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FFmpegはメディア処理のための強力なコマンドラインツールですが、これをブラウザエージェントに統合することで使いやすくする方法が紹介されています。

以前の設定では、FFmpegを使うためには複雑なスクリプトを作成し、ファイルのダウンロードやさまざまな技術的な問題に対処する必要がありました。このため、使い勝手が悪く、エラーが発生しやすい状況でした。

そこで、チームはサーバーに依存するのではなく、FFmpegをChrome拡張機能に組み込むことを決定しました。これにはWebAssembly（Wasm）を使用し、ブラウザ内で直接メディア処理を行えるようにしました。これにより、効率が向上し、ユーザーにとっても使いやすくなります。

この統合の利点として、ユーザーは複雑なコマンドを使わずに、字幕の追加や動画のトリミング、スクリーンショットの取得などの作業を簡単に行えるようになります。また、拡張機能のサイズは約35MBの増加に過ぎず、大きな動画ファイルをアップロードしたりダウンロードしたりする手間に比べれば小さいものです。

技術的には、仮想ファイルシステムを使用してファイルを管理し、コマンドの解釈を行うことで、FFmpegがローカルファイルを扱っているかのように動作します。

新しいアプローチでは、複雑なFFmpegコマンドをシンプルな文字列に変換し、認知的負担を大幅に軽減しています。これにより、メディア関連の作業がより簡単で迅速に行えるようになります。

今後の開発として、チームはYouTubeなどのプラットフォームへの直接アップロードを可能にするワークフローの構築に取り組んでおり、さらにプロセスを効率化する予定です。

この統合は、FFmpegをよりシンプルなツールとして活用し、従来の複雑な設定なしで生産性を向上させることを目指しています。

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国際旅行の計画には、ビザや居住地、その他の官僚的な要件に関する課題が多くあります。著者は、アイスランドへの格安航空券がさまざまな旅行規制に適合するかを迅速に確認する必要があった経験を共有しています。これは、彼らの旅行履歴に基づいて何年も行ってきたことです。

まず、異なる国には旅行日数、税務上の居住地、パスポート要件など、さまざまな規則があり、これが混乱を招くことがあります。これらの規則は矛盾していることもあります。

著者は、旅行履歴を管理し、フライトを予約する前に規制の遵守を確認するためのシステムを作成しました。このシステムでは、異なる国で過ごした日数を追跡し、各国のシステムが「日」をどのように定義しているかを理解します。

さらに、著者は「Residency」というアプリを開発しました。このアプリは、ユーザーが複雑な規制をナビゲートするのを助けるためのもので、旅行の影響を計算し、クラウドストレージに依存せずに個人データを保護します。

アプリは、旅行が居住地やビザ要件に問題を引き起こすかどうかについて、即時かつ信頼性の高い情報を提供します。これにより、ユーザーは情報に基づいた意思決定ができるようになります。

また、アプリはユーザーのフィードバックや規制の変化に基づいて進化し、旅行ルールの理解を簡素化することを目指しています。

全体として、このテキストは旅行計画における明確な情報の重要性を強調し、著者が国際旅行の官僚的な課題を乗り越えるためのツールを作成する努力を示しています。

この文章では、小規模な文書コレクションにおけるフルテキスト検索インデックスの作成におけるブルームフィルターの利用について説明しています。ブルームフィルターは、特定の用語が各文書に存在するかどうかを迅速に確認できるデータ構造です。この方法は限られた数の文書には効率的ですが、大規模な文書セットではパフォーマンスの問題からうまく機能しません。

ブルームフィルターはコンパクトで、ページ数が少ないウェブサイトがフルテキスト検索を実装する際に、従来の逆インデックスよりも多くのスペースを必要としません。しかし、より大きなコレクションにスケールアップする試みは、言語の複雑さや重複のために失敗しています。

提案された解決策の一つは、辞書に基づいたツリー構造を作成し、各葉が特定の単語を含む文書を指すというものです。この方法は、直接的なブルームフィルターのチェックよりも効率的ですが、依然として限界があります。

ブルームフィルター方式は大規模なデータセットを扱うことができますが、文書の数が増えるにつれてスペース効率が低下します。各文書のフィルターはすべての単語を独立してエンコードする必要があり、逆インデックスと比較してより多くのスペースを使用します。逆インデックスは文書間で辞書のエントリを共有するため、より効率的です。

ブルームフィルターは小規模な文書セットには効果的ですが、文書の数が増えると効率が低下します。逆インデックスは文書が増えるほどスペース効率が良くなり、各単語を一度だけ保存します。ブルームフィルターは有用であるものの、スケーラブルなシステムには他のアプローチがより適しているかもしれないと示唆しています。

全体として、この記事は文書検索のための異なるインデックス技術におけるスペース効率とパフォーマンスのトレードオフを強調しています。

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SubstackのCEOは、Twitterからのトラフィックが増加したことを祝いました。その理由は、リンク付きツイートの扱いが変わったからだと考えていました。しかし、実際のトラフィック増加の理由は、ツイート内のリンクをクリックすると、リンクがバックグラウンドでウェブビューで開くようになったため、アクセスしやすくなったことです。

私はTwitterを顧客獲得のために利用しているオンラインストアのオーナーですが、トラフィックが一晩で倍増したり三倍になったりしました。当初は、プラットフォームのアルゴリズムの良い変更によるものだと思っていましたが、後にこれが実際の原因であることに気づき、この洞察を共有したいと思いました。

一方、ニキータ・ビアは、過去にリンク付きツイートが抑制されていたという考えを軽視しています。彼は、リンクが以前はリーチが低かったのは、ユーザーが投稿とのエンゲージメントから気をそらすためだと主張しています。これは、他のプラットフォームをTwitterで宣伝することを批判し、それに対してユーザーを禁止したエロン・マスクの以前の発言と矛盾しています。

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Phomemo-toolsは、Linuxシステム上でPhomemoのサーマルプリンター（M02、M110、M120、M220、T02モデル）を使用して画像を印刷するためのツールです。このツールは、公式のAndroidアプリからのBluetooth通信を分析して開発されました。

Bluetooth接続では、bluetoothctlを使用してプリンターとペアリングし、接続します。画像をプリンターに送信するには、Pythonスクリプトを使います。例えば、次のコマンドを実行します。tools/phomemo-filter.py my_picture.png > /dev/rfcomm0。

USB接続の場合は、プリンターをUSBで接続し、lsusbやdmesgで確認します。画像をプリンターに送信するには、次のコマンドを使用します。tools/phomemo-filter.py my_picture.png > /dev/usb/lp0。

CUPS（Common Unix Printing System）を使用する場合、DebianにCUPSをインストールします。コマンドは次の通りです。sudo apt-get update、sudo apt-get -y install cups。その後、Phomemo-toolsのファイルをビルドしてインストールします。コマンドはcd cups、make、sudo make installです。

設定では、GUIまたはCLIの指示に従ってプリンターをペアリングします。プリンターのオプションを設定し、lpoptionsを使って設定を確認します。印刷するには、次のようなコマンドを使用します。echo "This is test" | lp -d M02 -o media=w50h60 -。

M02プリンターでは、印刷ジョブを送信するためにESC/POSコマンドを使用し、特定のヘッダー、ブロックマーカー、フッターが含まれます。M110、M120、M220プリンターでも似たようなコマンド構造ですが、印刷設定（速度や密度など）に応じて調整されています。このパッケージは、Linuxシステムから対応するPhomemoプリンターで画像を印刷したいユーザーにとって便利です。

2025年10月、専門家たちは、かつて大規模なDDoS攻撃を引き起こしていたAisuruボットネットが、感染したIoT（モノのインターネット）デバイスをプロキシとして貸し出すことに焦点を移したと報告しました。この変化により、サイバー犯罪者はこれらの侵害されたデバイスを通じてトラフィックをルーティングすることで、自らのオンライン活動を隠すことができるようになり、通常のインターネットユーザーがデータにアクセスしているように見せかけることが可能になります。

Aisuruは2024年8月に初めて発見され、無防備なルーターやカメラを含む約70万台のIoTデバイスに感染しています。このボットネットは、アメリカやヨーロッパのインターネットサービスプロバイダー（ISP）に深刻な影響を与えるいくつかの最大規模のDDoS攻撃を実行しました。

ボットマスターたちは、感染したデバイスをプロキシサービスに貸し出しやすくするためにマルウェアを更新しました。これらのサービスは正当な目的で使用されることもありますが、サイバー犯罪、特にAIプロジェクトのためのデータ収集に悪用されることが多いです。利用可能な住宅用プロキシの数が大幅に増加しており、一部の推計では2億5000万のユニークなIPアドレスが存在するとされています。このため、悪意のあるトラフィックでデジタル環境が氾濫することへの懸念が高まっています。

専門家たちは、多くのプロキシプロバイダーがAisuruを含むボットネットに関連していることを指摘し、どのサービスが安全であるかの特定が難しくなっていると述べています。AIの台頭は、企業がモデルのトレーニングのためにデータを収集しようとする中で、これらのプロキシの使用をさらに正当化しています。一部のプロキシプロバイダーは、Redditなどのプラットフォームから無許可でコンテンツを大量に収集することを助長していると非難されています。

全体として、この状況は、匿名性とデータ収集がAIのような高度な技術とますます絡み合う時代において、インターネットセキュリティを管理する上での課題を浮き彫りにしています。

フィードバックは、Xの@0xkatoに連絡することでお寄せいただけます。

このテキストには、Linuxのプロセスメモリに関するページのDisqusコメント用のスクリプトが含まれています。ページのURLとコメント用の識別子を設定し、Disqusのスクリプトを非同期で読み込むようになっています。コメントを表示するには、JavaScriptを有効にする必要があります。

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求人情報を投稿する際は、勤務地を明確に示すことが重要です。完全にリモートの仕事には「REMOTE」、アメリカ国内の応募者のみが対象の場合は「REMOTE (US)」、リモート勤務が許可されていない場合は「ONSITE」と記載してください。また、求人を投稿できるのは採用する会社の従業員のみで、リクルーターや求人掲示板は利用できません。各会社は一つの投稿を行い、知名度が低い場合は自社の説明を加える必要があります。

求人を投稿する際は、実際に採用活動を行っており、応募者に対して返信する意欲があることが求められます。コメントをする際は、求人情報に対して不満を述べることは避けるべきです。興味のある応募者は、個人的にその仕事に興味がある場合のみメールを送るようにしてください。

求人検索のために役立つリソースへのリンクもいくつか提供されています。また、「誰が雇われたいか？」という別のスレッドをチェックすることも、さらなる機会を得るための提案として挙げられています。

SSLMateの創設者であるアンドリュー・エイヤーは、理由が不明なままアカウントが3回も停止されたことに対する不満を表明しました。彼はテストや顧客との統合にGoogle Cloudを利用していますが、現在は真剣な作業に対して信頼できないと感じています。

彼の問題は2024年5月に始まり、ポリシー違反によりアカウントにアクセスできなくなりました。この問題を解決するのには多くの労力が必要でした。各停止にはGoogleからの説明がほとんどなく、一部の顧客向けの統合は機能し続けていましたが、SSLMateにとってGoogle Cloudの全体的な信頼性は疑問視されています。

エイヤーは、Google Cloudのシステムが複雑で信頼性が低く、安全に使用するのが難しいと考えています。彼はGoogle Cloudからの移行を検討しており、OpenID Connect（OIDC）を利用することが解決策になるかもしれないと提案していますが、設定プロセスが不必要に複雑だと感じています。全体として、彼はこの状況を受け入れられないとし、より良いセキュリティ対策の必要性を強調しています。

このブログ記事では、著名なコンピュータ科学者アーサー・ホイットニーが用いるコンパクトなCプログラミングスタイルを学ぶことについて述べています。ホイットニーは、さまざまなプログラミング言語やデータベースに関する業績で知られています。彼のコーディングスタイルは、マクロや短い変数名を多用することが特徴で、コードが読みづらくなることがありますが、論理を一画面に収めることを目指しており、大規模なコードベースをスクロールする必要を減らしています。

著者は、このスタイルで書かれたシンプルなインタープリターを検討し、関数の定義やエラー処理をマクロを通じて行うなどの独自の側面に注目しています。コードの複雑さについても言及し、より広がりのある書き方をしても本質的な複雑さは変わらず、単に長くなるだけだと認識しています。

このスタイルは難しいと感じつつも、著者はこのコーディングアプローチを理解することで自分のコーディング技術が向上する可能性があると考えています。具体的なコードスニペットを掘り下げ、さまざまなマクロや関数を説明し、ホイットニーの書き方の背後にある論理を解読する経験を共有しています。

最終的に、著者はこのコーディングスタイルの利点と欠点について考察しています。効率性やコンパクトさを評価しつつ、意味の明確さが欠けていることや、非標準の構文や暗黙の引数による混乱の可能性を批判しています。興味深く効率的なスタイルではあるものの、著者自身のコーディングアプローチはより反復的で探求的であり、異なる課題を引き起こすことが多いと結論づけています。将来的には、このコーディングスタイルをさらに探求するためにインタープリターを拡張することを提案しています。

ボルダーのジムの臭いと難易度を評価したクラウドソーシングによるマップがあります。このマップでは、各ジムの詳細情報が提供されており、トップロープクライミングやトレーニングボードがあるかどうかも確認できます。

外部リンクにはアクセスできませんが、要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

ジョンは2018年2月16日に、ニューヨーク市の最新の消防艇「ファイアファイターII」の素晴らしい能力についてコメントしました。この船は毎分50,000ガロンの水をポンプで汲み上げることができ、姉妹船の「ファイアファイターI」よりも20,000ガロン多いです。

この記事では、ベクトル類似検索のためのPostgres拡張機能であるpgvectorを本番環境で使用する際の課題について述べています。pgvectorはそのシンプルさとPostgresとの統合性から多くの支持を受けていますが、著者はブログ記事では見落とされがちな重要な問題を指摘しています。

pgvectorは理論的には魅力的ですが、多くのユーザーは実際の生産環境での導入には至っていません。著者は、楽観的なブログ記事では実際の課題が無視されがちであることを強調しています。

pgvectorにはIVFFlatとHNSWという二つのインデックスタイプがありますが、それぞれに欠点があります。IVFFlatは時間が経つにつれて検索品質が低下する可能性があり、HNSWは高いメモリ要件と遅いインデックス作成が原因でデータベースがクラッシュすることがあります。

新しく挿入されたデータはすぐには検索できません。両方のインデックスタイプには限界があり、検索品質が劣化することがあります。そのため、定期的なインデックスの再構築が必要になり、ダウンタイムやパフォーマンスの問題が発生します。

効果的なクエリにはクエリ計画の専門知識が必要です。操作の順序（ベクトル検索の前後でのフィルタリング）はパフォーマンスに大きく影響しますが、Postgresはベクトル検索に最適化されていません。

メタデータの管理やインデックス構築中の整合性の確保は複雑さを増します。回避策を講じると、メモリ使用量が増加し、運用上の課題が生じることがあります。

著者は、PineconeやWeaviateのような専用のベクトルデータベースが、リアルタイムインデックス作成やインテリジェントなクエリ計画、全体的な効率性においてより良い解決策を提供すると提案しています。これにより、pgvectorを管理するよりもシンプルでコスト効果が高い可能性があります。

pgvectorは強力なツールですが、運用管理や専門知識が必要であり、すべてのチームに適しているわけではありません。多くのケースでは、専用のベクトルデータベースを使用する方が良い選択かもしれません。

2025年のターミナルエミュレーターの状況についての更新記事です。新しいツール「ucs-detect」を使うことで、DECプライベートモードやシクセルグラフィックスなどのさまざまな機能をチェックできるようになりました。

ターミナルエミュレーターに関する主な問題点として、まず「幅の問題」が挙げられます。ターミナルエミュレーターは、固定幅フォーマットでUnicode文字を正しく表示するのが難しく、計算ミスが原因で文字がずれたり、読みにくくなったりします。また、パフォーマンスの懸念もあります。多くのターミナルは動作が遅く、iTerm2やExtratermはCPUを過剰に使用し、GNOME Terminalはテストに5時間以上かかることもあります。

最近リリースされた「Ghostty」は、Unicodeサポートで最高の評価を得ており、正確な実装に対する強いコミットメントを示しています。「Kitty」も同様に高評価で、効果的なテキスト分割アルゴリズムが評価されています。

テスト結果では、各ターミナルのUnicode機能が詳細に示されており、パフォーマンスには大きなばらつきが見られました。一部のターミナルでは著しい遅延が発生しています。

課題としては、多くのターミナルがDECプライベートモードの取り扱いに一貫性を欠いており、誤ったサポートを報告するものもあります。また、ターミナルにおける可変サイズのテキストの可能性についても言及されており、これによりさまざまな言語の可読性が向上する可能性があります。

全体として、いくつかのターミナルはUnicodeサポートに優れていますが、多くは依然としてパフォーマンスや互換性の問題を抱えており、改善が必要です。より柔軟なテキストサイズへの取り組みが、多様な言語へのサポート向上につながることが期待されています。

ルイビル大学のアジマル・ゼンマール博士が主導した最近の研究では、患者の死に際して脳の活動が記録されたのは初めてのことです。この研究は、死にゆく人の脳が活発で整理された状態を保っている可能性があり、重要な思い出を再体験する「人生の回想」が起こるかもしれないことを示唆しています。この現象は、てんかんの脳モニタリングを受けていた87歳の患者が心臓発作を起こした際に観察されました。

研究では、心臓が停止する直前と直後に、記憶や意識に関連するガンマ波の変化が見られました。これは、死についての理解や、脳が人生の経験を最後に再呼び起こす可能性についての疑問を提起します。

ゼンマール博士は、これらの発見は科学的、形而上学的、精神的な観点から考察できると述べています。科学的には、データは複雑なケースから得られたもので限られています。形而上学的には、死に際して脳が思い出を再生する可能性を示唆しています。精神的には、家族が愛する人が最後の瞬間にポジティブな思い出を思い出しているかもしれないことを知ることで慰められるかもしれません。この研究は、死の定義や臓器提供に関する重要な議論を促し、死を判断する際には心臓のモニタリングとともに脳の活動も考慮すべきだと示唆しています。

仕事を探している方は、以下の形式で情報を共有してください。

場所： リモート： 転居可能： 使用技術： 履歴書： メール：

個人的に仕事を探している方のみ投稿してください。エージェンシーやリクルーターの参加はご遠慮ください。読者は、提供されたメールアドレスに仕事の機会についてのみ連絡してください。これらの投稿は、wantstobehired.comで検索できます。

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マイクロソフトのコパイロットは、1990年代の有名なデジタルアシスタント「クリッピー」と比較され、企業におけるAIの導入に対する懸念が高まっています。最近の調査では、30以上の欧州のAIスタートアップの創業者や40人以上の実務者へのインタビューを通じて、AIエージェントを成功裏に導入するための主要な課題と戦略が明らかになりました。

主な課題としては、まず「ワークフローの統合」が挙げられます。スタートアップの60%が、AIエージェントを既存のプロセスに統合することの難しさを指摘しています。次に「従業員の抵抗」があり、50%の企業がユーザーからのAIソリューションに対する懐疑心や不信感を感じています。また、「データプライバシー」も50%の企業が懸念しており、機密情報の取り扱いに対する不安があります。

成功するための戦略としては、「小さく考える」アプローチが重要です。リスクの少ないシンプルなタスクから始め、明確な投資対効果を得ることが推奨されています。また、従業員への教育とサポートも重要で、抵抗を克服するためには十分なトレーニングが必要です。さらに、AIスタートアップの多くは、イノベーション予算だけでなく、コアビジネスの予算を活用するようになっており、AIの実用的な応用にシフトしています。

導入の傾向としては、AIエージェントは主にカスタマーサポート、営業、サイバーセキュリティで使用されていますが、従業員の関与はまだ限られています。価格モデルも進化しており、多くのスタートアップがさまざまな価格設定方法を組み合わせたハイブリッド戦略を採用しています。

AIエージェントの未来については、自律性と精度が向上し、より積極的で適応力のあるシステムへと進化することが期待されています。スタートアップは、コントロールと柔軟性を維持するために、自社内でインフラを構築することに注力しています。

全体として、この報告書は、企業におけるAI導入を成功させるためには、明確なコミュニケーション、ユーザー教育、段階的な実施が必要であることを強調しています。

この記事では、現代のコンピューティングにおけるソフトウェアの肥大化について考察しています。強力なCPUや豊富なRAMの普及により、ソフトウェアの効率性があまり重視されなくなってきました。多くの人が、ソフトウェアの最適化はそれほど重要ではなくなり、開発者の効率や保守性が優先されると考えています。しかし、いくつかの重要な点を考慮する必要があります。

まず、歴史的な背景があります。過去には、限られたコンピューティングリソースのため、プログラマーはより効率的でなければなりませんでした。現在では、ソフトウェアはより大きく、複雑になり、高度なプログラミング言語やフレームワークを使用することが一般的です。

次に、肥大化の理由についてです。ソフトウェアの肥大化の一部は、セキュリティや堅牢性、グローバルなアクセス性を向上させるための必要な妥協です。現代のソフトウェアは、より複雑なタスクを処理し、さまざまな機能を統合するため、より多くのリソースを必要とします。

しかし、肥大化には否定的な側面もあります。すべての肥大化が正当化されるわけではなく、一部は不適切なコーディングや過剰な設計、不要な依存関係から生じており、これがパフォーマンスやセキュリティに悪影響を与えることがあります。

さらに、最適化の必要性は依然として存在します。特に、コーデックやゲームエンジンなどのパフォーマンスが重要なアプリケーションでは、最適化が不可欠です。

最後に、最適化のタイミングについても触れます。最適化を遅らせると、後で重大な問題が発生する可能性があるため、初めから慎重なアルゴリズムやアーキテクチャの選択が重要です。

結論として、一部のソフトウェアの肥大化は革新を促進し許容されることもありますが、過度の肥大化は有害です。早すぎる最適化と遅すぎる最適化の両方の落とし穴を避けるためには、バランスを取ることが重要です。

Guidelineは、少人数の企業向けに給与や人事ソリューションを提供するGustoに買収されました。この提携により、給与計算と401(k)サービスを一つの場所でよりスムーズに統合でき、退職金の積立が簡単になります。

現在の401(k)の設定はそのままで、特に何か行動を起こす必要はありません。Gustoの認証情報を使って401(k)アカウントにアクセスできるようになります。また、モバイルアプリや教育リソースなど、現在利用しているサービスへのアクセスが失われることはありません。手数料や投資の配分も変更されることはありません。すべての取引は引き続き遅延なく処理されます。サポートが必要な場合は、これまで通りGuidelineの連絡先に問い合わせることができます。

この買収は、皆さんの体験を向上させることを目的としており、これまで頼りにしてきたものはそのまま維持されます。

このテキストには、ジョエル・セヴェリンが運営するウェブサイトにある「Linux WASM」に関連するデモへのリンクが含まれています。リンクを訪れることで、デモを見ることができます。

ラビ・モハンは、プログラマーのロン・ジェフリーズとピーター・ノーヴィグが数独ソルバーを作成する際のアプローチについて論じています。ジェフリーズはデータ構造に焦点を当てて問題を探求しますが、実装の詳細にとらわれてしまい、効果的にパズルを解決することができません。一方、ノーヴィグはわずか12行のコードで簡潔な解決策を提供し、分析的かつ体系的な思考を示しています。

ラビは、ジェフリーズの手法がテスト駆動開発（TDD）を含んでいるため、問題の深い理解が欠けており、最適でない結果を招くことを指摘しています。彼は、複雑な問題に対しては、しっかりとした設計戦略が必要なため、TDDが効果的でない場合があると提案しています。この議論には、読者からのさまざまなコメントが寄せられ、TDDやプログラミング手法、各プログラマーのアプローチの効果について異なる見解が表明されています。

全体として、ラビはプログラミングにおける分析的思考と知識の重要性を強調し、理解なしに手法に頼るだけでは良い結果が得られない可能性があることを示唆しています。

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詳細でインタラクティブな3D都市環境を作成することは重要ですが、高品質な3Dスキャンが不足しているため難しい課題です。この論文では、基本的な形状に利用可能な衛星画像を使用し、リアルなディテールを生成するために拡散モデルを用いた大規模な3D都市ブロックを生成する新しいフレームワーク「Skyfall-GS」を紹介します。Skyfall-GSは高価な3Dアノテーションを必要とせず、リアルタイムで3Dシーンを探索することができます。この手法は、幾何学とテクスチャの両方の品質を段階的に改善するプロセスを通じて向上させます。テストの結果、Skyfall-GSは現在の主要な手法よりも優れた幾何学とよりリアルなテクスチャを生成することが確認されました。

Isotemp OCXO107-10は、私がフリーマーケットで5ドルで購入した大きくて安定した発振器です。この装置は5 MHzの周波数を出力し、特に原子時計で過去に人気がありました。

この発振器はかつて1000ドル以上の価格で販売され、ルーセントなどの企業で使用されていました。電源と制御用のDE-9コネクタと出力用のSMAコネクタを備えています。DE-9のピン配置には、5 MHzの出力、さまざまな電源、制御電圧の接続が含まれています。

ベンチでの性能テストでは、電源を入れると最初に320 mAの電流を引きますが、最終的には69 mAに安定します。出力電力レベルを測定したところ、他のオンラインで議論されているユニットと同様の性能が示されました。この発振器は完全に安定するまで約1週間かかります。

OCXOはデュワーフラスコに収められており、温度の安定性を保つのに役立ちますが、壊れやすいという欠点もあります。私のユニットは開けられませんでしたが、別のユーザーから内部コンポーネントの写真を受け取り、加熱素子や制御基板が含まれていることがわかりました。

今後の計画として、この発振器や他の発振器を私のラボで長期テストする予定ですが、そのためには小型で効率的な電源を作る必要があります。騒音のあるベンチ電源を使わないようにするためです。

全体として、OCXO107-10は非常に興味深い技術であり、その能力をさらに探求することを楽しみにしています。

サイバーセキュリティの従業員、ケビン・タイラー・マーチンとライアン・クリフォード・ゴールドバーグが、企業から数百万ドルを恐喝するためにランサムウェア攻撃を計画したとして起訴されました。彼らは2023年5月から、ドローン製造会社や医療関連企業を含む5つの企業を標的にしていたとされています。最初の被害企業には1,000万ドルを要求しましたが、最終的には120万ドルが支払われました。

FBIによると、マーチンとゴールドバーグはALPHVランサムウェアに関与する大規模な組織の一員でした。ゴールドバーグは後にFBIに対し、借金を返済するために攻撃を行ったと認めました。一方、マーチンは無罪を主張しています。調査が始まった後、両者は解雇され、彼らの勤務先は攻撃が自社のシステム外で発生し、顧客データに影響を与えなかったと述べています。

10月に、Ladybirdは43人の貢献者から217件のプルリクエストを統合しました。主なポイントは以下の通りです。

新たにAxeptio（1万ドル）とGravwell（5千ドル）のスポンサーを迎え、彼らの支援に感謝しています。

Webプラットフォームテスト（WPT）では、11万1431件の新しい合格サブテストが追加され、合計は約200万件に達しました。この成果は、iOSでのブラウザの適格性にとって重要です。

ウェブサイトの読み込み速度を向上させるために、永続的なディスクキャッシュの作業が始まりました。これは、以前導入されたメモリ内キャッシュに続くものです。

パフォーマンスの最適化も行われ、JavaScriptの文字列処理やプロパティの割り当てが改善されました。

いくつかのDOM APIがTrusted Typesをサポートするようになり、クロスサイトスクリプティング攻撃を防ぐことでセキュリティが向上しました。

XPath評価の初期サポートが追加され、htmxライブラリとの互換性が向上しました。

音声と動画の再生のための新しい統一システムが導入され、同期が確保され、シーク速度が向上し、トラック管理が改善されました。

macOSではピンチズーム機能が利用可能になり、ユーザーは簡単にズームイン・ズームアウトできるようになりました。

アクセシビリティツールとして、アクセシビリティツリーを検査できるようになり、今後のスクリーンリーダーとの互換性が向上します。

新しいCSS関数のサポートやグラデーションレンダリングの改善が行われました。

WebGL2やオフスクリーンフレームバッファのサポートが強化され、Googleマップのグローブビューに関する修正も行われました。

Windowsとの互換性に向けた進展があり、Ladybirdがこのプラットフォームで正常に動作することが確認されました。

チームは今月の貢献者全員に感謝の意を表します。

著者のdotcomboomは、MP3.comの音楽を保存するために、インターネットアーカイブのレスキューバージやウェイバックマシンから1.78TBのメディアをダウンロードし、包括的なアーカイブを作成する努力を共有しています。彼らは、MP3.comの音楽が法的な問題に直面しているため、その保存を目指しました。

この目標を達成するために、最初にさまざまなストレージドライブを使ってデータを収集し、その後、533,000曲以上の大規模なライブラリを効率的に管理できる音楽プレーヤー「WACUP」を使って整理しました。メタデータをCSVファイルにエクスポートした後、アーティスト名やURLなどの情報が役立つように整理しました。

一部のファイルが破損していたり音声でなかったりするものの、最終的なデータセットには音楽に関する貴重な情報が含まれています。彼らはこのCSVおよびExcelファイルを自分のウェブサイトで共有し、他の人々がアクセスして楽しめるようにする予定です。この投稿では、デジタル音楽の歴史を保存する重要性と、プロジェクト中に直面した課題について強調されています。

著者は、一見シンプルに見えるが実際にはかなり大規模なサービスのプルリクエスト（PR）を見つけました。このPRには9,000行のコードと63の新しいファイルが含まれており、その中には特定のドメイン向けの言語（DSL）パーサーも含まれています。著者は、このような大きなPRを効果的にレビューする方法についてアドバイスを求めています。

Nextcloudは、ファイルストレージ、カレンダー、メモなどのさまざまなサービスを統合した包括的なソフトウェアです。しかし、ユーザーは良好なハードウェアを使用していても、動作が遅いと感じることが多いです。その主な原因は、大量のJavascriptを必要とすることです。新しいページを読み込む際に約15～20MBのJavascriptが必要で、これがパフォーマンスを低下させています。特に、core-common.jsファイルやアプリ専用のスクリプトがこの問題に大きく寄与しています。

例えば、カレンダーアプリだけで5.94MBのJavascriptを使用し、メモアプリは4.36MBを必要とします。このようにサイズが大きいと、タスクの読み込みに数秒かかることがあり、速いインターネット接続でもユーザーにとってはストレスになります。

この問題に対処するために、著者はタスク管理にVikunjaを使用するなど、特定の機能の代替案を模索しています。VikunjaはJavascriptのサイズが1.5MBと非常に軽量です。パフォーマンスの問題があるにもかかわらず、Nextcloudの便利な機能セットがあるため、完全には手放せない状況です。

著者は開発チームが直面している課題を認識しており、ウェブパフォーマンスやアクセシビリティの重要性を強調しています。また、他の人々にもこれらの問題について学ぶことを奨励しています。

コンクリート製のテトラポッドは、海岸防護のために波のエネルギーを吸収するために使用されます。最近では、テトラポッドの形をしたアイテム、例えばぬいぐるみやランプが作られる傾向があります。この影響を受けて、著者はテトラポッドのモデルを作ることにしました。

テトラポッドのデザインは、発明者によって特許として明記されており、角度や比率が指定されています。著者は、立方体の角を使ってテトラポッドを構築する実験を行い、元の仕様に非常に近いすっきりとしたデザインを得ることができました。

テトラポッドを作成するために、著者は立方体と四面体を使ったプロセスを説明しています。脚は四面体の頂点に向かって伸びており、脚は切り取られた円錐から作られています。著者は、脚の寸法やテーパー角を決定する方法についても説明しています。

構築には、脚を定義するために円を使用し、それらが立方体の中に収まるようにすることが含まれます。また、著者は脚を軸の周りに複製して完全なテトラポッドを形成する方法も説明しています。

全体として、著者はこのデザインが発見のように感じられ、脚のサイズやテーパーが立方体の寸法から自然に生まれてくることに気づきました。形状は見た目が良いだけでなく、機能的にも効果的である可能性が高いと述べています。脚が交差する部分についてのさらなる探求も続けています。

Vimは、モーダル編集と呼ばれる独特の編集スタイルを持つ人気のテキストエディタです。ノーマルモードでは、ユーザーは特定のキーショートカットを使ってマウスなしで素早くテキストを移動できます。Vimで使える基本的な移動方法をいくつか紹介します。

「h」や「l」を使うと、左または右に一文字移動できます。「k」や「j」を使うと、一文字上または下に移動しますが、短い行の場合は行の終わりにジャンプします。「w」や「b」を使うと、次の単語または前の単語の始まりにジャンプできます。「e」を使うと、次の単語の終わりに移動します。「^」や「$」を使うと、現在の行の始まりまたは終わりに移動できます。

さらに、ResourceFunction["VimGraph"]という機能を使うことで、ユーザーはVimの移動方法をカスタマイズしたり、新しい移動方法を定義したりできます。この機能は、グラフに関連する設定オプションも提供しています。

著者のイアン・ランス・テイラーは、新しいリンカー「ゴールド」の開発に取り組んでおり、リンカーに関する洞察をブログシリーズを通じて共有したいと考えています。彼は、多くのプログラマーがリンキングプロセスを十分に理解していないことに言及しています。

テイラーは1988年にAMOSオペレーティングシステムのためにリンカーを初めて作成し、速度に重点を置きました。彼の2作目のリンカーは1993年から1994年にかけてCygnus Supportで開発され、既存のバージョンよりも速くなることを目指しました。現在のプロジェクトであるゴールドは、以前のリンカーよりもさらに速く、特にインクリメンタルリンキングといった機能を備えています。

リンカーとは、オブジェクトファイルを実行可能なプログラムや共有ライブラリに変換するものです。一般的な開発プロセスでは、コードを書き、それをアセンブリにコンパイルし、オブジェクトファイルにアセンブルします。その後、リンカーがこれらを組み合わせて実行可能ファイルを作成します。リンカーは年々進化しており、現在では共有ライブラリのサポートも含まれています。

テイラーは今後のブログ投稿でこの話題を続ける予定です。

著者は、AndroidやiOSで利用できるタイマーの選択肢に不満を感じていました。特に、複数のセットと休憩時間を設定する必要があるワークアウトにおいて、使い勝手が悪かったのです。この不満から、独自のタイマーアプリを作ることにしました。最初はアプリが動作しましたが、デザインスキルや最近のフロントエンド開発の経験が不足していたため、ユーザーインターフェースや体験があまり良くありませんでした。

しかし、時間が経つにつれてAIの助けを借りてアプリを改善し、現在ではオフラインファーストのプログレッシブウェブアプリ（PWA）に進化しました。このアプリは依存関係やクッキー、分析機能がなく、タイマーのみを提供しています。WebコンポーネントとlocalStorageを使用して、タイマーを保存しています。著者はフィードバックを歓迎しており、さらに学ぶことに意欲的です。

アプリはmytimers.appで確認できます。

イギリスの企業YASAが、新しい小型電動モーターを開発しました。このモーターは、テスラのモーターよりもはるかに強力で、重さはわずか28ポンド（約13キログラム）ながら、1,000馬力以上を発生させることができます。これは、従来の記録保持者を40%上回る性能です。また、このモーターは高出力を持続的に発揮できるため、長時間の使用にも適しています。

このモーターの設計には一般的な材料が使用されており、将来的には低コストでの大量生産が可能になるかもしれません。軽量なモーターは、より効率的で速い電気自動車（EV）を実現するため、EV業界にとって非常に重要な革新です。YASAはすでに高級車向けのモーターを製造しており、この新しいモーターは将来的により手頃な価格のEVにも使用される可能性があり、市場の状況を大きく変えることが期待されています。

Agent-o-ramaは、JavaとClojureで状態を持つ大規模言語モデル（LLM）エージェントを構築・管理するための新しいオープンソースライブラリです。このプラットフォームは、LLMシステムの評価、監視、展開のプロセスを簡素化し、JVMエコシステムにおける開発者が直面する課題に対応しています。

主な特徴として、JavaとClojureの両方に対応したAPIを提供しており、機能は同等です。また、テストや監視のためのさまざまなツールを統合し、単一のワークフローで利用できるようにしています。エージェントは、同時に実行される関数のシンプルなグラフとして構成されており、詳細なパフォーマンス追跡が可能です。リアルタイムの実験やテレメトリーデータ（モデルのパフォーマンスやリソース使用状況など）を表示するためのウェブユーザーインターフェースも含まれています。さらに、ローカルクラスター（Rama）に展開でき、小規模なセットアップでは無料で、大規模なアプリケーションにもスケーラブルです。すべてのコンポーネントは統合されており、Ramaインフラストラクチャのみが必要です。

利用例として、提供されたコマンドを使用して研究エージェントを実行できます。ユーザーはトピックを入力し、LLM分析に基づいて生成されたレポートを受け取ることができます。このシステムは詳細な実行トレースをキャプチャし、パフォーマンスを監視したり、必要に応じて調整したりするのが容易です。

Agent-o-ramaは、スケーラビリティと可視性に重点を置きながらLLMエージェントの開発を効率化し、JavaやClojureに慣れた開発者にとってアクセスしやすいものとなっています。アプリケーション構築の実用的なツールであると同時に、分散プログラミングの実例としても機能します。ユーザーはコミュニティに参加し、サポートやコラボレーションを行うことが奨励されています。

Pixiは、ロボットオペレーティングシステム（ROS）を使用したロボットの開発を簡素化するために設計された新しいツールです。このツールは、依存関係の管理やオペレーティングシステムの制約といった、ROS開発における一般的な課題に対応しています。Dockerを必要とせず、Ubuntuに依存することもありません。

Pixiの主な特徴には、クロスプラットフォームサポートがあり、Linux、macOS、Windowsで動作します。また、再現性が高く、開発者は必要な依存関係をすべて含む一貫した環境を作成できます。さらに、複数のROSディストリビューションを同じマシンで維持できるため、マルチディストリビューションサポートも提供しています。環境は簡単な設定ファイルを使って共有できるため、共有も容易です。

Pixiが解決する課題としては、特定のUbuntuバージョンに依存しないことでUbuntuへのロックインを避けることが挙げられます。また、依存関係や複数のROSバージョンの管理の複雑さを軽減し、Dockerのオーバーヘッドを排除して、直接的に隔離された環境を提供します。

Pixiの使い始め方は簡単です。まず、オペレーティングシステムにPixiをインストールします。次に、新しいワークスペースを作成し、ROSパッケージを追加します。そして、必要なROSツールを使って隔離された環境で作業を始めることができます。

Pixiは、ROSコミュニティの重要な一部となり、ロボット開発をより簡単かつ迅速に進めることを目指しています。Prefix.devのチームは、パッケージサポートを拡充し、全体的な体験を向上させるための貢献を歓迎しています。

詳細については、YouTubeのプレイリストを視聴するか、Prefix.devを訪れてPixiの機能を探ってみてください。

KaTeXは、ウェブサイト上で数学的表現を迅速かつ効率的に表示するためのツールです。主な特徴は以下の通りです。

まず、速度に優れており、ページ全体のレイアウトを調整することなく、数学を素早くレンダリングします。次に、TeXに基づいたレイアウトを使用しており、数学の組版において高く評価されています。また、他のライブラリに依存しないため、ウェブリソースへの統合が容易です。さらに、サーバーサイドでのレンダリングが可能で、異なるブラウザや環境でも一貫した出力を提供します。これにより、Node.jsを使った事前レンダリングも実現できます。

KaTeXは、多くの数学的表現が含まれるページでも優れたパフォーマンスを発揮します。インストールやドキュメントに関する詳細は、GitHubで確認できます。

ロバート・フックのゴットフリート・ライプニッツへの「サイバーパンク」手紙では、17世紀の自然科学と現代のサイバーパンクテーマ、特に高度な技術や個人の自由との関連が語られています。フックは、科学のための普遍的な言語を作るというライプニッツの考えを高く評価しており、これは初期のコンピュータプログラミング言語に似て、科学的な推論を自動化する可能性を秘めています。

フックの手紙は、この言語が個人に自由にアイデアを探求し、共有する力を与えることができるという希望に満ちたビジョンを表現しています。ブログの著者は、フックをハッカーの考え方の先駆者と見なし、サイバーパンクの精神を体現する人物として認識されるべきだと主張しています。ライプニッツがサイバネティクスの分野で認識されているように、フックもその守護聖人として評価されるべきだと考えています。著者は、フックの人生や業績をさらに探求し、彼の革新的な思考や科学と技術との関係を強調する予定です。

要約がありません。

ハイドロニウムプロジェクトは、H3ライブラリをRustで完全に書き直したもので、h3oという名前が付けられています。このプロジェクトは、Rustプロジェクトとの統合を改善し、特にWebAssembly（WASM）向けの安全性を強化することを目指しています。また、元のH3ライブラリと同等かそれ以上のパフォーマンスを維持し、H3 4.0 APIを完全にサポートします。

プロジェクトの重要な特徴として、まずテストがあります。元のH3に対して差分テストを行い、信頼性を確保しています。756の差分テスト、追加機能のための166の統合テスト、42の単体テストが含まれています。さらに、15のファズテストも計画されています。

パフォーマンスに関しては、911のテストを含むベンチマークスイートがあり、h3oは862のケースでH3を上回っています。特定の解像度や五角形の形状ではH3が速い場合もありますが、多くのテストでh3oは10倍以上の速度向上を達成しています。

注目すべき改善点として、cellToBoundary、cellToChildrenSize、gridDiskDistancesSafeなどの関数における最適化があり、これによりパフォーマンスが向上しています。また、compactCellの実装もh3oではより効率的で、処理が速くなっています。

Cバインディング（h3oh3o）を作成する計画もあり、他のプログラミング言語との統合が容易になります。これにより、既存のH3コードに最小限の変更でh3oをテストできるようになります。

CLIツールであるh3o-cliは、h3oと対話するためのコマンドラインインターフェースを提供し、さまざまな出力形式をサポートし、複雑なデータ処理を可能にします。

さらに、THC（The H3 Compressor）ライブラリは、H3データの最適化された圧縮を提供し、インデックスセットのサイズを大幅に削減します。

今後の計画としては、APIの改良を続け、H3の更新に追いつき、さらに多くの言語バインディングを開発する予定です。バージョン1.0をリリースする前に、元のH3ライブラリとのパフォーマンスのギャップを解消し、堅牢なパフォーマンスを確保することに重点を置いています。

全体として、ハイドロニウムプロジェクトは、Rustの強みを活かしたより効率的で安全、かつユーザーフレンドリーなH3ライブラリのバージョンを作成することを目指しています。

Cloudflareは、Rustプログラミング言語を使用して構築された新しいプロキシフレームワーク「Oxy」を発表しました。このフレームワークは、Zero Trust GatewayやiCloud Private Relayなど、さまざまなCloudflareプロジェクトをサポートしています。Oxyは高負荷のシナリオに対応できるように設計されており、大量のインターネットトラフィックを処理しながら、高度な通信プロトコルを利用することができます。

Oxyの主な特徴には、プロキシフレームワークとしての機能があります。Oxyは、NGINXに似たカスタマイズ可能なサーバーとして機能し、複数のプロトコル間でトラフィックをプロキシできます。ユーザーは、トラフィック分析、ルーティング、DNS解決などの要素を制御できます。また、開発者は基本的な設定から始め、簡単な構成モデルを使用して機能を段階的に追加できます。Oxyは、最小限のコーディングで迅速に展開できることが特徴です。

Oxyはさまざまなトラフィックタイプをサポートしており、OSIモデルの異なる層での詳細な分析や操作が可能です。TCP、UDP、HTTPトラフィックの効率的なトンネリングを管理し、アプリケーションがトラフィックフローを包括的に制御できるようにします。また、強力な暗号化オプションを備えており、安全なトラフィック処理のためにBoringSSLを利用しています。さらに、Oxyはアプリケーションのログ記録、監視、テストをサポートしており、運用の監視を強化します。

Oxyは、既存の技術やコミュニティの貢献を活用することに重点を置いて開発されており、安全性とパフォーマンスを両立させています。開発は継続的に行われており、実際の使用に基づいて改善が進められています。

Oxyは、現代のインターネットアプリケーションに適した多用途で強力なプロキシフレームワークであり、開発者が効率的で高性能なサービスを簡単に作成できるようにします。Oxyに関するより詳細な技術情報は、今後のブログ投稿で共有される予定です。

要約がありません。

プログラミング言語の選択が企業の成功や財務に与える影響についての一連の投稿があり、著者はこの決定が技術的な考慮よりも感情やアイデンティティに基づいて行われることが多く、結果として高いコストを伴う誤りを招くと主張しています。

プログラミング言語に関する決定は、客観的な分析よりも個人のアイデンティティやエゴに影響されることが多く、これが技術的負債や財務的な負担を引き起こすことがあります。著者は、初期のキャリアでのTakkleでの経験を共有し、新しいCTOの偏見によってPHPからPerlに切り替えた結果、製品の発売が遅れ、コストが増加し、最終的には会社が失敗に至った事例を挙げています。

技術業界全体で似たようなパターンが見られ、エンジニアは特定の言語のプログラマーとしてのアイデンティティに影響され、合理的な選択をすることができないことが多いです。言語に関する議論には、目に見える技術的な利点と目に見えないアイデンティティに関連するバイアスという二つの層があります。目に見えない要因が支配的になり、誤った意思決定を引き起こすことがよくあります。

神経科学の研究によれば、個人のアイデンティティに関する信念が挑戦されると、脳はその信念を強く守ろうとし、代替案を客観的に評価することが難しくなります。著者は、プログラミング言語の選択を技術的な議論から経済的な議論に再構築することを提唱し、言語に関連する真のコスト、例えば生産性、技術的負債、運用の複雑さに焦点を当てるべきだと述べています。

次回の投稿では、プログラミング言語を経済的影響に基づいて評価するためのフレームワークを紹介し、チームが個人的なバイアスに影響されずに情報に基づいた決定を下せるようにする予定です。要するに、プログラミング言語の選択は単なる技術的な決定ではなく、企業の将来の成功を左右する重要な経済的決定であると言えます。

FurtherAIは、Andreessen HorowitzとY Combinatorから2500万ドルのシリーズA資金を受けて、ソフトウェアエンジニア、AIエンジニア、フォワードデプロイエンジニアを募集しています。この会社は保険業界向けのAIエージェントを開発しており、今年は収益が10倍以上に増加するなど、著しい成長を遂げています。

チームは小規模で経験豊富であり、多くの創業者や元スタッフがApple、Microsoft、Amazonなどのトップテクノロジー企業から集まっています。サンフランシスコで大きな影響を与えたいと考えている優秀なエンジニアを求めています。興味のある方は、CTOのサシャンクに[email protected]まで連絡してください。また、成功した採用に対して1万ドルの紹介ボーナスも用意されています。

求人情報については、FurtherAIの公式サイトをご覧ください。

Skaldのチームは、サービスを立ち上げてわずか1週間後にバックエンドをPythonからNodeに切り替えるという大胆な決断をしました。彼らは、特にDjangoを使用している際にPythonの非同期機能に苦労したため、スケーラビリティを向上させることを目指しました。Djangoは使いやすいフレームワークですが、非同期処理のサポートが限られており、同時リクエストを扱う際にコードが複雑になりがちです。

早期にスケーリングするよりも、まずは製品を出荷して販売することを優先するようにとのアドバイスもありましたが、彼らはDjangoが成長と効率を妨げると感じました。FastAPIへの切り替えも検討しましたが、最終的にはバックグラウンドサービスでNodeをすでに使用していたため、Nodeに統一することを選びました。

Nodeへの移行とExpressとMikroORMの使用により、パフォーマンスが大幅に向上し、スループットが三倍になりました。しかし、DjangoとそのORMの便利さが恋しいとも感じています。Nodeサービスを統合することで、アーキテクチャがシンプルになり、テストの実施も改善されました。

全体として、チームはNodeに移行したことに満足しており、これが長期的に利益をもたらし、顧客に効果的にサービスを提供する能力を高めると信じています。このプロセスを通じて多くのことを学び、彼らの選択についてのフィードバックにもオープンです。

要約がありません。

このブログ記事では、大規模なTCP接続の特性について説明し、インターネットの挙動を理解する上での重要性を強調しています。すべてのオンラインインタラクションはこれらの接続に依存していますが、ネットワーク運営者によるグローバルな測定やデータ共有の課題から、包括的なデータは不足しています。

接続の特性を理解することは、ルーティングアルゴリズムやプロトコルの変更が与える影響を予測するために重要です。正確なデータに基づくシミュレーションは、実際のネットワークにリスクを与えることなく、これらの影響を評価するのに役立ちます。

この分析は、CloudflareへのTCP接続のデータセットに基づいており、HTTPリクエストの約70%をカバーしています。データは2025年10月の1週間にわたって、接続の1%のサンプルから収集され、パケット数や接続時間などのメタデータに焦点を当てています。

接続の挙動についての洞察として、まずパケット数があります。ほとんどの接続は小規模で、平均的な接続は約240パケットを送信しますが、中央値はわずか12です。これは、少数の接続が大量のデータを処理し、大半は軽量であることを示しています。次に、送信されたバイト数については、HTTP/1.X接続の中央値は4.8KBで、HTTP/2は6KBです。ここでも、非常に大きな転送を伴う極端なケースがあります。接続の持続時間は中央値で約4.7秒であり、ほとんどの接続は短時間ですが、持続的なセッションにより数日間続くものもあります。また、HTTP/2はHTTP/1.Xよりも1接続あたりのリクエスト数が多く処理できますが、ほとんどの接続は依然として1つのリクエストのみを扱っています。

経路の特性については、最大伝送単位（MTU）は通常1500バイトで、ネットワークの経路によって変動します。初期輻輳ウィンドウ（ICWND）はパフォーマンスにとって重要で、中央値は464KBと観察されています。

インターネット接続の特性は多様であり、パフォーマンスや信頼性を向上させるための戦略に役立ちます。Cloudflareは接続統計の共有を続け、インターネットの質を向上させるための協力を歓迎しています。

全体として、この記事はTCP接続の理解を深めることがネットワークのパフォーマンスやユーザー体験を向上させるために必要であることを強調しています。

継続学習の概要は、新しい経験から学びながらも、以前の知識を失わないモデルを作ることを目指しています。この分野の大きな課題は、モデルのパラメータを更新しつつ、既に学んだことを忘れないようにすることです。

メモリレイヤーは、継続学習における効果的なアーキテクチャとして提案されています。これらのレイヤーは、高い容量と選択的な更新を可能にし、モデルが新しい情報を学ぶ際に大きな忘却を避ける手助けをします。研究によると、メモリレイヤーを使用すると、従来の手法であるフルファインチューニングやLoRAと比べて、忘却が大幅に少なくなることが示されています。

継続学習には主に二つの課題があります。一つ目は一般化です。これは、新しいデータから重要な情報を効果的に学ぶ方法を見つけることを指します。モデルはデータの単なる暗記ではなく、その背後にある意味を理解する必要があります。二つ目は忘却と統合です。これは、新しい情報を取り入れつつ、貴重な知識を失わないようにすることに焦点を当てています。モデルは古い情報を上書きするタイミングや、関連する過去の知識を保持する方法を理解する必要があります。

メモリレイヤーは、スパースアテンションメカニズムを利用しており、新しい情報を処理する際に学習したパラメータの中からごく一部にアクセスすることを可能にします。このターゲットを絞ったアプローチは、忘却のリスクを最小限に抑えつつ、重要な学習を実現します。

実験では、スパースメモリファインチューニングがTriviaQAのような新しいデータストリームから効果的に学習し、フルファインチューニングやLoRAと比べて忘却が大幅に少ないことが確認されました。このアプローチにより、モデルは新しいデータに関連する必要なパラメータのみを更新することができます。

今後の方向性としては、より大きなモデルのためのメモリアーキテクチャのさらなる探求が提案されています。また、継続学習の能力を現実的に評価するためのより良いベンチマークが必要です。ユーザーフィードバックから継続的に学ぶより洗練されたシステムの可能性は大きく、この分野はまだ初期段階にあることを示しています。

全体として、メモリレイヤーは新しい情報を学びながら以前の知識を保持することができるモデルの開発において、有望な道を示しています。

htmx 4.0のリリースが近づいていることを、カーソン・グロスが発表しました。この新バージョンでは、従来のXMLHttpRequestがより現代的なfetch() APIに置き換えられ、ライブラリの簡素化とパフォーマンス向上を目指しています。

htmx 4.0の主な変更点として、まずfetch()の実装があります。htmxのコアはXMLHttpRequestの代わりにfetch()を使用するようになり、イベントモデルが変更されますが、ほとんどのユーザーには大きな影響はありません。

次に、属性の明示的な継承が導入されます。これにより、どの要素が属性を継承するかをより明確に制御できるようになります。また、履歴管理については、DOMのスナップショットをキャッシュする代わりに、ネットワークからコンテンツを取得する方式に変更され、ナビゲーションが簡素化され、信頼性が向上します。

hx-get、hx-post、hx-targetなどのコア機能は引き続き同様に機能し、多くの既存プロジェクトは大きな調整なしに動作することが保証されています。

アップグレードの道筋として、htmx 2.0は無期限にサポートされますが、4.0へのアップグレード時にはいくつかの変更に適応する必要があります。この移行は数年かけて徐々に行われる予定です。

新機能としては、ストリーミングレスポンスのサポートが追加され、動的なコンテンツ更新が可能になります。また、より効率的なDOM更新のための新しいアルゴリズム「モーフィングスワップ」が含まれます。さらに、複雑なコンテンツの入れ替えを簡素化するための新しい要素タイプ「<partial>」のサポートも追加されます。イベント処理も改善され、新しい命名基準によりイベントの予測可能性と明確さが向上します。

タイムラインとしては、現在アルファ版が利用可能で、完全なリリースは2026年の初めから中頃を予定しており、最新バージョンは2027年初頭に発表される見込みです。

全体として、htmx 4.0は使いやすさを向上させつつ、既存のユーザーにとっての親しみやすさを維持することを目指しています。

Win11Debloatは、Windowsの体験を向上させるために設計された使いやすいPowerShellスクリプトです。このスクリプトは、不要なプリインストールアプリ（ブloatware）を削除し、追跡機能を無効にし、インターフェースを簡素化します。

主な機能には、さまざまなプリインストールアプリを迅速に削除する「アプリ削除」、テレメトリーや追跡、ターゲット広告を無効にする「プライバシー向上」、ダークモードやタスクバーの配置などの設定をカスタマイズできる「カスタマイズオプション」、デフォルトの開く場所やファイルの表示を変更する「ファイルエクスプローラーの調整」、不要なアイコンを隠したりアプリアイコンの表示を管理する「タスクバーの調整」があります。

使用方法は、PowerShellから直接スクリプトを実行する「クイックメソッド」、スクリプトを手動でダウンロードして実行する「従来の方法」、特定のPowerShellコマンドを使ってスクリプトを実行する「上級者向けの方法」があります。

Win11Debloatには、気を散らすアプリを削除し、追跡機能を無効にするなどの推奨変更を自動的に適用するデフォルトモードが含まれています。

重要な注意点として、変更は元に戻すことができ、削除したアプリは通常Microsoft Storeから再インストール可能です。また、スクリプトを使用する際は自己責任で行ってください。予期しない問題が発生する可能性があります。

インストールや機能の詳細については、提供されたドキュメントやウィキを確認してください。

FreakWANは、インターネットや携帯電話ネットワークから独立して動作するLoRaベースのオープンな広域ネットワーク（WAN）を構築することを目的としたプロジェクトです。このプロジェクトの主な目標は二つあります。

一つ目は、平文と暗号化されたメッセージの両方をサポートする分散型チャットシステムを確立することです。これにより、技術愛好者や緊急時にインターネットアクセスがない地域でも役立つシステムが実現します。二つ目は、センサーのデータ収集やホームオートメーションなど、さまざまなアプリケーションをサポートできる堅牢な通信プロトコルを開発することです。これにより、他の通信手段の一般的な範囲制限を超えた通信が可能になります。

プロジェクトはシチリアの一部を対象にネットワークを構築することに焦点を当てており、ソフトウェアは誰でも自分のLoRa WANを構築できるように提供されます。主な機能には、LoRa技術を利用した分散型ネットワーク構造、メディア共有や暗号化されたグループチャットを含む基本的なチャット機能、メッセージの再送信設定や確認機能、AES暗号化による安全なメッセージング、ローカルメッセージの保存と管理、特定のLoRaチップ用のシンプルなドライバーとMicroPythonとの互換性があります。

FreakWANはさまざまなESP32ベースのデバイスをサポートしており、ユーザーは異なるハードウェア構成に合わせてソフトウェアをカスタマイズできます。インストールにはMicroPythonの設定、デバイス設定の構成、必要なファイルの転送が含まれます。

ユーザーはUSBまたはBluetoothを介してFreakWANネットワークと対話し、コマンドラインインターフェースを通じてコマンドやメッセージを送信できます。このシステムは、TelegramやIRCとの統合も可能で、より広範なコミュニケーションオプションを提供します。

暗号化された通信のために、ユーザーは対称鍵を共有し、意図した受信者のみがメッセージを読むことができるようにします。また、プロジェクトは小さな画像の送信もサポートし、バッテリー駆動のデバイスを保護するための電力管理機能も備えています。

全体として、FreakWANは、さまざまな条件下で動作する柔軟でオープンな通信ネットワークを提供し、従来のインターネットアクセスがなくても接続性と協力を確保することを目指しています。

私はRustを使っており、そのパフォーマンス機能を探求するためのプロジェクトを作りたいと思っていました。セバスチャン・ラグの影響を受けて、自分自身のレイトレーサーを作成しました。

私の目標は、ブラウザでシンプルな3Dシーンをレンダリングすること、wgpuとWebAssemblyを使ってローカルまたはオンラインで動作するレンダラーを開発すること、メッシュレンダリングを高速化するためにバウンディングボリュームヒエラルキー（BVH）を使用すること、リアルな画像を得るために直接照明と間接照明の両方をシミュレーションすること、そしてGitHub Pagesで簡単に無料のウェブデモをホストすることでした。

このプロジェクトは、グラフィックスプログラミングとRustの学習において楽しい経験となりました。将来的には、機械学習プロジェクトにもRustを試してみる予定です。

私のプロジェクトはGitHubで確認できます：Rust Rasterizer。ウェブデモはこちらで見ることができます：Web Demo。

同様のプロジェクトやRustでのwgpuやレイトレーシングに経験のある方からのフィードバックを歓迎します。

高次元テンソル（4次元以上）を行列の行列として視覚的に表現する方法について説明しています。この方法により、各次元を特定しやすくなります。

大きなリストを印刷したり、テンソルを2次元に平坦化する代わりに、提案されたアプローチでは、低次元の行列を水平方向と垂直方向に交互に積み重ねます。この方法は、次元が増えるにつれて明瞭さを保ちます。

以下は、提供された例の簡単な概要です。

0次元は単一の値、つまり「0」です。1次元は値のリストで「0 1」となります。2次元は2x2の行列で、次のようになります。

0 1
2 3

3次元は2x2x2の表現で、次のようになります。

0 1 4 5
2 3 6 7

4次元は2x2x2x2のレイアウトで、次のようになります。

0 1 4 5
2 3 6 7

8 9 12 13
10 11 14 15

5次元はさらに複雑な配置で、パターンが続きます。

この方法により、次元同士の関係を明確に視覚化できます。また、各サイズが2のとき、パターンがモートン曲線に似ていることにも触れていますが、著者はその用語を使用していません。

最後に、「知識チェック」として、読者にテンソルを異なる次元に沿って分割する方法を視覚化するよう求めています。これにより、表現方法がさらに示されます。

ジェボンズの逆説は、生産性が向上する産業では、商品の価格が下がり、それによって消費が増えるという現象を指します。例えば、技術の進歩によりコンピュータが安くなり、広く普及しています。このサイクルは新たな雇用機会を生むことが多いです。

バウモルのコスト病は、経済の一部門が生産性を高めると、他の生産性の低い部門では労働者を引きつけるために賃金が上昇しなければならないという概念です。これにより、生産性が向上していない部門でもコストが増加することがあります。例えば、犬の散歩のような仕事は技術の影響を受けない場合でも、全体の富が増えることでそのコストが上がることがあります。

AIの影響については、AIが一部のサービスにおいて大幅な生産性向上をもたらし、それによりコストが下がると予測されています。一方で、AIの影響をあまり受けないサービスではコストが上昇する可能性があります。特に自動化されたプロセスにおいて人間の監視が必要な役割は、より価値が高まるでしょう。

AIがより広く導入されることで、雇用は進化し、自動化された仕事の中で残された少ない人間の役割が非常に重要になる可能性があります。これにより、特定のスキルが高い需要を持つ異常な経済状況が生まれるかもしれません。

全体として、技術の進歩は特定の分野での効率を高める一方で、他の分野ではコストが上昇することを強調しており、これが未来の雇用市場や経済の風景を形作る要因となります。

Arduino Uno Qは、QualcommがArduinoを買収した後に作られた新しいボードです。このデバイスは、IntelのCPUとRaspberry Piのマイクロコントローラーの機能を組み合わせており、ユニークでありながら少し混乱を招く存在です。

このボードは、QualcommのDragonwing SoCを搭載しており、古いArm A53コアを使用しています。2GBのRAMと16GBのeMMCストレージを備えており、後に4GB版も登場する予定です。Debian Linux上で動作し、ArduinoのApp Labを使ってプログラミングが可能です。ユーザーはPythonとArduinoのC++の両方でコードを書くことができます。接続はUSB-Cポート一つで行い、電源やHDMIなどを扱うことができるため、配線が簡素化されていますが、使用には追加のアクセサリーが必要になる場合があります。

性能はまずまずですが、限界があります。古いRaspberry Piモデルと同程度の性能で、ウェブブラウジングや動画ストリーミングといった重い作業には向いていません。また、フルLinuxスタックを動かす必要があるため、一般的なマイクロコントローラーよりも多くの電力を消費し、バッテリーの効率が悪くなります。

価格は44ドルで、他のシングルボードコンピュータ（SBC）と競合していますが、それらの選択肢に比べて速度や機能が不足しています。独自の教育機会を提供する一方で、Arduinoエコシステムにすでに投資していない限り、一般的な使用には最適ではないかもしれません。

ボードはオープンソースで、回路図も公開されているため、メーカーコミュニティにとっては良い点です。しかし、ソフトウェア管理や機能性に課題があり、魅力を損なう可能性があります。

全体として、Uno QはSBC市場にとって興味深い追加要素ですが、他の確立された選択肢と比較して、多くのユーザーにとって十分な価値を提供できないかもしれません。その成功は、Qualcommからの継続的なサポートと、既存のArduinoプロジェクトへの統合の仕方にかかっています。

著者は、効率的なデータ処理のために設計されたJプログラミング言語について探求しています。Jの特徴は、「関数」の代わりに「動詞」という用語を使用し、独特の文法があるため、読みづらいことです。著者は手書きでコードを書くことを好みますが、Jのコンパクトさが複雑で読みづらい呼び出しツリーを生むことに悩んでいます。

手書きのコードについて、著者はアイデアを手で書く方が楽だと感じていますが、タイピングに比べてコーディングのスピードが遅いと感じています。Jは配列プログラミング言語で、データを迅速に処理し、独特の用語（動詞、モナド、ダイアド）を使用します。著者はJにおける動詞の定義と使用方法を示し、明示的な動詞と暗黙的な動詞の例を挙げています。効率のために、暗黙的な動詞が好まれます。

明示的な動詞と暗黙的な動詞のパフォーマンスを比較した結果、暗黙的な動詞の方が一般的に速く、メモリの使用量も少ないことがわかりました。著者は、注釈や色を使ってコードを可視化することで、Jの複雑な文法を理解しやすくなると提案しています。プログラミングの創造的な側面を楽しんでいる著者は、Jでのプログラミングを魔法のような体験に例えていますが、この言語が他の人にとっては intimidating（怖い）かもしれないことも認めています。

全体として、Jはデータ操作に適した強力だが挑戦的な言語として紹介されており、著者はプログラミングにおける自己成長の可能性を評価しています。

要約がありません。

著者は、アナログポケットに触発されて、オリジナルのたまごっちおもちゃのゲートレベル版をFPGA開発のために作成しました。このバージョンでは、ユーザーが1996年のクラシックなたまごっちを楽しむことができ、セーブステートや通常の1800倍の高速で動作するターボ機能などの現代的な特徴が追加されています。著者は、ハードウェアやFPGAについて学ぶことの重要性を強調しており、これがプログラマーの問題解決のアプローチを変える可能性があると述べています。

最近、LLM（大規模言語モデル）のセキュリティとプロンプトインジェクションに関する2つの新しい論文が発表されました。

1つ目の論文「エージェントの二つのルール」では、AIエージェントのセキュリティを強化するための「二つのルール」が提案されています。このルールは、プロンプトインジェクションによるリスクを軽減するために、AIエージェントが同時に持つべき危険な能力は3つのうち2つまでに制限すべきだとしています。具体的には、信頼できない入力を扱うこと、機密システムや個人データにアクセスすること、状態を変更したり外部と通信することの3つの能力です。もしエージェントが3つの能力すべてを必要とする場合は、独立して動作せず、人間の監視が必要であるべきだと強調されています。この論文は、プロンプトインジェクションを確実に検出することの難しさを指摘し、システム設計においてこれらのリスクを考慮する必要があると述べています。

2つ目の論文「攻撃者は二番目に動く」では、プロンプトインジェクションや脱獄に対する12の防御策を評価しています。これらの高度な適応攻撃は、90%以上のケースで防御を回避することに成功し、従来の静的な防御が不十分であることを浮き彫りにしました。この研究では、最も効果的な攻撃が強化学習や探索ベースの手法を使用していることが示されています。著者たちは、これらの発見がより良い防御戦略の促進につながることを期待していますが、レビューアは近い将来に信頼できる防御策が開発されることに懐疑的な見解を示しています。

全体として、両方の論文は、プロンプトインジェクション攻撃に対する現在の防御策が不十分であるため、AIシステムの設計においてリスクを慎重に考慮する必要があることを強調しています。

「チェスの道徳」という作品は、1786年に発表され、チェスが重要な精神的資質を育むための貴重なツールであることを論じています。フランクリンは、チェスが多くの文化で楽しまれている古代のゲームであり、金銭を賭けることなく純粋な娯楽として楽しめることを強調しています。

チェスから得られる重要な教訓には、以下のようなものがあります。まず、先見の明です。プレイヤーは未来の手やその結果を予測することを学びます。次に、慎重さです。プレイヤーは盤面全体を考慮し、相手の行動を予測しなければなりません。また、注意深さも重要です。プレイヤーは急いだ手を避けるべきであり、人生においても軽率な決断が悪い結果を招くことがあるからです。最後に、忍耐力です。プレイヤーは困難な状況でも希望を持ち、粘り強く取り組むことを学びます。

フランクリンは、ゲーム中の適切な行動についても述べています。合意されたルールを厳守し、不正行為を避け、対戦相手に対して敬意を示すことが求められます。勝利した際には謙虚であり、相手に対する敬意を忘れないことが、良好なゲーム環境を育むとアドバイスしています。

全体として、フランクリンはチェスを楽しみの源であるだけでなく、良い習慣や道徳的価値を育む手段として推奨しています。

Rmlxは、AppleのMLX（Machine Learning eXchange）ライブラリに接続するRパッケージです。これにより、Apple SiliconのMacで高性能なGPUコンピューティングを活用できます。このパッケージはAIツールを使って迅速に開発され、多くのC++関数を「mlx_」という接頭辞を持つR関数として実装しています。ただし、大規模なニューラルネットワーク層など、一部の機能は利用できない場合があります。

Rmlxの主な特徴には、まずGPUを利用した高速な行列演算が挙げられます。これにより、CPUのみの計算に比べて大幅にパフォーマンスが向上します。また、遅延評価機能により、操作を設定しても明示的に必要になるまで実行しないことができ、パフォーマンスを最適化できます。デバイス管理も簡単で、Mシリーズチップではメモリが共有されているため、CPUとGPUの切り替えが容易です。

さらに、RmlxはGPU配列上でのサブセットや算術演算など、標準的なR操作をサポートしています。行列演算に関しては、結合や転置、代数演算などのための特別なメソッドが含まれています。また、自動微分機能もサポートしており、機械学習モデルのトレーニングなどの最適化タスクに役立ちます。

インストール要件としては、Apple SiliconのmacOSまたはCUDAを搭載したLinux、あるいはどちらのOSでもCPU専用ビルドが必要です。インストール手順は、まずHomebrewやLinuxの同等の方法でMLXライブラリをインストールし、その後Rのパッケージ管理システムを通じてRmlxをインストールします。

全体として、RmlxはMacのRユーザーがGPUの能力を活用し、効率的なデータ分析や機械学習タスクを行うための手助けをします。

要約がありません。

あるユーザーが、AppleのウェブサイトからApp Storeのフロントエンドのソースコードを発見し、アーカイブしました。これは、Appleが本番環境でソースマップを無効にしていなかったためです。このコードは、Chromeの拡張機能を使って保存され、教育目的でGitHubに公開されています。

このディレクトリには、API関連のコードや静的アセット、依存関係、共有モジュール、状態管理やUI要素、API統合、ルーティングなどのさまざまなコンポーネントを含む完全なソースコードが含まれています。

このリポジトリは教育目的のみで使用されるべきであり、すべてのコードはApple社の著作権により保護されています。著作権に関する問題がある場合は、削除のために対処される可能性があります。この発見は、本番環境では常にソースマップを無効にすることの重要性を再認識させるものです。

要約がありません。

11月になると、多くの人が新しい挑戦を始めますが、私にとってはソーシャルメディアから離れることがその一つです。私はすべての個人アカウントからログアウトし、YouTubeの提案機能もオフにしました。「ノーソーシャルズ・ノーベンバー」に取り組むことに決めました。

もしソーシャルネットワークに疲れているなら、ぜひ私に参加してみてください。アカウントからログアウトしたり、アプリを削除したりして、習慣を断ち切ることができます。一週間後には、この選択が良かったと感じるかもしれません。11月が終わった後もソーシャルメディアに戻るプレッシャーはありませんし、12月に戻ってもいいですし、関係を変えることもできます。

この期間中にブログを書くことが増えるかもしれませんし、他の人にもブログを試してみることを勧めます。友人のピカは、ノーソーシャルズ・ノーベンバーに参加する人向けに割引サービスを提供しています。ソーシャルメディアから一歩引くことについての考えやブログに関することがあれば、気軽に連絡してください。

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イスラエルの最高軍事弁護士であるイファト・トメル＝エルシャルミが、パレスチナ人の拘留者に対する兵士の虐待を示す映像を漏洩したことを認めた後、逮捕されました。彼女は、事件を追及していた軍の調査官を擁護するためにこの映像を流出させましたが、右派の政治家たちは関与した兵士たちを「英雄」と称賛し、トメル＝エルシャルミがイスラエルの評判を傷つけたと非難しました。

彼女の逮捕は、イスラエルにおける法の支配や、パレスチナ人に対する軍の行動に対する責任について深刻な懸念を引き起こしています。この事件は、イスラエルの拘留施設での拷問や殺害を含む、広範な虐待の文脈の一部です。 misconductの強い証拠があるにもかかわらず、法的な結果を受けた兵士は非常に少数です。

トメル＝エルシャルミの行動は、彼女に対する公然の脅迫や抗議を引き起こし、軍の責任に関する対立が深まっていることを示しています。この状況は、法的調査の必要性と、軍の指導者に対してそのような事件を追及しないよう圧力をかける政治的な気候との間の緊張を浮き彫りにしています。軍の行動や国際法に関する議論は、イスラエルにおいて依然として論争の的となっています。

LaTeXの数式をSVG形式に変換する方法について、MathJaxとPandocを使った手法が紹介されています。まず、PandocはLaTeXの数式をHTMLに変換することができますが、MathJaxを使用するためにはインターネット接続が必要です。これは、オンラインのMathJaxスクリプトにリンクしているためです。

オフラインでMathJaxを使用する場合は、ライブラリのローカルコピーを含めることができます。しかし、JavaScriptをサポートしていないデバイス、特に多くのEPUBリーダーでは、これがうまく機能しないことがあります。

現代のデバイスとの互換性を求める場合は、MathJaxの代わりにMathMLを使用することをお勧めします。

LaTeXの数式を独立したSVG形式に変換するには、HTMLパーサーを使ってMathJaxのスパンを画像に置き換える方法があります。これは、MathJaxのコマンドラインインターフェースや、pdflatexのような従来の方法を使って行うことができます。

別の方法として、ヘッドレスブラウザを使用してページにMathJaxスクリプトを注入し、修正されたHTMLをシリアライズすることも可能です。著者は、phantomjsやjsdomといったツールの過去の経験に言及し、jsdomのパフォーマンス向上について述べています。

具体的な実装例として、jsdomを設定してMathJaxを処理し、LaTeXの数式をSVGに変換する方法が示されています。最終的には、外部スクリプトに依存しないHTMLファイルを作成することが目標です。

生成されたHTMLファイルは、特定のコマンドを使用してMarkdown入力から作成することができます。全体として、オフラインで動作し、外部リソースを必要としない埋め込まれたSVG数式を持つ完全なHTML文書を作成することが目的です。

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ワシントンD.C.に住むシドニー・リードさんは、拘留者の扱いを記録しようとしている際に、アメリカ合衆国司法省に不当に逮捕され、起訴された体験を語っています。連邦捜査官への暴行が疑われたため、刑務所に入る可能性もありましたが、陪審員によって無罪となりました。リードさんは、自身の行動が基本的人権を守るためのものであったと強調しています。逮捕された際の苦痛や、きつく締められた手錠が原因で親指に永久的な損傷を負ったこと、そして新しい仕事を含む将来への不安を振り返ります。最終的に、陪審の判決を受けて安堵と希望を感じており、政府の権力の乱用の危険性や正義を守ることの重要性を強調しています。

llms.pyは、コマンドラインインターフェース（CLI）とAPIを通じてさまざまな大規模言語モデル（LLM）にアクセスするためのシンプルなツールです。このツールはオフラインで動作し、すべてのデータはブラウザのストレージに保存されるため、プライバシーが保たれます。

主な特徴としては、軽量な設計で、依存関係が最小限の単一のPythonファイルで構成されています。また、OpenAIやGoogleなど、複数のLLMプロバイダーにアクセスできるのが特徴です。コスト面でも、最も安価なプロバイダーに自動的にリクエストをルーティングするため、経済的です。ユーザーインターフェースはChatGPTに似たデザインで、簡単に操作できます。さらに、コストやリクエスト、使用状況を追跡するための分析ツールも内蔵されています。画像や音声ファイルの処理も対応しており、互換性のあるモデルを使用します。プロバイダーやモデルの管理も簡単に行えます。

インストールは、pipを使って行います。コマンドは「pip install llms-py」です。また、Dockerを使用してデプロイすることも可能です。

基本的な使い方としては、サーバーを起動し、UIに「http://localhost:8000」でアクセスします。コマンドラインを使ってモデルと対話したり、メディアファイルを処理したりすることができます。

設定は、プロバイダーとそのAPIキーを設定ファイル（llms.json）に記入することで行います。必要に応じてプロバイダーを有効または無効にすることもできます。

高度な機能としては、異なるリクエストタイプに対応したカスタムチャットテンプレートのサポートや、プロバイダーやモデルの信頼性を確保するためのヘルスチェック機能があります。

Dockerを使用したデプロイは、迅速なセットアップを推奨しており、簡単な設定とデータの永続的な管理が可能です。

llms.pyは、さまざまなLLMにアクセスするための多機能なツールであり、ユーザーフレンドリーなインターフェースとリソースや設定の効率的な管理を提供します。

このテキストは、281日前の活動や投稿についての情報を提供しています。コメントは一切なく、参加者はレイモンド・トイという一人だけです。ユーザーはこのコンテンツをダウンロードしたり、お気に入りに追加したり、お気に入りから削除したりすることができます。

IBM 1130エミュレーターは、IBM 1130コンピュータをシミュレートするソフトウェアプログラムです。このエミュレーターはC#で構築されており、Linux、Mac、Windowsの各プラットフォームで.NET Coreを使用して動作します。主な機能には、すべてのCPU命令を実装したCPU命令セット、2501カードリーダーや2310ディスクドライブなどのデバイスをシミュレートするデバイスエミュレーション、効果的なメモリ操作を管理するメモリ管理、システム内の割り込みを処理する割り込み処理があります。

始めるためには、.NET 8.0 SDKと互換性のあるIDEまたはテキストエディタが必要です。セットアップ手順は、プロジェクトリポジトリをクローンし、依存関係を復元してdotnet buildを使用してプロジェクトをビルドすることです。

テストを行うには、dotnet testを実行します。これには335以上のユニットテストが含まれており、さまざまな機能をカバーしています。テストは迅速に実行され、通常は2秒以内に完了します。

プロジェクトの現状としては、CPUコアは完全に機能しています。2501カードリーダーはテストを含めて完成していますが、2310ディスクドライブは部分的に実装されています。PowerShellとの統合は可能ですが、テストは行われていません。

貢献は歓迎されており、CONTRIBUTING.mdファイルにコーディング基準、テスト、プルリクエストのプロセスに関するガイドラインが記載されています。

ローカルで実行するには、バックエンドに.NET 8 SDKが必要で、PowerShell上で動作します。コマンドを使用してバックエンドのWeb APIを復元、ビルド、実行します。フロントエンドはオプションで、Node.jsとnpmが必要です。依存関係をインストールし、フロントエンドを起動するためのコマンドに従ってください。

プロジェクトは元のライセンス条件を維持しています。また、.NET Coreやユニットテストに関する役立つリンクも提供されています。詳細については、プロジェクトリポジトリを参照してください。

CPythonのコア開発者であるアントワーヌ・ピトルは、H. ヴェティナリからの提案について話しました。それは、テストを別のモジュールに移すというものでした。彼は、ユニットテストの一環として、サブプロセスでsys.modulesをチェックすることを提案しました。具体例を示しながら、'email'モジュールをインポートする前にアクセスしようとするとKeyErrorが発生することを説明しました。'email'をインポートした後は、sys.modulesに見つかるため、正しく読み込まれたことが確認できます。

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レバレッジポイントとは、システム内で小さな変化が大きな影響をもたらす重要な領域のことです。これらのポイントを見つけ、活用することは、システムのパフォーマンスを向上させるために不可欠です。

多くの場合、人々はレバレッジポイントを誤って特定し、望ましい結果をもたらさない誤った領域に焦点を当ててしまいます。経済成長に重点を置くことが貧困や環境悪化を悪化させる一例です。

著者は、システム内の介入を効果が低いものから高いものまでの階層で示しています。まず、基本的な数値調整（税金や補助金）は最も効果が低いです。次に、安定化のためのストックのサイズが重要です。物理的な要素の配置はシステムの機能に影響を与えます。情報へのアクセスは行動や意思決定に大きな影響を与えることがあります。システムを規定するルールや規範は強力なレバレッジポイントです。システムの構造を変更する能力は、レジリエンスを高めます。システムの全体的な目標は、その行動を決定します。システムの運営を形作る集団的な信念は基本的な要素です。最も高いレバレッジポイントは、新しいアイデアに柔軟でオープンでいる能力であり、単一のパラダイムが絶対ではないことを認識することです。

フィードバックループの重要性も強調されます。負のフィードバックループは偏差を修正するのに役立ち、正のフィードバックループは成長や崩壊を引き起こす可能性があります。これらのループのバランスを取ることは、システムの安定性にとって重要です。

システムは複雑で変化しやすいものです。効果的な介入には深い理解と忍耐が必要であり、単純な解決策では結果が得られないことがあります。

このリストはフレームワークを提供しますが、決定的なものではありません。介入の効果は異なる場合があり、特に高いレバレッジポイントではシステムが変化に抵抗することがあります。意味のある変化をもたらすためには、継続的な学習と適応が必要です。この要約は、複雑なシステムに効果的に介入するためにはレバレッジポイントを理解し、特定することが重要であることを強調しています。

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Syllabiは、さまざまなプラットフォームで展開できる知的でカスタマイズ可能なチャットボットを作成することができます。主な機能は以下の通りです。

まず、知識ベース機能により、文書やデータをスマートな知識ベースに変換し、正確な回答を提供します。この際、情報の出所も明示されます。また、PDF、動画、ウェブサイト、Google Drive、Notionからコンテンツをインポートできるため、さまざまな形式に対応しています。

さらに、高度な情報検索機能を使って、関連情報を迅速に見つけることができます。1つのチャットボットをウェブサイトやSlack、Discordなど複数のチャネルで利用できるため、オムニチャネル展開が可能です。

チャットボットの外観や動作、統合機能をブランドやニーズに合わせてカスタマイズできるのも大きな特徴です。マルチメディアのやり取りをサポートし、図やコードの実行、埋め込みコンテンツも扱えます。

ユーザーのインタラクションやエンゲージメントを詳細に分析するためのアナリティクス機能も備えています。Syllabiはオープンソースで、無料で使用、改変、自己ホスティングが可能なため、データの完全な管理ができます。

教育、カスタマーサポート、チームコラボレーションなど、さまざまな用途に最適なSyllabiは、ユーザーが特定の要件に合わせた効果的なチャットボットを作成できるよう支援します。興味がある方は、ぜひGitHubのページを訪れてみてください。

著者は、以前のルーチンに行き詰まりを感じた後、技術への新たな情熱を再発見したことについて振り返っています。彼らは、BSD系のオペレーティングシステムの一つであるFreeBSDを使い始め、新しいスタートを切りました。このシステムは、彼らの多目的なニーズにより適していると感じています。FreeBSDのシンプルさや良好なドキュメント、長期的な互換性を評価しており、学びやすくトラブルシューティングもしやすいと感じています。設定中にはいくつかの課題に直面しましたが、新しいことを学ぶ楽しさが再び自己ホスティングを楽しめるようにしてくれました。また、支援的なBSDコミュニティも役立っています。最終的に、著者は現在の設定に対する長期的なコミットメントを心配するのではなく、楽しむことと学ぶことに焦点を当てています。

このプロジェクトは、Patreonの支援者によって支えられました。最初は、ウェブプログラミング、特にC言語に関するYouTube動画シリーズとして始まりました。「Cプログラミング」レベル以上で支援した方々には、いくつかの特典がありました。

動画シリーズへの早期アクセス、動画に含まれていないプログラミングガイドの独占コンテンツ、そして動画で扱ったCプログラミングのトピックに関する質問をするための週一回のフォーラムが提供されました。

動画シリーズが完成した後、その内容は「独学でプログラミングを学ぶ」本にまとめられ、支援者はLuluを通じて原価で購入できるようになりました。

1990年代後半、オレゴン州ロドデンドロン近くのUS-26の一部は、危険な運転条件で知られるようになり、事故が多発しました。地域の650人以上の住民が、交通安全を向上させるために左折レーンの設置をオレゴン州運輸局（ODOT）に請願しました。この地域には多くの私道や脇道があり、高速道路への出入りが危険でした。

ODOTは道路の拡幅計画を始めましたが、このプロジェクトには、国家環境政策法（NEPA）や国家歴史保護法（NHPA）に基づく環境審査が必要でした。地域での開発に対する反対がプロセスを複雑にし、特にマイケル・P・ジョーンズが率いる地元の団体からの反対が目立ちました。彼らは保護が必要な歴史的な場所があると主張しました。

調査の結果、主張された歴史的特徴には重要性がないことが確認されましたが、プロジェクトは法的な挑戦や公衆の反対によって遅れました。建設は2008年初頭に始まり、計画から10年が経過した後のことでした。その間、改善が行われないために多くの事故や死傷者が発生しました。

プロジェクトは2008年末に完成しましたが、法的な争いは数年続き、最終的に2023年10月に和解に至りました。左折レーンの設置を求めることから始まったこのプロジェクトは、地域の強い反対に直面しながら、長期かつ高額なプロセスとなりました。これは、インフラ開発における地域コミュニティの反対の難しさを浮き彫りにしています。

要約がありません。

Luden.ioは、レミングのようなロボットを使ってシステムを設計し、自動化する協力型ゲーム「SuperWEIRD」を開発しています。このゲームはDefoldエンジンを使用して作られ、Steamで入手可能です。

開発初期には、Luden.ioはさまざまなビジュアルやゲームプレイの実験を行いました。その結果を、他の開発者が利用できるようにコードやテクスチャ、アニメーションをオープンライセンスで共有することに決めました。

キットには、6つのビジュアルスタイルと、プレイヤーが顧客の注文を完了し、生産を拡大するためのショップ・生産シミュレーターが含まれています。デモ版はitch.ioで入手でき、プロジェクトはGitHubで公開されています。

参加したりアイデアを共有したりするには、彼らのDiscordに参加し、開発日記をYouTubeチャンネルでチェックしてください。

始めるには、まずDefoldエディタをインストールします。次に、プロジェクトのリポジトリをクローンまたはダウンロードし、Defoldでプロジェクトを開いて実行します。

プロジェクトの構成は以下の通りです。Loadingはゲームの初期化と読み込みを管理し、Coreには主要なゲームロジックとアセットが含まれています。Extrasには整理されたグラフィックやモデルが含まれています。

新しいワールドを追加するには、アセットとワールド用の新しいフォルダを作成し、テンプレートをコピーしてローダーとメニューのコードを更新します。

SuperWEIRDは、さまざまな背景を持つ子供たちに科学と技術へのアクセスを提供することを目指すCarina Initiativesによって支援されています。詳細やリソースについては、Discord、YouTube、ソーシャルメディアのリンクが提供されています。