生活保護世帯から東大へ進学し博士号を取った人の話が凄まじい半生過ぎて言葉にならなかった

生活保護世帯から東大へ進学し博士号を取った人の話が凄まじい半生過ぎて言葉にならなかった - Togetter

Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。

GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 － Publickey

コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。

「ゼロからGPU開発」に経験なし＆わずか2週間で成功した猛者が登場 - GIGAZINE

The DCO is a per-commit sign-off made by a contributor stating that they agree to the terms published at https://developercertificate.org/ for that particular contribution.

dco [Wiki]

Developer Certificate of Origin (開発者起源証明書) Version 1.1 日本語参考訳

Developer Certificate of Origin (開発者起源証明書)

GDPには「名目GDP」と「実質GDP」の2つがあるという点にご注意いただきたい。名目GDPとは、GDPをその時の市場価格で評価したものである。単純にパンの価格などをすべて合計したものと思えばよいだろう。物価の変動を反映した数値はこの名目GDPが該当する。 一方、実質GDPとは名目GDPから物価の変動による影響を差し引いたものである。一つの簡単な事例として、パン屋の売り上げを考えてみよう。1年目に1個200円のパンを1万個販売したとする。この場合1年目の売り上げは200万円となる。そして2年目にはパンの価格が上昇し、1個220円で販売したとしよう。お店の人気もでてきたことから、値上げしたにもかかわらず売れ行きもよく、1年間で1万2,000個販売できたとする。この場合、2年目の売上は264万円となる。 前述したパン屋の売上を例にGDPについて考えてみよう。1年目を基準にすると、1年目の名目GDP、実質GDPはいずれも200万円で変わらない。しかしながら2年目においては、名目GDPは264万円の評価となるが、実質GDPは物価変動分を取り除いて計算するため、200円×1万2,000個＝240万円となる (200円は、物価上昇分の20円を除いた額)。このようにして名目GDPと実質GDPは計算される。

今さら聞けない　名目GDPと実質GDPの違いとは何か | マネー | おすすめコラム | 大和ネクスト銀行

実在しない北海道の市街を自動生成します。

GitHub - TadaTeruki/HokkaidoGenerator: 北海道の実在しない地域を自動生成

Markdown形式でメモを作成できるサービスのObsidianが使用しているObsidian Canvasファイル形式を「JSON Canvas」ファイル形式としてオープンソース化することを発表しました。 JSON Canvas — An open file format for infinite canvas data. https://jsoncanvas.org/ Announcing JSON Canvas: an open file format for infinite canvas data - Obsidian https://obsidian.md/blog/json-canvas/ 仕様についてはjsoncanvas.orgに記載されています。サイトにアクセスするとこんな感じ。右下の「Toggle output」をクリックしてみます。

なんでもメモして個人的な知識を蓄える「Obsidian」のキャンバスデータ保存形式「JSON Canvas」がオープンソース化、中身はこんな感じ - GIGAZINE

コードサイニング証明書は、アプリにデジタル署名を施して配布元を明らかにし、配布の途中でなりすましや内容の改竄が行われていないことを保証する仕組みです。近年はセキュリティの強化により、コードサイニングのないアプリが「Smart App Control」や「SmartScreen」といったセキュリティ機能にブロックされたり、マルウェア扱いされることが多く、フリーのオンラインソフトを開発しているデベロッパーにとっては頭痛のタネになっています。アプリに署名するのが最善ですが、それには結構なおカネ（最低でも数万円が定期的に）と手間（個人相手に発行してもらえない場合は、会社の設立など）がかかります。 　実際、Scott Hanselman氏の投稿に反応した「Paint.net」の開発者は、DigiCertやComodoといった大手コード署名証明書プロバイダーのサポートが酷く、また証明書が高価であることを嘆いています。

コード署名に悩むアプリ開発者に福音 ～Microsoftが格安サービス、6月までなら無料 - やじうまの杜 - 窓の杜

以前、POPCNT命令に対応しない古いシステムでは「Windows 11 Insider Preview」Build 25905以降が起動しなくなっていることをお伝えしましたが、また新しい制限が見つかった模様。@TheBobPony氏が自身の「X」（Twitter）アカウントで明かしたところによると、「Windows 11 Insider Preview」Build 26080以降ではOSの起動に「SSE4.2」対応のCPUが必要になっているそうです。

POPCNT命令だけじゃない、「Windows 11 バージョン 24H2」はSSE4.2対応のCPUが必要に？ - やじうまの杜 - 窓の杜

■ 小４で割り算の筆算を習います．例えば「45÷12 =3 あまり9」①といった具合です．同時に「45=12×3+9」②という式も示されます．①と②の”＝”は同じ記号（イコール）ですが，大きな違いがあります． 45÷12=3 あまり 9　← 　率直に言って発展しない形式です ■ 「45÷9=3あまり9」①で使用されている＝は，定義の意味です．つまり，45÷12 という演算の答えを”3あまり9と書くのですよ”という約束（定義）を示しています． ■ 「45=12×3+9」②で使用されている＝は，左右両辺の値が等しい（等値）という結果を示しており，左右両辺をa倍する，０でない数ｂで割る，あるいは，両辺から同じ数を加える等々の変形が可能です．つまり，方程式の解法で使用されるときの＝と同じ機能を持っているわけです．

「45÷12=3 あまり9」の”=”は何？ | なるほど算数＆数学

驚くべきことに、かつてAltavistaやYahooをふっと飛ばし、魔法の検索ツールで世界を驚かせたGoogleが、突如クソの山になってしまった。 Googleの検索結果はひどいものだ。ページの上部はスパム、詐欺、広告だらけだ。始末に終えないのは、その広告も詐欺だらけなのだ。時には、資金力のある敵対者がGoogleを出し抜いて大金を稼ごうと大掛かりな詐欺が試みることもある。

かくしてGoogleはスパマーに敗北した | p2ptk[.]org

その場のWiFiにつなぎたい、でも、SSIDとパスワードの入力は面倒ですよね。 そんなとき、WiFiのQRコードがあれば、スマホのカメラでかざし、すぐ接続できて便利です。

ストップWiFiパスワードの手打ち、WiFi QRメーカー＆リーダー

行列の行列微分 行列 X 𝑋 の自身による微分は縮約記法を使って以下のように定義される。 $$ ∂ X k l ∂ X i j = δ i k δ l i (6) (6) ∂ 𝑋 𝑘 𝑙 ∂ 𝑋 𝑖 𝑗 = 𝛿 𝑖 𝑘 𝛿 𝑙 𝑖 $$ 要は、 X k l 𝑋 𝑘 𝑙 は X k l 𝑋 𝑘 𝑙 で微分したときは 1 1 それ以外は 0 0 と言っているだけである。「じゃあ全成分 1 1 になるじゃん」とか一瞬思うかもしれない（自分は思った）がそれは大間違い。 k , l 𝑘 , 𝑙 それぞれについて i , j 𝑖 , 𝑗 を走査して計算するので4階テンソルになっている（添字も4つあるし）。

テンソルを使いこなしたい３（行列の行列微分） - 元バイオ系

無限回微分可能であるがテイラー展開できない例について

無限回微分可能であるがテイラー展開できない例について | 趣味の大学数学

関数が「それなりに扱いやすい」ときに成り立つ定理はたくさんあります。そこで，いろいろなレベルの扱いやすさ（滑らかさ）について考えてみます。 上に行くほどゆるい条件，下に行くほど強い条件（より扱いやすい関数）です。 連続 微分可能 C 1 C 1 級（連続的微分可能） C ∞ C ∞ 級

C1級関数,Cn級関数などの意味と具体例 | 高校数学の美しい物語

We introduce VASA, a framework for generating lifelike talking faces of virtual characters with appealing visual affective skills (VAS), given a single static image and a speech audio clip. Our premiere model, VASA-1, is capable of not only producing lip movements that are exquisitely synchronized with the audio, but also capturing a large spectrum of facial nuances and natural head motions that contribute to the perception of authenticity and liveliness. The core innovations include a holistic facial dynamics and head movement generation model that works in a face latent space, and the development of such an expressive and disentangled face latent space using videos. Through extensive experiments including evaluation on a set of new metrics, we show that our method significantly outperforms previous methods along various dimensions comprehensively. Our method not only delivers high video quality with realistic facial and head dynamics but also supports the online generation of 512x512 videos at up to 40 FPS with negligible starting latency. It paves the way for real-time engagements with lifelike avatars that emulate human conversational behaviors.