yos

Software Architect, Snowflower Apps(Text Editor, Archiver etc...) Author, Snow Flower LnF UI Designer, Java / JavaFX Developer

[yos @yosbits]

Snow Flower Text 3.1.0 has been released. This release includes the following:
* Improved Input Method (IME) stability
* PlantUML v1.2024.7 update
* JavaScript editor improvements
* Tango icon set 20% lighter
* Many other stability improvements
https://t.co/qKuoAyS9mN

[yos @yosbits]

Qwen 3.6 35B-A3B にApple Silicon の Unified Memoryの 自作ゲーミングPCに対する利点の記事を書かせた。このスクリーンショットは私が #JavaFX で開発中の生成AIフロントエンドアプリで生成AIに多くのメモリを割り当てるために、WebViewを使用せずに実装している。

[yos @yosbits]

Gemma 4 26B A4B と Qwen 3.6 35B A3B は 16GB 統合メモリの M4 Mac Mini 16GB で動作する。巨大な筐体で、大消費電力で高価な部品のゲーミングPCは不要で、Mac だと数十ワットの消費電力で動作する。だから部屋の冷房の設定温度を下げなくて良い。複数の意味でクールだ。

[yos @yosbits]

最近、技術的なアイデアや達成しているアドバンテージを説明するメリットよりもデメリットの方が大きいと感じるので、詳細は語るつもりはないが、大きな技術革新で非常に進歩させる事に成功している。リリースはもう少しテストしてからになる。

[衣服標本家：長谷川 @rrr00129]

初めて織った「100m」が、完売しました

購入いただいた皆さま、本当にありがとうございます！

愛知県で織った日本製のフランネル
それも「ションヘル織機」という、100歳近い機械でゆっくり織った羊毛100%の生地です

着れば着るほどに馴染んでいく生地なので、末永くお付き合いいただければと思います

織った瞬間から、ぜったいに完売する！（するぞ！）
と思っていたので、数ヶ月前に100mを追加発注しておりました

そして追加分が、本日納品されます
個人なので依頼できる分は少ないですが、自分の好きなウールの生地を織り続けていきます

[yos @yosbits]

また別のJava の単位ライブラリである systems-unicodeの CLDRの天文単位の定義値も古いままなので問題報告をしました。https://t.co/HI3ATtk6vj

[yos @yosbits]

Javaの単位ライブラリ(UOM)の天文単位(au)の定義値が古いままになっていたので、問題報告しました。最新の定義は2012年ですが、UOMは 1976年定義の近似値になっていました。https://t.co/dLyM0TdyDe

[yos @yosbits]

画像処理アルゴリズムは殆ど枯れたものが多いが、C/CPPでコードを書くとSDKバージョンアップによるコンパイルエラーの対応が必要になり、リリースサイクルのブロック要因になる。Java のVector APIで書くことで、この問題は解決してコンパイルなしに新しいSIMD命令セットにも対応可能となる。

[yos @yosbits]

OpenCVを使用していた機能をJava Vector APIで置き換えてSIMD最適化を徹底したことで、処理時間がOpenCVと同等か短くなるところまでになった。これは驚異的な事実です。バインディングコストがなくなった事で、Pure Java でOpenCVの性能を超えた。

[yos @yosbits]

OpenCVのネイティブコードを使用していた画像処理を、Pure Java で書き換え最適化も完了した。手書きのベクトル化が苦手なパターンは自動ベクトル化を使用する戦略の使い分けが必要。最終コード量の10倍くらいコードを書いて競い合わせて勝ち残ったコードを採用している。

[yos @yosbits]

2020年10月の間違い。

[yos @yosbits]

この2021年の私のアイデア、つまりPure Java のOpenCV 互換の画像処理ライブラリを実装はじめました。Vector API ベースのYOSBITS Matrix2D 上に、OpenCVの画像処理アルゴリズムのうちアプリで使用するアルゴリズムのみ実装しています。既にほぼ実装が完了しています。

[yos @yosbits]

この2021年の私のアイデア、つまりPure Java のOpenCV 互換の画像処理ライブラリを実装はじめました。Vector API ベースのYOSBITS Matrix2D 上に、OpenCVの画像処理アルゴリズムのうちアプリで使用するアルゴリズムのみ実装しています。既にほぼ実装が完了しています。

[yos @yosbits]

JDK 16 で Incubator ですが、Vector API が搭載されるようです。SIMD のコーディングが可能になるので、OpenCV でカヴァーしていた範囲をPure Java 化することが可能になる。メモリーの転送が不要になれば、パフォーマンスも向上する。将来的には GPU の活用が可能になって欲しい。

[yos @yosbits]

Snowflower Metrics は大規模コードでも、コーヒーブレイクなしに高速に複雑度を測定して、リファクタリングポイントを見つけることが出来るツールで、生成AIによるメンテナンスをしやすい構造にするための支援ツールとして使える。

[yos @yosbits]

1つの関数や処理に複雑さを集中させるのではなく、責務ごとに分割して循環的複雑度を分散させることが、生成AIによる解析や説明の精度を高める上で重要となる。循環的複雑度は Snowflower Metrics を使用して高速に測定できる。

[yos @yosbits]

行単位でのトレースを求める場合、循環的複雑度が高いコードは、生成AIにとって正確な理解や推論が難しくなりやすい。分岐やループが多いほど実行経路が増え、状態を一貫して保持する必要があるためである。そのため…続く

[yos @yosbits]

行単位でのトレースを求める場合、循環的複雑度が高いコードは、生成AIにとって正確な理解や推論が難しくなりやすい。分岐やループが多いほど実行経路が増え、状態を一貫して保持する必要があるためである。そのため…続く

[yos @yosbits]

コードの構造次第だが、単体テストのケースを指定して、行トレースさせることで変更を局所化させることが出来る。

[yos @yosbits]

コードの構造次第だが、単体テストのケースを指定して、行トレースさせることで変更を局所化させることが出来る。

[yos @yosbits]

生成AIと親和性の高い大規模ソースのメンテナンスには、機能と抽象化レベルの2軸で分割する分割統治が有効と考えられる。これにより変更の影響範囲が限定され、生成AIによる修正が全体に波及しにくくなる。

[yos @yosbits]

生成AIと親和性の高い大規模ソースのメンテナンスには、機能と抽象化レベルの2軸で分割する分割統治が有効と考えられる。これにより変更の影響範囲が限定され、生成AIによる修正が全体に波及しにくくなる。

[yos @yosbits]

生成AIによるコード変更は、動作不変性を前提とする熟練開発者のリファクタリングとは性質が異なる。この点を踏まえると、MSの大規模な開発者レイオフや、コード書き換えにおけるAI活用拡大が、リスクを伴う判断であることが分かる。

[yos @yosbits]

生成AIによるコード変更は、動作不変性を前提とする熟練開発者のリファクタリングとは性質が異なる。この点を踏まえると、MSの大規模な開発者レイオフや、コード書き換えにおけるAI活用拡大が、リスクを伴う判断であることが分かる。

[yos @yosbits]

生成AIによるコードのリファクタリングは、動作を変えないことを前提とする熟練開発者のリファクタリングとは本質的に異なる。
そのため、同じ「リファクタリング」として扱うべきではなく、厳密には別物として理解する必要がある。

[yos @yosbits]

生成AIによるコードのリファクタリングは、動作を変えないことを前提とする熟練開発者のリファクタリングとは本質的に異なる。
そのため、同じ「リファクタリング」として扱うべきではなく、厳密には別物として理解する必要がある。

[yos @yosbits]

LLMによるコードのメンテナンスの既存コードの破壊は、生成AI流行以前の人間の開発担当者の引き継ぎでもよく起きており、コードを理解できない能力不足から、自分の知っているコードへと書き換えようとして失敗していることが多く、生成AIの動作はこれに似ている。

[yos @yosbits]

LLMによるコードのメンテナンスの既存コードの破壊は、生成AI流行以前の人間の開発担当者の引き継ぎでもよく起きており、コードを理解できない能力不足から、自分の知っているコードへと書き換えようとして失敗していることが多く、生成AIの動作はこれに似ている。

[yos @yosbits]

LLMによってコーディング支援は苦手なタスクが分かってきた。例えば構文解析の手書きパーサーのメンテナンスは特に苦手で、修正の提案は部分ではなく全体になりやすく、修正するどころか動作している部分を破壊する。LLMとの親和性は、パーサージェネレータで書き直すことで、多少は改善できる。