마리아노와 안톤은 개인의 관심사와 목표에 맞춰 말하기 능력을 향상시키기 위해 설계된 외국어 음성 튜터 앱인 ISSEN을 만들었습니다. 그들은 일본어와 프랑스어를 연습할 수 있는 효과적인 도구를 찾는 데 어려움을 겪으면서 이 앱을 개발하게 되었습니다. 전통적인 튜터는 비용이 비싸고 일정을 맞추기 어려운 경우가 많다는 점을 지적했습니다.

ISSEN은 고급 음성 기술을 활용하여 현실적인 대화를 가능하게 합니다. 이 앱은 게임 요소를 배제하고 몰입형 언어 연습에 집중하여 학습 효과를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

앱은 사용자 맞춤형 단어장과 플래시카드를 제공하여 어휘와 말하기 능력을 향상시키며, 각 사용자에 맞춘 커리큘럼도 포함되어 있습니다. 웹, iOS, 안드로이드에서 사용할 수 있으며, 20분 무료 체험과 월 20달러에서 29달러 사이의 구독 요금제를 제공합니다.

그들은 기술과 사용자 경험에 대한 피드백을 환영합니다.

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AI 데이터셋 생성기는 시연, 학습 및 대시보드를 위한 현실적인 데이터셋을 만드는 데 도움을 주는 도구입니다. 이 도구의 주요 기능과 사용 방법은 다음과 같습니다.

주요 기능으로는 대화형 프롬프트 빌더가 있어 비즈니스 유형, 스키마, 행 수 등을 선택하여 데이터셋을 맞춤 설정할 수 있습니다. 실시간 미리보기를 통해 브라우저에서 직접 데이터 샘플을 확인할 수 있으며, CSV 파일이나 SQL 삽입 형식으로 데이터셋을 다운로드할 수 있는 옵션도 제공합니다. 또한, 한 번의 클릭으로 메타베이스를 실행하여 데이터를 탐색할 수 있습니다.

이 도구를 사용하기 위해서는 Docker(도커 컴포즈 포함)와 OpenAI API 키가 필요합니다. 설정 방법은 Git을 사용해 저장소를 복제하고, 구성 파일(.env.local)을 생성하여 OpenAI API 키를 추가한 후, 의존성을 설치하고 애플리케이션을 실행하는 것입니다.

애플리케이션을 사용할 때는 프롬프트 빌더를 통해 데이터셋을 정의하고 미리보기를 확인한 후, CSV 또는 SQL 형식으로 다운로드할 수 있습니다. Docker에서 실행한 후 메타베이스를 사용해 데이터를 분석할 수 있습니다.

비용 구조는 데이터 미리보기에 소액의 요금이 발생하며(약 0.05달러), CSV 또는 SQL 형식으로 데이터셋을 다운로드하는 것은 무료입니다. 이 앱은 OpenAI를 사용해 데이터 사양을 생성하고, Faker 라이브러리를 이용해 로컬 데이터 행을 생성합니다. 미리보기를 한 후에는 추가 다운로드에 대한 비용이 발생하지 않습니다.

스키마 옵션으로는 단일 테이블 형식(One Big Table)과 더 복잡한 구조(Star Schema)를 선택할 수 있어 고급 분석에 적합합니다. 또한, 코드베이스의 특정 파일을 수정하여 새로운 비즈니스 유형이나 스키마 로직을 추가할 수 있습니다.

이 도구는 사용자가 다양한 응용 프로그램을 위해 데이터셋을 쉽게 생성하고 조작할 수 있도록 하여 데이터 탐색과 분석을 효율적으로 만들어 줍니다.

연구자들이 특정한 한 면에만 안정적으로 놓일 수 있는 새로운 사면체 형태를 만들어내며 오랫동안 제기된 수학적 추측을 확인했습니다. 사면체는 네 개의 삼각형 면으로 이루어진 다면체로, 고대부터 연구되어 왔지만 그 균형 특성은 지금까지 해결되지 않았습니다.

1966년, 수학자 존 콘웨이와 리처드 가이는 균일한 사면체가 한 면에만 균형을 잡을 수 있도록 설계될 수 있는지에 대해 의문을 제기했습니다. 처음에는 불가능하다고 생각했지만, 불균형한 무게 분포를 사용하면 가능할 것이라고 제안했습니다. 이후 가보르 도모코스가 이 아이디어를 탐구했고, 2023년에 이론적으로 그러한 형태를 만들 수 있다는 것을 증명했습니다.

도모코스와 그의 팀은 실제 모델을 만드는 데 어려움을 겪었습니다. 많은 실험 끝에, 그들은 가벼운 탄소 섬유와 밀도가 높은 텅스텐 카바이드로 만들어진 사면체를 성공적으로 제작했습니다. 이 사면체는 의도한 대로 항상 한 면에 안정적으로 놓입니다. 이 프로젝트는 수학에서 실험의 중요성을 강조하며, 자가 균형을 유지하는 우주선 설계와 같은 실용적인 응용 가능성을 제시할 수 있습니다.

팀의 연구 결과는 기하학에 대한 새로운 통찰을 제공하고 다면체에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 이는 겉보기에는 단순한 형태가 복잡한 수학적 특성을 드러낼 수 있음을 보여줍니다.

2025년 6월 26일, 블랙 포레스트 랩스는 이미지 편집을 위한 오픈 웨이트 모델인 FLUX.1 Kontext [dev]의 출시를 발표했습니다. 이 모델은 고품질 성능을 제공하며 소비자 하드웨어에서도 실행할 수 있습니다. 현재 FLUX.1 비상업적 라이선스에 따라 연구 및 비상업적 용도로 무료로 제공됩니다.

FLUX.1 Kontext [dev]의 주요 특징은 이미지 편집 작업에 중점을 두어 세부적인 지역 및 전반적인 편집을 가능하게 하면서 캐릭터의 세부 사항을 보존하는 것입니다. 광범위한 평가 결과, 이 모델은 다양한 벤치마크에서 오픈 모델과 상용 모델 모두를 능가하는 성능을 보였습니다. 또한, NVIDIA의 최신 블랙웰 아키텍처에 최적화되어 속도를 향상시키고 메모리 사용량을 줄였습니다.

회사는 또한 모델에 대한 상업적 접근을 간소화하는 셀프 서비스 라이선스 포털을 도입했습니다. 비상업적 라이선스의 변경 사항은 사용 정의를 명확히 하고 오용을 방지하기 위해 콘텐츠 필터를 요구합니다.

자세한 정보는 제공된 링크를 통해 모델 가중치, 코드 및 문서를 확인할 수 있습니다. 블랙 포레스트 랩스는 팀 확장을 위해 인재를 모집하고 있습니다.

MUVERA는 구글 리서치에서 개발한 새로운 알고리즘으로, 다중 벡터 검색을 단일 벡터 검색만큼 빠르게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 전통적인 정보 검색 방법은 데이터를 단일 벡터 임베딩으로 변환하여 유사성을 효율적으로 비교하는 방식입니다. 그러나 각 데이터 포인트에 대해 여러 개의 임베딩을 사용하는 다중 벡터 모델은 더 높은 정확도를 제공하지만 계산 비용이 많이 듭니다.

MUVERA는 고정 차원 인코딩(FDE)을 생성하여 이 과정을 간소화합니다. FDE는 다중 벡터 유사성을 근사하는 단일 벡터로, 더 빠른 검색 방법을 사용할 수 있게 해줍니다. 이 과정은 세 가지 주요 단계로 이루어집니다. 첫째, 쿼리와 문서를 FDE로 변환하여 필수적인 유사성을 포착합니다. 둘째, FDE를 최대 내적 검색(MIPS)을 사용하여 빠르게 검색할 수 있도록 인덱싱합니다. 셋째, 초기 결과를 원래의 다중 벡터 유사성 측정을 사용하여 정제하여 정확도를 높입니다.

MUVERA의 방법은 효율적이며 다양한 데이터 분포에 적응할 수 있어 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 이 알고리즘은 이전 방법들에 비해 검색 속도와 정확도가 크게 향상되었으며, 지연 시간이 현저히 줄어들고 동일한 재현율을 위해 필요한 후보 문서 수가 줄어드는 성과를 보였습니다.

전반적으로 MUVERA는 검색 엔진과 추천 시스템과 같은 애플리케이션에 중요한 다중 벡터 검색의 실용성을 향상시킵니다. 추가 탐색과 사용을 위해 GitHub에서 오픈 소스 구현이 제공되고 있습니다.

푸에르토리코의 아준타스 마을이 연구자들과 협력하여 잦은 정전 시에도 전기를 공급할 수 있는 태양광 마이크로 그리드를 만들고 있습니다. 이 프로젝트는 섬의 에너지 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 한편, 연방 정부는 태양광 프로젝트에서 3억 6천 5백만 달러를 다른 곳으로 돌려 주요 전력망 수리에 집중하기로 결정했습니다.

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Cubic의 공동 창립자인 폴 상글-페리에르는 AI 코드 리뷰어를 개선하는 과정에서 얻은 통찰을 공유했습니다. 초기에는 코드 리뷰 중에 너무 많은 관련 없는 코멘트를 생성하는 문제가 있었습니다. 주요 문제로는 과도한 허위 긍정, 개발자 신뢰 상실, 피드백의 불명확한 이유가 있었습니다.

AI의 주요 개선 사항으로는 첫째, 명확한 이유 기록을 도입했습니다. 이제 AI는 피드백을 제공하기 전에 자신의 이유를 설명해야 하며, 이는 의사 결정 과정을 추적하고 임의적인 결론을 줄이는 데 도움이 됩니다. 둘째, 복잡한 도구 세트를 간소화하여 필수 도구만 남겼습니다. 이를 통해 AI가 실제 문제를 혼란 없이 식별할 수 있는 능력이 향상되었습니다. 셋째, 여러 규칙을 가진 단일 에이전트 대신 특정 작업에 집중하는 전문화된 마이크로 에이전트를 만들었습니다. 이는 정확성을 높이고 인지 과부하를 줄이는 데 기여했습니다.

이러한 변화로 인해 허위 긍정이 51% 감소하고, 풀 리퀘스트당 평균 코멘트 수가 절반으로 줄어들었으며, 전체 리뷰 과정이 더 원활하고 효율적으로 개선되었습니다. 개발자들은 리뷰 과정에서 더 많은 자신감을 느끼고 적극적으로 참여하게 되었습니다.

주요 교훈으로는 명확한 이유가 정확성을 높인다는 점, 잘 사용되지 않는 도구를 제거하여 도구 세트를 간소화하는 것, 그리고 집중된 작업을 위해 전문화된 마이크로 에이전트를 사용하는 것이 있습니다.

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다음은 주요 내용입니다.

GitHub 저장소는 이 링크에서 확인할 수 있습니다. 원래 프로젝트에 대한 설명은 이 링크에서 찾아볼 수 있습니다. 이 링크들은 프로젝트의 코드와 배경 정보를 제공합니다.

OpenAI의 전사 작업을 더 빠르고 저렴하게 진행하려면, 전사하기 전에 오디오 속도를 높이는 방법이 있습니다. ffmpeg와 같은 도구를 사용하면 오디오 파일의 속도를 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있으며, 이렇게 하면 전사에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 품질에는 큰 영향을 미치지 않습니다.

간단한 작업 흐름은 다음과 같습니다. 먼저 yt-dlp를 사용해 비디오에서 오디오를 추출합니다. 그 다음, ffmpeg를 이용해 오디오 속도를 2배 또는 3배로 높입니다. 이후 속도가 높아진 오디오를 OpenAI에 전사 요청으로 보냅니다. 마지막으로, 전사된 내용을 요약하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 사용합니다.

이 방법은 OpenAI가 오디오의 길이에 따라 요금을 부과하기 때문에 효과적입니다. 오디오 속도를 높이면 전사에 걸리는 시간과 비용을 모두 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 40분짜리 오디오의 속도를 높이면 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 3배 속도로 진행할 경우 입력 토큰에서 약 33%를 절약할 수 있습니다.

결론적으로, 전사 작업에서 시간과 비용을 절약하고 싶다면 오디오 파일의 속도를 2배 또는 3배로 높이는 것을 고려해 보세요. 이 방법은 간단하고 빠르며 놀라울 정도로 효과적입니다. 다만, 속도를 그 이상으로 높이면 정확도가 떨어질 수 있습니다.

윌리 타레오는 세 가지 유형의 트리 구조인 탄력적 이진 트리(ebtree), 압축 탄력적 이진 트리(cebtree), 그리고 레드-블랙 트리(rbtree)의 성능을 비교했습니다. 이 연구의 주요 초점은 삽입, 조회, 삭제와 같은 작업에서 서로 다른 유형의 키와 분포에 따라 이들 트리가 어떻게 성능을 발휘하는지에 대한 것이었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 각 트리 유형의 성능은 키 유형, 분포, 조회와 업데이트의 비율에 따라 달라집니다. 둘째, "ops-time"이라는 새로운 도구를 만들어 각 트리 구조의 작업당 비용을 측정했습니다. 테스트는 무작위 숫자, 문자열, 실제 IPv4 주소, 사용자 에이전트 문자열 등 다양한 키로 진행되었습니다.

테스트 결과를 살펴보면, ebtree는 타이머와 같은 키에 대해 rbtree보다 훨씬 빠른 성능을 보였습니다. 이는 더 나은 균형과 재균형 오버헤드가 적기 때문입니다. 64비트 무작위 숫자에서는 ebtree가 전체적으로 가장 좋은 성능을 보였고, 특히 키가 무작위로 분포했을 때 두드러졌습니다. 짧은 문자열의 경우, 해싱을 사용하지 않을 때 ebtree가 rbtree보다 삽입과 조회에서 우수한 성능을 보였지만, 해싱을 사용할 경우 rbtree가 해시된 키에 대해 더 나은 성능을 발휘했습니다. IPv4 주소의 성능은 트리 크기에 따라 달라졌으며, ebtree는 작은 크기에서 더 빠른 성능을 보였지만, 크기가 커질수록 rbtree가 더 우수했습니다. 사용자 에이전트의 경우, cebtree는 비슷한 긴 문자열에서 성능이 저조했으며, ebtree는 삽입과 조회에서 rbtree보다 약간 느렸습니다.

일반적인 결론으로는, ebtree는 잘 분포된 키와 동적 데이터 세트에 적합하며, rbtree는 더 큰 키와 전반적인 성능 일관성에 더 유리합니다. 압축 트리(cebtree)는 작은 키에 대해 효율적일 수 있지만, 삭제와 큰 키 크기에서는 어려움을 겪습니다. 해싱 키는 모든 트리 유형의 성능을 개선할 수 있으며, 특히 분포가 좋지 않은 데이터 세트에서 효과적입니다.

전반적으로, 순서가 중요하지 않은 애플리케이션에서는 해시된 키와 함께 rbtree를 사용하는 것이 유리합니다. 빈번한 삽입과 삭제가 있는 동적 사용 사례에서는 ebtree가 일반적으로 가장 좋은 선택입니다. 이 분석은 특정 사용 사례와 성능 요구에 따라 키 분포와 트리 유형 선택의 중요성을 강조합니다.

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Xor는 그래픽 프로그래머로, 280자 이내에 들어가는 작은 셰이더 프로그램을 만드는 것을 즐깁니다. 이 과정을 '코드 골프'라고 부릅니다. 이러한 셰이더는 게임과 애니메이션에서 실시간으로 시각 효과를 생성합니다. 그는 Twigl.app이라는 도구를 사용해 자신의 작업을 개발하고 공유합니다.

Xor가 셰이더를 만드는 이유는 호기심, 제약을 통한 학습, 간결한 코딩의 도전, 그리고 예술가 및 개발자 커뮤니티와의 연결입니다. 그는 셰이더가 GPU에서 실행되는 프로그램으로, 화면의 각 픽셀에 대한 그래픽을 처리한다고 설명합니다.

그의 창작 과정은 아이디어에서 시작해, 다양한 해상도에서 시각 효과가 잘 보이도록 크기 조정과 중심 맞추기에 집중하는 것입니다. 그는 셰이더를 만드는 재미와 교육적인 측면을 강조하며, 코드 크기를 최소화하는 기술도 포함된다고 말합니다.

Xor는 코드 골프를 위한 기술로 변수 이름 줄이기, 초기화 최소화, "if"와 같은 복잡한 문장 피하기 등을 공유합니다. 그는 다른 사람들에게 셰이더를 탐구해보라고 권장하며, GameMaker, Godot, ShaderToy와 같은 플랫폼을 통해 배울 것을 제안합니다.

전반적으로 Xor는 그래픽 프로그래밍 실험의 즐거움을 강조하며, 독자들이 셰이더 제작에 도전해보기를 초대합니다.

저자는 최근 Nanoleaf Pegboard Desk Dock을 구매했는데, 이 장치는 Windows와 macOS만 지원합니다. 리눅스에서 사용하기 위해 저자는 리눅스 장치 드라이버를 작성하기로 결심했지만, 리눅스 드라이버나 USB 장치에 대한 경험은 전혀 없었습니다.

공식 드라이버를 역공학하기 위해 Windows 가상 머신을 설정한 후, 공급업체에서 장치의 프로토콜에 대한 유용한 문서를 제공했습니다. 저자는 lsusb 유틸리티를 사용해 리눅스 시스템에서 장치가 인식되는지 확인했지만, 커널이 기본적인 인식 외에는 장치와 상호작용하는 방법을 알지 못한다는 것을 깨달았습니다.

장치를 제어하기 위해 저자는 두 가지 옵션을 고려했습니다: 커널 드라이버를 작성하거나 libusb를 사용해 사용자 공간 드라이버를 만드는 것이었습니다. 간단함을 위해 후자를 선택했습니다. 또한 비루트 사용자도 장치에 접근할 수 있도록 udev 규칙을 설정했습니다.

장치와 통신하기 위해 기본적인 Rust 프로그램을 만든 후, 장치 인터페이스를 차지하기 위해 커널 드라이버를 분리해야 하는 등의 어려움에 직면했습니다. 성공적으로 장치를 차지한 후에는 LED 색상을 변경하는 명령을 보낼 수 있었습니다.

하지만 장치가 인터럽트를 폴링해야 한다는 것을 발견했습니다. 이는 명령을 보낸 후 장치로부터 응답을 읽어야 한다는 의미였습니다. 이를 처리하기 위해 백그라운드 작업을 구현했습니다.

전반적으로 저자는 간단한 장치 드라이버를 작성하는 것이 초보자에게도 가능하다는 것을 배웠고, 적은 양의 코드로 USB 장치를 효과적으로 제어할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 앞으로 드라이버를 계속 개선하고 다른 사람들과 공유할 계획입니다.

에티오피아의 자가 학습 프로그래머인 베레켓 엥기다가 '베터 오스(Better Auth)'라는 혁신적인 인증 도구를 개발했습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 개발자들이 사용자 인증을 간소화할 수 있도록 도와주며, Y 컴비네이터와 피크 XV와 같은 저명한 투자자들로부터 500만 달러의 초기 자금을 유치하며 큰 주목을 받고 있습니다.

엥기다는 18세에 전자상거래 검색 앱을 만드는 프로젝트를 시작하면서 프로그래밍을 배우기 시작했습니다. 그는 기존 인증 도구들이 너무 제한적이거나 비싸다는 문제를 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 그는 베터 오스를 개발하여 개발자들이 제3자 데이터 저장소를 사용하지 않고 직접 자신의 데이터베이스에서 사용자 데이터를 관리할 수 있도록 했습니다.

엥기다는 에티오피아 자택에서 단 6개월 만에 베터 오스의 첫 번째 버전을 완성했습니다. GitHub에 출시된 이후 이 도구는 매주 15만 건 이상의 다운로드를 기록하며 활발한 개발자 커뮤니티를 형성하고 있습니다.

베터 오스는 맞춤형 인증 솔루션이 필요한 초기 단계의 AI 스타트업들에게 매력적입니다. 현재 무료로 제공되고 있지만, 엥기다는 유료 기업 버전을 도입할 계획입니다. 그는 이 프로젝트를 지원할 소규모 팀을 구성하고자 하지만, 현재로서는 대부분의 코드를 혼자 작성하고 있습니다. 엥기다의 성공은 다른 에티오피아 기업가들에게 영감을 주며, 글로벌한 목표를 이룰 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

이 글에서는 Llamafile을 사용하여 JSON 형식의 구조화된 출력을 생성하는 방법을 설명합니다. Llamafile은 사용자가 자신의 컴퓨터에서 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 해주는 로컬 실행 가능한 언어 모델입니다.

Llamafile은 LangChain 모델과 달리 구조화된 출력을 위한 내장 방법이 없습니다. 따라서 사용자는 LangChain의 JsonOutputParser와 PromptTemplate을 사용해야 합니다.

Llamafile을 설정하는 방법은 간단합니다. 사용자는 특정 파일을 다운로드하고 실행 가능하게 만든 후, 다양한 시스템(예: 오래된 맥북)에서 Llamafile을 실행할 수 있습니다. 이 프로그램은 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있는 로컬 서버를 실행합니다.

JSON 응답을 생성하려면 먼저 원하는 JSON 출력을 나타내는 Answer 클래스를 정의해야 합니다. 이 클래스에는 답변, 신뢰도, 관련 주제, 후속 질문과 같은 필드가 포함됩니다. 그런 다음 LangChain의 JsonOutputParser를 Answer 클래스와 함께 사용합니다. LLM이 질문에 어떻게 응답해야 하는지를 구조화하기 위해 PromptTemplate을 설정합니다.

프롬프트, LLM, 파서를 결합하여 질문을 처리하고 구조화된 답변을 제공하는 체인을 만듭니다. 마지막으로, 구조화된 답변을 명확하게 형식화하고 표시하는 기능이 포함되어 있습니다.

이 글에서는 이러한 단계를 효과적으로 구현할 수 있도록 코드 조각과 지침을 제공합니다.

AccessOwl은 5년 이상의 경력을 가진 시니어 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있으며, Elixir에 전문성을 갖추고 AI를 정기적으로 사용하는 인재를 원합니다. 이 직무는 완전 원격 근무로, 중앙 유럽 표준시(CET)와 ±3시간 이내에서 근무할 수 있는 분을 선호합니다.

AccessOwl은 기업들이 SaaS 도구를 관리하는 방식을 간소화하여 구식 시스템을 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 비효율적인 SaaS 접근 과정에 불만을 가진 경험 많은 기업가들에 의해 설립되었습니다. Y Combinator의 지원을 받는 이 수익성 있는 스타트업은 고객 중심의 솔루션에 집중하고 있습니다.

주요 업무는 AccessOwl 플랫폼을 개선하기 위해 새로운 기능을 개발하고 코드베이스를 유지하는 것입니다. 다른 시스템과의 통합을 구축하고 클라우드 인프라에 기여하는 역할도 포함됩니다. 프로젝트에 대한 책임을 지고 팀원들과 협력하여 고객 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

이 직무에 적합한 후보자는 여러 프로그래밍 언어에 대한 경험이 있어야 하며, Elixir는 필수입니다. 백엔드와 일부 프론트엔드 작업에 편안해야 합니다. 또한, 적극적이고 배우고자 하는 열의가 있으며 도전 과제를 해결하는 것을 즐기는 분이 적합합니다. 영어로 원활하게 소통할 수 있는 능력도 필요합니다.

이 직무가 적합하지 않은 경우는 전략적인 업무나 고정된 근무 시간을 선호하는 경우, 특정 기술에만 국한된 작업을 원하시는 경우입니다.

AccessOwl은 경쟁력 있는 연봉(€70,000 - €90,000)과 주식 옵션을 제공합니다. 유연한 근무 시간과 작업 장비 선택의 자유도 있습니다. 팀 리트리트와 글로벌 SaaS 제품 구축에 도전할 기회도 주어집니다.

AccessOwl에 합류하면 혁신적인 기술로 SaaS 관리 방식을 변화시키는 팀의 일원이 될 수 있습니다. 다양한 의견을 존중하고 성장을 촉진하는 포용적인 환경에서 일할 수 있는 기회를 제공합니다.

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저자는 RSS(정말 간단한 배급)에 대한 자신의 경험과 개인화된 RSS 리더를 만드는 과정을 이야기합니다.

RSS는 블로그 저자들이 새로운 게시물에 대해 독자에게 알릴 수 있는 기계가 읽을 수 있는 피드를 통해 정보를 전달하는 방법입니다. 이를 통해 사용자는 소셜 미디어에 의존하지 않고 자신이 좋아하는 저자들의 목록을 직접 관리할 수 있습니다.

원래의 RSS 표준은 복잡하고 구식으로 여겨집니다. Atom은 RSS보다 더 명확한 대안이지만 XML 형식으로 인해 여전히 복잡한 부분이 있습니다. JSON Feed는 더 간단한 표준이지만 현재 유지보수가 이루어지지 않고 있습니다.

저자는 기존의 RSS 리더가 너무 복잡해 자신의 필요를 충족하지 못했다고 말합니다. 저자는 기사를 저자들의 웹사이트에서 직접 읽는 것을 선호하며, 새로운 게시물에 대한 알림만 받고 싶어 합니다.

저자는 블로그의 일환으로 서버 측 RSS 리더를 구축했습니다. 이 리더는 팔로우하는 각 블로그에서 최신 게시물 세 개를 표시합니다. 이 솔루션은 읽음/읽지 않음 상태를 추적하지 않아 간단하고 어떤 장치에서도 접근할 수 있습니다.

기술적으로는 블로그 목록이 블로그 URL을 나열한 간단한 텍스트 파일에서 생성됩니다. 시스템은 스크립트를 사용해 최신 게시물을 가져오고 표시하며, GitHub Actions를 통해 매일 자동으로 재구성됩니다.

이러한 접근 방식은 전통적인 RSS 리더의 복잡함 없이 좋아하는 블로그의 업데이트를 간단하게 확인할 수 있는 방법을 제공합니다.

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이 기사는 세계은행이 만든 팬데믹 채권에 대해 다루고 있습니다. 이 채권은 투자자들이 팬데믹에 대응하는 기금에 돈을 투자할 수 있게 해줍니다. 팬데믹이 발생하면 투자자는 초기 투자금을 잃게 되지만, 발생하지 않으면 원금과 이자를 돌려받습니다. 이러한 접근 방식은 정부 자금 지원을 기다리는 대신 위기 발생 전에 자금을 확보하는 것을 목표로 합니다.

저자 수잔 에릭슨은 이러한 금융 상품을 이해하기 위한 여정을 공유합니다. 팬데믹 채권은 보험 연계 증권(ILS) 시장의 일환으로, 이 시장은 재난으로 인한 위험을 보다 효과적으로 관리하기 위해 1990년대에 등장했습니다. ILS는 투자자들이 팬데믹과 같은 위험에 대해 투기할 수 있게 하며, 이러한 위험이 현실화되지 않을 경우 높은 수익을 얻을 수 있는 가능성을 제공합니다.

주요 내용으로는 팬데믹 채권은 특정 사망자 수에 도달해야만 자금을 방출한다는 점과, ILS는 현재 1,950억 달러 규모의 글로벌 보험 시장에서 작지만 성장하고 있는 부분이라는 점이 있습니다. 투자자들은 재난과 관련된 위험을 감수함으로써 상당한 수익을 얻을 수 있는 기회 때문에 ILS에 매력을 느끼고 있습니다. 또한, 이러한 증권에서 사용되는 파라메트릭 트리거는 실제 손실이 아닌 미리 정해진 기준에 따라 더 빠른 지급을 가능하게 합니다.

전반적으로 이 기사는 글로벌 건강 위협에 대응하기 위한 금융과 위험 관리의 교차점을 강조하고 있습니다.

리처드 파인만은 그의 제자 고이치에게 보낸 편지에서 고이치가 느끼는 슬픔과 자신의 작업 가치에 대한 부족함에 대해 걱정하고 있다. 파인만은 고이치에게 거창한 과학적 도전에 압박을 느끼기보다는 자신이 실제로 해결할 수 있는 더 간단하고 관리 가능한 문제에 집중하라고 격려한다. 그는 가치 있는 문제는 겸손해 보일지라도 진정한 기여를 할 수 있는 문제라고 강조한다. 파인만은 자신이 작업해온 작은 문제들의 예를 들며, 그 문제들에서 기쁨을 찾았다고 이야기한다. 그는 어떤 문제도 배움과 성공으로 이어진다면 사소하지 않다고 믿는다. 또한 고이치에게 개인적으로나 직업적으로 자신의 가치와 기여를 인식하고, 비현실적인 이상이 자신의 자아 평가를 정의하지 않도록 하라고 조언한다.

Claude 앱은 이제 개발자들이 인터랙티브한 AI 기반 애플리케이션을 쉽게 만들고 호스팅하며 공유할 수 있도록 지원합니다. 주요 기능으로는 앱 생성, 사용자 경험, 커뮤니티 프로젝트, 간편한 개발, 즉시 공유 등이 있습니다.

개발자들은 API를 사용해 Claude와 상호작용하는 앱을 만들 수 있으며, 이를 통해 공유와 비용 관리가 간편해집니다. 사용자들은 기존의 Claude 계정으로 로그인하여 자신의 구독에 따라 사용량이 계산되므로, 개발자들은 추가 비용을 부담하지 않아도 됩니다. 초기 사용자들은 AI 게임, 개인 맞춤 학습 도구, 데이터 분석 앱, 글쓰기 보조 도구, 복잡한 워크플로우 등 다양한 애플리케이션을 개발하고 있습니다.

개발자들은 자신의 앱 아이디어를 설명하기만 하면 Claude가 필요한 코드를 자동으로 생성해 줍니다. 또한, Claude는 피드백을 바탕으로 코드를 디버깅하고 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 앱이 완성되면 복잡한 배포 과정 없이 간단한 링크를 통해 즉시 공유할 수 있습니다.

현재의 제한 사항으로는 외부 API 호출이 불가능하고, 지속적인 저장소를 지원하지 않으며, 텍스트 기반의 완성만 지원하는 점이 있습니다. 이 기능은 모든 요금제 사용자에게 베타 버전으로 제공되고 있습니다.

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미국은 40년 이상 세계에서 가장 큰 교도소 인구를 유지해왔으며, 2009년에는 160만 명이 넘는 수감자가 기록되었습니다. 그러나 현재 이 숫자는 크게 줄어들고 있습니다. 2023년 말까지 교도소 인구는 약 120만 명으로 감소했으며, 향후 10년 안에 약 60만 명으로 줄어들 것으로 예상됩니다. 이는 약 60%의 감소에 해당합니다.

이 변화는 미국의 범죄 및 수감 역사와 관련이 있습니다. 대부분의 수감자는 젊은 시절에 범죄를 시작했으며, 20세기 후반의 높은 수감률은 범죄 급증과 강력한 반범죄 정책에 의해 주도되었습니다. 1991년에 범죄율이 정점에 달한 이후, 재수감의 악순환으로 인해 교도소 인구는 계속 증가했습니다. 그러나 현재 범죄율이 안정세를 보이면서 교도소 인구도 드디어 감소하기 시작했습니다.

Howdy는 얼굴 인식을 통해 리눅스 시스템에 로그인할 수 있게 해주는 도구로, Windows Hello™와 유사합니다. 이 도구는 중앙 인증 시스템인 PAM을 통해 작동하므로, 로그인, 화면 잠금 해제 및 비밀번호가 필요한 다른 작업에 사용할 수 있습니다.

설치할 수 있는 리눅스 배포판으로는 Debian/Ubuntu, Arch Linux, Fedora, openSUSE 등이 있습니다. 일반적인 배포판에 대한 설치 방법은 다음과 같습니다.

우분투 또는 리눅스 민트에서는 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.
sudo add-apt-repository ppa:boltgolt/howdy
sudo apt update
sudo apt install howdy

데비안에서는 .deb 파일을 다운로드한 후 gdebi를 사용해 설치합니다. 아치 리눅스에서는 AUR에서 설치하고 ArchWiki의 추가 설정 단계를 따릅니다. 페도라에서는 COPR 저장소를 사용하여 다음 명령어를 입력합니다.
sudo dnf copr enable principis/howdy
sudo dnf --refresh install howdy
Python2 관련 문제가 발생하면 베타 저장소로 전환합니다. 오픈수세에서는 설치 세부정보를 위해 오픈수세 위키를 확인합니다.

소스에서 Howdy를 빌드하려면 Python, pip 등 몇 가지 의존성이 필요합니다. Debian/Ubuntu에서 다음 명령어로 설치할 수 있습니다.
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
python3 python3-pip python3-setuptools python3-wheel \
cmake make build-essential \
libpam0g-dev libinih-dev libevdev-dev python3-opencv \
python3-dev libopencv-dev

설치 후에는 sudo howdy add 명령어를 실행하여 Howdy에 자신의 얼굴을 등록합니다. sudo -i를 실행하고 얼굴을 보여주면 테스트할 수 있습니다. 설정 옵션은 sudo howdy config로 접근할 수 있습니다.

얼굴 모델을 관리하는 명령어는 다음과 같습니다.
add: 새로운 얼굴 모델 추가
clear: 모든 모델 제거
list: 저장된 모델 표시
test: 카메라 및 인식 확인

기여하고 싶다면 저장소에 별표를 주거나 문제를 보고하거나 코드를 기여할 수 있습니다. 다른 배포판용으로 Howdy를 패키징하고 싶다면 이슈를 열어주세요.

Python 오류가 발생하면 콘솔에 표시됩니다. 인증 문제는 /var/log/auth.log에서 확인할 수 있습니다. 일반적인 문제에 대해서는 위키를 참조하세요.

보안 주의사항으로, Howdy는 비밀번호만큼 안전하지 않으며 속일 수 있는 가능성이 있습니다. 따라서 단독 인증 방법으로 사용하지 말고 주의해서 사용하며 안전한 장소에 보관해야 합니다.

QEMU 프로젝트는 AI 코드 생성기 사용에 관한 새로운 정책을 수립했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, QEMU 프로젝트는 ChatGPT, Copilot과 같은 AI 도구로 생성된 콘텐츠가 포함되었거나 포함될 가능성이 있는 기여를 받지 않기로 했습니다.

둘째, 현재 AI 생성 코드의 라이선스에 대한 명확한 법적 틀이 없어 소프트웨어 프로젝트에 위험을 초래할 수 있습니다. 기여자는 제출물이 개발자 출처 인증서(DCO)를 준수한다고 인증해야 하지만, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 상태는 종종 불분명합니다.

셋째, 이 정책은 법적 복잡성을 피하기 위해 초기에는 엄격하게 적용되며, 법적 상황이 변화함에 따라 수정될 가능성도 있습니다. 기여자는 개별 사례에 따라 예외를 요청할 수 있지만, AI 도구의 출력물에 대한 라이선스와 저작권 상태를 명확히 입증해야 합니다.

넷째, 이 정책은 연구나 분석 목적으로 AI를 사용하는 경우에는 적용되지 않으며, 단지 그 결과물이 기여에 포함되지 않는 한 가능합니다.

마지막으로, 이 정책은 AI 도구가 발전하고 법적 상황이 명확해짐에 따라 변경될 수 있습니다. 요약하자면, QEMU는 AI로 생성된 기여를 거부함으로써 법적 안전성을 우선시하고 있으며, 향후 정책 변화에 대해서는 열려 있습니다.

요약이 없습니다.

오프라인 클럽은 사람들이 화면에서 벗어나 오프라인 활동을 즐길 수 있도록 돕는 커뮤니티입니다. 이 클럽은 251개의 리뷰를 바탕으로 5점 만점에 4.7점을 받으며 우수한 평가를 받고 있습니다. 클럽에서는 전화 없는 저녁식사, 카페 모임, 암스테르담, 런던, 파리와 같은 아름다운 장소에서의 디지털 디톡스 리트리트 등 다양한 이벤트와 프로그램을 제공합니다. 회원들은 의미 있는 관계를 맺고, 취미를 즐기며, 디지털 방해 없이 편안한 시간을 보내기 위해 가입합니다. 또한 클럽은 사람들이 자신의 도시에서 지역 지부를 시작하도록 장려하여 커뮤니티를 확장하고 있습니다. 전반적으로 이 클럽은 디지털 세계에서 벗어나 더 연결되고 편안한 경험을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

마이클 라이의 글을 스콧 서머스가 편집한 이 기사는 꽃잎을 이용한 종이접기 기술인 '하나카미'에 대해 다룹니다. '하나카미'는 일본어로 '꽃'을 의미하는 '하나'와 '종이'를 의미하는 '카미'의 합성어입니다.

첫 번째로, 라이 씨는 평평하고 얇으며 유연한 꽃잎을 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 특성 덕분에 꽃잎을 접기가 더 쉬워집니다. 그는 자연스럽게 떨어져 말린 꽃잎을 사용하는 것이 더 좋은 결과를 가져온다고 제안합니다.

준비 과정에서는 꽃잎의 과도한 수분을 제거하면서도 어느 정도 유연성을 유지하기 위해 꽃잎을 말리고 눌러야 합니다. 이렇게 하면 꽃잎이 부서지지 않고 주름을 잘 잡을 수 있습니다.

꽃잎이 마른 후에는 접기 위해 정사각형으로 잘라야 합니다. 라이 씨는 정사각형의 크기를 최대한 크게 하고, 꽃잎의 맥선에 주의하여 접기가 더 쉽도록 하라고 조언합니다.

접기 전에 꽃잎의 유연성을 테스트하는 것이 중요합니다. 라이 씨는 꽃잎을 사용하기 전에 일반 종이로 연습하여 접기 기술에 익숙해지기를 권장합니다.

모델이 완성되면 수명을 늘리기 위해 수지에 보존할 수 있지만, 자연적인 퇴화는 시간이 지나면서 예상된다고 합니다.

라이 씨는 자연 재료로 작업하는 독특한 경험을 강조하며, 이러한 작업이 예술에 대한 감사를 깊게 하고 정신적 웰빙과의 연결을 강화할 수 있다고 제안합니다. 전반적으로 이 기사는 독자들이 꽃잎의 섬세한 특성을 염두에 두고 이 창의적인 기술을 탐구해 보기를 권장합니다.

GitHub는 개발자들이 코드를 공유하고 협업할 수 있는 플랫폼입니다. 제공된 링크는 구글의 "gemini-cli" 프로젝트로 연결됩니다. 이 프로젝트는 구글의 특정 기술이나 서비스와 관련된 "Gemini"와 관련된 도구나 기능을 포함하고 있을 가능성이 높습니다. 더 많은 정보와 프로젝트에 대한 자세한 내용을 보려면 링크를 방문해 보세요.

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PNG 포맷이 다시 주목받고 있습니다. 20년 넘게 정체되었던 PNG 사양이 새롭게 발표되어 이 포맷에 활력을 불어넣고 있습니다. 미국 의회 도서관과 캐나다 국립 기록 보관소와 같은 주요 기관들이 PNG를 추천하고 있어, 이를 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다.

새로운 PNG 사양의 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다. 첫째, HDR 지원이 추가되었습니다. 이제 PNG는 고동적 범위(High Dynamic Range)를 지원하며, 데이터 사용이 더 효율적입니다. 둘째, 애니메이션 지원이 공식적으로 인정되었습니다. 애니메이션 PNG(APNG)가 Firefox와 같은 프로그램에서 널리 지원되고 있습니다. 셋째, Exif 데이터 지원이 포함되었습니다. Exif 데이터는 저작권 및 GPS 정보와 같은 추가 정보를 담고 있습니다. 마지막으로, 이전 사양에서 발생했던 여러 오류와 모호함이 수정되었습니다.

마지막 PNG 업데이트는 20년 전이었고, 기술 발전이 이번 부활을 이끌었습니다. Adobe, Apple, Google과 같은 유명 기업들이 새로운 개발에 참여하고 있으며, 추가 업데이트도 진행 중입니다.

Chrome, Safari, Photoshop과 같은 많은 인기 애플리케이션이 이미 새로운 PNG 사양을 지원하고 있습니다. 앞으로 더 나은 압축 및 인코딩 기술을 포함한 개선 사항이 예정되어 있습니다.

전반적으로 PNG 작업 그룹은 이 포맷을 되살리기 위해 많은 노력을 기울였으며, 그들의 노력은 인정받아야 마땅합니다.

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아이로(Iroh)는 장치의 공개 키를 사용하여 빠른 연결을 돕는 도구입니다. 이 도구는 직접 연결을 생성하기 위해 홀 펀칭(hole-punching) 기술을 사용하며, 필요할 경우 공개 중계 서버를 활용할 수 있습니다. 아이로는 안전하고 효율적인 데이터 전송을 제공하는 QUIC 프로토콜을 기반으로 구축되었습니다.

주요 기능으로는 여러 가지 프로토콜을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 대용량 파일 전송을 위한 'iroh-blobs', 확장 가능한 통신 네트워크를 만드는 'iroh-gossip', 키-값 데이터를 관리하는 'iroh-docs', 그리고 곧 출시될 'iroh-willow' 프로토콜 구현이 있습니다.

아이로는 주로 러스트(Rust) 언어와 함께 사용됩니다. 제공된 코드 예제를 통해 쉽게 설치하고 연결을 생성할 수 있습니다. 다른 프로그래밍 언어를 사용할 경우, iroh-ffi를 통해 바인딩을 활용할 수 있습니다.

프로젝트는 핵심 라이브러리, 중계 서버, 노드 발견을 위한 DNS 서버 등 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 또한, 이 프로젝트는 아파치 라이선스 2.0과 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

더 많은 정보와 예제, 프로젝트의 소스 코드는 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

2025년 6월 23일, 한나 포사이드는 한 우체국에서 목격한 순간을 회상한다. 한 아이가 음악 공연에서 다섯 개의 스티커를 받았다고 자랑스럽게 이야기하는 모습을 보면서, 그녀는 가치의 본질에 대해 생각하게 된다. 그녀는 스티커를 조지 엘리엇의 소설 실라스 마너에서 돈을 모으는 것과 비교한다.

이 이야기에서 실라스는 숙련된 직조공이지만, 공동체와 목적을 잃은 후 금화를 모으는 데 집착하게 된다. 그의 부는 만족을 주기보다는 단순한 욕망의 대상이 되어버린다. 이는 돈이 본래의 목적을 잃고 물건에 대한 집착으로 변할 수 있음을 보여준다. 포사이드는 실라스의 경험과 현대 사회에서의 부에 대한 태도를 비교하며, 일부 사람들이 노력 없이도 돈과 지위를 당연히 여기는 경향을 강조한다.

그녀는 사회적 지위가 자격 의식을 어떻게 불러일으킬 수 있는지를 논의하며, 실라스의 노력과 자신의 부를 낭비하면서도 더 많은 것을 누려야 한다고 믿는 던스턴 같은 인물들을 대조한다. 결국 실라스는 금이 아닌, 그의 삶에 들어온 아이의 사랑과 동 companionship에서 구원을 찾는다. 이는 물질적 부에서 진정한 인간 가치로 나아가는 상징이다.

포사이드는 실라스의 가치에 대한 갈망과 물질적 소유를 초월하는 사랑의 변혁적인 힘에 대한 희망적인 반성을 통해 개인적인 연결을 표현하며 마무리한다.

최근 연구에 따르면 우울증을 앓고 있는 사람들은 '끈적한 사고'라는 현상 때문에 의사결정에 어려움을 겪는다고 합니다. 끈적한 사고는 부정적인 생각에 갇히는 것을 의미합니다. 그로닝겐 대학교의 연구자 한 양과 마리케 반 부흐트는 124명의 참가자를 대상으로 반추가 의사결정에 미치는 영향을 조사했습니다. 그들은 반추를 많이 하는 사람들이 의사결정을 내리는 데 더 어려움을 겪고, 과제에서 실수를 더 많이 한다는 사실을 발견했습니다.

끈적한 사고를 경험한 참가자들은 과제에서 올바른 답변을 하는 데 더 오랜 시간이 걸렸고, 집중력이 떨어진 것과 관련된 뇌 활동이 증가했습니다. 이러한 결과는 끈적한 사고가 우울증에 취약한 사람들의 의사결정 어려움에 기여한다는 것을 시사합니다. 그러나 연구의 한계로는 높은 끈적한 사고를 가진 참가자 대부분이 여성이라는 점이 있습니다. 이로 인해 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 성별 차이를 탐구하기 위한 추가 연구가 필요합니다.

폴 길스터의 글 "인터스텔라 비행: 관점과 인내"는 음악, 기술, 그리고 별간 여행의 가능성에 대한 관계를 탐구합니다. 그는 존 콜트레인의 앨범 선쉽에서 영감을 받아 음악과 우주 탐사에서의 속도와 탐험이라는 주제를 연결합니다.

길스터는 최근 태양에 접근한 파커 태양 탐사선에 대해 이야기하며, 다양한 우주선의 인상적인 속도를 강조합니다. 예를 들어, 인류가 만든 가장 빠른 물체인 파커 태양 탐사선은 초속 191.2킬로미터에 도달했지만, 그 속도로도 프로시마 센타우리, 즉 가장 가까운 별에 도달하는 데는 6,600년 이상 걸린다고 합니다.

그는 별간 여행에 필요한 긴 시간에 대해 강조하며, 현재 기술로는 새로운 해결책을 상상해야 한다고 언급합니다. 예를 들어, 추진을 위해 빔 에너지를 사용하는 방법이 필요하다고 설명합니다. 또한, 그는 인류의 기술적 성취에 대한 역사적 맥락을 반영하며, 보이저 탐사 임무의 노력과 고대의 거대한 프로젝트인 피라미드 건설을 비교합니다.

전체적으로 이 글은 우주 탐사의 미래에 대한 경이로움과 인류가 별간 여행을 꿈꾸는 데 있어 장기적인 관점의 필요성을 전달합니다.

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블로그 글에서는 RaptorCast에 대해 다루고 있습니다. RaptorCast는 지분 증명(PoS) 블록체인에서 리더가 거래 블록을 제안하는 과정의 소통을 개선하기 위한 솔루션입니다. 이 과정에서 주요 도전 과제는 다음과 같습니다.

첫째, 성능입니다. 모든 검증자에게 블록 제안을 신속하게 공유하는 것이 중요합니다. 둘째, 보안입니다. 검증자들이 블록의 출처와 무결성을 확인할 수 있어야 합니다. 셋째, 강건성입니다. 정직한 검증자들이 패킷 손실이나 악의적인 행동에도 불구하고 제안을 재구성할 수 있어야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 RaptorCast는 세 가지 설계 영역에 집중하고 있습니다.

첫 번째는 데이터 전송 프로토콜입니다. 신뢰성이 높지만 느린 TCP와 빠르지만 신뢰성이 낮은 UDP 중에서 선택해야 합니다. RaptorCast는 UDP를 선택하고 추가 인코딩을 통해 패킷 손실을 관리할 계획입니다.

두 번째는 인코딩 시스템입니다. UDP는 패킷을 잃을 수 있기 때문에 효과적인 인코딩 방식이 필요합니다. RaptorCast는 누락된 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 R10 인코딩을 사용하며, 데이터 무결성을 보장하기 위한 조치를 포함하고 있습니다.

세 번째는 방송 전략입니다. RaptorCast는 특정 검증자가 데이터를 지정된 피어에게 재전송하는 구조화된 방송 방식을 선택하여, 무작위 전송 방식보다 효율성을 높이고 있습니다.

추가적으로, 설계에는 각 데이터 조각에 대한 서명을 요구하지 않고도 데이터를 인증할 수 있는 머클 증명과 같은 보안 기능이 포함되어 있어 효율성을 높이면서 무결성을 유지합니다. 전반적으로 RaptorCast는 블록체인 네트워크에서 거래 블록 전파의 속도와 신뢰성을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 기사는 C++26의 새로운 기능에 대해 다루고 있으며, 특히 JSON 데이터를 컴파일 시간에 C++ 객체로 직접 변환하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

C++26의 최신 버전에서는 여러 가지 반사(reflection) 기능이 확정되어 더 동적인 프로그래밍이 가능해졌습니다. 반사는 프로그램의 구조를 동적으로 탐색하고 조작할 수 있는 기능입니다.

실용적인 예로, JSON 파일을 구조화된 C++ 객체로 변환하는 방법이 소개됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 JSON 파일이 있을 때: { "outer": "text", "inner": { "field": "yes", "number": 2996 } } 이 구조를 반영하는 C++ 구조체로 변환할 수 있습니다.

이 과정은 JSON 데이터를 읽고, 반사 기법을 사용하여 해당하는 C++ 타입과 값을 생성하는 방법을 정의하는 것으로 이루어집니다. 기사는 단일 키/값 쌍에서 시작하여 여러 쌍을 처리할 수 있도록 확장하는 간소화된 버전의 이 과정을 설명합니다.

구현은 JSON 숫자, 문자열, 객체를 구분할 수 있어 유연하고 재귀적인 파싱 접근 방식을 가능하게 합니다.

마지막으로, 기사는 새로운 문법을 사용하여 JSON 파일을 C++ 코드에 쉽게 통합하는 방법을 제시합니다. 이를 통해 JSON 데이터를 간단히 삽입하고 구조화된 C++ 객체로 접근할 수 있습니다.

전반적으로 저자는 C++26의 혁신적인 기능이 JSON 데이터 처리를 C++ 프로그래밍에 원활하게 통합할 수 있도록 해준다고 강조합니다. 이는 다른 프로그래밍 언어에서 볼 수 있는 기능과 유사합니다.

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이 글은 저자가 CUDA 기반의 레이 트레이서를 개발한 경험을 공유하며, 이 레이 트레이서가 인기 있는 Vulkan/RTX 구현보다 더 나은 성능을 발휘하고, 동일한 하드웨어에서 2배 이상의 속도 향상을 이뤘다는 내용을 담고 있습니다. 저자는 기존 방법을 단순히 복제하는 것이 아니라, 지속적인 프로파일링과 최적화를 통해 성능을 향상시키는 것을 목표로 했습니다.

저자는 자신의 CUDA 레이 트레이서를 RayTracingInVulkan과 비교하며 성능 개선이 두드러졌다고 언급했습니다. 처음에는 3.6배의 속도 향상을 주장했으나, 누락된 성능 요소를 포함한 후에는 2배로 조정되었습니다. 저자는 전통적인 삼각형 추적보다 간단한 절차적 구형 추적을 사용했으며, 이로 인해 GPU에서 다른 성능 결과를 가져왔습니다. Tanguy Fautré의 통찰에 따르면, 절차적 레이 트레이싱은 RTX 코어를 효과적으로 활용하지 못할 수 있으며, RTX 코어는 삼각형을 처리하는 데 더 뛰어나다고 합니다.

이 글은 CUDA가 GPU 성능을 더 깊이 최적화하고 이해할 수 있게 해준다는 점을 강조하며, 저수준 프로그래밍 지식의 필요성을 언급합니다. 전반적으로 이 글은 GPU 프로그래밍과 최적화에 대한 영감을 주고, 실질적인 경험을 통해 CUDA의 잠재력을 보여주고자 합니다.

Blender 5.0은 리눅스 사용자들을 위해 고동적 범위(High Dynamic Range, HDR) 지원을 도입할 예정입니다. 하지만 이 기능은 Wayland 디스플레이 서버와 Vulkan 그래픽 API를 사용할 때만 가능합니다. 현재 HDR 기능은 실험 단계에 있어 완전히 테스트되지 않았으며, 일부 제한이 있을 수 있습니다.

리눅스에서 Blender 5.0의 HDR 기능을 사용하려면 호환 가능한 HDR 디스플레이와 Wayland 데스크탑 환경이 필요하며, OpenGL 대신 Vulkan을 활성화해야 합니다. 이 기능은 몇 가지 설정에서 테스트되었으며, 초기 테스트에서 긍정적인 결과를 보였습니다.

더 많은 정보와 피드백을 제공하려면 Blender DevTalk 스레드를 참고할 수 있습니다.

"제3의 장소와 지역 기업가 정신: 스타벅스 카페의 증거"라는 제목의 연구 논문에서 최진경, 호르헤 구즈만, 마리오 L. 스몰은 카페가 지역 기업가 정신에 미치는 영향을 조사했습니다. 이 연구는 미국의 커피숍이 없던 동네에 스타벅스 카페가 도입된 후의 변화를 분석했습니다. 그 결과, 스타벅스가 있는 동네에서는 창업이 9.1%에서 18% 증가했으며, 이는 연평균 약 2.9개에서 5.7개의 새로운 기업이 생겨나는 것과 같습니다. 특히, 스타벅스와 매직 존슨이 협력하여 저소득 지역에 카페를 열었을 때는 더욱 긍정적인 효과가 나타났습니다. 연구는 이러한 기업가 정신의 증가는 카페가 제공하는 네트워킹 기회와 관련이 있다고 제안합니다.

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"실용적인 코드 생성에서의 LLM 환각: 현상, 메커니즘 및 완화"라는 제목의 기사는 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 코드를 생성할 때 겪는 어려움에 대해 다룹니다. LLM은 코드 생성의 효율성을 높였지만, 복잡한 프로젝트를 처리할 때 종종 잘못되거나 비논리적인 출력, 즉 "환각"을 생성하는 경우가 많습니다.

이 연구의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 연구는 단순한 함수 생성 이상의 복잡한 맥락에서 LLM이 생성한 코드의 환각 현상을 조사합니다. 둘째, 저자들은 여섯 가지 인기 있는 LLM의 코드 생성 결과를 분석하여 환각을 분류했습니다. 셋째, 이들은 환각을 유발하는 네 가지 주요 요인을 확인했습니다. 넷째, 논문에서는 다양한 모델에서 환각을 효과적으로 줄일 수 있는 방법으로 검색 보강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반의 전략을 제안합니다.

이 연구는 코드 생성에서 LLM의 신뢰성을 높여 실용적인 개발 작업에 더 유용하게 만들고자 합니다.

블로그 포스트에서는 고객이 OpenSSH의 scp 명령어에 문제를 보고한 후 진행된 디버깅 세션에 대해 다루고 있습니다. 이 과정에서 Bash, getcwd(), OverlayFS와 관련된 여러 문제가 드러났습니다. 주요 오류는 Bash가 현재 작업 중인 디렉토리에 접근할 수 없다는 것이었고, 이로 인해 더 깊은 조사가 필요했습니다.

첫 번째로, 문제의 원인은 scp가 아니라 Bash에서 발생한 오류 메시지였습니다. Bash가 현재 작업 중인 디렉토리를 확인하지 못한 것이었습니다.

조사 과정에서 팀은 getcwd() 함수의 문제를 발견했습니다. Bash가 glibc에서 제공하는 getcwd() 대신 자체 구현을 사용하고 있었던 것입니다. 이는 예상치 못한 일이었고, 일반적으로 Bash가 glibc의 버전을 사용할 것이라고 믿고 있었기 때문에 놀라운 발견이었습니다.

또한, 크로스 컴파일 환경이 잘못 구성되어 getcwd() 함수가 손상된 것으로 잘못 표시된 것이 문제의 원인이었습니다. 이로 인해 Bash는 대체 구현을 사용하게 되었습니다.

OverlayFS의 동작도 문제를 일으켰습니다. OverlayFS는 inode 번호 처리 방식을 변경하여 Bash의 대체 getcwd() 함수가 가정한 것과 다른 결과를 초래했습니다. 특히, OverlayFS의 readdir()가 반환하는 inode 번호가 stat()에서 반환하는 것과 다를 수 있어 현재 디렉토리를 가져오는 데 실패하게 만들었습니다.

마지막으로, Bash의 readdir() 구현에는 오랜 기간 동안 간과된 점이 있었습니다. readdir()를 호출하기 전에 오류 번호(errno)를 초기화하지 않았기 때문에 때때로 잘못된 오류 메시지를 반환했습니다.

조사를 통해 크로스 컴파일 구성 오류, OverlayFS의 동작, Bash의 오류 처리 결함이 복합적으로 문제를 일으켰다는 사실이 밝혀졌습니다. 간단한 빌드 수정으로 문제가 해결되었지만, 시스템 이식성과 레거시 코드에 대한 중요한 교훈을 남겼습니다.

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많은 아이폰 사용자들이 저장 공간 부족 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 종종 맥을 가지고 있지 않거나, 아이클라우드에 비용을 지불하고 싶지 않으며, 가정용 NAS를 설정하는 것이 어렵다고 느낍니다. 사진을 수동으로 정리하는 것도 번거롭고 힘든 작업입니다.

이 문제를 해결하기 위해 BackiGo라는 앱을 만들었습니다. 이 앱은 사용자가 아이폰에서 외장 하드 드라이브로 라이브 사진을 직접 백업할 수 있게 해줍니다. 맥이 필요하지 않습니다.

BackiGo의 주요 기능은 다음과 같습니다. 라이브 사진을 백업하면서 그 움직임을 그대로 보존합니다. 또한, 라이브 사진을 다시 아이폰으로 복원할 수 있는 기능도 제공합니다. 새로운 사진을 쉽게 백업할 수 있으며, 외장 드라이브에서 저장된 라이브 사진을 직접 탐색하고 볼 수 있는 옵션도 있습니다. 구매 전에 최대 500개의 사진과 비디오를 백업할 수 있는 무료 체험도 제공됩니다.

2012년 구글 글래스가 출시된 이후 증강 현실(AR) 기술이 다양한 산업에서 생산성을 높일 것이라는 기대가 컸습니다. 그러나 실제로 이러한 기술이 현실 세계에서 사용되는 경우는 많지 않았습니다. 많은 사람들은 정보에 손을 대지 않고 접근할 수 있는 기능, 영상 통화, 시각 공유 등이 여러 분야에서 유용할 것이라고 예상했습니다. 미국의 방위 산업과 세르비아의 의료 분야에서 홀로렌즈와 같은 일부 파일럿 프로젝트가 진행되고 있습니다. 이 글에서는 AR 기술의 사용 사례, 개인적인 경험, 그리고 유용성, 디스플레이 품질, 비용 등으로 인해 더 널리 채택되지 못하는 도전 과제에 대한 의견을 요청하고 있습니다.

인공지능 회사인 앤트로픽이 최근 저작권이 있는 책을 모델 훈련에 사용하는 것과 관련해 중요한 법적 결정을 얻었습니다. 한 판사는 앤트로픽이 스캔한 책의 버전이 "공정 사용"에 해당한다고 판단했지만, 회사가 이전에 700만 권 이상의 불법 복제본을 사용한 문제로 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이 판결은 불법 전자책이 재판에 회부될 것임을 의미하며, 판사는 저자들과의 의견에 동의하여 앤트로픽이 이 복사본에 대해 비용을 지불했어야 한다고 밝혔습니다.

이 사건은 앤트로픽의 초기 시절로 거슬러 올라갑니다. 공동 창립자인 벤 만이 다양한 온라인 소스에서 대량의 불법 책을 다운로드했기 때문입니다. 이후 회사는 연구를 위해 합법적으로 인쇄된 책을 구매하는 방향으로 전환했지만, 판사는 라이선스가 없는 데이터로 AI를 훈련시키는 것이 원작을 변형하기 때문에 여전히 공정 사용으로 간주될 수 있다고 강조했습니다.

윌리엄 알수프 판사는 사람들이 모든 경우에 대해 비용을 지불하지 않고도 텍스트를 읽고 사용하는 것이 일반적이라는 점을 언급하며, 이 맥락에서 공정 사용 주장을 뒷받침한다고 말했습니다.

아이누어는 일본의 식민지 정책으로 거의 사라질 뻔했지만, 현대 기술, 특히 인공지능 덕분에 부활하고 있습니다. 이 언어는 심각하게 위협받고 있으며, 현재 남아 있는 원주민 화자는 극히 소수입니다. 이는 과거 정부의 언어 사용 억압 정책 때문입니다.

2019년, 일본 정부는 아이누를 원주민으로 법적으로 인정하면서 그들의 문화와 언어를 보존하려는 노력이 시작되었습니다. 젊은 아이누 여성인 마야 세키네는 가족의 아이누 이야기를 나누고 언어를 홍보하기 위해 유튜브 채널을 만들었습니다. 그러나 그녀의 노력에도 불구하고 아이누어는 학교에서 가르쳐지지 않아 미래 세대에게 전해지는 데 한계가 있습니다.

교토대학교의 타츠야 카와하라를 포함한 연구자들은 인공지능을 활용해 아이누어의 오래된 녹음을 분석하고, 이를 통해 언어의 접근성과 학습을 향상시키고자 하고 있습니다. 그들은 아이누어를 인식하고 생성할 수 있는 AI 시스템을 개발했지만, 이 기술의 정확성과 진정성에 대한 우려가 남아 있습니다. 지역 사회 구성원들은 발음 오류와 문화적 전유의 위험에 대해 조심스러워하고 있습니다.

아이누어의 부활에 대한 희망이 있지만, 역사적 불의와 언어 보존 노력에 대한 지역 사회의 참여 필요성 같은 도전 과제가 여전히 존재합니다. 아이누 공동체는 새로운 용어를 만들고 그들의 문화적 정체성을 수용하며 계속해서 적응하고 있습니다. 전반적으로 기술과 지역 사회의 참여가 결합된다면 아이누어가 다시 번창할 수 있다는 낙관적인 전망이 있습니다.

이 글에서는 JavaScript를 사용하여 텍스트 음성 변환(TTS)과 문장 수준 강조 기능을 결합한 간단한 웹 도구를 만드는 방법을 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

TTS는 브라우저에서 SpeechSynthesis API를 이용해 텍스트를 음성으로 읽어주는 기능입니다. 사용자는 재생, 일시 정지, 중지 등의 조작을 할 수 있으며, 다양한 음성을 선택할 수 있습니다.

이 도구의 핵심 구성 요소는 두 가지입니다. 첫째, speechSynthesis는 음성 재생을 제어합니다. 둘째, SpeechSynthesisUtterance는 읽어줄 텍스트를 나타냅니다.

이 프로젝트는 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 미니 도구를 만드는 것입니다. 이 도구는 문장을 하나씩 읽고, 현재 읽고 있는 문장을 강조하며, 재생, 일시 정지, 재개, 중지 버튼을 포함합니다.

도구의 HTML 구조는 제어를 위한 툴바, 문장이 포함된 텍스트 블록, 진행 상황을 표시하는 부분으로 구성됩니다.

기본적인 CSS 스타일이 적용되어 사용자 친화적이고 시각적으로 매력적인 인터페이스를 제공합니다.

JavaScript는 음성 옵션을 채우고, 문장을 읽으며 사용자 인터페이스를 업데이트하고, 읽히는 문장을 강조하는 기능을 처리합니다.

문장이 읽히면 해당 문장이 강조되고, 현재 문장이 끝나면 다음 문장이 자동으로 읽힙니다.

이 글은 TTS와 동적 강조 기능을 구현하는 방법을 가르치며, 진행 상황 저장이나 외부 콘텐츠 로드와 같은 프로젝트 확장 방법도 제안합니다.

이 프로젝트는 접근성을 향상시키고 웹 페이지에서 몰입감 있는 읽기 경험을 제공합니다.

요약이 없습니다.

DeepSpeech 프로젝트는 오픈 소스 음성 인식 엔진으로, 더 이상 개발되지 않습니다. 이 프로젝트는 바이두의 연구를 바탕으로 하였으며, 구글의 텐서플로우를 사용하여 구현되었습니다.

설치 및 사용에 대한 문서는 deepspeech.readthedocs.io에서 확인할 수 있습니다. 최신 릴리스와 함께 제공되는 사전 훈련된 모델은 GitHub에서 다운로드할 수 있습니다. 기여 방법에 대한 안내는 CONTRIBUTING.rst 파일을 참고하시기 바랍니다. 지원이 필요하신 경우에는 SUPPORT.rst 파일을 확인해 주세요.

이 글에서는 리눅스에서 NFC 칩 데이터를 읽는 방법에 대해 다루고 있습니다. 특히 pypassport라는 도구를 사용하여 여권의 NFC 칩에서 정보를 추출하는 방법을 설명합니다. NFC 칩에는 생체 정보와 같은 민감한 데이터가 포함되어 있으며, 이 정보는 여권의 기계 판독 구역(MRZ)에 있는 비밀번호로 보호됩니다.

여권의 NFC 칩은 MRZ에 인쇄된 비밀번호로 보호되어 있습니다. 이 비밀번호는 칩의 데이터를 읽기 위해 필요합니다. 만약 MRZ의 일부가 누락된 경우(예를 들어, 취소된 여권의 경우), 여권 번호, 생년월일, 만료일과 특정 체크섬 계산을 사용하여 MRZ를 재구성할 수 있습니다.

취소된 여권이라 하더라도 NFC 칩은 여전히 읽을 수 있습니다. 물리적으로 변경된 여권이라도 칩은 intact 상태로 남아 있기 때문입니다. 이론적으로 MRZ 비밀번호를 무작위로 시도하는 것이 가능하지만, 조합의 수가 방대하여 실용적이지 않습니다. 그러나 여권 번호와 생년월일과 같은 특정 정보를 알고 있다면 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

저자는 pypassport 라이브러리 설치 방법과 여권 데이터를 읽기 위한 예제 파이썬 코드를 제공합니다. 여권 데이터는 여러 "데이터 그룹"으로 구성되어 있으며, 개인 정보와 사진과 같은 생체 데이터가 포함됩니다. 이 방법은 위조 여권을 감지하거나 여권이 취소되었는지 확인하는 데는 한계가 있습니다.

결론적으로, 여권의 NFC 칩을 읽는 과정은 기술적으로 복잡할 수 있지만 가능하며 많은 정보를 드러낼 수 있습니다. 그러나 저자는 대부분의 경우 여권을 수동으로 읽는 것이 동일하게 효과적이라고 제안합니다.

구글은 안드로이드 사용자들에게 AI 서비스인 제미니가 곧 전화, 메시지, 왓츠앱과 같은 중요한 앱에 접근할 수 있게 될 것이라고 알렸습니다. 이는 사용자가 동의 여부와 관계없이 적용되며, 7월 7일부터 시행됩니다. 이 변화는 사용자의 명시적인 동의 없이 제미니가 민감한 정보에 접근할 수 있다는 점에서 개인정보 보호에 대한 우려를 불러일으킵니다.

구글의 이메일에서는 사용자가 앱 설정에서 이러한 기능을 끌 수 있다고 제안하고 있지만, 구체적인 방법이나 기능을 비활성화했을 때의 의미에 대한 명확한 설명은 부족합니다. 현재 제미니가 활성화되면 최대 72시간 동안 일부 사용자 데이터를 저장하고 공유할 수 있습니다.

많은 사람들은 AI가 효과적으로 작동하기 위해 개인 정보에 접근해야 한다는 점에 대해 걱정하고 있습니다. AI가 우리의 일상생활에 더욱 통합됨에 따라 투명한 데이터 수집 관행과 개인정보 보호의 필요성이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 사용자들은 AI의 편리함을 감사하게 여기지만, 특히 개인 메시지와 관련된 개인정보 보호가 최우선 과제라고 강조하고 있습니다.

2025년 5월, 클라우드플레어는 초당 7.3 테라비트(Tbps)에 달하는 역대 최대 DDoS 공격을 성공적으로 차단했습니다. 이 공격은 이전 기록보다 12% 더 큰 규모였으며, 클라우드플레어의 고객인 호스팅 제공업체를 겨냥해 그들의 매직 트랜짓 서비스를 통해 보호를 받았습니다.

주요 내용으로는, 이 공격이 단 45초 만에 37.4 테라바이트의 데이터를 전송했으며, 이는 수천 편의 HD 영화를 스트리밍하거나 수백만 곡의 노래를 1분 안에 다운로드하는 것과 같습니다. 공격은 주로 UDP 플러드 방식으로 이루어졌지만, QOTD와 NTP와 같은 오래된 프로토콜을 이용한 반사 공격도 포함되었습니다. 이 공격은 161개국의 122,000개 이상의 IP 주소에서 발생했으며, 특히 브라질과 베트남에서 많은 트래픽이 발생했습니다.

클라우드플레어의 고급 DDoS 방어 시스템은 인간의 개입 없이 자율적으로 공격을 탐지하고 완화했습니다. 공격 트래픽을 가장 가까운 데이터 센터로 라우팅하는 글로벌 네트워크의 능력 덕분에 효율적인 완화가 가능했으며, 이는 클라우드플레어의 DDoS 방어력의 강점을 보여줍니다. 이 사건은 인터넷 인프라에 대한 DDoS 공격의 위협이 증가하고 있으며, 강력한 보호 조치의 중요성을 강조합니다.

소프트웨어 출시 공지를 효과적으로 작성하는 방법에 대한 요약입니다.

첫째, 사용자 경험에 집중해야 합니다. 출시 공지는 새로운 소프트웨어가 사용자 경험을 어떻게 개선하는지를 강조해야 하며, 단순히 새로운 기능을 나열하는 데 그쳐서는 안 됩니다.

둘째, 변화의 이점을 설명해야 합니다. 단순히 무엇이 바뀌었는지를 말하는 대신, 이러한 변화가 사용자에게 어떤 이익을 주는지를 설명해야 합니다. 예를 들어, "반복" 버튼이 추가되었다고 말하는 대신, 사용자가 이제 쉽게 반복 이벤트를 만들 수 있게 되었다고 설명하는 것이 좋습니다.

셋째, 공지와 릴리스 노트를 구분해야 합니다. 출시 공지는 사용자 중심으로 흥미롭게 작성되어야 하며, 릴리스 노트는 더 기술적이고 상세할 수 있습니다.

넷째, 주요 변경 사항을 강조해야 합니다. 사용자 경험을 향상시키는 가장 중요한 업데이트만 포함하고, 사용자에게 중요하지 않은 기술적 용어나 세부 사항은 피해야 합니다.

다섯째, 개선 사항을 축하해야 합니다. 문제를 고치는 것뿐만 아니라 개선된 점을 강조해야 합니다. 예를 들어, "새 파일 생성이 이제 100배 빨라졌습니다"라고 말하는 것이 좋습니다.

여섯째, 제품을 간단히 소개해야 합니다. 새로운 사용자가 제품의 목적을 이해할 수 있도록 간단한 개요를 제공하되, 기존 사용자를 압도하지 않도록 해야 합니다.

일곱째, 모호한 표현은 피해야 합니다. "다양한 개선 및 버그 수정"과 같은 표현은 사용하지 말고, 구체적인 개선 사항을 언급해야 합니다.

여덟째, 효과적인 시각 자료를 사용해야 합니다. 새로운 기능을 강조하는 명확한 스크린샷을 포함하여, 긴 설명 없이도 쉽게 이해할 수 있도록 해야 합니다.

아홉째, 데모는 짧게 유지해야 합니다. 15초 이내의 짧은 애니메이션 데모를 사용하여 기능을 소개하고, 사용자의 시간을 낭비하지 않도록 해야 합니다.

마지막으로, 미리 계획해야 합니다. 개발 과정에서 공지를 고려하여 사용자에게 진정으로 이익이 되는 변화를 강조할 수 있도록 해야 합니다.

결론적으로, 사용자 중심의 흥미로운 출시 공지를 작성하여 의미 있는 개선 사항에 집중함으로써 사용자 관심을 끌고 유지할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 "장난감 프로그램"을 만드는 것의 이점을 강조합니다. 장난감 프로그램은 개발자들이 코딩을 배우고 즐길 수 있도록 돕는 간단한 소프트웨어 프로젝트입니다. 리처드 파인만의 "내가 만들 수 없는 것은 이해하지 못한다"는 말을 인용하며, 소프트웨어를 이해하는 데 있어 실습 경험의 중요성을 강조합니다.

자신만의 소프트웨어를 만드는 것은, 비록 간단한 버전일지라도, 책에서 수동적으로 배우는 것보다 더 깊은 이해를 제공합니다. AI와 소프트웨어 개발의 산업화가 진행됨에 따라 프로그래밍의 즐거움을 다시 찾을 필요성이 커지고 있습니다. 장난감 프로그램은 종종 80:20 법칙을 따르며, 최소한의 코드로 최대한의 기능을 구현하는 데 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식은 과도한 설계 없이 창의성과 문제 해결 능력을 촉진합니다.

장난감 프로젝트를 진행하면서 얻는 실용적인 지식과 기술은 전문적인 환경에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 글에서는 몇 가지 장난감 프로그램 아이디어와 예상 난이도 및 소요 시간을 제시합니다. 예를 들어, 정규 표현식 엔진은 난이도 4/10, 소요 시간 5일, 간단한 운영 체제 커널은 난이도 7/10, 소요 시간 2개월, 고전 게임 에뮬레이터는 난이도 6/10, 소요 시간 3주, 기본 물리 엔진은 난이도 5/10, 소요 시간 1주로 제안됩니다.

마지막으로, 저자는 이러한 프로젝트에 AI 모델을 사용하는 것을 피하라고 조언합니다. 학습은 미지의 영역을 탐구하는 과정에서 이루어지며, 이는 코딩의 즐거움과 만족감을 높여줍니다.

현재 젊은이들은 어려운 취업 시장에 직면해 있으며, 최근 대학 졸업생들의 실업률은 경기 침체 시기와 비슷한 수준을 보이고 있습니다. 이른바 "신입 졸업생 격차"는 젊은 근로자들이 전체 취업 시장이 보여주는 것보다 더 힘든 상황에 처해 있음을 나타냅니다. 이 문제에는 금리 인상으로 인한 경제 둔화와 인공지능(AI)의 영향력이 커지는 등 여러 요인이 작용하고 있습니다.

AI는 기업의 채용 방식을 변화시키고 있습니다. ChatGPT와 같은 도구는 보통 신입 사원이 수행하던 업무를 대신할 수 있습니다. 많은 기업들이 젊은 직원들을 AI로 대체하기 시작하면서 일자리의 가용성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 예를 들어, 예측에 따르면 AI는 향후 5년 내에 신입 직무의 절반을 없앨 수 있다고 합니다.

또한, 채용 과정 자체도 변화하고 있습니다. 기술 덕분에 학생들은 수백 개, 심지어 수천 개의 일자리에 빠르게 지원할 수 있어 인사 부서가 압도당하는 상황이 발생하고 있습니다. AI는 이제 채용 과정에 깊숙이 관여하고 있으며, 기업들은 후보자 선별과 면접에 AI를 활용하고 있습니다. 때로는 인간의 상호작용을 대신해 챗봇이 사용되기도 합니다.

이러한 변화는 채용 과정을 복잡하게 만들 뿐만 아니라, AI가 학업 환경에서 부정행위를 쉽게 할 수 있게 하면서 전통적인 자격, 즉 대학 학위의 가치에 대한 의문을 제기합니다. 전반적으로 AI는 대학에서 직장으로의 전환 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이는 취업을 원하는 젊은이들에게 도전적인 시기가 되고 있습니다.

전화번호를 입력하면 30초 이내에 2-3분 동안 진행되는 간단한 AI 기반의 스크리닝 인터뷰 전화를 받을 수 있습니다. 현재 이 서비스는 기본적인 스크리닝 질문을 처리하고 간단한 보고서를 생성합니다. 앞으로 기술 스크리닝 라이브러리, 지원자 추적 시스템(ATS)과의 통합, 특정 역할이나 회사에 맞춘 맞춤형 질문, 여러 언어 지원과 같은 기능을 추가하여 서비스를 확장할 계획입니다.

이들은 채용에 참여하는 리크루터와 스타트업 창업자들의 피드백을 원하고 있습니다. 먼저 전화를 시도해보고, 그 경험에 대한 자연스러움, 편안함, 채용에 활용 가능성, 개선할 점 등을 공유해 달라고 요청하고 있습니다. 전체 리크루터 대시보드를 보려면 데모를 위해 이메일을 남길 수 있습니다.

이것은 아이디어를 테스트하기 위한 초기 버전(MVP)이며, 이 접근 방식이 채용의 미래인지 아니면 불필요한 자동화에 불과한지에 대한 의견을 궁금해하고 있습니다.

이 글은 현대 물리학, 특히 양자역학의 맥락에서 시간 관리의 역설에 대해 다룹니다. 글은 유머러스하게 상사에게 지각을 설명할 때 시간이 실제로 존재하지 않을 수도 있다는 아이디어를 사용하여 시작합니다. 인류는 고대 달력부터 아이작 뉴턴의 절대 시간 개념까지 오랜 시간 동안 시간 관리를 해왔습니다. 뉴턴의 개념은 수세기 동안 지배적이었습니다.

하지만 알버트 아인슈타인의 이론은 시간이 상대적이라는 것을 밝혀냈고, 양자역학의 발전, 특히 휠러-드윗 방정식은 시간이 현실의 근본적인 수준에서 존재하지 않을 수 있음을 시사합니다. 최근 연구에 따르면 시간은 양자 얽힘에서 발생하며, 이는 시간이 우주의 고유한 특성이 아니라 상호작용을 통해 생성된다는 것을 의미합니다.

이 글은 이러한 통찰을 바탕으로 시간 관리를 위한 실용적인 전략을 제안합니다. 예를 들어, 유연한 일정을 수용하고, 몰입을 통해 시간 경험을 향상시키며, 마감일이 개인마다 다를 수 있음을 인식하는 것입니다. 글은 우리가 작업에 의식적으로 참여하는 것이 시간 자체를 창조하는 데 기여한다고 강조하며, 미루는 것이 단순히 비효율적일 뿐만 아니라 우주의 과정에 참여할 기회를 놓치는 것이라고 결론짓습니다.

전반적으로 이 글은 시간 관리를 단순한 자원 최적화가 아닌 집단적이고 의식적인 노력으로 이해할 것을 권장합니다.

이 글에서는 파이썬의 새로운 기능들이 일회성 스크립트를 실행하는 과정을 어떻게 간소화하는지에 대해 설명합니다.

먼저, uv라는 새로운 패키지가 소개됩니다. uv는 러스트로 작성된 빠른 파이썬 패키지이자 프로젝트 관리자로, 사용자가 특정 환경이나 의존성을 미리 설정하지 않고도 파이썬 스크립트를 실행할 수 있게 해줍니다.

또한, uvx라는 도구가 있습니다. 이는 자바스크립트의 npx와 유사하게, 파이썬 도구를 실행하기 위해 임시 가상 환경을 만들고 필요한 의존성을 자동으로 설치하는 역할을 합니다.

PEP 723은 새로운 파이썬 개선 제안으로, 단일 파일 스크립트에 메타데이터를 포함할 수 있게 해줍니다. 이 메타데이터는 도구와 통합 개발 환경(IDE)이 스크립트의 요구 사항, 예를 들어 파이썬 버전과 의존성을 이해하는 데 도움을 줍니다.

글에서는 uv와 PEP 723 메타데이터를 사용하여 파이썬 스크립트를 실행하는 예시도 제공합니다. 여기에는 PEP 정보를 가져오거나 유튜브 전사본을 추출하는 과정이 포함됩니다.

특정 셰뱅(shebang) 줄을 스크립트에 추가하면 사용자는 명령줄에서 쉽게 스크립트를 직접 실행할 수 있어, 이 과정이 더욱 원활해집니다.

저자는 uv를 사용한 긍정적인 경험을 공유하며, 이 도구가 파이썬을 일회성 스크립트에 대해 다른 언어인 고(Go)보다 더 매력적으로 만든다고 언급합니다.

결론적으로, uv와 PEP 723은 스크립트 실행과 의존성 관리를 간소화하여 개발자들이 파이썬을 빠른 작업에 더 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다.

요약이 없습니다.

프로그래밍에서 시간 관리는 복잡할 수 있으며, 개발자들 사이에 혼란을 초래하기도 합니다. 이 가이드는 시간을 효과적으로 다루기 위한 주요 개념을 설명합니다.

절대 시간과 민간 시간의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 절대 시간은 특정 순간을 나타내며, "에포크"라는 기준점에서 측정됩니다. 예를 들어, 유닉스 시간은 1970년 1월 1일부터 초를 세는 방식입니다. 반면 민간 시간은 그레고리력과 같은 달력을 사용하여 사람에게 친숙한 방식으로 시간을 표현합니다. 날짜와 시간을 쉽게 읽을 수 있도록 형식화되어 있지만, 월을 추가할 때처럼 모호할 수 있습니다.

현대의 시간 측정 방식인 협정 세계시(UTC)는 전 세계적으로 통용되는 기준으로, 정확하게 초를 정의합니다. 이는 원자 시계와 동기화되어 있으며, 지구의 자전 변화에 따라 윤초와 같은 조정이 포함될 수 있습니다. 윤초는 정밀한 시간 측정에 문제를 일으킬 수 있어 프로그래밍에서 주의가 필요합니다.

시간대는 지역 시간이 태양의 위치를 반영하도록 하면서도 UTC를 기준으로 합니다. 각 시간대는 특정 UTC 오프셋을 가지며, 일광 절약 시간제와 같은 이유로 변경될 수 있습니다. 시간대가 어떻게 작동하는지를 이해하는 것은 매우 중요하며, 각 지역 정부의 규칙에 따라 달라질 수 있습니다.

코드에서 시간을 다룰 때는 시간대 간의 유효성에 대한 가정을 피해야 합니다. 시간대를 관리하고 규칙의 역사적 변화를 처리할 수 있는 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. IANA 시간대 데이터베이스를 활용하여 시간대 규칙과 변화를 정확하게 추적하는 것도 고려해 보세요.

실제 응용 프로그램에서는 이벤트 시간을 저장할 때, 시간이 고정되어야 하는지(예: 일식) 아니면 시간대 규칙의 변화에 따라 조정되어야 하는지를 고려해야 합니다. 특히 지속 시간이나 일정과 관련된 기능에서는 사용자 의도를 항상 명확히 해야 합니다.

이러한 원칙을 이해하면 버그를 예방하고 소프트웨어 애플리케이션에서 정확한 시간 관리를 보장할 수 있습니다.

Restmail은 Gmail과 Outlook의 REST API를 사용하여 이메일을 보낼 수 있는 명령줄 도구입니다. 이 도구는 이메일 자동화, 알림 전송, git 패치 공유에 유용합니다.

Restmail을 설치하려면 Go 프로그래밍 언어를 사용하여 다음 명령어를 입력하면 됩니다. go install github.com/tonymet/restmail@latest

설정을 한 번만 하면 됩니다. 이메일 제공업체(Gmail 또는 Outlook)를 설정하는 과정에서 OAuth2 클라이언트 ID와 비밀 키를 생성해야 합니다. 예를 들어, [email protected] CLIENT_ID=xxxxxx CLIENT_SECRET=yyyy로 설정한 후, restmail -configClient -provider gmail -clientId "${CLIENT_ID}" -clientSecret "${CLIENT_SECRET}" -f "${FROM}" 명령어를 실행합니다.

제공업체 설정 후에는 웹 브라우저에서 OAuth 인증 과정을 완료해야 합니다. 이 과정은 한 번만 수행하면 되며, 토큰이 만료될 경우 다시 진행해야 합니다. 예를 들어, [email protected]으로 설정한 후, restmail -setup -provider gmail -sender "${FROM}" 명령어를 실행합니다.

이메일을 보내는 것은 간단한 명령어로 가능합니다. 예를 들어, echo "subject: test subject\n\ntest message" | go run . -f "${FROM}" -provider gmail "${TO}" cc:"${CC}"와 같은 형식으로 메시지를 보낼 수 있습니다.

Git과 통합하여 Restmail을 사용해 이메일을 보내도록 설정할 수 있습니다. Git 구성에 다음 내용을 추가하면 됩니다. [sendemail] smtpServer = /home/USERNAME/go/bin/restmail smtpServerOption = [email protected] smtpServerOption = -provider smtpServerOption = gmail

Restmail은 최소한의 접근 권한만 필요하며, 이메일을 읽거나 삭제할 필요는 없습니다.

제 7세 딸 케이트는 마인크래프트를 정말 좋아합니다. 우리는 그녀의 사진 한 장을 가지고 다양한 인공지능 도구를 사용해 1분짜리 애니메이션을 만들었습니다. 이 과정에 대해 더 알고 싶다면 제 웹사이트를 방문하시거나 유튜브에서 영상을 보실 수 있습니다.

리눅스 오디오 시스템은 종종 부정적인 피드백을 받습니다. 이는 많은 일상적인 컴퓨터 작업에서 오디오가 중요한 역할을 하기 때문입니다. 오디오 문제 발생 시 사용자들은 PipeWire와 PulseAudio 커뮤니티에 불만을 토로하는 경향이 있습니다. 이 두 커뮤니티는 오디오 소프트웨어를 유지 관리하고 있습니다.

리눅스 오디오의 역사는 여러 가지 복잡한 요소로 이루어져 있어 사용자들이 불만을 느끼는 데 기여할 수 있습니다. 대규모 조직과 달리, 전통적인 지원 팀이 없는 자유 오픈 소스 소프트웨어(F/OSS) 커뮤니티는 유지 관리자가 직접 불만을 처리해야 합니다.

부정적인 피드백을 다루는 것은 유지 관리자가 강한 마음가짐을 갖고 침착함을 유지해야 함을 의미합니다. 일부 사용자와의 상호작용은 독성이 있을 수 있지만, 최근 PipeWire 커뮤니티의 피드백은 대체로 긍정적이었습니다.

저자는 독자들에게 불만을 유지 관리자에게 직접 쏟기보다는 사적으로 털어놓을 것을 권장합니다. 이렇게 함으로써 모든 참여자에게 더 건강한 커뮤니티를 조성할 수 있습니다.

Docker 환경에서 Flask와 Django 애플리케이션을 사용할 때 pip에서 uv로 전환하면 속도가 크게 향상됩니다. 이 전환의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 속도 향상입니다. uv로의 전환으로 여러 프로젝트에서 약 10배의 속도 증가를 경험할 수 있었습니다.

둘째, 의존성 관리 방법이 개선되었습니다. requirements.txt 대신 pyproject.toml 파일을 만들어 프로젝트의 의존성을 정의할 수 있습니다. uv는 자동으로 적절한 의존성 관리를 통해 잠금 파일을 생성하여 pip의 방식보다 더 나은 관리 기능을 제공합니다.

셋째, Dockerfile의 변경 사항이 필요합니다. 의존성을 설치하기 전에 환경 변수를 설정해야 하며, Dockerfile 내에서 uv와 그 바이너리를 올바르게 설치해야 합니다. 의존성 관리를 위해 pip 명령 대신 uv 명령을 사용하는 것이 좋습니다.

넷째, uv 사용법에 대해 설명합니다. uv는 의존성을 쉽게 추가, 업데이트 또는 제거할 수 있는 명령을 지원합니다. uv add, uv remove, uv outdated와 같은 명령을 사용하면 필요할 때만 패키지로 설치하지 않고도 의존성을 관리할 수 있습니다.

마지막으로, 의존성 관리를 위한 스크립트 예시도 제공됩니다. 이 스크립트는 잠금 파일을 동기화하고 확인하여 의존성이 최신 상태인지 확인하는 데 도움을 줍니다. 또한, 이와 관련된 변경 사항과 명령을 보여주는 데모 비디오도 언급됩니다.

전반적으로 uv로의 전환은 Dockerized 애플리케이션에서 의존성 관리를 간소화하고 성능을 향상시킵니다.

IBM의 Granite Vision은 문서를 이해하는 데 있어 가장 뛰어난 소형 모델입니다. 이 모델은 문서 내용을 효과적으로 처리하고 해석하는 능력이 뛰어납니다.

저자는 소셜 미디어의 방해 요소로 인해 어려움을 겪었고, 일반적인 사이트 차단기가 효과적이지 않다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 습관을 끊기 위해 "Scream to Unlock"이라는 도구를 만들었습니다. 이 확장 프로그램은 사용자가 소셜 미디어에 접근하기 위해 부끄러운 말을 소리 내어 말해야 하며, 더 크게 소리 지를수록 더 많은 시간을 얻을 수 있습니다. 지금까지 이 도구는 저자가 집중하는 데 도움을 주었습니다. 이 도구는 오픈 소스이며, 투명성을 보장하고 사용자 데이터를 수집하거나 추적하지 않으며, 오디오를 브라우저 내에서 로컬로 처리합니다.

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2025년 6월 23일, FICO는 처음으로 즉시 구매 후 지불(BNPL) 대출을 신용 점수에 포함시키겠다고 발표했습니다. 이 변화는 올해 9천만 명 이상의 미국인이 BNPL을 사용할 것으로 예상되기 때문에 중요합니다. 비판자들은 현재의 신용 점수가 개인의 대출 상환 능력을 완전히 반영하지 못한다고 주장합니다.

FICO는 BNPL 데이터를 고려한 두 가지 새로운 신용 점수인 FICO Score 10 BNPL과 FICO Score 10 T BNPL을 도입할 예정입니다. 이는 대출자에게 소비자의 상환 습관을 더 명확하게 보여주고 대출 과정을 개선하는 것을 목표로 합니다.

FICO와 BNPL 제공업체인 Affirm의 연구에 따르면, 여러 BNPL 대출을 가진 소비자 대부분은 신용 점수가 개선되거나 유지될 것으로 보입니다. 그러나 일부 비판자들은 BNPL이 '유령 부채'를 초래할 수 있으며, 2024년에는 BNPL 사용자 중 거의 25%가 연체된 것으로 보고된 만큼 신용 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 우려하고 있습니다.

Affirm은 무이자 구매를 신용 평가 기관인 Experian에 보고하기 시작했지만, 이는 전통적인 신용 점수에 즉각적인 영향을 미치지 않을 것입니다. 금융 기술 협회는 FICO의 이 움직임을 지지하며, 책임감 있는 BNPL 사용자는 긍정적인 신용 결과를 얻어야 한다고 믿고 있습니다.

이 글에서는 X 윈도우 시스템(X11)에서 혼합 DPI(인치당 도트 수) 설정에 대해 논의하고, 이에 대한 오해를 바로잡습니다.

X 윈도우 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스를 관리하기 위한 프로토콜로, 프로그램이 화면에 무엇을 표시할지 디스플레이 서버와 소통할 수 있게 해줍니다. DPI는 디스플레이의 해상도를 측정하는 단위입니다. 서로 다른 모니터는 각기 다른 DPI를 가질 수 있으며, 이를 제대로 관리하지 않으면 사용자 인터페이스에서 시각적인 불일치가 발생할 수 있습니다.

혼합 DPI 설정은 서로 다른 DPI를 가진 여러 모니터를 함께 사용할 때 발생합니다. 예를 들어, 고해상도 노트북 화면과 일반 외부 모니터를 함께 사용할 경우 디스플레이 문제가 생길 수 있습니다. X11은 역사적으로 혼합 DPI 설정을 지원해 왔으며, 특히 RANDR 확장이 도입되면서 각 디스플레이의 해상도와 물리적 크기에 대한 정보를 제공하게 되었습니다.

하지만 X11이 혼합 DPI를 지원하더라도, 많은 애플리케이션과 툴킷(예: GTK+)이 이 기능을 완전히 활용하지 못해 렌더링 품질이 떨어지는 경우가 많습니다. 개발자들은 애플리케이션이 혼합 DPI를 제대로 처리하도록 노력해야 하며, 사용자들은 설정을 조정하거나 우회 방법을 사용해 경험을 개선할 수 있습니다.

현재 GTK+와 같은 툴킷에서 혼합 DPI 지원을 향상시키기 위한 지속적인 노력이 이루어지고 있으며, 일부 진전이 있기도 합니다. 요약하자면, X11은 혼합 DPI 설정을 처리할 수 있지만, 그 효과는 사용되는 애플리케이션과 툴킷에 크게 의존합니다. 사용자와 개발자는 다양한 디스플레이에서의 사용성을 높이기 위해 더 나은 지원을 요구해야 합니다.

티메로살은 에틸 수은을 포함한 방부제로, 1930년대부터 백신에서 오염을 방지하기 위해 널리 사용되었습니다. 그러나 수은의 독성에 대한 우려로 인해 아동 백신에서 대부분 제거되었습니다. 연구에 따르면 티메로살은 신경 발달 장애를 유발하지 않으며, 메틸 수은과 같은 다른 형태의 수은보다 훨씬 빠르게 체내에서 배출됩니다. 메틸 수은은 더 해로운 물질입니다.

1990년대 후반, 미국 정부는 직접적인 해를 입증할 증거가 없었음에도 불구하고 예방 차원에서 백신에서 티메로살을 단계적으로 제거하기 시작했습니다. 2001년까지 모든 아동 백신에서 티메로살이 제거되었고, 다회용 바이알에 담긴 일부 독감 백신만이 오염 방지를 위해 여전히 사용하고 있습니다.

그 이후로 많은 연구가 티메로살이 발달 문제나 건강 문제, 특히 자폐증의 위험을 증가시키지 않는다는 것을 확인했습니다. 티메로살을 제거하기로 한 결정은 백신에 대한 공공의 신뢰를 유지하기 위한 예방 조치로 여겨졌지만, 해를 입증할 증거 없이 일부 우려를 부추겼을 수도 있습니다. 현재 미국에서 대부분의 독감 백신과 아동 백신은 티메로살이 포함되어 있지 않습니다.

이 텍스트는 오래된 MS-DOS 편집기에서 영감을 받아 현대적인 디자인으로 제작된 간단한 텍스트 편집기에 대해 설명합니다. 이 편집기는 터미널 명령어에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

설치 방법은 Releases 페이지에서 편집기를 다운로드하거나 Windows에서 winget install Microsoft.Edit 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

편집기를 빌드하려면 먼저 Rust와 야간 툴체인을 설치해야 합니다. 이를 위해 rustup install nightly 명령어를 사용합니다. 또는 환경 변수 RUSTC_BOOTSTRAP=1을 설정할 수도 있습니다. 이후 저장소를 클론한 다음, cargo build --config .cargo/release.toml --release 명령어를 실행하여 릴리스 빌드를 진행합니다.

패키지 유지 관리자를 위한 정보로, 주요 실행 파일 이름은 "edit"이며, 대안으로 "msedit"도 사용할 수 있습니다. 충돌을 피하기 위해 패키지 이름을 "msedit" 또는 유사한 이름으로 지정하는 것이 좋으며, "ms-edit"는 피해야 합니다. 이 편집기는 검색 및 바꾸기 기능을 위해 ICU 라이브러리에 의존할 수 있습니다. 기본값과 다른 라이브러리 이름이 필요할 경우, 빌드 시 올바른 라이브러리 이름이 설정되어야 합니다. 예를 들어, Windows의 경우 icuuc.dll이 해당됩니다.

환경 변수에 대한 주의 사항으로, 빌드를 사용자화하기 위해 여러 환경 변수를 사용할 수 있으며, 특히 ICU 라이브러리 구성에 유용합니다. 설정을 테스트하려면 cargo test -- --ignored 명령어를 사용하면 됩니다.

이 가이드는 사용자가 편집기를 설치하고 빌드하는 데 도움을 주며, 패키지 유지 관리자를 위한 이름 지정 및 라이브러리 의존성에 대한 중요한 정보를 제공합니다.

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수타 카말은 이번 여름에 독특한 방식으로 장거리 수영 여정을 시작합니다. 그의 코치는 인공지능, 특히 OpenAI의 o3-pro 모델입니다. 수타는 진지한 수영을 거의 5년간 쉬었지만, AI를 활용해 개인 맞춤형 훈련 계획을 세워 수영 기술과 지구력을 향상시키고자 합니다.

그는 AI에게 자신의 체력 수준, 목표, 그리고 주 3회, 약 45분 동안 수영할 수 있다는 제약 사항을 포함한 정보를 제공했습니다. AI의 코칭 능력을 높이기 위해 그는 테리 로플린의 고전 수영 기술서인 "토탈 이머전"을 업로드했습니다.

AI 코치는 수타의 진행 상황에 맞춰 훈련 계획을 조정하며, 그의 피드백에 반응하도록 설계되었습니다. 이 코치는 힘보다는 효율적인 수영 기술을 우선시하며, 균형, 유선형 자세, 부드러운 지구력 향상에 중점을 둡니다. 수타는 AI가 데이터를 분석하고 개인화된 팁을 제공하는 능력이 동기 부여가 되고 책임감을 느끼게 한다고 말합니다.

여름 동안 수타는 자신의 훈련 경험을 기록하며, 이 AI 기반 접근 방식이 그가 더 나은 수영을 하는 데 도움이 될 수 있는지 탐구할 예정입니다. 그는 독자들에게 자신의 여정을 따라오라고 초대하며, 진행 상황과 직면하는 도전에 대한 업데이트를 약속했습니다.

이 노트에서는 우리가 생각하는 최초의 작동 가능한 단안정 사면체 모델에 대해 설명합니다.

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프로그래머를 위한 가이드가 다양한 운영 체제에 맞춰 제공됩니다. Windows, macOS, 그리고 Ubuntu에 대한 가이드가 있어 각 운영 체제에서의 문제를 해결하고 기술을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 소스 코드 편집기와 통합 개발 환경(IDE)은 코딩에 필수적인 도구입니다. 이러한 자원들은 다양한 플랫폼에서 프로그래머의 작업을 지원합니다.

저자는 매달 10달러를 1년 동안 기부하는 것이 총 120달러로, 한 번에 200달러를 기부하는 것보다 비영리 단체에 더 큰 도움이 된다고 강조합니다. 정기적인 월 기부는 단체가 재정을 더 효과적으로 계획할 수 있게 해주어 재정적 안정성을 제공합니다. 소액의 기부는 기부자들이 지속적으로 유지하기 쉬워, 단체가 꾸준히 지원을 받을 수 있도록 돕습니다. 저자는 GNOME 사용자와 지지자들에게 10달러, 15달러, 또는 25달러와 같이 자신이 편한 방식으로 단체를 지원해 줄 것을 권장합니다. 궁극적으로, GNOME의 소중한 기여가 계속될 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

최근 조사에 따르면 184,000개 이상의 Ray 대시보드가 로그인이나 보안 조치 없이 공개적으로 접근 가능하다는 사실이 밝혀졌습니다. 이러한 취약점은 누구나 코드를 실행하거나 민감한 정보를 훔치거나 AI 시스템을 제어할 수 있게 합니다. 저자는 이와 관련된 위험성을 설명하고 팀들이 대시보드를 안전하게 보호할 수 있는 방법을 제안합니다. 이 문제는 단순한 설정 오류가 아니라 AI 인프라 배포에서 발생하는 더 큰 문제를 반영합니다. 다른 사람들의 피드백이나 유사한 발견도 환영합니다.

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이 프로젝트는 식물을 기르기 위한 스마트 테라리움입니다. 이 테라리움은 고출력 LED 조명, 내장된 물탱크와 분무기, 공기 흐름을 위한 팬, 온도와 습도를 측정하는 센서, 원격 제어와 모니터링을 위한 Wi-Fi 기능을 갖추고 있습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며, 전자 회로는 KiCad를 사용해 설계되었고, 3D 모델은 CadQuery로 제작되었습니다. 소프트웨어는 Rust 언어로 개발되었습니다.

이 프로젝트는 COVID 기간 동안 기본 프로토타입을 Raspberry Pi를 이용해 시작되었습니다. 몇 달에 걸쳐 재설계를 진행한 후, 제작자는 디자인을 개선하고 전자 기기 및 3D 모델링에 대해 많은 것을 배웠습니다.

더 많은 정보는 웹사이트에서 데모 비디오와 기타 자료를 확인할 수 있습니다: Oasis Terrarium.

에드워드 부라는 20세기 동안 다양한 하위문화와의 독특한 관계로 알려진 영국 화가입니다. 그는 파리에서 조세핀 베이커의 데뷔와 뉴욕의 할렘 르네상스를 경험하며 예술과 문화의 중요한 순간들을 목격했습니다. 평생 건강 문제를 겪었음에도 불구하고, 부라는 사용이 간편한 수채화를 주로 활용하여 독창적인 작품을 만들어냈습니다.

그의 작품은 파리, 마르세유, 할렘과 같은 장소에서의 생생한 경험을 혼합한 것이 특징입니다. 그는 다양한 인물들로 가득 찬 활기찬 장면을 그렸습니다. 스페인 내전이 시작되면서 부라의 스타일은 변화하였고, 폭력과 절망감을 전달하는 더 큰 작품을 제작하게 되었습니다. 이는 갈등과 파괴에 대한 그의 혐오감을 반영합니다.

후기에는 부라가 농촌 풍경을 그리며 현대가 자연에 미치는 영향을 주제로 삼았습니다. 그의 예술적 접근은 개인적이고 종종 암시적이어서 깊은 감정을 드러내지만 명확하게 표현하지는 않았습니다. 현재 테이트 브리튼에서 열리고 있는 새로운 전시회는 그의 다면적인 경력을 조명하며 20세기 영국 예술에서의 중요성을 강조하고 있습니다. 이 전시회는 2025년 10월 19일까지 진행됩니다.

번역기와 언어 감지 API는 텍스트 번역을 위한 도구를 제공합니다. 이 기술은 현재 실험 단계에 있으므로 사용하기 전에 브라우저와의 호환성을 확인해야 합니다.

주요 기능으로는 입력 쿼타가 있습니다. 이는 브라우저 세션당 허용되는 번역량을 의미합니다. 또한, 번역할 텍스트의 원본 언어와 번역될 대상 언어를 설정할 수 있습니다.

주요 메서드로는 availability()가 있어 번역 모델의 사용 가능 여부를 확인합니다. create()는 새로운 번역기 인스턴스를 생성하고, destroy()는 해당 인스턴스를 삭제합니다. measureInputUsage()는 번역에 사용할 입력 쿼타의 양을 확인하며, translate()는 주어진 텍스트를 번역합니다. translateStreaming()은 실시간으로 번역을 스트리밍합니다.

예를 들어, 번역기 인스턴스를 생성하고 번역을 생성하는 방법은 제공된 코드 예제를 참고하면 됩니다. 전반적으로 이 API는 개발자들이 애플리케이션에 번역 기능을 효율적으로 통합할 수 있도록 돕습니다.

저자는 편안한 저녁 시간에 우연히 한 말에서 시작된 운하 보트 테마 게임 개발 이야기를 나눕니다. 처음에는 운하 보트에 관한 프로그램에서 영감을 받아 농담처럼 거칠고 현실적인 게임을 상상했지만, 그 후 진지하게 개발에 착수하게 되었습니다.

3D 모델링 경험이 부족했지만, 저자는 개발자 친구와 함께 Godot 게임 엔진을 사용하기로 결정했습니다. 약 두 달 동안 그들은 게임을 모바일 친화적으로 만드는 등 여러 가지 도전에 직면했습니다. 이 과정에서 많은 기술적 조정이 필요했습니다.

게임은 완성하는 데 단 3분밖에 걸리지 않는 짧은 프로토타입이지만, 저자는 게임의 각 분마다 한 달의 개발 시간이 들어갔음을 회상합니다. 게임을 재미있고 매력적으로 만드는 것이 중요하다고 강조하며, 게임 개발이 다른 프로그래밍과 다른 점은 즐거움에 중점을 둔다는 점이라고 설명합니다.

저자는 ChatGPT와 유튜브 튜토리얼 같은 자원을 통해 얻은 도구와 지식에 감사함을 표합니다. 마지막으로, 그들의 프로토타입이 처음에 영감을 준 친구가 상상했던 편안한 게임 개념과는 다르다는 점을 유머러스하게 인정합니다.

전반적으로 저자는 독자들에게 게임을 탐험해 보라고 권장하며, 게임 디자인, 개발 과정의 도전, 창의적인 과정에 대한 통찰을 공유합니다.