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ハッカー・パブリック・ラジオ

2026/07/30 23:29

ハッカー・パブリック・ラジオ

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要約▶

Japanese Translation:

Hacker Public Radio は、聴衆によって制作されるコミュニティ主導で技術に焦点を当てたポッドキャストであり、週に 5 日間の月曜日から金曜日まで配信されています。ハッカー、メイカー、趣味を持つ人々や、礼儀正しい議論と建設的なフィードバックを価値とする他の人々を対象としています。最近のエピソードは、具体的な例を通じて番組の幅広い実用的な範囲を示しています：hpr4691（2026-07-27）は C++ に関する議論を取り上げています；hpr4689 は「Cheap Yellow Display Project パート 8」のコードをカバーしています；hpr4688 はシェルスクリプトを使ったポッドキャストのダウンロードについて説明しています；hpr4687 は UNIX ファイルのマージについて議論しています；hpr4686 は Python、ファームウェアアップデート、Windows のワークアラウンドを用いて Uniview カメラのデバッグに関する詳細を提供しています；hpr4682（hpr4692）はノイズ音楽を制作するための Audacity チュートリアルを提供しています；hpr4681（hpr4685）は 1980 年代前半の SSB 局への短波受信についての回顧をしています；hpr4690 は Civilization V ゲームのプレイスルー パート 14 を完了します；そして hpr4693 は世界中のアマチュア無線 Field Days をカバーしています。また、番組ではベルギー・ブロンドアール（hpr4694）のようなニッチなトピックも含まれており、電子工学、コーディング、趣味のイノベーションについて個人クリエイターから直接実践的なガイドと洞察を共有する環境で初心者やエキスパートが多様かつ包括的な空間を維持しています。

本文

ハッカーパブリックラジオ (HPR)：技術とコミュニティが織りなすポッドキャスト

ハッカーパブリックラジオ（HPR） は、技術に焦点を当てたポッドキャスト番組です。月曜日から金曜日までの平日に、毎週新しいエピソードを配信しています。

番組の特徴

  • 制作の理念: リスナーの皆様によって制作され、ハッカー、愛好家、メイカーなど、幅広い層が関心を持つトピックを取り上げています。
  • コミュニティ: 温かい雰囲気で運営されており、前向きなフィードバックと尊重に基づく議論を奨励しています。

最新のエピソード一覧

以下は最近の配信内容です。

  • hpr4694 (2026 年 7 月 30 日)

    • タイトル: Kevie の「HPR ビアガーデン 16」～ベルギーのブロンドエールについて
    • 概要: Kevie と Dave が、ベルギー産のブロンドエールについて対談します。

  • hpr4693 (2026 年 7 月 29 日)

    • タイトル: Archer72 の「アマチュア無線フィールドデー」
    • 概要: Archer72 が、世界的な「アマチュア無線フィールドデー」について簡潔に解説します。

  • hpr4692 (2026 年 7 月 28 日)

    • タイトル: TheDUDE の「ノイズ音楽入門講座 2：Audacity を用いたノイズ音楽の作成」
    • 概要: Audacity というソフトを使用し、ノイズ音楽を作成する異なる方法をチュートリアル形式で解説します。

  • hpr4691 (2026 年 7 月 27 日)

    • タイトル: Lee の「Viva la Coda」
    • 概要: C++ とその仲間たち（ライブラリやツールなど）について深掘りします。

  • hpr4690 (2026 年 7 月 24 日)

    • タイトル: Ahuka の「シヴィライゼーション V をプレイする（第 14 回）」
    • 概要: ゲーム『シヴィライゼーション V』のサンプルゲーム配信における最終回をお届けします。

  • hpr4689 (2026 年 7 月 23 日)

    • タイトル: Trey の「黄色いディスプレイプロジェクト 第 8 部：コードの作成」
    • 概要: プロジェクト全体を動かすために、どのようにコードを記述したかについての技術解説です。

  • hpr4688 (2026 年 7 月 22 日)

    • タイトル: Whiskeyjack の「シェルスクリプトを用いたポッドキャストのダウンロード」
    • 概要: 自身で記述したシェルスクリプトを使用して、ポッドキャストをダウンロードする基本原則を解説します。

  • hpr4687 (2026 年 7 月 21 日)

    • タイトル: Vance の「UNIX コリオ #11 ファイルの統合」
    • 概要: UNIX を活用してデータを一つにまとめる効率的な方法を紹介します。

  • hpr4686 (2026 年 7 月 20 日)

    • タイトル: operat0r の「セキュリティカメラのデバッグ：ファームウェア更新、Python スクリプト、Windows での回避策」
    • 概要: Uniview カメラをデバッグするための具体的なアプローチを解説します。
      • Python スクリプトの活用
      • ファームウェアの更新方法
      • Windows 環境での回避策

  • hpr4685 (2026 年 7 月 17 日)

    • タイトル: Lennart Benschop の「1980 年代初期における SSB 局の受信」
    • 概要: SSB（单边帯）機能のないラジオであっても、短波帯からSSB 局を受信できた経験を語る興味深いエピソードです。

その他のエピソードも聴ける

同じ日のほかのニュース

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2026/07/31 2:04

この TV ストックを買う前に読んでください

## Japanese Translation: Bitsight のセキュリティ研究者ペドロ・ファレ（Pedro Falé）が、汎用的な H96 ストリーミングデバイスが秘密裏に自身を携帯電話（サムスン、ビボ、華為（Huawei）、シャオミなど）として偽装し、中国の Fengwo グループ（浙江省 Fengwo IoT Technology Ltd.）が運営する AI 生成ウェブサイト上で広告をクリックさせることを暴露しました。同グループは、これらのデバイスを広告不正のための captive traffic ソースとし、またテレビに接続した際に IP アドレスを貸し出す住宅プロキシとして利用しています。Bitsight は、かつてテレメトリ用に使用された無効化ドメインを経由して「ホームへ電話」している約 38,000 台のそのようなユニットを追跡しました。影響を受けたすべての H96 デバイスには、Fengwo の名称で登録された特許を通じて特定されるように、同グループによってインストールされた 2 つのプロプライエタリなアプリが存在し、低スキルオペレーターが偽装サイトを作成し不正実行ルーチンを動作させることを可能にする簡易的な視覚的プログラミングツール（Google Blockly ベースの実装）を採用しています。ネットワークの AI 生成コンテンツは金融、医療、教育、ゲーム、音楽、食品などのカテゴリにわたっていますが、広告はそのトラフィックが偽装されたモバイルプロファイルから来ている場合에만提供されます。単一の古いドメインからのテレメトリだけでも、この操業は毎日約 50,000 ドルを発生させており、ファレはそれが代金を含めて考慮されていないため控えめであることを警告しました。また、消費者向け IoT における不正プロキシソフトウェアやボットネットについて FBI が警告しているにもかかわらず、Amazon、ベストバイ、Newegg などの主要小売業者は依然として、これら不安全で無印の Android ボックスを販売し続けています。Google は購入者に Play Protect 認証の確認を推奨しており、Synthient は事前にプロキシソフトウェアがプリインストールされた既知の悪意のある IoT デバイスのリストを維持しています。記載されたメールアドレスへの Fengwo グループとの連絡尝试は、受信トレイ容量不足や配信問題のために失敗しました。

2026/07/31 1:26

GitHub に Stacked PR が実装されました

## Japanese Translation: GitHub は、「Stacked Pull Requests」という新機能を導入し、大規模な変更をレビューとマージのために小さな順序付きのレイヤーに分割します。チームは各レイヤーを個別にレビュー・検証でき、個別にマージするか、1 回のクリックですべて準備が整ったレイヤーをまとめてマージできます。このアプローチは、集中したレビューを通じて高いコード品質を維持しつつ、大規模な更新を並列で効率的に進めるように設計されています。既存のブランチ保護設定とシームレスに連携し、GitHub ウェブインターフェース、CLI、モバイルアプリ、Copilot などの AI コーディングエージェント（`gh-stack` スキルを通じて）全体で使用可能です。ユーザーは CLI 拡張機能（`gh extension install github/gh-stack`）をインストールすることで、スタックの作成を 1 分未満で開始できます。現在はすべてのリポジトリで公開プレビュー中であり、自動化されたマージキューへの追加サポートは今後数週間で展開されます。

2026/07/31 0:15

Gemini ロボティクス 2 でロボットに全身知能をもたらす

## Japanese Translation: Google Robotics から、ロボットを複雑な物理的作業と安全な人間の相互作用に適応可能なアシスタントに変容させる画期的な知性層「Gemini Robotics 2」が発表されました。このスイートには、3 つの新しいモデルが含まれています。**Gemini Robotics VLA**は、足先から指先までの完全なヒューマノイドの全身制御を可能にし、**Gemini Robotics ER 2**は身体に埋め込まれた推論を伴う長期的かつ多段階のタスクに対応し、**Gemini Robotics On-Device 2**は最小限のデータを用いて新たな動きを習得でき、Dexmate や SO101 など未慣れなハードウェアにも即座に適応します。システムは、繊細な作業に対応できる特製の 5 本指ハンド（SharpaWave）による高度な巧緻性を示すとともに、複雑な操作には標準の 2 本指グリップサーとも対応しています。多ロボット協調が主要な特徴であり、異なるタイプのロボット同士が通信して単一のユニットでは解決できないワークフローを完了させることができます。安全性は ASIMOV-Agentic など高度なベンチマークを通じて厳格に検証され、安全な近接応答と不安全なツールの呼び出しに対する拒否能力が確保されています。現在、Google AI Studio を通じて早期アクセスパートナーおよびエンタープライズユーザーに利用可能です。これらの革新により、多様な環境において広範な再学習なしに効率的な多ロボットワークフローを実現できます。 ## Text to translate: Google Robotics introduces Gemini Robotics 2, a groundbreaking intelligence layer that transforms robots into adaptable assistants capable of complex physical tasks and safe human interaction. The suite includes three new models: **Gemini Robotics VLA** for whole-body control of full humanoids (feet to fingertips), **Gemini Robotics ER 2** for long, multi-step tasks involving embodied reasoning, and **Gemini Robotics On-Device 2** which allows robots to master new movements using minimal data, adapting instantly to unfamiliar hardware like the Dexmate or SO101. The system demonstrates advanced dexterity through specialized five-fingered hands (SharpaWave) capable of delicate tasks, while also supporting standard two-fingered grippers for complex manipulation. Multi-robot collaboration is a key feature, enabling different robot types to communicate and complete workflows that a single unit cannot solve alone. Safety is rigorously validated via advanced benchmarks like ASIMOV-Agentic, ensuring secure proximity responses and the ability to refuse unsafe tool calls. Currently available to early-access partners and enterprise users via Google AI Studio, these innovations enable efficient multi-robot workflows across diverse environments without extensive retraining.