이 연구는 태양계의 먼 천체인 세드나로의 탐사 임무 계획에서 두 가지 고급 추진 방법인 직접 융합 추진(DFD)과 태양돛을 사용하는 데 따른 도전 과제를 살펴봅니다.

직접 융합 추진(DFD)은 융합 에너지를 이용하는 로켓 엔진으로, 세드나에 궤도로 진입할 수 있게 해줄 것으로 기대됩니다. 이 방법을 사용하면 세드나에 도달하는 데 약 10년이 걸리며, 그 중 1.5년은 지속적인 추진력이 필요합니다.

태양돛은 태양빛을 이용해 추진하는 방법으로, 세드나를 단순히 지나치는 비행만 가능하게 됩니다. 목성의 중력을 이용하면 약 7년 만에 세드나에 도달할 수 있습니다.

이 연구는 화물 용량, 여행 시간, 과학적 이점과 같은 중요한 요소를 검토합니다. 또한 임무의 단계인 출발, 가속, 항해, 만남을 고려합니다. 세드나가 태양에 가장 가까워지는 시점은 2075년에서 2076년 사이이므로, 특히 전통적인 추진 방법은 최대 30년이 걸릴 수 있어 적시에 발사하는 것이 중요합니다. 전반적으로 이 연구 결과는 향후 심우주 탐사 임무 계획에 도움이 될 것입니다.

Spegel은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 웹 콘텐츠를 마크다운 형식으로 변환하는 새로운 터미널 웹 브라우저입니다. 주말 프로젝트로 개발된 이 브라우저는 사용자가 맞춤형 프롬프트를 통해 웹 페이지의 개인화된 뷰를 생성할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 개인화가 있습니다. 사용자는 복잡한 기사를 간단하게 바꾸거나 요리법과 같은 특정 정보를 추출하는 등 콘텐츠를 자신의 취향에 맞게 조정할 수 있습니다. Spegel은 HTML 콘텐츠를 가져와 LLM을 통해 처리한 후 결과를 마크다운 형식으로 출력합니다. 사용자는 브라우징 중에 프롬프트를 조정할 수 있습니다. 또한, Textual 프레임워크를 사용하여 간단한 터미널 사용자 인터페이스를 제공하므로 사용하기 편리합니다.

하지만 현재 Spegel은 POST 요청을 지원하지 않으며, Lynx나 Links2와 같은 기존 터미널 브라우저를 완전히 대체하는 것이 아니라 개념 증명 단계에 있습니다. 이 브라우저는 CSS와 자바스크립트에 의존하는 현대 웹사이트의 복잡함을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

시작하려면 pip install spegel 명령어로 Spegel을 설치하고 URL을 사용하여 실행하면 됩니다. 사용자는 ~/.spegel.toml 파일에서 설정을 구성해야 합니다. 기여하거나 소스 코드를 보고 싶은 사람은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

프리랜서를 찾거나 일을 구하는 경우, 본인의 위치와 원격 근무가 가능한지 여부를 포함해 주세요. 프리랜서를 직접 고용하거나 프리랜서로 일하고자 하는 경우에만 게시해 주세요. 에이전시, 채용 담당자, 구인 게시판에 대한 내용은 피해주세요.

구인 공고를 올릴 때는 직무 위치를 명시해야 합니다. 예를 들어, 원격 근무는 'REMOTE', 대면 근무는 'ONSITE'로 표시합니다. 구인 공고는 채용하는 회사의 직원만 올릴 수 있으며, 채용 대행사나 구인 사이트는 사용할 수 없습니다. 각 회사는 한 번만 공고를 올릴 수 있고, 잘 알려지지 않은 회사는 간단한 설명을 추가해야 합니다. 공고는 현재 채용 중인 직무에 한정되며, 공고를 올린 사람은 지원자에게 응답해야 합니다. 댓글에서는 불만이나 주제와 관련 없는 답변을 피해야 합니다. 관심 있는 독자는 직무에 지원하고 싶을 경우에만 이메일을 보내야 합니다. 구직을 원할 경우 제공된 링크를 통해 다양한 자원을 활용할 수 있습니다. 웹사이트에는 구직자와 프리랜서를 위한 추가 게시판도 마련되어 있습니다.

2022년, 한 친구 그룹이 전 세계로 퍼져나가면서 COVID로 인해 소통에 어려움을 겪었습니다. 이들은 게임과 채팅을 위해 Discord를 사용하기로 했지만, Signal에서 오는 알림이 너무 많아 게임 세션을 정리하는 데 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 다니엘은 음성 채널에 누군가 들어올 때 그룹에 알림을 보내는 Discord 봇을 만들었습니다. 이 봇 덕분에 메시지 과부하가 줄어들었습니다.

처음에는 이 봇에 대한 반응이 엇갈렸지만, 시간이 지나면서 친구들 간의 자유로운 대화를 촉진하면서 인기를 끌게 되었습니다. 다니엘은 Discord 사용 빈도를 추적하며, 친구들이 게임을 하기보다는 소통을 위해 많이 참여하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 변화는 그들의 소통 방식을 문자 채팅에서 정기적인 음성 대화로 바꾸어 놓았습니다.

현재 다니엘은 이 봇에 업적 기능을 추가하고, 친구가 들어올 때 불이 켜지는 IoT 기기도 만들 계획입니다. 전반적으로 이 작은 프로젝트는 그룹의 사회적 역학을 크게 개선했습니다.

몇몇 친구들이 해고당하고 새로운 일자리를 찾고 있습니다. LinkedIn에서 사용자가 자신의 인맥이 있는 회사에서만 일자리를 검색할 수 없다는 점이 놀라웠습니다. 그래서 저는 jobsbyreferral.com이라는 웹사이트를 만들었습니다. 이 사이트는 RapidAPI의 API를 사용하고 있는데, 비용이 다소 비쌉니다. 지금은 이 프로젝트에 더 많은 시간을 투자할지, 그리고 비용을 충당하기 위해 요금을 부과할지 고민하고 있습니다.

2024년 말, 회사를 다른 나라로 옮기면서 새로운 Stripe 계정을 만들어야 했습니다. 단순히 설정에서 국가를 변경하는 것으로는 해결되지 않았고, 완전히 새로 시작해야 했습니다. 수백 명의 사용자가 있는 상황에서 Stripe에서 제품과 구독을 수동으로 설정하는 것은 상당한 시간이 소요될 것이었습니다. 이사를 도와주는 서비스를 찾아봤지만, 비용이 너무 비쌌습니다.

그래서 Stripe의 복잡한 API를 활용하기로 하고, 개발자 친구에게 도움을 요청했습니다. 이 과정은 생각보다 어려웠고, 며칠이면 끝날 줄 알았던 작업이 일주일이나 걸렸습니다.

이 경험을 바탕으로 우리는 stripemove.com이라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 이사 과정을 자동화하여 비즈니스가 원활하게 운영될 수 있도록 돕습니다. 이전 계정에서 고객들이 계속 결제할 수 있도록 하면서, 준비가 되면 새 계정으로 전환할 수 있습니다.

이 도구는 개인적이든 비즈니스적이든 회사를 다른 장소로 옮겨야 하는 기업가들을 위해 설계되었습니다. 제가 겪었던 문제를 해결해 주며, 가격도 합리적입니다. 비슷한 Stripe 이사를 경험한 분들의 어려움에 대해서도 듣고 싶습니다.

수학 소프트웨어는 종종 서로 의존하는 "패키지" 형태로 만들어지며, 대부분 C++로 작성됩니다. 전통적인 방법은 헤더 파일을 사용해 코드를 공유하는데, 이는 번거롭고 느릴 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 C++20에서는 패키지가 코드를 더 효율적으로 내보낼 수 있는 "모듈" 시스템을 도입했습니다. 이는 다른 프로그래밍 언어에서 사용되는 시스템과 유사합니다.

이 글에서는 약 80만 줄의 코드로 구성된 유한 요소 라이브러리와 같은 대규모 수학 소프트웨어 패키지를 새로운 모듈 시스템으로 변환하는 방법을 다룹니다. 기존의 헤더 기반 인터페이스와 새로운 모듈 기반 인터페이스를 동일한 코드에서 제공하는 방법에 대해 논의합니다. 저자는 변환 과정에서 겪은 도전 과제를 설명하고, 실질적인 결과를 공유합니다. 모듈로 변환하는 데는 일정한 노력이 필요하지만, 라이브러리 자체의 컴파일 시간을 단축할 수 있다는 점을 보여줍니다. 그러나 관련 프로젝트의 컴파일 시간에 대한 명확한 경향은 나타나지 않았습니다. 저자는 향후 몇 년 또는 몇 십 년에 걸쳐 전체 수학 소프트웨어 생태계를 이 새로운 시스템으로 전환하는 아이디어로 글을 마무리합니다.

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OpenFLOW는 사용자가 브라우저에서 직접 이소메트릭 다이어그램을 만들 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 오프라인에서도 사용할 수 있는 이 도구는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

이소메트릭 다이어그램을 통해 3D 기술 다이어그램을 만들 수 있으며, 작업은 매 5초마다 자동으로 저장됩니다. 모든 데이터는 사용자의 기기에 로컬로 저장되어 개인 정보 보호를 최우선으로 합니다. 또한, 다이어그램을 JSON 파일로 가져오고 내보낼 수 있으며, 인터넷 연결 없이도 작업할 수 있는 기능을 지원합니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 필요한 종속성을 설치해야 합니다. 그 다음 로컬 서버를 시작하고 브라우저에서 열면 됩니다.

OpenFLOW를 사용하여 다이어그램을 만들 때는 구성 요소를 드래그 앤 드롭하고 연결한 후 외관을 사용자화할 수 있습니다. 작업은 자동으로 저장되며, "빠른 저장" 또는 "새로 저장" 옵션을 사용할 수도 있습니다. 다이어그램을 쉽게 불러오고 가져오며 내보낼 수 있는 관리 기능도 제공됩니다.

키보드 단축키를 사용하면 선택한 항목을 삭제하거나 작업을 되돌릴 수 있으며, 마우스 조작으로 확대 및 이동할 수 있습니다.

배포를 위해 프로덕션 빌드를 생성하고 GitHub Pages나 Netlify와 같은 정적 호스팅 서비스에 배포할 수 있습니다.

중요한 사항으로는 PWA 기능을 위해 HTTPS를 사용해야 하며, 다이어그램은 브라우저의 로컬 저장소에 저장됩니다. 중요한 다이어그램은 정기적으로 백업하는 것이 좋습니다.

브라우저 지원은 Chrome과 Edge에서 가장 잘 작동하지만, Firefox와 Safari도 지원합니다. 문제 해결을 위해 저장소가 가득 찼다면 관리하고, 잃어버린 다이어그램을 로컬 저장소에서 확인하며, 설치 시 HTTPS를 사용하는지 확인해야 합니다.

OpenFLOW는 React, TypeScript, Isoflow 라이브러리로 구축되었습니다. 기여는 언제든지 환영하며, MIT 라이선스와 비라이선스 하에 무료로 수정 및 배포할 수 있습니다. 더 많은 정보는 x0z.co를 방문하면 확인할 수 있습니다.

19세기에는 아동 문학이 엄격한 도덕 교훈에서 상상력을 자극하는 이야기로 변화했습니다. '한 음절로 쓴 이솝 우화'는 도덕성과 창의성을 결합한 주목할 만한 예입니다. 이솝은 아마도 신화적인 그리스 이야기꾼으로, 그의 우화는 수세기 동안 사랑받아 왔으며 “신 포도”와 같은 표현에도 영향을 미쳤습니다.

첫 번째 영어 번역본은 1484년에 성인을 위해 출판되었지만, 아동을 위한 그림이 포함된 우화는 18세기에 들어서야 등장했습니다. 메리 고돌핀은 필명 루시 아이킨으로 1867년부터 1870년 사이에 '이솝 우화'를 포함한 일련의 책을 만들었으며, 이 책은 모두 한 음절 단어로 쓰여져 아이들이 쉽게 읽을 수 있도록 했습니다.

1895년판 '이솝 우화'에는 '늑대 소리를 지른 소년'과 '여우와 포도'와 같은 99개의 우화가 포함되어 있지만, 한 음절 규칙 때문에 일부 유명한 우화는 빠져 있습니다. 이 독특한 판본은 배포 교정자와 프로젝트 구텐베르크의 자원봉사자들의 노력 덕분에 여전히 즐길 수 있습니다.

몰리 헤링의 기사에서는 자연에서 색상의 진화에 대한 연구를 다루고 있으며, 화려한 신호와 색을 볼 수 있는 능력 중 어떤 것이 먼저 나타났는지를 탐구합니다. 연구자 잭리 엠버츠와 존 위엔스는 화석 기록과 계통수(진화의 나무)를 이용해 5억 년에 걸친 진화 역사를 분석하여 이 질문에 답하고자 했습니다.

자연에서 화려한 색상은 중요한 기능을 합니다. 식물과 동물의 선명한 색상은 꽃가루 매개체나 짝을 유인하고, 포식자를 물리치는 역할을 합니다. 연구에 따르면 색상 시각은 약 4억에서 5억 년 전 사이에 진화했으며, 이는 화려한 신호가 나타나기 훨씬 이전입니다. 이는 색상 시각이 신호와 직접적으로 관련되지 않은 이유로 먼저 발전했음을 시사합니다.

과일과 씨앗의 독특한 색상은 약 3억 년 전쯤에 등장했으며, 이후 약 1억 3천만 년 전에는 화려한 꽃과 동물의 경고 색상이 나타났습니다. 성적 신호는 약 1억 년 전쯤에 등장했습니다. 다양한 종들은 색상을 다르게 인식합니다. 예를 들어, 맨티스 새우는 인간보다 더 넓은 색상 스펙트럼을 볼 수 있습니다.

이 연구는 색상의 진화에 대한 통찰을 제공하지만, 화석 기록의 불확실성과 진화적 특성의 복잡성 때문에 깊은 진화 역사를 재구성하는 데 한계가 있음을 인정합니다. 전반적으로 이 연구는 자연 세계에서 색상 시각과 화려한 신호 간의 복잡한 관계를 강조하며, 앞으로 자연이 더욱 선명한 색상을 진화시킬 가능성을 제시합니다.

사용자가 댓글을 폭넓게 탐색할 수 있도록 돕는 HN 클라이언트를 만들었습니다. 이 방법은 대규모 스레드에서 더 효과적입니다. 왜냐하면 대화의 맥락을 유지하면서 관심 없는 논의는 쉽게 건너뛸 수 있기 때문입니다. 비디오 미리보기를 여기에서 확인할 수 있습니다.

2025년 6월 19일, 오크리지 국립연구소(ORNL)의 연구자들은 폴리아크릴로니트릴(PAN) 나노섬유의 얇은 층을 추가함으로써 탄소 섬유 복합재의 강도를 두 배로 늘리는 방법을 발견했습니다. 이 나노섬유는 인간 머리카락보다 훨씬 얇으며, 탄소 섬유와 그들이 포함된 폴리머 매트릭스 간의 결합을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이러한 개선은 스트레스를 보다 효과적으로 분산시켜 항공우주 및 고성능 차량에 적합한 더 강한 재료를 만들어냅니다.

연구팀은 고급 슈퍼컴퓨팅 시뮬레이션을 사용하여 이 복합재 내에서 500만 개의 원자가 어떻게 상호작용하는지를 분석했습니다. 그들은 약 6나노미터 직경의 PAN 나노섬유가 인터페이스에서 균일하게 정렬되어 강도와 스트레스 전달을 개선함으로써 최상의 성능을 제공한다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 초당 수십억 개의 계산을 수행할 수 있는 세계에서 가장 강력한 오픈 사이언스 슈퍼컴퓨터인 프론티어를 사용하여 가능해졌습니다. 연구자들은 프론티어에서 더 많은 시간을 확보하여 추가적인 고급 재료를 탐색하고 인공지능을 시뮬레이션에 통합할 계획입니다.

이러한 혁신은 다양한 산업 응용 분야에서 더 강하고, 더 스마트하며, 더 효율적인 재료로 이어질 수 있습니다.

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제브라피시는 부상 후 심장을 회복하는 독특한 능력을 가지고 있습니다. 캘리포니아 공과대학교와 UC 버클리의 연구팀은 이 재생 과정을 조절하는 특정 유전자들을 발견했습니다. 연구에 따르면 제브라피시의 심장 세포 중 약 12%에서 15%는 신경 능선 줄기 세포에서 유래하며, 이러한 세포는 인간에게도 존재합니다. 이 세포들은 심장 회복에 중요한 역할을 합니다. 연구자들이 제브라피시에서 이 세포들을 제거했을 때, 심장은 더 이상 재생할 수 없었습니다.

연구팀은 심장 재생 과정에서 활성화되는 복잡한 유전자 세트를 확인했습니다. 이 유전자들은 성체 제브라피시에서는 보통 비활성 상태지만, 심장 손상이 발생하면 다시 활성화될 수 있습니다. 연구자들은 어떤 신호가 이 유전자 활성화를 유도하는지, 그리고 유사한 과정이 인간 심장 세포에도 적용될 수 있는지를 이해하고자 합니다. 이를 위해 CRISPR 기술을 활용하여 추가 연구를 진행하고 있습니다.

이 연구 결과는 미국 국립 과학원 회보에 발표되었습니다. 연구는 미국 심장 협회와 국립 보건원 등 여러 기관의 지원을 받았습니다.

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이 텍스트는 사용자 인터페이스 요소를 위한 다양한 CSS 애니메이션과 스타일에 대해 설명하고 있습니다. 주로 그라데이션, 버튼 상호작용, 빛나는 애니메이션과 같은 효과에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째로, 버튼 디자인에 대해 언급합니다. 이 버튼은 시간이 지남에 따라 변화하는 다채로운 그라데이션 배경을 가지고 있으며, 마우스를 올리면 빛나는 오버레이가 나타나는 효과가 있습니다.

두 번째로, 반짝임 효과에 대한 설명이 있습니다. 이 애니메이션은 요소들이 반짝이거나 회전하고 크기가 변하는 효과로 로딩되는 것처럼 보이게 만듭니다.

세 번째로, 전구 애니메이션이 소개됩니다. 이 효과는 빛나는 전구를 표현하며, 깜박임과 맥동하는 애니메이션을 통해 역동적인 시각적 효과를 만들어냅니다.

마지막으로, 전체적인 테마는 사용자 상호작용을 더욱 매력적이고 생동감 있게 만들기 위한 스타일을 목표로 하고 있습니다. 이러한 시각적 매력을 통해 인터페이스의 전반적인 품질을 향상시키고자 합니다.

이 내용은 웹 디자인에 이러한 애니메이션을 구현하고자 하는 개발자들을 위한 것입니다.

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엠바벨은 자바 가상 머신(JVM)에서 지능형 에이전트를 생성하기 위한 프레임워크로, 대규모 언어 모델(LLM)과 프로그래밍 코드, 도메인 지식을 결합합니다. 이 프레임워크는 개발자가 지능적인 계획을 통해 동적으로 적응하고 목표를 달성할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.

엠바벨의 주요 개념에는 에이전트가 수행하는 행동, 에이전트가 달성하고자 하는 목표, 행동이 수행되기 전에 충족해야 하는 조건, 에이전트의 행동과 목표에 관련된 객체를 나타내는 도메인 모델, 목표를 달성하기 위한 행동의 순서인 계획이 포함됩니다. 이 시스템은 새로운 정보에 따라 계획을 동적으로 생성하고 조정합니다.

엠바벨의 장점으로는 기본 상태 기계보다 더 정교한 계획 기능이 있으며, 알려진 행동을 새로운 방식으로 결합하고 작업 실행 방법에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 개발자는 기존 코드를 변경하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있는 확장성을 제공합니다. 강력한 타입 시스템을 통해 모든 구성 요소가 잘 정의되어 코드의 안전성과 리팩토링 용이성을 높입니다.

추가 기능으로는 로컬 개발을 가능하게 하면서도 생산 환경에 최적화된 플랫폼 추상화, 다양한 애플리케이션을 위한 LLM 통합, 기존 기업 기능과 통합되고 강력한 테스트 지원을 제공하는 스프링 기반의 구조가 있습니다.

개발자는 스프링 MVC와 유사한 주석 기반 모델이나 에이전트와 행동을 위한 특정 블록을 가진 코틀린 DSL을 사용하여 에이전트를 생성할 수 있습니다. 실행 모드는 특정 기능이 사용자 코드에 의해 요청되는 집중 모드, 사용자 의도가 분류되어 적절한 에이전트를 선택하는 폐쇄 모드, 플랫폼이 사용자 의도를 독립적으로 평가하고 이를 해결하기 위해 에이전트를 동적으로 구축하는 개방 모드로 나뉩니다.

개발자는 GitHub의 템플릿을 사용하여 에이전트를 빠르게 설정하고 간단한 명령줄 도구를 따라 진행할 수 있습니다. 엠바벨은 LLM 상호작용을 관리하기 위한 더 높은 수준의 추상화 필요성을 해결하며, 모듈성, 안전성 및 테스트 기능을 향상시킵니다.

개발자는 환경 설정, 기존 리포지토리 활용, Maven 또는 Gradle에 필요한 종속성 구성에 대한 안내를 받습니다. 이 프로젝트는 기여를 열어두고 있으며, AI 기능을 자바 애플리케이션에 통합하는 주요 프레임워크로 발전할 것을 목표로 하고 있습니다. 엠바벨은 개발의 모든 측면에서 자동화와 AI 에이전트의 사용을 강조하며, 인간의 감독이 여전히 중요하지만 지능형 시스템에 의해 보강되는 환경을 조성합니다.

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컨텍스트 엔지니어링은 AI에서 떠오르는 개념으로, 효과적인 프롬프트를 만드는 것보다 AI 모델에 적절한 정보와 도구를 제공하는 데 중점을 둡니다. 토비 루트케는 이를 특정 작업에 필요한 모든 맥락을 제공하는 것으로 설명하며, AI 에이전트의 중요성이 커짐에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.

컨텍스트의 정의는 AI 모델이 응답하기 전에 보는 모든 것을 포함합니다. 여기에는 지침이나 시스템 프롬프트, 사용자 요청(즉각적인 질문이나 작업), 단기 기억(현재 대화 기록), 장기 기억(과거 상호작용에서 얻은 지속적인 지식), 외부 출처에서 검색한 정보, 특정 기능을 위한 사용 가능한 도구가 포함됩니다.

AI 에이전트의 성공은 프로그래밍의 복잡성보다 제공되는 컨텍스트의 품질에 더 의존합니다. 부적절한 컨텍스트는 비효율적인 응답을 초래할 수 있지만, 풍부한 컨텍스트는 더 유용하고 개인화된 상호작용을 가능하게 합니다.

예를 들어, "저렴한 데모" 에이전트는 사용자 요청만 고려할 때 기계적으로 응답합니다. 반면, 일정 정보와 과거 커뮤니케이션 같은 맥락이 풍부한 "마법의" 에이전트는 더 효과적이고 자연스럽게 응답할 수 있습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 적절한 시점에 관련 정보와 도구를 동적으로 제공하는 시스템을 설계하는 것입니다. 이는 각 작업에 맞춰 응답을 조정할 수 있는 유연성, 모델이 불완전한 출력을 피하기 위해 필요한 모든 세부 정보를 갖추도록 보장하는 것, 정보를 명확하고 간결하게 제시하는 것을 강조합니다.

효과적인 AI 에이전트를 구축하는 것은 컨텍스트 엔지니어링의 기술에 달려 있으며, 이는 특정 비즈니스 요구를 이해하고 AI 모델이 작업을 성공적으로 수행할 수 있도록 정보를 구조화하는 것을 포함합니다.

2월에 퀄컴은 EUD(임베디드 USB 디버그)라는 디버그 인터페이스의 소스 코드를 공개했습니다. 이 인터페이스는 2018년경부터 퀄컴의 시스템 온 칩(SoC)에 통합되어 사용되고 있습니다. EUD를 통해 사용자는 CPU뿐만 아니라 SoC 내의 추가 프로세서도 디버깅할 수 있습니다. 호환되는 장치에서 EUD를 활성화하면, 사용자는 별도의 도구나 납땜 없이 PC의 USB 허브에 연결하여 소프트웨어 디버깅 인터페이스(SWD)를 사용할 수 있습니다.

이전에는 퀄컴이 독점 라이브러리에 의존하는 오픈 소스 버전의 OpenOCD(디버깅을 위한 소프트웨어 도구)를 제공했습니다. 개방형 접근의 필요성에 대한 논의 끝에 퀄컴은 해당 라이브러리를 공개하여 보다 통합된 디버깅 경험을 제공하게 되었습니다. 다양한 환경에 코드를 적용하는 과정에서 몇 가지 문제가 발생했지만, 이들은 해결되었고 업데이트된 OpenOCD 버전은 EUD를 지원합니다.

EUD의 잠재적 용도는 U-Boot와 같은 소프트웨어의 디버깅 과정을 단순화하고 통합 시스템의 디버깅을 향상시키는 것입니다. EUD는 중요한 개선 사항이지만, 생산 장치에서 높은 실행 수준에 대한 접근 제한과 다양한 SoC 간의 호환성 문제와 같은 몇 가지 한계도 존재합니다.

전반적으로 EUD는 퀄컴 플랫폼에서 작업하는 개발자들에게 비용 절감과 디버깅 효율성 향상을 위한 흥미로운 가능성을 제공합니다. 퀄컴의 지속적인 개방성은 개발자 경험을 향상시키려는 의지를 보여줍니다.

RP2350pc는 레트로 게임과 교육을 위해 설계된 올인원 오픈 소스 컴퓨터입니다. 이 컴퓨터는 RP2350B 듀얼 코어 ARM/RISC-V 프로세서를 탑재하고 있으며, 520KB의 RAM, 8MB의 PSRAM, 16MB의 플래시 저장 공간을 제공합니다. 또한, 네 개의 USB 포트와 두 개의 UEXT 커넥터가 있어 다양한 주변 기기를 연결할 수 있습니다. 비디오와 오디오 코덱을 지원하는 DVI/HDMI 출력이 있으며, 마이크와 헤드폰 출력도 포함되어 있습니다. SD 카드 지원과 배터리 백업 옵션도 제공되어 데이터 저장과 전원 유지가 용이합니다. USB-C 포트를 통해 전원 공급과 프로그래밍이 가능하며, 전원 스위치도 장착되어 있습니다.

RP2350pc는 Apple II, Oric Atmos, Puldin 601과 같은 고전 컴퓨터를 에뮬레이션하는 데 적합합니다. 이 장치에 대한 API 개발이 진행 중이며, 이를 통해 컴파일러와 운영 체제를 만드는 데 도움을 줄 계획입니다.

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IRS는 대부분의 직접 파일 세금 도구를 오픈 소스로 공개했지만, 최근 문제로 인해 더 이상 개발하지 않고 있습니다. 저는 다음 세금 시즌에 맞춰 이 프로젝트를 마무리하는 작업을 하고 있습니다. 또한, 많은 작업 내용을 온라인에 공유하여 다른 사람들이 읽을 수 있도록 했습니다. 관련 내용은 이 링크에서 확인할 수 있습니다.

TerarkDB의 창립자가 2019년 ByteDance에 인수된 후 새로운 데이터베이스인 ToplingDB를 개발했습니다. 이 데이터베이스는 RocksDB를 기반으로 하며, 속도가 약 8배 빨라진 것이 특징입니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, MemTable은 전통적인 SkipList 대신 CSPP라는 새로운 구조로 대체되어 훨씬 더 빠른 성능을 제공합니다. 둘째, SST(정렬된 문자열 테이블)에는 ToplingZipTable이 도입되어 고급 압축 기술을 사용해 빠른 조회가 가능하며, 일반적으로 1마이크로초 이하의 시간 내에 결과를 제공합니다. 셋째, 쓰기 증폭을 줄여 MemTable을 레벨 0으로 플러시할 필요가 없어 대용량 MemTable에 효율적입니다. 넷째, MemTable이 Write-Ahead Log(WAL)의 값을 빠르게 접근할 수 있는 인덱스 역할을 하여 데이터 접근이 개선되었습니다. 다섯째, 검색 성능을 높이기 위해 캐싱 방법이 간소화되었습니다. 마지막으로, 분산 압축 기능이 개선되어 여러 데이터베이스 노드에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

ToplingDB는 JSON/YAML을 통한 설정, 데이터베이스 구조를 시각화할 수 있는 웹 인터페이스, 온라인으로 설정을 업데이트할 수 있는 기능 등 사용자 친화적인 기능도 제공합니다.

또한, ToplingDB는 MyTopling을 통해 MySQL과 통합되어 있으며, 이전 버전인 MyRocks에 비해 다양한 성능 향상을 이루었습니다. ToplingDB는 몇 가지 기능 차이를 제외하고는 InnoDB보다 더 나은 성능을 보여주고 있습니다.

개발자들은 RocksDB에 약 100개의 풀 리퀘스트(PR)를 기여했으며, 그 중 약 40개가 수락되었습니다. ToplingDB는 이미 여러 생산 환경에서 사용되고 있으며, 사용자들은 GitHub에서 이에 대한 논의에 참여할 수 있습니다.

2025년 6월 6일, 영국에서 체스와 인공지능(AI) 연구가 어떻게 연결되어 있는지에 대한 논의가 있었습니다. 특히 앨런 튜링과 도널드 미치가 블렛클리 파크에서 활동하던 시기에 미친 영향이 주목받았습니다. 튜링은 체스 실력은 뛰어나지 않았지만, 미치가 기계 지능에 관심을 갖도록 하는 데 중요한 역할을 했습니다. 젊은 암호 해독가인 미치는 빠르게 배우며 튜링과 함께 체스를 기계화하는 아이디어에 대해 협력했습니다. 이 아이디어는 그들의 암호 해독 작업에 매우 중요했습니다.

1947년과 1948년 사이, 미치와 다른 동료는 MACHIAVELLI라는 체스 게임 알고리즘을 만들었고, 튜링은 TUROCHAMP라는 유사한 프로젝트를 개발했습니다. 이 프로젝트들에 대한 논의는 체스를 효과적으로 플레이할 수 있는 기계를 만드는 데 있어 직면한 도전과 개념을 강조했습니다. 이 과정에서 발견된 휴리스틱 탐색 기법은 이후 AI 개발에서 중요한 역할을 하게 됩니다.

1970년대에 미치의 연구에서 체스는 중심적인 주제가 되었고, AI 연구에 대한 자금 지원이 줄어든 이후 더욱 중요해졌습니다. 그는 체스가 복잡성, 확립된 지식 기반, 측정 가능한 성과 지표 덕분에 기계 지능을 연구하기에 이상적인 틀을 제공한다고 주장했습니다. 미치의 체스 엔드게임에 대한 연구는 의사 결정 트리 알고리즘의 발전에 기여했으며, 그의 많은 학생들에게 기계 학습에 영향을 미쳤습니다.

체스와 AI 연구 간의 관계는 매우 중요하지만, AI 발전의 역사에서 아직 충분히 탐구되지 않았습니다.

프로톤이 미국에서 애플을 상대로 한 집단 소송에 참여했습니다. 이들은 애플의 앱 스토어 운영 방식이 개발자와 소비자에게 해롭다고 주장하고 있습니다. 프로톤은 여러 개발자를 대표하며, 애플의 정책이 경쟁을 저해하고 미국의 반독점 법을 위반하고 있다고 믿고 있습니다. 이는 유럽연합 집행위원회가 애플에 5억 유로의 벌금을 부과한 이유와 유사합니다.

이번 소송은 애플의 앱 배급 독점에 도전하는 것을 목표로 하고 있습니다. 프로톤은 애플의 독점이 소비자에게 더 높은 가격을 부과하고 선택의 폭을 줄이며, 개인정보 보호를 중시하는 기업들을 억압한다고 주장합니다. 앱 스토어 정책은 데이터 감시에 관여하는 기업들에게 불균형적으로 유리하게 작용하며, 개인정보 보호를 우선시하는 기업들에게는 장벽을 만듭니다.

프로톤은 애플이 앱의 가용성을 통제함으로써 표현의 자유를 억압할 수 있다는 점도 강조합니다. 특히 권위주의 정권 하에서는 더욱 그렇습니다. 이들은 피해를 입은 개발자들에게 금전적 보상을 받을 뿐만 아니라, 공정한 경쟁을 촉진하고 소비자 권리를 보호하는 방향으로 애플의 정책이 변화하기를 원하고 있습니다.

프로톤은 소송에서 얻은 금전적 보상을 민주주의와 인권을 옹호하는 단체에 기부할 계획입니다. 이들은 독점 권력에 맞서 싸우는 것이 자유롭고 경쟁적인 인터넷을 보장하는 데 중요하다고 강조하고 있습니다.

프로그래밍에서 추상화 경계의 개념은 데이터베이스 쿼리 최적화와 관련이 깊습니다.

N+1 쿼리 문제는 컬렉션의 각 항목에 대해 여러 개의 SQL 쿼리가 전송되는 상황을 말합니다. 이로 인해 비효율성이 발생합니다. 이러한 문제는 객체-관계 매핑(ORM) 도구가 여러 쿼리를 하나로 최적화할 수 없기 때문에 생깁니다. ORM 도구는 상황을 알지 못해 최적화를 수행할 수 없습니다.

일반적인 해결책은 추상화 경계를 아래로 조정하여 프로그래머가 여러 행을 한 번에 가져올 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 이 글에서는 추상화 경계를 높이는 대안적인 접근 방식을 제안합니다. 이렇게 하면 ORM이 프로그래밍 언어의 일부가 되어 컴파일러가 쿼리를 더 잘 최적화하고 하나로 합칠 수 있게 됩니다.

Haskell은 라이브러리에 대한 재작성 규칙을 허용하여 이러한 접근 방식을 지원합니다. Haskell의 선언적 특성 덕분에 작업을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로, 추상화 경계를 높이는 것은 최적화 경계를 향상시켜 애플리케이션의 성능을 개선할 수 있습니다.

돈키콩 컨트리 2에는 ZSNES 에뮬레이터에서 발생하는 주목할 만한 버그가 있습니다. 이 버그로 인해 회전하는 통이 플레이어의 입력에 따라 회전하는 대신 한 방향으로 무한히 회전하게 되어, 게임 플레이가 의도보다 더 어렵게 됩니다.

이 문제는 ZSNES가 "오픈 버스 동작"을 제대로 에뮬레이션하지 않기 때문에 발생합니다. 오픈 버스 동작은 SNES가 유효하지 않은 메모리 주소에서 데이터를 읽을 때의 방식입니다. 실제 SNES 하드웨어에서는 이러한 주소에서 읽으면 마지막으로 저장된 값을 반환하지만, ZSNES는 이를 제대로 재현하지 못합니다.

이 기사는 이 문제가 몇 년 전에 발견되었고, 다른 에뮬레이터인 Snes9x에서는 수정되었지만, ZSNES는 2007년 이후로 업데이트가 되지 않아 여전히 해결되지 않았다고 설명합니다. 저자는 통이 ZSNES에서 왜 무한히 회전하는지를 이해하기 위해 게임 코드를 탐구하며, SNES의 65816 CPU와 메모리 주소 지정의 복잡성을 강조합니다.

버그는 절대 주소 지정 모드가 즉시 주소 지정 대신 잘못 사용된 프로그래밍 오류로 거슬러 올라갑니다. 이 잘못된 명령어 하나를 수정하면 통이 의도한 대로 정방향에서 멈추게 되어 원래의 동작을 복원할 수 있습니다. 이 탐구는 게임이 다른 에뮬레이터에서는 잘 작동하기 때문에 호기심에서 이루어졌습니다.

Claude Code의 작동 방식을 변경하려면 자신만의 셸 명령어를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 기능을 맞춤 설정하고 향상시킬 수 있습니다.

클라우드플레어가 "페이 퍼 크롤"이라는 새로운 기능을 출시합니다. 이 기능은 콘텐츠 제작자가 AI 크롤러에게 자신의 자료에 접근할 수 있는 비용을 청구할 수 있도록 합니다. 현재 출판사들은 모든 AI 접근을 차단하거나 보상 없이 무료로 접근을 허용하는 두 가지 선택지 사이에서 고민하고 있는데, 이 새로운 옵션은 그들에게 세 번째 선택지를 제공합니다.

페이 퍼 크롤을 통해 콘텐츠 소유자는 AI 크롤러가 자신의 콘텐츠에 접근하기 위해 지불해야 하는 가격을 설정할 수 있습니다. 이는 단순히 접근을 차단하거나 무료로 제공하는 대신, HTTP 응답 코드를 사용하여 결제를 관리합니다. 크롤러는 접근을 위해 비용을 지불하거나 "결제가 필요합니다"라는 응답을 받게 됩니다.

출판사는 자신의 가격 전략을 조정하고 특정 크롤러에 대해 접근을 허용할지, 요금을 부과할지, 차단할지를 결정할 수 있습니다. 또한, 원할 경우 특정 크롤러는 요금에서 면제할 수도 있습니다. 이 설정은 크롤러가 요청을 인증하도록 요구하여 스푸핑을 방지합니다.

현재 이 기능은 비공식 베타 테스트 중이며, 클라우드플레어는 콘텐츠 제작자들이 자신의 작업을 효과적으로 수익화할 수 있도록 지원하고, 변화하는 온라인 소비 패턴에 적응할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 향후에는 동적 가격 책정과 지능형 에이전트를 통한 콘텐츠 접근을 위한 프로그램화된 협상 등의 기능도 추가할 계획입니다.

참여를 원하는 분들은 클라우드플레어에 연락하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

WiFi Motion은 Xfinity 앱의 기능으로, WiFi 네트워크를 이용해 움직임을 감지합니다. 이 기능은 보안 서비스가 아니며, Comcast에서 모니터링하지 않습니다. WiFi Motion을 사용하려면 적합한 Xfinity 인터넷 요금제와 호환되는 Xfinity 게이트웨이(예: Technicolor XB7 또는 XB8), 그리고 Xfinity 앱 버전 5.28이 필요합니다. WiFi Boost Pods나 Xfinity Home Pro Protection 구독자는 사용할 수 없습니다.

WiFi Motion을 활성화하려면 Xfinity 앱을 열고 홈 탭으로 이동한 후, 안내에 따라 기능을 켜고 WiFi에 연결된 장치를 선택하면 됩니다. 최상의 결과를 위해 장치는 정지 상태이고 전원이 켜져 있어야 합니다. 활성화 후에는 앱의 홈 탭에서 움직임 활동을 확인할 수 있으며, 알림을 받지 않도록 작은 애완동물을 제외하는 설정도 가능합니다.

움직임 감지 민감도는 높음, 중간, 낮음으로 설정할 수 있어 알림을 받기 위해 필요한 움직임의 정도를 조절할 수 있습니다. 민감도를 높게 설정하면 작은 움직임도 감지되고, 낮게 설정하면 큰 움직임만 감지됩니다. WiFi Motion을 끄려면 앱의 홈 탭에서 움직임 감지 상태를 찾아 제거 옵션을 선택하면 됩니다.

장치가 제대로 작동하지 않을 경우, 전원이 켜져 있고 게이트웨이에 연결되어 있으며 저전력 모드가 아닌지 확인해야 합니다. 문제가 계속되면 장치를 게이트웨이에 더 가까이 이동해 보세요. WiFi Motion은 주거용으로만 사용 가능하며, 법적으로 올바르게 사용하는 책임은 사용자에게 있습니다.

GPEmu는 실제 GPU 없이도 딥러닝 시스템 연구의 프로토타입 제작과 평가를 더 빠르고 저렴하게 할 수 있도록 설계된 GPU 에뮬레이터입니다. 많은 연구 프로젝트에서 GPU의 높은 비용과 제한된 가용성이 문제로 작용하는 것을 해결합니다. GPEmu는 30개 이상의 딥러닝 모델과 6개 GPU 모델을 지원하여 가장 포괄적인 에뮬레이터 중 하나로 자리잡고 있습니다.

GPEmu의 주요 기능 중 하나는 시간 에뮬레이션입니다. 이는 계산 및 데이터 전송과 같은 다양한 GPU 관련 작업에 소요되는 시간을 정확하게 시뮬레이션합니다. 메모리 에뮬레이션 기능은 GPU 메모리 사용량을 추적하여 작업 부하가 다양한 GPU의 메모리 한도 내에 적합하도록 보장합니다. 또한, 분산 시스템 지원 기능을 통해 여러 GPU와 노드에 걸쳐 딥러닝 작업을 에뮬레이션할 수 있습니다. GPU 공유 지원 기능은 서로 다른 작업 부하 간에 GPU 자원을 공유할 수 있게 하여 GPU 활용도를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.

GPEmu를 사용하면 연구자들이 물리적인 GPU 없이도 새로운 아이디어와 최적화를 프로토타입할 수 있어 비용과 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. GPEmu는 여러 연구 결과를 성공적으로 재현하여 다양한 딥러닝 시나리오에서의 효과성을 입증했습니다. 또한 시스템 성능의 병목 현상을 식별하고 데이터 로딩 및 전처리에서의 최적화를 평가하는 데 도움을 줍니다.

GPEmu는 모듈형 디자인을 가지고 있어 PyTorch와 TensorFlow와 같은 인기 있는 딥러닝 프레임워크와 통합할 수 있습니다. 데이터 정체, 전처리 최적화, 분산 훈련, GPU 스케줄링과 관련된 실험을 재현하는 데 사용되었습니다. 이 에뮬레이터는 오픈 소스로 제공되어 연구 커뮤니티가 기능을 확장하고 추가 모델 및 구성을 기여할 수 있도록 하고 있습니다.

GPEmu는 연구자들이 실제 GPU 하드웨어에 의존하지 않고도 더 효율적이고 비용 효과적으로 실험을 수행할 수 있도록 돕는 귀중한 도구입니다.

저자는 1982년 간단한 게임인 'Gossip'을 시작으로 인터랙티브 스토리텔링 게임을 만드는 여정을 회고합니다. 저자는 진정한 예술이 되는 게임을 만들고자 했고, 이를 통해 'Excalibur'와 나중에 'Storytron'이라는 복잡한 인터랙티브 스토리텔링 도구를 개발하게 됩니다. 초기의 열정에도 불구하고, Storytron은 복잡성 때문에 사용자들을 끌어들이지 못했고, 사람들은 깊이 있게 참여할 의지가 없었습니다.

수년간의 노력 끝에 'Siboot'이라는 프로젝트로 마지막 시도를 했지만, 저자는 2018년경 Storytron을 결국 포기하게 됩니다. 2020년, 70세 생일을 맞아 저자는 아서왕 전설을 바탕으로 한 성공적인 게임 'Le Morte d’Arthur'를 만들어내며 자신의 예술적 목표를 이룬 느낌을 받습니다. 그러나 그들의 기술을 다른 사람들과 공유하려는 시도는 무관심으로 돌아왔습니다.

저자는 인터랙티브 스토리텔링에서의 노력은 'Le Morte d’Arthur'를 제외하고는 대체로 실패했다고 결론짓습니다. 그는 혁신적인 컴퓨터를 만든 역사적 인물 찰스 배비지와 비유하며, 그 또한 자신의 발명품에 대한 수요를 찾지 못했다고 언급합니다. 글은 아서왕 전설의 유산에 대한 성찰로 마무리되며, 실패에도 불구하고 용기와 위대함을 추구하는 것의 중요성을 강조합니다. 저자는 이 장을 닫고 자신의 경험에 대한 책을 쓸 가능성에 대해 고민하고 있습니다.

플루토는 일반 용도로 사용하기 위해 설계된 루아 프로그래밍 언어의 특수 버전입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 플루토는 개선된 표준 라이브러리를 갖추고 있으며, 스위치 문과 삼항 표현식과 같은 새로운 문법 기능을 도입하여 개발 속도를 높였습니다.

둘째, 플루토는 루아 5.4와 대부분 호환되지만, 기존 코드와 충돌할 수 있는 새로운 키워드를 추가했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자는 호환성 모드로 전환할 수 있습니다. 플루토는 루아 바이트코드를 실행할 수 있지만, 일부 기능은 호환 가능한 바이트코드를 생성하지 않으며, 이에 대한 내용은 문서에 명시되어 있습니다.

셋째, 플루토는 호환성 모드 덕분에 기존 스크립트에 문제를 일으키지 않고 대규모 프로그래밍 커뮤니티에 통합되었습니다.

넷째, 플루토는 루아의 주요 개발 사항에 맞춰 지속적으로 업데이트되며, 루아 5.5가 출시될 때 이에 적응할 계획입니다.

다섯째, 포괄적인 문서가 오픈 소스 웹사이트에 제공되며, 사용자는 온라인에서 인터랙티브한 플레이그라운드에서 플루토를 체험하거나 미리 빌드된 바이너리를 다운로드할 수 있습니다.

마지막으로, 플루토는 개발자를 돕기 위해 문법 강조 및 언어 서버와 같은 도구 지원 기능을 제공합니다.

잭 모리스는 인공지능(AI)의 발전이 새로운 아이디어에서 비롯된 것이 아니라 새로운 데이터셋에 의해 이루어진다고 주장합니다. AI는 여러 해에 걸쳐 꾸준히 발전해 왔으며, 특히 네 가지 주요 혁신을 통해 개선되었습니다. 이 혁신들은 딥 뉴럴 네트워크, 트랜스포머, 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF), 그리고 추론 모델입니다. 이러한 각 혁신은 이미지 인식을 위한 이미지넷과 언어 모델을 위한 인터넷과 같은 대규모 데이터셋에 접근하고 활용함으로써 가능해졌습니다.

지속적인 연구와 기술 혁신에도 불구하고 일부 전문가들은 최근 모델들이 이전 모델에 비해 개선된 점이 미미하다고 하여 발전 속도가 둔화되고 있다고 믿고 있습니다. 모리스는 AI의 미래 혁신이 새로운 방법론보다는 새로운 데이터 출처에서 나올 가능성이 높다고 제안합니다. 미래의 데이터 출처로는 유튜브와 같은 플랫폼에서 제공되는 비디오 콘텐츠가 있으며, 이는 텍스트 이상의 풍부한 정보를 제공합니다. 또한 센서가 장착된 로봇에서 수집된 데이터도 중요한 자원이 될 수 있습니다.

결론적으로 모리스는 미래 AI 발전의 핵심이 새로운 아이디어에만 의존하는 것이 아니라 새로운 데이터셋을 식별하고 활용하는 데 있다고 강조합니다.

블로그에서는 "다중 발견"이라는 개념에 대해 다루고 있습니다. 이는 여러 사람이 비슷한 시기에 독립적으로 과학적 발견을 하는 현상으로, 주로 단일 천재의 아이디어보다는 유사한 사회적 조건 때문이라는 점을 강조합니다. 저자는 여러 번 독립적으로 발명된 데이터 구조인 프로리 트리의 예를 들고 있습니다.

다중 발견의 정의는 동시에 독립적으로 이루어진 발견을 의미합니다. 예를 들어, 뉴턴과 라이프니츠의 미적분학, 다윈과 월리스의 진화론이 이에 해당합니다.

프로리 트리는 2015년 Noms에 의해 소개된 데이터 구조로, 검색 가능성, 역사 독립성, 효율적인 차이 비교와 같은 특징을 가지고 있습니다. 이 구조는 구조화된 데이터의 버전 관리를 위해 유용합니다.

Noms 외에도 다른 연구자들이 유사한 개념을 개발했습니다. 2019년 프랑스 Inria의 연구자들은 프로리 트리와 유사한 특성을 가진 "머클 검색 트리"를 소개했지만 Noms의 연구를 알지 못했습니다. 2020년에는 드폴 대학교 연구자들이 Noms의 설계와 매우 유사한 "내용 정의 머클 트리"를 제안했습니다. 가장 초기의 사용 사례는 2009년 에이브리 페나룬의 백업 도구인 bup에서 발견되었으며, 이 도구는 유사한 트리 구조를 사용했지만 이름은 붙이지 않았습니다.

앞으로 이 데이터 구조를 무엇이라고 부를지는 불확실합니다. 프로리 트리, 머클 검색 트리, 내용 정의 머클 트리 등 여러 이름이 후보로 거론되고 있습니다. 저자는 "프로리 트리"가 표준 용어로 자리 잡기를 희망하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 기술 발전이 다양한 분야에서 동시에 나타날 수 있음을 강조하며, 과학적 진보의 협력적인 성격을 부각시키고 있습니다.

이 기사는 폐기물을 지오폴리머로 변환하여 지속 가능한 건축 자재를 만드는 연구에 대해 다룹니다. 지오폴리머는 전통적인 시멘트의 대안으로 사용됩니다. 연구는 시멘트, 벽돌, 유리와 같은 건설 및 철거 폐기물을 활용하여 내구성이 뛰어난 지오폴리머를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 지속 가능한 접근 방식입니다. 이 연구는 건설 산업에서 증가하는 폐기물 문제를 해결하기 위해 재활용된 자재로 지오폴리머를 만들어 환경 영향을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

둘째, 지오폴리머 생산입니다. 연구자들은 부순 유리를 사용하여 지오폴리머화 과정의 활성제인 규산나트륨을 생산했습니다. 그리고 일곱 가지 지오폴리머 조합의 특성을 시험했습니다.

셋째, 화학 저항성 테스트입니다. 지오폴리머는 물, 산성, 알칼리 조건에 대한 저항성을 시험받았습니다. 50% 벽돌 폐기물과 20% 시멘트 폐기물로 만든 한 조합이 이러한 극한 조건에 가장 잘 견디는 것으로 나타났습니다.

넷째, 비교 성능입니다. 시험된 지오폴리머는 일반적으로 화학 저항성 면에서 전통적인 포틀랜드 시멘트를 능가하여 건설에서의 실용 가능성을 보여주었습니다.

다섯째, 특성 분석 기법입니다. SEM-EDX, ATR-FTIR, XRD 등 다양한 방법을 사용하여 지오폴리머의 미세 구조와 조성을 분석하였으며, 이들의 내구성과 안정성을 확인했습니다.

마지막으로, 향후 연구 방향입니다. 이 연구는 이러한 지오폴리머의 기계적 특성과 장기 내구성에 대한 추가 조사를 제안하여 건설 분야에서의 적용을 강화할 수 있도록 하고 있습니다.

이 연구는 폐기물 자재를 활용하여 고성능 지오폴리머를 만드는 가능성을 강조하며, 지속 가능한 건설 관행에 기여하고 전통적인 시멘트 의존도를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

최근 컬럼비아 대학교의 연구에 따르면, 노화와 관련된 염증, 즉 "염증 노화"는 모든 인구 집단에서 동일하지 않다고 합니다. 이 연구는 만성 염증이 산업화된 사회에서 더 흔하게 나타나며, 생활 방식에 영향을 받는 반면, 원주율 집단에서는 다르게 나타난다고 밝혔습니다.

연구팀은 이탈리아와 싱가포르의 두 산업화된 집단과 볼리비아의 치마네, 말레이시아의 오랑 아슬리라는 두 원주율 집단을 비교했습니다. 그 결과, 산업화된 인구는 염증과 만성 질환 간의 명확한 연관성을 보였지만, 원주율 집단의 염증 수준은 주로 감염에 의해 발생하며 나이에 의한 것이 아니었습니다. 흥미롭게도, 원주율 집단은 염증 수치가 높음에도 불구하고 산업화된 사회와 같은 만성 질환을 경험하지 않는 것으로 나타났습니다.

이 연구는 염증이 본질적으로 해롭다는 믿음에 도전합니다. 오히려 염증의 영향은 환경과 생활 방식에 따라 달라진다는 점을 시사합니다. 연구자들은 이러한 인구 집단 간의 차이를 고려한 새로운 노화 및 염증 평가 방법의 필요성을 강조하고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 염증 노화는 인구 집단에 따라 다르며 산업화된 생활 방식의 영향을 받습니다. 원주율 집단은 높은 염증 수치를 보이지만 만성 질환 발생률은 낮습니다. 이러한 차이를 이해하는 것이 더 나은 글로벌 건강 전략으로 이어질 수 있습니다.

멜버른 북부 교외에서 최근에 집을 구입한 기차 애호가이자 엔지니어인 다니엘 쉬는 집 아래에 큰 모델 기차 네트워크가 있는 것을 발견하고 놀랐다. 이 광범위한 기차 모형은 약 60년 전에 이전 소유자가 만든 것으로, 집 검사 시에는 언급되지 않았다. 리모델링을 위해 지하 공간에 들어갔을 때, 쉬는 먼지와 거미줄로 덮인 정교한 기차 레이아웃을 발견했다. 원래 집에 대한 계획에는 포함되지 않았지만, 그는 이 모델 기차 네트워크를 복원하고 기술을 업그레이드할 생각에 신이 나 있다. 쉬는 이 기차 모형을 청소하고 다시 작동할 수 있도록 할 계획이며, 친구들과 그들의 자녀들과 함께 기차에 대한 자신의 열정을 나누기를 희망하고 있다. 아이들은 이미 이 기차 모형으로 놀기를 즐기고 있다.

소니 DTC-700 오디오 DAT 플레이어/레코더는 고품질 디지털 녹음을 제공하며 오디오 카세트보다 우수한 음질을 자랑하는 향수 어린 기술입니다. 오디오 카세트는 음악을 녹음하고 공유할 수 있는 장점이 있었지만, 음질이 좋지 않고 배경 소음이 많았습니다. DAT(디지털 오디오 테이프)는 1980년대 후반에 등장하여 디지털 녹음 옵션과 CD보다 나은 음질을 제공했습니다. 그러나 높은 가격, 제한된 상업적 출시, 음악 복제에 대한 법적 문제로 인해 소비자들 사이에서 널리 인기를 끌지는 못했습니다.

1990년에 출시된 DTC-700은 DAT 라인업에서 더 저렴한 옵션으로, 여러 입력과 다양한 제어 기능을 갖추고 있었습니다. 뛰어난 음질에도 불구하고 DAT는 신뢰성 문제와 복잡한 기술로 인해 관심이 줄어들었습니다. 1990년대 초반에는 대부분의 잠재 구매자들이 이미 DAT 플레이어를 소유하고 있었고, 시장은 포화 상태에 이르렀습니다.

오늘날 컴퓨터에 디지털로 저장하는 현대적인 녹음 방법 덕분에 DAT 플레이어는 대부분 구식이 되었습니다. 비닐 레코드와 카세트와 같은 일부 오디오 기술이 부활하고 있지만, DAT는 다른 포맷에 비해 향수 어린 시선으로 바라보이지 않아 큰 관심을 끌지 못하고 있습니다.

pbf2sqlite는 OpenStreetMap(.osm.pbf) 파일을 SQLite 데이터베이스로 변환하는 간단한 명령줄 도구입니다.

사용 방법은 pbf2sqlite DATABASE [OPTION ...]를 입력하여 실행할 수 있습니다. 이 도구에는 여러 가지 옵션이 있습니다. read FILE 옵션을 사용하면 .osm 또는 .osm.pbf 파일을 데이터베이스에 읽어올 수 있습니다. rtree 옵션은 데이터 조직을 개선하기 위해 R*Tree 인덱스를 추가합니다. addr 옵션은 주소를 위한 테이블을 추가하며, graph 옵션은 연결을 위한 그래프 테이블을 추가합니다.

예를 들어, country.osm.pbf 파일을 읽고 test.db라는 데이터베이스를 생성하려면 다음과 같이 입력합니다: pbf2sqlite test.db read country.osm.pbf.

OSM 데이터는 Geofabrik과 같은 소스에서 다운로드할 수 있습니다. 도구의 최신 버전을 다운로드하는 것을 잊지 마세요.

LZEXE 압축기의 원본 소스 코드, 일명 코신스키가 공개되었습니다. LZEXE는 1980년대 후반과 1990년대에 DOS 실행 파일을 압축하는 데 사용되었습니다. 1990년 이후 손대지 않았던 이 소스 코드는 MIT 라이선스 하에 제공되어 자유롭게 사용할 수 있게 되었습니다.

LZEXE의 개발자인 파브리스 벨라르가 이 릴리스를 확인했으며, 여기에는 v0.90, v0.91, v0.91e 버전이 포함되어 있습니다. 현재 온라인에서는 v0.91과 v0.91e의 바이너리만 제공되지만, v0.90은 다른 사이트에서 찾을 수 있습니다. 이 코드는 성능을 위해 x86 어셈블리로 작성되었고, 프론트엔드는 파스칼로 되어 있습니다.

이 글의 저자는 이전에 메가 드라이브 소닉 게임의 데이터를 맞춘 코신스키 압축기를 만들었지만, 메가 CD BIOS의 압축 데이터와 비교했을 때 부정확한 점을 발견했습니다. 이는 서로 다른 게임에 대해 다른 압축기가 사용되었을 가능성을 시사하며, 공개된 소스 코드가 소닉 게임과 정확히 일치하지는 않지만 수정하여 맞출 수 있는 가능성이 있습니다.

현재 알려진 KENS 형식의 압축기는 코신스키와 색스맨 두 가지가 있으며, 나머지 두 형식인 에니그마와 네메시스는 세가를 위해 맞춤 제작되었기 때문에 아마도 잃어버린 상태일 가능성이 높습니다. 이들은 공개된 적이 없을 수도 있습니다.

YouTube No Translation은 Firefox용 확장 프로그램으로, YouTube에서 비디오 제목, 설명, 오디오 트랙을 원래 언어로 유지합니다. 이 확장 프로그램은 자동 번역을 방지하여 보다 진정한 시청 경험을 제공합니다. 주요 기능으로는 비디오 제목을 원래 언어로 유지하고, 기본 오디오를 원본으로 설정하며, 설명의 번역을 방지하는 기능이 있습니다. 또한, 자막의 경우 사용자가 선호하는 언어를 선택할 수 있으며 자동 생성된 자막을 비활성화할 수 있습니다.

이 확장 프로그램은 오픈 소스이며, 6,400명 이상의 사용자가 있으며 평점은 4.9점입니다. 사용자들은 기부를 통해 개발을 지원할 수 있습니다. 최신 버전인 2.5.0에서는 YouTube Data API v3에 대한 지원이 추가되었습니다.

이 확장 프로그램을 사용하려면 Firefox를 다운로드해야 합니다.

HP는 중고차의 이력을 제공하는 CarFax와 유사하게 오래된 노트북의 수명을 연장하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 회사는 전자 폐기물, 즉 e-waste를 줄이고 기술의 지속 가능성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 이니셔티브에는 엔지니어링, 제품 관리, 디지털 전환 분야에서 풍부한 경험을 가진 아부 베이커, 살 바시, 바바라 스피처, 존 홍과 같은 주요 인물들이 참여하고 있습니다. 이 노력은 HP가 전자 기기에서 발생하는 e-waste와 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 헌신하고 있음을 보여줍니다.

대형 언어 모델(LLM)은 인간처럼 작업을 수행하고 대화 능력이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다. 그러나 특정 작업을 위해 언어 모델을 활용하는 전문 AI 시스템이 등장하고 있습니다.

저자들은 소형 언어 모델(SLM)이 이러한 전문 AI 시스템에서 많은 용도에 대해 충분히 강력하고, 더 적합하며, 비용이 저렴하다고 주장합니다. 그들은 SLM이 미래의 능동적 AI가 될 것이라고 믿고 있습니다. 이 논의에서는 SLM의 장점, 이러한 시스템의 일반적인 설계, 언어 모델 사용에 대한 비용 고려 사항이 포함됩니다.

일반적인 대화가 필요한 작업에는 서로 다른 모델을 함께 사용하는 혼합 시스템이 가장 적합할 수 있습니다. 저자들은 SLM을 채택하는 데 있어 도전 과제를 다루고, LLM을 SLM으로 변환하는 방법을 제안합니다.

그들의 주요 요점은 LLM에서 SLM으로의 작은 변화가 AI 산업에 운영과 비용 측면에서 큰 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 그들은 자신의 견해에 대한 피드백을 권장하며, 응답을 공개적으로 공유할 계획입니다.

디지털 신호 처리(DSP) 분야의 중요한 인물인 짐 보디가 세상을 떠났습니다. 그는 뉴저지 홀멘델에 있는 AT&T 벨 연구소에서 근무하며 최초의 성공적인 DSP 개발에 중요한 역할을 했습니다. 그의 반도체 분야에 대한 기여는 벨 연구소에서 함께 일했던 동료인 스티브 월터스와 팻 헤이즈에 의해 인정받았습니다.

토마스 드피에르는 소프트웨어 공급망의 개념에 대해 논의하며, 많은 사람들이 이 개념의 의미를 잘못 이해하고 있다고 주장합니다. 특히 자유 및 오픈 소스 소프트웨어(FOSS)와 관련된 부분에서 그렇습니다.

소프트웨어 공급망 모델은 소프트웨어에서 제3자 라이브러리를 사용할 때 발생하는 문제들로 인해 주목받고 있습니다. 이러한 문제는 서비스 중단이나 보안 취약점과 같은 위험을 강조합니다. 제조업에서 공급망은 생산에 필요한 공급업체의 네트워크를 의미하지만, 이 비유는 FOSS 기여자에게는 적용되지 않습니다.

FOSS 개발자는 자원봉사자로, 사용자와의 공식적인 비즈니스 관계나 금전적 보상 없이 자신의 코드를 공유합니다. 그들이 제공하는 소프트웨어는 "있는 그대로" 제공되므로, 사용자는 모든 위험을 감수해야 합니다. 드피에르는 기업이 FOSS 개발자에게 특정 공급망 규칙을 따르기를 원한다면, 그들을 공급업체로 대우하고 그들의 작업에 대해 보상을 제공해야 한다고 강조합니다.

그는 결국 FOSS 기여자를 공급업체로 보지 말고, 기업이 소프트웨어 공급망에 대한 기대를 재고해야 한다고 결론짓습니다.

놀이터에 대한 개념, 특히 20세기 "정크 놀이터"에 대한 내용을 다루고 있습니다. 정크 놀이터는 아이들이 탐험하고, 만들고, 놀이를 통해 배울 수 있는 기회를 제공했습니다. 전통적인 놀이터가 표준 장비로 가득 차 있는 것과 달리, 이러한 실험적인 공간은 창의성을 발휘할 수 있도록 하였고, 폐자재를 활용하며 성인의 감독 아래에서 위험한 놀이를 장려했습니다.

역사적으로, 제2차 세계대전 이후 정크 놀이터는 아이들이 트라우마를 극복하는 데 도움을 주기 위해 등장했습니다. 이러한 놀이터는 모든 연령대를 위해 설계되었으며 다양한 활동을 위한 시설을 포함하고 있었습니다. 감독된 놀이는 안전을 위해 매우 중요했으며, 아이들이 괴롭힘의 위협 없이 탐험할 수 있도록 보장했습니다. 놀이 리더들은 아이들이 위험을 감수할 수 있도록 도와주면서도 안전하게 놀이를 이끌었습니다.

주목할 만한 예로는 덴마크 건축가 칼 쇠렌센이 1943년에 만든 정크 놀이터가 있습니다. 이곳에서 아이들은 15미터 높이의 탑을 포함한 구조물을 만들었습니다. 또한, 미니애폴리스에서는 1949년에 "더 야드"라는 공간을 열었는데, 처음에는 아이들이 자원을 놓고 경쟁했지만 결국 협력하는 법을 배웠습니다.

1950년대에는 정크 놀이터라는 이름이 "모험 놀이터"로 변경되었습니다. 이는 안전과 외모에 대한 우려를 덜기 위한 조치였습니다. 오늘날의 놀이터는 상업화되어 있으며, 이전 버전의 창의성과 참여가 부족하다는 비판을 받고 있습니다. 일부 실험적인 놀이터는 여전히 존재하지만, 도시 환경에서는 여러 가지 도전에 직면해 있습니다.

디지털 놀이와 비교하면, 마인크래프트와 같은 비디오 게임은 창의적인 놀이를 제공하지만 정크 놀이터의 신체적이고 감각적인 경험은 부족합니다. 저자는 도시 환경에서 창의성과 안전을 결합한 혁신적인 놀이 공간의 필요성을 강조하며, 과거에서 영감을 받아 현대의 현실에 맞게 적응해야 한다고 말합니다.

이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)에서 메모리 시스템을 구현하는 데 있어 직면하는 도전과 고려사항을 다루고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 초기 LLM은 작은 맥락 창(4K 토큰)을 가지고 있어 긴 이야기에서 일관성을 유지하기 어려웠습니다. 예를 들어, 여러 페이지에 걸쳐 등장인물의 세부사항이나 줄거리 요소를 추적하는 것이 힘들었습니다.

둘째, 지식은 특정한 맥락(시간적, 공간적)에 묶여 있습니다. 예를 들어, 독일의 수도는 시간이 지남에 따라 변할 수 있으며, 허구의 맥락에서도 다를 수 있습니다. 이러한 복잡성 때문에 간단한 메모리 시스템을 만드는 것이 어렵습니다.

셋째, 벡터 임베딩은 텍스트를 다차원 공간의 점으로 표현하여 유사한 아이디어를 클러스터링하는 데 사용됩니다. 그러나 이 방식은 메모리를 순서대로 연결하는 데 어려움을 겪고 해석하기도 쉽지 않습니다.

넷째, 지식 그래프는 서로 연결된 사실의 네트워크로, 정보 조각 간의 관계를 레이블링할 수 있습니다. 이 구조는 단순한 임베딩보다 더 복잡한 연결을 가능하게 합니다.

다섯째, LLM이 정보를 처리하면서 이전 쿼리에서 얻은 통찰이나 연결을 요약한 새로운 문서를 생성할 수 있습니다. 이는 향후 응답을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

여섯째, 관련 문서를 연결하는 방법은 자동으로 결정할 수도 있고, 관련성을 명시적으로 평가하여 결정할 수도 있습니다. 그러나 혼란을 피하기 위해 연결의 수를 관리 가능한 수준으로 유지하는 것이 필요합니다.

일곱째, 메모리 그래프가 너무 밀집해지는 것을 방지하기 위해 덜 유용한 연결을 버리는 방법이 필요하며, 이는 LLM 평가에 의해 안내될 수 있습니다.

여덟째, 에피소드 메모리는 경험을 이야기 형식으로 기록하여 나중에 참조할 수 있는 사건의 타임라인을 제공합니다.

아홉째, 탐색 에이전트는 관련 문서를 탐색하여 정보를 검색하도록 설계되었습니다. 이들은 특정 쿼리를 처리하기 위해 하위 에이전트를 생성할 수도 있습니다.

열째, 일부 구조화된 정보(예: 세계 수도)는 주요 메모리 시스템이 아닌 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.

열한째, 스크래치패드는 정보를 단일 텍스트 문서에 추가하는 간단한 접근 방식이지만, 중요한 기억이 삭제되는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

열두째, 다양한 유형의 기억(예: 정체성과 에피소드 기억)은 별도로 더 잘 표현될 수 있습니다.

열셋째, 에이전트가 자신의 기억을 얼마나 통제해야 하는지에 대한 논의가 있습니다. 현재 모델의 한계를 고려할 때 암묵적인 메모리 관리가 더 효과적일 수 있습니다.

마지막으로, 미래의 메모리 시스템에 대한 발전이 더 통합되고 학습된 접근 방식으로 이어질 수 있지만, 이것이 어떻게 구현될지는 불확실하다는 점을 언급합니다. 저자는 메모리 기술에 대한 추가적인 통찰을 요청하며, LLM에서 효과적인 메모리 시스템을 개발하는 것이 얼마나 복잡한 일인지 인정합니다.

Beeno는 macOS용 경량 유틸리티로, 외부 모니터를 주 화면의 크기 조절 가능한 창으로 미러링할 수 있게 해줍니다. 이 프로그램은 프레젠테이션을 확인하거나 데스크탑 설정을 변경하지 않고 콘텐츠를 공유할 때 특히 유용합니다.

Beeno를 시작하려면 먼저 Beeno.zip 파일을 다운로드하고 압축을 풀어야 합니다. 선택적으로 Beeno.app을 응용 프로그램 폴더로 이동할 수 있습니다. 이후 우클릭하여 "열기"를 선택하면 Gatekeeper를 우회하여 실행할 수 있습니다. 화면 및 시스템 오디오 녹음에 대한 접근을 허용하라는 메시지가 나타나면 허용해 주세요. 그러면 메뉴 바에 🐝 아이콘이 나타나며 사용 준비가 완료된 것입니다.

주요 기능으로는 미리보기를 표시하거나 숨기려면 Bee 아이콘을 클릭하거나 ⌥B 키를 누르면 됩니다. 미러링된 디스플레이를 전환하려면 Bee 아이콘을 우클릭하고 원하는 모니터를 선택하면 됩니다. Beeno를 종료하려면 Bee 아이콘을 우클릭하고 "Quit Beeno"를 선택하면 됩니다.

Beeno는 Capture One 사용자에게 특히 유용하며, 줌이나 라이브 뷰를 다른 화면에 쉽게 투사할 수 있도록 도와줍니다.

2025년 7월 1일, PlanetScale은 새로운 Postgres 호스팅 플랫폼의 비공식 미리보기를 발표하며 세계에서 가장 빠른 서비스라고 주장했습니다. 기업들은 웹사이트를 통해 접근을 요청할 수 있습니다. Postgres 지원 결정은 특히 PlanetScale Metal 출시 이후 고객의 강력한 수요에 의해 이루어졌습니다.

PlanetScale은 기존의 Postgres 호스팅 솔루션에 비해 성능과 신뢰성을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기존 솔루션들은 종종 중단이나 높은 비용 문제를 겪고 있습니다. 테스트 결과, PlanetScale은 경쟁사보다 더 나은 성능을 보였으며, 경쟁사들이 두 배의 자원을 사용할 때도 우위를 점했습니다.

이 플랫폼은 자동 장애 조치와 연결 풀링을 통해 높은 가용성을 제공합니다. Postgres 17 버전을 지원하며, 13 버전 이상의 온라인 가져오기를 허용하고, 다운타임 없이 자동 업데이트가 가능합니다. PlanetScale은 NVMe SSD 드라이브를 사용하여 호스팅의 성능과 비용 비율을 향상시킵니다.

또한, PlanetScale은 MySQL을 위한 Vitess 시스템에 대한 전문성을 가지고 있지만, Vitess를 직접 사용하지 않고 Postgres를 위해 새로운 아키텍처를 개발하고 있습니다. 고객들과 협력하여 대규모로 Postgres를 운영하는 이들의 요구를 충족시키기 위해 노력하고 있습니다.

관심 있는 사용자는 PlanetScale의 Postgres 비공식 미리보기를 위한 대기자 명단에 가입할 수 있습니다.

저자는 80년대 어린 시절에 추억이 담긴 ZX Spectrum 128K, 일명 "토스트랙"을 복원한 경험을 공유합니다. 그는 레트로 컴퓨터를 수집하고 있으며, 이전에도 ZX Spectrum에 대한 작업을 해본 적이 있습니다.

토스트랙은 전반적으로 양호한 상태였고, 대부분의 경우 전원이 켜지고 부팅이 되었지만 몇 가지 수리가 필요했습니다. 초기 점검에서는 큰 문제는 발견되지 않았지만, 키보드 멤브레인이 고장 나고 있었습니다. 저자는 여러 가지 업그레이드를 진행했습니다.

먼저, 전원 공급 장치를 업그레이드했습니다. 오래된 전압 조정기를 더 효율적인 DC-DC 벅 컨버터로 교체하여 열이 덜 발생하도록 했습니다. 다음으로, 엣지 커넥터를 청소하여 주변 장치와의 연결을 개선했습니다. 비디오 품질을 향상시키기 위해 비디오 출력에 필터를 추가하여 선명도를 높이고 색상 번짐을 줄였습니다. 또한, 마모된 멤브레인 키보드를 새 키보드로 교체했습니다. 오디오 향상을 위해 오디오 잭을 교체하고, 더 나은 사운드 연결을 위해 모노-스테레오 케이블을 사용했습니다. 마지막으로, RGB2HDMI 어댑터를 이용해 토스트랙을 HDMI 디스플레이에 연결하여 비디오 출력을 개선했습니다.

이 모든 개선 작업 후, 토스트랙은 잘 작동하며 향수를 불러일으키는 게임 경험을 제공했습니다. 저자는 복원 과정을 즐겼으며, 앞으로 더 많은 업그레이드를 탐색할 계획입니다.

요약이 없습니다.

저자는 소프트웨어 공학에서 진정한 병목 현상은 코드를 작성하는 것이 아니라 코드 리뷰, 멘토링, 테스트, 커뮤니케이션과 같은 프로세스에 있다고 주장합니다. LLM(대형 언어 모델)과 같은 도구들이 코드를 더 쉽게 빠르게 생성할 수 있게 해주지만, 그 코드에 대한 이해와 검증의 필요성을 없애지는 않습니다.

코드가 빠르게 많이 생산되면 이를 이해하고 유지하는 데 어려움이 생기고, 이는 품질 문제로 이어질 수 있습니다. 코드를 작성하는 데 절약된 시간은 그 코드에 대해 사고하고, 버그를 찾아내며, 유지 가능성을 확보하는 데 필요한 노력을 줄이지 않습니다.

팀 협업은 매우 중요하며, 코드가 너무 빠르게 생성되어 충분한 논의가 이루어지지 않으면 품질에 대한 가정이 생길 수 있습니다. LLM이 생산성을 높여주긴 하지만, 생성된 코드의 양이 증가함에 따라 명확한 사고, 신중한 검토, 사려 깊은 설계와 같은 핵심적인 문제를 해결하지는 못합니다.

결론적으로, 코드 생성 비용은 줄어들었지만, 팀으로서 그 코드를 이해하고 관리하는 데 드는 비용은 여전히 높고, 이것이 진정한 병목 현상입니다.

요약이 없습니다.

알렉산드라 엘바키안은 "과학의 해적 여왕"으로 알려져 있으며, 2011년에 비용이 많이 드는 유료 장벽 뒤에 있는 수백만 개의 학술 논문에 무료로 접근할 수 있도록 Sci-Hub를 만들었습니다. 현재 그녀는 Sci-Hub의 운영을 지원하기 위해 $SCIHUB라는 암호화폐를 통한 새로운 자금 조달 방법을 모색하고 있습니다. 이 프로젝트는 50만 달러를 모금하고 2천만 달러의 시장 가치를 달성했지만, 지지자들로부터 신뢰 부족이라는 어려움에 직면해 있습니다.

엘바키안은 연구자들이 대형 출판사에 의해 수익화되는 학술 출판 시스템에 불만을 느끼며 이러한 동기를 가지고 있습니다. 그녀의 공산주의 이념에 영감을 받은 정치적 발언은 엘스비어와의 법적 문제 및 미국 법무부의 조사와 같은 논란을 일으켰습니다.

$SCIHUB 토큰 실험은 암호화폐, 사회 운동, 투기 간의 복잡한 관계를 보여줍니다. 일부 투자자들은 이를 수익을 올릴 수 있는 기회로 보지만, 엘바키안은 이를 열린 과학을 위한 기부로 강조합니다. 그녀의 여정은 전통적인 권력 구조에 도전하기 위해 대체 시스템을 사용하는 더 넓은 움직임을 반영하며, 특히 경제적, 정치적으로 소외된 젊은 세대들 사이에서 그러합니다.

그녀의 메미코인 프로젝트의 결과는 점점 더 디지털화되는 세상에서 지식 공유와 자금 조달의 미래에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 특히 많은 학술 작업이 여전히 유료 장벽 뒤에 있어 접근이 불가능한 상황에서 더욱 그러합니다.

Nimtable은 데이터 레이크하우스에서 Apache Iceberg 카탈로그를 관리하고 최적화하기 위해 설계된 간단하고 사용자 친화적인 플랫폼입니다. 사용자는 웹 인터페이스를 통해 테이블을 쉽게 탐색하고, 쿼리를 실행하며, 데이터 분포를 분석할 수 있습니다.

Nimtable의 주요 기능으로는 다양한 카탈로그 유형인 REST, AWS Glue, PostgreSQL과 연결할 수 있는 다중 카탈로그 지원이 있습니다. 또한 S3 및 호환 가능한 저장 솔루션과 통합되어 파일 저장소와의 연동이 가능합니다. 사용자는 테이블 스키마와 파티션을 확인할 수 있으며, 플랫폼 내에서 직접 SQL 쿼리를 실행할 수 있는 인터랙티브 쿼리 기능도 제공합니다. 인공지능 도구를 통해 지능적인 지원과 자동 테이블 요약 기능도 포함되어 있습니다. 데이터 파일 분포를 시각화하는 파일 분포 분석 기능과 파일 압축 및 스냅샷 관리를 지원하는 테이블 최적화 기능도 제공합니다.

Nimtable은 사용자와 카탈로그 서버를 연결하는 인터랙티브 웹 인터페이스와 REST 카탈로그 API를 통해 작동합니다. 사용자는 Docker를 이용해 Nimtable을 빠르게 설정할 수 있으며, 서비스를 실행한 후 localhost:3000에서 기본 관리자 로그인으로 접근할 수 있습니다. Nimtable은 웹 인터페이스 또는 YAML 파일을 통해 구성할 수 있으며, 사용자는 환경 변수나 자격 증명 파일을 통해 카탈로그를 추가하고 AWS 자격 증명을 설정할 수 있습니다.

앞으로의 로드맵에는 개선된 압축 전략, 향상된 모니터링, 더 나은 보안 및 통합 옵션이 포함될 예정입니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 참여를 장려하며 Apache License 2.0 하에 라이선스가 부여되어 있습니다.

올리버 차일드는 3D 프린팅된 물체에 인쇄 회로 기판과 전도성 요소와 같은 전자 부품을 통합하는 새로운 방법을 연구하고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 전자 장치를 3D 프린팅과 쉽게 결합할 수 있도록 하여 인쇄된 물체의 기능성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

틱톡의 콘텐츠 모더레이터들이 특히 터키에서 어려운 근무 환경에 대해 목소리를 내고 있습니다. 이들은 폭력적인 콘텐츠에 노출되고, 긴 근무 시간과 부족한 정신 건강 지원에 시달리고 있습니다. 더 나은 근무 조건을 위해 노조를 결성하려는 시도가 법적 도전과 해고로 이어지고 있습니다.

전직 모더레이터인 하산 야부즈는 노조 결성을 시도하다 해고되었고, 이후 이 직업의 힘든 현실에 대해 항의하고 있습니다. 이 직업은 폭력적이고 불안한 콘텐츠를 검토해야 하는 고통을 동반합니다. 많은 모더레이터들이 업무의 특성과 높은 생산성 요구로 인해 정신 건강 문제를 겪고 있습니다.

콘텐츠 모더레이터의 권리를 옹호하기 위해 새로운 국제 노조 연합이 결성되었습니다. 그러나 기업들은 종종 직원의 복지를 우선시한다고 주장하면서도 노조 결성 노력을 저해하는 변화를 일으키고 있습니다.

전반적으로 콘텐츠 모더레이션은 점점 더 스트레스가 많고 불안정해지고 있으며, 전 세계의 근로자들은 그들의 어려운 역할에 대한 더 나은 인식과 지원을 요구하고 있습니다.

과학자들은 식물, 플랑크톤, 바다의 물방울 같은 생물들이 구름 형성에 어떻게 기여하는지를 발견하고 있으며, 이는 기후 예측을 향상시킬 수 있습니다. 미세한 조류는 구름 형성을 돕는 가스를 방출하고, 바다와 숲에서 나오는 다른 생물 입자들도 중요한 역할을 합니다.

구름은 태양빛을 반사하거나 열을 가두어 기후에 영향을 미치기 때문에, 구름 형성을 이해하는 것은 정확한 기후 모델을 만드는 데 매우 중요합니다. 연구자들은 생물 입자가 먼지나 오염물질처럼 구름 발달에 영향을 미칠 수 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 식물 플랑크톤은 구름 형성으로 이어지는 가스를 방출할 수 있으며, 바다에서 나오는 유기 물질은 높은 온도에서도 얼음 구름을 생성할 수 있습니다.

또한, CERN에서 진행된 연구는 다양한 식물 가스가 구름 형성에 미치는 영향을 조사했습니다. 이 연구는 특정 화합물의 소량만으로도 구름 발달이 크게 증가할 수 있음을 밝혀냈습니다. 이러한 발견은 생물학적 영향의 복잡성으로 어려움을 겪고 있는 기후 모델을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

연구자들은 구름 형성에 대한 새로운 발견을 기후 모델에 통합하여 기후 변화의 영향을 더 잘 예측하고 지구 공학 솔루션을 탐구하려고 합니다. 예를 들어, 숲을 복원하는 것이 지구에 미치는 냉각 효과가 이전에 생각했던 것보다 클 수 있습니다. 전반적으로 생명이 구름 형성에서 하는 역할을 이해하는 것은 기후 과학에 대한 우리의 접근 방식을 변화시키고 있습니다.

이 글은 Rust 라이브러리인 rust-asn1을 사용하여 DER(구별된 인코딩 표현)의 직렬화를 최적화하는 과정을 다룹니다.

ASN.1은 데이터를 설명하는 표기법이며, DER은 타입-길이-값(TLV) 구조를 사용하는 특정 이진 인코딩 형식입니다. 값의 길이는 다양할 수 있어 직렬화 과정에서 어려움이 발생할 수 있습니다.

초기 직렬화 방법은 값의 길이를 위한 공간을 미리 예약하고, 작성 후 버퍼 크기를 확인하는 방식이었습니다. 그러나 이 방법은 큰 값에 대해 불필요한 복사가 발생하여 비효율적이었습니다.

저자는 인코딩되는 값이 길이를 미리 지정할 수 있도록 하여 효율성을 개선하고자 했습니다. 이를 통해 추측이나 추가 복사의 필요성을 줄일 수 있었습니다.

정수의 길이를 계산하는 방법은 처음에는 비효율적이었습니다. 협업과 연구를 통해 새로운 효율적인 접근 방식이 개발되어 연산 수를 줄이고 바이트를 반복적으로 처리하는 것을 피할 수 있었습니다.

새로운 방법은 Alive2라는 도구를 사용하여 검증되었으며, 정확성과 최적성을 확인했습니다.

저자는 LLVM에 비효율적인 코드 생성을 해결하기 위한 풀 리퀘스트를 제출하는 것을 고려했습니다. AI 도구인 Claude를 활용하여 최적화를 구현하고, 이를 위한 테스트도 작성했습니다.

저자는 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 AI와 협업의 가치, AI와 형식 검증 도구를 결합하는 효과, 그리고 컴파일러 최적화를 개선할 수 있는 지속적인 기회에 대해 배웠습니다.

이 글은 데이터 직렬화 최적화 과정, AI 도구 활용, 그리고 소프트웨어 개발에서 철저한 테스트의 중요성을 강조합니다.

스티브는 "DB-19 왕"으로 알려져 있으며, 애플 II와 매킨토시와 같은 빈티지 컴퓨터에서 흔히 사용되던 DB-19 커넥터를 대량으로 판매하고 있습니다. 그는 2016년에 제품에 대한 높은 수요로 인해 새로운 DB-19 커넥터를 제조하기 시작했고, 그 결과 가장 큰 공급자가 되었습니다. 이제 2025년이 되어 그는 빈티지 컴퓨터 커뮤니티와 자신의 재고를 나누고 싶어 합니다. 그는 eBay에서 1,000개 묶음으로 판매하며, 가격은 개당 0.44달러부터 시작합니다. 이는 최근 몇 년보다 훨씬 저렴한 가격입니다. 이 커넥터는 고품질의 전금속 제품으로, 다양한 프로젝트에 활용할 수 있습니다. 관심 있는 구매자는 7월 8일에 종료되는 경매를 eBay에서 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 Rust의 표현력 있는 타입 시스템을 활용하여 Clap 라이브러리로 강력한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)를 만드는 것의 중요성을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 타입의 중요성입니다. Rust는 정적이고 강력한 타입 언어로, 시스템의 다양한 부분 간에 명확한 계약을 정의하는 데 도움을 줍니다. 이는 개발자와 사용자 모두에게 유익하며, 타입이 약한 언어와 비교했을 때 더욱 효과적입니다.

둘째, 커맨드 라인 상호작용입니다. Rust는 std::env::args를 통해 커맨드 라인 인수에 접근할 수 있지만, 이 기본 방법은 번거롭고 오류가 발생하기 쉽습니다. 대신 Clap 라이브러리는 커맨드 라인 인수를 정의하고 파싱하는 구조화된 방법을 제공하여 이를 간소화합니다.

셋째, Clap 사용법입니다. Clap은 개발자가 빌더 패턴을 사용하거나 Rust의 타입 시스템과 derive 기능을 통해 쉽게 커맨드 라인 인수를 지정할 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자 친화적인 CLI를 만들면서도 엄격한 타입 정의를 유지할 수 있습니다.

넷째, 타입 중심 설계의 장점입니다. 명확한 타입 정의는 개발자가 코드를 이해하고 관리하는 데 용이하게 하며, Clap을 사용하면 인수 파싱에 필요한 명령형 코드의 양이 줄어들어 테스트 부담이 감소합니다. 또한, 엄격한 타입은 CLI 애플리케이션의 의미적 버전 관리 관행을 따르는 데 도움을 주어 변경 사항이 잘 문서화되고 이해될 수 있도록 합니다.

마지막으로, 환경 변수 처리입니다. Clap은 환경 변수도 처리할 수 있어 사용자가 커맨드 라인 인수나 환경 설정을 통해 옵션을 구성할 수 있게 합니다.

전반적으로 이 글은 Rust의 타입 시스템과 Clap을 활용하는 것이 개발 과정뿐만 아니라 커맨드 라인 도구의 사용자 경험을 향상시키는 데 기여한다고 강조합니다.

이 프로젝트는 창작자의 사진, 소프트웨어 공학, 가족 기억에 대한 관심을 결합한 개인적인 노력입니다. 목표는 Google과 Apple Photos에서 제공하는 기능과 유사한, 가족 사진의 방대한 컬렉션을 탐색할 수 있는 인터랙티브 시스템을 만드는 것입니다.

프로젝트의 주요 기능으로는 가족 구성원을 자동으로 식별하고 태그할 수 있는 로컬 얼굴 인식, 각 사진에 대한 설명 캡션 생성, 대화형 쿼리를 사용하여 사진을 찾을 수 있는 자연어 검색 기능이 포함됩니다.

창작자는 시스템이 로컬 하드웨어에서 실행되기 때문에 개인 정보 보호의 중요성을 강조합니다. 이미 AI 도구를 통해 고수준의 프로젝트 계획을 받았으며, 이제는 실제 경험, 도구 및 애플리케이션에 구조화된 메타데이터, 얼굴 인식, 의미론적 벡터 검색을 통합하기 위한 모범 사례에 대한 조언을 구하고 있습니다. 추천 사항이 있다면 매우 감사하겠습니다.

요약이 없습니다.

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이 글에서는 이메일 스타트업의 도전과 실패, 그리고 새로운 애플리케이션보다 신뢰할 수 있는 이메일 인프라를 구축하는 것이 얼마나 중요한지를 다룹니다.

대부분의 이메일 스타트업은 실패하는데, 실패율이 80%를 넘는다는 추정도 있습니다. 많은 스타트업이 인수된 후에도 기존 이메일 프로토콜을 제대로 구현하지 못해 결국 문을 닫는 경우가 많습니다. 이메일의 핵심 프로토콜인 SMTP, IMAP, POP3는 안정적이지만, 많은 스타트업이 이를 제대로 활용하지 못하고 있습니다. 성공적인 기업들은 이러한 프로토콜을 대체하려 하기보다는 기존의 작업 흐름을 개선하는 데 집중합니다.

실패의 일반적인 이유로는 사용자 요구를 잘못 파악하고 실제 문제와는 무관한 부분에 집중하는 경우가 있습니다. 또한, 신뢰할 수 있는 인프라를 구축하는 데 드는 높은 기술적 부채와 복잡성도 큰 장애물입니다. 이메일의 네트워크 효과로 인해 새로운 기업이 시장에서 자리 잡기 어려운 점도 있습니다.

SendGrid와 Mailgun과 같은 기업들은 신뢰할 수 있는 이메일 인프라를 제공함으로써 성공을 거두고 있습니다. 이들은 소비자용 애플리케이션보다는 개발자를 위한 도구를 만드는 데 주력하고 있습니다.

벤처 캐피탈의 자금 지원은 스타트업에게 빠른 성장을 압박하는 경우가 많아, 이는 잘못된 의사결정과 지속 불가능한 관행으로 이어질 수 있습니다. 최근 AI 중심의 이메일 스타트업과 같은 새로운 트렌드는 과거의 기업들이 겪었던 유사한 도전에 직면할 가능성이 큽니다. 따라서 지속 가능한 성공을 위해서는 인프라와 검증된 프로토콜에 다시 집중해야 한다고 제안합니다.

이메일 분야에서 성공하기 위해서는 기존 인프라를 기반으로 신뢰성을 높이고 현재의 작업 흐름을 개선하는 데 집중해야 하며, 이메일을 완전히 재창조하려고 해서는 안 됩니다.

2025년 6월 30일, 메타는 코틀린 재단에 골드 멤버로 가입했다고 발표했습니다. 이는 메타가 코틀린과 안드로이드 개발에 대한 헌신을 나타내는 중요한 단계입니다. 메타는 자사의 안드로이드 코드를 자바에서 코틀린으로 전환하고 있으며, 이 과정의 많은 부분을 자동화하기 위해 '코틀리네이터'라는 내부 도구를 사용하고 있습니다. 또한 메타는 오픈 소스 프로젝트를 통해 자신의 작업을 공유하며, 개발자들이 빌드 속도와 작업 방식을 개선할 수 있도록 돕고 있습니다.

코틀린 재단의 회원으로서 메타는 오픈 소스 라이브러리 제작자를 지원하고 학생 및 개발자들 사이에서 혁신을 장려하는 프로그램에 기여할 계획입니다. 이번 회원 가입은 메타가 강력한 코틀린 커뮤니티를 구축하고 다양한 플랫폼에서 언어의 기능을 향상시키려는 의지를 강조합니다. 메타의 오픈 소스 이니셔티브에 대한 더 많은 정보는 웹사이트를 방문하거나 소셜 미디어를 통해 확인할 수 있습니다.

TokenDagger는 OpenAI의 Tiktoken을 대체하는 도구로, Llama 3와 GPT-3 같은 모델에서 텍스트를 처리하는 데 사용됩니다. 이 도구는 C++ 17로 개발되었으며 Python 지원을 포함하고 있습니다. TokenDagger는 Tiktoken과 동일한 어휘와 토큰 규칙을 유지하면서도 높은 속도를 목표로 하고 있습니다.

개발자는 토크나이저를 처음부터 다시 만드는 과정을 통해 대형 언어 모델에 대해 배우고 있습니다. 그들은 Tiktoken의 구현이 정규 표현식(정규식) 매칭에 많은 시간을 소모한다는 것을 발견했고, 더 빠른 정규식 엔진을 사용하고 일부 경우에는 정규식을 제거함으로써 속도를 개선했습니다.

테스트 결과, TokenDagger는 단일 스레드에서 코드 샘플을 토크나이징하는 데 4배 더 빠른 성능을 보였습니다. 또한 1GB의 자연어 텍스트 파일을 처리할 때 2-3배 더 높은 처리량을 달성했습니다.

포드의 CEO 짐 파클리는 최근 중국의 전기차 산업에 대한 경외감을 표명하며, 이를 "가장 겸손한 경험"이라고 언급했습니다. 그는 중국 자동차가 서구의 자동차보다 더 나은 기술, 낮은 비용, 그리고 높은 품질을 가지고 있다고 강조했습니다. 특히, 중국의 자동차는 첨단 기술과 다양한 기능이 뛰어난 점을 부각했습니다. 파클리는 정부의 지원을 받은 중국 기업들이 강력한 제조 기반을 구축하여 저렴하면서도 고품질의 전기차를 생산할 수 있게 되었다고 설명했습니다.

중국 방문 중 파클리와 그의 팀은 다양한 모델을 시승하며 배울 점을 찾고, 이를 포드에 적용할 계획입니다. 포드는 3만 달러짜리 새로운 전기차를 개발할 예정이며, 중국 기업과 협력하여 더 저렴한 배터리 생산에도 힘쓰고 있습니다.

파클리는 미국 자동차 제조업체들이 중국으로부터 큰 경쟁에 직면해 있다고 인정하며, 그들의 방법에서 배우고 겸손함이 필요하다고 강조했습니다. 그는 포드가 변화하지 않으면 산업에서의 미래를 잃을 위험이 있다고 믿고 있습니다.

현재 진행 중인 프로젝트에 대해 궁금합니다. 혹시 고려하고 있는 새로운 아이디어가 있나요?

국제 우주 정거장 추적기는 20달러짜리 ESP32 CYD(저렴한 노란색 디스플레이)를 사용하는 프로젝트입니다. 이 시스템은 Wi-Fi를 통해 실시간 업데이트를 제공하며, 터치스크린과 백라이트를 위한 전원 관리 기능도 갖추고 있습니다. 이 프로젝트는 교실에서 STEM 활동을 위한 재미있고 저렴한 옵션이며, 완전히 오픈 소스입니다.

정부 기관은 go.gov.sg/open과 같은 .gov.sg 웹사이트를 사용하여 대중과 소통합니다. 이러한 웹사이트는 신뢰할 수 있는 정보 출처로 여겨집니다.

이 파일은 45MB 크기의 간단한 Windows .exe 파일로, llama.cpp 프로그램과 기본 사용자 인터페이스(UI)를 결합한 것입니다. 이 파일과 .gguf 모델을 USB 드라이브에 복사한 후, 어떤 Windows PC에 꽂으면 관리자 권한이나 인터넷, 추가 다운로드 없이도 언어 모델(LLM)과 대화할 수 있습니다.

제작자는 기술적인 지식이 적은 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계했습니다. 사용자는 USB 드라이브만으로 클라이언트 방문 중에도 간편하게 실행할 수 있습니다.

이 프로그램은 PyInstaller를 사용해 모든 것을 하나의 파일로 패키징합니다. 처음 실행하면 모델이 메모리에 로드되어 빠른 응답이 가능합니다. 모델이 정보를 처리하는 동안 UI는 계속 반응합니다. 프로그램은 사용자의 입력에서 나온 텍스트 부분을 강조 표시하며, 클릭하면 출처를 확인할 수 있어 잘못된 정보를 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다.

이 텍스트는 언어 처리에 사용되는 트랜스포머 모델과 그래프 구조에서 학습하는 그래프 신경망(GNN) 간의 관계를 설명합니다. 트랜스포머는 토큰의 완전 연결 그래프에서 작동하는 GNN으로 볼 수 있으며, 자기 주의 메커니즘을 통해 각 토큰의 중요성을 다른 토큰과의 관계에서 판단합니다. 위치 인코딩은 토큰의 순서를 유지하는 데 도움을 줍니다. 기본적으로 트랜스포머는 미리 정의된 그래프 구조 없이도 입력 간의 관계를 이해할 수 있는 강력한 네트워크입니다. 그러나 트랜스포머는 전통적인 희소 메시지 전달 방식보다 현대 컴퓨터에서 더 잘 작동하는 효율적인 행렬 연산에 의존합니다. 이로 인해 현재 하드웨어에서 성능이 우수한 장점을 가집니다.

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블로그 글에서는 제레미 쿡이 만든 로봇 드러머에 대해 다루고 있습니다. 이 로봇은 편안한 분위기의 소리를 내는 타악기인 통 드럼을 연주하도록 설계되었습니다. 통 드럼은 일반적으로 프로판 실린더로 만들어지며, 잘린 부분이 서로 다른 음을 내는 특징이 있습니다. 연주를 자동화하기 위해 쿡은 솔레노이드라는 장치를 사용했습니다. 솔레노이드는 드럼을 강하게 타격하는 역할을 합니다.

이 로봇은 MDF와 PVC 파이프 프레임에 부착된 여덟 개의 솔레노이드를 가지고 있습니다. 아두이노 옵타 라이트 마이크로컨트롤러가 릴레이 모듈을 통해 솔레노이드를 작동시킵니다. 또한, 쿡은 MIDI 입력을 추가하여 로봇이 키보드나 컴퓨터에서 음악을 연주할 수 있도록 했습니다. 이 설정은 미리 작성된 곡이나 컴퓨터에서 생성된 곡을 연주할 수 있습니다. 쿡은 Tindie에서 MIDI 입력을 위한 맞춤형 어댑터도 판매하고 있습니다. 이 로봇 드러머는 올랜도 메이커 페어에서 선보였습니다.

저자는 "백 투 더 퓨처"의 타임 서킷에서 사용된 LED 디스플레이를 재현하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이를 위해 필요한 LED 부품을 조달하고 구체화하는 계획을 세웠습니다.

영화에서 사용된 원래의 디스플레이는 당시 일반적으로 사용되던 7세그먼트 전자기기였던 것으로 보입니다. 이 7세그먼트 디스플레이는 눈에 띄는 소수점과 뚜렷한 디자인이 특징입니다. 반면, 영화에 등장하는 알파벳 숫자 디스플레이는 유리로 만들어졌으며 기능이 없었습니다. 저자는 변화할 수 있는 디스플레이가 필요하기 때문에 이 방식은 프로젝트에 적합하지 않습니다.

저자는 원래 소품의 치수를 측정하여 LED 세그먼트의 표준 크기를 결정했습니다. 숫자의 높이는 약 0.6인치, 7세그먼트 디스플레이의 너비는 약 0.5인치이며, 독립형 LED는 일반적으로 직경이 약 3mm입니다. 최근 "A" 자동차 타임머신의 복원 작업에서 유용한 정보가 제공되었습니다. 복원 팀은 유사한 7세그먼트 디스플레이와 알파벳 숫자 디스플레이를 사용하여 숫자 높이와 몇 가지 다른 치수를 확인했습니다.

저자는 원하는 디스플레이의 사양 목록을 작성했습니다. 알파벳 숫자의 경우 너비 1.54인치, 높이 0.9인치이며, 7세그먼트는 너비 0.5인치, 높이 0.6인치입니다. 독립형 LED는 직경이 3mm입니다. 저자는 이러한 사양을 바탕으로 LED 디스플레이를 조달할 계획이며, 원본과 유사한 부품을 찾기를 희망하고 있습니다.

결론적으로, 저자는 "백 투 더 퓨처"의 LED 디스플레이를 정확하게 재현하기 위해 원래 소품과 최근 복원에서 측정값과 사양을 수집하는 데 집중하고 있습니다.

"미덕 장식"이라는 정신적 전략에 대해 다루고 있는 이 글은 사람들이 부정적인 충동과 나쁜 습관을 관리하는 데 도움을 줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 유발 요인 인식하기입니다. 짜증이나 부정적인 감정을 느낄 때, 이를 인식하고 인정하는 것이 중요합니다. 이러한 감정은 "속삭임"이라고 불리며, 반응하기 전에 이를 알아차리는 것이 필요합니다.

둘째, 두 단계 과정입니다. 첫 번째 단계는 자신의 감정을 적어보는 것입니다. 예를 들어, "공격받는 느낌"이라고 적는 것이죠. 이렇게 하면 유발 요인과 반응 사이에 잠시 멈추는 시간을 가질 수 있습니다. 두 번째 단계는 "미덕 장식"을 사용하는 것입니다. 이는 긍정적인 생각이나 도구로, 시각을 전환하고 부정적으로 반응하는 대신 더 나은 방식으로 대응할 수 있도록 도와줍니다.

미덕 장식이란 무엇일까요? 이는 인용구, 노래 가사, 호흡 기법, 또는 긍정적인 주문과 같은 것으로, 부정적인 생각을 더 건설적인 생각으로 바꾸는 역할을 합니다.

실생활 예시도 제시됩니다. 비판을 받을 때, 압도당할 때, 또는 인내심이 부족할 때 이 방법을 적용하는 방법을 보여줍니다. 속삭임을 인식하고 장식을 사용함으로써 반응을 변화시킬 수 있습니다.

또한, 속삭임 적기가 중요합니다. 자신의 속삭임을 적어두면 패턴을 인식하고 자동 반응을 깨트리며, 스스로에게 책임을 부여할 수 있습니다.

개인화된 장식 라이브러리 만들기도 제안합니다. 자주 발생하는 유발 요인을 추적하고, 자신에게 맞는 개인화된 장식을 개발하는 것이죠.

이 방법을 실행하기 위해서는 전용 일지, 예를 들어 "인생의 장부"를 사용하여 연습하고 장식 라이브러리를 구축하는 것이 좋습니다.

장기적으로는 꾸준한 연습을 통해 속삭임을 인식하고 장식을 적용하는 간격이 줄어들어 더 나은 반응과 건강한 습관으로 이어질 수 있습니다.

이 접근법은 일상에서의 도전을 다루는 방식 개선을 위해 인식, 의도성, 긍정적인 재구성의 힘을 강조합니다.

새로운 메모리 모델이 C 프로그래밍 언어를 위해 개발되었으며, 이는 포인터의 기능을 "출처" 즉, 프로그램 실행 중의 기원 측면에서 명확히 하기 위한 연구자 그룹의 노력의 결과입니다. 이 모델은 포인터 별칭 문제에 대한 현재 C 표준의 모호성을 해결하여 현대 정보 시스템의 안전성과 보안을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 모델의 핵심 요소 중 하나는 포인터의 출처를 추적하는 방법을 정의하는 수학적 명세입니다. 이는 코드 최적화에 매우 중요합니다. 포인터 별칭에 대한 이해도 중요합니다. 두 포인터가 메모리의 동일한 객체를 가리킬 때 이를 별칭이라고 하며, 컴파일러가 코드를 효과적으로 최적화하기 위해서는 별칭을 이해하는 것이 필수적입니다.

제공된 예시는 최적화되지 않은 함수가 메모리 접근을 줄임으로써 개선될 수 있음을 보여줍니다. 하지만 컴파일러는 두 포인터가 별칭인지 여부를 판단할 수 없을 때 최적화에 어려움을 겪습니다. 별칭에 대한 잘못된 가정은 버그를 초래할 수 있습니다. 현재 C 표준은 출처가 컴파일러 최적화에 미치는 영향을 충분히 정의하지 않아 프로그래머들 사이에 혼란을 초래하고, 서로 다른 컴파일러들 간의 해석 차이를 낳고 있습니다.

이 모델은 메모리 접근의 범위를 정의하기 위해 "저장 인스턴스"와 같은 개념을 도입하고, 포인터가 "노출"되거나 "합성"되는 시점에 대한 규칙을 제시하여 별칭 분석에 영향을 미칩니다. 프로그래머는 컴파일러가 코드를 효과적으로 최적화할 수 있도록 포인터 노출을 최소화하고, 포인터를 정수로 캐스팅하는 등의 특정 관행을 피하며, 명확성과 안전성을 높이는 C의 현대적 기능을 사용하는 것이 권장됩니다.

이 새로운 출처 메모리 모델은 C에서 포인터 동작에 대한 이해를 통합하고, 프로그래머와 컴파일러가 보다 효과적으로 협력할 수 있도록 돕는 지침을 제공하여 안전하고 최적화된 코드 실행을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

온라인 생성기인 Perplexing Labs의 Gridfinity Generator를 사용해 보세요. 이 도구를 통해 원하는 크기를 입력하면 맞춤형 수납함, 바닥판, 뚜껑을 만들 수 있습니다. Gridfinity는 작업장을 위한 모듈형 저장 시스템으로, 정리와 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이 시스템은 무료이며, 오픈 소스이고 거의 모든 부분이 3D 프린팅이 가능합니다.

Gridfinity의 개념은 Alexander Chappels의 Assortment System에서 영감을 받아 Zack Freedman이 개발했습니다. 초기 디자인은 "Gridfinity: Your Ultimate Modular Workshop is FREE!"라는 영상에서 공유되었습니다. 현재는 이 시스템을 개선하고 적응시키기 위해 활발한 커뮤니티가 활동하고 있습니다. 여러분도 이 커뮤니티에 참여하여 아이디어를 공유해 보세요!

Ensō는 편집에 방해받지 않고 글쓰기에 집중할 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 글쓰기 과정에서 자연스러운 흐름을 촉진합니다. 창작자는 6년 동안 매일 200만 단어를 쓰며 Ensō를 더 쉽게 사용할 수 있도록 개선할 수 있다고 믿고 있습니다. 더 자세한 내용은 웹사이트를 방문하거나 관련 토론 스레드를 확인하면 됩니다.

데이터 센터를 구축하고 관리하는 것은 생각보다 복잡합니다. 인공지능(AI)의 발전으로 데이터 센터에 대한 수요가 증가함에 따라 전력 소비와 온도 관리가 매우 중요해졌습니다.

데이터 센터의 전력 요구량은 다양하며, 북부 버지니아에 위치한 가장 큰 데이터 센터는 2,552메가와트의 용량을 가지고 있습니다. 2023년에는 약 7.4기가와트의 전력을 소비했으며, 이는 전 세계 전력 사용량의 약 1-1.3%를 차지합니다.

전력 사용 효율성(PUE)은 에너지 효율성을 평가하는 지표로, 전체 에너지 사용량과 IT 장비가 사용하는 에너지를 비교합니다. 냉각 시스템은 전력 사용량의 약 40%를 차지하므로, 이를 모니터링하는 것이 필수적입니다.

데이터 센터는 주로 IT 부하와 장비로 인해 열을 발생시킵니다. 과열로 인한 장비 손상을 방지하기 위해 효율적인 서버 설계와 냉각 기술을 활용한 효과적인 온도 관리 전략이 중요합니다.

데이터 센터는 일반적으로 공기와 물 기반의 냉각 시스템을 혼합하여 사용합니다. 물 냉각은 공기 냉각보다 효율적이지만 누수를 방지하기 위해 신중한 관리가 필요합니다.

데이터 센터는 상당한 탄소 발자국을 가지고 있으며, 이는 항공 산업을 초과하기도 합니다. 전력 효율성을 개선하는 것은 지속 가능성과 비용 관리를 위해 매우 중요합니다.

데이터 센터의 필요성이 증가함에 따라 전력과 냉각을 효율적으로 관리하기 위한 혁신적인 솔루션의 필요성도 커지고 있습니다. 마이크로소프트와 같은 기업들은 운영을 지속하기 위해 원자력과 같은 대체 에너지원 탐색에 나서고 있습니다.

데이터 센터 운영의 복잡성을 이해하는 것은 기술 발전과 환경 지속 가능성을 위해 매우 중요합니다.

저자는 봇 차단 조치에 대한 갈등을 표현합니다. 한편으로는, AI와 관련하여 웹사이트를 공격과 스크래퍼로부터 보호하는 데 있어 봇 차단의 중요성을 인식하고 있습니다. 그러나 다른 한편으로는 많은 봇 차단 방법이 사용하는 공격적인 방식, 특히 특정 플랫폼에서 사용자 차별을 초래할 수 있는 복잡한 지문 인식 기술을 싫어합니다. 이러한 방식은 웹을 제한된 기술 세트로 밀어넣는 경향이 있습니다.

블로그에서는 Vercel의 BotID를 소개합니다. BotID는 사용자 상호작용 없이 봇을 식별하기 위해 설계된 "보이지 않는 CAPTCHA"입니다. 이 서비스는 기본(무료)과 심층 분석(유료) 두 가지 모드를 제공합니다. 기본 모드는 클라이언트 측 신호를 사용하여 봇을 감지하고, 심층 분석 모드는 Kasada의 고급 봇 차단 기술을 활용한 더 정교한 방법을 포함합니다.

BotID의 설정은 간단하며 Next.js 프로젝트에 패키지를 추가하는 방식으로 이루어집니다. 저자는 BotID를 구현하기 위한 코드 예제를 제공하고, 로드되는 새로운 난독화된 자바스크립트 파일에 대해 논의하며 그 복잡성과 봇으로부터 보호하기 위해 사용된 방법을 분석합니다.

이 글은 Vercel의 기본 모드가 봇 접근을 효과적으로 차단하지 못할 수 있지만, 향후 감지를 개선하기 위한 데이터를 수집하고 있을 가능성이 높다고 강조합니다. 반면, 심층 분석 모드는 더 정교하고 고급 봇을 차단하는 데 효과적입니다.

저자는 봇 차단이 필요한 기능을 수행하지만, 그 개발이 불투명하고 클라이언트 데이터에 지나치게 의존하는 경향이 있어 열린 웹에 미치는 영향에 대한 우려를 표명합니다. 독자들에게 이 주제에 대한 의견을 나누어 줄 것을 요청합니다.

자코비 타원체는 균일한 밀도를 가진 회전하는 유체가 수압 평형 상태에 있을 때 형성되는 삼차원 형태입니다. 이 이름은 이러한 형태가 존재할 수 있음을 발견한 수학자 칼 구스타프 야코비의 이름에서 유래되었습니다. 그는 이전에 마클로린 타원체와 같은 구형만이 가능하다고 여겨졌던 믿음에 도전했습니다.

자코비 타원체의 주요 특징은 회전하는 유체를 나타내며, 일정한 속도로 회전하면서 중력에 의해 형태를 유지합니다. 야코비 이전에는 평형 상태에서 존재할 수 있는 것은 오직 구형만이라고 생각되었으나, 그는 세 개의 서로 다른 축을 가진 타원체도 안정적일 수 있음을 보여주었습니다. 타원체의 축과 각속도 간의 관계는 수학적으로 설명될 수 있으며, 특정한 치수 조건이 있습니다.

자코비 타원체는 전체가 회전하는 반면, 데데킨드 타원체는 내부에서 유체가 순환하는 특징이 있습니다. 두 타원체는 비슷한 치수와 질량을 가지고 있지만, 유체의 움직임에서는 서로 다른 방식으로 작용합니다.

결국, 자코비 타원체는 회전하는 유체에서 안정적인 평형 상태로 존재할 수 있는 형태에 대한 우리의 이해를 확장시킵니다.

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40년의 세월을 거쳐 완성된 텍스트 어드벤처 게임 "유령의 음모"가 이제 웹 브라우저에서 플레이할 수 있게 되었습니다. 이 게임의 제작자는 1984년, 10대 시절에 고전 텍스트 어드벤처 게임에서 영감을 받아 시작했지만, 당시 기술의 한계로 어려움을 겪었습니다. 여러 해 동안 다른 관심사를 추구하던 중, COVID-19 팬데믹 기간에 다시 게임 아이디어를 떠올렸고, 현대 프로그래밍 언어를 사용해 재창조했습니다. 새로워진 버전은 어린 시절의 추억을 담고 있으며, 더 발전된 이야기와 퍼즐을 포함하고 있지만 원래의 매력을 유지하고 있습니다. 이 게임은 짧고 간단하게 설계되어 약 1시간에서 2시간 정도면 완료할 수 있습니다.

MIT의 컴퓨터 과학자 라이언 윌리엄스가 최근 발표한 연구는 계산 시간과 메모리 공간 간의 관계에 대한 오랜 믿음에 도전하고 있습니다. 거의 50년 동안, 문제를 해결하는 데 필요한 단계 수(t)가 주어지면, 그에 상응하는 메모리(t 비트)가 필요하다고 여겨졌습니다. 그러나 윌리엄스는 많은 문제를 실제로는 그 메모리의 약 제곱근(√t 비트)만으로도 해결할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

이 혁신적인 발견은 프라하에서 열린 ACM 컴퓨터 이론 심포지엄에서 발표되었으며, 복잡한 문제를 이전에 생각했던 것보다 훨씬 적은 메모리로 해결할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 이 아이디어는 "축소"라는 기술에 기반하고 있으며, 이를 통해 한 문제를 다른 문제로 변환하여 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 합니다. 미시간 대학교의 마흐디 체라흐치와 같은 전문가들은 이 발견이 계산 효율성에 대한 이해를 크게 발전시킨 것으로 보고 있으며, 효과적인 메모리 사용이 가용 메모리의 양보다 더 중요하다고 강조하고 있습니다.

리브레오피스는 사용자들이 마이크로소프트 오피스에서 자사 소프트웨어로 전환할 수 있도록 무료 가이드를 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 사무 생산성 요구를 충족하기 위해 무료 대안을 찾는 사람들을 대상으로 하고 있습니다.

일부 악성코드는 특정 하드웨어 구성 요소, 예를 들어 CPU 팬을 확인하여 가상 머신(VM)에서 실행되고 있는지를 감지할 수 있습니다. 이는 Windows 관리 도구인 WMI 명령을 사용하여 Win32_Fan 클래스에 대한 쿼리를 통해 이루어집니다. 악성코드는 VM을 피함으로써 보안 연구자들이 이를 분석하기 어렵게 만듭니다.

VM이 CPU 팬을 가진 것처럼 보이게 하려면 시스템 관리 BIOS(SMBIOS) 데이터를 수정해야 합니다. 이를 위해 적절한 SMBIOS 항목이 포함된 파일을 생성하고 VM이 이 파일을 사용하도록 설정해야 합니다.

Xen에서는 구성 파일에서 smbios_firmware 옵션을 설정하여 사용자 정의 SMBIOS 데이터 파일을 가리키도록 해야 합니다. 데이터가 올바르게 형식화되었는지, 각 구조의 크기가 정확한지 확인해야 합니다.

예를 들어, CPU 팬과 온도 프로브를 나타내기 위해 필요한 바이트 데이터를 포함하는 smbios.bin이라는 파일을 생성할 수 있습니다. 이 설정을 마친 후 VM을 시작하고 CPU 팬이 인식되는지 확인할 수 있습니다.

QEMU/KVM을 사용하는 경우, 과정이 더 간단합니다. -smbios 옵션을 사용하여 데이터 구조 크기를 수정할 필요 없이 사용자 정의 SMBIOS 데이터를 설정할 수 있습니다.

결론적으로, Xen과 QEMU는 악성코드가 물리적 머신에서 실행되고 있다고 착각하도록 SMBIOS 데이터를 사용자 정의할 수 있는 방법을 제공합니다.

제이슨 에반스는 최근 "jemalloc"을 은퇴하며 "phkmalloc"에 대해 언급했습니다. 이로 인해 phkmalloc의 역사에 대한 회고가 필요해졌습니다. phkmalloc은 FreeBSD를 위해 개발된 메모리 할당 시스템입니다.

FreeBSD는 처음에 크리스 킹슬리의 malloc 구현을 사용했습니다. 이 구현은 잘 작동했지만, 1990년대 중반 RAM 가격이 급등하면서 효율적인 메모리 사용이 중요해졌습니다. 저자는 메모리를 해제할 때 특히 GCC와 같은 프로그램에서 과도한 디스크 활동이 발생하는 것을 발견했습니다.

전통적인 malloc은 가상 메모리를 사용하지 않는 시스템을 위해 설계되었기 때문에 현대 시스템에서는 비효율적이었습니다. 저자는 메모리 할당 호출을 기록하면서 메모리 해제가 불필요한 페이지 교환을 유발한다는 것을 알게 되었고, 이를 "죽음의 신음"이라고 명명했습니다.

저자는 malloc 시스템을 수정하여 데이터를 기록하게 했고, 연결 리스트 관리가 비효율적이라는 것을 깨달았습니다. 그는 malloc을 처음부터 다시 설계하여 메모리 페이지 문제를 피하고 속도를 개선했습니다. 새로운 설계는 메타데이터를 할당된 메모리 블록과 분리하여 메모리 사용 오류를 더 잘 감지할 수 있도록 했습니다.

phkmalloc은 1995년 9월에 도입되어 이전 구현보다 더 나은 성능을 제공했습니다. 특히 메모리가 부족한 상황에서 효과적이었습니다. 긍정적인 피드백을 받았지만, 기존 애플리케이션에서 발견되지 않았던 버그도 드러났습니다.

phkmalloc은 특정 보안 취약점에 강한 저항력을 보여주었고, 이로 인해 FreeBSD는 다른 시스템을 겨냥한 공격에 영향을 받지 않았습니다. 지속적인 개선을 통해 오류 감지 기능이 강화되어 더 많은 메모리 관리 문제를 식별할 수 있게 되었습니다.

1998년 USEnix 회의에서 저자는 phkmalloc을 발표하며 커뮤니티에서 메모리 관리 관행을 개선하는 도구로서의 중요성을 강조했습니다. 멀티스레딩이 보편화되고 RAM 가격이 하락함에 따라 phkmalloc의 필요성이 줄어들었고, 결국 제이슨 에반스에게 넘겨져 jemalloc이 개발되었습니다.

phkmalloc의 개발 과정은 운영 체제에서 메모리 관리의 진화를 보여주며, 성능, 효율성, 보안을 강조합니다.

CertMate는 다양한 클라우드 환경과 데이터 센터에서 SSL 인증서를 관리하기 위한 고급 시스템입니다. 이 시스템은 자동 갱신, 여러 DNS 공급자 지원, 그리고 손쉬운 통합을 위한 REST API와 같은 기능을 제공합니다.

CertMate의 주요 장점 중 하나는 자동 갱신 기능입니다. 인증서가 만료되기 30일 전에 자동으로 갱신됩니다. 또한, 19개의 DNS 공급자와 호환되어 Cloudflare, AWS, Azure, Google Cloud와 함께 사용할 수 있습니다. 기업용 기능으로는 내장 모니터링, 도커 컨테이너화, 그리고 쿠버네티스 호환성이 포함되어 있습니다. 보안 측면에서는 베어러 토큰 인증을 사용하고 안전한 파일 권한을 유지합니다.

CertMate는 Let's Encrypt와 통합되어 무료로 자동화된 SSL 인증서를 제공합니다. 또한, 와일드카드 및 다중 도메인 지원 기능을 통해 여러 서브도메인과 도메인에 대한 단일 인증서를 관리할 수 있습니다. 사용자 친화적인 대시보드가 제공되어 인증서를 쉽게 관리할 수 있습니다.

CertMate는 Cloudflare, AWS Route53, Azure DNS 등 다양한 DNS 공급자를 지원하여 SSL 인증서 발급을 위한 DNS 챌린지 검증을 용이하게 합니다. 설치 옵션으로는 도커가 추천되며, 이는 배포와 확장을 쉽게 할 수 있게 해줍니다. 파이썬 가상 환경은 개발 및 테스트에 적합하며, 쿠버네티스는 고가용성 설정을 위해 사용됩니다.

CertMate는 인증서 관리에 필요한 포괄적인 REST API를 제공하며, 인증서 생성, 갱신, 다운로드와 같은 기능을 지원합니다. 모든 요청에는 인증이 필요합니다. 보안 및 모범 사례로는 강력한 API 토큰 사용과 적절한 파일 권한 적용이 권장됩니다. 인증서를 정기적으로 백업하고 접근 패턴을 모니터링하는 것도 중요합니다.

내장된 헬스 체크 기능을 통해 서비스 모니터링이 가능하며, 웹훅이나 슬랙을 통한 경고 통합 옵션도 제공합니다. CertMate는 오픈 소스 프로젝트로, 문서화, 테스트, 기능 개발에 대한 기여를 환영합니다.

CertMate는 MIT 라이선스 하에 배포되어 상업적 사용과 수정이 가능합니다. 더 많은 정보와 자세한 설치 지침은 CertMate GitHub 저장소를 방문하시기 바랍니다.

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이 글에서는 비동기 프로그래밍에서 오류 처리를 다루는 데 있어 어려움, 특히 CUDA(컴퓨트 유니파이드 디바이스 아키텍처)와 관련된 내용을 설명합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 오류 처리 방법에는 세 가지 주요 방식이 있습니다. 첫 번째는 예외 처리로, 유용하지만 코드 가독성을 복잡하게 만들 수 있으며 논란의 여지가 있습니다. 두 번째는 즉각적인 오류 반환으로, CUDA에서 일반적으로 사용되며, 함수가 호출자가 확인해야 하는 오류 코드를 반환합니다. 세 번째는 마지막 오류 가져오기 방식으로, 나중에 확인할 수 있는 전역 오류 상태를 제공하지만, 다중 스레드 환경에서는 문제가 발생할 수 있고 코드가 복잡해질 수 있습니다.

CUDA에서는 즉각적인 오류 반환 방식을 사용하여 명확하고 일관된 오류 처리를 제공합니다. 이 방법은 클라이언트가 모든 반환 값을 확인해야 하지만, 오류 상태에 대한 모호성을 피하는 데 도움이 됩니다.

마지막 오류 가져오기 방식은 다른 API에서 볼 수 있지만, 스레드 안전성이 없고 오류를 확인해야 할 시점을 혼란스럽게 만들 수 있습니다. CUDA에는 cudaGetLastError()라는 함수가 있지만, 저자는 잘 구조화된 CUDA 코드에서는 이 함수가 종종 필요하지 않다고 주장합니다.

저자는 CUDA의 오류 보고 방식을 개선하기 위해 CUDA 이벤트의 사용을 강화하여 성능을 저하시키지 않으면서 오류 추적을 더 잘 할 수 있도록 제안합니다. 비동기 프로그래밍에서 오류 처리는 복잡할 수 있지만, CUDA의 접근 방식은 즉각적인 오류 반환을 우선시합니다. 저자는 잘 작성된 코드에서는 cudaGetLastError()를 피할 것을 권장하며, 향후 더 나은 오류 추적 방법이 API를 개선할 수 있을 것이라고 제안합니다.

코인베이스는 2022년에 다타독에 6천5백만 달러를 지출한 신비로운 암호화폐 회사입니다. 이 큰 금액은 2021년에 사용된 서비스에 대한 비용으로, 그 해 코인베이스는 상장과 높은 거래량을 기록하며 성공적인 한 해를 보냈습니다. 그러나 2022년 초 암호화폐 시장이 하락하자 코인베이스는 비용 절감이 필요해졌고, 이에 따라 다타독에서 자체 관측 솔루션으로 전환할 계획을 세웠습니다. 이 솔루션은 그래파나, 프로메테우스, 클릭하우스를 사용합니다.

그럼에도 불구하고 다타독은 코인베이스가 계속 사용할 수 있도록 매력적인 제안을 했습니다. 이 제안은 더 나은 개발 경험과 합리적인 비용을 제공했습니다. 다타독을 사용함으로써 서비스 중단을 줄일 수 있었고, 이는 코인베이스에 상당한 수익을 절약할 수 있는 기회를 제공했습니다.

기술 기업들 사이에서는 공급업체 지출을 줄이는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 특히 클라우드 인프라와 관측 도구와 같은 고비용 서비스에 대한 지출을 줄이려는 노력이 두드러집니다. 기업들이 지출을 평가하면서 비용이 일정 기준을 초과할 경우 자체 솔루션을 구축하는 것을 고려하는 경우가 많아지고 있습니다. 코인베이스의 경험은 비용 절감과 효과적인 기술 솔루션 유지 간의 균형을 잘 보여줍니다.

이 글에서는 데이터베이스에서 주소를 효과적으로 매칭하는 기술에 대해 다루며, 성능과 정확성을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

SQL에 집중하는 것이 중요합니다. DuckDB와 같은 엔진을 사용하면 고성능 주소 매칭을 이룰 수 있습니다. 조건부 랜덤 필드나 숨겨진 마르코프 모델, 또는 libpostal과 같은 라이브러리를 활용하면 주소 해석에 도움이 됩니다.

주소의 복잡성을 보여주는 예로 "165, Philpot Square, London"이 있습니다. 이 예시는 주소를 정확하게 해석하는 데 있어 겪는 어려움을 잘 나타내며, 문제의 순환적인 성격을 강조합니다.

높은 재현율이 중요합니다. 가능한 많은 관련 주소를 검색하는 것이 필수적입니다. 일부 방법은 올바른 주소가 선택지 중 하나라고 가정하기 때문입니다. 후보 주소를 효율적으로 선택하는 방법으로는 단순히 우편번호로 필터링하는 것보다, 우편번호와 주소의 숫자를 포함하는 후보로 제한하는 것이 더 효과적입니다.

'Block on'이라는 용어는 특정 조건에 따라 후보 주소를 찾는 것을 의미하며, 이는 역색인 사용과 유사합니다. 가중 점수 방법을 사용하는 것이 엄격한 규칙보다 선호됩니다. 이는 복잡한 경계 사례를 다루기 쉬워지기 때문입니다.

전반적으로 이 글은 다양한 도전 과제를 효율적으로 처리하기 위해 주소 매칭에서 스마트한 기술을 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.