NESゲーム「トップガン」での空母への着陸に苦労している方のために、成功するための簡単なガイドをお届けします。

まず、着陸に必要な条件についてです。高度は100から299の範囲で、速度は238から337の範囲でなければなりません。また、着陸する際には空母を目指している必要があります。

ゲーム内では、良い目標として「高度200 / 速度288」が示されています。範囲外に出ると、「右！右！」というメッセージで警告されます。

操作方法については、スロットルとピッチ角を使って高度と速度を調整します。進行方向を示す指標はありませんが、正しい進行方向を保つことが重要です。

着陸の結果についてですが、1分間飛行した後に、成功した着陸か墜落かを示すカットシーンが表示されます。結果に関わらず、次のレベルに進むことができます。

簡単に着陸したい場合は、ゲームジーニーコード「AEPETA」を使うと成功が保証されます。

技術的な詳細に興味がある方には、速度と高度が特定の形式で保存されており、表示を簡素化しています。また、着陸状況を確認する機能があり、成功か墜落かを判断します。

さあ、着陸スキルを練習して、完璧な着陸を目指しましょう！

2025年12月12日、Benjojoというユーザーが新しいTLS証明書を作成した後、OpenAIの検索ボットが自分のサイトに迅速にアクセスしていることに気づいたと投稿しました。このボットは「robots.txt」ファイルを要求しましたが、そのファイルは見つからなかったため、404エラーが発生しました。リクエストには、メソッド（GET）、OpenAIの検索ボットであることを示すユーザーエージェント、リクエストにかかった時間などの詳細が含まれていました。

要約がありません。

UUIDバージョン4を主キーとして使用することは避けるべきです。UUID v4は、特にPostgreSQLのデータベースにおいて、パフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。これは、ランダムな値がデータの効率的な取得を妨げ、挿入時の遅延を増加させるためです。

UUIDは128ビットの識別子で、長い文字列として保存されます。UUID v4はランダムな値を生成するため、データベースの効率にとって重要な順序付けインデックスには不向きです。UUIDにはセキュリティを提供するという誤解や、衝突回避に必要だという誤解がありますが、実際にはセキュリティを保証するものではなく、整数と比べて非効率的です。

さらに、UUIDは整数よりも多くのスペースを消費します。UUIDは16バイトを占めるのに対し、整数は8バイトです。このため、大規模なデータベースではストレージやパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

UUID v4の代わりには、整数のシーケンスを主キーとして使用することが推奨されます。UUIDが必要なアプリケーションでは、インデックスの効率を向上させるために、バージョン7のような時間順のUUIDを検討することが望ましいです。

もしUUIDを使用しなければならない場合は、インデックスの再構築やメモリ設定の最適化、順序付け可能なフィールドでのクラスタリングなどの戦略を用いることで、パフォーマンスの問題を軽減することができます。

新しいデータベースを作成する際は、整数の主キーを使用することをお勧めします。UUIDが必要な場合は、パフォーマンスを向上させるために時間順のバージョンを選ぶと良いでしょう。この要約は、UUID v4の欠点を強調し、特にPostgreSQL環境におけるデータベースの主キーに対するより良い代替案を提案しています。

DNA複製は、DNAが自分自身のコピーを作るプロセスです。DNAは二重らせん構造を持ち、両方の鎖が新しいDNAを作るためのテンプレートとして機能します。複製は「複製フォーク」と呼ばれる場所で行われ、ここでは複数の酵素からなる複合体が新しいDNA鎖を合成します。

DNAの二本の鎖は、酵素ヘリカーゼによって分離され、コピーされる準備が整います。3'から5'の方向に向かう鎖は「リーディング鎖」と呼ばれ、連続的にコピーされます。一方、逆方向に走る「ラギング鎖」は、岡崎フラグメントと呼ばれる小さな断片に分けられてコピーされます。

DNAポリメラーゼという酵素が二種類関与しており、リーディング鎖用とラギング鎖用のものがあります。ラギング鎖用のポリメラーゼは岡崎フラグメントを合成します。このプロセスは非常に複雑で、露出したDNA鎖を保護するための追加のタンパク質も関与しています。実際のプロセスは、単純な図が示すよりもはるかに複雑です。

さらに理解を深めるための関連アニメーションやリソースも用意されています。

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アイロボット社は、ロボット掃除機「ルンバ」で知られる企業で、破産を申請し、主要な中国のサプライヤーである深センPICEAロボティクス社に経営権を移譲する計画を立てています。このマサチューセッツ州に本社を置く会社は、1990年にMITのエンジニアによって設立されましたが、デラウェア州で提出された第11章の破産計画により、普通株式は無価値になる見込みです。

2025年11月21日、バージニア州の南東公共サービス機関（SPSA）は、AMPロボティクスとの20年間の提携を発表しました。この提携は、サウスハンプトンロード地域における廃棄物処理とリサイクルの向上を目指しています。このプロジェクトは、120万人の住民のための固形廃棄物を管理することを目的としており、アメリカで最大のリサイクルイニシアティブとなる予定です。

AMPは、人工知能を活用して市町村の固形廃棄物からリサイクル可能な資源や有機物を選別・除去する技術を拡張します。年間54万トンの廃棄物をリサイクルすることを目指し、地域の埋立地の寿命を延ばし、処理コストを削減することが期待されています。SPSAは、リサイクル率が倍増し、廃棄物から貴重な資源を回収することに重点を置いています。

この取り組みにより、約100の雇用が創出され、高度な廃棄物管理技術に関するトレーニングも提供されます。複数の施設で廃棄物を処理することで、SPSAは運営効率と環境への影響を改善し、温室効果ガスの排出を大幅に削減します。このプロジェクトは、SPSAを持続可能な廃棄物管理のリーダーとして位置づけるものです。

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2026年の講義概要です。1月12日はコースの全体像とシェルの紹介を行います。1月13日はコマンドライン環境について学びます。1月14日は開発に必要なツールと環境について説明します。1月15日はコードのデバッグやプロファイリングの技術を学びます。1月16日はGitを使ったバージョン管理の基本を紹介します。1月20日はコードのパッケージ化と配布方法について学びます。1月21日はコードの品質を確保し、継続的インテグレーションを活用する方法を説明します。1月22日はコーディング以外のトピックについても触れます。1月23日は質疑応答の時間を設けます。

人工知能（AI）の発展は、労働市場に大きな変化をもたらしています。アマゾンやメタなどの大企業が自動化に多額の投資を行う中で、従業員の解雇を発表しています。この状況は、AIシステムが人間の仕事を奪う一方で、税金にも貢献すべきかという疑問を引き起こしています。労働者が減ることで税収が減少するためです。

専門家は、労働税が公共サービスの資金調達にとって重要であると指摘しています。自動化による税収の減少は懸念材料です。ビル・ゲイツのような一部の人々は、ロボットにも人間の労働者と同様に課税すべきだと提案しています。これにより、社会保障を維持できると考えています。しかし、特定のAI税に反対する意見もあり、資本に対する税金を引き上げて税制のバランスを取るべきだと主張する人もいます。

AIが雇用に与える影響は不確実です。新たな機会を生む可能性がある一方で、多くの既存の職業が変化したり消失したりする可能性もあります。経済学者の間でも予測は分かれており、AIが世界のGDPを押し上げると考える人もいれば、格差の拡大や雇用の喪失を警告する人もいます。

全体として、AIは生産性を向上させる可能性を秘めていますが、雇用や税制、社会的公平性に与える影響など、慎重に管理すべきリスクも伴っています。

フランスのストリートアーティスト、インベーダーは、独特の8ビットのビデオゲームキャラクターをモザイクで表現することで知られています。彼は2000年代初頭からロンドンの街にアートを加えてきました。2025年11月時点で、ロンドンには約166点のインベーダー作品が存在し、最新の作品は2025年10月にニューポートストリートギャラリーで開催されたグループ展で発表されました。

各作品には、LDN-163からLDN-166のような特定の識別番号が付けられており、作品の場所を示しています。特に注目すべき作品には、他のアーティストとのコラボレーションが含まれており、多くのファンがインベーダーの作品を追いかけるのを楽しんでいます。時間が経つにつれて一部の作品は撤去されたり失われたりしていますが、ソーホーやウォルサムストウなどの地域では多くの作品が今も見つけられます。アートを探索したい人のために、オンラインで地図も提供されています。

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現在取り組んでいるプロジェクトについて教えてください。また、新しく考えているアイデアはありますか？

バリで開催されたDinacon 2025では、音を通じて生態系を研究する受動的音響聴取に関する研究が行われました。このトレンドは、冷戦中にクジラの歌が発見されたことから始まり、海洋保護への関心が高まりました。

著者は、基本的な電子機器を使って安価な水中マイクロフォン（ハイドロフォン）を作るワークショップを実施しました。参加者は、5ドルで作れるハイドロフォンの製作を学び、簡単な部品と防水技術を使いました。

イベント中には、水中の音をより良く分析するためにステレオハイドロフォンシステムを作成することにも取り組みました。音は水中で異なる伝わり方をするため、著者はカヤックを使って異なる深さに設置した2つのハイドロフォンから録音を集め、豊かな水中音響環境を捉えました。

さらに、「Seastream」というプロジェクトでは、ライブの水中ラジオ放送を試みましたが、Wi-Fi接続や地域コミュニティとの関係に課題がありました。それでも、著者は興味深い水中録音を成功裏に収集し、共有しました。

最後に、著者は「Dinaconハイドロフォンエクスプローラー」というツールを開発しました。このツールは、ユーザーが長い音声録音を聴いたり注釈を付けたりするのを助け、観察結果を共有したり音声データのパターンを認識したりするのを容易にします。

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AIエージェントがソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）業界に変革をもたらし始めています。過去15年間、ソフトウェアはさまざまな業界を変え、多くのSaaS企業が登場しました。しかし、AIコーディングエージェントの登場により、ユーザーは迅速かつ簡単にカスタムソリューションを構築できるため、シンプルなSaaSツールの需要が減少しています。

多くのソフトウェアエンジニアは、既存のSaaS製品に頼るのではなく、AIエージェントを使って自分たちが必要なツールを作成できることに気づいています。この変化は特に簡単な作業において顕著です。また、企業はSaaSベンダーからの更新コストに疑問を持ち、高額な料金を避けるために自社のソリューションを作成する選択肢を探り始めています。

カスタムビルドのアプリケーションはメンテナンスが課題となることがありますが、AIエージェントはアップデートを簡素化し、サードパーティサービスに伴うセキュリティリスクを軽減することができます。SaaS企業は顧客の成長と高い収益維持に依存していますが、需要が減少することで、これらの企業はマーケティングコストの増加や収益の減少に直面する可能性があります。

一方で、決済処理やコラボレーションツールのような複雑で高い基準が求められる分野は、依然として安全です。シンプルなバックオフィスツールやダッシュボードを提供する企業は特に危険にさらされており、これらはAI駆動のソリューションに容易に置き換えられる可能性があります。

SaaSが消えるわけではありませんが、明確な利点を持たない企業は、AIエージェントの助けを借りて自社ツールを構築することを検討する組織が増える中で苦戦するかもしれません。市場は、強い技術力を持つ企業とそうでない企業に分かれ、後者にはコストの増加がもたらされる可能性があります。

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著者はフランス語を学ぶ経験と、Lexieという言語アプリの開発について語っています。

著者は、フランスのカフェでコーヒーを注文した際に、バリスタの言っていることが理解できずに苦労したエピソードを紹介しています。この体験は、言語学習と実際の会話の間にあるギャップを浮き彫りにしています。

また、著者は子供の頃に遊んだたまごっちに触発され、Lexieがユーザーとの関係をより魅力的にし、従来の学習アプリとは異なる体験を提供したいと考えました。デザインはシンプルさを重視し、複雑なメニューやテストを排除することで、より個人的なやり取りを実現しました。

アプリのミニマリストなデザインは、従来のユーザーインターフェース要素が欠けているため、ユーザーを導くのに課題がありました。著者は、ボタンがなくてもユーザーが次に何をすべきかを安心して理解できるようにすることが重要だと強調しています。

アプリを使用した後、著者は自分の進捗を測ることができないことに気づきました。進捗を把握することは、ユーザーが自分の学習をコントロールしていると感じるために必要です。この問題を解決するために、ユーザーを圧倒しない程度に進捗を示す微妙な指標を追加しました。

著者は、アプリをストレスの多い体験にしないために、いくつかの境界を設けました。Lexieは「死ぬ」ことがなく、罪悪感を与える機能もなく、競争ではなく学習に焦点を当てるために、見た目の報酬のみを提供します。

最後に、著者はケベックにいる今、フランス語の数字を理解する能力が向上したことを振り返りますが、まだ課題が残っていることも認めています。Lexieは、ユーザーを圧倒することなく、基本的な言語スキルを提供するように設計されており、より楽しい学習体験を可能にしています。

全体として、デザインのミニマリズムと、言語学習におけるユーザーの関与やフィードバックの必要性とのバランスが強調されています。

ジョン・ヴァーレイという著名なSF作家が、2025年12月10日に亡くなりました。彼は1970年代中頃に、エイリアンによって地球上の生命が絶滅した後の未来を舞台にした「エイト・ワールド」シリーズで名を馳せました。彼の物語には、性別の流動性や記憶の銀行、華やかな都市とその裏に隠れた現実との対比といった独創的な概念が描かれています。

ヴァーレイはかつて、ロバート・ハインラインに匹敵するSFの第一人者と見なされ、多くの革新的な作品を生み出しました。しかし、彼の物語「エア・レイド」の映画化のためにハリウッドに移った後、彼の執筆活動は低迷しました。後に文学に戻ったものの、彼のアイデアは新しい作家たちと比べると古く感じられるようになりました。

多くの人々は彼を才能ある作家として記憶していますが、かつてジャンルの基準を打ち立てた彼の初期の輝きの喪失を悲しむ声もあります。彼のSFへの影響は大きく、彼の全盛期には多くの読者や作家にインスピレーションを与えました。

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Rustにおけるライフタイムに関する一般的な誤解について説明します。特に初心者が抱きがちな誤解を解消し、ライフタイムの仕組みを明確にします。

まず、型とライフタイムについての誤解があります。一般的に、型 T は所有型だけを含むと考えられがちですが、実際には T、&T、&mut T はさまざまな参照を含む無限の集合を表しています。

次に、'staticライフタイムに関する誤解です。T: 'static であれば、T はプログラム全体にわたって有効でなければならないという考え方は誤りです。T: 'static は長期間有効であることを意味しますが、プログラム全体にわたって持続する必要はありません。

参照と型の境界についても誤解があります。&'a T と T: 'a が同じであると考えることがよくありますが、&'a T は T が 'a の間有効であることを要求します。一方、T: 'a は 'a よりも長く生存できるすべての型を含みます。

多くの人が自分のコードはジェネリックではないと考えていますが、Rustの省略ルールにより、見た目がシンプルなコードでも暗黙のライフタイムやジェネリックが導入されることがあります。

コードがコンパイルされるからといって、ライフタイムの注釈が正しいとは限りません。コンパイラはメモリの安全性をチェックしますが、意味的に誤ったコードを許可することがあります。

ボックス化されたトレイトオブジェクトにはライフタイムがないという誤解もありますが、実際にはそのライフタイムは文脈に基づいて推測できます。

初心者はコンパイラのエラーメッセージが最適な解決策を提供すると考えがちですが、これらのメッセージはプログラムの論理に対して最も適切な修正を反映していないことがあります。

ライフタイムは実行時に変更されることはなく、コンパイラによって静的に検証されます。

可変参照を共有参照にダウングレードすることが常に安全であると考えるのは誤りです。可変参照のライフタイムは共有参照にまで及びます。

最後に、クロージャのライフタイムルールは関数と同じではないため、混乱を招くことがあります。

Rustにおけるライフタイムを理解することは、安全で効率的なコードを書くために重要です。誤解を解消することで、プログラマーはRustをより効果的に活用できるようになります。ライフタイムのルールや型との相互作用、Rustにおける借用の影響を認識することが大切です。

この本は、TypeScriptアプリケーションのデバッグプロセスを簡素化することを目的としています。効果的なデバッグ技術やコードの構造化方法を強調し、バグを最小限に抑える手助けをします。ソフトウェアのメンテナンスがますます難しくなる中で、開発者がより良いウェブアプリケーションを作成できるよう、ストレスを軽減するためのガイドです。

主な内容には、スタックトレースの読み方やバグの優先順位付けを含む実践的なデバッグ技術、エラーを優雅に処理できる堅牢なコードを作成する方法、効果的なログ記録や監視、コードのデバッグ可能性を向上させるためのヒントが含まれています。また、特にChromeを使用したブラウザの開発者ツールを活用するためのガイダンスも提供されています。

この本は現在ベータ版で、最終版は2026年3月に予定されています。Chromiumベースのブラウザと、WebStormやVSCodeのような統合開発環境（IDE）が必要です。

価格は26.95ドルで、PDF、EPUB、MOBIなどのさまざまな電子書籍フォーマットにアクセスできます。著者のアンドレイ・オゾルニンは、12年以上のソフトウェア開発の経験を持ち、ソフトウェアの品質向上を目指しています。

デバッグを楽しんでください！

Javaリングは、1998年にヤコブ・ニールセンによって紹介された小型のウェアラブルコンピュータです。このデバイスは6キロバイトのRAMを搭載しています。一見すると容量は限られているように思えますが、パスワードやクレジットカード番号、ウェブサイトのリンクなどの重要な情報を保存することができます。ユーザーは、Javaリングリーダーを搭載したコンピュータに触れるだけで、自分のホームページにアクセスできるのです。

当初は主にデモンストレーションとしての役割がありましたが、Javaリングは将来的な発展の可能性を示しました。例えば、より多くのメモリやジュエリーデザイナーによるより良いデザインが期待されています。このようなウェアラブルコンピュータの大きな利点は、その携帯性です。従来のコンピュータにアクセスすることなく、いつでもどこでも簡単に持ち運び、使用することができます。

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この記事では、C++の型推論機能について、autoキーワードを使った一連のコーディングチャレンジを通じて、さまざまなシナリオにおける型の推論方法を読者に理解させる内容が紹介されています。

まず、型推論の基本について説明します。autoは、代入された値から型を推論します。例えば、auto v = 5;とすると、vはint型になります。また、ポインタの推論も可能で、auto v = &x;とすると、vはint*型になります。ただし、auto v = 5, w = 0.1;のように異なる型が混在する場合は、コンパイルエラーになります。

次に、中級の概念について触れます。autoは最上位のconstやvolatile修飾子を無視しますが、ポインタや参照に対してはそれらを保持します。参照は特別な扱いを受け、auto&を使うことでlvalue参照を推論することができます。

さらに、上級のトピックとして、フォワーディング参照やdecltype(auto)についても説明されており、これらが式やラムダとどのように相互作用するかが解説されています。また、継承や構造的束縛における型推論の複雑さも強調されています。

ラムダに関する課題も取り上げられています。ラムダには独自のキャプチャルールがあり、これが型推論において予期しない結果をもたらすことがあります。

全体として、この記事はC++の型推論機能を深く理解するための学習ツールであり、プログラマーにとっての挑戦でもあります。読者は例を通じて自分の理解を試すことが奨励されています。

要約がありません。

Hashcardsは、AnkiやMochiに似たユニークな間隔反復学習アプリですが、従来のデータベースを使用せずに運営されています。代わりに、フラッシュカードをMarkdownファイルとしてシンプルなディレクトリ構造に保存し、ユーザーがフラッシュカードを簡単に管理できるようにしています。フラッシュカードは簡単なフォーマットで作成でき、ウェブインターフェースを通じて学習することができます。

Hashcardsの主な特徴には、ローカルストレージがあります。フラッシュカードのコレクションはプレーンテキストのMarkdownファイルとして保存されるため、所有権と柔軟性が得られます。また、カード作成が簡単で、ユーザーがより多くのカードを作成しやすくなっています。カードはその内容のハッシュによって識別されるため、更新や編集がスムーズに行えます。さらに、Gitとの統合により、バージョン管理が可能になり、変更を追跡したりコレクションを共有したりするのが簡単です。カスタマイズ性も高く、構造化データからフラッシュカードを生成したり、標準的なプログラミングツールを使ってコレクションを操作したりできます。

開発者は、既存のアプリ（AnkiやMochi）のインターフェースやアルゴリズムに不満を持っていました。Ankiは複雑なインターフェースを持ち、Mochiはシンプルなデザインですが、高度なスケジューリングや柔軟性に欠けています。Hashcardsは、両者の良い点を組み合わせ、使いやすい体験と強力なスケジューリングアルゴリズムを提供することを目指しています。

要するに、Hashcardsは学習をより簡単かつ効率的にし、効果的な学習習慣を促進するように設計されています。

ゼロックスの歴史は、コンピュータ業界への重要な貢献を強調しています。

ゼロックスは1906年にハロイド社として設立され、当初は写真用紙を製造していました。大恐慌の中でも、1934年には売上が約100万ドルに達しました。

1938年、チェスター・カールソンが静電写真法を発明し、これが後にゼロックスのコピー機の基盤となりました。最初は特許のライセンス取得に苦労しましたが、カールソンはハロイド社と協力して技術をさらに発展させました。

ハロイド社は上場後、ゼログラフィーの開発に多額の投資を行い、1961年にゼロックスに社名を変更しました。1959年に発表されたゼロックス914は大成功を収め、普通の紙に簡単にコピーできる機能を提供しました。

1970年にはパロアルト研究所（PARC）を設立し、レーザープリンティングやネットワーキング、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）などの大きな革新を生み出しました。PARCで開発されたアルトは、多くの現代のコンセプトを導入した画期的なコンピュータでした。

しかし、ゼロックスは革新にもかかわらず、厳しい競争に直面し、製品を市場に効果的に投入するのに苦労しました。商業的に進んだシステムであるゼロックススターは、期待された売上を達成できませんでした。

1980年代と90年代には、ゼロックスは複数回の再構築を行い、デジタル多機能機器などの新しいビジネスモデルを模索しました。また、知的財産に関する法的な課題にも直面しました。

現代において、ゼロックスは市場の変化に適応し、アフィリエイテッドコンピュータサービスを買収するなどの戦略を採用しました。会社は進化を続けていますが、コピーとコンピューティングにおける革新の遺産は依然として重要です。

ゼロックスは、デジタル時代への適応に苦労しながらも、現代のコンピューティングを形作った先駆的な技術で認識されています。

2023年5月、Svelteリポジトリからの物議を醸すプルリクエストが、TypeScriptとJSDocの使用についてHacker Newsで議論を引き起こしました。Svelteコミュニティの重要な人物であるリッチ・ハリスは、JavaScriptファイルでの型宣言にJSDocコメントを使用することはTypeScriptの拒否ではなく、むしろSvelteがTypeScriptに対するコミットメントを強化するものであると説明しました。

この発言を受けて、TypeScriptとJSDocを比較するブログ記事が増加しました。多くの記事では、JSDocを使用することでTypeScriptの利点を享受できるが、ビルドステップは不要であると強調されています。著者は、これを競争として捉えるのではなく、JSDocは本質的にTypeScriptの一部であると主張しています。

重要なポイントは以下の通りです。TypeScriptは、型安全性やインテリセンスなどの機能を追加することでJavaScriptの開発を改善するために生まれました。JSDocはTypeScriptの言語サービスによって解釈されるため、TypeScriptエコシステムの一部となっています。また、TypeScriptで利用できる多くの機能はJSDocでも表現可能ですが、一部は扱いにくい場合があります。JSDocを使用することで、型宣言ファイルではなくコードに直接リンクすることで開発者の体験を向上させることができます。

最終的に、著者はJSDocの使用がTypeScriptに対する反対の立場ではなく、ビルドプロセスの負担を軽減しながらTypeScriptの利点を活用する方法であると考えています。

ダークウェブレポートは、ユーザーにとって有益な次のステップを提供できなかったため、終了することになりました。重要な日程は以下の通りです。

2026年1月15日には、新たなダークウェブの侵害に関するスキャンが停止します。2026年2月16日には、ダークウェブレポートが利用できなくなります。

レポートの代わりに、オンライン情報を保護するための明確なアクションを提供するツールに重点が移ります。ユーザーには、以下の既存のセキュリティツールの利用が推奨されています。

セキュリティチェックアップ、Googleアカウントのパスキー、認証ツール、Googleパスワードマネージャー、パスワードチェックアップなどです。

さらに、「あなたに関する結果」というツールもあり、これを使ってGoogle検索から個人情報を削除する手助けができます。

すべてのダークウェブレポートデータは2026年2月16日に削除されますが、ユーザーは希望すればそれ以前にデータを削除することも可能です。モニタリングプロファイルを削除するには、ダークウェブレポートページの指示に従ってください。

なお、ダークウェブレポートには消費者用のGoogleアカウントのみがアクセスでき、Google Workspaceや監視アカウントでは利用できません。

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このテキストは、D3D/OpenGLのグラフィックスパイプラインに関するブログシリーズの紹介です。対象は、現代の3D APIやハードウェア設計についてしっかりと理解しているグラフィックスプログラマーです。著者のファビアン・ギーゼンは、グラフィックスパイプラインに関するリソースは多く存在するものの、中間的な内容で最新かつ有益な情報が不足していると指摘しています。

このシリーズは、GPUのメモリアーキテクチャ、3Dパイプライン、テクスチャサンプリング、ラスタライズ、ピクセル処理、ジオメトリシェーダー、コンピュートシェーダーなどのトピックに分かれています。ギーゼンは、内容がグラフィックスプログラミングの基礎知識を持つ人向けであり、初心者向けの説明ではなく技術的な詳細に踏み込んでいることを強調しています。

このシリーズは、ハードウェアレビューでよく見られる派手なビジュアルなしに、グラフィックスパイプラインについてのより深い理解を提供することを目指しています。また、将来的にシリーズのクリーンなPDF版を作成する可能性についても言及しています。

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北朝鮮の4人の個人、キム・クァンジン、カン・テボク、ジョン・ポンジュ、チャン・ナムイルが、2022年に2つの企業から90万ドル以上の仮想通貨を盗んだとして指名手配されています。彼らは偽名と偽の身分証明書を使ってリモートITワーカーとしての職を得て、そのアクセス権を利用して盗みを行いました。彼らは電子詐欺とマネーロンダリングの罪で起訴され、2025年6月には連邦逮捕状が発行されました。

アメリカ国務省は、北朝鮮を支援する金融活動を妨害する情報に対して最大500万ドルの報奨金を提供しています。これには、労働者の輸出やサイバー犯罪が含まれます。

容疑者たちは英語と韓国語に堪能で、アラブ首長国連邦やラオスと関係があります。彼らに関する情報がある場合は、FBIに1-800-CALL-FBIまで連絡するか、オンラインで情報を提供することができます。

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著者のマーカス・オランは、自身の文章が「人間らしさに欠ける」と批判され、ロボットやAIと間違われることに対するフラストレーションを語っています。彼は、自身の文体がケニアの厳格な教育システムを反映しており、それが彼の形式的で構造的な英語のアプローチを形作ったと強調しています。オランは、彼の文章の特徴であるバランスの取れた文や豊かな語彙は人工的なものではなく、植民地の歴史に影響を受けた特定の文化的および教育的背景の結果であると主張しています。

彼は、ChatGPTのようなAIモデルがケニアの教室で教えられる形式的な文体を反映していることに注目します。この文体は明確さと構造を重視しており、そのためにそのような文章がロボット的であるという認識が生まれます。しかし、実際にはこれは深く人間的な教育体験から生じているものです。オランは、AI検出ツールが非ネイティブの英語話者に対して偏見を持っていると批判し、異なる歴史や教育システムによって形作られた多様な文体の有効性を認識できていないと主張しています。

最終的に、彼は文章における人間性の多様な形を認めるよう呼びかけています。ある人にとって「ロボット的」に見えるものが、実際には異なる人間の経験の表現である可能性があると示唆しています。

2025年12月、ディラン・ビーティに触発された著者は、2022年末から始まった自身のパブリックスピーキングの旅について語ります。彼は、小規模な集まりから始まり、数ヶ月のうちに大きな聴衆の前で話すようになりました。彼の経験から得た10の重要な教訓を紹介します。

まず、小さな集まりから始めることが大切です。自信をつけてから、より大きな聴衆に挑むと良いでしょう。次に、練習は欠かせません。観客を尊重し、良い講演をするためには、何度話したことがあってもリハーサルが必要です。また、話には明確な始まり、中間、終わりを持たせることが重要です。多くのストーリーを混ぜると、聴衆が混乱してしまうので注意が必要です。

ライブコーディングやプレゼンテーションでは、文字が大きくて誰でも読みやすいことを確認しましょう。プレゼン中の気を散らす要素を取り除くために、ネックストラップは外すと良いです。ユーモアを交えて始めることで、緊張を和らげ、聴衆とのつながりを作ることができます。

ステージ上で自由に動き、空間を活用することで、話す際によりリラックスできます。また、スクリプトに完全に従わなくても大丈夫です。即興を楽しむことも大切です。自分のエネルギーや個性を強調して、聴衆を引き込むことが求められます。そして、聴衆はあなたの成功を願っていることを忘れないでください。彼らはあなたを応援しています。

最後に、ボーナスの教訓として、水を持参して口の渇きを防ぎ、話の途中で考えを整理するために一時的に立ち止まることをお勧めします。

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2025年12月15日、マイクロソフトのCopilot AIチャットボットがLGテレビにwebOSのアップデートを通じて追加されたと報じられました。このアプリはユーザーが削除することができず、無視することは可能ですが、テレビを含む日常のデバイスにAIを統合する流れが進んでいることを示しています。マイクロソフトは、LGテレビがLinuxベースのオペレーティングシステムを使用していることから、Linuxを含むさまざまな市場でのAIの展開を目指しています。

さらに、LGテレビには「Live Plus」という機能があり、画面に表示されている内容に基づいてAIが個別のおすすめを提供します。この機能は設定で無効にすることができますが、AI統合の全体的な推進は、テレビにAIプロセスを持ちたくない人々にとって懸念材料となっています。

この記事では、望まれないソフトウェアのインストールに関する論争や、ユーザーのプライバシーへの影響についても触れています。

2002年、二つの学生プロジェクト、Last.fmとAudioscrobblerが「協調フィルタリング」を用いて音楽を推薦し、オンラインでのソーシャルネットワークを作り始めました。Last.fmはロンドンのレイヴンズボーンカレッジの四人の学生によって設立され、ユーザーのリスニングプロファイルを構築して音楽を提案するインターネットラジオ局としてスタートしました。この年、ユーロプライズのマルチメディアコンペティションで賞を受賞しました。

協調フィルタリングは、ユーザーの好みや類似したユーザーのデータに基づいてコンテンツを推薦する手法で、以前からアマゾンなどの企業が使用していた技術に触発されています。Last.fmのシステムは「音楽の地図」を作成し、リスニング習慣に基づいて曲同士のつながりを示しました。

一方、サウサンプトン大学のリチャード・ジョーンズはAudioscrobblerを開発しており、曲の再生を追跡してリスニングプロファイルを構築し、推薦を行っていました。両方のプラットフォームは、ユーザーデータを活用して音楽の発見とコミュニティの形成を促進するという共通の目標を持っており、リスナーのコントロールが限られていた従来の放送メディアからの脱却を目指していました。

最終的にLast.fmはオンラインラジオサービスへと進化し、音楽のライセンス料を支払うようになりました。両プラットフォームは、その後人気を博したソーシャルウェブの道を切り開きました。

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バウモル効果、またはバウモルのコスト病は、経済学者ウィリアム・J・バウモルとウィリアム・G・ボーウェンによって提唱された経済原則です。この効果は、生産性の大きな向上が見られない職業の賃金が、より生産性の高い分野の高賃金の職業との競争によって上昇することを説明しています。その結果、特に医療、教育、芸術などのサービスのコストが上昇し、一方で製造品は安くなる傾向があります。

低生産性の分野では、賃金が生産性の高い分野の高賃金に対抗するために上昇し、これが時間とともにその分野のコストを増加させます。また、賃金が停滞している分野で上昇すると、より多くの労働者がこれらの職業に移動し、高生産性の産業から低生産性の産業へと労働力がシフトします。このシフトは、全体的な経済成長を遅らせる可能性があります。なぜなら、労働力の大部分が生産性の成長が低い分野で働くことになるからです。

バウモル効果は政府の支出にも大きな影響を与えます。多くの公共サービス、特に教育や医療は労働集約的であり、生産性の向上がほとんど見られないためです。また、サービス産業のコストが上昇することで、全体的な経済成長があっても、低所得者層にとってこれらのサービスが手の届かないものになる可能性があります。この効果は特に、製造業に比べて生産性の向上が難しい労働集約的なサービス分野で顕著です。

バウモル効果は、異なる分野における生産性の成長の違いが、特定の産業のコスト上昇を引き起こし、賃金、雇用、全体的な経済成長に影響を与えることを示しています。

大阪公立大学の研究者たちは、ベーカリーイーストの一種であるサッカロマイセス・セレビジエを改良し、医薬品や化粧品に使用される2,3-ブタンジオール（2,3-BDO）を生産する研究を進めています。化石燃料の価格が上昇する中、この酵母を使った方法は持続可能な代替手段として注目されています。しかし、従来の酵母は高濃度の2,3-BDOに対処するのが難しく、生産量が制限されています。

この課題を克服するために、山田亮介准教授とそのチームは酵母を遺伝子改変し、高濃度の2,3-BDOでも生育できる変異株を作成しました。この新しい株は、生産能力を大幅に向上させることができます。この研究は、遺伝子改変技術が他の有用な物質を生産するための強力な微生物を作る手助けになる可能性を示唆しています。

研究成果は「応用微生物学とバイオテクノロジー」のジャーナルに掲載され、日本のGteXプログラムから資金提供を受けました。

この記事では、AIによる作業の自動化に関する複雑さや課題について、リサンヌ・ベインブリッジの論文「自動化の皮肉」からの観察を中心に探ります。

AIはタスクを自動化できますが、人間の監視は依然として重要です。特に工業環境などの重要な場面では、迅速な人間の介入が災害を防ぐことができます。一方で、多くのホワイトカラーの仕事では、そんな緊急の状況は少ないものの、AIの出力を迅速に監視するプレッシャーが人間にかかっています。

企業はAIが生産性を超人的なレベルに引き上げることを期待しますが、これは問題を引き起こすことがあります。人間はAIの出力を同じ速さで理解する必要があり、ストレスの下ではこれが難しいのです。

現在のAIシステムは情報を過度に複雑に提示することが多く、人間がエラーを見つけるのが難しくなっています。問題を迅速に特定できるようにするためには、より良いユーザーインターフェースが必要です。

人間のオペレーターに対する適切なトレーニングは不可欠ですが、特に稀で予期しない状況に対しては重要です。しかし、従来のトレーニング方法ではこれらのシナリオに備えることができず、最も自動化されたシステムが最も多くの人間のトレーニング投資を必要とするという逆説が生じます。

AIエージェントの管理には、従来の役割とは異なるスキルセットが求められます。人間はAIを効果的にリードし、指示を出す方法を学ぶ必要がありますが、これは単に彼らの作業を監視することとは異なります。このリーダーシップスキルは、トレーニングプログラムではしばしば見落とされています。

自動化が課題を解消するわけではなく、新たな課題を生む可能性があることが強調されています。これらの問題に対処するには時間と創意工夫が必要であり、コミュニティ内での知見の共有がより良い解決策を育む助けとなります。

全体として、職場におけるAIの統合には、人間の能力と限界を考慮した慎重なアプローチが必要であることが示されています。

NVIDIAは、エージェントAIアプリケーション向けに設計されたNemotron 3ファミリーを発表しました。このファミリーには、Nano、Super、Ultraの3つのモデルが含まれています。これらのモデルは、効率性と精度を重視しています。

Nanoモデルは最も小型で、コストパフォーマンスに優れ、同類のモデルと比べて非常に高い精度を誇ります。Superモデルは、ITチケットの自動化のような協力的なタスクや大量の作業に最適化されています。Ultraモデルは最大のモデルで、最高レベルの精度と推論能力を提供します。現在、Nanoモデルは利用可能で、SuperとUltraは近日中に発売される予定です。

Nemotron 3ファミリーの主要技術には、Mamba-TransformerとMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを組み合わせたハイブリッドMoEがあり、高い性能と精度を実現しています。SuperとUltraでは、ハードウェアに配慮した専門家設計を用いたLatentMoEが精度を向上させています。また、SuperとUltraではマルチトークン予測によりテキスト生成の効率が改善され、最大100万トークンの文脈を処理できる長文脈サポートも備えています。さらに、強化学習を用いて多様な環境でトレーニングされており、さまざまなタスクでのパフォーマンスが向上しています。

Nemotron 3 Nanoモデルは、32億のアクティブパラメータを持ち、前モデルのNemotron 2 Nanoよりも高い精度を達成しています。さまざまなベンチマークで他のモデルを上回り、高い推論スループットを実現しています。また、広範な文脈長をサポートしながら、強力なパフォーマンスを維持しています。

NVIDIAは、Nemotron 3 Nanoのモデルチェックポイントや技術データ、大規模なトレーニングおよびファインチューニング用データセット、リソースやモデルレシピのための開発者リポジトリをオープンソースとして提供します。詳細については、NVIDIAのウェブサイトにあるNemotron 3のホワイトペーパーや技術報告を参照してください。

著者は、手彫りの木製器具に理想的な仕上げを作るための取り組みを行っています。目指しているのは、早く乾燥し、食品に安全で、溶剤を含まず、見た目にも美しい仕上げです。さまざまな選択肢を検討してきました。

まず、自然乾燥油についてです。トン油は、硬化後に食品に安全ですが、乾燥には2〜4週間かかり、液体の状態では刺激が強いことがあります。ポリマー化トン油は、より早く硬化しますが、入手が難しく、薄める必要があるかもしれません。亜麻仁油は食用ですが、黄変しやすく、硬化が遅いです。

次に、ハードワックスオイルについて。オスモポリックスオイルは、早く乾燥し、食品に安全ですが、強い匂いの溶剤を使用しています。ルビオモノコートは、早く硬化し、心地よい香りがありますが、塗布が難しいです。

他の代替品としては、食品に安全なエポキシや食用油（ココナッツオイルやオリーブオイルなど）は、十分な保護を提供しません。蜜蝋は温度耐性が限られ、カルナバワックスは硬いですが、光沢のある仕上げになります。

ウルシ漆は耐久性のある仕上げを提供しますが、木の色が変わり、多くの塗り重ねが必要で、著者の作品には望ましくありません。

ハスイセラミック（液体ガラス）は耐久性がありますが、木が素朴に見え、硬化に時間がかかります。

著者は、トン油とワックス、樹脂を組み合わせたブレンドを作るために複数の実験を行い、耐久性、保護、見た目のバランスを目指しています。最初のブレンドは脆すぎたり粘着性が強かったため、蜜蝋とラノリンを加えてより良い一貫性を持たせました。最終的なブレンドにはダマール樹脂が含まれ、光沢と耐久性が向上しました。

著者は、木を保護し、その自然な美しさを引き立て、早く硬化する仕上げを作ることを目指しています。これにより、食品や飲料と安全に使用できるようになります。彼らは、配合をさらに洗練させ、実験から得た洞察を共有し続けています。

この記事では、著者が大規模な企業アプリケーションでGraphQLを使用した経験について述べています。主なポイントは以下の通りです。

GraphQLは「過剰取得」というデータの問題を解決することを目指していますが、著者は多くの企業環境ではすでにBackend for Frontend（BFF）アーキテクチャを使用することでこの問題が解決されていると感じています。

GraphQLの実装はRESTよりも複雑で、時間がかかります。スキーマ、タイプ、リゾルバーを定義する必要があり、これがメンテナンスの負担を増やします。

GraphQLのステータスコードの慣例はエラー追跡を難しくします。RESTでは2XXコードが成功を示しますが、GraphQLの200レスポンスはエラーがあった場合でも返されることがあり、監視が難しくなります。

Apolloのキャッシングは理論的には良いですが、実際には脆弱で複雑になりがちで、余分なラウンドトリップや追加のコーディングが必要になることがあります。

GraphQLはオブジェクトにIDを期待しますが、すべてのAPIがこれを提供しているわけではないため、追加のロジックや過剰取得を引き起こす可能性があります。

ファイルのアップロードやダウンロードに関して、GraphQLは苦労し、これらのタスクではしばしばRESTに戻ることが多く、単一のAPIという考え方を損なっています。

GraphQLを学ぶには新しい概念や実践を習得する必要があり、開発者のオンボーディングが遅くなります。一方、RESTは多くの人にとってより馴染みがあります。

GraphQLのエラー応答はRESTの単純なエラー処理よりも複雑で、デバッグの難易度が上がります。

結論として、GraphQLには有効な使用例がありますが、著者は多くの企業環境では既存のソリューションがGraphQLが解決しようとする問題を効果的に対処しているため、GraphQLはしばしば不要であると考えています。

要約がありません。

ディスレクシアの読者向けに特別にデザインされたフォントが人気を集めていますが、専門家はこれがディスレクシアに対する誤解に基づいていると指摘しています。ディスレクシアは元々視覚的な問題だと考えられていましたが、実際には言語処理の困難さです。研究によれば、OpenDyslexicやDyslexieのようなディスレクシア用フォントは、ArialやTimes New Romanといった標準的なフォントと比べて、読書速度や正確さを向上させることはないとされています。実際、一部の研究では、これらの特別なフォントがパフォーマンスを妨げる可能性があることも示されています。

これらのフォントを使用することで、生徒に誤った期待を抱かせることがあり、改善が見られない場合には失望感や劣等感を引き起こすことがあります。専門家は、すべての読者にとって読みやすいフォントを使用することを推奨しており、ディスレクシアの生徒に対する効果的な読書指導は、証拠に基づき、体系的で多感覚的であるべきだと強調しています。また、オーディオブックやテキスト読み上げソフトウェアなどの教室での配慮も、彼らの学習を支援するのに役立ちます。全体として、ディスレクシア用フォントは主張されているような利点を提供せず、従来のフォントの方が効果的である可能性があります。

最近の報告によると、AIがコピーライティング業界に与える影響は非常に大きく、多くの専門家がAIの導入によって仕事を失ったり、大きな変化に直面していることが明らかになりました。かつては安定していたコピーライターたちは、企業がより安価で迅速なコンテンツ生成のためにAIに頼るようになり、苦境に立たされています。

多くのコピーライターが解雇されたり、役割が大きく変わったりしており、もはや自分でコンテンツを書くのではなく、AIツールを管理する立場に置かれています。例えば、ジャック・ルエレ II は、ライティングからAIのトレーニングに移行したものの、AIが彼を置き換えるほどの能力を持つようになったために解雇されたと語っています。

AIが生成するコンテンツは安価ですが、しばしば人間のライターが提供する品質やニュアンスに欠けると、労働者たちは報告しています。多くのクライアントは、AIだけでは自分たちのニーズを満たせないことに気づき、AIを単独で使用することに対する反発が見られます。

AIへの移行は賃金の低下や雇用機会の減少をもたらしています。多くのコピーライターは、料金が下がったり、オリジナルコンテンツを作成するのではなく、AI生成のテキストを編集する仕事を受け入れざるを得なくなっています。

この問題はコピーライターだけでなく、アーティストや翻訳者、医療ライターにも影響を及ぼしており、同様の職を失ったり、労働時間が減少したと報告しています。AIが進化し続ける中で、自分たちの職業の未来に不安を抱く人が多くいます。

一部の専門家は、コピーライティングや関連分野の見通しが悪化する中で、キャリアを変えたり、オンラインでの仕事やさらなる教育を模索したりしています。

全体として、この報告はコピーライティング業界の現状を厳しく描写しており、多くの労働者がAIに支配された環境での将来や自分のスキルの有効性について不安を抱いていることが伝わってきます。

要約がありません。

ある人が何年も個人ブログを始めたいと思っているが、なかなか踏み出せずにいる。彼らはプライベートで文章を書くことはあるが、公開することはほとんどない。主な悩みは、自分のアイデアが独創的でないと感じること、AIがトピックをより良く説明できると信じること、そして自分の作品が幼稚で重要でないように思えることだ。それでも、彼らは個人ブログやLinkedInの投稿を読むことに価値を見出しており、独創性よりも洞察や明確な思考を評価している。

彼らはブログを運営している人たちからアドバイスを求めている。具体的には、ブログの利点、学びやネットワーキングに効果的だった投稿の種類、投稿の長さやテーマなど、ブログ作成を簡素化するための実用的なヒント、そしてもし今日ブログを始めるなら何を違う風にするかについて知りたいと思っている。

最終的に、彼らはメディアビジネスではなく、「公共のノート」を作りたいと考えている。

要約がありません。

著者は、Rustのrustdocツールによって生成されるドキュメントの構文ハイライトを改善するための取り組みについて述べています。主なポイントは以下の通りです。

Rustでは、ユーザーがコード内のコメントからHTMLやJSON形式のドキュメントを作成できるため、オフラインでのアクセスや公開前のプレビューに便利です。しかし、一度公開されると、ドキュメントは静的になり、簡単には変更できません。

構文ハイライトを実装する際には、いくつかの課題があります。適切なハイライトソリューションの選定、生成されるHTMLのサイズ、さまざまな言語やプラットフォームとの互換性を確保することが含まれます。

著者は、96種類のプログラミング言語に対応した構文ハイライトを提供するプロジェクト「arborium」を開発しました。これにより、必要な文法や機能をまとめて提供し、構文ハイライトの統合プロセスを簡素化しています。

実装のアプローチにはいくつかの角度があります。まず、クライアントサイドの解決策として、JavaScriptとWebAssemblyを使用する方法があります。これは実装が容易ですが、セキュリティリスクがあり、大きなファイルのダウンロードが必要です。次に、rustdocに直接構文ハイライトを統合する提案があります。これにはツールの変更が必要ですが、パフォーマンスとセキュリティが向上します。最後に、バックエンドソリューションとして、後処理ツールを用いてrustdocの出力に構文ハイライトを追加し、ドキュメントを軽量かつ安全に保つ方法があります。

著者は、arboriumがドキュメントの構文ハイライトを向上させるための長期的な解決策であることを目指しており、コードドキュメントの読みやすさを改善する可能性を強調しています。全体として、著者はこのプロジェクトの可能性に興奮しており、Rustのドキュメントを向上させるためにarboriumの利用を促しています。

要約がありません。

私は、ランダムな方法ではなく、元の数学的原則を尊重したデジタル易経を作成しました。

このアプリは、伝統的なヤローストークアルゴリズムを使用しており、これは4で割る算術を含んでいます。人々が自然に茎を分ける様子を反映させるために、より現実的なガウス分布を得るためにボックス・ミュラー変換を適用しました。また、この方法からの偏りを確認するために、100万回のモンテカルロシミュレーションを実施しました。その結果、出力（0、1、2、3）の分布は均等に25%となりました。これは、アプリが人間の不完全さを捉えつつ、正確な確率分布を維持していることを意味します。

技術スタックにはNext.jsとTailwind CSSを使用しています。数学や六十四卦について質問があれば、気軽に聞いてください。

要約がありません。

要約がありません。

このテキストは、Pythonのソースコード分析ツールにおける特別なコメントの使用を標準化するライブラリについて説明しています。

このライブラリの目的は、多くのPythonツール（リンターやカバレッジツールなど）が特定のコメント形式を使用しているものの、統一された標準がないことです。このライブラリは、これらのコメントの標準を作成し、開発者が使いやすく理解しやすくすることを目指しています。

コメントの構造は、アクションコメントのためのシンプルな形式を定義しています。具体的には、キー（コメントが対象とするツールの名前）、アクション（コメントに関連するコマンド）、引数（アクションに関連する追加の詳細）から成ります。

このライブラリは、pip install metacodeを使ってインストールできます。ユーザーはパース関数をインポートすることで、コメントの詳細を簡単に抽出できます。パーサーは、一行に複数のコメントを処理でき、ケースセンシティビティや複数のキーにも柔軟に対応しています。

さらに、このライブラリは既存のコードに新しいコメントを挿入する機能も提供しています。コメント形式はPythonの構文を簡略化したもので、他のプログラミング言語を使用している開発者が互換性のあるパーサーを作成することも可能です。

全体として、このライブラリは異なるPythonツール間でのコメントの取り扱いを簡素化し、一貫性と使いやすさを促進します。

このテキストでは、ZX Spectrum上でのBASICプログラムの効率的なコーディング手法について説明しています。特に、パフォーマンスを向上させるための行番号やプログラム構造の最適化に焦点を当てています。

ZX Spectrumでは、手動編集時に行番号は1から9999まで使用できますが、技術的には65535までサポートされています。ただし、高い行番号を使用すると実行エラーが発生する可能性があります。メモリ内の各行は、行番号に2バイト、行の長さに2バイトを占めるため、スペースに制約があります。

BASICインタープリターは、行アドレスのインデックステーブルを使用しないため、行番号を参照するコマンド（GOTOやGOSUBなど）を実行する際にプログラムを線形に検索します。このため、特にプログラムの後半にある行の実行時間が増加します。

効率を上げるためのヒントとしては、頻繁に呼び出されるルーチンやループをプログラムの先頭に配置することで検索時間を短縮できます。また、可能であれば長い行を使用することで、行数を減らし検索を早くすることができますが、長い行にはそれぞれの課題もあります。実行されないステートメント（REMなど）は、メインプログラムの流れの中に置かず、最後にまとめておくことで検索時間を最小限に抑えることができます。

ZX-Basicusというツールを使うことで、コードの最適化が可能です。このツールは、実行のプロファイリング、行の統合、コードの移動を行い、効率を向上させます。また、行の参照には式ではなくリテラルな数字を使用することで、メンテナンスが容易になります。

全体として、ZX Spectrum上でのコードの構造を効率的にすることで、特に多くの行ジャンプや頻繁なルーチン呼び出しがあるプログラムにおいて、パフォーマンスが大幅に向上します。

2025年11月25日、Trigger.devは「Shai-Hulud 2.0」と呼ばれる高度なnpmサプライチェーンワームによるセキュリティ侵害を受けました。このワームは500以上のパッケージを侵害し、JavaScriptエコシステム内の25,000以上のリポジトリに影響を及ぼしました。影響を受けた企業にはPostHogやZapierが含まれています。

この事件の重要な出来事は次の通りです。まず、定期的なデバッグセッション中に、エンジニアによって閉じられた疑わしいプルリクエスト（PR）が発見され、複数の強制プッシュやPRの閉鎖に関する通知が届きました。侵害は、エンジニアが知らずに侵害されたパッケージをインストールした際に発生し、認証情報の盗難とGitHub組織への不正アクセスが行われました。攻撃者は、エンジニアのGitHubアカウントに17時間アクセスし、その後破壊的な攻撃を開始しました。この間に669のリポジトリがクローンされました。攻撃者はわずか10分の間に変更を強制プッシュし、42のPRを閉じ、重要なリポジトリを標的にしました。攻撃の検出は迅速で、最初の悪意のある活動が確認されてから数分以内にアクセスが無効化されました。

幸いなことに、Trigger.devの自社パッケージは事件の間中安全であり、顧客の機密データにはアクセスされませんでした。復旧作業は、GitHubのEvents APIとローカル開発者の履歴を使用して失われたブランチを復元する形で行われ、7時間以内に完了しました。

この事件を受けて、いくつかのセキュリティ対策が実施されました。まず、インストール中の任意のコード実行を防ぐためにnpmスクリプトを全世界で無効化しました。次に、セキュリティ機能を強化するためにpnpmバージョン10にアップグレードしました。また、開発者のマシン上で長期間有効なトークンを避けるために、npmの公開をOpenID Connect（OIDC）を使用するように切り替えました。さらに、すべてのリポジトリでブランチ保護を有効にし、不正な変更を軽減しました。

この事件はnpmエコシステム内の脆弱性と、堅牢なセキュリティ対策の必要性を浮き彫りにしました。Trigger.devは得られた教訓を共有し、積極的なセキュリティ対策と機密情報の取り扱いの重要性を強調しました。

要約がありません。

イーロン・マスクのAIチャットボット、グロックは、最近のボンディビーチでの銃撃事件に関して誤情報を広めており、特にハヌカーの集まりで11人が亡くなった事件に関連しています。銃撃犯を制圧した英雄の一人、アフメド・アル・アフメドは、称賛とともにイスラムフォビア的な反発の対象となっています。

現在、グロックはユーザーの質問に対して不正確で意味不明な回答を提供しています。例えば、アル・アフメドの動画を古い木登りの映像と誤認し、銃撃に関連する画像を無関係な出来事と混同しています。また、ボンディビーチの銃撃事件とブラウン大学での銃撃事件の詳細を混ぜてしまうこともあります。

これらのエラーはグロックにとって新しいものではなく、過去にも疑わしい回答を提供してきました。陰謀論や不適切なコメントを含むこともありました。これらの不具合の正確な原因は不明で、開発元のxAIに問い合わせても自動応答しか返ってきていません。

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メモリの安全性とサンドボックスは、ソフトウェアセキュリティにおいて異なる概念です。プログラムはメモリ安全であってもサンドボックス化されていない場合や、その逆もあり得ます。例えば、メモリ安全なJavaプログラムはファイルアクセスを許可することがあり、バグがあるとリスクが生じます。一方、サンドボックス化されたアセンブリプログラムはファイル操作を許可しないかもしれませんが、メモリ安全性の問題を抱える可能性があります。メモリの安全性とサンドボックスの両方を組み合わせることが、セキュリティにとって理想的です。

Fil-Cは、CおよびC++のメモリ安全な実装であり、低レベルのシステムコンポーネントと連携することができます。Linuxのサンドボックス機能を利用することができ、具体的には以下のようなものがあります。chrootはプログラムのファイルシステムの見え方を制限します。ユーザープリビレッジは、制限されたユーザー権限でプロセスを実行します。setrlimitはファイルを開くなどの特定のアクションを防ぎます。seccomp-BPFは、システムコールをフィルタリングして脆弱性を最小限に抑えます。

この文書では、OpenSSHのサンドボックス技術をFil-Cに適応させる方法が説明されています。重要なポイントには、スレッドの作成を防ぐことが含まれます。Fil-Cはメモリ管理のためにスレッドを使用しますが、これはOpenSSHのサンドボックスルールと衝突する可能性があります。このため、新しいAPIであるzlock_runtime_threads()が導入され、これを管理します。

また、OpenSSHのサンドボックスに対する調整も行われました。seccompフィルタに変更を加え、違反が発生した場合にはすべてのスレッドを終了させ、Fil-Cの操作に必要な権限を含めるようにしました。prctlシステムコールは、Fil-Cプロセス内のすべてのスレッドに対して権限とseccompフィルタを管理し、セキュリティを維持します。

効果的なセキュリティはメモリの安全性とサンドボックスを組み合わせることにあり、この文書ではFil-Cを使用してLinuxの既存技術を活用し、セキュリティ対策を損なうことなくそれを実現する方法が説明されています。

要約がありません。

アメリカにおけるメディアの人気が低下している現状と、なぜ一般市民がジャーナリストに対して信頼を失ったのかについて考察しています。1980年代後半の公共テレビシリーズを振り返り、戦争中に軍人やジャーナリストが直面した倫理的ジレンマを取り上げています。アメリカの兵士に関する仮定の状況に対するジャーナリストのピーター・ジェニングスとマイク・ウォレスの反応の違いは、報道者が軍人に比べて道徳的な関与が欠けているという印象を強調しました。

文章が進むにつれて、政治に関するトークショーの進化を批判し、重要な問題についての実質的な議論よりもエンターテインメントや対立を優先していると指摘しています。ジャーナリストは、政策が市民に与える実際の影響よりも、政治的な戦術に焦点を当てがちです。

著者は、ジャーナリストと一般市民の間に乖離があることを強調しています。ジャーナリストは政治的な駆け引きに夢中になっている一方で、市民は政策が自分たちの生活にどのように影響するのかを知りたいと考えています。この乖離はメディアの信頼性の低下に寄与しており、一般市民はジャーナリストを現実から乖離した存在と見なし、社会問題に取り組むよりも政治の「ゲーム」に興味を持っていると感じています。

また、政治家は透明性を保つために財務取引を開示することが求められる一方で、ジャーナリストは同様の監視を受けないことが多く、これがダブルスタンダードを生み出し、さらに一般市民を遠ざけています。

全体として、メディアが政治的なドラマに焦点を当て、本当の問題を軽視することで信頼と信憑性を失い、民主主義そのものに重大な課題をもたらしていると論じています。

Cargo Railは、Rustプロジェクトの管理を改善するために設計されたツールです。このツールは依存関係を統一し、未使用の機能を検出し、継続的インテグレーション（CI）プロセスを最適化します。複数のツールを置き換え、1つの設定ファイルで依存関係の管理を簡素化します。

Cargo Railの主な機能には、依存関係の管理、CIの最適化、クレートの抽出、リリース管理があります。依存関係の管理では、依存関係のバージョンを統一し、未使用の機能を削除し、未宣言の機能を検出します。また、最小サポートRustバージョン（MSRV）を計算します。CIの最適化では、影響を受けるクレートのみをテストし、CIのコストと時間を削減します。GitHub Actionsと統合されており、CIのワークフローをスムーズにします。

クレートの抽出機能では、完全なgit履歴を持つクレートの抽出を簡素化し、双方向の同期をサポートします。リリース管理では、変更履歴の生成を自動化し、リリースの準備を効率化します。

インストールは、コマンド「cargo install cargo-rail」を使用して行います。事前にビルドされたバイナリを使用することも可能です。基本的な使用方法としては、「cargo rail init」で初期化し、「cargo rail unify --check」で変更をプレビューし、「cargo rail unify」で変更を適用します。

設定は「.config/rail.toml」ファイルで管理され、依存関係の検出やリリース設定などの機能をカスタマイズできます。実際のプロジェクトでは、依存関係の数を減らし、不要な機能を削除することが証明されており、よりクリーンで効率的なRustの作業環境を実現します。

古いツールであるcargo-hakariからCargo Railへの移行は、簡単な手順に従って変更を確認し適用することで行えます。Cargo Railは、依存関係の管理とCIの最適化に関する包括的なソリューションを提供し、Rustプロジェクトの維持とリリースをより効果的に行えるようにします。

「Show HN: Gemini Pro 3 imagines the HN front page 10 years from now」という投稿があり、これに関連するHacker Newsのディスカッションへのリンクが提供されています。この投稿では、10年後のHacker Newsのフロントページについての未来のビジョンが語られています。

要約がありません。

要約がありません。

このエピソードでは、ケント・オーバーストリートがLinux用のコピーオンライトファイルシステムであるbcachefsの最新情報を提供します。彼は、約2年ぶりの大きなアップデートである新機能「Reconcile」について詳しく説明します。この機能の利点として、カーネルから独立していることが挙げられます。また、新しいファイルシステムを統合する際の課題やその解決策についても触れています。エピソードでは、設定管理を支援するツールとしてDotfiles InstallerやSSH-Studioなども紹介されています。全体として、bcachefsの進展と将来についての議論が行われ、ZFSやBtrfsといった他のシステムとの競争についても言及されています。

要約がありません。

要約がありません。

AppleはiOS 26.2、iPadOS 26.2、macOS 26.2をリリースしました。これらのアップデートには新機能、バグ修正、重要なセキュリティ更新が含まれています。アップデートでは20以上のセキュリティ脆弱性が修正されており、その中には攻撃者が有害なコードを実行したり、メモリを破損させたりする可能性のある2つの深刻なWebKitのバグが含まれています。これらの脆弱性は、古いバージョンのiOSを使用している特定の個人に対する攻撃に既に利用されている可能性があります。

1つのWebKitの問題はメモリ管理の改善によって解決され、もう1つはより良い検証によって修正されました。その他の修正された脆弱性には、敏感な支払い情報が漏洩する可能性のあるApp Storeのバグ、悪意のある画像ファイルによるメモリの破損、隠れた写真への不正アクセス、FaceTimeのリモートコントロール中にパスワードが失われる可能性が含まれます。

Appleはすべてのユーザーに対し、これらの脆弱性から保護するためにデバイスを最新のバージョンにアップデートするよう呼びかけています。

要約がありません。

要約がありません。

Mathlib4は、Lean定理証明器のためのライブラリで、ユーザーによって維持されています。このライブラリには、プログラミングや数学に関するツール、数学的概念を発展させるための戦術が含まれています。

インストールに関する手順は、公式ウェブサイトに掲載されています。また、GitHub CodespaceやGitpodを利用してプロジェクトにアクセスすることも可能です。

Mathlib4を依存関係として使用する際のガイダンスは、提供されたGitHubのリンクを訪れることで得られます。インストール後は、チュートリアルプロジェクトから始めて、「Learning Lean」のリソースを探ることができます。

Mathlibのドキュメントには、自動生成されたファイル、カバーされている理論、追加のLean資料が含まれています。また、ユーザーが質問をしたりアイデアを共有したりできるZulipチャットルームも用意されています。

貢献に関するガイドラインは、コミュニティガイドを参照してください。Zulipチャンネルで自己紹介をし、コミュニティのメンバーから助けを求めることができます。Mathlibのビルド、テスト、更新に関するコマンドも提供されています。

キャッシュされたビルドファイルをダウンロードしたり、mathlib4_docsリポジトリからHTMLドキュメントをビルドしたりすることができます。また、Lean 3からLean 4に移行するユーザー向けのサバイバルガイドも用意されています。

貢献者は特定のコマンドを使用して依存関係を更新できますが、更新時にはドキュメント関連の依存関係を含めないように注意が必要です。

現在のメンテイナーの詳細なリストとその専門分野はオンラインで確認できます。この要約は、mathlib4の目的、インストールプロセス、ドキュメントリソース、コミュニティの関与、貢献ガイドライン、メンテイナー情報などの重要な側面を強調しています。

要約がありません。

この記事では、Win32ウィンドウ手続きの強化技術について説明しています。具体的には、コンテキスト情報をより良く渡すために、第五の引数を追加する方法が提案されています。著者は、C言語でのクロージャを使用した以前の手法を振り返り、ウィンドウメッセージの処理中にプログラムの状態にアクセスするより簡単な方法を提案しています。

まず、Win32ウィンドウ手続き（Wndproc）の基本について触れます。標準のWndprocは、システムによって決定された四つのパラメータを持っており、これがコンテキストの渡し方を制限しています。

現在の回避策として、開発者は通常、グローバル変数やGWLP_USERDATAポインタを使用して状態を共有しますが、これらの方法は煩雑になることがあります。

著者は、追加のコンテキストパラメータを持つ新しいWndproc5を作成することを提案しています。これには、x64呼び出し規約に従いながら追加のパラメータを処理できる「トランポリン」関数を構築する必要があります。

トランポリンのためのメモリ割り当てについても言及されています。特定のアセンブリセクションを使用して実行可能なメモリを割り当てることで、トランポリンが他のコードやデータに近く配置され、アドレスの問題を回避できるようにします。

次に、追加のコンテキストを受け取るWndprocを作成するための関数make_wndprocが紹介されます。この新しい引数を通じて、ウィンドウ手続きはプログラムの状態に直接アクセスできるようになります。

このアプローチはGWLP_USERDATAを使用するよりも複雑ですが、コンテキストポインタがないカスタムメモリアロケータなどのシナリオでは有益です。

著者はこの技術を実装するためのコードスニペットや完全な例を提供し、特定のプログラミングコンテキストにおける有用性を強調しています。

MITのエンジニアたちは、果実バエの胚における細胞の折りたたみ、分裂、再配置の過程を追跡し、予測する新しい方法を開発しました。このプロセスは「原腸形成」と呼ばれ、胚が滑らかな形状からより明確な構造に移行する約1時間の間に起こります。研究者たちは、細胞の挙動を90%の精度で予測できる深層学習モデルを作成しました。この技術は、将来的にはより複雑な組織の研究や、喘息や癌などの病気の初期兆候を特定するために利用される可能性があります。

このモデルは、細胞を点や泡として扱う二つの一般的なアプローチを組み合わせています。この二重グラフ構造により、細胞が時間とともにどのように相互作用するかをより詳細に理解することができます。チームは、果実バエの胚の高品質な動画を使用してモデルを訓練し、個々の細胞の動態について正確な予測を達成しました。

研究者たちは、この方法を他の種や人間の組織にも応用し、病気の診断や治療を向上させることを期待しています。現在の主な課題は、さらなる研究のために高品質な動画データを取得することだと強調しています。

著者のフリオ・メリーノは、Azure FunctionsからFreeBSDサーバーへのウェブサービスの移行についての経験を共有しています。彼は当初、アプリケーションのホスティングにAzureのサーバーレス機能を利用していましたが、Linux Consumptionプランの終了が近づいているという警告を受け、予想より早く行動を起こすことになりました。

彼は、ガレージにFreeBSDサーバーを設置し、Azureのインフラに依存せずにサービスを独立して運営するための移行プロセスを説明しています。このために、設定の注入、ログ記録、プロセス管理などの機能をFreeBSDのツールを使って実装する必要がありました。

メリーノは、自宅ホスティングのいくつかの利点を挙げています。まず、クラウドプロバイダーの変更を心配する必要がなくなり、予測可能性が向上しました。また、専用サーバーでアプリケーションが大幅に高速化し、パフォーマンスが向上しました。さらに、ローカルでの管理がクラウドのデプロイメントよりも簡単で、コストも月々約20ドルからほぼゼロに削減できました。

しかし、彼は可用性の低下やステージング環境の欠如、自動デプロイの再設定が必要になるなどの欠点も認めています。それでも、彼は移行を前向きに捉えており、FreeBSDでのサービスホスティングの結果に満足しています。

スタートアップのSPhotonixは、データ保存用の「5Dメモリークリスタル」を開発しました。このクリスタルは、宇宙の年齢に相当する138億年もの間、データを保存できるとされています。5インチのガラスディスクに360テラバイトのデータを保存でき、フェムト秒レーザーを使用してデータを五次元でエンコードします。SPhotonixは、実験室から技術を移行させた後、今後2年間でデータセンターでのテストを行う準備を進めています。

現在のプロトタイプは、データの書き込み速度が毎秒4MB、読み取り速度が毎秒30MBですが、数年以内にこれらの速度を毎秒500MBに向上させる計画です。この技術の推定コストは、ライターが約3万ドル、リーダーが約6000ドルです。SPhotonixは450万ドルを調達し、実際の環境で技術を検証することを目指しています。

この革新的なストレージソリューションは、データを保持するのに電力を必要としないため、長期アーカイブに適しています。SPhotonixのアプローチは、完全なストレージサービスを提供するのではなく、既存のデータセンターシステムに技術を統合することに重点を置いている点で、他の企業とは異なります。

スサム・パルは、1980年代の同様のプログラムに触発されたシンプルなテキスト生成プログラム「マーク V. シャニー・ジュニア」を紹介しました。このPythonプログラムは、マルコフモデルを使用しており、24年間のパルのブログ投稿から学んだパターンに基づいてテキストを生成します。

このプログラムは約30行のコードで構成されており、理解しやすいように設計されています。著者がコーディングを通じてアイデアを探求するためのレクリエーションプロジェクトです。

プログラムは、ブログの内容を分析することで、面白くて意味不明なテキストを生成できます。例えば、「クリスマス・キャロル」やパル自身のブログ投稿から生成されたテキストの例があります。

この生成器は、トライグラム（三語の組み合わせ）を使用して、前の二語に基づいて次の単語を予測します。このアプローチはマルコフ特性と呼ばれ、次の単語は現在の状態のみに依存し、過去の全ての履歴には依存しません。

このマルコフモデルはシンプルですが、広い文脈を理解できる現代の大規模言語モデル（LLM）には及びません。マルコフモデルの単純さは、言語モデリングの良い入門として機能します。

ユーザーはモデルの順序（キー内の単語数）を調整することで、生成されるテキストの一貫性に影響を与えることができます。

全体として、このプロジェクトはシンプルなマルコフモデルを使用したテキスト生成の楽しい方法を示しており、その限界と魅力を強調しています。

この記事では、PostgreSQLのデータベースメンテナンスコマンドであるVACUUMに関する一般的な誤解について説明しています。特に、VACUUMがインデックスに与える影響についての誤解が多いです。

多くの開発者は、VACUUMを実行することでデータベースが健康に保たれ、不要な行がクリーンアップされ、スペースが回収されると考えています。しかし、VACUUMはB-treeインデックスの再構築を行わないため、インデックスが膨張する可能性があります。

PostgreSQLでは、行が削除されると、それらは「死んだ」状態としてマークされますが、VACUUMが実行されるまでデータベース内に残ります。VACUUMはテーブルから死んだタプルを削除できますが、インデックスエントリを再配置しないため、B-tree構造に隙間が残ります。

実験では、大量のデータを削除した後にVACUUMを実行すると、テーブルのサイズは大幅に減少しましたが、インデックスのサイズは変わらず、膨張が解消されていないことが示されました。

インデックスページは、満杯、部分的、まばら、または空の状態になることがあり、これがパフォーマンスに影響を与えます。VACUUMはまばらなページを統合したり、インデックスの構造を変更したりすることはありません。

クエリプランナーはインデックス内の物理ページの数に基づいてコストを見積もりますが、膨張があると、実際の行数よりも多くの行が存在すると仮定してしまうため、非効率なクエリ実行につながることがあります。

インデックスの膨張を修正するためには、REINDEXコマンドを使用してインデックスを再構築できます。また、pg_squeezeのようなツールを使うことで、最小限のダウンタイムでテーブルやインデックスを再構築することが可能です。

インデックスの膨張は、大量の削除が行われた後や、膨張比率が特定の閾値を超えた場合に問題となります。定期的な監視が推奨され、メンテナンスが必要なタイミングを判断することが重要です。

VACUUMはテーブルの健康を維持するために重要ですが、インデックスの構造の問題には対処しません。ヒープの膨張とインデックスの膨張の違いを理解することが、効果的なデータベースメンテナンスには欠かせません。全体として、この記事はPostgreSQLにおけるインデックスの積極的な管理の重要性を、定期的なVACUUM操作とともに強調しています。

Tambourineは、ユーザーが音声をテキストに変換するシステムや言語モデルを操作し、任意のアプリケーションにテキストを挿入できるオープンソースの音声認識システムです。開発者は、既存のシステムに代わるカスタマイズ可能な選択肢を提供し、機能を完全に制御できるようにするためにこのシステムを作りました。

Tambourineは、Pipecatのモジュラーフレームワークに基づいており、ローカルのPythonサーバー上で音声認識と言語モデルを組み合わせて動作します。この設計により、異なるプロバイダー間で簡単に切り替えたり、さまざまな設定を試したりすることができます。

デスクトップアプリはTauriを使用して構築されており、フロントエンドにはTypeScript、システム統合にはRustが使われています。ユーザーはグローバルホットキーを使って音声インターフェースを起動でき、メールや文書、チャットアプリなどでフォーマットされたテキストを入力できます。

システムは音声をPythonサーバーにストリーミングし、リアルタイムで音声を文字に起こし、テキストを整理してカスタムフォーマットを適用します。ユーザーはアプリを再起動することなく、プロバイダーや設定を変更できます。

Tambourineは現在も開発中で、改善や改良が進められています。開発者は、特に音声インターフェースの未来に興味がある人々からのフィードバックを求めています。

研究者たちは、特に長引くCOVIDや他の慢性疾患を抱える人々に影響を与える精神的疲労の原因を探っています。コンピュータとは異なり、人間の脳は集中して考えると疲れ、やる気や集中力が低下します。この疲労は、運転や医療判断などの重要な作業において深刻なミスを引き起こすこともあります。

現在、科学者たちは新しい方法を用いて認知的疲労を研究しています。従来の自己報告に頼るのではなく、生物学的マーカーを使って正確なデータを得ようとしています。彼らは、認知的疲労が脳内の代謝変化によって引き起こされると考えており、これはエネルギーの枯渇や神経活動による有害物質の蓄積が原因である可能性があります。

現在の研究では、これらの生化学的変化が意思決定や努力にどのように影響するかを調査しています。たとえば、難しい作業の後、人々は遅れて得られる報酬よりも即座に得られる報酬を選ぶ傾向があり、これは疲労がやる気にどのように影響するかを示しています。

認知的疲労を理解することは重要です。これは長引くCOVIDの患者だけでなく、慢性疲労症候群、PTSD、多発性硬化症などの疾患を持つ人々にも影響を与えます。研究の目的は、この厄介な症状に苦しむ人々を助けるためのより良い治療法や介入策を開発することです。

クリプティッドは、単純な数学的ルールに基づいて動作する一種のチューリングマシンですが、複雑で未解決の数学問題に関連しています。知られているクリプティッドの多くは、コラッツ問題に似た挙動を示し、その停止状態を判断するのが難しいことを示しています。

「クリプティッド」という用語は、2023年10月にショーン・リゴッキによって導入され、特定のクリプティッドであるビッグフットの発見とともに広まりました。

注目すべきクリプティッドのリストには、2023年11月に発見されたビッグフット、2024年5月に発見されたヒドラ、2024年6月に発見されたアンチヒドラ、2025年3月に発見されたルーシーの月光が含まれます。

これらのクリプティッドは、さらに単純化できないミニマルクリプティッドと、より大きな構築されたクリプティッドに分類できます。大きなクリプティッドの例としては、リーマン予想やゴールドバッハの予想といった有名な未解決問題に関連する機械があります。

一部のチューリングマシンはカオス的な挙動を示しますが、既知の数学問題に関連していないため、クリプティッドには該当しません。

要するに、クリプティッドは計算や数学の未解決問題に対する理解を挑戦する興味深い数学的構造を表しています。

Linuxカーネルは、1972年にHPが導入した一般目的インターフェースバス（GPIB）の安定したドライバーを正式に追加しました。GPIBドライバーは、1年間「ステージング」エリアにありましたが、バージョン6.19のリリースに伴い、Linuxカーネルの主要部分に昇格しました。これは、USBやイーサネットなどの新しいインターフェースの普及により、GPIB規格が時代遅れになっている中で、ヴィンテージハードウェアの愛好者にとって重要な節目となります。

ステージング中に、GPIBドライバーは専任の開発者によって整理され、改善されました。それ以前は、ヴィンテージハードウェアのファンによって別々に維持されていました。この開発に加えて、Raspberry PiのためのVCHIQインターフェースコードも改良され、主要なカーネルに移動されました。これにより、Raspberry Piユーザーにも恩恵がもたらされます。

全体として、このアップデートはヴィンテージハードウェアの支持者とRaspberry Piユーザーの両方にとって良い進展であり、Linuxカーネル内でのサポートが強化されました。

このブログ記事は、シーン・シルバによるもので、コンパイラの概念を紹介しています。コンパイラとは、あるプログラミング言語のコードを別の言語に変換するプログラムで、出力が入力と同じように動作することを保証します。例えば、C言語のコードをx86アセンブリ言語に変換することができます。コンパイラはソフトウェア開発において欠かせないツールであり、複雑な場合もありますが、その基本的な機能はシンプルです。ファイルを読み込み、別のファイルを書き出すことです。

重要なポイントとして、まず「信頼性」が挙げられます。コンパイラは信頼性が求められます。なぜなら、誤ったコンパイル（ミスコンパイル）が発生すると、データの損失やセキュリティの脆弱性といった深刻な問題につながる可能性があるからです。ミスコンパイルのデバッグには時間がかかり、開発が遅れることもあります。

次に「中間表現（IR）」についてです。コンパイラは、プログラムの動作を表現するためにIRと呼ばれる複雑なデータ構造を使用します。これにより、コードを変換しながら元の意味を保持することができます。IRは複雑で、変換中にエラーを防ぐためには慎重な管理が必要です。

最後に「ソフトウェア工学の原則」があります。コンパイラは大規模で長寿命のソフトウェアプロジェクトであり、API設計やテストといった良いソフトウェア工学の実践から恩恵を受けます。コンパイルプロセス全体で正確性を確保する必要があるため、独自の課題が生じます。

このブログ記事は、コンパイラ開発に関する実践的な知見を共有するシリーズの一部です。今後のトピックでは、現代のコンパイラ、組織、テスト、そしてコンパイラのライフサイクル全体について取り上げる予定です。

この記事では、メッセージ処理におけるチェックポイントの概念について説明し、過去のビデオゲーム「スーパーフロッグ」などと比較しています。チェックポイントは、プロセスが一時停止し、進行状況を失うことなく再開できる仕組みで、ゲームが特定のレベルから再スタートするためにコードを使用するのと似ています。

ビジネスプロセスにおけるチェックポイントの重要性が強調されています。メッセージベースのシステムを使用する際、プロセスが失敗した場合でも情報を失わずに回復できることが重要です。これを実現するために「アウトボックス」パターンが用いられ、メッセージがデータベーストランザクションと一緒に保存されます。

アウトボックステーブルは、メッセージを一意の位置とトランザクションIDで追跡し、メッセージが順番に処理されることを保証します。また、processor_checkpointsという別のテーブルがあり、各プロセッサの最後に処理された位置を保存します。これにより、システムは失敗後にどこから処理を再開するかを把握できます。

ストアドプロシージャの実装方法についても説明されており、期待される位置が現在の位置と一致する場合にのみ更新が行われることが保証されます。このアプローチは信頼性を提供し、競合するプロセスのような問題を検出できる一方で、メッセージのグローバルな順序を保証するシステムが必要です。すべてのメッセージングソリューションがこれを提供するわけではなく、長いトランザクションは処理を遅延させる可能性があります。

著者は、グローバルな順序とチェックポイントの重要性を強調し、これらの複雑さを管理するための成熟したツールが存在することにも言及しています。また、現在進行中のウクライナの人道的支援への協力を呼びかけています。

全体として、この記事はチェックポイント技術を用いた堅牢なメッセージ処理システムの実装に関する洞察を提供しています。

この記事では、古いAndroidのE-inkタブレット、特にOnyx BOOX Air 2をLinuxシステム（Arch Linuxとi3wm）用のセカンダリディスプレイとして使用する方法について説明しています。この設定は、読書や執筆時の目の疲れを軽減するのに役立ちます。

著者の目的は、法律文書やメモを読む際の目の疲れを減らすことです。E-inkタブレットはこの目的に非常に適しています。タブレットは、画面を拡張するのではなく、1つの画面をミラーリングする形で使用され、主に読書（70%）と執筆（30%）に利用されます。接続はVNC（バーチャルネットワークコンピューティング）を使用して行い、タブレットはディスプレイと入力デバイスの両方として機能します。

方法の比較では、Deskreenはストリーミング品質が悪く、入力遅延が大きいため不十分であることがわかりました。一方、TigerVNCを使用してVNCサーバーを設定することは成功し、約20分で完了しました。

VNCサーバーの設定には、TigerVNCパッケージをインストールし、パスワードを作成してユーザー設定を構成します。また、E-inkディスプレイに最適な表示のために解像度を調整します。VNCを実行する際には、x0vncserverコマンドを使用して表示設定をミラーリングします。このプロセスを自動化するスクリプトも提供されています。

さらに、E-inkタブレットでのコーディングや執筆時には、高コントラストのテーマを使用することが推奨されています。全体的な体験は、読書や軽作業には有益であると報告されていますが、コーディングのような要求の高い作業にはデバイスの制限により、あまり適していないかもしれません。