요약이 없습니다.

저자는 맥킨지에서 부파트너로 3년간 일한 경험을 바탕으로 두 번째 스타트업인 Meanwhile을 시작하게 된 배경을 공유합니다. 맥킨지에 합류한 이유는 재정적인 안정과 이력서 강화를 위한 실용적인 이유와, 대형 은행 및 보험사들의 경쟁을 이해하고자 하는 포부가 있었습니다.

맥킨지에서 저자는 두 가지 주요 프로젝트에 참여했습니다. 하나는 대기업들이 새로운 사업 부서를 만드는 것을 돕는 것이고, 다른 하나는 리스크와 컴플라이언스 문제를 해결하는 것이었습니다. 새로운 사업 부서를 만드는 기업가적인 측면을 즐기면서, 제품 개발뿐만 아니라 유통의 중요성도 배웠습니다. 성공적인 제품은 강력한 유통 채널과 결합될 때 큰 성과를 낼 수 있지만, 기존 기업들이 혁신을 시도할 때 겪는 어려움도 있음을 알게 되었습니다.

저자는 대형 기관들이 효과적으로 개혁하기에는 너무 비효율적이라는 점을 관찰하며, 특히 보험 산업에서 혁신적인 솔루션으로 새롭게 시작하는 것이 중요하다는 믿음을 갖게 되었습니다. Meanwhile은 인공지능과 자동화를 활용해 효율적으로 운영되는 디지털 생명 보험사로, 10억 명의 사람들에게 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 새로운 솔루션을 만드는 것이 도전적이지만, 기존 기관을 적응시키려는 노력보다 더 큰 성공 가능성을 제공한다고 결론짓습니다.

KCC는 킨들 및 코보와 같은 전자 잉크 리더기에 맞춰 만화와 웹툰을 최적화하는 도구입니다. 이 프로그램은 페이지를 여백 없이 전체 화면으로 표시하며, 전자 잉크 화면에서의 외관을 개선하기 위한 다양한 이미지 처리 옵션을 지원합니다. KCC는 이미지의 해상도를 조정하여 다양한 기기에 맞게 크기를 줄일 수 있어, 성능이 낮은 전자책 리더기에서도 원활하게 작동합니다.

KCC의 주요 기능으로는 여러 입력 형식을 지원합니다. 폴더, CBZ, CBR, PDF, JPG, PNG 등 다양한 형식의 파일을 입력할 수 있으며, 출력 형식으로는 MOBI/AZW3, EPUB, KEPUB, CBZ 등이 있습니다. 또한 이미지 처리와 파일 크기 최적화 옵션도 제공합니다.

KCC는 Windows와 macOS에서 사용할 수 있으며, 각 기기에 맞는 설치 프로그램이 제공됩니다. 사용자는 전체 기능을 활용하기 위해 KindleGen과 7-Zip과 같은 추가 도구를 설치해야 할 수도 있습니다.

KCC는 아마존과 관련이 없으며, 만화 독자를 위한 도구입니다. 사용자들은 문제를 보고하거나 피드백을 제공할 수 있으며, 개발자에게 기부도 가능합니다. 이 도구는 고급 사용자를 위한 명령줄 인터페이스를 제공하며, 다양한 기기에 맞춘 여러 프로필이 포함되어 있습니다.

사용자들은 KCC에 대한 안내를 위해 유튜브 튜토리얼을 참고할 수 있으며, 더 자세한 정보는 KCC 위키를 통해 확인할 수 있습니다. KCC는 개발자들에 의해 지속적으로 개선되고 있으며, 커뮤니티의 기여도 환영합니다.

2019년 12월, VLC는 Unity와 통합되어 사용자가 VLC 기술을 활용해 멀티미디어 애플리케이션을 만들 수 있게 되었습니다. 이 통합은 인기를 끌었고, Windows, UWP, Android용 자산이 제공되었습니다.

하지만 2023년 여름 말, Unity는 VLC 통합을 스토어에서 금지했습니다. 이는 유사한 오픈 소스 코드(LGPL)를 사용하는 다른 많은 자산들이 여전히 존재하는 상황에서 이루어진 결정이어서 공정성에 대한 우려를 낳고 있습니다. Unity 자체도 LGPL 라이브러리를 사용하고 있어, 이 라이브러리의 혜택을 누리면서 다른 사용자에게는 같은 기회를 주지 않는 것이 문제가 되고 있습니다.

VLC는 Unity 사용자들을 계속 지원하기 위해 Videolabs 스토어를 만들었습니다. 이 새로운 플랫폼에서는 고객이 VLC Unity 플러그인을 구매하고 멀티미디어 프로젝트에 대한 컨설팅 서비스를 이용할 수 있습니다. Videolabs 팀은 LibVLC와 FFmpeg에 대한 도움을 제공하며, 사용자의 특정 요구에 맞춘 다양한 컨설팅 패키지를 제공합니다.

또한, 이 스토어에서는 LibVLCSharp의 상업적 라이센스, 전자책, 게임 및 데스크톱 스트리밍을 위한 새로운 도구와 같은 다른 제품들도 판매하고 있습니다.

CLion은 C와 C++를 위한 통합 개발 환경(IDE)으로, 이제 비상업적 용도로 무료로 제공됩니다. 이는 학생, 취미 개발자, 그리고 오픈 소스 프로젝트에 참여하는 누구나 상업적 목적이 아닌 한 CLion을 무료로 사용할 수 있다는 의미입니다.

이번 변화는 JetBrains의 다른 제품에 도입된 새로운 라이센스 모델에 따른 것으로, 비상업적 사용을 무료로 허용합니다. 이는 JetBrains IDE를 더 많은 사람들에게 접근 가능하게 하고, 학습과 창의성을 지원하기 위한 목적입니다.

비상업적 용도로는 개인 프로젝트, 교육, 오픈 소스 기여에 CLion을 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 상업적 개발을 위해서는 유료 라이센스가 필요합니다. 무료 버전은 일부 협업 도구를 제외한 모든 기능을 포함하고 있습니다. 비상업적 라이센스를 가진 사용자들은 제품 개선을 위해 익명으로 사용 데이터를 수집하게 됩니다. 사용자는 IDE 내에서 직접 비상업적 라이센스를 신청할 수 있습니다.

자세한 내용은 JetBrains의 공식 블로그나 FAQ를 참고하면 됩니다.

혈액 제품이 미국 수출의 약 2%를 차지한다는 사실은 놀라운 점입니다. 특히 혈장 수출에 대한 구체적인 내용이 주목받고 있습니다. 2023년에는 혈액 제품이 미국의 전체 상품 수출에서 약 0.53%를 차지했으며, 이는 일부 추정치보다 낮은 수치입니다. 혈액 제품의 총 수출액은 약 108억 달러에 달합니다.

혈액 제품 수출은 인간 혈액이 포함된 제품, 포함되지 않은 제품, 그리고 포함될 가능성이 있는 제품으로 나눌 수 있습니다. 가장 중요한 부분은 면역학적 제품으로, 여기에는 인간 혈액에서 유래한 항체가 포함될 수 있습니다.

특정 면역학적 제품의 약 8%가 인간 혈액을 포함하고 있으며, 백신이나 세포 치료제와 같은 다른 카테고리에서도 다양한 비율로 인간 혈액이 사용되고 있습니다. 대략적인 추정에 따르면, 미국의 전체 상품 수출 중 약 0.69%가 어떤 형태로든 인간 혈액을 포함하고 있는 것으로 보입니다.

이 분석은 무역 통계에서 혈액 제품을 분류하는 데 있어 복잡성과 미묘함을 강조합니다.

해리 길은 브레이크 라이트 시스템인 브레이크브라이트를 개발하여 오토바이 안전을 향상시키기 위한 여정을 공유합니다. 그는 오토바이 안전 교육 세션에서 영감을 받아 감속할 때 운전자를 경고하는 것이 얼마나 중요한지를 깨달았습니다. 기존 제품들이 효과적이지 않다는 점을 인식하고 더 나은 해결책을 만들기로 결심했습니다.

브레이크브라이트는 엔진 브레이크를 사용할 때 자동으로 브레이크 라이트를 켜서 뒤에 있는 운전자의 시야를 개선합니다. 설치가 간단하며 신뢰성과 방수 기능을 갖추고 있습니다. 다양한 오토바이에서 광범위한 테스트를 진행하고 친구들의 피드백을 반영하여 시스템의 정확성과 성능을 개선했습니다.

이 프로젝트는 브레이크브라이트 제품의 생산으로 이어졌으며, 그는 이 제품을 라이더들에게 제공하게 되어 자부심을 느낍니다. 그는 다른 사람들에게도 그와 연결하고, 제품을 테스트하며, 모든 사람의 오토바이 타기를 더 안전하게 만들기 위한 그의 사명을 지원해 줄 것을 요청합니다.

Zed는 프로그래머를 위해 설계된 새로운 오픈 소스 AI 코드 편집기입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이전에는 프로그래머들이 AI 도구를 세 가지 방법으로 사용할 수 있었습니다. 이제 Zed는 편집기에 AI 기능을 통합하여 네 번째 옵션을 제공합니다.

Zed의 주요 기능 중 하나는 에이전트 패널입니다. 이 패널을 통해 사용자는 AI 에이전트와 상호작용하며 코드에 대한 질문을 하거나 코드 변경을 요청할 수 있습니다. 코드베이스에 대한 사전 지식이 없어도 가능합니다. AI와의 대화는 비공식적이며, Zed는 피드백을 위해 명시적으로 공유되지 않는 한 사용자 데이터를 저장하지 않습니다. 에이전트는 백그라운드에서 작업을 수행하고 작업이 완료되면 사용자에게 알리며, 변경 사항에 대한 검토 기능도 제공합니다.

사용자는 다양한 언어 모델 중에서 선택하거나 자신의 모델을 사용할 수 있습니다. 에이전트는 사용자 선호에 따라 명령을 실행하고 도구에 접근하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Zed는 AI 기능 없이 무료로 사용할 수 있습니다. 사용자는 무료 플랜(월 50회 프롬프트) 또는 프로 플랜(월 20달러에 500회 프롬프트)을 통해 AI 기능에 접근할 수 있습니다. 또한, 사용자는 자신의 API 키를 사용하여 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

현재 Zed는 macOS와 Linux를 지원하며, 2025년에는 Windows 버전 출시 계획이 있습니다. Windows 사용자를 위한 베타 버전도 제공되고 있습니다.

Zed는 프로그래머와 AI 간의 협업을 강화하고, 디버깅 도구를 개선하며, 기능 개발을 지속적으로 추진할 계획입니다. 지금 Zed를 다운로드하여 사용해 보세요!

이 글에서는 프로그래밍에서 난수 부동소수점 숫자를 생성하는 현재 방법의 문제점을 다룹니다. 많은 일반적인 알고리즘이 난수를 정수로 생성한 후 이를 부동소수점 숫자로 변환하는데, 이 과정에서 출력의 범위와 분포에 큰 제한이 생깁니다.

현재 방법의 주요 결함 중 하나는 많은 알고리즘이 난수를 정수로 생성하고 이를 부동소수점으로 변환한 후 [0, 1) 범위로 조정한다는 점입니다. 이 방식은 0과 1 사이의 대부분의 부동소수점 숫자에 접근하지 못하게 하여 편향된 출력을 초래합니다.

부동소수점 숫자는 부호, 지수, 그리고 가수(유의미한 비트)로 구성됩니다. 부동소수점 숫자의 분포는 균일하지 않아서 특정 범위에는 다른 범위보다 더 많은 숫자가 존재하여 난수 생성을 복잡하게 만듭니다.

부동소수점 연산에서는 다양한 반올림 방법이 사용되며, 이는 난수 생성에 영향을 미칠 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 "가장 가까운 수로 반올림"하는 것으로, 이는 수치적 안정성을 위해 선호됩니다.

저자는 부동소수점 숫자를 생성하는 새로운 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 균일한 분포를 정확하게 반영하면서도 성능 저하가 크지 않도록 설계되었습니다. 이 과정은 고정소수점 난수를 생성한 후 추가 비트를 채워 정밀도를 높이는 두 단계로 이루어집니다.

새로운 방법은 효율적이며 전통적인 방법과 유사한 성능을 보이면서도 가장 덜 중요한 비트(LSB)에서 더 나은 무작위성을 제공합니다. 이 알고리즘은 이전 방법에서 발견된 편향과 부정확성을 피하도록 설계되었습니다.

이 새로운 접근 방식은 기존의 부동소수점 난수 생성기의 한계를 효과적으로 해결하고 시뮬레이션과 계산의 정확성을 향상시킵니다. 저자는 부동소수점 숫자에 대한 추가 독서를 위한 책도 언급합니다.

전반적으로 이 글은 부동소수점 계산에서 균일성과 정확성을 보장하기 위해 난수 생성 방법을 개선하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

Polycompiler는 Python과 JavaScript 코드를 하나의 파일로 결합하는 실험적인 프로젝트입니다. 이 도구를 사용하면 두 환경에서 모두 실행할 수 있는 코드를 작성할 수 있으며, Node.js에서 실행할 경우 "Hello JS"를 출력하고, Python 3에서 실행하면 "Hello Python"을 출력합니다.

Polycompiler를 설치하려면 NPM을 통해 설치할 수 있습니다. 명령어는 다음과 같습니다. "npm i polycompiler"를 입력하면 됩니다. JavaScript와 Python 파일을 병합하려면 "polycompiler in.js in.py out.py.js"라는 명령어를 사용합니다. 출력 파일은 Node.js에서 요구하는 형식인 .py.js 확장자를 가집니다.

출력된 파일을 Node.js에서 실행하려면 "node out.py.js"를 입력하면 되고, Python에서 실행하려면 "python3 out.py.js"를 사용하면 됩니다.

Polycompiler는 주로 재미있는 프로젝트이지만, Python과 JavaScript 사용자 모두와 공유할 수 있는 단일 파일을 만드는 실용적인 목적도 가지고 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. Python에서는 코드의 첫 부분이 Python 명령을 실행하고 JavaScript 부분은 무시합니다. 반면, JavaScript에서는 교묘한 방법을 통해 JavaScript 명령을 실행하고 Python 부분은 무시합니다.

결론적으로, Polycompiler는 동일한 파일 내에서 두 프로그래밍 언어의 코드를 원활하게 실행할 수 있도록 효과적으로 지원합니다.

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자바 개발에서 논리 오류는 코드가 정상적으로 실행되지만 비즈니스 요구 사항을 충족하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 세금 계산에서 공제를 빼는 대신 잘못하여 더하는 경우가 있습니다. 전통적인 디버깅 방법으로는 이러한 문제를 발견하기 어려울 수 있으므로, 단위 테스트를 검증 도구로 사용하는 것이 중요합니다.

논리 오류는 의도한 코드 동작과 실제 동작 간의 불일치에서 발생하며, 특정 조건에서 나타나기 때문에 재현하기 어려운 경우가 많습니다. 일반적인 논리 오류로는 반복문에서의 오프 바이 원 오류, 연산 순서 실수, 변환 과정에서의 타입 혼동, 경계 사례를 무시하는 경우 등이 있습니다.

테스트 주도 디버깅에서는 의심되는 오류를 바탕으로 테스트를 작성하여 코드 동작에 대한 가설을 확인하거나 부정합니다. 객체의 상태 변화를 추적하는 상태 진행 테스트를 통해 문제가 발생하는 지점을 파악할 수 있습니다. 또한, 오류 조건을 재현하는 회귀 테스트를 작성하여 논리 오류를 드러낼 수 있습니다.

현대의 통합 개발 환경(IDE)은 조건부 중단점 설정과 테스트 실행 중 코드 동작을 자세히 관찰할 수 있는 기능을 제공하여 테스트 과정을 향상시킵니다. 각 테스트 실패는 코드 논리에 대한 통찰을 제공하여 개발자가 문제를 이해하고 수정하는 데 도움을 줍니다.

디버깅을 위한 테스트 설계에서는 경계 테스트, 포괄적인 패턴 테스트, 조합 테스트에 집중하여 미세한 논리 오류를 발견할 수 있습니다. Qodo와 같은 AI 도구를 활용하면 테스트 생성을 자동화하여 잠재적인 논리 취약점을 겨냥하고 더 빠른 디버깅을 지원할 수 있습니다.

테스트 실패를 진단 신호로 바라보면 개발자는 반응적인 오류 수정에서 벗어나 능동적인 품질 보증으로 전환할 수 있으며, 이는 전반적인 코드 품질 향상에 기여합니다.

최근 연구에 따르면 오징어는 특정한 팔 동작을 통해 의사소통을 한다고 합니다. 이 동작은 “팔 파도 신호”라고 불리며, 파리의 École Normale Supérieure와 이탈리아 기술 연구소의 연구자들이 네 가지 주요 제스처를 확인했습니다.

첫 번째는 “위” 신호로, 팔 쌍이 위쪽과 바깥쪽으로 뻗습니다. 두 번째는 “측면” 신호로, 팔이 한쪽으로 굴러갑니다. 세 번째는 “롤” 신호로, 팔이 머리 아래로 감추어지고 굴러갑니다. 마지막으로 “왕관” 신호는 팔이 왕관 모양으로 빠르게 움직이며 배열됩니다.

이러한 제스처는 몇 초 동안 지속될 수 있으며, 오징어의 피부 색깔 변화도 포함될 수 있습니다. 특히 오징어는 이러한 신호를 시각적으로 인식할 뿐만 아니라 물속의 진동을 통해서도 감지할 수 있어, 다감각적인 의사소통 시스템을 나타냅니다.

연구 결과, 오징어는 신호가 제대로 보일 때 더 잘 반응하는 것으로 나타났습니다. 이는 인간이 얼굴을 인식하는 방식과 유사합니다. 이러한 사실은 오징어의 복잡한 의사소통 방식이 척추동물의 소리 의사소통 방식과 유사할 수 있음을 시사합니다. 팔 신호의 정확한 의미는 아직 불분명하지만, 이들은 짝짓기나 사냥과 같은 다양한 상황에서 여러 목적을 가지고 있는 것으로 보입니다.

이번 발견은 해양 생물의 의사소통에 대한 이해를 높이고, 두족류의 지능을 강조합니다. 앞으로의 연구는 다양한 종들이 그들의 환경에서 어떻게 의사소통하는지를 더 깊이 탐구할 수 있을 것입니다.

"system_prompts_leaks"라는 이름의 공개 저장소가 GitHub에 있습니다. 이 저장소는 AI 시스템, 특히 ChatGPT와 Claude와 관련된 다양한 파일을 포함하고 있습니다.

이 저장소에는 여러 개의 마크다운 파일이 포함되어 있으며, 안전 정책, 음성 모드, 다양한 AI 기능에 대한 문서 등이 있습니다.

또한, 웹 검색 결과를 바탕으로 주장할 경우 특정 형식 규칙에 따라 인용해야 한다는 규칙이 있습니다.

텍스트는 코드, 문서, 구조화된 데이터 등 다양한 콘텐츠 유형에 대한 아티팩트를 생성하고 참조하는 방법도 설명하고 있습니다.

파일 처리와 분석에 대한 설명도 포함되어 있으며, 특히 CSV 파일을 처리할 때 Papaparse와 같은 특정 라이브러리를 사용하는 것이 강조됩니다.

마지막으로, 검색 도구 사용에 대한 세부 지침이 있으며, 검색 시점과 쿼리 복잡성에 따라 응답을 구성하는 방법에 대한 안내도 포함되어 있습니다.

이 문서는 AI 지원 상호작용과 데이터 처리를 관리하기 위한 포괄적인 가이드 역할을 합니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 로봇이 아님을 증명하기 위해 아래 상자를 클릭해 주시기 바랍니다.

이 메시지는 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하지 않거나, 이들이 차단될 경우 나타날 수 있습니다. 자세한 내용은 서비스 약관 및 쿠키 정책을 확인하시기 바랍니다.

도움이 필요하시면 지원 팀에 연락하시고 참조 ID: bf0210e5-2b5c-11f0-891e-1da332557a0a를 제공해 주십시오.

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BiomeJS는 JavaScript 개발을 간소화하기 위해 코드 포맷팅과 린팅을 하나의 고성능 솔루션으로 결합한 새로운 도구입니다. 이 도구는 Prettier와 ESLint라는 두 가지 인기 있는 도구에 비해 작업 흐름을 단순화하고 속도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

BiomeJS의 주요 특징 중 하나는 포맷팅과 린팅을 통합하여 여러 설정을 줄일 수 있다는 점입니다. Rust로 개발되어 속도가 매우 빠르며, Prettier보다 25배, ESLint보다 15배 이상 빠릅니다. 초기 설정 시 별도의 구성 파일이 필요 없어 설치 후 바로 사용할 수 있는 점도 장점입니다.

Biome의 포맷터는 빠르고 대부분 Prettier와 호환되지만, 일부 언어와 프레임워크에 대한 지원이 부족합니다. 린터는 ESLint에서 영감을 받아 커스터마이즈할 수 있으며, 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 문제에 대한 빠른 수정 제안을 제공합니다.

Biome는 npm을 통해 설치한 후, 명령어를 실행하여 코드 포맷팅이나 린팅을 수행할 수 있습니다. VS Code와 같은 코드 편집기와 통합하면 실시간 피드백과 저장 시 자동 포맷팅 기능을 활용할 수 있습니다.

Biome는 biome.json 파일이나 CLI 옵션을 사용하여 설정할 수 있으며, Prettier와 ESLint의 설정을 간단한 명령어로 Biome으로 이전할 수 있습니다. 특정 린팅이나 포맷팅 규칙을 무시하고 싶다면 코드 내 주석을 사용하여 예외를 설정할 수 있습니다.

기존 프로젝트에 Biome을 추가할 수 있으며, 커밋 전에 코드 품질을 보장하기 위해 사전 커밋 훅을 설정할 수 있습니다. CI 파이프라인에 Biome을 통합하면 풀 리퀘스트 전반에 걸쳐 코딩 표준을 유지할 수 있습니다.

Biome은 성능과 단순성을 중시하는 경우 Prettier와 ESLint에 대한 현대적이고 효율적인 대안을 제공합니다. 그러나 특정 파일 형식에 대한 완전한 지원이 아직 이루어지지 않을 수 있으므로, 전환하기 전에 프로젝트의 필요를 고려해야 합니다. 지원되는 파일 형식에 대해서는 Biome을 사용하고, 다른 형식에 대해서는 Prettier와 ESLint를 유지하는 방법도 있습니다.

WebMonkeys는 컴퓨터의 GPU(그래픽 처리 장치)를 사용하여 여러 작업을 동시에 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. 간단한 인터페이스를 제공하며, 웹 브라우저와 Node.js에서 복잡한 설정 없이 사용할 수 있습니다.

사용 방법은 간단합니다. 웹 브라우저에서는 HTML에 <script src="WebMonkeys.js"></script>를 추가하면 되고, Node.js에서는 npm을 통해 npm install webmonkeys --save로 설치할 수 있습니다.

기본적인 예시로는 WebMonkeys 객체를 생성한 후, 숫자 배열을 GPU에 전송하고, 각 숫자를 제곱하는 여러 작업을 수행한 뒤 결과를 받아오는 과정이 있습니다.

주요 기능으로는 set와 get이 있습니다. 이는 GPU에 데이터를 전송하고 데이터를 받아오는 역할을 합니다. work 함수는 데이터 처리를 위한 여러 병렬 작업을 생성합니다. 이 작업들은 GLSL이라는 프로그래밍 언어로 작성됩니다.

WebMonkeys를 사용하면 벡터 곱셈이나 암호화폐 채굴과 같은 고급 작업도 수행할 수 있습니다.

WebGL에 비해 WebMonkeys는 GPU 접근을 더 간단하게 만들어줍니다. WebGL은 복잡하고 사용자 친화적이지 않을 수 있지만, WebMonkeys는 데이터 처리를 관리하여 사용자가 기술적인 세부사항에 신경 쓰지 않고 작업에 집중할 수 있게 도와줍니다.

성능을 높이기 위한 팁으로는 set과 get 호출을 줄이는 것이 있습니다. 첫 번째 작업은 설정하는 데 시간이 더 걸릴 수 있지만, 이후 작업은 더 빠르게 진행됩니다. 데이터 이동이 많은 애플리케이션에서는 원시 버퍼를 사용하면 더 효율적입니다.

일반적인 문제로는 setter 문이 코드의 끝에 위치해야 오류를 피할 수 있습니다. 배열을 초기화할 때는 값을 설정하기 위해 반복문을 사용하는 대신 monkeys.fill을 사용하는 것이 좋습니다.

WebMonkeys는 간단한 API를 통해 GPU의 힘을 쉽게 활용할 수 있게 해주며, 효율적인 병렬 처리를 가능하게 합니다.

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Tabular은 1494년 복식부기의 영향을 받듯이 AI를 활용해 회계 분야에 혁신을 일으키는 야심찬 프로젝트를 시작합니다. AI 기술이 발전함에 따라 기업들은 재무 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 되어, 재무 전문 지식이 없는 사람들도 더 명확한 통찰을 얻고 신속한 의사 결정을 할 수 있게 됩니다.

Tabular은 이미 독일의 혁신적인 회계 회사들과 협력하고 있으며, 다양한 기업을 지원하고 있습니다. 현재 팀에 합류할 열정적인 창립 엔지니어를 찾고 있습니다. 다음은 이 기회를 고려해야 하는 이유입니다.

이 순간은 회계 기술의 혁신적인 변화에 기여할 수 있는 드문 기회입니다. 작은 팀이지만, 열 명의 구성원이 모여 더 큰 조직보다 더 많은 성과를 낼 수 있어 집중력과 책임감을 높일 수 있습니다. 복잡한 AI와 회계 문제를 다루며 많은 학습 기회를 얻을 수 있습니다. 자율 회계 시스템의 기초 아키텍처를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 팀은 베를린 사무실에서 함께 협력하여 일합니다. 팀의 모든 구성원이 기술 또는 제품 배경을 가지고 있어 효과적인 솔루션 구축에 강한 중점을 두고 있습니다. 경쟁력 있는 급여와 시장 평균 이상의 주식 보상도 제공됩니다. Tabular는 Y Combinator와 독일의 영향력 있는 회계 리더들로부터 470만 달러를 모금했습니다.

당신의 역할은 고객과 소통하여 그들의 회계 문제를 이해하고, 신뢰할 수 있는 백엔드 시스템을 개발하며, 자동화를 향상시키기 위해 AI를 실험하고, 의미 있는 프로젝트를 개념에서 실제로 구현하는 것입니다.

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docker2exe는 Docker 이미지를 실행 파일로 변환하는 도구로, 다른 사람과 쉽게 공유할 수 있게 해줍니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 릴리스 페이지에서 바이너리를 다운로드합니다. 다운로드한 파일의 이름을 변경합니다. 그런 다음 실행 가능하도록 설정합니다. 사용법에 대한 도움을 받으려면 명령어를 입력하면 됩니다.

이 도구를 사용하기 위해서는 컴퓨터에 Docker, GoLang, gzip이 필요합니다. 실행 파일을 실행할 사용자 컴퓨터에는 Docker만 있으면 됩니다.

Docker 이미지를 실행 파일로 변환하려면, 예를 들어 alpine:3.9 이미지를 사용하여 다음 명령어를 입력합니다. 그러면 'dist' 폴더에 다양한 운영 체제용 실행 파일이 생성됩니다.

생성된 실행 파일은 다음과 같이 실행할 수 있습니다. 지정한 Docker 이미지가 없으면, 실행 파일이 자동으로 이미지를 다운로드합니다.

임베디드 모드에서는 Docker 이미지를 실행 파일에 포함할 수 있습니다. 이 모드를 사용하면 이미지를 실행 파일에 패키징하여 공유하기가 더 쉬워집니다. 실행 파일은 여전히 이미지를 확인하고, 사용자의 시스템에 이미지가 없을 경우 임베디드 tarball에서 로드합니다.

이 도구는 특히 작은 이미지에 대해 효율적이며, 생성된 실행 파일의 크기가 10MB 이하로 유지될 수 있습니다.

기가바이트가 12년 전에 출시된 B75M-D3H 메인보드의 새로운 펌웨어 업데이트를 발표했습니다. 이번 업데이트는 이전에는 지원되지 않았던 NVMe SSD 부팅 기능을 추가했습니다. B75M-D3H는 인텔의 2세대 및 3세대 프로세서를 위해 설계되었으며, 이번 업데이트 이전의 마지막 펌웨어는 2013년에 이루어졌습니다.

새로운 펌웨어(F16f)는 보안 취약점을 해결할 뿐만 아니라 NVMe 드라이브 호환성을 위한 필수 기능도 포함하고 있습니다. 메인보드가 기본적으로 NVMe를 지원하지 않지만, 사용자는 PCIe 어댑터를 통해 M.2 드라이브를 연결할 수 있습니다. 다만, 메인보드의 구형 특성과 프로세서의 한계로 인해 성능은 PCIe 2.0 속도로 제한됩니다.

이번 업데이트는 오래된 시스템에 새로운 생명을 불어넣어 일상적인 작업을 더 원활하게 수행할 수 있도록 해줍니다. 비록 최신 속도를 완전히 활용하지는 못하더라도, 오래된 하드웨어가 초기 출시 이후에도 유용한 지원을 받을 수 있음을 보여줍니다.

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인디 게임 VVVVVV의 소스 코드가 공개되었습니다. 이 게임은 2010년에 테리 카바나(Terry Cavanagh)가 만들었고, 음악은 마그누스 팔손(Magnus Pålsson)이 담당했습니다. 데스크톱 버전의 소스 코드는 개인 용도로 사용할 수 있으며, 게임은 여전히 공식 웹사이트에서 구매할 수 있습니다. 컴파일된 버전을 공유하고 싶다면 LICENSE.md 파일을 확인해야 합니다. 업데이트에 대한 논의는 주로 비공식 VVVVVV 디스코드 채널에서 이루어집니다.

주요 기여자로는 테리 카바나(제작자), 베넷 포디(방 이름), 마그누스 팔손(음악), 사이먼 로스(C++ 업데이트), 이선 리(SDL2/Steamworks 포트), 미사 카이(추가 코딩), 샘 카플란과 파울리 코버거(베타 테스트)가 있습니다. GitHub에는 이 외에도 많은 다른 기여자들이 인정받고 있습니다.

Old Timey Mono는 1906년의 재생 타자기를 모티프로 한 깔끔한 고정폭 서체입니다. 이 서체는 작은 크기에서도 가독성을 높이기 위해 설계되었으며, 광고와 카탈로그에서 자주 사용됩니다.

이 서체는 빈티지한 느낌을 주면서도 코딩용으로 적합하게 만들어졌습니다. 영화 대본 작성에 적합한 특성을 가지고 있습니다. Old Timey Mono 외에도 Old Timey Code라는 변형이 있으며, 이 변형은 슬래시가 있는 제로와 수정된 구두점 같은 특정 문자들의 가독성을 높이기 위한 디자인 조정이 포함되어 있습니다.

Old Timey Mono는 라틴 문자, 키릴 문자, 그리스 문자 등 다양한 문자 세트를 지원하며, 여러 코드 페이지와 유니코드 블록을 포함합니다. 이 서체는 주로 라틴어를 포함한 여러 언어와 함께 많은 키릴 문자 및 그리스어도 지원합니다.

Mintty 사용자는 최적의 외관을 위해 글꼴 스무딩 설정을 조정해야 합니다. 이 서체는 SIL OFL 1.1 라이선스 하에 제공됩니다. 서체는 Darren Embry에 의해 개발되었습니다. 더 자세한 내용은 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

2025년 5월 6일, 로건 킬패트릭은 개발자들의 코딩 성능을 향상시키기 위해 설계된 Gemini 2.5 Pro Preview의 조기 출시를 발표했습니다. 이 업데이트된 버전은 프론트엔드 및 UI 개발을 위한 향상된 기능을 제공하여 개발자들이 더 발전된 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕습니다.

주요 특징으로는 코딩 성능 향상이 있습니다. Gemini 2.5 Pro는 코드 변환 및 편집을 포함한 코딩 작업을 위한 더 나은 도구를 제공합니다. 또한 웹 개발 분야에서 1위를 기록하며, 시각적으로 매력적이고 기능적인 웹 애플리케이션을 만드는 능력을 보여줍니다. 이 모델은 비디오 콘텐츠를 이해하는 데 뛰어나, 비디오를 기반으로 한 인터랙티브 학습 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 개발자들은 이제 새로운 기능을 더 쉽게 생성할 수 있어 수작업 코딩의 필요성이 줄어듭니다. 또한, 개념을 실제 작동하는 앱으로 효율적으로 전환할 수 있도록 도와주며, 미적 요소와 사용자 경험에 중점을 둡니다.

개발자들은 Google AI Studio의 Gemini API를 통해 Gemini 2.5 Pro를 사용할 수 있으며, 사용자 피드백을 바탕으로 개선된 기능이 포함되어 있습니다. 최신 버전은 기존 사용자에게 추가 비용 없이 자동으로 제공됩니다. 팀은 이 강력한 도구를 통해 개발자들이 만들어낼 혁신적인 애플리케이션을 기대하고 있습니다.

버트 후버트는 오늘날 소프트웨어 환경에서 증가하는 취약성을 고려할 때, 더 간결한 소프트웨어의 필요성을 주장합니다. 그는 1995년 니클라우스 비르트의 글을 언급하며, 현대 소프트웨어는 수백만 줄의 코드로 구성되어 있어 보안 문제에 취약하다고 강조합니다.

현재 많은 널리 사용되는 소프트웨어 제품들이 심각한 보안 결함을 가지고 있어, 애플이나 구글과 같은 자원이 풍부한 기업에서도 해킹이 발생하고 있습니다. 사람들은 이제 안전 문제로 인해 소프트웨어를 직접 실행하지 말라는 조언을 받고 있습니다. 이는 마치 자동차 운전을 피하라는 것과 유사합니다.

유럽연합은 소프트웨어 보안을 개선하기 위해 새로운 법안을 도입하고 있으며, 이는 더 나은 기준의 필요성을 인식한 결과입니다. 현재 소프트웨어는 지나치게 복잡해져 있으며, 많은 의존성이 제대로 검토되지 않은 채 사용되고 있습니다. 이러한 복잡성은 보안 침해의 위험을 증가시킵니다.

코드의 양과 복잡성은 보안 문제에 기여합니다. 코드 품질이 향상되더라도 설계의 논리적 결함은 여전히 취약점을 초래할 수 있습니다. 후버트는 현대의 복잡함과 자신의 프로젝트인 트리펙타를 대조하며, 적은 코드와 의존성으로도 효과적인 소프트웨어를 만들 수 있음을 보여줍니다.

소프트웨어 개발에서는 속도보다 품질을 우선시할 필요가 있습니다. 시간 압박은 종종 잘 설계된 솔루션 대신 급하게 복잡한 해결책을 낳게 합니다. 이 글은 소프트웨어 개발자들에게 간결함을 받아들이고, 더 나은 소프트웨어 관행을 지원하는 법안이 필요하다는 촉구로 마무리됩니다. 이는 불필요한 코드의 양을 줄이고 보안을 개선하는 데 목표를 두고 있습니다.

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ACE-Step는 음악 생성용으로 설계된 오픈 소스 기반 모델입니다. 이 모델은 다양한 접근 방식의 장점을 결합하여 기존 음악 생성 방법을 개선하고, 속도, 일관성, 제어 측면에서 높은 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다.

ACE-Step의 주요 특징 중 하나는 속도와 효율성입니다. 이 모델은 고성능 GPU를 사용하여 단 20초 만에 최대 4분 분량의 음악을 생성할 수 있어, 이전 모델들보다 훨씬 빠릅니다. 또한 다양한 음악 스타일과 장르를 지원하여 사실적인 악기 및 보컬 트랙을 생성할 수 있습니다. 19개 언어를 지원하여 폭넓은 접근성을 제공합니다. 사용자는 가사를 편집하고 스타일을 조정하며 생성된 음악의 변형을 쉽게 만들 수 있는 고급 제어 옵션도 이용할 수 있습니다.

ACE-Step의 응용 프로그램으로는 가사에서 보컬 샘플을 생성하는 Lyric2Vocal과 텍스트 설명에서 악기 음악을 만드는 Text2Samples가 있습니다. 앞으로는 전문적인 랩 생성 기능과 악기 스템 및 보컬 반주를 만드는 도구가 추가될 예정입니다.

설치는 pip를 통해 간단하게 할 수 있으며, 인터페이스는 Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼을 지원합니다. 사용자는 사용자 친화적인 GUI를 통해 음악을 생성하거나 API 호출을 통해 작업할 수 있습니다.

ACE-Step은 사용자가 특정 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련할 수 있도록 하며, 세부 조정 및 고급 설정 옵션도 제공합니다. 모델의 성능은 하드웨어에 따라 달라지며, 강력한 GPU에서 더 빠른 생성 시간이 보고되고 있습니다.

사용자는 ACE-Step을 책임감 있게 사용하여 생성된 콘텐츠가 저작권과 문화적 무결성을 존중하도록 권장받고 있습니다. ACE-Step은 아티스트와 창작자들이 AI를 작업 흐름에 통합하는 것을 더 쉽게 만들어 음악 생성의 혁신을 목표로 하고 있습니다.

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브러시 셸은 Rust 프로그래밍 언어로 개발된 새로운 셸로, POSIX와 bash와 호환됩니다. 이 셸은 리눅스와 macOS에서 작동하며, WSL을 통해 윈도우에서도 실험적으로 지원됩니다.

브러시는 일상적인 상호작용에 적합하며 대부분의 bash 스크립트를 실행할 수 있습니다. 그러나 안정적인 셸과의 동작 차이로 인해 아직 생산 환경에서 사용하기에는 권장되지 않습니다. 사용자들은 문제를 발견할 경우 보고해 주기를 권장합니다.

브러시는 Rust가 설치된 경우 cargo install --locked brush-shell 명령어를 통해 설치할 수 있습니다. Nix와 Arch 리눅스 사용자들은 각자의 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다.

브러시는 bash와 동일한 구성 파일인 .bashrc를 사용합니다. 사용자는 개인화를 위해 ~/.brushrc라는 사용자 정의 파일을 만들 수 있습니다.

일부 셸 옵션과 명령어에 대한 호환성 문제는 존재합니다. 몇 가지 기능은 향후 구현될 예정입니다.

브러시는 550개 이상의 테스트 케이스를 사용하여 다른 셸의 출력과 비교하는 방식으로 테스트됩니다.

이 프로젝트는 기능성과 성능 테스트를 위해 여러 오픈 소스 라이브러리에 의존하고 있습니다.

커뮤니티의 기여와 피드백은 프로젝트 개선에 환영받고 있으며, 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 이 요약은 브러시 셸의 주요 기능, 설치 방법 및 제한 사항을 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 정리한 것입니다.

리눅스 디버거는 RemedyBG에서 영감을 받아 개발된 것으로, 네이티브 코드인 C++와 Rust를 지원하는 디버거입니다. 이 디버거의 주요 특징은 다음과 같습니다.

우선 성능 면에서 빠르고 반응성이 뛰어난 사용자 인터페이스를 제공하며, 지연이 최소화되어 있습니다. 대용량 실행 파일(최대 2.5GB)에서도 잘 작동하지만, 2000개 이상의 스레드가 있을 경우 성능이 저하될 수 있으며, 이는 향후 업데이트에서 개선될 예정입니다.

사용자 인터페이스는 텍스트 기반 사용자 인터페이스(TUI)를 사용하며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)나 원격 디버깅은 지원하지 않습니다. 다만 SSH를 통해 사용할 수 있습니다.

제한 사항으로는 리눅스, x86 아키텍처, 64비트 시스템에서만 사용할 수 있으며, 자바나 파이썬은 지원하지 않습니다. 또한 단일 프로세스에서만 작동하며, 기록/재생 기능이나 역진행은 지원하지 않습니다.

개발 상태에 대해서는 대부분의 표준 디버깅 기능이 포함되어 있으며, 중단점 설정이나 코드 단계별 실행이 가능합니다. 그러나 일부 기능은 누락되었거나 쉽게 찾을 수 없을 수 있습니다. 현재 몇 대의 기계와 실행 파일에서만 테스트되었으며, 개선을 위한 피드백은 환영합니다.

설치는 6MB 크기의 단일 실행 파일로 다운로드하거나, Rust 및 기타 필수 요소를 설치한 후 소스에서 빌드할 수 있습니다. 시작하려면 ./nnd --help 명령어를 실행하여 문서를 확인할 수 있습니다.

BoldVoice는 비원어민 영어 화자들이 발음을 개선할 수 있도록 돕는 인공지능 기반 앱입니다. 이 앱은 발음의 미세한 특징을 이해하는 데 중점을 두며, 이러한 특징은 복잡하고 일반적으로 언어학자의 분석이 필요합니다.

BoldVoice의 주요 기능 중 하나는 "발음 지문"입니다. 이 기능은 영어 음성 녹음을 분석하여 발음의 강도를 파악하는 데 도움을 줍니다. 앱은 1,000개의 음성 녹음을 사용하여 다양한 발음을 시각적으로 표현하는 '잠재 공간'을 생성합니다. 이를 통해 다양한 발음이 원어민 영어와 어떻게 비교되는지를 보여줍니다.

사용자의 녹음(예: 강한 중국어 억양을 가진 빅터)과 원어민 화자(예: 엘리자)의 녹음을 비교하여 발음을 분석합니다. 이 과정에서 발음이 원어민 발음과 얼마나 가까운지를 나타내는 지도를 만듭니다. 또한, 앱은 사용자의 목소리를 목표 발음으로 변환할 수 있어 연습이 더 수월해집니다. 빅터는 변환된 발음으로 연습한 후 엘리자의 발음과 더 잘 맞추는 성과를 보였습니다.

기계 학습 모델은 화자의 모국어와 관계없이 발음의 강도를 효과적으로 측정할 수 있습니다. 발음의 강도는 연습을 통해 변화할 수 있으며, 음성 변환 기술이 학습에 도움을 줍니다. 배경 소음과 같은 음향 환경의 변화는 발음 강도에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다.

앞으로 발음 강도 지표는 영어 학습자의 진행 상황을 추적하고 다양한 발음을 처리할 수 있는 음성 인식 시스템을 평가하는 데 유용할 것입니다. BoldVoice는 앞으로 발음 지문과 영어 발음의 다양성에 대한 더 많은 정보를 공유할 계획입니다.

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이 기사는 홍역이 단순한 가벼운 질병이 아니라 심각한 질환임을 강조합니다. 홍역은 감염으로 인해 발생할 수 있는 합병증을 포함하여 심각한 건강 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 홍역의 심각성을 이해하고, 발병을 예방하기 위해 예방접종의 필요성을 강조하는 것이 중요합니다.

이 기사는 태양계의 외곽에 존재할 것으로 추정되는 가상의 행성, 즉 '플래닛 나인'의 탐색에 대해 다루고 있습니다. 이 행성은 그 존재가 불확실하지만, 최근 연구에 따르면 슈퍼 지구나 미니 넵튠일 가능성이 있으며, 이는 태양계 외부의 여러 천체 궤도에 영향을 미칠 수 있습니다.

연구자들은 이 행성을 찾기 위해 적외선 조사 데이터를 분석하고 있습니다. 이 행성은 태양으로부터 약 700 천문단위(AU) 떨어져 있을 것으로 이론화되고 있습니다. 그 존재에 대한 증거는 먼 천체들의 비정상적인 궤도에서 찾아볼 수 있으며, 이는 상당한 질량이 이들의 경로에 영향을 미치고 있음을 나타냅니다.

최근 연구에서는 적외선 데이터를 바탕으로 플래닛 나인의 후보를 제시했지만, 마이크 브라운을 포함한 일부 천문학자들은 궤도의 불일치로 인해 그 유효성에 의문을 제기하고 있습니다. 플래닛 나인을 찾는 작업은 미래의 우주 탐사 미션에 영감을 줄 수 있으며, 은하 내 행성의 분포에 대한 이해를 심화시킬 수 있기 때문에 중요합니다.

이 기사는 미션 설계에 대한 지속적인 노력과 태양계에 대한 우리의 지식을 확장할 수 있는 발견의 가능성을 강조하고 있습니다. 전반적으로 플래닛 나인을 추구하는 일은 행성 과학에서 흥미로운 주제로 남아 있으며, 미래의 탐사와 발견에 대한 희망을 제공합니다.

sb-sproftime의 여러 측면을 소개하며, 주로 CPU 프로파일링과 메모리 프로파일링의 두 가지 주요 모드에 초점을 맞춥니다. 성능을 개선하기 위한 최적화 기법에 대해 논의하며, 간단한 문자열이나 'schar' 타입의 사용을 피하는 것이 중요하다고 강조합니다. 또한 여러 개의 반환 값을 처리하는 방법과 스택 할당 및 람다 캐싱의 장점에 대해서도 설명합니다. 마지막으로, 논의된 주요 사항들을 정리합니다.

Plexe는 사용자가 기계 학습 모델을 간단한 언어로 설명하여 생성할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 모델 구축 과정을 자동화하여 누구나 쉽게 사용할 수 있게 합니다.

Plexe의 주요 기능 중 하나는 자연어로 모델을 정의할 수 있다는 점입니다. 사용자는 간단한 영어 설명을 통해 모델을 설정할 수 있습니다. 또한, 다수의 전문 AI 에이전트가 팀을 이루어 요구 사항을 분석하고, 해결책을 계획하며, 코드를 생성하고, 성능을 테스트하고, 배포를 위한 모델을 준비하는 데 도움을 줍니다. 모델 구축은 단 한 번의 메서드 호출로 완전한 모델을 만들 수 있도록 자동화되어 있습니다. Ray를 활용한 분산 훈련 기능을 통해 병렬 처리를 지원하여 훈련 속도를 높일 수 있습니다. 사용자는 설명에서 자동으로 스키마를 추론하고 합성 데이터를 생성할 수 있는 기능도 제공합니다. Plexe는 OpenAI와 Anthropic과 같은 다양한 대형 언어 모델 제공업체와 호환됩니다.

Plexe는 필요에 따라 다양한 옵션으로 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 전체 문서는 온라인에서 제공되며, 사용자는 Discord를 통해 팀과 연결하거나 기여할 수 있습니다.

앞으로 Plexe는 미세 조정, 다양한 데이터 유형 지원, 자체 호스팅 플랫폼과 같은 기능을 추가할 계획입니다. 연구에 사용될 경우 Plexe를 적절히 인용해야 합니다. 더 자세한 내용은 docs.plexe.ai를 방문하시기 바랍니다.

이 저장소는 Sutton의 책 "Reinforcement Learning: An Introduction"에서 다룬 알고리즘을 구현한 코드가 포함되어 있습니다. 강화 학습을 배우기 위한 포괄적인 자료로 활용될 수 있습니다.

패키지를 설치하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다: python setup.py install.

주요 방법으로는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 다중 무장 밴딧 문제를 다루며, 여기에는 엡실론 탐욕 알고리즘, 낙관적인 초기값 설정, 그리고 경량화 방법이 포함됩니다. 둘째, 모델 기반 방법으로는 정책 평가, 정책 반복, 가치 반복 등이 있습니다. 셋째, 몬테 카를로 방법은 값을 추정하고 제어하는 다양한 기법을 포함합니다. 넷째, 시간 차 학습에는 TD(n), SARSA, Q-학습 등의 방법이 포함됩니다. 다섯째, 계획 방법으로는 Dyna-Q와 몬테 카를로 트리 탐색(MCTS) 같은 접근법이 있습니다. 여섯째, 온정책 예측 및 제어에서는 다양한 경량화 기반 방법과 알고리즘이 다루어집니다. 일곱째, 적합성 추적 기법으로는 TD(λ)와 Sarsa(λ)가 있습니다. 마지막으로, 정책 경량화 방법에는 REINFORCE와 액터-비평가 방법이 포함됩니다.

사용자는 상태, 행동, 그리고 행동이 상태에서 어떤 결과를 초래하는지를 설명하는 전이 함수를 정의해야 합니다. 간단한 예제로는 비정책 몬테 카를로 방법과 MCTS를 사용하여 미로를 해결하는 방법이 제공됩니다.

이 코드는 기본적인 구현이며 개선이 가능합니다. 사용자들은 제안 사항을 기여하도록 권장됩니다. 이 패키지는 강화 학습 알고리즘을 구현하고자 하는 사람들에게 유용한 출발점이지만, 상용 제품으로는 적합하지 않습니다.

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Deepin 리눅스 배포판의 데스크탑 환경인 Deepin이 openSUSE에서 패키징 정책 위반으로 인해 제거되었습니다. Deepin 패키지 제작자는 "라이선스 동의서" 대화 상자를 사용하여 적절한 검토 없이 구성 요소를 설치함으로써 보안 검토를 우회했습니다. 이 결정은 Deepin 구성 요소와 관련된 오랜 보안 문제의 역사에 따른 것으로, 검토 과정에서 종종 충분히 해결되지 않았습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 정책 위반으로 인해 Deepin 구성 요소가 필요한 보안 검토를 거치지 않고 설치될 수 있는 우회 방법이 발견되어 openSUSE가 Deepin 데스크탑 패키지를 제거하게 되었습니다. 둘째, 2017년 이후 Deepin 구성 요소에 대한 여러 차례의 검토 시도가 있었으나, 심각한 보안 취약점이 드러났고 Deepin 팀의 수정 대응이 부족했습니다. 셋째, Deepin 구성 요소는 반복적인 보안 문제를 보였으며, 다중 사용자 시스템에서의 신뢰성에 대한 의문을 제기했습니다. Deepin 프로젝트 내의 전반적인 보안 문화가 부족하다는 평가를 받고 있습니다. 넷째, openSUSE는 Tumbleweed와 향후 Leap 16.0 릴리스에서 Deepin을 완전히 제거할 계획이며, Leap 15.6에서는 문제 있는 deepin-feature-enable 패키지만 제거할 예정입니다. 마지막으로, 여전히 openSUSE에서 Deepin을 사용하고자 하는 사용자는 Deepin 개발 저장소를 수동으로 추가할 수 있지만, 지속적인 보안 문제로 인해 권장되지 않습니다.

전반적으로 openSUSE에서의 Deepin 상황은 보안 관행 개선과 상위 개발자와의 소통 필요성을 강조하고 있습니다.

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에반은 애플의 메탈 팀에 도움을 요청하고 있습니다. 그의 3D 물리 합성기인 아누카리가 애플 실리콘 장치에서 성능을 개선할 수 있도록 지원을 받고자 하는 것입니다. 아누카리는 실시간 오디오 생성을 위해 높은 GPU 성능이 필요하지만, macOS의 전력 관리로 인해 수요가 낮다고 판단되면 GPU 클럭 속도가 낮아지는 문제가 발생합니다. 이로 인해 아누카리는 실시간 오디오 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

주요 문제는 아누카리가 디지털 오디오 워크스테이션(DAW)에서 플러그인으로 실행될 때 macOS가 GPU 수요를 잘못 판단하는 데서 발생합니다. 이를 해결하기 위해 에반은 "낭비가 급하게 만든다"는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 인위적으로 GPU 부하를 증가시켜 클럭 속도를 높게 유지하려는 것이지만, 이상적인 해결책은 아닙니다.

아누카리는 일반적으로 많은 macOS 장치에서 잘 작동하지만, 일부 사용자, 특히 고급 하드웨어를 사용하는 이들은 성능 문제를 보고했습니다. 에반은 이 문제가 macOS가 여러 GPU 칩렛을 처리하는 방식과 관련이 있을 수 있다고 추측하며, 서로 다른 클럭 속도를 할당할 가능성을 언급했습니다.

에반은 애플에 몇 가지 해결책을 제안했습니다. 예를 들어, 오디오 작업 그룹 개념을 GPU 처리로 확장하거나 메탈 API에 실시간 옵션을 추가하여 오디오 애플리케이션의 GPU 클럭 상태를 더 잘 관리할 수 있도록 하는 것입니다. 그는 아누카리가 틈새 제품이지만 애플 하드웨어의 능력을 독특하게 보여주며, 작은 조정만으로도 성능을 크게 향상시킬 수 있다고 강조했습니다.

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프로그래밍을 배우면서 겪는 감정적이고 심리적인 도전과 모든 소프트웨어 문제를 해결해야 한다는 책임감에 대해 이야기합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

프로그래밍을 배우는 과정은 보통 파일 이름 바꾸기나 바로 가기 만들기와 같은 간단한 작업으로 시작합니다. 이러한 경험을 통해 기술의 여러 측면을 개선할 수 있다는 것을 깨닫게 되며, 불만이 개인 프로젝트로 발전할 수 있습니다.

기술적 능력을 키우면서 소프트웨어의 결함을 더 잘 인식하게 되는데, 이는 부담으로 다가올 수 있습니다. 발견하는 모든 문제는 해결해야 할 일로 느껴져 끝없는 할 일 목록이 생깁니다.

프로그래머들은 끊임없이 시스템을 수정하고 개선하는 사이클에 갇힌 듯한 기분을 느끼며, 이는 탈진으로 이어질 수 있습니다. 소프트웨어 솔루션은 외부 변화로 인해 종종 구식이 되거나 고장이 나기 때문에, 문제가 발생할 때 죄책감이나 무능력감을 느끼게 됩니다.

완벽한 설정이나 자동화 도구가 미래의 문제를 없앨 것이라는 오해가 있지만, 항상 새로운 도전이 생깁니다. 소프트웨어를 만드는 것은 삶의 혼란을 다루는 방법이 될 수 있으며, 이를 통해 통제감과 성취감을 느낄 수 있습니다.

소프트웨어의 모든 결함에 대한 소유감은 탈진으로 이어질 수 있습니다. 프로그래머들은 자신이 모든 것을 고쳐야 한다고 느끼며, 이는 자신의 능력을 넘어서는 경우도 많습니다. 모든 문제가 당신의 개입이 필요한 것은 아니라는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 때로는 불완전함을 받아들이는 것도 괜찮습니다.

진정한 기술은 어떤 문제를 해결할 가치가 있는지, 언제 물러나야 하는지를 이해하는 데 있습니다. 이러한 감정적 명확성은 프로그래밍을 하면서 웰빙을 유지하는 데 매우 중요합니다.

결국, 이 글은 문제를 해결해야 할 때와 그냥 두어야 할 때를 아는 것이 얼마나 중요한지를 강조하며, 프로그래밍의 도전에 대한 감정적 반응을 관리하는 것이 귀중한 삶의 기술임을 보여줍니다.

배심원단이 NSO 그룹에게 WhatsApp에 1억 6천 7백만 달러를 지급하라는 판결을 내렸습니다. 이 판결은 WhatsApp과 개인정보 보호 옹호자들에게 중요한 승리로 평가됩니다. 이 사건은 2019년 WhatsApp이 NSO를 고소한 것에서 시작되었습니다. WhatsApp은 NSO가 취약점을 악용해 기자, 활동가, 공무원들의 기기에 스파이웨어를 설치했다고 주장했습니다. NSO는 상대방이 전화를 받지 않아도 해킹할 수 있는 방법을 사용했습니다.

WhatsApp의 소송은 정부에 판매되는 악성 소프트웨어의 규제되지 않은 시장에 도전하는 획기적인 사건이었습니다. NSO는 자신들이 합법적인 목적을 위해 면허를 가진 기관에만 도구를 판매했다고 주장했지만, 배심원의 결정은 그들의 행동에 대한 강한 대중의 반감을 반영합니다. 이번 판결은 스파이웨어 회사들에 대한 향후 사건의 선례가 될 수 있으며, NSO의 이전에 숨겨져 있던 관행을 드러낼 수 있습니다.

최근 클라우드 컴퓨팅에서 아마존 S3 버킷을 겨냥한 랜섬웨어 공격의 위협이 증가하고 있습니다. 이 글에서는 S3에서 사용되는 암호화 방법을 이해하고 관리하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 특히 고객이 제공하는 키를 사용하는 서버 측 암호화(SSE-C)는 공격자들이 파일을 랜섬으로 잡아갈 수 있는 취약점을 제공합니다.

첫째, 클라우드에서의 랜섬웨어는 새로운 유형으로, 클라우드 보안 기능을 악용하여 S3 객체를 암호화하고 복호화를 위한 랜섬을 요구합니다. 둘째, S3에는 클라이언트 측 암호화와 여러 서버 측 옵션을 포함한 다양한 암호화 방법이 있습니다. 그중 SSE-C는 공격자가 암호화 키를 제어할 수 있기 때문에 특히 위험합니다.

셋째, 이 글은 S3 랜섬웨어 시뮬레이터를 사용하여 랜섬웨어 공격을 프로그래밍적으로 시뮬레이션하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 조직은 방어 체계를 테스트할 수 있습니다. 넷째, 랜섬웨어를 효과적으로 탐지하기 위해 AWS CloudTrail과 같은 도구를 사용하여 S3 이벤트를 모니터링하는 것이 중요하지만, 데이터 이벤트 로깅에는 비용이 발생합니다.

다섯째, 조직은 탐지된 공격에 대응하기 위한 계획을 마련해야 하며, 손상된 신원을 차단하고 응답의 일부를 자동화하는 방법도 고려해야 합니다. 여섯째, 랜섬웨어 공격을 예방하기 위해 조직은 SSE-C 사용을 제한하고, CopyObject 작업을 차단하며, 복구를 위해 객체 버전 관리를 활성화하고, 비밀 정보를 하드코딩하지 않는 등의 조치를 취할 수 있습니다.

클라우드 사용이 증가함에 따라 랜섬웨어 위협을 이해하고 준비하는 것이 조직의 데이터를 효과적으로 보호하는 데 필수적입니다. 조직은 제공된 코드를 사용하여 이러한 공격에 대한 준비 상태를 테스트할 것을 권장합니다.

노스이스턴 대학교, 글래스고 대학교, MIT의 연구자들은 애완용 앵무새들이 서로 영상 통화를 하면서 외로움을 느낄 때 인간처럼 이득을 볼 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 연구에서는 15마리의 앵무새에게 다른 애완 앵무새와 영상 통화를 시작하는 방법을 가르쳤습니다.

실험 동안 이들은 두 달 동안 147회의 영상 통화를 하였고, 그 과정에서 행복한 기색을 보이고 새로운 기술을 배우는 모습을 보여주었습니다. 앵무새들은 친구 관계를 발전시켰으며, 자주 같은 파트너에게 전화를 걸어 인간과 유사한 사회적 동태를 나타냈습니다.

영상 통화가 실제 상호작용을 대체할 수는 없지만, 외로운 애완 앵무새들의 삶을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 전문가들은 모든 애완동물 주인이 적절한 훈련과 감독 없이 영상 통화를 시도해서는 안 된다고 경고합니다. 이는 앵무새에게 부정적인 경험을 초래할 수 있기 때문입니다. 전반적으로 이 연구는 기술이 가정에서 기르는 앵무새의 복지를 향상시킬 수 있는 가능성을 강조합니다.

저자는 Node.js를 사용하여 프론트엔드 개발을 가속화하기 위한 도구를 개발했습니다. 이 도구는 다양한 모듈 훅을 통해 구현되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, FileTree 기능은 파일 구조를 메모리에 로드하여 디스크 읽기를 줄입니다. 이를 통해 개발자는 파일에 빠르게 접근하고 변경 사항에 즉시 반응할 수 있습니다.

둘째, Hot Module Replacement 기능은 useTree 훅을 사용하여 전체 프로세스를 재시작하지 않고도 모듈을 다시 실행할 수 있게 합니다. 이 기능은 모듈 파일의 변경 사항을 감지하고 그에 따라 업데이트합니다.

셋째, Module Invalidation Callbacks 기능은 onModuleInvalidated 함수를 통해 모듈이 교체될 때 자원을 적절히 정리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 재시작할 필요가 없습니다.

넷째, 파일 확장자 처리 기능은 tryAltExts 훅을 사용하여 .js 확장자만으로도 다양한 확장자(.ts, .tsx 등)의 파일을 가져올 수 있게 합니다.

다섯째, JSX 컴파일 기능은 JSX 파일을 JavaScript로 컴파일하는 로더를 만들어, Node.js에서 JSX를 쉽게 실행할 수 있도록 합니다.

마지막으로, 임포트 재매핑 기능은 mapImport 훅을 통해 개발자가 실험을 위해 임포트를 리디렉션할 수 있게 합니다. 예를 들어, 사용자 정의 JSX 구현을 사용할 수 있습니다.

이러한 도구들은 개발의 유연성을 높이고 작업 흐름을 간소화하는 데 기여합니다.

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게임 커뮤니티는 빠르게 변화하는 산업 속에서 오래된 게임의 가치와 의미에 대해 고민하고 있습니다. 이들은 게임 역사를 보존해야 할지, 아니면 적극적으로 즐겨야 할지에 대한 질문을 던지며, 오래된 게임의 가치를 어떻게 판단할 수 있을지에 대해 논의합니다. 저자는 "앤티크 로드쇼"를 예로 들어, 전문가들이 감정가치를 평가하는 과정에서 개인적인 즐거움이 시장 가치보다 중요하다고 강조합니다. 오래된 게임이 낡고 닳았더라도 소중히 여기고 사용하는 것은 괜찮다고 주장하며, 이는 그 게임에 대한 사랑과 애정을 반영한다고 말합니다. 결국, 게임과 수집의 즐거움을 죄책감 없이 받아들이고, 실용성이 없더라도 개인적으로 의미 있는 물건을 소중히 여기는 것이 전혀 이상하지 않다는 메시지를 전달합니다.

저자는 유타주에서 학교 급식 부채 문제에 대해 성찰합니다. 많은 아이들이 급식비 미납으로 인해 따뜻한 점심 대신 차가운 샌드위치를 받으며 수치심을 느끼고 있습니다. 이러한 관행은 어린이들에게 재정 책임을 가르치는 잔인한 방법으로 여겨집니다. 저자는 유타주에 280만 달러의 학교 급식 부채가 있다는 사실을 알게 되면서 이 문제가 광범위하다는 것을 깨닫고, 자신의 지역 교육구만 해도 약 8만 8천 달러의 부채가 있다는 것을 발견합니다.

도움을 주고자 하는 마음에 저자는 지역 초등학교의 급식 부채 835달러를 갚습니다. 그는 작은 금액이 아이들에게 큰 수치심을 예방할 수 있다는 것을 깨닫습니다. 이후 그는 기금 모금 활동을 시작하여 여러 학교의 급식 부채를 없애기 위해 5만 달러 이상을 모금합니다. 그의 노력은 특정 저소득 학생들에게 무료 급식을 제공하고 급식으로 인한 수치심을 금지하는 새로운 법안과 같은 입법 변화로 이어집니다.

이 과정을 통해 저자는 즉각적인 필요를 해결하는 것과 체계적인 변화를 옹호하는 것의 복잡성에 대해 고민합니다. 그는 두 가지 행동의 중요성을 믿으며, 학교 급식 부채 문제를 해결하고 모든 아이들이 낙인 없이 식사를 할 수 있도록 하기 위해 다각적인 접근이 필요하다고 강조합니다. 궁극적으로 그는 어떤 아이도 급식 부채로 인해 수치심을 느끼지 않는 세상을 만들고자 합니다.

MTerrain은 Godot 엔진을 위해 설계된 전문적인 지형 시스템 및 편집기입니다. 이 시스템은 최대 16km x 16km 크기의 대규모 지형을 지원하며, 옥트리 기반의 세부 수준(Level of Detail, LOD) 시스템을 사용합니다. 고급 텍스처링 기법을 위한 지형 셰이더도 포함되어 있습니다. 또한, Godot의 내비게이션 시스템과 통합되어 더 나은 이동 및 경로 탐색 기능을 제공합니다. 나무와 바위와 같은 물체에 대한 충돌 감지를 지원하는 풀 시스템도 특징입니다. 도로와 강을 만들기 위한 베지어 곡선을 이용한 경로 시스템도 제공됩니다. 사용자는 지형 조각, 풀 그리기, 경로 편집, 맵 가져오기 및 내보내기 도구를 활용할 수 있습니다.

플러그인을 사용하기 위해서는 일정한 학습이 필요하며, 즉시 작동하지 않을 수 있습니다. 유용한 자료로는 위키와 지형 조각 및 텍스처 페인팅에 대한 교육 비디오가 있습니다.

개발자를 지원하고 싶다면 Patreon을 통해 후원할 수 있습니다.

플러그인을 빌드하려면, 먼저 저장소를 로컬 컴퓨터에 복제하고, 특정 명령어를 실행하여 godot-cpp가 GDExtension 폴더에 있는지 확인해야 합니다. 그 후, scons를 사용하여 프로젝트를 빌드하면 됩니다.

슈퍼커패시터는 대규모 인공지능 작업의 높은 전력 수요를 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 작업은 전력 수요가 급격히 변동할 수 있어 전력망에 부담을 줄 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 센터는 필요할 때 빠른 에너지 공급을 위해 슈퍼커패시터를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

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Feedsmith는 RSS, Atom, JSON Feed, RDF 등 다양한 피드 형식을 파싱하고 생성하기 위해 설계된 강력한 자바스크립트 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 원래의 피드 구조를 그대로 유지하면서 데이터를 간소화하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

설치는 npm을 통해 간편하게 할 수 있습니다. Feedsmith는 다양한 피드 유형에 대해 보편적이고 형식별 파서를 지원합니다. 빠른 파싱 속도와 타입 안전한 API를 제공하며, 번들 크기를 줄일 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. Node.js와 최신 브라우저에서 TypeScript 없이도 작동합니다.

지원하는 형식으로는 RSS(버전 0.9x, 2.0), Atom(버전 0.3, 1.0), JSON Feed(버전 1.0, 1.1), RDF(버전 0.9, 1.0), OPML(버전 1.0, 2.0)이 있습니다. parseFeed 함수를 사용하면 보편적인 파싱이 가능하며, parseRssFeed와 같은 특정 형식에 대한 함수도 제공됩니다. 반환된 객체는 원래 구조를 유지하여 세부 피드 요소에 접근할 수 있습니다.

인식되지 않거나 유효하지 않은 피드에 대해서는 오류가 발생하여 디버깅이 용이합니다. JSON 및 OPML 형식으로 피드를 생성할 수 있는 함수도 제공되며, 사용 편의를 위해 타입 힌트가 포함되어 있습니다. Feedsmith는 속도 테스트에서 많은 대안보다 빠른 성능을 보여주는 가장 빠른 파서 중 하나입니다.

FAQ에서 강조된 내용으로는 Feedsmith가 원래 피드 구조를 보존한다는 점이 있습니다. 일부 라이브러리와 달리 데이터를 병합하거나 변경하지 않습니다. 날짜는 정확성을 유지하기 위해 문자열로 반환되며, 불완전한 피드에서도 데이터를 추출할 수 있어 실제 상황에서도 강력한 성능을 발휘합니다. Node.js와 브라우저 환경 모두에서 작동합니다.

Feedsmith는 MIT 라이센스 하에 제공되어 사용자에게 유연성을 보장합니다. 요약하자면, Feedsmith는 다양한 피드 형식을 신속하고 효율적으로 처리하면서 원본 데이터의 무결성을 유지하는 강력한 솔루션입니다.

조지 루카스는 삼성 NX 미니와 관련 장치의 펌웨어에 대한 심층 분석을 제공하며, 이 코드에서 사용되는 독점적인 LZSS 압축 방법에 초점을 맞추었습니다. 이 연구는 이고르 스코친스키와 테드 스테르의 지원을 받아 펌웨어의 압축 알고리즘을 이해하고 해독하는 것을 목표로 했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 압축 알고리즘에 대해 연구팀은 처음에 알려지지 않은 압축 방법을 분석하려 했으나, 이는 후지츠의 RELC(신속 내장 무손실 압축)로 밝혀졌습니다. RELC는 후지츠 ARM 프로세서의 하드웨어 기능입니다. 둘째, 펌웨어 구조는 헤더와 여러 섹션 파일로 구성되어 있으며, 각 섹션은 압축되거나 압축되지 않은 하위 섹션을 포함합니다. 압축 방법은 가변 길이 토큰과 비트마스크를 사용하여 이전 데이터를 참조합니다.

셋째, 분석 과정은 압축된 데이터를 단계별로 해독하고, 압축된 스트림을 알려진 일반 텍스트와 비교하며, 압축에서 패턴을 식별하는 방식으로 진행되었습니다. 연구팀은 특정 바이트 패턴이 토큰의 구조와 백 참조를 위한 윈도우 크기를 나타낸다는 점을 주목했습니다. 넷째, 연구 결과 토큰의 길이가 가변적일 수 있음을 확인했으며, 이는 데이터 압축의 효율성을 높였습니다. 이 기술은 각 토큰의 크기를 늘리지 않고도 더 많은 데이터를 참조할 수 있게 합니다.

다섯째, 연구팀은 펌웨어 파일을 성공적으로 압축 해제하여 데이터가 어떻게 형식화되고 압축되는지를 구조적으로 파악했습니다. 이러한 이해는 향후 이 장치에서 실행되는 코드에 대한 탐색을 가능하게 합니다. 마지막으로, 이 프로젝트는 공개 사용을 위한 압축 해제 도구의 개발로 이어졌으며, 이는 펌웨어에 대한 추가 분석에 도움을 줍니다.

이 요약은 기술적 발견 과정, 압축 알고리즘의 특성, 그리고 이 연구가 삼성 카메라 제품의 펌웨어 이해에 미치는 영향을 강조합니다.

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"형식적 명제는 타입"이라는 개념은 논리와 계산의 연결을 다루며, 현대 프로그래밍과 증명 시스템에 영향을 미치는 깊은 통찰을 제공합니다. 이 아이디어는 모든 논리적 명제가 프로그래밍 언어의 타입에 대응하며, 명제의 증명은 해당 타입의 프로그램으로 볼 수 있다는 것을 제안합니다. 이는 증명을 단순화하는 것이 프로그램을 평가하는 것과 관련이 있다는 더 깊은 관계를 암시합니다.

이 개념은 BHK 해석이나 커리-하워드 동형성 등 여러 이름과 기원을 가지고 있으며, 1930년대 여러 수학자와 논리학자들의 작업에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 다양한 논리 유형에 적용되며, 함수형 프로그래밍의 기초를 형성하여 Haskell과 Coq와 같은 언어에 영향을 미칩니다.

또한 이 글은 알론조 처치, 쿠르트 괴델, 앨런 튜링과 같은 주요 인물들이 형식 논리와 계산 이론을 발전시킨 역사도 탐구합니다. 처치는 함수 이해의 기초 개념인 람다 계산법을 도입했으며, 괴델과 튜링은 "효과적으로 계산 가능한" 함수에 대한 자신만의 정의를 제안하여 결국 람다 계산법과의 동등성을 보여주었습니다.

전반적으로 이 글은 논리와 계산 사이의 중요한 연결 고리를 강조하며, "형식적 명제는 타입" 원칙이 이론적 및 실용적 맥락에서 가지는 깊은 의미를 강조합니다.

curl의 CEO인 다니엘 스텐버그는 HackerOne을 통해 제출되는 저품질 보안 보고서의 급증에 대해 불만을 표명했습니다. 특히 AI에 의해 생성되거나 도움을 받은 보고서에 대한 문제를 지적했습니다. 그는 보고자가 제출 시 AI를 사용했는지 여부를 밝혀야 한다는 새로운 규칙을 도입했습니다. AI를 사용했다고 밝힐 경우, 보고서의 품질을 확인하기 위한 추가 질문을 받게 됩니다.

스텐버그는 "AI 쓰레기"라고 판단되는 보고서를 제출하는 기자는 즉시 금지할 것이라고 밝혔습니다. 이러한 저품질 보고서가 너무 많아 자원에 대한 분산 서비스 거부(DDoS) 공격과 같다고 비유했습니다. 그는 AI의 도움을 받아 작성된 유효한 보안 보고서를 아직 보지 못했다고 덧붙였습니다.

이 문제에 대한 다양한 의견이 제기되었으며, 일부는 제출 시 보증금을 요구하거나 저품질 보고서를 걸러내기 위해 수수료를 부과하는 방안을 제안했습니다. 이들은 AI가 생성한 콘텐츠가 여러 분야에 미치는 광범위한 영향에 대해 우려를 표명했습니다.

아마존이 iOS용 킨들 앱을 업데이트하여 전자책을 구매할 수 있는 새로운 "책 구매" 버튼을 추가했습니다. 이번 변화는 개발자들이 사용자에게 다른 결제 옵션으로 안내할 수 있도록 허용하는 최근 판결에 따른 것입니다. 이전에는 애플의 규정 때문에 사용자가 킨들 앱에서 직접 책을 구매할 수 없었고, 반드시 웹 브라우저를 통해 구매해야 했습니다. 이제 새로운 버튼 덕분에 사용자는 모바일 브라우저를 통해 전자책을 직접 구매할 수 있게 되었습니다. 하지만 애플이 이 판결에 대한 항소에서 승소할 경우, 이러한 업데이트는 되돌려질 수 있으며, 다시 구매 과정이 복잡해질 수 있습니다.

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이 텍스트는 비디오 플레이어 인터페이스에 대한 설명으로, 재생, 음소거, 탐색 옵션, 자막, 오디오 트랙 설정, 재생 맞춤화와 같은 다양한 제어 기능을 다루고 있습니다. 사용자 인터페이스 요소로는 색상과 글꼴 조정이 포함되어 있습니다. 그러나 구체적인 내용이나 이야기는 제공되지 않아 추가적인 요약은 필요하지 않습니다.

프로그래머로서 우리의 일은 알고리즘을 이해하고 적용하는 것입니다. 우리는 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 "빅오" 표기법으로 측정되는 복잡도 분석을 자주 사용합니다. 예를 들어, 연결 리스트에 항목을 삽입하는 것은 일정한 시간(O(1))이 걸리지만, 배열에 삽입할 경우 요소를 이동해야 하므로 선형 시간(O(n))이 필요합니다.

하지만 전통적인 복잡도 분석은 모든 메모리 접근이 동일하다고 가정합니다. 그러나 현대 하드웨어에서는 그렇지 않습니다. 과거에는 하드웨어가 느렸지만, 기술 발전 덕분에 CPU가 빨라졌고 이제는 메모리에서 데이터를 기다리는 시간이 더 길어졌습니다. 이를 해결하기 위해 엔지니어들은 CPU에 캐시 메모리를 만들어 자주 사용하는 데이터에 더 빠르게 접근할 수 있도록 했습니다.

또한, 근처 메모리 데이터의 필요성을 예측하는 프리패칭 기법을 도입하여 메모리 접근 속도를 높였습니다. 따라서 프로그램이 메모리에 접근하는 순서가 성능에 큰 영향을 미치며, 순차적 접근이 가장 빠릅니다.

실험 결과, 데이터를 접근하는 방식에 따라 속도가 달라진다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들어, 데이터를 직접 접근하는 것이 포인터를 사용하거나 비연속 메모리에 접근하는 것보다 빠릅니다. 메모리에 무작위로 접근하는 최악의 경우 성능이 급격히 떨어질 수 있습니다.

중요한 점은 성능을 위한 메모리 배치의 중요성입니다. 관련 데이터를 함께 그룹화하면 속도 향상에 큰 도움이 되며, 알고리즘이나 데이터 구조를 선택할 때 메모리 접근 패턴을 고려해야 합니다. 복잡도 분석은 대략적인 척도일 뿐이며, 실제 성능은 데이터가 캐시 메모리에 얼마나 잘 맞는지에 따라 달라질 수 있습니다.

결론적으로, 메모리 조직과 접근 패턴은 프로그램 성능 최적화에 매우 중요하며, 진지한 최적화는 병목 현상을 피하기 위해 효율적인 메모리 사용을 우선시해야 합니다.

스위스는 인구 900만 명을 수용할 수 있는 많은 벙커를 보유하고 있는 나라로 알려져 있습니다. 이는 1963년에 제정된 민간 보호 정책의 일환으로, 새로운 건물에는 벙커를 포함하거나 인근 공공 대피소를 위한 기금을 마련해야 한다는 규정을 반영합니다.

2022년 러시아의 우크라이나 침공 이후 벙커에 대한 관심이 급증하면서 시민 방어 조치에 대한 문의가 늘어났습니다. 이전에는 스위스의 벙커가 불필요하다고 여겨졌지만, 이제는 많은 사람들이 이를 특권으로 인식하고 있습니다.

루체른에 위치한 소넨베르크 벙커는 원래 2만 명을 수용할 수 있도록 지어졌으나 현재는 박물관으로 운영되며 이러한 대피소의 역사적 중요성을 강조합니다. 스위스의 접근 방식은 군사 역사, 공공 안전, 그리고 문화 정체성을 결합하고 있으며, 이는 제2차 세계대전과 냉전의 경험에 뿌리를 두고 있습니다.

극단적인 상황에서 벙커의 효과에 대한 회의적인 시각이 존재하지만, 이들은 여전히 스위스의 회복력과 준비 태세의 상징으로 남아 있습니다. 현재 공공 메시지는 "준비 문화"를 강조하며, 평화 시에도 이러한 대피소를 유지하는 중요성을 강화하고 있습니다.

카롤리나 아이크는 독특한 방식으로 테레민을 연주하는 세계적인 테레민 연주자입니다. 테레민은 손으로 만지지 않고 연주하는 비전통적인 악기로, 영화와 음악에서 종종 신비로운 소리와 연결됩니다. 아이크는 어린 시절부터 테레민을 시작했으며, 전통적인 연주 기법을 확장하여 40개의 손가락 위치를 포함하는 새로운 연주 방법을 개발했습니다.

그녀는 테레민을 연주자의 몸과 전자기장이 결합된 악기로 설명하며, 개인적이고 표현력이 풍부한 악기라고 말합니다. 아이크는 테레민을 연주하는 데서 자유를 느끼며, 전통적인 공연 환경의 압박 없이 음악을 창조할 수 있는 기회를 제공합니다. 그녀는 테레민 연주자들 간의 연결과 공동체를 강조하며, 이 악기의 독특한 특성을 부각시킵니다.

아이크는 "테레민과 그 너머"라는 투어에 참여하고 있으며, 이 투어에서는 테레민을 클래식 음악에 통합한 새로운 작곡들이 소개됩니다. 공연은 테레민의 능력과 목소리와의 관계를 보여주며 관객들에게 이 독특한 악기에 대한 새로운 경험을 제공합니다. 공연은 5월에 호주 전역의 다양한 장소에서 열릴 예정입니다.

미국 재무부는 미얀마의 군벌인 소 치트 투와 그의 아들들과 관련된 사이버 범죄 조직을 적발했습니다. 이들은 미얀마의 한 지역을 장악하고 있으며, 로맨스 사기와 암호화폐 사기 등 다양한 사기에 연루된 허위 콜센터를 운영하고 있습니다. 미국은 이들의 금융 활동을 제한하기 위해 제재를 부과했습니다.

이 그룹은 카렌 국민군(KNA)의 일원으로, 인신매매와 밀수에도 관여하고 있습니다. 이들은 가짜 구인 광고로 노동자들을 유인한 뒤, 사기 작업에 착취하는 경우가 많습니다. 이러한 사기로 인해 미국은 지난 3년 동안 20억 달러에서 35억 달러의 피해를 입은 것으로 전해지고 있습니다.

KNA는 피해자들을 속이기 위해 복잡한 계획을 사용하며, 실현되지 않는 높은 투자 수익을 약속합니다. 또한 이 그룹이 북한을 위해 자금을 세탁하고 있다는 주장도 있습니다. 미국의 제재가 이들의 자산과 거래를 제한하겠지만, 이들은 미얀마 군부 정부의 지원을 받아 지하 경로를 통해 계속 활동할 가능성이 있습니다.

제공할 내용을 입력하지 않으신 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

VectorVFS는 리눅스 파일 시스템을 벡터 데이터베이스로 변환하는 간단한 파이썬 패키지입니다. 이 패키지는 가상 파일 시스템(VFS)을 사용하여 각 파일에 벡터 임베딩을 직접 저장합니다. 이를 통해 별도의 데이터베이스 없이도 효율적이고 간편하게 검색할 수 있습니다.

주요 특징으로는 첫째, 제로 오버헤드 인덱싱이 있습니다. 임베딩은 각 파일의 확장 속성으로 저장되기 때문에 추가적인 인덱스 파일이 필요하지 않습니다. 둘째, 원활한 검색 기능을 제공합니다. 파일의 임베딩 유사성을 기반으로 검색할 수 있습니다. 셋째, 다양한 임베딩 모델을 지원합니다. 사전 훈련된 모델이나 사용자 정의 모델을 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 경량화되고 휴대성이 뛰어나 기존 리눅스 VFS 기능과 함께 작동하며 추가 서비스나 데이터베이스가 필요하지 않습니다.

현재 VectorVFS는 이미지와 비디오를 위한 메타의 퍼셉션 인코더를 지원하며, CPU와 GPU 모두에서 작동하도록 설계되었습니다. 다만, 대규모 컬렉션을 임베딩하는 데는 GPU가 없으면 시간이 더 걸릴 수 있습니다.

이것은 VectorVFS의 첫 번째 버전이며, 향후 업데이트를 통해 지원되는 모델과 데이터 유형이 확장될 예정입니다.

C 프로그래밍 언어에서 "유효 타입(Effective Type)" 개념은 C99에서 도입되어 컴파일러가 메모리 별칭을 분석하는 데 도움을 줍니다. 유효 타입 규칙은 복잡하고 경험이 많은 프로그래머조차도 잘 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 저자 에스킬 스틴베르크는 이러한 규칙을 설명하고자 하며, 이 규칙들은 메모리에 접근하고 조작하는 방법을 정의하여 정의되지 않은 동작(UB)을 피할 수 있도록 합니다.

유효 타입 개념은 메모리의 객체에 접근할 때 그 객체의 타입에 따라 어떻게 접근할 수 있는지를 정의합니다. 이 개념은 컴파일러가 메모리 접근에 대한 가정을 할 수 있게 하여 코드를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 별칭(aliasing)은 두 개의 포인터가 동일한 메모리 위치를 참조할 때 발생합니다. 별칭을 이해하는 것은 컴파일러가 코드를 효과적으로 최적화하는 데 매우 중요합니다.

유효 타입의 규칙은 다음과 같습니다. 객체가 정의되면 선언된 타입이 있으며, 할당된 메모리는 선언된 타입이 없습니다. 유효 타입은 메모리에 접근하는 방법에 따라 변경될 수 있습니다. 유효 타입과 호환되지 않는 타입으로 객체에 접근하면 정의되지 않은 동작이 발생합니다. 선언된 메모리는 그 선언된 타입을 사용하여 접근해야 하며, 할당된 메모리는 유효 타입을 존중하는 한 다양한 타입으로 접근할 수 있습니다. 할당된 메모리에 쓰기를 하면 그 유효 타입이 변경됩니다.

규칙의 예외로는 memcpy, memmove와 같은 특정 함수와 문자 타입이 있습니다. 이들은 유효 타입 규칙을 위반할 수 있는 방식으로 메모리에 접근할 수 있게 해줍니다. 유효 타입과 관련된 버그는 메모리 접근이 규칙을 위반할 때까지 오류를 발생시키지 않기 때문에 발견하기 어려울 수 있습니다.

유효 타입을 이해하는 것은 안전하고 최적화된 C 코드를 작성하는 데 매우 중요합니다. 특히 시스템 프로그래밍에서는 메모리 조작이 흔하기 때문에 더욱 그렇습니다. 저자는 C 커뮤니티 내에서 이 개념에 대한 인식과 문서화가 필요하다고 강조합니다.

이 글에서는 비토닉 정렬 알고리즘과 이를 CUDA(컴퓨트 통합 장치 아키텍처) 내장 함수를 사용해 GPU에서 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

비토닉 정렬은 두 개의 정렬된 수열(하나는 증가, 다른 하나는 감소)을 결합한 비토닉 수열을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 전통적인 정렬 방법이 O(n log(n))의 시간 복잡도를 요구하는 것에 비해 O(log²(n))의 병렬 시간 내에 데이터를 정렬할 수 있습니다. 작은 상수와 효율적인 캐시 사용 덕분에 성능이 뛰어납니다.

SIMD(단일 명령어, 다중 데이터)는 여러 데이터 요소에 대해 동일한 명령어를 병렬로 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 더 큰 데이터 세그먼트를 동시에 처리하여 정렬 속도를 높일 수 있습니다.

이 글에서는 비토닉 정렬을 최적화하기 위해 __shfl_sync라는 CUDA 명령어를 사용하는 방법에 중점을 두고 있습니다. 이 명령어는 전통적인 공유 메모리 방식을 사용하는 것보다 더 효율적으로 스레드 간에 데이터를 교환할 수 있게 해줍니다. 이러한 최적화 덕분에 기존 방법에 비해 성능이 30% 향상되었습니다.

저자는 이 빠른 정렬 방법이 정렬된 리스트 병합과 같은 다른 정렬 작업을 개선하는 데 어떻게 활용될 수 있을지에 대한 후속 연구를 예고하고 있습니다. 이 글은 GPU 가속 기술을 활용한 정렬 알고리즘에 대한 소개로, 현대 프로그래밍 방법을 통해 성능 향상을 강조하고 있습니다.

저자는 RK3588 플랫폼에서 비디오 처리를 위한 실시간 벡터스코프 개발에 대해 논의합니다. 이 프로젝트는 HDMI 입력을 활용한 이전 작업을 바탕으로 하며, 비디오 스트림에서 색상 데이터인 크로미넌스 정보를 시각화하는 데 중점을 두고 있습니다.

UV 데이터 접근의 어려움이 있습니다. 비디오 픽셀에서 U와 V 크로미넌스 값을 추출하는 것은 복잡하며, 특히 RGB 프레임을 YUV 형식으로 변환할 때 처리 속도가 느려질 수 있습니다. 이는 고해상도에서 더욱 두드러집니다.

CPU 부하를 줄이기 위해 저자는 RGA3를 사용하여 RGB 프레임을 NV12 또는 NV16 형식으로 변환했습니다. 이를 통해 UV 데이터 접근 속도를 높였습니다.

전통적인 OpenGL 프래그먼트 셰이더는 필요한 데이터 처리를 수행하는 데 어려움을 겪었습니다. 대신 저자는 컴퓨트 셰이더를 활용했습니다. 컴퓨트 셰이더는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 데 더 적합하지만, 문서화가 제한적이라는 단점이 있습니다.

최종 시각화 단계에서는 UV 히스토그램 데이터를 전통적인 벡터스코프처럼 표시하면서도 비디오 재생 품질을 유지하는 방식으로 렌더링했습니다.

완성된 벡터스코프는 60프레임으로 1080p 비디오를 처리할 수 있어 그 효과성을 입증했습니다. 이 프로젝트는 실시간 비디오 처리와 시각화에 관련된 기술적 도전과 해결책을 강조합니다.

2025년 5월 6일, 우분투 25.10에서 기본 sudo 유틸리티로 sudo-rs가 채택됩니다. sudo-rs는 메모리 안전성이 뛰어난 프로그래밍 언어인 러스트로 작성된 안전한 버전의 sudo입니다. 이 변화는 캐노니컬이 필수 시스템 소프트웨어의 보안성과 신뢰성을 강화하기 위한 계획의 일환입니다.

sudo-rs를 개발하는 트리펙타 테크 재단은 더 안전한 소프트웨어 구성 요소를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 캐노니컬의 엔지니어링 부사장인 존 시거는 이 전환에 대해 기대감을 표하며, 리눅스 커뮤니티에서 sudo-rs의 사용이 확대되기를 희망하고 있습니다.

sudo-rs가 널리 사용될 수 있도록 유지보수자들은 셸 탈출 방지와 구형 리눅스 커널과의 호환성 같은 기능을 개발하고 있습니다. 그들은 필수 기능에 집중하면서 원래 sudo 유지보수자와 협력하여 두 버전 모두를 개선하는 데 주력하고 있습니다.

캐노니컬은 sudo-rs를 다음 장기 지원 버전인 우분투 26.04 LTS에 포함하기 전에 사용자와 함께 테스트할 계획입니다. 이 전환은 우분투와 리눅스 배포판의 보다 안전한 미래를 위한 중요한 단계로 여겨지고 있습니다.

유튜브 타임머신은 크롬 웹 스토어와 모질라 애드온에서 제공되는 브라우저 확장 프로그램입니다. 이 확장 프로그램은 대부분의 유튜브 영상이 평균 41회 정도밖에 조회되지 않는 사실에서 영감을 받았습니다. 제작자는 플랫폼에서 간과된 많은 영상에 대한 기사를 보고, 이러한 숨겨진 보석들을 발견할 수 있도록 돕는 확장 프로그램을 만들기로 결심했습니다.

이 확장 프로그램은 사용자가 날짜와 카메라 모델을 기준으로 영상을 검색할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 파일명이 DSC_ 또는 GOPR_로 시작하는 영상들이 검색 결과로 나타납니다. 이러한 영상들은 개인적인 내용이 많고, 소셜 미디어에서 유명해지려는 목적이 없어서 일상적인 삶을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.

개발자에게 이 확장 프로그램을 만드는 것은 즐거운 프로젝트였습니다. 그들은 AI 도구를 활용해 빠르게 개발하고 배포할 수 있었습니다. 이 확장 프로그램이 유튜브의 상업적이지 않은 측면에 주목할 수 있도록 돕기를 바라며, 사람들이 인기 얻기에 대한 압박 없이 개인적인 이야기를 나누는 공간이 되기를 희망합니다.

이 논문은 현대 NVIDIA GPU 코어를 살펴보며, 이들의 설계와 하드웨어-컴파일러 기법을 활용하여 성능을 향상시키는 방법을 강조합니다. 주요 요소로는 이슈 스케줄러, 레지스터 파일, 메모리 파이프라인, 그리고 이러한 GPU와 잘 어울리는 간단한 명령어 프리패처를 다룹니다. 연구 결과, 이러한 새로운 설계 세부사항을 모델링함으로써 시뮬레이션 정확도가 크게 향상되어 이전 시뮬레이터에 비해 오류가 18.24% 감소했습니다. 또한, 이 개선된 모델은 Turing과 같은 다른 NVIDIA 아키텍처에도 적용될 수 있다는 점을 보여줍니다. 마지막으로, 현대 GPU에서 소프트웨어 기반 의존성 관리가 성능과 효율성 면에서 하드웨어 기반 방법보다 더 효과적이라는 결론을 내립니다.

이 글은 메모리 관리에 관한 시리즈의 다섯 번째 부분으로, Rust에 초점을 맞추고 있습니다. 이전 부분에서는 C, C++, 그리고 기본적인 Rust 메모리 관리 개념, 특히 스마트 포인터에 대해 다뤘습니다.

Rust는 엄격한 소유권 모델을 사용하여 데이터 경합을 방지하고 메모리 안전성을 보장합니다. 예를 들어, for y in x와 같이 벡터를 반복할 때, Rust는 반복자를 통해 x의 소유권을 가져갑니다. 이 경우, 이후에 x를 사용하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다.

소유권 문제를 피하기 위해 벡터에 대한 참조를 반복할 수 있습니다. 예를 들어, for y in &x와 같이 작성하면 x가 이동되지 않으므로 나중에 x를 사용할 수 있습니다.

Rust에서는 값과 참조 모두에서 메서드를 호출할 수 있지만, 트레이트(특정 기능을 정의하는 인터페이스)의 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 만약 두 개의 트레이트가 같은 메서드 이름을 가지고 있다면, 어떤 것을 사용할지 명시해야 하며, 이를 제대로 하지 않으면 컴파일 오류가 발생할 수 있습니다.

이 글에서는 소유권, 대여, 생명 주기를 이해함으로써 Rust에서 메모리를 효과적으로 관리하는 방법을 설명합니다. 예를 들어, 대여된 참조를 사용할 때, 대여 검사기가 참조가 가리키는 데이터보다 오래 지속되지 않도록 보장합니다.

저자는 생명 주기와 참조를 관리하기 위한 여러 전략을 논의합니다. 여기에는 객체의 복사본을 만들기 위해 clone()을 사용하거나, 이중 대여 문제를 피하기 위해 코드를 재구성하는 방법, 그리고 데이터를 안전하게 관리하기 위해 직접 참조 대신 핸들을 사용하는 방법이 포함됩니다.

Rust의 안전성 기능은 멀티스레딩에도 적용됩니다. 메모리 안전성과 마찬가지로, 스레드 안전성은 소유권과 대여 규칙을 통해 보장되며, 한 번에 하나의 스레드만 데이터 수정이 가능하도록 하여 데이터 경합을 방지합니다.

또한, 이 글에서는 스레드 간 안전한 통신을 위해 채널을 사용하는 방법도 언급합니다. 이를 통해 데이터가 안전한 참조 없이 전송될 수 있습니다.

저자는 Rust의 메모리 및 스레드 안전성 메커니즘을 이해하려면 소유권, 생명 주기, 대여 규칙에 세심한 주의를 기울여야 한다고 강조합니다. 다음 부분에서는 가비지 컬렉션을 대안적인 메모리 관리 전략으로 탐구할 예정입니다.

전반적으로 이 글은 Rust에서 메모리 관리의 복잡성과 안전하고 효율적인 코드를 작성하기 위해 엄격한 규칙을 준수하는 것의 중요성을 설명합니다.

데이터와 인공지능에 집중하는 회사인 다타브릭스가 오픈 소스 데이터베이스 엔진을 개발하는 스타트업인 네온을 인수하기 위한 고급 협상에 들어갔습니다. 이번 거래는 약 10억 달러의 가치가 있는 것으로 전해집니다. 일부 내부 관계자들은 인수가 거의 완료된 상태라고 믿고 있지만, 논의는 여전히 진행 중이며, 상황에 따라 거래가 무산될 가능성도 있습니다. 직원 유지 보너스가 포함될 경우 최종 비용이 증가할 수 있습니다. 네온과 다타브릭스는 이 상황에 대해 아무런 코멘트를 하지 않았습니다.

나오미 클라인은 저명한 사회 운동가이자 작가로서 도널드 트럼프와 일론 머스크와 같은 부유한 개인들이 사회에 미치는 우려스러운 영향을 논의합니다. 그녀는 이들 억만장자들이 위기를 이용해 자신들에게 유리한 불인기 정책을 추진하고 있으며, 이는 대중에게 해를 끼친다고 주장합니다. 클라인은 이들의 접근 방식이 개인의 이익을 위해 집단의 미래를 희생하는 어두운 생존주의적 사고방식을 반영한다고 강조합니다.

클라인의 이전 저서인 "충격 독트린"에서는 강력한 엘리트들이 위기를 이용해 자신의 의제를 추진하는 방법을 설명합니다. 그녀는 기후 변화와 사회적 불안정성으로 악화된 현재의 정치적, 경제적 상황이 부유층이 잠재적인 사회 붕괴에 대비하는 위험한 순간으로 이어지고 있다고 경고합니다. 이들은 대중의 필요를 무시하고 있습니다.

대화는 과학과 공공 건강에 대한 지속적인 전쟁을 강조하며, 클라인은 억만장자들이 자신의 이익을 위협하는 규제에 점점 더 적대적이라는 점을 지적합니다. 그녀는 이러한 현상을 부의 집중이라는 더 넓은 추세와 연결 지으며, 부유층이 사회 문제로부터 자신을 격리시키면서 자신의 행동의 결과를 무시할 수 있게 된다고 설명합니다.

클라인은 시민들이 인식하고 행동할 것을 촉구하며, 변화에 대한 희망이 여전히 존재한다고 제안합니다. 그녀는 이들 엘리트의 동기를 이해하는 것이 사람들이 그들의 의제에 맞서 조직하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 전반적으로 이 논의는 현재 자본주의의 상태를 비판하며, 올리가르히들이 지구와 그 거주자의 복지보다 이익을 우선시하는 해로운 단계에 접어들었다고 제안합니다.

요약이 없습니다.

터키어 İ 문제는 프로그래밍에서 터키어를 사용할 때 문자열 비교와 관련된 특정 이슈를 의미합니다. 터키어에는 대문자와 소문자 각각에 대해 점이 있는 "i"와 점이 없는 "ı"가 네 가지 형태가 존재하는 반면, 영어에는 점이 있는 "i"와 점이 없는 "I"가 각각 하나씩만 있습니다. 이러한 차이는 문자열을 비교할 때 소프트웨어에서 예상치 못한 동작을 초래할 수 있습니다.

예를 들어, 프로그램이 "interesting"라는 문자열이 "INTERESTING"과 같은지 확인할 경우, 대부분의 지역 설정에서는 true를 반환합니다. 그러나 지역 설정이 터키어(tr-TR)로 되어 있으면, 터키어에서 대문자 "I"는 점이 있는 "İ"이기 때문에 false를 반환합니다.

이 글에서는 앱이 영어로만 되어 있더라도 터키어를 사용하는 사람들이 사용할 수 있어 잠재적인 버그가 발생할 수 있음을 강조합니다. 이를 방지하기 위해 개발자들은 StringComparison.Ordinal이나 StringComparison.OrdinalIgnoreCase와 같은 특정 문자열 비교 방법을 사용하여 다양한 문화에서 일관된 결과를 보장해야 합니다.

또한, 글에서는 비주얼 스튜디오의 코드 분석 도구를 사용하여 잠재적인 문제를 조기에 발견할 것을 제안합니다. 사용자 정의 규칙 세트를 설정함으로써 개발자들은 중요한 규칙에 집중하고 경고에 압도당하지 않으면서 코드베이스를 점진적으로 개선할 수 있습니다.

결론적으로, 터키어 İ 문제를 이해하고 해결하는 것은 다양한 문화와 언어에서 올바르게 작동하는 견고한 애플리케이션을 만드는 데 매우 중요합니다.

2021년, 크리스 펠키는 애리조나에서 발생한 도로 분노 사건으로 목숨을 잃었습니다. 3년 반 후, 펠키의 인공지능(AI) 버전이 그의 범인인 가브리엘 호르카시타스에게 법정에서 메시지를 전했습니다. 펠키의 여동생 스테이시 웨일스는 그의 동영상과 음성을 활용해 용서와 그들의 비극적인 만남에 대한 생각을 전달하는 AI 표현을 만들었습니다. 영상 속에서 펠키는 "나는 용서를 믿습니다"라고 말하며 자신의 깊은 신앙을 드러냈습니다.

이러한 AI의 사용은 피해자 영향 진술에서 새로운 가능성을 보여줍니다. 토드 랭 판사는 진정한 용서가 표현된 점에 긍정적으로 반응하며, 호르카시타스에게 과실치사로 10년 6개월의 형을 선고했습니다. 펠키의 형도 형의 AI 표현을 보며 치유의 감정을 느꼈고, 크리스가 자신의 범인을 용서했을 것이라는 믿음을 확고히 했습니다. 이 사건은 법정에서 AI의 규제에 대한 논의를 촉발했습니다.

대형 기술 기업에서 일을 "완료"한다는 것은 의사결정자들이 만족할 수 있는 방식으로 과제를 마치는 것을 의미합니다. 추상적인 작업과는 달리, 실제 프로젝트는 항상 개선할 여지가 있어 엔지니어들이 끝없는 작은 수정에 빠지기 쉽습니다. 이로 인해 가치를 전달하는 데 집중하기 어려워질 수 있습니다.

첫 번째로, 엔지니어들은 프로젝트를 회사 경영진이 만족할 수 있는 수준까지 마무리하는 것을 목표로 해야 합니다. 끝없이 다듬기보다는 적절한 시점에 완료하는 것이 중요합니다.

두 번째로, 작업의 가시성이 중요합니다. 의사결정자들이 인지하고 있거나 회사에 직접적인 영향을 미치는 과제, 예를 들어 비용 절감과 같은 작업을 완료해야 합니다.

세 번째로, "일을 해내는 것"은 직업 안정성과 만족도에 영향을 미치는 사회적 개념임을 이해하는 것이 중요합니다.

결국, 엔지니어들은 성공을 선언하고 새로운 과제로 나아가는 것이 효과적입니다. 끝없는 수정에 갇히기보다는 적절한 시점에 프로젝트를 마무리하는 것이 필요합니다.

독립 기자인 마리사 카바스는 주요 언론사들이 자신의 작업에 대한 신뢰를 주지 않는 것에 대해 불만을 토로하고 있다. 그녀는 미국이 이라크 국적자 오마르 아민을 르완다로 추방하는 사건을 보도했는데, 이 이야기는 처음에 대형 미디어 회사들에 의해 무시되었다. 카바스는 철저한 조사와 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 보도를 했음에도 불구하고 CBS 뉴스와 워싱턴 포스트와 같은 언론사들은 그녀의 이름을 언급하지 않고 다른 출처에 이 이야기를 귀속시켰다. 그녀는 이러한 간과가 독립 기자와 그들의 출처의 신뢰성을 훼손한다고 주장하며, 전통 미디어가 독립 기자들의 기여를 존중해야 한다고 강조한다. 카바스는 변화하는 뉴스 환경에서 인정을 받고 공정한 크레딧이 필요하다고 말하며, 앞으로 많은 기자들이 독립적으로 일하게 될 것이라고 경고한다.

마이크 월츠 전 국가안보보좌관과 다른 트럼프 정부 관계자들이 비공식 신호 앱인 TM SGNL을 사용하고 있다는 내용이 다뤄지고 있다. 이 앱은 종단 간 암호화된 메시지를 저장할 수 있지만, 개인 정보 보호를 위협할 수 있는 방식으로 작동한다.

TM SGNL은 사용자가 암호화된 메시지를 보낼 수 있게 해주지만, 이 메시지를 평문으로 별도의 위치에 저장한다. 이 저장 위치는 아마도 Gmail 계정일 가능성이 있다. 이 앱은 이스라엘 회사인 텔레메시지와 연결되어 있으며, 이 회사는 신호의 오픈 소스 라이센스를 위반하고 코드 수정에 대한 적절한 허가 없이 앱을 변경했을 수 있다.

TM SGNL은 일반 사용자에게 공개되지 않으며, 장치 관리 서비스를 통해 조직에 배포된다. 이로 인해 다른 사람들이 이 앱을 얻기 어려워진다. 또한, 이 앱은 Microsoft 365와 같은 클라우드 서비스에 메시지를 저장하는데, 이는 기밀 정보가 취약한 장소에 저장될 수 있다는 보안 우려를 불러일으킨다.

저자는 트럼프 정부 관계자들이 이 앱을 기밀 정보를 논의하는 데 사용하고 있을 가능성을 제기하고 있으며, 이는 외국 정보 기관의 표적이 될 수 있다.

수학자들이 최근 126차원이 일반 구로 변형될 수 없는 독특한 형태인 '이국적인 구'를 포함할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이 발견은 이러한 특이한 형태가 어떤 차원에서 존재할 수 있는지를 65년 동안 조사한 결과로, 이전에는 2, 6, 14, 30, 62차원에서 확인된 바 있습니다.

이 증명은 세 명의 수학자, 웨이난 린, 구오젠 왕, 그리고 저우리 쉬에 의해 이루어졌으며, 이들은 컴퓨터 계산과 이론적 방법을 혼합하여 사용했습니다. 그들의 연구 결과는 126차원이 특별하다는 것을 확인해 주었으며, 이는 복잡한 형태를 지탱할 수 있는 차원으로, 위상수학의 근본적인 질문과 관련이 있습니다.

역사적으로, 비틀린 형태의 존재는 1960년대에 개발된 수학적 도구인 케르베르 불변량과 연결되어 있습니다. 이 도구는 다양체를 분류하는 데 사용됩니다. 오랫동안 126차원은 해결되지 않은 상태로 남아 있었고, 이는 '종말 가설'로 불리며, 만약 사실로 입증된다면 많은 수학적 추측을 무효화할 수 있는 가능성이 있었습니다.

연구자들은 새로운 계산 기법을 사용하여 다양한 가능성을 배제하는 데 철저히 작업하였고, 결국 126차원이 이국적인 구를 허용한다는 것을 확인했습니다. 그들은 이러한 형태의 존재를 입증했지만, 아직 구체적으로 이러한 형태를 구성하는 데는 성공하지 못했습니다. 이 연구의 결과는 위상수학과 수학에서 차원의 특성을 이해하는 데 있어 더 많은 발견으로 이어질 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

TextQuery는 macOS와 Windows에서 사용할 수 있는 데스크톱 애플리케이션으로, 사용자가 SQL을 이용해 원시 데이터를 쉽게 가져오고, 쿼리하며, 수정하고 시각화할 수 있도록 돕습니다. 이 앱은 무료로 다운로드할 수 있으며, 다양한 조직의 1,500명 이상의 사용자에게 신뢰받고 있습니다.

이 앱의 주요 기능 중 하나는 데이터 파일을 쉽게 가져올 수 있다는 점입니다. 코드를 작성하거나 스키마를 정의할 필요 없이 여러 데이터 파일을 지원하는 형식으로 가져올 수 있습니다. 지원되는 형식에는 .xlsx, .xls, .csv, .json 등이 포함됩니다.

강력한 SQL 편집기가 내장되어 있어 자동 완성, 쿼리 기록, 포맷팅 도구 등의 기능을 통해 쿼리 작성을 더욱 용이하게 합니다. 또한, 앱 내에서 사용자 맞춤형 차트를 생성할 수 있으며, 차트의 제목과 색상을 편집하고 쉽게 내보내거나 공유할 수 있는 옵션도 제공합니다.

사용자 친화적인 도구를 통해 빠른 수정이 가능한 인라인 편집기를 사용하고, 필터를 적용해 데이터를 좁힐 수 있으며, 탭을 이용해 여러 테이블과 쿼리를 동시에 작업할 수 있습니다. 데이터는 CSV, JSON, Excel 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있으며, 쿼리 결과로 새로운 테이블을 생성할 수도 있습니다.

TextQuery는 일회성 구매로 영구 라이센스를 제공하며, 무료 업데이트가 포함되어 있어 구독이 필요하지 않습니다. 이 앱은 사용자 데이터를 추적하거나 전송하지 않아 민감한 정보를 안전하게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 자주 사용하는 기능에 대해서는 키보드 단축키를 통해 신속하게 접근할 수 있어 효율성을 높입니다.

사용자 피드백을 바탕으로 정기적으로 업데이트되며, 프로 버전으로 업그레이드하기 전에 제한된 기능으로 무료 체험할 수 있습니다.

스마트폰과 끊임없는 연결이 우리의 지루함과 공상 능력에 미치는 부정적인 영향에 대해 이야기합니다. 크리스틴 로젠은 과거에는 기다리거나 한가한 순간이 창의성과 반성을 이끌어냈지만, 이제는 이러한 순간들이 스마트폰 사용으로 채워지고 있다고 강조합니다. 이러한 변화는 우리의 사회적 기술, 인내심, 정신 건강을 저하시킬 수 있으며, 불안과 우울증을 증가시키는 데 기여합니다.

로젠은 지루함이 우리의 마음이 방황할 수 있게 해주고 창의성을 키우는 데 중요한 역할을 한다고 주장합니다. 기술의 발전으로 인해 많은 사람들, 특히 젊은 세대는 지루함을 참지 못하게 되었고, 이로 인해 공상과 기대감이 사라지고 있습니다. 그녀는 독자들에게 한가한 순간을 방해 요소가 아닌 반성과 창의성을 위한 기회로 받아들이라고 권장합니다.

부모는 자녀가 지루함을 다룰 수 있도록 돕는 중요한 역할을 합니다. 자녀가 화면에 의존하지 않고 스스로 활동을 찾도록 격려해야 합니다. 이 글은 지루한 순간을 되찾아 우리의 삶의 질을 높이고 창의성을 키우자는 메시지로 마무리됩니다.

이스라엘 회사인 텔레메시지는 트럼프 정부 관계자들이 사용할 수 있도록 시그널 메신저 앱을 수정했지만, 안전한 통신을 제공한다고 주장하면서도 평문 채팅 로그에 접근할 수 있는 것으로 드러났습니다. 이들의 앱인 TM SGNL은 메시지를 저장하는 방식이 시그널의 종단 간 암호화를 위협하여 텔레메시지가 민감한 통신을 저장하고 공유할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

TM SGNL은 실제 시그널 앱과 유사하게 작동하지만, 암호화되지 않은 메시지를 텔레메시지의 서버로 전송하여 보안 프로토콜을 위반합니다. 최근 해킹 사건에서는 텔레메시지의 아카이브 서버가 공용 AWS 클라우드에 호스팅되어 있어 취약점이 드러났고, 이로 인해 시그널, 왓츠앱, 텔레그램 등 여러 메신저 플랫폼의 평문 채팅 로그가 노출되었습니다. 미국 상원 의원 론 와이든은 텔레메시지의 불안전한 관행이 국가 안보에 미치는 위험을 강조하며 조사를 촉구했습니다.

TM SGNL의 소스 코드 분석 결과, 메시지가 아카이브 서버로 평문으로 전송되기 전에 스테이징 데이터베이스에 저장된다는 사실이 확인되었습니다. 이로 인해 무단 접근이 가능해집니다. 현재까지 텔레메시지가 이스라엘 정보기관과 데이터를 공유하고 있다는 증거는 없지만, 이들의 연결과 보안 결함은 심각한 우려를 불러일으킵니다.

전반적으로 텔레메시지가 메시징 데이터를 처리하는 방식은 특히 미국 정부 관계자들이 이들의 서비스를 사용할 때 심각한 위험을 초래합니다.

저자는 생성형 AI의 경험이 풍부한 사용자로서 BuzzFeed의 수석 데이터 과학자로 일하면서 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 경험을 돌아봅니다. LLM과 오랜 역사를 가지고 있으며 그 미세한 차이를 이해하고 있지만, 많은 사람들이 생각하는 것처럼 자주 사용하지는 않는다고 강조합니다. 저자는 LLM에서 더 나은 결과를 얻기 위해 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조합니다. 이는 특정 방식으로 프롬프트를 작성하는 것을 의미하며, 저자는 사용자 친화적인 인터페이스보다 백엔드 API를 사용하는 것을 선호합니다. 이렇게 하면 출력에 대한 더 정확한 제어가 가능해집니다.

전문적인 작업에서 저자는 LLM을 성공적으로 활용하여 기사를 분류하고, 제목을 생성하며, 스타일 가이드에 따라 문법을 확인하는 등의 다양한 작업을 수행했습니다. 이러한 프로젝트는 LLM을 사용하여 신속하게 완료되었으며, 전통적인 방법에 비해 시간을 절약할 수 있었습니다.

하지만 저자는 블로그 포스트를 작성할 때 LLM을 사용하지 않으며, 자신의 독특한 스타일이 복제될 수 없다고 느끼고 진정성을 유지하는 것을 선호합니다. 또한 LLM을 사용하여 가벼운 대화나 동반자를 찾는 것도 피하는데, 이는 LLM이 진실한 상호작용을 제공하는 데 신뢰성이 떨어진다고 언급합니다.

코딩을 할 때 저자는 특정 코드 조각을 생성하는 데 LLM이 유용하다고 느끼지만, 특히 더 복잡한 작업에 대해서는 신뢰성에 주의하고 있습니다. 저자는 GitHub Copilot과 같은 코딩 보조 도구를 사용하는 것을 좋아하지 않으며, 주의가 분산된다고 느끼고 LLM에게 구체적인 질문을 하는 것을 선호합니다.

저자는 LLM이 유용할 수 있지만 한계도 있으며 신중하게 사용해야 한다고 인정합니다. LLM은 자신의 도구 상자에서 소중한 도구이지만, 함정에 빠지지 않도록 신중하게 활용해야 한다고 주장합니다. 마지막으로 LLM 산업에 대한 비판이 있더라도 이러한 기술에 대한 수요는 여전히 존재하며, LLM이 다양한 응용 분야에서 계속 자리 잡을 것이라고 믿고 있습니다.

유럽의 클라우드 전략에 대한 필요성이 강조되고 있다. 현재 유럽의 기업과 정부는 미국의 클라우드 서비스에 크게 의존하고 있으며, 이는 자주성과 데이터 통제에 제한을 두고 있다.

첫 번째로, 많은 유럽 기관들이 미국의 클라우드 서비스를 선호하는 이유는 유럽 내에서 경쟁력 있는 대안이 부족하기 때문이다. 이러한 의존은 지역 데이터 처리에 제약을 주고, 비용 상승을 초래할 수 있어 문제로 지적된다.

두 번째로, 일부는 유럽의 클라우드 서비스가 미국의 서비스와 비슷하다고 주장하지만, 필수 기능에서 상당한 차이가 있어 사용자들이 쉽게 전환하기 어렵다.

세 번째로, 미국 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄이기 위해서는 공동의 노력이 필요하다. 이를 위해 정부는 유럽의 개인정보 보호 기준을 강화하고, 현재 강력한 유럽 대안이 부족한 주요 클라우드 기능 개발에 투자해야 한다. 또한, 지역 제공업체들이 경쟁력 있는 서비스를 제공하도록 장려해야 한다.

네 번째로, 구체적인 조치로는 기존의 오픈 소스 소프트웨어를 개선하고 문서화하며, 유럽 이메일 및 문서 플랫폼과 같은 주요 서비스를 개발하는 것이 포함된다. 유럽의 기업과 기관 간 협력을 통해 통합된 클라우드 서비스를 만들고, 유럽 클라우드 서비스 제공업체를 지원하는 지역 조달 정책을 촉진해야 한다.

마지막으로, 지속 가능한 클라우드 경제를 구축하기 위한 접근 방식은 철도 건설과 유사하다. 이는 번창하는 클라우드 환경을 지원하기 위한 필수 인프라에 투자하는 것을 의미한다. 이러한 과정에는 협력, 정부 지원, 이상적인 기준보다는 실용적인 해결책에 초점을 맞추는 것이 필요하다.

유럽은 강력한 클라우드 경제를 구축할 수 있는 자원과 인재를 보유하고 있다. 일관된 전략을 통해 유럽은 미국 서비스에 대한 의존도를 줄이고, 지역 데이터 통제를 강화하며 경제 성장을 촉진할 수 있다.

저자는 로봇 공학에서 회전을 표현할 때 오일러 각을 사용하는 것의 단점을 논의합니다. 특히, 짐벌 락, 수치적 불안정성, 고유하지 않은 좌표와 같은 문제를 강조합니다. 이들은 로봇 공학 분야에서 오일러 각을 사용하는 사례가 거의 없으며, 대신 회전 행렬이나 쿼터니언을 선호한다고 언급합니다.

주요 우려 사항은 학생들의 과제가 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)에 의해 생성된 것처럼 보인다는 점입니다. 저자는 이러한 응답이 장황하고 독창성이 부족하여 글이 지루하고 영감을 주지 못한다고 비판합니다. LLM에 의존하는 것은 개인의 표현과 독창적인 아이디어의 가치를 훼손한다고 주장합니다.

저자는 사람들이 LLM을 사용하는 이유를 탐구하며, 시간 절약에 대한 믿음, LLM이 더 나은 글을 생산한다는 인식, 그리고 빠르게 글을 작성해야 한다는 압박감을 언급합니다. 그러나 그들은 글쓰기는 주제의 중요성에 관계없이 원래의 생각을 전달해야 한다고 주장합니다.

결국 저자는 LLM을 사용하는 것이 진정한 소통을 저해한다고 믿습니다. 이러한 모델은 개인적인 통찰이나 경험을 전달할 수 없기 때문입니다. 저자는 만약 글쓰기가 진정하게 할 가치가 없다면, 아예 하지 않는 것이 낫다고 주장합니다.

독일의 네 로터 에니그마 암호 기계는 제2차 세계대전 동안 추축국에서 메시지를 암호화하는 데 사용되었습니다. 현재 전문가들은 현대 컴퓨터 기술이 에니그마 코드를 쉽게 해독할 수 있다고 말합니다. 이는 당시 앨런 튜링과 그의 팀에게 큰 도전이었습니다. 폴란드 수학자들은 1930년대 초기에 에니그마의 초기 버전을 해독했지만, 튜링은 업데이트된 버전을 해독하기 위해 "봄베"라는 기계를 개발했습니다. 이를 통해 그의 팀은 1943년까지 분당 두 개의 메시지를 해독할 수 있었습니다.

오늘날 옥스포드 대학교의 마이클 울드리지와 같은 전문가들은 에니그마의 복잡성이 현대 기술, 특히 인공지능(AI)에게는 사소한 문제라고 설명합니다. 에니그마 기계는 여러 설정을 가지고 있어 안전해 보였지만, 약점 덕분에 튜링의 팀은 결국 해독 과정을 자동화할 수 있었습니다. 현대 컴퓨터는 AI의 힘을 통해 튜링의 방법을 훨씬 더 빠르게 재현할 수 있습니다.

하지만 에니그마 코드가 오늘날 기술에 취약한 반면, RSA 암호와 같은 더 발전된 암호는 무차별 공격에 대해 여전히 안전합니다. 울드리지는 양자 컴퓨팅과 같은 미래의 발전이 데이터 보호를 위한 새로운 전략을 필요로 할 수 있다고 경고합니다.

전반적으로 에니그마를 해독한 것은 전쟁 중에 엄청난 성과로 여겨졌으며, 이는 깨지지 않는 것으로 생각되었고, 전쟁을 단축하는 데 중요한 역할을 했습니다.

저자는 어린 시절 모스크에서 발견한 복잡한 패턴에 매료되었던 경험을 회상하며, 나중에 그것들이 이슬람 서예의 한 형태인 정사각형 쿠픽 서예라는 것을 알게 되었다고 말합니다. 이 예술 형식은 꾸란의 구절을 시각적으로 인상적인 디자인으로 변형시키며, 서예는 이슬람 문화에서 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 이는 기독교 전통에서 시각적 묘사가 일반적인 것과는 대조적입니다.

쿠픽 서예는 구조적이고 직선적인 글자를 특징으로 하며, 정사각형 쿠픽은 12세기와 13세기에 등장한 스타일입니다. 그 기원에 대한 두 가지 주요 이론이 있습니다. 하나는 아랍 문자와 중국 문자의 혼합을 제안하고, 다른 하나는 아랍 문자의 건축적 변형에서 발전했다고 설명합니다.

정사각형 쿠픽 예술은 전통적인 서예 규칙을 비틀어 복잡한 패턴을 만들어내는 것이 특징입니다. 때때로 텍스트가 읽기 어려울 정도로 복잡해지기도 하며, 형태와 방향에서 창의성을 발휘할 수 있습니다. 정사각형을 넘어 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 반복하여 디자인을 만들 수 있습니다. 현대 예술가인 카말 부라타와 아흐메드 무스타파는 이 매체에서 혁신적인 작업으로 주목받고 있습니다.

정사각형 쿠픽의 주목할 만한 예로는 15세기 또는 16세기로 거슬러 올라가는 톱카프 궁전 두루마리가 있습니다. 이 두루마리는 건축 디자인을 위한 지침 역할을 합니다. 저자는 이 예술 형식의 의미와 아름다움의 층에 대해 흥미를 느끼며, 그 복잡성을 완전히 이해하기 위해서는 더 깊은 이해가 필요하다고 인정합니다.

이슬람 서예에 대해 더 알고 싶어하는 사람들을 위해 저자는 다큐멘터리를 추천하고 추가 탐색을 위한 자료를 제공합니다.

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