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FREE-TEST-PRO(Flash USDT シミュレーション)
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FREE-TEST-PRO(Flash USDT シミュレーション)

2025/12/15

Flash USDT Software を中心とした「FREE-TEST-PRO」は、Tether(USDT)の挙動をリスクなしに模擬できることをうたうシミュレーションツールのリポジトリです。TRC20、ERC20、BEP20 やピアツーピアネットワーク上でのトランザクション演習やデモに適していると説明されています。README には連絡用の WhatsApp と Telegram のリンクがあり、教育やブロックチェーン学習向けの利用が想定されていますが、リポジトリ自体はファイルが非常に少なく、実装コードやライセンス情報は確認できません。利用時は内容の精査と安全対策が必要です。

WalletSimulationBlockchain
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Fun-ASR:大規模マルチリンガル音声認識モデル
AI/ML

Fun-ASR:大規模マルチリンガル音声認識モデル

2025/12/15

Fun-ASR は FunAudioLLM が公開しているエンドツーエンド音声認識(ASR)リポジトリです。README によれば数千万時間の実音声で学習された大規模モデルをベースに、低遅延のリアルタイム書き起こし、多言語(31言語)対応、教育や金融などの垂直領域での専門用語認識に強みを持ち、幻覚や語種混同の抑制を目標としています。本リポジトリはデモスクリプトと簡易モデルラッパーを含み、まずは試用・検証を行うための最小構成を提供します。

音声認識ASRマルチリンガル
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gocar — Go向けの Cargo 風プロジェクトツール
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gocar — Go向けの Cargo 風プロジェクトツール

2025/12/15

gocar は「Rust の Cargo に似た」使い勝手を目指した Go 向けのプロジェクト脚手架およびコマンドラインツールです。プロジェクトの初期化(テンプレート生成)やビルド・パッケージングといった開発ワークフローを簡潔にすることを目的とし、Go 1.25+ を対象にクロスプラットフォーム(Linux/macOS/Windows)で動作します。バイナリ配布が推奨され、git を前提とするコマンドもあるため、ソース管理と連携した自動化や CI の導入が容易です。本記事ではリポジトリの概要、特徴、技術的ポイント、構成を整理し、利用検討に役立つ観点をまとめます。

Goプロジェクト構築CLIツール
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米国医療費予測(95%精度)- Health-cost--prediction-US-95-accuracy
AI/ML

米国医療費予測(95%精度)- Health-cost--prediction-US-95-accuracy

2025/12/15

このリポジトリは、米国の医療保険データを用いて個人の保険費用(medical cost)を予測するJupyter Notebookプロジェクトです。リポジトリ内のノートブックはCSV(およびAPI経由の取得を想定)からデータを読み込み、探索的データ解析、前処理、モデル学習、評価までのワークフローを通して、年齢・性別・BMI・喫煙習慣などの特徴から保険料を予測します。タイトルにある「95%精度」は高い性能を示唆しますが、データの分布や評価指標(R²やRMSEなど)を確認することが重要です。学習目的やプロトタイプ実装に適したシンプルな構成です。

機械学習医療データ回帰分析
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HEVD カーネルエクスプロイト(hevd-kernel-exploitation)
Security

HEVD カーネルエクスプロイト(hevd-kernel-exploitation)

2025/12/15

HackSys Extreme Vulnerable Driver(HEVD)に含まれる任意書き込み脆弱性を利用したカーネルエクスプロイトのデモ実装リポジトリです。IOCTL(0x22200B)による任意書き込みプリミティブを起点に、ページディレクトリ(PDE)操作による書き込み保護回避、カーネル内に設置したシェルコードをトランポリントとして用いるNtAddAtomフック、任意のカーネル関数(DbgPrint)の実行を示します。教育目的の研究・検証用サンプルであり、脆弱性解析やカーネル保護機構の理解に役立ちます。(約300字)

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internal-tools — 内部ダッシュボード用エクスポーター
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internal-tools — 内部ダッシュボード用エクスポーター

2025/12/15

軽量なダッシュボード・ビューのエクスポーターです。ダッシュボードレイアウトをSVGとして書き出し、トレース用の基本的なメタデータを保持します。ローカル限定のワークフローを想定したPoC(概念実証)で、共有前の手動クリーンアップが必要。プロダクション用途ではなく開発/デバッグ向けのスナップショット取得ツールです。開発は一時停止中です。

SVGdashboardexporter
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自己記述型エージェントカーネル(kernel)
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自己記述型エージェントカーネル(kernel)

2025/12/15

LLXML を核とした「自己記述」フォーマットとエージェント的カーネル実装です。<self> と <skill> を基本プリミティブとし、プロジェクト構造やワークフローをスキルとして定義することで、AI アシスタントがドメイン知識や処理手順を読み込み実行できる自己完結的なランタイムを目指します。seed アーカイブ(seed-v8.zip)を起点に boot.xml を読み込ませる運用を想定した設計です。(約300字)

AIフォーマットエージェント
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大規模言語モデル(LLM)実践ワークショップ
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大規模言語モデル(LLM)実践ワークショップ

2025/12/15

「llm-workshop」は、大規模言語モデル(LLM)の応用と開発を学ぶための実践的ワークショップ資料です。複数日構成のハンズオン(day01〜)やサンプルコード、電子書籍(PDF)を含み、Pythonを中心にモデルの基礎、プロンプト設計、評価、簡易デプロイまで段階的に学べる教材がまとめられています。学習者がローカル環境で実験しやすいようにノートやスクリプトを提供する教育リポジトリです(中国語コンテンツが中心)。300字程度の簡潔な紹介を兼ねています。

LLMワークショップ機械学習
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LM-RAG ノートブック — LangChainベースのRAGノートアプリ
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LM-RAG ノートブック — LangChainベースのRAGノートアプリ

2025/12/15

ローカルで動作するLangChainベースのデスクトップ「ノートブック」アプリ。高度なRAG(Retrieval-Augmented Generation)を用いて、手元のファイルやメモをインデックス化し、AIチャットや要約、検索に活用できます。知識はユーザーのシステム内に留まり、クラウドストレージ不要でプライバシーを保ちながら利用可能。Electronでパッケージされ、設定可能な構成ファイルやビルド設定が含まれています。(約300字)

RAGLangChainElectron
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MatAnyone2 — 学習した品質評価器で拡張する動画マッティング
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MatAnyone2 — 学習した品質評価器で拡張する動画マッティング

2025/12/15

MatAnyone2は「Scaling Video Matting via a Learned Quality Evaluator」を掲げるリポジトリで、動画マッティング(背景から前景を抽出するアルファマット生成)の大規模適用を目指します。重要なアイデアは、出力マットの「品質」を推定する学習済み評価器を用いて、計算コストの高いマッティング処理を選択的に適用・拡張することで、精度と効率の両立を図る点にあります。本リポジトリは論文と実験の補助資産(ロゴ等)を含む簡潔な構成となっています。

動画マッティング品質評価コンピュータビジョン
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Moonwalk++:Stack Moonwalking とメモリ自己暗号化の PoC
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Moonwalk++:Stack Moonwalking とメモリ自己暗号化の PoC

2025/12/15

Moonwalk++ は、呼び出し元をコールスタックから除去する「StackMoonwalk」と、実行中のシェルコードを自己暗号化して解析を困難にするメモリ自己暗号化ルーチンを組み合わせた Proof‑of‑Concept(PoC)です。ROP(リターン・オリエンテッド・プログラミング)を利用して例外処理やアンワインディング(スタック巻き戻し)と制御フローを意図的に非同期化し、同時にシェルコードを暗号化・復号して検査やフォレンジックから隠蔽するアプローチを示します。研究目的の実装であり、攻撃技術の理解と防御対策検討に資するリポジトリです。

エクスプロイトROP難読化
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マルチモーダル・インデクサ (multimodal-indexer)
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マルチモーダル・インデクサ (multimodal-indexer)

2025/12/15

マルチモーダル・インデクサは、テキスト・画像・ドキュメント等の複数モダリティを対象に、AIベースでインデックス化と検索を行うAPIサーバーです。FastAPIで構築され、Loguruによるログ管理、Docker化された開発/運用環境を備え、埋め込み(embeddings)→ベクトルインデックス→検索(RAG)を想定した拡張しやすいパイプラインを提供します。学術・企業向けのマルチモーダル検索基盤やプロトタイプ作成に適しています。

マルチモーダル検索ベクトル検索
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