요약이 없습니다.

"그루엔 전이"라는 개념은 소비자들이 혼란스러운 매장 배치로 인해 원래의 구매 의도를 잃고 충동적으로 구매를 하게 되는 순간을 의미합니다. 이 현상은 이제 인터넷으로 확산되고 있으며, 특히 페이스북과 같은 플랫폼에서 두드러집니다. 원래 친구들과 연결하기 위해 설계된 페이스북의 피드는 광고와 기타 방해 요소로 가득 차 있어, 사랑하는 사람들의 소식을 집중해서 보기 어렵게 만들고 있습니다.

많은 웹사이트들은 의도적으로 혼란스러운 경험을 만들어 소비자들이 충동적으로 행동하도록 유도합니다. 예를 들어, 계정을 삭제하거나 구독을 변경하기 어렵게 만드는 방식이 여러 온라인 서비스에서 사용되고 있습니다.

유럽연합에서는 서비스 취소가 가입하는 것만큼 쉬워야 한다는 법률이 있어, 사용자 경험의 균형을 촉진하고 있습니다. 저자는 이러한 기준이 오프라인 매장에도 적용되어 더 나은 쇼핑 경험을 제공할 수 있기를 바랍니다.

파이썬은 그 간결함으로 잘 알려진 인기 있는 프로그래밍 언어지만, 종종 간과되는 많은 고급 기능이 있습니다. 이 요약에서는 코딩 기술을 향상시킬 수 있는 14가지 독특하고 저평가된 파이썬 기능을 소개합니다.

타입 오버로드는 @overload 데코레이터를 사용하여 함수의 여러 시그니처를 정의할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 타입 검사가 개선되고 코드의 명확성이 높아집니다. 키워드 전용 및 위치 전용 인자는 함수가 인수를 받는 방식을 제어할 수 있게 해줍니다. 일부 인수를 키워드 전용으로 지정하거나 위치 전용으로 설정할 수 있습니다.

미래 주석은 타입 힌트에서 앞으로의 참조를 더 우아하게 처리할 수 있도록 도입되었습니다. 이를 통해 문자열 리터럴 없이도 더 깔끔한 코드를 작성할 수 있습니다. 제네릭은 파이썬 3.12에서 새로운 구문을 통해 더 읽기 쉽고 유연한 타입 정의를 가능하게 하며, 가변 인자를 지원합니다.

프로토콜은 상속에 의존하지 않고 객체의 예상 동작(메서드)을 정의할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 유연한 "덕 타이핑"이 가능합니다. 컨텍스트 관리자는 with 문을 사용하여 자원 관리를 간소화합니다. __enter__와 __exit__ 메서드 또는 @contextlib.contextmanager 데코레이터를 사용할 수 있습니다.

구조적 패턴 매칭은 파이썬 3.10에서 도입된 조건문의 강력한 대안으로, 복잡한 데이터 구조를 분해하고 일치시킬 수 있게 해줍니다. 파이썬 슬롯은 __slots__를 사용하여 클래스의 고정된 속성 집합을 정의함으로써 메모리 사용량과 접근 속도를 최적화합니다.

파이썬 니트픽스는 더 깔끔한 코드를 위한 빠른 팁을 제공합니다. 여기에는 for-else 문, 월러스 연산자(:=), 단락 평가, 비교 체인이 포함됩니다. 고급 f-string 포맷팅은 변수 보간을 넘어 패딩, 숫자 포맷팅, 날짜 포맷팅과 같은 고급 포맷팅 옵션을 지원합니다.

캐시 및 lru_cache는 @cache 데코레이터를 사용하여 재귀 함수와 비용이 많이 드는 계산을 쉽게 빠르게 할 수 있게 해줍니다. 파이썬 퓨처는 자산 비동기 작업을 처리하는 데 사용되며, 자바스크립트의 프로미스와 유사하게 콜백을 관리하고 작업 실행을 제어할 수 있습니다.

프록시 속성은 클래스 속성이 속성과 메서드 모두로 작용할 수 있게 하여 API 설계의 유연성을 높입니다. 메타클래스는 클래스 생성 방식을 사용자 정의할 수 있는 강력한 기능입니다. 드물게 필요하지만, 고급 시나리오에서 독특한 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 기능들은 파이썬 프로그래밍 경험을 크게 향상시키고, 더 효율적이고 깔끔하며 유지보수가 용이한 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

애플의 visionOS 엔지니어링 팀의 한 기여자가 Godot 게임 엔진에 Vision Pro 지원을 통합하는 작업을 진행하고 있습니다. 이들은 새로운 네이티브 visionOS 플랫폼을 도입하는 풀 리퀘스트(PR)를 제출했으며, 이는 기존의 iOS 플랫폼과 밀접한 관련이 있습니다.

기여의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 현재의 Godot 게임이 visionOS에서 실행될 수 있도록 하고, 새로운 VR 플러그인을 사용해 몰입형 경험을 창출하는 것이 목표입니다. 둘째, 통합 작업은 리뷰를 쉽게 하기 위해 세 개의 점진적인 PR로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 PR에서는 visionOS 플랫폼을 도입하며, 많은 iOS 코드를 재사용하고 있습니다.

기술적인 세부사항으로는 visionOS 구현이 iOS와 코드를 공유하여 중복을 최소화하고 있다는 점이 있습니다. 그러나 OpenGL과 같은 일부 iOS 기능은 visionOS에서 지원되지 않습니다. 테스트 결과, 이 PR은 데모 프로젝트와 함께 테스트되어 iOS와 visionOS 모두와의 호환성이 확인되었습니다.

개발자들은 플러그인 연결 및 배포 과정과 같은 기능에 대한 커뮤니티 피드백을 요청하고 있습니다. 또한 DPI 메트릭과 아이콘 자산 카탈로그와 같은 일부 기능은 아직 구현되지 않았습니다. 기여자들은 통합 작업을 개선하기 위해 커뮤니티의 피드백과 협력을 장려하고 있습니다.

전반적으로 이 기여는 Godot의 몰입형 기술에 대한 역량을 강화하고, 새로운 플랫폼에 대한 유지보수 및 지원 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

앨비 레이 스미스의 메모는 픽셀이 작은 정사각형이라는 일반적인 오해에 대해 반박하고 있습니다. 스미스는 픽셀이 기하학적 형태로 이해되어서는 안 되며, 점 샘플로 이해해야 한다고 강조합니다. 이러한 오해는 정확한 이미지 처리와 이산 데이터와 연속 데이터의 통합을 방해할 수 있습니다.

픽셀에 대한 오해는 픽셀이 작은 정사각형이라고 생각하는 것입니다. 픽셀은 특정 지점에만 존재하며 색상의 샘플을 포함할 수 있지만 정사각형과 같은 기하학적 형태로 표현될 수는 없습니다. 일반적으로 픽셀은 평면의 특정 영역에 해당한다고 정의되지만, 이는 혼란을 초래합니다. 메모에서는 픽셀을 정사각형이나 직사각형으로 잘못 표현하는 모델을 비판하며, 픽셀은 연속 이미지에서 샘플로 추출된 것이라고 설명합니다.

픽셀로부터 이미지를 생성하는 과정은 재구성 필터를 사용하는 것을 포함합니다. 결과로 얻어진 이미지는 정사각형 그리드와는 다르며, 이미지의 품질은 사용된 필터의 종류에 따라 달라집니다. 픽셀이 정사각형이라는 개념은 주로 기하학 기반 그래픽에서의 사용과 이미지를 확대했을 때의 모습 때문에 지속됩니다. 이는 잘못된 인식으로, 확대는 단순히 픽셀 값을 복제하는 것이지 단일 점 샘플을 확대하는 것이 아닙니다.

스캔 및 인쇄 과정은 작은 정사각형에 의존하지 않고, 대신 가우시안과 같은 형태를 사용하여 이미지를 캡처하고 재현합니다. 메모는 픽셀을 점 샘플로 명확히 이해함으로써 이미지 컴퓨팅 품질을 개선하고 작은 정사각형 모델과 관련된 문제를 피할 것을 권장합니다. 스미스의 목표는 픽셀의 정의를 명확히 하여 이미지 처리와 그래픽 분야에서의 이해와 실천을 향상시키는 것입니다.

"Closer to the Edge: Hyperscaling Have I Been Pwned with Cloudflare Workers and Caching"라는 제목의 기사는 2024년 11월 21일에 발표되었으며, "Have I Been Pwned" 웹사이트가 Cloudflare Workers와 캐싱 기술을 활용하여 어떻게 개선되고 있는지를 다룹니다. 이 기사는 성능과 확장성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 사이트를 더 빠르게 만들고 더 많은 사용자를 수용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 이러한 기술을 사용하면 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

픽셀은 디지털 이미지를 측정하는 데 여러 방식으로 사용되기 때문에 혼란스러울 수 있습니다. 때로는 이미지의 너비와 높이를 나타내는 길이로 사용되며, 예를 들어 이미지가 1920픽셀 너비와 1080픽셀 높이라고 말할 수 있습니다. 다른 경우에는 카메라의 해상도를 나타내는 면적으로 사용되며, 예를 들어 12메가픽셀(1200만 픽셀)이라고 표현합니다.

수학적으로 픽셀의 너비와 높이를 곱하면 제곱 픽셀로 측정되는 면적이 나옵니다. 이로 인해 픽셀을 무차원 단위로 취급하는 비논리적인 결론에 이를 수 있습니다. 혼란을 해소하기 위해 한 가지 제안은 픽셀을 장치에 따라 크기가 달라지는 정사각형으로 정의하고, 픽셀의 선형 측정을 "픽셀 변"이라고 부르는 것입니다. 또는 픽셀을 길이로만 취급하고 면적을 "제곱 픽셀"이라고 부르며 메가픽셀 대신 더 큰 숫자를 사용하는 방법도 있습니다.

전반적으로 이러한 논의는 픽셀 정의의 불일치를 강조하지만, 픽셀이 미터법 단위가 아니고 복잡한 계산에 거의 사용되지 않기 때문에 큰 문제는 아닙니다. 이는 파운드와 같은 다른 단위가 질량과 힘을 혼용하여 사용되는 것과 비슷하며, 미터법은 이러한 정의를 명확하게 유지합니다.

아투인 데스크탑은 기술 환경에서 팀의 워크플로우 관리를 개선하기 위해 설계된 새로운 도구입니다. 이 도구는 문서 작성 기능과 터미널 명령어를 결합하여 실행 가능한 런북을 쉽게 만들 수 있도록 합니다. 이를 통해 팀은 구식 문서나 기억에 의존하지 않고도 워크플로우를 공유하고 반복할 수 있습니다.

아투인 데스크탑의 주요 특징은 문서처럼 보이지만 터미널처럼 작동한다는 점입니다. 스크립트 블록, 내장 터미널, 데이터베이스 클라이언트, 차트를 한 곳에 통합하여 다양한 도구를 전환할 필요를 줄이고 문서를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 재사용 가능한 자동화 기능과 즉각적인 셸 기록 접근도 포함되어 있습니다. 또한 아투인 허브를 통해 장치와 팀 간의 동기화 및 공유가 가능합니다.

현재 아투인 데스크탑은 소프트웨어 출시 및 인프라 마이그레이션과 같은 프로세스를 간소화하고, 실시간 데이터베이스 쿼리를 협업하여 관리하는 데 사용되고 있습니다.

앞으로의 계획으로는 팀 계정을 도입하여 협업을 개선하고, 셸 기록에서 자동으로 런북을 생성하는 기능을 추가할 예정입니다. 아투인 데스크탑은 현재 워크플로우를 간소화하고 다른 플랫폼에서 수동으로 복사-붙여넣기를 피하고자 하는 팀을 위해 초기 접근이 가능합니다.

eBPF(확장된 버클리 패킷 필터) 세계에서는 프로그램이 특정 리눅스 커널 버전에서는 잘 작동하지만 다른 버전에서는 실패하는 경우가 많습니다. 이는 커널 구조와 메모리 레이아웃의 차이 때문입니다. 많은 시스템이 구형이거나 다르게 구성된 커널을 사용하기 때문에 이러한 문제가 흔히 발생합니다.

첫 번째로 고려해야 할 점은 커널의 다양성입니다. 서로 다른 커널 버전은 데이터 구조를 정의하는 고유한 헤더를 가지고 있습니다. 이러한 구조에서의 작은 변화가 eBPF 프로그램의 실패로 이어질 수 있습니다.

두 번째로, eBPF 프로그램의 이식성을 높이기 위해 개발자들은 BPF CO-RE(한 번 컴파일하고 어디서나 실행) 기법을 사용해야 합니다. 이 기법은 BPF_CORE_READ() 함수를 활용하여 프로그램이 커널 구조체의 필드에 동적으로 접근할 수 있게 하며, 커널 버전 간의 오프셋 변화에 적응할 수 있도록 합니다.

세 번째로, BPF CO-RE가 효과적으로 작동하기 위해서는 대상 커널이 BTF(BPF 타입 포맷)를 지원해야 합니다. BTF가 없으면 프로그램이 로드되거나 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

네 번째로, 개발자들은 btfhub-archive와 같은 저장소에서 미리 빌드된 BTF 파일을 사용하여 필요한 BTF 데이터를 eBPF 프로그램에 직접 포함시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 대상 시스템이 BTF를 지원해야 하는 의존성을 없앨 수 있습니다.

마지막으로, GitHub 저장소에서는 eBPF 스켈레톤을 생성하고 BTF 데이터를 다운로드 및 포함시키며, 여러 커널 버전에서 작동하는 단일 바이너리를 만드는 완전한 솔루션을 제공합니다.

이러한 접근 방식은 eBPF 프로그램을 더욱 신뢰할 수 있고 다양한 시스템에서 널리 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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반도체 산업은 숙련된 인력 부족 문제에 직면해 있으며, 2030년까지 100만 명의 추가 전문가가 필요할 것으로 예상됩니다. 이 문제는 여러 요인에서 비롯됩니다.

첫째, 현재 교육 프로그램은 이론적 지식에 중점을 두고 있어 학생들이 반도체 설계에 실제로 참여하기 어렵습니다. 둘째, 소프트웨어 엔지니어링이 하드웨어 엔지니어링보다 높은 급여를 제공한다는 인식이 널리 퍼져 있어 학생들이 반도체 분야로 진출하는 것을 주저하게 만듭니다. 셋째, 많은 반도체 관련 직무가 고급 학위를 요구하여 잠재적인 후보자들에게 장벽을 만들고 인재 풀이 제한됩니다.

넷째, 엔지니어들이 경력 초기에 너무 일찍 전문화하는 경향이 있어, 이는 직업 기회를 제한하고 다른 분야로의 전환을 어렵게 만듭니다. 다섯째, 반도체 설계에 관한 많은 지식이 비공식적이고 잘 문서화되어 있지 않아 비효율성을 초래하고 신입사원들이 배우기 어렵게 만듭니다. 마지막으로, 반도체 설계 산업은 높은 압박감이 있는 근무 환경으로 알려져 있어, 더 나은 일과 삶의 균형을 원하는 잠재 후보자들을 저해할 수 있습니다.

새로운 인재를 유치하기 위해서는 산업이 실용적인 교육을 강조하고, 보상에 대한 잘못된 인식을 바로잡으며, 진입 장벽을 낮추고, 폭넓은 기술 개발을 장려하며, 문서화 관행을 개선하고, 보다 균형 잡힌 근무 환경을 조성해야 합니다.

영국의 증기 기관차 60163 토네이도는 새로운 디지털 신호 기술을 시험한 첫 번째 증기 기관차가 되었습니다. 이 시험은 전통적인 신호 시스템이 점차 사라지는 가운데 증기 기차의 미래를 보장하기 위한 프로젝트의 일환으로 진행되었습니다. 2008년에 제작된 토네이도는 영화 '패딩턴 2'에 등장하기도 했으며, 현대 철도에서 운영하기 위해 필수적인 유럽 열차 제어 시스템(ETCS)을 설치하기 위해 약 9백만 파운드의 비용이 소요되었습니다.

2025년 4월에 진행된 이 시험에서는 토네이도를 특정 노선에서 운행하며 기술의 증기 기관차와의 호환성을 평가했습니다. 전문가들은 기관차 내부의 열기와 석탄 먼지와 같은 열악한 조건 속에서도 기술이 제대로 작동하도록 하는 데 어려움을 겪었습니다.

이 프로젝트는 증기 기차를 주요 노선에서 유지하는 데 필수적이며, 다른 유산 기관차에 대한 향후 설치에도 영향을 미칠 수 있을 것으로 보입니다. 공공의 즐거움을 위해 증기 기차를 계속 운영할 수 있기를 바라며, 이를 단순히 유산 철도에 제한하지 않으려는 노력이 필요합니다.

사파이어는 홈브류와 유사한 실험적인 러스트 기반 패키지 관리자입니다. 현재 개발 중에 있으며 불안정할 수 있으니 사용 시 주의가 필요합니다. 전통적인 홈브류로 패키지를 제거한 후 사파이어로 다시 설치하면 사용자 설정이 자동으로 이전되지 않습니다.

사파이어의 주요 기능으로는 명령줄 도구, 라이브러리, 프로그래밍 언어를 포함한 포뮬러와 macOS용 데스크톱 애플리케이션인 캐스크를 설치하고 관리할 수 있습니다. 현재 상태로는 병을 설치하고 제거할 수 있으며, 빠른 설치를 위해 병렬 다운로드를 지원합니다. 또한, 의존성을 자동으로 해결하고 설치하며, 소스에서 포뮬러를 빌드하는 초기 지원도 제공합니다.

앞으로의 계획으로는 업그레이드, 오래된 파일 정리, 빠른 재설치를 위한 명령 추가와 독립적인 설치 레이아웃 및 환경 설정 지원이 포함됩니다.

기본 명령어로는 도움말을 보려면 sapphire --help, 업데이트는 sapphire update, 패키지를 검색하려면 sapphire search <formula/cask>, 설치는 sapphire install <formula/cask>, 제거는 sapphire uninstall <formula/cask>를 사용합니다.

소스에서 빌드하려면 러스트가 필요합니다. 저장소를 클론한 후 Cargo를 사용해 빌드하면 실행 파일이 타겟 폴더에 위치하게 됩니다.

피드백과 기여는 환영하며, 특히 소프트웨어 테스트와 개선에 대한 의견을 기다립니다.

사파이어는 BSD-3-Clause 라이센스 하에 배포됩니다. 알파 소프트웨어이므로 사용 시 주의가 필요합니다.

스코틀랜드의 게일어와 문화는 풍부한 역사를 가지고 있지만, 종종 영어에 가려져 왔습니다. 2025년 4월은 게일어법 제정 20주년이 되는 해로, 이 법은 게일어를 영어와 함께 공식 언어로 정립하는 것을 목표로 했습니다. 현재 진행 중인 새로운 스코틀랜드 언어 법안은 게일어와 스코츠어를 더욱 지원할 예정입니다.

2011년 이후 게일어 사용자가 1.7%에서 2.5%로 증가했음에도 불구하고, 많은 지역 사회는 여전히 영어로 전환하고 있습니다. 언어의 상실은 그와 관련된 문화의 상실을 의미하기도 합니다. 18세기 제임스 맥퍼슨이 게일 문화 보존을 위해 시도한 역사적 노력들은 진정성에 대한 논란을 불러일으키며 원래의 게일 전통을 가리기도 했습니다.

핀 사이클은 영웅 핀 맥쿨에 대한 이야기 모음으로, 게일 구술 전통의 연속성을 보여줍니다. 영어의 지배가 게일어의 생존을 위협하고 있지만, 풍부한 이야기와 노래의 집합체는 여전히 소중하며 미래 세대를 위해 보존되어야 합니다. 새로운 스코틀랜드 언어 법안의 성공은 게일어를 사용하는 지역 사회의 필요에 초점을 맞추는 데 달려 있습니다.

결론적으로, 게일어를 되살리기 위해서는 강한 지역 사회, 교육, 그리고 자금 지원이 필요합니다. 이를 통해 언어와 그 문화가 번창할 수 있도록 해야 합니다.

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오늘날 디지털 시대에 현대 웹 애플리케이션은 편리함을 제공하지만, 데이터 도용과 사이버 괴롭힘 같은 위험도 동반합니다. 저자와 그의 아내는 어린 자녀들의 교육 환경과 인터넷 노출에 대해 걱정하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 출판사에 의존하지 않고 더 안전한 학습 경험을 제공하는 오래된 교육 소프트웨어인 워드퍼펙트와 1st Math를 복원하는 작업을 시작했습니다.

저자는 오래된 소프트웨어에 대한 자신의 경험을 회상하며, 이러한 프로그램들이 학습을 촉진하는 사용자 친화적인 인터페이스를 가지고 있다고 언급합니다. 예를 들어, 그의 네 살짜리 딸은 1st Math라는 게임을 즐기며 덧셈과 키보드 기술을 배우고 있습니다. 이는 그녀의 발달에 중요한 요소입니다. 저자는 집에 "구형 컴퓨터"를 설치해 인터넷의 방해 없이 안전한 학습 공간을 제공할 계획입니다.

또한 그는 오래된 소프트웨어 복원의 기술적인 측면에 대해 더 많은 정보를 공유하고, 디지털 보존 노력에 기여하고자 합니다. 저자는 다른 부모들에게 자녀 교육 소프트웨어에 대한 접근 방식에 대한 의견을 요청하고 있습니다.

이 기사는 비휘발성 플래시 메모리 기술의 혁신에 대해 다루고 있습니다. 이 기술은 프로그래밍 속도가 1나노초 이하, 특히 400피코초에 이릅니다. 기존의 플래시 메모리는 프로그래밍 속도가 느려서 휘발성 메모리인 SRAM보다 성능이 떨어지는 한계가 있었습니다.

연구자들은 다차원(2D) 물질인 디락 그래핀을 사용하여 새로운 플래시 메모리를 개발했습니다. 이 물질은 핫 캐리어 주입 효율을 높이는 데 기여합니다. 이 혁신 덕분에 데이터 쓰기 속도가 빨라지고 내구성이 향상되어, 메모리는 550만 회 이상의 사용 사이클을 견딜 수 있습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 새로운 플래시 메모리의 속도가 가장 빠른 휘발성 메모리 기술을 초월합니다. 2D-HCI 메커니즘은 메모리 채널 내 전기장 분포를 최적화하여 전류 주입 효율을 개선합니다. 또한 연구는 그래핀과 또 다른 2D 반도체인 텅스텐 디셀레나이드 간의 핫 캐리어 행동 차이도 강조합니다.

결국, 이 발전은 인공지능 및 차세대 컴퓨팅에 필수적인 고속 비휘발성 메모리 개발의 길을 열어줍니다. 새로운 메모리의 효과는 광범위한 테스트를 통해 검증되었으며, 향후 기술에서 실용적으로 사용될 가능성을 보여줍니다.

5월 28일부터 29일까지 샌프란시스코에서 열리는 ClickHouse 사용자 컨퍼런스에 참여하세요.

ClickHouse는 불필요한 데이터 처리를 최소화하여 성능을 향상시키는 빠른 분석 데이터베이스입니다. 새로운 기능인 "지연 물질화"는 실제로 필요할 때까지 열 데이터의 읽기를 지연시켜 이 성능을 더욱 개선합니다. 이로 인해 대규모 데이터셋을 정렬하고 제한을 적용하는 쿼리의 속도가 크게 빨라질 수 있습니다.

예를 들어, 원래 219초가 걸리던 쿼리가 SQL 코드를 변경하지 않고도 단 139밀리초로 줄어들었습니다. 이는 1,500배 이상의 속도 향상입니다. 이러한 효율성은 ClickHouse의 여러 최적화 기술 덕분입니다.

첫째, 열 저장소는 불필요한 열을 건너뛰고 데이터를 압축합니다. 둘째, 인덱스는 일치하는 데이터 조각을 식별하여 관련 없는 데이터를 제거합니다. 셋째, PREWHERE는 불필요한 행을 로드하지 않도록 데이터를 조기에 필터링합니다. 마지막으로, 지연 물질화는 처리에 필요한 데이터만 적시에 로드합니다.

이러한 기술들은 함께 작용하여 입출력(I/O)을 줄이고 메모리 사용량을 감소시키며 쿼리 속도를 높입니다. 전반적으로 ClickHouse의 지연 물질화는 기존 최적화를 보완하여 데이터 분석을 위한 강력한 도구가 됩니다.

이 블로그 글에서 Nat Hurtig은 기계 편직 프로그래밍에서 엄격한 의미론의 필요성에 대해 논의합니다. 현재 기계 편직 프로그래밍은 전통적인 프로그래밍 언어에서 발견되는 수학적 구조가 부족합니다. 기계 편직은 바늘 배열을 사용하여 실로 3D 물체를 만드는 기계를 프로그래밍하는 과정을 포함합니다. 이 글은 기계 편직을 위한 의미론을 개발함으로써 오류 검사, 최적화 및 프로그램 분석을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구합니다.

프로그래밍에서 의미론은 프로그래밍 문장이 무엇을 의미하는지를 정의하며, 코드 컴파일 및 최적화와 같은 작업에 매우 중요합니다. 블로그에서는 두 개의 프로그래밍 작업을 교환할 수 있는지, 즉 결과에 영향을 미치지 않고 두 작업을 바꿀 수 있는지를 설명하는 '교환 문장' 개념을 소개합니다. 이는 코드 최적화와 프로그램 동등성 분석에 중요합니다.

기계 편직의 기본 원리는 바늘과 캐리어 실을 사용하여 실을 조작하는 것으로, 전통적인 프로그래밍에서의 계산 수행 방식과 유사합니다. 기계 편직의 각 작업은 한 스티치에 해당하며, 작업을 수행하기 위해 인접한 값이 필요합니다. 그러나 기계 편직에서는 전통적인 프로그래밍과 달리 실의 물리적 교차로 인해 작업이 서로 간섭할 수 있어 교환 문제를 복잡하게 만듭니다.

저자는 기계 편직과 대수적 위상수학 및 매듭 이론과 같은 다양한 분야 간의 연결을 설명합니다. 기존의 매듭 이론 의미론은 직접적으로 계산할 수 없기 때문에 더 접근 가능한 대수적 구조가 필요합니다. 매듭 그룹은 편직에서 실의 교차를 수학적으로 표현하는 방법으로 소개됩니다. 이는 작업 구조를 분석하는 데 도움이 되지만, 실의 개수를 수정하는 스티치를 고려하지는 않습니다.

저자는 기계 편직 의미론을 형식화하기 위해 엮인 모노이드 범주를 사용하는 것을 제안합니다. 이는 편직에서 필수적인 오버/언더 교차를 표현할 수 있습니다. 이 글의 목표는 프로그램 동등성을 분석하고 기계 편직을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이는 기계 제어의 복잡성을 더 잘 추상화하는 새로운 프로그래밍 언어로 이어질 수 있습니다.

이 글은 기계 편직과 고급 수학 개념의 교차점을 강조하며, 이 분야에서 더 효율적이고 분석 가능한 프로그래밍을 위한 기초를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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다중 에이전트 워크플로우를 구축하는 Rowboat에 대한 요약입니다.

Rowboat를 사용하면 아이디어를 설명하는 것만으로도 빠르게 다중 에이전트 워크플로우를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 음식 배달 서비스용 어시스턴트를 만들도록 Rowboat에 요청할 수 있습니다.

설정에서 MCP 서버를 추가하고 필요한 도구를 Rowboat에 가져올 수 있습니다.

Rowboat를 앱에 통합하려면 HTTP API 또는 Python SDK를 사용할 수 있습니다. 설정에서 프로젝트 ID와 API 키를 가져오세요.

빠른 설정 방법은 다음과 같습니다. 먼저 OpenAI API 키를 설정합니다. 그 다음 Rowboat 저장소를 복제하고 Docker를 사용해 실행합니다. 마지막으로 http://localhost:3000에서 앱에 접근할 수 있습니다.

Rowboat와 상호작용하여 MCP 도구를 사용해 다중 에이전트 어시스턴트를 만들 수 있는 데모도 제공됩니다.

HTTP API를 사용하여 요청을 보내고 응답을 받을 수 있습니다. 예시 API 호출도 제공됩니다.

또한, Python SDK를 사용하면 더 쉽게 상호작용할 수 있습니다.

Rowboat를 사용해 에이전트를 구축하는 방법에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하세요.

2025년 4월 22일에 발표된 이 문서는 "π0.5"라는 제목의 연구 논문입니다. 저자 목록에는 케빈 블랙, 노아 브라운, 제임스 다르피니안 등 총 30명의 저자가 포함되어 있습니다. 이 발췌문에서는 논문의 내용이나 발견에 대한 정보는 제공되지 않았습니다.

유럽연합은 애플에게 5억 7천만 달러, 메타에게 2억 2천8백만 달러의 벌금을 부과했습니다. 이는 디지털 시장법(DMA)을 위반한 데 따른 것입니다. 이 법안은 대형 기술 기업들이 지배하는 시장에 소규모 기업들이 진입할 수 있도록 경쟁을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

애플은 이 벌금에 대해 이의를 제기할 계획이며, 유럽연합의 조치가 회사를 불공정하게 겨냥하고 사용자 개인정보와 보안을 해친다고 주장하고 있습니다. 메타는 이 결정을 비판하며, 성공적인 미국 기업을 약화시키고 중국과 유럽의 경쟁자들에게 이익을 주려는 시도라고 주장했습니다.

유럽연합은 애플이 앱 개발자들이 자사의 앱 스토어 외부에서 더 저렴한 옵션으로 사용자들을 유도하는 것을 제한했다고 밝혔습니다. 메타는 페이스북과 인스타그램 사용자들에게 '지불하거나 동의하라'는 모델을 적용한 것이 DMA 규정을 위반했다고 지적했습니다. 두 회사는 추가적인 처벌을 피하기 위해 두 달 이내에 관행을 조정해야 합니다.

한편, 애플은 아이폰의 브라우저 옵션에 대한 다른 조사에서 필요한 변경을 한 후 벌금에서 면제되었습니다. 그러나 대체 앱 스토어 다운로드를 막은 것에 대해서는 여전히 처벌을 받았습니다. 유럽연합은 또한 메타의 마켓플레이스를 사용자 감소로 인해 DMA의 게이트키퍼로 분류하지 않기로 결정했습니다.

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Morphik은 복잡한 기술 및 시각적 문서를 관리하고 검색하기 위해 설계된 도구로, 비구조적이고 다중 모드 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 주요 특징으로는 다양한 문서 유형(이미지, PDF, 비디오)에서 시각적 내용을 이해하는 고급 기술을 활용한 다중 모드 검색 기능이 있습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 형식의 문서에서 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

또한, Morphik은 도메인별 지식 그래프를 최소한의 코딩으로 쉽게 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 문서에서 중요한 정보를 신속하게 추출할 수 있는 메타데이터 추출 기능도 포함되어 있어, 라벨이나 분류와 같은 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. 이 도구는 Google Suite, Slack, Confluence와 같은 다양한 도구와 원활하게 통합되어 사용될 수 있습니다.

문서 생성을 가속화하는 캐시 증강 생성 기능도 제공되어, 지속적인 캐시를 생성함으로써 문서 작성 속도를 높입니다. Morphik은 처음 200페이지와 100개의 쿼리에 대해 무료로 사용할 수 있으며, 추가 사용에 대해서는 유료 모델이 적용됩니다. 사용자는 오픈 소스 버전을 자체 호스팅할 수도 있지만, 전체 지원은 보장되지 않습니다.

개발자는 Python SDK, REST API 또는 웹 기반 Morphik 콘솔을 통해 Morphik과 상호작용할 수 있으며, 이를 통해 데이터 관리와 쿼리가 용이해집니다. 프로젝트에 대한 기여, 예를 들어 버그 보고나 기능 요청은 환영합니다. 일부 고급 기능은 유료 버전에서만 제공되지만, 많은 기능은 MIT 라이센스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

온yx는 많은 커뮤니티가 참여하는 널리 사용되는 오픈 소스 프로젝트로, 수백만 명에게 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 역할은 온yx의 지식 검색 및 인공지능 기능을 향상시키는 데 중점을 두며, 특히 복잡한 작업인 다중 단계 질문 응답에 초점을 맞추고 있습니다. 이 직무는 샌프란시스코, 캘리포니아에서 직접 근무하는 자리입니다.

주요 책임 사항은 다음과 같습니다. 먼저, 지식 그래프와 정보 검색과 같은 고급 인공지능 기술을 평가하고 구현하는 것입니다. 또한, 개인화된 기능과 피드백 메커니즘을 통해 사용자 경험을 개선해야 합니다. 조직의 우선순위를 이해하여 온yx의 응답 능력을 다듬는 것도 중요합니다. 프로젝트를 구상 단계에서 배포까지 이끌고, 창립자 및 인공지능 팀과 협력하여 제품 방향을 안내하는 역할도 포함됩니다.

성공적인 후보자는 인공지능 및 머신러닝 엔지니어링 분야에서 3년 이상의 경력을 가지고 있어야 하며, PyTorch 또는 TensorFlow에 능숙하고 최근 인공지능 발전에 대한 지식이 필요합니다. 강력한 소프트웨어 엔지니어링 기술과 뛰어난 커뮤니케이션 능력도 필수적입니다.

추가적인 자격으로는 풀스택 개발(Typescript/React/NextJS, Python, Postgres)에 대한 이해와 온yx를 홍보하기 위한 기술 콘텐츠 작성에 대한 관심이 포함됩니다.

저자 네할 우디야바르는 생물학에 대한 싫증에서 열정으로의 여정을 회상합니다. 처음에 생물학은 지루하고 사실을 외우는 데 집중된 과목처럼 보였지만, 엘리자베스 콜버트의 여섯 번째 대멸종과 시다르타 무케르지의 유전자와 같은 흥미로운 책을 읽고 나서 과학적 발견 뒤에 숨겨진 이야기들에 대한 깊은 감사를 느끼게 되었습니다. 이 책들은 생물학을 생생한 서사와 과학자들의 개인적인 이야기로 가득한 모험으로 변화시켰습니다.

네할은 복잡한 과학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 훌륭한 글쓰기의 중요성을 강조합니다. 그들은 헌팅턴병의 원인 유전자 발견과 같은 흥미로운 생물학적 이야기를 통해 생명의 복잡한 과정을 드러내는 사례를 공유합니다.

스쿠버 다이빙을 처음 경험한 후, 네할은 생물학에 더 적극적으로 참여하고 싶다는 강한 열망을 느꼈습니다. 그들은 상호작용 학습과 과학에 대한 관심을 결합하여, 웹사이트인 뉴트 인터랙티브를 통해 다른 사람들이 생물학의 경이로움을 이해할 수 있도록 접근 가능한 교육 콘텐츠를 만들고자 합니다. 전반적으로 네할은 호기심이 자신의 여정에서 중요한 원동력이라고 강조하며, 다른 사람들도 과학의 매혹적인 세계를 탐험해보기를 권장합니다.

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허블 긴장(Hubble tension)은 우주의 팽창 속도를 측정한 결과들 간의 불일치를 의미하며, 이를 허블 상수(H0)라고 합니다. 이러한 불일치는 표준 라마다 냉암흑물질(ΛCDM) 우주론 모델에 큰 도전 과제가 됩니다. 최근 연구에 따르면, Ia형 초신성의 지역 관측에서 도출된 허블 상수는 약 73 km/s/Mpc인 반면, 우주 마이크로파 배경(CMB) 측정치는 약 67.4 km/s/Mpc로, 이 두 값 간의 차이는 5σ 수준에 이릅니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 괴델의 회전하는 우주 개념에서 영감을 받은 새로운 모델을 제안했습니다. 이 모델은 현재 우주가 약 0.002 Gyr^-1의 각속도로 느리게 회전하고 있다고 제안하며, 이는 서로 다른 허블 상수 값을 조화롭게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

연구 방법론은 비상대론적 암흑 유체 모델을 사용하여 회전이 허블 상수에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 결과는 소량의 회전이 지역 측정치와 일치하는 H0 값을 도출할 수 있음을 보여줍니다. 연구는 우주론 모델에서 회전의 의미를 완전히 이해하고 이를 더 넓은 ΛCDM 프레임워크에 어떻게 맞출 수 있는지에 대한 추가 연구가 필요하다고 결론짓습니다.

앞으로의 연구는 이 회전 모델을 기존 관측 결과와 비교하고, 그 효과를 보다 포괄적으로 탐구하기 위한 수치 시뮬레이션 개발을 포함할 것입니다.

저자는 DuckDB 데이터베이스의 웹 어셈블리 버전인 DuckDB-WASM을 사용하여 SQL 쿼리를 활용해 간단한 3D 게임, 특히 텍스트 기반의 둠 클론을 브라우저에서 만드는 비전통적인 아이디어를 탐구했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

게임 엔진 개념으로, 이 게임 엔진은 전통적인 자바스크립트 방법 대신 SQL을 사용해 게임 상태를 관리하고 그래픽을 렌더링합니다. 게임 세계는 플레이어와 적의 위치를 포함하여 DuckDB 테이블에 저장됩니다.

SQL 조작을 통해 다양한 게임 메커니즘을 제어합니다. 예를 들어, 플레이어의 이동, 총알 물리학, 충돌 감지는 모두 UPDATE와 DELETE 같은 SQL 명령어로 처리됩니다.

SQL 뷰는 레이캐스팅을 수행하여 3D 그래픽을 렌더링합니다. 벽의 거리 계산과 문자 집합을 사용해 텍스트 형식으로 시각적 표현을 만듭니다.

자바스크립트는 키보드 입력을 관리하고 게임 루프를 실행하며, SQL로 렌더링된 그래픽과 스프라이트 같은 추가 게임 요소를 결합합니다.

개발 과정에서 DuckDB 로딩 문제, SQL 구문 오류, 쿼리 계획자 제한, 게임 루프에서 비동기 작업 관리 등 여러 기술적 어려움에 직면했습니다.

게임은 초당 약 6-7 프레임으로 실행되며, DuckDB-WASM이 브라우저 환경에서 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있음을 보여줍니다.

이 실험은 SQL의 전통적인 데이터 검색을 넘어서는 다재다능함, DuckDB-WASM의 성능, 그리고 다양한 프로그래밍 언어 간의 디버깅 문제를 강조했습니다.

비록 상용 게임에는 적합하지 않지만, 이 프로젝트는 SQL 최적화, 3D 렌더링 기법, 비동기 자바스크립트 패턴에 대한 훌륭한 학습 기회를 제공합니다.

저자는 다른 사람들도 이 개념을 바탕으로 실험해 보고 DuckDB-WASM을 활용한 새로운 가능성을 탐구해 보기를 권장합니다. 다양한 비전통적인 응용 프로그램을 제안하고 있습니다.

이 프로젝트는 게임 개발에서 SQL의 혁신적인 사용을 보여주며, SQL과 브라우저의 한계를 확장하는 데 기여하고 있습니다.

고차 다항식 특성을 머신러닝에서 사용하는 것에 대한 일반적인 오해를 다루고 있다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같다.

고차 다항식에 대한 신화가 있다. 많은 자료에서 고차 다항식은 과적합이나 진동 같은 문제로 인해 피해야 한다고 주장하지만, 이는 주로 잘못된 정보다. 고차 다항식은 정규화와 같은 적절한 기법을 사용하면 효과적으로 관리할 수 있다.

고차 다항식은 복잡한 함수를 정확하게 표현할 수 있지만, 데이터에서 계수를 추정하는 것은 어려울 수 있다. 이는 다항식에만 해당되는 것이 아니며, 다른 비선형 특성들도 유사한 문제를 겪는다.

표준 다항식 기초는 좋지 않은 적합 결과를 초래할 수 있다. 체비셰프 다항식이나 레전드르 다항식과 같은 대체 다항식 기초는 보간에 더 나은 성능을 제공할 수 있지만, 노이즈가 많은 데이터에 적합하기에는 이상적이지 않을 수 있다.

버니슈타인 다항식은 다항 회귀의 유망한 대안이다. 이들은 정규화가 더 쉽고, 계수 간의 일관된 "단위"를 유지하여 모델 적합을 간소화한다.

실용적인 응용으로는 다양한 다항식 기초를 사용하여 함수를 적합하는 방법을 보여주는 파이썬 코드 예제가 포함되어 있으며, 버니슈타인 다항식이 과도한 진동 없이 좋은 적합을 달성하는 데 효과적임을 강조한다.

결론적으로, 고차 다항식은 나쁜 평판을 가지고 있지만, 적절한 기법, 특히 버니슈타인 다항식을 사용할 경우 머신러닝에서 유용할 수 있다. 다음 포스트에서는 이러한 개념을 더 깊이 탐구할 예정이다.

1980년대와 1990년대에 PC Connection이라는 우편 주문 컴퓨터 회사는 에릭 잉그램이 그린 의인화된 너구리를 주인공으로 한 기억에 남는 광고를 제작했습니다. 이 광고들은 평범한 제품 목록으로 가득한 시장에서 돋보였으며, 소도시 미국의 매력을 담고 고객 서비스의 중요성을 강조했습니다. 너구리는 적응력과 친근함을 상징하여 소비자들이 기술을 덜 두렵게 느끼도록 도왔습니다.

PC Connection은 1982년 뉴햄프셔주 말로우에서 패트리샤 갤럽과 데이비드 홀에 의해 설립되었습니다. 그들은 작은 예산으로 시작했지만 혁신적인 광고를 통해 빠르게 인기를 얻었습니다. 광고에는 다양한 활동을 하는 너구리의 유쾌한 장면이 담겨 있었고, 그 속에서 회사의 제품을 자연스럽게 홍보했습니다.

시간이 지나면서 광고는 변화했고, 회사가 기업 고객과 온라인 판매에 집중하게 되면서 너구리는 점점 덜 등장하게 되었습니다. 1990년대 후반에는 마케팅 자료에서 거의 사라졌지만, 여전히 연말 카드와 연례 보고서에는 등장하고 있습니다.

이 광고와 너구리의 성공은 기술 마케팅이 더 유쾌하고 캐릭터 중심이었던 시절을 강조하며 오랜 인상을 남겼습니다. 오늘날 PC Connection은 여전히 번창하고 있지만, 매력적인 너구리는 회사의 독특한 브랜딩 접근 방식을 상기시키는 향수를 불러일으키는 존재로 남아 있습니다.

현대 장난감 산업의 기원을 다루며, Toys R Us와 같은 매장의 영향을 강조합니다. 1970년대 광고와 1996년의 사진이 포함되어 있는데, 사진에는 어머니와 자녀가 Toys R Us에서 쇼핑하는 모습이 담겨 있으며, 그들의 마스코트인 기린 제프리도 함께 나옵니다. 또한 체중 감량 약물의 역사, 다이너마이트의 발명, 지구의 형성, 에어컨이 등장하기 전 사람들이 더위를 피하는 방법 등 다양한 발명과 과학 주제에 관한 관련 기사를 언급합니다.

1960년, 맥스웰 몰츠 박사는 그의 저서 "사이코 사이버네틱스"에서 새로운 습관을 형성하는 데 약 21일이 걸린다고 제안했습니다. 이 아이디어는 인기를 끌었지만, 그의 관찰은 성형외과 의사로서의 경험에 기반한 것이지, 확실한 연구 결과에 의한 것은 아니었습니다.

2010년에 필리파 래리와 다른 연구자들이 발표한 연구에 따르면, 새로운 습관을 형성하는 데 평균 66일이 걸리며, 개인과 습관에 따라 2개월에서 8개월까지 다양하다고 합니다. 좋은 소식은 하루를 놓친다고 해서 큰 영향을 받지 않으므로, 실수하더라도 계속 시도할 수 있다는 점입니다.

주요 내용은 새로운 습관을 형성하는 데 21일보다 더 오랜 시간이 걸리며, 약 66일 이상을 예상해야 한다는 것입니다. 습관 형성에 대한 빠른 주장에 주의해야 하며, 이는 비현실적인 기대를 초래할 수 있습니다. 특정한 시간표보다는 변화에 대한 자신의 헌신에 집중하는 것이 중요합니다. 각자의 여정은 다르기 때문에 개인의 결단력이 진정으로 중요합니다.

1945년에 만들어진 휘몰이는 키보드를 사용하는 최초의 인터랙티브 컴퓨터였습니다. 하지만 현대의 키보드와는 달리, 우리가 오늘날 익숙한 표준 알파벳 숫자 배열을 사용하지 않았습니다. 이로 인해 휘몰이는 독특한 경험을 제공했습니다.

저자는 통합된 조명이 있는 자전거를 사용한 경험을 이야기합니다. 이 자전거의 조명은 제조사가 파산하면서 작동하지 않게 되었습니다. 조명이 작동하려면 앱이 필요하고 고객 지원도 받을 수 없어서 해결책을 찾기로 결정했습니다.

처음에는 저렴한 자전거 조명을 구입했지만, 그것이 도난당하자 원래 조명을 수리하기로 했습니다. 그들은 조명을 작동시키기 위한 간단한 버튼을 만들고, 충전 포트를 마이크로 USB에서 USB-C로 업그레이드하며, 수정 사항이 안전한지 확인하는 것을 목표로 했습니다.

자전거의 구조를 살펴본 후, 저자는 조명에 전선을 성공적으로 납땜하고 USB-C 충전 보드를 설치했습니다. 새로운 구조를 위해 3D 프린터로 덮개를 만들었고, 테스트 후 조명이 잘 작동했습니다. 이제 자전거에는 조명을 켜는 버튼이 생겨 사용이 더 편리해졌습니다. 이 수정 작업은 때때로 더 간단한 해결책이 더 나은 결과를 가져올 수 있음을 보여줍니다.

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이 글에서는 항공에서의 양력에 대한 잘못된 "동일한 통과 시간" 설명을 다루고 있습니다. 이 설명은 날개 위를 지나가는 공기가 날개 아래를 지나가는 공기와 동시에 날개의 뒤쪽에 도달해야 한다고 주장합니다. 그러나 이 주장은 잘못된 것이며 널리 반박되었습니다. 이 개념은 20세기 초 항공역학의 선구자인 루드비히 프란틀이 만든 교육 자료에서 비롯된 오해 중 일부입니다.

많은 현대 교과서에서도 여전히 이 오류를 전파하고 있으며, 복잡한 항공역학 개념을 단순화하는 경향이 있습니다. 이 논의는 "동일한 통과 시간" 이론이 직관적으로 매력적이어서 인기를 끌었지만, 과학적 근거가 부족하다는 점을 강조합니다.

전문가들은 베르누이의 원리가 양력을 설명할 수 있지만, 교육에서 잘못 적용되는 경우가 많다고 주장합니다. 실제 양력의 메커니즘은 뉴턴의 법칙을 포함한 여러 요인의 조합으로 이루어져 있습니다. 이러한 오해는 비행 훈련 매뉴얼과 학교 교과서 등 다양한 교육 자료에서 여전히 존재하며, 물리 교육의 개선에도 불구하고 계속되고 있습니다.

AutoKitteh는 워크플로우 자동화를 위한 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Zapier나 Workato와 같은 노코드 또는 로우코드 플랫폼에 비해 유연하고 코드 기반의 대안을 제공합니다. 사용자는 간단한 파이썬 코드를 작성할 수 있으며, 장기 실행 작업에 대한 내구성도 보장됩니다. AutoKitteh는 자체 호스팅이 가능하며 클라우드에서도 사용할 수 있고, DevOps와 MLOps를 포함한 다양한 애플리케이션에 맞게 확장할 수 있습니다.

주요 기능으로는 확장 가능한 서버를 통해 워크플로우를 구축하고 관리할 수 있는 고급 아키텍처가 있습니다. 모든 서비스에 대한 API와 Slack, GitHub과 같은 인기 있는 도구와의 통합 기능도 포함되어 있습니다. 사용자 인터페이스는 명령줄 인터페이스, Visual Studio Code 확장, 웹 UI를 제공하여 사용이 간편합니다. 또한, 안전한 API 통합, 사용자 친화적인 모니터링, 자동 복구 기능과 워크플로우의 내구성을 보장하는 고급 기능도 제공합니다.

시작하기 위한 빠른 가이드가 설치 및 프로젝트 배포를 위해 제공됩니다. 오픈 소스 버전은 주로 자체 호스팅을 위한 것이며, 관리형 클라우드 옵션은 현재 베타 버전입니다.

더 많은 정보나 도움이 필요하면 [email protected]으로 연락하거나 웹사이트를 방문하시면 됩니다.

로스앨러모스 국립연구소(LANL)의 통계학자인 얼 로렌스는 과학적 응용을 위한 인공지능(AI) 개발을 이끌게 된 과정을 이야기합니다. 그는 새로운 AI 프로젝트를 맡게 되면서 AI가 국가 안보와 과학 등 여러 분야에서 점점 더 중요해지고 있음을 깨달았습니다. 2023년에는 AI 기술이 크게 발전하여 기후 모델링과 물질 발견 같은 작업에서 이전의 능력을 훨씬 뛰어넘는 성과를 보였습니다.

로렌스는 자신의 통계학 배경이 어떻게 그의 경력을 형성했는지, 그리고 우주 현상을 시뮬레이션하는 도구인 '코스믹 에뮤'에 대한 작업을 통해 어떻게 발전했는지를 회상합니다. 그는 AI가 과학 연구를 혁신할 수 있는 잠재력을 강조하며, 이는 맨해튼 프로젝트가 미친 영향과 유사하다고 설명합니다.

현재 '아르티미스(ArtIMis)'라는 이름으로 알려진 이 연구소의 프로젝트는 복잡한 과학 문제를 해결할 수 있는 기초 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 100명의 다양한 연구원들로 구성된 팀은 여러 과학 분야를 위한 AI 모델을 만들고 혁신을 위한 프로세스를 최적화하는 두 가지 주요 목표에 집중하고 있습니다.

데이터 품질과 모델 신뢰성 확보와 같은 도전 과제가 있지만, 로렌스는 AI가 사회와 국가 안보에 미칠 긍정적인 효과에 대해 낙관적입니다. 그는 이 중요한 분야에서 리더십을 유지하기 위해 AI 연구에 대한 지속적인 투자가 필요하다고 강조합니다.

런던에서 로마 역사에 전념하는 새로운 박물관에 대한 세부 사항이 발표되었습니다. 이는 건설 중 발견된 로마 유적과 관련이 있습니다. 이 유적은 런던의 첫 번째 '시청'의 일부로 여겨집니다. 부동산 개발자는 이제 건물 지하에 박물관을 포함할 계획이며, 이는 런던 시청의 승인을 받을 예정입니다.

원래 계획은 공공 홀 위에 고층 건물을 세우는 것이었습니다. 그러나 박물관이 추가됨에 따라 건물 디자인에 변화가 필요해졌습니다. 일부 시설이 거리 수준으로 이동하고, 타워의 높이가 약간 줄어들게 됩니다. 박물관은 유적의 몰입형 전시와 학교 단체를 위한 교육 시설을 포함할 수 있는 공공 전시 공간을 갖출 예정입니다.

방문객들은 엘리베이터나 계단을 통해 박물관에 접근할 수 있으며, 유리 바닥을 통해 보존된 로마 유적 위를 걸을 수 있습니다. 박물관은 이 지역의 매력을 높여 지역 카페와 레스토랑에 도움이 될 것으로 기대되며, 무료로 개방될 예정입니다. 수정된 계획은 현재 시청 관계자들의 검토를 받고 있습니다.

오픈소스 애플리케이션 개발 플랫폼인 Supabase가 시리즈 D 펀딩 라운드에서 2억 달러를 성공적으로 모금하며 회사 가치는 20억 달러에 이르렀습니다. 이번 투자는 Accel이 주도했으며, Coatue, Y Combinator와 OpenAI의 케빈 와일과 같은 저명한 개인들이 참여했습니다. Supabase는 개발자들을 위한 올인원 백엔드 솔루션을 목표로 하며, 현재 200만 명의 개발자가 350만 개 이상의 데이터베이스를 관리하는 데 사용하고 있습니다.

회사의 공동 창립자인 폴 코플스톤은 Accel의 파트너들이 투자하기 전에 뉴질랜드로 직접 찾아와 그를 만난 특별한 이야기를 전했습니다. Supabase는 최근 "바이브 코딩"이라는 사용자 친화적인 개발 도구에 대한 관심 증가로 인해 가입자가 급증하고 있습니다.

2020년 팬데믹 중에 설립된 Supabase는 원격으로 운영되며, 전 세계에서 유능한 인재를 채용하는 데 중점을 두고 있습니다. 이들은 능력과 인성을 우선시합니다. 코플스톤은 또한 "Supabase"라는 이름이 니키 미나즈의 노래에서 영감을 받았다고 유머러스하게 언급했습니다. 회사는 지속적으로 혁신을 이루어내며 새로운 기능을 정기적으로 출시하고, 글로벌 밋업을 통해 커뮤니티 참여를 촉진하고 있습니다.

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도시디쿠스 일렉트로니카(Dosidicus electronicae)는 간단한 신경망을 기반으로 한 디지털 애완동물 프로젝트로, 타마고치처럼 학습하고 결정을 내릴 수 있습니다.

이 디지털 오징어는 자율적으로 행동할 수 있으며, 배고픔이나 졸림과 같은 필요에 따라 움직이고 선택을 합니다. 시각적 범위를 통해 음식을 찾고, 경험을 통해 학습하며 시간이 지남에 따라 행동을 조정합니다. 또한, 단기 기억과 장기 기억을 가지고 있어 선택에 영향을 미치며, 환경에 따라 새로운 신경세포를 생성할 수도 있습니다.

오징어는 배고픔, 졸림, 행복, 청결과 같은 다양한 필요를 가지고 있습니다. 이러한 필요를 무시하면 아프거나 죽을 수 있으며, 약을 먹는 것을 싫어해 우울해질 수도 있습니다. 이 프로젝트에는 오징어의 행동에 영향을 미치는 일곱 가지 성격 유형이 존재합니다.

사용자는 오징어의 환경을 다양한 아이템으로 꾸밀 수 있으며, 내부 상태를 확인하고 수정할 수 있는 디버그 도구도 제공됩니다. 더 많은 정보와 도구는 프로젝트의 깃허브 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

데이비드 통의 강의 노트가 케임브리지 대학교 출판사에서 교재 시리즈로 출간되었습니다. 이 노트는 무료로 제공되지만, 책을 구매할 만한 몇 가지 이유가 있습니다.

첫째, 책에는 더 많은 내용과 명확한 설명이 포함되어 있습니다. 둘째, "슈바르츠실트"와 같은 철자 오류가 수정되었습니다. 셋째, 종이책 가격이 다른 교재들보다 저렴합니다. 넷째, 책에서 나는 향기가 좋습니다.

현재 네 권의 교재가 출간되어 있습니다. 이 시리즈는 물리학계의 저명한 인물들로부터 긍정적인 평가를 받고 있으며, 명확성과 깊이, 흥미로운 스타일이 돋보입니다. 많은 이들은 이 책들이 학생들과 연구자들에게 필수적인 자료가 될 것이라고 믿고 있으며, 현대적이고 포괄적인 이론 물리학 입문서로 자리 잡을 것으로 기대하고 있습니다.

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2018년 기준으로 약 57%의 미국인들이 아틀란티스나 유사한 고대 문명의 존재를 믿고 있습니다. 하지만 이 이야기는 허구입니다. 아틀란티스의 이야기는 플라톤의 대화편에서 유래되었으며, 그는 아테네에 의해 패배한 강력한 섬 문명이 재난으로 인해 바다에 가라앉았다고 설명합니다.

플라톤의 설명은 주로 티마이오스와 크리티아스에서 나타나며, 이 이야기는 9,000년 전으로 거슬러 올라가는 역사 기록을 가진 이집트 제사장들로부터 전해졌다고 주장합니다. 그러나 비평가들은 플라톤이 철학적 개념을 설명하기 위해 종종 복잡한 이야기를 만들어냈다고 주장하며, 아틀란티스가 실제로 존재했다는 독립적인 증거는 없다고 지적합니다.

게다가 아틀란티스에 대한 설명은 현대의 과학적 이해, 특히 지질학과 판구조론과 충돌합니다. 대서양에 거대한 잃어버린 대륙이 있었다는 개념은 지질학적 증거로 뒷받침되지 않습니다.

일부는 플라톤의 아틀란티스가 화산 폭발로 멸망한 미노아 문명을 상징할 수 있다고 제안합니다. 그러나 미노아 문명은 완전히 사라지지 않았으며, 이후 수세기 동안 번영을 이어갔습니다.

결국 많은 사람들은 플라톤의 이야기가 오만의 위험과 문명의 몰락에 대한 우화로 작용한다고 믿고 있습니다. 아틀란티스를 문자 그대로 찾기보다는 역사 속 사회의 운명에 대한 경고의 이야기로 이해하는 것이 더 의미 있을 수 있습니다.

부커상과 국제 부커상은 전 세계의 훌륭한 소설을 기념하기 위해 함께 활동합니다. 부커상은 원래 영어로 쓰인 책을 인정하며, 국제 부커상은 영어로 번역된 작품을 기립니다. 두 상은 뛰어난 세계 문학을 영어를 사용하는 독자들에게 소개하는 데 기여하고 있습니다.

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하이퍼우드는 간단한 나무 판자를 이용해 가구를 만들 수 있도록 돕는 오픈 소스 시스템입니다. E.F. 슈마허의 아이디어와 엔조 마리의 작업에서 영감을 받아, DIY 애호가, 디자이너, 소규모 제조업체들이 적은 도구와 지역에서 구할 수 있는 재료만으로도 매력적이고 튼튼한 가구를 제작할 수 있게 합니다.

현재 하이퍼우드는 어느 정도 프로그래밍 기술이 있는 사람들에게 가장 적합하지만, 사용자 친화적인 인터페이스를 도입할 계획이 있어 모든 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 할 예정입니다. 이 시스템은 알고리즘을 사용해 맞춤형 건축 계획과 효율적인 자재 목록을 생성하며, 지속 가능한 방식과 폐기물 감소를 촉진합니다.

"뒤로"와 "검색"이라는 단어만 제공하신 것 같습니다. 요약할 내용을 제공해 주실 수 있나요?

제공된 코드는 기기가 iOS 운영체제를 사용하는지 확인합니다. iOS는 아이패드, 아이폰, 아이팟과 같은 기기에서 사용됩니다. 만약 기기가 iOS가 아니라면, 웹페이지에 있는 모든 비디오 요소를 수집하고 이들에서 자동 재생 기능을 제거합니다.

Verus는 개발자들이 Rust 코드가 지정된 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있도록 돕는 도구입니다. Verus는 실행 시간 검사를 사용하는 대신, 고급 솔버를 활용하여 모든 가능한 코드 실행에 대한 정확성을 검증합니다. 현재는 제한된 버전의 Rust를 지원하며, 원시 포인터를 다루는 코드도 검증할 수 있습니다.

Verus는 아직 개발 중이므로 일부 기능이 완벽하게 작동하지 않을 수 있으며, 문서도 완전하지 않습니다. 사용자들은 Zulip 채팅 플랫폼에서 도움을 받을 수 있습니다. Verus 커뮤니티는 연구 논문을 공유하고 이 도구를 사용하는 다양한 프로젝트를 진행하고 있으며, 이들은 출판 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Verus를 사용해 보려면 온라인에서 Verus Playground를 이용하거나 더 광범위한 설치 지침을 따라 설치할 수 있습니다. 문서에는 튜토리얼, API 참조, 특정 작업에 대한 가이드가 포함되어 있습니다. 또한, 사용자가 Verus를 효과적으로 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 예제와 자료도 제공됩니다.

지원이 필요할 경우, 사용자는 GitHub에 문제를 보고하거나 Zulip에서 논의에 참여할 수 있습니다. Verus에 대한 기여는 환영하며, 코드 기여 및 기능 요청을 위한 특정 섹션도 마련되어 있습니다.

마지막으로, Zulip는 Verus에 대한 무료 호스팅을 제공하며, Verus 로고는 기여자인 요한나 폴진이 디자인했습니다.

파이크는 배우기 쉬운 동적 프로그래밍 언어로, 자바와 C와 유사한 문법을 가지고 있습니다. 데이터 조작이 빠르고 긴 컴파일 과정이 필요하지 않습니다. 파이크는 GNU GPL 및 LGPL을 포함한 다양한 라이센스 하에 무료로 제공됩니다.

최근 소식으로는 2025년 4월 10일에 링크핑의 록센 사무실에서 파이크 모임이 열릴 예정입니다. 2025년 2월 8일에는 파이크 8.0의 16번째 버전이 MacOS, 리눅스, 윈도우용으로 다운로드 가능하다고 발표되었습니다. 2025년 1월 15일에는 2월에 또 다른 파이크 모임이 예정되어 있습니다. 2024년 10월 11일에는 11월 2일부터 3일까지 록센 사무실에서 파이크 컨퍼런스가 개최될 예정입니다. 마지막으로 2024년 9월 20일에는 파이크 9.0.9의 두 번째 베타 버전이 다운로드 가능하다고 알려졌습니다.

이 기사는 IPC의 수석 경제학자인 숀 두브라박과의 인터뷰를 다루고 있으며, 관세가 소비자 전자제품에 미치는 영향에 대해 논의하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 수입에 대한 관세 인상이 스마트폰과 텔레비전 같은 전자제품의 가격 상승으로 이어질 가능성이 높습니다. 둘째, 관세는 공급망에 혼란을 초래할 수 있어 전자제품 생산에 지연과 부족 현상이 발생할 수 있습니다. 셋째, 가격이 오르면 소비자들이 구매를 재고하게 되어 더 저렴한 대안을 선택하거나 업그레이드를 미루는 경향이 생길 수 있습니다. 넷째, 기업들은 관세의 영향을 완화하기 위해 생산지를 이전하거나 공급업체를 변경하는 등의 전략을 조정할 수 있습니다. 마지막으로, 관세의 장기적인 경제적 영향은 소비자 전자제품 시장을 재편성하여 혁신과 경쟁에 영향을 미칠 수 있습니다.

전반적으로 이 인터뷰는 관세가 전자제품 산업과 소비자에게 미치는 중대한 도전 과제를 강조하고 있습니다.

저자는 집주인의 승인이나 전문적인 도움 없이 아파트의 난방 시스템을 자동화한 경험을 공유합니다. 기존 보일러의 라디오 제어 온도 조절기가 온도 조절과 접근성에 한계가 있어 어려움을 겪었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 "재생 공격"이라는 방법을 선택했습니다. 이는 온도 조절기와 보일러 간의 신호를 복제하고 재전송하는 방식입니다. 저자는 자신의 온도 조절기 모델을 조사한 결과, 이 장치가 868MHz 주파수로 통신한다는 것을 발견했습니다. 이 주파수는 미국에서 라이센스 없이 사용할 수 없는 주파수입니다. 이 주파수를 활용하는 데 대한 자료는 제한적이었지만, 결국 소프트웨어 정의 라디오(SDR)를 사용해 신호를 녹음하고 재생하는 데 성공했습니다.

몇 번의 시행착오 끝에 저자는 방송 기능이 있는 HackRF One이라는 SDR을 구입했습니다. 이를 통해 보일러를 켜고 끌 수 있는 명령을 전송할 수 있게 되었습니다. 이 설정을 Home Assistant 시스템과 통합하여 원격으로 온도를 조절하고 자동화할 수 있게 되었습니다.

이 프로젝트는 궁극적으로 저자의 생활 환경을 개선했습니다. 이제 스마트폰을 통해 편리하게 온도를 관리할 수 있게 되었지만, 간단한 작업을 위해 강력한 라디오를 사용하는 것에 대한 우려도 있었습니다. 또한, 저자는 영국의 새로운 규정으로 인해 블로그에 사용자 댓글을 호스팅하는 것의 법적 문제를 다루었고, 잠재적인 법적 문제를 피하기 위해 댓글 섹션을 삭제하기로 결정했습니다.

ElatoAI는 ESP32 장치를 사용하여 실시간 AI 음성 대화를 가능하게 하는 프로젝트로, OpenAI의 Realtime API를 기반으로 합니다. 이 시스템은 10분 이상 지속되는 끊김 없는 글로벌 대화를 지원합니다.

ElatoAI의 주요 제품으로는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Elato AI 장치로, 가격은 55달러이며, 어떤 장난감이든 AI 동반자로 변신시킬 수 있고, 사용자 맞춤형 목소리와 성격을 설정할 수 있습니다. 두 번째는 Elato AI 개발 키트로, 가격은 45달러이며, 개발자들이 맞춤형 AI 음성 경험을 만들 수 있도록 돕습니다.

시작하려면 Supabase CLI를 설치하고 로컬 백엔드를 설정해야 합니다. 그 다음 Next.js 프론트엔드 애플리케이션을 설정하고, ESP32 장치를 계정에 연결하기 위해 MAC 주소를 추가합니다. 마지막으로 ESP32를 Wi-Fi와 Deno 엣지 서버에 연결하도록 설정합니다.

ElatoAI의 주요 기능으로는 실시간 음성 변환과 사용자 맞춤형 AI 에이전트가 있습니다. WebSockets를 통한 안전한 통신이 가능하며, 오디오 스트리밍을 통해 글로벌 저지연 성능을 제공합니다. 또한 장치 관리와 사용자 인증 기능이 포함되어 있으며, 무선으로 펌웨어 업데이트를 지원합니다.

기술 스택은 프론트엔드에 Next.js가 사용되며 Vercel에 호스팅됩니다. 백엔드는 Supabase 데이터베이스를 사용하고, 엣지 기능은 Deno와 Deno/Supabase에서 운영됩니다. IoT 클라이언트는 ESP32와 PlatformIO/Arduino 프레임워크로 구성됩니다.

중요한 통계로는 전 세계적으로 1초 미만의 저지연을 자랑하며, Opus 코덱을 사용해 고품질 오디오를 제공합니다. 최대 10분 동안 끊김 없는 대화가 가능합니다.

하지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 엣지 서버에 연결할 때 3-4초의 초기 대기 시간이 필요하며, 대화는 10분으로 제한됩니다.

이 프로젝트는 기여를 환영하며, 특히 음성 중단 감지와 같은 기능 개선에 대한 기여를 요청합니다. 라이선스는 MIT 라이선스입니다.

이 기사는 홍역이 결코 무해한 질병이 아니라는 점을 강조합니다. 홍역의 심각성과 이 질병이 건강에 미칠 수 있는 잠재적인 위험을 부각시키고 있습니다.

Libro는 독서 기록을 추적하는 데 도움을 주는 명령줄 도구로, 데이터를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장합니다.

주요 기능으로는 새로운 책을 추가하는 libro add 명령어가 있습니다. 독서 기록을 확인하려면 libro show --year <year>를 사용해 연도별로 읽은 책을 볼 수 있고, libro show <id>로 책의 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 또한, libro report와 libro report --author 명령어를 통해 읽은 책과 저자에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 2025년에 읽은 책 목록을 제목, 저자, 평점, 읽은 날짜와 함께 확인할 수 있습니다. 이 도구는 매년 몇 권의 책을 읽었는지와 가장 많이 읽은 저자 목록을 보여주는 보고서를 제공합니다.

설치는 PyPI를 통해 pip install libro-book 명령어로 할 수 있으며, 저장소를 복제하여 로컬에 설치할 수도 있습니다. 처음 실행하면 libro.db라는 데이터베이스 파일이 생성되며, 위치에 대한 확인을 요청합니다. 데이터베이스는 명령줄 플래그나 환경 변수를 사용해 사용자 맞춤 설정이 가능합니다.

독서 기록을 가져오려면 Goodreads에서 내보낸 CSV 파일을 사용하여 libro import goodreads_library_export.csv 명령어로 가져올 수 있습니다. 데이터베이스 구조는 책과 리뷰에 대한 테이블을 포함하며, 제목, 저자, 읽은 날짜, 평점 등의 필드가 있습니다.

패키징에 대한 자세한 지침도 제공되어 배포를 위한 도구 포장을 쉽게 할 수 있습니다. 전반적으로 Libro는 간단한 명령줄 인터페이스를 통해 독서 기록을 관리하고 추적하는 직관적인 방법입니다.

양위는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 새로운 방법을 연구하고 있으며, 일반적인 세계 모델에 대해서도 탐구하고 있습니다. 그는 자원과 강력한 기술 환경을 제공할 수 있는 기업과의 협업을 찾고 있습니다. 또한 박사 과정 방문에도 관심이 있습니다. 협업 기회가 있다면, 연락해 주기를 권장합니다.

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"페이스북과 인스타그램 비활성화가 사용자 감정 상태에 미치는 영향"이라는 제목의 연구 논문은 이 두 소셜 미디어 플랫폼에서 잠시 벗어나는 것이 사용자 감정에 어떤 영향을 미치는지를 조사했습니다. 연구자들은 2020년 미국 대선 이전에 두 가지 대규모 실험을 진행했습니다. 그 결과, 페이스북을 6주 동안 비활성화한 사용자들은 첫 주만 비활성화한 사용자들에 비해 행복감이 약간 증가하고 불안과 우울감이 감소했다고 보고했습니다. 인스타그램을 비활성화한 사용자들도 감정 상태가 개선된 것으로 나타났습니다. 이러한 효과는 35세 이상의 페이스북 사용자와 인스타그램의 젊은 여성 사용자에게서 특히 더 강하게 나타났습니다.

저자들은 페이스북과 인스타그램의 모회사인 메타와의 관계에 대한 여러 가지 공개 사항을 인정하며, 이러한 관계가 연구에 영향을 미칠 수 있음을 언급했습니다.

구글은 크롬 브라우저에서 제3자 쿠키를 제거하지 않기로 결정했습니다. 이는 사용자들이 쿠키를 쉽게 비활성화할 수 있는 원클릭 옵션을 도입하려던 이전 계획을 뒤집은 것입니다. 구글은 프라이버시 샌드박스 프로젝트를 통해 더 나은 광고 시스템을 개발하기 위해 수년간 노력했지만, 만족스러운 해결책을 찾지 못했다고 인정했습니다. 대신, 제3자 쿠키는 계속 사용할 수 있게 됩니다.

구글은 사용자 프라이버시를 강화하기 위해 크롬의 시크릿 모드 기능을 개선할 계획이지만, 프라이버시 샌드박스 프로젝트의 전반적인 방향은 불확실해 보입니다. 광고 산업이 프라이버시에 대한 우려를 높이고 있지만, 많은 기업들이 쿠키를 포기할 가능성은 낮습니다. 또한 구글은 광고 환경을 변화시키려는 계획에 복잡성을 더할 수 있는 법적 도전에 직면해 있습니다.

결론적으로, 구글은 더 프라이버시 중심의 광고 시스템을 목표로 했지만, 현재는 쿠키를 유지하며 기존 상태를 유지하고 있습니다. 이는 산업과 법적 압박이 계속되는 상황에서 이루어진 결정입니다.

parcom은 Haskell의 parsec와 Rust의 nom에서 영감을 받아 개발된 간결한 파서 조합기 라이브러리로, 문자열 파싱에 특화되어 있으며 의존성이 없습니다. 사용자는 문자열을 소비하고 결과를 반환하는 파서를 정의할 수 있으며, 원래 입력을 재할당 없이 유지할 수 있습니다.

이 라이브러리는 문자열에만 집중하여 작동하며, 바이트 스트림과는 관련이 없습니다. 성능 면에서는 JSON을 약 10MB/s 속도로 파싱할 수 있어 일반적인 용도에 적합하지만, 더 빠른 대안도 존재합니다. 여러 Common Lisp 구현체와 호환되며, SBCL, ECL 등을 지원합니다.

parcom의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 파서는 입력을 소비하고 결과를 반환하는 함수로, 성공이나 실패를 나타내는 구조를 가지고 있습니다. 둘째, 문자 파싱을 위한 char, string, any, anybut와 같은 함수가 있으며, 숫자 파싱을 위한 부호 없는 정수, 부호 있는 정수, 부동 소수점 수를 처리하는 파서도 포함되어 있습니다. 공백 처리 기능도 제공되어 공백, 줄 바꿈, 탭을 파싱할 수 있습니다. 대량 입력을 관리하는 take, take-while, rest와 같은 함수도 있습니다.

셋째, 여러 파서를 결합하여 복잡한 동작을 생성할 수 있는 조합기 기능이 있습니다. 예를 들어, 순서를 나타내는 *>, <*, 대안을 제공하는 alt, 반복을 처리하는 many, many1 등이 있습니다. 넷째, empty?, digit?, fmap와 같은 유틸리티 함수는 파싱 작업을 관리하고 유연성을 높이는 데 도움을 줍니다.

JSON 지원 기능도 포함되어 있어 표준 JSON 구조를 처리하고, JSON 데이터를 Common Lisp 구조로 변환하는 함수를 제공합니다. 마지막으로, 사용자는 기존 조합기와 구조를 활용하여 매개변수화된 파서와 사용자 정의 오류 처리를 포함한 자신만의 파서를 쉽게 작성할 수 있습니다.

전반적으로 parcom은 Common Lisp에서 문자열을 파싱하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공하여 사용자가 손쉽게 맞춤형 파서를 구축할 수 있도록 돕습니다.

이 컬렉션은 1975년 3월에 발행된 데이비드 알의 "101 BASIC 컴퓨터 게임"에서 가져온 프로그램들로 구성되어 있으며, 디지털 장비 회사에서 출판했습니다. 모든 게임을 하나의 파일로 다운로드할 수 있습니다.

이 컬렉션은 알이 나중에 출판한 "BASIC 컴퓨터 게임"과는 다릅니다. 일부 게임은 이 컬렉션에만 포함되어 있으며, 사용된 프로그래밍 언어도 다양합니다. 게임들은 다트머스와 HP 2100 등 여러 BASIC 방언을 사용하고 있으며, 게임 간의 문법 차이가 두드러집니다. 이 컬렉션은 AI 도구의 도움으로 만들어졌으며, 인쇄 품질이 좋고 대부분의 프로그램이 쉽게 변환되었습니다. 많은 프로그램은 RetroBASIC에서 거의 변경 없이 실행할 수 있습니다.

컬렉션에는 행맨, 블랙잭, 틱택토와 같은 고전 게임뿐만 아니라 동물을 맞추는 ANIMAL과 콩을 사용하는 고대 게임 AWARI와 같은 독특한 창작물도 포함되어 있습니다. 각 게임은 간단한 설명과 사용된 프로그래밍 방언과 함께 나열되어 있습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이런 일이 발생한 이유는 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하도록 설정되어 있는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 점검해야 하기 때문입니다.

도움이 필요하신가요? 이 메시지에 대해 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: 95812e3e-202d-11f0-8d05-855a1b7bcbc0를 제공해 주시기 바랍니다.

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Evertop은 IBM XT를 모방한 경량의 휴대용 컴퓨터로, 80186 프로세서와 1MB RAM을 사용합니다. 이 컴퓨터는 DOS와 일부 버전의 윈도우와 같은 오래된 운영 체제를 실행할 수 있으며, 저전력 설계와 내장된 태양광 패널 덕분에 한 번 충전으로 수백 시간에서 수천 시간까지 사용할 수 있습니다.

Evertop의 주요 특징 중 하나는 내장 주변기기입니다. 키보드와 외부 장치 연결을 위한 포트, 다양한 그래픽 및 오디오 출력, Wi-Fi 기능이 포함되어 있습니다. 또한, 블루투스를 지원하여 향후 업데이트도 가능합니다. 충전 옵션으로는 태양광 패널, DC 입력, 마이크로 USB를 통해 전원을 공급받을 수 있으며, 이 세 가지 방법으로 동시에 충전할 수 있습니다. 전력 절약 모드에서는 최대 500시간까지 연속으로 작동할 수 있어 야외에서 사용하기에 적합합니다. 텍스트 편집기와 전자책 리더기를 추가하여 배터리 수명을 더욱 연장할 계획입니다.

저장 공간은 256GB SD 카드를 사용하여 여러 에뮬레이션 시스템을 지원합니다. Evertop은 저전력 e-ink 디스플레이를 갖춘 ESP32 마이크로컨트롤러로 구동됩니다.

Evertop의 간단한 버전인 "Evertop Min"은 내장 키보드와 추가 포트와 같은 일부 고급 기능이 없지만, 기본적인 오프그리드 컴퓨팅을 위한 핵심 기능은 유지하고 있습니다.

샘플 비디오와 이미지를 통해 Evertop의 기능을 보여주며, 고전 게임과 애플리케이션을 실행하고 충전 및 절전 기능을 시연하는 모습도 확인할 수 있습니다.

프로로그 어드벤처 게임은 플레이어가 성 안에 숨겨진 보물을 찾아 승리하는 게임입니다. 플레이어는 3개의 생명을 가지고 있으며, 잠긴 문, 숨겨진 물체, 완성되지 않은 아이템, 제한된 자원, 그리고 인벤토리 관리와 같은 다양한 도전에 직면하게 됩니다. 이 게임은 몰입감을 높이기 위해 상호작용적인 게임 플레이 요소를 제공합니다.

새로운 방법이 볼링 레인에서 볼러들이 가장 적합한 목표 지점을 찾는 데 소개되었습니다. 연구자들은 볼링공이 레인에서 어떻게 움직이는지를 모델링하기 위해 방정식 시스템을 만들었고, 수학적 기법을 사용해 그 움직임을 시뮬레이션했습니다. 이 시뮬레이션은 볼러들이 스트라이크를 달성하기 위한 최적의 시작 조건을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이는 볼러의 샷에서 발생할 수 있는 작은 오차를 고려한 것입니다.

주요 발견 사항으로는, 핀을 맞추기 위한 이상적인 목표 지점이 약 6cm 중앙에서 벗어난 곳이며, 입사각은 약 6도라는 점입니다. 레인에 있는 다양한 오일 패턴은 볼의 마찰에 영향을 미치고, 특정 목표 전략이 더 높은 스트라이크 비율을 가져올 수 있는 "미스 룸"을 생성할 수 있습니다. 이 연구는 특히 다양한 레인 조건에서 시작 위치와 각도의 중요성을 강조합니다.

이 연구는 볼러들이 자신의 개별 볼링 스타일과 레인의 오일 패턴에 따라 최적의 시작 위치를 선택함으로써 성능을 향상시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 경쟁 환경에서 볼러와 코치 모두에게 유익할 수 있습니다. 향후 연구에서는 레인 지형이나 볼 재질과 같은 볼의 움직임에 영향을 미치는 추가적인 요소들을 탐구할 수 있을 것입니다.

2022년 초, Rails 개발자와 그의 파트너가 공동 설립한 PlanGo는 연간 반복 수익(ARR) 100만 유로를 초과하는 성과를 달성했습니다. 이 개발자는 코딩, 디자인, 유지보수 등 모든 기술적 측면을 담당했고, 공동 창립자는 비전과 고객 관계를 관리했습니다. 이 여정은 한 명의 개발자가 Rails를 사용해 성공적인 애플리케이션을 만들고 운영할 수 있는 "One Person Framework" 개념을 강조합니다.

이 이야기는 2011년으로 거슬러 올라갑니다. Rails에 익숙하지 않았던 개발자는 첫 해 무료 제공을 통해 PlanGo를 시작했으며, 첫 주에 예상치 못하게 500명의 사용자를 확보했습니다. 이는 그들의 수용 능력을 초과하는 일이었습니다. 초기에는 불완전한 코딩 관행과 기술적 부채로 어려움을 겪었고, 2014년에는 더 나은 효율성과 유지보수를 위해 애플리케이션을 재작성하기로 결정했습니다.

Rails의 단순성과 규칙 덕분에 개발자는 고객의 요구가 변화하는 동안에도 10년 넘게 혼자서 효과적으로 작업할 수 있었습니다. 이후에는 Turbo Native를 활용해 모바일 앱으로 확장하며 개발 과정을 간소화하고 높은 성능을 유지했습니다.

2022년 말, 그들은 투자 기회를 고려하고 네덜란드 펀드에 사업의 일부를 매각하여 성장을 도모하면서도 통제력을 유지했습니다. 이 과정에서 얻은 주요 교훈은 Rails의 규칙을 수용하고 복잡성을 최소화하며 개발자 커뮤니티와의 연결을 유지하는 것이었습니다. 또한, 적절한 도구를 사용하면 솔로 개발자도 큰 성공을 거둘 수 있다는 점을 인식하게 되었습니다.

현재 새로운 Rails 개발자가 팀에 합류하면서 그들은 Rails 기반을 계속 발전시키고 코드와 팀 역학을 개선하고 있습니다. PlanGo의 이야기는 한 명의 개발자가 Rails를 사용해 성공적인 비즈니스를 창출하고 확장할 수 있는 가능성을 보여주며, 기술 산업에서 솔로 개발자의 잠재력을 입증합니다.

W3C 탐색 관심 그룹(IG)은 웹 표준의 격차를 논의하고 해결하기 위한 공간입니다. 전통적인 작업 그룹과는 달리, 이 IG는 실제 문제와 표준 개발을 연결하는 데 중점을 두고 있으며, 특히 웹에서의 신원, 인증, 신뢰와 관련된 분야에 집중하고 있습니다.

현재 웹 신원에 변화가 생기고 있습니다. 쿠키의 사용이 줄어들고 새로운 로그인 방법이 등장하면서, 실제 경험을 공유하고 여전히 불명확한 점을 파악할 필요성이 커졌습니다. 이 그룹은 소외된 사용 사례를 강조하고, 새로운 작업 그룹 이니셔티브로 이어질 수 있는 논의를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 논의 영역은 다음과 같습니다. 브라우저와 웹 표준 간의 기술적 격차, 디지털 지갑과 신원 확인을 위한 새로운 모델, 다양한 분야와 규제를 아우르는 사용 사례, 동일한 문제를 다루는 다양한 표준의 위험, 기술적 해결이 필요한 규제 변화 등이 포함됩니다.

이 그룹은 개발자, 연구자, 정책 입안자 등 관심 있는 누구나 참여하고 기여할 것을 권장합니다. 아이디어는 공개 GitHub 저장소를 통해 공유할 수 있으며, 격주로 열리는 회의에도 참여할 수 있습니다.

기존 표준에서 다루지 않는 문제를 경험한 적이 있다면, 탐색 IG가 적합한 장소입니다. 대화에 참여하고 웹 표준의 미래를 함께 만들어 나가세요.

이 글에서는 웹어셈블리(WebAssembly, WASM)에서 메모리를 할당하는 방법에 대해 설명합니다. 일반적인 서버나 데스크탑 환경과는 달리, WASM에서는 메모리 할당이 운영 체제가 아닌 고정된 방식으로 이루어집니다. 이는 임베디드 시스템과 유사하게 시작할 때 메모리가 정적으로 할당된다는 의미입니다.

첫 번째로, 메모리 할당 방식에 대해 이야기합니다. WASM의 메모리 할당기는 단순할 수도 있고 복잡할 수도 있지만, 그 세부 사항은 이해하는 데 큰 영향을 미치지 않습니다. WASM의 선형 메모리는 설계상 특정 가비지 컬렉션 방법에 적합하지 않습니다.

두 번째로, 정적 힙 할당에 대해 설명합니다. 링크 시점에 정의된 고정된 메모리 공간을 사용하는 것이 더 간단할 수 있습니다. 이 글에서는 고급 언어를 사용하여 WASM에서 정적 힙을 만드는 방법을 보여줍니다. 그러나 이 방법은 한계가 있으며, C와 C++ 툴체인은 전역 변수를 제로 초기화해야 합니다.

세 번째로, 동적 메모리 증가에 대해 다룹니다. WASM은 내장된 함수를 통해 메모리를 동적으로 늘릴 수 있습니다. 글에서는 sbrk를 모방한 함수를 예로 들어 동적 메모리 영역을 만드는 방법을 설명합니다.

마지막으로, 동적 힙을 가져오는 방법에 대해 설명합니다. WASM 모듈은 정적 힙을 예약하는 대신 동적 힙을 가져올 수 있으며, 이는 경쟁 프로그래밍 상황에서 유용할 수 있습니다. 글에서는 제공된 상수를 사용하여 힙의 경계를 결정하는 방법을 설명합니다.

이 글은 WASM에서 메모리를 다룰 때의 도전과 고려사항을 강조하며, 전통적인 메모리 관리 시스템과의 차이점을 잘 보여줍니다.

유엔은 한때 동남아시아에서 주로 발생하던 사기 전화 센터가 이제 전 세계로 확산되고 있다고 보고했습니다. 이러한 사기 조직은 원래 지역에서 단속이 강화된 후 법 집행이 덜 엄격한 지역으로 이동하며 "암처럼" 퍼지고 있습니다. 유엔은 조직 범죄 집단이 이제 아프리카, 남아시아, 심지어 유럽의 지역을 겨냥하고 있어 그들의 영향력과 수익이 증가하고 있다고 강조했습니다.

유엔의 추정에 따르면 이러한 사기 운영은 연간 274억 달러에서 365억 달러의 수익을 올리고 있습니다. 이들은 피해자를 늘리기 위해 다양한 언어 능력을 가진 현지인을 고용하는 경우가 많습니다. 최근 잠비아와 조지아와 같은 국가에서 이러한 사기와 관련된 체포가 이루어졌습니다.

사기 전화 외에도 이 범죄 네트워크는 온라인 도박과 자금 세탁과 같은 다른 불법 활동으로도 사업을 다각화하고 있으며, 겉보기에는 합법적인 사업체를 전면에 내세우고 있습니다. 유엔은 이 문제를 해결하기 위해 법 집행을 위한 강력한 규제와 더 나은 자원을 요구하고 있습니다.

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저자는 Go 프로그래밍 언어에 대한 매력을 이야기하며, 특히 정의되지 않은 동작을 줄이고 가비지 컬렉션(GC)을 단순화하는 디자인 선택에 주목합니다. 주요 내용은 Go에서 "아레나"라는 메모리 할당 시스템을 만드는 것으로, 이는 더 큰 메모리 블록을 할당하고 일반 목적의 할당기와의 빈번한 상호작용을 피하는 방식으로 효율적인 메모리 관리를 가능하게 합니다.

Go의 메모리 관리 방식은 독특한 특징을 가지고 있습니다. 정의되지 않은 동작이 최소화되고, 간단한 GC 의미론 덕분에 내장된 GC와 함께 수동 메모리 관리도 가능합니다. 저자는 아레나를 메모리를 청크 단위로 할당하는 데이터 구조로 설명하며, 이는 여러 개의 작은 할당으로 인한 오버헤드를 줄이는 데 유용하다고 강조합니다. 특히 같은 생명 주기를 가진 객체를 관리하는 데 효과적입니다.

포인터를 할당할 때는 문제가 발생할 수 있습니다. GC는 메모리를 올바르게 관리하기 위해 포인터 유형에 대한 정보를 필요로 하기 때문입니다. 아레나의 설계는 메모리 손상을 피하면서 포인터를 적절히 처리할 수 있도록 이 문제를 해결해야 합니다.

Go의 가비지 컬렉션 방식에 대한 간단한 설명도 포함되어 있습니다. 특히 "마크 앤 스위프" 접근법을 통해 실행 중에 살아 있는 메모리를 식별하여 조기에 해제되는 것을 방지하는 방법을 설명합니다.

저자는 커스텀 아레나 할당과 Go의 표준 할당 방법 간의 벤치마킹 비교를 포함하여, 특정 유형의 메모리 할당에서 아레나가 상당히 빠를 수 있음을 보여줍니다. 이 글은 Go에서 아레나를 구현함으로써 메모리 관리 효율성을 개선할 수 있는 가능성을 보여주며, Go의 가비지 컬렉터와 포인터 작업의 복잡성도 강조합니다.

1963년 BBC MCR21 OB 밴은 "Match of the Day"의 60주년을 기념하는 일환으로 소개됩니다. 이 밴의 음향 및 영상 시스템의 주요 구성 요소를 강조합니다.

음향 시스템은 엔지니어링 매니저의 책상에 15선의 수동 전화 교환기가 있어 통신을 지원하며, 평탄한 응답 믹싱을 위해 이퀄라이저 없이 설계된 20채널의 사운드 데스크가 있습니다. 전원 장애가 발생할 경우, 시스템은 배터리 전원으로 전환할 수 있습니다.

모니터 설정은 MCR21이 일곱 개의 모니터를 사용하는데, 각 카메라에 하나씩, 미리보기용 두 개, 송출용 하나가 포함되어 있습니다. 또한, 음향 모니터링을 위한 파형 모니터와 광학 PPM도 포함되어 있습니다.

카메라 제어는 네 대의 Pye Mk6 카메라가 있으며, 각 카메라는 전용 제어 패널과 모니터를 갖추고 있습니다. 이러한 설정은 엔지니어링 직원들이 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

홍보 사진은 밴의 기능을 보여주며, 복잡하면서도 유연한 디자인을 강조합니다. Pye는 이러한 밴을 열 대 제작했으며, 이는 흑백 OB 밴의 마지막을 의미하고 색상 방송으로의 전환을 알립니다.

전반적으로 MCR21은 당시의 많은 새로운 기술을 통합한 진보된 외부 방송 밴이었습니다.

이 가이드는 GitHub 코드 저장소를 분석하고 초보자가 코드를 이해하는 데 도움이 되는 간단한 튜토리얼을 생성하는 AI 에이전트를 만드는 방법을 설명합니다. 이 프로젝트는 Pocket Flow라는 간결한 프레임워크를 사용하여 저장소를 스캔하고 주요 개념을 식별하며 복잡한 코드를 사용자 친화적인 튜토리얼로 변환합니다. 이 튜토리얼에는 시각적 도구도 포함됩니다.

주요 기능으로는 AI가 GitHub 저장소의 코드를 검사하여 자동으로 튜토리얼을 생성하는 점이 있습니다. 이를 통해 배경 작업 관리자나 명령줄 도구와 같은 다양한 AI 애플리케이션과 도구를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 pip install -r requirements.txt 명령어로 의존성을 설치합니다. 그 다음, 자격 증명을 설정하여 AI 모델을 준비합니다. 마지막으로, 주요 스크립트를 실행하여 GitHub 저장소나 로컬 코드 디렉토리를 분석하고 원하는 경우 다양한 언어로 튜토리얼을 생성합니다.

자세한 지침은 원본 텍스트에 링크된 YouTube 개발 튜토리얼과 Substack 게시물을 참고하세요.

현재 대형 언어 모델(LLM)의 상태와 진정한 지능이 결여된 점에 대해 논의하고 있으며, 인공지능 일반 지능(AGI)으로의 진전이 없었다고 주장합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

LLM의 내부 메커니즘에 대한 연구 결과, 이 모델들은 인간처럼 사고하지 않으며, 그 내부 과정은 진정한 이해나 논리가 아닌 복잡한 휴리스틱과 패턴 매칭으로 구성되어 있습니다. LLM의 행동은 종종 지능적으로 보이지만, 이는 실제 이해 없이 추론을 모방하는 통계 모델의 결과일 뿐입니다.

LLM은 수학과 같은 간단한 작업에서도 어려움을 겪으며, 그들의 "추론"은 종종 부정확하고 진정한 계산이 아닌 학습한 패턴에 기반하고 있습니다. 또한, LLM은 실제로 수행하지 않은 작업을 수행했다고 주장하며 잘못된 정보를 생성할 수 있어 신뢰할 수 없는 결과를 초래합니다.

현재 모델들은 방대한 양의 데이터와 에너지를 필요로 하며, 이는 현재 모델의 비효율성을 강조합니다. 이러한 모델들이 진정한 지능으로 발전할 가능성은 낮습니다. 현재의 성능 지표는 실제 세계의 능력을 정확하게 반영하지 않으며, 조작될 수 있고 의미 있는 이해를 측정하지 못합니다.

LLM의 출력은 불완전한 가이드로 간주되어야 하며, 인간의 검증이 필요합니다. 이 모델들은 신뢰할 수 없기 때문입니다. 전반적으로 LLM은 패턴 인식에 강력한 도구이지만, 진정한 지능에 필요한 추론 능력이 부족하며, 이러한 근본적인 한계를 극복할 가능성은 낮습니다.

전통적인 흐름 기반 로드 밸런싱 방법인 동등 비용 다중 경로(ECMP)는 RoCEv2를 사용하는 AI 네트워크에서 한계가 있습니다. 이러한 방법은 GPU 간의 통신에서 발생하는 대량의 트래픽을 처리하는 데 어려움을 겪어 혼잡과 비효율적인 대역폭 사용을 초래합니다.

AI 작업 부하는 높은 대역폭 흐름을 생성하는데, 이를 고르게 분산하지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 두 가지 대안 로드 밸런싱 방법이 제안됩니다.

첫 번째는 적응형 라우팅을 이용한 흐름렛 기반 로드 밸런싱입니다. 이 방법은 현재 네트워크 혼잡에 따라 동적으로 트래픽을 유도하여 로드 분산을 개선하고 병목 현상을 줄입니다.

두 번째는 패킷 분산을 이용한 패킷 기반 로드 밸런싱입니다. 이 기술은 동일한 흐름의 개별 패킷을 여러 경로로 전송하여 혼잡을 방지합니다. 그러나 패킷의 순서를 유지하는 데 어려움이 있어 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, RDMA WRITE 작업에 대해 설명하며, 흐름렛을 사용하여 GPU 간에 데이터가 올바른 순서로 전송되는 방식을 보여줍니다.

마지막으로, Cisco Nexus 스위치에서의 동적 로드 밸런싱 구성에 대해 언급하며, 이는 흐름렛 기반과 패킷 단위 로드 밸런싱을 모두 지원하여 AI 환경에서 네트워크 성능을 향상시킵니다.

앤드류 첸의 책은 성공적인 네트워크 제품을 구축하는 데 필요한 통찰력을 개인 경험과 연구를 통해 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, '콜드 스타트 문제'입니다. 큰 네트워크를 만들기 위해서는 '원자 네트워크'라고 불리는 작고 안정적인 사용자 그룹으로 시작해야 합니다. 이 기초가 성장에 매우 중요합니다.

둘째, 원자 네트워크는 서로에게 가치를 제공하고 스스로 유지할 수 있는 가장 작은 사용자 그룹입니다. 이 그룹이 있어야 네트워크의 확장이 가능해집니다.

셋째, '하드 사이드 사용자'는 네트워크에 중요한 가치를 창출하는 사용자들입니다. 예를 들어, 우버 운전사나 에어비앤비 호스트가 이에 해당합니다. 이들을 유치하고 유지하는 것은 네트워크 구축 초기의 어려움을 극복하는 데 필수적입니다.

넷째, 성장 전략에 대해 설명합니다. 0-1 단계에서는 어려운 문제를 해결하고, 가치 있는 도구를 만들며, 원자 네트워크를 구축하는 데 집중해야 합니다. 1-N 단계에서는 네트워크가 성장함에 따라 규모를 확장하고, 경쟁을 관리하며, 사용자 참여 감소를 방지하는 전략으로 전환해야 합니다.

다섯째, '마법의 순간'을 만들어 사용자에게 기억에 남는 경험을 제공하면 참여도와 유지율을 높일 수 있습니다.

여섯째, 성장에 방해가 되는 일반적인 실수를 피하고, 가치를 창출하는 사용자 행동에 집중해야 합니다.

마지막으로, 이 책은 성공적인 기업들이 초기 도전을 어떻게 극복했는지에 대한 사례 연구를 제공합니다. 네트워크를 확장하려면 작게 시작하고, 사용자 가치를 중시하며, 각 성공을 활용해 나가야 합니다. 이 책은 네트워크 제품을 구축하고자 하는 모든 이에게 유용한 자원입니다.

후지쯔와 리켄이 256큐비트의 강력한 초전도 양자 컴퓨터를 개발했습니다. 이는 이전의 64큐비트 모델에서 크게 발전한 것입니다. 이 기술은 하이브리드 양자 컴퓨팅 플랫폼의 일환으로, 2025년 초부터 전 세계 기업과 연구 기관에 제공될 예정입니다. 새로운 컴퓨터는 더 큰 분자의 분석이나 고급 오류 수정과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

256큐비트 컴퓨터의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 큐비트 수를 쉽게 확장할 수 있는 확장 가능한 3D 연결 구조를 갖추고 있습니다. 둘째, 냉각 시스템 내에서 구현 밀도가 네 배 증가하여 냉각에 필요한 공간을 최적화했습니다.

후지쯔는 2026년까지 1,000큐비트 컴퓨터를 목표로 양자 기술을 더욱 발전시킬 계획입니다. 또한 리켄과의 협력을 2029년까지 연장하여 초전도 양자 컴퓨팅 연구를 진전시킬 예정입니다.

요약이 없습니다.

이 논문은 우주 임무에서의 유도 착륙을 위한 실시간 알고리즘, 즉 전원 하강 유도(PDG)에 대해 논의합니다. 특히 회전과 이동을 정밀하게 제어해야 하는 착륙 시스템에 초점을 맞추고 있습니다. 저자들은 기존 알고리즘을 개선하여 실시간 내비게이션과 제어의 요구를 충족시키기 위해 연속 볼록화 방법을 정교화했습니다.

PDG의 중요성은 우주선의 안전한 착륙에 필수적이라는 점입니다. 특히 달 남극과 같은 어려운 환경에서는 정밀한 유도가 더욱 중요합니다. 이 논문에서는 복잡한 제약 조건을 처리하면서도 표준 컴퓨터 하드웨어에서 약 100밀리초의 빠른 계산 시간을 보장하는 새로운 알고리즘을 제시합니다. 이는 향후 임무에서 엄격한 운영 요구 사항을 충족하는 데 적합합니다.

알고리즘은 1% 미만의 비최적성을 달성하여 실시간 응용 프로그램에서의 효과성과 효율성을 입증합니다. 이 접근법은 연속 볼록 프로그래밍(SCP)이라고 불리는 일련의 최적화 문제를 반복적으로 해결하는 방식으로, 원래 문제를 근사하여 계산 가능성을 유지합니다.

논문에서는 알고리즘을 검증하기 위해 단순화된 착륙 시나리오를 사용하여 실제 우주 임무에서의 적용 가능성을 보여줍니다. 전반적으로 이 논문은 미래의 우주 탐사 임무의 고급 요구를 충족하는 실시간 전원 하강 유도를 위한 유망한 방법을 강조합니다.

최근 캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스의 연구에 따르면, 시민 과학자들이 iNaturalist와 eBird와 같은 앱을 사용해 수집한 데이터가 북부 캘리포니아와 네바다의 조류 이동을 정확하게 추적하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구자들은 이 플랫폼에서 제공하는 관찰 결과가 일반 자연 관찰자와 경험이 많은 조류 애호가 모두에게 유용하며, 연구된 97% 이상의 조류 종에서 일관된 계절적 패턴을 보여준다고 보고했습니다.

이 프로젝트는 COVID-19 팬데믹 동안 학생들의 졸업 프로젝트로 시작되었으며, 두 플랫폼의 데이터를 결합해 시간에 따른 조류의 출현을 분석했습니다. 연구자들은 이 데이터를 기존의 알려진 이동 패턴과 비교함으로써 신뢰성을 확인했으며, 이는 관찰자의 편향이 아닌 실제 조류 활동을 반영하고 있음을 보여주었습니다.

이 연구는 과학적 질문에 대한 답변을 제공하는 데 시민이 생성한 데이터의 가치를 강조하며, 다양한 분야 간의 협력을 촉진하고자 합니다. 연구 결과는 대중이 쉽게 접근할 수 있도록 오픈 액세스 저널에 발표되었으며, 254종의 조류의 계절적 패턴을 시각화할 수 있는 대시보드도 만들어졌습니다.

요약이 없습니다.

Magewell Eco: M.2 HDMI 캡처 카드는 HDMI 입력을 전통적인 PCIe 슬롯 대신 M.2 슬롯을 주로 지원하는 최신 메인보드에 연결하기 위해 설계된 독특한 장치입니다. 이 제품은 두 개의 HDMI 케이블과 함께 제공되며, 사용자가 설치 과정에서 몇 가지 세부 사항을 처리해야 합니다.

리눅스에서 설정하려면 사용자가 적절한 드라이버를 다운로드하고 터미널을 통해 몇 가지 의존성을 설치해야 합니다. 또한 NVIDIA Jetson 장치와 호환되는 ARM 드라이버도 있지만, Armbian과 같은 다양한 설정에서 실험이 필요할 수 있습니다.

이 캡처 카드는 OBS와 WebRTC 애플리케이션과 잘 작동하여 부드러운 비디오 캡처와 스트리밍을 지원합니다. 성능 평가는 10점 만점에 9점으로, 지속적인 사용에 신뢰할 수 있는 제품임을 나타냅니다. 그러나 가격이 385달러로 다소 비쌉니다. 이는 일반 사용자에게는 정당화하기 어려울 수 있습니다. 이 제품은 컴팩트한 M.2 형태로 설계되었지만, 장착 브래킷이 없는 점은 아쉬운 부분입니다.

전반적으로, USB 장치의 부피를 줄이면서 전문적인 캡처 솔루션이 필요한 진지한 사용자에게 추천됩니다.

요약이 없습니다.

MemoTTL은 반복적인 계산을 피하여 효율성을 높이는 데 도움을 주는 루비 유틸리티입니다. 이 도구는 메서드 호출 결과를 저장하고, 설정된 시간(유효 기간)이 지나면 결과가 만료되도록 합니다. 또한, 메모리 사용을 제한하기 위해 가장 최근에 사용되지 않은 항목을 제거하는 방식(LRU)을 사용합니다.

주요 기능으로는 시간 제한(TTL)을 가진 메서드 결과를 캐시하고, 메모리 관리를 위해 가장 최근에 사용되지 않은 항목을 자동으로 제거하는 기능이 있습니다. 멀티스레드 애플리케이션에서도 안전하게 사용할 수 있으며, 루비 클래스에 쉽게 통합할 수 있습니다.

MemoTTL을 사용하는 것이 좋은 경우는 리소스를 많이 소모하는 메서드를 동일한 인수로 여러 번 호출할 때입니다. 외부 솔루션인 Redis를 사용하지 않고 메모리에 데이터를 캐시하고 싶을 때도 유용합니다. 또한, 서로 다른 객체에 대해 독립적인 캐싱이 필요할 때 사용할 수 있습니다.

반면, MemoTTL을 사용하지 않는 것이 좋은 경우는 빠른 메서드로 캐시가 필요 없는 경우, 메서드의 인수가 항상 고유한 경우, 그리고 서로 다른 요청이나 프로세스 간에 데이터가 지속되어야 하는 경우입니다.

설치는 Gemfile에 gem "memo_ttl"을 추가한 후 bundle install을 실행하면 됩니다.

예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

require "memo_ttl"

class Calculator
  include MemoTTL

  def a_method_that_does_something(x)
    sleep(2) # 느린 프로세스를 시뮬레이션
    x * 2
  end

  memoize :a_method_that_does_something, ttl: 60, max_size: 100
end

calc = Calculator.new
calc.a_method_that_does_something(5) # 2초 소요
calc.a_method_that_does_something(5) # 캐시에서 즉시 반환

Rails 컨트롤러에서는 MemoTTL을 사용하여 메서드 결과를 캐시하고 성능을 개선할 수 있으며, 필요에 따라 오래된 데이터를 자동으로 정리할 수 있습니다.

제공할 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

eas-like-local-builder는 Expo Android 앱을 로컬에서 빌드할 수 있도록 돕는 도커 이미지입니다. 이는 Expo Application Services(EAS)에서 제공하는 클라우드 서비스와 유사한 기능을 제공합니다.

EAS를 이용한 클라우드 빌드는 비용이 많이 들 수 있으며, 로컬 빌드는 특정 의존성이 필요합니다. 이 도커 이미지는 로컬 또는 CI/CD 환경에서 EAS 빌드 환경을 복제합니다.

시작하려면 먼저 이미지를 다운로드해야 합니다. docker pull erayalakese/eas-like-local-builder 명령어를 사용하거나, 직접 빌드하려면 docker build -t eas-like-local-builder . 명령어를 입력하면 됩니다. 이미지를 실행하려면 기본 명령어인 docker container run -v /path/to/your/project:/app -w /app -it eas-like-local-builder를 사용하면 됩니다. 이 명령어는 개발 프로필을 사용하여 로컬 빌드를 실행합니다.

빌드를 사용자 정의하려면 프로필을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 프로덕션 빌드를 원하면 -e PROFILE=production을 사용하고, Git을 사용하지 않는 경우 -e EAS_NO_VCS=1을 설정하여 VCS 체크를 건너뛸 수 있습니다. 기본 명령어를 변경하고 싶다면 실행 명령어에 추가하여 오버라이드할 수 있습니다.

이 이미지에는 Ubuntu 22.04, OpenJDK 17, Android NDK r26b, Node.js, npm, Yarn 등 빌드를 지원하는 다양한 도구가 포함되어 있습니다.

이 프로젝트는 독립적으로 운영되며 Expo나 EAS와는 관련이 없습니다. 사용 시 주의가 필요합니다. 라이선스는 없으므로 자유롭게 사용할 수 있지만, 모든 책임은 사용자에게 있습니다.

제품 양자화(Product Quantization, PQ)는 고차원 벡터를 압축하여 메모리 효율성을 높이는 기술입니다. 이 방법은 메모리 사용량을 최대 97%까지 줄이고, 비양자화 인덱스에 비해 검색 속도를 90배 이상 증가시킬 수 있습니다.

벡터 유사성 검색은 종종 수백만 개의 벡터를 포함하는 데이터셋으로 인해 많은 메모리를 필요로 합니다. 양자화란 데이터의 가능한 값의 범위를 줄여 압축하는 방법으로, 차원 수를 줄이는 것이 아닙니다. 이는 클러스터링과 같은 방법을 통해 이루어집니다.

제품 양자화는 메모리 요구 사항을 효과적으로 줄이면서 성능을 유지할 수 있습니다. PQ는 벡터를 더 작은 조각(서브벡터)으로 나누고, 이를 대표 값(센트로이드)에 할당하여 고유 ID로 저장합니다. Faiss는 PQ 구현을 용이하게 해주는 라이브러리로, 대규모 데이터셋을 빠르게 검색할 수 있는 PQ 인덱스를 생성할 수 있습니다.

PQ와 역파일 인덱스(Inverted File, IVF)와 같은 기술을 결합하면 검색 속도를 더욱 향상시키면서도 메모리 사용량을 낮출 수 있습니다. PQ는 메모리를 크게 줄이고 검색 속도를 높이지만, exhaustive search 방법에 비해 재현율이 낮아질 수 있는 성능의 trade-off가 있을 수 있습니다.

PQ는 대규모 벡터 검색을 효율적으로 처리하는 강력한 도구로, 압축과 속도 개선을 제공하면서도 정확성 문제를 잘 조절할 수 있습니다.

Dia는 Nari Labs에서 개발한 16억 개의 매개변수를 가진 텍스트 음성 변환 모델로, 텍스트 전사에서 현실적인 대화를 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 모델은 감정과 톤을 조절할 수 있으며, 웃음이나 기침과 같은 비언어적 소리도 포함할 수 있습니다.

현재 Dia의 사전 훈련된 모델 체크포인트와 코드는 Hugging Face에서 제공되며, 현재는 영어만 지원합니다. 다른 모델과 Dia를 비교할 수 있는 데모 페이지도 마련되어 있습니다.

새롭게 출시된 ZeroGPU Space를 통해 사용자는 강력한 하드웨어 없이도 Dia를 체험할 수 있습니다.

Dia는 GitHub에서 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 실행하려면 저장소를 클론한 후 Gradio UI를 사용하거나 Python 가상 환경을 설정하면 됩니다. 모델은 매번 다른 목소리를 생성하므로 일관성을 원할 경우 오디오 프롬프트를 사용하거나 시드를 고정할 수 있습니다.

Dia는 특정 태그(예: [S1], [S2])를 사용하여 대화를 생성할 수 있으며, 비언어적 소리 생성 기능도 갖추고 있습니다. 목소리 복제 기능도 제공됩니다.

Dia는 최소 10GB의 VRAM을 가진 GPU가 필요하며, 성능이 좋은 하드웨어에서 초당 약 40개의 토큰을 생성합니다.

이 모델은 연구와 교육 목적으로만 사용되며, 개인을 사칭하거나 오해를 불러일으키는 콘텐츠를 생성하는 등의 악용은 금지되어 있습니다.

앞으로 Docker 지원, 속도 최적화, 메모리 효율성 개선과 같은 기능 향상이 계획되어 있습니다.

Nari Labs는 기여를 환영하며, 커뮤니티 지원을 위한 Discord 서버도 운영하고 있습니다. 개발 과정에서 다양한 조직과 개인의 지원에 감사하고 있습니다.

Dauug|36은 DIY 애호가를 위해 설계된 독특한 36비트 미니컴퓨터입니다. 이 제품은 간단한 도구와 약 300개의 부품을 사용하여 자신만의 CPU와 컨트롤러를 만들 수 있게 해주며, 반도체 공장이 필요 없어 전 세계적으로 접근할 수 있습니다.

주요 특징으로는 오픈 소스 아키텍처가 있습니다. 이는 하드웨어를 독점적인 제약 없이 제어할 수 있도록 투명성을 제공합니다. 또한, 보안에 중점을 두어 DRAM, 메모리 캐시, 추측 실행을 사용하지 않음으로써 일반적인 취약점을 피합니다. 이러한 설계는 메모리 누수나 스택 오버플로우와 같은 위험을 최소화합니다.

프로그래밍이 사용자 친화적으로 설계되어 있어, 산술 연산을 간소화하고 부호가 있는 값과 부호가 없는 값을 혼동 없이 자동으로 처리합니다. Dauug|36 시스템은 알려진 문제를 피하여 시간이 지나도 안전성을 유지할 수 있도록 설계되어 있어 자주 보안 업데이트가 필요하지 않습니다.

전반적으로 Dauug|36은 사용자에게 권한을 부여하고, 보안과 단순성을 강조하는 컴퓨터 설계를 지향합니다.

Kulve는 Swift 5.9에서 도입된 Swift/C++ 상호 운용성을 활용하여 Swift와 C++를 결합한 SwiftUI 애플리케이션입니다. 이 기술 스택에는 CMake, Xcode, VSCode, Swift/SwiftUI, C++가 포함됩니다.

CMake는 C++ 백엔드를 애플리케이션과 별도로 개발하는 데 사용되며, 이를 통해 크로스 플랫폼 호환성을 제공합니다. Xcode는 SwiftUI 개발과 빌드에 필수적이며, 애플리케이션을 빠르게 컴파일하지만 일반적인 편집에는 VSCode보다 선호되지 않습니다. VSCode는 빠른 편집 기능과 CMake에 대한 우수한 지원 덕분에 C++ 백엔드 개발에 더 적합합니다. Swift는 주로 사용자 인터페이스에 사용되며, 일반적인 작업은 C++에서 처리됩니다. C++는 애플리케이션의 핵심으로, 스레딩, 비동기 네트워킹 및 런타임 프로세스를 관리합니다. 네트워킹에는 Boost 라이브러리를 사용합니다.

Kulve의 채팅 기능은 Swift와 C++ 간의 통합을 보여줍니다. Swift의 UIMessageEmitter 클래스는 C++ 백엔드에서 오는 메시지로 UI를 업데이트하여 데이터 수집을 방해하지 않고 효율적으로 업데이트를 제어할 수 있게 합니다.

메모리 관리는 C++가 모든 애플리케이션 데이터를 관리합니다. C++는 Swift보다 원시 메모리를 더 잘 처리하기 때문입니다. 간단한 Swift 클래스가 원시 포인터를 감싸 안전하게 UI에서 데이터를 관리할 수 있도록 하며, 소유권을 주장하지 않습니다. 이러한 설계는 불필요한 데이터 복사를 피함으로써 성능을 향상시킵니다.

이 기사는 Kulve가 네이티브 트위치 애플리케이션으로 어떻게 작동하는지에 대한 통찰을 제공하며, SwiftUI 개발에서의 독특한 도전과 해결책을 강조합니다. 저자는 독자들에게 Kulve Discord에 참여하여 추가 논의와 질문을 나누기를 초대합니다.