POSSE（自サイトで公開し、他所で配信する）とは、コンテンツを共有する方法の一つで、まず自分のウェブサイトに公開し、その後他のプラットフォーム（ソーシャルメディアなど）でリンクやコピーを共有することを指します。このアプローチにより、コンテンツの管理が可能になり、所有権を確保し、元の作品への直接リンクを提供できます。

主な利点としては、まず自サイトに投稿することで所有権を維持でき、第三者サービスに依存することを避けられます。また、元のコンテンツにリンクを戻すことで検索性やランキングが向上し、他の人が作品を見つけやすくなります。さらに、友人たちが好むプラットフォームでつながりながら、メインコンテンツに誘導することができます。

POSSEを実践するには、コンテンツを作成する際に、選んだソーシャルメディアプラットフォームでも共有し、元の投稿にリンクを戻すことが重要です。手作業を減らすためにプロセスを自動化し、ユーザーにとってシームレスな体験を提供することも推奨されます。

POSSEに適したプラットフォームには、Twitterがあり、自サイトからの更新を共有するのに一般的です。Facebookは手動または半自動での共有に利用できます。MediumやWordPressは、APIやインポート機能を通じて投稿をサポートしています。

他の概念としては、COPE（一度作成し、どこでも公開する）があり、これは元のソースなしで複数のプラットフォームに直接投稿することに焦点を当てています。また、PESOS（外部サイトに投稿し、自サイトに配信する）は、最初にソーシャルメディアに投稿し、その後自サイトに移す方法で、POSSEの所有権の利点が欠けています。

POSSEは、コンテンツの管理を維持しつつ、オーディエンスが好むプラットフォームでのエンゲージメントを重視しています。この方法は、オンラインコンテンツの個人所有を提唱するインディウェブ運動の一部でもあります。

著者は、テリー・プラチェット卿のファンであり、彼の小説「ゴーイング・ポスタル」に触発されて、自身のブログに「X-Clacks-Overhead HTTPヘッダー」という特別な詳細を追加しました。このヘッダーは、著者を称えるためのもので、「GNU Terry Pratchett」というメッセージを送ります。ブログはCloudflare Pagesでホストされており、特定のファイルを通じてカスタムHTTPヘッダーを設定することができます。このヘッダーは、サイトの静的資産やHTMLに対するすべてのリクエストに含まれています。パフォーマンスや機能を向上させるものではありませんが、著者はこのような小さな工夫がインターネット体験を豊かにすると考えています。

要約がありません。

この記事では、ダフト・パンクの曲「ハーダー、ベター、ファスター、ストロンガー」のテンポについて取り上げています。この曲のテンポは一般的に123 BPM（分あたりの拍数）とされていますが、著者のジョン・スカロは実際のBPMは123.45であると主張しています。これは、バンドの遊び心によるものかもしれないと示唆しています。

スカロは、自身が開発したアプリを使って音楽のテンポを正確に分析する方法を説明しています。多くのテンポ検出ツールは精度に欠けることがあるため、彼は手動でBPMを測定するプロセスについて詳しく述べています。この方法では、曲の中の二つの明確なポイントの間の拍を数えます。

彼の分析によると、テストした曲の両方のバージョンは、非常に近いテンポである123.45を示しています。また、ダフト・パンクが曲を制作した当時に使用していた技術が、そんなに正確なBPM測定をサポートできたかどうかも探求しています。彼は、彼らの使用していたツールの一つであるLogicが小数点以下四桁の精度をサポートしていたことに言及しています。

最終的に、彼は123.45という特定のBPMがダフト・パンクによる意図的なジョークであり、リスナーが発見するための隠れた詳細である可能性があると結論づけています。

RP2350は、2024年8月にRaspberry Piから発表された新しいマイクロコントローラーです。このマイクロコントローラーには、セキュアブート機能をテストするためのチャレンジが含まれています。このチャレンジは2025年1月に終了し、セキュアブートプロセスに対する5つの異なる攻撃方法が明らかになりました。攻撃方法には、フォールトインジェクションやダブルグリッチなどが含まれています。この講演では、これらの攻撃の詳細や、どのようにしてセキュアブートを回避するのか、そしてチップのセキュリティを強化するために得られた教訓について説明します。

RP2350には、これらの攻撃に対する内蔵の保護機能がありますが、実際のテストでは脆弱性が見つかりました。Raspberry Piが推進するオープンなセキュリティエコシステムは、透明性と研究者との協力を促進し、今後の改訂版でチップのセキュリティを向上させることを可能にしました。この講演は、チップ設計者や製造業者、趣味で取り組む人々、ハッカーにとって重要であり、透明性を通じたセキュリティの重要性を強調しています。

IPv6は、1990年代にIPアドレスの枯渇を懸念して導入されたIPv4の後継です。IPv6は、アドレス空間を43億から340兆兆以上に大幅に拡大し、インターネットの将来に備えることを目的としました。しかし、その可能性にもかかわらず、現在のインターネットユーザーの半数未満がIPv6を利用しています。

この普及の遅れの一因は、IPv6がIPv4に対して大きな改善を提供しなかったため、多くの人が古いプロトコルを使い続けていることです。また、ネットワークアドレス変換（NAT）の導入により、複数のデバイスが1つのIPv4アドレスを共有できるようになり、既存のシステムがより効率的になったことで、IPv6の必要性が遅れました。

専門家たちは、IPv6が期待通りにIPv4を置き換えなかったものの、インターネットが壊れることなく成長するのを可能にしたと主張しています。IPv6の設計は、モバイルネットワークやモノのインターネットなど、さまざまな分野での革新を支援しています。

課題はあるものの、現在、一部の組織はIPv4アドレスがますます希少になる中で、IPv6への移行計画を策定することが奨励されています。しかし、新しい技術やネットワークアーキテクチャへのアプローチが登場する中で、IPv6の重要性は薄れているかもしれません。

要約がありません。

著者は、プログラムのプロファイリングにおいてデバッガーでのCtrl-Cの使用が効果的であることを振り返っています。特に単純な問題に対して有用であると認識しています。最初はこの方法に懐疑的でしたが、一般的な問題に直面している人々にとっての有用性を理解しました。

テキストでは、二つの主な例が挙げられています。

一つ目は「プログラムの起動が遅い」ケースです。著者は、Ctrl-Cを使ってコールスタックを確認することで、JSONパーサーが起動時間を長くしていることを発見しました。この問題を解決するために、パーサーを変更するか、コードを最適化することにしました。

二つ目は「リンカーのパフォーマンス」に関するものです。著者は、より高速なリンカーに切り替えた際にgdbのパフォーマンスが遅くなる問題に直面しました。デバッグ中にCtrl-Cを使用することで、異なるリンカー間のDWARFデータ処理に関連する問題を特定しました。

著者は、Ctrl-Cによるプロファイリングがシンプルであり、単純な問題に対してはしばしば効果的である一方で、小さなパフォーマンスの変化やマルチスレッド環境での問題を捉えられない可能性があることを強調しています。

結論として、Ctrl-Cによるプロファイリングは、手間が少なく実用的なデバッグ手法として推奨されており、より複雑なプロファイリングツールと比較して驚くべき結果をもたらすことが多いと述べています。著者は、時にはシンプルな方法が洗練された解決策よりも効果的であることがあると示唆しています。

要約がありません。

著者は2026年を「Linuxデスクトップの年」と宣言しています。彼らは3ヶ月以上Windowsを使っておらず、コンピュータのドライブをLinux、特にFedoraに切り替える予定です。著者はWindows 11にますます不満を感じており、Microsoftの更新やデザインの選択が原因でWindowsが劣化していると考えています。一方で、Linuxは改善されており、日常的なユーザーにも適していると感じています。Linuxはより良い体験を提供し、システムリソースを効率的に使えるからです。また、著者は自分のLinux環境をカスタマイズできることや、言語モデルを自分で統合できる点を評価しています。さらに、Linuxのエラーメッセージが透明性があり理解しやすいことも気に入っています。

Cadovaは、3Dモデルを作成するためのSwiftライブラリで、特に3Dプリントに特化しています。従来のCADツールに代わるコーディングベースのアプローチを提供し、ユーザーはSwiftのプログラミング機能を使って正確なモデルを作成できます。

主な特徴として、モデルは完全にSwiftで記述されているため、管理や再利用が容易です。また、macOS、Windows、Linuxの各プラットフォームで動作します。新しいユーザー向けのガイドや、Wikiに詳細なドキュメントも用意されています。

例として、Cadovaの機能を使って異なるサイズの六角レンチホルダーを作成する方法が示されています。

関連プロジェクトには、macOS用の3MFビューワーであるCadova Viewerや、カスタマイズ可能なねじ部品を作成するためのライブラリHelicalがあります。

現在、Cadovaはプレリリース段階にあり、変更が続いています。ユーザーは今すぐ使用を開始でき、フィードバックも歓迎されています。

プロジェクトはオープンで、ユーザーはGitHubで問題を報告したり、改善案を提案したりできます。

CadovaはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、公式ドキュメントやコード例を参照してください。

要約がありません。

著者は、現場やエッジデバイスで使用するための地図タイル、ルーティング、検索機能を備えた自己ホスト型のオフライン地図ツール「Corviont」を開発しています。

主な機能には、ローカルベクタタイル（PMTilesを使用）、ローカルルーティング（Valhallaを使用）、オフラインのジオコーディング・検索機能（SQLite Nominatimを使用）、そしてMapLibreから接続されたローカルサービスのユーザーインターフェースがあります。

初期設定が完了すると、Corviontは外部APIを呼び出すことなく完全にオフラインで動作します。著者は、デバイス上で地域データセットを更新する機能の追加も検討しています。

オフライン地図、ルーティング、検索の重要性や、ユーザーが直面しているハードウェア、フリートサイズ、更新スケジュール、地域、展開方法に関する課題についてのフィードバックを求めています。

詳細情報については、デモ、自己ホスティングガイド、ドキュメントへのリンクがあります。

求人情報には勤務地を明記する必要があります。リモートワークの場合は「REMOTE」、特定の国でのリモートワークには「REMOTE (US)」、リモートワークが許可されていない場合は「ONSITE」と記載してください。求人を投稿できるのは採用を行っている企業の従業員のみで、リクルーターや求人掲示板は利用できません。また、企業ごとに投稿は一つまでとし、あまり知られていない企業の場合は、簡単な説明を添えることが求められます。

求人情報は、企業が実際に採用活動を行っていて、応募者に対して返答をする場合のみ投稿してください。コメントをする際には、求人情報に対する不満を述べないようにしましょう。読者は、本当にその仕事に興味がある場合のみメールを送るべきです。求職者は、さまざまなリンクされたウェブサイトでさらに役立つリソースを見つけることができます。また、「誰が雇われたいか？」という関連スレッドもあり、求職者向けの情報が提供されています。

現代物理学や一般的な物理学について、学部生に適した包括的な概要を提供する書籍の推薦が紹介されています。

まず、著者や書籍の提案があります。ジョン・ダーク・ワレッカのシリーズは、ワールドサイエンティフィック出版から出版されており、古典力学、量子力学、一般相対性理論など、現代物理学のさまざまなトピックをカバーしています。ロバート・スプルールの著書「現代物理学」は、ドーバーから出版されていますが、やや古くなっているとされています。S.H.パティルの「現代物理学の要素」は、シュプリンガーから出版されており、現代的で最新の内容です。

著者は、これらの書籍を使って学んだり教えたりした経験についてのフィードバックを求めています。また、同様の内容を扱った他の書籍や、必要な数学的背景を提供する書籍の提案にも興味を持っています。

個人的な推薦として、著者はソビエト時代の「イワノフによる物理学の基礎」が全体像を把握するのに非常に役立つと感じています。

全体として、このテキストは、明確で数学的に厳密であり、初心者に適した質の高い物理学の教科書を探していることを示しています。

ヤセミン・サプラコグルの「嗅覚が私たちの内面を導く方法」という記事では、人間の嗅覚の複雑な性質と、それが感情や記憶とどのように結びついているかが探求されています。

嗅覚の理解について、科学者たちは匂い分子が鼻に入って脳内の神経によって処理され、嗅覚が形成される仕組みを明らかにしつつあります。匂いは感情や記憶と強く結びついており、例えば青いトマトの香りは子供時代の思い出を呼び起こすことがあります。このように、嗅覚は非常に個人的で感情的なものであることが示されています。

嗅覚は私たちの最も古い感覚の一つですが、歴史的には人間は嗅覚が劣っていると考えられていました。この誤解は19世紀後半に生まれましたが、最近の研究によってその見方は見直されています。新しいデータベースや研究が進められ、さまざまな分子が人間にどのように匂うかを理解する手助けとなり、嗅覚が以前考えられていたよりも洗練されていることが明らかになっています。

嗅覚の情報は、視床を経由せずに脳の感情や記憶の中心に直接伝わります。このため、匂いに対して強い感情的反応が引き起こされます。また、嗅覚の知覚は個人によって大きく異なり、個人の経験や文化的背景に影響されます。このばらつきは嗅覚の理解を深めるために研究されています。

将来的には、研究者たちは健康に関連する微妙な匂いを検出できるデジタル「鼻」の開発に取り組んでおり、嗅覚を失った人々の生活の質を向上させる手助けをすることを目指しています。

要するに、嗅覚は私たちの感情や社会生活において重要な役割を果たしており、進行中の研究がその複雑さや潜在的な利点を明らかにしています。

Linuxカーネルのセキュリティプロセスについて、特にLinuxカーネルセキュリティチームが報告されたセキュリティバグにどのように対処するか、またこのチームとCVE（共通脆弱性と露出）チームとの違いについて説明します。

カーネルセキュリティチームは、報告されたセキュリティ問題に迅速に対応し、公開発表を行わずに修正を目指します。彼らは独立して運営され、報告はプレーンテキストのメールのみで受け付けています。

潜在的なセキュリティバグを報告する際は、ユーザーは添付ファイルや暗号化なしのシンプルなプレーンテキストメールを送信する必要があります。特定の分野に専門知識がない場合、セキュリティチームはサブシステムのメンテナを関与させることがあります。

バグが報告されて対処された後、その修正は7日以上の禁止期間なしにカーネルに統合されます。カーネルセキュリティチームはこれらの修正を発表せず、CVEチームが後にCVEの割り当てを行います。

セキュリティチームは修正を発表したり、事前発表リストを維持したりしません。すべてのバグ修正は平等に扱われ、どのバグも潜在的なセキュリティ問題となる可能性があります。

カーネルセキュリティ問題の報告プロセスは、2005年に中央集権的なメールエイリアスが設立されて以来進化してきました。これにより、コミュニケーションが円滑になりました。

ハードウェア関連のセキュリティ問題については、特別な暗号化されたメールリストが使用されることがあり、限られた禁止期間が設けられることもありますが、このプロセスは煩雑だと見なされています。

全体として、Linuxカーネルのセキュリティポリシーは、既知のバグを迅速に解決し、特定の脆弱性に関するユーザーのプライバシーを維持することを重視しています。これは、Linuxがさまざまなシステムでどのように使用されているかの複雑さと変動性を反映しています。

イギリスの企業スペースフォージは、宇宙で半導体を生産する小型工場の立ち上げを進めています。この工場では、約1,000℃に達する炉を成功裏にテストしました。この高温は、高品質な材料を作るのに最適です。宇宙で作られた半導体は、地球で作られたものよりも最大で4,000倍純度が高くなる可能性があります。これは、無重力や真空といった宇宙特有の条件が汚染を防ぐためです。

この企業のミニ工場は、スペースXのロケットで打ち上げられ、現在、システムのテストが行われています。将来的には、10,000個のチップを生産できる大規模な工場を建設する計画です。材料を安全に地球に持ち帰るために、プライドウェンという熱シールドのテストも行う予定です。

専門家たちは、宇宙での製造が地球上の人々に利益をもたらす製品につながる有望な分野であると考えています。他の企業も、さまざまな用途のために宇宙での機会を探求しています。

Jankは、ClojureとC++の特徴を組み合わせたプログラミング言語です。JankはJVMではなくLLVM上で動作し、JavaではなくC++との相互運用性を持っています。この言語は、使いやすさ、対話性、効率性を重視しており、関数型プログラミングや不変性に焦点を当てています。

Jankの主な特徴には、すべての組み込みデータ構造が永続的で変更できない「不変データ」、関数が副作用を持つことができるが元のデータを変更しない「関数型スタイル」、C++コードとのシームレスな統合を可能にする「C++との相互運用性」があります。

現在、Jankは初期開発段階（アルファ版）にあります。詳細については、ドキュメントやJankに関する書籍を参照することができます。

プロジェクトのスポンサーシップの機会もあり、個人や企業は月額25ドル以上でスポンサーになることができ、名前やロゴを掲載することができます。

最近のニュースとしては、Clojure Conj 2023などのイベントや、言語に関するさまざまな議論が行われたことが挙げられます。

私たちは、大規模言語モデル（LLM）が非常に長いプロンプトを処理する新しい方法を探求しています。それが再帰的言語モデル（RLM）です。この手法により、LLMは長いプロンプトを小さな部分に分解し、効果的に分析することができます。私たちの研究結果は、RLMが通常のモデルが処理できるよりもはるかに長い入力を管理できることを示しています。また、短いプロンプトの場合、RLMは標準のLLMや他の長文コンテキスト技術と比較して、応答の質を大幅に向上させる一方で、使用あたりのコストも同等かそれ以下であることがわかりました。

この記事では、再帰関係を扱うプログラミングの課題に対処するためのシンプルなJITコンパイラの作成について説明しています。著者は、操作を一つ一つ解釈するのではなく、パフォーマンスを向上させるためにそれらを機械語にコンパイルすることを選びました。

この課題は、初期項から始まり、一連の操作（加算、減算、乗算、除算）を適用して次の項を計算する再帰関係を定義することです。JITコンパイラを使用することで、プログラムは操作をネイティブな機械語に変換し、ハードウェアが効率的に実行できるようになります。

現代のオペレーティングシステムは、メモリをさまざまな権限（読み取り、書き込み、実行）で保護しています。著者は、実行可能なコードのためにメモリを割り当てるためにmmap()（WindowsではVirtualAlloc()）を使用しています。メモリの権限は、POSIXシステムではmprotect()、WindowsではVirtualProtect()を使って調整されます。

JITコンパイラは、機械語命令のためのバッファを構築します。コードはアセンブルされ、このバッファに挿入され、実行可能にされます。コンパイラは、関数の引数や戻り値のために特定のレジスタを使用し、System V AMD64 ABI呼び出し規約に従います。

著者は、操作のための機械語を生成するためにアセンブラを使用し、このコードをバッファに挿入します。操作は、JITコンパイルされた関数に渡された値に対して実行されます。コードを生成した後、バッファは実行可能に仕上げられ、関数ポインタが呼び出されて定義された再帰関係に基づいて値が計算されます。

全体として、この記事はJITコンパイラの基本、メモリ管理や命令生成についての洞察を提供し、パフォーマンス向上のためにコードをコンパイルする利点を強調しています。

高度なスクリプトフレームワーク（ASF）は、従来のVBA（Visual Basic for Applications）を強化する強力なツールです。現代的なスクリプト機能を追加することで、ユーザーは外部コンポーネントなしでより複雑なスクリプトを書くことができ、既存のOfficeアプリケーションに簡単に統合できます。

ASFの主な特徴には、第一級関数、クロージャ、配列、オブジェクトなどの現代的な言語機能が含まれています。これにより、複雑なロジックの記述と管理が容易になります。また、ASFはVBA上で直接実行されるため、コンパクトなインタープリタを使用し、セットアップが簡単で互換性の問題を減らします。

ASFは、制御フロー文（if、for、while）や配列メソッド（map、filter、reduce）、文字列操作関数など、さまざまなプログラミング構造をサポートしています。さらに、内蔵の正規表現エンジンにより、高度な文字列処理機能も提供されます。フレームワークは生成されたコードを簡単に検査・デバッグできる設計になっており、開発体験を向上させます。また、ユーザーはASFスクリプト内で既存のVBA関数をシームレスに呼び出すことができます。

ASFを使用するには、特定のモジュールをVBAプロジェクトにインポートし、簡単なコマンドでスクリプトをコンパイルして実行できます。例えば、配列をカスタム関数で変換したり、複数の配列操作を連鎖させたり、文字列の置換や連結を簡単に行うことができます。

ASFには信頼性を確保するための包括的なテストスイートが含まれており、ユーザーは問題を報告したり機能を提案することで貢献できます。ASFはMITライセンスの下で公開されており、さまざまな用途で利用可能です。

このように、ASFはVBAスクリプトを現代化し、Officeエコシステム内での効率的で強力なコード開発を可能にします。

QRコードをスキャンすると、ベッドからコーディングができるウェブ端末にアクセスできます。このモバイルフレンドリーな端末は、Cloudflare Quick Tunnelを使って設定されており、ポートフォワーディングは必要ありません。ご意見をお待ちしています！

要約がありません。

仕事を探している方は、以下のフォーマットで情報を共有してください。

所在地： リモート勤務： 転居の意欲： 使用技術： 履歴書： メールアドレス：

仕事を探している個人のみが投稿してください。エージェンシー、リクルーター、求人情報サイトの投稿は許可されていません。

読者の方は、求人の機会については提供されたメールアドレスにのみ連絡してください。

これらの投稿は、wantstobehired.comで見ることができます。

コンピュータ科学者がビジネススクールの授業で音声AIを使った口頭試験についての洞察を共有しました。この取り組みは、学生が洗練された書面を提出できる一方で、自分の考えを口頭で説明するのが苦手であることに気づいたことから始まりました。

この問題に対処するために、ElevenLabsの音声AIを使って口頭試験を実施しました。このAIは学生への質問の運営を効率的に行うことができました。試験は二部構成で、学生のプロジェクトについての議論と、授業のケーススタディに関する質問への回答が含まれていました。

主な発見としては、AIシステムのコストが36人の学生に対してわずか15ドルであり、従来の採点方法に比べて大幅なコスト削減が実現されたことが挙げられます。従来の方法では30時間の人間の時間が必要でした。また、学生はAIの声に威圧感を感じ、質問のスタイルが難しいと感じたため、今後の試験ではペースやトーンの調整が必要だとされました。AIからのフィードバックは人間の採点者よりも構造的で実行可能なものであり、強みと弱みを明確に示していました。学生のパフォーマンスを分析した結果、特に実験に関するトピックで教育のギャップが明らかになり、カリキュラムの見直しが促されました。

全体として、学生は従来の試験を好む傾向がありましたが、多くの学生がAI形式が理解度を効果的に試すものであると認めました。この実験は、AIがスケーラブルで意味のある評価を作成し、リアルタイムでの推論や理解を促進する可能性を示しました。今後の改善点としては、AIの対話スタイルの洗練、質問の提示方法の向上、公平な採点の確保が挙げられています。

著者は、基本的な会計を理解することの重要性を強調しています。これは数学や科学と同様に重要な分野です。しかし、多くの会計士が自分の仕事を明確に説明するのに苦労しており、複雑な専門用語を使うことが多いと指摘しています。

著者は会計をグラフ理論に例え、口座をノード、取引をそれらを結ぶエッジとして簡素化しています。この方法により、資金の流れや口座の残高を視覚化することができます。各口座は初めにゼロの残高から始まり、取引によって入金や出金に応じて残高が調整されます。

重要な概念には、取引と口座があります。取引はグラフ内のノード（口座）間のエッジとして表現されます。また、バランスを取るために、各取引は二重に記録され、合計残高がゼロのまま保たれます。これにより、正確性を確認することができます。

さらに、この記事では損益計算書（P&L）と貸借対照表をグラフから導き出す方法が説明されています。P&Lは一定期間の収益と費用を示し、貸借対照表は会社が所有している資産と負債を要約します。

P&Lは収益性を示し、貸借対照表は会社の現在の財務状況を示します。これらの概念を理解することで、起業家は財務をより良く管理し、投資家と効果的にコミュニケーションを取ることができます。

全体として、著者はコンピュータサイエンスのバックグラウンドを持つ人々に会計をわかりやすくし、よりアクセスしやすく直感的にすることを目指しています。

アドベンチャー751は、1980年代初頭にCompuServeで提供されていたクラシックなCrowther/Woodsアドベンチャーゲームの人気バリエーションです。このゲームでは、プレイヤーが魔法の洞窟を探検しながら、ドラゴンなどの危険を避けるファンタジーアドベンチャーの要素が組み合わされています。

アリゾナ大学は初期のコンピュータ技術において重要な役割を果たしました。1958年にはアナログコンピュータラボを設立し、その後アナログとデジタルの要素を組み合わせたハイブリッドコンピュータを開発しました。特にASTRACシリーズは、空軍やNASAのための高度な計算を支援するプロジェクトとして知られています。

1960年代後半、大学の学生たちはタイムシェアリング会社を設立することを検討し、これが最終的にJeff Wilkinsと彼の同僚によるCompuServeの設立につながりました。CompuServeは急速に成長し、タイムシェアリングサービスを提供し、1970年代後半にはパーソナルコンピュータの人気に適応しました。

Wilkinsは1978年にMicroNETを立ち上げ、マイクロコンピュータユーザーをつなげるさまざまなサービスを提供しました。その中にはゲームも含まれていました。CompuServeのゲームカタログには「スタートレック」や「アドベンチャー」などの人気タイトルがあり、収益の大幅な成長をもたらしました。

デビッド・ロングによって1970年代後半に開発されたアドベンチャー501は、後にCompuServeに売却されました。このバージョンは、以前のものに比べてゲームメカニクスやパーサーが改善されています。

ゲームにはさまざまなパズルや宝物が含まれ、洞窟から森までの独特な環境が組み合わさっています。アドベンチャー751は、予期しない出口や隠された宝物などの遊び心あふれる要素を持つ巧妙なデザインが特徴です。このゲームは保存され、現在もプレイ可能で、クラシックなインタラクティブフィクションやゲーム保存の取り組みに対する関心を再燃させています。

1996年6月にアンドリュー・トリッジェルとポール・マッケラスによって発表された「rsyncアルゴリズム」という報告書は、遅い通信リンクで接続された二台のコンピュータ間でファイルを効率的に更新する方法を紹介しています。

rsyncアルゴリズムの目的は、一方のコンピュータのファイルをもう一方のコンピュータのファイルと同一にすることです。全てのデータを転送するのではなく、異なる部分だけを転送することに重点を置いています。

このアルゴリズムは、ソースファイルの中でデスティネーションファイルと一致する部分を特定し、異なる部分だけを送信します。ローリングチェックサム技術を使用して、両方のファイルを同じ場所に置かなくても、迅速に一致するブロックを見つけることができます。

手順としては、まずデスティネーションファイルを固定サイズのブロックに分割します。次に、アルゴリズムはこれらのブロックのチェックサムを生成し、それをソースマシンに送ります。ソースマシンは、受け取ったチェックサムを使って一致するブロックを探します。そして、異なる部分だけがリンクを通じて送信されるため、転送されるデータ量が減ります。

このアルゴリズムは、ファイルが似ている場合に最も効果的ですが、かなり異なるファイルでもうまく機能します。また、ファイルを更新するための通信には一回の往復だけで済むため、遅延を最小限に抑えます。

報告書には、rsyncメソッドと従来のファイルコピー方法を比較したテスト結果が含まれており、特に小さな変更がある大きなファイルにおいて、データ転送が大幅に削減されることが示されています。

rsyncツールは実装されており、ダウンロード可能で、UNIXコマンドのrcpに似たユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しています。

要するに、rsyncアルゴリズムは、必要な差分だけを送信することで、遅い接続でもファイルを同期させる賢い方法であり、ファイルの更新をより迅速かつ効率的に行うことができます。

この記事では、CおよびC++におけるクロージャのパフォーマンスベンチマークについて、新しいテストカテゴリを導入しながら探求を続けています。特に、Cにおけるさまざまな関数タイプのパフォーマンスを評価し、追加の引数が速度に与える影響に焦点を当てています。

最近のベンチマークは、異なる関数タイプにおけるパフォーマンスデータをより正確に得るために、150回の繰り返しで実施されました。新たに導入された関数カテゴリには、通常の関数、ポインタを使用する通常の関数（ロゼッタコード）、静的変数を使用する通常の関数、スレッドローカルな通常の関数が含まれています。静的変数を使用する関数はスレッドセーフではありませんが、スレッドローカルな関数はスレッドセーフです。

パフォーマンスに関する洞察として、異なる関数タイプ間には顕著なパフォーマンスの違いがあり、特に通常の関数とポインタを使用する関数を比較した際にその差が際立ちます。整数のような直接的な変数アクセスを使用することで、速度が大幅に向上することが確認されました。また、ラムダ（関数のような構造体）は、そのカプセル化と型の保持により、最も優れたパフォーマンスを発揮します。

静的変数とスレッドローカル変数にはパフォーマンスのオーバーヘッドがあり、通常の関数と比較すると特に顕著です。スレッドローカル変数を使用すると、実行速度がさらに遅くなる傾向があります。GNUのネストされた関数はパフォーマンスが悪く、標準コンパイラへの統合について疑問を投げかけています。

最終的な結論として、ラムダと提案されたキャプチャ関数が最も優れたパフォーマンスを提供することが示されています。型消去（型情報を隠すこと）はCにおいてパフォーマンスコストを引き起こす可能性があります。この記事は、クロージャに関する特定のアプローチが存在する一方で、それらはしばしば速度に影響を与えるトレードオフを伴うことを示唆しています。

全体として、この記事はCプログラミングにおける関数設計の重要性を強調し、従来の方法に対するラムダ関数の利点を浮き彫りにしています。

要約がありません。

TinyTinyTPUは、GoogleのTPU（テンソル処理ユニット）アーキテクチャの小型教育用実装で、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）向けに設計されています。このシステムは、行列の掛け算を行うための2×2のシストリックアレイを備えており、4つの処理要素を使用して多層MLP（多層パーセプトロン）の推論をサポートします。

このシステムの主な特徴には、効率的なデータフローを実現するための2×2シストリックアレイがあり、活性化、正規化、量子化といった後処理ステージも含まれています。また、Basys3 FPGAボード上で動作し、Xilinx Artix-7を使用しています。リソース使用量は、約1,000のLUT（論理ユニット）、1,000のフリップフロップ、8つのDSPスライスを利用し、推定ゲート数は25,000です。

TinyTinyTPUの構成要素には、データが水平方向（活性化）と垂直方向（部分和）に流れるシストリックアレイ、タイミング効率を高めるための対角波前読み込み、ダブルバッファリングされた活性化を扱うMLPパイプラインがあります。

セットアップには、シミュレーション用のVerilator、Python、GTKWaveが必要です。FPGAのビルドには、Xilinx Vivadoやオープンソースツール（Yosys/nextpnr）が使用されます。推論を行うには、Basys3ボードと通信のためのPythonが必要です。

ユーザーは、テストやシミュレーションを実行し、重みや活性化を読み込み、Pythonインターフェースを通じて推論を実行できます。このプロジェクトには、基本的な推論やジェスチャー認識のためのサンプルスクリプトも含まれています。

TinyTinyTPUは、テストカバレッジ、パフォーマンス、ドキュメントの改善に向けた貢献を奨励しています。TPUアーキテクチャやFPGAプロトタイピングを理解するための学習ツールとして機能します。全体として、TinyTinyTPUはハードウェア上での機械学習推論を探求するための簡素化されたプラットフォームを提供しています。

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Tim Chaseは、ターミナルでテキストファイルを表示するためのツールであるlessコマンドの使い方についてのヒントを共有しています。

まず、複数のファイルを直接lessで開くことができます。例えば、less README.txt file.c *.mdのように指定します。読みながら別のファイルを追加したい場合は、:e file.hと入力します。ファイル間の移動は、:nで次のファイル、:pで前のファイルに移動し、:xで最初のファイルに戻ることができます。

現在のファイルをリストから削除したい場合は、:dを使います。特定の行にジャンプするには、countGと入力します。例えば、3141行に移動したい場合は3141Gと入力します。検索を行うには、/patternで前方検索、?patternで後方検索を行います。!を使うことで、パターンに一致しない行を見つけることもできます。

行をフィルタリングするには、&patternを使って一致する行だけを表示し、&!patternでそれらを除外します。位置をブックマークするには、mの後に任意の文字を入力し、同じ文字を使って'で戻ることができます。開き括弧を入力すると、その対応する閉じ括弧にジャンプします。

オプションを切り替えるには、-optionと入力することで、再起動せずにワードラップや検索ハイライトなどの設定を変更できます。外部コマンドを実行するには、!を使って!dateのように入力します。デフォルトのオプションは、シェルの設定ファイルで設定することができます。

その他、lessはナビゲーション用のタグをサポートし、現在のドキュメントをvで編集したり、oを使って出力をログに記録することもできます。これらのヒントを活用することで、ターミナルでのlessコマンドの効率を向上させることができます。

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FracturedJsonは、JSONデータを人間が読みやすく、かつコンパクトにフォーマットするためのツールセットです。主な特徴は以下の通りです。

まず、可読性が高いことが挙げられます。シンプルな配列やオブジェクトは、複雑でない限り一行にまとめられ、似たような行はテーブルのように整列されて表示されます。これにより、視認性が向上します。

次に、出力形式が複数用意されています。例えば、インライン形式ではシンプルなオブジェクトが一行に書かれ、コンパクトなマルチライン配列では複数のアイテムが数行にわたって表示されます。また、テーブル形式では似たアイテムがテーブルレイアウトで整理され、比較が容易になります。さらに、拡張形式では、より複雑なアイテムが明確なインデントを付けて複数行にわたって表示されます。

設定面では、ユーザーが出力の見た目を調整できるさまざまなオプションがありますが、デフォルトの設定でも通常は良好な結果が得られます。

互換性については、FracturedJsonは.NETやJavaScript/TypeScript、さらにはVisual Studio Codeの拡張機能としても使用できるため、さまざまなプログラミング環境で利用可能です。

全体として、FracturedJsonはJSONの可読性を向上させつつ、コンパクトさを維持することを目指しており、ユーザーがJSONデータを扱いやすくするためのツールです。

Uxn32は、Uxn仮想マシン用の使いやすいエミュレーターで、Windows 95から11までのさまざまなバージョンや、Linux上のWineで動作します。

このエミュレーターの主な特徴は、まず互換性です。32ビットと64ビットのシステムをサポートし、複数のWindowsバージョンやWineで利用できます。また、シンプルさも魅力で、インストールや追加の依存関係が不要な単一の実行ファイルとして提供されています。機能面では、デバッガー、高解像度ディスプレイのサポート、長時間の処理中にフリーズを防ぐための先行実行機能が含まれています。使い方も簡単で、Uxn32 Essentials Packをダウンロードして解凍し、実行ファイルを起動するだけで始められます。

操作はキーボードショートカットを使って行い、ズームやデバッグ、ROMファイルのリセットなどの機能を簡単に利用できます。

エミュレーターの構築については、WindowsではVisual C++やCMakeを使用し、LinuxではWinelibを使ってGCCやClangで開発が可能です。構築は簡単で、最小限の設定で済みます。

今後の改善点としては、ドラッグアンドドロップでのROM読み込み、音声出力、グラフィカルデバッガーなどの機能が計画されています。また、ユーザーの好みやパフォーマンス指標の向上も進められています。

ライセンスについては、一部のファイルは全著作権が保留されており、他のファイルはMITライセンスの下にあります。

全体として、Uxn32はさまざまなオペレーティングシステムやユーザーに適した多機能で使いやすいエミュレーターです。

要約がありません。

要約がありません。

銀行の取引は、しばしば「ショッピング」といった曖昧なカテゴリーを使うため、混乱を招くことがあります。具体的には「子供 > 衣類」や「家庭 > 家具」といった詳細な分類があれば、より分かりやすくなります。このため、さまざまな種類の支出を把握するのが難しくなります。たとえば、「コーヒー」の購入と「ファーストフード」の支出を区別することが困難です。

ThingsBoardは、データの収集、処理、可視化、デバイスの管理を目的としたオープンソースのIoTプラットフォームです。主なポイントは以下の通りです。

インストール方法としては、自分のサーバーにThingsBoardをインストールするか、クラウド版を利用するか、ライブデモを試すことができます。

始めるためのガイドや動画が用意されており、デバイスをThingsBoardに接続する方法、デバイスからデータを送信する方法、リアルタイムのダッシュボードを作成する方法、顧客を管理しダッシュボードを割り当てる方法、メールやSMS、アプリを通じてアラートや通知を設定する方法を学ぶことができます。

主な機能には、IoTデバイスや資産を簡単に管理・監視できるデバイス管理、カスタマイズ可能なダッシュボードを使用してデータを収集・表示するデータ収集と可視化、産業プロセスをリアルタイムで監視するSCADAダッシュボード、特定のイベントに基づいてデータを処理しアラームをトリガーするルールを設定できるデータ処理があります。

IoTルールエンジンを使うことで、特定のニーズに応じたデバイスからのデータを処理する複雑なルールを作成できます。

リアルタイムダッシュボードは使いやすく適応性があり、スマートエネルギー、フリートトラッキング、スマート農業など、さまざまなアプリケーションに迅速にソリューションを実装するのに役立ちます。

サポートが必要な場合は、GitHubページを訪れてください。このプラットフォームはApache 2.0ライセンスのもとで提供されています。

詳細については、公式ウェブサイトやドキュメントを確認できます。

ジョン・グラハム＝カミングのブログでは、iPhoneのカメラアプリに関するセキュリティの懸念が取り上げられています。カメラアプリのアイコンを軽くタッチするだけで、アプリが一瞬起動してしまうことがあり、これがユーザーに無断でカメラが使用されていると誤解させる可能性があります。この現象は、iPhoneの画面に表示される緑の点灯インジケーターを引き起こし、セキュリティに敏感なユーザーに不必要な不安を与えます。

問題の原因を確認するために、グラハム＝カミングはAppleのアプリプライバシーレポートを利用しました。このレポートによると、カメラアプリが accidental touch（偶発的なタッチ）によって実際にカメラを使用していることが示されました。彼はカメラアプリのアイコンをアクセスしにくい場所に移動させることで、この偶発的な起動を大幅に減少させることに成功しました。

彼は、このような奇妙な挙動を理解し管理することがセキュリティを維持するために重要であると強調しています。見過ごされがちな奇妙な動作が、実際の脅威を隠す可能性があるからです。

2026年1月に、私はBeancountを使って個人の財務管理を始めてから10年を迎えます。毎月、約30〜45分をかけて銀行の取引明細をダウンロードし、それをBeancountの台帳に取り込んでいます。この10年間で、16のテキストファイルに45,000行以上のエントリーを記録し、約10,000件の取引と20,000件の投稿を行いました。

私のBeancountの台帳には、さまざまな支出や収入源のために約1,086の仮想口座が含まれており、税金の準備を簡単にするために、約500件の書類や領収書を取引に添付しています。2023年は特に忙しく、2,651件の投稿を行いました。

私の月々のルーチンは、銀行の取引明細をCSV形式でダウンロードし、そのデータをBeancount用に変換するインポーターを使い、手動でエントリーを調整して合計がゼロになるようにしています。毎年の初めには、前年の取引を別のファイルにアーカイブして、整理を行っています。

ドイツの銀行を利用しているため、いくつかの銀行用にカスタムインポーターを開発しました。最初はBeancountのドキュメントが難しく感じたため、新しいユーザー向けのガイドを作成し、好評を得ています。

全体として、自分のコンピュータ上でプレーンテキストファイルに財務を管理することは、価値があり安全だと感じています。これにより、自分のデータをコントロールできることが確保されています。この10年という節目は、プレーンテキスト会計の力と持続性を示しています。

フォードの元エンジニア、ジム・モイランが80歳で亡くなりました。彼は「モイランアロー」として知られる、ガソリンタンクの位置を示すシンプルなインジケーターを考案したことで有名です。このアイデアは1986年、雨の中でガソリンスタンドの反対側に駐車した際に思いつきました。彼はドライバーのために燃料計の近くに矢印を追加することを提案しました。1989年にはモイランアローがフォードの車両に採用され、自動車業界全体で広く普及しました。モイランは1968年にドラフツマンとしてフォードに入社し、2003年に退職するまで長年にわたり働きました。彼の貢献により、多くのドライバーが給油をより簡単に行えるようになりました。

この記事では、著者がmacOSでHomebrew（命令型パッケージマネージャー）からNix（不変型パッケージマネージャー）に移行した経験について述べています。この変更の利点と課題が強調されています。

Homebrewは人気のあるパッケージマネージャーですが、システムの状態を予測できない方法で変更するため、設定を再現するのが難しくなります。時間が経つにつれて、システムが「壊れた」状態になることもあります。

一方、Nixはシステムをその設定の純粋な関数として扱うことで解決策を提供します。主な利点には、各パッケージにユニークなハッシュが付与されるため、複数のバージョンが衝突することなく共存できる再現性、以前のシステム状態に簡単に戻せるロールバック機能、特定のバージョンに設定を固定できるフレーク機能があります。

Nixは、メインシステムに影響を与えずにテスト用の一時的な環境を作成できるため、アプリケーションをクリーンで衝突のない方法で実行することができます。このような「取得して忘れる」ワークフローが可能です。

ただし、Nixへの移行は複雑な概念や新しいドメイン特有の言語を学ぶ必要があるため、難しい場合があります。アプリケーションを正しく動作させるためには、トラブルシューティングが必要になることもあります。

Nixは強力ですが、すべてのアプリケーションに適しているわけではありません。特に自動更新を期待するGUIアプリケーションには向かないことがあります。著者は、コアコンポーネントにはNixを使用し、GUIアプリケーションにはHomebrewを使うハイブリッドアプローチを提案しています。

Nixに移行するためには、まずDeterminate Nix Installerをインストールし、フレークとホームマネージャーを設定して構成を整えます。システム設定、開発ツール、GUIアプリのように構成をモジュール化し、すべてのバージョンを管理し、flake.lockファイルをコミットすることが推奨されます。

Nixへの切り替えは初期の努力が必要ですが、手動コマンドではなくコードによって定義された安定した予測可能な環境を提供します。

要約がありません。

2024年の大晦日、年末の最後の放送では、Rubyプログラミング言語の創始者である松本行弘（通称マッツ）へのインタビューが行われます。この対談では、Rubyの歴史が語られ、アメリカでの初めてのRubyカンファレンスや、2004年に登場したRuby on Rails、そしてGitHubのようなスタートアップでのRubyの人気について触れられます。

マッツはオープンソースソフトウェア開発者としての経験を語り、新しい世代がオープンソースの原則を理解しているかどうかに対する懸念を表明します。また、著名な開発者であるデイブ・トーマスやリーナス・トーバルズとのつながりについても話し、Rubyコミュニティの友好的な性質は文化的な影響によるものだと述べています。

インタビューを通じて、マッツは自分のお気に入りのプログラミング言語や、謙虚な態度、Rubyの成功におけるコミュニティの支えの重要性について振り返ります。最後に、マッツは皆に新年の挨拶をし、Rubyコミュニティの温かさと創造性に感謝の気持ちを伝えます。

Cekは、OCIコンテナイメージを実際に実行することなく探索できるコマンドラインツールです。これにより、ファイルをブラウズしたり、その内容を読み取ったり、イメージのレイヤーを直接確認したりできます。ローカルのコンテナ（DockerやPodmanなど）から、またはリモートレジストリからイメージを取得することが可能です。

Cekの主な特徴の一つは、管理者権限が不要であることです。これにより、OCI準拠のイメージレジストリをサポートし、誰でも簡単に利用できます。インストールは、Goを使用して「go install github.com/bschaatsbergen/cek@latest」というコマンドで行うか、ソースからビルドすることができます。

イメージのメタデータ（サイズやレイヤーなど）を確認するには、「cek inspect <image-name>」というコマンドを使用します。また、「cek ls <image-name>」を実行すると、イメージ内のファイルをリスト表示し、すべてのレイヤーを統合したビューを提供します。ファイルの内容を直接読み取るには、「cek cat <image-name> <file-path>」を使います。これにより、コンテナを作成することなくファイルの内容を確認できます。

さらに、「cek compare <image1> <image2>」コマンドを使うと、二つのイメージバージョンの違いを確認できます。リモートレジストリから利用可能なイメージタグをリストするには、「cek tags <image-name>」を使用します。Cekは、イメージをtarファイルにエクスポートすることもでき、コマンド「cek export <image-name> -o <file-name>」で簡単に共有やバックアップが可能です。

ファイルシステムの構造を視覚化するには、「cek tree <image-name>」というコマンドを使います。また、Cekはローカルのコンテナデーモンに接続し、キャッシュされたイメージにアクセスすることで、レート制限を回避することができます。デフォルトでは、ローカルのキャッシュイメージを使用して不要なネットワーク呼び出しを防ぎますが、常にレジストリからプルするように設定することも、ローカルキャッシュのみを使用するように設定することも可能です。

Cekは、コンテナイメージを効率的に検査、比較、管理するための便利なツールであり、実行することによるオーバーヘッドを避けることができます。

動画ファイルを扱う前に知っておくべき重要なポイントがあります。

まず、動画ファイルにはさまざまな形式があり、これをコンテナ形式と呼びます。例えば、.mp4や.mkvなどがそれにあたります。これらのコンテナは、エンコードされた動画と音声のストリームを保持しますが、動画の圧縮方法を決定するものではありません。実際のエンコード形式、例えばH.264やH.265が動画の圧縮を行います。

次に、リマックスと再エンコードの違いについてです。リマックスは、動画の品質を変えずにコンテナ形式を変更することを指します。例えば、.mkvから.mp4に変えることです。これは簡単で速い作業です。一方、再エンコードは実際の動画データを変更するため、品質が劣化する可能性があり、より多くの処理能力を必要とします。

動画の品質に関する誤解もあります。動画の品質は解像度やファイルサイズ、形式だけでは決まりません。エンコードの設定や元の映像も影響します。エンコードツールとその設定、例えば一定のビットレートを保つためのCRF（定数レートファクター）は、品質を維持するために重要です。

品質に影響を与える要素には、解像度、フレームレート、色合いとシャープネスがあります。解像度が高いからといって必ずしも品質が良くなるわけではなく、エンコードの効率が悪くなることもあります。フレームレートを変更すると問題が生じることがあるため、必要がない限り標準のフレームレートを使用するのが良いでしょう。また、明るさを調整したりシャープネスを加えたりすると、元の芸術的な意図が歪むことがあります。

適切なツールの選択も重要です。最高の品質を得るためには、x264やx265を使用してエンコードすることをお勧めします。設定を理解せずに基本的な変換を行うためにHandbrakeのようなツールを避けるべきです。

推奨される実践としては、可能な限りリマックスを行い、品質の損失を避けることが挙げられます。エンコードは最小限に抑え、主に作業の最後に行うようにしましょう。ハードサブを行う場合は、品質の劣化を最小限に抑えるためにロスレスソースから行うことが重要です。

動画の品質を評価する際は、暗い部分やシャープなライン、高コントラストの部分にアーティファクトがないか確認することが大切です。MediaInfoのようなツールを使用して動画ファイルを検査し、その特性を理解することも役立ちます。

これらの原則を理解することで、一般的なミスを避け、動画ファイルをより効果的に扱いながら品質を維持することができます。

この記事では、著者がプレーンテキスト会計の原則とBeancountというPythonライブラリを使って構築した個人の財務管理システムについて説明しています。このシステムは、18の口座、3つの通貨、2人の人間の財務を管理するために設計されており、信頼できる純資産の数字を達成することに焦点を当てています。

著者は、税シーズン中に資本利益を計算する際に混乱を経験し、シンプルさを求めて自動化を模索しました。最初のスクリプトを使った試みは、複雑さやエラーのために失敗しました。そこで、著者はダブルエントリー簿記を採用しました。これにより、すべての取引がバランスを保つことができ、財務の流れを理解しやすく、純資産を正確に追跡できるようになります。

このシステムでは、取引をプレーンテキストファイルで管理しており、簡単に編集でき、バージョン管理やプライバシーも確保できます。このアプローチは、従来のアプリに比べて監査可能性や柔軟性が向上します。Beancountは、その厳密さや柔軟性、プロセスの自動化が可能な点から選ばれました。Beancountは、財務データを視覚化し、レポートを生成し、取引を管理するためのウェブUI（Fava）を提供しています。

著者は、特にPDF形式の銀行明細書から取引をインポートすることを好み、CSVよりもPDFの信頼性を強調しています。取引の解析や分類はカスタムスクリプトを使って自動化しています。投資は商品として扱われ、資本利益や配当を詳細に追跡することができます。著者は、正確な報告のためには細かいレベルでの追跡が重要であると強調しています。

日常的な使用や税の時期に合わせて異なるビューを作成し、データの重複なしに取引を簡単に集約・変換できるようにしています。結婚後、著者は個人の財務と共有財務を管理するシステムを開発し、家庭の純資産を見失わないようにしました。

システムの維持には週に約20分かかり、明細書のインポート、取引の分類、残高の確認を行います。著者は、カスタマイズ可能で透明性があり、信頼できる財務追跡システムの重要性を強調しており、生活の変化に応じて進化することで、個人の財務をより良く管理し理解することができると述べています。

インフォルマPLCは、10,000以上のトピックをカバーする220以上のオンラインプロパティを運営しており、5000万人以上の専門家にリーチしています。彼らは、企業が情報に基づいた意思決定を行うためのオリジナルで信頼性の高いコンテンツを提供しています。

このテキストでは、スティーブ・ジョブズのアタリでの初期のキャリアについても触れています。彼は経験がほとんどないにもかかわらず、技術者として働いていました。ジョブズは独特の習慣と攻撃的な性格で知られていましたが、潜在能力を示していました。インドで精神的な啓発を求めて短期間離れた後、彼は再びアタリに戻り、スティーブ・ウォズニアックとともにゲーム「ブレイクアウト」の開発に取り組みました。ジョブズは、ウォズニアックがほとんどのエンジニアリング作業を行うことで、金銭的な報酬を得ることに成功しました。最終的に、ジョブズとウォズニアックはアップルコンピュータを設立し、技術史において重要な転機を迎えました。

パブリックドメインデーは毎年1月1日に祝われ、古い作品が著作権の保護を失い、誰でも自由に利用できるようになる日です。アメリカでは、1930年に発表された作品が2026年1月1日にパブリックドメインに入ります。これには、ウィリアム・フォークナーやフランツ・カフカ、アガサ・クリスティ、ラングストン・ヒューズなどの著名な作家による作品が含まれます。

著作権は本来、創造性を促進するために短期間のものであることを目的としていましたが、何度も延長され、作品がパブリックドメインに入るまでに長い時間がかかるようになりました。2019年は重要な年で、多くの作品がほぼ100年ぶりにパブリックドメインに入りました。

1930年に発表された著名な書籍のいくつかが無料で利用可能になります。これには、フランツ・カフカの『城』、ダシール・ハメットの『マルタの鷹』、ウィリアム・フォークナーの『死にゆく者たち』、ラングストン・ヒューズの『笑いなしではない』、アガサ・クリスティの『牧師館の殺人』、キャロリン・キーンのナンシー・ドルーシリーズのいくつかが含まれます。

この機会を祝うために、スタンダード・イーブックスは20冊の新しい無料電子書籍を用意しました。これは、文学への自由なアクセスを促進し、創造性を奨励することを目的としています。

Miriは、Rustプログラムにおける未定義動作（UB）を検出するために開発されたツールです。特に、メモリの安全性が保証されないunsafeコードを使用する場合に役立ちます。Rustは、安全性を確保する強力な型システムを持つプログラミング言語ですが、誤用すると深刻なバグを引き起こすunsafeな操作も許可しています。

未定義動作（UB）は、プログラムがコンパイラの前提条件に違反することで発生し、予測不可能な結果やセキュリティの脆弱性を引き起こす可能性があります。特にunsafe Rustを使用する開発者にとっては大きな懸念事項であり、一つのミスが重大な問題を引き起こすことがあります。

Miriは、Rustの抽象機械をシミュレーションすることで、決定的なRustコードにおける実質的な未定義動作を特定できます。ポインタの出所を追跡したり、Rustの型不変条件を検証したり、データ競合やメモリエラーを検出したりする機能があります。また、実際のRustコードを実行するための基本的なOS機能もサポートしています。

Miriは、Rust標準ライブラリや多くのライブラリの開発プロセスに統合されており、10万以上のRustライブラリからの70%以上のテストを成功裏に実行しています。これにより、多くのバグを特定し、コードベースに統合されるのを防いできました。

Miriは、プログラムがすべてのケースで未定義動作がないことを証明しようとするのではなく、特定の実行を動的にテストすることに焦点を当てています。この実用的なアプローチにより、一般的なエラーを効果的に検出することが可能です。

Miriが検出できるエラーの例には、初期化されていないメモリへの不正アクセス、既に解放されたメモリの使用、スレッド間の共有データへの非同期アクセス、使用後に適切に解放されないメモリリークなどがあります。

Miriは、Rustコードの中間表現（MIR）を使用して動作するインタープリターとして機能し、未定義動作を検出するために必要な追加の状態情報を追跡します。これには、メモリが初期化されているかどうかやポインタの出所が含まれます。

Miriは、Rust開発者が未定義動作につながる危険なプログラミングエラーを検出し防止するのに役立つ実用的なツールであり、Rustアプリケーションの安全性と信頼性を向上させます。

Ghosttyプロジェクトでは、ユーザーがリポジトリ内で直接問題を作成することはできません。まず、ディスカッションを作成する必要があります。この方法は、問題追跡システムを集中させ、整理された状態に保つのに役立ちます。これにより、すべての問題が実行可能で、作業に取り掛かる準備が整った状態になります。

Ghosttyでは、機能リクエストや質問にはディスカッションを好み、問題は確認されたトラブルに限定されています。このアプローチは、報告された問題の多くが実際のバグではなく、誤解やユーザーのミスであるという経験に基づいています。ディスカッションで再現可能な問題が明確に特定された場合、メンテイナーがそれを問題として変換します。

詳細については、ユーザーはプロジェクトの貢献ガイドラインを参照できます。

この記事では、FreeBSDを使用して自宅のネットワーク接続ストレージ（NAS）を設定する方法について説明しています。特に、ZFSミラー（RAID1）の構成に焦点を当てています。著者は、複数のSSDを搭載できるLenovo ThinkCentre M720sを使用する予定です。

設定の概要として、NVMe SSDにはUFSを、SATA SSDにはRAID1のZFSを使用します。インストール方法は、仮想マシン環境でSSHを利用して行い、具体的にはFreeBSD 14.3を使用します。

構成手順には、まずリモートアクセスのためにSSHを設定します。次に、bsdinstallを使用してインストールプロセスを進め、ディスクのパーティショニングを行います。必要なパーティションとして、freebsd-boot、freebsd-swap、およびシステム用のfreebsd-ufsを作成します。

ZFS RAIDの作成では、gpartを使用してSATAドライブにGPTパーティションテーブルを作成します。その後、2つのSATAパーティションを使ってミラー構成（RAID1）のZFSプール「tank」を設定します。

最終的な構成では、ZFSプールの圧縮を有効にし、ZFSがブート時に読み込まれるようにシステム設定を変更します。この記事は、ZFSプールがオンラインであり、データセットやスナップショットなどのさらなる構成が可能であることを確認して終了します。今後の投稿では、ファイアウォールの設定やVPNの構成など、追加のトピックについても取り上げる予定です。

このコードは、古いまたは性能の低いデバイスでVLCを使用して動画をストリーミングする際の音声の問題やCPUの遅延を解決するのに役立ちます。使用を始める前に、readme.txtファイルの指示を必ず読んでください。

この記事では、ピーター・N・M・ハンステーンがソフトウェアベンダー（SWCrafters）に関する問題について述べています。このベンダーは、顧客に数千ドル相当のライセンスキーを提供できませんでした。ハンステーンは、2010年に作成したベンダーのメールシステムに関する苦情を引用しています。このシステムは、メール配信に関するインターネットの標準に従っていませんでした。

彼は、同社のメールソフトウェアが一時的な配信失敗を適切に処理できなかったことを説明しています。失敗した場合、後で再試行するのではなく、配信できなかったメッセージをすぐに破棄してしまったのです。このような不適切な処理は、送信者が失敗後にメッセージを再送信することを求めるインターネットのベストプラクティスに反しています。

ハンステーンは、特にソフトウェアライセンスキーのような貴重な情報を扱う際に、これらの標準に従うことの重要性を強調しています。また、グレイリスティングという手法についても言及しています。これは、送信者が一時的な配信エラーを尊重することを期待してスパムをフィルタリングするのに役立ちます。

この記事は、信頼性のあるメールの実践の必要性と、適切なメール配信を確保するためのグレイリスティングの効果を強調しています。

要約がありません。

TLA Toolboxは、特定のアクションが最終的に発生することを保証する「生存性」特性の証明を可能にしました。著者は、これをXenのvchanプロトコルに適用して探求しています。

vchanプロトコルは、Xen仮想マシン間の通信を支援します。以前の研究では、TLA+仕様を作成し、データの整合性を証明しましたが、データが最終的に到着することを保証する「可用性」の証明は、TLAPSにおける時間論理のサポートが限られていたため、当初は実現できませんでした。

「生存性」と呼ばれる特性が定義されており、特定のバイト数が送信されると、それが最終的に受信されることを示しています。モデルは、送信者と受信者、そして共有バッファから構成されています。初期状態やデータの送受信に関するアクションが示され、常に成り立つべき不変条件も記載されています。

時間論理とは、時間に関連する命題について推論するための論理の一種です。例えば、常に真であることや、最終的に真になることについての記述を可能にします。

証明の手法には、望ましい特性に至るアクションを定義し、モデルチェッカー（TLC）を使用して小さなモデルでの動作を検証するプロセスが含まれます。その後、証明に進みます。

著者は、実際のプロトコルの運用詳細がより複雑であるため、vchan仕様を更新して生存性の証明を含めました。TLCを使用して仕様をチェックすることは迅速で効果的ですが、TLAPSを用いて正確性を証明することはより困難で時間がかかります。多くのバグを明らかにすることはないかもしれませんが、著者が最初に定義した可用性の誤りのような重要な間違いを特定することができます。

この探求は、複雑なプロトコルにおける信頼性のある操作を確保するために、システムの動作を理解し、検証する重要性を強調しています。

国際宇宙ステーション（ISS）にいる宇宙飛行士たちは、時折アマチュア無線オペレーター、通称「ハム」と呼ばれる人たちとランダムに無線通信を行います。これらのやり取りは、主に休憩中や就寝前、週末に行われ、クルーは主に協定世界時（UTC）で0730から1930の間に利用可能です。

ISSには、音声通信、パケットラジオ、スロースキャンテレビ（SSTV）など、さまざまな通信方法に対応した無線機があります。ハムは、音声のダウンリンク用に145.80 MHz、ヨーロッパでのアップリンク用に145.20 MHzといった特定の周波数を使ってISSと連絡を取ることができます。

ISSでのアマチュア無線運用には、FMとパケット通信の両方に対応したケンウッド製の無線機が使用されており、出力は25ワットに制限されています。無線機はISSの異なるモジュールに設置されています。

また、ハムがメッセージを送信できるパケットディジピータや、宇宙から画像を送信するためのSSTV機能といった特別な機能も備わっています。ISSの位置を把握し、通信可能なタイミングを知るために、オペレーターはオンラインで利用できる軌道予測ソフトウェアを使用することができます。

全体として、ISSはさまざまなアマチュア無線活動を支援しており、ハムが宇宙飛行士とコミュニケーションを取り、宇宙からの画像を受信するユニークな機会を提供しています。

毎年1月1日はパブリックドメインデーで、さまざまな作品が著作権の保護を受けなくなり、一般に利用できるようになります。今年、著作権が切れた著名な作家には、ウォレス・スティーブンス、トーマス・マン、ハンナ・アーレント、アルバート・アインシュタインが含まれています。アメリカでは、いくつかの重要な書籍がパブリックドメインに加わりました。

ウィリアム・フォークナーの『死ぬ時に』は、家族が死にゆく人の願いをかなえるための旅を描いた南部ゴシック小説です。ラングストン・ヒューズの『笑いなしではない』は、20世紀初頭のカンザスにおけるアフリカ系アメリカ人の生活を半自伝的に描いた物語です。アガサ・クリスティの『牧師館の殺人』は、ミス・マープルが初めて登場する探偵小説で、静かな村を舞台にしています。ヘルマン・ヘッセの『ナルシスとゴルトムント』は、若者が人生の意味を求める物語です。ロバート・ムジルの『特性のない男』は、第一次世界大戦前のオーストリアにおける実存的テーマを探求した未完のモダニスト作品です。

パブリックドメインの作品は国によって異なり、著作権法により作品がパブリックドメインに入る時期が決まっています。今日新たに利用可能になった作品には、1955年に亡くなった作家の作品や、アメリカで1929年に出版された作品が含まれています。

また、アーサー・ランサムの『ツバメとアマゾン』や、1930年の映画『西部戦線異状なし』など、他の注目すべき作品も紹介されています。毎年新たに利用できる文学や思想の多様性が強調され、文化や知識が豊かになることが示されています。

2026年1月のグローバルソフトウェアエンジニアリングの求人状況は、合計105,115件の求人があり、そのうちリモートワークが13,985件、対面勤務が91,130件です。

特に注目される専門分野としては、ビジネスソフトウェアアプリケーションが最も多く、20,248件の求人があり、ビジネス向けのソフトウェア開発に対する需要が高いことが示されています。ソフトウェアエンジニアリングの基本的な開発スキルも重要で、16,992件の求人があります。サイバーセキュリティエンジニアリングでは、セキュリティの専門知識が求められ、11,476件の求人があります。管理職や上級職の機会もあり、10,608件の求人があります。データ分析とAIに関しては、データの洞察や自動化に対する関心が高まり、データ分析で10,379件、AI/機械学習で8,793件の求人があります。フルスタックエンジニアリングとJavaエンジニアリングも重要な役割を果たしており、それぞれ8,369件と8,114件の求人があります。品質保証とDevOpsに関しては、信頼性と効率的な展開が重視され、QA/テストで6,250件、DevOpsで5,381件の求人があります。

求められるスキルとしては、Pythonが12,575件、AWSが7,566件、SQLが7,383件、CI/CDが7,252件といったトップスキルがあります。また、Kubernetes、Java、Docker、アジャイル手法、DevOps手法も雇用主からの関心が高いです。

AIスキルに関しては、全体で21,477件の求人があり、特に生成AIで4,887件、大規模言語モデル（LLM）で4,376件の需要があります。

職位のレベルでは、中堅レベルが最も多く59,260件のポジションがあります。シニアレベルは24,137件、リーダーシップの役割は少なく、リードで6,721件、マネージャーで5,882件、プリンシパルで3,416件の求人があります。

地理的なホットスポットとしては、インドのバンガロールが6,808件の求人を持ち、アメリカ合衆国が5,079件の求人があります。他にもハイデラバード、プネ、ニューヨーク市、サンフランシスコなどの主要都市が挙げられます。

全体として、テクノロジーの求人市場はソフトウェア開発、サイバーセキュリティ、AIスキル、リーダーシップの役割に対する強い需要があり、さまざまなグローバルなテックハブでの大きな機会が存在しています。

Googleは、初心者から知識を深めたい人まで、AIスキルを身につけるための学習プラットフォームを提供しています。AIは現代の技術において重要な役割を果たしており、Googleはこの分野でのサポートを行っています。

主な提供内容には、さまざまなAI技術に関するコースが受講できるAI学習リソース、実践的な学びを得られるGoogle Cloud Innovatorsプログラムへの参加、指導者によるトレーニングが含まれています。指導者によるトレーニングは、完了率が高く、従業員の定着率を向上させることができます。また、Googleの資格を取得することで、新たなキャリアの機会を開き、自分の専門知識を示すことができます。

今日からGoogleのスキルを活用して、スキルを向上させましょう。

要約がありません。

この投稿では、コードエディタにおける効率的なインクリメンタルアルゴリズムについて説明しています。このアルゴリズムは、速度、メモリ、電力消費の観点からの性能に重点を置いています。ファイル全体を最初から最後まで処理するのではなく、エディタが動的にコードをハイライトできるようにすることで、大きなファイルに対しても有益です。

まず、インクリメンタルアルゴリズムは、変更点を処理し、ハイライトを効率的に更新します。これにより、xiのようなエディタで迅速な応答が可能になります。基本的な構文ハイライト機能は、状態に基づくアプローチを使用しており、複雑な文法を扱うことができます。

バッチ処理とインクリメンタル処理の違いについても触れています。最も単純な方法は、各行を順番に処理するもので、初回の読み込みには適していますが、インタラクティブな編集には向いていません。インクリメンタル処理は、メモ化やキャッシングを活用することで、編集中の性能を向上させます。

キャッシュ管理も重要です。キャッシュは中間結果を保存し、速度とメモリ使用量のバランスを取ります。行を編集する際に、あまり多くのエントリが無効にならないように、キャッシュを慎重に管理する必要があります。

編集の処理については、アルゴリズムが変更が発生した際にキャッシュエントリを効率的に有効または無効にマークします。これにより、エディタは影響を受けた部分のみを再検証できます。

キャッシュの調整も考慮されています。異なるアクセスパターン（順次、ローカル、ランダム）はキャッシュの性能に影響を与えます。提案されたハイブリッドエビクションポリシーは、速度とメモリ使用量のトレードオフをバランスさせることで、これらのパターンに最適化を図ります。

実装に関する考慮点として、最適な性能を得るためにはキャッシュサイズを約10,000エントリに設定することが推奨されており、効率性のためにシンプルなデータ構造が好まれます。

このアルゴリズムは、遅延とメモリオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、構文ハイライトの機能を維持することで、コード編集のユーザー体験を向上させることを目的としています。

ePubは電子書籍の標準フォーマットで、ユーザーが低消費電力のデバイスで動作し、さまざまな画面サイズに適応する自己完結型の文書を作成できるようにします。ePubはHTMLを使用していますが、実際にはXHTMLを利用しており、これは有効なXMLマークアップなど特定の要件があります。つまり、電子書籍リーダーでエラーを避けるためには、厳格な構文ルールに従う必要があります。

ePubにおけるCSSは通常のCSSに似ていますが、電子書籍リーダーのソフトウェアの基本的な性質のために制限があります。一部の最新のCSS機能はサポートされていない可能性があるため、レイアウトはシンプルに保つことが賢明です。

ePubは、MathMLやSVGなどの他のXML言語を取り入れることも可能で、これは名前空間を定義するプロセスを必要とします。ePubの仕様には、脚注を作成するなどの機能を強化するための特別な属性（例えば、epub:type）が含まれています。

ePubを作成するには、コンテナファイルやコンテンツをリストするパッケージファイルなど、特定の構造が必要です。Standard Ebooksのようなツールを使えば、簡単にePubを作成することができます。

全体として、ePubの作成は、既存のウェブ開発の知識を活かす貴重なスキルです。

物語では、ある人が木の後ろに隠れているリスとかくれんぼをした経験を語ります。その人は木の周りを四回回ってリスを見ようとしましたが、リスは動き続けて隠れたままでした。聞き手は、その人が木の周りを回ったので、実際にはリスの周りも回ったことになると指摘します。しかし、その人はリスの後ろを見たことがないので、実際には回ったとは言えないと反論します。この議論は、前だけを見ている状態で誰かを回ることが本当に回ったことになるのかという論争に発展します。聞き手はそれが回ったことになると主張しますが、その人は納得しません。この会話は、「回る」ということの意味についての異なる視点を浮き彫りにしています。

Uxn/Varvaraエコシステムは、小さな仮想マシンを中心に構築された個人用コンピューティングシステムです。このシステムは、異なるプラットフォーム上でアプリケーションを実行できるように設計されています。特にグラフィカルなアプリケーションに向いており、誰でも利用できるオープンな環境です。Uxnは、クラシックゲームのROMを共有するのに似た独自のプログラミング言語を使用しています。

Uxnプログラムを実行するには、使用しているオペレーティングシステムに対応したエミュレーターが必要です。エミュレーターは、Linux、Mac、Windowsなどの主要なプラットフォーム向けに提供されており、指定された仕様に従って自分で作成することも可能です。

エミュレーターを用意したら、ゲームやテキストエディタ、描画プログラムなど、さまざまなアプリケーションやツールを探索できます。Uxnは、クラシックコンソールや最新の電子機器など、さまざまなデバイスで動作します。

始めるには、SDL2ライブラリをインストールし、Uxnエミュレーター（uxnemu）を起動して、.romファイルを実行する必要があります。使いやすさを考慮して、操作方法や起動手順も用意されています。

サポートやリソースについては、オンラインコミュニティを訪れたり、Uxnに関連するチュートリアルや参考資料をチェックしたりすることができます。

ソフトウェア開発におけるプログラミング言語の使用と、大規模言語モデル（LLM）の役割についての違いが述べられています。

まず、LLMはプログラミング言語の進化と比較されることがありますが、重要な違いがあります。それは、ソフトウェア開発の成果物であるバイナリは大きく変わっていないのに対し、中間生成物であるソースコードは新しいプログラミング言語の登場によって進化している点です。

ソフトウェア開発の中間目標は、保守性の高いソースコードを作成することです。この点はLLMを使用しても変わりません。LLMはJavaやC、Pythonなどの既存の言語でソースコードを生成しますが、英語で直接コードを作成するわけではありません。

LLMが完全に自律的に動作できるようになるまで、コーディングプロセスには人間の監視が必要です。これにより、従来のコラボレーションやコード管理の方法は大きく変わらないでしょうが、LLMは効率を向上させる役割を果たします。

将来的には、動的に解釈される言語の使用が増える可能性があります。これにより、プロンプトに基づいてプログラムをリアルタイムで変更できるようになり、コーディングプロセスがさらに効率化されるかもしれません。

要するに、LLMはソフトウェア開発を向上させますが、ソースコードの作成プロセスを根本的に変えるわけではなく、人間の関与は依然として重要です。

Pebbleがその象徴的な時計、Pebble Time Roundを改良した新モデル、Pebble Round 2を発表しました。この新しいバージョンは、ベゼルのない1.3インチのカラー電子ペーパー表示を搭載し、洗練されたデザインを実現しています。Bluetooth技術の進化により、バッテリーは2週間持続します。素材はステンレススチールで、マットブラック、ブラッシュドシルバー、ポリッシュドローズゴールドの3色から選べます。

主な特徴には、260 x 260ピクセルの1.3インチディスプレイ、歩数や睡眠の健康管理機能、30メートルまでの防水性能、音声入力用のデュアルマイク、iOSとAndroidスマートフォンの両方に対応していることが含まれます。

Pebble Round 2の価格は199ドルで、rePebble.comで予約注文が可能で、発送は5月から始まります。シリコンバンドが付属し、アクセサリーバンドも販売される予定です。Pebbleの時計は、長いバッテリー寿命、常時表示の画面、豊富なアプリやウォッチフェイスが特徴です。

PebbleはCESでRound 2を展示し、参加者をブースに招待して詳細を見てもらう予定です。

2026年1月現在、キムウルフというボットネットからの重大なセキュリティ脅威が浮上しています。このボットネットは、特にベトナム、ブラジル、インド、アメリカなどの国々で、200万台以上のデバイスに感染しています。感染の大半は、適切なセキュリティ機能を欠いたAndroid TVボックスに見られます。

キムウルフのマルウェアは、家庭用プロキシネットワークの脆弱性を悪用しており、攻撃者はファイアウォールの背後にあるローカルネットワークに侵入し、さらに多くのデバイスを感染させることができます。このマルウェアは、主に侵害されたAndroid TVボックスやデジタルフォトフレームなどのデバイスを通じて広がっています。多くのデバイスは、マルウェアが事前にインストールされていたり、ユーザーが危険なソフトウェアをダウンロードする必要があったりします。

攻撃者は、DNS設定を操作することでローカルネットワーク上のデバイスと直接通信し、セキュリティ対策を回避することができます。また、多くの感染したデバイスでは、Androidデバッグブリッジ（ADB）機能がデフォルトで有効になっており、悪意のある目的での不正アクセスを可能にしています。

最近、ボットネットの規模は急速に拡大しており、特にIPIDEAのようなプロキシネットワークの脆弱性を悪用することで、サイズが倍増しました。消費者には、信頼できないAndroid TVボックスの購入を避け、家庭内ネットワークにデバイスを接続する際のリスクを理解するよう警告されています。訪問者用にゲストネットワークを使用することが推奨されています。

セキュリティ企業のシンシエントは、キムウルフの活動を積極的に監視しており、影響を受けたプロキシ提供者に対して脆弱性を警告しています。この要約は、家庭用デバイスのセキュリティと未承認技術による潜在的なリスクに対する認識と行動の必要性を強調しています。

インターネットの現状について、かつては創造性やコミュニティの場であったインターネットが、商業的な利益やアルゴリズムに支配されるようになったことが語られています。

著者は、インターネットが自己発見や真のつながりの場であった時代から、無意味なスクロールや深みのないコンテンツが溢れるプラットフォームに変わってしまったことを振り返ります。意味のある交流を促す代わりに、ユーザーは「クレジットを求める人」や浅いコンテンツの創作者になってしまいました。

この文章は、インターネットと自動車の進化を比較しています。最初はどちらも自由や便利さを提供していましたが、時間が経つにつれて、社会的な調整や資源を必要とするシステムになり、特権を持つ一部の人々だけが利益を得るようになりました。

哲学者イヴァン・イリッチの考えを引用し、技術は人間の自由や創造性を高めるべきだと強調しています。しかし、道具が工業化されるにつれて、社会を支配するようになり、個人の自由が失われてしまうことが多いのです。

著者は、より個人的で自律的なインターネット体験への回帰を描いています。これは、ユーザーがアイデアを共有し、大規模なプラットフォームの制約なしにつながることができるブログや個人のウェブサイトを作成することを含みます。

個人が小さな一歩を踏み出し、創造性を受け入れ、オンラインでの発信の障壁を減らすことを奨励しています。IndieWebのツールを使うことで、人々は自分のオンラインプレゼンスをコントロールし、意味のあるつながりを築くことができます。

著者は、インターネットに対する現在の不満を認めつつ、個人の表現やコミュニティの構築の場として再び取り戻す可能性を強調しています。要するに、商業化され、アルゴリズムに支配された空間から、より個別化され創造的なインターネットへのシフトを提唱しています。

要約がありません。

要約がありません。

ドミニク・ホフステッターは、人間が物事をカテゴライズする傾向が強いことについて語っています。この傾向は、複雑な世界を簡素化するのに役立ちますが、気候変動のような重要な問題に取り組む能力を妨げることもあります。彼はEIT Climate-KICという、革新的なシステムを通じて気候変動に取り組む組織で働いており、その複雑な使命がしばしば誤解されるのは、人々がシンプルで明確なカテゴリーを好むからだと感じています。

カテゴライズは秩序やアイデンティティを生み出す一方で、狭い考え方を招くリスクもあります。たとえば、気候変動は、分析者のバックグラウンドによって技術、経済、政治の観点からのみ捉えられることが多く、この限られた視点が効果的な解決策を妨げることがあります。

ホフステッターは、厳格な境界を解消し、より相互に関連した視点を受け入れることで、関係性や相互依存を理解し、協力や新しいアイデアを促進できると主張しています。彼は教育システムやマネジメントの実践、メディアのストーリーが学際的な思考やチームワークを促進すべきだと提案しています。

最終的に、彼は誰もが自分のカテゴライズの習慣を問い直し、複数の視点を考慮することで複雑な課題により良く対処できるようになることを促しています。そうすることで、私たちは固定観念を超え、共に革新的な解決策を探求できるようになります。

要約がありません。

Go 1.26では、GOEXPERIMENT=simdという設定を使って、ネイティブのSIMD（Single Instruction, Multiple Data）サポートが導入されました。これにより、AVX2やAVX-512などの異なるハードウェア上で効率的にコードを実行できるようになり、必要に応じてよりシンプルな方法に切り替えることも可能です。このアップデートには、GoogleのHighway C++ライブラリに触発されたライブラリが含まれており、機械学習や科学的なアプリケーションでよく使われるベクトル化された数学関数（exp、log、sin、tanh、sigmoid、erfなど）を提供します。この機能を利用するには、Goのバージョン1.26リリース候補1が必要で、フィードバックも歓迎されています。

要約がありません。

タスマニアに本拠を置くオーストラリアの船舶メーカー、インキャットが、世界最大の電動船「ハル096」を発表しました。この船は南米のフェリー運営会社ブケブス向けに設計されており、アルゼンチンのブエノスアイレスとウルグアイを結ぶ航路で運航されます。最大で2,100人の乗客と225台の車両を運ぶことができます。ハル096は、250トン以上のバッテリーを搭載し、従来の船の4倍の容量を持つ先進的なバッテリーシステムが特徴です。インキャットの会長ロバート・クリフォード氏は、このプロジェクトを同社の最も野心的で重要な持続可能な航海の推進策と位置づけています。この船の運航は、世界の海運業界の排出量削減に向けた大きな一歩と見なされています。海運業界は全世界の排出量の3%を占めています。定期的なフェリー航路での運航は、電動船舶技術に関する貴重な知見を提供するでしょう。

カメラは初期の芸術形式から現代のデジタル技術へと進化し、私たちの世界の画像を捉えることを可能にしています。ここでは、カメラの仕組みについて、センサーやレンズといった主要な要素に焦点を当てて説明します。

デジタルカメラは、光（光子）を電気信号に変換する光検出器でできたセンサーを使用しています。この信号が画像を作り出します。光が多いほど画像は明るくなり、逆に光が少ないと露出不足になります。色を捉えるために、センサーはバイエルフィルターのようなフィルターを使い、光を赤、緑、青の成分に分けます。このデータからフルカラーを再構築するプロセスをデモザイシングと呼びます。

ピンホールカメラは、箱の中に小さな穴を開け、その中に光センサーを置くことで作ることができるシンプルなカメラです。この構造はセンサーに入る光を制限し、逆さまの画像を生成します。穴の大きさやセンサーとの距離は、画像の鮮明さや視野に影響を与えます。

画像の質を向上させるために、凸レンズが光を集めるために使用されます。レンズとセンサーの距離は、鮮明な画像を得るために慎重に調整する必要があります。レンズの焦点距離は、シーンのどれだけの部分が見えるかや、物体の大きさの見え方を決定します。

絞りはレンズ内の調整可能な開口部で、センサーに当たる光の量を制御し、画像の焦点範囲に影響を与えます。小さい絞りは焦点深度を増加させますが、ピンホール効果を引き起こし、画像が鮮明でなくなることがあります。

実際のレンズには、球面収差や色収差など、画像の質に影響を与える欠陥（収差）が存在します。高品質のレンズは、これらの問題を最小限に抑え、光学性能を向上させるために複数のガラス要素を使用することがよくあります。

カメラとレンズが光をどのように操作するかを理解することで、写真技術の背後にあるテクノロジーをより深く理解できるようになります。画像を捉えるアートは、科学と創造性の両方を含み、私たちが世界をどのように切り取って焦点を合わせるかに関わっています。

2025年は、大規模言語モデル（LLM）の分野で重要な進展が見られた年でした。さまざまなトレンドや開発が進行しました。

まず、オープンAIがモデルの推論能力を向上させ、複雑なタスクの解決やコードのデバッグが可能になりました。LLMは、特にコーディングや検索において、複数のステップを実行できるエージェントへと進化しました。新しいツールであるClaude Codeの導入により、LLMはコードを効果的に作成し、実行できるようになりました。また、開発者たちはコマンドラインインターフェース（CLI）でLLMを活用し、CLIツールの収益が大幅に増加しました。

さらに、プロンプトを使った画像生成が人気を集め、ChatGPTのようなモデルのユーザー数が急増しました。中国のAIラボは競争力のあるオープンウェイトモデルを発表し、既存のリーダーに挑戦しました。モデルは、人間が通常数時間かかる長いタスクを処理する能力も向上しました。新しい価格モデルとして、月額約200ドルのプレミアムサブスクリプションが登場し、先進的な機能が提供されるようになりました。

一方で、プロンプトインジェクションやAIシステムにおけるリスク行動の常態化といったセキュリティの懸念が重要な議論となりました。ローカルモデルは改善されましたが、クラウドベースのモデルは依然として性能で優位に立っていました。

注目すべき出来事として、オープンAIとグーグルのモデルが権威ある学術競技会で優れた成績を収めました。また、新しい非同期コーディングエージェントや画像生成ツールの登場がユーザーの関与やアプリケーション開発に大きな影響を与えました。データセンターの環境問題も懸念され、拡張に対する一般の反発が高まりました。

新たに「バイブコーディング」や「致命的トライフェクタ」、「コンフォーマンススイート」といった用語が登場し、AI開発における進化する実践や課題を反映しています。2025年は、技術革新や競争の圧力、AIの社会的影響に関する継続的な対話が行われた変革の年でした。

WebAssembly（Wasm）は、Pythonの拡張プラットフォームとして注目されています。これにより、開発者はさまざまなプログラミング言語を使用して拡張機能を作成できるようになります。従来、Pythonの拡張にはネイティブコードが必要でしたが、Wasmを利用することで、アーキテクチャに依存しないバイナリをPythonライブラリ内で配布できるようになりました。

Wasmの利点として、拡張機能のパフォーマンス向上が挙げられます。また、ネイティブツールチェーンを必要とせず、他の言語のコードを統合できる点も魅力です。Python向けの推奨Wasmランタイムはwasmtime-pyで、インストールが簡単でCツールチェーンを必要としません。他の選択肢であるwasm3とは異なります。

Wasmを使用することで、計算集約型のPython関数の速度が最大10倍向上する可能性があります。これにより、最適化の実用的な選択肢となります。しかし、WasmとPythonを組み合わせる際には、メモリやポインタの管理に注意が必要です。特に負のインデックスを扱う際には、ポインタの取り扱いを誤るとエラーが発生することがあります。

実際の使用例としては、Monocypherのようなライブラリを通じて暗号操作にWasmを利用するケースが挙げられます。この統合により、機密データを露出させることなく、安全かつ効率的な操作が可能になります。

wasmtime-pyにはいくつかの課題がありますが、その使いやすさとパフォーマンスの利点から、Wasmを用いてPythonを拡張するための魅力的なツールとなっています。全体として、Wasmは特にパフォーマンスが重要なPythonアプリケーションを強化するための強力な手段として位置づけられています。

2025年12月26日、デルはテスト用に2台のGB10ミニワークステーションを提供しました。この要約は最初のシステムに焦点を当てています。

GB10は、Mac miniやゲーミングマシンのようなミニPCの競合製品ではありません。Nvidiaのエコシステムで作業する開発者向けに設計されており、価格は4,000ドル以上です。電源供給が優れており、DGX Sparkと比べて静かな熱設計が特徴です。また、高速ネットワークポートが搭載されており、開発者には便利ですが、すべてのユーザーにとって有用とは限りません。

このシステムは強力なArm CPUと適度なGPUを備えており、AI開発や一般的な作業に適していますが、アイドル時の電力消費が一部の競合製品よりも高いです。NvidiaのDGX OSはUbuntuを基にしており、サポートは限られていて、更新は2年間のみ保証されています。

GB10はAIタスクでのパフォーマンスが良好ですが、ペタフロップを達成するなどの性能に関する主張は、特定の条件に依存しており、単純ではありません。初期のゲームテストでは満足のいくパフォーマンスを示しましたが、ゲームデバイスとして推奨するには不十分です。このシステムはAIモデルのプロンプト処理に優れており、AI分野の開発者に適しています。

全体として、GB10は一般的な使用やゲーム向けではなく、特化したAI開発のために設計されています。今後の更新で、より包括的なテストや比較結果が共有される予定です。

Events Libraryは、LinuxやWindowsなどの異なるオペレーティングシステムでノンブロッキングのファイル入出力を扱うために設計された軽量で高速なイベントループです。このライブラリは、以前のpicoevプロジェクトを基にしており、パフォーマンスと互換性を向上させる機能を取り入れています。

主な機能としては、特定のイベントが発生した際にコールバック関数を実行するイベント処理があります。これには、ファイルディスクリプタが読み込みまたは書き込みの準備ができたとき、タイムアウト、シグナルの受信などが含まれます。また、epoll（Linux）、kqueue（BSD）、IOCP（Windows）を共通のインターフェース（wepoll）を通じて利用することで、クロスプラットフォームのサポートを実現しています。さらに、イベントを登録し、タスクを効率的に管理するためのシンプルなAPIも提供されています。

基本的な機能には、まずevents_init()でイベントループを初期化し、events_create()でループを作成します。次に、events_add()を使用して、特定のイベントと関連するコールバック関数を持つファイルディスクリプタを登録します。events_once()を呼び出すことで、準備が整ったイベントをチェックし、そのコールバックを実行します。また、非同期タスクをサポートし、async_read()やasync_write()を使用してノンブロッキング操作を行うことができます。

このライブラリは、システムリソースの効果的な利用に重点を置き、最小限のオーバーヘッドで設計されています。libuvのような既存のライブラリに対するシンプルな代替手段を提供しつつ、開発者に細かな制御を可能にします。また、同時実行性を効果的に扱うためのコルーチンのような動作もサポートしています。

インストールは、CMakeを使用してソースからライブラリをビルドすることで行えます。LinuxとWindowsシステム向けの具体的なコマンドも提供されています。

貢献は歓迎されており、このライブラリはMITライセンスの下でライセンスされています。オープンなコラボレーションを促進しています。

全体として、Events Libraryはイベント駆動型プログラミングを簡素化し、高いパフォーマンスとクロスプラットフォームの互換性を確保することを目指しています。

このプロジェクトは、空のファイルとNumPyだけを使って、ゼロから深層学習ライブラリを作成することに焦点を当てています。自動微分エンジンやさまざまなレイヤーモジュールを開発し、最終的にはMNISTデータセットを使ってモデルを訓練します。具体的には、シンプルな畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やシンプルな残差ネットワーク（ResNet）を適用します。

この本はオンラインで無料で公開されており、読者はGumroadで任意の金額を支払ってサポートすることができます。質問やフィードバックがある場合は、著者に[email protected]まで連絡してください。

BundlerというRubyの依存関係管理ツールの性能について、より速いパッケージマネージャーであるuvとの比較が行われています。著者は、RailsWorldでのBundlerの速度がuvに及ばない理由についての質問を振り返り、uvの速度に関するAndrew Nesbittの投稿からの洞察を共有しています。

著者は、Bundlerが特定のボトルネックを解消することでuvと同様の速度を達成できると考えています。ここで重要なのは、プログラミング言語（Rust）だけでなく、設計の選択や最適化がuvの性能に大きく寄与している点です。

Bundlerの最適化については、いくつかの提案があります。まず、Bundlerは現在、gemを順番にダウンロードしているため、プロセスが遅くなっています。再設計を行うことで、並行してダウンロードやインストールができるようになり、速度が大幅に向上する可能性があります。また、gemの共有キャッシュを実装することで、冗長性を減らし、時間を節約できるでしょう。さらに、特定の依存関係チェックを緩和することで、インストールをスムーズにすることも期待できます。

技術的な改善点としては、gemのダウンロードとインストールプロセスを分離し、ハードリンクを使用して効率的に管理すること、バージョン番号の扱いを最適化することが挙げられています。これにより、性能が向上する可能性があります。

また、Bundlerの性能を向上させる際に、後方互換性を維持することが課題であることも指摘されています。著者は、BundlerをRustで書き直す必要はなく、重要な改善が可能であると考えています。

今後の展望として、著者はBundlerの特定の性能問題についてさらに掘り下げた投稿を計画しており、既存の機能を保ちながら速度を向上させることに対する楽観的な見方を示しています。全体として、著者は最新の技術や最適化を導入することでBundlerをより速くできることに期待を寄せています。

この記事では、Lemのようなエディタにおける拡張性について「100% Lisp」という誤解が取り上げられています。Lemは完全にCommon Lispで書かれているため、完全にカスタマイズ可能だとされていますが、以下の重要なポイントがあります。

まず、「100% Lisp」のエディタはカスタマイズが容易だという主張は、その背後にある複雑さを見落としています。Lemには多くのLispコードがありますが、Emacsが持つような拡張に必要なすべての機能をサポートしているわけではありません。

次に、真の拡張性を持つエディタは存在しません。なぜなら、エディタはオペレーティングシステムやハードウェアとやり取りする必要があり、そのためにはLisp以外のコードが必要だからです。このため、カスタマイズの幅には限界があります。

多くのエディタは、こうした制約を乗り越えるために創造的な解決策を用いて機能を拡張しています。例えば、Neovimでは他のツールや言語を使ってスクロールバーのような機能を実装する方法が見つかっています。

Lispエディタで機能を拡張することは、既存のコードや慣習によって複雑になることがあります。変更が意図した通りに機能しない場合もあり、パッチを当てることで新たな問題が生じることもあります。

真の拡張性は、単にLispを使うことからは得られません。思慮深い設計やユーザーのニーズを理解し、コーディングに多くの努力を要します。「100% Lisp」という主張は、過度に単純化された見解とされています。

この議論はLemに対するものではなく、Lispベースのエディタの拡張性は、書かれている言語だけではなく、良い設計やユーザー中心の開発が重要であることを強調しています。

字幕の質を向上させるための支援を求めています。

要約がありません。

Mateusz Makosiewiczは、AIが誤情報にどのように対処するかをテストする実験を行いました。彼は「Xarumei」という架空の高級ペーパーウェイトブランドを作り、そのブランドに関する虚偽の情報を生成しました。そして、さまざまなAIツールにその情報について尋ねました。結果として、ほとんどのAIツールはあいまいな真実よりも詳細な虚偽の物語を好み、自信を持って作り上げた情報を繰り返すことが多いことが分かりました。

主な発見は以下の通りです。まず、著者は架空の高級ブランドを作成し、それに関する誤解を招くストーリーを生成しましたが、多くのAIツールはそれを事実として受け入れました。次に、ChatGPTやGemini、Copilotなどの異なるAIモデルに対して誤解を招く質問を行いました。一部のモデルは虚偽の詳細を自信を持って繰り返しましたが、他のモデルはためらったり、そのブランドが存在しないことを正しく認識したりしました。

また、著者はオンラインで矛盾する虚偽の情報源を公開することで、多くのAIモデルが公式の説明よりも作り上げた物語を信じる傾向があることを観察しました。この実験は、AIシステムが信頼できる情報源と誤解を招く情報を区別するのが難しいことを浮き彫りにしました。これは実際のブランドにとってリスクとなり、ネガティブな情報や虚偽の物語が公式のコンテンツを覆い隠す可能性があります。

ブランドが誤情報に対抗するためには、明確で詳細なFAQを作成し、公式コンテンツを公開し、オンラインでの存在感を監視することが重要です。AIツールがブランド情報を探すために一般的に使用されるようになる中で、ブランドが誤情報から身を守るためには、強く明確なオンラインプレゼンスを維持することが不可欠です。

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

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サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：11cfba02-e8be-11f0-a19e-f124ace1ee9aを含めてください。

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ジョセフという個人開発者は、従来のクリップボードツールの問題を解決するためにCustomPasteを作りました。従来のツールでは、すべてのフォーマットを保持するか、プレーンテキストに変換するかのどちらかしか選べず、彼は「プレーンテキストとして貼り付け」を使うと、リンクや太字などの重要な要素が失われることが多いと感じていました。

CustomPasteは、ユーザーがテキストの貼り付け方法を定義する「レシピ」を作成できることで、この問題に対処します。このツールはクリップボードの内容を処理し、ユーザーが設定したルールに従って変換します。

主な機能には、特定のスタイル（太字やイタリック体）を保持しながらフォントの種類やサイズを変更できる「スマート保存」、画像を削除しながら表を保持できる「構造制御」、重複行を排除したりリストを整理したり余分な空白行を削除する「データクリーンアップ」、AI生成コンテンツのフォーマットの問題を修正し、テキストの大文字小文字を調整する「テキスト修正」があります。

このアプリはコンピュータ上でローカルに動作し、クラウド処理やデータ収集を行わないため、プライバシーが守られます。購入は一回限りで、最初の100回の貼り付けには無料トライアルが用意されています。ジョセフは「レシピ」機能についてのフィードバックや、ユーザーが直面する他のテキスト貼り付けの課題についての意見を求めています。

2017年7月31日、レイモンド・チェンは、リダイレクションがコードのどの部分でも発生する可能性があるため、スペースに注意することが重要だと述べました。

この記事では、デスクトップオペレーティングシステムとしてのLinuxの人気が高まっていること、特にゲームにおいての利用が増えていることについて述べられています。著者のジョシュア・ウォレンズは、Windowsに対する不満を表明し、特にゲーム向けのディストリビューションであるBazziteを使ったポジティブな体験を強調しています。

重要なポイントとして、ゲーマーの間でのLinuxの利用が増加しており、Steamユーザーの中で3.2%に達していることが挙げられます。これはMacユーザーよりも高い割合です。ウォレンズは、Linux、特にBazziteが思っていたよりも使いやすいと感じており、多くのゲームがスムーズに動作することに満足しています。彼は、Linuxがコンピュータに対するコントロールをより多く提供し、不要なソフトウェアをアンインストールできる点を評価しています。これはWindowsとは異なる利点です。

ただし、HDRや特定のゲームにおけるアンチチートソフトウェアの問題など、いくつかの課題も残っていますが、改善が進んでいるとのことです。著者は、2026年には他の人々にもLinuxを試してみることを勧めており、予想以上に使いやすい体験ができるかもしれないと述べています。

全体として、この記事はゲーマーやPCユーザーにとって、LinuxがWindowsの代替として有望であるという楽観的な見解を伝えています。

デニス・ハインツとフリーダー・シュタインメッツによるこのプレゼンテーションでは、Airoha製のBluetoothオーディオチップに見られるセキュリティの脆弱性について説明されています。これらのチップは多くの人気ヘッドフォンやイヤフォンに使用されています。研究者たちは、攻撃者がこれらのデバイスを完全に侵害できる三つの重要な脆弱性を特定しました。

主なポイントとして、これらの脆弱性は、ヘッドフォンとの信頼関係に基づいてペアリングされたデバイス、例えばスマートフォンに対して攻撃を行うために悪用される可能性があることが挙げられます。また、影響を受けるブランドやモデルの例として、ソニー、マーシャル、バイヤーダイナミック、ジャブラが紹介されています。さらに、研究者たちは、ヘッドフォンを完全に制御できる強力なBluetoothプロトコル「RACE」を発見しました。このプロトコルを使うことで、デバイスのメモリへの読み書きが可能になります。

このプレゼンテーションの目的は、ユーザーにこれらのセキュリティ問題についての認識を高めてもらい、さらなる研究のための技術情報を提供することです。また、Bluetooth周辺機器が侵害されることの広範な影響についても議論されており、攻撃者がスマートフォンではなくこれらのデバイスを標的にする可能性があることが指摘されています。

ユーザーに潜在的な脅威について知らせ、デバイスメーカーにセキュリティ更新情報をより良く伝えるよう促すことが目指されています。影響を受けるデバイスを確認するためのツールも公開される予定です。

著者はポケモンファンとしての自分の旅を振り返り、子供の頃の体験や大人になってからゲームを再び楽しむ様子を語っています。大人になった著者は、子供の頃のようにゲームを楽しむのではなく、ポケモンチームの最適化に過度に集中してしまいました。その結果、数学的な概念を用いて最適なポケモンチームを設計するためのツールを作成しました。

このプロジェクトの目的は、全体の基礎ステータスを最大化し、さまざまなタイプに対して耐性を持つポケモンを含む、バランスの取れた最大6匹のポケモンチームを作ることです。チームには最低1匹、最大6匹のポケモンが必要で、同じポケモンを複数回選ぶことはできません。また、チームはタイプの耐性をカバーする必要があります。

最適化のアプローチとして、問題は混合整数問題（MIP）として定式化され、オペレーションズリサーチの手法を用いて解決できます。著者は、問題の設定方法や意思決定変数、制約の定義について説明しています。

実装に関しては、著者はPythonのPuLPライブラリを使用して最適化問題を解決しています。問題の定義、制約の追加、解決方法を示す例コードも提供されています。

結果として、最適なチームには高い基礎ステータスを持つ伝説のポケモンが含まれることが多いです。著者は伝説のポケモンを使わないチーム構成についても探求し、タイプ耐性の重要性を強調しています。

このプロジェクトは、ポケモンチームの最適化にオペレーションズリサーチの手法を応用したことを示しています。著者は、提供されたツールを使って自分のチームをカスタマイズすることを他の人にも勧めています。

完全なコードや詳細は、著者のGitHubリポジトリで確認できます。

私たちの時間に対する認識は年齢とともに変わります。特に子どもたちは大人とは異なる時間の感覚を持っています。幼い子どもにとって、時間は非常に長く感じられます。なぜなら、彼らにとって毎年が人生の大きな部分を占めるからです。年齢を重ねるにつれて、時間は速く過ぎ去るように感じられ、子ども時代は人生の半分を占めるという対数的な見方が生まれます。

著者は、子ども時代の重要性を強調し、それを豊かにすることの大切さを述べています。大人は子どもの時間を無駄にしないように心がけるべきです。大人にとって新しい経験を求めることは、時間の感覚を遅くする助けになりますが、子どもたちの生活に関わることで、より充実した方法でその驚きの感覚を再発見できると提案しています。自分の子どもを持つことや他の子どもたちの生活に関与することが大切です。

子どもたちは新しい視点をもたらし、大人が経験を再び味わう機会を与えてくれます。一緒に新しい思い出を作ることで、伝統や祝日も子どもたちと共有することで新たな意味を持ち、大人は子ども時代の喜びを再び感じることができます。著者は、子どもを育てることが大人にとって遺産を残し、意味のある人生を築くことにつながると指摘しています。経験や伝統を次の世代に受け継ぐことができるからです。

最終的に、この文章は人生が自分自身と次の世代のために子ども時代を創造することに関わっていることを伝えています。この考えを受け入れることで、私たちは時間を最大限に活用し、有意義に過ごすことができるのです。