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roteirosLeda — データ構造とアルゴリズム演習集(Java実装)
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roteirosLeda — データ構造とアルゴリズム演習集(Java実装)

2025/9/23

ポルトガル語圏の大学授業「Laboratório de Estruturas de Dados e Algoritmos」で作成された演習(roteiros)のコレクションです。各課題はJavaで実装されており、配列・二分探索木など基本的なデータ構造の実装例や動作確認用のコードが含まれています。学習目的での参照や実装例として有用な軽量リポジトリです。(約300字)

JavaData StructuresEducation
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security-labs(セキュリティラボ集)
Security

security-labs(セキュリティラボ集)

2025/9/23

このリポジトリは、作成者が学習目的でまとめたセキュリティ演習(TryHackMeのPre-SecurityおよびCompTIA Security+)のラボ集です。ラボ用のテンプレートや進捗管理ファイルが含まれ、学習ノートや問題解法の記録を整理することを目的としています。小規模でシンプルな構成ながら、演習の再現や学習ログの共有、教材化に使える基盤が整えられています(約300字)。

TryHackMeCompTIALabs
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SketchUp Pro バージョン25(SketchUp-Pro-Vers-25)
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SketchUp Pro バージョン25(SketchUp-Pro-Vers-25)

2025/9/23

本リポジトリは「SketchUp Pro 25」に関する簡易的な紹介を含む小規模なGitHubリポジトリです。READMEに製品概要や主な機能が記載されていますが、実際のインストーラーやソースコードは含まれておらず、LICENSEとREADMEのみの構成です。商用のプロフェッショナル向け3DモデリングソフトウェアであるSketchUp Pro自体はTrimble社の専有ソフトウェアであり、正規の入手やライセンス確認は公式サイトを通じて行う必要があります(安全性・法的観点にも注意)。本リポジトリは説明資料として参照する程度のものです。

3DモデリングSketchUpリポジトリ解析
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SLAM-Former: トランスフォーマーで統一するSLAM
AI/ML

SLAM-Former: トランスフォーマーで統一するSLAM

2025/9/23

本リポジトリは「SLAM-Former: Putting SLAM into One Transformer」というプロジェクトの公式リポジトリ(READMEのみを含む)です。研究の主題は、従来分離されがちだったSLAM(自己位置推定+地図生成)の機能群を単一のTransformerアーキテクチャ内で統一的に学習・実行することにあります。アーキテクチャは視覚情報や時間的連続性を自己注意機構で扱い、ポーズ推定・マップ表現・ループ検出などをトークンベースで表現・更新する設計を提案している点が特徴です。詳しい理論・実験はarXiv論文およびプロジェクトページを参照してください(現状リポジトリはREADMEのみ)。

[SLAMTransformerRobotics]
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SpotPrem-Windows-2025 — Spotify Premium 非公式クライアント(Windows)
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SpotPrem-Windows-2025 — Spotify Premium 非公式クライアント(Windows)

2025/9/23

Spotifyの有料機能(広告非表示、高音質、オフライン再生、スキップ無制限)をWindowsで実現すると謳う非公式インストーラを収めたリポジトリ。リポジトリ自体はファイル数が少なく、READMEに導入手順の概要と免責事項が記載されている。公式配布ではなく利用は利用規約違反やセキュリティリスクを伴う可能性が高い点に注意が必要である(要:約300字)。

非公式ソフトSpotifyWindows
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Typora Theme — Github Plus(日本語紹介)
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Typora Theme — Github Plus(日本語紹介)

2025/9/23

Typora のデフォルト Github テーマをベースに、onelight テーマの GIF を取り込みつつフォントなどをカスタマイズした軽量テーマ。英字は Google Sans Code Semibold、中文は MapleMonoNormal-Bold を採用し、見た目の個性と可読性を高めています。Typora のテーマフォルダに配置してすぐ使えるシンプルな改良版です(約300字)。

TyporaテーマCSS
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ApeX ラッフルプログラム
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ApeX ラッフルプログラム

2025/9/22

ApeX-Raffle-program は Solana 上で動作するラッフル(抽選)システムのリポジトリです。参加者は SOL と PREY トークンでチケットを購入し、当選者はNFTやSPLトークンを受け取ったり、低価格でNFTを購入できる仕組みを提供します。Rust のオンチェーンプログラム(raffle ディレクトリ)と TypeScript ベースの CLI(/cli)で構成され、ローカルウォレットと連携して操作します(約300字)。

SolanaRustNFT
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Astronaut-NFT-Staking(アストロノート NFT ステーキング)
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Astronaut-NFT-Staking(アストロノート NFT ステーキング)

2025/9/22

Astronaut-NFT-Staking は、Astronaut NFT コレクション向けに設計されたマルチファクター報酬型の NFT ステーキング実装です。TypeScript ベースの CLI ツールとバックエンド構成を備え、3種類のステーキングモデルを提供。Solana ウォレット連携や IDL を使った JS バインディングで、オンチェーンアカウント操作と報酬ロジックを扱います。開発には ts-node と yarn を利用します。(約300字)

SolanaNFTStaking
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Auction Doge(ソラナNFTオークション)プロジェクト解説
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Auction Doge(ソラナNFTオークション)プロジェクト解説

2025/9/22

Auction Doge(auction-doge-rust)は、Solana上でNFTを競売(オークション)するためのプロジェクトです。TypeScriptで実装されたCLI/フロントエンドのコードを含み、IDLを使ったJSバインディングやプログラムのアカウント型定義が用意されています。ローカル/テスト環境のSolanaウォレット設定を前提とした実行手順がREADMEに記載されています(ts-node、yarn、nodeが必要)。ただしリポジトリ自体は軽量で、スマートコントラクト(Rust)のソースが含まれていない点に注意が必要です。

SolanaNFTTypeScript
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awesome-opencode — OpenCode 向け厳選リソース集
AI/ML

awesome-opencode — OpenCode 向け厳選リソース集

2025/9/22

OpenCode(opencode.ai)向けにコミュニティがキュレートしたプラグイン、テーマ、エージェント、プロジェクト、関連資料を一覧化したリポジトリです。SSTチームが開発した端末向けAIコーディングエージェントOpenCode周りのエコシステムを整理・紹介し、新規ユーザや拡張開発者が必要な情報に素早く辿り着けるよう設計されています。貢献方針や行動規範も用意され、コミュニティ主導で成長することを念頭に置いた構成です(約300字)。

awesomeopencoderesources
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degenTaxi-Program の概要と技術解説
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degenTaxi-Program の概要と技術解説

2025/9/22

Rustで実装された「Degen Taxi」ゲームのコントラクトを中心に据えたリポジトリ。READMEには「Rust contract for Degen Taxi Game - like bust game」とあり、バースト(bust)系ギャンブルのロジックをオンチェーンで扱うことを意図しています。一方でリポジトリの主要言語は TypeScript として認識されており、コントラクトと連携するクライアント/テスト/ビルドスクリプトが混在している可能性があります。小規模・初期段階のプロジェクトで、ゲーム設計・乱数・経済設計・セキュリティに注力する必要があります(約300字)。

blockchaingamesmart-contract
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DisasterM3: 災害被害評価のためのリモートセンシング視覚・言語データセット
AI/ML: 人工知能、機械学習関連

DisasterM3: 災害被害評価のためのリモートセンシング視覚・言語データセット

2025/9/22

DisasterM3は、リモートセンシング画像と自然言語を結びつけた視覚–言語(Vision–Language)データセットで、災害発生時の被害評価と緊急対応を支援することを目的としています。NeurIPS 2025で発表予定の本データセットは、上空からの航測・衛星画像に対して被災箇所の記述や被害度判定といった多様なテキスト注釈を付与し、画像キャプショニング、視覚質問応答、被害検出・分類などの研究ベンチマークを提供します。研究者はリモートセンシング特有の俯瞰視点やスケール変動、時系列性を考慮したモデル開発に活用できます。(約300字)

[リモートセンシングVision-Language災害対応]
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