이 글에서는 1990년대의 DOS 워드 프로세서인 QText의 리버스 엔지니어링 과정을 통해 잠긴 문서의 잃어버린 비밀번호를 복구하는 방법에 대해 설명합니다.

2020년에 저자들은 비밀번호를 잊어버린 고객을 위해 오래된 QText 문서를 잠금 해제하는 작업을 맡았습니다. QText는 히브리어와 영어를 지원하는 워드 프로세서로, 간단한 암호화 방법을 사용합니다. 초기 조사 결과, 비밀번호는 4자리로 짧고 대문자와 숫자로만 구성되어 있었습니다. 잠긴 문서는 특정한 헤더를 가지고 있으며, 동일한 비밀번호는 동일한 헤더를 생성합니다. 암호화는 각 줄과 열 단위로 이루어지며, 이는 현대 기준으로는 구식입니다.

저자들은 DOSBOX를 사용하여 QText 프로그램을 실행하고 이진 파일을 분석했습니다. 그 과정에서 실행 파일이 PKZip의 방법으로 압축되어 있음을 발견했고, 코드를 접근하기 위해 압축을 풀어야 했습니다. 비밀번호는 키 파생 함수에 의해 처리되며, 이 과정에는 비밀번호의 각 바이트에 대한 순열 단계와 유효성 검사도 포함됩니다. 저자들은 복호화 과정을 역으로 진행하여 원래 비밀번호를 찾는 방법을 설명했습니다.

비밀번호의 가능한 수가 적기 때문에 무작위 대입 공격이 가능했지만, 키 파생 과정을 이해함으로써 더 효율적인 접근 방식이 가능했습니다. 저자들은 파생된 키를 바탕으로 가능한 비밀번호를 생성하는 스크립트를 개발하여 복구 과정을 자동화했습니다.

결국 저자들은 QText의 리버스 엔지니어링을 통해 초기 암호화 관행을 탐구하고, 잃어버린 비밀번호를 복구하는 방법을 성공적으로 만들어냈습니다.

매트 윌리엄슨은 첫 번째 창업자로서 스타트업 자금 조달에 대한 통찰을 그의 첫 번째 서브스택 포스트에서 공유했습니다. 그는 스타트업이 선택할 수 있는 세 가지 주요 경로에 대해 논의했습니다.

첫 번째는 벤처 캐피탈(VC) 경로입니다. 이 방법은 대규모 자금을 통해 빠른 성장을 촉진하지만, 창업자들은 자본의 대부분을 잃고 재정적 압박을 더 많이 받게 되는 경우가 많습니다.

두 번째는 부트스트래핑입니다. 이 방식은 외부 자금 없이 사업을 성장시키는 방법으로, 지속 가능한 성장을 이끌 수 있지만 결과를 보기까지 시간이 오래 걸리는 경우가 많습니다.

세 번째는 덜 알려진 미싱 미들 경로입니다. 이 방법은 100만 달러 이하의 소규모 자금을 조달하면서 대부분의 지분을 유지하는 것을 제안합니다. 이 경로는 스타트업이 벤처 캐피탈의 강한 압박 없이 수익성과 자산 가치를 중시할 수 있게 해줍니다.

매트는 많은 스타트업이 너무 많은 자금을 조달한 후 판매 시점에서 적은 금액만 남게 되는 경우가 많다고 강조합니다. 그는 프리 시드와 시리즈 A 자금 조달 단계 사이에 창업자들에게 귀중한 기회가 있다고 믿습니다. 결국 그는 창업자들이 자금 조달 경로를 선택하기 전에 자신의 목표와 가치를 이해하는 것이 중요하다고 조언합니다.

이 글은 우리의 기술 기사를 간단하게 정리한 것입니다. 자세한 수치와 과학적 정보가 필요하다면 기술 기사를 참고하시기 바랍니다. 우리는 선형 표현 가설이라는 개념에 대해 이야기합니다. 이 개념은 다소 복잡할 수 있지만, 이해를 돕기 위해 2차원 도표를 사용할 것입니다. 실제로는 고차원 공간을 다루고 있지만, 이렇게 설명하면 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한, 변하지 않는 토큰에 대해서도 탐색할 수 있지만, 우리는 변하는 토큰만을 학습하고 라벨링하기 때문에 결과가 명확하지 않습니다.

애플은 macOS 세쿼이아에서 오래된 파일 전송 도구인 rsync를 openrsync라는 새로운 도구로 교체했습니다. 이전 버전인 rsync 2.6.9는 2006년에 출시된 구버전으로, GNU 일반 공용 라이선스와 관련된 문제로 인해 제한적이었습니다. 애플은 rsync 3.x로 업그레이드할 수 없었는데, 이는 새로운 GPLv3 라이선스에 부합하지 않았기 때문입니다.

openrsync는 더 유연한 라이선스인 ISC를 사용하여 애플이 앞으로 자유롭게 업데이트할 수 있도록 하고 있습니다. 그러나 맥 사용자들은 openrsync가 이전의 rsync가 지원하던 모든 기능을 지원하지 않을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이로 인해 이전에 작동하던 일부 기능에 영향을 줄 수 있습니다. 사용자는 여전히 rsync와 동일한 명령어로 openrsync를 실행할 수 있지만, 명령어 인수에 대한 제한이 있을 수 있습니다. 기능에 대한 자세한 내용은 openrsync 문서를 참조하면 됩니다.

제거 게임은 언어 모델(LLM)의 사회적 추론, 전략, 그리고 기만 능력을 평가하기 위해 설계된 경쟁 토너먼트입니다. 참가자들은 공개 및 비공식적인 토론에 참여하고, 동맹을 형성하며 서로를 제거하기 위해 투표합니다. 최종적으로 두 명의 플레이어만 남게 되며, 제거된 플레이어들이 승자를 결정하기 위해 투표합니다.

게임의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 공개와 비공식적인 역학입니다. 참가자들은 공개적인 토론과 비밀스러운 전략을 조화롭게 운영해야 하며, 숨겨진 동기가 게임의 흐름을 바꿀 수 있습니다. 둘째, 전략적 투표입니다. 참가자들은 익명으로 다른 플레이어를 제거하기 위해 투표하며, 동점일 경우 추가적인 규칙이 복잡성을 더합니다. 셋째, 배심원 설득입니다. 마지막 두 명의 플레이어는 승리를 위해 배심원인 제거된 플레이어들을 설득해야 하며, 이는 압박 속에서 그들의 설득 능력을 보여줍니다.

게임은 여러 라운드로 구성되어 있으며, 참가자들은 공개적이고 비공식적으로 소통하고, 다른 플레이어를 제거하기 위해 투표하며, 동맹을 형성합니다. 이 형식은 대화 기록과 투표 행동을 분석하여 모델들이 공유된 지식과 숨겨진 의도를 어떻게 관리하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

라운드 재생 및 다양한 차트와 같은 시각 자료는 모델의 성과를 보여주며, 투표 패턴, 배신 비율, 소통 스타일 등을 포함합니다.

최종 결과는 성과에 따라 모델을 순위별로 나열하며, 기술 등급과 승률과 같은 지표를 사용합니다. 특히 GPT-4.5 Preview와 Claude 3.7 Sonnet 모델이 특히 좋은 성과를 보였습니다.

전반적으로 제거 게임은 AI 모델 간의 협상과 사회적 상호작용을 복잡하게 시험하는 과정으로, 그들의 전략적 능력에 대한 통찰을 제공합니다.

이 글은 "마법 숫자", 달력 시스템, 그리고 아마도 구글 시트와 같은 소프트웨어 도구에 관한 여러 주제를 다루고 있는 것 같습니다.

마법 숫자는 프로그래밍이나 데이터 분석에서 특별한 의미를 지닌 숫자를 의미합니다. 이러한 숫자는 설명 없이 사용하지 않는 것이 좋다고 제안합니다.

달력 시스템에 대해서는 날짜와 시간을 조직하는 다양한 방법이 논의되며, 이러한 시스템이 계획과 일정 관리에서 얼마나 중요한지를 강조합니다.

구글 시트는 데이터 사용이나 관리와 관련하여 언급되며, 아마도 달력 시스템이나 마법 숫자와 연결된 내용일 것입니다.

쿼드라틱은 수학적 개념이나 계산 또는 데이터 분석과 관련된 특정 도구를 지칭할 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 데이터 처리와 분석에서 중요한 개념들을 다루며, 명확성과 이해의 중요성을 강조하고 있습니다.

Glamorous Toolkit은 Mac, Linux, Windows에서 사용할 수 있는 무료 오픈소스 개발 환경으로, 소프트웨어 시스템을 더 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 맥락 기반의 소형 도구들을 제공합니다.

이 툴킷의 주요 특징 중 하나는 사용자가 특정 문제에 맞춰 맞춤형 경험을 만들 수 있는 '형성 가능한 개발' 기능입니다. 또한 API 탐색, 소프트웨어 분석, 데이터 시각화, DevOps 조사, 시스템 문서화, 맞춤형 편집기 생성 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

툴킷을 시작하려면 먼저 다운로드한 후, 환경 내에서 프로그래밍을 배우면 됩니다. 관심 있는 문제를 가지고 시작하는 것이 좋습니다.

Glamorous Toolkit은 Pharo와 Rust로 개발되었으며, Java, Ruby, Python 등 다양한 프로그래밍 언어를 분석할 수 있고, GraphQL과 같은 여러 기술과도 호환됩니다.

형성 가능한 개발 개념은 시스템에 대한 여러 유효한 관점이 존재한다는 점을 강조합니다. 맥락 도구들은 시스템을 더 잘 요약하고 설명하는 데 도움을 주어, 명확한 의사소통과 피드백을 촉진합니다.

사용자들은 GitHub와 Discord를 통해 지원과 협업을 위해 소통할 수 있습니다.

카메라 제조사들은 서로 다른 RAW 포맷을 사용하고 있어 혼란과 호환성 문제를 일으키고 있습니다. 일부 소규모 제조사들은 DNG(디지털 네거티브)라는 보편적인 오픈 소스 포맷을 채택하고 있지만, 대부분의 주요 브랜드는 자사 고유 포맷인 캐논의 CR3, 니콘의 NEF, 소니의 ARW 등을 고수하고 있습니다.

RAW 파일은 JPG보다 더 많은 편집 데이터를 제공하지만, 표준화가 부족해 사진 편집 소프트웨어가 각기 다른 포맷을 지원해야 합니다. 이로 인해 편집 과정이 복잡해지고, 사용자들은 자신이 선호하는 소프트웨어가 새로운 카메라와 원활하게 작동하기를 바라지만 어려움을 겪고 있습니다.

고유 포맷은 제조사에게 성능을 최적화하고 이미지 처리에 대한 통제를 유지할 수 있는 능력을 제공하지만, 이는 제3자 소프트웨어의 지원을 제한할 수 있습니다. 소규모 브랜드는 유연성과 호환성 덕분에 DNG를 선호하는 경우가 많습니다.

현재 상황은 여전히 혼란스럽고, 사진작가들은 소프트웨어 업데이트가 새로운 카메라의 RAW 파일을 신속하게 지원해 주기를 희망하고 있습니다. 공통 포맷에 대한 선호가 있음에도 불구하고, 고유 RAW 포맷이 곧 사라질 가능성은 낮아 보이며, 사용자들은 호환성 문제를 해결해야 하는 상황입니다.

딥마인드에서 개발한 새로운 인공지능 시스템인 드리머가 비디오 게임 마인크래프트에서 다이아몬드를 수집하는 방법을 스스로 학습했습니다. 이 과정에서 드리머는 게임을 어떻게 플레이해야 하는지에 대한 교육을 받지 않았습니다. 이는 인공지능의 중요한 발전을 의미하며, 드리머는 자신의 환경을 이해하고 경험을 통해 스스로 발전할 수 있습니다.

마인크래프트에서 플레이어는 무작위로 생성된 3D 세계를 탐험하며 자원을 모으고 도구를 만들어 다이아몬드를 찾는 복잡한 작업을 수행합니다. 드리머는 강화 학습이라는 방법을 사용하여 시행착오를 통해 보상으로 이어지는 행동을 학습합니다. 이전의 인공지능 시도와는 달리, 드리머는 인간 플레이어를 관찰하는 대신 독립적으로 게임을 탐험합니다.

드리머의 성공 비결 중 하나는 '세계 모델'을 생성하는 능력입니다. 이 모델은 드리머가 자신의 행동이 가져올 수 있는 결과를 상상하도록 도와주며, 더 효율적인 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 능력은 앞으로 로봇이 실제 세계를 더 효과적으로 탐색하고 상호작용하는 데 기여할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다.

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이 기사는 수학과 코바늘 뜨개질 사이의 놀라운 연결고리에 대해 다룹니다. 코바늘 패턴은 수학적 구조를 가지고 있으며, 이진 코드와 유사합니다. 여기서 한 코는 "1"을 나타내고, 빠진 코는 "0"을 의미합니다. 코바늘 뜨개질은 또한 수학자들이 모델링하는 데 어려움을 겪었던 복잡한 형태인 쌍곡면을 보여줄 수 있습니다. 1997년 다이나 타이미나 박사가 코바늘을 사용해 이러한 형태를 성공적으로 만들어낸 사례가 있습니다.

이 글에서는 기하학적 형태를 뜨개질한 앨런 튜링과 쌍곡 기하학을 탐구하는 아티스트 릴리안 볼로니와 같은 주목할 만한 인물들도 언급됩니다. 또한, 혼돈과 프랙탈 코바늘 뜨개질에 대해서도 이야기하며, 코바늘 기법이 로렌츠 방정식과 자연 패턴을 설명하는 프랙탈과 같은 복잡한 수학적 개념을 표현할 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 저자는 코바늘 뜨개질에서 창의성과 수학의 교차점에 대한 경외감을 표현하며, 독자들이 이 독특한 조화를 감상할 것을 권장합니다.

이 기사는 프록시마 센타우리 별에서 발생하는 플레어가 인근의 잠재적으로 거주 가능한 행성에 미치는 위험에 대해 다루고 있습니다. 프록시마 센타우리와 같은 적색 왜성은 가까운 곳에 거주 가능 구역을 가지고 있어, 이 지역의 행성들은 강한 방사선과 입자 폭발에 노출되어 대기가 제거될 위험이 있습니다.

연구자 메레디스 맥그레거와 키아나 버튼은 아타카마 대형 밀리미터/서브밀리미터 배열(ALMA)을 이용해 프록시마 센타우리의 플레어를 조사하는 연구를 진행했습니다. 그들은 이러한 플레어가 광학 파장보다 밀리미터 파장에서 더 자주 발생한다는 사실을 발견했습니다. 이는 플레어 활동을 더 잘 이해하기 위해 다양한 파장에서의 포괄적인 연구가 필요하다는 것을 시사합니다.

연구 결과, 플레어 활동이 이전에 생각했던 것보다 더 복잡하고 잠재적으로 더 해로울 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 플레어는 프록시마 b와 같은 암석 행성의 대기를 화학적으로 변화시키거나 심지어 침식할 수 있습니다. 연구자들은 만약 프록시마 b가 강한 자기장을 가지고 있다면, 이 행성이 이러한 플레어의 일부 해로운 영향으로부터 보호받을 수 있기를 희망하고 있습니다.

결론적으로, 프록시마 센타우리의 플레어는 인근 행성의 거주 가능성에 큰 도전을 제기하며, 이러한 영향을 이해하기 위한 지속적인 연구가 중요합니다.

저자는 Cloudflare Workers와 D1 데이터베이스를 활용한 서버 측 프로젝트를 진행하면서 데이터베이스 쿼리와 관련된 다양한 문제에 직면했습니다. 이러한 문제는 종종 프론트엔드 개발자에게 익숙하지 않은 부분입니다.

문제를 진단하기 위해 저자는 D1 대시보드를 모니터링하여 비정상적인 데이터베이스 활동을 확인하고, 쿼리 문장과 읽거나 쓴 행의 수를 점검했습니다. 또한 메타데이터를 사용해 각 쿼리에 의해 영향을 받은 행의 수를 확인했습니다.

여러 데이터베이스 작업을 하나의 요청으로 결합하면 성능이 향상됩니다. 개별 삽입 문을 실행하는 대신, 저자는 다음과 같은 방법을 추천합니다. 이를 통해 D1에 대한 요청 수를 줄일 수 있습니다.

레코드를 업데이트할 때는 ID 필드를 제외하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 읽는 행의 수를 최소화할 수 있습니다. 저자는 다음과 같은 코드를 제안합니다. 이 방법은 업데이트 중에 접근하는 행의 수를 제한합니다.

카운트 작업에서 읽는 행의 수를 줄이기 위해 저자는 모든 레코드를 세는 대신 커서 기반 페이지네이션을 사용하는 것을 권장합니다. 이는 비효율적일 수 있는 전체 테이블 스캔을 피하는 방법입니다.

복잡한 조인은 과도한 행 읽기로 이어질 수 있습니다. 저자는 쿼리를 나누고 애플리케이션 로직에서 그룹화를 수행하면 처리하는 데이터를 최소화할 수 있음을 발견했습니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

여러 레코드를 삽입할 때는 개별 삽입을 여러 번 하는 것보다 하나의 문장으로 처리하는 것이 더 효율적입니다. 저자는 다음과 같은 코드를 추천합니다. 그러나 SQLite와 D1의 매개변수 제한으로 인해 데이터는 청크로 나누어야 할 수 있습니다.

서버 측 문제는 클라이언트 측 오류와 달리 성능과 비용에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 저자는 데이터베이스 쿼리를 최적화할 때 신중한 모니터링, 테스트 및 체계적인 문제 해결 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

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소프트웨어 엔지니어들은 자신의 작업이 회사의 수익과 어떻게 연결되는지를 이해하는 것이 중요합니다. 많은 엔지니어들은 사용자 경험을 개선하거나 수익을 직접 창출하지 않는 프로젝트에 참여하는 것이 고용주에게 가치를 인정받을 것이라고 잘못 생각합니다. 그러나 현실은 기술 회사들이 수익 창출에 직접 기여하는 작업을 우선시한다는 것입니다.

기술 회사의 목표는 수익을 창출하는 것이며, 엔지니어링 작업은 이익에 대한 기여도에 따라 평가됩니다. 엔지니어들은 "비용 센터"가 아닌 "수익 센터"에 참여하려고 노력해야 합니다. 수익 센터는 수익을 창출하는 분야를 의미하며, 이러한 분야에 참여하는 것이 직업 안정성과 기회를 높이는 데 도움이 됩니다.

엔지니어들은 자신의 회사가 어떻게 돈을 버는지, 그리고 자신의 작업이 그 모델을 어떻게 지원하는지를 알아야 합니다. 이러한 이해는 직업 안정성에 매우 중요합니다. 제품 개발이나 접근성 같은 지원 기능에서 일하더라도, 엔지니어들은 자신의 작업이 회사에 어떻게 가치를 더하는지를 명확히 설명할 수 있어야 합니다.

수익성이 낮아 보이는 프로젝트에 집중하고 싶다면, 엔지니어들은 그러한 이니셔티브를 감당할 수 있는 대규모 성공적인 기술 회사에서 일자리를 찾아야 합니다. 결국, 엔지니어들은 자신의 직업 안정성이 작업의 본질적인 가치가 아니라 수익에 대한 기여도와 연결되어 있다는 것을 인식해야 합니다.

미시간 대학교의 새로운 공학 혁신이 전기차(EV)가 추운 온도에서도 다섯 배 더 빠르게 충전할 수 있도록 할 수 있는 가능성을 열었습니다. 연구자들은 리튬 이온 배터리 전극의 제조 과정을 수정하여, -10도씨에서도 단 10분 만에 충전할 수 있는 코팅과 미세한 채널을 만들었습니다.

이 혁신은 전기차 구매자들이 가장 걱정하는 문제인 느린 충전과 추운 날씨에서의 주행 거리 감소를 해결합니다. 일반적으로 추운 온도에서는 배터리 내 리튬 이온의 움직임이 느려져 충전 속도가 감소하고 전력이 소모됩니다. 새로운 설계는 빠른 충전 시 리튬이 전극에 쌓이는 문제를 방지합니다. 이는 추운 조건에서 자주 발생하는 문제입니다.

연구팀의 접근 방식은 기존 배터리 제조 과정에 큰 변화를 주지 않고 통합할 수 있어 제조업체들이 쉽게 채택할 수 있습니다. 이 발전은 최근 겨울철 성능에 대한 우려로 전기차 구매에 대한 관심이 줄어든 상황에서 소비자들의 신뢰를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 미시간 경제 개발 공사의 지원을 받고 있으며, 기술은 Arbor Battery Innovations를 통해 상용화되고 있습니다.

이 글은 구글 AI 대회를 위해 만들어진 봇에서 영감을 받아, 공통 리스프(Common Lisp)를 사용한 유전자 프로그래밍(GP)에 대한 기초적인 탐구를 다룹니다. 저자는 GP가 생물학적 진화를 모방하여 특정 환경 내에서 컴퓨터 프로그램을 생성하고 발전시켜 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다.

저자는 GP에 대한 자신의 경험을 공유하며, GP 봇을 보고 나서 실험해보고 싶다는 의사를 밝힙니다. 이 과정은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈과 같은 연산자를 정의하는 것에서 시작됩니다. random-elt와 random-form 같은 함수를 사용하여 무작위 코드 구조를 생성하며, 이는 수학적 표현식을 재귀적으로 만들어냅니다.

생성된 형태는 입력 값을 받는 람다 함수를 통해 실행됩니다. 불법적인 코드가 발생할 경우를 대비해 오류 처리기도 포함되어 있습니다. 초기에는 무작위 형태의 집단이 생성되며, 피트니스 함수가 각 생성된 형태가 원하는 출력(이 경우 원의 면적)에 얼마나 가까운지를 평가합니다.

글에서는 생성된 코드에서 노드를 탐색하고 조작하는 방법을 설명합니다. 교차(두 형태를 결합하는 것)와 변이(형태를 변경하는 것)와 같은 유전적 연산이 구현됩니다. 집단의 피트니스를 평가한 후, 교차와 변이를 통해 새로운 세대가 생성되며, 다양성을 유지하기 위해 새로운 무작위 형태가 소량 도입될 수 있습니다.

이 과정은 여러 세대에 걸쳐 반복되며, 집단의 피트니스가 점차 개선되어 만족스러운 해결책(원의 면적에 대한 공식)이 발견될 때까지 진행됩니다. 저자는 GP에 대한 실험을 권장하며, 코드의 비대화와 집단 내 다양성 유지와 같은 도전 과제를 인정합니다.

전반적으로 이 글은 공통 리스프를 사용한 유전자 프로그래밍에 관심이 있는 초보자들을 위한 실용적인 가이드를 제공하며, 코드에 대한 실험적인 접근을 강조합니다.

CERN의 과학자들이 모바일 전화 카메라 센서를 이용해 새로운 고해상도 탐지기를 개발했습니다. 이 장치는 반수소의 중력에서의 행동을 연구하기 위해 만들어졌습니다. Optical Photon and Antimatter Imager(오파님)라는 이름의 이 장치는 3840 MPixel의 해상도를 자랑하며, 반수소가 떨어지는 과정을 실시간으로 촬영하고 정밀하게 추적할 수 있습니다. AEgIS 실험은 반수소가 지구의 중력 아래에서 일반 물질처럼 행동하는지를 확인하기 위해 수평으로 놓인 반수소 빔에서 미세한 수직 변화를 측정하는 것을 목표로 하고 있습니다.

모바일 카메라 센서의 혁신적인 사용은 픽셀이 1 마이크로미터보다 작아 탐지기의 해상도를 기존의 사진판보다 크게 향상시킵니다. 이 기술은 반물질 연구에서의 측정 개선뿐만 아니라 높은 위치 해상도가 필요한 물리학 실험에서도 널리 활용될 수 있습니다. 이러한 발전은 반물질과 그 특성에 대한 우리의 이해에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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이 텍스트는 TypeScript에서 Gemini API를 OpenAI와 함께 백업으로 사용하는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 이 가이드는 차트 제작 앱과 같이 요청 제한에 도달했을 때 대체 옵션이 필요한 애플리케이션에 Gemini API를 통합하는 방법을 다룹니다.

둘째, Gemini 모델은 분당 20개의 요청으로 제한되므로, 중단 없는 서비스를 위해 OpenAI로의 대체가 필요합니다.

셋째, 사용할 AI 모델을 명시해야 합니다. 예를 들어 'gemini-2.5-pro-exp-03-25' 또는 'gemini-2.0-flash'와 같은 모델을 선택할 수 있습니다.

넷째, getCompletion이라는 함수가 제공되어 Gemini 또는 OpenAI에 요청을 보낼 수 있습니다. 이 함수는 목록에서 첫 번째 모델을 사용하려고 시도하고, 실패할 경우 두 번째 모델을 시도합니다.

다섯째, 이 함수는 메시지 집합과 함께 호출할 수 있으며, 이 예제에서는 농담을 포함한 응답을 반환합니다.

여섯째, getJSONCompletion이라는 또 다른 함수가 도입되어 Zod를 사용한 검증을 통해 구조적이고 타입 안전한 응답을 제공합니다.

마지막으로, 두 함수 모두 모델에서 응답을 받으려 할 때 실패를 기록하는 오류 처리 기능을 포함하고 있습니다.

이 요약은 Gemini API를 OpenAI와 통합하는 과정을 간단하게 설명하며, 목적, 설정 방법, 예제를 제공합니다.

이 기사는 최근 지도 제작의 경향을 다루며, 지도 제작이 예술에서 과학으로 발전해온 과정을 강조합니다. 처음에는 지도 제작이 예술로 여겨졌으나, 1950년대에 로빈슨과 같은 연구자들이 과학적 방법을 적용하기 시작하면서 변화가 시작되었습니다. 1970년대에는 지도 제작자들이 커뮤니케이션 모델로 전환하여, 정보를 효과적으로 전달하면서도 방해 요소를 최소화하는 지도를 만드는 데 집중했습니다.

최근 10년간 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 지도는 단순한 커뮤니케이션 도구에서 데이터 탐색을 위한 도구로 변화했습니다. 앨런 맥이처렌과 같은 연구자들은 "지도 시각화"라는 개념을 도입하여, 데이터를 여러 방식으로 표현함으로써 숨겨진 패턴을 발견할 수 있게 했습니다. 이 접근 방식은 컴퓨터 그래픽과 인지 과학과 같은 분야의 통찰력을 결합하여 지도 제작 연구의 가능성을 확장하고 지도 제작 관행을 개선하고 있습니다.

MonkeysPaw는 사용자 요청에 따라 웹 페이지를 생성하는 새로운 루비 웹 프레임워크입니다. HTML, CSS, JavaScript로 코딩하는 대신, 사용자는 원하는 내용을 간단히 설명하면 프레임워크가 그에 맞춰 페이지를 만들어 줍니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 장점을 제공합니다.

먼저, 콘텐츠 중심 개발이 가능합니다. 사용자는 구조보다는 표현하고자 하는 내용에 집중할 수 있습니다. 또한, 자연어가 코드 역할을 하므로, 사용자가 작성한 설명이 프로그램으로 작동합니다. 기술적인 문법 대신 일반적인 언어로 아이디어를 스케치할 수 있어 구현의 장벽이 낮아집니다.

MonkeysPaw는 웹 개발을 더욱 표현력 있고 창의적으로 만들고자 하지만, 항상 완벽한 결과를 보장하지는 않습니다. 이 프레임워크는 루비 젬으로 제공되며, 설치 방법은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

주의할 점은, 고전 이야기 "원숭이의 발"처럼 결과물이 비슷하지만 약간의 차이가 있을 수 있으며, 복잡한 상호작용은 정확한 표현이 필요할 수 있다는 것입니다. 앞으로의 업데이트에서는 캐싱이나 이미지 생성과 같은 새로운 기능이 포함될 예정입니다.

창작자인 스콧 워너는 "내 컴퓨터에서 작동하는 프로젝트"라는 시리즈로 더 많은 프로젝트를 공유할 계획입니다.

1960년대 후반과 1970년대에 개인용 컴퓨터의 환경이 크게 변화하기 시작했습니다. 초기 열성 팬인 돈 타벨은 자작 컴퓨터 부품을 판매하기 시작했고, 1972년에는 작동하는 시스템을 만들었습니다. 1975년 알테어 8800 키트의 출시로 많은 취미가들이 개인용 컴퓨터를 소유할 수 있게 되었고, 이는 남부 캘리포니아 컴퓨터 사회(SCCS)와 같은 커뮤니티의 형성으로 이어졌습니다.

하지만 알테어는 메모리가 부족하고 입출력 옵션이 제한되는 등의 한계가 있었습니다. 타벨은 타벨 카세트 인터페이스와 같은 저렴한 저장 솔루션을 개발하여 이러한 문제를 해결했습니다. 이 인터페이스는 사용자가 표준 카세트 레코더에 데이터를 저장할 수 있게 해주었습니다. 이러한 혁신은 다양한 기업가들의 다른 아이디어와 함께 개인용 컴퓨터를 중심으로 한 작은 산업의 성장을 촉진했습니다.

경쟁이 치열해지면서 새로운 회사들이 등장하여 개선된 모델과 액세서리를 만들었습니다. 프로세서 테크놀로지는 신뢰할 수 있는 메모리 보드를 제공했고, 크로멤코는 그래픽 및 ROM 제품으로 유명했습니다. IMSAI와 같은 다른 회사들은 소비자들이 더 나은 기능을 찾는 데 맞춘 알테어 클론을 생산했습니다.

소프트웨어 또한 개인용 컴퓨터의 중요한 요소가 되었습니다. 폴 앨런과 빌 게이츠는 소프트웨어의 필요성을 인식하고 알테어용 BASIC 인터프리터를 개발하여 마이크로소프트를 설립하게 되었습니다. 이는 취미가들 간의 무료 교환 전통을 깨고 상업 소프트웨어로의 전환을 의미했습니다.

게리 킬달은 CP/M이라는 운영 체제를 만들어 개인용 컴퓨터의 표준이 되었고, 소프트웨어 개발을 더 쉽게 만들었습니다. 한편, IMSAI는 취미 중심의 회사들과 차별화된 신뢰할 수 있는 비즈니스 기계를 만들고자 했습니다.

전반적으로 1970년대는 개인용 컴퓨터가 틈새 취미에서 성장하는 산업으로 변화하는 시기로, 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 혁신이 이루어졌습니다.

뮌헨 공과대학교가 주도하는 AEgIS 협력팀은 스마트폰 카메라 센서를 이용해 반양성자 소멸을 실시간으로 매우 선명하게 촬영할 수 있는 새로운 탐지기를 개발했습니다. 이 장치는 약 0.6 마이크로미터의 해상도를 달성했으며, 이는 이전 방법보다 35배 향상된 성능입니다.

연구팀은 반수소의 행동을 지구 중력에서 측정하기 위해 반수소 빔을 생성하고 그 움직임을 추적하는 기술을 사용하고 있습니다. 새로운 탐지기는 전통적인 사진판의 특징과 실시간 데이터를 제공하는 기능을 결합했으며, 60개의 수정된 카메라 센서를 사용해 인상적인 픽셀 수를 제공합니다.

높은 정확도를 달성하기 위해 연구자들은 크라우드소싱을 활용했습니다. 동료들이 수천 장의 이미지에서 소멸 지점을 수동으로 식별하는 방식이 자동화된 방법보다 더 효과적이었습니다. 이 기술은 저에너지 반입자 소멸에 대한 연구를 강화하고 과학자들이 반수소에 대한 중력의 영향을 더 면밀히 연구할 수 있도록 합니다.

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저자는 30세가 되면서 소프트웨어 엔지니어링에 대한 자신의 여정을 되돌아봅니다. 이 반성은 하이킹의 중간 지점을 비유적으로 떠올리게 하여 지난 12년을 돌아보게 했습니다.

저자의 호기심과 학습에 대한 이야기가 중심입니다. 어린 시절, 컴퓨터에 대한 매력을 느끼기 시작했으며, 어머니가 사준 컴퓨터와 할아버지의 오래된 노트북 덕분에 컴퓨터에 대한 관심이 커졌습니다. 저자는 실험을 통해 컴퓨터를 배우며, 종종 고장 내면서 작동 원리를 이해했습니다.

온라인 포럼을 통해 새로운 세계를 발견했습니다. 여기서 C++, 배치 파일, Perl과 같은 프로그래밍 언어를 배웠습니다. 이러한 커뮤니티는 저자에게 많은 도움을 주었고, 학습 속도를 높이는 데 기여했습니다.

리눅스에 대한 경험도 공유합니다. 리눅스를 사용하면서 실수로 시스템이 고장 나는 경우가 많았고, 이를 통해 컴퓨터 설정에 대한 귀중한 교훈을 얻었습니다.

웹 개발의 시작은 인터랙티브 게임인 네오펫에서 상점을 만드는 것이었습니다. 이 과정에서 HTML과 CSS를 접하게 되었고, 게임을 통해 배우는 방식이 재미있고 효과적이었습니다.

이러한 초기 경험들은 소프트웨어 엔지니어링 경력의 강력한 토대를 마련해 주었으며, 기술을 배우는 데 있어 호기심, 커뮤니티, 실질적인 도전의 중요성을 강조합니다.

브라우저 에이전트는 웹 브라우저에서 작업을 자동화하는 데 도움을 주지만, 현재 80% 이상의 경우에 효과적으로 작동하지 못하고 간단한 작업을 수행하는 데 인간보다 훨씬 더 오랜 시간이 걸립니다. Foundry는 자율주행차와 언어 모델을 위해 개발된 것과 유사한 전문 시뮬레이터와 평가 플랫폼을 만들어 이러한 문제를 개선하고자 합니다. 이를 통해 실패를 식별하고 개선 속도를 높이며, 기업을 위한 브라우저 에이전트를 더 신뢰할 수 있도록 만들 것입니다.

Foundry의 풀스택 엔지니어로서, 브라우저 상호작용을 시뮬레이션하는 시스템을 개발하고 에이전트 성능을 추적할 수 있는 사용자 친화적인 대시보드를 만들게 됩니다. 머신러닝(ML) 및 강화학습(RL) 전문가들과 긴밀히 협력하여 제품의 미래에 영향을 미칠 것입니다.

이 직무에 적합한 후보자는 확장 가능한 제품을 구축한 경험이 있으며, React와 Node.js와 같은 풀스택 기술에 대한 지식과 클라우드 인프라 관리 능력을 갖추고 있어야 합니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 학습에 대한 열정도 중요합니다.

Foundry는 전문가들과 협력할 수 있는 환경을 제공하며, 확장하는 자동화 시장에서 전문성 성장의 기회를 제공합니다. 또한 지능형 자동화 솔루션 개발에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기회를 제공합니다.

약 9개월 전, 저와 세 명의 친구는 AI를 활용해 대규모 코드베이스의 보안 문제를 모니터링하는 회사를 시작했습니다. 우리의 목표는 인간 침투 테스터의 일부 역할을 대체하는 것이었습니다. 우리는 2024년 6월에 프로젝트를 시작했으며, 그 후 Claude 3.5의 출시로 도구 성능이 크게 향상되는 것을 확인했습니다. 그러나 최신 AI 모델을 테스트했음에도 불구하고 내부 기준이나 새로운 버그를 식별하는 능력에서 큰 개선을 보지 못했습니다.

AI 스타트업 커뮤니티의 많은 사람들도 비슷한 경험을 공유합니다. 유망한 발표와 벤치마크 점수에도 불구하고, 새로운 모델의 실제 성능은 종종 기대에 미치지 못합니다. 우리는 AI 모델이 특정 작업에서는 더 나아졌지만, 8월 이후로 전반적인 유용성이나 복잡한 현실 문제를 처리하는 능력에서 큰 개선이 없었다고 믿습니다.

이는 산업이 AI 성능을 정확하게 측정할 수 있는 능력에 대한 우려를 불러일으킵니다. 현재의 벤치마크가 모델의 능력을 효과적으로 포착하지 못한다면, AI가 기업 관리나 공공 정책과 같은 더 중요한 분야에 적용될 때 문제가 발생할 수 있습니다.

AI 연구소들이 경쟁 압력으로 인해 모델의 능력을 과장할 수 있다는 추측이 있습니다. 일부 벤치마크는 개선을 보여주지만, 대부분의 공개 평가에는 의문이 제기됩니다. 우리는 현재의 벤치마크가 실제 작업이나 직무에 필요한 실질적인 기술을 반영하지 않는 학술 시험과 유사하다고 주장합니다.

우리 분야에서 AI 모델은 특정 사용자 요구에 적응하는 데 어려움을 겪고 있으며, 특정 보안 문제를 해결하기보다는 일반적인 응답으로 돌아가는 경우가 많습니다. 이러한 한계는 AI의 실제 능력을 더 잘 이해하고, 더 관련성 있는 벤치마크를 개발할 필요성을 강조합니다.

결국 AI가 사회에 더 통합됨에 따라, 이러한 모델이 투명성과 도덕성을 염두에 두고 설계되어 본질적인 한계를 효과적으로 다루는 것이 중요합니다.

소프트웨어 엔지니어는 도전적인 직업으로 다양한 기술이 요구됩니다. 처음에는 프로그래밍 언어와 도구를 알아야 하지만, 그게 시작에 불과합니다. 기업들은 특정 프레임워크, 예를 들어 Rails나 Django, 그리고 CSS에 익숙해지기를 기대합니다. 이러한 기술들은 복잡하고 때로는 답답할 수 있습니다.

JavaScript는 특히 React의 인기로 인해 필수적인 기술이 되었으며, 이로 인해 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 배워야 하는 풀스택 엔지니어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 여기에는 TypeScript와 Redux 같은 추가 도구, 그리고 webpack과 같은 설정 도구도 포함됩니다.

역할이 발전함에 따라 엔지니어들은 이제 전통적으로 시스템 관리자들이 맡았던 작업도 처리해야 합니다. 이는 DevOps 관행을 통해 인프라 관리를 포함하며, Docker, AWS, 그리고 Terraform과 같은 인프라 코드 도구를 배우는 것을 의미합니다.

관리직으로 승진하게 되면, 프로젝트와 팀을 감독하는 책임으로 바뀌게 되며, 이는 전혀 다른 기술 세트를 요구합니다. 또한, 직무 요구 사항이 점점 더 까다로워지고 있으며, 일부 직무는 여러 분야에서의 전문성을 기대하고 있어 전문화가 더 어려워지고 있습니다.

이 글은 소프트웨어 개발의 복잡성이 증가함에 따라, 몇 가지 프롬프트만으로 앱을 만드는 것과 같은 더 간단한 방법이 더 실용적일 수 있는 미래를 암시합니다.

한 레딧 사용자가 소프트웨어 정의 라디오를 이용해 13.56 MHz의 NFC(근거리 무선 통신) 주파수를 탐색하면서 스마트폰에서 예상치 못한 신호를 발견한 경험을 공유했습니다. 그들은 전화 화면을 터치할 때 스펙트럼에서 신호가 급증하는 것을 관찰했으며, 이는 다른 아이폰들이 비슷한 신호를 보내고 있다는 것을 나타냅니다. 이러한 신호는 경고를 확인하기 위해 보내지는 것으로 보이며, 벽을 통해 15-20미터 거리에서도 감지될 수 있습니다.

그들은 잠금 해제된 구글 픽셀폰이 세 개의 NFC 신호를 방출하는 반면, 아이폰은 화면을 깨우는 것만으로도 네 개의 신호를 보낸다고 설명했습니다. 이러한 신호는 소음이 많은 환경에서도 명확하게 감지될 수 있어, NFC 신호가 이전에 생각했던 것보다 더 멀리 전파될 수 있음을 시사합니다.

이 신호들은 보안 위험은 아니지만, 누군가의 존재와 사용하는 전화기의 종류를 드러낼 수 있어 개인 정보 보호와 감시에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다. 사용자는 많은 사람들이 NFC가 근거리에서만 작동한다고 생각하지만, 그들의 발견은 신호 누출이 예상보다 더 많다는 것을 보여준다고 언급했습니다.

그들은 다른 사람들에게 더 발전된 장비를 사용해 이러한 신호를 탐색해 보도록 권장하며, 전투와 같은 다양한 상황에서 전화 활동을 감지할 수 있는 가능성을 강조했습니다.

토마스 래티건은 1986년 4월 1일부터 1987년 4월 23일까지 짧은 기간 동안 코모도르의 CEO로 재직했습니다. 그는 출근하자마자 예기치 않게 해고당했으며, 이는 마치 잔인한 농담처럼 느껴졌습니다. 그는 회사의 재정 개선을 위해 노력했으며, 한 분기 동안 큰 손실을 이익으로 전환하기도 했지만, 래티건이 너무 주목받는 인물이라는 이유로 어빙 굴에 의해 해고되었습니다. 이후 래티건은 계약 위반으로 코모도르를 상대로 900만 달러를 청구하는 소송을 제기했고, 1991년에 승소했습니다.

래티건은 펩시코에서 성공적인 경력을 쌓은 후 코모도르에 고용되어 회사를 안정시키려 했지만, 새로운 제품이 출시되기 전에 해고되었습니다. 그의 재임 기간은 코모도르에서 짧은 리더십이 반복되는 패턴의 일환이었습니다. 코모도르를 떠난 후, 래티건은 1991년에 G. 하일레만 브루잉 컴퍼니의 CEO가 되었고, 이후 RJR 나비스코의 이사로도 활동했습니다.

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LocalScore를 사용하려면 두 가지 방법으로 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 공식 모델을 사용하거나 자신의 .gguf 모델을 사용할 수 있습니다.

먼저, 운영 체제를 선택해야 합니다. LocalScore는 MacOS, Linux, Windows에서 작동합니다. 다음으로 벤치마크를 선택합니다. Tiny(1B)는 약 2GB의 메모리가 필요하고, Small(8B)는 약 6GB, Medium(14B)는 약 10GB의 메모리가 필요합니다.

시작하는 단계는 간단합니다. 먼저 LocalScore를 다운로드합니다. 그 다음, bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF와 같은 공식 모델을 다운로드합니다. cmd.exe를 열고 LocalScore 명령어를 실행할 때 모델 경로를 필요에 따라 변경합니다.

명령줄 인터페이스에서 문제가 발생하면 문제 해결 가이드나 README 문서를 참조하여 도움을 받을 수 있습니다. 추가적인 도움이 필요하다면 관련 비디오도 제공되고 있습니다.

마이크 월츠, 도널드 트럼프의 국가안보 보좌관이 예멘에서의 미국 군사 작전을 논의하는 시그널 그룹 채팅에 기자 제프리 골드버그를 실수로 포함시켰다. 이 실수는 월츠가 몇 달 전 골드버그의 전화번호를 잘못된 연락처로 저장하면서 발생했다. 내부 조사 결과, 이 사건은 2024년 선거 캠페인 중에 시작된 일련의 오류로 인해 발생한 것으로 드러났다.

트럼프는 월츠를 해고하는 것을 고려했지만, 결국 그를 유지하기로 결정했다. 이는 그를 해고함으로써 언론에 만족을 주지 않기 위한 이유도 있었다. 조사에서는 골드버그의 번호가 아이폰의 자동 연락처 제안 기능 때문에 저장되었다고 밝혔다. 월츠는 폭스 뉴스에서 자신은 골드버그와 소통한 적이 없다고 주장하며 자신을 방어했다.

백악관은 이 상황에 대해 언급하지 않았고, 조사 결과 월츠와 골드버그의 관계에 대한 명확한 설명은 없었다. 그럼에도 불구하고 트럼프는 공개적으로 월츠를 지지하고 있으며, 시그널을 통한 소통은 대안이 부족해 허용되었다.

콜로설이라는 유전자 스타트업이 멸종된 조상으로부터 얻은 고대 DNA를 사용해 세 마리의 다이아 울프 강아지를 성공적으로 만들어냈습니다. 이 발전은 털복숭이 매머드와 같은 다른 멸종된 종을 되살릴 가능성을 열어줍니다.

역사적으로 멸종은 지구 생명의 자연스러운 일부였지만, 인간의 활동이 많은 종의 감소를 가속화하면서 이를 되돌리려는 노력이 이어지고 있습니다. 콜로설의 창립자인 벤 람은 의미 있는 변화를 만들고자 하는 열망으로 유전자학자 조지 처치와 협력하여 멸종 복원 프로젝트를 추진하고 있습니다. 이 회사는 CRISPR와 같은 첨단 유전자 기술을 활용해 털복숭이 매머드, 도도새, 타일라신과 같은 "매력적인 대형 동물"을 되살리는 것을 목표로 하고 있습니다.

콜로설의 접근 방식은 이러한 동물들을 한때 번성했던 생태계에 다시 도입하여 생태적 균형을 회복하는 데 중점을 두고 있습니다. 이로 인해 과학계에서는 흥미와 회의가 동시에 일어나고 있으며, 일부 전문가들은 이러한 프로젝트의 윤리적 함의와 실현 가능성에 대해 의문을 제기하고 있습니다.

다이아 울프 프로젝트는 고대 화석에서 DNA를 추출하는 것으로 시작되었으며, 이를 통해 과학자들은 유전체를 분석하고 멸종된 종과 유사한 새로운 강아지를 만들기 위해 정밀한 유전자 수정을 할 수 있었습니다. 강아지들은 다이아 울프의 특성을 공유하지만, 유전적으로 수정된 회색 늑대이며, 그들의 행동과 특성은 조상들과 다를 수 있습니다.

콜로설의 작업은 단순히 멸종된 동물을 되살리는 것에 그치지 않고, 인간의 건강과 환경에 도움이 될 수 있는 유전자 공학의 혁신을 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 회사가 프로젝트를 계속 발전시키면서 이러한 생물들이 더 큰 생태계에서 어떻게 자리 잡을지, 그리고 그들의 최종적인 영향이 무엇이 될지는 앞으로 지켜봐야 할 일입니다.

이 텍스트는 애플의 다윈 운영 체제와 그 핵심 구성 요소인 XNU 커널에 대한 포괄적인 탐구입니다. 다음은 간단한 요약입니다.

XNU 커널은 "X는 유닉스가 아니다"라는 의미의 하이브리드 커널로, 마이크로커널인 마흐와 BSD 유닉스의 요소를 결합한 것입니다. 이는 macOS, iOS 및 기타 애플 운영 체제의 기초 역할을 합니다.

XNU의 기원은 1980년대에 개발된 마흐 마이크로커널로 거슬러 올라갑니다. 이 커널은 보다 모듈화되고 신뢰할 수 있는 운영 체제를 만들기 위해 설계되었습니다. 스티브 잡스가 설립한 넥스트 컴퓨터는 자사의 운영 체제인 넥스트스텝에 마흐를 채택했으며, 이는 1996년 애플이 넥스트를 인수하면서 macOS의 기초가 되었습니다. 시간이 지나면서 XNU는 마흐와 BSD의 기능을 통합하여 성능과 현대적인 기능을 향상시켰습니다.

XNU의 주요 특징 중 하나는 하이브리드 설계입니다. XNU는 마흐의 마이크로커널 접근 방식과 BSD의 모놀리식 설계를 결합하여 효율적인 통신과 성능을 제공합니다. 메모리 관리에서는 복사-쓰기 및 가상 메모리 관리와 같은 고급 기술을 활용하여 메모리 사용을 효율적으로 합니다. 보안 측면에서는 시스템 무결성 보호 및 현대적인 드라이버 아키텍처와 같은 여러 보안 조치를 구현하여 시스템의 신뢰성을 높입니다. 또한 가상화 프레임워크를 통해 인텔 및 애플 실리콘 맥에서 가상 머신을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

최근 업데이트에서는 애플 실리콘에 대한 지원이 추가되었습니다. 이는 맞춤형 ARM 프로세서를 포함하여 전력 효율성과 성능을 개선합니다. 새로운 보안 메커니즘인 시큐어 인클레이브와 익스클레이브의 도입은 민감한 작업을 주요 커널과 분리하여 보안을 더욱 강화합니다.

XNU의 발전은 전통적인 운영 체제 원칙과 현대적인 요구 사항의 성공적인 결합을 보여줍니다. 성능과 모듈성 간의 균형을 이루며, 이 강력한 설계는 새로운 하드웨어와 보안 과제에 계속 적응하고 있어 애플 생태계의 핵심 구성 요소로 자리잡고 있습니다.

이 기사는 데이터 센터에서 생성되고 저장되는 불필요한 데이터, 즉 "쓰레기 데이터"의 양이 지나치게 많다는 점을 다루고 있습니다. 이 데이터는 환경에 해롭고, 대부분 다시 접근되지 않는 파일, 오래된 정보, 과도한 디지털 콘텐츠로 구성되어 있다고 주장합니다.

첫 번째로, 매년 우리는 수조 개의 사진과 다른 디지털 항목을 생산하는데, 이 중 대부분은 다시 볼 일이 없습니다. 두 번째로, 상업적 및 정부 데이터의 90% 이상이 불필요하다고 여겨지며, 존재할 이유가 없습니다. 많은 조직이 자신들의 데이터 양과 위치를 파악하지 못해 비효율이 발생하고 있습니다.

클라우드 저장소의 저렴한 비용은 문제를 악화시켰습니다. 이는 불필요한 데이터의 축적을 촉진하지만, 데이터 관리 문제를 해결하지는 못하고 있습니다. 또한 많은 조직이 자신의 데이터나 그 중요성을 추적하지 않아 방대한 양의 사용되지 않는 정보가 쌓이고 있습니다.

마지막으로, 이러한 저품질 데이터는 인공지능 시스템에도 영향을 미칩니다. 인공지능은 이 "쓰레기 데이터"로 훈련되기 때문에 결과물의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 전반적으로 이 기사는 환경 영향을 줄이고 효율성을 개선하기 위해 더 나은 데이터 관리 관행이 시급하다는 점을 강조하고 있습니다.

Apache Parquet라는 널리 사용되는 데이터 저장 형식에서 심각한 보안 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 공격자가 영향을 받는 시스템에서 원격 코드를 실행할 수 있게 해줍니다. CVE-2025-30065로 식별된 이 문제는 1.15.0 버전까지의 모든 버전에 영향을 미치며, 심각도 점수는 최대 10.0입니다.

문제는 신뢰할 수 없는 데이터가 역직렬화될 때 발생합니다. 이로 인해 공격자는 시스템을 제어하거나 데이터를 훔치거나 변경할 수 있으며, 랜섬웨어와 같은 악성 소프트웨어를 배포할 수도 있습니다. 이 취약점을 악용하기 위해 공격자는 사용자를 속여 악성 Parquet 파일을 가져오도록 해야 합니다.

이 취약점은 아마존의 연구원인 Keyi Li에 의해 보고되었으며, Apache Parquet의 1.15.1 버전에서 수정되었습니다. 사용자들은 이 버전으로 업그레이드할 것을 강력히 권장합니다.

Apache Parquet는 Hadoop과 AWS와 같은 서비스에서 사용되는 빅데이터 환경에서 일반적으로 사용되며, 넷플릭스와 우버와 같은 주요 기업에서도 활용됩니다. 현재까지 이 취약점이 실제로 악용되었다는 보고는 없지만, 그 심각성과 형식의 광범위한 사용으로 인해 위험은 여전히 높습니다.

업그레이드가 즉시 불가능한 경우, 사용자는 신뢰할 수 없는 Parquet 파일을 피하고 이러한 파일을 처리하는 시스템의 모니터링을 강화해야 합니다.

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학생 재헌 심은 바쁜 일정을 관리하기 위해 Raspberry Pi Pico W를 사용해 전자 잉크 대시보드를 만들었습니다. 그는 실시간으로 업데이트되는 물리적인 달력을 원했으며, 이를 통해 작업 공간을 개선하면서도 방해가 되지 않도록 하고 싶었습니다.

이 인키 대시보드는 7.3인치 전자 잉크 디스플레이를 갖추고 있으며, 주별 달력과 Todoist 앱에서 가져온 할 일 목록을 함께 보여줍니다. 재헌은 iCal의 데이터를 통합하고, 30분마다 연결하여 전력 효율성을 높였습니다. 사용자 인터페이스 프로그래밍에서 어려움을 겪었지만, 결국 프로젝트에 Light and Versatile Graphics Library(LVGL)를 사용했습니다.

이 대시보드는 다양한 캘린더 앱과 동기화할 수 있으며, 재헌은 날씨 위젯과 같은 추가 기능을 더할 계획입니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이기 때문에 추가적인 맞춤화가 가능합니다.

이 텍스트는 웹사이트나 플랫폼의 다양한 섹션이나 카테고리를 나열하고 있는 것으로 보입니다. 주요 카테고리에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다.

특집 기사: 특정 주제에 대한 심층적인 글입니다. 코드소드: 아마도 코딩이나 프로그래밍과 관련된 내용일 것입니다. 에러드: 오류나 문제 해결에 초점을 맞춘 것일 수 있습니다. 포럼: 토론과 커뮤니티 상호작용을 위한 공간입니다. 기타 기사: 다른 카테고리에 속하지 않는 추가적인 콘텐츠입니다. 랜덤 기사: 무작위로 콘텐츠를 제공하는 기능입니다.

전반적으로 이러한 카테고리는 플랫폼에서 제공하는 다양한 기사와 커뮤니티 자원을 나타냅니다.

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mem-isolate는 잠재적으로 안전하지 않은 코드를 안전하게 실행하기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 fork() 시스템 호출을 사용하여 별도의 자식 프로세스를 생성함으로써 작동합니다. 이를 통해 함수는 임시로 격리된 메모리 공간에서 실행되며, 부모 프로세스의 메모리를 변경하지 않도록 보장합니다.

주요 기능으로는 격리 기능이 있습니다. 이 기능은 함수를 실행하기 전에 프로그램의 메모리 스냅샷을 제공하여 부모 프로세스에 부작용이 발생하지 않도록 합니다. mem-isolate는 메모리 누수, 힙 단편화 또는 안전하지 않은 작업을 포함할 수 있는 코드를 실행하는 데 적합합니다. 격리된 프로세스를 호출하는 데 약간의 지연(약 1.9ms)이 발생하지만, 이는 메모리 안전성을 개선하기 위한 수용 가능한 거래로 여겨집니다.

단점으로는 Unix 계열 시스템(리눅스, macOS, BSD)에서만 호환되며, Windows나 WebAssembly에서는 사용할 수 없습니다. 또한 부모 프로세스와 자식 프로세스 간의 데이터 전송은 직렬화가 필요하여 대량의 데이터 세트에서는 느릴 수 있습니다.

성능 벤치마크에 따르면, 직접 함수 호출은 매우 빠르며(~1.5ns), fork()와 wait를 사용하는 경우 약 1.7ms가 소요되고, execute_in_isolated_process()는 약 1.9ms가 걸립니다.

이 도구는 MIT 라이선스 또는 Apache 라이선스 2.0 버전 하에 제공됩니다. 전반적으로 mem-isolate는 주요 애플리케이션에 영향을 주지 않으면서 위험한 코드를 안전하게 실행할 수 있는 유용한 도구입니다.

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마이크로소프트가 오늘 50주년을 맞이하면서 MS-DOS 5.0에 대한 회상이 이루어지고 있다. 1975년 빌 게이츠와 폴 앨런에 의해 설립된 마이크로소프트는 수십 년 동안 개인 컴퓨팅의 변화를 이끌어왔다. 저자는 1995년경에 선물받은 구형 컴퓨터에서 MS-DOS 5.0을 처음 사용했던 경험을 회상한다. 이 버전은 1991년에 출시되었으며, Edit와 Qbasic 애플리케이션과 같은 새로운 기능을 도입했으며, IBM과 함께 개발된 마지막 버전이었다.

저자는 도서관에서 책을 참고하여 이 오래된 시스템을 사용하는 방법을 배웠고, 비록 기술이 구식이었지만 유용한 기술을 익혔다. 이러한 지식은 이후 윈도우 PC로 전환한 후에도 여전히 유용하게 사용되었다. 마이크로소프트의 논란이 되는 관행을 인정하면서도, 저자는 자신의 첫 컴퓨터와 그 소프트웨어에 대한 향수를 표현하며, 그것이 자신의 기술 경력에 미친 영향을 강조한다.

레트로 컴퓨팅에 관심이 있는 사람들을 위해 MS-DOS와 다른 빈티지 시스템을 경험할 수 있는 온라인 에뮬레이터도 제공되고 있다.

미국의 새로운 기술 수입 관세가 유럽 기업에 미치는 영향에 대해 논의하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

미국 정부는 기술 수입에 관세를 부과하여 유럽에서 하드웨어, 클라우드 서비스, 인공지능 개발의 비용이 증가하고 있다. 특히, 데이터 센터 장비와 같은 하드웨어 가격이 오를 것으로 예상되며, 미국에서 설계된 제품의 가격 상승이 두드러질 것이다. 클라우드 서비스 제공업체인 AWS와 구글 클라우드도 인프라 비용 증가로 인해 가격을 인상할 가능성이 있다. 또한, 인공지능 개발에 필요한 GPU와 기타 하드웨어의 비용이 상승하면서 AI 프로젝트의 비용과 위험이 증가할 것으로 보인다.

이러한 관세는 유럽의 클라우드 및 AI 제공업체에게는 기회가 될 수 있다. 이는 미국 서비스에 대한 의존도를 줄이는 계기가 될 수 있다. 그러나 미국 서비스에 의존하는 유럽 스타트업들은 수익성이 줄어들고 판매 주기가 길어질 수 있는 도전에 직면할 수 있다. 투자자들의 신뢰도 불확실성으로 인해 감소할 수 있다.

따라서 기업들은 클라우드 의존도를 재검토하고 EU 기반 제공업체로의 이전을 고려해야 한다. 또한, 하드웨어 조달 전략을 점검하여 향후 비용 증가를 피해야 한다. 미국 디지털 서비스에 대한 EU의 반격 조치 가능성에도 주의를 기울여야 한다.

전반적으로 새로운 관세는 기술 환경을 변화시키고 있으며, 기업들이 회복력과 비용 관리를 위한 전략을 재고하도록 압박하고 있다.

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1997년, 알바니아에서는 1월 16일부터 8월 11일까지 심각한 내란이 발생했습니다. 이 혼란은 권력 공백과 정부의 질서 유지 실패로 인해 발생했으며, 무장한 민간인과 갱단, 구호 위원회와 같은 여러 그룹이 통제를 잡게 되었습니다. 이 갈등은 알바니아 정부와 민주당, 사회당, 반란 세력 간의 대립을 포함했습니다.

이 불안정한 상황으로 인해 민간인과 군인 약 2,000명이 사망했습니다. 이러한 상황은 국제 사회의 개입을 촉발하였고, 미국 시민을 대피시키기 위한 실버 웨이크 작전과 같은 구조 작전이 진행되었습니다. 결국, 이 내란은 알바니아에서 새로운 국회의원 선거로 이어지게 되었습니다.

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지난 12월에 QVQ-72B-Preview가 출시되었지만 여러 문제에 직면했습니다. 이제 우리는 이미지를 이해하고 분석하여 수학 문제부터 창의적인 작업까지 다양한 문제를 해결할 수 있는 새로운 시각적 추론 모델인 QVQ-Max를 소개합니다.

QVQ-Max의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 세밀한 관찰 능력을 갖추고 있어 이미지에서 객체, 텍스트 및 복잡한 세부 사항을 식별하고 분석할 수 있습니다. 둘째, 깊이 있는 추론이 가능하여 단순히 보는 것을 넘어 시각 정보를 바탕으로 결론을 도출하고 예측할 수 있습니다. 셋째, 다양한 작업에 유연하게 적용될 수 있어 일러스트 디자인, 스크립트 생성, 스케치 다듬기 등을 도와줍니다.

QVQ-Max는 여러 분야에서 활용될 수 있습니다. 직장에서는 데이터 분석, 조직화, 코딩을 지원하며, 학습에서는 학생들이 복잡한 수학 및 물리 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 특히 도형이 포함된 문제에 유용합니다. 일상생활에서는 사진을 기반으로 한 의상 추천이나 요리 안내와 같은 실용적인 조언을 제공합니다.

모델은 여전히 발전 중이며, 관찰 정확도를 높이고 작업 처리 능력을 개선하며 텍스트를 넘어 더 풍부한 상호작용을 가능하게 할 계획이 있습니다. 전반적으로 QVQ-Max는 시각적 이해와 추론 능력을 결합하여 실제 문제를 효과적으로 해결하는 데 기여하고 있습니다.

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저자 조 마샬은 대장간 작업과 리스프 프로그래밍을 비교합니다. 그는 대장간 작업을 즐기며, 온도를 높이면 연강이 쉽게 형태를 바꿀 수 있다는 점을 강조합니다. 실수는 금속을 다시 가열함으로써 종종 수정할 수 있는데, 이는 프로그래머가 리스프를 자신의 필요에 맞게 조정하는 것과 유사합니다.

마샬은 집에서 집게와 같은 맞춤 도구를 만드는 방법을 설명하며, 대장간 작업에 필요한 창의성을 강조합니다. 그는 다른 도구를 만들기 위한 도구를 만드는 과정이 이 작업의 일부라고 언급하며, 이를 프로그래밍에서의 재귀적 문제 해결에 비유합니다.

뜨거운 강철을 다루는 과정에서 화상을 입을 수 있지만, 이는 빠른 반사 신경과 안전 수칙을 배우는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 떨어지는 뜨거운 금속을 잡으려 하지 말아야 한다는 것입니다. 이 글은 대장간 작업의 실용적인 기술과 리스프 프로그래밍의 유연하고 적응 가능한 특성을 연결짓고 있습니다.

모든 광고를 불법으로 만드는 급진적인 아이디어에 대해 논의하고 있다. 저자는 광고를 없애면 조작을 줄이고 더 건강한 민주주의를 촉진할 수 있다고 주장한다. 현재 광고는 중독성 있는 콘텐츠를 만들어내고, 사람들의 신념과 행동에 영향을 미치는 타겟 메시지를 통해 분열을 조장하고 있다. 저자는 광고로부터의 재정적 유인이 없어진다면, 틱톡, 페이스북, 구글과 같은 플랫폼들이 크게 변화하거나 현재의 형태로 존재하지 않게 될 것이라고 믿고 있다.

제안은 광고가 소비자에게 정보를 제공하는 것이 아니라, 감정적 반응을 기반으로 구매를 유도하는 방식으로 조작한다는 것이다. 저자는 광고가 자유로운 표현의 한 형태라는 주장을 일축하며, 이를 괴롭힘에 비유한다. 또한 광고를 선전과 동일시하며, 두 가지 모두 여론을 조작하는 역할을 한다고 설명한다.

저자는 이 아이디어가 비현실적으로 보일 수 있음을 인정하면서도, 광고가 만연한 우리 문화에 대해 깊이 생각해보는 것이 그 부정적인 영향을 인식하는 첫걸음이 될 것이라고 격려한다. 그들은 미래에 사회가 광고를 아동 노동이나 흡연처럼 해로운 관행으로 되돌아보는 모습을 상상하고 있다.

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LAist는 최근 캘리포니아의 산불, 특히 팔리세이드 화재에서 사용된 화재 억제제의 환경 영향을 조사해왔습니다. 주요 억제제인 MVP-Fx 샘플을 분석한 결과, 납, 비소, 카드뮴, 크롬과 같은 유해 중금속이 발견되었습니다. 이러한 물질은 인간과 야생 동물 모두에게 해를 끼칠 수 있습니다.

소방 당국은 화재 억제제가 화재 진압에 필수적이라고 강조합니다. 그러나 조사 결과에도 불구하고 제조업체와 소방 기관은 발견된 중금속의 농도가 환경 보호청(EPA)이 정한 안전 기준 이하라고 주장하며, 존재하는 중금속은 자연적으로 발생하는 것이라고 말합니다. 그러나 이 제품들의 안전 데이터 시트에는 이러한 중금속에 대한 언급이 없어 투명성과 안전 규정 준수에 대한 우려가 커지고 있습니다.

LAist의 테스트는 현장 샘플과 사용되지 않은 억제제를 포함했으며, 두 경우 모두 유사한 중금속 함량이 나타났습니다. 전문가들은 하이킹과 같은 활동 중 일반 대중이 노출되는 위험은 낮다고 하지만, 이러한 화학 물질이 축적되어 해를 끼칠 수 있는 수생 생태계에서의 장기적인 환경 영향에 대한 심각한 우려가 있습니다.

전반적으로 이 상황은 화재 진압에 사용되는 화재 억제제와 관련된 위험에 대한 더 나은 소통의 필요성을 강조합니다.

Rust는 메모리 안전성으로 자주 칭찬받지만, 견고한 애플리케이션을 만들기 위해서는 그 이상의 노력이 필요합니다. 이 글에서는 컴파일러가 잡지 못하는 "안전한 Rust"의 일반적인 함정과 이를 피하기 위한 전략을 설명합니다.

Rust의 안전성으로 커버되지 않는 주요 문제로는 정수 오버플로우가 있습니다. 조용한 오버플로우를 방지하기 위해서는 체크된 산술 연산을 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 숫자 변환 시 as를 사용하는 대신 From::from()을 통해 안전한 변환을 하거나, 오류 처리를 위해 TryFrom을 사용하는 것이 바람직합니다. 입력과 비즈니스 로직을 항상 검증하는 것도 중요합니다. unwrap이나 expect로 인한 패닉은 프로그램이 예기치 않게 종료될 수 있습니다. 타사 크레이트에서 안전하지 않은 코드가 있는지 cargo-geiger와 같은 도구를 사용해 확인해야 합니다. 마지막으로, 동시 애플리케이션에서는 스레드 안전성을 확보해야 합니다.

일반적인 버그를 피하기 위한 실용적인 팁으로는, 유효하지 않은 상태를 방지하기 위해 사용자 정의 타입을 만드는 것이 있습니다. 배열 인덱스를 항상 확인하고, 안전한 방법인 .get()을 사용하는 것이 좋습니다. 기본값 구현이 유효하지 않은 상태로 이어지지 않도록 주의해야 하며, 디버그 출력에서 민감한 정보를 노출하지 않도록 해야 합니다. TOCTOU(시간적 일관성 문제) 취약점으로부터 보호하기 위해서는 체크와 작업이 안전하게 이루어지도록 해야 합니다. 입력 크기에 제한을 두어 자원 고갈을 방지하는 것도 중요합니다.

최고의 관행으로는 민감한 데이터에 대해 상수 시간 비교를 사용하여 타이밍 공격을 방지하는 것이 있습니다. 민감한 데이터의 직렬화 및 역직렬화 시 유출을 피하기 위해 주의해야 하며, cargo clippy를 정기적으로 사용하여 컴파일 시 잠재적인 문제를 잡는 것이 중요합니다.

결론적으로, Rust는 많은 안전성을 보장하지만, 개발자는 버그를 피하기 위해 항상 경계하고 규율을 유지해야 합니다. 정기적인 테스트, 린팅, 코드 리뷰는 견고한 Rust 애플리케이션을 유지하는 데 필수적입니다.

"SeedLM: 압축된 LLM 가중치를 의사 난수 생성기의 시드로 변환하는 방법"이라는 논문은 대형 언어 모델(LLM)을 보다 효율적이고 쉽게 배포할 수 있도록 압축하는 새로운 방법에 대해 설명합니다. 저자들인 라술 샤피푸르를 포함한 연구팀은 SeedLM을 개발했으며, 이는 의사 난수 생성기에서 시드를 사용하여 모델 가중치를 인코딩합니다. 이 접근법은 모델 추론 과정에서 메모리 접근의 필요성을 줄여주며, 효율적으로 난수 행렬을 생성합니다.

주요 내용으로는 SeedLM이 다양한 작업에서 잘 작동하는 데이터 없는 방법으로 LLM 가중치를 압축한다는 점이 있습니다. 이 기술은 현재의 방법들과 비교해 유사하거나 더 나은 정확도를 유지하면서도 메모리 사용량을 줄이는 강력한 성능을 보여줍니다. Llama3 70B 모델을 대상으로 한 테스트에서는 SeedLM이 정확도를 잃지 않고 가중치를 4비트와 3비트로 압축할 수 있음을 입증했습니다. 또한, FPGA 테스트에서는 다른 모델들에 비해 최대 4배의 속도 향상을 제공하는 것으로 나타났습니다.

전반적으로 SeedLM은 LLM을 실제 응용 프로그램에 더 실용적으로 만드는 데 있어 유망한 발전을 나타냅니다.

2025년 3월, 미국에 대한 외국인의 방문이 크게 감소했습니다. 세관 데이터에 따르면 주요 공항에서의 도착객 수가 지난해에 비해 20% 이상 줄어들었습니다. 이는 1조 달러 이상의 가치를 지닌 미국 여행 산업에 우려를 안겨줍니다. 미국 시민의 귀국은 거의 14% 증가했지만, 외국인 방문객의 감소는 미국 여행에 대한 전반적인 기피 현상을 나타냅니다. 이러한 추세에는 무역 갈등, 어려운 경제 및 정치적 환경, 그리고 캐나다와 독일과 같은 국가에서 발표한 새로운 여행 경고가 영향을 미치고 있습니다. 특히 성전환자와 비이진 여행자에 대한 경고가 주목받고 있습니다.

항공사들은 미국행 항공편에 대한 수요 감소를 보고하고 있으며, 전문가들은 외국인 관광이 계속 줄어들 것으로 예상하고 있습니다. 골드만 삭스는 이러한 감소와 미국 제품에 대한 보이콧 가능성이 미국의 GDP 성장에 약간의 영향을 미칠 수 있다고 추정하고 있습니다. 트럼프 행정부가 부과한 새로운 관세로 인해 상황이 악화될 수 있으며, 이는 여행 산업에 추가적인 영향을 미칠 수 있지만, 그 정확한 결과는 불확실합니다.

항공사들은 지난 10년 동안 승객의 관심을 끌고 브랜드 충성도를 높이기 위해 매력적이고 재미있는 안전 비디오 제작에 수백만 달러를 투자해 왔습니다. 이 트렌드는 2007년 버진 아메리카에서 시작되어, 이후 고품질 제작, 유명인 출연, 이국적인 장소를 특징으로 발전했습니다.

예를 들어, 브리티시 에어웨이즈의 2024년 비디오는 샤론 매과이어가 감독했으며, 200만 회 가까운 조회수를 기록했습니다. 이는 전통적인 비행 안전 정보 전달에서 오락으로의 변화를 보여줍니다. 유나이티드 항공의 최근 안전 비디오는 제작에 10개월 이상 걸렸고, 연간 약 1억 회의 조회수를 기록했습니다. 이는 슈퍼볼 광고와 비슷한 도달 범위입니다.

하지만 연구에 따르면 이러한 재미있는 비디오가 승객들이 중요한 안전 정보를 기억하는 데 방해가 될 수 있다고 합니다. 한 연구에서는 더 재미있는 형식이 핵심 메시지의 기억률을 낮춘다는 결과가 나왔습니다. 그럼에도 불구하고 많은 항공사들은 소셜 미디어에서의 광범위한 도달 가능성과 긍정적인 브랜드 영향 때문에 화려한 안전 비디오를 계속 우선시하고 있습니다. 반면, 에미레이트 항공과 같은 일부 항공사는 안전에만 집중한 보다 전통적인 접근 방식을 유지하고 있습니다.

결국, 이러한 고예산 제작물들이 관심을 끌고 브랜드 이미지를 향상시키는 데는 효과적일 수 있지만, 중요한 안전 정보를 전달하는 데 있어 그 효과는 여전히 의문입니다.

새로운 스위치 2 조이콘은 완전히 새롭게 디자인되었지만, 여전히 홀 효과 스틱은 탑재되지 않았습니다.

모티프 애널리틱스는 사용자가 웹 브라우저에서 대규모 데이터셋을 직접 분석할 수 있는 인터랙티브 분석 도구를 개발하고 있습니다. 이들은 DuckDB WASM, Apache Arrow, Web Workers와 같은 기술을 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 있습니다.

DuckDB WASM은 브라우저에서 실행되도록 컴파일된 DuckDB의 버전으로, 데이터에 대한 SQL 쿼리를 가능하게 합니다. 이 방식은 효율적이지만, 가상 머신에서 실행되기 때문에 네이티브 버전보다 느립니다. Web Workers는 브라우저 내에서 병렬 처리를 위해 사용되며, 반응성을 높이지만 작업 간의 통신에는 제한이 있습니다. Apache Arrow는 Web Workers와 DuckDB 간의 데이터 관리를 효율적으로 지원하는 프레임워크로, 빠른 데이터 교환을 가능하게 합니다.

DuckDB WASM은 네이티브 버전보다 느리며, 일부 쿼리에서는 약 4배 느린 성능을 보입니다. 그러나 브라우저 내에서 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 브라우저의 메모리 제한은 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때 성능을 저하시킬 수 있습니다.

여러 개의 Apache Arrow 테이블을 사용할 때 스키마 일관성 문제로 인해 데이터 처리에 어려움이 발생할 수 있습니다. DuckDB WASM과 Node.js 라이브러리에는 버그와 제한이 있지만, 커뮤니티가 이를 해결하기 위해 활발히 활동하고 있습니다.

기술이 발전함에 따라 향후 더 큰 데이터셋 지원과 성능 향상이 기대됩니다. DuckDB는 점점 더 주목받고 있으며, 개발자들이 기여하고 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다.

이러한 기술들을 함께 사용할 때 도전 과제가 있지만, 이들의 결합된 잠재력은 브라우저 내 데이터 분석을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.

TechZ-Wave는 스마트 홈 시장에 더 잘 적응하기 위해 오픈 소스 프로토콜을 채택하고 Z-Wave Long Range(ZWLR)라는 새로운 장거리 기술을 도입하고 있습니다. Z-Wave는 1990년대 후반에 처음 개발되었으나, Matter와 같은 새로운 표준이 인기를 끌면서 뒤처지는 어려움을 겪었습니다. Matter는 다양한 플랫폼에서 스마트 홈 기기를 통합하는 것을 목표로 하고 있지만, Z-Wave는 처음에 제외되었습니다.

Z-Wave는 주로 홈 보안 시스템에서 사용되며, 약 4천만 개의 미국 가정에서 찾아볼 수 있을 만큼 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 그러나 중앙 허브와 폐쇄적인 프로토콜에 의존함으로써 Wi-Fi와 블루투스 기기보다 접근성이 떨어지는 한계가 있었습니다.

ZWLR은 Z-Wave의 통신 범위를 최대 1.5마일로 확장하고, 기기가 허브에 직접 연결될 수 있도록 하여 안정적인 네트워크를 구축하기 위해 여러 기기를 필요로 하지 않도록 개선했습니다. 이러한 발전 덕분에 100개 이상의 ZWLR 인증 기기가 만들어져 신뢰성을 높이고 야외 스마트 기기의 가능성을 확장했습니다.

하지만 이러한 개선에도 불구하고 Z-Wave는 매력적인 소비자 제품의 부족과 Apple, Amazon, Google과 같은 주요 기술 브랜드에서의 부재로 인해 어려움에 직면해 있습니다. 그러나 Matter 생태계에서 허브의 필요성은 Z-Wave가 이러한 플랫폼과 통합될 수 있는 잠재적인 기회를 제공합니다.

Z-Wave Alliance는 Z-Wave 기기를 Matter와 연결하기 위한 작업을 진행하고 있으며, 이는 사용을 간소화하고 Z-Wave의 관련성을 높일 것입니다. Z-Wave의 미래는 변화에 적응하고 성장하는 Matter 환경 내에서 자리를 찾는 능력에 달려 있으며, 이를 통해 스마트 홈 기기들이 원활하게 작동할 수 있도록 할 것입니다.

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이 블로그 글은 AI 이미지 생성의 의미, 특히 스튜디오 지브리 스타일의 이미지 제작 트렌드에 대해 다룹니다. 저자는 AI가 쉽게 인지할 수 있는 예술 스타일을 모방할 수 있다는 점을 강조하며, 이로 인해 독창성과 저작권 문제에 대한 우려가 커지고 있다고 말합니다. 코코 샤넬과 오슨 웰스와 같은 여러 사상가의 인용을 통해 모방보다 독창성의 가치를 강조합니다.

저자는 유명한 캐릭터에 대한 프롬프트에 AI가 어떻게 반응하는지를 실험합니다. 이 실험을 통해 AI가 인상적인 결과를 만들어낼 수 있지만, 종종 기존의 지적 재산에 의존한다는 점을 보여줍니다. 이 글은 AI가 예술을 복제하는 능력에 대한 불편함을 반영하며, 이것이 지적 도용에 기여하는지에 대한 질문을 던집니다. 결국, AI가 창의성을 향상시킬 수 있는 반면, 타인의 작품을 사용하는 데 있어 윤리적 도전 과제를 제기한다고 제안합니다.

TinyWall은 가볍고 무료인 방화벽 소프트웨어로, 사용자의 시스템에 방해가 되지 않는 방식으로 작동합니다. 소스 코드는 프로젝트 개선이나 포크에 관심이 있는 누구나 사용할 수 있도록 공개되어 있지만, 현재 개발은 대부분 비활성 상태입니다.

TinyWall을 빌드하려면 Microsoft Visual Studio 2019 또는 2022, Wix v3.14 도구 세트, 그리고 Wix v3 도구 세트를 위한 Visual Studio 확장이 필요합니다. 빌드 과정은 다음과 같습니다. 먼저 Visual Studio에서 솔루션 파일을 열고 TinyWall 프로젝트를 컴파일합니다. 알려진 애플리케이션의 데이터베이스를 업데이트하려면 TinyWall\Database 폴더에 있는 JSON 파일을 수정하고, /develtool 플래그를 사용하여 애플리케이션을 시작한 후 profiles.json이라는 새로운 데이터베이스 파일을 생성합니다. 설치 프로그램을 빌드하려면 컴파일된 파일을 MsiSetup\Sources\ProgramFiles\TinyWall 폴더에 복사하고 Visual Studio에서 MsiSetup 프로젝트를 컴파일합니다.

기여를 원하시는 분은 기능 요청이나 버그에 대한 이슈를 열지 말고 직접 변경 사항을 구현해 주시기 바랍니다. 프로젝트를 포크하고 기능 브랜치를 만든 후 개선 사항에 대한 풀 리퀘스트를 제출하면 됩니다. 큰 변경 사항이 있을 경우, 먼저 프로젝트 유지 관리자인 Károly Pados에게 연락해 주시기 바랍니다.

TaskDialog 래퍼 코드는 퍼블릭 도메인에 속하며, 다른 코드는 GNU GPLv3 라이선스에 따라 배포됩니다. 문의 사항이 있을 경우, 프로젝트 웹사이트를 통해 Károly Pados에게 연락할 수 있습니다. TinyWall의 웹사이트와 GitHub 저장소 링크는 각각 제공됩니다.

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중국이 대만을 침공하는 가상의 상황을 생각해보면, 중국은 제조업과 물류에서의 이점을 바탕으로 빠르게 성공할 가능성이 높습니다. 결과에 관계없이 중국과 대만 모두 상당한 경제적 손실을 입게 되며, 이는 현대 생활에 필수적인 글로벌 공급망에 큰 혼란을 초래할 것입니다.

미국의 무역 시스템은 제2차 세계대전 이후 발전해왔으며, 미국은 외국 경제를 지원하면서 무역 흑자를 유지하는 정책을 펼쳐왔습니다. 그러나 중국이 이 시스템에 진입하면서 미국의 무역 적자가 증가하고 미국 내 제조업 일자리가 감소하게 되었습니다. 중국이 제조업 강국으로 부상하면서 애플과 같은 기업들은 중국의 낮은 비용과 숙련된 인력 덕분에 이익을 보고 있습니다.

트럼프 행정부가 최근 도입한 관세는 시장의 불안정을 초래했으며, 이는 무역 불균형을 해결하려 했던 닉슨 쇼크와 비교되고 있습니다. 닉슨 쇼크는 경제적 혼란을 가져왔습니다. 현재의 관세는 미국 경제를 재구성하고 중국에 대한 의존도를 줄이기 위한 무딘 도구로 여겨지고 있습니다.

관세와 잠재적인 갈등과 관련된 위험이 있지만, 글로벌 경제 시스템을 완전히 재편하는 것보다 이러한 도전 과제를 직접 해결하는 것이 더 현명할 수 있습니다. 특히 기술 산업은 비용 증가와 수요 감소라는 도전에 직면해 있어 성장이 저해될 수 있습니다.

전반적으로 글로벌 무역의 복잡성과 경제의 상호 연결성을 고려할 때, 신중한 고려 없이 극단적인 변화를 시행하기보다는 균형 잡힌 해결책을 찾는 것이 중요합니다.

이 글은 전통적인 빛 기반 관측에서부터 광자, 중성미자, 중력파를 포함하는 다중 메신저 접근 방식으로의 천문학의 발전을 다룹니다.

천문학은 원래 가시광선에 초점을 맞추었습니다. 수세기 동안 다양한 파장을 포함하는 다중 파장 과학으로 발전해왔습니다. 중성미자의 발견은 천문학에 다중 메신저의 요소를 도입했습니다.

중력파는 천체를 연구하는 새로운 방법을 제공합니다. 이를 통해 접근할 수 없는 우주 영역에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 중력파는 LIGO와 Virgo와 같은 지상 기반 탐지기를 사용하여 감지할 수 있으며, 그 주파수는 인간의 청각 범위에 해당합니다.

일반 상대성 이론은 중력을 질량과 에너지에 의해 영향을 받는 시공간의 곡률로 설명합니다. 중력파는 특정 질량 분포에 의해 생성되는 이 시공간 메트릭의 작은 변동입니다.

중력파는 주로 비구형으로 회전하는 밀집 물체, 예를 들어 중성자별과 블랙홀에서 발생합니다. 특히 이들은 이중 시스템에서 더욱 두드러집니다. 중력파의 세기는 질량 분포의 쿼드러폴 모멘트에 따라 달라집니다.

헐스-테일러 펄서는 중력파의 첫 번째 간접 증거를 제공했습니다. 이 시스템의 궤도에서 에너지 손실로 인한 중력파 방출과 일치하는 감소가 관찰되었습니다.

중력파의 첫 번째 직접 탐지는 2015년에 이중 블랙홀 병합 사건에서 이루어졌습니다. 이후 더 많은 병합 사건이 감지되었고, 이를 통해 블랙홀과 중성자별의 특성에 대한 정보가 밝혀졌습니다.

중력파는 별 질량 블랙홀의 존재를 확인하고, 이들의 형성과 진화, 그리고 빅뱅과 같은 우주적 사건에서의 역할에 대한 통찰을 제공합니다.

중력파 천문학의 미래는 빠르게 발전하고 있으며, 우주에 대한 이해를 높이기 위해 고급 지상 및 우주 기반 탐지기 계획이 진행되고 있습니다. 미래 기술은 탐지 능력을 크게 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 중력파 천문학은 우주 탐사의 새로운 지평을 열어주며, 밀집 물체의 역학과 중력의 본질에 대한 귀중한 정보를 제공합니다.

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이 기사는 PlanetScale에서 사용하는 오픈소스 데이터베이스 시스템인 Vitess의 SQL 평가 엔진 개선에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

SQL 평가 엔진은 기본적인 추상 구문 트리(AST) 해석기에서 Go 언어로 작성된 더 발전된 가상 머신(VM)으로 업그레이드되었습니다. 이 새로운 VM은 이전의 C++ 기반 해석기보다 훨씬 빠르고 유지 관리가 용이합니다.

Vitess는 확장 가능한 데이터베이스 관리를 위해 설계되었습니다. SQL 쿼리는 vtgate라는 구성 요소를 통해 라우팅되어 여러 MySQL 샤드에서 조직되고 실행됩니다. 이를 통해 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리하고 결과가 표준 MySQL 동작과 일치하도록 보장합니다.

새로운 평가 엔진은 다양한 SQL 표현식을 Go에서 로컬로 해석합니다. 이는 MySQL에 직접 전달할 수 없는 여러 SQL 기능을 처리할 수 있습니다.

업그레이드된 VM은 더 빠르며 메모리 할당의 오버헤드 없이 작업을 실행할 수 있어 MySQL의 C++ 엔진과 유사한 성능을 달성합니다.

VM 설계는 SQL 쿼리에서 파생된 정적 타입 정보를 기반으로 특수 명령어를 사용하여 실행 최적화에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 런타임 타입 검사를 피할 수 있어 프로세스가 더 효율적입니다.

새로운 VM이 효율적이긴 하지만, 빠른 평가가 필요한 경우를 위해 원래의 AST 해석기도 여전히 사용 가능하여 유연성과 정확성을 유지합니다.

JIT(Just-In-Time) 컴파일에 대한 아이디어도 고려되었지만, SQL 작업의 고수준 특성으로 인해 성능 향상이 필요하지 않다고 판단되었습니다.

전반적으로 Vitess의 SQL 평가 엔진 개선은 속도와 유지 관리 측면에서 큰 발전을 보여주며, MySQL의 기능과의 호환성을 유지하고 있습니다.

이 목록은 미국 외의 대안 서비스들을 제공하며, 개인 정보 보호, 보안, 그리고 미국의 감시로부터의 독립성을 강조합니다.

미국 서비스를 이용할 경우 개인 정보가 안전하지 않다는 점이 중요합니다. 미국 정부는 PATRIOT 법에 따라 사용자의 동의 없이도 데이터를 접근할 수 있으며, 국제 협정에 따라 동맹국 간에 데이터 공유가 이루어질 수 있습니다. 구글이나 아마존과 같은 대기업들은 이러한 법을 준수하는 경우가 많아, 사용자의 데이터가 잘못 처리되거나 악용될 위험이 있습니다.

이 목록의 목적은 사용자 개인 정보를 우선시하는 서비스를 홍보하고, 미국의 기술 대기업에 대한 의존도를 줄이며, 투명성을 촉진하는 것입니다. 이메일, 검색 엔진, 클라우드 저장소 등 다양한 카테고리를 포함하고 있습니다.

사용자들은 새로운 서비스를 제안하고, 개인 정보 보호에 대한 주장들을 검증하며, 미국의 이해관계와 연결된 서비스를 신고할 수 있습니다. 목록은 사용자 개인 정보를 존중하는 진정한 독립 서비스를 지속적으로 업데이트하는 것을 목표로 합니다.

이 목록은 이메일 서비스, 검색 엔진, 클라우드 저장소, 메신저 앱, 소셜 미디어, 안티바이러스 프로그램, 동영상 호스팅, 오피스 프로그램, 웹 브라우저, 화상 회의, 운영 체제, 전자 상거래, 송금, 뉴스 큐레이션, 파일 공유, 음악 스트리밍, AI 챗봇, 지도 및 내비게이션, 게임 플랫폼 등 다양한 카테고리를 다루고 있습니다.

또한, 목록에는 유럽 연합 기반의 대안 서비스 섹션도 포함되어 있어, 사용자들이 개인 정보 보호 및 보안 목표에 부합하는 추가 옵션을 탐색할 수 있도록 장려하고 있습니다.

이 글에서는 메모리가 납땜된 노트북에서 결함이 있는 RAM 집적 회로(IC)를 식별하는 방법을 다룹니다. 특히 2013년 후반에 출시된 맥북 프로를 사례로 사용합니다. 주된 초점은 Memtest86이라는 도구를 사용하여 메모리 오류를 진단하는 것입니다.

이 글은 리버스 엔지니어링을 기반으로 하며, 인텔의 공식 문서가 없기 때문에 작성되었습니다. RAM 외에도 메인보드나 CPU 고장과 같은 다른 하드웨어 문제도 원인이 될 수 있습니다.

맥북 프로는 64비트 데이터 버스를 위해 32개의 RAM IC를 가지고 있으며, 두 개의 메모리 채널로 구성되어 있습니다. Memtest86은 메모리 오류를 감지하는 데 사용됩니다. 테스트에 선택된 버전은 애플 기기에서 멈추지 않아야 하며, 테스트 결과는 어떤 데이터 비트가 실패했는지를 나타냅니다.

결함이 있는 IC를 식별하는 방법도 설명되어 있습니다. 이는 메모리 주소를 해독하여 특정 IC를 찾는 과정을 포함합니다. 이 과정에서는 주소의 이진 표현을 이해하고 XOR 계산을 사용하여 영향을 받은 채널과 랭크를 결정합니다.

결함이 있는 IC가 확인되면, 마이크로 솔더링 기술을 사용하여 해당 IC를 제거하고 교체합니다. 교체 후에는 다시 Memtest86을 실행하여 메모리가 정상적으로 작동하는지 확인합니다.

이 글은 노트북에서 결함이 있는 RAM IC를 정확히 찾아내고 수리하는 방법에 대한 기술적인 가이드를 제공하며, 신중한 테스트와 수리 절차의 필요성을 강조합니다.

저자는 텍스트의 시각적 요소, 즉 굵은 글씨와 이탤릭체가 문장 부호만큼 중요하다고 주장합니다. 그는 이러한 요소들이 글쓰기에서 명확성과 표현력을 높여준다고 믿으며, 특히 디지털 커뮤니케이션에서 그 중요성이 더욱 두드러진다고 설명합니다. 그러나 그는 전통적인 텍스트 인코딩 시스템인 ASCII가 기술적 한계로 인해 이러한 요소를 포함하지 못했다고 지적하며, 이로 인해 텍스트 안에 내용과 형식 정보가 혼합되어 있다고 말합니다.

무어는 현재의 시스템, 특히 유니코드가 시각적 속성을 처리하는 방식을 비판합니다. 그는 이러한 속성이 단순한 형식이 아니라 언어의 필수적인 부분이라고 강조합니다. 그는 새로운 인코딩 시스템이 이러한 속성을 적절히 통합할 수 있도록 공간을 할당해야 한다고 제안합니다. 그의 후기에 그는 자신의 이전 견해를 되돌아보며 우리가 글쓰기에서 사용하는 기호와 그 사용 방식의 관계에 대해 생각합니다.

소치틀 곤잘레스의 글에서는 '안락한 계층'과 대다수 미국인들의 고통 사이의 단절을 다룹니다. 저자는 개인적인 재정 불안 경험을 공유하며, 재정 문제는 많은 사람들에게 주요한 스트레스 원인임에도 불구하고 권력을 가진 이들은 이를 종종 간과한다고 강조합니다.

곤잘레스는 부채가 적고 재정적으로 안정된 안락한 계층이 교육, 미디어, 정치 등 사회의 주요 분야를 지배하고 있어, 노동 계급의 현실에 대한 이해가 부족하다고 주장합니다. 이러한 간극은 혼란과 원망의 감정을 유발하며, 도널드 트럼프와 같은 정치 인물의 등장이 노동 계급의 인플레이션과 재정 안정에 대한 우려와 연결된 예로 제시됩니다.

또한, 많은 부유한 사람들이 자신의 특권을 인식하지 못해 계급에 대한 이해가 흐려진다고 지적합니다. 이로 인해 재정적으로 어려운 사람들의 필요를 효과적으로 해결하지 못하는 정책이 만들어집니다. 저자는 안락한 계층의 안정성이 그들이 정치에서 가치 기반의 문제에 집중할 수 있게 해주지만, 많은 노동 계급 사람들은 즉각적인 재정 문제를 우선시한다고 강조합니다.

결국, 곤잘레스는 미국에서 계급 문제에 대한 더 깊은 이해가 필요하다고 촉구합니다. 안락한 계층의 영향력이 대다수의 경험과 공감되지 않는 정책을 형성하고 있기 때문입니다.

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저자는 오랜 시간 동안 영감을 잃고 비디오 게임에만 몰두하던 일상에서 벗어나 사이드 프로젝트를 시작한 경험을 돌아봅니다. 그 과정에서 자신이 창의성을 소홀히 했고, 그로 인해 느끼는 기쁨을 잊었다는 것을 깨닫게 됩니다. 이로 인해 불만족스러운 감정을 느끼게 되었고, 결국 행동을 취하기로 결심하며 새로운 프로젝트를 시작합니다. 창작 과정에서 느끼는 자유와 기쁨을 경험하게 됩니다.

저자는 창작 행위가 어떤 형태이든 개인의 성취에 중요하다고 강조합니다. 독자들에게 자신의 아이디어와 프로젝트를 탐색해보라고 권장하며, 탐색과 창작의 과정 자체가 가치가 있다고 말합니다. 결과물이 없더라도 그 과정이 중요하다는 것입니다. 결국, 우리는 새로운 것을 창조하기 위해 존재하며, 이를 받아들이는 것이 행복과 성취로 이어질 수 있다고 믿습니다.

Result 라이브러리는 Python 3에서 성공적인 결과(Ok)와 오류 결과(Err)를 처리하는 방법을 제공합니다. 이 라이브러리는 Rust의 Result 타입에서 영감을 받았으며, 완전히 유지보수되지 않으므로 사용 시 주의가 필요합니다.

최신 버전을 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요. uv add git+https://github.com/montasaurus/result

이 라이브러리의 주요 기능은 다음과 같습니다. Result 타입은 성공을 나타내는 Ok(value)와 실패를 나타내는 Err(error)를 표현합니다. 타입 별칭인 Result[T, E]는 Ok[T] 또는 Err[E]가 될 수 있는 타입입니다. 사용 예시로는, 성공이나 오류 메시지를 튜플로 반환하는 대신 Result 타입을 반환하는 방식이 있습니다. 예를 들어, 이메일로 사용자를 찾는 함수는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

from result import Ok, Err, Result

def get_user_by_email(email: str) -> Result[User, str]:
    if not user_exists(email):
        return Err('User does not exist')
    # 추가 검사...
    return Ok(user)

결과를 확인하려면 is_ok(result)를 사용하여 성공 여부를 확인하고, is_err(result)로 오류를 체크할 수 있습니다. 값을 직접 접근하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 사용자 결과가 성공적일 경우 특정 작업을 수행하고, 오류가 발생하면 런타임 오류를 발생시킬 수 있습니다.

편리한 메서드로는 unwrap()이 있어 값을 가져오거나 오류를 발생시킬 수 있습니다. unwrap_or(default)는 Err일 경우 기본 값을 제공하며, map() 함수는 Ok 또는 Err 값을 변환하는 데 사용됩니다. 또한, Rust와 유사하게 Result 타입을 반환하는 연산을 연결하는 문법인 Do Notation도 지원합니다.

추가적으로, Result는 불변이며, @as_result와 같은 특정 데코레이터를 사용하여 예외를 자동으로 Err로 변환할 수 있습니다. 이 라이브러리는 실험적인 기능을 포함하고 있으며, Rust의 Result에서 모든 메서드가 구현된 것은 아닙니다.

더 자세한 API 문서는 ./docs/README.md에서 확인할 수 있습니다. 이 라이브러리는 실험적이며 주로 개인 프로젝트를 위한 것이므로, 프로덕션 환경에서 사용할 경우 주의가 필요합니다.

"A Minecraft Movie"의 미완성 버전이 온라인에 유출되어 소셜 미디어와 파일 공유 사이트에서 이미지와 영상이 퍼지고 있다. 유출된 내용은 완전하지 않은 시각 효과를 포함하고 있으며, 이러한 유출은 흔하지만 완전한 작업 인쇄본이 유출되는 것은 드물다. 그럼에도 불구하고 이 영화는 박스 오피스에서 좋은 성적을 거둘 것으로 예상되며, 개봉 첫 주에 1억 3천만 달러 이상의 수익을 올릴 것으로 보인다. 이는 "슈퍼 마리오 브라더스 영화"가 세운 기록과 경쟁할 가능성이 있다. "A Minecraft Movie"는 워너 브라더스와 레전더리 엔터테인먼트가 제작하며, 네 명의 캐릭터가 포털을 통해 입체적인 세계로 들어가는 이야기를 담고 있다. 이 영화의 제작 비용은 1억 5천만 달러이며, 제이슨 모모아와 잭 블랙이 출연한다. 워너 브라더스와 레전더리는 이번 유출에 대해 언급하지 않았다.

온타리오에서 해로운 침입종인 해머헤드 웜(Bipalium adventitium)이 발견되었습니다. 이 벌레는 최대 90cm까지 자랄 수 있으며, T자 모양의 머리와 어두운 빨간 줄무늬로 유명합니다. 이들은 육식성으로, 뛰어난 후각을 이용해 토종 지렁이를 사냥하기 때문에 생태계에 위협이 됩니다.

해머헤드 웜은 테트로도톡신이라는 강력한 신경독소를 포함하고 있어, 반려동물과 인간에게 해로울 수 있습니다. 이 벌레를 섭취하면 심각한 질병이나 심지어 사망에 이를 수 있으며, 만지면 피부 자극을 유발할 수 있습니다.

이 벌레는 봄과 가을에 가장 활발하게 활동하며, 습한 날씨에는 정원이나 공원에서 자주 발견됩니다. 만약 이 벌레를 발견하게 된다면, 안전하게 처치하는 것이 중요합니다. 전문가들은 소금, 식초, 또는 님 오일을 사용하되, 피부에 직접 닿지 않도록 주의할 것을 권장합니다. 벌레를 자르면 재생할 수 있으므로 절대 자르지 말아야 합니다.

이 침입종으로부터 반려동물을 보호하고 주의 깊게 살펴야 합니다.

아구라 힐스에 위치한 월리스 아넨버그 야생동물 교차로가 거의 3년의 건설 끝에 중요한 이정표에 도달했습니다. 현재 교차로에 토양이 추가되고 있으며, 이는 바쁜 101 고속도로를 안전하게 건너는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 이 특별히 제작된 토양은 지역의 토착 토양을 모방하며, 다음 단계인 토착 식물 심기에 매우 중요합니다.

이 프로젝트는 2025년 여름까지 1단계를 완료할 계획이며, 전체 교차로는 2026년 말까지 완공될 예정입니다. 이는 이전의 기상 지연으로 인해 처음 계획보다 1년 늦어진 것입니다. 마지막 단계에서는 교차로를 인근 언덕과 연결하여 야생동물의 이동을 돕고, 유명한 지역 동물인 퓨마 P-22도 포함됩니다.

이 프로젝트의 일환으로 토착 식물의 씨앗을 모으고 지역 식물을 지원하기 위한 묘목장을 만드는 작업이 진행되었습니다. 또한, 건설 과정에서는 적절한 배수와 소음 감소에도 중점을 두었습니다. 프로젝트가 진행됨에 따라 팀은 새로 심은 토착 식물에 위협이 될 수 있는 외래 식물 종을 모니터링할 예정입니다.

전반적으로 이 교차로는 도시 개발로 단절된 야생동물 서식지를 복원하는 데 중요한 진전을 나타냅니다.

이 기사는 미국 내 스타링크 위성 군집의 대역폭과 잠재적인 가입자 수에 대해 공개 데이터를 기반으로 논의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

스타링크의 각 위성은 직경 15마일(약 24.13킬로미터)의 원형 지역을 커버하며, 최적의 서비스를 위해 육각형 배치를 사용하여 총 약 379 제곱킬로미터의 면적을 커버합니다. 미국의 농촌 지역에는 약 5,700만 명이 거주하고 있으며, 각 커버리지 셀은 약 5,339명의 사람들과 2,110 가구를 지원합니다.

각 스타링크 위성은 최적의 조건에서 총 20.22 Gbps의 데이터 전송 속도를 제공할 수 있습니다. 현재 설정에서는 위성에서 사용자 단말기로 최대 2000 MHz의 대역폭을 사용할 수 있습니다. 농촌 지역에서 완전한 서비스 커버리지를 달성하기 위해서는 1,549개의 위성이 필요합니다. 현재 궤도에는 1,400개 이상의 위성이 있지만, 이들이 고르게 분포되어 있지 않아 지역에 따라 서비스 가용성이 달라집니다.

최적의 사용을 위해 하나의 셀은 약 296명의 가입자를 지원할 수 있으며, 수십만 명의 사용자를 지원하기 위해서는 상당한 추가 위성이 필요합니다. 현재 배치된 상태에서 스타링크는 미국 본토에서 약 187,000명의 가입자를 지원할 수 있습니다. 완전히 배치되면 최대 521,000명의 사용자에게 서비스를 제공할 수 있으며, 다른 지역을 고려하면 백만 명에 이를 수 있습니다.

사용자들이 저속 연결에서 조정하는 데 시간이 걸릴 수 있어 트래픽 소비 패턴이 안정화되는 데 시간이 필요할 수 있습니다. 스페이스X의 실제 사용자 데이터는 이러한 추정치를 명확히 하는 데 도움이 될 것입니다.

전반적으로 이 기사는 스타링크가 미국의 농촌 지역에서 서비스를 확장하고 용량을 늘리기 위한 계획과 이를 위해 필요한 도전 과제 및 요건을 강조합니다.

"다크 미러" 이데올로기는 다른 이데올로기, 즉 "라이트 미러"와 도덕적인 측면에서만 반대되는 이데올로기를 의미하며, 세계에 대한 사실적 믿음은 공유합니다. 이들 간의 차이는 제안하는 행동에만 존재합니다. 예를 들어, 최저임금에 대한 논쟁에서 양측은 서로의 숨은 악의적인 동기를 비난할 수 있지만, 그들의 근본적인 차이를 인식하지 못합니다.

다크 미러 이데올로기는 현실에서는 드물지만 정치적 논의에서 자주 나타납니다. 다스 베이더나 사탄과 같은 허구의 인물들이 그 예입니다. 이들은 상대 그룹과 같은 진리를 받아들이지만, 그 믿음에 반하는 행동을 선택합니다.

이 글에서는 마르크스주의와 자본주의, 비건과 육식과 같은 다양한 이데올로기 쌍을 탐구하며, 같은 전제를 받아들이지만 반대되는 행동을 촉진하는 "다크" 변형을 제시합니다. 예를 들어, 다크 마르크스주의자는 자본주의에 내재된 착취를 인정하지만 악한 목적을 위해 이를 지지할 것입니다. 반면, 다크 자본주의자는 자본주의의 이점을 인식하면서도 이를 약화시키려 할 것입니다.

또한, 자유주의와 보수주의와 같은 이데올로기를 비교하며, "다크 자유주의자"는 민주적 가치의 중요성에 동의하지만 이를 저해하려고 할 것이라고 제안합니다. "다크 보수주의자"는 전통적 가치를 지키면서도 사회를 불안정하게 만들려 할 것입니다.

결론적으로, 상대방을 다크 미러 이데올로기를 가진 존재로 낙인찍는 것은 이해와 효과적인 논의를 방해할 수 있습니다. 이데올로기적 상대를 진정으로 이해하고 이기려면, 그들의 실제 믿음을 인식하고 이해해야 하며, 단순히 같은 사실을 공유하지만 악을 선택한다고 가정해서는 안 됩니다.

Coolify는 Heroku, Netlify, Vercel과 같은 서비스의 대안으로 애플리케이션을 자체 호스팅할 수 있게 해주는 오픈 소스 플랫폼입니다. 다양한 기능을 제공하는 이 플랫폼은 여러 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원하여 웹사이트, API 등을 배포할 수 있습니다. 사용자는 자신의 서버나 AWS, DigitalOcean과 같은 인기 있는 서비스 제공업체에 SSH를 통해 배포할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.

Coolify는 단일 서버 또는 여러 서버에 배포할 수 있는 옵션을 지원하며, Docker와 곧 지원될 Kubernetes도 포함됩니다. Docker와 호환되는 모든 서비스를 배포할 수 있으며, 많은 원클릭 옵션이 제공되어 사용이 간편합니다. GitHub, GitLab과 같은 Git 플랫폼과 연결하여 손쉽게 배포할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. SSL 인증서의 설정과 갱신을 자동으로 처리해 주며, 사용자는 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있습니다.

데이터는 S3 호환 솔루션에 자동으로 백업되어 쉽게 복원할 수 있습니다. Coolify의 API를 사용하면 CI/CD 도구와 통합하여 배포를 자동화할 수 있습니다. 실시간 터미널을 통해 브라우저에서 직접 서버를 관리할 수 있으며, 팀원과 프로젝트를 공유하고 권한을 관리할 수 있는 협업 기능도 제공합니다. 변경 사항을 신속하게 검토할 수 있도록 풀 리퀘스트 배포 기능이 있으며, 서버 작업을 자동화하여 개발에 집중할 수 있게 도와줍니다. 서버 성능을 모니터링하고 Discord, 이메일 등의 채널을 통해 알림을 받을 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

현재 1,800명 이상의 고객이 클라우드 버전을 사용하고 있으며, Coolify는 개발자들에게 강력한 기능을 제공하면서 자체 호스팅을 간소화하도록 설계되었습니다.

요약이 없습니다.

Git 프로젝트는 버전 관리 시스템에 대한 정보를 제공합니다. Git 저장소는 공개 상태이며, 26,100개의 포크와 54,200개의 별표를 보유하고 있습니다. 이 저장소는 코드 관리, 풀 요청, 작업, 보안, 통찰력 등 다양한 기능을 포함하고 있습니다.

Git 프로젝트의 첫 번째 커밋은 2005년 4월 7일 리누스 토발즈에 의해 이루어졌습니다. 이 커밋은 "지옥의 정보 관리자 'git'의 초기 수정"으로 언급됩니다.

초기 코드는 컴파일을 위한 설정을 포함하고 있으며, 컴파일러 플래그와 프로그램 이름 등을 명시합니다. 이는 프로그램을 빌드하고 설치하는 방법을 설명합니다.

전반적으로 이 내용은 소프트웨어 개발에서 Git의 중요성과 초기 생성, 그리고 설정에 대한 기술적인 세부 사항을 강조합니다.

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크리스토프 스파이델은 "로고의 제왕"으로 알려진 54세의 로고 디자이너로, 엑서터의 한 협동조합에서 파트타임으로 일하고 있다. 그는 팝스타 리한나와 여러 헤비 메탈 밴드를 포함한 유명 고객들을 위해 로고를 제작해왔다. 성공에도 불구하고, 예술 산업의 치열한 경쟁 때문에 생계를 유지하기 위해 여전히 협동조합에서 일하고 있다.

크리스토프는 어린 시절부터 예술에 대한 열정을 가지고 있었고, 1990년대에는 헤비 메탈 씬에서 그의 로고로 유명해졌다. 그의 가장 유명한 작품 중 하나는 MTV VMA 시상식에서 선보인 리한나의 로고이다. 그는 손으로 그린 로고를 선호하는데, 이는 저렴한 디지털 디자이너들이 만든 것보다 더 독특하다고 믿기 때문이다.

최근 크리스토프는 이탈리아에서 2025년 올해의 아티스트 상을 포함한 여러 상을 받았으며, 칠레와 엑서터에서 열릴 예정인 여러 전시회에 참여하고 있다. 그는 자신의 작업에 관한 책도 집필했으며, 지역 예술 행사에 참여하여 지역 사회와의 연결을 유지하고 있다.

이 글에서는 자바스크립트에 의존하는 웹사이트 요소를 관리하는 방법, 특히 자바스크립트가 활성화되어 있는지에 따라 이러한 요소를 숨기거나 표시하는 방법에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 자바스크립트가 있든 없든 잘 작동하는 게시물 공유 버튼을 만들고자 합니다. 이를 위해 <noscript> 태그를 활용할 수 있습니다. 이 태그는 자바스크립트가 비활성화된 경우에만 내용을 표시할 수 있어, 인터랙티브 버튼 대신 일반 링크와 같은 대체 콘텐츠를 보여주는 데 유용합니다.

저자는 처음에 자바스크립트를 사용하여 자바스크립트가 활성화된 경우 HTML 요소에 클래스를 추가하는 방법을 고려했지만, 이 방법은 각 경우에 대해 여러 CSS 규칙이 필요해 번거롭게 느껴졌습니다. 또 다른 방법으로는 <noscript> 내에 <style> 태그를 사용하여 자바스크립트가 비활성화된 경우 특정 요소를 숨기는 방법이 있습니다. 이 방법은 더 명확하지만, 기능이 추가될수록 관리가 복잡해질 수 있습니다.

저자는 d-js-required라는 단일 클래스를 만들어 자바스크립트가 필요한 요소를 표시하는 더 효율적인 해결책을 제안합니다. 이렇게 하면 모든 해당 요소를 숨기기 위해 단 하나의 CSS 규칙만 필요하므로 유지 관리가 간편해집니다.

전반적으로 저자는 웹 디자인에서 점진적 향상을 위한 창의적인 해결책을 찾는 것을 권장하며, 자바스크립트의 유무에 관계없이 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

NNCP(네트워크 노드 통신 프로토콜)는 시스템 간에 파일을 안전하게 전송하고 명령을 실행할 수 있는 도구입니다. 이 프로토콜은 시스템이 동시에 온라인 상태일 필요 없이 작동합니다. USB 드라이브, 테이프, 라디오, 클라우드 서비스 등 다양한 장치를 통해 데이터를 전송할 수 있어 유연하고 강력합니다. 특히 인터넷 접근이 제한적이거나 없는 장치에 적합합니다.

NNCP의 주요 기능으로는 공개 키를 사용한 암호화 및 인증된 통신, 모든 패킷에 대한 종단 간 암호화와 무결성 검사, 각 노드에서 클라이언트와 서버 역할을 모두 지원하여 푸시 및 폴링 상호작용이 가능하다는 점이 있습니다. 또한, 데이터 멀티캐스트 기능도 제공합니다.

NNCP는 이메일, 웹 다운로드, 안전한 통신을 위한 임시 네트워크 생성 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 전통적인 인터넷 연결이 불가능하거나 신뢰할 수 없는 상황에서 특히 유용합니다.

NNCP에 대한 더 많은 정보와 자료는 NNCP 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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강화 학습(RL)은 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이 연구는 LLM이 결정을 내리는 방식을 개선하기 위해 보상 신호를 정교화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 보상 신호는 단순한 질문을 넘어 효과적인 학습을 위해 필수적입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 보상 모델링(RM)을 개선하여 일반적인 질문에 대해 다양한 작업에 적용할 수 있도록 확장성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 둘째, 생성적 보상 모델링(GRM)은 다양한 유형의 입력을 처리할 수 있는 유연한 접근 방식을 채택하여 추론 시 확장성을 향상시킵니다. 셋째, 자기 원칙 비판 조정(SPCT)이라는 새로운 방법은 온라인 RL을 통해 일관되고 정확한 보상을 생성하여 GRM을 개선합니다. 넷째, 이 접근 방식에서 개발된 모델들은 품질과 확장성이 향상되어 기존 방법들보다 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 다섯째, 병렬 샘플링과 메타 RM 기술은 더 나은 성능을 위해 계산 자원을 효과적으로 활용하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 개발된 모델들은 공개적으로 제공될 예정입니다.

전반적으로 이 연구는 LLM을 위한 RL 기술의 발전 가능성을 보여주지만, 특정 작업에 대한 몇 가지 도전 과제가 여전히 남아 있습니다.