웹사이트에서 도전 과제를 보고 있는 이유는 Anubis라는 시스템을 사용해 AI 봇으로부터 데이터를 보호하기 때문입니다. Anubis는 작업 증명(Proof-of-Work)과 유사한 방법을 사용하여 이러한 봇이 사이트에 접근하기 어렵게 만듭니다. 특히 대규모로 운영될 때 더욱 그렇습니다. 이 방법은 데이터 스크래퍼의 속도를 늦추면서도 실제 사용자들은 사이트에 접근할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

이 도전 과제를 통과하려면 브라우저에서 자바스크립트를 활성화해야 합니다. 일부 개인 정보 보호 플러그인이 이를 차단할 수 있기 때문입니다. Anubis의 목표는 실제 사용자에게 불편을 주지 않으면서 봇을 더 잘 식별할 수 있는 방법을 찾는 것입니다.

2017년부터 아이폰은 LiDAR와 기타 기술을 이용해 생성된 깊이 맵을 사용하여 이미지를 향상시켜 왔습니다. 이러한 깊이 맵은 HEIC 파일에 저장되며, 이 파일은 여러 이미지와 메타데이터를 포함할 수 있습니다. HEIC 형식은 2017년 이후 아이폰 이미지의 기본 형식으로 사용되고 있으며, 깊이 데이터가 필요하지 않을 경우 JPEG 형식도 사용할 수 있습니다.

VFX 전문가인 핀 예거는 "HEIC Shenanigans"라는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트는 HEIC 파일에서 이미지와 메타데이터를 추출하고, 이를 시각 효과에서 사용되는 고동적 범위 이미지 형식인 EXR로 변환하는 작업입니다.

저자는 AMD 라이젠 9 CPU와 96GB의 RAM을 갖춘 강력한 컴퓨터를 사용하며, 윈도우에서 우분투를 실행하고 있습니다. 이미지 처리를 위한 필수 도구와 라이브러리, 예를 들어 파이썬과 OpenEXR 등이 설치되어 있습니다. 아이폰 15 프로에서 촬영한 HEIC 이미지를 사용하여 추출 및 변환 과정을 시연합니다.

파이썬 스크립트를 통해 HEIC 이미지에서 다양한 구성 요소를 추출하며, 이 과정에서 메타데이터와 깊이 맵을 포함한 여러 파일이 생성됩니다. 이후 이미지를 EXR 형식으로 변환하기 위해 OpenImageIO 프로젝트의 여러 명령줄 도구를 사용합니다.

최종 EXR 파일은 기본 이미지, HDR 게인 맵, 깊이 맵을 결합하여 전문적인 환경에서 이미지의 활용도를 높입니다. 저자는 관련 프로젝트에 대한 컨설팅 서비스도 제공합니다.

저자는 클라르나의 핵심 시스템을 10년 동안 유지 관리한 경험을 바탕으로 The BEAM Book을 집필하게 되었습니다. BEAM(에를랑 가상 머신)에서 잠깐의 정지조차 수백만 건의 거래에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 깨달았기 때문입니다. 이 책은 엔지니어들이 이러한 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 2012년에 간단한 DocBook 파일로 시작되었으며, 시간이 지나면서 여러 도전에 직면했습니다. 출판사와의 계약이 중단되기도 했고, 파일 관리와 관련된 기술적 어려움도 있었습니다. 여러 차례의 좌절 끝에 저자는 2017년에 프로젝트를 GitHub로 옮겼고, 커뮤니티의 기여 덕분에 내용이 크게 개선되었습니다.

이 책은 에를랑이나 엘릭서 시스템을 구축하거나 관리하는 사람들을 위해 설계되었습니다. 특히 대규모 시스템에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용으로는 프로세스 관리와 스케줄링, 메모리 관리와 가비지 컬렉션, BEAM에서의 데이터 표현, 코드의 컴파일과 실행, 디버깅 도구 및 성능 조정, BEAM의 시스템 아키텍처 등이 포함됩니다.

저자는 여러 교훈을 얻었습니다. 좌절에도 불구하고 끈기가 중요하다는 것, 집중적인 글쓰기를 위한 경계와 시간을 설정하는 것이 진전을 돕는다는 것, 대중의 피드백과 커뮤니티의 참여가 가치 있다는 것, 프로젝트 범위를 정의하고 필수 요소에 우선순위를 두는 것이 중요하다는 것, 그리고 실제 마감일이 완료를 촉진할 수 있다는 점입니다.

현재 The BEAM Book의 페이퍼백 버전이 아마존에서 판매되고 있습니다. 저자는 독자들에게 피드백을 제공하고 프로젝트의 GitHub 저장소에 기여할 것을 권장합니다. 더 깊이 있는 학습을 원하는 팀을 위해 실습 워크숍도 제공되고 있습니다.

코드를 입력하는 동안 스마트한 코드 제안을 받을 수 있습니다. 이 기능은 특정 코드베이스에 맞춰진 여러 줄 완성을 포함합니다.

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국세청(IRS)은 대부분의 직접 신고 소프트웨어 코드를 깃허브에 오픈 소스로 공개했습니다. 이는 SHARE IT 법안에 따른 약속의 일환으로, 세금 납부자와의 신뢰를 구축하고 투명성을 높이기 위한 노력입니다. 직접 신고 팀은 코드 공유를 통해 독립적인 평가가 가능해지고, 모든 세금 납부자가 이용할 수 있는 세금 혜택을 누릴 수 있도록 할 수 있다고 믿고 있습니다. 이 initiative는 세금 신고를 더 접근 가능하고 안전하게 만드는 방향으로 나아가는 한 걸음으로 여겨집니다. 최근 IRS를 떠난 저자는 앞으로 더 많은 IRS 소프트웨어가 공개되기를 희망한다고 전했습니다.

아담CAD는 인공지능 기반의 CAD 플랫폼으로, 빠르게 3D 디자인을 생성합니다. 이 플랫폼의 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자는 텍스트 프롬프트를 통해 원하는 3D 모델을 설명할 수 있습니다. 아담CAD는 사용자가 입력한 내용을 바탕으로 3D 모델을 생성하고, 추가적인 수정이 가능한 매개변수를 제공합니다. 또한, 사용자는 어떤 이미지를 3D 모델로 변환할 수 있으며, 이 과정은 몇 초밖에 걸리지 않습니다. 아담CAD는 전문가들이 사용하는 인기 있는 CAD 소프트웨어와도 통합되어 작동합니다.

사용자들이 만들 수 있는 예시로는 엔진 부품, 휴대폰 거치대, 열쇠 고리 등이 있습니다. 아담CAD는 자연어를 사용하여 디자인 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

1980년대 후반, 인리아(Inria) 팀은 "효율적인 체인 링크 알고리즘"이라는 중요한 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발했습니다. 이 혁신적인 코드는 현재 소프트웨어 헤리티지에 보존되어 있으며, 픽셀의 가장자리를 연결해 부드러운 윤곽선을 만드는 방식으로 이미지를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 제라르 지로돈(Gérard Giraudon)과 그의 동료들이 이끌었던 이 프로젝트는 초기 컴퓨터 메모리의 한계에 대응하기 위해 개발되었으며, 데이터 저장을 최소화하면서 성능을 극대화하기 위한 기발한 코딩이 필요했습니다.

이 알고리즘은 한 번에 이미지의 세 줄만 메모리에 저장할 수 있었고, 이미지를 한 줄씩 읽고 처리했습니다. 이러한 방식은 최소한의 메모리 사용으로 윤곽선 체인을 생성할 수 있게 해주었으며, 당시 기술로는 상당한 성과였습니다. 현대의 컴퓨터 비전 기술이 발전했지만, 이 알고리즘은 여전히 효율성 덕분에 중요성을 지니고 있으며, 초기 컴퓨팅에서 자원의 활용이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

이 유산 소프트웨어의 보존은 인리아의 중요한 코드들을 아카이브하는 더 넓은 이니셔티브의 일환으로, 컴퓨터 비전의 역사와 혁신이 미래 세대와 공유될 수 있도록 하고 있습니다.

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벤처 캐피탈 자금이 전 세계적으로 근로자 감시 기술의 증가를 이끌고 있으며, 특히 규제가 거의 없는 국가에서 두드러집니다. Coworker.org의 보고서에 따르면, 인공지능을 활용하여 근로자를 모니터링하고 관리하는 도구를 개발하는 스타트업이 증가하고 있습니다. 이러한 기술은 생체 인식 추적과 생산성 모니터링을 포함하며, 주로 임시직에서 널리 사용되고 있으며 점차 전통적인 직장에도 도입되고 있습니다.

보고서는 많은 근로자들이 사람 대신 알고리즘에 의해 관리될 때 자율성이 줄어든다고 느낀다고 전합니다. 노동법이 덜 엄격하게 시행되는 라틴 아메리카와 같은 지역에서는 이러한 도구들이 다른 곳에 배포되기 전에 시험적으로 사용되는 경우가 많습니다. 근로자들은 지속적으로 감시받고 있다고 느끼며, 이로 인해 스트레스와 직업에 대한 불확실성이 커지고 있습니다.

현재 이러한 감시 도구의 사용 사례는 다음과 같습니다.

첫째, 출석을 지리적 위치와 생체 인식을 통해 추적하는 시간 기록 시스템입니다. 둘째, 근로자의 신원을 확인하기 위해 생체 인식 검사를 사용하는 신원 확인 도구입니다. 셋째, 추적된 지표를 기반으로 근로자를 평가하는 성과 모니터링 소프트웨어입니다. 넷째, 인사 기능을 자동화하고 직원 데이터를 분석하는 예측 분석 플랫폼입니다. 마지막으로, 주로 스마트폰을 통해 근로자를 관리하는 앱으로, 이로 인해 근로자들은 자신의 작업에 대한 통제력이 거의 없다고 느끼는 경우가 많습니다.

일부 국가에서 데이터 보호 법률이 존재하지만, 그 시행이 일관되지 않아 많은 근로자들이 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 알지 못하는 상황입니다.

구글 클라우드는 AI 작업을 위한 서버리스 플랫폼인 클라우드 런에서 GPU 지원의 일반 제공(GA)을 시작했습니다. 주요 기능으로는 초 단위로 과금되는 결제 방식이 있습니다. 사용자는 실제로 사용한 GPU 자원에 대해서만 초 단위로 요금을 지불하게 됩니다. 또한, 클라우드 런은 사용하지 않을 때 GPU 인스턴스를 자동으로 0으로 줄여 예측할 수 없는 작업에 대한 비용을 절감할 수 있습니다. 애플리케이션은 0에서 활성 GPU 인스턴스로 5초 이내에 확장할 수 있어 빠른 응답이 가능합니다. HTTP 및 웹소켓 스트리밍을 지원하여 사용자들이 상호작용하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

NVIDIA L4 GPU는 쿼터 요청 없이도 사용할 수 있어 GPU 가속 구현이 더 쉬워졌습니다. GPU 지원이 포함된 클라우드 런은 신뢰성을 위한 서비스 수준 계약(SLA)을 통해 지원됩니다. 이 GPU는 미국, 유럽, 아시아의 다섯 개 글로벌 지역에서 제공되어 저지연 배포를 가능하게 합니다. 사용자는 모델 미세 조정 및 미디어 처리와 같은 배치 처리 작업을 위해 클라우드 런 작업을 활용할 수 있습니다.

초기 사용자들은 상당한 비용 절감과 효율성 향상을 보고하고 있습니다. 전반적으로 GPU 지원이 포함된 클라우드 런은 AI 애플리케이션 배포를 간소화하고 개발자들의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 관심 있는 사용자는 이러한 기능을 탐색하기 위해 300달러의 무료 크레딧으로 시작할 수 있습니다.

사만다 프랭크는 "좀비 클라이언트" 문제에 대해 이야기합니다. 좀비 클라이언트란, 방치되었거나 잘못 설정된 서버로, Let’s Encrypt에서 디지털 인증서를 반복적으로 요청하여 자원을 낭비하는 경우를 말합니다. 이러한 클라이언트는 요청을 성공적으로 검증할 수 없는데도 불구하고 인증서를 계속 요청합니다. 이는 주로 오래된 도메인 이름이나 인프라 변경으로 인해 발생합니다.

Let’s Encrypt는 이러한 요청 중 많은 수가 지속적으로 검증에 실패하는 계정에서 발생한다는 것을 발견했습니다. 이로 인해 자원 사용이 증가하게 되었습니다. 이를 해결하기 위해 그들은 과도한 요청을 관리하기 위한 속도 제한을 도입했습니다. 새로운 접근 방식은 검증에 반복적으로 실패하는 특정 계정-호스트 이름 쌍을 일시 중지하여 다른 유효한 요청이 정상적으로 진행될 수 있도록 합니다.

이러한 조치를 시행한 이후, 10만 개 이상의 쌍을 일시 중지했으며, 그 결과 실패한 요청이 30% 감소했습니다. 이 과정에서 활동 중인 사용자에게 불편을 주지 않았습니다. 또한 사용자가 필요할 경우 계정을 다시 활성화할 수 있는 셀프 서비스 옵션도 추가했습니다. 사용자와 개발자들의 피드백을 통해 시스템을 더욱 개선할 계획입니다.

전반적으로 Let’s Encrypt는 유효한 사용자에게 최소한의 방해를 주면서 자원을 효율적으로 관리하는 것을 목표로 하고 있으며, 잊혀진 요청을 피하기 위해 적극적인 모니터링의 중요성을 강조하고 있습니다.

워싱턴주에서 수리할 권리가 법으로 제정되었습니다. 이는 다양한 지지자와 단체들의 노력 덕분입니다. 밥 퍼거슨 주지사는 주민들이 전자기기, 가전제품, 휠체어를 수리할 수 있도록 도구, 부품, 정보를 접근할 수 있게 해주는 두 개의 법안을 서명했습니다. 이 법은 소유자가 자신의 물건을 어떻게 수리할지를 결정할 수 있어야 한다는 점을 강조합니다.

소비자 권리와 환경 문제에 중점을 둔 단체들을 포함한 지지자들은 이 법을 통과시키기 위해 수년간 협력해왔습니다. 그들은 주 의회에서 개인적인 이야기를 나누며 휠체어를 수리할 권리 법안에 포함시키는 것의 중요성을 강조했습니다.

또한, 미국 국방부 장관인 피트 헤그세스는 최근 군대가 계약에 수리할 권리 조항을 포함하도록 권장하는 메모를 발송했습니다. 그는 군대가 외부 공급업체에 의존하지 않고 장비를 유지할 수 있는 것이 중요하다고 강조했습니다.

수리할 권리 운동은 확산되고 있으며, 모든 50개 주에서 유사한 법안을 고려하고 있습니다. 워싱턴주는 이러한 법안을 통과시킨 여덟 번째 주가 되어 개인들이 자신의 소유물을 수리할 수 있는 권한을 부여하는 데 중요한 진전을 보여주고 있습니다.

이 문서는 Cloudflare Workers를 사용하여 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 만들기 위한 보일러플레이트 템플릿에 대한 개요입니다. 이 템플릿은 OAuth 인증과 PostgreSQL 데이터베이스 통합 기능을 포함하고 있습니다.

주요 기능으로는 사용자 등록 및 로그인을 위한 맞춤형 OAuth 2.1 제공자, 사용자 관리와 OAuth 토큰을 위한 완전한 데이터베이스 설정을 지원하는 PostgreSQL 통합, 전 세계적으로 배포할 수 있는 서버리스 배포 방식이 있습니다. 또한, 사용자 컨텍스트를 위한 모듈형 도구 프레임워크와 REST API 엔드포인트를 추가하기 위한 간단한 시스템인 맞춤형 라우트 프레임워크도 포함되어 있습니다. 사용자 인터페이스는 반응형이며, 로그인 및 등록 페이지를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다. 보안 측면에서는 JWT 토큰, bcrypt 해싱, PKCE 지원을 포함하고 있으며, 다양한 기기에서 사용할 수 있도록 모바일 호환성도 갖추고 있습니다. 개발자 친화적인 환경을 위해 TypeScript로 작성되었으며, 핫 리로드와 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다.

빠른 시작을 위해서는 먼저 저장소를 복제하고 의존성을 설치해야 합니다. PostgreSQL 호스팅 옵션으로는 Neon, Supabase, Railway 또는 로컬을 선택할 수 있습니다. 환경 변수를 수정하여 데이터베이스 연결 및 보안 키를 설정한 후, Cloudflare에 로그인하여 데이터베이스를 초기화합니다. 개발 서버를 실행하고 사용 가능한 도구를 확인하는 단계도 필요합니다.

포함된 예제 도구로는 기본적인 수학 연산, 사용자 정보 검색, 개인화된 인사말, AI 이미지 생성, 사용자 통계 등이 있습니다. OAuth 동의 화면은 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 완전히 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다.

배포 과정에서는 프로덕션 비밀을 설정하고 Cloudflare에 배포합니다. 필요에 따라 맞춤형 도메인을 구성할 수도 있습니다. 개발에는 개발, 타입 검사 및 배포를 위한 스크립트가 포함되어 있으며, 새로운 기능 추가와 테스트를 위한 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

이 보일러플레이트는 MCP 프로토콜을 사용하여 보안과 성능에 중점을 두고 강력한 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 도와줍니다.

Swift는 다양한 플랫폼을 위해 설계된 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 이 언어의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 성능 면에서 Swift는 빠르고 효율적입니다. 이 언어는 네이티브 코드로 직접 컴파일되어 높은 성능을 제공하며, 메모리 관리도 예측 가능하게 이루어집니다.

둘째, 표현력이 뛰어납니다. 개발자들은 명확하고 간결한 코드를 작성할 수 있으며, 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 스타일을 지원합니다.

셋째, 안전성을 중시합니다. Swift는 메모리 안전성을 우선시하여 컴파일 시 안전성 검사를 통해 버그와 취약점을 줄입니다.

넷째, 상호 운용성이 뛰어납니다. C와 C++ 코드와 잘 호환되어, 개발자들은 기존 프로젝트에 Swift를 점진적으로 통합할 수 있으며, 전체 코드를 다시 작성할 필요가 없습니다.

다섯째, 적응력이 뛰어납니다. Swift는 임베디드 시스템부터 클라우드 서비스에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.

마지막으로, Swift는 오픈 소스입니다. 개발자들은 커뮤니티와 GitHub를 통해 기여할 수 있습니다.

전반적으로 Swift는 속도, 안전성, 유연성을 결합하여 다양한 프로그래밍 요구에 적합한 언어입니다.

Merlin Bird ID는 여러분이 보거나 들은 새를 식별하는 데 도움을 주는 무료 앱입니다. 이 앱의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫 번째로, 소리 식별 기능이 있습니다. 이 기능은 주변의 새 소리와 노래를 듣고 실시간으로 식별할 수 있는 제안을 제공합니다. 오프라인에서도 작동하므로 어디서든 사용할 수 있습니다.

두 번째로, 사진 식별 기능이 있습니다. 새의 사진을 찍거나 카메라 롤에서 선택할 수 있습니다. 그러면 앱이 가능한 일치 항목을 제시합니다. 이 기능도 오프라인에서 사용할 수 있습니다.

세 번째로, 새 식별 마법사가 있습니다. 새에 대한 세 가지 간단한 질문에 답하면 잠재적인 일치 목록을 받을 수 있습니다. 이 도구는 모든 경험 수준의 새 관찰자에게 유용합니다.

네 번째로, '내 새 저장하기' 기능이 있습니다. 새를 식별할 때마다 이를 디지털 생명 목록에 저장할 수 있어, 자신의 새 관찰 경험을 기록하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 주변 새 탐색 기능이 있습니다. 이 앱은 사용자의 위치와 계절에 따라 새의 맞춤 목록을 만들 수 있게 해줍니다.

Merlin은 커뮤니티에서 기여한 콘텐츠와 전문가의 팁으로 강화되어, 신뢰할 수 있고 포괄적인 새 관찰 자원으로 자리잡고 있습니다.

Diff 파일은 소프트웨어 개발자들이 텍스트 파일 간의 변경 사항, 즉 추가되거나 삭제된 줄을 보여주기 위해 자주 사용합니다. 대부분의 개발자들은 통합 차이(Unified Diff) 형식에 익숙하지만, 이 형식은 몇 가지 한계가 있습니다. 인코딩, 메타데이터, 파일 경로 표현 방식과 같은 중요한 요소를 표준화하지 않아 도구들이 이를 일관되게 해석하기 어렵습니다.

통합 차이는 여러 커밋, 이진 패치, 또는 임의의 메타데이터를 효과적으로 표현할 수 없습니다. 따라서 개발 세계에서는 보다 구조화된 차이 형식이 필요합니다.

DiffX는 통합 차이를 기반으로 한 새로운 형식으로 제안되었습니다. DiffX는 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다. 차이를 해석하기 위한 표준 규칙을 제공하고, 차이, 커밋, 파일과 관련된 메타데이터를 구조적으로 저장하며, 하나의 차이 파일에서 여러 커밋을 표현할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 또한 기존 도구 및 파서와의 호환성을 유지하면서 미래의 확장을 허용하고, 이진 차이와 텍스트 인코딩에 대한 지원도 포함됩니다.

DiffX는 이전 버전과의 호환성을 고려하여 설계되었으며, 사용자 친화적인 방식으로 기존 도구들이 큰 변화 없이도 여전히 작동할 수 있도록 합니다. 현재 차이 형식의 단점을 해결하면서도 미래의 필요에 대한 유연성을 유지합니다.

더 많은 정보는 DiffX 파일 형식 사양을 참고하거나 예시 DiffX 파일을 확인할 수 있습니다. "pydiffx"와 같은 구현이 이미 제공되고 있으며, DiffX는 Review Board와 같은 도구에 통합되어 차이 처리 개선에 기여하고 있습니다.

2025년 6월 4일, 랭퓨즈는 모든 남은 제품 기능을 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 전환한다고 발표했습니다. 이 결정은 커뮤니티가 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 더 빠르게 개발하고 플랫폼에 대한 피드백을 제공할 수 있도록 돕기 위한 것입니다. 이제 사용할 수 있는 주요 기능으로는 평가, 주석 대기열, 프롬프트 실험, 그리고 플레이그라운드가 포함됩니다.

랭퓨즈의 목표는 개발자 커뮤니티 내에서 신뢰와 협업을 촉진하는 오픈 소스 LLM 엔지니어링 플랫폼을 만드는 것입니다. 이전에 상업적으로 제공되던 기능을 무료로 제공함으로써, 랭퓨즈는 개발자들의 참여를 높이고 플랫폼의 채택을 가속화하고자 합니다.

랭퓨즈는 본질적으로 항상 오픈 소스였으며, 이번 확장은 다양한 모델과의 유연한 통합에 대한 의지를 반영합니다. 상업적인 부분은 이제 기업 수준의 보안과 지원에 중점을 두게 됩니다.

현재 8,000개 이상의 활성 자가 호스팅된 랭퓨즈 인스턴스가 있어 커뮤니티의 강한 관심을 나타내고 있습니다. 사용자들은 최신 버전으로 업그레이드하고 자가 호스팅 가이드를 따라 플랫폼의 기능을 최대한 활용할 것을 권장받고 있습니다.

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이 글에서는 기술 혁명의 패턴을 다루며, 각 주요 경제 변화가 새로운 가치 전환 방식에 의해 이끌어진다고 설명합니다. 농업에서 인공지능(AI)까지 이러한 혁명은 단일 발명품이 아닌 일련의 혁신으로 구성되며, 일곱 가지 주요 요소로 특징지어집니다.

첫 번째는 '핵심 전환'으로, 한 종류의 가치를 다른 종류로 변환하는 새로운 능력을 의미합니다. 두 번째는 '확장 가능한 인프라'로, 이러한 전환을 효율적이고 비용 효과적으로 만드는 시스템입니다. 세 번째는 '공간적 시간적 압축'으로, 경제적 상호작용에서 거리와 시간의 비용을 줄이는 도구를 말합니다. 네 번째는 '핵심 자원'으로, 핵심 전환에 필요한 필수 입력을 의미합니다. 다섯 번째는 '경제적 방식'으로, 각 혁명 동안 가치가 생성되고 포착되는 주된 방법입니다. 여섯 번째는 '중앙집중화/탈중앙화 아크'로, 초기에는 효율성을 위해 중앙집중화가 이루어지고, 기술이 발전함에 따라 탈중앙화가 진행됩니다. 마지막으로 일곱 번째는 '행정 혁신'으로, 다양한 분야에서 혁명을 지원하는 기준과 도구를 포함합니다.

이 글에서는 농업(약 10,000년 전)부터 현재의 네 번째 산업 혁명(IR4)인 AI에 이르기까지 여섯 가지 주요 혁명을 설명합니다. 각 혁명은 이전 혁명을 바탕으로 하여 미래 혁신의 기초를 형성합니다.

핵심적인 내용은 핵심 가치 전환과 이를 지원하는 인프라의 중요성을 이해하는 것입니다. 또한, 공정한 접근을 보장하고 불평등을 줄이기 위해 기준과 디지털 인프라에 대한 투자가 필요하다는 점을 강조합니다.

앞으로의 전망으로는 양자 컴퓨팅이 현재 혁명 내에서 지원 기술로 자리 잡고 있으며, 미래 정책은 개방형 기준을 만들고 디지털 인프라를 개선하며 불평등 문제를 해결하는 데 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. 이를 통해 새로운 기술의 혜택을 극대화할 수 있습니다.

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코네티컷 상원은 100년 넘게 업데이트되지 않은 주의 견인 법률을 개정하는 중요한 법안을 통과시켰습니다. 이번 변화는 현재 법률이 견인 회사에 유리하게 작용해 운전자를 종종 피해를 입히고 있다는 조사 결과에 따라 이루어졌습니다.

하원 법안 7162는 소비자를 보호하기 위해 사유지에서 차량을 견인하기 어렵게 하고, 견인된 차량을 운전자가 쉽게 되찾을 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

견인 회사는 신용카드를 받아들여야 하며, 경미한 위반 사항으로 즉시 차량을 견인할 수 없습니다. 예를 들어, 만료된 허가증과 같은 경우입니다. 또한, 견인 회사는 차량을 견인하기 전에 통지를 해야 하며, 차량 판매는 견인 후 30일이 지나야 시작할 수 있습니다. 법안은 견인하기 전에 차량의 상태를 기록하도록 요구하고, 운전자가 요금을 지불하지 않았더라도 견인된 차량에서 개인 물품을 회수할 수 있도록 허용합니다.

이 법안은 폭넓은 초당적 지지를 받았으며, 넷 래몬트 주지사에 의해 법으로 제정될 것으로 예상됩니다. 이 법안은 공정한 견인 절차를 만들고, 조사 보도를 통해 드러난 문제를 해결하는 데 목적이 있습니다. 많은 운전자가 약탈적인 견인 관행으로 인해 재정적 어려움을 겪고 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

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이 글은 특히 기술 분야에 있는 독자들에게 뜨개질을 보람 있는 취미로 고려해보라고 권장합니다. 글쓴이는 소프트웨어 개발자로, 팬데믹 동안 촉각적 경험에 대한 강한 필요성을 느끼고 뜨개질을 발견한 이야기를 나눕니다. 그는 뜨개질이 다양한 기법과 재료를 활용한 섬유 예술로, 창의적인 표현과 개인적인 만족을 가능하게 한다고 강조합니다.

첫 번째로, 뜨개질은 촉각적 경험을 제공합니다. 손으로 직접 만지는 즐거움을 느낄 수 있어, 화면에 집중하는 코딩과는 대조적인 만족감을 줍니다. 두 번째로, 뜨개질은 배우기 쉬운 기술로, 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 기본 기술을 익히면 수많은 패턴과 기법을 탐색할 수 있어 성장의 기회가 무궁무진합니다.

세 번째로, 뜨개질은 개인의 선택을 존중하는 창의적인 자유를 제공합니다. 정해진 경로를 따를 필요가 없어 유연하고 즐거운 활동이 됩니다. 네 번째로, 뜨개질은 구조와 자유의 균형을 이룹니다. 기분에 따라 집중할 수 있는 프로젝트와 무심코 할 수 있는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

다섯 번째로, 글쓴이는 손으로 만든 물건의 감정적 가치를 회상합니다. 이러한 물건들은 개인적인 의미를 지니며 사랑하는 사람들에게 깊은 감동을 줄 수 있습니다. 마지막으로, 뜨개질을 시도해보고 싶은 사람들에게 기본 용품으로 시작할 것을 권장하며, 초기 학습 과정에서 인내심을 가지라고 조언합니다.

전반적으로 뜨개질은 다양한 라이프스타일에 맞춰 즐거움과 성취감을 제공하는 보람 있는 창의적 활동으로 묘사됩니다.

Click-V는 ClickHouse SQL을 사용하여 구축된 RISC-V 에뮬레이터로, ClickHouse를 튜링 완전하게 만듭니다. 이 프로젝트는 주로 백업 용도로 개발되었으며, 현재 개발자들이 사용하기에는 편리하지 않습니다.

이 에뮬레이터는 INSERT INTO clickv.clock (_) VALUES () 명령어에 반응하여 메모리와 레지스터에서 읽고 쓰는 작업을 시뮬레이션하는 일련의 물리화된 뷰와 테이블을 실행합니다. 외부 기계 접근을 위해 사용자 정의 함수(UDF)를 사용하며, 데이터를 사용자 지정 이진 형식으로 읽고 씁니다.

성능 측면에서, 에뮬레이터는 ClickHouse의 키-값 저장 로직에 버그가 있어 성능 문제가 발생하고 있습니다. 현재 메모리와 레지스터를 위해 Redis에 의존하고 있으며, 약 17Hz로 실행되고 있어 예상보다 느립니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 ClickHouse v24와 Redis 서버를 설정합니다. 그 다음 /sql/click-v.sql에서 SQL 문을 실행하고, RISC-V 프로그램을 로드합니다. 마지막으로 clock 명령어를 사용하여 에뮬레이터를 실행합니다.

모니터링 명령어를 통해 프로그램의 명령어, 레지스터, 메모리 및 콘솔 출력을 다양한 SQL SELECT 명령어로 확인할 수 있습니다.

주요 구성 요소로는 에뮬레이터에 필요한 ClickHouse와 시스템 호출을 처리하여 호스트 자원에 접근하는 ClickOS가 있습니다. 메모리 관리는 레지스터와 메모리를 저장하기 위해 Redis를 사용하지만 성능 한계가 있습니다. RISC-V 명령어 테스트 스위트는 명령어 준수 및 성능을 검증하기 위한 단위 테스트 세트입니다.

아키텍처 개요에는 클락, 프로그램 카운터, 메모리, 레지스터, 명령어 및 시스템 호출과 같은 구성 요소가 포함되어 있으며, 각각 에뮬레이터의 작동에서 고유한 기능을 수행합니다. 시스템 호출 중 ecall 명령어는 출력 인쇄 및 그래픽 렌더링과 같은 작업을 위해 운영 체제와의 통신을 가능하게 합니다.

전반적으로 Click-V는 ClickHouse 내에서 RISC-V 아키텍처를 구현한 복잡한 에뮬레이터이지만, 현재 성능 문제에 직면해 있으며 개발이 진행 중입니다.

저자는 Mapbox의 인터뷰 과정에서 긍정적인 경험을 공유하며, 특히 비난 없는 사후 분석을 작성하라는 요청에 감사함을 표합니다. 사후 분석은 사건에서 잘못된 점을 분석하여 책임을 묻지 않고 배우는 문서입니다. 저자는 이러한 연습이 프로그래머의 중요한 자질, 즉 의사소통 능력, 공감 능력, 비판적 사고를 드러낸다고 강조합니다.

저자는 사후 분석을 준비하면서 2015년의 항해 사건을 회상합니다. 이 사건에서는 마스트에서 샤우드가 분리되어 마스트가 부러졌습니다. 저자는 보트의 장비 점검이 부족하고 압박 속에서의 잘못된 의사결정 등 여러 가지 근본 원인을 인정합니다. 저자는 장비 유지 관리, 실패의 누적 성격, 고압 상황에서 의사결정 연습의 중요성에 대해 귀중한 교훈을 얻었다고 결론짓습니다.

전반적으로 이 연습은 실수로부터 배우고 기술적 능력과 의사결정 능력을 향상시키는 것의 중요성을 강조했습니다.

이 글에서는 2025년에 NetBSD를 설치하는 과정에 대해 다루고 있으며, 이는 FreeBSD와 OpenBSD 설치기를 다룬 시리즈의 세 번째 부분입니다.

저자는 NetBSD에 익숙하지 않지만, 한 개발자와의 대화에서 설치의 어려움에 대해 논의한 후 설치기를 탐색하기로 결정했습니다. NetBSD 10.1을 두 번 설치했는데, 한 번은 그래픽 콘솔을 사용하고, 다른 한 번은 직렬 연결을 통해 진행했습니다.

설치기는 메뉴 기반으로 구성되어 있으며, 언어와 키보드 레이아웃을 선택할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 그러나 선택할 수 있는 언어는 영어와 몇 가지 다른 언어로 제한되어 있습니다. 설치 과정에서는 디스크 선택, 파티션 옵션, 운영 체제 구성 요소 설치 등이 포함됩니다.

하지만 사용자 경험에는 몇 가지 문제가 있었습니다. 일부 화면은 초보자에게 유용한 설명이 부족해 작업을 이해하고 진행하는 데 어려움을 겪게 합니다. 파티션 편집이나 삭제와 관련된 기능은 혼란스러울 수 있습니다. 또한 설치기는 성공적인 작업을 명확히 표시하지 않거나 선택을 쉽게 수정할 수 있는 옵션을 제공하지 않습니다.

네트워크 설정 과정도 명확하지 않은 부분이 많았습니다. 특히 인터페이스 선택과 구성 옵션에 대한 설명이 부족했습니다. 설정 중에 불필요한 질문이 반복되는 점도 지적되었습니다.

저자는 많은 문제에 직면했음에도 불구하고 sysinst의 작업 흐름과 특정 기능에 대해 긍정적으로 평가했습니다. 그러나 새로운 사용자들이 설치 경험을 개선하기 위해 해결해야 할 중요한 문제들이 있다고 강조했습니다. 다음 기사에서는 DragonFly BSD의 설치기를 검토할 계획입니다.

전반적으로 저자는 NetBSD 설치기의 일부 측면이 잘 설계되었다고 느꼈지만, 시스템에 익숙하지 않은 사용자들을 위해 개선이 필요한 많은 부분이 있다고 언급했습니다.

이 텍스트는 정보가 필요할 수 있는 여러 그룹을 나열한 것으로 보입니다. 현재 학생들, 직원들, 졸업생들, 기업들, 그리고 기부자들이 포함됩니다. 각 그룹은 조직과 관련하여 특정한 필요나 관심사가 있을 것입니다.

인공지능 일반 지능(AGI) 개발에 대한 도전과 오해를 다룬 내용입니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

AGI에 대한 오해가 있습니다. 현재의 인공지능 모델들이 성공을 거두면서 AGI 달성이 가까워졌다고 믿는 사람들이 있지만, 이러한 모델들은 인간처럼 지능을 이해하지 못합니다. 이들은 진정한 지능을 구현하기보다는 기존 하드웨어를 활용해 작동합니다.

현재 모델의 한계도 있습니다. 특히 다양한 데이터를 결합하는 생성적 인공지능은 인간 수준의 AGI로 이어질 가능성이 낮습니다. 인간과 같은 지능은 물리적 세계에 대한 이해가 필요하지만, 현재 모델들은 이를 결여하고 있습니다.

진정한 AGI는 자동차 수리나 요리와 같은 물리적 현실에 기반한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 단순히 기호를 조작하는 것만으로는 부족합니다. 현재의 인공지능 모델들은 세계에 대한 포괄적인 이해를 배우지 못하고, 피상적인 경험에 의존하는 경우가 많습니다.

언어 모델에 대한 문제도 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)과 같은 언어 모델은 인상적인 언어 능력을 보여줄 수 있지만, 의미나 맥락을 진정으로 이해하지는 못합니다. 이들은 문법에 의존해 잘 구성된 문장을 생성할 수 있지만, 그 의미를 파악하지 못합니다.

모델의 규모를 키우는 접근 방식은 효과적이지만, 반드시 진정한 AGI로 이어지지는 않습니다. 더 나은 방법은 다양한 지식의 양식을 통합하고 지능을 구체적인 과정으로 다루는 것입니다.

구조의 중요성도 강조됩니다. AI가 구조에 구애받지 않아야 한다는 주장은 반대됩니다. AI의 중요한 발전은 지능이 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 정보에 기반한 가정에서 비롯된 경우가 많습니다.

AGI를 달성하기 위해서는 다양한 인지 과정과 양식을 보다 신중하게 통합할 필요가 있습니다. 이는 텍스트와 이미지와 같은 다양한 정보를 통합적으로 처리하는 시스템을 만드는 것을 포함할 수 있습니다.

결국, 진정한 AGI를 구축하기 위해서는 현재의 접근 방식을 넘어서는 지능에 대한 깊은 이해가 필요하며, 물리적 상호작용과 통합된 인지 과정을 중시해야 합니다.

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딥러닝, 특히 트랜스포머와 같은 모델은 연구에서 매우 중요하게 여겨지며, 특히 효소 기능 예측에 활용됩니다. 최근 Nature Communications에 발표된 연구에서는 2,200만 개의 데이터셋을 사용해 450개의 알려지지 않은 효소의 기능을 예측하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 이 논문은 큰 주목을 받았고 많은 인용을 기록했습니다.

반면, bioRxiv에 사전 인쇄된 또 다른 연구는 첫 번째 논문을 비판적으로 검토하며 수백 개의 잘못된 예측을 포함한 많은 오류를 발견했습니다. 이는 해당 분야에 대한 깊은 전문 지식 없이 AI 결과를 평가하는 데 어려움이 있음을 보여줍니다.

효소는 생물학적 반응에 필수적이며, 효소 위원회(EC) 번호로 분류됩니다. 첫 번째 연구는 알려지지 않은 효소의 EC 번호를 예측하는 것을 목표로 했습니다. 방법론은 타당해 보였지만, 모델은 이미 알려진 내용을 주장하는 등 많은 잘못된 결과를 도출했습니다. 예를 들어, 특정 유전자의 기능을 잘못된 추론에 기반해 분류했습니다.

두 번째 논문은 첫 번째 연구의 많은 예측이 반복되거나, 새롭지 않거나, 잘못되었다고 밝혔습니다. 이는 AI 연구에서 신중한 평가와 전문 지식의 필요성을 강조합니다. 또한, 철저한 데이터 검증보다 화려한 AI 모델을 선호하는 현재의 연구 유인에 대한 우려를 불러일으킵니다.

저자는 연구 결과의 질과 신뢰성을 향상시키기 위해 고급 AI 솔루션에만 집중하기보다는 철저한 과학 연구에 더 많은 투자가 이루어져야 한다고 제안합니다.

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Ephe는 Markdown을 사용하여 일상적인 작업과 생각을 관리하는 간단한 도구입니다. 전통적인 할 일 앱들은 복잡할 수 있지만, Ephe는 하루를 집중할 수 있도록 돕는 깔끔한 단일 페이지를 제공합니다. 더 많은 정보는 가이드를 확인하면 됩니다.

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OpenAI의 ChatGPT가 비즈니스 사용자를 위한 새로운 기능을 도입했습니다. 이 기능에는 Dropbox, Google Drive, SharePoint와 같은 다양한 클라우드 서비스와의 통합이 포함되어 있습니다. 이러한 통합을 통해 ChatGPT는 회사 문서에 접근할 수 있으며, 이를 바탕으로 맞춤형 응답을 제공하여 분석가들이 회사 자원을 활용해 보고서를 작성하는 데 도움을 줍니다.

또한, ChatGPT는 회의 녹음 및 전사 기능을 제공하여 시간 스탬프가 포함된 인용과 함께 노트를 생성하고, 실행 항목을 제안할 수 있습니다. 사용자는 회의 노트에 대해 질문할 수 있으며, 이는 문서와 상호작용하는 방식과 유사합니다. 이 기능은 ClickUp과 Zoom과 같은 도구와 경쟁하고 있습니다.

OpenAI는 HubSpot과 일부 Microsoft 및 Google 도구를 위한 심층 연구 연결 기능도 출시하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 이러한 출처의 데이터를 활용하여 상세한 연구 보고서를 작성할 수 있습니다. 또한, 기업은 Pro, Team, Enterprise 사용자에게 제공되는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하여 연구 능력을 강화할 수 있습니다.

이러한 개선을 통해 OpenAI는 더 많은 기업들이 ChatGPT를 운영에 도입하도록 유도하고자 합니다. 현재 기업 구독자는 300만 명으로 증가했으며, 이는 OpenAI의 서비스에 대한 높은 관심을 반영하고 있습니다.

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제프리 헌틀리는 블로그 글에서 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 관련하여 소프트웨어 엔지니어링의 변화하는 환경에 대해 논의합니다. 그는 LLM이 운영자의 기술을 반영한다고 주장하며, 경험이 많은 소프트웨어 엔지니어도 AI 중심의 환경에서 관련성을 유지하기 위해 자신의 기술을 조정해야 할 필요성이 있다고 강조합니다.

헌틀리는 기업들이 숙련된 운영자를 찾는 데 직면한 어려움을 지적합니다. 전통적인 면접 과정이 AI 도구를 이용해 지원자가 부정행위를 할 가능성 때문에 실패하고 있다고 설명합니다. 그는 면접에서 AI 사용을 금지하는 것에 반대하며, 이는 우수 인재를 저해하고 직원들이 비밀리에 AI를 사용하는 '그림자 AI' 현상을 초래할 수 있다고 경고합니다.

후보자를 효과적으로 평가하기 위해 헌틀리는 LLM에 대한 구체적인 질문을 하고, 후보자의 실제 경험을 확인할 것을 제안합니다. 그는 면접 중 후보자가 LLM과 상호작용하는 방식을 관찰하는 것이 중요하다고 강조하며, 진정한 기술, 호기심, 문제 해결 능력의 징후를 찾아야 한다고 말합니다.

헌틀리는 또한 잠재적 채용자에게 기술적 능력과 문화적 적합성 간의 균형이 필요하다고 언급합니다. 결국 그는 후보자의 LLM과의 상호작용을 관찰하는 것이 유익할 수 있지만, 동시에 채용 과정을 더 복잡하고 비용이 많이 들게 만든다고 인정합니다.

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1610년 1월 7일, 갈릴레오 갈릴레이는 망원경을 통해 목성을 처음 관찰하고 그 네 개의 큰 위성인 칼리스토, 유로파, 가니메데, 이오를 발견했습니다. 이는 태양계에 대한 우리의 이해에 큰 변화를 가져왔습니다. 이제 우리는 천체가 다른 행성을 공전할 수 있다는 사실을 알게 되었고, 이는 지구의 달이 지구를 도는 방식과 유사합니다.

그 이후로 목성은 작가와 과학자 모두에게 매력적인 대상이 되었습니다. 고대 문명인 바빌로니아와 그리스는 행성을 연구했으며, 16세기에는 니콜라우스 코페르니쿠스가 태양 중심의 태양계 모델을 제안했고, 요하네스 케플러가 이를 더욱 발전시켰습니다. 갈릴레오의 발견은 이러한 이론을 뒷받침했습니다.

19세기에는 과학 소설이 등장하면서 작가들은 목성으로의 우주 여행을 상상하기 시작했습니다. 목성은 종종 생동감 넘치고 신비로운 세계로 묘사되었습니다. 20세기에는 우주 경쟁과 NASA의 탐사 미션 덕분에 목성에 대한 관심이 더욱 커졌습니다. 파이오니어와 보이저 같은 탐사선은 목성의 대기와 위성에 대한 획기적인 통찰을 제공하며, 생명체가 존재할 수 있는 잠재적인 지하 바다를 밝혀냈습니다.

현재, 주노 탐사선과 곧 발사될 유로파 클리퍼 미션은 목성과 그 위성에 대한 우리의 이해를 더욱 깊게 할 계획입니다. 이러한 발견은 과학을 발전시킬 뿐만 아니라, 태양계에서의 생명과 탐험에 대한 새로운 과학 소설 이야기를 계속해서 영감을 주고 있습니다.

이 글은 GNU 디버거(GDB)의 고급 시간 조작 기능을 다루며, 특히 코드 디버깅을 더 효율적으로 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 저자 구이너베어 라슨은 이전에 GDB를 사용한 기본적인 시간 여행에 대한 글을 바탕으로, 디버깅 중 시간 루프를 생성하고 과거 상태를 변경하는 방법을 보여줍니다.

시간 루프는 개발자가 버그를 찾을 때까지 코드를 반복적으로 테스트할 수 있게 해줍니다. 코드의 특정 줄에 중단점을 설정하면 GDB가 테스트 과정을 자동화하여 실행 기록을 남기고, 버그가 발생하지 않을 때 다시 시작할 수 있습니다.

이 글에서는 간단한 게임 코드 예제를 사용하여 적중 확률을 확인하는 방법을 보여줍니다. 저자는 중단점을 설정하고 GDB 명령어를 사용하여 테스트를 자동화하는 과정을 설명하며, 간헐적으로 발생하는 버그를 추적하는 데 도움을 줍니다.

GDB는 실행 로그의 무결성을 유지하기 위해 과거를 변경하는 것을 제한하지만, 개발자가 기록을 중단하고 과거의 값을 변경할 수 있는 우회 방법이 있습니다. 이를 통해 프로그램의 미래 실행을 수정할 수 있습니다.

저자는 시간 루프와 과거 상태 변경 기술을 결합하여 디버깅 효율성을 높일 것을 제안합니다. 특히 프로그램 시작에 시간이 오래 걸리는 경우에 유용합니다.

마지막으로, 이 글은 GDB의 역방향 디버깅의 다양성을 강조하며, 독자들이 중단점 및 기타 디버깅 기술에 대해 더 탐구해 보기를 권장합니다. 전반적으로 이 글은 GDB의 고급 기능을 활용하여 디버깅 기술을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

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저자는 기술 산업을 떠나기로 결심했으며, 아마도 영구적으로 떠날 것이라고 합니다. 블로그의 주제도 바꿀 계획으로, 기술 관련 내용뿐만 아니라 취미 농장, 자연 탐험, 응급 의학 등 다양한 개인적인 관심사에 대해 글을 쓸 예정입니다.

25년간 기술 분야에서 일한 저자는 업계의 부정적인 영향에 지치고 실망감을 느끼고 있습니다. 마지막 직업은 즐거웠지만, 2016년부터 떠나고 싶다는 생각을 해왔습니다. 그러나 재정적인 안정 때문에 망설였던 것이 사실입니다. 이제는 변화를 준비할 수 있는 마음가짐이 되었고, 이는 개인적인 결정임을 인정하며 기술 분야에 남아 있는 사람들을 비판하지는 않습니다.

저자는 응급 의료 기술자로 훈련을 받고 지역 구조 팀에서 자원봉사를 할 계획입니다. 미래에는 응급 구조사로 활동할 가능성도 있습니다. 기술 커뮤니티와의 관계는 계속 유지하겠지만, 2020년 이후 유지해온 기술 리더십 중심의 글쓰기에서 벗어나 다시 자신을 위한 글을 쓰고 싶어 합니다. 전반적으로 저자는 새로운 방향에 대해 기대하고 있으며, 다양한 주제를 탐구할 수 있는 자유를 느끼고 있습니다.

Quarkdown은 Markdown을 기반으로 한 유연한 조판 시스템으로, 사용자가 인쇄 준비가 완료된 책이나 인터랙티브한 프레젠테이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. Quarkdown은 스크립팅 기능을 추가하여 복잡한 문서와 동적인 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다.

Quarkdown의 주요 특징 중 하나는 다양한 형식으로 프로젝트를 컴파일할 수 있는 다재다능함입니다. HTML과 PDF를 포함한 여러 형식으로 변환할 수 있습니다. 또한, 사용자가 Markdown 내에서 직접 함수와 변수를 정의할 수 있어 기능이 향상됩니다. 확장 가능한 라이브러리에는 레이아웃 빌더와 수학 함수가 포함되어 있어 강력하고 사용자 맞춤형으로 사용할 수 있습니다. Quarkdown은 빠른 처리 속도와 실시간 미리보기를 제공하여 사용의 편리함을 더합니다.

설치와 설정은 Java 17 이상이 필요하며, 모든 주요 운영 체제를 지원합니다. 사용자는 프롬프트 기반의 마법사를 통해 쉽게 프로젝트를 생성하거나 수동으로 .qmd 파일을 만들어 작업할 수 있습니다.

문서 컴파일 옵션으로는 자동 재로드와 PDF 생성 등 다양한 방법을 제공하여 사용자가 원하는 방식으로 문서를 처리할 수 있습니다. Quarkdown은 기여를 장려하며, 사용자가 Quarkdown의 기능을 탐색할 수 있도록 모의 문서도 제공하고 있습니다.

전반적으로 Quarkdown은 Markdown의 간단함과 문서 작성 및 디자인을 위한 고급 기능을 결합한 시스템입니다.

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메타와 얀덱스가 사용자 동의 없이 인스타그램과 페이스북 같은 앱을 통해 안드로이드 사용자들을 비밀리에 추적하고 있다는 혐의를 받고 있다. 라드바우드 대학교와 IMDEA 네트워크의 연구자들은 이들 기업이 안드로이드의 보안 조치를 우회하는 스크립트를 사용해 사용자의 웹 브라우징 활동을 수집하고 있다고 밝혔다. 이 과정에서 사용자가 개인 정보 보호 모드를 사용하고 있어도 데이터가 수집되고 있었다.

전문가들은 이러한 행위가 현대 브라우저와 모바일 플랫폼에서 제공하는 개인 정보 보호 기능을 약화시킨다고 우려를 표명했다. 구글은 메타와 얀덱스의 행동이 개인 정보 보호 원칙을 위반했다고 확인하며, 이 문제를 조사하고 있다고 밝혔다.

메타는 현재 이 문제를 검토 중이며, 구글과 논의하는 동안 추적 기능을 일시 중지했다. 얀덱스는 데이터 보호 기준을 준수하며 민감한 정보를 수집하지 않는다고 주장했다.

메타의 추적은 몇 달 동안 지속되었고, 얀덱스는 2017년부터 이 작업을 해왔다. 이로 인해 수천 개의 웹사이트가 영향을 받았다. 이에 구글은 이러한 추적을 방지하기 위한 변화를 시작했으며, 관련 기업들과 연락을 취하고 있다. 파이어폭스와 덕덕고 같은 다른 브라우저들도 이 문제를 해결하기 위한 조치를 취하고 있다.

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최근 발표된 내용에 따르면, 메타(페이스북)와 얀덱스가 새로운 추적 기술을 사용하고 있어 수십억 명의 안드로이드 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다. 이 방법은 페이스북과 인스타그램 같은 앱이 로컬 포트에서 조용히 데이터를 수집하는 방식으로, 모바일 브라우저의 정보를 모으는 것입니다.

메타와 얀덱스 앱은 특정 로컬 포트에서 사용자의 브라우징 데이터를 수집할 수 있습니다. 이들은 웹사이트에 삽입된 스크립트로부터 쿠키와 메타데이터를 받아옵니다. 이 추적 방법은 쿠키를 삭제하거나 시크릿 모드를 사용하는 등의 일반적인 개인정보 보호 조치를 우회할 수 있어, 조직들이 웹 활동을 개인의 신원과 연결할 수 있게 합니다.

메타 픽셀 스크립트는 _fbp 쿠키를 네이티브 앱으로 전송하는데, 이 과정은 일반적인 디버깅 도구로는 거의 탐지되지 않습니다. 얀덱스 앱도 비슷하게 로컬 포트를 사용해 장치 식별자를 서버로 전송합니다. 메타 픽셀은 580만 개 이상의 웹사이트에 존재하며, 얀덱스 메트리카는 거의 300만 개의 웹사이트에 설치되어 있습니다. 많은 사이트가 사용자 동의 없이도 이러한 추적 방법을 자동으로 활성화할 수 있습니다.

이번 발표 이후, 메타는 2025년 6월 3일부터 이 추적 방법의 사용을 중단했습니다. 이는 이 정보가 공개되면서 인식을 높이고 즉각적인 조치를 촉구한 결과로 볼 수 있습니다. 이 방법은 제3의 앱이 사용자의 브라우징 기록을 가로챌 위험이 있으며, 악성 앱이 이 취약점을 악용할 수 있는 가능성을 보여주는 사례도 있었습니다.

주요 웹 브라우저들은 이러한 개인정보 문제를 완화하기 위한 패치를 개발하고 있지만, 로컬호스트 접근의 근본적인 취약점을 해결하기 위해서는 더 포괄적인 조치가 필요합니다. 사용자들은 이러한 추적 관행에 대해 잘 알지 못할 수 있으며, 관련 앱에 로그인하지 않거나 브라우징 데이터를 삭제했더라도 이러한 추적이 발생할 수 있습니다.

이번 발표는 모바일 추적에 대한 심각한 개인정보 보호 문제를 강조하며, 무단 데이터 수집에 대한 더 나은 보호 조치의 필요성을 일깨워줍니다.

풍력 발전소가 증가함에 따라 "풍력 도난"이라는 현상이 나타나고 있습니다. 이는 한 풍력 발전소가 다른 발전소에 공급되는 바람을 줄여 에너지 생산에 영향을 미치는 현상입니다. 풍력 터빈은 뒤쪽의 바람을 늦추어 100킬로미터 이상에 걸쳐 웨이크를 형성합니다. 만약 한 풍력 발전소가 다른 발전소의 바람이 불어오는 방향에 위치한다면, 그로 인해 하류에 있는 발전소의 에너지 생산량이 10% 이상 감소할 수 있습니다.

이 문제는 각국이 기후 목표를 달성하기 위해 해상 풍력 에너지를 확대함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 북해와 같은 혼잡한 지역에서는 웨이크의 영향에 대한 개발자 간의 분쟁이 발생하고 있습니다. 영국에서 진행 중인 연구 프로젝트와 같은 노력들은 이러한 영향을 더 잘 이해하고 계획에 도움을 주며 갈등을 줄이는 데 목적을 두고 있습니다.

터빈의 크기가 커짐에 따라 문제는 더욱 심각해지고 있습니다. 큰 블레이드는 더 긴 웨이크를 생성할 수 있기 때문입니다. 전문가들은 바람을 공유 자원으로 관리하기 위해 국가 간 협력이 필요하다고 강조하고 있습니다. 이는 해양 자원이 규제되는 방식과 유사하게 이루어져야 하며, 법적 문제를 피하고 효율적인 에너지 생산을 보장하기 위해서입니다. 전반적으로 해상 풍력 에너지의 성공적인 확장을 위해서는 더 나은 이해와 계획이 필수적입니다.

IRS는 무료 세금 신고 소프트웨어인 Direct File의 코드를 GitHub에서 오픈 소스로 공개했습니다. 이 결정은 트럼프 행정부와 TurboTax를 운영하는 Intuit를 포함한 로비스트들이 이 프로그램을 없애려는 노력 속에서 이루어졌습니다. 소프트웨어가 위험에 처할 수 있지만, 오픈 소스화로 인해 다른 사람들이 이를 기반으로 새로운 무료 세금 신고 도구를 개발할 수 있는 기회가 생겼습니다. 오픈 소스화는 소프트웨어의 공공 감시와 개선을 촉진하기 위해 SHARE IT 법안에 의해 요구된 조치입니다. 그러나 이 코드는 여전히 IRS 내부 시스템에 의존하여 작동합니다.

Go 블로그에서는 Go 프로그래밍 언어의 오류 처리에 대한 지속적인 우려, 특히 코드의 장황함에 대해 논의하고 있습니다. 개발자들은 오류를 확인하기 위해 반복적인 코드를 작성하는 경우가 많아 프로그램이 복잡해질 수 있습니다. 예를 들어, 두 숫자를 더하는 함수는 주 로직을 방해하는 광범위한 오류 처리를 포함하고 있습니다.

Go 팀은 이러한 불만을 수년간 인식해 왔으며, 2018년부터 다양한 제안을 통해 이를 해결하려고 시도했습니다. 초기 시도에는 "확인 및 처리" 메커니즘과 "try" 함수가 포함되었으나, 두 가지 모두 복잡성과 제어 흐름에 미치는 영향으로 비판을 받았습니다. 이후 Rust의 "?" 연산자에서 영감을 받은 제안도 충분한 지지를 얻지 못했습니다.

블로그에서는 많은 커뮤니티의 제안과 논의에도 불구하고 오류 처리 구문 개선에 대한 합의가 이루어지지 않았다고 설명합니다. 합의 부족과 변경이 초래할 수 있는 혼란을 고려하여 Go 팀은 당분간 오류 처리 구문 변경 노력을 중단하기로 결정했습니다.

현재 방법이 장황하게 보일 수 있지만, 효과적으로 목적을 달성하고 있다는 점을 강조합니다. 팀은 새로운 구문을 도입하는 것이 해결책보다 더 많은 문제를 일으킬 수 있다고 믿고 있습니다. 지속적인 불만을 인정하면서도 새로운 구문 변경을 추구하기보다는 기존의 오류 처리 관행을 개선하는 데 집중할 것을 제안합니다. 전반적으로 Go 팀은 오류 처리 논의를 보류하면서 언어 개선을 위한 새로운 기회를 탐색할 계획입니다.

많은 기업들이 이제 OpenAI의 Completions와 Chat Completions와 함께 작동하는 API를 제공하고 있습니다. 여기에는 Deepseek, xAI 등 여러 회사가 포함됩니다. 그러나 OpenAI는 Completions를 구식으로 보고 있으며, 새로운 Responses API에 집중하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 Chat Completions API에 대한 지원은 계속할 예정입니다.

현재의 Chat Completions API는 다른 제공업체들이 다양한 방식으로 구현한 여러 고급 기능이 부족하여 개발자들에게 혼란을 주고 있습니다. 예를 들어, 보조 도우미 접두사를 포함하는 방법이 제공업체마다 달라서, 이러한 기능을 어떻게 사용할지 알기 위해 시행착오를 겪어야 하는 경우가 많습니다.

이 문제를 개선하기 위해 OpenAI completions API의 표준화된 버전을 만들려는 노력이 진행되고 있습니다. 이는 개발자들에게 일관된 경험을 제공하고, 제공업체를 위한 권장 SDK를 마련하는 데 도움이 될 것입니다. 동시에 현재의 OpenAI SDK와도 호환될 수 있습니다.

이 이니셔티브에 관심이 있는 개발자나 제공업체는 이메일이나 Twitter/X를 통해 연락할 수 있습니다.

3D 모델 놀이터는 사용자가 손 제스처와 음성 명령으로 3D 모델을 실시간으로 제어할 수 있는 인터랙티브 웹 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 Three.js, 손 추적을 위한 MediaPipe, 음성 인식을 위한 Web Speech API와 같은 기술로 구축되었습니다.

주요 기능으로는 "드래그", "회전", "크기 조정", "애니메이션"이라고 말함으로써 상호작용 모드를 변경할 수 있습니다. 손가락으로 집어넣는 동작을 통해 3D 모델을 조작할 수 있으며, GLTF 형식을 지원하여 새로운 3D 모델을 페이지에 드래그 앤 드롭하여 가져올 수 있습니다.

이 애플리케이션을 사용하기 위해서는 WebGL을 지원하는 최신 웹 브라우저와 카메라 및 마이크에 대한 접근이 필요합니다. 사용된 기술로는 3D 그래픽 렌더링을 위한 Three.js, 손 제스처 추적을 위한 MediaPipe, 음성 명령 인식을 위한 Web Speech API, 시각적 피드백을 위한 HTML5 Canvas, 실시간 상호작용을 위한 JavaScript가 있습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 디렉토리로 이동한 후, Python을 이용해 프로젝트를 실행할 수 있습니다. 그런 다음 웹 브라우저를 열고 http://localhost:8000으로 접속하면 됩니다.

이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 제공됩니다. 사용된 기술에 대한 정보는 Three.js, MediaPipe, Rosebud AI, Quaternius 3D 모델의 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

연락처 정보는 Instagram(@stereo.drift), Twitter(@measure_plan), 이메일([email protected]), GitHub(collidingScopes)입니다. 이 도구가 유용하다고 생각되면, Alan의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 지원하기 위해 기부를 고려해 주시기 바랍니다.

퓨사리움은 주로 토양에서 발견되는 곰팡이의 큰 그룹으로, 식물과 관련이 있습니다. 대부분의 퓨사리움 종은 무해하며 유기물을 분해하는 데 도움을 주지만, 일부는 작물에 영향을 미치고 인간과 동물의 건강에 해로운 독소를 생성할 수 있습니다. 주요 독소로는 푸모니신과 트리코테신이 있습니다.

퓨사리움은 균계에 속하며 넥트리아과에 포함됩니다. 이 그룹에는 여러 종이 있으며, 그 중 일부는 중요한 식물 병원균입니다. 예를 들어, 퓨사리움 그라미네아룸은 보리 머리 썩음병을 일으켜 심각한 농업 문제를 초래하고, 이는 상당한 경제적 손실로 이어질 수 있습니다. 퓨사리움 옥시스포룸은 바나나에서 파나마병을 유발하는 것으로 알려져 있으며, 이는 전 세계 바나나 품종에 위협이 됩니다.

대부분의 퓨사리움 종은 무해하지만, 일부는 면역력이 약한 사람에게 감염을 일으킬 수 있습니다. 손톱 감염이나 눈 감염과 같은 질병이 발생할 수 있습니다. 퓨사리움 베네나텀은 고기 대체 식품인 퀀을 생산하는 데 사용됩니다. 그러나 일부 사람들은 이에 알레르기가 있을 수 있습니다.

퓨사리움은 1930년대 소련에서 발생한 오염 사건과 같은 심각한 건강 위기에 연관되어 있으며, 이 사건은 많은 사망자를 초래했습니다. 또한 생물학적 전쟁에서의 잠재적 사용에 대한 연구도 진행되었습니다. 퓨사리움 곰팡이는 역사적 유물, 예를 들어 라스코 동굴의 동굴화에 손상을 줄 수 있는 위험을 안고 있습니다.

결론적으로, 많은 퓨사리움 종이 환경에서 유익한 역할을 하지만, 일부는 식물, 동물, 인간에게 해로울 수 있어 농업과 의학에서 중요한 연구 주제가 되고 있습니다.

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이 기사는 Sky라는 새로운 앱에 대해 다루고 있으며, 이 앱은 Mac 컴퓨터에 AI 자동화를 도입합니다. Sky의 제작자들은 이전에 애플의 자동화 도구에서 일했지만, 애플이 이러한 혁신에 대한 지원을 하지 않아 회사를 떠났습니다. 저자는 애플이 이러한 인재를 활용하지 못한 것에 대한 불만을 표하며, 애플이 왜 유사한 자동화 기능을 개발하지 않았는지 의문을 제기합니다.

Sky는 사용자 요구를 이해하고 작업을 효과적으로 자동화하여 Mac 사용자 경험을 향상시키는 세련된 앱으로 설명됩니다. 저자는 Sky가 애플이 이 분야에서 만든 어떤 것보다 뛰어나다고 믿으며, 애플의 내부 문제와 구식 관행이 그들의 부족함의 원인이라고 지적합니다.

이 글은 애플이 사용자 기대와의 단절, 자동화 및 AI를 제품에 통합하는 데 느린 반응에 대한 우려를 제기합니다. 저자는 애플의 향후 계획, 특히 다가오는 WWDC에 대해 회의적이며, 애플이 자동화와 AI 접근 방식을 개선해야만 관련성을 유지할 수 있다고 제안합니다. 궁극적으로 Sky는 Mac 사용자에게 AI의 잠재력을 제공하는 데 있어 애플의 실패를 보여주는 기준이 됩니다.

이 글은 저자가 다양한 버전의 포스( Forth) 프로그래밍 언어를 만드는 경험에 대해 이야기합니다. 이 버전들은 상업적으로 사용할 수 있을 만큼 완성되지 않았지만, 포스와 프로그래밍 개념에 대해 많은 것을 배울 수 있는 기회를 제공했습니다.

포스를 시작하고 싶다면, 기존의 버전, 예를 들어 JONESFORTH를 포팅하는 것부터 시작해보는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 언어를 더 잘 이해할 수 있고, 작업이 완료되었는지 알 수 있습니다.

포스의 핵심을 얼마나 작게 만들 수 있을지 고민해보세요. 단순히 크기를 줄이는 것이 아니라 흥미롭게 만드는 것이 도전입니다. 1,000바이트에서 46바이트에 이르는 다양한 작은 포스 구현 사례가 존재합니다.

특정한 작은 프로그램을 실행할 수 있도록 포스를 설계하세요. 저자는 간단한 프로그램을 실행하기 위해 만들어진 자신의 포스 유사 언어의 예를 공유하며, 프로젝트에 대한 명확한 목표를 갖는 것이 중요하다고 강조합니다.

저자는 포스에 대해 배우는 데 유용한 자료를 나열합니다. 여기에는 JONESFORTH의 소스 코드와 브래드 로드리게스의 "Moving Forth" 시리즈와 같은 주목할 만한 기사들이 포함됩니다. 전반적으로 이 글은 포스를 실험해보도록 권장하며, 시작하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 즐거운 프로그래밍 되세요!

"You Will" 캠페인은 1993년에 AT&T가 시작한 광고 프로젝트로, 데이비드 핀처가 감독하고 톰 셀렉이 내레이터로 참여했습니다. 각 광고는 "당신은... 해본 적이 있나요?"로 시작해 "…당신은 할 것입니다. 그리고 그것을 실현할 회사: AT&T."로 마무리되었습니다. 이 캠페인은 미래의 기술을 보여주며, 식료품 계산대 기계, 원격 진료, 지능형 비서, 화상 회의, GPS 내비게이션, 스마트 홈 자동화와 같은 혁신을 예측했습니다.

캠페인의 중요한 성과 중 하나는 1994년에 HotWired에서 판매된 첫 번째 웹 배너 광고로, 사용자에게 특정 지점을 클릭해본 적이 있는지를 묻는 내용이었습니다. 많은 예측이 정확했지만, 이들은 주로 AT&T가 아닌 새로운 실리콘밸리 기업들에 의해 실현되었습니다. 이 캠페인은 효과성 면에서 데이비드 오길비 상을 포함해 여러 상을 수상했습니다.

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우리는 언어 모델이 특정 데이터 포인트에 대해 얼마나 "알고" 있는지를 이해하고 모델의 용량을 측정하는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이전 연구에서는 기억과 일반화를 구분하는 데 어려움이 있었습니다. 본 연구에서는 두 가지 유형의 기억을 정의합니다.

첫 번째는 의도하지 않은 기억으로, 특정 데이터셋에 대한 지식을 의미합니다. 두 번째는 일반화로, 전체 데이터 생성 과정에 대한 지식을 나타냅니다. 일반화를 제거함으로써 우리는 총 기억을 측정할 수 있으며, 이는 모델의 용량을 추정하는 데 도움이 됩니다. 우리의 연구 결과에 따르면 GPT 스타일 모델은 각 매개변수당 약 3.6비트의 용량을 가지고 있습니다. 우리는 모델을 더 큰 데이터셋으로 훈련시키면서 정보가 용량에 도달할 때까지 기억된다는 것을 관찰했습니다. 그 이후에는 '그로킹'이라는 현상이 발생하는데, 이때 의도하지 않은 기억은 줄어들고 일반화는 개선됩니다. 우리는 50만 개에서 15억 개의 매개변수를 가진 여러 변환기 모델을 훈련시키고, 모델 용량과 데이터셋 크기, 데이터 내 멤버십 추론 능력 간의 관계를 연결하는 스케일링 법칙을 개발했습니다.

이 글은 1971년 프리더 나케의 작품을 통해 예술에서 컴퓨터의 역할에 대해 논의합니다.

1960년대부터 컴퓨터가 예술 창작에 영향을 미치기 시작하면서, 공공 전시와 그 영향에 대한 논의가 활발해졌습니다. 그러나 컴퓨터로 생성된 작품이 "예술"로 인정받아야 하는지에 대한 논란은 여전히 계속되고 있습니다. 나케는 컴퓨터 예술이 전통적인 방법에 비해 예술 분야를 크게 발전시키지 못했다고 주장합니다.

그는 예술 시장에 대한 비판도 제기합니다. 예술가가 아닌 예술 중개인들이 예술계의 트렌드를 결정하는 경향이 있으며, 이는 패션 산업과 유사하다고 봅니다. 나케는 컴퓨터 예술이 의미 있는 혁신이 아니라 일시적인 유행으로 간주합니다.

또한, 그는 기술과 프로그래밍 지식에 대한 접근이 "진정한" 예술가들이 영향력 있는 컴퓨터 예술을 창작하는 데 한계를 둔다고 지적합니다. 단순히 컴퓨터를 사용한다고 해서 중요한 예술적 돌파구가 생길 것이라는 생각에 비판적입니다.

나케는 더 많은 예술을 생산하기보다는 컴퓨터를 새로운 소통 방식과 미적 경험을 탐구하는 데 활용해야 한다고 제안합니다. 그는 단순히 미적으로 아름다운 객체를 만드는 것보다 사회적 문제를 다루는 프로젝트에 집중할 것을 권장합니다.

마지막으로, 나케는 예술가가 기술로 인해 자신의 작업에서 소외되는 현상이나 미적 정보가 삶의 다양한 측면에 어떻게 적용될 수 있는지를 연구하는 여러 분야를 제안합니다. 그는 컴퓨터를 예술에 사용하는 데 있어 비판적인 접근이 필요하며, 단순히 새로운 예술적 유행을 만드는 것이 아니라 의미 있는 탐구가 중요하다고 강조합니다.

Lingo.dev는 웹 및 모바일 앱을 다국어로 만들 수 있도록 돕는 오픈소스 툴킷입니다. 이 툴킷은 인공지능을 활용하여 현지화와 번역을 지원합니다. Lingo.dev는 세 가지 주요 도구로 구성되어 있습니다.

첫 번째는 Lingo.dev CLI입니다. 이 도구는 명령어 기반의 툴로, 앱과 마크다운 콘텐츠의 빠르고 정확한 번역을 제공합니다. 두 번째는 Lingo.dev CI/CD입니다. 이 통합 도구는 GitHub, GitLab, Bitbucket과 연동되어 새로운 콘텐츠가 추가될 때 자동으로 번역을 업데이트합니다. 세 번째는 Lingo.dev Compiler입니다. 이 새로운 도구는 React 앱이 기존 구성 요소를 변경하지 않고도 빌드 시 여러 언어를 지원할 수 있게 해줍니다.

Lingo.dev Compiler는 사용자의 LLM API 키를 이용해 앱을 자동으로 다양한 언어로 번역합니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 주도형으로, Discord에서 기여와 논의를 장려합니다. 문서에서도 여러 언어를 지원하며, 필요에 따라 사용자가 추가 언어를 넣을 수 있습니다.

이 글에서는 리눅스에서 최적화된 잠금 메커니즘을 구현하는 방법에 대해 다루며, 특히 스핀 락과 퓨텍스에 초점을 맞추고 있습니다.

뮤텍스는 상호 배제를 의미하며, 한 번에 하나의 스레드만 코드의 중요한 부분에 접근할 수 있도록 합니다. 만약 다른 스레드가 잠금이 걸린 상태에서 접근하려고 하면 대기해야 합니다.

스핀 락은 가장 간단한 잠금 방법으로, 스레드가 잠금을 획득할 수 있을 때까지 계속해서 확인(또는 "스핀")하는 방식입니다. C 언어로 구현된 예시에서는 잠금이 유지되고 있는지를 추적하기 위해 원자적 불리언 변수를 사용합니다.

스핀 락은 스레드가 잠금을 오랫동안 유지할 경우(예를 들어, 중요한 구역에서 대기 중일 때) CPU 사용량이 높아질 수 있습니다. 이 경우 다른 스레드들은 자원을 낭비하며 계속해서 스핀하게 됩니다.

퓨텍스 시스템 호출은 대기 중인 스레드를 처리하는 더 효율적인 방법을 제공합니다. 스핀하는 대신, 스레드를 잠재워 잠금이 사용 가능해질 때까지 기다리게 할 수 있으며, FUTEX_WAIT와 FUTEX_WAKE와 같은 작업을 사용합니다.

퓨텍스 기반의 잠금은 32비트 정수를 사용하여 상태(사용 가능, 잠금 중, 대기 중인 스레드가 있는 잠금)를 관리합니다. 스레드를 잠재우기 전에 조건을 확인하여 불필요한 시스템 호출을 줄이는 것을 목표로 합니다.

이 글에서는 스핀 락과 퓨텍스 락을 테스트를 통해 비교합니다. 퓨텍스 락이 CPU 사용량을 크게 줄이는 반면, 스핀 락은 경쟁이 적고 잠금을 빠르게 획득하는 경우에는 더 빠를 수 있음을 보여줍니다.

퓨텍스 락을 개선하기 위한 제안도 포함되어 있습니다. 대기 중인 스레드가 없을 때 불필요한 시스템 호출을 피함으로써 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

결론적으로, 퓨텍스는 일반적으로 높은 경쟁 상황에서 더 효율적이지만, 간단한 경우에는 스핀 락이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 또한 두 가지 방법을 결합한 하이브리드 잠금 접근 방식에 대한 향후 탐색 가능성도 언급하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 동시 프로그래밍에서의 잠금 메커니즘에 대한 통찰을 제공하며, 다양한 구현 간의 장단점을 강조합니다.

요약이 없습니다.

텔리코는 다양한 온라인 데이터 소스를 검색할 수 있는 기능을 제공하여 정보를 수동으로 입력하는 시간을 절약할 수 있습니다.

또한, 인기 있는 항목인 책이나 비디오 게임을 위한 미리 정의된 컬렉션을 제공하며, 사용자는 이러한 컬렉션을 수정하거나 자신만의 컬렉션을 만들 수 있습니다.

텔리코는 Qt와 KDE 프레임워크를 기반으로 하여 데스크톱 통합이 개선되고 일관된 사용자 인터페이스를 제공합니다.

Garlic Decompiler는 C로 작성된 자바 디컴파일러로, .class 및 .jar 파일을 자바 소스 코드로 변환합니다. 이 도구는 .class 파일, .jar 파일, 그리고 .war 파일을 디컴파일할 수 있는 기능을 제공합니다.

이 프로그램을 사용하기 위해서는 CMake 버전 3.26 이상이 필요하며, 다른 의존성은 없습니다. 설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 클론합니다. 그 후, 해당 디렉토리로 이동한 다음, 프로젝트를 빌드합니다. 마지막으로 디컴파일러를 실행하면 됩니다.

디컴파일을 하려면 .class 파일의 경우 garlic /path/to/jvm.class 명령어를 사용하고, .jar 파일을 디컴파일할 때는 기본적으로 garlic /path/to/file.jar를 입력합니다. 출력 파일의 경로를 지정하고 싶다면 garlic /path/to/file.jar -o /path/to/save를 사용하면 됩니다. 스레드 수를 설정할 수도 있으며, 기본값은 4입니다. 예를 들어, 5로 설정하려면 garlic /path/to/file.jar -t 5라고 입력하면 됩니다.

Garlic Decompiler는 javap와 유사하지만 더 빠르고 특정 속성이 없는 점이 특징입니다. 디버깅 옵션은 소스 코드의 메인 함수를 수정하여 사용할 수 있습니다. 라이선스는 Apache 2.0 라이선스에 따라 제공됩니다.

블로그 글에서는 1987년에 코모도어 64용으로 처음 출시된 고전 비디오 게임 "Sid Meier's Pirates!"에 대해 다루고 있습니다. 이 게임은 1990년에 아미가 버전으로도 출시되었으며, 아미가 버전은 독특한 그래픽과 게임 플레이로 호평받고 있습니다. 게임은 액션, 모험, 시뮬레이션 요소를 결합하여 플레이어가 다양한 역사적 배경 속에서 해적의 길을 선택할 수 있게 합니다.

플레이어는 여러 시간대와 시나리오를 선택할 수 있으며, 보물 찾기, 함선 전투, 검술 등 다양한 활동에 참여할 수 있습니다. 이 게임은 개방형 구조로 유명하여, 플레이어가 자신의 목표를 설정하고 자유롭게 게임 세계를 탐험할 수 있는 점이 특징입니다.

저자는 게임을 하면서의 개인적인 경험을 공유하며, 이 게임의 지속적인 매력을 강조합니다. 많은 팬들이 최신 리메이크보다 원작 버전을 선호한다는 점도 언급합니다. 리뷰는 "Sid Meier's Pirates!"가 역사상 가장 위대한 게임 중 하나로, 게임 역사에 관심이 있는 사람이라면 주목할 만하다고 결론짓습니다.

바렐피시 프로젝트는 ETH 취리히에서 개발한 운영 체제로, 독특한 "멀티커널" 아키텍처를 특징으로 합니다. 이 시스템의 주요 내용은 다음과 같습니다.

바렐피시는 각 CPU 코어에 작은 커널이 운영되며, 각 코어는 자체 CPU 드라이버를 실행합니다. 이러한 구조는 커널 간의 공유 메모리를 피하고, 애플리케이션은 사용자 공간 라이브러리를 사용하여 여러 코어에서 실행되도록 설계되었습니다.

각 코어의 CPU 드라이버는 작업 스케줄링, 시스템 호출, 인터럽트와 같은 작업을 처리합니다. 이 드라이버는 단일 스레드로 작동하며, 선점이 불가능해 작업을 중단 없이 순차적으로 실행합니다.

디스패처는 바렐피시 운영 체제 내에서 스케줄링의 주요 단위로, 유닉스의 프로세스와 유사합니다. 각 디스패처는 단일 코어에서 작동하며 코어 간 이동하지 않습니다.

바렐피시 프로그램은 스레드 스케줄링, 메모리 관리, 통신과 같은 기능을 위해 두 가지 주요 라이브러리에 의존합니다.

바렐피시는 자원과 권한 관리를 위한 능력 기반 접근 제어 시스템을 사용하여 보안성과 조직성을 강화합니다.

운영 체제는 애플리케이션이 자신의 가상 메모리를 관리하고 페이지 결함에 대응할 수 있도록 하여 메모리를 직접 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다.

바렐피시는 구조화된 채널 시스템을 통해 애플리케이션 도메인 간의 메시지 전달을 용이하게 하여 효율적인 통신을 보장합니다.

시스템 지식 기반(SKB) 서비스는 시스템 상태 정보를 유지하고 쿼리하며, 장치 관리 및 구성에 도움을 줍니다.

바렐피시의 드라이버는 개별 디스패처로 작동하며, 특정 기능을 갖춘 상태로 초기화되어 하드웨어 장치를 관리합니다.

전반적으로 바렐피시는 멀티코어 시스템을 효율적으로 활용하면서 모듈화되고 안전한 운영 환경을 유지하도록 설계되었습니다.

AirAP는 아이폰을 에어플레이 수신기로 변환해주는 앱입니다. 이 앱을 사용하면 맥, 애플 TV, 또는 다른 iOS 기기에서 아이폰으로 오디오를 스트리밍할 수 있습니다. 즉, 일반적으로 아이폰에서 다른 기기로 소리를 전송하는 방식과는 반대로, 소리를 아이폰으로 직접 스트리밍할 수 있게 됩니다.

이 기능은 밤에 헤드폰으로 조용히 음악을 듣거나, 개발자로서 오디오 앱을 테스트할 때 유용합니다.

AirAP를 설치하려면 TestFlight 링크를 사용하고 설치 지침을 따라야 합니다. 또한, 스트리밍할 기기와 아이폰이 동일한 Wi-Fi 네트워크에 연결되어 있어야 합니다. AirAP를 실행하면 아이폰이 에어플레이 옵션으로 나타납니다.

개발자들은 Homebrew와 Xcode를 사용해 앱을 컴파일할 수 있습니다.

AirAP는 다른 프로젝트의 도움을 받아 개발되었으며, 애플의 기술과 호환됩니다.

이 문서는 Node.js에서 핫 모듈 리로딩(HMR)을 원활하게 구현하는 방법에 대해 설명하며, 개발 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 상태 보존이 중요합니다. 효과적인 개발을 위해서는 상태 손실을 최소화해야 합니다. 새로운 Node.js의 --watch 플래그는 변경이 발생할 때 모든 상태를 버리기 때문에 충분하지 않습니다.

둘째, 모듈 무효화에 대한 접근 방식입니다. 모든 것을 버리는 대신, 변경된 모듈과 그 의존성만 업데이트하고 나머지는 그대로 유지하는 것이 목표입니다.

셋째, 개선된 시스템에 대해 설명합니다. 저자는 immaculata 시스템이 이전에 Vite의 접근 방식을 따랐지만, 중복된 로직과 별도의 시스템으로 인해 문제가 있었다고 언급합니다. Node의 내장 모듈 훅을 활용함으로써 더 효율적인 HMR을 구현할 수 있습니다.

넷째, 파일 관리에 관한 내용입니다. FileTree 클래스는 파일 트리를 메모리에 로드하고 유지하며, 추가 라이브러리 없이 Node의 기본 파일 감시기를 사용하여 효율성을 높입니다.

다섯째, 훅 구현에 대해 설명합니다. useTree 이중 훅은 최신 모듈 소스를 가져오고 타임스탬프를 사용하여 버전 관리를 처리합니다.

여섯째, 의존성 추적 기능입니다. 모듈의 의존성이 변경되면 부모 모듈의 버전이 자동으로 업데이트되어, 단일 의존성만 변경되더라도 모듈이 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

일곱째, 예제 코드가 포함되어 있습니다. 간단한 코드 조각을 통해 FileTree를 설정하고, 훅을 등록하며, 모듈 가져오기 및 업데이트를 처리하는 방법을 보여줍니다.

마지막으로, 자원 관리에 대한 내용도 강조됩니다. 모듈이 무효화될 때 구문 강조와 같은 자원을 정리할 수 있어, 더 매끄러운 개발 경험을 보장합니다.

이러한 접근 방식은 Node.js에서 불필요한 리로딩 없이 효율적인 모듈 업데이트를 가능하게 하여 개발 워크플로우를 개선합니다.

요약이 없습니다.

경영에서 동병상련의 위험성에 대해 논의하고 있습니다. 특히 관리자와 직속 부하 직원이 함께 불평할 때 발생할 수 있는 문제를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 동병상련은 해롭습니다. 팀원들과 함께 불평하는 것은 신뢰를 해치고 조직 내 분열을 초래할 수 있습니다. 이는 부정적인 사고방식을 유발하고 협업을 방해할 수 있습니다.

둘째, 관리자에게는 공감이 중요합니다. 관리자는 불만을 다룰 때 단순히 동정하는 것이 아니라 해결책을 찾는 데 중점을 두어야 합니다. 정보를 수집하고 균형 잡힌 시각을 유지하는 것이 필요합니다.

셋째, 효과적인 의사소통 기법이 중요합니다. 상황을 더 잘 이해하기 위해 명확한 질문을 하고, 비판보다는 건설적인 피드백과 긍정적인 시각을 제시해야 합니다. 무능력을 암시하는 표현은 피하고 협업에 초점을 맞춰야 합니다.

넷째, 리더십에 대한 불만을 처리할 때는 상사에 대한 부정적인 이야기로 흐르지 않도록 대화를 효과적으로 일하는 방법으로 이끌어야 합니다.

다섯째, 후속 조치가 필수적입니다. 불만을 처리한 후에는 행동을 취하겠다는 약속을 하고, 감정을 논의에서 분리하여 전문성을 유지해야 합니다.

마지막으로, 지원을 구할 때는 신중해야 합니다. 관리자가 불만을 토로할 필요가 있을 경우, 팀원보다는 동료와 이야기하는 것이 부정적인 태도를 지지하지 않는 데 도움이 됩니다.

전반적으로, 건설적인 근무 환경을 유지하고 팀 내 신뢰를 증진하는 것이 강조됩니다.

최근 연구에 따르면 비전 언어 모델(VLMs)은 익숙한 상황에서 매우 높은 성능을 보이며, 표준 이미지에서 물체를 식별하고 세는 데 100% 정확도를 기록했습니다. 그러나 수정된 이미지에 대해서는 성능이 급격히 떨어져 약 17%의 정확도만을 보였습니다. 이는 VLMs가 진정한 시각적 분석보다는 암기한 정보에 의존하고 있음을 나타냅니다.

주요 발견 중 하나는 VLMs가 익숙한 물체(예: 개의 다리 수가 4개인 경우)를 정확하게 세는 데는 능숙하지만, 약간의 수정(예: 개의 다리 수가 5개인 경우)에는 어려움을 겪는다는 것입니다. 이들은 항상 암기한 지식에 의존하는 경향이 있습니다. 또한, 모델들은 확인 편향을 보이며, 시각적 변화는 무시하고 이전 지식에 기반한 예상 답변에 고착되는 경향이 있습니다. VLMs가 저지르는 오류의 약 75%는 이러한 편향과 일치하며, 이는 그들이 실제로 보는 것보다 암기한 사실을 우선시한다는 것을 시사합니다.

연구는 세 단계의 방법론을 사용했습니다. 첫째, 표준 이미지를 사용하여 VLMs의 지식을 확인했습니다. 둘째, 수정된 이미지에서의 성능을 테스트했습니다. 셋째, 배경 단서가 그들의 답변에 미치는 영향을 분석했습니다.

다양한 작업(예: 동물의 다리 수 세기, 로고의 줄무늬 수 세기, 국기의 요소 수 세기)에서 VLMs는 이미지가 수정되었을 때 일관되게 저조한 성능을 보였습니다. 이는 그들이 시각 정보를 정확하게 처리하는 데 근본적인 결함이 있음을 보여줍니다.

VLMs의 편향은 의료 영상이나 자율주행차와 같은 중요한 분야에서 위험을 초래할 수 있습니다. 이러한 분야에서는 작은 수정이 큰 오류로 이어질 수 있기 때문입니다. 따라서 시각적 분석에 중점을 둔 개선된 평가 방법과 훈련 접근 방식이 필요합니다.

현재 VLMs는 알려진 패턴을 인식하는 데 뛰어난 성능을 보이지만, 시각적 추론 능력에는 근본적인 한계가 있습니다. 이러한 시스템이 실제 응용 프로그램에 배치됨에 따라 그들의 한계를 이해하고 시각 정보를 정확하게 해석할 수 있는 더 나은 모델을 개발하는 것이 중요합니다.

2025년 6월 3일 업데이트 내용입니다. Codex는 이제 인터넷에 접속하여 의존성 설치, 테스트 실행 등을 할 수 있게 되었습니다. 하지만 기본적으로는 꺼져 있으며, Pro 및 Team 사용자들은 특정 환경에서 어떤 웹사이트와 방법을 사용할 수 있을지 제어하며 이를 활성화할 수 있습니다. 기업용 접근도 곧 제공될 예정입니다. 사용자는 기존의 풀 리퀘스트를 쉽게 업데이트할 수 있으며, 이제 Codex에게 작업을 음성으로 지시할 수 있습니다.

수정 및 개선 사항으로는 프로필 메뉴에 변경 로그 링크가 추가되었고, 이진 파일에 대한 지원이 개선되었습니다. iOS에서 중복된 작업과 오래된 풀 리퀘스트 상태와 같은 여러 문제가 수정되었으며, 작업 처리 및 오류 메시지가 개선되었습니다. 작업 차이와 설정 스크립트의 지속 시간에 대한 한계가 늘어났고, GitHub 연결 흐름이 향상되었으며, iOS에서 알림이 다시 활성화되었습니다. 일부 사용자에 대해서는 필수 2단계 인증이 제거되었습니다.

2025년 5월 22일 업데이트에서는 환경 페이지가 재구성되어 코드 실행 설정이 더 쉬워졌습니다. 수정 및 개선 사항으로는 작업 재시도 버튼과 네트워크 상태 표시기가 추가되었고, 팀을 위한 오류 메시지와 온보딩이 개선되었습니다. GitHub 연결 및 작업 완료 시 지연이 줄어들었으며, 문서도 업데이트되었습니다.

2025년 5월 19일 업데이트에서는 ChatGPT iOS 앱에서 Codex를 통해 작업을 시작하고, 차이를 확인하며, 데스크를 떠나 있는 동안에도 풀 리퀘스트를 푸시할 수 있게 되었습니다. 이 요약은 업데이트에서 이루어진 주요 사항과 개선점을 담고 있습니다.

이 글은 역사 사회에서의 분권화 개념, 특히 중세 시대에 대해 다루고 있습니다. 중세는 종종 "암흑기"로 불리기도 합니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

역사적으로 분권화된 사회의 사례는 기록이 남지 않아 간과되는 경우가 많습니다. 현대 국가들도 이러한 사례를 숨길 이유가 있을 수 있습니다. 중세 시대에는 법이 왕의 명령이 아니라 지역 관습에 기반을 두었습니다. 왕과 영주 모두 이러한 법의 적용을 받았으며, 이 법들은 고대의 공정한 법으로 여겨졌습니다. 토지 소유권은 왕의 특권이 아니라 독립적인 권리로 인정되었습니다.

"암흑기"라는 용어는 로마 제국의 몰락 이후 문화적 퇴보를 의미하지만, 실제로는 많은 통치 방식이 더 분권화되고 공정했습니다. 이 시기 자유인들은 자신의 토지에 대해 상당한 권한을 가지고 있었고, 세금은 자발적이었습니다. 이는 현대의 정부 권한 개념과는 대조적입니다.

왕은 법에 의해 제한되었고, 왕과 국민 모두 법을 지킬 책임이 있었습니다. 오늘날에는 정부 권한에 저항하는 것이 종종 불법으로 간주되는 것과는 다릅니다. 중세 시대의 건축 양식과 법은 지역마다 크게 달라, 강한 지역 정체성과 통치 방식을 반영했습니다.

농노제는 종종 부정적으로 평가되지만, 이는 보호와 토지 접근을 대가로 한 노동 의무를 포함하며, 현대의 경제적 관계와 유사한 점이 있습니다. 그러나 제약은 다릅니다. 전반적으로 이 글은 중세 시대의 통치가 단순히 어둡거나 퇴보적인 시기가 아니었다는 점을 강조하며, 그 복잡성과 미묘함을 조명합니다.

요약이 없습니다.

노화 관련 질병 치료의 한계를 다룬 이 글에서는 현재 승인된 약물이 손상을 되돌리거나 질병 진행을 크게 멈추지 못한다는 점을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 노화 관련 질병에 대한 승인된 약물은 손상을 효과적으로 되돌리지 못하며, 대개는 약간의 진행 속도만 늦출 뿐입니다. 일부 약물은 실제로 기능적인 이점을 제공하지도 않습니다.

둘째, 2023년에 승인된 두 가지 약물인 시포브레와 이제르베이는 병변의 성장을 늦추지만 시력 개선에는 도움이 되지 않습니다.

셋째, 2014년에 승인된 두 약물인 닌테다닙과 피르페니돈은 폐 기능 저하를 약간 줄이지만 전체적인 예후를 개선하지는 않습니다.

넷째, 2024년에 승인된 레스메티롬은 대사 기능 장애와 관련된 지방간 질환인 MASH에 대한 첫 번째 약물로, 초기 단계에서는 일부 개선을 보이지만 진행된 간 질환에는 효과가 없습니다.

마지막으로, 최근의 약물인 레카네맙과 도나네맙은 통계적으로 유의미한 효과를 보이지만 임상적으로는 의문이 제기되며, 심각한 부작용이 보고되고 있습니다.

전반적으로 치료의 발전이 있긴 하지만, 노화 관련 질병 환자에게 실질적인 개선을 제공하지 못하는 경우가 많습니다.

애플의 비밀번호 모니터링 서비스는 매일 수십억 건의 요청을 처리하며, 자바에서 스위프트로 성공적으로 전환되었습니다. 이로 인해 성능이 40% 향상되었습니다. 자바는 확장성과 효율성에서 한계가 있었기 때문에 이러한 전환이 필요했습니다. 특히 높은 부하 상황에서 그 한계가 두드러졌습니다.

2024년에 출시된 비밀번호 앱은 사용자가 비밀번호를 안전하게 관리할 수 있도록 도와주며, 비밀번호가 유출되었을 경우 경고하는 기능도 포함되어 있습니다. 비밀번호 모니터링 서비스는 사용자 비밀번호를 애플에 공개하지 않고, 알려진 데이터 유출과 대조하여 비밀번호를 확인합니다.

스위프트는 성능과 현대적인 기능 덕분에 선택되었습니다. 팀원들은 스위프트의 문법이 배우기 쉽고, 프로토콜에 중점을 둔 덕분에 자바의 복잡한 상속 구조보다 더 깔끔하고 유지보수가 용이한 코드를 작성할 수 있었습니다. 스위프트의 안전 기능인 옵셔널 타입은 런타임 오류를 줄이는 데 도움을 주었습니다.

새로운 스위프트 기반 서비스는 메모리 사용량이 줄어들고 응답 시간이 빨라지는 등 상당한 개선을 보여주었습니다. 이는 애플의 인프라에서 자원을 더 효율적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 전반적으로 스위프트로의 전환은 성능, 안전성, 유지보수성 측면에서 유익한 결과를 가져왔으며, 애플의 클라우드 서비스에 강력한 선택이 되었습니다.

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MonsterUI는 FastHTML을 사용하여 웹 애플리케이션을 위한 아름다운 사용자 인터페이스를 신속하게 만들 수 있도록 돕는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 CSS 관리와 복잡한 스타일링으로 인해 발생하는 일반적인 문제를 해결합니다.

웹 애플리케이션을 매력적으로 만드는 과정은 종종 복잡한 의존성과 방대한 CSS를 포함합니다. 이로 인해 스타일과 레이아웃 관리가 어려워지며, 특히 애플리케이션이 커질수록 더욱 복잡해집니다.

MonsterUI는 미리 스타일이 적용된 컴포넌트와 스마트한 기본 설정을 제공하여 UI 개발을 간소화합니다. 이를 통해 개발자는 CSS에 대한 걱정 없이 기능 구축에 집중할 수 있습니다. MonsterUI는 FastHTML 및 Tailwind, FrankenUI와 같은 현대적인 라이브러리와 통합되어, CSS를 작성하지 않고도 아름답고 반응형인 컴포넌트를 제공합니다.

MonsterUI의 주요 기능으로는 12가지 색상 테마를 선택할 수 있는 기능이 있어 어두운 모드와 밝은 모드에서 일관된 스타일링을 유지할 수 있습니다. 모든 HTML 요소는 기본 스타일이 적용되어 있어 최소한의 코드로 버튼, 카드 등을 쉽게 만들 수 있습니다. 또한, 표준 HTML 태그에 현대적인 스타일을 추가하여 가독성과 디자인을 개선하는 의미론적 텍스트 스타일도 제공합니다. 페이지 레이아웃을 간편하게 만드는 레이아웃 함수도 있어 요소를 쌓거나 그리드를 만드는 것이 쉬워집니다. 자주 사용되는 요소에 대한 단축키를 제공하여 개발 과정을 간소화합니다. 복잡한 UI 요소인 모달이나 내비게이션 바를 만들 때도 많은 코드 없이 도와주는 고급 컴포넌트를 제공합니다. 마지막으로, Markdown 텍스트를 쉽게 스타일이 적용된 HTML로 변환할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

설치는 pip를 통해 간단하게 할 수 있으며, 미리 정의된 테마와 반응형 레이아웃을 사용하여 기본 애플리케이션을 빠르게 설정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 개발자가 최소한의 설정으로 사용자 경험에 집중하여 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

MonsterUI를 사용하면 개발자는 웹 UI 개발의 일반적인 번거로움 없이 효율적으로 현대적인 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

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Elide Gradle 플러그인은 실험적인 도구로, 사용자가 Gradle 내에서 Elide를 활용하여 의존성 해결과 Java 컴파일 성능을 향상시킬 수 있도록 돕습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 제공된 GitHub Actions 설정을 통해 Elide를 설치합니다. 그 다음, JAVA_HOME/bin 디렉토리에 elide-javac라는 이름의 스크립트를 생성하여 Elide의 Java 컴파일러를 사용할 수 있도록 합니다. 마지막으로, 이 스크립트에 실행 권한을 부여해야 합니다.

사용 방법은 간단합니다. gradle.properties 파일을 최신 Elide 플러그인 버전으로 업데이트합니다. settings.gradle.kts 파일에서는 지정된 URL에서 Elide 플러그인을 적용합니다. 그리고 build.gradle.kts 파일에서 의존성 해결 및 Java 컴파일 기능을 활성화하는 등 Elide 설정을 구성합니다.

Elide의 주요 특징은 전통적인 Java 도구(javac, jar, javadoc)를 대체할 수 있는 기능을 제공한다는 점입니다. 일부 프로젝트에서는 의존성 가져오기와 코드 컴파일 속도가 최대 20배 빨라질 수 있습니다. 또한 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 Gradle과 원활하게 통합됩니다.

Elide는 네이티브 이미지를 사용하여 효율적으로 작동하며, Gradle의 내장 도구를 최적화된 버전으로 대체하여 성능을 개선합니다.

중요한 점은 Elide가 현재 베타 버전이라는 것이며, 사용 시 주의가 필요합니다. 의존성 가져오기를 위해서는 Maven 의존성을 나열한 elide.pkl 매니페스트가 필요합니다.

더 많은 정보는 elide.dev 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

생성적 인공지능이 소프트웨어 개발자들의 생산성을 높이고 있지만, 일자리 대체와 기술 손실에 대한 우려도 커지고 있습니다. 21명의 개발자를 대상으로 한 연구에서는 12개의 업무 목표와 75개의 관련 작업, 그리고 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 필요한 기술이 도출되었습니다. 이를 통해 다섯 가지 주요 통찰이 밝혀졌습니다. 성공적인 인공지능 활용 개발자는 네 가지 분야에서 기술을 갖추어야 합니다: 생성적 인공지능 사용, 핵심 소프트웨어 공학, 인접 공학, 그리고 비공학적 기술입니다. 이러한 기술은 여섯 단계의 작업 과정 전반에 걸쳐 적용되어야 합니다. 개발자들이 인공지능 시대에 대비할 수 있도록, 교육 프로그램은 이 네 가지 분야에서 기술적 능력과 '소프트' 기술 모두에 중점을 두어야 하며, 이를 통해 개발자들이 자신의 역할에서 계속해서 유능하고 가치 있게 유지될 수 있도록 해야 합니다.

"플루토늄 산" 보고서는 카자흐스탄의 세미팔라틴스크 시험장에서 소련의 핵 실험으로 남겨진 플루토늄을 확보하기 위한 17년 간의 임무를 다루고 있습니다. 1949년부터 1991년까지 소련은 456회의 핵 실험을 실시했으며, 이로 인해 핵무기로 회수될 수 있는 상당량의 플루토늄이 남겨졌습니다. 소련이 붕괴된 이후 과학자들과 군 관계자들은 이 지역을 떠났고, 이로 인해 핵 안전에 대한 우려가 커졌습니다.

2012년, 미국, 러시아, 카자흐스탄의 과학자들이 협력하여 플루토늄을 확보하는 작업이 완료되었습니다. 이들은 터널과 구멍을 콘크리트로 메워 핵 위협을 크게 줄였습니다. 이 작업은 1995년에 시작되었으며, 방치된 플루토늄이 초래할 위험에 대한 우려가 커지는 가운데 진행되었습니다.

비록 이 비공식적인 협력이 성공적이었지만, 국가 간의 공식적인 합의 없이 진행된 만큼 물류 문제와 국가 간의 불신 등 여러 도전에 직면했습니다. 보고서는 핵 위협 감소를 위한 국제 협력의 중요성을 강조하며, 향후 핵 안전을 위한 노력에서 배운 교훈을 되새깁니다.