要約がありません。

古代の彫刻、特にギリシャやローマの作品についての話題が取り上げられています。現代の再構築された彫刻は、しばしば現代の観客には魅力的に映らないことが多いです。

記事では、ローマのヴィーナス像やギリシャのアンティキティラのエフェベなど、著名な彫刻が紹介されており、その美しさや技術の高さが強調されています。多くの古代彫刻は元々色が塗られていたことが最近の展示会を通じて注目を集めていますが、これらの再構築された色付きの彫刻は、現代の観客には醜く見えることが多いです。

このような印象の一因として、現代の美的感覚が古代の文化とは大きく異なることが挙げられます。ルネサンス時代に再発見された純白の大理石の外観に対する愛着が影響していると考えられます。著者は、再構築が不十分であり、古代の色彩感覚を正確に反映していないと批判しています。古代の芸術作品や他の文化の色付き彫刻がしばしば評価されていることから、問題は再構築の質にあり、根本的な美的感覚の違いではないと指摘しています。

再構築の質が低い理由として、再構築の専門家が古代の創作者の芸術的な技術を欠いている可能性や、色を再現する際に制約がある保存規則に縛られていることが考えられます。

古代のギリシャやローマの芸術は今日でも一般的に称賛されていますが、その元の色彩豊かな姿の再構築は、実行が不十分で古代の芸術的実践の誤解から、現代の観客には響かないことが多いのです。

著者は独自のデジタルアイデンティティを作ることに情熱を注いでおり、カスタムナンバープレートも取得できることに気づきます。ナンバープレートの組み合わせの希少性を探求し、PlateRadarというツールを見つけますが、これはナンバープレートの空き状況に関する情報を有料で提供しています。

フロリダ州には、特定のナンバープレートの構成が利用可能かどうかを確認できる無料のオンラインツールがあります。エンジニアである著者は、ウェブサイトにリクエストの制限やCAPTCHAがないことを利用して、ナンバープレートの空き状況を自動でチェックするスクリプトを作成することに決めます。

自動化が始まると、結果をデータベースに保存するマイクロサービスを設定し、希少なナンバープレートの組み合わせを継続的にチェックします。興味深いナンバープレートを発見し、さらには「EO」という珍しい二文字の組み合わせを見つけますが、著者がDMVに行く前に他の誰かに予約されてしまいます。

しかし、再び運が巡ってきて、「HY」という別の二文字の組み合わせが利用可能になります。著者はすぐにDMVに向かい、無事にそのナンバープレートを予約し、独自のアイテムを手に入れたことを祝います。これは、決意とコーディングスキルがあれば、ユニークなアイテムを手に入れることができるということを示しています。

このブログ記事では、オープンソースツールを使用してNVIDIA HGX B200 GPUを仮想化するプロセスについて説明しています。以下は主なポイントです。

HGX B200は、高性能コンピューティング向けに設計された強力なGPUサーバーで、NVLinkを介してGPUを接続する独自のアーキテクチャを採用しています。この設計により、パフォーマンスが向上します。

B200の仮想化は、前のモデルよりも複雑です。これは、GPUが相互に接続されているため、特定の仮想化モデルが必要になります。

仮想化モデルにはいくつかの種類があります。フルパススルーモードでは、仮想マシンがすべてのGPUに直接アクセスできますが、柔軟性に欠けます。一方、共有NVスイッチマルチテナンシーは、複数の仮想マシンがGPUを共有しながら高いパフォーマンスを維持できるため、より柔軟です。また、vGPUベースのマルチテナンシーは、単一のGPUを複数の仮想マシンで共有できますが、負荷の高い作業にはあまり適していません。

準備ステップとして、ホストはGPUをvfio-pciにバインドするように設定する必要があります。これにより、GPUを仮想マシンに渡すことが可能になります。また、適切なドライバー管理が重要で、NVIDIAの「オープン」ドライバーを使用する必要があります。

CUDAの初期化には正しいPCIトポロジーが不可欠です。QEMUを使用することで、仮想マシン内でGPUが正しく動作するために必要な現実的なPCI階層を作成できます。

パフォーマンスの問題として、大きなPCIベースアドレスレジスタ（BAR）による起動時間の長さがありますが、QEMUをアップグレードするか、BARのmmapを無効にすることで軽減できます。

ファブリックマネージャーは、GPUのパーティションを管理し、異なる仮想マシン間の隔離を維持するのに役立つツールです。

プロビジョニングの流れは、パーティションのアクティベーション、GPUのパススルー、仮想マシン内での高性能接続の確保を含みます。

このセットアップと管理はすべてオープンソースで行われており、透明性があり、コミュニティからの貢献も受け入れています。記事の最後では、読者にオープンソースツールを探求し、必要に応じてサポートを求めるよう呼びかけています。

ソフトウェア開発者として、テスト済みで動作が確認されたコードを提供することが重要です。他の人にレビューしてもらうために、大きな未テストのコード変更を提出することは、無礼で無責任と見なされます。

コードが正しく動作することを証明するためには、二つの重要なステップを踏む必要があります。

一つ目は手動テストです。自分自身でコードが正しく動作することを確認しなければなりません。これには、システムを設定し、コードを実行し、期待通りの結果が得られることを確認する作業が含まれます。このプロセスをターミナルコマンドや出力を記録したり、必要に応じて画面キャプチャ動画を作成したりすることが役立ちます。

二つ目は自動テストです。変更内容を検証する自動テストを作成し、これが機能することを確認する必要があります。自動テストは、コードが元に戻された場合には失敗するべきです。自動テストがあるからといって、手動テストを省略することは避けるべきです。

AIによって動かされるコーディングエージェントの普及に伴い、開発者はこれらのツールを使って手動テストと自動テストを行うよう指導する必要があります。これにより、コードの変更が効果的に検証されることが保証されます。

最終的に、開発者として提出するコードに対して責任を持つことが求められます。証明された動作するコードを提供することが本当の価値を生むため、プルリクエストを作成する際には、必ずテストの証拠を含めるようにしましょう。

Pulseの共同創設者であるシドとリトビクは、言語モデル向けのテキストを準備する文書抽出システムを開発しました。彼らは、既存のモデルがテキスト生成には優れているものの、複雑な文書の正確な処理に苦労していることに気づき、Pulseを作りました。特に長いPDFや密な表、低品質のスキャンに対して問題が多いと感じました。

彼らの研究によると、主な問題は抽出そのものではなく、結果に対する信頼性を確保することでした。現在のモデルは、文書を理解することを優先するあまり、正確な転写に失敗することがよくあります。これに対処するために、Pulseは文書のレイアウト分析と言語処理を分離し、文書の階層を維持した構造化された表現を作成します。この方法は、従来のコンピュータビジョン技術と最新のモデルを組み合わせて信頼性を向上させています。

Pulseは完璧ではありませんが、エラーを可視化し、管理しやすくすることを目指しています。APIを通じて利用可能で、文書抽出の精度や一般的な問題についてのフィードバックを歓迎しています。ユーザーが探索できるように、サンプル文書やデモ動画へのリンクも提供されています。

要約がありません。

テクノロジー業界のリーダーたちは、ブリュッセルに対して規制の遵守だけでなく、競争力の向上にもっと注力するよう求めています。彼らは、競争力を高めることがテクノロジー産業や経済全体にとってプラスになると考えています。

著者は、その発言が完全に正確ではないことを認めていますが、bettermotherfuckingwebsite.comを優れた教育リソースとして評価しています。このサイトは、著者が自身のウェブサイトを作成する際に大きな影響を与えました。

ジョナサン・ブロウは、彼の新しいゲーム『Order of the Sinking Star』の開発に約10年を費やしています。最初は、前作『The Witness』の後に短期間で終わるプロジェクトになると考えていましたが、実際には約1,400のパズルが含まれる大規模な作品に成長しました。プレイヤーが全てのパズルをクリアするには、400時間から500時間かかるとされています。このゲームは、さまざまなタイプの2Dグリッドベースのパズルを特徴としており、プレイヤーはゲームを通じて習得したスキルを駆使して異なる世界を探索します。

ゲームは、パズルのメカニクスを融合させることで、豊かなゲームプレイ体験を提供することを目指しています。ブロウは、これらの要素が組み合わさるときに本当の興奮が生まれると約束しています。彼は、『The Witness』の成功によって長い開発期間が可能になり、デザインの可能性をより深く探求できたことを認めています。また、ゲームを洗練させるためにプレイテストの重要性を強調し、新しい視点がゲームの質を向上させることができると考えています。長年の開発を経て、ブロウはプレイヤーが楽しめるこのゲームのリリースを心待ちにしています。

要約がありません。

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Hightouchは、顧客やビジネス、従業員の成長に焦点を当てたシリーズCのスタートアップです。彼らは、迅速な環境の中で創造性と革新を重視しています。会社は、次の七つのコアバリューを強調しています。

まず、野心を持ち、常により多くを目指す姿勢があります。次に、親切さを大切にし、支え合う環境を育むことを重視しています。また、効率性を追求し、迅速な意思決定と柔軟な適応を行います。さらに、他者の視点に耳を傾ける思いやりも重要です。影響力を持つ行動を優先し、ビジネスの成果を重視します。高い基準を維持し、卓越したパフォーマンスと才能を求める姿勢もあります。そして、謙虚さを持ち、学び続けることや他者の意見を聞くことにオープンであることが求められます。

Hightouchは、競争力のある報酬、柔軟な働き方（リモートまたはオフィス勤務）、充実した育児休暇、専門的な成長支援、健康保険などを提供しています。現在、カスタマーサクセス、エンジニアリング、ファイナンス、営業などの分野でさまざまなポジションを募集しています。また、Hightouchはフォーブスによってアメリカのトップスタートアップ雇用主の一つとして認識されています。

OpenMemoryは、AIアプリケーション向けに設計されたメモリシステムで、自己ホスティング、ローカルファースト、スケーラブルなソリューションを提供します。従来のベクターデータベースとは異なり、OpenMemoryは数行のコードでメモリ機能を簡単に実装できるため、データの所有権やプライバシーを向上させます。

主な特徴としては、まず設定が簡単で、従来の方法では12行以上のコードが必要なところを、3行でメモリを実装できます。データはローカルのSQLiteファイルに保存されるため、オフラインでのアクセスが可能で、ベンダーロックインの心配もありません。また、バックエンドサーバーなしで動作できるスタンドアロンモードがあり、アプリケーションへの統合が容易です。さらに、持続的なメモリや認知構造、時間を意識した事実追跡機能を提供し、より正確なAIとのインタラクションを実現します。

競合他社と比較すると、OpenMemoryは自己ホスティングやローカル操作、ユーザーによるメモリ管理、スピードとスケーラビリティ、説明可能なメモリリコールパスなどの点で優れています。

他のメモリシステムからOpenMemoryへの移行も簡単で、Mem0やZep、Supermemoryなどからの移行はシンプルなコマンドで行えます。インストールオプションとしては、Node.js SDK、Python SDK、またはバックエンドサーバーを通じてのインストールがサポートされており、ユーザーのニーズに応じた柔軟な展開が可能です。

OpenMemoryは、エージェントが時間に敏感な事実を管理できる時間的知識グラフを提供し、長期的な推論や計画能力を向上させます。システムはスピードに最適化されており、迅速なリコール時間と高い精度を誇ります。セキュリティ対策としては、データの暗号化やユーザーの隔離が含まれています。

今後の開発には、学習したセクター分類器やメモリビジュアライザーのツールが予定されており、ユーザー体験の向上が期待されています。OpenMemoryは、従来のメモリデータベースの限界を克服する、強力で柔軟、かつユーザーフレンドリーなメモリソリューションを提供します。

Gemini 3 Flashに関する主なポイントは以下の通りです。

Gemini 3モデルに関する詳細な情報は、公式ドキュメントで確認できます。開発者は、Gemini 3 Flashを使った開発方法をブログで学ぶことができます。また、Gemini 3 Flashの仕様や詳細を記載したPDF形式のモデルカードも用意されています。

Search AIモードでのGemini 3 Flashの使用方法についての情報も提供されています。さらに、Gemini 3 FlashモデルについてはDeepMindのページで詳しく知ることができます。

この要約は、Gemini 3 Flashに関する情報を得るための簡潔なガイドです。

古代エジプト人は、ヒエログリフと呼ばれる柔軟な書き方を使っていました。この書き方は、さまざまな配置が可能で、左右どちらからでも読むことができます。文字の向きは、顔のあるヒエログリフを見れば判断できます。

ヒエログリフの音を別の文字に変換することを音写と呼びます。ヒエログリフのアルファベットには、単一の子音を表す記号（ユニリテラル）、二つの子音を表す記号（バイリテラル）、三つの子音を表す記号（トリリテラル）が含まれています。母音は表現されないため、言葉を発音する際には子音の間に「e」を加えることがよくあります。

各ヒエログリフには特定の音があります。例えば、𓄿は「ア」と発音され、𓇋は「イ」と発音されます。また、発音を助けるための音声ルールも存在します。

ヒエログリフにはいくつかの種類があります。イデオグラムはアイデアや概念を表し、例えば𓁷は「顔」を意味します。フォノグラムは音を表し、言葉を綴ることを可能にします。決定詞は言葉の意味を補足しますが、発音されることはありません。例えば、動きを示す脚のヒエログリフがあります。

ヒエログリフに慣れるためには練習が重要です。フラッシュカードを使うことで、記号や語彙を覚えるのに役立ちます。

練習問題では、ヒエログリフの向きを特定し、それを翻訳することが求められます。さまざまなヒエログリフの並びをどのように読むかを判断することが含まれています。

このレッスンは、エジプトのヒエログリフを理解し、読むための基礎知識を提供し、練習と暗記の重要性を強調しています。

これはウェブページにDisqusのコメントを埋め込むためのスクリプトです。このスクリプトには、コメントセクションにリンクするために必要なDisqusのショートネームを入れるためのプレースホルダーが含まれています。スクリプトは非同期でDisqusを読み込むため、コメントが他のページコンテンツの表示を妨げることなく表示されます。また、コメントを表示するためにはJavaScriptを有効にするようにユーザーに促しています。

イランは深刻な水危機に直面しており、専門家はこれを「水の破産」と呼んでいます。この状況は、効果的でないダムの建設や地下水の過剰な汲み上げなど、長年の不適切な水管理が原因です。人口約1000万人のテヘランは特に影響を受けており、湿潤な地域への移転が必要になる可能性があり、その費用は約1000億ドルに達すると見込まれています。

この危機の根本には、数世紀にわたり持続可能に地下水を利用してきた古代の水システム「カナート」の放棄があります。過去40年間でイランは多くのダムを建設しましたが、これにより蒸発が増加し、河川の水流が減少し、水資源がさらに枯渇しています。また、アフガニスタンのダムプロジェクトなど地域の要因も影響を及ぼし、イランへの水の流入が制限されています。

農業はイランの水の90%を消費していますが、過剰な汲み上げにより多くの井戸が干上がっています。研究によると、イランには世界で最も過剰に汲み上げられている帯水層があり、毎年水位が大きく低下しています。現代的な灌漑方法への依存が、逆に地下の帯水層への水の補充を減少させているのです。

貯水池が干上がる中、専門家は食料不足や水を巡る対立の可能性を予測しています。イラン当局には、新しいダムプロジェクトからカナートの復元や帯水層の再充填方法の模索に焦点を移すよう求められています。また、水をあまり必要としない作物を育てるために農業の実践を見直す必要もあります。

全体として、イランの水危機は歴史的な管理の失敗、気候変動の影響、地域の課題が絡み合った複雑な問題であり、緊急かつ持続可能な解決策が求められています。

Dogalogは、Prologを使用したライブコーディング音楽環境で、ユーザーが論理ルールを書くことでリズムパターンやメロディを作成できます。

主な特徴として、ライブコーディング機能があり、コードの変更が自動的に評価され、即座に視覚的なフィードバックが得られます。また、サイクルカウンターやクールダウンが更新を超えて保持されるため、状態が維持されます。内蔵の13ステップのチュートリアルがあり、システムの学習をサポートします。PWA（プログレッシブウェブアプリ）に対応しており、アプリとしてインストールでき、オフラインでも動作します。モバイルファーストのデザインが施されており、すべてのデバイスでタッチ操作に最適化されています。コードは明確さを保つために、各ファイルが100行未満に保たれています。機能テストも充実しており、123以上のテストがあり、カバレッジは88％以上です。

始めるには、まずnpm installを実行してセットアップします。次に、npm run devを使って開発サーバーを起動します。チュートリアルにアクセスするか、インターフェースを通じてライブコーディングを開始できます。

ルールは音が鳴るタイミングを定義します。例えば、キックドラムはすべてのビートで、スネアは特定のビートで、ハイハットは八分音符で鳴ります。

内蔵の述語には、タイミング、ランダム性、音楽の音符、論理、楽器の音（キック、スネア、ハイハットなど）に関する関数が含まれています。

具体例としては、複雑なビートのためのユークリッドリズムの作成や、定義されたスケールを用いたメロディの生成、確率を使ったコード進行やバリエーションの実装があります。

開発に関するコマンドは、インストール、ビルド、テスト、ドキュメント生成のためのさまざまなnpmコマンドを実行します。

アーキテクチャとしては、DogalogはカスタムPrologエンジン、リアルタイムオーディオ合成システム、モバイルフレンドリーなユーザーインターフェース、集中管理された状態管理システムを備えています。

機能とユーザーインターフェースに関する広範なテストがあり、インタラクティブなチュートリアルや包括的なマニュアルも用意されています。

技術的な詳細としては、ユーザーがコードを編集する際に300msのディバウンスがあり、状態はコード変更を通じて持続するため、シームレスな音楽制作が可能です。最新のブラウザでWebAudio APIをサポートしています。

ライセンスはMITです。

Dogalogは、TidalCyclesやSonic Piなどの他の音楽プログラミング環境にインスパイアされており、JavaScriptとWebAudio APIを使用して構築されています。

物理学と人生における勢いの重要性が強調されています。ラリー運転を例に挙げ、車を制御するためにはバランスと方向を維持するために慎重な調整が必要であることを示しています。人も車と同じように、変化に対してゆっくりで、新しい経験に抵抗を感じることが多いです。特に年齢を重ねるにつれてその傾向が強くなります。

著者は自分自身のルーチンを振り返り、朝の時間を集中して創造的な作業に充てることで、一日の良いスタートを切ることができると述べています。この時間帯は、ソーシャルメディアやメールなどの気を散らすものを避け、勢いを保つようにしています。キャル・ニューポートが提唱する「ディープワーク」の概念は、私たちが注意と時間をどのように配分するかに気を配ることと一致しています。

最終的には、成功や創造性は単なる努力や意志力よりも、一貫性や意識的な習慣に依存しているということが重要なポイントです。目標に対する小さな定期的なコミットメントが、時間をかけて大きな進展につながることがあります。

楕円曲線は、抽象的な側面と実用的な応用を持つ数学的な対象であり、特に暗号学において重要です。楕円曲線は、特定の条件を満たす点の集合として定義され、方程式 (y² = x³ + ax + b) に従います。

まず、楕円曲線は特定の数の範囲（実数、有限体、複素数など）で定義され、その滑らかさや構造によって特徴づけられます。また、名前に反して、楕円曲線は楕円とは異なります。定義される数の範囲によって異なる構造を表すことができます。

正式には、楕円曲線は滑らかで射影的な代数曲線であり、種数が1で、加算のための単位元と呼ばれる特定の点が指定されています。楕円曲線は暗号学において非常に重要で、情報を安全に符号化するための方法を提供します。

全体として、楕円曲線はシンプルな数学的方程式と複雑な理論を融合させ、特にデジタル通信のセキュリティにおいて重要な実用的な用途を持っています。

Linuxカーネルに対する改善が行われ、eBPF（拡張ベerkleyパケットフィルター）のマップインマップ更新のパフォーマンスが向上しました。これは、Superluminal CPUプロファイラーがパフォーマンスデータを取得するために使用しています。

eBPFとは、Linuxカーネル内でカスタムプログラムを安全に実行できる機能です。これらのプログラムは、コンテキストスイッチなどのさまざまなカーネルイベントからデータを収集します。

eBPFは「マップ」と呼ばれる共有メモリ構造を使用して、カーネルとユーザースペース間でデータを転送します。Superluminalは、これらのマップを利用して、eBPFプログラムによって処理されたパフォーマンスデータをユーザースペースに戻します。

Superluminalは、スタックのバックトレース用のアンワインドデータをeBPFに効率的にアップロードする必要がありますが、このプロセスは、マップインマップタイプの更新時にカーネル内での同期の問題により、元々遅くなっていました。

プロファイリングの結果、bpf_map_update_elem関数で多くの時間が待機に費やされていることがわかりました。この関数は、ブロッキング方式で更新を同期しており、複数のスレッドで遅延を引き起こしていました。

調査の結果、このブロッキング動作は、更新後に実行中のeBPFプログラムが古いデータにアクセスしないようにするために必要であることが判明しましたが、パフォーマンスに問題を引き起こしていました。

さまざまな選択肢を検討した結果、チームはsynchronize_rcu_expeditedというより高速な同期方法を実装しました。これにより、更新にかかる時間が大幅に短縮され、データのプレキャッシングプロセス全体の時間が劇的に改善され、31倍のスピードアップを実現しました。

この最適化は、次回のLinux 6.19カーネルアップデートに含まれ、eBPFマップインマップタイプのユーザーにとって、プログラムがより速く実行できるようになります。ユーザー側での変更は必要ありません。

このように、通常のプロファイリングセッションがLinuxカーネルのeBPF実装における重要な改善につながり、徹底的なパフォーマンス分析の重要性を示しています。

最近の記事では、心臓病、腎臓の問題、2型糖尿病の関連性について述べられており、これらが心腎代謝症候群（CKM症候群）という一つの状態に含まれる可能性があると示唆されています。この症候群は、特に脂肪細胞に関連する共通の生物学的問題によって引き起こされ、炎症やインスリン抵抗性を引き起こし、三つの病状を悪化させることがあります。

アメリカ心臓協会はCKM症候群を認識しており、統合的な治療アプローチの必要性を強調しています。GLP-1受容体作動薬（例：オゼンピック）などの新しい薬剤は、血糖値を改善し、心臓や腎臓の機能を保護することで、これらの関連する病気の治療において期待が寄せられています。

研究によると、糖尿病の多くの患者は心臓病や腎臓病のリスクが高いことがわかっています。しかし、これらの病状を個別に治療する際の調整が歴史的に不足しており、患者の結果が悪化する原因となっていました。現在、複数の専門医に同時に相談できる統合ケアモデルを通じて、この状況を改善しようとする取り組みが進められています。

一部の専門家はCKMの枠組みを代謝症候群などの既存の概念の再ブランド化と見なしていますが、他の専門家はこれが病気の相互関連性を強調し、より良い予防と治療戦略を目指すものだと主張しています。全体として、この記事はこれらの病状を総合的に理解し対処することの重要性を強調し、患者ケアと結果の向上を目指しています。

最近、Infobloxの調査によると、「パークド」ドメイン、つまり期限切れや誤記されたウェブサイトのアドレスを訪れることがますます危険になっています。これらのサイトの90%以上が、ユーザーを詐欺やマルウェアに誘導していることがわかりました。以前は、パークドドメインの約5%のみが悪意のあるコンテンツに繋がっていました。

ユーザーが誤ってこれらのパークドドメインを訪れると、通常はトラフィックを monetization（収益化）するためのプレースホルダーページが表示されます。しかし、もし訪問者が家庭用のIPアドレスを使用している場合、危険なサイトにリダイレクトされる可能性が高いです。報告書では、特定のドメイン所有者が数千の類似ドメインを管理しており、誤記されたアドレスに送信されたメールを収集できることが指摘されています。これらのドメインはさまざまな詐欺に関連付けられています。

Infobloxは、悪意のある活動が一連のリダイレクトによって隠されていることも強調しています。これにより、訪問者のシステムをプロファイリングして表示するコンテンツの種類を決定します。また、よく知られた政府のドメインのバリエーションも標的にされています。

報告書によると、ドメインパーキング会社は信頼できる広告主と提携していると主張していますが、実際にはトラフィックが悪意のあるコンテンツに繋がるアフィリエイトネットワークに販売されることが多いです。最近のGoogle AdSenseのポリシー変更により、パークドドメインにデフォルトで広告が表示されるようになり、ユーザーにとってリスクが増加した可能性があります。

要するに、アドレスを直接入力してウェブサイトにアクセスすることは、パークドドメインがユーザーを危険なコンテンツにリダイレクトするため、よりリスクが高くなっています。

systemd v259のリリースノートの概要です。

まず、非推奨と削除に関する情報です。System Vサービススクリプトのサポートが非推奨となり、次のバージョンで削除される予定です。ユーザーは、ネイティブのsystemdユニットファイルに切り替える必要があります。また、systemd-rc-local-generatorやsystemd-sysv-generatorなど、System Vスクリプトに関連するさまざまなコンポーネントも削除されます。さらに、次のバージョンではLinuxカーネルやglibcなど、いくつかのコンポーネントの最小バージョン要件が引き上げられます。

次に、機能の変更についてです。デフォルトのジャーナルストレージモードが「永続的」に変更されました。また、iptablesによるNATルールのサポートが削除され、現在はnftablesのみがサポートされています。systemd-bootはTPM 1.2をサポートしなくなり、TPM 2.0のみが残ります。

サービスマネージャーの更新もあります。新しいIPC呼び出しと改善されたログ機能が追加されました。サービスの終了回数を追跡し、ユーザーネームスペースの管理が向上しました。

さまざまなコンポーネントに新機能が追加されました。systemd-networkdはDHCPサーバー機能が強化され、systemd-udevdはイベントステータスをJSON形式で出力できるようになりました。また、systemd-homedでは既存のユーザーアカウントにリカバリーキーを追加できるようになりました。

その他の更新として、ユーザー記録の管理、カーネルモジュールの読み込み、musl libcのサポートが改善されました。機能性とユーザー体験を向上させるために、新しいコマンドやオプションも追加されています。

このリリースには、コミュニティの多くの開発者からの貢献が含まれています。これらの更新は、システムのパフォーマンスやセキュリティ、ユーザー体験を向上させることを目的としており、systemd環境の将来の変化に備えています。

要約がありません。

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この文書にはいくつかのセクションがあります。

まず、「編み込みと順列」では、物を特定の順序で編んだり配置したりする関係について説明しています。次に、「有理絡み」では、数学的手法を用いて簡略化できる特定の絡まった構造に焦点を当てています。「結び目とリンク」では、さまざまな種類の結び目について探求し、それらがどのように接続されたりリンクされたりするかを考察しています。

さらに、追加の読み物や学習のためのリソースも提供されています。

Speakeasyでは、日々多くのOpenAPI仕様を管理しており、これは私たちのSDKや内部ツールにとって非常に重要です。しかし、既存のGoライブラリには精度が欠けていたり、型が未定義の構造体のために扱いにくいものがありました。そこで、私たちは独自のOpenAPIライブラリ「github.com/speakeasy-api/openapi」を開発しました。

OpenAPI仕様は非常に複雑で、バージョンが進化し、動的な型を持っています。既存のライブラリは、こうした複雑なケースを正確に処理できないことが多いです。私たちのライブラリは、モデル定義とパースロジックを分離したリフレクションベースのマーシャラーを使用しており、これにより簡単に更新や最適化が可能です。

パフォーマンス設計においては、「ポーセリンとプランピング」のアプローチを採用し、内部データ処理を最適化しつつ、開発者にとってシンプルな公開APIを提供しています。また、動的なOpenAPI型を安全かつ一貫して管理するために、ジェネリックな抽象化を導入しました。

私たちのエンジンは、複雑な参照を効率的に管理し、明確なエラーレポートを提供します。さらに、複数の検証パスをサポートしながら再読み込みを行わずに処理できます。このライブラリは、OpenAPIに加えてArazzoやOverlaysもサポートしており、コア構造を共有することでパフォーマンスを向上させ、使いやすさを簡素化しています。

このライブラリの利点には、複数のOpenAPIバージョンや関連仕様のサポート、堅牢な参照解決機能、安全で慣用的なGo API、そして生産環境での信頼性があります。コマンドラインインターフェースを通じて、ユーザーはライブラリの機能にアクセスでき、参照のバンドルやインライン化、仕様の最適化などが行えます。

ライブラリには、OpenAPIドキュメントの読み取り、検証、変更、アップグレードのための簡単な例が用意されています。私たちのライブラリは、GoでOpenAPIツールを作成する開発者にとっての選択肢となることを目指しており、正確性、型安全性、パフォーマンスを重視しています。コードはGitHubで公開されているので、ぜひご覧ください。

Fluentローカリゼーションシステムにおける翻訳の仕組みについて説明します。特に、Firefoxのようなソフトウェアアプリケーションのメッセージに焦点を当てています。

メッセージの形式は、通常、単純な識別子（例：「tabs-close-button」）とその値（例：「閉じる」）から成り立っています。一部のメッセージは、特定の条件に応じて変化します。例えば、タブを一つ閉じる場合と複数閉じる場合で、警告メッセージが異なる内容になります。

このシステムでは、翻訳において単数形と複数形を使い分けるために、Unicodeの標準的な複数形カテゴリを利用しています。特定の識別子、例えば「-sync-brand-name」のような用語は、アプリ全体で一貫したブランディングを提供するための特別な用語です。これらの用語は、異なるメッセージで再利用され、アプリの異なるバージョン（ベータ版など）に合わせて修正することができます。

全体として、明確で文脈に応じた翻訳の重要性と、一貫性を保つための用語の役割が強調されています。

ドナルド・E・クヌースとマイケル・F・プラスによる論文では、段落を同じ長さの行に分ける新しい方法が提案されています。この方法は、組版されたテキストの見た目を改善することを目的としています。彼らのアプローチは、行の改行を一つずつ評価するのではなく、段落全体を考慮することで、今後の行が決定に影響を与えるようにしています。

この方法の主な要素には、三つの基本概念が含まれています。まず「ボックス」はテキストや記号を保持するもので、次に「グルー」は単語の間にある柔軟なスペースを指します。そして「ペナルティ」は、特定のポイントで行を分けることに伴うコストを表します。さらに、アルゴリズムは動的計画法を用いて最適な改行ポイントを効率的に見つけ、バックトラッキングを避け、ハイフネーションの必要性を最小限に抑えます。

広範なテストにより、この方法が視覚的に魅力的で読みやすい高品質な組版テキストを生成することが確認されています。また、論文では行分け技術の歴史も振り返り、付録には実用的な応用のために簡略化されたアルゴリズムが提供されています。著者たちは、良い行分けが印刷物の可読性や美的品質を向上させる重要性を強調しています。

提供されたリンクには、2026年からのGitHub Actionsの価格変更に関する情報が掲載されています。GitHub Actionsはソフトウェアのワークフローを自動化するためのツールであり、今回の更新ではユーザーに対するコストの構造がどのように変わるかが説明されています。詳細については、リンクを直接訪れて新しい価格情報やその他の重要な変更点を確認できます。

要約がありません。

またこの季節がやってきました。新しいアイデアや昔のアイデアについてお聞きしたいと思っています。以下は2017年から2024年までの過去の議論へのリンクです。

2024年の議論はこちらからご覧いただけます。2023年のものはここ、2022年はここ、2021年はここ、2020年はここ、2019年はここ、2018年はここ、2017年はここからアクセスできます。

皆さんの考えをぜひ共有してください！

「インタビューコパイロット」というサービスの特徴が紹介されています。このサービスは、求職者向けのツールを提供しており、AIを使った履歴書作成、応募の自動化、AIによる模擬面接などがあります。また、履歴書作成やキャリアガイダンス、サポートのためのリソースも用意されており、履歴書チェックやLinkedInプロフィールの最適化などが含まれています。

さらに、AWSのCEOマット・ガーマン氏の見解も取り上げられています。彼は、ジュニア開発者をAIで置き換えることに反対しています。その理由は主に三つです。第一に、ジュニア開発者はAIツールを使いこなすスキルが高いことが多いです。第二に、彼らは最もコストが低い従業員であり、彼らを排除しても大きなコスト削減にはつながりません。第三に、ジュニア職をなくすことは人材の流れを妨げ、企業の将来の成長にとって重要です。

ガーマン氏は、新しい人材の育成の重要性を強調し、AIは長期的には失われる仕事よりも多くの仕事を生み出すと考えています。

カリフォルニアの裁判所は、Vizioに対してそのSmartCast TVソフトウェアのソースコードを提供するよう求める可能性があります。このソフトウェアは、GPLv2およびLGPLv2.1の下でライセンスされたオープンソースコードを使用しているとされています。ソフトウェアの自由を守る団体（SFC）は、このコードを求める法的な訴えを起こしました。これは、顧客がGPLの規則に従ってソフトウェアを修正できるようにするためです。裁判官は、SFCに有利な仮の判決を出し、Vizioがソースコードを共有する契約上の義務がある可能性を示唆しました。

SFCは2018年にVizioにソースコードを要求しましたが、2019年に提供されたコードは不完全でした。2年間の交渉の後、SFCは2021年10月にVizioを訴えました。裁判官は最終的な決定を下す前に、さらにこの事件を検討する予定であり、最終的な判断は数週間以内に出ると見込まれています。

日本の科学技術大学の宮古英二郎教授が率いる研究チームは、日本のアマガエルに見られる「エウィンゲラ・アメリカーナ」という細菌が、マウスの腫瘍を完全に消失させることを発見しました。この新しい治療法は、細菌を直接投与することで機能し、がん細胞を殺すだけでなく、免疫システムを活性化してがんと戦わせます。

研究の結果、E.アメリカーナはマウスモデルにおいて、たった一度の治療で100%の腫瘍消失を達成しました。これは従来の化学療法や免疫療法を上回る成果であり、正常な組織には影響を与えません。この細菌は、腫瘍に対して直接がん細胞を攻撃し、免疫システムを刺激してがんに反応させるという二つの主要な働きで腫瘍を攻撃します。また、E.アメリカーナは腫瘍を特異的に標的とし、健康な臓器には影響を与えないため、安全な治療法とされています。

今後の方向性として、研究者たちはこの細菌を用いた治療法を乳がんや膵臓がんなど他のがん種に対しても試験する予定です。また、治療の投与方法を改善し、既存の治療法との組み合わせを探ることを目指しています。

この研究は、自然の細菌を新しいがん治療のアプローチとして利用する可能性を示しており、治療が難しいがんを抱える患者に希望を与えるものです。

ソフトウェアの保守性について、ドンは不必要な複雑さがソフトウェアの保守を難しくすることを指摘し、「ソフトウェアデザインの哲学」の考えを引用しています。Node.js APIの事例では、使われていない抽象化レイヤーがプロセスを複雑にし、価値を加えなかったことが示されています。

ドンは、クライアントプロジェクトでの継続的な課題に応じて、Searchcraftのエンジニアリングチームがどのように形成されたかを説明します。また、Searchcraftは設定を簡素化し、予測可能にするために構成を制限しています。

ロビーとドンは、コンサルティングと製品開発の違いについて話し、開発者に与える影響を考察します。ドンは、コミュニティのパッケージが古くなることで生じる問題についても触れ、特にReact Nativeのような環境での影響を説明します。

サードパーティのライブラリを採用する際の重要な指標には、その人気、更新頻度、全体的な安定性が含まれます。保守性の高いコードのためには、巧妙さよりも明確なプロジェクト構造と命名が重要です。

チームは重要な変更について合意を得るために、Request for Comments（RFC）を活用し、決断の遅れを減らしています。ドキュメントはコードの理由を明確にするべきであり、単にコードを繰り返すだけではありません。

ドンは、TypeScriptやRustに移行することでコーディングアプローチが改善されたことを共有します。強い型契約は、より明確で効果的なテストにつながります。AIシステムの信頼性の重要性についても言及し、Model Context Protocol（MCP）などのツールがどのように役立つかを説明します。

Search CraftのMCPサーバーは、ドキュメントを検索する代わりに会話を通じてプラットフォームと簡単にやり取りできるようにします。ストラングラーパターンは、古いシステムを徐々に置き換える方法を提供します。

ドンは、集中した作業のために中断のない時間を確保することを奨励します。ビルド時間やテスト速度などの指標は、チームが改善を追跡するのに役立ちます。ドンは、TypeScriptの使用について考えを変えた理由を共有します。

ウェブアーキテクチャのトレンドが循環的であること、例えばSPAやサーバーレンダリングについても議論します。ドンのチームは自然に概念実証やサイドプロジェクトを開発しています。

意図的な学習目標を設定することは、開発者の長期的な成長を支援します。ドンに連絡を取りたい場合は、LinkedInやBlue Skyでつながるか、彼のウェブサイトdonmackinnon.devを訪れてください。

リソースとしては、「ソフトウェアデザインの哲学」やSearchcraft、Elastic、Algolia、WordPressプラグインディレクトリ、ストラングラーフィグパターン、Model Context Protocol（MCP）が挙げられます。

スポンサーのAppSignalは、さまざまなプログラミング言語向けにパフォーマンス監視とエラートラッキングを提供し、新規ユーザーには割引を提供しています。

要約がありません。

OBS Studioは、バージョン32.0.0からAppleのMetal APIに基づく新しい実験的なグラフィックスレンダラーを導入しました。この新しいレンダラーは、macOSでのパフォーマンスと効率を向上させることを目的としており、従来のOpenGLバックエンドからの移行を図っています。Metal APIは、最新のGPUとの相互作用を改善しますが、アプリケーションの動作方法に大きな変更を必要とします。

Metalバックエンドは実験的であり、確立されたOpenGLレンダラーの代替手段を提供します。ユーザーにはテストを行い、バグを報告することが奨励されています。Metalは、OpenGLやDirect3Dのような古いグラフィックスAPIのレガシー機能を排除することでパフォーマンスを向上させるように設計されています。これにより、開発者はリソースをより効率的に管理でき、デバッグツールも改善されます。

現代のAPI、特にMetalでは、開発者がリソース管理や同期を行う必要があり、以前はAPI自体が管理していたオーバーヘッドが削減されます。OBS Studioのレンダラーは、Metalの厳格なシェーダーやリソース管理の要件に適応しなければなりませんでした。これには、HLSLからMetalのシェーディング言語へのシェーダーの変換や、MetalがサポートしていないDirect3Dの動作をシミュレートすることが含まれます。

Metalバックエンドは、macOSのフレームレートやレンダリングサーフェスの異なる扱いにより、プレビューレンダリングに課題を抱えています。これがフレームレートの不一致を引き起こす可能性があります。それにもかかわらず、Metalバックエンドは複雑さにもかかわらず、OpenGLレンダラーと同等かそれ以上のパフォーマンスを示しています。また、デバッグ機能も優れており、Swiftを使用して構築されているため、安全でメンテナンスが容易です。

開発者やユーザーには、Metalバックエンドを改善するためのフィードバックや提案を提供することが求められています。将来的には、実験的な状態からデフォルトのグラフィックスバックエンドに移行することを目指しています。このアップデートは、OBS Studioにとって重要な変化を意味しており、Metal APIの採用を通じてパフォーマンスと最新ハードウェアとの互換性を向上させることを目指しています。

ジュリアン・アサンジは、ノーベル財団に対して訴えを起こしました。彼は、同財団が平和賞の資金を誤用したと主張しています。その理由は、アメリカの軍事介入を支持するベネズエラの野党指導者マリア・コリーナ・マチャドに平和賞を授与したことです。アサンジは、アルフレッド・ノーベルの遺言に反していると述べています。ノーベルの遺言では、平和賞は平和を促進するものであり、戦争を助長するものではないとされています。

アサンジは、マチャドが公にアメリカの攻撃を求めていることを指摘し、その結果として民間人の犠牲が出ていると強調しています。彼は、平和賞が戦争の正当化に使われる可能性があると警告し、アメリカがベネズエラの資源を自国の利益のために利用するためにこの賞を悪用していると非難しています。

要約がありません。

著者は「デジタルミニマリズム」に触発されたツールを作成しました。このツールは、ユーザーがRSSフィードから新しい記事を1日に1回だけ取得できるように設計されています。目的は、従来の新聞を読む体験を再現し、読後に落ち着いた、気を散らされない一日を提供することです。

このツールは、いくつかの最適化を行っています。まず、ネットワーク効率を高めるために、複数の接続を同時に処理できるcurl multiを使用しています。これにより、フィードが変更されたかどうかを確認し、不要なダウンロードを避けることができます。

次に、並列処理を行い、フィードのダウンロード中に別のスレッドがXMLデータを解析します。これにより、リソースを効率的に使用できます。

また、メモリ管理にも工夫があり、各フィードには一時データ用の独自のメモリ領域が設けられています。これにより、解析後のメモリクリーンアップが簡単になります。

さらに、スマートな解析を実現するために、libexpatを使用しています。このライブラリは、大きなXMLファイル全体をメモリに読み込むことなく解析できるため、大規模なフィードに対しても効率的です。

ユーザーインターフェースは、システムのlessコマンドを使用して結果を表示します。これにより、追加のUIフレームワークなしで簡単にナビゲートでき、リンクをクリックすることも可能です。

全体として、このツールは多くのフィードから迅速にコンテンツを取得し、シンプルな読書体験を提供します。コードはオープンソースで、著者はフィードバックや改善提案を歓迎しています。

Hacker News（HN）が障害を起こし、すべての認証済みリクエストに対して502 Bad Gatewayエラーが発生しました。しかし、キャッシュされたページを使用して一部の未認証リクエストには応答していましたが、それらは古い情報でした。最後に表示された投稿は最近のものに見えましたが、実際にはグリニッジ標準時（GMT）で午後1時32分57秒のものでした。

障害の発生を確認するステータスページがありましたが、他の監視サービスでは確認されませんでした。障害が発生する前の最後の投稿は午後1時39分59秒（GMT）で、最後のコメントは午後1時41分54秒（GMT）に投稿されました。HNは午後1時41分58秒（GMT）頃にダウンした可能性が高く、障害直前の平均コメント応答時間は約4秒でした。

「米国の中年期死亡率の拡大する格差を説明する：決定的な証拠はあるのか？」というタイトルの作業論文では、米国における大学卒業者と非卒業者の間の平均寿命の差が拡大していることについて探求しています。この差は1992年の2.6年から2019年には6.3年に増加しました。論文では、1992年から2019年にかけて観察された三つの主要な傾向を強調しています。

一つ目は、大学卒業者の死亡率が減少し、彼らの健康結果における地理的な不平等も少なくなったことです。二つ目は、大学の学位を持たない人々の死亡率が増加し、異なる地域間での健康格差が大きくなったことです。三つ目は、喫煙率が死亡率の違いに大きく寄与しており、収入や健康行動などの他の要因も影響を与えているという点です。また、教育水準の低い人々における喫煙と死亡率に対する「場所の影響」の背後にある理由はあまり理解されていないと論文は指摘しています。

この研究は、さまざまな郡や州のデータを用いてこれらの傾向を分析しています。

要約がありません。

ソフトウェアエンジニアが、新しい2進浮動小数点数を10進数に変換する手法「zmij」を開発しました。この手法は、週末に作成され、Dragon4やGrisu、Schubfachといった既存のアルゴリズムの技術を基にしつつ、新しい効率化のアイデアを取り入れています。

zmijの主な性能向上点は、従来の最良手法であるDragonboxよりも約68%速いことです。また、Schubfachよりも約100%優れ、Googleのdouble-conversion手法よりも6.8倍速いです。さらに、macOSの標準関数であるsprintfに対しても59倍速いという結果が出ています。

zmijの改善点には、選択する候補数が少なくなり、計算作業が減ること、より効率的な対数計算と割り算、コード内の条件分岐の削減、重要な桁数や指数の出力が速くなることが含まれます。

主な最適化には、NaNや無限大といった特別なケースの処理を簡素化すること、対数計算に64ビットではなく32ビットの近似値を使用すること、そして不規則な丸め区間を管理するためのブランチレスアプローチが含まれています。

この手法は、JSONのシリアル化や標準のstd::to_string関数など、さまざまなアプリケーションに統合されることが期待されています。実装はまだ完全ではありませんが、主に指数形式をサポートしており、将来的には追加の形式にも対応する予定です。

要約がありません。

要約がありません。

Kenobiは、Rory、Chris、Felixによって開発されたツールで、ウェブサイトのオーナーがAIを使ってサイトのコンテンツをパーソナライズできるようにします。簡単なスクリプトを追加することで、サイトオーナーは訪問者の入力、例えば会社名に基づいてコンテンツを変更するウィジェットを有効にできます。デモも用意されており、誰でも試すことができます。

チームは、ウェブが静的なコンテンツから動的なコンテンツへと移行していると考えており、特にB2Bのランディングページではコンバージョンを向上させる可能性があります。Kenobiは、環境への寄付に焦点を当てた以前のアイデアから進化し、ユーザーのパーソナライズされたウェブ体験への需要に応えた形になっています。

ユーザーは、自分のサイトでカスタマイズ可能なテキスト要素を選択できます。訪問者がサイトにアクセスすると、Kenobiは迅速にコンテンツを変更し、通常数秒以内に対応します。また、サイトオーナーにはSlackを通じて通知が届きます。さらに、訪問者データに基づいた自動パーソナライズ機能の開発にも取り組んでいます。

創業者たちは、サイトを訪れる人を知ることでエンゲージメントが大幅に向上することを発見しました。特定の企業にフォローアップすると、反応率が三倍になることもあります。

Kenobiは競争の激しい分野に属しており、創作者たちはパーソナライズされたオンライン体験の未来についてのフィードバックに興味を持っています。

インターネット接続は、コミュニケーションやショッピング、エンターテインメント、交通にとって欠かせないものです。人々がインターネットにますます依存するようになる中で、世界のインターネットトラフィックは着実に増加しています。この成長の傾向は、1月中旬から始まりました。新年の休暇が終わり、インターネットの利用が通常の状態に戻ったことが影響しています。

「ゴーストジョブ」とは、広告はされているが実際には存在しない求人のことを指します。イギリスの調査では、広告された求人の34%が実際には存在しないことが分かりました。また、アメリカの調査では、オンライン求人広告のうち最大22%が採用の意図なく掲載されていると報告されています。

アメリカの技術者エリック・トンプソンは、職を失った後に多くの求人が偽のものであることを知り、これを実感しました。彼はその後、ゴーストジョブの掲載を禁止する法律の制定を求めて活動しており、求人広告に有効期限を設けたり、誤解を招く広告に対する罰則を提案しています。彼の請願には5万人以上の署名が集まりました。

カナダのオンタリオ州では、企業に対して求人広告が実際に採用活動を行っているかどうかを開示することが求められ、応募者に対する企業の無反応の問題にも取り組むことになります。しかし、現在のところイギリスやアメリカには同様の法的要件は存在していません。

求職者は、ゴーストジョブや企業からのコミュニケーション不足により士気を失っていると報告しています。一部の企業は、タレントプールを構築したり、成長を偽って示すためにこれらの求人を掲載しており、これが求人市場のデータを歪め、政策の策定を妨げる可能性があります。

ゴーストジョブを避けるために、求職者は採用担当者とのネットワーキングを行い、同じ求人が繰り返し掲載されているか、長期間オープンのままの求人に注意を払うことが推奨されています。

私はRustを使ってPython用のWavelet Matrixライブラリを作成しました。Pythonには良いWavelet Matrixの選択肢があまりなかったため、速くて使いやすく、型が明確なものを作ることに注力しました。このライブラリは、迅速なランクやセレクト操作、トップKクエリ、分位数、範囲クエリ、動的更新に対応しています。フィードバックをお待ちしています！

チームはPosthog分析プラットフォームの評価を行い、独自のベンダー選定プロセスとテスト中に発見した一連のセキュリティ脆弱性について述べています。

チームは、潜在的な分析ソリューションを評価する際にマーケティングレビューよりも実際のテストを重視しており、オープンソースで自己ホスティングが可能なPosthogを検討しました。Posthogのインストールは簡単で、数コマンドでローカル環境で動作させることができました。

テスト中、チームはPosthogにいくつかのサーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）脆弱性を発見しました。具体的には、CVE-2024-9710、CVE-2025-1521、CVE-2025-1522が含まれます。検証が行われている部分もありましたが、それを回避できることがわかり、安全でないWebhook URLの設定が可能でした。これにより、SSRF攻撃が発生し、Posthogが使用するデータベースであるClickHouseなどの内部サービスにアクセスされる恐れがあります。

さらに、チームはClickHouseにおけるSQLインジェクションの脆弱性も発見しました。これはユーザー入力の処理に関連しており、Posthogが使用するPostgreSQLデータベース上で任意のコマンドを実行できる可能性がありました。

これらの脆弱性を組み合わせることで、PostgreSQLサーバー上でリモートコード実行（RCE）を達成する方法を示しました。検証やエスケープメカニズムが不十分であるため、攻撃が容易であることが強調されました。

チームは、これらの脆弱性の責任ある報告と管理におけるゼロデイイニシアティブ（ZDI）の役割を認め、セキュリティ問題に対処するための協力の重要性を強調しました。

全体として、このテキストはPosthogプラットフォームにおける重要な脆弱性を明らかにした徹底的なセキュリティ評価プロセスを示しており、ソフトウェア選定における厳格なテストの重要性を強調しています。

この記事では、主にCommon Lispのプログラミング、音楽や小説のレビュー、その他の文化的な内容について取り上げています。

まず、Common Lispにおける効率的なシーケンスの反復処理について紹介しています。do-sequenceというマクロを使うことで、リストやベクターなどのシーケンスを効率的に処理できるようになります。このマクロは、開始位置や終了位置、キーを指定するオプションをサポートしており、従来の方法と比べて処理速度が大幅に向上することが示されています。

次に、パフォーマンスのベンチマークについても触れています。max-elt関数をreduce関数と新しいdo-sequenceマクロを使って比較した結果、do-sequenceが大きな性能向上をもたらすことが分かりました。

また、音楽アルバムや小説、映画のレビューも掲載されています。KatatoniaやJoy Division、テリー・プラチェットの作品など、さまざまなジャンルや年代の作品が紹介されています。

プログラミングの課題や洞察についても言及されています。Lispにおける一般的な問題に対するさまざまなアプローチの効率性について議論し、パフォーマンス向上のために特化したマクロを使用する際の複雑さやトレードオフについても触れています。

さらに、日本の祭りやアートフェアなど、地域の文化活動についても言及されています。

全体として、このブログはプログラミングに関する技術的な洞察と音楽や文学に対する個人的な感想を融合させており、著者の多様な興味と専門知識を示しています。

TikTokは、アプリ内だけでなく、Grindrなど他のアプリでもユーザーを追跡しているとして注目を集めています。これは、AppsFlyerとのデータ共有パートナーシップによるものです。あるユーザーは、TikTokがGrindrから彼の性的指向や活動に関する敏感な情報にアクセスしていることを発見しましたが、これはGDPR（一般データ保護規則）によって保護されています。TikTokは、ユーザーが要求した際に彼の個人データの完全なコピーを提供できず、GDPRに基づく権利を侵害しました。

データ保護団体のNoybは、TikTok、AppsFlyer、Grindrに対して二つの苦情を提出しました。これらの苦情では、TikTokがデータリクエストに対して不完全な回答を行ったことや、適切な同意なしに敏感なデータを不法に共有したことが指摘されています。Noybは、欠けている情報をユーザーに提供するよう求め、企業が彼の個人データを不法に処理するのをやめるよう要求しています。また、将来の違反を抑止するための罰金も求めています。

GitHubでは、Markdownを使って図を作成するために、主に4つのフォーマットが利用できます。それは、Mermaid、GeoJSON、TopoJSON、そしてASCII STLです。これらの図は、GitHubのイシュー、ディスカッション、プルリクエスト、ウィキ、Markdownファイルで使用できます。

Mermaidダイアグラムは、テキストをフローチャートや円グラフのような図に変換します。図を作成するには、Mermaidの構文を使ってコードブロックを囲みます。例えば、シンプルなフローチャートの例は次の通りです。

GeoJSONとTopoJSONは、インタラクティブな地図を作成するためのフォーマットです。これらの構文もコードブロック内で使用します。GeoJSONの地図の例は以下のようになります。

ASCII STLを使うと、Markdown内で3Dモデルを作成できます。シンプルな3Dモデルの例は次の通りです。

これらの図の種類ごとに特定の構文と構造が必要であり、詳細はそれぞれのドキュメントで確認できます。

複素数は、実数部分（a）と虚数部分（b）の二つの部分から成り立っています。これは ( z = a + bi ) という形で表されます。複素数は二次元の平面上に表現でき、実数部分は横軸に、虚数部分は縦軸に配置されます。

複素数の大きさは、( |z| = \sqrt{a^2 + b^2} ) という式を使って計算されます。複素数に実数を掛けると、その数は伸びたり縮んだりしますが、虚数単位 ( i ) の累乗を取ると、数は回転します。

複素数の理解は、三世紀にわたって進化してきました。最初に、1572年にラファエル・ボンベリが虚数単位 ( i ) の使用に関するルールを定義しました。彼はこれを単なる間違いではなく、正当な数として扱いました。これが複素数の算術の基礎を築きました。

次に、1748年にレオンハルト・オイラーが無限級数の研究を通じて、指数関数と三角関数の関係を発見しました。彼は ( e^{ix} = \cos(x) + i\sin(x) ) を証明し、成長（指数関数）と円運動（三角関数）を結びつけました。

さらに、1799年から1831年にかけて、カスパー・ヴェッセルやジャン＝ロベール・アルガンといった数学者たちが、複素数の視覚的な表現を平面上に作り出しました。彼らは、( i ) での乗算が平面上での四分の一回転に対応することを示しました。

複素数の進化は、算術的な定義から解析における関係、そして幾何学的な解釈へと進展してきました。これにより、虚数が数学全体を理解する上で不可欠であることが明らかになりました。この過程は、私たちの数やその数学における応用の捉え方を変えました。

この記事では、「Oasis」と呼ばれる研究プロジェクトについて説明しています。このプロジェクトは、クラウドコンピューティングにおけるPCIeデバイス（ネットワークカードやストレージなど）の利用を改善することを目的としています。これらのデバイスはしばしば十分に活用されず、資源が無駄になっています。現在、PCIeスイッチがこれらのデバイスを集約するために使用されていますが、コストが高く、柔軟性に欠けるという問題があります。

Oasisは、CXLメモリプールを利用したソフトウェアベースの解決策を提案しています。CXLメモリプールは、データセンターでのメモリ使用を最適化するためにすでに導入されています。このシステムでは、複数のホストがPCIeデバイスを効率的に共有できるようになります。制御プレーンとデータパスがあり、ホストとPCIeデバイス間のトラフィックを管理します。また、特定のソフトウェアコンポーネントを追加することで、さまざまな種類のPCIeデバイスをサポートできます。

研究の結果、Oasisはネットワークインターフェースカード（NIC）の利用率を2倍に向上させ、デバイスの故障時には最小限のダウンタイム（わずか38ミリ秒）で管理できることが示されています。目標は、クラウド環境におけるコストを削減し、資源の効率を向上させることです。

要約がありません。

この記事では、AIがソフトウェア開発において形式的検証を一般的な手法にするだろうと予測しています。形式的検証は、コードが特定の要件を満たしていることを数学的な証明を通じて確認する方法ですが、その複雑さや高コストのため、主に研究の分野で使われてきました。従来、これらの証明を作成するには専門的な知識と多くの時間が必要でした。

しかし、AIの進歩、特に大規模言語モデル（LLM）の発展により、証明スクリプトを書くプロセスが容易になり、自動化される可能性があります。この変化により、形式的検証のコストが削減され、より多くのソフトウェアが検証されるようになるでしょう。また、AIが生成するコードが増えるにつれて、コードの正確性を人間のレビューなしで確認する必要性も高まります。

形式的検証がすべてのバグを排除するわけではありませんが、プロセスを効率化し、コードの信頼性を向上させることが期待されます。焦点は正確な仕様の定義に移り、AIがその簡素化を助ける可能性があります。全体として、コストが低い検証、AI生成コードの検証の必要性、形式的手法の精度が組み合わさることで、形式的検証がソフトウェア工学の主流になる日が近いと考えられます。

Fortranは、FORmula TRANslatorの略で、1957年にIBMによって科学的なアプリケーションのために作られた古いプログラミング言語の一つです。現在でも高性能計算に使用されています。これまでにいくつかのバージョンがリリースされており、最新のものはFortran 2018です。

Fortranを学ぶ際には、固定形式と自由形式の2つのフォーマットについて知っておくことが重要です。自由形式はFortran 90で導入され、より柔軟なコーディングが可能です。この形式に焦点を当てます。自由形式で書くには、.f90というファイル拡張子を使用し、GNU Fortran（gfortran）コンパイラでコンパイルします。

Fortranの文法は比較的シンプルです。基本的なプログラムはprogram <name>で始まり、end program <name>で終わります。メッセージを表示するには、print *, '<message>'を使用します。アスタリスクはデフォルトの出力を示します。

例えば、シンプルなプログラムは次のようになります。 program helloworld print *, 'Hello, world!' end program helloworld

より複雑なプログラムでは、ユーザー入力や基本的な演算を含むことができます。例えば、計算機プログラムはユーザーに2つの数と演算を促し、readで入力を受け取り、printで出力します。変数、条件文、特にゼロ除算のエラーハンドリングを使用します。

Fortranプログラムを実行するには、gfortranでコンパイルし、出力ファイルを実行します。例えば： $ gfortran -o calculator calculator.f90 $ ./calculator

要するに、Fortranは進化している強力な言語であり、現代的な機能により学びやすく使いやすくなっています。今後はその応用や成長するFortranコミュニティについても探っていきます。

著者は、自分のプロジェクトをHacker NewsやRedditで共有して人気を示すようにというアドバイスをよく耳にします。しかし、Hacker Newsは複雑でわかりにくいと感じています。ルールやダイナミクスについて誰も本当に説明してくれないからです。著者は著名な技術者とつながることはできるものの、Hacker Newsを本当に理解している人を見つけることができません。著者はHacker Newsの運営方法や一般的な誤解についての洞察を求めており、興味とフラストレーションを抱えています。

LANPARは、1971年にカナダのベル社のエンジニア、ルネ・パルドとレミー・ランダウによって開発された初のスプレッドシートプログラムです。多くの人々は、後にデスクトップコンピュータ向けにリリースされたVisiCalcが最初のスプレッドシートだと誤解しています。LANPARは、プログラマーに頼ることなく、管理者が自分で予算フォームを作成できるようにしました。これにより、数ヶ月かかる作業を短縮することができました。

LANPARは、行と列の番号で識別される「ボックス」と呼ばれるセルを持つグリッドシステムを使用していました。ユーザーは、入力値、定数、計算など、さまざまな種類のデータをテキスト形式で入力します。LANPARのユニークな機能の一つは、前方参照を扱う能力です。これにより、計算がまだ解決されていない他のボックスを参照することが可能でした。この革新的なアプローチは、1980年代まで他のスプレッドシートには見られませんでした。

このプログラムは、将来のスプレッドシートソフトウェアの基礎を築き、ユーザーが計算を行いデータを管理するのを容易にしました。

あなたの地域の政府が、Flockカメラや顔認識技術、自動ナンバープレート読み取り装置（ALPR）などの監視技術について議論しているかもしれません。ウェブサイトのalpr.watchは、これらの会議を見つけて参加するための地図を提供しています。

アメリカ全土で80,000台以上の監視カメラがすでに使用されており、住民の動きを追跡し、個人データを収集しています。サイトは会議の議題をスキャンし、監視技術に関する議論が行われている場所を確認できるようにしています。

ALPRシステムはカメラと人工知能を使ってナンバープレートのデータを監視・保存し、人々の動きに関する大規模なデータベースを作成します。Flock SafetyはALPRカメラの主要な提供者であり、さまざまな機関とデータを共有することで監視ネットワークを拡大しています。

監視プログラムはしばしばその目的を超えて拡大し、より広範な監視や規制の緩和を引き起こすことが歴史的に示されています。電子フロンティア財団やACLUなどの団体が大規模な監視に反対して戦っています。地域のグループに参加したり、支援することでプライバシー権を守る活動に貢献できます。

alpr.watchは、監視技術の増加に対する意識を高め、地域社会の行動を促すことを目的としています。

最近、111カ国から1,600人の学者を対象に行われた調査によると、50%以上の研究者が原稿の査読に人工知能（AI）を利用していることがわかりました。回答者の約25%は、過去1年間でAIの使用を増やしたと報告しています。一部の出版社は限られたAIの使用を許可していますが、多くは未発表の原稿をAIツールにアップロードすることに対して、機密性や知的財産権の懸念から推奨していません。

調査では、AIを使用して査読レポートを書く人が59%に達し、他には原稿の要約やギャップの特定、不正行為の指摘に利用する人もいました。しかし、AIが建設的なフィードバックを提供する効果については懸念があります。実験では、AIが査読の構造を模倣することはできるものの、しばしば不正確または役に立たない結果を生み出すことが示されています。

出版社は、査読における責任あるAIの使用に関する明確なガイドラインを策定することが求められています。これにより、透明性と説明責任が確保されることが期待されています。

要約がありません。

字幕の改善を手伝ってほしいという内容です。より良い字幕を作る必要性が強調されており、多くの人々に協力を呼びかけています。

Mozillaの新しいCEO、エンゾール・デメオ氏はインタビューで、Firefoxで広告ブロッカーをブロックすることを検討している可能性があると示唆しました。これにより、1億5000万ドルの収益を増やすことができるとされていますが、彼自身はそのようなことをしたくないと主張しています。この発言は、広告ブロッカーの重要性を重視するFirefoxの長年のユーザーたちを失望させました。広告ブロッカーを取り除くことは、Mozillaのコアコミュニティを疎外することになり、ブラウザの人気や評判にとって重要な要素です。CEOが収益を上げようとする意図は理解できますが、このような物議を醸すアイデアを口にすることは、Mozillaの公共イメージに悪影響を及ぼす可能性があります。著者はCEOの意図に対する不安を表明し、プラットフォームの将来について懸念を抱いています。

マイク・サン・ロマンは、AIの本来の強みである情報の消費と分析に注目せず、創造能力にばかり焦点を当てている人々が多いと指摘しています。多くのユーザーはAIにコンテンツを生成するよう求めますが、このアプローチではAIの可能性が制限されてしまいます。サン・ロマンは、AIを活用して膨大な個人的な知識、例えばメモや考えを整理し、洞察やパターンを見つけ出すことを提案しています。

例えば、彼は自分のメモをAIに接続することで、新しい情報を求めるのではなく、自分がすでに知っていることを理解しようとする質問にシフトしました。この新しい方法により、過去の経験との関連性を発見し、自分の思考のパターンを特定することができました。

重要な点は、人間は創造するのが得意ですが、知識を効果的に引き出し、つなげることが課題であるということです。AIは、キーワードだけでなく概念を問いかけることで、この引き出しのプロセスを強化し、過去の経験からの洞察にアクセスしやすくします。

サン・ロマンは、知識を記録することが他者のためだけでなく、未来の自己発見のためにも重要であると強調しています。多くの人が持っている未活用の洞察をAIが引き出す手助けができると述べています。彼は、AIが私たちの蓄積された知識の強力な読み手として機能し、情報のキャプチャと活用の方法を革新する未来を描いています。

CSSアニメーションについてのコードが紹介されており、「subtle-glitch」というアニメーションがテキストに視覚効果を与えるために、位置や不透明度を時間とともに変化させる仕組みです。

AIソフトウェア開発のトレンドに関する報告書が主な焦点となっています。この報告書は、いくつかのセクションに分かれています。

エンジニアリングチームの生産性が向上しており、プルリクエストの中央値が33%増加し、開発者一人あたりのコード行数が76%増加しています。中規模のチームでは、出力が89%増加しています。

AIツールの採用が進んでおり、特定のパッケージやSDKが市場シェアでリードしています。報告書では、AIメモリパッケージやSDKの大幅な成長が強調されています。

AIモデルのダウンロード数では、OpenAIが市場をリードしていますが、Anthropicも急速に存在感を増しています。OpenAIとAnthropicのダウンロード比率は大きく縮小しています。

さまざまなAIモデル（GPT-5やClaudeなど）の性能を比較すると、速度や効率に違いが見られます。いくつかのモデルは、より迅速に応答を生成し、高いスループットを実現しています。

最近の研究論文では、効率的なアーキテクチャや長いコンテキストタスクを処理する方法に関する進展が議論されています。反射的なプロンプトの進化や強化学習フレームワークなどの革新が、AIの能力向上に寄与する可能性があることが強調されています。

この要約は、AIソフトウェア開発におけるトレンドや発見をまとめており、生産性の向上、ツールの採用、モデルの性能、そして進行中の研究についての重要なポイントを示しています。

グラフィックスAPI、シェーダーフレームワーク、ドライバーの複雑さは年々増しており、パイプラインステートオブジェクト（PSO）キャッシュの過剰なサイズなどの問題を引き起こしています。この投稿では、APIの複雑さを減らすことで、GPUとのインタラクションを簡素化する必要性を訴えています。

まず、歴史的な背景として、約10年前にDirectX 12やVulkanといった新しい低レベルのグラフィックスAPIが登場しました。これらは開発者にGPUリソースへのより大きな制御を提供することを目的としており、高いパフォーマンスを求めるニーズから生まれました。しかし、これらのAPIは主要なゲームエンジンで期待されるパフォーマンス向上を必ずしも実現できず、反応は様々でした。

次に、APIの進化についてですが、グラフィックスプログラミングは低レベルのプログラマーと高レベルのプログラマーという二つの役割に分かれました。現代のAPIは高度ではありますが、PSOの爆発的増加といった問題に直面しており、これが大きなローカルキャッシュやゲームの読み込み時間の遅延を引き起こしています。

また、現代のGPUは大きく進化しており、古いAPI設計はますます時代遅れになっています。現在のハードウェアは、バインドレスリソースや改善されたメモリ管理といった機能をサポートしていますが、古いAPIはこれらを十分に活用できていません。

この投稿では、もし今日新しいグラフィックスAPIを設計するなら、過去のハードウェアの制約に伴う不必要な複雑さを取り除き、はるかにシンプルなものになるだろうと提案しています。

最後に、現在のAPI設計は依然として古いメモリ管理の慣習に依存しており、効率の悪さを招く可能性があります。著者は、GPUアーキテクチャの進歩を反映した、より直接的なGPUメモリ管理のアプローチを支持しています。

全体として、このテキストは、現代のハードウェアの能力により適したグラフィックスAPIを再考し、簡素化する必要性を強調しています。古い設計による課題に対処することが求められています。

TLA+モデリングのポイントをまとめます。

まず、モデルはシンプルに保つことが重要です。基本的なコアモデルから始め、必要に応じてコンポーネントを追加します。システム全体ではなく、特定の動作に焦点を当てましょう。

次に、実装よりも仕様を重視します。モデルは、何が真でなければならないかを示す形で記述し、実現方法については触れないようにします。不要な変数は避け、値を保存するのではなく導出することを目指します。

プロセスが合法的に観察できる情報のみをアクセスするように確認し、分散モデリングにおける一般的なエラーを避けることが大切です。

アクションは、正確さが許す限り小さく設定し、プロトコル内の真の相互作用を明らかにします。これにより、同時実行性の理解が深まります。

アクションはガード付きコマンドとして記述し、論理的なステップを明確に表現します。これにより、モデルの理解と保守が容易になります。

システムについて深く考えることも重要です。TLA+を使ってシステムに関する考えを明確にし、失敗やメッセージの順序など、すべての側面を考慮します。

型に関する不変条件を早い段階で明確に記述し、ランタイムバグを避けるようにします。

重要な特性を不変条件として文書化し、常に更新して明確さを保ちます。

システムが最終的に目標を達成し、無限に停止しないことを確認するために、進捗特性をチェックします。

成功したモデルチェックが正しさを保証するわけではないことに注意が必要です。モデルにバグを導入してテストし、実際のシナリオに対処できるか確認します。

最後に、最適化は後回しにします。モデルとモデルチェッカーを分けて、仕様に集中し、明確さを保つことが重要です。

さらに具体的な例や詳細なガイドについては、著者のブログをチェックしてください。

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PornHubは、ハッカーによってプレミアム会員のデータが盗まれた後、ShinyHuntersというギャングからの恐喝に直面しています。このデータ侵害は、2025年11月8日に発生したフィッシング攻撃によって、分析サービスのMixpanelのシステムが侵害されたことによるものです。PornHubは、影響を受けたのは特定のプレミアムユーザーのみであり、彼らのパスワードや支払い情報は安全であると確認しています。

ShinyHuntersは、ユーザーの検索履歴や視聴履歴を含む2億件以上の記録を含む94GBのデータを盗んだと主張しています。また、メールアドレスや動画の活動に関する個人情報も含まれています。このギャングは、身代金が支払われない限り、このデータを公開すると脅迫しています。

Mixpanelは、盗まれたデータが最近の侵害によるものではないと考えており、最後に正当な従業員がアクセスしたのは2023年であると述べています。ShinyHuntersは、今年に入ってから複数の企業に対して侵害を行っており、現在はランサムウェアサービスの開発も進めています。

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DocsRouterは、PDFや画像を扱うプロセスを簡素化するために設計された製品です。この製品は、さまざまなOCR（光学文字認識）やビジョンモデルに接続する単一のAPIを提供します。ユーザーは、コスト、品質、速度に基づいて最適なプロバイダーを選ぶことができ、出力（テキストや表など）を標準化することで、アプリケーションがどのプロバイダーを使用しているかを気にする必要がなくなります。

このツールは、請求書、契約書、医療用フォームなどの重要な文書を扱うチームに特に役立ちます。これらのチームは、古いOCRソリューションに悩まされたり、新しい選択肢に圧倒されたりすることがあります。現在、DocsRouterはREST APIを提供しており、使いやすいSDK（近日中に登場予定）、複数のバックエンドオプション、基本的なルーティングポリシー、異なるプロバイダーの出力を比較するためのデモ機能があります。

開発者は、主に二つの点についてフィードバックを求めています。一つ目は、複数のOCRやビジョンプロバイダーを使用している方々に、現在のソリューションはどのようなもので、DocsRouterのような外部サービスを信頼するためには何が必要かということです。二つ目は、DocsRouterを使用したいか、それとも直接プロバイダーを使い続けたいか、プロバイダーを切り替える柔軟性を持ちながら選びたいかということです。

詳細については、彼らのウェブサイトdocsrouter.comをご覧ください。

Mozillaの新しい方針は、CEOのもとでAIを中心に据えたリーディングソフトウェア企業になることを強調しています。しかし、著者のアレックス・コンタスは、この方向転換が誤りである可能性があると主張しています。彼は、ベルガモット翻訳プロジェクトのような有用で透明性のある機械学習技術と、大規模言語モデル（LLM）の違いを指摘しています。LLMは複雑で不透明なため、ユーザーデータの扱い方を理解するのが難しいのです。

コンタスは、ウェブブラウザはユーザーの代理として機能し、ユーザーの指示を実行するべきだと説明しています。AIを仲介者として導入することは、この関係を変え、AIがユーザー情報をどのように扱っているのかを追跡するのが難しくなります。MozillaはAI機能がオプションであると主張していますが、著者はユーザーがこれらのシステムに影響されていないことをどうやって確認できるのかに懐疑的です。

彼は、変化する市場でのMozillaの relevancyを維持する苦労や、主流ユーザーを引きつけたいという願望を認識していますが、このアプローチが開発者やプライバシー擁護者のコアコミュニティを疎外するリスクがあると指摘しています。一方、彼のブラウザであるWaterfoxは、ユーザーのコントロールと透明性を優先し、LLMを統合しないシンプルでカスタマイズ可能なツールを目指しています。

コンタスはまた、ブラウザプロジェクトにおけるガバナンスの重要性についても言及し、Waterfoxには正式なポリシーと責任があることを強調しています。これは、多くの独立したFirefoxのフォークには欠けている点です。彼は、AIブラウザが人気になる可能性がある一方で、Waterfoxのようなシンプルで信頼できる代替手段の必要性は常に存在すると結論づけています。彼は、ユーザーにサービスを提供することに焦点を当てるべきであり、ユーザーのために決定を下すべきではないと考えています。

このウェブサイトでは、データを収集する自動ボットから保護するために、アヌビスというセキュリティシステムを使用しています。アヌビスは、メールのスパムを減らすために使われるものと似た「プルーフ・オブ・ワーク」システムを採用しており、これによりボットがサイトをスクレイピングすることが難しく、コストもかかるようになっています。この方法は、ボットを特定してブロックするより良い方法を模索している間の一時的な対策です。ユーザーはウェブサイトにアクセスするために、最新のJavaScriptを有効にする必要があります。一部のブラウザプラグインがこのセキュリティ機能に干渉する可能性があるためです。

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GitHubは、ユーザーからのフィードバックを受けて、自己ホスト型のGitHub Actionsに関する料金変更の計画を見直すことにしました。そのため、予定されていた料金変更は延期されますが、ホスティングされたランナーの価格は2026年1月1日から最大39%引き下げられます。

ほとんどのユーザー（96%）は請求額に変化がなく、影響を受ける4%のうち85%はコストが下がります。残りの15%は約13ドルの中間増加が見込まれています。公開リポジトリは引き続きGitHub Actionsを無料で利用できます。また、すべてのActionsワークフローに対して新たに1分あたり0.002ドルの料金が導入され、これは2026年3月1日から自己ホスト型ランナーに適用されます。

自己ホスト型ランナーの体験も改善されており、より良いオートスケーリングオプションや追加のプラットフォームサポートが提供される予定です。これらの変更は、使用状況に応じた料金設定を目指し、個人から大企業まで全てのユーザーに対して信頼性とパフォーマンスを向上させることを目的としています。GitHubは、開発者のニーズに応えるために顧客のフィードバックを重視しています。

著者は仕事でターミナルを使うことを好みますが、簡単な作業のためにSSMSのような複雑なグラフィカルインターフェースを使うことが多く、効率が悪いと感じています。既存のSQLターミナルユーザーインターフェース（TUI）は使いにくく、基本的な機能を理解するためにドキュメントを読む必要がありました。Linuxに切り替えた後、VS CodeのSQL拡張機能を使い始めましたが、何かが違うと感じました。

著者は、lazygitのようにシンプルで楽しいデータベース管理ツールを求めていました。

そこで「Sqlit」を作成しました。これはキーボード操作で動くSQL TUIで、以下のような機能があります。わかりやすいキーバインディング、クエリ編集のためのNeovim風のインターフェース、データベースやテーブル、手続きのブラウジング機能、SQL Server、SQLite、PostgreSQLなどのさまざまなSQLデータベースのサポート、SSHトンネリング、カスタマイズ可能なテーマです。

このツールはPython/Textualで構築されており、lazygit、neovim、lazysqlからインスパイアを受けています。著者は次にどのデータベースアダプターに焦点を当てるべきかフィードバックを求めており、データのクエリを簡単かつ効率的に行えるようにすることを目指しています。詳細はGitHubページで確認できます。

この記事では、UTF-8テキスト処理の速度を向上させる新しいオープンソースソフトウェア「StringZilla」について紹介しています。特に、大文字と小文字を区別しない部分文字列検索において、既存のライブラリであるICUやPCRE2と比較して大幅な速度向上を実現しています。StringZillaは、AVX-512命令を用いたSIMD（単一命令・複数データ）などの高度な技術を活用しています。

UTF-8は、100万以上の文字を表現できる広く使われているテキストエンコーディングですが、可変長エンコーディングやUnicodeの多くの特殊ケースのため、扱いが複雑です。ICUライブラリはUnicode処理において包括的ですが、多くの操作においては遅いという制約があります。StringZillaは、トークン化や大文字小文字の変換、部分文字列検索といった一般的なタスクに対して、より速い代替手段を提供することを目指しています。

性能テストでは、StringZillaはさまざまな操作において、特に大文字小文字を区別しない部分文字列検索において、他の選択肢よりも10倍から150倍速いことが示されています。また、いくつかの高速なソリューションが正確性を犠牲にするのに対し、StringZillaはUnicodeの仕様や実際のデータに対して厳密にテストされており、正確性を維持しています。

StringZillaの手法には、フォールドセーフウィンドウの使用、SIMDプローブの実行、結果の検証が含まれており、複雑なUnicode文字を効率的に処理しながら性能を犠牲にしないように設計されています。著者は、今後さらに多くの言語への対応を強化し、特にARMプラットフォーム向けに性能を最適化する計画を立てています。

全体として、StringZillaは現代のプログラミングニーズにおけるテキスト処理の重要な進展を示しており、特に正確で迅速なUnicode処理を必要とするアプリケーションにおいて大きな価値を提供します。

提供されたリンクは、OpenAIのGPT-Image 1.5モデルに関する情報にアクセスできます。このリンクには、モデルの動作や特徴、使用に関するガイドラインが含まれていると思われます。詳細を理解するには、直接リンクを訪れる必要があります。

現代の世界では、多くの人が何かを求める深い飢えを感じていますが、それが何かを明確に定義できないことが多いです。この感覚は「薄い欲望」に関連しており、これは個人の成長につながらない表面的な欲求です。一方で、「厚い欲望」は、スキルを習得したり、本物の人間関係を築いたりすることで私たちを変えるものです。

消費者向けのテクノロジーはしばしば薄い欲望をターゲットにし、ソーシャルメディアの「いいね」やアプリからの即時の満足感など、迅速な報酬を提供しますが、これにより不安や孤独感が増すことになります。しかし、厚い欲望は時間や努力、コミットメントを必要とし、効率重視の速いペースの世界では魅力が薄れがちです。

この傾向に対抗するために、テキストではパンを焼いたり、手紙を書いたり、友人のために何かを作ったりするなど、厚い欲望を育む活動に参加することを勧めています。これらの行動は世界を変えるわけではありませんが、私たちの生活を豊かにし、本当に大切なものと再びつながる手助けをしてくれます。最終的に「厚い人生」を追求することは、空虚な感覚を追い求めるのではなく、シンプルで意味のある経験の中に満足を見出すことにあります。

ウェブ開発の進化を振り返ると、30年にわたる重要な進展が浮かび上がります。技術、ツール、実践がどのようにこの分野を変えてきたかが示されています。

1990年代の初期、ウェブは創造性のフロンティアとして始まりました。人々はNotepadやHTMLといったシンプルなツールを使ってコンテンツを共有していました。学ぶためにはソースコードや書籍を読む必要があり、ウェブ開発は主に趣味の範囲で、専門的な構造は存在しませんでした。

2000年代には、PHPやMySQLの導入により、動的なウェブサイトの構築が容易になりました。WordPressのようなプラットフォームはウェブ出版を革命的に変え、技術的な知識がないユーザーでも簡単にウェブサイトを作成できるようになりました。AJAX技術の登場により、GmailやGoogleマップのようなウェブアプリケーションが普及しました。

2000年代後半には、Ruby on Railsのようなフレームワークの登場が開発者のアプリケーション構造に変革をもたらしました。これにより、慣習や生産性に重点が置かれるようになりました。Herokuのようなプラットフォームでデプロイが簡単になり、GitやGitHubのようなバージョン管理システムが進化し、共同開発が促進されました。

2010年代には、JavaScriptフレームワークを使用したシングルページアプリケーション（SPA）が登場し、動的コンテンツのニーズに応えました。ES6は現代的なJavaScriptの機能を導入し、BabelやWebpackのようなツールが開発プロセスを簡素化しました。この時代は複雑さと高い期待に特徴づけられ、「JavaScript疲れ」という現象も生まれました。

2010年代後半から2020年代にかけては、TypeScriptが人気を集め、コードの質と開発者の体験が向上しました。Next.jsのようなメタフレームワークはプロジェクトのセットアップを簡素化し、VercelやNetlifyのようなプラットフォームでデプロイがよりアクセスしやすくなりました。

2022年以降、ChatGPTやGitHub Copilotの登場により、開発者のコーディングアプローチが変わりました。これにより、プログラミングがより迅速かつ効率的になりました。AIツールは技術的な役割と非技術的な役割の境界を曖昧にし、ソフトウェア開発の民主化が進みました。

2025年現在、ウェブ開発のツールやプラットフォームは成熟し、アイデアからデプロイまでのプロセスがこれまでになく簡単になっています。創造のためのアクセス可能なプラットフォームとしてのウェブの可能性は依然として強く、AIや技術の進展が続いています。

全体として、ウェブ開発の旅は、より大きなアクセス性、効率性、革新の可能性に向かう傾向を反映しており、ウェブ上での構築の未来に対する楽観的な展望を生み出しています。

Bonsaiは、巨大な世界を作成するためのボクセルエンジンで、最大10億ブロックのサイズをサポートしています。このエンジンでは、広大な距離を一度に見渡すことができ、特定の地点から別の地点までの視界を提供します。また、シェーダーを使用してカスタマイズ可能な手続き型の地形生成機能を備えています。

現在、Bonsaiはアルファ段階（バージョン2.0.0-alpha）にあり、世界生成器やエディターなどのコアシステムが大幅に書き直されています。このエンジンは主にゼロから構築されており、コンパイルにはclang++（バージョン18.1以上）といくつかのシステムヘッダーが必要です。

始めるには、WindowsまたはLinux用の事前ビルドされたバイナリをダウンロードすることができます。また、ソースからビルドすることも可能です。

主な機能としては、先進的なライティング効果、シャドウマッピング、環境光遮蔽を備えたレンダラーがあります。エンジンはホットシェーダーリロード、衝突処理、UIフレームワークをサポートしています。地形生成は完全にプログラム可能で、ノイズ関数やシェーダーのライブラリが用意されています。編集ツールには、形状ライブラリやブラシベースのテクスチャリング機能が含まれています。

ユーザーからは、そのパフォーマンスや機能に感銘を受けたとの声が多く、「魔法のようだ」や「天才的だ」と評されています。

今後の開発では、より良いレンダリング技術、地形機能、アセット管理の改善が望まれています。

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2025年12月16日、アンソニー・エンゾール＝デメオがMozilla CorporationのCEOに就任しました。彼は、重要な時期に会社を率いていたローラ・チェンバースの後を引き継ぎました。Mozillaは、インターネットが進化し、ユーザーの期待が変わる中で、最も信頼されるソフトウェア会社を目指しています。

エンゾール＝デメオは、Mozillaの未来に向けた三つの重要な目標を強調しました。まず一つ目は「ユーザーのコントロール」です。製品は、ユーザーが自分のプライバシーやデータの使用、AI機能を簡単に理解し、制御できるようにする必要があります。二つ目は「透明なビジネスモデル」です。Mozillaは、ユーザーが認識し、価値を感じる正直な収益化戦略に注力します。三つ目は「Firefoxの拡張」です。Firefoxブラウザは、新しいAI機能とともに、信頼できるソフトウェアの広範なエコシステムへと進化します。

Mozillaは、使命と市場のパフォーマンスのバランスを取りながら成功を測定し、自社の価値観に合ったAIへの投資を行い、収益源を多様化する計画です。変化するデジタル環境の中で関連性を保ち、強靭さを維持することを目指し、信頼できるソフトウェアに対する高い基準を守ることにコミットしています。エンゾール＝デメオは、未来に対する期待とMozillaの方向性への自信を表明しました。

最近の研究は、脳内の血流が増加することが必ずしも神経活動の増加を示すわけではないという長年の信念に挑戦しています。ミュンヘン工科大学とフリードリッヒ・アレクサンダー大学の研究者たちは、約40％のケースで、fMRI信号が高いときに脳の活動が減少していることがあると発見しました。また、活動が増加している領域では、逆に信号が低くなることも観察されました。これは、脳の活動が増えると必ず血流も増えるという仮定に反しています。

この研究では、40人の健康な参加者が、精神的な計算などのタスクを行いながら、最新のMRI技術を用いて実際の酸素消費量を測定しました。その結果、一部の脳領域は同じ血液供給から酸素をより効率的に利用しており、より多くの血流を必要としないことが示されました。

これらの発見は、うつ病やアルツハイマー病などの脳の障害の解釈に影響を与えます。血流の変化が神経活動を正確に反映しない可能性があるためです。研究者たちは、従来のMRIと定量的な測定を組み合わせることで、脳のエネルギー使用をよりよく理解できると提案しています。これにより、さまざまな脳の状態に対するより正確な洞察が得られる可能性があります。

PURRTRANは、コーディング中に猫が手伝ってくれたらいいなと思う開発者のために設計されたプログラミング言語です。この言語はFORTRANを現代化し、Hexというユニークなコーディングアシスタントを含んでいます。Hexは仮想の猫で、プログラマーがより効果的にコードを書く手助けをします。

Hexは、ターミナルの中に住む黒猫で、コーディング体験を向上させます。彼はあなたのコーディングスタイルを学び、あなたが離れている間にコードを書くこともできますが、世話が必要です。Hexには食事、清潔さ、愛情という三つのニーズがあります。これらのニーズが満たされないと、彼は不満を感じたり、「死んで」しまうこともあります。特定のコマンドを使って、Hexに餌を与えたり、遊んだり、掃除をしたり、しつけをすることができます。

PURRTRANは、数値計算のための現代的な構文を特徴としており、FORTRANの基本要素を保持しています。また、「リターボックス」と呼ばれるメモリ管理の独自の機能があり、毎日空にしなければなりません。Hexはあなたのコーディングパターンを観察し、スタイルに基づいた提案を行うことで生産性を向上させます。あなたが離れている間に、ノートパソコンが十分に温かければ、彼はコードを変更することもできます。

内蔵のリンターは、コードを保存する際にエラーをチェックし、フィードバックを提供します。また、ZoomiesJITコンパイラは、Hexの状態やその他の条件に基づいて、実行時にコードを最適化します。

ただし、Hexにはいくつかの制限があります。彼は時々姿を消すことがあり、あなたが「好き」ではない場合は手伝ってくれないこともあります。また、彼は毎日特定の時間しか働かず、過剰に餌を与えると生産性が低下することがあります。Hexの内部状態を直接評価する方法はなく、彼のフィードバックに基づいて行動を解釈する必要があります。

全体として、PURRTRANはプログラミングと遊び心を組み合わせており、特に猫好きにとってコーディングをより楽しい体験にしています。