私たちは1年前に非常に野心的な目標を打ち立てました。それは、誰もがより快適にコードを書けるようにするフォントを作ることでした。 そしてついにその目標を達成しました！ 他の等幅フォントの何が問題なのでしょうか？ 私たち開発者は一日の大部分をコードを見て過ごします。 そのため、画面上のテキストを見やすくするために常に最適なフォントを探していても不思議ではありません。 しかし、多くの一般的なフォントのロジックでは、コードを読む場合と書籍を読む場合の違いが考慮されているとは限りません。 私たちの目はさまざまな方法でコードを追います。コードを横方向に読むのと同じくらい縦に読む必要があることもしばしばです。これは文章に沿って常に同じ方向に目を走らせる読書とは対照的なものです。 そのため、私たちはJetBrains Monoを作るにあたって、何よりもまず長時間コーディングを行う際に目の疲れを引き起こす可

クルーズ船「ダイヤモンド・プリンセス」の新型コロナウイルス感染者らを受け入れた愛知県岡崎市での住民説明会で、厚生労働省東海北陸厚生局の金井要局長が「ゴジラ」のような大きなせきをする人がいない限り感染しないとの発言をしていたことが分かった。加藤勝信厚労相は「至らない発言だった」と陳謝した。 国民民主党の大西健介氏によると、金井氏は説明会で「飛沫感染だ。直接触らないと感染しない。めちゃくちゃ離れてまで飛ばすほど大きなせきをする人はいない。ゴジラでもなければ」と発言。「最後はジョークです。笑っていただいてよろしいんですが」と付け加えた。

著： 川口あい 「街の思い出」に、ひっぱられたくない 新しい人生を始めるなら、知らない街がいいと思った。 それまで東京の西側にしか住んだことのなかった私が、一度も足を踏み入れたことのない森下という駅を新居に選んだのは、いちばんの親友が錦糸町に住んでいたから。あとは、かつて好きだったドラマの舞台というイメージがあったくらい。その程度でじゅうぶんだった。 三軒茶屋、中野、吉祥寺。それまでに住んだ街はどこも魅力的で愛着があって、だからこそ、その街が持つ「思い出のちから」にひっぱられたくなかった。 紆余曲折あって、一度離れた東京に再び戻ってきたときには、心身ともに弱りきっていた。離婚の作業は予想以上に精神力を使い、底辺からようやっと少し顔を出して不器用に息継ぎするのが精一杯だったから、何も知らないし思い入れもない街に住むくらいが、ちょうどよかった。 物件はすぐに決まった。当たり前だ。何のこだわりも

ちなみに、現地はこんな感じ。画像では字が読みにくいですが、左手が清潔ルート、右側が不潔ルートです。 https://t.co/HBvFNsTH4M

タイポグラフィとしてのスタイルシート タイポグラフィでは、文字や単語は機械的な手法で生み出されます。……（サイズや位置などの）情報は他の人に渡すことができ、別の機会にまったく同じものを再現することもできます。 フレット・スメイヤーズ『カウンターパンチ※1』 タイポグラフィとは、人の手によって直接描かれるものではなく、機械的な手法によって生成されるものです。そして、その書体や文字サイズや行間といったものをデータとして定義でき、そのデータをもとにまったく同じものを再現できるものでもあります。 ここに示したのはウェブサイトやモバイルアプリケーションなどの表示スタイルを記述する言語であるCSS（カスケーディング・スタイル・シート）のコードです。これによって書体や文字サイズ、行間、そして文字サイズを基準にしたスペーシングなどが定義されます。このコードをもとにして、ウェブブラウザなどユーザーエージェン

このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか（２） 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約：$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)

※ ダイクストラ法・ワーシャルフロイド法は最短経路問題を解くアルゴリズムです。 ※ クラスカル法は最小全域木問題を解くアルゴリズムです。 それらのアルゴリズムが学習できる記事たちなどを紹介します。 全探索 全探索には、「全列挙」「ビット全探索」「順列全探索」「再帰関数を用いた全探索」など多くの種類に分かれます。しかし、基本的に以下の記事を読めば全部理解できます。 全列挙　たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 2 章 その他の全探索　たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 3 章 二分探索 アルゴリズムの代表例ともいわれる二分探索は、以下の 2 記事で解説されています。 二分探索とは：アルゴリズムを勉強するなら二分探索から始めよう！ 『なっとく！アルゴリズム』より 競プロで使える二分探索：二分探索アルゴ

GMOの一斉在宅勤務が話題である（であった） すでに一斉在宅勤務体制では無くなっているが、在宅勤務を経験したものとして所感を残しておきたい。 日本でもっと在宅勤務が当たり前になると嬉しい。 まず、私は社員である。役職などは別に無い。 そのため、熊谷社長が何を考えているか、というところまではキャッチできないし、そこには遠く及ばない。 熊谷社長は我々からすれば天上人のような人で、グループ全体会などの際に見かけるだけである。 また、現在は在宅勤務はほとんど解かれている状況と言っていい。 おそらく世の中的にはGMOはもうずっと在宅、みたいなイメージだと思うがそんなことはない、ほぼ通常営業である。 公式には在宅勤務中であるが、結局、各企業の上司に一任されているので、上司が「来い」と言えば行かなくてはならない。 上司にとって大事なのは、「数字」である。そのため、出社させて数字を上げさせなくてはならない