要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

このテキストは、形式的推論の基本を扱っており、特に命題論理に焦点を当てています。形式言語と自然言語の違いを説明し、論理的な表現における正確さの重要性を強調しています。以下は、主要なセクションの簡単な概要です。

命題論理は、真または偽のいずれかである命題、つまり主張を扱う論理の一種です。自然言語はあいまいさを含むことがあり、誤解を招くことがあります。一方、形式言語はあいまいさを避けるために作られており、論理的な議論を明確に表現することができます。

基本的な要素には、命題を結合するために使用される接続詞が含まれます。これには「かつ」「または」「もし...なら」「ではない」があります。また、真理値を決定するための道具として真理値表が用いられます。真理値表は、命題の論理的接続詞に基づいて真偽を判断するためのものです。

モデルとは、命題に真または偽の真理値を割り当てる方法です。命題がすべての可能なモデルで真である場合、その命題は論理的に真と見なされます。二つの命題がすべてのモデルで同じ真理値を持つ場合、それらは論理的に同値であると言います。

テキストには、命題を形式言語に翻訳したり、真理値表を作成したり、論理的同値を理解するための練習問題も含まれています。全体として、このテキストは形式論理の基礎的な理解とその推論への応用を提供することを目的としています。

要約がありません。

NRC（原子力規制委員会）は、資金不足のため通常の業務を一時停止しましたが、重要な健康と安全に関する活動は継続します。

2025年10月21日、いくつかの核施設で異なる事故が報告されました。

カンザス州ウルフクリークでは、燃料の再装填中にヒューズが切れたため、制御室の緊急換気システムの両方のトレインが10分間機能しませんでした。この出来事は非緊急事象として報告され、安全への影響はありませんでした。

ミシガン州パリセーズでは、ある人物が原子炉のキャビティに落ち、水を摂取したため、汚染が発生しました。この人は除染され、医療機関に送られましたが、こちらも非緊急事象として報告されています。

バージニア州ノースアンナでは、ユニット1が負のレートトリップにより自動的に停止しましたが、問題なく安定しました。この出来事も非緊急事象として報告されています。

イリノイ州エルムハースト病院では、放射性物質を含むバイアルが落下し、技術者が汚染されました。除染作業が進行中で、計画外の汚染事件として報告されています。

イリノイ州クリントンでは、漏れによる油の低下のため、ユニット1が手動で停止されました。原子炉は正常に反応し、安全への影響はありませんでした。

これらの出来事は報告が必要ですが、公共の健康や安全に対するリスクはありませんでした。

研究者たちは、静止衛星通信を調査するために衛星アンテナを使用した研究を行いました。その結果、政府や企業の通信、個人の通話、インターネットトラフィックなど、多くの機密情報が暗号化されずに送信されていることがわかりました。このデータは、比較的安価な機器を使って傍受することが可能です。

露出したトラフィックの種類には、以下のものがあります。携帯電話ネットワークからの暗号化されていない通話やSMS、インターネットトラフィック、軍や政府の暗号化されていないVoIPやインターネットトラフィック、航空機からの乗客のインターネットトラフィックやその他の通信、さまざまなプロバイダーからの暗号化されていない通話音声やメタデータ、企業からのログイン情報やメールなどの機密情報、電力会社やパイプラインに関連する安全でない通信が含まれます。

衛星通信の暗号化状況については、単一の権限が衛星通信の暗号化を保証する責任を負っていません。一部の組織は脆弱性を通知された後、暗号化の実施を始めています。エンドユーザーはVPNや暗号化されたメッセージアプリを使用してデータを保護することが推奨されます。また、組織は衛星リンクを公共ネットワークとして扱い、すべてのレベルで暗号化を実施するべきです。

研究者たちは、消費者向けの機器を使用してさまざまなトランスポンダーから衛星トラフィックをキャプチャし、幅広い暗号化されていないデータを観察しました。

この研究は法的に行われ、適切な監視のもとで実施され、影響を受ける関係者に脆弱性について通知する試みも行われました。

詳細については、個人や組織が研究チームに連絡するか、サイバーセキュリティ当局からの具体的なガイダンスを参照することができます。

Pico-Banana-400Kは、約40万のテキスト・画像・編集のトリプレットからなる大規模なデータセットで、テキストに基づく画像編集の研究を向上させることを目的としています。各トリプレットには、元の画像（Open Imagesから取得）、人間のような編集指示、Nano-Bananaモデルによって生成された編集済み画像が含まれています。

このデータセットの主な特徴には、約25万7000件の成功した単一ターンの編集、5万6000件の失敗した編集（好み学習用）、7万2000件のマルチターン編集ケースがあります。編集操作は35種類あり、色調整、オブジェクトの変更、スタイル編集など、8つのカテゴリをカバーしています。画像の解像度は512から1024ピクセルの範囲です。編集プロセスはNano-Bananaモデルによって管理され、編集の質も構造化された評価を用いて評価されます。

データセットの構築には、Gemini-2.5-Flashモデルを使用して編集指示が生成され、Nano-Bananaモデルが編集を行い、その質を評価します。これにより、高品質な編集のみがメインデータセットに含まれることが保証されています。

Pico-Banana-400Kは、制御可能な画像編集ツールの開発に役立ち、単一およびマルチターンの編集を可能にし、報酬に基づくトレーニング手法をサポートします。

データセットはAppleの公共CDNからダウンロードでき、単一ターン編集、マルチターン編集、ソース画像のための別々のリンクが用意されています。このデータセットは、クリエイティブ・コモンズの表示-非営利-改変禁止ライセンスの下で、研究および非商業目的で無料で利用できます。

学術的な利用の際は、次のようにデータセットを引用してください。

SSHアクセスが可能なサーバーにgitリポジトリがある場合、次のコマンドを使ってクローンできます。

git clone ssh://username@hostname/path/to/repo

これにより、ローカルでコードを作業し、変更をサーバーにプッシュすることができます。デフォルトでは、現在使用しているブランチにプッシュすることはできませんが、サーバー上で次の設定を変更することで可能になります。

git config receive.denyCurrentBranch updateInstead

この設定は、複数のコンピュータ間でコードを同期させ、サーバーファイルの作業を簡素化します。

コードを公開するには、ウェブサーバーをgitリポジトリに向けます。次のコマンドを使用します。

git clone https://hostname/path/to/repo/.git

このプロセスを簡単にするために、次のコマンドを実行します。

git update-server-info

自動化するためには、サーバー上にgitフックを設定します。

まず、サンプルフックをコピーします。

cp .git/hooks/post-update.sample .git/hooks/post-update chmod a+x .git/hooks/post-update

次に、フックスクリプトを修正してサイトジェネレーターを実行します。

cat > .git/hooks/post-update <<EOF #!/bin/sh set -euo pipefail cd /path/to/site /path/to/generator EOF chmod a+x .git/hooks/post-update

この方法を使うことで、ネットワークの問題を気にせずにローカルでブログ投稿を書き、サーバーにプッシュして自動的に更新できます。また、ノートパソコンとサーバーの両方にコピーがあるため、作業がバックアップされます。Gitのバージョン管理により、誤って削除することを防ぎ、何か問題が発生した場合でも簡単に問題を特定できます。

1980年代のアタリプロジェクトやゲームを支えるいくつかの電子掲示板システム（BBS）について説明しています。主なBBSは以下の通りです。

サザンアミスBBSは、サザンアミスプロジェクトの主要なBBSで、アタリのグラフィックを紹介しています。アルカトラズBBSは、海賊をテーマにしたBBSで、アタリの特定の掲示板の一部として、シスオペのギアークによって運営されています。エリア52はアタリのグラフィックを特徴としており、シスオペのフィガンが管理しています。

ベースメントBBSは映画「オフィス・スペース」をテーマにしており、懐かしいアタリの体験を提供しています。ナイトライトBBSは1984年に復元され、もともとはアタリ社によって使用されていました。ブートファクトリーは、最初のBBSエクスプレスプロボードで、シスオペのBF2K+が維持しています。

ハイゼンベルクの隠れ家は「ブレイキング・バッド」をテーマにしたBBSで、クラシックゲームに適しています。スターフリートHQは、ゲームライブラリやネットワークメッセージベースなどの機能を提供し、シスオペのコモドール・クリフォードが運営しています。

これらのBBSは、アタリゲームの歴史や文化、初期のオンラインコミュニティを際立たせています。

Clojureに関連するさまざまなプロジェクトやツールが紹介されています。これらのプロジェクトは、それぞれの名前、目的、カテゴリに分かれています。

「Behavioral Programming for Clojure」は、行動プログラミングのためのライブラリです。「Editor Code Assistant (ECA)」は、EmacsやVS Codeなどの複数のエディタに対応したペアプログラミング用のAIツールです。「Java2D Wrapper」は、グラフィックスを扱うためのクリエイティブコーディングツールです。「VS Code Enhancements」は、EmacsのようにVS Codeをよりカスタマイズ可能にするためのツールです。

「Data-Driven Rendering」は、ClojureのHTMLに似た構文であるヒックアップをDOMや文字列に変換するライブラリです。「OpenAPI Services」は、ClojureでOpenAPIを使用してサービスを構築するためのライブラリです。「Typed Clojure」は、型管理を向上させるためのオプションの型システムです。「Debugging Tools」は、Clojureのデバッグを改善するためのツールです。

「Application Frameworks」は、アプリケーションの状態を管理するためのツールです。「Quantum Computing」は、Clojureで量子コンピュータをプログラミングするためのライブラリです。「GraphQL Endpoints」は、Pedestalを通じてGraphQLサービスを公開するためのものです。「Parallel Execution」は、Clojureのリデューサーを並行して実行するためのツールです。「JSON Parser」は、JSONをClojureのデータ構造に変換するためのツールです。

これらのプロジェクトは、ウェブ開発やAI、デバッグなど、Clojureの機能を向上させることに寄与しています。

フィードバックは大歓迎です。私に連絡したい場合は、Xで@0xkatoまでどうぞ。テキストには、Linuxのブートに関するページにDisqusのコメントを統合するためのスクリプトも含まれています。このコメントを見るためには、JavaScriptを有効にする必要があります。

このプロジェクトでは、Rustを使って64ビットのRISC-Vエミュレーターを作成する方法を学びます。最終的には、エミュレーター上でシンプルなUnixライクなオペレーティングシステムであるxv6を実行できるようになります。

基本的なコンピュータアーキテクチャの概念を理解することが重要です。具体的には、命令セットアーキテクチャ（ISA）、特権アーキテクチャ、例外、割り込み、周辺機器、仮想メモリなどについて学びます。

第1章では、xv6を実行するために必要なハードウェアコンポーネントについて説明します。具体的には、2つの命令を持つCPU、メモリとシステムバス、制御およびステータスレジスタ、特権アーキテクチャ、例外と割り込み、周辺コンポーネント（PLIC、CLINT、UART）、仮想メモリシステムが含まれます。

第2章では、xv6に必要な命令セットについて議論します。ここでは、RV64I基本整数命令セット、乗算と除算のための「M」拡張、原子命令のための「A」拡張が取り上げられます。

この本を読み終え、エミュレーターを構築すれば、xv6を正常に実行できるようになります。質問やリクエストがある場合は、著者にTwitterやGitHubで@d0iasmに連絡してください。

エリック・ワストルが作成した「アドベント・オブ・コード」は、誰でも任意のプログラミング言語を使って解けるプログラミングパズルのシリーズです。これらのパズルはさまざまなスキルレベルに対応しており、面接の準備やトレーニング、友人との競争に利用できます。コンピュータサイエンスの学位は必要なく、プログラミングの知識と問題解決能力があれば十分です。

参加する際のポイントとして、特別な高性能なコンピュータは必要なく、古いハードウェアでもパズルを実行できます。また、アドベント・オブ・コードを他の人と共有したり、AoC++を通じて貢献することも可能です。もしパズルに行き詰まった場合は、例題の解答を確認したり、問題を理解しているか再確認し、友人やコミュニティに助けを求めることを考えてみてください。

よくある質問として、コードの選択はトリプルクリックで行えます。認証にはOAuthを使用しており、アドベント・オブ・コードと資格情報を共有することなく安全にログインできます。パズルの難易度はさまざまで、一般的に時間が経つにつれて難しくなります。新しいパズルは毎日東部標準時の真夜中に公開されます。グローバルリーダーボードはストレスや競争の問題から削除されましたが、プライベートリーダーボードは利用可能です。AIの支援は推奨されておらず、パズルは人間が問題を解決するためのものです。アドベント・オブ・コードのコンテンツはコピーや再配布が禁止されています。

アドベント・オブ・コードは商標登録されており、解答を共有することはできますが、直接的なコンテンツのコピーは許可されていません。

光学トゥイーザーは、レーザービームを使って小さな物体、例えばプラスチックのビーズや細胞を操作するための道具です。レーザーはこれらの粒子に焦点を合わせ、ビームの最も強い部分に引き寄せます。この技術により、微細なサンプルを詳細に調査することが可能になります。

従来の光学トゥイーザーは高価で複雑であり、顕微鏡や特別なレンズなどの大きな機器が必要です。しかし、新しいコスト効率の良い設計では、DVDドライブなどの消費者向け電子機器から再利用した部品を使用しており、セットアップの費用は100ドル未満、重さは500g未満に抑えられています。このDIYバージョンでも、小さなビーズを高い精度で効果的に操作することができます。

この設計では、DVDドライブのレーザーシステムを利用して焦点を合わせたレーザービームを生成します。USBウェブカメラが約400倍の拡大率でサンプルの画像をキャプチャします。また、回転する散乱ディスクがカメラの露出オーバーを防ぐためにレーザーと同期して動きます。シンプルな機械構造とLED照明が機能性を向上させています。

この革新的なアプローチは、光学トラッピングの基本原理を維持しつつ、より多くのユーザーがこの技術を利用できるようにしています。

Torchcommsは、PyTorch Distributed（PTD）向けに設計された新しい軽量通信APIで、大規模なモデルのトレーニングを支援します。このAPIには、100,000以上のGPUにスケール可能な新しいバックエンドであるNCCLXが含まれています。初期リリースでは、効率的な分散トレーニングのための基本的な通信ツールが提供されており、今後1年で障害耐性やデバイス特有の通信機能の強化が計画されています。

Torchcommsの主な目標は、迅速なプロトタイピング、スケーラビリティ、異種ハードウェアのサポート、障害耐性、片方向通信、デバイス中心のAPIの最適化です。これにより、研究者は既存の機能に影響を与えることなく、新しい通信方法を迅速にテストし実装できるようになります。また、大規模なトレーニングジョブをより良く管理し、データ共有を最適化することで、通信リソースを効率的に活用します。さらに、さまざまなハードウェア構成に対応し、信頼性の高い分散トレーニングを実現するための堅牢な障害耐性バックエンドも導入されています。

新しいAPIの導入は、既存のライブラリにはない機能を提供し、迅速な開発と反復を可能にすることを目的としています。古いPyTorch Distributed APIは、この新しいシステムが安定するにつれて徐々に置き換えられる予定です。

APIは簡単にインストールでき、デバイス間の通信を設定するための使いやすい方法を提供します。基本的な使用例はドキュメントに記載されています。

初期リリースには、NCCLライブラリの最適化版であるNCCLX、AMD GPU向けのバックエンドであるRCCL、CPU通信用の高度な機能を持つバックエンドであるGlooが含まれています。

Torchcommsは積極的に進化しており、ユーザーはその開発に参加することが奨励されています。詳細なドキュメントについては、提供されたウェブサイトを訪れてください。

このプロジェクトは、Torchcommsの開発に重要な役割を果たしたMetaの多くの個人の貢献に感謝しています。

要約がありません。

D2は、テキスト入力から図を作成するために設計されたスクリプト言語です。この名前は「宣言的図形描画」を意味し、ユーザーが望む内容を記述すると、それに基づいて視覚的な表現を生成します。

D2を使用するには、コマンドラインインターフェース（CLI）をダウンロードし、「input.d2」という名前のファイルを作成します。その中にD2コードを貼り付け、特定のコマンドを実行することで図を生成します。

この入門ツアーは約5〜10分で完了でき、参考用のチートシートも用意されています。基本的な内容だけを知りたい場合は、スタートガイドを読むのに約2分かかります。

さらに詳しく知りたい方は、D2のソースコードをGitHubで見つけることができ、PlaygroundではD2のスニペットにマウスを合わせることでインタラクションが可能です。ただし、一部のスニペットは機能するためにインポートが必要な場合があります。

プログラムの main() 関数が実行される前のプロセスについて、特にLinux環境における流れが説明されています。

まず、プログラムを開始する際には、オペレーティングシステムのカーネルが execve システムコールを通じて呼び出されます。この際、実行可能ファイルの名前、引数、環境変数が必要です。

Linuxでは、実行可能ファイルはELF（Executable and Linkable Format）形式で保存されています。ELFファイルには、カーネルがプログラムを読み込み、実行するために必要な情報が含まれています。具体的には、マジックバイト、エントリーポイント、セクションヘッダーなどの情報が含まれています。

ELFファイルは、さまざまなセクションで構成されています。例えば、.text セクションにはコードが、.data セクションには初期化されたデータが、.bss セクションには初期化されていないデータが格納されています。また、共有ライブラリ（例えばC標準ライブラリ）を呼び出すための手続きリンクテーブル（PLT）も含まれています。

プログラムを実行する前に、カーネルはメモリ内にスタックを設定します。このスタックには、関数の引数、環境変数、実行中に必要な補助情報が格納されます。

プログラムのエントリーポイントは通常、_start という関数で、ここで main() 関数を呼び出す前に必要な準備が行われます。

ほとんどのプログラミング言語には、main() に到達する前に実行される独自のランタイムセットアップがあります。これにより、言語特有のさまざまな初期化タスクが処理されます。

このテキストは、プログラムが実行される際の裏側のステップを詳しく、しかしわかりやすく説明しており、カーネルと実行可能ファイルの形式がどのように連携しているかに焦点を当てています。

このリソースを使うことで、PCBをUSB Cコネクタとして利用できます。KiCADとEasyEDA用のライブラリがあり、10ピンと14ピンのバージョンが提供されています。

KiCADの手順は以下の通りです。まず、zipファイルをダウンロードします。次に、プラグインとコンテンツマネージャー（PCM）を開きます。そして、「ファイルからインストール」をクリックし、ダウンロードしたzipファイルを選択します。

EasyEDAを使用する場合は、.elibzファイルをインポートするか、共通ライブラリで「PCBTypeC_10P」または「PCBTypeC_14P」を検索して、シンボルを回路図に追加します。

他のツールについてですが、Altiumなどの一部のEDAツールはKiCADのフットプリントをインポートできます。また、EasyEDAはAltiumやPADSにエクスポートすることも可能です。インポート後は、フットプリントを必ず確認してください。

要約がありません。

要約がありません。

ナイキは、ランニングとウォーキングのために設計された世界初のパワードフットウェアシステム「プロジェクトアンプリファイ」を発表しました。この革新は、日常のアスリートが自然な下肢や足首の動きを強化することで、より速く、より遠くへ、少ない労力で移動できるようにすることを目的としています。

このシステムには、軽量のモーター、ドライブベルト、充電式バッテリーがカーボンファイバー製のランニングシューズに組み込まれており、ロボティクスを使用するかしないかに関わらず利用できます。対象となるのは、10分から12分のマイルペースで走るアスリートで、動きをより簡単で楽しいものにすることを目指しています。これは、電動自転車がサイクリングを変革したのと同様のアプローチです。

現在、プロジェクトアンプリファイはテスト段階にあり、ロボティクス会社のデフィと協力して開発され、400人以上のアスリートが参加しています。テストの結果、ユーザーはこのシステムが自分の体の一部のように感じ、坂道を走ることが容易になると報告しています。ナイキは、この技術が日常の動きを向上させ、アスリートが自分の限界を超える手助けになると考えています。

ナイキはアスリート中心の革新に取り組んでおり、プロジェクトアンプリファイは今月発表される新技術の一つです。この技術は、アスリートのパフォーマンスを向上させ、よりアクティブなライフスタイルを促進するための重要な一歩を示しています。

Bitmovinでは、動画技術の未来を形作るために革新的な人材を求めています。

Bitmovinは、動画再生、エンコーディング、分析の改善を目的に設立されました。世界中のユーザーに高品質な動画体験を提供することが使命です。

働く環境は、健康的なワークライフバランスを重視しており、追加の休暇日や柔軟な勤務時間、在宅勤務のサポートを提供しています。社員はチーム活動やウェルネスプログラムに参加することができます。

学びと成長を重視しており、研修プログラムやオンラインコース、会議への参加を通じて継続的な学習を奨励しています。

企業の基本的な価値観は、顧客のニーズに焦点を当てること、自分の仕事に責任を持つこと、建設的な議論に参加すること、革新を促進すること、効果的に結果を出すことの5つです。

Bitmovinは、サンフランシスコ、ウィーン、クラゲンフルト、ロンドン、ベルリン、デンバーにオフィスを構え、170人以上の社員が働いています。

現在、Bitmovinではさまざまな部門や勤務地での求人を行っています。興味のある方は、履歴書を提出して応募することも可能です。

要約がありません。

カリフォルニア州は、ピーク時のエネルギー需要に対して住民に節電を呼びかける「フレックスアラート」を発令することなく、もう一つの夏を無事に乗り切りました。この成果は、州のエネルギー管理戦略が改善されたことを示しており、電力網への負担を軽減するのに役立っています。記事では、再生可能エネルギーの導入やエネルギー効率の向上に向けた取り組みが、この良い結果に寄与したことが強調されています。

著者は以前、Mermaid.jsのようなツールを使って迅速に図を作成していましたが、カスタマイズのためにそれらの図をLucidchartに移す必要があると感じていました。このプロセスを改善するために、両方のツールの機能を統合した新しいツールを開発しています。このプロジェクトはまだ初期段階にあり、特にアーキテクチャ図を作成する人々からのフィードバックを求めています。著者は、AIが図の初稿を生成し、ユーザーがそれをカスタマイズできるワークフローを想定しており、これにより複雑な図をより迅速に作成できるようになることを目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

外部リンクに直接アクセスすることはできませんが、そのリンクからのテキストや重要なポイントを教えていただければ、要約するお手伝いをいたします。

Depixは、特に線形ボックスフィルターを使用して作成されたピクセル化されたスクリーンショットから平文を回復するためのツールです。このツールは、隠されたパスワードを取り戻すための概念実証として最初に開発されました。

このツールの主な機能には、ピクセル化された画像からテキストを回復することが含まれています。また、ピクセル化された画像を視覚化したり作成したりするためのツールも備えています。ユーザーは、回復を助けるために検索画像を指定することができます。

2024年12月には、メディアの注目が過剰になり、GitHubでのスター数が増えたため、リポジトリが非公開になりました。2023年11月には、コードが実行しやすくなるようにリファクタリングされました。

使用方法は、まず依存関係をインストールし、指定した入力と出力のパスを使ってDepixスクリプトを実行します。テストやピクセル化された画像の生成に役立つオプションのツールも用意されています。

アルゴリズムは、ピクセル化された画像のブロックを参照画像のブロックと照合します。このアルゴリズムは、テキストがピクセルの境界に沿って配置されていると仮定していますが、現代のテキストレンダリング技術により、必ずしもそうとは限りません。

このツールにはいくつかの制限があります。フォントの種類や画面設定についての知識が必要であり、追加の画像圧縮が行われるとパフォーマンスが低下する可能性があります。

今後の開発計画には、隠れマルコフモデル（HMM）に基づくフィルター機能やツールの追加が含まれています。

また、他の研究者たちもDepixの概念に触発され、より高精度なツールであるDepixHMMやUnRedacterなどを開発しています。

この記事では、機械翻訳や人工知能（AI）の普及によって、脆弱な言語がウィキペディアで直面している課題について述べています。グリーンランド語版ウィキペディアを管理しているケネス・ヴェアは、ほとんどの記事が母国語話者ではない人々によって機械翻訳を使って作成されており、その結果、多くの誤りが生じていることを発見しました。この問題はグリーンランド語に限ったことではなく、世界中の多くの小さな言語のウィキペディア版でも、質の低い翻訳があふれています。これにより、これらのページから学習するAIモデルに悪影響を及ぼす可能性があります。

重要なポイントとして、まず、あまり知られていない言語の記事は、機械翻訳に依存しているため、しばしば意味不明な内容や文法的に誤ったテキストが含まれていることが挙げられます。次に、Google翻訳やChatGPTなどのAIシステムはウィキペディアのデータを基に学習しているため、ウィキペディアの誤りが悪い翻訳を助長し、誤情報の連鎖を生むことになります。

また、成功しているウィキペディア版は、活発で知識のある寄稿者に依存していますが、小さな言語の版ではそのようなコミュニティが不足しているため、コンテンツの質が低下しています。さらに、質の低いコンテンツは話者が自分の言語を使うことをためらわせ、その言語の存続を危うくし、絶滅の危機にさらす可能性があります。

一方で、イナリ・サーミ語を話すコミュニティのように、ウィキペディアを利用して言語を復活させた成功例もあります。これは質の高い寄稿が重要であることを示していますが、多くの他の言語は深刻な課題に直面しています。最後に、ヴェアがグリーンランド語版の閉鎖を求めたところ、その要請が受け入れられたことは、危機に瀕した言語における質の高いコンテンツの必要性を浮き彫りにしています。

全体として、この記事は、AIや機械翻訳によって悪化する脆弱な言語のさらなる衰退を防ぐために、ウィキペディアの言語版を慎重に管理する重要性を強調しています。

ボビー・チェンの記事では、ユーザーエクスペリエンス（UX）デザインにおける効果的なエラーメッセージの重要性が論じられています。エラーメッセージがあまりにも可愛らしかったり謝罪的であったりする傾向を批判し、明確で役立つものであるべきだと指摘しています。良いエラーメッセージは、具体的に問題を説明し、可能な解決策を提案する必要がありますが、特にログインに関する一般的なメッセージは、アカウントの存在を示すことを避けるために曖昧なものが多いです。

チェンは、一部のエラーメッセージが意図的に情報を隠すように設計されていることを説明しています。これにより攻撃者からの保護が可能になりますが、正当なユーザーにとっては不満を引き起こすことがあります。例えば、「パスワードが間違っています」という曖昧なメッセージは、アカウントが存在するかどうかを明らかにしないために使用されることがあります。

この記事では、エラーメッセージにおける「オラクル」の概念にも触れています。これは、少しの情報でも攻撃者に利用される可能性があることを示しています。エラーメッセージが暗号学におけるセキュリティに与える影響についても議論されており、パディングオラクル攻撃のような例が挙げられています。

最後に、チェンは効果的なエラーメッセージを作成するには、ユーザーのニーズとセキュリティの懸念とのバランスを取ることが重要だと強調しています。デザイナーは、実際のユーザーが問題を解決できるようにしつつ、セキュリティを損なわないメッセージ戦略のトレードオフを考慮する必要があります。エラーメッセージの効果は、問題を理解し、意味のある解決策を定義することにかかっています。

著者は、ファイルストレージとしてAmazon S3に依存することに対する不満を表明し、特に個人プロジェクトや自己ホスティングを行うユーザーにとって、WebDAVがより良い選択肢であると提案しています。

現在の状況として、従来のFTPは時代遅れであり、SFTPはSSHやUnixシステムに過度に依存しています。S3は多くのウェブアプリケーションのデフォルトとなっており、Amazonにとっては利益をもたらしますが、他のユーザーにとっては複雑さを増しています。

WebDAVは、認証機能を持つ基本的なファイルストレージが必要なユーザーに適しています。著者は、認証やファイル書き込みなどの必要な機能を挙げ、不要な高度な機能は排除しています。

WebDAVにアクセスするためのツールは多く、MacOSのFinderやWindowsのエクスプローラー、人気のファイル転送アプリケーションなどがサポートしています。ほとんどのウェブサーバーはすでにWebDAVをサポートしており、設定も簡単です。

著者は、WebDAVの基本的なApache設定を共有し、プライバシーの重要性やユーザーが自分のファイルにのみアクセスできるようにする方法を強調しています。

著者自身は、JoplinやKeepassiumなどのアプリとファイルを同期するためや、ブログを公開するためにWebDAVを利用しています。

著者は、WebDAVがまだ有効であり、考慮する価値があると信じています。全体として、WebDAVを実用的で効率的なファイルストレージソリューションとして再評価するよう呼びかけています。

粗い石を光沢のあるつるつるの石に変えることは、やりがいのある趣味です。ロックタンブリングは、いくつかの簡単なステップとガイドラインに従えば、簡単に行えます。

まず、理想的な材料としては、モース硬度が6から7の質の良い石を使用します。サイズは3/8インチから1 1/2インチの範囲が適しています。一般的な種類には、カルセドニー（アゲートやジャスパーなど）、クォーツ（アメジストやローズクォーツなど）、その他の岩（花崗岩や玄武岩など）があります。

次に、三つの重要なルールがあります。まず、「ゴミを入れればゴミが出る」ということです。良質な粗石から始めることで、素晴らしい結果が得られます。次に、汚染を避けるために、ステップの間に道具や石をしっかりと洗浄することが大切です。そして、素晴らしい結果には時間がかかるため、タンブリングのプロセスを急がないようにしましょう。

タンブリングのプロセスは四つのステップから成ります。最初は粗い研磨を行い、約7日間コースグリットを使用します。その後、石を洗い、状態を確認します。次に、中程度の研磨を行い、石とバレルをきれいにした後、中グリットを使ってさらに1週間研磨します。続いて、細かい研磨またはプレポリッシュを行い、1週間細かいグリットを使用します。この時も清潔さを保つことが重要です。最後に、ポリッシュを施し、もう1週間研磨して光沢を出します。

もし石が曇って見える場合は、石を石鹸と水でタンブルさせることで、さらに光沢を加えることができます。また、進捗や結果を記録するために、タンブリングログを維持することもおすすめです。

これらのステップとヒントに従うことで、美しい磨かれた石を作る楽しみを味わえます。タンブリングを楽しんでください！

著者は、ウェブサイトからデータを収集するボットについての経験を語っています。これらのボットは非常に攻撃的で、通常のルールを無視してサーバーに大量のリクエストを送るため、サーバーが簡単に圧倒されてしまいます。

この問題に対処するために、著者はIPアドレスをブロックしたり、リクエストの制限を設けたり、ペイウォールやCAPTCHAを導入するなどのさまざまな戦略を考えましたが、これらの方法はユーザーにとって不便だったり、ボットに対して効果がなかったりしました。

大きなファイルや404エラーを送信する方法も効果がなく、ボットはすぐに適応してしまいました。最終的に、著者はランダムに生成された動的なコンテンツをボットに与えることが最も簡単で安価な解決策であることに気づきました。この方法はサーバーのリソースを最小限に抑え、メンテナンスも不要で、ボットを効果的に占有させながらサーバーに負担をかけません。

アレクサンダー大王の征服に参加し、古代の戦争や帝国建設の旅を体験します。友人たちとのバーベキューが、焦げた食べ物や気まずいジョーク、驚くべき秘密によって混乱に陥ります。森の中にある光るアーチを発見し、神秘的で危険な世界への入り口を見つけます。魔法が禁じられた領域で最後の魔女として、あなたの力が世界を救うのか、滅ぼすのかを決めることになります。古代のヴリンダーバンで、神クリシュナと共に楽しい冒険を体験します。

先住民の部族が外部の人々を攻撃してきた禁断の島で、生き残りをかけた危険な友情を一人の部族員と築きます。船の難破後、遺伝子操作された生物や隠された秘密が潜む危険な島を探索します。ジムの中で、個性的なキャラクターたちと面白いトレーニングシーンが織りなす混沌とした楽しい雰囲気を楽しみます。文明の名残が浮かぶ磁気の海で、敵対する派閥と戦いながら、ポストアポカリプスの環境を探検します。

1789年のパリで、民衆がバスティーユを襲撃する革命の熱気を目撃します。友人たちとのキャンプ旅行で、心温まる瞬間や笑いを楽しみます。3000年の未来に目覚め、予想外の進化を遂げた地球を体験します。時間実験が失敗した後、歴史の改変された出来事を修正するためのタイムトラベルの冒険に出ます。異星人の会議で人類を代表し、潜在的な外交的災害を乗り越えます。図書館で遅くまで働いている間に、街の地下に隠された通路や古代の秘密を発見します。

著者は、3ヶ月前に自分自身の言語モデル（LLM）を訓練したいという思いから始まった旅について語っています。彼らはこの取り組みを通じての経験や課題、学びのプロセスを共有しています。著者は、技術的な側面を理解することの重要性や、必要なリソース、目標を達成するために取ったステップについて強調しています。全体として、機械学習や言語モデルに取り組むことで得られた個人的な成長や知識について述べています。

新しい多言語対応のChonkyモデルを紹介します。このモデルは、主に英語のテキストで訓練された以前のモデルを基にしています。新しいモデルは「mmBERT」と呼ばれ、1833の言語を含む大規模なデータセットで訓練されました。性能を向上させるために、Project Gutenbergからの書籍も訓練データに追加しました。

訓練プロセスも調整し、各訓練チャンクの最後の単語からランダムに句読点を削除することで、実際のデータにより適したモデルにしました。しかし、モデルの評価は難しいです。実際のデータは、OCRテキストや会議のメモなど、雑多なソースから来ることが多く、この目的に適したラベル付きデータセットを見つけることができませんでした。

mmBERTの大きなバージョンを微調整しようとしましたが、より小さなモデルほどの性能は発揮できませんでした。この新しい多言語モデルについてのフィードバックを歓迎します。試してみることができます。すべてのChonkyモデルと関連するラッパーライブラリは、提供されたリンクから見つけることができます。

この文書は、システム設計におけるセキュリティと信頼性のバランスを取ることの重要性と課題について述べています。2012年のGoogleの事例から始まり、WiFiパスワード変更の簡単な発表がシステムの障害を引き起こしたことを紹介しています。この事例は、信頼性の問題がセキュリティプロトコルのために回復努力にどのように影響を与えるかを示しています。

信頼性とセキュリティの違いについて説明します。信頼性の問題は、ソフトウェアのバグやハードウェアの故障など、悪意のない要因から生じます。一方、セキュリティリスクは、システムの脆弱性を悪用しようとする敵から発生します。

システムは、信頼性とセキュリティの両方を考慮して設計されるべきです。異なるリスクには異なる対応が必要であることを認識することが重要です。たとえば、安全のためにシステムがオープンに失敗することがあると、セキュリティの脆弱性を生む可能性があります。

冗長性を追加することで信頼性は向上しますが、同時に攻撃の可能性が増すこともあります。これにより、システムがより脆弱になることがあります。

信頼性とセキュリティのインシデントには異なるアプローチが必要です。信頼性の問題は、問題解決の際に多様な意見が役立つことが多いですが、セキュリティのインシデントは、攻撃者に情報を与えないために機密性が求められます。

セキュリティと信頼性は、機密性、完全性、可用性という三つの核心的な属性に焦点を当てていますが、それぞれのアプローチは異なります。

システムは進化し、複雑さが増すことが多く、これが予期しない問題を引き起こすことがあります。シンプルで構造が整った設計は、管理やセキュリティが容易です。

効果的な危機対応と回復のメカニズムが重要です。チームは、インシデントが発生する前に計画を立てておくべきであり、定期的な訓練やシミュレーションが準備を維持するのに役立ちます。

設計プロセスの初期段階からセキュリティと信頼性を統合することが重要であり、後から追加するのではなく、最初から考慮する必要があります。

明確なプロトコルと指揮系統を確立することは、効果的なインシデント対応に不可欠です。これは、Googleのインシデント管理プログラム（IMAG）によって示されています。

全体として、この文書は、セキュリティと信頼性がシステム設計の相互に関連する側面であり、コストのかかる失敗を防ぐためにシステムのライフサイクル全体で継続的に対処する必要があることを強調しています。

Libera.Chatは、非営利のIRCネットワークで、寄付が大幅に増加しており、支援に感謝しています。法律のアドバイスによれば、オンラインセーフティ法（OSA）は、Libera.Chatには適用されない可能性が高いとのことです。これは、同団体がスウェーデンに拠点を置き、イギリスの決済サービスに依存していないためです。

OSAは、イギリスに関連するオンラインサービスに適用されますが、これはイギリスのユーザーが多数存在するか、特にイギリスのユーザーをターゲットにしているサービスを指します。Libera.Chatはこれらの基準を満たしていません。一部のオンラインコミュニティでは、規制上の問題を減らすためにイギリスのIPアドレスをブロックしており、これによりイギリスのユーザーのアクセスが制限される可能性があります。

Libera.Chatは、有害なコンテンツをブロックすることで安全な環境を確保しており、ユーザーのプライバシーを守るためにユーザーIDの要求を実施する計画はありません。彼らはOSAの適用を受けないと考えていますが、Ofcomが異なる見解を持つ可能性があることも認識しています。しかし、彼らはそれを優先的な執行事項とは見なしていません。

同団体は、Ofcomからの懸念に対して積極的に対応することを約束しており、建設的な解決を好んでいます。今後、ユーザーのプライバシーや運営に影響を与える可能性のある新たな法律についても、状況を引き続き監視していく方針です。

この記事では、RISC-Vアーキテクチャに基づいた基本的なLinuxマイクロディストリビューションをゼロから作成する方法について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

プロジェクトの概要として、非常に機能的ではない最小限のLinuxディストリビューションを構築することが目標です。このプロセスでは、Linuxカーネルをコンパイルし、ディストリビューションをパッケージ化するためのソフトウェアを作成します。

重要な概念を理解することが必要です。オペレーティングシステムのカーネルは、ハードウェアリソースを管理し、アプリケーションがハードウェアとやり取りするためのインターフェースを提供します。Linuxディストリビューションは、Linuxカーネルに加えて、ユーザーがウェブブラウジングなどの作業を行うための追加ソフトウェアやツールを含む完全なオペレーティングシステムです。

カーネルのビルドについては、RISC-V用のLinuxカーネルをコンパイルする手順が説明されています。環境を設定し、クロスコンパイルツールを使用する方法が含まれています。

initramfsの作成も重要です。初期ファイルシステムであるinitramfsは、カーネルが機能するために不可欠です。ここには、カーネルが最初に実行するユーザースペースプログラムであるinitプロセスが含まれており、他のプロセスを起動するために必要です。

シンプルなinitプロセスを開発し、メッセージを表示してシェルを生成することで、Linuxにおけるプロセス管理の方法を示します。

QEMUを使用する方法も説明されており、カスタムLinuxマイクロディストリビューションをブートし、カーネルパニックなどの問題をトラブルシューティングする手順が示されています。

より便利なマイクロディストリビューションを作成するために、u-rootプロジェクトを利用することにも触れています。これにより、すぐに使えるユーザースペースツールが提供されます。

パッケージ管理については詳細には触れられていませんが、Linuxシステム上のソフトウェア管理におけるパッケージマネージャーの重要性が強調されています。

この記事は、初心者向けにLinuxディストリビューションの基本的な構造と機能を理解する手助けをすることを目的としています。また、コーディングやコンパイルの実践的な例も含まれており、Linuxシステム開発に興味のある人にとってのハンズオンガイドとなっています。

私は「ShadcnThemer」というウェブアプリを作成しました。このアプリは、shadcn/uiのテーマをデザインし、共有するためのものです。Next.js 15、Tailwind CSS 4、Drizzle ORM、Supabaseを使用しています。このアプリでは、ユーザーが簡単にカラーテーマを作成でき、さまざまなUIでライブプレビューを確認し、自分のプロジェクトで使えるようにテーマをエクスポートすることができます。以前にVS Code用のTheme Studioを構築した経験があり、このプロジェクトでは最新の技術を使うことを楽しみました。コードはGitHubで見ることができます。

この論文では、SELFという動的型付けのオブジェクト指向プログラミング言語の実装について説明しています。この言語は、Smalltalkなどの他の言語と比べてパフォーマンスが大幅に向上しています。

まず、著者たちは動的型付け言語のパフォーマンスを2倍にしたと主張しています。これにより、SELFは最も速いSmalltalkのバージョンの2倍の速さで動作します。この成果は、さまざまな実装技術によって達成されています。

SELFは従来のクラスベースの言語とは異なり、プロトタイプベースのモデルを採用しています。これにより、既存のオブジェクトをクローンすることで動的にオブジェクトを作成でき、プログラミングの柔軟性が保たれます。

ストレージの非効率性を解決するために、SELFは「マップ」を使用して類似のオブジェクトをグループ化します。これらのマップは型情報やオブジェクトの振る舞いを保存し、各オブジェクトに必要なスペースを削減します。

システムは、受け取るオブジェクトの型に基づいてメソッドの複数のバージョンを動的にコンパイルします。これにより、特定のシナリオに最適化されたコンパイラが高速な実行を可能にします。

最適化が行われているにもかかわらず、SELFはインタラクティブプログラミングをサポートしており、実行環境を中断することなくリアルタイムでの変更やデバッグが可能です。

メモリ管理システムは、オブジェクトとその参照を効率的に整理し、オーバーヘッドを最小限に抑えつつ速度を最大化します。バイト配列の分離などの技術が、メモリスキャン中のパフォーマンスを向上させます。

SELFコンパイラは、異なるオブジェクトタイプに合わせて機械語をカスタマイズし、従来の静的手法よりも効率的なコードを生成します。

SELFはシンプルな構文を維持し、ハードコーディングされたメソッドを避けることで、ユーザーが独自の制御構造を定義できる柔軟性を持ちながら、パフォーマンスを保っています。

全体として、この論文はプロトタイプベースの言語の効率性と使いやすさを向上させるための革新的な戦略を示しており、クラスベースの言語と競争できるものにしています。

この記事では、「キュービカルクワッドアンテナのすべて」というヴィンテージの本について紹介されています。著者のEI3LHは、この本の内容だけでなく、中に見つかった封筒やメモにも興味を持ちました。封筒には「マーガレットの手紙」と書かれており、F.ビーモンド氏宛てに送られていましたが、実際の手紙は見当たりませんでした。

封筒の中には、色あせた紙があり、FM周波数とスケッチされた地図が記されていました。著者は、これらの周波数がBBCラジオ4に関連しているのではないかと推測し、地図がウェストミンスター橋駅を指している可能性があると考えました。封筒に押された切手は、イギリスの通貨がデシマル制に変わる前のもので、1968年頃の日付が記されていました。この切手は1967年に導入されたもので、封筒にはその年のシュルーズベリー音楽と花祭りの消印がありました。

さらに調査を進めると、かつてウェストミンスター橋駅に関連していたネクロポリス鉄道が死者を運んでいたことがわかり、ビーモンド氏の関心がどこにあったのかが気になりました。著者は、この調査を経て本の見方が変わったことを振り返り、ビーモンド氏に関する情報など、発見した歴史的なつながりについても触れました。ビーモンド氏は1997年に亡くなった可能性があるとされています。記事は、過去への郷愁と興味を抱かせる形で締めくくられています。

2025年10月21日、async-tar Rustライブラリとその人気フォークであるtokio-tarに「TARmageddon」と呼ばれる重大な脆弱性が発見されました。この脆弱性は8.1（高）と評価されており、攻撃者がファイルを上書きすることでリモートコードを実行できる可能性があります。これにより、uv、testcontainers、wasmCloudなどの主要プロジェクトに影響が及びます。

一部のフォークにはパッチが提供されていますが、tokio-tarは未修正のままであり、オープンソースソフトウェアにおける「放棄されたソフトウェア」の問題が浮き彫りになっています。Ederaチームは、最も人気のあるフォークが積極的にメンテナンスされていなかったため、複雑な情報開示プロセスを調整しました。彼らはパッチを開発し、メンテナーに連絡を取り、下流のプロジェクトに脆弱性について通知しました。

この脆弱性は、ライブラリがTARファイルを処理する際の欠陥に起因しており、攻撃者が抽出中に悪意のあるファイルを挿入できるようになっています。攻撃シナリオとしては、Pythonパッケージのビルドを乗っ取ったり、コンテナイメージを危険にさらしたりすることが考えられます。

この問題を解決するためには、ユーザーはパッチが適用されたバージョンにアップグレードするか、astral-tokio-tarのような積極的にメンテナンスされているフォークに切り替えることが推奨されます。即時の対応が難しい場合は、標準のtarクレートを使用するか、ランタイムの緩和策を実施することが代替手段となります。

この事件は、Rustのような安全なプログラミング言語でも論理的なバグが発生する可能性があることを示しており、オープンソースコミュニティはライブラリの維持管理に対して警戒を怠らず、ユーザーをリスクから守る必要があります。

この記事では、エンジニアがコードレビューでよく犯す間違いと、効果的なレビューのためのベストプラクティスについて述べています。

まず、エンジニアは「diff」（変更点）にばかり注目しがちですが、新しいコードが全体のコードベースにどのように適合するかを理解することが重要です。既存のメソッドや一貫性を考慮しながらレビューを行う必要があります。

次に、良いレビューには、考え抜かれたコメントが五つか六つ程度にとどまるべきです。コメントが多すぎると、著者が圧倒され、重要なフィードバックを見つけるのが難しくなります。小さな問題にコメントするのではなく、より広いスタイルの変更を強調する方が良いでしょう。

また、エンジニアは個人的な好みに基づいてコードをレビューすべきではありません。異なるアプローチが有効であることを受け入れ、たとえ自分が同じようには書かなかったとしても、機能する変更を承認することが大切です。

レビューのステータス（承認、コメント、ブロック）は明確であるべきです。重大な問題がある場合は、ブロックレビューを残して、コードのマージが許可されないことを明示する必要があります。

さらに、ほとんどのコードレビューは承認につながるべきであり、特に迅速な環境ではその傾向が強いです。過度のブロックレビューは、チームのダイナミクスやプロセスに問題があることを示す可能性があります。

最後に、コード変更の全体的な影響に焦点を当て、フィードバックは重要なポイントに限り、コードが機能するかどうかを意識してレビューし、必要な場合にのみ変更をブロックすることが求められます。さまざまなアプローチがある中で、品質を維持しつつ不必要なゲートキーピングを避けることが常に目指されるべきです。

ジャクリーンは、i386アーキテクチャ用にFree Pascalの方言で作成されたブートローダーです。開発者は、エミュレーターで基本機能を達成した後、さらなる開発を続ける予定はありません。

Pascalが選ばれた理由は、通常は低レベルプログラミングに使われないものの、システムプログラミングには効果的であるためです。Free Pascalは、CやRustに見られる機能をいくつか備えています。具体的には、ポインタやメモリアドレス、インラインアセンブリコードなどがあります。

Free Pascalは、PEやELFといった一般的な形式のオブジェクトファイルを生成できるため、Cやアセンブリなど異なる言語で書かれたコードと連携することが可能です。

ジャクリーンをセットアップするための要件は次の通りです。i386-elfツールチェーンが必要で、これによりアセンブリをコンパイルし、カーネルイメージをリンクします。また、32ビットサポートのあるFree Pascalのディストリビューション、BSD makeまたはGNU make、カーネルを実行するためのQEMUも必要です。

プロジェクトをビルドするには、make qemuというコマンドを使用します。

このプロジェクトは、セキュリティのベストプラクティスに従い、脆弱性を報告するための専用ドキュメントを用意しています。バージョン0.6.0では、最新のDataFrame API（Spark ML）が導入され、従来のRDDベースのアプローチは新しいプロジェクトでは使用されなくなります。

一般化K-Meansは、平方ユークリッド距離やKLダイバージェンスなど、さまざまなタイプのダイバージェンスや、バイセクティングK-MeansやソフトK-Meansなどのクラスタリング手法をサポートしています。この手法は、数百万のデータポイントを持つ大規模なデータセットを扱うように設計されています。

新しいプロジェクトにはDataFrame APIの使用が推奨されており、従来のRDD APIは後方互換性のために利用可能ですが、新しい開発にはアーカイブされています。DataFrame APIを使用することで、簡単にデータフレームを作成し、一般化K-Meansモデルを適合させることができます。

プロジェクトには、コードの品質を確保するための堅牢なCIパイプラインがあり、パフォーマンスチェックやモデルの永続性を含むさまざまなテストが行われます。また、異なるダイバージェンスの要件に対して、入力データが自動的に検証されます。

大規模なデータセットを効率的に処理するためのさまざまな戦略が用意されており、ブロードキャストやチャンク処理のオプションがあります。一部のダイバージェンスには厳格な入力要件があり（例えば、KLダイバージェンスは正の値が必要）、ライブラリはこれらの要件を満たすためのデータ変換の提案を提供します。

プロジェクトはSpark 3.5.1およびScala 2.13で動作し、特定のライブラリ依存関係を指定することでプロジェクトに組み込むことができます。Pythonユーザー向けには、同じ機能にアクセスできるPySparkラッパーが用意されています。

開発者は、特定のガイドラインに従って貢献し、必要に応じてドキュメントを更新することが奨励されています。プロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。この要約は、一般化K-Meansクラスタリングプロジェクトの重要な機能と使用法を明確かつシンプルに示しています。

この記事では、AppleのiOS 26における重要な変更について説明しています。この変更は、shutdown.logファイルの取り扱いに影響を与えます。このファイルは、PegasusやPredatorといったスパイウェア感染を検出するために重要な役割を果たしてきました。

shutdown.logファイルは、iOSデバイス上のマルウェア感染を追跡するために使用されており、セキュリティ専門家が侵害されたデバイスを特定するのに役立っています。しかし、PegasusやPredatorといったスパイウェアは、shutdown.logの証拠を消去したり操作したりするように進化してきました。Pegasusの開発者は、このログを完全に消去する方法を改善しています。

iOS 26の導入により、shutdown.logはデバイスが再起動するたびに上書きされ、以前のエントリーが消去されるため、スパイウェア感染の証拠が隠される可能性があります。以前のiOSバージョンを使用しているユーザーは、shutdown.log内で特定の侵害の指標を見つけることができましたが、新しい変更により検出が難しくなります。

ユーザーには、iOS 26にアップデートする前にsysdiagnoseを取得してshutdown.logを保存することが推奨されており、Appleがこの問題を解決するまでアップデートを延期することを考慮するようにアドバイスされています。

全体として、iOS 26の変更は、スパイウェアを検出する能力を妨げる可能性があり、こうした脅威がますます一般的になっている時期において懸念されています。

クリスマス島のシリスは、わずか5グラムの小さな哺乳類で、長年の減少を経て絶滅が宣言されました。かつてクリスマス島には多く生息し、その特徴的な鳴き声が夜を満たしていましたが、黒ネズミとその寄生虫の到来により、在来の野生動物が壊滅的な影響を受けました。1908年にはシリスは絶滅したと考えられ、博物館の記録のみが残ることとなりました。

1958年と1984年には再発見の希望が一瞬ありましたが、最後に確認されたシリスが飼育下で死亡した後は、他の個体は見つかりませんでした。広範な調査にもかかわらず、静寂が続き、シリスは正式に絶滅したと認定されました。これはオーストラリアで植民地化以来39種目の哺乳類の消失を意味します。

シリスの消失は小さな出来事に思えるかもしれませんが、生物多様性への脅威や外来種の影響を浮き彫りにしています。この物語は、他にどれだけの種が気づかれずに消えてしまうのかという重要な疑問を提起します。今でも、シリスが島の隠れた場所で生き残っていることを願う人もいます。しかし、森は今や静まり返り、シリスの不在は生命の脆さを思い起こさせるものとなっています。

安全ルールが存在しない世界で、一つの宝石が大胆にも「もし、ただの推測をしてみたらどうだろう？」と提案しています。

このプロジェクトは2025年10月25日に始まり、Bluetooth Low Energy（BLE）ビーコンズと、Mozilla Location Service（MLS）の後継として位置情報サービスを提供するbeaconDBの機能を探ることに焦点を当てています。

beaconDBとは、BLEビーコンズ、WiFiアクセスポイント、携帯電話の基地局からのデータを使用して位置情報を検索するサービスです。これはMLSが終了した後に作られました。

BLEビーコンズは、小型のデバイスで、特にGPS信号が弱い場所（例えば屋内）で位置を特定するための信号を発信します。iBeacon（Apple）やEddystone（Google）など、さまざまなタイプのビーコンがあります。

著者は、長いバッテリー寿命を重視し、不要な機能を避けるために、固定型のBLEビーコンズ（Feasy FSC-BP104D）をテスト用に選びました。テストの計画には、ビーコンを購入し、MACアドレスを確認し、beaconDBのAPIを使って位置情報が関連付けられていないことを確認することが含まれていました。著者は犬の散歩中に観察結果を記録し、NeoStumblerを使ってデータを収集しました。

著者はbeaconDBのAPIを使って観察結果を提出する実験を行いましたが、最初はBLEビーコンでクエリを送信した際に404エラーが返されました。著者はNeoStumblerからCSV形式でデータをエクスポートし、直接beaconDBに提出しましたが、404エラーは続きました。

調査の結果、beaconDBはBLEビーコンのデータを受け入れるものの、現在はそれを地理位置情報に利用していないことが分かりました。このことから、beaconDBの機能に関する最初の仮説が誤っていたことが明らかになりました。

このプロジェクトはBLEビーコンズに関する洞察を提供し、位置情報サービスにおけるその役割を明確にする手助けとなりましたが、期待された結果は得られませんでした。

GoogleのPixelフォンには、911に電話できないという深刻な問題があります。この問題は何年も続いており、最近の報告によると、Pixel 9やPixel 10のユーザーも緊急サービスに接続するのに苦労しています。特に、良好なネットワーク環境にいるにもかかわらず、911に連絡するのに時間がかかるという声が多く上がっています。

カナダの通信会社ベルはこの問題について顧客に警告を出しましたが、アメリカの主要な通信会社は同様の対応をしていません。この問題は、ユーザーが緊急サービスに連絡できないことに直結するため、非常に深刻です。多くの人々は、Googleがこの問題の修正を優先し、通信会社と協力して再発を防ぐ必要があると考えています。

著者は、以前は苦戦していたチームでの経験を語っています。リーダーとしてチームに加わった後、チームを安定させ、エンジニアの数を4人から10人に増やすことに成功しました。しかし、特に問題となっているのは、経験が少ないもののリーダーになるべきだと以前に言われた同僚です。この同僚は、著者の仕事を常に批判し、会議では緊張を生み出しています。具体的には、皮肉なコメントや重要な議論への抵抗が見られ、特に大規模な障害後の振り返りの場でもその態度が顕著です。

著者は昇進し、他のチームメンバーからのサポートも受けているものの、続く対立に疲れ果て、フラストレーションを感じています。著者のマネージャーはあまり役に立たず、問題の同僚が改善していると主張し、著者にどう対処すべきか尋ねています。著者は、常に対立があるのではなく、仕事に集中できるより平和な職場環境を望んでいます。

要約がありません。

要約がありません。

2010年の古いコーディングフレームワークと、進化を遂げた新しいフレームワークであるReactを比較しています。どちらのフレームワークも同じタスクを実行できますが、著者はこれらのツールを効果的に使う方法についての理解があまり進んでいないことを指摘しています。

Reactのコードは見た目がクリーンで読みやすいですが、このシンプルさの裏には複雑な動作が隠れています。一方、Backboneのような古いフレームワークはプロセスが明示的で、初心者が理解しやすいという利点があります。

Reactを使用する多くの開発者は、入力フィールドが予期せずクリアされる問題や、依存関係の設定ミスによる無限ループ、古いクロージャのために更新された状態が反映されない関数など、さまざまなフラストレーションを抱えています。

Reactを効果的に使うためには、仮想DOMの差分計算や状態管理といった複雑な概念を理解する必要があり、これが圧倒的に感じられることもあります。

Reactは大規模なアプリケーションには有益かもしれませんが、小規模なアプリケーションに本当にそのような複雑さが必要かどうか疑問が残ります。BackboneやjQueryのように直感的で理解しやすいフレームワークが求められています。

全体として、フレームワークを再考し、特にシンプルなアプリケーションにおいては明確さと使いやすさを優先する必要があると主張しています。

ペンシルベニア州立大学の科学者たちは、エネルギー損失なしに電気を伝導できる超伝導体の材料を予測する新しい方法を開発しました。現在の超伝導体は非常に低温でしか機能せず、多くの用途には不向きです。この研究チームは、より高い温度で動作する材料を見つけることを目指しています。

研究者たちは、コンピューターモデリングと新しい理論的洞察を組み合わせてこの課題に取り組みました。特に、従来の超伝導体が電子のペアリングによって機能することを説明するバルディーン・クーパー・シュリーファー（BCS）理論に関する既存の理論を結びつけました。また、材料が温度によって特性を変化させる仕組みを理解するために「ゼントロピー理論」も取り入れています。

この方法を用いることで、チームは銅や金のように通常は超伝導体とは考えられていない材料においても超伝導性を予測することに成功しました。今後の計画には、新しい超伝導体を特定し、温度や圧力がその特性に与える影響を予測することが含まれています。

この研究が成功すれば、高温超伝導体の実現が期待され、エネルギーシステムや技術に革命をもたらす可能性があります。最終的には、室温でも機能する超伝導体が登場するかもしれません。

流出した文書によると、アマゾンはデータセンターの水使用量を秘密に保つ戦略を練っていることが明らかになりました。アマゾンは世界最大のデータセンター所有者でありながら、マイクロソフトやグーグルのように総水消費量を公表していません。アマゾンは、実際の水使用量を明らかにすることで悪影響を受けることを恐れ、 reputational risksを軽減するために、より小さい水使用量の数字を使用しています。

2021年には、アマゾンは1050億ガロンの水を消費しました。これは大都市の使用量に相当します。内部メモでは、経営陣が公表に慎重であり、完全なデータを公開することが隠蔽の疑いを招く可能性があると示唆しています。2022年末に開始されたアマゾンの「ウォーターポジティブ」キャンペーンは、2030年までに使用する水よりも多くの水を還元することを約束していますが、これは主に直接的な水使用に関するもので、電力生成に関連する二次的な使用は含まれていません。

批評家たちは、この選択的な報告が誤解を招き、企業の運営が環境に与える影響を正確に反映していないと指摘しています。専門家は、二次的な水使用を除外することは環境科学のベストプラクティスに合致しないと述べています。また、アマゾンの水管理に対するアプローチは透明性と説明責任に関する懸念を引き起こしており、一部の元従業員は、同社が真の水使用量を隠そうとしていると示唆しています。

香港からロンドンへのブリティッシュ・エアウェイズのフライト中、著者はブリティッシュ・エアウェイズのフリークエントフライヤープログラム「ブリティッシュ・エアウェイズ・クラブ」に登録することで、メッセージング用の無料WiFiにアクセスできることを発見しました。これはエコノミークラスの乗客でも利用でき、メール認証は必要ありませんでした。

WiFiに接続した著者は、さまざまなメッセージングアプリを試しました。WhatsApp、Signal、WeChatはメッセージの送信ができましたが、Discordは利用できませんでした。このことから、航空会社がどのようにこれらのアプリを区別しているのか疑問が生じました。著者は、システムがサーバー名表示（SNI）を使用してアクセスされているドメインを特定しているのではないかと推測しました。SNIはTLSハンドシェイク中にドメイン名が漏れる可能性があるため、知られた問題です。

実験を通じて、著者はブリティッシュ・エアウェイズがメッセージング以外のドメインをブロックし、特定のホワイトリストに登録されたドメインのみへのアクセスを許可していることを確認しました。著者は、SNIを利用してメッセージングのふりをした他のトラフィックをルーティングするプロキシサーバーを作成することで、これらの制限を回避する方法を探りました。

VPSにこのプロキシを設定した後、フライト中に接続に成功し、「メッセージング」用のWiFiを使ってHacker Newsなどのウェブサイトを閲覧できるようになりました。ただし、速度は制限されており、航空会社による帯域幅の制限が原因かもしれません。

著者はまた、SNI漏洩の潜在的な解決策として、TLSハンドシェイク中に真のドメインを隠すことができる「暗号化されたクライアントハロー（ECH）」についても触れました。これを成功裏にテストし、非標準ポートでも機能する可能性があることを示しました。

著者は、SNIに関連するリスクを強調し、盲目的に信頼すべきではないと述べました。SNIは操作される可能性があり、セキュリティやプライバシーに影響を与えることがあります。

2025年10月24日、ジョアニス・オルランドスがAndroid向けのSwift SDKの発表を行いました。この開発により、開発者はSwiftを使ってAndroidアプリケーションを作成できるようになり、Swiftの利用範囲がクラウドサービスやWindowsアプリケーションなど、さまざまなプラットフォームに広がります。

誰でも参加できるAndroid作業グループは、このSDKを提供するために数ヶ月間取り組んできました。現在、このSDKはWindowsインストーラーに含まれており、LinuxやmacOS向けにもダウンロード可能です。

開発者がAndroid上でSwiftを設定するための「はじめに」ガイドも用意されており、多くのSwiftパッケージがすでにAndroidに対応しています。また、swift-javaプロジェクトはSwiftとJavaの統合を支援し、両方の言語を一緒に使いやすくします。

発表では、開発者にSwiftフォーラムでの体験やアイデアの共有を促し、今後の改善に役立てることが期待されています。作業グループは、Android向けのSwiftの将来の取り組みを導くためのビジョンドキュメントも作成中です。

この新しいSDKに興味のある開発者は、コミュニティに参加し、その成長に貢献することが求められています。

NewPipeは10周年を迎え、成長と発展の10年間を祝っています。この間、小さなプロジェクトから多くの貢献者と数百万のユーザーを持つ組織へと進化しました。5年前、COVID-19パンデミックの際に、チームはプロジェクトへの献身について語り、それ以来、順調に成長を続けています。

最近、NewPipeはアプリの改善のために大規模な書き換えを行っており、パートタイムの開発者を雇うための体制も整えました。これにより、継続的な開発が可能になっています。現在、オープンな課題に取り組む新しい貢献者を募集中です。

今後、チームはアプリのリファクタリングを完了させることに期待を寄せており、新しいデザインや機能を思い描いています。しかし、特にGoogleからの圧力という課題にも直面しています。Googleは、NewPipeのような代替プロジェクトをターゲットにすることが増えているからです。それでも、チームは創造的な解決策を見つけ、作業を続けることにコミットしています。

要するに、NewPipeは成功の10年を祝う一方で、興奮する進展と大きな課題の両方に直面しています。彼らは他の人々にもこの旅に参加するよう呼びかけています。

C/C++におけるメモリ安全性の問題は、使用後の解放やバッファオーバーフロー、初期化されていないメモリの利用などが含まれます。これらの問題は、ChromeやAndroidなどのプラットフォームで発生する重大なセキュリティバグの50%以上を占めており、クラッシュやデータの破損を引き起こす原因となっています。

現在のツールには限界があります。AddressSanitizer（ASAN）は、実際の運用環境での使用が難しく、セキュリティリスクに完全には対処できません。

ARMが2018年9月に導入したARMメモリタグ付け拡張（MTE）は、メモリ安全性を向上させることを目的とした新しい機能です。現在はハードウェアとしては利用できず、実装には数年かかる可能性があります。MTEは「ハードウェア版ASANの強化版」とも言われ、RAMやCPUへの負荷は最小限に抑えられています。

MTEは64ビットシステム向けに設計されており、各16バイトに整列されたメモリセクションには4ビットのタグが付与され、ポインタにもタグが含まれます。ロードやストアの操作では、これらのタグをチェックし、不一致があれば例外を発生させます。

メモリの割り当て時には、システムがメモリを16バイトに整列させ、4ビットのタグを割り当てます。メモリが解放されると、再利用エラーを防ぐために再度タグ付けが行われます。

具体的な問題の例として、ヒープバッファオーバーフローがあります。割り当てられた領域を超えてメモリにアクセスしようとすると、タグの不一致によりエラーが発生します。また、解放されたメモリにアクセスすることも、再タグ付けプロセスのおかげでエラーとなります。

全体として、ARMメモリタグ付け拡張は、タグ付けシステムを利用してC/C++プログラミングにおける一般的なメモリ関連のエラーを検出し、防止することでメモリ安全性を向上させることを目指しています。

要約がありません。

ASIMOは「Advanced Step in Innovative Mobility」の略で、ホンダが2000年に開発した有名なヒューマノイドロボットです。2018年に生産が終了しました。身長は約130センチメートルで、特に移動に困難を抱える人々を支援するために設計されました。ホンダは1980年代からロボットの開発を始め、ASIMOを作る前にいくつかのプロトタイプを開発しました。

ASIMOは、ホンダのEシリーズやPシリーズのロボットからの技術革新の集大成です。これらのロボットは二足歩行技術の開発に焦点を当てていました。ASIMOは人を認識し、ジェスチャーや音に反応することができ、人間との効果的な対話が可能でした。ナビゲーション用の高度なセンサーを搭載し、音声コマンドにも応じることができました。

その優れた能力にもかかわらず、ASIMOは販売されることはなく、評価額は200万ドルから250万ドルとされていました。このロボットの開発は、技術の実用的な応用を探ることを目的としており、より機能的な用途にシフトするために引退しました。現在、ASIMOは東京の未来館で展示されています。

このコースは、コンピュータサイエンス教育において重要でありながら見落とされがちな分野に焦点を当てています。それは、業界で使用されるツールに習熟することです。学生はオペレーティングシステムや機械学習といった高度なトピックを学びますが、コマンドラインやテキストエディタ、バージョン管理システムといった基本的なスキルについては正式な訓練を受けることが少ないのが現状です。

このコースは、学生がこれらのツールをマスターし、より効率的に作業し、複雑な問題に取り組むことができるようにすることを目的としています。講義では、以下のようなさまざまなトピックが扱われます。

コマンドラインの基本や概要、シェルツールとスクリプティング、テキストエディタの使用（Vimなど）、データの整理、コマンドライン環境、Gitによるバージョン管理、デバッグとプロファイリング、メタプログラミング、セキュリティと暗号技術、質疑応答セッションなどです。

講義はYouTubeで視聴可能で、Anish、Jon、Joseの3人が共同で教えています。教材はMITを超えて広く共有されており、多くの人々に役立つように翻訳も行われています。

詳細や質問がある場合は、クラスにメールで連絡することができます。このコースはMITのさまざまな個人や組織によって支援されています。

最近のマルチモーダルモデルの進展により、テキストを使った画像編集が改善されており、特にGPT-4oやNano-Bananaといったシステムが注目されています。しかし、実際の画像を使用した大規模で高品質な公開データセットが不足しているため、進展には限界があります。この問題に対処するために、私たちはPico-Banana-400Kというデータセットを作成しました。このデータセットには、指示に基づく画像編集のために特別に用意された40万枚の画像が含まれています。Pico-Banana-400Kは、高品質と多様性を兼ね備えており、詳細な編集分類システムを使用してさまざまな編集タイプを網羅しつつ、元のコンテンツを保持することを重視しています。

Pico-Banana-400Kは、より複雑な編集タスクにも対応しています。具体的には、三つの専門的なサブセットが含まれています。第一に、72,000例のコレクションはマルチターン編集の研究に使用されます。第二に、56,000例の好みのサブセットは、整合性や報酬モデルに関する研究に役立ちます。第三に、指示の書き換えや要約を強化するためのペア指示も含まれています。全体として、Pico-Banana-400Kは新しいテキスト指導型画像編集モデルの開発とテストにとって貴重なリソースを提供します。

数学を形式化することの重要性について、Leanのような証明支援ツールを使うことが強調されています。単に誤りを見つけるだけでなく、形式化には他にも多くの利点があります。

まず、誤りを見つけることが一つの明らかな利点ですが、形式化にはそれ以上の重要なメリットがあります。著者は、数学の形式化をプログラミングにおけるTypeScriptの使用に例えています。TypeScriptはエラーを見つけるのに役立ちますが、その利点は開発者ツールの改善や共通の設計言語の作成、コーディング中の即時フィードバックの提供にまで及びます。

Leanを使った数学の形式化も同様に、いくつかの利点があります。まず、数学的定義をナビゲートし、文書を生成するためのツールが強化されます。また、数学的証明間の関係を分析し、視覚化する能力も得られます。さらに、バージョン管理や依存関係管理を通じて、数学的結果の整理が改善されます。

形式化のプロセスは、数学をより効率的で楽しいものにする可能性があります。これは、数学者が自分にとっては明白だと考える命題を証明する必要があるにもかかわらずです。

著者は、これらの利点が数学者に新しいツールや方法を採用することを促すことを期待しています。学ぶことの難しさがあっても、形式化の未来に希望を持っています。全体として、数学の形式化はこの分野をより構造的でアクセスしやすいものにする方法として提唱されています。

要約がありません。

Auto Dark Modeは、Windows用のツールで、日中の時間に応じて自動的にダークテーマとライトテーマを切り替え、目の疲れを軽減します。このツールは、Windows 10（22H2以降）およびWindows 11で動作します。

主な機能としては、日の出と日の入りに合わせてテーマを自動的に変更することが挙げられます。また、ユーザーはテーマの切り替えを延期することも可能です。デスクトップの壁紙やマウスカーソル、アクセントカラーも変更されます。ゲーム中にテーマが切り替わらないようにするオプションも用意されています。バッテリー駆動のデバイス向けの追加機能もあり、キーボードショートカットやカスタムスクリプトのサポートもあります。軽量で、管理者権限なしで簡単にアンインストールできます。

インストール方法は、Microsoft StoreやGitHub、WinGet、Chocolatey、Scoopなどのパッケージマネージャーからダウンロード可能です。インストールはシンプルな.exeファイルを使って簡単に行えます。

注意点として、ダウンロード時に開発者ライセンスがないためにセキュリティ警告が表示されることがありますが、これらは無視しても問題ありません。サポートや詳細情報については、プロジェクトのウィキや翻訳ページを訪れることができます。

2025年10月22日、私はサンフランシスコで開催されたコーディングエージェントファンの集まりで、Claude Codeのようなコーディングエージェントを使用することの二面性について話しました。

まず、二つの対立する見解を紹介しました。

一つ目は「YOLOモード」の利点です。この「YOLO」または「--dangerously-skip-permissions」と呼ばれるモードを使用すると、コーディングエージェントは制限が少なくなり、自律的に複雑な問題を解決できるようになります。この結果、他の作業をしながらも48時間で三つのプロジェクトを完成させた例を示し、大きな生産性向上が期待できることを説明しました。

二つ目は「YOLOモード」のリスクです。利点がある一方で、このモードには重大なリスクが伴います。特に、悪意のあるコンテンツがエージェントを操作し、機密情報を漏洩させる「プロンプトインジェクション攻撃」が問題です。私は「致命的な三重奏」という概念を説明し、コーディングエージェントがプライベートデータ、信頼できないコンテンツ、外部との通信能力にアクセスできる場合の危険性を示しました。

これらのリスクを軽減するために、サンドボックスの使用が重要であると強調しました。サンドボックスとは、ファイルやネットワーク接続へのアクセスを制限する安全な環境のことです。OpenAI Codex Cloudやウェブ用のClaude Codeなど、効果的なサンドボックスソリューションがいくつか存在しますが、データ漏洩を防ぐためにはネットワークアクセスの管理が不可欠です。

最後に、YOLOモードの使用を奨励しつつ、安全のためにサンドボックス内での利用が必要であることを強調しました。

ProEnergyは、古いCF6-80C2ジェットエンジンを発電機に改造し、データセンターの建設や初期運用段階を支援しています。これらの改造されたエンジンはPE6000ガスタービンと呼ばれ、48メガワットの電力を生成できます。ProEnergyはすでに2つのデータセンタープロジェクト向けに21基のタービンを販売し、合計で1ギガワット以上の電力を提供しています。

ジェットエンジンを使用する決定は、ガスタービン市場の供給不足から来ています。特にAIデータセンターからの需要が高まり、納期が延びているためです。一方、ProEnergyは2027年までにタービンを納品できる体制を整えています。同社は商業用および軍用航空機で一般的に使用されているCF6-80C2エンジンに注力しています。

これらのタービンは初期使用後、バックアップ電源として利用できるほか、電力会社に販売することも可能です。Missouri州セダリアに本社を置くProEnergyは、エネルギー生成に関するさまざまなサービスを提供しており、データセンターでの天然ガス利用の傾向はますます高まっています。

要約がありません。

要約がありません。

「大きなSaaSの光：ITユーザーがガスライティングされた理由」という記事は、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）モデルを批判しています。このモデルは、顧客のニーズよりもベンダーの利益を優先することが多いと指摘しています。SaaS企業は柔軟性や簡単な支払いといった利点を宣伝していますが、実際には顧客は望まない製品に縛られる圧力に直面しています。顧客成功マネージャーは、ユーザーが製品に関与し続けることに重点を置いており、真に顧客の成功を助けることにはあまり関心がないのです。

著者は、SaaSの環境が過度に複雑になっていると主張しています。多くのアプリケーションが同じ問題を解決しようとしているものの、顕著な差別化がないためです。その結果、1980年代のショッピングモールのように、予測可能で管理された平凡なソフトウェア市場が形成されています。この記事は、組織が一般的なベストプラクティスや人気のプラットフォームに従うのではなく、自分たちに合った特別な解決策を見つける必要があると強調しています。最終的には、技術の未来は一律のアプローチではなく、個々のニーズに焦点を当てるべきだとしています。

この文書は、APLプログラミング言語に関する参考資料であり、APL WikiやTryAPLのチュートリアルに基づいています。完全なガイドではなく、将来の参考に役立つツールです。ユーザーには、APL文字をサポートする等幅フォントの使用が推奨されています。

最初のセクションでは、APLの始め方や簡単な算術演算の方法が説明されています。算術関数やリストに対する操作、実行順序についても解説されています。

次に、変数の扱いについて説明があります。変数に値を割り当てる方法や有効な命名規則が示されています。また、複数の変数への同時割り当てや、変数管理のためのシステムコマンドの使用についても詳しく説明されています。

テーブルの操作に関しては、RollやIotaといった関数の紹介があります。要素の選択やデータの次元を問い合わせる技術についても触れられています。

ユーザー定義の関数の作成やスラッシュ演算子の理解についても説明されています。関数の結果を式に使用する際のヒントも提供されています。

APLの基本概念については、データ型や組み込み関数、エラーハンドリングを含むAPLシステムの概要が示されています。

ワークスペースの管理に関するセクションでは、関数や演算子、ワークスペースのサイズについて説明されています。

エラーハンドリングの部分では、一般的なエラーとエラー捕捉の方法が紹介されています。

出力表示のための「Format」プリミティブの使用についても説明があります。

さらに、配列の型やベクトル表記、オブジェクト指向プログラミングといった、より高度なAPLの概念についても触れられています。

この文書には、カバーされた概念を実践するための演習も含まれており、実践的な学習体験を提供しています。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクや特定のURLからのコンテンツ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。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、現代のオペレーティングシステム、特にLinuxが共有ライブラリをどのように扱うかについて説明します。共有ライブラリは、しばしば共有オブジェクトや動的共有オブジェクト（DSO）と呼ばれます。

実行可能ファイルが実行されると、そのファイルはELFヘッダーの情報に基づいて固定のメモリアドレスに読み込まれます。リンカーは内部参照を解決し、実行可能ファイルが共有ライブラリを使用しない場合、追加の再配置は必要ありません。

共有ライブラリは、複数のプログラムで使用される可能性があるため、あらかじめ読み込みアドレスを決めることができません。実際のアドレスはプログラムが実行される際に決まります。動的ローダーは、共有ライブラリを読み込み、そのアドレスを調整する役割を担っています。

再配置の方法には、読み込み時再配置と位置独立コード（PIC）があります。読み込み時再配置は、共有ライブラリがメモリに読み込まれる際に再配置の準備をする方法です。位置独立コードは、より新しい推奨される方法で、メモリの位置に関係なくコードが正しく実行されることを可能にします。

再配置可能な共有ライブラリを作成するには、-fPICフラグなしでコンパイルすることができます。この場合、リンカーはプレースホルダーアドレスを使用し、動的ローダーが実際の読み込みアドレスに基づいて後で調整します。

共有ライブラリには、動的ローダーが実行時に変数や関数のアドレスを調整する方法を示す再配置エントリが含まれています。グローバル関数への呼び出しが行われると、アドレスも再配置される必要がありますが、関数呼び出しの再配置エントリは一般的により複雑です。

共有ライブラリのグローバル変数が実行可能ファイルで参照される場合、リンカーは競合を防ぐために実行可能ファイルのアドレス空間にコピーを作成します。

読み込み時再配置は、共有ライブラリの参照を解決するために使用される方法です。現在は位置独立コードが好まれることが多いですが、読み込み時再配置を理解することは、オペレーティングシステムにおけるリンキングと読み込みの仕組みを把握する上で役立ちます。この記事は、共有ライブラリのリンキングと読み込みのプロセスを明らかにし、位置独立コードのようなより高度なトピックを理解するための基礎を提供することを目的としています。

コンピュータがますます強力になるにつれて、多くの熱を発生させるようになり、その結果、性能が低下することがあります。従来の冷却方法では、特にチップがよりコンパクトで複雑になるにつれて、対応が難しくなっています。スタンフォード大学の研究者たちは、ダイヤモンドを使った新しい熱管理方法を開発しました。

ダイヤモンドは優れた熱伝導体であり、チップの機能を妨げることなく統合することができます。研究チームは、低温で適用できる多結晶ダイヤモンドの薄い層を成功裏に作成しました。このダイヤモンド層は、熱が集中する部分から熱を分散させるのに役立ち、温度を大幅に下げ、性能を向上させます。

初期のテストでは、窒化ガリウムトランジスタを使用したところ、ダイヤモンド層によって温度が50℃以上低下し、デバイスの効率的な動作が可能になりました。この革新は、積層チップで発生する熱のボトルネックを解消することで、先進的な3Dチップアーキテクチャにも利益をもたらす可能性があります。

研究者たちは、大手テクノロジー企業を含む業界パートナーと協力し、このダイヤモンド技術を将来のチップ設計に統合するための取り組みを進めています。成功すれば、電子機器における熱管理の方法が革命的に変わり、熱による制約を受けることなく、より高い性能を実現できるかもしれません。

要約がありません。

スミスチャートは、電気工学で使用されるグラフィカルなツールで、特定の数学的関数に基づいたグリッドとして表現されます。この投稿では、スミスチャートの作成方法について説明しますが、その応用については触れません。

スミスチャートは、関数 ( f(z) = \frac{(z - 1)}{(z + 1)} ) から導き出されます。この関数は、右半平面（z平面）の点をw平面に変換します。この関数はメビウス変換の一種で、z平面の直線や円をw平面の円や直線にマッピングします。

z平面の虚軸は、w平面の単位円にマッピングされます。虚軸上の3つの点を分析することで、このマッピングが円になることを確認できます。また、虚軸は右半平面の境界であるため、右半平面全体が単位円の内部にマッピングされます。

z平面の垂直線（正の実部が一定のもの）は、w平面の円にマッピングされ、w = 1の点で単位円に接します。一方、水平線（虚部が一定のもの）は、無限大の点を通らない限り円にマッピングされますが、無限大を通る場合は直線にマッピングされます。

この変換は、交差する線の間の角度を保持します。つまり、w平面では垂直線と水平線が直角で交わります。w平面に得られるグリッドは不均一に間隔が空いており、右側に密度が高くなります。実数値が小さい場合には、z平面でより多くの垂直線を持つグリッドから始める必要があります。

次回の投稿では、間隔の問題についてさらに詳しく説明します。

このテキストは、数学や物理に関連する書籍の内容を、前半と後半の二つの主要なセクションに分けて説明しています。

基本的な概念として、座標、ベクトル、複素数が取り上げられています。次に、行列については、演算、固有ベクトル、特別な行列が説明されています。微積分のセクションでは、微分（連鎖律やベクトル微分を含む）、積分、ベクトル面積分が扱われています。

常微分方程式と偏微分方程式、さらにその解法についても詳しく説明されています。級数と関数の部分では、冪級数、フーリエ級数、フーリエ変換が紹介されています。最後に、物理的な応用として、波、古典力学（軌道）、量子力学（特に水素原子）が取り上げられています。

このテキストは、物理学で使用される重要な数学的ツールと概念についての包括的なガイドとなっています。

要約がありません。

テキストでは、「ルパートのスナブキューブ」と「ルパートの性質」に関連する二つの数学的概念について言及されています。最初のリンクは、これらのトピックを扱った記事に繋がっており、二つ目のリンクはルパートの性質に関する議論とコメントがあるページに繋がっています。日付はこれらの議論が行われた時期を示しており、最初は2025年9月、二つ目は2025年8月です。全体として、ユニークな数学的形状とその特性を探求することに焦点が当てられています。

Valetudoは、クラウド接続なしで動作する掃除ロボット用のソフトウェアで、2018年からSören Beyeによって開発されています。このソフトウェアは、ユーザーが掃除ロボットを自分でコントロールできるシンプルで信頼性の高いソリューションを提供することを目的としています。このプロジェクトは、他の貢献者、特にソフトウェアの向上を手助けしているDennis Gieseの協力を得て成長しています。

正確なユーザー数は不明ですが、ダウンロード数やサポートグループのメンバーシップから推測すると、数千人のユーザーがいると考えられています。Valetudoはオープンソースで、Apache-2.0ライセンスのもとで提供されており、ユーザーがソフトウェアを理解し、ベンダーに依存せずに修正できるよう奨励しています。

このプロジェクトは「私有の公共庭」と表現されており、ユーザーが楽しみ、アイデアを提供することを歓迎していますが、商業化されていないことを思い出させています。ユーザーは運営方法が気に入らなければ自由に離れることができ、希望すれば自分自身のプロジェクトを作成することもできます。

詳細については、ドキュメントや入門ガイドを確認したり、コミュニティのディスカッションに参加したりすることができます。

要約がありません。

2012年にディープラーニングが再興して以来、さまざまな機械学習フレームワークが登場しました。その中でも特に注目されているのがPyTorchとTensorFlowです。2019年には、PyTorchが研究分野で大きな支持を得て、主要な会議で発表された論文の数でTensorFlowを上回りました。一方、TensorFlowは長い歴史と優れた生産能力により、依然として産業界での支配的な地位を保っています。

研究のトレンドとしては、PyTorchが研究者に好まれる選択肢となり、主要な会議で発表される論文の大多数がこれを使用しています。対照的に、TensorFlowの研究における人気は低下しています。ユーザーの好みとしては、研究者はPyTorchのシンプルさや使いやすいAPI、効果的なデバッグ機能を評価しています。TensorFlowはAPIの頻繁な変更が影響し、魅力が薄れているとされています。

産業界での採用状況を見ると、PyTorchが研究で人気を集めているにもかかわらず、TensorFlowは依然として求人情報や使用状況でリードしています。これは、業界がパフォーマンスやデプロイメントのニーズ、既存のインフラに重点を置いているためです。最近の開発では、両方のフレームワークがそれぞれの弱点を克服するための新機能を導入しました。PyTorchはデプロイメントオプションを改善するためにTorchScriptを導入し、TensorFlowは使いやすさを向上させるためにイager executionに移行しました。

今後の展望としては、PyTorchとTensorFlowの競争が続く中で、研究者が企業に入社することでPyTorchが産業界でも足場を築く可能性があります。しかし、TensorFlowの確立された地位と強力な生産機能は、依然として強力な競争相手となっています。全体として、PyTorchは現在研究分野でリードしていますが、TensorFlowは生産環境において依然として選ばれる存在です。両フレームワークは、それぞれのユーザーのニーズに応じて進化を続けており、今後の変化が期待されます。

『ナイトランド』は1912年に発表されたホラーとサイエンスフィクションが融合した作品です。物語は、17世紀の悲しみに暮れる未亡人が主人公で、太陽が消え去り、地球が永遠の闇に包まれた未来を描いています。最後の人類は巨大な金属のピラミッドの中で生活し、恐ろしい影の生物に常に脅かされています。

語り手は、愛する人が遠くの街に囚われているかもしれないことを知り、彼女を救うために旅に出ます。この小説は愛、運命、サバイバルといったテーマを組み合わせており、想像力豊かで複雑な物語を楽しむ読者に訴えかけます。

H.P.ラヴクラフトはこの作品を特異なマカブレフィクションとして称賛し、テレパシーや輪廻、異星の怪物といった概念を紹介しています。これらの要素は、死にゆく地球というジャンルに影響を与えました。文体は17世紀の散文を模しており、読むのが難しいと感じる人もいるかもしれませんが、それがこの作品の独特の魅力を引き立てています。

Cプログラミング言語の簡略版のための自己コンパイル型コンパイラを作成するプロジェクトについて、著者のウォーレン・トゥーミーがGitHubでその過程を記録しています。このプロジェクトは、他の人が学べるように公開されています。全体は64のパートに分かれており、字句解析や構文解析、条件文やループ、関数などのプログラミング構造、さらにARMアセンブリコードの生成や型チェックといった技術的な側面も扱っています。

ウォーレンはこのプロジェクトを一時中断し、「alic」という新しいプログラミング言語の開発に取り組んでいます。彼は、Nils M HolmによるSubCコンパイラからいくつかのアイデアやコードを使用したことを認めており、これはパブリックドメインにあります。彼自身のコードはGPL3ライセンスのもとで提供されており、他の文書はクリエイティブ・コモンズライセンスのもとで公開されています。

言語モデルは進化していますが、多桁の掛け算にはまだ苦労しています。この研究では、暗黙の推論プロセスを用いて掛け算を成功裏に学習するモデルを分析し、その理由を探ります。主な発見は以下の通りです。

モデルは、掛け算に必要な長距離のパターンを認識できることを示しています。計算中に部分積を保存し、取り出すために、注意機構を使って有向グラフを作成します。また、モデルはミンコフスキー和やフーリエ基底といった特定の数学的表現を用いて、桁を効率的に扱いますが、これは一般的なモデルでは行われていません。

さらに、研究では、一般的なファインチューニング手法が長距離の依存関係をうまく学習できないモデルを生み出すことが分かりました。学習を改善するために、研究者たちは中間の合計を追跡するのを助ける追加の損失関数を導入し、これによりモデルが効果的に掛け算を学習できるようにしました。この研究は、モデルに長距離の依存関係を教える際の一般的な問題を浮き彫りにし、適切な指導が解決に役立つことを示しています。

ブログ記事では、SynadiaがZigプログラミング言語とTigerbeetleプロジェクトを支援するために、財政的および技術的リソースを提供することを約束したことについて述べています。この提携は、オープンソース開発を促進し、革新を推進することを目的としています。Synadiaは、これらのプロジェクトに貢献することで、ソフトウェアツールの改善や開発者にとってより良いソリューションの創出につながると考えています。この約束は、テクノロジー業界におけるコミュニティ支援の重要性を強調しています。

Steinar H. Gundersonは、文字列のための現代的な完全ハッシュについての経験を語っています。彼の実装はgperfよりも速いにもかかわらず、広く採用されていません。完全ハッシュの主な目的は、固定された文字列のセットを一意の整数にマッピングし、衝突を避けることです。

まず、完全ハッシュの定義について説明します。これは、既知の文字列を効率的に整数にマッピングすることを目指しており、未知のセットを扱う通常のハッシュテーブルとは異なります。

実装のアプローチとして、Gundersonは文字列を長さで分割し、境界チェックを排除してメモリ比較を最適化しています。また、PEXT命令（ビット抽出のための命令）の使用について批判し、ARMなどの特定のアーキテクチャでの制限や、入力が不適切な場合に大きなテーブルを扱う際の問題点を指摘しています。

彼は、コンピュータチェスで使用される「マジックナンバー」を用いたハッシュインデックスの作成方法を紹介しています。この方法は、入力文字列をマッピングする際の衝突を減らすのに役立ちます。

具体的なコード例も提供しており、CSSキーワードのハッシュを実装する方法を示しています。文字列の長さに基づいた異なる戦略を紹介しています。

効果的なマジックナンバーを見つけるために、彼はキラーヒューリスティックという手法を用いています。これは、以前に見つかった衝突に焦点を当て、探索を迅速化する方法です。

ハッシュを行う際の効果的な分割の選択が重要であることも指摘しています。適切な分割は、完全ハッシュを見つける際のパフォーマンス向上につながります。

彼の実装は、gperfの約2倍の実行速度を達成し、コンパイルされたコードも小さくなりました。しかし、構築プロセスにおける複雑さやキャッシュの必要性についても認識しています。

Gundersonの研究は、現代の完全ハッシュの複雑さと可能性を浮き彫りにしており、他の人々にもこの分野をさらに探求することを促しています。

2019年に開設されたイギリスのゲーム障害国立センターでは、多くのティーンエイジャーが治療を受けており、しばしば親に勧められて来院しています。しかし最近では、40歳以上の成人患者が増えており、67人がその年齢層に含まれています。最年長の患者は72歳で、スマートフォンゲームに強い興味を持っています。

OxcとRolldownは、宣言ファイルを非常に迅速に作成・生成することができるツールです。これにより、ユーザーは効率的に作業を進めることができます。