。

訪問しているウェブサイトは、Anubisというシステムによって保護されています。このシステムは、自動プログラム（ボット）がコンテンツを不正に取得するのを防ぐために設計されています。Anubisは、Hashcashに似た方法を使用しており、ボットがサイトにアクセスする際にコストがかかるようにしています。一方で、実際のユーザーには使いやすさを保っています。このシステムは一時的なもので、開発者がボットを特定しブロックするためのより良い方法を模索している間に利用されています。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。JavaScriptをブロックするブラウザのプラグインがあると、チャレンジに影響を与えることがあります。

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。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

C64ゲーム「Lode Runner」のソースコードには、コメントが付けられており、コピー保護機能についても触れられています。プロジェクトに関連するさまざまなファイルやツールのディレクトリの場所が記載されています。具体的には、「dox」、「npp」、「64tass」といったツールが含まれています。また、ゲームのオリジナルコンテンツやその改変についても言及されています。

トライナリー（または三進法）コンピューティングについての内容です。これは「はい」、「いいえ」、「多分」という三つの状態を使います。一方、バイナリーコンピューティングは「オン」と「オフ」の二つの状態だけを使用します。20世紀にはバイナリーシステムの効果的な運用により、トライナリーは広まることがありませんでしたが、哲学的な魅力や将来的な言語モデルにおけるトライナリーの重みの利用など、潜在的な利点があります。著者は、トライナリーコンピューティングにはまだ未来があるかもしれないと示唆し、彼らの研究における先進的なコンピュータシステムが実際にはトライナリーであったことをほのめかしています。

Feed Me Up, Scotty!は、CSSセレクタを使って任意のウェブサイトからRSSフィードを作成するツールです。このツールは、設定が簡単で、GitHub ActionsやGitLab CI/CDなどのプラットフォームで動作させることができます。また、実際のブラウザを使用してデータを取得します。

異なるサイトのフィードを設定する際には、タイトルやURL、エントリーやリンクの選択方法などの詳細を指定します。例えば、WikipediaのフィードではWikipediaから事実を取得し、Wikivoyageのフィードでは旅行のおすすめ情報を集めます。

これらの設定により、各フィード用のXMLファイルが生成されます。例えば、funfacts.xmlやwikivoyage.xmlといったファイルが作成されます。設定方法やGitHubやGitLabを使ったフィード生成の自動化については、さらに詳しく学ぶことができます。

オックスフォードシャーの採石場で、1億6600万年前の恐竜の足跡が発見されました。この場所はデュワーズファーム採石場と呼ばれ、世界で最も長い恐竜の足跡の一つである220メートルのトラックウェイが明らかになりました。研究者たちは、この足跡が大きな竜脚類恐竜、恐らくセティオサウルスによって残されたもので、最大で18メートルに成長する可能性があると考えています。

発掘作業は、石灰岩を取り除くための制御された爆発から始まり、科学者たちは慎重に足跡を掘り起こしました。大きな竜脚類の足跡に加えて、二足歩行の肉食恐竜メガロサウルスの小さな足跡も見つかりました。

これらの足跡は、恐竜の行動について貴重な情報を提供します。例えば、彼らが単独で移動していたのか、群れで行動していたのかを知る手がかりになります。研究者たちは足跡を分析することで、これらの古代動物がどのように移動し、相互作用していたのかを理解しようとしています。特に注目される足跡があり、恐竜が一時的に立ち止まったことを示しており、その行動を垣間見ることができます。

これらの足跡の保存状態は非常に珍しく、特定の環境条件が必要です。この採石場はかつて熱帯の海の一部であり、足跡の形成と保存に寄与しました。また、恐竜の足跡とともに、小さな海洋化石も発見されており、先史時代の環境についてのさらなる情報を提供しています。

専門家たちはこの発見に興奮を示し、過去を理解する上での重要性を強調しています。サイトのさらなる発掘が進むことで、追加のトラックウェイが明らかになり、これらの古代生物の歴史がさらに明らかになるかもしれません。

回収チームは、悲劇的に崩壊したタイタン潜水艦の残骸現場で、サンディスクのマイクロSDカードが無傷で見つかったと報告しています。カメラのハウジングや内部部品には損傷がありましたが、SDカード自体は無傷でした。調査員はこのカードから12枚の静止画像と9本の動画を回収しましたが、いずれの映像も事故とは関係ありませんでした。このカメラは深海用に設計されており、最大6,000メートルの深さに耐えることができます。しかし、回収されたファイルは、致命的な潜水中ではなく、ニューファンドランドのROVショップ付近で撮影されたものでした。カメラは外部にデータを保存するように設定されていたため、事故に関連する情報は見つかりませんでした。

Turbo Stream要素は、特別なHTMLタグで、追加されるとウェブページの内容を変更します。例えば、<turbo-stream>タグは、ページ上の要素を追加したり、置き換えたり、削除したりすることができます。ユーザーが新しい本を作成するためにフォームを送信すると、サーバーは<turbo-stream action="append">タグで応答し、Turboはこれを使って新しい本をページに表示されているリストに追加します。

この仕組みを理解するためには、Turboがフォームの送信と応答をどのように処理するかを知ることが重要です。フォームが送信されると、Turboはそのイベントを監視し、通常の送信を防ぎます。その代わりに、フォームデータをサーバーに送信し、Turbo Stream応答を要求する特別なヘッダーを追加します。サーバーは、設定されていればTurbo Stream要素で応答します。

Turboが応答を受け取ると、それがTurbo Streamの応答かどうかを確認します。もしそうであれば、ストリーム要素に定義されたアクションに従ってページを更新します。これにより、一度の応答で複数の更新を処理することが可能になります。

サーバーが成功したフォーム送信の後に通常のHTMLで応答しようとすると、Turboはエラーを発生させます。Turboは新しいページをレンダリングするのではなく、インプレースでの更新にTurbo Streamsを使用することを好みます。

要するに、Turbo Streamは特別な要素を使用してウェブページの更新を簡素化し、サーバーの応答に基づいて動的に内容を変更することで、ページ全体を再読み込みすることなくユーザー体験を向上させます。

ユーザーのアンドリューは、彼のアプリ「バイブルフィード」のバージョン1.6.0をF-Droidでリリースしたことを発表しました。しかし、このアプリは誤ってNSFW（職場に不適切）とラベル付けされており、メタデータには成人向けコンテンツや暴力を促進していると示されています。アンドリューは、このアプリが単なる聖書リーダーであり、そのようなコンテンツを促進していないことを強調しています。彼は、このNSFWラベルが自分の意見なしに追加された理由についての説明を求めています。

Mediumは現在、世界的なホスティングの問題によりダウンしています。チームは修正作業を進めており、サイトを早く復旧させることを目指しています。

Hubot Redis Backplaneは、Redis Streamsを利用してHubotボットのための分散メッセージングシステムを実現します。

Hubot Consumerは、HubotをRedisに接続するためのアダプターです。npmを使ってインストールすることで、Redisストリーム（「受信箱」のようなもの）でメッセージを受け取るHubotインスタンスを起動できます。受信したメッセージを処理し、「送信箱」ストリームに応答を送ります。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、必要なパッケージをインストールします。コマンドはnpm i @hubot-friends/hubot-redis-backplaneです。次に、スクリプトをexternal-scripts.jsonファイルに追加します。初めての場合は、新しいHubotインスタンスを作成し、Redisバックプレーンをインストールします。

メッセージの流れは、チャットアプリケーション（DiscordやSlackなど）からの受信メッセージがRedisの受信箱に入るところから始まります。Hubot Consumerがこれを受け取り、処理して、応答を送信箱を通じて返します。

Redisへの接続やストリーム名を設定するために、いくつかの環境変数を設定する必要があります。各Consumerにはユニークな名前を付けることが重要です。

Discordボットの例では、特定のコマンドを使ってHubotインスタンスを起動し、ユーザーがチャット内で直接インタラクションできるようにします。

この設定により、複数のサーバーやプロセスにわたってスケーラブルで効率的なボットの運用が可能になります。このシステムを機能させるためには、Redisサーバーが必要です。