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SLAP Data Speculation Attacks via Load Address Prediction on Apple Silicon We present SLAP, a new speculative execution attack that arises from optimizing data dependencies, as opposed to control flow dependencies. More specifically, we show that Apple CPUs starting with the M2/A15 are equipped with a Load Address Predictor (LAP), which improves performance by guessing the next memory address the
「クラウド版Wireshark」と呼ばれるStratosharkは、WiresharkとFalcoのオープンソースのレガシーを基盤として構築されており、使い慣れたプラットフォームでクラウドネイティブ環境に比類ない可視性を提供します<このプレスリリースは1/22/2025に米国で発表されたリリースの抄訳です> 1/22/2025 ベルギーブリュッセル発FOSDEM 2025にて– リアルタイムクラウドセキュリティのリーダーであるSysdigは本日、Wiresharkのきめ細かいネットワーク可視性をクラウドに拡張し、クラウドのオブザーバビリティに対する標準化されたアプローチをユーザーに提供するオープンソースツール、Stratosharkのリリースを発表しました。 27年にわたり、Wiresharkは、毎日500万人以上のユーザーに利用され、過去10年間だけで1億6000万回以上ダウンロードされ
はじめに こんにちは、サイバーエージェントゲームエンターテイメント事業部、SGEコア技術本部（コアテク）のグラフィックスチームに所属している清原です。 前回の記事からだいぶ時間が空いてしまいましたが、今回はスマートフォンのGPUで主流となっているタイルベースレンダリングのGPUの最適化についてお話していきます。 タイルベースレンダリング 現代のGPUは演算速度とメモリの読み書きの速度の差はどんどん大きくなってきていて、メモリアクセスが大きなボトルネックになってきています。 この問題をPCのディスクリートGPUなどではメモリ帯域の広いグラフィックス専用のメモリを搭載することで軽減することができています。しかし、多くのモバイルGPUでは発熱量、消費電力の問題などで専用のグラフィックスメモリなどは持っておらずCPUとGPUでメモリを共有しています。そのため、メモリの読み書き速度はPC以上に大きな
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
この記事は 2025年1月 に執筆したものです。法令関連は毎年すこしずつ変更されていきますので、最新の状況だと変更されている可能性があることをご了承ください。誤りなどありましたら 管理者 まで連絡いただけると助かります。 目次 はじめに 働き方の呼称 開業届 青色申告 消費税 軽減税率制度 消費税の端数計算 課税事業者(納税義務者) 免税事業者 消費税に関する売上高・税額の名称 課税売上高 売上税額 仕入税額 仕入税額控除 消費税に関わる期間の名称 基準期間 特定期間 課税期間 消費税額計算方式 積上げ計算方式 割戻し計算方式 消費税納税方式 一般課税方式(原則課税方式) 簡易課税方式 特例課税方式(2割特例/3割特例) インボイス制度 インボイス制度の概要 インボイス受取者(買手側) インボイス発行者(売手側) 適格請求書等保存方式(インボイス制度) 適格請求書発行事業者(インボイス発行
発生した問題 サーバーに置いてある Addressables のコンテンツカタログをアップデートしてから Addressables.CheckForCatalogUpdates() を実行しても、常に空のリストしか返ってこないという問題に遭遇しました。 解決方法 先に Addressables.InitializeAsync() を明示的に実行して、初期化が完了するのを待ってから Addressables.CheckForCatalogUpdates() を呼ぶ。 説明 Addressables の初期化は、Addressables API を初めて叩いたときに自動的に行われるので、普通はわざわざ Addressables.InitializeAsync() を実行する必要はありません。 なので、いきなり Addressables.CheckForCatalogUpdates() を呼んで
はじめに Source Generatorは、C#のコード生成機能の一部で、コンパイル時に自動的にコードを生成できる仕組みです。 本記事では、Incremental Generatorを使った初歩的な解説を行います。 neue.ccさんの2022年(2024年)のC# Incremental Source Generator開発手法を多分に参考にさせてもらいました。この場を借りてお礼申し上げます。 IncrementalGenerator（Source Generator）とは？ Incremental Generatorは、従来のSource Generatorを改良した仕組みで、以下の特徴があります。 インクリメンタルなビルド：変更がない部分は再生成されず、効率的にコードが生成される。 分割処理の容易さ：入力データやコード生成ロジックを小さな単位で分割し、管理しやすい。 1. 必要な環
本書は、システム設計面接に臨むエンジニアのための書籍です。システム設計面接の準備に留まらず、システム設計に必要なスキルの学習、システム設計の事例研究など、システム設計全体をカバーしているので、システム設計の実践学習書としても読むことができます。また、面接を受ける側の対策本としてだけではなく、面接官として面接に臨む際にも、どういうことを質問するべきか、候補者の視点を知る方法など多くのヒントが得られます。 日本語版のためのまえがき 監訳者まえがき 訳者まえがき Part 1 Chapter 1 システム設計に関する概念を俯瞰する 1.1 トレードオフについての議論 1.2 あなたは本書を読むべきでしょうか？ 1.3 本書の概要 1.4 前奏曲：システムのさまざまなサービスにおける、スケーリングについての簡単な議論 1.4.1 始まり：アプリケーションの小規模な初期デプロイメント 1.4.2 G
はじめに OSSのデスクトップマスコット「uDesktopMascot」を開発しています。 こちらは多言語に対応したプロジェクトにしていくために、unityのLocalizationを使って多言語対応を行っています。 TMPにコンポーネントを付けたシンプルなローカライズ対応の方法を以下の記事にまとめています。 LocalizationデータをGitHub Actions + openaiのapiを使って自動翻訳をするフローを記事にしています。合わせてローカライズ対応のワークフローとしてご覧ください デモ (少しわかりずらいですが) 「新しい～」の文言の v{x.x.x}は、versionごとに動的に変更しています。 開発環境 Unity 6000.0.31f1(IL2CPP) Localization 1.5.4 スクリプトからSmart Stringを使う Localize Tables
はじめに OSSのデスクトップマスコット「uDesktopMascot」を開発しています。 こちらは多言語に対応したプロジェクトにしていくために、unityのLocalizationを使って多言語対応を行っています。 以下の記事で LocalizationデータをGitHub Actions + openaiのapiを使って自動翻訳をするフローを記事にしています。合わせてローカライズ対応のワークフローとしてご覧ください デモ 以下はメニュー画面を多言語対応をして、言語を切り替えた際に表示です。 Unity Editorでは、実行時に右上で言語を切り替えることができます。 開発環境 Unity 6000.0.31f1(IL2CPP) Localization 1.5.4 Localization設定 まずは LocalizationをPackage Managerからインストールします。 次
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