Zod 4가 1년의 개발 끝에 공식 출시되었습니다. 이번 버전은 더 빠르고 효율적이며 많은 새로운 기능을 포함하고 있습니다. 간단히 살펴보겠습니다.

Zod 4는 Zod 3와 함께 사용할 수 있어 사용자들이 쉽게 전환할 수 있습니다. 업그레이드를 원할 경우 npm upgrade zod@^3.25.0 명령어를 실행하고 "/v4" 하위 경로에서 Zod 4를 임포트하면 됩니다.

Zod 4는 성능이 크게 향상되었습니다. 문자열 파싱 속도가 Zod 3에 비해 14배 빨라졌고, 객체 파싱 속도는 6.5배 빨라졌습니다. 또한 TypeScript 컴파일러 인스턴스 생성 횟수를 100배 이상 줄였습니다.

코어 번들 크기는 약 57% 감소했습니다. 새로운 경량 버전인 Zod Mini도 추가되어, 엄격한 제약이 있는 프로젝트에서 번들 크기를 더욱 줄일 수 있습니다.

새로운 기능으로는 강력한 타입의 메타데이터를 스키마에 추가할 수 있게 되었고, 첫 번째 JSON 스키마 변환이 지원됩니다. 재귀 객체 타입 정의가 더 쉬워졌으며, 새로운 로케일 API를 통해 오류 메시지를 다양한 언어로 번역할 수 있습니다. 오류 처리와 사용자 정의도 간소화되었습니다.

추가적으로 Zod 4는 새로운 숫자 형식을 도입하고, 사용자 정의 이메일 정규 표현식을 지원하며, 정제 및 구분된 유니온 처리도 개선되었습니다.

자세한 내용과 마이그레이션 가이드는 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 즐거운 파싱 되세요!

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clawPDF는 PDF, 이미지, 텍스트 파일 등 다양한 형식의 문서를 생성할 수 있는 강력한 가상 프린터입니다. 이 소프트웨어는 기업 솔루션에서 자주 제공되는 기능들을 포함하고 있습니다. 여러 형식을 지원하며, PDF/A, PDF/X, OCR, SVG, PNG, JPEG, TIF, TXT와 같은 다양한 파일 형식을 처리할 수 있습니다. 또한 메타데이터 관리와 문서 보호 기능이 있어 비밀번호와 암호화(최대 256비트 AES)를 지원합니다. 자동화와 애플리케이션 통합을 위한 스크립팅 인터페이스도 제공하며, 네트워크 프린팅 기능을 통해 프린트 서버에서 사용할 수 있습니다. 이 프로그램은 오픈 소스이며 모든 주요 Windows 운영 체제(x86/x64/ARM64)와 호환됩니다.

추가 기능으로는 파일 드래그 앤 드롭 지원, 파일 병합 및 일괄 인쇄 옵션, 사용자 정의 가능한 설정과 테마, 완전한 유니코드 지원 및 여러 사용자 프로필 기능이 있습니다. clawPDF는 설치와 사용이 간편하며, 애드웨어나 스파이웨어가 포함되어 있지 않습니다. AGPL v3 라이선스 하에 배포되며, 다양한 Windows Server 및 클라이언트 버전에서 테스트되었습니다.

자세한 정보나 다운로드는 clawPDF 릴리스 페이지를 방문하세요.

IBM의 텔럼 II는 고가용성과 저지연 금융 거래에서 중요한 역할을 하는 새로운 메인프레임 프로세서입니다. 이 프로세서는 5.5GHz에서 작동하는 8개의 코어를 갖추고 있으며, 360MB의 대용량 온칩 캐시를 포함하고 있습니다. 텔럼 II의 주요 특징 중 하나는 전통적인 메모리 접근 속도의 한계를 극복하는 혁신적인 캐싱 전략입니다.

텔럼 II는 성능을 향상시키기 위해 가상 L3 및 L4 캐시 시스템을 사용합니다. 이 프로세서는 10개의 36MB L2 캐시를 갖추고 있어 AMD와 같은 경쟁사보다 훨씬 큰 용량을 자랑하며, 메모리 접근 지연을 줄이는 데 도움을 줍니다. 단일 공유 캐시 대신, "포화 지표(Saturation Metric)"를 기반으로 L2 캐시 간의 데이터를 관리하여 데이터 중복을 피합니다.

L2 캐시에서 데이터가 제거될 때, 전통적인 공유 L3 캐시로 보내는 대신 다른 L2 캐시로 전송되어 사용 가능한 캐시 공간을 최적화합니다. 이 시스템은 코어의 활동에 따라 동적으로 조정되어 자원을 효율적으로 사용합니다.

텔럼 II는 최대 32개의 프로세서를 연결할 수 있어, 여러 칩에 걸쳐 2.8GB의 가상 L4 캐시를 생성하여 성능을 더욱 향상시킵니다. 많은 서버 CPU가 다중 스레드를 우선시하는 것과 달리, 텔럼 II는 단일 스레드 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되어 이전 모델보다 코어 수를 줄이면서 캐시 용량을 늘렸습니다.

텔럼 II에서 사용된 전략은 향후 소비자 CPU 설계에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 게임과 같은 애플리케이션의 캐시 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 전반적으로 텔럼 II는 독특한 캐싱 접근 방식을 통해 금융 거래에서 속도와 효율성을 우선시하는 메인프레임 기술의 중요한 발전을 나타냅니다.

이 글에서는 SDB라는 루비 스택 프로파일러가 어떻게 글로벌 VM 잠금(GVL)을 사용하지 않고 루비 스택을 스캔하는지를 설명합니다. GVL은 애플리케이션의 속도를 저하시킬 수 있는 요소입니다. 전통적인 프로파일러는 GVL에 의존하여 요청 지연이 증가하는 경향이 있지만, SDB는 이러한 문제를 피하여 더 빠르고 효율적인 스택 스캔을 가능하게 합니다.

GVL은 데이터 무결성을 보장하지만 동시성을 제한합니다. SDB는 GVL 보호가 필요 없는 특정 데이터 유형에 접근하여 안전하게 스택 데이터를 읽을 수 있습니다. 또한 SDB는 메타 프로그래밍을 활용하여 스레드 생애 주기 이벤트를 추적하고, 스레드가 회수되면 스캔을 중단합니다.

수집된 데이터는 ISeq 주소로 구성되어 있으며, 이는 사람이 읽을 수 있는 형태가 아닙니다. SDB는 eBPF 기술을 사용하여 이러한 주소를 읽을 수 있는 기호로 변환하고 메모리 이벤트를 캡처합니다. 스캔 중에 데이터 경합이 발생할 수 있지만, SDB는 완벽한 정확성을 추구하기보다는 성능 병목 현상을 식별하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 잠재적인 데이터 경합을 관리하기 위해 낙관적 동시성 제어를 위한 세대 번호를 사용합니다.

SDB는 아직 개발 중이며, 메모리 압축 지원과 추가 평가와 같은 기능을 추가할 계획이 있습니다. 전반적으로 SDB는 루비 애플리케이션을 차단하지 않고 프로파일링할 수 있는 효과적인 방법을 제공하여 성능 측정을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 2009년부터 여러 사이드 프로젝트를 진행해 왔으며, 그 중 일부는 판매되었고, 다른 것들은 여전히 존재하거나 사라졌습니다. 그들은 간단한 접근 방식을 사용하여 자신이 즐기는 프로젝트를 만들고 있으며, 주로 워드프레스, 라라벨, 리액트를 사용합니다. 중요한 조언은 익숙한 기술에 집중하고 계속해서 프로젝트를 만들어 나가는 것입니다. 사용자들은 사용하는 기술 스택보다 프로젝트 자체에 더 관심이 있기 때문입니다.

현재 진행 중인 프로젝트로는 '핸드헬드 헌트'가 있으며, 이는 이동 중에도 게임을 비교하고 즐길 수 있는 플랫폼입니다. '마일드 테마'는 프리미엄 워드프레스 테마를 제공하고, '스택 유어 프로젝트'는 5달러에 프로젝트를 소개하는 서비스입니다. '웹의 고양이들'은 고양이에 관한 사이트이고, 'RC플렉스'는 RC 자동차를 소개하는 플랫폼입니다. 마지막으로 '마일드스프링'은 프리미엄 템플릿과 도구를 제공합니다.

판매된 프로젝트로는 '플래그 팔레트'가 있으며, 이는 깃발의 색상 코드를 제공하는 서비스입니다. '제로어콰이어'는 사이드 프로젝트를 위한 마켓플레이스이고, '타이니 이력서'는 간단한 온라인 이력서를 만드는 서비스입니다. '정책트레일'은 개인정보 보호 정책을 호스팅하는 플랫폼이며, '인벤트바이'는 현대 발명 목록을 제공합니다. '심볼 헌트'는 기호에 대한 정보를 제공하고, '만약 당신이 XYZ를 샀다면'은 투자 결과를 분석하는 도구입니다.

사라진 프로젝트로는 '엔글롯'이 있으며, 이는 고대 문자 체계에 관한 것입니다. '네임의 책'은 예술적 콘텐츠 플랫폼이고, '랜덤 데일리 하이쿠'는 하이쿠 구독 서비스입니다. '유즈드바이'는 인기 있는 깃허브 저장소를 소개하며, 'FAANG워치'는 기술 회사의 주식 업데이트를 제공합니다. 마지막으로 '워킹 타임'은 전 세계 근무 시간 데이터를 다루고 있습니다.

이 목록은 저자가 작업한 다양한 프로젝트를 보여주며, 그들의 경험과 관심사를 강조합니다.

2018년, 메릴랜드 대학교의 재료 과학자인 리앙빙 후는 나무를 강철보다 더 강하게 만드는 방법을 개발했습니다. 이 기술을 몇 년 동안 다듬은 후, 그는 이를 스타트업인 인벤트우드에 라이센스하여 새로운 소재인 슈퍼우드를 생산할 준비를 마쳤습니다.

슈퍼우드는 일반 목재에서 만들어지며, 안전한 화학 물질과 압축 기술을 사용해 강도를 크게 향상시킵니다. 이 소재는 강철보다 인장 강도가 50% 더 높고, 화재, 부패, 해충에 대한 저항력이 뛰어납니다.

인벤트우드는 공장을 세우기 위해 1,500만 달러를 모금했으며, 슈퍼우드를 건물 외관에 사용하고 나중에는 구조용 빔으로 활용할 계획입니다. 이 제품은 성능이 뛰어날 뿐만 아니라, 고급 목재와 유사한 매력적인 외관을 가지고 있습니다.

확산 모델은 이미지, 비디오, 텍스트를 생성하는 데 사용되는 AI의 한 종류로, 언어 처리에 사용되는 변환기 기반 모델과는 다른 방식으로 작동합니다. 기본 개념은 무작위 노이즈 이미지에서 시작하여 사용자가 제공한 설명에 따라 점진적으로 노이즈를 제거하여 선명한 이미지를 만드는 것입니다.

훈련 과정에서는 이미지에 노이즈를 추가하고, 모델이 추가된 노이즈를 예측하도록 가르칩니다. 이를 통해 모델은 노이즈를 역전시키는 방법을 배우고, 효과적으로 이미지를 "노이즈 제거"합니다. 큰 이미지 크기를 관리하기 위해 확산 모델은 종종 변분 오토인코더(VAE)라는 기술을 사용하여 이미지를 더 작고 무작위로 보이는 텐서로 압축합니다.

모델이 설명에 따라 관련된 이미지를 생성하도록 보장하기 위해 분류기 없는 안내(classifier-free guidance)라는 기술이 사용됩니다. 이는 설명이 있는 경우와 없는 경우로 모델을 훈련시키고 결과를 혼합하는 방식입니다. 확산 모델은 이미지를 직접 조작하는 반면, 변환기는 토큰의 시퀀스를 생성합니다. 또한, 확산 모델은 순수한 노이즈에서 시작하며, 이전에 생성된 출력을 수정할 수 있어 최종 이미지의 품질을 조정할 수 있습니다.

비디오 확산 모델은 이미지 모델과 유사하게 작동하지만 여러 프레임을 동시에 처리합니다. 텍스트 확산 모델은 텍스트에 노이즈를 추가하는 것이 간단하지 않기 때문에 더 복잡하며, 종종 임베딩을 다루는 방식으로 진행됩니다. 확산 모델은 노이즈와 원본 데이터 간의 관계에 집중하여 다양한 유형의 데이터를 생성하는 강력한 방법을 나타내며, AI의 혁신적인 응용을 가능하게 합니다.

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

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다. 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 허용되어 있는지 확인해 주세요. 이 기능들이 차단되어 있을 수 있습니다.

도움이 필요하신가요? 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: addf9c01-34ca-11f0-8cc9-e9a9b9cd4da6를 제공해 주시기 바랍니다.

추가 제안: Bloomberg.com에 구독하여 글로벌 시장 뉴스를 받아보세요.

켈프는 MacOS에서 사용자가 Homebrew를 기다리지 않고도 쉽게 바이너리 패키지를 설치할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 여러 컴퓨터에서 소프트웨어 설치를 관리하고, 향후 배치 설치를 지원하기 위해 만들어졌습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 최신 버전을 릴리스 페이지에서 다운로드합니다. 그 다음, kelp init 명령어로 켈프를 초기화합니다. 마지막으로, 켈프의 바이너리 경로를 시스템의 PATH에 추가해야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 입력합니다: export PATH=~/.kelp/bin/:$PATH.

기본 명령어는 다음과 같습니다. 패키지를 추가하려면 kelp add [패키지]를 입력하고, 패키지를 설치하려면 kelp install [패키지]를 사용합니다. 패키지를 업그레이드하려면 kelp set -r [버전] [패키지]를 입력하고, 업데이트를 확인하려면 kelp update [패키지]를 사용합니다.

켈프는 ~/.kelp/kelp.json에 위치한 구성 파일을 사용합니다. 다른 경로를 지정하려면 --config 플래그나 KELP_CONFIG 환경 변수를 사용할 수 있습니다. 만약 GitHub에서 사용할 수 없는 패키지가 있다면, 직접 링크를 통해 추가할 수 있습니다.

문제가 발생했을 경우, kelp inspect 명령어를 실행하여 패키지 디렉토리를 확인할 수 있습니다. 켈프는 MacOS용으로 제작된 바이너리만 설치하며, Linux나 Windows 바이너리를 발견하면 이를 건너뜁니다. GitHub API의 속도 제한에 걸린 경우, 다음 명령어로 GitHub 토큰을 설정할 수 있습니다: export GITHUB_TOKEN="XYZ".

현재 켈프는 Linux를 지원하지 않습니다. 버그를 발견하거나 기능 요청이 있을 경우, 이슈를 열어주는 것이 좋지만, 이 도구는 주로 개인 사용을 위해 설계되었음을 유의해야 합니다.

1979년 말 아타리에서 출시한 아스트로이드는 스페이스 인베이더스의 성공 이후 회사의 가장 큰 아케이드 히트작이 되었습니다. 라이얼 레인스와 에드 로그가 공동으로 디자인한 이 게임의 개념은 간단한 아이디어에서 출발했습니다. 바로 소행성을 쏘아 파괴하는 것이었습니다. 스페이스 인베이더스와는 달리 아스트로이드는 더 복잡한 게임 플레이를 제공하여, 플레이어가 우주선을 원하는 방향으로 이동하고 회전하여 움직이는 소행성을 쏠 수 있게 했습니다. 소행성을 쏘면 작은 조각으로 부서지는 특징이 있습니다.

이 게임은 벡터 그래픽스를 사용하여 더 나은 해상도와 우주 테마에 어울리는 빛나는 효과를 제공했습니다. 아스트로이드는 조이스틱 대신 버튼을 사용하는 어려운 조작 방식으로도 유명했으며, 이로 인해 일부 플레이어에게는 도전이 되었습니다.

아타리는 이후 아타리 2600과 아타리 7800을 포함한 가정용 버전도 출시했으며, 이들 버전은 그래픽이 개선되었습니다. 아스트로이드는 수년 동안 많은 클론과 변형을 영감을 주었고, 저자는 '스페이스 록스'라는 자신의 버전도 만들었습니다. 이 게임은 여전히 고전으로 남아 있으며, 많은 플레이어들에게 소중한 기억으로 남아 있습니다.

우크라이나 전쟁은 구소련 시대의 낡은 건축 양식에서 벗어나 생활 환경을 개선할 기회를 제공하고 있다는 내용의 기사입니다. 하르키우의 북부 살티프카 지역에 있는 많은 건물들은 설계가 불량하고 전시 상황에서 적절하지 않다는 것이 드러났습니다. 러시아의 폭격으로 집이 파괴된 유리 세멘옌코는 이러한 파괴 속에서도 많은 우크라이나인들의 고난과 회복력을 상징합니다.

이 기사는 전후 더 나은 도시 계획과 건축 관행의 필요성을 강조합니다. 안전하고 현대적인 주택을 짓고, 3D 프린팅과 같은 새로운 기술을 활용하며, 지하 대피소를 만드는 등의 제안이 포함되어 있습니다. 과거의 획일적인 소련 건축물과는 달리, 지역 사회의 필요에 중점을 둔 저층 주택 건설이 요구되고 있습니다.

재건 노력은 전쟁의 영향을 받은 사람들을 포용하는 방향으로 진행되어야 하며, 재활 센터와 개선된 인프라 계획이 필요합니다. 이 기사는 우크라이나가 전쟁으로부터 재건하는 과정에서 안전, 공동체, 현대적인 생활 기준을 우선시하며 도시 경관을 재정의할 수 있는 기회를 강조합니다.

저자는 지난 10만 년 동안 지구의 변화를 시각화한 인터랙티브 모델을 만들어 지리적 요소가 인류 역사, 특히 이주에 어떤 영향을 미쳤는지를 더 잘 이해하고자 했습니다. 이 모델은 고도, 해수면, 기후, 빙하의 변화를 포함하며, 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있습니다.

모델의 주요 요소 중 하나는 고도 맵입니다. 저자는 상세한 글로벌 고도 맵인 ETOPO 글로벌 구형 모델을 사용하여 지형의 높이를 나타냈습니다. 이 데이터를 효율성을 위해 다운샘플링하고, 육지와 물을 구분하기 위해 맞춤형 그레이스케일 텍스처를 만들었습니다.

또한, 저자는 NOAA에서 제공하는 80만 년 동안의 해수면 변화 데이터를 포함시켰습니다. 이를 통해 사용자는 도거랜드와 베링 해협과 같은 육지의 변화 과정을 확인할 수 있습니다.

모델은 기후의 현실감을 더하기 위해 역사적인 강수량과 온도 데이터를 사용하여 기후 조건에 따라 사막이나 숲과 같은 다양한 생태계를 시각화할 수 있도록 했습니다.

마지막 빙하기 동안의 빙하 위치에 대한 정확한 데이터를 포함하여 인류 정착지에 미친 영향을 보여주었습니다. 저자는 이 데이터를 처리하여 지구 위에 매끄럽고 삼각형 형태의 빙하를 시각화했습니다.

현재의 국가 경계도 맥락을 위해 추가되었으며, 이러한 경계의 좌표를 제공하는 데이터셋을 사용했습니다. 이 프로젝트는 저자의 지리, 데이터 처리 및 그래픽 프로그래밍에 대한 학습을 보여줍니다. 앞으로는 데이터 정확성을 개선하고 렌더링을 최적화하며 모델에 역사적 사건을 추가할 계획입니다. 사용자들이 탐색할 수 있는 라이브 데모도 제공됩니다.

Goboscript는 코드로부터 Scratch 프로젝트를 생성하고 편집할 수 있는 텍스트 기반 프로그래밍 언어입니다. 사용자는 Scratch .sb3 파일을 쉽게 다룰 수 있습니다. 주요 특징으로는 텍스트 기반 코딩, 간결한 문법, 매크로와 변수 지원, 코드 최적화 기능이 있습니다.

Goboscript는 텍스트 편집기를 사용하여 Scratch 프로젝트를 작성할 수 있게 해주며, 이를 통해 버전 관리와 코드 재사용이 용이합니다. 이 언어는 간단하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 사용자 친화적입니다. 또한, 강력한 매크로 시스템을 통해 코드를 생성하고, 사용자 정의 블록을 위한 지역 변수를 지원합니다. Goboscript는 오류를 검사하고 코드를 최적화하며 사용되지 않는 코드 조각을 식별하는 기능도 제공합니다.

Goboscript를 설치하려면 공식 웹사이트의 지침을 따라야 하며, Rust 프로그래밍 도구 체인이 필요합니다. 개발자들은 저장소를 복제하고, 로컬에서 프로젝트를 실행하며, 제공된 도구를 사용해 검증할 수 있습니다.

Goboscript는 FOSS HACK 25에서 1위를 차지하며 오픈 소스 해커톤 동안의 개발로 상을 받았습니다. 추가적인 기여나 개발에 대한 정보는 프로젝트의 GitHub 페이지를 참조하면 됩니다.

이 기사는 웹사이트에서 사용자의 언어를 결정하기 위해 IP 지리 위치를 사용하는 것에 대해 비판하고 있습니다. 이 방법은 비효율적이고 오해를 불러일으킬 수 있다는 주장을 하고 있습니다. 사용자의 IP 주소가 특정 국가를 나타낸다고 해서 그들이 그 언어를 사용한다고 단정할 수는 없습니다. 많은 나라에는 여러 개의 공식 언어가 있으며, 사용자가 여행 중이거나 VPN을 사용하고 있을 수도 있어 언어 선호에 대한 잘못된 가정을 초래할 수 있습니다.

대신, 이 기사는 브라우저가 전송하는 "Accept-Language" 헤더를 활용할 것을 제안합니다. 이 헤더는 사용자의 설정에 기반하여 언어 선호를 정확하게 반영합니다. 이 방법은 간단하고 무료이며, 추측할 필요가 없습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. IP 지리 위치는 언어를 결정하는 데 신뢰할 수 없습니다. 웹사이트가 사용자의 언어를 잘못 가정할 경우 사용자는 불만을 느낄 수 있습니다. 항상 Accept-Language 헤더를 사용하여 사용자 선호를 존중해야 합니다. GeoIP를 사용할 경우, 통화나 배송과 같은 언어와 관련 없는 기능에 한정해야 합니다.

저자는 웹사이트가 정확한 언어 설정을 우선시하여 사용자 경험을 개선해야 한다고 강조합니다.

이 글에서는 IBM 5150 에뮬레이터인 MartyPC에서 "호수" 효과를 디버깅하는 방법에 대해 다룹니다. 저자는 이 효과가 데모의 마지막 크레딧 장면을 실행하는 데 필요한 정확한 재생을 위해 특정 해킹 기법을 사용했던 경험을 털어놓습니다.

역사적으로 많은 에뮬레이터는 버그를 해결하기 위해 제목 패치를 사용해왔으며, 에뮬레이션 기술이 발전함에 따라 이러한 해킹 기법의 필요성이 줄어들었습니다. 저자는 MartyPC가 효과를 시작한 후에는 정확하게 실행되지만, 이를 올바르게 시작하는 것이 도전 과제라고 강조합니다.

이 글에서는 IBM CGA 그래픽 어댑터의 작동 방식에 대한 기술적인 내용을 설명합니다. 특히, 수직 동기화 인터럽트가 없다는 점이 렌더링을 복잡하게 만든다고 언급합니다. 데모 효과의 필요한 정밀도를 달성하기 위해 "동적 클로킹"과 사이클 카운팅 같은 기법이 사용됩니다.

여러 가지 버그를 수정하기 위해 저자는 맞춤형 인터럽트 서비스 루틴을 만들고 CPU와 그래픽 렌더링 간의 동기화를 보장하기 위해 타이밍을 조정했습니다. 여러 부정확성을 해결한 후, 에뮬레이터는 실제 하드웨어 성능과 매우 유사하게 작동하게 되었습니다.

결국 저자는 해킹 기법을 제거하고 단축키 없이 "호수" 효과를 거의 완벽하게 실행하는 데 성공했습니다. 이 글은 복잡한 레트로 효과를 에뮬레이션하는 데 필요한 헌신과 원래 데모 프로그래머들에 대한 존경심을 강조합니다.

저자는 독자들이 추가 자료를 통해 데모의 효과에 대해 더 알아보기를 권장합니다.

요약이 없습니다.

Cogitator는 대형 언어 모델(LLM)에서 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트를 활용하기 위해 설계된 파이썬 툴킷입니다. CoT 프롬프트는 LLM이 복잡한 작업을 수행할 때 중간 단계를 고려하도록 유도하여 최종 답변을 제공하는 데 도움을 줍니다. 이 툴킷은 LLM의 추론 과정을 더 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 동기식 및 비동기식 CoT 전략을 위한 통합 API, OpenAI와 Ollama와의 호환성, Pydantic으로 검증된 구조화된 모델 출력, 사용자 맞춤형 벤치마킹 프레임워크, Self-Consistency, Automatic CoT 등 인기 있는 CoT 전략의 구현이 포함됩니다.

Cogitator를 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요: pip install cogitator. 최신 버전과 예제를 원하시면 저장소를 클론하고 Poetry를 사용하여 환경을 설정하면 됩니다.

예제에서는 Ollama 모델을 사용하여 배트와 공의 비용에 대한 질문을 해결하는 Self-Consistency CoT 전략을 활용하는 방법을 보여줍니다.

포괄적인 문서가 제공되며, 다양한 데이터셋에서 CoT 전략을 평가할 수 있는 벤치마킹 프레임워크도 포함되어 있습니다.

기여는 환영하며, 연구에 도움이 된다면 프로젝트를 인용해 주시기 바랍니다.

Cogitator는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 텍스트는 Llama 모델을 처음부터 구현하는 방법에 대한 가이드로, 특히 TinyShakespeare 데이터셋을 사용한 훈련에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 Karpathy의 작업에서 영감을 받아 Llama의 간소화된 버전을 구현한 경험을 공유합니다. 구현할 때는 점진적으로 작업하고, 작은 단위로 시작하는 것이 중요합니다. 모델의 성능을 테스트하기 위한 도우미 함수를 만들고, 구현하는 동안 모델의 각 구성 요소를 검증해야 합니다. 텐서의 형태와 데이터 흐름을 확인하기 위해 시각적 도구를 사용하는 것도 유용합니다.

Llama는 추론 비용을 줄이기 위해 설계된 트랜스포머 기반 언어 모델입니다. TinyShakespeare 데이터셋은 문자 수준의 토큰화로 준비되며, 훈련, 검증, 테스트 배치를 생성하기 위한 도우미 함수가 포함됩니다.

모델 구축 단계에서는 기본적인 피드포워드 모델을 설정한 후, Llama의 사양에 맞게 수정합니다. Llama의 주요 특징으로는 정규화를 위한 RMSNorm, 위치 인코딩을 위한 로터리 임베딩, 그리고 SwiGLU 활성화 함수가 있습니다.

훈련 과정에서는 모델을 훈련하고 손실을 평가하며, 성능 지표에 따라 모델을 조정하는 방법을 설명합니다. RMSNorm과 로터리 임베딩의 구현 세부사항과 예상되는 동작도 다루어집니다. 훈련 중 정보 유출을 방지하기 위해 주의 메커니즘이 조정됩니다.

최종 Llama 모델은 논의된 특징들을 통합한 여러 블록으로 구성되어 있으며, 잘 작동하는 모델을 만들어냅니다. 모델의 성능은 검증 손실을 사용하여 평가하고, 텍스트 생성 결과를 분석합니다. 저자는 디버깅과 하이퍼파라미터 실험의 중요성을 강조하여 모델 성능을 최적화하는 방법을 제시합니다.

전반적으로 이 텍스트는 Llama 기반 언어 모델을 구축하는 포괄적인 가이드로, 저자의 개인적인 경험에서 얻은 실용적인 팁과 통찰을 제공합니다.

대만은 최근 40년간의 운영 허가가 만료된 마안산 원자력 발전소를 폐쇄했습니다. 이 결정은 집권당의 "핵 없는 대만" 목표와 일치합니다. 이에 따라 대만은 에너지 수요를 충족하기 위해 천연가스 수입을 늘릴 계획입니다. 특히 반도체 산업의 성장에 맞춰 에너지를 확보하려는 것입니다. 그러나 이러한 변화는 화석 연료에 대한 의존도를 높이고, 가스 가격 변동이나 중국의 잠재적 봉쇄에 더 취약해질 수 있습니다. 대만은 가스 저장 공간이 제한적이기 때문입니다. 비판자들은 원자력 에너지에서 벗어나는 것이 대만의 기후 목표와 국가 안보에 해를 끼칠 수 있다고 주장하고 있습니다.

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앰버 윌리엄스는 인기 있는 노트-taking 앱인 옵시디언에서 개인 지식 관리 시스템(PKMS)으로 전환한 과정을 공유합니다. 그녀는 지식을 기록하는 것의 중요성과 개인 정보 보호, 지속 가능성, 노트 시스템을 맞추는 데 소요되는 시간에 대한 우려를 강조합니다.

윌리엄스는 옵시디언으로 PKMS 여정을 시작했지만, 비용과 한계, 특히 여러 기기에서 접근하는 데 어려움을 느끼며 불만을 가지게 되었습니다. 이러한 앱을 장기적으로 사용하는 것의 지속 가능성에 대해 고민한 끝에, 그녀는 안전하고 사용자 친화적인 노트 저장소를 만들기로 결심했습니다.

그녀의 새로운 PKMS의 주요 특징은 다음과 같습니다. 어떤 기기에서든 노트에 쉽게 접근할 수 있으며, 월 사용료가 없습니다. 개인 정보 보호가 강화되고 데이터에 대한 통제력이 높아졌습니다. 또한, 표준 형식으로 노트를 쉽게 내보낼 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

윌리엄스는 개인 지식 시스템이 간단하고 안전해야 하며, 아이디어를 효율적으로 기록하고 연결할 수 있어야 한다고 강조합니다. 자신의 솔루션을 구축함으로써, 그녀는 앱 간에 노트를 옮기는 순환을 멈추고 비용을 줄이며 아이디어에 대한 참여도를 높일 수 있는 방법을 찾았습니다.

그녀는 다른 사람들에게도 비전통적인 지식 관리 접근 방식을 탐색해 보라고 권장하며, 시스템을 맞춤화하는 것이 생각을 조직하는 더 효과적이고 개인화된 방법으로 이어질 수 있다고 제안합니다.

미국의 원격 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 직무에 대한 간단한 요약입니다. 이 목록에는 주로 기술 분야의 다양한 회사에서 제공하는 고소득 원격 소프트웨어 엔지니어링 직무가 포함되어 있습니다. 직무는 요구되는 경력에 따라 분류되어 있으며, 총 409개의 직위가 있습니다. 주요 채용 기업으로는 마이크로소프트, 에어비앤비, 코인베이스, 넷플릭스 등이 있습니다. 직무는 초급부터 고급까지 다양하며, 경력과 역할에 따라 급여 차이가 큽니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 고급 소프트웨어 엔지니어는 약 23만 5천 달러를 벌고, 에어비앤비의 직원 엔지니어는 최대 62만 6천 달러에 이를 수 있습니다. 이 직무 게시물은 정기적으로 업데이트되어 새로운 기회를 자주 제공합니다. 전반적으로 이 자료는 구직자들이 고소득 원격 소프트웨어 엔지니어링 직무를 효율적으로 찾는 데 도움을 줍니다.

모든 소프트웨어 프로젝트는 그 프로젝트가 다루는 비즈니스 현실을 정확하게 반영해야 합니다. 이는 데이터베이스를 통해 이루어지며, 데이터베이스는 현실의 특정 측면을 설명하거나 부정하는 진술을 저장합니다. 적절한 데이터베이스 설계는 이러한 진술이 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 효과적으로 처리되도록 하는 데 매우 중요합니다.

많은 소프트웨어 개발자들이 데이터베이스 설계에 대한 공식적인 교육을 받지 못해 일관되지 않은 방법에 의존하는 경우가 많습니다. 이로 인해 데이터 이상 현상이나 불일치와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기본적인 데이터베이스 설계 원칙을 이해하는 것이 필수적입니다.

다음은 따라야 할 주요 설계 원칙입니다.

첫째, 독립적인 관계를 유지해야 한다는 '직교 설계 원칙(POOD)'이 있습니다. 둘째, 불필요한 기본 관계를 피해야 한다는 '표현의 간결성 원칙(PORP)'이 있습니다. 셋째, 모든 의미 있는 관계는 기본 관계에서 유도될 수 있어야 한다는 '표현의 완전성 원칙(POEC)'이 있습니다. 넷째, 모든 기본 관계가 가장 높은 정규형에 있어야 하며, 이를 통해 중복을 제거하고 이상 현상을 방지해야 한다는 '완전 정규화 원칙(POFN)'이 있습니다. 다섯째, 모든 정보는 명확하게 표현되고 고유하게 정의되어야 한다는 '정보 원칙(TIP)'이 있습니다. 마지막으로, 기본 관계의 변경이 애플리케이션 프로그램이나 사용자 활동에 영향을 미치지 않아야 한다는 '논리적 독립성 원칙(PLI)'이 있습니다.

또한, 새로운 원칙이 제안되었습니다. '본질적 지시 원칙(PED)'은 임의의 값이 아닌, 실체의 진정한 정체성을 반영하는 자연 키를 사용해야 한다는 것입니다.

좋은 데이터베이스 설계는 효과적인 정보 시스템의 기초입니다. 잘못된 설계는 혼란과 기술적 문제를 초래할 수 있으며, 이는 비용이 많이 들 수 있습니다. 정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 현실을 정확하게 반영하는 구조를 구축해야 합니다.

보이니치 원고의 구조 분석 프로젝트는 현대 자연어 처리 기술을 활용하여 원고의 구조를 분석하는 데 중점을 두고 있으며, 번역을 시도하지는 않습니다. 이 프로젝트의 목표는 원고가 실제 언어의 특성을 가지고 있는지를 확인하는 것입니다.

보이니치 원고는 여전히 해독되지 않은 상태이며, 이 분석은 통계적 방법과 추측적 접근 방식 사이에서 균형 잡힌 접근을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 계산 언어학을 적용하여 원고의 잠재적인 언어 구조를 평가합니다.

프로젝트는 데이터, 스크립트, 결과로 구성됩니다. 데이터에는 전체 음역, 어근 파일, 클러스터 및 분석을 위한 다양한 JSON과 CSV 파일이 포함되어 있습니다. 스크립트는 클러스터링, 매핑, 문법적 역할 추론, 어휘 구축을 위한 파이썬 스크립트를 포함합니다. 결과물로는 클러스터 분석과 전이 행렬을 포함한 시각화 및 데이터 요약이 있습니다.

주요 기여로는 다국어 모델을 사용한 어근의 클러스터링, 기능어와 내용어의 클러스터 유형 식별, 원고 섹션 간의 단어 전이 및 구문 구조 분석이 있습니다. 전처리 과정에서는 반복되는 접미사를 제거하여 어근 형태를 분리하였고, 이는 클러스터링을 개선했지만 의미 있는 정보가 손실될 수도 있습니다. 이러한 선택은 기능어에 비해 내용어로의 편향을 초래할 수 있습니다.

분석 결과 특정 클러스터는 기능어를 나타내고, 다른 클러스터는 내용어를 시사합니다. 전이 행렬은 무작위성이 아닌 구조화된 패턴을 나타냅니다. 원고의 서로 다른 섹션은 다양한 사용과 패턴을 보여줍니다.

가설에 따르면 이 원고는 정의된 구조와 구문을 가진 인공 언어 또는 기억술 언어를 나타낼 가능성이 높습니다. 분석을 재현하려면 의존성을 설치하고 제공된 스크립트를 순서대로 실행하면 됩니다.

제한 사항으로는 클러스터와 단어 간의 매핑이 직접적이지 않으며, 전처리 과정에서 일부 의미 있는 데이터가 손실되었을 수 있습니다. 이 연구는 의미적 번역보다는 구조적 모델링에 중점을 두고 있습니다.

저자는 이 프로젝트가 원고의 내용을 근거 없는 추측 없이 이해하기 위한 구조적 분석을 사용하고자 하며, 관련 분야의 다른 사람들의 기여와 협력을 환영한다고 밝혔습니다.

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마이크로소프트는 윈도우 11에 모델 컨텍스트 프로토콜을 추가하여 운영 체제의 기능을 강화하고 있습니다. 이 새로운 기능은 사용자 요구에 더 잘 반응하고 상호작용할 수 있도록 돕습니다.

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법률 지원 기관에서 심각한 데이터 유출 사건이 발생했습니다. 이 사건으로 가정 폭력 피해자들의 개인 정보가 해킹당했습니다. 법무부에 따르면, 이번 공격은 4월에 발생했으며, 2010년부터의 데이터 200만 건 이상이 도난당했습니다. 유출된 데이터에는 주소, 생년월일, 주민등록번호, 금융 정보와 같은 민감한 정보가 포함되어 있습니다.

기관의 최고 경영자인 제인 하바틀은 이번 사건에 대해 유감을 표명하며, 피해자들에게 미칠 수 있는 고통을 인정했습니다. 처음에는 유출 범위가 제한적일 것으로 생각되었으나, 이후 더 광범위한 것으로 밝혀졌습니다. 법무부는 대중에게 잠재적인 사기에 대비하고 비밀번호를 업데이트할 것을 권고하고 있습니다.

법률 지원은 법적 도움이 필요한 개인, 특히 폭력이나 심각한 피해를 겪고 있는 사람들을 지원합니다. 유출 사건 이후, 기관의 온라인 서비스는 중단되었으며, 법률 협회는 피해자들에게 즉각적으로 통지할 것을 촉구했습니다.

이번 사건은 해킹 공격이 다양한 조직에 미치는 광범위한 추세의 일환으로, 최근에는 해롯, 마크스 앤 스펜서, 코옵과 같은 기업들도 공격을 받아 운영에 차질을 빚었습니다.

마이크로소프트 패브릭은 최근 여러 지역에서 긴 서비스 중단을 겪으며 심각한 신뢰성 문제에 직면했습니다. 이러한 문제에도 불구하고 마이크로소프트의 상태 페이지는 모든 시스템이 정상 작동 중이라고 잘못 표시해 사용자들 사이에 혼란을 초래했습니다. 많은 사용자들이 레딧과 같은 플랫폼에서 중단을 보고했지만, 마이크로소프트의 경고는 실제 상태를 반영하지 못했습니다. 이로 인해 사용자들은 서비스 중단을 추적하기 위해 제3자 서비스를 이용하고 있습니다.

최근의 중단 이후, 마이크로소프트는 사건 분석을 제공했지만, 사용자 수에 대한 오해의 소지가 있는 통계와 중단 지속 시간에 대한 부정확한 설명으로 문제의 심각성을 경시했습니다. 또한, 마이크로소프트는 패브릭 상태 페이지에서 중단 이력을 명확하게 유지하지 않아 관리자가 문제를 해결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 종종 문제가 자신의 시스템에 있다고 생각합니다.

마이크로소프트 패브릭은 서비스 수준 계약이 없고, 서비스 중단에 대한 환불도 제공하지 않아 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 전반적으로 이 기사는 마이크로소프트 패브릭을 기업에 추천하는 것이 이 문제에 대한 인식 부족에서 비롯된 것일 수 있다고 제안합니다.

마이크로소프트가 윈도우 11에 모델 컨텍스트 프로토콜을 도입하고 있습니다. 이번 업데이트는 운영 체제가 사용자 요구에 더 잘 반응하고 상호작용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

K-봇은 높이가 4피트인 다목적 휴머노이드 로봇입니다. 가격은 원래 15,999달러에서 8,999달러로 인하되었습니다. 현재 사전 주문이 가능합니다.

간격 반복 시스템(SRS)은 플래시카드를 사용하여 정보를 더 효과적으로 암기하도록 도와주며, 특정 간격으로 복습 일정을 설정합니다. 이 방법은 언어학이나 역사와 같이 많은 사실적 지식이 필요한 과목에 특히 유용합니다. 전통적인 간격 반복 방법인 SuperMemo-2는 카드를 잘못 답할 경우 복습 일정을 초기화하는 경우가 많아 사용자에게 불편함을 줄 수 있습니다.

최근에 Jarrett Ye가 개발한 FSRS라는 새로운 알고리즘이 SRS의 효율성을 높였습니다. 이 알고리즘은 개인의 학습 패턴에 따라 카드 복습의 최적 시점을 예측합니다. FSRS는 고정된 간격에 의존하는 대신 머신러닝을 활용하여 정보를 얼마나 자주 제시할지를 결정하며, 사용자가 잊기 직전에 상기시켜 주는 것을 목표로 합니다. 이렇게 하면 학습 부담이 줄어들고 기억력 유지가 향상됩니다.

FSRS는 대표적인 간격 반복 소프트웨어인 Anki에 통합되어 있지만, 사용자는 이를 활성화하고 자신의 덱에 맞게 설정을 조정해야 합니다. WaniKani나 Bunpro와 같은 다른 학습 플랫폼은 덜 효과적인 복습 전략을 사용하는 반면, FSRS는 보다 개인화되고 스트레스가 적은 학습 경험을 제공합니다.

전반적으로 Anki는 효율적인 학습에 진지한 사람들에게 여전히 최고의 선택이며, 사용자가 지식을 오랫동안 유지할 수 있도록 돕는 지속적인 업데이트가 이루어지고 있습니다.

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Morph는 HTMX를 기반으로 하여 빌드 단계 없이 하이퍼미디어 기반 애플리케이션을 만들기 위해 설계된 개발 중인 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 서버 사이드 렌더링(SSR), 싱글 페이지 애플리케이션(SPA), 그리고 아일랜드 아키텍처의 기능을 결합하여 간단한 HTML, CSS, JavaScript를 사용합니다.

Morph의 주요 기능은 다음과 같습니다. 각 구성 요소는 하이퍼텍스트를 위한 자체 API에 접근할 수 있습니다. 구성 요소는 서버에서 렌더링되며 독립적으로 작동할 수 있습니다. 중첩된 구성 요소의 계층 구조를 지원하며, 클라이언트 측 JavaScript가 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않습니다. API 데이터 구조에 대한 사전 설계가 필요하지 않으며, Deno, Node 또는 Bun 프로젝트에 통합할 수 있습니다.

Morph는 텔레그램 봇이나 내부 도구와 같이 복잡한 프론트엔드 스택 없이 동적인 UI가 필요한 소규모 프로젝트에 특히 유용합니다.

Morph를 사용하려면, 자신의 런타임(Deno, Bun 또는 Node)에 필요한 패키지를 설치하고 페이지를 렌더링하는 간단한 서버 애플리케이션을 설정하면 됩니다.

이 라이브러리는 현재 활발히 개발되고 있으며, 기여를 환영합니다.

저자는 자본주의와 인공지능의 영향이 커지는 세상에서 수학의 미래에 대해 성찰합니다. 전문 수학자는 아니지만, 수학적 사고의 상품화에 대한 우려를 표명하며, 만약 기계 학습 모델이 수학 연구를 지배하게 된다면 인간의 이해와 지적 성장 추구가 저해될 수 있다고 경고합니다.

그들은 수학이 기업의 이익에 의해 좌우되는 미래를 경고하며, 이로 인해 수학 분야에서 의미 있는 인간의 기여가 사라질 수 있다고 우려합니다. 저자는 고급 인공지능이 증명과 이론을 생성하는 상황을 상상하며, 이로 인해 인간 수학자들이 이러한 기계에 의존하게 될 것이라고 말합니다. 이는 마치 부유한 사람들의 이익을 위해 봉사하는 성직자와 같은 모습입니다.

비관적인 시각에도 불구하고, 저자는 수학이 사회에서 어떤 역할을 하고 인간의 창의성과 어떻게 연결되는지에 대해 깊이 생각해보기를 권장합니다. 그들은 수학이 단순한 이익을 위한 도구가 아니라 우리의 삶을 풍요롭게 하는 예술 형태로 다시 인식되기를 희망합니다. 그러나 현재의 추세가 이러한 이상에서 점점 더 멀어질 수 있음을 인정합니다.

Veav는 현재 여러 웹 표준을 지원하는 실험적인 웹 브라우저 엔진입니다. 이 엔진은 대부분의 디스플레이 유형을 지원하며, 그리드는 제외됩니다. 표준 CSS 계단식 동작과 @page 규칙을 통한 페이지 나누기, PDF로 인쇄하는 기능도 제공합니다. 또한, 모든 CSS 단위인 퍼센트, var(), calc()를 지원하고, HTML 및 XHTML 파일을 로드할 수 있습니다. 기본적인 네트워킹 기능도 제공하지만, http://와 file:// 링크만 지원합니다. 자세한 호환성과 기능은 WPT 상태 페이지를 확인하면 됩니다.

Veav를 사용해 보려면 필요한 패키지를 설치하고 저장소를 복제하는 일련의 명령어를 실행해야 합니다. 간단한 단계는 다음과 같습니다. 먼저 필요한 패키지를 설치합니다. 그런 다음 Veav 저장소를 복제하고, 추가 종속성을 설치합니다. 마지막으로 파일을 사용하여 브라우저를 실행할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Lou, LuneMercier, Paulo Medeiros, Sleepy Monax가 공동으로 개발했습니다.

이 기사는 구식 윈도우 컴퓨터와 소프트웨어의 지속적인 사용에 대해 다루고 있습니다. 많은 사람들과 시스템이 수십 년 된 기술에 여전히 의존하고 있다는 점을 강조합니다. 기술이 발전했음에도 불구하고, ATM과 기차 시스템 같은 일부 장치는 신뢰성과 기존 인프라와의 통합 덕분에 여전히 윈도우 XP와 MS-DOS 같은 운영 체제를 사용하고 있습니다.

올해 50주년을 맞이한 마이크로소프트는 디지털 인프라에 큰 영향을 미쳤습니다. 이로 인해 많은 조직들이 높은 비용과 복잡한 호환성 문제 때문에 업그레이드하기 어려운 상황입니다. 예를 들어, 많은 병원, 교통 시스템, 심지어 정부 시설들도 안정성 때문에 구식 시스템을 사용하고 있으며, 이러한 의존은 사이버 보안과 효율성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

정신과 의사와 목공예가 같은 일부 사용자들은 이러한 기계의 느린 성능과 구식 인터페이스에 대한 불만을 토로하고 있습니다. 한편, 전자 문학 연구소와 같은 곳에서는 초기 디지털 예술과 문학을 선보이기 위해 구형 컴퓨터를 유지하며 구식 기술을 문화적, 예술적 이유로 보존하려는 노력도 있습니다.

전반적으로 이 기사는 구식 기술이 종종 불만을 초래하지만, 마이크로소프트의 장기 지원 전략과 시스템 업그레이드의 어려움 덕분에 현대 생활에 깊이 뿌리내리고 있는 역설을 보여줍니다.

이 글에서는 TypeScript의 타입 시스템에서의 균형에 대해 논의합니다. 더 엄격한 타입이 더 나은 안전성을 제공하지만, 종종 지나치게 복잡해질 수 있다는 점을 지적합니다. 이러한 복잡성은 "하이퍼 타이핑"이라는 현상을 초래할 수 있는데, 이는 라이브러리가 완벽한 타입 안전성을 추구하다가 혼란스러운 타입과 이해하기 어려운 오류 메시지를 만들어내는 경우입니다.

저자는 객체의 속성을 출력하는 함수의 예를 들어, 타입을 느슨하게 또는 엄격하게 정의할 수 있는 방법을 보여줍니다. 엄격한 버전은 더 많은 보장을 제공하지만 복잡성을 증가시킵니다.

이 글에서는 TanStack Form을 하이퍼 타이핑의 예로 들며, 기술적으로 인상적임에도 불구하고 타입 정의가 이해하기 어렵다고 강조합니다. 저자는 하이퍼 타이핑과 관련된 여러 문제를 지적합니다. 여기에는 잘못된 형식의 타입 정의, 이해하기 어려운 타입으로 인해 발생할 수 있는 안전하지 않은 우회 방법, 사용자에게 혼란을 주는 복잡한 오류 메시지가 포함됩니다.

결국 저자는 정확성은 떨어질 수 있지만 작업하기 더 즐거운 간단한 라이브러리를 선호합니다. 또한 스키마 정의에서 타입을 생성하는 방법이 개발자 경험을 개선하는 데 더 나은 접근 방식이 될 수 있다고 제안합니다.

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리뷰는 제임스 L.W. 웨스트 III가 편집한 "주석이 달린 위대한 개츠비"에 대해 다루고 있으며, F. 스콧 피츠제럴드의 상징적인 소설을 반영하고 있습니다. 리뷰어는 피츠제럴드가 반복적으로 다루는 욕망과 충족되지 않은 갈망의 주제를 특히 젊은 사랑과 첫 키스의 관점에서 강조합니다. 텍스트는 피츠제럴드가 보수적인 환경에서 자란 배경이 그의 로맨틱한 관계 묘사에 어떻게 영향을 미쳤는지를 보여주며, 이러한 관계는 종종 망설임과 사회적 제약으로 특징지어집니다.

리뷰는 "위대한 개츠비"가 구상에서 1925년 출판에 이르기까지의 발전 과정을 언급하며, 초기에는 엇갈린 평가를 받았지만 시간이 지나면서 미국 문학의 걸작으로 인정받게 되었다고 설명합니다. 이야기는 자신의 과거 사랑인 데이지 뷰캐넌을 되찾으려는 자수성가한 남자 제이 개츠비를 중심으로 전개되며, 재즈 시대를 배경으로 합니다.

피츠제럴드의 글쓰기는 생생한 이미지와 감정적 깊이로 찬사를 받으며, 열망과 현실 사이의 긴장을 탐구합니다. 이 책은 궁극적으로 미국 꿈과 욕망의 덧없음을 주제로 한 논평 역할을 합니다. 초기에는 인기가 없었지만 "위대한 개츠비"는 교육 과정에서 필수적인 작품이 되었고, 여전히 문화적으로 공감을 불러일으키며 미국 사회 내 계급, 인종, 성별 역학과 관련된 다양한 해석을 촉발하고 있습니다.

전반적으로 리뷰는 "위대한 개츠비"를 사랑, 상실, 꿈의 추구에 대한 시대를 초월한 반영으로 자리매김하며, 그 서정적인 문체와 복잡한 캐릭터를 강조합니다.

브라이언은 단의 글을 칭찬하며 옵시디안이 로암보다 더 발전된 훌륭한 도구라고 언급했습니다. 그는 또한 닉 마일로의 "링킹 유어 씽킹" 전략과 함께 사용할 때의 장점을 강조하며, 이 방법이 자신에게 큰 도움이 되었다고 말했습니다.

병렬 함수 배열 언어는 병렬 프로그래밍을 더 쉽게 하면서도 좋은 성능을 보장하기 위해 설계된 새로운 프로그래밍 언어입니다. 이 연구에서는 Accelerate, APL, DaCe, Futhark, SaC의 다섯 가지 언어를 비교하며, N-body 시뮬레이션, MultiGrid, Quickhull, Flash Attention이라는 네 가지 도전적인 벤치마크를 사용했습니다. 이 벤치마크는 다양한 응용 분야와 계산 모델을 포함하고 있습니다.

주요 발견은 함수 배열 코드가 전통적인 최적화 코드보다 더 간단하고 짧다는 점입니다. 이는 특정 컴퓨터 아키텍처에 특화된 세부 사항을 피하기 때문입니다. 이로 인해 하나의 코드베이스가 멀티코어 시스템과 GPU 모두에서 효율적으로 실행될 수 있어 새로운 기술에 적응하기가 더 쉬워집니다.

이 언어들의 성능은 32코어 AMD 프로세서와 NVIDIA GPU에서 39개의 벤치마크 인스턴스를 통해 테스트되었습니다. 분석 결과, 성숙한 함수 배열 언어가 전통적인 프로그래밍 방법과 동등한 성능을 낼 수 있음을 보여주며, 효율적인 병렬 컴퓨팅을 위한 가능성을 나타냅니다.

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이 글은 인공지능(AI)과 관련된 도전과 실망을 다루며, 과거의 실패 사례와 비교하고 있습니다. 1960년대에 AI 연구자들은 기계 번역에 대해 지나치게 낙관적이었고, 기대에 미치지 못하는 결과가 나오자 자금 지원이 줄어들면서 첫 번째 "AI 겨울"이 시작되었습니다.

현재 이미지 인식과 언어 모델(LLM) 같은 AI 기술은 발전을 이루었지만 여전히 많은 한계가 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 기능이 창의적인 방식으로 요청하지 않으면 땅콩 사진을 찾지 못하는 경우가 있습니다. 이는 "프롬프트 엔지니어링"의 필요성을 보여줍니다. 즉, 사용자가 컴퓨터처럼 생각해야 하는 경우가 많아, AI가 작업을 더 쉽게 만들어준다는 개념과는 모순됩니다.

진전이 있음에도 불구하고 많은 AI 시스템은 여전히 정확성에 어려움을 겪고 있으며, 잘못된 정보를 생성하기도 합니다. 이를 "환각"이라고 부릅니다. 대중의 인식은 기술 기업들의 과대 광고에 영향을 받아 비현실적인 기대를 불러일으킵니다. AI는 특정 작업에서 도움을 줄 수 있지만, 정확성을 보장하기 위해 인간의 감독이 필요한 경우가 많습니다.

또한, 법률 업무나 고객 지원과 같은 중요한 작업에 AI를 의존하는 것의 위험성도 강조됩니다. 이러한 분야에서의 실수는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 현재의 AI 응용 프로그램은 약속된 능력에 미치지 못하는 경우가 많고, 이에 대한 과대 광고도 점차 줄어들고 있습니다.

전반적으로 저자는 AI가 잠재력을 가지고 있지만, 기대가 충족되지 않을 경우 또 다른 관심과 투자 감소의 시기인 "AI 겨울"이 올 수 있다고 제안합니다.

Constructor Theory Simulator는 데이비드 도이치의 Constructor Theory를 기반으로 한 파이썬 프로젝트입니다. 이 프로그램은 사용자가 작업(Task), 기질(substrate), 양자 중력, 전자기학과 같은 기본 개념을 코드로 탐구할 수 있게 해줍니다. 주요 기능 중 하나는 "보편 생성기(universal constructor)"로, 이는 작업 목록으로부터 스스로를 생성할 수 있는 능력을 보여줍니다.

이 시뮬레이터의 핵심 개념에는 속성, 기질, 작업, 생성기가 포함됩니다. 작업은 비가역적이고 양자 작업을 지원하며, 다중 세계 분기와 탈상관화(decoherence)도 포함됩니다. 시뮬레이션 기능은 타이머, 고유 시간 시뮬레이션, 상대성 이론에 대한 수정 사항을 포함하고 있습니다. 동일한 기질의 교환이 용이하도록 하는 기능도 제공됩니다. ASCII 시각화 도구를 통해 분기를 검사할 수 있으며, 1차원 및 2차원 동역학을 지원하고 다양한 적분 방법을 사용할 수 있습니다. 중력 및 전자기 상호작용을 시뮬레이션하는 작업 결합 기능도 포함되어 있습니다. 보편 생성기는 어떤 작업 목록도 기능적인 생성기로 변환할 수 있습니다.

시작하려면 Python 3.8 이상의 버전이 필요하며, matplotlib는 선택 사항입니다. 저장소를 복제하고 단위 테스트를 실행하여 설치할 수 있습니다. 데모 스크립트를 실행하면 생성기의 작동을 확인할 수 있습니다.

사용자는 작업을 정의하고(예: 광자 방출 및 흡수), 생성기를 구축하며, 광자 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 프로젝트는 문제 보고, 새로운 생성기 제출, 문서 개선 등 기여를 장려합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 도이치와 마를레토의 Constructor Theory 작업에서 영감을 받았습니다.

데이비드 보이는 음악 경력으로 잘 알려져 있지만, 1998년에는 자신의 인터넷 서비스 제공업체인 보위넷(BowieNet)을 출시하며 인터넷 세계에도 진출했습니다. 이 시기는 인터넷이 일반 사용자들에게 빠르게 확산되던 때였습니다. 보위넷은 구독자들에게 독특한 이메일 주소, 개인 웹 호스팅, 그리고 보위가 직접 참여하는 음악과 채팅방을 포함한 독점 콘텐츠에 접근할 수 있는 기능을 제공했습니다.

이 서비스는 미국에서 월 19.95달러로 시작되었고, 이후 영국으로도 확장되었습니다. 한때 구독자는 약 10만 명에 달했습니다. 보위넷은 당시로서는 혁신적이었으며, 초기 인터넷 기술을 활용해 오디오와 그래픽을 제공하고 팬들이 전자카드를 보내고 블로그를 만들 수 있도록 했습니다.

하지만 보위넷은 전체 서비스 모델을 유지하는 데 어려움을 겪었고, 2006년에 서비스가 중단되었습니다. 이후 간단한 팬 사이트로 변모하다가 2012년에 완전히 문을 닫았습니다. 비록 오래가지 않았지만, 보위넷은 팬과 아티스트를 온라인으로 직접 연결하려는 초기 시도로, 보위의 인터넷에 대한 선구적인 접근 방식을 보여주었습니다.

hardtime.nvim은 사용자가 Vim 기술을 향상시키고 나쁜 습관을 고치며 Vim 동작을 마스터할 수 있도록 돕는 플러그인입니다.

이 플러그인의 주요 기능은 짧은 시간 내에 반복적인 키 입력을 차단하고, Vim에서 더 빠르게 탐색할 수 있는 힌트를 제공하며, 일반적인 나쁜 습관에 대한 보고서를 제공합니다.

사용할 때는 수직 이동을 위해 상대적 점프를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 5j를 입력하면 아래로 다섯 줄 이동할 수 있습니다. 콘텐츠를 스크롤할 때는 CTRL-U, CTRL-D, gg와 같은 단축키를 활용하세요. 수평 이동을 위해서는 단어와 문자 동작 명령을 사용하고, 효율적인 편집을 위해 텍스트 객체와 연산자(예: ci{)를 활용하는 것이 좋습니다. 괄호 사이를 이동할 때는 특정 명령어를 사용하세요.

이 플러그인은 Neovim 버전 0.10.0 이상에서 작동합니다. 선호하는 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있으며, Neovim 설정 파일에서 플러그인을 설정해야 합니다.

hardtime은 기본적으로 활성화되어 있습니다. 특정 명령어를 사용하여 활성화, 비활성화 또는 전환할 수 있으며, 사용에 대한 힌트와 로그를 확인할 수 있습니다.

설정 옵션으로는 키 제한, 파일 유형, 알림 설정을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다. 반복적인 키 입력에 대한 최대 시간과 횟수를 설정할 수 있으며, 마우스 지원, 힌트 메시지 등을 활성화하거나 비활성화하는 옵션도 제공합니다.

기여는 환영하며, 기여 방법에 대한 지침은 CONTRIBUTING.md 파일에서 확인할 수 있습니다. 이 플러그인은 더 나은 습관을 장려하고 유용한 피드백을 제공하여 Vim 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

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일론 머스크의 회사 xAI가 멤피스 남서부에 있는 버려진 공장을 "세계 최대의 슈퍼컴퓨터"인 콜로서스로 변모시켰다고 주장하고 있다. 이 시설은 일자리를 창출하고 지역 경제를 활성화할 것으로 기대되고 있다. 그러나 인근 보크스타운 지역 주민들은 이 시설과 관련된 건강 위험에 대해 우려하고 있다. 보크스타운은 주로 흑인 커뮤니티로, 경제적으로 어려운 상황에 처해 있다.

xAI는 유해한 오염 물질을 발생시키는 가스 터빈을 사용하고 있으며, 현재 필요한 공기 허가를 받지 못해 주민들과 환경 단체들의 반발을 사고 있다. 주 하원의원 저스틴 피어슨을 포함한 지역 공무원들은 이 시설과 그로 인한 지역의 공기 질 악화에 대해 제대로 알리지 않은 데 대해 불만을 표하고 있다.

경제 성장의 약속에도 불구하고, 많은 주민들은 창출된 일자리가 지역 주민들에게 실질적인 혜택을 주지 않을 것이라고 우려하고 있다. 그들은 이 시설이 이미 다른 산업에서 발생하는 오염으로 고통받고 있는 지역의 건강 문제를 악화시킬 것이라고 걱정하고 있다. 이 상황은 기술 발전과 환경 정의 간의 더 넓은 갈등을 드러내고 있으며, 많은 주민들은 자신들이 진보의 비용을 불공정하게 지고 있다고 느끼고 있다.

이 기사는 대규모 언어 모델(LLM) 집단 사이에서 사회적 규범이 자발적으로 형성될 수 있는 방법을 다루고 있습니다. 이는 인간 사회에서 규범이 형성되는 방식과 유사합니다.

연구에 따르면, LLM들은 중앙 권위 없이 상호작용을 통해 보편적으로 받아들여지는 사회적 규범을 발전시킬 수 있습니다. 개별 LLM이 편향을 보이지 않더라도, 이들이 소통하면서 집단적인 편향이 나타날 수 있으며, 이는 그룹이 규범을 형성하는 방식에 영향을 미칩니다.

소수의 헌신적인 LLM 그룹이 일정한 영향력을 미치게 되면, 기존의 규범을 변화시킬 수 있습니다. 이 현상을 "임계 질량"이라고 부릅니다. 이러한 규범이 어떻게 형성되는지를 이해하는 것은 인공지능 시스템을 설계할 때 인간의 가치와 사회적 목표에 부합하도록 하는 데 도움이 됩니다.

연구자들은 이름 짓기 게임 모델을 사용하여 에이전트들이 어떻게 행동을 조정하고, 지역적 상호작용에서 규범이 어떻게 발생할 수 있는지를 탐구했습니다. 이 연구는 AI 시스템이 자연스럽게 사회적 규범을 발전시킬 가능성을 강조하며, 이는 AI가 사회에 유익한 방식으로 작동하도록 보장하는 데 중요합니다.

Buckaroo는 Jupyter를 위한 새로운 데이터 테이블 도구로, 일반적인 데이터 분석 작업을 간소화합니다. 이 도구는 빠르고 정렬 가능한 테이블을 제공하여 데이터를 효율적으로 표시하며, 요약 통계, 히스토그램, 스마트 샘플링, 자동 정리와 같은 기능을 포함하고 있습니다. 사용자들은 설정을 쉽게 맞춤화할 수 있습니다.

Buckaroo의 주요 특징 중 하나는 성능입니다. 대용량 데이터셋을 빠르게 로드하고 부드러운 스크롤을 지원합니다. 또한, 숫자 데이터를 고정 너비 글꼴로 표시하여 가독성을 높입니다. 각 열의 데이터 분포를 시각적으로 보여주는 히스토그램 기능도 제공됩니다. 테이블 내에서 데이터를 쉽게 정렬하고 검색할 수 있으며, 저코드 인터페이스를 통해 분석을 간소화하는 파이썬 코드를 생성합니다. 자동 정리 기능은 일반적인 데이터 문제를 자동으로 감지하고 수정합니다.

Buckaroo는 Jupyter Lab, Jupyter Notebook, Google Colab 등과 호환되며, Pandas와 Polars 데이터프레임을 지원합니다. 설치하려면 pip install buckaroo 명령어를 실행한 후 Jupyter 서버를 재시작하면 됩니다. Buckaroo를 가져오면 데이터프레임의 기본 표시 방식으로 설정됩니다.

사용자들이 Buckaroo의 기능을 탐색할 수 있도록 광범위한 문서와 비디오 튜토리얼이 제공됩니다. 이 프로젝트는 도구 개선을 위해 사용자들의 기여와 피드백을 적극적으로 환영합니다.

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BrowserBee는 사용자가 자연어를 사용하여 브라우저를 제어할 수 있도록 해주는 오픈소스 크롬 확장 프로그램입니다. 이 프로그램은 개인 정보를 우선시하며, 주로 브라우저 내에서 작동하기 때문에 소셜 미디어나 이메일과 같은 로그인된 웹사이트에서 안전하게 작업할 수 있습니다.

BrowserBee의 주요 기능으로는 OpenAI와 Gemini와 같은 주요 언어 모델 제공자를 지원하며, 작업에 대한 토큰 사용량과 비용을 추적합니다. 또한 Playwright를 활용하여 효과적인 브라우저 자동화를 지원하고, 유용한 작업을 저장할 수 있는 메모리 기능을 제공합니다. 필요한 경우 구매나 소셜 미디어 게시물과 같은 작업에 대해 사용자 승인을 요청합니다.

BrowserBee는 탐색, 상호작용, 관찰 및 메모리 관리를 위한 다양한 도구를 제공합니다. 여기에는 페이지와 탭 간 이동을 위한 탐색 도구, 요소를 클릭하고 텍스트를 입력하기 위한 상호작용 도구, 페이지 정보를 캡처하고 스크린샷을 찍기 위한 관찰 도구, 그리고 작업 순서를 저장하고 검색하기 위한 메모리 도구가 포함됩니다.

이 프로그램은 소셜 미디어 계정을 관리하고 알림을 요약하는 데 도움을 주며, 뉴스를 선별하고 빠른 업데이트를 제공할 수 있습니다. 또한 이메일, 예약, 제품 검색을 지원하고, 연구 및 정보 정리에 도움을 줄 수 있습니다.

BrowserBee를 설치하는 방법은 여러 가지가 있습니다. GitHub에서 다운로드하여 크롬에 로드하거나, 의존성을 포함하여 소스에서 빌드할 수 있으며, 곧 크롬 웹 스토어에서도 제공될 예정입니다.

사용자는 BrowserBee 아이콘을 클릭하거나 키보드 단축키를 사용하여 프로그램을 활성화한 후, 명령어를 입력하여 작업을 수행할 수 있습니다. BrowserBee는 일상적인 브라우징 작업을 위한 편리하고 개인 정보 보호에 중점을 둔 AI 도우미를 제공하는 것을 목표로 하며, 향후 개선과 기능 추가 가능성이 있습니다.

게임 개발에서 여러 플랫폼에서 그래픽을 렌더링하는 데 어려움이 있다는 내용을 다루고 있습니다. SDL과 같은 도구는 창 관리와 같은 작업을 간소화하지만, Vulkan, D3D, Metal, OpenGL과 같은 다양한 그래픽 API로 인해 렌더링은 여전히 복잡합니다. 각 API는 고유한 요구 사항을 가지고 있습니다.

FNA 프로젝트의 공동 유지 관리자인 저자는 Refresh라는 그래픽 추상화 라이브러리의 개발을 설명합니다. 이 라이브러리는 크로스 플랫폼 셰이더 처리를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 셰이더는 GPU에서 실행되는 프로그램으로, 데이터를 병렬로 변환하지만, 다양한 GPU 아키텍처와 명령어 집합 간의 표준화 부족으로 인해 컴파일이 복잡해졌습니다.

과거에는 셰이더가 실행 시간에 컴파일되어 비효율성과 잠재적인 버그를 초래했습니다. 현재는 바이트코드가 사용되지만, 여전히 그래픽 하드웨어에 맞춘 컴파일이 필요합니다. 이러한 플랫폼 간의 단편화는 개발자들이 이식 가능한 애플리케이션을 만드는 데 어려움을 겪게 만듭니다.

셰이더는 코드가 아닌 콘텐츠로 봐야 한다고 주장하며, 실행되기 전에 필요한 광범위한 변환 과정을 강조합니다. 현재 시스템은 각 플랫폼마다 요구 사항이 다르고 보편적인 셰이더 형식이 없기 때문에 비효율적입니다. 이식 가능한 고급 셰이더 언어를 만들려는 노력은 복잡성과 주요 산업 플레이어 간의 협력 부족으로 인해 회의적인 시각을 받고 있습니다.

결국 SDL GPU API에서 제안된 접근 방식은 셰이더 형식의 유연성을 허용하면서 다양한 플랫폼에 적응할 수 있는 방법을 제공합니다. 개발자들은 선호하는 셰이더 언어와 형식을 선택할 수 있어, 다양한 요구를 수용하면서도 단일 솔루션을 강요하지 않는 보다 효율적인 작업 흐름을 이끌어낼 수 있습니다.

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저자는 노트북 없이 모바일 환경에서 코딩을 한 경험을 이야기합니다. 이들은 스마트폰, 증강 현실(AR) 안경, 접이식 키보드를 사용하여 2주 동안 작업을 진행했습니다. 이 과정에서 안드로이드 스마트폰에서 전체 데스크탑 리눅스 환경을 실행할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 가볍고 휴대성이 뛰어난 작업 환경을 구축할 수 있었습니다.

저자가 사용한 설정은 구형 픽셀 8 프로 스마트폰, Xreal Air 2 Pro AR 안경, 접이식 블루투스 키보드로 구성되어 있으며, 총 비용은 636달러였습니다. 이들은 리눅스 환경을 스마트폰에서 실행하기 위해 ARM64 바이너리를 사용하여 chroot 컨테이너를 설정했습니다.

모바일 설정의 장점으로는 휴대성이 있습니다. 전체 장비가 주머니에 들어가므로 공원이나 카페와 같은 다양한 장소에서 작업하기가 용이합니다. 또한, 스마트폰의 셀룰러 연결 덕분에 Wi-Fi에 의존하지 않고 야외에서도 작업할 수 있는 유연성이 있습니다. 이 설정은 비행기와 같은 좁은 공간에서 노트북을 사용하는 것보다 더 편안하다는 장점도 있습니다.

하지만 몇 가지 도전 과제도 있었습니다. 리눅스 환경을 설정하는 과정이 복잡하여 여러 방법을 시도해야 했습니다. AR 안경은 좋은 화면 품질을 제공했지만, 시야가 너무 넓어 사용에 불편함이 있었습니다. 접이식 키보드는 설정의 가장 약한 부분으로, 편안함과 품질이 부족했습니다.

성능 면에서는 스마트폰이 코딩 작업에 적합하다고 느꼈지만, 노트북만큼 빠르지는 않았습니다. 배터리 수명은 약 4-5시간 사용 후 충전이 필요했습니다.

저자는 이러한 모바일 설정이 제공하는 자유와 유연성 덕분에 앞으로도 계속 사용할 계획이라고 밝혔습니다. 비록 몇 가지 어려움이 있었지만, 기술이 발전함에 따라 초경량 소프트웨어 개발의 가능성이 있다고 믿고 있습니다.

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상상 연구 저널은 학술 연구 초록의 형식으로 허구의 작품을 발표합니다. 이 저널은 실제 연구자와 학생들에 의해 만들어졌으며, 매년 11월 글로벌 학술 작문 월에 새로운 호가 발행됩니다.

저널은 연구자들이 자신의 아이디어를 기존의 작업 제약 없이 표현할 수 있도록 돕기 위해 설계된 창작 워크숍에서 시작되었습니다. 이 워크숍은 연구자들의 글쓰기 불안을 줄이고, 모든 분야의 연구자들이 창의성을 발휘하도록 격려하는 것을 목표로 합니다.

발표된 작품들은 연구자들이 자신의 작업을 창의적으로 소통할 수 있는 방법을 반영합니다. 저널은 창의적 글쓰기를 재미있는 과정으로 활용하고자 하는 누구나 제출을 환영합니다. 새로운 제출에 대한 공지는 블로그를 통해 발표됩니다.

편집자는 Dr. Kay Guccione와 Dr. Matthew Cheeseman입니다.

구글의 프로젝트 제로 팀이 진행 중인 작업에 대한 소식을 전했습니다. 이들은 "소리의 장벽을 깨다"라는 프로젝트를 시작했으며, 이는 마하 메시지를 이용한 퍼징 기법으로 CoreAudio를 테스트하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 작업은 시스템의 오디오 처리에서 취약점을 찾아내고 보안을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그들의 진행 상황과 발견 사항에 대한 추가 정보는 앞으로의 업데이트에서 공유될 예정입니다.

이 글은 자유 발언의 개념이 어떻게 변화해 왔는지를 역사적 맥락과 현대적 의미를 통해 설명합니다. 파라 다보이왈라의 저서 "자유 발언이란 무엇인가? 위험한 아이디어의 역사"는 밀턴과 로크와 같은 인물들이 한때 지지했던 자유 발언이 현재는 특히 우파 집단 사이에서 논란이 되고 있음을 다룹니다.

역사적으로 자유 발언을 옹호하는 사람들은 주로 좌파에 속했지만, 지금은 많은 우파 집단이 정치적 올바름이나 '각성' 문화에 반대하며 이를 방어하고 있습니다. 자유 발언의 역사는 복잡하고 종종 우연적인 측면이 있으며, 개혁이 예상치 못한 결과를 초래하기도 했습니다. 다보이왈라는 이 개념이 잘못 이해되고 정치적 목적에 악용되는 경우가 많다고 주장합니다.

과거 사회에서는 발언이 강력하고 해로울 수 있는 것으로 여겨져, 허위 정보와 명예 훼손에 대한 엄격한 법이 존재했습니다. 이는 현대의 관점과는 크게 대조적이며, 현대에서는 종종 발언과 행동을 분리해서 생각합니다. 자유 발언의 개념은 영국 내전 동안 크게 발전하였고, 그 결과 표현의 자유가 점진적으로 받아들여졌지만 여전히 많은 제한이 있었습니다. 현대의 절대적인 자유 발언 개념은 18세기 초 카토의 편지에서 비롯되었습니다.

미국은 수정헌법 제1조를 통해 강력한 절대주의적 입장을 채택한 반면, 유럽과 같은 다른 국가들은 증오 발언과 선동을 규제하는 법을 유지하고 있습니다. 이 글은 규제되지 않은 발언의 해로운 영향, 특히 극단주의적 선언문과 관련된 최근의 대량 총격 사건에서 볼 수 있는 증오 발언이 폭력을 조장할 수 있다는 우려를 제기합니다.

저자는 공공 안전과 시민 담론을 고려한 균형 잡힌 접근이 필요하다고 주장하며, 자유 발언의 한계를 정의하는 것이 권리를 침해하지 않으면서도 어렵다는 점을 강조합니다. 이 글은 자유 발언에 대한 신중한 논의의 필요성을 강조하며, 그 이점과 잠재적인 해악을 모두 인식해야 한다고 말합니다.

이 문서는 Model2Vec 정적 임베딩 모델을 다루기 위한 Rust 크레이트에 대해 설명합니다. 간단한 요약은 다음과 같습니다.

설치 방법은 프로젝트에 크레이트를 추가하는 것입니다. 다음 명령어를 사용하세요. cargo add model2vec-rs

라이브러리를 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Hugging Face Hub에서 모델을 로드하거나 로컬 경로에서 모델을 불러옵니다. 그런 다음 문장 목록을 준비하고, 이 문장들로부터 임베딩을 생성합니다.

예제 코드는 다음과 같습니다. 모델을 로드하는 코드로 StaticModel::from_pretrained("minishlab/potion-base-8M", None, None, None)?를 사용합니다. 문장을 준비할 때는 vec!["Hello world".to_string(), "Rust is awesome".to_string()]와 같이 작성합니다. 마지막으로 모델을 사용해 임베딩을 생성하고, println!("Embeddings: {:?}", embeddings);로 결과를 출력합니다.

명령줄 인터페이스(CLI) 사용법은 다음과 같습니다. 단일 문장을 인코딩할 때는 cargo run -- encode "Hello world" minishlab/potion-base-8M 명령어를 사용합니다. 여러 문장을 파일에서 인코딩할 경우, 먼저 echo -e "Hello world\nRust is awesome" > input.txt로 문장을 파일에 저장한 후, cargo run -- encode input.txt minishlab/potion-base-8M --output embeds.json 명령어를 실행합니다.

여러 가지 사전 훈련된 모델이 제공됩니다. potion-base-32M은 32.3M 파라미터로 일반 용도에 적합합니다. potion-base-8M은 7.5M 파라미터로 일반 용도에 사용됩니다. potion-retrieval-32M은 32.3M 파라미터로 검색 작업에 적합합니다. M2V_multilingual_output은 471M 파라미터로 여러 언어에 대한 일반 용도로 사용됩니다.

성능 면에서 Rust 구현이 Python 버전보다 우수합니다. Rust는 초당 8000 샘플을 처리할 수 있으며, Python은 초당 4650 샘플을 처리합니다. Rust는 Python보다 약 1.7배 빠릅니다.

이 크레이트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

유럽의 밤나무는 로마 제국의 흥망과 관련된 숨겨진 역사를 드러냅니다. 로마인들은 밤나무를 주로 견과류를 위해서가 아니라, 건축과 군사적 필요에 유용한 빠르게 자라는 목재를 위해 유럽 전역에 퍼뜨렸습니다. 이러한 관행은 다양한 문화 간의 연결을 도왔고, 유럽 전역의 임업 기술을 향상시켰습니다.

연구에 따르면 로마인들이 도착하기 전, 스위스와 프랑스와 같은 지역에서는 밤나무가 거의 없었습니다. 그러나 기원후 0년경 로마 제국이 확장되면서 밤나무 꽃가루의 존재가 크게 증가했습니다. 제국이 기원후 400-500년경 쇠퇴한 이후에는 꽃가루 수치가 감소하여 많은 과수원이 버려졌음을 나타냅니다.

로마인들은 유럽 본토에서 밤나무를 대중화한 것으로 알려져 있지만, 그들이 영국에 밤나무를 도입한 것은 아닙니다. 밤나무는 나무를 잘라낸 후 빠르게 다시 자라는 특성 덕분에 로마인들에게 건축 자원으로서 큰 가치를 지녔습니다.

스위스의 티치노와 같은 지역에서는 중세 시대에 밤나무가 중요한 식량 자원이 되었습니다. 지역 주민들은 나무를 재배하고 관리하는 방법을 배웠습니다. 오늘날, 밤나무는 질병과 기후 변화로 어려움을 겪고 있지만, 여전히 유럽의 경관과 요리 전통에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 로마 시대의 농업 관행이 남긴 지속적인 영향을 반영하고 있습니다.

Malloy는 데이터를 모델링하기 위해 설계된 오픈 소스 언어로, 사용자가 데이터의 의미와 관계를 정의할 수 있도록 돕습니다. Publisher는 Malloy를 활용하여 일관된 방식으로 애플리케이션과 사용자가 데이터를 쿼리할 수 있게 해주는 오픈 소스 의미 모델 서버입니다. 이를 통해 "수익"이나 "활성 사용자"와 같은 용어의 명확성을 보장합니다.

Publisher의 주요 목적은 데이터 용어의 정의를 명확히 하고 애플리케이션 간에 공유함으로써 데이터 답변에 대한 신뢰를 높이는 것입니다. Publisher는 API를 통해 Malloy 모델을 제공하여 사용자가 SQL 대신 비즈니스 용어를 사용해 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다. Publisher 서버는 Malloy 패키지를 관리하고 Malloy 쿼리를 다양한 데이터베이스에 맞는 SQL로 변환합니다. Publisher SDK는 Publisher 서버와 상호작용하는 앱을 구축하기 위한 UI 구성 요소 라이브러리입니다. Publisher 앱은 SDK 사용법을 보여주고 Malloy 패키지를 탐색할 수 있는 웹 애플리케이션입니다.

Publisher는 서버, UI 구성 요소 라이브러리, 참조 앱으로 구성되어 있으며, 의미 모델과 상호작용할 수 있는 AI 기반 애플리케이션도 지원합니다. 개발자들은 표준화된 관행을 통해 모델을 쉽게 관리하고 배포할 수 있어 거버넌스와 확장성을 보장합니다. 향후 개발 계획에는 개선된 개발 모드, 통합 분석 도구, 예약된 데이터 처리, SQL API, 컨테이너화 지원 및 dbt, Apache Airflow와 같은 인기 도구에 대한 지원이 포함됩니다.

사용자들은 Malloy 커뮤니티에 참여하여 지원, 피드백 및 협업을 받을 수 있으며, 학습과 개발을 위한 문서와 자료도 제공됩니다.

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고대 그리스와 로마 시대부터, 벌통은 다양한 정치 체제를 상징해왔습니다. 아리스토텔레스는 벌을 "정치적 동물"로 보았고, 버질은 벌을 사회 질서의 모델로 여겼습니다. 엘리자베스 시대에는 셰익스피어가 벌에 왕이 있다고 생각하며 벌통을 군주제에 비유했습니다. 그러나 스페인 곤충학자 루이스 멘데스 데 토레스는 벌이 실제로 여왕에 의해 지배된다는 사실을 발견했습니다.

찰스 버틀러의 저서 여왕의 군주제 (1609)는 벌에 관한 첫 번째 영어 책으로, 벌의 사회 구조를 강조했습니다. 그는 벌의 근면함과 청결함을 칭찬하며, 벌이 특정 음식을 싫어하고 술 취한 사람들로부터 자신을 방어한다고 언급했습니다. 버틀러는 벌의 부지런한 본성을 본받고 싶어 했으며, 수벌이 게으르다고 비판했습니다.

그의 책은 실용적인 양봉 팁과 신학적 통찰을 결합하여 벌을 적으로부터 보호하는 것의 중요성을 강조했습니다. 한 가지 특이한 이야기는 양봉가가 성체 빵을 벌통에 넣자 벌들이 예배당을 짓는 장면을 묘사합니다. 버틀러는 또한 벌의 소리를 모방한 음악을 포함시켜 여성 통치자가 우월하다는 생각을 촉진했습니다.

전반적으로 버틀러는 언어와 정치에서 질서를 추구하며, 완벽한 정부의 비전을 왕실이 아닌 벌통의 구조에 모델링했습니다.

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플렉사곤은 구부리면 4개의 프레임으로 이루어진 이야기를 전달하는 카드입니다. 헥사플렉사곤은 종이 장난감으로, 비틀고 구부리면 다양한 이미지나 이야기를 보여주어 상호작용과 재미를 제공합니다. 5면으로 접을 수 있는 튜브는 에라나 크라투니스가 디자인한 혁신적인 소재입니다. 스프링처럼 변형되는 소재 디자인은 연구자들에 의해 연구되고 있습니다.

미우라 접기는 평면이 더 작은 크기로 접힐 수 있게 해주는 기술로, 주로 태양광 패널에 사용됩니다. 이중 안정 메커니즘은 특정 접기 패턴으로 만들어진 종이 스위치로, 두 가지 상태 사이에서 전환할 수 있습니다. 육각형 종이접기 플래셔는 종이접기에서 사용되는 접을 수 있는 구조입니다. 회전하는 캠과 팔은 바퀴를 돌릴 때 놀라운 방식으로 움직이는 기계적 디자인입니다.

투 블라인드 리빌은 작동할 때 숨겨진 이미지를 드러내는 간단한 구조입니다. 선형에서 회전 운동으로의 전환은 책의 움직임에 반응하여 회전하는 메커니즘입니다. 타격 물체는 톱니 모양의 가장자리로 소리를 내는 소음기입니다. 수정된 워터밤은 안테나 조정에 사용되는 종이접기 패턴입니다.

순차적인 접기 패턴은 다양한 접기 패턴을 결합하여 새로운 움직임과 기능을 만들어냅니다. 사각형 비틀기는 여러 방향으로 확장되는 복잡한 접기 패턴입니다. 360도 회전 리빌은 카메라 셔터처럼 다양한 이미지를 보여주는 종이 구조입니다. 반대 경첩은 카드를 열고 닫을 때 작동하는 디자인입니다.

종이 로토릴리프는 시각적 환상을 만들어내는 회전 구조입니다. 다방향 경첩 환상은 바우하우스 학생들로부터 유래된 디자인일 가능성이 있습니다. 플래셔는 태양광 기술에 사용되는 애니메이션 구조입니다. 인피니티 폼은 바우하우스 디자인에서 유래된 것으로 보이는 시각적 환상입니다. 360도 폼은 바우하우스 학생들로부터 온 또 다른 시각적 환상입니다.

회전 숨겨진 그림 리빌은 빅토리아 시대 카드에서 볼 수 있는 메커니즘입니다. 트러블윗 주름 장난감은 재미있고 형태가 변하는 구조입니다. 대각선 베네치안 블라인드 리빌은 풀탭을 당겨 숨겨진 이미지를 드러내는 구조입니다. 사각형 아코디언 벨로우스는 뷰 카메라에 사용되는 접을 수 있는 디자인입니다.

종이 네트는 빅토리아 시대 카드 디자인으로, 그 아래에 사진을 드러냅니다. 전통적인 베네치안 블라인드는 숨겨진 그림을 드러내는 풀탭 메커니즘입니다. 다양한 시각적 환상과 형태는 시각적 속임수를 만들어내며 바우하우스 디자인에서 유래했을 가능성이 있습니다. 접을 수 있는 카드는 당기고 비틀어지는 효과를 만들어냅니다. 경사진 풀탭은 풀탭의 각도를 조절할 수 있는 메커니즘입니다. 팝업 아코디언 라이저는 책을 열 때 튀어나오는 접기입니다. 이 요약은 종이 공학과 종이접기와 관련된 주요 창작물과 개념을 강조합니다.

워크플로우 컴포저: 다이어그램에서 Dapr 워크플로우 생성하기

워크플로우 다이어그램을 업로드하려면 파일을 찾아서 선택하거나 드래그 앤 드롭으로 추가하거나 직접 붙여넣을 수 있습니다. 지원되는 이미지 형식은 PNG, JPEG, GIF, WebP입니다.

업로드가 완료되면 출력할 프로그래밍 언어를 선택할 수 있습니다. 추가적인 도움이 필요하면 문서를 확인하거나 Discord 커뮤니티에 질문할 수 있습니다.

RISC OS 3.11은 1992년 Acorn Computers에 의해 출시된 혁신적인 그래픽 인터페이스를 갖춘 운영 체제입니다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같습니다.

데스크탑은 핀보드와 아이콘 바로 구성되어 있습니다. 핀보드는 고정된 아이콘과 배경을 표시하며, 아이콘 바는 현재 활성화된 작업과 마운트된 파일 시스템을 보여줍니다. 사용자는 핀보드의 상태를 저장하여 재부팅 후에도 다시 열 수 있습니다.

RISC OS는 세 개의 버튼이 있는 마우스를 사용합니다. 왼쪽 버튼은 선택을 위해 사용되며, 중간 버튼은 상황에 맞는 메뉴를 열고, 오른쪽 버튼은 대체 기능을 제공합니다. 이를 통해 키보드 단축키의 필요성을 줄일 수 있습니다.

메뉴는 팝업 형태로 나타나며, 커서 위치에 따라 빠르게 접근할 수 있도록 설계되어 사용성을 높입니다. 하위 메뉴는 대화 상자 역할을 할 수 있어 별도의 대화 창 없이도 사용자 상호작용을 간소화합니다.

윈도우는 쌓여 있으며 아이콘으로 최소화할 수 있습니다. 클릭해도 윈도우가 앞쪽으로 오지 않기 때문에 배경 윈도우와의 상호작용이 가능합니다. 키보드 포커스는 노란색 제목 표시줄로 표시되며, 포커스는 윈도우의 쌓인 위치와 반드시 연결되어 있지 않습니다.

대화 상자는 종종 모달 형식으로, 사용자가 다른 윈도우로 전환하면 사라질 수 있습니다. 컨트롤은 간단하지만 일부 키보드 단축키는 일관성이 없을 수 있습니다.

RISC OS는 파일을 다루는 방식이 다릅니다. 표준 열기/저장 대화 상자가 없고, 대신 사용자는 파일과 폴더를 드래그하여 이동하거나 복사할 수 있으며, Shift 키를 사용해 파일을 이동할 수 있습니다.

응용 프로그램은 느낌표로 시작하는 디렉토리로 표시됩니다. 사용자는 이를 일반 폴더처럼 열어 내용을 관리할 수 있습니다.

시스템은 고품질 텍스트 렌더링을 지원하며, 안티 앨리어싱 기능이 있어 텍스트가 부드럽게 표시됩니다. 아이콘은 정사각형이 아닐 수도 있으며 다양한 크기로 제공됩니다.

인터페이스 테마는 수정 가능하며, 애니메이션 커서도 포함되어 있습니다. RISC OS는 마우스 상호작용과 효율적인 메뉴 디자인을 강조하는 독특한 그래픽 인터페이스를 제공하여 현대 GUI 개발에 유용한 통찰력을 제공합니다.

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시게이트의 최근 보고서에 따르면, 전통적인 하드 드라이브(HDD)가 탄소 배출 측면에서 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)보다 환경 친화적이라고 주장하고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

많은 기업 리더들은 데이터 센터의 에너지 사용에 대해 우려하고 있으며, 데이터 양 증가와 인공지능(AI) 채택으로 인해 2030년까지 전력 수요가 165% 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

보고서는 HDD, SSD, 테이프의 세 가지 저장 옵션을 비교했습니다. 그 결과 SSD는 가장 높은 탄소 발자국을 기록해 가장 환경 친화적이지 않은 옵션으로 나타났습니다. 반면 HDD는 가장 낮은 탄소 발자국을 보여 가장 지속 가능한 선택으로 평가되었습니다. 테이프는 중간 정도의 탄소 발자국을 가지고 있지만 HDD보다 효율성이 떨어지는 것으로 나타났습니다.

시게이트는 지속 가능성을 높이기 위한 세 가지 방법을 제안합니다. 첫째, 첨단 기술을 활용해 에너지 소비를 줄이는 것입니다. 둘째, 장비를 재사용하고 리퍼브(재생)하여 폐기물을 줄이는 생애 주기 관리에 집중해야 합니다. 셋째, 공급업체 및 파트너와 협력하여 전반적인 배출량을 줄이는 것입니다.

또한 시게이트의 HAMR 기반 Mozaic 3+ 디스크 기술은 테라바이트당 탄소 배출량을 70% 이상 줄이고 비용을 25% 절감할 것으로 기대됩니다.

시게이트는 지속 가능성이 데이터 센터 운영의 성장과 환경 보호가 조화를 이루는 포괄적인 노력이 되어야 한다고 강조합니다. 전반적으로 이 보고서는 HDD가 SSD보다 환경적으로 더 지속 가능한 선택으로 자리매김하고 있으며, 데이터 관리에서 탄소 배출을 줄이기 위한 혁신적이고 협력적인 접근 방식을 지지하고 있습니다.

존 L. 영은 3월 28일 뉴욕에서 89세의 나이로 세상을 떠났습니다. 그는 공식 비밀에 대한 온라인 도서관을 만드는 데 선구적인 역할을 했습니다. 1996년, 그는 아내이자 건축가인 데보라 나치오스와 함께 크립톰을 공동 설립하여 정부의 비밀, 개인 정보 보호, 국가 안보에 관한 정보에 대한 접근을 제공했습니다. 그들의 슬로건은 공식 비밀이 민주주의에 미치는 위험을 강조하며, 대중이 금지된 문서를 제출하도록 초대했습니다.

크립톰은 정부와 기업의 다양한 문서를 공개하는 것으로 빠르게 알려졌으며, 특히 1990년대의 "암호 전쟁" 동안 암호화의 자유를 옹호했습니다. 존은 초기에는 위키리크스와도 관련이 있었지만, 그 후 수익화에 대한 우려로 거리를 두게 되었습니다.

서부 텍사스 출신으로 건축가로 훈련받은 존은 공공 개발의 투명성을 추구하며 대중 지식을 증진하기 위한 디지털 아카이브를 만들었습니다. 그는 FBI, 비밀경호국, 기술 기업들로부터 압박을 받았지만 자신의 사명에 헌신했습니다. 그는 미국 육군 공병대의 재향군인이며 철학과 건축 분야에서 학위를 받았습니다.

존 L. 영은 디지털 시대의 잘 알려지지 않은 영웅으로, 기술이 정보 접근을 민주화할 수 있다는 아이디어를 지지했습니다. 대중의 알 권리에 대한 그의 헌신은 크게 그리울 것입니다.

이 저장소는 Magic Leap One 장치를 악용하는 연구의 초안을 공유합니다. 여기에는 코드와 작동 방식에 대한 간단한 설명이 포함되어 있습니다.

주요 구성 요소로는 Fastbooted 폴더와 Fastbootrs 폴더가 있습니다. Fastbooted 폴더에는 Magic Leap 콘솔을 위한 코드가 들어 있으며, Fastbootrs 폴더에는 호스트 컴퓨터에서 실행되는 Fastboot 클라이언트의 Rust 구현이 포함되어 있습니다.

이 연구에서 발견된 취약점은 두 가지입니다. 첫 번째는 코드 실행 취약점으로, NVidia의 SparseFS 파서에서 발생하는 스택 오버플로우를 이용해 Fastboot USB를 통해 CBoot에서 코드를 실행할 수 있게 합니다. 두 번째는 지속적인 코드 실행 취약점으로, 큰 커널-dtb 파일을 통해 메모리의 CBoot를 덮어써서 지속적으로 코드를 실행할 수 있게 합니다. 이 취약점은 TX2를 사용하는 일부 자동차 장치에도 영향을 미칠 수 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 콘솔에 손상을 입히면 책임은 사용자에게 있으니 주의해야 합니다. 특정 장치에 맞는 펌웨어 업데이트에서 서명된 서명 컨텍스트를 얻어 fastbootrs/system-sparse-sig.bin에 넣습니다. 그런 다음 fastbooted/payload 폴더에서 sparsehax.ld의 이름을 ccplex.ld로 변경합니다. cargo build-usb-bin 명령어로 프로젝트를 빌드하고, payload.bin 파일을 fastbootrs/src/payload.bin으로 이동시킵니다. Magic Leap One을 Fastboot 모드로 전환하려면 장치를 끈 후 볼륨 다운 버튼을 누르고 다시 켭니다. fastbootrs 디렉토리로 이동한 후 cargo run --release -- exploit 명령어를 실행합니다.

이 지침이 불명확하다면, 이 악용 방법은 아직 사용 준비가 되지 않았을 수 있습니다. 자세한 설명은 나중에 제공될 예정입니다.

세 명의 연구자, 마이클 F. 원드락, 월터 D. 반 수이레콤, 그리고 하이노 팔케는 큰 질량, 심지어 죽은 별도 호킹 복사를 방출하며 점차 질량을 잃고 사라질 수 있다고 제안했습니다. 이들은 이 아이디어가 바리온 보존과 같은 기존 원칙과 모순된다는 점을 인정하지만, 어떻게 그런 일이 발생할 수 있는지는 설명하지 않았습니다.

이들의 주장은 과학계에서 큰 반향을 일으키지 못했으며, 전문가들은 이들의 논리에서 결함을 지적하고 있습니다. 비평가들은 정적인 중력장이 입자-반입자 쌍을 생성하지 않는다고 주장하며, 이는 최소한 1975년부터 확립된 개념입니다.

논란이 많은 이 논문이 언론의 주목을 받았지만, 신뢰할 수 있는 물리학자들은 이 주장이 곡선 시공간에서의 양자장 이론에 대한 이해를 변화시키지 않았다고 강조합니다. 언론은 종종 전문가의 의견 없이 자극적인 발견을 보도하여 우주의 조기 소멸에 대한 잘못된 정보를 퍼뜨리곤 합니다.

이러한 개념을 정확히 이해하기 위해 전문가들은 양자장 이론의 기초 작업을 참조할 것을 권장합니다. 이론에 따르면 정적인 질량은 원드락과 동료들이 주장하는 대로 호킹 복사를 방출하지 않습니다.

Home은 Hugo나 Zola와 유사한 콘텐츠 저작 시스템이지만, 독특한 기능을 가지고 있습니다. Home은 정적 사이트 생성기가 아니며, 서버 구성 요소가 필요합니다. 따라서 S3와 같은 간단한 저장 솔루션에 호스팅할 수 없습니다. 이로 인해 GitHub와 Patreon을 통한 로그인 옵션, 향상된 검색 기능, 원활한 배포 프로세스와 같은 다양한 기능을 제공합니다.

Home은 특정 기술 스택을 고수하며,妥協하지 않습니다. 이미지에는 JPEG-XL 또는 SVG를 사용하고, 비디오에는 AV1과 Opus를 결합합니다. 스크립트는 TypeScript로 작성되며, 컴포넌트는 Svelte 5를 사용합니다. 스타일은 SCSS로 작성되고, 템플릿은 Jinja2를 사용합니다. 번들러는 Vite입니다.

Home은 두 가지 서비스로 운영되는 다중 테넌트 아키텍처를 가지고 있습니다. 'Mom'은 배포를 관리하고, 저장소를 프록시하며, 미디어 처리를 담당합니다. 'Cub'는 템플릿을 렌더링하고 사용자 가까이에 콘텐츠를 캐시합니다.

Home은 다중 테넌트 설정을 위해 설계되었으며, 단일 VPS 설치를 위한 것이 아닙니다. 이는 구조화된 서버 아키텍처에 의존하기 때문입니다. 전반적으로 Home은 콘텐츠 생성 및 관리에 있어 간소화되고 통합된 접근 방식을 제공합니다.

트랜스포머 기반의 대형 언어 모델(LLM)은 언어를 이해하는 데 매우 뛰어난 성능을 보이지만, 그 작동 방식은 아직 명확하지 않습니다. 이 논문은 훈련 데이터의 N-그램 통계를 기반으로 한 간단한 함수들을 사용하여 LLM의 예측을 명확히 하는 것을 목표로 합니다. 저자들은 몇 가지 주요 발견을 제시합니다.

첫째, 별도의 테스트 세트 없이 훈련 중 과적합을 감지하는 새로운 방법을 제안합니다. 둘째, LLM이 학습하면서 단순한 패턴을 인식하는 것에서 점점 더 복잡한 패턴으로 발전하는 과정을 측정합니다. 셋째, LLM의 예측이 N-그램 규칙으로 설명될 수 있는 기준을 식별합니다. 넷째, LLM이 복잡해질수록 이러한 규칙으로 얼마나 잘 근사될 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.

특히, 저자들은 TinyStories의 79%와 위키피디아의 68%에 해당하는 예측에서 LLM의 최상위 예측이 N-그램 규칙과 일치한다는 사실을 발견했습니다.

Apple Mail을 사용하여 MacOS에서 git 패치를 관리하려면 다음 단계를 따르세요.

먼저, Apple Mail 계정에 "Patches"라는 새 메일박스 폴더를 만듭니다. 그런 다음 git 패치가 포함된 이메일을 찾아서 오른쪽 클릭한 후 "이동 > Patches"를 선택합니다. 이후 Patches 폴더를 오른쪽 클릭하고 "메일박스 내보내기…"를 선택하여 로컬에 저장합니다. 정리를 위해 Patches라는 최상위 폴더를 만드는 것이 유용합니다.

그 다음, 터미널을 열고 프로젝트 폴더로 이동합니다. cd my-path/very-cool-project 명령어를 사용합니다. 이후 git apply ~/Patches/<saved-patches-mailbox-folder>/mbox 명령어를 실행하여 패치를 적용합니다.

로컬 Patches 폴더를 정기적으로 정리하는 것을 잊지 마세요. 이 과정은 git 패치를 관리하는 데 효율적이며, 대부분의 작업은 터미널에서 수행됩니다.

일본의 대중교통에서 사용되는 독특한 IC 카드 시스템에 대해 다루고 있으며, 그 효율성과 기술력을 강조하고 있습니다.

근거리 무선 통신(NFC)의 기본 개념은 장치들이 무선으로 소통할 수 있게 해줍니다. 일본은 소니가 개발한 독자적인 표준인 펠리카(FeliCa)를 사용하고 있으며, 이는 서구에서 일반적으로 사용되는 미페어(MIFARE) 표준과는 다릅니다.

펠리카 카드는 서구의 교통 카드보다 훨씬 빠르게 거래를 처리할 수 있습니다. 이 카드는 카드 자체에 가치를 저장하여, 외부 서버와 연결할 필요 없이 게이트에서 신속하게 터치하여 출입할 수 있게 합니다.

오사이푸 케이타이(Osaifu-Keitai) 시스템은 스마트폰이 IC 카드처럼 작동할 수 있게 해줍니다. 현대의 스마트폰은 NFC 기능을 갖추고 있지만, IC 카드로 기능하기 위해서는 특정 지원이 필요합니다. 애플의 아이폰은 이 기능을 포함하고 있지만, 많은 안드로이드 폰은 일본 시장을 위해 설계되지 않는 한 이 기능이 없습니다.

펠리카 카드는 각 카드와 세션에 대해 고유한 키를 사용하기 때문에 보안성이 높다고 평가받습니다. 이는 카드 복제나 재생 공격을 어렵게 만듭니다. 그러나 기본적인 암호화 기술이 독점적이어서 공개 감사가 제한됩니다.

카드 자체는 안전하지만, 자판기와 같은 오프라인 단말기는 중앙 시스템과 연결되지 않아 거래 모니터링이 어려워 공격에 더 취약할 수 있습니다.

저자는 펠리카의 속도를 다른 NFC 기술과 비교하고 미니 기차역 네트워크 개발에 대한 관심을 표현하고 있습니다. 전반적으로 이 글은 일본의 IC 카드 시스템의 첨단 기술과 보안을 탐구하며, 서구 시스템과 비교하고 실용적인 응용 및 추가 연구 가능성을 강조하고 있습니다.

AniSora는 Bilibili에서 개발한 강력한 오픈 소스 애니메이션 비디오 생성 모델로, 애니메이션 스타일의 비디오를 만드는 데 특화되어 있습니다. 사용자는 이미지나 텍스트 프롬프트를 통해 다양한 애니메이션 스타일의 비디오를 생성할 수 있으며, 여기에는 시리즈 에피소드, 중국 애니메이션, VTuber 콘텐츠가 포함됩니다.

AniSora의 주요 기능 중 하나는 사용자가 이미지를 업로드하고 프롬프트를 제공함으로써 단 한 번의 클릭으로 비디오를 쉽게 생성할 수 있다는 점입니다. 이 모델은 최대 1080p의 고해상도 비디오를 제작하여 전문적이고 선명한 결과물을 제공합니다. 또한, AniSora는 애니메이션과 만화 데이터를 기반으로 특별히 훈련되어 독특한 시각 스타일을 잘 표현하는 진정한 애니메이션을 보장합니다. 사용자 친화적인 인터페이스로 설계되어 기술적인 능력에 관계없이 누구나 애니메이션 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

AniSora를 사용하는 방법은 간단합니다. 먼저 고화질의 참조 이미지를 업로드하고, 다양한 스타일에 맞춘 AI 모델 중에서 선택한 후, 애니메이션 비디오를 생성하고 다운로드하면 됩니다.

주요 사용 사례로는 소셜 미디어용 짧은 클립이나 홍보 비디오 제작, 정적인 만화 패널 애니메이션화, VTuber 콘텐츠 제작 등이 있습니다. AniSora는 애니메이션과 만화에 특화된 기능 덕분에 창작자들이 AI 기반 애니메이션을 통해 자신의 예술적 비전을 실현하는 데 유용한 도구입니다.

이 가이드는 Java 프로젝트에 Rust를 통합하는 방법을 설명합니다. Java Native Interface(JNI)를 사용하여 Rust와 Java를 결합하면 수동 메모리 관리가 가능해지고, Rust의 속도를 활용하여 중요한 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

JNI의 기본 개념은 Java와 네이티브 코드(예: Rust) 간의 다리 역할을 합니다. 이는 Java 힙(가비지 컬렉터에 의해 관리됨)과 네이티브 메모리(수동으로 관리됨)와 같은 서로 다른 메모리 영역을 관리하는 것을 포함합니다.

이 가이드는 오픈 소스 프로젝트인 rust-java-demo를 사용하여 통합 과정을 설명합니다. 이 프로젝트는 플랫폼에 맞는 Rust 라이브러리를 하나의 Java 아카이브(JAR) 파일로 패키징하여 쉽게 배포할 수 있는 방법을 보여줍니다.

디버깅을 간소화하기 위해, 가이드는 Rust와 Java 모두에서 공통의 로깅 시스템을 사용하는 것을 제안합니다. 이를 통해 두 언어의 로그가 동일한 출력 스트림에 나타나게 할 수 있습니다.

Rust의 비동기 기능은 Java와 통합하기 복잡할 수 있습니다. 이 가이드는 Java 스레드를 차단하지 않고 Rust 비동기 함수를 호출하는 방법을 설명하며, Rust와 Java의 CompletableFuture를 조합하여 사용합니다.

가이드는 Rust 오류를 Java 예외로 변환하는 방법도 설명합니다. 이를 통해 오류가 발생한 위치에 관계없이 일관된 오류 처리를 보장합니다.

이 글은 Rust와 Java의 통합을 위한 실용적인 단계를 제공합니다. 패키징, 로깅, 비동기 처리 및 오류 관리에 중점을 두고 있으며, 전체 예제와 더 많은 세부정보는 오픈 소스 저장소에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

제공하신 내용은 특정 텍스트가 아닌 제목이나 자리 표시자 텍스트("뒤로", "검색")인 것 같습니다. 요약할 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

야츠 게임을 SQL로 해결하는 프로그램인 'Yahtzeeql'에 대한 설정 방법은 다음과 같습니다. 먼저 가상 환경을 생성합니다. 이를 위해 python3 -m venv yahtzee-venv 명령어를 입력합니다. 다음으로, 생성한 환경을 활성화하려면 source yahtzee-venv/bin/activate를 실행합니다. 필요한 패키지를 설치하려면 pip install -r requirements.txt 명령어를 사용합니다. 마지막으로, 테스트를 실행하려면 ./test.sh를 입력합니다. 설정이 완료되면 다양한 전략에 대한 효과성을 기준으로 한 결과를 확인할 수 있습니다.

프로그램을 사용하려면 다음 명령어를 입력합니다: python3 yahtzee.py --strategy <strategy> --runs <runs> [--interactive] [--show-plot]. 여기서 <strategy>는 다음 중 하나로 대체할 수 있습니다. random은 현재 주사위를 유지하고 무작위로 카테고리를 선택합니다. random_greedy는 현재 주사위를 유지하고 가장 높은 점수를 얻을 수 있는 카테고리를 선택합니다. all_yahtzee는 매 턴마다 야츠를 목표로 합니다. prob는 확률 테이블을 사용하여 점수를 극대화합니다. prob_with_difficulty는 prob와 비슷하지만 카테고리의 난이도를 고려합니다. --runs는 시뮬레이션할 게임의 수를 지정합니다. --interactive는 매 턴마다 카테고리를 선택하도록 요청합니다. --show-plot은 점수 분포의 그래프를 표시합니다.

확률 테이블은 build_prob_db.py를 통해 생성된 SQLite 데이터베이스에 포함되어 있습니다. 이 데이터베이스에는 모든 주사위 조합을 나타내는 all_rolls, 한 조합에서 다른 조합으로 변화할 확률을 나타내는 roll_transitions, 각 카테고리에서 각 조합의 점수를 나타내는 level0, 각 조합과 전략에 대한 기대값을 나타내는 level1이 포함되어 있습니다.

각 전략의 결과는 다음과 같습니다. 무작위 전략은 84.5, 무작위 탐욕 전략은 86.5, 모든 턴에서 야츠를 목표로 하는 전략은 87.5, 확률 기반 전략은 88.5, 난이도를 고려한 확률 기반 전략은 89.5입니다.

1850년대 중반, 뉴욕 항구 위원회는 헬 게이트라는 위험한 지역을 정리하기 위해 연방 정부의 지원을 요청했습니다. 헬 게이트는 강한 조류와 잠긴 바위들로 인해 항해가 매우 위험한 곳으로 알려져 있었습니다. 이후 미국 육군 공병대는 이 바쁜 항구의 항로를 유지하는 작업을 계속해왔습니다.

최근 프로젝트로는 더 큰 선박을 수용하기 위해 뉴어크 만과 킬 반 쿨을 깊게 만드는 작업이 포함되었습니다. 헬 게이트는 롱 아일랜드 사운드와 뉴욕 항구를 연결하는 곳으로, 1850년대에는 선박의 50분의 1이 손상되거나 침몰하는 일이 발생할 정도로 악명이 높았습니다. 헬 게이트를 정리하면 운송 시간과 비용을 절약할 수 있었습니다.

암석 제거를 위한 초기 노력은 1850년에 시작되었으며, 엔지니어인 마이예르 씨가 혁신적인 폭파 기술을 사용하여 이끌었습니다. 그러나 여러 도전과제들이 남아 있었고, 이로 인해 여러 차례의 실패와 사고가 발생했습니다.

1867년, 앤드류 험프리 장군이 프로젝트를 맡으면서, 수중 터널링을 포함한 고급 기술을 사용하여 위험한 암초를 성공적으로 제거하게 되었습니다. 1885년 10월 10일에 발생한 대규모 폭발로 플러드 록이 제거되면서 헬 게이트를 통한 항해가 훨씬 안전해졌습니다.

이러한 장애물의 성공적인 제거는 뉴욕의 해운업을 활성화시켰고, 항로 개선에 대한 투자가 가치가 있음을 입증하며 이 항구의 국가 내 주요 허브로서의 위상을 확고히 했습니다.

sshsync는 SSH를 사용하여 여러 원격 서버에서 셸 명령을 실행할 수 있는 간단한 명령줄 도구입니다. 이 도구는 시스템 관리자와 개발자가 다양한 서버에서 작업을 쉽게 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능으로는 모든 서버 또는 특정 그룹에서 명령을 실행할 수 있으며, 여러 서버에서 동시에 명령을 실행할 수 있습니다. 그룹을 구성하여 관리를 용이하게 하고, SSH 타임아웃 설정을 조정할 수 있습니다. 또한, 로컬 서버와 원격 서버 간에 파일을 전송하고, 작업 및 로그의 이력을 유지하며, 실행 전에 명령을 미리 볼 수 있는 드라이런 모드도 제공합니다.

설치하려면 Python 3.10 이상이 필요하며, pip를 사용하여 pip install sshsync로 설치하거나 저장소를 클론하여 수동으로 설치할 수 있습니다.

사용 방법은 모든 호스트에서 명령을 실행할 때 sshsync all [OPTIONS] CMD를 사용하고, 특정 그룹에서 명령을 실행할 때는 sshsync group [OPTIONS] NAME CMD를 입력합니다. 원격 호스트에 파일을 전송하려면 sshsync push [OPTIONS] LOCAL_PATH REMOTE_PATH를 사용하고, 원격 호스트에서 파일을 가져오려면 sshsync pull [OPTIONS] REMOTE_PATH LOCAL_PATH를 입력합니다. 호스트 그룹과 구성을 쉽게 관리할 수 있습니다.

구성은 그룹 정보를 위해 YAML 파일을 사용하며, 연결 세부정보는 SSH 설정을 기반으로 합니다. 명령을 실행하기 전에 호스트를 그룹에 할당하는 것이 좋습니다.

작업 로그는 명령 실행 및 오류 추적을 위해 플랫폼별 위치에 저장됩니다.

향후 업데이트에는 실시간 명령 출력, 성능 개선 및 더 많은 인증 방법 지원이 포함될 예정입니다.

sshsync는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

배치 레이캐스터는 Wolfenstein3D에서 영감을 받아 Windows 배치를 사용하여 만든 간단한 레이캐스팅 프로그램입니다. 이 프로그램은 배치의 한계로 인해 부동 소수점 계산이나 삼각 함수가 지원되지 않아 프레임 생성에 약 1.5초가 소요됩니다. 이동은 콘솔 입력을 통해 제어됩니다.

시작하려면 Windows에서 설계되었으므로 Linux나 macOS 가상 환경에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다. GitHub에서 프로젝트를 복제하거나 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

사용 방법은 map.txt 파일을 편집하여 지도를 사용자 정의하는 것입니다. 여기서 '·'는 빈 공간을 나타냅니다. raycaster.bat 파일을 더블 클릭하거나 명령 프롬프트에서 실행하여 프로그램을 시작할 수 있습니다. 이동은 w(북쪽), a(서쪽), s(남쪽), d(동쪽) 키로 조정하며, 조준은 z # (왼쪽으로 회전), x # (오른쪽으로 회전)으로 할 수 있습니다. 여기서 #는 회전할 각도를 의미합니다. 성능을 개선하려면 raycaster_optimized.bat를 사용할 수 있지만, 코드 가독성은 떨어집니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 추가 정보가 필요하면 Nikolas Thornton에게 [email protected]으로 문의하면 됩니다.

Espanso는 Rust로 개발된 텍스트 확장기 애플리케이션으로, Windows, macOS, Linux에서 사용할 수 있습니다. 이 프로그램은 사용자가 특정 키워드를 입력하면 자동으로 긴 문구로 바꿔주어 타이핑 시간을 절약해 줍니다. 주요 기능으로는 거의 모든 프로그램과의 호환성, 이모지와 이미지 지원, 강력한 검색 바, 날짜 및 사용자 정의 스크립트 확장, 쉘 명령 실행 및 앱별 설정 구성 기능, 패키지 확장과 내장 패키지 관리자가 있습니다.

시작하려면 공식 문서를 방문하거나 Subreddit 또는 Discord 커뮤니티에 가입하여 지원을 받을 수 있습니다. 또한, espanso는 무료 오픈 소스 소프트웨어이므로 개발을 돕기 위해 기부하는 것도 고려할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Federico Terzi가 만들었으며, GPL-3.0 라이선스 하에 배포되고 있습니다. 많은 사람들이 이 프로젝트에 기여하고 있습니다.

스택 에러는 러스트 프로젝트에서 오류 처리를 간소화하기 위해 설계된 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자들은 오류 관리보다 애플리케이션 작성에 집중할 수 있습니다. 스택 에러의 주요 목표는 세 가지입니다.

첫째, 사용자 친화적인 디자인을 제공합니다. 이는 anyhow 라이브러리와 유사한 편리한 경험을 제공합니다. 둘째, 명확한 오류 메시지를 생성하여 디버깅을 돕습니다. 셋째, 오류 처리를 위한 구조화된 데이터로 런타임 오류를 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.

스택 에러의 주요 특징 중 하나는 정보가 풍부한 오류 메시지입니다. 오류 메시지에는 파일 이름과 줄 번호와 같은 세부 정보가 포함되어 있어 코드에서 무엇이 잘못되었는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 사용자는 선택적 오류 코드를 검사하여 다양한 오류 상황을 관리할 수 있습니다. 또한 개발자는 자신만의 오류 유형과 메서드를 만들어 오류 처리를 개선할 수 있습니다.

다른 라이브러리와 비교할 때, anyhow는 ? 연산자를 사용하여 빠른 오류 처리를 가능하게 하지만, 오류에 대한 맥락이 부족해 디버깅을 복잡하게 만들 수 있습니다. 스택 에러는 오류 소스와 특정 메시지를 함께 제공하여 이 문제를 개선하고자 합니다. thiserror와는 달리, 스택 에러는 오류 유형을 신중하게 계획할 필요 없이 더 간단한 방식으로 오류를 관리할 수 있게 해줍니다.

라이브러리의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 스택 에러 구조체는 주요 오류 유형을 정의하며, 오류 스택 트레잇은 오류를 처리하기 위한 인터페이스를 제공합니다. 다양한 매크로(stack_msg!, stack_err!, stack_map!, stack_else!)는 일반적인 오류 처리 작업을 간소화하고 오류 메시지를 향상시킵니다.

사용 예시로는, 사용자 정의 오류 유형을 생성하는 방법이 있습니다. 예를 들어, #[derive_stack_error]를 사용하여 오류 구조체를 정의할 수 있습니다. 매크로를 사용하여 오류 메시지를 생성하는 방법도 있습니다. 예를 들어, Err(StackError::new(stack_msg!("데이터 처리 실패")));와 같이 사용할 수 있습니다. 오류를 감싸고 연결하는 방법으로는 read_data().stack_err(stack_msg!("데이터 처리 실패"));와 같은 방식이 있습니다. 마지막으로, 사용자 정의 오류 코드를 정의할 수도 있습니다. 예를 들어, enum ErrorCode를 사용하여 다양한 오류 코드를 나열할 수 있습니다.

스택 에러는 러스트 개발자들에게 사용의 용이성과 상세한 디버깅 정보를 결합한 효율적인 오류 처리 프레임워크를 제공합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 기존의 AI 도구인 GPT를 중심으로 한 접근 방식 대신, 브라우저 에이전트를 위한 "세계 모델"을 구축하자는 아이디어를 제안합니다. Foundry라는 회사는 현재 신뢰할 수 있는 AI 솔루션이 부족한 브라우저 기반 작업 흐름을 자동화하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 상당한 경제적 기회를 나타냅니다. 이들은 현실적인 웹 시뮬레이션, 주석 프레임워크, 강력한 훈련 환경 등 브라우저 에이전트를 위한 필수 인프라를 개발하고 있습니다.

Foundry는 핵심 기계 학습 시스템과 강화 학습 인프라에서 일하고자 하는 뛰어난 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다. 이상적인 후보자는 Python 또는 TypeScript에 대한 경험이 있으며, 프로젝트를 구축한 경력이 있고 기계 학습에 대한 노출이 있어야 합니다.

이 직무는 복잡한 문제를 해결하고 실제 응용 프로그램에서 작업할 기회를 제공하며, 경쟁력 있는 급여와 주식 옵션도 포함됩니다. 관심 있는 후보자는 연락하여 이 분야에서 혁신을 이루는 미션에 동참할 것을 권장합니다.

이 글에서는 Eclipse Mosquitto를 사용하여 Kubernetes에서 고가용성 MQTT 브로커를 설정하는 방법에 대해 다룹니다. 특히 k3s와 Traefik을 활용한 설정에 중점을 두고 있습니다.

설정 개요로는, 기본 브로커와 보조 브로커가 동시에 작동하여 장애 발생 시 다운타임을 최소화하는 구성을 설명합니다. 이를 위해 Kubernetes의 다양한 기능인 배포(Deployments), 서비스(Services), 구성 맵(ConfigMaps), 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 사용합니다.

장애 조치 메커니즘은 기본 브로커의 상태를 모니터링하는 장애 조치 컨트롤러를 포함합니다. 만약 기본 브로커가 실패하면, 5초 이내에 트래픽을 보조 브로커로 전환합니다. 이는 단일 포드 배포 시 일반적으로 5분이 걸리는 복구 시간에 비해 훨씬 빠른 대처입니다.

메시지 보존 측면에서 두 브로커는 서로 연결되어 있어 메시지 상태를 공유합니다. 이로 인해 장애 발생 시에도 메시지가 계속 사용 가능하게 됩니다. 클라이언트는 설정을 변경할 필요 없이 자동으로 동일한 서비스 엔드포인트에 재연결됩니다.

구성 세부 사항으로는, 기본 및 보조 브로커를 위한 구성 맵이 포함된 전용 네임스페이스가 생성됩니다. 기본 브로커와 보조 브로커를 위한 별도의 배포가 설정되며, 장애 조치 모니터링 포드도 포함됩니다. 또한, 로드 밸런서 서비스가 브로커로의 트래픽을 적절히 라우팅하도록 구성됩니다. 장애 조치 포드가 브로커 상태를 확인하고 필요에 따라 트래픽을 전환할 수 있도록 서비스 계정(ServiceAccount)이 생성됩니다. 마지막으로, Traefik은 외부 MQTT 트래픽을 처리하도록 구성되어 필요한 포트를 노출합니다.

운영 측면에서 이 시스템은 장애 발생 시 최소한의 메시지 손실로 빠른 복구를 가능하게 합니다. 클라이언트는 잠시 재연결이 필요할 수 있지만, 보존된 메시지 덕분에 연속성이 유지됩니다.

전반적으로 이 설정은 Kubernetes에서 MQTT 메시징의 신뢰성을 높이고, 장애 발생 시 다운타임을 줄이며 시스템 성능을 개선합니다.

요약이 없습니다.

이 카탈로그는 다양한 제작자들이 개발한 새로운 운영 체제를 소개합니다. 특히 메모장 앱의 쇠퇴와 대형 언어 모델의 부상 이후의 변화에 주목하고 있습니다. 과거 상업화되기 전 독특한 운영 체제들이 활발했던 시기를 회상하며, AmigaOS, BeOS, NeXTSTEP과 같은 이름을 언급합니다.

카탈로그에 포함된 주요 운영 체제는 다음과 같습니다. UXN은 100 Rabbits가 만든 개인용 컴퓨팅 스택으로, 소프트웨어에 대한 혁신적인 비전을 강조합니다. Playbit은 Rasmus Andersson과 그의 팀이 컴퓨터 스택을 재구성하기 위해 개발한 것입니다. Folk.computer는 Bret Victor의 Dynamicland에서 영감을 받아 물리적 컴퓨팅 인터페이스에 초점을 맞춘 연구 프로젝트입니다. Nette.io는 Pawel Ceranka가 만든 웹 중심의 연구 운영 체제입니다. Interim은 Lisp 프로그래밍 언어를 사용해 구축된 최소한의 운영 체제입니다. Mezzano는 CommonLisp로 작성된 운영 체제입니다. ChrysaLisp는 GUI와 Lisp 인터프리터를 포함한 다양한 고급 기능을 갖춘 다중 스레드 운영 체제입니다. RayvnOS와 RedoxOS는 추가적인 혁신적인 운영 체제입니다. DesktopNeo는 Lennart Ziburski가 제안한 새로운 데스크탑 인터페이스 접근 방식입니다. MercuryOS는 Jason Yuan이 개발한 의도 기반의 운영 체제를 재구성합니다. Freeze.app은 사용자가 데스크탑 인터페이스를 동결하고 해제할 수 있게 해줍니다. WormOS는 작업을 수행하기 위한 분할된 공간을 구상합니다.

이 외에도 Bedrock.computer와 AwesomeOS와 같은 다양한 운영 체제 목록이 언급됩니다. 이 카탈로그는 운영 체제 개발의 지속적인 창의성을 기념하고 기록하는 역할을 합니다.