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2025/9/7
LINEのAPKから逆コンパイルされたJavaソースコードを解析し、Thrift IDL（Interface Definition Language）を自動抽出・コンパイルするPython製ツールです。難読化されたクラス名の型解決や複雑なデータ型の対応、E2EE関連コンポーネントの抽出も可能で、サービスのリクエスト・レスポンス型を正確にマッピングします。アプリ解析やリバースエンジニアリングに強力な支援を提供します。
2025/9/7
本記事では、GitHub上のd-campos-SEリポジトリについて解説します。リポジトリはソフトウェアエンジニアリングを学ぶ学生によるもので、Python、Java、C#、C++、Web開発などの基礎技術習得に取り組む様子が記されています。現在はまだ小規模な構成ながら、成長過程を見守れる貴重な学習リソースとして注目されます。
2025/9/7
本リポジトリは、C How to Program（第9版）の練習問題4.31および4.32に基づくダイヤモンド形プリントプログラムをC++で実装したものです。ユーザー入力により1から19までの奇数を受け取り、その行数に応じてアスタリスクでダイヤモンド形状をコンソールに描画します。ネストされたforループを活用し、最小限のprintfステートメントで効率的に処理しています。
2025/9/7
本リポジトリ「emdrive-defense」は、EM Drive（エムドライブ）とキャビティ推進に関する防御的な技術公開を目的としています。Collapse Coordinate System（CCS）およびProbability Origin Formalism（POF）という独自の理論体系を用いて、EM Driveの動作原理や推進効率の向上策を文書化し、先行技術の確立を目指しています。複雑なキャビティジオメトリの設計や推進力強化の手法を体系的にまとめ、EM Drive研究の信頼性向上に寄与しています。
2025/9/7
Damien Hirstの特徴的なスポットペインティングをPythonのTurtleライブラリで再現したプロジェクトです。10×10のグリッドにランダムな色のドットを描画することで、ミニマリズムな美学を表現し、オリジナルのスポットアートをデジタルで制作します。シンプルながらも多彩な色使いが魅力で、プログラミングとアートの融合を楽しめるリポジトリです。
2025/9/7
Ink Pictureは、ReactベースのCLI向けUIライブラリInkのために開発された高機能な画像表示コンポーネントです。従来のink-imageの問題点を解消し、ターミナル上での画像レンダリングをより快適にすることを目的としています。TypeScriptで実装されており、軽量かつ拡張性に優れた設計が特徴です。現在はまだドキュメントが整備中ですが、今後のアップデートによりCLIアプリケーションのUI表現力を大幅に向上させることが期待されています。
2025/9/7
本リポジトリは、CICIoT2023データセットを用いてIoTネットワークに対する侵入検知を行う機械学習プロジェクトです。複数の勾配ブースティングアルゴリズムを実装し、2値分類、8クラス多クラス分類、全クラス多クラス分類のタスクに対応。IoTセキュリティ分野における高度な検知モデル構築を目指し、性能評価や可視化も充実しています。
2025/9/7
Jsoft_express_cabinetはPythonのWebフレームワークFlaskを活用して開発されたファイル宅配管理システムです。ファイルのアップロード・ダウンロード機能を備え、管理者向けのバックエンド管理画面も用意。権限設定や機能制限、サイトのカスタマイズが可能で、初回起動時には管理者パスワードの設定を求める安全設計となっています。シンプルながら実用的なファイル受け渡し手段として注目されています。
2025/9/7
Kaneki-DDoSは、PyQt5を用いて開発された高機能なネットワーク負荷試験ツールです。対象のURLに対して大量のHTTPリクエストを生成し、複数の動作モードやプロキシ対応、リアルタイムログ表示などの機能を備えています。GUIベースで操作性が高く、プロキシの自動取得や進捗管理も可能なため、ネットワークの耐久性評価や負荷テストに適しています。
2025/9/7
本リポジトリは、2024年に韓国気象庁主催・韓国電力公社後援の気象ビッグデータコンテストで最優秀賞（1位）を獲得した「パブハム」チームの電力気象指数予測モデルのコードを公開しています。気象データを活用し、集合住宅の電力需要を示す指標の精度を大幅に向上させたXGBoostベースのアンサンブルモデルを実装。高精度な予測に向けた特徴量設計やFold単位のモデル融合など、実践的な機械学習技術を駆使しています。
2025/9/7
libwebm-jsは、libwebmライブラリのJavaScript/TypeScriptバインディングを提供するプロジェクトです。WebM形式の動画ファイルの解析や生成をブラウザやNode.js環境で可能にし、高性能な動画処理をJavaScriptで実現します。EmscriptenによるWebAssembly化により高速かつクロスプラットフォームな動作を目指し、WebMのパースやマルチプレクシングを幅広くサポート。TypeScript対応で開発効率も向上させています。
2025/9/7
本リポジトリは、分子の溶解度（LogS）を予測するための機械学習モデルを構築したプロジェクトです。分子の特徴量としてMolLogP、分子量（MolWt）、回転可能結合数（NumRotatableBonds）、芳香族比率（AromaticProportion）を用い、線形回帰およびランダムフォレストを適用して予測精度を比較しています。PythonのPandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-Learnなどの主要なデータサイエンスライブラリを活用し、非線形性の捉え方に優れたランダムフォレストの有効性を示しています。