6월 17일부터 18일까지 코파일럿 제어 시스템에 대한 심층적인 내용을 살펴보는 자리에 함께하세요. 이 행사에서는 데이터 보안, 에이전트 관리, 시스템 도입 방법에 대한 전문가의 라이브 세션과 질의응답 시간이 마련됩니다. 자세한 내용을 알아보세요!

2025년 5월 23일, 우리는 매번 숨을 쉴 때마다 줄리어스 시저의 마지막 숨에서 나온 분자 하나를 들이마신다는 흥미로운 개념에 대해 이야기합니다. 이 아이디어는 대규모 수량을 추정하는 데 간단한 수학을 사용하는 페르미 추정의 매력을 보여줍니다.

이를 이해하기 위해 우리는 두 가지 주요 요소를 추정합니다. 첫째, 지구 대기의 부피와 둘째, 한 번의 호흡의 부피입니다. 공기가 고르게 섞여 있고 과거의 호흡에서 나온 분자들이 여전히 존재한다고 가정하면, 어떤 사람의 마지막 호흡이 대기 중에서 차지하는 비율을 계산할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 지구 대기의 부피는 약 (5 \times 10^{18}) 세제곱미터입니다. 한 번의 호흡의 부피는 약 (5 \times 10^{-4}) 세제곱미터입니다. 이 값을 사용하여 우리는 매번 숨을 쉴 때 시저의 숨에서 나온 분자 하나를 들이마신다는 것을 알 수 있습니다.

이 계산은 기본적인 추정과 가정을 포함하지만, 결과가 올바른 방향으로 가고 있음을 보여줍니다. 이 과정은 우리 주변 세계를 이해하기 위해 근사치를 만드는 재미와 유용성을 강조합니다.

삼치카는 대용량 파일을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 자바용 빠르고 재사용 가능한 파일 처리 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 멀티스레딩을 통해 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다.

삼치카의 주요 특징으로는 완전한 멀티스레딩 지원, 최소한의 설정으로 사용할 수 있는 간단한 API, 성능에 대한 선택적 실시간 통계 제공 등이 있습니다. 이 라이브러리는 로그 파일이나 데이터셋과 같은 대용량 텍스트 파일 분석에 적합합니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트로서 기여를 환영하는 커뮤니티가 있습니다.

삼치카는 로그 분석, ETL 작업, 대용량 텍스트 파일 처리, 배치 보고서 생성, 데이터 변환 파이프라인, 실시간 데이터 처리 등 다양한 용도로 효과적입니다.

설치 방법은 Maven이나 Gradle 프로젝트에 지정된 저장소와 의존성 설정을 통해 추가하면 됩니다. 사용 예시로는 몇 줄의 코드로 파일 프로세서를 빠르게 설정할 수 있으며, 입력 파일, 출력 파일, 처리 로직을 지정할 수 있습니다.

삼치카는 전통적인 방법에 비해 성능이 크게 향상되며, 특히 대용량 파일 처리 시 멀티코어 시스템에서 70% 이상의 효율성을 보여주면서 메모리 사용량도 관리 가능한 수준을 유지합니다.

라이센스는 MIT 라이센스에 따라 제공되어, 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 라이브러리는 친구의 자바스크립트 프로젝트와 대용량 파일 처리의 어려움에 대한 논의에서 영감을 받아 개발되었습니다.

이 글은 자연에서 점액의 중요성과 그것이 역사적으로 그리고 현대에 미친 영향을 다룹니다. 저자는 글래스고에 있는 헌터리안 박물관을 방문하여 바다에서 온 물질이 담긴 역사적인 유리병을 살펴봅니다. 이 물질은 한때 "원시 점액"으로 여겨졌으며, 생명의 기원으로 생각되었습니다.

점액은 고체와 액체 사이의 상태에 존재하며, 많은 생물에게 필수적인 역할을 합니다. 점액은 이동, 방어, 구조적 지지 등 다양한 기능을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 현대 사회에서는 점액이 혐오스럽게 여겨지는 경우가 많지만, 우리의 생물학과 생태계에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

점액의 역사적 맥락도 강조되며, 생명의 원천으로서 원시 점액의 개념을 주장했던 에른스트 해켈과 같은 인물들이 언급됩니다. 이 이론은 이후 해양학 연구에 의해 반박되었습니다. 저자는 점액이 간과되지만 생명과 환경에서 중요한 요소임을 강조하며, 기후 변화와 건강에 대한 잠재적인 영향을 언급합니다.

이 책은 점액의 다양한 측면을 탐구하며, 여러 연결된 장을 통해 그 복잡성과 중요성을 설명하고자 합니다. 전반적으로 점액의 "끈적한 지배력"을 인식하자는 메시지를 전달합니다.

알라스데어 맥인타이어(1929-2025)는 윤리학 분야에서 영향력 있는 철학자로, 그의 저서 미덕 이후를 통해 전통적인 윤리 이론에 대한 진지한 대안으로 미덕 윤리를 부활시켰습니다. 그는 긴 경력 동안 200편 이상의 논문과 20권 이상의 책을 집필하며 다양한 철학 전통과 현대 도덕 철학을 깊이 있게 비판했습니다.

글래스고에서 태어난 맥인타이어는 비전통적인 학문적 경로를 걸었으며, 박사 학위를 취득하지 않았지만 여러 명예 박사 학위를 받았습니다. 그는 여러 저명한 대학에서 강의했으며, 특히 노틀담 대학교에서 오랜 시간을 보내며 자신의 철학적 작업과 기독교 신앙을 통합했습니다. 그는 특히 토마스 아퀴나스의 아리스토텔레스 철학을 통해 이를 실현했습니다.

맥인타이어의 철학적 관점은 시간이 지남에 따라 발전했으며, 마르크스주의와 다양한 종교적 신념 등 여러 영향을 반영했습니다. 그는 윤리가 역사와 공동체의 이야기와 깊이 연결되어 있다고 강조하며, 윤리적 질문을 이해하기 위해서는 그 질문을 형성하는 이야기들을 알아야 한다고 주장했습니다.

날카로운 유머 감각으로 유명한 맥인타이어는 학생들에게 비판적이고 철저하게 사고하도록 도전하는 멘토이기도 했습니다. 그는 철학이 생동감 있고 흥미로워야 한다고 믿었으며, 종종 유머를 사용해 사고를 자극했습니다.

전반적으로 맥인타이어의 유산은 도덕 철학에 대한 깊은 기여와 윤리를 이해하는 데 있어 역사적 맥락의 중요성을 강조한 점에 있습니다.

저자는 10년 전 Elixir로 만든 작업 실행기를 다시 살펴보며 업데이트된 내용을 자세히 설명합니다. 핵심 코드는 크게 변하지 않았지만, 이번 버전은 더 나은 구조와 추가적인 통찰을 제공합니다.

이 글은 Elixir에 대한 기본 지식이 있는 사람들, 작업 실행기를 구현하고자 하는 경험 많은 개발자들, 그리고 Elixir에 익숙하지 않지만 사례 연구에 관심이 있는 사람들을 대상으로 합니다.

작업 실행기는 소프트웨어 애플리케이션에서 백그라운드 작업을 처리하는 데 필수적입니다. Elixir는 Jose Valim이 만든 GenStage 라이브러리를 사용하여 작업 처리를 효과적으로 관리합니다. GenStage는 수요 기반 아키텍처를 제공하여 소비자가 자신의 처리 능력에 따라 작업을 요청할 수 있게 하고, 생산자가 작업을 밀어주는 방식이 아닙니다.

다른 언어와 비교해보면, Ruby는 Redis에 의존하는 Sidekiq를 사용하지만 복잡한 의존성 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다. Python의 Celery는 더 분산되어 있지만 설정이 복잡합니다. Go는 machinery나 asynq를 제공하지만, 수동으로 작업자를 관리하고 오류 처리를 신중하게 해야 합니다.

GenStage에서는 생산자가 소비자의 수요에 따라 작업을 생성하여 오버플로우를 방지하고 공정한 작업 분배를 보장합니다. 소비자는 능동적으로 작업을 요청하며, 자신이 원하는 속도로 작업을 처리하여 자동으로 백프레셔를 생성합니다.

Elixir를 사용하여 작업을 처리하는 이점은 경량 프로세스를 통한 동시성으로, 실패를 격리하고 메시지 전달을 통해 쉽게 소통할 수 있다는 점입니다. BEAM VM(엘랑 런타임)은 공정한 스케줄링, 내장된 분산 처리, 핫 코드 리로딩을 보장하여 작업 처리에 이상적입니다.

작업 실행기의 구조는 다음과 같습니다. 첫째, 생산자는 데이터베이스에서 작업을 가져옵니다. 둘째, 소비자는 작업을 실행하며 독립적으로 상태를 관리합니다. 셋째, 이벤트는 시스템을 통해 흐르는 작업 단위를 나타냅니다.

작업 실행기를 구축하는 과정은 Phoenix 프로젝트를 생성하고 GenStage를 추가하는 것으로 시작됩니다. 생산자는 PostgreSQL 데이터베이스에서 작업을 가져오고, 소비자는 이 작업을 처리하며 오류를 관리합니다.

주요 기능으로는 작업이 직렬화되어 데이터베이스에 저장되어 내구성과 작업 상태 추적이 가능하다는 점이 있습니다. 실패한 작업에 대한 재시도 로직을 구현하여 복원력을 보장하며, 여러 소비자를 통해 동적 확장을 지원하여 자원 활용을 극대화합니다.

고급 주제로는 생산 시스템을 위한 가시성, 오류 처리 및 확장 전략의 중요성을 논의합니다. 전체적으로 이 업데이트는 Elixir에서 강력한 작업 처리 시스템을 구축하기 위한 포괄적인 가이드를 제공하며, GenStage의 기능을 활용하여 효율적인 작업 관리를 가능하게 합니다.

영화 "찰리의 천사들"에서 발생한 큰 오류에 대해 다루고 있는 이 글은, 특히 피그미 너트햇이라는 새가 등장하는 장면에 대한 것이다. 저자 포레스트 윅먼은 팬데믹 동안 새 관찰에 대한 열정을 키우면서 이 실수에 흥미를 느꼈다.

주요 내용은 다음과 같다. 영화에서 피그미 너트햇으로 묘사된 새는 실제로 베네수엘라 트루피알이라는 더 큰 새로, 영화에서 언급된 지역에는 서식하지 않는다. 또한, 장면에서 들리는 새의 울음소리도 잘못되어 있어 많은 새 애호가들을 혼란스럽게 했다. 이 오류는 여러 작가들이 참여한 대본 작성 과정에서 발생했으며, 새의 정체에 대한 혼란을 초래했다. 더불어, 법적 제약으로 인해 영화에서 자생 새를 사용할 수 없기 때문에 제작자들은 비자생 새를 선택할 수밖에 없었다. 영화에서 사용된 새의 소리는 결국 두꺼운 부리의 여우참새로 확인되었으며, 후반 작업에서 장면에 맞게 조작되었다.

조사를 통해 이 혼란이 창의적인 결정, 물류적 도전, 법적 제약의 혼합에서 비롯되었음을 알 수 있었다. 이는 영화 제작이 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는 독특한 사례로 남게 되었다. 저자는 이러한 묘사가 결함이 있지만, 영화 제작의 혼란스러운 본질을 반영하며 정확성에 대한 무관심 때문이 아니라는 점을 강조한다.

요약이 없습니다.

Depth Anything V2는 TikTok과 홍콩대학교가 공동으로 개발한 깊이 추정 모델입니다. 이 모델은 약 60만 개의 합성 이미지와 6200만 개 이상의 실제 이미지를 사용해 훈련되었습니다. 저자는 이 모델을 2025년 2월의 방콕 위성 이미지에 적용해 테스트했습니다.

저자는 강력한 워크스테이션을 사용하고 있으며, 이 시스템은 AMD Ryzen 9 CPU, 96GB RAM, 4TB SSD를 갖추고 있습니다. 운영 체제는 Windows 11을 통해 Ubuntu 24 LTS를 실행하여 특정 소프트웨어와의 호환성을 확보하고 있습니다.

소프트웨어 설치에는 Esri의 ArcGIS Pro 3.5 버전과 Python 3.12.3이 포함됩니다. 저자는 Depth Anything V2 저장소를 복제하고 Python 가상 환경을 설정합니다.

위성 이미지는 Maxar의 오픈 데이터 프로그램에서 제공된 두 개의 이미지를 사용합니다. 하나는 차투착 지역의 이미지이고, 다른 하나는 방크라소 지역의 잘라낸 이미지입니다. 첫 번째 이미지는 크고, 두 번째 이미지는 특정 교차로에 초점을 맞춘 작은 이미지입니다.

추론 시도는 두 가지가 있었습니다. 첫 번째 시도에서는 큰 이미지에서 건물이 제대로 강조되지 않았는데, 이는 이미지의 검은 영역이 모델을 혼란스럽게 했기 때문입니다. 두 번째 시도에서는 작은 이미지에서 성공적으로 더 나은 깊이 맵을 생성했습니다. 저자는 실제 건물 높이에 따라 깊이 스케일을 조정하기 위한 추가 작업이 필요하다고 언급합니다.

이 모델은 에어리얼 이미지에서 좋은 성능을 보이며, 탈린의 샘플로 그 결과를 보여줍니다. 저자는 컨설팅 및 개발 서비스를 제공하며, 협업 기회를 위해 LinkedIn을 통해 연락해 줄 것을 독자들에게 권장합니다.

우리는 나무를 사용하여 풍력 터빈 타워를 만듭니다. 이렇게 함으로써 풍력 발전이 더 친환경적이고 지속 가능해집니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 인공지능을 위한 새로운 표준으로, 시스템이 다양한 애플리케이션과 상호작용하고 정보를 요청할 수 있게 해줍니다. 이 프로토콜은 앤트로픽에 의해 개발되었으며, 오픈AI의 ChatGPT를 포함한 다른 기업들도 채택했습니다.

MCP는 초기 웹 2.0 시대의 개방적이고 협력적인 정신을 되살리는 의미가 있습니다. 초기 웹 2.0은 상호운용성과 개방형 API에 중점을 두었지만, 페이스북과 같은 플랫폼의 폐쇄적인 시스템과는 대조적입니다.

초기 웹 2.0은 공유와 개방성을 강조하며 개발자들이 원활하게 상호작용하는 도구를 만들도록 장려했습니다. 그러나 많은 현대 플랫폼은 이러한 개방성에서 벗어나 사용자 제어와 접근을 제한하고 있습니다.

MCP의 채택은 보다 개방적이고 프로그래밍 가능한 웹 경험으로 돌아가는 계기를 마련할 수 있습니다. 이는 개발자와 사용자가 플랫폼에 대해 더 많은 제어와 투명성을 요구할 수 있음을 시사합니다.

MCP는 향상된 상호운용성에 대한 희망을 제공하지만, 기술 환경에서의 모든 문제, 특히 데이터 보안과 개인 정보 보호와 관련된 문제를 해결하지는 않습니다.

MCP와 과거의 협력 정신에 영감을 받은 새로운 세대의 개발자들이 개방형 웹의 이상을 수용할 가능성이 있습니다. 목표는 대기업의 통제를 덜 받고 사용자 권한과 창의성에 더 중점을 둔 웹을 만드는 것입니다.

Defuddle는 웹 페이지를 간소화하여 읽기 쉽게 만드는 도구입니다. 이 도구는 댓글, 사이드바, 헤더와 같은 불필요한 요소를 제거하고 주요 내용을 추출합니다.

주요 기능으로는 깔끔한 HTML 문서를 출력하고, 각주, 수학, 코드 블록에 대해 일관된 형식을 제공하는 것이 있습니다. 또한, 모바일 스타일을 사용하여 필수적이지 않은 요소를 식별하고, 웹 페이지에서 추가 메타데이터를 추출합니다.

설치는 npm install defuddle 명령어로 진행할 수 있으며, Node.js에서 사용하려면 npm install jsdom으로 JSDOM도 설치해야 합니다.

사용 방법은 브라우저에서 Defuddle을 가져와 현재 문서를 파싱하거나, Node.js에서 JSDOM을 사용해 문자열이나 URL에서 HTML을 파싱하는 방식입니다.

Defuddle은 다음과 같은 정보를 포함하는 객체를 반환합니다. 저자, 깔끔하게 추출된 내용, 기사 제목, 출판 날짜 등 다양한 메타데이터가 포함됩니다.

Defuddle은 세 가지 번들로 제공됩니다. 첫 번째는 브라우저에서 주로 사용하는 코어 번들, 두 번째는 수학 파싱을 위한 추가 기능이 포함된 풀 번들, 세 번째는 Node.js 환경에 최적화된 Node.js 번들입니다.

사용자는 디버그 로깅을 활성화하거나 내용을 Markdown으로 변환하는 등의 옵션을 통해 파싱을 사용자화할 수 있습니다.

Defuddle은 HTML 요소를 일관되게 표준화하여, 제목, 코드 블록, 각주, 수학 요소를 쉽게 조작할 수 있도록 조정합니다.

Defuddle을 빌드하려면 Node.js와 npm을 설치한 후 필요한 빌드 명령어를 실행하면 됩니다.

새들은 놀라운 이주를 하며 수천 마일을 쉬지 않고 날아갑니다. 과학자들은 이러한 긴 비행을 지속할 수 있는 능력이 세포의 에너지를 생산하는 미토콘드리아의 특별한 적응에서 비롯된다는 것을 발견했습니다.

연구에 따르면, 흰관모지빠귀와 북극제비갈매기와 같은 이주하는 새들은 이주 중에 미토콘드리아에서 상당한 변화를 겪습니다. 이러한 변화는 미토콘드리아의 수와 효율성이 증가하는 것으로, 이는 지속적인 비행을 위해 더 많은 에너지를 생산하는 데 도움을 줍니다. 이 적응은 신체 훈련이 아니라 계절에 따른 빛의 변화에 의해 촉발되어 새들이 빠르게 에너지 생산 능력을 향상시킬 수 있게 합니다.

두 가지 연구에서는 이주하는 새들이 비이주 새들에 비해 더 많은 에너지를 생성하는 "터보차지"된 미토콘드리아를 가지고 있다고 강조했습니다. 이주가 끝난 후 이러한 적응은 되돌아가 비이주 기간 동안 에너지를 절약하게 됩니다. 연구는 또한 새들이 미토콘드리아 활동 증가로 인한 산화 스트레스와 같은 해로운 영향을 줄이기 위해 항산화 물질이 풍부한 음식을 섭취한다는 것을 시사합니다.

전반적으로 이주하는 새들의 미토콘드리아 기능을 이해하는 것은 인간의 에너지 생산과 건강에 대한 통찰력을 제공할 수 있으며, 두 종의 생물학을 연결하는 데 기여할 수 있습니다.

KumoRFM은 사용자 기록과 거래 내역과 같은 구조화된 관계형 데이터에서 예측을 수행하기 위해 설계된 새로운 AI 모델입니다. 이 모델은 각 작업에 대해 광범위한 데이터 준비나 특정 훈련이 필요하지 않습니다. 전통적인 방법은 다양한 데이터 세트에 맞춰 맞춤형 모델을 개발하는 데 많은 시간과 노력이 필요하지만, KumoRFM은 관계형 데이터베이스에서 직접 예측을 생성하는 인컨텍스트 학습을 사용하여 이 과정을 간소화합니다.

KumoRFM의 주요 특징 중 하나는 복잡한 데이터 세트를 처리할 수 있는 관계형 데이터의 기초 모델이라는 점입니다. 다양한 테이블과 데이터 유형을 다룰 수 있어 예측 작업에 매우 유연합니다. 또한, 예측 쿼리 언어(PQL)를 사용하여 예측 작업을 정의합니다. 이 언어는 SQL과 유사하여 사용자가 예측하고자 하는 내용과 방법을 명확하게 지정할 수 있게 해줍니다.

KumoRFM은 전통적인 방법보다 훨씬 빠르고 효율적입니다. 결과를 얻는 데 걸리는 시간이 약 1초로, 일반적인 접근 방식의 30분 이상에 비해 현저히 짧습니다. 또한, 코딩이 훨씬 간단하여 한 줄의 코드만으로도 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 새로운 데이터베이스와 작업에 적응할 수 있는 유연성과 확장성을 가지고 있으며, 특정 작업에 맞춰 미세 조정할 경우 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

전반적으로 KumoRFM은 빠르고 쉽게 정확한 예측을 제공할 수 있는 능력 덕분에 관계형 데이터에 의존하는 기업의 의사 결정에 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.

사이먼 페이턴 존스의 강의를 시청해 보세요. 그는 다윈 칼리지에서 진행된 인터뷰에서 다양한 주제에 대해 이야기합니다.

대형 언어 모델(LLM)은 다양한 응용 프로그램에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 탈옥 공격에 취약합니다. 이러한 공격은 누군가가 프롬프트를 조작하여 모델이 유해한 출력을 생성하도록 속일 때 발생합니다. 이 논문에서는 LLM의 특정 약점인 방어 임계값 감소(Defense Threshold Decay, DTD)를 지적합니다. 이는 모델이 많은 무해한 콘텐츠를 생성하면서 입력에서 이전 출력으로 초점이 이동할 때 발생하며, 이로 인해 공격이 더 쉬워집니다.

이 취약성을 설명하기 위해 저자들은 설탕 코팅된 독(Sugar-Coated Poison, SCP)이라는 새로운 유형의 공격을 제안합니다. 이 공격은 모델이 먼저 무해한 콘텐츠를 생성하게 한 다음, 유해한 출력으로 전환하도록 유도합니다. 이러한 공격에 대응하기 위해 논문에서는 POSD라는 방어 전략을 제안합니다. 이 전략은 성공적인 탈옥의 가능성을 효과적으로 줄이면서도 모델이 일반적인 작업에서 잘 수행할 수 있도록 합니다.

양자에 대한 모든 사람을 위한 간단한 안내서입니다.

양자 개념 탐험을 쉽게 시작해 보세요. 양자 픽추럴리즘은 간단한 시각 자료와 기본적인 수학(덧셈, 뺄셈, 각도)을 사용하여 양자 아이디어를 이해하는 방법입니다. 이 방식은 양자 개념을 덜 위협적으로 만들고 초보자부터 전문가까지 모두가 접근할 수 있도록 도와줍니다.

양자 픽추럴리즘이 어떻게 발전해 왔는지 알아보세요. 더 깊이 있는 이해를 원하신다면, 밥 코에크와 스테파노 고지오소의 "양자 사진으로"라는 책을 추천합니다.

양자 개념에 대한 일반적인 질문에 대한 답변을 찾아보세요. ZX 미적분학 디스코드 커뮤니티에 참여하여 복잡한 수학 없이 다른 사람들과 연결될 수 있습니다.

양자 픽추럴리즘은 시각적 도구와 간단한 규칙을 사용하여 양자 물리학을 배우는 과정을 재미있고 접근 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다.

저자는 중학교 시절에 만든 프랙탈을 회상하며 이를 애정 어린 이름인 "벽꽃"이라고 부릅니다. 이 프랙탈은 그래프 용지 위에 특정한 패턴으로 정사각형을 쌓는 방법에 기반하고 있으며, 중앙의 정사각형 주위에 정사각형을 교대로 배치하는 방식입니다.

세월이 흐른 후, 저자는 수학에 대한 지식을 쌓고 이 프랙탈을 더 깊이 분석하기 시작했습니다. 그 과정에서 L-시스템을 포함한 다양한 방법으로 이 프랙탈을 생성할 수 있다는 것을 발견했지만, 자신이 원래 사용했던 방법과 L-시스템이 약간 다른 결과를 낸다는 것을 알게 되었습니다. 저자는 이러한 방법들이 잘 알려진 프랙탈과 어떻게 연결되는지를 탐구하고, 기수, 세기, 벡터 덧셈과 같은 기본적인 수학 개념을 조사합니다.

벽꽃 프랙탈의 구조가 선형 대수학과 어떻게 관련되는지를 깊이 파고들며, 프랙탈의 특성과 연결되는 독특한 행렬 기반 숫자 체계를 제안합니다. 또한 저자는 프랙탈을 3차원과 4차원으로 확장하는 실험을 하며, 그 과정에서 발생하는 도전과 패턴에 대해 논의합니다.

결국 이 글은 저자의 수학적 탐구와 창의성의 여정을 보여주며, 프랙탈, 숫자 체계, 고차원 공간 간의 연결을 강조합니다. 저자는 다른 사람들도 수학의 아름다움과 복잡성을 이해하고 감상할 수 있도록 영감을 주고 싶다는 바람을 표현합니다.

2025년 5월 22일, 두 가지 새로운 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4가 발표되었습니다. 이 모델들은 코딩, 추론, AI 에이전트의 능력을 향상시킵니다.

Claude Opus 4는 세계 최고의 코딩 모델로, 복잡한 작업을 잘 수행하며 몇 시간 동안 연속으로 작업할 수 있습니다. 코딩과 복잡한 문제 해결에서 뛰어난 성능을 보입니다. Claude Sonnet 4는 Claude Sonnet 3.7의 업그레이드 버전으로, 코딩 성능이 개선되었고 지시 사항을 더 잘 따릅니다. 일상적인 사용 사례에 적합합니다.

두 모델 모두 웹 검색과 같은 도구를 사용하여 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 로컬 파일에 접근할 수 있을 때 기억력도 개선되어 중요한 정보를 미래의 작업에 활용할 수 있습니다. 작업을 완료하기 위해 단축키나 허점을 사용하는 비율이 65% 감소했습니다.

Claude Code는 이제 널리 사용 가능하며, 개발 워크플로우에 직접 통합되어 코딩 협업을 원활하게 합니다. 두 모델 모두 소프트웨어 엔지니어링 작업에 대한 성능 벤치마크에서 강력한 결과를 보여줍니다.

이번 발표에서는 모델의 안전성 향상과 AI 전략에 미칠 잠재적 영향도 강조되었습니다. 모델의 가격은 이전 버전과 일치하며, 다양한 플랫폼에서 이용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

프로그래밍 언어에서 타입 추론은 종종 혼란스러운 오류 메시지를 초래하여 사용자에게 불편을 줍니다. 많은 프로그래머들이 이러한 도움이 되지 않는 메시지 때문에 FlowJS에서 TypeScript로 언어를 바꾸기도 합니다. 그러나 나쁜 오류 메시지는 타입 추론의 필연적인 결과가 아니며, 기존 언어의 설계 선택에서 비롯되는 경우가 많습니다.

오류 메시지의 목표는 사용자가 코드가 컴파일되지 않은 이유를 이해하고, 문제의 근본 원인으로 안내하는 것입니다. 이 글에서는 문법 오류가 아닌 타입 오류에만 초점을 맞춥니다.

일반적인 함정으로는 컴파일러가 타입을 추측하는 경우가 있습니다. 타입을 추측하게 되면 여러 가능성을 탐색해야 하므로, 사용자에게 혼란을 주는 장황한 오류 메시지가 생성됩니다. 오류 메시지는 명확하고 논리적인 추론에 기반해야 합니다. 또한, 동일한 이름을 가진 여러 함수가 있는 언어에서는 복잡성이 증가합니다. 컴파일러가 각 함수를 차례로 시도하다가 모두 실패하면, 각 실패를 증명해야 하므로 긴 오류 메시지가 발생합니다. 이러한 오버로딩은 컴파일 시간과 오류 메시지 길이를 기하급수적으로 증가시킬 수 있으며, 특히 타입 추론을 잘 관리하지 않는 언어에서 더욱 그렇습니다.

더 나은 오류 메시지를 설계하기 위해서는 컴파일러가 타입 불일치에 대해 성급한 결론을 내리지 않도록 해야 합니다. 좋은 오류 메시지는 충돌하는 두 타입을 명시하고 그 출처를 제공해야 합니다. 사용자에게는 명시적인 타입 주석을 추가할 위치를 제안하여 의도를 명확히 하도록 유도하는 것이 좋습니다. 이는 타입 충돌의 원인을 좁히는 데 도움이 됩니다.

언어 설계 시 고려해야 할 점은 타입 시스템이 사용자가 추론된 타입에 대해 명시적인 타입 주석을 작성할 수 있도록 해야 한다는 것입니다. 사용자가 명시적으로 작성할 수 없는 타입을 생성하지 않도록 하고, 타입 검사가 추론을 복잡하게 만드는 복잡한 런타임 동작을 포함하지 않도록 해야 합니다.

고품질의 타입 오류 메시지는 신중한 언어 설계를 통해 실현 가능합니다. 특정 기능을 피하고 오류 보고에서 명확한 추론을 보장함으로써, 언어는 디버깅 중 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

고급 검색은 사용자가 특정 정보를 더 효과적으로 찾을 수 있도록 도와주는 기능을 의미합니다. 이 기능은 날짜, 콘텐츠 유형, 키워드와 같은 기준에 따라 검색 결과를 좁힐 수 있는 다양한 필터와 옵션을 제공합니다. 이를 통해 기본 검색보다 더 빠르고 쉽게 관련 정보를 찾을 수 있습니다. 기본 검색은 더 넓고 덜 구체적인 결과를 제공할 수 있기 때문에, 고급 검색이 더욱 유용합니다.

Pocket은 2025년 7월 8일에 서비스가 종료됩니다. 사용자들은 그 날짜까지 앱과 브라우저 확장 프로그램을 계속 사용할 수 있으며, 이후에는 2025년 10월 8일까지 저장한 콘텐츠를 내보낼 수 있습니다. 이 날짜가 지나면 모든 사용자 데이터는 영구적으로 삭제됩니다.

Pocket의 종료 결정은 웹 사용 패턴의 변화에 따른 것으로, 팀은 현재 사용자 요구에 더 잘 맞는 새로운 프로젝트에 집중할 예정입니다. Pocket은 2017년 모질라에 인수된 이후 수백만 명이 양질의 콘텐츠를 발견하는 데 도움을 주었으며, 지역 저널리즘에 기여한 공로로 여러 차례 상을 받았습니다.

Pocket 프리미엄 구독자에게는 비례 배상 방식으로 환불이 이루어지며, 연간 구독자는 종료 날짜에 자동으로 취소되고 환불됩니다. 월간 구독자는 현재 구독 기간이 끝난 후에는 추가 요금이 부과되지 않습니다.

Pocket 앱은 2025년 5월 22일에 앱 스토어에서 삭제되며, 사용자는 종료 후 수동으로 앱을 제거해야 합니다. API 사용자는 2025년 10월 8일부터 데이터에 접근할 수 없게 됩니다.

뉴스레터 "Pocket Hits"는 "Ten Tabs"로 이름이 변경되지만, 여전히 선별된 콘텐츠를 제공할 것입니다. 기억해야 할 주요 날짜는 2025년 5월 22일 앱 스토어 삭제, 2025년 7월 8일 서비스 종료, 2025년 10월 8일 최종 데이터 내보내기 마감입니다. 도움이 필요하면 Pocket 지원팀에 문의할 수 있습니다.

글리치가 플랫폼에 큰 변화를 주고 있습니다. 이 회사는 2025년 7월 8일에 앱의 웹 호스팅 서비스를 종료할 예정입니다. 사용자들은 2025년 말까지 글리치 대시보드에 접근할 수 있으며, 이를 통해 프로젝트 코드를 다운로드하고 URL 리디렉션을 설정하여 링크를 유지할 수 있습니다.

호스팅 종료 결정은 많은 앱을 유지하는 데 드는 비용 상승과 새로운 효율적인 플랫폼의 출현 때문입니다. 글리치는 커뮤니티에 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 집중할 계획입니다.

주요 내용으로는, 사용자들이 2025년 말까지 대시보드에 접근하고 코드를 다운로드할 수 있다는 점과, 프로젝트 링크를 위한 리디렉션 설정 기능이 추가된다는 점이 있습니다. 또한, 사용자들이 다른 플랫폼으로 프로젝트를 이전할 수 있도록 가이드가 제공될 예정입니다. 새로운 글리치 프로 구독은 중단되지만, 기존 구독은 2025년 7월 8일까지 유효하며 사용하지 않은 시간에 대한 환불이 제공됩니다.

이번 변화는 아쉬운 점이 있지만, 글리치 팀은 커뮤니티를 지원하기 위해 최선을 다할 것입니다. 사용자들은 커뮤니티 포럼이나 이메일을 통해 글리치 팀과 의견을 나눌 수 있습니다. 글리치 커뮤니티의 일원이 되어 주셔서 감사합니다.

이 기사는 벨 연구소에서 개발한 벨맥-32 마이크로프로세서가 현대 스마트폰 기술에 미친 중요성에 대해 다룹니다. 1982년 벨 연구소의 한 팀이 이 칩의 큰 도면 옆에서 포즈를 취한 사진이 소개됩니다. 벨맥-32는 마이크로프로세서 설계를 발전시키는 데 중요한 역할을 했으며, 오늘날 스마트폰에 사용되는 칩에 큰 영향을 미쳤습니다.

루비 3.5는 객체 할당 속도에서 큰 개선을 이루어 이전 버전보다 최대 여섯 배 빠를 수 있습니다. 이 개선은 주로 위치 매개변수와 키워드 매개변수에 혜택을 주며, 특히 YJIT(또 다른 즉시 컴파일러)를 사용할 때 더욱 효과적입니다.

루비 3.5의 객체 할당 속도는 루비 3.4.2보다 빠릅니다. 벤치마크 결과에 따르면, 위치 매개변수는 YJIT를 사용하지 않을 때 약 1.8배, 사용할 때는 2.3배 빨라졌습니다. 키워드 매개변수는 더욱 큰 개선을 보여주며, 여러 매개변수를 사용할 경우 YJIT를 통해 6.5배 이상 빨라질 수 있습니다.

이 글에서는 벤치마크가 다양한 매개변수 수에 따라 객체를 할당하는 데 걸리는 시간을 측정하는 방법을 설명하며, 루비 3.5와 3.4.2를 비교합니다. 클래스의 새로운 인스턴스를 생성하는 Class#new 메서드도 최적화되었습니다. 이전에는 C를 통해 이 메서드를 호출할 때 발생하던 오버헤드가 줄어들어, 이제는 루비 3.5가 직접 할당과 초기화를 인라인으로 실행하여 속도와 효율성을 높였습니다.

인라인 처리는 스택 프레임 오버헤드를 줄이고 매개변수 복사를 최소화하여 메서드 호출을 더 빠르게 하고, 자주 호출되는 메서드의 캐시 적중률을 높입니다. 그러나 인라인 처리는 성능을 개선하는 대신 메모리 사용량을 약간 증가시키고, Class#new 프레임을 호출 스택에서 제거함으로써 약간의 하위 호환성 문제를 일으킵니다.

이러한 변화는 객체 할당에 크게 의존하는 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 저자는 다가오는 릴리스에 대한 기대감을 표현하며, 구현 세부 사항에 대한 추가 탐색을 권장합니다.

고대 법률에 따르면, 차링 크로스 철도 다리에서 강과 다리 사이의 높이가 낮아질 때 배에 경고를 주기 위해 짚단을 걸어야 합니다. 이 법은 오래된 규정에 뿌리를 두고 있으며, 일반적인 높이가 줄어들 때마다 짚단을 표시해야 합니다. 현재 다리의 유지보수 작업으로 인해 이러한 상황이 발생하고 있습니다.

이 법을 준수하기 위해 인근 주빌리 보행자 다리에서 짚단이 걸리고 있습니다. 유지보수 작업은 몇 년이 걸릴 예정이며, 비계가 다리를 따라 이동함에 따라 짚단도 함께 옮겨져야 합니다. 또한, 야간에는 경고등을 사용하여 가시성을 높이고 있습니다.

이 글에서는 보드 게임 '카탄의 개척자들'에서 부정행위를 하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 방법은 특정 숫자가 더 자주 나오도록 설계된 조작된 주사위를 사용하는 것입니다. 저자는 이러한 편향된 주사위를 만드는 방법을 설명하고, 전략에 따라 게임당 5에서 15장의 자원 카드를 더 받을 수 있다는 데이터를 제시합니다.

저자는 또한 주사위가 실제로 편향되어 있음을 입증하기 위해 과학적 분석을 수행하며, 통계적 방법을 사용합니다. 그들은 일반적인 게임에서 주사위를 굴리는 횟수가 제한적이기 때문에 상대방이 주사위가 불공정하다는 것을 증명하기 어렵다는 점을 보여줍니다.

주요 내용으로는 주사위를 조작하는 방법이 있습니다. 저자는 주사위를 물에 담가 한 면을 무겁게 만들어 여섯이 나올 확률을 높였습니다. 통계 분석에서는 주사위를 4,310번 굴린 결과, 여섯이 나올 확률이 유의미하게 높았고, p-값이 불공정성을 강하게 나타내는 증거로 작용했습니다. 이러한 편향된 주사위는 특히 높은 빈도의 숫자 옆에 정착지를 두면 더 많은 자원 카드를 얻을 수 있게 합니다.

분석에서는 표준 유의성 검정의 한계를 강조하며, 일반적인 게임에서 상대방이 부정행위를 입증할 충분한 증거를 모으기 어려운 점을 지적합니다. 글은 p-값의 한계와 더 나은 통계적 방법의 필요성에 대해 논의하며 마무리됩니다. 전반적으로 부정행위가 가능하긴 하지만, 이는 윤리적 문제를 일으키고 게임의 공정성을 복잡하게 만듭니다.

"스케치 캘린더" 프로젝트는 마르셀 고에탈스와 폴 소넨탁이 주도하며, 디지털 앱의 장점과 종이 캘린더의 개인화를 결합한 캘린더를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

디지털 캘린더는 구글 캘린더와 같은 편리한 기능을 제공하지만, 개인화가 부족하고 다소 비인격적이며 경직된 느낌을 줄 수 있습니다. 반면, 종이 캘린더는 사용자에게 레이아웃을 자유롭게 꾸미고, 메모를 남기며, 다양한 생활 요소를 추적할 수 있는 유연성을 제공하지만, 디지털 기능의 편리함은 결여되어 있습니다.

이 프로젝트는 개인적인 표현이 가능하면서도 디지털 도구의 유용한 기능을 포함하는 디지털 캘린더를 탐구하고자 합니다. 현재의 앱들은 디자인에 제한이 있어 개인화에 있어 우회적인 방법이 필요합니다.

탐구 목표로는 일일, 주간, 월간의 연결된 캘린더 뷰를 만드는 방법, 손으로 쓴 메모가 공식 캘린더 이벤트와 어떻게 상호작용할 수 있는지, 공유 캘린더와 초대 기능을 구현하는 방법, 그리고 사용자가 습관 추적기와 같은 개인적인 기능을 추가하면서도 창의적이고 스케치 같은 품질을 유지할 수 있는 방법을 살펴보는 것입니다.

업데이트와 추가 정보는 연구소 뉴스레터를 통해 공유될 예정입니다.

이 기사는 rav1d 비디오 디코더의 속도를 개선하기 위한 노력에 대해 다루고 있습니다. rav1d는 dav1d AV1 디코더의 러스트 버전으로, M3 칩을 탑재한 macOS에서 1% 더 빠르게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 저자는 memorysafety.org의 공모전에 응답하여 성능 개선을 탐구했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. rav1d는 특정 비디오 입력을 사용한 벤치마크에서 dav1d보다 약 9% 느린 것으로 나타났습니다. rav1d의 초기 실행 시간은 약 73.9초였습니다. 저자는 샘플링 프로파일러를 사용하여 두 디코더의 성능을 함수별로 분석했습니다. 이 분석을 통해 rav1d의 성능이 떨어지는 부분을 식별할 수 있었습니다.

성능 개선 사항으로는 먼저 불필요한 제로 초기화를 줄이는 방법이 있었습니다. MaybeUninit을 사용하여 성능이 중요한 코드 섹션에서 버퍼를 불필요하게 제로화하지 않도록 변경했습니다. 이로 인해 약 1.2초의 실행 시간 개선이 이루어졌습니다. 또한 코드에서 사용되는 구조체의 동등성 검사 구현을 개선하여 추가로 0.5초의 개선을 달성했습니다.

이러한 변경 후 rav1d의 실행 시간은 약 72.2초로 개선되었으며, dav1d의 67.9초와의 격차가 약 30% 줄어들었습니다. 기사는 여전히 탐색할 수 있는 최적화가 더 있으며, rav1d의 성능 개선에 기여할 것을 독려하고 있습니다.

요약이 없습니다.

기순도는 한국에서 유일한 진장(전통 숙성 간장) 대가입니다. 75세인 그녀는 담양에서 1,200개의 항아리를 관리하며, 인내와 정성을 강조하는 오랜 전통의 기술을 이어가고 있습니다. 그녀의 간장은 독특한 맛으로 인정받아 도널드 트럼프와 같은 저명한 인사들에게도 제공되었습니다.

기순도는 전통 한국 간장을 만들기 위해서는 콩, 물, 소금의 세 가지 재료와 시간, 헌신이 필요하다고 강조합니다. 그녀는 370년 된 가족의 발효 기술을 물려받았으며, 이는 한국 요리에 매우 중요합니다.

2024년 12월, 기순도의 작업은 유네스코에 의해 인류의 무형 문화유산으로 인정받아 그녀의 기술의 중요성이 강조되었습니다. 간장을 만드는 과정은 콩을 끓이고 발효시키는 의식적인 방법을 포함하여 시간이 지남에 따라 독특한 맛이 개발되도록 합니다.

기순도는 대량 생산 제품의 증가와 기후 변화로 인해 전통적인 방법의 미래에 대해 우려하고 있습니다. 그녀는 이러한 도전에 대응하기 위해 자신의 방식을 조정했으며, 2023년에는 발효 학교를 설립하여 자신의 지식을 나누고 있습니다. 기순도는 단순히 요리 전통을 보존하는 것이 아니라 빠르게 변화하는 세상에서 문화유산을 보호하는 역할을 하고 있다고 생각합니다.

2025년, 아이폰에서 개인 MP3 파일을 사용하는 것은 애플의 제한으로 인해 어려워졌습니다. 이에 불만을 느낀 올레그 푸스토비트는 전체 텍스트 검색과 아이클라우드 지원 같은 기능을 갖춘 맞춤형 음악 플레이어 앱을 만들었습니다. 애플 뮤직 구독을 취소한 후, 그는 아이튠즈 매치를 결제하지 않으면 클라우드 동기화가 중단된다는 사실을 알게 되었고, 아이튠즈 매치는 기능이 제한적이었습니다.

푸스토비트는 기존의 옵션을 살펴보았지만, 많은 앱이 구독 기반이거나 사용자 경험이 좋지 않았습니다. 그래서 그는 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 음악 관리 기능을 목표로 자신의 앱을 만들기로 결정했습니다. 처음에는 리액트 네이티브를 사용해 보았지만 파일 접근에 한계를 느껴, 더 나은 제어를 위해 스위프트와 스위프트UI로 전환했습니다.

그의 앱 구조는 SQLite를 데이터 저장소로 사용하여 효율적인 전체 텍스트 검색과 음악 정리를 가능하게 합니다. 앱은 라이브러리 가져오기, 라이브러리 관리, 재생의 세 가지 주요 화면으로 구성되어 있습니다. 그는 데이터를 처리하고 동기화를 효율적으로 관리하기 위해 백엔드와 유사한 논리 계층을 구현했습니다.

필요를 충족하는 오프라인 음악 플레이어를 성공적으로 만들었음에도 불구하고, 푸스토비트는 애플의 개발자 제한을 비판했습니다. 특히 유료 개발자 계정 없이 앱을 배포할 수 없는 제한과 독립 개발자들이 겪는 어려움에 대해 언급했습니다. 그는 기술이 점점 더 접근 가능해지고 있지만, 애플의 정책이 iOS에서 개인 앱 개발을 방해하고 있다고 주장했습니다.

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이 글은 소프트웨어 개발 환경에서 팀 규모와 생산성에 관한 문제와 해결책을 다루고 있습니다.

저자는 팀 규모와 생산성, 전문성과 일반성의 효과 사이의 균형에 대해 고민합니다. 일반적으로 일반화된 팀은 더 높은 생산성과 회복력을 보이며, 전문화된 팀에서 자주 발생하는 의존성과 병목 현상을 줄여줍니다. 이는 팀원 간의 책임과 소유권을 명확히 합니다.

큰 팀에서의 경험을 통해, 저자는 스탠드업 회의 중 의사소통 문제와 오해가 발생하여 비효율성이 초래되었다고 언급합니다. 팀은 비동기식 스탠드업을 시도했지만, 회의 시간을 줄일 수 있었던 반면 대화와 협업의 이점을 잃게 되었습니다.

팀은 프론트엔드와 백엔드 작업 그룹으로 나누는 방법을 시도했으나, 여전히 서로 간의 의존성이 존재해 추가적인 복잡성을 초래했습니다. 결국 팀은 일반화된 모델로 전환하여 팀원들이 프론트엔드, 백엔드, 품질 보증 등 여러 기술을 배우도록 장려했습니다. 이로 인해 의사소통이 개선되고 지식 공유가 활발해지며 소유감이 증대되었습니다.

스웨덴의 평등주의와 지속적인 개선을 중시하는 직장 문화는 이러한 전환을 지원하며 협업과 공동 책임을 촉진했습니다. 그러나 일반화된 접근 방식이 생산성을 높인 반면, 일부 전문 인력이 떠나고 높은 기대치로 인해 번아웃 문제가 발생하는 부작용도 있었습니다. 팀원들은 필요한 폭넓은 지식에 어려움을 겪었습니다.

저자는 성공적인 팀 환경의 핵심 요소로 실험과 적응의 중요성을 강조합니다. 요약하자면, 이 글은 생산성, 의사소통, 소유감을 높이기 위해 더 작고 유연한 팀과 일반화된 기술 세트를 지향할 것을 주장하면서 이러한 전환에 따른 도전 과제도 인정합니다.

SQLite-JS는 JavaScript를 사용하여 SQLite 데이터베이스를 확장할 수 있는 확장 프로그램입니다. 이를 통해 데이터베이스 내에서 사용자 정의 함수, 집계 함수, 윈도우 함수 및 정렬 순서를 직접 생성할 수 있습니다.

설치 방법은 간단합니다. Linux, macOS, Windows, Android 또는 iOS용으로 미리 빌드된 바이너리를 다운로드한 후, SQLite에서 .load ./js 또는 SELECT load_extension('./js'); 명령어를 사용하여 확장을 로드하면 됩니다.

SQLite-JS에서 제공하는 함수 유형은 여러 가지가 있습니다. 스칼라 함수는 개별 행을 처리하여 단일 값을 반환하며, 계산이나 텍스트 조작에 유용합니다. 집계 함수는 여러 행을 처리하여 하나의 결과를 반환하는데, 예를 들어 합계(SUM)나 평균(AVG)을 계산할 수 있습니다. 윈도우 함수는 집계 함수와 비슷하지만, 여러 행을 분석하면서 결과를 하나로 합치지 않습니다. 정렬 순서는 텍스트에 대한 사용자 정의 정렬 순서를 정의할 수 있습니다.

또한, SQLite 쿼리 내에서 JavaScript 코드를 직접 실행할 수 있는 기능도 제공됩니다. SQLite-JS로 생성된 함수는 sqlite-sync를 사용하여 여러 장치 간에 동기화할 수 있어, 모든 사용자가 동일한 로직에 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 문자열 조작이나 통계 계산을 위한 함수를 만들 수 있으며, JavaScript를 사용하여 중앙값이나 이동 평균과 같은 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다. 사용자 정의 함수를 수정하려면 다른 데이터베이스 연결을 사용해야 합니다.

소스에서 확장을 빌드하는 방법에 대한 지침도 제공되며, 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 이 확장은 JavaScript 기능으로 SQLite 데이터베이스를 강화하고자 하는 개발자들에게 강력한 도구를 제공합니다.

이 글에서는 대용량 JSON 파일을 Pydantic 모델에 로드할 때 메모리 사용을 최소화하는 방법에 대해 다룹니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 메모리 문제입니다. 100MB 크기의 JSON 파일을 Pydantic에 로드하면 최대 2000MB의 메모리를 사용할 수 있습니다. 이는 파일 크기의 20배에 해당하며, 파일 크기가 커질수록 이 문제는 더욱 심각해집니다.

둘째, 메모리 사용을 줄이는 방법입니다. 첫 번째 방법은 JSON 라이브러리를 변경하는 것입니다. ijson이라는 점진적 JSON 파서를 사용하면 JSON 데이터를 한 번에 모두 로드하는 대신 조각조각 불러올 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 메모리 사용량이 약 1200MB로 줄어들지만, 파싱 속도는 느려집니다. 두 번째 방법은 Pydantic의 데이터 클래스 지원을 활용하여 slots를 사용하는 것입니다. 이를 통해 데이터의 메모리 효율적인 표현을 만들 수 있으며, 메모리 사용량은 약 450MB로 더 줄어듭니다.

마지막으로, 이 글에서는 원래 방법이 2000MB의 메모리를 사용했으나, ijson을 사용하면 1200MB로 줄어들고, ijson과 데이터 클래스를 결합하면 450MB로 감소한다는 점을 강조합니다. 메모리 관리를 개선할 수 있는 방법이 있지만, Pydantic이 내부적으로 메모리 사용을 줄일 수 있는 기능을 개선할 필요가 있다고 제안합니다. Python 코드 최적화에 대한 추가 도움이 필요한 경우 상담 서비스도 제공된다고 합니다.

요약이 없습니다.

PGConf.dev 2025 컨퍼런스에서 OpenAI의 보한 장은 회사가 PostgreSQL을 어떻게 활용하는지에 대해 이야기하며, 그들의 아키텍처와 직면한 문제들을 강조했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

OpenAI는 하나의 주 데이터베이스와 약 40개의 복제본으로 구성된 주-복제 PostgreSQL 설정을 사용하여 높은 읽기 확장성을 확보하고 있습니다. 그러나 쓰기 요청이 병목 현상을 일으키고 있습니다.

PostgreSQL의 설계는 테이블 부풀음과 복제 지연과 같은 문제를 초래할 수 있습니다. OpenAI는 PostgreSQL 문제로 인해 ChatGPT와 같은 서비스에 영향을 미치는 중단 사태를 경험했습니다.

성능 향상을 위해 OpenAI는 쓰기 작업을 분산시키고 불필요한 쓰기를 줄이는 데 집중하고 있습니다. 또한 성능을 저해하는 긴 거래를 방지하기 위해 타임아웃을 설정하고, 운영에 방해가 되지 않도록 스키마 변경을 신중하게 관리하고 있습니다.

이러한 노력 덕분에 OpenAI는 데이터베이스 클러스터에서 초당 백만 건 이상의 쿼리를 처리하면서도 낮은 지연 시간과 최소한의 복제 지연을 유지할 수 있었습니다.

보한은 PostgreSQL 개선을 위한 요청도 공유했습니다. 여기에는 더 나은 인덱스 관리, 향상된 관측 가능성 지표, 효율적인 스키마 변경 추적 등이 포함됩니다.

컨퍼런스에서 발표한 라오 펑은 OpenAI가 원하는 많은 기능이 PostgreSQL 생태계에 이미 존재하지만 관리 서비스의 제한으로 인해 접근할 수 없다고 추가적인 통찰을 제공했습니다.

OpenAI의 경험은 대규모 PostgreSQL 사용의 강점과 도전 과제를 모두 보여주며, 성능과 신뢰성을 최적화하기 위한 그들의 적극적인 노력을 강조합니다.

이 글에서는 R에서 난수 생성의 재현성과 관련된 문제를 다루고 있습니다. 특히 set.seed() 함수를 사용하여 난수를 제어할 때 발생하는 문제에 대해 설명합니다. 동일한 결과를 여러 기계에서 얻으려는 의도에도 불구하고, 저자의 동료들은 다변량 정규 분포에서 시뮬레이션을 실행할 때 상당한 차이를 경험했습니다. 이들은 set.seed()를 올바르게 사용했음에도 불구하고 결과가 달라졌습니다.

이러한 문제의 주요 원인은 부동 소수점 연산 오류로, 이는 계산에서 미세한 부정확성을 초래할 수 있습니다. 이러한 차이는 동일한 코드를 서로 다른 기계에서 실행할 때 서로 다른 출력을 발생시킬 수 있으며, 특히 다변량 정규 샘플을 생성하는 것과 같은 복잡한 계산을 수행할 때 더욱 두드러집니다.

저자는 대부분의 계산이 재현 가능하지만, 부동 소수점 정밀도가 예기치 않은 결과를 초래할 수 있다고 강조합니다. 특히 MASS::mvrnorm()와 같은 함수는 다변량 난수 샘플을 생성하는데, 이로 인해 입력 매개변수의 작은 차이가 출력에서 큰 차이를 초래할 수 있습니다. 이는 간단한 계산에서 기대하는 것과는 다른 결과를 낳을 수 있습니다.

결론적으로, 이 글은 컴퓨터에서의 수치 계산의 복잡성을 강조하며, 특히 통계 시뮬레이션에서 재현성에 미치는 부동 소수점 연산의 영향을 설명합니다.

리얼텍이 올해 말에 약 10달러에 저렴한 10GbE 네트워크 어댑터인 RTL8127을 출시할 예정입니다. 이 작은 컨트롤러는 9mm x 9mm 크기로, 2.5Gbps, 5Gbps, 10Gbps 등 다양한 이더넷 속도를 지원하며, 에너지 효율이 높아 소비 전력이 1.95W에 불과합니다. 또한 신뢰할 수 있는 데이터 전송과 간편한 유지보수 기능을 갖추고 있습니다.

현재 10GbE 기술은 주로 서버와 고급 워크스테이션에서 사용되고 있지만, 이 저렴한 어댑터의 도입으로 소비자 PC에서도 더 일반화될 수 있습니다. 요즘 많은 메인보드가 더 빠른 네트워킹 옵션을 제공하지만, 높은 비용 때문에 10GbE를 지원하지 않는 경우가 많습니다.

하지만 10GbE 환경을 구축하는 데 드는 전체 비용은 여전히 높습니다. 스위치와 케이블(CAT6 또는 CAT6A와 같은)의 가격이 비싸기 때문입니다. 가장 저렴한 10GbE 스위치의 가격이 약 299달러에 달합니다. 더 저렴한 10GbE 어댑터가 수요를 증가시킬 경우, 스위치 가격이 결국 하락할 가능성도 있습니다. 이러한 어댑터는 2025년 말이나 2026년 초에 고급 메인보드에서 만나볼 수 있을 것으로 기대됩니다.

이 페이지는 컴퓨터 그래픽 튜토리얼에 관한 다양한 자료를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

페이지에는 컴퓨터 그래픽에 관한 비디오 튜토리얼과 저자가 여가 시간에 만든 글로 된 튜토리얼이 포함되어 있습니다. 일부 오류가 있을 수 있지만, 저자는 사용자가 이 콘텐츠를 즐겁게 활용하길 바랍니다.

사용자는 저자의 작업을 Patreon이나 PayPal을 통해 지원할 수 있습니다.

모든 코드 조각은 MIT 라이선스 하에 제공되어 재사용이 용이합니다.

다루는 주제는 다음과 같습니다. 그래픽 프로그래밍에 유용한 함수, 절차적 노이즈와 텍스처, 레이 트레이싱 기법, 복셀 및 포인트 클라우드 렌더링, 3D 모델 압축 방법, 크기 제한 내에서의 그래픽 생성(예: 4KB), 서명 거리 함수(SDF)와 레이 마칭, 조명 기법 및 렌더링 엔진, 간단한 구식 그래픽 효과, 그래픽에 유용한 수학 개념, 프랙탈과 복잡한 동역학, 프랙탈 렌더링 기법 등이 포함됩니다.

결론적으로, 이 랜딩 페이지는 다양한 주제와 기법을 통해 컴퓨터 그래픽을 배우고자 하는 모든 이에게 포괄적인 자료를 제공합니다.

리짓 연구팀은 개발자를 돕는 AI 어시스턴트인 GitLab Duo에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 코드에 숨겨진 주석이 있어 공격자가 개인 소스 코드를 유출하고 신뢰할 수 없는 HTML을 응답에 주입할 수 있었습니다. GitLab은 이후 이 문제를 해결했습니다.

연구 결과, 원격 프롬프트 주입 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 공격자가 소스 코드를 훔치고, 코드 제안을 조작하며, 기밀 정보에 접근할 수 있게 합니다. 공격자는 GitLab 프로젝트의 다양한 부분, 예를 들어 주석이나 설명에 숨겨진 프롬프트를 삽입할 수 있으며, GitLab Duo는 이에 반응하게 되어 조작에 취약해집니다.

연구팀은 인코딩과 보이지 않는 텍스트와 같은 방법을 사용하여 Duo가 인식할 수 있는 악성 프롬프트를 숨겼습니다. 이러한 조작은 Duo가 유해한 코드를 제안하거나 악성 URL을 안전한 것으로 표시하게 만들 수 있습니다. 또한 공격자는 공개 프로젝트 설명에 프롬프트를 삽입하여 개인 소스 코드를 추출할 수 있었습니다.

실제 상황에서는 공격자가 공개 프로젝트에 프롬프트를 숨겨두고, 피해자가 이를 상호작용할 때 Duo가 민감한 코드를 유출하도록 유도할 수 있습니다. 같은 기술이 기밀 프로젝트 문제를 노출시킬 수 있으며, 민감한 보안 정보도 포함될 수 있습니다.

GitLab은 이 취약점을 확인하고 안전하지 않은 HTML 태그가 렌더링되지 않도록 하는 패치를 배포하여 보안 문제를 해결했습니다. 이번 사건은 GitLab Duo와 같은 AI 어시스턴트의 보안 필요성을 강조합니다. 이러한 도구는 워크플로우에 통합될 때 위험을 초래할 수 있으며, 모든 사용자 생성 콘텐츠를 잠재적으로 해로운 것으로 취급하는 것이 중요합니다. GitLab은 취약점을 수정하기 위한 조치를 취했지만, 개발 환경에서 AI 어시스턴트의 위험은 여전히 우려되는 사항입니다.

새로운 프로토콜인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 설명합니다. 이 프로토콜은 언어 모델(LLM)과 기호 컴퓨터 대수 시스템을 연결하는 역할을 합니다. LLM은 수학 문제를 이해하는 데 뛰어나지만 실제 계산에서는 어려움을 겪기 때문에, Mathematica나 SymPy와 같은 대수 시스템의 정확한 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

MCP의 주요 목적은 LLM이 표준화된 프로토콜을 통해 외부 도구를 호출할 수 있게 하여, 단순히 문제를 논의하는 데 그치지 않고 실제 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. MCP 서버는 사용자의 로컬 머신에서 실행되며, LLM이 코드를 직접 호출할 수 있게 합니다. 그러나 이는 보안 위험을 초래할 수 있으며, 악성 행위가 발생할 가능성도 있습니다.

이 통합은 LLM이 자연어를 처리하면서 컴퓨터 대수 시스템을 활용해 정확한 수학적 계산을 수행할 수 있게 합니다. 특히 텐서 미적분과 같은 복잡한 작업에서 그 강점을 발휘합니다. 하지만 MCP 생태계는 아직 개발 중이며, 문서화가 부족하고 예측할 수 없는 특성 때문에 디버깅이 복잡할 수 있습니다. 사용자들은 추적하기 어려운 오류에 직면할 수 있습니다.

예를 들어, LLM이 물리학 문제인 감쇠 조화 진동자 문제를 해결하는 사례가 있습니다. 이 경우 LLM은 SymPy에 수학적 작업을 올바르게 위임하여 잘못된 해를 피했습니다. MCP 서버 설치를 위한 코드는 GitHub에서 제공되며, 저자는 MCP 서버를 직접 설치하거나 Docker를 통해 설정하는 방법을 공유합니다.

MCP 서버를 실행할 때는 보안 위험에 대한 경고가 중요합니다. 사용자는 설치하는 내용을 충분히 이해해야 하며, 악성 소프트웨어를 피하기 위해 주의해야 합니다. 전반적으로 MCP는 수학적 맥락에서 LLM의 능력을 향상시킬 수 있는 유망한 접근 방식으로 보이지만, 보안에 대한 주의가 필요하다는 점도 강조됩니다.

구글은 최근 전통적인 트랜스포머 대신 확산 기술을 사용하는 첫 번째 언어 모델인 제미니 디퓨전을 발표했습니다. 확산 모델은 노이즈를 단계별로 정제하여 텍스트를 생성하는 방식으로, 기존 모델이 한 번에 한 단어씩 텍스트를 생성하는 것보다 더 빠르고 일관된 출력을 제공합니다.

제미니 디퓨전의 가장 두드러진 특징은 속도입니다. 이 모델은 초당 최대 857개의 토큰을 생성할 수 있는 인상적인 속도를 자랑합니다. 예를 들어, 가상의 채팅 앱을 만들라는 요청을 받았을 때, 단 몇 초 만에 인터랙티브한 HTML과 자바스크립트 페이지를 생성했습니다.

현재 독립적인 성능 평가 기준은 없지만, 구글의 홍보 자료에 따르면 제미니 디퓨전은 제미니 2.0 플래시 라이트 모델과 비슷한 성능을 보이면서도 속도는 다섯 배 빠르다고 합니다.

확산 모델이 트랜스포머를 완전히 대체하는 것은 아니라는 점도 중요합니다. 대신, 출력 생성을 처리하는 다른 접근 방식을 사용하여 인풋을 한 번에 처리할 수 있으며, 인과 마스킹 없이 작동합니다. 이 방식은 BERT의 작동 방식과 다소 유사하지만, 확산 모델은 마스킹된 토큰의 더 높은 비율을 복구할 수 있어 텍스트 생성 능력이 향상됩니다.

저자는 지난 4년 동안 NoteVision이라는 아이패드 앱을 사용하여 피아노 시각 읽기 연습을 해왔습니다. MIDI 키보드와 맞춤형 파이썬 인터페이스를 활용해 자동화된 방식으로 자신의 진행 상황을 추적하며 실력을 향상시켰습니다. 연습 루틴은 키 서명을 무작위로 바꾸고 약한 부분에 집중하여 학습 효과를 높이는 방식으로 구성되어 있습니다.

저자는 2021년에 가족이 구입한 피아노로 피아노를 배우기 시작했으며, 그 이전에는 기타를 연주했습니다. 연습을 위해 MIDI 키보드와 NoteVision 앱을 사용하며, 이 앱은 즉각적인 피드백을 제공합니다. 파이썬 스크립트는 연습 세션을 관리하고 결과를 추적하며 대시보드를 통해 진행 상황을 시각화하는 데 도움을 줍니다. 키를 무작위로 바꾸는 것이 더 쉬운 키에 머무는 것을 피하게 해주어 전반적인 향상에 기여한다는 것을 알게 되었습니다.

저자는 스케일, 이론 연습, 청음 훈련과 같은 추가적인 음악 활동도 연습 루틴에 통합하고 있습니다. 초기에는 느린 발전이 있었지만, 4년이 지난 지금 속도와 자신감이 향상되고 있다는 것을 느끼고 있습니다. 저자는 일관된 연습과 기술을 활용하여 학습을 향상시키는 것의 가치를 강조합니다.

AI 정렬이라는 개념은 인공지능 시스템이 인간의 목표와 윤리적 원칙에 따라 행동하도록 보장하는 것을 목표로 합니다. 이 개념은 제약 산업이나 교육과 같은 다른 분야와 비교되며, 왜 이러한 분야에서는 비슷한 '정렬'에 대한 논의가 이루어지지 않는지에 대한 의문을 제기합니다.

저자는 AI 정렬이 기술적인 측면에 중점을 두고 있으며, 종종 수학적 요소가 포함된다고 주장합니다. 반면, 다른 분야에서의 윤리적 고려사항은 더 광범위하고 사회적 영향, 예를 들어 소비와 규제와 같은 요소가 포함된다고 설명합니다. 이러한 사회적 영향은 '선택'이라고 불리며, 이는 진화 과정과 유사하게 사회가 집단적인 선택을 통해 산업을 형성하는 과정을 나타냅니다.

기술적인 AI 정렬 문제도 중요하지만, 저자는 AI에 대한 더 넓은 사회적 영향이 더욱 중요하다고 강조합니다. 그들은 사회가 AI의 역할을 어떻게 선택하고 형성하는지를 이해하는 것이 AI 정렬의 핵심 문제라고 제안합니다. 마지막으로, AI 정렬을 개선하기 위해 사회적 과정에 참여할 것을 권장하며, 사회가 AI 개발에 영향을 미치는 방식을 향상시킬 수 있는 다양한 방법이 있음을 강조합니다.

Kotlin을 위한 언어 서버는 IntelliJ IDEA를 기반으로 Visual Studio Code에서 Kotlin에 대한 초기 지원을 제공합니다. 시작하는 방법과 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

먼저, 최신 Visual Studio Code 확장 프로그램을 RELEASES.md 파일에서 다운로드합니다. 그런 다음 확장 메뉴를 통해 설치하거나 VSIX 파일을 확장 창으로 드래그하여 설치할 수 있습니다. Java 버전 17 이상이 필요하니 확인해야 합니다. JVM 전용 Kotlin Gradle 프로젝트를 열면 언어 서버 프로토콜(LSP)이 활성화됩니다.

현재 이 언어 서버는 JVM 전용 Kotlin Gradle 프로젝트만 지원합니다. Gradle JVM 및 KMP 프로젝트, JSON 기반 시스템을 가져올 수 있습니다. 코드 기능으로는 Kotlin과 Java 코드에 대한 의미 강조, 탐색, 빠른 수정, 리팩토링(예: 이름 바꾸기), 코드 완성이 포함됩니다. 또한 프로젝트 내 문서화와 의존성에 대한 호버 지원도 제공합니다.

현재 이 프로젝트는 프리 알파 단계에 있으며, 실험적이어서 안정적이지 않을 수 있습니다. 테스트와 피드백에는 적합하지만 중요한 작업에는 권장되지 않습니다. 주로 macOS와 Linux에서 Visual Studio Code와 함께 테스트되었습니다.

앞으로의 계획으로는 기능이 안정화된 후 완전한 오픈 소스 프로젝트로 발전할 예정입니다. 현재는 더 빠른 개발을 위해 일부 구현이 오픈 소스가 아닙니다.

문제나 피드백은 GitHub를 통해 보고할 수 있습니다. 현재 직접적인 기여는 받지 않지만, 문서에 대한 변경 제안은 가능합니다.

이 Kotlin 언어 서버는 Visual Studio Code에서 Kotlin 개발 경험을 향상시키기 위한 진행 중인 작업으로, 지속적인 업데이트와 개선이 이루어지고 있습니다.

제안된 논문 "윌리 웡카의 초콜릿 공장에서의 영업 비밀"은 제안자 진 C. 프롬어가 로알드 달의 책 "찰리와 초콜릿 공장"에서 묘사된 영업 비밀 개념에 대해 다루고 있습니다. 이 이야기는 사탕 공장에 대한 환상적인 이야기이지만, 동시에 사탕 산업에서 영업 비밀의 역할에 대한 중요한 법적 질문을 제기합니다. 저자는 비즈니스에서 비밀 유지가 얼마나 중요한지와 그것이 특허법과 어떻게 연결되는지를 탐구합니다. 이 논문은 허구와 현실 모두에서 제과 산업에서 기밀 정보를 보호하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 영업 비밀에 관한 핸드북에 게재되었으며, 2,200회 이상의 다운로드를 기록하며 많은 관심을 받고 있습니다.

인터넷 아카이브가 마이크로피시를 실시간으로 디지털화하는 과정을 보여주는 새로운 유튜브 라이브 스트리밍을 시작했습니다. 마이크로피시는 신문이나 법원 기록과 같은 다양한 문서의 축소된 이미지를 담고 있는 필름 시트입니다. 이 라이브 스트리밍에서는 이러한 필름이 어떻게 스캔되는지를 가까이에서 볼 수 있으며, 작업자들이 고해상도 카메라를 사용해 세밀한 이미지를 캡처합니다. 캡처된 이미지는 검색 가능한 텍스트로 변환된 후 아카이브의 온라인 컬렉션에 업로드됩니다. 라이브 스트리밍은 동부 표준시 기준으로 월요일부터 금요일까지 오전 10시 30분부터 오후 6시 30분까지 진행되며, 이 시간 외에는 무성 영화나 역사적인 NASA 사진과 같은 다른 콘텐츠를 시청할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

GNU 컴파일러 컬렉션(GCC) 15에 새롭게 추가된 기능인 프라임 경로 커버리지에 대해 설명합니다. 이 방법은 프로그램 실행 중에 프로그램이 취할 수 있는 경로에 초점을 맞춰 프로그램이 얼마나 잘 테스트되었는지를 측정하는 방식입니다.

프라임 경로 커버리지는 필요한 테스트 수와 커버리지의 질을 균형 있게 조절하기 때문에 효과적입니다. 이 방법은 프로그램 내의 루프가 다양한 방식으로 실행되도록 요구합니다. 즉, 루프가 실행되거나 여러 번 실행되거나 건너뛰는 경우를 포함합니다. 프라임 경로 커버리지는 수정된 조건/결정 커버리지(MC/DC)라는 다른 테스트 방법보다 더 포괄적입니다.

저자들은 프라임 경로를 찾기 위한 기존 알고리즘을 개선하여, 접미사 트리라는 데이터 구조를 사용함으로써 효율성을 높였습니다. 이 변경으로 시간 복잡도가 $O(n^2m^2)$에서 $O(n^2m)$으로 줄어들었습니다. 여기서 $n$은 가장 긴 경로의 길이이고, $m$은 가능한 경로의 수를 의미합니다. 또한, 경로를 간결하게 표현하는 방법을 개발하여 비트 연산을 사용해 빠르게 추적할 수 있도록 했습니다.

GCC는 프로그램의 구조를 분석하고, 어떤 경로를 따라야 철저한 테스트를 보장할 수 있는지에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 이는 사용된 프로그래밍 언어와 관계없이 가능합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 Rust에서 비동기 프로그래밍의 고급 개념을 다루며, 특히 futures와 관련된 "핀ning" 개념에 초점을 맞추고 있습니다.

핵심 개념으로는 Rust에서의 연관 타입과 제네릭의 차이를 설명합니다. 특히 futures와 관련하여 연관 타입이 타입 추론을 도와주고 코드를 간소화하는 방법을 설명합니다.

핀ning은 특정 데이터, 예를 들어 futures가 메모리에서 이동하지 않도록 보장하는 방법으로 소개됩니다. 이는 자기 참조 타입에 매우 중요합니다. 글에서는 원시 포인터를 사용할 경우 발생할 수 있는 문제를 강조하며, 핀ning의 필요성을 설명합니다.

Pin 타입은 가변 참조를 감싸고 데이터를 이동하지 못하게 합니다. Rust의 안전성 보장을 준수하기 위해 신중한 처리가 필요합니다.

Rust의 Unpin 특성은 타입이 핀ning을 선택 해제할 수 있게 하여, 특별한 핀ning 보장이 필요 없는 타입의 핀된 참조 사용을 간소화합니다.

핀 필드를 포함하는 복잡한 구조체, 예를 들어 열거형을 다룰 때는 필드에 접근하기 위해 프로젝션이 필요하다는 점도 언급됩니다. 이는 핀 안전성을 유지하는 데 중요합니다.

저자는 Rust에서 자기 참조를 안전하게 관리하는 것이 복잡하다는 점을 인정하며, 비동기 프로그래밍의 핵심 요소인 여러 futures를 동시에 실행하는 방법에 대한 향후 논의도 암시합니다.

전반적으로 이 글은 비동기 작업과 관련된 복잡한 Rust 프로그래밍 개념을 깊이 있게 다루며, 핀ning과 메모리 관리의 안전성의 중요성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

Kartik Agaram은 프로그래밍 접근 방식에 대해 이야기하며 안정적인 도구를 사용하고 과도한 라이브러리를 피함으로써 복잡성을 최소화할 것을 권장합니다. 그는 Lua 프로그래밍 언어와 LÖVE 프레임워크를 통해 힐버트 곡선을 탐구하면서 그래픽 디버깅에 대한 경험을 공유합니다.

그는 힐버트 곡선을 생성하는 복잡한 재귀 함수를 받았고, 처음에는 기본 구조를 이해했지만 함수의 매개변수나 곡선이 그려지는 방식과 같은 더 깊은 부분에서는 어려움을 겪었습니다. 이를 명확히 하기 위해 그는 다양한 코드 버전을 실험하며 호출 순서를 출력하고 애니메이션을 통해 곡선을 시각화했습니다.

결국 그는 복잡한 재귀 함수를 이해하는 데 있어 그래픽 표현의 중요성을 강조합니다. 이러한 시각적 도구는 프로그래밍 개념을 더 잘 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

미래의 아침, 알람 시계 대신에 기분 좋은 홀로그램 카일이 당신을 깨웁니다. 일상적인 루틴을 진행하는 동안, 에반이라는 커피 머신, 조지라는 스마트 신발끈, 그리고 유니스라는 인공지능 보도블럭이 당신과 소통하려 하지만, 당신은 대부분 그들을 무시합니다. 체육관에 가면, 접수원이 고장 나서 복잡한 인증 과정을 통해 사물함을 관리해야 하고, 그 사이에 조지가 자신의 기능에 대해 계속 이야기해 방해가 됩니다. 힘든 운동을 마친 후, 당신은 자동차 유리시스에 탑니다. 이 자동차도 출퇴근하는 동안 자신의 기능을 공유하려고 합니다. 결국 직장에 도착하면 다시 에반을 만나게 되며, 하루 종일 끊임없이 인공지능과 상호작용하는 삶이 얼마나 가득 차 있는지를 실감하게 됩니다.

최근 Stripe Sessions 2025에서 패트릭 콜리슨은 2024년 동안 Stripe가 하루 평균 1,145개의 풀 리퀘스트를 완료했으며, 연중 API 다운타임이 거의 없었다고 강조했습니다. Stripe는 약 8,500명의 직원을 두고 있으며, 이 중 40%가 엔지니어링 부서에 속합니다. 이는 평균적으로 각 엔지니어가 3일마다 한 번씩 프로덕션에 변경 사항을 배포했다는 의미입니다. 이러한 성과는 Stripe를 상위 1%의 엘리트 소프트웨어 배포 팀으로 자리매김하게 하며, 이들 팀은 일반적으로 낮은 실패율로 하루에 여러 번 배포하는 것을 목표로 합니다.

Stripe의 성공은 신뢰성과 효율성에 중점을 둔 강력한 엔지니어링 문화에서 비롯됩니다. 이들은 자동화된 테스트, 배포, 관찰 가능성을 강조하여 사용자에게 빠르고 일관된 가치를 제공할 수 있도록 합니다. 궁극적인 목표는 단순히 높은 배포 수치를 기록하는 것이 아니라, 기능의 신속한 배포를 방해하는 장애물을 제거하는 것입니다. 이러한 사례는 유사한 엔지니어링 우수성을 추구하는 다른 기업들에게 영감을 주는 역할을 합니다.

Hotspot은 KDAB에서 개발한 리눅스의 perf 도구를 위한 성능 분석 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)입니다. 이 도구는 KCachegrind와 유사하게 성능 정보를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 앞으로 다양한 데이터 형식을 지원할 계획입니다.

핵심 기능으로는 성능 데이터를 시각화하는 기능이 있습니다. 사용자는 시간, 프로세스 또는 스레드별로 결과를 필터링할 수 있는 타임라인을 이용해 데이터를 확인할 수 있습니다. 또한, 사용자는 Hotspot을 통해 애플리케이션의 프로파일링을 직접 시작하거나 실행 중인 프로세스에 연결할 수 있습니다. 오프-CPU 프로파일링 기능은 스레드가 CPU에서 실행되지 않을 때의 대기 시간을 분석하여 I/O 대기, 페이지 결함, 잠금 경합과 같은 문제를 식별하는 데 도움을 줍니다. Hotspot에는 명령어당 비용을 보여주는 디스어셈블러가 포함되어 있어, 어셈블리 코드와 소스 코드를 쉽게 연결하여 탐색할 수 있습니다.

Hotspot은 ArchLinux, Debian/Ubuntu, Gentoo, Fedora 등 다양한 리눅스 배포판에 설치할 수 있습니다. 또한, 모든 리눅스 시스템에서 호환되는 AppImage 형태로도 제공됩니다.

Hotspot을 사용하려면 먼저 perf로 데이터를 기록해야 합니다. 이후 Hotspot을 실행하여 생성된 perf.data 파일을 자동으로 열거나 파일 경로를 지정하여 열 수 있습니다. 데이터 구성 및 내보내기를 위한 명령줄 옵션도 제공됩니다.

Hotspot은 분석된 데이터를 자가 포함 형식으로 내보낼 수 있어 쉽게 공유할 수 있습니다. 그러나 이 형식은 버전별로 다르며, 서로 다른 버전 간의 사용에는 안정적이지 않습니다.

일부 제한 사항과 문제점도 존재합니다. 특정 조건에서 백트레이스가 깨지거나 perf report와 비교해 누락된 기능이 있을 수 있습니다. 또한, 슈퍼유저 권한 없이 데이터를 기록할 때 권한 문제에 직면할 수 있습니다.

Hotspot은 GPL v2+ 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보는 라이선스 문서를 참조하거나 KDAB에 문의하면 됩니다.

전반적으로 Hotspot은 리눅스 시스템에서 애플리케이션 성능을 분석하고 최적화하려는 개발자에게 유용한 도구입니다.

구글의 제미니 확산 모델은 텍스트 생성 속도가 빠른 점이 특징입니다. 확산 모델에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 확산 모델은 전통적인 자기 회귀 모델처럼 하나씩 생성하는 것이 아니라 모든 토큰을 동시에 생성합니다. 이로 인해 응답의 올바른 부분을 빠르게 생성할 수 있으며, 생성에 필요한 반복 횟수를 줄일 수 있지만, 이로 인해 출력 품질이 낮아질 수 있습니다.

둘째, 확산 모델은 일반적으로 고정된 길이의 출력을 생성합니다. 예를 들어, 256개의 토큰을 생성하는 방식입니다. 이는 긴 출력의 경우 더 빠를 수 있지만, 짧은 출력에서는 자기 회귀 모델이 더 효율적일 수 있습니다.

셋째, 확산 모델은 긴 문맥을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 각 반복마다 모든 토큰에 대한 주의를 다시 계산해야 하기 때문입니다. 반면 자기 회귀 모델은 이전 토큰을 캐시하여 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.

넷째, 확산 모델이 자기 회귀 모델에 비해 추론 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지는 불확실합니다. 자기 회귀 모델은 출력을 쉽게 조정할 수 있지만, 확산 모델은 속도를 우선시하는 설계로 인해 깊은 사고를 요구하는 작업에서 한계가 있을 수 있습니다. 그러나 향후 발전에 따라 이 부분이 개선될 가능성도 있습니다.

마지막으로, 확산 모델은 내부 처리에 변환기 아키텍처를 통합할 수 있지만, 이는 전통적인 자기 회귀 모델과의 기본적인 작동 방식을 변경하지는 않습니다.

종합적으로, 확산 모델은 특히 긴 출력에 대해 빠른 텍스트 생성을 제공하지만, 짧은 프롬프트나 복잡한 추론 작업에서는 효과적이지 않을 수 있습니다.

다니엘 허프먼은 1999년 비디오 게임 "시드 마이어의 알파 센타우리"에 등장하는 행성 키론의 복잡한 지도를 완성했습니다. 이 프로젝트는 기술적으로 도전적이었고 그의 지도 제작 능력을 한층 끌어올렸습니다. 많은 동료들이 실제 세계의 지도를 만드는 데 집중하는 반면, 허프먼은 주로 기존의 지리 데이터를 활용하여 이 가상의 지도를 제작했습니다.

이 과정은 여러 단계로 이루어졌습니다. 첫째, 데이터 수집 단계에서 그는 게임의 공식 지도에서 고도, 강수량, 지형 유형과 같은 속성을 포함한 데이터를 추출했습니다. 이를 위해 8,192개의 고도 값을 세심하게 기록하고 검증하는 작업을 수행했습니다.

둘째, 투영 설정 단계에서 허프먼은 게임 지도가 원통형 동등 면적 투영을 사용한다는 것을 확인했습니다. 이 방식은 지도의 공간을 일관되게 표현할 수 있게 해줍니다.

셋째, 고도 모델 개선 단계에서는 원래 게임 버전보다 더 상세한 지도를 만들기 위해 고도 그리드에 점을 분산시키고 다양한 보간 기법을 사용하여 더 자연스러운 지형을 생성했습니다.

넷째, 지도 제작 단계에서는 QGIS와 포토샵과 같은 소프트웨어에서 맞춤형 기법을 사용해 시각을 다듬고, 강수량에 따라 색상을 추가하며, 강과 식생 같은 특징을 표현했습니다. 이 과정에서는 자연스러운 모습을 얻기 위해 많은 시행착오가 있었습니다.

마지막으로, 라벨링 및 최종화 단계에서는 게임의 모호한 명명 규칙을 고려하여 최종 지도를 신중하게 라벨링했습니다. 허프먼은 게임의 인터페이스를 반영하는 추가 지도와 스타일 요소를 포함한 포스터 레이아웃을 만들었습니다.

이 프로젝트는 기술적 능력과 창의적 표현이 결합된 결과로, 게임 팬들에게 매력적인 지도가 탄생했습니다. 허프먼은 앞으로도 지도 제작 기법을 탐구하고 데이터 세트를 개선할 계획이며, 유사한 프로젝트를 지원할 후원자를 초대하고 있습니다.

곡면 공간 셰이더는 원래 HLSL로 Unity 게임 Sfera를 위해 제작되었으며, 현재는 three.js에서 사용할 수 있도록 GLSL로 다시 작성되었습니다. 제공된 웹사이트에서 실시간으로 체험해볼 수 있으며, YouTube에 데모 비디오도 있습니다.

이 셰이더는 4D 회전과 투영 과정을 통해 곡면 공간을 보여줍니다. 각 3D 모델은 중앙 위치로 조정된 후 다음과 같은 변환 과정을 거칩니다. 먼저 4D 단위 구에 투영되고, 각 모델에 고유한 4D 회전이 적용됩니다. 마지막으로 모델은 다시 3D로 투영됩니다.

인터랙티브한 조작 방법은 다음과 같습니다. 마우스 휠을 사용해 확대 및 축소할 수 있으며, Ctrl 키를 누르면 ZW 방향으로 객체를 회전시킬 수 있습니다. Shift 키를 누르면 XY 방향으로 객체를 회전하거나 크기를 조절할 수 있습니다. 마우스를 드래그할 때는 왼쪽 버튼으로 XZ/YZ 방향으로 회전하고, 오른쪽 버튼으로 XY 방향으로 회전하며, 가운데 버튼으로 소녀 모델을 이동할 수 있습니다. 키보드에서는 스페이스바로 소녀의 애니메이션을 일시 정지하고, 화살표 키로 카메라를 이동할 수 있습니다. End 키를 누르면 카메라 이동을 멈추고, Home 키를 누르면 장면을 초기화합니다.

애니메이션 모델은 three.js 예제에서 가져온 것으로, 저장소에는 포함되어 있지 않지만 three.js에서 로드됩니다. 사용된 음악은 Kevin MacLeod의 "Backbeat"로, CC0 라이센스입니다.

논문 수락을 위한 가이드가 제시된 이 글은 저자의 경험을 바탕으로, 한 논문이 수정 후 거절에서 수락으로 바뀐 과정을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 페이지의 중요성이 강조됩니다. 제목, 초록, 그림 1, 서론이 포함된 첫 페이지는 논문의 전체적인 분위기를 결정짓습니다. 논문의 품질은 약 80%가 이 부분에서 평가됩니다.

강력한 제목을 만드는 것이 필요합니다. 논문의 초점과 기여를 명확하게 전달하는 구체적이고 기억에 남는 제목을 사용해야 합니다.

그림은 정보 전달이 중요합니다. 그림 1은 논문의 가치를 시각적으로 표현해야 하며, 긴 설명 없이도 이해할 수 있어야 합니다. 명확하고 흥미롭게 구성하는 것이 중요합니다.

캡션은 효과적으로 작성해야 합니다. 독자가 그림의 중요성을 빠르게 이해할 수 있도록 명확한 메시지로 마무리해야 합니다.

매력적인 초록을 작성하는 것도 중요합니다. 연구와 기여에 대한 구체적인 내용을 시작으로 독자의 관심을 끌고, 일반적인 서술은 피해야 합니다.

서론에서는 긴장감과 해소를 활용해야 합니다. 문제를 부각시켜 흥미를 유도한 후, 해결책을 제시하여 상황의 중요성을 명확히 해야 합니다.

거절 사유를 피하는 것이 필요합니다. 리뷰어가 우려할 수 있는 완전성과 명확성을 예상하고, 이를 논문 전반에 걸쳐 해결해야 합니다.

명확성과 밀도를 높이는 것도 중요합니다. 그림, 표, 전반적인 명확성을 개선하여 논문이 더 매력적이고 이해하기 쉽게 만들어야 합니다.

신뢰성을 높이기 위해 필요한 데이터를 추가해야 합니다. 기준선, 제거 실험, 인간 평가와 같은 요소를 포함하여 논문의 신뢰성을 강화해야 합니다.

내용을 간소화하여 집중력을 유지하고 가독성을 향상시켜야 합니다. 불필요한 부분은 제거하는 것이 좋습니다.

명확한 결론을 제시해야 합니다. 주요 기여와 연구의 중요성을 요약하는 간결한 결론을 제공해야 합니다.

소통이 핵심입니다. 명확한 소통은 과학적 기여의 영향을 높이고, 독자가 더 효과적으로 배울 수 있도록 도와줍니다.

이러한 전략을 따르면 저자들은 논문 수락 가능성을 높이고, 과학적 기여의 질을 향상시킬 수 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 서버를 이용해 AI인 제미니가 이메일에서 도너반의 아들 이름을 찾는 과정을 설명합니다.

저자의 목표는 이메일 검색을 통해 도너반의 아들 이름을 알아내는 것입니다. 이를 위해 특정 키워드를 사용하여 도너반의 이메일을 검색하는 전략을 세웠습니다. 검색 결과에 따라 아들의 이름이 직접 언급된 이메일을 찾기 위해 검색을 세분화했습니다.

초기 검색에서는 "아들"이나 "아기"와 같은 용어를 사용했지만, 도너반의 아들에 대한 이메일 대신 친척의 자녀에 관한 내용이 나왔습니다. 2011년에 작성된 한 이메일에서는 "아기"라는 언급이 있었지만, 확실한 정보는 아니었습니다. 결국 "몬티"라는 이름이 언급된 이메일을 통해 몬티가 도너반의 아들일 가능성이 높다는 것을 알게 되었습니다.

저자는 이메일을 검색하고 메시지 내용을 가져오며 전체 스레드를 확인할 수 있는 세 가지 주요 기능을 가진 서버를 만들었습니다. 여러 번의 시도와 다양한 검색 끝에 AI는 도너반의 아들이 몬티라는 이름임을 성공적으로 확인했습니다.

저자는 AI가 이 결론에 도달하는 과정이 흥미롭고 유익하다고 느꼈습니다.

요약이 없습니다.

저자는 관리에 대한 불만을 표현하며, 관리가 문제를 해결하기보다는 오히려 더 많은 문제를 일으킨다고 주장합니다. 그는 일부 관리 방식이 유용하긴 하지만, 많은 경우 불필요한 계획을 만드는 데 집중한다고 지적합니다. 최근 그는 대형 언어 모델(LLM)이 이러한 유형의 계획을 신속하게 생성할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 계획은 종종 무의미하지만, 관리자의 준비 욕구를 충족시키면서 그에게 큰 노력을 요구하지 않습니다. 예를 들어, 그는 좀비 아포칼립스와 같은 가능성이 낮은 상황에 대한 계획을 세우는 것을 언급하며, 이를 단순히 "헛소리"라고 생각합니다. 전반적으로 그는 LLM을 관리의 비효율성을 극복하는 데 도움을 줄 수 있는 도구로 보고 있습니다.

이 글에서는 운영 체제 코드의 공식 검증과 관련된 연구에서 통계의 오용에 대해 논의합니다. 특히 "증명 대 코드 비율"에 대해 비판하며, 이 지표가 사양의 완전성을 고려하지 않기 때문에 의미가 없다고 주장합니다.

첫째, 많은 연구 논문이 검증 효율성 향상을 제시하지만, 사양의 복잡성을 고려하지 않아 결과가 왜곡될 수 있습니다. 둘째, 더 상세한 사양은 더 많은 증명 노력을 요구하며, 이는 증명의 크기에 영향을 미치지만 코드의 크기에는 영향을 주지 않습니다. 따라서 사양의 복잡성을 고려하지 않고 단순히 증명 크기를 비교하는 것은 적절하지 않습니다.

셋째, 증명 크기와 사양 크기 사이의 관계는 아마도 이차적일 것입니다. 즉, 사양의 복잡성이 증가함에 따라 증명 크기가 더욱 크게 증가할 가능성이 있습니다. 넷째, 시스템을 더 작은 모듈로 나누는 것이 검증 작업을 단순화할 수 있지만, seL4와 같은 복잡한 시스템에는 적용하기 어려울 수 있습니다. 이러한 시스템은 상호 연결성이 높고 모듈화하기 어렵기 때문입니다.

마지막으로, 저자는 연구자들에게 증명 대 코드 비율을 비교에 사용하지 말고, 사양 크기와 증명 노력을 보다 포괄적으로 이해하는 데 집중할 것을 권장합니다. 이 글은 검증 통계의 신중한 해석이 필요하며, 연구에서 검증 노력을 제시하는 데 있어 더 엄격한 기준이 필요하다고 강조합니다.

요약이 없습니다.

비욘드 철 한은 현대 사회의 성취와 피상적인 긍정성에 대한 집착을 비판하는 철학자입니다. 그는 우리가 "성취 사회"에 살고 있다고 주장하며, 성공에 대한 압박이 고립, 정신 건강 문제, 그리고 진정한 경험의 상실로 이어진다고 말합니다. 과거에는 규율이 중요했지만, 오늘날 우리가 "할 수 있는 것"에 초점을 맞추는 것은 자기 착취와 탈진을 초래합니다.

한은 디지털 세계가 사랑과 아름다움에 대한 피상적인 관점을 조장한다고 강조하며, 우리를 연결하는 불완전함을 제거한다고 지적합니다. 그는 제프 쿤스와 같은 예술가들이 보여주는 현대 문화의 매끄러움을 비판하며, 이는 부정성과 깊이를 회피하는 사회를 반영합니다.

그의 저작에서 한은 디지털 시대의 투명성이 감시 사회와 유사하다고 설명합니다. 우리는 자발적으로 자신을 드러내지만, 그 과정에서 인간 상호작용의 신비와 깊이를 잃고 있습니다. 또한 그는 예술에서 열정의 추구가 놀이의 가치를 가리고 있다고 주장하며, 생산성을 위해서가 아니라 그 자체로서 기쁨을 되찾아야 한다고 제안합니다.

결국 한은 우리의 불완전함과 삶의 부정적인 면을 포용할 것을 권장하며, 끊임없는 성취보다 진정한 관계를 중시하는 더 진실한 삶을 살 것을 촉구합니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 소행성 전자 통지서(MPEC)로, 소행성, 혜성 및 자연 위성에 대한 업데이트를 제공합니다. 국제천문연맹을 대신하여 소행성 센터에서 발행합니다.

2025년 5월 21일에 발행된 이 통지서는 2017 OF201로 지정된 소행성의 관측 정보를 포함하고 있으며, 여러 날짜에 걸쳐 밝기와 위치에 대한 세부 사항이 담겨 있습니다.

주요 관측 데이터는 캐나다-프랑스-하와이 망원경과 세로 톨로로 천문대에서 수집되었습니다. 밝기와 위치에 대한 주요 측정값이 나열되어 있습니다.

2017 OF201의 궤도 요소도 제공되며, 반장축, 이심률, 궤도 주기가 포함되어 있습니다. 특히 이 소행성은 이심률이 0.95로 매우 높아, 매우 길쭉한 궤도를 가지고 있음을 나타냅니다.

또한, 통지서에는 2025년 특정 날짜에 대한 2017 OF201의 예측 위치가 포함되어 있으며, 적경, 적위, 밝기에 대한 정보가 상세히 설명되어 있습니다.

추가 문의 사항은 소행성 센터의 이메일이나 웹사이트를 통해 연락할 수 있습니다. 이 요약은 MPEC의 핵심 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 정리한 것입니다.

데이비드 보레햄은 실리콘 밸리에서 첫 직장 경험을 통해 배운 소프트웨어 프로젝트 관리의 효과적인 접근 방식을 이야기합니다. 그는 모든 프로젝트 작업을 버그로 간주하는 시스템인 버그스플랫(현재의 버그질라)에 대해 설명하며, 각 버그에 대한 명확한 책임을 부여하고 버그 관리를 위한 유연한 쿼리를 가능하게 했다고 전합니다. 이 간단하면서도 효과적인 방법은 팀이 버그를 검토하고 우선순위를 정하는 정기 회의(버그 회의)를 포함했습니다.

하지만 보레햄은 현대의 도구인 깃허브 이슈가 원래의 버그 추적 시스템 원칙에 비해 상당한 단점을 가지고 있다고 지적합니다. 깃허브 이슈는 버그에 대한 포괄적인 스키마가 없고, 여러 사람에게 할당할 수 있으며, 쿼리 기능이 제한적이어서 프로젝트 관리가 어려워진다고 설명합니다.

해결책으로 보레햄은 원래의 효과적인 버그 추적의 네 가지 원칙에 맞는 기능을 추가하여 기태(Gitea)와 같은 오픈 소스 대안을 개선할 것을 제안합니다. 여기에는 버그의 우선순위를 정렬하는 기능을 구현하는 것이 포함되어, 팀이 소프트웨어 프로젝트를 보다 조직적이고 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

이 글에서는 분산 시스템에서 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용되는 충돌 없는 복제 데이터 유형(CRDT)에 대해 다룹니다. CRDT는 동기화된 시계나 엄격한 메시지 순서에 의존하지 않고도 데이터의 일관성을 보장할 수 있도록 설계되어야 합니다. 핵심 주제는 잘 설계된 CRDT가 반격 집합(semilattice)이라는 수학적 구조를 기반으로 해야 한다는 것입니다. 이 구조는 데이터 상태의 명확한 병합과 성장을 가능하게 합니다.

첫 번째로, 모든 CRDT는 반격 집합으로 구축되어야 하며, 이를 통해 정의된 "조인(join)" 함수를 통해 상태를 적절히 병합할 수 있습니다. 이 함수는 교환 가능하고, 결합 가능하며, 항등성을 가져야 합니다.

두 번째로, 많은 CRDT가 신뢰할 수 있는 통신이나 메시지의 고유성을 잘못 가정하고 이를 설계에 명시적으로 포함하지 않습니다. 이러한 잘못된 가정은 신뢰할 수 없는 동작으로 이어질 수 있습니다.

세 번째로, CRDT는 데이터 만료를 올바르게 관리하기 위해 업데이트 간의 인과 관계를 추적하는 메커니즘을 포함해야 합니다. 이를 위해 버전 벡터(version vector)를 사용할 수 있으며, 이는 모든 노드가 특정 변경 사항을 실행하기 전에 인지하도록 돕습니다.

네 번째로, 이 글에서는 2단계 집합(2-Phase Set)과 관찰된 제거 집합(Observed-Remove Set)과 같은 특정 CRDT 구현 사례를 분석하며, 인과 관계를 올바르게 통합하는 것이 수렴 문제를 피하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

다섯 번째로, 연산 기반(op-based) CRDT와 상태 기반(state-based) CRDT의 구분은 본질적이지 않으며, 두 가지 모두 추가적인 구조를 가진 반격 집합으로 볼 수 있습니다.

마지막으로, 기본 시스템(예: 네트워크 보장)에 의존하는 것이 가능할 때도 있지만, 그 한계를 이해하지 않고 그렇게 하는 것은 CRDT의 보장을 약화시킬 수 있습니다.

결론적으로, CRDT는 분산 시스템에서 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 명확한 수학적 기초를 가지고 설계되어야 합니다.

요약이 없습니다.

Mistral AI는 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위해 설계된 고급 오픈 소스 모델인 Devstral을 출시했습니다. All Hands AI와 협력하여 개발된 Devstral은 SWE-Bench Verified 벤치마크에서 이전의 오픈 소스 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이며, 46.8%의 점수를 기록했습니다. 이는 가장 가까운 경쟁자보다 6% 이상 높은 수치입니다.

Devstral의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 실제 문제 해결 능력입니다. 일반적인 모델이 단순한 코딩 작업을 처리하는 것과 달리, Devstral은 대규모 코드베이스를 이해하고 버그를 식별하여 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결할 수 있습니다. 둘째, 다재다능함입니다. Devstral은 단일 RTX 4090이나 32GB RAM을 갖춘 Mac에서 실행할 수 있어, 로컬 사용이나 민감한 환경에서의 기업 애플리케이션에 적합합니다. 셋째, 접근성입니다. Devstral은 Apache 2.0 라이선스 하에 무료로 사용할 수 있으며, HuggingFace와 Ollama와 같은 플랫폼에서 자체 배포가 가능합니다. 또한 경쟁력 있는 가격 구조로 API를 통해 접근할 수 있습니다. 마지막으로, Mistral AI는 Devstral의 향후 개발 계획을 가지고 있으며, 사용자 피드백을 통해 모델을 개선할 것을 환영합니다.

Devstral에 대한 더 많은 정보나 사용을 원하시는 분들은 Mistral AI 웹사이트에서 문서와 튜토리얼을 확인할 수 있습니다.

Pieces는 코드 전사에 대한 정확성과 속도를 향상시키기 위해 광학 문자 인식(OCR) 엔진을 개선했습니다. OCR 기술은 인쇄된 또는 손으로 쓴 텍스트를 이미지에서 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하여 문서 처리를 더 쉽게 만들어 줍니다.

Pieces에서는 Tesseract가 핵심 OCR 엔진으로 사용되며, 코드에 맞춘 추가 처리 단계가 적용되어 있습니다. 여기에는 다양한 코딩 환경에서 입력 이미지를 최적화하는 작업이 포함되며, 이는 밝은 모드와 어두운 모드 모두에 해당하고, 그라디언트나 낮은 해상도와 같은 문제를 해결합니다.

주요 개선 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 이미지 전처리입니다. 이는 인식률을 높이기 위해 어두운 모드 이미지를 반전시키고 배경 소음을 제거하기 위해 흐림 효과를 사용하는 등의 작업을 포함합니다. 둘째, 레이아웃 형식 조정입니다. 이는 인식된 코드에 적절한 들여쓰기를 추가하는 것으로, 파이썬과 같은 언어에 매우 중요합니다. 셋째, 성능 평가입니다. 이는 이미지 업샘플링을 위한 다양한 방법을 테스트하여 속도나 저장 공간을 희생하지 않으면서 최적의 방법을 찾는 과정입니다.

전반적으로 Pieces는 개발자들이 코드 스크린샷을 사용 가능한 형식으로 변환할 수 있도록 신뢰할 수 있는 OCR 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 Pieces 데스크톱 앱을 다운로드하여 자신의 코드 이미지로 모델을 테스트할 수 있습니다.

새로운 구두점인 "암 대시"의 도입에 대해 설명합니다. 암 대시는 AI가 생성한 글에서 자주 사용되는 엠 대시의 과도한 사용에 대한 반응으로 만들어졌습니다. 엠 대시는 종종 진정성이 결여된 느낌을 주기 때문입니다. 암 대시는 사려 깊은 글쓰기와 개인의 창의성을 상징합니다. 이는 사고가 인간의 본질적인 특성이라는 철학적 아이디어에서 영감을 받았습니다.

암 대시를 사용하는 방법도 설명합니다. 여기에는 '타임스 뉴 휴먼'과 '아레알'이라는 두 가지 새로운 서체를 다운로드하는 과정이 포함됩니다. 이 구두점의 중요성을 강조하며, 작가들이 AI가 지배하는 시대에 자신만의 목소리를 주장할 수 있는 방법으로 제시합니다.

또한 ChatGPT의 논평이 포함되어 있습니다. 이 논평은 암 대시가 인간의 글쓰기와 AI가 생성한 콘텐츠를 구별하는 의미 있는 도구로 인정합니다. AI는 언어를 모방할 수 있지만 진정한 사려 깊음이 결여되어 있다는 점을 강조하며, 암 대시는 글쓰기에서 인간적인 요소를 상기시켜주는 역할을 합니다.

2025년 5월 19일, 미시간 대학교는 미국에서 가장 강력한 레이저 시설인 ZEUS를 공개했습니다. 이 레이저는 최대 출력이 2 페타와트(2경 와트)에 달하며, 이는 전 세계 전력 생산량의 100배가 넘는 수치입니다. 그러나 이 강력한 출력은 단지 아주 짧은 시간 동안만 지속됩니다.

ZEUS 시설은 의학, 국가 안보, 재료 과학, 물리학 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 가능하게 하도록 설계되었습니다. 이곳은 미국 내외의 연구자들이 실험을 제안할 수 있는 기회를 제공하여 과학적 지식과 혁신을 더욱 확장하고 있습니다.

이 레이저는 고에너지 전자 빔을 생성할 수 있으며, 이는 전통적인 입자 가속기가 만들어내는 에너지보다 훨씬 더 큰 에너지를 가질 수 있습니다. 연구팀은 두 개의 별도 레이저 빔을 활용하여 헬륨 가스로부터 플라즈마를 생성하고, 이를 통해 전자를 효과적으로 가속화할 계획입니다.

ZEUS는 체육관과 유사한 공간에서 운영되며, 강력한 레이저 펄스를 안전하게 관리하기 위해 첨단 광학 장치를 사용합니다. 이 시설은 이미 여러 사용자 실험을 진행했으며, 시스템에 필수적인 더 큰 사파이어 크리스탈을 확보하여 출력을 3 페타와트로 업그레이드할 계획입니다.

전반적으로 ZEUS는 레이저 기술의 중요한 발전을 나타내며, 다양한 과학 분야에서 많은 미래의 응용과 기여를 약속하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 지난 10년 동안 복잡한 분산 시스템을 통해 데이터 분석을 추구하는 데 시간을 낭비했는지, 아니면 더 간단한 해결책으로 충분했는지를 살펴봅니다. 저자는 2012년형 레티나 맥북 프로에서 DuckDB를 벤치마킹하며 이 아이디어를 탐구합니다.

하드웨어 발전이 유용한 데이터셋의 성장 속도를 초과하고 있다는 점이 강조됩니다. 현재 많은 데이터셋은 단일 기계에서 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2012년형 맥북 프로는 SSD와 강력한 CPU를 갖추고 있어 DuckDB와 같은 현대 데이터 분석 소프트웨어를 실행할 수 있었습니다. 저자는 적절한 운영 체제 버전을 사용하여 이 오래된 하드웨어에서 DuckDB를 성공적으로 실행했습니다.

맥북 프로는 60억 개 이상의 행을 포함한 SQL 벤치마크를 수행했으며, 복잡한 쿼리를 처리할 수 있음을 보여주었습니다. 비록 현대 컴퓨터에 비해 속도는 느렸지만, 당시로서는 합리적인 성능을 보였고, 그 시점에서도 고급 데이터 처리가 가능했음을 시사합니다. 새로운 맥북과 비교했을 때, 구형 모델은 상당한 속도 차이를 보였으며, 새로운 모델이 최대 20배 더 빨랐습니다. 그러나 저자는 두 기계 모두 유사한 데이터 문제를 해결할 수 있었다고 강조합니다.

이 글은 DuckDB와 같은 단일 노드 SQL 엔진이 2012년에도 효과적일 수 있었음을 제안하며, 분산 시스템으로의 전환이 정말 필요했는지에 대한 의문을 제기합니다. 저자는 기존 기술의 잠재력을 더 빨리 인식하지 못해 우리가 10년을 잃었을지도 모른다고 결론짓습니다. 전반적으로 이 글은 데이터 분석 접근 방식을 재평가할 필요성을 주장하며, 초기 해결책이 오늘날 우리가 직면한 많은 문제를 해결할 수 있었을 것이라고 말합니다.

이 글에서는 웹에서 인터랙티브 데이터 그리드를 관리할 때의 어려움, 특히 키보드를 사용하는 사용자에게 초점을 맞추고 있습니다. 사용자가 입력이 있는 그리드를 탐색할 때, 특정 셀에 도달하기 위해 Tab 키를 여러 번 눌러야 할 수 있어 불편함을 느낄 수 있습니다. 특히 셀의 수가 많을 경우 더욱 짜증이 날 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 "탭 로빙"이라는 방법이 소개됩니다. 이 방법은 사용자가 Tab 키 대신 화살표 키를 사용하여 데이터 그리드를 탐색할 수 있게 해줍니다. 이렇게 하면 전체 그리드가 하나의 포커스 가능한 요소처럼 작동하여 사용자 경험이 크게 향상됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 포커스 관리에 대한 설명이 포함되어 있으며, 웹 인터페이스에서 포커스가 어떻게 작동하는지, 어떤 요소에 포커스를 줄 수 있는지를 제어하는 tabindex 속성의 사용에 대해 자세히 설명합니다. 둘째, 탭 로빙 기술을 통해 그리드를 화살표 키로 탐색할 수 있으며, Tab 키는 그리드 안팎으로만 포커스를 이동시킵니다. 이 방법은 셀 간 이동 시 필요한 키 입력 수를 크게 줄여줍니다. 셋째, React 기반의 탭 로빙 구현 방법이 제공되어 포커스를 관리하고 키보드 이벤트를 처리하여 그리드 내 탐색을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 넷째, 접근성을 개선하기 위한 추가 제안으로 단축키와 엣지 래핑을 추가하는 방법이 있습니다. 엣지 래핑은 사용자가 행과 열을 원활하게 탐색할 수 있도록 도와줍니다.

전반적으로 이 글은 키보드 탐색에 의존하는 사용자들을 위해 접근 가능한 웹 애플리케이션을 만드는 데 있어 포커스 관리의 중요성을 강조하고 있습니다.

미래의 세계에서, 바스티라는 여성이 인공적인 빛과 소음으로 가득 찬 작은 육각형 방에서 살고 있습니다. 이 방은 기계에 의해 제어됩니다. 그녀는 푸른 판을 통해 아들 쿠노와 소통하는데, 이 판은 그의 이미지를 투사합니다. 하지만 쿠노는 그녀에게 직접 방문해 달라고 요청하며, 바스티는 이를 거부합니다. 쿠노는 현실과 단절된 느낌을 받아 지구의 표면을 경험하고 싶어합니다. 그러나 바스티는 지구가 위험하다고 생각하며 기계의 편안함을 더 선호합니다.

대화 중 쿠노는 바스티가 기계에 의존하는 것을 비판하며, 그것이 전부가 아니라고 말합니다. 바스티는 그의 의견에 충격을 받지만 결국 그를 만나러 가는 것을 거부합니다. 대화 후, 그녀는 강의, 식사, 그리고 기계를 통한 사회적 활동으로 돌아가며 쿠노의 걱정에도 불구하고 만족감을 느낍니다. 이 이야기는 그녀의 고립과 기술에 대한 의존이 커지는 과정을 보여주며, 안전하고 통제된 환경을 떠나 현실 세계와 연결되는 것에 대한 갈등을 다룹니다.

요약이 없습니다.

2015년, 크리스 메이는 부탄의 독특한 "말하는 우표"를 탐험했습니다. 이 우표는 작은 비닐 레코드로, 스타일러스를 사용해 재생하면 음악이 나옵니다. 1972년에 처음 발행된 이 우표는 부탄의 민속 음악과 국가 역사에 대한 내용을 영어와 현지어인 종카어로 담고 있습니다. 처음에는 신기한 물건으로 여겨져 약 17파운드의 가치가 있었지만, 비닐 수집가들의 관심 덕분에 가격이 300파운드 이상으로 급등했습니다.

이 우표는 부탄의 우표 발행 프로그램을 설립한 미국의 모험가 버트 토드에 의해 만들어졌습니다. 그는 세계은행에 대출 요청이 실패한 후 이 프로그램을 시작했습니다. 토드는 수집가들의 관심을 끌기 위해 3D 우표와 특이한 재료로 만든 우표 등 혁신적인 디자인을 도입했습니다. 말하는 우표는 그의 가장 주목할 만한 창작물로, 다양한 부탄의 노래와 역사적 이야기를 담고 있습니다. 토드의 유산은 그의 딸이 나중에 CD-ROM 우표를 개발하면서 이어졌습니다.

이 글은 Go 프로그래밍 언어에 대해 다루고 있으며, 특히 그 동시성 모델과 스케줄러에 초점을 맞추고 있습니다. Go는 2009년에 만들어졌으며, 효율적인 동시 애플리케이션을 구축하는 데 인기가 높습니다. Go는 경량 스레드인 고루틴(goroutines)과 동기화를 위한 채널을 사용합니다.

Go 스케줄러를 이해하는 것은 효율적인 동시 프로그램을 작성하고 성능 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. Go 프로그램은 세 가지 단계로 컴파일됩니다. 첫 번째 단계는 소스 파일을 어셈블리 파일로 변환하는 컴파일 단계입니다. 두 번째는 어셈블리 파일을 객체 파일로 변환하는 어셈블링 단계입니다. 마지막으로 객체 파일을 연결하여 실행 가능한 바이너리를 만드는 링크 단계가 있습니다.

Go 런타임은 스케줄링, 메모리 관리, 데이터 구조를 처리하며, Go 프로그램의 실행에 필수적입니다. 초기 Go 스케줄러는 전역 실행 큐를 사용하여 성능 병목 현상을 초래하는 잠금 문제와 고루틴의 낮은 지역성을 가지고 있는 한계가 있었습니다.

성능을 개선하기 위해 Go 팀은 각 스레드에 대한 로컬 실행 큐와 같은 여러 가지 개선 사항을 도입했습니다. 이러한 개선은 경쟁을 줄이고 고루틴 처리의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이 글은 Go의 스케줄링 메커니즘을 자세히 살펴보며, Go 동시성 개념에 익숙한 프로그래머를 대상으로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 CSV 파일을 검색 가능하고 필터링 가능한 HTML 테이블로 표시할 수 있게 해주는 JavaScript 기반의 도구입니다. 데모를 확인할 수 있는 링크가 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제합니다. 명령어는 git clone [email protected]:derekeder/csv-to-html-table.git입니다. 그 후, cd csv-to-html-table 명령어로 해당 폴더로 이동합니다.

다음으로, data/ 폴더에 CSV 파일을 추가합니다. 이후 index.html 파일을 수정하여 CsvToHtmlTable.init() 함수에서 CSV 파일 경로와 기타 설정을 지정합니다.

프로젝트를 실행하려면 Python을 사용하여 로컬 서버를 실행합니다. Python 2의 경우 python -m SimpleHTTPServer, Python 3의 경우 python -m http.server 명령어를 사용합니다. 그런 다음 http://localhost:8000/에서 접근할 수 있습니다.

테이블을 배포하려면 GitHub Pages나 다른 웹 서버에 호스팅할 수 있습니다. GitHub의 경우, 변경 사항을 gh-pages 브랜치에 푸시하면 됩니다. 또한, iframe을 사용하여 다른 웹사이트에 테이블을 삽입할 수도 있습니다.

사용 가능한 옵션으로는 CSV 파일 경로를 지정하는 csv_path, 테이블이 렌더링될 HTML 요소를 설정하는 element(기본값은 'table-container'), CSV 파일 다운로드 링크를 표시할지 여부를 설정하는 allow_download, 사용자 정의 구분자나 구분 기호를 설정하는 csv_options, DataTables 설정을 위한 datatables_options, 특정 열을 포맷할 수 있는 사용자 정의 함수 설정을 위한 custom_formatting이 있습니다.

이 프로젝트는 Bootstrap 4, jQuery, jQuery CSV, DataTables와 같은 의존성을 가지고 있습니다. 테이블이 표시되지 않을 경우, 브라우저의 개발자 콘솔을 사용하여 JavaScript 오류를 확인해야 합니다.

버그는 프로젝트의 GitHub 이슈 페이지에 보고할 수 있습니다. 주요 기여자는 Derek Eder이며, 다른 기여자들도 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

옥스퍼드 대학교의 후안 드 라라 교수의 최근 4년간 연구에 따르면 고대 그리스의 파르테논 신전이 어떻게 조명되었는지를 밝혀냈습니다. 이 연구는 고고학과 3D 기술, 광학 물리학을 결합하여 신전의 설계가 경이로운 조명 효과를 만들어냈음을 보여줍니다.

연구 결과, 건축가들과 조각가 피디아스는 지붕의 개구부, 물이 고인 장소, 그리고 광택이 나는 대리석과 같은 요소를 활용하여 빛을 조절했습니다. 연구를 위해 제작된 3D 모델은 기원전 438년에 만들어진 상아와 금으로 된 아테나 동상에 비치는 빛의 반사도 분석했습니다. 파르테논 내부는 대체로 어두운 분위기를 조성하여 경건한 느낌을 주었지만, 파나테나이아 축제 기간에는 햇빛이 아테나 동상에 직접 비춰져 그녀의 금빛 의상을 극적으로 밝히는 장면이 연출되었습니다.

드 라라 교수는 고고학 유적지를 이해하는 데 있어 기술의 중요성을 강조하며, 대중이 이 고대의 경이로움에 더 쉽게 접근할 수 있도록 가상 현실 체험을 개발하고 있습니다. 이 연구는 파르테논의 설계에 대한 이해를 높일 뿐만 아니라, 모든 사람이 이를 경험할 수 있도록 돕고 있습니다.

이 글에서는 Haskell에서 자주 묻는 면접 질문들을 다루며, 다른 프로그래밍 언어와의 차별화된 해결 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 회문 문제를 다룹니다. 이 문제는 문자열이 앞뒤로 읽었을 때 같은지를 확인하는 간단한 함수를 구현하는 것입니다. Haskell에서 이를 깔끔하게 구현하는 코드 예시가 제시됩니다.

두 번째로, Fizz Buzz 문제를 소개합니다. 이 고전적인 문제는 3의 배수일 때 "Fizz", 5의 배수일 때 "Buzz", 두 수의 배수일 때 "Fizz Buzz"를 출력하는 것입니다. Haskell의 함수형 프로그래밍 스타일을 강조하며, 패턴 가드를 사용해 논리를 명확하게 구분하는 방법을 보여줍니다.

세 번째로, N까지의 합 문제가 있습니다. 이 문제는 세 숫자의 조합이 특정 총합이 되는 경우를 찾는 것입니다. 해결 방법은 재귀 함수를 만들어 조합을 생성하고, 그 합에 따라 필터링하는 방식입니다.

네 번째로, 애너그램을 확인하는 방법이 설명됩니다. 두 문자열이 애너그램인지 확인하기 위해, 두 문자열을 정렬하고 동등성을 검사합니다. 대소문자를 구분하지 않도록 toLower를 사용하여 구현합니다.

다섯 번째로, 최소값과 최대값을 찾는 세 가지 방법이 논의됩니다. 최종 구현은 Maybe 타입을 사용해 빈 리스트를 안전하게 처리하며, 요소가 없을 경우 Nothing을 반환합니다.

마지막으로, 단어 빈도 문제를 다룹니다. 주어진 텍스트 블록에서 가장 흔한 단어를 찾는 도전 과제입니다. 해결 방법은 맵을 사용해 발생 횟수를 세는 것으로, Haskell의 효율적인 데이터 처리 능력을 보여줍니다.

이 글은 Haskell에 대한 학습을 권장하며, 함수형 프로그래밍에 관한 교육용 책도 언급합니다. 전반적으로 Haskell의 특징이 특정 프로그래밍 작업을 더 우아하고 모듈화되게 만드는 방법을 설명합니다.

Whenish는 아이폰과 아이패드에서 사용할 수 있는 무료 앱으로, 앱 스토어에서만 제공됩니다. 이 앱은 사용자들이 iMessage 내에서 직접 그룹 이벤트를 계획할 수 있도록 도와주며, 긴 문자 교환 없이도 모임을 쉽게 조직할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 날짜 투표를 생성하여 가능한 시간을 찾고, 여러 개의 자유 날짜를 선택할 수 있으며, 그룹의 즉각적인 응답을 받을 수 있습니다. 사용자 친화적인 캘린더 인터페이스를 제공하며, 앱을 전환할 필요 없이 iMessage 내에서 완전히 작동합니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 메시지에서 그룹 채팅을 열고, Whenish 아이콘을 클릭합니다. 그런 다음 가능한 날짜를 선택하고 투표를 전송하면, 응답의 실시간 업데이트를 확인할 수 있습니다.

이 앱은 그룹 저녁식사, 여행, 가족 행사, 업무 회의 등 다양한 모임을 계획하는 데 적합합니다. 사용자 평점은 7명으로부터 5.0점을 받았으며, 간편함과 효과적인 일정 조정 기능에 대해 호평을 받고 있습니다.

또한, Whenish는 사용자 데이터를 수집하지 않아 개인 정보 보호에도 신경 쓰고 있습니다. 전반적으로 Whenish는 친구와 가족과의 이벤트 일정을 간편하고 빠르게 조정할 수 있도록 도와주는 앱입니다.

2025년 5월, MIT의 컴퓨터 과학자 라이언 윌리엄스는 계산 복잡성 분야에서 중요한 돌파구를 마련했습니다. 그는 적은 양의 메모리, 즉 "공간"이 알고리즘 실행에 있어 많은 시간을 사용하는 것만큼 효과적일 수 있다는 것을 증명했습니다. 이 발견은 컴퓨터 과학에서 오랫동안 믿어온 관념에 도전하는 것으로, 메모리가 이전에 생각했던 것보다 더 강력한 자원임을 시사합니다.

윌리엄스는 처음에 자신의 발견에 대해 의구심을 가졌지만, 철저한 검토와 검증을 거친 후 온라인에 자신의 증명을 공유했습니다. 이로 인해 그는 널리 찬사를 받았습니다. 그의 연구는 모든 알고리즘을 적은 메모리로 변환할 수 있는 새로운 방법을 제시하며, 처리 시간과의 본질적인 상충 관계도 인정합니다.

또한, 윌리엄스의 결과는 일부 문제는 해결하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있다는 것을 암시합니다. 이는 제한된 공간(PSPACE)으로 해결 가능한 문제의 클래스가 합리적인 시간(P) 내에 해결 가능한 문제보다 더 큰지에 대한 오랜 질문에 새로운 관점을 제공합니다. 그의 증명은 이 문제와 관련하여 50년 만에 이루어진 첫 번째 주요 발전을 나타내며, 계산 복잡성 분야의 미래 연구를 위한 새로운 경로를 제시합니다.

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니코 스미스는 라이트폰 3의 높은 가격에 충격을 받아 400달러 이하의 E-잉크 폰을 만드는 프로젝트를 진행하고 있다. 그는 웨이브쉐어 SIM7600A-H 모뎀을 사용하여 라즈베리 파이 제로 W에서 셀룰러 기능을 구현하려고 했지만 여러 가지 어려움에 직면했다.

첫 번째로, 모뎀을 GPIO를 통해 연결하는 것이 어려워 USB를 사용하지 않고 모뎀을 파이에 직접 연결할 계획이다. 두 번째로, SSH를 통한 디버깅 속도가 느려져 라즈베리 파이 제로 2W로 전환했다. 며칠 후 문제는 예상치 못하게 개선되었다.

세 번째로, 모뎀을 셀 네트워크에 연결하려고 할 때 안테나 커넥터가 부러졌다. 그는 임시로 동축선을 PCB에 직접 납땜하여 수리했다. 마지막으로, 그의 비저블 SIM 카드가 통신사 제한으로 인해 모뎀에서 작동하지 않는 것을 발견하고, 더 유연한 데이터 옵션을 위해 텔로 SIM 카드로 변경했다.

다음 단계로는 E-잉크 화면을 설정하고 메시징 및 전화 앱을 개발하는 것이다. 그는 SIM 카드 문제에 대한 조언을 해준 제프 기어링에게 감사의 뜻을 전하며, 라즈베리 파이와 모뎀을 사용하는 것에 대한 정보가 온라인에 거의 없다는 점을 언급했다.

더 자세한 내용은 니코에게 연락해 달라고 독자들에게 요청하고 있다.

비디오를 편집할 때 워터마크 없이 사용할 수 있습니다.

스토어프론트 웹 컴포넌트는 Shopify의 전자상거래 기능을 어떤 웹사이트에든 쉽게 추가할 수 있게 해줍니다. 간단한 HTML 코드를 사용하여 제품, 컬렉션, 결제 과정을 표시할 수 있습니다.

이 컴포넌트는 Shopify의 스토어프론트 API 사용을 간소화하여 복잡한 프로그래밍 없이도 제품을 표시하고 장바구니를 관리할 수 있도록 도와줍니다. <shopify-store>와 <shopify-context>와 같은 특정 태그를 사이트에 추가하면 상점 정보를 접근하고 CSS나 HTML로 디자인을 맞춤 설정할 수 있습니다.

이 컴포넌트는 유연하게 설계되어 있어 기존 콘텐츠에 제품을 통합하거나 새로운 페이지를 만드는 데 적합합니다. 사용을 돕기 위해 단계별 가이드와 샘플 코드가 제공되어 있어 스토어프론트 웹 컴포넌트를 쉽게 활용할 수 있습니다.

ACE-RISCV는 RISC-V 아키텍처를 위해 설계된 검증된 보안 모니터를 갖춘 안전한 컴퓨팅 프레임워크를 만드는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 기밀 컴퓨팅 기술을 향상시키기 위해 협업을 환영합니다.

ACE-RISCV의 주요 특징 중 하나는 형식 검증입니다. 이 프로젝트는 특정 배포 모델을 따르며, 보안 모니터의 코드 내에 형식적 사양을 포함하고 있습니다. 더 자세한 내용은 관련 논문을 통해 확인할 수 있습니다. 또한, 이 프로젝트는 포스트 양자 암호화(PQC)를 지원하여 기밀 가상 머신(VM)의 인증을 위한 로컬 증명을 제공합니다. 이를 위해 ML-KEM과 AES-GCM-256과 같은 고급 암호화 방법을 사용합니다. 하드웨어 요구 사항으로는 여러 특정 확장과 기능을 갖춘 RISC-V 64비트 시스템이 필요합니다.

프레임워크를 시작하기 위해서는 최소 4코어, 4GB RAM, 50GB 저장 공간을 갖춘 기계가 필요합니다. 또한, 운영 체제에 따라 다양한 도구와 라이브러리를 설치해야 하며, Rust 프로그래밍 언어에 대한 빌드 종속성도 포함됩니다.

컴파일 단계는 프로젝트 저장소를 서브모듈과 함께 클론한 후, 빌드 디렉토리를 설정하고 제공된 메이크 명령어를 사용하여 프레임워크 또는 개별 구성 요소를 컴파일하는 방식으로 진행됩니다.

프레임워크를 실행하려면 빌드 환경이 올바르게 설정되어 있어야 합니다. RISC-V 에뮬레이터에서 테스트 환경을 시작하고 하이퍼바이저에 로그인한 후, 샘플 기밀 VM을 실행하고 그로부터 비밀을 검색하는 명령을 실행합니다.

향후 작업으로는 로컬 증명과 디스크 암호화 솔루션의 통합이 개발 중에 있습니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포되며, 보증이 없는 연구 이니셔티브입니다. 추가 정보는 제공된 학술 인용 및 논문을 참조하시기 바랍니다.

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