研究者たちは、チェルノブイリの原発事故現場で放射線を好む黒い菌を発見しました。この菌は放射性粒子に向かって成長するため、放射線をエネルギー源として利用している可能性があります。この現象は「放射線合成」と呼ばれ、放射線が生命に与える悪影響についての従来の考え方に挑戦しています。

1997年にネリ・ジュダノワがこの現象を初めて観察しました。彼女は、メラニンを含むこの菌が放射線から保護する可能性があることを発見しました。メラニンは細胞を有害な放射線から守る役割を果たし、人間の肌が紫外線から守られるのと似ています。さらに研究が進む中で、この菌は放射線の中でより早く成長することが示され、宇宙での実験でも宇宙放射線の下で成長する能力が確認されました。

これらの発見は、月や火星への宇宙ミッションにおいて、この菌を自然な放射線シールドとして利用する可能性を示唆しています。重い材料の代わりに、菌の構造が居住空間を提供し、有害な宇宙線からの保護を行うことで、宇宙旅行のコストや課題を軽減できるかもしれません。

オープンソースの開発者たちは、従来の組織と同じように認識され、支援されることを求めています。彼らは、自分たちの貢献が確立されたグループのものと同様に評価されることを望んでいます。

Atuin Desktopは、再設計された実行エンジンを導入しました。これにより、ランブックの操作が大幅に改善され、より効率的な自動化が実現されます。このアップデートでは、ランブックが状態を保持し、信頼性を持って動作し、タブを閉じたりアプリを再起動した後でもコマンドを再実行する必要がなくなります。

新しい機能の一つは、ランブックがアプリの再起動やタブの閉鎖後も実行状態を保持する「永続的ランブック」です。これにより、コンテキストを再構築する必要がなくなります。また、各ブロックがその後のブロックにのみ影響を与える「予測可能な動作」により、変数や状態の使い方が明確になります。

さらに、ユーザーは変数名やブロック内でテンプレートを利用できる「強化されたテンプレート」を使用することで、より動的で自己参照的な変数を作成できます。エンジンは二つのコンテキストタイプを導入しています。「受動的コンテキスト」は文書の更新時に自動的に設定され、「能動的コンテキスト」はブロックの実行中に設定され、リアルタイムの出力と状態を含みます。

新しいアーキテクチャは、リアルタイムでの共同実行を可能にし、ユーザーが実行環境全体をリアルタイムで共有できるようにします。また、実行システムは信頼性とポータビリティを向上させるために書き直されました。今後の機能としては、ランブックを実行するためのコマンドラインインターフェース（CLI）、秘密情報の管理の改善、ランブックをMarkdownファイルとして保存する機能が予定されています。

新しい実行エンジンはバージョン0.2.0で利用可能で、ユーザーにはAtuin Desktopのインストールを更新してこれらの改善を体験することが推奨されています。

カメラ付きのスマートグラス、例えばMetaのRay-Bansが人気を集めており、一部の人々は録画を示すインジケーターライトを隠したいと考えています。この問題に対処するため、これらのグラスが録画しているかどうかを検出する方法を探るプロジェクトが進行中です。

このプロジェクトでは、主に二つの方法が使われています。一つ目は「逆反射性」で、カメラセンサーからの赤外線反射を調べる方法ですが、結果はまちまちです。二つ目は「無線通信」で、ESP32デバイスを使用してBluetooth Low Energy（BLE）信号を検出することに焦点を当てています。この方法では、グラスがペアリングしたり、電源が入ったり、時には充電ケースから取り出されたときに一貫して識別できます。検出が行われると音が鳴ります。

プロジェクトの目標は、グラスが録画を行っている最中にそれを検出することであり、単に起動したときだけではありません。研究者は、より良いBLE追跡のためにnRF52840チップの使用を検討していますが、初期接続の検出が必要です。しかし、Bluetooth Classicのハードウェアは高価です。改善のための提案も歓迎されています。

申し訳ありませんが、外部リンクやコンテンツに直接アクセスすることはできません。しかし、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。

この文章では、データの耐久性を確保するために複製を利用するシステム「TigerBeetle」のルーティングアルゴリズムを改善するために開発された4つの異なるファザーについて説明しています。以下は、主要なポイントの簡潔な説明です。

まず、ファジングの概念が紹介されています。ファジングとは、ランダムなデータを入力してソフトウェアのバグを見つけるテスト手法です。著者は、1つのファザーだけでは包括的なテストには不十分であると強調しています。

次に、TigerBeetleのデータ耐久性のアプローチが説明されています。データの損失を防ぐために、さまざまなマシンにデータの複数のコピーを保存することの重要性が強調されています。

元のルーティング方法はリングトポロジーを使用していましたが、ネットワーク障害に対する脆弱性などの制限がありました。新しい適応複製ルーティング（ARR）は、リアルタイムのパフォーマンス指標に基づいてルーティングパスを動的に調整することで、これを改善しています。

著者は4つの主要なファザーを紹介しています。ファザー#1は、エンコーディングとデコーディングのためのすべての可能なルートをテストし、データの整合性を確保します。ファザー#2は、無効な入力に焦点を当て、シリアル化とデシリアル化プロセスの堅牢性をテストします。ファザー#3は、実際のシナリオをシミュレートし、ARRアルゴリズムが最適なルートに効果的に収束することを確認します。ファザー#4は、特定のモデルなしにルーティング方法をランダムにテストし、システムがクラッシュせずに正しく機能することを保証します。

良好なインターフェースが効果的なファジングにとって重要であることも強調されています。慎重な設計により依存関係を最小限に抑えることで、システムのテストが容易になります。

ファジングには、正のケースと負のケースの両方を含めるべきであり、有効な入力と無効な入力の境界に焦点を当てることが重要です。固定されたシードとランダムなシードの組み合わせを使用することで、徹底的なテストが可能になります。

著者は、ファザーがバグを特定するだけでなく、システムの根本的な問題を理解するのにも役立つと結論づけています。ファザーをソフトウェア設計の探求と改善のためのツールとして活用することを推奨しています。

全体として、この文章は、TigerBeetleのような堅牢なデータ複製システムにおけるファジングテストの複雑さと方法論を示しています。

この文章では、二つの行動を提案しています。一つは、ライブデモンストレーションを観ることです。もう一つは、提供された文書を読むことです。

モスは、Linuxと互換性のあるUnixライクなカーネルで、RustとAarch64アセンブリを使用して開発されています。モダンな設計を持ち、多くのLinuxアプリケーション、特にBusyBoxのアプリケーションを実行できます。

モスの主な特徴として、まずアーキテクチャとメモリ管理があります。Aarch64を完全にサポートし、他のアーキテクチャへの移植も可能です。ページテーブル管理やメモリ追跡のためのバディアロケータなど、高度なメモリ管理機能が含まれています。

次に、非同期コアの機能があります。Rustのasync/awaitモデルを利用してシステムコールを処理し、一般的なカーネルのデッドロックを防ぎます。

プロセス管理においては、タスクの管理やスケジューリングを行い、51のLinuxシステムコールをサポートしています。また、高度なフォーク機能やシグナル処理能力も提供しています。

仮想ファイルシステム（VFS）では、非同期のVFSを提供し、RAMディスク用のドライバや読み取り専用のFAT32ファイルシステムをサポートしています。

テストとライブラリに関しては、libkernelに基づいて構築されており、アーキテクチャに依存しないテストが可能で、強力なテストスイートが用意されています。

モスをセットアップするには、Aarch64エミュレーション用のQEMUとaarch64-none-elfツールチェーンが必要です。カーネルイメージを準備し、QEMUで実行するための特定のコマンドに従う必要があります。

現在、開発は活発に行われており、システムコールの互換性、ネットワーキング、ファイルシステム機能の向上に焦点を当てています。

ドライバの追加やポーティング、システムコールの追加など、貢献を歓迎しています。

ライセンスはMITライセンスの下で配布されています。

Spikelogは、従来の観測ツールの複雑さを避けて、時間の経過に伴う数値を追跡するために作ったシンプルなツールです。主な特徴は以下の通りです。

データは、チャート名と値を含むJSONを送信することで簡単に提出できます。チャートは自動的に生成され、各チャートは最大1,000のデータポイントを保存できます。古いデータは自動的に削除されます。また、最大で10個のチャートを作成することができます。

Spikelogは約1日でCursorを使って構築しました。AIアシスタントとの連携が簡単にできる最小限のAPIを備えています。さらに、自分自身のデータを自動的に追跡することも可能です。

現在、Spikelogにはアラート機能や複雑な集計、基本的なチャートを超えたダッシュボードはありません。このツールは、数値の変化を確認したいだけのユーザー向けに設計されています。AxiomやDatadogのような完全な観測ソリューションは必要ありません。

チャートは公開で共有でき、ユーザーの要望に応じてパスワード保護を追加することも検討しています。重い負荷下でのテストは行っておらず、解決すべき問題があるかもしれません。問題が発生した場合は、フィードバックをお待ちしています。

要約がありません。

要約がありません。

スウェーデンの出版社協会であるウティバルナは、メタの創設者マーク・ザッカーバーグを警察に通報しました。彼らは、フェイスブック上で有名なスウェーデンのメディアやジャーナリストの名前を使って人々を騙す偽の広告が出回っていることを懸念しています。ウティバルナの会長であるジェームズ・サヴェージ氏は、メタがこれらの詐欺を防ぐために十分な対策を講じておらず、逆に利益を得ていると主張しています。一方、メタは詐欺対策を最優先事項としていると述べています。

パリのルーヴル美術館は、1月14日からEU以外の観光客の入場料を45%引き上げることを発表しました。アメリカ、イギリス、中国などからの訪問者は、入場料が22ユーロから32ユーロ（約37ドル、28ポンド）に上がります。この値上げにより、美術館の改修や改善のために年間1500万ユーロから2000万ユーロの収入が見込まれています。

この決定は、昨年10月に発生した高額な宝石の盗難事件を受けてのものです。この事件では、1億200万ドル相当の宝石が盗まれました。監査の結果、美術館のセキュリティシステムやインフラのアップグレードが必要であることが明らかになりました。

昨年、約900万人の訪問者を迎えたルーヴル美術館は、施設の改修を行い、モナリザを新しい場所に移動させることで、訪問者の体験を向上させる計画です。また、混雑や長い待ち時間に関する苦情にも対応しています。

要約がありません。

EU議会は、オンライン活動においてデジタル身分証明書と年齢確認を義務付けることを決定しました。この決定は、オンラインプライバシーに対する懸念を引き起こしています。なぜなら、監視やデータ収集が増える可能性があるからです。

Dia2は、Nari Labsが開発した音声合成モデルで、数語の入力から音声を生成し、リアルタイムの対話を可能にします。このモデルは、研究用に1Bと2Bのモデルチェックポイントとコードを提供していますが、英語の音声生成は最大2分間まで対応しています。

音声の品質は、特定の声に合わせて調整されていないため、変動することがあります。より良い結果を得るためには、ユーザーがプレフィックスを提供したり、モデルを微調整したりすることが推奨されます。始めるには、必要な依存関係をインストールし、話者タグを含む入力スクリプトを準備します。

音声を単独で生成するオプションや、以前の音声クリップを使用して会話の流れを改善する方法もあります。ユーザーはコマンドラインから簡単にモデルを実行することができ、Gradioを使えば使いやすいインターフェースで操作できます。

このモデルには特定の倫理的使用ガイドラインがあり、誤解を招くようなコンテンツや有害なコンテンツの作成を禁止しています。詳細については、Hugging Face Spacesで試すか、サポートのためにDiscordに参加することができます。

要約がありません。

Hacker Newsの「新着」セクションでは、質の低い投稿が多いため、貴重な投稿が見落とされがちです。このセクションが活性化するためには、ユーザーが定期的に訪れて投稿に投票したり、問題のある内容を報告したりする必要があります。毎日数分間ここに時間を割くことは、単にコメントするよりもずっと有益です。この努力はしばしば評価されませんが、Redditの初期のコミュニティ活動と同様に、サイトの成功には重要な要素です。

スイスのデータ保護担当者は、連邦当局がAWS、Google、Microsoftなどの国際的なクラウドサービスの利用を大幅に制限することを推奨しています。この推奨は、機密性の高い個人データに対するこれらのサービスの使用をほぼ禁止するものです。連邦当局は、オンラインストレージなどの基本的なアプリケーションに限って利用できるとされています。

この推奨の背景には、データ漏洩のリスク、十分な暗号化がないこと、そしてアメリカの法律であるクラウド法（Cloud Act）が、スイスにデータが保存されていてもデータの開示を求める可能性があることなどが挙げられます。これらの問題は、機密情報を扱う当局にとって法的な不確実性を生じさせます。

この推奨は重要ですが、法的な拘束力はありません。スイス連邦チャンセリーは、機密データは公共のクラウドで処理されないと述べています。この状況は、連邦当局のIT戦略にとって課題をもたらしています。

要約がありません。

Tiger Styleは、安全性、パフォーマンス、開発者の体験を重視し、技術的負債をゼロに保つことを最優先しています。これは、最初から正しく行うことを意味します。適切に設計し、実装することで、将来の問題や高額な変更を避けることができます。また、問題を早期に予測し、より大きな問題を防ぐことで、時間とリソースを節約することが求められます。信頼性の高いコードを提供することで、開発のスピードが向上し、革新を支える勢いが生まれます。技術的負債を避けることで、進捗は堅実で持続可能なものとなります。

パフォーマンスの見積もりは、設計プロセスの初期段階で行うことが重要です。「ナプキンマス」と呼ばれる手法を使い、システムのパフォーマンスやリソースの必要量を素早く計算します。このアプローチの利点には、システムの挙動についての迅速な洞察を得られること、潜在的なボトルネックを早期に特定できること、実装前にアイデアの妥当性を確認できることが含まれます。例えば、ログの月間ストレージコストを見積もる際には、予想されるログの量とコストに基づいて簡単な計算を行うことができます。

この文書は、元のTiger Styleガイドに触発されたリミックスで、サイモン・クリーによって維持されています。ライセンスはCC BY 4.0で、最終更新日は2024年10月です。

要約がありません。

Jotunn 8は、最新のデータセンター向けに設計された、世界で最も効率的なAI推論チップです。このチップは、速度を向上させ、コストを削減し、スケーラビリティを実現することを目的としています。

Jotunn 8の主な特徴には、超低遅延があります。これは、チャットボットや詐欺検出などのリアルタイムアプリケーションにとって不可欠です。また、非常に高いスループットを持ち、レコメンデーションエンジンなどの高需要サービスをサポートします。さらに、推論あたりのコストを削減することで、大規模なAI運用において重要なコスト効率を実現しています。電力効率も最適化されており、性能をワットあたりで向上させることで、運用コストや環境への影響を低減します。

Jotunn 8は、速度、効率、持続可能性に重点を置いて設計されており、パフォーマンスを損なうことなくAIを大規模に展開するのに最適です。さまざまなAIモデルをサポートできるため、推論、生成、エージェント型AIなどの統合がスムーズに行え、機能が向上します。

Jotunn 8は、AI投資を最大化し、競争力を維持しながら成長を促進したい企業にとって、強力なソリューションを提供します。

AIを活用したDevSecOpsプラットフォームが紹介されています。このプラットフォームは、開発、セキュリティ、運用を強化するために設計されており、包括的な機能を備えています。開発者や運用チームが効率的に作業できるようにサポートし、セキュリティ面でも高い水準を維持することが可能です。これにより、企業はより安全で迅速なソフトウェア開発を実現できます。

Linuxの仮想マシン（VM）イメージを作成し、VMとホストマシン間の通信を可能にする技術であるvsockについて説明しています。vsockは、従来のネットワーク設定を避けることで、通信を簡素化します。

vsockの概要として、VM同士がTCP/IPスタックなしで通信できることが挙げられます。vsockは、独自のアドレッシング方式を持つ標準的なソケットのように機能します。

実験では、vsockを使用してVM内でgRPCサービスを実行し、ホストからVMへのリモートプロシージャコール（RPC）が可能になることを示しています。

プロジェクトはBazelを使用して構築されており、依存関係やビルドプロセスを効率的に管理します。主な外部依存関係にはgRPCとProtobufライブラリが含まれます。

コードの内容としては、gRPCサービスが二つの整数の加算を行うことが定義されています。サーバーとクライアントの実装は、gRPCフレームワークを利用したシンプルなC++プログラムです。

セットアップを実行する際、サーバーは静的バイナリとしてビルドされ、debootstrapというツールを使って作成されたVMにデプロイされます。その後、QEMUを使用してVMが起動され、vsockが通信チャネルとして機能します。

ホスト上で動作するクライアントアプリケーションがVM内のサーバーに接続し、加算リクエストを送信して結果を受け取ることに成功します。

gRPCとvsockの組み合わせにより、隔離された環境での効率的な通信が可能になり、異なるオペレーティングシステム間で多様なアプリケーションが実現できます。ネットワーク仮想化のオーバーヘッドを避けることができるのも大きな利点です。

全体として、このテキストはLinux VMにおけるgRPC通信のためのvsockの設定と使用方法についての実用的なガイドを提供しています。

チャールズ・M・シュルツは、チャーリー・ブラウンやスヌーピーなどのキャラクターが登場する「ピーナッツ」というアイコニックな漫画を創作しました。彼は1999年に健康上の理由で引退するまで、50年間この漫画を描き続けました。シュルツは、自身の作品が日常の問題を扱っている一方で、愛や恐れ、不安といった深いテーマにも触れていると謙虚に語っています。子供と大人の両方に共感できる彼の能力が、「ピーナッツ」の世界的な人気に寄与し、2600以上の新聞に連載され、さまざまなメディアや商品に影響を与えました。

シュルツは、子供を描くことが商業的に成功することを見出したため、子供のキャラクターを多く描きました。また、彼自身が内気な子供だった経験からインスピレーションを得て、通信教育を通じて絵を学ぶことを好んでいました。毎日漫画を制作するプレッシャーがあったにもかかわらず、彼は自分が面白いと感じる作品を作ることに集中し、漫画を描く楽しさを強調しました。

シュルツは「ピーナッツ」の成功の可能性に自信を持っていましたが、スヌーピーの冒険のような一部の結果には驚いていました。彼は2000年2月に亡くなるまで漫画の制作を続け、決してあきらめないチャーリー・ブラウンを通じて、レジリエンス（回復力）のメッセージを残しました。

1年前、Ajaxはハブのオペレーティングシステムを改善するために取り組みを始めました。目指したのは、優れた機能を維持しつつ、弱点を排除することでした。この努力の結果、信頼性とセキュリティに優れた新しいシステム「OS Malevich」が誕生しました。

最初、Ajaxはオペレーティングシステムの選択肢として、C言語、リアルタイムオペレーティングシステム（RTOS）、Linuxの3つを検討しました。C言語は完全な制御を提供しますが、時間がかかり、スケーラビリティが難しいという欠点がありました。Linuxは多くの既製のソリューションを提供しますが、セキュリティ上の脆弱性があり、安全性を重視するニーズには適していませんでした。そのため、彼らはエレベーターや自動車のブレーキなど、重要なシステムで使用されるRTOSを選びました。これにより、タイムリーで信頼性の高い操作が保証されます。

1年半の開発を経て、複数のデバイスや通信方法を管理できるOSが完成し、専門的なセキュリティ基準を満たしました。しかし、ハブが発売されると、顧客から新機能の要望が寄せられ、より柔軟なシステムの必要性が浮き彫りになりました。

この課題に対処するため、AjaxはOS Malevichの新しいアーキテクチャを開発することを決定しました。シンプルさを重視しつつ、複雑な機能も実装できるようにしました。開発プロセスを再構築し、信頼性を損なうことなく、迅速な機能実装を可能にしました。その結果、モジュール式のシステムが実現し、簡単なアップデートや調整が可能になりました。これにより、Ajaxの製品は迅速かつ効率的に進化できるようになりました。

全体として、OS MalevichはAjaxの技術における重要な進展を示しており、信頼性とともにセキュリティ市場の新たな要求に適応する能力を兼ね備えています。

EDN.Cは、拡張可能なデータ表記（EDN）用の高速で効率的なリーダーです。EDNは、JSONに似た柔軟なデータフォーマットで、より表現力があり拡張可能な設計となっています。

EDNの特徴として、構造はJSONに似ており、マップ、ベクター、文字列、数値、ブール値、ヌル値を使用します。また、セット、キーワード、シンボル、リストを含み、日付やUUIDなどのカスタムデータ型をタグ付きリテラルを通じて定義できます。人間に優しい設計で、コメントや柔軟な空白を使用できるため、可読性も高いです。EDNはもともとClojureから派生したもので、さまざまなプログラミング環境でのデータ交換に役立ちます。

EDNとJSONの比較では、EDNはより表現力のある型（例えば、キーワードやセット）を持ち、型識別のためのハックなしにネイティブな拡張性を提供します。また、関数型プログラミングや設定ファイルにより適しています。

EDN.Cの主な機能には、SIMDアクセラレーションを利用した高速なパースと最小限のメモリ割り当てがあります。ゼロコピー解析により、入力データを直接参照することでメモリ使用量を削減します。APIは使いやすく、強力な型サポートがあります。完全にテストされており、UTF-8エンコーディングに対応しています。C11と標準ライブラリのみで構築されているため、依存関係はありません。

インストールと使用には、C11互換のコンパイラとMakeやCMakeなどのビルドシステムが必要です。macOS、Linux、Windowsなどの複数のプラットフォームに対応しており、ユーザーはライブラリをビルドしてプロジェクトに簡単に統合できます。

使用例として、EDN文字列を解析し、値を取得するシンプルな例があり、エラーハンドリングやメモリのクリーンアップを示しています。

高度な機能として、拡張整数フォーマット、比率数、数値リテラルのアンダースコア、メタデータがあります。タグ付きリテラルやカスタムリーダーを使用してデータ変換も可能です。マップの名前空間構文を用いることで、キー管理がよりクリーンになります。

ビルドとパフォーマンスに関しては、ライブラリは速度を最適化しており、SIMDの強化と効率的なメモリ管理が行われています。パフォーマンスベンチマークでは、さまざまなデータ型に対する迅速なパース時間が示されています。

貢献はMITライセンスの下で奨励されており、プロジェクトはさらなる開発や改善が可能です。詳細なドキュメントや例については、提供されたディレクトリやリソースを参照してください。

現在の人工知能（AI）の状況について、特に大規模言語モデル（LLM）の限界と、この技術への投資がもたらす経済的影響に焦点を当てた内容です。

著名な機械学習研究者であるイリヤ・サツケバーは、AIをデータや計算能力の増加によって単にスケールアップすることが効果的でなくなってきていると懸念を示しています。彼は、神経シンボリック技術などの新しいアプローチの必要性を提案しています。

多くの専門家が、LLMのサイズを増やすことが推論や一般化といった根本的な問題を解決していないことに同意しています。この認識は、機械学習コミュニティ内で広がるのに時間がかかっています。

著者は、AI実験に約1兆ドルが無駄に使われた可能性があると推定しています。特に高価なハードウェアや給与に多くの資金が投入されました。もしLLMが期待される結果を出さなければ、経済に大きな影響を及ぼし、景気後退を引き起こす可能性があります。

ベンチャーキャピタリストは、根本的な問題が解決されていないにもかかわらず、LLMのスケールアップに多くの投資をしています。このスケールアップに重点を置く姿勢は、期待が裏切られた場合に金融不安定を招く恐れがあります。

AI投資の崩壊は、経済全体に広範な影響を及ぼし、雇用や消費支出に悪影響を与える可能性があります。AI分野は経済成長の重要な原動力であり、景気の後退は金融危機を引き起こすかもしれません。

この文章は、AI分野が他の学問からの貴重な洞察を無視してきたことが、現在の困難を防げたかもしれないと示唆しています。著者は、この状況が回避できた可能性について考え、ギリシャ悲劇に例えています。

要するに、LLMを超えた新しいアイデアの必要性が急務であり、現在の投資の進行方向に伴う深刻な経済リスクについて警告しています。

要約がありません。

フィンランドで新しい大規模プロジェクトが始まります。このプロジェクトでは、Polar Night Energyが開発した「サンドバッテリー」技術を、Lahti Energiaと協力して使用します。このシステムは、2MWの加熱能力と250MWhの熱エネルギー貯蔵容量を持ち、完成すれば最大の砂を利用した熱エネルギー貯蔵プロジェクトとなります。目的は、地域暖房ネットワークに熱を供給し、電力網のバランス調整市場にも参加することです。

サンドバッテリーは、電気で砂を加熱し、その熱を蓄え、暖房や産業用途に利用します。このプロジェクトにより、地域暖房ネットワークにおける化石燃料の排出を年間約60%削減できると期待されています。これは、天然ガスや木材チップの使用を大幅に減少させることによって実現されます。

建設は2026年初頭に始まり、2027年夏までに完成する予定です。このプロジェクトは、Business Finlandからの助成金によって支援されています。

現代の職場環境では、Slackやビデオ通話などのツールからの中断が増えており、集中力を維持することが難しくなっています。これらの中断は生産性を大きく低下させる可能性があり、著者は仕事の一日を分析するための数学モデルを提案しています。このモデルは、三つの重要なパラメータに基づいています。

一つ目は「ラムダ（λ）」で、これは一時間あたりの中断の頻度を示します。値が高いほど中断が多く、集中力が妨げられ、生産性が低下します。二つ目は「デルタ（Δ）」で、中断後に集中力を取り戻すために必要な回復時間を指します。回復時間が長いほど、生産性の損失が大きくなります。三つ目は「シータ（θ）」で、意味のある仕事をするために必要な最小限の中断のない時間です。もしタスクに必要な集中時間が利用可能な時間を超えると、生産性が低下します。

このテキストでは、これらのパラメータが典型的な仕事の日にどのように影響するかを示し、「悪い」日と「良い」日の違いをシミュレーションを通じて説明しています。例えば、中断が多く回復時間が長い日では生産的な仕事がほとんどできませんが、中断が少なく回復時間が短い日ではより多くの集中時間が確保できます。

重要なポイントとして、中断（λ）を減らすことが生産性向上に不可欠であること、タスクを利用可能な集中時間（θ）に合わせることで仕事の効率が向上すること、回復時間（Δ）を短縮することで中断後の勢いを維持できることが挙げられます。著者は、これらのパラメータを試して自分に合った戦略を見つけることを勧めており、小さな変化でも生産性に大きな改善をもたらす可能性があると述べています。

要約がありません。

この記事では、プログラミングにおける入出力（I/O）性能を向上させるために、io_uring（Linux用）やkqueue（FreeBSD/macOS用）といったノンブロッキングAPIの利用について説明しています。

従来のブロッキングI/Oでは、データの読み書きなどの操作が遅く、効率が悪いことがあります。特に、システムコールはコストが高く、データがすぐに利用できない場合には無駄な時間が発生します。

io_uringやkqueueを使用することで、プログラマーは複数のI/Oリクエストを一度に送信し、リクエストが準備できたときに通知を受け取ることができます。このバッチ処理により、複数のシステムコールによるオーバーヘッドが削減されます。

io_uringはカーネルが直接読み書き操作を処理できるため、ユーザーレベルの呼び出しを減らし、性能を大幅に向上させることができます。

I/Oのスケジューリングと処理を簡素化するために、中央のI/Oディスパッチメカニズムを作成することができます。これにより、操作が完了した際にコールバックを呼び出すことができ、メインアプリケーションのロジックが煩雑になることを防ぎます。

io_uringやkqueueのユーザーデータフィールドにはコールバックへのポインタを保存できるため、I/O操作が終了したときに適切な関数を呼び出すことが可能です。

特定のI/O操作用の関数（例えば、io_dispatch.readやio_dispatch.write）が導入されることで、APIがより使いやすくなっています。

同時に処理できるイベントの数には制限があるため、オーバーフローキューを実装して余分なリクエストを処理することができます。

この記事では、主にLinuxとmacOSに焦点を当てていますが、WindowsにもIOCPという類似のシステムがあり、TigerBeetleはプラットフォームを超えた一貫したI/O抽象化を提供しています。

議論されている実装はシンプルさと決定論のためにシングルスレッドですが、並列処理の恩恵を受けるワークロード向けにマルチスレッドアーキテクチャの可能性もあります。

著者たちは、I/O抽象化をスタンドアロンライブラリとしてリリースし、さまざまなプログラミング言語で使用できるようにすることに興味を示しています。

これらのポイントは、I/O操作をより効率的に処理するための進展と、開発者がアプリケーションをスムーズにするために利用できるツールを強調しています。

要約がありません。

ピーター・ショアのアルゴリズムは、現在の公開鍵暗号システム（RSAやECCなど）に対して脅威をもたらしています。このアルゴリズムにより、量子コンピュータがこれらの暗号を効率的に破ることができるため、現在暗号化されているデータが将来的に解読されるリスクがあります。

インターネットのセキュリティは、主に二つの難しい問題に依存しています。一つは「素因数分解」で、大きな数を素数の積に分解することです（RSAで使用）。もう一つは「離散対数」で、モジュラー算術を用いた方程式における指数を見つけることです（ディフィー・ヘルマンやECCで使用）。従来のコンピュータはこれらの問題を解くのが難しいですが、量子コンピュータはショアの方法を使うことで迅速に解決できます。

ショアのアルゴリズムは、複雑な問題をより単純なものに変換します。これにより、量子コンピュータは数を因数分解したり、離散対数を解いたりすることが多項式時間で可能になり、従来の方法よりもはるかに速くなります。

RSA暗号は、ショアのアルゴリズムによって効果的に破られる可能性があります。具体的には、公開鍵を取得し、ランダムな基数を選び、量子計算を用いて関数の周期を見つけ、その後鍵の因数を導き出します。このプロセスにより、RSA-2048は数分で破られることができます。

楕円曲線暗号（ECC）も同様に簡単に破られる可能性があります。ECCの鍵は小さいため、量子リソースが少なくて済み、RSAよりも攻撃のターゲットになりやすいのです。

情報機関はすでに暗号化されたデータを捕捉しており、量子コンピュータが稼働するようになると解読する計画を立てています。これにより、数年分のデータが危険にさらされる可能性があります。

現在の暗号システムを効果的に破るためには、かなりの量子リソースが必要ですが、これらはまだ開発段階にあります。単に鍵のサイズを増やす（例えば、RSAを8192ビットにする）だけでは、量子攻撃に対する安全性を提供しません。ショアのアルゴリズムは、鍵のサイズに関係なく多項式時間で動作するからです。

ポスト量子暗号と呼ばれる新しい暗号手法が、格子問題や他の数学的構造に基づいて開発されています。NISTは、KyberやDilithiumなどの有望なアプローチを標準化しています。

RSAやECCに依存する現在のシステムから、量子耐性のある選択肢に移行することは大きな課題であり、金融やデータセキュリティなどさまざまな分野に影響を与えます。

ECCの脆弱性により、ビットコインのような暗号通貨も危険にさらされる可能性があります。攻撃者が露出したアドレスから資金を引き出すことができるかもしれません。

組織は、長期的なセキュリティのために従来のRSAやECCの使用を避け、今日から古典的な方法とポスト量子の手法を組み合わせたハイブリッド暗号システムを実装し、既存のシステムを量子耐性のあるソリューションに移行し始めるべきです。

量子コンピュータからの脅威は差し迫っており、組織はデータが脆弱になる前に迅速に対策を講じる必要があります。ショアのアルゴリズムは、現在の暗号システムの根本的な弱点を明らかにしました。

チームが大きくなるにつれて、フィードバックの提供と受け取りがますます難しくなります。小規模なチーム（5～10人）の場合、フィードバックは非公式で、個人的な関係に基づいています。しかし、チームの人数が20人、さらに100人に増えると、これらの関係は希薄になり、リーダーが全員を個人的に知っているわけではないため、フィードバックを理解するのが難しくなります。

チームが200人に達すると、フィードバックは圧倒的で混沌としたものに感じられ、不満を表明する声が大きくなりがちです。人々は状況が良好だと考えるため、ポジティブなフィードバックは減少します。このため、リーダーは本当の懸念と雑音を区別するのに苦労し、防御的になったり混乱したりすることがあります。

大規模な組織でフィードバックを効果的に管理するためには、リーダーは個人的な関係がスケールしないことを認識する必要があります。フィードバックを処理するための構造化されたシステムを導入し、信頼できるチームリーダーを通じて代理関係を築き、フィードバック収集のための明確なチャネルを確立することが重要です。人間的な対応をし、フィードバックのループを閉じ、文脈のない匿名のフィードバックは避けるべきです。

最終的に、リーダーは全員を満足させることはできず、すべての不満に完全に対処できないことを受け入れなければなりません。この現実を認識することは、バーンアウトを避け、組織が成長する中で効果的なリーダーシップを維持するために重要です。

この作家は、十五年間このコミュニティの一員であり、その知識や活発な議論、時には辛口な意見を楽しんでいます。過去と比べて質に対する不満もあるものの、コミュニティに対する感謝の気持ちを表しています。また、二人のコミュニティメンバーに感謝し、これからの一年もこのコミュニティで過ごすことを楽しみにしています。

著者は小学校の思い出を振り返り、インターネットアドレスに使われるドメインネームシステム（DNS）の歴史と構造について掘り下げています。

小学校時代の懐かしい経験が語られ、チェスをする先生やアートの資金集めの試みなどが思い出されます。DNSは、コンピュータ名を整理する階層的なシステムとして説明されており、木のような構造を持っています。DNSの各階層には特定の目的があり、トップレベルドメイン（TLD）は固定されていて、セカンドレベルドメインは登録可能なことが多いです。

DNSの進化と現在の構造についても触れられています。グローバルなTLD（例：.com）と国別コードのTLD（例：.us）の違いが説明され、地理的および組織的な階層を反映しています。1993年に発表されたRFC 1480という文書では、.usドメインに対してより構造的なアプローチが提案され、地域を含む階層が示されましたが、現在ではシンプルな命名規則が好まれるようになっています。

著者は、深く階層化されたドメイン名が混乱を招き、ユーザーフレンドリーでないと主張しています。構造的なアプローチは名前の衝突を減らすことを目指していますが、しばしば長くて複雑な名前になり、ユーザーが覚えにくくなります。多くの元々の階層的な名前は今でも使用されていますが、政府機関や組織が.govなどのシンプルで覚えやすいTLDを使用するようになったため、トレンドはよりシンプルな名前に移行しています。

このテキストは、DNSにおける構造的な命名システムとユーザーフレンドリーさのバランスを探求し、その歴史的な発展と現在の実践について考察しています。

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Beadsは、コーディングエージェント向けに設計された軽量の課題管理ツールです。このツールは、組織力やタスク管理能力を向上させることを目的としています。最新バージョンの0.20.1では、課題に対してハッシュベースのIDが導入され、複数のエージェントが同時に課題を作成しても衝突が起こらないようになりました。このバージョンは、複数の作業者やブランチのワークフローをサポートしており、信頼性が向上しています。

主な特徴として、ハッシュベースのIDが挙げられます。これにより、従来の連番IDの代わりに短くユニークなハッシュ（例：bd-a1b2）が使用され、競合を避けることができます。また、複数のエージェントが同時に作業できるため、課題の管理が容易になります。依存関係の追跡も可能で、課題をさまざまな方法でリンクできます（ブロック、関連、親子関係など）。さらに、Gitとの統合により、課題はJSONL形式で保存され、異なるマシン間で状態を同期できます。すべての変更はログに記録され、プロジェクトの履歴を簡単に追跡できる監査証跡も提供されています。

Beadsのインストールは簡単で、単一のコマンド（bd init）を実行するだけでローカルデータベースが作成され、Gitフックが設定されます。

ユーザーのワークフローでは、コーディングエージェントが自動的に課題を作成・管理し、長期的な計画を改善し、作業のロスを減らします。ユーザーは簡単なコマンドを使って、課題の作成、更新、表示ができます。

Beadsは、Linuxのglibc 2.32以上が必要ですが、macOSやWindowsには特別な要件はありません。

このツールはAIエージェントに最適で、複雑なタスクを管理しつつ、見落としがないようにします。また、人間のユーザーが手動で課題を確認・更新するためのツールも提供しています。

全体として、Beadsはコーディングエージェントのタスク管理を大幅に向上させ、ソフトウェアプロジェクトにおける課題の追跡と処理を容易にします。

ララとベンノ・ラングは、家族4人で小型電気自動車のBYDドルフィンを使い、オーストラリアを20,000キロ巡るロードトリップをしました。アデレードを出発し、冒険のために車を満載にして旅を始めた彼らは、旅を楽しみながらも無理なく進めることができました。旅の中では、イカと泳いだり、有名なナラボール平原を横断したり、西海岸の象徴的な観光地を探索したりしました。充電ステーションには、太陽光発電のものも含まれており、景色や野生動物、例えばイルカやジンベエザメを楽しむことができました。

北部準州では充電器の間隔が長いことや、ユニークな充電状況などの課題もありましたが、彼らはその冒険を楽しみました。また、クイーンズランド州やニューサウスウェールズ州のユニークな歴史や観光名所、例えば「ビッグシング」や地元の飲食店についても触れました。車内カラオケなどの楽しい瞬間もあり、アデレードに戻る際には充電ステーションの便利さを実感しました。旅の間に充電にかかった費用は1,811ドルで、オーストラリアを電気自動車で巡ることが可能であることを示しています。旅の最後には、ジンベエザメと泳ぐという思い出深い体験があり、家族にとって特別な冒険となりました。

OpenAIはChatGPTで成功を収めているにもかかわらず、依然として利益を上げておらず、深刻な財政的課題に直面しています。人工知能にバブルが発生するのではないかという市場の懸念が高まっている一方で、Nvidiaのような企業は好調な業績を報告しています。HSBCのアナリストは、OpenAIが2030年までに利益を上げることはないと予測しており、ユーザー数は世界の成人の10%から44%に増加する見込みです。しかし、成長を支えるためには、さらに2070億ドルのコンピューティングリソースが必要です。これには、MicrosoftやAmazonとの大規模なクラウドコンピューティング契約が含まれています。

HSBCは、OpenAIの運営コストが2030年までに7920億ドルに達し、2033年までには総コミットメントが1.4兆ドルに達すると見積もっています。これにより、累積的なキャッシュフローの赤字が生じることになります。収益は大幅に増加する見込みですが、それでも経費をカバーするには不十分です。OpenAIの将来は、より多くの有料会員を獲得し、デジタル広告のシェアを増やし、運営効率を改善することにかかっていますが、新たな資金調達も必要です。

同社はMicrosoftやAmazonなどの財政的支援者と密接に結びついており、不確実な収益モデルや市場の飽和からリスクにさらされています。現在の市場では、資金調達のために借入を行うことは難しい状況です。アナリストは、AIや技術投資からの全体的な生産性向上についても懸念を示しており、AIには可能性があるものの、まだ大きなリターンが保証されているわけではないと指摘しています。

以前は、Javaのインストールは簡単でした。単一のソースから一つのバージョンをダウンロードすれば済んだからです。しかし、現在では、Amazon、Red Hat、Microsoftなどの複数のベンダーが異なる機能やライセンス条件を持つさまざまなJavaディストリビューションを提供しているため、プロセスは非常に複雑になっています。また、Javaには長期サポート（LTS）リリース（Java 8、11、17、21など）があり、開発者が適切なバージョンを選ぶのが難しくなっています。

この複雑さを管理するために、開発者は通常、次の二つのアプローチのいずれかを採用します。

一つ目は「手動インストール」です。これは、ベンダーのウェブサイトからJavaをダウンロードし、設定を手動で管理する方法ですが、複数のバージョンがあると手間がかかります。

二つ目は「バージョン管理ツール」です。SDKMAN!のようなツールは、異なるJavaバージョンのインストールや切り替えを自動化し、プロセスを大幅に簡素化します。これにより、開発者はシステムを煩雑にすることなく、簡単にバージョンをインストール、更新、切り替えることができます。

バージョン管理ツールは、統一されたインターフェースを提供し、設定を自動で管理することで、開発プロセスを効率化します。これにより、インストールが簡単になり、チーム内での一貫性が保たれ、プロジェクト環境を分離し、アップグレードやクリーンアップが容易になります。

異なるプログラミング言語には、それぞれのバージョン管理ツールがあります。例えば、Python用のpyenvやNode.js用のnvmがあります。複数の言語を扱う場合は、asdf-vmのようなツールがすべてを管理できます。

手動でインストールを管理しているなら、バージョン管理ツールの導入を検討してみてください。これにより、時間を節約し、開発ワークフローの複雑さを減らし、プロジェクトにもっと集中できるようになります。

開発者として独立することは刺激的で、従来の9時から5時までの仕事から解放され、自分のアプリを作る自由があります。しかし、現実は期待とは異なることが多いです。孤独感やプレッシャー、常に意思決定をしなければならないこと、開発者、デザイナー、マーケティング担当者などの複数の役割を一人でこなす必要があることなど、さまざまな課題に直面します。

一部の独立開発者は特定の作業を外注することもありますが、多くはすべてを自分で行うため、圧倒されることがあります。協力する同僚がいないため、孤立感を感じることもありますが、オンラインで他の独立開発者とつながることで助け合うことができます。

アプリをリリースした後も、仕事は終わりません。アプリのマーケティング、ユーザーからのフィードバックの対応、分析の管理など、成功に不可欠な作業が続きます。ユーザーはビジネスにとって重要な存在で、称賛や批判を通じてあなたの進むべき道を示してくれます。

時間管理は非常に重要です。機能開発、ユーザーサポート、マーケティングのバランスを取るために、タスクを効果的に優先順位付けする必要があります。独立した仕事の柔軟性は、個別のスケジュールを可能にしますが、毎日何に集中するかを自分で決めなければなりません。

AIツールは開発プロセスを支援することができますが、多くの開発者は依然として手動でのコーディングを好みます。アプリの最適化やマーケティングに関するコースや書籍など、独立した道を進むためのさまざまなリソースが利用可能です。

独立した生活はやりがいがあり、学びの多いものですが、誰にでも向いているわけではありません。多くの役割をこなし、不確実性に対処する必要がありますが、挑戦を楽しむ人にとっては、充実した道となるでしょう。

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Googleのテンソル処理ユニット（TPU）は、AIタスク、特にTensorFlowのニューラルネットワークを実行するために特別に設計されたカスタムチップです。TPUは、音声検索などのAI機能からの増大する計算要求に対応するために開発されました。これにより、標準的なCPUやGPUよりも効率的な処理が求められました。

Googleは2013年頃からTPUの開発を始め、データセンターの効率を向上させ、深層学習の負荷に対処することを目指しました。TPUは特定のタスク、例えばAI推論に特化しているのに対し、GPUは一般的な処理を行うプロセッサです。TPUは「シストリックアレイ」アーキテクチャを採用しており、メモリアクセスを最小限に抑えることで、データ処理の速度と効率を向上させています。

最新のTPUモデル（TPUv7）は、前のモデル（TPUv5p）と比べて処理能力、メモリ容量、帯域幅の面で大幅に性能が向上しています。TPUは特定のAIアプリケーションにおいて、GPUと比べてコスト効率が良く、エネルギー効率も高いことが多いです。

しかし、TPUの普及には課題があります。主な障壁はエコシステムであり、多くのAI開発者はNvidiaのCUDAに慣れているため、GoogleのTPUフレームワークには不慣れです。現在、TPUはGoogle Cloud Platformでのみ利用可能であり、NvidiaのGPUが主要なクラウドサービスでサポートされているのに対し、アクセスが制限されています。

GoogleのTPUは、クラウド市場での競争優位性を提供し、Nvidiaの高価なGPUへの依存を減らすことで、より良い利益率を実現しています。TPUは、進化するAIの環境でGoogleが市場シェアを維持または拡大するための重要な資産と見なされています。

TPUの現在の生産レベルに関する情報は限られていますが、AI処理の需要が増加するにつれて成長の可能性があります。全体として、GoogleのTPUはAIの能力とクラウドサービスを向上させるための重要な革新として位置づけられていますが、より広範な普及と競争には課題が残っています。

2025年11月8日、Mixpanelは一部の顧客に影響を与えるスミッシング（SMSフィッシング）キャンペーンを発見しました。これを受けて、Mixpanelは迅速にユーザーアカウントの保護に取り組み、さらなる不正アクセスを防ぎました。外部のサイバーセキュリティ専門家と連携し、影響を受けた顧客には直接連絡を取りました。

主な対応策としては、影響を受けたアカウントの保護、アクティブセッションの無効化、侵害されたアカウントの認証情報の変更、有害なIPアドレスのブロック、従業員のパスワードの一斉リセット、ログのフォレンジックレビュー、法執行機関やサイバーセキュリティアドバイザーとの協力が含まれます。

影響を受けた方には、アカウントの保護に関する詳細が記載されたMixpanelからの連絡が届いているはずです。もしメッセージを受け取っていない場合は、アカウントに影響はなく、特に行動を起こす必要はありません。質問がある場合は、Mixpanelのサポートにお問い合わせください。

この記事では、JupyterノートブックでHaskellを実行する2つの主要な方法、IHaskellとxeus-haskellについて説明しています。どちらもJupyterでHaskellコードを実行できますが、構造が異なります。

IHaskellは、Jupyterプロトコルを直接実装したモノリシックなカーネルです。GHC（グラスゴーHaskellコンパイラ）のAPIと密接に統合されており、GHCエコシステムへの完全なアクセスが可能です。ただし、インストールにはGHCのバージョンを一致させる必要があり、設定が複雑になることがあります。性能が高いため、サーバーサイドのアプリケーションや重い処理に最適です。

一方、xeus-haskellはミドルウェアのアプローチを採用しており、プロトコル処理にはXeus C++ライブラリを使用し、MicroHsというシンプルなHaskellインタープリタに接続します。インストールが簡単で、ブラウザなどのクライアントサイド環境（例：JupyterLite）でも動作します。ライブラリの互換性や性能ではIHaskellに劣りますが、迅速なプロトタイピングや軽量なドキュメント作成には適しています。

主な違いとして、IHaskellは独立したカーネルであるのに対し、xeus-haskellはプロトコル管理とHaskell実行を分離しています。また、xeus-haskellは設定が簡単で使いやすいのに対し、IHaskellはより多くの設定が必要です。性能面では、IHaskellはGHCのおかげで通常は速く動作しますが、xeus-haskellはMicroHsインタープリタに制約されます。

IHaskellは標準的なサーバーサイドのデータサイエンスタスクに理想的であり、xeus-haskellは軽量でインタラクティブなドキュメントやクライアントサイドのアプリケーションに向いています。どちらのカーネルも、データサイエンスにおけるHaskellエコシステムの向上に寄与しています。

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このテキストでは、「距離フィールド」という技術を使って視覚デモにおける照明効果を作成するグラフィックスプロジェクトについて説明しています。

距離フィールドとは、画像の各ピクセルが形状からどれだけ離れているかを示す方法です。明るい灰色のピクセルは形状に近く、暗い灰色のピクセルは遠くにあります。

デモではレイマーチングという手法が使われています。これは、ピクセルから光源に向かって光線を追跡する方法です。距離フィールドを利用して、光線が形状と交差するかどうかを確認することで、ピクセルが影の中にあるかどうかを判断します。

影の計算は、最も近い形状までの距離に基づいて光線に沿って進むため、小さな形状を飛ばすことなく効率的に行えます。

デモの目的は、物理的にリアルではないが見た目が美しい影を作成することです。影の強度を計算するために、三つのルールが使われています。形状に近い光線は暗く、交差点から遠いピクセルの影は広がり、光源からの距離が増すにつれて光の強度が減少します。

この方法では、近似技術のためにバンディングアーティファクトが発生することがあります。ランダムな揺らぎを加えるなどの調整を行うことで、この問題を軽減することができます。

著者は、デモをさらに改善するための提案を歓迎しており、執筆過程でのフィードバックに感謝しています。

全体として、このプロジェクトは2Dビジュアルにおける興味深い照明効果を生み出すための高度なグラフィックス技術を探求しています。

Penpotは、デザイナーと開発者が協力できるオープンソースのデザインツールです。デザイナーはデザインやプロトタイプ、デザインシステムを作成でき、開発者はすぐに使えるコードに簡単にアクセスできます。Penpotはブラウザで利用できるほか、自分でホストすることも可能です。また、SVG、CSS、HTML、JSONなどのオープンスタンダードをサポートしており、無料で使用できます。

最近のアップデートでは、Penpotが大幅に改善され、デザインのコラボレーションを向上させるためのネイティブデザイントークン、新しいCSSグリッドレイアウト、完全なUIのリデザインなどの機能が追加されました。

主な機能には、デザイナーと開発者がシームレスに協力できる双方向のコラボレーション、機能を拡張し他のアプリケーションと統合できるプラグインシステム、SVG、CSS、HTMLのコードに迅速にアクセスできるインスペクトモード、組織が自分たちのPenpotインスタンスをホストできるセルフホスティング、プロジェクト間での一貫性を保つためにデザイントークンやコンポーネントを使用できるデザインシステムがあります。

Penpotはコミュニティの参加を奨励しており、ユーザーはテンプレートの作成、バグの報告、コンテンツの翻訳など、さまざまな方法で貢献できます。コミュニティはサポートを提供し、議論の場を設けています。

興味のある方には、2025年10月9日から10日にかけてスペインのマドリードでフェスティバルが開催される予定です。

PenpotはMozilla Public License v. 2.0の下でライセンスされており、Kaleidos Inc.によるプロジェクトです。

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ロビンフッドハッシュ法に関する実験について説明します。この手法は、線形探索ハッシュテーブルにおける衝突処理のための技術です。

まず、衝突処理についてですが、ハッシュテーブルでは通常、線形探索（次の空きスロットを探す方法）やチェイニング（同じハッシュを持つ要素をリンクする方法）を用います。ロビンフッドハッシュ法は、探索シーケンスの長さを最小化することで、特に読み取りが多いアプリケーションでの検索速度を向上させることを目指しています。

探索シーケンスの長さ（PSL）とは、要素がハッシュされた位置と実際にテーブルに配置された位置との距離を指します。ロビンフッドハッシュ法では、要素間のPSLを均等にすることでパフォーマンスを向上させようとします。

著者はロビンフッドハッシュ法のシンプルな実装を作成し、C++の標準unordered_mapと比較しました。この実装には、要素のPSLに基づいて要素を入れ替える挿入関数が含まれており、バランスを保つように設計されています。

パフォーマンスのベンチマークでは、ロビンフッドハッシュ法がさまざまなシナリオでunordered_mapを上回ることが多く、特に連続的およびランダムな検索において優れた結果を示しました。ただし、リリースビルドではデバッグビルドに比べてパフォーマンスの利点が減少しました。

また、実験では混合ワークロード（90%の読み取りと10%の書き込み）やキャッシュ動作のテストも行われ、頻繁な検索が行われるシナリオにおいてロビンフッドハッシュ法が大きなパフォーマンスの利点を示しました。

全体として、ロビンフッドハッシュ法は特定のアクセスパターンやワークロードに対して、unordered_mapよりも効率的な代替手段となる可能性があることが示唆されています。

著者は、古い技術への情熱から、3Dプリンティングを使って機械式計算機を作るプロジェクトに取り組み始めました。最初は既存の設計を探しましたが、どれも複雑すぎたり、モジュール性が不足していたりしました。そのため、独自の設計をゼロから作ることに決めました。

最初の試みでは、歯車を作成しましたが、位置合わせやかみ合わせに問題がありました。調査の結果、「インボリュート歯車」という、力を伝達するのに適した歯車の存在を知りました。この知識を基に歯車を再設計しましたが、歯車の回転に関する問題が発生しました。最終的に、30歯の歯車を使用することで回転の問題を解決しました。

いくつかの試行錯誤と改良を経て、新しい固定システムを導入し、より信頼性の高い計算機のバージョンを完成させました。この最終モデルは良好に機能しており、著者は他の人と共有する準備が整いました。設計図と印刷のための指示へのリンクも提供しています。

NASAのボイジャー1号は、1977年に打ち上げられ、重要な節目に近づいています。2026年11月15日には、地球から約161億マイル（約259億キロ）離れることになり、これにより信号が届くまでに丸1日かかることになります。この距離は、光が1日かけて進む距離に相当します。

ボイジャー1号は、ほぼ50年間宇宙を旅しており、2012年には星間空間に到達しました。秒速約11マイル（約17.7キロ）で移動し、2030年代まで持続する電源を使って地球にデータを送り続けています。

ボイジャー1号との通信は遅く、指令を送って確認するまでに約2日かかります。これに対して、月への信号はわずか1.3秒で届きます。ボイジャー1号の旅は、宇宙の広大さと人間が作り出した技術の持続的な能力を示しており、特に有名な「淡い青い点」と呼ばれる地球の写真がその象徴となっています。

この文書では、さまざまな楽しく役立つ数学ソフトウェアを紹介しています。これらのソフトウェアは、異なる数学的概念を視覚化し理解するのに役立ちます。主なカテゴリーは以下の通りです。

3D幾何学では、三次元の曲線や表面を視覚化するためのソフトウェアがあります。2D幾何学は平面幾何学に焦点を当て、形を視覚化するプログラムです。双曲幾何学は、双曲空間を探求するためのツールです。複素解析では、複素数や関数を研究するためのソフトウェアが提供されています。

パターンと対称性のカテゴリーでは、タイル模様を作成したり、対称性を探求するプログラムがあります。多面体やポリトープに関するソフトウェアは、幾何学的形状を視覚化し分析するためのものです。フラクタルに関しては、フラクタルパターンを生成し研究するためのプログラムがあります。

動的システムでは、時間とともに変化するシステムをシミュレーションするソフトウェアが含まれています。セルオートマトンは、セルオートマトンモデルを探求するためのツールです。シミュレーションには、群れ行動を模擬するボイドなどのプログラムが含まれています。

数学ゲームやパズルのカテゴリーには、ペグソリティアやソコバンなど、さまざまな数学に関連するゲームやパズルがあります。その他のカテゴリーには、プログラマー向けの追加ツールや古い数学ソフトウェアが含まれています。

全体として、このリストは数学を魅力的で視覚的に楽しめるものにするための幅広い数学ソフトウェアを紹介しています。

ジャックスのアタリパドルは2004年に発売され、アタリ2600のクラシックゲームに触発されたパドルゲームとプラグアンドプレイ技術を組み合わせています。元のパドルはマルチプレイヤー用にペアで提供されていましたが、このバージョンは1人用と2人用のオプションがあり、私は1人用のものを選びました。

アタリパドルはオリジナルのアタリ2600ゲームを動かすことはできません。異なるハードウェア、恐らくウィンボンドのマイクロコントローラーを使用し、ゲームプレイには「部分エミュレーション」を採用しています。グラフィックやゲーム選択画面からは、任天堂のNES-on-a-chip技術に基づいていないことがわかります。

このデバイスには、ブレイクアウトやウォーローズなどのクラシックゲームがいくつか含まれていますが、オリジナルのコントロールが一部欠けており、オプションにはメニューボタンを使用します。グラフィックの質は様々で、オリジナルゲームの効果が再現されているものもありますが、すべてが正確に描写されているわけではありません。

全体として、ジャックスのアタリパドルはレトロゲーム愛好者にとって楽しいノベルティですが、特別に探す必要はありません。低価格で見つかれば楽しめるかもしれませんが、真剣なゲーマーにとっては必須ではありません。

このテキストは、ウェブサイトの推薦ローダーに関するCSSスタイルを提供しています。主なポイントは以下の通りです。

レイアウト構造では、推薦カードが異なるセクションでどのように表示されるかを定義しています。具体的には、タイトルやアイテムカードのサイズ、マージン、パディングが設定されています。

レスポンシブデザインにおいては、特定のメディアクエリが画面サイズに応じてレイアウトを調整します。例えば、幅が1200px未満の場合、カードは25%の幅に変更されます。900px未満では33.33%、600px未満ではカードが45%の幅を占め、画像もリサイズされます。

カードデザインでは、各カードに画像とテキストセクションが含まれており、高さ、幅、間隔に特定のスタイルが設定されて、視覚的に魅力的なレイアウトが維持されています。

表示制御では、小さい画面サイズでは特定のカードが非表示にされ、表示を最適化します。例えば、カードが多すぎる場合は最後のカードが隠されます。

インラインローダーについては、アイテムの横スクロールを可能にする特定のスタイルがあり、ナビゲーションカードのためのサイズが定義されています。

全体として、CSSは推薦セクションが視覚的に整理され、さまざまな画面サイズに適応できるようにしています。

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さまざまな分野、特にコンピュータサイエンスや数学に関連する概念や用語が挙げられています。重要なポイントには、異なる種類の例や方法を指す「例」、おそらくアプローチや技術の一種である「ランピングAとB」、データ構造やプログラミングの概念を指す可能性のある「リストヘッド」が含まれます。また、「消去と共有」はデータ処理の二つの異なる方法について述べています。「レプリケーターの減衰」はデータの複製に関連する概念かもしれません。「グラフ彩色」はグラフ理論で用いられる手法です。「Δネット」はネットワーキングやデータ構造に関連する用語で、2025年に期待されています。「λ計算」は1936年に提唱された数学的論理とコンピュータサイエンスの基礎概念です。「レベル」は絶対、相対、線形、アフィン、関連、完全といった異なる測定レベルを示しています。最後に、「GitHub」はバージョン管理と共同ソフトウェア開発のためのプラットフォームです。全体として、詳細な説明はありませんが、技術や数学のさまざまな高度なトピックを扱っています。

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感謝すべきあまり知られていない理由はいくつかあります。

まず、ペットからの愛情があります。犬は愛情を示すように進化してきましたが、彼女は本当にあなたを愛しています。次に、遺伝的多様性についてです。パートナーとの遺伝子の組み合わせは、より健康な子孫を生むことにつながり、生命が適応する助けになります。

また、将来的には風邪に対するワクチン接種が可能になるかもしれません。都市化は病気の拡散を助けますが、衛生状態やワクチンのおかげで私たちは守られています。さらに、進化した病気対策の方法が多く存在し、人工的に作られた病気に対抗する手段が増えています。

清潔な水へのアクセスはほぼ無限で手頃な価格です。歯科医療は健康の重要な側面であり、適切なケアが求められます。放射線に関しては、特定の放射性物質は私たちが考えるほど環境にリスクをもたらさないことがあります。

病気を治すことは寿命を劇的に延ばすわけではありませんが、それでも価値があります。私たちの多様な嗜好は幸福感に寄与しています。カルダモンのような手頃な価格のスパイスは、贅沢な味わいを楽しませてくれます。

歴史からの教訓も重要です。グランマ・モーゼスのような人物は、新しい始まりに遅すぎることはないと教えてくれます。睡眠は心と体のリセットに必要な時間を提供します。航空旅行は、最も安全な交通手段の一つとして知られています。

市場は個人よりもリスクをうまく管理することが多いです。人間関係の複雑さは、愛や繁殖の成功に寄与しています。数学的な関数にはデータフィッティングに役立つ興味深い特性があります。

光場の保存に関する先進的な技術により、複雑な光のフィールドをシンプルな形式で捉えることが可能になりました。適切に処理されたプラスチックは、炭素を隔離するのに役立つことがあります。社会は一般的に親を支援し、子育てを交渉なしで行う手助けをしています。

政治的な進展も見逃せません。今日では、より多くの人々が民主主義や市民的自由を経験しています。三次元の生活は、二次元よりも食事を簡単にします。

これらの点は、個人的な関係から社会の進歩に至るまで、私たちが感謝できるさまざまな側面を示しています。

日本やEUでは、オープンソースライセンスは契約として捉えられています。一方、アメリカではオープンソースライセンスは契約ではなく「一方的な許可」として見なされています。この見方は重要で、アメリカにおけるオープンソースの理解や利用方法に影響を与えています。

この記事では、NISTが開発したポスト量子暗号標準であるML-KEMに関する神話や懸念について説明しています。以下が主なポイントです。

ML-KEMの起源についてですが、これはNSAによって発明されたものではなく、ヨーロッパの暗号学者によって仕様が定められました。NISTはその元の仕様に対して軽微な編集を行っただけです。

ML-KEMにはバックドアは存在しません。バックドアがある場合、秘密が必要ですが、ML-KEMの分析によると、パラメータ空間が非常に狭く（わずか34ビット）、バックドアを隠すことはできません。

ML-KEMはフォールトアタックに対して脆弱ですが、これはアルゴリズム自体の欠陥を示すものではなく、特定の条件下で暗号システムが失敗する可能性に関する問題です。

理論的には、プライベートキーの保有者が拒否する可能性のある暗号文を作成することができ、その結果、キーに関する情報が漏れることがあります。しかし、ML-KEMの設計から考えると、これは非常に起こりにくいことです。

ML-KEMの初期の実装には問題がありましたが、これらはアルゴリズム自体の欠陥ではなく、実装上の誤りです。

ハイブリッド暗号方式は、ML-KEMを他の暗号手法と組み合わせてセキュリティを強化します。NSAはML-KEMを単独で使用することを好みますが、ほとんどのブラウザはハイブリッド版を使用しており、こちらの方が効率的と見なされています。

IETFはハイブリッドアルゴリズムを推奨していませんが、ML-KEMは公式に推奨されているわけではないものの、実際には広く使用されています。

ML-KEMに関する懸念の多くは誤解から生じています。このアルゴリズムは安全であり、脆弱性は暗号システムに典型的なものであり、根本的な欠陥を示すものではありません。

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著者は、従来のピクセルの代わりにPCBトレースとフットプリントを使用して、KiCadでゲームDOOMを成功裏に実行しました。その仕組みは以下の通りです。

まず、レンダリング方法として、壁はPCBトレースを使って作成され、敵やアイテムなどのゲーム内のエンティティはさまざまなコンポーネントフットプリント（小さな電子部品）で表現されています。

次に、データ抽出のために、著者はDOOMのソースコードを修正し、内部のジオメトリデータに直接アクセスできるようにしました。これにより、何千ものピクセルをレンダリングする遅いプロセスを回避しています。

エンティティのマッピングでは、150種類以上のエンティティタイプを分類するための新しいフィールドが追加され、特定のフットプリントにマッピングできるようになりました。

データ転送の際、DOOMエンジンはこのジオメトリデータをUnixソケットを介してKiCadのPythonプラグインに送信します。このプラグインは、オブジェクトを作成したり破壊したりすることなく表示を更新するため、スムーズなパフォーマンスを維持するのに役立っています。

パフォーマンスについては、ゲームは1秒あたり10〜25フレーム（FPS）で動作しますが、これはDOOM自体ではなくKiCadのリフレッシュレートによって制限されています。

さらに、システムはゲームプレイ用のSDLウィンドウとデバッグ用のPythonワイヤーフレームウィンドウの両方にレンダリングをサポートしています。

著者はこのプロジェクトを拡張し、オシロスコープのX-YモードでDOOMを表示する「ScopeDoom」というフォローアッププロジェクトを立ち上げました。これは、ノートパソコンの音声出力を使用して座標を送信します。各フレームには認識可能なレベルのジオメトリが表示されますが、リフレッシュレートは約6Hzと遅くなっています。

詳細については、GitHubでプロジェクトを確認できます。KiDoomとScopeDoomのリンクがあります。

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経済におけるデフレーションは、物価が下がる現象を指し、一般的には消費の減少や経済の低迷を引き起こすため、有害と見なされます。それに対して、適度なインフレーション率（約2%）は消費者の支出を促進するため、好まれています。

著者は、経済的なデフレーションとスタートアップのトレンドを「技術的デフレーション」と呼び、いくつかの重要なポイントを挙げています。

まず、ソフトウェア開発が容易になったことです。特に人工知能（AI）の進歩により、ソフトウェアの構築が安価で簡単になりました。このため、スタートアップは将来のツールがさらに使いやすくなることを期待し、製品の開発を遅らせる傾向があります。

次に、AIの役割についてです。改良されたAIモデルは、アプリケーションの迅速かつ簡単な作成を可能にします。AIが生成するコードは完璧ではないこともありますが、基本的なニーズを満たすことが多く、スタートアップが既存の企業と効果的に競争する助けとなります。

市場への参入が遅れることが今や有利になる場合もあります。遅れて参入する企業は、先行者の失敗から学び、改善されたツールを活用して開発を進めることができます。

最後に、ソフトウェア開発が容易になる中で、スタートアップは製品の構築だけでなく、流通や顧客のニーズの理解に焦点を当てるべきです。

ソフトウェアの構築がますますアクセスしやすくなる中で、スタートアップは急速に変化する環境に適応するための戦略を見直す必要があるかもしれません。

著者は2015年11月にブログを始め、最初の投稿は書評でした。10年が経ち、さまざまな変化を経ながら、ブログや執筆についての洞察を共有し続けています。

著者は、ブログを通じて自分のライティングスキルを向上させることを目指しています。コミュニケーションの明確さと効果を重視し、過去の誤りとして、読みづらくなるような不要な修飾語や形容詞の使用を認めています。

また、著者は思考を編集することの重要性を強調しています。文章を「私は思う」といったフレーズで始めたり、複数の形容詞を使ったりすることは避けるべきだとし、より正確な言葉を使うことを勧めています。

執筆は複数のドラフトを重ねるべきであり、ドラフト間に休憩を取ることで新たな視点が得られると著者は述べています。ブログ投稿のタイミングには柔軟性があり、公開後も更新が可能です。

著者は、インスピレーションがいつ訪れるかわからないため、思いついたアイデアはすぐにメモすることを勧めています。

生成AIの台頭により、人間が書いたコンテンツの価値について議論があります。著者は、執筆には個人的な価値があると考えていますが、コンテンツがあふれる世界でその客観的な価値については疑問を持っています。

著者は完璧なライターではないことを認識しつつ、成長の可能性にやる気を見出しています。より簡潔に書くことを目指し、投稿を1,000語以内に抑えることを目標にしています。

著者は執筆の旅を楽しんでおり、今後の改善を楽しみにしています。

簡単なPythonスクリプトを作成しました。このスクリプトを使うと、コマンドラインから直接言語モデル（LLM）にプロンプトを送信できます。テンプレート機能や構造化された出力、複数のプロンプトをつなげることができるのが特徴です。GoogleのDotprompt形式に触発され、プロンプトをプログラムのように扱い、簡単にリンクできるようにしました。

使い方は簡単です。まず、.promptファイルでモデルと出力形式を定義します。例えば、テキストから感情を分析する場合などです。その後、次のようなコマンドを使ってスクリプトを実行できます：cat reviews.txt | ./runprompt sentiment.prompt | jq '.sentiment'。

主な機能には以下があります。構造化された出力を作成できるため、LLMが有効なデータを返すことを保証するJSONスキーマを作成できます。また、プロンプトの出力を別のプロンプトの入力として渡すことができるため、複雑なワークフローを実現できます。さらに、依存関係がなく、追加のライブラリを必要としない単一のPythonファイルとして提供されているため、ダウンロードしてすぐに実行できます。さまざまなLLMプロバイダー、例えばAnthropic、OpenAI、Google AIと互換性があります。

このツールは、テキストからデータを抽出したり、レポートを生成したりする際に便利です。大規模なフレームワークを必要とせずに利用できます。フィードバックや貢献を歓迎します。

MkSlidesは、教師がMarkdownファイルをReveal.jsを使ってスライドに変換するためのツールです。主なポイントは以下の通りです。

インストールは、pip install mkslidesというコマンドを使って行います。スライドを作成するには、mkslides buildを実行します。編集の際は、mkslides serveを使うことで、リアルタイムで変更を確認できます。

他のツールとの比較では、MkSlidesは一つのコマンドで簡単に使える点が特徴です。Pythonだけが必要で、MkDocsと似たワークフローを持っているため、GitHubやGitLabでの併用が容易です。また、複数のスライドショーのためのインデックスページを生成でき、章ごとに整理するのに便利です。さらに、軽量で、Infrastructure as Code（IaC）をサポートしています。

要約がありません。

14年前、著者はストレージ不足に直面し、ネットワーク接続ストレージ（NAS）サーバーを構築することに決めました。役立つコミュニティを見つけるのに苦労した結果、DIY NASに関するブログを立ち上げ、多くの関心を集めました。その後、毎年同様のマシンを作るようになりました。

彼らの構築における重要な基準は、小型であること、少なくとも6つのドライブベイを持つこと、低消費電力のCPUを使用すること、そしてホームラボとしての可能性を持つことです。小型化は限られたオフィススペースに収めるために必要で、ドライブベイは当初はストレージのために6つ必要でしたが、ハードドライブの容量が増えたため、4つに減らすことも考えています。NASは常時稼働するため、電気代を節約するために低消費電力のCPUが求められます。また、現代のNASは仮想マシンや自己ホスト型サービスをサポートできるため、ホームラボとしての利用も可能です。

現在、部品の価格が上昇しており、NASの構築が難しい時期となっています。著者は最新の構築を公開するかどうかを考えており、将来的に価格がさらに悪化することを懸念しています。

DIY NAS: 2026年版では、Intel Core 3 N355 CPUを搭載したTopton N22マザーボードを選びました。これにより、ファイルサーバー以外のさまざまな作業が可能になります。コンパクトなJONSBO N4ケースと高品質なNoctuaファンを選び、騒音管理にも配慮しました。

この構築の特徴としては、32GBのDDR5 RAMがあり、ストレージと仮想マシンのホスティングに十分な容量を持っています。ブートドライブには128GBのSSDを2つ使用し、アプリやVMのストレージにはパフォーマンス向上のために1TBのNVMe SSDを2つ選びました。また、著者は以前使用していたハードドライブを活用し、将来のストレージニーズを計画する重要性を強調しています。

組み立て中には、ケーブル管理やドライブの取り付けに苦労しました。著者は、計画をしっかり立てることを推奨し、ストレスを避けるようにしています。

ハードウェアの組み立てが終わった後、BIOSの設定を行い、信頼性を確保するためにバーンインテストを実施しました。ストレージ管理にはTrueNAS Community Editionを設定しました。

ベンチマークテストでは、DIY NAS: 2026年版が良好なパフォーマンスを示し、ネットワーク速度をしばしば超えることが分かりました。著者は、複数のハードドライブを運用する際の電力消費の重要性を指摘し、そのコストがかなりのものであることを述べています。

この構築は優れたパフォーマンスとアップグレードの可能性を提供しますが、著者は部品コストの上昇を受けてオークションに出すことを検討しています。他の人々にも自分自身のNASを構築してみることを勧め、その経験を共有するよう促しています。

Opteryのキャリアページが表示されない場合、クッキーが原因かもしれません。全ての内容を見るには、画面左下のクッキーアイコンをクリックして、パーソナライズクッキーを受け入れてください。

Zigというプログラミング言語プロジェクトが、10年の間にGitHubからCodebergに移行しました。この決定は、Microsoftに買収されて以来のGitHubのパフォーマンスや変更に対する不満から来ています。ユーザーは特にGitHub Actionsにおいて、遅延やバグの多い機能に悩まされており、プロジェクトの継続的な統合システムに支障をきたしています。

Zigのチームは、資金調達に重要な役割を果たしているGitHub Sponsorsプログラムが放置されていることにも懸念を示しています。彼らは支援者に対し、GitHub Sponsorsから非営利プラットフォームのEvery.orgへの寄付の移行を促しており、関連する特典も段階的に廃止する予定です。

移行計画には、GitHubのリポジトリを読み取り専用にし、Codebergで新しい課題番号を開始することが含まれています。これにより混乱を避けることができます。移行中にCodebergチームからの支援に感謝しており、企業の統合が進む時代において、非営利プラットフォームへの移行が自分たちの価値観に合致していると考えています。

楽しいハッキングを！

Googleは、Gmailの内容をAIのトレーニングに使用しているという誤解を招く主張に対して反応しました。これらの主張によれば、ユーザーはGmailの「スマート機能」を無効にしなければならないとされています。しかし、Googleはこれらの報告が誤解を招くものであるとし、メールの内容をAIのトレーニングに使用していないことを明確にしました。Gmailのスマート機能には、スペルチェックや注文追跡などが含まれており、これらは数年前から提供されています。ユーザーは設定を確認する必要があります。最近のアップデート後に、自動的にこれらの機能に再度オプトインされている場合があるからです。

SyncKitは、ローカルファーストアプリケーションを構築するためのシンプルで効率的な同期エンジンです。開発者は数行のコードでリアルタイムデータ同期を実装でき、従来の複雑でコストのかかる方法よりも簡単に利用できます。

SyncKitの主な特徴には、オフラインファーストの機能があります。インターネット接続がなくてもスムーズに動作し、飛行機やトンネルなどさまざまな場所での利用が可能です。また、コアSDKのサイズは約59KBのgzipped形式で、ローカル専用のライトバージョンは約45KBです。データの競合を処理するために、最後に書き込まれたものが勝つ（LWW）という自動競合解決の戦略を採用しています。オープンソースであるため、ユーザーはデータを完全にコントロールでき、ベンダーロックインがありません。さらに、ローカルでの更新はほぼ瞬時に行われ、ネットワーク同期も低遅延（10〜50ms）で実現します。

他のソリューションと比較すると、SyncKitはFirebaseやSupabaseよりも使いやすく、コンパクトで、真のオフライン機能を提供します。また、YjsやAutomergeよりもシンプルなAPIと優れたパフォーマンスを持っています。

SyncKitを使用するには、SDKをインストールし、アプリ内で初期化するだけです。これにより、異なるタブやセッション間でのデータの自動同期が可能になり、ブラウザ内での永続的なストレージが実現します。

今後のアップデート（v0.2.0）では、テキスト編集、カウンター、そして高度なデータ構造のサポートが予定されています。SyncKitは、オフラインファーストの同期を簡単かつ効率的に実装したい開発者に最適なツールです。

要約がありません。

Positronはデータサイエンス向けの新しい統合開発環境（IDE）で、Visual Studio Code（VS Code）やRStudioからの移行がスムーズに行えます。独自の機能として、内蔵のデータエクスプローラーがあり、データフレームを簡単に表示・操作できます。また、インタラクティブなコンソールを使って、リアルタイムでコードを実行し、変数を確認することができます。さらに、AIアシスタンス機能があり、コーディングやデバッグ、データ分析の手助けを受けることができます。

VS Codeからの移行では、PositronはVS Codeの使い慣れた機能やショートカットを保持しつつ、データサイエンスに特化したツールを追加しています。RStudioからの移行の場合、RStudioに似たインターフェースを提供し、RとPythonの両方をサポートし、多くの拡張機能でカスタマイズが可能です。

ブログには、VS CodeとRStudioそれぞれの詳細な移行ガイドへのリンクがあります。ユーザーはPositron内で「Welcome: Open Walkthrough」と検索することで、移行の手順を直接確認できます。また、チームはJupyterユーザー向けのガイドなど、さらなるガイドの作成に取り組んでおり、必要なリソースについてのフィードバックを歓迎しています。

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要約がありません。

バンデルサール・ブレリオは、1911年にティーンエイジャーの兄弟ジュールス「J.J.」とフランク・バンデルサールによって作られたユニークな航空機です。この飛行機は、ルイ・ブレリオが設計した重要な初期の飛行機であるブレリオXIに触発されました。ブレリオXIは、1909年にブレリオが英仏海峡を横断したことで人気を博しましたが、そのデザインのために飛行が難しいという課題もありました。

バンデルサール兄弟は、正式な教育は限られていましたが、優れた機械技術を持っていました。彼らはブレリオXIの独自のバージョンを作り上げ、標準の航空機エンジンの代わりに改造した自動車エンジンを使用し、構造にもいくつかの変更を加えました。彼らの飛行機は、工場製のモデルほど洗練されてはいませんでしたが、初期の修理を経て無事に飛行しました。

この航空機は数十年にわたり家族に保管され、さまざまな修復の試みが行われました。2009年には購入され、飛行可能な状態に修復され、2012年11月には100年以上ぶりの初飛行を果たしました。現在、この飛行機は実験機として登録されており、その独自の遺産を守るために厳しい条件の下で飛行しています。修復作業は権威ある賞を受賞し、その歴史的な重要性が示されています。

要約がありません。

Alan.appは、ユーザーがアクティブウィンドウをより見やすくするために作られたシンプルなMacアプリケーションです。このアプリは、ウィンドウの周りに境界線を追加します。ユーザーは、境界線の幅や色をライトモードとダークモードの両方でカスタマイズできます。アプリはダウンロード可能で、機能を紹介するデモ動画も用意されています。また、ターミナルコマンドを使うことで、Dockからアプリのアイコンを隠すこともできます。

カリグラは、結果が重要な技術的な環境向けのツールを作っています。彼らは、人々が集中し、生産的であり続ける手助けをすることに重点を置いており、完全に没頭する状態を大切にしています。彼らのコンピュータは、仕事を効果的にサポートするために独自の原則に基づいて設計されています。

要約がありません。

要約がありません。

Linuxオペレーティングシステムにおける入力デバイスの管理について、カーネルの入力処理システムに焦点を当てて説明します。

入力処理は主に三つの部分に分かれています。まず、カーネルレベルの処理では、デバイスドライバや入力コアサブシステムを通じてハードウェアとの相互作用やイベントを管理します。次に、公開レイヤーには、イベント抽象化を行うevdevや、デバイス属性やユーザースペースとの相互作用を管理するためのファイルシステム（devtmpfs、sysfs、procfs）が含まれています。最後に、ユーザースペースの処理では、入力イベントを解釈するためのデバイス管理ツールであるudevやライブラリのlibinputが関与しています。

入力コアは、入力デバイスやイベントを管理するために重要な役割を果たし、ハードウェアとユーザースペースアプリケーションの橋渡しをします。入力デバイスは、定義された構造を通じてシステムに登録され、ドライバがイベントを送信し、それがユーザースペースのプログラムに利用可能になります。

デバイスは、USBやPCIなどのバスを通じた接続やドライバの関連付けに基づいて階層的に整理されています。各デバイスには、システムがデバイスと対応するドライバを一致させるための一意の識別子（MODALIAS）が付与されています。

カーネルは、デバイスが接続または切断されるときにドライバを動的に読み込むホットプラグシステムを使用し、udevがユーザースペースでこれらのイベントを処理します。

sysfsファイルシステムはデバイスの構造化されたビューを提供し、procfsは診断用により人間に読みやすい形式を提供します。これらのファイルシステムは、ユーザーや開発者がカーネル内でデバイスがどのように表現され、管理されているかを理解するのに役立ちます。

例えば、キーボードやマウスなどの異なる入力デバイスは、さまざまなプロトコル（HIDなど）を通じて通信し、入力コア内で表現され、最終的にはユーザースペースアプリケーションにその機能が提供されます。

Linuxの入力管理システムは複雑ですが、ハードウェアからユーザースペースまでのデバイス処理に明確な構造を持ち、入力イベントが効率的に処理され、アプリケーションで利用できるようになっています。

リアム・フォールンは、私たちの生活におけるAI生成コンテンツの圧倒的な存在について語り、歯磨き習慣を追跡しレポートを生成するAI歯ブラシのような製品の不条理さを指摘しています。彼は、ボットによって作成された低品質な記事や本、投稿が氾濫していることを批判し、それらが本物の人間の洞察や創造性を欠いていることを強調しています。

フォールンは、GoogleやAmazonのような多くのオンラインプラットフォームが質よりも量を重視しているため、平凡なコンテンツが繁栄し、高品質な作品が見過ごされていると指摘します。現在、インターネットには一般的な記事や存在しない人々のストック写真、さらにはAI生成コンテンツを作成するためのコースがあふれています。

全体として、彼は私たちがこの「粗悪なコンテンツ」を普通のこととして受け入れていることに懸念を示し、市場が意味のある貢献よりも表面的な関与を評価している状況を問題視しています。この状況は、効率性やコスト削減がコンテンツの質の低下を招いているというより広い問題を反映しています。

Onyxのクリスとユーホンは、さまざまな言語モデル（LLM）と連携できるオープンソースのチャットプラットフォームを開発しています。このプラットフォームは、LLMの有用性を高めるための重要なツールを提供します。彼らは以前、検索ツールのDanswerを開発しましたが、ユーザーがLLMとのチャットを好むことに気づきました。そのため、Onyxに方向転換し、新規ユーザーと経験豊富なユーザーの両方にとって使いやすい高品質なチャット体験を提供することに注力しています。

Onyxには、使いやすいチャットインターフェースや、ウェブ検索やカスタムツールなどのさまざまなツールや統合のサポート、役割に基づくアクセス制御や簡単なホスティングなどの企業向けセキュリティ機能が含まれています。

開発を通じて、会話の文脈を管理することや、異なるモデルの動作を理解することの重要な教訓を学びました。すでに、Fortune 100企業の一つでOnyxを使用している10,000人以上の従業員から成功を収めています。

Onyxを試してみたい方は、ローカルにセットアップするか、クラウド経由でアクセスできます。既存の企業向けチャットソリューションに対するより良い代替案となるための機能についてのフィードバックを歓迎しています。

ThePrimeagenの動画では、攻撃者がClaudeのようなAIシステムをハッキングしてサイバー攻撃を行う方法について説明しています。主な問題は、AIエージェントを隔離してこれらの攻撃を防ぐ必要があることです。この問題に対処するために、ERAというソリューションが開発されました。ERAは、ローカルのマイクロVMを基にしたサンドボックス技術を使用しており、AIが生成したコードに対してハードウェアレベルのセキュリティを提供します。これにより、従来のコンテナよりも安全性が高まります。ERA内で攻撃が発生しても、メインシステムには影響を与えません。ERAについての詳細はGitHubで確認でき、クイックスタートガイドに従って使用を開始できます。このソリューションに関するフィードバックや意見も歓迎されています。

Gemini CLIは、コーディング、デバッグ、自動化のためのスマートアシスタントとして機能するオープンソースのAIツールです。ここでは、Gemini CLIを効果的に活用するためのポイントやヒントを紹介します。

まず、インストール方法ですが、npmを使ってインストールするか、npxを利用してインストールせずに実行することができます。アクセスするためには、GoogleアカウントまたはAPIキーで認証が必要です。

次に、プロジェクト固有の指示を保存するためにGEMINI.mdファイルを使用します。これにより、重要な詳細を記憶させることで、繰り返しのプロンプトを避けることができます。

カスタムスラッシュコマンドを作成することで、テストの生成やデータベースのリセットなど、繰り返し行う作業を簡素化できます。これらのコマンドは設定ファイルに定義します。

Gemini CLIは、カスタムモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを統合することで拡張できます。これにより、外部ツールやデータベースに接続することが可能になります。

重要な事実や決定を記憶させるためにメモリコマンドを使用し、セッション中にAIが重要な情報を忘れないようにします。

チェックポイント機能を有効にすると、変更前のプロジェクトの状態を保存できます。必要に応じて、/restoreコマンドを使って以前の状態に戻すことができます。

最後に、役立つコマンドの例として、/memory showで保存された事実を表示したり、/initでGEMINI.mdのテンプレートを作成したり、/mcpで登録されたMCPサーバーのリストを表示することができます。

これらのヒントを活用することで、Gemini CLIを開発プロセスにおいて強力なツールとして利用できるようになります。

この論文では、証明支援ツールであるCoqを用いて、x86アーキテクチャの簡略化されたバージョンを形式化することについて論じています。著者たちは、依存型や記法などのCoqの高度な機能を活用することで、x86アーキテクチャの意味をより明確で扱いやすくすることを目指しています。

まず、著者たちはx86マシンのモデルを作成し、ビット、バイト、メモリを明確に表現できるようにしています。これにより、システムソフトウェアの形式的検証が容易になります。次に、Coqを使用してアセンブリプログラムを作成し、これをCoq環境内で直接機械語にアセンブルすることができます。アセンブラは16進数の出力を生成し、実行のために2進数に変換できます。

論文では、階乗を計算するための簡単なアセンブリコードの例が示されており、Coqがこのアセンブリから実行可能な機械コードを生成する方法が説明されています。また、著者たちはアセンブラが命令を正しく符号化し、生成された機械コードが指定された特性に従っていることを証明しており、信頼性を高めています。

さらに、Coqは条件分岐やループなどのマクロを定義することを可能にし、ユーザー定義の構造を通じて標準的なx86呼び出し規約をサポートします。著者たちは、Coq内にドメイン特化型言語（DSL）を埋め込む可能性についても言及しており、プログラミングと証明プロセスの最適化を図っています。

最後に、正規表現をx86機械コードに変換するコンパイラの開発についても説明されており、数学的理論と実際のプログラミングタスクとの統合が強調されています。全体として、この論文はCoqが複雑なアーキテクチャのモデル化、実行可能なコードの生成、正しさの証明において持つ能力を示しており、アセンブリ言語プログラミングと形式的検証の両方において強力なツールであることを示しています。

このテキストは、Postgresデータベースを使用してウェブアプリケーションの非同期タスクを管理する戦略について説明しています。

まず、著者はサーバーの複雑さを最小限に抑えることを好み、各エンドポイントがシンプルなデータベースクエリを実行することで、迅速でスムーズなユーザー体験を確保しています。

次に、複雑な操作を直接実行するのではなく、タスクテーブルにタスクをキューイングする方法が提案されています。これにより、システムはユーザーに迅速にアクションを確認でき、バックグラウンドでタスクを処理することが可能になります。

データベーストランザクションの重要性も強調されています。一度に複数の場所に書き込むことはリスクが高く、データ損失を引き起こす可能性があります。

Postgresを使用してさまざまなタスクを管理することで、複数のシステム（RedisやSQSなど）を使用する際に生じる複雑さを避けることができます。このアプローチはエラーハンドリングを簡素化し、トランザクションの整合性を維持します。

人為的なエラーとソフトウェアエラーを別々に管理することも重要です。システムはユーザーに即座にフィードバックを提供し、コンピュータがリトライやエラー処理を効率的に行えるようにするべきです。

最後に、タスクテーブルを作成し、タスクを処理するワーカーのコード例が示されています。主な特徴には、失敗したタスクのリトライ機能、安全な処理のためのトランザクションの使用、複数のワーカーが干渉せずに同時に実行できることが含まれています。

著者は、非同期タスクを管理するためにPostgresテーブルを使用することを推奨しており、そのシンプルさ、一貫性、効果的なエラーハンドリングの利点を強調しています。

「バスルームのドアを取り戻そう」キャンペーンは、プライバシーと尊厳を守るために必要不可欠とされるバスルームのドアを取り外したホテルに焦点を当てています。このウェブサイトでは、適切なバスルームのドアがあると確認されたホテルのリストを提供しており、ガラス製のドアやドアがまったくないホテルは避けています。キャンペーンの創設者は、多くのホテルに連絡を取り、バスルームのドアが完全に閉まるかどうか、またガラス製でないかを確認しています。旅行者は、バスルームのドアがないホテルを報告することで、公共の認識を高めることができます。このキャンペーンの目的は、ホテルにゲストのプライバシーを優先させ、バスルームのドアを持つという基準を取り戻すことです。

DARE SGA1プロジェクトは、欧州の高性能計算共同事業（JU）からの助成金101202459によって資金提供されています。この資金は、EUのホライズン・ヨーロッパプログラムからのもので、スペイン、ドイツ、イタリアなどのいくつかの国からの支援も含まれています。プロジェクトはこの資金を受けていますが、表明された意見は著者自身のものであり、EUや資金提供機関の意見を代表するものではありません。したがって、EUや資金提供機関はその内容に対して責任を負いません。