ただし邪王炎殺黒龍波は尻から出る

Joined May 2010
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Replying to @coexe
SKK日本語入力FEP β0+12i 更新 小書き文字連続モードに入った状態で変換を開始した時に小書き文字連続状態を解除するよう3年ぶりに改良 coexe.web.fc2.com/programs.h…
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皆様に、今夜に対応して頂きたい大至急のお願いです。   多くのウェブサイトで使用されているPHPに関し、PHPのセキュリティチームが、重大な2件の脆弱性に関する注意喚起を行っています。   公開しているウェブサイトでPHPを使用しているか確認し、今夜、10月21日午後11時(日本時間)に公開される修正パッチについて、可及的速やかに適用できるよう準備をお願いします。   修正パッチを速やかに適用することが困難な場合は、例えばウェブサイト等を一時的に停止させることも、リスクを低減させるための有効策の一つと考えられます。   国家サイバー統括室のXアカウントでも関係する情報を発信していますので、そちらも参考にして下さい。 国家サイバー統括室(注意・警戒情報)(@cyber_forecast) / X
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Replying to @rootport
Claudeが15分で書く量を8時間程度の時間で書き切れる天才プログラマーと言うふうに読めてしまうのAIに敗北した人類感あってすき
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「Claude Codeなら15分で書けるコードを、人間の手で8時間かけて書くために、片道1時間の電車に揺られて会社に向かう(意訳」って投稿が流れてきた。現代のプロレタリア文学だろこれ…
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If you need a random color (e.g. procedurally coloring objects), you should use Oklab or Oklch color space instead of RGB or HSV. RGB may span the whole spectrum, but it does not pick fairly (leaning dark/muddy). Oklab is designed to more closely map to how we perceive color
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実を言うとインターネットはもうだめです。 突然こんなこと言って ごめんね。 でも本当です。 3、4時間後にものすごく大きな脆弱性を修正するパッチが配布されます。 それが、終わりの合図です。 ほどなく多くの乗っ取りが起きるので気をつけて。 それがやんだら少しだけ間をおいて、終わりがきます。
世界がインターネットの終焉すぎる......。
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Godotで「リアルな海」どこまで作り込めるか、 ひたすら試しています🐰 ━━━━━━━━━━ 同じような海を作ってみたい方へ ━━━━━━━━━━ このポストをまるごと自分のAIエージェント(Claude Codeなど)に貼って、 「これをGodot(または普段使っているエンジン)で再現して」 と頼んでみてください。 下の技術メモは、人よりもエージェントに読ませる前提で書いています。 ━━━━━━━━━━ 技術メモ(再現用) ━━━━━━━━━━ 【1. 波:FFTオーシャン】 ・コンピュートシェーダでFFTを計算。風浪はJONSWAPスペクトル、うねりは別のスペクトルで足し合わせ ・帯域分割したカスケードを5枚(各512²)。タイルサイズは2003/433/97/23.3/5.3 m → 遠くの大きなうねりから手前のさざ波まで、タイリングが目立たない ・振幅はあえて物理値より大きめ(有義波高がJONSWAPの約2.8倍)。物理的に正しく直した版も作ったものの、迫力が落ちたので戻しました ・法線とスロープモーメントのテクスチャは毎フレーム全ミップを生成し、LEADRで遠景の粗さを扱う(遠くの海面がギラつかない) ・波高はGPU→CPUの非同期リードバックで取得し、船の浮力計算(27点)に利用 ・ベースはGodotOceanWaves(MIT) 【2. 水面のシェーディング】 ・フレネルはSchlick近似(F0=0.02) ・空の映り込みはHDRI/プロシージャル空を直接サンプリングしてシャープに。そこに平面反射をブレンド ・水の色は吸収と後方散乱の係数(IOP)から算出。色を直接指定しない ・雲の影を海面に落とす 【3. 泡(いちばん効くところ)】 ・白波:ヤコビアンが小さくなる(波面が折れ重なる)箇所から発生 ・泡の持続シミュレーション(Crest方式) 2段のクリップマップで、毎フレーム前フレームの状態を同じワールド座標で再サンプリング。テクスチャは船に追従しても、泡はその場に残る そのうえで流れ・チャンネルごとの減衰・航跡RTからのスタンプを適用 出力はRGBA16F(泡の量/鮮度/気泡/スリック) ・泡のディテールには、パブリックドメインの米海軍写真から作ったタイリングテクスチャを使用 【4. 航跡】 ・真上から描くレンダーターゲットを近景420 m・遠景3.2 kmの2段×2系統 A:高さ・撹拌 B:レース状の泡・凪いだ帯・気泡 ・ケルビン波(約19.5°のV字)はリボンメッシュで解析的に描画 ・艦首波・艦尾波・艦首の水の盛り上がりはそれぞれ別パーツ 【5. しぶき】 ・GPUパーティクル。散乱は2ローブのHenyey-Greenstein。粒の大きさに応じた空気抵抗で風下へ流れる ・艦首が波に叩きつけられる瞬間(スラミング)を、艦首と海面の相対的な上下速度から検出してしぶきを出す ・画面上で1.5px未満になる粒はサイズを据え置き、そのぶんアルファを下げる(エネルギー保存)→ 遠景でチラつかない 【6. 空とライティング】 ・HDRIから太陽の方向と強さを実測し、ディレクショナルライトを合わせる ・夕景などはボリュメトリッククラウド(clayjohn氏のcloud_sky、MIT) ・環境キューブマップの下半球に「海」を描き込む(空の鏡像+暗い水)→ 船体への映り込みが自然に 【7. 船】 ・駆逐艦「菊月」の3Dモデル(CC BY 4.0) ・塗装の値は実艦の写真から校正。プロシージャルな汚し、喫水線まわりの濡れ、頂点AOのベイク ・手すりや索具には専用の細線シェーダ(最低1.5px幅を保証) ━━━━━━━━━━ ハマりどころ(エージェント向け) ━━━━━━━━━━ ・FFTの各ステージは別々のcompute listで実行すること。1つにまとめると競合してNaNが出る ・Godotでは.glslを編集したら再インポートが必要。未宣言の変数があってもエラーなしでパスが無効化されることがあるので、デバッグ表示で必ず確認 ・空シェーダで1点でもNaNが出る(例:天頂ちょうど)と環境キューブマップ全体が汚染され、環境光で照らされるものがすべて暗くなる ・半透明エフェクトが読むスクリーンテクスチャは「他の半透明を描く前」のコピー。濃いしぶきで屈折させると奥の砲塔が二重に写る → 屈折させずに光を足す ・パーティクルの乱数をINSTANCE_IDから作らない(ソートで毎フレーム変わる)。シードはprocess shader側で保持する ・海面シェーダはvaryingの上限ぎりぎり。1つ増やしただけで海ごと消えることがある ━━━━━━━━━━ 作り方のコツ ━━━━━━━━━━ ・目分量で調整せず、数値で校正する。太陽はHDRIを実測、泡の被覆率はMonahanの式。根拠の数値はコメントに残す ・リファレンス用の実写写真(PD/CC0)を36枚集め、見た目で迷ったら写真を測って決める ・不具合は要素を1つずつオフにして原因を切り分ける。勘でパラメータをいじらない ・毎ラウンド同じカメラ位置で撮り直し、独立したレビュー役のエージェントが実写と見比べて8項目を10点満点で採点。このループを回しています(合格ラインはまだ先) 3Dモデル:DD KIKUZUKI/ASSOC.(CC BY 4.0) FFTオーシャンのベース:GodotOceanWaves(MIT) ボリュメトリッククラウド:cloud_sky by clayjohn(MIT) Claude Opus 5.5 × @godotengine
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日本語入力UIの模索:木構造の変換候補ウィンドウ 変換候補ウィンドウ、30年くらい「縦のリスト」のままでは?と思って作り直してみた。 確率的に文章が選ばれていることがよくわかる。AIによって補正が入ることで高精度になっていることもわかる(紫はZenzaiの補正)
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文科省が教科書を『紙中心』に戻す超重要方針を出しました!小児科医としてもこの方針には大賛成です。 なぜなら『紙とデジタルの学習効率の違い』は、すでに世界的な研究でハッキリと出ているからです👇 🍎なぜ学習においては「紙」が勝るのか? ①空間的・物理的なマッピングの欠如 ・紙の本は、「ページの右上のあたりに書いてあった」「本全体の厚みのこれくらい(中盤)の位置だった」といった、テキストの物理的・空間的な手がかりを脳が記憶(マッピング)しやすく、これが情報の引き出しを助けます。 ・一方、デジタルの「スクロール」操作はこの空間的記憶を分断してしまうため、情報が記憶に定着しにくい。 ②「拾い読み」の誘発とメタ認知のエラー ・デジタル端末は日常的にSNSやウェブサイトなど「素早く情報を処理して次へ行く」用途で使われるため、子どもは無意識のうちにテキストを斜め読み(スキミング)してしまう傾向があります。 ・さらに、デジタル媒体で読んだ時の方が「自分は内容を理解できている」と過信しやすく、深い読み込みが疎かになる(メタ認知のエラー)ことが指摘されています ③認知的過負荷 ・画面のスクロール操作そのものや、リンク・端末の他の機能への意識などが、脳のワーキングメモリ(作業記憶)を余分に消費してしまいます。 ・その結果、本来の「文章の文脈を理解し、思考する」という作業へ回すリソースが削られてしまいます。 画面をスクロールして「浅く読む」デジタルに対して、紙は全体を空間的に把握しながら「深く読み、思考する」ことに向いています。 タブレットでの学習は動画や音声が使えるなど便利な面もありますが、脳がぐんぐん発達する小学生時代は、五感を使う「紙と鉛筆」が最強の知育ツールです!
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50年以上使われてきたB-treeを、数式で置き換えられるかもしれない。しかも、その「学習」はニューラルネットですらなく、単純な回帰だ。 learned_index_labは、ソート済みデータの索引を木構造ではなく数式で表現するPGM(Piecewise Geometric Model)IndexをRustで実装したプロジェクトだ。キーと格納位置の関係を複数の直線で近似し、「このキーならこのあたりにある」と予測する。予測誤差はε以内に保証され、その狭い範囲だけを最後に二分探索するため、結果は近似ではなく正確になる。 READMEの実験では、100万件の規則的なデータをわずか83本の直線で表現し、RustのBTreeMapと比べてインデックスのメモリを約99.99%削減、検索も平均約3倍高速だったとしている。実装自体もシンプルで、データを一度走査しながら許容できる傾きの範囲を更新し、誤差条件を満たせなくなったところで新しい線分を作る。 面白いのは、これが「AIをデータベースに載せる」話ではなく、従来のデータ構造そのものを予測問題として捉え直している点だ。 github.com/gilnett/learned_i…
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未来の高速道路
🤖 Made with AI
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AIの日本語を推敲するスキル『yomiyasu (よみやす) 』 v2.0.0 をリリースしました!🎉 過去最大級のアプデです! 推敲した文章を返す前に、数値や否定が変わっていないかを yomiyasu 自身が検査します。 取引先あてのメールは取引先あての言い回しに。 Codex でも名前を呼ぶだけで動きます!
AI臭くて読みにくい文章を自然で読みやすい日本語へ書き直すスキル『yomiyasu』をリリースしました。 従来の「単語を禁止する手法」から改善し、統語構造(誰が何をどうした)の復元と、比喩動詞の具体化に特化しています。 Claude Code, Codexなどで今日から利用できます。 github.com/nanaism/yomiyasu
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0-60 mph in 0.81 seconds
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Doing the napkin math on a sub-one-second 0 to 60 mph run explains the biggest engineering debate swirling around tonight’s demo. Hitting 60 mph in under a second takes more than 2.75 Gs of acceleration, while the stickiest street-legal tires on dry pavement max out around 1.5 Gs of friction. Past that limit, adding more motor torque just turns rubber into smoke. That is why everyone is arguing over the teaser image right now. When people flipped the teaser photo 180 degrees upside down, they realized the four plumes match up with US Patent 12,746,987 B1, granted to Tesla on September 29 for a skirtless four-fan rear diffuser that vacuums the car to the road. Whether tonight shows off SpaceX cold-gas thrusters, quad electric suction fans, or both, Tesla had to rewrite aerodynamics just to get past the friction limit of rubber.
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ナイト2000とかRAYXANBERがとうとう来ちゃったか
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Turns out the future does have flying cars
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📱スマホの測位精度を,センチメートル級に! トランジスタ技術11月号の特設では,スマートフォンに取り付けて使える「GNSSブースタ」を製作します. スマホ内蔵アンテナは小型化のため,受信ゲインやマルチパス,位相中心変動などの問題があります.そこで,外付けアンテナからGNSS信号を受信・増幅し,スマホ背面から再放射します. 🔧 GNSSブースタを自作 📡 外付けアンテナで受信品質を改善 📱 スマホのGNSS受信機で測位 📍 歩行測位で約1.8mから3.9cmまで改善 「いつものスマホ(2周波対応)で,どこまで高精度に測位できる?」 スマホの中身を改造せず,外側からGNSS信号を助けるという,試みです. #トランジスタ技術 #トラ技 #みちびき #GNSS #スマートフォン #高精度測位 #電子工作
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ドパガキIME完成した!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! やっぱりこれからの時代はIMEでもドーパミン出していかないとね
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Rustで書いたUSBメモリーだけで起動するx86ベアメタルブート用超小型OSが初めて動いた。現状UEFI起動、画面表示、CPU・RAM制御、USB制御、USBキーボード・ストレージ入出力、LAN制御、FAT32/exFAT読み書き実装済み。Rust/C用APIを用意、OS領域から先は全部好きに使ってね。#MI68 でチラシ配布予定
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