コードを使用してアプリケーションを構築するのがプログラマーだけの時代は終わりつつあります。
AIがコード生成の重労働を引き受ける新しいアプローチ、バイブコーディングをご紹介します。
シンプルなプロンプトで誰でもアプリを作成できます。
AIコードエディタを活用すれば、専門的なプログラマーでなくても、誰でもアプリを構築・デプロイできます。
引用ジャングルは同名のTumblrページからインポートしています
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Boyer-Moore文字列検索と呼ばれ、最近、その直感に反するアルゴリズムに衝撃を受けました。テキストが長くなるほど、処理速度が速くなるのです。
仕組みはこうです。ほとんどの基本的な検索アルゴリズムは左から右へ、文字を一つずつチェックしていきます。しかし、Boyer-Moore法はそれを逆転させ、検索パターン内を右から左へスキャンし、2つの巧妙なトリックを使って大きなテキストの塊をスキップします。巨大なテキストブロックの中で「 needle 」という単語を探しているところを想像してみてください。
1. 悪い性格のルール:
「needle」を検索していて、現在のテキスト文字が「z」の場合、その位置またはその前で一致が始まる可能性はありません。そのため、アルゴリズムは文字ごとにチェックするのではなく、6文字分（「needle」の全長）先へジャンプして、検索を続けます。
2. 良い接尾辞のルール:
「needle」を検索していて、最後に「dle」が一致したのに次の文字で一致が途切れた場合、アルゴリズムは次の文字からやり直すことはありません。代わりに、「dle」が「needle」の前の部分にあるかどうかを尋ねます。もしそうであれば、パターンをずらして、前の「dle」が一列になるようにします。そうでない場合は、「dle」の部分全体をスキップします。いずれの場合も、再確認に時間を無駄にすることなく、スマートに先に進みます。
これらのヒューリスティック スキップ戦略は完璧ではありませんが、ブルートフォース方式よりもはるかに効率的です。
その結果、テキストが長くなるにつれて、アルゴリズムはより多くの文字をスキップする傾向があり、入力サイズに対して速度が向上します。そのため、grepなどのツールは数ギガバイトのログを驚くべき速度で処理できます。
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分散コンピューティングにおける最も有名な問題の一つである「ビザンチン将軍問題」に出会います。
想像してみてください。ビザンチン軍の将軍数名が都市を包囲しています。勝利のためには、連携を取りながら同時に攻撃を仕掛けなければなりません。しかし、彼らは伝言でしか連絡を取ることができず、中には計画を妨害しようとする裏切り者もいるかもしれません。もしかしたら、誰かが寝坊したり、もっとひどいことに攻撃のタイミングについて嘘をついたりしているかもしれません。たった一人でも失敗したり、悪意を持った行動を取れば、戦略全体が崩壊しかねません。
コンピュータも同じ課題に直面しています。分散システムでは、一部のマシンがクラッシュしたり、速度が低下したり、ハッキングされたりする可能性があります。ネットワークの残りの部分では、すべてのマシンを信頼できない場合、どのように対処すべきか合意できるのでしょうか？
ここで、PBFT（実用的ビザンチンフォールトトレランス）のようなコンセンサスアルゴリズムが登場します。PBFTは、このような障害に対処するために設計されています。PBFTは、1つのノードが「事前準備」メッセージをブロードキャストしてアクションを提案することで機能します。他のノードは確認応答で応答します。一定数のノード（通常は3分の2以上）が同意すると、コンセンサスが成立します。最後に、最初のノードが「コミット」メッセージを送信し、すべてのノードにアクションを実行するよう指示します。最大3分の1のノードに障害や悪意のあるノードがあっても、システムは正常に機能します。
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量子コンピューティングを用いて因数分解された最大の数はわずか21です。IBMの最先端量子システムであるQ System Oneは、35という単純な数を因数分解できません。
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大きな数を因数分解することの難しさという、暗号学における重要な概念に基づいています。
ほとんどの暗号化方法の背後にあるセキュリティは、この単純な数学的現実に依存しています。つまり、大きな数を掛け合わせるのは簡単ですが、その積の背後にある 2 つの元の素数を見つける(素因数分解 と呼ばれる問題)ことは非常に困難で時間がかかります。
実際、これは非常に難しいため、ノートパソコンで総当たり方式で解くには数百兆年かかる可能性があります。もちろん、量子コンピュータが使われ始めない限りは。量子コンピュータは、ショアのアルゴリズムなどのアルゴリズムのおかげで、整数因数分解問題を従来のアルゴリズムよりも指数関数的に高速に解く可能性を秘めています。
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1986年のクレイグ・レイノルズ氏の「Boids」プログラム。これは最初の人工生命シミュレーションの一つで、鳥の群れの行動を模倣しています。しかし、驚くべきは、これほど生き生きとしたものを作るのに必要なコードがいかに少ないかということです。
それぞれの鳥（または「ボイド」）は、隣の鳥との衝突を避ける（分離）、隣の鳥の方向に整列する（整列）、そして地元のグループの中心に向かって移動する（凝集性）という 3 つのルールに従います。
たったこれだけです。誰も主導権を握っていません。しかし、こうした単純な行動をまとめてシミュレートすると、まるで本物の群れのように変化し、流れるような、魅惑的で有機的なパターンが生まれます。
ここでの美しさはコードにあるのではなく、そこから生まれるものにあります。こうした複雑なグループダイナミクスは、明示的にプログラムされている必要はありません。ただ自然に起こるのです。
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創業者の多くは、ビジョンを実現できないから失敗するわけではありません。誰も欲しがらず、お金を出してもくれないようなものを作ってしまうから失敗するのです。
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最新データによると、米国は国民一人当たり13,432ドルを医療費に費やしており、これは同等の国の平均の2倍以上である。米国は、ドイツやスイスがオゼンピックに支払っている金額の8倍、ヒュミラに支払っている金額の7倍を支払っている。1930年代から大量生産されているインスリンは、米国ではギリシャよりも8倍高価である。米国での冠動脈バイパス手術の平均費用は89,000ドルで、スペインとオーストラリアのそれぞれ約8倍と5倍である。米国では、帝王切開による出産費用は南アフリカの4倍である。米国での虫垂切除術の費用は英国の3倍である。
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世界保健機関（WHO）によると、世界中で約10億人が精神疾患を抱えて生活しています。
うつ病を患う成人の割合は、2017年から2023年の間に8.7%増加しており、米国では成人の約3分の1が生涯で不安障害を経験しています。