エリック・ワストルが作成した「アドベント・オブ・コード」は、すべてのスキルレベルに対応したプログラミングパズルのシリーズです。どのプログラミング言語でも解くことができ、面接の準備や練習など、さまざまな目的で利用されています。参加するためにコンピュータサイエンスのバックグラウンドは必要なく、基本的なプログラミングスキルがあれば十分です。パズルは、古いコンピュータでも迅速に実行できるように設計されています。

アドベント・オブ・コードをサポートする方法として、他の人と共有したり、AoC++を通じて貢献することができます。パズルで行き詰まった場合は、提供された例と自分の解答を照らし合わせてみたり、テストケースを作成することを考えてみてください。また、友人やオンラインコミュニティに助けを求めることもできます。

よくある質問には以下のようなものがあります。コードブロックは三回クリックすることで選択できます。認証はセキュリティのためにOAuthを使用しています。パズルの難易度はさまざまで、毎日午前0時（EST）に新しいパズルが解放されます。ストレスや悪用のためにグローバルリーダーボードは削除されましたが、プライベートリーダーボードは残っています。AIを使ってパズルを解くことは推奨されておらず、挑戦は人間の問題解決能力を目的としています。

アドベント・オブ・コードは無料で利用できますが、そのコンテンツをコピーしたり再配布することはできません。このイベントは毎年12月1日から始まります。エリック・ワストルとベータテスター、コミュニティマネージャーのチームがイベントの運営を手助けしています。

ロドリゴ・アリアス・マロは、DilloプロジェクトをGitHubから自己ホスティングサーバーに移行する計画を立てています。これは、GitHubに関するいくつかの問題を解決するためです。2022年に元のDilloウェブサイトとそのリソースが失われたため、より信頼性の高い解決策が必要になりました。

GitHubに関する主な問題点は以下の通りです。まず、GitHubのインターフェースはJavaScriptに依存しており、Dilloのブラウザではサポートされていないため、Dilloユーザーには使えません。次に、GitHubはリポジトリを一方的に禁止する可能性があり、データ損失のリスクがあります。また、プラットフォームのパフォーマンスが遅くなり、高速なインターネット接続が必要です。さらに、非技術的なユーザーを効果的に管理するためのツールが不足しており、開発者の疲弊を招いています。最後に、GitHubがAI技術に重点を置くことで、オープンウェブの原則に悪影響を及ぼす可能性があります。

ロドリゴは、新しいドメインdillo-browser.orgにDilloプロジェクトを設定しました。ここでは、JavaScriptなしで動作する軽量のgitフロントエンドであるcgitを使用しています。また、問題をgitリポジトリに保存するカスタムバグトラッカーを作成し、信頼性を向上させました。

データ損失を防ぐために、重要なデータはCodebergとSourcehutにミラーリングされています。この設定により、サービスが失敗した場合でも簡単に切り替えることができます。

セキュリティ対策として、ページはロドリゴのGPGキーで署名されており、信頼性を確保しています。これにより、潜在的なDNSの問題に対しても耐性があります。

移行には時間がかかるため、GitHubのリポジトリは移行が完了するまでアクティブのままです。ロドリゴは、現在の寄付をもとに新しい自己ホスティングのセットアップを維持できることに楽観的で、低コストで環境に優しい解決策を目指しています。

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CachyOSは、Arch Linuxを基にした高速でカスタマイズ可能なLinuxディストリビューションです。経験豊富なユーザーでも、Linuxに不慣れな人でも、スムーズなコンピューティング体験を提供します。

CachyOSの主な特徴には、まず、非常に速いパフォーマンスと信頼性を重視した設計があります。次に、特別なlinux-cachyosカーネルと先進的なBOREスケジューラーを使用しており、高い効率を実現しています。また、パッケージはパフォーマンス向上のために最適化されています。

さらに、インストール時にKDE Plasma、GNOME、XFCEなどの人気のデスクトップ環境から選ぶことができる多様性もあります。インストール方法は、初心者向けのグラフィカルインストーラーと、上級者向けのコマンドラインオプションの両方が用意されています。

また、CachyOSは複数のスケジューリングオプションをサポートし、さまざまなCPUアーキテクチャに最適化された堅牢なカーネルサポートも特徴です。CachyOSは、速度、安全性、使いやすさを重視して、ユーザー体験の向上を目指しています。

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約20万のニュースRSSフィードをリアルタイムで追跡し、関連する記事をグループ化するシステムを作成しました。このシステムは、類似した記事を迅速に見つけるための高度な技術を使用しています。各グループ、つまり「ストーリークラスター」は、ニュースを最初に発表したのは誰か、どれくらいの速さで広がったのか、そして他のメディアが報じるにつれてストーリーがどのように変化したのかを明らかにします。このシステムのデザインやスケーリングについてのフィードバック、またクラスターの精度や有用性を向上させるための提案を歓迎します。ライブデモは、こちらのリンクでご覧いただけます。

この記事では、ロバート・F・ケネディ・ジュニアの指導の下で、疾病予防管理センター（CDC）がワクチンと自閉症に関する立場を変更したことへの懸念が述べられています。CDCは、長年の信念であった「ワクチンが自閉症を引き起こさない」という主張が「証拠に基づく主張ではない」と示唆しており、この変化は多くの健康機関に警鐘を鳴らしています。批判者たちは、この変更が数十年にわたる科学研究を無視していると主張しています。

保健福祉省は「証拠に基づく科学」に依存していると主張していますが、この記事では、ワクチンと自閉症の関連性がないことを示す重要な研究を無視していると指摘しています。CDCは、ワクチンが子どもたちの自閉症に寄与したと考える親たちの小規模な調査を引用しつつ、自閉症の発生率とワクチン接種が同時に増加していることも述べています。

このコメントは、科学に対する政治的干渉の危険性を強調しており、過去のアメリカの政権が一般的に独立した科学研究を支持してきたことに言及しています。しかし、現在の政治的な状況は、科学的合意に対してますます敵対的であり、官僚たちが確立された研究に基づくのではなく、証明されていない健康アドバイスを推進していると見られています。

この記事は、歴史的な擬似科学の事例と比較し、科学的な誠実さを維持することが公衆衛生にとって不可欠であると強調しています。公衆衛生を真に改善するためには、誤情報を訂正するだけでは不十分であり、厳格な科学的探求とガバナンスにおける説明責任へのコミットメントが必要であると結論づけています。

この講義では、コースの概要を紹介し、XcodeとSwiftUIの基本について説明します。特に、ビューに焦点を当てています。また、課題として読書をする必要があります。

Zigtoolsは、Zigプログラミングコミュニティを支援するプロジェクトで、新しいリソースであるZigbookが自分たちの作品を盗用していることを発見しました。Zigtoolsは、ZigプログラミングをサポートするツールであるZigtools Playgroundを作成したことで知られています。

Zigbookは独自のものであり、AIコンテンツは含まれていないと主張していますが、その構造や内容はZigtoolsから大部分がコピーされていることが明らかです。新機能としてZig Playgroundをリリースした後、Zigtoolsはそのコードやコンポーネントが自分たちのものとほぼ同一であることを発見しました。特に、Zigtools Playgroundで使用されるカスタムファイルも含まれています。

Zigtoolsは調査を行い、ZigbookがWASMファイルやJavaScriptコードを自分たちのプロジェクトからコピーしていることを確認しました。これはZigtoolsが運営するMITライセンスに違反しています。Zigtoolsはこの問題を解決しようとZigbookにプルリクエストを提出しましたが、すぐに閉じられ、Zigbookが問題に対処する意欲がないことを示しています。

ZigtoolsはZigコミュニティに対し、Zigbookを避けるよう呼びかけ、Zigを学ぶためには公式のリソースを利用することを推奨しています。また、彼らは自分たちのツールの継続的な開発を支援するための資金調達活動についても言及しています。

ウェブサイトが正常に機能するためには、一部のクッキーやソフトウェアが必要です。特に、セキュリティや購入を行う際に重要です。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部の機能が正しく動作しなくなる可能性があります。

要約がありません。

著者は、昨年の不合格を経て大学院に応募した経験を振り返っています。低い成績や平均的なGMATスコア、さらに強力な候補者との競争により、不安を感じていました。そんな時、友人が「一度の成功があればいい」と励ましてくれました。この言葉は著者にとって慰めとモチベーションの源となり、成功には複数の機会が必要ではなく、ただ一つの適切なチャンスがあれば良いことを思い出させてくれました。この考え方は、就職活動や住宅購入、人間関係など、さまざまな人生の場面にも当てはまります。著者は、これらのプロセスが厳しいものである一方で、その一つの正しい機会を見つけることに集中することで、安定感と希望を持てると強調しています。

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非常に薄く、機能的なベアリング機構を作るプロジェクトに取り組んでいます。このベアリングは滑らかな感触を持ち、連続回転に耐えられることが求められています。私の主な疑問は、実際のベアリングはどれだけ薄くても効果的に機能するのかということでした。

オンラインで見かけるスピナーリングの多くは、本物のベアリングを使用しておらず、金属同士が滑るだけの構造です。私は、精密なエンジニアリングを必要とする真のマイクロベアリングを作ることを目指しました。その結果、内側に20個のスチールボールを持つ2mm厚のステンレススチールリングを作成しました。このリングは、軽く弾くだけで20秒以上回転します。

いくつかの重要な詳細を挙げると、内側は非常に厳密な公差でCNC加工されています。20個のマイクロスチールボールが含まれており、プラスチックや潤滑剤を使用せず、日常的な摩耗に耐えられるように設計されています。また、耐久性のあるカラー仕上げのバージョンもあり、外側の表面にはランダムな結果を示すための数字を刻むことができます。

当初の目標は機構を探求することでしたが、テーブルトークRPGでの迅速なランダム結果を得るのにも適していることがわかりました。特に静かな環境では、リングは静かに回転し、数字を指し示します。

このプロジェクトを共有するのは、マイクロ製造や精密設計の複雑さを理解してくれる人がいると思ったからです。耐久性を向上させ、摩擦を減らし、回転時間を延ばす方法についてのフィードバックを求めています。ミニチュアベアリングや類似のプロジェクトに経験がある方がいれば、ぜひご意見をお聞かせください。質問にもお答えします。

動物の知能と人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）の違いについて説明します。

動物の知能は自然選択を通じて発展し、生存や社会的相互作用、力や繁殖といったさまざまな本能に焦点を当てています。動物は自己意識を持ち、幅広い感情や社会的ダイナミクスを経験します。

一方、LLMの知能は人間のテキストから学び、統計的なパターンを通じて最適化されます。生物学的進化ではなく、強化学習を用いて微調整され、ユーザーのフィードバックによって影響を受けます。そのため、ポジティブな反応（アップボート）を得ることに重点が置かれます。動物とは異なり、LLMはタスクを失敗しても生死に関わる結果がないため、一般的な知能には限界があります。

学習の方法にも違いがあります。基盤となる構造（トランスフォーマーと脳組織）や学習アルゴリズムは異なります。LLMは生存本能よりも商業的なニーズによって形作られており、動物以外の知能の初期形態と言えます。

LLMの特性を理解することは、その行動や機能を効果的に予測するために重要です。LLMは私たちが通常理解する知能とは異なるため、その独自の性質を把握することが求められます。

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Nick LewisによるHow-To Geekの記事では、古いPCをネットワーク接続ストレージ（NAS）として再利用する利点が強調されています。高価な専用NASデバイスを購入する代わりに、古いPCを活用することが勧められています。

まず、コスト面でのメリットがあります。古いPCを使って自分でNASを構築すれば、新しいNASを購入するよりも大幅に費用を抑えることができます。

ハードウェアの要件については、過去10年以内のほとんどのコンピュータがNASとして利用可能です。特に、Dell Optiplexなどの古いモデルが人気です。動画のトランスコーディングが必要な場合は、IntelのQuickSync機能を持つプロセッサが望ましいです。

アップグレードに関しては、ブートドライブにSSDを追加することでパフォーマンスが向上します。また、RAMは最低でも8GB、より高度な作業には16GBを推奨します。コストを抑えるために、中古や再生品のハードドライブを探すのも良いでしょう。

オペレーティングシステムの選択肢としては、TrueNASやUnraidが推奨されています。これらはNASの設定に特化しており、インストールや管理が簡単です。

NASを使用する際には、適切なバックアップ戦略が必要です。これは、より大きなバックアップソリューションの一部として考えるべきです。

最後に、Windowsデバイス用にSMB共有を作成することが提案されており、データ保護のためにDuplicatiのようなバックアップアプリの使用が奨励されています。

全体として、古いコンピュータを捨てるのではなく、機能的でコスト効果の高いNASに変えることができると記事は示唆しています。

Meshtasticを始めるには、まず自分のニーズに合ったデバイスを選びます。次に、最新のMeshtasticソフトウェアをデバイスにインストールし、設定を自分の好みに合わせて行います。その後、任意のクライアントを使ってデバイスに接続し、メッセージの送受信を開始します。

Meshtasticデバイスは、さまざまなプラットフォームを通じて管理できます。iOSアプリを使えば、外出先でもネットワークをコントロールできます。Androidアプリを利用すれば、Androidスマートフォンでデバイスを管理できます。また、ウェブブラウザからアクセスできるウェブクライアントもあります。さらに、上級者向けにはコマンドラインインターフェースや開発キットが用意されています。

Landlockは、Linuxのバージョン5.13で導入されたシンプルで使いやすいAPIです。この機能により、アプリケーションはアクセスできるリソースを指定できるため、セキュリティが強化されます。プログラムが必要とするファイルやリソースの限られたセットを宣言することで、万が一侵害された場合でも保護される仕組みです。

Landlockの特徴として、実行時ポリシーがあります。これは、他のセキュリティシステムとは異なり、アプリケーションが実行中にルールを適用できるため、システム全体の設定を必要としません。また、動的ポリシーを作成できるため、開発者はその場で制限するアクションや許可するファイルを指定できます。特別な権限を必要とせず、どのアプリケーションでも利用できるため、実装が容易です。さらに、ポリシーは複数の層を持つことができ、より厳格なアクセス制御が可能です。

Landlockの利点は、SELinuxやAppArmorのような従来のセキュリティシステムよりも使いやすいことです。これらのシステムはしばしば管理者の関与を必要としますが、Landlockは予測可能なファイルアクセスを持つアプリケーションに適しており、開発を複雑にすることなくセキュリティを強化します。また、さまざまなプログラミング言語をサポートし、他のセキュリティモジュールと組み合わせることも可能です。

Linuxの人気が高まる中、マルウェアの脅威も増加しています。Landlockは、開発者がアプリケーションの敏感なリソースへのアクセスを制限するための簡単で統合された方法を提供することで、セキュリティの隙間を埋める役割を果たします。インタラクティブな権限プロンプトやネットワークアクセスの細かな制御などの機能を通じて、ユーザーのセキュリティを向上させることを目指しています。

要するに、LandlockはLinux上での安全なアプリケーション開発のための有望な解決策を提供し、開発者がセキュリティ対策を実装しやすくしています。

Jigaは、現代的なユーザーインターフェースと直感的なユーザー体験を創造することが好きな優れたプロダクトデザイナーを求めています。CTOやエンジニアリングチームと密に連携し、手作業を減らしプロセスを効率化するソリューションを設計します。

Jigaの目標は、エンジニアが物理的な製品をより早く作れるように支援することであり、チームメンバーは5カ国以上から集まる完全リモートの会社です。労働時間よりもパフォーマンスとコミュニケーションを重視し、オンラインゲームを通じてチームワークを促進し、シンプルな会議ポリシーを持っています。

Jigaのデザインの基本原則はシンプルさと効率性です。プロダクトデザインやUI/UXデザインの経験が最低6年あり、強力なポートフォリオを持ち、マイクロマネジメントなしで独立して働ける人を探しています。

福利厚生には、柔軟なリモートワーク、マイクロマネジメントなし、多様なチーム、自己開発のための予算、ストックオプション、そして美しい場所での年次チームリトリートが含まれます。これは、時代遅れの業界を現代化するユニークな機会です。

この文書では、HTTPのQUERYメソッドについて紹介しています。このメソッドは、リクエストがサーバーの状態を変更することなく、安全にコンテンツを処理できるようにします。POSTリクエストとは異なり、QUERYは部分的な変更を気にせずに繰り返し実行できるため、特定の操作においてより効率的です。

QUERYメソッドは、リクエストボディにクエリパラメータを含める新しいHTTPメソッドで、安全かつ繰り返し可能なリクエストを実現します。GETメソッドとPOSTメソッドと比較すると、GETは安全で冪等性がありますが、サイズ制限があり、大きなクエリにはあまり効率的ではありません。一方、POSTはクエリに使用できますが、本質的には安全ではないため、クエリが実行されているかどうかが不明確です。

QUERYメソッドの利点には、安全で冪等なリクエストであることが明確に示されること、キャッシュや自動再試行をサポートすること、クエリとその結果にURIを割り当てて後で使用できることが含まれます。

この文書には、セキュリティに関する考慮事項、IANA登録、QUERYメソッドの使用例などの情報も含まれています。草案は更新される可能性があり、2026年5月22日に期限が切れます。

QUERYメソッドは、GETとPOSTの間のギャップを埋めることを目指しており、大きなクエリを安全かつ冪等に処理しやすくします。

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「加速されたファインマンのトリック」という概念が紹介されています。これは物理学や数学に関連する手法の一つです。また、ファインマンのトリックのさまざまなバージョンについても言及されており、実際の状況でどのように応用するかが議論されています。このトリックを効果的に理解し、活用することが重要です。

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犯罪分析からデータサイエンスへの転職を考えている人は、プログラミングや高度な技術スキルを身につけることに注力するべきです。SQLやExcelの知識は役立ちますが、エントリーレベルのデータサイエンス職にはそれだけでは不十分です。

まず、プログラミングスキルが重要です。少なくとも一つのプログラミング言語を学ぶ必要があり、特にPythonが最も一般的に求められています。次に、機械学習や大規模言語モデル（LLM）についての理解も必要です。基礎知識を得るためには、アンドリュー・ングのコースを受講することをお勧めします。

また、強力なポートフォリオを作成することも重要です。個人のウェブサイトやGitHubなどのプラットフォームでの貢献を含めることで、修士号がなくてもアピールできます。求人への応募は今すぐ始めましょう。必要なプログラミング経験が不足していても、応募する価値があります。多くの求人は非現実的な期待を持っていることが多いです。

犯罪分析に関連する企業、例えばLexis NexisやESRI、Axonなどをターゲットにして、アナリスト職を狙うと良いでしょう。さらに、データサイエンスのキャリアを追求するために、スキルを継続的に学び、発展させることが大切です。大企業のアナリスト職の安定性も考慮に入れながら、努力を続けることが成功の鍵です。

btibor91というユーザーのソーシャルメディア投稿へのリンクがありますが、そのリンクからの具体的な内容や文脈は提供されていません。要するに、ステータス更新に関する2つのリンクがあるものの、追加の情報は示されていません。

著者は、閉鎖された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を通じて調べたり、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新しいウェブサイトを作ることに決めました。

最近の分析によると、自動車用のガラスブレーカーは、安全ツールとして販売されているものの、現代の車の窓には効果がないことがわかりました。車の脱出ツール市場は5億ドルの価値があり、消費者の安全への不安がこの市場を支えています。多くの人々は、緊急時にこれらのツールを使って燃えている車や水没した車から脱出できるという考えに魅了されています。しかし、そのような状況は非常に稀で、全事故の0.5%未満を占めるに過ぎません。

現代の車は、安全規制により側面の窓にラミネートガラスを使用しています。このガラスは、古いモデルで使われていた強化ガラスよりもはるかに割れにくいです。テストでは、一般的なガラスブレーカーがラミネートガラスを割ることができず、いくつかは自分自身が壊れてしまう結果となりました。一部のメーカーはまだ強化ガラスを使用していますが、アキュラ、BMW、フォードなどの主要な自動車メーカーはほとんどがラミネートガラスに切り替えています。

一方で、シートベルトカッターは、意識を失った被害者をシートベルトから解放する必要がある救助者には役立つかもしれません。しかし、これらのツールは、特に現代の車を運転する一般のドライバーにはあまり関係がありません。全体として、ガラスブレーカーの効果は限られており、日常的な使用にはあまり実用的ではありません。

Gemini 3 Pro Imageモデル、通称ナノバナナは、スライド作成に最適です。PDFプレゼンテーションの編集を簡単にするために、英語で指示を出すだけで編集できるコマンドラインツールを作成しました。

使い方は簡単です。まず、編集したいページを選びます。次に、そのページを画像に変換し、リクエストと共にモデルAPIに送信します。すると、モデルが新しい画像を生成し、それを元のPDFに戻して追加します。

使用できるコマンドの例としては、次のようなものがあります。「nano-pdf edit deck.pdf 5 "収益チャートをQ3の250万ドルに更新"」や「nano-pdf add deck.pdf 15 "5つの箇条書きのあるエグゼクティブサマースライドを作成"」などです。

主な機能には、複数ページの同時編集、新しいスライドを既存のプレゼンテーションのスタイルに合わせて追加すること、最新のデータを取得するためのGoogle検索機能、テキストレイヤーを保持してコピー＆ペーストや検索が容易になることが含まれます。

このツールはどんなPDFでも使用できますが、特にプレゼンテーションの迅速な更新に役立ちます。GitHubで見つけることができます。

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ジャック・ローマンのエッセイでは、地球上の生命を支えるためのリンの重要な役割と、人間の活動がその自然な循環に与える影響について述べられています。リンは岩石や有機物に含まれており、すべての生物にとって不可欠で、エネルギーの供給や構造、成長に寄与しています。

ローマンは、歴史的にリンが豊富な地域で文明が栄えたこと、そして採掘がリンの自然な循環を乱してきたことを説明しています。現在、過剰なリン酸塩の採掘は、水質汚染や肥沃な土壌の減少といった環境問題を引き起こしています。

著者は、海藻を肥料として利用するなど、自然で循環的な栄養管理の方法に戻ることの重要性を強調しています。これは持続可能で地元の資源です。工業的農業が採掘されたリンに依存している一方で、環境や人間の健康に悪影響を及ぼすことが多いと彼は主張しています。

最終的に、ローマンはリンの循環に対する新たな理解と尊重を求めています。コンポスト作りのような小さな個人の行動が、生態系に良い影響を与えることができると強調しています。私たちの行動と自然界のつながりを認識することで、より持続可能な未来に向けて努力することができるのです。

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このツールは、ネットワーク接続をリアルタイムで監視します。RustとGTK4を使って作られており、アクティブな接続とともに、リアルタイムの入出力統計を現代的なグラフィカルな形式で表示します。GitHubのリンクから入手できます。

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2025年11月28日に、ファーフォンのバッテリーに関するアップデートが発表されました。ユーザーたちはLobste.rsやHacker Newsでリチウムバッテリーを常に接続しておくことによる火災リスクについて懸念を示しました。また、フランスのブロガーであるコルベンもこの問題について言及しました。フェアフォン2は簡単に開けることができるため、著者はすぐにバッテリーを取り外し、充電ケーブルを固定し、わずか40秒でウェブサーバーを再起動しました。コミュニティからの警告のおかげで、潜在的な災害を回避することができました。

CRDT（Conflict-free Replicated Data Types）についての内容が紹介されています。CRDTは、分散システムにおいて同時に行われる更新を衝突なく処理するために設計されたデータ構造です。著者は、失敗したスタートアップでの経験を通じてCRDTに魅了されたことを振り返り、2025年に最新の進展や応用を理解するために再度このテーマに取り組みました。

CRDTは、複数のノードにデータを複製し、調整や合意なしに更新を統合できるため、ネットワークの問題があってもデータの整合性を保つことができます。CRDTを理解するためには、ネットワークの障害、最終的な整合性、基本的な集合操作について知っておく必要があります。

CRDTにはいくつかの種類があります。G-Counterは単純に増加するカウンターで、PN-Counterは増加と減少が可能です。G-Setは追加のみを許可する集合で、2P-Setは追加と削除ができる集合ですが、一度削除したアイテムを再追加することはできません。LWW-Element-Setは要素の追加、削除、再追加を許可しますが、同時操作によってデータが失われる可能性があります。OR-Setはデータを失うことなくアイテムの追加、削除、再追加をサポートします。RGAは、分散的に挿入を管理するためのシーケンス構造です。OR-Mapは、CRDTの特性とキー・バリューの意味論を組み合わせたマップです。

CRDTの特性として、マージ操作は結合的、可換的、冪等である必要があり、データの整合性を確保します。状態ベースのCRDTは全体の状態を送信し、操作ベースのCRDTは個々の操作を送信します。

CRDTにはメタデータが蓄積される可能性があり、ストレージの問題が生じることがあります。ガーベジコレクションの戦略には、時間ベースの期限切れ、協調的なガーベジコレクション、因果関係を追跡するためのバージョンベクタ、メタデータの成長を制限するための制約構造があります。

CRDTの性能は、操作（追加、削除、マージ）やシステムの設定（レプリカの数、予想される競合）によって異なります。実際の応用としては、複数のユーザーが同時に変更を加える共有ドキュメントやショッピングカートなど、協調的な環境に適しています。これにより、データの損失を防ぎながら高い可用性を実現します。

CRDTは、分散データを管理するための強力な手段を提供し、ネットワークの分断に対しても耐性があります。CRDTの選択は、必要な操作の種類やデータ損失に対する許容度など、特定のアプリケーションの要件に依存します。

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ゼロ知識証明（ZKP）は、追加の情報を明かさずにある主張を確認できる方法です。例えば、デジタル署名は、秘密鍵を持っていることを示しますが、その鍵自体は見せません。

数の文脈では、ZKPを使ってある数が合成数（素数でない）であることを、その因数を明かさずに証明できます。フェルマーの小定理を利用すると、もしある数 ( b ) が ( b^{n-1} \neq 1 \mod n \ であれば、( n ) が合成数であることが証明されます。しかし、この方法は数が素数でないことを示すことはできますが、数が素数であることを確実に証明することはできません。

ZKPは数学以外の場面にも応用可能です。例えば、暗号通貨の分野では、特定の会計ルールが守られていることを、取引の詳細を開示せずに証明することができます。

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教育におけるAIコーディングアシスタントの導入は、学生と教師の教室での関わり方を変えています。この研究では、初心者プログラミングコースにおけるこれらのツールが新米プログラマーに与える影響を調査しました。研究者たちは20人の学生にプログラミング課題をAIを使って行う機会を与え、その後、AIなしで同様の課題を完了するように求めました。学生の体験を理解するために、アンケートを通じてフィードバックを集めました。

結果は、学生たちがコーディングの概念を学ぶ際にAIが役立つと感じ、最初は自信を持っていることを示しました。しかし、AIなしで作業をする際には苦労し、AIに依存しすぎて基本的なスキルが不足している可能性があることが分かりました。これらの結果は、AIを効果的に活用しながら、学生が基礎的なプログラミングスキルを身につける手助けをする新しい教授法の必要性を示唆しています。

この記事では、19世紀初頭のアンドリュー・ジャクソンの大統領選挙における「自力で成功した男」という神話の出現について述べています。最初は、自らの成功を主張することは好ましくないとされていましたが、アメリカ独立戦争を経て、エリートの出自があまり望ましくないとされるようになりました。ジャクソンは、西部地域出身の初めての大統領として、自力で成功した英雄として描かれましたが、実際には支援してくれる家族や教育といった利点も持っていました。

ジャクソンの評判は、特にニューオーリンズの戦いでの勝利を通じて高まり、彼を中心に政治的なイメージを作り上げる努力が行われました。支持者たちは、彼の苦労や自立を強調する物語を作り上げ、彼を貴族に対抗する一般市民の英雄として位置づけました。

1824年の大統領選挙では、ジャクソンの自力で成功した男というイメージが支持の中心となりましたが、選挙に敗れた際には「腐敗した取引」という疑惑が浮上しました。1828年には、エリートからの独立性を強調する神話的なキャンペーンの助けを借りて、彼は圧倒的な勝利を収めました。

自力で成功した男という概念は進化し、候補者が自身の経験に基づいて実力を主張するための政治的な道具となりました。しかし、この物語はしばしば他のグループ、特に女性や有色人種の貢献を無視していました。時が経つにつれ、自力で成功することは経済的成功と密接に結びつき、アメリカの富や個人主義に関する理想を形作ることになりました。

このように、自力で成功した男の神話は、公共サービスを称賛するものから富を美化するものへと変化し、19世紀を通じてアメリカの価値観の変化を浮き彫りにしています。

ビタミンDは「太陽のビタミン」として知られ、骨の健康に欠かせない栄養素です。また、免疫系や心臓の健康にも影響を与える可能性があります。特に北半球では、冬の間に日光にあまり当たらないため、多くの人がビタミンD不足に陥っています。ビタミンDはカルシウムの吸収を助け、くる病を防ぐために重要ですが、最近の研究では血圧を下げたり免疫機能に影響を与えたりする可能性も示唆されています。しかし、ビタミンDサプリメントがさまざまな健康問題に対してどのように効果を持つかについては、証拠が混在しており、完全には理解されていません。

ビタミンDのレベルは血液検査で測定されますが、最適なレベルや摂取量に関する推奨は異なります。イギリス政府は、秋と冬の間に全員が10マイクログラムのビタミンDサプリメントを摂取することを推奨しています。ビタミンDの効果についてはまだ多くのことが解明されていませんが、適切なレベルを維持することは重要です。

エヴァン・ハーンは、自身のオープンソースプロジェクトが大企業や有害な団体に利用されていることに対する不満を表明する投稿をしました。彼は、この搾取を防ぐためのフィードバックを求めています。

ハーンは、大企業がオープンソースソフトウェアを無料で使用しながら、開発者に対して何も還元しないことが問題であると指摘しています。これにより、開発者が疲弊してしまうと彼は考えています。また、オープンソースの社会的な影響についても懸念を示し、「誰でも無料で使える」という考え方から「有害な目的で使わないでほしい」という考え方にシフトさせたいと考えています。

彼は、この問題についての意識を高めるための提案を求めており、自身のプロジェクトのMITライセンスを変更すべきか、他のメンテナーとの共同行動が効果的かどうかについても意見を求めています。ハーンは、自身の作品が誤用されないようにするためのアイデアを切望しています。

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、ピタゴラスの定理の独自の証明を作成しました。この証明は、彼が下院議員だった1876年に発表されました。ガーフィールドは、数学にオリジナルの作品を提供した唯一のアメリカの大統領として注目されています。彼の証明は、直角三角形と台形を用いた幾何学的なアプローチで、二つの短い辺の平方の和が最も長い辺の平方に等しいことを示しています（c² = a² + b²）。この証明は巧妙であり、ピタゴラスの定理に関する370の異なる証明のコレクションに含まれています。

私は、ウェブサイトを訪れたとき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りました。このプロジェクトはGitHubで公開しており、オンラインでデモを試すこともできます。このツールは、他の場所にデータを送信することはなく、完全にブラウザ内で動作します。

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、ユーザーがさまざまなデバイスやクラウドサービスに保存された個人データ、特に画像を管理し、検索するのを助けることを目的としています。Hachiは、既存の検索エンジンに比べて、より柔軟で効率的な検索体験を提供するための使いやすいインターフェースを作ることを目指しています。

Hachiの目的は、個人データを簡単に整理し、検索できるようにすることです。ユーザーは異なるプラットフォームにわたって大量のデータを蓄積することが多いため、そのニーズに応えます。現在の機能は主に画像に焦点を当てていますが、将来的にはテキストや音声など他のメディアタイプにも対応する予定です。機械学習を活用して、これらのリソースから有意義な情報を抽出します。

デザイン哲学は、ユーザーがデータのさまざまな属性に基づいて検索を絞り込めるようにすることを重視しています。ユーザーのクエリには誤字などの不完全さがあることが多いため、それに対応できる設計が求められます。技術的には、プロジェクトは外部依存を最小限に抑え、柔軟性と修正の容易さを高めています。意味的検索のために機械学習モデルを統合し、メタデータや埋め込みを利用して検索の関連性を向上させています。バックエンドは主にPythonで開発されており、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、複数のデバイスにまたがる分散クエリを処理できるシステムを構想しており、ユーザーのプライバシーとデータに対するコントロールを重視しています。現在、検索インターフェースが迅速で使いやすく、個人データ管理の複雑さに対して堅牢であることを確保するための課題に直面しています。

このプロジェクトはオープンなもので、ユーザーが自分のニーズに合わせて修正できるようにすることを目指しています。著者はAIや検索技術の広範な影響について考察し、ユーザーのプライバシーを守り、データやモデルの倫理的な使用の重要性を強調しています。

Hachiは、ユーザーが個人データとどのように対話するかを革新することを目指した進行中のプロジェクトです。

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Redditは、コメントのバックエンドを古いPythonシステムから新しいGoマイクロサービスに移行し、パフォーマンスを向上させ、遅延を半分に減らすことを目指しました。この移行は、Redditの高トラフィックなコメントシステムにおける速度とスケーラビリティの問題に対処し、他の重要なコンポーネントの近代化の基盤を築くものです。

移行は、正確性を確保し、ユーザーへの影響を最小限に抑えるために、慎重な段階的アプローチで行われました。Redditのエンジニアは、まず新しいシステムのテストを行い、Goサービスからの応答を古いPythonシステムと比較しました。この過程で、完全に切り替える前に不一致を特定しました。また、ライブデータに影響を与えないように、テスト用の別のデータストアも設定しました。

移行中には、データのシリアル化やデータベースアクセスパターンの違いなど、いくつかの課題が発生し、パフォーマンスの問題が生じましたが、厳密なテストと最適化を通じて解決されました。

新しいアーキテクチャはコメントシステムを簡素化し、イベントの処理を改善しつつ、アカウント、投稿、サブレディットなど、Redditの他のコアサービスのさらなる近代化に備えています。移行の結果、コメントの作成が大幅に速くなり、ピーク時のシステムの信頼性も向上しました。

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オーストラリアの44歳の男性が、空港や飛行機内で旅行者の個人データを盗むために「悪意のある双子」と呼ばれる偽のWiFiネットワークを作成したとして、7年以上の懲役刑を言い渡されました。彼は正規のWiFiネットワークを模倣した装置を設置し、利用者を騙して接続させ、その後、偽のウェブページに誘導してソーシャルメディアのログイン情報を集めました。盗まれた情報を使って、女性のアカウントにアクセスし、メッセージを監視したり、プライベートな画像を盗んだりしていました。

当局は、彼の装置から数千の個人画像や認証情報、詐欺行為の証拠を発見しました。警察が彼の機器を押収した後、彼は証拠を消去しようとしたり、雇用主の機密情報にアクセスしようとしたりしました。

彼は、無許可のデータアクセスや窃盗など、複数の罪で有罪を認めました。オーストラリア連邦警察は、無料のWiFiの危険性について市民に警告し、仮想プライベートネットワーク（VPN）の利用やオンラインでの個人情報に対する注意を呼びかけました。

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2025年11月24日、PostHogはShai-Hulud 2.0というマルウェアによる重大なセキュリティ侵害を経験しました。この事件は、同社のJavaScript SDKに関連するもので、npmに公開されていたいくつかのパッケージが危険にさらされました。攻撃は、敏感な認証情報をスキャンし、それを公開されたGitHubリポジトリに流出させるプリインストールスクリプトを通じてマルウェアが導入された際に発生しました。

攻撃は、UTC時間の午前4時11分に始まりました。悪意のあるパッケージがnpmに公開され、これらのパッケージには環境をスキャンして認証情報を取得し、攻撃者が管理するリポジトリに送信するスクリプトが含まれていました。影響を受けたパッケージには、PostHogのJavaScript SDKのいくつかのバージョンが含まれていましたが、スクリプトバージョンのユーザーは影響を受けませんでした。

午前9時30分までに、PostHogは悪意のあるパッケージを特定し削除し、潜在的に侵害された認証情報のロールバックを開始しました。侵害の原因は、CIプロセスで使用されていたボットからのGitHubの個人アクセストークンが侵害されたことにあります。攻撃者はプルリクエストを操作して敏感な認証情報を盗みました。

PostHogは、パッケージリリースのワークフローを強化し、ワークフローを変更するプルリクエストに対する監視を強化し、秘密情報の管理を改善することでセキュリティを強化しています。今後は、全体的なセキュリティ体制を強化し、セキュリティチームに新たな人材を採用し、この事件から学び、将来の攻撃を防ぐことに取り組むとしています。

要するに、PostHogのセキュリティ侵害は、CIプロセスの脆弱性を悪用した複雑な攻撃であり、JavaScriptパッケージが広範囲にわたって危険にさらされました。現在、同社はセキュリティ対策を大幅に改善するための重要なステップを踏んでいます。

MINTは、新しい文書マークアップ言語で、使いやすさとカスタマイズ性を重視しています。TeXのようにコマンドにバックスラッシュを使用するのではなく、MINTは@記号を使ってコマンドを示します。また、基本的な文書要素に対する定義済みのコマンドはありません。ユーザーはYAMLスキーマファイルを使って独自のコマンドを作成できます。

MINTの開発者は、既存のライティングシステムがカスタムコンテンツの処理には複雑すぎると感じたことから、この言語を作りました。MINTは、ユーザーが自分の得意なプログラミング言語で処理ロジックを実装できるようにしつつ、基本的な解析を行います。

MINTの構文はシンプルで、パーサーを作成するのが容易です。例えば、文書はユーザーが定義したテキストとコマンドで構成されることができます。具体的な文書構造の例では、数学的な概念をMINTを使って明確に表現する方法が示されています。

現在、MINTはアルファ段階にあり、MINTファイルとYAMLスキーマを読み込む機能を持つプログラムが稼働しています。これにより、テキストとJSON形式の出力が生成されます。コードはGitHubで公開されており、プロジェクトはフィードバックや関心を歓迎し、さらなる開発を促進しています。

Firefoxのユーザーは、about:configの設定を通じて多くの新しいAIチャットボット機能を無効にすることができますが、すべての機能をオフにすることはできません。特に、無効にする設定が有効になっていても、AIコンテキストメニューは表示され続けます。また、「AIチャットボットに聞く」というオプションも、機械学習が無効になっている場合でも表示されます。Mozillaはこれらの問題について、1ヶ月間対応していません。

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StackOverflowがプログラマーにとって役立つリソースとしての地位を失いつつあることが語られています。著者は、より支援的でコミュニティ主導のプラットフォームと対比させています。架空のキャラクター、ジョー・ポインツマンを通じて、ジョーがStackOverflowで質問に答えることを避け、TLA+という形式的な仕様言語についての知識不足にフラストレーションを感じている様子が描かれています。

ジョーの物語は、彼がStackOverflowでTLA+のタグを管理しようとするものの、最終的には失敗する過程を示しています。著者は、プログラミング言語やツールに関するコミュニティは、外部の人が管理する場合にはしばしば歓迎的でなくなるため、支援的であるべきだと主張しています。

解決策として、著者は読者にStackOverflowのアカウントを削除し、メールリストやチャット、フォーラムなど、コミュニティのメンバーがより関与している代替のチャンネルに参加することを勧めています。これらのプラットフォームは、より協力的で理解のある環境を育むため、より良い選択肢と見なされています。最後に、著者は、StackOverflowのような無機質な場所よりも、コミュニティ主導のスペースを選ぶ重要性を強調しています。

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Bazziteは、ゲーマー向けに特化したLinuxディストリビューションで、新規ユーザーと熱心なファンの両方に使いやすい体験を提供します。主な特徴には、まずゲームサポートがあります。BazziteにはSteamがあらかじめインストールされており、HDRやVRRに対応して視覚効果を向上させています。また、Lutrisや他のランチャーを通じてさまざまなプラットフォームのゲームを統合し、シームレスなゲーム体験を実現しています。

デバイスの互換性も優れており、携帯型ゲーム機、PC、ホームシアターシステムなど、複数のデバイスでゲームを楽しむことができます。さまざまなコントローラーやハードウェア構成にも対応しています。さらに、Bazziteではオペレーティングシステムのアップグレードやロールバックが簡単に行え、以前のバージョンを保持することで安全性を確保しています。

セキュリティ機能も充実しており、SELinuxやセキュアブート、ディスク暗号化などの組み込みのセキュリティ対策が施されています。これにより、安全なゲーム環境が提供されます。ユーザーインターフェースはカスタマイズ可能で、KDEとGNOMEのデスクトップ環境から選択でき、どちらも現代的で使いやすいインターフェースを提供しています。

Bazziteは強力なコミュニティを持ち、ドキュメントやフォーラム、サポートチャンネルが用意されており、トラブルシューティングやヒント、ディスカッションに役立ちます。アプリ管理にはBazaarアプリストアを利用しており、アプリケーションのインストールが簡単です。また、さまざまなソフトウェアを実行するためのコンテナ技術もサポートしています。

ハードウェアの最適化も行われており、NvidiaやAMDのGPUを含むさまざまなハードウェアとの互換性が確保されています。パフォーマンス設定を管理するためのツールも提供されています。全体として、BazziteはLinux上でシームレスで楽しいゲーム体験を提供し、ゲームと一般的なコンピューティングニーズの両方に広範なサポートを目指しています。

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従来のエンジニアリングリーダーシップのモデルは、個人貢献者（IC）とマネージャーの役割の間を揺れ動く「振り子」の比喩で表されていましたが、これは時代遅れになりつつあります。今日のハイブリッドな時代では、これらの役割の境界が曖昧になり、多くのエンジニアが技術的スキルとリーダーシップの責任を融合させることが求められています。

現代のエンジニアリングの役割は、技術的な作業、システム思考、人材育成を組み合わせたハイブリッドな責任を必要とします。シニアの個人貢献者（スタッフエンジニアやプリンシパルエンジニアなど）は、正式に人を管理することなく、チームやプロジェクトをリードすることが多くなっています。

エンジニアとマネージャーの両方が効果的に機能するためには、強い技術的理解が必要です。マネージャーはもはや人の管理だけに焦点を当てることはできず、チームを支えるために複雑な技術的問題を理解する必要があります。

AIの進展は、技術的な作業の進め方を変え、迅速な意思決定や戦略的思考を可能にしました。また、リモートワークはコミュニケーションや調整の責任をシニアの個人貢献者に負わせることが多くなっています。

今日のリーダーは、技術的な推論、システムリーダーシップ、人材育成、戦略的思考など、複数の役割をこなすことが求められています。このため、既存の職務名ではこれらの責任を正確に反映できず、混乱を招くことがあります。

企業は役割の曖昧さや期待の不一致に苦しむことがあり、これがチーム内の非効率や信頼の問題につながることがあります。ハイブリッドな役割に対する明確な定義とサポートが、組織の成功には不可欠です。

従来の振り子モデルは、初期のキャリアの移行を理解するためには役立ちますが、現代のエンジニアリングの複雑さを捉えるには不十分です。環境が進化する中で、組織は役割のハイブリッド性をよりよく反映するようにフレームワークを適応させる必要があります。

1年前、母と一緒に整理サービスを立ち上げることに決めました。これはマーケティングやビジネスについて学ぶためです。エンジニアは営業やマーケティングを見落としがちだと気づき、実践的な経験を得たいと思いました。シンプルなウェブサイトで初めての成功を収めましたが、効果的なマーケティングには努力と人々の購買決定の仕組みを理解することが必要だと学びました。

販売は思ったほど複雑ではなく、ウェブサイトに明確な行動喚起を設けるなどの一般的な戦略を適用することが重要だと気づきました。また、整理は単に物を片付けることだけではなく、多くのクライアントが持ち物に対して感情的なサポートを必要としていることも学びました。

母は実際の整理作業を好み、私はビジネス面に集中しました。サービスを紹介するために重要なビフォーアフターの写真を十分に撮らなかったりと、いくつかの課題にも直面しました。

ビジネスを始めることは簡単ですが、継続的な努力と改善が必要だと感じました。ビジネスオーナーとしての優先事項は、サービスを提供することだけでなく、クライアントを引き寄せることだと実感しました。

現在、リードジェネレーションの改善や、特にTikTokやInstagramなどのソーシャルメディアでのプレゼンスを構築することに取り組んでいます。全体として、この経験はビジネス運営やマーケティング戦略について貴重な教訓を与えてくれました。

このテキストは、AI技術を活用したDevSecOpsプラットフォームを紹介しています。このプラットフォームは、開発、セキュリティ、運用のための幅広い機能やツールを網羅しているため、非常に包括的であることが強調されています。

キャリアに関する内容です。読者に対して、仕事の機会やキャリアの選択肢についてもっと知るよう促しています。さまざまな職業や業界についての情報を提供し、自分に合った道を見つける手助けをします。興味のある分野やスキルを考えながら、将来のキャリアを築くための選択肢を探ることが重要です。新しい職業に挑戦することで、自分の可能性を広げることができます。

サインボードを作るのは楽しく、意外と簡単です。以下にその手順を紹介します。

まず、ビニールを切るためにCricut Maker 2を使用します。コンピュータのCricutソフトウェアを使ってデザインを作成できます。シンプルなデザインなら、切るのに2分もかかりません。

次に、サインボードのベース材料として、4x16インチのアルミシートや12x12インチのプラスチックシートを使うことができます。

ビニールをベース材料に移すためには、トランスファーテープが必要です。ビニールは二重層になっており、トランスファーテープがこの作業を助けてくれます。

さらに、コールドロールラミネーターを使うと、ビニールをベースに押し付ける際に気泡を防ぐことができます。初めての試みで気泡に悩まされた後、この機械がとても役立ちました。

このプロセスを経て、素敵なサインボードが作れるでしょう。

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この文書は、1964年の動的再コンパイラエンジンについての技術的な説明を提供しています。エンジンの動作や再コンパイラの作成方法について詳しく述べています。

対象読者は、MIPSやIntel 80x86アセンブリに精通している人々で、1964エミュレーター内の動的再コンパイラを理解したいと考えている方々です。また、他のエミュレーションプロジェクトにも役立つ内容です。

文書は、目的と構成を説明する「序論」から始まります。ここでは、動的再コンパイラを作成する理由と方法に焦点を当てています。

次に「基本概念」では、インタプリタと動的再コンパイラ（ダイナレク）の違いについて説明しています。ダイナレクはインタプリタよりも高速であることを強調し、MIPS命令を解釈する際の手順を概説しています。インタプリタの非効率性も指摘されています。

「オペコードのコンパイル」では、オーバーヘッドを減らすためにオペコード関数をインライン化する方法が紹介されています。メモリの読み書きを最小限に抑えるためにレジスタキャッシングを利用することが提案されており、これによりパフォーマンスが向上します。MIPSレジスタをIntel x86レジスタにマッピングする基本的なレジスタキャッシングアルゴリズムも説明されています。

文書には、コードブロックをコンパイルする方法、割り込みのチェック、レジスタ状態の管理に関する擬似コードや説明が含まれています。コンパイルされたコードと解釈されたコードの切り替え時にエラーを避けるために、レジスタのフラッシュが重要であることも強調されています。

この文書は、動的再コンパイラエンジンを作成するためのガイドとして機能し、効果的なコーディング戦略とレジスタ管理を通じてパフォーマンスを向上させることに焦点を当てています。

「希薄化とリスクテイク：未実現キャピタルゲイン税と起業家精神」というタイトルの作業論文は、未実現キャピタルゲインに対する課税が起業家に与える影響を調査しています。著者のエドゥアルド・M・アゼベド、フローリアン・シュイア、ケント・スメッターズ、ミン・ヤンは、この税制が二つの主な結果をもたらすと主張しています。

一つ目は、成功した起業家は前払いの税金によって所有権が大きく希薄化することです。二つ目は、失敗した起業家が税額控除の恩恵を受け、これが一種の保険として機能することです。

アメリカのベンチャーキャピタルに関する詳細なデータを用いたこの研究では、ほとんどの創業者（84%）が出口価値を得られない一方で、ごく少数（2%）が総リターンの80%を受け取ることが明らかになりました。現在の実現時に課税されるシステムから、発生主義に基づくシステムに切り替えると、創業者の所有権は約25%減少しますが、税額控除を含めると、ポジティブなリターンを得る創業者の割合は16%から47%に増加します。

この研究は、リスクを避ける傾向が少ない創業者は現在のシステムを好む一方で、リスクを避ける傾向が強い創業者は発生主義の税制を支持することを示唆しています。また、提案されている年2%の富裕税は、未実現キャピタルゲインに課税する場合と同様の希薄化効果をもたらしますが、失敗したラウンドに対する税額控除がないため、リスク分担の利点は提供しません。

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この記事では、人間における言語の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ための道具であり、思考の媒体ではないと主張しています。著者であるエヴェリーナ・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、神経科学の証拠を示し、言語がコミュニケーションを最適化するために進化してきたことを説明しています。言語は文化的知識を伝えるのに役立ちますが、複雑な思考にとって必須ではないとしています。

著者たちは、言語の機能について二つの主要な理論を示しています。一つは、知識や感情を共有するために重要であるというコミュニケーションの理論です。もう一つは、思考や推論を助けるという認知の理論です。著者たちは、言語と思考は独立して機能することができると強調しています。つまり、複雑な思考は言語なしでも行われる可能性があるということです。

最近の脳の言語ネットワークに関する研究の進展により、言語が単語の意味や文の構造を処理することが明らかになり、コミュニケーションの仮説を支持しています。著者たちは、言語が人間文化に大きな影響を与えている一方で、思考の前提条件ではなく、アイデアや知識を共有するための強力な手段であると結論づけています。

Phoronixは21年以上にわたり、Linuxハードウェアのレビューを提供してきました。これまでに5,500件以上のレビューと48,400件以上のニュース記事を掲載しており、主に一人の著者によって書かれています。彼らは、特にサイバーウィークのプロモーション期間中にPhoronix Premiumを通じての支援を呼びかけています。

Framework Computerは、Linux Vendor Firmware Service（LVFS）とのスポンサーシップ契約を結んだ初めての企業となりました。LVFSは、ユーザーがデバイスのファームウェアを更新するのを助けるサービスです。この契約は、LVFSがより多くのハードウェアベンダーを巻き込むための重要な一歩とされています。

LVFSの主要な支援者には、Red HatやLinux Foundationがあります。Frameworkのスポンサーシップは前向きな進展と見なされており、彼らはサプライヤーにもファームウェアの更新を支援するよう働きかけています。

今後、他の大手OEM（オリジナル機器メーカー）もFrameworkの取り組みに続き、Linuxユーザーのためのファームウェア更新体験を向上させることが期待されています。

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シュブファッハアルゴリズムは、浮動小数点数を最も短い十進数の文字列形式に正確かつ効率的に変換する新しい手法です。このアルゴリズムに関する重要なポイントを以下にまとめます。

浮動小数点数を最短の十進数表現に変換することは、これまで複雑な問題でした。従来の方法であるDragon4は、多倍長精度の算術を使用しており、処理が遅くなることが多いです。

最近のアルゴリズム、例えばRyuやDragonboxは、性能と正確性を向上させています。ラファエロ・ジュリエッティによって提案されたシュブファッハアルゴリズムは、重要な進展をもたらしました。

シュブファッハアルゴリズムは、ピジョンホール原理を利用して、反復的な探索なしに正しい十進数の指数を効率的に決定します。また、高コストの多倍長精度の方法ではなく、固定精度の整数算術を使用することで、高い性能を確保しています。

C++での実装はコンパクトで、約200行のコードで構成されています。このアルゴリズムは、浮動小数点数の成分を抽出し、それを正規化し、数を正しくフォーマットするために必要な十進数の詳細を計算します。

シュブファッハアルゴリズムの実装は、既存のアルゴリズムと同等の性能を発揮し、多くの他のアルゴリズム、特に標準のsprintf関数よりも速いとされています。最適化が進むことで、さらなる性能向上が期待されています。

シュブファッハアルゴリズムは、最新のdtoa（ダブルから文字列への変換）を効率的に少ないコード量で実現できることを示しており、開発者にとって貴重なツールとなります。完全なコードは提供されたリンクで入手可能です。

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Nobaraプロジェクトは、Fedora Linuxをベースにしたカスタマイズ版で、特に技術に詳しくない人々にとって使いやすく設計されています。Fedora自体は優れたオペレーティングシステムですが、ゲームやストリーミング、コンテンツ制作に必要なサードパーティ製のソフトウェアやドライバーが不足していることがよくあります。Nobaraは、これらの不足を解消するために重要なツールやパッケージを含めており、ユーザーがターミナルを使わずに簡単に始められるようにしています。

Nobaraは公式の「Fedora Spin」ではないことに注意が必要です。「Fedora Spin」とは、Fedoraが公式にリリースした特定のデスクトップ環境を指します。一方、NobaraはFedoraのパッケージやコードを使用しながらも独立して運営されています。Nobaraの変更点や追加された機能についての詳細は、プロジェクトのウィキにある修正セクションを訪れることで確認できます。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、ロボットでないことを確認するためにボックスをクリックしてください。

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サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：5f2f5639-ce06-11f0-9e51-62d2cb6e466dを提供してください。

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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利用できなくなっています。著者はImgurを頻繁には使用していませんが、Minecraftなどのゲームや古いオンライン投稿に埋め込まれた画像にアクセスしようとすると、このブロックが非常に煩わしく感じられます。

個々のデバイスでVPNを使用すると、インターネットの速度が遅くなり、手動で設定する必要があるため、著者はネットワーク全体での解決策を考えました。彼は、Traefikをリバースプロキシとして、Pi-holeをDNSとして使ったホームラボを構築しました。目的は、各デバイスを設定することなく、Imgurの画像へのリクエストを自動的にVPNを通じてルーティングすることです。

この設定では、GluetunというDockerコンテナをVPNとして使用し、Nginxがリクエストのプロキシ処理を行います。ネットワーク上のどのデバイスがImgurの画像をリクエストすると、Pi-holeがそのリクエストをTraefikに送信し、VPNを通じてリクエストを処理して画像をデバイスに返します。この解決策は、ネットワーク上のすべてのデバイスでシームレスに機能し、速度の低下を避け、メンテナンスも最小限で済みます。

要するに、著者はイギリスでImgurの画像にアクセスするための効率的な方法を開発しました。ネットワーク全体でVPNを通じてトンネルを作るプロキシソリューションを構築することで、各デバイスでの複雑な設定なしに画像を表示できるようになりました。

この記事では、臨床判断における丸い数字の閾値を使用することに伴うリスクについて論じています。特に、患者の死亡リスクを評価する際に、これらの閾値は複雑なデータを単純化しますが、リスク評価が不正確になり、患者ケアが最適でなくなる可能性があります。研究者たちは、これらの閾値によって引き起こされる問題を特定するための解釈可能な機械学習モデルを開発しました。このモデルは、リスクにおける予期しないパターン、例えば不連続性や逆因果効果を生み出すことがあることを示しています。

主な発見として、従来の臨床ガイドラインは覚えやすい丸い数字に依存することが多く、統計的に最適な治療閾値とずれることがあることが挙げられます。また、実際のデータを分析した結果、驚くべきリスクパターンが明らかになり、治療が最適に適用されていない可能性が示されました。この研究は、治療閾値を連続的なリスクデータと一致させることで、患者の結果を改善するために臨床プロトコルを継続的に再評価する重要性を強調しています。

研究者たちは、より微妙なリスク評価方法の必要性を強調し、AIモデルにのみ依存することの危険性を警告しています。AIモデルは患者ケアの複雑さを見落とす可能性があるため、臨床実践におけるバイアスを特定し修正するのに役立つ、透明で解釈可能なAIツールの導入を提唱しています。全体として、この研究は閾値に基づく意思決定が患者ケアに与える影響と、治療効果を高めるために臨床実践を洗練させる重要性を強調しています。

最近、国際的なAI会議における査読プロセスでの人工知能（AI）の使用に関する論争が浮上しています。Pangram Labsの分析によると、今後開催される国際会議「学習表現に関する国際会議（ICLR）」の査読の21％が完全にAIによって生成されたものであることがわかりました。多くの研究者は、査読に不正確さや曖昧なフィードバックといった問題があると指摘しています。

研究者のグラハム・ノイビグは、自身の査読にAIが使用されたのではないかと疑い、その確認を求めました。Pangram Labsは約20,000件の提出物を調査し、そのうち半数以上にAIの関与の兆候が見られることを発見しました。15,899件の査読が完全にAI生成であると特定され、199件の原稿にも同様の問題があることが確認されました。

この結果は、科学者たちの間で査読プロセスの信頼性に対する懸念を引き起こしています。ICLRの主催者は、今後の評価におけるAIの悪用を防ぐために、自動化ツールの導入を計画しています。

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この投稿では、8x8の画像パターンを用いたルックアップテーブル（LUT）を使って猫の画像を生成する方法について説明しています。著者は最初、512の限られたパターンを使用することの効果に疑問を持っていましたが、モデルが認識可能な猫の画像を生成できることを発見しました。

重要なポイントとして、各8x8の画像パッチは512の学習したパターンを組み合わせて作成されます。モデルはこれらのパターンの間を補間することができ、予想以上に表現力豊かな画像生成が可能です。また、モデルはトランスフォーマーアーキテクチャを使用しており、複数の自己注意層を通じて画像パッチを処理し、LUTの出力重みを生成します。

著者は、辞書のエントリーを制限したり、特定の行列のエントリーにペナルティを与えたりするなど、さまざまな設定で実験を行い、パターンの多様性を向上させました。結果は時間とともに改善され、7000エポックのトレーニングを経て、モデルは一貫して良好な画像を生成するようになりました。

今後の実験では、動的なLUTを作成し、リアルタイムで多様なパターンを生成することや、異なる画像の詳細を捉えるために階層的なLUTを使用することが計画されています。

全体として、この研究のさまざまなアプローチは、猫の画像生成において有望な結果をもたらしました。

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この記事では、バニラJavaScriptとすべてのブラウザで利用可能な新しいURLPattern API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。主な目的は、現在のURLに基づいて異なるコンポーネントを表示することです。

まず、URLPattern APIについてです。このAPIは、特定のパターンにURLが一致するかどうかをテストするのに役立ちます。これは、どのコンポーネントを表示するかを決定するために重要です。パターンは柔軟に定義でき、オプションの部分やワイルドカードも含めることができます。

次に、ルーターの設定について説明します。URLパスと特定のコンポーネントをリンクさせる設定オブジェクトの配列を作成できます。これらの設定の順序は重要で、ルーターは一致するものを見つけるために一つずつチェックします。

ルーターは、現在のURLに基づいて適切なウェブコンポーネントを作成し、表示します。このロジックを処理するために、カスタムHTML要素（MyRouter）が作成されます。

ナビゲーションの処理についても触れます。ユーザーがリンクをクリックすると、デフォルトの動作が防止され、ルーターはURLを更新し、一致するコンポーネントを表示することでページ遷移をシミュレートします。また、ルーターはpopstateイベントを使用して、ブラウザの戻るボタンや進むボタンのイベントを監視し、履歴を遡る際に正しいコンポーネントを表示します。

SPAルーティングが機能するためには、サーバーがすべてのルートに対してメインのHTMLファイルを提供するように設定されている必要があります。これにより、クライアントサイドのJavaScriptがルーティングを処理できるようになります。

セキュリティの観点からは、ルーターの設定が外部から操作されないように保護することが重要です。これは、設定をプライベートに保ち、動的なURLセグメントだけに基づいてコンポーネントを表示しないことで実現できます。

将来的な改善点として、動的セグメントやクエリパラメータの処理、ネストされたルーターの探索などが提案されています。カスタムルーターを構築することは、ウェブ技術を理解する上で教育的で有益ですが、セキュリティや機能性に関する課題もあり、既存のフレームワークがすでに対処している点もあります。

アリババのQwen3-VLは、2025年9月に発表された高度なAIモデルで、長時間の動画処理や画像を使った数学問題の解決、文書の理解に優れています。このモデルは、2時間の動画を分析し、特定のフレームを正確に見つけることができ、テストでは99.5%の精度を達成しています。Qwen3-VLは、視覚的な数学や文書理解に関するさまざまなベンチマークで、GPT-5やGemini 2.5 Proといった競合モデルを上回っています。

Qwen3-VLの主な特徴には、膨大なデータを処理できる能力があり、一度に最大256,000トークンを扱うことができます。また、39の言語における文書理解やテキスト認識のベンチマークでも高いスコアを記録し、専門的なタスクにおいても優れた性能を発揮します。さらに、10,000台のGPUを使用して1兆トークンでトレーニングされており、多様なデータソースから学ぶことが可能です。

このモデルはApache 2.0ライセンスのもとで公開されており、オープンソースコミュニティでのさらなる開発を促進しています。全体として、Qwen3-VLの能力はマルチモーダルAIの分野で強力な存在となっています。

Django 6.0では、新しい組み込みのバックグラウンドタスクフレームワーク「django.tasks」が導入されましたが、CeleryやHueyなどの既存のソリューションを置き換えるものではありません。このフレームワークは、タスクの作成やキューイングを可能にしますが、タスクを実行するためには外部のサービスやプロセスが必要です。

「django.tasks」の主な目的は、異なるタスクキューの実装に対して統一されたAPIを提供することです。簡単なプロジェクトの例として、デバイスに通知を送信するために「ntfy.sh」を使用することが挙げられます。始めるには、ユーザーはアカウントを作成し、トピックを設定し、HTTPリクエストを送信して通知を行う必要があります。

新しいフレームワークの重要な点は以下の通りです。

タスクの定義では、デコレーター（@task）を使用してタスクを定義し、これを「django.tasks.Task」クラスの一部とします。これらのタスクは「enqueue」メソッドを使用して実行する必要があり、直接呼び出すことを防ぎます。

タスクの実行と結果について、Django 6.0には基本的なバックエンド（ImmediateBackendとDummyBackend）が含まれていますが、タスクを直接実行することはありません。ユーザーは、タスクの実行を処理するためにデータベースを使用したカスタムバックエンドを実装することができます。

タスク管理では、開発者がタスクの試行や結果を追跡するためのモデルを作成できます。このフレームワークは基本的な再試行ロジックを提供しますが、タスクの連鎖などの複雑なオーケストレーションには対応していません。

ワーカーメカニズムについては、フレームワークには組み込みのワーカーはありませんが、開発者が独自のワーカーを作成することができます。ワーカーはタスクを取得し、処理し、その状態（成功、失敗、再試行の準備ができている）を管理します。

全体として、「django.tasks」はタスク管理のための簡素化されたインターフェースを提供しますが、複雑なユースケースには既存のタスクキューに見られる高度な機能が依然として必要になることがあります。

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この記事では、整理されていないビジネスプロセスにAIを追加するだけでは改善にはつながらず、むしろ非効率を加速させるだけだと強調しています。多くの企業は、AIが構造的な問題を魔法のように解決できると誤解していますが、AIはスピードを増すための道具に過ぎず、知性を高めるものではありません。AIを効果的に活用するためには、特にメールや文書のような非構造化データを扱う際に、明確で構造化されたプロセスが必要です。

AIを成功裏に導入するためには、まずビジネスのワークフローを定義し、最適化することが重要です。これには、問題がどこで発生しているのか、非構造化データから何を抽出する必要があるのか、得られた洞察を既存のシステムにどのように統合するのかを理解することが含まれます。重要なポイントは、企業はAIを適用する前にプロセスの改善に焦点を当てるべきであり、技術は既存のものを強化するだけであるということです。最終的には、強固なビジネスプロセスがAIを効果的に活用するために不可欠です。

Skaldは、ユーザーのプライバシーを重視し、データを第三者に送信しない自己ホスティング可能なソリューションとして設計されました。大規模言語モデル（LLM）が進化する中、プライバシーに配慮した組織は、データのプライバシーを損なうことなく、高度なモデルにアクセスできるようになります。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムの基本的な構成要素には、ベクターデータベース、ベクター埋め込みモデル、LLM、オプションのコンポーネントとしてリランカーや文書解析ツールが含まれます。

ローカルRAGシステムを構築する際、組織は専有ツールをローカルの代替品に置き換える必要があります。Skaldは、この目的のためにオープンソース技術を使用することを目指しています。

現在、Skaldは以下の技術を使用しています。ベクターデータベースにはPostgresとpgvector、ベクター埋め込みにはSentence Transformers（デフォルト）、LLMはユーザーが自分で設定する必要があり、GPT-OSS 20Bでテストされています。リランカーにはSentence Transformersのクロスエンコーダー（デフォルト）、文書解析にはDoclingを使用しています。

Skaldのセットアップはわずか8分で完了し、初期テストでは特定のクエリに対して良好なパフォーマンスを示しました。しかし、英語以外のクエリや複数の文書から情報を集約する際には課題が残っています。

さまざまなテストの結果、デフォルトのモデルは英語のポイントクエリには適しているものの、あいまいな質問や多言語の質問には苦戦しています。より高度な多言語設定では、全体的に良好な結果が得られました。

Skaldは、ローカルRAGの設定を強化し、オープンソースモデルに関するベンチマークをさらに公開する計画です。安全な環境でAIツールが必要な組織は、コラボレーションのために連絡を取ることが推奨されています。

ジャン＝カルロ・ロタの「教わっておきたかった十の教訓」という著作からの引用が取り上げられています。この中で、すべての数学者は自分の仕事で繰り返し使う少数の技術や「トリック」に依存していることが強調されています。この議論では、これらのトリックが何であるかという疑問が提起され、有名な数学者でさえも自分自身の個別の方法を持っていることが示唆されています。

参加者たちは、数学者が多くの概念を知っている一方で、実際には自分が最も快適に使える限られた技術を使うことが多いという考えを強調しています。具体的なトリックの例としては、二重和における総和の順序を変更することや、特定の不等式を適用することが挙げられます。これらの技術は問題を大幅に簡素化し、新たな洞察を得る手助けとなります。

全体として、この会話は、数学において成功するためには、いくつかの重要な技術を理解し、習得することが不可欠であることを示唆しています。

このモデルは1024次元の複素空間で動作し、マッハ・ツェンダー・メッシュと呼ばれる特別な光学デバイスが32層あります。テキスト生成のための確率を、ボルンの法則という方法を使って計算します。注意機構のような複雑な機能がなくても、標準的な消費者向けGPUで1.8時間未満のトレーニングを行うだけで、一貫した短編小説を作成することができます。これはプロジェクトの第一段階であり、次のステップではAliExpressから50ドル分の光学機器を使って物理的な実装を行う予定です。