W++는 재미와 학습, 그리고 밈을 위해 만들어진 독특하고 복잡한 프로그래밍 언어입니다. Ofek Bickel이 처음부터 작동하는 언어를 만드는 도전으로 설계했습니다. 이 언어는 장난기 가득하지만, 실제 프로그래밍 기술을 가르치는 것을 목표로 하고 있습니다.

W++는 C#로 작성되어 있으며, 완전한 토크나이저, 파서, 인터프리터를 갖추고 있습니다. 비동기 작업, 람다 표현식, 다양한 제어 흐름 문장(예: if, else, 반복문)을 지원합니다. 또한 오류 처리 기능(try/catch)과 Visual Studio Code에서 사용할 수 있는 사용자 정의 구문 강조 기능도 포함되어 있습니다.

W++는 파이썬의 가독성에서 영감을 받았지만, 파이썬 방언은 아닙니다. 자체 구문을 가지고 있으며, 파이썬 라이브러리와 호환되지 않습니다. 이 언어는 IL(중간 언어)로 컴파일되며 .NET 환경에서 작동합니다.

프로젝트 구조에는 핵심 인터프리터와 스크립트를 실행하기 위한 도구가 포함되어 있습니다. VSCode 확장은 구문 지원과 코드 스니펫을 제공합니다.

W++는 MIT 라이선스 하에 배포되며, 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. 프로젝트의 이전 삭제에 대한 우려가 있는 경우, 사용자들은 명확한 설명을 요청할 수 있습니다.

AWS는 높은 보안, 내구성, 무결성, 가용성을 보장하여 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하는 것을 목표로 하며, 시스템의 정확성을 중요한 초점으로 삼고 있습니다. 이를 위해 AWS는 소프트웨어의 정확성을 높이기 위해 형식적 및 반형식적 방법을 활용합니다.

AWS는 TLA+와 같은 형식적 명세 언어를 사용하여 개발 초기 단계에서 버그를 조기에 발견하고 성능 최적화를 자신 있게 수행합니다. 이러한 방법은 기본적인 단위 테스트에서 모델 검증 및 실행 시간 검증을 포함하는 보다 포괄적인 접근 방식으로 발전해왔습니다.

시스템 모델링을 용이하게 하기 위해 AWS는 P 프로그래밍 언어를 개발했습니다. 이 언어는 상태 기계를 사용하여 분산 시스템을 모델링하는 데 도움을 주며, TLA+보다 개발자에게 더 접근하기 쉬워 효과적인 프로토콜 검증과 버그 제거를 가능하게 합니다.

경량 형식적 방법으로는 속성 기반 테스트, 퍼징, 결정론적 시뮬레이션과 같은 기법이 사용되어 시스템 테스트를 개선합니다. 이러한 방법들은 전통적인 형식적 방법의 복잡성 없이 버그를 식별하고 코드 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

AWS는 고객이 시스템을 테스트할 수 있도록 결함을 시뮬레이션하는 결함 주입 서비스(FIS)를 출시했습니다. 이를 통해 고객은 아키텍처의 회복력을 검증할 수 있습니다.

AWS는 특정 조건에서 시스템이 응답하지 않게 되는 메타안정성 실패를 연구하고 있습니다. 이러한 행동을 이해하는 것은 시스템의 신뢰성을 유지하는 데 매우 중요합니다.

중요한 구성 요소에 대해서는 AWS가 형식적 증명을 사용하여 정확성을 검증합니다. 예를 들어, Cedar 권한 부여 정책 언어와 Firecracker 가상 머신 모니터에서 이를 적용하고 있습니다.

형식적 방법은 정확성을 보장할 뿐만 아니라 시스템 설계에서 성능 개선과 비용 절감으로 이어지는 이점도 제공합니다.

그러나 형식적 방법의 복잡성과 전문 지식의 필요성으로 인해 여전히 도전 과제가 남아 있습니다. AWS는 인공지능과 교육의 발전이 이러한 장벽을 극복하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다.

AWS는 다양한 형식적 및 반형식적 방법을 개발 프로세스에 통합하여 소프트웨어의 신뢰성을 높이고, 이러한 기술에 대한 접근성과 이해도를 지속적으로 개선하고자 노력하고 있습니다.

드 브루인 인덱스와 레벨은 람다 계산에서 변수 이름과 치환 문제를 피하기 위해 사용되는 기법입니다. 이러한 문제는 "캡처 문제"로 알려져 있습니다.

캡처 문제는 람다 계산에서 변수를 치환할 때, 변수 이름이 재사용되면 혼란을 초래할 수 있다는 점입니다. 이로 인해 어떤 변수를 참조하는지 잘못 해석될 수 있습니다.

드 브루인 인덱스는 변수 이름 대신 자연수를 사용하여 람다의 위치를 나타냅니다. 여기서 0은 가장 최근의 람다를 의미하고, 1은 두 번째로 최근의 람다를 나타냅니다. 이러한 접근 방식은 이름 충돌을 피할 수 있어 치환을 간소화합니다.

드 브루인 레벨은 인덱스와 유사하지만, 가장 낮은 숫자가 가장 최근에 바인딩된 항목을 가리킵니다. 이 방법은 용어의 깊이를 이해해야 합니다.

드 브루인 인덱스의 장점 중 하나는 변수 이름에 대한 걱정 없이 간단한 치환을 가능하게 한다는 점입니다. 또한, 두 람다 항이 동등한지를 변수 이름을 고려하지 않고 비교하는 데 도움을 줍니다.

드 브루인 인덱스는 치환에 더 실용적이며, 레벨은 바인더 아래에서 항을 이동할 때 자유 변수에 영향을 주지 않도록 하는 데 유용합니다. 드 브루인 인덱스와 레벨은 람다 계산에서 변수 바인딩을 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제공하여 치환과 항 비교를 쉽게 만들어 줍니다. 유사한 이점을 제공하는 대체 방법들도 있으며, 이는 더 넓은 문헌에서 탐구되고 있습니다.

다윈 괴델 기계(Darwin Gödel Machine, DGM)는 스스로 코드를 수정하여 지속적으로 학습하고 발전할 수 있는 새로운 유형의 인공지능입니다. 이 개념은 유르겐 슈미트후버가 제안한 괴델 기계의 아이디어에 기반하고 있으며, 이론적으로는 자신의 학습 과정을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이전 모델들은 개선을 위해 복잡한 수학적 증명이 필요했기 때문에 실용적이지 않았습니다.

제프 클루네의 연구실과 협력하여 연구자들은 다윈 진화론과 개방형 알고리즘의 원리를 활용하는 DGM을 개발했습니다. 이는 DGM이 다양한 코딩 전략을 탐색하고, 스스로 개선하며, 엄격한 수학적 검증 없이 경험으로부터 학습할 수 있음을 의미합니다.

DGM의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 스스로 코드를 수정할 수 있는 기능이 있습니다. DGM은 자신의 파이썬 코드를 읽고 변경하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 성능 평가 기능이 있어, DGM은 코딩 벤치마크에서 변경 사항이 더 나은 결과를 가져오는지 테스트합니다. 셋째, 개방형 탐색 기능을 통해 다양한 코딩 에이전트의 아카이브를 구축하여 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있습니다.

실험 결과 DGM은 시간이 지남에 따라 코딩 능력이 크게 향상되었으며, 전통적인 수작업 설계 AI보다 더 나은 성과를 보였습니다. 예를 들어, 코딩 벤치마크에서 성능이 20%에서 50%로, 14.2%에서 30.7%로 개선되었습니다. 이는 DGM이 스스로 탐색을 통해 효과적인 코딩 전략을 발견할 수 있는 능력을 보여줍니다.

자기 개선 AI의 안전성은 중요한 문제입니다. DGM은 수정 작업을 위한 안전한 환경과 변경 사항의 투명한 추적 기능을 포함하여 안전 조치를 갖추고 설계되었습니다. 연구자들은 AI가 성과 결과를 조작하는 등의 잠재적 문제를 해결하기 위해 자율 조정 능력을 강화하는 데 전념하고 있습니다.

DGM은 지속적으로 학습하고 혁신할 수 있는 AI를 만드는 방향으로 나아가는 중요한 단계로, 사회에 긍정적인 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로의 연구는 이러한 시스템의 안전성과 능력을 향상시키는 데 초점을 맞출 것입니다.

이 내용은 Git의 인터랙티브 추가 기능을 Go 언어로 구현한 버전으로, git add -i와 git add -p와 유사하지만 몇 가지 개선 사항이 추가되었습니다.

주요 기능으로는 인터랙티브 스테이징이 있습니다. 사용자는 파일과 특정 변경 사항(헝크)을 선택하여 스테이징할 수 있습니다. 패치 모드에서는 사용자가 헝크를 개별적으로 검토하고 yes/no/skip/edit와 같은 명령어로 스테이징할 수 있습니다. 헝크 작업을 통해 헝크를 나누고 수정하며 쉽게 탐색할 수 있습니다. 여러 패치 모드를 지원하여 스테이징, 리셋, 체크아웃과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Git의 색상 설정 및 저장소 관리와 완벽하게 호환되며, 터미널 UI는 색상 코드가 적용된 인터페이스와 키보드 단축키를 제공합니다.

개선 사항으로는 전역 필터링 기능이 있어 모든 파일에서 정규 표현식 패턴을 사용해 헝크를 필터링할 수 있습니다. 자동 분할 기능은 헝크를 자동으로 더 작은 부분으로 나누어 세부적인 제어를 가능하게 합니다. 필터링 후에는 모든 보이는 헝크를 빠르게 수락할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

설치 방법은 go build . 명령어로 바이너리를 빌드한 후, 선택적으로 Git 명령어로 설치하여 기본적으로 사용할 수 있습니다. 설치 후에는 어떤 버전의 git-add--interactive가 사용되고 있는지 확인하여 설치를 검증할 수 있습니다.

사용 방법은 git add -i를 사용해 인터랙티브 메뉴를 실행하거나 바이너리를 직접 실행하는 것입니다. 패치 모드에서는 헝크를 선택하거나 수정하기 위해 수락, 건너뛰기, 분할과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

코드는 명령어 파싱, Git 상호작용, 사용자 인터페이스 관리를 위한 주요 패키지로 구조화되어 있습니다. 테스트와 개발 과정에서는 포괄적인 단위 테스트와 오류 처리가 포함되어 있으며, 원래의 Perl 스크립트에서 제공하는 모든 주요 패치 모드와 기능과 호환됩니다.

이 구현은 Git 스테이징을 인터랙티브하게 관리할 수 있는 강력하고 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.

마이크로샌드박스는 사용자 제출물이나 AI가 생성한 스크립트와 같은 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 전통적인 방법에서 발생하는 주요 문제를 해결합니다. 첫째, 로컬 실행에서는 악성 스크립트로 인해 시스템이 손상될 위험이 있습니다. 둘째, 컨테이너는 공유 커널로 인해 여전히 공격에 노출될 수 있습니다. 셋째, 가상 머신은 부팅 시간이 느려 생산성을 저해합니다. 마지막으로, 클라우드 솔루션은 유연성과 제어가 제한적입니다.

마이크로샌드박스의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 높은 보안을 위해 마이크로 VM을 사용하여 완전한 격리를 제공합니다. 둘째, 부팅 시간이 200밀리초 이하로 빠릅니다. 셋째, 자가 호스팅이 가능하여 사용자가 인프라를 직접 관리할 수 있습니다. 넷째, OCI와 호환되어 표준 컨테이너 이미지와 함께 작동합니다. 마지막으로, AI 도구와의 통합을 지원하여 AI 준비가 되어 있습니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 먼저, 마이크로샌드박스를 설치하고 간단한 명령어로 서버를 시작합니다. 다음으로, 여러 프로그래밍 언어(파이썬, 자바스크립트, 러스트)용 SDK를 설치합니다. 마지막으로, 안전하게 코드를 실행할 샌드박스 환경(예: PythonSandbox)을 선택하여 코드를 실행합니다.

프로젝트 관리는 Sandboxfile을 사용하여 샌드박스 환경을 정의하고 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한, 임시 샌드박스를 실행하여 흔적을 남기지 않고 격리된 작업을 수행할 수 있습니다.

마이크로샌드박스는 다양한 사용 사례를 지원합니다. 개발 환경에서는 AI가 앱을 생성하고, 의존성을 관리하며, 즉각적인 피드백을 제공합니다. 데이터 분석에서는 데이터를 처리하고 안전하게 인사이트를 생성할 수 있습니다. 웹 브라우징 에이전트는 데이터 추출 및 웹사이트와의 상호작용을 자동화합니다. 즉각적인 앱 호스팅을 통해 복잡한 설정 없이 애플리케이션을 빠르게 공유할 수 있습니다.

마이크로샌드박스는 기여를 장려하며, 설정 및 테스트를 위한 가이드를 제공합니다. 이 프로젝트는 아파치 라이선스 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

요약이 없습니다.

RASDR 개념을 기반으로 한 소프트웨어 정의 라디오(SDR) 중 하나인 RASDR4를 구매할 수 있습니다. 이 SDR은 전파 천문학을 위해 설계되었으며, 넓은 대역폭을 제공합니다. 또한 Windows와 호환되며, 관련 문서도 제공됩니다.

이 글에서는 C++에서 원자성과 메모리 순서를 사용하여 잠금 없는 큐를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 다음은 간단한 개요입니다.

멀티스레딩에서 공유 데이터에 안전하게 접근하기 위해 뮤텍스를 사용할 수 있지만, 이는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 원자성은 더 빠른 대안을 제공하지만, 더 복잡합니다.

원자성이란 무엇일까요? 원자성은 컴파일러나 CPU에 의해 중단되거나 재배치될 수 없는 연산을 의미합니다. C++의 예로는 std::atomic<bool>을 사용하여 플래그를 만드는 것이 있습니다.

기본 원자 연산에는 다음과 같은 것들이 있습니다. store()는 값을 기록하고, load()는 값을 읽습니다. compare_exchange_weak/strong()는 한 번의 연산으로 값을 확인하고 수정합니다.

메모리 순서는 멀티스레드 환경에서 연산이 어떻게 실행되는지를 이해하는 데 중요합니다. 컴파일러와 CPU는 연산의 순서를 재배치할 수 있으며, 이는 적절한 동기화가 없을 경우 데이터 경합을 초래할 수 있습니다.

메모리 순서의 유형에는 여러 가지가 있습니다. 'Relaxed'는 연산 순서에 대한 보장이 없고, 'Release/Acquire'는 한 스레드의 연산이 다른 스레드의 연산보다 먼저 발생하도록 보장합니다. 'Sequential Consistency'는 가장 강력한 모델로, 전역적인 연산 순서를 보장합니다.

이 글에서는 원자성을 사용한 잠금 없는 큐의 샘플 코드도 포함되어 있습니다. 이 큐는 각 노드가 원자성으로 감싸진 연결 리스트를 사용하여, 뮤텍스 없이 안전하게 동시 enqueue 및 dequeue 작업을 수행할 수 있습니다.

원자성이 성능을 향상시킬 수 있지만, 복잡하고 미세한 버그를 유발할 수 있다는 점에서 주의가 필요하다는 저자의 의견이 있습니다. 추가적으로 원자성과 메모리 순서 개념에 대한 더 많은 자료 링크도 제공됩니다.

이 요약은 C++의 동시 프로그래밍에서 원자성과 메모리 순서를 사용하는 방법에 대한 주요 포인트와 개념을 담고 있습니다.

이 기사는 리튬 이온 배터리의 실리콘 음극에 대한 새로운 설계를 다룹니다. 이는 배터리 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 실리콘은 리튬을 저장하는 능력이 뛰어나지만, 충전과 방전 과정에서 발생하는 큰 부피 변화로 인해 재료가 손상되고 배터리 수명이 줄어드는 문제에 직면해 있습니다.

연구자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 "체거름 기공" 설계를 제안했습니다. 이 설계는 나노 기공 구조를 포함하여 이온 이동을 개선하고 유해한 부작용을 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한 이온이 들어올 수 있도록 돕는 독특한 입구를 가지고 있어 유해한 용매가 들어오는 것을 막아 실리콘을 위한 보다 안정적인 환경을 제공합니다.

이 새로운 설계의 주요 이점은 다음과 같습니다. 실리콘 전극의 팽창이 줄어들어 고용량에서 58% 감소합니다. 충전과 방전의 효율성이 높아 여러 사이클 동안 용량 손실이 최소화되어 사이클당 0.015%만 감소합니다. 이 기술을 사용한 실용적인 배터리 셀은 1700 사이클 후에도 80%의 용량을 유지하며, 10분 만에 빠르게 충전할 수 있습니다.

전반적으로 이 혁신적인 접근 방식은 실리콘 전극의 안정성과 성능을 모두 개선하여 상업적인 배터리 사용에 더 적합하게 만듭니다.

현재의 토큰화 방법, 특히 Bert와 GPT-2와 같은 주요 언어 모델에서의 한계에 대해 논의하고 있습니다. 이 모델들은 종종 영어 단어의 구조를 잘못 해석하여 언어 이해에 영향을 미칩니다.

첫 번째로, 현재 사용되는 토큰화 기법인 바이트 페어 인코딩(BPE)은 단어 간의 형태학적 관계를 제대로 포착하지 못합니다. 예를 들어, "stabilizing"과 "destabilizing" 같은 관련 단어를 잘못 분석하여 각 단어의 의미를 독립적으로 학습하게 만듭니다.

BPE는 일반적으로 토큰화에 사용되지만, 단어 간의 관계를 흐리게 할 수 있습니다. Kaj Bostrom과 Greg Durrett의 최근 연구에 따르면, 유니그램 언어 모델링(Unigram Language Modeling)을 사용하면 형태학을 더 잘 보존하고 모델의 작업 성능을 향상시킬 수 있다고 합니다.

유니그램 LM 접근법은 BPE에 비해 더 의미 있는 토큰을 생성하는 것으로 나타났습니다. 이는 일반적인 접두사와 접미사를 더 효과적으로 복원하기 때문입니다. 테스트 결과, 유니그램 LM은 형태학적으로 올바른 토큰을 만드는 데 있어 BPE보다 우수한 성과를 보였습니다.

유니그램 LM 토크나이저를 훈련하는 데는 BPE보다 시간이 더 걸리지만, 여전히 상대적으로 효율적입니다. 두 방법의 추론 속도는 비슷합니다.

미래의 언어 모델은 BPE 대신 유니그램 LM을 사용하는 것을 고려해야 한다고 저자는 제안합니다. 또한, 문자 수준 모델링이나 언어 구조를 더 잘 반영하는 다양한 아키텍처를 포함한 개선된 토큰화 방법의 가능성도 있을 수 있습니다.

전반적으로 이 글은 효과적인 토큰화가 언어 모델을 향상시키는 데 중요하다고 강조하며, 새로운 방법을 채택하면 자연어 처리의 이해와 효율성을 높일 수 있다고 제안합니다.

C 코드에서는 맞춤형 데이터 구조 작업이 자주 사용되며, 그 중 하나가 단조 데이터 구조 탐색(MDST)입니다. MDST는 데이터 구조를 일관된 방향으로 탐색하는 방식으로, strlen 함수가 문자 배열을 처음부터 끝까지 확인하여 널 바이트를 찾는 것과 유사합니다.

새로운 도구인 Shrinker가 개발되어 C에서 MDST를 자동으로 검증할 수 있게 되었습니다. 이 도구는 '희생자 크기 감소'라는 방법을 사용하여, 전체 입력과 그 입력의 작은 버전(예를 들어 첫 번째 항목이 제거된 리스트)에서 많은 MDST가 유사하게 동작한다는 점을 인식합니다.

Shrinker는 리눅스와 깃과 같은 잘 알려진 C 프로젝트에서 발견된 다양한 MDST의 정확성과 안전성을 보여주는 100개 이상의 예제를 포함한 벤치마크 세트를 제공합니다. 이 도구는 기존 도구들에 비해 단조 탐색을 검증하는 능력을 크게 향상시킵니다.

오리올DB는 베타10 버전부터 전통적인 B-트리를 넘어서는 브리지 인덱스라는 시스템을 통해 인덱스를 생성할 수 있게 되었습니다. 이 시스템에 대한 개요는 다음과 같습니다.

오리올DB는 테이블 행을 저장하기 위해 B-트리를 사용하고, 여러 데이터 버전을 관리하기 위해 MVCC(다중 버전 동시성 제어) 방식의 언두 로그를 유지합니다. 그러나 이 구조는 PostgreSQL의 기존 인덱스 방법과는 다르게 작동하기 때문에 직접적으로 통합할 수 없습니다. 브리지 인덱스는 오리올DB가 자체 아키텍처를 유지하면서 다양한 비-B-트리 인덱스 유형을 지원할 수 있게 해줍니다.

브리지는 각 테이블에 대해 가상의 "인덱스 포인터"(iptr)를 생성하여 인덱스된 열의 변경 사항에 따라 업데이트됩니다. 브리지 인덱스는 iptr을 기본 키와 연결하여 PostgreSQL 인덱싱 방법과의 호환성을 제공합니다. 데이터 검색 시 시스템은 세 단계의 과정을 통해 데이터를 찾습니다: IndexAM → iptr → 브리지 인덱스 → 기본 키.

일상적인 사용에서 오리올DB는 비-B-트리 인덱스를 생성할 때 자동으로 브리지와 필요한 구성 요소를 추가합니다. 사용자는 필요에 따라 브리지 레이어를 설정하거나 제거할 수 있으며, 이는 데이터 로딩이나 테스트 시 특히 유용합니다.

브리지 인덱스를 사용할 경우 추가적인 조회 단계가 생기므로, 사용되는 인덱스 유형에 따라 성능에 약간의 영향을 미칠 수 있습니다. 브리지 인덱스와 관련된 열을 업데이트할 때는 여러 인덱스를 업데이트해야 하므로 더 많은 작업이 필요합니다.

오리올DB의 브리지 인덱스는 효율적인 저장 방식과 PostgreSQL의 인덱싱 방법의 유연성을 결합하여 사용자가 속도를 희생하지 않고 다양한 인덱스 유형을 활용할 수 있도록 합니다. 사용자들은 자신의 애플리케이션에서 성능 영향을 실험하고 평가해 보기를 권장합니다.

중국의 패러글라이더 조종사 펑 유장(Peng Yujiang)이 최근 구름 속으로 휘말려 8,598미터(28,000피트)의 고도에 도달한 사건이 화제가 되고 있다. 이와 관련된 영상은 그 진위에 대한 논란을 불러일으키고 있다.

영상은 세 가지 장면으로 구성되어 있는데, 그 중 하나는 인공지능(AI)으로 생성된 것으로 확인되었고, 나머지 두 개는 360도 카메라로 촬영된 실제 장면일 가능성이 있다. 관찰 결과, 카메라의 움직임, 장비의 차이, 그리고 얼음이 낀 조건에서도 유리 표면이 선명한 점 등이 의문을 제기하고 있다.

일부는 이 영상이 조작되었을 가능성이 있다고 추측하며, 초기 업로드에서 손난로 제품에 대한 언급이 있었던 점을 들어 홍보 목적으로 편집되었을 수 있다고 주장한다. 조종사의 비행은 철저히 계획된 것으로 보이며, 높은 고도에 도달한 것은 사실이지만, 진짜와 가짜 영상이 혼합된 점은 AI 기술이 발전함에 따라 콘텐츠 검증에 대한 지속적인 문제를 부각시키고 있다.

이 논의는 AI로 생성된 콘텐츠가 점점 더 정교해짐에 따라 언론 매체가 직면한 도전 과제를 강조하고 있다.

이 텍스트는 라디오 기술과 소프트웨어 정의 라디오(SDR)에 관한 가이드의 구조를 설명합니다.

첫 번째 부분에서는 기본 수신기를 만드는 방법을 다룹니다. 첫 번째 장에서는 라디오의 정의를 설명하고, 두 번째 장에서는 컴퓨터가 신호와 어떻게 상호작용하는지를 설명합니다. 세 번째 장에서는 라디오 신호 작업을 위한 도구인 GNU Radio를 소개하며, 네 번째 장에서는 AM 라디오 수신기를 만드는 방법을 안내합니다.

두 번째 부분에서는 수신기의 내부 구조를 살펴봅니다. 다섯 번째 장에서는 신호 처리의 기본 개념을 다루고, 여섯 번째 장에서는 AM 수신기의 작동 원리를 설명합니다. 일곱 번째 장에서는 FM 라디오를 만드는 방법을 보여줍니다.

세 번째 부분에서는 SDR 하드웨어와의 작업을 다룹니다. 여덟 번째 장에서는 라디오 신호의 물리학에 대해 논의하고, 아홉 번째 장에서는 SDR 하드웨어와 함께 GNU Radio를 사용하는 방법을 설명합니다. 열 번째 장에서는 변조 기술을 다루고, 열한 번째 장에서는 SDR 하드웨어의 구성 요소에 대해 자세히 설명합니다. 열두 번째 장에서는 추가 주변 하드웨어에 대해 이야기하며, 열세 번째 장에서는 신호 전송 과정에 대해 논의합니다.

이 문서에는 저작권 관련 섹션, 자세한 목차, 그리고 추가 참고를 위한 색인도 포함되어 있습니다.

eval 함수는 Racket과 같은 동적 프로그래밍 언어에서 중요하지만, 경험이 많은 프로그래머들에게는 위험한 요소로 여겨지기도 합니다. 이 함수는 강력한 기능을 제공하지만 잘못 사용하면 혼란이나 오류를 초래할 수 있습니다.

eval은 코드의 동적 실행을 가능하게 하지만, 전통적인 프로그래밍 구조의 명확성과 신뢰성이 부족합니다. 이는 복잡한 지시사항을 다른 사람에게 전달하는 것과 비슷하여, 오해나 오류가 발생할 수 있습니다.

eval을 사용하는 것이 적절한 경우는 다른 사람과의 소통이 필요한 작업이나 미리 정의할 수 없는 지시사항이 있을 때입니다. 예를 들어, 건설 팀과 같이 직접적인 명령이 필요한 상황에서 지시사항을 전달해야 할 때 유용합니다.

Racket에서 eval은 사용되는 맥락에 따라 다르게 작동할 수 있어, 초보자에게 혼란을 줄 수 있습니다. 프로그래머는 eval이 사용되는 환경을 이해하는 것이 중요하며, 이를 통해 문제를 피할 수 있습니다.

전반적으로 eval은 유용한 도구이지만, 그 사용에 있어 신중해야 하며 프로그래밍에서의 의미를 명확히 이해하고 있어야 합니다.

FLUX.1 Kontext는 성능과 속도가 향상된 강력한 이미지 생성 도구입니다. 이 도구는 프리미엄 모델을 통해 프롬프트 준수와 타이포그래피 생성 능력을 개선하며, 높은 편집 일관성을 유지합니다.

주요 기능으로는 FLUX.1 Kontext [max]가 있습니다. 이 모델은 빠르고 일관된 이미지 편집을 위한 최고의 성능을 제공합니다. FLUX.1 Kontext [pro]는 빠른 이미지 수정과 텍스트를 이미지로 변환하는 기능을 지원하여, 캐릭터 일관성을 잃지 않으면서도 정밀한 편집과 여러 번의 반복 작업이 가능합니다. FLUX.1 Kontext [dev]는 오픈 웨이트를 갖춘 차기 버전으로, 고급 생성 이미지 편집을 위해 설계되었습니다.

이러한 기능은 블랙 포레스트 랩스에서 제공하는 플레이그라운드에서 체험해 볼 수 있습니다.

이 글은 문학 비평의 역할에 대해 이야기하며, 특히 저명한 비평가이자 소설가인 헨리 제임스의 관점을 중심으로 다룹니다. 제임스는 날카롭고 통찰력 있는 비평으로 유명했으며, 많은 현대 영국 소설을 비판하면서도 미국 작가 윌리엄 딘 하웰스를 높이 평가했습니다. 그의 비평은 단순히 결점을 지적하는 것이 아니라, 작가의 방법과 철학을 이해하는 것이 의미 있는 비평에 필수적이라고 믿었습니다.

제임스는 프랑스 작가 발자크를 존경하며, 그가 자신의 작품에 큰 영향을 미쳤다고 생각했습니다. 그는 좋은 비평이 문학과 깊이 있게 교류해야 하며, 광범위한 일반화보다는 구체적인 세부 사항에 집중해야 한다고 강조했습니다. 그는 비평이 문학 세계의 건강에 필수적이라고 주장하며, 이는 소설에 대한 감사를 증진시키고 작가들이 발전하도록 격려한다고 말했습니다.

또한, 현재 문학 비평의 상태에 대한 우려도 언급됩니다. 진지한 서평이 줄어들고, 리뷰가 단순한 홍보물로 전락하는 경향이 나타나고 있습니다. 오늘날 비평가는 종종 과소평가되고 보상이 부족하여 문학 논의의 질과 깊이가 저하되고 있습니다. 제임스는 강력한 비평 문화가 좋은 글쓰기를 키우는 데 필수적이라고 믿었으며, 비평가들이 텍스트와 진지하고 정직하게 교류해야 한다고 강조했습니다.

이 글은 진지한 문학 비평의 부활을 촉구하며, 이는 문학을 이해하고 감상하는 데 중요한 역할을 한다고 주장합니다. 비평가와 작가가 자신의 작업에 깊이 있게 참여해야 하며, 문학이 삶을 반영해야 한다는 점을 강조합니다.

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Bash에서의 MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 완전히 Bash로 구현된 간단하고 가벼운 서버입니다. 이 서버는 Node.js나 Python과 같은 무거운 런타임 대신 효율성을 중시합니다.

주요 기능으로는 JSON-RPC 2.0 프로토콜을 지원하며, MCP 프로토콜을 완전히 구현하고 있습니다. 동적 도구 검색이 가능하고, JSON 파일을 사용하여 설정할 수 있습니다. 새로운 도구로 쉽게 사용자 정의할 수 있는 점도 특징입니다.

필요한 사항으로는 Bash 셸과 JSON 처리를 위한 jq가 있습니다. macOS에서는 brew install jq 명령어로 설치할 수 있습니다.

빠른 시작을 위해서는 먼저 저장소를 클론한 후, 해당 디렉토리로 이동합니다. 그 다음, 스크립트를 실행 가능하게 만들고, 샘플 명령어로 서버를 테스트할 수 있습니다.

서버는 핵심 프로토콜 레이어와 비즈니스 로직 기능으로 구성되어 있으며, 설정은 JSON 파일에 저장됩니다.

자신만의 MCP 서버를 만들려면, 먼저 자신의 로직을 위한 새로운 스크립트를 생성하고, 외부 API를 사용하여 도구를 구현합니다. 그런 다음, 도구를 JSON 구성 파일에 정의하고, 다른 JSON 파일에서 서버 구성을 업데이트합니다. 마지막으로 스크립트를 실행 가능하게 만들어야 합니다.

제한 사항으로는 동시 처리 지원이 없고, 메모리 관리가 제한적이며, 높은 처리량의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 전체 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

2025년 5월 29일, 미국 정부는 필리핀에 본사를 둔 Funnull Technology Inc.에 대해 경제 제재를 부과했습니다. Funnull은 가상 화폐 투자 사기에 연루된 여러 웹사이트에 인프라를 제공했으며, 특히 "돼지 도살"이라는 유형의 사기와 관련이 있습니다. 이 사기는 피해자들을 속여 가짜 암호화폐 플랫폼에 투자하게 만들어 큰 재정적 손실을 초래합니다. 미국 재무부는 Funnull이 미국인들에게 2억 달러 이상의 손실을 초래한 사기를 촉진했다고 보고했습니다.

Funnull은 FBI에 보고된 여러 사기 웹사이트와 연관되어 있으며, 범죄 콘텐츠 전송 네트워크로 확인되었습니다. 연구에 따르면, Funnull은 미국의 클라우드 서비스 제공업체인 아마존과 마이크로소프트를 통해 사기 트래픽을 전달했습니다. 마이크로소프트는 Funnull의 네트워크에서의 존재를 제거했지만, 아마존은 이를 완전히 없애는 데 어려움을 겪고 있습니다.

또한, 유럽연합은 최근 러시아의 사이버 공격과 허위 정보 캠페인을 숨기는 역할을 한 Stark Industries Solutions에 대해 제재를 가했습니다. Funnull과 Stark Industries는 사이버 범죄자들이 미국의 클라우드 서비스를 이용해 불법 활동을 수행하면서 탐지를 피하는 방식을 보여줍니다.

노벨상을 수상한 물리학자 아담 리에스는 우주의 팽창과 궁극적인 운명을 설명하는 표준 우주론 모델에 의문을 제기하고 있습니다. 그는 처음에 은하들이 점점 더 빠르게 우리로부터 멀어지고 있다는 사실을 발견하여 이 모델에 기여했습니다. 이 발견은 우주의 팽창을 이끄는 신비로운 힘인 암흑 에너지 개념으로 이어졌습니다.

하지만 리에스는 우주의 팽창 속도에 대한 자신의 측정값과 초기 우주 관측에서 도출된 값 사이에 지속적인 불일치가 있음을 발견했습니다. 이를 '허블 긴장'이라고 부르며, 그는 표준 모델에 결함이 있을 수 있다고 의심하고 있습니다. 과학계의 일부에서는 그의 주장에 회의적이지만, 리에스는 연구에 대한 의지를 잃지 않고 있으며, 다가오는 관측소에서 나올 새로운 데이터가 이 문제를 해결해 줄 것이라고 기대하고 있습니다.

최근의 연구 결과는 암흑 에너지가 시간이 지남에 따라 약해질 수 있다는 가능성을 제시하고 있습니다. 만약 이 주장이 사실이라면, 우주의 미래에 대한 우리의 이해가 바뀔 수 있습니다. 이는 우주가 '열적 사멸'로 끝날 것이라는 개념에 도전할 수 있으며, 더 역동적인 우주적 운명을 암시할 수 있습니다. 리에스는 새로운 발견의 가능성에 대해 흥미를 느끼고 있으며, 우주론 분야가 치열한 검토와 논의의 단계에 접어들고 있다고 생각하고 있습니다.

2025년 5월 30일, OpenBao는 Secret Manager의 기능을 강화하기 위해 Namespaces라는 새로운 기능을 도입했습니다. 이 기능은 단일 OpenBao 인스턴스 내에서 비밀 정보를 더 잘 분리하고 관리할 수 있도록 도와줍니다.

Namespaces는 OpenBao 내에서 독립적인 환경을 생성하여 서로 다른 팀이나 애플리케이션이 독립적으로 운영될 수 있게 합니다. 각 네임스페이스는 고유한 규칙, 인증 방법 및 자원을 가지며, 이를 통해 조직은 데이터를 안전하게 관리할 수 있습니다.

Namespaces의 주요 장점은 강력한 격리 기능입니다. 이를 통해 서로 다른 팀이나 임차인이 다른 팀의 데이터를 접근할 수 없도록 보장합니다. 또한, 네임스페이스 관리자들은 다른 팀에 영향을 주지 않고 자신의 설정을 관리할 수 있어 중앙 운영자의 업무 부담을 줄입니다. 이 기능은 OpenBao가 대규모 배포를 효율적으로 관리할 수 있는 능력을 향상시키는 방향으로 나아가는 중요한 단계입니다.

Namespaces를 사용하는 데 추가 설정이 필요하지 않습니다. 명령어가 업데이트되어 네임스페이스 옵션이 포함되어 있어 관리가 용이해졌습니다. 사용자는 네임스페이스를 생성하고 비밀 정보를 관리하며, 할당된 네임스페이스 내에서 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

임차인들은 정책이나 할당량을 조정하거나 자원을 이동하는 등 네임스페이스에 독립적으로 변경을 할 수 있습니다.

OpenBao는 향후 업데이트에서 네임스페이스 기능을 강화하고, 확장성을 개선하며, 보다 유연한 사용을 지원할 계획입니다. 커뮤니티는 OpenBao 프로젝트에 대한 아이디어와 개선 사항을 기여하도록 권장됩니다.

이 새로운 기능은 OpenBao가 다양한 팀과 애플리케이션에서 민감한 정보를 관리하는 데 더 강력한 도구가 되도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 저장소는 다양한 프로그래밍, 스크립팅, 마크업 언어에서 가장 작은 유효 파일을 수집하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 작은 HTML/XHTML 파일에 대한 블로그 포스트에서 시작되었습니다. 다른 사람들의 기여도 환영합니다.

저장소에는 여러 범주에 걸쳐 다양한 파일 형식이 포함되어 있습니다. 아카이브 파일로는 .bz2, .gz, .rar, .tar, .zip 등이 있으며, 오디오 파일은 .mp3와 .wav 형식이 포함됩니다. 문서 파일은 .chm, .pdf, .rtf, .wmf 형식이 있으며, 실행 파일로는 .exe, .elf, .class와 같은 다양한 형식이 있습니다. 그래픽 파일은 .bmp, .jpg, .png, .gif 형식이 포함되어 있습니다. 언어 파일로는 C, Python, Java, Ruby 등 여러 언어의 파일이 포함되어 있으며, 마크업 파일은 .json, .md, .xml, .html 형식을 다룹니다. 비디오 파일은 .avi, .mp4, .webm 형식이 있으며, 정리되지 않은 파일로는 .css, .scala 등 다양한 형식이 포함됩니다.

저자는 이 작업에 대한 모든 저작권을 포기했습니다. 이 프로젝트의 목표는 각 언어에서 문법적으로 올바른 최소한의 파일을 만드는 것입니다.

요약이 없습니다.

명령줄은 소프트웨어 개발자, 시스템 관리자, 기술 직종 종사자, 그리고 리눅스와 macOS를 사용하는 일반 사용자에게 유용한 도구입니다. 긴 매뉴얼을 읽지 않고도 쉽게 사용할 수 있으며, 이 간결한 안내서를 통해 일반적인 명령어를 빠르게 배울 수 있습니다.

이 가이드는 터미널, 셸, 명령줄 애플리케이션, 그리고 셸 스크립트를 함께 다루어 학습을 더 쉽게 합니다. 연습과 자신감을 키울 수 있도록 100개 이상의 셸 세션 예제를 포함하고 있습니다.

2025년에 업데이트된 이 안내서는 4년간의 작업 결과물로, 이미 5,700명 이상의 독자가 명령줄 기술을 향상시키는 데 도움을 받았습니다. 저자는 경험이 풍부한 리눅스 사용자로, 필수적인 명령줄 사용법을 효율적으로 강조하기 위해 이 책을 만들었습니다.

거의 100개의 주석이 달린 예제가 포함된 잘 디자인된 PDF를 제공받게 됩니다. 이 책의 목표는 명령줄을 최대한 활용할 수 있도록 돕는 것입니다.

가격은 정가 14달러이며, 원하는 가격을 정할 수 있습니다.

MinIO는 널리 사용되는 오픈 소스 객체 저장 솔루션으로, 커뮤니티 버전에서 중요한 웹 기반 관리 기능을 제거하는 논란이 일고 있습니다. 이제 사용자는 브라우저 인터페이스를 통해 계정, 설정 및 기타 관리 작업을 수행할 수 없으며, 명령줄 도구를 사용하거나 유료 플랜으로 업그레이드해야 이러한 기능을 다시 사용할 수 있습니다.

커뮤니티 버전에서 제거된 주요 기능으로는 계정 및 정책 관리, 설정 관리, 버킷 관리 도구, 관리 콘솔 기능 등이 있습니다. 이러한 변화에 대해 많은 사용자들이 불만을 토로하고 있으며, Redis와 같은 다른 회사들이 라이센스를 변경한 사례와 비교하고 있습니다. 일부 커뮤니티 회원들은 대안을 찾고 있으며, 이전 버전의 MinIO를 보존하기 위해 OpenMaxIO라는 포크가 생성되었습니다.

현재 고려되고 있는 대안으로는 SeaweedFS, Garage, Zenko 등이 있으며, 이들 옵션은 서로 다른 라이센스와 기능을 갖춘 S3 호환 저장소를 제공합니다.

MinIO의 전략은 기업 기능을 수익화하면서 핵심 저장 엔진은 오픈 소스로 유지하려는 것으로 보입니다. 그러나 이러한 변화는 사용자들 사이에 불확실성을 초래했으며, 이제 사용자들은 명령줄 관리에 적응하거나 상용 버전을 구매하거나 다른 저장 솔루션을 탐색해야 하는 선택의 기로에 놓이게 되었습니다.

이 연구는 집고양이가 후각을 사용하여 친숙한 사람과 낯선 사람을 구별하는 방법을 조사했습니다. 연구에는 30마리의 고양이가 참여했으며, 그들의 반응을 세 가지 종류의 냄새에 대해 분석했습니다. 이 냄새는 주인의 냄새(알고 있는 냄새), 낯선 사람의 냄새, 그리고 공백 대조군 냄새입니다.

주요 발견 중 하나는 고양이가 낯선 사람의 냄새를 맡는 데 주인의 냄새보다 훨씬 더 많은 시간을 보냈다는 것입니다. 이는 고양이가 친숙한 냄새와 낯선 냄새를 구별할 수 있다는 것을 나타냅니다. 또한, 고양이는 처음으로 낯선 냄새에 노출될 때 오른쪽 콧구멍을 선호하는 경향을 보였는데, 이는 다른 동물들과 유사한 편측 반응을 시사합니다. 고양이는 냄새를 맡은 후 물체에 얼굴을 비비는 경향을 보였으며, 이는 후각 탐색과 표시 행동 간의 잠재적인 연관성을 나타냅니다.

연구는 고양이의 성격 특성, 예를 들어 신경증적 성향이나 친화성 등이 후각 행동에 미치는 영향을 조사했습니다. 특히 수컷 고양이의 경우, 성격 특성과 다양한 냄새와의 상호작용 간에 뚜렷한 상관관계가 발견되었습니다.

연구진은 고양이에게 냄새 샘플을 제시하고 그들의 행동을 기록하고 분석하는 실험을 진행했습니다. 또한, 고양이 주인들은 고양이의 성격과 그들과의 관계를 평가하는 설문지를 작성했습니다.

결론적으로, 이 연구는 고양이가 사회적 상호작용과 인간 인식에 있어 후각에 의존하며, 이러한 행동이 고양이의 성격 특성에 의해 영향을 받을 수 있음을 보여줍니다. 향후 연구에서는 이러한 발견이 고양이와 인간의 관계에 미치는 영향을 더 깊이 탐구할 필요가 있다고 제안하고 있습니다.

특정한 내용을 요약해 주기를 원하셨던 것 같은데, 그 내용을 포함하지 않으셨습니다. 요약해 주길 원하는 텍스트를 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

Take9 사이버 보안 캠페인은 사람들이 링크를 클릭하거나 파일을 다운로드하기 전에 아홉 초 동안 잠시 멈추라고 제안합니다. 이는 온라인 안전을 개선하기 위한 방법으로 제시되지만, 비현실적이고 효과적이지 않다는 비판을 받고 있습니다.

첫째, 아홉 초의 대기 시간은 빠르게 변화하는 디지털 환경에서는 비현실적입니다. 사용자들은 수많은 링크와 메시지에 신속하게 반응해야 하기 때문에 이 방법은 실용적이지 않습니다.

둘째, "Stop. Think. Connect."와 같은 이전 캠페인들도 사용자 행동에 큰 변화를 주지 못했습니다. 이는 단순히 멈추는 것만으로는 보안을 강화할 수 없음을 보여줍니다.

셋째, 이 캠페인은 사용자가 대기하는 동안 무엇을 고려해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공하지 않습니다. 이로 인해 사용자들은 잠재적인 위협에 대해 올바른 결정을 내릴 수 있는 지식이 부족하게 됩니다.

넷째, 사람들은 종종 잘못된 직관에 의존하고 위험이 무엇인지에 대한 인식이 부족하여 단순한 대기 시간의 이점을 누리기 어렵습니다.

다섯째, 캠페인은 사용자가 권장된 대기 시간을 지키지 않을 경우 사이버 공격에 대한 책임이 있다고 암시합니다. 이는 조직이 설계한 불안전한 시스템에 대한 비난을 사용자에게 돌리는 것입니다.

여섯째, 효과적인 사이버 보안 교육은 단순히 사용자가 멈추고 생각하도록 유도하는 것이 아니라, 실질적인 안내와 시스템 개선을 포함해야 합니다.

결론적으로, Take9 캠페인은 사이버 보안의 복잡한 문제를 해결하지 못하는 피상적인 접근으로 여겨지며, 사용자에게 불필요한 책임을 부여하는 대신 더 나은 시스템 설계와 지원의 필요성에 집중해야 한다는 지적을 받고 있습니다.

도넛 브라우저는 사용자가 무제한의 로컬 프로필을 생성할 수 있는 무료 오픈소스 웹 브라우저입니다. 이를 통해 사용자는 자신의 브라우징 경험을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 도넛 브라우저는 크로미움과 파이어폭스와 같은 여러 브라우저를 지원하며, 내장된 프록시 지원 기능도 제공합니다. 단, TOR 브라우저는 제외됩니다.

주요 기능으로는 무제한 프로필 생성이 있습니다. 사용자는 고유한 설정과 데이터를 가진 별도의 프로필을 만들 수 있습니다. 또한, 여러 브라우저를 쉽게 관리하고 전환할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. 도넛 브라우저는 빠르고 가벼운 성능을 위해 최적화되어 있으며, 자원 사용량이 적습니다. 사용자는 다양한 링크에 대해 어떤 브라우저를 열지 선택할 수 있는 기본 브라우저 옵션도 제공합니다.

현재 도넛 브라우저는 macOS에서 사용할 수 있으며, 곧 Windows와 Linux 버전도 출시될 예정입니다. 이 브라우저는 완전히 무료이며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

데이비드 프리드먼은 최근 "정서적 지원 닭"을 뜨개질하는 트렌드에 대한 자신의 경험을 공유합니다. 그의 아내는 열렬한 뜨개질 애호가로, 이 현상을 그에게 소개했습니다. 이 닭 모양은 앤넷 코르시노가 디자인했으며, COVID 봉쇄 기간 동안 뜨개질 애호가들에게 위안이 되는 프로젝트로 인기를 끌었습니다.

2023년 출시 이후, 거의 11,000개의 뜨개질 닭이 Ravelry에 소개되었고, 관련 유튜브 튜토리얼은 30만 회 이상의 조회수를 기록했습니다. 사람들은 자신의 닭에게 재치 있는 이름을 붙이는 것을 즐기며, 이 프로젝트는 허리케인 헬렌 생존자와 같은 도움이 필요한 사람들을 위해 이러한 포근한 봉제 인형을 만드는 커뮤니티 행사와 그룹을 영감을 주었습니다.

이 트렌드는 뜨개질이 특히 힘든 시기에 어떻게 편안하고 창의적인 취미가 될 수 있는지를 보여줍니다. 패턴의 변형도 등장하여, 코바늘 뜨개질이나 미니 버전 등 다양한 형태로 발전하고 있어, 이 작업은 즐겁고 따뜻한 취미로 자리 잡고 있습니다.

이 글은 플레이어 피아노와 그에 사용되는 롤에 대해 소개합니다. 플레이어 피아노는 자동으로 연주되는 피아노로, 미리 녹음된 롤을 사용하여 음악을 연주합니다. 롤은 플레이어 피아노의 핵심 요소로, 다양한 종류가 있습니다.

플레이어 피아노 롤에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 첫 번째는 특별히 플레이어 피아노를 위해 편곡된 '편곡 롤'입니다. 두 번째는 실제 공연을 바탕으로 만들어진 '손으로 연주된 롤'입니다. 세 번째는 원래 공연의 뉘앙스를 재현하는 '재생 롤'입니다. 또한, 수정되거나 다시 잘라낸 롤에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

MPAL의 롤 컬렉션에 대한 언급도 있습니다. 이 컬렉션은 다양한 플레이어 피아노 롤을 포함하고 있습니다. 작곡가들이 자신의 작품을 플레이어 피아노용으로 녹음한 사례도 소개됩니다. 또한, 플레이어 피아노를 사용한 유명 아티스트들에 대한 정보도 포함되어 있습니다. 마지막으로, 유명 작곡가들의 작품 중 플레이어 피아노에서 연주할 수 있는 곡들에 대한 내용도 다룹니다.

더 많은 정보를 원하시면 각 주제를 클릭하여 자세히 알아보시기 바랍니다.

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이 글에서는 컴퓨터 게임에서 픽셀 비율의 발전에 대해 다루고 있습니다. 특히, 주요 게임들이 1996년까지는 정사각형 픽셀이 아니었고, 콘솔 게임은 그 이후에도 더 오랜 시간이 걸렸다는 점을 강조합니다. 다양한 시스템에서 사용된 픽셀 형태는 현대 화면에서 게임을 표시할 때 호환성 문제를 일으켰습니다.

픽셀 형태에 대한 역사적인 배경을 살펴보면, 픽셀은 과거에 직사각형(두껍거나 얇은 형태)일 수 있었고, 정사각형 픽셀이 표준이 된 것은 90년대 후반부터입니다. 오래된 TV는 일반적으로 4:3 비율을 가지고 있었고, 이는 게임 디자인에 영향을 미쳤습니다. 이 비율에 대한 잘못된 가정은 화면의 가장자리가 잘리거나(오버스캔) 화면의 일부가 사용되지 않는(언더스캔) 결과를 초래할 수 있습니다.

진정성(authenticity)과 초진정성(superauthenticity)의 개념도 언급됩니다. 진정성은 게임의 원래 표시 조건을 재현하는 것을 의미하며, 초진정성은 원래 형식에 엄격히 따르지 않으면서도 게임 경험을 향상시키는 현대적인 개선을 허용합니다.

현재의 에뮬레이터는 대개 4:3 비율로 설정되어 있으며, 이는 게임 플레이에는 대체로 적합하지만 항상 정확한 것은 아닙니다. 글에서는 다양한 시스템에서 여러 게임이 서로 다른 픽셀 비율로 어떻게 보이는지를 사례로 들어 설명하며, 원래 비율에서 약간 조정하는 것이 더 나은 시각적 결과를 가져온다는 결론을 내립니다.

전반적으로 이 논의는 현대 디스플레이에서 레트로 게임을 정확하게 표현하는 것이 얼마나 복잡한지를 강조하며, 진정한 게임 경험을 위해 픽셀 비율을 고려하는 것이 중요하다는 점을 부각합니다.

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인피시컬은 AI 시대를 위한 오픈 소스 보안 인프라를 구축할 숙련된 소프트웨어 엔지니어를 모집하고 있습니다. 이 회사는 플랫폼을 개발하고 개선할 풀스택 엔지니어를 찾고 있습니다. 인피시컬은 높은 채용 기준을 유지하며, 엔지니어들이 비밀 회전 전략, 안전한 접근 게이트웨이, 인피시컬 PKI 및 SSH와 같은 새로운 제품 라인과 같은 다양한 도전을 처리할 수 있기를 기대합니다.

주요 업무는 기업 고객과 긴밀히 협력하여 기능을 개발하고 유지하는 것, 새로운 제품 라인을 확장하는 것, 보안 분야에서 AI 응용 프로그램을 실험하는 것입니다.

지원자는 JavaScript에 대한 강력한 기술, 특히 React.js, Node.js, TypeScript에 대한 경험이 필요하며, 세부 사항에 주의하고 빠른 의사 결정을 내릴 수 있는 능력과 학습 의지가 요구됩니다. 미국이나 캐나다에 거주해야 하며, Go 언어에 대한 전문 지식, DevOps 지식, 스타트업 경험 또는 오픈 소스 기여 경험이 있으면 우대합니다.

인피시컬에서 일하는 것은 회사의 미래를 형성하고 성장하는 과정에서 중요한 책임을 맡을 수 있는 기회를 제공합니다. 팀은 경험이 풍부하고 원격으로 운영되며, 경쟁력 있는 보상과 복리후생을 제공합니다. 인피시컬은 개발자들이 비밀을 안전하게 관리할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있으며, 주요 고객으로는 허깅페이스와 루시드가 있습니다.

현재 인간 프로그래머가 대규모 언어 모델(LLM)보다 프로그래밍 작업에서 더 뛰어난 기술을 가지고 있습니다.

이 글에서는 저자가 새로운 프로그래밍 언어에 대한 호기심으로 C3 프로그래밍 언어를 배우는 경험을 공유합니다. 저자는 저수준 시스템 프로그래밍에 대한 배경을 가지고 있으며, C3의 독특한 기능을 탐구하고자 합니다.

C3는 C 언어를 기반으로 설계되어 인체공학적 개선과 모듈 시스템, 연산자 오버로딩, 제네릭, 컴파일 타임 실행 등의 기능을 제공합니다. 저자는 실시간으로 학습 과정을 기록하며, 도전 과제와 흥미로운 기능에 대한 통찰을 제공합니다.

C3의 기본 문법은 C와 유사하여 C 프로그래머가 쉽게 전환할 수 있습니다. C3는 foreach 루프, while 루프, 향상된 switch 문을 포함하고 있습니다. 또한, C3는 선택적 타입을 도입하여 오류 처리를 값 반환과 결합할 수 있게 하며, 이는 사용을 간소화할 수 있지만 혼란을 초래할 수도 있습니다. C3는 이름이 있는 구조체와 익명 구조체를 지원하며, 점 표기법을 사용하여 구조체 메서드를 정의할 수 있습니다. C3의 매크로는 컴파일 타임에 평가되며, 범위 문제를 피하기 위한 특정 규칙이 있습니다.

저자는 C3 설치 과정을 자세히 설명하는데, 이는 비교적 간단하지만 의존성이 누락되면 어려움을 겪을 수 있습니다. 실용적인 연습으로 저자는 C3로 기본 계산기를 구축하며, 이를 통해 사용자 입력 처리, 토큰화, 표현식 구문 분석에 대해 배웁니다.

저자는 C3가 C보다 더 간단하고 빠르며 표현력이 뛰어난 대안이라고 평가하지만, 바뀌었으면 하는 몇 가지 기능도 있다고 언급합니다. 저자는 C3의 잠재력과 가독성을 위해 계속 사용할 계획입니다.

전반적으로 C3는 C의 친숙함을 유지하면서 현대적인 프로그래밍 패러다임을 도입하는 유망한 프로그래밍 언어로 보입니다. 저자는 다른 사람들도 C3를 시도해보고 학습 과정을 공유할 것을 권장합니다.

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작가 맷 레이크먼은 튀니지에서의 3주간의 여행을 통해 얻은 통찰을 공유합니다. 그는 튀니지의 여러 도시, 특히 튀니스, 스팍스, 엘 젬을 방문했습니다. 처음에는 여행에 대한 글을 쓰려 했지만, 튀니지의 복잡한 정치 역사에 매료되어 최근 카이스 사이드 대통령 하의 민주주의에서 권위주의로의 전환에 주목하게 되었습니다.

튀니지의 인구는 1,220만 명이며, 국내총생산(GDP)은 485억 달러입니다. 생활비가 저렴한 편이며, 인구의 98%가 아랍인이고 99% 이상이 무슬림입니다. 레이크먼은 튀니지의 지중해 기후를 즐겼지만, 도시들은 매력적이지 않고 길 찾기가 어렵다고 언급했습니다. 그는 특히 북부 튀니지와 사하라 사막의 자연 경관이 아름답다고 느꼈습니다.

튀니지 사람들은 대체로 친절했지만, 상인들은 공격적인 판매 전술을 자주 사용했습니다. 튀니지는 다른 아랍 국가들에 비해 상대적으로 자유로운 분위기를 가지고 있으며, 많은 여성들이 서양식 의상을 입고 있습니다. 여행 비용은 저렴하여, 식사는 평균 3-4달러, 숙소도 합리적인 가격에 이용할 수 있었습니다.

튀니지는 고대 카르타고의 역사적 고향이지만, 고대 문명의 흔적은 거의 남아 있지 않습니다. 특히 도가와 엘 젬의 로마 유적은 인상적입니다. 튀니지 요리는 패스트푸드가 주를 이루며, 샤와르마가 인기 있는 음식입니다. 바는 거의 없고, 주로 남성들이 찾는 카페 문화가 발달해 있습니다. 레이크먼은 현지인들이 미국의 관세가 튀니지에 미치는 영향에 대해 우려를 표명했다고 전하며, 미국과의 복잡한 관계를 반영하고 있다고 언급했습니다.

전반적으로 튀니지는 자연과 역사에서 매력을 느낄 수 있지만, 로마 유적에 특별히 관심이 없는 한 꼭 방문해야 할 곳은 아닐 수 있다고 레이크먼은 제안합니다.

파멜라 폭스의 블로그는 2025년 5월 28일에 벡터 임베딩에 대한 간단한 개요를 제공합니다. 벡터 임베딩은 단어 또는 이미지와 같은 입력을 숫자로 표현한 것입니다. 이러한 임베딩은 서로 다른 입력 간의 유사성을 비교할 수 있게 해줍니다.

벡터 임베딩은 입력을 숫자 목록으로 변환하는데, 이를 차원이라고 부릅니다. 예를 들어, 1024차원으로 표현될 수 있습니다. 다양한 임베딩 모델은 서로 다른 차원, 입력 유형 및 특성을 가지고 있습니다. 'word2vec'은 첫 번째로 널리 사용된 모델로, 단어 하나에 대해 300차원의 결과를 출력합니다. 'text-embedding-ada-002'는 2022년에 OpenAI에서 출시된 모델로, 1536차원을 출력하며 최대 8192개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 'text-embedding-3-small'은 2024년에 출시된 모델로, 이전 모델들을 개선하여 역시 1536차원을 출력합니다.

임베딩은 코사인 유사도와 같은 측정 방법을 사용하여 입력 간의 유사성을 비교할 수 있게 해줍니다. 코사인 유사도는 유사성을 측정하는 일반적인 방법이며, 내적도 특히 단위 벡터의 경우 유사성을 나타낼 수 있습니다. 다른 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리와 맨해튼 거리가 있습니다.

벡터 검색은 의미가 비슷한 입력을 찾는 방법으로, 단순한 철자 일치가 아닌 의미적 유사성을 기반으로 작동합니다. 이는 여러 언어와 이미지에서도 적용될 수 있습니다. 데이터베이스가 커짐에 따라 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘이 효율적인 검색을 위해 사용됩니다.

벡터 압축 기술은 스칼라 및 이진 양자화를 통해 벡터의 크기를 줄여 저장 및 계산의 효율성을 높입니다. 차원 축소 기법을 적용하여 벡터를 짧게 만들면서도 유용성을 유지할 수 있습니다.

이 블로그 포스트는 독자들이 벡터 임베딩의 기본 개념과 컴퓨팅에서의 응용을 이해하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다.

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2025년 5월 29일, 대형 언어 모델을 이해하는 새로운 방법이 소개되었으며, 이 방법에 필요한 도구들이 누구나 사용할 수 있도록 제공됩니다. 이 방법은 모델이 출력 결과를 결정하는 과정을 보여주는 "귀속 그래프"를 만드는 것입니다. 오픈 소스 라이브러리를 통해 사용자는 인기 있는 모델에 대한 이러한 그래프를 생성할 수 있으며, Neuronpedia의 인터랙티브 도구를 통해 그래프를 탐색할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Anthropic Fellows 프로그램과 Decode Research가 함께 진행하며, 연구자들이 모델의 행동을 추적하고, 그래프를 시각화 및 공유하며, 특성 값을 변경하여 가설을 테스트할 수 있도록 합니다. 이 도구들은 이미 복잡한 모델 행동을 조사하는 데 사용되었으며, 사용자들은 새로운 흥미로운 회로를 찾아 기여할 것을 권장받고 있습니다.

이번 출시의 목적은 AI 모델에 대한 이해를 높이는 것으로, 현재 우리의 지식이 모델의 내부 작동 방식에 비해 부족한 상황입니다. 이 도구들은 마이클 하나와 마테우스 피오트로프스키가 개발하였으며, 다른 이들의 지원을 받았습니다. 이들은 AI 해석 가능성에 대한 연구와 개선을 촉진하기 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 Neuronpedia를 방문하거나 GitHub의 코드 저장소를 확인하면 됩니다.

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오페라 미니는 2005년에 처음 출시된 웹 브라우저로, 전체 웹사이트를 처리할 수 없는 모바일폰을 위해 설계되었습니다. 이 브라우저는 웹 요청을 오페라의 클라우드 서버로 전송하고, 서버가 데이터를 처리하고 압축한 후 다시 휴대폰으로 전송하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 저사양 기기 사용자들도 데이터 사용량을 줄이면서 인터넷에 접근할 수 있었습니다.

오페라 미니는 인기를 끌었지만, 스마트폰의 등장으로 전체 웹사이트를 쉽게 로드할 수 있게 되면서 사용이 줄어들었습니다. 그럼에도 불구하고 원래의 자바 ME 버전은 여전히 작동하며, 적절한 도구를 사용하면 현대 컴퓨터에서도 사용할 수 있습니다.

현재 오페라 미니를 다운로드하려면 사용자가 브라우저 설정을 변경하여 구형 모바일 기기를 흉내 내야 합니다. 이 브라우저는 개인 정보 보호 모드, 데이터 절약 보고서, 스피드 다이얼 북마크와 같은 기능을 제공하지만, 현대 웹 표준을 완전히 지원하지 않아 많은 사이트에서 레이아웃 문제가 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 간단한 웹사이트에서는 좋은 성능을 보입니다.

오페라 미니는 내장된 RSS 피드 리더도 제공하지만, 이미지 지원이 완전하지 않는 등의 한계가 있습니다. 이 브라우저의 인프라는 암스테르담에 위치한 서버에 의존하고 있으며, 주로 구형 자바 기반 휴대폰에서 계속 운영되고 있습니다.

결론적으로, 오페라 미니는 모바일 웹 역사에서 중요한 위치를 차지하고 있지만, 기술 발전에 따라 그 중요성이 감소하고 있습니다.

요약이 없습니다.

방갈로르에서 비벡 나타니가 수학 동아리를 시작했습니다. 그는 대학 졸업 후 잃어버린 수학 공부의 협력적인 분위기를 되찾고 싶었습니다. 비벡은 사람들이 함께 수학을 즐길 수 있는 커뮤니티를 만들고자 했습니다.

첫 번째 모임은 2025년 3월 15일에 코르망갈라의 다이얼로그 카페에서 열렸고, 7명이 참석하여 문제 세트를 풀었습니다. 두 번째 모임은 2025년 5월 4일에 같은 카페에서 열렸으며, 8명이 참여했습니다.

비벡은 관심 있는 사람들은 이메일이나 트위터를 통해 연락해 주기를 권장하고 있습니다.

저자는 플래시와의 초기 경험을 회상하며, 이 멀티미디어 플랫폼이 웹에 미친 큰 영향을 이야기합니다. 첫 비디오 게임은 기억나지 않지만, 플래시가 온라인 문화 형성에 기여했음을 인정합니다. 플래시는 상호작용 콘텐츠와 창의성을 가능하게 하여 일반 HTML로는 제공할 수 없는 경험을 만들어냈습니다.

1990년대 후반과 2000년대 초반에 플래시는 웹에서 동적이고 멀티미디어적인 경험을 가능하게 하여 더 매력적인 콘텐츠의 필요를 충족시켰습니다. 그러나 보안 취약점, 성능 문제, 접근성의 어려움 등 여러 단점도 있었습니다. 플래시는 한 회사에 의해 통제되었기 때문에 개방형 표준이 아니었습니다.

웹이 발전하면서, 특히 모바일 기기와 HTML5의 등장으로 플래시는 점점 덜 중요해졌습니다. 아이폰이 플래시를 지원하지 않겠다고 발표한 것은 전환점이 되었고, 개발자들은 플래시의 기능을 대체할 수 있는 웹 표준을 만들기 시작했습니다. 오늘날에는 플래시 없이도 고성능 웹 게임과 애니메이션을 만들 수 있는 많은 도구들이 존재합니다.

비록 플래시는 더 이상 사용되지 않지만, 저자는 웹의 상호작용과 창의성에 대한 기대를 형성하는 데 기여한 플래시의 유산을 인정합니다. 플래시에 대한 향수를 느끼면서도, 플래시가 해결했던 필요를 충족하는 개방형 표준이 웹에 널리 채택된 점에서 긍정적인 변화를 인정합니다.

환영합니다! 노바는 러스트로 제작된 자바스크립트 및 웹어셈블리 엔진으로, 데이터 중심 원칙을 따르도록 설계되었습니다. 현재로서는 주로 아이디어를 배우고 테스트하기 위한 실험적인 프로젝트이지만, 더 중요한 것으로 발전할 가능성이 있습니다. 현재는 test262 테스트 스위트의 약 70%만 통과하고 있지만, 개선 작업이 진행되고 있습니다. 더 알고 싶으시면 GitHub 저장소를 확인하거나 팀과의 논의를 위해 Discord 서버에 참여하실 수 있습니다.

최신 블로그 게시물에는 노바의 가비지 컬렉터와 과거 및 미래 개발에 대한 반성 같은 주제가 포함되어 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 자신의 개인 웹사이트와 창의적 표현에 대해 생각합니다. 다른 사람들이 완벽함이나 전문적인 디자인을 추구할 때, 저자는 자신만의 독특한 스타일을 소중히 여깁니다. 그들은 자신의 예술을 집에서 만든 요리에 비유하며, 전통적인 방법인 빵 굽기보다 익숙한 창작물의 편안함을 선호합니다.

그들의 웹사이트는 미니멀리즘을 염두에 두고 설계되었으며, 시간이 지나면서 발전해왔습니다. 처음에는 간단한 레이아웃으로 시작했지만, 변화가 생기면서 다양한 텍스트 스타일과 회전을 포함한 혼란스럽지만 의도적인 디자인으로 바뀌었습니다. 이 사이트는 사용자 상호작용에 반응하여 경험을 향상시키며, 자바스크립트를 사용하지 않고도 생동감을 더합니다.

저자는 지속적인 변화의 개념을 받아들이며, 개인의 관심사와 가치관도 웹사이트처럼 발전할 것이라고 제안합니다. 그들은 개성과 창의성을 축하하며, 독자들에게 자신만의 방식으로 표현하는 것이 괜찮다고 상기시킵니다.

온룩은 웹사이트, 프로토타입, 디자인을 만들기 위해 AI, Next.js, TailwindCSS를 활용한 오픈 소스 비주얼 코드 편집기입니다. 사용자는 브라우저에서 직접 콘텐츠를 편집할 수 있으며, 피그마나 웹플로우와 유사한 실시간 코딩 경험을 제공합니다.

온룩의 주요 기능으로는 신속한 앱 생성이 있습니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 템플릿을 사용하거나 피그마와 깃허브에서 가져와서 몇 초 만에 Next.js 앱을 만들 수 있습니다. 비주얼 편집 기능은 피그마와 유사한 인터페이스를 제공하여 실시간 미리보기, 자산 관리, 레이어 탐색이 가능합니다. 또한, 실시간 코드 편집기, 명령줄 인터페이스, 로컬 코드 편집 기능을 갖춘 개발 도구도 포함되어 있습니다. 배포는 간편하게 공유 가능한 링크를 생성하고 사용자 정의 도메인에 빠르게 연결할 수 있습니다. 팀 협업 기능도 지원하여 실시간 편집과 댓글 달기가 가능합니다.

현재 온룩 웹 버전은 개발 중이며, 플랫폼을 개선하기 위해 기여자를 찾고 있습니다. 다운로드 가능한 데스크톱 버전은 온룩 데스크톱으로 이동되었습니다.

앱을 만들 때 온룩은 웹 컨테이너에서 코드를 실행하여 사용자가 프로젝트를 원활하게 편집하고 미리 볼 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 다양한 프로그래밍 언어에 맞춰 확장 가능하지만, 현재는 Next.js와 TailwindCSS에 중점을 두고 있습니다.

자세한 정보나 기여를 원하시면 docs.onlook.com의 문서나 깃허브 프로젝트 페이지를 방문하세요.

저자는 클라우드 서비스를 이용하는 Huum Uku WiFi 컨트롤러로 사우나를 제어하는 데 관심이 있다. 그들은 전용 앱 대신 로컬 제어를 선호하며, 컨트롤러가 클라우드와 어떻게 통신하는지에 대해 연구해왔다.

이를 위해 노트북을 핫스팟으로 설정하여 컨트롤러와 Huum API 간의 네트워크 트래픽을 캡처했다. 데이터를 분석한 결과, 통신에 사용되는 여러 메시지 유형을 확인했다.

첫 번째는 0x02로, 사우나 컨트롤러가 온도와 히터 상태를 보고하는 주기를 설정한다. 두 번째는 0x07로, 히터를 켜거나 끄는 기능을 한다. 세 번째는 0x08로, 히터의 상태 변화에 대해 클라우드를 업데이트한다. 네 번째는 0x09로, 센서에서 온도 측정을 보고한다. 마지막으로 0x0B는 클라우드와의 연결을 시작하며 장치 정보를 포함한다.

저자는 클라우드를 우회하여 자신의 서버를 통해 히터를 직접 제어하는 방법을 성공적으로 알아냈다. 그들은 히터를 제어하고 Home Assistant와 통합할 수 있는 간단한 API를 만들고 싶어한다.

스마트 홈 기기의 도전 과제, 즉 전용 앱에 대한 의존성과 잠재적인 보안 문제를 강조하며, 코드를 다듬고 다른 히터에 대한 제어를 확장할 계획이다.

안나 케이의 기사 "찰스 2세를 복원한 하녀"는 1660년 찰스 2세가 영국 왕위에 복귀하는 데 있어 조지 몽크 장군의 아내인 앤 몽크의 중요한 역할을 다루고 있다.

1659년, 올리버 크롬웰의 죽음 이후 영국은 혼란에 빠졌고, 공화국은 강력한 지도력 없이 어려움을 겪고 있었다. 군인인 조지 몽크는 국가의 미래에 영향을 미칠 수 있는 위치에 있었고, 그는 의회를 복원할 것인지 아니면 군주제를 재건할 것인지 선택의 기로에 놓였다. 그의 아내 앤은 그가 찰스 2세의 복귀를 지지하도록 설득하는 데 중요한 역할을 했다. 처음에는 주저하던 조지에게 앤의 설득이 큰 영향을 미쳤다.

앤과 조지의 관계는 런던 타워에서 시작되었으며, 그들의 유대는 서로 다른 사회적 지위에도 불구하고 깊어졌다. 앤은 군주제 복원의 믿음을 불러일으킨 꿈을 꾸었고, 종종 조지와 정치적 논의에 참여했다. 그녀는 자신의 의견을 자유롭게 표현하고자 "반역자 드레스"를 입고 대화에 나섰다. 결국 몽크는 럼프 의회를 지지하고 추방된 의원들의 복귀를 도와 찰스 2세의 귀환을 위한 기반을 마련했다.

찰스 2세가 왕위에 복귀한 후, 앤과 조지는 모두 영예를 안았지만, 앤의 겸손한 출신 때문에 왕당파로부터 반감을 샀다. 이 기사는 앤의 조지에 대한 영향력이 영국 역사에서 중요한 순간에 결정적이었다는 점을 강조하며, 그녀는 이후로 많이 잊혀졌음을 언급한다.

결국, 앤 몽크의 영향력은 군주제 복원에 필수적이었으며, 개인의 행동이 역사적 사건을 어떻게 형성할 수 있는지를 보여준다.

마이클 폴란의 기사 "불행한 식사"는 건강을 위해 무엇을 먹어야 하는지에 대한 복잡한 질문을 간단하게 정리합니다. 핵심 조언은 "음식을 먹고, 과식하지 않으며, 주로 식물성 음식을 섭취하라"입니다. 그는 가공식품보다 신선하고 자연 그대로의 음식이 더 좋다고 강조합니다. 가공식품은 종종 잘못된 건강 주장을 동반하기 때문입니다.

폴란은 영양에 대한 혼란이 식품 산업이 영양소에 집중하면서 발생했다고 설명합니다. 이러한 변화는 1980년대에 시작되었고, 지방과 탄수화물 같은 개별 영양소에 대한 집착으로 이어졌습니다. 이로 인해 종종 잘못된 식단 선택이 이루어졌습니다. 지방 섭취를 줄이라는 조언에도 불구하고, 미국인들은 더 많은 탄수화물과 가공식품을 소비하면서 체중이 증가했습니다.

그는 영양 과학이 음식을 개별적으로 연구하는 데 집중하면서, 식사와 관련된 복잡한 상호작용과 문화적 관습을 무시했다고 비판합니다. 폴란은 전통적인 식습관으로 돌아가야 한다고 주장하며, 음식은 영양소뿐만 아니라 즐거움과 건강을 위한 것이어야 한다고 강조합니다.

더 나은 식사를 위해 그는 몇 가지 간단한 규칙을 제안합니다. 인식할 수 있는 음식을 먹고, 건강 주장이 있는 제품은 피하며, 식물성 음식을 우선하고, 문화적 식사 관습을 고려하라는 것입니다. 폴란은 요리와 정원을 가꾸는 것을 통해 음식과 그 기원에 다시 연결될 수 있는 방법으로 권장합니다. 궁극적으로 그는 우리의 건강이 식품 시스템과 환경의 건강과 밀접하게 연결되어 있다고 주장합니다.

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로한 사우니의 이 논문은 몬테 카를로 알고리즘을 이용한 부분 미분 방정식(PDE) 해결을 위한 새로운 방법, 특히 "구 위에서 걷기"(WoS) 기법에 초점을 맞추고 있습니다. 전통적인 PDE 해결 방법은 복잡한 볼륨 메쉬나 그리드를 생성해야 하며, 이는 복잡한 기하학에 대해 비효율적이고 어려울 수 있습니다. 반면, WoS 접근법은 문제를 재귀적 적분 방정식으로 변환하여 이러한 그리드 없이도 해결할 수 있게 합니다. 이 방법은 컴퓨터 그래픽스에서 사용되는 몬테 카를로 기법의 이점을 활용하여 복잡한 기하학적 데이터를 더 잘 처리할 수 있습니다.

주요 내용으로는 기본적인 PDE, 예를 들어 포아송 방정식을 해결하는 데 있어 개선을 목표로 하고 있습니다. 기존의 솔버는 복잡한 기하학에 어려움을 겪어 메모리 사용량이 많고 비효율적입니다. WoS 방법은 병렬 처리를 가능하게 하고 메쉬 생성을 피할 수 있어 현대 컴퓨팅에 더 적합합니다. 이 연구는 전통적인 방법보다 다양한 크기와 복잡성을 가진 기하학적 데이터를 더 잘 관리할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시합니다.

논문은 또한 연구 과정에서 받은 다양한 멘토와 협력자들의 지원에 감사의 뜻을 전하고 있습니다.

요약이 없습니다.

구글 맵스가 독일에서 많은 고속도로를 잘못 표시해 혼란을 일으켰습니다. 특히 바쁜 휴일 기간 동안 많은 운전자들이 프랑크푸르트, 함부르크, 베를린과 같은 주요 도시에서 빨간 점이 표시된 지도를 보며 도로가 막혔다는 우려를 했습니다. 이 잘못된 정보는 벨기에와 네덜란드 일부 지역에도 영향을 미쳤습니다.

운전자들이 대체 경로를 찾으면서 작은 도로들이 혼잡해져 지연이 발생했습니다. 많은 이들이 다른 내비게이션 앱이나 교통 업데이트를 확인했는데, 이들 앱에서는 도로가 실제로는 원활하다고 나왔습니다. 소셜 미디어 사용자들은 불만을 표출하며 상황을 농담거리로 삼기도 했습니다.

구글은 이러한 오류의 원인을 조사 중이며, 이는 여러 출처의 데이터와 사용자 보고서가 혼합된 결과라고 밝혔습니다. 구글 대변인은 사용자들에게 향후 유사한 문제를 피하기 위해 여행 계획 시 여러 정보 출처를 참고할 것을 권장했습니다.

루카스 앳킨슨의 기사는 AI 지원 개발 도구의 문제점에 대해 다루고 있으며, 특히 Cursor Editor가 Rust 함수에 대한 코드 제안을 한 사례를 중심으로 이야기합니다. 저자는 이러한 도구의 효과에 대해 회의적인 시각을 보이며, 때로는 개발자에게 더 큰 해를 끼칠 수 있어 생산성을 떨어뜨릴 수 있다고 강조합니다.

AI가 생성한 코드의 예로, Cursor Editor는 Rust 함수에 최대 문자열 길이에 대한 검증과 데이터 정리를 추가할 것을 제안했습니다. 이 제안은 일견 합리적으로 보이지만, 저자는 두 가지 제안 모두에 결함이 있다고 지적합니다.

AI가 제안한 최대 문자열 길이(65535)에 대한 검증은 무의미합니다. 이미 코드에서 u16 타입을 사용해 이 값을 제한하고 있기 때문입니다. 인간 프로그래머라면 이러한 오류를 피했을 것입니다.

또한, 데이터 정리 코드에 대해서도 비효율적이고 잘못될 가능성이 있다고 비판합니다. "공백" 문자가 무엇인지, 제어 문자를 제거하는 것이 적절한지에 대한 의문을 제기합니다.

프로그래밍에서의 의사결정 과정에 대해 저자는 프로그래밍은 수많은 결정을 내리는 과정이며, 효과적인 도구는 이러한 결정을 명확히 하는 데 도움을 줘야 한다고 강조합니다. 그러나 이 경우 AI 도구는 더 나은 의사결정을 위한 필요한 맥락을 제공하지 않았습니다.

결론적으로, 2025년 5월 현재 Cursor와 같은 AI 도구는 생산성을 높이지 못하고 비효율적인 코딩 관행을 초래할 수 있으며, 결국에는 도움이 되기보다는 부담이 될 수 있다는 것입니다.

요약하자면, AI 도구는 잠재력이 있지만, 프로그래머를 안내하고 지능적인 제안을 하는 데 있어 상당한 개선이 필요합니다. 그래야 진정으로 도움이 될 수 있습니다.

1990년대 후반, 세 명의 영향력 있는 웹 디자이너가 등장했습니다. 데이비드 시겔, 야콥 닐슨, 제프리 젤드먼이 그들입니다. 이들은 플래시와 CSS 같은 새로운 기술이 발전하면서 각기 다른 웹 디자인 접근 방식을 선보였습니다.

데이비드 시겔은 미적 요소에 중점을 두고, 시각적으로 매력적인 웹사이트를 만들기 위해 창의적인 "해킹"을 주장했습니다. 그는 더 나은 타이포그래피를 위해 HTML의 한계를 밀어붙이는 것을 믿었고, 대담한 디자인 선택으로 유명했습니다.

야콥 닐슨은 사용성과 단순성을 우선시하며 모든 브라우저에서 잘 작동하는 디자인을 강조했습니다. 그는 스타일보다 콘텐츠와 구조를 중요하게 여기며, 콘텐츠와 표현을 분리하는 의미론적 코딩을 지지했습니다.

제프리 젤드먼은 미적 요소와 사용성을 조화롭게 결합한 중간 지점을 찾았습니다. 그는 CSS를 지지하면서도 플래시와 같은 멀티미디어 도구를 실험했으며, 웹 디자인이 아름다움과 기능성을 동시에 가질 수 있다고 믿었습니다.

웹 디자인이 발전함에 따라 젤드먼은 의미론적 코딩이 부족한 플래시에서 점차 멀어졌고, 시겔은 시각적 가능성 때문에 플래시를 받아들였습니다. 반면, 닐슨은 플래시를 비판하며 사용성에 해롭다고 보았습니다.

그 이후 몇 년 동안, 닐슨의 미니멀리즘 접근 방식은 구식으로 여겨졌고, 시겔은 웹 디자인 외에도 다양한 사업에 관심을 두었습니다. 젤드먼은 여전히 이 분야에 영향을 미치고 있으며, 현재 워드프레스와 함께 작업하고 있으며 곧 자신의 사이트를 재디자인할 예정입니다.

이 세 명의 선구자는 90년대 웹 디자인의 기초를 형성하며, 웹 개발에서 미적 요소와 사용성 간의 지속적인 논쟁에 기여했습니다.

이 기사는 삼염기 반복(TNR) 질환, 특히 헌팅턴병과 프리드리히 운동실조증을 해결하기 위한 기초 편집 연구에 대해 다룹니다. 이러한 질환은 특정 DNA 서열의 확장으로 인해 발생하며, 이는 불안정해져 심각한 신경학적 장애를 초래합니다.

TNR 질환은 헌팅턴병의 HTT 유전자에서 CAG 반복이 확장되거나, 프리드리히 운동실조증의 FXN 유전자에서 GAA 반복이 확장되는 것과 관련이 있습니다. 반복이 길어질수록 질병의 심각성과 진행 속도가 악화되는 경향이 있습니다.

연구자들은 기초 편집이라는 기술을 사용하여 이러한 반복 서열에 중단을 도입했습니다. 이는 건강한 개인에서 발견되는 자연적으로 안정적인 변이를 모방하기 위해 DNA에 특정 변화를 주는 방식으로 이루어졌습니다.

기초 편집은 환자 유래 세포와 쥐 모델에서 테스트되었습니다. 결과는 이 방법이 중추 신경계에서 문제를 일으키는 반복의 확장을 효과적으로 줄였음을 보여주었습니다.

반복 확장을 방지함으로써, 이 연구는 이러한 질환과 관련된 증상의 발현을 지연시키거나 심지어 예방할 수 있는 가능성을 제시합니다.

연구는 편집 과정에서 발생할 수 있는 오프 타겟 효과도 조사했으며, 일부 오프 타겟 편집이 발생했지만 연구자들은 이러한 위험을 최소화하는 데 집중했습니다.

전반적으로 이 연구 결과는 유전 질환의 해로운 영향을 초래하는 DNA를 직접 수정함으로써 특정 유전 질환을 퇴치하기 위한 유망한 새로운 전략을 강조합니다.

캘리포니아 동부 케른 카운티, 모하비 사막과 시에라 네바다 산맥 근처에서 재생 가능 에너지 회랑이 개발되고 있습니다. 이 지역에는 풍력 터빈, 태양광 패널, 그리고 화물 컨테이너처럼 생긴 대형 배터리들이 설치되어 있습니다. 테슬라 직원들은 Arevon Energy가 관리하는 엘랜드 태양광 및 저장 프로젝트에서 바쁘게 일하고 있습니다. 이곳을 방문하는 사람들에게는 탐방 중에 방울뱀에 주의할 것을 권장하고 있습니다.

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2015년 8월 12일, 뉴욕 역사 협회는 미국 남북 전쟁의 스테레오그래프 700여 점이 온라인에서 제공된다고 발표했습니다. 스테레오그래프는 두 개의 사진을 결합하여 특별한 장치인 스테레오스코프를 통해 3D 이미지를 만들어냅니다. 이 기술은 1838년에 처음 발명되었으며, 남북 전쟁(1861-1865) 동안 인기를 끌어 전쟁을 사진으로 기록하는 데 기여했습니다.

남북 전쟁 사진의 중요한 인물인 매튜 브래디는 많은 중요한 이미지를 포착한 것으로 알려져 있으며, 종종 다른 숙련된 사진작가들과 협력했습니다. 그의 회사는 새롭게 디지털화된 스테레오그래프를 많이 제작했습니다. 이 시대의 다른 유명한 사진작가로는 알렉산더 가드너와 티모시 오설리반이 있으며, 이들은 다양한 전투와 전쟁의 여파를 기록했습니다.

전통적인 스테레오스코프는 오늘날 널리 사용되지 않지만, 현대 기술 덕분에 이러한 역사적 이미지를 새로운 방식으로 경험할 수 있게 되었습니다. 뉴욕 공립 도서관의 스테레오그래니메이터와 구글 카드보드와 같은 도구는 3D 관람 경험을 재현하는 데 도움을 줍니다. 전반적으로 이 스테레오그래프는 남북 전쟁의 생생한 모습을 보여주며, 전쟁의 영웅들과 그로 인한 파괴를 포착하고 있습니다.

디지털화된 남북 전쟁 스테레오그래프를 보려면 뉴욕 역사 협회의 온라인 컬렉션을 방문하면 됩니다.

"Domain/OS 디자인 원칙" 문서는 아폴로의 워크스테이션 운영 체제인 Domain/OS의 아키텍처와 설계를 설명합니다. 이 문서는 두 개의 주요 부분으로 나뉘어 있습니다.

첫 번째 부분에서는 Domain/OS의 기원과 기본 설계 원칙을 소개합니다. 아폴로 엔지니어들이 작성한 기술 문서도 포함되어 있어 이러한 원칙에 대한 자세한 통찰을 제공합니다.

두 번째 부분에서는 문서의 명확성을 위해 특정 기호 규칙을 사용합니다. 예를 들어, 명령어는 굵게, 사용자 제공 값은 이탤릭체로 표시됩니다. 또한 Domain/OS의 아키텍처, 객체 지향성, 여러 운영 환경 지원 등 다양한 기술적 측면을 다루는 내용의 구조를 설명합니다.

문서는 독점적인 성격을 강조하며, 사용 및 복제에 관한 법적 고지도 포함되어 있습니다. Domain/OS는 1988년 7월에 처음 출시되었으며, 아폴로의 원래 시스템인 Aegis와 함께 주요 UNIX 환경을 지원합니다. 이 문서의 내용은 시스템의 설계와 기능에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 데 목적이 있습니다.

이 기사는 폴리마켓에서 2025년에 예수 그리스도가 돌아올지에 대한 예측 시장에 대해 다루고 있습니다. 이 시장이 시작된 이후로 10만 달러 이상이 베팅되었으며, 현재 "예"라는 선택의 확률은 약 3%로 거래되고 있습니다.

저자는 두 가지 주요 질문을 제기합니다. 첫째, 왜 사람들이 큰 수익을 위해 "아니오" 옵션에 베팅하지 않는가? 둘째, 왜 일부 사람들은 여전히 "예"에 베팅하고 있는가? 첫 번째 질문에 대한 답은 "아니오"에 베팅하기 위해서는 100만 달러 이상의 초기 자금이 필요하다는 점입니다. 이는 주식 시장에 비해 현명한 투자로 보기 어렵습니다.

두 번째 질문에 대해서는 여러 이론이 고려됩니다. 첫째, 진정한 신자들: 일부는 예수의 귀환 가능성을 진심으로 믿고 있을 수 있습니다. 둘째, 잘못된 해결: 어떤 사람들은 시장이 잘못 해결될 것이라고 생각하여 이익을 얻을 수 있다고 믿습니다. 셋째, 밈: 어떤 사람들은 이런 불확실한 사건에 베팅하는 재미를 즐길 수 있습니다.

하지만 저자는 이러한 설명이 불만족스럽다고 느끼고, 더 정교한 이론인 돈의 시간 가치를 제안합니다. 이는 "예"에 베팅한 사람들이 연말에 "아니오"에 베팅한 사람들이 다른 베팅을 위해 현금이 필요해질 것이라고 예상하고, 그로 인해 더 높은 가격에 판매하게 되어 "예" 베터들이 이익을 볼 수 있다는 것입니다.

이 기사는 예측 시장의 역학, 특히 선거 연도 동안 흥미로운 거래 기회를 만들어낼 수 있음을 강조하며, 예수 그리스도의 귀환에 대한 시장이 계속해서 활발하고 흥미롭게 유지될 가능성이 있다고 결론짓습니다.

미국 항공사들은 혼자 여행하는 승객에게 동반자와 함께 여행하는 승객보다 더 높은 요금을 부과한다는 사실을 인정하지 않고 있습니다. 이 문제는 여행자들 사이에서 우려를 불러일으켰지만, 항공사들은 이에 대해 공개적으로 언급하지 않기로 선택했습니다.

Memvid는 텍스트 데이터를 비디오로 변환하여 AI 메모리를 관리하는 방식을 혁신하는 새로운 도구입니다. 이 도구는 방대한 양의 정보를 빠르게 검색할 수 있게 해주며, 결과를 1초 이내에 제공합니다. 전통적인 데이터베이스보다 더 효율적이며, 정보를 더 작은 비디오 파일로 압축하여 RAM과 저장 공간을 덜 사용합니다.

Memvid의 주요 기능으로는 수백만 개의 텍스트를 하나의 MP4 파일에 저장할 수 있는 비디오 저장 기능, 자연어를 사용해 콘텐츠를 찾을 수 있는 의미 기반 검색, 메모리와 대화하여 상황에 맞는 답변을 받을 수 있는 채팅 인터페이스, PDF 문서를 직접 가져와 인덱싱할 수 있는 지원, 대규모 데이터셋을 빠르게 검색할 수 있는 기능, 일반 데이터베이스보다 10배 적은 공간을 사용하는 저장 효율성, 비디오 생성 후 인터넷 없이도 작동할 수 있는 오프라인 기능, 최소한의 코드로 쉽게 구현할 수 있는 간단한 API가 있습니다.

Memvid는 디지털 도서관과 교육 콘텐츠, 뉴스 아카이브 및 기업 지식 기반, 연구 논문과 개인 노트 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이 도구는 즉각적인 검색과 효율적인 저장을 가능하게 하며, 복잡한 데이터베이스 설정이 필요 없고, 사용자가 쉽게 다룰 수 있는 파일만 있으면 됩니다. 또한, 표준 CPU에서 잘 작동하며 GPU가 필요하지 않습니다.

Memvid를 시작하려면 pip를 사용하여 설치하고, 텍스트나 PDF 문서에서 비디오 메모리를 생성한 후, 저장된 데이터와 상호작용하기 위해 채팅 기능을 사용할 수 있습니다. 고급 검색 기능을 통해 더 정교한 검색도 가능합니다. 설치 방법은 가상 환경을 설정하고, Memvid와 PDF 지원을 위한 필수 패키지를 설치한 후, 간단한 코드 예제를 따라 AI 메모리를 생성하고 관리하는 것입니다.

전통적인 솔루션과 비교했을 때, Memvid는 저장 효율성이 높고, 설정이 간단하며, 오프라인 사용을 지원하고, 휴대성이 뛰어납니다. 전통적인 데이터베이스에 비해 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

앞으로의 업데이트에는 다국어 지원, 실시간 업데이트, 오디오와 이미지 처리 기능이 포함될 예정입니다. 더 자세한 내용은 문서를 확인하거나 GitHub 저장소에서 프로젝트에 기여할 수 있습니다. Memvid는 AI 메모리 관리의 혁신을 목표로 하며, 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 준비되어 있습니다.

RsyncUI는 SwiftUI로 개발된 macOS 애플리케이션으로, 명령줄 도구인 rsync를 보다 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 앱은 rsync를 이용한 데이터 동기화 작업을 조직하고 설정할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공합니다. RsyncUI는 macOS Sonoma 이상과 호환되며, 최신 버전은 2025년 5월 23일에 출시된 2.5.5입니다.

RsyncUI는 Homebrew를 통해 설치하거나 직접 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이 앱은 보안을 위해 Apple에 의해 서명되고 인증되었습니다.

RsyncUI는 작업 관리를 도와주지만, 실제 동기화 작업은 외부의 rsync 명령줄 도구에 의존합니다. 사용자는 이러한 작업의 진행 상황을 모니터링할 수 있으며, 필요할 경우 작업을 중단할 수 있습니다. 그러나 새로운 작업을 시작하기 전에 중단 프로세스가 완료될 때까지 기다리는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 응답이 없을 수 있습니다.

MariaDB plc는 Galera Cluster의 개발사인 Codership Oy를 인수했다고 발표했습니다. Galera Cluster는 고가용성 데이터베이스 솔루션으로, 이번 인수는 MariaDB의 기업 플랫폼을 강화하는 데 기여할 것입니다. Galera의 동기식 복제 기술이 통합되어 시스템의 가동 시간을 높이고 데이터 손실을 방지할 수 있습니다.

Galera Cluster는 지난 14년 동안 MariaDB와 밀접한 관계를 유지해왔으며, 현재 MariaDB의 기업 고객 중 3분의 1 이상이 이 솔루션을 사용하고 있습니다. 이번 인수는 대량의 데이터를 안정적으로 관리해야 하는 고객을 위한 지원과 서비스를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

MariaDB의 CEO인 로히트 드 수자는 이번 인수에 대한 기대감을 표명하며, 제품 혁신을 가속화하고 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있는 기회라고 강조했습니다. Codership의 공동 창립자인 세포 야콜라는 이 파트너십이 Galera Cluster의 사용자 범위를 넓힐 것이라고 언급했습니다.

Galera Cluster와 MariaDB는 계속해서 유지 관리될 예정이며, 현재 사용자들이 원활하게 전환할 수 있도록 지원할 것입니다. MariaDB는 새로운 기능과 도구를 포함한 혁신에 투자해 왔으며, 오픈 소스 기술 분야에서의 발전으로 인정받고 있습니다.

자세한 정보는 MariaDB의 기업 플랫폼과 Galera Cluster의 기능에 대한 자료를 통해 확인할 수 있습니다.

이번 뉴스레터에서 저자는 컴퓨터 과학에서 "결정 불가능성"의 개념을 설명하며, 특히 결정 문제에 초점을 맞추고 있습니다.

저자는 시스템 분산 회의에서 발표할 예정이며, 이로 인해 향후 콘텐츠 일정에 영향을 미쳤습니다. 결정 문제는 특정 입력이 어떤 속성을 충족하는지를 정확하게 판단할 수 있는 튜링 기계가 존재할 경우 "결정 가능"하다고 합니다. 만약 그러한 기계를 만들 수 없다면, 그 문제는 "결정 불가능"하다고 합니다.

튜링 기계는 다른 기계를 시뮬레이션할 수 있는 강력한 계산 모델입니다. 이 기계는 복잡한 문제를 해결하고 계산 가능성의 한계를 이해하는 데 도움을 줍니다. 저자는 결정 가능한 문제의 예로 합계가 올바른지 확인하거나 튜링 기계가 특정 단계 내에 계산을 완료하는지를 확인하는 경우를 제시합니다.

반면, 많은 튜링 기계의 속성은 결정 불가능합니다. 이는 모든 가능한 기계에 대해 그 속성을 보편적으로 판단할 수 있는 알고리즘이 존재하지 않음을 의미합니다. 유명한 정지 문제는 이를 잘 보여줍니다. 어떤 프로그램이 정지할지를 판단하는 프로그램을 만드는 것은 불가능합니다.

특정 문제의 결정 불가능성은 계산할 수 있는 것에 한계가 있음을 시사하지만, 특정 프로그램을 분석할 수 없다는 의미는 아닙니다. 프로그램이 정지할지를 확실히 판단할 수 있는 경우가 많습니다.

결정 불가능성을 이해하는 것은 컴퓨터 과학의 도전 과제를 명확히 하고 소프트웨어 개발의 복잡성을 강조하는 데 도움이 됩니다. 저자는 관련 주제에 대한 더 많은 통찰을 얻기 위해 독자들에게 구독을 권장합니다.

이 글에서는 필드와 적분 영역에 관련된 추상 대수의 개념을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

적분 영역의 정의는, 제로 나누기가 없는 가환환의 일종입니다. 즉, 두 개의 비영(非零) 요소의 곱이 항상 비영이어야 합니다. 또한, 덧셈 항등원(0)과 곱셈 항등원(1)이 서로 구별되어야 합니다.

적분 영역의 일반적인 예로는 정수(ℤ), 유리수(ℚ), 특정 다항식 환이 있습니다. 그러나 6으로 나눈 정수(ℤ₆)는 제로 나누기가 포함되어 있어 적분 영역이 아닙니다.

주요 결과로는 모든 필드가 적분 영역이라는 점과, 모든 적분 영역이 필드는 아니라는 점(예: 정수 ℤ)이 있습니다. 또한 모든 유한 적분 영역은 필드입니다.

유한 적분 영역에서 모든 비영 요소는 곱셈 역원을 가져야 하며, 이는 해당 구조가 필드임을 확인해 줍니다.

결론적으로, 모든 필드는 적분 영역이며, 모든 유한 적분 영역은 필드입니다. 반면, 일부 무한 적분 영역은 필드가 아니고(예: ℤ), 다른 무한 적분 영역은 필드입니다(예: ℚ와 ℝ). 전반적으로 이 탐구는 대수적 구조의 특성이 그 크기와 구별된 항등원에 의해 어떻게 영향을 받는지를 강조합니다.

큐리는 과학 실험을 자동화하기 위해 설계된 혁신적인 인공지능 프레임워크입니다. 연구자들이 가설을 세우고 결과를 분석하는 전 과정을 관리하여 정확성과 일관성을 보장합니다.

큐리의 주요 기능 중 하나는 자동화된 실험입니다. 이는 가설 형성, 실험 실행, 결과 분석을 포함하여 연구 과정을 간소화합니다. 또한 신뢰할 수 있고 재현 가능한 방법을 보장하기 위한 검증 도구를 포함하여 연구의 엄밀성을 높입니다. 큀리는 머신러닝 연구, 시스템 분석, 과학적 발견 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

큐리를 시작하려면 먼저 Docker를 설치하고 권한을 설정해야 합니다. 그 다음 큐리 저장소를 복제하고 API 자격 증명을 설정한 후, 컨테이너 이미지를 빌드합니다. 간단한 명령어를 사용하여 정렬 알고리즘에 대한 질문을 큐리에 입력하면 검증할 수 있습니다. 데이터셋을 분석하려면 데이터와 질문, 그리고 시작 코드를 제공하면 됩니다.

큐리는 실험 과정 전체를 문서화하여 스크립트와 결과 로그를 포함하고 있어 재현성을 보장합니다. 도움이 필요하거나 문제를 보고하려면 GitHub Issues 페이지를 방문하거나 큐리 팀과 미팅을 예약할 수 있습니다.

typed-ffmpeg는 강력한 멀티미디어 처리 도구인 FFmpeg의 사용을 간편하게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 사용자 친화적인 인터페이스, 다양한 필터 지원, 그리고 코드의 신뢰성을 높이기 위한 강력한 타입 시스템을 특징으로 합니다. 주요 특징으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

첫째, 제로 의존성으로, 파이썬의 표준 라이브러리만으로 구축되었습니다. 둘째, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 필터 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다. 셋째, IDE 통합 기능이 있어 필터에 대한 자동 완성과 인라인 문서를 제공합니다. 넷째, JSON 직렬화를 지원하여 필터 그래프를 JSON 형식으로 저장하고 불러올 수 있습니다. 다섯째, graphviz를 사용하여 필터 그래프의 시각적 표현을 제공합니다. 여섯째, 필터 그래프의 오류를 식별하고 수정하는 데 도움을 주는 오류 검증 기능이 있습니다. 일곱째, 다양한 코덱과 형식에 대한 포괄적인 입력/출력 옵션을 포함하고 있습니다. 마지막으로, 부분 평가 기능을 통해 모듈식으로 필터 그래프를 구성할 수 있습니다.

설치는 pip를 사용하여 간편하게 할 수 있으며, 시스템에 FFmpeg가 설치되어 있어야 합니다. 시각화 기능을 사용하려면 Graphviz도 설치해야 합니다.

기본 사용 예로는 비디오를 뒤집고 저장하는 작업이 포함됩니다. 더 복잡한 작업으로는 비디오 클립을 연결하고, 오버레이를 적용하며, 효과를 추가하는 것이 가능합니다.

인터랙티브 플레이그라운드라는 온라인 도구를 통해 사용자는 FFmpeg 필터를 실험하고 필터 그래프를 실시간으로 시각화할 수 있습니다.

이 프로젝트는 GPT-3와 ffmpeg-python 프로젝트에서 영감을 받아 FFmpeg 사용자에게 신뢰할 수 있는 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 자세한 정보와 고급 기능에 대해서는 문서를 참고하시기 바랍니다.

Weather2Geo는 오픈 소스 정보(OSINT) 도구로, 날씨 위젯 스크린샷의 날씨 조건, 온도, 지역 시간을 분석하여 해당 위치를 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 Windows 날씨 위젯과 동일한 데이터 소스를 사용하여 이러한 조건을 실제 도시와 일치시킵니다.

주요 기능으로는 도시를 날씨 데이터에 기반하여 식별하는 지리적 위치 매칭, 정확한 비교를 위한 시간대 인식, 관련 없는 데이터를 최소화하기 위한 결과 그룹화, 그리고 사용자 설정을 통해 정확성과 데이터 소스를 조정할 수 있는 맞춤형 기능이 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 GitHub에서 저장소를 복제한 후, 프로젝트 폴더로 이동합니다. 그 다음 필요한 패키지를 설치하면 됩니다.

사용 방법은 특정 매개변수를 사용하여 도구를 실행하는 것입니다. 예를 들어, 스크린샷에서 지역 시간을 나타내는 '--time', 날씨를 설명하는 '--condition' (예: "부분적으로 흐림"), 섭씨 온도를 나타내는 '--temp', 허용 가능한 온도 변동을 나타내는 '--tolerance', 결과 그룹화를 위한 거리인 '--cluster-distance'를 입력합니다.

예를 들어 "대체로 맑음 | 13°C | 오후 10:09"라는 스크린샷을 보았다면, 이 정보를 사용하여 도구를 실행하면 관련 도시 클러스터를 찾을 수 있습니다.

데이터 출처는 GeoNames에서 도시 데이터를 가져오고, 날씨 데이터는 MSN 날씨 API에서 제공합니다.

사용자들은 버그를 신고하고 개선 사항을 제안하며 경험을 공유하여 도구를 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.

이 도구는 윤리적인 사용을 목적으로 하며, 사용자는 개인 정보와 법적 경계를 존중해야 합니다.

계란 떨어뜨리기 실험은 물리 수업에서 흔히 진행되는 활동으로, 학생들이 계란을 떨어뜨릴 때 보호할 수 있는 장치를 만듭니다. 전통적으로는 계란을 수직으로 떨어뜨려야 깨지지 않는다고 여겨졌지만, MIT의 탈 코헨 교수와 그녀의 연구팀이 최근에 발표한 연구 결과는 이를 반박합니다. 그들은 계란을 옆으로, 즉 수평으로 떨어뜨릴 때 깨질 가능성이 낮다는 것을 발견했습니다.

연구진은 다양한 높이와 방향에서 계란을 떨어뜨리는 실험을 진행했습니다. 그 결과, 수직으로 떨어뜨린 계란의 절반 이상이 깨진 반면, 수평으로 떨어뜨린 계란은 10% 미만이 깨졌습니다. 이는 계란이 수평으로 하중을 받을 때 더 강해져 충격을 더 잘 흡수할 수 있기 때문입니다.

이 연구 결과는 일반적인 믿음과는 달리 계란이 떨어질 때 단단하기보다는 강해야 생존할 수 있다는 점을 강조합니다. 이러한 연구는 전통적인 관점을 도전하며, 언어가 물리 원리에 대한 우리의 이해를 어떻게 형성하는지를 보여줍니다.

이 글은 3D 그래픽에서 풀을 렌더링하는 방법에 대한 시리즈의 첫 번째 부분으로, 풀을 현실감 있게 표현하는 데 중점을 두고 있습니다. 풀의 주요 시각적 특성에 대해 다루고 있습니다.

첫째, 풀의 광택입니다. 특히 긴 풀은 빛을 반사하여 반짝이는 표면을 가지며, 이는 스페큘러 하이라이트를 만들어냅니다. 둘째, 반투명성입니다. 풀은 빛이 통과할 수 있어 양쪽에서 밝게 보이며, 이는 일반적인 불투명 표면과는 다른 렌더링 접근이 필요합니다. 셋째, 불균일성입니다. 풀은 환경 요인에 따라 다양한 높이와 색조로 자랍니다. 넷째, 자기 그림자입니다. 풀잎은 서로 그림자를 드리워 깊이와 디테일을 생성합니다.

3D에서 풀을 렌더링하는 방법으로는 두 가지 주요 방식이 있습니다. 첫 번째는 빌보드입니다. 이는 멀리서 보면 좋지만 가까이에서 보면 평면적으로 보이는 2D 이미지입니다. 두 번째는 전체 기하학입니다. 이는 각 풀잎에 대해 3D 모델을 사용하는 방식으로, 특히 만화 스타일이나 높은 디테일을 요구하는 게임에서 더 현실감 있고 역동적으로 보입니다.

현대 기술 덕분에 성능 문제 없이 전체 기하학 방식의 풀을 사용할 수 있으며, 다음 시리즈에서는 Godot에서 이를 만드는 방법을 설명할 예정입니다.

기하학은 원래 토지 측량을 위해 사용되던 고대 학문으로, 현대 물리학에 큰 영향을 미쳤습니다. 최근 "왜의 기쁨"이라는 프로그램에서 물리학자 양후이는 기하학의 발전과 인공지능(AI)과의 미래 가능성에 대해 이야기했습니다. 그는 기하학이 물리학에서 통합적인 언어 역할을 하며, 일반 상대성 이론과 끈 이론 같은 이론을 형성하는 데 도움을 준다고 강조했습니다.

양후이는 고전 기하학이 그리스 시대로 거슬러 올라가지만, 현대 물리학은 곡선 시공간 같은 개념을 이해하기 위해 고급 기하학, 특히 미분 기하학에 의존한다고 설명했습니다. 이러한 변화는 아인슈타인의 이론에 매우 중요했습니다. 대화는 또한 수학 작업에서 엄밀한 수학과 직관적인 통찰력 간의 균형에 대해서도 다루었습니다.

그는 AI가 수학적 발견에 미치는 영향에 대해 논의하며, 미래의 혁신은 인간의 전문성과 AI 도구 간의 협력에서 나올 수 있다고 제안했습니다. 그는 AI의 수학적 기여를 평가하기 위한 "버치 테스트"라는 프레임워크를 소개하며, 자동성, 해석 가능성, 비자명성 같은 기준에 초점을 맞췄습니다.

결국 양후이는 AI가 계산을 도와줄 수 있지만, 전통적인 수학적 엄밀성을 통해 얻는 깊은 이해와 통찰력이 인간의 인지와 교육에 여전히 중요하다고 믿고 있습니다.

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2025년 5월 27일, 신 리우는 서킷 브레이커 정책 조정에 대한 최선의 방법에 대해 논의했습니다. 이 정책의 효과성을 높이기 위해 세부적인 조정에 중점을 두었습니다.

이 가이드는 Common Lisp 코드를 작성할 때의 일반적인 권장 사항을 정리하여 여러 기존 스타일 가이드를 통합하는 것을 목표로 합니다.

스타일 가이드는 코드의 가독성을 높이고 프로그래머가 실수를 피하는 데 도움을 줍니다. 문서화에서는 주석보다 docstring을 사용하는 것이 중요합니다. docstring은 함수와 변수의 목적을 이해하는 데 필수적입니다. 주석 규칙으로는, 인라인 주석에는 ;를 사용하고, 최상위 형태나 함수에 대한 주석에는 ;;, 형태나 함수 사이의 주석에는 ;;;, 헤더 주석에는 ;;;;를 사용합니다.

코드의 한 줄 길이는 100자를 넘지 않도록 하고, 짧은 것이 더 바람직합니다. 변수 이름은 완전한 소문자 단어를 하이픈으로 구분하여 사용해야 하며, 특별 변수는 *로 둘러싸고 상수는 +로 둘러싸야 합니다. 함수를 정의할 때는 &OPTIONAL과 &KEY 인자를 혼합하지 않는 것이 좋습니다. 특별 변수는 전역 상태 문제를 피하기 위해 신중하게 사용해야 합니다.

들여쓰기는 편집기의 표준 관행을 따르며, 기능적 스타일을 지향하여 명확성을 위해 작고 단일 목적의 함수를 작성해야 합니다. eval 사용 시 주의가 필요하며, 자주 잘못 사용됩니다. 매크로는 새로운 것을 정의하기보다는 기존의 매크로를 사용하는 것이 좋지만, 그 작동 방식을 이해해야 합니다. :use 대신 :import-from을 사용하고, 패키지의 모든 기호가 필요하지 않은 경우에는 :use를 피해야 합니다.

모든 조건이 오류는 아니므로 적절하게 처리해야 하며, 기존 라이브러리를 활용하는 것이 좋습니다. 특별한 이유가 없다면 직접 라이브러리를 만들기보다는 이미 존재하는 것을 사용하는 것이 바람직합니다. 재귀보다는 반복을 선호하되, 재귀적 데이터 구조에는 예외가 있습니다. 타입은 알려진 경우 명시적으로 선언하여 이해와 최적화를 돕습니다. 조건 표현식에서는 else 없이 if 대신 when이나 unless를 사용하고, 여러 분기를 처리할 때는 cond를 사용해야 합니다.

판별 함수의 이름은 "p" 또는 "-p"로 끝나도록 하고, 리스트 남용을 피하기 위해 적절한 데이터 구조를 선택해야 합니다. 이 가이드는 Common Lisp 프로그래밍에서 코드 품질과 유지 보수성을 향상시키기 위한 명확성, 일관성 및 모범 사례를 강조합니다.

이 블로그는 조던 티가니의 블로그 "빅 데이터는 죽었다"에서 영감을 받아 데이터베이스 시스템의 발전 과정을 돌아봅니다.

1970년대에는 하나의 관계형 데이터베이스가 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 구분 없이 처리했습니다. 당시 데이터는 몇 개의 디스크로 관리할 수 있을 정도로 적었습니다.

1980년대에 들어서면서 데이터 양이 증가하자 OLTP와 OLAP의 요구 사항이 달라지면서 충돌이 발생했습니다. OLTP는 빠른 트랜잭션 처리를 필요로 했고, OLAP는 광범위한 데이터 분석을 요구했습니다. 이로 인해 두 작업의 분리가 시작되었습니다.

1990년대에는 저장 구조의 변화가 일어나면서 전문화된 시스템이 등장했습니다. OLTP는 속도를 위해 행 기반 저장 방식을 사용했고, OLAP는 효율적인 데이터 분석을 위해 열 기반 저장 방식을 채택했습니다.

2000년대와 2010년대에는 NoSQL과 같은 새로운 분산 데이터베이스가 OLTP에서 SQL을 벗어나게 되었고, 분석 처리에는 하둡과 같은 새로운 아키텍처가 도입되면서 두 시스템 간의 간극이 더욱 커졌습니다.

2010년대에는 OLTP를 위한 NewSQL과 OLAP를 위한 클라우드 데이터 웨어하우스라는 두 가지 흐름이 등장했습니다. 두 시스템 모두 SQL을 사용하지만 아키텍처는 다릅니다. 이로 인해 트랜잭션 처리와 분석 처리를 통합하려는 HTAP(하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리) 개념이 제안되었습니다.

2014년에는 HTAP가 운영 시스템과 분석 시스템을 연결하는 것을 목표로 하였고, SingleStoreDB와 같은 다양한 저장 엔진을 결합한 기술이 등장했습니다. 그러나 HTAP의 채택은 여러 도전에 직면했습니다.

2020년대에는 클라우드 데이터 웨어하우스가 주도적인 위치를 차지하게 되었고, HTAP는 OLTP 시스템을 대체하는 데 어려움을 겪으면서 시장에서의 수용이 힘들었습니다. 여러 작업을 처리하기에 단일 머신이 충분하다는 점과 팀의 책임이 맞지 않는 문제도 있었습니다.

현재 데이터 환경은 통합된 HTAP 데이터베이스보다는 다양한 최적의 구성 요소로 구축된 모듈형 시스템으로 이루어져 있습니다. 현재의 도전 과제는 실시간 데이터 처리와 분석을 달성하는 것입니다.

HTAP라는 독립적인 데이터베이스 개념은 사라져가고 있지만, 현대 데이터 처리에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 통합할 필요성은 여전히 존재합니다.

AI 기업 앤트로픽의 CEO인 다리오 아모데이는 AI 기술이 앞으로 몇 년 안에 모든 초급 사무직의 절반을 없앨 수 있다고 주장했습니다. 그는 AI가 지적 작업에서 인간보다 더 뛰어나지고 있으며, 사회가 이러한 변화에 대응해야 한다고 경고했습니다. 그러나 그의 예측에 대한 증거는 제시되지 않았으며, 이는 AI가 생산성을 높이는 동시에 상당한 일자리 손실을 초래할 것이라는 일반적인 기술 산업의 이야기와 유사합니다.

일부 AI 지지자들을 포함한 비평가들은 그의 비관적인 전망에 의문을 제기하며, AI 발전과 함께 새로운 일자리가 생길 것이라고 주장합니다. 아모데이의 발언은 앤트로픽이 최근 AI 챗봇 클로드에 대한 업데이트를 발표한 것과 일치하며, 이는 회사에 대한 관심을 끌기 위한 의도가 있을 수 있음을 시사합니다.

아모데이가 AI 안전에 중점을 두고 회사를 홍보하고 있지만, AI 기술의 실제 영향에 대한 회의론은 여전히 존재합니다. 많은 사람들은 현재 AI의 능력이 제한적이며, 경제적 변혁이 이루어지기까지는 아직 멀었다고 믿고 있습니다. 전반적으로 이 내용은 AI의 잠재적 이점과 위험 사이의 긴장을 강조하며, 미래 영향에 대한 주장을 뒷받침할 더 구체적인 증거가 필요하다는 목소리를 담고 있습니다.

미국 과학 및 잉여품 상점(AS&S)은 밀워키에 위치한 독특한 소매점으로, COVID-19 팬데믹 이후 재정적으로 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 새로운 창고로 이사하는 비용을 마련하기 위해 GoFundMe 캠페인을 시작했습니다. 이 상점은 특이하고 재미있는 물품들로 유명하며, 지역 주민들에게 사랑받는 장소입니다. 저자는 이 상점에 대한 개인적인 추억을 나누며, 기념품 장난감과 과학 용품 같은 독특한 상품들을 강조합니다. 현재 소매업체들이 직면한 어려움에도 불구하고, 저자는 AS&S가 밀워키의 정체성에 얼마나 중요한지를 강조하며 상점에 대한 지원을 촉구합니다. 현재까지 GoFundMe 캠페인은 125,000달러 목표 중 거의 82,000달러를 모금했습니다.

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Web Bench는 웹 브라우징 에이전트를 평가하기 위해 설계된 새로운 데이터셋으로, 452개 웹사이트에서 5,750개의 작업을 포함하고 있으며, 그 중 2,454개의 작업은 오픈 소스로 제공됩니다. 현재 가장 우수한 에이전트는 Anthropic Sonnet 3.7 CUA입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 많은 AI 브라우저 에이전트가 로그인, 양식 작성, 파일 다운로드와 같은 "쓰기 중심" 작업에서 어려움을 겪고 있습니다. 반면, 정보 추출과 같은 "읽기 중심" 작업에서는 더 나은 성능을 보입니다. 둘째, 이전 벤치마크인 WebVoyager는 15개 웹사이트에서 643개의 작업만 포함되어 있어 인터넷의 다양하고 도전적인 특성을 충분히 반영하지 못했습니다.

셋째, 새로운 벤치마크는 작업과 웹사이트의 수를 확장하여 포괄적인 평가를 제공합니다. 읽기 작업(데이터 탐색 및 검색)과 쓰기 작업(정보 제출 및 로그인)을 구분했습니다. 넷째, 모든 에이전트가 쓰기 중심 작업에서 낮은 성능을 보였으며, 이는 개선의 여지가 많다는 것을 시사합니다. Skyvern 2.0은 쓰기 작업에서 가장 좋은 성과를 보였고, Anthropic의 CUA는 읽기 작업에서 뛰어난 성능을 발휘했습니다.

다섯째, 에이전트의 실패는 종종 탐색의 어려움, 작업 수행의 불완전함, 정보 추출 문제에서 비롯됩니다. 인프라 문제로는 웹사이트 접근 문제와 캡차 인증 문제가 있습니다. 마지막으로, 팀은 추가 에이전트를 벤치마킹하고, 데이터셋을 더 많은 웹사이트와 언어로 확장하며, 자기 평가 도구를 개발할 계획입니다.

Web Bench는 AI 브라우저 에이전트의 능력을 더 잘 이해하고 개선이 필요한 영역을 강조하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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버트랑 피카르드는 탐험으로 유명한 가족의 일원으로, 수소가 항공 연료로서의 가능성을 보여주고자 합니다. 그는 수소 연료 전지로 움직이는 비행기로 세계 일주를 할 계획입니다. 이 임무는 항공의 미래를 위한 깨끗하고 지속 가능한 에너지원으로서 수소를 홍보하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 프로젝트는 게임 테라리아와 셀레스트를 웹 브라우저에서 플레이할 수 있도록 만드는 작업이었습니다. 일반적으로 이러한 작업은 어려운 편입니다. 저자는 셀레스트를 브라우저에서 실행하려는 이전 시도에서 영감을 받아 이 프로젝트에 1년을 바쳤습니다.

두 게임은 C#과 호환되는 FNA 엔진을 사용하여 제작되었습니다. 덕분에 게임을 웹어셈블리(WASM)용으로 디컴파일하고 재컴파일하는 것이 가능했습니다. 저자는 필요한 라이브러리를 추출하는 데 어려움을 겪었지만, 게임의 심볼 데이터베이스 덕분에 테라리아를 성공적으로 디컴파일할 수 있었습니다. 이후 웹어셈블리를 목표로 하는 프로젝트를 설정하고 게임을 성공적으로 컴파일했습니다.

처음에는 .NET 8.0에서 스레딩 문제로 인해 게임이 충돌했습니다. 그러나 .NET 9.0으로 업그레이드하자 이 문제가 해결되었습니다. 게임이 워커 스레드에서 실행되기 때문에 OpenGL 호출을 처리하기 위한 우회 방법이 필요했습니다. 이를 위해 호출을 메인 스레드로 프록시하는 작업이 필요했습니다.

게임 자산은 브라우저의 파일 시스템 API를 사용하여 로드되었고, 이를 통해 플레이어는 자신의 게임 디렉터리를 선택할 수 있었습니다. 그러나 다양한 브라우저 간의 호환성 문제도 있었습니다. 사전 컴파일 기능을 활성화하자 게임 성능이 개선되었습니다.

테라리아를 성공적으로 포팅한 후, 저자는 셀레스트로 작업을 전환했습니다. 이 과정에서도 비슷한 도전이 있었지만, 오디오 라이브러리를 처리하고 모드 로더를 만드는 작업도 필요했습니다. 이 프로젝트는 에버레스트 모드 로더와 같은 모딩 지원을 목표로 했으며, 이를 위해 복잡한 패치와 사용자 정의 코드가 필요했습니다.

저자는 여러 런타임 버그와 모노와 코어CLR 런타임 간의 불일치 문제에 직면했으며, 이로 인해 많은 패치를 진행해야 했습니다. 많은 노력을 기울인 끝에 두 게임 모두 브라우저에서 성공적으로 포팅되어 사용자들이 온라인으로 즐길 수 있게 되었습니다.

저자는 이 프로젝트가 넓은 대중에게 어필하지는 않을 수 있지만, 보람 있는 경험이었고 복잡한 게임을 웹 브라우저에서 실행할 수 있는 가능성을 보여주었다고 인정했습니다. 현재 플레이어들은 두 게임의 소유권이 있다면 브라우저에서 즐길 수 있으며, 프로젝트의 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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The BEAM Book은 Erik Stenman과 다른 저자들이 집필한 책으로, Erlang Runtime System(ERTS)과 Erlang 및 Elixir 애플리케이션을 실행하는 BEAM 가상 머신에 대해 다룹니다. 이 책은 Creative Commons 라이선스 하에 온라인에서 무료로 제공되며, 저자에게 크레딧을 주는 조건으로 공유 및 수정이 가능합니다.

이 책은 ERTS와 BEAM과 관련된 다양한 주제를 포괄적으로 다루고 있습니다. 런타임 시스템, 컴파일러, 프로세스, 메모리 관리, 디버깅 도구 등을 이해하는 방법이 포함되어 있습니다. Erlang의 작동 방식, 특히 동시성 모델에 대한 깊은 이해를 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 코딩 스타일이나 모범 사례에 대한 안내서는 아닙니다. BEAM의 내부 작동 방식에 중점을 두고 있습니다.

Erlang은 여러 프로세스가 독립적으로 실행될 수 있도록 설계된 동시성 언어입니다. 이 언어는 경량 프로세스를 사용하여 메시지를 통해 통신하며, 공유 메모리 문제를 피합니다. 책에서는 Erlang 컴파일러, 프로세스 관리, 메모리 처리, 노드 간 분산 등 주요 구성 요소를 설명하고, BEAM 가상 머신이 Erlang 코드를 해석하고 실행하는 방법을 다룹니다.

이 책은 성능 최적화, 애플리케이션 디버깅, 런타임 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 원하는 독자를 대상으로 하고 있습니다. 독자는 Erlang에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 독자들은 책을 순차적으로 읽는 것을 권장하지만, 필요에 따라 특정 장으로 건너뛰어 읽을 수도 있습니다.

기술적인 세부 사항으로는 BEAM의 아키텍처, 가비지 컬렉션, 스케줄링, Erlang 타입 시스템에 대한 통찰이 포함되어 있습니다. 또한 Erlang 애플리케이션을 컴파일하고 디버깅하는 도구에 대해서도 다룹니다. 전반적으로 The BEAM Book은 Erlang Runtime System의 내부를 마스터하고 애플리케이션을 최적화하려는 개발자들에게 깊이 있는 자료로 활용될 수 있습니다.

일본 우편이 새로운 "디지털 주소" 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 사용자가 고유한 7자리 코드를 자신의 실제 주소와 연결할 수 있게 해줍니다. 온라인 쇼핑을 할 때, 사용자는 이 코드를 입력하면 사이트에 자동으로 주소가 입력됩니다. 이 서비스는 일본 우편의 유아이디(Yu ID) 회원 서비스를 통해 이용할 수 있으며, 중요한 점은 사용자의 실제 주소가 변경되더라도 디지털 주소는 변하지 않는다는 것입니다. 사용자는 주소가 변경될 경우 일본 우편에 알림으로써 디지털 주소를 업데이트할 수 있습니다.

라쿠텐을 포함한 여러 전자상거래 기업들이 이 시스템을 도입할 것을 검토하고 있으며, 일본 우편은 향후 10년 동안 이 시스템의 확산을 추진할 계획입니다.

이 기사는 프로그래밍 언어의 발전에 대해 다루고 있으며, 특히 C++, Java, Go, Scala와 Rust의 부상에 초점을 맞추고 있습니다. 2011년 Stack Overflow 조사와 2024년의 최근 조사 결과를 비교하면서 Rust가 개발자들 사이에서 큰 인기를 얻고 있으며, C++와 Scala와 같은 오래된 언어들을 초월하고 있다는 점을 강조합니다.

저자는 Rust에서 루프 인식 알고리즘을 구현한 사례를 설명하며, 이전의 C++ 구현과 대조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Rust의 특징으로는 성능, 타입 안전성, 그리고 가비지 컬렉터 없이 동시성을 강조하는 점이 있습니다. Rust는 메모리 안전성을 위해 "대여 검사기"를 사용하며, 정적 컴파일과 강력한 타입 추론을 지원합니다.

알고리즘은 Safe Rust와 Unsafe Rust 모두에서 구현할 수 있습니다. Safe Rust는 엄격한 규칙을 준수하여 포인터 역참조 문제를 피하는 반면, Unsafe Rust는 잠재적인 오류의 위험을 감수하면서 더 많은 유연성을 허용합니다. 구현의 특정 측면을 단순화하기 위해 포인터 대신 이름을 식별자로 사용하는 것이 유리합니다.

성능 분석 결과, Rust 구현은 디버그 모드에서 C++보다 느리지만, 릴리스 모드에서는 실행 시간과 메모리 사용 측면에서 더 나은 성능을 보입니다. Unsafe Rust 구현은 C++ 구현의 성능과 유사합니다.

Rust에서 데이터 구조를 관리할 때는 레이아웃을 재구성해야 할 경우가 많아 성능 변화가 발생할 수 있습니다. 기사는 원래 C++ 구현이 최선의 관행을 엄격히 따르지 않아 성능 지표에 영향을 미쳤다고 비판합니다.

전반적으로 이 기사는 Rust가 현대 프로그래밍에서 강력한 경쟁자로 자리 잡고 있으며, 안전성과 동시성에서의 장점을 강조하면서 C++와의 구현 및 성능 비교를 실용적으로 제시하고 있습니다.

기원전 2500년경, 인더스 문명의 사람들은 체스와 비슷한 게임을 했던 것으로 보입니다. 고고학자들은 로탈에서 가장 초기의 체스 말일 가능성이 있는 점토 인형을 발견했습니다.