매년 약 400만 개의 파르미지아노 레지아노 치즈가 생산되며, 이 치즈의 품질을 보장하는 작은 팀인 배티토리(battitori)가 있습니다. 이 팀은 24명의 전문가로 구성되어 있으며, 금속 망치를 사용해 최소 12개월 이상 숙성된 치즈 바퀴를 두드려 품질을 검사합니다. 이들은 두드리는 소리만으로도 치즈의 결함을 감지할 수 있으며, 이 과정은 몇 초밖에 걸리지 않습니다.

저자는 두 명의 배티토리인 알레산드로 스토키와 그의 멘토 레나토 지우디치와 함께 시간을 보냈습니다. 2014년에 훈련을 시작한 스토키는 경험이 풍부한 배티토리들을 관찰하며 기술을 익히고 점차적으로 연습해 나갔습니다. 치즈 바퀴를 두드리는 과정은 바퀴의 각 면을 쳐서 균일한 소리가 나는지를 듣는 것으로, 결함이 없는 치즈를 확인하는 방법입니다.

파르미지아노 레지아노 치즈 바퀴는 품질에 따라 세 가지로 분류됩니다. 첫째, 완벽한 바퀴는 공식 마크를 받으며 최고 품질로 인정받습니다. 둘째, 경미한 결함이 있는 바퀴는 평행선으로 표시되며, 젊은 시기에 소비하는 것이 가장 좋습니다. 셋째, 심각한 결함이 있는 바퀴는 마크가 제거되고 일반 치즈로 판매됩니다.

스토키는 경미한 결함이 치즈의 장인 정신의 일부라고 강조하며, 이는 원유와 자연 재료로 작업할 때의 변동성을 반영한다고 설명합니다. 그는 약 10%의 바퀴에서 경미한 결함이 발견되며, 심각한 결함이 있는 바퀴는 1.5%에 불과하다고 덧붙였습니다.

배티토리가 되기 위해서는 열정과 존중, 지속적인 학습에 대한 헌신이 필요합니다. 경험이 많은 전문가들도 계속해서 기술을 발전시켜 나가고 있습니다.

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저자 수삼 팔은 자신의 데비안 서버에서 해커 뉴스(HN) 커뮤니티 회원들이 연결할 수 있는 재미있는 프로젝트를 만들었습니다. 24시간 동안 누군가 그의 서버에 연결할 때마다 간단한 "ok" 메시지를 보내고 연결을 끊은 후 네 번의 비프음을 울렸습니다.

이 실험은 독특한 경고 시스템에 대한 논의에서 시작되었으며, 빠르게 인기를 얻어 하루 만에 4,700회 이상의 연결과 19,000회의 비프음이 발생했습니다. 팔은 이 경험을 즐기며 컴퓨터가 문제 해결뿐만 아니라 재미와 탐험의 영역이 될 수 있음을 강조했습니다. 이 프로젝트는 기술에서의 커뮤니티 참여와 창의성의 기쁨을 잘 보여주었습니다.

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영화 "붉은 10월을 찾아서" (1990)에서는 잠수함의 미니어처 모델을 사용하여 시각 효과를 제작했습니다. 이 작업은 스콧 스콰이어스와 패트릭 스위니가 감독했습니다. 처음에는 보스 필름에서 효과가 개발되었지만, 테스트 촬영에 대한 의견 차이로 인해 이후 산업광학마법(ILM)으로 이전되었습니다.

ILM은 제한된 시간 안에 약 50개의 효과 장면을 효율적으로 제작하기 위해 모션 컨트롤 기법을 사용했습니다. 모델을 연기가 가득한 환경에서 촬영하여 수중 조건을 시뮬레이션했습니다. 사용된 모델은 다양한 크기의 잠수함과 어뢰를 포함하며, 가장 큰 모델은 길이가 21피트에 달했습니다.

특별한 장비를 통해 모델의 움직임을 사실감 있게 표현했으며, 조명 기법을 통해 수중의 환상을 더욱 강화했습니다. 깊이를 표현하기 위해 연기를 생성했고, 각 장면마다 세심한 안무가 필요했습니다. 이로 인해 하루에 약 한 장면의 제작 속도를 기록했습니다.

어뢰의 흔적과 같은 일부 광학 효과는 다른 효과들보다 덜 설득력 있었습니다. 그러나 영화의 미니어처들은 효과적으로 신뢰할 수 있는 수중 세계를 창조하며, 모델 선박 시각 효과에 담긴 예술성을 잘 보여주었습니다.

저자 수삼 팔은 파이썬 프로그래밍에 대한 유머러스한 시각을 공유하며, 파이썬의 기본 철학인 '명확한 방법이 하나 있어야 한다'는 점을 강조합니다. 그는 숫자 1을 파이썬에서 비전통적인 방법으로 작성하는 예를 들어 이를 설명합니다. 예를 들어, 동등성 검사를 사용하는 방식이 있습니다.

팔은 복잡한 코드를 작성하는 것이 가능하다고 언급하며, 점과 동등성 검사로 이루어진 긴 문자열 같은 코드가 그 예입니다. 그러나 파이썬은 실제로 명확성과 실용성에 중점을 두고 있다고 강조합니다. 그는 코드가 읽기 쉽고 유지보수가 용이해야 하며, 생산 환경에서는 지나치게 복잡한 스타일을 피할 것을 권장합니다.

마지막으로, 그는 프로그래머들에게 명확한 코드를 작성하고 문제 해결을 위한 로깅을 포함할 것을 조언하며, 독자들에게 즐거운 코딩을 기원합니다.

저자는 자신의 컴퓨터에서 실행되는 웹 애플리케이션에 대해 사용자 정의 도메인 이름을 설정하는 방법을 알아냈습니다. 이제 "localhost:4333" 대신 "appname.localhost"를 사용할 수 있게 되었습니다.

이 과정은 다음과 같이 작동합니다. 각 애플리케이션은 고유한 포트에서 별도의 서비스로 실행됩니다. /etc/hosts 파일이 업데이트되어 이러한 도메인이 로컬 서버(127.0.0.1)와 연결됩니다. Caddy라는 서버가 설정되어 로컬 서버에서 올바른 애플리케이션 포트로 트래픽을 전송합니다.

예를 들어, 애플리케이션이 5050 포트에서 실행된다면, 저자는 /etc/hosts에 항목을 추가하고 Caddy 구성 파일에 해당 섹션을 추가합니다.

이 설정은 기능적으로 작동하지만, 저자는 여러 파일을 수정하는 대신 한 명령어로 애플리케이션을 설치하거나 제거할 수 있는 더 간단한 방법을 만들기를 희망하고 있습니다. 업데이트에서는 Cristóbal이라는 사용자가 dnsmasq를 사용하여 이 과정을 개선할 수 있는 제안을 했다는 내용이 언급되었습니다.

Smartfunc는 문서 문자열을 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 함수로 변환하는 데 도움을 주는 라이브러리입니다. pip install smartfunc 명령어로 설치할 수 있습니다.

이 라이브러리의 주요 기능은 입력 텍스트를 기반으로 요약이나 설명과 같은 출력을 생성하는 함수를 만들 수 있다는 점입니다. 예를 들어, @backend("gpt-4")라는 데코레이터를 사용하여 텍스트를 처리하고 요약을 반환하는 함수를 정의할 수 있습니다. Smartfunc는 Simon Willison의 llm 라이브러리를 사용하여 함수의 문서 문자열을 템플릿으로 변환하고 지정된 LLM 백엔드와 함께 실행합니다.

llm 라이브러리는 잘 유지 관리되고 있으며, 다양한 LLM 제공자를 지원하는 큰 커뮤니티가 있습니다. 또한 비동기 처리와 Pydantic 모델을 사용한 스키마 지원도 가능합니다.

추가 기능으로는 Pydantic을 사용하여 구조화된 출력을 위한 모델을 정의할 수 있는 스키마 기능이 있습니다. 이를 통해 함수가 반환하는 결과를 더 체계적으로 정리할 수 있습니다. 내부 함수에서 문자열을 반환하여 프롬프트에 사용자 정의 로직을 추가할 수 있어 유연성이 높아집니다. 이 라이브러리는 여러 요청을 처리할 때 성능을 향상시키기 위해 비동기 함수를 지원합니다. 디버그 모드를 활성화하면 프롬프트와 응답을 확인할 수 있어 문제 해결에 유용합니다.

Smartfunc는 간단하고 사용하기 쉬운 설계를 가지고 있어 LLM을 활용한 빠른 프로토타입 제작에 적합합니다. 필수 기능에 집중하여 각 백엔드에 대한 깊은 지식 없이도 효과적으로 작업할 수 있도록 돕습니다.

TVMC(시간 변화 메쉬 압축) 프로젝트는 시간이 지남에 따라 변화하는 3D 메쉬 데이터를 압축하기 위해 설계되었습니다. 이 프로젝트는 볼륨 추적 참조 메쉬라는 방법을 사용합니다. 프로젝트의 저자에는 Guodong Chen, Filip Hácha, Libor Váša, Mallesham Dasari가 포함되며, 이들의 연구 결과는 2025년 ACM 멀티미디어 시스템 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.

시스템 요구 사항으로는 Windows 11 또는 Ubuntu 20.04 운영 체제가 필요하며, Python 버전은 3.8입니다. 필요한 라이브러리로는 numpy, open3d, scikit-learn, scipy, trimesh가 있습니다.

설치는 GitHub에서 git clone https://github.com/SINRG-Lab/TVMC.git 명령어를 사용하여 프로젝트를 복제할 수 있습니다. Docker 사용자는 특정 명령어를 따라 Docker 이미지를 빌드하고 실행해야 합니다.

로컬 사용을 위한 설정으로는 .NET 7.0과 Python 환경 설정을 위한 Anaconda를 설치해야 합니다. 이후 ARAP(As-Rigid-As-Possible) 볼륨 추적을 구축하고 메쉬 변환을 생성하는 단계를 따라야 합니다.

파이프라인 단계는 다음과 같습니다. 첫째, ARAP 볼륨 추적을 사용하여 볼륨 중심 좌표와 변환을 저장합니다. 둘째, 다차원 스케일링(MDS)을 사용하여 참조 중심을 생성합니다. 셋째, 변환에 따라 참조 메쉬를 변형합니다. 넷째, 변위 필드를 계산하고 압축을 위해 준비합니다. 마지막으로, Draco를 활용하여 메쉬와 변위 압축을 수행합니다.

평가 단계에서는 압축 방법의 성능을 평가하기 위해 평가 스크립트를 실행합니다. 수집된 결과를 바탕으로 데이터를 시각화하기 위한 도표를 생성합니다.

이러한 단계를 따르면 사용자는 시간 변화 메쉬 압축 기술의 결과를 쉽게 재현할 수 있습니다.

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수면은 전반적인 건강에 매우 중요하지만, 그 목적에 대해서는 아직 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 연구자들은 수면의 생물학적 기능을 조사해왔으며, 수면이 단순히 뇌의 휴식 역할을 넘어서 여러 가지 기능을 한다는 사실을 밝혀냈습니다. 연구에 따르면 수면은 유전자, 대사, 호르몬 조절에 도움을 줍니다.

신경과학자인 드라가나 로굴야의 연구에 따르면, 파리와 쥐에서 수면 부족이 약 90%에 이를 경우 10일 이내에 사망하게 됩니다. 이는 수면이 인간뿐만 아니라 다양한 생명체의 생존에 필수적임을 시사합니다. 옵토제네틱스와 집중 초음파와 같은 도구들은 수면의 기능에 대한 이해를 발전시키는 데 기여하고 있습니다.

수면의 주요 역할 중 하나는 뇌의 안정성을 유지하는 것입니다. 수면은 뇌가 "리셋"되도록 도와주며, 일상적인 작업과 학습을 관리하는 데 도움을 줍니다. 수면 중에는 특정 뇌 영역이 조용해져 다음 날을 준비하고, 뇌 세포 간의 연결 균형이 회복됩니다.

놀랍게도 수면의 영향은 뇌를 넘어섭니다. 연구에 따르면 수면 부족은 장에 해로운 변화를 초래할 수 있으며, 수면이 부족할 때 독성 물질이 축적됩니다. 또한 수면은 호르몬 균형에도 영향을 미쳐 심혈관 질환이나 특정 암과 같은 질병의 위험에 영향을 줄 수 있습니다.

중요한 발견에도 불구하고, 수면이 왜 필수적인지는 여전히 명확하지 않습니다. 현재 진행 중인 연구들은 수면의 복잡성과 건강에 미치는 영향을 계속해서 탐구하고 있습니다.

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2024년 9월, Emacs 창 관리를 위한 transpose-frame.el이라는 패키지가 발견되었습니다. 기여에 대한 더 나은 관행을 배우고 난 후, 저자는 이 패키지를 Emacs의 핵심에 통합해 달라고 요청했습니다. 그러나 이 패키지는 간단한 수정으로 해결할 수 없는 근본적인 문제들이 있어 완전한 재작성이 필요했습니다.

저자는 이 패키지를 재작성하는 도전에 나섰고, Emacs의 창 코드 유지 관리자인 개발자와 광범위하게 협력했습니다. 4개월의 노력 끝에 Emacs 31이 출시되었고, transpose-frame.el의 모든 기능과 추가 기능이 포함되었습니다. 새로운 명령어는 window-x.el이라는 파일에서 확인할 수 있습니다.

Emacs 31에서 사용할 수 있는 주요 창 관리 명령어는 다음과 같습니다. 첫째, M-x transpose-window-layout 명령어는 창 레이아웃을 대각선으로 반영합니다. 둘째, 레이아웃을 회전하는 명령어로는 M-x rotate-window-layout-clockwise가 시계 방향으로 회전시키고, M-x rotate-window-layout-anticlockwise가 반시계 방향으로 회전시킵니다. 셋째, 레이아웃을 뒤집는 명령어로는 M-x flip-window-layout-horizontally가 수평으로 뒤집고, M-x flip-window-layout-vertically가 수직으로 뒤집습니다. 마지막으로, 창 배열을 회전하는 M-x rotate-windows와 이전 배열로 돌아가는 M-x rotate-windows-back 명령어도 있습니다.

사용자들은 이러한 명령어를 시도해 보기를 권장하며, 이 명령어들은 어떤 창 레이아웃에서도 잘 작동합니다.

이 기사는 1982년 영국에서 출시된 가정용 컴퓨터인 주피터 에이스에 대해 다루고 있습니다. 주피터 에이스는 당시 많은 컴퓨터와 달리 일반적으로 사용되던 BASIC 대신 포스(Forth) 프로그래밍 언어를 사용했습니다. 포스는 기술적으로 진보된 언어로, 효율적인 프로그래밍과 빠른 실행이 가능했지만, BASIC보다 덜 알려져 있고 배우기 어려웠습니다.

BASIC은 상호작용이 가능하고 간결하며 많은 사용자에게 친숙했기 때문에 인기가 있었습니다. 이러한 특성 덕분에 전통적인 운영 체제가 부족한 가정용 컴퓨터에 적합했습니다. 그러나 주피터 에이스는 제한된 RAM과 기본적인 그래픽 등 구식 하드웨어 때문에 상업적으로 실패했습니다. ZX 스펙트럼과 같은 경쟁 모델들이 더 나은 기능을 제공했기 때문에 대부분의 사용자들은 이러한 옵션을 선호했습니다.

결론적으로, 포스 언어가 주피터 에이스를 독특하게 만들었지만, 하드웨어의 한계가 성공하지 못한 주된 이유였습니다. 이 기사는 포스를 배우고자 하는 사람들은 에뮬레이터를 사용해 주피터 에이스를 탐험할 수 있다고 제안합니다.

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Pledge는 Swift를 위한 경량의 스레드 안전한 반응형 프로그래밍 프레임워크로, 애플리케이션에서 상태 관리와 이벤트 처리를 간소화합니다. 복잡한 개념 없이도 개발자들이 자주 겪는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

Pledge의 주요 기능 중 하나는 관찰 가능한 값입니다. 이는 값이 변경될 때 구독자에게 알림을 보내는 기능을 제공합니다. 또한, 여러 스레드에서 안전하게 작동할 수 있도록 설계되어 있습니다. 사용자 정의 알림 기능도 지원하며, 우선순위 기반 알림, 사용자 정의 전달 큐, 배치 업데이트 및 속도 제한(스로틀링과 디바운싱) 기능을 포함합니다. 데이터 변환을 위한 함수형 연산자도 제공하며, 전역 상태 관리를 통해 공유 관찰 가능한 값을 중앙에서 관리할 수 있습니다.

Pledge를 설치하려면 Swift Package Manager의 의존성에 추가하면 됩니다. 다음과 같은 코드를 사용하면 됩니다.

dependencies: [ .package(url: "https://github.com/gokulnair2001/Pledge.git", from: "1.0.0") ]

Pledge의 핵심 구성 요소는 PLObservable과 PLGlobalStore입니다. PLObservable은 관찰 가능한 값을 나타내며, 예를 들어 관찰 가능한 값을 생성하고 변경 사항에 구독할 수 있습니다. PLGlobalStore는 관찰 가능한 값을 관리하는 중앙 저장소로, 애플리케이션 전반에서 공유 관찰 가능한 값에 접근하거나 생성할 수 있습니다.

관찰 가능한 값은 값을 보유하고 있으며, 변경이 발생할 때 구독자에게 알림을 보냅니다. 구독자는 업데이트를 받는 방법과 시점을 지정할 수 있으며, 알림을 최소화하기 위해 배치 업데이트를 지원합니다.

사용 예로는 폼 유효성 검사, 네트워크 상태 관리, 스로틀링된 검색 등이 있습니다. 폼 유효성 검사는 사용자의 입력에 따라 폼이 유효한지 판단하기 위해 관찰 가능한 값을 결합할 수 있습니다. 네트워크 상태 관리는 요청의 다양한 상태(대기, 로딩, 성공, 오류)를 관리하는 데 사용됩니다. 스로틀링된 검색은 과도한 API 호출을 피하기 위해 검색 쿼리의 빈도를 제한합니다.

Pledge는 Swift 애플리케이션에서 반응형 프로그래밍을 보다 간단하고 효율적으로 접근할 수 있도록 하여 개발자들이 상태와 이벤트를 효과적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 이 프레임워크는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.

이 글은 바젤(Bazel)이라는 인기 있는 빌드 시스템의 10주년을 맞아 그 미래에 대해 다루고 있습니다. 저자는 바젤을 위한 원격 실행 시스템인 빌드반(Buildbarn) 관련 컨퍼런스에서 얻은 통찰을 공유하며, 대규모 빌드의 성능을 개선하기 위한 새로운 프로젝트인 보난자(Bonanza)를 소개합니다.

바젤은 대규모와 소규모 빌드 모두에서 확장성 문제를 겪고 있습니다. 자원 소모가 크고, 성능 저하를 초래할 수 있는 취약한 메모리 캐시를 가지고 있습니다. 현재 바젤 빌드는 특히 지속적 통합(CI) 환경에서 재분석이 필요해 느릴 수 있습니다.

보난자는 클라우드에서 완전히 빌드를 실행하도록 설계되어, 프로세스를 단순화하고 로컬 실행의 불일치를 없애줍니다. 이 시스템은 원격으로 빌드 분석을 수행하고, 분산 캐시에 의존하여 모든 빌드를 증분 방식으로 처리하며, 초기 빌드 문제를 해결합니다. 보난자는 빌드 로직을 정의하는 언어인 스타를락(Starlark)으로 작성된 규칙만 지원하며, 기존 바젤 생태계와의 호환성을 유지하는 것을 목표로 합니다.

저자는 대규모 확장 가능한 클라우드 빌드를 위한 시스템(보난자와 같은)과 소규모 효율적인 로컬 빌드를 위한 시스템이 필요하다고 제안합니다. 두 시스템이 동일한 프로토콜을 공유하여 다양한 사용 사례에서 유연성과 사용성을 보장하는 것이 목표입니다.

저자는 빌드 시스템 디자인의 지속적인 발전을 통해 소프트웨어 개발의 다양한 요구를 충족하는 차세대 시스템을 개발할 수 있다고 믿고 있습니다. 보난자는 바젤의 진화에 있어 유망한 방향을 제시하며, 현재의 한계를 극복하고 대규모 프로젝트의 빌드 프로세스를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

연구자들은 미토콘드리아가 단순히 정적인 세포 소기관이 아니라 세포 간에 이동할 수 있다는 사실을 발견하고 있습니다. 이 과정을 미토콘드리아 전이라고 하며, 다양한 생물에서 관찰되었습니다. 이는 건강에 중요한 의미를 가질 수 있으며, 특히 암 치료나 뇌졸중과 같은 질병 회복에 도움이 될 수 있습니다.

미토콘드리아는 긴급 상황에서 이웃 세포를 돕기 위해 이동할 수 있으며, 이는 조직 복구나 면역 반응에 기여할 가능성이 있습니다. 그러나 그들이 이동하는 정확한 이유는 아직 명확하지 않습니다. 연구에 따르면, 이 전이는 세포들이 위기 상황에서 서로를 지원하는 방법일 수 있지만, 인간에게서도 이러한 현상이 발생하는지는 아직 확인되지 않았습니다.

미토콘드리아는 에너지 생산 외에도 세포 간의 소통과 면역 반응에 영향을 미치는 다양한 역할을 합니다. 또한 건강한 조직을 유지하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 미토콘드리아는 뇌졸중 후 신경 회복을 지원하고 상처 치유에도 기여하는 것으로 나타났습니다.

이러한 발견에 대한 기대감이 크지만, 미토콘드리아 전이의 메커니즘, 다양한 질병에서의 역할, 그리고 치료적 활용 가능성에 대한 많은 질문이 남아 있습니다. 전반적으로 이 연구 분야는 아직 발전 중이며, 과학자들은 미토콘드리아가 인간 건강에 미치는 영향에 대해 더 많은 것을 배우고 싶어합니다.

새로운 연구에 따르면, 토성의 위성 타이탄이 생명체를 지탱할 가능성이 있지만, 그 양은 매우 적을 것으로 보입니다. 타이탄은 액체 메탄으로 이루어진 강과 호수로 덮여 있으며, 두꺼운 대기를 가지고 있어 과학자들은 그곳에 생명체가 존재할 수 있을지 궁금해하고 있습니다. 연구자들은 타이탄의 약 300마일 깊이의 지하 바다에 주목했으며, 이곳에는 유기 물질이 포함되어 있습니다.

애리조나 대학교의 안토닌 아프홀더와 하버드 대학교의 피터 히긴스가 이끄는 연구팀은 타이탄에 많은 유기 화합물이 존재하지만, 그 중 생명체의 먹이로 적합한 것은 많지 않다는 사실을 발견했습니다. 그들은 미생물이 존재할 경우의 대사 과정으로 발효를 고려하는 '기본으로 돌아가기' 접근 방식을 사용했습니다.

연구 결과, 간단한 아미노산인 글리신이 존재하지만, 타이탄의 유기 물질 중 미생물이 소비할 수 있는 것은 극히 일부에 불과하다는 것이 밝혀졌습니다. 연구자들은 타이탄이 총 몇 킬로그램에 불과한 미생물 군집만을 지탱할 수 있을 것이라고 결론지었습니다. 이는 타이탄에서 생명체를 발견하는 것이 매우 어려울 수 있음을 의미합니다. 2028년에 예정된 NASA의 드래곤플라이 미션과 같은 미래의 탐사 임무가 타이탄의 생명체 가능성을 더 조사하는 데 도움이 될 수 있을 것입니다.

뉴스레터 "코스모그래피아"는 1860년부터 1900년 사이에 여러 사진작가들, 특히 펠리체 베아토와 라이몬 폰 스틸프리드 남작이 촬영한 일본의 19세기 사진들을 모은 컬렉션을 소개합니다. 이 흑백 사진들은 손으로 색칠되어 있으며, 메이지 유신 직전의 일본 풍경을 보여줍니다. 이 컬렉션은 헨리와 낸시 로신이 편집하였으며, 그 시기 이후 일본이 얼마나 변화했는지를 강조합니다. 글쓴이는 이 사진 속 인물들이 더 이상 존재하지 않으며, 만약 그들이 오늘날 돌아온다면 현대 일본을 알아보지 못할 수도 있다고 반추합니다. 이 글은 독자들에게 이러한 역사적인 이미지를 탐험하고 그 시대의 예술을 감상할 것을 권장합니다.

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앤트로픽 교육 보고서는 대학생들이 학업에서 클로드와 같은 AI 도구를 점점 더 많이 사용하고 있다는 사실을 보여줍니다. 백만 건의 익명 학생 대화 분석에서 도출된 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, STEM 전공 학생들, 특히 컴퓨터 과학 전공자가 AI의 주요 사용자로, 이들의 대화가 전공 비율에 비해 상당한 부분을 차지하고 있습니다.

둘째, 학생들은 AI와 네 가지 주요 방식으로 상호작용합니다. 이는 직접 문제 해결, 직접 결과 생성, 협력적 문제 해결, 협력적 결과 생성으로 나눌 수 있습니다. 대부분의 상호작용은 교육 콘텐츠를 생성하고 분석하는 데 집중되고 있습니다.

셋째, 학생들은 종종 정보 생성이나 분석과 같은 고차원 인지 작업을 AI에 맡깁니다. 이는 학생들이 비판적 사고 작업에 대해 AI에 지나치게 의존할 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

넷째, 학문 분야에 따라 AI 사용 수준이 다르게 나타납니다. 컴퓨터 과학 전공 학생들이 비즈니스, 건강, 인문학 전공 학생들보다 AI를 더 많이 사용하는데, 이는 기술 분야에서 AI에 대한 친숙함이 더 크기 때문일 수 있습니다.

다섯째, AI가 학습을 향상시킬 수 있지만, 학문적 진실성 문제와 학생들이 필수 기술 개발을 소홀히 할 가능성 등 여러 위험도 동반합니다.

마지막으로, 이러한 발견은 교육자들이 AI가 통합된 교육 환경에서 교수 방법과 평가 전략을 조정할 필요성을 강조합니다. 전반적으로 이 보고서는 교육에서 AI 사용을 이해하고 안내하는 것이 의미 있는 학습과 기술 개발을 지원하는 데 중요하다는 점을 강조합니다.

이 글에서는 노트북 스피커의 음질 개선에 대해 다루고 있으며, 특히 GPD Pocket 4와 유사한 기기에 초점을 맞추고 있습니다. 현대 스피커는 음질 향상을 위해 디지털 신호 처리(DSP)에 크게 의존합니다. 이는 저음 강화, 전력 피크를 제한하는 리미터, 볼륨에 따라 조정되는 이퀄라이제이션과 같은 기술을 포함합니다.

아사히 리눅스 프로젝트는 리눅스를 실행하는 맥북의 오디오 최적화 작업을 진행했습니다. 이들은 Room EQ Wizard라는 도구를 사용해 내장 스피커의 음질을 측정했으며, 저음 응답이 경사진 문제와 약 4kHz에서 발생하는 피크로 인해 거친 소리가 나는 문제를 발견했습니다.

이 문제를 해결하기 위해, 그들은 음향 응답을 조정하기 위한 필터 곡선을 만들고 이를 컨볼루션 DSP 필터에 적용하여 더 나은 오디오 출력을 얻었습니다. 이 과정에는 맥북 프로의 사운드 구성을 간단한 스테레오 설정에 맞게 조정하는 작업도 포함되었습니다. 관련 자료와 소프트웨어에 대한 링크도 제공됩니다.

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2025년 4월 9일, 구글 클라우드는 AI 인프라에서 새로운 발전을 발표했습니다. 특히 AI 하이퍼컴퓨터는 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 AI 작업을 효율적으로 지원합니다. 이 AI 하이퍼컴퓨터는 구글의 10년 이상의 AI 전문성을 바탕으로 구축되어, AI 모델의 훈련과 서비스 같은 작업에 유연성과 성능을 제공합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 새로운 7세대 TPU인 아이언우드는 추론을 위해 설계되었으며, 이전 세대에 비해 훨씬 높은 계산 용량과 효율성을 제공합니다. 두 가지 구성으로 제공되어 막대한 컴퓨팅 파워를 발휘할 수 있습니다. 둘째, 구글 클라우드는 AI 작업의 성능을 향상시키기 위해 고급 NVIDIA GPU를 탑재한 A4 및 A4X 가상 머신을 제공합니다. 셋째, 새로운 400G 클라우드 인터커넥트 기술은 저지연 AI 작업을 위한 대역폭을 증가시킵니다.

넷째, 하이퍼디스크 엑사풀과 래피드 스토리지와 같은 혁신적인 저장 솔루션은 AI 애플리케이션을 위한 고성능 데이터 저장 옵션을 제공합니다. 다섯째, 구글은 클라우드에서 훈련과 추론 과정을 최적화하는 패스웨이를 도입하여 확장성과 효율성을 높였습니다. 여섯째, 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)의 새로운 기능은 AI 추론을 간소화하여 응답 시간을 개선하고 비용을 절감합니다. 마지막으로, 동적 작업 스케줄러(DWS)는 가속기 접근을 확대하여 자원 활용을 더욱 효율적으로 만듭니다.

이러한 혁신은 AI 작업의 지능과 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있으며, 구글 클라우드를 AI 인프라의 경쟁력 있는 선택으로 만들어 줍니다.

"아스트로 아일랜드"라는 웹 컴포넌트는 웹 컴포넌트의 수명을 관리하기 위해 설계된 맞춤형 HTML 요소입니다. 이 요소는 이벤트를 감지하고 컴포넌트의 생명주기를 관리하며, 연결 및 연결 해제와 같은 콜백을 처리합니다. 또한, 속성과 템플릿을 동적으로 처리할 수 있으며 성능 최적화가 되어 있습니다.

"파이어베이스 스튜디오"는 웹, 모바일 앱 및 백엔드 개발 과정을 가속화하는 AI 도구를 활용한 개발 플랫폼입니다. 사용자는 기존 프로젝트를 쉽게 가져와 신속하게 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 코딩, 디버깅 및 테스트에 대한 AI 지원을 제공합니다. 현재 파이어베이스 스튜디오는 미리보기 상태이며 제한된 수의 작업 공간에 대해 무료로 사용할 수 있습니다.

이 두 도구는 웹 개발을 보다 쉽고 빠르게 만들어 애플리케이션을 구축하고 관리하는 데 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

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SpacetimeDB는 애플리케이션의 모든 거래 내역을 완벽하게 기록하는 데이터베이스입니다. 이를 통해 사용자는 데이터베이스를 과거의 어떤 상태로든 되돌릴 수 있으며, 그 시점부터 거래를 다시 실행할 수 있습니다. 마치 데이터를 가지고 시간 여행을 할 수 있는 능력을 가진 것과 같아서 매우 흥미로운 기능입니다.

chroot 기술은 부팅이 되지 않는 리눅스 시스템을 수리하는 데 유용한 방법입니다. 고장 난 시스템의 하드 드라이브에 접근할 수 있다면, 이 기술을 사용하여 문제를 해결하고 수리할 수 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저, 라이브 USB로 부팅하거나 고장 난 시스템의 하드 드라이브를 다른 정상 작동하는 리눅스 머신에 연결합니다. 그런 다음 gparted와 같은 도구나 명령줄 유틸리티를 사용하여 고장 난 시스템의 루트와 부트 파티션을 식별합니다. 이후 현재 시스템에 새로운 폴더를 만들어 고장 난 시스템의 루트 역할을 하도록 합니다. 그 다음, 고장 난 시스템의 파티션과 필요한 시스템 폴더(예: /proc 및 /sys)를 이 새로운 폴더에 마운트합니다. 마지막으로 chroot 명령을 실행하여 루트 폴더를 새로 만든 구조로 변경합니다. 이렇게 하면 고장 난 시스템을 사용하는 것처럼 명령을 실행할 수 있습니다.

chroot로 시스템에 들어간 후에는 패키지를 업데이트하거나 고장 난 패키지를 재구성하는 등의 명령을 실행하여 문제를 진단하고 수정할 수 있습니다. 이 기술은 부팅이 되지 않는 리눅스 머신을 다룰 때 시간과 노력을 절약할 수 있는 유용한 방법입니다.

Ratta Software의 SuperNote A6 X2 Nomad는 7.8인치 E-Ink 태블릿으로, 안드로이드 11을 운영체제로 사용합니다. PRIZM Labs의 보안 연구자들이 이 기기를 테스트한 결과, 같은 네트워크에 있는 공격자가 사용자와의 상호작용 없이 루트킷을 설치할 수 있는 심각한 취약점을 발견했습니다. 이로 인해 기기가 완전히 손상될 수 있습니다.

연구자들은 먼저 기기를 스캔한 후, 60002번 포트가 열려 있는 것을 발견하고 추가 조사를 진행했습니다. 그들은 이 기기가 인증 없이 파일을 업로드할 수 있는 불안전한 파일 공유 기능을 가지고 있다는 것을 확인했습니다. 이를 이용해 연구자들은 기기로 파일을 업로드하는 페이로드를 만들었습니다.

초기에는 업로드 과정에서 파일 이름에 "(1)"이 붙는 문제로 인해 악성 업데이트 파일이 제대로 인식되지 않는 어려움이 있었습니다. 연구자들은 "경쟁 조건"이라는 기법을 사용해 이 문제를 해결했습니다. 먼저 작은 더미 파일을 전송함으로써 실제 악성 업데이트 파일이 처리될 때 올바른 이름으로 인식되도록 했습니다.

이러한 취약점을 이용한 후, 루트킷은 USB에 연결되거나 기기가 재부팅될 때와 같은 정상적인 기기 작동 중에 자동으로 설치되도록 설정되었습니다.

PRIZM Labs는 발견한 취약점을 Ratta Software에 보고하고, 상세한 보고서를 제공한 후 응답을 기다렸습니다. Ratta가 취약점을 해결할 수 있도록 공개 Disclosure를 연기하기로 합의했으며, 이 문제에 대한 CVE가 할당되었습니다.

클라우드플레어가 R2 데이터 카탈로그를 오픈 베타로 출시했습니다. 이 기능을 통해 사용자는 추가 인프라 없이 R2 저장소 내에서 아파치 아이스버그 테이블을 직접 관리할 수 있으며, 데이터 전송 비용도 발생하지 않습니다. 아파치 아이스버그는 대규모 데이터 분석을 위한 테이블 형식으로, ACID 트랜잭션과 스키마 진화를 지원하는 기능을 제공합니다.

아파치 아이스버그는 객체 저장소에 저장된 대량의 데이터 세트를 분석하기 위한 오픈 테이블 형식입니다. 이 형식은 신뢰할 수 있는 데이터 트랜잭션과 효율적인 쿼리를 제공합니다. 아이스버그 테이블은 데이터 파일(예: 파케이 포맷)과 메타데이터 파일로 구성되어 있으며, 메타데이터 파일은 스키마 변경과 스냅샷을 추적하여 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다.

데이터 카탈로그는 도서관의 색인과 같은 역할을 하며, 테이블과 그 메타데이터를 추적하여 여러 쿼리 엔진이 충돌 없이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 사용자는 R2 데이터 카탈로그를 활성화하고 파이썬의 PyIceberg를 사용하여 간단한 과정을 통해 아이스버그 테이블을 쉽게 설정할 수 있습니다.

오픈 베타 기간 동안에는 표준 R2 저장소 비용 외에 추가 요금이 없습니다. 카탈로그 작업에 대한 향후 요금은 사전에 공지될 예정입니다. 클라우드플레어는 데이터 압축을 개선하고 테이블 성능을 최적화할 계획이며, 베타 단계에서 사용자 피드백을 받고 있습니다.

이 새로운 기능은 클라우드플레어 R2에서 대량의 데이터 세트를 관리하고 쿼리하는 과정을 간소화하여 개발자와 데이터 팀이 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

인공지능(AI)은 오늘날 중요한 주제이지만 정의하기 어려운 개념입니다. 아이작 아시모프는 1992년 인터뷰에서 AI를 인간의 지능이 필요하다고 여겨졌던 작업을 수행하는 모든 장치로 설명했습니다. 예를 들어, 컴퓨터는 카드 정리나 산술 계산을 인간보다 훨씬 잘 수행할 수 있습니다.

아시모프는 AI를 기계가 단순한 작업을 대신함으로써 인간이 깊은 사고가 필요하지 않은 일에서 벗어날 수 있는 새로운 영역으로 보았습니다. 그는 미래에 컴퓨터가 사람들에게 창의적이고 복잡한 작업에 집중할 수 있는 기회를 제공할 것이라고 믿었습니다.

그는 또한 기술 발전이 도전 과제를 동반하지만, 잠재적인 어려움에 대비하는 것이 중요하다고 언급했습니다. 아시모프는 AI의 발전을 자동차의 발명에 비유하며, 도시가 자동차를 위해 설계되어야 했던 것처럼 AI를 염두에 두고 설계되어야 한다고 제안했습니다. 그러나 그는 보행자를 위해 설계된 오래된 도시들이 종종 더 즐겁다는 점도 인정했습니다. 이는 과거의 요소를 유지하는 것이 AI 중심의 미래 세대에 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

요약이 없습니다.

2025년 4월 9일 발표된 최근 연구에서 연구자들은 새로운 광자 인공지능(AI) 프로세서를 소개했습니다. 이 프로세서는 ResNet과 BERT와 같은 모델에서 사용되는 고급 AI 작업과 DeepMind가 개발한 강화 학습 알고리즘을 수행하도록 설계되었습니다.

이 연구의 주요 목표는 에너지 효율성과 컴퓨팅 성능을 향상시키는 것입니다. 특히 전통적인 방법이 무어의 법칙으로 인해 한계에 부딪히고 있는 상황에서 더욱 중요합니다. AI 응용을 위한 광자 칩을 만드는 이전의 시도들은 실제 사용에 필요한 정밀도를 달성하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 이번 새로운 광자 프로세서는 전자적 정밀도에 가까운 성능을 보여주어 기존 전자 AI 가속기와의 경쟁에서 중요한 위치를 차지하게 되었습니다.

이 혁신은 현재의 트랜지스터 기반 시스템을 넘어서는 고급 컴퓨팅 기술 개발을 위한 중요한 단계로 여겨집니다.

요약이 없습니다.

아쿠아 보이스는 일상적인 작업을 위해 설계된 고급 음성 인식 시스템입니다. 이 시스템은 독특한 전사 방식을 사용하여 매우 정확한 결과를 제공하며, 다양한 애플리케이션에 맞게 자동으로 텍스트를 형식화합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

아쿠아는 응답 시간이 빠릅니다. 경쟁 제품보다 지연 시간이 짧아 "즉시 모드"에서는 200밀리초 이내에 시작되고, 450밀리초 안에 완전한 텍스트를 붙여넣습니다. "스트리밍 모드"에서는 약 850밀리초의 응답 시간으로 지속적인 출력을 제공합니다.

아쿠아는 윈도우와 맥에서 다양한 앱과 문서와 원활하게 호환되며, 특정 플러그인이 필요하지 않습니다.

이 시스템은 화면에 무엇이 있는지를 이해하여 정확성을 높입니다. 따라서 코딩이나 편집과 같은 작업에 특히 유용합니다.

아쿠아는 시리나 구글 보이스와 같은 다른 음성 입력 도구보다 훨씬 적은 오류를 발생시킵니다.

사용자는 사전에서 맞춤 단어를 추가하고 자연어 지침으로 출력을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

가격 측면에서 아쿠아는 무료 스타터 플랜을 제공하며, 프로 구독은 월 10달러 또는 연간 96달러로 무제한 사용이 가능합니다.

전반적으로 아쿠아 보이스는 음성 전사를 위한 고품질의 다재다능한 도구로 자리 잡고 있습니다.

이 글은 대기 이론과 시스템에서 대기 크기를 이해하는 데 미치는 영향을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

대기 행동에 따르면, 시스템의 활용도가 100%에 가까워질수록 평균 대기 크기가 크게 증가할 수 있으며, 이는 무한대로 성장할 가능성도 있습니다. 이는 대기가 자원을 소모하기 때문에 문제가 됩니다.

대기 모델은 M/M/1 또는 M/D/1과 같은 기호를 사용하여 설명됩니다. 이 기호들은 도착과 서비스 분포의 유형을 나타냅니다.

저자는 대기 동태를 더 잘 이해하기 위해 1분 동안 주사위를 60번 굴리는 시뮬레이션을 진행했습니다. 주사위를 굴려 6이 나오면 대기열에 항목이 도착하는 것을 의미합니다. 이 시뮬레이션은 도착 및 서비스 비율에 따라 대기 크기가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지를 시각적으로 보여줍니다.

활용도는 서버가 얼마나 바쁜지를 나타내는 지표입니다. 0에 가까운 값은 작은 대기를 의미하고, 1에 가까운 값은 도착이 출발을 초과할 경우 무한히 증가하는 대기로 이어질 수 있습니다.

저자는 24시간 동안 다양한 도착 및 서비스 비율로 시뮬레이션을 실행했습니다. 결과는 다음과 같았습니다. 활용도가 1을 초과하면 대기 크기가 급격히 증가하고, 1 미만일 경우 대기 크기가 시간이 지남에 따라 감소합니다.

이 시뮬레이션은 이론적 예측과 일치하며, 활용도가 100%에 가까워질수록 대기 크기가 증가함을 보여줍니다. 이 연구는 실제 대기 시스템의 변동성과 그것이 대기 관리에 미치는 영향을 강조합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 재귀를 구현하는 데 중요한 수학적 개념인 Y 콤비네이터에 대해 설명합니다. Y 콤비네이터는 자기 참조를 허용하지 않는 함수형 프로그래밍 언어에서 필수적입니다. 이 글은 Y 콤비네이터와 스타트업 액셀러레이터인 Y Combinator를 구분하며, 그 중요성을 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.

Y 콤비네이터의 기본 개념은 함수의 고정점을 생성하여 재귀를 가능하게 한다는 것입니다. 고정점은 함수가 적용되었을 때 변하지 않는 값을 의미합니다. 글에서는 독자가 람다 계산법에 대한 기본 지식을 가지고 있다고 가정합니다. 람다 계산법은 오직 함수(또는 항)로만 구성되며, 이름이 없는 함수로 인해 재귀 함수를 정의하는 것이 어렵습니다.

Y 콤비네이터는 함수가 직접 이름을 붙이지 않고도 스스로를 참조할 수 있게 해 주기 때문에 독특합니다. 이는 재귀 정의에서 발생하는 "닭과 달걀" 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. Y 콤비네이터는 해스켈 커리에 의해 개발되었으며, 그는 형식 시스템에서의 논리적 역설을 설명하고자 했습니다. 글에서는 커리의 역설을 언급하며, 자기 참조가 형식 논리에서 문제를 일으킬 수 있음을 보여줍니다.

또한, 글에서는 프로그램 작성을 논리에서의 증명 구성으로 볼 수 있다는 아이디어를 다룹니다. 이는 커리-하워드 대응 관계와 관련이 있으며, 프로그래밍의 타입이 논리의 명제와 연결된다는 점을 강조합니다. 글은 Y 콤비네이터를 사용하여 람다 계산법 내에서 커리의 역설을 구성하는 방법을 설명하며, 순진한 람다 계산법의 한계와 그러한 역설을 피하기 위한 타입 시스템의 필요성을 보여줍니다.

결론적으로, 이 글은 Y 콤비네이터의 개념을 소개하며, 그 기능과 재귀에서의 중요성, 수학적 논리 및 형식 시스템과의 연관성을 설명합니다.

구글이 인공지능 추론을 위해 특별히 설계된 일곱 번째 세대 텐서 처리 장치(TPU)인 아이언우드를 출시했습니다. 아이언우드는 지금까지 가장 강력하고 에너지 효율적인 TPU로, 복잡한 AI 모델, 특히 대형 언어 모델을 처리하는 데 적합합니다.

아이언우드는 최대 9,216개의 칩으로 확장할 수 있으며, 42.5 엑사플롭스 이상의 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 이는 세계에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터의 24배가 넘는 성능입니다. 또한, 메모리 용량 증가, 향상된 네트워킹 기능, 효율적인 데이터 처리와 같은 고급 기능을 포함하고 있어, 요구가 많은 AI 작업에 필수적입니다.

아이언우드는 구글의 패스웨이즈 소프트웨어를 활용하여 여러 TPU 칩 간의 효율적인 컴퓨팅을 지원합니다. 이를 통해 개발자들이 아이언우드의 성능을 쉽게 활용할 수 있습니다. 또한, 아이언우드는 이전 TPU 모델보다 거의 30배 더 전력 효율적이어서 고객들이 AI 작업을 보다 경제적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

아이언우드는 복잡한 AI 모델을 위한 더 빠르고 효율적인 처리를 가능하게 하여 AI 기술의 중요한 발전을 의미합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 과거 부유한 개인들이 수집한 독특한 컬렉션이 현대 박물관의 발전에 어떻게 영향을 미쳤는지를 다룹니다. 16세기와 17세기에 수집가들이 모은 이상하고 흥미로운 유물들로 구성된 '호기심의 캐비닛'의 역사를 강조합니다. 이러한 컬렉션은 자연물, 예술작품, 기이한 물건들을 포함하며, 과학적 관심과 개인의 부를 드러내는 요소가 혼합되어 있습니다.

글에서는 시인 토마스 샤드웰과 존 드라이든 간의 경쟁을 언급하며 당시의 문화적 맥락을 보여줍니다. 샤드웰의 캐릭터인 니콜라스 김크랙은 이러한 수집가들과 그들의 특이한 추구를 상징합니다. 시간이 지나면서 많은 개인 컬렉션이 공공 박물관으로 발전하여 일반인들도 지식과 세계의 경이로움을 접할 수 있게 되었습니다. 오늘날의 박물관은 이러한 기이한 컬렉션과 대중을 교육하고 영감을 주려는 욕구에서 그 뿌리를 찾을 수 있습니다.

결론적으로, 이 글은 이상한 컬렉션의 역사와 현대 박물관의 기원을 연결하며, 개인의 관심과 호기심이 공공 교육 기관의 기초를 마련했음을 강조합니다.

오스틴은 AI 기반의 앵귤러 애플리케이션으로, 책 속 캐릭터들 간의 관계를 다이어그램으로 시각화하는 데 도움을 줍니다. 이 다이어그램은 Mermaidjs를 사용하여 생성됩니다.

주요 기능으로는 Open Library에서 책을 검색하고 분석할 수 있으며, 캐릭터 관계에 대한 AI 분석을 제공합니다. 사용자는 SVG 또는 PNG 형식으로 다이어그램을 생성하고 다운로드할 수 있고, 그래프를 저장하고 관리할 수 있습니다. 그래프를 공개적으로 공유하거나 개인적으로 보관할 수도 있으며, 다른 사용자가 만든 그래프를 발견할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

예를 들어, "오즈의 마법사"의 캐릭터 그래프는 도로시와 토토, 헨리 삼촌, 사악한 마녀와 같은 다른 캐릭터 간의 관계를 보여줍니다.

이 애플리케이션은 앵귤러, 아날로그, 타입스크립트, 수퍼베이스, 클라우드플레어 페이지와 같은 기술을 사용합니다. 사용자 인터페이스는 앵귤러 머티리얼과 머메이드를 통해 구성되어 있으며, Open Library, DeepSeek, OpenAI의 API를 활용합니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론한 후, npm을 사용해 의존성을 설치합니다. 그 다음 환경 변수를 설정하고 수퍼베이스를 구성합니다. 마지막으로 개발 서버를 시작하거나 프로덕션 빌드를 진행합니다.

향후 개선 사항으로는 그래프에 좋아요/싫어요 기능을 추가하고, 발견 페이지에서 더 많은 그래프를 로드할 수 있는 기능을 활성화할 계획입니다.

라이선스는 MIT 라이선스를 따릅니다.

2025년 4월 9일에 발표된 연구는 대마초 흡연이 DNA 메틸화에 미치는 영향을 조사했습니다. DNA 메틸화는 유전자 발현에 영향을 주는 후천적 유전적 변화로, 특히 노인들에게 중요한 주제입니다. 연구자들은 대마초 흡연이 DNA 메틸화 패턴에 상당한 변화를 일으키며, 이러한 변화는 흡연을 중단한 후에도 지속될 수 있음을 발견했습니다.

이 연구는 캐나다의 폐쇄성 폐질환 코호트(CanCOLD)에서 93명의 노인을 대상으로 진행되었습니다. 현재 대마초를 흡연하는 사람, 과거에 흡연했던 사람, 그리고 전혀 흡연하지 않은 사람들을 비교했습니다. 연구 결과, 대마초 사용과 관련된 21,000개 이상의 차별적으로 메틸화된 위치(DMP)가 확인되었습니다. 현재와 과거의 흡연자들은 비흡연자에 비해 유의미한 변화가 있었으며, 노화와 암 경로에 관련된 많은 유전자들이 영향을 받았습니다.

대마초 사용을 중단한 후에도 많은 메틸화 변화가 남아 있어, 지속적인 후천적 유전적 손상이 있음을 시사합니다. DNA 메틸화의 변화는 노화와 암 관련 건강 문제에 기여할 수 있으며, 특히 노인 인구에서 대마초 흡연의 장기적인 영향에 대한 우려를 불러일으킵니다.

이 연구는 대마초 흡연이 지속적인 후천적 유전적 변화를 초래할 수 있으며, 이는 심각한 건강 문제로 이어질 수 있음을 강조합니다. 연구 결과는 대마초 사용의 잠재적인 장기 위험에 대한 경고로 작용하며, 특히 노인들 사이에서 대마초 사용이 증가하는 상황에서 더욱 주목받고 있습니다.

요약이 없습니다.

Obelisk는 워크플로우의 신뢰성을 높이기 위해 설계된 워크플로우 엔진입니다. 이 엔진의 주요 특징은 다음과 같습니다.

먼저, 간단한 아키텍처를 가지고 있습니다. 단일 프로세스와 SQLite 데이터베이스를 사용하여 복잡한 인프라 없이도 쉽게 설정할 수 있습니다.

또한, WebAssembly 컴포넌트 모델을 기반으로 구축되어 있어 원활한 워크플로우 실행과 안전성, 상호 운용성을 보장합니다.

Obelisk는 사용자가 YAML 대신 실제 프로그래밍 언어로 워크플로우를 작성할 수 있도록 하여 오류 처리와 충돌 복구가 용이합니다. 모든 실행 세부 사항이 기록되기 때문에 워크플로우를 재생할 수 있는 기능도 제공합니다.

안전한 WASI 활동을 지원하며, 제한된 기능과 추적이 가능한 HTTP 클라이언트를 포함하고 있습니다. 모든 매개변수와 결과가 기록되며, 시간 초과나 실패가 발생할 경우 재시도할 수 있습니다.

워크플로우는 Webhook 엔드포인트, CLI, gRPC 또는 웹 UI를 통해 트리거할 수 있습니다.

마지막으로, Obelisk는 Rust로 개발되었으며 GitHub에서 AGPL 라이센스 하에 오픈 소스로 제공됩니다. Obelisk의 진행 상황에 대한 업데이트를 원하신다면 메일링 리스트에 가입하실 수 있습니다.

ECharts는 웹 기반의 시각화를 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구는 2018년에 발표된 논문을 참고하여 프로젝트, 연구, 보고서, 발표 및 기타 활동에 활용할 수 있습니다.

콜럼비안 오레이터는 1797년 케일럽 빙햄이 출판한 수사학 교과서로, 프레더릭 더글라스와 에이브러햄 링컨과 같은 저명한 인물들에게 큰 영향을 미쳤습니다. 더글라스는 12세에 이 책을 발견하고 읽는 법을 배운 후, 자유를 향한 여정에 이 책을 지니고 다녔습니다. 이 책은 그가 뛰어난 아프리카계 미국인 연설가로 성장하는 데 중요한 역할을 했습니다. 링컨 역시 젊은 시절 이 책을 공부하며 고전과 계몽 시대의 연설에서 영감을 받았습니다.

이 교과서는 19세기 동안 매우 인기가 있었으며, 총 23판이 발행되었습니다. 이 책은 말하는 기술을 가르치는 것을 목표로 하였고, 공적 삶과 개인 성장에서 수사학의 중요성을 강조했습니다. 빙햄은 보다 포괄적인 교육을 지지하며, 평등과 정의의 이상을 전파하기 위해 이 책을 활용했습니다. 특히, 노예제를 비판하는 대화가 포함되어 있습니다.

이 책은 주로 백인 남성 저자들로 구성되어 있어 당시의 시대상을 반영하지만, 여전히 현대에도 관련성이 있습니다. 오늘날 공적 발언과 시민 참여에 대한 논의에 영향을 미치고 있습니다. 현대의 학자들과 연설가들은 이 책의 원칙을 바탕으로 공적 담론을 강화하고 있습니다.

세네갈의 다카르 그린벨트 프로젝트는 도시의 환경과 생활을 개선하기 위해 생태적 인프라 네트워크를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 로브 레빈탈이 이끄는 와이츠만 디자인 스쿨의 학생들이 이 프로젝트에 참여하여 다카르로 현장 학습을 다녀왔습니다. 이들은 사막화 방지와 지속 가능한 발전을 촉진하는 데 중점을 둔 그린벨트에 대한 아이디어를 발표했습니다.

DIY "Teensy" 박쥐 탐지기 프로젝트는 사용자가 Teensy 마이크로컨트롤러를 이용해 자신만의 박쥐 탐지기를 만들 수 있게 해줍니다. 이 마이크로컨트롤러는 Arduino보다 더 빠르고 성능이 뛰어납니다. 이 탐지기는 박쥐가 내는 초음파 소리를 들을 수 있는 소리로 변환하여 도시 야생동물을 연구하는 데 도움을 줍니다.

이 프로젝트의 주요 특징 중 하나는 초음파 녹음 기능입니다. 박쥐의 초음파 소리를 느리게 재생하여 쉽게 들을 수 있도록 합니다. 저렴한 박쥐 탐지기도 많이 있지만, 고급 모델만이 시간 확장과 같은 고급 기능을 제공합니다. Teensy 마이크로컨트롤러는 소리를 효율적으로 녹음하고 분석할 수 있으며, 오디오 쉴드와 함께 사용할 경우 추가 기능이 제공됩니다.

구성에 대한 안내에는 부품과 조립 지침에 대한 필수 링크가 포함되어 있습니다. Teensy 박쥐 탐지기는 별도의 배터리 충전기가 필요하며, 이를 위해 Adafruit 부품을 추가할 수 있습니다. 다양한 마이크 모델을 사용하고 부품의 높이를 조정하는 등의 구체적인 조립 세부사항은 조립에 중요합니다.

이 프로젝트를 위한 맞춤형 3D 프린트 케이스도 제공되어 부품을 안전하게 고정하고 배터리와 마이크를 위한 기능이 포함되어 있습니다. 탐지기는 민감하게 소리를 기록할 수 있지만, 사용자들은 배경 소음 문제를 보고했으며, 이를 해결하기 위해 추가적인 접지나 차폐가 필요할 수 있습니다.

전반적으로 Teensy 박쥐 탐지기는 박쥐와 그들의 초음파 통신을 연구하고자 하는 사람들에게 매우 기능적이고 맞춤형 도구입니다.

hg-git은 Mercurial을 사용하여 Git에서 푸시와 풀을 할 수 있게 해주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 2,010개의 커밋, 54개의 브랜치, 56개의 태그, 7.4 GiB의 컨테이너 이미지, 그리고 21개의 릴리스를 포함하고 있습니다.

프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 버전 2.0 또는 그 이후 버전으로 라이선스가 부여되어 있으며, 2019년 11월 13일에 만들어졌습니다. 소스 코드는 여러 형식(zip, tar.gz, tar.bz2, tar)으로 다운로드할 수 있습니다. 이 프로젝트의 저장소에는 총 37개의 별표가 있습니다.

이 글은 저자의 개인적인 경험과 도전을 바탕으로 Kamal 2를 사용하여 Rails 애플리케이션을 효과적으로 구성하고 배포하는 방법에 대한 가이드를 제공합니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

저자는 Rails 경험이 많음에도 불구하고 Kamal 2에서 어려움을 겪었고, 동료의 도움을 받아 이 가이드를 작성하게 되었습니다.

새로운 Rails 8 애플리케이션을 만들고, 파일 업로드를 위한 Solid Stack과 Shrine과 같은 필수 구성 요소를 포함합니다.

사용자들은 DigitalOcean이나 AWS와 같은 플랫폼에서 서버를 설정하고, 배포 사용자 계정을 만들며, 서버 보안을 강화할 것을 권장합니다.

저자는 deploy.yml 파일의 템플릿을 공유하며, 여기에는 애플리케이션 서비스 설정, Docker 이미지 세부사항, 환경 변수, SSH 사용자 구성 등이 포함됩니다.

PostgreSQL 설정을 위한 가이드라인도 제공되며, deploy.yml과 database.yml에 필요한 조정 사항이 포함됩니다.

스테이징 환경을 만드는 방법에 대한 지침도 있으며, deploy.staging.yml 파일을 별도로 만들고 환경 변수를 관리하는 방법이 설명됩니다.

로컬 파일 업로드를 위해 Shrine gem을 통합하는 단계도 포함되어 있으며, 초기 설정과 AWS 자격 증명 관리 방법이 안내됩니다.

마지막으로, 애플리케이션 설정을 위한 중요한 단계가 요약되어 있으며, 필요한 환경 파일을 만들고, 구성 파일을 업데이트하며, 서버가 업로드를 준비하도록 하는 방법이 설명됩니다.

이 가이드는 개발자들이 Kamal 2를 사용할 때 흔히 겪는 문제를 피할 수 있도록 돕고, 성공적인 설정을 위한 명확하고 단계별 지침을 제공합니다.

RCSS는 Rust에서 영감을 받은 문법을 사용하는 스타일링 언어로, SASS와 유사한 기능인 중첩과 변수를 결합하여 더 깔끔하고 유지 관리가 쉬운 스타일을 제공합니다.

RCSS의 주요 특징으로는 스타일링을 위한 변수와 함수 정의, 스타일 중첩 지원, 표준 CSS로의 빠른 컴파일이 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 공식 Rust 웹사이트에서 Rust의 패키지 관리자 Cargo를 설치합니다. 그 다음, cargo install rcss-css 명령어로 RCSS를 설치합니다. 마지막으로 Cargo의 bin 디렉토리를 시스템의 PATH에 추가해야 합니다. 리눅스의 경우, 셸 설정 파일에 export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"를 추가하고, 윈도우의 경우 환경 변수 설정에서 C:\Users\<YourUsername>\.cargo\bin을 시스템 PATH에 추가합니다.

RCSS를 사용하려면 rcss-css styles/rcss 명령어를 실행하여 특정 디렉토리를 감시하고 .rcss 파일을 자동으로 CSS 파일로 컴파일할 수 있습니다.

개발 로드맵은 세 단계로 나뉘어 있습니다. 현재 1단계에서는 Rust와 유사한 문법과 기본 기능이 구현되어 있으며, 2단계에서는 인자를 가진 함수와 개선된 포맷팅과 같은 기능이 추가될 예정입니다. 3단계에서는 WebAssembly(WASM) 지원 계획이 있습니다.

RCSS는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

어드벤트 오브 코드 문제를 해결하는 논의에서 한 사용자가 성능 향상을 위해 정규 표현식에서 ByteString으로 전환하고 싶어 했습니다. 그러나 Haskell 커뮤니티는 일반적으로 정규 표현식보다 파서 조합기를 선호하는데, 이는 파서 조합기가 더 효율적이고 작업하기 쉽기 때문입니다.

정규 표현식 기반의 솔루션은 작동하지만 느립니다. 1메가바이트의 데이터를 처리하는 데 19초가 걸립니다. 이 솔루션은 정규 표현식이 항상 예상 형식과 일치할 것이라는 가정에 의존하는데, 만약 이 가정이 변경되면 런타임 오류가 발생할 수 있습니다.

반면, attoparsec 라이브러리를 사용하는 파서 기반 솔루션은 처음에는 더 복잡하지만 성능이 더 뛰어납니다. 같은 데이터에 대해 0.07초가 걸립니다. 이 솔루션은 암묵적인 가정에 의존하지 않으며, 컴파일러가 파싱 로직을 검사하기 때문에 더 안전합니다. 파서 조합기는 상태를 유지할 수 있어 복잡한 작업에 유리합니다.

문제의 다음 부분에서는 상태를 추적해야 하는데, 이는 정규 표현식으로는 어렵지만 파서 조합기를 사용하면 간단합니다. 파서는 요구 사항의 변화에 쉽게 적응할 수 있어 유연하고 유지 관리가 용이합니다.

Haskell에서 파서 조합기를 사용하면 성능이 향상될 뿐만 아니라 코드의 안전성과 적응성도 정규 표현식 솔루션에 비해 개선됩니다.

2025년 4월 9일, 구글 클라우드는 기업 내 AI 에이전트 간의 협업을 개선하기 위한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜의 출시를 발표했습니다. 이 개방형 프로토콜은 다양한 공급업체에서 개발된 AI 에이전트들이 서로 소통하고 협력할 수 있도록 하여 생산성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여합니다.

A2A의 주요 특징 중 하나는 상호 운용성입니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트가 서로 다른 시스템과 플랫폼에서 작동할 수 있게 하여 고객 서비스, 공급망 관리, 채용 과정 등에서 원활한 협업을 촉진합니다. 또한, A2A는 50개 이상의 기술 파트너를 지원하여 에이전트들이 정보를 안전하게 공유하고 효과적으로 행동을 조정할 수 있는 협업 프레임워크를 제공합니다.

프로토콜은 기존의 표준인 HTTP와 JSON-RPC를 기반으로 구축되어 있으며, 기본적으로 안전하고 장기 실행 작업을 지원합니다. 또한, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 모달리티 비의존적 특성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 채용 과정에서 관리자는 AI 에이전트를 사용해 후보자를 찾고, 이 에이전트는 인터뷰 일정 조정 및 배경 조사와 같은 작업을 위해 다른 에이전트와 협력할 수 있습니다.

A2A 프로토콜은 AI의 혁신을 촉진하는 것을 목표로 하며, 에이전트들이 복잡한 문제를 함께 해결할 수 있도록 하여 효율성을 높이고 강력한 AI 생태계를 만드는 데 기여합니다. 이 프로토콜은 오픈 소스이며, 구글 클라우드는 개발에 대한 기여를 장려하고 있습니다. 다양한 AI 에이전트들이 효과적으로 협력할 수 있는 표준을 만들어 기업 내 고급 자동화를 위한 길을 열어가는 것이 목표입니다.

우리가 지식 작업을 점점 더 인공지능에 맡기면서, 모든 작업, 특히 소프트웨어 분야에서 "바이브 코딩"이라는 새로운 시대에 접어들고 있습니다. 이 방식은 기술적인 세부사항보다는 인공지능을 유도하는 프롬프트에 더 집중하여 프로그래밍하는 것을 의미합니다.

이러한 맥락에서 미적 감각, 직관, 공감과 같은 소프트 스킬의 가치가 높아지고 있습니다. 하드 스킬은 인공지능에 의해 대체되고 있기 때문입니다. 이 변화는 두 가지 결과를 초래합니다. 더 많은 사람들이 제작자가 될 수 있는 기회를 제공하는 한편, 가장 숙련된 개인들은 자신의 능력을 더욱 강화할 수 있는 기회를 가지게 됩니다.

AI 모델에 대한 접근의 미래는 이러한 도구들이 개인화될 경우 발생할 수 있는 불평등에 대한 질문을 제기합니다.

저자는 기술의 빠른 발전에 대한 기대감을 표현하며, 특히 OpenAI의 새로운 이미지 생성 모델인 GPT-4o에 주목하고 있습니다. 이 모델은 이전 대화의 맥락을 유지하면서 이미지를 생성할 수 있어 이미지 조작의 정확성을 높입니다.

전통적인 모델은 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 데 어려움을 겪어, 원본 이미지와 생성된 이미지 간의 불일치가 발생하곤 했습니다. 반면, GPT-4o는 전체 대화의 맥락을 고려하여 이미지를 직접 생성할 수 있어 더 일관되고 관련성 높은 이미지 수정이 가능합니다.

이 기술은 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있으며, 사용자들이 전문적인 그래픽을 만들고, 의상을 시각화하며, 사진을 편집하는 등의 작업을 가능하게 할 것입니다. 또한, 모델이 시각적 입력을 통해 추론 능력을 향상시킬 수 있는 가능성도 강조됩니다. 전통적인 텍스트 기반 추론과는 달리, 시각적 추론은 모델이 실제 상황을 더 잘 이해하고 예측할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

저자는 모델이 물리적 상호작용과 사회적 신호에 대한 추론을 개선하기 위해 시각적 데이터를 활용한 훈련이 필요하다고 제안합니다. 이는 비디오와 시뮬레이션을 사용하여 효과적인 훈련 데이터를 만드는 것을 포함할 수 있습니다.

저자는 시각적 추론 모델이 우리의 세계 이해에 미칠 변혁적인 영향에 대해 낙관적이며, 이 분야의 발전이 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 크게 향상시킬 것이라고 언급합니다. 전반적으로 이 글은 시각적 추론의 흥미로운 발전과 다양한 분야에서의 잠재적 응용에 대해 논의하고 있습니다.

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소셜 미디어를 완전히 끊는 것은 쉽지 않습니다. 인스타그램이나 틱톡 같은 플랫폼은 사람들과 연결될 수 있게 도와주지만, 과도한 사용으로 이어질 수 있습니다. 균형을 찾기 위해서는 우리가 왜 스마트폰을 사용하는지 인식하는 것이 중요합니다. 주로 지루함, 불안, 또는 습관 때문입니다.

스크린 타임을 줄이기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다. 먼저, 자신의 사용 패턴을 이해해야 합니다. 스마트폰을 사용하는 이유를 되돌아보세요. 소셜 미디어를 통해 연결하거나 스트레스를 해소하는 것은 괜찮지만, 그것이 오히려 역효과를 낼 때를 인식해야 합니다.

다음으로, 마음가짐을 바꿔보세요. 스마트폰 사용을 줄이는 것에 집중하기보다는 다른 활동을 더 많이 할 수 있는 방법을 생각해보세요. 스크롤하는 대신 할 수 있는 활동 목록을 만들어보는 것이 좋습니다.

또한, iOS와 안드로이드 모두 스크린 타임을 모니터링하고 제한할 수 있는 기능이 있습니다. 앱 제한 설정이나 집중 모드와 같은 옵션을 활용해보세요.

여러 가지 앱을 통해 스크린 타임을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 'One Sec'는 중독성 있는 앱을 열기 전에 잠시 멈추도록 유도합니다. 'Opal'은 데이터 추적과 일정에 따른 앱 차단 기능을 제공합니다. 'SpeedBump'는 특정 앱에서 보내는 시간을 제한합니다.

추가적인 전략으로는 알림 관리가 있습니다. 필요하지 않은 알림은 꺼두세요. 소셜 미디어 앱은 홈 화면에서 이동시키고, 집안에서 스마트폰 사용이 금지된 구역을 만들어보세요. 지루함을 받아들이는 것도 창의력을 높이는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 다양한 전략을 시도해보고 인내심을 가져보세요. 여러 방법을 혼합하여 점진적으로 시도하면 더 건강한 습관을 형성하는 데 도움이 됩니다. 처음 몇 주는 어려울 수 있지만, 꾸준함이 생산성과 정신 건강을 개선하는 데 기여할 것입니다. 다양한 기법을 시도하고 진행 상황을 기록해보세요. 이러한 전략을 필요로 하는 다른 사람들과 공유하는 것도 좋습니다.

2022년 5월 19일, 두 명의 천체 사진작가인 앤젤 안과 슈창 동이 히말라야에서 100개 이상의 붉은 스프라이트를 촬영했습니다. 붉은 스프라이트는 드문 전기 방전 현상으로, 이들의 놀라운 사진 중 하나는 사진 공모전에서 수상하기도 했습니다. 이러한 이미지는 과학자들이 잘 이해되지 않는 이 현상을 연구하는 데 도움을 주었습니다.

가오펑 루 교수의 연구팀은 사진에 타임스탬프가 없어 스프라이트와 이를 유발한 번개를 연결하는 데 어려움을 겪었습니다. 연구팀은 창의적으로 스프라이트의 위치를 위성 데이터와 비교하여 약 70%의 스프라이트를 특정 번개 사건과 연결할 수 있었습니다. 이 연구는 히말라야 지역의 강력한 번개가 격렬한 폭풍우 중에 이러한 스프라이트를 유발한다는 사실을 밝혀냈습니다.

존 호튼 콘웨이, 유명한 수학자가 2020년 4월 11일 COVID-19로 세상을 떠났습니다. 그의 죽음은 애도되지만, 그의 삶과 업적은 특히 복잡한 수학 주제를 흥미롭게 만드는 능력 덕분에 기념되고 있습니다.

그의 주요 기여 중 하나는 1987년에 소개된 프로그래밍 언어인 FRACTRAN입니다. FRACTRAN은 일련의 분수와 초기 양의 정수를 사용하여 계산을 수행합니다. 이 프로그램은 분수와 곱셈을 반복하여 정수를 업데이트하며, 더 이상 정수 결과를 생성하지 않는 분수가 나타나면 계산을 멈춥니다.

예를 들어, FRACTRAN 프로그램은 피보나치 수를 계산할 수 있습니다. 이 프로그램은 특정 분수 목록으로 구성되며, 원하는 피보나치 인덱스에서 파생된 초기 값을 필요로 합니다. 최종 출력은 계산 과정에서 생성된 값들로부터 얻어집니다.

텍스트는 또한 JavaScript에서 FRACTRAN 기반의 피보나치 함수를 간단히 구현한 예를 제공하며, 큰 정수를 처리하는 방법과 피보나치 결과를 추출하는 단계도 설명합니다. 전반적으로 FRACTRAN은 복잡해 보이는 구조에도 불구하고 단순함과 우아함으로 특징지어집니다.

2013년, 리틀 엘리펀트라는 작은 회사는 집에서 일하는 직원 7명을 고용했습니다. 당시 17세의 프로그래머였던 저자는 두 번의 급여 지급 주기를 무급으로 보낸 경험이 있었습니다. 또 한 달 동안 무급으로 일해 달라는 요청을 받았을 때, 저자는 "급여가 없으면 일하지 않겠다"며 사직하기로 결정했습니다.

복잡한 재생 에너지 보조금 관련 프로젝트와 혼란스러운 근무 환경 등 여러 어려움에도 불구하고 저자는 이 경험을 소중하게 여겼습니다. PHP에 특화된 언어를 배우고, 사용자 인터페이스를 개선하기 위해 JavaScript를 사용했으며, PhoneGap을 이용해 첫 번째 안드로이드 앱도 개발했습니다.

하지만 회사가 재정적 어려움에 직면하고 급여 지급이 지연되면서 저자는 고용주와 직원 간의 공정한 보상의 중요성을 깨달았습니다. 결국 저자는 고용이 종료되었지만, 얻은 기술과 경험에 감사하며 회사를 떠났습니다.

이 글에서는 뛰어난 프로그래머의 특성에 대해 다루며, 이 분야에서 최고의 자리에 오르기 위해 필요한 요소들을 강조합니다.

첫째, 젊은 프로그래머는 포럼이나 추측에 의존하기보다는 사용하는 도구의 공식 문서를 읽어야 합니다. 둘째, 훌륭한 개발자는 자신의 기술에 대한 깊은 이해를 가지고 있으며, 그 기술의 역사, 한계, 생태계에 대해서도 잘 알고 있습니다. 셋째, 최고의 엔지니어는 오류 메시지에서 통찰력을 얻고 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

넷째, 성공적인 개발자는 복잡한 문제를 관리 가능한 부분으로 나누어 해결하기 쉽게 만듭니다. 다섯째, 최고의 프로그래머는 코드에 직접 뛰어들어 경험을 통해 배우는 것을 두려워하지 않습니다. 여섯째, 훌륭한 엔지니어는 동료를 돕고자 하는 마음이 강해 협력적인 환경을 조성합니다.

일곱째, 많은 뛰어난 엔지니어는 자신의 아이디어를 글로 표현하여 이해도를 높이고 명확성을 강화합니다. 여덟째, 최고의 개발자는 학습을 멈추지 않으며 새로운 도구와 기술에 대한 정보를 지속적으로 업데이트합니다. 아홉째, 그들은 경험 수준에 관계없이 모든 사람과 소통하며 새로운 관점을 소중히 여깁니다.

열 번째, 질 높은 작업과 기여를 통해 명성을 쌓는 것이 장기적인 영향력을 위해 중요합니다. 열한 번째, 복잡한 문제를 다루거나 새로운 기술을 배울 때 인내심이 필수적입니다. 열두 번째, 최고의 프로그래머는 문제에 대한 책임을 지고 논리적인 설명을 찾습니다.

열세 번째, 모르는 것을 인정하는 것은 성장과 학습에 매우 중요합니다. 열네 번째, 오류를 초래할 수 있는 추측보다는 명확성을 추구하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 코드의 단순함은 종종 복잡함보다 더 효과적이고 유지 관리가 용이합니다.

결국, 최고의 프로그래머가 되기 위해서는 학습, 문제 해결, 협력에 대한 헌신과 도구 및 개념에 깊이 관여하려는 의지가 필요합니다. 지름길은 없으며, 꾸준한 노력과 지속적인 개선에 대한 헌신이 필수적입니다.

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이 논문에서는 MusiCoT라는 새로운 기술을 소개합니다. 이 기술은 고품질 음악 생성을 개선하기 위해 설계되었으며, 전통적으로 인간의 음악 작곡 과정과 잘 맞지 않는 자기 회귀(AR) 모델을 사용합니다. MusiCoT는 "사고의 연쇄" 프롬프트 방식을 채택하여 모델이 오디오를 생성하기 전에 먼저 음악 구조를 개요할 수 있도록 합니다. 이를 통해 생성된 음악의 일관성과 창의성이 향상됩니다.

MusiCoT의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 확장성이 뛰어납니다. CLAP이라는 사전 훈련된 모델을 사용하여 인간이 라벨링한 데이터 없이도 쉽게 확장할 수 있습니다. 둘째, 구조적 분석 가능성이 높습니다. MusiCoT는 CLAP 모델을 활용해 오디오 임베딩의 시퀀스를 평가함으로써 악기와 같은 음악 요소에 대한 상세한 분석을 가능하게 합니다. 셋째, 음악 참조 지원 기능이 있습니다. 스타일 참조로서 유연한 오디오 입력을 허용하여 창의적인 과정을 향상시키고 복제 문제를 줄입니다. 넷째, 뛰어난 성능을 자랑합니다. 실험 결과에 따르면 MusiCoT는 기존 모델보다 고품질 음악 생성에서 일관되게 우수한 성능을 보입니다.

논문에서는 MusiCoT의 기본 구조에 대해 논의하며, 의미적 및 음향 모델링 단계와 성능 최적화를 위한 혁신적인 이중 샘플링 전략을 소개합니다. MusiCoT는 AI 기술과 음악 창작의 예술적 요소를 효과적으로 결합하여 생성 음악 AI의 미래 발전을 위한 길을 열어준다고 결론짓습니다.

이 글은 클로저 프로그래머인 '그룩'의 프로그래밍 습관에 대해 다루고 있습니다. 그룩은 클라우드 기반 AI와 같은 현대적인 도구보다 전통적인 방법을 선호합니다. 그는 클로저 표준 라이브러리와 로컬 개발 도구를 사용하며, 외부 의존성 없이 직접적인 접근 방식을 강조합니다.

그룩은 간단하고 구식의 워크플로우를 보여주며, 이는 고급 AI 도구를 사용하는 동료와 대조됩니다. 그는 라이브 클로저 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기본 도구를 효율적으로 활용하는 데 중점을 둡니다. 그룩은 코딩을 위해 노트북 스타일의 환경을 사용하는 것을 권장하며, 코드를 동적으로 실험하는 것을 지지합니다. 이 글은 라이브 객체를 검사하고 출력을 분석하기 위해 캡처하는 것의 중요성을 강조합니다.

그룩은 느리고 사려 깊은 코딩 과정을 수용하며, 빠르고 화려한 프로그래밍 스타일과 대조를 이룹니다. 전반적으로 이 글은 복잡한 도구에 의존하기보다는 간단하고 실용적인 접근 방식을 통해 자립성과 깊은 이해를 촉진하는 메시지를 전달합니다.

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Git 게임 쇼는 프로젝트의 Git 커밋 기록을 활용하여 다인용 경험을 제공하는 인터랙티브 퀴즈 게임입니다. 한 사람이 게임을 진행하고, 다른 참가자들은 원격으로 참여하여 다양한 미니 게임에서 질문에 답합니다. 게임이 끝나면 점수를 부여하고 우승자를 발표합니다.

주요 특징으로는 팀 빌딩을 위한 재미있는 퀴즈가 있습니다. 개발 팀이 프로젝트의 역사에 대한 흥미로운 퀴즈를 통해 참여할 수 있습니다. 다양한 미니 게임이 포함되어 있어 여러 유형의 질문을 통해 활기차고 역동적인 게임 플레이를 보장합니다. 원격 플레이가 가능하여 분산 팀이 어디서든 참여할 수 있는 점도 장점입니다.

미니 게임에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다. 커밋 메시지의 빈 부분을 채우는 '커밋 메시지 완성', 커밋을 시간 순서대로 배열하는 '날짜 정렬 퀴즈', 특정 커밋의 저자를 식별하는 '저자 퀴즈', 커밋이 이루어진 브랜치를 알아내는 '브랜치 탐정', 커밋 메시지를 수정된 파일과 연결하는 '파일 퀴즈', 특정 코드 줄을 커밋한 사람을 찾는 '블레임 게임'이 있습니다.

게임을 시작하려면 $ gem install git_game_show 명령어로 Ruby gem으로 설치합니다. 설치 후에는 $ git-game-show 명령어로 실행할 수 있습니다.

팀을 모아 Git 저장소에 대해 배우는 재미있는 방법을 즐겨보세요!

이 연구 논문은 건물의 에너지 효율성을 높이기 위해 그 아래의 토양을 열 에너지 저장소로 활용하는 방법에 대해 논의합니다. 연구는 태양열과 대기 조건에 따라 토양 온도가 어떻게 변화하는지를 중심으로 하며, 이를 통해 난방 비용을 줄일 수 있는 방법을 모색합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 토양의 열 역학입니다. 토양 온도는 계절에 따라 변화하며, 태양 복사와 공기 온도와 같은 요인의 영향을 받습니다. 연구는 건물의 난방 및 냉방 시스템을 최적화하여 열 손실을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

둘째, 열 축적입니다. 토양은 열을 저장하는 역할을 할 수 있으며, 따뜻한 계절 동안 열을 저장하고 추운 시기에는 이를 방출합니다. 이러한 열 저장 방식은 건물의 연간 에너지 비용을 10% 이상 줄일 수 있습니다.

셋째, 실험 설정입니다. 연구자들은 토양과 접촉하는 표면을 가열하고 시간이 지남에 따라 열이 어떻게 분산되는지를 측정하는 실험을 진행했습니다. 그 결과, 토양에서 열역학적 평형이 약 일주일 내에 형성될 수 있음을 발견했습니다.

넷째, 수치 시뮬레이션입니다. 연구팀은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 건물의 바닥과 벽을 통한 열 전달을 모델링하고 실험 결과를 검증했습니다. 결과는 열 절연재를 설치하고 토양을 열 저장 매체로 사용할 경우 열 손실이 크게 줄어든다는 것을 보여주었습니다.

다섯째, 계절별 온도 패턴입니다. 연구는 연중 다양한 깊이에서 토양 온도를 추적했으며, 깊은 층이 표면층보다 열을 더 오랫동안 유지한다는 점을 주목했습니다. 표면층은 대기 조건의 영향을 더 많이 받습니다.

마지막으로, 에너지 효율성의 함의입니다. 연구 결과는 건물에 토양 기반 열 저장 시스템을 통합하는 것이 에너지 수요를 관리하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 특히 재생 가능 에너지 사용이 증가함에 따라 더욱 중요해질 것입니다. 연구는 토양을 열 에너지 저장소로 활용하는 것이 건물의 에너지 효율성을 높이고 전체 에너지 비용을 줄이는 유효한 전략임을 보여줍니다.

이 글은 "태양과 유사한" 별 주위를 도는 행성에 대한 개념을 다루고 있으며, 이는 저자가 어린 시절부터 흥미를 느껴온 주제입니다. 처음에는 알파 센타우리 주위에 거주 가능한 행성이 존재할 가능성에 매료되었지만, 나중에 "태양과 유사한"이라는 용어가 명확하게 정의되지 않으며 G형(우리 태양과 같은), K형, F형 별 등 다양한 유형의 별을 포함할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

G형 별은 질량과 온도로 정의되며, 수명은 약 100억 년입니다. 센타우리 A는 태양과 유사한 별로 간주되지만, K형 별로 분류된 센타우리 B는 이 정의에 맞지 않습니다. 그러나 K형 별도 여전히 거주 가능한 행성을 지원할 수 있습니다.

"태양과 유사한"이라는 용어는 과학 문헌과 대중 매체에서 다양하게 사용됩니다. 일부 연구에서는 F형과 K형 별도 정의에 포함시키는데, 이들 별도 생명체에 적합한 안정적이고 오랜 조건을 가질 수 있기 때문입니다.

"태양과 유사한"의 모호한 정의는 대중의 인식과 외계 행성 연구에 대한 자금 지원에 영향을 미칩니다. 만약 "태양과 유사한"이 넓게 해석된다면, G형 별 외에도 많은 별들이 지구와 유사한 행성을 가질 수 있다는 의미가 될 수 있으며, 이는 과학적 우선순위에 영향을 줄 수 있습니다.

저자는 외계 행성에 대한 대중의 관심이 커짐에 따라 정확한 정의의 필요성을 강조합니다. 오해의 소지가 있는 용어는 생명체에 필요한 조건과 그러한 조건이 은하에서 얼마나 흔한지를 잘못 이해하게 만들 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 천체 물리학에서 용어 사용에 대한 신중한 고려가 필요하다고 강조하며, 대중이 혼란스러워하지 않도록 하고 과학적 소통이 명확하고 정확하게 이루어지도록 해야 한다고 주장합니다.

후쿠오카현의 작은 마을 카와라에서는 아이들이 지역의 중년 남성들을 주제로 한 트레이딩 카드를 수집하기 시작했습니다. 이 게임은 사이도쇼 커뮤니티 센터의 미야하라 에리가 만든 것으로, 아이들과 지역의 노인 세대를 연결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 카드 게임은 47장의 독특한 카드로 구성되어 있으며, 각 카드에는 특별한 능력과 유머러스한 특징을 가진 지역 남성이 소개됩니다. 예를 들어, 전 소방서장인 혼다 씨와 소바 면 요리사인 타케시타 씨가 인기 있는 카드 중 하나입니다. 카드에는 통계뿐만 아니라 이들이 지역 사회에 기여한 내용도 담겨 있습니다.

처음에는 수집용으로 디자인되었지만, 게임은 점차 경쟁 형식으로 발전하여 아이들이 카드의 강점을 비교하고 심지어 카드를 사용해 대결하기도 합니다. 게임이 출시된 이후 지역 사회 활동에 대한 참여가 크게 증가했습니다.

카드는 수제이며 커뮤니티 센터에서 판매되고 있습니다. 3장들이 한 팩은 100엔, 6장들이 포함된 팩(반짝이는 카드 포함)은 500엔입니다. 아이들은 좋아하는 카드를 얻기 위해 저축을 하며 수요가 높습니다. 이 독특한 카드 게임은 지역의 영웅들과 함께 젊은 세대를 성공적으로 연결하고 있습니다.

데이터 분석가들은 여러 데이터 시리즈를 분석해야 할 때가 많으며, 보통 이 데이터는 선 그래프로 표시됩니다. 그러나 너무 많은 선을 표시하면 그래프가 혼란스러워질 수 있습니다. 이 논문에서는 DenseLines라는 방법을 소개합니다. DenseLines는 시간 시리즈 데이터를 더 명확하게 표현할 수 있도록 도와줍니다. 이 방법은 데이터를 정규화하여 밀도를 정확하게 계산합니다. 새로운 시각화 방식은 사용자들이 데이터의 전반적인 추세를 쉽게 파악하고, 이상값을 쉽게 발견할 수 있도록 합니다.

SVRaster WebGL 뷰어는 사용자가 Nvidia의 희소 복셀 래스터화 논문을 기반으로 한 희소 복셀 장면을 시각화할 수 있도록 도와줍니다. 이 뷰어는 vid2scene.com/voxel에서 온라인으로 복셀 방사 필드를 탐색할 수 있는 인터랙티브한 경험을 제공합니다.

주요 기능으로는 카메라 제어가 있습니다. 왼쪽 클릭 후 드래그하면 카메라가 회전하고, 오른쪽 클릭 후 드래그하면 카메라가 이동합니다. 마우스 휠로는 확대/축소가 가능하며, WASD 또는 화살표 키로 카메라를 이동할 수 있습니다. Q와 E 키로는 장면을 회전하고, 스페이스바와 Shift 키로는 위아래로 이동할 수 있습니다. 모바일에서는 한 손가락으로 회전하고, 두 손가락으로 이동 및 확대/축소할 수 있습니다. 또한 초당 프레임 수(FPS)를 표시하는 성능 지표도 제공합니다.

프로젝트를 실행하려면 먼저 Node.js와 NPM을 설치해야 합니다. 이후 저장소를 클론하고, 해당 디렉토리로 이동한 후 의존성을 설치하고 서버를 시작하면 됩니다. 서버는 http://localhost:5173에서 접근할 수 있습니다.

성능 및 구현에 대한 주의사항으로는, 논문에서 제시된 방법 대신 거리 기반 정렬을 사용하고 있으며, 기본적인 최적화가 적용되었습니다. 현재 프래그먼트 셰이더가 성능의 병목 현상으로 작용하고 있습니다. 이 뷰어는 Laptop 3080 GPU에서 약 60-80 FPS, iPhone 13 Pro Max에서는 약 12-20 FPS로 실행됩니다. 구형 조화 함수 1도에서 훈련된 장면을 지원합니다.

사용자 정의를 위한 URL 매개변수도 제공됩니다. ?samples=X를 통해 레이당 밀도 샘플을 조정할 수 있으며(기본값: 3), ?url=https://example.com/myply.ply를 통해 사용자 정의 PLY 파일을 로드할 수 있습니다. ?showLoadingUI=true를 설정하면 파일 업로드를 위한 UI가 표시됩니다.

자신만의 장면을 생성하려면 PLY 내보내기를 지원하는 SVRaster의 포크 버전을 사용해야 합니다. 제공된 지침에 따라 자신의 모델을 만들고 시각화할 수 있습니다.

추가적으로, 이 프로젝트는 초기 설정에 AI 지원을 활용했으며, 기본 작업에는 유용했지만 복잡한 그래픽 문제에는 덜 효과적이었습니다. 이 뷰어는 복셀 데이터와 상호작용할 수 있는 독특한 방법을 제공하며, 사용자가 자신의 장면을 탐색하고 생성하도록 초대합니다.

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리눅스 커널 방어 맵은 리눅스 커널 보안을 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계된 시각적 도구입니다. 이 도구는 취약점 분류, 공격 기법, 버그 탐지, 방어 기술 등 여러 상호 연관된 개념을 포함하고 있습니다. 일부 방어 기술은 리눅스 커널의 주요 부분에 포함되어 있지만, 다른 기술은 외부에서 제공되거나 특정 하드웨어를 필요로 합니다.

이 맵은 이러한 개념 간의 관계를 보여주지만, 완전한 보호를 의미하지는 않습니다. 취약점 분류에 대한 일반적인 약점 열거(Common Weakness Enumeration, CWE) 번호와 같은 정보를 포함하고 있으며, 커널 보안 강화에 중점을 두고 있습니다. 사용자 공간 보안이나 리눅스 보안 모듈(Linux Security Modules, LSM)에서의 정책은 제외됩니다.

이 맵은 GitHub, Codeberg, GitFlic에서 확인할 수 있으며, 유지 관리가 용이하도록 DOT 언어로 작성되었습니다. 또한, 커널 설정에서 보안 옵션을 검증하는 데 도움을 주는 '커널 강화 검사기(kernel-hardening-checker)'라는 도구도 있습니다. 많은 강화 기능이 주요 배포판에서 기본적으로 활성화되어 있지 않기 때문에 이 도구가 유용합니다.

추가 정보로 다양한 보안 자원과 연구에 대한 참고 자료가 제공됩니다.

자선 서점이 영국의 중고 서점 수 감소에 영향을 미치고 있다는 믿음이 있지만, 통계적 증거에 따르면 중고 서점의 총 수는 오히려 증가해 왔습니다. 1955년에는 523개였던 중고 서점이 2025년에는 1,282개로 늘어날 것으로 예상됩니다. 저자는 일부 도시에서 개별 서점이 사라진 경우가 있지만, 전체적인 추세는 중고 서점의 수가 안정적이거나 증가하고 있음을 보여준다고 언급합니다. 자선 서점을 제외하더라도 이러한 경향은 변하지 않습니다.

인터넷, 높은 임대료, 자선 서점의 증가 등 여러 요인이 중고 서점 수 감소의 원인으로 자주 언급됩니다. 자선 서점은 2000년대 초반부터 크게 증가했지만, 이들이 전통적인 서점을 몰아내고 있다는 명확한 증거는 없습니다. 실제로 비자선 서점의 수는 안정적으로 유지되고 있습니다.

자선 서점이 전통 서점에 영향을 미친다는 일화적 증거도 있지만, 저자는 통계 데이터가 이론을 뒷받침하지 않는다고 강조합니다. 결론적으로, 자선 서점은 증가했지만, 영국의 다른 중고 서점 감소에 책임이 있는 것으로 보이지 않습니다.

구글이 현재 인공지능 분야에서 차지하는 지배적인 위치에 대해 이야기하고 있습니다. 특히 딥마인드 부서와 제미니 2.5 모델이 그 중심에 있습니다. 저자는 딥마인드를 오픈AI보다 선호하며, 과거의 실수에도 불구하고 구글이 이제 오픈AI와 앤트로픽 같은 경쟁자들을 능가하고 있다고 언급합니다.

제미니 2.5 프로는 현재 사용 가능한 최고의 인공지능 모델로, 여러 기준에서 뛰어난 성능을 보이며 다양한 작업에서 다른 모델들을 초월하고 있습니다. 이 모델은 높은 성능과 낮은 비용을 결합하여 무료로 제공되며, 데이터 처리를 위한 넓은 컨텍스트 창을 제공합니다. 구글은 텍스트를 넘어 음악, 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 도구를 버텍스 AI 플랫폼에 통합하여 인공지능 기능을 확장하고 있습니다.

또한, 구글은 프로젝트 아스트라(도우미)와 프로젝트 마리너(컴퓨터 상호작용)와 같은 고급 프로젝트에도 힘쓰고 있어 인공지능 응용 프로그램을 더욱 향상시키고 있습니다. 전반적으로 구글은 인공지능 모델뿐만 아니라 소비자 소프트웨어에서도 선두주자로 자리 잡고 있어 업계에서 강력한 경쟁자로 부상하고 있습니다.

결론적으로, 구글 딥마인드는 인공지능 분야에서 선두주자로 자리매김하고 있으며, 제미니 2.5가 성능과 비용 효율성 면에서 앞서가고 있습니다. 또한 다양한 생성형 인공지능 분야로의 확장도 이루어지고 있습니다.

맷 사야르는 자신의 유치원생을 위해 단 10분 만에 수학 게임을 빠르게 만든 경험에 대해 이야기했습니다. 그의 아내이자 제품 관리자에게 요청을 받았고, 학교 과제의 흐릿한 스크린샷을 참고 자료로 사용했습니다. 그는 이 이미지를 클로드라는 AI 도구에 업로드한 후 타이머를 설정하고 작업을 시작했습니다. 초기 테스트는 8분 만에 끝냈고, 사용자 경험을 개선한 후 10분 안에 게임을 완성했습니다. 최종 제품은 그의 아이를 기쁘게 했습니다. 현재 수익이 마이너스인 상황이지만, 그는 지속적인 사용자 교육이 미래의 성장으로 이어질 것이라고 기대하고 있습니다.

2025년 4월, 한 개발자가 현대 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 프로그래밍의 어려움에 대해 회상하며, 끊임없이 변화하는 기술 스택, 구식 프레임워크, 기존 코드를 깨뜨리는 잦은 업데이트로 인한 불만을 토로합니다. 그들은 80년대와 90년대의 간단했던 시절을 회상하며, 그 당시에는 C와 같은 언어를 사용해 GUI 프로그래밍이 더 수월했다고 말합니다. 현재 개발자들은 모바일 및 웹 애플리케이션과 관련하여 여러 언어와 플랫폼의 복잡성에 직면하고 있으며, 이로 인해 혼란스러운 상황이 발생하고 있습니다.

저자는 GTK와 Qt와 같은 현재의 GUI 툴킷이 안정성과 사용자 친화성이 부족하다고 비판하며, 새로운 버전으로 애플리케이션을 이전하는 과정에서 겪은 개인적인 어려움을 공유합니다. 다양한 프로그래밍 언어와 GUI 기술에 대한 경험을 쌓은 후, 그들은 끊임없는 변화에서 벗어나 지속 가능한 소프트웨어 솔루션을 만드는 데 집중하고 싶다는 바람을 표현합니다.

이를 위해 저자는 Barium이라는 개인 프로젝트를 시작합니다. Barium은 장기성과 단순성을 위해 설계된 새로운 그래픽 툴킷으로, X 윈도우 시스템을 사용하고 강력하고 효과적인 프로그래밍 언어인 공통 리스프(Common Lisp)로 구축될 예정입니다. Barium은 주류 툴킷의 불만 없이 안정적이고 직관적인 GUI 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 툴킷은 비교적 간결하며, 아직 실험 단계에 있지만 OpenGL 지원과 사용자 정의 위젯 생성과 같은 현대적인 기능을 통합하고 있습니다. 저자는 Barium이 개발 과정을 단순화하고 시간이 지나도 기능이 유지되는 솔루션을 보장할 수 있는 가능성에 대해 기대하고 있습니다. 그들은 소프트웨어 공학의 어려움 속에서도 가치 있고 지속 가능한 무언가를 창조할 수 있다는 희망을 전합니다.

이 문서는 다양한 휴대용 오디오 레코더의 소음 수준을 비교하여 사용자가 부드러운 동물 소리를 녹음할 수 있는 능력을 평가하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다. 제조사마다 규격이 일관되지 않아 기기를 객관적으로 비교하기 어려운 점이 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

소음 수준에 대한 측정 결과가 포함되어 있으며, 각 레코더의 최대 게인 설정에서 발생하는 배경 소음의 양을 보여줍니다. 각 레코더의 성능은 동등 입력 소음(EIN), 입력 클리핑 수준, 다이내믹 레인지와 같은 지표를 사용하여 평가됩니다.

비교에 포함된 주목할 만한 레코더로는 사운드디바이스 722가 있습니다. 이 모델은 소음 수준이 낮고(-130 dBu) 다이내믹 레인지가 84 dB입니다. 줌 F6는 중간 정도의 소음 수준(-128 dBu)과 70 dB의 다이내믹 레인지를 가지고 있습니다. 타스캄 DR-701D는 약간 높은 소음 수준(-128 dBu)과 78 dB의 다이내믹 레인지를 보입니다.

이 정보는 조용한 소리를 녹음하는 데 적합한 장비를 선택하는 데 도움을 줍니다. 보다 자세한 사양은 마이크와 레코더를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼 등 추가 자료를 통해 확인할 수 있습니다.

이 기사에서 진 보그스는 새로운 도구와 코드 패키지를 사용하여 MIDI 장치를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 개선은 MIDI 컨트롤러가 단순히 음을 트리거하는 것 이상의 고급 기능을 수행할 수 있도록 합니다.

주요 패키지로는 MIDI::RtController, MIDI::RtController::Filter::Tonal, MIDI::RtController::Filter::Drums가 있습니다. 이 패키지들은 사용자가 MIDI 입력에 실시간으로 필터를 적용할 수 있게 하여 창의적인 사운드 수정을 가능하게 합니다. 주요 모듈인 MIDI::RtController는 MIDI 장치의 입력 및 출력 설정이 필요하며 비동기적으로 실행될 수 있습니다.

예제 코드는 음 재생을 변경하는 "페달 톤" 필터를 추가하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 제공된 템플릿을 사용하여 기존 필터를 탐색하거나 자신만의 필터를 만들 수도 있습니다.

사용 가능한 MIDI 장치를 확인하려면 receivemidi 프로그램을 사용할 수 있으며, 이 프로그램은 시스템에 연결된 장치 목록을 보여줍니다.

전반적으로 이 기사는 MIDI 컨트롤러를 실험하여 독특한 음악 효과를 창출할 것을 권장하며, 사용 가능한 도구의 사용 용이성과 유연성을 강조합니다.

NTATV 프로젝트는 원래의 애플 TV에서 Windows NT 운영 체제, 즉 Windows XP와 Windows 2003을 실행하는 것을 목표로 하고 있습니다. DistroHopper39B가 ReactOS 개발자들의 도움을 받아 이 프로젝트를 진행했으며, 2년의 노력 끝에 Windows XP와 2003의 부팅 가능한 버전을 완성했습니다. 그러나 ReactOS는 아직 완전히 기능하지 않습니다.

Windows XP와 Windows Server 2003은 애플 TV에서 바탕 화면으로 부팅할 수 있으며, ReactOS는 기능이 제한적입니다. Windows XP의 경우 비디오, 이더넷, USB와 같은 대부분의 기능이 작동하지만, 일부 오디오 및 리모컨 기능은 고장 나거나 부분적으로만 작동합니다. Windows Server 2003도 XP와 비슷하지만, 일부 기능은 테스트되지 않았습니다. ReactOS는 기본 비디오는 작동하지만 PCI와 USB가 고장 나 있어 완전한 사용이 불가능합니다.

애플 TV는 EFI 펌웨어를 사용하고 있어, 레거시 BIOS를 요구하는 표준 Windows XP와 호환되지 않는 문제가 있습니다. Windows를 부팅하는 것은 Linux보다 더 복잡하며, 이는 독점적인 특성과 많은 드라이버 요구 사항 때문입니다.

알려진 문제로는 HDMI 오디오, RDP 연결, 특정 비디오 출력에 문제가 있으며, 비영어 버전의 Windows는 하드 드라이브 접근 문제를 겪을 수 있습니다. 이 프로젝트는 애플 TV 해킹에 관한 영상에서 영감을 받아 개발자가 700일 이상 작업한 결과물로, 목표를 달성하기 위해 맞춤형 부트로더를 사용했습니다.

이 프로젝트는 맞춤형 부트로더의 소스 코드와 이를 구축하는 방법에 대한 지침을 포함하고 있습니다. NTATV 프로젝트는 애플 TV 하드웨어에서 Windows를 실행하는 데 성공했지만, ReactOS와 특정 하드웨어 기능에 대한 도전 과제가 여전히 남아 있습니다.

CF Bolz-Tereick는 Prospero Challenge에 대한 경험을 이야기합니다. 이 도전은 복잡한 수학 공식을 사용하여 셰익스피어의 인용구를 1024x1024 크기의 이미지로 렌더링하는 것으로, 각 픽셀에 대해 7866개의 연산이 필요합니다. 이 도전의 핵심은 평가 속도를 최적화하는 것입니다.

저자는 실행 속도를 높이기 위해 여러 가지 방법을 시도했습니다. 그 중에는 피프홀 최적화를 추가했지만, 효과는 미미했습니다. 반면, 필요한 결과의 부호만 유지하는 '요구된 정보' 최적화를 구현한 것은 유익했습니다.

처음에는 RPython(파이썬의 하위 집합)으로 코드를 작성했으나, 성능 향상을 위해 나중에 C로 다시 작성했습니다. 이 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

저자는 쿼드트리를 활용하여 이미지를 사분면으로 나누어 계산을 단순화했습니다. 이를 통해 필요한 연산의 수를 크게 줄일 수 있었습니다.

또한, 사용되지 않는 연산을 제거하는 기법을 사용하여 프로그램의 효율성을 높였습니다. 저자는 최적화 도구와 전체 프로그램의 정확성을 보장하기 위해 테스트를 실시했습니다. 무작위 입력 값을 사용하고 예상 결과와 출력을 비교하여 검증했습니다.

C 구현은 RPython 버전보다 성능이 뛰어났으며, 특히 요구된 정보 최적화를 통해 이미지 렌더링 시간이 빨라졌습니다. 저자는 이 도전을 즐겼으며, 앞으로 더 많은 최적화와 아이디어를 탐구할 계획입니다.

미국의 기계 공구 산업은 제조업에서 중요한 역할을 하며, 금속을 가공하고 기술 혁신을 지원하는 도구를 생산합니다. 그러나 이 산업은 1980년대 초반에 큰 하락세를 겪었습니다. 미국은 한때 세계 최대의 기계 공구 생산국이었지만, 1980년대 말에는 일본과 독일에 뒤처지게 되었습니다. 이러한 하락은 첨단 제조 기술에 대한 접근이 사라질 것이라는 우려를 낳았습니다.

의회에서 의뢰한 연구에서는 하락의 주요 원인을 네 가지로 분석했습니다. 첫째, 국내 기계 공구 수요가 급격히 감소했습니다. 둘째, 미국 기업들은 일본 기업들과 경쟁하기 어려웠고, 일본 기업들은 주문을 신속하게 처리하고 새로운 기술을 채택했습니다. 셋째, 일본 기업들이 기술과 생산 방식에서 우위를 점했습니다. 넷째, 강한 미국 달러가 미국 제품의 국제 경쟁력을 떨어뜨렸습니다.

최근 수요가 증가하고 있지만, 산업 회복은 더디고 여러 가지 주요 도전 과제가 남아 있습니다. 대기업의 부족과 소규모 기업 간 협력의 어려움, 투자 자본 확보의 어려움, 낮은 기술 수준과 부족한 교육 프로그램, 연구 결과를 시장성 있는 제품으로 전환하는 데의 어려움, 새로운 기술에 대한 국내 수요의 저조, 약한 수출 능력과 지원 등이 그 예입니다.

회복 전망은 불확실하지만 긍정적인 신호도 있습니다. 미국 기업들이 구조조정을 하고 있으며, 최근 수요가 증가하고 있습니다. 일본의 기술 우위가 줄어들고 있고, 미국은 신흥 기술 분야에서 잠재력을 가지고 있습니다.

회복을 돕기 위해 연구에서는 정부가 다음과 같은 조치를 취할 것을 권장합니다. 첫째, 기계 공구 제조업체와 사용자 간의 협력을 위한 지역 네트워크를 개발합니다. 둘째, 제조 인프라와 연구에 투자하여 프로세스를 개선합니다. 셋째, 수출 라이센스를 간소화하고 국제 판매 노력을 지원하여 경쟁력을 높입니다.

이러한 문제를 해결하는 것이 미국 기계 공구 산업이 글로벌 시장에서 다시 힘을 얻는 데 필수적입니다.

이 메시지는 보안상의 이유로 웹 브라우저가 점검되고 있다는 것을 나타냅니다. 이 과정은 사용자가 해당 웹사이트에서 안전하게 브라우저를 사용할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

2020년 11월, 브라질 중앙은행은 COVID-19 팬데믹 중에 디지털 결제 시스템인 픽스(Pix)를 도입했습니다. 이 시스템은 신속하고 무료로, 물리적인 접촉 없이 돈을 쉽게 송금할 수 있게 해줍니다. 사용자는 수취인의 ID 번호, 전화번호 또는 QR 코드를 이용해 돈을 보낼 수 있습니다. 2024년까지 픽스는 현금과 카드보다 더 인기 있는 결제 수단으로 자리 잡았습니다. 거래 건수는 2021년 90억 건에서 2024년에는 630억 건으로 증가하며, 총 거래액은 26조 레알(약 4.5조 달러)에 달했습니다. 브라질은 이러한 시스템을 세계에서 가장 빠르게 채택한 나라로 평가받고 있습니다.

2025년 4월 8일, 저자는 자신의 책 "프로그래머를 위한 논리"의 업데이트에 대해 이야기하며, 논리 프로그래밍 언어에 관한 새로운 장을 추가할 계획이라고 전했습니다. 저자는 전통적인 퍼즐 해결 예제를 실제 프로로그(Prolog) 응용 사례로 대체하여, 일상 업무에서의 유용성을 보여주고자 합니다.

저자는 프로로그를 사용한 특정 퍼즐 해결 예제를 공유합니다. 이 예제에서는 네 명의 학생이 시험에서 받은 점수를 그들의 답안을 바탕으로 결정해야 합니다. 첫 세 학생의 점수는 알려져 있으며, 목표는 네 번째 학생의 점수를 찾는 것입니다. 저자는 프로로그가 정답 키와 비교하여 답안에 따라 점수를 우아하게 계산할 수 있는 방법을 설명합니다.

프로로그 프로그램의 핵심 요소는 다음과 같습니다. 학생의 답안과 정답 키를 기반으로 점수를 계산하는 방법을 정의합니다. 프로로그의 양방향 특성을 활용하여, 알려진 점수를 바탕으로 점수를 검증하거나 가능한 답안을 유추할 수 있습니다. 네 번째 학생의 점수에 대해 동일한 점수를 내는 여러 잠재적인 정답 키를 찾아내어 퍼즐의 강건성을 보여줍니다.

저자는 퍼즐이 흥미롭지만, 책에서 실제 예제는 버전 관리 분석이나 인프라 변경 계획과 같은 더 실용적인 시나리오에 초점을 맞출 것이라고 결론지었습니다.

MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 개발한 Tactile Vega-Lite 시스템은 점자 차트를 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 이는 시각 장애인과 저시력자를 위한 데이터 접근성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이 도구는 엑셀과 같은 스프레드시트의 데이터를 자동으로 표준 시각 차트와 점자 차트로 변환할 수 있으며, 접근성을 보장하기 위해 내장된 디자인 규칙을 사용합니다.

전통적으로 점자 차트를 만드는 과정은 복잡하고 여러 소프트웨어 프로그램이 필요했습니다. Tactile Vega-Lite는 사용자가 차트를 쉽게 맞춤 설정할 수 있도록 하여 이 과정을 간소화하고 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이 시스템은 간격, 레이아웃, 점자 변환에 대한 스마트 기본값을 포함하여 사용자가 효과적인 점자 그래픽을 디자인하는 데 도움을 줍니다.

또한, 이 시스템은 차트를 조정할 수 있는 코드 편집기를 제공합니다. 연구자들은 프로그램을 계속 개선하면서 코딩 기술이 필요 없는 더 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. Tactile Vega-Lite가 디자인 과정을 향상시키지만, 전문가들은 점자 디자인 지침을 준수하기 위해 최종 검토를 권장합니다.

Tactile Vega-Lite는 점자 독자를 위한 데이터 시각화를 더욱 포괄적으로 만드는 중요한 진전을 나타내며, 디자인 시간을 줄이면서도 품질을 유지합니다.

한 파일럿 프로젝트에서 기본 소득의 효과를 연구했습니다. 이 연구에서는 122명이 매달 1,200유로를 3년 동안 받았고, 대조군으로 1,580명은 아무것도 받지 않았습니다. 독일 경제 연구소에서 진행한 이 연구는 이념적 믿음에 의존하기보다는 보편적 기본 소득에 대한 사실적인 통찰을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

연구의 주요 발견은 다음과 같습니다. 첫째, 노동에 대한 결과는 기본 소득이 사람들을 게으르게 만든다는 믿음과는 달리, 오히려 사람들이 더 열심히 일하도록 영감을 준다는 것입니다. 둘째, 자율성에 있어 참가자들은 더 큰 독립성을 느끼고 스스로 선택할 수 있는 능력이 향상되었다고 보고했습니다. 셋째, 행복과 정신 건강에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 넷째, 수혜자들은 물질적 필요를 충족하고 재산을 축적할 수 있었으며, 종종 자신의 자원을 다른 사람들과 나누기도 했습니다. 다섯째, 기본 소득에 대한 많은 가정이 확인되었지만, 사람들의 생각과 감정에는 큰 변화가 없었습니다.

이 연구 결과는 다양한 학술지에 발표될 예정입니다.

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파이어폭스의 사용자 인터페이스(UI)는 HTML, CSS, JavaScript와 같은 웹 기술로 구축되어 있어, 특히 교차 사이트 스크립팅(XSS) 공격에 취약합니다. 이를 개선하기 위해 파이어폭스 개발자들은 콘텐츠 보안 정책(CSP)을 도입하여 UI 내에서 실행될 수 있는 스크립트의 종류를 제한하고 있습니다.

최근에는 주요 파이어폭스 UI 문서인 browser.xhtml에서 600개 이상의 인라인 이벤트 핸들러가 제거되었습니다. 이는 취약점을 줄이기 위한 조치로, 악용될 수 있는 인라인 핸들러를 외부 JavaScript 파일의 안전한 이벤트 리스너로 교체하는 과정을 포함합니다.

주요 UI가 이제 더 안전해졌지만, 파이어폭스의 다른 부분, 예를 들어 추가 창과 대화 상자에서도 인젝션 공격에 대한 방어를 강화하기 위한 작업이 계속 진행되고 있습니다. 목표는 동적 코드 실행을 완전히 차단하여 파이어폭스가 XSS 위협에 더 강해지도록 하는 것입니다. 이러한 변화는 파이어폭스 버전 138에 포함될 예정이며, 보안을 크게 향상시켜 공격자가 취약점을 악용하기 어렵게 만들 것입니다.

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Tailscale은 Accel이 주도하는 시리즈 C 펀딩 라운드에서 1억 6천만 달러를 성공적으로 모금했습니다. CRV, Insight Partners, Heavybit, Uncork Capital 등 다른 투자자들도 참여했습니다. 이번 자금은 Tailscale이 네트워킹 솔루션을 개선하는 데 도움을 줄 것이며, 사용자들이 IP 주소 대신 신원에 초점을 맞춰 연결을 간소화할 수 있도록 지원할 예정입니다.

2019년에 설립된 Tailscale은 네트워킹을 더 쉽고 안전하게 만들기 위해 노력해왔습니다. 이를 통해 수백만 명의 사용자, 즉 기업과 개인 개발자들이 전통적인 네트워킹의 복잡함 없이 시스템을 연결할 수 있게 되었습니다.

이번 펀딩은 특히 AI 분야가 인프라 연결성 문제에 직면한 중요한 시점에 이루어졌습니다. Instacart와 Duolingo와 같은 유명 기업들도 Tailscale의 서비스를 이용하고 있습니다. 이 투자를 통해 Tailscale은 엔지니어링 및 제품 팀을 확장하여 증가하는 사용자 기반에 더 나은 서비스를 제공하고 제품을 개선할 계획입니다.

Tailscale은 사용자들이 기술적인 세부 사항에 대한 걱정 없이 안전하고 개인적으로 연결할 수 있는 원활한 네트워킹 경험을 제공하는 데 전념하고 있습니다.

구스타보의 글에서는 테렌스 타오가 제기한 수학적 도전 과제에 대해 다루고 있습니다. 이 과제는 300,000의 팩토리얼(300K!)을 100,000보다 큰 300K개의 인수로 분해하는 것입니다. 타오는 이전에 90,000보다 큰 인수를 사용하는 방법을 보여주었으며, 이번 목표는 100,000보다 큰 인수로 이 방법을 최적화하는 것입니다.

이 과정은 300K!의 소인수와 90K에서 102K 사이의 홀수로 구성된 숫자 B를 분석하는 것을 포함합니다. B에서 더 자주 나타나는 소수는 "B-무거운" 소수로, 300K!에서 더 자주 나타나는 소수는 "N!-무거운" 소수로 분류됩니다. 전략은 B-무거운 소수를 더 큰 N!-무거운 소수로 교체하여 2의 거듭제곱 사용을 최소화하는 것입니다.

구스타보는 Racket 프로그래밍 언어와 메모이제이션 기법을 사용하여 효율성을 높입니다. 여러 번의 계산과 조정을 거친 후, 그는 100,000을 초과하는 인수로 성공적인 분해를 확인합니다.

그는 또한 사용된 홀수의 수인 L과 A의 다양한 값을 탐색하며 방법의 효과를 테스트합니다. 글은 100,000보다 큰 인수로 분해를 달성하기 위한 무차별 대입 검색으로 마무리되며, 일부 성공적인 결과와 방법이 실패할 수 있는 영역을 언급합니다.

전체적으로 이 작업은 더 넓은 수학적 추측을 증명하는 동시에 대형 팩토리얼을 특정 인수로 최적화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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