rav1d 비디오 디코더의 성능 개선에 대한 내용이 다뤄지고 있습니다. rav1d는 Rust로 작성된 dav1d AV1 디코더의 버전입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

성능 개선이 이루어졌습니다. 저자는 rav1d 디코더의 속도를 약 1.2초, 즉 1.5% 향상시켜 특정 벤치마크에서 실행 시간을 약 73.914초에서 72.644초로 줄였습니다.

배경으로, rav1d 디코더는 C 기반의 dav1d보다 약 5% 느립니다. 저자는 프로파일링과 최적화를 통해 이 성능을 개선하고자 했습니다.

방법론으로는 샘플링 프로파일러를 사용하여 두 디코더의 성능을 비교했습니다. 함수 실행 시간을 분석하여 최적화할 주요 영역을 파악했습니다.

구체적인 최적화 내용으로는 불필요한 버퍼의 제로 초기화를 방지하도록 코드를 수정하여 성능을 크게 향상시켰습니다. 또한 특정 구조체에 대한 동등성 검사를 최적화하여 비교 속도를 높였습니다.

그럼에도 불구하고 rav1d와 dav1d 사이에는 여전히 약 6%의 성능 차이가 남아 있어 추가적인 최적화 가능성이 있음을 나타냅니다.

저자는 rav1d에서 최적화 기회를 탐색해보기를 권장하며, 향후 dav1d보다 더 나은 성능을 낼 수 있을 것이라고 제안합니다.

SQLite-JS는 SQLite 데이터베이스 내에서 자바스크립트를 사용할 수 있게 해주는 확장 기능으로, 데이터 조작을 위한 사용자 정의 함수를 만들 수 있습니다.

주요 기능으로는 사용자 정의 함수 생성이 있습니다. 자바스크립트를 사용하여 스칼라 함수, 집계 함수, 윈도우 함수를 만들 수 있습니다. 스칼라 함수는 개별 행에서 작동하며 단일 값을 반환합니다. 집계 함수는 여러 행을 처리하여 하나의 집계 결과를 반환합니다. 윈도우 함수는 집계 함수와 유사하지만 정의된 범위 내의 모든 행에 접근할 수 있습니다.

또한, 텍스트 값에 대한 사용자 정의 정렬 순서를 정의할 수 있는 정렬 순서 기능이 있습니다. SQL 쿼리 내에서 자바스크립트 코드를 직접 실행할 수 있는 기능도 제공됩니다. 생성된 함수는 sqlite-sync를 사용하여 여러 장치 간에 동기화할 수 있습니다.

설치 방법은 사용 중인 플랫폼에 맞는 미리 빌드된 바이너리를 다운로드한 후, SQLite에서 .load ./js 또는 SELECT load_extension('./js'); 명령어를 사용하여 확장을 로드하면 됩니다.

예를 들어, 스칼라 함수는 생년월일로부터 나이를 계산할 수 있고, 집계 함수는 중위 급여를 계산할 수 있습니다. 윈도우 함수는 이동 평균을 계산하는 데 사용되며, 정렬 순서는 텍스트에 대한 자연스러운 정렬 순서를 생성하는 데 활용됩니다.

함수를 수정하려면 다른 데이터베이스 연결을 사용해야 합니다. 다양한 플랫폼에 맞춰 확장을 빌드하는 방법에 대한 지침도 제공됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

루비 3.5에서는 객체 할당 속도가 크게 향상되어 이전 버전보다 최대 여섯 배 빠르게 진행됩니다. 이 글에서는 이러한 개선 사항과 그 방법에 대해 설명합니다.

객체 할당 성능은 다양한 매개변수 유형(위치 매개변수와 키워드 매개변수)과 YJIT(또 다른 즉시 컴파일러) 사용 여부에 따라 측정됩니다. 벤치마크 결과는 매개변수의 수에 따라 성능이 어떻게 변화하는지를 보여줍니다.

루비 3.5의 모든 유형의 할당은 루비 3.4.2보다 빠릅니다. 위치 매개변수의 경우, YJIT 없이 약 1.8배, YJIT를 사용할 경우 2.3배 빨라집니다. 키워드 매개변수는 개선의 혜택을 더 많이 받으며, 세 개의 키워드 매개변수를 사용할 때 루비 3.5는 세 배 빠르고, YJIT를 사용할 경우 여섯 배 이상 빨라집니다.

주요 목표는 클래스의 새로운 인스턴스를 생성하는 Class#new 메서드의 속도를 높이는 것이었습니다. 이 메서드는 다른 메서드를 호출하는 데 따른 오버헤드와 매개변수 전달 방식 때문에 느렸습니다.

루비는 매개변수를 전달하기 위해 스택을 사용하지만, 루비에서 C 함수를 호출할 때는 매개변수를 변환해야 하므로 오버헤드가 발생합니다. 새로운 최적화는 매개변수 처리 방식을 개선하여 이 오버헤드를 줄입니다.

Class#new를 루비로 구현하는 대신, YARV(또 다른 루비 가상 머신)에서 직접 인라인 버전을 만들어 불필요한 메서드 호출을 제거했습니다. 이를 통해 메모리 복사 필요성을 줄이고 메서드 호출의 캐시 적중률을 높였습니다.

최적화는 속도를 증가시키지만, 메모리 사용량이 약간 증가하고 호출 스택 표시 방식에서 경미한 하위 호환성 문제가 발생합니다.

루비 3.5의 최적화는 객체 할당 성능을 크게 향상시켜 루비 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 만들어 줄 것입니다. 저자는 다가오는 릴리스에 대한 기대감을 표현하며, 이러한 변화에 대한 추가 탐색을 권장합니다.

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 Anthropic이 개발한 새로운 도구로, AI 언어 모델이 외부 도구와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이는 USB-C가 연결을 표준화하는 방식과 유사합니다. MCP는 아직 초기 단계에 있으며, 로컬에서 실행되고 임의의 코드를 실행할 수 있기 때문에 보안 우려가 있습니다.

저자는 MCP를 실험하여 언어 모델이 복잡한 수학적 작업, 특히 텐서 미적분에서 어려움을 겪는 부분을 도와주고자 했습니다. 이 아이디어는 언어 모델을 Mathematica나 Sympy와 같은 전문 컴퓨터 대수 시스템과 연결하여 각 모델이 잘하는 부분을 맡기려는 것입니다. 언어 모델은 이해와 계획을 담당하고, 대수 시스템은 정확한 계산을 수행합니다.

MCP 환경은 다소 혼란스러운 상태로, 문서화가 불명확하고 디버깅에 어려움이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 언어 모델이 수학적 맥락에서 복잡한 계산을 더 신뢰할 수 있는 시스템에 위임함으로써 능력을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.

예를 들어, 언어 모델이 Sympy를 사용하여 올바른 해를 계산함으로써 미분 방정식을 해결하는 방법이 제시됩니다. 저자는 다른 사람들도 MCP를 시도해 보기를 권장하지만, 검증되지 않은 코드를 실행할 때의 보안 위험에 대해 경고합니다. 설치 방법도 포함되어 있으며, 설정 시 주의할 것을 강조합니다.

다니엘 허프먼은 그의 최신 프로젝트인 가상의 행성 키론에 대한 상세한 지도를 공유합니다. 이 행성은 컬트 클래식 컴퓨터 게임 알파 센타우리에서 등장합니다. 이 프로젝트는 그의 경력 중 가장 도전적인 작업 중 하나로, 광범위한 기술적 능력이 필요했습니다.

허프먼은 실제 장소와 가상의 장소를 매핑하는 것의 차이를 논의하며, 자신의 전문 분야가 실제 세계의 지도 제작에 있음을 강조합니다. 그러나 그는 게임이 각 픽셀에 대한 고도와 강수량 같은 상세한 속성을 제공하기 때문에 기존 게임 데이터를 활용해 이 가상의 지도를 만들 수 있었습니다.

이 과정은 매우 세밀한 데이터 수집을 포함했습니다. 그는 지도에 있는 8,192개의 타일 각각에 대한 고도 값을 기록하고, 강수량과 암석의 분포를 나타내는 주제별 지도를 만들었습니다. 데이터 조작을 위해 QGIS와 같은 소프트웨어를 사용하고, 고도 모델의 해상도를 높이기 위해 보간 기법을 적용하여 보다 자연스러운 지형을 구현했습니다.

허프먼은 행성을 정확하게 표현하기 위해 원통형 등면적 투영법을 적용했다고 설명하며, 시각적 매력을 위해 다양한 매개변수를 조정했습니다. 또한, 색상화, 식생 표현, 강 디자인 등 지도 제작의 예술적 측면에 대해서도 자세히 설명하며, 최종 지도가 게임의 미적 요소를 반영하도록 했습니다.

이 프로젝트는 특히 가상의 출처에서 지도를 만드는 경우 지도 제작의 노동 집약적인 성격을 강조합니다. 허프먼은 최종 결과물에 대한 흥분을 표현하며, 자신의 작업에 관심 있는 사람들의 지원을 요청합니다.

이 지도는 알파 센타우리에 대한 경의를 표하며, 허프먼이 지도 제작자로서의 여정을 보여주고 기술적 능력과 창의적 디자인을 결합한 결과물입니다.

구글은 최근 전통적인 트랜스포머 방식 대신 확산 접근 방식을 사용하는 첫 번째 언어 모델인 제미니 디퓨전을 발표했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

확산 모델은 전통적인 모델과 달리 텍스트를 한 단어씩 생성하지 않고, 노이즈를 단계별로 정제하여 텍스트를 생성합니다. 이 방식은 더 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

제미니 디퓨전은 특히 빠른 속도를 자랑하며, 초당 857개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 몇 초 만에 인터랙티브한 HTML과 자바스크립트 페이지를 만들 수 있습니다.

독립적인 벤치마크는 아직 공개되지 않았지만, 구글은 제미니 디퓨전이 제미니 2.0 플래시 라이트 모델보다 "5배 빠른 성능"을 보인다고 주장하고 있어 강력한 성능을 기대할 수 있습니다.

확산 모델에 대한 혼란이 있을 수 있는데, 이 모델은 트랜스포머를 완전히 대체하는 것이 아니라, 입력을 한 번에 처리하는 다른 방식을 사용합니다. 이는 BERT의 접근 방식과 유사합니다.

확산 모델은 문장에서 마스킹된 토큰을 채우는 아이디어를 바탕으로 하여, 여러 번의 반복을 통해 추측을 정제하며 텍스트를 점진적으로 생성합니다. 이 과정 덕분에 출력 생성이 효율적입니다.

요약하자면, 제미니 디퓨전은 구글이 개발한 새로운 빠른 언어 모델로, 독특한 텍스트 생성 방식을 통해 속도와 품질을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

저자는 데시벨(dB) 개념에 대한 불만을 표현하며, 데시벨이 표준 측정 단위가 아니라 크기의 변화를 나타내는 방법이라고 설명합니다. 이는 "메가-"와 같은 접두사와 유사합니다. 데시벨은 로그 스케일에 기반하고 있으며, 원래는 전력 변화를 측정하는 "벨"에서 파생되었습니다.

벨은 편리함을 위해 데시벨로 나뉘었고, 이로 인해 전력이나 전압과 같은 다양한 단위에 대해 비합리적인 배수 관계가 생겼습니다. 이로 인해 데시벨의 의미가 맥락과 기준점에 따라 크게 달라질 수 있어 사용자들이 무엇을 측정하고 있는지 혼란스러워하게 됩니다.

예를 들어, 음향학에서 dB는 종종 음압을 기준으로 하지만, 이는 항상 명확하지 않습니다. 또한 마이크와 같은 장치의 사양은 사용되는 기준 수준에 대한 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 저자는 데시벨의 사용에서 복잡성과 불일치가 존재하며, 이는 과학 및 기술 분야에서 혼란의 원인이 되고 있다고 강조합니다.

저자는 "NoteVision"이라는 아이패드 앱을 사용하여 피아노 시각 읽기를 연습해온 지 4년이 되었다. 1990년대에 기타를 시작했으며, 2021년에 가족이 피아노를 구입한 후 피아노를 배우기 시작했다. 저자는 MIDI 키보드와 블루투스 연결을 통해 앱을 사용하며, 빠른 피드백을 제공받고 연습 설정을 개인화할 수 있다.

연습을 간소화하기 위해 파이썬 앱을 만들었고, 이를 통해 진행 상황을 추적하고 쉬운 음을 선호하지 않도록 키를 무작위로 설정한다. 저자의 연습 루틴은 시각 읽기, 음계 연습, 이론 훈련, 귀 훈련, 특정 곡 작업 등을 포함한다. 여러 해 동안 시각 읽기 속도와 자신감을 향상시켰지만, 여전히 연습 범위를 벗어난 조표에서는 어려움을 겪고 있다.

저자는 연습을 무작위로 진행하는 것이 쉬운 키와 음에 대한 편향을 피하는 데 도움이 된다고 강조하며, 4년간의 꾸준한 연습에도 불구하고 여전히 개선을 보고 있다고 언급한다. 또한, 자신의 키보드가 높은 음역대와 낮은 음역대에서 유창성을 제한한다고 덧붙였다.

중국의 연구팀이 양자 통신 분야에서 새로운 기록을 세웠습니다. 이들은 중국에서 남아프리카까지 12,900킬로미터의 거리에서 양자 암호화된 이미지를 성공적으로 전송했습니다. 이 성과는 작고 저렴한 마이크로 위성을 이용해 이루어졌습니다. 이번 발전은 전 세계적으로 안전한 양자 메시징의 가능성을 제시합니다.

한국에서 태어난 독일 철학자 한병철은 현대 사회의 성취와 기술에 대한 집착을 비판합니다. 그의 글은 간결하고 접근하기 쉬워 독자들이 현대 문화에 대한 믿음을 다시 생각해보도록 도전합니다.

한병철은 우리가 "성취 사회"에 살고 있다고 주장합니다. 이 사회에서는 성공에 대한 압박이 고립과 정신 건강 문제를 초래합니다. 20세기의 "규율 사회"와 달리, 오늘날 사람들은 "할 수 있다"는 생각에 의해 움직입니다. "해야 한다"에서 "할 수 있다"로의 변화는 자기 착취와 탈진의 문화를 조장합니다.

그의 저서 탈진 사회에서는 성취를 향한 끊임없는 추구가 우리와 타인과의 관계에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 그는 진정한 아름다움과 진정한 경험은 불완전함과 부정성에서 온다고 강조하며, 이러한 요소들이 오늘날 매끄럽고 완벽한 이미지로 가득한 디지털 세계에서 종종 잃어버린다고 말합니다.

한병철은 사랑의 위기도 언급하며, 나르시시즘과 자기 집착이 진정한 관계를 방해한다고 지적합니다. 아름다움을 구하다에서는 현대 미학을 비판하며, 우리의 삶에서 모호함과 부정성이 결여되면 아름다움과 깊이가 사라진다고 주장합니다.

그의 "투명 사회" 개념은 우리가 디지털 감시 사회에서 자발적으로 자신을 드러내고 있으며, 이 감시가 자유처럼 느껴지지만 결국 우리를 통제한다고 말합니다. 그는 이러한 투명성이 정직한 정치적 결정-making을 방해할 수 있다고 제안합니다.

마지막으로, 좋은 오락에서 한병철은 열정보다 놀이로 돌아가야 한다고 주장하며, 생산성에 초점을 맞추지 않는 창의적인 pursuits를 옹호합니다. 그는 세상과 타인과 진정으로 연결되기 위해서는 우리의 불완전함을 받아들이고 성취에 대한 끊임없는 욕구를 내려놓아야 한다고 믿습니다.

한병철의 철학은 긍정성과 완벽함이 지배하는 사회에서 진정성이 무엇인지에 대한 성찰과 재평가를 촉구합니다.

이 웹사이트는 컴퓨터 그래픽스 튜토리얼에 관한 다양한 자료를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사이트에서는 컴퓨터 그래픽스에 대한 비디오 튜토리얼과 저자가 여가 시간에 작성한 글로 된 튜토리얼을 제공합니다. 사용자들은 Patreon이나 PayPal을 통해 저자를 지원할 수 있습니다.

모든 코드 조각은 MIT 라이선스 하에 제공되어 쉽게 재사용할 수 있습니다.

다루는 주제는 유용한 함수와 리매핑, 2D 및 3D 서명 거리 함수(SDF), 레이 트레이싱 기법, 절차적 노이즈 생성, 그래픽 압축 기법, 렌더링 방법과 효과, 그래픽에 유용한 수학 개념, 프랙탈 생성 및 렌더링 등이 있습니다.

이 웹사이트는 컴퓨터 그래픽스 기술을 배우고 적용하는 데 필요한 포괄적인 자료가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

곡면 공간 셰이더는 Sfera라는 게임을 위해 제작된 시각 효과로, 원래 HLSL로 작성되었으며 현재는 three.js와 함께 사용할 수 있도록 GLSL로 제공됩니다. 제공된 링크에서 실시간으로 체험해보거나 데모 비디오를 시청할 수 있습니다.

이 셰이더는 구면 기하학의 수학적 개념을 사용하여 곡면 공간을 보여줍니다. 각 3D 모델은 4D 회전과 투영을 포함한 변환 과정을 거칩니다. 이 과정은 3D 공간의 중심 근처에 모델을 스케일링하고 위치를 조정한 후, 모델을 4D 구에 투영하고 회전을 적용한 다음 다시 3D로 투영하는 방식으로 진행됩니다.

인터랙티브한 조작 방법은 다음과 같습니다. 마우스 휠을 사용하여 확대 및 축소할 수 있으며, Ctrl 키를 누르면 ZW 방향으로 회전하고, Shift 키를 누르면 XY 방향으로 회전합니다. 마우스를 드래그할 때는 왼쪽 버튼으로 XZ 또는 YZ 방향으로 회전하고, Ctrl 키를 누르면 XW 또는 YW 방향으로 회전합니다. Shift 키를 누르면 객체의 크기를 조정할 수 있으며, 오른쪽 버튼으로 XY 방향으로 회전하고, 가운데 버튼으로 캐릭터를 이동할 수 있습니다. 키보드에서는 스페이스바로 캐릭터의 애니메이션을 일시 정지하고, 화살표 키로 카메라의 움직임을 조정하며, End 키로 카메라 비행을 멈추고, Home 키로 장면을 초기화할 수 있습니다.

이 애니메이션 모델은 three.js 예제에서 가져온 것으로, Mixamo와 Mirada의 캐릭터가 포함되어 있습니다. 배경 음악은 Kevin MacLeod의 "Backbeat"입니다.

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다음은 인기 있는 게시물입니다. 첫 번째는 아이작 아시모프의 단편 소설 "Nightfall"로, 꼭 읽어봐야 할 작품입니다. 두 번째는 독특한 구조를 가진 열 개의 소설을 탐구하는 글입니다. 세 번째는 맨해튼에서의 핵전쟁이 가져올 즉각적인 결과에 대한 논의입니다. 마지막으로 크레이그 모드는 걷기가 창의성에 미치는 이점에 대해 이야기합니다.

또한, 매주 최고의 책에 대한 리뷰와 여름에 기대되는 범죄 소설 추천을 확인할 수 있습니다. 이 추천에는 사기꾼과 컬트에 관한 스릴러 같은 주제가 포함되어 있습니다.

구글의 새로운 제미니 확산 모델은 텍스트 생성 속도가 빠른 점이 주목받고 있습니다. 확산 모델과 전통적인 자기 회귀 모델의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

첫째, 생성 속도입니다. 확산 모델은 전체 출력을 한 번에 생성하며, 각 단계에서 점점 더 정확해집니다. 반면, 자기 회귀 모델은 텍스트를 하나씩 생성합니다. 이로 인해 확산 모델은 출문의 일부를 병렬로 생성할 수 있어, 특히 긴 출력의 경우 더 빠릅니다. 그러나 짧은 출력의 경우 자기 회귀 모델이 여전히 더 빠를 수 있습니다.

둘째, 고정 길이 출력입니다. 확산 모델은 일반적으로 한 번에 고정된 수의 토큰을 생성합니다. 이는 긴 출력의 경우 더 빠른 생성을 가능하게 하지만, 짧은 출력의 경우 자기 회귀 모델에 비해 더 많은 반복이 필요할 수 있습니다.

셋째, 긴 문맥 처리입니다. 확산 모델은 긴 문맥을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 각 반복에서 모든 토큰에 대해 주의를 재계산해야 하기 때문입니다. 반면 자기 회귀 모델은 이전 토큰을 캐시하여 계산량을 줄일 수 있습니다.

넷째, 추론 능력입니다. 확산 모델이 자기 회귀 모델에 비해 얼마나 잘 추론 작업을 수행할 수 있는지는 불확실합니다. 자기 회귀 모델은 토큰을 생성하면서 출력을 변경할 수 있지만, 확산 모델은 블록 생성 방식 때문에 같은 유연성을 가지지 못할 수 있습니다.

다섯째, 변환기 사용입니다. 확산 모델은 노이즈를 관리하기 위해 변환기 아키텍처를 활용할 수 있지만, 이는 자기 회귀 모델과의 근본적인 차이를 바꾸지는 않습니다.

결론적으로, 확산 모델은 긴 출력에 대해 상당한 속도 이점을 제공하지만, 추론 능력과 짧은 출력을 효율적으로 처리하는 능력은 여전히 연구가 필요한 분야입니다.

데이비드 보레햄은 실리콘밸리 회사에서의 경험을 바탕으로 버그 추적을 중심으로 한 소프트웨어 프로젝트 관리의 효과적인 접근 방식을 논의합니다. 그는 모든 프로젝트 작업을 버그로 간주하고, 보편적인 버그 추적 시스템을 사용하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 시스템은 네 가지 핵심 원칙을 가지고 있습니다.

첫째, 포괄적인 버그 추적입니다. 버그, 기능, 문서 문제 등 모든 작업은 시스템에 기록되어야 합니다. 둘째, 일관된 구조입니다. 버그는 상태와 우선순위를 효과적으로 파악할 수 있도록 명확하고 일관된 구조를 가져야 합니다. 셋째, 단일 책임 원칙입니다. 각 버그는 한 사람에게 할당되어 책임을 명확히 해야 합니다. 넷째, 유연한 쿼리 기능입니다. 사용자는 자신의 필요에 맞게 다양한 버그 목록의 뷰를 생성하고 공유할 수 있어야 합니다.

보레햄은 GitHub Issues와 같은 현대 도구들이 이러한 원칙을 충족하지 못해 프로젝트 관리에 불만을 초래한다고 반성합니다. 일부 대안 도구들은 더 나은 기능을 제공하지만, 네 가지 원칙을 완전히 만족시키는 것은 없습니다. 그는 Gitea와 같은 오픈 소스 도구를 개선하면 이러한 간극을 메울 수 있을 것이라고 제안합니다. 이러한 도구들은 사용자 맞춤형 기능 추가를 허용하기 때문입니다. 보레햄은 자신이 중요하게 여기는 원칙에 부합하는 이상적인 소프트웨어 개발 프로세스로 돌아갈 수 있다는 희망을 가지고 마무리합니다.

이 프로젝트는 JavaScript만을 사용하여 CSV 파일을 검색 가능하고 필터링 가능한 HTML 테이블로 표시할 수 있게 해줍니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제합니다. 명령어는 다음과 같습니다. git clone [email protected]:derekeder/csv-to-html-table.git 후 csv-to-html-table 폴더로 이동합니다. 다음으로, CSV 파일을 data/ 폴더에 넣습니다. 그런 다음 index.html 파일을 수정하여 CsvToHtmlTable.init() 함수에 CSV 파일 경로와 기타 옵션을 설정합니다. 로컬에서 실행하려면 Python을 사용하여 파일을 서빙합니다. Python 2의 경우 python -m SimpleHTTPServer, Python 3의 경우 python -m http.server 명령어를 사용하고, http://localhost:8000/ 에서 접근합니다. 마지막으로, 테이블을 GitHub Pages나 다른 웹 서버에 호스팅할 수 있습니다. 선택적으로 iframe을 사용하여 웹사이트에 테이블을 삽입할 수 있습니다.

사용 가능한 옵션으로는 csv_path(당신의 CSV 파일 경로), element(테이블을 위한 HTML 요소, 기본값은 table-container), allow_download(사용자가 CSV를 다운로드할 수 있도록 허용하는 옵션), csv_options(CSV 파싱 옵션을 사용자 정의), datatables_options(DataTables 기능 설정), custom_formatting(특정 열을 포맷하는 함수를 정의) 등이 있습니다.

이 프로젝트는 Bootstrap 4, jQuery, jQuery CSV, DataTables에 의존합니다. 테이블에 데이터가 표시되지 않는 경우, 브라우저 콘솔에서 JavaScript 오류를 확인해 보세요.

주요 기여자는 Derek Eder이며, 다른 기여자들도 다양한 수정 및 개선 작업에 도움을 주었습니다. 버그나 문제가 발생하면 프로젝트의 GitHub 페이지에 보고해 주세요.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

Hotspot은 KDAB에서 개발한 리눅스 성능 분석을 위한 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스 프로젝트입니다. 이 도구는 KCachegrind와 유사한 경험을 제공하며, 다양한 성능 데이터 형식을 지원할 예정입니다.

핵심 기능으로는 데이터 시각화가 있습니다. Hotspot은 perf.data 파일의 데이터를 그래픽으로 표시하며, 인라인 함수에 주목합니다. 또한, 사용자는 시간, 프로세스 또는 스레드에 따라 결과를 필터링할 수 있는 타임라인 필터링 기능을 제공합니다. 사용자는 Hotspot에서 직접 perf를 실행하여 새로운 애플리케이션이나 기존 애플리케이션을 프로파일링할 수 있습니다.

설치는 ArchLinux, Debian/Ubuntu, Gentoo, Fedora 등 다양한 리눅스 배포판에서 가능합니다. 지원되지 않는 배포판의 경우, 휴대용 애플리케이션 형식인 AppImage를 사용할 수 있습니다.

사용자는 perf 명령어로 데이터를 기록하는 것으로 시작합니다. Hotspot은 perf.data 파일을 자동으로 열거나 명령줄을 통해 지정할 수 있습니다. 또한, 설정을 사용자화하고 데이터를 내보낼 수 있는 명령줄 옵션을 제공합니다.

고급 기능으로는 CPU에서 실행되지 않는 스레드의 대기 시간을 분석하는 오프-CPU 프로파일링이 있습니다. 또한, 개발 머신에서 임베디드 시스템의 데이터를 분석할 수 있는 기능도 지원합니다. 분석된 데이터를 보다 쉽게 공유할 수 있도록 독립적인 형식으로 내보내는 기능도 포함되어 있습니다.

알려진 문제로는 백트레이스와 전통적인 perf 보고서에 비해 누락된 기능과 관련된 버그가 있습니다. 슈퍼유저 권한 없이 기록하는 데 일부 제한이 있을 수 있습니다.

Hotspot은 GPL v2+ 라이센스 하에 배포되며, 라이센스 파일에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 더 많은 정보와 도구에 접근하려면 프로젝트의 GitHub 페이지나 공식 웹사이트를 방문하세요.

Kotlin을 위한 언어 서버는 IntelliJ IDEA를 기반으로 한 Visual Studio Code의 초기 버전으로, 개발자들이 Kotlin 프로젝트를 Language Server Protocol(LSP)을 사용하여 작업할 수 있게 해줍니다.

시작하려면 최신 Visual Studio Code 확장 프로그램을 다운로드해야 합니다. 확장 메뉴를 통해 설치하거나 VSIX 파일을 확장 창으로 드래그하여 설치할 수 있습니다. Java 버전 17 이상이 필요하며, Kotlin Gradle 프로젝트를 열면 LSP가 자동으로 활성화됩니다.

현재 이 언어 서버는 JVM 기반의 Kotlin Gradle 프로젝트만 지원합니다. Gradle JVM 프로젝트와 JSON 기반 빌드를 가져오는 기능이 있으며, Kotlin 및 Java 소스와 내장 함수로의 코드 탐색이 가능합니다. 코드 수정, 검사 및 가져오기 정리와 같은 빠른 수정 기능도 제공됩니다. 이름 변경, 이동, 서명 변경과 같은 리팩토링 옵션도 포함되어 있습니다. 실시간 진단 및 코드 완성 기능이 제공되며, 프로젝트 내 문서와 Java 문서에 대한 도움말도 지원합니다. 코드 포맷팅 기능도 포함되어 있습니다.

현재 이 프로젝트는 실험적인 프리 알파 단계에 있으며, 생산 환경보다는 탐색을 위한 것입니다. 안정성이 보장되지 않으므로 일상적인 작업보다는 테스트와 피드백에 적합합니다.

macOS와 Linux에서 Visual Studio Code에서 완전히 테스트되었으며, 다른 LSP 호환 편집기도 사용할 수 있지만 수동 설정이 필요합니다. LSP 구현은 개발 속도를 높이기 위해 대부분 비공식 소스입니다. 안정화 이후에는 오픈 소스로 전환할 계획이 있습니다.

사용자는 GitHub에서 피드백을 제공하거나 문제를 보고할 수 있습니다. 현재 직접적인 기여는 받지 않지만 문서 관련 PR은 환영합니다.

Pieces는 개발자들이 코드를 인식하는 데 있어 정확성과 속도를 향상시키기 위해 광학 문자 인식(OCR) 기술을 개선했습니다. OCR은 이미지에서 인쇄된 텍스트나 손글씨를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 기술로, 문서 스캔 및 데이터 입력 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

Pieces에서는 Tesseract OCR 엔진을 활용하며, 이를 프로그래밍 코드에 최적화하여 성능을 향상시켰습니다. 우리의 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 이미지 전처리입니다. 우리는 다양한 코딩 환경에서의 스크린샷을 처리할 수 있도록 이미지 처리 파이프라인을 최적화했습니다. 여기에는 어두운 모드의 이미지를 반전시키고, 노이즈를 줄이며 선명도를 높이는 기술이 포함됩니다.

둘째, 레이아웃 포맷팅입니다. Tesseract는 코드의 들여쓰기를 자동으로 포맷하지 않는데, 이는 파이썬과 같은 언어에서 매우 중요합니다. 우리는 Tesseract가 제공하는 레이아웃 분석을 기반으로 올바른 들여쓰기를 계산하고 적용하는 방법을 구현했습니다.

셋째, 변경 사항의 평가입니다. 우리는 다양한 데이터셋을 사용하여 수정 사항이 OCR 정확도에 미치는 영향을 측정했습니다. 예를 들어, 이미지 크기를 조정하는 여러 방법을 비교한 결과, 복잡한 초해상도 모델을 사용하는 것보다 바이큐빅 업샘플링이 더 효율적이라는 것을 발견했습니다.

전반적으로, 개선된 OCR 모델은 스크린샷에서 코드의 구조와 포맷을 정확하게 캡처하여 개발자들이 코드를 효율적으로 전사할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 Pieces 데스크톱 앱을 다운로드하거나 API를 탐색하여 우리의 모델을 체험할 수 있습니다.

Mistral AI가 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위해 설계된 새로운 오픈소스 모델인 Devstral을 출시했습니다. Devstral은 SWE-Bench Verified 벤치마크에서 기존 오픈소스 모델보다 훨씬 높은 성능을 보여주며 46.8%의 점수를 기록했습니다. 일반적인 언어 모델이 간단한 코딩 작업에 강점을 보이는 것과 달리, Devstral은 대규모 코드베이스를 이해하고 버그를 식별하는 훈련을 받아 복잡한 실제 소프트웨어 문제를 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

Devstral의 주요 특징으로는 RTX 4090과 같은 표준 하드웨어나 32GB RAM을 갖춘 Mac에서 실행할 수 있어 로컬 및 기업 사용에 적합하다는 점이 있습니다. Devstral은 Apache 2.0 라이선스 하에 무료로 제공되어 사용자가 필요에 맞게 커스터마이즈할 수 있습니다. 이 모델은 API를 통해 접근할 수 있으며, HuggingFace와 Kaggle과 같은 플랫폼에서 다운로드할 수 있습니다.

Mistral AI는 Devstral에 대한 피드백을 환영하며, 곧 더 큰 코딩 모델을 출시할 예정입니다. 맞춤형 솔루션이나 기업의 필요에 대해서는 Mistral AI의 응용 AI 팀에 문의할 수 있습니다.

MIT의 이론 컴퓨터 과학자인 라이언 윌리엄스는 2024년에 컴퓨팅에서 시간과 메모리의 관계에 대한 획기적인 발견을 했습니다. 그는 적은 양의 메모리가 많은 양의 시간만큼이나 강력할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이는 50년 동안 발전이 없었던 계산 복잡도 이론에서 중요한 진전을 의미합니다.

그의 증명은 어떤 알고리즘이 동일한 작업을 수행하면서도 훨씬 적은 메모리를 사용할 수 있도록 변환될 수 있음을 시사합니다. 이 발견은 특정 시간 제한 내에서 해결할 수 없는 문제들이 있으며, 이를 해결하기 위해서는 더 많은 메모리가 필요하다는 것을 암시합니다.

윌리엄스의 연구는 메모리와 계산에 대한 오랜 가정을 도전하며, 그의 혁신적인 접근 방식은 앞으로 이 분야의 연구에 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 초기에는 그의 발견에 대한 의구심이 있었지만, 그는 자신의 증명을 철저히 검증하여 컴퓨터 과학 커뮤니티에서 널리 찬사를 받았습니다.

전반적으로 윌리엄스의 발견은 계산 자원에 대한 새로운 이해의 길을 열어주며, 컴퓨터 과학에서 가장 오래된 미해결 문제 중 하나인 복잡도 클래스 P와 PSPACE 간의 관계에 대한 돌파구로 이어질 수 있습니다.

한네스 뮐하이젠은 우리가 복잡한 데이터 시스템을 추구하는 데 10년을 낭비했는지, 아니면 데이터 분석을 위해 개별 컴퓨터의 힘을 인식하지 못했는지를 탐구합니다. 그는 2012년형 맥북 프로에서 덕DB(DuckDB)를 테스트하여 이 오래된 기기가 현대 데이터 작업을 처리할 수 있는지 확인합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 데이터 크기와 하드웨어 성능 간의 불일치입니다. 유용한 데이터 세트의 성장은 하드웨어 발전 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 이제 많은 데이터 세트는 분산 시스템이 아닌 단일 기기에서 관리할 수 있습니다.

둘째, 2012년형 맥북 프로는 SSD와 강력한 CPU로 주목받았습니다. 뮐하이젠은 이 구형 기기가 덕DB와 같은 현대 데이터 분석 소프트웨어를 여전히 실행할 수 있는지를 테스트합니다.

셋째, 벤치마킹 결과, 맥북 프로는 대규모 데이터 세트를 사용하여 일련의 SQL 쿼리를 성공적으로 수행했습니다. 응답 시간은 1분에서 30분 사이로, 분석 작업에 적합한 수준이었습니다.

넷째, 현대 맥북 프로와 비교했을 때 구형 모델은 속도 차이가 있었지만 여전히 효과적으로 작업을 수행할 수 있었습니다.

결론적으로, 결과는 2012년 당시에도 덕DB와 같은 유능한 SQL 엔진이 단일 기기에서 잘 작동할 수 있었음을 시사합니다. 이는 데이터 분석을 위해 분산 시스템으로 이동할 필요성에 대한 의문을 제기합니다. 뮐하이젠은 우리가 기존 기술의 잠재력을 인식하지 못함으로써 실제로 10년을 잃었을 수 있다고 결론짓습니다.

블로그 글에서는 데비안이 소프트웨어 패키지를 변경하는 이유를 설명합니다. 주요 이유는 다음과 같습니다.

첫째, 정책 준수입니다. 데비안 소프트웨어는 설정 파일과 문서 저장 위치 등 데비안 정책 매뉴얼에 문서화된 특정 정책을 따라야 합니다.

둘째, 호환성입니다. 데비안의 프로그램들은 서로 잘 작동해야 하므로, 파일 위치나 사용자 계정과 같은 기술적 세부사항에 대해 일치하도록 변경이 필요할 수 있습니다.

셋째, 개인정보 보호와 보안입니다. 데비안은 사용자 개인정보를 보호하고 보안을 유지하기 위해 공식 패키징 시스템 외부에서 스스로 업데이트하려는 소프트웨어를 제거합니다.

넷째, 버그 수정입니다. 데비안은 원래 개발자가 수정하기 전에 보안 관련 버그를 수정하거나, 사용자에게 이익이 되도록 이전 소프트웨어 버전으로 수정 사항을 되돌려 적용할 수 있습니다.

다섯째, 법적 배포입니다. 데비안은 법적으로 배포할 수 있는 소프트웨어만 포함하므로, 데비안 자유 소프트웨어 가이드라인에 따라 비자유 소프트웨어 부분을 제거하거나 별도의 패키지로 이동할 수 있습니다.

여섯째, 문서화입니다. 데비안은 원래 소프트웨어가 사용자 매뉴얼을 제공하지 않을 경우, 사용자 매뉴얼을 추가하는 경우가 많습니다.

이러한 변경들은 데비안이 안전하고 기능적이며 가이드라인을 준수하도록 보장하기 위한 것입니다.

논문이 수락되기 위한 주요 포인트 요약

첫 페이지에 집중하세요. 논문의 첫 페이지인 제목, 초록, 첫 번째 그림, 서론은 수락 여부에 큰 영향을 미칩니다. 명확하고 흥미롭게, 그리고 구체적인 내용을 담는 것이 중요합니다.

기억에 남는 제목을 작성하세요. 제목은 여러분의 연구에 특화되고 독창적이어야 합니다. 여러 논문에 적용될 수 있는 일반적인 제목은 피하는 것이 좋습니다.

첫 번째 그림을 매력적으로 만드세요. 이 그림은 논문의 가치를 명확하게 보여주고, 자세한 설명 없이도 이해할 수 있어야 합니다.

그림 캡션은 핵심 메시지로 마무리하세요. 독자가 내용의 중요성을 이해할 수 있도록 명확한 메시지를 담아야 합니다.

매력적인 초록을 작성하세요. 연구와 기여에 대한 구체적인 내용을 먼저 제시하고, 일반적인 진술은 피하세요. 이렇게 하면 독자의 흥미를 끌 수 있습니다.

서론에서 긴장과 해소를 활용하세요. 문제를 먼저 제시한 후 해결책을 제안하여 관심을 유도합니다. 이는 기대감과 가치를 높입니다.

거절 사유를 피하세요. 리뷰어의 불만을 미리 예상하고 논문에서 이를 해결하세요. 완전성과 명확성을 확보하는 것이 중요합니다.

시각 자료를 개선하세요. 복잡한 정보를 효과적으로 전달하기 위해 명확하고 매력적인 그림과 표를 사용하여 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

필요한 세부 정보를 추가하세요. 비교, 평가, 분석 등을 포함하여 논문의 신뢰성을 높이세요.

내용을 간소화하세요. 특히 논문의 후반부에서 불필요한 부분을 과감히 삭제하여 집중력과 명확성을 유지하는 것이 중요합니다.

여러분의 기여를 강조하세요. 논문이 연구와 발견의 중요성을 명확하게 전달하도록 해야 합니다.

효과적으로 결론을 내리세요. 세 문장으로 요약하여 여러분이 한 일, 그 중요성, 그리고 함의를 간결하게 정리합니다.

명확성을 높이면 과학이 향상됩니다. 더 나은 소통은 연구를 더 접근 가능하고 영향력 있게 만듭니다.

이 요소들에 집중함으로써 논문이 수락될 가능성을 높이고 과학적 소통의 질을 향상시킬 수 있습니다.

직접 TLS(전송 계층 보안)를 사용하면 AWS 사무실에서 Aurora DSQL(분산 SQL) 데이터베이스에 연결할 때 속도를 개선할 수 있다는 내용이 다뤄지고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

한 팀원이 DSQL 클러스터에 연결할 때 기업 VPN을 사용하지 않으면 AWS 사무실에서만 연결 속도가 느리다는 것을 발견했습니다. 이 문제는 직원과 게스트 WiFi가 있는 기업 네트워크와 관련이 있었습니다. 테스트 결과, 느린 연결은 직원 네트워크에서 발생했습니다.

문제의 원인은 TLS 핸드셰이크 과정에서 추가 연결이 발생한 것이었습니다. 기업 방화벽이 서버의 SSL 인증서를 가져오려 하면서 지연이 발생했습니다. 방화벽은 TLS 연결을 검사하도록 설정되어 있었지만, TLS 1.3에서 암호화된 인증서를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. TLS 1.2의 경우 두 번째 연결을 열었지만, 이는 PostgreSQL이 예상하는 연결 방식이 아니었습니다.

PostgreSQL 17 버전에서는 특정 핸드셰이크 단계를 건너뛰는 직접 TLS 연결 방법이 도입되어 방화벽으로 인한 지연을 피할 수 있게 되었습니다. 직접 TLS를 사용하려면 클라이언트가 PostgreSQL 17 이상이어야 하며, 특정 매개변수를 설정해야 합니다. 이 변경으로 3초의 지연이 사라져 연결 속도가 빨라졌습니다.

따라서 성능을 향상시키고 단점 없이 사용할 수 있는 직접 TLS를 사용하는 것이 권장됩니다. 특히 통제된 환경에서 효과적입니다. 사용자에게 직접 TLS를 사용하는 방법에 대한 예시도 제공됩니다.

결론적으로 PostgreSQL에서 직접 TLS의 도입은 데이터베이스 연결을 더 빠르고 효율적으로 만들어 주며, 네트워크 구성으로 인해 연결 속도가 느려질 수 있는 기업 환경에서 특히 유용합니다.

CERN은 반물질을 담을 수 있는 새로운 휴대용 장치를 개발하고 있습니다. 반물질은 수명이 짧아 연구하기가 어렵기 때문입니다. 이들은 유럽의 여러 실험실로 운반할 수 있는 2미터 길이의 배송 용기를 만들었습니다. 이 용기는 초전도 자석을 사용하며, 제대로 작동하기 위해서는 지속적인 전력 공급과 액체 헬륨이 필요합니다.

최근 팀은 이 장치를 프로톤으로 채운 후 CERN 캠퍼스 내에서 이동시키는 실험을 진행했습니다. 이 과정에서 4킬로미터에 가까운 거리를 시속 40킬로미터 이상의 속도로 이동했지만, 모든 프로톤을 안전하게 담아둘 수 있었습니다. 그러나 이동 중 액체 헬륨에 약간의 난류가 발생했는데, 이는 시스템의 온도를 유지하는 데 매우 중요합니다.

최종 목표는 반물질을 독일 뒤셀도르프에 있는 새로운 시설로 운반하는 것입니다. 이를 통해 CERN에서 현재 가능한 것보다 더 정밀한 측정이 가능해질 것으로 기대하고 있습니다.

저자는 Gemini라는 언어 모델(LLM)을 이용해 이메일에서 정보를 검색할 수 있는 서버를 만들었습니다. 그들은 도너반의 아들의 이름을 찾고자 했습니다.

Gemini는 다음과 같은 전략을 제안했습니다. 첫째, 도너반이 보낸 이메일을 검색하는 것이었습니다. 둘째, "아들", "아기", "태어났다"와 같은 특정 키워드를 찾는 것이었습니다. 셋째, 유망한 이메일과 대화를 살펴보는 것이었습니다.

여러 번의 검색 끝에 Gemini는 다른 자녀에 대한 언급이 있는 이메일을 찾았지만 도너반의 아들에 대한 정보는 발견하지 못했습니다. 결국, 도너반이 "몬티"라는 아이에 대해 이야기한 이메일을 찾아내어 몬티가 그의 아들일 가능성을 제시했습니다.

저자는 이메일 내용을 검색하고 검색하는 데 도움이 되는 특정 도구가 포함된 맞춤형 서버를 사용했습니다. 이 경험은 LLM이 이름을 찾는 과정에서 어떻게 사고하는지를 보여주었고, 효과적인 검색 전략이 초기의 난관에서도 성공으로 이어질 수 있음을 강조했습니다.

ITXPlus는 원래 부품 없이도 조립할 수 있는 미니 ITX 형태의 매킨토시 플러스 로직 보드 복제판입니다. 현대 시스템에 적합하도록 설계되었습니다. 이 보드는 온보드 VGA 출력, 표준 24핀 ATX 전원 공급 장치와의 호환성, 50핀 내부 SCSI 헤더, 4MB의 납땜된 RAM을 특징으로 합니다.

디자인에는 다른 개발자들의 다양한 기여가 포함되어 있으며, 사운드 및 실시간 시계 대체 부품도 포함되어 있습니다. 플로피 드라이브는 추가 부품 없이 지원되지 않지만, 이를 위한 확장 헤더가 제공됩니다.

보드의 대부분은 표면 실장 기술을 사용하여 설계되었으며, 68000 프로세서와 몇몇 커넥터는 제외됩니다. 제작자는 성능보다는 새로운 빌드와의 호환성을 고려하여 매킨토시 플러스를 기반으로 디자인을 선택했습니다. 디자인이 완료되면 오픈 소스로 공개되어 GitHub에서 사용할 수 있게 됩니다.

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로키 리눅스 10이 이제 RISC-V를 지원합니다. 이는 페도라 RISC-V 커뮤니티와 로키의 AltArch SIG의 협력 덕분입니다. 이번 릴리스에는 StarFive VisionFive 2, QEMU, SiFive HiFive P550와 호환되는 riscv64gc 빌드가 포함되어 있습니다.

RISC-V 지원은 VisionFive 2와 QEMU에서 바로 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. SiFive HiFive P550에 대해서는 일부 기능이 제한된 제한적인 지원이 이루어집니다. 이 모든 것은 커뮤니티 주도의 접근 방식으로 이루어지며, 페도라와 함께 RISC-V 지원을 강화하고 있습니다. 새로운 하드웨어 타겟은 AltArch SIG를 통해 추가할 수 있습니다.

지원되는 하드웨어로는 VisionFive 2가 완전 지원되며, QEMU는 테스트를 위해 완전히 지원됩니다. SiFive HiFive P550은 제한적인 지원을 제공하고, Milk-V/Banana Pi는 현재 지원되지 않습니다.

RISC-V 빌드는 대체 아키텍처로 취급되므로, 이와 관련된 문제는 다른 아키텍처의 릴리스에 영향을 미치지 않습니다.

다음 단계로는 로키 리눅스 10 RISC-V 이미지를 다운로드할 수 있으며, 곧 설치 가이드도 제공될 예정입니다. 또한 Mattermost 채널을 통해 논의에 참여할 수 있습니다.

로키 리눅스 10은 다양한 시스템과 사용자들을 위한 개방적이고 크로스 아키텍처 환경을 조성하여, 커뮤니티 내 협력과 성장을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)을 도구 호출에 사용하는 것은 비용이 많이 들고 느릴 수 있으며, 특히 대량의 데이터를 처리할 때 더욱 그렇습니다. LLM이 도구로부터 받은 방대한 출력을 직접 해석하고 처리하는 대신, 구조화된 데이터와 코드를 사용하여 작업을 조정하는 것이 더 효과적입니다.

LLM의 주요 문제는 도구로부터 대량의 JSON 출력을 받을 때 효율적으로 의미 있는 데이터를 처리하고 검색하는 데 어려움을 겪는다는 점입니다. 이로 인해 성능이 느려지고 부정확한 결과가 발생할 수 있습니다. 데이터 처리와 조정을 하나의 스레드에서 결합하면 작업이 복잡해집니다. 더 나은 접근 방식은 구조화된 데이터를 직접 사용하여 코드를 통해 정렬과 같은 작업을 처리하게 하는 것입니다. 이렇게 하면 LLM이 과도한 부담을 느끼지 않게 됩니다.

코드를 사용한 데이터 처리는 대량의 데이터셋을 확장 가능하고 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 변수 사용, 메모리 관리, 도구 체이닝이 가능해지며, LLM이 모든 데이터를 재생산할 필요가 없습니다. 관리형 클라우드 플랫폼(MCP)에서 출력 스키마가 도입됨에 따라, 맞춤형 대시보드와 자동 보고서와 같은 더 발전된 애플리케이션을 만들 수 있는 가능성이 열렸습니다.

이러한 코드 실행을 구현하려면 보안을 보장하고 사용자 세션을 효과적으로 관리하기 위한 신중한 설계가 필요합니다. 목표는 이러한 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 "AI 런타임"을 만드는 것입니다. 전반적으로 LLM과 함께 코드를 활용한 데이터 처리는 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

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

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다. 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 확인해 주세요.

도움이 필요하신가요? 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: 7d82d53c-371e-11f0-bf2a-a1fb4279ec78를 제공해 주시기 바랍니다.

글로벌 시장에 대한 최신 정보를 원하시면 Bloomberg.com에 구독해 주세요.

연구자들이 올리고우레탄이라는 작은 플라스틱 조각에 데이터를 저장하는 방법을 개발했습니다. 이 데이터는 나중에 전기화학적 기술을 사용하여 다시 불러올 수 있습니다. 이러한 혁신은 정보를 안전하고 효율적으로 저장하는 새로운 방법으로 이어질 수 있습니다.

요약이 없습니다.

구글 AI 스튜디오는 2025년 5월 21일에 애플리케이션 개발 경험을 향상시키기 위한 중요한 업데이트를 발표했습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 새로운 Gemini 2.5 프로 코드 생성 기능이 도입되었습니다. 이 버전은 사용자가 간단한 프롬프트를 통해 효율적으로 코드를 생성할 수 있게 해줍니다. "빌드" 탭은 AI 기반 웹 앱을 만들고 배포하는 과정을 간소화합니다.

둘째, 반복 개발 기능이 추가되었습니다. 사용자는 채팅 인터페이스를 통해 앱을 수정하고, 변경 사항을 확인하며, 이전 버전으로 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

셋째, 원클릭 배포 기능이 도입되어 새로 생성된 애플리케이션을 즉시 Cloud Run에 배포할 수 있습니다.

넷째, 플레이스홀더 API 키 기능이 추가되어 사용자가 자신의 API 할당량을 사용하지 않고도 앱을 공유할 수 있습니다. 사용량은 구글 AI 스튜디오에 귀속됩니다.

다섯째, 다중 모달 생성 기능이 지원됩니다. 이제 이미지를 포함한 다양한 미디어 생성이 가능하며, Imagen과 Lyria RealTime과 같은 새로운 모델이 통합되었습니다.

여섯째, 자연스러운 오디오 기능이 개선되었습니다. 라이브 API는 30개 이상의 음성 옵션을 제공하여 대화형 AI의 음질을 향상시킵니다.

일곱째, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능이 추가되어 오픈 소스 도구와의 통합이 간소화되고, 구글 맵과 Gemini API를 결합하는 등의 새로운 애플리케이션을 지원합니다.

마지막으로, URL 컨텍스트 도구가 실험적으로 도입되어 모델이 제공된 링크에서 정보를 가져와 사실 확인 및 요약과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 업데이트는 구글의 최신 AI 모델을 활용하고자 하는 개발자들에게 강력한 도구가 될 것입니다. 더 자세한 내용은 5월 22일부터 구글 I/O 2025 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

이 문서는 소행성 전자 원형(MPEC)으로, 소행성, 혜성, 자연 위성에 대한 정보를 제공합니다. 국제천문연맹을 대신하여 소행성 센터에서 발행합니다.

발행일은 2025년 5월 21일입니다.

주요 내용으로는 소행성 2017 OF201에 대한 관측 결과가 포함되어 있으며, 시간에 따라 다양한 측정값이 자세히 설명되어 있습니다.

여러 날짜와 망원경에서 수집된 측정 결과가 나열되어 있으며, 2017 OF201의 위치와 밝기를 보여줍니다.

2017 OF201의 궤도 특성도 제공되며, 반장축, 이심률, 경사각 등의 정보가 포함되어 있습니다.

문서에는 소행성의 향후 위치에 대한 예측도 포함되어 있습니다.

자세한 내용은 소행성 센터의 이메일이나 웹사이트를 통해 문의할 수 있습니다.

이 글에서는 Haskell의 다형성 참조 처리와 관련된 메모리 안전성 문제를 다루고 있습니다. 특히 IO 모나드와 관련된 내용입니다.

Haskell과 같은 가변 참조와 다형성을 지원하는 언어에서는 안전하지 않은 다형성 참조가 생성될 위험이 있습니다. 이는 타입 안전성과 메모리 안전성을 깨뜨릴 수 있습니다. Haskell은 특정 타입의 일반화를 막는 값 제한이 없는 언어입니다. 그러나 Haskell의 타입 시스템은 IO의 경우 모나드 구조가 작동하는 방식 덕분에 안전하지 않은 일반화를 방지합니다.

Haskell에서 모나드를 사용할 때는 일반적인 let 바인딩과는 다르게 타입이 관리됩니다. 이로 인해 IO를 사용할 때 다형성 참조가 생성되는 것을 방지할 수 있습니다. 글에서는 MonadGen이라는 타입 클래스를 소개하는데, 이는 특정 순수 모나드(예: Identity)에서 일반화를 허용하면서도 안전성을 보장합니다.

순수 모나드에서 일반화하는 것은 가능하지만, IO 모나드에서는 그 구조가 독특하기 때문에 복잡합니다. IO에 대해 MonadGen을 구현하려고 하면 다형성과 비리프팅 타입을 혼합하는 것과 관련된 타입 오류가 발생합니다. Haskell은 특히 IO 모나드 내에서 메모리 안전성을 유지하기 위해 값 제한과 유사한 메커니즘이 필요합니다. IO 생성자를 풀어내는 것은 안전하지 않은 상황을 초래할 수 있어, 다형성 타입을 신중하게 다룰 필요성이 강조됩니다.

전반적으로 이 글은 Haskell의 타입 시스템의 복잡성과 다형성과 가변 상태와 같은 강력한 기능 속에서 메모리 안전성을 보장하기 위한 접근 방식을 탐구하고 있습니다.

이 이야기는 바스티라는 여성이 사는 작은 육각형 방에서 시작됩니다. 이 방은 부드러운 빛과 신선한 공기로 가득 차 있지만 창문이나 문은 없습니다. 신체적으로 작고 창백한 바스티는 전기 벨 소리에 방해를 받습니다. 그녀는 기계 의자를 이용해 멀리 사는 아들 쿠노의 전화를 받습니다.

쿠노는 바스티에게 직접 방문해 주기를 원하지만, 바스티는 기계를 통해 소통하는 것을 선호합니다. 그녀는 기계가 인간 상호작용에 충분하다고 믿고 있습니다. 쿠노는 외부 세계를 경험하고 싶다고 말하지만, 바스티는 지구 표면이 위험하고 생명이 없다고 주장하며 이 생각을 일축합니다. 그는 별을 가까이에서 보고 싶고 지표를 방문하고 싶다고 주장하지만, 바스티는 그것이 기계가 지배하는 시대의 정신에 어긋난다고 반박합니다.

대화가 끝난 후 바스티는 일상으로 돌아가 여러 가지 활동을 합니다. 그녀는 방 안의 버튼으로 강의를 하거나 기계를 통해 친구들과 소통합니다. 쿠노와의 대화 후 외로움을 느끼지만, 곧 자동화된 생활로 자신을 분산시킵니다.

기계에 대한 설명서가 담긴 책이 있음에도 불구하고, 쿠노의 초대 이후 바스티는 세상 밖으로 나가는 것에 주저합니다. 이 이야기는 그녀가 기계에 의존하고 직접적인 경험에 대한 두려움을 가지고 있음을 강조하며, 인간 관계와 외부 세계에 대한 내적 갈등의 배경을 설정합니다.

1972년, 부탄은 독특한 "말하는 우표"를 출시했습니다. 이 우표는 턴테이블에서 재생할 수 있는 작은 비닐 레코드입니다. 우표에는 부탄의 민속 음악과 함께 영어와 돈그카어로 된 국가의 역사도 담겨 있습니다. 처음에는 단순한 기념품으로 여겨졌지만, 현재는 그 가치가 크게 상승하여, 완벽한 상태의 세트가 eBay에서 300파운드 이상에 판매되고 있습니다.

이 우표의 아이디어는 부탄의 우표 발행 프로그램을 만들고 자금을 모으는 데 도움을 준 미국 탐험가 버트 토드에서 비롯되었습니다. 토드는 옥스퍼드 대학교에서 학위를 받았고 부탄 왕실과의 인연이 있는 다채로운 배경을 가진 인물입니다. 그는 다양한 혁신적인 우표를 만들었지만, 말하는 우표가 그의 가장 유명한 업적이 되었습니다. 이 우표는 다양한 음악 및 역사적 녹음을 포함하고 있습니다.

토드는 2006년에 세상을 떠났지만, 그의 가족은 창의적인 우표 디자인의 유산을 이어갔습니다.

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미시간 대학교의 ZEUS 시설이 미국에서 가장 강력한 레이저로 자리 잡으며 중요한 이정표를 세웠습니다. 이 레이저는 2 페타와트(2 조 와트)의 출력을 기록했으며, 이는 전 세계의 총 전기 생산량보다 약 100배 더 강력합니다. 하지만 이 힘은 단지 25 퀸틸리온분의 1초 동안만 지속됩니다.

미국 국립 과학 재단의 지원을 받는 ZEUS는 의학, 국가 안보, 재료 과학, 천체 물리학 등 다양한 분야의 연구를 촉진할 것입니다. 연구자들은 이 시설을 사용하기 위한 제안서를 제출할 수 있으며, 이는 협력적인 국가 자원으로 활용될 것입니다.

이 전력 수준에서의 첫 번째 실험은 고에너지 전자 빔을 생성하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 대형 입자 가속기에서 생성된 것보다 더 우수할 것으로 기대됩니다. 이 실험은 전자를 효율적으로 가속하기 위해 재설계된 목표물을 사용하여 플라즈마를 생성하는 방식으로 진행됩니다.

ZEUS 시설은 대형 체육관처럼 작동하며, 레이저 펄스를 생성하고 증폭하는 복잡한 시스템을 갖추고 있습니다. 지금까지 여러 기관의 연구자들이 참여한 11개의 실험이 진행되었습니다. 앞으로 레이저의 출력을 3 페타와트로 늘리기 위한 업그레이드도 계획되어 있습니다.

전반적으로 ZEUS는 레이저 기술의 주요 발전을 나타내며, 여러 분야에서 혁신과 과학적 발견을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

Go 프로그래밍 언어는 2009년에 개발되어 동시성 애플리케이션을 만드는 데 인기를 끌고 있습니다. Go는 경량 스레드인 고루틴과 채널을 사용하여 동시성 관리를 쉽게 할 수 있도록 돕습니다.

Go 스케줄러는 효율적인 동시 프로그램을 작성하는 데 필수적입니다. 이 스케줄러는 고루틴의 실행 방식을 관리하며, 성능 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

Go 코드는 세 가지 단계로 컴파일됩니다. 첫 번째는 어셈블리 코드로 변환하는 컴파일 단계, 두 번째는 객체 파일로 변환하는 어셈블리 단계, 세 번째는 실행 가능한 바이너리로 연결하는 링크 단계입니다.

Go 런타임은 스케줄링과 메모리 관리를 위한 기능을 포함하고 있습니다. 이 런타임은 Go 코드와 어셈블리 코드가 혼합된 형태로, Go 프로그램의 실행에 매우 중요합니다.

원래의 Go 스케줄러는 고루틴을 관리하기 위해 전역 실행 큐를 사용했으며, 이로 인해 잠금과 컨텍스트 전환으로 인한 성능 문제가 발생했습니다.

Go는 다대다 스레딩 모델을 사용하여 여러 고루틴이 여러 커널 스레드에서 실행될 수 있도록 하여 성능을 향상시킵니다.

초기 스케줄러의 단순한 구현은 병목 현상과 성능 저하를 초래했으며, 특히 높은 동시성 상황에서 문제가 발생했습니다.

Go 팀은 초기 모델의 한계를 해결하기 위해 각 스레드에 대한 로컬 실행 큐를 도입하는 등 여러 가지 개선 작업을 진행했습니다. 이를 통해 잠금과 컨텍스트 전환을 줄일 수 있었습니다.

이 블로그 글은 VAX/VMS와 함께 일하면서 얻은 재미있고 유익한 인생 교훈을 공유합니다. 특히 저자의 대학 시절에 있었던 일들에 대한 이야기입니다.

첫 번째로, 기술 분야에서 일하려면 유머 감각이 필요하다는 점을 강조합니다. VMS와 관련된 시스템과 약어의 장난스러운 이름에서 그 예를 볼 수 있습니다.

두 번째로, 노력은 결실을 맺는다는 교훈이 있습니다. 저자는 컴퓨터 실습실 기술자로서 주도성을 발휘하며 승진과 더 쉬운 업무를 얻었습니다. 다른 사람을 돕고 복잡한 작업을 단순화하는 것이 성공의 열쇠였습니다.

세 번째로, 실패에서 배우는 것이 중요하다는 점을 언급합니다. 저자는 이메일 시스템을 설정할 때 작은 실수로 큰 문제가 발생했던 경험을 회상합니다. 하지만 그 경험은 해고가 아닌 승진의 기회로 이어졌습니다.

마지막으로, 저자는 기숙사 생활 중 에어컨 없이 지내면서 VAX를 베개로 사용했던 유머러스한 일화를 떠올립니다.

이 모든 경험은 기술 분야에서의 노력, 유머, 그리고 실패에서 배우는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

비디오를 편집할 때 워터마크 없이 진행할 수 있습니다.

Forge는 AWS에서 임시 GitHub Actions 러너를 실행하기 위한 안전하고 자동화된 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 플랫폼 팀을 위해 설계되었으며, 오픈 소스이기 때문에 커뮤니티의 기여를 환영합니다.

주요 기능으로는 자동으로 러너의 수를 조절하여 유휴 비용을 없애는 일시적인 러너, IAM과 OIDC를 사용하여 서로 다른 사용자 간의 안전한 경계를 제공하는 테넌트 격리, 업데이트와 유지 관리를 완전히 자동으로 관리하는 제로 터치 자동화, 모니터링을 위한 대시보드, 로그, 메트릭을 포함한 내장 관측 기능, 비용을 낮추기 위해 스팟 인스턴스를 사용하는 비용 인식 스케줄링, 다양한 옵션으로 사용자가 설정을 맞춤화할 수 있는 유연한 인프라, 리눅스와 윈도우 시스템에서 작동하는 다중 운영 체제 지원, GitHub Cloud와 GitHub Enterprise Server 모두와 호환되는 기능이 있습니다.

시작하려면 AWS 계정을 설정하고 Tofu를 사용하여 Forge를 배포하며, 필요에 따라 Terragrunt를 사용할 수 있습니다. GitHub 앱을 구성하고 이를 자신의 리포지토리에 할당해야 합니다.

자세한 안내는 cisco-open.github.io/forge에서 제공되는 포괄적인 문서를 참고하세요. 기여와 피드백은 환영하며, 이 프로젝트는 아파치 소프트웨어 라이선스를 따릅니다.

ACE-RISCV는 RISC-V 아키텍처를 위한 안전한 컴퓨팅 프레임워크를 만드는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 다른 아키텍처로의 이식성도 계획하고 있습니다. 주요 초점은 안전성을 보장하기 위해 공식 검증을 거친 보안 모니터입니다.

이 프로젝트의 주요 특징 중 하나는 보안 모니터의 설계가 공식적으로 명세되고 검증되어 신뢰성을 확보했다는 점입니다. 또한, ACE는 양자 컴퓨터에 대비한 암호화 기술인 포스트 양자 암호화(PQC)를 지원합니다. 이는 특히 연결이 제한된 시스템에서 기밀 가상 머신(VM)을 인증하는 데 도움을 주며, ML-KEM, SHA-384, AES-GCM-256과 같은 고급 암호화 방법을 사용합니다. ACE는 특정 확장과 메모리 보호 기능을 포함한 RISC-V 64비트 시스템을 위해 설계되었습니다.

사용자가 이 프레임워크를 구축하려면 최소 4코어, 4GB RAM, 50GB의 디스크 공간이 있는 기계가 필요합니다. 운영 체제에 따라 특정 소프트웨어 패키지를 설치해야 하며, 예를 들어 Ubuntu 22.04와 Rust 프로그래밍 언어가 필요합니다. 사용자는 전체 프레임워크 또는 필요에 따라 개별 구성 요소를 빌드할 수 있으며, 프로젝트 설정 및 필요한 코드 컴파일에 대한 지침이 제공됩니다.

설정이 완료된 후, 사용자는 RISC-V 에뮬레이터에서 샘플 기밀 작업을 실행하고 기밀 VM에 로그인하여 시스템 기능을 테스트할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 제공되며, 현재 연구 이니셔티브로 보증이 없습니다. 더 자세한 내용은 프로젝트의 논문과 문서를 참조할 것을 권장합니다.

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리팩토링은 개발자와 관리자에게 종종 간과되는 부분입니다. 새로운 기능이나 버그 수정에 비해 긴급성이 덜 느껴지기 때문입니다. 그러나 리팩토링을 소홀히 하면 복잡하고 관리하기 어려운 코드가 생겨 개발을 방해하고 엔지니어들에게 불만을 초래할 수 있습니다.

이 가이드는 복잡한 코드베이스를 효과적으로 리팩토링하는 방법을 설명합니다. 첫째, 리팩토링의 이해가 필요합니다. 이는 기존 코드를 외부 동작을 변경하지 않고 개선하는 과정입니다. 지속적인 리팩토링은 깔끔한 코드베이스를 유지하고 기술적 부채를 줄이는 데 도움이 됩니다.

리팩토링을 준비할 때는 경영진의 지원을 확보하는 것이 중요합니다. 리팩토링을 버그 감소나 빠른 기능 개발과 같은 비즈니스 결과와 연결지어 설명해야 합니다. 또한, 리팩토링 중 기존 기능이 유지되도록 자동화된 테스트를 구현하는 것이 안전망 역할을 합니다.

문제 영역을 식별하기 위해 정적 분석 도구를 사용하여 복잡하거나 버그가 발생하기 쉬운 코드의 고위험 구역을 찾아야 합니다. 이러한 영역에 대한 리팩토링 목표를 설정하는 것이 중요합니다.

리팩토링 기법으로는 문제 영역을 격리하여 변경 시 위험을 최소화하는 방법이 있습니다. 점진적 리팩토링(작고 관리 가능한 변경)과 대규모 리팩토링(포괄적인 개편) 중에서 선택할 수 있습니다. 또한, 단일 코드베이스를 더 작고 관리하기 쉬운 모듈이나 마이크로서비스로 나누는 것도 좋은 방법입니다.

리팩토링 중에는 기존 기능과 계약을 유지해야 합니다. 특히 공개 API의 경우에는 더욱 그렇습니다. 버전 관리와 명확한 사용 중지 정책을 통해 전환을 돕는 것이 필요합니다.

의존성을 처리할 때는 모듈 간의 긴밀한 결합을 줄이기 위해 인터페이스를 도입하고 의존성 주입을 사용하여 모듈화를 개선해야 합니다.

테스트 전략으로는 강력한 테스트 관행을 수립해야 합니다. 회귀 테스트, 지속적 통합, 성능 테스트 등을 통해 리팩토링된 코드가 기능적이고 효율적인지 확인해야 합니다.

리팩토링 전후의 성능을 모니터링하여 성능 저하를 피하고 개선 기회를 식별하는 것도 중요합니다. 마지막으로, 코드 리뷰를 자동화하기 위해 CodeRabbit과 같은 AI 도구를 활용하여 코드 리뷰를 간소화하고 깔끔한 코드 관행을 준수하도록 하여 개발자의 부담을 줄일 수 있습니다.

결론적으로, 리팩토링은 정기적인 개발 관행에 통합된 지속적인 과정이어야 합니다. 이러한 단계를 따르면 팀은 효율적인 개발을 지원하는 깔끔하고 신뢰할 수 있는 코드베이스를 유지할 수 있습니다.

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스토어프론트 웹 컴포넌트는 어떤 웹사이트에든 쉽게 Shopify 기능을 추가할 수 있게 해줍니다. 몇 줄의 HTML 코드만으로도 제품을 표시하고, 컬렉션을 소개하며, 결제 옵션을 제공할 수 있습니다.

이 컴포넌트는 Shopify의 스토어프론트 API를 사용하는 과정을 간소화하여, 고급 자바스크립트 코딩 없이도 제품과 장바구니 기능을 보여줄 수 있게 해줍니다. 사이트에 <shopify-store>와 <shopify-context> 컴포넌트를 포함시키면, 상점 데이터를 접근하고 CSS나 HTML로 외관을 사용자화할 수 있습니다.

스토어프론트 웹 컴포넌트는 기존 콘텐츠에 제품을 삽입하거나 새로운 페이지를 만드는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.

시작하는 데 도움이 필요하다면, 단계별 가이드를 따르거나 실시간 미리보기가 포함된 샘플 코드를 탐색할 수 있습니다.

백관조와 북극제비갈매기와 같은 새들은 놀라운 장거리 이동을 합니다. 이러한 비행을 지속하기 위해 연구자들은 세포 내 에너지를 생산하는 미토콘드리아의 변화가 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했습니다.

미토콘드리아는 근육 활동에 필요한 에너지인 ATP를 생성하는 데 필수적입니다. 이동 중에 새들은 미토콘드리아의 수가 증가하고, 효율성이 높아지며, 서로 연결되는 등 큰 변화를 겪습니다. 이러한 적응 덕분에 새들은 인간과 달리 중단 없이 수천 마일을 비행할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 이러한 미토콘드리아 변화는 신체적 준비가 아니라 계절적인 빛의 주기에 의해 촉발됩니다. 이는 새들이 에너지 생산을 빠르게 조절할 수 있게 해줍니다. 연구자들은 이동하는 새와 이동하지 않는 새를 포획하여 미토콘드리아 성능을 비교했습니다. 그 결과, 이동하는 새들은 비행 중 더 많은 에너지를 제공하는 '터보차지'된 미토콘드리아를 가지고 있음을 발견했습니다.

이 연구는 새들이 유전자를 변화시키지 않고도 환경 변화에 맞춰 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다. 그러나 미토콘드리아 활동이 증가하면 해로운 분자가 생성될 수 있지만, 새들은 항산화제가 풍부한 식단을 통해 이를 상쇄할 수 있습니다.

이 발견은 새의 이동에 대한 이해를 높일 뿐만 아니라 미토콘드리아 효율성이 전체 에너지 대사에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간의 건강과 운동에 대한 잠재적인 시사점도 제시합니다.

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이 기사는 반도체 기술의 역사와 발전 과정을 다루고 있으며, 특히 진공관에서 트랜지스터로의 전환과 이후 집적 회로 및 시스템 온 칩(SoC) 설계의 발전에 초점을 맞추고 있습니다.

반도체의 역사는 부피가 큰 진공관으로 시작되었습니다. 1940년대에 진공관은 트랜지스터로 대체되었고, 이 전환은 전자 기기의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시켰습니다.

1947년 벨 연구소에서 트랜지스터가 발명되면서 전자 기기는 더 작고 효율적으로 발전할 수 있었습니다. 트랜지스터는 진공관을 대체하며 트랜지스터 라디오와 같은 새로운 기기의 탄생을 이끌었습니다.

기술이 발전함에 따라 여러 개의 트랜지스터를 하나의 칩에 통합하려는 노력이 이루어졌고, 1950년대 후반에는 집적 회로(IC)가 개발되었습니다. 이는 더 작은 기기를 가능하게 하고 대량 생산의 길을 열었습니다.

트랜지스터 크기를 줄이고 칩에서의 밀도를 높이는 데는 여러 도전 과제가 있었습니다. 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터(MOSFET)와 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS)와 같은 혁신이 효율성과 성능을 향상시키는 데 기여했습니다.

1970년대와 1980년대에는 대규모 집적 회로(LSI)와 매우 대규모 집적 회로(VLSI)가 등장하여 하나의 칩에 수천에서 수백만 개의 트랜지스터가 들어가는 시대가 열렸습니다.

현재의 추세는 시스템 온 칩(SoC)으로, 이는 전체 시스템을 하나의 칩에 통합하여 성능과 효율성을 높이고 크기를 줄이는 방향으로 발전하고 있습니다. 그러나 이러한 복잡성은 설계와 제조에서 도전 과제가 됩니다.

기사는 반도체 축소의 미래에 대한 질문을 제기하며, 특히 트랜지스터 소형화의 물리적 한계에 도달하고 있는 상황을 언급합니다. 이를 극복하기 위한 잠재적 해결책으로 칩렛(chiplet) 개념을 소개하며, 축소의 여정이 계속될 수 있음을 시사합니다.

이 텍스트는 반도체 기술의 역사적 발전 과정과 현대 전자 기기를 가능하게 한 혁신, 그리고 산업이 앞으로 나아가면서 직면하는 도전 과제를 간략하게 설명하고 있습니다.

Signal Desktop은 Windows 11을 위한 새로운 "화면 보안" 기능을 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 Signal 채팅의 스크린샷을 찍지 못하도록 자동으로 차단합니다. 이는 마이크로소프트의 논란이 된 Recall 기능에 대한 대응으로, Recall은 사용 중인 앱의 스크린샷을 찍어 저장하는 기능입니다. 마이크로소프트는 공공의 반발 이후 Recall 기능을 수정했지만, 여전히 Signal과 같은 앱에 대한 개인정보 보호 위험이 존재합니다.

Windows 11에서는 화면 보안 설정이 기본적으로 활성화되어 있으며, 디지털 저작권 관리(DRM)를 사용해 Recall이나 다른 스크린샷 도구에서 콘텐츠가 나타나는 것을 차단합니다. 이 기능을 비활성화하는 것도 가능하지만, 사용자가 개인정보 보호와 관련된 위험을 인지할 수 있도록 경고와 확인 절차가 필요합니다.

Signal은 인권 관련 업무와 같은 민감한 역할을 수행하는 사용자들의 개인정보 보호의 중요성을 강조합니다. 이들은 운영 체제 개발자들에게 개인정보를 보호할 수 있는 도구를 제공하고, Recall과 같은 기능이 안전한 메시징 애플리케이션을 위협하지 않도록 할 것을 촉구합니다. 전반적으로 Signal은 새로운 기술이 가져오는 도전 과제를 극복하면서 사용자 개인정보를 지키기 위해 노력하고 있습니다.

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dd는 유닉스 및 유닉스 계열 운영 체제에서 사용되는 명령어 기반 유틸리티입니다. 이 도구의 주요 기능은 데이터 복사, 데이터 변환, 백업 생성, 데이터 복구입니다.

첫째, dd는 한 위치에서 다른 위치로 데이터를 복사할 수 있습니다. 이 위치는 파일이나 장치가 될 수 있습니다. 둘째, 복사하는 과정에서 데이터의 형식을 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 형식과 이진 형식 간의 변환이 가능합니다. 셋째, 사용자는 dd를 통해 전체 디스크나 파티션의 백업을 생성하는 데 자주 사용합니다. 넷째, 손상된 파일이나 디스크에서 잃어버린 데이터를 복구하는 데도 도움을 줄 수 있습니다.

dd의 주요 특징으로는 사용자가 정의한 블록 크기로 데이터를 읽고 쓸 수 있다는 점이 있습니다. 이는 저수준 데이터 관리 작업에 유용합니다. 또한, 부팅 가능한 USB 드라이브나 ISO 이미지 생성에도 자주 사용됩니다. 전반적으로 dd는 유닉스 시스템에서 저수준 데이터 관리를 위한 강력한 도구입니다.

런던에는 독특하고 흥미로운 역사를 가진 여러 개의 물 펌프가 남아 있습니다. 과거 이 펌프들은 현대적인 수도 시스템이 도입되기 전, 물을 공급하는 데 필수적이었습니다. 또한 사람们이 모여 이야기를 나누는 사회적 공간으로도 기능했습니다.

알드게이트 펌프는 런던의 마지막 늑대와 관련된 전설이 있는 역사적인 펌프입니다. 그러나 지역 하수구에서 오염된 물로 인해 질병을 유발한 후 교체되었습니다. 베드포드 로우 펌프는 법률 기관 근처에 위치한 우아한 펌프로, 가스등 역할도 하며 두 개의 물줄기가 있습니다. 브로드 스트리트 펌프는 존 스노우 펍 앞에 위치해 있으며, 콜레라 발생과 관련이 있어 펌프의 손잡이를 제거한 후 전염병이 줄어들었습니다.

콘힐 펌프는 1282년으로 거슬러 올라가는 역사적인 펌프지만 현재는 작동하지 않습니다. 파터노스터 펌프는 파터노스터 광장에 위치한 덜 알려진 펌프로, 세인트 폴 대성당에 흡수된 교구를 기념합니다. 세인트 메리 펌프는 교회 마당에 있는 현대적인 펌프로, 2001년에 기증되어 현재도 물을 제공합니다. 베켄햄 펌프는 지역 소방서 본부에 위치하며, 말들을 위해 사용되었고 사자 머리 모양의 물줄기가 특징입니다.

루이스립과 이켄햄 펌프는 1860년대의 전형적인 마을 펌프들로, 그 중 하나는 정자에 있습니다. 1800년에 만들어진 엑스브리지 펌프는 1988년에 복원되었고, 교회 밖에 위치해 있습니다. 브롬리 펌프는 1860년대의 펌프이지만, 근처의 찰스 다윈 벽화 때문에 종종 간과됩니다. 스탠모어 펌프는 인근 연못에서 물을 끌어오는 간단한 빅토리아 시대 펌프로, 다른 펌프들처럼 장식이 없습니다. 캣포드 펌프는 지역 랜드마크 맞은편에 위치한 19세기 표준 펌프입니다. 우드포드 그린 펌프는 이 지역의 세 개의 흰색 펌프 중 하나로, 1991년에 개조되었지만 유지 관리가 필요합니다.

이 글은 독자들에게 그들이 좋아하는 마을 펌프를 댓글로 공유해 달라고 요청하고 있습니다.

루비에서 블록, 프로크, 람다는 코드를 그룹화하고 실행하는 방법이지만, 중요한 차이점이 있습니다.

블록은 객체가 아니며 메서드 문법의 일부입니다. 중괄호 {}나 do...end 키워드를 사용하여 정의할 수 있습니다. 한 번에 하나의 블록만 메서드에 전달할 수 있습니다.

프로크는 객체로, Proc 클래스의 인스턴스입니다. 변수에 할당할 수 있으며 다른 객체처럼 전달할 수 있습니다. 프로크는 전달된 인자의 개수를 확인하지 않으며, 잘못된 개수가 주어지면 부족한 인자에 대해 nil을 반환하고 추가된 인자는 무시합니다.

람다는 객체이며 특정 유형의 프로크입니다. 람다는 인자의 개수를 확인하며, 잘못된 개수가 제공되면 오류가 발생합니다. return 키워드의 동작도 다릅니다. 람다에서 return은 주변 메서드를 종료하지만, 프로크에서는 프로크가 정의된 메서드를 종료합니다.

클로저는 생성된 환경을 기억할 수 있는 함수로, 즉각적인 범위를 넘어 변수를 접근할 수 있게 해줍니다.

주요 차이점으로는 프로크는 객체인 반면 블록은 객체가 아니라는 점입니다. 메서드 호출당 하나의 블록만 가질 수 있지만, 여러 개의 프로크를 전달할 수 있습니다. 람다는 인자 개수를 강제하지만 프로크는 그렇지 않습니다. return 키워드의 동작이 람다와 프로크에서 다르게 작용합니다.

이 요약은 루비에서 이 세 가지 구조가 코드 조직에 어떻게 도움을 주는지, 각기 다른 목적과 행동을 가지고 있음을 강조합니다.

저자는 시끄러운 음악 공연을 다녀온 후 이명 증상을 겪게 된 경험을 공유합니다. 과거에는 귀 보호 장비 없이 전자 음악 행사에 자주 참석했지만, 이제는 귀에서 지속적으로 소음이 들리는 고통을 겪고 있습니다. 저자는 위험할 정도로 큰 소음에 노출되는 장소에 대한 규제가 부족하다고 지적하며, 레이저와 같은 유해한 시각 효과에 대한 엄격한 규제와 대조된다고 말합니다.

이제는 큰 소리가 신체적으로 아프게 느껴져 소음에 대해 더 조심하게 되었다고 합니다. 자전거를 탈 때 헬멧과 반사 조끼를 착용하는 등의 보호 습관을 유머러스하게 언급하며, 다른 사람들도 비슷한 예방 조치를 취할 것을 권장합니다. 저자의 주된 메시지는 콘서트에서 귀를 보호하고, 큰 소음을 피하며, 잠재적인 위험에 대해 인식하는 것입니다. 영구적인 손상이 발생하면 오랫동안 후회할 수 있기 때문입니다.

알렉스 에버뢰프는 대규모 팀을 운영하면서 겪는 어려움과 생산성을 높이는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 14명으로 구성된 팀에서의 경험을 돌아보며, 스탠드업 미팅 중에 발생한 소통 문제, 관련 없는 논의, 오해 등을 언급합니다.

첫 번째로, 팀의 규모가 너무 크면 비효율성이 발생하고 역할과 업무에 대한 명확성이 떨어질 수 있습니다. 두 번째로, 일반적인 팀과 전문적인 팀의 차이를 설명합니다. 일반적인 팀은 의존성을 줄이고 생산성을 높일 수 있지만, 전문적인 팀은 종종 병목 현상과 소통 문제에 직면합니다.

전통적인 스탠드업 미팅은 비생산적으로 변했고, 비동기 업데이트 방식이 도입되었지만, 필요한 대화가 부족해 역시 효과적이지 않았습니다. 팀은 프론트엔드와 백엔드 작업 그룹으로 나뉘었고, 처음에는 효과적인 것처럼 보였지만, 서로의 의존성이 드러나 협업을 복잡하게 만들었습니다.

가장 효과적인 해결책은 팀원들이 여러 역할을 맡는 일반적인 모델로 전환하는 것이었습니다. 이를 통해 소통이 개선되고, 책임감과 협업이 강화되었습니다. 성공의 배경에는 엄격한 계획보다는 지속적인 개선과 열린 대화의 문화가 있었습니다.

에버뢰프는 팀 구조를 실험하고 작업 흐름을 지속적으로 최적화하는 것이 특정 상황에 가장 적합한 방법을 찾는 데 중요하다고 강조합니다.

이 글에서는 clang-include-graph라는 도구를 사용하여 Chromium 코드베이스의 포함 그래프를 시각화하는 방법을 설명합니다. 이 도구를 대규모 코드베이스에서 테스트하고 Gephi에서 시각화를 위한 GraphML 표현을 만드는 것이 목표였습니다.

clang-include-graph는 C/C++ 프로젝트의 포함 그래프를 분석하고 GraphML, JSON 등 다양한 형식으로 결과를 생성하는 도구입니다. 이 도구는 포함 의존성을 나열하고, 사이클을 감지하며, 파일을 병렬로 처리할 수 있습니다.

Chromium의 포함 그래프를 생성하려면 먼저 Chromium을 빌드하여 compile_commands.json 파일을 생성해야 합니다. Chromium을 빌드하기 위한 스크립트가 포함된 Docker 이미지가 만들어졌지만, 수동으로 수행할 수 있는 단계도 제공됩니다.

Chromium을 빌드한 후, clang-include-graph를 사용하여 포함 그래프의 GraphML 파일을 생성합니다. 생성된 파일에는 각 소스 및 헤더 파일에 대한 노드와 포함 지시문에 대한 엣지가 포함됩니다.

생성된 그래프는 141,000개 이상의 노드와 130만 개의 엣지를 가지고 있습니다. 주목할 만한 통계로는 가장 많이 포함된 파일과 강하게 연결된 구성 요소의 수가 있습니다.

시각화는 그래프 분석 소프트웨어인 Gephi를 사용하여 진행됩니다. 그래프를 표현하기 위해 다양한 레이아웃(Yifan Hu, Circular, Circular Pack)을 시도했습니다. 시각화 결과는 파일 클러스터를 보여주며, 서로 다른 구성 요소 간의 의존성을 강조했습니다.

특정 하위 디렉토리(예: base, net, ui, chrome)에 대해서도 이 과정을 반복하여 각 하위 디렉토리의 포함 그래프를 이해했습니다. 각 하위 디렉토리의 그래프는 서로 다른 구조와 의존성을 드러냈습니다.

이 프로젝트는 Chromium 코드베이스에서 clang-include-graph를 성공적으로 테스트했습니다. Gephi는 효과적이었지만 캔버스 크기와 같은 제한이 있었습니다. 향후 작업은 다른 프로젝트의 그래프 시각화나 도구 성능 개선을 탐색할 수 있습니다.

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룬은 루아우를 위한 독립 실행형 런타임으로, 다른 언어 런타임처럼 프로그램을 작성하고 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 속도와 신뢰성을 위해 러스트로 개발되었습니다.

룬의 주요 특징으로는 이해하기 쉬운 간단하면서도 강력한 인터페이스가 있습니다. 파일, 네트워킹, 표준 입력/출력에 대한 포괄적인 API를 제공하며, 크기는 약 5MB의 작은 실행 파일로 구성되어 있습니다. 오프라인에서도 사용할 수 있는 훌륭한 문서가 제공되며, 편집기에서도 쉽게 접근할 수 있습니다. 로블록스 개발자에게 친숙한 환경을 제공하며, 호환 가능한 작업 스케줄러를 지원합니다. 로블록스 파일과 인스턴스를 다루기 위한 선택적 라이브러리도 포함되어 있습니다.

룬은 프로그램을 매우 짧게 만드는 데 중점을 두지 않으며, 대신 가독성과 사용성을 강조하고 자동 완성 기능을 제공합니다. 또한 로블록스 플랫폼 외부에서 완전한 로블록스 게임을 실행하도록 설계되지 않았습니다.

룬을 사용하려면 설치 페이지를 방문하여 시작할 수 있습니다.

토마스 셰퍼는 2025년 5월 22일, TNC와 Merlot의 기업 웹사이트에 AAAA 레코드가 추가되었다고 보고했습니다. 그러나 현재 두 사이트 모두 IPv6를 통해 접근할 수 없어 작동하지 않고 있습니다.

켄터키에 위치한 스타트업 앱하베스트는 지속 가능한 고급 농업 일자리를 창출하겠다고 약속했지만 결국 이를 이행하지 못하고 파산에 이르렀으며, 그로 인해 많은 직원들이 고통을 겪게 되었습니다. 경제적으로 어려운 지역에 녹색 일자리를 제공하겠다는 비전으로 처음에는 찬사를 받았지만, 앱하베스트의 운영은 빠르게 혼란에 빠졌습니다.

모어헤드 온실에서 일하는 직원들은 극심한 더위와 부족한 교육 등 열악한 근무 환경에 시달렸습니다. 지원적인 환경과 복지를 약속받았지만, 많은 직원들이 강제적인 초과 근무와 열악한 근무 조건에 압도당했습니다. 열사병과 높은 이직률에 대한 보고가 이어졌고, 재정적 어려움이 커지면서 회사의 경영진은 지역 고용에서 계약직 근로자, 주로 외부에서 오는 인력으로 전환하게 되었습니다. 이는 지역 사회를 지원하겠다는 초기 목표를 저해하는 결과를 낳았습니다.

700억 원 이상을 모금하고 상장했음에도 불구하고 앱하베스트는 재정적으로 어려움을 겪었고, 여러 소송에 직면한 끝에 2023년에 파산을 선언했습니다. 많은 전 직원들은 착취당하고 환멸을 느꼈다고 보고하며, 그들의 경험을 마치 컬트와 같은 유독한 환경에 비유했습니다. 앱하베스트의 붕괴는 근본적인 운영 문제를 해결하지 않고 빠른 해결책을 약속하는 고급 농업 사업의 위험성을 경고하는 사례로 남게 되었습니다.

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베젤은 자신의 출력을 향상시키는 방법을 학습하는 고급 이미지 생성기를 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 브랜드가 광고를 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 돕기 위해 상세한 페르소나를 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이 시스템은 이미지를 생성하고 편집하기 위해 OpenAI 이미지 API를 사용하며, 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 이미지 품질을 평가하고 개선합니다.

주요 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 이미지 생성 단계에서는 프롬프트를 사용해 광고 이미지를 만듭니다. 예를 들어, 레드불 여름 캠페인과 같은 이미지가 생성되지만, 프롬프트의 복잡성으로 인해 초기 결과는 품질이 낮았습니다. 둘째, 평가 과정에서는 "LLM-as-a-Judge"라는 LLM이 생성된 이미지를 평가하여 텍스트의 명확성이나 시각적 매력과 같은 문제를 점검합니다. 이 모델은 흐릿한 텍스트와 같은 특정 문제를 식별하고 개선 방안을 제시합니다.

셋째, 반복적인 개선 과정에서는 발견된 문제를 해결하는 데 중점을 두고 이미지를 보통 세 번에 걸쳐 개선합니다. 넷째, 텍스트 명확성을 해결한 후에는 이미지 구성과 특정 페르소나에 대한 전반적인 매력을 평가하는 단계로 확장했습니다. 그러나 창의적인 작업과 기술적인 작업을 하나의 모델에서 결합하니 결과가 좋지 않았습니다. 마지막으로, 텍스트 개선을 위한 영역을 지정하는 바운딩 박스를 사용하는 새로운 방법이 시험되었으나, 바운딩 박스 생성의 부정확성으로 인해 효과적이지 않았습니다.

결론적으로, LLM은 이미지 문제에 대한 추론에서는 뛰어나지만, 정밀한 픽셀 수준의 수정에는 어려움을 겪고 있다는 점이 강조됩니다. LLM-as-a-Judge는 이미지 생성 평가에 효과적이며, 자동화된 이미지 향상에서 한 걸음 나아간 것으로 평가됩니다.

조 에클룬은 PG&E의 요금 인상과 이익 중심의 운영 방식에 실망한 후, 자신의 태양광 시스템을 구축한 경험을 공유합니다. 그는 매달 1,200달러가 넘는 전기 요금을 없애기 위해 전체 태양광 설치를 결심했습니다.

그는 철저한 조사를 통해 DIY 방식으로 태양광 시스템을 구매하기로 했고, 이 시스템에는 많은 태양광 패널과 배터리가 포함되어 있었습니다. 설치 과정에서 허가 문제, 장비 선택, 설치 등 여러 가지 어려움에 직면했지만, 그 과정에서 많은 것을 배웠습니다.

주요 내용으로는, 태양광 옵션을 조사하면서 배터리 저장과 에너지 계량(NEM)의 복잡성을 이해하게 되었다는 점이 있습니다. 그는 효율성을 위해 전통적인 스트링 인버터를 선택하고, 성능 향상을 위해 티고 옵티마이저를 사용했습니다. 또한, 계획자를 고용하여 지역 규제를 이해하고 허가 과정을 간소화하는 데 도움을 받았습니다. 그는 장비를 확인하고 매뉴얼을 철저히 읽는 것이 얼마나 중요한지 강조했습니다.

결국 1년간의 프로젝트 끝에 그는 태양광 시스템을 성공적으로 설치하여 PG&E에 대한 의존도를 크게 줄였고, 태양광 에너지의 혜택을 누리게 되었습니다. 에클룬은 에너지 독립성을 높인 것에 대한 만족감과 그 과정에서 배운 교훈을 강조하며 이야기를 마무리합니다.

저자는 자신의 인생 후반부, 아마도 마지막 3분의 1이나 4분의 1에 접어들었다고 생각합니다. 이는 유전적 질환으로 인해 암에 걸릴 위험이 높기 때문입니다. 이러한 사실을 알게 된 저자는 두려움을 느끼기보다는 오히려 빠르게 행동하고 미루는 것을 멈추고자 하는 동기를 얻습니다. 그들은 진정으로 중요한 것에 집중하고, 관심 없는 것들은 내려놓기로 결심합니다. 이러한 시각은 저자가 더 많이 글을 쓰고, 모험을 받아들이며, 변화에 열려 있도록 격려합니다. 또한 세상은 다음 세대의 것임을 인정합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 다항식의 곱셈과 신호 처리에서의 컨볼루션의 관계를 설명합니다.

다항식 곱셈에 대해 설명하며, 두 다항식을 곱하는 방법으로 교차 곱셈이나 계수를 표로 정리하는 방법을 소개합니다. 예를 들어, ( (3x^3 + x^2 + 2x + 1) )과 ( (2x^2 + 6) )를 곱하면 최종 다항식 ( 6x^5 + 2x^4 + 22x^3 + 8x^2 + 12x + 6 )을 형성하는 항들이 결합됩니다.

다항식은 계수와 ( x )의 거듭제곱의 곱으로 표현될 수 있습니다. 이 계수들은 합산 공식을 사용하여 곱셈 다항식의 항을 계산하는 데 활용될 수 있습니다.

컨볼루션의 개념은 이산 신호와 시스템의 맥락에서 설명됩니다. 이산 신호는 숫자의 순서이며, 이산 시스템은 이러한 신호를 처리합니다. 컨볼루션 연산은 두 신호를 결합하여 출력 신호를 생성합니다.

선형 시불변(LTI) 시스템의 임펄스에 대한 응답은 중요합니다. 이는 입력을 스케일된 임펄스로 분해하여 어떤 입력에 대한 출력을 결정하는 데 사용될 수 있습니다.

두 수열 ( x[n] )과 ( h[n] )의 컨볼루션은 특정 합산 공식을 사용하여 계산됩니다. 이 과정은 한 수열을 뒤집고 다른 수열 위로 슬라이드하여 출력을 계산하는 것을 포함합니다.

컨볼루션은 선형성, 교환성 등 여러 중요한 속성을 가지고 있으며, 주파수 영역에서의 행동은 푸리에 변환을 사용한 계산을 간소화할 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 다항식 곱셈과 컨볼루션을 연결하는 수학적 기초를 설명하며, 신호 처리에서의 응용을 강조합니다.

연구자들은 신경망 훈련을 위한 역전파(BP) 대안으로 뇌의 작동 방식에서 영감을 받은 방법들, 특히 예측 부호화(PC)에 주목하고 있습니다. 그러나 이러한 방법들은 매우 깊은 네트워크에서 어려움을 겪어 BP와 경쟁하기 힘든 경우가 많습니다. 최근의 도전 과제는 대규모 PC 네트워크(PCN)를 훈련하는 것이었습니다.

이번 연구에서는 100층 이상의 PCN을 성공적으로 훈련할 수 있는 새로운 접근법인 "$\mu$PC"를 소개합니다. 연구자들은 깊은 PCN 훈련을 어렵게 만드는 문제들을 분석하였고, $\mu$PC가 이러한 문제 중 일부를 해결하여 최대 128층의 네트워크를 간단한 분류 작업에서 안정적으로 훈련할 수 있도록 한다는 것을 발견했습니다. $\mu$PC의 성능은 경쟁력이 있으며 현재의 방법들과 비교할 때 최소한의 조정만으로도 가능합니다.

또한, $\mu$PC는 서로 다른 네트워크 크기 간에 가중치와 활동의 학습률을 전이할 수 있게 해줍니다. 이 연구는 다른 지역 훈련 알고리즘에 유용할 수 있으며 다양한 신경망 구조에 적용될 가능성이 있습니다. $\mu$PC의 코드는 다른 사람들이 사용할 수 있도록 JAX 라이브러리에 공개되어 있습니다.

레드 프로그래밍 언어는 REBOL에서 영감을 받아 개발된 현대적인 언어로, 사용자 친화적이고 다재다능한 특징을 가지고 있습니다. 레드의 주요 특징은 다음과 같습니다.

레드는 읽기 쉽고 접근하기 쉬운 문법으로 설계되었습니다. 이 언어는 자신의 코드를 데이터로 표현할 수 있는 호모아이코닉(homoiconic) 특성을 가지고 있습니다. 또한 함수형, 명령형, 반응형, 기호적 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 프로토타입 기반의 객체 지향 프로그래밍도 가능하며, 다양한 데이터 타입과 고급 패턴 매칭 기능을 제공합니다. 50개 이상의 내장 데이터 타입이 포함되어 있습니다.

레드는 정적 컴파일 또는 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 통해 네이티브 코드로 변환할 수 있습니다. 이 언어로 생성된 실행 파일은 외부 의존성 없이 1MB 이하의 크기를 가집니다. 병렬 프로그래밍을 위한 강력한 지원도 제공하며, 시스템 작업을 위한 저수준 DSL도 포함되어 있습니다. 레드는 네이티브 GUI 시스템을 갖추고 있어 레이아웃 및 그리기 기능을 지원합니다. 메모리 사용량이 적고 모든 도구가 하나의 파일에 포함되어 있어 경량화된 특징을 가지고 있습니다.

레드는 시스템 프로그래밍부터 고급 스크립팅에 이르기까지 다양한 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 "풀스택 언어"를 목표로 하고 있습니다. 일관된 문법을 유지하면서 다양한 용도로 활용될 수 있도록 설계되었습니다. 레드는 2011년 ReBorCon 컨퍼런스에서 처음 소개되었습니다.

Jwno는 Windows 10/11을 위해 설계된 맞춤형 타일링 창 관리자입니다. 이 프로그램은 데스크탑에서 창 관리를 향상시키는 독특한 기능을 제공합니다.

Jwno는 자넷 프로그래밍 언어로 개발되었습니다. 이 소프트웨어는 "마법의 괄호" 시스템을 사용하여 창을 효율적으로 정리할 수 있게 해줍니다. 현재 문서화 작업이 진행 중이어서 일부 링크는 작동하지 않을 수 있습니다.

새로운 사용자라면 기능, 설치 가이드, 그리고 상호작용 튜토리얼을 확인해 보시기 바랍니다. 경험이 있는 사용자들은 요리책, 참고 색인, 개발 가이드를 탐색해 보세요.

추가 자료로는 다운로드 링크, Itch.io 페이지, 문제 추적기, 그리고 GitHub와 Chisel에서 소스 코드를 찾아볼 수 있습니다.

CHERRY MX2A Blossom은 가볍고 간단한 제품입니다. 더 자세한 정보는 추가 자료에서 확인할 수 있습니다.

Evolved.lua는 Lua를 위한 고성능의 사용하기 쉬운 엔티티-컴포넌트-시스템(ECS) 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 개발자들이 복잡한 시스템을 효율적으로 구축할 수 있도록 도와줍니다.

Evolved.lua의 주요 특징 중 하나는 성능입니다. 이 라이브러리는 아키타입 기반 접근 방식을 사용하여 엔티티와 컴포넌트를 저장하며, 이는 처리 속도를 향상시킵니다. 컴포넌트는 연속 배열에 저장되어 빠른 반복 처리가 가능합니다. 또한, 불필요한 메모리 할당과 가비지 컬렉션을 최소화합니다.

간단함 또한 이 라이브러리의 큰 장점입니다. 직관적인 API와 자가 설명적인 함수들로 설계되어 있어 사용자가 쉽게 시작할 수 있습니다. 개요 섹션을 읽는 것만으로도 라이브러리 사용이 가능합니다.

유연성도 중요한 특징입니다. Evolved.lua는 복잡한 시스템, 쿼리 및 작업을 지원하며, 사용자 정의 기능을 만들 수 있도록 돕고 외부 시스템과 쉽게 통합됩니다. 또한, 사용자 친화적인 방식으로 엔티티와 시스템을 생성할 수 있는 빌더를 제공합니다.

이 라이브러리를 사용하기 위해서는 Lua 5.1 이상 또는 LuaJIT 2.0 이상이 필요합니다. 설치는 Luarocks를 통해 luarocks install evolved.lua 명령어로 하거나, 직접 저장소를 클론하여 진행할 수 있습니다.

사용을 시작하려면 개요를 읽어 라이브러리를 이해하는 것이 좋습니다. 복잡한 사용 예시는 예제 섹션을 참고하고, 빠른 함수 참조는 치트 시트를 활용하면 됩니다.

Evolved.lua의 핵심 개념으로는 엔티티, 프래그먼트, 컴포넌트가 있습니다. 엔티티는 게임 세계의 객체를 나타내며, 프래그먼트는 엔티티에 부착된 컴포넌트의 유형을 정의합니다. 컴포넌트는 프래그먼트를 통해 엔티티와 연결된 데이터입니다.

이 라이브러리는 엔티티와 그 컴포넌트를 생성, 수정 및 쿼리하는 기능을 제공합니다. 또한, 여러 엔티티를 동시에 처리할 수 있는 배치 함수로 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

시스템은 엔티티의 처리를 지정된 순서로 조직하여 구조화된 게임 로직을 가능하게 합니다. 디버깅 모드도 제공되어 오류를 잡고 API 사용의 정확성을 보장합니다.

고급 기능으로는 엔티티를 표시하는 프래그먼트 태그, 콜백을 위한 훅, 클론을 위한 고유 프래그먼트, 프래그먼트 생명주기를 관리하는 파괴 정책 등이 있습니다. 이 라이브러리는 성능과 사용의 용이성 간의 균형을 제공하여 Lua에서 ECS 아키텍처를 구현하고자 하는 개발자에게 적합합니다.

데이비드 로젠탈은 Nvidia의 역사와 혁신에 대해 이야기하며, 특히 이 회사의 초기 시절에 초점을 맞추고 있습니다. 그는 Nvidia의 성장 과정을 자세히 설명한 두 권의 책을 언급하며, 자신의 선 마이크로시스템즈에서의 경험도 공유합니다.

로젠탈이 강조하는 주요 혁신 중 두 가지는 그래픽 향상을 위한 쿼드릭 패치 기반의 이미징 모델과 빠른 제품 개발을 가능하게 한 독특한 입출력(I/O) 아키텍처입니다. Nvidia의 NV1 그래픽 칩은 쿼드릭 패치를 사용하여 경쟁사들이 사용하는 삼각형 기반 모델보다 적은 데이터로 더 현실적인 3D 그래픽을 구현할 수 있었습니다. 이 접근 방식 덕분에 Nvidia는 PC에서 "버추어 파이터"와 같은 게임을 선보일 수 있었습니다.

Nvidia의 아키텍처는 "가상화된 객체" 시스템을 포함하고 있어 하드웨어 기능을 소프트웨어에서 에뮬레이션함으로써 더 빠른 혁신을 가능하게 했습니다. 이러한 유연성은 하드웨어의 제약에 얽매이지 않고 신속한 제품 개발을 지원하는 데 중요한 역할을 했습니다.

로젠탈은 다중 프로세스 운영 체제에서 그래픽 지원과 관련된 도전 과제에 대해서도 언급합니다. 그는 팀과 함께 성능 저하 없이 그래픽 하드웨어에 효율적으로 접근할 수 있는 솔루션을 개발하기 위해 노력했습니다. 또한, 이 아키텍처는 향후 운영 체제의 발전에 맞춰 조정될 수 있도록 설계되었으며, 특히 윈도우가 다중 프로세스 가상 메모리 시스템으로 전환될 것을 예측하고 있었습니다.

로젠탈은 Nvidia 엔지니어들의 협력 노력을 칭찬하며, 시간이 지나도 적응할 수 있는 견고한 아키텍처를 구축하는 것의 중요성을 강조합니다. 전반적으로 그는 Nvidia가 그래픽 기술 산업의 선두주자로 자리 잡을 수 있도록 한 기초 작업에 대해 회상합니다.

이 글은 인터넷의 도전 과제와 발전에 대해 논의하며, 특히 광고를 주요 비즈니스 모델로 다룹니다.

에단 주커먼은 광고가 웹의 '원죄'라고 주장하며, 사용자 데이터 조작과 저질 콘텐츠와 같은 문제를 초래한다고 설명합니다. 마크 안드리센은 내장된 결제 시스템이 없어서 광고에 의존하게 되었다고 덧붙입니다.

광고는 무료 콘텐츠를 제공함으로써 경제적 이익을 가져올 수 있지만, 단점도 존재합니다. 광고를 유치하기 위해 지속적으로 콘텐츠를 생산해야 하므로, 그 과정에서 품질이 저하되는 경우가 많습니다.

구독 모델은 광고보다 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 구독은 광고 수익에 의존하지 않고 일관된 가치를 제공하는 데 중점을 두기 때문에, 콘텐츠 품질이 높아질 가능성이 큽니다.

광고 지원 웹은 어려움을 겪고 있으며, 사용자들이 앱과 AI 기반 검색으로 이동하면서 전통적인 웹사이트의 트래픽이 감소하고 있습니다.

마이크로소프트는 '오픈 에이전틱 웹'이라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 소프트웨어 에이전트가 웹 콘텐츠와 더 효과적으로 상호작용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 그러나 기본 결제 시스템의 부재는 이 제안의 큰 결점으로 지적됩니다.

스테이블코인은 마이크로 거래를 가능하게 하여 창작자들이 콘텐츠로부터 수익을 얻는 것을 더 쉽게 만들어, 웹 경제를 활성화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI 시스템이 창작물 사용 빈도에 따라 창작자에게 보상하는 새로운 콘텐츠 시장이 등장할 수 있으며, 이는 고품질 콘텐츠를 위한 경쟁 환경을 조성할 것입니다.

이 글은 인터넷의 경제 모델을 재고할 필요성을 강조하며, 변화하는 디지털 환경에서 콘텐츠 창작을 지원하기 위해 개방형 시스템과 새로운 결제 방법의 중요성을 부각합니다.

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OpenAI Codex는 사용자들이 코딩 작업을 관리할 수 있도록 돕는 채팅 기반 도구로, 구독 모델을 통해 제공됩니다. 이 도구는 GitHub와 통합되어 저장소를 복제하고, 사용자들이 명령을 입력하거나 브랜치를 생성할 수 있게 해줍니다.

Codex의 주요 기능 중 하나는 다중 작업 처리입니다. 사용자는 자연어 인터페이스를 통해 여러 작업을 동시에 입력할 수 있어, 여러 가지 일을 동시에 진행하는 것을 선호하는 사용자에게 유용합니다. 또한, 작업 진행 상황을 추적하고 로그를 확인하며 후속 요청을 쉽게 할 수 있는 작업 모니터링 기능도 제공합니다. 사용자가 변경 사항에 만족하면 Codex에게 자동으로 풀 리퀘스트를 열도록 지시할 수 있습니다.

하지만 개선이 필요한 부분도 있습니다. 첫째, 오류 처리에서 Codex는 작업 시작이나 풀 리퀘스트 열기에서 어려움을 겪어 사용자가 실패 원인을 알기 힘든 경우가 많습니다. 둘째, 코드 품질 측면에서 이 도구는 작은 작업에서는 잘 작동하지만, 큰 리팩토링 작업에서는 효과가 떨어져 사용자가 업데이트를 위해 여러 개의 풀 리퀘스트를 만들어야 하는 경우가 많습니다. 셋째, 네트워크 제한으로 인해 Codex는 인터넷에 접근할 수 없어 패키지 의존성을 해결하거나 라이브러리를 업데이트하는 데 제약이 있습니다.

전반적으로 Codex는 아직 생산성을 크게 향상시키지는 못했지만, 유지 관리 작업을 효율적으로 처리할 가능성을 보여줍니다. 작업 처리와 통합 기능이 개선된다면, 더 복잡한 코딩 작업에 대한 유용성이 높아질 수 있습니다. 사용자들은 여전히 중요한 코드 변경을 위해 전통적인 통합 개발 환경(IDE)을 선호하고 있습니다.

CAD 엔진은 기하학 모델링과 CAD 소프트웨어에서 일반적인 작업을 수행하는 데 필수적입니다. 다양한 CAD 도구가 여러 산업에 맞춰 개발되었으며, 예를 들어 SketchUp은 건축 분야에 적합하지만 정확성은 떨어지고, Siemens NX는 항공우주 분야에 맞춰 복잡하고 정밀한 기능을 제공합니다.

새로운 CAD 엔진의 필요성은 기존 문제를 혁신적인 해결책과 현대 기술로 해결하고자 하는 욕구에서 비롯됩니다. 목표는 전통적인 시스템보다 더 정밀하게 문제를 해결할 수 있는 유연하고 효율적인 CAD 엔진을 만드는 것입니다.

CAD 엔진과 게임 엔진은 모두 GPU를 사용하여 렌더링을 수행하지만, CAD 소프트웨어는 이 기술을 충분히 활용하지 못해 성능 문제가 발생합니다. Zoo는 현대 컴퓨팅 기술을 활용하여 CAD 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

성능 문제는 소프트웨어의 복잡성, 자원 제약, 구식 코딩 관행에서 비롯됩니다. 다양한 기하학적 표현 방식이 작업을 복잡하게 만들고 성능을 저하시킵니다. Zoo는 계산을 간소화하기 위해 더 적은 기하학적 원시 요소를 사용하는 간단한 접근 방식을 제안합니다.

핵심 설계 원칙 중 하나는 '서비스로서의 CAD'입니다. 이 엔진은 API와 원활하게 작동하도록 설계되어 최적화된 처리와 제3자 개발자에게 동등한 접근을 제공합니다. 또한, B-Rep(경계 표현)에 중점을 두어 효율적인 표면 모델링을 지원하며, 암시적 모델의 복잡성을 피합니다.

주요 기능으로는 프로파일을 경로를 따라 이동시켜 형태를 만드는 '스윕'과 여러 객체의 배치를 자동화하여 효율성을 높이는 '패턴 및 복제'가 있습니다.

사례 연구로는 GPU 가속 표면-표면 교차(Surface-Surface Intersection, SSI)가 있습니다. SSI는 CAD/CAM 응용 프로그램에서 정밀한 모델링과 조립을 가능하게 하는 중요한 요소입니다. 전통적인 SSI 방법은 종종 느리고 부정확하지만, Zoo의 GPU 기반 접근 방식은 속도와 세부 사항을 향상시킵니다. 이 방법론은 표면을 샘플링하고 매개변수 공간에서 점을 처리하여 교차 곡선을 정제하는 과정을 포함합니다.

새로운 CAD 엔진은 기존의 한계를 해결하고 현대 GPU 기술을 활용하여 CAD 소프트웨어의 전반적인 성능을 향상시키는 것을 목표로 하며, 궁극적으로 사용자 경험과 디자인의 정밀성을 높이는 데 기여할 것입니다.

링크 타임 최적화(Link Time Optimizations, LTO)는 개발 과정에서 프로그램을 연결하는 단계에서 성능과 크기를 향상시키기 위해 사용되는 기술입니다. 전통적으로 컴파일러는 개별 파일 내에서 코드를 최적화하지만, 여러 파일 간의 최적화 기회를 놓치는 경우가 많습니다. LTO는 링커가 추가적인 최적화를 수행할 수 있게 하여, 함수 인라인화 및 코드 지역성을 개선함으로써 더 빠르고 작은 바이너리를 생성할 수 있게 합니다.

컴파일러는 -O0와 같은 옵션을 사용하여 디버깅을 하고, -O3을 통해 성능을 높입니다. 이들은 단일 파일 내에서 코드를 최적화할 수 있지만, 함수가 여러 파일에 분산되어 있을 경우에는 어려움을 겪습니다. LTO의 장점으로는 링커가 서로 다른 파일의 함수를 인라인화하여 함수 호출 오버헤드를 줄일 수 있고, 메모리에서 함수의 배치를 재조정하여 데이터 접근을 개선함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. LTO를 사용하면 몇 퍼센트 더 빠르고 작은 바이너리를 얻을 수 있습니다.

하지만 LTO를 사용하면 컴파일 및 링크 시간과 메모리 사용량이 크게 증가할 수 있습니다. 특히 대규모 프로젝트에서는 더욱 그렇습니다. 예를 들어, ProjectX 프로젝트에서 LTO를 사용했을 때 런타임이 9.2% 줄어들었지만, 컴파일 시간은 약 10배 증가했습니다. 실제 사례로는 ProjectX에서 LTO를 활성화했을 때 성능이 향상된 반면, 이미 최적화된 ffmpeg에서는 기대한 만큼의 이점을 제공하지 않았습니다. 이는 LTO가 최적화가 덜 된 프로젝트에서 더 효과적이라는 것을 시사합니다.

LTO를 활성화하려면 개발자는 컴파일러와 링커 명령어에 -flto 옵션을 추가해야 합니다. 전반적으로 LTO는 많은 프로젝트에서 성능을 향상시키고 바이너리 크기를 줄일 수 있지만, 그 효과는 코드베이스의 최적화 정도에 따라 달라집니다. 개발자들은 자신의 특정 프로젝트에서 성능 영향을 측정하여 LTO 사용의 가치를 판단해야 합니다.

LaTeX는 일반적으로 Computer Modern 글꼴과 연관되지만, 많은 사용자들은 대체 글꼴을 선호합니다. 이로 인해 OpenType 글꼴을 지원하는 다양한 글꼴 패키지와 엔진인 XeLaTeX와 LuaLaTeX가 개발되었습니다. 저자는 LaTeX에 적합한 품질 좋은 무료 글꼴을 탐색하고 자신의 추천 글꼴을 공유합니다.

첫 번째로 소개하는 글꼴은 Bembo입니다. 1929년에 Francesco Griffo의 디자인을 바탕으로 만들어졌습니다. 주로 책 출판에 사용되며, Edward Tufte의 작품에서도 볼 수 있습니다. 무료 대안으로는 본문 텍스트에 적합한 Cardo와 수학 지원을 위한 Libertinus Math가 있습니다.

두 번째는 Palatino입니다. 1949년에 Hermann Zapf가 디자인했으며, 르네상스 시대의 글꼴에서 영감을 받았습니다. LaTeX에서 널리 사용되며, 무료 대안으로는 TeX Gyre Pagella와 다양한 수학 옵션이 있습니다. 추천하는 산세리프 글꼴은 TeX Gyre Heros입니다.

세 번째 글꼴은 Crimson입니다. 2010년에 르네상스 스타일의 고품질 무료 옵션으로 만들어졌습니다. cochineal 패키지는 LaTeX 호환성을 높여주며, 새로운 수학 글꼴인 newtxmath도 포함되어 있습니다. 추천하는 산세리프 글꼴은 Cabin입니다.

마지막으로 Libertine 글꼴이 있습니다. 17세기 바로크 스타일에서 영감을 받은 오픈 소스 글꼴 패밀리입니다. Libertine Open Fonts Project의 일환으로 개발되었으며, 산세리프 옵션인 Linux Biolinum도 포함되어 있습니다. Libertinus 버전은 개선된 기능과 수학 지원을 제공합니다.

저자는 각 글꼴의 샘플을 제공하여 비교할 수 있도록 하며, LaTeX를 사용할 때 본문 텍스트, 제목 및 수학 지원에 적합한 글꼴 선택의 중요성을 강조합니다. 더 많은 정보와 샘플은 저자의 GitHub 저장소에서 확인할 수 있으며, 후속 포스트도 예정되어 있습니다.

2025년 5월 19일, 마이크로소프트는 윈도우 리눅스 하위 시스템(WSL)이 오픈 소스가 되었다고 발표했습니다. 이제 사용자는 GitHub에서 코드를 다운로드하고, 빌드하며, 개발에 기여할 수 있습니다.

WSL은 다양한 구성 요소로 이루어져 있으며, 여기에는 명령줄 도구(예: wsl.exe)와 윈도우에서 리눅스 환경을 관리하는 서비스가 포함됩니다. WSL 2에서 사용되는 리눅스 커널과 같은 일부 구성 요소는 이미 오픈 소스이지만, 다른 구성 요소는 여전히 윈도우 시스템의 일부로 남아 있습니다.

WSL은 2016년에 리눅스 애플리케이션을 윈도우에서 실행하기 위해 시작되었습니다. 이후 WSL 1에서 WSL 2로 발전하면서 실제 리눅스 커널을 기반으로 하여 호환성을 개선했습니다. 그동안 WSL은 그래픽 지원과 systemd와 같은 많은 기능을 추가하고, 윈도우와는 별도의 코드베이스로 전환했습니다.

WSL의 성장과 개선은 커뮤니티의 적극적인 지원 덕분에 이루어졌습니다. 커뮤니티는 소스 코드에 접근하지 못했음에도 불구하고 버그를 찾아내고 기능을 제안하는 데 도움을 주었습니다. 오픈 소스 코드가 공개됨에 따라, 마이크로소프트는 커뮤니티의 더 많은 기여를 통해 WSL을 더욱 발전시키기를 기대하고 있습니다.

더 많은 정보나 참여를 원하시는 분들은 WSL의 마이크로소프트 GitHub 페이지를 방문하실 수 있습니다.

2025년 3월 11일, 존 넌리와 알렉스 사보가 러스트에서 초기화되지 않은 버퍼를 처리하는 새로운 접근 방식을 소개했습니다. 이들은 rustix 1.0의 일환으로 Buffer 트레이트를 만들어, 버퍼에 대한 안전한 읽기를 가능하게 했습니다. 이 트레이트는 프로그래머가 파일 디스크립터에서 버퍼로 바이트를 읽을 수 있도록 하며, 버퍼는 초기화된 것이든 초기화되지 않은 것이든 상관없습니다.

Buffer 트레이트의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, read 함수는 다양한 버퍼 유형을 처리하는 데 사용되며, 초기화된 배열과 초기화되지 않은 배열 모두를 포함합니다. 둘째, 초기화된 버퍼의 경우, 가변 바이트 배열(&mut [u8])에 읽어들여 읽은 바이트 수를 반환합니다. 초기화되지 않은 버퍼(&mut [MaybeUninit<u8>])의 경우, 초기화된 부분과 초기화되지 않은 부분 모두를 반환합니다. 또한 이 트레이트는 동적 할당 없이 Vec의 여유 용량에 읽기를 허용합니다.

구현 방식으로는 read 함수가 시스템의 읽기 작업을 호출한 후, 읽은 바이트 수를 확인합니다. 이 과정에서 버퍼가 올바르게 초기화되도록 보장하기 위해 안전하지 않은 방법을 사용합니다.

Buffer 트레이트는 버퍼 관리를 단순화하지만, 때때로 러스트 컴파일러에서 불명확한 오류 메시지를 초래할 수 있어 더 나은 문서화가 필요합니다.

미래의 고려사항으로는 Buffer 트레이트의 설계가 러스트의 실험적인 BorrowedBuf에 대한 더 간단한 대안으로 제안되고 있으며, 성공할 경우 러스트의 표준 라이브러리에 포함될 가능성이 있습니다. 목표는 초기화가 전혀 필요 없는 상태에서 초기화되지 않은 버퍼를 보다 안전하고 효율적으로 다룰 수 있는 방법을 제공하는 것입니다.

MCP 에이전트 서버 예제 디렉토리는 MCP 에이전트 워크플로우를 서버로 생성하고 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 접근 방식은 전통적인 모델에서 벗어나 에이전트가 서버 역할을 하도록 하여 서로 상호작용하고 클라이언트 인터페이스와 독립적으로 운영될 수 있게 합니다.

주요 특징으로는 에이전트를 서버로 활용하여 에이전트 워크플로우를 MCP 서버로 패키징할 수 있습니다. 또한 표준화된 프로토콜을 사용하여 다중 에이전트 간의 상호작용을 지원하며, 에이전트 로직과 클라이언트 인터페이스를 분리하여 유연성을 제공합니다.

MCP 서버의 장점으로는 에이전트들이 협력할 수 있는 복잡한 시스템을 만들 수 있는 에이전트 구성, MCP 호환 클라이언트와 함께 사용할 수 있는 플랫폼 독립성, 전용 인프라에서 워크플로우를 실행할 수 있는 확장성, 한 번 개발한 워크플로우를 다양한 클라이언트에서 재사용할 수 있는 재사용성, 복잡한 에이전트 로직을 명확한 인터페이스로 단순화하는 캡슐화가 있습니다.

실행 모드는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Asyncio 구현으로, 빠른 설정과 실행이 가능하며 개발 및 간단한 워크플로우에 적합합니다. 두 번째는 Temporal 구현으로, 일시 정지 및 재개, 자동 복구와 같은 기능을 갖춘 내구성 있는 워크플로우를 제공하며, 생산 환경과 복잡한 워크플로우에 가장 적합합니다.

예제 워크플로우로는 LLM을 사용하는 BasicAgentWorkflow가 있으며, 더 발전된 기능을 보여주는 ParallelWorkflow(Asyncio)와 PauseResumeWorkflow(Temporal)도 포함되어 있습니다.

장점으로는 프로토콜 표준화로 에이전트들이 원활하게 협력할 수 있으며, 복잡한 워크플로우의 사용을 간소화하는 워크플로우 캡슐화, 메모리 내 실행 또는 내구성 있는 실행 중 선택할 수 있는 실행 유연성, 다양한 MCP 클라이언트와 호환되는 클라이언트 독립성이 있습니다.

시작하려면 각 구현에 Asyncio와 Temporal 옵션에 대한 설정 지침이 포함된 README 파일이 있습니다. 에이전트들은 MCP 프로토콜을 통해 통신할 수 있어 협업 작업이 가능하며, 예를 들어 연구 에이전트와 작문 에이전트가 서로의 능력을 활용할 수 있습니다.

클라이언트와의 통합 옵션으로는 Claude Desktop과 같은 클라이언트와 통합하거나 MCP Inspector를 사용하여 테스트할 수 있습니다. 제공된 코드 예제를 사용하여 맞춤형 클라이언트를 구축할 수도 있습니다.

자세한 정보는 MCP 에이전트 문서와 자료를 참조하시기 바랍니다.

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이 글은 아디티야 아탈리에가 작성한 것으로, 클로저를 이용한 웹 애플리케이션 개발에 대해 다루고 있습니다. 그는 웹 프레임워크와 애플리케이션 아키텍처를 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 전통적인 프레임워크에 의존하지 않고 라이브러리 기반의 접근 방식을 제안합니다.

클로저의 생태계는 지배적인 프레임워크가 부족하여 개발자들이 다양한 라이브러리를 조합해 자신만의 웹 스택을 만드는 데 능숙해지도록 유도합니다. 클로저는 라이브러리 중심의 모델을 사용하며, 특히 링(Ring) 라이브러리는 HTTP 요청과 응답을 처리하는 표준 방법을 제공합니다. 이는 특정 아키텍처를 강제하는 전통적인 프레임워크와 대조적입니다.

이 글에서는 클로저 웹 애플리케이션의 필수 구성 요소를 설명합니다. 여기에는 비즈니스 로직, 링 라이브러리, 제티 애플리케이션 서버가 포함됩니다. 웹 애플리케이션은 HTTP 요청을 처리하는 디스패처 역할을 한다고 강조합니다. 프레임워크는 개발을 단순화할 수 있지만, 공급업체 종속성과 유연성 감소와 같은 단점도 동반합니다. 클로저는 모놀리식 프레임워크를 거부함으로써 개발자들이 배우고 적응할 수 있도록 장려하며, 궁극적으로 더 많은 제어를 얻을 수 있게 합니다.

아탈리에는 링과 제티를 사용하여 기본적인 클로저 웹 애플리케이션을 만드는 단계별 가이드를 제공합니다. 이를 통해 간단하고 조합 가능한 함수로 요청과 응답을 처리하는 방법을 설명합니다. 미들웨어 함수는 요청과 응답 처리를 관리하는 데 필수적이며, 클로저에는 내장된 라우터가 없지만 라우팅 기능을 제공하는 라이브러리가 존재합니다.

이 글은 클로저 웹 개발을 배우기 위한 다양한 자료를 제안합니다. 여기에는 튜토리얼, 예제 프로젝트, 커뮤니티 토론 등이 포함됩니다. 아탈리에는 초보자들이 링과 제티와 같은 확립된 스택으로 시작하되, 경험이 쌓일수록 탐색하고 맞춤화하는 데 열려 있기를 권장합니다.

이 요약은 클로저에서의 유연하고 라이브러리 중심의 웹 개발 접근 방식에 대한 글의 초점을 강조하며, 관련된 기본 원칙과 구성 요소에 대한 깊은 이해를 촉구합니다.

IBM의 향상된 키보드, 즉 모델 M은 2025년에 40주년을 맞이합니다. 이 키보드는 1985년에 IBM의 7531 및 7532 산업용 컴퓨터와 함께 발표되었으며, 산업 환경을 위해 설계되어 클래식으로 자리 잡았습니다.

향상된 키보드는 이전 모델에 비해 개선된 점이 많습니다. 비용 절감 기능과 혁신적인 디자인을 결합하여 표준화된 레이아웃을 도입했습니다. 여기에는 추가 기능 키, 새로운 화살표 키 배열, 그리고 여전히 사용되는 101에서 104키 형식이 포함됩니다.

세월이 흐르면서 이 키보드는 여러 차례 변화했습니다. 더 가볍고 저렴해지면서도 상징적인 버클링 스프링 메커니즘을 유지하여 촉각적인 피드백을 제공합니다. 다양한 세대의 키보드가 인정받고 있으며, 초기 모델은 특히 더 선호되는 경향이 있습니다.

향상된 키보드는 여러 차례 생산 주체가 변경되었습니다. IBM에서 렉스마크로, 그리고 유니컴프로 넘어갔습니다. 각 회사는 USB 연결과 윈도우 키 통합과 같은 새로운 기술에 맞춰 키보드의 변형을 계속 생산했습니다.

이 키보드는 품질, 내구성, 타이핑 경험으로 높은 평가를 받고 있습니다. 많은 다른 키보드 디자인에 영향을 미쳤으며, 현재에도 열성 팬들 사이에서 인기를 끌고 있습니다.

결론적으로, IBM의 향상된 키보드는 디자인, 기능성, 그리고 키보드 기술에 미친 지속적인 영향으로 유명한 중요한 컴퓨팅 역사적 유산입니다.

신입 졸업생들이 어려운 취업 시장에 직면하고 있습니다. 특히 기술 분야에서는 초급 직무가 줄어들고 있습니다. 주요 기술 기업에서 신입 졸업생 채용이 2019년 이후 50% 이상 감소했으며, 반면 경력직에 대한 수요는 여전히 강합니다. 많은 졸업생들이 뛰어난 이력서와 인턴 경험을 가지고 있음에도 불구하고 취업에 어려움을 겪고 있으며, 미래에 대한 불안감을 느끼고 있습니다.

팬데믹 초기에는 채용이 증가했으나, 2023년의 대규모 해고와 경제 불확실성으로 인해 고용주들은 경력 있는 후보자를 선호하게 되었습니다. 자동화와 인공지능(AI)이 전통적으로 초급 직원들이 수행하던 업무를 대체하면서 일자리 기회가 더욱 줄어들고 있습니다.

신입 사원의 평균 연령이 높아지고 있으며, 많은 기업들이 주니어 직원에 대한 교육을 줄이고 있습니다. 이로 인해 졸업생들은 이제 많은 초급 직무가 이전 경험을 요구하게 되어, 취업이 더욱 어려워지고 있습니다.

인턴십 경쟁이 치열해지고 있으며, 졸업생들은 관련 경험을 쌓기 위해 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 일부 학생들은 취업 기회를 높이기 위해 대학원 진학을 고려하고 있습니다. 전반적으로 취업 시장이 크게 변화하면서 많은 젊은 구직자들이 좌절감과 불확실성을 느끼고 있습니다.

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2025년 5월 20일, 구글은 새로운 모바일 중심의 AI 모델인 Gemma 3n의 미리보기를 발표했습니다. 이 모델은 스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 일상적인 기기에서 강력하고 효율적인 성능을 제공하도록 설계되었습니다. Qualcomm과 삼성과 같은 주요 모바일 하드웨어 회사와 협력하여 개발된 새로운 아키텍처를 기반으로 하며, 오프라인에서 작동하여 사용자 프라이버시를 존중하는 빠르고 실시간 AI를 가능하게 합니다.

Gemma 3n의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 성능이 빠릅니다. 이전 모델인 Gemma 3보다 약 1.5배 더 빠르게 반응하면서 메모리 사용량은 줄였습니다. 둘째, 유연한 모델 구조를 가지고 있어 별도의 모델 없이도 성능 조정이 가능한 서브모델을 포함하고 있습니다. 셋째, 다중 모드 기능을 지원하여 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오를 처리할 수 있으며, 음성 인식 및 번역과 같은 기능을 통해 사용자 상호작용을 향상시킵니다. 마지막으로, 일본어와 독일어를 포함한 여러 언어에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Gemma 3n은 개발자들이 실제 세계의 오디오 및 시각적 신호에 반응하는 인터랙티브한 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 구글은 안전하고 윤리적인 AI 개발을 보장하기 위해 책임감 있는 접근 방식을 강조하고 있습니다.

개발자들은 이제 Google AI Studio를 통해 Gemma 3n을 탐색할 수 있으며, Google AI Edge를 통해 기기 내 개발을 위한 도구도 제공됩니다. 이는 고급 AI를 보다 접근 가능하게 만드는 중요한 단계입니다.

구글은 새로운 생성 미디어 도구인 Veo 3, Imagen 4, Flow를 소개했습니다. 이 도구들은 아티스트들이 이미지, 비디오, 음악을 더 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다.

Veo 3는 비디오 생성 모델로, 이제 배경 소음과 대화를 포함한 소리가 있는 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 사용자의 요청을 잘 이해하고 관련된 클립을 생성하는 데 뛰어납니다. 현재 Gemini 앱과 Vertex AI에서 프리미엄 사용자에게 제공되고 있습니다.

Veo 2 모델에도 업데이트가 이루어졌습니다. 영화 제작자를 위한 새로운 기능이 추가되어 카메라 조정, 비디오 프레임 크기 변경(아웃페인팅), 비디오에서 요소를 추가하거나 제거하는 객체 조작 기능이 포함되었습니다.

Flow는 AI 영화 제작 도구로, 사용자가 자연어로 장면을 설명하고 캐릭터와 설정을 관리하여 영화 같은 이야기를 만들 수 있도록 돕습니다.

Imagen 4는 고품질 이미지를 생성하는 모델로, 세밀한 디테일과 우수한 타이포그래피를 제공하여 다양한 프로젝트에 적합합니다. 여러 구글 플랫폼에서 이용할 수 있습니다.

Lyria 2는 아티스트들이 새로운 음악 아이디어를 탐색할 수 있도록 돕는 음악 창작 도구로, 이제 YouTube Shorts와 같은 플랫폼을 통해 접근할 수 있습니다.

구글은 책임 있는 창작을 강조하며, 창작 커뮤니티와 협력하여 도구들이 아티스트를 지원하고 잘못된 정보의 확산을 최소화할 수 있도록 워터마킹 시스템인 SynthID를 도입했습니다. 이러한 도구들은 전반적으로 창의성을 향상시키고 예술적 표현을 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

프로그래밍에서 환경 변수는 일반적으로 NAME=value 형식으로 작성됩니다. 그러나 등호 없이도 환경 변수를 만들 수 있다는 점을 지적합니다. C 프로그램의 예를 통해 "banana"라는 환경 변수를 등호 없이 생성할 수 있으며, env 명령어를 사용하면 "NAME=value"와 "banana" 모두 표시됩니다. 하지만 저자는 이러한 방식이 실질적인 용도가 크지 않다고 언급합니다. bash와 같은 셸은 등호가 없는 변수를 무시하기 때문입니다.

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이 기사는 1994년 캡콤과 데이터 이스트 간의 소송에 대해 다루고 있습니다. 캡콤은 데이터 이스트의 게임 "파이터스 히스토리"가 "스트리트 파이터 II"를 표절했다고 주장했습니다. 주요 쟁점 중 하나는 스트리트 파이터 II의 공동 디자이너인 아키라 니시타니의 증언입니다. 그는 자신의 게임 캐릭터들이 다른 출처, 특히 비디오 게임이나 만화에서 영감을 받지 않았다고 주장했습니다. 그러나 이 주장은 의심스러운 것으로 여겨지며, 연구 결과에 따르면 스트리트 파이터 II의 많은 캐릭터가 실제 무술가, 영화, 그리고 다른 게임의 영향을 받았다는 사실이 밝혀졌습니다.

이 소송은 1991년 스트리트 파이터 II의 성공 이후 많은 모방작들이 등장하면서 발생했습니다. 그 중 파이터스 히스토리는 가장 유사한 게임 중 하나였습니다. 캡콤은 저작권 침해를 주장하며 소송을 제기하고 손해배상을 요구했습니다. 그러나 판사는 파이터스 히스토리가 파생작이긴 하지만 저작권법을 위반하지 않았다고 판결하여 이 게임이 아케이드에서 계속 운영될 수 있도록 했습니다.

기사는 니시타니가 왜 그런 주장을 했는지에 대해서도 탐구합니다. 그는 거짓말을 한 것이 아니라 다른 창작 철학을 강조했을 가능성이 있다고 제안합니다. 즉, 데이터 이스트의 게임이 캡콤의 원작보다 더 노골적인 표절이라는 주장을 했던 것입니다. 법적 문서에서는 영감과 표절의 경계에 대한 다양한 논쟁과 "모탈 컴뱃 II"와 같은 다른 격투 게임과의 비교가 드러납니다.

결국 판결은 데이터 이스트의 손을 들어주었고, 기사는 니시타니의 주장이 다른 출처에서의 영감에 대한 증거와 모순되지만, 그가 캡콤의 접근 방식이 데이터 이스트의 것보다 더 독창적이라고 믿었을 가능성이 있다는 미묘한 관점이 있을 수 있다고 결론짓습니다.

메시징 앱 신호(Signal)가 윈도우 11의 새로운 AI 도구인 리콜(Recall)로 인해 사용자 개인정보에 대한 위험을 경고하고 있습니다. 리콜은 화면 캡처를 하고 사용자의 활동을 몇 초마다 저장할 수 있어, 신호를 포함한 개인 메시지가 노출될 가능성이 있습니다.

사용자 개인정보를 보호하기 위해 신호는 윈도우에서 기본적으로 화면 캡처를 차단하도록 앱을 설정했습니다. 화면 캡처를 허용하고 싶은 사용자는 설정을 변경해야 합니다. 마이크로소프트가 리콜을 선택적으로 사용하도록 업데이트하고 데이터를 암호화했지만, 민감한 정보를 포함해 어떤 내용을 색인화할 수 있는지에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다.

신호는 마이크로소프트의 저작권 보호 기능을 이용해 리콜이 메시지의 화면을 캡처하지 못하도록 하고 있습니다. 이는 개발자에게 적절한 개인정보 보호 조치가 부족하다는 점을 강조합니다. 이 방법은 사용자 개인정보를 보호하는 데 도움이 되지만, 모든 채팅 참여자가 기본 설정을 사용할 때만 작동하는 한계가 있습니다. 마이크로소프트는 리콜에 대한 개발자의 통제 부족에 대해 언급하지 않았습니다.

2025년 5월 21일, Langfuse는 사용자들이 LLM 사용 현황을 시각화할 수 있도록 맞춤형 대시보드를 도입했습니다. 이 대시보드는 사용자가 지연 시간, 사용자 피드백, 비용 등의 지표를 Langfuse 인터페이스에서 직접 추적할 수 있게 해줍니다. 사용자는 자신의 필요에 맞게 여러 개의 대시보드를 만들거나 API를 통해 동일한 기능에 접근할 수 있습니다.

맞춤형 대시보드는 사용자 중심으로 설계된 기능으로, 많은 요청이 있었습니다. 처음에는 표준 대시보드가 제공되었지만, 사용자 피드백을 통해 다양한 역할에 맞춘 맞춤형 옵션의 필요성이 드러났습니다.

대시보드는 세 가지 주요 구성 요소로 구축되었습니다. 첫째, 데이터베이스 추상화로 유연하고 사용자 친화적인 가상 데이터 모델이 만들어졌습니다. 둘째, 복잡한 데이터 집계를 처리하면서도 성능과 유연성을 유지할 수 있는 강력한 쿼리 빌더가 개발되었습니다. 셋째, 여러 대시보드에서 재사용 가능한 위젯을 통해 일관성과 유지 관리의 용이성을 보장하는 대시보드 빌더가 포함되었습니다.

개발 과정에서는 AI 도구를 활용하여 개발 속도를 높이고, 단위 테스트를 생성하며, 기능성을 보장했습니다. 초기 베타 버전이 출시되어 사용자 피드백을 수집한 후, 더 넓은 출시를 준비했습니다.

초기 출시에서는 클라우드 제품에 중점을 두어 업데이트를 쉽게 할 수 있도록 했습니다. 사용자들은 원하는 기능에 대한 즉각적인 피드백을 제공하였고, 이를 통해 추가 차트 유형과 더 많은 맞춤형 위젯과 같은 개선 사항이 반영되었습니다.

앞으로 팀은 새로운 차트 유형과 오프라인 및 온라인 활동을 연관짓는 기능 등 더 많은 기능을 추가할 계획입니다. Langfuse는 사용자들이 새로운 대시보드 기능을 탐색하고 추가 개선을 위한 피드백을 공유할 것을 권장합니다.