この記事では、ソーシャルネットワークが本物のつながりからユーザーの注意を引くことに重点を置いたプラットフォームへと変化していることについて述べています。初めは、ソーシャルネットワークは友人をフォローし、有意義な更新を受け取ることができる場であり、コミュニティの感覚を生み出していました。しかし、2012年から2016年の間に、無限スクロールや無関係な通知といった機能が登場し、体験が変わりました。通知は個人的なつながりよりもランダムなコンテンツに偏るようになり、社会的な体験が薄れてしまいました。

著者は、現在のこれらのプラットフォームの状態に対して不満を表明しており、無関係なコンテンツに圧倒されていると感じています。彼らは、初期のTwitterに似たMastodonというプラットフォームで解決策を見つけました。Mastodonでは、ユーザーは興味のある人だけをフォローでき、気を散らされることなくより本物のソーシャルネットワーキング体験を楽しむことができます。著者は、このより真摯なつながりの方法が続くことを願っています。

最近、著者はオープンソースのライブラリで難しいバグに直面しました。最初はデバッガーを使って問題を見つけようとしましたが、ブレークポイントを無視されてしまいました。イライラしながら他の方法で問題を診断しようとしましたが、うまくいきませんでした。最終的に、デバッガー自体に問題があることに気づき、それは単純な設定変更で解決できるものでした。設定を修正した後、デバッガーはプログラムの分析を手助けし、バグを解決することができました。著者は、バグを修正したいという気持ちが強すぎて、まずはツールを改善する必要があることを見落としていたと振り返っています。この経験から得た重要な教訓は、ツールが正しく機能していることを常に確認することです。そうすることで、問題解決が大いに助けられるのです。

Fresh File Explorerは、Visual Studio Codeの拡張機能で、ユーザーがファイルや変更をより効果的に管理できるように設計されています。主な機能は以下の通りです。

最近の変更を簡単に確認し、作業中の内容やGitの履歴に基づいてナビゲートできます。未コミットの変更や特定の期間内に修正されたファイルを表示することも可能です。ファイルはディレクトリごとに整理され、フォルダ内のファイル数が表示され、削除されたファイルもサポートされています。ファイルは最終編集時間に基づいて色分けされており、迅速に識別できます。

重要なファイルをピン留めしておくことで、現在の表示に関係なく簡単にアクセスできます。また、リモートリポジトリとの同期状況についての通知も受け取れます。ファイルを著者やコミットによってフィルタリングし、さまざまな方法でグループ化することができます。Fresh File Explorerのビューからは、高度なフィルタリングオプションを使ってファイルに迅速にアクセスできます。複数のリポジトリやサブモジュールにも対応しています。

検索ツールには、ファイル履歴、行や関数の履歴、差分検索が含まれており、ユーザーは変更を効率的に追跡できます。この拡張機能は、削除したファイルを一クリックで復元したり、コミット後の最近の変更を把握したり、大規模なリポジトリを管理したりするなど、一般的な作業を簡素化します。

Fresh File ExplorerはGitLensを補完しますが、広範なGit管理機能よりも即時の可視性と使いやすさに重点を置いています。この拡張機能は、最近のファイル活動を明確に把握し、VS Code内でのファイル管理を容易にすることで、生産性を向上させることを目指しています。

テキストを提供してください。翻訳します。

データベーストランザクションは、SQLデータベースにとって非常に重要であり、データの読み取り、作成、更新、削除などの多くの操作を一つの処理として実行できるようにします。トランザクションは「begin;」というコマンドで始まり、「commit;」で終了します。もし何か問題が発生した場合は、「rollback;」コマンドを使って変更を元に戻すことができます。

トランザクションは、複数のプロセスが同時にデータベースを操作しても互いに干渉しないようにするのに役立ちます。例えば、一つのトランザクションが行った変更は、最初のトランザクションがコミットするまで他のトランザクションには見えません。

トランザクション中のデータの整合性を保つための主な方法は二つあります。まず、Postgresはマルチバージョン管理を使用しており、行が更新されるたびに新しいバージョンを作成します。これにより、異なるトランザクションが一貫してデータを参照できます。次に、MySQLは変更を追跡するためのアンドゥログを使用しており、トランザクションは複数のコピーを保持することなく、以前のデータバージョンを見ることができます。

両方のデータベースは、トランザクションが他のトランザクションによる変更からどの程度保護されるかを決定するさまざまな分離レベルをサポートしています。分離レベルは、厳しいものから緩やかなものまであり、シリアライズ可能、リピート可能読み取り、コミット済み読み取り、コミットされていない読み取りの順です。高い分離レベルは、未コミットのデータを見てしまう「ダーティリード」のような問題を防ぎますが、パフォーマンスに影響を与えることがあります。

二つのトランザクションが同じデータを変更しようとすると、MySQLはロックを使ってアクセスを管理しますが、Postgresはブロックせずに楽観的な競合解決を行い、競合を検出後に解決します。

これらのトランザクションの概念を理解することは、効果的なデータベース管理にとって不可欠です。

要約がありません。

著者はしばらくの間、Visual Studio Code（VS Code）を好んで使用していましたが、ARM64マシンが必要なため、FreeBSDを日常的に使う際に課題に直面しました。AppleのM1/M2 Macでの優れたパフォーマンスを体験した後、FreeBSDやLinuxを実行するARM64ノートパソコンでは、そのパフォーマンスに匹敵するものがないことに気づきました。

著者はNFSやSSHFSを使ったリモート開発に苦労し、ファイルアクセスの遅さや権限の問題が生産性を妨げていました。しかし、VS CodeのRemote SSH拡張機能を試してみたところ、OpenWRT上で驚くほど効果的で、デバイス上で直接ファイルをスムーズに編集できることが分かりました。

この成功に勇気づけられた著者は、公式にはサポートされていないにもかかわらず、FreeBSDでRemote SSHを使用しようとしました。すると、FreeBSD上でLinuxバイナリを実行するためのLinuxulatorの設定手順を提供するGitHubリポジトリを見つけました。適切な設定を行った後、著者はFreeBSDプロジェクトにシームレスに接続できるようになりました。

その結果、FreeBSDでのリモート開発体験は迅速かつ効率的になり、Linux ABIの安定性とFreeBSDのLinuxulatorの効果を示しました。この設定により、著者のワークフローは大幅に改善され、その可能性に興奮しています。

Gitのリポジトリには、その動作や設定を制御する特別なファイルがいくつか存在します。これらのファイルはコードと一緒にコミットされ、Gitがファイルを管理する方法に影響を与えます。以下は、主要なファイルの概要です。

まず、.gitignoreは、Gitが無視すべきファイルを指定します。例えば、ビルド成果物や機密情報などです。パターンにはワイルドカードやディレクトリを含めることができます。

次に、.gitattributesは、特定のファイルの扱い方を定義します。ファイルタイプごとのフィルター設定や、行末の正規化、GitHubのようなツールのための言語検出の設定が含まれます。

.lfsconfigは、Git Large File Storage（LFS）の設定を含んでおり、チームがリポジトリ内でLFSの設定を共有できるようにします。

.gitmodulesは、Gitのサブモジュールの設定を保存します。サブモジュールとは、メインのリポジトリに含まれる別のリポジトリのことです。

.mailmapは、著者の名前やメールアドレスを一つのアイデンティティにマッピングし、貢献者の統計を統一するのに役立ちます。

.git-blame-ignore-revsは、ブレーム出力で無視すべきコミットをリストアップします。これにより、フォーマット変更によるノイズを抑えることができます。

.gitmessageは、コミットメッセージのテンプレートを提供しますが、各クローンに対して手動で設定が必要です。

Forge-specific Foldersとして、.github/や.gitlab/のようなディレクトリは、CI/CDワークフローやテンプレートのための追加設定を提供します。これらは特定のプラットフォームに関連しています。

最後に、Other Conventionsとして、.gitkeepのようなファイルは空のディレクトリを追跡するために使用され、.gitconfigはリポジトリ固有の設定を提案します。

これらのファイルは、異なる環境やチームでGitリポジトリを使用する際に、一貫した動作を維持するのに役立ちます。Gitと連携するツールがこれらの設定を認識し、尊重することが重要です。

2014年2月1日、クリス・コイヤーは「国際ボックスサイズ認識デー」を宣言しました。この日は、CSSのプロパティ「box-sizing」の重要性を強調するために設けられました。このプロパティを使うことで、開発者は要素の幅の計算方法を制御でき、レイアウト作成がずっと簡単になります。

デフォルトの設定である「content-box」では、パディングやボーダーを追加すると要素の幅が広がります。これによりデザインが複雑になることがあります。一方、「border-box」を使用すると、設定した幅が実際に占める幅になります。これにはパディングやボーダーも含まれるため、特にパーセンテージを使ったレイアウト計算が簡単になります。

「border-box」を全ての要素に適用するには、次のCSSコードを使用します。

*, *:before, *:after {
  box-sizing: border-box;
}

この方法はほとんどの現代的なブラウザでサポートされており、使用することでCSS開発がよりスムーズで予測可能になります。コイヤーは、皆がこの日を祝ってボックスサイズの利点についての認識を広めることを奨励しています。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。このウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクをクリックできます。

この記事では、研究者たちがAIエージェント、特にClaude OpusやGeminiを使って、ソフトウェアアプリケーションのバイナリファイル内に隠れたバックドアを見つける実験を行ったことについて述べています。彼らはリバースエンジニアリングの専門家と協力し、これらのAIモデルがマルウェアを検出する効果を評価するための基準を作成しました。

主な発見は以下の通りです。まず、AIエージェントは一部のバックドアを特定することができましたが、成功率は低かったです。例えば、Claude Opus 4.6はテストしたバイナリの49%でバックドアを見つけましたが、Gemini 3 Proは44%、Claude Opus 4.5は37%でした。

次に、偽陽性の問題が大きな課題となりました。エージェントは、実際には無害なバイナリを悪意のあるものとして誤って検出するケースが28%に達しました。

バイナリの分析は複雑で、コンパイルの過程で元のコード構造や変数名が失われるため、AIが悪意のあるパターンを認識するのが難しくなります。これには広範なリバースエンジニアリングが必要です。

現在のモデルには限界もあります。AIは大きなファイルに対処するのが苦手で、正当なコードに偽装されたバックドアを見逃すことがよくあります。また、戦略的な思考が欠けているため、無害なコードに集中するあまり重要な領域を見落とすことがあります。

使用されたオープンソースツール（GhidraやRadare2など）は、特定のプログラミング言語において商用の選択肢に比べて性能や精度が劣っています。

将来的には、現在のAIのマルウェア検出能力は実用には至っていませんが、改善の余地があります。今後のモデルは、より良いツールや技術を活用することで、リバースエンジニアリングの専門知識がない開発者による初期のセキュリティ監査や分析をより効果的に行えるようになるかもしれません。

AIはバイナリ分析やマルウェア検出に役立つ可能性がありますが、サイバーセキュリティにおいて信頼できる解決策となるためには、さらなる進展が必要です。

ソフトウェアエンジニアのサミー・アズドゥファルは、自分のロボット掃除機をゲームコントローラーで操作しようとした際、偶然にも約7,000台のDJI製ロボット掃除機のライブフィードやデータにアクセスしてしまいました。AIコーディングツールを使って、他のユーザーの掃除機からカメラの映像、音声、位置情報を見られるセキュリティの脆弱性を発見しました。幸いにも、彼はこの問題を悪用するのではなく、DJIに報告しました。

DJIはその後、脆弱性を修正しましたが、この出来事はインターネットに接続されたデバイスのセキュリティに対する懸念を浮き彫りにしています。特に、スマートホーム技術を導入する家庭が増える中で、専門家はこれらのデバイスがハッカーの標的になる可能性があると警告しています。プライバシーの問題も生じるため、ユーザーにとっては注意が必要です。高度な家庭用ロボットが増えることで、これらのデバイスが個人データをより多く収集するため、悪用されるリスクも高まっています。

ASF（アドバンスドスクリプティングフレームワーク）は、JavaScriptに似たスクリプト言語で、ExcelやAccessなどのOfficeアプリケーション内でVBA（ビジュアルベーシック for アプリケーション）と一緒に使用するために設計されています。

このフレームワークの主な特徴には、JavaScriptに似た構文があり、ウェブ開発者にとって親しみやすい点があります。また、オブジェクト指向プログラミングをサポートし、クラスや継承が可能です。さらに、関数型プログラミングの要素も含まれており、ファーストクラス関数やクロージャーが利用できます。現代的な配列メソッドも備えており、map、filter、reduceといった機能が使えます。テンプレートリテラルを使用することで、バックティックを使った文字列の埋め込みも可能です。正規表現を用いたパターンマッチングもサポートしており、既存のVBAコードとシームレスに統合できます。

ASFを使用することで、Officeアプリケーション内でより表現力豊かで複雑なコードを書くことができ、VBA環境内でJavaScriptのプログラミングパターンを活用できます。また、ウェブとOfficeプラットフォーム間でコードを共有し再利用することも可能です。

ASFを始めるには、いくつかのクラスモジュールをVBAプロジェクトにインポートする必要があります。例えば、ASFでのシンプルな「Hello, World!」プログラムは以下のようになります。

Sub HelloWorld()
    Dim engine As New ASF
    Dim code As String
    code = "print('Hello, World!');"
    Dim idx As Long
    idx = engine.Compile(code)
    engine.Run idx
End Sub

基本的な言語機能としては、構文にセミコロンを使用して文を終了させることができ、スクリプトの最後では省略可能です。データ型には数値、文字列、ブール値、null、配列、オブジェクトが含まれます。変数はletを使って宣言することも、宣言なしで直接代入することもできます。演算子は算術、比較、論理、ビット演算をサポートしています。

制御フローには、条件に基づいてコードを実行するためのif文や、複数の条件を扱うswitch文があります。また、標準的なfor、while、for-in、for-ofループを使用して繰り返し処理を行うことができます。

関数はfunキーワードを使って宣言でき、値を返すことも可能です。全体として、ASFはOfficeアプリケーションに現代的なプログラミング機能をもたらし、VBA内での効率的で強力なスクリプティングを可能にします。

Taalasというスタートアップが、Llama 3.1 8Bモデルを動かすための専用チップ（ASIC）を開発しました。このチップは、1秒間に17,000トークンを処理でき、これはA4用紙30枚分に相当します。Taalasのチップは、従来のGPUシステムに比べて10倍安価で、エネルギー効率も優れています。

Taalasのチップの特徴は、モデルの重みをシリコンに物理的に刻み込むことで、GPUが直面する従来のメモリのボトルネックを回避している点です。通常のGPUでは、データがメモリと処理コアの間を頻繁に移動するため、遅延や高いエネルギー消費が発生しますが、Taalasはデータがチップの物理トランジスタを通じて直接流れることを可能にしています。

このチップは、少量のオンチップSRAMを一時的なメモリや微調整に使用しますが、外部メモリには依存していません。各モデルごとにカスタムチップを設計するのはコストがかかりますが、Taalasは基本となるチップを作成し、異なるモデルに迅速に適応できるようにプロセスを効率化しました。Llama 3.1用のチップの開発にはわずか2ヶ月しかかかりませんでした。

全体として、Taalasの技術は大規模な言語モデルを効率的に運用する上での重要な進展を示しており、今後このようなハードウェアがより広く利用されることが期待されています。

要約がありません。

要約がありません。

イランの学生たちが、いくつかの大学で大規模な反政府抗議を組織しました。これは、1月の致命的な弾圧以来、初めての重要なデモとなります。抗議はテヘランのシャリフ工科大学で始まり、学生たちは反政府のスローガンを叫び、政府支持者と衝突しました。他の大学でもデモが行われ、学生たちは過去の抗議で当局に殺された人々を追悼しました。

この抗議活動は、アメリカとイランの間の緊張が高まる中で行われています。トランプ大統領は、イランの核プログラムに対する懸念から軍事行動を検討しています。最近、アメリカとイランの関係者はイランの核活動を制限するための交渉においていくつかの進展があったと報告していますが、トランプは軍事行動に関する決定が近く下される可能性があると警告しています。

目撃者の報告によれば、数千人の抗議者が参加し、平和的に行進しながら自由を求めていました。しかし、抗議活動やその支持については対立する見解があり、一部のグループはアメリカの介入を求め、他のグループはそれに反対しています。状況は依然として緊張しており、抗議活動は続いており、双方ともに軍事的な警戒を強めています。

著者はレトロゲームに興味を持ち、トランスフォーマーモデルの実行を試みています。彼らは、GPUをCPUやRAMを介さずに直接NVMeストレージに接続できるかどうかを考えました。その結果、この方法が消費者向けのGPUでも機能することがわかりましたが、プロフェッショナル向けのGPUの方がパフォーマンスが良いことが確認されました。詳細や関連するライブラリのリポジトリは、リードミーに記載されています。

著者は、AIコーディングツールであるClaude Codeの独自のワークフローを紹介しています。この方法は一般的な使い方とは大きく異なります。

まず、著者はClaudeがコードを書く前に、詳細な計画書を確認し承認することを重視しています。このプロセスにより、アーキテクチャの決定に対するコントロールを維持し、リソースを節約しながら結果を向上させることができます。

次に、著者は徹底的なリサーチフェーズから始めます。この段階でClaudeは関連するコードベースを分析し、結果をマークダウンファイルに記録します。これにより、システムを深く理解し、正確な計画を立てるための基盤が築かれます。

リサーチを確認した後、著者はClaudeに詳細な実装計画を依頼します。この計画にはコードスニペットやファイルの変更点が含まれます。著者は自分のマークダウンファイルを使用して編集や追跡を行うことを好みます。

注釈サイクルはワークフローの重要な部分です。著者は計画をレビューし、修正や明確化のためのメモを追加してClaudeに返送します。このプロセスは、計画が満足のいくものになるまで何度も繰り返されることがあります。

計画が最終化されると、著者はClaudeにタスクを中断せずに実行するよう指示します。この段階は非常に構造化されており、創造的な入力なしで実行に集中します。

実装中のフィードバックでは、著者の役割は監督に移ります。必要に応じて簡単な修正や既存のコードへの参照を提供し、プロジェクトの方向性を維持します。これにより、実装がプロジェクトの目標に沿ったものになるよう判断を行います。

著者はリサーチ、計画、実装を一度の長いセッションで行うことを好みます。これにより、文脈をよりよく保持し理解することができます。

このワークフローは、深く読み、計画を立て、正しいまで注釈を加え、その後Claudeに中断せずに実行させるという流れで要約できます。この構造化されたアプローチは、AIを活用したコーディングにおける一般的な落とし穴を避けることができます。

全体として、この厳格なプロセスは、AIを効果的に活用するために計画とレビューの重要性を強調しています。

要約がありません。

「agent-skills」という名前のGitHubリポジトリは、ユーザー「younes-io」によって管理されています。このリポジトリには「tlaplus-workbench」というメインディレクトリがあり、その中には「agents」、「references」、「scripts」といういくつかのフォルダと「SKILL.md」というファイルが含まれています。

このリポジトリは公開されており、さまざまな種類のファイルやディレクトリが含まれています。最近の更新では、これらのディレクトリやファイルの内容が変更されています。リポジトリの通知設定を変更するには、ユーザーがサインインする必要があります。

全体として、このリポジトリはtlaplusに関連するスキルや、それに関連するリソースの整理に焦点を当てているようです。

ブルームフィルターは、要素が集合に確実に存在しないかどうかを迅速に判断するための、高速で確率的なデータ構造です。誤って存在すると判断することはありますが、存在しないと判断することはないため、特にデータベースにおけるSQLクエリの処理を迅速化するのに役立ちます。

ブルームフィルターの基本は、最初にすべてのビットが0に設定されたビットの配列を使用することです。要素を追加する際には、複数のハッシュ関数を使ってその要素をハッシュ化し、対応するビットを1に設定します。要素の存在を確認する際には、再度ハッシュ化を行い、関連するビットがすべて1であるかをチェックします。もし1つでも0のビットがあれば、その要素は集合に存在しないと判断されます。

データベースにおいてブルームフィルターは、特にハッシュ結合の際に不要なデータ処理を避けるのに役立ちます。これにより、一致しない行の解凍を防ぎ、効率を向上させます。

Floeでは、ブルームフィルターが主に2つの分野で使用されています。1つはストレージエンジンにおける適応フィルタリング、もう1つはハッシュ結合の際です。適応フィルターは、必要なカラムのみを解凍し、スキップできる行数に応じて調整します。

新しい実装では、1つのメモリユニットに2ビットを組み合わせることで、精度を向上させ、誤検知率を大幅に低下させました（約11.7%から5.7%に）。これに伴うパフォーマンスコストは最小限です。

なぜ2ビットを使用するのかというと、メモリの使用と効率のバランスを取るためです。これにより、複雑さを大きく増やすことなく、より高い容量を実現できます。

今後の開発では、さらに高速なチェックを実現するために、SIMDなどの高度な手法も検討されています。

全体として、Floeにおけるブルームフィルターの使用は、不要なデータ処理を減らし、精度を向上させることでクエリのパフォーマンスを大幅に向上させています。

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提供されたテキストには、カーパシーというユーザーのステータス更新へのリンクと、爪に関する関連リンクが含まれています。しかし、実際のテキストやステータス更新の詳細が提供されていないため、内容の要約はできません。効果的に要約するためには、リンク先の具体的な情報や重要なポイントが必要です。

要約がありません。

この記事では、「検証ではなく解析を行う」という概念と、Rustにおける型駆動設計について説明しています。特に初心者のRust開発者がAPI設計を改善するための内容です。

まず、この概念の概要として、数値がゼロでないことを保証するような不変条件を、実行時に値をチェックする検証関数ではなく、型に組み込むことが提案されています。このアプローチは、Rustの強力な型システムを活用して、開発プロセスの早い段階でエラーを防ぐことを目的としています。

次に、数値の割り算が実行時エラー（例えば、ゼロでの割り算）を引き起こす可能性について説明し、これを異なる方法で処理する方法を示しています。具体的には、失敗の可能性を表すためにOptionを使用したり、浮動小数点数がゼロにならないことを強制する新しい型NonZeroF32を作成することで、検証を実行時からコンパイル時に移行する方法が紹介されています。

新しい型を定義することの利点として、非ゼロや非空といった制約をカプセル化することで、コード全体での有効性チェックの繰り返しを避けることができる点が挙げられます。これにより、より明確で堅牢なコードが実現します。

また、Rustエコシステムからの実例として、String型がVec<u8>の新しい型であり、有効なUTF-8文字列を保証することでエラーハンドリングを簡素化していることが紹介されています。

設計原則としては、無効な状態が作成されないように型を使用することでエラーを回避すること、データが使用される前にできるだけ早く不変条件を証明することが重要です。

最後に、開発者には生の型を直接使用するのではなく、新しい型を作成することが推奨されています。これにより、コードの明確さと正確性が向上します。Rustの型システムを活用して不変条件をエンコードし、実行時エラーを減らすことで、より堅牢で明確なコーディングスタイルを促進することが提案されています。新しい型を利用し、型駆動設計に焦点を当てることで、Rustプログラムの安全性と保守性を向上させることができます。

要約がありません。

アメリカ数学会（AMS）の「ノーティス」は、数学の研究やニュースを世界中のコミュニティと共有することを目的としたジャーナルです。AMSの会員によって支えられています。このジャーナルには、各号の目次やPDFファイルへのリンクが含まれています。また、ウェブサイトのコンテンツ表示に関する技術的なコードも含まれていますが、これは主にウェブ開発者向けのものであり、ジャーナルの目的を理解するためには必須ではありません。

この記事では、暗号技術における不注意と職人技の対比について、aes-jsとpyaesという二つのライブラリを例に挙げて説明しています。

まず、初期化ベクトル（IV）についてですが、両方のライブラリはデフォルトのIVとしてゼロを使い回しており、これがセキュリティの脆弱性を引き起こす原因となっています。特に、鍵とIVの再利用に関するバグが発生する可能性があり、暗号化されたメッセージのセキュリティが大きく損なわれる恐れがあります。

次に、これらのライブラリは多くのプロジェクトで広く使用されているため、これらの脆弱性がもたらす影響は非常に大きいです。

また、aes-jsとpyaesは、AES-GCMのような現代的な暗号モードをサポートしていません。AES-GCMは認証機能を備えており、攻撃を防ぐためにより高いセキュリティを提供します。

さらに、開発者の反応についても触れています。aes-jsのメンテナーはセキュリティ問題が指摘された際に軽視する態度を示しましたが、これは不注意と見なされています。一方で、strongMan VPN Managerのメンテナーは、関連する問題を迅速に修正し、より安全な実践に更新し、ユーザーのフィードバックを取り入れるなど、積極的に対応しました。

この記事は、暗号技術においてはミスが一般的であるものの、開発者がそのミスにどのように対応するかが重要な違いであると強調しています。責任感のある開発者は問題を徹底的に修正しますが、不注意な開発者はそれを無視するかもしれません。

全体として、暗号技術における職人技へのコミットメントが重要であり、脆弱性に対して積極的に対処することの重要性を訴えています。

自然数から実数に至る数学的概念の進展について説明します。まず、自然数はゼロを基にし、後続関数を用いて構築されます。この方法により、簡単なルールを使って加算や乗算を定義することができます。

次に、整数は自然数のペアとして定義され、負の値を含むように拡張されます。これらのペアの加算や乗算は、定義されたルールに従って行われますが、同値性を正しく表現することに注意が払われます。

有理数は整数の比として定義され、割り算を表すペアとして表現されます。有理数の大きさは、ペアの巧妙な配置によって数えられることが示されています。

計算可能数は、アルゴリズムによって近似できる数です。これらは自然数と同じ大きさを持ち、各計算可能数は有限の指示の集合に結びつけることができます。

実数は、有理数と無理数を含む連続体を形成します。実数は、デデキント切断を用いて定義され、各実数は有理数によって説明されます。実数の集合は自然数よりも数え切れないほど大きいことが示され、数え切れない数の大部分は計算不可能であることを示唆しています。

最後に、多くの実数は正確に定義されたり計算されたりすることができないため、数や数学の本質についての哲学的な問いを提起しています。

要約がありません。

Valveのティムール・クリストフ氏は、Linux上での古いAMD Radeon GPUのサポートを改善しています。昨年、彼の取り組みにより、古いGPUがデフォルトでAMDGPUドライバーに切り替わり、パフォーマンスが向上し、多くのバグが修正されました。最近、彼はLinuxを実行している古いiMacに搭載されたRadeon R9 M380に特有の問題に注目しました。この問題は、起動時にエラーを引き起こすものでした。

調査の結果、ティムール氏はメモリクロックの動的電力管理を無効にすることで、GPUが正常に機能することを発見しました。彼は、AMDGPUドライバーがディスプレイクロックの電圧を適切に管理していないことが問題の原因であることを特定しました。

ティムール氏はこの問題に対する初期の修正を作成し、近日中にレビューのために提出する予定です。これらの更新により、GCN ~1.1 GPUを搭載した古いiMacが、AMDGPUドライバーを使用してLinux上でより良く動作することが期待されています。

著者は、LinkedInで青いチェックマークを取得するために自分の身元を確認したいと考えました。このチェックマークは、本人確認を示すものです。そのために、著者はPersonaというサービスを利用しました。このサービスは、確認プロセス中に多くの個人情報を収集します。

確認の際、著者は以下の情報を提供しました。氏名、パスポート、セルフィー、顔の形状などの生体情報、国民ID番号、メールアドレス、電話番号などです。また、ためらいやタイピングパターンといった行動データも含まれます。

Personaは、これらの情報をさまざまな第三者のデータベースと照合し、実質的にバックグラウンドチェックを行います。さらに、提供された画像はPersonaのAIシステムのトレーニングにも使用されるため、プライバシーに関する懸念が生じます。

著者は、自分のデータが収集されると、OpenAIやAWSなどの大手テクノロジー企業を含む複数の会社がアクセスできることを発見しました。また、アメリカの法律の下で、ユーザーの知らないうちに法執行機関と共有される可能性があります。データは異なる国に保存されることがありますが、アメリカのCLOUD法により、アメリカの当局は保存場所に関わらずアクセスできます。

さらに、データ漏洩が発生した場合、Personaは責任を50ドルに制限し、ユーザーは訴訟ではなく仲裁を通じて個別に請求を行うことしかできません。

著者は、オンラインで身元を確認する前に慎重に考えるよう他の人にアドバイスしています。個人データに対するリスクが、確認バッジの利点を上回る可能性があるからです。すでに確認を受けた人は、自分のデータを要求し、その削除を求めることを検討すべきです。

要約がありません。

最近のFOSDEM26での議論では、F-DroidのユーザーがGoogleがAndroidの制限計画を中止したというニュースに安堵の声を上げました。しかし、F-Droidはこれらの計画が依然として存在していることを明らかにし、Googleの意図について混乱が生じています。この状況を受けて、F-Droidはアプリ内にバナーを追加し、AndroidがGoogleによってより管理されるリスクについてユーザーに注意を促しています。

F-Droidは、基本アプリを新機能で更新しています。これには、翻訳の改善やアプリの履歴追跡機能が含まれています。また、Buses、Conversations、Dolphin Emulatorなどのいくつかのアプリが更新され、5つのアプリは削除されました。コミュニティは定期的に更新を受けており、Androidをオープンプラットフォームとして維持する重要性が強調されています。

ユーザーはこれらの進展について情報を得て、Androidの未来についての議論に参加することが奨励されています。

申し訳ありませんが、YouTubeの動画などの外部コンテンツにはアクセスできません。ただし、動画のテキストや主なポイントを教えていただければ、それをまとめるお手伝いをします。

要約がありません。

トヨタのミライは、初の量産型水素燃料電池車として注目されていましたが、わずか1年でその価値が65%も下落しました。この価値の減少の主な理由は、水素充填インフラの整備が限られていること、特にカリフォルニア州にしかほとんど存在しないことと、消費者や政府に支持されているバッテリー電気自動車（BEV）の台頭です。

初期の販売価格が5万ドルを超えていたミライですが、中古車市場では1万ドル以下で取引されることもあり、水素車の所有に伴う課題が浮き彫りになっています。アメリカ国内には54か所の水素ステーションしかなく、水素インフラへの投資が不足していることも、その魅力をさらに損なっています。

トヨタはミライの生産を続け、水素研究にも投資していますが、販売台数は低迷しており、昨年アメリカでは210台しか売れていません。他のメーカー、例えばBMWも水素技術の研究を進めていますが、自動車業界が電気自動車にシフトしている中で、水素車の未来は不透明です。

要約がありません。

Gitはファイルを追跡しますが、ディレクトリは追跡しません。そのため、リポジトリ内にディレクトリを確実に存在させるためには、「追跡」する必要があります。これには二つの方法があります。一つは一般的ですが欠点のある「.gitkeep」技術、もう一つはよりシンプルな「.gitignore」方法です。

「.gitkeep」技術では、追跡したいディレクトリ内に空のファイルを作成します。このファイルの名前は「.gitkeep」です。その後、同じディレクトリに「.gitignore」ファイルを作成し、その中で「.gitkeep」以外のすべてのファイルを無視するように設定します。しかし、この方法にはいくつかの欠点があります。二つのファイルを編集する必要があり、ディレクトリの名前が変更された場合には更新が必要です。また、明確なドキュメントがないため、理解しづらいこともあります。

一方、より良い「.gitignore」技術では、ディレクトリ内に「.gitignore」ファイルを作成し、その内容を次のように設定します。「*」はすべてのファイルを無視することを意味し、「!.gitignore」は「.gitignore」ファイル自体は無視しないという意味です。この方法では、すべてのファイルが無視されるため、追跡が簡単になります。この一つのファイルだけでディレクトリを追跡できるため、管理が容易になります。

このように、「.gitignore」方法は、複雑さを避けてGitでディレクトリを追跡するために推奨されます。

2026年2月3日、I2P匿名ネットワークは70万の悪意のあるノードによる大規模な攻撃を受け、通常の15,000から20,000台のデバイスの運用が深刻に妨げられました。この攻撃は、匿名ネットワークに対する最悪のシビル攻撃の一つとされています。I2Pは過去3年間、同じような攻撃に直面しており、これらは同じ国家支援のグループによるものと考えられていました。しかし、2026年の攻撃は実際には、ストリーミングボックスやルーターなど多くのデバイスに感染したキムウルフボットネットによって引き起こされたものでした。

キムウルフボットネットは、セキュリティ対策によって多くのサーバーを失った後、I2Pをコマンド・アンド・コントロールの操作に利用しようとしていました。攻撃の後、I2Pチームは迅速にソフトウェアの更新版をリリースし、高度な暗号化や今後の攻撃を防ぐための改善を盛り込みました。

著者は、PubMedに掲載されているすべてのノートロピクスに関する研究を調査しました。

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この文章は、仕事の重要性と過去の世代が私たちの日常の快適さや喜びにどれだけ貢献してきたかを強調しています。コーヒーやエアコンといったシンプルな楽しみから、人生の大切な瞬間まで、さまざまな生活の側面が取り上げられています。このメッセージは、私たちが先人たちの努力を尊重し、自分自身の仕事に対して積極的で献身的であることを促しています。皆が行動を起こし、「仕事を始めよう」と呼びかけることで、この遺産を引き継いでいくことが大切だと伝えています。

自分のテクニカル指標を設定し、コーディングスキルがなくてもTelegramで直接取引シグナルを受け取れるプラットフォームを作りました。どの点が良いか、改善できる点、追加してほしい機能についてのフィードバックを求めています。

要約がありません。

AI uBlock Originのブラックリストは、低品質なAIコンテンツを生成するウェブサイトをブロックするために作成された個人用リストです。ユーザーはこのリストに自動的に登録することも、手動でuBlock Originにインポートすることもできます。

このリストの目的は、有用な情報が欠けているAI生成コンテンツを含むウェブサイトをフィルタリングすることです。多くの場合、これらのサイトは広告であふれています。作成者は、意味のあるオンライン情報には実際の人間の経験や洞察が必要だと考えています。

AI生成コンテンツは信頼性が低かったり、危険な場合もあります。誤った情報や有害なアドバイスが含まれていることがあるためです。作成者は、無駄な導入部分や信頼できる情報源の欠如、過剰なリファラルリンクなど、AIコンテンツファームの認識されたパターンに基づいて手動でサイトをブラックリストに追加しています。

ユーザーは、疑わしいAIスパムサイトを報告したり、エントリーのフォーマットに関する特定のガイドラインに従ってリストに貢献することができます。

コンテンツファームには、あいまいな内容や不十分なフォーマット、SEOに重点を置いて検索結果での順位を上げる特徴がよく見られます。作成者は、これらのサイトを認識するための具体的な基準を提供しています。

また、AI生成コンテンツを簡単に見つけるためのGoogle検索技術（Google Dorks）についても言及されています。

このブラックリストは、すべてのAI関連コンテンツをブロックすることを目的とした他のプロジェクトとは異なり、低品質なサイトのみをフィルタリングすることに焦点を当てています。

ゲームにおける入力遅延についてのガイドへようこそ。

入力遅延とは、プレイヤーが動作を行った瞬間と、その動作が画面に表示されるまでの遅れのことです。近年、この問題はあまり注目されずに増加しており、2000年代初頭のような低遅延のゲームシステムを見つけるのが難しくなっています。高い入力遅延は、ゲームプレイに大きな影響を与え、悪い評価を受ける原因にもなります。

入力遅延の増加は、主にゲームシステムの複雑さの増加によるもので、開発者が遅延に影響を与える要因を把握しづらくなっています。このウェブサイトは、開発者とゲーマーの両方がこれらの遅延問題を理解し、対処できるようにすることを目的としています。

入力遅延に寄与する主な要素は三つあります。まず一つ目はコントローラー、二つ目はゲームエンジン、三つ目はディスプレイです。

このサイトでは、特に最初の二つの要素についての知識を提供し、それらを正確に測定する方法についてのガイダンスも行っています。

キャノンキャットは、フォースというプログラミング言語を使用しています。この言語を使うことで、ユーザーは簡単にスクリプトを書くことができます。

ニューヨークのオフィスは、アメリカのブルックリンにある20ジェイストリート、スイート902に位置しています。マドリードのオフィスは、スペインのマドリードにあるカジェ・ペドロ・カンポス5ローカル、28019にあります。

要約がありません。

ロンドン警視庁は、46,000人の警官と職員を擁するイギリス最大の警察組織で、アメリカの企業パランティアのAI技術を利用して警官の行動を監視しています。この取り組みは、病気、欠勤、残業に関連するパターンを分析し、職員の潜在的な問題を特定することを目的としています。しかし、警察連盟はこの方法を「自動的な疑念」と批判し、正当な仕事のプレッシャーを不正行為と誤解する可能性があると警告しています。

ロンドン警視庁は、このデータを分析することで、組織内の基準や文化を改善できると述べています。一方、批評家や国会議員のマーチン・ウィグリーは、従業員のプライバシーやこのような技術を監視に使用することの影響について懸念を示しています。労働党は、警察における責任あるAIの使用を支持し、イングランドとウェールズの警察組織向けにAIツールへの投資を計画しています。

パランティアは、イギリスの他の公共部門プロジェクトにも関与しており、政府契約の透明性について疑問が提起されています。

マイクロソフトの研究者たちは、情報を少なくとも1万年間保存できる画期的なデータストレージシステムを開発しました。このシステムは、ミニプラズマ爆発を利用してデータをホウケイ酸ガラスにエンコードする方法を採用しています。この新しい技術は、4.8テラバイトのデータを保存でき、これは約200万冊の印刷された本に相当します。従来の磁気テープやハードドライブは劣化が早いですが、このガラスストレージ方式は、定期的なメンテナンスや温度管理が不要で、長期間にわたって情報を保持できるという利点があります。

このプロセスでは、高エネルギーレーザーを使ってガラスに微小な変形を作り出し、それがデータを表します。データへのアクセスは従来のストレージデバイスよりも複雑ですが、その耐久性とセキュリティの高さから、重要な情報を長期的に保存するための有望な選択肢となっています。このプロジェクトは「プロジェクト・シリカ」と呼ばれ、データセンターにおける実用的で効率的なストレージソリューションを提供することを目指しています。

EDuke32は、無料でオープンソースのゲームエンジンで、プレイヤーがDuke Nukem 3Dというクラシックな一人称シューティングゲームを、Windows、Linux、macOSなどのさまざまなプラットフォームで楽しむことができます。このエンジンは、プレイヤーや開発者向けに多くの新機能が追加されており、オリジナルゲームの主要な移植版となっています。

EDuke32の主な特徴には、高い互換性があります。最新のオペレーティングシステムでエミュレーションなしに動作します。また、先進的なグラフィックスをサポートしており、高解像度、動的ライティング、リアルタイムの影、さまざまな現代的なレンダリング技術を利用できます。さらに、安定性が向上しており、オリジナルゲームの多くのバグが修正されているため、クラッシュが少なくなっています。

また、EDuke32は広範なモッドサポートを提供しており、ゲームプレイの変更が可能で、強力なスクリプトシステムも含まれています。コミュニティ主導で開発されており、サポートや交流のための活発なコミュニティがあります。

さらに、さまざまな音声フォーマットのサポートや、強化されたコントロール、現代的なユーザーインターフェースも備えています。EDuke32は20年以上にわたり継続的に開発されており、オリジナルゲームのファンにとって信頼できる選択肢となっています。

要約がありません。

Holo Routingの最新バージョン0.9.0がリリースされ、いくつかの重要な更新が含まれています。

まず、Holo-Isisの改善点として、一般的な暗号認証のサポートが追加されました。また、LSPの有効期限が破損することやリプレイ攻撃に対する保護が強化されました。さらに、データを消去する発信者の識別やノードの管理タグが導入され、ポイントツーポイント接続のための三者間ハンドシェイクが実装されました。MSD信号のサポートも追加され、分散型の洪水攻撃が減少しました。

次に、Holo-OSPFの更新では、仮想リンクのサポートが追加されました。

Holo-Daemonの強化としては、バージョン出力にgitのコミットハッシュが含まれるようになりました。

継続的インテグレーション（CI）の更新では、Dockerイメージの出所証明やスペルチェックが追加されました。

ドキュメントの改善としては、脆弱性を報告するためのSECURITY.mdが導入され、適合性テストのセクションが追加されました。

その他の変更点としては、内部APIのリファクタリングが行われ、メンテナンスが容易になりました。プロトコルテストのためのファズターゲットが追加され、サービス拒否攻撃を防ぐためのパニック監視が実装されました。また、いくつかのバグ修正やパフォーマンスの向上も行われました。

詳細については、完全な変更履歴やDockerパッケージを確認してください。

コンピュータ歴史博物館は、アップルの50周年を祝うために、1986年のアップル・マッキントッシュプラスの巨大版「ビッグマック」を発表しました。全体のデザインはかなり大きいですが、モニターの対角線は約20インチと、現代のスクリーンと比べると小さく見えます。特に注目を集めているのは、矢印キーを含む58個のキーを備えた大型のキーボードです。この矢印キーは以前のモデルにはありませんでした。

マッキントッシュプラスは、使いやすいグラフィカルインターフェースで知られ、グラフィックアーティストの間で人気がありました。発売当初の価格は2,599ドルで、現在の価値に換算すると7,500ドル以上になります。博物館は、アップルの周年記念イベントの一環として「ビッグマック」に関するさらなる情報が近日中に発表されることを示唆しています。

Stripeは「ミニオン」と呼ばれる独自のコーディングエージェントを開発しました。これらのエージェントは、人間の介入なしにコーディング作業を自動化します。ミニオンは、プルリクエストのマージなどの作業を完全に自動で行い、毎週千件以上のプルリクエストを生成します。これらはすべて人間によるレビューを受けますが、人間が書いたコードは含まれていません。

ミニオンは、開発者が複数のタスクを同時に進められるように設計されています。エンジニアはSlackを通じて簡単にミニオンを起動でき、変更に関する議論から直接トリガーをかけることができます。ミニオンはStripeの独自のコードベース内で動作し、そのコードベースは複雑で多くのカスタムライブラリを含んでいるため、一般的なコーディングエージェントが効果的に貢献するのは難しいです。

ミニオンの動作は、安全な開発者環境で始まり、重要なコーディングステップ（テストやリンティングなど）が常に守られるようにカスタマイズされたエージェントループを利用します。また、内部のドキュメントやツールからコンテキストを収集し、効果的に作業を行います。

ミニオンは「一発」でタスクを完了することを目指しますが、自動テストに基づいてフィードバックを受け取り、調整を行うこともできます。この方法により、コーディングプロセスの早い段階で問題を発見し、開発者の生産性が向上します。

全体として、ミニオンはStripeのコーディングプラクティスを変革し、開発ワークフローの重要な部分となっています。今後のブログ記事では、ミニオンの構築方法や機能についての詳細が続く予定です。

目的は、Rustプログラミング言語を使用して、ピクセル単位で完璧で、モッドに対応したWolfenstein 3Dのバージョンを作成することです。

Lean4はオープンソースのプログラミング言語であり、インタラクティブな定理証明器です。AIシステムの信頼性と安全性を向上させる役割を果たします。従来の大規模言語モデル（LLM）とは異なり、Lean4はすべての定理やプログラムが厳密に正しさを検証されることを保証します。これは厳格な型チェックを通じて行われ、結果が真か偽かが明確に証明されるため、曖昧さが排除されます。

Lean4の主な利点には、正確性と信頼性があります。厳密な論理を用いて推論のステップを検証し、体系的な検証が可能です。Lean4は、解決策が指定された基準を満たしていることを確認できます。また、誰でも独立して証明を検証できるため、神経ネットワークの推論が不透明であるのとは対照的に、透明性が確保されています。

Lean4は特にAIの幻覚、つまりAIが自信を持って誤った情報を提示する事例に対処するために重要です。AIが自らの主張をLean4を用いて証明することを求めることで、誤った出力につながる前に推論のエラーを検出できます。例えば、Harmonic AIのようなスタートアップは、Lean4を利用して「幻覚のない」AIを開発し、正式な証明を通じてその回答を検証しています。

さらに、Lean4はソフトウェアのセキュリティを変革する可能性があります。AI支援のプログラミングを通じてコードの正しさを検証できるため、バグや脆弱性を排除できるかもしれません。組織がLean4をますます採用する中で、特に金融や医療などの高リスク分野において、AIシステムの信頼性を確保するための重要なツールとなっています。

しかし、Lean4には依然として課題があります。現実の問題を形式化することの複雑さや、現在のLLMが正しい証明を生成する際の限界などです。それでも、AI技術が進化し続ける中で、Lean4のような形式的検証ツールの統合は、AIアプリケーションにおける信頼性と安全性を高め、業界における検証可能な正確さを新たな標準とする可能性があります。

ウェブサイトがあなたのブラウザの安全性を確認しています。もしこのウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがありますので、そちらをクリックしてください。

2026年2月、ダイビングインストラクターでプラットフォームエンジニアの男性が、ダイビング保険会社のユーザーポータルに深刻な脆弱性を発見した体験を語りました。彼は、ユーザーが連続したユーザーIDを推測し、変更が求められない共通の初期パスワードを使うことで、個人データにアクセスできることを発見しました。

彼は2025年4月28日にこの脆弱性を報告し、組織に対して公表する前に30日間の修正期間を与えました。しかし、問題が修正された後、組織からの返答はIT部門ではなく法務チームから届きました。彼らは問題を認めたものの、当局に関与させた彼の判断を批判し、 reputational harmの可能性を理由に法的措置を取ると脅しました。

組織は、すべてのアカウントに同じ初期パスワードを設定しているにもかかわらず、ユーザー自身がパスワードを変更すべきだと主張しました。この状況は、セキュリティ分野における一般的な問題を浮き彫りにしています。多くの組織は、ユーザーの安全よりも自らの評判を優先し、脆弱性に対処する代わりに研究者を脅すことがよくあります。

この記事では、企業が明確な脆弱性開示ポリシーを持ち、研究者の努力に感謝し、影響を受けたユーザーに適切に通知する必要性が強調されています。また、セキュリティ研究者には、コミュニケーションを記録し、脆弱性について話すことを妨げる秘密保持契約（NDA）に署名しないようにアドバイスし、報告プロセスに国家サイバーセキュリティチームを関与させることも推奨されています。

グリッチアートメーカーは、動画をローカルで処理するため、アップロードの必要がなく、ウェブカメラをリアルタイムで使用することができます。ユーザーは、いくつかの設定を調整できます。例えば、ラインの太さを設定する「ラインの太さ（6px）」では、水平線の太さや間隔を調整できます。また、「ジッター（4px）」は、ラインがどれだけずれるかを調整し、グリッチ効果を強めます。「しきい値（0.55）」は、黒と白のバランスを取るもので、値が低いほど白が多くなり、高いほど黒が増えます。元の動画を比較するための「ローモード」も用意されています。作成した作品はWebMファイルとしてエクスポートできます。現在、システムは入力ソースを待っています。

Blueskyというソーシャルメディアプラットフォームに関する懸念が述べられています。このプラットフォームはATProtoというオープンプロトコルに基づいています。

まず、Blueskyはユーザーが自分のデータを所有し、プラットフォームが気に入らなければ簡単に離れることができると主張しています。しかし、実際には多くのユーザーがBlueskyの中央集権的なサーバーに依存しており、他の選択肢に移行するのが難しくなっています。

ATProtoプロトコルを利用するアプリが増えるにつれて、ユーザーはBlueskyのインフラにますます依存するようになります。この依存度の高まりは、分散化の約束にもかかわらず、ユーザーがプラットフォームを離れることを難しくしています。

Blueskyはデータリレーやアプリの表示、アイデンティティディレクトリなどの重要な要素を管理しています。この中央集権的な管理により、ユーザーが見ることができる情報や行動を制御することが可能です。技術的には誰でも自分のサービスを運営できるはずですが、実際にはそうなっていません。

もしBlueskyが買収されると、新しい所有者はすべてのユーザーデータを管理し、アクセスを制限することができるため、ユーザーが離れたりサードパーティのアプリを利用したりするのが難しくなります。

Blueskyの状況は過去のプラットフォームと比較されており、ユーザーが自分のデータを保護するために積極的な行動を取ることは稀であると指摘されています。これにより、オープンプロトコルにもかかわらず中央集権化が進んでしまいます。

また、投資からのリターンを求める必要があるため、Blueskyはユーザーの自由やコントロールを制限するような収益化戦略に向かう可能性があります。

要するに、Blueskyはユーザーの所有権や分散化を促進していると主張していますが、その構造は実際には中央集権化やコントロールの強化につながる可能性が高いことが示されています。特に買収が行われた場合、その影響は大きいでしょう。

2026年2月20日、ggml.aiは、llama.cppプロジェクトのチームがHugging Face（HF）との提携を発表しました。この提携は、ローカルAIの開発を支援し、今後のAI開発がオープンでコミュニティ主導であることを確保することを目的としています。

ggmlのプロジェクトは引き続きオープンソースで、コミュニティに焦点を当てて進められます。ggmlチームは、ggmlおよびllama.cppライブラリのリーダーシップを維持し、フルタイムでサポートを行います。このHugging Faceとの提携は、持続可能なリソースを提供し、プロジェクトの成長と発展を助け、ユーザー体験を向上させることを目指しています。

今後の取り組みでは、Hugging Faceのトランスフォーマーライブラリとの統合を簡素化し、モデルのサポートを向上させることや、ローカルAIモデルの展開におけるユーザー体験の向上に焦点を当てます。両チームは、オープンソースのAIを消費者デバイスでアクセスしやすく、効率的にすることを目指し、強力な推論スタックの構築に努めています。

ggml.aiとHugging Faceの協力は、すでに機能の改善やユーザーフレンドリーなインターフェースの提供など、重要な成果を上げています。この提携により、ggmlおよびllama.cppプロジェクトの能力とリーチが向上し、オープンソースの特性が維持されることが期待されています。

著者は、ユーザーがあまり考えずに使えるシームレスなデザインを指す「テクノロジーの魔法」に強い嫌悪感を示しています。このようなデザインは、ユーザーの体験に対するコントロールを減少させる可能性があります。著者は、外部のライブラリやフレームワーク、例えばReactに頼るのではなく、自分自身でコードを理解し、書くことを好んでいます。これらの外部ツールは、追加の複雑さをもたらし、サイトのパフォーマンスを悪化させることがあります。

著者は、多くの開発者が効率のためにこれらの抽象化を受け入れていることを認めていますが、コードの理解が不明瞭になると、メンテナンスの課題が生じると感じています。また、大規模な言語モデルのようなツールに頼ることは、さらに複雑さを増す別の抽象化の層であると考えています。

最終的に、著者は長期的なプロジェクトにおいて、生のHTML、CSS、JavaScriptを使うことを重視しています。基礎的なコードを理解することが、メンテナンス性を確保するために重要であると強調しています。著者は、テクノロジーの「魔法」に対する嫌悪感を再確認し、より実践的で手作りのアプローチを好む姿勢を示しています。

VennFanは、極座標と三角関数の形を利用して、扇の羽のような見た目のベン図を作成する新しい方法です。このアプローチは、図を読みやすくし、形状を持つ正弦波やサイズを調整可能にすることに重点を置いています。VennFanには、正弦波と余弦波に基づいた2つのバージョンがあります。また、扇のような図にラベルを自動的に配置するスマートな方法も含まれています。VennFanはPythonパッケージとして利用可能です。

この記事では、二つのUnicode標準、confusables.txtとNFKC正規化の間にある不一致について説明しています。

まず、これらの標準の目的についてです。confusables.txtは、視覚的に似ている文字（例えば、キリル文字の「а」とラテン文字の「a」）を検出し、拒否するためのリストです。これは正規化を目的としていません。一方、NFKC正規化は、文字をその標準形に変換します。例えば、全角文字をASCIIに変換することで、保存や比較を容易にします。

次に、これらの標準の間にある対立についてです。confusables.txtとNFKCでは、31の文字が異なるマッピングを持っています。例えば、ロングS（ſ）はconfusables.txtでは「f」にマッピングされていますが、NFKCでは「s」にマッピングされています。このため、適切に処理しないとエラーが発生する可能性があります。

また、これらの不一致がもたらす影響についても触れています。NFKCを先に適用してからconfusablesをチェックすると、31のエントリが検出されず、セキュリティ上の見落としが生じる恐れがあります。逆に、NFKCを使用せずにconfusablesを使うと、誤った結果が出る可能性があります。

推奨される対策としては、最良の実践として、NFKCで既に処理された文字を除外するようにconfusablesをフィルタリングすることが挙げられます。また、NFKCに合わせた最新のconfusableマップを維持するために、生成スクリプトを使用することも推奨されます。

最後に、Unicodeにはさまざまな独立した仕様が含まれており、それらの相互作用は必ずしも明確ではないため、31の対立エントリのような問題が発生することがあります。この記事は、これらの標準がどのように機能するかを理解し、効果的に実装することの重要性を強調しています。

15年前、ダークスカイ天気アプリの開発者たちはその旅を始め、最終的にAppleに買収されました。Appleでの経験を楽しんだ後、既存の天気アプリに不満を感じ、原点に戻りたいという思いから新しい天気会社を立ち上げることに決めました。

Acme Weatherの主な特徴は以下の通りです。まず、Acme Weatherは天気予報が常に正確でないことを認識しています。一つの予報を提供するのではなく、複数の可能性を示すことで、ユーザーが予報の信頼性を理解し、より良い計画を立てられるようにしています。

次に、ユーザーはリアルタイムの天気報告を提出でき、他の人々が現在の天候について正確な情報を得る手助けをします。また、アプリにはレーダー、気温、嵐の進路など、さまざまな天気マップが含まれており、ユーザーは天候状況を総合的に把握できます。

重要な天気イベントについての通知を設定できる機能もあり、ユーザーはアプリを頻繁にチェックしなくても情報を得ることができます。さらに、Acme Labsという機能では、虹の警報や夕日通知など、楽しい気象現象を紹介しています。

最後に、Acme Weatherはユーザーのプライバシーを重視し、データ収集を制限し、情報が第三者に販売されないようにしています。

Acme Weatherは、開発者たちの豊富な経験と革新的な機能を組み合わせて、包括的で使いやすい天気アプリを提供しています。iOS App Storeで年間25ドルのサブスクリプションで利用可能で、2週間の無料トライアルもあります。将来的にはAndroid版も予定されています。

著者たちは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の訓練に関する新しいアプローチを探求しています。彼らは、従来の逆伝播法（BPTT）ではなく、エラーを時間的に前方に伝播させる方法を提案しています。この方法は、二つの段階から成り立っています。第一段階は「ウォームアップ段階」で、ネットワークを初期条件に基づいて初期化します。第二段階は「エラー計算段階」で、これらの条件を用いてエラーを前方に伝播させ、時間を逆にすることなく正確な勾配計算を可能にします。

提案された前方伝播法は、複雑なタスクに対してRNNを成功裏に訓練することができますが、特にネットワークが情報を忘れ始めるときに、数値的安定性の問題に直面します。主な課題には、従来のBPTTがすべての隠れ状態を保存する必要があるため、メモリ制約があることや、ヤコビ行列が可逆である必要があることが含まれます。これは実際には問題を引き起こすことがあります。

前方伝播法は初期条件に敏感で、効果的な学習のためには特定の固有値範囲が必要です。また、このアプローチはスケーラビリティに欠ける可能性があり、複数の層を持つネットワークではデータを何度も通過させる必要があり、計算負荷が増加します。

前方伝播によるエラーの伝播は、従来の方法に対する興味深い代替手段を提供しますが、現在の不安定性や特定の条件への依存が実用的な応用を制限しています。著者たちは、彼らの発見がRNNの訓練方法や代替計算アプローチに関するさらなる研究を促すことを期待しています。

Hacker Newsというウェブサイトで、Archive.todayに関する議論が行われています。ある投稿では、Archive.todayがあるブログに対してDDoS攻撃を行っているという疑惑が取り上げられています。また別の投稿では、サイトの異常な動作についての質問がされています。これらの話題には多くのコメントが寄せられており、ユーザーの関心と活発な議論が見られます。

2026年2月20日、Goプログラミングエコシステムにおいて、過剰でしばしば無関係なセキュリティアラートを生成するDependabotを無効にすることが推奨されました。その代わりに、govulncheckというツールを使用して脆弱性をチェックし、最新の依存関係のバージョンに対してテストを行うスケジュールされたGitHub Actionsの利用が提案されています。

あるケーススタディでは、ライブラリの小さなセキュリティ修正後に、Dependabotが無関係なプロジェクトに対して何千ものプルリクエストを開いたため、誤ったアラートによって混乱が生じたことが強調されました。これは、Dependabotが無関係な通知を効果的にフィルタリングできなかったためです。

Go脆弱性データベースは、実際の脆弱性を特定するのに役立ち、govulncheckのようなツールは、プロジェクトのコードが実際に脆弱なライブラリを使用しているかどうかを確認することで正確な分析を提供します。これにより、不必要なアラートが減少し、開発者は重要なセキュリティ問題に集中できるようになります。

さらに、最新の依存関係のバージョンに対してCI（継続的インテグレーション）テストを実行し、すぐに更新しないことが推奨されています。これにより、潜在的な問題が早期に発見され、新たに導入された脆弱性への曝露を制限することで、セキュリティリスクが最小限に抑えられます。

要するに、Dependabotを無効にし、より信頼性の高い脆弱性スキャンプロセスを使用することで、ノイズが減り、リスクが低下し、より良いセキュリティ結果が得られるとされています。

元CIAアナリストの著者は、キャリアの中でのポリグラフテストについての個人的な体験を振り返っています。

最初のポリグラフテストは、CIAの応募プロセスの一環として受けたもので、テストの仕組みについて事前に調べて準備しました。正直に答えたにもかかわらず、テストに失敗し、その後は混乱と不安を感じました。

その後、再度ポリグラフを受けることになり、最終的には合格しました。しかし、著者はポリグラフテストには経験の浅い試験官が関わることが多く、不合理な非難を受けることがあるため、ストレスの多い体験になることがあると指摘しています。

CIAに雇用されると、ポリグラフに対する不安は少し軽減されました。確立された職員は、これらのテストで職を失うことはほとんどないからです。それでも、テストは依然として不安やフラストレーションの原因でした。

CIAの職員が逮捕された後、ポリグラフのプロセスはより厳しくなり、ランダムなテストが導入され、職員のストレスが増加しました。

家族の事情でCIAを退職した後も、契約者としての役割でポリグラフに直面し続けました。テストによっては対立的でないものもあれば、ストレスの多いものもありました。

時間が経つにつれて、著者はポリグラフの有効性に対してますます懐疑的になり、最終的にはDIAからのテスト要請を拒否することにしました。その結果、深刻な職業上の影響を受けました。

著者は、ポリグラフを必要とする職業を追求することに対して警告を発しています。テストは欠陥があり、精神的な健康に悪影響を及ぼすと考えています。以前の仕事には誇りを持っていますが、ポリグラフがその職業の利点を覆い隠していると感じています。

全体として、この物語は情報機関やセキュリティ分野におけるポリグラフテストの信頼性と心理的影響について批判的な視点を提供しています。

オンラインPebble開発の概要です。

アプリの作成が簡単になりました。複雑な設定やLinux、コンパイラを気にする必要はありません。ウェブブラウザで直接コーディングを始められるので、インストールも不要です。ダウンロードや設定の手間がありません。

使いやすいインターフェースを提供しており、アプリのリソースを簡単に管理できます。JSONのようなコードを編集する必要もありません。オンラインで利用できるため、どこからでも自分の作業にアクセスできます。

このプラットフォームはまだ始まったばかりで、今後さらに多くの機能が追加される予定です。

著者は、8年ぶりにFacebookに戻った際の失望感を表しています。サイトには、友人やフォローしているページからの投稿ではなく、主に若い女性のAI生成画像やミームが溢れており、興味を引く内容がほとんどないと感じています。著者は、そのコンテンツの質が低く、特に未成年の女の子が含まれているように見える画像があることに懸念を抱いています。この体験がすべてのユーザーに共通するものなのか、それとも自分の古いアルゴリズムのせいなのか疑問を持っています。最終的に、著者は失望し、今後は特定のニーズ、例えば学校の更新情報などのためにのみFacebookを利用するつもりだと述べています。

セマンティルは、単語の意味的な類似性に基づいて得点をつけるワードルの一種です。プレイヤーは単語を推測し、その推測が正解にどれだけ近いかを示す得点を受け取ります。このゲームは難易度が高く、プレイヤーは過去の得点をもとに推測を洗練させる必要があります。

イーサン・ジャントと著者は、約三回の推測で正解を見つけることができるソルバーを作成しました。このゲームでは、単語を300次元のベクトルとして表現する「単語埋め込み」を使用し、コサイン類似度を使って類似性を測定します。しかし、単一の得点では方向性が限られており、正解を特定するのが難しくなります。

ターゲットの単語を直接解こうとするのではなく、ソルバーはフィルタリングアプローチを採用しています。各推測は、類似性スコアに基づいて候補単語のリストを絞り込みます。ソルバーは候補単語のリストを保持し、ランダムに推測を選び、ゲームから得た類似性スコアに一致する単語だけを残します。

フィルタリングプロセスは効果的で、単語埋め込み空間が疎であるため、数回の推測で候補単語が急速に減少します。例えば、数百万の候補からすぐに一つの答えに絞り込むことができます。

ソルバーと人間のプレイヤーは、正しい単語を特定することを目指していますが、異なる戦略を使用します。人間は意味に基づいて推測を行うのに対し、ソルバーは幾何学的な特性を利用して不可能な選択肢を排除し、正しい答えを残します。最終的に、両方の方法は同じ解決策に至ります。

トランプ大統領は、世界的な関税を10%から15%に引き上げると発表しました。この決定は、彼の以前の関税を無効にした最高裁判所の判決を受けたものです。トランプ大統領は、1974年の貿易法に基づいて、これらの関税を150日間課すことができるとしています。その後は、議会が介入する必要があります。彼は最高裁の決定を「ばかげている」と「反アメリカ的」と批判しました。一部の議員、特に民主党のテッド・リュー下院議員は、トランプが裁判所への怒りをアメリカ国民に向けていると主張し、関税が法的に争われる可能性があると予測しています。国際的には、ドイツのメルツ首相が世界経済への影響を懸念している一方で、イギリスはアメリカとの特別な貿易関係を維持することを期待しています。

最近の画像技術と遺伝子工学の進展により、細胞の内部はこれまで考えられていたよりもはるかに混雑しており、動的であることが明らかになりました。従来、細胞は整然とした工場のように描かれていましたが、新しい研究では、細胞は賑やかなナイトクラブのように機能し、分子の混雑が生命に必要な化学反応において重要な役割を果たしていることが示されています。

科学者たちは、細胞質（細胞内の液体）の分子の密度や混雑が、細胞の健康や成長に大きく影響することを発見しました。例えば、細胞が過度に混雑すると、分子が詰まって反応できなくなります。一方で、混雑が少なすぎると反応が非効率的になります。このバランスは、代謝やタンパク質合成などのプロセスにとって非常に重要です。

研究者たちは、遺伝子操作されたナノ粒子を用いて細胞内の分子の動きを調べ、驚くべき発見をしました。ミミズのような多細胞生物では、細胞質が培養細胞よりもはるかに密度が高いことがわかり、混雑した環境で分子がどのように効果的に相互作用できるのか疑問が生じました。

これらの知見は、細胞が特定のニーズに基づいて混雑を調整するためのさまざまなメカニズムを発展させてきたことを示唆しています。全体として、この研究は細胞環境の複雑さを強調し、細胞を実験室の培養だけでなく、自然な環境で研究する重要性を示しています。現在進行中の研究では、さまざまな組織や状態、特に癌における混雑の違いを探求し、細胞生物学の理解をさらに深めることを目指しています。

著者は、予想外の人気を集めている二文日記の方法についての体験を共有しています。さまざまなアプローチを紹介し、これらは個人の戦略であり、他の人が自分のスタイルに合わせて適応できることを強調しています。

著者は、仕事の休憩中にスクラップ用紙にアイデアを素早くメモすることから始めることが多いです。日中にこれらのエントリーを洗練させ、最終的なバージョンをメインの日記に転記します。

また、Google Keepを使って日々のノートを作成し、日中に起こった重要な出来事をメモします。それを見直し、夜に最終的なエントリーを完成させてから、物理的な日記に写します。

忙しい日には、寝る前に日記に直接エントリーを書くこともあります。思いついた最初の考えを書くか、その日の出来事を振り返ってテーマを選びます。

著者は、手書きの日記とデジタルの日記の両方を維持しています。手書きの日記は読みやすさを考慮した特定のフォーマットを使用し、デジタル版はアクセスや編集がしやすいようにマークダウン形式で整理されています。

読者には、自分自身のスタイルを見つけ、必要に応じてこれらの方法を適応させることを勧めており、楽しい思い出の日々を願っています。

要約がありません。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

2026年2月20日、Cloudflareは17時48分（UTC）から6時間以上にわたる大規模なサービス障害を経験しました。この障害は、Cloudflareの「Bring Your Own IP」（BYOIP）サービスを利用している顧客に影響を及ぼしました。このサービスは、顧客のIPアドレスをインターネットに接続するものです。

障害の原因は、Cloudflareが行った設定変更により、約1,100の顧客IPプレフィックスがネットワークから意図せず撤回されたことです。この問題はサイバー攻撃によるものではなく、IPアドレスの自動削除に関連するソフトウェアのバグが原因でした。影響を受けた顧客はサービスにアクセスできず、接続の失敗が発生しました。また、CloudflareのDNSリゾルバー（1.1.1.1）でもエラーが発生しました。

Cloudflareのエンジニアは迅速に問題を特定し、変更を元に戻す作業を開始しました。顧客には、Cloudflareのダッシュボードを通じてIPアドレスを再広告するように指示され、サービスの大部分は23時03分（UTC）までに復旧しました。この事件は、CloudflareのアドレッシングAPIの欠陥や、設定変更のテストと監視の改善が必要であることを浮き彫りにしました。Cloudflareは、今後同様の障害を防ぐためにシステムの改善に取り組むことを約束しています。

Cloudflareは顧客に謝罪し、今後のさらなる耐障害性と安定性を確保するための強化に取り組んでいます。

著者は、アイデンティティ、信頼、分散システムに焦点を当てたキャリアを築いてきました。彼らは、ほとんどのデジタルシステムが人間が関与していることを前提に設計されていると指摘しています。しかし、AIエージェントが独立して動作し、人間の介入なしに取引や契約を処理するようになり、この状況は変わりつつあります。

この変化に対応するために、著者は「人間の信頼の根源」という概念を提唱しています。これは、三つの主要なアイデアに基づいた解決策を示しています。それは、人間性の証明、ハードウェアにリンクされたデバイスのアイデンティティ、そして行動の検証です。著者は、人間と暗号的確認を結ぶ信頼のチェーンを提案し、この枠組みを実装するための二つの方法を示唆しています。この研究は特許や商業的利益なしに公開されており、他の人々がこれらのアイデアを基に発展させることを奨励しています。

詳細については、humanrootoftrust.orgを訪れてください。

開発者がHacker NewsのためのネイティブmacOSデスクトップクライアントを作成し、MITライセンスのもとでオープンソースとして公開しています。主な機能は以下の通りです。

レイアウトは、ストーリーを閲覧するためのサイドバーと、記事やコメントを読むためのメインエリアを持つ分割ビュー設計です。広告やポップアップをブロックする機能も内蔵されており、主要なネットワークからの広告を防ぎます。ユーザー認証機能があり、macOSのキーチェーンにセッションを安全に保存します。オフラインでアクセスできるストーリーを保存できるブックマーク機能もあり、検索やフィルタリングが可能です。

コンテンツは、Algolia HN APIを使用して、タイプや日付でフィルタリングできます。読み進めた進捗を視覚的に示すインジケーターもあります。アプリは自動的に更新され、システム全体のダークモードにも対応しています。

このアプリはSwiftとSwiftUIで構築されており、構造化された同時実行や公式のHN FirebaseおよびAlgolia APIからのデータなどの高度な機能を含んでいます。開発者はアプリ配布のためのCI/CDプロセスについての洞察も共有しています。

フィードバックは歓迎されており、特にキーボードナビゲーションやコメント返信の通知などの新機能についての意見が求められています。このプロジェクトはGitHubでホストされており、貢献や問題の報告が可能です。

著者は、個人のGitリポジトリをデバイス間で同期させる経験について語っています。最初はGitHubを利用していましたが、アメリカのクラウドサービスへの依存を減らし、不要な機能を避けるために代替手段を探しました。その結果、Git自体を使ったシンプルな解決策があることに気づきました。

まず、Gitリポジトリの理解が重要です。Gitリポジトリは、リポジトリの全履歴と状態を保持する.gitフォルダーで構成されています。このフォルダーをコピーすることで別のリポジトリを作成できますが、定期的な同期にはGitの組み込みコマンド（プッシュとプル）を使う方が安全です。これにより、変更のマージを適切に処理できます。

次に、ベアリポジトリと非ベアリポジトリの違いについて説明します。非ベアリポジトリは、ファイルを編集するための作業ディレクトリと.gitフォルダーを持っています。一方、ベアリポジトリは.gitフォルダーのみを含み、作業ディレクトリがないため、プッシュを受け取る際に競合が発生しません。

著者は、自宅のデスクトップに接続された外部ドライブにベアリポジトリを設定しました。他のデバイスはSSHを介してこのベアリポジトリに接続し、リポジトリを簡単に同期できるようにしています。

この方法の利点はシンプルで、サードパーティのホスティングを避けられ、追加のサービスを管理する必要がないことです。問題追跡やコラボレーションツールのような機能は欠けていますが、著者の個人的なニーズには十分に応えています。

著者は、GitHubでコードを共有しても意味のある交流にはつながらなかったと振り返っています。むしろ、明確で独立したスニペットやブログ記事を作成する方が効果的だと感じており、シンプルさと直接的なファイル管理が個人プロジェクトには十分であると強調しています。

トランクベース開発（TBD）は、開発者が「トランク」または「メイン」と呼ばれる単一のブランチで共同作業を行うコード管理のアプローチです。この方法は、長期間存続するブランチに関連する問題、例えば複雑なマージやビルドの失敗を防ぎ、チームが安定したリリース可能なコードベースを維持できるようにします。

TBDの主なポイントは、まず継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CDをサポートすることです。トランクへの頻繁なコミットを促進することで、コードが常にリリースの準備が整っていることを保証します。

次に、チームのサイズとコミット頻度がTBDのスケールに影響を与えます。小規模なチームは直接トランクにコミットできますが、大規模なチームはコードレビューのために短命のフィーチャーブランチを使用することがあります。

大規模なチームでは、開発者がトランクにマージする前にレビューやテストのために一時的なブランチを使用することができます。ただし、これらのブランチはリリースアーティファクトを作成するためには使用しないべきです。

リリース戦略に応じて、チームはトランクからリリースブランチを作成するか、直接トランクからリリースすることができ、迅速なバグ修正が可能になります。

複数の開発者がいるチームには、ビルドサーバーが必要です。これにより、コード変更が統合後にビルドを壊さないことが確認できます。

チームのサイズは柔軟に調整でき、生産性に影響を与えることはありません。Googleのような著名な組織は、数千人の開発者と共にTBDを効果的に活用しています。

TBDはGitHubフローに似ていますが、リリースの実践においては異なります。一方で、GitFlowや他の伝統的なブランチモデルとは大きく異なります。

TBDは新しい概念ではなく、1990年代半ばから利用されており、現在も主要なテクノロジー企業によって実践されています。このアプローチは、継続的デリバリーやDevOpsに関する文献で広く支持されており、現代のソフトウェア開発における重要性が強調されています。

MeshTNCは、一般的な無線機を使用してLoRaデータの転送を容易にするために設計されたツールです。

主な機能には、通信のためのシンプルなコマンドラインインターフェース（CLI）、LoRaを介して生データ（16進数）の送信、LoRaパケットのログ記録、Bluetooth Low Energy（BLE）パケットのスニッフィング、既存のソフトウェアとの互換性を持つKISS-TNCモードでの運用があります。

始めるには、まずVisual Studio CodeのPlatformIOを使用してツールをコンパイルします。次に、MeshTNCのリポジトリをクローンし、サンプルアプリケーションを確認します。ファームウェアのフラッシングには、リリースページから事前にコンパイルされたファームウェアをダウンロードし、MeshCoreフラッシャーまたはOEMツールを使用します。デバイスがMeshCoreに対応していることを確認することも重要です。

シリアルCLIを使用する際は、シリアルターミナルに接続し（デフォルトのボーレートは115200）、txrawコマンドでパケットを送信し、rxlogコマンドでデータをログ記録します。KISSモードを有効にすると、LoRa無線をさまざまなソフトウェア（例：APRS）と互換性のあるモデムとして使用できます。モードを切り替えるには、シリアルコマンドを使用します。

応用例としては、KISSモードを介してAPRSツールに接続するAPRS Over LoRa、AX.25プロトコルを使用して直接通信するためのAX.25 Over LoRa、tncattachを使用して接続されたデバイス上にLoRa経由でイーサネットネットワークを作成するEthernet Over LoRaがあります。

詳細については、GitHubやKo-fiでコードやサポート情報を確認できます。

1月19日、メリーランド州モンゴメリー郡で下水道が崩壊し、2億ガロン以上の廃水がポトマック川に流出しました。DCウォーターは迅速にバイパスを設置し、廃水を別のルートに流しましたが、2月初旬にも追加の流出が発生しました。

ポトマック川を主な水源としているフェアファックスウォーターは、取水地点が数マイル上流にあるため影響を受けていません。DCウォーターも飲料水が安全であることを確認しています。

バージニア州の貝類養殖エリアは最近の検査で有害な細菌が見つからなかったため、安全です。しかし、メリーランド州は1月25日から流出地点近くの貝類養殖エリアを閉鎖しました。

バージニア州保健局はポトマック川に対してレクリエーション水の注意喚起を発表し、住民に水活動を避けるよう呼びかけています。この注意喚起は修理が完了するまで続き、完了には4〜6週間かかる見込みです。

注意事項としては、注意喚起エリアの水に接触しないこと、接触した場合は肌を洗うこと、そして健康に問題が生じた場合は医療機関に相談することが挙げられます。最新の情報や安全に関する詳細は、地元の保健所のリソースを参照してください。

このテキストには、GoogleのGemini 3.1 Proモデルに関するリンクが含まれています。Google CloudのVertex AIプラットフォームでモデルにアクセスするためのプレビューリンクと、DeepMindのウェブサイトでGeminiモデルの詳細情報を確認できるカードリンクがあります。

Gitasは、アカウント管理を簡単に行うためのツールです。インストール方法は、LinuxやmacOSの場合、コマンドを実行します。具体的には、curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/letmutex/gitas/main/install.sh | shを入力します。WindowsのPowerShellでは、irm https://raw.githubusercontent.com/letmutex/gitas/main/install.ps1 | iexを使用します。また、Homebrewを使う場合は、brew tap letmutex/tapを実行した後、brew install gitasを入力します。Cargoを利用している方は、cargo install gitasを実行してください。

Gitasを使うには、まずgitasと入力してインタラクティブなインターフェースを起動します。新しいアカウントを追加するには、gitas addを使用します。手動で追加することも、GitHubのログインを通じて行うことも可能です。特定のアカウントでgitコマンドを実行する場合は、gitas git clone <url>を使います。これにより、プライベートプロジェクトをクローンすることができます。

Gitasは、gitの設定を変更してアカウントを簡単に切り替えられるようにし、迅速なアクセスのために認証情報を保存します。設定ファイルを変更することなく、一時的なアイデンティティでgitコマンドを実行できるため、一時的なコマンドに最適です。認証情報は、macOSのキーチェーンやWindowsの資格情報マネージャーなど、システムのキーチェーンに安全に保存されます。

設定はdirs::config_dir()/gitas/accounts.jsonに保存され、秘密情報はシステムのキーチェーンに格納されます。アンインストールする場合、LinuxやmacOSではrm -rf ~/.gitasを実行します。Windowsでは、Remove-Item -Path "$env:LOCALAPPDATA\gitas" -Recurse -Forceを使用します。Homebrewを使ってアンインストールする場合は、brew uninstall gitasを実行してください。Cargoの場合は、cargo uninstall gitasを実行します。

このプロジェクトは、Apache License Version 2.0の下でライセンスされています。

sandbox-execは、macOSにおけるコマンドラインユーティリティで、ユーザーがアプリケーションを安全で隔離された環境で実行できるようにします。これにより、システムリソースへのアクセスが制限され、悪意のあるソフトウェアや意図しない操作から保護され、セキュリティとプライバシーが向上します。

サンドボックスの主な利点には、悪意のあるコードからの保護があります。これにより、知らないアプリケーションが機密ファイルやデータにアクセスするのを防ぎます。また、信頼されたアプリケーションの脆弱性の影響を軽減し、個人のディレクトリへのアクセスを制限することでプライバシーを守ります。開発者は、制限された権限でアプリケーションをテストすることができ、アプリケーションが使用できるリソースの量を管理することも可能です。

sandbox-execを使用するには、アプリケーションができることとできないことを定義するサンドボックスプロファイルを作成する必要があります。コマンドの構文は次の通りです。sandbox-exec -f profile.sb command_to_run。プロファイルはSchemeに似た構文で書かれ、アクセスのルールを指定します。

サンドボックスには二つのアプローチがあります。一つは「デフォルトで拒否」で、すべてのアクセスを最初にブロックし、特定の操作のみを許可します。これは最も安全な方法です。もう一つは「デフォルトで許可」で、特定の操作を除いてすべての操作を許可します。こちらは簡単ですが、セキュリティは低くなります。

実際の例として、特定のサンドボックスプロファイルを使用してネットワークにアクセスできないターミナルセッションを作成することができます。また、macOSは一般的な使用ケースのために事前に作成されたプロファイルを提供しています。

アプリケーションがサンドボックス内で失敗した場合、Consoleアプリやターミナルコマンドを使用してブロックされた操作を特定することができます。

ただし、sandbox-execにはいくつかの制限があります。現在、App Sandboxに移行中であり、複雑なアプリケーションは適切なサンドボックス化のために広範なテストが必要です。また、グラフィカルインターフェースがなく、システムの更新によって影響を受ける可能性があります。

sandbox-execは、特に信頼できないコードを実行する際にmacOSのセキュリティを強化したいユーザーにとって強力なツールです。カスタマイズ可能なセキュリティプロファイルを提供しますが、効果的に使用するにはある程度の技術的知識が必要です。詳細なガイダンスについては、「sandbox-exec: The Missing Handbook」という拡張ハンドブックが早期アクセス用に提供されています。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。このため、ロボットではないことを確認するために、チェックボックスをクリックする必要があります。

この問題を解決するには、ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっていることを確認し、これらの機能がブロックされていないか確認してください。

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を提供してください：33f3209c-1022-11f1-9da1-22a85049a537。

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「ウェーブ・ツイスターズ」は、エリック・ヘンリーとシド・ガロンが監督した2001年のアニメ映画です。この映画は、DJキューバートの同名のアルバムを基にしており、ターンテーブリズムに焦点を当てた初めてのミュージカルとして知られています。映画は実写、コンピュータグラフィックス、セルアニメーションを組み合わせて制作されています。音楽はDJキューバートによるもので、さまざまな曲が含まれています。この動画は多くの視聴回数を記録しており、DJ YOMのYouTubeチャンネルで視聴可能です。

1990年12月、CERNで最初のウェブブラウザ「WorldWideWeb」が作られました。このブラウザは、現在私たちが知っている「ウェブ」の基盤となっています。2019年2月には、その30周年を祝うためにCERNの開発者たちがオリジナルのブラウザを再現し、人々がその初期の形を体験できるようにしました。このプロジェクトは、ジュネーブにあるアメリカ合衆国ミッションの支援を受けています。

WorldWideWebブラウザを使用するには、まずブラウザを起動し、メニューから「ドキュメント」を選択し、URLを入力して「オープン」をクリックします。

このプロジェクトにはいくつかのセクションがあります。ブラウザの開発の簡単な歴史、過去30年間のウェブに関連する出来事のタイムライン、再現されたブラウザの使い方の説明、オリジナルブラウザで使用されたフォントに関する情報、WorldWideWebの元のコードについての洞察、現代での使用のためにブラウザがどのように再構築されたかの説明、WorldWideWebの歴史と技術に関する追加リソース、そしてプロジェクトの背後にいるチームについての情報が含まれています。

TSAのPreCheckプログラムは、国土安全保障省（DHS）の資金不足により一時停止する計画があったにもかかわらず、運営を続けることが決まりました。TSAの広報担当者は、スタッフの必要に応じて運営を評価すると述べています。しかし、議会のメンバーのための「礼儀的エスコート」などの一部サービスは、TSA職員がセキュリティに集中できるように一時停止されています。

PreCheckプログラムは、事前に審査を受けた旅行者のセキュリティチェックを迅速化しますが、Global Entryプログラムの状況は不明のままです。資金不足は2月14日に始まり、DHSのさまざまな職員に影響を与えていますが、TSAやFEMA、沿岸警備隊のような重要な職員は無給で勤務を続けます。国土安全保障長官のクリスティ・ノームは、資金問題について議会の民主党を批判し、国家安全保障への潜在的な危険やDHS職員への経済的負担を強調しました。

Fedifyは、フェデレーテッド・ユニバース（fediverse）内でActivityPubサーバーを構築するためのTypeScriptフレームワークです。最新バージョンのFedify 2.0.0では、いくつかの重要な更新が行われました。

まず、モジュラーアーキテクチャが導入され、フレームワークが小さな独立したパッケージに再構成されました。これにより、管理が容易になり、アプリケーションのサイズも小さくなります。次に、リアルタイムデバッグダッシュボードが新たに追加され、開発中のActivityPubトラフィックを可視化し、フェデレーション活動のトラブルシューティングや監視がしやすくなりました。

また、新しいパッケージが追加され、小規模なインスタンスでもコンテンツ配信に参加できるようになり、フェデレーテッド・ユニバース全体の接続性が向上しました。さらに、メッセージの配信順序を保証する新機能が追加され、削除された投稿がまだ表示される「ゾンビ投稿」の問題に対処しています。

配信失敗の処理も改善され、到達不可能なフォロワーの管理がより適切に行えるようになりました。コンテンツネゴシエーションの改善により、コンテンツタイプの処理がミドルウェアに移行し、異なるコンテンツタイプ間の互換性が向上しました。

新しいパッケージやツールもいくつか追加され、語彙管理やプロジェクト作成、一貫したコード品質の維持が容易になりました。ただし、前のバージョンからのアップグレード時には、非推奨のAPIの削除やデータ処理方法の更新など、いくつかの重要な変更に注意が必要です。

全体として、Fedify 2.0.0はフレームワークの機能を強化するための協力的な取り組みを反映しており、開発者がActivityPubサーバーを作成・管理しやすくなっています。詳細な変更点や移行ガイドについては、公式ドキュメントを参照することが推奨されています。