Coreプロジェクトは、ユーザーが自分のデスクトップ、サーバー、またはデバイスを構築できる柔軟でモジュール式のLinuxシステムです。このシステムは、Linuxカーネルと基本的なファイルを含む11MBの小さなベース「Core」から始まります。TinyCoreはこのシステムの一例で、わずか16MBの軽量デスクトップ環境を特徴としています。

CorePlusは、ユーザーが簡単に始められる方法を提供し、さまざまなデバイスに簡単にインストールできるコミュニティが作成した拡張機能を提供します。ただし、すべてのハードウェアをサポートしているわけではなく、完全なデスクトップ体験を提供するものではありません。ユーザーは、オンラインリポジトリから追加のパッケージをインストールすることで、含めたいアプリケーションやハードウェアを選択できます。

最新バージョンは16.2です。このプロジェクトは、CD-ROMやUSBドライブなど、さまざまなソースから起動できる高速で超小型のグラフィカルオペレーティングシステムを作成することを目指しています。主にRAMで動作しますが、ユーザーは追加のアプリケーションを永続的なデバイスに保存することも選べます。

Tiny Core Linuxコミュニティは、誰でもアプリケーションを作成し共有することで参加できることを奨励しています。Tiny Core Linuxチームは、ユーザーや開発者をサポートするために利用可能です。

詳細については、フォーラムやIRCでTiny Coreコミュニティに参加してください。

研究におけるアクセシビリティは重要であり、arXivは論文のPDFに加えてHTML版を提供することで対応しています。現在、200万以上の論文をHTMLに変換する作業が進められていますが、すべての論文が変換できるわけではありません。著者は提出時に自分の論文のHTML版をプレビューすることができます。

HTMLへの移行は必要です。なぜなら、提出された論文の90％がLaTeX形式であり、これをHTMLに変換する際に課題があるからです。HTMLは障害を持つユーザーにとってよりアクセスしやすい形式ですが、変換プロセスには問題が生じることがあります。そのため、現在のHTML形式は「実験的」なベータ版として提供されています。

アクセシビリティを向上させるために、コミュニティにはHTML論文を読んで問題を報告することが奨励されています。エラーが発生することもありますが、フィードバックはPDF形式と完全に一致することを期待するのではなく、機能性に焦点を当てるべきです。HTMLは本質的に異なるためです。

著者や開発者は、LaTeXマークアップのベストプラクティスに従い、変換の改善に貢献することで支援できます。洞察を提供してくれた方々や、HTMLプロジェクトを可能にした組織に特別な感謝が伝えられています。

Linuxインストールフェストは、2025年12月9日午後6時から9時まで、ベオグラードの数学部JAG3教室で開催されます。会場には、Pijaca ĐeramやCrveni krst駅近くのトラム（5、6、7L、14）やバス（21、83）でアクセスできます。

このイベントの目的は、参加者が自分のノートパソコンにLinuxオペレーティングシステムをインストールする手助けをすることです。経験豊富なLinuxユーザーがサポートにあたります。また、興味に応じてコマンドライン、Git、Cプログラミングなどの短いトレーニングセッションも行われる予定です。

イベント終了後は、参加者が近くのバーで交流を続けることができます。推奨されるLinuxディストリビューションには、初心者向けのDebian（Ubuntu、Mint、Zorinなどの派生版あり）、更新頻度が高いが初心者にも優しいFedora、システムをカスタマイズしたい上級者向けのArchがあります。

このイベントは、Windows 10の代替としてLinuxを推進する世界的な取り組みの一環であり、Linuxの使いやすさや環境への利点を強調しています。インストール方法には、Windows上でLinuxを仮想マシンとしてインストールする方法（動作が遅くなる可能性あり）、Windowsと併用するデュアルブート（スペースを空ける必要あり）、Windowsを完全に削除してLinuxをインストールする方法があります。

参加者は、重要なデータのバックアップを行い、イベント前にオンラインでLinuxディストリビューションを調べておくことをお勧めします。このイベントは、分散型の知識共有を促進するDecentralaによって主催されており、これまでに300以上のイベントを開催しています。

初心者向けの追加セッションは、12月16日と12月23日に行われ、LinuxのコマンドラインやGitについて学ぶことができます。また、参加者は古いデバイスを持参し、Ponovoを通じて修理することで電子廃棄物を減らす手助けができます。

Immichは、Googleフォトの代替として利用できる自己ホスト型の写真管理ツールです。このガイドでは、Immichの設定方法について説明しています。

まず、バックアップの重要性が強調されています。著者はデータのローカルコピーを保持することを好み、独立性を重視しています。gphotos-syncツールに問題が発生したため、新しい解決策を探していました。

次に、ハードウェアの設定についてです。Immichは、Proxmoxを実行する省電力のRyzen 7ミニPCにインストールされ、仮想マシン（VM）を利用しています。

Immichのインストールでは、「photos」という名前のVMが作成され、特定のリソースが割り当てられます。NixOSにインストールされ、著者はセキュリティのためにTailscale VPNを介してアクセスできるように設定しました。

写真のインポートには課題がありました。Immich CLIを使用した最初のインポートは信頼性が低かったため、サードパーティ製のツールであるimmich-goを使用することにしました。これにより、バックグラウンドタスクの管理やGoogle Takeoutのメタデータの処理が改善されました。

著者は、iPhoneにImmichアプリをインストールし、自動的に写真をバックアップする設定をしました。通知は中断を避けるために無効にすることが推奨されています。

バックアップ戦略として、著者は3-2-1バックアップ戦略を採用し、rsyncを使用してImmichデータを定期的にバックアップしています。

ただし、Immichには写真編集機能が欠けており、画像の共有には依然としてGoogleフォトが必要です。

他のツールとの比較では、著者はEnteよりもImmichを選びました。Immichは著者のニーズにより適しており、追加の暗号化の複雑さがないためです。

全体として、Immichはその速度と機能性が評価されていますが、CLIツールやモバイルアプリの設定改善に関する提案もあります。著者は、さらなる更新のためにブログの購読を勧めています。

RedditのユーザーDycusは、光学マウスのセンサーを使ってコンパクトカメラを作成しました。このプロジェクトには約65時間かかりました。完成したカメラは、低解像度の白黒カメラで、さまざまな撮影モードを備え、3Dプリントされたボディに収められています。

このプロジェクトは、過去の類似プロジェクトとは異なり、完全なカメラ設計である点が際立っています。カメラには複数の撮影モード、64段階のグレー、調整可能な露出機能があり、最大48枚の写真を保存できます。また、「スミアショット」と呼ばれるパノラマ画像を撮影する機能も特徴的です。

カメラの解像度は低く、900ピクセルで、メガピクセルに必要な100万ピクセルには及びませんが、それでも認識可能な画像をキャッチすることができます。Dycusは、このカメラの楽しさを、低解像度ながら使うのが楽しいゲームボーイカメラに例えています。

デジタル地図の進化についての内容で、Bee Mapsという会社が地図データの収集方法を革新していることが紹介されています。

著者は1985年に地図業界に入った経験を語り、当時は航空写真などの現代技術がない中で、古い地形図からデジタル地図を作成することの難しさを強調しています。

初期のナビゲーションシステムは詳細な指示を提供せず、基本的な街のデータに依存していました。しかし、技術が進歩するにつれて、カメラを搭載した車両を使ってより多くの情報を収集するようになり、2007年にはGoogleストリートビューが登場しました。

現在、最新の地図データを維持することは難しく、特に自動運転車にはHDマップと呼ばれる非常に詳細な地図が必要で、コストもかかります。

Bee Mapsは2015年にアリエル・セイドマンによって設立され、独自のデバイスを通じて地図データの収集を簡素化することを目指しています。このデバイスを使って運転することで、ユーザーは暗号通貨（HONEY）を獲得でき、データ収集のインセンティブとなっています。

Bee Mapsはデバイスのサブスクリプションサービスに移行し、ダッシュカム機能も提供しています。彼らは道路の属性に関する広範なデータを収集し、このデータを大手企業にライセンス供与することも始めています。

Bee Mapsは世界中で6億6500万キロメートル以上の道路を地図化しており、従来の地図会社を大きく上回るカバレッジを誇っています。このアプローチにより、より大規模で活発なデータ収集のフリートを実現しています。

Bee Mapsは革新的な技術とユーザー主導のデータ収集モデルを組み合わせることで、地図業界を変革しており、ナビゲーションや地図サービスの未来において重要な存在となっています。

テンソル処理ユニット（TPU）は、Googleが開発した深層学習専用のハードウェアで、10年以上前に処理能力の需要の高まりに応じて誕生しました。NVIDIAのGPUがAIにおける役割で注目を集める中、TPUは神経ネットワーク専用に設計された初期の効果的なハードウェアアクセラレーターとして注目されています。

Googleは2013年により効率的な処理の必要性を認識し、深層学習タスクを処理するためにTPUを開発しました。TPUは数世代にわたって進化しており、最新のIronwoodは2025年に発表され、9,216個のチップを使用して42.5エクサフロップスの性能を示しています。

TPUは一般的なプロセッサーとは異なり、特定のタスク、特に神経ネットワークで使用される行列演算に最適化されたドメイン特化型アクセラレーターです。この専門性により、ネットワーク内で最も一般的な計算に集中することで、高い性能を達成しています。

TPUは複数のバージョンを経て進化しています。TPUv1は高速推論に焦点を当てましたが、トレーニングに必要な柔軟性が不足していました。TPUv2ではデュアルコア設計が導入され、プログラム可能性と高精度が追加され、トレーニングのサポートが向上しました。TPUv3はTPUv2を改善し、コア数とメモリ容量が増加しました。TPUv4ではシステムのスケーラビリティとエネルギー効率が強調され、遅いDRAMへのアクセスを減らすために共有メモリが導入されました。

TPUのアーキテクチャには高度なネットワーキング機能が含まれており、複数のチップが効果的に通信できるようになっています。TPUv4では光回路スイッチング（OCS）が導入され、チップやラック間での柔軟で高帯域幅の通信が可能になりました。

TPUはその運用を管理するためにソフトウェアに大きく依存しており、タスクのスケジューリングや効率的なリソース配分を行っています。XLAコンパイラはTPUアーキテクチャ全体での実行のためにプログラムを最適化し、Borgのようなシステムがリソース配分やジョブスケジューリングを管理します。

TPU技術が進化する中で、TPUv5以降の新しいモデルは、トレーニングと推論の両方のワークロードに焦点を当て、性能と効率をさらに向上させることが期待されています。TPUは、特化した処理能力の必要性に応じて進化し続ける機械学習のためのハードウェア設計における重要な進展を示しています。

この記事では、著者が「ワンショット逆コンパイル」という手法をAIモデルのクロードを使って成功させたことについて述べています。著者は、クロードを三週間ループで動かすことで、ゲーム「スノーボードキッズ2」に関して、過去三ヶ月間の進捗を上回る成果を上げました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、「ワンショット逆コンパイル」とは、クロードに逆コンパイルする関数を与え、人間のフィードバックなしで作業を進めさせる方法です。これにより効率が向上しますが、進捗がないままクロードの処理枠を使い果たすリスクもあります。

次に、ワークフローについてですが、さまざまなコンポーネントを管理するスクリプトを使ってプロセスを自動化しています。スコアラーは、クロードが逆コンパイルしやすい関数を選び、クロードが実際に逆コンパイルを行います。ツールはクロードに必要なリソースを提供し、ドライバーは全体の運用を管理し、進捗を記録します。

スコアリング関数については、著者は最初に関数の複雑さを評価するための式を使用しましたが、後にロジスティック回帰モデルを用いて精度を向上させました。

ツールについては、クロードを助けるためにシンプルなUnixライクなツールが使われています。これらのツールはエラーを防ぎ、結果を明確にするように設計されており、無駄な処理時間を避けることができます。

パフォーマンスに関しては、クロードは逆コンパイルタスクにおいて別のAIモデルであるコーデックスを上回る成果を上げました。著者は、従来の逆コンパイルには専門チームが必要ですが、クロードのようなAIモデルがこのプロセスを大幅に加速できることを指摘しています。

逆コンパイルの未来については、クロードが多くの関数を処理できる一方で、最も難しいものは依然として残っています。AIの出力は、コードの明確さを保つために人間の手による修正が必要な場合があります。

著者は、逆コンパイルに興味がある人々にプロジェクトに参加し、その課題を探求することを勧めています。

2025年12月5日、Cloudflareは08:47から09:12 UTCまでの約25分間、ネットワークの障害を経験しました。この影響で、同社のHTTPトラフィックの約28%が影響を受けましたが、問題はサイバー攻撃によるものではありませんでした。これは、React Server Componentsのセキュリティ脆弱性に対処するために行ったシステムの変更から生じたものでした。

問題は、CloudflareがHTTPリクエストのバッファサイズを増やそうとした際に発生しました。この変更に対応するために内部テストツールがオフにされましたが、その実施方法が原因でプロキシシステムにエラーが生じ、影響を受けた顧客にはHTTP 500エラーコードが表示されました。問題は迅速に特定され、解決されました。

Cloudflareは、この障害が11月18日の前回のインシデントに続くものであり、受け入れられないものであると認めました。今後同様の事態を防ぐために、展開プロセスの改善、エラーハンドリングの強化、ロールバック機能の向上などの対策を講じる計画です。これらの取り組みに関する詳細は、近日中に発表される予定です。

全体として、このインシデントはCloudflareのシステムの弱点を浮き彫りにし、同社は顧客に対してより良い信頼性を確保するために積極的に修正作業を進めています。

2025年12月2日、WolframはWolfram Compute Servicesを発表しました。このサービスにより、ユーザーはWolfram Languageを使って簡単に計算をスケールアップできるようになります。ユーザーはRemoteBatchSubmit機能を利用して、大規模な計算を提出できます。この機能はすべての依存関係を処理し、Wolfram Cloud上でジョブを実行します。

このサービスの主な特徴は以下の通りです。まず、スケーラビリティです。ユーザーは、自分のローカル環境の能力をはるかに超える、数百倍の計算を行うことができます。サービスは、基本的なものから高性能なセットアップまで、最大192コアと大容量メモリを備えたさまざまなマシンオプションを提供しています。

次に、並列処理が可能です。Wolfram Compute Servicesは大規模な並列処理をサポートし、ユーザーは多くのコアで同時にジョブを実行できます。これは、数百万のセルオートマトンルールをテストするような大規模な計算に特に役立ちます。

使いやすさも大きな特徴です。ジョブを提出すると、ユーザーはメールでジョブの状態について通知を受け取り、ダッシュボードを通じて進捗を追跡できます。結果はWolfram Notebook環境に簡単に統合できます。

さらに、プログラム可能性もあります。ユーザーはマシンの種類や予算制約など、ジョブの設定をカスタマイズできます。通知は異なるジョブの状態に合わせて調整でき、結果は一時的に保存され、後で取得可能です。

将来的には、Wolfram Languageの機能を強化するための広範な取り組みの一環として、同期型のリモート計算やカスタム計算施設のサポートが計画されています。

全体として、Wolfram Compute Servicesは、ハードウェアの管理の手間をかけずに大規模な計算能力を必要とするユーザーにとって、効率的なソリューションを提供します。

著者はホセ・サラマーゴの言葉を振り返っています。「神は宇宙の沈黙であり、人間はその沈黙に意味を与える叫びである。」この引用をオンラインで探していた著者は、最初は見つけるのに苦労し、サラマーゴの宗教に対する批判的な見解から、Googleによる検閲を疑いました。しかし、全文を使って再度検索したところ、簡単に見つけることができました。この経験を通じて、著者は情報検索の本質や、Googleがデータを管理する際の秘密主義について考えさせられました。著者はGoogleを公共図書館に例え、図書館とは異なり、Googleのような企業は公共の信頼や透明性よりも利益を優先していることに懸念を示しています。また、著者はGoogleのリーダーたちが自らの役割やその行動の影響を十分に理解しているのか疑問を持っています。

NanoKVMは、中国の企業Sipeedが開発した低価格のハードウェアKVMスイッチで、ユーザーはウェブブラウザを通じてコンピュータやサーバーを遠隔操作できます。HDMIおよびUSB-Cポートを介して接続し、ターゲットコンピュータへのUSB接続で電源を供給します。コンパクトでオープンソースのこのデバイスは、BIOSへのアクセスやリモート電源管理などの機能を提供します。

しかし、このデバイスには重大なセキュリティ上の問題があります。初期設定のパスワードがそのまま出荷されており、セッションの無効化が行われないことや、ハードコーディングされた暗号鍵など、複数の脆弱性があります。また、中国のサーバーと通信し、ハッキングツールが含まれています。さらに、製品の文書には記載されていない隠しマイクがあり、音声を録音することが可能です。

これらの欠陥にもかかわらず、ユーザーはセキュリティを向上させるためにカスタムソフトウェアをインストールすることができます。一部のユーザーは、Linuxのディストリビューションをこのデバイスに移植し始めています。この状況は、NanoKVMだけでなく、他のデバイスにおけるプライバシーやセキュリティの懸念を引き起こしています。

要約がありません。

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Gemini 3 Proは、Googleの先進的なマルチモーダルAIモデルであり、文書や空間関係、画面、動画の理解に優れています。このモデルは視覚的推論や文書処理能力を向上させており、複雑な視覚分析や文書解釈など、さまざまな用途に適しています。

Gemini 3 Proの主な特徴の一つは、文書理解です。このモデルは、手書きのテキストや複雑なレイアウトを含む、乱雑で構造化されていない文書を正確に解釈できます。また、視覚的な文書をHTMLやLaTeXなどの構造化された形式に変換することも可能です。

次に、空間理解の機能があります。このモデルは画像内の特定の場所を特定し、ロボティクスや拡張現実のタスクを支援するために空間計画を生成します。

画面理解においては、デスクトップやモバイル画面上でのタスクを効果的にナビゲートし、自動化することができ、ユーザーのインタラクションやタスクの自動化を向上させます。

動画理解の機能もあり、高速で動画を処理し、迅速な動作を分析し、時間の経過に伴う複雑な因果関係を理解します。

このモデルの応用範囲は広く、教育分野では数学や科学における視覚的な問題解決を支援します。医療画像の解釈にも優れており、複雑な医療の質問に対する支援を行います。また、法律や金融の分野では、文書分析を改善し、複雑なワークフローや法的契約の処理を容易にします。

メディアコントロールの機能により、開発者は異なるタスクに応じて画像解像度の設定を調整し、品質とコストのバランスを取ることができます。

全体として、Gemini 3 ProはAIの能力において重要な進展を示しており、開発者が革新的なアプリケーションを作成するための強力なツールを提供しています。詳細については、開発者向けのドキュメントを参照したり、Google AI Studioでモデルを試したりすることができます。

Netflixは、ワーナー・ブラザース・ディスカバリー（WBD）を827億ドルで買収する計画を発表しました。この買収には、映画やテレビスタジオ、HBO、HBO Maxが含まれています。取引は1株あたり27.75ドルの評価がされており、2026年第3四半期にWBDのグローバルネットワーク部門が分離された後に最終決定される見込みです。

この買収の目的は、Netflixのストリーミングサービスとワーナー・ブラザースの豊富なコンテンツライブラリを組み合わせ、消費者に提供するエンターテインメントの選択肢を増やすことです。「ゲーム・オブ・スローンズ」、「ハリー・ポッター」、「ビッグバン★セオリー」などの人気シリーズがNetflixのラインアップに加わります。両社は、この合併がクリエイターに新たな機会を提供し、より多くの加入者を引き付けることで株主価値を向上させると考えています。

Netflixは、ワーナー・ブラザースの現在の運営を維持し、制作能力を強化する計画です。これにより、エンターテインメント業界での雇用創出が期待されます。この取引は両社の取締役会によって承認されており、完了するには規制当局の承認と株主の同意が必要です。

取引には現金とNetflixの株式が含まれており、WBDの株主には取引時のNetflixの株価に基づいた具体的な条件が提示されます。

要約がありません。

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Divine D.は、Rev. 1.1のリリースにより、安定したコミュニティ主導のモバイルシステムへと進化しています。この新バージョンは、Rev. 1.0に比べて大幅な改善が施されています。

まず、microSD Expressが導入され、データ転送速度が最大500MB/sに達するストレージ技術が強化され、システムのパフォーマンスも向上しました。次に、Micro HDMI出力が新たに追加され、8K解像度で60Hzの映像をサポートするHDMIコネクタが搭載され、マルチメディア機能が向上しています。

LoRaサブシステムも新たに導入され、IoTを含むさまざまなアプリケーション向けに、長距離かつ低消費電力の無線通信オプションが提供されます。また、新しい電源スイッチにより、電力管理が改善され、効率的な電力分配が可能になりました。

ハプティックエンジンも追加され、ユーザーインターフェースやアラートに対する振動やフィードバック機能が強化されています。さらに、アンダーボルテージバッテリーモニターが自動的にバッテリーの電力を管理し、電圧が低いときの問題を防ぎます。

バッテリースイッチにより、ユーザーはバッテリーを切断しながらも充電器を通じてシステムに電力を供給することができます。新しいLEDインジケーターも追加され、システムの状態、充電状況、バッテリーの健康状態、接続状況を示します。

アクセサリーインターフェースも拡張され、新しいマグネット式ポゴインターフェースが導入され、さまざまなアクセサリーを接続し、実験を促進します。さらに、M.2 BキーのGSMおよび4Gモジュールが導入され、ミニPCIeコネクタがより小型で効率的なモジュールに置き換えられました。

最後に、Rev. 1.0からのフィードバックやテストに基づいてデザインの修正が行われています。全体として、Rev. 1.1は接続性、電力管理、ユーザー体験の向上に重点を置き、より堅牢で柔軟なオープンソースハードウェアプラットフォームを実現しています。

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著者は、サンフランシスコにある逃げたティーンエイジャーのための避難所「ハックルベリー・ハウス」の歴史を探求した経験を共有しています。この探求は、Season of the Witchという本に触発されたものです。創設者の物語に興味を持った著者は、サンフランシスコ公共図書館を訪れ、ティーンたちと創設者ラリー・ベッグスとの間で交わされた手紙を読みました。手紙には、ティーンたちの苦悩や、ベッグスの思いやりに満ちた返答が記されており、彼が無理にアドバイスをすることなく、真摯に彼らを気にかけていたことが強調されています。

著者は手紙に個人的なつながりを感じ、過去と現在の連続性について考えました。1960年代の若者たちも、今日の若者たちも、サンフランシスコで夢を追い求める中で指導を求めていることに気づきました。好奇心を追い求め、探索する時間を持つことの重要性を強調し、そのような経験が自分の仕事にインスピレーションを与え、豊かにする可能性があると示唆しています。ハックルベリー・ハウスは現在も運営されており、危機に瀕したティーンを支援しています。著者は、ハックルベリー・ハウスや自身の非営利団体ナウティラスへの寄付を呼びかけています。この団体は若いイノベーターを支援しています。

エンジニアが重要なシステムを改善するために、リアルタイムのインフラストラクチャーに関する洞察を提供する迅速で信頼性の高いバックエンドを構築するチームに参加してください。

主な要件としては、GMT+2からGMT-6のタイムゾーンでの勤務が求められます。Node.jsとTypeScriptの豊富な経験が必要で、特にメモリリークやパフォーマンスの問題を解決する能力が求められます。また、複雑なPostgreSQLクエリを作成し、データベースのパフォーマンスを最適化するスキルも必要です。問題を迅速に解決し、新機能のリリースに情熱を持っている方が望まれます。プロジェクトをゼロから構築した経験があることが重要です。さらに、GraphQLに精通し、効率的なスキーマを設計する能力があると尚良いです。

最近の課題としては、数千のGitHub組織やリポジトリをサポートするために、APIやインフラストラクチャに大幅な変更を加える必要がありました。また、AIと静的解析を組み合わせてインフラストラクチャの問題を自動的に修正するシステムを開発しました。さらに、企業顧客が大量のインフラストラクチャの問題を管理・分析できるようにするための「Issue Explorer」を作成しました。

私たちのコアバリューは、顧客重視、透明性、行動志向です。顧客との関係を築き、彼らの成功を支援することを重視しています。成功や課題を共有することで信頼を築き、より良い意思決定を促進します。また、計画を迅速かつ効率的に実行することを優先し、お互いをサポートする文化を大切にしています。

福利厚生としては、通勤が不要なリモートワーク、定期的な会社の集まり、従業員に優しい株式制度（10年の行使期間）、401kのマッチング、健康保険（アメリカの従業員向け）、年間31日の有給休暇に加え、12週間の有給育児休暇があります。

要約がありません。

フリンキアックには「ザ・シンプソンズ」の画像が約300万枚あります。お気に入りのシーンを今すぐ探してみてください！

Rustにおける防御的プログラミングの要点は、コンパイラの機能を活用してエラーを予測し、未然に防ぐコードを書くことです。開発者は「// これは絶対に起こらないはず」といったコメントに注意するべきです。これらはしばしば見落とされたエッジケースを示しています。

一般的なコードの問題点とパターンには、いくつかの重要なポイントがあります。まず、ベクターにインデックスを使う際は、空でないかを確認してから要素にアクセスするのではなく、パターンマッチングを使うことが推奨されます。これにより、すべてのケースがコンパイラによって処理されます。

次に、構造体を初期化する際に ..Default::default() を使うのは避けるべきです。これにより、見落とされたデフォルト値が生じる可能性があります。すべてのフィールドを明示的に設定することで、明確さとコンパイラによるチェックが得られます。

トレイトの実装においては、デストラクチャリングを使用することが重要です。例えば、PartialEq のようなトレイトでは、新しいフィールドが追加された場合に等価性チェックを正しく処理するために更新が必要になります。

失敗する可能性のある変換には From の代わりに TryFrom を使用し、失敗を明示的に示すことが推奨されます。また、マッチのすべてのアームを明示的に列挙することで、新しいケースを見逃さないようにすることが重要です。これにより、コンパイラが新しいバリアントを処理するように促してくれます。

一時的な可変性を制限するために、一時変数を使用して必要な場所だけで可変性を持たせることで、後の意図しない変更を防ぎます。構造体の生成は、プライベートフィールドや #[non_exhaustive] 属性を使用して検証を強制するコンストラクタを通じて行うべきです。

重要な戻り値には #[must_use] を付けて、APIの利用者が重要な結果を無視しないようにします。ブール型のパラメータは、列挙型やパラメータ構造体に置き換えることで、コードの可読性を向上させ、エラーを防ぐことができます。

Clippyのリンツを使用して、これらの防御的プログラミングパターンを自動的に適用し、潜在的な問題を早期に発見する手助けをします。これらのパターンを適用することで、開発者はより堅牢で保守性の高いRustコードを作成し、バグを減らし、将来の変更に柔軟に対応できるようになります。Rustの型システムとコンパイラの機能を活用して、エラーを未然に防ぐことが目指されています。

この記事では、ソフトウェアエンジニアリングにおける「シュレッディング」という概念について説明しています。シュレッディングは、コードを分解して再構築することで、より効果的に書き直す手法です。このアプローチは通常のリファクタリングとは異なり、複数のコンポーネントを一度に削除し、新たに始めることが多いです。

Zedでは、著者がチーム内でシュレッディングが一般的な実践であることを観察しています。この手法により、コードベースを大幅に改善することが可能になります。著者は、コードをシュレッディングする際には自信と経験が重要であると強調しています。なぜなら、完全な見直しが必要な時期を見極める能力が求められるからです。

著者は、定期的にシュレッディングを行ってもコードベースが安定していることに言及しています。これは、チームの専門知識と慎重な計画によるものかもしれません。シュレッディングは、コードの不要な部分を排除し、継続的な改善を促進します。これは、ヘビが皮を脱ぎ捨てて再生する様子に似ています。記事は、このアプローチを評価する読者に対して、さらなる洞察を得るために購読を勧めています。

要約がありません。

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Multithreading.jsは、TypeScriptで書かれたライブラリで、JavaScriptに高度な同時実行機能を追加します。このライブラリは、Rustからインスパイアを受けており、マルチスレッドプログラミングにおけるWeb Workersの利用を簡素化し、メモリの安全性や同期といった複雑さを管理します。

主な特徴には、システムの能力に基づいてスレッドプールを自動的に管理する機能があります。また、MutexやRead-Write Lockを使用してスレッド間でデータを安全に共有することができます。さらに、ワーカータスク内で複雑なパスの問題なしにモジュールを簡単にインポートできるスコープ付きインポート機能も備えています。データの所有権を移動させることで、クローンのオーバーヘッドを減らすムーブセマンティクスも特徴です。

インストールは、npm install multithreadingを使用します。

このライブラリのコア概念には、バックグラウンドスレッドでタスクを実行するための主な方法であるスパウン関数があります。データ転送にはmove()を使用し、オブジェクトを送信するか、クローンすることができます。SharedJsonBufferは、JSONオブジェクトのための共有メモリを提供し、効率的な更新を可能にします。

同期のための基本的なプリミティブには、リソースへの排他的アクセスを保証するMutex、複数のリーダーと一人のライターを許可するRwLock、リソースにアクセスするスレッドの数を制御するSemaphore、特定の条件が満たされるまでスレッドが待機できるCondvarがあります。

チャンネル機能は、マルチプロデューサーとマルチコンシューマー間の通信をサポートし、手動でロックを管理することなく効率的なデータ処理を可能にします。モジュールのインポートは、動的インポートを使用してワーカー内で簡単に行えます。

このライブラリは、最新のブラウザで動作しますが、共有メモリの特定の機能には特定のセキュリティヘッダーが必要です。安全な環境での適切な機能を確保するためには、Content Security Policyヘッダーを調整する必要があります。

Multithreading.jsは、JavaScriptにおけるマルチスレッド処理を簡素化し、開発者が効率的で同時実行可能なコードを書く手助けをします。

この文章では移民に関する話題が取り上げられています。話し手は、特定のケースについて法的アドバイスを提供することはできないと強調しています。これは責任の問題から来ているためです。質問と回答の中で事実に基づいた議論を促しています。また、以前の議論へのリンクも提供されています。

この記事では、アデノシン信号伝達がケタミンや電気けいれん療法（ECT）、急性間欠的低酸素（aIH）などの迅速作用型抗うつ治療の重要なメカニズムであることに関する最近の研究結果が紹介されています。研究者たちは、これらの治療法が脳内のアデノシンレベルを増加させることを発見しました。特に、気分を調整する領域での変化が見られました。

ケタミンは、特定の受容体をブロックするのではなく、脳細胞内のエネルギーの使い方を変えることによって主に作用します。これらの三つの治療法はすべてアデノシン受容体（A1およびA2A）を活性化し、脳機能に有益な変化をもたらし、うつ症状の迅速な緩和を実現します。

また、カフェインのうつ病治療における役割についても疑問が提起されています。定期的なコーヒーの摂取はうつ病を予防する助けになる可能性がありますが、治療の直前にコーヒーを飲むことは、迅速な抗うつ薬の効果を妨げる可能性があります。

この研究は、うつ病治療におけるアデノシンの重要性を強調しており、カフェインの効果は摂取方法によって異なる可能性があることを示唆しています。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、6,500以上の非営利団体にサービスを提供し、月に600万ドルを扱うネオバンクのために、Expo（React Native）を使ってモバイルアプリを作成しました。フルタイムの学生でありながら、AppleやGoogleからTap to PayやPush Provisioningといった高度な機能の許可を得るのに苦労しました。このプロセスでは、多くのメールのやり取りやテスト、コンプライアンスチェックが必要でした。

許可を得た後、ちょっとした修正でも新しいアプリのビルドが必要で、時間がかかることがわかりました。これを解決するために、ExpoのEASアップデートサービスを利用し、リモートでの更新を可能にしました。これにより、新しいビルドを作成せずに「空中更新」ができるようになりました。

著者はアプリの開発に250時間を費やし、貴重な学びの経験となりました。アプリに対するフィードバックを歓迎しており、3月にはGitHubでオープンソースとして公開されたことも伝えています。

潮の動きは、月と太陽の引力によって影響を受けます。この引力が海に高い潮と低い潮を生み出します。月の引力が地球を引っ張ることで、月に近い側と遠い側で水が膨らみ、約12時間ごとに高い潮と低い潮が発生します。太陽も潮に影響を与えます。太陽、月、地球が一直線に並ぶと、高い潮（春潮）と低い潮がより低くなります。一方、これらが直角になると、低い高潮（干潮）が発生します。

地球の傾きや陸地の存在も潮のパターンを複雑にします。異なる場所では、海岸の形状や深さによって潮のスケジュールや高さが異なります。歴史的には、潮の予測は複雑で手間がかかり、1800年代に開発された機械を使って計算を自動化する必要がありました。現在では、コンピュータがこれらの機械に取って代わり、潮の予測がずっと簡単になっています。

それでも、潮の研究は依然として複雑で、特定の場所での潮の動きには多くの要因が影響を与えます。

このガイドは、CHIP-8エミュレーターを開発するための明確な手順を示しています。CHIP-8はエミュレーター開発に興味がある初心者にとって一般的なプロジェクトです。以下の重要なポイントに焦点を当てています。

まず、CHIP-8について理解することが重要です。CHIP-8はハードウェアではなく、さまざまなコンピュータ上でプログラムを実行するためのインタープリターです。1977年に初期のマイクロコンピュータ向けにプログラミングを簡素化するために作られました。時が経つにつれて、さまざまな実装や仕様が登場しました。

次に、プログラミングの基礎知識とバイナリおよび16進数の理解が必要です。また、グラフィックスや入力を扱うための手段も必要で、通常はSDLのようなグラフィカルライブラリを使用します。

技術的な仕様としては、メモリは4KBのRAM、表示は64x32ピクセル（SUPER-CHIPの場合は128x64ピクセル）、16個の一般的な8ビットレジスタ（V0からVF）、インデックスレジスタ（I）、プログラムカウンタ（PC）が含まれます。また、2つの8ビットタイマー（遅延と音）もあります。

エミュレーターのコアコンポーネントには、メモリから命令を継続的に取得し、デコードし、実行する「フェッチ/デコード/実行ループ」があります。命令には、ジャンプ、算術演算、グラフィックスレンダリングなどの操作に関するさまざまなものがあります。

エミュレーターの構築は、画面をクリアするような簡単な命令から始め、徐々により複雑な命令を実装することを推奨しています。機能を確認するために、IBMのロゴのような既知のプログラムでテストすることが奨励されています。

トラブルシューティングのためには、デバッグ機能が重要です。ガイドでは、命令をステップ実行し、レジスタの内容を表示して問題を特定する機能を追加することを勧めています。

エミュレーターが完成したら、ユーザーは自分自身のCHIP-8ゲームを作成したり、SUPER-CHIPやXO-CHIPのような拡張機能を追加したり、他のシステムのエミュレーターを開発したりすることができます。

このガイドは、ユーザーが自分のCHIP-8エミュレーターを構築する手助けをし、実装に必要な歴史的背景や技術的詳細を提供することを目的としています。

この記事では、1980年代初頭にIBM-PC向けに3つの注目すべきアーケードゲームを開発したティーンエイジャー、グレッグ・クーパーグについて紹介しています。彼の最初のゲーム「PC-Man」は、当時の他のPCゲームと比べてそのクオリティとゲームプレイが際立っており、人気を博しました。クーパーグは、これらのゲームを作成した時、わずか15歳でした。彼はケビン・アズーズが設立したオリオンソフトウェアで働いていました。

この文章は、初期のコンピュータゲームに対する懐かしさを振り返り、現代の若者たちが今も同じような技術への興奮を感じているのかを問いかけています。クーパーグは、プログラミングへの興味は数学者の両親と大学でのコンピュータへの早期の触れ合いから来ていると述べています。彼は短いゲームキャリアの後、数学を追求し、博士号を取得して教授になりました。クーパーグは、Pythonのようなプログラミング言語が、彼にとってのBASICのように、現代の若者たちにも同じような興味を引き起こす可能性があると考えています。

全体として、この記事は若いゲーム開発者から尊敬される数学者へと成長したクーパーグの旅を描きつつ、初期のビデオゲームが彼の人生に与えた影響や、現在の技術環境におけるインスピレーションの可能性を探っています。

パーペチュアル・フューチャーズ、通称「パープス」は、暗号通貨市場で人気のある独自の金融商品です。これは、ビットコインのような資産の価格に対して、固定の期限なしに投資できる仕組みを持っています。従来の先物契約とは異なり、この柔軟性がパープスを暗号通貨取引の主流な方法にしており、その取引量は現物取引を大きく上回ることがよくあります。

パープスの魅力は、高リスクの取引機会を提供しつつ、取引所やマーケットメーカーに必要な資本を減らすことができる点にあります。しかし、この仕組みはカジノに似ており、参加者は価格の変動に基づいてお金を得たり失ったりします。取引所は、潜在的な支払いをカバーするために十分な資産を保持することで信頼を維持する必要があります。

パープスの重要な特徴の一つは、複数回のデイリー決済システムです。これは、資金調達率と呼ばれるメカニズムを通じて、数時間ごとに利益と損失が調整される仕組みです。このシステムにより、トレーダーは最大100倍のレバレッジを利用することができ、これが利益と損失の両方を増幅させる可能性があります。

「自動デレバレッジ」（ADL）の概念は、パープス市場で非常に重要です。市場の状況が損失をカバーするための資金不足を引き起こすと、一部の利益を上げているトレーダーは、強制的にポジションが減少させられることがあります。これは、より構造化されたリスク管理が存在する従来の金融とは対照的です。

暗号通貨での人気にもかかわらず、従来の金融がパープスを大幅に採用する可能性は低いです。既存のデリバティブがその目的を効果的に果たしており、こうしたレバレッジ取引に伴うリスクは従来の市場では受け入れられにくいためです。全体として、パープスは刺激的な取引の可能性を提供しますが、その投機的な性質と運用の複雑さから高いリスクを伴います。

著者は従来のRSSリーダーに対してあまり好意を持っておらず、使いにくくて退屈だと感じています。彼らは、未読アイテムのプレッシャーがなく、個人の興味に基づいてコンテンツが提示されるTikTokのようなユーザー体験を好んでいます。目指しているのは、小さなウェブサイトからのコンテンツを発見し楽しむためのシンプルなプラットフォームで、ユーザーはお気に入りを評価したり、他の人と共有したりできるようにしたいと考えています。広告や過剰なデータ収集は行わない方針です。

提案されているサービスでは、ユーザーがウェブサイトを投稿し評価できる仕組みがあり、コミュニティのフィードバックに基づいて人気のあるコンテンツが強調されます。バックエンドにはFastAPIとSQLiteが使用されており、データ管理やユーザーのインタラクションを追跡しています。著者はこのプロジェクトが個人的な趣味であり、商業的な事業ではないことを強調しています。

現在の設定では60万ページ以上がインデックスされていますが、著者はユーザーフレンドリーなログインプロセスの作成やキーボードショートカットの管理など、いくつかの課題があることを認めています。彼らはフィードバックを受け入れ、コンテンツの分類やユーザー体験の向上を図る計画です。著者は他の人にもサービスを試してもらい、意見を提供してほしいと呼びかけています。

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この記事では、CSSを使ってFizz Buzzの数列を作成する方法について説明しています。目標は、できるだけ少ない行数で実現することです。この課題では、すべての出力をCSS自体から生成しなければならず、HTMLのテキストやJavaScriptを使用することはできません。著者は、4行のCSSコードで解決策を提案しています。

使用されるCSSは以下の通りです。まず、li { counter-increment: n }というコードでリストアイテムのカウンターを増やします。次に、li:not(:nth-child(5n))::before { content: counter(n) }を使って、5の倍数でないリストアイテムの前にカウンターの値を表示します。さらに、li:nth-child(3n)::before { content: "Fizz" }で3の倍数のリストアイテムの前に「Fizz」を表示し、最後にli:nth-child(5n)::after { content: "Buzz" }で5の倍数のリストアイテムの後に「Buzz」を表示します。

この記事では、順序付きリストを使って作業を簡略化しようとする人もいるかもしれませんが、この方法はスタイルシートからすべての整数を直接生成するというルールに違反すると指摘しています。また、行数を最小限に抑えることに焦点を当てていますが、コードのバイト数を減らすことも目指せると述べており、最小化されたCSSのバージョンは152バイトであることが示されています。さらに、読者のためにさらなる最適化の提案も行われています。

アルバート・マイケルソンの調和分析器についての文書です。この機械は19世紀後半に彼が作り出したもので、フーリエ解析を行うためのものです。調和分析器は、サイン波やコサイン波を加算すること（フーリエ合成）や、複雑な関数をより単純な正弦波成分に分解すること（フーリエ解析）ができます。

この機械の目的は、手作業で行うフーリエ解析の手間を軽減することでした。マイケルソンは、炎からの光の周波数を分析する際にこの作業が難しいと感じていました。設計には、歯車やバネ、レバーが使われており、サイン波だけでなく、さまざまな波形を生成し、組み合わせることができます。

調和分析器は、以前のモデルからインスパイアを受けており、精度と機能性を向上させるためにロープをバネに置き換えました。マイケルソンは、1000の要素を持つより複雑なバージョンを構想していましたが、実際には作られることはありませんでした。しかし、彼の分析器の原理は、現在のコンピュータや信号処理、画像処理に使われるモバイルデバイスなど、現代の技術に組み込まれています。

文書では、機械の動作を視覚的に探るために、EngineerGuyのYouTubeチャンネルで関連するビデオシリーズを見ることを勧めています。

ブリティッシュコロンビア大学オカナガン校の研究者たちは、私たちの宇宙がシミュレーションであることは不可能であると数学的に証明しました。彼らはゲーデルの不完全性定理を用いて、現実はアルゴリズムや計算を超えた理解を必要とすることを示しました。このことは、私たちがシミュレーションされた現実に生きているかもしれないという一般的な考えに挑戦しています。宇宙の根本的な性質は、計算方法だけでは完全に捉えられないことを示しています。

ミール・ファイザル博士と彼のチームは、物理学が古典的な見方から量子力学へと進化してきた一方で、空間と時間が現れる「プラトン的領域」と呼ばれるより深い現実のレベルが存在することを発見しました。しかし、この情報構造でさえ、計算だけでは完全に理解することはできません。

彼らの研究結果は、現実の中には「ゲーデル的真実」と呼ばれる、コンピュータが従うことのできる論理的な手順では証明できない真実が存在することを示しています。これは、物理的現実を完全に理解するためには、アルゴリズムに依存しない理解が必要であり、シミュレーションすることはできないことを意味します。

研究者たちは、現実の根本的な側面がシミュレーションできない以上、宇宙自体もシミュレーションではあり得ないと主張しています。これは長年の哲学的な問いに対する明確な答えを提供しています。

ジョー・シュラグのブログ記事では、彼が以前の会社で経験した技術的負債について語っています。そこで、古いコードやユニットテストの不足が大きな課題を引き起こしました。特に、異なるプラットフォームで動作させるために大量のコードが重複して作成され、時間が経つにつれて二つの別々のコードベースが生まれるプロジェクトがありました。

シュラグは、多くの技術的問題が人に関連する問題から生じていることを強調しています。具体的には、要件が不明確であったり、非現実的な締切が設定されていたり、開発者の変化への抵抗があることが挙げられます。彼は、これらの問題を技術的な解決策だけで解決しようとすることがしばしば失敗することを学びました。根本的な問題は企業文化や個人の考え方に関わっているからです。

シュラグは、技術的負債とその重要性についての効果的なコミュニケーションが、特にエンジニアリングのバックグラウンドを持たない経営陣にとって重要であると主張しています。彼は、成功するエンジニアは技術的なスキルだけでなく、人間関係のダイナミクスやプロジェクトリスクをうまく扱う能力も必要であり、それによってプロジェクトを前進させることができると結論づけています。

Kraaは、三人のチームによって作られた新しいウェブベースのマークダウンエディタです。このツールは、シンプルで気を散らさない執筆体験を提供しつつ、豊富な機能を備えています。主な特徴としては、集中して執筆や読書ができるシンプルなインターフェース、リンクを通じてのテキストの簡単な共有機能（「読む」または「編集」アクセスの選択肢やパスワード保護も含む）、送信ボタンなしでのリアルタイム編集とチャット機能、そして将来的には専用アプリの計画があるモバイル対応が挙げられます。

アカウントを作成することなく、ライブデモを試すことができます。フィードバックも歓迎されています。

Nimonyは、Nimプログラミング言語の新しいコンパイラで、最終的にはNim 3.0に繋がることを目指しています。このコンパイラは、ハードリアルタイムシステムや組み込みシステムにおいて効率的であることを重視し、メモリの安全性と予測可能な実行時間に焦点を当てています。

Nimonyの主な特徴の一つは、メモリ管理です。Nim 2.0やRust、C++に似た自動メモリ管理を採用しており、メモリの取り扱いを簡素化しつつ安全性を維持しています。特にスコープベースのメモリ管理に重点を置いています。

エラーハンドリングに関しては、現代の言語が例外を避けるのに対し、Nimonyは従来の例外処理を保持しています。ただし、例外を発生させる可能性のあるルーチンには注釈を付ける必要があります。また、ライブラリ全体でのエラー管理を向上させるために、型安全なErrorCode列挙型を導入しています。

メモリ不足（OOM）への対応も特徴的です。NimonyはOOMの状況をクラッシュではなくエラーとして扱い、プログラムが継続して実行できるようにしています。OOMの状況を適切に管理するためのオーバーライド可能なハンドラーも備えています。

ジェネリクスと静的型付けの面では、NimonyはNimのジェネリクスを改善し、完全な型チェックを実現しています。これにより、エラーメッセージがより明確になり、IDEのサポートも向上します。ジェネリクスはカスタムコンテナを作成するために不可欠です。

並行性と並列性の処理も簡素化されています。Nimonyはspawnという統一された構文を用いて非同期およびマルチスレッドプログラミングを容易にしています。並行性には継続ベースのモデルを使用し、並列性の実装も簡単です。

メタプログラミングの面では、Nimonyはコンパイラプラグインを通じて高度なメタプログラミングを可能にし、コア言語を変更することなくカスタムの動作を実現します。

Nimonyは、Nimの野心的な進化であり、実践的な経験と革新的なアプローチを取り入れたエラーハンドリングやメタプログラミングを特徴としています。このプロジェクトは進行中で、2025年秋のリリースを予定しています。チームは言語の開発と洗練を続けており、貢献やサポートを歓迎しています。

LetsEncryptは最近、IPアドレス用の証明書を発行できるようになったと発表しましたが、まだテスト段階です。テストリストへの参加をリクエストすることはできますが、完全には利用できません。

LetsEncryptを使用するには、ACMEクライアントが必要です。一般的に使われているのはCertbotですが、現時点ではIPアドレスには対応していません。一方、Legoという別のクライアントはこの機能をサポートしており、IPアドレスの所有権を証明する方法で証明書をリクエストできます。

これらの証明書を使ってDNSサーバーを設定するには、DebianベースのシステムでBind9 DNSサーバーを構成します。TLS証明書とキーを読み込むための設定ファイルを作成し、ポート853でDNS over TLSのリスナー設定を指定します。

LetsEncryptのIPアドレス用証明書は約7日間の短い有効期限があるため、更新プロセスを自動化する必要があります。スクリプト内のコマンドを使ってこれを行い、systemdタイマーを設定してスクリプトを毎日実行することができます。

最後に、digツールを使用してDNS over TLSの設定をテストし、すべてが正しく機能しているか確認できます。

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git rebase --ontoを使うことで、依存するブランチ（スタックされた差分）を不要なコミットを持ち込まずにきれいにリベースできます。

スタックされた差分とは、大きな機能を小さく関連するプルリクエストに分けることを指し、レビューがしやすくなります。例えば、メインブランチの下に機能1、機能2、機能3がある構造です。メインブランチが更新されると、これらのブランチを同期させるのが難しくなります。

通常のリベースは、あるブランチから別のブランチにコミットを移動しますが、スタックされたブランチでは重複や競合が発生することがあります。一方、git rebase --ontoを使うと、どのコミットをどこに移動するかを正確に指定できるため、依存ブランチの古いコミットによる問題を防げます。

使用手順としては、まず親ブランチの状態を追跡するためのマーカーブランチを作成します。メインブランチが更新された際には、最初の機能ブランチをメインにリベースし、その後にgit rebase --ontoを使って依存ブランチを同期させます。各同期後にはマーカーブランチを更新します。

最初の機能をメインにマージした後は、マージされた機能からのコミットを削除することで、依存ブランチの履歴を整理できます。

git rebase --ontoの使用は最初は複雑に感じるかもしれませんが、長期的には関連する複数のブランチを管理するのが簡単になります。マーカーブランチを常に更新し、頻繁に強制プッシュを行うことを忘れないでください。

このアプローチにより、より小さく焦点を絞ったプルリクエストが作成でき、レビューも迅速になり、コミット履歴がきれいになります。初めは学習曲線があるものの、それだけの価値があります。

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このテキストは「norvig/pytudes」というGitHubリポジトリの一部のようです。主なポイントは以下の通りです。

このリポジトリは、24.1kのスターと2.5kのフォークを持ち、多くの人に人気があります。さまざまなディレクトリやファイルがあり、主にJupyter Notebook形式（.ipynb）で、異なるプロジェクトやトピックに関連しています。具体的には、2016年から2025年までのアドベントチャレンジやアルゴリズム、コーディング演習が含まれています。

ユーザーは通知の管理や問題の確認、プルリクエストの作成ができますが、ページの読み込みにエラーが発生するという注意書きもあります。このリポジトリには、画像やマークダウンファイルなど多様なコンテンツが含まれており、コーディングや計算課題に重点が置かれています。

全体として、プログラミングの概念を学び、練習するためのコーディング演習やプロジェクトのコレクションです。

Prophitは、株式投資のために設計されたAIを活用した検索エンジンです。このプラットフォームは、ユーザーがトレンドを見つけ、広く知られる前に成功する企業を選ぶ手助けをします。Prophitは、個人がウォール街の専門家に頼るのではなく、自分の直感や観察を信じることを促します。ユーザーは独自の洞察を活かし、それを投資の機会に変えることができます。Prophitを使えば、潜在的な成功企業を見つけ、友人と競い合いながら、自分の知識や好みに基づいてポートフォリオを構築することができます。

AIトレードアリーナは、カムとジョシュによって、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-5やClaudeが株式を取引する能力をテストするために作られました。彼らはそれぞれ、シミュレーションされた取引環境で8ヶ月間、10万ドルを受け取り、どれだけの利益を上げられるかを試しました。取引は実際の株価に基づいて行われ、LLMには過去の市場データやニュースへのアクセスが与えられ、過去に取引しているかのような条件が整えられました。

この実験の目的は、AIモデルが情報をどのように分析し、取引の意思決定を行うかを理解することでした。未来の情報に依存できないように配慮されています。結果はまだ統計的に有意ではありませんが、モデルのパフォーマンスや意思決定プロセスについての洞察を提供しています。

取引ではGrokが最も良い成績を収め、一方でGeminiはテクノロジーに偏らないポートフォリオのために苦戦しました。研究者たちは、モデルの能力をさらに評価し、取引戦略を改善するために、ライブ取引を含むさらなる実験を行う予定です。

最終的な目標は、これらのAIモデルが金融市場でどのように機能するかをより良く理解し、取引の意思決定におけるスキルと運を区別することです。このプロジェクトは、意思決定プロセスの透明性を強調し、さまざまな要因が取引結果にどのように影響するかをより良く分析できるようにしています。ユーザーが結果や取引戦略を探るためのインタラクティブなデモも用意されています。

11月に、32GBのDDR5 RAMキットの価格がわずか3週間で156%も急騰し、RAM不足の懸念が高まりました。この状況は主に3つの出来事によって引き起こされました。

まず、OpenAIがサムスンとSKハイニックスとの間で2つの大規模な契約を結び、世界のDRAM供給の40%を確保したことが挙げられます。この動きは業界にとって予想外であり、競合他社はこのような大きな動きに備えていませんでした。

次に、突然のニュースがテクノロジー企業や競合の間にパニックを引き起こし、残りのRAM供給を確保するために積極的な買い占めが行われました。多くの企業は、供給元からの警告なしに将来の不足が起こる可能性を心配していました。

最後に、DRAM市場には以前の関税不確実性や夏の間の価格下落、製造設備の停止により、ほとんど安全在庫がありませんでした。このため、市場は突然の供給中断に非常に脆弱な状態になっています。

さらに、OpenAIの契約は完成品のRAMではなく、原材料のウエハーに関するものであり、競合他社のアクセスを制限するために在庫を蓄える戦略を含んでいる可能性があります。この状況はさまざまなハードウェア製品に影響を及ぼすと予想されており、RAM自体はすでに価格が急騰しており、SSDやGPUなど他の製品も同様の影響を受ける可能性があります。

記事は、消費者や企業に対して、RAM不足の影響を避けるためにどの製品を早めに購入すべきかについて警告を発しています。この問題は少なくとも6か月から9か月続く可能性があるとされています。

CachyOSに嬉しいニュースがあります。モジュラー型ノートパソコンで知られるFrameworkという会社が、CachyOSを支援することになりました。彼らはCachyOSが最新のハードウェアに最適化されるように、Framework Laptop 16を提供しています。また、毎月250ドルの寄付も行っています。この支援は、CachyOSの月間寄付の約10%を占めており、運営の安定化やフルタイム開発への移行に役立っています。コミュニティの皆さんには、Frameworkのブログでスポンサーシップの詳細を確認することをお勧めします。FrameworkとCachyOSコミュニティの支援に感謝します。

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大規模言語モデル（LLM）のサイズについての話題です。これらのモデルは数十億のパラメータを持つことがあります。人間のような応答を理解し生成する必要があるチャットアプリケーションなどのタスクには、大きなモデルが必要ですが、すべてのアプリケーションがそのような複雑さを必要とするわけではありません。例えば、SQLのオートコンプリートや構造化データの抽出といった特定のタスクでは、大きなモデルは必要ありません。これらのタスクは入力が限られており、出力も予測可能だからです。

著者は、これらの大規模モデルを運用することが、計算能力やインフラの面で高コストであることを指摘しています。将来的には、特定のタスクに特化した小型のモデルが、より簡単かつ安価に展開できるようになるかもしれないと提案しています。すでにこれらの小型モデルを作成し運用するためのツールも存在しており、著者は約1500万のパラメータを持つモデルが多くのタスクに十分である未来を期待しています。

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Lightpandaの共同創設者フランシス・ブーヴィエは、ウェブブラウザを構築するためにZigプログラミング言語を選びました。彼はZigのシンプルさと現代的な機能が、C++やRustよりも扱いやすいと感じたからです。このプロジェクトは、開発者にウェブタスクを自動化するためのより迅速で信頼性の高い方法を提供することを目指しています。

Zigが選ばれた理由は、そのパフォーマンス、シンプルさ、そして現代的なツールにあります。C++やRustに比べて、Zigはよりバランスの取れた選択肢です。ブラウザを構築するには高いパフォーマンスとメモリ管理の制御が必要ですが、Zigは明示的なメモリアロケータを使うことでこれをサポートしています。

LightpandaはV8 JavaScriptエンジンを使用しています。ZigはCとの相互運用性が優れているため、V8との連携が可能で、動的なウェブコンテンツのレンダリングにとって重要です。C++はその複雑さとメモリ管理の問題から選択肢から外されましたが、Zigのシンプルなメモリ管理のアプローチが好まれています。

Rustは安全性と良好なツールを提供しますが、その所有権モデルが複雑さを引き起こし、Lightpandaのニーズにはあまり適していません。Zigの利点には、明示的なメモリ管理、コンパイル時の機能、そしてCライブラリの直接インポートによる簡単な統合があります。Zigはシンプルなビルドシステムを持ち、依存関係やコンパイルプロセスの管理を容易にします。また、Zigは迅速にコンパイルされるため、開発のフィードバックループが向上します。

Zigのコミュニティは小さいですがサポートが充実しており、新しい学習者にとって言語を学ぶのが容易です。Zigは、明確で効率的、かつ管理しやすいプログラミング環境を提供することで、Lightpandaの成功した開発を可能にしました。Zigについてさらに学びたい方は、公式ドキュメントやコミュニティリソースが役立つガイダンスを提供しています。

著者は、使いやすさと迅速な展開を目的としたシンプルなペーストビンツール「pbnj」を作成しました。このツールの主な特徴は、100以上のプログラミング言語に対応したシンタックスハイライトを備えたクリーンなインターフェースです。また、約10万件のペーストが可能な無料プランでCloudflareへの簡単な展開ができます。コマンドラインインターフェース（CLI）を利用することで、ユーザーはすぐに共有可能なURLを取得できます。ペーストには「crunchy-peanut-butter-sandwich」のような覚えやすいURLが付与されます。さらに、秘密鍵を使ったプライベートペーストのオプションや、ターミナルを使わないユーザー向けのウェブインターフェースも用意されています。

ただし、pbnjはGistのようなサービスを置き換えることを目的としていません。アカウントや複数ユーザー機能、期限付きペーストやコメント機能はサポートしていません。このツールは、自分でホスティングを行い、データの管理を重視するユーザー向けに設計されています。

詳細については、ライブデモを試すか、GitHubで確認できます。著者はフィードバックや質問を歓迎しています。

著者はLinkedInに対して驚くほどの愛着を示し、他のソーシャルネットワークの混乱の中で、信頼できるが不器用な存在に例えています。しかし、彼らはこのプラットフォームで言語モデル（LLM）を使ってコンテンツを作成する人々が増えていることに懸念を抱いています。LLMによって生成された文章はしばしば本物らしさに欠け、読者にとって魅力が薄れることがあります。その結果、コンテンツや著者の声の真実性が疑問視されることがあります。

著者は、ブレインストーミングや編集といった作業においてLLMを評価していますが、彼らは効果的なライターではなく、個々の声を置き換えることはできないと強調しています。ユーザーには自分の文章に自信を持ち、オリジナルのコンテンツを作成するよう促しています。そうすることで、メッセージが本物で魅力的なものになると考えています。

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2000年に発表された重要な研究論文が、信頼性に影響を与える深刻な問題により撤回されました。この論文は除草剤グリホサートが安全であると主張していました。撤回の決定は、2023年11月28日に『規制毒性学と薬理学』という学術誌から発表されました。この論文が発表されてから25年後のことです。撤回の理由は、モンサント社からの内部文書の公開にありました。この文書によると、論文は実際には著者として名前が挙げられている科学者ではなく、同社の社員によってゴーストライティングされていたことが明らかになりました。ゴーストライティングとは、企業が研究者に報酬を支払い、自分たちが書いていない研究に名前を貸す行為であり、科学的な詐欺の一形態と見なされています。このような手法は、研究をより信頼性のあるものに見せかけることを目的としています。

デバッグアダプタプロトコル（DAP）は主にデバッグツールのために設計されていますが、プログラミング言語のREPL（読み取り・評価・出力ループ）インターフェースとしても効果的に機能します。これは、NeovimのLuaインタープリタ用のREPLであるnluareplの作成によって示されています。

REPLの機能として、一般的なREPLはユーザーが式を入力し、それを評価して結果やエラーを返します。DAPにはこの目的のためにevaluateコマンドが含まれており、式の評価を可能にしています。評価に対する応答は、結果の文字列、オプションの型、構造化データにアクセスするためのvariablesReferenceを含んでおり、これによりユーザーは複雑なデータをより簡単に探ることができます。

DAP内の変数は構造化されており、深くネストされることもあります。これは初期評価結果と共通の特性を持っています。また、DAPはコマンド補完や変数定義の検索をサポートしており、REPLの体験を向上させています。

DAPをREPLとして使用することで、特定のタスクが簡素化される一方で、基本的なREPLには必要ないかもしれないRPCメカニズムやブレークポイント処理などの実装が求められることもあります。著者は新しいREPLインターフェースを一から作成するのを避けるためにDAPを選び、既存のツールからのUI要素や設定を再利用できるようにしました。

全体として、DAPはデバッグ機能とインタラクティブな言語評価を組み合わせた、REPLインターフェースを構築するための強力なフレームワークを提供します。

著者は7歳の娘のためにシンプルなチェス学習アプリを作りました。このアプリにはパズルや「放射性うんち騎士」という楽しいゲームが含まれています。このゲームはアイルランドのチェスウェブサイトからインスパイアを受けたもので、2人の騎士がボード上を移動しながら「うんち」を残します。プレイヤーはその「うんち」を踏まないように気をつけなければなりません。アプリは音をオンにして楽しむのが一番ですが、これは個人の好みによります。また、アプリを支援するための寄付は著者の娘に渡され、彼女は10ドルの支払い閾値に近づいています。

2025年10月25日、SynadiaとTigerBeetleは、Zig Software Foundationに対して今後2年間で合計51万2,000ドルを寄付することを発表しました。この資金は、Zigプログラミング言語とそのコミュニティの発展を支援することを目的としています。

TigerBeetleの創設者であるジョラン・ダーク・グリーフは、Zigを選んだ理由として、その設計と安全性の特徴を挙げています。これにより、安全で効率的なソフトウェアの開発が可能になります。Zigのメモリ管理は、リソースの割り当てを一元化することでコーディングを簡素化し、Rustのような複雑な機能を避けることができます。Rustはメモリ不足になるとクラッシュすることがありますが、Zigでは明示的なメモリ割り当てが可能であり、これはTigerBeetleのような安全性が求められるアプリケーションにとって重要です。

Zigの利点として、隠れた割り当てや制御フローがない哲学があり、これにより開発者が理解しやすく使いやすくなっています。また、バグを防ぐためのチェック付き算術や、シンプルでミニマリスティックなデザインを提供しています。この言語のシンプルさは、さまざまなバックグラウンドを持つプログラマーが迅速に学ぶことを可能にします。

TigerBeetleは、立ち上げ以来、取引を成功裏に処理しており、大手金融機関にも採用されています。Zig言語は成熟し、パフォーマンスと生産性の向上につながっています。

寄付は月ごとの分割払いで行われ、各社が25万6,000ドルを寄付します。この目標は、Zigの継続的な開発を支援することであり、特別な特権やガバナンスへの影響を求めるものではありません。

この発表は、他の技術リーダーにもZig Software Foundationへの寄付を呼びかけており、その成長と持続可能性を促進することを目的としています。この投資は、Zigの未来への信頼と、システムソフトウェア開発におけるその可能性を反映しています。

Stardustは、クラウドアプリケーションを安全に実行するために設計されたユニカーネルオペレーティングシステムです。このシステムは、物理リソースを管理するハイパーバイザーを使用しており、信頼性が高いとされています。Stardustは、メンテナンスが容易な小さなコードベースを持っています。最小限のカーネルと単一のアプリケーション、必要なライブラリを一つの実行可能なバイナリにまとめて、固定された仮想マシンイメージを作成します。

Stardustの主な特徴には、複数コアのサポート、プリエンプティブスレッド、基本的なブロックおよびネットワーキングドライバ、標準のPOSIX互換ライブラリがあります。現在、セントアンドリュース大学で教育や研究に利用されています。

Stardustに関連するプロジェクトには、C言語でのユニカーネル実装である「Stardust」、Rustでの再実装「Stardust-oxide」、およびXenハイパーバイザー上でのパラ仮想化ユニカーネル用の小型デバッガ「Duster」があります。

Stardustに関する講演やプレゼンテーションが、さまざまなワークショップや会議で行われており、ユニカーネルのデバッグや軽量マイクロサービスのサポートに関するテーマが取り上げられています。

Stardustやそのユニカーネル技術に関連する出版物や論文も存在しています。

このブログ記事では、RGBレンダリングとスペクトルレンダリングの違いについて、特に光と色を正確に表現する効果に焦点を当てています。

RGBレンダリングは、赤、緑、青の成分を使って色を表示するシンプルな色の混合方法です。しかし、物理的な光の特性を正確に表現することはできません。一方、スペクトルレンダリングは、詳細な光と反射スペクトルを利用して、より正確な色の表現を実現します。この方法は、光の波長の全範囲を考慮に入れています。

記事では、さまざまな光源を使用した結果を比較しています。例えば、一定のスペクトルを持つ照明Eや白色光のD65などです。結果として、RGBとスペクトルレンダリングは一定のスペクトルでは似たような結果を示しますが、LEDや白熱灯などのより複雑な光源では違いが現れます。

LEDでは、色のレンダリングにわずかな違いがありますが、白熱灯ではRGBレンダリングが過度に彩度の高い色を生むことがあり、スペクトルレンダリングはより現実的な色の変化を提供します。蛍光灯やメタルハライドランプでは、スペクトルレンダリングが色の彩度を大きく変えるため、より顕著な違いが見られます。

ほぼ単色の光（例えば、ナトリウムランプ）を使用する場合、スペクトルレンダリングはRGBレンダリングよりも色の特性を忠実に保持するため、大きな違いが現れます。

RGBレンダリングは色の表現を単純化するため、「ガマット外」の色が正確に表示されないことがあります。スペクトルレンダリングは、光の伝達を現実的にモデル化することで、こうした状況をより良く管理します。

RGBレンダリングは広く使用されていますが、物理的な光の挙動には合致していません。スペクトルレンダリングは、色再現のためのより正確な方法を提供し、リアルな照明デザインやレンダリングされた画像と実際の映像を融合させるために重要です。記事では、制作やリアルタイムレンダリング環境におけるスペクトルレンダリング技術の採用を推奨しています。

全体として、スペクトルレンダリングは科学的に根拠のあるアプローチとして、色の精度を向上させ、さまざまな光源を扱う際の柔軟性を高めることが示されています。

この記事では、スタンフォード大学のような名門大学での驚くべき傾向について取り上げています。学生の38%が障害を持っていると主張しており、主にメンタルヘルスの問題や学習障害、例えば不安障害やADHDが含まれています。この状況は、学業に苦しむ学生が名門校ではなくコミュニティカレッジに通う可能性が高いと考えられているため、これらの主張の信憑性について懸念を呼んでいます。

教授たちは、多くの学生が裕福な家庭の出身であり、成績が悪くなるのを避けるために配慮を求めているのではないかと指摘しています。アメリカの障害者法は、最小限の書類で広範な配慮を認めているため、一部の学生はメンタルヘルスの問題を自分のアイデンティティの一部と見なすようになっています。

障害の主張が増えている背景には、オンラインでの病状の描かれ方が影響している可能性があります。特にTikTokのようなプラットフォームでは、軽い悩みを障害の兆候としてラベル付けすることが多く、学生の間にリスク回避の文化が広がっています。この失敗への恐れが、多くの学生をかつては普通とされていた悩みに対して診断を求める方向に導いています。

全体として、この記事はこれらの配慮が真の知的成長を妨げる可能性があると主張しています。配慮を受けることで、学生は個人の成長に不可欠な挑戦に直面することを避けることができるからです。

要約がありません。

CUDA-L2は、大規模な言語モデルと強化学習を活用して、半精度一般行列積（HGEMM）CUDAカーネルの性能を向上させる新しいシステムです。このシステムは、A100 GPU上でtorch.matmulやNVIDIAのcuBLASなどの既存の行列乗算ライブラリを上回る性能を発揮します。

2025年12月2日現在、1,000の設定に最適化されたHGEMMカーネルがリリースされました。今後の計画には、32ビットの加算器のサポート、より密な行列設定、追加のGPUアーキテクチャの対応、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の展開を容易にすることが含まれています。

A100カーネルは、A100 GPUで最適な速度で使用することが推奨されます。他のマシンでも動作する可能性がありますが、性能が保証されるわけではありません。ユーザーは、GitHubで最寄りの大きな設定を見つけるか、特定の寸法をリクエストすることができます。

インストールには、まずPythonとPyTorch（バージョン2.6.0以上）が必要です。次に、NVIDIA CUTLASSのバージョンv4.2.1をダウンロードします。その後、環境変数CUTLASS_DIRとTORCH_CUDA_ARCH_LISTを設定します。

性能を評価するには、指定された行列サイズ、ウォームアップ時間、モード（オフラインまたはサーバー）を設定して、提供されたeval_one_file.shスクリプトを使用します。

質問がある場合は、GitHubのイシューを通じて連絡するか、[email protected]までお問い合わせください。

要約がありません。

Ghosttyは、認定された501(c)(3)団体であるHack Clubの支援を受けた非営利プロジェクトになりました。この体制により、Ghosttyは税金が免除され、Hack Clubがコンプライアンスや財務の監視を担当します。

非営利の地位により、Ghosttyは無料でオープンソースのままであり、プロジェクトが悪用されたり、利益のために売られたりすることから保護されます。目指すのは、特定の個人に依存しない持続可能な未来を作ることです。

技術的な観点から見ると、Ghosttyの目標やライセンスは変わりません。しかし、今後は寄付金が税控除の対象となり、プロジェクトの資金調達や貢献者への報酬、運営費用のカバーに役立てられます。すべての財務取引は透明性があり、プロジェクトは公共の利益に対するコミットメントを維持します。

Hack Clubは、寄付金の7%を受け取り、そのサービスやミッションを支援します。さらに、Hack Clubの活動を強化するために、個人から15万ドルの寄付も行われます。

このプロジェクトは、寄付を通じてコミュニティの支援を促進し、貢献者に対してその資金が公共の利益のために使われることを保証します。全体として、この移行はGhosttyを信頼されるオープンソースのインフラプロジェクトとして確立することを目指しています。

申し訳ありませんが、外部リンクに直接アクセスすることはできません。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。

要約がありません。

Tacopyは、Pythonでテール再帰関数を最適化するために設計されたライブラリです。このライブラリは、テール再帰関数を反復ループに変換することで、スタックオーバーフローエラーを防ぎます。深い再帰を使用しても問題なく動作します。

Tacopyの主な特徴には、自動テールコール最適化があります。これにより、テール再帰関数がループに変換され、パフォーマンスが向上します。また、スタックオーバーフローを防ぎ、Pythonの再帰制限を超えることなく深い再帰を処理できます。標準の再帰よりも1.41倍から2.88倍速く関数を実行できる性能向上も実現しています。最適化の前に関数がテール再帰であるかを確認するバリデーション機能も備えています。最適化はデコレーション時に行われるため、実行時のオーバーヘッドはありません。さらに、最適化中にドキュメンテーション文字列や型ヒントを保持します。

インストールは、uvを使用してuv add tacopy-optimizationで行うことを推奨します。別の方法として、pip install tacopy-optimizationを使うこともできます。

Tacopyを使用すると、再帰関数を最適化できます。例えば、階乗関数は次のように定義できます。

from tacopy import tacopy

@tacopy
def factorial_mod_k(acc: int, n: int, k: int) -> int:
    if n == 0:
        return acc % k
    return factorial_mod_k(acc * n % k, n - 1, k)

これにより、大きな階乗を計算してもスタックオーバーフローを避けることができます。

Tacopyは、関数のコードを抽象構文木（AST）を使用して反復バージョンに変換します。再帰呼び出しをループ構造に置き換えます。

テール再帰の要件としては、関数はモジュールレベルである必要があります。また、すべての再帰呼び出しはテール位置にある必要があり、これは関数内の最後の操作であることを意味します。非同期関数はサポートされていません。

制限事項として、Tacopyはモジュールレベルの関数にのみ対応しており、非同期関数や相互再帰には対応していません。また、Python 3.10以上が必要です。

開発者はリポジトリをクローンし、依存関係をインストールしてテストを実行できます。貢献は歓迎されており、プロジェクトはGNU一般公衆ライセンスv3.0の下でライセンスされています。

全体として、Tacopyは再帰関数のパフォーマンスと信頼性を向上させたいPython開発者にとって便利なツールです。

要約がありません。

要約がありません。

この手紙では、OracleがJavaScriptの商標を所有していることについて触れています。商標は放棄されたものであり、公共の領域に戻すべきだと主張しています。JavaScriptは最も人気のあるプログラミング言語で、多くの開発者に広く使われていますが、Oracleがその商標を管理していることを知らない人が多いです。手紙では、Oracleがこの商標を製品に対して積極的に使用したことがないことを指摘し、その所有が開発者コミュニティに混乱をもたらしていると述べています。

著者は、商標の放棄はその商標が使用されないか、一般的な用語になった場合に起こると説明しています。この両方の条件がJavaScriptに当てはまります。Oracleはこの名前で製品を提供しておらず、一般的な用語として使われるようになっています。著者は、米国特許商標庁（USPTO）に対してJavaScriptを一般名として認識し、Oracleに商標を自主的に放棄するよう求めています。

手紙は、読者にオープンレターに署名してこの運動を支持するよう呼びかけており、Oracleの商標所有に異議を唱えるための法的支援の手段も提供しています。要するに、著者たちはJavaScriptの商標の状況を明確にし、その公共の領域への放出を求めています。

要約がありません。

ベルリンでは、新しい警察法の改正により、警察が容疑者の自宅に秘密裏に入って、監視ソフトウェアをインストールすることが可能になりました。このソフトウェアは「国家トロイの木馬」と呼ばれています。この変更は与党連合と一部の野党によって支持されていますが、プライバシー権を侵害するとの批判が高まっています。

改正の主なポイントは以下の通りです。まず、警察はリモートでスパイウェアをインストールできない場合、容疑者の自宅に物理的に入ることができます。次に、この法律は警察の権限を拡大し、プライベートな空間でのボディカメラの使用や、携帯電話のデータを広範囲に調査することを可能にします。これにより、多くの無実の市民が監視される可能性があります。

また、警察は生体データを使用して顔認識を行うことが許可されており、実際の警察データを使ってAIシステムを訓練することもできます。さらに、容疑者を起訴なしで拘留できる最長期間が48時間から最大7日間に延長され、これは差し迫ったテロの脅威がある場合に適用されます。

市民権団体や野党の政治家たちは、これらの措置が市民の自由やプライバシーに対する危険な侵害を示していると主張しており、国家の監視権限が大幅に増加することを懸念しています。

テキストが含まれていないようです。要約してほしい内容を提供してください。喜んでお手伝いします。

著者は、Raspberry Pi Zero 2 Wを使って物理的なAIプロジェクトに再び取り組んだ経験を共有しています。複雑なAIモデルの微調整に忙しい時期を経て、現在は自宅のセキュリティに関する不安を解消するために、リモートコントロールカーを作成しようとしています。具体的には、冷蔵庫が閉まっているかや、猫の様子を確認するためです。

著者は2WDのカーキットを購入し、Raspberry Pi、モータードライバー、バッテリー、USBカメラと組み合わせました。このセットアップにより、モーターを制御し、ライブ映像をストリーミングすることが可能になります。著者は、Raspberry Piの設定方法、必要なソフトウェアのインストール、車を制御し映像を視聴するためのウェブインターフェースの作成方法を説明しています。

複数のサービスをスムーズに管理するために、著者はNginxを使用してウェブインターフェースとストリーミングを一つのURLに統合し、systemdを使ってサービスが自動的に起動時に再起動するように設定しています。また、自宅のIPアドレスを公開せずにリモートアクセスできるようにCloudflare Tunnelも設定しました。

最終的に、著者はRaspberry PiとLinuxのエコシステムに魅力を感じており、もっと早くこの世界を知っていればよかったと考えています。彼らのブログが他の人々にも同様のプロジェクトを探求するきっかけになればと願っています。

民主主義では、重要な政策決定には多数の支持が必要です。そのため、リーダーは国民の支持を得る必要があります。これまで、彼らは教育やメディアといった手段を使って意見を影響させてきました。しかし、新しいAI技術の登場により、公共の意見を形成することがより安価で簡単になりました。この研究では、エリートが公共の好みをどの程度変えるかを決定するモデルを示しており、その際にコストや多数決のルールを考慮しています。

一人のエリートが物語を支配すると、その行動はしばしば意見の分極化を引き起こします。この傾向は、説得力のある手段が向上するほど悪化します。一方で、対立する二つのエリートが交互に権力を握る場合、同じ技術を使って安定した意見グループを形成し、競争相手がそれを変えるのが難しくなることがあります。したがって、説得力の向上は、政治的な文脈によって分極化を増加させたり減少させたりする可能性があります。全体として、これらの発展は、分極化がガバナンスにおける戦略的な手段となりつつあり、AI技術の進化が民主主義の安定性に影響を与えていることを示唆しています。

Postgresには、WASMを使用して構築された軽量版があります。このバージョンは圧縮時に3MB未満のサイズです。

v1.0 Liveは、ローカルのウェブサーバーを簡単にインターネットに公開できるサービスを提供しています。特別なインストールは不要で、シンプルなSSHコマンドを使うだけで、瞬時に公開URLを作成できます。

主な特徴としては、まず「瞬時の展開」があります。設定やインストールなしで、数秒でライブ配信が可能です。また、「安全なトンネル」により、すべての接続は自動的にHTTPSで暗号化されます。さらに、「公開URL」をすぐに取得でき、登録することなくランダムなサブドメインを共有できます。

このサービスは無料ですが、制限やカスタムドメイン、セキュリティについての質問があるかもしれません。

Res Obscuraは、ベンジャミン・ブリーンによって2010年に始まった歴史ブログです。ブリーンは博士課程の学生の時にこのブログを始め、毎日更新することを目指していました。年月が経つにつれて、彼は他の歴史ブログの運営者たちとコミュニティを築き、ユニークな歴史的テーマを共有することを楽しんできました。しかし、彼はブログやソーシャルメディアのクリックベイト的な性質に失望するようになりました。2023年には、サブスタックのニュースレターに移行し、再びオンラインでの執筆への情熱が蘇りました。彼は自分が扱うニッチなテーマを大切にし、他では得られない知識を共有することを楽しんでいます。15年の活動と8,300人以上の購読者を持つブリーンは、今後の活動を続けるための支援を求めており、購読者にはホリデー割引を提供しています。

このエピソードでは、1983年1月に発売されたApple Lisaに焦点を当てています。Lisaは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を備えた最初のパーソナルコンピュータで、オフィスでの使用を目的として設計されました。特に、技術に詳しくないユーザーが使いやすいインターフェースを求めていました。

Lisaプロジェクトは1978年に始まり、Apple IIやIIIの改善を目指していました。AppleはこのプロジェクトをApple IIチームとは別に扱うために、パーソナルオフィスシステム（POS）という新しい部門を設立しました。

1979年、スティーブ・ジョブズや他のAppleの開発者たちはXerox PARCを訪れ、Smalltalk環境などの革新的な技術に触れました。この訪問はLisaのデザインに大きな影響を与え、重なり合うウィンドウやマウスといった機能の開発につながりました。

当初、LisaはXerox Starと競争することが期待されていましたが、約10,000ドルという高価格が障害となり、市場で苦戦しました。その開発中には、より手頃な価格のMacintoshも作られており、最終的にはLisaを影に隠すことになりました。

AppleはLisaを大々的に宣伝しましたが、市場での反応は芳しくなく、1986年には生産が終了しました。それでも、LisaはそのGUIによって画期的な存在であり、将来のパーソナルコンピュータの基盤を築きました。

Lisaの開発は、現代のコンピュータインターフェースの基礎を築き、後のMacintoshなどの製品に影響を与えました。全体として、Apple Lisaは商業的には苦戦したものの、コンピュータの使いやすさに関する多くの重要な概念を導入した先駆的な機械でした。

インディカーとフォーミュラ1（F1）カーはどちらもフォーミュラレーシングの車両ですが、いくつかの重要な違いがあります。

まず、インディカーは主にドライバーの選手権であり、F1はコンストラクターズ選手権で、チームの革新や技術が重視されています。車両の設計に関しては、インディカーはダラーラ社が製造していますが、F1チームは自らの車を製造し、カスタマイズの自由度が高いです。また、インディカーはドライバーを含めて約770キログラムと、F1カーの約800キログラムよりもわずかに軽いです。コックピットの保護については、インディカーはエアロスクリーンを使用し、F1はHALOデバイスを採用しています。

ダウンフォースに関しては、F1カーはより多くのダウンフォースを生成し、コーナーでの速度が速くなります。一方、インディカーはドライバーの技術を重視し、ダウンフォースへの依存を少なくしています。エンジンは両者ともハイブリッドターボエンジンを使用していますが、インディカーの出力は650〜700馬力で、F1カーの800〜850馬力よりも低いです。インディカーのエンジンは耐久性を重視し、回転数の制限も低く設定されています。

タイヤに関しては、F1のタイヤは柔らかく、グリップ力が高いのに対し、インディカーのタイヤは硬く、耐久性があり、オーバルコースでの安全性を重視しています。ブレーキは、F1のブレーキがより高度で頻繁に交換が必要ですが、インディカーのブレーキは長持ちしますが効果は劣ります。

開発面では、F1チームはシーズン中に車両を革新し改善する自由度が高いのに対し、インディカーは規制が厳しく、スペックレースモデルに焦点を当てています。全体的に、F1カーは特に伝統的なロードサーキットでの速度が速く、設計と技術の優位性があります。同じトラックでのレースでは、F1カーは常にインディカーよりも速いラップタイムを記録します。

BunはAnthropicに買収され、同社はBunをAIコーディングツールの基盤として利用する計画です。具体的には、Claude CodeやClaude Agent SDKなどが含まれます。

Bunに関して変わらない点は、オープンソースでMITライセンスのままであること、同じチームによって引き続き積極的にメンテナンスされること、開発がGitHub上で公開されることです。また、JavaScriptツールやNode.jsの互換性の向上に注力します。

一方で、コーディングツールをより速く、効率的にするための取り組みが行われ、Bunはより迅速な更新と改善が期待されます。

BunはJavaScriptの開発速度を向上させるために作られ、2022年7月に正式にリリースされました。それ以来、かなりの人気と資金を集めています。

Anthropicに参加することで、Bunは長期的な安定性とリソースを得ることができ、チームは最高のJavaScriptツールの開発に集中しつつ、AIコーディングの急速な進展に適応していくことができます。Bunの基本的な原則やパフォーマンスへのこだわりは変わらず、AIの進展に応じて進化し続けるでしょう。

要するに、BunのAnthropicによる買収は、AIコーディング分野での成長と革新を促進しつつ、その基盤となる特性を維持することを目指しています。

クリックジャッキングは、攻撃者がユーザーを騙して別のウェブサイトの隠れた要素とやり取りさせる手法です。通常、これはiframeを通じて行われます。従来のクリックジャッキングは簡単な操作には効果的ですが、複雑なインタラクションには限界があります。新たに「SVGクリックジャッキング」と呼ばれる手法が登場し、より複雑な攻撃やデータを盗む方法を可能にしています。

この手法では、SVGクリックジャッキングに関与するUI要素の詳細なCSSスタイルが含まれており、これらの要素の見た目や動作、ユーザーのアクションとの相互作用について説明されています。目的は、ユーザーが気づかないうちにインタラクションを操作する魅力的で欺瞞的なインターフェースを作成することです。

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