2025년 4월, 저자는 Val.town에서 호스팅되는 단순한 AI 비서인 "스티븐스"를 소개했습니다. 이 비서는 하나의 SQLite 테이블과 크론 작업을 이용해 만들어졌으며, 저자와 그 배우자에게 매일 텔레그램을 통해 일정, 날씨 예보, 우편 알림, 그리고 리마인더를 전송합니다.

스티븐스는 "집사 노트"라는 로그를 통해 정보를 수집합니다. 이 로그는 구글 캘린더, 날씨 API, 사용자 메시지 등 다양한 출처에서 정보를 모읍니다. 또한, 사용자는 텔레그램을 통해 필요할 때 요청을 할 수 있습니다.

저자는 기본적인 구조에도 불구하고 스티븐스가 시리와 같은 기존 AI 비서보다 더 유용하다고 언급합니다. 개인 AI 도구는 다양한 정보 출처에 접근함으로써 더 나은 맥락을 제공받는다고 강조합니다. 스티븐스는 간단한 프로젝트이지만, 저자는 다른 사람들이 이 개념을 자신의 필요에 맞게 조정해 보기를 권장하며, 관심 있는 사람들을 위해 프로젝트 코드를 제공하고 있습니다.

이 프로젝트는 복잡한 시스템 없이도 간단한 도구를 통해 AI를 일상생활에 효과적으로 통합할 수 있음을 보여줍니다.

최근 오픈 소스 주간 동안 여러 라이브러리를 오픈 소스로 공개했으며, 커뮤니티로부터 큰 호응을 받았습니다. 이로 인해 내부 DeepSeek 추론 엔진을 오픈 소스로 기여하기로 결정했습니다. 우리는 AGI(인공지능 일반화) 개발에 있어 오픈 소스 생태계가 매우 중요하다는 점에 감사하고 있습니다.

우리의 추론 엔진은 PyTorch와 vLLM을 사용하지만, 완전한 오픈 소스를 위한 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 첫째, 코드베이스의 차이로 인해 엔진이 오래된 vLLM 버전을 기반으로 하고 있으며, 많은 커스터마이징이 되어 있어 널리 사용하기 어렵습니다. 둘째, 내부 시스템과 밀접하게 연결되어 있어 공개 배포가 복잡합니다. 셋째, 작은 연구팀이 대규모 오픈 소스 프로젝트를 지원할 수 있는 여력이 부족합니다.

따라서 전체 엔진을 오픈 소스로 공개하는 대신, 기존 오픈 소스 프로젝트와 협력하여 독립적인 라이브러리로 기능을 추출하고 공유할 계획입니다. 또한 최적화 및 개선 사항을 직접 기여할 예정입니다.

우리는 오픈 소스 운동에 기여하게 되어 기쁘며, 새로운 모델 출시의 시작부터 커뮤니티가 고급 AI 기능을 달성할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다양한 하드웨어 플랫폼에서 AI를 위한 동기화된 생태계를 만드는 것이 우리의 목표입니다.

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구글은 돌고래의 의사소통을 이해하기 위해 DolphinGemma라는 AI 모델을 개발했습니다. 이 프로젝트는 Wild Dolphin Project(WDP)와 조지아 공대와 협력하여 돌고래가 내는 복잡한 소리, 즉 클릭과 휘파람 소리를 해독하는 것을 목표로 하고 있습니다.

WDP는 1985년부터 바하마의 야생 점박이 돌고래 군집을 연구하며 그들의 행동과 발음을 광범위하게 기록해왔습니다. 이 장기 연구는 돌고래 소리를 해석하고 그들의 의사소통 패턴을 이해하는 데 중요한 데이터셋을 제공합니다.

DolphinGemma는 고급 오디오 기술을 사용하여 돌고래 소리를 분석하고 그들의 소리의 순서를 예측합니다. 이는 인간 언어 모델이 작동하는 방식과 유사합니다. 이 모델은 구글 픽셀폰에서 실행될 수 있도록 설계되어 현장 연구에 접근할 수 있게 합니다.

자연적인 의사소통 분석 외에도 이 프로젝트는 CHAT 시스템을 포함하고 있습니다. 이 시스템은 합성 소리를 사용하여 돌고래와 연구자 간의 공유 어휘를 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 돌고래가 특정 물체를 요청하는 등 쌍방향 상호작용이 가능해질 수 있습니다.

구글은 DolphinGemma를 오픈 모델로 공유할 계획이며, 이는 다른 돌고래 종을 연구하는 연구자들에게 도움이 될 것입니다. WDP, 조지아 공대, 구글 간의 협력은 돌고래 의사소통을 더 잘 이해하는 길을 열어주며, 인간과 돌고래 간의 간극을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

지난 주말, 일본 이토이가와에서 열린 제39회 케즈로우카이 행사에 참석했습니다. 이 행사는 참가자들이 전통 일본 대패를 사용해 가장 얇은 나무 조각을 만드는 경쟁입니다. 또한, 목공 기술을 향상시키고자 하는 목공 애호가들이 모이는 자리이기도 합니다.

행사는 이틀 동안 진행되며, 첫날에는 예선 대패질이 이루어지고 둘째 날에는 본선이 진행됩니다. 참가자들은 매일 세 번씩 자신이 만든 조각을 측정할 기회를 가집니다. 본선에서는 특정 종류의 대패와 뛰어난 대패질 성능을 가진 히노키 나무를 사용해야 합니다.

저는 소마코샤의 친구들과 함께 참여했으며, 개인 대패와 측정 도구를 가져갔습니다. 우리는 10-12 마이크론 범위의 괜찮은 조각을 만들었지만, 10 마이크론 이하의 일관된 조각을 만드는 것은 어려웠습니다. 행사 내내 나무의 품질과 수분 함량이 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 배웠습니다.

둘째 날에는 다양한 날카롭게 하는 기술과 수분 처리 방법을 실험하여 조각의 품질을 높이려고 했습니다. 결국 6-10 마이크론으로 측정된 조각을 만들어 매우 기뻤습니다. 마지막 경쟁에서는 시간 압박 속에서 더 어려운 종류의 나무인 스기 나무를 대패질해야 했습니다.

전반적으로 케즈로우카이는 배움의 기회로 가득한 환상적인 경험이었으며, 목공에 관심이 있는 누구에게나 추천하고 싶습니다. 일본에 참석할 수 없다면, 비슷한 지역 행사들을 찾아보는 것도 좋습니다.

구글이 오픈AI의 선례를 따라 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 자사의 AI 모델에 도입하기로 결정했습니다. 구글 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스가 이 결정을 발표했지만, 구체적인 시행 일정은 밝히지 않았습니다.

MCP는 AI 모델이 비즈니스 도구와 콘텐츠 저장소와 같은 다양한 출처의 데이터에 접근할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 데이터와 챗봇 같은 AI 애플리케이션 간의 상호작용이 개선됩니다. 개발자들은 "MCP 서버"와 "MCP 클라이언트"를 사용하여 기능을 강화할 수 있는 연결을 만들 수 있습니다. MCP가 오픈 소스로 제공되면서 여러 기업들이 이미 자사 플랫폼에 이를 통합했습니다.

"Hacktical C"는 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 있는 프로그래머를 위한 실용적인 가이드입니다. 이 책은 C 언어의 강점을 최대한 활용할 수 있는 기술에 중점을 두고 있으며, 기본 개념에 너무 많은 시간을 할애하지 않도록 돕습니다.

저자는 해커로서 문제를 해결하고 강력한 도구를 사용하는 것을 즐기는 사람입니다. 다양한 프로그래밍 언어를 경험한 후, 저자는 C 언어의 단순함과 직관성에 매력을 느끼게 되었고, 처음에는 최신 언어에 비해 원시적이라고 생각했지만 그 가치를 인정하게 되었습니다.

이 책은 개발을 지원하기 위해 기부를 받을 수 있도록 열려 있으며, 지식을 공유하는 것의 중요성과 창작자에게 보상을 주는 것의 필요성을 강조합니다.

C 언어는 유연성과 제어력을 제공하여 프로그래머가 제한 없이 선택할 수 있게 해줍니다. 일부 현대 프로그래머는 실수를 피하기 위해 더 엄격한 언어를 선호하지만, 저자는 C의 자유로움이 효과적인 문제 해결에 필수적이라고 주장합니다. 그는 모든 소프트웨어에는 버그가 존재하며, 어떤 언어를 사용하든 최상의 도구는 프로그래머의 전문성에 달려 있다고 믿습니다.

이 책은 C 프로젝트를 구축하기 위한 실용적인 지침을 포함하고 있으며, valgrind와 같은 도구를 지원하는 리눅스를 C 개발에 가장 적합한 플랫폼으로 추천합니다. 또한 C 프로그래밍을 향상시키는 몇 가지 GNU 확장을 활용합니다.

각 장에서는 매크로, 고정 소수점 산술, 동적 컴파일과 같은 다양한 고급 주제를 다루며, 서로 연결되도록 구성되어 있지만 독자는 필요에 따라 자유롭게 건너뛰어 읽을 수 있습니다.

Meilisearch는 애플리케이션과 웹사이트에 쉽게 통합될 수 있는 빠른 검색 엔진으로, 신속하고 효율적인 기능을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다.

Meilisearch의 주요 기능으로는 하이브리드 검색이 있습니다. 이는 의미 기반 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하여 더 나은 결과를 제공합니다. 검색 결과는 50밀리초 이내에 표시되며, 오타와 잘못된 철자도 효과적으로 처리할 수 있습니다. 사용자는 맞춤형 필터와 정렬 옵션을 통해 검색 결과를 필터링하고 정렬할 수 있으며, 관련 동의어를 검색 결과에 포함시켜 보다 풍부한 정보를 제공합니다. 또한, 지리적 검색 기능을 통해 위치에 따라 데이터를 정렬하고 필터링할 수 있습니다. 여러 언어를 지원하며, 특히 아시아 언어에 최적화된 지원을 제공합니다. 보안 관리 기능을 통해 API 키를 사용하여 사용자 데이터 접근을 제어할 수 있습니다. 다중 테넌시 기능을 통해 서로 다른 사용자에게 맞춤형 검색 결과를 제공하며, RESTful API를 통해 쉽게 설치하고 유지 관리할 수 있습니다.

시작하려면 설정 및 사용에 대한 문서와 가이드가 제공됩니다. 추가 옵션으로는 Meilisearch Cloud가 있으며, 이는 배포를 간소화하고 분석 기능을 추가하는 클라우드 서비스입니다. 다양한 프로그래밍 언어와의 통합을 위한 SDK도 제공됩니다.

사용자 데이터는 서비스 개선을 위해 익명으로 수집되며, 원할 경우 데이터 삭제 요청이나 옵트아웃할 수 있는 옵션이 있습니다. Meilisearch는 오픈 소스 프로젝트로, 사용자들은 기여하거나 문제를 보고하거나 Discord에서 커뮤니티에 참여할 수 있습니다. 뉴스레터와 블로그를 통해 최신 정보를 확인하고, 고급 사용법과 기능에 대한 자세한 가이드는 문서를 참고하면 됩니다.

이것은 보기만 할 수 있고 편집할 수 없는 데모 버전입니다. 더 많은 정보는 저희 GitHub 페이지를 방문해 주세요.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 기반의 챗봇과 서드파티 도구를 통합하는 중요한 표준으로 자리잡고 있습니다. 이 프로토콜은 사용자가 다양한 도구를 연결하고 기능을 향상시킬 수 있도록 하지만, 몇 가지 중요한 문제점이 존재합니다.

첫째, 프로토콜 보안 문제입니다. MCP는 초기 단계에서 명확한 인증 시스템이 부족하여 여러 가지 불안전한 구현이 발생할 수 있습니다. 사용자는 서드파티 서버를 다운로드하고 실행함으로써 악성 코드를 무의식적으로 실행할 위험이 있습니다. 또한, MCP 서버는 사용자 입력을 신뢰하는 경향이 있어 보안 취약점이 발생할 수 있습니다.

둘째, 사용자 인터페이스 및 경험의 한계입니다. MCP는 도구 사용에 따른 위험을 충분히 관리하지 못해 사용자가 의도치 않게 해로운 행동을 유발할 수 있습니다. 또한, 도구 사용에 따른 비용 문제를 고려하지 않아 예상치 못한 요금이 발생할 수 있습니다. 비구조화된 텍스트를 전송하기 때문에 명확하고 정확한 상호작용을 보장하기 어렵습니다.

셋째, LLM 보안 문제입니다. MCP는 악성 도구가 어시스턴트의 지시를 무시하는 프롬프트 주입 공격을 용이하게 할 수 있습니다. 사용자가 도구와의 상호작용을 통해 개인 정보를 무심코 공유할 수 있어 민감한 데이터가 노출될 위험이 있습니다.

넷째, 데이터 접근 제어 문제입니다. 통합된 AI 도구를 사용하는 직원이 LLM의 데이터 집계 능력으로 인해 접근해서는 안 되는 민감한 정보에 접근할 수 있습니다.

마지막으로, LLM의 한계입니다. MCP의 효과는 현재 LLM의 고유한 한계로 인해 복잡한 쿼리나 도구 사용에 어려움을 겪을 수 있습니다.

MCP는 LLM과의 사용자 경험을 향상시킬 잠재력이 있지만, 더 나은 프로토콜, 사용자 교육, 신중한 애플리케이션 설계를 통해 해결해야 할 중요한 위험도 함께 존재합니다.

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오픈 가이드: 주식 보상 요약

오픈 가이드: 주식 보상은 할로웨이에서 발행된 자료로, 직원들이 급여의 일환으로 회사의 일부 소유권을 받는 복잡한 주식 보상 개념을 명확히 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 방식은 직원의 이익을 회사의 목표와 일치시켜 팀워크, 혁신, 그리고 직원 유지에 도움을 줄 수 있습니다.

이 가이드는 주식 옵션과 제한 주식 단위와 같은 다양한 형태의 주식 보상을 다루며, 이러한 옵션을 이해하는 것이 정보에 기반한 재정 결정을 내리는 데 중요하다고 강조합니다. 또한 주식이 무가치해질 가능성이나 주식 옵션 행사에 따른 세금 문제와 같은 잠재적 위험도 언급합니다.

개정된 이 가이드는 확장된 섹션, 실용적인 조언, 전문가의 통찰력을 포함하여 직원, 채용 관리자, 창립자에게 유용한 자료가 됩니다. 사용자가 주식 보상의 복잡성을 이해하고, 비용이 많이 드는 실수를 피하며, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 주식 보상의 목적은 인재를 유치하고, 직원과 회사의 이익을 일치시키며, 현금 지출을 줄이는 것입니다. 대상 독자는 일자리 제안을 고려하는 직원, 후보자와 협상 중인 창립자, 주식 보상 결정에 관여하는 모든 사람입니다. 내용은 주로 미국의 C 법인에서의 주식 보상에 초점을 맞추고 있으며, 공기업이나 다른 형태의 보상에 대한 정보는 제한적입니다. 이 가이드는 모든 수준의 독자를 위해 설계되어 있으며, 자료를 탐색할 수 있는 로드맵과 추가 자료에 대한 링크를 제공합니다.

전반적으로 이 가이드는 주식 보상을 이해하고 효과적으로 다루고자 하는 사람들에게 포괄적인 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

최근 Zig의 LinkedList API 업데이트는 SinglyLinkedList와 DoublyLinkedList의 작동 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 새로운 버전에서는 일반적인 구조를 대체하여, 데이터 안에 연결 리스트 노드가 포함된 침투형 연결 리스트를 도입했습니다. 이러한 설계는 성능을 향상시키고 메모리 할당을 줄이는 데 기여합니다.

변경 사항을 간단히 정리하면 다음과 같습니다. 첫째, 업데이트된 SinglyLinkedList 구조는 더 간단해졌으며, 보유하고 있는 데이터에 대한 참조가 필요하지 않습니다. 둘째, 침투형 연결 리스트에서는 노드가 데이터 구조의 일부로 포함되어 있어, 노드를 위해 별도의 메모리 할당을 피할 수 있어 메모리 사용량이 최소화됩니다. 셋째, 예시를 통해 User 구조체의 연결 리스트를 생성하는 방법을 보여주며, 각 User는 리스트를 위한 노드를 포함합니다. 넷째, 예시에서는 Zig의 내장 함수인 @fieldParentPtr를 사용하여 노드에서 User에 접근하는 방법을 설명합니다. 이 함수는 개발자가 필드 포인터에서 부모 구조체를 쉽게 가져올 수 있도록 도와줍니다.

저자는 @fieldParentPtr 함수를 공개하는 것에 대해 복잡할 수 있다고 느끼면서도, 특정 문제를 해결하는 데 유용하다는 점을 인정합니다. 전반적으로 이러한 변화는 성능을 향상시키고 Zig에서 연결 리스트를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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저자는 Infocom의 UNIX 소스 코드를 기반으로 한 Zork 3부작의 독립 실행형 버전을 Cosmopolitan이라는 도구를 사용하여 성공적으로 만들었습니다. 이 버전은 추가 설치 없이 Windows, Mac, Linux, BSD 등 여러 플랫폼에서 작동합니다.

Zork를 플레이하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 명령어를 사용하여 실행 파일을 다운로드합니다. 그 다음, 실행 가능하도록 설정한 후 게임을 실행하면 됩니다.

저자는 이전에 Status Line이라는 프로젝트에서 Zork를 Pico-8에서 플레이할 수 있도록 작업한 경험이 있으며, 이후 원래의 z-machine 코드를 포팅하는 데 집중했습니다. Cosmopolitan은 동일한 코드를 수정 없이 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있게 해주어 개발 과정을 간소화합니다. z-machine은 Infocom의 텍스트 어드벤처가 여러 시스템에서 실행될 수 있도록 하는 가상 머신입니다.

Cosmopolitan 도구는 지원되는 모든 플랫폼에서 실행할 수 있는 단일 실행 파일을 생성하여 여러 빌드가 필요 없도록 합니다. APE(Actually Portable Executable) 형식 덕분에 이러한 유연성이 가능해집니다.

저자는 오래된 코딩 스타일에 대해 배우고, NULL 정의 수정 및 함수 선언 업데이트와 같은 현대화 작업을 통해 필요한 업데이트를 진행했습니다. 이 과정에서 1985년의 원래 코드를 최소한으로 수정하여 현대 시스템에서 컴파일할 수 있도록 했습니다.

이 프로젝트는 저자에게 게임 역사와 연결된 즐거운 경험이었습니다. Zork 3부작은 이 고전적인 인터랙티브 픽션을 탐험하고자 하는 이들에게 제공되며, 현대 게임에 비해 더 강력한 옵션이 있지만, 게임 유산의 한 조각을 경험하는 데 주된 매력이 있습니다.

Certara Inc.는 2025 회계연도의 시작을 강하게 맞이하며 매출과 예약이 10% 증가했습니다. 이러한 성장은 주로 소프트웨어 부문과 최근 인수에 기인합니다. 회사는 또한 자사주 매입을 발표했습니다.

저자는 구글에서 해고당한 후의 감정을 공유합니다. 갑작스러운 직장 상실에 충격과 슬픔, 분노를 느끼며, 해고 과정에 대한 불만도 드러냅니다. 관리자들이 성과와는 무관하다고 안심시켰지만, 저자는 마치 밀려나는 듯한 대우를 받았다고 느낍니다.

해고 시점에 대해 생각해보면, 팀 빌딩 행사에 참여하고 있었고, 구글 IO에서의 발표를 포함해 기대되는 프로젝트들이 많았던 때였습니다. 이제 그 모든 기회와 함께 오랜 시간 동안 쌓아온 중요한 직업적 관계와 책임도 사라졌습니다.

전반적으로 저자는 자신이 가치를 인정받지 못하고 있다고 느끼며, 현재 상황과 회사에서의 역할이 갑자기 끝난 것에 대한 불만과 슬픔을 표현합니다. 다른 사람들에게 연락을 해달라고 요청하지만, 지금은 힘든 시기라고 덧붙입니다.

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Pillar Security의 연구자들이 "규칙 파일 백도어"라는 새로운 공격 방법을 발견했습니다. 이 기술은 해커가 Cursor와 GitHub Copilot과 같은 인기 있는 AI 코딩 도구에서 사용하는 설정 파일에 악성 코드를 몰래 주입할 수 있게 합니다. 해커는 이러한 파일에 숨겨진 악성 지침을 삽입하여 AI가 생성하는 소프트웨어에 해를 끼칠 수 있습니다.

해커들은 규칙 파일에 숨겨진 유니코드 문자들을 이용해 AI의 코딩 행동을 조작합니다. 이러한 규칙 파일은 널리 공유되며 안전하다고 여겨지기 때문에 보안 점검을 거의 받지 않습니다. 공격자는 이러한 파일을 조작하여 AI가 탐지되지 않게 불안전한 코드를 생성하도록 지시할 수 있습니다.

이 공격은 눈에 띄지 않게 진행될 수 있어, 손상된 코드가 소프트웨어 프로젝트를 통해 퍼질 수 있습니다. 공격자는 보안 설정을 무시하고 취약한 코드를 생성하며, 민감한 데이터가 유출될 위험도 있습니다. 악성 규칙 파일이 추가되면 이후의 모든 코드 생성에 영향을 미쳐 소프트웨어의 무결성에 큰 위험을 초래합니다.

현재 거의 모든 기업 개발자들이 AI 코딩 도구를 사용하고 있어, 잠재적인 위협에 대한 공격 표면이 증가하고 있습니다. 이에 따라 기존 규칙 파일을 감사하여 숨겨진 악성 콘텐츠를 점검하고, AI 설정 파일에 대한 검토 프로세스를 마련해야 합니다. 또한, 의심스러운 패턴을 식별하고 AI가 생성한 코드를 모니터링하는 탐지 도구를 사용하는 것이 중요합니다.

Cursor와 GitHub과 같은 기업들은 AI 제안을 검토하는 책임이 개발자에게 있다는 점을 강조하며, 이러한 새로운 공격 경로에 대한 인식이 필요하다고 밝혔습니다. "규칙 파일 백도어"는 공급망 공격의 중요한 진화를 나타내며, AI 도구를 개발자에게 악용하는 방식입니다. AI 코딩 도우미에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이러한 정교한 위협으로부터 보호하기 위한 강력한 보안 조치의 필요성이 커지고 있습니다. 조직은 소프트웨어의 무결성을 유지하기 위해 AI가 생성한 코드를 모니터링하고 검증하는 보안 관행을 적응해야 합니다.

딥러닝 모델을 훈련하는 전통적인 방법은 네트워크를 통해 오류 신호를 되돌려 보내면서 각 층에서 기울기를 계산하는 것입니다. 이렇게 하면 더 깊은 층이 더 추상적인 개념을 나타내는 특징의 계층 구조가 형성됩니다. 반면, 새로운 방법인 NoProp은 이러한 전방 또는 후방 전파를 사용하지 않습니다. 대신, 각 층이 목표에서 잡음을 제거하여 독립적으로 학습할 수 있도록 합니다. NoProp은 일반적인 방식으로 계층적 표현을 생성하지 않는 새로운 유형의 학습 방법으로 간주됩니다. 이 방법은 각 층의 표현을 목표의 잡음이 섞인 버전으로 고정하고, 이를 정화하는 방법을 학습합니다. 이후 추론 과정에서 이 정화된 정보를 사용할 수 있습니다. MNIST와 CIFAR-10과 같은 이미지 분류 작업에서의 테스트 결과, NoProp은 높은 정확도를 달성하며, 사용자 친화적이고 전통적인 방법보다 더 효율적인 것으로 나타났습니다. 이 접근법은 네트워크가 학습에 대한 공을 어떻게 할당하는지를 변화시켜, 분산 학습 및 학습 과정의 다른 측면을 개선할 가능성이 있습니다.

저자는 언어 모델(LLM)을 활용한 코딩 도구인 Cursor를 사용한 경험에 대해 이야기합니다. 그들은 LLM의 주요 한계를 강조하는데, 이는 단일 대화 중에는 맥락을 기억하지만 새로운 세션이 시작되면 모든 것을 잊어버린다는 점입니다. 이로 인해 코딩 규칙이나 프로젝트 구조에 대한 반복적인 지시가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 LLM이 빠르게 맥락을 회복할 수 있도록 문서화와 스타일 가이드와 같은 시스템을 만드는 것을 제안합니다. 그들은 "Cursor Rules"라는 개념을 소개하는데, 이는 프로젝트 디렉토리에 저장된 지침 문서로, AI가 특정 코딩 패턴과 선호도를 따르도록 안내합니다.

저자는 이러한 규칙이 진지한 프로젝트에서 얼마나 중요한지를 강조합니다. 이 규칙들은 시간을 절약하고 반복적인 설명의 필요성을 줄여줍니다. 또한, 저자는 "메타 커서 규칙"이라는 템플릿을 제안하는데, 이는 AI가 이전 대화를 바탕으로 새로운 규칙을 자동으로 작성할 수 있도록 도와줍니다.

마지막으로 저자는 다른 사람들이 AI와의 상호작용을 간소화하고 프로젝트의 일관성을 높일 수 있도록 플러그 앤 플레이 메타 커서 규칙 템플릿을 제공합니다. 저자는 이러한 시스템을 활용하여 코딩 작업에서 AI와의 협업을 향상시키기를 권장합니다.

최근 연구자들이 제안한 바에 따르면, 우주의 복잡성은 시간이 지남에 따라 증가하며, 이는 생명체뿐만 아니라 비생명체 시스템에서도 나타난다고 합니다. 이 아이디어는 진화와 시간에 대한 우리의 이해를 바꿀 수 있습니다.

이 제안은 광물학자 로버트 해즌과 우주생물학자 마이클 웡을 포함한 과학자들의 협력에서 비롯되었습니다. 그들은 우주에 존재하는 존재들이 시간이 지남에 따라 더 복잡해진다는 새로운 자연 법칙을 주장하고 있습니다. 이는 열역학 제2법칙에 따라 엔트로피가 증가하는 것과 유사합니다. 이로 인해 복잡하고 지능적인 생명체가 이전에 생각했던 것보다 더 흔할 수 있다는 것을 암시합니다.

그들의 가설은 생물학적 진화가 보편적인 복잡성의 원칙의 특정 사례라는 것을 제안합니다. 여기서 존재들은 "기능적 정보"를 통해 기능을 수행하는 능력에 따라 선호됩니다. 이 개념은 생명체와 비생명체 시스템 모두에서 복잡성이 어떻게 발생하는지를 설명하는 데 도움을 줍니다.

하지만 비판자들은 이 기능적 정보를 측정하는 것이 실용적인지 의문을 제기하며, 이 이론이 쉽게 검증되지 않을 것이라고 주장합니다. 그럼에도 불구하고 지지자들은 이 틀이 진화 패턴과 복잡한 시스템의 미래에 대한 통찰을 제공할 수 있다고 믿고 있습니다.

이 연구는 생물학에서 기능적 정보를 다룬 이전 아이디어를 바탕으로 하며, 이는 생물 분자가 작업을 수행하는 능력을 정량화합니다. 해즌과 웡의 연구는 이 원칙이 광물과 화학 원소에도 적용될 수 있음을 나타내며, 다양한 분야에 걸쳐 진화 이론의 더 넓은 적용 가능성을 시사합니다.

결국, 복잡성이 증가한다는 개념은 생명과 우주를 이해하는 새로운 길을 열 수 있으며, 복잡성이 커질수록 진화의 새로운 가능성과 경로가 나타날 수 있음을 암시합니다.

GRPO:Zero는 언어 모델을 위한 훈련 프레임워크로, 의존성을 최소화하여 토크나이저와 PyTorch만을 사용합니다. 이 프레임워크는 트랜스포머와 vLLM을 사용하지 않아 더 간단합니다. 기본 설정은 A40 GPU 하나에서 몇 시간 동안 실행되며, 임대 비용은 시간당 약 0.44달러입니다.

주요 특징으로는 각 토큰이 손실 계산에 동일하게 기여하는 토큰 수준 정책 기울기 손실이 있습니다. KL 발산을 사용하지 않아 메모리 사용량이 줄어들고 참조 정책 네트워크가 필요하지 않습니다. 또한, 맥락 한계를 초과한 미완료 에피소드는 기본적으로 활성화되어 있지 않지만 건너뛰어집니다.

그룹 상대 정책 최적화(GRPO) 알고리즘은 강화 학습을 통해 대규모 언어 모델을 훈련합니다. 이 알고리즘은 여러 질문과 답변을 샘플링하고, 보상을 계산하여 모델을 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 이 과정은 질문과 답변을 샘플링하고, 각 답변에 대한 보상을 계산하며, 보상의 평균과 표준 편차를 구하고, 보상을 기반으로 각 토큰의 장점을 결정한 후, 이러한 장점을 사용하여 정책 네트워크를 업데이트하는 단계로 이루어집니다.

카운트다운 작업에서는 특정 형식을 사용하여 산술 문제를 해결하도록 모델이 훈련됩니다. 예를 들어, 숫자 목록과 목표가 주어지면, 목표와 같은 값을 만드는 표현식을 생성합니다. 보상 시스템은 올바른 형식에 대해 0.1점, 각 숫자를 한 번씩 올바르게 사용하여 목표를 달성하면 1점을 부여합니다.

모델을 훈련하기 위해 사용자는 환경을 설정하고, 필요한 도구를 설치하며, 데이터셋과 사전 훈련된 모델을 다운로드한 후 훈련 스크립트를 실행해야 합니다.

이 프로젝트는 DeepSeek의 원래 GRPO 알고리즘, DAPO의 개선 사항, TinyZero의 데이터셋 등 다양한 출처의 기여를 바탕으로 하고 있습니다.

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Transformer Lab은 Mozilla가 지원하는 오픈 소스 플랫폼으로, 사용자가 코딩 기술 없이도 대형 언어 모델(LLM)을 로컬에서 구축하고 조정하며 실행할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼의 목표는 소프트웨어 개발자들이 LLM을 자신의 제품에 쉽게 통합할 수 있도록 하는 것입니다.

Transformer Lab의 주요 기능으로는 인기 모델인 Llama3와 Mistral을 한 번의 클릭으로 다운로드할 수 있는 손쉬운 모델 접근이 있습니다. 사용자는 Apple Silicon과 GPU를 포함한 다양한 하드웨어에서 모델을 훈련할 수 있으며, 모델의 응답을 개선하기 위한 여러 방법을 활용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Windows, MacOS, Linux에서 모두 사용할 수 있어 크로스 플랫폼 호환성이 뛰어납니다.

또한, 사용자는 채팅 기능을 통해 모델과 상호작용하고 미리 설정된 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 다양한 모델 실행 엔진을 지원하며, 모델 성능을 평가하고 시각화할 수 있는 도구도 제공합니다. 데이터 관리가 용이하여 훈련 데이터셋을 쉽게 생성하고 관리할 수 있습니다. 모델은 로컬에서 실행하거나 클라우드에서 사용할 수 있으며, 기존 플러그인을 추가하거나 사용자 맞춤형 플러그인을 만들어 기능을 확장할 수 있습니다. 마지막으로, 프롬프트와 시스템 메시지를 쉽게 수정할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

Transformer Lab은 고급 AI 도구에 대한 접근성을 민주화하여 기술적 배경에 관계없이 누구나 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

KATRIN 실험의 새로운 연구 결과는 중성미자의 최대 질량 추정치를 크게 낮췄습니다. 이전에는 중성미자의 질량이 최대 0.9 전자볼트로 여겨졌지만, 이번 연구에서는 그 질량이 실제로는 0.45 전자볼트보다 낮다는 것을 보여줍니다. 중성미자는 방사성 붕괴와 다양한 우주 반응에서 생성되며, 이 연구는 중성미자의 특성을 더 잘 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구 결과는 4월 11일자 과학 저널인 사이언스에 발표될 예정입니다.

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Math 13은 학생들이 기초 수학에서 추상 개념으로 전환할 수 있도록 돕는 과정으로, 증명 작성과 이산 수학에 중점을 두고 있습니다. 이 과정은 UCI에서 하위 과정인 미적분학과 선형대수를 수강하는 학생들을 위해 설계되었습니다. Math 13의 목표는 추상 수학을 읽고 연습하는 능력을 개발하고, 증명 기법을 이해하며, 수론과 추상 대수와 같은 고급 주제를 소개하는 것입니다.

주요 내용으로는 첫째, 수학에서 증명이 무엇인지 이해하는 것이 포함됩니다. 여기에는 증명되지 않은 주장인 추측과 증명된 주장인 정리의 차이를 배우는 것이 포함됩니다. 둘째, 논리와 명제에 대한 학습이 이루어지며, 여기서는 명제, 진리표, 논리적 연결어(그리고, 또는, 아니다) 등을 다룹니다. 셋째, 수학적 주장을 증명하는 다양한 기법, 즉 직접 증명, 모순에 의한 증명, 수학적 귀납법 등을 배우게 됩니다. 넷째, 집합과 함수에 대한 기초 이론과 집합의 연산, 함수에 대한 소개가 포함됩니다. 다섯째, 정수와 약수, 최대 공약수를 찾는 유클리드 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다. 여섯째, 이진 관계, 동치 관계, 집합의 분할을 탐구합니다. 마지막으로, 무한의 다양한 크기와 칸토르의 기수 이론을 이해하는 것이 포함됩니다.

이 과정을 통해 학생들은 추상 수학을 읽고 참여하는 능력을 기르고, 증명 전략에 대한 깊은 이해를 얻으며, 추측을 공식화하고 증명하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 고급 수학 주제에 대한 미리 보기를 제공합니다.

학습 접근 방식으로는 학생들이 자료에 적극적으로 참여하고 증명 작성을 연습하며 정의, 정리, 추측 간의 연관성을 탐구하도록 권장됩니다. 이 과정은 이해를 높이기 위해 협력과 토론을 강조합니다.

전반적으로 Math 13은 학생들이 수학의 고급 연구를 준비할 수 있도록 증명 중심의 사고방식을 기르고 주요 개념을 체계적으로 소개하는 기초 과정으로 기능합니다.

이 기사는 빨간 메쉬 가방이 오렌지 색상에 대한 우리의 인식에 미치는 영향을 다룹니다. 오렌지를 이러한 가방에 담으면 색상이 더 선명하고 "오렌지색"으로 보이게 되어 소비자들이 오렌지의 숙성 정도에 대해 오해할 수 있습니다.

저자는 빨간 메쉬 가방이 있는 오렌지와 없는 오렌지를 촬영하고 색상 데이터를 분석하는 실험을 진행했습니다. 그 결과, 오렌지의 평균 색상이 예상보다 더 갈색으로 나타났지만, 빨간 가방이 따뜻한 느낌을 더해주어 오렌지가 더 매력적으로 보이게 했습니다.

디지털 도구를 사용하여 저자는 평균 픽셀 색상을 계산했으며, 빨간 메쉬가 색상 인식에 미치는 영향을 발견했습니다. 특히 녹색 스펙트럼에서 RGB 값이 변화하여 색상이 달라졌습니다. 이 기사는 색상 대비에 의해 우리의 눈이 쉽게 속을 수 있음을 시사하며, 이러한 결과를 확인하기 위해 인간 인식 테스트를 포함한 추가 연구가 필요할 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 빨간 메쉬 가방이 오렌지를 더 매력적으로 보이게 하지만, 이는 실제 과일의 품질을 반영하지 않을 수 있는 마케팅 전략입니다.

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닛산의 공식 LEAF® 앱은 홈 화면 위젯을 제공하지 않아 많은 사용자들이 차량의 배터리 상태를 빠르게 확인하는 데 불편함을 느끼고 있습니다. 다른 개발자들이 위젯이 포함된 대체 앱을 만들었지만, 닛산의 제한으로 인해 북미에서는 사용할 수 없습니다.

이 문제를 해결하기 위해 한 사용자가 자신의 아이폰에서 LEAF의 배터리 상태를 표시하는 무료 홈 화면 위젯을 만들기로 결정했습니다. 이 사용자는 비용을 들이지 않고 기존 도구를 활용하여 위젯을 개발했습니다. 위젯은 닛산커넥트 앱과 연결되어 배터리 데이터를 가져와 표시합니다.

사용자는 GitHub Action을 설정하여 안드로이드 기기에서 닛산커넥트 앱의 데이터를 자동으로 수집하고, 이를 IFTTT를 통해 아이폰으로 전송하여 알림을 받을 수 있도록 했습니다. 닛산의 업데이트로 인해 위젯에 몇 가지 잠재적인 문제가 있을 수 있지만, 현재로서는 결과에 만족하고 있습니다.

앞으로는 클라우드에서 안드로이드 에뮬레이터를 실행해 과정을 더 쉽게 만들 계획을 세우고 있지만, 기술적인 한계가 도전 과제가 되고 있습니다. 필요하다면 더 나은 앱 경험을 제공하는 다른 전기차로 전환하는 것도 고려하고 있습니다.

C ALYPSO는 Dungeons & Dragons(D&D)에서 던전 마스터(DM)를 지원하기 위해 설계된 시스템으로, GPT-3와 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용합니다. DM은 게임 정보를 관리하고, 장면을 구성하며, 플레이어의 행동에 반응하는 등 여러 가지 도전에 직면하게 되며, 이는 특히 초보자에게는 부담이 될 수 있습니다.

이 논문은 DM과 함께 진행된 연구를 통해 LLM이 D&D 게임에 어떻게 통합될 수 있는지를 탐구합니다. C ALYPSO는 세 가지 주요 인터페이스를 제공합니다.

첫 번째는 'Encounter Understanding'입니다. 이 기능은 DM이 설정과 몬스터를 간결한 언어로 요약할 수 있도록 도와주어 복잡한 게임 정보를 쉽게 이해할 수 있게 합니다. 두 번째는 'Focused Brainstorming'으로, DM이 특정 질문을 하고 실시간으로 만남 아이디어를 다듬을 수 있는 상호작용 도구입니다. 이를 통해 DM은 필요에 따라 게임 시나리오를 구체화할 수 있습니다. 마지막으로 'Open-Domain Chat'은 DM이 게임의 즉각적인 압박 없이 더 넓은 주제로 대화할 수 있는 일반적인 채팅 인터페이스입니다.

이 연구는 71명의 플레이어와 DM이 C ALYPSO를 게임에 통합하여 4개월 동안 진행되었습니다. 피드백에 따르면 DM들은 이 시스템이 아이디어 생성과 복잡한 배경 이해에 유용하다고 평가했지만, 일부는 LLM의 출력에서 정확성과 장황함에 어려움을 겪기도 했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. LLM은 효과적인 브레인스토밍 파트너로 작용할 수 있으며, DM이 아이디어와 이야기를 생성하는 데 도움을 주면서도 창의적인 통제력을 유지할 수 있도록 합니다. LLM의 응답 품질은 주제 지식과 상식 포함을 명시적으로 요청할 때 개선되었습니다. C ALYPSO는 DM을 대체하지 않고 지원하여 게임 역학과 스토리텔링을 관리하는 능력을 향상시킵니다.

전반적으로 C ALYPSO는 D&D 경험을 향상시키는 귀중한 도구로, DM의 인지 부담을 줄이고 창의적인 지원을 제공하는 데 기여합니다.

EXWM(Emacs X Window Manager)은 Emacs를 위해 설계된 타일링 창 관리자입니다. 이 프로그램은 몇 가지 주요 기능을 가지고 있습니다. 먼저, 모든 작업을 키보드 명령으로 수행할 수 있습니다. 또한 타일링과 스태킹 레이아웃 옵션을 모두 제공하며, 동적인 작업 공간을 지원합니다. EXWM은 표준 창 관리 프로토콜인 ICCCM과 EWMH를 준수합니다.

선택적으로 제공되는 기능으로는 다중 모니터 지원(RandR), 시스템 트레이, 입력 방법, 배경 설정, XSETTINGS 서버 통합 등이 있습니다. EXWM의 기능을 확인하려면 스크린샷을 참고하고, 설치 및 사용 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 가이드를 참조하면 됩니다.

일본의 연구자들이 입자가 에너지를 받지 않고도 정보를 통해 일을 할 수 있다는 것을 입증했습니다. 이 실험은 쇼이치 토야베와 그의 팀이 이끌었으며, 전기장을 이용해 제어되는 미세한 폴리스티렌 구슬을 사용했습니다. 이 연구는 1871년 물리학자 제임스 클락 맥스웰이 제안한 이론적 개념인 '맥스웰의 악마'와 일치합니다.

원래의 사고 실험에서 악마는 가스 분자를 속도에 따라 분류할 수 있어, 에너지를 추가하지 않고도 엔트로피를 줄이는 것처럼 보입니다. 이는 열역학 제2법칙과 모순되는 것처럼 보입니다. 이후 레오 질라르드는 악마가 정보를 수집하기 위해 에너지를 사용해야 하며, 이는 전체 엔트로피를 증가시킨다고 주장했습니다.

토야베의 실험은 전기장을 조절하여 입자가 '에너지 계단'을 올라갈 수 있도록 조작하는 방식이었습니다. 입자의 움직임을 측정하고 전기장을 조정함으로써, 연구팀은 정보를 에너지로 변환하는 데 성공했습니다. 그들은 한 비트의 정보가 해당 정보를 저장하는 데 필요한 최소 에너지의 약 0.28배에 해당하는 에너지를 생성할 수 있다는 것을 발견했습니다.

정보와 에너지의 관계를 이해하는 데 중요한 진전을 이룬 것이지만, 크리스티안 반 덴 브룩과 같은 전문가들은 실제 응용은 아직 몇 년이 걸릴 것이라고 경고합니다. 그는 기술이 소형화됨에 따라 정보에서 나오는 에너지가 장치를 작동하는 데 더 중요해질 수 있다고 제안했습니다. 이 연구는 나노 규모에서의 과정이 우리가 익숙한 것과 크게 다르며, 정보가 이러한 과정에서 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.

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2025년 4월 10일, 크리스찬 레그니토는 Rust GPU 프로젝트를 통해 인기 있는 Shadertoy 셰이더를 Rust로 성공적으로 이식했다고 발표했습니다. Rust GPU는 개발자들이 전통적인 언어인 GLSL이나 HLSL 대신 Rust로 GPU 프로그램, 즉 셰이더를 작성할 수 있게 해줍니다. 이러한 프로그램은 Vulkan과 호환되는 SPIR-V 형식으로 컴파일되어 GPU 작업 흐름과의 통합이 간편해집니다.

Rust GPU를 사용할 때의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, CPU와 GPU 간의 데이터 공유가 매우 원활합니다. 둘째, Rust의 특성인 트레이트, 제네릭, 매크로를 지원하여 코드 조직이 더 잘 되고 중복이 줄어듭니다. 셋째, 개발자들은 셰이더를 컴파일하고 검사하며 실행하는 데 표준 Rust 도구를 사용할 수 있어 전환이 쉬워집니다. 넷째, 셰이더를 이식하는 과정에서 wgpu와 naga 라이브러리의 문제들이 해결되어 더 넓은 Rust 커뮤니티에도 이익이 됩니다.

팀은 더 많은 사용자와 기여자들이 참여하기를 권장하며, 개선된 문서화와 온보딩 계획을 가지고 있습니다. 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

론인이라는 아프리카 대형 주머니 쥐가 캄보디아에서 지뢰를 탐지하는 뛰어난 능력으로 주목받고 있다. 2021년 8월부터 2025년 2월까지 그는 109개의 지뢰와 15개의 폭발하지 않은 탄약을 발견하며 쥐의 새로운 세계 기록을 세웠다. 이 작업은 1979년 크메르 루주 정권이 끝난 이후로 65,000명 이상의 사망자와 부상자를 초래한 캄보디아에서 매우 중요하다.

지뢰는 전 세계적으로 여전히 심각한 문제로, 60개국 이상에 약 1억 1천만 개가 묻혀 있다. 론인과 같은 쥐는 뛰어난 후각과 가벼운 체중 덕분에 이러한 폭발물을 효과적으로 탐지할 수 있다. 가벼운 몸무게는 지뢰를 발동시키지 않도록 도와준다.

이 쥐들을 훈련시키는 비영리 단체 APOPO는 지뢰 탐지뿐만 아니라 결핵 탐지도 가르치며 그들의 다재다능함을 보여준다. 론인은 테니스 코트 크기의 지역을 단 30분 만에 수색할 수 있으며, 이는 금속 탐지기를 사용하는 인간이 최대 4일 걸리는 것과 비교된다.

론인은 5세이며 체중은 1.2kg이다. 그는 탄자니아에서 태어나 현재 세계에서 지뢰가 가장 많이 묻혀 있는 프레아 비히어 주에서 활동하고 있다. 그는 2022년 1월에 세상을 떠난 다른 쥐 마가와가 보유하고 있던 이전 기록인 71개의 지뢰 탐지 기록을 넘어서게 되었다.

이 기사는 2020년 1월 발효된 브렉시트가 유럽에서 영국으로 이주한 세 명의 과학자들의 경력에 미친 영향을 다룹니다.

니크 부르마는 카디프 대학교의 물리 유기 화학자로, 2016년 브렉시트 투표 이후 영국에서의 자신의 위치에 대한 불확실함을 느꼈습니다. 그는 처음에는 반이민 정서에 대한 두려움을 가졌지만, 개인적인 삶은 안정적이었습니다. 그는 연구 협력과 자금 지원의 미래에 대한 우려를 표명하며, 영국에서 일자리를 신청하는 EU 연구자 수가 감소하고 있어 채용이 어려워지고 있다고 언급했습니다.

디아나 파사로는 이탈리아에서 영국으로 이주한 백혈병 연구자로, 브렉시트 이후 자신의 경력 전망이 줄어들었다고 느꼈습니다. 그녀는 2019년에 파리로 돌아가 연구를 위한 지원 환경을 찾고 국제 연구실을 설립했습니다. 그녀는 남편이 파리에서 일자리를 찾는 데 어려움을 겪었던 반면, 브렉시트 이전 런던에서의 기회와 비교해 어려움을 강조했습니다.

전반적으로 두 과학자는 브렉시트로 인해 경력에 큰 변화를 겪었으며, 브렉시트 이후 영국에서의 협력과 자금 지원의 어려움, 그리고 그들의 삶과 일에 미친 정서적 영향을 강조했습니다.

아마존은 2025년 4월 10일부터 S3 Express One Zone 스토리지 서비스의 가격을 대폭 인하한다고 발표했습니다. 이 스토리지 옵션은 빠른 데이터 접근이 가능해 데이터 분석이나 인공지능 훈련과 같은 신속한 데이터 검색이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

S3 Express One Zone은 표준 S3 서비스보다 최대 10배 빠르며, 초당 수백만 건의 요청을 처리할 수 있습니다. 가격 인하 사항으로는 스토리지 비용이 31% 감소하여 기가바이트당 월 0.16달러에서 0.11달러로 줄어들었습니다. PUT 요청 가격은 55% 인하되어 1,000건당 0.0025달러에서 0.00113달러로 낮아졌습니다. GET 요청 가격은 85% 줄어들어 1,000건당 0.0002달러에서 0.00003달러로 조정되었습니다. 데이터 업로드 및 검색 요금도 60% 인하되었습니다.

이러한 변화는 S3 Express One Zone이 제공되는 모든 AWS 지역에 적용됩니다. 고객들은 새로운 가격과 기능을 살펴보기를 권장합니다.

2025년 1월, 저자는 2002년 모델인 PowerMac G4 MDD를 구입하면서 처음으로 Mac 사용자로 전환했습니다. 이 결정은 Wii U 리눅스 커널의 문제를 해결하기 위해 더 강력한 컴퓨터가 필요했기 때문입니다. 저자는 저렴한 가격에 PowerMac을 구입했지만, RAM과 하드 드라이브와 같은 필수 부품이 부족하다는 것을 알게 되었습니다.

PowerMac을 작동시키기 위해 저자는 부품을 구하는 여정을 시작했고, 온라인에서 호환 가능한 하드 드라이브와 RAM을 성공적으로 찾았습니다. 필요한 부품을 조립한 후, 전원을 켰을 때 플래싱 폴더 화면이 나타나며 설치가 성공적으로 이루어졌음을 알렸습니다.

하지만 PowerMac의 소음이 너무 커서 시스템 팬을 교체하려고 시도했습니다. 팬에 윤활유를 바르려다 원래 팬을 실수로 부수게 되었고, 새로운 팬을 설치하려고 할 때 팬 헤더와의 호환성 문제로 어려움을 겪었습니다.

긴 수리 과정을 거친 후, 저자는 새로운 팬을 설치하는 데 성공했지만 여전히 소음이 심했습니다. 여러 가지 불만과 예상치 못한 비용에도 불구하고, 저자는 PowerMac을 사용하는 데 즐거움을 느꼈고 앞으로 더 많은 경험을 공유할 계획입니다. 전반적으로 이 여정은 재미와 도전이 뒤섞인 경험이었으며, 오래된 컴퓨터 기술에 대한 새로운 감사를 느끼게 해주었습니다.

GeoDeep는 위성 이미지에서 다양한 객체를 탐지하기 위해 개발된 파이썬 패키지로, OpenDroneMap의 공동 창립자인 피에로 토파닌이 만들었습니다. 이 패키지는 ONNX Runtime과 Rasterio를 활용하며, 재난 지역에서 특히 유명한 위성 데이터 제공업체인 Maxar의 이미지를 분석할 수 있습니다.

미얀마에서 발생한 지진 이후인 3월 28일, Maxar는 약 10GB의 위성 이미지를 공개했으며, GeoDeep는 이를 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 저자는 이러한 분석을 수행하기 위한 강력한 워크스테이션 설정을 소개하며, 고성능 AMD CPU와 대용량 RAM을 사용하고 있습니다.

필요한 소프트웨어 설치 과정도 설명되어 있으며, 여기에는 Python과 DuckDB가 포함됩니다. GeoDeep는 자동차, 나무, 건물, 도로를 탐지하기 위한 여러 가지 사전 구축된 모델을 제공합니다.

Maxar의 이미지를 사용한 GeoDeep의 주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 자동차 탐지 모델은 304대를 식별했지만, 많은 차량을 놓치고 일부는 잘못 탐지했습니다. 나무 탐지 모델은 14,136그루의 나무를 발견했지만, 탐지되지 않은 나무가 많았습니다. 건물 탐지 모델은 23,561개의 건물을 성공적으로 탐지했으나, 일부는 놓치거나 윤곽이 불분명했습니다. 도로 탐지 모델은 2,842개의 도로를 식별했지만, 많은 잘못 탐지와 불완전한 탐지가 있었습니다. 비행기 탐지 모델은 공항이 포함된 이미지에서 29대의 비행기를 탐지했습니다.

저자는 다양한 정확도로 여러 기능을 탐지하는 다중 클래스 모델인 Aerovision도 테스트했습니다.

전반적으로 GeoDeep는 위성 이미지에서 많은 기능을 식별하는 데 효과적임을 입증했지만, 잘못 탐지와 탐지되지 않은 객체와 관련된 상당한 도전 과제가 여전히 존재합니다. 저자는 이 기술에 관심이 있는 사람들을 위해 컨설팅 서비스를 제공하고 있습니다.

일본의 진정한 매력은 작은 마을들에서 찾을 수 있으며, 이곳들은 독특한 경험과 아름다움을 제공합니다. 많은 마을은 대도시에서 쉽게 접근할 수 있어 당일치기 여행으로 방문할 수 있습니다. 저자는 여러 지역에서 추천하는 마을들을 소개합니다.

오키나와의 이에는 아름다운 해변과 지역 요리가 있는 그림 같은 작은 섬입니다. 사가의 아리타는 도자기로 유명하며, 세라믹으로 만든 토리이 문이 있습니다. 히로시마의 세토다는 인기 있는 자전거 코스에 위치해 있으며 흥미로운 박물관이 있습니다. 가가와의 미토요는 일몰 전망과 벚꽃으로 유명합니다. 후쿠이의 오바마는 사원과 정원, 신선한 해산물을 제공하며, 독특한 이름으로 인터넷에서 화제가 되었습니다. 시즈오카의 카와즈는 일찍 피는 벚꽃으로 유명합니다. 군마의 구사츠 온천은 활기찬 목욕 문화를 가진 온천 마을입니다. 나가노의 나라이는 옻칠 공예와 아름다운 에도 시대 건축으로 알려져 있습니다. 이와테의 히라이즈미는 역사적인 사원이 있는 매력적인 마을입니다. 홋카이도의 노보리베츠는 온천과 자연의 아름다움으로 유명합니다.

차를 렌트하면 여행의 유연성이 높아지지만, 많은 마을은 지역 기차와 버스를 통해 접근할 수 있습니다. 일본 여행 일정에 작은 마을을 포함시키려면 제한된 여행 시간 때문에 대형 관광지보다 우선시해야 할 수도 있습니다.

일본의 작은 마을을 탐험하는 것은 이 나라의 문화와 아름다움을 더 깊이 이해하는 데 도움이 되며, 저자는 이러한 숨겨진 보석들을 발견할 수 있도록 개인 맞춤형 여행 계획을 도와줄 수 있습니다.

이 텍스트는 참고 문헌 관리 소프트웨어인 Zotero를 위한 스크립트에 대해 설명하고 있습니다. 이 스크립트는 특정 사용자 인터페이스 요소를 숨겨서 전체 화면 모드로 전환할 수 있게 해줍니다.

이 스크립트의 주요 목적은 도구 모음을 숨기거나 표시하고 Zotero를 전체 화면으로 조정하는 것입니다. 기능적으로는 운영 체제에 따라 창 속성을 설정하고 여백을 조정합니다. 전체 화면 모드를 활성화하기 위해 특정 스타일을 추가하여 도구 모음과 다른 UI 요소를 숨깁니다. 사용자는 이 스크립트를 단축키에 할당하여 쉽게 접근할 수 있습니다.

호환성에 대한 몇 가지 주의 사항이 있으며, MacOS와 리눅스에서 발생할 수 있는 문제에 대한 언급이 있습니다. 그러나 사용자들은 이 시스템에서도 잘 작동한다고 보고하고 있습니다. 사용자 피드백에 따르면, 이 스크립트는 리눅스와 MacOS 모두에서 제대로 작동한다고 합니다.

전반적으로 이 스크립트는 읽기 위한 더 깔끔한 인터페이스를 제공하여 Zotero 사용자 경험을 향상시킵니다.

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저자는 다양한 앱을 사용하는 것을 좋아하며, 특히 서로 호환되는 앱을 선호합니다. 이는 사용자가 앱 간에 데이터를 쉽게 전송할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어, 그들은 Feedbin과 동기화되는 여러 RSS 리더를 사용하여 번거로움 없이 빠르고 쉽게 전환할 수 있다고 언급합니다. 저자는 사용자가 자신의 데이터를 통제할 수 있는 앱을 중요하게 생각하며, Bear와 같은 독점 앱은 데이터를 가져와야 하고 원활한 데이터 공유를 허용하지 않기 때문에 선호하지 않습니다.

또한 저자는 이메일 사용 경험에 대해 이야기하며, IMAP 지원 덕분에 다양한 이메일 클라이언트를 통해 접근할 수 있는 Gmail을 선호한다고 합니다. 그들은 특정 애플리케이션에 묶이지 않기 위해 개방형 표준을 따르는 서비스를 선호합니다.

전반적으로 저자는 사진이나 음악과 같은 다양한 디지털 콘텐츠에서 더 많은 상호 운용성을 원합니다. 이를 통해 사용자는 특정 앱이나 회사에 얽매이지 않고 다양한 경험을 즐길 수 있습니다. 저자는 앱들이 데이터를 소유하기보다는 사용자 경험을 얼마나 잘 향상시키는지에 따라 경쟁하는 디지털 환경을 꿈꿉니다.

에밀리 디킨슨은 편지의 봉투와 밀봉을 창의적으로 활용하여 편지를 "봉투 시"로 변모시켰습니다. 이 짧은 시들은 1870년부터 1885년 사이에 봉투의 조각에 쓰여졌으며, 그녀의 독특한 스타일과 편지에 대한 사랑을 보여줍니다. 디킨슨은 편지를 기쁨으로 여기며 주로 글쓰기를 통해 관계를 유지했습니다.

그녀가 17세에 형 오스틴에게 보낸 편지는 편지 밀봉의 예술인 '레터락킹'에 대한 그녀의 유쾌한 접근 방식을 보여줍니다. 그녀는 특별한 밀봉용 와퍼를 포함시켜 "나는 지켜보고 희망해"라는 메시지와 개인적인 메모를 추가했습니다. 이렇게 그녀는 글쓰기와 밀봉이라는 물리적인 행위를 결합했습니다.

디킨슨의 편지는 단순히 정보를 전달하는 것에 그치지 않고, 형태와 구조를 통해 숨김과 드러남의 주제를 탐구했습니다. 그녀의 전통적인 밀봉 기법과 현대적인 봉투 기술의 혁신적인 사용은 그녀의 예술적 사고와 당시의 발전하는 기술과의 연결을 반영합니다. 전반적으로 그녀의 작업은 글쓰기에서 형태와 내용 간의 깊은 관계를 보여줍니다.

"몬티 파이튼과 성배"는 개봉 50년이 지난 지금도 여전히 많은 사랑을 받는 코미디 영화이다. 주연 배우인 마이클 페일린과 테리 길리엄은 이 영화가 창의성과 제약이 독특하게 결합된 결과라고 회상한다. 원래 TV 스케치 그룹이었던 몬티 파이튼 팀은 아서 왕과 원탁의 기사들을 주제로 한 장편 영화를 만들고자 했고, 이는 여섯 명의 모든 멤버가 참여할 수 있는 기회를 제공했다. 예산이 제한적이었음에도 불구하고 그들은 코코넛 껍질을 사용해 말 소리를 내는 등 기억에 남는 코미디 장면들을 만들어냈다.

이 영화의 성공은 레드 제플린과 같은 록 밴드의 비전통적인 자금 지원 덕분에 더욱 강화되었고, 이는 팀에게 창의적인 자유를 주었다. 예산 문제에 대한 그들의 혁신적인 해결책은 영화의 상징적인 요소가 되었다. 길리엄과 페일린은 이 영화가 미친 지속적인 영향력에 대해 강조하며, 그 유머가 실제 인간 경험과 어떻게 공명하는지를 언급한다. 또한 이 영화는 뮤지컬 "스팸알롯"과 같은 후속작과 각색을 촉발시켰고, 등장인물과 구절들은 대중 문화에 스며들었다.

결국 길리엄은 팀의 역동성을 "마법 같은 화학적 균형"이라고 표현하며, 그들의 협력이 영화의 성공에 결정적이었다고 강조한다. 만약 한 명이라도 빠졌다면 같은 결과를 얻지 못했을 것이라고 덧붙였다.

"Leif Weatherby"에 대한 구체적인 내용이 없어서 요약할 수 있는 텍스트가 없습니다. Leif Weatherby에 대한 구체적인 문장이나 정보를 제공해 주시면, 요약을 도와드릴 수 있습니다.

로트카-볼테라 방정식은 포식자와 먹이 두 종의 상호작용을 설명하는 수학적 모델입니다. 이 방정식은 두 종의 개체 수가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지를 나타냅니다.

로트카-볼테라 모델의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 모델은 두 개의 방정식으로 구성됩니다. 먹이의 개체 수는 현재 크기에 비례하여 증가하지만, 포식으로 인해 감소합니다. 포식자의 개체 수는 자연사로 인해 줄어들지만, 먹이가 많을수록 증가합니다.

둘째, 모델의 매개변수는 다음과 같습니다. α는 먹이의 성장률, β는 포식률(먹이 개체 수가 감소하는 비율), γ는 포식자의 사망률, δ는 먹이의 가용성에 따른 포식자의 성장률입니다.

셋째, 이 모델은 몇 가지 가정을 기반으로 합니다. 먹이는 무한한 식량을 가지고 있으며, 먹히지 않는 한 기하급수적으로 번식합니다. 포식률은 포식자와 먹이가 서로 만나는 빈도에 따라 달라집니다. 환경 조건은 일정하게 유지되며, 종은 유전적으로 적응하지 않습니다. 또한, 이 모델은 개체 수를 단일 변수로 단순화하여 나이와 공간 분포를 무시합니다.

넷째, 이 모델은 포식자와 먹이의 개체 수가 시간이 지남에 따라 주기적으로 변동할 것이라고 예측합니다. 이는 실제 생태계에서 관찰되는 변동과 유사하며, 예를 들어 스라소니와 눈신토끼의 개체 수 변화와 같은 패턴을 보입니다.

다섯째, 모델은 두 가지 주요 평형점을 식별합니다. 첫 번째는 두 종 모두 멸종하는 경우(개체 수가 0일 때)이고, 두 번째는 두 종이 공존할 수 있는 안정적인 개체 수 수준입니다.

여섯째, 로트카-볼테라 방정식은 생물학을 넘어 경제학과 마케팅에서도 경쟁과 시장 동태를 모델링하는 데 사용됩니다.

마지막으로, 이 모델은 20세기 초 알프레드 J. 로트카와 비토 볼테라에 의해 개발되었으며, 생태적 상호작용을 이해하는 데 중요한 기초가 되었습니다. 로트카-볼테라 방정식은 포식자와 먹이의 동태를 단순화된 시각으로 제공하지만, 생태계와 경제 시스템을 연구하는 데 필수적입니다.

제공하신 내용은 특정 텍스트를 요약하기보다는 언어 목록과 메뉴 옵션으로 보입니다. 요약해드릴 텍스트를 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

매니큘은 손가락으로 가리키는 모양의 작은 타이포그래피 기호로, 수세기 동안 텍스트에 주목을 끌기 위해 사용되었습니다. 이 기호는 중세 시대에 독자들이 원고에서 중요한 구절을 손으로 그린 매니큘로 표시하면서 시작되었습니다. 이 관습은 12세기부터 18세기까지 널리 퍼졌습니다.

15세기에 인쇄기가 발명되면서 매니큘은 손으로 쓰는 형태에서 인쇄된 형태로 변화하였습니다. 이를 통해 출판사들은 책에서 중요한 정보를 강조할 수 있게 되었습니다. 이 기호는 인쇄물, 광고, 포스터 등에서 인기를 끌었으며, 특히 빅토리아 시대에 많이 사용되었습니다. 그러나 19세기 후반에는 과도한 사용으로 인해 인기가 감소하고, 화살표와 같은 더 간단한 기호로 대체되기 시작했습니다.

일상적인 사용에서 사라졌음에도 불구하고, 매니큘은 디지털 시대에 링크를 클릭하는 커서 모양으로 새로운 생명을 얻었습니다. 오늘날에는 이모지와 복고풍 간판에서도 나타나며, 여전히 독자들에게 길잡이 역할을 하고 있습니다. 매니큘은 사물을 가리키고자 하는 인간의 본능을 상징하며, 과거와 현재의 소통 방식 사이의 연결고리를 형성하고 있습니다.

2025년 3월 21일, 한 어린 소녀가 캐나다와 미국 국경에 걸쳐 있는 해스켈 무료 도서관 및 오페라 하우스에서 책을 읽고 있습니다. 이 독특한 건물은 버몬트주 더비 라인에 위치해 있으며, 절반은 캐나다, 절반은 미국에 속합니다. 최근 미국 당국은 마약 밀매에 대한 우려로 인해 캐나다인들이 도서관에 접근하는 주요 경로를 잃게 될 것이라고 발표했습니다. 이제 그들은 공식적인 국경 통과를 이용해야 합니다. 이 결정은 도서관을 소중히 여기는 이용자들과 직원들 사이에서 큰 반발을 일으켰습니다. 그들은 이 도서관이 두 나라 간의 우정을 상징하는 장소라고 생각합니다.

오랜 자원봉사자인 피터 레핀은 도서관과 지역 사회에 대한 사랑을 표현했습니다. 이 도서관은 국경으로 나뉜 가족들이 모일 수 있는 장소로, 다양한 행사와 연극 공연도 개최해 왔습니다. 그러나 9/11 테러 이후로 접근 제한이 점점 강화되고 있습니다.

특히, 이 도서관을 자주 방문하는 캐나다 작가 루이즈 페니는 이러한 변화 속에서 캐나다인들이 도서관에 접근할 수 있도록 새로운 입구를 만드는 데 5만 캐나다 달러를 기부했습니다. 그녀는 정치적 상황을 비판하며, 도서관이 두 나라의 공유 가치를 대표하는 중요한 지역 사회 공간이라고 강조했습니다. 긴장이 고조되는 가운데, 많은 사람들은 이 도서관이 협력과 단합의 중요한 상징으로 여겨지고 있습니다.

cargo-mutants는 Rust 프로그램의 품질을 향상시키기 위해 설계된 도구로, 테스트가 실패하지 않으면서 버그가 발생할 수 있는 영역을 식별합니다. 코드 커버리지 측정은 어떤 코드가 테스트되었는지를 보여주지만, 변이 테스트는 테스트가 실제로 코드의 동작을 확인하는지를 밝혀냅니다.

이 도구의 주요 목적은 잠재적인 버그가 발생할 수 있는 영역을 찾아내고 테스트의 효과성을 평가하는 것입니다. 사용하기 쉽고, 어떤 Rust 프로젝트에서도 실행할 수 있으며, cargo install --locked cargo-mutants 명령어로 간단하게 설치할 수 있습니다. Rust 디렉토리에서 cargo mutants를 실행하면 시작할 수 있으며, 특정 파일을 지정하려면 cargo mutants -f src/something.rs를 사용하면 됩니다.

지속적 통합(CI) 환경에서도 사용할 수 있도록 설정 방법이 제공됩니다. 사용자들은 GitHub에서 경험을 공유하거나 개발을 후원함으로써 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 이 프로젝트는 활발히 유지 관리되고 있으며, 정기적인 업데이트가 이루어지고 있습니다. 개선 사항이나 기여를 환영하며, 더 많은 정보는 사용자 가이드와 문서에 링크된 자료를 참고하면 됩니다.

오즈 노바는 온라인 수학 프로그램인 수학 아카데미에 대해 이야기하며, 이 프로그램이 다양한 평가를 받고 있다고 전합니다. 많은 학생들이 이 프로그램을 즐기고 수학 기술 연습에 효과적이라고 느끼지만, 일부 교육자들은 근본적인 결함이 있다고 비판합니다. 이 프로그램은 예제 문제와 그에 따른 객관식 질문으로 구성되어 있으며, 설명은 최소한으로 제공됩니다. 사용자들은 점수를 얻고 리더보드에서 순위를 올릴 수 있어 동기 부여가 될 수 있지만, 이는 수학에 대한 피상적인 이해를 초래할 수도 있습니다.

노바는 자신의 수학 교육 경험을 반영하며, 단순한 절차적 유창성만으로는 깊은 이해에 이르지 못한다고 강조합니다. 그는 개념을 이해하는 것이 중요하다고 말하며, 수학 아카데미가 자신의 한계를 인정하고 더 깊은 학습을 위한 보조 자료를 추천해야 한다고 제안합니다.

비록 단점이 있지만, 수학 아카데미는 그렇지 않았다면 수학에 흥미를 느끼지 못했을 많은 학습자들에게 도움이 되었습니다. 노바는 수학 아카데미가 연습을 위한 재미있는 도구가 될 수 있지만, 보다 포괄적인 수학 이해를 위해 교과서나 강의와 함께 사용해야 한다고 결론짓습니다.

켄 시리프의 블로그에서는 1977년에 출시된 빈티지 모델인 코모도어 PET 컴퓨터를 복원한 경험을 자세히 설명하고 있다. 복원 과정에서는 여러 개의 고장난 칩을 찾아내고 교체하는 작업이 포함되었으며, 특히 두 개의 ROM 칩과 네 개의 RAM 칩이 문제였다. 이 칩들은 독특한 디자인 때문에 찾기가 어려웠다.

처음 전원을 켰을 때, PET은 무작위 문자를 표시했다. 이는 전원 공급 장치와 일부 부품은 작동하지만 데이터 신호에 심각한 문제가 있음을 나타냈다. 레트로 칩 테스터를 사용하여 시리프는 두 개의 ROM 칩이 고장났음을 발견했다. 그는 더 일반적인 EPROM을 사용할 수 있도록 어댑터 보드로 교체했다.

하지만 이러한 교체에도 불구하고 컴퓨터는 여전히 오작동했다. 그래서 그는 논리 분석기를 사용해 추가 조사를 진행했다. 이 과정에서 CPU가 잘못된 주소를 읽고 있다는 사실이 드러났고, 이로 인해 부팅 메시지가 엉망이 되고 프로그램 실행 시 예상치 못한 결과가 나타났다.

결국, 고장난 ROM을 재프로그래밍하고 추가로 나쁜 RAM을 교체한 후 PET은 정상 작동 상태로 복원되었다. 시리프는 이 과정에서 모든 칩을 처음에 철저히 테스트했더라면 작업이 더 간단해졌을 것이라고 회상했다. 이 프로젝트는 단순히 컴퓨터 역사의 한 조각을 되살린 것뿐만 아니라 PET의 어셈블리 코드에 대한 그의 이해도를 높이는 데도 기여했다.

2020년 6월, 한 개발자는 오픈 소스 프로젝트에서 테스트 스위트가 간헐적으로 실패하는 문제를 발견했습니다. 이는 파일 접근 시간의 예기치 않은 변화 때문이었고, 해당 문제는 자신의 패치와는 관련이 없었지만 개발자는 더 조사하고 싶었습니다. strace라는 도구를 사용했지만 프로젝트 코드가 파일에 접근하는 증거를 찾지 못했고, 다른 프로세스나 운영 체제의 잠재적인 버그를 의심하게 되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 개발자는 BCC 도구를 사용하기로 결정했습니다. BCC는 리눅스 커널 활동을 실시간으로 모니터링하는 도구 모음입니다. 그 중 하나인 "trace"는 커널 함수가 호출될 때와 그 함수가 받는 인수를 볼 수 있게 해줍니다. 개발자는 "trace"를 사용하여 파일 접근 시간을 업데이트하는 touch_atime 함수를 모니터링하며 변화의 원인을 파악했습니다.

특정 명령어를 trace와 함께 실행한 결과, 텍스트 편집기의 백그라운드 프로세스가 프로젝트 파일을 스캔하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 접근 시간 업데이트와 테스트 실패의 원인을 설명해 주었습니다. 이 경험은 추측 대신 시스템 활동을 직접 관찰할 수 있는 trace의 디버깅 능력을 강조했습니다.

개발자는 trace의 작동 방식도 설명했습니다. trace는 kprobes라는 메커니즘을 사용하여 커널의 함수를 모니터링하는데, 이는 이벤트를 추적할 수 있는 작은 맞춤형 프로그램을 실행하는 방식입니다. 이 복잡한 시스템은 커널 작업에 대한 유연성과 통찰력을 제공하여 문제 해결에 유용한 도구가 됩니다.

스도쿠는 1부터 9까지의 숫자를 사용해 9x9 격자를 채우는 인기 있는 퍼즐입니다. 각 행, 열, 그리고 3x3 구역에는 모든 숫자가 정확히 한 번씩 들어가야 합니다. 사라 로그스돈은 그래프 이론과 추상 대수학이 스도쿠 퍼즐을 푸는 데 어떻게 도움이 되는지를 탐구합니다.

스도쿠를 그래프로 표현할 수 있습니다. 여기서 각 셀은 정점으로 간주됩니다. 그래프 이론의 정점 색칠 문제를 적용하면, 서로 연결된 정점들이 같은 색을 공유하지 않도록 9가지 색(숫자) 중 하나로 각 정점을 색칠하는 것이 목표입니다. 탐욕 알고리즘과 백트래킹 같은 알고리즘을 사용하여 숫자를 체계적으로 할당하고 충돌을 해결함으로써 해답을 찾을 수 있습니다.

또한 스도쿠는 다항식 방정식의 시스템으로 표현될 수 있습니다. 그뢰브너 기저는 이러한 다항식 시스템을 단순화하여 더 쉽게 해결할 수 있도록 도와줍니다. 스도쿠의 규칙을 나타내는 다항식 방정식을 만들어 부흐베르거 알고리즘을 사용하면 그뢰브너 기저를 계산하여 해답을 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 4x4 격자인 시도쿠라는 작은 버전을 사용하여 이 방법을 설명합니다. 적절한 다항식 방정식을 설정하고 알고리즘을 사용하면 효율적으로 해답을 찾을 수 있습니다.

결론적으로, 그래프 이론과 대수학은 스도쿠 퍼즐을 푸는 데 유용한 수학적 틀을 제공하며, 이 간단해 보이는 게임의 깊은 연결성을 드러냅니다.

이 기사는 생성적 인공지능이 게임 개발에 미치는 영향에 대해 다루고 있으며, 그로 인한 도전과 잠재적인 이점을 강조합니다. 독자들에게 이 주제에 대해 깊이 탐구해보기를 권장합니다.

또한, 35년 만에 Compute!의 가제트 매거진이 돌아온다는 소식을 전하며, 레트로 컴퓨팅에 중점을 두고 있습니다. 이 매거진은 컴퓨터 역사에 대한 다양한 기사와 이야기를 담을 예정입니다.

이 기사는 또한 게임 키와 관련된 새로운 닌텐도의 이니셔티브를 언급하고 있습니다. 이 이니셔티브는 개발자와 게이머를 위한 디지털 권리 관리(DRM)를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 마지막으로, 지역 레트로 아케이드를 지원하는 것의 중요성을 강조합니다.

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2025년 3월 28일자 기사에서는 작가가 도전에도 불구하고 여전히 성장하고 있는 작고 독특한 상장 기업들을 조명하고 있다.

첫 번째로 소개된 기업은 독일의 작은 유제품 공장인 슈발벤 몰케라이 야콥 베르츠 AG이다. 이 회사의 시가총액은 7300만 달러로, 다양한 유제품을 생산하며 독특한 자체 브랜드인 아이란을 보유하고 있다. 또한, 식품 유통을 위한 물류 부문도 운영하고 있다.

두 번째는 일본의 게임 퍼블리셔인 닛폰 이치 소프트웨어 주식회사로, 시가총액은 2700만 달러이다. 이 회사는 귀여운 마스코트인 프리니 펭귄으로 유명하다. 수익은 낮지만, 다채로운 연례 보고서와 인기 게임 프랜차이즈인 디스가이아 덕분에 많은 관심을 받고 있다.

세 번째 기업은 스위스의 산악 케이블카 회사인 베르크바흐넨 엔겔베르크-트뤼브제-티틀리스 AG이다. 이 회사의 시가총액은 1억 6000만 달러로, 매년 110만 명의 손님을 유치하고 있다. 회전식 곤돌라와 마을 내 무료 버스 서비스를 제공하는 등 혁신적인 서비스를 선보이고 있다.

네 번째는 일본의 사탕 제조업체인 후지야 주식회사로, 시가총액은 4억 1000만 달러이다. 이 회사는 마스코트인 페코짱으로 유명하며, 혁신적인 계절 한정 제품을 포함한 다양한 과자를 생산하고 있다.

마지막으로 대만의 비디오 게임 회사인 소프트월드 인터내셔널이 있다. 이 회사의 시가총액은 5억 1000만 달러로, 복잡한 자회사 구조로 알려져 있다. 다양한 게임 서비스를 통합하는 데 성공하며, 독특하고 다양한 제품으로 "가장 기발한 상장 회사"라는 타이틀을 얻었다.

작가는 상장 기업의 감소에 대한 우려를 표명하며, 투자자 접근성과 정보 제공을 위해 민간 기업과 상장 기업 간의 균형을 유지하는 것이 중요하다고 강조하고 있다.

"신호 처리에서의 Versal AI 엔진 탐색"이라는 제목의 연구 논문은 고속 데이터 전송으로 인해 전파 천문학에서 실시간 신호 처리가 필요하다는 점을 다룹니다. 이 논문은 처리 효율성을 높일 수 있는 인공지능 엔진(AIE)을 포함한 Versal ACAP 기술에 초점을 맞추고 있습니다.

전파 천문학은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 이 데이터는 즉각적인 처리가 필요합니다. 연구의 목표는 AI 엔진을 활용하여 효율적인 신호 처리를 탐구하는 것으로, LOFAR 전파 망원경을 사례로 하여 다중 위상 필터 뱅크(PFB)를 사용하는 방법을 연구합니다. LOFAR는 유럽 전역에 여러 개의 특수 안테나를 갖춘 대규모 저주파 전파 망원경 시스템입니다.

안테나에서 수신한 신호는 높은 데이터 전송 속도를 관리하기 위해 실시간으로 처리되어야 하며, 각 기지국에서의 데이터 전송 속도는 최대 537.6 GB/s에 이를 수 있습니다. 이 연구에서는 고급 신호 처리 작업을 위해 설계된 여러 AIE 타일을 갖춘 VCK190 개발 보드를 활용합니다.

결론적으로, 이 연구는 대량의 데이터로 인한 도전 과제를 해결하기 위해 첨단 AI 기술을 활용하여 전파 천문학에서 실시간 신호 처리를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

샌프란시스코에 위치한 성장 중인 회사 아르티가 창립 제품 엔지니어를 채용합니다. 이 역할은 소규모 팀의 일원으로, 고객과 직접 소통하며 새로운 제품 기능을 개발하고 내부 도구를 개선하여 작업 흐름과 인프라를 향상시키는 업무를 포함합니다.

주요 책임 사항은 고객과의 소통을 통해 사용자 경험을 개선하고, 열 제외 및 암호화와 같은 기능을 추가하며, 기능 배포를 더 쉽게 하기 위해 내부 자동화를 강화하는 것입니다.

아르티는 실시간 데이터베이스 복제 솔루션을 제공하며, 클라우드 제품 출시 이후 연간 반복 수익이 100만 달러를 초과하는 빠른 성장을 이루었습니다. 이들은 유명한 투자자들의 지원을 받고 있습니다.

이 직무에 적합한 후보자는 컴퓨터 과학에 대한 강한 배경이나 동등한 경험을 가지고 있어야 하며, 스타트업에서 최소 4년 이상의 웹 개발 경험이 필요합니다. 유용한 제품을 만드는 데 실용적인 접근 방식을 갖추고, 다양한 작업과 기술을 처리할 수 있는 다재다능함과 사용자 친화적인 제품을 만드는 데 대한 열정을 가져야 합니다. Go 언어에 대한 지식이 있으면 좋습니다.

기술 스택은 다음과 같습니다. 프론트엔드는 TypeScript(React, Material UI)를 사용하고, 백엔드는 Go, PostgreSQL, Redis, Kafka, Elasticsearch를 포함합니다. 인프라는 Terraform, Kubernetes, Helm을 GCP와 AWS에서 운영합니다.

브라이언 W. 커니건의 논문 "왜 파스칼이 내가 가장 좋아하는 프로그래밍 언어가 아닌가"는 컴퓨터 과학 교육에 널리 사용되는 파스칼 프로그래밍 언어를 비판합니다. 파스칼은 아다와 같은 후속 언어에 영향을 미쳤고, 처음에는 중요한 성과로 여겨졌지만, 커니건은 이 언어가 진지한 프로그래밍 작업에는 적합하지 않다고 주장합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 파스칼은 초보자 교육에는 적합하지만, 실제 프로그래밍, 특히 더 크고 복잡한 시스템을 위한 기능이 부족합니다. 둘째, 파스칼은 강한 타입을 가지고 있어 오류를 방지하는 데 도움이 되지만, 엄격한 타입 시스템은 재사용 가능한 라이브러리 생성에 어려움을 줍니다. 예를 들어, 배열은 타입의 일환으로 고정된 크기를 가져야 하므로 일반적인 함수를 만들기 어렵습니다. 또한, 정적 변수가 없기 때문에 함수가 호출 간에 값을 유지할 수 없고, 이는 전역 변수를 사용해야 하며, 결과적으로 캡슐화가 잘 이루어지지 않습니다.

셋째, 파스칼은 제어 흐름에서 몇 가지 한계가 있습니다. 예를 들어, 루프를 조기에 종료할 수 있는 break 문이 없고, 논리 연산자의 평가 순서가 보장되지 않아 오류를 초래할 수 있습니다. 또한, for 루프의 인덱스는 그 범위를 벗어나 접근할 수 없어 유용성이 제한됩니다. 넷째, 파스칼은 별도의 컴파일을 지원하지 않아 모든 코드를 함께 다시 컴파일해야 하므로 개발 속도가 느려질 수 있습니다. 실행 환경과 내장된 입출력 기능도 제한적이어서 상호작용적인 입출력을 효과적으로 처리하기 어렵습니다.

커니건은 파스칼이 교육 도구로는 유용할 수 있지만, 그 한계로 인해 진지한 프로그래밍 프로젝트에는 효과적이지 않다고 강조합니다.

아레나 할당자에 대한 요약

아레나는 메모리 관리 도구로, 같은 수명 동안 사용되는 할당을 그룹화하여 아레나를 파괴함으로써 한 번에 모두 해제할 수 있게 해줍니다. 아레나는 메모리 블록을 보유하고 있으며, 이 블록 내에서 할당이 순차적으로 이루어집니다. 오딘에서는 mem.Arena와 mem.Dynamic_Arena와 같은 다양한 아레나 구현이 있습니다.

동적 배열을 사용할 때 아레나 할당자를 이용하면 문제가 발생할 수 있습니다. 배열의 크기가 초기 용량을 초과하면 새로운 메모리 블록을 할당하지만, 이전 블록은 아레나에 남아 있어 메모리가 낭비됩니다. 아레나 할당자는 개별 할당을 추적하지 않기 때문에 특정 블록을 해제할 수 없습니다. 이들은 통합된 수명을 가진 메모리를 관리하도록 설계되었습니다.

메모리 관리를 위한 대안으로는 기본 할당자를 사용하여 동적 배열의 적절한 성장과 해제를 가능하게 하거나, 필요한 최대 크기를 알고 있다면 아레나에서 필요한 메모리를 미리 할당하는 방법이 있습니다. 가상 성장 아레나는 동적으로 성장하여 해제 문제 없이 더 나은 메모리 관리를 가능하게 하고, 정적 가상 아레나는 고정 크기를 가지며 동적 배열이 이를 초과할 경우 오류를 발생시켜 메모리 낭비를 방지합니다.

동적 메모리가 필요하지 않은 경우, 동적 할당을 완전히 피할 수 있는 정적 데이터 구조를 사용하는 것도 고려해볼 수 있습니다. 이 가이드는 오딘에서 아레나 할당자를 사용하는 방법과 잠재적인 문제, 대안 전략에 대해 명확하게 설명합니다.

이 기사는 토베 얀손의 무민 이야기에서 어두운 주제를 다루고 있으며, 이 작품들은 80주년을 맞이했습니다. 일반적으로 귀엽고 기발한 이미지로 알려져 있지만, 얀손의 이야기들은 분노, 종말, 개인적인 갈등을 반영하고 있습니다. 첫 번째 책인 "무민과 대홍수"는 전쟁과 이주가 있던 시기에 쓰여졌으며, 혼란 속에서 집을 찾는 주제를 강조합니다.

핀란드와 스웨덴의 혈통을 가진 얀손은 자신의 경험과 감정을 캐릭터에 담았습니다. 무민들은 불안하고 복잡한 존재로 묘사되며, 특히 후속 작품에서는 우울증과 가족의 붕괴 같은 문제를 다룹니다. 이 시리즈는 동화 같은 시작에서 점차 더 진지한 이야기로 발전하며, "11월의 무민밸리"에서는 해피엔딩 없이 끝납니다.

얀손의 개인적인 삶과 관계는 그녀의 작품에 큰 영향을 미쳤고, 그녀는 무민의 상업적 성공에 압도당하는 경우가 많았습니다. 유명세와 관객의 압박 속에서도 그녀는 캐릭터를 통해 깊은 심리적 주제를 탐구했습니다. 이 기사는 얀손의 무민이 단순한 귀여운 생물이 아니라 그녀의 두려움과 사회적 불안의 반영임을 보여줍니다.

Chonky는 텍스트를 의미 있는 단위로 나누기 위해 특별히 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템에 유용합니다.

Chonky를 설치하려면 다음 명령어를 사용하면 됩니다. pip install chonky

이 라이브러리를 사용하려면 TextSplitter 클래스를 임포트해야 합니다. 처음 실행할 때 필요한 변환기 모델이 자동으로 다운로드됩니다.

사용 예시는 다음과 같습니다.

from chonky import TextSplitter

splitter = TextSplitter(device="cpu")
text = """대학에 가기 전, 학교 외에서 내가 주로 작업한 두 가지는 글쓰기와 프로그래밍이었습니다..."""

for chunk in splitter(text):
    print(chunk)
    print("--")

제공된 텍스트는 서로 다른 아이디어나 주제에 따라 나누어져, Chonky가 정보를 더 명확한 부분으로 조직하는 방식을 보여줍니다.

이 라이브러리는 텍스트 세분화를 위해 mirth/chonky_distilbert_base_uncased_1이라는 모델을 사용합니다.

요약이 없습니다.

보고서에 따르면, iPadOS 19는 큰 변화를 겪어 macOS와 더 유사해질 예정입니다. 이번 업데이트는 Mac 컴퓨터에서 흔히 볼 수 있는 기능들을 포함하여 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

병렬 컴퓨팅은 여러 컴퓨팅 자원을 동시에 사용하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이는 단일 프로세서에서 명령을 순차적으로 처리하는 직렬 컴퓨팅과는 다릅니다. 병렬 컴퓨팅을 통해 문제의 일부를 동시에 해결할 수 있어 실행 속도가 빨라집니다.

병렬 컴퓨팅을 사용하는 이유는 여러 가지입니다. 첫째, 효율성입니다. 여러 자원을 활용하여 작업을 더 빠르게 완료함으로써 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 둘째, 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 직렬 컴퓨팅으로는 해결하기 어려운 크고 복잡한 문제를 다룰 수 있습니다. 셋째, 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 생산성이 향상됩니다. 마지막으로, 현대의 다중 코어 및 네트워크 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있습니다.

병렬 컴퓨팅은 다양한 분야에서 사용됩니다. 과학과 공학에서는 물리학, 생명과학, 공학 분야의 복잡한 시뮬레이션에 활용됩니다. 산업 분야에서는 빅데이터 처리, 인공지능, 의료 영상 등에서 적용됩니다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 널리 채택되고 있습니다.

병렬 컴퓨팅의 주요 개념과 용어로는 컴퓨터 아키텍처가 있습니다. 현재 대부분의 컴퓨터는 여러 처리 장치를 갖춘 병렬 아키텍처로 설계되어 있습니다. 플린의 분류법은 명령과 데이터 스트림에 따라 병렬 컴퓨터를 분류하는 시스템입니다. 예를 들어, SISD는 직렬 컴퓨터를 나타냅니다.

메모리 아키텍처에는 공유 메모리와 분산 메모리가 있습니다. 공유 메모리는 여러 프로세서가 동일한 메모리에 접근하는 방식이고, 분산 메모리는 각 프로세서가 자신의 메모리를 갖는 방식입니다. 하이브리드 모델은 두 가지 방식을 결합한 것입니다.

병렬 프로그래밍을 위한 다양한 프로그래밍 모델이 존재합니다. 여기에는 공유 메모리, 스레드, 메시지 전달 등이 포함됩니다. 병렬 프로그램을 설계할 때는 문제 이해, 작업 분할, 통신 관리, 동기화, 디버깅 등의 주요 요소를 고려해야 합니다.

병렬 컴퓨팅을 통해 배열 처리, 원주율 계산, 물리 방정식 시뮬레이션과 같은 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이 개요는 병렬 컴퓨팅의 기본 개념을 소개하며, 참가자들이 워크숍에서 더 자세한 튜토리얼을 준비하는 데 도움이 됩니다.

요약이 없습니다.

저자는 레딧을 스크롤하며 반복적이고 부정적인 콘텐츠에 압도당하는 경험을 이야기합니다. 그들은 자신의 감정과 공감되는 게시물을 발견하지만, 조사해보니 그것이 인간의 감정과 반응을 모방하도록 설계된 봇이 만든 것일 가능성이 있다고 의심합니다. 이 게시물에는 의심스러운 링크가 포함되어 있으며, 그 링크를 클릭하면 AI가 생성한 일러스트가 담긴 책을 판매하는 아마존 페이지로 연결됩니다. 이는 감정적 반응을 수익으로 전환하려는 음모를 드러냅니다. 저자는 봇과 상호작용하면서 온라인 상호작용의 진정성에 의문을 품는 아이러니를 되새깁니다. 그들은 인간의 공감으로 이익을 얻는 봇의 조작과 편집증의 사이클에 갇힌 느낌을 받으며, 과연 온라인에서 진짜가 무엇인지 의문을 갖게 됩니다.

저자는 프로그래밍에서 AI 도구의 발전, 특히 Claude Code에 대한 복잡한 감정을 공유합니다. 처음에는 이러한 도구들이 제공하는 효율성과 높은 품질의 결과물에 흥미를 느끼며 코딩 프로젝트에 몰두했습니다. 그러나 곧 자신이 직접 코드를 작성하는 즐거움을 잃었다는 것을 깨달았습니다. 이는 어린 시절 비디오 게임에서 속임수를 썼던 기억과 비교되며, 결국 게임의 재미를 감소시켰습니다.

저자는 AI 도구가 점점 더 효과적으로 발전함에 따라 프로그래밍이 많은 사람들에게 단순한 취미로 전락할 수 있다는 우려를 표합니다. AI가 인간 코더보다 더 뛰어난 성과를 낼 수 있기 때문입니다. 또한 이러한 AI 도구를 사용하는 비용이 하루에 5달러에 이를 수 있다는 점은 접근성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 많은 사람들이 그보다 적은 금액으로 생활하고 있기 때문에, 이는 기술 접근의 격차를 더욱 확대하고 불평등을 심화시킬 수 있다는 두려움이 있습니다.

저자는 프로그래밍에서 AI의 도입이 불가피하고 경제적으로도 합리적으로 보이지만, 이는 소프트웨어 개발의 즐거움과 접근성을 감소시킬 수 있다고 결론짓습니다. 이러한 변화는 산업의 방향에 대한 "쓴 예측"으로 이어질 수 있습니다.

2025년 4월 8일, 저자는 아버지와 함께 NAB(전국 방송인 협회) 쇼에 참석하여 방송 및 라이브 제작에서의 타이밍에 대해 배웠습니다. 그들은 고급 오실로스코프가 있는 흥미로운 부스를 발견했는데, 이 오실로스코프는 TV 방송국의 ATSC 3.0 신호와 동기화된 GPS 초당 펄스(PPS) 타이밍 신호를 시연하고 있었습니다. 이 동기화는 방송 위치 시스템(BPS)의 일환으로, 이는 미국에서 약 1,700개의 TV 방송국이 업그레이드할 수 있는 ATSC 3.0의 도입에 중요한 실험적 타이밍 표준입니다.

정확한 타이밍은 미디어, 전력망, 통신 등 다양한 분야에서 매우 중요합니다. BPS는 GPS에 대한 잠재적인 백업을 제공하며, 특히 신호 방해에 대비할 수 있어 항공과 같은 분야에서 경제와 안전성을 향상시킬 수 있습니다.

저자는 자신의 유튜브 채널에서 BPS에 대해 더 깊이 탐구할 계획이며, 추가 학습을 위한 자료도 공유했습니다. 또한, 동기화를 위한 PPS 커넥터가 내장된 인텔 마더보드와 같은 기술 발전도 언급했습니다.

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이 블로그는 '베네사'라는 이름의 이단계 모델 로켓을 만들려다 실패한 경험에서 얻은 교훈을 공유합니다. 저자는 로켓이 겨우 이륙한 후 다시 떨어지는 유머러스한 발사 날의 이야기를 전합니다. 이 프로젝트의 목표는 비행 중 상단 단계가 분리되는 과정을 성공적으로 보여주는 것이었습니다.

팀은 고도나 속도를 높이는 것보다 단계 분리에 대해 배우는 것을 목표로 했습니다. 이 프로젝트는 더 발전된 로켓인 '아스티시디'로 나아가는 발판이었습니다. 디자인 철학은 단순함에 중점을 두고 실수에서 배우는 것이었습니다. 팀은 기본 재료를 사용하고 모든 것이 첨단 기술일 필요는 없다는 점을 받아들였습니다.

로켓 모터의 추진력을 위해 PVC에서 금속으로 업그레이드하였고, 연료로는 질산칼륨과 덱스트로스를 혼합하여 사용했습니다. 신뢰성을 확보하기 위해 정적 테스트를 실시했습니다. 로켓의 본체는 종이로 만들어졌으며, 강도를 위해 층층이 제작되었습니다. 코는 정밀도를 위해 3D 프린팅으로 제작되었습니다.

그들은 모터의 고장을 능동적으로 감지하여 단계 분리를 유도하는 시스템을 설계했습니다. 이는 일반적인 수동 시스템보다 더 복잡한 방식입니다. 회수 시스템은 두 번째 단계만 설계되어 낙하산을 사용했으며, 첫 번째 단계는 회수 장치 없이 떨어졌습니다.

이 블로그는 실험의 중요성, 실패에서 배우는 것, 그리고 로켓 설계의 핵심 과제에 집중하는 것의 중요성을 강조합니다.

Skywork-OR1은 수학과 코딩 추론을 위해 설계된 새로운 모델 시리즈로, 2025년 4월 13일에 출시되었습니다. 주요 모델로는 Skywork-OR1-Math-7B, Skywork-OR1-32B-Preview, Skywork-OR1-7B-Preview가 있습니다. Skywork-OR1-Math-7B는 수학 추론에 최적화되어 있으며, AIME24와 AIME25 벤치마크에서 높은 점수를 기록했습니다. Skywork-OR1-32B-Preview는 수학과 코딩 작업 모두에서 강력한 성능을 발휘하며, Skywork-OR1-7B-Preview는 비슷한 크기의 모델들보다 수학과 코딩에서 더 나은 성능을 보여줍니다.

이 모델들은 강화 학습과 특화된 데이터셋을 사용하여 개발되었습니다. 연구자들을 위해 Notion 블로그에서 자세한 훈련 정보와 결과를 제공할 예정입니다.

모델의 성능은 Avg@K라는 새로운 지표를 통해 평가됩니다. 이 지표는 여러 번의 시도를 통해 성능을 측정하여 안정성과 일관성을 더 명확하게 보여줍니다.

사용자는 Docker 또는 Conda 환경을 통해 모델을 설치할 수 있으며, 설치 방법과 훈련 스크립트는 곧 제공될 예정입니다.

향후 몇 주 안에 기술 보고서와 추가 세부 정보가 발표될 예정입니다. 더 많은 정보는 인용된 Notion 블로그를 확인하시기 바랍니다.

bitcoin_math 프로젝트는 복잡한 라이브러리 없이 비트코인 수학을 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계된 간단한 C 구현입니다. 이 프로그램은 진정한 랜덤 숫자를 생성할 수 없기 때문에, 이로 인해 생성된 주소는 코인을 전송하는 데 안전하지 않습니다.

주요 특징으로는 의존성이 없고, 표준 C 라이브러리만을 사용합니다. 사용자 친화적인 콘솔 애플리케이션을 제공하며, 다양한 기능을 위한 메뉴 인터페이스를 갖추고 있습니다. 핵심 기능으로는 마스터 키 생성, 부모 키와 체인 코드로부터 자식 키 파생, 숫자를 서로 다른 진수(2에서 64)로 변환하는 기능, 그리고 타원 곡선 연산 및 키 직렬화와 같은 다양한 기능이 포함되어 있습니다.

소스 코드는 gcc로 쉽게 컴파일할 수 있으며, 리눅스 사용자에게는 약간의 조정이 필요할 수 있습니다. 이 프로젝트는 암호 알고리즘과 임의 정밀 수학을 위한 제3자 소스를 사용하며, 주로 GNU 다중 정밀 산술 라이브러리의 영향을 받았습니다.

코드 구조는 암호 해시 함수, 임의 정밀 수학, 타원 곡선 계산 및 비트코인 관련 기능 등 다양한 기능에 따라 구분되어 있습니다. 요약하자면, bitcoin_math는 비트코인 암호화와 키 생성에 대해 배우기 위한 간단한 교육 도구이지만, 랜덤성의 한계로 인해 주의해서 사용해야 합니다.

Whenever는 파이썬 라이브러리로, datetime 객체를 다루는 과정을 간소화하여 올바르고 타입이 검증된 사용을 보장합니다. 이 라이브러리는 파이썬의 표준 datetime 라이브러리에서 자주 발생하는 문제, 특히 일광 절약 시간제(DST) 처리와 단순한(datetime naive) 시간과 인식(datetime aware) 시간의 구분을 해결합니다.

주요 기능으로는 DST 안전성을 제공하여 DST 변화에 정확하게 반영하는 산술 연산을 수행합니다. 또한, 단순한 시간과 인식된 시간을 명확하게 구분하여 일반적인 코딩 오류를 방지하는 타입 안전성을 갖추고 있습니다. 성능 면에서도 많은 서드파티 라이브러리보다 빠르며, 순수 파이썬 버전도 선택할 수 있습니다. 다양한 datetime 작업을 지원하며, 파싱, 포맷팅, 시간대 조정 등을 포함합니다.

다른 라이브러리와 비교했을 때, Whenever는 파이썬의 표준 라이브러리와 달리 DST를 효과적으로 관리하고 타입 안전성을 강화합니다. Arrow나 Pendulum 같은 다른 라이브러리는 이러한 문제를 완전히 해결하지 못해 Whenever가 신뢰할 수 있는 datetime 처리를 위한 더 나은 선택이 됩니다.

사용 예시로는 명확한 변환과 DST 인식을 통해 datetime 객체를 생성하고 조작하는 방법이 있습니다. 날짜를 비교하고 포맷팅하는 간단한 메서드도 제공합니다.

향후 개발 계획으로는 Whenever의 API를 안정적인 1.0 버전으로 발전시키기 위해 사용자 피드백과 추가 기능을 반영하고 있습니다. 라이센스는 MIT 라이센스이며, 의존성도 유사한 허용적인 라이센스를 따릅니다.

전반적으로 Whenever는 파이썬에서 현대적이고 효율적이며 사용자 친화적인 datetime 처리 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 웹사이트는 AI 기업들이 콘텐츠를 무단으로 수집하는 것을 방지하기 위해 Anubis라는 시스템을 사용하고 있습니다. 이 시스템은 봇이 사이트에 접근하는 데 추가적인 작업을 요구하여 접근을 어렵게 만듭니다. Anubis는 자동화된 브라우저를 식별하는 데 도움을 주는 임시 해결책으로, 실제 사용자들은 사이트에 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이 시스템은 작동하기 위해 최신 자바스크립트를 필요로 하므로, JShelter와 같은 특정 플러그인을 사용하는 사용자들은 진행하기 위해 해당 플러그인을 비활성화해야 합니다. 또한, 이 시스템은 AI의 영향으로 인해 웹사이트 호스팅 방식이 변화하는 것에 적응할 수 있도록 설계되었습니다.

수직 샤딩, 또는 기능 샤딩은 특정 테이블을 주 데이터베이스에서 다른 데이터베이스(주로 다른 Postgres 인스턴스)로 이동시켜 부하를 줄이는 방법입니다. 이는 애플리케이션의 확장에 도움이 될 수 있지만, 백엔드를 복잡하게 만들어 엔지니어들의 불만을 초래하고 프로젝트 지연을 유발할 수 있습니다.

첫 번째 문제는 의존성입니다. 데이터베이스가 샤딩되면 애플리케이션들이 여전히 서로 의존하게 되는데, 이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 하나의 요청에 여러 데이터베이스가 필요할 경우, 다운타임이 발생할 가능성이 높아집니다.

두 번째로, 가동 시간 계산이 있습니다. 데이터베이스를 추가하면 애플리케이션의 가동 시간이 줄어들 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 데이터베이스를 함께 사용할 경우 가동 시간이 99.95%에서 99.90%로 감소할 수 있으며, 이는 고객의 기대에 미치지 못할 수 있습니다.

세 번째로, 코드의 복잡성이 증가합니다. 샤딩은 코드를 복잡하게 만들어 개발자들이 데이터 관계를 수동으로 관리해야 하며, 데이터베이스의 기능에 의존할 수 없게 됩니다. 이로 인해 버그가 발생하고 개발 속도가 느려질 수 있으며, 엔지니어들은 우회 방법을 사용하게 됩니다.

네 번째로, 장기적인 문제도 있습니다. 시간이 지남에 따라 샤딩은 간단한 작업을 어렵게 만들어 팀이 데이터 조인을 처리하기 위해 추가 서비스를 만들어야 하며, 이는 지연과 실패 위험을 증가시킵니다.

마지막으로, 해결책이 부족합니다. Postgres 생태계는 다른 데이터베이스와 달리 강력한 OLTP 샤딩 솔루션이 부족합니다. 이러한 격차를 해소하기 위해 오픈 소스 프로젝트인 PgDog가 등장했으며, 생산성을 높이고 오류를 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

결론적으로, 수직 샤딩은 처음에는 유익해 보일 수 있지만, 개발을 복잡하게 하고 시스템의 신뢰성을 저하시킬 수 있는 상당한 도전 과제를 초래할 수 있습니다.

달린 포드의 블로그에서는 이름과 단어를 기억하는 데 어려움을 겪는 명칭 실어증에 대해 다루고 있습니다. 이 상태는 많은 사람들이 경험할 수 있는 문제로, 저자는 지인이나 사물의 이름을 기억하는 데 어려움을 겪은 개인적인 경험을 공유하며, 이는 흔하지만 답답한 문제라고 설명합니다.

명칭 실어증, 즉 아노미아는 언어를 잘 이해하고 있음에도 불구하고 이름을 기억하지 못하는 상태를 의미합니다. 이 증상은 일반적으로 언어 이해력이나 단어 반복 능력에는 영향을 미치지 않습니다.

기억은 감각 기억, 단기 기억, 장기 기억 등 여러 단계로 이루어져 있습니다. 주의력은 감각 기억에서 단기 기억으로 정보를 전송하는 데 중요한 역할을 하며, 회상은 장기 기억에서 단기 기억으로 정보를 이동시켜 말할 수 있게 하는 과정입니다.

명칭 실어증의 원인은 이름을 장기 기억으로 인코딩하는 과정이나 회상하는 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 스트레스, 건강, 주의력 등의 요인이 기억 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

신경영상 기술의 발전 덕분에 이름 회상이 뇌의 여러 영역, 특히 좌반구와 관련된 복잡한 과정임을 알 수 있게 되었습니다. 뇌 손상과 같은 다양한 상태가 이름 기억에 영향을 줄 수 있습니다.

저자는 주의력에 집중하고 새로운 이름을 기존 지식과 연결하는 것이 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 또한, 다른 사람들과 경험을 공유하는 것이 부끄러움을 덜어주는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 이 블로그는 이름 기억에 어려움을 겪는 것이 흔한 일이며, 특정 전략과 기본 과정을 이해함으로써 관리할 수 있다는 점을 강조합니다.

이 기사는 인터넷의 초기 역사에 대해 다루며, 그 발전에 기여한 주요 인물과 사건들을 소개합니다.

인터넷의 시작은 1966년으로 거슬러 올라갑니다. 로버트 테일러는 여러 컴퓨터 단말기에 대한 불만을 가지고 이들을 연결하는 네트워크를 제안했습니다. 이 아이디어는 1963년 조셉 리클라이더가 작성한 메모에서 비롯된 것으로, 그는 협업을 위한 "은하계 컴퓨터 네트워크"를 구상했습니다.

테일러는 네 대의 컴퓨터로 구성된 소규모 네트워크를 만들 수 있는 승인을 받았고, 이는 ARPANET의 발전으로 이어졌습니다. 이 프로젝트는 패킷 교환 방식을 사용하여 메시지를 더 작은 패킷으로 나누어 효율적으로 전송했습니다.

ARPANET의 첫 번째 성공적인 테스트는 1969년에 이루어졌지만 초기에는 여러 도전에 직면했습니다. 시간이 지나면서 다양한 연구 기관을 연결하게 되었고, 초기 이메일 통신과 실시간 데이터 전송에 중요한 역할을 했습니다.

여러 네트워크가 등장함에 따라 표준화된 통신 프로토콜의 필요성이 커졌습니다. 빈트 서프와 로버트 칸은 TCP/IP를 개발하여 서로 다른 네트워크가 연결되고 소통할 수 있도록 했습니다. 이는 인터넷의 기반이 되었습니다.

1970년대 후반과 1980년대 초반에 인터넷은 빠르게 확장되었고, 새로운 네트워크와 경쟁하는 프로토콜이 등장했습니다. TCP/IP의 채택은 널리 퍼졌지만, OSI 모델과 같은 경쟁 표준의 도전이 있었습니다.

초기 인터넷 문화는 자유와 사용자 권한을 강조했으며, 대규모 조직들이 제안한 보다 통제된 접근 방식과 대조를 이루었습니다.

이 기사는 다음 시리즈에서 인터넷의 미래를 형성할 중요한 사건에 대해 언급하며 마무리됩니다.

보아즈 바라크의 "이론 컴퓨터 과학 입문"이라는 교과서가 하버드, 버지니아 대학교, UCLA 등 여러 대학의 입문 과정에 맞춰 준비되고 있습니다. 이 책은 계산, 알고리즘, 복잡도, 암호학 등 이론 컴퓨터 과학의 다양한 주제를 다루는 여러 장으로 구성되어 있습니다.

독자들은 이 책을 하나의 PDF 파일로 다운로드할 수 있으며, 피드백이나 문제를 GitHub 저장소를 통해 보고할 수 있도록 권장하고 있습니다. 2023년 가을 학기를 위한 동결 버전도 제공되어 강사들이 일관성 있게 사용할 수 있도록 하고 있습니다.

이 교과서는 24개의 장으로 이루어져 있으며, 수학적 기초부터 양자 컴퓨팅과 같은 고급 주제까지 컴퓨터 과학의 다양한 측면에 초점을 맞추고 있습니다. 이 작업은 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 제공되어 저자의 권리를 보호하면서 특정 용도를 허용합니다.

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CERN은 2040년대에 대형 하드론 충돌기(LHC)를 대체할 수 있는 미래 원형 충돌기(FCC)의 실행 가능성을 평가한 보고서를 발표했습니다. FCC는 약 91km의 둘레를 가지며, 우주를 이해하는 데 중요한 힉스 보손과 같은 기본 물리학 질문을 탐구하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 연구는 FCC의 두 가지 단계에 대해 설명하고 있습니다. 첫 번째 단계는 전자-양전자 충돌기이고, 이후에는 매우 높은 에너지 수준의 프로톤-프로톤 충돌기로 발전할 예정입니다. 프로젝트에 필요한 다양한 측면, 즉 과학적 목표, 공학적 도전, 환경 영향, 비용 등을 논의하고 있습니다. 첫 번째 단계의 예상 건설 비용은 약 150억 스위스 프랑으로, 2030년대 초부터 약 12년 동안 CERN의 연간 예산을 통해 주로 자금을 조달할 계획입니다.

CERN은 FCC 프로젝트에서 지속 가능성을 중요시하며, 환경 영향을 최소화하고 새로운 기술을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 보고서에는 충돌기 건설 및 부지 선정에 대한 상세한 계획이 포함되어 있으며, 프랑스와 스위스의 지역 사회와의 중요한 협의와 참여가 이루어졌습니다.

이 보고서는 독립 전문가들에 의해 검토될 예정이며, 2025년 11월 CERN 이사회에 제출될 것입니다. 이사회는 2028년경 FCC 프로젝트 진행 여부를 결정할 것입니다. 이 연구는 입자 물리학에 대한 유럽 전략과 일치하며, 향후 이 분야의 발전에 중요한 정보를 제공할 것입니다.

이 기사는 구글이 특히 딥마인드 부서를 통해 인공지능(AI) 분야에서 어떻게 선두를 달리고 있는지를 다루고 있습니다. 특히 그들의 제미니 2.5 모델이 주목받고 있으며, 저자는 딥마인드의 이전 주저함에 실망했지만 이제는 그들이 뛰어난 성과를 내고 있다고 믿고 있습니다. 오픈AI와 앤트로픽 같은 경쟁자들을 능가하고 있다는 점도 강조됩니다.

제미니 2.5의 성공이 주요 포인트로 언급됩니다. 제미니 2.5 프로는 다양한 성능 평가에서 최고의 AI 모델로 인정받고 있으며, 사용자들로부터 성능, 속도, 가격 면에서 큰 호평을 받고 있습니다.

구글은 텍스트 기반 AI뿐만 아니라 음악, 이미지, 비디오 등 다른 생성 AI 분야에서도 선두를 달리고 있습니다. 그들의 도구는 기존 제품에 통합되어 있어 상당한 경쟁 우위를 제공합니다.

구글은 검색 트래픽에서 지배적인 위치를 차지하고 있으며, 유튜브와 구글 검색 같은 서비스는 많은 사용자 기반을 보유하고 있습니다. 제미니가 이러한 제품에 통합되면 수십억의 사용자에게 고급 AI를 무료로 제공할 수 있는 기회를 만들 수 있습니다.

구글은 클라우드 컴퓨팅에서도 중요한 역할을 하고 있으며, 자체 AI 칩을 개발하고 있어 엔비디아와 같은 외부 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 있습니다.

저자는 구글의 미래 전망에 대해 낙관적이며, 오픈AI와 앤트로픽 같은 경쟁자들이 따라잡을 가능성에 의문을 제기합니다. 전반적으로 이 글은 구글이 AI 분야에서 강력한 입지를 가지고 있으며, 그들의 전략적 결정이 경쟁자들보다 앞서게 만들었다고 강조합니다.

단백질 결정은 제약 및 식품 화학 등 다양한 분야에서 중요하지만, 지구에서 성장시키는 것은 중력으로 인한 침강과 대류 같은 문제로 어려움이 많습니다. 미세 중력 환경에서는 이러한 문제들이 최소화되어 결정 성장에 더 나은 조건을 제공합니다.

버틀러 대학교의 앤 윌슨 교수의 연구에 따르면, 350건 이상의 실험을 분석한 결과 미세 중력에서 성장한 결정의 92%가 지구에서 성장한 결정에 비해 크기, 형태, 투명도, 해상도에서 개선된 것으로 나타났습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

크기가 최대 1000배까지 커질 수 있으며, 형태는 더 매끄러운 가장자리를 가지고 결함이 적습니다. 투명도는 더 광학적으로 순수해지고, 해상도는 회절 품질이 향상됩니다. 내부 구조가 더 촘촘해져 정밀도가 높아지는 모자이크성도 개선됩니다. 이러한 개선은 불순물이 적고, 영양소가 고르게 확산되며, 분자가 안정된 환경에서 더 효과적으로 정렬될 수 있기 때문에 발생합니다.

이러한 고품질 결정의 응용 분야로는 제약에서의 약물 표적화, 식품 화학에서 초콜릿과 아이스크림 같은 제품의 질감 개선, 화장품에서 색상과 마감 조절, 구조 생물학에서 효소와 바이러스에 대한 이해 증진 등이 있습니다.

현재 대부분의 미세 중력 결정 성장은 국제 우주 정거장(ISS)에서 이루어지고 있지만, 이곳에는 한계가 있습니다. 스파크 그래비티는 지구에서 부분 중력 조건을 시뮬레이션하고 미세 중력 플랫폼을 개발하여 연구 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 연구는 이미 C형 간염 치료의 발전으로 이어졌으며, 앞으로 더 많은 발견 가능성을 가지고 있습니다.

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이 글에서는 웹 애플리케이션을 위한 애니메이션 SVG 요소와 스타일이 적용된 목차(TOC)를 만드는 방법에 대해 설명합니다.

먼저, SVG의 기본 개념을 다룹니다. JSX(React) 예제를 통해 SVG에서 선과 사각형을 만드는 방법을 보여줍니다. 효과와 애니메이션을 만들기 위해 마스크를 사용하는 기술도 포함되어 있습니다.

애니메이션 기법에 대해서는 CSS 애니메이션을 SVG 요소에 적용하여 사각형이 수직으로 움직이는 효과를 만드는 방법을 설명합니다. 애니메이션의 특정 키프레임을 정의하여 시간에 따른 변화를 제어합니다.

목차 구현 부분에서는 Fumadocs라는 플랫폼에서 클럭 스타일의 목차를 만드는 방법을 소개합니다. 이 목차는 클라이언트 측 자바스크립트 없이도 작동하여 호환성을 유지합니다. 목차는 절대 위치를 사용하고 애니메이션 요소를 통해 사용자의 스크롤 위치에 따라 활성 섹션을 강조합니다.

인터랙티브 요소를 위한 SVG 사용에 대해서는 "엄지"라는 강조된 인터랙티브 부분이 SVG와 CSS 마스킹 기법을 사용하여 애니메이션화되는 방법을 설명합니다. SVG 경로 명령을 활용하여 목차의 윤곽선을 정확하게 렌더링하여 시각적 매력과 상호작용성을 높입니다.

전반적으로 이 문서는 SVG와 CSS가 동적이고 시각적으로 매력적인 웹 구성 요소를 만드는 데 얼마나 효과적인지를 강조합니다.

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이 연구는 전통적인 I-빔 단면 대신 1,000개 이상의 디지털 서체에서 다양한 글자 형태를 활용하는 방법을 탐구합니다. I-빔은 "I"자 형태로 표준 설계로 사용되어 왔지만, 연구자들은 다른 글자 형태가 휨이나 다른 하중에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있는지 테스트하고자 했습니다.

고밀도 폴리에틸렌으로 제작된 빔에 대한 고급 컴퓨터 시뮬레이션과 물리적 테스트를 통해 연구는 특정 상황에서 일부 서체가 I-빔보다 더 우수한 성능을 보일 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 회전된 "H" 형태는 휨과 비틀림에서 뛰어난 성능을 보였고, "O"와 같은 원형 형태는 좌굴에 저항하는 데 가장 효과적이었습니다. 반면, 장식적이거나 손글씨 같은 서체는 지지력이 부족해 빠르게 실패하는 경향이 있었습니다.

이 결과는 I-빔 설계에 대한 기존의 믿음에 도전하며, 구조 공학이 다양한 형태를 탐구함으로써 이익을 얻을 수 있음을 시사합니다. 연구자들은 자신의 발견과 도구를 다른 연구자들이 향후 연구에 활용할 수 있도록 공개했습니다.

You-TLDR는 사용자가 원하는 YouTube 동영상의 주요 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다. GitHub Detective는 사용자가 GitHub에서 최근에 공개한 활동을 확인할 수 있게 해주는 도구로, 사용자의 이름만 입력하면 됩니다.

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이 글에서는 자택 서버에서 공간을 판매하는 것이 왜 좋지 않은지에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 다른 사람의 데이터와 서비스를 호스팅하는 것은 관리하기 어려운 여러 문제를 포함합니다. 여기에는 법적 위험과 기술적 요구 사항이 포함됩니다.

둘째, 일반 가정용 설정보다 더 많은 하드웨어와 더 나은 인터넷 연결이 필요합니다. 비즈니스급 인터넷 연결이 필수적입니다.

셋째, 호스팅 서비스를 운영하려면 법적 보호, 적절한 청구 시스템, 세금 등록 등이 필요합니다. 이는 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.

넷째, 서버의 보안을 확보하고 고객 간의 격리를 유지해야 합니다. 이는 보안 침해를 방지하는 데 중요합니다.

다섯째, 호스팅 서비스를 운영하면 고객 지원을 제공하고 백업을 관리하며 가동 시간을 보장해야 합니다. 이는 많은 노력을 요구합니다.

여섯째, 고객 데이터를 처리하는 경우 다양한 개인정보 보호법을 준수해야 합니다. 이는 운영에 추가적인 책임과 복잡성을 더할 수 있습니다.

마지막으로, 서버 공간을 판매하는 대신 개인 프로젝트에 자원을 활용하거나 신뢰할 수 있는 친구를 위한 호스팅, 연구 프로젝트에 기여하는 것을 고려해보는 것이 좋습니다.

전반적으로 이 글은 자택에서 서버 공간을 판매하는 것을 여러 가지 도전과 위험 때문에 권장하지 않습니다.

크로스 엔트로피와 KL 발산은 기계 학습에서 확률 분포 간의 차이를 측정하는 중요한 개념입니다.

정보 내용은 특정 사건(E)의 확률(p)에 따라 정의됩니다. 이 값은 사건이 얼마나 놀라운지를 측정합니다. 예를 들어, 동전을 던지는 것은 주사위를 굴리는 것보다 덜 놀라운 사건으로, 동전은 1비트의 놀라움을 주고 주사위는 4가 나올 확률에 대해 약 2.58비트의 놀라움을 줍니다.

엔트로피는 여러 결과를 가진 랜덤 변수(X)의 불확실성을 정량화합니다. 엔트로피가 높을수록 불확실성이 커집니다. 예를 들어, 다섯 가지 결과가 공정하게 분포된 경우 엔트로피는 약 2.32비트입니다.

크로스 엔트로피는 두 분포(실제 P와 예측 Q) 간의 차이를 측정합니다. 이는 기계 학습에서 손실 함수로 유용하게 사용되며, 값이 낮을수록 두 분포가 더 가까움을 나타냅니다.

KL 발산은 크로스 엔트로피를 개선하여 한 분포가 다른 분포와 얼마나 다른지를 정량화합니다. 두 분포가 동일할 때 KL 발산은 0이 되며, 이는 발산을 측정하는 데 더 나은 방법이지만 대칭적이지는 않습니다.

기계 학습에서 크로스 엔트로피는 모델 성능을 평가하는 데 자주 사용되며, 예측된 결과와 실제 데이터 분포를 비교합니다. 크로스 엔트로피를 최적화하면 간접적으로 KL 발산을 최소화하게 됩니다.

최대 우도 추정과의 관계에서, 관찰된 데이터의 우도를 최대화하는 과정은 실제 분포(P)와 모델의 예측 분포(Q) 간의 크로스 엔트로피를 최소화하는 것과 동등하다는 것을 보여줄 수 있습니다.

이러한 개념들은 기계 학습에서 모델이 학습하고 예측하는 방식을 이해하는 데 기초가 됩니다.