この記事では、人工知能（AI）を不適切に設計されたビジネスプロセスに追加するだけでは改善にはつながらず、むしろ悪いプロセスを速めるだけだと強調しています。多くの企業はAIを非効率性の迅速な解決策と誤解していますが、実際にはAIは既存のワークフローを加速させるツールに過ぎません。

重要なポイントは以下の通りです。まず、AIは魔法の解決策ではありません。AIはビジネスプロセスの根本的な問題を解決することはできず、組織を賢くするわけではなく、ただプロセスを速めるだけです。

次に、非構造化データの理解が重要です。AIは、メールやあいまいなメッセージのような非構造化データの処理が得意で、これらはしばしば非構造化されたワークフローを反映しています。こうした非公式なプロセスは、AIを効果的に適用する前に明確に定義する必要があります。

また、ビジネスプロセスの最適化が必要です。組織はAIを活用する前に、まずワークフローを改善し、構造化する必要があります。これには、プロセス内のトリガー、変換、出力を特定することが含まれます。

さらに、スピードと知性の違いについても触れています。AIはタスクのスピードを上げますが、知性や理解を加えるわけではありません。結果を効果的に解釈するためには、人間の監視が依然として必要です。

最後に、プロセス改善に焦点を当てるべきです。企業は、特に非構造化データを含むワークフローを洗練させることを優先し、その後にAIソリューションを統合するべきです。プロセスのボトルネックを理解し、対処することで、AIを使用した際により良い結果が得られます。

要するに、この記事はAIの過剰な期待を追い求めるのではなく、企業が成功するAI導入のためにまずプロセスの最適化に注力することを勧めています。

CloudFlareは、DNSリクエストを迅速に処理し、攻撃から防御するために、独自のDNSサーバー「RRDNS」を開発しました。DNSは古くて複雑なシステムであり、何百万ものレコードを管理していますが、その中でLOC（ロケーション）レコードはごくわずかです。このLOCレコードは、物理的な場所を指定するためのものです。

LOCレコードの例は、geekatlas.comのウェブサイトで見ることができます。LOCレコードは少ないですが、ある顧客が自分のレコードについて質問をしたことで、RRDNSがLOCリクエストを処理できる能力を持っていることが判明しました。しかし、内部で使用するためのフォーマットに変換するコードが不足していました。

LOCレコードのフォーマットには、必須の緯度、経度、高度に加え、サイズや精度のオプション値が含まれています。このデータは、RFC 1876で説明されている特定のバイナリ形式で保存されます。チームはこの問題を解決するためにパーサーを実装し、現在RRDNSはLOCレコードを適切に処理できるようになりました。

CloudFlareのサービスは、インターネットのパフォーマンスとセキュリティを向上させ、さまざまなアプリケーションをサポートし、サイバー脅威から保護します。彼らの提供するサービスについての詳細は、公式ウェブサイトを訪れることで確認できます。

要約がありません。

著者は、Hachiという自己ホスト型の検索エンジンを開発しています。このエンジンは、特に画像を中心に、ユーザーが自分の個人データを検索する手助けをすることを目的としています。プロジェクトは、人々がさまざまなデバイスやクラウドサービスにわたって増加するデータを生成し、保存していることを認識しています。Hachiは、データの保存場所に関係なく、ユーザーが自分のデータにアクセスできるようにすることで、検索プロセスを簡素化しようとしています。

現在、Hachiは画像検索をサポートしており、将来的には動画、テキスト、音声への拡張を計画しています。著者は、既存の検索エンジンの限界に対処する重要性を強調しています。これらのエンジンは、しばしば情報の一方向的な流れを提供し、ユーザーの部分的な知識や誤字を考慮していません。Hachiは、リソースの複数の属性をユーザーに直接提示し、検索を段階的に洗練させることを目指しています。

プロジェクトの主なテーマには、ユーザー中心のデザイン、ミニマリズム、実験、ハッカビリティがあります。Hachiは、ユーザーがフィードバックを提供し、クエリを洗練させることを可能にし、個々のニーズに基づいて検索体験を向上させることを意図しています。また、外部依存を最小限に抑え、開発者がコードを修正・拡張しやすくすることを目指しています。著者は、従来のデータ属性と機械学習を融合させて検索機能を強化することを探求しています。Hachiは、開発者がニーズに応じてカスタマイズできるように、簡単に修正できるよう設計されています。

バックエンドは主にPythonで書かれており、パフォーマンスが重要な部分はNimとCで実装されています。著者は、メタデータを保存するためのメタインデクシングエンジンと、セマンティック検索のためのベクトルインデックスを開発し、元のデータを重複させることなく迅速な検索を目指しています。

プロジェクトには顔認識機能も組み込まれており、ユーザーは顔の属性に基づいて画像を検索できます。顔のクラスタリングや正確な認識には課題がありますが、著者は顔認識タスクにおいて約25ミリ秒の低遅延で有望な結果が得られていると報告しています。

フロントエンドはHTML、JavaScript、Tailwind CSSを使用して構築されており、パフォーマンスとユーザー体験に重点を置いています。Windowsアプリ版は、ネイティブAPIにアクセスしながらフロントエンドを表示するためにウェブビューを使用しています。

著者は、Hachiの開発を続け、リモートデータのインデックス作成を可能にする機能を探求し、プロジェクトがユーザーフレンドリーで効率的であり続けることを望んでいます。また、資金調達やプロジェクトの持続可能性の課題を認識しつつ、コア機能を維持することの重要性を強調しています。

要約がありません。

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この記事では、バニラJavaScriptと新しいブラウザAPIであるURLPatternを使って、シンプルなシングルページアプリケーション（SPA）ルーターを作成する方法について説明します。

URLPatternとは、特定のパターンに対してURLを照合し、テストするためのツールです。これにより、現在のURLに基づいてどのコンポーネントを表示するかを簡単に判断できます。

ルーターの設定は、URLパスを特定のウェブコンポーネントにリンクさせるオブジェクトの配列を使用して行います。例えば、/home、/posts、/aboutなどのパスがあります。

ルーターは現在のURLを設定されたパスと照合し、適切なコンポーネントを表示します。このロジックを管理するために、カスタムウェブコンポーネントであるMyRouterを使用します。

リンクがクリックされると、デフォルトのナビゲーション動作が防止され、ルーターがURLを更新し、正しいコンポーネントを表示することでナビゲーションをシミュレートします。また、popstateイベントを利用して、ブラウザのナビゲーション（戻るボタンや進むボタン）を管理します。

サーバーは、すべてのルートに対して単一のHTMLファイルを提供するように設定する必要があります。これにより、クライアント側でSPAがルーティングを引き継ぐことができます。

ルーターの設定を公開することには注意が必要です。XSS（クロスサイトスクリプティング）などのセキュリティリスクを避けるためです。また、ルーターのコンポーネントリストは静的でプライベートに保つことが重要で、無許可のコンポーネント表示を防ぎます。

将来的には、ルートに動的セグメントを追加したり、クエリパラメータを処理したり、ネストされたルーターを実装するなどの改善が考えられます。

自分自身でルーターを構築することは、ウェブ技術を理解するために教育的で有益ですが、確立されたフレームワークがすでに解決している複雑さを扱う必要があります。

WinAppsは、GNU/Linuxシステム（KDE Plasma、GNOME、XFCE）上でMicrosoft 365やAdobe Creative CloudなどのWindowsアプリケーションをネイティブアプリのように実行できるツールです。

この仕組みは、Docker、Podman、またはlibvirtを使用してWindowsの仮想マシン（VM）を利用します。インストールされているWindowsアプリケーションを特定し、Linuxデスクトップ上にショートカットを作成します。また、FreeRDPを使ってWindowsアプリをLinuxアプリと並行して表示します。

主な機能には、WindowsからLinuxのホームディレクトリにアクセスできること、Nautilusでファイルを右クリックして適切なWindowsアプリで開くことができること、Windowsアプリケーションを簡単に管理するためのタスクバーウィジェット、Microsoft OfficeのリンクをWindowsサブシステムで自動的に開く機能があります。

WinAppsは、カーネルレベルのアンチチートシステムを除くすべてのWindowsアプリケーションをサポートしています。コミュニティによってテストされたアプリケーションやWindowsレジストリ内の他の.exeファイルをスキャンします。

インストール手順は以下の通りです。まず、Docker、Podman、またはlibvirtを使用してWindowsの仮想マシンを設定します。次に、使用しているLinuxディストリビューションに応じて必要なパッケージをインストールします。Windowsの認証情報や設定を指定するための設定ファイルを作成し、FreeRDP接続をテストしてWindows VMに接続できることを確認します。最後に、WinAppsをインストールして使用を開始します。

さらに、ユーザーは自分のアプリケーションを追加したり、既存のアプリケーションを変更したりすることができます。アプリケーションやVMのコントロールに簡単にアクセスできるWinAppsランチャーも利用可能です。また、Nixを使用したインストール手順も提供されています。

全体として、WinAppsはWindowsアプリケーションをGNU/Linux環境にシームレスに統合する方法を提供し、Linuxでは利用できないソフトウェアにアクセスする必要があるユーザーの生産性を向上させます。

要約がありません。

著者は、ビデオ編集を簡素化するためのツール「Magiclip.io」を作成しました。ビデオ編集には多くの遅くて繰り返しの作業が必要ですが、Magiclip.ioは複数の編集作業を一つのプラットフォームに統合しています。これにより、ユーザーは自動字幕生成、無音部分の削除、AIによる音声ナレーション、音声の強化、画像の解像度アップ、クリップの抽出、サムネイルの生成、TikTokやリール用のフォーマット変換などの機能を迅速に扱うことができます。目的は、複雑な作業フローをシンプルなアップロードとダウンロードのプロセスに縮小することで、ビデオ編集をより速く、簡単にすることです。著者は、追加の自動化作業、ユーザー体験の改善、API機能の可能性についてのフィードバックを求めています。

キャリアに関する内容ですが、具体的な情報や詳細は提供されていません。このトピックについては、さらに読むべきことがあるかもしれません。

要約がありません。

ウェブサイトを訪れる際に、ブラウザが自動的に共有する情報を表示するツールを作成しました。このプロジェクトはGitHubで見ることができ、デモも試すことができます。重要な点は、データはどこにも送信されず、すべてがブラウザ内で直接実行されることです。

このガイドでは、競合のない複製データ型（CRDT）について探ります。CRDTは、分散システムにおいて調整なしで同時に編集できるデータ構造であり、ネットワーク障害があってもデータの整合性を保つことができます。

CRDTは2014年頃、同時書き込みを処理できる分散データベースRiakによって注目を集めました。著者は、失敗したビールスタートアップBrewtownでの経験を通じてCRDTを初めて探求し、その後2025年に現在の状況や応用を理解するために再びこのテーマに取り組みました。

CRDTの基本的な特徴として、データが自動的にマージされ、変更について合意する必要がないことが挙げられます。CRDTの重要な特性には、可換性、結合性、冪等性があります。

CRDTにはいくつかのタイプがあります。状態ベースのCRDT（CvRDT）は、マージのために全体の状態を送信します。一方、操作ベースのCRDT（CmRDT）は、ローカルに適用するための操作を送信します。

一般的なCRDTの種類には、G-Counter（増加のみ可能なカウンター）、PN-Counter（増加と減少の両方をサポート）、G-Set（追加のみ可能な集合）、2P-Set（追加と削除は可能だが再追加は不可）、LWW-Element-Set（タイムスタンプを使用して追加と削除を管理）、OR-Set（同時操作からのデータ損失を避けながら要素の追加と削除をサポート）があります。

さらに進んだCRDTとして、RGA（複製可能な成長配列）は、挿入を管理するためにユニークなIDを持つシーケンスを扱います。MV-Registerは、同時に存在するすべての値を保持し、OR-MapはOR-Setと値を組み合わせたマップ構造です。因果CRDTは、整合性をより効果的に管理するために因果追跡を取り入れています。

CRDTにはいくつかの課題や考慮すべき点があります。ガーベジコレクションは、CRDTがメタデータを蓄積するにつれて、その管理が重要になります。戦略としては、時間ベースの期限切れ、協調的なガーベジコレクション、因果追跡のためのバージョンベクターの使用があります。また、性能に関しては、CRDTごとに空間効率や操作効率が異なり、選択は特定のアプリケーションのニーズに依存します。

CRDTは、共同編集、ショッピングカート、分散データベースなどのシナリオで役立ちます。必要な操作、データ損失に対する耐性、メタデータのオーバーヘッドに基づいて適切なCRDTを選択することが重要です。

CRDTは分散データ管理に強力な解決策を提供しますが、整合性、性能、複雑性に関するトレードオフを慎重に考慮する必要があります。このガイドは、CRDTとその実世界での応用を理解するための有用なリソースとなります。

アメリカ合衆国の第20代大統領ジェームズ・A・ガーフィールドは、1876年に下院議員として在職中にピタゴラスの定理の独自の証明を発表しました。この証明は、数学に対して独自の貢献をしたことで知られる唯一のアメリカの大統領としての彼の特異性が際立っています。ガーフィールドの証明は巧妙であり、370の証明が収められたコレクションにも含まれています。

彼の証明では、直角三角形を描き、その三角形に関連する特定の形の面積を二通りの方法で計算できることを示しました。これにより、ピタゴラスの定理が示すように、( a^2 + b^2 = c^2 ) という結論に至ります。

最近のAIカンファレンスで、提出された論文の査読の21%が完全に人工知能（AI）によって作成されていたことが発覚し、物議を醸しています。多くの学者がこれらの査読の質について懸念を示し、引用の誤りや曖昧なフィードバックといった問題を指摘しています。

AI研究者のグラハム・ノイビグは、一部の査読がAIによって生成されたように見えることに気付き、確認を求めました。Pangram Labsのツールが約20,000件の提出物を分析したところ、21%の査読が完全にAI生成であるだけでなく、半数以上がAIの使用の兆候を示していることがわかりました。また、提出された原稿の1%が完全にAIによって生成されていることも示されました。

カンファレンスの主催者は、提出物や査読におけるAIの違反をチェックするための自動化ツールを導入する計画です。この状況は研究者の間で警鐘を鳴らしており、AI生成の査読が自分の研究に悪影響を及ぼしたと感じる人もおり、査読プロセスへの信頼に対する懸念が高まっています。

ジャン＝カルロ・ロタの研究に基づく考え方について述べられています。彼は、すべての数学者が繰り返し使う少数の「トリック」や技法に依存していると主張しています。この考え方によれば、著名な数学者であるヒルベルトでさえ、限られた数の戦略を用いているのです。

会話には、さまざまなユーザーがロタの発言を異なる視点で解釈している様子が見られます。ある人は、各数学者が習得した独自のトリックを持っていることを強調し、別の人は、これらのトリックは他の人には簡単に共有されたり理解されたりしないと指摘しています。具体的な数学的技法の例としては、積分における和の順序を変更することや、特定の不等式を使用することが挙げられています。

全体として、成功した数学者は頼りにするいくつかの重要な戦略を持っており、これらの戦略は数学者によって大きく異なることが主なポイントです。

Imgurがイギリスのユーザーをブロックしたため、多くの画像リンクが機能しなくなりました。著者はImgurを積極的に利用していないものの、インターネット上に残っているリンクを見つけ、Imgurにホストされた画像に依存するMinecraftのシェーダーを表示しようとした際に、フラストレーションを感じました。

著者は各デバイスでVPNを使用する代わりに、ブロックを回避するためのネットワークレベルの解決策を作成することに決めました。自宅のラボを利用して、ルーティング用のTraefikやDNSフィルタリング用のPi-holeなどのツールを使ったシステムを構築しました。この解決策は、DNSレベルでImgurへのリクエストを傍受し、VPNに接続されたコンテナ（Gluetun）を通じてルーティングし、個々のデバイスの設定なしで画像を返すというものでした。

この設定では、Nginxを使用してVPNコンテナ内でプロキシ処理を行い、Traefikを適切にトラフィックをルーティングするように設定しました。また、著者はNixOSと統合し、VPNの認証情報が安全に管理されるようにしました。

その結果、ネットワークに接続されたデバイスは、速度の問題や別々のVPNクライアントを必要とせずに、Imgurの画像にシームレスにアクセスできるようになりました。この解決策はImgurにアクセスするためには過剰に思えるかもしれませんが、著者は効果的でメンテナンスが少なくて済むと感じています。

アリスはレストランを経営しており、顧客の訪問をプライベートに保ちながらモネロでの支払いを受けたいと考えています。彼女は、公開ビューキー用のQRコードと公開支出キー用のQRコードの2つを表示しています。

顧客のボブが食事を注文すると、彼はソフトウェアを使ってランダムな数字を生成し、支払いのためのユニークな「ステルスアドレス」を作成します。このステルスアドレスは一度だけ使用されるもので、アリスやボブに追跡されることはありません。

アリスとボブは、取引を確認するための共通の秘密を知っています。アリスのソフトウェアは、ステルスアドレスに対する支払いがブロックチェーンに記録されているかをチェックし、必要な秘密鍵を持っているため、彼女だけがその資金にアクセスできることを保証します。

ボブの支払いはモネロのブロックチェーンに記録されていますが、リング署名を使用することで、彼が送信者であることを特定するのは難しくなっています。第三者は、ボブが複数の可能性のある送信者の一人であることしか知ることができません。

このシステムは、複雑な数学（楕円曲線暗号）に基づいており、セキュリティとプライバシーを確保しています。そのため、関与する鍵を逆算することはほぼ不可能です。

要約がありません。

ケリック・ロングは、ソフトウェア開発者としての恐れや知識の不足について語り、自身の考えを公表することを避けてきた理由が不安であることを明らかにしています。彼は、多くの開発者が基本的なスキルを欠いていることを認めています。

ロングは、自身がポリモーフィズムのような重要な概念について無知であったことを強調します。彼は、オブジェクト指向のコードを書いてきたにもかかわらず、最近になってようやくこの概念を学んだと述べています。また、SQLのスキルを練習不足で忘れてしまったことを認め、自動テストの重要性を理解しているものの、自身のコードのほとんどにテストがないことを告白しています。

彼は、C#や.NETのような新しい技術を学ぶ際の苦労を振り返ります。これらの技術は最初は仕事のために学ぼうとしましたが、最終的には諦めてしまいました。また、彼が愛するRubyでより多くのコードを書きたいという願望も表明していますが、数年間はプロとして使用していないと述べています。

ロングは、AI生成のコードを使ってプルリクエストを提出した後にオンラインでいじめられた痛ましい経験を共有し、その結果、公共の場での存在感や雇用可能性についての不安を抱えるようになったと語ります。

彼は、ソフトウェア開発においてカスタムプロセスを作ることに反対し、確立された方法論の方が効果的であると主張します。また、リモートワークについても批判し、協力やコミュニケーションを妨げる可能性があると指摘しています。

恐れを公にしたことで、ロングは自身の学びの旅についてもっと発信する自由を感じ、他の人々にも知識の不足を受け入れるよう促しています。全体として、ロングの投稿は、個人の成長、テクノロジー業界の課題、そして学びや改善のために自分の限界を認めることの重要性についての率直な反省です。

要約がありません。

Skaldは、ユーザーのプライバシーを守るためにデータを第三者と共有しない自己ホスト型のソリューションとして設計されました。このシステムは、データセキュリティに対する取り組みを損なうことなく、組織が高度なAIモデルにアクセスできるよう支援することを目的としています。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）構成の主要な要素には、ベクトルデータベース、ベクトル埋め込みモデル、大規模言語モデル（LLM）が含まれます。さらに、再ランキングや文書解析などの追加コンポーネントも使用されることがあります。

Skaldは、ローカル展開をサポートするために、これらのコンポーネントのオープンソースの代替品を提供しており、ユーザーは第三者サービスを避けることができます。ベクトルデータベースにはPostgresとpgvectorを選び、埋め込みにはSentence Transformersを使用しています。また、ユーザーは自分のLLMや再ランキングモデルを選択することができます。

Skaldの性能はさまざまな構成でテストされ、良好な結果が得られています。独自モデルを用いた初期テストでは高い精度が示されましたが、オープンソースモデルを使用したローカル構成では、特に英語以外のクエリや複雑な情報の集約において制限が見られました。

全体的な目標は、この構成を洗練させ、さまざまなアプリケーションにおける性能と使いやすさを向上させることです。特に、安全な環境でAIツールを必要とする組織に向けて、Skaldはこの技術に関心のあるユーザーからの協力やフィードバックを歓迎しています。

著者は、古いli.stサービスからアンソニー・ボーディンのコンテンツを探していましたが、見つけることができませんでした。archive.orgで検索したり、オンラインで誰かに助けてもらったりした後、そのコンテンツを共有するためのサイトを作ることに決めました。

Mollyは、Android用のSignalアプリを改良したバージョンで、いくつかの強化された機能を提供しています。まず、Mollyは完全にオープンソースであり、Signalとは異なり、独自のコンポーネントを含んでいません。また、データはパスフレーズによる暗号化で保護されており、安心して使用できます。

さらに、Mollyは複数のデバイスを一つのアカウントにリンクできるマルチデバイスサポートを備えています。デバイスのカラースキームに合わせて自動的にテーマが変わる「Material You」機能も特徴です。通知システムには「UnifiedPush」を採用しており、Googleに依存しない形で通知を受け取ることができます。

アプリは一定時間操作がないと自動的にロックされる機能もあり、セキュリティが強化されています。さらに、RAMシュレッディング機能により、敏感なデータを安全に削除することができます。プライバシーを重視するユーザーのために、Torを通じて接続することも可能です。今後も新しい機能が追加される予定です。

MollyはGitHubからダウンロードでき、開発を支援するための寄付も検討できます。

要約がありません。

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Moneroというプライバシー重視の暗号通貨のセキュリティに関する深刻な問題が、Chainalysisという企業による非匿名化の試みで浮き彫りになっています。

Chainalysisは、世界中に多くの危険にさらされたMoneroノードを運営しており、これらのノードに接続するユーザーの匿名性を損なう可能性があります。自分以外のリモートノードを使用すると、身元が明らかになるリスクがあります。

これらの危険なノードを利用すると、取引が透明になり、Moneroのプライバシー機能を損なうような偽の情報を提供されることがあります。その結果、実際の身元が取引に結びつく恐れがあります。

Chainalysisは、IPアドレスや取引の詳細などのメタデータを収集しており、これをインターネットサービスプロバイダー（ISP）からのデータと組み合わせることで、ユーザーを非匿名化することが可能です。たとえTorやVPNを使用していても、リスクは残ります。

プライバシーを強化するためには、リモートノードを避け、自分自身のMoneroノードを運営することが重要です。また、Dandelion++という機能を利用することで、自分のノードを使用する際に取引の発信元を隠すことができます。さらに、Torを慎重に使用し、Moneroを適切にミキシングし、中央集権型取引所（CEX）よりも分散型取引所（DEX）を選ぶことで、データ収集のリスクを最小限に抑えることができます。実際の身元に関連するIPからTorやリモートノードに接続することは避けるべきです。

例えば、ジョーという仮想のユーザーが、知らずに危険なリモートノードを使用し、取引をさらけ出してしまうシナリオが考えられます。この例は、リモートノードを使用するリスクとプライバシー対策の重要性を示しています。

Moneroを使用する際には、自分のノードを運営し、リモートノードの使用を避け、実際の身元が明らかになる可能性のある接続には注意を払うことが不可欠です。

この記事では、言語が人間の認知において果たす役割について論じています。言語は主にコミュニケーションの手段であり、思考のためのものではないと主張しています。研究者のエヴェリーナ・フェドレンコ、スティーブン・T・ピアンタドシ、エドワード・A・F・ギブソンは、言語は人々の知識や感情を共有するために進化してきたものであり、思考そのものにとって必須ではないと指摘しています。

著者たちは神経科学の証拠を示し、言語と思考プロセスの間には明確な区別があることを説明しています。言語は人間文化に大きな影響を与えてきましたが、抽象的な推論を含む複雑な思考には必要ないと述べています。むしろ、言語は私たちの認知能力と共に発展し、文化的な知識を共有する方法を向上させてきたと考えられています。

また、記事では脳の言語ネットワークに関する理解の進展も強調されています。このネットワークは言語の理解と生成の両方を支え、さまざまな言語的入力を処理する能力を持っています。これにより、言語は効果的なコミュニケーションのために最適化されていることが示されています。

全体として、著者たちは言語が文化の伝達や社会的な相互作用に不可欠である一方で、すべての思考形態に必要ではないと結論づけています。彼らは、言語と思考の関係を探るさらなる研究が必要であると呼びかけています。特に、思考と言語がどのように相互作用するのかを理解することが重要です。

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三角形について、二種類の非ユークリッド幾何学、すなわち球面幾何学と双曲幾何学について説明します。

球面幾何学では、三角形の内角の和はπ（約3.14）よりも大きくなります。球面三角形の面積は、内角の和がπをどれだけ超えているかによって計算されます。例えば、特定の点に頂点が配置された場合、三角形は三つの直角を持つことができます。

一方、双曲幾何学では、内角の和は常にπよりも小さくなります。双曲三角形の面積は、πと内角の和の差、つまり三角形の欠損と呼ばれるものによって決まります。最小の内角の和は0であり、この場合、三角形の最大面積はπになります。「不適切な三角形」の例として、内角の和が0で面積がπの三角形が挙げられます。この三角形の辺は、理想的な点で交わる半円によって表されます。

球面三角形は内角の和がπより大きく、双曲三角形は内角の和がπより小さいという重要な点があります。両方の幾何学における面積は、内角の和に異なる方法で関連しています。双曲三角形の例は、無限の周囲と有限の面積といった独特の特性を示しています。

ABCプログラミング言語の概要

ABCは、Pythonの主要な前身として、1983年から1986年にかけて開発されました。ソースコードはcwi.nlやLuciano RamalhoのGitHubで入手可能です。ファイルの最新の更新は1991年のもので、一部は1996年や2021年にも行われています。

ソフトウェアのビルドに関する指示はREADMEファイルに記載されています。現在のコードは32ビットシステム向けに設計されていますが、64ビットシステムへの適応も計画されています。

ABCには公式なライセンスはありませんが、1988年から2011年までStichting Mathematisch Centrumによって著作権が保護されています。MITとのライセンス交渉の意向もあります。

主な貢献者には、Eddy Boeve、Frank van Dijk、Leo Geurts、Timo Krijnen、Lambert Meertens、Steven Pemberton、Guido van Rossumが含まれます。

重要な出版物には、「The ABC Programmer's Handbook」（1990年）や、Steven PembertonによるIEEE Softwareの記事（1987年）があります。さらに詳しい情報は、Steven Pembertonのホームページや、Lambert MeertensのPythonの起源に関する記事で確認できます。

この記事では、宇宙にデータセンターを建設するアイデアに反対し、その実現性と効率性が低いと主張しています。著者は元NASAのエンジニアであり、この概念が機能しないいくつかの重要な理由を説明しています。

まず、宇宙では豊富な電力を確保することが難しいです。国際宇宙ステーション（ISS）にあるような太陽光発電パネルは、限られた数のGPUしかサポートできません。核エネルギーを利用する方法、例えば放射性同位体熱発電機は、現代のデータセンターのニーズを満たすには不十分です。

次に、宇宙での電子機器の冷却は地球上よりもはるかに複雑です。対流のための空気がないため、熱管理は伝導と放射に依存し、ハードウェアを冷却するのが難しくなります。

さらに、宇宙の電子機器は大きな放射線にさらされるため、時間が経つにつれて損傷や性能の低下が起こる可能性があります。現在の高性能チップは、このような環境に耐えるようには設計されていません。

最後に、宇宙でのデータ転送速度は地球上よりも遅く、これが運用のボトルネックとなります。

全体として、著者は宇宙にデータセンターを作ることが技術的には可能かもしれないが、さまざまな課題があるため、地球上のソリューションに比べて賢明な投資ではないと結論づけています。

要約がありません。

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著者は従来のプレゼンテーションが退屈だと感じていますが、インタラクティブな「自分で選ぶ冒険」スタイルの本を楽しんでいます。そこで、彼らは「アドベンチャー・ボーター」というツールを作成しました。このツールは、プレゼンテーションの進行を観客が選べるようにすることで、これら二つのアイデアを組み合わせています。

このツールの仕組みは次の通りです。まず、プレゼンターがサーバーを立ち上げ、観客が投票するためのリンクと自分がプレゼンするためのリンクを共有します。観客の選択がプレゼンテーションの進行に影響を与え、より魅力的なものになります。プレゼンテーションはシンプルなMarkdownを使って作成でき、ツールにはコンテンツを表示するための使いやすいフロントエンドが含まれています。

著者は、このアプローチがプレゼンテーションをより楽しく、記憶に残るものにすると考えています。彼らは、アトランタで開催されるKubeConでの次回のプレゼンテーションにこのツールを使用する予定で、観客の興味を引き続けることを目指しています。全体として、一般的なプレゼンテーションとは一線を画した魅力的な体験を創出することが目標です。

「シュバフファッハ原理」として知られるピジョンホール原理は、数学、特に組み合わせ論において注目される概念です。この原理は、容器の数よりも多くのアイテムがある場合、少なくとも一つの容器には二つ以上のアイテムが入る必要があると述べています。しかし、従来の説明は混乱を招き、特定の状況に偏りがちです。

著者は、よりシンプルで一般的な表現が効果的だと主張しています。物体や区画に焦点を当てるのではなく、平均や最大値を通じてアイデアを明確に表現することが重要です。具体的には、数のセットの平均は最大値以下であると述べることで、比喩の混乱を避け、原理の適用をより理解しやすくします。

この原理を示す例として、ドイツのサッカーロトの問題があります。この問題は、一般化されたピジョンホール原理を用いることが特定の問題を効果的に解決するために必要であることを示しています。問題における特定の数字が、原理を容易に適用できる状況を生み出しますが、その数字を変更すると解決が複雑になることがあります。全体として、著者はピジョンホール原理を比喩的な視点ではなく、より算術的な視点から見ることを勧めており、その真の力を理解することが重要だとしています。

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Django 6.0では、新しい機能として「バックグラウンドタスクフレームワーク」が追加されました。これはdjango.tasksに位置しています。ただし、CeleryやHueyなどの既存のタスク管理ツールを置き換えるものではありません。Djangoはタスクを定義し、キュー管理を行う方法を提供しますが、実際の実行は外部サービスによって行われる必要があります。

新しいdjango.tasksモジュールでは、開発者が標準APIを使用してタスクを定義できるため、さまざまなタスクキューの実装との統合が容易になります。例えば、ntfy.shサービスを使用して通知を送信するアプリでは、トピックの設定とHTTPリクエストの送信が必要です。

新しいタスクフレームワークの主な機能には、以下のようなものがあります。

タスク定義では、@taskデコレーターを使用してタスクを定義できます。タスクはenqueueメソッドを使ってのみ実行できるため、誤ってプロセス内で呼び出すことを防ぎます。

タスクのキューイングは簡単です。ただし、Django 6.0に搭載されているビルトインバックエンド（ImmediateBackendとDummyBackend）は、タスクを即座に実行するか、まったく実行しないかのいずれかです。

タスク結果の処理では、タスクのIDを使用して後で結果を取得できます。このフレームワークは、タスクの状態を追跡しながら結果を取得することをサポートしています。

開発者は、タスクの実行、再試行、結果の管理をより効果的に行うために、データベースをバックエンドとしたカスタムバックエンドを作成できます。

基本的なワーカーは、キューからタスクを取得して処理することができ、タスクの実行を促進します。

この新しいフレームワークは進歩を示していますが、自動再試行や複雑なタスクの調整など、既存のタスクキューに見られる高度な機能はカバーしていません。Djangoのアプローチはシンプルで、一般的なユースケースに対応することを目指していますが、ユーザーは自分の要件に基づいて追加機能を実装する必要があるかもしれません。

マイクロソフトの新機能「Copilot for work」が、EdgeやWindows 11に統合されていることに対して、多くのユーザーから強い反発が寄せられています。長年のWindowsユーザーたちは、このAIツールを求めていないと感じており、強制されているように思っています。

「Copilotモード」は、ChatGPTのようなツールを使ってユーザーがタスクを管理するのを助けることを目的としています。マイクロソフトは生産性を向上させると主張していますが、多くのユーザーは逆に使いにくくなると考えています。批評家たちは、マイクロソフトがユーザーのニーズから乖離していると指摘し、一部のIT専門家はCopilotをWindowsに統合してほしくないと述べています。

否定的な意見が多い中でも、マイクロソフトはこの機能を推進し続け、AIのエラーに関する懸念を軽視し、その利点を強調しています。この状況により、多くのユーザーがマイクロソフトに対して、より真剣にフィードバックを聞いてほしいと願うようになっています。Windows 11の方向性に対する不満が高まっています。

Dolt Workbenchは、Electronを使って作られたオープンソースのSQLツールです。Electronはウェブアプリをデスクトップアプリに変換するフレームワークですが、開発が進むにつれていくつかの欠点が目立つようになりました。そこで著者は、ウェブアプリをデスクトップアプリに変換する新しいフレームワークであるTauriを検討しました。

まず、Next.jsとの統合についてですが、Electronはサーバーサイド機能のためにNext.jsとの連携に課題があります。一方、TauriはNext.jsの静的サイト生成を利用することで、統合を簡単にしています。

次に、ユーザーインターフェースのレンダリングに関して、ElectronはフルのChromiumエンジンを含んでいるため、アプリが大きくなりがちです。対照的に、Tauriはシステムのネイティブウェブビューを使用するため、アプリは軽量になりますが、互換性が保証されるわけではありません。

メインプロセスの処理については、ElectronはNode.jsを使用しており、これはウェブ開発者にとって馴染みのあるものです。TauriはRustをメインプロセスに使用していますが、開発者が利用できるJavaScript APIも提供しています。

サイドカープロセスについては、ElectronはNode.jsアプリケーションをメインアプリと一緒に簡単に実行できるため、開発が楽になります。しかし、TauriはNode.jsランタイムを含まないため、サイドカープロセスの設定がより複雑です。

最後に、Tauriには現在、特定のWindowsパッケージ形式のサポートが不足しており、MacOSのユニバーサルバイナリに関する問題もあります。これらは致命的ではありませんが、煩わしい点です。

著者は、Tauriの軽量さとコードとの統合の良さに感銘を受けていますが、現状の制限のために完全な移行を待っている状況です。

Muは、ユーザーを最優先に考えた新しいソーシャルネットワークです。大手テクノロジー企業の利益追求型モデルから脱却し、依存を促す行動を避けることを目指しています。このプラットフォームは、広告やアルゴリズムなしで、より健康的なオンライン体験を提供します。

現在利用可能な機能には、基本的なAPI、基本的なプログレッシブウェブアプリ（PWA）、大規模言語モデル（LLM）チャットインターフェース、RSSニュースフィード、YouTube検索、マイクロブログがあります。今後は、プライベートメールボックス、クレジット用のウォレット、QRコードスキャナーなどのユーティリティ、サービスのマーケットプレイスが追加される予定です。

Muはサブスクリプションモデルで運営されており、プラットフォームが持続可能で広告やアルゴリズムから解放されることを保証します。メンバーはネットワークの開発に直接意見を反映させることができ、ツールを支えるために定額の月額料金を支払います。

始めるには、mu.xyzを訪れて無料で試すことができます。開発や貢献を希望する場合は、Goをインストールし、設定手順に従ってMuをダウンロードして実行します。

アプリを実行するには、mu --serveを実行し、localhost:8081でアクセスします。必要なAPIキーには、動画検索用のYouTubeデータと、LLMクエリ用のFanarがあります。

要約がありません。

要約がありません。

Fabricは、インタラクティブなビジュアルや画像・動画処理、3Dコンテンツの迅速なプロトタイピングのために設計されたクリエイティブなコーディング環境です。使いやすいビジュアルノードベースのインターフェースを提供し、一般的なファイル形式の読み込みをサポートしています。また、ユーザーはカスタムノードを作成することで機能を拡張することも可能です。

Fabricは、Appleの古いQuartz Composerに触発されており、プログラミング経験が少ない人でもアクセスしやすいことを目指していますが、プロフェッショナルや開発者向けの高度な機能も備えています。ユーザーはインタラクティブな3Dグラフィックスや画像効果、音に反応するシーンなどを作成でき、これらは他のアプリケーションに埋め込むことができます。

主な機能には、物理ベースのレンダリングやリアルタイムシェーダー編集などの高品質なレンダリング技術、3Dモデルの読み込みや画像ベースのライティングのサポート、機械学習を用いた画像処理ツールが含まれています。

Fabricは現在開発中で、macOS 14とXCode 15が必要です。ユーザーはチュートリアルやサンプル作品を通じて始めることができます。制作者のアントン・マリーニはFabricの周りにコミュニティを築いており、貢献を歓迎しています。

FabricはAppleプラットフォーム専用にMetalを使用して設計されており、クロスプラットフォームを意図していません。SwiftとSwiftUIで構築されています。制作者は、Fabricの独自のデザインとユーザー体験を理由に、他のノードベースのツールよりもFabricを好んでいます。

大手テクノロジー企業は、優秀なエンジニアを雇っているにもかかわらず、質の低いコードを生み出すことが多いです。その主な理由は、多くのエンジニアが慣れないプロジェクトやコードベースで働くことにあります。

まず、エンジニアの離職率が高いことが挙げられます。大手企業では、エンジニアが1年か2年で辞めることが一般的です。この短い在職期間は、多くのエンジニアが自分が取り組んでいるコードに不慣れであることを意味します。

次に、専門知識の不足があります。コードの変更を行うのは、比較的経験の浅いエンジニアが多く、システムを学んでいる最中です。経験豊富なエンジニアもいますが、彼らは自分の仕事に追われており、十分なレビューを行う余裕がありません。

また、納期に対するプレッシャーも影響しています。エンジニアは厳しい締切に追われることが多く、その結果、急いで質の低いコードを書くことになってしまいます。

さらに、大手企業は特定のコードベースにおける長期的な専門知識よりも、エンジニアの柔軟性や迅速な展開を優先します。このアプローチは、スピードを重視するあまり、コードの質を犠牲にしています。

最後に、悪いコードが生まれるのは避けられないことです。たとえ優秀なエンジニアでも、慣れない環境で働くと質の低いコードを生み出すことがあります。この問題は、個々のスキルよりも企業の構造に起因しています。

要するに、これらの企業のエンジニアは能力がありますが、頻繁な職場の変化や締切、コードへの深い理解の欠如が、質の低いコードを生み出す原因となっています。

現在の職場環境は、Slackやビデオ通話などのツールによる中断が多く、集中することが難しくなっています。この投稿では、中断が生産性に与える影響を探り、この問題を理解するための数学的モデルを提案します。

典型的な仕事の一日を分析するには、集中時間、中断、回復期間を考慮する必要があります。例えば、「無駄な日」には、頻繁な中断のために集中できる時間が数時間しか得られないことがあります。一方、良い日には、中断が少なく、回復が早いため、より多くの生産的な時間を確保できます。

生産性に影響を与える三つの重要な要素があります。まず、ラムダ（λ）は、1時間あたりの中断の頻度を示します。中断が多いほど、生産的な時間は減少します。次に、デルタ（Δ）は、中断後に再び集中するまでにかかる時間です。回復に時間がかかるほど、生産的な時間が減ります。最後に、シータ（θ）は、意味のある仕事をするために必要な最小の中断のない時間を指します。長いタスクには、より長い集中時間が必要です。

生産性は、1日に完了できるタスクの数（θに基づく）で定義され、中断や回復時間を考慮します。λやΔが高いと、生産的な作業の能力が大幅に減少します。

実際のデータによると、中断は数分ごとに発生し、回復にかなりの時間がかかることが示されています。多くの労働者は、深い集中を妨げる環境にさらされています。

改善のための戦略としては、まずλを減らすことが挙げられます。スケジュールを守り、コミュニケーションの期待を管理することで中断を制限します（例えば、メールチェックの頻度を減らすなど）。次に、θを現実に合わせることが重要です。大きなタスクを小さく管理しやすい部分に分けることで、中断に適した形にします。そして、Δを減らすために、中断後の回復時間を最小限に抑える戦略を実施します。例えば、タスクを切り替える前に自分用のメモを残すことが効果的です。

これらの三つの要素を理解し調整することで、生産性を大いに向上させることができます。自分の作業環境や習慣を試行錯誤することで、集中力と効率を高め、仕事の進め方を変えることができるでしょう。

著者は、趣味のオペレーティングシステムプロジェクト「RetrOS-32」の一環として、ウェブサーバーを成功裏に構築しました。このプロジェクトでは、イーサネット、IP、TCP、DNSなどの基本機能を持つネットワーキングスタックを作成しました。TCPやHTTPに関しては課題がありましたが、ターミナルバッファの問題やネットワークドライバーでのパケット処理をデバッグすることで解決しました。

現在、ウェブサーバーにはリクエストを解析するHTTPエンジンと、レスポンスを処理するためのシンプルなウェブエンジンが含まれています。著者は静的なHTMLページを提供できるようになり、ウェブファイルを管理するためのファイルリポジトリも実装しました。今後の改善点としては、ユーザーインターフェースの向上や、サーバーが適切にシャットダウンできるようにすることが挙げられています。最終的な目標は、このオペレーティングシステム用のウェブブラウザを開発することです。

プロジェクトの詳細はGitHubで確認できます。RetrOS-32のリンクはこちらです。

JSONスキーマは、JSONデータの構造やルールを説明するためのツールです。しかし、その用語は混乱を招くことがあります。スキーマ、メタスキーマ、ダイアレクト、ボキャブラリーといった用語が含まれています。この記事では、これらの概念を分かりやすく解説します。

スキーマとは、他のJSONドキュメントのルールを指定するJSONドキュメントのことです。例えば、スキーマはJSONオブジェクトに名前用の文字列フィールドと、オプションで非負の数値として年齢を持つことを定義することがあります。

メタスキーマは、スキーマのためのスキーマです。これは他のスキーマの構造やキーワードを定義し、それらのスキーマが正しく形成されているかを検証するのに役立ちます。

ダイアレクトとは、JSONスキーマの異なるバージョン（例えば、ドラフト2020-12）のことを指します。各ダイアレクトには独自のメタスキーマがあり、バージョンごとにルールや利用可能なキーワードが異なる場合があります。

ボキャブラリーは、ドラフト2019-09で導入されたキーワードの集合で、特定の機能を提供します。このモジュラーアプローチにより、ユーザーは自分の用途に必要なキーワードだけを含めることができます。

拡張性については、ユーザーが自分のドメインに関連する特定のキーワードを追加するためのカスタムボキャブラリーを作成できます。これにより、JSONスキーマはさまざまなアプリケーションに対して柔軟で適応可能になります。

実用的なヒントとしては、使用しているダイアレクトを常に$schemaキーワードで指定し、ドキュメントのために明確なメタデータを使用し、複雑なスキーマを再利用可能な部分に分けるために$defsを活用することが挙げられます。

全体として、JSONスキーマの用語は難解に思えるかもしれませんが、基本的な概念を理解することで、ユーザーは効果的にJSONデータ構造を作成し、検証することができます。

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私たちのオールインワンのAI駆動型DevSecOpsプラットフォームは、開発と運用におけるセキュリティと効率を向上させるために設計されています。

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Pandocを使ってMarkdownファイルを.docx形式に変換する際、テーブルのスタイルをカスタマイズするには、Wordのテンプレートに「Table」という名前の新しいテーブルスタイルを作成する必要があります。Pandocは、変換時に「Table」とラベル付けされたテーブルスタイルを使用してテーブルをフォーマットします。Pandocのデフォルトテンプレートを使用しない場合は、正しいフォーマットを確保するために自分自身のスタイルを設定する必要があります。

ドキュメントプロジェクトに取り組んでいるとき、Pandocにカスタムテーブルスタイルを適用させるのに苦労しました。最初は複雑な解決策を試みましたが、最終的には「Table」という名前の新しいテーブルスタイルを作成することで簡単に解決できることに気づきました。この方法はすぐには分からず、さまざまな方法を試した後に学びました。

要するに、Pandocがカスタムテーブルスタイルを認識し適用するためには、参照用のWord文書に「Table」という名前のテーブルスタイルが必要です。

エアバスは、主に広く使用されているA320モデルの数千機に対して、即時のソフトウェア更新が必要なため、フライトに影響が出ると発表しました。影響を受ける機体は6,000機以上と考えられています。この問題は、アメリカの大きな祝日週末を前に発生し、アメリカン航空、デルタ航空、ジェットブルー、ユナイテッド航空などの航空会社に影響を与えています。この問題は、ジェットブルーのフライトが突然高度を下げたことがきっかけで明らかになり、太陽放射線が航空機のコンピュータシステムに干渉した可能性があるとされています。イギリスの空港では影響が限られていますが、世界中のいくつかの航空会社はフライトのキャンセルを報告しています。

2025年11月24日、ミシェル・ティリーはAtuin Desktopの重要なアップグレードを発表しました。それは、再設計されたランブック実行エンジンです。このアップデートは、ランブックの信頼性と使いやすさを向上させることを目的としており、実行状態を保持し、一貫した動作を保証します。これにより、文脈の喪失や再実行の必要がなくなります。

新機能の一つは、持続的なランブックです。これにより、アプリを閉じたり再起動したりしても、ランブックは実行状態を保持します。ユーザーは、前回のコマンドを再実行することなく、途中から作業を再開できます。また、新しいエンジンは、ランブック内の各ブロックが下のブロックにのみ影響を与えることを保証し、実行の流れを明確で信頼性のあるものにします。

さらに、すべてのユーザー入力は堅牢なテンプレートシステムを通過するようになり、高度な変数管理が可能になります。これには自己参照変数も含まれます。コンテキストの種類も二つに分かれています。受動的コンテキストは、ドキュメントが更新されると自動的に設定され、アクティブコンテキストはブロックの実行中に作成され、現在の状態と出力を表します。

このアップデートは、リアルタイムでの共同実行の基盤を整え、ユーザーがドキュメントだけでなく、実行環境全体を共有できるようにします。また、実行システムは完全に書き直され、信頼性と移植性が向上しました。

今後の開発として、CLIランナーが導入され、Atuin Desktopの外でランブックを実行できるようになります。シリアル実行の改善により、ランブックの実行をより監視しやすく、制御しやすくなります。機密データの安全な取り扱いのために、秘密管理のサポートも追加される予定です。ランブックは、編集やバージョン管理が容易なマークダウンファイルとして保存されます。

新しい実行エンジンはAtuin Desktopのバージョン0.2.0で利用可能で、ユーザーにはぜひ試してみることが推奨されています。フィードバックはコミュニティチャンネルを通じて共有できます。

「HOP」という言葉だけでは、具体的な文脈や内容が不足しています。もう少し詳しい情報や要約してほしいテキストを提供していただけますか？

AIエージェントが進化するにつれて、開発者はこれらのエージェントに時間のかかる複雑なタスクを処理させたいと考えています。しかし、大きな課題は、これらのエージェントが新しいセッションを始めるたびに、前のセッションの内容を覚えていないことです。これは、エンジニアがシフトで働く際に情報を引き継がずに作業を進めるようなもので、進捗が不一致になる原因となります。

この問題に対処するために、Claude Agent SDKには二つの解決策が開発されました。まず、初期化エージェントは、最初の実行時に環境を整え、進捗を追跡するための重要なファイルやログを作成します。次に、コーディングエージェントは、以降のセッションで小さな改善を行いながら、次のセッションに向けてコードを整えます。

しかし、これらの解決策にも問題が残ります。時には、エージェントが一度に多くの作業を完了しようとしたり、プロジェクトを早すぎる段階で完了と見なしたりすることがあります。この問題に対処するために、初期化エージェントは必要な機能の詳細なリストを作成し、各機能を未完了としてマークします。その後、コーディングエージェントは一つの機能に集中し、各セッションの終わりにコードが正しくテストされ、文書化されるようにします。

重要な戦略としては、進捗を維持するために構造化されたファイルを使用し、エージェントがテストや文書化に関する明確な指示に従うことで、バグや未完了の作業を残さないようにすることが挙げられます。これらの方法は一定の効果を示していますが、単一のコーディングエージェントが最適なアプローチなのか、複数の専門エージェントの方が効果的なのかについては、まだ疑問が残ります。

今後の研究では、これらの成果をウェブアプリ開発以外の分野、例えば科学研究や金融モデリングにも応用することを目指しています。

もちろんです！要約してほしいテキストを提供してください。お手伝いします。

著者は、Meta Ray-Bansのようなスマートグラスが録画を開始した際にそれを検知する方法を探っています。このプロジェクトには主に二つの方法があります。

一つ目はカメラセンサーの反射を利用する方法です。赤外線（IR）の反射を調べていますが、結果はあまり安定していません。二つ目は無線通信の監視です。ESP32というデバイスを使って、Bluetooth Low Energy（BLE）の信号をモニタリングしています。この方法では、グラスがペアリングされたり、電源が入ったり、充電ケースから取り出されたりする際には検知できますが、使用中の検知は一貫して行えません。

著者は、グラスが録画中に検知精度を向上させることを望んでおり、BLEのトラフィックをより良く追跡するために、nRF52840という別のチップの使用を検討しています。しかし、Bluetooth Classicの検知に必要なハードウェアは非常に高価であるため、これらの課題を克服するための提案を求めています。

この文章は、Meta Platforms Inc.とBlue Owl Capitalが設立したBeignet Investor LLCとの間の金融取引について説明しています。Beignetは、ルイジアナ州のデータセンタープロジェクトのために273億ドルのシニア担保債務を発行する予定で、アナリストからはその法的構造によりA+の評価を受けています。この構造により、Metaの資産や負債がバランスシートから外れることになります。

重要なポイントとして、BeignetはMetaとの共同事業で80%の持分を保有しており、これによりMetaは約270億ドルの負債を統合する必要がなくなります。また、Beignetの債務は287.9億ドルのデータセンタープロジェクトの資金に充てられ、複雑な資金調達手法が用いられています。具体的には、借入金を利用して利息を生み出し、株式要件を満たすという方法です。

さらに、Metaはプロジェクトに関連するすべての費用、例えば建設の超過費用やリース料を保証しています。これにより、MetaとBeignetの間に強い財務的な結びつきが生まれます。

この取り決めには、Metaへの過度な依存や会計基準の変更といったリスクが存在します。しかし、現在の構造は「表面的には安定している」と見なされており、現状では安定しているように見えますが、予期しない事態が発生すれば変化する可能性があります。

今後の見通しとしては、Metaの財務状況が悪化すれば格付けが引き下げられる可能性がありますが、財務構造の特性から格上げは考えにくいとされています。この報告は、Metaが重要な負債から法的に分離されつつ、かなりの経済的義務を維持する複雑な金融構造を明らかにしています。

最近、オープンソースの活動がボランティアとして認められる必要性についてのニュース記事がいくつか発表されています。この目的を支援するための請願が始まっており、オープンソースの開発者たちは、従来のクラブ活動と同様に、自分たちの貢献も平等に評価されることを求めています。

モスは、Linuxと互換性のあるUnixライクなカーネルで、RustとAarch64アセンブリで書かれています。現代的な設計が特徴で、いくつかの重要な機能を備えています。

アーキテクチャとメモリに関しては、Aarch64を完全にサポートし、他のシステムへの適応が容易な柔軟なアーキテクチャ層を持っています。また、Copy-on-Writeページやページフォルトを処理するためのメカニズムなど、高度なメモリ管理機能も含まれています。

非同期コアでは、Rustのasync/awaitモデルを利用しており、システムコールがブロッキングされないため、デッドロックを防ぐことができます。

プロセス管理機能では、タスクのスケジューリングや移動を提供し、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も備えています。

仮想ファイルシステム（VFS）では、非同期VFSを実装し、FAT32ファイルシステムドライバとラムディスクを使用しています。

ライブラリとテストに関しては、libkernelに基づいて構築されており、ホストマシン上でアーキテクチャに依存しないロジックテストが可能です。アドレスに対する強い型付けと包括的なテストスイートも含まれています。

モスのビルドと実行には、Aarch64エミュレーションのためにQEMUをインストールし、aarch64-none-elfツールチェーンを準備する必要があります。手順には依存関係の準備、カーネルイメージの作成、QEMUでの実行が含まれます。

開発状況としては、モスは現在も活発に開発されており、Linuxの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。

貢献については、ドライバやシステムコールの追加など、さまざまな分野での貢献を受け付けており、MITライセンスのもとで提供されています。

Netlist.ioは、製造前にPCB回路図のエラーをチェックするためのAI搭載ツールを提供しています。このツールは、KiCadやAltiumからのデータシートやネットリストを利用します。クレジットカードなしで無料で試すことができます。このサービスにはさまざまな機能がありますが、ユーザーはAIが間違える可能性があることに注意する必要があります。また、レイアウトの提案は論理に基づいているため、レイアウトファイルにはアクセスできません。このツールは、ユーザーが問題を効率的に特定し修正するのを助けるために設計されていますが、使用制限をすぐに消費する可能性があります。

このテキストでは、二つの行動を提案しています。一つは、ライブデモを観ることです。もう一つは、ドキュメントを読むことです。

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著者は、友達とオンラインで音楽を聴きながら、同じ部屋にいるような感覚を味わえる方法を探していました。その結果、Pulseというプラットフォームが誕生しました。これは、誰でもブラウザから直接ライブオーディオストリームをホストできるサービスです。リスナーはアカウントを作成する必要がなく、簡単な匿名コードを使って参加できます。このプラットフォームは自動的に曲を識別し、楽しい絵文字を使ったチャット機能も備えています。

現在、PulseではNTS RadioやSomaFMから24時間音楽をストリーミングするデモルームが提供されており、Dire Straitsの「Money For Nothing」のインストゥルメンタルをループする専用のルームもあります。要するに、PulseはDJイベントやリスニングパーティ、音楽の雰囲気を共有するために、人々が一緒に音楽を楽しむことを可能にします。

この文書では、「グラウアートの最適ローターディスクの再考」というプレプリントについて述べられています。このプレプリントは、現在「風エネルギー科学」というジャーナルで査読中です。著者のJ.ゴードン・レイシュマンは、このプレプリントに対するコメントを提出しました。

レイシュマンは、タイアギとシュミッツによる元の論文に対して批判を行っています。彼は、特に異なる条件下でのローター性能の分析に関して重要な問題があると指摘しています。具体的には、論文の結果に矛盾があり、電力が存在すべき状況でゼロ電力を主張している点や、誤った仮定に基づいているため実際のタービン運用には適用できない解決策を提示している点を挙げています。

全体として、レイシュマンは元の論文の結論が誤解を招くものであり、工学における透明性と再現性の必要な基準を満たしていないと考えています。

この記事では、TigerBeetleのルーティングアルゴリズムに対する4つの異なるファザーの実装について著者が論じています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、複数のファザーを使用する重要性が強調されています。1つのファザーに依存するだけでは不十分で、異なるテストシナリオや潜在的なバグをカバーするためには複数のファザーが必要です。

次に、適応型複製ルーティング（ARR）について説明されています。この新しいルーティングアルゴリズムは、データの耐久性と効率を向上させるために、データの複製間のルートを動的に調整します。これにより、ネットワークの問題が発生してもパフォーマンスを維持することができます。

ファジング技術についても詳しく述べられています。まず、ポジティブスペースを徹底的にテストする技術があります。これは、すべての有効なルートをテストし、シリアライズとデシリアライズの機能が正しく動作するかを確認します。次に、ネガティブスペースを探索する技術では、無効な入力をテストし、システムがエラーを適切に処理できるかを確認します。また、質的ファジングでは、理想的な条件下でルーティングアルゴリズムが最適なルートに収束する様子を評価し、現実的なネットワークシナリオをシミュレーションします。最後に、ランダムテストでは、単一のルーティングインスタンスに対してランダムにメソッドを呼び出し、クラッシュが発生しないか、ルートが適切に接続されているかを確認します。

デザイン原則についても触れられています。効果的なファジングとテストを促進するためには、明確に定義されたインターフェースが重要です。クリーンなインターフェースは依存関係を減らし、システムのテストを容易にします。

テストから得られた洞察も共有されています。著者は、レイテンシー測定の慎重な考慮が必要であることや、いくつかのバグがシステムに対する深い誤解を明らかにする可能性があることを理解する重要性について述べています。

最後に、著者はファザーを書くことがしばしば機械的な作業である一方で、バグを発見し、システムの挙動を理解する上で重要な役割を果たすことを結論付けています。

全体として、この記事はTigerBeetleシステムの堅牢性を確保するためのさまざまなテスト戦略の価値を強調し、複数のファザーを使用した包括的なソフトウェアテストのアプローチを提唱しています。

KDE Plasmaチームは、次期リリースのPlasma 6.8がWaylandのみをサポートすることを発表しました。これは、約30年間使用されてきたX11システムからの大きな変更を意味します。現在、多くのユーザーはWaylandを利用しており、多くのディストリビューションでデフォルトとして設定されています。X11アプリケーションは、Xwaylandという互換レイヤーを通じて引き続き動作しますが、PlasmaのX11セッションに対する公式サポートは2027年初頭に終了します。

重要なポイントとして、X11が必要なユーザーは、まだX11を提供している長期サポートのディストリビューションを利用できます。また、ほとんどのX11アプリケーションはWayland上でも問題なく動作する見込みです。Wayland上でのゲームパフォーマンスも向上しており、アダプティブシンクなどの機能に対するサポートが改善されています。アクセシビリティ機能もX11と同等で、さらなる改善が進められています。Waylandへの移行は、ほとんどのユーザーにとって安定性と機能性を向上させ、開発のスピードを速めることが期待されています。

チームは、既知の問題に対処し、Waylandへのスムーズな移行を確保することに尽力しています。彼らは、これが長期的に見てより良いユーザー体験につながると信じています。

この記事では、現代の急速な生活環境における慢性的な過剰刺激の問題について述べています。デジタルデバイスへの常時接触や情報の過剰な流入が、疲労感や集中力の欠如を引き起こす可能性があると指摘しています。過剰な感覚入力によって神経系が圧倒され、リラックスしたり生活を楽しんだりする能力が妨げられていると考えられています。

過剰刺激の定義として、脳が処理できる以上の感覚情報を受け取ることで、燃え尽きや集中力の欠如、単純な楽しみを味わえなくなることが挙げられます。現代の生活環境は、画面や通知、絶え間ない騒音で満ちており、これは人類が歴史の大半を通じて過ごしてきた生活様式とは大きく異なります。このため、私たちの健康に悪影響を及ぼす不適応な特性が生じています。

過剰刺激の一般的な引き金としては、マルチタスクや過度のスマートフォン使用、背景音、メディアの消費速度が挙げられます。解決策としては、まず一度に一つの作業に集中し、気を散らす要素を減らすことが推奨されています。また、毎日少なくとも1時間は技術から離れて過ごす「アナログ時間」を設けることや、朝起きた直後や就寝前に画面を見ないことでドーパミンのレベルを調整することが重要です。

さらに、常に騒音や明るい光にさらされることを減らすことで、神経系を落ち着かせることができるとされています。記事では、過剰刺激に対抗するためにGABAなどの神経伝達物質のバランスを取ることの重要性も触れられています。

全体として、この記事は感覚入力を意識的に管理し、よりバランスの取れたライフスタイルを築く必要性を強調しています。これにより、集中力やリラックス、全体的な生活の質を向上させることができるとしています。

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ゼロテクニカルデット

タイガースタイルは、安全性、パフォーマンス、開発者の体験を重視し、ゼロテクニカルデットを掲げています。ゼロテクニカルデットの方針は、コードベースを健全に保ち、問題を早期に解決することで長期的な生産性を向上させます。主な戦略には、最初から正しく行うこと、問題を事前に特定して修正すること、信頼性の高いコードを生産することで開発のスピードを上げることが含まれます。

パフォーマンスの見積もり

設計段階で「ナプキンマス」を使ってパフォーマンスを考慮します。ナプキンマスとは、システムのパフォーマンスやリソースの必要量を簡単な計算で見積もる方法です。この方法の利点は、システムの挙動を迅速に理解できること、ボトルネックを早期に特定できること、実装前にアイデアを検証できることです。例えば、ログの保存コストを見積もる際には、簡単な計算を使って月ごとの保存コストをざっくりと算出できます。

文書情報

この文書は、元のタイガースタイルガイドに触発され、より広い読者向けに適応されています。サイモン・クリーによって維持されており、バージョンは0.1-devで、最終更新は2024年10月です。ライセンスはCC BY 4.0です。

著者のウロス・ポポビッチは、ホストと通信できるLinuxの仮想マシン（VM）イメージの作成に取り組んでいます。彼は、従来のネットワーク設定を必要とせずにVM同士が相互作用できる技術「vsock」を紹介しています。この記事では、VM内でgRPCサービスを利用する方法について、プロジェクトのビルドにBazelを使用する手順が詳しく説明されています。

仮想マシンは実用的な用途のためにホストと通信する必要があり、vsockはそのために設計されています。具体的な例として、二つの整数を加算するシンプルなgRPCサービスが示されており、C++を使ってサーバーとクライアントの設定方法が解説されています。

Bazelは依存関係の管理やプロジェクトのビルドを助けるツールであり、これによりプロジェクトの再現が容易になります。サーバーはVM内で動作し、リクエストを待ち受けます。一方、クライアントはホスト上で動作し、VMにリクエストを送信します。

サーバーはVMイメージに直接起動でき、クライアントはgRPCサービスを呼び出して操作を実行できます。vsockを介したgRPCの利用により、さまざまなオペレーティングシステムやプログラミング言語をサポートしながら、隔離された環境でアプリケーションを効率的に実行することが可能になります。

全体として、この記事は最新の技術を用いてVMとホスト間の通信システムを設定するための実用的なガイドを提供しています。

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書くことは私たちのメンタル状態に大きな影響を与え、日常の課題に対処する手助けをし、レジリエンスを育むことができます。感情を表現し、痛みから距離を置くことで、絶望感を明確さに変えることができます。

心理学者たちはレジリエンスを、人生の困難を乗り越えて成長する能力と定義しています。心理学やウェルネスの分野では、レジリエンスは個人が身につけることのできるスキルであると強調されています。このプロセスにおいて、書くことは重要な役割を果たします。研究によれば、書くことはトラウマを処理し、感情を管理するのに役立ちます。

心理学者ジェームズ・ペネベイカーが提唱した表現的な書き方は、痛みを伴う経験について日記を書くことを含みます。この実践は、心の距離を作り、感情的な負担を軽減するのに役立ちます。書くことはさまざまな脳の機能を活性化し、記憶の定着や感情の調整を助けます。

特に反省的に書くと、感情的な反応を落ち着け、より明確に考えることができます。やることリストのような簡単な書き作業も、集中力や意思決定を高める効果があります。

書くことでレジリエンスを育むためのいくつかのヒントがあります。手書きで書くことで認知処理を高めること、短時間でも毎日書く習慣をつけること、反応する前に感情を書き留めること、安全に感情を表現するために送らない手紙を書くこと、自己認識や改善を促すプロセスとして書くことを捉えることです。

全体として、書くことはレジリエンスを築き、人生の課題に適応するための手軽で強力なツールです。

C言語におけるデータのフォーマットと出力に関するさまざまな関数について説明しています。特にprintfファミリーの関数に焦点を当てています。

ANSI C89には、主に6つの関数があります。これらはprintf、sprintf、fprintf、vprintf、vsprintf、vfprintfです。後のバージョンでは、dprintfやsnprintfなどの新しい関数も追加されました。これらの関数は、主に入力フォーマットと出力方法が異なります。

多くの関数は組み合わせたり簡略化したりすることが可能です。例えば、printfとdprintfは似たような機能を持っており、必要な関数の数を減らすことができます。また、sprintfは安全性の問題があるため問題視されており、snprintfはより安全ですが、特定の条件下ではsprintfのように動作することがあります。

qsort関数は、Cにおける関数ポインタの使用例を示しており、異なるデータ型を柔軟にソートすることができます。しかし、voidポインタを使用するため、型情報が失われることで型安全性の問題が生じる可能性があります。

カスタムの印刷関数を作成することも可能で、ファイルストリーム、バッファ、および出力用の関数ポインタを受け取ります。バッファに書き込む際の状態を管理するために、現在の位置と長さを追跡する構造体（bufinfo）を使用することができます。

C言語におけるオブジェクト指向プログラミングについても触れています。状態を追跡するためにポインタを渡すことで、複数の書き込み操作にわたってデータをより整理された方法で管理することが可能です。

この議論では、Cのフォーマット関数を簡素化する可能性と、Cのような低レベル言語における型や状態の管理の課題が強調されています。

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申し訳ありませんが、外部リンクやインターネット上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を提供していただければ、喜んでお手伝いします。

インターネットがなく、退屈で一人の時に楽しめるのが、サイコロを使ったじゃんけんソリティアです。プレイするには、サイコロを振り、自分の手で選んだ形を示します。サイコロの目が1か2なら「グー」、3か4なら「パー」、5か6なら「チョキ」となります。自分に合った数字の割り当てに変更しても構いません。このゲームは、特に退屈な時に楽しむのに最適です。

19世紀後半、ヨーロッパの多くの都市では高層建築が許可されていましたが、イギリス帝国やアメリカの都市には高さ制限がありませんでした。しかし、その後50年間で「大規模ダウンゾーニング」と呼ばれる現象が起こり、これが現在の主要な西洋都市における住宅不足に寄与しています。この現象は、健康、家族形成、環境、経済成長に悪影響を及ぼしています。

大規模ダウンゾーニングは、都市の密度が有害だと信じられていた時期に発生し、低密度の開発が推進されました。しかし、その動機はイデオロギーよりも不動産の利益に関するものでした。裕福な地域では、望ましくない開発を制限することで地価が上昇することが多く見られました。一方で、新しい開発における密度制限の施行は、高密度プロジェクトを重視する土地所有者からの抵抗に直面しました。

歴史的に、郊外はしばしば計画されていない混合用途の地域でしたが、裕福な住民が計画された郊外に移住するにつれて、彼らは近隣の特性を維持するために契約やゾーニング法を求めました。これらの措置は、密度を制限することを目的としており、住民が静かで緑の多い空間を望むことを反映しています。

大規模ダウンゾーニングは多くの地域の郊外の特性を効果的に保存しましたが、一部の地域、特に市中心部や新しい開発では効果的に適用されませんでした。計画のイデオロギーは低密度を支持していましたが、住民の利益はしばしばこれらの努力に反対し、土地所有者が計画者よりも影響力を持っていることを示しました。

近年、特定の都市地域での密度を増加させることの価値が明らかになり、地域が密度の増加について投票できるようにする改革の提案が出されています。しかし、住宅不足は依然として主要都市に存在し、多くの郊外は密度の増加に対する保護を享受し続けています。

ゾーニング法を改革するためには、提唱者は住民の利益を密度の増加の利点と一致させることに焦点を当てるべきであり、変化のためのイデオロギー的な議論にのみ頼るべきではありません。

このファイル転送ツールは無料でオープンソースであり、クラウドストレージを使用せずにデバイス間で直接ファイルを送信できます。主な特徴は以下の通りです。

ファイルをデバイス間で直接転送するため、プライバシーが保たれ、クラウドサーバーにデータが保存されることはありません。エンドツーエンドの暗号化を使用しているため、情報が安全に転送されます。アカウントを作成したり個人情報を共有したりすることなく、ファイルを転送できます。ファイルのサイズや形式に制限はなく、ファイルが正しく送信されたかを確認するための整合性チェックも行います。転送が中断された場合でも、自動的に中断したところから再開できます。また、高速接続に最適化されており、ローカルネットワークや長距離でも利用可能です。

インストールするには、使用しているオペレーティングシステム（Windows、macOS、Linux）に適したバージョンをダウンロードしてください。

複数の言語に対応しており、フランス語、ドイツ語、中国語などが含まれています。

開発者向けには、アプリをソースから実行またはビルドするために特定のソフトウェア要件が必要です。

このツールはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

詳細については、プライバシーポリシーや連絡先情報を含む提供された文書を参照してください。

スサム・パルは、ロブスターズコミュニティのアレックスとの間で、コンピュータと数学についての興味深い対話を行いました。この会話はコミュニティのウェブサイトに掲載され、明瞭さと流れを考慮して編集されています。スサムは、自身のウェブサイトに目次を付けたコピーを保存し、より簡単にナビゲートできるようにしています。

スサムは主に個人プロジェクトでLispを使用しており、人気の数学用ペーストビンやEmacs用のツールを開発しています。また、Python、C++、Javaなど他のプログラミング言語にも経験があります。彼はコンピュータの使用をLogoプログラミング言語から始め、空港での待機中にLispを学びました。Emacsはその機能に魅了され、彼の主要なエディタとなりました。

数学に対するスサムの長年の関心は、特に論理的証明にあります。RSA暗号システムについて学ぶことで数論に興味を持ちました。彼にとって、コンピュータは探求や創造物を他者と共有することが楽しいと感じられる時に楽しさをもたらします。「もしこうなったらどうなる？」という質問を投げかけ、興味深い問題を解決するツールを開発することを楽しんでいます。

新しい分野を学ぶ際には、実際に手を動かして実験し、コーディングを通じて主張を検証することを重視しています。この方法は理解を深め、誤解を正すのに役立ちます。趣味と責任のバランスを取る中で、スサムはプロジェクトの選択により慎重になり、毎月いくつかのアイデアに限ってコンピュータの探求を行っています。

スサムは知識をアーカイブし、洞察を共有するためにブログを書くことを楽しんでいます。彼のブログのトピックは、技術的なガイドからプログラミングの概念をユーモラスに探る内容まで多岐にわたります。数学はコンピュータに深い影響を与えると彼は考えており、特に暗号学や誤り訂正コードの分野でその影響が顕著です。数学の学びは、プログラミングにおける問題解決のアプローチにも影響を与えています。

スサムは、明確な語彙を維持し、ソフトウェアを層状に構築することを信じています。彼は、長期的な保守性を確保するために、複雑な関数よりも小さく組み合わせ可能な関数を好みます。全体として、スサムの旅は、コンピュータと数学への情熱を反映しており、探求、学び、コミュニティとの知識共有に強く重点を置いています。

この記事では、プログラマーに優しいI/O抽象化について説明しています。これは、Linux用のio_uringとFreeBSD/macOS用のkqueueという二つの最新APIに基づいています。まず、従来のブロッキングI/O手法について説明されており、読み書きには複数のシステムコールが必要で、コンテキストスイッチやシステムコールのコストが高いため、効率が悪くなることがあります。

パフォーマンスを向上させるために、io_uringとkqueueが紹介されており、これによりノンブロッキングI/Oやリクエストのバッチ処理が可能になります。特に、TCPサーバーで複数の接続を扱う際に役立ちます。io_uringは、カーネル内で直接読み書きの操作を実行できるため、オーバーヘッドを減らすことができます。

簡単なTCPエコーサーバーの例がこれらの概念を示しています。しかし、記事では大規模なアプリケーションでは、リクエストを処理し、操作が完了した際にコールバックを呼び出す中央集権的なI/Oディスパッチャを持つ方が良いと強調しています。これは、コード全体にI/Oロジックを埋め込むのではなく、より効率的です。

提案された設計は、さまざまなI/Oイベントを柔軟に処理でき、リクエストのオーバーフロー管理をサポートし、異なるオペレーティングシステムに適応可能です。

さらに、Zigという言語でのクロスプラットフォームI/Oライブラリの可能性にも言及されています。これは、Cインターフェースをサポートする任意の言語で動作することができます。

要するに、この記事はI/O管理の現代的なアプローチを概説しており、パフォーマンスを向上させ、コード構造を簡素化し、将来のクロスプラットフォーム開発の基盤を提供しています。

著者のマリウスは、シグナルメッセンジャーに対する批判を述べていますが、その人気がネットワーク効果によるものであり、ユーザーがより良いプラットフォームに移行するのが難しいことを認めています。シグナルを使わざるを得ない人々のために、彼は「モリー」という代替のAndroidクライアントを紹介しています。モリーはシグナルのいくつかの欠点を改善しています。

モリーの主な特徴には、まずプライバシー機能の強化があります。モリーはデータの暗号化方法を改善し、ユーザーのパスフレーズをシグナルよりも安全に保護します。次に、プッシュ通知の改善があります。シグナルがGoogleのサービスに依存しているのに対し、モリーはユニファイドプッシュをサポートしており、バッテリーを消耗せずに効率的な通知を提供します。

さらに、モリーはTorのサポートも行っています。これにより、追加のプライバシーを確保するためにSOCKSプロキシとTorを使用することができます。また、RAMシュレッディング機能も搭載しており、ロック時にメモリから敏感なデータを消去することで、フォレンジック分析に対するセキュリティを強化しています。最後に、モリーは自動バックアップ機能を提供しており、データを自動的にバックアップすることで、必要なときに情報を簡単に復元できるようにしています。

モリーは、シグナルを使い続ける必要がある人々にとって、よりプライバシーに配慮した使いやすい代替手段として提案されています。

NASAのボイジャー1号が重要な節目を迎えようとしています。2026年11月15日には、地球から約161億マイル（約259億キロメートル）離れる見込みです。この距離では、信号がボイジャー1号に往復するのに24時間かかることになります。これは、地球から1光日離れたことを意味します。

ボイジャー1号は1977年に木星と土星を研究するために打ち上げられ、2012年には星間空間に到達しました。現在、これは人類が作った最も遠い物体です。ボイジャー1号は秒速約11マイル（約18キロメートル）で移動しており、長寿命の電源のおかげでデータを送り続けています。

ボイジャー1号との通信は非常に遅く、メッセージの送受信には2日かかります。一方、月のような近い天体との通信は数秒で済みます。この探査機の旅は、宇宙の広大さと探査のために設計された技術の耐久性を示しています。

要約がありません。

15ヶ月間、大規模言語モデル（LLM）を使ってきた結果、避けるべきいくつかの重要な行動、いわゆるアンチパターンを特定しました。

まず、情報の繰り返しを避けることが重要です。同じデータをセッション中に何度も送るのは良くありません。例えば、似たようなスクリーンショットをたくさん送るのではなく、最終的に関連性のあるものだけを送るようにしましょう。冗長性を減らすツールを活用するのが効果的です。

次に、LLMの強みを誤って利用しないことが大切です。LLMに得意でないタスクを頼むのは避けましょう。例えば、文字を数えるように頼むのではなく、文字を数えるコードを書くように依頼する方が良い結果が得られます。彼らのコーディング能力を活かすことで、正確な結果を得ることができます。

また、コンテキストを過剰に与えることは避けるべきです。LLMは、あまりにも多くの情報を与えられると苦労します。セッションがトークンの制限（例えば128kトークン）を超えると、重要な情報を忘れてしまう可能性があります。大きなコンテキストを使用する際は、正確性に注意が必要です。

さらに、マイナーなトピックについてはLLMの性能が低下します。新しく出てきたテーマやニッチな話題については、十分なトレーニングを受けていないため、正確性が期待できません。こうしたテーマについては、正しい情報を確保する方法を見つけることが重要です。

最後に、LLMが生成する内容を常に監視することを忘れないでください。監視を怠ると、出力に機密情報が含まれるなどのセキュリティリスクが生じる可能性があります。LLMの作業は必ず注意深く確認しましょう。

これらの知見を活用することで、LLMとのやり取りを改善し、その効果を高めることができます。

Nyno 3.0は、Python、PHP、JavaScript、Rubyなどのプログラミング言語を使用して自動化を構築するためのオープンソースのマルチ言語ワークフローエンジンです。シンプルなYAMLテキストファイル（.nyno）を使ってコマンドを接続することで、ワークフローを作成できます。

このシステムの主な特徴は、柔軟な開発が可能な点です。好みの言語で新しいワークフローステップを作成できます。また、高いパフォーマンスを誇り、各プログラミング言語は独自の効率的なワーカーエンジンで実行されます。Nynoは、システムのCPUコアに基づいて複数のワーカーを使用することでパフォーマンスを最適化します。さらに、Python、PHP、JavaScript、Rubyで書かれたスクリプトは、ワークフロー内で再利用可能なコマンドに変換できます。

インストール手順は二つあります。一つ目はDockerまたはPodmanを使用する方法です。まず、Nynoのリポジトリをクローンし、コンテナをビルドします。その後、コンテナを実行してウェブインターフェースを通じてNynoにアクセスします。二つ目はLinuxホスト上でのインストールです。この場合、Best.jsを含む必要な依存関係をインストールし、Best.jsとNynoをクローンして設定します。システム要件は提供されたスクリプトで確認できます。

使用例としては、選択した言語で関数を作成し、それをYAMLワークフロー内で呼び出すことができます。これにより、ワークフローステップ間でデータを渡すことが可能になります。Nynoは、開発者が慣れ親しんだプログラミング言語を使ってプロセスを自動化するための強力なツールであり、効率的で統合が容易に設計されています。

エアバスは、フライトコントロールに影響を与える太陽放射線の懸念から、6,000機以上のA320航空機を運航停止にしました。最近、ジェットブルーのA320が強い太陽放射線の影響で高度を失い、乗客が負傷するという事故が発生したことが、この緊急のリコールを引き起こしました。

エアバスは、強力な太陽フレアが航空機の重要なデータ通信に干渉し、フライトコントロールに問題を引き起こす可能性があると警告しています。この問題に対処するため、航空会社に対してソフトウェアの更新とハードウェアの変更を義務付ける警告を出しました。

欧州連合航空安全局（EASA）も、緊急の航空適合性指令を通じてこれらの更新を義務付けており、航空会社の運航スケジュールに一時的な影響を与える可能性があります。エアバスは、この影響に対する不便を認識していますが、安全が最優先であることを強調しています。航空会社は、機体の安全を確保するために必要な整備を進めています。

ピーター・ショアのアルゴリズムは、RSAやECCなどの現在の公開鍵暗号システムのセキュリティに脅威を与えています。このアルゴリズムは、量子コンピュータが暗号を遡って解読できることを可能にし、今日の暗号化データが将来的に解読される可能性があります。

暗号学における主な問題は、RSAを破るために大きな素因数を見つける「因数分解」と、ディフィー・ヘルマンのようなシステムを破るために指数を見つける「離散対数」です。ショアのアルゴリズムは、これらの問題を量子コンピュータで多項式時間で解ける周期発見問題に変換し、従来のコンピュータよりもはるかに高速に解決します。

RSAを破るプロセスは、公開鍵に関連する関数の周期を見つけるためにショアのアルゴリズムを使用し、その結果を用いて秘密鍵を導き出し、メッセージを解読することです。楕円曲線暗号（ECC）も同様に脆弱であり、鍵のサイズが小さいため、量子コンピュータによる攻撃が容易になります。

情報機関は、量子コンピュータが利用可能になるまでに暗号化データを収集している可能性があり、プライバシーとセキュリティに対する重大な脅威となっています。現在の暗号スキームを破るためには、効果的な量子コンピュータを構築するために多くのリソースが必要です。

RSAやECCの鍵サイズを単に増やすだけではショアのアルゴリズムに対する防御にはならず、その効率は変わらないためです。量子耐性のある新しい暗号システムが、格子問題や符号、ハッシュベースの署名に基づいて開発されています。

RSAやECCからポスト量子システムへの移行は複雑で緊急を要し、TLS証明書やブロックチェーンシステムなど、さまざまな技術に影響を与えます。組織は、長期的なデータを保護するために、従来の方法とポスト量子方法を組み合わせたハイブリッド暗号ソリューションを採用することが求められています。

ポスト量子暗号への移行のためには、組織が安全を保つための構造化された5年計画が不可欠です。ショアのアルゴリズムがもたらす脅威は差し迫っており、将来の量子コンピューティング能力から身を守るために即時の行動が必要です。この要約は、将来の量子攻撃から敏感なデータを保護するために、量子耐性のある暗号手法への移行の緊急性を強調しています。

要約がありません。

ドイツ経済研究所のMINT秋季報告によると、ドイツにおけるIT専門家の不足が大幅に改善されました。現在、IT専門職の不足は3,100人にまで減少し、昨年の18,700人から大きく減っています。また、MINT分野（数学、情報学、自然科学、技術）全体の不足も大きく減少し、現在は148,500人で、昨年の205,800人から改善されています。

MINT職の需要の減少は、経済の低迷によるもので、求人の減少とMINT分野を目指す失業者の増加が影響しています。MINT職の求人広告は、2023年の476,400件から2025年10月には367,600件に減少しました。

しかし、報告書はデジタル化、気候変動、高齢化といった要因による将来的な不足の可能性を警告しています。この問題に対処するため、研究者たちは教育の改善、MINT分野における女性の採用促進、高齢者の就業年数の延長、熟練労働者の移民を容易にすることを提案しています。特に、ドイツにおけるMINT分野の留学生の数が大幅に増加しており、彼らが職にうまく移行すれば、労働力の強化に寄与する可能性があります。

要約がありません。

2025年11月8日、Mixpanelは少数の顧客に影響を与えるスミッシングキャンペーンを発見しました。これを受けて、同社はアカウントの安全を確保し、不正アクセスを防ぐために迅速に対応しました。サイバーセキュリティの専門家と協力し、影響を受けた顧客に通知し、セキュリティへの取り組みを強調しました。

具体的な対応としては、影響を受けたアカウントの保護、アクティブなセッションの無効化、侵害された認証情報の変更、有害なIPアドレスのブロック、徹底的なフォレンジックレビューの実施、新しいセキュリティ対策の導入が行われました。

Mixpanelからの連絡を受け取った方は、重要な情報が含まれているか確認してください。連絡がなかった場合は、あなたのアカウントには影響がなく、特に行動を起こす必要はありません。質問がある場合は、[email protected]までお問い合わせください。

PEP 638は、Pythonに構文マクロを追加することを提案しています。構文マクロは、プログラムの一部を変換するコンパイル時の関数であり、従来のテキストベースのマクロとは異なり、プログラムの構文木に基づいて動作します。これにより、より正確でクリーンなコード変換が可能になります。

この提案の背景には、新しい言語機能がPythonを複雑にする可能性があり、すべてのユーザーに利益をもたらさないことがあります。また、データサイエンスなどの分野でのPythonの成長に伴い、コア言語を膨らませることなく、特定のドメインに特化した拡張が必要とされています。構文マクロを使うことで、ユーザーは自分のニーズに合わせた拡張を作成でき、広範なコミュニティに影響を与えることなく利用できます。

マクロの利点には、特定のドメインにおける複雑なパターンを簡素化することで表現力を向上させること、言語機能の試験を行うことで完全な実装前にテストできること、構文木の変換として機能を実装することでバイトコードインタープリタの安定性を高めることが含まれます。

実装の詳細としては、マクロは文と式の2つの形式で定義でき、マクロプロセッサをインポートおよび定義するためのメカニズムが含まれています。これにより、モジュール化されたコードが可能になります。また、マクロ用の新しい抽象構文木（AST）ノードも導入されます。

マクロはデータ構造を簡素化し、可読性を向上させることができ、パーサーやコンパイラなどの特定のドメインアプリケーションで利用されることが期待されます。また、マクロはアノテーションのためのゼロコストマーカーとしても機能します。

この提案は、既存のPythonコードが壊れないことを保証しており、マクロを使用しないコードのパフォーマンスには影響を与えません。ただし、マクロを使用するコードには、主にコンパイル時に若干のオーバーヘッドが発生する可能性があります。

今後の方向性としては、PEPにはまだ参照実装が含まれておらず、マクロ定義に関するコミュニティからの意見を受け付けています。この提案は、Pythonの柔軟性を高めつつ、ユーザーフレンドリーな性質を維持し、開発者が言語のシンプルさを損なうことなく強力なドメイン特化型ツールを作成できるようにすることを目指しています。

Penpotは、デザイナーと開発者の協力を促進するオープンソースのデザインツールです。デザイナーはインタラクティブなプロトタイプやデザインシステムを作成でき、開発者にはすぐに使えるコードが提供されるため、通常の引き渡しの問題がありません。

主な特徴には、ウェブブラウザを通じてアクセスできるクロスプラットフォーム対応や、SVG、CSS、HTML、JSONといったオープンスタンダードのサポートがあります。これらは無料で利用でき、最新バージョンではデザインと開発の効率を高めるためにデザイントークンが統合されています。また、バージョン2.0では新しいCSSグリッドレイアウト機能やUIの全面的な再設計、新しいコンポーネントシステムが導入されました。

リアルタイムでのコラボレーションが可能で、ユーザーは共同作業を行うことも、独立して作業することもできます。組織はPenpotのクラウドサービスを利用するか、自社のサーバーにホストすることができます。コミュニティへの参加も奨励されており、ユーザーは質問をしたり、知見を共有したりすることができます。

Penpotはデザインとコーディングのプロセスを効率化し、ワークフローを改善したいチームにとって貴重なツールとなることを目指しています。

Googleのテンソル処理ユニット（TPU）は、人工知能（AI）タスク向けに設計された専門的なチップです。これらのチップは、特に深層学習において、従来のチップであるGPUに比べて大きな利点を提供します。

TPUは2013年頃に開発され、AI処理の需要の高まりに対応するために、既存のハードウェア（CPUやGPU）では効率が不十分であると予測されたことから始まりました。TPUプロジェクトは急速に進展し、2014年にはデータセンターに初めてTPUが導入され、2016年に正式に発表されました。

TPUとGPUの違いについて、まずアーキテクチャに注目すると、GPUはさまざまなタスクに対応できる汎用チップですが、AI特有のアプリケーションでは効率が悪くなることがあります。一方、TPUはTensorFlowのニューラルネットワークを実行することに特化しており、データの移動を最小限に抑える「シストリックアレイ」アーキテクチャを採用しています。これにより、効率と速度が向上します。最近のTPUモデルは大幅な性能向上を示しており、例えばTPUv7は4,614 TFLOPSを提供できるのに対し、古いTPUバージョンは459 TFLOPSです。また、特定のアプリケーションにおいて、TPUは一般的にGPUよりもコスト効率が良く、エネルギー効率も高いです。

TPUの普及における主な障壁はソフトウェアエコシステムです。多くの開発者はNVIDIAのCUDAに慣れているため、GoogleのTPUエコシステムへの移行が難しい状況です。さらに、TPUは現在Google Cloudを通じてのみ利用可能であり、複数のクラウドプロバイダーから提供されているNVIDIAのGPUに比べてアクセスが制限されています。

GoogleのTPUは、クラウドビジネスにおいて重要な競争優位性を提供し、NVIDIAのGPUに依存する競合他社に比べて高い利益率を維持する可能性があります。TPUの設計により、Googleはコストと性能をコントロールでき、進化するAIの環境において有利な立場を築いています。

今後の可能性として、Googleは多くのTPUを生産しており、AI機能の需要が高まる中で生産を拡大する計画です。また、TPUを外部に提供することで市場のリーチを広げることも検討していると考えられます。GoogleのTPUは、AI処理における重要な革新であり、効率性とコスト効果の面で利点を提供していますが、ソフトウェアの採用やエコシステムの発展には課題が残っています。