MBCompass는 Jetpack Compose를 사용하여 제작된 사용자 친화적인 나침반 앱입니다. 이 앱은 장치의 센서인 자기계와 가속도계를 활용하여 정확하고 실시간으로 나침반 방향을 제공합니다. MBCompass는 간단하고 효율적으로 설계되어 있으며, 많은 다른 나침반 앱에서 흔히 볼 수 있는 광고로 인한 혼잡함을 피했습니다.

이 앱의 주요 기능으로는 자기 북쪽 방향을 표시하고, OpenStreetMap을 통해 사용자의 현재 위치를 보여줍니다. 또한, 밝은 테마와 어두운 테마를 지원하며, 자기 세기를 마이크로테슬라(µT) 단위로 표시합니다. 사용 중에는 화면이 꺼지지 않으며, 가로 방향에서도 사용할 수 있습니다. 나침반의 회전이 부드럽고, 여러 센서의 데이터를 결합하여 정확성을 높입니다. 이 앱은 광고가 전혀 없고, 인앱 구매도 없습니다.

앱은 사용자의 현재 위치를 지도에 표시하기 위해 위치 권한만 필요합니다. 사용자들은 버그를 신고하거나 기능을 제안함으로써 기여할 수 있습니다. MBCompass는 GNU 일반 공용 라이선스에 따라 무료 소프트웨어로 제공되어, 사용자가 자유롭게 사용하고 수정하며 공유할 수 있습니다. 나침반 장식의 아트워크는 CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 사용됩니다.

2025년 9월 23일, "포티포 Esolangs"라는 제목의 새로운 책이 출간될 예정이다. 이 책은 프로그래밍 언어 개념에 중점을 두고 있으며, INTERCAL-72 컴파일러의 원본 소스 코드를 처음으로 포함하고 있다.

INTERCAL은 1972년 돈 우즈와 짐 라이언에 의해 만들어진 최초의 이소랭(이상한 프로그래밍 언어)으로, 프로그래머를 유머러스하게 좌절시키기 위해 설계되었다. 이 언어는 비전통적인 기호와 구조를 사용하여 읽거나 실행하기 어렵게 만든다. INTERCAL은 실용적인 사용보다는 패러디를 목적으로 한다.

INTERCAL은 이후 등장한 많은 미니멀리스트 언어에 영향을 미쳤지만, 프로그래밍을 극적인 경험으로 만드는 독특한 접근 방식으로 두드러진다. 특히, 이 언어는 해석기를 의인화하여 프로그래머가 "PLEASE"라는 명령어를 사용할 때 반응한다. 너무 적거나 너무 많이 사용하면 프로그램이 무시된다. 이 기능은 이후 패러디 언어와 다른 프로그래밍 맥락에서도 영감을 주었다.

현재 대부분의 사람들은 INTERCAL의 파생 언어인 C-INTERCAL을 사용하고 있으며, 이 언어는 "COME FROM" 문과 같은 새로운 요소를 도입했다. 이제 원본 INTERCAL-72 코드를 접근할 수 있어 이 선구적인 언어를 새롭게 탐구할 수 있는 기회를 제공한다.

션 하스는 현대 시스템에서 INTERCAL 컴파일러를 실행하는 작업을 해왔으며, 문자열 조작을 통해 수학을 수행하는 등의 특이한 점을 설명했다. 이러한 점은 언어의 비효율성에 기여한다. 원본 코드의 스캔 및 전사본은 GitHub에서 확인할 수 있다.

이번 뉴스레터는 제너디 타르타코프스키가 만든 애니메이션 "사무라이 잭"의 스타일과 이야기 기법에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

타르타코프스키는 대화를 최소화하고 시각과 움직임을 통해 이야기를 전달하는 데 중점을 두었습니다. 그는 애니메이션이 단어보다는 이미지에 의존해야 한다고 믿었으며, 이는 대화가 많은 다른 프로그램들과 대조적입니다.

이 쇼의 시각적 스타일은 고전 영화와 독특한 예술 기법에서 영향을 받았습니다. 타르타코프스키와 그의 팀은 중반기 만화의 미학을 참고하여 풍부한 배경과 영화 같은 조명을 목표로 했습니다.

"사무라이 잭"의 성공은 한국의 아티스트들과의 협업 덕분이기도 합니다. 타르타코프스키는 해외 팀을 창작 과정의 파트너로 대우하는 것을 강조했습니다.

이 프로젝트는 카툰 네트워크에 있어 위험한 시도였지만, 독특한 이야기 접근 방식 덕분에 팬층을 형성했습니다. 타르타코프스키는 어린 관객을 지적인 시청자로 대했으며, 이는 당시 다른 프로그램들과의 차별점이 되었습니다.

비록 "사무라이 잭"이 다른 애니메이션 시리즈처럼 대중적인 인기를 얻지는 못했지만, 예술적 야망과 감정적 깊이로 기억됩니다. 특히 불타는 나무 장면과 같은 강렬한 시각적 순간들이 그 예입니다.

뉴스레터에는 애니메이션 산업의 향후 프로젝트와 이벤트와 같은 애니메이션 관련 소식도 포함되어 있습니다.

이 프로젝트에서 저자는 결제 카드 단말기의 보안을 조사했으며, 스위스에서 일반적으로 사용되는 월드라인 요마니 XR 모델에 초점을 맞췄습니다. 처음에는 높은 보안 기능을 기대했지만, 여러 취약점을 발견했습니다.

요마니 XR 단말기는 여러 개의 회로 기판과 맞춤형 듀얼 코어 Arm 프로세서로 잘 설계되어 있습니다. 그러나 이 장치는 전통적인 변조 방지 스위치가 없고, 대신 압력 감지 연결을 사용하여 나사가 제거되면 변조 경고를 발생시킵니다. 또한, 회로 기판 내부의 선들은 물리적 변조를 감지하도록 설계되어 있습니다.

변조 이벤트가 발생한 후, 저자는 암호화되지 않은 플래시 칩에서 펌웨어를 성공적으로 추출했습니다. 이 시스템은 구식 소프트웨어 구성 요소가 포함된 리눅스 커널을 실행하고 있습니다. 저자는 외부 디버그 포트에 연결하기만 하면 접근할 수 있는 노출된 루트 셸을 발견했습니다. 이는 변조 방지 기능을 우회할 수 있어 공격자가 물리적 접근 없이도 악성 소프트웨어를 배포할 수 있게 합니다.

노출된 루트 셸은 우려스러운 부분이지만, 저자는 실제 보안 위험이 예상보다 낮을 수 있다고 결론지었습니다. 장치의 보안 기능은 별도의 프로세서에 의해 적절히 보호되고 있습니다. 저자는 이 취약점을 제조업체에 보고했으며, 제조업체는 문제를 인정했지만 수정 일정에 대한 구체적인 언급은 하지 않았습니다.

이 프로젝트는 중요한 보안 문제를 드러냈지만, 민감한 카드 정보에 대한 직접적인 위험 증거는 발견되지 않았습니다. 저자는 펌웨어에 대한 추가 탐색에 관심을 보이고 있습니다. 전반적으로 이 발견은 큰 결함을 강조하지만, 단말기의 보안 구성 요소가 데이터 유출에 대한 일부 보호를 제공하고 있습니다.

8피트 길이의 2"x12" 보드를 사용해 간단한 의자를 만들었습니다. 몇 가지 간단한 절단만 했고, 원형 톱과 멀티툴만 사용했습니다. 이 도구들이 작업에 가장 적합한 것은 아니었지만, 잘 마무리되었습니다. 끝부분은 특별한 실란트를 사용해 밀봉했으며, 결과물에 매우 만족하고 있습니다. 다른 의자들보다 이 의자가 더 마음에 듭니다.

리브리복스는 전 세계 자원봉사자들이 읽어주는 공공 도메인 작품의 무료 오디오북을 제공합니다. 사용자는 다양한 기기에서 이 오디오북을 듣거나 CD에 구울 수 있습니다. 사이트에서는 저자, 제목, 장르 또는 언어별로 오디오북을 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.

최근에 추가된 오디오북에는 W. E. B. 듀 보이스와 윌리엄 버틀러 예이츠와 같은 저명한 작가들의 작품이 포함되어 있습니다. 리브리복스는 또한 조직 내의 소식과 활동을 다루는 커뮤니티 팟캐스트도 제공합니다.

현재 리브리복스는 48개 언어로 20,000개 이상의 작품을 목록화했으며, 14,000명 이상의 독자들이 참여하고 있습니다.

성공적인 창작자가 되기 위한 여정은 종종 오랜 시간 동안 주목받지 못한 작업에서 시작됩니다. 많은 창작자들이 관객이 거의 없는 상태에서 콘텐츠를 오랫동안 게시합니다. 예를 들어, 조회수가 몇 개 안 되는 유튜브 영상이나 거의 재생되지 않는 노래가 그렇습니다. 인정받기까지는 수년, 심지어 평생의 노력이 필요할 수 있으며, 이는 반 고흐의 사례에서 볼 수 있습니다. 그는 사후에야 명성을 얻었습니다.

이런 힘든 시기를 극복하기 위해 다음과 같은 전략을 고려해 보세요.

첫째, 자신이 좋아하는 것을 만드세요. 마이크 포즈너는 처음에는 히트를 쫓았지만, 자신이 좋아하는 음악을 제작하면서 행복과 성공을 찾았습니다. 이는 더 건강한 마음가짐과 새로운 히트곡으로 이어졌습니다.

둘째, 자신에게 충실하세요. 다른 사람들이 원하는 것에 신경 쓰지 말고, 자신과 공감되는 것을 만드세요. 이런 접근 방식은 동기 부여를 유지하고 비슷한 생각을 가진 팬들을 끌어모으는 데 도움이 됩니다.

셋째, 미래의 관객에게 투자하세요. 초기 작업을 "Binge Bank"에 대한 투자로 생각하세요. 이는 미래의 팬들이 좋아할 콘텐츠의 모음입니다. 지금 당장은 아무도 보지 않더라도, 미래에는 그럴 가능성이 있습니다.

만약 당신이 무명의 세계에 콘텐츠를 게시하고 있다고 느낀다면, 계속해서 창작하세요. 당신의 노력은 시간이 지나면 결실을 맺을 것입니다.

빠른 기계 코드 생성은 즉시 컴파일(JIT)에서 빠른 시작 시간을 위해 매우 중요합니다. 긴 컴파일 시간은 전체 지연 시간을 증가시킬 수 있기 때문입니다. 그러나 LLVM과 같은 인기 있는 컴파일러 프레임워크는 빠른 컴파일에 중점을 두지 않으며, 추가적인 중간 표현(IR) 변환 단계를 포함하여 이로 인해 지연이 발생합니다. 다양한 아키텍처에 맞춘 맞춤형 코드 생성기를 만드는 것도 어려운 작업입니다.

이에 대한 해결책으로 이 논문에서는 TPDE라는 컴파일러 백엔드 프레임워크를 소개합니다. TPDE는 정적 단일 할당(SSA) 형식의 기존 코드 형식과 함께 작동합니다. 이 프레임워크는 IR 데이터 구조에 접근하기 위해 특수한 어댑터를 사용하며, IR의 의미를 정의합니다. TPDE는 명령어 선택, 레지스터 할당, 명령어 인코딩을 포함한 단일 패스에서 간소화된 컴파일 프로세스를 가능하게 합니다. 출력은 주로 고급 코드로 이루어져 있어 다양한 아키텍처에 쉽게 적응할 수 있으며, 최적화도 가능합니다.

TPDE의 다재다능성을 보여주기 위해 저자들은 x86-64와 AArch64를 대상으로 하는 새로운 LLVM 백엔드를 구축했습니다. 성능 테스트 결과, TPDE는 최적화 없이 LLVM-IR을 8배에서 24배 더 빠르게 컴파일할 수 있으며, 실행 시간 성능은 유사하게 유지됩니다. 이 프레임워크는 WebAssembly와 데이터베이스 쿼리와 같은 JIT 시나리오에서도 장점을 보여주며, 추가적인 IR 변환 단계를 없애고 컴파일 시간을 줄입니다.

AI 연구자들은 에너지를 절약할 수 있는 방법으로 가역 컴퓨팅을 탐구하고 있습니다. 이 접근법은 계산을 앞으로 진행할 뿐만 아니라 뒤로도 실행할 수 있게 하여 데이터 삭제와 관련된 에너지 낭비를 줄일 수 있습니다.

이 개념은 1960년대에 물리학자 롤프 랜다우어가 컴퓨터에서 정보를 삭제할 때 열로 에너지가 손실된다는 사실을 발견하면서 시작되었습니다. 이후 찰스 베넷은 "비계산(uncomputation)"이라는 개념을 제안했는데, 이는 계산을 먼저 진행한 후 다시 뒤로 실행하여 에너지를 보존하는 방법입니다. 그러나 초기에는 시간 제약으로 인해 실용적이지 않았습니다.

가역 컴퓨팅에 대한 관심은 줄어들었으나 최근의 발전으로 그 가능성이 다시 주목받고 있습니다. 특히 AI는 상당한 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 더욱 중요해졌습니다. 여러 프로세서를 사용하면서 가역 칩을 느리게 실행하면 에너지를 절약하고 냉각 필요성을 줄일 수 있습니다. 한나 얼리와 같은 연구자들은 가역 컴퓨터의 효율성을 입증하였고, 이를 기반으로 상업적인 칩 개발이 진행되고 있습니다.

전반적으로 가역 컴퓨팅은 현대 AI와 컴퓨팅이 직면한 에너지 문제에 대한 유망한 해결책을 제공합니다.

크리스토프 뉘옌스는 다양한 TV와 영화 프로젝트에서 작업하며 필름에서 디지털로 전환한 촬영 감독입니다. 그는 기술적이고 예술적인 능력 모두 배울 수 있다고 강조하며, 오랜 시간 동안 자신의 창의적인 면을 발전시켜 왔습니다.

뉘옌스는 촬영 기술이 필름에서 디지털로 발전해온 과정을 돌아보며, 디지털 기술의 장점, 특히 야경 촬영 시 조명이 더 쉬워진 점을 언급합니다. 그는 조명 기술의 발전, 특히 LED 기술 덕분에 더 큰 제어와 창의성을 발휘할 수 있게 되었다고 평가합니다.

그는 TV 프로그램에 대한 관객의 기대가 높아졌다고 이야기하며, 많은 사람들이 영화 품질의 비주얼을 기대하게 되었다고 말합니다. 이러한 변화는 촬영 감독들이 에피소드 제작에서 더 많은 창의적 위험을 감수할 수 있게 만들었습니다.

"Andor"에서는 감독과 VFX 팀과 긴밀히 협력하여 실제 세트와 디지털 효과를 결합해 일관된 시각적 경험을 창출했습니다. 그는 각 에피소드의 시각적 스타일을 차별화하기 위해 색상과 조명을 활용하여 분위기를 설정하는 데 주력했습니다.

뉘옌스는 다양한 장면에서 조명을 조정하고 일관성을 유지하는 것이 가장 어려운 순간이었다고 전합니다. 그는 야빈에서의 촬영과 고르만에서의 강도 장면이 가장 기억에 남는 경험이라고 덧붙였습니다.

그는 자신의 작업을 통해 지속적으로 배우고 새로운 문화에 적응하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 창의적인 과정과 업계의 다른 사람들과의 협업을 즐깁니다.

마지막으로, 뉘옌스는 자신의 여정을 돌아보며 젊은 시절의 자신에게 인내심을 가지라고 조언하고, 촬영과 이야기 전달에 대한 사랑을 표현했습니다.

HeidiSQL이 첫 번째 리눅스 버전(12.10.1.133)을 출시했습니다. 이번 버전에는 여러 가지 새로운 기능과 개선 사항이 포함되어 있습니다.

주요 기능으로는 SSH 터널 지원이 추가되어 이제 윈도우 버전과 유사하게 작동합니다. 35개 언어로 번역이 지원되며, 사용자 인터페이스도 개선되었습니다. 상태 표시줄에 아이콘이 추가되고, SQL 편집기에서 괄호 강조 기능이 도입되었으며, 자동 탭 복원 기능도 포함되었습니다. 테이블 및 SQL 편집기 기능도 향상되어 테이블 편집이 더 원활해졌습니다.

하지만 몇 가지 알려진 문제점도 있습니다. MS SQL과 Interbase/Firebird에 대한 지원이 제한적이며, 그리드 셀 편집기에서 Esc 키를 누른 후 충돌이 발생하는 경우가 있습니다. RedHat 기반 리눅스 배포판을 위한 .rpm 패키지가 제공되지 않으며, SQL 편집기에서 단어 줄 바꿈 기능이 부족합니다.

커뮤니티 기여도 활발합니다. Arch 기반 사용자들을 위한 AUR 패키지가 제공되며, 더 넓은 배포 지원을 위해 .tgz 및 Flatpak 패키지도 제공할 것을 권장합니다. 사용자들은 SSH 터널링이 성공적으로 작동하고 MariaDB와의 일반적인 성능이 좋다고 보고했습니다.

개발자들은 다양한 리눅스 배포판을 위한 패키징에 대한 피드백과 기여를 커뮤니티에 감사하고 있습니다.

이 프로젝트는 리차드 제임스 하우가 만든 LFSR CPU 실행 포스(Forth) 프로젝트로, 0BSD 라이선스(퍼블릭 도메인) 하에 제공됩니다. 이메일로 연락하거나 GitHub 저장소를 통해 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

이 프로젝트는 FPGA를 위해 VHDL로 설계된 CPU를 포함하고 있습니다. 전통적인 프로그램 카운터 대신 선형 피드백 시프트 레지스터(LFSR)를 사용하여 공간을 절약합니다. 이 CPU는 포스 인터프리터를 실행하며 현재는 시뮬레이션 상태에서 작동합니다.

CPU는 스파르탄-6 FPGA에서 151.768 MHz의 속도로 작동하며, 자원을 매우 적게 사용하여 단 27개의 슬라이스만 차지합니다.

프로젝트를 빌드하려면 메이크 도구를 사용해야 합니다. make simulation 명령어로 시뮬레이션을 실행할 수 있으며, "words"나 "bye"와 같은 명령어를 입력하여 포스 인터프리터와 상호작용할 수 있습니다.

CPU는 간단한 16비트 명령어 형식을 사용합니다. 누산기 기반 아키텍처를 가지고 있으며, XOR, AND, LOAD, STORE, JUMP와 같은 기본 연산을 지원합니다. 프로그램 카운터는 8비트로, 256개의 명령어에 접근할 수 있습니다.

앞으로 문서화를 개선하고 CPU를 최적화하며 듀얼 포트 메모리 구성을 탐색할 계획이 있습니다. 또한 비트 직렬 버전을 만들고 7400 시리즈 IC 구현을 위한 CPU 설계와 같은 확장 가능성도 고려하고 있습니다.

이 프로젝트는 LFSR 및 포스 프로그래밍과 같은 유사한 프로젝트와 개념을 탐색할 수 있는 관련 저장소와 기사에 대한 링크를 제공합니다. 더 많은 정보와 코드를 보려면 위의 GitHub 저장소를 방문하세요.

자크 어택! 스크래치 앤 솔브 퍼즐 팩은 여섯 개의 스크래치 오프 게임으로 구성되어 있으며, 논리 퍼즐과 운에 맡기는 게임 요소를 결합해 즐거운 재미를 제공합니다. 이 프로젝트는 1990년대의 스크래치 게임인 스크래치즈(Scratchees)에서 영감을 받았으며, 해당 게임은 스타워즈와 스타트렉 게임으로 유명한 디사이퍼(Decipher)에서 제작되었습니다. 이 게임은 독특한 게임 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

게임 디자인은 잭 바스(Zach Barth)와 자레드 레빈(Jared Levine)이 맡았고, 아트와 레이아웃은 스테파니 로헤드(Steffani Lawhead)가 담당했습니다. 글쓰기는 드류 메신저-미카엘스(Drew Messinger-Michaels)가 진행했습니다.

이 문서는 Galois의 마이크 도드가 바라보는 공식 방법론(FM) 판매 및 구현과 관련된 도전과 통찰에 대해 다룹니다.

첫째, 성공적인 공식 방법론 프로젝트는 비용(시간, 돈, 자원)과 이점(보안, 신뢰성) 간의 균형을 맞춰야 합니다. 이러한 요소들이 맞지 않는 프로젝트는 고객이 추진하지 않을 것입니다.

둘째, 공식 방법론 프로젝트는 고객이 이점을 보기 전에 상당한 초기 투자가 필요합니다. 따라서 프로젝트는 고객이 참여할 수 있도록 초기 단계에서 구체적인 결과를 제공하는 방향으로 구성되어야 합니다.

셋째, 많은 고객은 소프트웨어의 완벽한 정확성을 우선시하지 않습니다. 그들은 이미 일부 버그를 수용하고 다른 긴급한 요구에 집중하기를 원하므로, 프로젝트 목표를 고객의 우선사항과 일치시키는 것이 중요합니다.

넷째, 프로젝트 결과에 대한 명확한 소통이 필수적입니다. 고객은 공식 방법론의 의미를 오해하는 경우가 많아 기대치가 어긋날 수 있습니다. 성공의 기준을 명확히 제시하여 혼란을 피하는 것이 중요합니다.

다섯째, 비싼 공식 방법론에 뛰어들기 전에 테스트나 코드 리뷰와 같은 저렴한 기법을 활용하여 소프트웨어 신뢰성을 효과적으로 개선하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 공식 방법론과 전통적인 보증 기법을 결합하면 상호 배타적인 선택이 아닌 보다 포괄적인 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

결론적으로, 공식 방법론이 더 널리 채택되기 위해서는 명확한 가치를 보여주고 고객의 우선사항과 일치하며, 고객이 이해하고 평가할 수 있는 방식으로 제시되어야 합니다.

이 블로그 글에서 유시 파카넨은 자신이 만든 맞춤형 C++ 표준 라이브러리 프로젝트에 대해 이야기합니다. 그는 자신의 라이브러리가 ISO 표준의 완전한 구현이 아니라 애플리케이션을 위한 필수 함수와 타입의 모음이라고 설명합니다.

독자들 사이에서 두 가지 주요 논의가 있었습니다. 첫째, 일부는 그가 완전한 ISO 표준 라이브러리를 제공하지 않는 것에 대해 비판했으며, 그는 이를 인정하지만 그것이 그의 목표가 아니었다고 주장합니다. 둘째, C++ 표준 라이브러리를 지칭할 때 "STL"이라는 용어 사용에 대한 논란이 있었고, 이로 인해 댓글 작성자들 사이에서 논쟁이 벌어졌습니다.

그는 기존의 컨테이너 구현의 복잡성에 대해서도 언급하며, 다양한 데이터 타입과 그 동작을 처리해야 한다고 강조합니다. 이를 간소화하기 위한 그의 접근 방식은 자신의 컨테이너에서 사용되는 모든 타입이 "WellBehaved"해야 한다는 것입니다. 이렇게 하면 문제를 일으킬 수 있는 타입을 다루지 않아도 됩니다.

파카넨은 파이썬과 C++에서 문자열을 처리하는 방식의 차이점도 강조합니다. 그는 파이썬의 동작과 유사한 문자열 분할 함수와 더 유연하지만 추가적인 사용자 입력이 필요한 두 가지 버전을 만들었습니다.

현재 그의 라이브러리는 기본 문자열 기능과 정규 표현식을 지원하며, 파일당 약 0.1초 정도의 빠른 컴파일 속도를 자랑합니다. 전반적으로 그는 C++를 실험하여 보다 사용자 친화적인 라이브러리를 만들고자 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Tailscale은 새로운 접근 제어 기능인 "그랜트(grants)"를 도입했습니다. 이 기능은 이전의 ACL(접근 제어 목록) 구문보다 권한을 작성하고 이해하는 방식을 간소화합니다. 그랜트를 통해 사용자는 네트워크와 애플리케이션 권한을 보다 직관적으로 관리할 수 있으며, 이전에 분리되어 있던 요소들을 결합할 수 있습니다.

그랜트의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, ACL보다 작성하고 읽기 쉬운 간단한 구문을 제공하며, 포트와 프로토콜을 하나의 필드로 통합합니다. 둘째, 그랜트는 ACL이 표현할 수 있는 모든 내용을 포함할 수 있어 더 다양한 옵션이 됩니다. 셋째, 개발자가 사용자 권한을 그랜트 내에서 직접 정의할 수 있어 애플리케이션의 인증 및 권한 부여를 개선합니다. 넷째, 그랜트에는 특정 사용자 그룹에 따라 트래픽을 특정 출구 노드나 라우터를 통해 라우팅할 수 있는 새로운 "via" 필드가 포함되어 있습니다.

기존 Tailscale 사용자는 오래된 ACL 규칙을 즉시 변환할 필요가 없습니다. ACL과 그랜트를 함께 사용할 수 있으며, 사용자는 필요에 따라 점진적으로 그랜트로 전환하여 새로운 기능을 활용할 수 있습니다.

물론입니다! 요약해드릴 내용을 제공해 주시면 번역하겠습니다.

요약이 없습니다.

프로그레시브 JPEG는 이미지를 흐릿하게 시작해 시간이 지남에 따라 점점 선명하게 로드하는 방식입니다. 이 아이디어는 JSON 데이터 전송에도 적용할 수 있어, 클라이언트가 전체 JSON 객체가 로드될 때까지 기다리지 않고 데이터가 도착하는 대로 작업을 시작할 수 있게 합니다.

현재의 JSON 전송 방식은 전통적으로 전체 객체가 전송되어야만 처리할 수 있습니다. 이는 JSON의 일부가 생성되는 데 시간이 걸리면 클라이언트가 기다려야 하므로 비효율적입니다.

스트리밍 JSON 파서는 객체 트리의 일부를 수신하는 대로 처리할 수 있게 해줍니다. 그러나 이 경우 종종 불완전하거나 형식이 잘못된 데이터가 발생하여 클라이언트가 사용하기 어려운 경우가 많습니다.

프로그레시브 JSON 접근 방식은 데이터를 깊이 우선 방식이 아닌 너비 우선 방식으로 전송합니다. 이 방식에서는 나중에 채워질 데이터에 대해 자리 표시자(예: "$1")를 사용합니다. 클라이언트는 일부 부분이 여전히 로드 중일지라도 데이터를 처리할 수 있으며, 불완전한 정보를 나타내기 위해 Promises를 사용할 수 있습니다.

인라인 데이터 전송은 데이터 생성 속도가 느리지 않은 경우 간결하게 전송하며, 아웃라인 방식은 이전에 전송된 객체를 참조하여 중복을 줄입니다. 이 시스템은 표준 JSON보다 순환 객체를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.

이 접근 방식은 React가 서버 컴포넌트를 처리하는 방식과 유사합니다. 데이터가 점진적으로 스트리밍되면서 클라이언트는 시각적 중단 없이 UI를 점진적으로 구축할 수 있습니다. <Suspense> 컴포넌트를 사용하면 개발자가 로딩 상태를 표시할 시점을 제어할 수 있어 사용자 경험을 부드럽게 유지할 수 있습니다.

이 글은 느린 데이터 생성으로 클라이언트 처리에 지연이 발생할 수 있는 상황에서 데이터 전송 효율성을 개선하기 위해 더 많은 애플리케이션에서 프로그레시브 스트리밍을 채택할 것을 권장합니다. 불완전한 데이터를 의도적으로 로딩 상태로 처리하는 React의 모델이 스트리밍을 효과적으로 활용하는 해결책으로 강조됩니다.

파인튜닝은 AI 모델의 특정 문제를 해결하여 성능을 향상시키는 과정입니다. 이 과정은 일관성 없는 출력, 높은 비용, 복잡한 프롬프트와 같은 문제를 다룹니다. 이 가이드는 파인튜닝의 이점을 설명하고, 프로젝트의 중요한 목표를 설정하며, 측정 가능한 결과를 얻기 위한 간단한 경로를 제공합니다.

파인튜닝의 주요 이점은 다음과 같습니다. 첫째, 품질 향상입니다. 파인튜닝은 특정 작업에 맞는 품질, 스타일 일치 및 JSON과 같은 출력 형식의 정확성을 높입니다. 둘째, 비용 절감과 성능 향상입니다. 모델에 지침을 통합함으로써 긴 프롬프트의 필요성을 줄여 애플리케이션을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다. 셋째, 논리적 사고와 규칙 준수 능력이 향상됩니다. 파인튜닝은 모델이 규칙과 조건부 반응을 더 효과적으로 학습하도록 돕습니다. 넷째, 버그 수정입니다. 일반적인 오류의 예로 훈련함으로써 파인튜닝은 모델의 원치 않는 행동을 제거하는 데 기여할 수 있습니다. 다섯째, 안전성과의 정렬입니다. 이는 모델을 윤리적 지침 및 안전 정책에 맞추는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 증류 과정입니다. 이 과정은 작은 모델이 더 크고 복잡한 모델로부터 학습할 수 있게 하여 품질을 유지하면서도 효율성을 높입니다.

고려해야 할 사항으로는, 새로운 지식을 추가하는 데는 파인튜닝이 최선의 방법이 아니라는 점입니다. 새로운 지식을 추가할 때는 검색 기반 생성(RAG)과 같은 다른 방법을 고려해야 합니다. 또한, 목표에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 로컬 배포나 품질 극대화와 같은 목표에 따라 모델을 선택해야 합니다.

파인튜닝을 시작하려면 목표를 설정하고, 훈련 데이터를 생성하며, 다양한 모델과 훈련 설정을 실험해 보아야 합니다. 킬른(Kiln)과 같은 도구를 사용하면 이 과정을 간소화할 수 있어 기술적인 세부 사항에 얽매이지 않고 프로젝트 최적화에 집중할 수 있습니다.

결론적으로, 파인튜닝은 AI 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법으로, 특정 문제에 직면한 개발자에게는 가치 있는 투자입니다.

Moonphase는 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 현재 달의 위상을 결정하는 시스템입니다. 이 시스템은 다음과 같은 언어로 구현되어 있습니다.

시스템 수준 언어로는 C/C++, Rust, Zig가 있으며, 스크립팅 언어로는 Lua, JavaScript, Python이 포함됩니다. 특정 도메인 언어(DSL)로는 awk와 bc가 있습니다.

이 함수들은 시간 입력값(보통 유닉스 에포크 초 단위)을 받아 달의 나이를 라디안으로 계산합니다. 공식 (1-cos(x))/2는 달 표면의 조명 비율을 나타냅니다. 이 방법은 달의 주기 동안 반복되는 조명 비율을 고려하는 데 도움이 됩니다.

달의 나이를 일수로 변환하려면, 나이(0과 1 사이로 조정된 값)에 약 29.5를 곱하면 됩니다. 이 코드는 또한 달의 위상 인덱스를 결정하는 방법을 제공하며, 이는 이름과 이모지 표현에 사용됩니다.

샘플 Rust 코드 조각은 조명 비율과 각도를 기반으로 위상 인덱스를 계산하는 방법을 보여줍니다.

이 프로젝트는 1980년대 GUI 프로그램인 Moontool의 알고리즘을 기반으로 하며, 이 프로그램은 "Practical Astronomy With Your Calculator"라는 책의 영향을 받았습니다.

제출 규칙에 따르면, 함수는 독립적이어야 하며 오류를 발생시키지 않거나 외부 환경에 영향을 미치지 않도록 복사하여 붙여넣을 수 있어야 합니다. 가능한 한 순수하고 독립적인 형태로 특정 프로그래밍 언어에 맞춰야 합니다.

메가 ST는 1987년 1월에 발표된 아타리의 첫 번째 전문 워크스테이션으로, 비즈니스 사용자들을 겨냥했습니다. 이전의 ST 모델들인 520ST(1985년)와 1040ST(1986년)를 이어받아 아타리에게 더 높은 이익률을 제공하기 위해 개발되었습니다.

디자인 면에서 메가 ST는 낮은 프로필의 "피자 박스" 형태 케이스를 가지고 있었고, 내부 플로피 드라이브와 신뢰성이 높지만 큰 키 크기로 인해 오타가 발생하기 쉬운 분리형 키보드를 특징으로 했습니다. 또한 내장 팬과 배터리 백업 시계를 포함하고 있었습니다.

기술 사양으로는 그래픽 처리를 빠르게 해주는 블리터 칩이 탑재되어 있었고, 2MB 또는 4MB의 RAM 옵션이 제공되었습니다. 이는 당시로서는 상당한 용량이었습니다. 그러나 이전 모델들과 동일한 8MHz 속도로 작동하여 성능 향상에는 한계가 있었습니다.

메가 ST는 SLM804 레이저 프린터와 함께 완전한 데스크탑 출판 솔루션의 일환으로 마케팅되었으며, 가격은 3,000달러에서 4,000달러 사이였습니다. 하지만 아타리는 비싼 가격대와 브랜드가 저가 제품과 연관되어 있어 메가 ST 판매에 어려움을 겪었습니다.

메가 ST는 배송 지연과 RAM 가격과 관련된 생산 문제로 인해 성공에 어려움을 겪었습니다. 결국 1991년 또는 1992년에 메가 STE로 대체되었습니다.

전반적으로 메가 ST는 아타리의 제품 라인업에서 견고하지만 기대에 미치지 못한 제품이었으며, 많은 사용자들이 이후 모델인 메가 STE를 선호했습니다.

이 글에서는 NixOS 설치 방법에 대해 설명합니다. NixOS는 선언적 구성 스타일로 알려진 리눅스 배포판으로, 원하는 것을 지정하는 방식으로 시스템을 설정합니다.

NixOS에서는 전통적인 설치 명령어 대신 시스템에서 원하는 소프트웨어와 구성을 선언합니다. 이 접근 방식은 변경 사항을 쉽게 되돌릴 수 있는 장점을 제공합니다.

설치 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그래픽 설치 프로그램은 데스크톱 사용자에게 적합하며 사용하기 쉽지만, 설치 후 SSH를 수동으로 활성화해야 하고 초기 설정을 사용자 지정할 수 없습니다. 수동 설치는 포괄적이지만 번거롭고 오류가 발생할 가능성이 있어 빠른 설정에는 적합하지 않습니다. 네트워크 설치 도구인 nixos-anywhere는 원격으로 설치할 수 있게 해주며, 단일 명령어로 파티션 설정과 설치를 자동화하여 선언적 접근 방식을 지원합니다.

저자는 Arch Linux에서 Nix 패키지 관리자를 설치하여 NixOS 시스템을 원격으로 관리하는 방법도 설명합니다. 또한, 개인의 필요에 맞춘 설정과 패키지를 포함한 맞춤형 NixOS 설치 ISO를 만드는 방법도 소개합니다.

이 글은 NixOS의 선언적 구성 방식의 유연성과 강력함, 그리고 다양한 사용자 요구에 맞춘 설치 옵션을 강조합니다.

이 텍스트는 "Google Dev AI" 테마의 웹페이지를 위한 CSS 스타일에 대한 내용입니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 주요 구조에서는 메인 콘텐츠의 패딩과 마진을 설정하여 모바일, 태블릿, 데스크탑 등 다양한 화면 크기에 맞게 조정합니다.

둘째, 글꼴과 색상 부분에서는 텍스트 요소의 글꼴, 글꼴 크기, 색상을 지정하여 가독성을 높이고 페이지 전반에 걸쳐 일관된 디자인을 유지합니다. 배경, 텍스트, 버튼을 위해 다양한 회색 음영과 생동감 있는 색상이 정의되어 있습니다.

셋째, 반응형 디자인을 통해 다양한 화면 너비에 맞춰 스타일이 조정되어 어떤 기기에서도 좋은 사용자 경험을 제공합니다.

넷째, 요소 스타일링에서는 이미지, 목록, 버튼, 텍스트 입력 필드에 대한 규칙을 포함하여 디자인에 잘 어울리고 사용자 친화적인 형태로 만듭니다.

다섯째, 그라디언트와 효과 부분에서는 배경과 버튼을 위한 다양한 그라디언트를 정의하여 사이트의 시각적 매력을 높입니다.

마지막으로, 포커스 스타일에서는 포커스된 요소에서 윤곽선을 제거하는 규칙을 포함하여 깔끔한 외관을 제공합니다.

이러한 스타일들은 시각적으로 매력적이고 반응성이 뛰어나며 사용자 친화적인 웹페이지를 만드는 데 도움을 줍니다.

1995년, 음악가 브라이언 이노는 컴퓨터 시퀀서가 창작 작업에서 기술적 능력보다 판단력에 더 중점을 두게 만든다고 강조했습니다. 이러한 생각은 AI 도구의 발전으로 더욱 중요해지고 있습니다. 이제 누구나 글쓰기, 디자인, 코딩, 데이터 분석 등에서 전문적인 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있게 되었습니다.

AI에 대한 접근이 이러한 작업을 민주화함에 따라, 개인 간의 주요 차이는 기술적 능력이 아니라 판단력에 있을 것입니다. 중요한 능력으로는 무엇을 만들어야 할지 아는 것, 다양한 선택지 중에서 의미 있는 결정을 내리는 것, 결과물의 품질을 평가하는 것, 그리고 해결책에 적합한 맥락을 이해하는 것이 포함됩니다.

미래의 직업은 단순한 기술적 실행보다는 더 많은 전략적 사고와 의사결정을 요구할 가능성이 큽니다. 올바른 질문을 하고 AI를 효과적으로 안내하는 것이 중요해질 것입니다. 따라서 기술적 장벽이 줄어들면서 좋은 판단력이 우리의 가장 소중한 자산이 될 것입니다.

이 글에서는 노이즈 함수를 사용하여 2D 지도를 생성하는 기술에 대해 설명하며, 50줄 이하의 간단한 코드로 다양한 풍경을 만들 수 있는 방법에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

지도 생성의 기본 과정은 Simplex나 Perlin 노이즈와 같은 노이즈 함수를 사용하여 높이와 생물군계 데이터를 배열에 채우는 것에서 시작됩니다. 지도상의 각 위치는 0.0에서 1.0 사이의 값을 부여받으며, 이는 고도와 같은 다양한 특성을 나타낼 수 있습니다.

고도는 노이즈 값에서 파생됩니다. 노이즈의 주파수를 조정함으로써 언덕과 평지와 같은 다양한 지형 특성을 만들 수 있습니다. 여러 주파수를 사용하는 것을 옥타브라고 하며, 이를 통해 큰 특징과 작은 특징이 혼합된 복잡한 지형을 생성할 수 있습니다.

생물군계는 고도와 수분 수준에 따라 할당되며, 이 또한 노이즈 함수를 통해 생성할 수 있습니다. 기후는 고도와 위도에 의해 영향을 받아 지도의 온도에 변화를 줄 수 있습니다.

섬 지도를 만드는 기술은 지도의 가장자리를 조정하여 물로 둘러싸이도록 고도를 설정하는 것입니다. 테라스 형태의 풍경은 고도 값을 특정 수준으로 반올림하여 만들 수 있습니다.

나무와 같은 객체는 노이즈 함수를 사용하여 불규칙한 패턴으로 배치할 수 있지만, 포아송 원반 샘플링과 같은 대안이 더 나은 분포를 제공할 수 있습니다.

지도는 동쪽 가장자리가 서쪽 가장자리에 연결되는 방식으로 설계할 수 있어 원통형 세계를 시뮬레이션할 수 있습니다.

이 방법은 카메라의 위치에 따라 지도 데이터를 계산하여 무한한 지형을 생성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 모든 데이터를 한 번에 저장하지 않고도 광대한 세계를 만들 수 있습니다.

노이즈 생성 및 지도 생성을 위한 코드는 다양한 프로그래밍 언어에서 유사하며, 이 과정을 용이하게 해주는 많은 라이브러리가 있습니다.

이 접근법은 간단하고 빠른 지도 생성을 위한 효과적인 방법이지만, 반복적인 패턴이 발생할 수 있고 강이나 호수와 같은 전역적인 특징이 부족할 수 있습니다.

글에서는 다양한 노이즈 함수와 매개변수를 실험해 독특한 결과를 얻을 것을 권장하며, 노이즈와 지형 생성에 대한 심화 학습을 위한 여러 자료를 제안합니다.

전반적으로 이 방법은 게임 개발자들이 절차적으로 생성된 지도를 상대적으로 쉽게 만들 수 있도록 돕는 기초적인 접근법으로 작용합니다.

RenderFormer는 삼각형 기반 장면 표현에서 직접 이미지를 생성하는 새로운 신경 렌더링 시스템으로, 전체적인 글로벌 조명을 지원합니다. 각 장면에 대해 별도의 훈련이나 조정이 필요하지 않습니다.

이 시스템의 주요 특징 중 하나는 전통적인 물리 기반 렌더링 대신 시퀀스-투-시퀀스 방법을 사용하는 것입니다. 이는 삼각형 데이터와 반사 특성을 픽셀 데이터로 변환합니다. RenderFormer의 과정은 두 가지 주요 단계로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 단계는 빛이 삼각형과 상호작용하는 방식을 모델링하는 뷰 독립적인 단계입니다. 두 번째 단계는 이 데이터를 픽셀 값으로 변환하는 뷰 의존적인 단계입니다. 시스템은 최소한의 제약으로 간단한 트랜스포머 설계를 기반으로 하며, 일반적인 래스터화나 레이 트레이싱과 같은 방법을 피합니다.

RenderFormer는 다양한 조명, 재료 및 복잡성을 가진 장면을 렌더링할 수 있으며, 장면별 훈련이 필요하지 않습니다. 예를 들어, 코넬 박스, 스탠포드 토끼, 애니메이션 장면 등 여러 객체와 환경을 렌더링할 수 있습니다.

또한 RenderFormer는 애니메이션을 렌더링하고 물리적 상호작용을 시뮬레이션할 수 있는 능력을 가지고 있어 시스템의 다재다능함을 보여줍니다.

전반적으로 RenderFormer는 신경망을 활용한 이미지 렌더링의 혁신적인 접근 방식을 나타내며, 사용의 용이성과 유연성을 강조합니다.

Agno는 기억하고 학습하며 추론할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 만들기 위해 설계된 프레임워크입니다. 개발자는 다섯 가지 수준의 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. 첫 번째 수준은 도구와 지침을 갖춘 기본 에이전트입니다. 두 번째 수준은 지식을 저장하고 활용하는 에이전트입니다. 세 번째 수준은 기억과 추론 능력을 갖춘 에이전트입니다. 네 번째 수준은 협력하고 함께 추론하는 에이전트 팀입니다. 마지막으로 다섯 번째 수준은 상태와 결정론을 갖춘 고급 작업 흐름입니다.

Agno의 주요 특징으로는 모델에 구애받지 않는 점이 있습니다. 23개 이상의 모델 제공자와 호환되며, 특정 모델에 종속되지 않습니다. 성능 또한 뛰어나며, 빠른 인스턴스 생성 속도(약 3μs)와 낮은 메모리 사용량(약 6.5KiB)을 자랑합니다. 다양한 추론 방법을 지원하여 에이전트의 신뢰성을 높입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식을 수용하고 생성할 수 있는 다중 모드 기능도 갖추고 있습니다. 여러 에이전트 간의 협업을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 에이전트는 실시간으로 다양한 데이터베이스를 사용해 정보를 검색할 수 있으며, 장기 기억과 세션 저장 기능도 제공합니다. 잘 구조화된 응답을 반환하며, FastAPI와 쉽게 통합할 수 있어 미리 구축된 경로로 에이전트를 배포할 수 있습니다.

Agno를 사용하려면 문서를 읽고 에이전트를 생성한 후 agno.com의 플레이그라운드에서 시도해 보세요. 실제 애플리케이션을 만들기 위한 예제 갤러리도 확인할 수 있습니다. Agno는 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. pip install -U agno.

Agno는 속도와 효율성에 중점을 두어 여러 에이전트가 동시에 작동해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 추가적인 도움과 자료는 Agno 문서와 커뮤니티 포럼을 방문하면 됩니다. 기여는 환영하며, 원할 경우 원거리 측정 기능을 비활성화할 수 있습니다. 더 많은 정보는 공식 Agno 문서에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

OpenAI는 최근 Codex CLI에 대한 업데이트를 발표했습니다. 이번 업데이트에서는 성능과 보안을 개선하기 위해 Rust 언어로 다시 작성되고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

OpenAI는 Codex CLI 출시 이후 사용자들의 피드백과 기여에 감사하고 있습니다. 새로운 Rust 버전은 여러 가지 개선 사항을 목표로 하고 있습니다. 첫째, 설치 과정이 간편해져 Node.js가 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 의존성이 없게 설계되었습니다. 둘째, 보안 기능이 강화되어 Linux에 대한 네이티브 바인딩이 포함됩니다. 셋째, 새로운 버전은 런타임 가비지 컬렉션을 피함으로써 메모리 사용량을 줄여 성능을 향상시킵니다. 마지막으로, 새로운 "와이어 프로토콜"을 통해 개발자들이 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 Codex CLI를 확장할 수 있게 됩니다.

OpenAI는 현재 TypeScript 버전에서 버그를 수정하는 작업을 계속하면서 새로운 Rust 구현과 기능을 맞추기 위해 노력할 것입니다. 또한, OpenAI는 팀을 확장할 계획이며, 이에 관심 있는 개인들의 연락을 기다리고 있습니다.

앞으로 다른 프로그래밍 언어가 프로젝트에 통합되는 방법에 대한 추가 업데이트가 곧 공유될 예정입니다. 전반적으로 Codex CLI의 사용자 경험을 개선하고 곧 기본 버전으로 자리 잡는 것이 목표입니다.

DeepSeek-V3는 대규모에서 효율적으로 작동하지만, 로컬 사용 시에는 비용이 많이 들고 느린 이유를 설명합니다.

AI 모델은 처리량과 지연 시간 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 처리량은 한 번에 처리할 수 있는 요청의 수를 의미하고, 지연 시간은 요청에 대한 응답 속도를 말합니다. 높은 처리량은 종종 높은 지연 시간으로 이어지는데, 이는 요청이 함께 묶여 처리되기 때문입니다.

GPU는 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 예를 들어, 열 개의 토큰을 동시에 처리하는 것이 하나씩 처리하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 이는 하나의 큰 연산(행렬 곱셈)이 여러 개의 작은 연산보다 더 효율적이기 때문입니다.

추론 서버는 사용자 요청을 일정 시간 동안 모은 후 배치로 처리합니다. 이 시간을 '수집 창'이라고 하며, 긴 수집 창은 더 많은 요청을 함께 처리할 수 있어 효율성을 높일 수 있지만, 사용자가 기다려야 하는 시간이 길어져 지연 시간이 증가합니다.

DeepSeek-V3와 같은 모델은 전문가 혼합 기법을 사용하여 작업을 여러 전문 단위에 나누어 처리합니다. 이 방식은 모든 단위를 활성화하기 위해 더 큰 배치 크기를 요구하며, 그로 인해 사용자 대기 시간이 길어질 수 있습니다.

대규모 모델은 많은 층을 가지고 있어 GPU가 유휴 상태가 되는 것을 피해야 합니다. 이를 위해 충분한 수의 토큰을 한 번에 처리해야 하며, 긴 수집 창이 이를 도와주지만 사용자 대기 시간도 늘어납니다.

로컬에서 모델을 실행하면 요청을 하나씩 처리하게 되어 효율성과 처리량이 낮아집니다. 반면, 대규모 제공업체는 많은 요청을 배치로 처리할 수 있어 시스템의 효율성이 높아집니다.

OpenAI와 Anthropic과 같은 회사는 더 효율적인 모델 구조를 사용하거나 자원 배분이 더 잘 되어 있어 DeepSeek-V3보다 빠른 응답 시간을 달성할 수 있습니다.

결론적으로, DeepSeek-V3는 대규모에서 효율적으로 처리하도록 설계되었지만, 로컬 사용 시에는 낮은 처리량과 높은 지연 시간으로 어려움을 겪습니다.

저자는 프레젠테이션을 위해 Figma Slides를 사용한 경험을 공유하며, 이 도구의 장단점을 강조합니다. 그들은 프레젠테이션 슬라이드가 핵심 포인트를 강조하고 복잡한 아이디어를 간단하게 전달하며 청중을 참여시키는 것이 중요하다고 생각합니다. 이를 위해서는 최소한의 텍스트와 효과적인 시각 자료가 필요합니다.

저자는 Figma Slides가 Auto Layout과 Components와 같은 기능 덕분에 구조화된 프레젠테이션을 쉽게 만들 수 있다고 느꼈습니다. 이러한 기능들은 디자인 과정을 빠르게 해주었습니다. 그러나 Keynote와 비교했을 때 텍스트 자동 크기 조정이나 애니메이션 제어와 같은 중요한 기능이 부족하다는 점을 지적했습니다.

리허설 중에는 슬라이드를 넘기기 위해 여러 번 클릭해야 하는 문제와 애니메이션이 예상대로 작동하지 않는 문제를 겪었습니다. 이러한 기술적인 어려움은 실제 프레젠테이션 중에 불만을 초래했지만, 청중은 이해해 주었습니다.

저자는 Figma Slides가 잠재력을 가지고 있지만, 현재로서는 프레젠테이션에 필요한 신뢰성이 부족하다고 결론지었습니다. 특히 Keynote의 확립된 기능과 비교할 때 더욱 그렇습니다. 앞으로 Figma Slides가 발표자들에게 더 신뢰할 수 있는 도구가 되기를 바란다고 덧붙였습니다.

요약이 없습니다.

"GoBridge"라는 라이브러리는 중간 규모의 Go 프로그램, 특히 HTTP API에서 오류 관리를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. Go는 오류 처리를 위해 예외 대신 오류 값을 반환하는 독특한 방식을 사용합니다. 이 접근법은 유연성을 제공하지만, 오류를 효과적으로 관리하고 기록하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다.

구조화된 로그는 대규모 시스템에서 문제를 진단하는 데 필수적입니다. 저자는 간단한 로그 메시지가 효과적인 오류 추적에는 종종 부족하다고 강조합니다. 따라서 개발자들은 오류에 추가적인 맥락을 주어 유용성을 높여야 한다고 제안합니다. 이를 위해 사용자 정의 오류 유형을 만들거나 메타데이터를 사용할 수 있습니다.

오류 관리를 쉽게 만드는 것은 개발자들이 더 나은 관행을 사용할 수 있도록 장려합니다. 저자는 복잡한 사용자 정의 오류 유형이 부담이 될 수 있으며, 이로 인해 충분한 맥락을 제공하지 못하는 간단한 오류 래핑이 사용될 수 있다고 주장합니다. Go의 컨텍스트 라이브러리는 함수 호출을 통해 메타데이터를 전달하는 데 사용될 수 있으며, 이 메타데이터는 오류 메시지에 포함되어 문제 진단을 용이하게 합니다.

저자는 메타데이터를 포함한 오류를 래핑하는 방법을 제안하여, 사용하기 쉽고 로그 기록에 유용한 정보를 제공하는 구조화된 오류 처리를 가능하게 합니다. 메타데이터를 추가할 때는 개인 식별 정보(PII)를 포함하지 않는 것이 중요하며, 이는 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 필요합니다.

저자는 이러한 개념을 통합한 "fault"라는 라이브러리를 개발하여 Go 애플리케이션의 오류 관리를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 전반적으로 이 글은 Go에서의 오류 처리에 대해 구조적이고 인체공학적인 접근 방식을 지지하며, 효과적인 로그 기록과 진단을 위해 맥락과 메타데이터의 중요성을 강조합니다.

미국 국립과학재단과 뉴저지 공과대학교의 연구팀이 태양의 코로나, 즉 대기 외층의 가장 선명한 이미지를 포착했습니다. 이들은 '코로나 적응 광학'이라는 새로운 기술을 사용하여 지구 대기로 인한 흐림 현상을 제거함으로써 이미지 품질을 향상시켰습니다.

이 연구의 핵심 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 새로운 시스템인 코나(Cona)는 적응 광학을 이용해 대기 왜곡을 보정하여 태양 관측의 선명도를 획기적으로 높였습니다. 둘째, 연구팀은 태양 현상의 세부 사항을 보여주는 고해상도 이미지와 비디오를 제작했습니다. 여기에는 태양에서 뻗어 나오는 큰 밝은 특징인 태양 돌기와 태양 표면으로 떨어지는 플라즈마 방울인 코로나 비, 그리고 '플라스모이드'라고 불리는 복잡한 플라즈마 흐름이 포함됩니다.

셋째, 이러한 발전은 과학자들이 태양의 열 과정과 역학을 더 잘 이해하는 데 도움을 주며, 이는 지구에 영향을 미치는 우주 날씨를 예측하는 데 매우 중요합니다. 마지막으로, 이 기술은 전 세계의 태양 관측을 크게 향상시킬 수 있어 태양과 태양계에 미치는 영향에 대한 더 많은 발견으로 이어질 수 있습니다.

이 연구 결과는 네이처 천문학에 발표되어 태양 물리학 연구의 중요한 진전을 나타냅니다.

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이 기사는 소프트웨어가 운영 중일 때 버그를 수정하는 것이 훨씬 더 비쌉니다는 일반적인 믿음에 대해 다루고 있습니다. 종종 버그를 나중에 수정하는 비용이 100배 더 비싸다는 연구를 인용하지만, IBM 시스템 과학 연구소의 이 연구는 실제로 존재하지 않는 것으로 보입니다. 이로 인해 주장의 신뢰성에 의문이 제기되고 있습니다.

소프트웨어 컨설턴트인 힐렐 웨인은 많은 기사들이 이 연구를 검증하지 않고 인용하고 있다고 지적합니다. 또 다른 전문가인 로랑 보사비는 이 주장을 조사한 결과, 이를 뒷받침하는 데이터가 오래되었고 신뢰할 수 있는 출처가 부족하다는 것을 발견했습니다. 그는 소프트웨어 산업에서 이 정보를 의존하는 것에 대해 비판합니다.

웨인은 일부 연구에서 버그를 나중에 수정하는 것이 실제로 더 비쌀 수 있다고 제안하지만, 그 증거는 확실하지 않다고 말합니다. 2016년 연구에서는 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이 발견 시점에 따라 크게 다르지 않다는 결과를 보여주었습니다.

두 전문가 모두 소프트웨어 개발에서 더 나은 실증 연구의 필요성을 강조하며, 코드 리뷰와 짧은 반복 주기와 같은 관행이 소프트웨어 품질을 향상시키는 데 도움이 된다고 주장합니다. 그들은 연구에서 잘못된 정보가 퍼지는 것을 피하기 위해 주요 출처를 검증하는 것이 중요하다고 강조합니다.

테렌스 타오는 그가 거의 20년 전에 쓴 실해석학 교과서 "해석학 I"에 대한 Lean 동반자를 만들었습니다. 원래의 책은 수 체계의 구성과 기본 집합 이론을 포함한 기초 수학에 중점을 두었으며, 엄밀한 증명 기법도 가르쳤습니다.

Lean과 같은 형식 검증 도구의 발전 덕분에 타오는 자신의 책 내용을 Lean 코드로 효과적으로 변환할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이 동반자는 학생들이 Lean 코드에서 불완전한 부분(‘sorries’라고 불리는)을 채워 넣으면서 "해석학 I"의 연습문제에 참여할 수 있는 방법을 제공합니다.

현재 자연수, 덧셈, 곱셈, 기본 집합 이론, 정수에 대한 섹션이 번역되었습니다. 이 접근 방식은 독자들이 자료를 진행하면서 타오의 맞춤 정의에서 표준 Lean 수학 라이브러리인 Mathlib로 점진적으로 전환할 수 있도록 합니다.

타오는 자원봉사자들에게 동반자를 테스트해 보며 연습문제를 풀고 피드백을 제공해 줄 것을 요청하고 있습니다. 동반자는 현재 독립적인 저장소에서 이용 가능합니다.

Redirector라는 웹 브라우저 확장 프로그램이 Firefox, Chrome 등 여러 브라우저에서 제공됩니다. 이 확장 프로그램은 사용자가 특정 패턴에 따라 URL을 리디렉션할 수 있도록 해줍니다. 이를 위해 정규 표현식(정규식)을 사용합니다.

이 확장 프로그램의 목적은 정규식이나 와일드카드 패턴에 따라 URL을 리디렉션하는 것입니다. 원래 개발자인 에이너 에길손을 기리기 위해 그의 기여를 기억하며 헌정되었습니다.

리디렉션의 몇 가지 예시로는 데스크톱 버전의 웹사이트를 항상 보여주는 '디모바일라이저', 구글 AMP 링크를 제거하는 'AMP 리디렉션', 더블클릭 링크의 추적 문제를 해결하는 '더블클릭 이스케이퍼', 유튜브 쇼츠를 일반 비디오 링크로 리디렉션하는 '유튜브 쇼츠 투 유튜브', 특정 명령어로 구글 검색을 덕덕고로 리디렉션하는 '덕덕고 !방' 등이 있습니다.

고급 기능으로는 사용자 맞춤형 덕덕고 검색 옵션과 자주 사용하는 검색에 대한 단축키가 포함되어 있습니다. 또한, Firefox의 다크 테마에서 확장 버튼을 보이게 하는 방법에 대한 설명도 제공됩니다. 이 확장 프로그램은 다양한 웹 링크를 탐색하는 방식을 제어하고자 하는 사용자에게 유용합니다.

요약이 없습니다.

저자는 문제 해결에 몰두하다 보면 본래의 목표를 잃기 쉽다는 점을 되새깁니다. C 코드를 Rust로 변환하는 프로젝트에 참여하면서 지나치게 몰입하게 되었고, AI 언어 모델의 능력을 테스트하는 원래의 목표를 잊어버렸습니다. 기술적인 문제로 인해 강제로 휴식을 취하게 되면서, 그들은 자신의 초점을 재평가하고 더 이상 계속하고 싶지 않은 작업을 하고 있다는 것을 깨달았습니다.

이 경험은 문제 해결에 대한 끈기와 현재 접근 방식이 올바른지 평가할 필요성 사이의 일반적인 갈등을 보여줍니다. 저자는 공학에서 끈기가 중요하지만, 특정 작업에 집착하게 되어 대안적인 해결책을 보기 어렵게 만들 수 있다는 점을 인정합니다.

이를 해결하기 위해 저자는 자연적인 시간 경계(시간, 일, 주 등)에 맞춘 반성의 루틴을 개발했습니다. 이 연습은 그들이 자신의 작업과 목표에 대해 중요한 질문을 던지도록 도와주며, 정신적으로 재정비할 수 있는 기회를 제공합니다. 문제에 집중하는 사고방식에서 문제 자체의 관련성을 질문하는 사고방식으로 전환하는 것이 어렵다는 점을 강조합니다. 하지만 반성하는 시간을 가지는 것은 그들이 작업과 삶에서 올바른 길을 유지하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

pkmn 프로젝트는 현재 활발히 개발 중인 포켓몬 배틀 시뮬레이션 엔진입니다. 주요 사항은 다음과 같습니다.

개발 상태는 현재 많은 변경 사항이 있으며, 완전한 문서화가 이루어지지 않았습니다. 사용자들은 안정적인 v0.1 버전이 출시될 때까지 기다리거나 이전 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

성능 면에서 이 엔진은 속도를 위해 설계되었으며, 패치된 포켓몬 쇼다운 시뮬레이터보다 1000배 이상 빠릅니다. 하지만 저수준 라이브러리로, 완전한 기능을 갖춘 시뮬레이터는 아닙니다.

설치는 Zig 언어로 작성되었고, 드라이버 코드는 TypeScript로 되어 있습니다. 바이너리를 다운로드하거나 Zig 컴파일러를 사용해 소스에서 빌드하여 설치할 수 있습니다. 드라이버는 npm을 통해 설치할 수 있습니다.

사용 측면에서 이 엔진은 포켓몬 배틀을 관리하기 위한 구조를 제공하며, 배틀 상태를 업데이트하고 선택을 검증하는 기능을 포함하고 있습니다. 컴파일 시 포켓몬 쇼다운과의 호환성 및 로깅 기능을 활성화할 수 있습니다. 엔진 사용 예시는 문서에서 확인할 수 있습니다.

미래 개발 계획은 단계적으로 진행되며, 기초 작업을 시작으로 다양한 포켓몬 세대에 대한 배틀 엔진 구현으로 이어집니다.

라이센스는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

패키지에는 엔진의 데이터 구조와 프로토콜을 디코딩하는 데 도움이 되는 디버깅 도구가 포함되어 있습니다.

전반적으로 pkmn 엔진은 포켓몬 배틀 시뮬레이션을 위한 고성능 기반을 제공하는 것을 목표로 하며, 다양한 포켓몬 세대를 지원하고 기능을 확장하기 위한 지속적인 개발이 이루어지고 있습니다.

Ovld는 파이썬 라이브러리로, 주석을 사용하여 다양한 입력 유형에 대해 함수의 여러 버전을 생성할 수 있게 해줍니다. 복잡한 타입 검사를 필요로 하지 않으면서도 함수 정의를 간소화합니다.

Ovld의 주요 특징 중 하나는 속도입니다. 이 라이브러리는 가장 빠른 다중 디스패치 라이브러리로 알려져 있습니다. 또한 다양한 인수 유형에 따라 함수 오버로딩을 지원하여 유연한 디스패칭이 가능합니다. 함수는 단순히 타입뿐만 아니라 특정 값에 의존할 수도 있습니다. 사용자는 쉽게 함수의 변형을 만들 수 있어 맞춤형 동작을 구현할 수 있습니다. 실험적인 기능으로 특정 사용 사례에 맞는 사용자 정의 코드를 생성할 수도 있습니다.

설치는 pip install ovld 명령어를 사용하면 됩니다. 기본 사용법으로는 여러 버전의 함수를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열과 정수에 대해 각각 다른 동작을 하는 함수를 정의할 수 있습니다.

재귀 함수에서도 Ovld는 유용합니다. 복잡한 데이터 구조를 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 기존 함수의 변형을 만들어 동작을 변경할 수도 있으며, 함수에 우선순위를 정의하여 특정 버전이 다른 버전보다 먼저 호출되도록 설정할 수 있습니다.

값에 의존하는 타입을 정의할 때는 Literal과 Dependent 타입을 사용할 수 있습니다. 또한, @dependent_check 데코레이터를 사용하여 사용자 정의 타입을 만들 수 있습니다. Ovld는 메서드 오버로딩을 지원하며, 서브클래스는 추가적인 오버로드를 가질 수 있습니다. 여러 클래스를 결합하여 복잡한 기능 조합을 만들 수 있는 Medley 기능도 제공합니다.

Ovld는 최소한의 오버헤드를 가지고 있어 다른 다중 디스패치 라이브러리보다 빠른 경우가 많습니다. 전반적으로 Ovld는 파이썬에서 깔끔하고 효율적인 다중 디스패치 함수를 작성하는 데 강력한 도구로, 속도와 유연성, 사용의 용이성을 제공합니다.

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Oniux는 리눅스에서 애플리케이션이 안전하게 토르 네트워크를 사용할 수 있도록 설계된 새로운 명령줄 도구입니다. 이 도구는 데이터 유출을 방지하기 위해 리눅스 네임스페이스를 활용하여 각 애플리케이션을 격리합니다. 전통적인 SOCKS 프록시 방식과는 달리, oniux는 애플리케이션이 토르에 연결할 때 우발적인 데이터 노출 위험을 줄입니다.

Oniux의 주요 특징 중 하나는 격리 기능입니다. 각 애플리케이션은 자체 네트워크 네임스페이스에서 실행되어 시스템의 전역 네트워크 인터페이스에 대한 접근이 제한됩니다. 또한, 악성 애플리케이션은 시스템과 완전히 격리되어 있기 때문에 데이터를 유출할 수 없습니다. Oniux는 리눅스 전용으로 설계되었으며, torsocks와 같은 유사한 도구는 여러 플랫폼에서 사용할 수 있지만 보안상의 단점이 있습니다.

torsocks와 비교했을 때, oniux는 독립적으로 작동하며 리눅스 네임스페이스를 사용합니다. 반면, torsocks는 시스템 호출을 수정하는 방식에 의존합니다. Oniux는 표준 라이브러리를 사용하지 않는 애플리케이션과도 함께 작동할 수 있지만, torsocks는 libc를 통해 네트워크 호출을 하는 애플리케이션에만 제한됩니다. Oniux는 새로운 실험적인 도구인 반면, torsocks는 15년 이상 사용되어 왔습니다.

Oniux를 사용하는 방법은 간단합니다. 먼저 Rust 툴체인을 사용하여 oniux를 설치합니다. 이후 oniux를 통해 명령어를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, oniux curl https://icanhazip.com 명령어로 IP 주소를 확인하거나, oniux bash로 전체 셸 세션을 격리할 수 있습니다. 또한, oniux hexchat을 사용하여 그래픽 애플리케이션을 안전하게 실행할 수 있습니다.

Oniux는 각 명령어에 대해 별도의 격리된 프로세스를 생성하고, 자체 네트워크 구성을 처리하며, 토르를 통한 안전한 통신을 보장합니다. 현재 oniux는 실험 단계에 있지만, 리눅스 애플리케이션에서 안전한 토르 사용을 위한 강력한 대안으로 주목받고 있습니다. 사용자들은 이 새로운 도구를 시도해 보기를 권장합니다.

세인트 오거스틴 교회에 있는 시계는 500년 동안 시간을 알려왔으며, 헨리 8세 시대에 만들어졌습니다. 이 시계는 현재 위치에 있는 영국에서 가장 오래된 시계 중 하나입니다. 시계판이 없고, 대신 교회 종을 이용해 매 15분마다 시간을 알립니다.

기념일을 맞아 마을 주민들은 시계탑을 방문하고 기계 내부를 볼 수 있는 기회를 가졌습니다. 최근에 시계가 보수되어 기계식 감기 시스템이 추가되어 유지 관리가 더 쉬워졌습니다. 원래는 태양시계를 사용해 정확한 시간을 측정했지만, 현재는 디지털 시계를 참고하고 있습니다.

이 시계는 하루에 네 번 '천사의 노래'라는 곡을 연주합니다. 마을 주민들은 이 시계에 대한 감정적인 유대감을 표현하며, 마을 생활의 중요한 부분이라고 설명했습니다. 오랜 세월이 지났지만, 이 시계는 여전히 꽤 정확하며 계절에 따른 온도 변화에 맞춰 조정됩니다.

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체스제로는 알파제로에서 영감을 받은 체스 엔진입니다. 이 엔진은 기계 학습과 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 사용하여 수를 결정합니다.

체스제로의 주요 특징으로는 메모리 캐싱을 활용한 신경망 MCTS를 사용하며, 고속 자가 대국과 게임 평가를 지원합니다. 메모리 안전성을 고려한 병렬 실행 방식을 채택하고, 체스 처리를 위한 특정 아키텍처를 가진 신경망을 포함하고 있습니다. 경쟁적인 자가 대국을 통해 최적의 모델을 자동으로 선택하며, 실시간으로 수를 평가하는 기능도 제공합니다.

아키텍처 측면에서 신경망은 19개의 잔여 블록과 각 층마다 256개의 필터로 구성되어 있습니다. 이 신경망은 4,672개의 가능한 수와 해당 위치의 가치를 평가할 수 있으며, 체스판을 나타내는 19채널 입력을 사용합니다. MCTS 구현은 안전성과 효율성을 위해 프로세스를 분리하며, 위치, 유효한 수, 평가를 위한 강력한 캐싱 시스템을 갖추고 있습니다. 또한, 명확한 우세 감지를 위해 조기 중단 기능이 있으며, 시뮬레이션 횟수를 조정할 수 있습니다.

훈련 파이프라인은 병렬 자가 대국을 통해 게임을 생성하며, 여러 작업자를 활용하여 하드웨어 사용을 최적화합니다. 모델은 정기적으로 최고의 버전과 비교 평가되며, 승리한 게임은 훈련을 위해 재활용됩니다.

성능 측면에서는 다중 프로세스를 통한 게임 생성 및 추적을 지원하여 효율적인 훈련과 평가가 가능합니다. 작업자 프로세스의 수를 조정할 수 있는 기능도 제공합니다.

제한 사항으로는 핵심 MCTS에서 알려진 메모리 누수가 있으며, 프로세스 분리를 통해 이를 완화하지만 약간의 오버헤드가 발생합니다.

엔진을 훈련시키려면 python train.py --workers 8 명령어를 실행하면 되고, AI와 대국을 하려면 python chess_engine/main.py --mode ai를 사용합니다. 자가 대국을 관람하려면 python chess_engine/main.py --mode auto를 실행하면 됩니다.

프로젝트 구조는 체스 엔진, 신경망, 유틸리티 함수 등 핵심 구성 요소가 디렉토리로 정리되어 있으며, 주요 훈련 스크립트도 제공됩니다.

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YOLO 시리즈 탐지기는 효율성으로 잘 알려져 있지만, 미리 정의된 객체 카테고리만 인식할 수 있어 한계가 있습니다. 이를 개선하기 위해 우리는 비전과 언어 모델을 결합하고 대규모 데이터셋에서 학습하여 개방형 어휘 탐지를 가능하게 하는 YOLO-World를 소개합니다. 우리의 새로운 접근 방식에는 RepVL-PAN이라는 특화된 네트워크와 시각 정보와 텍스트 정보를 대비하는 방법이 포함되어 있습니다. YOLO-World는 다양한 객체를 빠르고 효과적으로 탐지할 수 있으며, LVIS 데이터셋에서 35.4 AP와 52.0 FPS라는 성과를 달성하여 많은 고급 방법들을 능가했습니다. 또한, YOLO-World의 세밀하게 조정된 버전은 객체 탐지와 개방형 어휘 인스턴스 분할과 같은 다양한 작업에서도 우수한 성능을 보입니다.

이 기사는 학부 컴퓨터 과학 수업에서 지속적으로 발생하는 표절 문제를 다루고 있으며, 이를 해결하는 데 있어 교육자들이 직면하는 어려움을 강조합니다.

첫째, 표절의 빈도에 대해 언급합니다. 대규모 컴퓨터 과학 수업에서는 많은 학생들이 과제를 표절하다 적발됩니다. 200명에서 300명 사이의 학생 중 20명에서 40명이 표절을 저지르는 것으로 나타나지만, 이는 실제 사례의 일부에 불과할 수 있습니다. 탐지 과정에서 미세한 형태의 부정행위는 종종 간과되기 때문입니다.

둘째, 교육자들이 표절 문제를 학생들과 논의할 때 겪는 어려움도 중요합니다. 학생들이 혐의를 부인할 경우, 문제 해결 과정이 길어지고 교육자는 학문적 정직성을 지키기 위해 노력했음에도 불구하고 부정적인 평가를 받을 수 있습니다.

셋째, 기관의 지원 부족도 문제입니다. 대학 행정 당국은 부정적인 여론을 피하기 위해 표절 사건에서 교육자를 지원하는 것을 꺼려하며, 이로 인해 교육자들은 혼자서 문제를 해결해야 하는 상황에 놓입니다.

넷째, 학생들이 표절을 저지르는 이유는 높은 성적을 보장받을 수 있기 때문입니다. 교육자가 부정행위를 적극적으로 찾아내지 않으면 실질적인 결과가 없기 때문에 학생들은 표절을 선택하게 됩니다.

다섯째, 기존의 해결책들이 효과적이지 않다는 점도 지적됩니다. 명예 서약이나 후회 기간과 같은 일반적인 전략은 표절률을 줄이는 데 효과적이지 않았습니다. 이는 근본적인 유인 구조를 해결하지 못하기 때문입니다.

마지막으로, 기사는 표절 문제를 효과적으로 해결하기 위한 몇 가지 제안을 합니다. 대학 행정에서 교육자가 학문적 정직성을 지킬 수 있도록 명확한 지원을 제공하고, 부서 간 표절 탐지 소프트웨어의 사용을 간소화하며, 표절 탐지 및 해결과 관련된 업무 부담을 줄이기 위해 교육 조교의 수를 늘리는 것이 필요하다고 강조합니다.

전반적으로 이 기사는 의미 있는 변화를 위해 교수진과 행정이 함께 노력하여 표절을 억제하고 학문적 정직성을 장려하는 문화를 만들어야 한다고 강조합니다.

오아시스 보안 연구팀의 최근 발견은 마이크로소프트의 원드라이브 파일 선택기에서 심각한 결함이 있음을 밝혀냈습니다. 이 문제로 인해 ChatGPT, Slack, Trello, ClickUp과 같은 인기 있는 웹 애플리케이션이 사용자의 원드라이브 전체 내용에 접근할 수 있게 되며, 선택한 파일만 접근하는 것이 아닙니다. 이 취약점은 수백만 명의 사용자에게 영향을 미칠 수 있으며, 데이터 유출과 규정 위반에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다.

주요 내용으로는 원드라이브 파일 선택기가 세부적인 접근 제어가 부족해 과도한 권한을 요청한다는 점이 있습니다. 사용자들은 동의 요청이 명확하지 않아 넓은 접근 권한을 무의식적으로 부여할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션이 접근하는 민감한 정보는 종종 안전하지 않은 방식으로 저장되어 보안 위험을 증가시킵니다. 오아시스는 사용자가 원드라이브 계정에 대한 제3자 접근을 검토하고 관리할 것을 권장합니다.

권한을 확인하려면 개인 계정의 경우 마이크로소프트 계정에 로그인한 후 "개인정보"로 가서 애플리케이션 접근을 검토하면 됩니다. 조직의 경우 엔트라 관리 센터를 사용해 기업 애플리케이션과 그 권한을 확인할 수 있습니다.

오아시스는 보다 안전한 해결책이 마련될 때까지 원드라이브 업로드 옵션을 일시적으로 제거할 것을 권장합니다. 또한, 사용자 데이터를 보호하기 위해 접근 토큰을 안전하게 처리하는 것이 중요하다고 강조합니다.

저자는 선형 대수와 관련된 기술을 공유하게 되어 흥분된 마음을 표현합니다. 이 기술은 이해하기 어려웠던 부분이었고, 그들의 발견과 통찰을 기록하기 위해 블로그를 만들었습니다. 특히 비슷한 개념에 어려움을 겪는 사람들을 위해 정보를 제공하고자 합니다. 이 기술은 주로 숫자 배열을 다루어 모든 가능한 부분 집합에서 XOR 합을 계산하는 것으로, 특정 문제를 해결하는 데 유용할 수 있습니다.

이 기술은 두 가지 주요 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 XOR와 벡터 덧셈입니다. 이 부분에서는 숫자 간의 XOR 연산이 이진 벡터 공간에서 벡터 덧셈으로 볼 수 있음을 설명합니다. 각 숫자는 이진 벡터로 표현되며, XOR 연산은 이러한 벡터를 더하는 것과 같습니다. 두 번째는 벡터 기저입니다. 이 부분에서는 독립적인 벡터와 벡터 공간의 기저를 정의하는 방법을 다룹니다. 저자는 XOR 연산과 관련된 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 벡터 집합의 기저를 효율적으로 찾는 방법에 대해 논의합니다.

저자는 이 기술을 사용하여 해결할 수 있는 문제의 예를 제공하며, 단계별 해결 방법과 코드 조각도 함께 제시합니다. 블로그 내용을 읽는 동안 인내심을 가지고 접근할 것을 독자들에게 권장합니다. 내용이 밀집되어 있어 개념을 신중하게 이해해야 하기 때문입니다.

마지막으로 저자는 이 블로그가 커뮤니티에 도움이 되기를 바라며, 개선을 위한 피드백을 초대합니다. 또한 헝가리 알고리즘과 같은 관련 주제에 대해 더 많은 글을 쓸 계획입니다.

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아담 아루티우노프는 타임스트라이프의 프로그래머로, 다섯 년 전 모든 기기를 협정 세계시(UTC)로 설정하여 시간 관리를 간소화했습니다. 불규칙한 시간대에 대한 불만으로 그는 UTC를 사용하니 특히 여행과 원격 근무 시 일정 조정이 훨씬 쉬워졌습니다. 처음에는 UTC를 자신의 지역 시간으로 변환해야 했지만, 시간이 지나면서 두 시간 체계를 동등하게 바라보는 법을 배워 정신적인 부담이 줄어들었습니다.

UTC를 기준으로 생활하면 위치에 관계없이 일관된 일정을 유지할 수 있어 여러 시간대를 혼란 없이 관리하기가 수월해집니다. 그가 겪은 유일한 어려움은 지역의 12시간제를 24시간 UTC로 변환하는 것과 자신의 기기가 "잘못된 시간"을 표시하는 이유를 설명하는 것이었습니다. 전반적으로 그는 이 변화가 자신의 생산성을 높였다고 느끼며, 다른 사람들도 시도해 보기를 권장합니다.

그는 또한 UTC로 작업 일정을 잡는 등 시간을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 타임스트라이프 도구를 활용할 것을 제안합니다.

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tldx는 도메인 이름을 빠르게 구상하고 사용 가능한 도메인 이름을 확인하는 데 도움을 주는 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 도메인 이름 생성 기능이 있습니다. 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 다양한 도메인 이름 변형을 만들어냅니다. 둘째, 실시간으로 도메인 사용 가능 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다. 셋째, 도메인 이름의 길이에 따라 결과를 필터링할 수 있는 기능도 제공합니다. 이 도구는 특히 기술 창업자, 인디 해커, 이름을 구상하는 모든 사람에게 유용합니다.

tldx를 사용하는 방법은 간단합니다. 기본 명령어는 tldx [키워드] [플래그] 형식입니다. 명령어를 통해 도메인 사용 가능 여부를 확인하거나 도움말을 생성하고 버전 정보를 표시할 수 있습니다. 플래그를 사용하면 최대 도메인 길이 설정, 사용 가능한 도메인만 표시, 접두사, 접미사 및 최상위 도메인(TLD) 지정 등의 옵션을 선택할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 도메인을 확인하려면 tldx google이라고 입력하면 됩니다. 접두사와 접미사를 사용하여 변형을 생성하려면 tldx google --prefixes get,my --suffixes ly,hub --tlds com,io,ai와 같이 입력합니다. 사용 가능한 도메인만 표시하려면 tldx google reddit facebook -p get,my -s ly,hub -t com,io,ai --only-available이라고 입력하면 됩니다.

설치 방법은 운영 체제에 따라 다릅니다. macOS에서는 Homebrew를 사용하여 brew install tldx로 설치할 수 있습니다. Arch Linux에서는 AUR 패키지를 이용하면 됩니다. Linux와 Windows의 경우, Releases 페이지에서 적절한 버전을 다운로드하고 압축 해제 지침을 따르면 됩니다.

전반적으로 tldx는 도메인 이름을 구상하고 확인해야 하는 모든 사람에게 빠르고 효율적인 도구입니다.

"지구 위의 뱀"은 고전적인 뱀 게임과 지리를 결합한 재미있는 게임입니다. 이 게임에서는 전 세계 주요 도시에서 사과를 찾아 먹으며 지구를 탐험합니다.

목표는 가능한 한 많은 사과를 먹는 것입니다. 다양한 도시를 탐색하면서 사과를 찾아야 합니다. 이동은 화살표 키나 WASD/IJKL 키를 사용하여 위도와 경도를 따라 할 수 있으며, 이를 통해 지구의 어느 방향으로든 이동할 수 있습니다. 사과를 먹을 때마다 점수가 부여되며, 큰 도시에서 사과를 먹으면 보너스 점수도 얻습니다. 하지만 사과에 도달하기 위해 너무 많은 이동을 하면 점수가 줄어듭니다.

게임은 점수가 0이 되거나 자신의 뱀 몸체와 충돌할 때 종료됩니다. 다른 경도에 있을 경우 극을 넘어갈 수 있지만, 이때 자신의 몸체에 부딪히지 않도록 주의해야 합니다. 이 게임은 Three Globe와 Three.js와 같은 자바스크립트 라이브러리를 사용하여 제작되었습니다.

지리 능력을 시험해 보고, 얼마나 많은 사과를 모아 높은 점수를 기록할 수 있는지 도전해 보세요!

이 텍스트는 데이터 과학이나 프로그래밍과 관련된 GitHub의 저장소에 대한 설명으로 보입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저장소 이름은 "WinVector"이며, 다양한 예제와 프로젝트가 포함되어 있습니다. 사용자는 알림 설정을 변경하기 위해 로그인해야 하며, 저장소를 포크할 수 있습니다. 이 저장소는 92개의 포크와 183개의 별을 보유하고 있어, 커뮤니티의 관심과 참여를 나타냅니다.

파일 구조를 살펴보면, "lambda_calculus"라는 디렉토리가 있으며, 여기에는 람다 계산과 관련된 여러 파일과 테스트가 포함되어 있습니다. 그 외에도 "AmazonBookData", "Bayes", "TimeSeries" 등 다양한 데이터 과학 프로젝트나 예제를 포함한 여러 디렉토리가 존재합니다.

콘텐츠를 로드할 때 오류가 발생했다는 언급이 있어, 사이트에 기술적인 문제가 있을 가능성이 있습니다. 전반적으로 이 저장소는 데이터 과학 및 관련 주제에 중점을 둔 프로그래밍 예제와 프로젝트의 모음으로 기능하고 있습니다.

최근 항공 관련 뉴스에서는 전기 수직 이착륙 비행기, 즉 eVTOL에 대한 소식이 주목받고 있습니다. Vertical Aerospace의 VX4 eVTOL이 켐블에서 기존 비행 경로를 벗어나 처음으로 비행에 성공했습니다. 또한, 전기 비행기인 Beta Alia가 유럽 투어의 일환으로 영국에 도착했습니다.

파일럿 훈련과 관련된 소식도 전해졌습니다. 에미레이트 항공과 함께 하는 곡예 비행 훈련이 포함되어 있습니다. 마지막으로, 스캄프턴 지역에서 주택 개발 가능성에 대한 지역 사회의 우려가 제기되었습니다.

이번 뉴스는 전기 항공의 발전과 관련된 파일럿 훈련의 중요성을 강조하고 있습니다.

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PunchCard Key Backup (pckb)는 사용자가 128비트 정보를 펀치 카드라는 물리적 매체에 안전하게 백업할 수 있도록 돕는 프로젝트입니다. 실시간으로는 volution.ro/pckb 또는 장기적으로는 purl.org에서 접근할 수 있습니다.

이 프로젝트의 주요 기능 중 하나는 백업 과정입니다. 사용자는 128비트 숫자(예: 16진수 형식)를 입력하고, 이를 기반으로 펀치 패턴을 생성합니다. 이 패턴은 알루미늄 시트에 전사되어 물리적 백업으로 사용됩니다. 필요한 재료로는 제공된 링크에서 다운로드할 수 있는 독립형 HTML 파일, 펀치용 스텐실, 약 0.5mm 두께의 작은 알루미늄 시트, 구멍을 뚫기 위한 펀치 도구와 작은 드릴, 그리고 알루미늄 시트를 카드 크기로 자르기 위한 커터가 있습니다.

저장된 정보를 복구하려면 사용자는 HTML 도구를 사용해 펀치된 구멍과 체크박스를 맞추고, 원래 데이터를 다양한 형식(십진수, 16진수, 텍스트)으로 복원할 수 있습니다. 또는 이진수를 십진수로 수동 변환할 수도 있습니다.

자주 묻는 질문 중 하나는 HTML 파일의 신뢰성입니다. 사용자는 이 HTML 파일을 로컬에 저장할 수 있으며, 외부 리소스가 필요하지 않습니다. HTML 파일은 선택 사항이며, 사용자는 Python으로 비트 패턴을 생성하는 자신만의 스크립트를 작성할 수도 있습니다. 128비트 이상의 데이터를 백업하려면 age나 gpg와 같은 도구를 사용해 데이터를 암호화한 후, 암호화 키를 위의 방법으로 백업하면 됩니다. 백업에는 최소한의 중복성(16비트 CRC만 포함됨)이 있지만, 내구성이 있는 재료를 사용하면 중복성의 필요성을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 창의력을 발휘하면 비밀 공유에도 적용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 CC BY 4 라이센스 하에 제공됩니다. 필요할 경우 저자에게 연락하여 다른 라이센스를 요청할 수 있습니다.

MySQL의 최신 버전인 8.0은 성능, 안정성 및 고가용성을 크게 개선하여 최적화되었습니다. 주요 개선 사항으로는 InnoDB 스토리지 엔진의 확장성 향상과 redo 로그 성능 최적화가 있습니다. 또한, 8.0.28 버전 이후 발생한 조인 성능 저하 문제를 해결했습니다. 쿼리 실행을 위한 해시 조인 비용 모델도 개선되어 더 나은 실행 계획을 제공합니다. 대량 삽입 작업 중 성능 문제도 해결되었으며, 메모리 사용량을 줄이고 binlog 그룹 커밋을 최적화했습니다. 고가용성을 위한 기능도 강화되어 트래픽이 많은 환경에서도 안정적인 운영이 가능합니다.

이러한 최적화는 특히 고성능 하드웨어에서 효과적이며, MySQL 8.0은 사용자에게 더 안정적이고 효율적인 경험을 제공합니다. 우리의 오픈소스 버전을 선택하는 이유는 성능과 안정성이 공식 릴리스보다 뛰어나고, 새로운 버전이 공식 업데이트 후 일주일 이내에 출시되며, 각 버전에 대한 지속적인 지원을 제공하기 때문입니다. 우리는 중요한 버그 수정과 성능 향상을 위해 업그레이드를 강요하지 않습니다. 또한, 읽기 시 강한 일관성을 보장하면서 지연 시간을 최소화합니다.

MySQL의 다양한 다운로드 옵션이 제공되며, CentOS에 최적화된 바이너리 릴리스도 포함되어 있습니다. 그러나 MySQL은 여전히 높은 동시성 환경에서 확장성 부족, 낮은 동시성에서의 성능 불안정, 느린 복제 재생 속도 및 그룹 복제 문제와 같은 도전에 직면해 있습니다.

앞으로는 고가용성 메커니즘 개선, InnoDB 스토리지 엔진의 추가 향상, NUMA 환경 최적화 및 새로운 모니터링 도구 구현 등 다양한 최적화에 집중할 계획입니다. 이러한 개선 사항을 오픈소스로 제공하는 목적은 새로운 릴리스로 인한 성능 저하를 방지하고, 높은 동시성과 가용성을 요구하는 인터넷 기업을 위한 고품질 솔루션을 제공하기 위함입니다.

우리의 최적화는 특히 높은 처리량 시나리오에서 MySQL의 성능을 향상시키고, 다양한 문제를 해결하여 전반적인 안정성을 개선하는 데 목표를 두고 있습니다. 사용자들이 고사양 기기에서 우리의 버전을 테스트해 보기를 권장합니다. 이를 통해 성능 이점을 충분히 경험할 수 있을 것입니다.

12일 전, Firefox에 대한 버그 보고서(Bug 1967739)가 열렸고 11일 전에 닫혔습니다. 주요 문제는 기본적으로 browser.urlbar.update2.engineAliasRefresh라는 기능을 활성화하는 것이었습니다. 이 변경은 브라우저의 검색 기능을 개선하기 위해 이루어졌습니다.

현재 이 버그는 해결되었고 수정된 것으로 확인되었습니다. 이 기능은 사용자들이 맞춤형 검색 엔진을 더 쉽게 추가할 수 있도록 도와줍니다. Firefox 버전 140의 릴리스 노트에서도 이 기능이 강조될 예정입니다.

이 변경 사항은 다양한 운영 체제에서 성공적으로 테스트되고 확인되었습니다.

제임스 오클레어는 ChatGPT, Claude, Grok, Perplexity라는 네 가지 주요 안드로이드 채팅 앱에서 발견되는 서드파티 SDK와 API 호출에 대해 논의합니다. 그는 AppGoblin의 데이터를 활용하여 이 앱들에서 사용되는 개발 및 비즈니스 도구를 분석합니다.

이 앱들은 주로 자바스크립트 라이브러리 대신 코틀린을 사용합니다. 주목할 만한 라이브러리로는 애니메이션 도구와 네트워킹 라이브러리가 있습니다. 다양한 SDK가 이 앱들에서 사용되며, OpenAI, Perplexity, Anthropic, Grok은 여러 분석 도구를 활용합니다. 그중 구글의 도구가 가장 많이 사용되며, 제품 분석을 위한 Statsig와 마케팅 분석을 위한 Segment와 같은 도구도 눈에 띕니다.

수익화 측면에서 OpenAI와 Perplexity는 RevenueCat을 사용하여 인앱 구매와 구독을 지원합니다. Perplexity는 지도 기능을 위한 MapBox와 전자상거래를 위한 Shopify와 같은 도구도 통합하고 있지만, OpenAI에 대한 Shopify SDK는 발견되지 않았습니다.

각 앱은 특정 SDK와 관련된 API 호출을 가지고 있지만, 자세한 데이터는 공개되지 않습니다. 사용자는 제공된 링크를 통해 이러한 API 호출을 탐색할 수 있습니다.

전반적으로 이 분석은 채팅 앱에서 사용되는 다양한 도구와 SDK를 보여주며, 앱 개발과 수익화 전략의 복잡성을 강조합니다. 독자들은 Discord 링크를 통해 피드백을 남길 수 있습니다.

이 글에서는 핀볼 게임의 높은 점수를 조작하거나 속이는 방법에 대해 다룹니다. 점수를 조작하기 위해 다양한 방법을 탐구하면서 보안과 해킹 기술을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 기술을 통해 점수를 위조하는 방법을 알아보는 것이 핵심입니다.

Berb는 장치 간의 개인 파일 공유를 위해 설계된 사용하기 쉬운 웹 애플리케이션입니다. 이 앱은 WebRTC 기술을 사용하여 파일이 서버를 거치지 않고 사용자 간에 직접 전송됩니다. 이 덕분에 파일은 개인적으로 안전하게 유지되며 전송 속도도 빠릅니다.

파일은 업로드 없이 직접 공유되기 때문에 서버가 필요 없습니다. WebRTC를 활용하여 안전하고 빠른 전송을 보장합니다. 시작하는 방법도 간단하여 몇 가지 명령어만 실행하면 됩니다.

미래의 개선 사항으로는 네트워크가 끊길 경우 자동으로 재연결하는 기능, 여러 파일을 동시에 전송할 수 있는 지원, 호환되는 브라우저에서 스트림을 저장할 수 있는 기능이 포함될 예정입니다.

기여하고 싶으신가요? 아이디어를 논의하기 위해 이슈를 열어 시작해 보세요!

다윈 괴델 기계(Darwin Gödel Machine, DGM)는 자신의 코드를 다시 작성하여 스스로 개선할 수 있는 새로운 유형의 인공지능입니다. 이는 유르겐 슈미트후버가 제안한 괴델 기계에서 영감을 받은 개념입니다. DGM은 전통적인 인공지능 시스템이 배포된 후에는 할 수 없는 지속적인 학습과 자기 개선을 목표로 하고 있습니다.

DGM의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 자기 수정 기능을 갖추고 있어 자신의 코드를 읽고 변경하여 프로그래밍 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 성능 평가를 통해 새로운 버전을 테스트하며, 코딩 기준을 사용해 학습하고 개선하는 능력을 보여줍니다. 셋째, 열린 탐색 기능을 통해 다양한 인공지능 에이전트의 아카이브를 생성하여 여러 해결책을 탐색하고 비효율적인 설계에 갇히지 않도록 합니다.

최근 실험 결과, DGM은 코딩 성능을 크게 향상시켜 전통적인 수작업으로 설계된 인공지능 시스템보다 훨씬 높은 점수를 기록했습니다. 예를 들어, 코딩 기준에서 성능이 20%에서 50%로, 14.2%에서 30.7%로 개선되었습니다.

DGM 개발에서 안전성은 매우 중요한 요소입니다. 자기 수정 인공지능은 위험을 초래할 수 있기 때문입니다. DGM은 인간의 감독이 있는 안전한 환경에서 운영되며, 변경 사항은 투명성을 보장하기 위해 추적 가능합니다. 그러나 AI가 실제로 수행하지 않은 작업을 했다고 "환각"을 일으키는 등의 문제는 해결해야 할 과제로 남아 있습니다.

결론적으로, 다윈 괴델 기계는 인공지능 연구에서 중요한 발전을 나타내며, 안전성과 인간의 의도에 부합하는 방향으로 무한한 학습과 혁신을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로는 이 접근 방식을 확장하고 인공지능의 안전성을 더욱 강화하는 데 집중할 예정입니다.

이 프로젝트는 "최악 중의 최악"이라는 간단한 순위 시스템으로, 재미를 위해 만들어졌습니다. 저자는 현대 웹 개발의 복잡함에 대한 불만을 토로하며, 예전의 단순함을 그리워하고 있습니다.

저자는 과거의 웹 개발이 간단했던 시절을 그리워하며, 현대의 복잡한 기술과 팀의 역동성에 압도당하고 있다고 느낍니다. 그래서 최소한의 기술을 선택했습니다. 웹 프레임워크로는 시나트라(Sinatra), 데이터베이스 관리에는 시퀄(Sequel), 그리고 간편함을 위해 SQLite를 사용하여 빠르고 쉽게 설정할 수 있도록 했습니다.

이 프로젝트는 기본 HTML 폼과 서버 사이드 렌더링을 채택하여 속도와 단순함을 강조했습니다. 복잡한 프레임워크나 불필요한 기능은 피했습니다. 저자는 SQL과 루비를 사용하는 것을 즐기며, 자바는 배포가 번거로워 개발하기 더 어렵다고 느꼈습니다.

AI를 사용해 CSS 생성이나 텍스트 초안 작성 같은 작업을 가끔 했지만, 결과는 엇갈렸습니다. 디자인은 의도적으로 기본적인 형태로 구성되었고, 인라인 스타일을 사용하여 단순함을 유지했습니다. 쿠키 배너는 피하고, 직관적인 기능에 집중했습니다.

결국 이 프로젝트는 즐거운 경험이었고, 저자에게 전문적인 기대감 없이 프로그래밍의 즐거움을 다시 일깨워주었습니다. 복잡한 세상에서도 프로그래밍은 여전히 재미있고 보람 있는 활동이 될 수 있다는 메시지를 전달합니다.

이 글은 마이크로소프트의 프로젝트 아스토리아에 대해 다루고 있습니다. 이 프로젝트는 안드로이드 앱이 윈도우 10 모바일에서 실행될 수 있도록 하려는 시도였지만, 공개되기 전에 취소되었습니다. 아스토리아는 호환성 계층을 사용하여 안드로이드 애플리케이션이 윈도우 앱과 함께 자원을 많이 사용하지 않고도 작동할 수 있게 했습니다.

글에서는 아스토리아를 다양한 지원되지 않는 윈도우 버전에서 되살리려는 열성적인 사용자들을 위한 가이드를 제공합니다. 필요한 구성 요소, 전제 조건, 설치 단계 등을 자세히 설명합니다. 사용자는 시스템 파일과 레지스트리 설정을 수정해야 하며, 호환성 문제로 인해 특정 윈도우 버전(주로 32비트 빌드)이 필요합니다.

주요 설치 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 필수 파일을 윈도우 시스템 디렉토리에 복사합니다. 둘째, 다양한 레지스트리 키를 가져옵니다. 셋째, 올바른 드라이버와 서비스가 설정되어 있는지 확인합니다. 넷째, 앱을 사이드로드하기 위해 장치에서 개발자 모드를 활성화합니다.

설정이 완료되면 사용자는 WConnectAgent라는 도구를 사용하여 안드로이드 앱을 설치할 수 있습니다. 글에서는 아스토리아가 최신 윈도우 버전과 호환되도록 하고 기능을 확장하는 미래 개발에 대한 암시도 제공합니다.

전반적으로 이 가이드는 안드로이드 앱을 윈도우에서 실행해 보려는 기술에 능숙한 사용자들을 위한 것으로, 마이크로소프트가 포기한 프로젝트를 되살리려는 열망을 반영하고 있습니다.

요약이 없습니다.

트랜스포머는 문맥에서 정보를 추출해야 하는 작업에 효과적이어서 시퀀스 모델링에 널리 사용됩니다. 그러나 긴 시퀀스를 처리하는 데는 높은 메모리와 시간 요구 사항 때문에 한계가 있습니다. 이러한 문제로 인해 연구자들은 현대의 순환 신경망과 같은 더 나은 대안을 찾고 있지만, 이들 또한 긴 문맥을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

현재 모델의 주요 문제는 세 가지입니다. 첫째, 설계로 인해 메모리 용량이 제한적입니다. 둘째, 가장 최근의 입력에만 기반하여 메모리를 업데이트합니다. 셋째, 고정 크기의 메모리를 잘 관리하지 못합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 ATLAS라는 새로운 장기 메모리 모듈이 개발되었습니다. ATLAS는 메모리 용량을 개선하고 현재와 과거의 정보를 모두 학습하여 이전 모델의 한계를 피합니다. 또한, 원래의 트랜스포머 모델을 확장한 DeepTransformers라는 새로운 아키텍처 계열도 만들어졌습니다.

테스트 결과, ATLAS는 전통적인 트랜스포머와 최근의 선형 모델보다 다양한 작업에서 더 나은 성능을 보였습니다. 특히 언어 모델링과 긴 문맥 이해 작업에서 성능이 크게 향상되어 특정 벤치마크에서 80% 이상의 정확도를 달성했습니다.

이 기사는 최적화 컴파일러가 소프트웨어 성능, 특히 메모리를 많이 사용하는 작업에서 얼마나 효과적인지를 다룹니다. 저자는 디버그 모드와 릴리스 모드에서 코드를 컴파일하는 것이 성능에 어떤 영향을 미치는지, 특히 대규모 AI 모델에 대해 조사합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 메모리 집약적인 코드에 대한 테스트를 진행합니다. 이 코드는 벡터에서 데이터를 무작위로 접근하는 방식으로 작성되었습니다. 저자는 최적화가 전혀 없는 상태(-O0)와 완전 최적화 상태(-O3)에서 컴파일된 코드의 성능을 비교합니다.

둘째, 성능 결과에 따르면 이상적인 하드웨어에서는 O0 버전이 O3보다 훨씬 더 많은 명령어를 생성하여 느리게 실행될 것으로 예상됩니다. 그러나 실제 하드웨어에서는 O3가 더 빠르지만, 데이터셋 크기가 커질수록 성능 향상이 기대보다 적다는 점이 드러났습니다.

셋째, 명령어 수준 병렬성(ILP)에 대한 설명이 있습니다. 첫 번째 코드 조각은 ILP가 잘 발휘되어 CPU가 로드를 병렬로 실행할 수 있어 성능이 향상됩니다. 반면, 연결 리스트를 사용하는 두 번째 예제는 ILP가 낮아 CPU가 데이터를 기다리느라 지연이 발생하여 최적화 효과가 떨어집니다.

결론적으로, 최적화 컴파일러가 성능을 향상시킬 수 있지만, ILP가 낮은 경우에는 그 이점이 제한적입니다. 이 경우 하드웨어와 메모리 제약이 실제 병목 현상으로 작용할 수 있습니다. 저자는 독자들에게 프로젝트의 성능 문제에 대해 도움을 요청할 것을 권장합니다.

러스트 프로그래밍에서는 구조화된 오류를 사용하여 더 나은 오류 처리를 할 수 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 특정 오류 유형을 만드는 것은 문제가 발생했을 때 명확한 정보를 제공하여 개발자가 코드를 이해하고 유지보수하는 데 도움을 줍니다.

둘째, 라이브러리는 호출자가 오류를 효과적으로 처리할 수 있도록 상세한 오류 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 반면, 애플리케이션에서는 anyhow와 같은 간단한 오류 처리 방법을 많이 사용하여 오류를 더 편리하게 다룰 수 있습니다.

구조화된 오류의 장점으로는, 첫째, 사용자 정의 오류 유형이 모든 가능한 실패 모드를 명확하게 보여줍니다. 둘째, 오류 메시지의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 셋째, 추가 데이터와 기능(예: 로깅, HTTP 상태 코드)을 포함할 수 있습니다. 넷째, 오류 유형이 잘 정의되어 있어 코드 리뷰가 더 쉬워집니다.

하지만 몇 가지 단점도 있습니다. 사용자 정의 오류는 더 많은 코드와 초기 설정이 필요하므로 유지보수가 증가할 수 있습니다. 개발자는 오류의 이름과 구조에 대해 신중하게 생각해야 합니다. 또한, 보일러플레이트 코드를 줄이기 위해 thiserror와 같은 추가 의존성이 필요할 수 있습니다.

이러한 도전에도 불구하고 구조화된 오류를 사용하는 이점, 즉 더 나은 명확성과 유지보수성은 단점보다 더 큰 경우가 많아 애플리케이션 개발에 가치가 있습니다. 저자는 앞으로 사용자 정의 오류 유형 관리와 예제에 대해 더 탐구할 계획입니다.

필드는 두 개의 아이디얼만을 가지는 것으로 정의됩니다. 이 두 아이디얼은 제로 아이디얼(0만 포함)과 필드 자체입니다. 이러한 아이디얼을 자명한 아이디얼이라고 부릅니다. 만약 가환환이 이 두 개의 아이디얼 외에 다른 아이디얼을 가지지 않는다면, 그것은 필드로 분류됩니다.

아이디얼의 정의는 다음과 같습니다. 아이디얼은 링의 부분집합으로, 덧셈에 대해 폐쇄적이며 링의 어떤 원소와 곱해도 그 결과가 아이디얼 안에 포함되는 성질을 가집니다. 가환환에서는 왼쪽 아이디얼과 오른쪽 아이디얼이 동일하므로 단순히 아이디얼이라고 부릅니다.

예를 들어, 짝수 정수의 집합은 정수의 아이디얼입니다. 정수 계수를 가진 다항식의 링에서는 2와 변수 (t)로 생성된 집합이 아이디얼을 형성합니다.

필드에서는 오직 두 개의 아이디얼만 존재합니다: {0}과 필드 자체입니다. 만약 아이디얼이 0이 아닌 원소를 포함한다면, 필드의 모든 원소를 포함해야 하므로, 결국 자명한 아이디얼만 존재함을 증명하게 됩니다.

자명한 아이디얼만 가진 가환환에서는 모든 0이 아닌 원소가 곱셈 역원을 가지므로, 이는 필드가 됩니다.

결론적으로, 모든 필드는 자명한 아이디얼만을 가진 가환환이며, 그 반대도 성립합니다. 이러한 정의의 대칭성은 주목할 만한 점입니다. 이 요약은 필드와 그 아이디얼에 대한 핵심 개념을 강조하여 주제를 이해하기 쉽게 만듭니다.

최근 우크라이나의 드론 공격으로 러시아 군용기가 40대 이상 파괴되었다고 우크라이나의 한 보안 관계자가 전했습니다. 이 작전은 1년 이상 걸렸으며, 볼로디미르 젤렌스키 대통령이 감독했습니다. 드론은 우크라이나에서 4,000킬로미터 이상 떨어진 이르쿠츠크 지역의 공군 기지를 포함한 여러 공항을 타격했습니다.

이번 공격은 우크라이나가 이스탄불에서 러시아와의 평화 회담을 준비하는 시점과 겹쳤습니다. 우크라이나 대표단은 루스탐 우메로프 국방부 장관이 이끌고 있습니다. 젤렌스키 대통령은 우크라이나의 독립을 보호하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

한편, 러시아는 2022년 2월 침공 이후 가장 큰 규모의 드론 및 미사일 공격을 우크라이나에 감행했습니다. 이번 공격에는 472대의 드론과 7발의 미사일이 사용되었습니다. 최근 러시아의 공격으로 최소 12명의 우크라이나 군인이 사망했으며, 이 사건에 대한 조사가 진행 중입니다.

또한, 러시아 군은 우크라이나 북부 수미 지역에서 새로운 영토를 점령하였고, 이로 인해 여러 정착지에서 강제 대피가 이루어졌습니다. 우크라이나 군 지도자들은 러시아 군이 특정 지역에서 공격을 강화하고 있다고 보고하고 있습니다.

요약이 없습니다.

어원 데이터베이스는 위키사전의 어원 섹션에서 수집된 상세하고 다국어로 구성된 데이터셋입니다. 이 데이터셋의 주요 내용은 다음과 같습니다.

데이터셋의 크기는 3300개 언어와 방언에 걸쳐 200만 개 이상의 용어에 대해 420만 개 이상의 어원 연결을 포함하고 있습니다. 어원 관계는 용어가 어떻게 연결되는지를 설명하는 31가지 유형이 있으며, 여기에는 상속과 차용 같은 관계가 포함됩니다. 데이터 구조는 용어 관계의 계층적 구조를 유지하여, 다양한 언어에서 용어가 어떻게 발전하는지를 보여줍니다.

연구자들을 위한 주의사항으로, 이 데이터는 위키사전에서 직접 수집된 것으로 검증되지 않았기 때문에 사용자는 정보를 독립적으로 확인해야 합니다.

테이블 구조는 각 항목에 대해 다음과 같은 정보를 포함합니다. term_id는 용어의 고유 식별자이며, lang는 용어의 언어 또는 방언을 나타냅니다. term은 실제 용어(단어, 접두사 또는 다중 단어 표현일 수 있음)이고, reltype은 어원 관계의 유형을 나타냅니다. 또한 related_term_id, related_lang, related_term은 관련 용어에 대한 정보를 포함하고, position, group_tag, parent_tag는 중첩 관계에 대한 데이터를 제공합니다.

어원 관계의 유형에는 여러 가지가 있으며, 예를 들어 inherited_from은 직접적인 상속을 나타내고, borrowed_from은 다른 언어에서 차용된 용어를 보여줍니다. derived_from은 일반적인 파생 관계를 의미하며, calque_of는 다른 언어에서 단어를 그대로 번역한 용어를 나타냅니다.

이 데이터셋은 크리에이티브 커먼즈 공유 동등 3.0 라이선스 하에 제공되며, 코드는 아파치 2.0 라이선스에 따라 사용됩니다. 더 많은 정보는 제공된 위키사전 링크를 참조하면 됩니다.

저자는 아버지가 모든 정보가 인터넷에 있다고 믿는 것에 대해 생각해봅니다. 그러나 저자는 이 주장이 여러 이유로 사실이 아니라고 주장합니다. 첫째, 어떤 질문들은 과학이 답하기에는 너무 복잡합니다. 둘째, 특정한 정보는 너무 세부적이거나 사소합니다. 셋째, 일부 콘텐츠는 디지털화되지 않았습니다. 또한, 가치 있는 자료는 개인 아카이브에 숨겨져 있을 수 있으며, 검색 엔진에 색인화되지 않거나 유료 구독, 호환성 문제로 접근이 불가능할 수 있습니다. 저자는 인터넷이 지식의 완전한 저장소가 아니라고 강조하며, 모든 것을 온라인에서 찾을 수는 없으므로 사람들에게 자신의 독창적인 생각을 나누도록 권장합니다.

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사용자들이 다양한 영감을 주는 사이트에서 글꼴을 탐색하고 즐겨찾기를 할 수 있는 글꼴 발견 웹사이트에 대한 내용입니다. 이 데이터베이스는 301개의 웹사이트에서 482개의 글꼴을 발견했으며, 현재 143명의 사용자가 등록되어 있습니다. 오늘의 추천 글꼴은 닉 로사코가 디자인한 "Cirka"입니다.

이와 함께, 우주선과 드론이 혜성과 관련된 재미있는 아이디어에 대해 이야기하는 허구의 이야기도 포함되어 있습니다. "Cirka" 글꼴을 사용하는 웹사이트 목록이 길게 제공되어 있어, 다양한 플랫폼에서 활용되는 글꼴의 종류를 보여줍니다. 전체적으로 이 글은 글꼴 데이터베이스와 추천 글꼴, 그리고 글꼴 사용과 관련된 창의적인 내용을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

경험이 풍부한 소프트웨어 엔지니어가 TypeScript와 인공지능(AI) 분야의 전문성을 바탕으로 중앙 유럽 시간(CET) 기준으로 ±3시간 이내에서 완전 원격 근무를 원하는 직무를 찾고 있습니다. 이 후보자는 실제 문제를 해결하는 것을 즐기며, 성장하고 싶어하고, 회사의 SaaS 도구 관리 방식을 개선하기 위해 소규모 팀에서 일하는 것을 선호합니다.

AccessOwl은 SaaS 애플리케이션 관리를 간소화하는 데 중점을 둔 스타트업으로, 구식 시스템을 보다 효율적인 솔루션으로 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 베를린과 샌프란시스코의 경험 많은 기업가들이 설립한 AccessOwl은 Y Combinator의 지원을 받고 있으며, 고객 중심의 원격 근무 환경을 조성하기 위해 노력하고 있습니다.

주요 업무는 다양한 SaaS 도구를 위한 통합 인프라를 개발하고 개선하는 것입니다. 또한 AI와 Playwright를 사용하여 브라우저 자동화를 구축하고 유지하며, 고객과의 상호작용을 개선하기 위한 브라우저 확장 프로그램을 만드는 일을 포함합니다. 애플리케이션에 대한 책임을 지고 팀과 협력하는 것도 중요한 역할입니다.

이 직무에 적합한 후보자는 웹 소프트웨어 개발 경력이 3년 이상이며, 특히 JavaScript와 TypeScript에 능숙해야 합니다. 브라우저 자동화를 위해 Playwright나 Puppeteer를 사용한 경험이 있어야 하며, 도전적인 업무를 즐기고 지속적으로 배우고자 하는 자세가 필요합니다. 영어로 원활하게 소통할 수 있고 열린 마음을 가진 분을 찾고 있습니다.

이 직무가 적합하지 않은 경우는 전략적인 업무만 선호하고 실무를 원하지 않거나, 엄격한 9시부터 5시까지의 근무 시간을 원할 경우입니다. 특정 기술만 다루고 싶어하는 분에게도 맞지 않습니다.

AccessOwl은 경쟁력 있는 연봉(€70,000 - €90,000)과 주식 옵션을 제공하는 정규직 역할을 제안합니다. 유연한 원격 근무가 가능하며, 장비 선택의 자유도 있습니다. 매년 팀 리트리트를 통해 협업과 즐거움을 추구하며, 지원적인 팀 환경에서 혁신적인 SaaS 제품에 대한 작업 기회를 제공합니다.

AccessOwl에 합류하면 SaaS 관리 혁신에 기여하고, 지원적인 팀 문화를 경험하며, 실제 고객의 문제를 해결하는 지속 가능한 비즈니스를 구축하는 데 동참할 수 있습니다.

저자는 아마존과 페이스북 같은 대기업에서 발생하는 원치 않는 웹 트래픽으로 인해 겪은 답답한 경험을 이야기합니다. 처음에는 사이트의 트래픽이 관리 가능한 수준이었지만, 갑자기 요청이 폭주하면서 성능 문제와 자원 고갈이 발생했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 시스템 관리 기술을 활용하여 서버 데이터와 로그를 분석했습니다. 그 결과, 트래픽 급증이 여러 개의 IP 주소, 특히 잘 알려진 봇들이 사이트를 공격적으로 스크래핑한 것 때문임을 발견했습니다. 저자는 Nginx를 사용하여 이러한 봇을 차단하는 조치를 취했습니다. 이를 위해 나쁜 사용자 에이전트에 대해 403 금지 오류를 반환하는 규칙을 설정하고 요청 수를 제한했습니다.

또한, 저자는 Fail2Ban을 설정하여 반복적으로 차단된 IP를 자동으로 차단하도록 구성했습니다. 이로 인해 많은 IP가 차단되었고, 서버의 부하를 줄여 사이트의 기능을 복원하는 데 도움이 되었습니다.

결국 저자는 과도한 스크래핑으로부터 자신의 콘텐츠를 보호하면서도 정당한 방문자에게 접근을 허용하고자 합니다. 이는 접근성과 유해한 봇 트래픽을 제한해야 하는 필요성 사이의 균형을 맞추는 지속적인 도전임을 인정합니다.

이 기사는 해양 섬 현무암(OIB)의 동위원소 조성에 대한 연구 결과를 다루고 있으며, 특히 루테늄(Ru)과 텅스텐(W) 요소에 초점을 맞추고 있습니다. 연구자들은 하와이 현무암에서 발견된 Ru 동위원소 변동이 일반적인 맨틀보다 더 크다는 것을 밝혀냈습니다. 이는 이러한 현무암이 지구의 핵에서 온 물질을 포함하고 있을 가능성을 시사합니다. 이러한 결과는 핵 물질이 맨틀 원소의 조성에 영향을 미칠 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.

이 연구는 Ru 동위원소의 차이가 지구의 핵과 맨틀 간의 상호작용을 이해하는 새로운 방법이 될 수 있음을 보여줍니다. 연구자들은 다양한 현무암 샘플에서 특정 Ru 동위원소 데이터를 보고했으며, 하와이 현무암이 상부 맨틀에 비해 특정 Ru 동위원소가 풍부하다는 것을 확인했습니다. 이러한 풍부함은 핵 물질과 관련이 있으며, 핵-맨틀 경계에서 발생하는 과정들을 통해 핵이 맨틀에 기여할 가능성을 제시합니다. 전반적으로 이러한 발견은 Ru 동위원소가 핵과 맨틀 간의 상호작용을 추적하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.

차트는 인과관계를 잘못 전달할 수 있습니다. 즉, 어떤 사건이 다른 사건을 초래한다고 제시할 수 있지만, 실제로는 그렇지 않을 수 있습니다. 이러한 "암시된 인과관계"는 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 지도 등 다양한 차트 유형에서 발견될 수 있습니다.

선 그래프와 막대 그래프는 사건 전후의 추세를 보여주거나 서로 다른 그룹을 비교함으로써 인과관계를 암시할 수 있습니다. 예를 들어, 비건과 일반 식사를 하는 사람들의 심장병 발생률을 비교하면 식단만으로 차이가 발생한다고 암시할 수 있지만, 다른 건강 요인을 무시하게 됩니다.

산점도는 두 변수 간의 상관관계를 보여주는 경우가 많아, 한 변수가 다른 변수를 초래한다고 가정하게 만들 수 있습니다. 그러나 다른 요인이 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 데이터 수집 방법을 고려하는 것이 중요합니다.

지도는 서로 다른 정책을 가진 지역을 비교하거나 오염과 같은 잠재적 원인에 대한 공간적 근접성을 보여줌으로써 인과관계를 암시할 수 있습니다. 그러나 단순히 가까운 것만으로 인과관계를 확인할 수는 없습니다.

암시된 인과관계를 나타내는 네 가지 주요 메커니즘이 있습니다. 첫째, 한 요인에 따라 다른 그룹을 비교하는 것입니다. 둘째, 사건 전후의 상태를 비교하는 것입니다. 셋째, 두 수량이 함께 변화하는 것을 관찰하는 것입니다. 넷째, 결과에 영향을 미칠 수 있는 원천에 대한 근접성을 고려하는 것입니다.

이러한 원리를 이해하면 데이터 시각화를 비판적으로 평가하고 인과관계에 대한 잘못된 결론을 피하는 데 도움이 됩니다.

다리오 발린조는 전통적인 플랫폼 스레드 대신 자바의 가상 스레드를 사용하여 웹 크롤러를 실험했습니다. 가상 스레드는 URL 처리 속도를 크게 향상시켰지만, 데이터가 급격히 유입되면서 시스템이 이를 감당하지 못해 OutOfMemoryError가 발생했습니다.

처음에는 발린조가 플랫폼 스레드를 사용해 미리 정해진 URL 목록을 처리하는 기본 웹 크롤러를 만들었습니다. 가상 스레드로 전환하자 URL 가져오는 속도가 현저히 빨라졌지만, 처리 속도가 따라가지 못해 메모리 사용량이 과도해졌습니다.

이 문제를 해결하기 위해 그는 두 가지 접근 방식을 제안했습니다. 첫째, 동시성을 제한하는 것입니다. 세마포어를 사용해 동시에 실행되는 작업의 수를 조절하여 시스템이 과부하에 걸리지 않도록 합니다. 둘째, 속도 제한을 두는 것입니다. 한 번에 너무 많은 작업을 제출하지 않고, 요청을 시간에 걸쳐 분산시켜 현실적인 상황을 모방합니다.

이 경험은 가상 스레드가 성능 이점을 제공하지만, 메모리 문제를 피하기 위해 자원과 동시성을 신중하게 관리해야 한다는 점을 강조했습니다.

이 글에서는 생성적 인공지능(GenAI) 워크플로우를 효율적으로 만드는 데 있어 수많은 구성 가능성으로 인한 어려움을 다룹니다. 가능한 조합이 10의 23제곱에 달하기 때문에 전통적인 시행착오 방법은 비효율적입니다. 이에 저자들은 정확성, 비용, 지연 시간이라는 세 가지 주요 요소를 바탕으로 최적의 워크플로우를 자동으로 찾도록 설계된 오픈소스 프레임워크인 "syftr"를 소개했습니다.

효과적인 AI 워크플로우를 구축하려면 검색기, 프롬프트 전략, 모델 등 다양한 구성 요소를 신중하게 선택해야 하며, 이로 인해 복잡한 의사결정 과정이 필요합니다. syftr는 다목적 베이지안 최적화라는 고급 알고리즘을 사용하여 워크플로우 구성을 효율적으로 탐색하고, 다양한 성능 지표에서 최적의 조합을 식별합니다.

이 프레임워크는 제한된 수의 워크플로우(한 번의 실행에 약 500개)를 체계적으로 평가하며, 시간과 자원을 절약하기 위해 조기 중단 메커니즘을 포함하고 있습니다. 현재의 한계로는 기존 벤치마크가 주로 개별 모델의 성능에 초점을 맞추고 있어, 전체 시스템에서 이들 모델이 어떻게 작동하는지를 다루지 않는 점이 있습니다. syftr는 전체 워크플로우에 걸쳐 포괄적인 평가를 가능하게 하여 이러한 공백을 메웁니다.

CRAG 스포츠 벤치마크에서의 테스트 결과, syftr는 표준 모델보다 더 정확하고 비용이 훨씬 저렴한 워크플로우를 식별할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 일반적인 솔루션보다 맞춤형 솔루션의 가치를 입증합니다. syftr는 메타 학습을 통합하고, 다중 에이전트 시스템을 평가하며, 프롬프트 최적화 통합을 강화할 계획으로 지속적으로 발전하고 있습니다.

결국 syftr는 다양한 성능 지표의 균형을 맞춘 효과적인 워크플로우를 찾는 과정을 간소화하여 생성적 AI 애플리케이션 개발을 촉진하고, 효율성을 높이며 비용을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프레임워크는 GitHub에서 사용자들이 탐색하고 기여할 수 있도록 제공됩니다.

이 블로그 글에서는 전통적인 전문가 최적화 커널보다 특정 머신러닝 작업에서 성능이 뛰어난 빠른 AI 생성 CUDA 커널의 개발에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI가 생성한 커널은 순수 CUDA-C로 실행되며, 때때로 PyTorch의 기존 커널보다 더 높은 성능을 보여주었습니다. 예를 들어, 행렬 곱셈(Matmul)은 PyTorch의 torch.matmul 성능의 101.3%에 달했고, 합성곱 층(Conv2D)은 PyTorch의 torch.nn.Conv2D 성능의 179.9%에 도달했습니다.

원래 목표는 더 나은 커널 생성 모델을 훈련하기 위한 합성 데이터를 만드는 것이었지만, 생성된 커널 자체가 전문가 기준에 비해 뛰어난 성능을 보였습니다.

저자들은 KernelBench라는 벤치마크를 사용하여 AI 모델이 맞춤형 커널을 생성해 속도를 최적화하도록 했습니다. 자연어 추론과 병렬 탐색을 결합한 새로운 접근 방식을 도입하여 최적화 아이디어의 다양성을 높이고 반복적인 수정 단계를 넘어섰습니다.

가장 효과적인 커널은 여러 최적화 기법을 사용했습니다. 여기에는 메모리 접근 효율성 개선, 연산 지연 숨기기, 성능 향상을 위한 저정밀 데이터 타입 활용, 그리고 처리량 극대화를 위한 병렬성 향상이 포함됩니다.

저자들은 Conv2D 커널의 반복적인 개선 과정을 문서화하며, 초기 성능이 여러 차례의 테스트를 통해 어떻게 크게 향상되었는지를 상세히 설명했습니다.

이 연구는 AI 추론과 탐색 전략을 결합하여 커널 최적화의 가능성을 강조합니다. 결과는 유망하지만, 저자들은 더 나은 최적화 아이디어 생성과 복잡한 커널 처리에서 개선의 여지가 있음을 인정했습니다.

팀은 앞으로도 방법을 계속 다듬고 고성능 커널을 생성하여 머신러닝 작업의 효율성을 더욱 향상시킬 계획입니다. 이 연구는 AI 응용 프로그램에서 보다 자율적이고 효율적인 커널 생성을 향한 유망한 진전을 나타냅니다.

Artyom Bologov은 다양한 웹사이트 설정을 경험한 후, ed 텍스트 편집기를 정적 사이트 생성기로 사용하기로 결정했습니다. 그는 Lisp 엔진과 C 전처리기와 같은 여러 도구를 실험했지만, 현재는 ed의 기능을 탐색하고 있습니다. 여기에는 Lisp 구문 분석과 스크립팅이 포함됩니다.

Bologov은 ed가 HTML 파일을 처리하기 위해 스크립트를 실행할 수 있다는 점을 설명하며, 이를 통해 디버깅을 위한 유연한 명령 변경이 가능하다고 말합니다. 그의 설정은 텍스트 파일을 다양한 형식으로 변환하는 스크립트를 사용하는 것으로, 작업 흐름을 간소화합니다.

ed를 사용하는 장점으로는 문법의 유연성이 있어 창의적인 글쓰기 스타일을 허용하고, 기존 형식을 재작성하지 않고도 처리할 수 있는 점이 있습니다. 또한 C 전처리기보다 특수 문자와 관련된 문제를 줄일 수 있습니다.

하지만 ed에는 파일 포함 기능이 부족해 제한이 있을 수 있으며, 자유로운 치환이 복잡한 문법을 초래해 관리하기 어려울 수 있습니다. Bologov은 다양한 시스템에서 ed의 버전 차이로 인해 발생한 문제를 인정합니다.

그는 ed를 사이트 생성기로 사용하는 것이 일반적이지 않으며 모든 사람에게 추천할 수는 없지만, 도전을 원하는 사람들에게는 재미있는 프로젝트가 될 수 있다고 결론지었습니다.

AtomVM은 사물인터넷(IoT) 장치를 위해 설계된 경량 가상 머신입니다. 이 시스템은 함수형 프로그래밍 언어인 Erlang이나 Elixir로 작성된 프로그램을 실행할 수 있게 해줍니다. AtomVM은 기본적인 바이트 코드 명령어를 실행할 수 있으며, 소형 마이크로컨트롤러에 최적화된 일부 표준 라이브러리를 지원합니다.

AtomVM의 주요 특징으로는 현대적인 접근 방식을 통해 IoT 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있다는 점이 있습니다. 또한 프로세스 관리, 메시지 전달, 효율적인 메모리 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 하드웨어 구성 요소와 연결할 수 있으며, GPIO, I2C, SPI, UART와 같은 프로토콜을 사용할 수 있습니다. ESP32와 같은 호환 장치에서는 WiFi 기능도 제공합니다.

AtomVM을 사용하면 저비용 장치에서 IoT 애플리케이션을 개발할 수 있어 다양한 프로젝트에 접근할 수 있습니다.

AtomVM을 시작하는 방법에 대한 문서가 제공되며, 사용법에 대한 포괄적인 가이드가 포함되어 있습니다. 또한 프로그램의 실행 예시를 보여주는 샘플 코드와 초보자를 위한 단계별 튜토리얼도 준비 중입니다.

라디오 천문학을 위한 SDR 수신기 디자인이 두 가지 완성되었습니다. 이들은 RASDR 개념을 기반으로 하고 있습니다. 하지만 현재 구매할 수 있는 것은 RASDR4만 있습니다.

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SoloDB는 .NET을 위한 경량의 빠른 데이터베이스로, NoSQL과 SQL 데이터베이스의 기능을 결합하여 SQLite를 기반으로 JSONB를 지원합니다. 서버가 필요 없는 서버리스 구조로, 별도의 서버 없이도 운영할 수 있으며, MongoDB와 유사한 간단한 API를 제공합니다.

SoloDB의 주요 특징으로는 신뢰성과 성능을 보장하는 SQLite 기반, .NET 라이브러리로서 사용이 간편한 서버리스 구조, 연결 풀을 통한 스레드 안전성, 데이터 무결성을 위한 ACID 트랜잭션 지원 및 신뢰성을 위한 쓰기 선행 로그가 있습니다. 또한, 대용량 파일을 파일 시스템에 저장할 수 있으며, 다형성 데이터 타입을 지원합니다. 빠른 검색을 위한 인덱싱 기능과 쿼리를 위한 LINQ 및 IQueryable의 완전한 지원도 포함되어 있습니다. MongoDB에서 영감을 받은 사용자 정의 ID 생성 기능과 직접 SQL 접근이 가능하며, 오픈 소스이며 .NET Standard 2.0 및 2.1과 호환됩니다.

설치는 NuGet을 통해 dotnet add package SoloDB 명령어로 간단히 할 수 있습니다.

사용 방법으로는 데이터베이스를 지정된 파일 경로에 생성하거나 메모리 내에서 초기화할 수 있습니다. 데이터 타입을 정의하고 컬렉션을 쉽게 관리할 수 있으며, 빠른 쿼리를 위한 인덱스를 생성하고 고유 제약 조건을 적용할 수 있습니다. 트랜잭션을 사용하여 작업 중 데이터 무결성을 보장하고, 다양한 타입의 객체를 단일 컬렉션에 저장할 수 있습니다. 고급 작업을 위해 SQL 명령을 직접 실행할 수 있으며, 메타데이터와 함께 파일을 관리하고 업로드 및 이동과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, SoloDB의 간단한 API를 사용하여 문서 컬렉션을 생성하고 관리하며, 새로운 레코드를 삽입하고 쿼리, 업데이트 및 삭제를 쉽게 수행할 수 있습니다.

SoloDB는 LGPL-3.0 라이센스 하에 배포되며, 다양한 애플리케이션 배포 형식으로 배포할 수 있습니다. 이 프로젝트는 MongoDB의 간단한 대안을 제공하면서도 SQLite의 신뢰성을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.