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「きらめく」星の音はどのようなものですか？

研究チームは、星の見かけのきらめきに寄与するガスの波紋を3次元的にシミュレートし、それらを音の波として描写しました

「二つの小さな言葉で偽の「事実」に立ち向かう」

研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）の幻覚を減らす方法を開発しましたLLMのクエリに「によると」を含めることで

「アメリカ、軍事作戦に混乱をもたらす可能性のある中国のマルウェアを追跡」

アメリカのセキュリティ関係者は、中国がアメリカの軍事基地にとって重要なインフラ内に隠されたとされるマルウェアを発見するため、ホワイトハウスが捜査を行っていると述べています

「水中ロボットが深海採鉱のためのハイテク未来をもたらすかもしれません」

マイニングソリューション開発者のImpossible MetalsのRenee Groganは、生態系を損なうことなく海底から貴金属を収穫するために、水中ロボットを重要な要素として考えています

「機械学習の未来：新興トレンドと機会」

「機械学習は、産業全体において転換力として浮上しており、問題解決や意思決定のアプローチを革新していますその影響は広範囲に及び、その可能性は年々拡大し続けています本記事では、機械学習の未来を形作る新興のトレンドや機会について掘り下げます機械学習の現状... 機械学習の未来：新興トレンドと機会の展望詳細はこちら」

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「Office 365の移行と管理とは何ですか？Microsoft Office 365の移行は、多くの企業が従業員の働きやすい環境を提供するために今日行っているプロセスですOffice 365の移行とは、ビジネスの運営を新しい革新的なオンラインプラットフォームに移すプロセスですMicrosoft Office 365への移行により、企業は... Office 365の移行と管理を外部委託する理由のトップ Read More »」

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「マルチスレッディングの探求：Pythonにおける並行性と並列実行」

イントロダクション並行性は、アプリケーションの速度と応答性を向上させるのに役立つ、コンピュータプログラミングの重要な要素です。Pythonでは、マルチスレッドを使用して並行性を作り出す強力な方法があります。マルチスレッドを使用すると、複数のスレッドが単一のプロセス内で同時に実行され、並行実行とシステムリソースの効果的な利用が可能になります。このチュートリアルでは、Pythonのマルチスレッドについて詳しく説明します。アイデア、利点、困難について説明します。スレッドの設定と制御、スレッド間でのデータ共有、スレッドの安全性の確保などを学びます。また、共有リソースの管理や競合状態の回避のための典型的な罠や、マルチスレッドのプログラムの開発と実装のための推奨事項も学びます。マルチスレッドの理解は、ネットワークアクティビティ、I/Oバウンドタスクを含むアプリケーションの開発、またはプログラムをより応答性のあるものにする試みなど、どのような場面でも有利です。並行実行の潜在能力を最大限に活用することで、パフォーマンスの向上とシームレスなユーザーエクスペリエンスを実現できます。Pythonのマルチスレッドの奥深さに迫り、並行かつ効果的なアプリケーションを作成するためのポテンシャルを引き出す方法を発見するために、私たちと一緒にこの航海に参加してください。学習目標このトピックからのいくつかの学習目標は以下の通りです： 1. スレッドとは何か、単一プロセス内でどのように動作し、並行性をどのように実現するかを含め、マルチスレッドの基礎を学びます。Pythonでのマルチスレッドの利点と制限、特にCPUバウンドタスクへのGlobal Interpreter Lock（GIL）の影響について理解します。 2. ロック、セマフォ、条件変数などのスレッド同期技術を探索し、共有リソースの管理と競合状態の回避方法を学びます。スレッドの安全性を確保し、共有データを効率的かつ安全に処理する並行プログラムの設計方法を学びます。 3. Pythonのスレッディングモジュールを使用してスレッドを作成・管理するハンズオンの経験を積みます。スレッドの開始、結合、終了方法を学び、スレッドプールやプロデューサー・コンシューマーモデルなどのマルチスレッドの一般的なパターンを探索します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。並行性の基本コンピュータサイエンスの重要な考え方の1つは、並行性と呼ばれ、複数のタスクやプロセスを同時に実行することを指します。これにより、プログラムは複数のタスクを同時に処理することができ、応答性と全体的なパフォーマンスが向上します。並行性は、CPUコア、I/Oデバイス、ネットワーク接続などのシステムリソースを効果的に活用するため、プログラムのパフォーマンス向上に重要です。プログラムは、多くの活動を同時に実行することで、これらのリソースを効率的に使用し、アイドル時間を減らすことができます。これにより、実行が高速化し、効率が向上します。並行性と並列性の違い並行性と並列性は関連する概念ですが、明確な違いがあります：並行性：「並行性」は、システムが多くの活動を同時に実行する能力を指します。並行システムでは、タスクが同時に実行されないかもしれませんが、交互に進むことができます。複数のタスクを同時に調整することが主な目標です。並列性：一方、並列性は、異なる処理ユニットやコアに割り当てられた複数のタスクを同時に実行することを意味します。並列システムでは、タスクは同時にかつ並列に実行されます。困難をより管理しやすいアクションに分割し、それらを同時に実行してより速い結果を得ることに重点が置かれています。多くのタスクを同時に実行して、それらが重なり合い、同時に進行するように管理することを並行性と呼びます。一方、並列性は、異なる処理ユニットを使用して多くのタスクを同時に実行することを意味します。Pythonでは、マルチスレッドとマルチプロセスを使用することで、並行性と並列プログラミングを実現することができます。マルチプロセスを使用して多くのプロセスを同時に実行することで並列性を実現し、マルチスレッドを使用して単一のプロセス内で多くのスレッドを実行することで並行性を実現します。マルチスレッドによる並行性 import threading import…