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Amazon Echo デバイスは WiFi パスワードを平文で保存しているため、物理的なアクセスによる攻撃を受けやすい。​

アレクサ、私の無線 LAN のパスワードは何ですか?」。 Amazon Echo デバイスは WiFi パスワードを平文で保存するため、物理的にアクセスできる攻撃者は比較的容易にネットワークパスワードを引き出すことができます。このため、Amazon Echo を社内やプライベートな無線ネットワークで使用しているホテルや企業にとっては、セキュリティ上の大きなリスクとなり、攻撃者がネットワーク上の他の機器にアクセスできるようになり、データ保護法に違反する可能性があります。パスワードのハッシュ化は業界標準であり、何百万人もの人々にハードウェアを販売している企業にとって、このデータを暗号化しないことは完全に容認できないことです。このデバイスは、Spotify の zeroconf と eSDK API の API キーを暗号化しません。組み込みハードウェアを設計する際には物理的なセキュリティが不可欠であり、Amazon は将来のセキュリティ侵害を防ぐためにこの問題に対処する必要があります。 Discussion Service、記事。

Google Drive がファイル制限を実施、有料会員を切り捨てる可能性も​

Google Drive がファイル制限をサプライズで実施し、一部のユーザーを締め出す。 Google Drive が予告なしにファイル制限を実施し、新規ファイルのアップロードができなくなった有料会員を締め出す可能性があります。この問題については、Reddit ユーザーから過去 2 ヶ月間にわたってすでに苦情が寄せられています。この突然のファイル制限の導入は、Google One や Google Workspace のプランページには記載されておらず、サポートドキュメントにも記載されていません。また、制限によってユーザーが購入したストレージを活用することができないため、スペースの確保ができない状態になっています。Google Drive の 500 万ファイルの制限は、どこにも文書化されていないため、多くのユーザーから許容範囲でも妥当でもないと考えられており、Google Workspace のストレージプランの使用料は法外だと考えられています。Google は、この制限はシステムの安定性と安全性に影響を与える可能性のある悪用を防ぐための安全策であると主張しているが、このような顧客とのコミュニケーションは不十分であると考えられている。 Discussion Service、記事。

分散型システムにおける信頼性の高いイベント順序のための論理クロック設計ガイド​

時計と因果関係 - 分散システムにおける事象の順序付け (2022)..Clocks and Causality - Ordering Events in Distributed Systems (2022).. 論理クロックは、分散システムにおけるイベントの順序付けに不可欠であり、ランポートクロックとベクタークロックが一般的なデザインである。ランポートクロックはノード内の数を増加させ、ベクタークロックはノード ID とそれぞれのイベント ID を追跡し、同時イベント比較を行う。ベクタークロックとベクタータイムスタンプは、タイムスタンプのチェックを最適化し、ノード間でのイベントの順序付けを可能にする。バージョンベクターは、マルチリーダーストレージノードのデータバージョンを追跡します。Lamport Causal Clock は因果関係を捕捉しますが、より多くのスペースと時間の複雑さを必要とします。Total Order は、時間的・因果的な関係に基づく順序付けを必要とします。論理クロックは、共同編集アプリケーションにおいて非常に重要です。Azure Time Sync は PTP を使用し、AWS と Google Cloud は NTP を使用します。この記事では、時間を絶対的なものとして考えようとすることの限界に言及し、銀行取引におけるイベントの順序付けの重要性を強調しています。 Discussion Service、記事。

フランスの 3034km のヘキサトレックトレイルがスルーハイキングに開放される​

Hexatrek：フランスの長距離スルーハイク.。 フランスの 3034km のヘキサトレック・トレイルが、14 の国立公園を結び、ルーマニアのヴィア・トランシルヴァニカ・トレイルを横断するスルーハイキングのために開通しました。 Discussion Service、記事。

開発者 Raph Levien が Rust から C++に移行。​

Rust から C++ へ移行する。 開発者の Raph Levien は、安全性が保証されているにもかかわらず、ビルドシステムの選択肢がない、技術革新の進捗が遅いなど、前者の限界から Rust から C++に移行することを決定したと発表しました。Levien は、安全性の問題を回避できること、メモリ安全性のバグは他のバグよりも著しく有害ではないこと、C++は安全性を高めるために急速に進化していると考えています。Levien 氏はコミュニティの重要性を強調し、差別政策や一見威圧的な Rust の支持者について懸念を表明しています。しかし、この記事は風刺的であり、Rust よりも C++に興味を示す読者もいる。 Discussion Service、記事。

Coursemate：世界中の自己学習者を繋ぎ、協力的なオンライン学習を実現する​

**Coursemate - connect with other self learners.**をご覧ください。 Coursemate は、自己学習者が自国や世界中の仲間とオンラインコースでつながり、協力し合うためのプラットフォームです。このプラットフォームは、ユーザーのお気に入りのオンラインコースと統合することができ、セットアップにかかる時間は 1 分未満です。Coursemate は、フロントエンドとバックエンドのトピックに焦点を当てた現在の学習目標だけでなく、より具体的な学習目標が必要であると指摘するユーザーもいます。また、コミュニティーの事例やメンターシップの機会を増やすことを希望しているユーザーもいます。また、年齢や国によるフィルタリングだけでなく、興味によるフィルタリングを可能にすることを提案するユーザーもいます。いくつかの批判はあるものの、このウェブサイトはよくできていて、わかりやすい。一部のユーザーは、特定のコース内容を説明するのに役立つ専門家とつながるためのプラットフォームを望んでいることを表明しています。 Discussion Service、記事。

植物がストレスを感じると音を発する、新たな理解の扉を開く。​

**ストレス下の植物が発する音は、空気中に漂い、情報を与える。 植物はストレス下にあるとき、情報量の多い空中音を発することができ、環境との相互作用を理解する道が開かれました。この植物生体音響学という新しい分野では、機械学習モデルで検出可能な植物の音響コミュニケーションの可能性が紹介され、従来の手がかりを超えた農業への影響が期待されます。 Discussion Service, 記事.

1987 年当時の地下 BBS システムをシミュレートしています：チャット、ゲーム、電子メール​

1987 年の BBS システムをシミュレートするChatGPT。 チャット、ゲーム、電子メールなど、1987 年の BBS システムをシミュレートすることについて書かれています。ユーザーはアカウントを作成し、ニュースやドキュメントを読み、テキストファイルを閲覧し、他のユーザーとコミュニケーションすることができます。テキストベースのゲームである Castle Quest は、このシステムでプレイすることができます。ShareGPT では、会話の中でコードスニペットを共有することができます。ChatGPT の出力の歴史的正確さには疑問が残るが、興味深い。あるユーザーは、1987 年の BBS を追加機能でシミュレートすることを提案しています。この記事は、過去の技術にノスタルジックな表情を与えてくれる。 Discussion Service、記事。

Google、Chrome 拡張機能の Manifest V2 オフの延期を発表​

Manifest V2 のフェーズアウトの変更を延期する。 Google は、Chrome のプレリリースチャンネルで Manifest V2 をオフにするための 1 月の実験と、Chrome ウェブストアの特集バッジの変更を延期し、すべての下流のマイルストーンを評価することにしました。開発者には、Manifest V2 をオフにする前に、これらの新機能の開始後に拡張機能をアップデートし、テストする十分な時間が与えられます。Google が Manifest V3 の展開に取り組むことで、ユーザーのセキュリティ、プライバシー、パフォーマンスの向上が期待されます。Manifest V3 の使いにくさについて開発者コミュニティからフィードバックがあり、一部は対処されましたが、まだ改善すべき点があり、Google は引き続き移行に尽力しています。 Discussion Service、記事。

Wine 8.5: vkd3d の改良、WinRT テーマ、バグフィックス​

**Wine 8.5.**について Wine リリース 8.5 では、vkd3d、WinRT テーマが改善され、IDL コンパイラのエラー報告の改善、MSAA プロバイダへの UIA_ISOffscreenPropertyId のサポート、ARM64 での i386 FPU context の完全初期化などのバグフィックスも行われています。バイナリパッケージは様々なディストリビューションで利用可能であり、ソースは git リポジトリから直接入手できます。バグフィックスには、mscoree、imm32、LDAP バインドが含まれています。 Discussion Service、Article。

履歴書優先の採用プロセス：搾取的で非効率的​

履歴書を提出する者はすでに負けている。 従来の履歴書優先の採用プロセスは搾取的で、結局は効果がなく、雇用主は主に時間を節約し、応募者を犠牲にしてコストを削減するために利用しています。履歴書は無視してもよく、個人的な推薦やネットワークは、欠陥のある不公平なプロセスを回避して仕事を確保するための、より効果的な方法です。学歴採用は信じられないほど士気を下げるものであり、縁故採用は倫理的な問題を引き起こす可能性があります。求職者は、このシステムを回避するためにできることをしなければなりませんが、履歴書に真剣に取り組むことはやはり必要です。この投稿では、カバーレターを書いたり、AI ツールを使って 2 分で書いたりするなど、求職者が目立つためのツールを紹介しています。 Discussion Service、記事。

元 SpaceX のスタッフが数十社の宇宙スタートアップを設立し、36 億ドルを調達した。​

SpaceX の OB が起業し、スタートアップ経済を形成している。 SpaceX の元従業員は、数十の宇宙新興企業を設立し、地球低軌道ナビゲーションとペイロード配送サービスのイノベーションを推進するために 36 億ドルを調達しました。共同創業者は、SpaceX で確立されたコミュニティとリスクの高い許容範囲から利益を得ており、打ち上げサービスは技術試作品、機械、ナビゲーション衛星の送信にも役立っている。ソフトウェア・アズ・ア・サービス(SaaS)産業が成長し、宇宙スタートアップのエコシステムに貢献する。NASA とボーイングのペースは、レガシーコードと残骸が既存企業の足かせとなっているため、スタートアップ文化の育成から利益を得ることができる。宇宙開発の機会は、市場に流動性をもたらし、投資家はリスクの高いムーンショットに数百万ドルを受け取る。この記事がプレスリリースのように感じられるというコメントもあります。 Discussion Service、記事.

SpaceX の Starship が発射場へ移動、4 月 10 日に打ち上げの可能性あり​

SpaceX は Starship を発射場に移動し、リフトオフが数日後になる可能性がある。 スペース X は、スターシップを南テキサスの発射場に移し、FAA の認可が下りるまで、早ければ 4 月 10 日に発射できるようになった。この巨大なスーパーヘビー・ロケットは、アルテミス月探査のための月着陸船として NASA に提供することを目的としています。SpaceX 社は、スターシップとスーパーヘビーをサポートするために、打ち上げ・キャッチタワーに 10 億ドル以上を投資しており、南テキサスの施設での開発にはより慎重な動きを見せている。成功すれば、地球低軌道をより手軽に専門家が利用できるようになる可能性がある。 Discussion Service、記事。

Discussion Service を表示する：コピーペーストせずに cURL で Chrome(CDP)の Cookie を使用する。 'ccurl.sh」は、Postman のような GUI ツールを使わずに、CURL が Chrome Cookie を使用できるようにする bash スクリプトです。Chrome DevTools プロトコルを使用して、ローカル Chrome インスタンスの特定のタブから cURL コマンドのヘッダにクッキーをダンプし、シェル履歴ファイルへのクッキーの漏れを回避します；スクリプトの実行には bash、websocat、jq が必要で、使用するクッキーのあるタブを Chrome で開き、「google-chrome-stable --remote-debugging-port=9222 」で起動する必要があり、「/usr/bin/ccurl」にコピーして実行可能にしてインストールすることができます。 Discussion Service、記事。

MIT のディープラーニングのための RNN＆Transformer のコース​

MIT 6.S191：リカレントニューラルネットワーク、トランスフォーマー、およびアテンション.. MIT の 6.S191 コースでは、ディープラーニングのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマー、アテンションについて、YouTube で紹介しています。この動画に対するコメントは、パラメータの命名規則に対する疑問から、ニューラルネットワークやディープラーニングの基礎を学ぶのにおすすめの場所を尋ねるものまで様々です。また、本コースの TensorFlow の使い方や、スタッフ個人の YouTube チャンネルへの動画のアップロードについても触れられています。 Discussion Service、記事。