- スイスのある町が広告看板を禁止し、チューリッヒとベルンも同様の措置を検討しています。これは、2年前にポーランドのクラクフで成功した禁止措置に続くものです。
- バーモント州とハワイ州は長年にわたるビルボード禁止を行っており、それが視覚的に快適な環境に寄与しています。
- この議論は、都市の美観に対する視覚的な雑然さの軽減の積極的な影響と、公共交通機関の促進による潜在的な利益を強調しています。
- AI製品による悪質なサイトクロールが大幅に増加しており、Read the Docsのようなサイトでは過剰な帯域幅の使用とコストの問題が発生しています。
- 例として、2024年5月に73TBのデータをダウンロードし、5,000ドル以上の費用がかかったクローラーや、2024年6月にFacebookのコンテンツダウンローダーを使用して10TBを取得したクローラーが含まれます。
- IPベースのレート制限にもかかわらず、これらのクローラーは複数のIPアドレスを使用するため、効果がありません。取られた対策には、特定されたAIクローラーのブロックやCDNキャッシングの改善が含まれます。
- AIクローラーは過度に攻撃的であると批判されており、ある事例ではクローラーがReadTheDocsから1か月で73TBの圧縮されたHTMLファイルをダウンロードし、莫大な帯域幅コストを引き起こしました。
- 過度なデータスクレイピングにより、ReadTheDocsは5,000ドル以上の帯域幅料金を負担することになり、より敬意を持った規制されたクロールの実践の必要性が浮き彫りになりました。
- この事件は、コンピュータ詐欺および不正行為防止法(CFAA)の下でそのような行為が無謀と見なされる可能性について疑問を提起し、そのような行為に対して責任を負う企業に対して政府の罰金が適切であるかもしれないことを示唆しています。
- PyDPainterは、Electronic Artsによる1985年のCommodore Amiga版Deluxe Paintに触発され、PyGameを使用してPythonで開発されたピクセルアートプログラムです。
- このプログラムは、レトロトレンドによるピクセルアートへの復興した関心に応えるため、新機能を備えたクラシックなDeluxe Paintツールを現代化することを目的としています。
- PyDPainterの最新リリースはGitHubで利用可能で、GPLv3また はそれ以降のライセンスの下で提供されています。
- Deluxe Paint IIのPythonクローンがGitHubでリリースされ、パレットサイクリングやアニメーションなどの印象的な機能が披露されています。
- ユーザーはDeluxe Paintやその他のレトログラフィックプログラムについて思い出を語り、アーティストのマーク・フェラーリの作品を強調しています。
- 議論には、DPaint.jsやAsepriteのような他のツールとの比較や、ピクセルアートソフトウェアを再現する際の技術的な課題が含まれています。
- この記事はスタートアップの財務に関する二部構成のシリーズの一部であり、パートIでは会計に焦点を当て、パートIIでは戦略的財務に焦点を当てています。
- 主なトピックには、安全な銀行口座構造の設定、クレジットカードの限度額管理、顧客基盤の拡大に伴うStripeから紙の契約書や請求書への移行が含まれます。
- 著者は、急成長し4,400万ドルを調達したSegmentでの経験から得た実践的な洞察を共有し、スタートアップの創業者にとって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。
- 記事「スタートアップのための財務 – パートI、会計」は、スタートアップの創業者にとって重要な会計原則について論じていますが、詳細な会計情報は欠けています。
- 重要な点として挙げられるのは、クレジットカードの限度額を徐々に引き上げるのではなく、投資交渉の際に信用枠を交渉する戦略です。
- この議論は、特にアメリカとヨーロッパを比較した場合、車のレンタルなどの取引にデビットカードを使用することに関連する制限やリスクにも触れています。
- 「Max KuhnとKjell Johnsonによる『Applied Machine Learning for Tabular Data』は、表形式データから予測モデルを開発するための実践的なガイドであり、2024年6月に出版予定です。」
- この本は、特徴エンジニアリングやモデル後の活動を含む予測モデリングプロセス全体を網羅しており、CC BY-NC-SA 4.0の下でライセンスされているため、非営利目的での使用および改変が許可されています。
- データアナリスト、統計学者、データサイエンティストを対象としたこの本は、主にRのtidymodelsフレームワークを使用した演習とコンピューティング補助資料を提供し、GitHubを通じたコミュニティの貢献を歓迎しています。
- 表形式データに対する応用機械学習(ML)に関する議論では、データ漏洩、インテリジェントなデータ分割、モデル選択などの一般的な課題が強調されています。
- 最先端の結果を得るためにXGBoostの使用を強調しつつ、一部の専門家はLightGBM、CatBoost、Random Forestsなどの代替手段を推奨しています。
- オライリーの著者による新しい実践的な教科書が紹介されており、特徴ストアと実践的なプロジェクトを使用してMLシステムを構築することに焦点を当てています。
- Bcachefsは、既存のファイルシステムの制限を克服するために設計 された新しいファイルシステムで、独自の機能と改善を提供します。
- 実験的なRAIDレベル(0、1、5、6)および消失訂正符号をサポートしていますが、いくつかはまだ使用を推奨されていません。
- Bcachefsはまだ開発中であり、マルチデバイス管理やシステム統合のために継続的な改善とコミュニティの支援が必要です。
- 新しいファイルシステムであるBcachefsは、そのエラーハンドリング機能、特に読み取りIO/チェックサムエラーに対する自己修復機能について議論されています。この機能はLinux 6.11で実装される予定です。
- システムコンポーネント(例えばRAM)が故障している場合、良好なデータが破損する可能性があるなど、自己修復の潜在的なリスクについて議論があります。
- 比較はBcachefsとZFSやbtrfsのような他のファイルシステムの間で行われており、ユーザーは信頼性とデータの整合性に関する経験や懸念を共有しています。