Cacher is the code snippet organizer for pro developers

// フローティングバナーの表示制御
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {
  const fixedEl = document.querySelector('.-fixed');
  const kvEl = document.querySelector('.sectionKv_ttl');
  const ctaEl = document.querySelector('.ctaContainerBottom_block');

  if (!fixedEl || !kvEl || !ctaEl) return;

  const kvHeight = kvEl.offsetHeight;

  function getTriggerPoint() {
    if (window.innerWidth <= 768) {
      return kvHeight * 0.25; // SP
    } else {
      return kvHeight * 0.1; // PC
    }
 

$DCs = [System.DirectoryServices.ActiveDirectory.Domain]::GetCurrentDomain().DomainControllers.Name
$ScriptBlock = { Get-ChildItem -Path Cert:\LocalMachine\My | Select-Object -ExpandProperty EnhancedKeyUsageList }
Invoke-Command -ScriptBlock $ScriptBlock -ComputerName $DCs -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -Property * -ExcludeProperty RunspaceId | Sort-Object -Property PSComputerName | Where-Object FriendlyName -match 'smart card' | Format-Table -AutoSize

when we open a terminal on Unix machine - the default shell is Bash
to check type:
which $SHELL
#! - shebang

BASH - the Bourne again shell

to activate BASH from kali type:
bash

bash starts with $

BASH is also dynamic interpreted command language that can be used to write scripts
to create a custom script to add to my project create a file that ends with .sh or with no extencion:
touch filename.sh or filename


write command like:
echo "my script"

create variables:
GREET="Rita"

to access th

/**
 * @param {number[][]} points
 * @return {number}
 */
var numberOfPairs = function(points) {
    let count = 0;

    // Step 1: Sort points by x ascending, then y descending
    // This ensures that for any point[i], all point[j] with j < i have x <= x[i]
    points.sort((a, b) => {
        if (a[0] === b[0]) return b[1] - a[1]; // If x is equal, sort by y descending
        return a[0] - b[0]; // Otherwise, sort by x ascending
    });

    // Step 2: Iterate through each point[i] as potenti

# Core scientific stack
numpy>=1.24.0
pandas>=2.0.0
scipy>=1.11.0

# Deep learning framework
torch>=2.0.0
torchvision>=0.15.0
torchaudio>=2.0.0

# Machine learning & utilities
scikit-learn>=1.3.0
networkx>=3.1
tqdm>=4.65.0

# Optimization
cvxpy>=1.3.2

# Data handling
xarray>=2023.1.0
netCDF4>=1.6.4
pyyaml>=6.0
hydra-core>=1.3.2

# Visualization
matplotlib>=3.7.0
seaborn>=0.12.2
plotly>=5.14.0

# Optional: GPU accelerated optimization (only if CUDA is available)
cup

// Check if any QuoteHed row is marked for deletion
var deletedQuote = ds.QuoteHed.FirstOrDefault(r => r.RowMod == "D");

if (deletedQuote != null)
{
    // Throw a business logic exception to prevent deletion
    // This ensures the user cannot delete sales quotes through the UI or service
    throw new BLException("Sales Quote deletion is not allowed.");
}

#include <WiFi.h>
#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>
#include <DHT.h>
#include <BlynkSimpleEsp32.h>
#include <NTPClient.h>
#include <WiFiUdp.h>

#include <WiFi.h>
#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>
#include <DHT.h>
#include <BlynkSimpleEsp32.h>
#include <NTPClient.h>
#include <WiFiUdp.h>

# ファイル便サービス＋パスワード送信

ファイル便サービスを使ってファイルをアップロードしてURLを発行し、パスワードをメール等で送るのが現時点では一番良さそう。

## ファイル便サービス

ファイル便サービスの比較としては以下の感じ。

| サービス        | 知名度 | セキュリティ機能              | 法人導入実績       | コメント         |
| ----------- | --- | --------------------- | ------------ | ------------ |
| ギガファイル便     | ◎   | パスワード・削除キー            | △（主に個人・中小向け） | 一番「聞きなじみ」あり  |
| firestorage | ○   | パスワード、暗号化、法人向け「セキュア便」 | ○            | 老舗で法人実績あり    |
| データ便        | ○   | SSL暗号化、通知、ログ管理        | ○            | GMO運営の安心感    

&P12_CNPJ!RAW.

# SSGでAPIキーを露出させない方法

## 背景
- APIキーはサービスの認証情報であり、フロントエンド側でAPIキーを露出させてしまうと他者が使用できてしまう。
- SSGでレンダリングする場合、APIキーの取り扱いに注意が必要。SSRであれば、サーバーサイドで実行する処理の中でAPIキーを使用したらOK。

---

## Next.jsの環境変数の扱い

- Next.jsでは、環境変数（APIキーなど）は`.env`ファイルに記載する。
- 例：`.env.local`ファイル
  ```
  HOGE_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
  ```
- `process.env.HOGE_API_KEY`でサーバーサイドから参照可能。
- クライアント側の処理の中で`process.env`を利用した場合、ビルド時に値が埋め込まれ、誰でも閲覧可能となる。

---

## SSR（サーバーサイドレンダリング）でのAPIキーの扱い
- サーバー側でリクエストを受けて、APIキーを使って外部サービスにアクセスする。
- Next.jsではAPI R

$context['related_posts'] = Timber::get_posts([
    'post_type' => 'post',
    'orderby' => 'date',
    'order' => 'DESC',
    'posts_per_page' => 3,
    'post__not_in' => [$context['post']->ID],
]);

```python
# model.py
# A compact PyTorch model inspired by STCM (Segmental Torque Coordination Model)
# and ACSOP (Age-Calibrated Spin Optimization Protocol).
# Implements:
#   - Dual-stream Transformer encoders (spatial joints & temporal velocities)
#   - Cross-fusion
#   - Proximal->distal coordination proxies
#   - Age-aware timing/torque constraints as soft penalties

from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Optional

import torch
import torch.nn as nn
impo

```python
from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass
from typing import Iterable, List, Literal, Optional, Tuple, Union

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


TensorLike = Union[torch.Tensor]


def _init_weights(m: nn.Module) -> None:
    """Xavier init for Linear layers; set BatchNorm defaults."""
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        if m.bias is not None:
            nn.

```python
# model.py
# BioKineShotNet + NeuroKinematic Alignment (PyTorch reference)
# MIT License

from typing import Optional, Dict, Any
import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


# ---------------------------
# Utility: Graph Convolution
# ---------------------------

class GCNLayer(nn.Module):
    """
    Simple first-order GCN layer: H' = A_norm @ H @ W + b
    Expects A to be (N,N); inputs H: (B,T,N,C)
    """
    def __init__(se

```python
# model.py
# A minimal, hackable reference for BCPE + a tiny AKRS policy head.
# - Python 3.9+
# - PyTorch 2.0+
from __future__ import annotations
from typing import Dict, Tuple, Optional
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


# ----------------------------
# Utility Blocks
# ----------------------------

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim: int, hidden: int, out_dim: int, dropout: float = 0.0):
        super().__init__(