米Twitterのジャック・ドーシーCEOが、長らくユーザーがリクエストしている投稿したツイートを修正する機能を「たぶん、絶対追加しないだろう（we'll probably never do it）」と語った。米Wiredが1月14日に公開したYouTube動画で確認できる。 ドーシー氏はこれまでも投稿後の編集機能について、何度か取り組みについて発言しているが、きっぱり追加しないと語ったのはおそらくこれが初めてだ。 今回ドーシー氏は、TwitterはもともとSMSのようなサービスとして立ち上げ、SMSの、一度送信したら訂正できない感覚を維持したかったこと、Twitterの場合はRT（リツイート）で拡散した後でオリジナルを完全に変更した場合、RTした人の意図とかけ離れた拡散になる可能性もあることなどを説明した。 簡単なタイプミスやリンク切れを修正するために例えば60秒間は修正できるようにする

プログラミング初心者に対してどういう情報が役立つのかをぼんやり考えていると、そこそこコードを書けるベテランが、いつ、どういうことにつまづいてきたのかを書くとけっこう有益なのではないかと思ったので書きました。これを読むと直接プログラミング能力が上がるわけではないですが、「ああ、こういうところでつまづいてもいっぱしのプログラマになれている人もいるのだな」と思ってもらうのが目的です。成功談よりも失敗談のほうが役立つとよく言われますが、それと少し似ているのかもしれません。 全段落で「いっぱしのプログラマ」とか言った手前、自分のことを書いておきます。18歳ごろから20年くらい前からプログラミングをしていて、主に有名どころのOSSに向けてコードを書いてきました。昔はLinuxカーネルを10年少々やっていて、ここ最近はCephオーケストレータであるRookの開発とかをしています。プログラマとしてはスーパ

fun <T : Comparable<T>> List<T>.quickSort(): List<T> = when { size < 2 -> this else -> { val pivot = first() val (smaller, greater) = drop(1).partition { it <= pivot } smaller.quickSort() + pivot + greater.quickSort() } } fun main() { print(listOf(5, 0, 1, 5, 3, 7, 4, 2).quickSort()) }

Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構