"rotary_dial_kmod" 프로젝트는 리눅스 커널 드라이버로, 회전식 전화 다이얼이 evdev라는 리눅스의 입력 장치 시스템에서 입력 장치로 작동할 수 있도록 해줍니다. 이 프로젝트는 12개의 업데이트(커밋)와 2개의 서로 다른 버전(브랜치)을 가지고 있으며, 태그는 없습니다. 이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 버전 2.0 또는 그 이후 버전의 라이선스 하에 있으며, 2025년 1월 1일에 생성되었습니다.

SuperUtilsPlus는 Lodash의 강력한 대안으로, 더 나은 성능과 완전한 TypeScript 지원을 제공합니다.

이 라이브러리는 TypeScript의 완전한 타입 정의를 제공하며, ES2020 이상의 현대적인 자바스크립트로 구축되어 ESM과 CommonJS를 지원합니다. 필요한 함수만 가져올 수 있는 트리 쉐이킹 기능이 있어 효율성을 높입니다. 또한, 의존성이 전혀 없어 가볍고, 높은 테스트 커버리지를 통해 신뢰할 수 있는 성능을 보장합니다. Lodash에 비해 더 많은 유틸리티 함수를 제공하며, 속도와 효율성을 위해 최적화되어 있습니다. 브라우저와 Node.js 환경 모두에서 호환됩니다.

설치는 npm, yarn 또는 pnpm을 사용하여 간편하게 할 수 있습니다.

사용 예시로는 배열을 쉽게 조작할 수 있는 chunk, compact, difference와 같은 배열 관련 함수가 있습니다. 객체의 속성에 안전하게 접근할 수 있는 get 함수와 객체의 복사본을 만드는 deepClone 함수도 유용합니다. 문자열을 카멜 케이스 형식으로 변환하는 camelCase 함수와, 함수 호출 빈도를 제한하는 debounce 같은 함수 유틸리티도 포함되어 있습니다. 타입 검증을 위한 isNumber와 isArray 같은 함수도 제공되며, 랜덤 숫자, 문자열 또는 UUID를 생성하는 기능도 있습니다.

트리 쉐이킹을 통해 번들 크기를 작게 유지하려면 필요한 함수만 가져오면 됩니다. SuperUtilsPlus는 MIT 라이센스 하에 제공됩니다.

라즈베리 파이 2에서 발견된 독특한 하드웨어 버그인 "제논 데스 플래시"에 대한 내용입니다. 이 버그는 제논 카메라 플래시에 노출될 때 장치가 다운되는 문제를 일으킵니다. 이 문제는 2015년 피터 오니언에 의해 처음 발견되었고, 그는 자신의 발견을 라즈베리 파이 커뮤니티와 공유했습니다. 사용자들은 빠르게 조사에 나섰고, 문제의 원인이 특정 칩(U16)에서 비롯된 것임을 밝혀냈습니다. 이 칩은 설계상 강한 빛에 민감하게 반응합니다.

이 버그는 현대 반도체 패키징 기술과 관련이 있습니다. 이 기술은 작은 크기를 우선시하기 때문에 보호가 부족해 이러한 칩들이 광학 간섭에 더 취약해집니다. 과거에도 비슷한 문제가 발생한 적이 있어, 전자 기기가 작아지고 복잡해짐에 따라 더 넓은 위험이 존재함을 보여줍니다.

문제를 해결하기 위해 사용자들은 처음에 블루택과 같은 재료로 민감한 칩을 덮어 빛을 차단했습니다. 이후 라즈베리 파이 재단은 전원 관리 시스템을 재설계하여 이 취약점을 완전히 제거하는 하드웨어 업데이트를 발표했습니다.

이 사건은 전자 기기에 대한 포괄적인 테스트의 필요성을 일깨우고, 커뮤니티 문제 해결의 효과를 보여주었습니다. 기술이 발전함에 따라 예상치 못한 취약점이 발생할 수 있으며, 협력이 이러한 도전을 해결하는 데 도움이 될 수 있다는 점을 상기시킵니다.

자하 하디드 건축사무소가 리야드에서 첫 번째 아도비 프로젝트인 아사안 박물관 건설을 시작했습니다. 이는 건축 분야에서 중요한 발전을 의미합니다.

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대수적 효과(또는 효과 핸들러)는 프로그래밍 언어에서 주목받고 있는 새로운 기능으로, 그 활용성이 높습니다. 이 기능은 프로그래머가 예외, 생성기, 코루틴과 같은 다양한 제어 흐름 구조를 통합된 방식으로 처리할 수 있게 해줍니다. 제이크 페처의 글에서는 대수적 효과의 장점과 그 활용 가능성에 대해 다룹니다.

대수적 효과는 재개 가능한 예외로 생각할 수 있으며, 더 유연한 오류 처리와 제어 흐름을 가능하게 합니다. 이를 통해 함수가 다양한 효과에 적응할 수 있어 코드가 더 깔끔해집니다. 대수적 효과는 비동기 프로그래밍과 같은 다양한 구조를 라이브러리로 구현할 수 있게 해주며, 코드의 재사용성을 높이고 다양한 효과를 처리하는 복잡성을 줄입니다.

효과는 의존성 주입을 지원하여 테스트나 다른 구현을 위해 구성 요소를 쉽게 교체할 수 있게 합니다. 또한, API 설계를 개선하여 컨텍스트 객체를 명시적으로 전달할 필요를 줄여 코드가 더 깔끔해집니다. 대수적 효과는 전역 상태 관리를 대체할 수 있어 구현을 쉽게 교체할 수 있게 해주며, 서로 다른 함수 간의 상태 처리를 간소화하여 코드가 복잡해지는 것을 방지합니다.

효과는 더 직관적인 프로그래밍 스타일을 가능하게 하여 복잡한 오류 처리 패턴을 없애고 가독성과 유지보수성을 향상시킵니다. 효과를 사용하는 함수는 가능한 부작용을 선언해야 하며, 이는 코드의 순수성을 유지하고 안전성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한, 효과는 결정론적 디버깅을 촉진하고 부작용을 명시적으로 드러내어 보안을 강화하는 데 기여합니다.

하지만 대수적 효과는 유망한 기능이지만, 효율성 문제와 효과를 효과적으로 관리하는 데 어려움이 있어 여러 프로그래밍 언어에서 이를 해결하기 위한 노력이 진행되고 있습니다. 전반적으로 대수적 효과는 프로그래밍에서 제어 흐름과 부작용을 관리하는 강력한 방법을 제공하며, 미래의 프로그래밍 언어에서 중요한 기능이 될 것입니다.

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6월 17일부터 18일까지 코파일럿 제어 시스템에 대한 자세한 탐구에 참여하세요. 데이터 보안, 에이전트 생애 주기, 도입 등 다양한 주제를 다루는 전문가의 라이브 세션과 질의응답 시간이 마련됩니다. 더 많은 정보를 확인하세요!

연설자는 자신의 졸업 경험을 되돌아보며 대학 졸업 후 방향을 찾는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 졸업생들은 세 가지 그룹으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 명확한 계획을 가진 사람들, 둘째, 특별한 야망 없이 행복한 삶을 원하는 사람들, 셋째, 야망 있는 계획을 갖고 싶어하는 사람들입니다. 이 연설은 마지막 그룹을 위한 안내에 중점을 두고 있습니다.

첫 번째로, 졸업은 구조화된 경로의 끝을 의미하며, 새로운 가능성의 시작을 알립니다. 이는 자신이 원하는 방향을 선택할 수 있는 기회입니다.

두 번째로, 졸업생들은 과거의 경험이나 성적에 구애받지 않고 자신을 재창조할 수 있다는 것을 이해해야 합니다. 이전의 정체성에 얽매이지 않고 더 호기심이 많고 책임감 있으며 에너지가 넘치는 사람이 될 수 있습니다.

세 번째로, 다양한 직업이 존재합니다. 이를 탐색하기 위해 연설자는 다른 사람들과 대화하며 그들의 일과 관심사를 알아보는 것을 제안합니다. 적합한 환경과 사람을 찾는 것이 중요합니다.

네 번째로, 야망 있는 계획은 다른 사람들로부터 회의적인 시선을 받을 수 있습니다. 거절에 굴하지 않고 회복력을 유지하는 것이 필수적입니다. 많은 성공적인 아이디어는 처음에 거부당했습니다.

마지막으로, 졸업생들은 자신의 삶과 야망을 능동적으로 이끌어가야 하며, 흘러가는 것이 아니라 흥미로운 사람들과의 교류를 통해 자신의 길을 명확히 해야 합니다. 연설자는 졸업생들이 자신의 미래를 주도적으로 탐색하고 다른 사람들과 연결될 것을 격려합니다.

제이슨 코헨은 작은 기업들이 큰 기업처럼 보이려 하지 말고, 자신의 규모를 받아들이라고 강조합니다. 많은 소규모 사업자들은 너무 작아 보일까 두려워하지만, 이런 접근은 종종 잠재 고객을 멀어지게 만듭니다. 그는 전문적인 용어와 이미지를 사용하려 했던 자신의 경험을 공유하며, 이런 방식이 고객과의 공감을 이끌어내지 못했다고 말합니다.

코헨은 새로운 기술을 시도하려는 초기 수용자들이 소규모 기업에 가장 적합한 고객이라고 주장합니다. 이들은 창립자와의 개인적인 연결을 중요하게 여기며, 혁신적인 기능을 위해 버그를 감수할 의향이 있습니다. 그는 소규모 기업들이 대기업과의 큰 계약을 목표로 하기보다는 초기 수용자들과의 관계를 구축하는 데 집중해야 한다고 조언합니다.

이런 고객을 유치하기 위해 코헨은 진정성과 솔직함을 바탕으로 메시지를 전달할 것을 제안합니다. 기업적인 언어를 피하고, 고객의 어려움을 이해하고 있다는 점을 강조해야 합니다. 고객과의 소통과 협업에 대한 의지를 보여주며, 열정적이고 접근하기 쉬운 팀임을 나타내야 합니다. 요약하자면, 소규모 기업들은 자신의 규모에 자부심을 가지고, 대기업을 모방하기보다는 독특하고 인간적인 모습으로 자신을 드러내야 합니다.

Terminator는 AI 코딩 도우미인 Cursor와 같은 도구의 작업 흐름을 개선하기 위해 설계된 터미널 세션 관리자입니다. 이 프로그램은 명령어가 멈추는 문제를 해결하여 도우미가 응답하지 않는 상황을 방지하고 생산성을 높입니다.

주요 기능으로는 프로세스 격리, 루프 연속성, 빠른 실행, 그리고 제어 및 맥락 보존이 있습니다. 프로세스 격리는 명령어가 별도의 터미널 세션에서 실행되도록 하여, 명령어가 멈추더라도 AI 도우미가 계속 응답할 수 있게 합니다. 루프 연속성은 실행 루프를 유지하여 개발자가 집중할 수 있도록 도와줍니다. 명령어는 비동기적으로 실행되어 속도가 향상됩니다. 또한 세션이 지능적으로 관리되어 작업 간의 맥락과 상태가 유지됩니다.

Terminator를 사용하려면 개발자는 직접적인 셸 명령어 대신 특정 스크립트 명령어로 교체해야 합니다. 예를 들어, npm run build 대신 osascript terminator.scpt "/path/to/project" "build" "npm run build"를 사용합니다.

고급 기능으로는 관련 작업을 자동으로 정리하는 퍼지 타겟 그룹화, 바쁜 프로세스를 관리하고 상태 업데이트를 제공하는 프로세스 종료 관리, 문제를 처리하고 대체 옵션을 제공하는 오류 저항 기능이 있습니다.

시스템 요구 사항으로는 Terminal.app과 System Events.app이 필요한 자동화 권한을 가지고 있어야 합니다.

문제 해결을 위해서는 세션을 찾을 수 없거나 권한이 거부되는 일반적인 문제를 확인하고 경로와 권한을 점검하면 대개 해결할 수 있습니다. 전반적으로 Terminator는 터미널 작업 흐름을 정리하고 효율적으로 유지하여 개발자의 생산성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

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"RootForYourFriends"는 친구의 성공을 축하하고 질투를 피하자는 의미를 담고 있습니다. 한 친구가 성공하면 모두에게 이익이 된다는 점을 강조하며, 이는 긍정적인 피드백 루프 또는 '플라이휠' 개념과 유사합니다. 친구를 지원하면 그들도 당신을 지원할 가능성이 높아져 서로의 성장을 이끌어냅니다.

친구를 응원하는 것의 이점은 여러 가지가 있습니다. 친구의 성공을 함께 축하하면 더 행복해지고, 더 많은 지원을 하게 되며, 협력도 잘 이루어지고, 친구들이 기회를 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지지해주는 친구를 찾는 방법은 그들이 당신의 성공을 축하해주고, 솔직한 피드백을 주며, 협력할 의향이 있는지를 살펴보는 것입니다.

다른 사람을 격려하기 위해서는 빠르게 칭찬하고, 건설적인 비판을 제공하며, 그들의 작업을 적극적으로 지원하는 '하이프맨'이 되는 것이 중요합니다.

결국 이 글은 친구들 간의 긍정적이고 지지적인 마음가짐을 강조하며, 이러한 태도가 더 만족스러운 삶으로 이어진다고 말하고 있습니다.

도메인 이름 시스템(DNS)은 초기 인터넷에서 사용되던 간단한 중앙 집중식 텍스트 파일(HOSTS.TXT)에서 현대의 복잡하고 분산된 시스템으로 발전했습니다. 이는 오늘날 온라인 상호작용에 필수적인 요소입니다.

처음에 HOSTS.TXT 파일은 컴퓨터 이름을 IP 주소에 매핑하는 역할을 했지만, 인터넷이 성장함에 따라 비효율적이 되었습니다. 이 단일 파일을 관리하는 과정에서 병목 현상, 동기화 문제, 보안 취약점이 발생했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 1983년 폴 모카페트리스는 DNS를 개발했습니다. 이 시스템은 계층 구조를 도입하여 조직들이 독립적으로 도메인 이름을 관리할 수 있게 했습니다. 이러한 발전은 인터넷의 상업화를 지원하며 확장성, 보안, 신뢰성을 높였습니다.

DNS의 주요 기능 중 하나는 사용자 친화적인 도메인 이름을 기계가 읽을 수 있는 IP 주소로 변환하는 것입니다. 단순한 조회 기능을 넘어 보안 기록(DNSSEC)이나 메일 교환(MX) 기록과 같은 다양한 데이터 유형을 포함하도록 확장되었습니다. 또한, DNS는 클라우드 컴퓨팅과 콘텐츠 전송 네트워크에서 사용자들을 효율적인 서버로 안내하는 중요한 역할을 합니다.

인터넷 위협이 증가함에 따라 DNS는 캐시 오염이나 DDoS 공격과 같은 취약점에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 DNS 보안 확장(DNSSEC)이 개발되어 암호화된 인증을 추가함으로써 데이터 무결성을 보장하고 공격을 방지합니다.

글로벌 접근성을 높이기 위해 국제화된 도메인 이름(IDN)이 도입되어 사용자가 모국어 스크립트로 도메인을 등록할 수 있게 되었습니다. 이는 비영어권 지역에서의 인터넷 사용을 촉진합니다. 최근에는 사용자 프라이버시를 개선하는 암호화된 DNS 프로토콜인 HTTPS를 통한 DNS(DoH)와 TLS를 통한 DNS(DoT)가 발전하고 있으며, 이는 네트워크 관리의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 또한, 성능 향상을 위한 새로운 프로토콜인 QUIC를 통한 DNS(DoQ)도 개발되고 있습니다.

그럼에도 불구하고 DNS는 중앙 집중화 위험, 진화하는 사이버 위협, 지속적인 보안 개선의 필요성과 같은 도전에 직면해 있습니다. 조직들은 이러한 위험을 완화하기 위해 다층 보안 전략을 채택해야 합니다. DNS는 확장하는 디지털 환경의 요구에 맞춰 지속적으로 적응해 왔으며, 인터넷 인프라의 중요한 구성 요소로서 원활한 온라인 통신을 가능하게 하고 있습니다.

"내 조난 이야기"에서 알렉 프리드먼은 초보 상업 어부로서의 고통스러운 경험을 이야기합니다. 그는 작은 낡은 배인 '이브닝'에 처음으로 승선한 낚시 여행 중 폭풍우에 휘말려 배가 침몰하고, 선장 미크가 사망하며 알렉은 태평양에서 표류하게 됩니다.

알렉은 이전에 캘리포니아에서 서핑 가게에서 일하며 걱정 없는 삶을 살고 모험을 꿈꿔왔습니다. 변화가 필요하다고 느낀 그는 부모님의 반대에도 불구하고 낚시 배에서 일하기로 결심했습니다. 이 여행은 짧은 훈련이 될 예정이었지만, 곧 생사가 걸린 상황으로 변하게 됩니다.

배가 전복된 후 알렉은 구명 보트로 탈출하여 13일 동안 갈증과 노출, 절망과 싸우며 표류합니다. 그는 자신의 인생 선택, 부모와의 관계, 고통 속에서도 느끼는 새로운 평화에 대해 반성합니다. 여러 번의 구조 시도가 실패하고 희망이 줄어들지만, 결국 지나가는 배를 발견하고 구조됩니다.

알렉은 충격을 받았지만 감사한 마음으로 집으로 돌아오고, 미크의 추모식에 참석하며 생존자 죄책감과 씨름합니다. 그는 자신의 생존의 의미와 불확실한 미래에 대해 고민하며 이야기를 마무리합니다.

FAR는 여러 파일과 폴더에서 텍스트를 빠르게 검색하고 교체할 수 있도록 설계된 명령줄 도구입니다. 이 도구의 주요 기능으로는 파일이나 폴더에서 텍스트를 검색하고 쉽게 교체할 수 있으며, 특정 파일과 디렉토리를 지정할 수 있는 점이 있습니다. 또한, 변경 사항을 미리 볼 수 있는 드라이런 옵션이 지원될 예정입니다. 스마트 대소문자 변환 기능도 제공하여, 예를 들어 "Foo"를 "Bar"로 바꾸면서 대소문자를 유지할 수 있습니다. 이 도구는 Sublime Text의 찾기 및 교체 기능에서 영감을 받았습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제합니다. 그 다음, 해당 폴더로 이동한 후 도구를 빌드합니다.

사용 예시로는, src 디렉토리 내의 모든 Rust 파일에서 "Foo"를 찾아 "Bar"로 교체하려면 다음 명령어를 사용합니다.

라이센스는 Apache-2.0 라이센스입니다. 기여는 언제든지 환영합니다. 풀 리퀘스트나 제안서를 제출할 수 있습니다.

매튜 콕슨의 기사 "VR에서 더 나은 시간을 위한 해킹"에서는 가상 현실에서 흔히 발생하는 사이버 멀미를 줄이는 세 가지 간단한 기술을 소개합니다. 저자는 심리학 강사로서, 이러한 기술들이 VR 사용 중 불편함을 초래하는 지각의 간극을 해소할 수 있다고 제안합니다. 이 기사는 VR 경험을 더 즐겁고 멀미를 덜 유발하도록 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

DumPy는 배열 프로그래밍을 간소화하고 인지 부담을 줄이면서 성능을 유지하기 위해 제안된 NumPy의 대안입니다. DumPy의 주요 아이디어는 다음과 같습니다.

첫째, 복잡성을 최소화하는 것입니다. 배열을 프로그래밍할 때 불필요한 고민을 줄이는 것이 목표입니다. 저자는 NumPy의 고차원 배열 처리 방식이 지나치게 복잡하여 사용자가 배열의 형태와 함수 동작을 지속적으로 고려해야 한다고 믿고 있습니다.

둘째, 루프 문법을 재도입하는 것입니다. DumPy는 실제로 루프를 실행하지 않고도 고차원 배열을 다룰 수 있도록 익숙한 루프 문법을 사용합니다. 대신 이 문법을 효율적인 벡터화된 연산으로 변환합니다.

셋째, 인덱싱과 연산을 간소화합니다. DumPy는 혼란을 피하기 위해 인덱싱과 연산을 제한합니다. 예를 들어, NumPy의 브로드캐스팅과 복잡한 인덱싱 규칙은 제거됩니다. 동일한 형태의 배열이나 스칼라에 대해서만 연산을 수행할 수 있습니다.

넷째, 명명된 차원을 사용합니다. DumPy는 명확성을 위해 명명된 차원을 사용하지만, 배열 내에서 영구적인 이름을 사용하는 것에서 오는 복잡성을 피합니다. 이는 선형 대수 연산을 혼란스럽게 만들 수 있습니다.

다섯째, 실용적인 예시를 제공합니다. 저자는 DumPy가 사용자에게 배열 연산을 쉽게 수행할 수 있도록 도와준다고 설명합니다. 반면 NumPy와 JAX는 더 복잡한 코드와 차원에 대한 추가 고려가 필요합니다.

마지막으로, 성능 테스트를 통해 DumPy가 속도와 사용 용이성 면에서 루프와 비슷한 성능을 보인다고 주장합니다. 문법과 연산을 간소화하면 더 효율적인 코딩 관행으로 이어질 수 있습니다.

결국 DumPy는 복잡한 배열 조작과 관련된 정신적 부담을 줄이면서 GPU의 속도를 활용하여 배열 프로그래밍을 최대한 직관적으로 만들고자 합니다.

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HNRelevant는 Hacker News를 위한 브라우저 확장 프로그램으로, 사용자의 탐색 경험을 향상시키기 위해 "관련" 섹션을 추가합니다.

주요 기능으로는 즉시 관련된 토론을 보여주고, 검색 쿼리를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있으며, Hacker News의 디자인과 일치하여 자연스러운 외관을 제공합니다. 두 가지 모드를 제공하는데, 자동 모드는 페이지를 열 때 결과를 로드하고, 수동 모드는 사용자가 요청할 때 결과를 가져옵니다.

이 확장 프로그램은 Chrome, Firefox(데스크탑 및 안드로이드), Microsoft Edge에서 설치할 수 있으며, 추가 브라우저 지원을 위해 사용자 스크립트로도 사용할 수 있습니다. 이 경우 Tampermonkey와 같은 사용자 스크립트 관리자가 필요합니다.

작동 방식은 HN Algolia 검색 API와 제출 제목을 사용하여 초기 쿼리를 수행합니다. 라이센스는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

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Lnk는 Git을 사용하여 dotfiles를 관리하는 간단한 도구입니다. 이 도구는 설정 파일을 지정된 폴더에 저장하고, 원래 위치에 대한 심볼릭 링크를 생성합니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 첫 번째로, 빠른 설치를 원하시면 아래 명령어를 실행하세요. 두 번째로, macOS나 Linux에서는 Homebrew를 사용하여 설치할 수 있습니다. 수동으로 다운로드하여 설치할 수도 있으며, 소스에서 클론하여 빌드하는 방법도 있습니다.

Lnk를 사용하려면 먼저 초기화를 해야 합니다. 새로 시작할 경우 lnk init 명령어를 사용하고, 기존 리포지토리가 있다면 lnk init -r [email protected]:user/dotfiles.git로 초기화할 수 있습니다. 일상적인 작업 흐름에서는 파일을 추가할 때 lnk add ~/.vimrc ~/.gitconfig를 사용하고, 상태를 확인하려면 lnk status를 입력합니다. 변경 사항을 동기화하려면 lnk push "message"와 lnk pull 명령어를 사용합니다.

Lnk는 ~/.config/lnk에 dotfiles를 저장하고, 이 파일들에 대한 심볼릭 링크를 생성합니다. 이를 통해 파일을 일반적으로 편집하면서 Git을 이용해 버전 관리를 할 수 있습니다. 주요 명령어로는 새로운 리포지토리를 생성하는 lnk init [-r remote], 파일을 이동하고 심볼릭 링크를 만드는 lnk add <files>, 파일과 심볼릭 링크를 제거하는 lnk rm <files>, 관리되는 파일의 상태를 확인하는 lnk status, 변경 사항을 커밋하고 푸시하는 lnk push [msg], 변경 사항을 가져오고 심볼릭 링크를 복원하는 lnk pull이 있습니다.

Lnk는 단일 경량 바이너리로, 원자적 작업을 사용하고 이식성을 위해 상대적인 심볼릭 링크를 생성합니다. 또한 XDG 규정을 준수하여 표준 디렉토리 구조 지침을 따릅니다.

대안으로는 더 복잡한 템플릿과 암호화를 지원하는 chezmoi, Git 파워 유저를 위한 yadm, 기본적인 심볼릭 링크 기능을 제공하는 dotbot/stow가 있습니다.

자주 묻는 질문으로는 기존 dotfiles가 있을 경우 Lnk가 쉽게 이를 채택할 수 있으며, 머신별 설정은 Git 브랜치를 고려하는 것이 좋습니다. Lnk는 Windows에 대한 지원이 제한적입니다.

Lnk에 기여하고 싶다면 제공된 가이드를 따라 테스트와 기능 추가를 진행할 수 있습니다. Lnk는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

윌 라슨은 카르타에서 CTO로 재직하며 얻은 경험과 교훈을 나누었습니다. 그는 세부 사항에 깊이 들어가고, 엔지니어링 전략을 다듬으며, 경영진과 효과적으로 소통하는 것이 얼마나 중요한지를 강조했습니다.

복잡한 프로젝트에 참여하면서 그는 엔지니어링 전략에 대한 접근 방식을 발전시킬 수 있었고, 이를 곧 출간될 책에 기록하고 있다고 밝혔습니다. 또한, 그는 비즈니스 프로세스에서 대규모 언어 모델(LLM)을 채택하는 것의 중요성과 기술 전환 중 리더십의 어려움에 대해서도 언급했습니다.

라슨은 의사 결정에 도움이 되는 "다차원적 거래"라는 개념을 소개하며, 고위 엔지니어와 경영진 간의 소통을 개선한 성공적인 내비게이터 프로그램을 칭찬했습니다. 그는 소프트웨어 품질 이해, 엔지니어링 비용 관리, 연구개발 투자에 대한 이사회의 효과적인 설명에 대해서도 생각을 나누었습니다.

라슨은 카르타에서 함께 일한 동료들에게 감사의 마음을 전하며, 그들과의 경험이 가장 소중했다고 말했습니다. 그는 앞으로 더 많은 통찰을 공유할 계획이지만, 재직 중 알게 된 민감한 정보는 보호할 것이라고 덧붙였습니다.

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2025년 5월 23일, 우리가 숨을 쉴 때마다 줄리어스 시저의 마지막 숨에서 나온 분자 하나를 흡입한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 개념은 소크라테스나 아인슈타인과 같은 역사 속 인물들이 내쉰 숨이 현재 우리가 호흡하는 공기 속에 공유된다는 점을 강조합니다.

이 글에서는 페르미 추정법이라는 간단한 숫자를 사용해 대략적인 계산을 하는 방법을 설명합니다. 시저의 숨에서 나온 분자가 얼마나 되는지를 알아보려면 다음과 같은 추정이 필요합니다. 첫째, 지구 대기의 부피는 약 5 x 10^18 세제곱미터입니다. 둘째, 한 번의 호흡에서 나오는 공기의 부피는 약 5 x 10^-4 세제곱미터입니다.

시저의 숨이 대기 중에서 차지하는 비율을 계산하고, 이를 한 번의 호흡에서 나오는 분자 수(약 10^22)와 곱하면, 우리는 매번 숨을 쉴 때마다 시저의 분자 하나를 흡입하게 된다는 것을 알 수 있습니다.

이 추정 과정은 간단한 계산의 힘을 보여주며, 다른 사람들도 재미와 학습을 위해 페르미 추정법에 참여하도록 격려합니다.

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DoubleMemory는 Mac과 iOS 사용자를 위해 설계된 메모리 관리 도구로, 정보를 쉽게 저장하고 기억할 수 있도록 도와줍니다. 저장하려는 내용을 선택한 후 ⌘ + C를 두 번 눌러 간편하게 저장할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

회원 가입이나 인터넷 연결이 필요 없어서 오프라인에서도 사용할 수 있습니다. 온라인일 때는 iCloud와 동기화됩니다. 모든 애플리케이션에서 작동하므로 브라우저에 국한되지 않고 다양한 앱에서 정보를 캡처할 수 있습니다. 저장된 내용은 Pinterest와 유사한 시각적 보드 형태로 표시되어 쉽게 접근하고 정리할 수 있습니다. 간단한 단축키(⌘ + ⇧ + 스페이스)를 사용하면 저장한 항목을 빠르게 찾을 수 있습니다.

이 앱은 드래그 앤 드롭이나 오른쪽 클릭 옵션을 통해서도 내용을 캡처할 수 있습니다. 향후 업데이트에서는 다른 앱에서 자동으로 가져오기 기능과 이미지 태깅 기능이 추가될 예정입니다.

DoubleMemory는 전통적인 도구들이 자주 요구하는 인터넷 연결이나 사용자 추적의 번거로움 없이 기억력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 여러 가지 일을 동시에 해야 하는 프리랜서 경력의 복잡성을 설명합니다. 그 중 하나는 "호스 뉴스"라는 이름의 경마에 관한 일일 뉴스레터를 작성하는 일입니다. 매일 아침 일찍 일어나 경마 산업에 관련된 뉴스 기사를 모아 고객에게 전달합니다.

창작 글쓰기 공부를 마친 후, 저자는 미래에 대한 불확실성을 느꼈고, 건강 문제로 인해 전통적인 직업을 갖기 어려워 프리랜서로 전업하게 되었습니다. 그들은 건강과 대중문화에 관한 기사 작성 등 다양한 글쓰기 작업을 맡았고, 인스타그램 캡션 작성이나 에로티카 같은 특이한 일도 시도했습니다.

어려움과 신체적 한계에도 불구하고, 저자는 유연하게 일할 수 있는 프리랜서의 틈새를 찾았습니다. 경마와 에로티카 글쓰기에 대한 자신의 작업에 대해 자부심과 불편함이 섞인 감정을 표현하며, 전통적인 직업과 비교할 때 자신의 경력이 가지는 독특한 성격을 되새겼습니다. 결국, 저자는 예측할 수 없고 요구가 많음에도 불구하고 프리랜서가 주는 자유를 소중히 여겼습니다.

영국의 기술 회사인 Builder.ai가 파산했습니다. 이 회사는 마이크로소프트의 지원을 받았지만, 결국 재정적인 어려움에 직면하게 되었습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 채용이나 법률과 같은 민감한 분야에서 의사결정에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 이들의 신뢰성은 다양한 편향으로 인해 의문이 제기되고 있습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

첫째, 프롬프트 설계에서 엔지니어들은 경험적인 사례를 바탕으로 프롬프트를 만드는 경우가 많아, 예측할 수 없는 결과를 초래합니다. 둘째, LLM은 프롬프트에서의 응답 순서에 따라 특정 응답을 선호하는 경향이 있어, 이는 인간의 인지 편향과 유사합니다. 셋째, 평가 기준이 제시되는 순서에 따라 점수가 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 마지막에 평가된 항목은 낮은 점수를 받는 경향이 있습니다.

넷째, LLM은 점수 체계를 잘못 해석하는 경우가 많습니다. 특히 높은 점수가 부정적인 특성을 나타내야 할 때, 이는 부정확한 평가로 이어질 수 있습니다. 다섯째, LLM은 프롬프트의 문구나 구조 변화에 매우 민감하여 분류의 안정성을 떨어뜨립니다. 여섯째, 서로 다른 LLM은 각기 다른 편향을 보이므로, 특정 작업에 적합한 모델을 신중하게 선택하고 테스트하는 것이 중요합니다.

LLM의 판단 작업에서 신뢰성을 높이기 위해 저자는 중립적인 레이블 사용, 항목 순서 변경, 프롬프트의 철저한 테스트, 모델 포트폴리오의 다양화 등의 여러 전략을 제안합니다. 특히 고위험 분야에서 LLM을 사용할 때는 이들 편향이 심각한 결과를 초래할 수 있으므로, 이러한 편향을 이해하는 것이 중요합니다. 연구자들은 LLM의 편향을 체계적으로 테스트하고 정량화하여 보다 신뢰할 수 있는 결과를 보장할 것을 권장합니다.

델타-릴리프 프로젝트는 리다르(LiDAR) 기술을 활용하여 스위스의 지형 데이터를 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 리다르는 항공에서 레이저 펄스를 사용해 상세한 3D 지도를 생성하는 기술로, 식생을 통과해도 효과적으로 지형을 매핑할 수 있습니다. 스위스 연방 지형청(Swisstopo)은 건물이나 식생이 없는 지형을 보여주는 상세한 디지털 고도 모델인 swissALTI3D를 제공합니다.

이 프로젝트는 두 가지 주요 단계를 통해 스위스토포 데이터를 시각화하고, 지형 변화를 강조하는 데 중점을 두고 있습니다. 첫째, 스위스토포 데이터를 시각화하여 지형 변화를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 둘째, 사용자들이 쉽게 탐색할 수 있는 인터랙티브 온라인 지도를 만드는 것입니다.

현재 동부 스위스의 일부 데이터는 웹사이트를 통해 제공되며, 사용자는 다양한 지도 레이어를 보고 GPS를 이용해 위치를 추적할 수 있습니다.

리다르를 통해 발견된 흥미로운 고고학적 유적들도 있습니다. 예를 들어, 기원전 15년경의 로마 군영 유적, 30년 전쟁(1635) 당시의 방어 시설인 로한샨제, 약 600년 동안 계속 거주했던 카지스의 청동기 시대 정착지가 있습니다.

이 프로젝트는 미세한 지형 특징을 효과적으로 시각화하기 위한 기술을 사용합니다. 예를 들어, 경사 계산을 통해 작은 고도 변화를 강조하고, 산악 지역에서 세부 사항의 가시성을 높이기 위한 변환을 적용합니다.

데이터는 mbtiles와 NGINX를 사용하여 호스팅되며, 인터랙티브 지도를 제공하여 지도 애플리케이션과의 접근성과 사용 편의성을 높이고 있습니다. 이 프로젝트는 스위스의 고고학 및 지형 연구를 위한 귀중한 리다르 데이터의 이해와 접근성을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

미터는 측정 단위로, 1700년대 후반 프랑스 혁명 동안 제정되었습니다. 처음에는 북극에서 적도까지의 거리의 1천만 분의 1로 정의되었으며, 이는 천문학자들이 계산하고 플래티넘 막대로 나타냈습니다. 미터의 정의는 시간이 지나면서 발전하여 미터법이 만들어졌습니다.

1875년 5월 20일, 17개국의 대표들이 파리에서 미터 협약을 체결했습니다. 이 협약은 전 세계의 측정 기준을 표준화하는 것을 목표로 했습니다. 이를 통해 국제 도량형국이 설립되었습니다.

1960년에는 미터가 크립톤 가스의 빛의 파장을 기준으로 재정의되었습니다. 이후 1983년에는 진공 상태에서 빛이 1/299,792,458초 동안 이동하는 거리로 정의되었으며, 이는 원자 시계를 이용해 정확성을 높였습니다.

미터법이 채택되었음에도 불구하고, 호주와 미국을 포함한 많은 나라들은 이를 완전히 수용하는 데 느린 모습을 보이고 있습니다. 예를 들어, 호주는 조약을 체결한 후 20년이 넘어서야 공식적으로 미터법을 시행했습니다. 현재 미터법이 인정받고 있지만, 일부 제국 단위가 여전히 널리 사용되고 있어 특히 요리 측정에서 불일치가 발생하고 있습니다.

우리는 수론 연구를 바탕으로 Isabelle/HOL을 사용하여 복잡성이 제한된 디오판틴 방정식을 생성하는 방법을 제시합니다. 힐베르트의 10번째 문제는 디오판틴 방정식이 해를 가지는지를 일반적으로 판단할 수 있는 방법이 있는지를 묻는 문제로, 유리 마티야세비치에 의해 해가 없다는 것이 증명되었습니다. 그러나 유리수나 변수의 수(ν)와 차수(δ)로 정의된 제한된 복잡성을 가진 방정식을 살펴볼 때 이 문제는 여전히 열려 있습니다. 모든 디오판틴 집합이 이러한 한계 내에서 표현될 수 있다면, 우리는 그 쌍을 보편적이라고 부르며, 이는 방정식이 결정 불가능하다는 것을 의미합니다.

우리의 연구에서는 이 보편적 쌍을 확립하는 데 필요한 구성을 공식적으로 검증하여, 다변수 다항식에 대한 기존의 Isabelle AFP에 중요한 기여를 합니다. 또한, 우리는 수론 교과서의 개념과 디오판틴 방정식에 대한 고전 이론을 Isabelle에서 형식화합니다. 더불어, 다변수 다항식의 복잡한 정의를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 도구도 개발합니다. 우리의 수학적 초안은 연구와 함께 발전하였으며, 정리 증명을 활용하여 많은 도움을 받았습니다. 우리는 수학자와 컴퓨터 간의 협력의 가치를 강조하며, 이는 드물지만 매우 효과적입니다.

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Undo는 C, C++, Java, Kotlin, Go, Rust와 같은 언어를 사용하는 개발자를 위해 설계된 강력한 디버깅 도구입니다. 이 도구는 리눅스 환경에서 사용되며, 주요 기능으로는 빠른 버그 수정, 시간 여행 디버깅, 멀티스레딩 지원, 그리고 호환성이 있습니다.

빠른 버그 수정 기능을 통해 복잡한 버그를 몇 시간 안에 해결할 수 있습니다. 시간 여행 디버깅 기능은 프로그램 실행을 기록하고 재생하여 특정 순간의 전체 상태를 확인할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 문제를 재현하지 않고도 진단할 수 있습니다. 멀티스레딩 지원 덕분에 경쟁 조건이나 교착 상태와 같은 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한, GDB와 원활하게 호환되며, Visual Studio Code나 CLion의 플러그인으로도 사용할 수 있습니다.

이 도구의 작동 방식은 간단합니다. 먼저 프로그램의 실행 이력을 기록하여 코드나 빌드를 변경하지 않고도 문제를 추적할 수 있습니다. 기록된 데이터를 재생하여 무엇이 잘못되었는지를 분석하고, 실행 이력을 통해 문제의 원인을 찾아갈 수 있습니다. 설정이 최소화되어 있으며, 단 2분 만에 시작할 수 있습니다. 생산 환경에서 사용하기에 적합하며, 대규모 멀티스레드 애플리케이션도 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Undo는 업계 리더들에 의해 신뢰받고 있으며, 인기 있는 CI 및 테스트 도구와 통합되어 현대 소프트웨어 개발에 적합한 다재다능한 선택입니다. 관심 있는 사용자에게는 무료 체험판도 제공됩니다.

CERN은 최근 대형 하드론 충돌기(LHC)의 방사성 빔 덤프에 대한 첫 번째 부검을 실시했습니다. 이 조사는 고에너지 빔에 노출된 물질의 행동을 이해하기 위한 것이었습니다. 외부 빔 덤프는 질소 누출과 같은 마모 징후가 나타나 교체해야 했습니다.

누출의 원인을 조사하기 위해 내시경 검사를 실시한 결과, 덤프의 그래파이트 구성 요소에 균열이 발견되었습니다. 이에 따라 덤프의 주요 부품인 고밀도, 저밀도, 압출 그래파이트를 검사하기 위한 부검이 계획되었습니다. 덤프의 방사능 때문에 절단 작업이 어려웠습니다. 처음에는 강한 스테인리스 스틸 외장을 절단하려는 시도가 실패했습니다.

결국 CERN 팀은 자동 원형 톱과 로봇 팔을 이용한 원격 절단 기술을 개발했습니다. 그들은 특별히 설계된 방사선 공기 잠금 장치에서 필요한 절단 작업을 성공적으로 수행했습니다. 부검 결과, 압출 그래파이트 디스크에는 균열이 있었지만 저밀도 그래파이트는 양호한 상태로 확인되었습니다.

이 결과는 저밀도와 고밀도 그래파이트가 LHC의 다음 단계인 3차 운행에 사용될 수 있지만, 압출 그래파이트는 향후 설계에 사용해서는 안 된다는 것을 확인해 주었습니다. 현재 새로운 재료를 테스트하여 미래의 빔 덤프에 적용할 계획입니다. 전반적으로 기존 덤프에 대한 수정 작업은 3차 운행을 위한 에너지 수준 증가에 대비해 내구성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

텍사스 플라노 이스트 고등학교에 재학 중인 17세 학생 클로이 예원 리는 아세트아미노펜(타이레놀)의 간 독성을 줄이면서도 진통제로서의 효과를 유지하는 프로젝트를 진행했습니다. 아세트아미노펜은 널리 사용되지만 간부전의 주요 원인 중 하나입니다. 클로이는 아세트아미노펜의 화학 구조를 수정하여 안전성을 높이는 실험을 했습니다. 그녀는 새로운 분자의 컴퓨터 모델을 만들었고, 기존보다 독성이 적고 효과적인 분자를 발견했습니다.

연구 외에도 클로이는 음악과 리더십 활동에 적극적입니다. 그녀는 학교 오케스트라의 회장을 맡고 있으며, 그레이터 달라스 청소년 오케스트라에서 1바이올린을 연주합니다. 또한 STEM 분야의 여학생들을 위한 클럽인 'Girls in STEM'을 창립했습니다. 클로이는 수상 경력이 있는 바이올리니스트로, 어린 학생들을 가르치고 요양원에서 노인들을 위해 공연하기도 합니다. 그녀는 실수로부터 배우는 것을 중요하게 여기며, 이를 상징하는 것이 그녀가 가장 좋아하는 지우개입니다.

이 글은 10년 전 작성된 엘릭서에서의 작업 실행기(job runner) 제작에 관한 포스트를 업데이트한 내용입니다. 원래 코드 구조는 크게 변하지 않았지만, 설명이 더 명확하고 자세해졌습니다. 저자는 엘릭서 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 이 작업을 공유하여 작업 처리에 대한 탐구를 장려하고자 합니다.

대부분의 애플리케이션은 백그라운드 작업, 즉 "작업"을 수행해야 하며, 이는 주 애플리케이션의 차단을 피하기 위해 별도의 처리가 필요할 수 있습니다. 작업 실행기는 다른 코드를 실행하는 소프트웨어로, 엘릭서에서는 GenStage라는 라이브러리를 통해 구현됩니다. GenStage는 소비자가 생산자로부터 작업을 요청하는 수요 기반 아키텍처를 가능하게 하여 효율적인 처리를 보장합니다.

GenStage의 기본 개념은 다음과 같습니다. 생산자는 작업을 생성하고 소비자의 요청에 응답합니다. 소비자는 이러한 작업을 처리하고 완료되면 추가 작업을 요청합니다. 이 모델은 시스템의 어느 부분도 과부하에 걸리지 않도록 작업 흐름을 관리하는 우아한 해결책을 제공합니다.

엘릭서는 BEAM VM을 기반으로 한 프로세스 모델을 가지고 있어, 경량화되고 독립적인 프로세스를 통해 다른 프로세스에 영향을 주지 않고 실패에서 복구할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 신뢰할 수 있는 작업 처리 시스템을 구축하는 데 이상적입니다.

작업 실행기의 구성 요소는 다음과 같습니다. 생산자는 데이터베이스에서 작업을 가져오고, 소비자는 작업을 실행하며 실패 시 재시도하거나 오류를 기록합니다. 작업은 데이터베이스에 상태(대기 중, 실행 중, 완료, 실패)와 함께 저장되어 지속성과 추적이 가능합니다.

작업 실행기를 구축하는 과정은 GenStage를 사용하여 Phoenix 애플리케이션을 만드는 단계로 설명됩니다. 생산자와 소비자를 설정하고, 작업을 가져오고 실행하는 방법, 오류 처리를 구현하는 방법이 자세히 설명됩니다.

고급 기능으로는 더 높은 처리량을 위해 소비자를 추가하는 방법과 작업 재시도를 처리하는 기술이 포함됩니다. 또한, 생산 환경에서 사용할 수 있도록 코드 구조를 더 정교하게 구성하고, 오류 처리 및 관찰 가능성을 향상시키는 방법에 대한 제안도 포함되어 있습니다.

최종적으로 작업 실행기는 강력하고 회복력이 있으며, 엘릭서의 동시성과 내결함성의 장점을 활용하여 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 업데이트는 현대적인 관행을 사용하여 엘릭서에서 작업 처리에 대한 이해를 원하는 개발자들에게 실용적인 가이드를 제공합니다.

최근 대규모 추론 모델의 결과는 Chain of Thought (CoT) 추론의 효과성을 입증하는 것으로 여겨지고 있습니다. 그러나 이 논문은 중간 토큰의 의미, 즉 종종 "생각"으로 간주되는 요소가 모델 성능에 미치는 영향을 살펴보며 이러한 관점을 비판적으로 검토합니다. 저자들은 형식적으로 검증된 추론 단계를 사용하여 변환기 모델을 훈련시키고, 이를 공식 문제 해결 방법인 A* 탐색과 비교합니다.

그들은 최종 솔루션의 정확성과 중간 추론 단계의 올바름을 평가합니다. 흥미롭게도, 모델이 올바른 추론 단계로 훈련되었음에도 불구하고, 여전히 올바른 솔루션을 도출하면서도 잘못된 중간 추적을 생성하는 경우가 있습니다. 또한, 모델이 잡음이 있거나 관련 없는 추론 데이터로 훈련될 때, 그 성능은 올바른 데이터로 훈련된 모델과 유사하게 유지되며, 때로는 새로운 작업에서 더 나은 일반화 능력을 보이기도 합니다.

이러한 발견은 중간 추론 단계와 최종 솔루션의 정확성 간의 연결이 약하다는 것을 시사하며, 이러한 "생각의 연쇄"가 신뢰할 수 있는 추론 과정을 나타낸다는 생각에 도전합니다. 저자들은 이러한 결과를 언어 모델에서 인간과 유사한 사고의 증거로 간주하는 것에 대해 경고합니다.

머메이드는 간단한 마크다운 형식의 텍스트를 사용하여 다이어그램을 생성하는 자바스크립트 도구입니다. 이 도구는 프로그래밍 기술이 없는 사용자도 쉽게 문서화 작업을 위해 다이어그램을 설계하고 업데이트할 수 있도록 도와줍니다. 이는 구식이거나 누락된 문서로 인해 생산성이 저하되는 문제를 해결합니다.

머메이드의 주요 기능으로는 다양한 유형의 다이어그램을 만들 수 있는 기능이 있습니다. 사용자는 플로우차트, 시퀀스 다이어그램, 간트 차트 등 여러 가지 다이어그램을 실시간 편집기를 통해 생성할 수 있습니다. 또한, 머메이드는 GitHub와 같은 인기 있는 애플리케이션 내에서 사용할 수 있습니다. 실시간 편집기 덕분에 비전문가도 빠르게 다이어그램을 생성할 수 있어 사용자 친화적입니다.

머메이드는 혁신적인 기술 사용으로 JS 오픈 소스 상을 수상했습니다. 활발한 커뮤니티가 있으며, 새로운 기여자를 환영하고 시작하는 데 필요한 자료를 제공합니다. 악성 콘텐츠로부터 보호하기 위해 다이어그램을 안전한 환경에서 렌더링하는 보안 조치도 마련되어 있습니다.

더 많은 정보와 튜토리얼, 예제는 머메이드 문서와 커뮤니티 자원을 통해 확인할 수 있습니다.

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우리는 나무를 사용하여 풍력 터빈 타워를 제작합니다. 이는 풍력 발전을 더욱 지속 가능하고 환경 친화적으로 만드는 데 기여합니다.

이 가이드는 광학 시스템에서 사용되는 다양한 렌즈 디자인 유형을 탐구합니다. 렌즈 디자이너가 특정 용도에 적합한 렌즈 유형을 이해하고 서로 다른 디자인 간의 관계를 파악하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

가이드에서는 기본적인 렌즈 디자인과 복잡한 렌즈 디자인을 다루며, 이들의 발전과 상호 연결성을 강조합니다. 복잡할 수 있는 렌즈 디자인을 이해하기 쉬운 부분으로 단순화하려고 합니다.

이 가이드는 렌즈 디자인 형태에 대한 포괄적인 이해, 실제 응용 및 기술을 원하는 사람들을 위해 설계되었습니다. 빠른 해결책을 찾거나 디자인을 위해 컴퓨터 소프트웨어에만 의존하는 사람들을 위한 것이 아닙니다.

가이드는 다양한 렌즈 유형에 대해 자세히 설명합니다. 단일 렌즈는 가장 간단한 형태로, 렌즈 디자인의 기본을 이해하는 데 중요합니다. 이중 렌즈는 색수차를 보정하며 긴 초점 거리에서 필수적입니다. 페츠발 렌즈는 빠른 디자인과 인물 사진에서의 역사적 중요성으로 주목받고 있습니다.

렌즈 디자인 과정에 대한 통찰도 제공하며, 필수 방정식, 디자인 개선을 위한 팁, 실제 응용 사례를 포함합니다. 디자인 패턴을 인식하는 것이 렌즈 성능을 평가하고 개선하는 데 중요하다는 점을 강조하며, 소프트웨어에 지나치게 의존하지 않도록 합니다.

가이드는 각 섹션에 역사적 맥락, 필수 디자인 요소, 실용적인 팁, 실제 사례를 포함하여 이해를 돕습니다. 전반적으로 이 가이드는 광학 렌즈 디자인에 대한 지식을 심화하고자 하는 모든 이에게 유용한 자료로, 실용적인 통찰과 체계적인 접근 방식을 제공합니다.

이 글에서는 프로그래밍 언어에서 타입 추론을 설계하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 특히 타입 오류가 발생했을 때 명확하고 유용한 오류 메시지를 생성하는 것이 중요하다고 강조합니다. 많은 기존 언어들은 명확성보다 다른 목표를 우선시하는 설계 선택으로 인해 혼란스러운 오류 메시지를 생성합니다.

저자는 PolySubML이라는 실험적인 언어를 만든 사람으로, 타입 추론이 본질적으로 나쁜 오류 메시지를 초래하지 않는다고 말합니다. 오히려 문제를 일으키는 것은 언어의 설계입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 컴파일러는 타입을 추측하거나 오류를 확인할 때 되돌아보지 않아야 합니다. 이러한 방식은 길고 유용하지 않은 오류 메시지를 초래할 수 있습니다. 대신, 컴파일러는 타입이 유효하지 않은 이유에 대한 명확한 논리를 제공해야 합니다.

둘째, 오류 메시지는 오류의 특정 맥락을 강조해야 합니다. 예를 들어, 타입 불일치가 발생했을 때, 메시지는 충돌하는 타입이 어디에서 유래했는지를 나타내야 하며, 예상되는 타입에 대한 가정을 해서는 안 됩니다.

셋째, 긴 오류 메시지를 제시하는 대신, 컴파일러는 코드의 특정 지점에서 사용자에게 명확한 설명을 요청해야 합니다. 이렇게 하면 사용자가 정보를 과도하게 받지 않으면서 오류의 원인을 좁힐 수 있습니다.

넷째, 사용자는 코드에 명시적인 타입 주석을 추가할 수 있어야 하며, 이를 통해 타입 충돌을 식별하고 해결하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 언어는 추론할 수 있는 모든 타입을 쉽게 표현할 수 있도록 해야 합니다.

마지막으로, 설계는 런타임 실행 모델 내에서 복잡한 정적 타입 추론을 포함하지 않아야 합니다. 이는 예기치 않은 동작과 혼란스러운 오류 메시지를 초래할 수 있습니다.

결론적으로, 이 글은 신중한 설계를 통해 타입 추론을 사용하는 언어에서 고품질의 타입 오류 메시지를 달성할 수 있으며, 이는 개발 중 사용자 경험을 향상시킬 수 있다고 주장합니다.

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이 글은 영화 "찰리의 천사들"에서 피그미 너트햇이라는 새의 잘못된 묘사에 대한 중요한 실수를 다루고 있다. 저자 포레스트 윅맨은 이 오류를 조사하는 과정을 공유하며, 이 문제는 오랫동안 조류 애호가들을 혼란스럽게 해왔다.

팬데믹 동안 윅맨은 새 관찰에 대한 열정을 키우고, 새가 등장하는 영화에서의 부정확한 묘사들을 발견하기 시작했다. "찰리의 천사들"에서는 한 캐릭터가 베네수엘라 트루피알을 피그미 너트햇으로 잘못 식별하며, 이 새가 캘리포니아 카멜에서만 산다고 주장한다. 그러나 이는 잘못된 정보로, 이 새는 더 크고 색깔도 다르며 그 지역의 토착 새가 아니다.

윅맨은 영화 제작 과정을 깊이 파고들며, 대본이 여러 작가에 의해 여러 번 수정되었음을 밝혀낸다. 이 과정에서 피그미 너트햇이라는 이름이 코믹한 효과를 위해 도입되었다. 하지만 촬영이 시작될 때, 제작팀은 장면의 열대 환경에 어울리는 시각적으로 인상적인 새를 선택하게 되었고, 결국 베네수엘라 트루피알이 사용되었다.

영화에서 들리는 새의 노래도 잘못된 것이었다. 이는 두꺼비부리 여우참새의 녹음이었고, 장면에 맞게 조작되어 사용되었으며, 이는 조류 애호가들 사이에서 혼란을 더했다.

결국 윅맨은 이러한 오류가 영화 제작의 혼란스러운 성격에서 비롯되었다고 결론짓는다. 많은 결정이 압박 속에서 이루어지기 때문이다. 영화가 새를 정확하게 묘사하지는 않았지만, 제작자들이 내린 선택은 재미있는 작품을 만들고자 하는 욕구에서 비롯된 것이었다. 이 조사는 창의성이 때때로 기이한 결과를 초래하는 영화 제작의 복잡성을 강조한다.

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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 ChatGPT와 같은 인공지능이 다양한 애플리케이션과 상호작용하는 새로운 표준으로 주목받고 있습니다. Anthropic이 개발한 이 프로토콜은 주요 플랫폼에서 채택되며, 개방적이고 협력적인 웹 2.0의 정신으로 돌아가려는 변화를 나타냅니다. 웹 2.0의 진정한 본질은 개발자들이 함께 협력하여 상호운용 가능한 도구를 만드는 것이었으며, 이는 현재의 페이스북이나 트위터와 같은 폐쇄적인 플랫폼과는 다릅니다. 현재의 기술 환경은 종종 개방성을 간과하고 있지만, MCP는 이러한 가치를 되살릴 수 있는 희망을 제공합니다. 이는 프로그래머들이 더 적응력 있고 사용자 친화적인 시스템을 만들도록 장려합니다.

이 텍스트는 결함이 있어 보이는 기존 프로토콜을 준수하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 온라인에서 더 큰 창의성과 혁신으로 이어질 수 있습니다. 개발자와 사용자들은 플랫폼에 대해 데이터 사용과 보안에 관한 더 많은 투명성과 통제를 요구해야 합니다.

MCP만으로는 기술 생태계나 인공지능 논의의 모든 문제를 해결할 수는 없지만, 새로운 세대의 개발자들이 더 개방적이고 프로그래밍 가능한 웹을 지지하도록 영감을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 웹의 초기 시절을 떠올리게 합니다.

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Depth Anything V2는 TikTok과 홍콩대학교가 공동으로 개발한 깊이 추정 모델로, 약 60만 개의 합성 이미지와 6200만 개 이상의 실제 이미지를 기반으로 훈련되었습니다. 저자는 이 모델을 사용하여 Maxar의 방콕 위성 이미지를 테스트했습니다.

저자는 강력한 워크스테이션을 사용하고 있으며, AMD Ryzen 9 CPU, 96GB RAM, NVMe SSD를 갖추고 있습니다. 특정 소프트웨어, 특히 ArcGIS Pro와의 호환성을 높이기 위해 Windows 11에서 Ubuntu를 실행합니다.

최신 ArcGIS Pro와 Python을 설치하고, Depth Anything V2에 필요한 라이브러리도 함께 설치했습니다. 가장 큰 사전 훈련 모델인 335.3M 파라미터 모델을 다운로드했습니다.

Maxar의 오픈 데이터 프로그램을 통해 방콕의 차투착 지역에 대한 상세한 GeoTIFF 이미지를 포함한 여러 이미지를 제공합니다. 두 번째 이미지는 더 작은 지역에 초점을 맞추어 도로 교차로를 보여줍니다.

첫 번째 시도에서는 큰 이미지에서 건물을 식별하는 데 실패했는데, 이는 이미지의 일부가 검은색으로 되어 있었기 때문입니다. 두 번째 시도에서는 작은 이미지를 사용하여 더 나은 결과를 얻었고, 깊이 맵을 생성할 수 있었지만 지리 참조가 필요했습니다.

깊이 맵의 정보는 상대적이며, 더 나은 정확성을 위해 건물 높이를 결정하는 워크플로우를 개발할 수 있습니다. 이 모델은 높은 시점에서 촬영한 항공 이미지에서도 잘 작동합니다.

저자는 북미와 유럽의 기업을 위한 컨설팅 및 개발 서비스를 제공합니다.

알라스데어 맥인타이어(1929-2025)는 윤리학, 특히 미덕 윤리에 대한 영향력 있는 작업으로 잘 알려진 중요한 철학자입니다. 그의 가장 유명한 저서인 미덕 이후는 전통적인 윤리 이론에 도전하며 도덕적 판단을 이해하는 데 있어 역사적 맥락의 중요성을 강조했습니다. 맥인타이어는 200편 이상의 논문과 20권이 넘는 책을 저술했으며, 그 중 *누구의 정의? 어떤 합리성?*와 의존하는 합리적 동물들은 인간의 취약성과 상호 의존성이라는 주제를 탐구합니다.

글래스고에서 태어난 맥인타이어는 전통적인 학문적 경로를 따르지 않았고 박사 학위를 취득하지 않았지만 여러 명예 학위를 받았습니다. 그의 교수 경력은 여러 저명한 기관에서 이어졌으며, 특히 노트르담 대학교에서의 재직 기간이 주목받습니다. 그는 생애 동안 여러 철학적 및 종교적 변화를 겪었고, 결국 로마 가톨릭으로 개종하며 토마스 아퀴나스의 아리스토텔레스주의를 받아들였습니다.

맥인타이어는 윤리가 역사와 얽혀 있으며 도덕적 질문을 이해하기 위해서는 공동체의 이야기와 관습을 알아야 한다고 믿었습니다. 그의 교수 스타일은 엄격하고 종종 도발적이어서 학생들이 자신의 무지를 직면하고 비판적으로 사고하도록 유도했습니다. 철학 외에도 그는 재치와 유머로 유명했으며, 다른 사상가들에 대한 날카로운 비판을 자주 했습니다.

요약하자면, 맥인타이어는 윤리학에서의 기여로 여전히 영향력 있는 깊이 있는 사상가로 기억되며, 학계에서 매력적인 인물로 남아 있습니다.

내구성 실행 엔진, 예를 들어 템포랄(Temporal)과 같은 시스템은 분산 컴퓨팅의 복잡성을 관리하는 데 도움을 주며, 장애에 대한 내성과 비동기성을 보장합니다. 그러나 전통적인 분산 거래 방식인 2단계 커밋(2PC) 프로토콜은 데이터 무결성과 가용성 문제를 일으킬 수 있습니다. 분산 거래는 오히려 장애를 확대할 수 있는 위험이 있습니다.

거래 처리의 역사적 맥락을 살펴보면, 초기 논문과 표준에서 비롯된 여러 아이디어가 포함되어 있습니다. 자바 거래 API(JTA)와 WS-AtomicTransaction과 같은 웹 서비스 표준이 그 예입니다. 그러나 이러한 표준들은 널리 채택되는 데 어려움을 겪었습니다.

마이크로서비스의 발전은 전통적인 거래 모델에 의존하지 않고 신뢰성을 관리하는 새로운 라이브러리와 프레임워크의 출현을 가져왔습니다. 서비스 상호작용을 더 잘 처리하기 위해 오케스트레이션과 안무(choreography)와 같은 개념이 등장했습니다.

현재의 내구성 실행 엔진인 템포랄은 개발자들이 장애에 대한 내성을 간소화할 수 있도록 돕고, 2PC에서 벗어나 원활한 서비스 상호작용에 집중하고 있습니다. 이들은 장기적인 워크플로우를 지원하기 위해 새로운 설계 선택과 API를 도입하고 있습니다.

이 분야에서는 지속적인 혁신이 이루어지고 있으며, 내구성 실행 개념을 프로그래밍 언어에 통합하고 서버리스 아키텍처를 지원하려는 노력이 진행되고 있습니다. 이 글은 분산 거래 관리의 도전과 발전을 반영하며, 새로운 기술들이 더 유연하고 장애에 강한 설계를 통해 이러한 문제를 해결하고 있음을 보여줍니다.

아치 블랜드는 아들 맥스와 관련된 인생을 바꾼 사건을 회상합니다. 맥스는 거의 치명적인 사고를 겪었고, 이후 급성 영아 돌연사 증후군으로 진단되었습니다. 사건이 발생하기 전날, 가족은 평범한 일상을 보냈지만, 밤에 보모가 맥스가 반응하지 않는 것을 발견하면서 모든 것이 변했습니다. 아치는 도움을 요청하고 CPR을 시행하며 응급 서비스가 도착하는 긴박한 순간을 회상합니다. 맥스는 소생했지만, 산소 부족으로 인한 뇌 손상으로 인해 심각한 의학적 문제에 직면하게 되었고, 결국 뇌성마비 진단을 받았습니다.

그레이트 오르몬드 스트리트 병원에서의 시간 동안 아치와 그의 파트너 루스는 맥스의 상태로 인한 감정적 혼란을 겪으며 회복과 미래에 대한 불확실성에 맞섰습니다. 그들은 새로운 현실에 적응하며 맥스에 대한 희망과 사랑을 품고, 장애 아동을 양육하는 어려움에도 직면했습니다. 아치는 장애에 대한 사회적 인식과 의미 있는 삶이 무엇인지에 대한 자신의 이해가 어떻게 변화했는지를 반성합니다.

어려움 속에서도 맥스에게는 기쁨과 발전의 순간들이 있었고, 아치는 가족과 친구들의 지원이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 그는 맥스를 "고쳐야 한다"는 압박감을 느끼며 장애 아동을 양육하는 복잡함과 씨름합니다. 결국 아치는 맥스에 대한 깊은 사랑을 표현하며, 다른 어떤 아이와도 바꾸지 않을 것이라고 단언하고, 그들의 여정에서 의미를 찾습니다. 이 이야기는 역경 속에서의 회복력, 수용, 그리고 희망의 재정의라는 주제를 강조합니다.

KumoRFM은 관계형 데이터를 사용하여 예측을 수행하기 위해 설계된 새로운 모델입니다. 관계형 데이터는 일반적으로 구조화된 표에 저장됩니다. 전통적인 기계 학습 방법은 특정 작업을 위해 광범위한 훈련이 필요하지만, KumoRFM은 작업별 훈련 없이도 정확한 예측을 할 수 있습니다.

KumoRFM의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 관계형 데이터에 대한 기초 모델로서 복잡한 데이터 구조를 처리하고 여러 표에 걸쳐 다양한 유형의 데이터(숫자형, 범주형 등)를 다룰 수 있습니다. 둘째, 인컨텍스트 학습 기능을 통해 역사적 데이터의 예를 사용하여 실시간으로 예측을 수행하며, 새로운 작업에 적응할 수 있습니다. 셋째, KumoRFM은 전통적인 방법보다 평균 2%에서 8% 더 높은 성능을 보이며, 특정 작업에 맞게 조정할 경우 10%에서 30%까지 성능이 향상됩니다. 마지막으로, KumoRFM은 기존 방법보다 훨씬 빠르고 효율적이며, 예측을 약 1초 만에 수행할 수 있어 전통적인 방법보다 훨씬 짧은 시간에 결과를 제공합니다. 또한, 코딩이 거의 필요하지 않습니다.

전반적으로 KumoRFM은 관계형 데이터에서 예측 모델링 과정을 간소화하여 기업이 신속하게 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다.

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이 글은 iOS 단축어 앱을 리버스 엔지니어링하여 딥링크를 통해 자동화를 생성할 수 있는지에 대한 과정을 다룹니다. 저자는 다양한 도구와 기법을 사용한 경험을 공유합니다.

딥링크에 대한 이해가 필요합니다. 딥링크는 앱이 매개변수를 가진 사용자 정의 URL을 처리할 수 있게 해줍니다. 저자는 단축어를 만드는 것은 간단하지만, 이를 자동화하는 것은 쉽지 않으며 "모두 선택" 옵션이 없다는 점을 지적합니다.

저자는 strings, lldb, Hopper와 같은 도구를 사용하여 단축어 앱의 바이너리를 분석하고 사용 가능한 딥링크를 찾습니다. 분석 결과, 워크플로우와 자동화를 생성하는 등 여러 가지 잠재적인 작업이 있음을 발견했습니다.

저자는 단축어 앱에서 사용되는 특정 딥링크를 확인합니다. 예를 들어 shortcuts://create-workflow와 shortcuts://gallery가 있습니다. 코드에 중단점을 설정하여 딥링크가 처리되는 방식을 관찰하며 앱의 내부 작동에 대한 중요한 통찰을 얻습니다.

하지만 저자는 광범위한 분석에도 불구하고 현재 버전의 단축어 앱에서는 딥링크를 통해 프로그래밍 방식으로 자동화를 생성할 수 없다는 결론에 도달합니다. 자동화는 장치에 특정하며 수동으로 생성해야 합니다.

글에서는 단축어 앱 내에 자동화 데이터를 포함한 SQLite 데이터베이스가 있을 가능성을 언급하며, 탈옥된 장치에서는 직접 수정이 가능할 수 있음을 시사합니다. 탐색 과정은 유익했으며 저자의 iOS 내부에 대한 이해를 높였지만, 현재로서는 딥링크를 통한 자동화 기능이 실현 가능하지 않다는 점을 확인했습니다.

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고대의 법률에 따라, 차링 크로스 철도 다리 아래의 높이가 낮아질 경우, 보트 이용자들에게 경고하기 위해 짚단이 다리에서 걸려 있어야 합니다. 이 법은 런던 항구의 템스 강 규정의 일환입니다. 현재 다리가 보수 중이어서 높이가 제한되고 있으며, 이로 인해 짚단이 필요해졌습니다.

짚단은 인근의 주빌리 보행자 다리에서 잘 보이도록 걸려 있으며, 밤에는 경고등이 사용됩니다. 보수 작업이 앞으로 몇 년 동안 계속될 예정이므로, 짚단은 비계와 함께 이동할 것입니다. 이 법의 기원은 불분명하지만, 강 규정이 업데이트되었음에도 불구하고 여전히 유효합니다.

따라서 가까운 미래에는 이 오래된 법 때문에 차링 크로스 다리에서 짚단이 걸려 있을 것입니다.

양자에 대한 모든 사람을 위한 접근법이 있습니다. 양자 개념을 탐구하는 여정을 시작해 보세요. 이 과정에서는 '양자 그림법'이라는 시각적 접근 방식을 사용합니다.

양자 그림법이란 무엇일까요? 이는 간단한 수학, 즉 덧셈, 뺄셈, 각도만을 사용하여 양자 아이디어를 가르치는 방법입니다. 이 방식은 흥미롭고 접근하기 쉬워서 초보자와 전문가 모두에게 적합합니다.

양자 그림법의 발전 과정은 시간이 지남에 따라 기록되어 있으며, 그 진화를 보여줍니다.

더 많은 통찰력을 원하신다면, 밥 코에크와 스테파노 고지오소의 "양자 그림으로"라는 책을 추천합니다.

자주 묻는 질문에 대한 답변을 찾고, 복잡한 수학 기술 없이도 배울 수 있는 ZX 미적분학 디스코드 커뮤니티에 참여해 보세요.

이 교육의 목표는 복잡한 개념을 시각적 학습 경험으로 단순화하여 양자 교육을 덜 위협적이고 더 포용적으로 만드는 것입니다.

SQLite-JS는 SQLite 데이터베이스 내에서 JavaScript를 사용하여 사용자 정의 함수를 만들고 데이터를 조작할 수 있게 해주는 확장 기능입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

설치 방법으로는 다양한 플랫폼(리눅스, macOS, 윈도우, 안드로이드, iOS)에 맞춘 미리 빌드된 바이너리를 다운로드하고 SQLite 명령어를 사용해 확장을 로드할 수 있습니다.

함수 유형에는 여러 가지가 있습니다. 스칼라 함수는 개별 행을 처리하여 단일 값을 반환합니다. 집계 함수는 여러 행을 처리하여 하나의 결과를 반환하며, 예를 들어 합계(SUM)나 평균(AVG) 계산에 사용됩니다. 윈도우 함수는 집계 함수와 유사하지만, 행을 축소하지 않고도 전체 행에 접근할 수 있습니다. 정렬 순서는 텍스트 값을 사용자 정의 정렬할 수 있게 해줍니다.

SQLite 쿼리 내에서 JavaScript 코드를 직접 평가할 수 있는 기능도 제공됩니다. SQLite-JS에서 생성한 함수는 sqlite-sync를 사용하여 장치 간에 자동으로 복제되므로, 오프라인에서도 일관된 동작을 보장합니다.

이 확장 기능에는 나이 계산, 중앙값, 이동 평균 등을 계산하는 함수 생성 예제가 포함되어 있습니다. 단, 사용자 정의 함수를 생성한 동일한 연결에서 업데이트할 수는 없으며, 업데이트를 위해서는 별도의 연결이 필요합니다.

소스 코드에서 확장을 컴파일하는 방법에 대한 지침도 제공됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

SQLite-JS는 JavaScript를 통해 SQLite의 기능을 확장하여 보다 유연한 데이터 조작을 가능하게 합니다.

이 텍스트는 컴퓨터 그래픽스 튜토리얼 전용 랜딩 페이지에서 제공되는 자료에 대한 개요를 제공합니다. 이 페이지는 주로 글로 작성된 튜토리얼을 특징으로 하며, 비디오 튜토리얼은 별도의 랜딩 페이지에서 찾을 수 있습니다. 저자는 여가 시간에 이러한 튜토리얼을 만들며, Patreon이나 PayPal을 통해 지원을 요청합니다. 모든 코드 조각은 재사용을 쉽게 하기 위해 MIT 라이선스 하에 공유됩니다.

내용은 여러 주제를 다루고 있습니다. 유용한 함수에는 2D 및 3D 형태를 위한 인덱스, 재매핑, 교차점 함수가 포함됩니다. 절차적 노이즈에서는 그래디언트 노이즈와 보로노이 패턴 같은 기술이 소개됩니다. 레이 트레이싱은 간단한 GPU 레이 트레이싱과 경로 추적을 포함한 다양한 방법을 설명합니다. 포인트 클라우드와 복셀 관련 기술은 볼륨 정렬 및 복셀 표현과 관련이 있습니다. 압축 방법은 메쉬와 3D 모델 저장을 위한 기술을 다룹니다. 크기 코딩은 최소한의 저장 공간으로 그래픽을 만드는 방법을 설명합니다. SDF와 레이 마칭은 거리 필드와 레이 마칭 기술을 포함합니다. 텍스처링과 필터링에서는 텍스처 생성 및 필터링을 위한 다양한 방법이 소개됩니다. 조명 기술은 그래픽에서 조명 효과를 향상시키는 방법을 다룹니다. 렌더링 기술에는 GPU 조건문, 프러스텀 컬링, 스테레오 렌더링이 포함됩니다. 간단한 효과는 구식 효과와 기본 애니메이션을 설명합니다. 유용한 수학은 그래픽 프로그래밍과 관련된 수학적 개념을 다룹니다. 프랙탈과 복잡한 동역학에서는 만델브로 집합과 기타 프랙탈 개념을 탐구합니다. 마지막으로, 프랙탈 렌더링은 그래픽에서 프랙탈을 시각화하는 기술을 설명합니다.

전반적으로 이 페이지는 컴퓨터 그래픽스에 관심 있는 사람들에게 이론적 지식과 실용적인 응용을 혼합하여 제공하는 포괄적인 자료로 기능합니다.

로린 호흐스타인은 전통적인 근본 원인 분석(RCA) 접근 방식이 사건 조사를 단순화한다고 비판합니다. 그는 RCA가 미래의 사건을 예방하기 위해 원인(근본 원인, 기저 원인, 즉각적 원인)의 선형 체인을 식별하는 데 집중하지만, 이 모델이 결함이 있다고 강조합니다.

호흐스타인은 영국 건강 및 안전 집행위원회가 제공하는 RCA 가이드의 여러 측면, 특히 여러 원인을 인정하고 근접 사고를 조사하는 중요성을 높이 평가합니다. 그러나 그는 RCA의 인과 모델이 시스템 내 상호작용의 복잡성을 포착하지 못한다고 생각합니다.

대신 그는 회복력 공학(RE) 모델을 제안합니다. 이 모델은 사건을 시스템 구성 요소 간의 예측할 수 없는 상호작용의 결과로 보고, 일련의 원인으로 보지 않습니다. RE 모델은 시스템이 결함에 어떻게 적응하고 기존 문제에도 불구하고 기능을 유지하는지에 초점을 맞춥니다. 이는 조직이 근본 원인을 단순히 제거하는 것에 그치지 않고, 적응 능력을 개발하도록 장려합니다. 잠재적 결함은 항상 존재하며, 시간이 지남에 따라 다양한 사건으로 이어질 수 있다는 점을 인식하는 것입니다.

결론적으로, 호흐스타인은 복잡한 시스템을 더 잘 이해하고 관리하기 위해 RCA에서 RE로의 전환을 지지합니다.

"스케치 캘린더" 프로젝트는 마르셀 고에탈스와 폴 소넨탁이 공동으로 진행하고 있으며, 디지털 앱의 편리함과 종이 캘린더의 개인적인 감성을 결합한 캘린더를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

디지털 캘린더는 구글 캘린더와 같은 형태로, 여러 기기에서 쉽게 이벤트를 관리할 수 있는 장점이 있지만, 개인적인 느낌이 부족하고 경직된 면이 있습니다. 또한 비공식적인 계획이나 개인적인 반영을 담기에는 한계가 있습니다. 반면, 종이 캘린더는 유연성과 개인적인 터치를 제공하여 사용자가 레이아웃을 자유롭게 꾸미고 메모나 할 일 목록을 포함할 수 있지만, 디지털 기능의 편리함은 부족합니다.

이 프로젝트는 종이 캘린더의 개인화된 특성을 유지하면서 유용한 디지털 기능을 통합한 디지털 캘린더를 만드는 방법을 탐구하고 있습니다. 기존의 앱들은 일부 개선이 이루어졌지만, 여전히 사용자 맞춤화에는 한계가 있습니다.

연구팀은 개인적인 주석, 공유 캘린더, 습관 추적기와 같은 맞춤형 기능을 허용하면서 일간, 주간, 월간의 상호 연결된 뷰를 어떻게 만들 수 있을지를 조사할 계획입니다. 이들은 혁신적인 캘린더 개념의 개발과 연구 결과에 대한 업데이트를 공유할 예정입니다.

샘치카는 자바용으로 설계된 빠르고 재사용 가능한 파일 처리 라이브러리로, 효율적인 멀티스레딩을 지원합니다. 이 라이브러리를 사용하면 대용량 파일을 신속하게 처리할 수 있으며, 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다.

주요 특징으로는 멀티스레딩 최적화가 있어 파일을 동시에 처리할 수 있습니다. 또한 간단한 API를 제공하여 사용자가 직관적으로 입력과 로직을 설정할 수 있습니다. 선택적으로 시간, 메모리 사용량, 스레드 성능에 대한 정보를 제공하는 통계 기능도 포함되어 있습니다. 샘치카는 로그 파일이나 데이터 세트와 같은 대용량 텍스트 파일 분석에 적합합니다. 이 라이브러리는 오픈 소스이며, 기여를 환영합니다.

샘치카는 로그 분석, ETL 작업, 대규모 텍스트 코퍼스 처리, 배치 보고서 생성, 데이터 변환 파이프라인, 실시간 데이터 처리 등 다양한 용도로 유용합니다. 설치는 메이븐과 그래들에서 간단한 설정 지침을 제공하여 쉽게 진행할 수 있습니다.

사용 방법은 라이브러리를 임포트한 후, 입력 및 출력 경로와 처리 로직을 설정하고 실행하는 방식으로 이루어집니다. 샘치카는 전통적인 방법에 비해 성능이 크게 향상되며, 특히 대용량 파일 처리 시 멀티코어 시스템에서 최대 70% 더 빠른 속도를 보여주면서도 메모리 사용량을 효율적으로 관리합니다.

샘치카는 MIT 라이선스 하에 배포되어 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 이 프로젝트는 자바스크립트 라이브러리와 대용량 텍스트 파일 처리의 어려움에 대한 논의에서 영감을 받았습니다.

연구자들은 새들이 긴 이동을 어떻게 관리하는지에 대해 조사하고 있습니다. 예를 들어, 흰관모지빠귀는 멕시코에서 알래스카까지 2,600마일을 이동하고, 북극제비갈매기는 남극까지 10,000마일을 여행합니다. 이러한 새들은 이동 중 지구력 유지를 위해 체중 증가와 심장 비대와 같은 중요한 생리적 변화를 겪습니다.

최근 연구에서 중요한 발견은 세포의 에너지원인 미토콘드리아의 역할입니다. 이동 중 새들은 미토콘드리아의 수, 형태, 효율성이 변화하여 지속적인 비행을 위한 에너지를 더 많이 생성할 수 있도록 돕습니다. 인간과 달리 새들은 환경 신호, 예를 들어 봄철의 빛 변화에 빠르게 적응하여 미토콘드리아 성능을 조절할 수 있으며, 이를 위해 오랜 훈련이 필요하지 않습니다.

두 개의 독립적인 연구팀은 이동하는 새들이 비이동성 새들에 비해 "터보차지된" 미토콘드리아를 가지고 있으며, 이 미토콘드리아는 더 많고 효율적이라는 것을 발견했습니다. 이러한 향상된 미토콘드리아 기능 덕분에 새들은 음식 없이도 여러 시간 동안 비행할 수 있습니다.

또한 연구 결과에 따르면, 미토콘드리아 활동이 증가하면 에너지를 제공하지만, 동시에 활성산소종이라는 해로운 분자도 생성됩니다. 새들은 항산화제가 풍부한 식단을 통해 이러한 위험을 완화할 수 있습니다.

이러한 발견은 새들이 놀라운 이동을 수행할 수 있도록 하는 복잡한 적응 과정을 밝혀주며, 새와 인간의 에너지 사용 이해에 대한 더 넓은 의미를 시사합니다.

"바이브 코딩"이라는 개념은 소프트웨어 개발의 새로운 트렌드를 설명합니다. 이 트렌드에서는 사용자가 간단한 문제 설명만으로 AI 코드 도우미를 이용해 코드를 생성하는 데 의존하고, 소프트웨어 아키텍처나 프로그래밍 원칙에 깊이 관여하지 않습니다.

"에이전틱 AI"는 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템을 의미하며, "바이브 코딩"은 철저한 이해나 계획 없이 빠른 코드 생성을 강조합니다. 이 용어는 기술의 민주화와 개인의 권한 부여를 촉진하는 듯 보이지만, 저자는 이러한 서사가 오해를 불러일으키며 소프트웨어 개발의 복잡성을 간과한다고 주장합니다.

많은 사람들이 소프트웨어가 어떻게 만들어지는지에 대해 피상적인 이해를 가지고 있습니다. 효과적인 소프트웨어 개발은 요구 사항, 사용자 필요, 그리고 신중한 아키텍처 분석을 필요로 하며, 단순한 코딩만으로는 이루어질 수 없습니다. AI에 의존해 코딩을 하게 되면 구조와 이해가 부족한 저품질 소프트웨어가 만들어질 수 있으며, 이는 장기적으로 문제를 일으키고 덜 효과적인 도구에 의존하게 만들 수 있습니다.

이러한 트렌드는 학습과 전문성의 가치를 저하시킵니다. 빠른 해결책이 개인의 성장과 코딩 기술 습득의 과정을 대체하는 것처럼 보입니다. 저자는 바이브 코딩이 개인에게 도구를 제공함으로써 권한을 부여하는 것처럼 보이지만, 실제로는 불충분한 해결책을 초래하고 특히 소외된 집단에 대한 기존의 불평등을 강화한다고 주장합니다.

잘못 개발된 소프트웨어는 사용자와 시스템에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 디지털 제품과 서비스의 전반적인 품질 저하에 기여합니다. 품질과 이해에 대한 헌신 없이 결과물만을 강조하는 것은 개인과 사회 모두에게 무례하고 해롭다고 여겨집니다. 저자는 소프트웨어 개발에 있어 기술 개발과 의미 있는 참여를 우선시하는 보다 신중한 접근이 필요하다고 촉구합니다.

전반적으로 이 글은 "바이브 코딩"의 피상적인 매력을 비판하며, 소프트웨어 개발에서 전문성과 신중한 과정의 중요성을 강조합니다.

팀이 너무 클 때의 문제점에 대해 알렉스 에베를로프가 탐구하며, 효과적인 팀워크 접근 방식을 제안합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

팀의 규모가 크면 비효율성, 오해, 의사소통 문제를 초래할 수 있습니다. 너무 큰 팀은 조정이 어려워져서 작업이 누락되거나 책임이 불분명해지는 경우가 많습니다. 일반적으로 일반화된 팀은 내부 의존성과 병목 현상을 줄여 더 생산적이고 회복력이 뛰어납니다. 반면, 전문화된 팀은 좁은 초점으로 인해 복잡성을 초래하고 의사소통 단절과 지연을 유발할 수 있습니다.

대규모 팀에서 처음 진행된 스탠드업 미팅은 비효율적이어서 지루함과 참여 부족을 초래했습니다. 비동기 업데이트로 전환하자 방해가 줄어들었지만, 스탠드업 미팅이 의도한 가치 있는 대화는 놓치게 되었습니다. 전문화된 작업군으로 팀을 나누려는 시도는 처음에는 희망적이었지만, 그룹 간의 의존성이 드러나 협력이 여전히 필요하다는 것을 보여주었습니다.

궁극적인 해결책은 팀을 전문화된 인력에서 일반화된 인력으로 전환하는 것이었습니다. 이를 통해 소유권, 협업, 지식 공유가 개선되었습니다. 일반화된 모델은 팀원들이 여러 기술을 배우도록 장려하여 인수인계 문제를 줄였습니다. 그러나 일반화가 생산성을 높이는 동시에 탈진과 전문 기술의 깊이 부족을 초래하기도 했습니다. 따라서 업무량의 균형을 맞추고 지속 가능한 관행을 보장하는 것이 중요합니다.

팀의 성공은 지속적인 개선과 실험의 문화에서 비롯되었습니다. 이를 통해 팀은 효과적으로 작업 흐름을 조정할 수 있었습니다. 에베를로프는 팀워크 문제의 근본 원인이 종종 공유 목표와 의사소통 부족에 있다고 강조하며, 실험하고 적응하려는 의지가 팀의 성공에 필수적이라고 말합니다.

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저자는 중학교 시절에 만든 프랙탈을 회상하며, 그 작품을 12년 동안 벽에 걸어두었다고 말합니다. 이 프랙탈을 "벽꽃"이라고 부르며, 다양한 방향으로 정사각형을 반복적으로 배치하여 그렸다고 설명합니다. 시간이 지나면서 저자는 수학에 대해 더 많이 배우게 되었고, 자신의 프랙탈이 다른 알려진 프랙탈들과 유사하다는 것을 발견했습니다.

저자는 프랙탈을 생성하는 두 가지 방법을 설명합니다. 첫 번째 방법은 도형을 수동으로 배치하는 것이고, 두 번째 방법은 L-시스템을 사용하는 것입니다. L-시스템은 회전을 기반으로 도형을 그리는 규칙의 집합입니다. 처음에는 두 방법이 동일한 결과를 낸다고 생각했지만, 나중에 도형이 중심 주위에 배열되는 방식에서 차이를 발견하게 됩니다.

텍스트는 기수성, 쌍 함수와 같은 수학적 개념과 정사각형을 구조적으로 라벨링하는 방법을 탐구합니다. 저자는 프랙탈의 성장과 5의 거듭제곱 사이의 연결을 발견하고, 이를 바탕으로 벡터와 행렬을 이용한 독특한 수 체계를 개발하게 됩니다.

또한, 저자는 프랙탈을 더 높은 차원으로 확장하는 아이디어에 대해 고민하며, 그 과정에서의 도전 과제를 고려합니다. 결국, 저자는 자신의 재발견 여정과 수학의 아름다움에 대해 성찰하며, 이러한 탐구가 다른 사람들에게도 비슷한 즐거움을 찾도록 영감을 주기를 희망합니다.

구글은 최근 전통적인 트랜스포머 대신 확산 기술을 사용하는 첫 번째 언어 모델인 제미니 디퓨전을 발표했습니다.

제미니 디퓨전의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 작동 방식입니다. 일반적인 언어 모델은 한 번에 한 단어씩 텍스트를 생성하는데, 이는 느릴 수 있습니다. 반면, 확산 모델은 노이즈를 단계적으로 정제하여 텍스트를 생성합니다. 이 방식은 오류를 수정하고 더 빠르게 고품질 출력을 만들어낼 수 있게 합니다.

둘째, 속도입니다. 이 모델은 특히 빠릅니다. 예를 들어, 초당 857개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 테스트에서는 몇 초 만에 시뮬레이션된 채팅 앱을 만들었습니다.

셋째, 비교입니다. 제미니 디퓨전은 빠르지만, 초당 약 2,000개의 토큰을 생성하는 세레브라스 코더와 같은 다른 도구와 비교됩니다. 구글은 이 모델이 이전 모델인 제미니 2.0 플래시 라이트보다 "5배 빠르다"고 주장합니다.

넷째, 기술에 대한 설명입니다. 확산 모델에 대한 혼란이 있었는데, 이 모델은 트랜스포머를 완전히 대체하지 않고, 출력 생성 방식을 수정합니다. 보통 트랜스포머 구조를 사용하지만, 일반적인 순차적 토큰 생성을 하지 않습니다.

마지막으로, 훈련 과정입니다. 이 모델은 문장에서 마스킹된 토큰을 예측하도록 훈련되며, 점차 마스킹된 토큰의 수를 줄여가면서 전체 텍스트 시퀀스를 생성할 수 있게 됩니다.

전반적으로 제미니 디퓨전은 확산 모델의 효율성과 기존 언어 모델의 기능을 결합하여 속도와 출력 품질을 모두 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 Pydantic을 사용하여 큰 JSON 파일을 메모리를 과도하게 사용하지 않고 로드하는 방법에 대해 설명합니다. Pydantic의 기본 JSON 로딩 방법을 사용할 경우, 메모리 소비가 매우 높아져 JSON 파일 크기의 최대 20배에 달할 수 있는 문제를 지적합니다.

첫 번째로, 메모리 문제에 대해 다룹니다. 예를 들어, 100MB 크기의 JSON 파일을 Pydantic에 로드할 경우 메모리 사용량이 약 2000MB에 이를 수 있습니다.

해결책으로는 두 가지 방법이 제시됩니다. 첫 번째는 더 효율적인 JSON 파서를 사용하는 것입니다. ijson 라이브러리로 전환하면 JSON 데이터를 스트리밍 방식으로 처리할 수 있어 한 번에 모두 로드하는 대신 조각조각 로드하게 됩니다. 이 방법을 사용하면 메모리 사용량이 약 1200MB로 줄어듭니다. 두 번째 방법은 메모리 효율성을 높이기 위해 Pydantic의 데이터 클래스를 slots와 함께 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 메모리 사용량이 약 450MB로 더욱 감소합니다. slots는 클래스의 속성을 제한하여 메모리를 절약하는 기능입니다.

메모리 사용량 요약은 다음과 같습니다. Pydantic의 기본 로딩 방법은 2000MB, ijson을 사용할 경우 1200MB, ijson과 데이터 클래스의 slots를 함께 사용할 경우 450MB입니다.

이 글에서는 Pydantic이 내부적으로 메모리 사용량을 개선할 수 있지만, 사용자들이 이러한 방법을 직접 구현하여 더 나은 효율성을 얻을 수 있다고 제안합니다. 또한 추가적인 기술에 대한 자료와 Python 코드 최적화를 위한 컨설팅 서비스도 언급하고 있습니다.

Defuddle는 웹 페이지를 간소화하여 불필요한 요소를 제거하고 주요 내용을 쉽게 읽을 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 댓글, 사이드바, 헤더와 같은 혼잡한 요소를 정리하여 필수 정보만 남깁니다.

주요 기능으로는 깔끔하고 일관된 HTML 문서를 생성하여 Markdown으로의 변환을 용이하게 하는 출력 기능이 있습니다. Mozilla Readability와 유사하지만, 제거하는 요소가 적고 각주 및 코드 블록과 같은 항목에 대해 더 일관된 출력을 제공합니다. 또한, schema.org 정보를 포함한 추가 데이터를 페이지에서 추출하는 메타데이터 수집 기능도 포함되어 있습니다.

Defuddle를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. npm install defuddle. Node.js를 사용할 경우 JSDOM도 설치해야 합니다. npm install jsdom.

브라우저에서 Defuddle를 사용하려면 현재 문서를 파싱하기 위해 임포트하여 사용하면 됩니다. Node.js에서는 JSDOM을 임포트한 후 문자열이나 URL에서 HTML을 파싱하기 위해 Defuddle를 사용할 수 있습니다.

Defuddle는 다음과 같은 정보를 포함하는 객체를 반환합니다. 저자, 정리된 주요 내용, 기사 제목, 발행일, 총 단어 수입니다.

Defuddle는 세 가지 번들로 제공됩니다. 기본 브라우저 사용을 위한 코어 번들, 수학 파싱을 위한 추가 기능이 포함된 풀 번들, Node.js에 최적화된 수학 및 Markdown 기능을 갖춘 Node.js 번들이 있습니다.

Defuddle의 동작을 사용자 정의할 수 있는 옵션도 제공되며, 디버그 모드 활성화, URL 지정, HTML과 Markdown 출력 선택 등이 가능합니다.

패키지를 빌드하려면 Node.js와 npm이 설치되어 있어야 하며, 필요한 명령어를 실행하여 의존성을 설치하고 프로젝트를 빌드하면 됩니다. Defuddle는 웹 페이지를 정리하여 읽기 쉽게 하고 데이터 추출을 개선하기 위한 진행 중인 도구로, 브라우저와 Node.js 환경 모두에 맞춘 기능을 제공합니다.

다윈 대학에서 진행된 인터뷰의 일환으로 사이먼 페이턴 존스의 강의를 시청하세요.

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이 텍스트는 텍스트를 다양한 유형의 다이어그램으로 변환할 수 있는 온라인 도구들의 포괄적인 목록을 제공합니다. 사용자는 검색 기능(Ctrl+F)을 이용해 특정 도구를 쉽게 찾을 수 있습니다.

주요 도구와 카테고리는 다음과 같습니다.

시퀀스 다이어그램을 위한 도구로는 sequencediagram.org가 있으며, 이 사이트에서는 텍스트와 다이어그램을 편집할 수 있습니다. 흐름도를 만들고 싶다면 flowchart.fun을 이용하면 빠르고 간단하게 흐름도를 생성할 수 있습니다. 모든 온라인 또는 브라우저 기반 도구는 다운로드 없이 웹 브라우저에서 직접 접근할 수 있습니다.

주목할 만한 도구로는 일반적인 다이어그램 작성을 위한 Pikchr, 다목적 다이어그램 작성을 위한 D2, 시퀀스와 흐름을 포함한 여러 다이어그램 유형을 지원하는 Kroki, 다양한 UML 다이어그램에 적합한 PlantUML이 있습니다.

CLI(명령줄 인터페이스) 기반의 텍스트-다이어그램 도구는 설치가 필요하며, 명령줄을 통해 실행됩니다. 예를 들어, ASCII 다이어그램을 위한 ditaa가 있습니다.

이 목록은 수동으로 관리되며, 각 도구에 쉽게 접근할 수 있도록 링크가 포함되어 있습니다.

이 컬렉션은 UNIX® 기반 운영 체제를 실행하는 다양한 워크스테이션을 포함하고 있습니다. 주목할 만한 워크스테이션과 그 역사에 대해 살펴보겠습니다.

첫 번째로, Sun SPARCstation 1(Sun 4/60)은 1999년에 UW Surplus에서 구입되었습니다. 2021년에는 고장 난 디스크 드라이브를 SCSI2SD 보드로 교체하여 수리했습니다. 이 워크스테이션은 SunOS 4.1.4와 Solaris 2.7을 실행하지만, Solaris 2.7은 성능이 좋지 않습니다. 색상 비디오 카드로 업그레이드되었고, AUI에서 10BaseT 어댑터를 사용해 네트워크에 연결되었습니다.

두 번째로, Intergraph InterPro 2020은 1980년대에 위스콘신 교통부에서 구입한 워크스테이션 시리즈의 일부입니다. 처음에는 제도 시스템을 지원하기 위해 사용되었지만, PC 기술이 발전하면서 점차 중요성이 줄어들었습니다. 2021년에는 맞춤형 케이블을 사용해 두 개의 LCD 모니터를 연결할 수 있도록 조정했습니다.

세 번째로, Apollo DN3000은 1998년에 버려질 예정이던 회사에서 구입했습니다. 이 워크스테이션은 처음에 위스콘신 교통부에서 고속도로 설계에 사용되었습니다. 현재는 3Com Etherlink Plus 카드를 통해 가정용 네트워크에 연결되어 있습니다.

마지막으로, HP 9000 C100은 위스콘신 대학교의 잉여 프로그램에서 두 대를 구입했습니다. 이 워크스테이션은 위스콘신 교통부에서 다양한 응용 프로그램에 사용되었으며, ESRI ARC/INFO 소프트웨어를 실행하는 데도 활용되었습니다. 일부 소프트웨어 디스크가 있으며, 초기 버전의 리눅스도 이 워크스테이션에서 테스트되었습니다.

이 워크스테이션들은 컴퓨터 기술의 발전과 엔지니어링 및 디자인 분야에서의 다양한 활용을 보여줍니다.

2025년 5월 22일, 두 가지 새로운 AI 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4가 출시되었습니다. 이 모델들은 코딩과 고급 추론을 위해 설계되었으며, Opus 4는 전 세계에서 가장 뛰어난 코딩 모델로 평가받고 있습니다.

Claude Opus 4는 복잡한 작업에서 특히 뛰어난 코딩 능력을 보여주며, 몇 시간 동안 지속적으로 작업할 수 있습니다. 이전 모델들에 비해 지속적인 성능과 메모리 능력이 크게 향상되었습니다. Claude Sonnet 4는 Sonnet 3.7의 업그레이드 버전으로, 코딩과 추론 능력이 개선되어 일상적인 사용 사례에 적합합니다. 이 모델은 이제 GitHub Copilot에 통합되어 코딩 지원을 강화하고 있습니다.

두 모델 모두 작업 중 웹 검색과 같은 도구를 사용할 수 있어, 도구 사용과 추론을 결합하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 또한, 지시 사항을 더 정확하게 따르고, 로컬 파일에 접근할 수 있을 때 중요한 정보를 저장하여 메모리를 유지할 수 있습니다.

Claude Code라는 도구는 이제 개발자들에게 제공되며, 인기 있는 통합 개발 환경(IDE)에서 통합되어 백그라운드 작업을 수행할 수 있습니다. 이 도구는 인라인 제안과 피드백을 제공하여 개발 작업 흐름을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

모델들은 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성과를 보여주었으며, 특히 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 두드러진 결과를 나타냈습니다. 이들은 작업 완료 시 단축키나 허점을 줄이도록 설계되어 신뢰성을 높이고 있습니다.

가격은 Claude Opus 4가 백만 토큰(입력/출력)당 15달러 또는 75달러이며, Sonnet 4는 3달러 또는 15달러입니다.

전반적으로 Claude 4 모델은 AI 능력의 중요한 발전을 나타내며, 개발자들의 코딩, 추론 및 협업을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

Postgres의 분산 버전을 만드는 것은 도전적이지만 새로운 일은 아닙니다. 여러 가지 접근 방식이 존재하는데, 그 중 몇 가지를 살펴보면 다음과 같습니다. Citus는 수동 설정이 필요한 오픈 소스 확장입니다. CockroachDB는 통합이 더 쉽지만 오픈 소스가 아니며 진정한 Postgres는 아닙니다. Neon은 흥미로운 기능을 가진 진정한 Postgres 확장이지만 완전히 분산되어 있지는 않습니다.

이러한 옵션들은 저자의 필요를 충족시키지 못했기 때문에, 저자는 pgfdb라는 실험적인 오픈 소스 확장을 만들었습니다. 이 확장은 Postgres가 FoundationDB 위에서 작동하도록 하여 Postgres와의 완전한 호환성을 유지하면서도 FoundationDB의 확장성과 신뢰성을 갖추게 합니다.

pgfdb는 Postgres의 기능을 활용하여 표준 저장소 및 트랜잭션 시스템을 FoundationDB의 능력에 맞게 대체합니다. 현재 실험 단계에 있으며 성능은 불확실하지만, 저자는 이에 대한 논의에 열려 있습니다.

이 텍스트는 기관 계정을 위한 간단한 로그인 인터페이스로 보입니다. 로그인 옵션이 포함되어 있으며, 접근성 기능에 대해서도 언급하고 있습니다.

요약이 없습니다.

새로운 프로토콜인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 내용이 다뤄지고 있습니다. 이 프로토콜은 언어 모델(LLM)과 기호 컴퓨터 대수 시스템을 연결하는 역할을 합니다. LLM은 수학 문제를 이해하는 데는 능하지만, 이를 해결하는 데 어려움을 겪습니다. 반면, 컴퓨터 대수 시스템은 정확한 수학적 조작을 위해 설계되었습니다. MCP는 LLM이 이러한 시스템을 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.

MCP는 LLM이 서버를 통해 외부 도구를 호출할 수 있게 해주는 표준 인터페이스처럼 작동합니다. 이 프로토콜은 로컬에서 실행되기 때문에, LLM이 임의의 코드를 실행할 수 있어 보안 문제를 일으킬 수 있습니다.

저자는 MCP를 실험하여 LLM이 복잡한 수학 작업, 특히 텐서 미적분을 처리하는 데 도움을 주었습니다. LLM은 이 분야에서 자주 오류를 범하기 때문입니다. MCP를 사용함으로써 LLM은 SymPy와 같은 전문 도구에 수학적 계산을 위임하여 정확한 결과를 보장할 수 있습니다.

MCP 서버를 설정하고 디버깅하는 과정은 도전적일 수 있으며, 비결정론적 행동으로 인해 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 그러나 제대로 작동할 경우, 이 통합은 복잡한 문제에 대한 올바른 해결책을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 감쇠 조화 진동기와 관련된 사례에서 그 가능성을 보여줍니다.

저자는 GitHub에서 제공되는 코드를 시도해볼 것을 권장하지만, 이러한 서버를 운영할 때 발생할 수 있는 보안 위험에 대해서도 경고합니다. 전반적으로 MCP는 LLM이 수학 소프트웨어와 상호작용하는 방식을 개선할 잠재력을 가지고 있으며, 복잡한 계산을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

이 글에서는 통계학의 두 가지 주요 접근 방식인 빈도주의와 베이지안주의를 다루고 있으며, 이들 간의 차이점과 실제 적용 방법을 설명합니다.

빈도주의는 사건이 반복 실험에서 발생하는 빈도를 바탕으로 확률을 정의합니다. 이는 확률이 고정된 값이 아니라 여러 번의 실험 결과와 관련이 있다고 제안합니다. 반면, 베이지안주의는 확률의 개념을 확장하여 사건에 대한 확신의 정도를 나타냅니다. 이는 이전의 지식과 데이터를 바탕으로 확률을 추정할 수 있게 합니다.

철학적으로 빈도주의자는 사건의 장기적인 빈도에 초점을 맞추는 반면, 베이지안주의자는 매개변수에 대한 지식과 믿음을 강조합니다. 글에서는 빈도주의와 베이지안 방법이 어떻게 간단한 통계 문제를 처리하는지에 대한 예를 제공합니다. 예를 들어, 별에서 관측된 광자 수를 바탕으로 진짜 빛의 흐름을 추정하는 문제에서 두 접근 방식 모두 비슷한 추정치를 도출할 수 있지만, 복잡한 상황에서는 크게 다를 수 있습니다.

빈도주의 방법은 최대 우도 추정을 사용하여 최적의 추정치와 신뢰 구간을 찾습니다. 반면, 베이지안 방법은 베이즈 정리를 적용하여 이전 분포와 우도를 사용해 후행 분포를 도출합니다. 복잡한 모델의 경우 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC)와 같은 샘플링 기법을 활용하기도 합니다.

이 두 접근 방식은 간단한 경우에는 유사한 결과를 도출할 수 있지만, 문제의 복잡성이 증가함에 따라 각기 다른 방법론과 해석을 발전시킵니다. 글에서는 이러한 차이점을 앞으로의 논의에서 더 탐구할 것을 권장합니다. 전체적으로 이 글은 빈도주의와 베이지안 통계의 기본적인 차이점을 소개하며, 과학적 데이터 분석에 미치는 영향을 강조합니다.

코틀린을 위한 언어 서버는 비주얼 스튜디오 코드에서 코틀린을 지원하기 위해 언어 서버 프로토콜을 따릅니다. 이 서버는 IntelliJ IDEA와 그 코틀린 플러그인을 기반으로 구축되었습니다.

시작하려면 최신 비주얼 스튜디오 코드(VSC) 확장을 다운로드해야 합니다. 확장 메뉴를 통해 설치하거나 VSIX 파일을 확장 창으로 드래그하여 설치할 수 있습니다. 자바 버전 17 이상이 필요합니다. 언어 서버 프로토콜(LSP)을 활성화하려면 JVM 전용 코틀린 그레이들 프로젝트를 열어야 합니다.

지원하는 기능으로는 JVM 전용 코틀린 그레이들 프로젝트의 가져오기를 지원하며, 다른 유형의 가져오기는 실험적입니다. 코틀린과 자바 소스 및 바이너리로의 코드 탐색이 가능하고, 빠른 수정, 검사 및 가져오기 정리와 같은 코드 작업도 포함되어 있습니다. 이름 변경 및 서명 변경과 같은 리팩토링 기능도 제공됩니다. 실시간 진단과 다양한 완성 방법을 제공하며, 프로젝트 내 문서화 및 호버 지원을 위한 KDoc 지원도 포함되어 있습니다. 코드 포맷팅은 윈도우에서 완벽하게 지원되며, 반응적으로 업데이트됩니다.

현재 프로젝트는 프리 알파 단계로, 실험적이며 일상적인 사용에는 안정적이지 않습니다. 실험에는 안전하지만 중요한 프로젝트에는 권장되지 않습니다.

주로 macOS와 리눅스용 비주얼 스튜디오 코드에서 테스트되었으며, 다른 편집기는 수동으로 구성할 수 있습니다. LSP 구현은 빠른 개발을 위해 일부는 폐쇄 소스이지만, 안정화 후 오픈 소스를 계획하고 있습니다.

사용자는 GitHub에서 문제를 보고할 수 있으며, 기여는 제한적이지만 문서 업데이트는 환영합니다.

저자는 "NoteVision"이라는 iPad 앱을 사용하여 4년 동안 시각 읽기 연습을 해온 경험을 바탕으로 통찰과 방법을 공유합니다. 1990년대에 기타를 시작한 후, 2021년에 피아노를 공부하기로 결심하고 이를 서재로 옮겼습니다.

그들은 MIDI 키보드와 파이썬 인터페이스를 활용해 연습의 일부를 자동화하고, 이를 통해 자신의 진행 상황을 추적하고 있습니다. 이 앱은 다양한 조성과 화음을 포함한 맞춤형 연습 세션을 제공하며, 그들은 시간에 따른 진행 상황을 시각화할 수 있는 대시보드를 만들었습니다. 이를 통해 학습의 뚜렷한 단계를 확인할 수 있었습니다.

저자는 연습에서 무작위성을 강조합니다. 이는 더 쉬운 조에 대한 편향을 피하는 데 도움이 됩니다. 4년이 지난 지금도 시각 읽기 속도와 정확성을 향상시킬 수 있었고, 스케일, 이론, 귀 훈련과 같은 다른 음악 연습 요소를 통합하는 것의 이점도 언급합니다.

주요 내용으로는 음을 이름 없이도 연주할 수 있다는 점, 연습에서 무작위성이 유익하다는 점, 초기 느린 진행에도 불구하고 시간이 지나면서 지속적인 개선이 가능하다는 점, 그리고 다양한 음악 연습 요소를 결합하여 균형 잡힌 접근 방식을 추천한다는 점이 있습니다.

글래스고에 있는 헌터리안 박물관을 방문한 이야기를 담고 있다. 이 박물관은 다양한 컬렉션과 역사적 중요성으로 유명하다. 저자는 박물관에서 발견한 점액이 담긴 유리병을 통해 점액이 우리의 삶, 진화, 그리고 생물학과 환경에서 얼마나 흔하게 존재하는지를 연결짓는다.

점액은 고체와 액체의 특성을 모두 지닌 독특한 물질로 소개된다. 다양한 생태계와 생물학적 기능에서 중요한 역할을 한다. 역사적으로는 에른스트 해켈이 제안한 원시 점액 이론이 생명의 기원으로 언급되지만, HMS 챌린저 탐사에서의 발견으로 이 이론은 나중에 반박되었다.

현대 사회에서 점액은 그 중요성에도 불구하고 종종 혐오의 대상으로 여겨진다. 이는 점액이 건강과 환경에서 필수적인 역할을 한다는 사실을 가리는 경향이 있다. 현재 점액의 특성과 잠재적 응용에 대한 연구가 진행되고 있으며, 소프트 로보틱스와 생물 의학적 용도에 대한 가능성도 탐구되고 있다.

저자는 점액이 자연과 인간 생물학에서 얼마나 보편적이고 중요한지를 강조하며, 단순히 불쾌한 것으로 여기는 대신 그 의미를 재평가할 필요가 있다고 주장한다.

요약이 없습니다.

SEBoK는 시스템 공학 지식에 대한 포괄적인 가이드로, 커뮤니티의 의견을 반영하여 지속적으로 업데이트됩니다. 이 가이드는 제품, 서비스 및 기업 시스템의 생애 주기를 관리하는 데 필요한 시스템 공학을 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 여기에는 문제 식별부터 해결책 구현 및 폐기까지 모든 과정이 포함됩니다.

최신 버전인 SEBoK v. 2.11은 2024년 11월 25일에 출시되었으며, 조직 내에서 성공적인 시스템 공학을 방해하는 요소, 비용 추정, 회복력 모델링과 같은 새로운 주제에 대한 기사가 추가되었습니다. 또한 새로운 표준과 기존 콘텐츠의 지속적인 개선을 반영한 업데이트도 포함되어 있습니다.

SEBoK는 여덟 개 부분으로 구성되어 있으며, 기존 지식과 함께 애자일 접근법 및 모델 기반 시스템 공학(MBSE)과 같은 새로운 실천 방법을 다룹니다. 콘텐츠 생성 및 관리를 감독하는 이사회가 있으며, INCOSE와 IEEE 시스템 위원회와 같은 기관들이 지원하고 있습니다.

사용자는 SEBoK를 온라인으로 접근하거나 오프라인 독서를 위해 다운로드할 수 있으며, 시스템 공학 커뮤니티의 기여도 장려됩니다.

행렬의 고유 분해를 계산할 때, 컴퓨터의 부동 소수점 연산으로 인해 오류가 발생할 수 있다는 점은 1965년 윌킨슨이 지적한 바 있습니다. 이는 실제 비대칭 행렬이 반복된 실수 고유값을 가질지라도, 계산된 결과는 복소수 고유값을 나타낼 수 있음을 의미합니다.

최근 몇몇 동료들이 다변량 정규 분포에서 샘플을 생성하는 시뮬레이션을 위해 R 코드를 실행하면서 재현성 문제에 직면했습니다. 무작위 수 생성 제어를 위해 set.seed()를 사용했음에도 불구하고, 서로 다른 기계에서 항상 다른 결과를 얻었고, 이는 그들이 예상했던 것과는 거리가 멀었습니다. 그들은 처음에 코드에 오류가 있거나 R 함수인 MASS::mvrnorm()에 결함이 있다고 생각했습니다.

조사 결과, 문제는 그들의 코드나 R 패키지에서 비롯된 것이 아니라 부동 소수점 연산 오류에서 발생한다는 것이 명확해졌습니다. 부동 소수점 연산은 수치 계산에서 미세한 차이를 초래할 수 있으며, 이는 특히 다변량 정규 샘플 생성과 같은 복잡한 상황에서 상당히 다른 결과를 낳을 수 있습니다.

예를 들어, 두 개의 유사한 공분산 행렬이 동일하게 보일 수 있지만, 이러한 계산 오류로 인해 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 이러한 행렬에서 무작위 샘플을 생성할 때, 작은 차이가 발생하면 결과가 크게 달라질 수 있으며, 무작위 수 생성기의 시드가 동일하더라도 마찬가지입니다. 이는 컴퓨터에서의 수치 계산의 복잡성과 예측 불가능성을 강조하며, 미세한 입력 변화가 큰 출력 차이를 초래할 수 있음을 보여줍니다.

결론적으로, set.seed()가 일반적으로 R에서 재현성을 보장하지만, 부동 소수점 연산이 이러한 기대를 방해할 수 있으므로 수치 방법의 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

Visual Studio Code(VS Code)가 여러 가지 새로운 기능과 개선 사항을 도입했습니다. 특히 GitHub Copilot과 관련된 업데이트와 새로운 에이전트 모드가 포함되어 있습니다.

VS Code를 위한 새로운 텍스트 버퍼 구현이 개발되었습니다. 이 구현은 속도와 메모리 사용량을 개선하는 데 중점을 두었습니다. 이전 구현은 간단한 줄 배열을 사용했는데, 이는 효과적이었지만 큰 파일을 다룰 때 메모리 문제를 일으켰습니다. 새로운 구현은 "피스 트리"라는 데이터 구조를 사용하여 메모리 사용량을 최소화하고 텍스트 편집을 더 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.

주요 개선 사항으로는 메모리 효율성이 있습니다. 피스 트리는 이전의 줄 배열 방식에 비해 메모리 소비를 줄이는 구조를 가지고 있습니다. 성능 면에서도 새로운 구현은 파일 열기 시간과 편집 작업을 빠르게 하며, 특히 큰 파일에서 효과적입니다. 그러나 피스 트리는 줄 기반 조회에서는 줄 배열보다 느린 경향이 있어, 향후 최적화가 필요할 것으로 보입니다.

실제 성능 프로파일링 결과, 성능 핫스팟에 대한 일반적인 가정이 종종 잘못되었다는 사실이 드러났습니다. 다양한 줄 바꿈 시퀀스(CRLF)를 관리하는 것도 복잡한 문제로 나타났습니다. 통합 문제로 인해 텍스트 버퍼를 C++로 이동하는 대신 JavaScript로 유지하기로 결정했습니다.

앞으로 개선할 부분도 남아 있습니다. 예를 들어, 찾기 명령을 개선하고 텍스트 버퍼 내에서 불필요한 호출을 줄이는 작업이 필요합니다. 새로운 구현은 이미 사용자 경험을 향상시키고 있으며, 최신 버전의 VS Code에서 기본 설정으로 제공되고 있습니다.

전반적으로 새로운 텍스트 버퍼는 개발자들을 위한 VS Code의 성능과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

다비아는 기존의 파이썬 코드를 활용하여 사용자 인터페이스를 설계할 필요 없이 맞춤형 애플리케이션을 신속하게 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

먼저, 다비아를 사용하면 UI 디자인에 대한 걱정 없이 몇 분 만에 기능성 도구를 만들 수 있습니다. 현재 사용 중인 파이썬 코드, 라이브러리 및 데이터 소스와 원활하게 통합되어 작동합니다. 또한, 다비아는 자동으로 아름답고 반응형 인터페이스를 생성하므로 코드에 집중할 수 있습니다.

도구가 준비되면 간단한 링크를 통해 즉시 공유할 수 있으며, 팀원들은 복잡한 설정 없이도 접근할 수 있습니다. 다비아를 사용하려면 설치 후 파이썬 작업을 생성하고 플랫폼에서 애플리케이션에 대한 설명을 작성하면 됩니다. 이후 한 번의 클릭으로 배포할 수 있습니다.

다비아를 통해 만들 수 있는 도구의 예로는 관리자 대시보드, 데이터 정리 도구, 데이터 시각화 대시보드, 재고 관리 시스템, 자동 보고서 생성 도구, 이메일 발송기 등이 있습니다. 다비아는 파이썬 코드를 기반으로 상호작용하는 도구를 구축하고 공유하는 과정을 간소화합니다.

이 글에서는 변환기 모델의 성능을 향상시키기 위한 다양한 현대 기술에 대해 다루고 있습니다. 특히 주의 메커니즘과 추론 효율성에 중점을 두고 있습니다.

그룹 쿼리 주의(GQA) 방법은 여러 쿼리 헤드 간에 키와 값 프로젝션을 공유하여 추론 시 메모리 사용량을 줄입니다. 이렇게 하면 성능을 유지하면서 계산 비용이 감소합니다. 다중 헤드 잠재 주의는 학습 가능한 잠재 벡터를 도입하여 자기 주의의 제곱 복잡성을 줄이고, 모델이 더 긴 시퀀스를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

플래시 주의는 전체 주의 행렬을 계산하는 대신 작은 블록으로 주의를 처리하여 메모리 효율성을 개선합니다. 이 방법은 긴 시퀀스에 대한 메모리 요구 사항을 크게 줄입니다. 링 주의는 여러 GPU에 걸쳐 주의 계산을 분산시키는 기술로, 메모리 한계를 초과하지 않으면서 긴 시퀀스를 처리할 수 있게 합니다.

프리 노멀라이제이션은 잔여 블록의 주요 작업 전에 정규화를 적용하는 구조적 변화로, 훈련을 안정화하고 더 빠른 수렴을 가능하게 합니다. RMSNorm은 평균 중심화를 피하여 훈련 속도를 개선하는 간소화된 정규화 기법으로, 전통적인 레이어 정규화보다 효율적입니다.

SwiGLU는 게이팅과 비선형성을 결합한 활성화 함수로, 정보의 적응형 흐름을 허용하여 신경망의 성능을 향상시킵니다. 회전 위치 임베딩(RoPE)은 주의 메커니즘에서 회전을 통해 위치 정보를 통합하여 추가 매개변수 없이 상대 위치를 효과적으로 포착합니다.

전문가 혼합(MoE) 아키텍처는 각 입력에 대해 소수의 "전문가"만 활성화하여 큰 모델 용량을 유지하면서 계산량의 증가를 방지합니다. 학습률 워밍업은 훈련 시작 시 학습률을 점진적으로 증가시켜 불안정을 방지하고 수렴을 개선하는 기법입니다.

코사인 스케줄은 코사인 곡선을 따르는 학습률 감소 방법으로, 훈련 중 모멘텀을 유지하고 최적의 솔루션으로의 수렴을 개선합니다. AdamW 옵티마이저는 가중치 감소를 그래디언트 업데이트와 분리하여 일반화 성능을 향상시킨 개선된 Adam 옵티마이저입니다.

다중 토큰 예측 기술은 모델이 여러 토큰을 동시에 예측할 수 있게 하여 추론 중 전방 패스의 수를 줄이고 생성 속도를 높입니다. 추측적 디코딩은 빠른 초안 모델을 사용하여 후보 토큰을 생성하고, 이를 더 큰 목표 모델로 검증하여 품질을 유지하면서 추론 속도를 높이는 방법입니다.

이러한 기술들은 변환기 모델의 성능과 효율성을 최적화하여 자연어 처리 및 다양한 응용 분야에 더 적합하게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 Haskell에서 자주 묻는 면접 질문들을 다루며, 이 언어의 독특한 기능을 활용해 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 회문 검사에 대한 간단한 함수가 있습니다. 이 함수는 문자열이 앞뒤에서 읽었을 때 같은지를 확인합니다. 예를 들어 "racecar"는 회문이지만 "hello world!"는 회문이 아닙니다.

두 번째는 Fizz Buzz 문제입니다. 1부터 100까지의 숫자를 출력하되, 3의 배수는 "Fizz", 5의 배수는 "Buzz", 두 배수 모두에 해당하는 경우는 "Fizz Buzz"로 대체합니다. Haskell의 함수와 패턴 매칭을 활용하면 이 논리를 쉽게 구현할 수 있습니다.

세 번째는 N까지의 합 문제입니다. 주어진 리스트에서 세 개의 숫자를 조합해 특정 총합을 만드는 조합을 찾는 것이 도전 과제입니다. 이 문제의 해결책은 조합을 생성하고 합에 따라 필터링하는 재귀 함수를 사용하는 것입니다.

네 번째는 애너그램입니다. 두 문자열이 애너그램인지 확인하기 위해 두 문자열을 정렬한 후 비교합니다. 대소문자 차이를 무시하도록 구현을 개선할 수도 있습니다.

다섯 번째는 최소값과 최대값을 찾는 문제입니다. 리스트에서 가장 작은 숫자와 가장 큰 숫자를 찾는 것이 목표입니다. 여러 가지 방법이 제시되며, 빈 리스트를 안전하게 처리하기 위해 Maybe 타입을 사용하여 예외를 피하는 방법도 포함됩니다.

마지막으로, 단어 빈도 문제입니다. 주어진 텍스트 블록에서 가장 흔한 단어를 찾는 문제로, 각 단어의 발생 횟수를 세기 위해 맵을 사용합니다.

저자는 Haskell의 함수형 프로그래밍 스타일을 강조하며, 코드의 조합성과 명확성의 이점을 설명합니다. 또한 Haskell과 함수형 프로그래밍 개념에 대해 더 배우도록 교육 자료를 통해 독려합니다.

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