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uBlock Origin Lite는 iPhone, iPad, Mac에서 사용할 수 있는 무료 콘텐츠 차단기입니다. 이 앱은 레이몬드 힐이 개발하였으며, 효율적으로 원치 않는 콘텐츠를 차단하는 데 초점을 맞추고 있습니다. uBlock Origin Lite는 추가적인 CPU나 메모리 자원을 사용하지 않고도 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었습니다. 기본적으로 EasyList와 EasyPrivacy와 같은 인기 필터 목록을 포함한 규칙 세트를 사용합니다. 이 앱은 선언적 모델로 작동하여 필터링을 위해 지속적인 프로세스를 필요로 하지 않습니다.

개발자는 사용자로부터 어떤 데이터도 수집하지 않는다고 주장하고 있습니다. 이 앱은 iPhone과 iPad의 경우 iOS 18.0 이상, Mac의 경우 macOS 15.0 이상, Apple Vision의 경우 visionOS 2.0 이상이 필요합니다. 앱의 용량은 5.8MB이며, 4세 이상 사용하기에 적합합니다. 또한, 앱 지원 및 개인정보 보호 정책도 제공됩니다.

이 글에서는 일부 엔지니어들이 AI가 그들의 생산성을 10배에서 100배까지 높일 수 있다는 주장에 대해 느끼는 불안감을 다룹니다. 저자는 다른 사람들이 AI를 활용해 생산성을 자랑하는 모습을 보며 자신이 부족하다고 느꼈던 경험을 반영하며, 코딩에 AI 도구를 사용하는 것에 대해 깊이 탐구합니다.

첫 번째로, 저자는 AI의 생산성 증가 주장에 대해 회의적인 시각을 가지고 있습니다. 실제 코딩은 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 많은 과정이 포함되어 있기 때문에, AI가 생산성을 극적으로 높일 수 있다는 주장의 타당성을 의문시합니다.

두 번째로, 다양한 AI 코딩 도구를 탐색했음에도 불구하고, 저자는 이러한 도구들이 전통적인 코딩 방법과 비슷한 성과를 내고 있음을 발견합니다. 특히 복잡한 코드베이스를 이해하거나 품질 기준을 유지하는 데 있어서는 더욱 그렇습니다.

세 번째로, AI가 가끔 생산성을 높여줄 수는 있지만, 이러한 효과가 모든 작업이나 프로젝트에 걸쳐 효과적으로 확장되지 않는다고 주장합니다. 소프트웨어 개발의 많은 실제 작업은 협업, 버그 수정, 코드 리뷰 등으로 구성되어 있으며, AI가 이를 크게 가속화할 수는 없습니다.

네 번째로, 저자는 AI의 능력을 홍보하는 사람들이 지나치게 낙관적이거나 개인적인 이익을 위해 그 혜택을 과장할 수 있다고 지적합니다. 이는 엔지니어들이 압박감을 느끼게 하여 불필요한 불안을 초래할 수 있습니다.

다섯 번째로, 엔지니어들이 자신의 일을 즐기고 자신에게 맞는 방법을 찾는 것이 중요하다고 강조합니다. 비록 AI 기준으로 가장 "생산적"이지 않더라도, 즐거움에 집중하는 것이 더 나은 결과를 가져오고 탈진을 예방할 수 있습니다.

마지막으로, 저자는 엔지니어들이 자신의 기술을 신뢰하고 AI에 대한 외부의 과장된 기대에 압박감을 느끼지 말 것을 권장합니다. 독자들에게 그들이 유능하다는 것을 재확인하며, AI를 통해 높은 생산성을 달성하는 단일한 해결책은 없다고 말합니다.

전반적으로, AI를 도구로 활용하면서도 코딩의 즐거움과 장인 정신을 유지하는 균형을 찾는 것이 중요하다는 메시지를 전달합니다.

GitHub에서는 개발자를 위한 뉴스레터를 제공합니다. 이 뉴스레터는 팁, 기술 가이드, 그리고 모범 사례를 포함하고 있습니다. 매달 두 번, 직접 이메일로 발송됩니다. 구독을 통해 이 뉴스레터를 받을 수 있습니다.

2025년 8월 5일, 미국 해안경비대 해양 조사 위원회(MBI)는 2023년 6월 타이타닉 잠수함 탐사 중 발생한 타이탄 잠수함 사고에 대한 보고서를 발표했습니다. 이 사고로 다섯 명이 사망했습니다.

보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이 사고는 예방 가능하다고 판단되었습니다. 여러 요인이 사고에 기여한 것으로 분석되었습니다. 둘째, 타이탄을 운영한 회사인 오션게이트는 잠수함의 설계, 인증, 유지보수 및 검사 과정이 미흡했습니다. 셋째, 오션게이트 내부의 유독한 문화와 잠수함에 대한 비효율적인 규제 체계가 지적되었습니다. 넷째, 오션게이트는 잠수함의 선체와 관련된 알려진 문제를 무시하고 2022년 탐사에서 수집된 중요한 데이터를 활용하지 않았습니다.

보고서에는 잠수함 운영의 감독과 안전성을 향상시키기 위한 17가지 안전 권고 사항이 포함되어 있습니다. 이 권고 사항들은 더 엄격한 규제, 연방 기관 간의 협력 강화, 운영자를 위한 명확한 안전 프로토콜의 필요성을 강조합니다.

보고서는 향후 정책 수립에 기여하고 미국 및 국제적으로 잠수함의 안전 조치를 강화하는 데 목적이 있습니다. 더 자세한 내용은 미국 해안경비대에서 전체 보고서를 확인할 수 있습니다.

저자는 AI가 생성한 텍스트, 특히 대형 언어 모델(LLM)에 대한 불편함을 이야기합니다. 그들은 LLM이 주로 작성한 디자인 문서를 받았는데, 이로 인해 내용이 혼란스럽고 따라가기 어려웠습니다. 저자는 LLM이 생성한 텍스트가 의미 있는 소통에 필수적인 인간의 의도와 배려가 결여되어 있다고 느낍니다.

기술 문서를 읽을 때 저자는 저자의 명확한 의도를 기대하지만, LLM은 무작위적이거나 관련 없는 문구를 포함할 수 있는 텍스트를 생성합니다. 이러한 의도의 결여는 해당 텍스트를 읽는 것을 답답하고 힘들게 만듭니다.

저자는 LLM이 유용한 도구가 될 수 있지만, 인간의 창의성과 연결을 대체할 수는 없다고 인정합니다. 그들은 기계에 지나치게 의존하는 것의 위험성을 경고합니다. 결국, 저자는 의미 있는 소통을 위해서는 인간의 입력이 대체 불가능하고 필수적이라고 주장합니다.

로스앨러모스의 과학자들은 동적 이미징 기술을 혁신하고 있습니다. 이 기술은 7백만 분의 1초 이내에 발생하는 폭발의 실시간 이미지를 포착할 수 있게 해줍니다. 실제 폭발 없이도 물질과 폭발 사건을 이해하는 데 중요한 이 기술은 연구소의 핵무기 재고 관리 임무를 지원합니다.

이 동적 이미징 능력에는 세 가지 주요 시설이 기여하고 있습니다.

첫 번째는 프로톤 방사선 촬영 시설인 pRad입니다. 로스앨러모스 중성자 과학 센터에 위치한 pRad는 입자 가속기에서 생성된 프로톤과 고속 카메라를 사용하여 폭발의 20-40개의 이미지를 촬영합니다. 이를 통해 과학자들은 물질의 밀도를 분석하고 극한 조건에서의 강도와 행동을 파악할 수 있습니다.

두 번째는 이중 축 방사선 수력학 테스트 시설인 DARHT입니다. DARHT는 전자 빔을 사용하여 두 개의 각도에서 X선 이미지를 생성하여 복잡한 폭발의 3차원 뷰를 제공합니다. 이는 pRad 데이터에서 개발된 모델을 검증하는 데 도움을 줍니다.

세 번째는 스콜피우스 가속기입니다. 이 시설은 맞춤형 전자 빔 펄스를 사용하여 빠른 이미지를 포착할 예정이며, 임계 이하의 플루토늄 양으로 실험을 진행할 수 있게 됩니다.

이러한 시설들은 미국 핵무기 재고의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 국가 핵안전국의 광범위한 노력의 일환으로, 핵 실험 없이도 이루어지고 있습니다.

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Frigate는 실시간 인공지능을 활용한 오픈소스 네트워크 비디오 레코더(NVR)로, 모든 처리를 사용자의 하드웨어에서 로컬로 수행합니다. 이로 인해 카메라 영상이 클라우드로 전송되지 않아 개인 정보가 보호됩니다.

주요 기능으로는 로컬 객체 감지가 있습니다. Frigate는 사람이나 자동차와 같은 객체를 정확하게 식별하여 잘못된 경고를 최소화합니다. 이는 전통적인 NVR이 단순히 움직임만 감지하는 것과는 차별화된 점입니다. 또한, Frigate는 초당 100프레임 이상의 영상을 분석할 수 있어 그림자나 바람과 같은 불필요한 움직임을 걸러낼 수 있습니다.

사용자는 특정 구역을 설정하여 모니터링할 수 있으며, 이를 통해 정확한 위치에 기반한 알림을 받을 수 있습니다. Frigate는 Home Assistant와 같은 플랫폼과 잘 통합되어, 실시간 알림과 제어를 통해 스마트 홈 자동화를 지원합니다.

사용자들은 Frigate의 맞춤 설정 가능성, 빠른 속도, 그리고 클라우드 의존성을 없애면서도 효과적인 객체 감지를 유지하는 점을 높이 평가하고 있습니다.

2025년 8월 5일, Proxmox Server Solutions GmbH는 Proxmox Virtual Environment (VE) 9.0의 출시를 발표하며 20주년을 기념했습니다. 이번 버전은 Debian 13 "Trixie"를 기반으로 하며 여러 가지 중요한 개선 사항이 포함되어 있습니다.

Proxmox VE 9.0은 Debian 13을 기반으로 하여 하드웨어 지원, 보안, 그리고 최신 소프트웨어 패키지, 특히 새로운 리눅스 커널을 제공합니다.

업데이트된 저장소 기능은 두꺼운 프로비저닝을 지원하는 LVM 공유 저장소에 스냅샷 기능을 추가하여, 사용자가 스냅샷을 보다 효과적으로 관리할 수 있게 합니다. 이는 iSCSI나 파이버 채널 시스템을 사용하는 기업 환경에서 특히 유용합니다.

네트워킹 측면에서는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 위한 새로운 "Fabrics" 기능이 도입되어 복잡한 네트워크 관리를 개선하고, 더 나은 중복성과 성능을 제공합니다.

고가용성(HA) 클러스터를 위한 새로운 친화성 규칙은 자원 배치를 최적화하여 관련된 가상 머신들이 함께 유지되도록 하여 성능을 향상시킵니다.

모바일 인터페이스도 새롭게 개편되어 관리 기능에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 사용자는 이동 중에도 가상 환경을 관리할 수 있습니다.

Proxmox VE 9.0은 다운로드 가능하며 설치가 간편합니다. 이전 버전에서의 업그레이드도 쉽고, Proxmox는 기업 사용자를 위한 지원 구독 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 Proxmox 웹사이트를 방문하여 ISO 이미지를 다운로드하고 릴리스 노트를 확인할 수 있습니다.

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SimpleW는 다양한 기능을 제공합니다. 요청 처리를 체계적으로 관리하는 라우팅 기능이 있으며, RESTful API를 지원하여 JSON 데이터를 자동으로 처리합니다. 또한, 안전한 데이터 전송을 위해 JSON 웹 토큰(JWT)을 구현하고 있습니다. 실시간 통신을 가능하게 하는 웹소켓 기능도 포함되어 있습니다. 서버가 클라이언트에게 업데이트를 푸시할 수 있는 서버 전송 이벤트 기능도 지원합니다. 이미지나 스타일시트와 같은 정적 콘텐츠를 제공하는 기능도 있습니다. 마지막으로, 애플리케이션 성능 모니터링과 추적을 위한 오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 기능도 지원합니다.

추가 정보로는 문서가 stratdev3.github.io에서 제공되며, 각 버전의 업데이트와 변경 사항을 나열한 변경 로그도 있습니다. 사용자는 문제를 보고하거나 기여할 수 있으며, 이 라이브러리는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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나는 누구나 사용할 수 있는 독특한 1000픽셀 디스플레이를 만들었다. 이 디스플레이는 한 번에 하나의 픽셀씩 그리기 때문에 하나의 이미지를 완성하는 데 30분에서 60분 정도 걸린다. 사람들은 다음에 그릴 이미지를 투표하거나 자신의 이미지를 제출함으로써 참여할 수 있다. 더 많은 정보는 kilopx.com에서 확인할 수 있다.

Apache ECharts는 12년 전 처음 출시된 이후로 크게 발전한 오픈 소스 데이터 시각화 도구입니다. 새로운 버전인 ECharts 6.0은 개발자들이 데이터 시각화를 개선할 수 있도록 12가지 주요 업그레이드를 도입했습니다.

첫 번째로, 전문적인 시각적 표현이 강화되었습니다. 새로운 기본 테마는 다양한 차트 유형에서 현대적이고 일관된 모습을 제공하도록 재설계되었습니다. 또한, 동적 테마 전환 기능이 추가되어 차트 테마를 실시간으로 변경할 수 있어 사용자 경험이 향상되었습니다. 어두운 모드 지원 기능도 포함되어 시스템의 밝기 모드에 따라 차트가 자동으로 조정됩니다.

두 번째로, 데이터 표현 방식이 확장되었습니다. 새로운 차트 유형으로는 복잡한 관계를 시각화할 수 있는 코드 차트, 산점도의 가독성을 높이는 벌집 차트, 금융 데이터를 위한 개선된 주식 거래 차트가 추가되었습니다. 산점도에 랜덤 오프셋을 추가하는 새로운 산점도 지터링 기능도 도입되어 밀집된 데이터 포인트의 가시성을 개선합니다. 또한, 큰 차이의 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있는 파손 축 기능이 추가되었습니다.

마지막으로, 구성의 자유도가 높아졌습니다. 매트릭스 좌표 시스템을 통해 다양한 차트 유형을 결합할 수 있어 시각화의 유연성이 증가했습니다. 개발자들은 이제 사용자 정의 시리즈를 쉽게 등록하고 재사용할 수 있어 코드 관리가 용이해졌습니다. 새로운 사용자 정의 차트로는 바이올린 차트와 등고선 차트와 같은 혁신적인 유형이 포함되어 데이터 표현의 창의성을 촉진합니다. 축 레이블 최적화 기능도 추가되어 축 레이블의 배치를 개선하고 넘침을 방지하여 명확성을 보장합니다.

ECharts 6.0은 개발자들이 더욱 시각적으로 매력적이고 유연한 데이터 시각화를 생성할 수 있도록 지원하여 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다.

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아이폰 17 출시 이벤트가 9월 9일에 열릴 예정입니다. 이는 한 통신사의 문서에서 확인되었습니다.

이 글에서는 구형 DOS 버전이 지원할 수 있는 하드 디스크 수에 대한 한계를 다루고 있습니다. 특히, DOS 5.0 이전 버전은 기술적인 제한으로 인해 두 개의 하드 디스크만 처리할 수 있으며, 이로 인해 더 많은 디스크가 연결되면 부팅 과정에서 시스템이 멈추는 문제가 발생합니다. 이러한 문제는 당시 대부분의 PC가 두 개 이상의 하드 드라이브를 갖추고 있지 않았기 때문에 오랫동안 간과되었습니다.

저자는 IBM의 BIOS가 하드 디스크 수를 제한했지만, INT 13h 인터페이스 자체는 더 많은 디스크를 지원할 수 있었다고 설명합니다. Compaq의 EXTDISK.SYS와 Adaptec의 ASPIDISK.SYS와 같은 솔루션이 개발되어 DOS 환경에서 추가 디스크를 지원할 수 있게 되었습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. DOS 4.0 및 이전 버전은 두 개 이상의 하드 디스크가 연결되면 시스템이 멈추는 버그가 있었습니다. 이 버그는 더 많은 저장 공간의 필요성이 드러난 후에 개발된 DOS 5.0까지 해결되지 않았던 것으로 보입니다. IBM은 DOS 4.0에서 이 버그를 수정하여 추가 하드 디스크를 지원할 수 있도록 했습니다. 이 문제는 여러 드라이브를 처리할 수 있는 SCSI 어댑터가 도입되기 전까지 인식되지 않았으며, 이로 인해 DOS 운영 체제에서 수정이 필요해졌습니다.

전반적으로 이 글은 컴퓨터 저장 용량의 발전과 소프트웨어가 하드웨어 발전에 맞춰 어떻게 적응해야 했는지를 강조하고 있습니다.

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"Can You Block It?"는 광고 차단기가 제대로 작동하는지 확인하기 위한 도구입니다. 이 도구는 차단된 광고와 보이는 광고의 종류를 확인할 수 있는 다양한 테스트를 제공합니다. 이를 통해 광고 차단기의 효과를 이해할 수 있습니다.

테스트의 종류는 다음과 같습니다. 첫 번째는 간단한 테스트로, 자체 호스팅된 광고를 표시합니다. 두 번째는 극단적인 테스트로, 인기 있는 광고 네트워크에서 다양한 광고를 보여줍니다. 세 번째는 고급 테스트로, 여러 페이지를 통해 다양한 광고 형식을 진단합니다.

테스트를 시작하면 광고가 있는 페이지로 이동하게 됩니다. 광고 차단기가 잘 작동하고 있다면 광고가 보이지 않을 수 있습니다. 또한, 작동 방식에 대한 동영상도 제공되어 있습니다.

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팀은 데이터를 문자열 형식으로 변환하는 핵심 JavaScript 함수인 JSON.stringify의 성능을 개선하여 두 배 이상 빨라지게 만들었습니다. 이 개선은 웹 애플리케이션의 속도와 페이지 상호작용을 향상시킵니다.

주요 개선 사항으로는 첫째, 새로운 방법을 통해 부작용 없이 직렬화를 수행할 수 있는 빠른 경로 구현이 있습니다. 이 방법은 재귀적 접근 대신 반복적 접근을 사용하여 더 깊은 객체 구조를 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. 둘째, 성능을 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 한 바이트와 두 바이트 문자열에 대해 두 가지 특화된 직렬화 버전이 만들어졌습니다. 셋째, 문자열에서 특수 문자를 이스케이프하는 과정이 하드웨어 특정 명령어를 사용하여 긴 문자열의 경우 속도를 높이고, 짧은 문자열에는 기발한 기법을 적용하여 가속화되었습니다.

넷째, 특정 기준을 충족하는 객체를 표시하여 불필요한 검사를 우회함으로써 더 빠른 직렬화를 가능하게 하는 최적화가 이루어졌습니다. 다섯째, 숫자를 문자열로 변환하는 방법이 업그레이드되어 JavaScript의 모든 숫자-문자열 변환에 이점이 생겼습니다. 마지막으로, 문자열 생성을 위해 단일 증가 버퍼 대신 세분화된 메모리 관리 접근 방식이 사용되어 메모리 할당 오버헤드를 줄였습니다.

이러한 개선 사항을 최대한 활용하려면 사용자 정의 직렬화 방법이나 인덱스 속성이 없는 일반 데이터 객체를 사용하는 등 특정 조건을 충족해야 합니다. 전반적으로 이러한 변화는 API 응답 및 캐싱과 같은 일반적인 사용 사례에서 상당한 성능 이점을 제공하며, V8의 13.8 버전부터 사용할 수 있습니다.

제공된 링크는 "Qwen-Image"와 관련된 자료로 연결됩니다. 이 프로젝트는 Hugging Face에서 호스팅되는 모델로 보입니다. 첫 번째 링크는 프로젝트 페이지로 연결되며, 두 번째 링크는 이에 대한 추가 정보를 담고 있는 PDF 문서로 안내합니다.

로브 스나이더의 글은 스타트업 아이디어를 찾고 제품과 시장의 적합성을 달성하는 데 중점을 두고 있으며, 특히 B2B 창업자들에게 유용한 내용을 담고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 무엇을 찾아야 하는지를 이해하는 것이 중요합니다. "고통 지점"이나 "시장 요구"와 같은 모호한 개념 대신, 창업자들은 긴급한 우선순위를 가진 특정 개인과 현재의 해결책이 부족한 상황을 찾아야 합니다. 이를 PULL 프레임워크라고 합니다.

둘째, 아이디어를 찾는 방법에 대해 전통적인 방식인 탐색 인터뷰는 종종 효과적이지 않습니다. 창업자들은 목표 시장에 직접 참여하여 실제 필요와 통찰을 발견하는 경험을 쌓아야 합니다.

셋째, 가설을 검증하는 과정이 필요합니다. 누군가 제품을 구매하기 전까지는 어떤 아이디어도 단지 가설에 불과합니다. 실제 판매 상호작용을 통해 이 가설을 테스트하는 것이 중요하며, "디자인 파트너"에 의존하는 것은 실제 수요를 반영하지 않을 수 있습니다.

스나이더는 진지한 창업자들이 잠재 고객과 깊이 소통하고 실제 수요에 명확히 집중해야 성공적인 스타트업을 구축할 수 있다고 강조합니다.

이 문서는 IP 카메라 펌웨어와 관련된 프로젝트 개요를 제공하며, 지원되는 하드웨어, 설치 세부사항, 그리고 커뮤니티 자원에 대한 주요 사항을 강조합니다.

커뮤니티 자원으로는 사용자가 참여하고 문제를 보고할 수 있는 GitHub 저장소, Discord 서버, Telegram 그룹, 그리고 프로젝트 위키에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

지원되는 하드웨어는 다양한 실내 및 실외 카메라, 전구형 카메라, IPC 모듈, 웹 카메라, 그리고 특정 개발 보드를 포함합니다. 각 카메라 모델은 해당 시스템 온 칩(SoC), 이미지 센서, Wi-Fi 모듈, 그리고 플래시 칩 크기와 함께 나열되어 있습니다.

일부 카메라 모델은 특정 설치 지침이 필요하며, 이는 다양한 장치에 대해 명시되어 있습니다.

조건부로 지원되는 하드웨어에는 특정 브랜드가 보안 조치(예: 비밀 키)를 가지고 있어 펌웨어 교체를 제한할 수 있는 경우가 있습니다.

잠재적으로 지원되는 카메라는 필요한 SoC를 사용할 것으로 추정되지만, 테스트 및 개발을 위한 샘플이 부족한 상태입니다.

현재 Zeratul 플랫폼을 사용하는 배터리 구동 카메라는 지원되지 않습니다.

이 프로젝트는 상업적이지 않으며, 개발을 위해 커뮤니티의 기여에 의존하고 있습니다.

2025년 6월 30일 기준으로 Backblaze는 총 321,201개의 하드 드라이브를 관리하고 있으며, 이 중 3,971개는 부팅 드라이브, 317,230개는 데이터 드라이브입니다. 회사는 매 분기마다 하드 드라이브의 성능과 고장률을 분석합니다.

주요 발견 사항으로는 연간 고장률이 1.31%에서 1.30%로 감소한 반면, 분기 고장률은 1.35%에서 1.42%로 소폭 증가한 후 다시 1.36%로 떨어졌습니다. 특히, 12TB 시게이트 드라이브와 같은 일부 고장률이 높은 모델에서는 9.47%에서 3.58%로 큰 개선이 있었습니다.

이번 분기에는 8TB 시게이트 ST8000NM000A와 16TB 시게이트 ST16000NM002J 두 개의 드라이브가 고장 없이 운영되었습니다. HGST와 시게이트의 여러 모델도 단 한 건의 고장만 기록했습니다.

새로운 16TB 도시바 모델이 추가되었습니다. 작은 드라이브(12TB 이하)는 노후화되고 있으며, 많은 드라이브가 5년 이상 사용되어 고장률이 1.54%에 달합니다. 그러나 오래된 모델의 평균 고장률은 낮아, 일부는 노후화에도 불구하고 잘 작동하고 있습니다.

20TB 이상의 드라이브를 비교해보면, 20TB 도시바, 22TB WDC, 24TB 시게이트의 세 가지 모델이 포함됩니다. 현재 24TB 시게이트가 가장 높은 고장률을 보이고 있지만, 아직 젊은 모델이므로 시간이 지나면서 안정화될 가능성이 있습니다.

Backblaze는 사용자들이 LinkedIn Live 또는 라스베가스에서 열리는 DefCon 컨퍼런스에서 Drive Stats 팀과 소통할 수 있도록 초대합니다. 더 자세한 정보와 데이터는 Backblaze 하드 드라이브 테스트 데이터 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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저자는 복잡한 소셜 미디어 플랫폼 대신 문자 메시지로 생일 알림을 보내는 간단한 생일 알림 서비스인 birthdays.app을 만들었습니다. 처음에는 개인적인 용도로 개발되었지만, 2023년 이후로 739명의 유료 사용자가 생겼으며, 주로 연간 9달러 요금제를 이용하고 있습니다.

이 앱은 생일을 쉽게 동기화할 수 있도록 구글 캘린더와 통합되어 있으며, 광고와 같은 일반적인 소셜 앱의 방해 요소를 피하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 전화번호로 로그인하고 생일을 수동으로 입력하거나 문자 메시지를 통해 추가할 수 있습니다. 미국에서는 SMS로 알림이 전송되며, 해외 사용자는 WhatsApp 메시지를 받습니다.

이 앱은 메시징에 Twilio를, 결제에는 Stripe를 사용합니다. 저자는 아이폰 연락처와의 동기화, 사용자 생일을 축하하는 동영상 콘텐츠 제작 등 더 많은 기능을 추가할 계획입니다. 앱에 대한 피드백과 아이디어는 언제든지 환영합니다.

2025년 8월 5일은 1998년 3월 20일 curl이 처음 출시된 지 정확히 10,000일이 되는 날입니다. 이 날은 "c10kday"로 기념되고 있습니다. 이를 기념하기 위해 curl 팀은 사용자들에게 curl과의 경험에 대한 이야기를 나누어 줄 것을 요청하고 있습니다. 여기에는 기억에 남는 순간, curl이 어떻게 도움이 되었는지, 그리고 개인적 또는 직업적으로 curl이 어떤 의미인지에 대한 내용이 포함됩니다.

이야기를 공유하거나 다른 사람들의 이야기를 읽고 싶다면 발표에 링크된 GitHub 토론 섹션을 방문하면 됩니다. 한편, curl 팀은 새로운 기능과 버그 수정을 위해 계속해서 작업하고 있습니다.

curl을 사용해 주셔서 감사합니다!

이 글은 Amritansh Kwatra가 3D Gaussian Splatting이라는 기법을 사용하여 장면의 3D 선 그림을 만드는 실험에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

3D Gaussian Splatting은 다양한 각도에서 촬영한 이미지 모음을 방사선 필드라는 볼륨 표현으로 변환하는 방법입니다. 이 기법은 일반적으로 실시간으로 포토리얼리스틱한 장면을 만드는 데 사용됩니다.

이 연구에서는 사진을 선 그림으로 변환하면서도 그 기하학적 구조와 의미를 유지하는 과정을 활용합니다. 이는 생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 이루어지며, 기하학, 의미, 외관과 관련된 다양한 손실을 최소화합니다.

3D 선 그림을 생성하기 위해, 3D Gaussian Splatting 과정에서 원본 이미지를 변환된 선 그림으로 교체할 수 있습니다. 이는 Gaussian Splat을 훈련하기 전이나 카메라 위치를 추정하기 전에 수행할 수 있습니다.

저자는 원본 이미지의 색상 정보를 혼합하여 선 그림에 색상을 추가하는 실험을 진행했습니다. 이로 인해 수채화 효과가 나타났습니다.

또 다른 방법으로는 주요 주제만 선 그림으로 표현하고 배경은 그대로 유지하는 콜라주 장면을 만드는 기법이 탐구되었습니다.

선 그림의 품질은 출력 해상도에 따라 달라지며, 이는 훈련 시간과 세부 사항의 포착에 영향을 미칩니다. 높은 해상도는 더 많은 세부 사항을 포착하지만 훈련 시간이 더 길어집니다.

저자는 이 작업에 사용된 코드를 공유할 의향이 있으며, 협업을 환영합니다.

전반적으로 이 실험은 예술적 스타일과 3D 렌더링 기법을 결합하는 혁신적인 방법을 보여줍니다.

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Clojure Civitas는 복잡한 설정 없이 Clojure 아이디어와 프로젝트를 쉽게 공유할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

간단한 설정으로 시작할 수 있습니다. 저장소를 복제하고 새로운 네임스페이스를 생성한 후 코딩을 시작하면 됩니다. 코드 내에서 직접 생각, 결과, 아이디어를 주석으로 기록할 수 있는 인프로세스 작성 기능이 있습니다. 작업을 공유하려면 풀 리퀘스트를 제출하면 되고, 승인되면 Clojure Civitas 웹사이트에 게시됩니다. 여러분의 기여는 모두를 위한 공동 자원을 구축하는 데 도움이 됩니다. 일반적인 작업 흐름에서 테이블, 차트, 마크다운을 사용할 수 있는 시각적 도구도 제공합니다.

모두가 새로운 콘텐츠를 추가하여 기여할 수 있도록 권장합니다. Clojure 네임스페이스나 마크다운 파일을 추가하고 제목과 태그와 같은 메타데이터를 포함하여 게시물을 만들 수 있습니다. 콘텐츠는 주제를 반영하는 논리적인 네임스페이스를 사용하여 조직해야 합니다. 이는 혼란을 피하고 더 쉽게 발견할 수 있도록 도와줍니다.

작업을 게시하려면 저장소를 포크하고 변경 사항을 적용한 후 검토를 위해 풀 리퀘스트를 제출하면 됩니다. 게시물의 조회수를 확인하여 그 영향력을 파악할 수 있습니다. 파일의 명명 및 구조에 대한 특정 규칙을 따르는 것이 명확성과 조직을 유지하는 데 도움이 됩니다.

콘텐츠는 Eclipse Public License 버전 1.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. 전반적으로 Clojure Civitas는 Clojure 커뮤니티 내에서 협업과 지식 공유를 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

지난 세 달 동안, 제가 사용하는 언어 모델의 출력을 개선할 수 있는 새로운 방법을 배웠습니다. 최근에는 언어 모델이 먼저 상세한 계획 문서를 작성하도록 한 다음, 이를 테스트 가능한 단계로 나누고 각 단계를 하나씩 진행하는 것이 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다. 지금 생각해보면 당연한 것처럼 느껴지지만, 전체 계획을 세우는 것이 중요하다는 것을 깨닫기까지 시간이 좀 걸렸습니다. 여러분은 일에서 어떤 중요한 교훈을 배웠나요?

"Hacker News"에서 "물고기를 그려서 다른 물고기들과 함께 수영하는 모습을 보세요"라는 프로젝트가 소개되었습니다. 이 프로젝트는 사용자가 물고기를 만들고, 그 물고기가 다른 물고기들과 함께 수영하는 모습을 볼 수 있게 해줍니다. 이 게시물은 많은 관심을 끌어 233개의 댓글이 달렸습니다.

OpenIPC는 IP 카메라를 위한 오픈 소스 펌웨어로, 제조업체가 제공하는 불안정하고 지원되지 않는 펌웨어를 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 펌웨어는 쉽게 설치할 수 있도록 미리 컴파일된 바이너리 파일로 제공되며, 추가 개발을 위해 소스 코드도 MIT 라이선스 하에 접근할 수 있습니다. 사용자들은 개선 사항을 제안하고 피드백을 제공할 수 있지만, 군사적 용도는 금지되어 있습니다.

OpenIPC는 Buildroot를 사용하여 구축되었으며, Majestic을 포함한 다양한 스트리밍 기술을 지원합니다. Majestic은 현재 오픈 소스가 아니지만, 충분한 자금이 지원된다면 미래에 오픈 소스가 될 가능성이 있습니다.

이 펌웨어는 사용자에게 카메라에 대한 더 큰 제어권을 제공하여 백도어나 악성 소프트웨어와 같은 숨겨진 위협이 없도록 보장합니다. 비디오 및 오디오 스트리밍과 같은 기본 기능에 중점을 두고 다양한 카메라를 지원합니다. 추가 기능으로는 클라우드 저장소, 유튜브 및 텔레그램과 같은 플랫폼으로의 스트리밍, 드론 및 의료 연구를 위한 더 전문화된 애플리케이션이 포함됩니다.

전반적으로 OpenIPC는 사용자에게 IP 카메라 시스템에 대한 자유와 제어권을 부여합니다.

푸자 색세나는 2013년부터 인도 거리 글씨를 기록해온 '인도 거리 글씨 프로젝트'를 진행해왔습니다. 이 작업은 그녀의 연구와 인도 전역의 다양한 간판 디자인 스타일을 담은 새로운 책으로 이어졌습니다.

색세나는 인도 거리 간판에 대한 대중의 인식이 화려하고 다채로운 디자인에 지나치게 집중되어 있다고 느꼈습니다. 이는 지역의 다양한 기법과 전통을 제대로 반영하지 못한다고 생각했습니다. 그녀는 이러한 진부한 이미지에서 벗어나 금속 리본 글씨와 모자이크 디자인 같은 다양한 재료와 스타일을 탐구하고자 했습니다.

그녀의 프로젝트에는 온라인 아카이브와 출판물이 포함되어 있으며, 각 지역의 독특한 타이포그래피 정체성을 강조합니다. 색세나는 지역 창의성의 중요성을 강조하며, 간판 제작자들이 대기업보다 지역 비즈니스를 위해 작업할 때 더 많은 자유를 누린다고 말합니다.

그녀는 모한랄 시하니와 같은 간판 제작자들의 통찰을 공유합니다. 이들은 고객의 엄격한 지침보다는 신뢰와 개인 스타일에 기반하여 간판을 만듭니다. 이러한 독립성 덕분에 그들의 작업에는 독특한 지역적 특성이 드러나며, 콜카타와 코치에서 볼 수 있는 페인팅된 버스와 트럭의 예에서 확인할 수 있습니다.

색세나는 또한 타이포그래피 디자이너로서의 자신의 관점을 이야기하며, 페인팅된 간판과 전통 타이포그래피의 차이를 지적합니다. 일부 간판 제작자들은 불필요한 경우에도 이동 가능한 활자의 한계를 복제하는 반면, 다른 이들은 자신의 매체에 창의적으로 적응하는 모습을 관찰합니다.

진부한 이미지에서 벗어나면서 색세나는 손으로 그린 글씨와 그것이 지역 문화 및 기능적 필요와 연결되는 방식에 대해 더 깊이 이해하게 되었습니다. 그녀의 연구 결과는 인도의 간판 제작 예술에 대한 폭넓은 이해를 촉진합니다.

Carbon은 제조업에서 사용되는 전통적인 기업 자원 관리(ERP) 시스템의 한계를 해결하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 개발자들은 현대적인 도구의 부족, 공급업체 종속, 각 기업의 고유한 요구 사항과 같은 문제를 인식한 후 이 시스템을 만들었습니다.

Carbon의 주요 기능으로는 포괄적인 ERP 기능, 제조 실행 시스템(MES), 품질 관리 시스템(QMS), 사용자 정의 필드 및 추적 가능성, 자재 요구 계획(MRP), 통합을 위한 API 및 웹훅, 회계 및 용량 계획 도구가 있습니다.

기술적으로는 통합 인증 및 권한 관리, 실시간 데이터베이스 업데이트, 유연한 사용자 접근 제어, 서드파티 통합 지원 등의 특징이 있습니다.

개발 환경 설정은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제하고 Docker를 사용하여 의존성을 설정합니다. 그 다음, Upstash, Trigger.dev, Posthog와 같은 외부 서비스를 구성합니다. 환경 변수와 데이터베이스 연결을 설정한 후, ERP, MES 등 로컬 애플리케이션을 시작합니다.

API는 생성된 키를 통해 접근할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있습니다. 사용 편의를 위해 ERP 애플리케이션 내에 문서화가 제공됩니다.

전반적으로 Carbon은 개발자들이 특정 요구에 맞게 확장하고 조정할 수 있는 맞춤형 통합 제조 소프트웨어 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

M Corvi는 언어학자이자 환자로서, 비만세포 활성화 증후군(MCAS)과 기립성 빈맥 증후군(POTS)과 같은 만성 질환을 표현하고 측정하는 데 어려움을 겪고 있다고 이야기합니다. 그들은 의사를 방문하고 모호한 검사 결과를 받는 일반적인 경험을 설명하며, 이러한 결과가 환자들이 겪는 독특하고 종종 보이지 않는 감각을 제대로 반영하지 못해 환자와 의료 제공자 간의 언어적 간극이 생긴다고 지적합니다.

Corvi는 만성 질환의 복잡성을 효과적으로 다루기 위해 의학에서 질적 및 양적 측정이 모두 필요하다고 강조합니다. 바이오마커가 일부 통찰을 제공할 수 있지만, 환자들의 실제 경험을 완전히 반영하지는 못한다고 말합니다. 통증 척도와 같은 기존 측정 도구의 한계는 종종 환자들이 무시당하고 오해받는 느낌을 받게 만듭니다.

Corvi는 환자와 의료 전문가 간의 협력적인 접근 방식을 통해 이러한 내부 감각을 설명할 수 있는 더 나은 언어와 도구를 개발할 필요성을 주장합니다. 이는 이해와 치료를 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 그들은 이러한 간극을 인식하고 해결하는 의학의 미래에 대한 희망을 표현하며, 만성 질환을 보다 인간적이고 정확하게 표현할 수 있기를 바랍니다.

간격 반복 시스템(SRS)은 학습에 효과적이지만, 주요 한계점이 있습니다. 바로 플래시카드의 내용을 이해하지 못한다는 점입니다. 각 카드는 독립적으로 처리되며, 관련된 카드가 기억을 강화할 수 있다는 사실을 인식하지 못합니다. 전통적인 기억 모델은 SRS에서 카드가 얼마나 잘 복습되었는지만을 중시하고, 내용의 의미는 무시합니다.

내용 인식 메모리 모델은 플래시카드의 의미와 그들 간의 관계를 고려하여 기억 예측을 개선합니다. 이러한 변화는 다양한 관점에서 이해도를 평가할 수 있는 더 지능적인 학습 도구를 가능하게 합니다. 스케줄러는 사용자 이력을 바탕으로 어떤 카드를 복습할지 결정하고, 메모리 모델은 학생이 카드를 기억할 가능성을 예측합니다. 이 두 요소를 분리함으로써 혁신과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

고급 메모리 모델을 활용하면 복습 스케줄링을 위한 다양한 전략을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 관련 카드나 사용자 목표에 따라 조정하거나, 장기 기억을 최적화하고, 사용자 휴식을 반영하는 방식입니다. 전통적인 모델은 카드를 개별적으로 다루지만, 카드 간의 내용과 연결성을 분석함으로써 메모리 모델은 학생의 정보 회상 능력에 대한 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.

KARL 시스템과 같은 실제 사례는 의미 관계를 활용하여 기억 유지력을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 상세한 기억 동역학 없이도 더 나은 성과를 가능하게 합니다. 그러나 내용 인식 메모리 모델을 개발하는 데 가장 큰 장애물은 카드 내용과 복습 이력을 포함하는 포괄적인 데이터셋의 부족입니다. 현재 데이터는 종종 편향되어 있고, 희소하며, 자가 보고 방식입니다.

내용 인식 메모리 모델은 사용자 친화적인 간격 반복 시스템을 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 카드 편집과 같은 과정을 간소화하고, 동적인 복습 프롬프트를 지원하여 학습을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 내용을 인식한 간격 반복 시스템을 통합하면 학습 경험과 결과를 크게 개선할 수 있으며, 더 효과적인 교육 도구의 길을 열어줍니다.

NASA의 큐리오시티 로버가 화성에서 13주년을 맞이했습니다. 엔지니어들은 큐리오시티의 효율성과 자율성을 향상시켜 에너지를 덜 사용하면서도 다양한 작업을 수행할 수 있도록 했습니다. 큐리오시티는 핵 발전기로 구동되며, 이제 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 과학 연구를 진행하면서 전력을 절약할 수 있습니다.

최근 큐리오시티는 독특한 암석 형상이 있는 지역을 탐사했습니다. 이 지역은 화성의 고대 물과 과거 미생물 생명체의 가능성에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다. 이전의 태양광 패널을 사용하는 로버들과 달리 큐리오시티는 오랜 수명을 가진 핵 에너지원에 의존하고 있지만, 플루토늄이 분해됨에 따라 배터리를 재충전하는 데 시간이 더 걸립니다.

NASA의 제트 추진 연구소 팀은 작업을 결합하고 큐리오시티가 일찍 작업을 마치면 잠을 자게 하는 등의 새로운 전략을 도입하여 운영 시간을 극대화하고 임무를 연장하고 있습니다. 또한 기계적 업데이트를 진행하고 로버가 화성에서 광범위한 이동을 한 후에도 잘 작동할 수 있도록 해결책을 개발했습니다.

이러한 발전 덕분에 큐리오시티는 화성의 풍경을 탐사하는 활발하고 생산적인 탐험자로 남아 있습니다.

tmux는 여러 터미널 세션을 하나의 창에서 실행할 수 있게 해주는 터미널 멀티플렉서입니다. 이를 통해 사용자는 여러 프로젝트를 쉽게 관리할 수 있으며, 여러 개의 터미널 창으로 바탕화면이 복잡해지는 것을 방지할 수 있습니다. tmux의 주요 기능 중 하나는 세션을 분리하고 다시 연결할 수 있는 기능으로, 장시간 실행되는 프로세스에 유용합니다.

저자는 tmux의 기본 사용자 인터페이스와 많은 명령어들로 인해 처음에는 어려움을 겪었다고 전합니다. 하지만 더 나은 경험을 위해 tmux를 커스터마이즈하기로 결심했습니다. 커스터마이즈는 .tmux.conf 파일에서 시작되며, 이곳에서 사용자는 키 바인딩을 변경하고, 탐색을 개선하며, 시각적인 매력을 높일 수 있습니다.

주요 커스터마이즈 항목으로는 명령어의 접두사 키 변경, 창 분할 및 패인과 창 탐색을 위한 단축키 설정, 스크롤백 기록 증가 및 마우스 제어 활성화, 그리고 가시성을 높이기 위한 인터페이스 스타일링이 있습니다.

저자는 또한 tmux 플러그인 관리자를 언급하며, 이를 통해 사용자가 커뮤니티 플러그인을 쉽게 설치하여 tmux의 기능을 더욱 확장할 수 있다고 설명합니다. 포괄적인 구성 파일은 저자의 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다. 전반적으로 커스터마이즈 과정은 tmux를 더 사용자 친화적이고 시각적으로 매력적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI 기반의 답변 엔진인 퍼플렉시티가 웹사이트의 크롤링 제한 규칙을 우회하기 위해 은밀한 방법을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 처음에는 자신을 공인된 봇으로 식별하지만, 차단되면 사용자 에이전트와 IP 주소를 변경하여 robots.txt 파일과 같은 웹사이트 지침을 무시합니다.

이러한 행동은 웹 크롤러가 따라야 할 기대되는 규범과는 상반됩니다. 웹 크롤러는 투명해야 하며 웹사이트의 선호를 존중해야 합니다. 이로 인해 퍼플렉시티는 모니터링 기관의 검증된 봇 목록에서 제외되었으며, 이제는 그 은밀한 활동을 차단하기 위한 규칙이 시행되고 있습니다.

테스트 결과, 새로운 도메인이 보호 조치를 설정했음에도 불구하고 퍼플렉시티는 여전히 해당 사이트에서 콘텐츠를 긁어내는 데 성공했습니다. 이는 제한된 데이터에 접근하기 위해 숨겨진 방법을 사용하고 있음을 나타냅니다. 이는 가이드라인을 준수하고 사이트 규칙을 존중하는 책임 있는 봇 운영자, 예를 들어 OpenAI와는 대조적입니다.

이러한 은밀한 크롤러로부터 보호하기 위해 웹사이트는 원치 않는 트래픽을 차단하는 봇 관리 시스템을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드플레어는 사이트 소유자가 AI 크롤러의 접근을 제어할 수 있는 기능을 제공합니다.

전반적으로 웹 크롤링 환경이 변화하고 있으며, 책임 있는 봇 행동을 위한 명확한 가이드라인을 설정하기 위한 지속적인 노력이 이루어지고 있습니다.

Itch.io는 PayPal과 Stripe와 같은 회사의 제한으로 인해 많은 성인 콘텐츠 게임을 삭제한 후, 성인 콘텐츠를 더 수용하는 새로운 결제 처리업체를 찾고 있습니다. 최근 그들은 게임 삭제가 Steam의 조치보다 더 큰 규모라고 설명했는데, 이는 Valve(Steam의 모회사)가 콘텐츠에 대한 통제력이 더 크고 결제 업체에 더 효과적으로 도전할 수 있기 때문입니다.

변화는 Valve가 정책을 업데이트하면서 시작되었고, 이로 인해 성적으로 노골적인 게임들이 대규모로 삭제되었습니다. 이에 따라 Itch.io는 검토 과정을 시작하고 수천 개의 게임을 삭제하기 시작했습니다. Itch.io는 누구나 최소한의 장벽으로 콘텐츠를 게시할 수 있도록 허용하기 때문에, 사용자 태그에 의존하여 적절한 콘텐츠 분류를 하는 데 어려움을 겪었고, 이로 인해 더 광범위한 감사가 필요하게 되었습니다.

이 감사가 언제 끝날지는 정해져 있지 않으며, Itch.io는 PayPal과 Stripe의 최종 결정을 기다리고 있습니다. 또한 성인 콘텐츠에 더 우호적인 대체 결제 처리업체를 탐색하고 있으며, 더 엄격한 연령 제한과 더 나은 콘텐츠 분류 방안을 고려하고 있습니다.

Itch.io는 게임 삭제에 대한 불만을 인정하며, 플레이어는 삭제된 게임이 검색되지 않더라도 여전히 자신이 소유한 게임에 접근할 수 있다고 밝혔습니다. 또한 개발자에게 지급을 보류하는 것에 대한 우려를 해소하기 위해, 이는 플랫폼 남용을 방지하기 위한 일반적인 관행이라고 설명했습니다.

최근 결제 회사들이 성인 게임에 대해 강력한 조치를 취하는 것은 여성의 성적 대상화를 반대하는 호주 단체 Collective Shout의 활동과 관련이 있는 것으로 보입니다. 그들의 동기와 관계없이, 이 기사는 대형 금융 회사들이 어떤 콘텐츠가 허용되는지를 결정하는 것에 대한 우려를 제기하고 있습니다.

1945년 8월 6일 오전 8시 15분, 히로시마에 원자폭탄이 투하되어 약 10만 명이 사망했습니다. 이 사건의 생존자들인 사사키 도시코, 후지이 마사카즈, 나카무라 하츠요, 클라인소르크 신부, 사사키 테루후미, 그리고 타니모토 기요시는 자신들의 기적 같은 생존 이야기를 나누며, 왜 자신들이 살아남았는지 의문을 품고 있습니다.

각 생존자는 폭탄 투하 전의 일상적인 순간들을 회상하며, 갑작스럽고 눈부신 폭발의 순간을 설명합니다. 폭탄은 광범위한 파괴를 일으키며 건물을 무너뜨리고 수많은 사람들을 다치게 했습니다. 그들은 자신이 생존할 수 있었던 우연한 결정들, 예를 들어 다른 장소로 이동했거나 안전한 거리에서 있었던 것들이 어떻게 그들의 생명을 구했는지를 이야기합니다.

타니모토 신부는 교회를 위해 물건을 옮기고 있을 때 폭탄이 터졌습니다. 그는 처음에 근처에 폭탄이 떨어졌다고 생각하고 밖으로 나갔으며, 그곳에서 혼란과 파괴를 목격했습니다. 나카무라 부인은 폭탄이 떨어지기 직전에 아이들과 함께 집에 돌아왔습니다. 그녀는 아침을 준비하고 있을 때 폭발이 일어나면서 잔해에 묻혀 아이들이 도움을 요청하는 소리를 들었습니다. 병원 소유주인 후지이 박사는 자신의 베란다에서 책을 읽고 있을 때 폭발이 일어나 병원이 강으로 무너졌고, 그는 갇혔지만 살아남았습니다. 클라인소르크 신부는 미사를 읽고 있다가 폭발 후 어두운 혼란의 정원에서 어떻게 탈출했는지 모른 채 방황하게 되었습니다. 젊은 외과의사인 사사키 박사는 혈액 검사를 위해 혈액을 뽑고 있을 때 폭발이 일어났고, 그는 병원에서 유일하게 다치지 않은 의사로 남게 되었습니다.

이들의 이야기는 생존의 무작위성과 폭탄의 공포가 남긴 깊은 심리적 상처를 보여줍니다. 각 생존자는 자신의 경험과 주변의 상실감에 대해 깊이 고민하고 있습니다.

토요일 아침 만화는 한때 미국 어린이들에게 필수적인 프로그램이었지만, 이제 거의 사라졌습니다. 제라드 라이티는 이러한 변화의 이유를 여러 가지로 설명합니다.

과거에는 ABC, CBS, NBC와 같은 방송사들이 토요일 아침을 지배하며 만화 프로그램으로 2천만 명 이상의 시청자를 끌어모았습니다. 그러나 현재는 ABC 키즈와 FOX 키즈와 같은 몇몇 네트워크만 남아 있으며, 시청자 수는 약 200만 명으로 급감했습니다. 이는 어린이 인구가 증가하고 있음에도 불구하고 일어난 일입니다.

이러한 감소에는 여러 가지 요인이 있습니다. 첫째, 레크리에이션 스포츠에 대한 참여가 증가했습니다. 둘째, 케이블과 위성 TV의 발달로 24시간 만화를 시청할 수 있게 되었습니다. 셋째, 인터넷과 비디오 게임의 인기가 높아졌습니다. 넷째, 애니메이션의 질이 저하되었습니다. 다섯째, 부모들이 TV 시청 시간보다 가족과의 질 좋은 시간을 더 중요하게 여기게 되면서 가족의 동태가 변화했습니다.

또한, 니켈로디언과 카툰 네트워크와 같은 케이블 네트워크가 인기를 끌면서 어린이들은 더 이상 토요일에만 만화를 시청할 필요성을 느끼지 않게 되었고, 이는 시청 습관의 변화를 가져왔습니다.

방송 네트워크는 어린이 프로그램을 줄이고, 대신 더 많은 수익을 창출할 수 있는 성인 프로그램에 집중하고 있습니다. 어린이들의 관심이 변화하면서 실사 콘텐츠에 대한 선호가 높아진 것도 토요일 아침 만화의 매력을 더욱 감소시켰습니다.

앞으로 어린이 프로그램은 DVR과 같은 새로운 기술을 활용해 주문형 시청이 가능해질 수 있으며, 이는 어린이들이 만화에 접근하는 방식을 변화시킬 것입니다. 그러나 토요일 아침 만화가 예전의 영광을 되찾을 가능성은 낮습니다. 시청 습관과 사회적 규범이 크게 변화했기 때문입니다.

결론적으로, 토요일 아침 만화는 변화하는 문화와 기술 환경 속에서 과거의 유물로 남아 있습니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 그러나 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 글은 저자가 이상적인 배열 프로그래밍 언어에 대한 비전을 설명하며, 하드웨어 발전에 적응하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

현재의 컴퓨터 하드웨어는 20년 전보다 훨씬 다양하고 복잡해졌습니다. 여러 개의 코어와 GPU, FPGA와 같은 특수 장치, 그리고 새로운 프로그래밍 패러다임이 등장했습니다. 프로그래밍 언어는 이러한 변화에 적응하여 성능을 최적화해야 합니다.

이상적인 배열 언어의 핵심 기능 중 하나는 랭크 다형성입니다. 이는 사용자가 다양한 차원의 배열과 함께 작동하는 함수를 정의할 수 있게 해줍니다. 현재의 Numpy나 JAX와 같은 언어는 추가 구성 요소 없이 완전한 확장성을 제공하지 않습니다.

저자는 포트란과 같은 값 의미론을 가진 언어를 지지합니다. 이러한 언어는 메모리 관리를 간소화하여 컴파일러가 사용자 개입 없이도 메모리 사용을 효과적으로 최적화할 수 있게 합니다.

컴파일러는 투명성과 검사 가능성을 제공해야 하며, 사용자가 최적화가 성능에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 도와야 합니다. 저자는 성능 조정을 돕기 위해 사용자 친화적인 최적화 보고서의 필요성을 강조합니다.

이상적인 언어는 SIMT(단일 명령어, 다중 스레드) 모델을 통해 자동 병렬화를 지원해야 하며, 사용자가 병렬 실행의 복잡성에 대해 걱정하지 않고 코딩에 집중할 수 있도록 해야 합니다.

타입 시스템은 배열의 형태와 경계를 자동으로 처리해야 하며, 이를 통해 컴파일러가 사용자 지정 타입 없이도 최적화를 수행할 수 있게 해야 합니다.

저자는 문법이 목표 대상을 고려해야 하며, 강력한 커뮤니티가 언어의 성공에 필수적이라고 믿습니다. 핵심 알고리즘의 일관된 표현이 중요합니다.

프로그래밍 언어의 미래는 다양한 하드웨어에 맞춰 추상화하고 최적화할 수 있는 능력에 달려 있으며, 기능적이고 버퍼링 없는 배열 프로그래밍이 유망한 접근 방식이 될 수 있습니다. 전체적으로 이 글은 현대 컴퓨팅의 복잡성에 적응할 수 있는 강력하고 사용자 친화적인 배열 프로그래밍 언어에 대한 비전을 제시합니다.

텍사스 A&M 대학교는 CLARKE라는 새로운 도구를 개발했습니다. CLARKE는 드론 이미지와 인공지능을 활용해 허리케인이나 홍수와 같은 재난 후 피해를 신속하게 평가하는 시스템입니다. 이 혁신적인 시스템은 건물과 도로의 상태를 몇 분 안에 평가할 수 있어, 응급 구조대의 대응 시간을 크게 단축시킵니다.

CLARKE는 톰 만지니와 로빈 머피 박사가 이끄는 팀에 의해 만들어졌으며, 약 7분 만에 2,000채의 주택 피해를 분석할 수 있습니다. 이러한 빠른 평가는 긴급 상황에서 생명과 자원을 구하는 데 매우 중요합니다. 이 시스템은 이미 2024년 허리케인 시즌 동안 성공적으로 사용되었습니다.

이 기술은 고급 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용해 드론 영상을 처리하고, 상세한 지도와 피해 보고서를 생성합니다. 또한 피해 지역을 피해 응급 구조대가 이동할 수 있도록 도와주는 경로 계획 기능도 포함되어 있습니다. 이 기능은 전통적인 평가가 며칠 걸리는 농촌 지역에서 특히 유용합니다.

CLARKE는 주요 재난으로 영향을 받은 21,000채 이상의 주택 데이터를 바탕으로 훈련되어 다양한 피해 패턴을 인식할 수 있습니다. 이 시스템에 대한 관심이 높아지고 있으며, 많은 응급 구조대원들이 이 기술을 효과적으로 사용하는 방법을 배우고 싶어합니다.

앞으로 텍사스 A&M 팀은 피드백을 바탕으로 CLARKE를 개선하고 기능을 더욱 향상시킬 계획입니다. 이 프로젝트는 국립과학재단의 지원을 받고 있습니다.

저자는 일상에서 사용하는 물건들, 특히 자동차와 세탁기, 기타 가전제품에서 발생하는 시끄러운 알림에 대한 불만을 표현하고 있습니다. 그들은 이러한 큰 경고음과 알림이 필요 없고 방해가 된다고 느끼며, 특히 운전 중이거나 잠을 자고 있을 때 더욱 그렇습니다. 예를 들어, 자동차의 LPG 탱크가 낮아지면 과도하게 경고음이 울려 운전 중에 놀라게 됩니다. 세탁기 또한 사소한 동작에 대해 큰 알람과 경고음을 내는데, 이는 도움이 되지 않는다고 생각합니다.

저자는 기기가 중요한 경고를 위해서만 소음을 내야 하며, 사소한 알림을 위해서는 소음을 내지 않아야 한다고 주장합니다. 그들은 조용하거나 덜 방해되는 알림을 만드는 것이 사용자 경험과 안전성을 높일 것이라고 믿습니다. 특히 잠자는 아이를 둔 부모들에게는 더욱 중요하다고 강조합니다. 저자는 소음이 없는 몇 가지 가전제품, 예를 들어 식기세척기와 냉장고를 긍정적인 사례로 언급합니다. 전반적으로 저자는 침묵을 우선시하고 불필요한 방해를 최소화하는 디자인 접근 방식을 지지합니다.

요약이 없습니다.

유니커널은 단일 애플리케이션을 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수화된 가상 머신입니다. 마치 개인 빌라처럼 모든 것이 사용자 맞춤형으로 구성되어 있습니다. 유니커널은 애플리케이션과 운영 체제를 하나의 실행 이미지로 결합하여 자원 소비를 줄이고 속도와 보안을 향상시킵니다.

유니커널은 최소한의 오버헤드로 하나의 애플리케이션을 실행하는 컴팩트한 가상 머신입니다. 전통적인 운영 체제의 불필요한 기능을 제거하고 애플리케이션과 운영 체제를 하나의 이미지로 통합합니다.

유니커널의 장점으로는 빠른 부팅 시간과 낮은 메모리 사용량이 있습니다. 또한, 공격 표면이 작아져 보안이 개선됩니다. 경량 마이크로서비스와 신속한 배포가 필요한 환경에 적합합니다.

유니커널의 종류로는 나노스(Nanos)와 유니크래프트(Unikraft)가 있습니다. 이들은 각각 다른 배포 방법을 가지고 있으며, 나노스는 다양한 클라우드 플랫폼에서 유연한 이미지 생성을 지원합니다.

나노스 유니커널을 만들기 위해서는 리눅스 환경을 설정하고 필요한 도구를 설치한 후, 나노스와 OPS 소프트웨어를 소스에서 빌드하거나 미리 빌드된 버전을 사용해야 합니다. 배포는 AWS에서 하거나 QEMU를 사용해 로컬에서 진행할 수 있습니다.

성능 비교에서 나노스는 CPU 집약적인 작업과 입출력(I/O) 작업에서 전통적인 리눅스 시스템보다 더 나은 실행 시간을 보여주었습니다.

유니커널은 마이크로서비스 실행, 신속한 프로토타이핑, 자원 효율성이 중요한 상황에 적합합니다. 그러나 개발은 생태계가 작고 도구가 제한적이기 때문에 복잡할 수 있습니다. 또한, 유니커널 프레임워크가 전통적인 시스템과 다르기 때문에 디버깅과 호환성 문제도 발생할 수 있습니다.

결론적으로, 나노스와 같은 유니커널은 애플리케이션을 효율적으로 배포하는 새로운 방법을 제공하지만, 그에 따른 도전과제와 덜 확립된 생태계도 존재합니다. 기술이 발전함에 따라 이들은 현대 애플리케이션 배포에서 중요한 역할을 할 수 있을 것입니다.

요약이 없습니다.

구직자들이 채용 과정에서 AI 면접관을 점점 더 많이 경험하고 있지만, 많은 이들이 이를 거부하고 있습니다. 후보자들은 AI 면접이 비인간적이라고 느끼며, 종종 이러한 면접이 회사 문화가 좋지 않다는 신호라고 생각합니다. 일자리가 없는 상황에서도 일부 구직자들은 로봇과의 면접을 피하기 위해 실업 상태를 유지하는 것을 선호하며, 이를 "추가적인 수치"로 간주합니다.

인사팀은 많은 지원자를 관리하기 위해 AI를 도입하고 있지만, 후보자들은 어색한 상호작용과 개인화 부족 등의 부정적인 경험을 보고하고 있습니다. 예를 들어, 일부 후보자들은 AI 면접이 비인격적이고 비효율적이라고 느끼며, 자신의 능력이나 회사에 적합성을 제대로 평가하지 못한다고 생각합니다.

구직자들의 반발에도 불구하고, 채용 관리자들은 지원자를 선별하는 데 있어 AI 면접관의 효율성을 높이 평가하고 있습니다. 그들은 AI를 사용하면 초기 선별 과정을 처리한 후 후보자와 더 의미 있는 대화를 나눌 수 있다고 주장합니다. 그러나 구직자와 인사팀 간에는 AI에 대한 인식 차이가 분명히 존재하며, AI 면접관이 점점 더 보편화되고 있지만 많은 후보자들은 여전히 이에 대해 경계하고 있습니다.

슈워츠 변환(Schwartzian Transform)은 효율성을 높이기 위해 키를 캐시하는 정렬 기법입니다. 이 기법은 1994년 12월 16일 랜달 슈워츠가 정렬 관련 질문에 답변하면서 Usenet 게시물에 처음 등장했습니다. 랜달의 코드는 당시 많은 프로그래머들이 익숙하지 않았던 펄(Perl) 기능을 사용하여 혁신적이면서도 논란이 되었습니다.

이 기법은 세 가지 주요 단계로 이루어져 있습니다. 첫째, 원래 값을 유지하면서 정렬 키를 계산합니다. 둘째, 계산된 키를 기반으로 정렬합니다. 마지막으로 원래 값을 추출합니다. 랜달은 처음에 이 기법에 이름을 붙이지 않았고, 나중에 다른 사람들이 이를 슈워츠 변환이라고 부르기 시작했습니다. 이 이름은 1990년대 중반 톰 크리스텐센에 의해 널리 알려지게 되었습니다.

유용성에도 불구하고 이 코드는 복잡하고 초보자에게 친숙하지 않다는 이유로 엇갈린 반응을 얻었습니다. 일부 프로그래머는 펄 5에서 도입된 새로운 개념에 어려움을 겪었고, 다른 이들은 그 힘을 높이 평가했습니다. 시간이 지나면서 슈워츠 변환은 인정을 받게 되었고, 다양한 프로그래밍 서적에 소개되며 루비(Ruby)와 파이썬(Python) 커뮤니티에서도 잘 알려진 용어가 되었습니다.

이 기법의 변형도 등장했으며, 예를 들어 해시를 사용하여 정렬 값을 저장하는 방식이 있습니다. 이는 원래 아이디어의 유연성을 보여줍니다. 슈워츠 변환은 현대 프로그래밍 논의에서도 여전히 중요한 주제로 다루어지고 있습니다.

해당 텍스트는 8월 4일 월요일에 방송된 전체 에피소드를 언급하는 것처럼 보이지만, 에피소드에 대한 구체적인 내용이나 세부사항은 제공하지 않고 있습니다. 추가 정보가 없으면 더 이상 요약하기가 어렵습니다. 에피소드에 대한 더 많은 맥락이나 세부사항을 제공해 주시면 보다 자세한 요약이 가능합니다.

연구자들은 단일 세포가 학습하고 기억할 수 있는지에 대해 탐구하고 있으며, 이는 기억이 신경계가 필요하다는 전통적인 관점에 도전하는 것입니다. 최근 연구에 따르면, 인간의 신장 세포는 화학 신호의 패턴을 "기억"할 수 있어, 신경 세포가 아닌 세포도 적응을 위한 형태의 기억을 가지고 있음을 시사합니다.

과거에는 세포가 기억을 가진다는 개념이 무시되었지만, 바바라 맥클린톡과 허버트 스펜서 제닝스와 같은 선구적인 실험들이 단세포 생물이 과거 경험에 따라 반응할 수 있음을 보여주었습니다. 제닝스의 연구는 원생동물인 Stentor roeselii가 자극물과의 이전 접촉에 따라 행동을 변화시킬 수 있음을 입증하여 기억의 존재를 나타냈습니다.

니콜라이 쿠쿠쉬킨과 같은 과학자들의 현재 연구는 세포가 화학적 패턴을 구별하고 기억할 수 있음을 보여주고 있으며, 이는 "간격 효과"로 알려진 현상으로, 많은 동물에서 공통적으로 나타납니다. 이는 기억 메커니즘이 모든 생명 세포에서 이전에 생각했던 것보다 더 보편적일 수 있음을 시사합니다.

기억의 정의 자체도 논란이 되고 있으며, 이는 종종 관찰 가능한 행동에 초점을 맞추기 때문에 내부 메커니즘을 간과합니다. 연구자들은 기억이 세포 내의 생화학적 변화도 포함해야 한다고 주장하며, 이는 흉터나 책이 정보를 저장하는 방식과 유사합니다.

결국 세포 기억을 연구하는 것은 세포가 환경에 적응하고 생존하는 방법을 이해하는 데 도움을 주며, 이는 인간을 포함한 다세포 생물의 기억에 대한 더 넓은 통찰과도 연결됩니다.

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자유가 있는 것은 좋지만, 피드백이나 지원이 부족하면 고립감을 느낄 수 있습니다. 격려나 아이디어를 나눌 사람이 없으면 조용하고 이상하게 느껴질 수 있습니다. 다른 사람들도 이런 기분을 느끼고 있나요?

요약이 없습니다.

Converge는 온라인 상점을 위한 마케팅 측정에 집중하는 스타트업으로, 마케터들이 효과적인 고객 유치 경로를 파악할 수 있도록 돕고 있습니다. 현재 뉴욕에서 수석 제품 엔지니어와 창립 계정 담당자를 채용하고 있습니다. Converge에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다.

이 회사는 200명 이상의 고객과 연간 100만 달러 이상의 반복 수익을 올리면서도 6명의 소규모 팀으로 성공적인 비즈니스를 운영하고 있습니다. 직원들은 단순히 기능이 아니라 전체 제품에 대한 상당한 소유권을 가지고 있습니다. 사용자 중 33%가 매일 이들의 서비스를 이용하는데, 이는 평균 SaaS 회사보다 훨씬 높은 비율입니다. Converge는 매일 약 2천만 건의 고객 상호작용을 처리하고, 연간 약 30억 달러의 총 상품 거래량을 기록하고 있습니다. 이들의 핵심 가치는 긴급성, 이해, 겸손, 단순함을 강조합니다.

창립 팀은 이전에 함께 일한 경험이 있는 전문가들로 구성되어 있으며, 기술적 배경을 가지고 있습니다. 지원자들은 관리에 집중하기보다는 실무에 참여할 것을 기대하며, 대면 협업을 선호합니다.

스페이스X의 스타링크 시스템이 이제 원거리 전화 서비스에 그치지 않고 확장되고 있습니다. 뉴질랜드에서는 사물인터넷(IoT) 기기를 지원하기 시작했으며, 첫 번째로 벌통 모니터링 장비를 도입했습니다. 모바일 통신사인 원 NZ는 지난해 12월 소비자에게 이 서비스를 처음으로 제공했으며, 이후 미국의 T-Mobile도 이 서비스를 시작했습니다.

최근 스페이스X와 원 NZ는 미국 연방통신위원회(FCC)에 위성 연결성을 향상시키기 위해 더 많은 주파수를 사용할 계획을 알렸습니다. 원 NZ는 추가적인 주파수 대역을 활용해 서비스 용량을 개선하고 더 많은 IoT 데이터 서비스를 제공할 계획입니다.

이 새로운 기술은 전통적인 이동통신 기지국 없이도 벌통을 실시간으로 모니터링할 수 있게 해주며, 벌통을 원거리에서 배치할 수 있도록 합니다. T-Mobile 또한 스타링크 서비스에서 IoT 기기를 지원할 계획을 밝혔습니다.

또한 T-Mobile은 스타링크 서비스를 멀티미디어 메시징을 포함하도록 업그레이드했으며, 곧 스마트폰의 특정 앱에 대한 데이터 지원도 제공할 예정입니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

EconTeen은 학생들이 자신감 있게 돈을 관리할 수 있도록 돕기 위해 설계된 종합적인 금융 교육 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 상호작용적인 수업, 실용적인 기술, 그리고 장기적인 성공을 위한 도구를 포함하고 있습니다.

이 프로그램의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 상호작용 학습을 통해 퀴즈와 활동이 포함된 흥미로운 수업이 금융 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 둘째, 22개 이상의 수업이 예산 관리, 투자, 그리고 필수 금융 기술을 포괄하는 종합적인 커리큘럼을 제공합니다. 셋째, 모든 기기에서 접근할 수 있도록 설계되어 학생들이 언제 어디서나 학습할 수 있습니다. 넷째, 교사 지원을 위한 자료와 수업 계획이 있어 교육자들이 프로그램을 원활하게 운영할 수 있도록 돕습니다. 마지막으로, 학생들은 금융 지식과 자신감에서 눈에 띄는 향상을 보이고 있습니다.

학생 참여율은 90% 이상이며, 95%의 학생들이 기술 향상을 보여주고 있습니다.

가격은 저렴한 여러 가지 플랜이 있습니다. 기본 금융 교육을 위한 필수 플랜은 월 3.99달러, 기업가 정신을 포함한 완전한 커리큘럼을 제공하는 고급 플랜은 월 6.99달러, 모든 콘텐츠와 멘토링을 포함하는 엘리트 플랜은 월 9.99달러입니다. 모든 플랜은 7일 무료 체험과 학생을 위한 25% 할인 혜택이 제공됩니다.

교육자와 학생들은 이 커리큘럼에 대한 높은 참여도와 만족도를 보고하며, 금융 교육의 효과성을 강조하고 있습니다.

수천 명의 학생들이 중요한 금융 기술을 배우고 있습니다. 지금 가입하여 금융 성공을 향한 여정을 시작하세요!

비잔틴 장군 문제는 일부 장군이 배신자일 수 있는 상황에서도 전투 계획(공격 또는 후퇴)에 대해 합의해야 하는 장군 그룹을 다룹니다. 이 문제의 핵심은 충성스러운 장군들이 서로 다른 메시지를 보내거나 거짓말을 하더라도 합의에 도달할 수 있도록 하는 것입니다.

문제의 정의는 N명의 장군 중 M명이 배신자라는 것입니다. 이들은 공통의 결정을 내려야 합니다. 만약 왕이 배신자라면 상황은 더욱 복잡해집니다.

장군들은 메시지를 주고받으며 소통할 수 있습니다. 비배신자 장군들은 배신자가 누구인지 알 수 없으며, 배신자들은 서로 공모할 수 있습니다. 각 메시지는 발신자를 식별할 수 있어 스푸핑을 방지합니다.

알고리즘은 여러 라운드를 통해 장군들이 받은 정보를 공유하는 방식으로 작동합니다. 다수결 기능을 사용하여 다른 장군들로부터 받은 값에 따라 결과를 결정합니다.

첫 번째 단계에서는 장군들이 왕의 명령에 따라 서로에게 메시지를 보냅니다. 두 번째 단계에서는 받은 메시지를 검증하여 합의에 도달합니다.

M명의 배신자가 있을 경우, 비배신자 장군들이 모두 합의하기 위해 M+1회의 라운드가 필요합니다. M이 1일 때는 3명의 장군이 합의할 수 있으며, M이 2일 때는 7명의 장군이 필요합니다.

이 알고리즘은 Flask 서버를 사용하여 파이썬으로 구현됩니다. 각 장군은 HTTP 요청을 통해 다른 장군들과 소통하는 프로세스로 표현됩니다.

이 구현은 충성스러운 장군들이 배신자가 존재하더라도 특정 조건이 충족되면 결정을 성공적으로 합의할 수 있음을 보여줍니다.

앞으로의 계획으로는 알고리즘 최적화와 메시지 검증을 위한 디지털 서명을 사용하는 버전 구현이 포함됩니다. 이 알고리즘은 분산 시스템에서 합의에 도달하는 복잡성을 강조하며, 특히 결함이 있는 참여자가 있는 어려운 상황에서 그 중요성이 부각됩니다.

node-cron의 유지 관리자가 Sidequest.js라는 새로운 도구를 만들었습니다. 이 도구는 Node.js용 백그라운드 작업 실행기로, node-cron에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다.

첫째, 작업이 별도의 워커 스레드에서 실행되므로 API를 차단하지 않습니다. 둘째, Redis를 필요로 하지 않아 Postgres, MySQL, SQLite 또는 MongoDB와 같은 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 셋째, 재시도, 고유성, 동시성, 일시 중지 및 우선 순위 지정과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 넷째, 명령줄 인터페이스(CLI)와 간단한 대시보드가 제공됩니다. 마지막으로, 추가 인프라 없이 단일 애플리케이션에서도 잘 작동합니다.

빠른 시작 가이드는 문서에서 확인할 수 있으며, 프로젝트의 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 제작자는 피드백과 질문을 환영합니다.

저자는 아이들과 호기심 많은 성인들이 추리력과 논리적 사고 능력을 향상시킬 수 있도록 돕는 간단한 온라인 게임을 만들고 있습니다. 게임의 예로는 단어 사다리, 소수 사냥꾼, 수학 미로 등이 있습니다. 이들은 새로운 퍼즐 유형에 대한 피드백과 아이디어를 찾고 있습니다.

Signed Distance Functions(SDF)의 앨리어싱 방지 기술은 생각보다 복잡합니다. 많은 사람들이 고정된 상수를 사용하는 smoothstep 같은 공식을 이용하지만, 최선의 접근법은 더 깊은 이해를 필요로 합니다.

SDF의 기본 개념은 특정 점에서 도형까지의 거리를 나타내며, 부호는 그 점이 도형 내부에 있는지 외부에 있는지를 보여줍니다. 잘 설계된 SDF는 일정한 기울기 1을 가져야 하며, 이는 앨리어싱 방지에 필요한 부드러운 전환을 위해 매우 중요합니다.

앨리어싱 방지 기술로는 도형의 가장자리 주위에 전환 구역을 만들기 위해 선형 램프를 사용하는 방법이 있습니다. 이 전환의 폭(w)은 픽셀 크기에 따라 조정할 수 있습니다. 폭을 결정하기 위해 화면 해상도나 수치 미분 방법인 fwidth를 사용할 수 있으며, 이는 3D 관점에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다.

함수를 선택할 때는 Linearstep이 간단하고 효과적이지만, smoothstep은 더 부드러운 전환을 만들어 시각적으로 더 나은 결과를 제공합니다. 이 두 함수의 선택은 앨리어싱 방지된 가장자리의 외관에 영향을 미칠 수 있습니다.

앨리어싱을 적용할 때 색상이 어떻게 혼합되는지도 고려해야 합니다. 선형 혼합은 앨리어싱 방지에 효과적이지만, 블러링을 위해서는 OkLab과 같은 더 발전된 혼합 방법이 바람직합니다.

이 글에서는 2D와 3D 맥락에서 다양한 앨리어싱 방지 기술을 적용하는 방법을 보여주는 샘플 코드도 제공합니다. 요약하자면, SDF의 앨리어싱 방지를 간단하게 만들 수 있지만, 기본 원리를 이해하고 적절한 기술을 선택하는 것이 고품질 결과를 얻기 위해 필수적입니다.

프로그래밍 언어는 우리가 소프트웨어를 생각하고 구축하는 방식에 영향을 미칩니다. 이는 다양한 예술 매체가 그림 스타일에 미치는 영향과 유사합니다. 예를 들어, Swift는 선택적 데이터 처리를 통해 데이터의 신중한 처리를 장려하고, Rust는 대여 검사기를 통해 오류 처리를 강조합니다. 이러한 특성은 우리의 코딩 관행을 형성하며, 종종 생산에서 안전성과 성능을 중시하지만, 때때로 스크립트와 같은 빠른 작업을 복잡하게 만들기도 합니다.

이러한 긴장을 잘 관리하기 위해서는 코드의 목적을 고려하는 것이 중요합니다. 보다 의도적으로 작업하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다. 먼저, 빠른 스크립트를 작성하고 있는지, 전체 시스템을 개발하고 있는지를 스스로에게 물어보세요. 다음으로, 코드의 지속 가능성을 판단해 보세요. 효율성을 유지하기 위해 시간 관리 기법을 활용하는 것도 좋습니다. 또한, Swift와 같은 엄격한 언어로 코딩할 때는 Ruby와 같은 더 유연한 언어를 사용하는 것처럼 유연한 사고방식을 가지는 것이 중요합니다. 마지막으로, 대략적인 버전으로 시작한 후 나중에 다듬는 방법도 고려해 보세요.

결국 프로그래밍 언어는 우리의 작업을 안내하지만, 우리는 그것들과 어떻게 상호작용할지를 선택할 자유가 있습니다. 이는 예술가가 매체에 맞춰 기법을 조정할 수 있는 것과 비슷합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 AI 코딩 도구를 사용하는 개발자들에게 코드 읽기와 이해의 중요성을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, '바이브 코딩'의 정의입니다. 바이브 코딩은 개발자가 AI를 안내하여 코드를 생성하는 협력적인 과정입니다. 하지만 개발자가 AI가 생성한 코드를 검토하지 않으면 문제를 일으킬 수 있습니다.

둘째, 부적절한 관행으로 인한 세 가지 주요 위험이 있습니다. 첫째, 약한 아키텍처입니다. AI가 생성한 코드를 검토하지 않으면 아키텍처의 불일치가 발생할 수 있으며, 이는 코드베이스에 고착될 수 있습니다. 둘째, 지식의 상실입니다. AI에 지나치게 의존하면 코드가 어떻게 작동하는지에 대한 이해가 부족해져, 효과적인 개발에 필수적인 요소가 사라질 수 있습니다. 셋째, 보안 취약점입니다. AI가 중요한 보안 점검을 간과할 수 있어, 코드가 신중하게 검토되지 않으면 잠재적인 보안 위협이 발생할 수 있습니다.

셋째, 책임 있는 바이브 코딩 접근법 두 가지입니다. 첫째, 자동 수용을 통한 빠른 프로토타이핑입니다. AI를 사용하여 세밀한 감독이 필요 없는 작업, 예를 들어 테스트 스캐폴딩을 생성하는 데 활용합니다. 항상 최종 결정을 내리기 전에 결과를 검토해야 합니다. 둘째, 핵심 기능에 대한 동기식 코딩입니다. 중요한 기능에 대해서는 AI와 긴밀히 협력하며, 진행하면서 품질을 유지하기 위해 검토하고 조정합니다.

넷째, AI가 생성한 코드를 위한 체크리스트입니다. 코드를 배포하기 전에 아키텍처, 보안, 테스트, 문서화, 오류 처리 및 성능을 점검해야 합니다.

마지막으로, AI 도구는 유용하지만 개발자가 자신의 코드베이스를 이해하는 것을 대체해서는 안 됩니다. 지속적인 학습과 코드 검토는 개발의 품질을 유지하고 통제력을 확보하는 데 필수적입니다.

요약하자면, AI는 코딩 효율성을 높일 수 있지만, 개발자는 품질과 보안을 보장하기 위해 자신의 코드에 대해 계속 참여하고 정보를 유지해야 합니다.

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이 기사는 Rust로 구축된 새로운 데이터베이스에서 결정론적 시뮬레이션 테스트(DST)의 구현에 대해 다루고 있습니다. 이는 이전에 Go 데이터베이스인 FrostDB에서 진행된 작업을 바탕으로 하고 있습니다. DST는 동일한 초기 조건으로 재현할 수 있는 무작위 테스트를 사용하여, 사용자에게 영향을 미치기 전에 복잡한 버그를 식별하는 데 도움을 줍니다.

DST의 기본 개념은 네 가지 요소를 제어하는 데 중점을 둡니다. 이 요소들은 동시성, 시간, 무작위성, 실패 주입입니다. 이러한 제어를 통해 정밀한 테스트와 빠른 디버깅이 가능해집니다.

새로운 Rust 데이터베이스는 상태 기계 아키텍처를 기반으로 구성되어 있어 상호작용과 테스트를 간소화합니다. 각 구성 요소는 메시지를 통해 소통하며, 이는 시스템을 이해하고 분석하는 데 용이하게 만듭니다.

중앙 메시지 버스는 상태 기계에 대한 메시지의 타이밍과 순서를 관리하여 스케줄링, 시간, 무작위성, 실패 주입을 완전히 제어할 수 있도록 합니다.

이 아키텍처의 장점은 포괄적인 실패 주입을 제공하고 테스트를 간소화한다는 점입니다. 실패를 한 곳에서 처리할 수 있어 각 구성 요소마다 별도의 구현이 필요하지 않습니다.

하지만 개발자에게 인지적 부담이 증가하고 비결정론적 의존성을 관리하는 등의 도전 과제가 존재합니다. 이는 테스트를 복잡하게 만들 수 있습니다.

결론적으로, 상태 기계 접근 방식은 신중한 설계를 요구하지만, 상당한 제어를 제공하며 새로운 Rust 데이터베이스에서 중요한 버그를 발견하는 데 이미 도움이 되었습니다. 저자는 다른 이들도 자신의 프로젝트에 DST를 구현하여 시스템 신뢰성을 높일 것을 권장합니다.

아동 애니메이션 "블루이"의 수석 미술 감독인 카트리오나 드러먼드는 매력적인 배경과 경관을 만드는 과정을 공유했습니다. 이 쇼는 호주 브리즈번을 배경으로 하고 있으며, 카트리오나의 지역 지식이 독특한 시각적 요소를 형성하는 데 큰 도움이 되었습니다. 그녀는 도시에서 시각적 참고 자료를 수집하는 것부터 시작해, 독특한 건축물, 색상, 조명에 집중하는 과정을 설명했습니다.

카트리오나는 배경의 단순함이 특히 유아들에게 중요하다고 강조하며, 쇼의 시각적 요소를 안내하는 '스타일 바이블'을 만들었습니다. 그녀의 디자인에서 중요한 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 참고 자료 수집으로, 디자인에 영감을 줄 사진과 예술적 자료를 모았습니다. 둘째, 형태 언어를 사용하여 특정 감정을 불러일으키고 "블루이"의 세계를 통일감 있게 표현했습니다. 셋째, 시각적 스타일 규칙을 만들어 일관성을 유지했으며, 실제 개의 요소를 피하고 단순화된 인형집 비율을 사용했습니다.

또한 색상과 빛의 중요성을 강조하며, 브리즈번의 분위기를 생동감 있고 단순하게 표현하는 것을 목표로 했습니다. 카트리오나의 통찰력은 "블루이"를 위한 시각적으로 매력적이고 흥미로운 환경을 만드는 데 대한 그녀의 열정을 반영하며, 이로 인해 이 프로그램이 사랑받는 아동 프로그램으로 성공할 수 있었습니다. 더 자세한 내용은 그녀의 서브스택 시리즈 "블루이 만들기"를 통해 확인할 수 있습니다.

Mathpad는 수학 방정식을 쉽게 입력할 수 있도록 설계된 새로운 물리적 키패드입니다. 그리스 문자와 미적분 기호를 위한 특별한 키가 있어, 이메일, 채팅, 코드 편집기와 같은 모든 텍스트 애플리케이션에서 유니코드 조합을 사용해 수학을 직접 입력할 수 있습니다.

이 제품의 제작자는 Word와 같은 프로그램에서 수학 기호를 찾는 데 어려움을 겪은 후 Mathpad를 개발하게 되었습니다. 3년간의 독립적인 개발 끝에 이제 Crowd Supply에서 출시됩니다. 주요 도전 과제 중 하나는 수학 기호가 있는 맞춤형 키캡을 제작할 제조업체를 찾는 것이었으며, 3dkeycap.com의 Loic의 도움으로 성공적으로 해결되었습니다.

Mathpad는 완전한 오픈 소스 제품으로, 하드웨어와 소프트웨어 모두 누구나 사용하거나 수정할 수 있습니다. 더 많은 정보와 프로젝트 지원은 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

신경형 광학 컴퓨팅은 뇌의 작동 방식을 모방한 새로운 기계 지능 접근 방식입니다. 그러나 뇌가 정보를 처리하는 독특한 방식을 재현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 이 보고서는 중요한 발전을 소개합니다. 바로 기존 기술과 호환되는 실리콘 플랫폼에서 뇌 영감을 받은 컴퓨팅을 수행하는 최초의 광학 스파이킹 신경망(PSNN) 칩입니다.

PSNN의 주요 특징은 다음과 같습니다. 기가헤르츠 속도로 작동하는 빠른 스파이킹 동역학, 감독된 시냅스 가소성이라는 방법을 사용하여 실시간으로 학습할 수 있는 능력, 망막이 시각 신호를 처리하는 방식과 유사하게 정보를 효과적으로 표현하는 이벤트 기반 접근 방식입니다.

이러한 혁신은 PSNN이 데이터 통합과 효율적인 처리에서 이전의 문제를 극복하는 데 도움을 줍니다. PSNN은 KTH 데이터셋의 비디오를 인식하는 데 80%의 정확도를 달성하며, 전통적인 프레임 기반 방법보다 약 100배 빠른 속도로 이를 수행합니다.

이 발전은 신경형 컴퓨팅에 있어 중요한 진전을 의미하며, 지연을 줄이고 처리 속도를 높이는 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이는 자율주행차와 로봇 내비게이션과 같은 실시간 비전 처리 및 자율 시스템 분야에서의 고급 응용 가능성을 열어줍니다.

최근 Stack Overflow의 조사에 따르면, 개발자들이 AI 코딩 도구에 대한 신뢰가 크게 감소한 것으로 나타났습니다. 2025년에는 개발자 중 33%만이 AI의 결과 정확성을 신뢰한다고 응답했으며, 이는 2024년의 43%에서 감소한 수치입니다. 또한, AI 도구를 작업 흐름에 통합하는 것에 대한 지지도 72%에서 60%로 줄어들었습니다.

신뢰도가 감소했음에도 불구하고, AI 도구의 사용은 여전히 증가하고 있습니다. 84%의 개발자가 AI 도구를 사용 중이거나 사용할 계획이라고 응답했습니다. 이는 개발자들이 AI의 신뢰성에 대해 조심스럽지만, 여전히 이를 작업에 통합할 방법을 찾고 있다는 것을 보여줍니다.

전문가들은 신뢰도 감소의 원인을 개발자들이 AI의 능력에 대해 더 현실적인 시각을 갖게 되었기 때문이라고 분석합니다. 많은 개발자들이 AI 도구에서 잘못된 코드를 생성하는 등의 문제를 경험하면서 인간의 감독을 선호하게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 대다수는 AI가 자신의 생산성을 향상시킨다고 믿고 있어, 이러한 도구를 사용할 때 더 선택적이고 정보에 기반한 접근 방식을 취하고 있음을 나타냅니다.

마스터카드는 최근 스팀과 이치.io에서 성인 게임이 삭제된 것에 대해 책임이 없다고 밝혔습니다. 마스터카드는 모든 합법적인 구매를 허용한다고 주장했습니다. 스팀을 운영하는 밸브는 이러한 게임들이 신용 카드 회사의 압력으로 삭제되었다고 확인하며, 특히 마스터카드의 브랜드 평판과 법적 규정과 관련된 규칙을 언급했습니다. 마스터카드는 게임을 직접 평가하지 않는다고 주장했지만, 밸브는 결제 처리업체를 통해 마스터카드가 결정에 영향을 미쳤다고 밝혔습니다.

스팀과 이치.io는 성인 콘텐츠에 대한 결제 시스템의 반응에 대해 우려하고 있으며, 이치.io는 결제 처리업체의 압력으로 18세 이상 콘텐츠에 대한 결제를 중단했습니다. 이번 논란은 금융 기관과 온라인 플랫폼 간의 성인 콘텐츠에 대한 긴장을 드러내며, 검열과 인디 개발자에게 미치는 영향에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

이 글은 Rust와 C의 메모리 할당기 간의 복잡한 상호작용을 다루고 있으며, 특히 이들이 혼합될 때 발생할 수 있는 문제에 대해 설명합니다. 메모리 관리의 중요성을 강조하여 시스템 성능과 안정성에서 치명적인 오류를 피하는 방법을 제시합니다.

저자는 메모리 할당기를 혼합하는 것에 대한 어려운 면접 질문을 회상하며, 메모리 관리 원칙에 대한 깊은 이해가 필요하다는 것을 깨닫습니다. C의 malloc과 Rust의 dealloc과 같은 서로 다른 메모리 할당기를 혼합하면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 즉각적인 충돌을 일으키지 않더라도, 나중에 예측할 수 없는 행동을 초래할 수 있는 은밀한 메모리 손상을 포함합니다.

메모리 작업에서의 종료 코드에 대해 설명하며, 종료 코드 0이 숨겨진 손상을 나타낼 수 있어 최악의 결과가 될 수 있음을 강조합니다. 저자는 현대 시스템이 가상 메모리를 사용하는 방식과 할당기 설계의 복잡성, 오버헤드 및 단편화 위험에 대해 논의합니다.

안전하게 할당기 간의 상호작용을 탐구하기 위해 포괄적인 테스트 실험실이 만들어졌습니다. 이 실험실은 서브프로세스 격리를 통해 충돌을 처리하고 결과를 효과적으로 분석합니다. 여러 실험을 통해 많은 할당기 조합이 즉각적인 충돌을 일으키고, 다른 조합은 은밀한 문제를 초래한다는 사실이 입증되었습니다. 주요 발견으로는 작은 할당에 대한 상당한 메모리 오버헤드, 메모리를 해제한 후에도 지속되는 데이터로 인한 보안 위험, 메모리 할당에서 크기 클래스 이해의 중요성이 있습니다.

초기 성능 테스트에서는 작은 할당이 최적화 덕분에 매우 빠르지만, 큰 크기에서는 캐시 미스로 인해 성능이 저하된다는 결과가 나왔습니다. 이 글은 시리즈의 두 번째 부분에서 디버깅 기법, 코어 덤프 분석, 메모리 취약점 악용에 대한 추가 조사를 위한 기초를 마련합니다.

이 요약은 Rust와 C에서 메모리 작업 시의 도전과 고려 사항에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

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저자는 좋은 비디오 편집 옵션이 부족해 불만을 느끼고 Kimu라는 웹 기반 비선형 비디오 편집기를 만들었습니다. Kimu는 비디오, 오디오, 텍스트 편집 기능을 제공하며, 전환 효과를 지원하고 오버레이를 사용한 비선형 편집이 가능합니다. 또한, 클립을 나누고 자르는 기능과 내보내기 기능도 포함되어 있습니다. 앞으로 AI 에이전트 기능도 추가할 계획입니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 저자는 대학생으로, 편집기에 대한 피드백을 받고 있습니다.

소형 언어 모델(LLM)을 대형 모델에서 얻은 고품질 데이터를 활용해 미세 조정하는 방법은 성능을 크게 향상시키면서 비용을 상당히 낮출 수 있습니다. 이 접근 방식은 GPT-4와 같은 대형 모델을 사용할 때보다 추론 비용을 최대 30배 줄이고 응답 시간을 최대 4배 단축할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 미세 조정된 소형 모델은 비용 효율성이 뛰어나, 고객 서비스와 같은 대량 응용 프로그램에 적합합니다. 대형 모델을 사용할 경우 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 둘째, 이러한 소형 모델은 데이터 추출 및 탐색을 포함한 다양한 작업에서 대형 모델의 성능에 필적하거나 이를 초과하는 경우가 많으며, 신뢰성도 유지합니다. 셋째, 미세 조정된 모델은 더 빠른 응답 속도를 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 넷째, 미세 조정 과정은 계산 부담을 일회성 훈련 단계로 전환하여 이후의 추론 비용을 훨씬 저렴하게 만듭니다. 마지막으로, 연구에서는 여러 도전적인 작업에서 미세 조정의 효과를 평가했으며, Gemini 2.0 Flash Lite와 같은 미세 조정된 모델이 대형 모델에 비해 상당한 비용 절감과 경쟁력 있는 성능을 제공한다는 결과를 보여주었습니다.

이 방법은 LLM 응용 프로그램 개발자들이 높은 성능과 비용 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 합니다.

데이비드 G. 블랜플라워와 알렉스 브라이슨이 발표한 "미국의 젊은 근로자 절망 증가"라는 제목의 연구 논문은 1990년대 초반부터 2023년까지 다양한 연령대의 정신적 절망 변화에 대해 다루고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 과거에는 미국의 정신적 절망이 중년까지 증가하다가 이후 감소하는 형태를 보였으나, 현재 젊은 근로자들 사이에서 절망감이 증가하고 있어 전반적으로 나이가 들수록 절망감이 줄어드는 경향이 나타나고 있습니다. 둘째, 노동 시장의 영향을 살펴보면, 일할 수 없는 사람들과 실업자들 사이에서는 여전히 절망감이 중간에 정점을 찍는 형태를 보이지만, 주부, 학생, 은퇴자들 사이에서는 평평한 경향을 보이고 있습니다. 셋째, 이러한 결과는 행동 위험 요인 감시 시스템과 약물 사용 및 건강에 관한 국가 조사 등 다양한 설문조사 데이터를 통해 뒷받침되고 있습니다.

결론적으로, 미국의 젊은 근로자들이 높은 수준의 정신적 절망을 경험하고 있으며, 이는 다양한 연령대의 절망 패턴에 변화를 가져오고 있습니다.

글래스고 대학교의 과학자들이 의료 영상 분야에서 중요한 진전을 이뤘습니다. 이들은 레이저를 인간의 머리를 통과시키는 데 성공했습니다. 이 혁신적인 기술은 근적외선 빛을 사용하며, 뇌를 이미징하는 비용 효율적인 방법을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이번 연구는 빛을 이용해 이미지를 포착할 수 있는 가능성을 보여주며, 이는 뇌 이미징 기술의 발전으로 이어질 수 있습니다.

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다크쉬는 그레프타일의 공동 창립자로서, 2001년 엔론 스캔들에 대해 회상합니다. 이 사건은 감사 관행의 심각한 결함을 드러내어 회사의 붕괴를 초래했습니다. 이 스캔들은 감사인이 감사하는 회사와 독립적이어야 한다는 내용을 담은 사바네스-옥슬리 법안을 촉발했습니다.

그레프타일은 소프트웨어 풀 리퀘스트에 대한 감사 역할을 하며, 버그를 식별하고 최선의 관행을 적용하지만 코드를 생성하지는 않습니다. 사용자들은 그레프타일이 발견한 버그를 자동으로 수정해주기를 요청하지만, 팀은 객관성을 유지하기 위해 코드 생성을 별도로 두기로 결정했습니다.

만약 그레프타일이 코드 생성 도구인 "그렙아이디"를 만든다면, 그렙아이디가 생성한 코드와 사람이 작성한 코드 간의 편향 문제에 대한 우려가 생길 것입니다. 이는 아서 앤더슨이 엔론의 사기를 보고하지 않으면서 동시에 그들을 상담했던 문제와 유사합니다.

소프트웨어 개발 환경은 크게 변화했습니다. 현재 코드는 검토되는 속도보다 더 빠르게 생성되고 있으며, 이로 인해 버그 발생 가능성이 높아지고 있습니다. 특히 AI 코딩 에이전트가 생성하는 고유한 유형의 오류는 인간 개발자가 일반적으로 저지르지 않는 실수입니다.

품질을 보장하기 위해서는 AI가 생성한 코드를 독립적으로 검토할 수 있는 도구가 필요합니다. AI 모델의 지속적인 개선이 모든 버그를 없애지는 않기 때문입니다. 이 도구는 풀 리퀘스트 과정에 통합되어 문제를 일관되게 잡아내야 합니다.

맥스 할포드의 블로그 글에서는 대형 언어 모델(LLM)이 글꼴을 식별하는 데 한계가 있음을 다루고 있습니다. 그는 사용자들이 글꼴 식별에 도움을 요청할 수 있는 포럼이 있는 웹사이트 dafont.com을 소개했습니다. 할포드는 커뮤니티에서 아직 식별되지 않은 이미지에서 글꼴을 찾아내도록 두 개의 LLM(gpt-4o-mini와 gemini-2.5-flash-preview-05-20)을 테스트하기 위해 벤치마크를 만들었습니다.

그는 LLM이 이전에 본 적이 없는 이미지를 사용하여 공정한 평가를 하는 것이 중요하다고 강조했습니다. LLM은 최대 다섯 번의 추측을 할 수 있었고, 그 정확도가 측정되었습니다. 할포드는 결과에 실망했으며, 이 작업이 너무 어려웠는지 아니면 LLM이 단순히 어려움을 겪었는지 불확실하다고 언급했습니다.

그는 이 경험이 LLM이 완벽하지 않으며 여전히 배워야 할 것이 많다는 점을 상기시킨다고 결론지었습니다. 글에서는 벤치마크를 위한 기술적 설정도 언급되었으며, 여기에는 Python 스크립트와 GitHub Pages를 사용한 호스팅이 포함됩니다.

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ScreenCoder는 스크린샷이나 디자인 목업을 깔끔한 HTML과 CSS 코드로 변환해주는 스마트 도구입니다. 이 도구는 여러 에이전트를 활용한 모듈형 시스템을 통해 시각적 요소를 이해하고 레이아웃을 계획하며 코드를 생성합니다. 이를 통해 개발자들이 디자인을 쉽게 맞춤화할 수 있습니다.

주요 기능으로는 UI 디자인을 신속하게 편집 가능한 코드로 변환하는 기능이 있습니다. 사용자들은 레이아웃과 스타일을 쉽게 수정할 수 있으며, 빠른 프로토타입 제작과 정밀한 인터페이스 디자인을 지원합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 저장소를 복제하고 Python 가상 환경을 설정합니다. 필요한 종속성을 설치한 후, 선택한 생성 모델에 따라 모델과 API 키를 구성합니다. 이후 단계별 과정을 따라 스크린샷에서 HTML 코드를 생성하고 다듬을 수 있습니다.

사용자들은 Huggingface에서 데모를 시도해보고, 이 도구의 기능을 보여주는 동영상을 시청할 수 있습니다. 질적 비교 결과, ScreenCoder는 다른 방법들보다 더 정확하고 시각적으로 일치하는 결과를 생성하는 것으로 나타났습니다.

ScreenCoder는 AI 기반 웹 개발의 더 넓은 이니셔티브의 일환으로, WebPAI 및 Awesome-Multimodal-LLM-for-Code와 같은 프로젝트와 함께 진행되고 있습니다. 이 프로젝트는 개발에 도움을 준 여러 오픈 소스 이니셔티브의 기여에 감사의 뜻을 전합니다.

2025년 8월 4일, 저자는 ChatGPT 에이전트의 작동 방식, 특히 사용자 에이전트와 HTTP 헤더를 통해 자신을 어떻게 식별하는지를 탐구했습니다. 처음에는 Bingbot과 Yandex와의 일부 상호작용을 ChatGPT의 문제로 오해했지만, 나중에 그것이 ChatGPT가 아닌 Cloudflare의 기능이라는 것을 알게 되었습니다.

ChatGPT 에이전트는 브라우저 자동화와 터미널 접근을 결합한 새로운 기능으로, 곧 단종될 구버전을 대체합니다. 저자는 로깅 엔드포인트를 설정하고 ChatGPT 에이전트의 사용자 에이전트 헤더가 macOS의 표준 Chrome 브라우저처럼 보인다는 것을 발견했습니다. 이는 Linux에서 실행되고 있다는 표시에도 불구하고 나타났습니다. 저자는 HTTP 메시지 서명을 위한 새로운 웹 표준을 가리키는 "Signature-Agent"라는 헤더를 발견했습니다. 이 표준은 요청을 검증하는 데 도움을 줍니다.

또한 저자는 Bingbot과 Yandex로부터 요청을 받았고, 외부 검증 도구를 통해 그들의 신원을 확인했습니다. 이 봇들이 예상치 못하게 나타난 이유는 저자가 무심코 활성화한 Cloudflare의 Crawler Hints 기능 때문임을 깨달았습니다. 이 사실을 알게 된 후, 저자는 잘못된 정보를 퍼뜨리지 않기 위해 이전 게시물을 수정하고 자신의 발견을 업데이트했습니다.

Node.js는 초기 단계에서부터 크게 발전하여 보다 간소화되고 표준화된 개발 접근 방식으로 나아가고 있습니다. 주요 변화는 다음과 같습니다.

모듈 시스템에서 ES 모듈(ESM)이 표준으로 자리 잡으면서 CommonJS를 대체했습니다. 이를 통해 내장 모듈에 node: 접두사를 사용하여 도구와 의존성 관리가 더 명확해졌습니다.

개발자들은 이제 모듈 수준에서 직접 await를 사용할 수 있어 코드가 간단해지고 함수로 감쌀 필요가 없어졌습니다. Node.js는 Fetch와 같은 표준 웹 API를 포함하여 HTTP 요청을 위한 외부 라이브러리의 필요성을 줄였습니다. 또한, AbortController를 통해 타임아웃과 취소에 대한 내장 지원을 제공합니다.

Node.js는 기본 테스트 러너를 제공하여 개발자들이 외부 프레임워크 없이도 코드를 테스트할 수 있게 합니다. 향상된 오류 처리와 Promise.all()을 이용한 병렬 실행은 비동기 프로그래밍을 더 효율적이고 관리하기 쉽게 만듭니다.

스트림 처리도 더 직관적으로 개선되어 웹 표준과 통합되었으며, Node.js와 브라우저 환경 간의 상호 운용성이 향상되었습니다. CPU 집약적인 작업을 위해 워커 스레드를 사용하면 진정한 병렬 처리가 가능해져 메인 스레드를 차단하지 않고 성능을 개선할 수 있습니다.

개발자 경험도 개선되어 감시 모드와 환경 파일 지원이 추가되어 설정의 번거로움을 줄이고 개발 워크플로우를 향상시킵니다. 내장 도구는 모니터링과 권한 모델을 제공하여 애플리케이션의 보안과 성능 추적을 강화합니다.

Node.js는 단일 실행 파일 애플리케이션을 생성할 수 있도록 지원하여 배포 과정을 간소화합니다. 구조화된 오류 처리와 진단 기능은 디버깅과 모니터링을 더 용이하게 만듭니다. 패키지 관리 측면에서도 가져오기 맵과 동적 가져오기에 대한 지원이 개선되어 모듈 해결과 코드 조직이 더 나아졌습니다.

이러한 발전은 개발자들이 유지 관리가 용이하고 성능이 뛰어난 애플리케이션을 만들 수 있도록 하며, 기존 코드와의 호환성을 보장합니다. Node.js가 계속 발전함에 따라 이러한 패턴은 개발자들이 더 넓은 자바스크립트 생태계와 일치하는 현대적인 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줄 것입니다.

이 웹사이트는 무료 및 오픈 소스 소프트웨어(FOSS)를 평가하여 투명성 기준을 충족하는지 확인하는 데 중점을 두고 있습니다. 사용자 권리가 성장 과정에서 종종 침해된다는 우려를 강조하고 있으며, 이 문제를 해결하기 위해 FOSS 사용자에게 명확한 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 사이트의 주요 목적은 FOSS의 투명성을 증진하는 것입니다. 사용자들이 쉽게 이해할 수 있도록 카테고리와 자주 묻는 질문(FAQ) 섹션을 제공합니다. 최근에 추가된 프로젝트 목록에는 다양한 도구들이 포함되어 있습니다. 여기에는 비밀번호 관리 프로그램인 비트워든, 자동화 서버인 젠킨스, 암호화된 이메일 서비스인 프로톤 메일, 메시징 앱인 시그널, 안드로이드 키보드인 플로리스보드, 자가 호스팅 환경인 엄브렐, 프로젝트 관리 소프트웨어인 오픈프로젝트, 코드 관리 도구인 포르제조, 데이터베이스 마이그레이션 도구인 플라이웨이, API 테스트 도구인 리퀘슬리, 커뮤니티 플랫폼인 포렘, 파일 관리 서비스인 넥스트클라우드 등이 포함되어 있습니다.

Atul Gawande의 "의사들이 컴퓨터를 싫어하는 이유"라는 기사에서는 의료 분야에서 디지털 시스템 사용이 증가하면서 의료 전문가들이 겪는 어려움에 대해 다루고 있습니다. 처음에는 디지털화가 의료 업무를 간소화할 것으로 기대되었지만, 많은 의사들은 사용해야 하는 시스템에 압도당하고 불만을 느끼고 있습니다.

첫 번째로, 의사와 간호사 등 의료 직원들은 새로운 전자 의료 기록 시스템인 Epic을 사용하기 위해 광범위한 교육을 받았습니다. 이 시스템을 도입하는 데 병원 시스템은 16억 달러를 투자했습니다.

두 번째로, 연구에 따르면 의사들은 이제 환자와의 시간보다 컴퓨터 작업에 두 배 더 많은 시간을 할애하고 있어, 근무 시간이 길어지고 번아웃, 우울증, 심지어 자살 생각까지 증가하고 있습니다.

세 번째로, 새로운 시스템은 의료 과정을 단순화하기 위해 설계되었지만, 실제로는 오히려 복잡하게 만드는 경우가 많습니다. 의사들은 불필요한 알림과 복잡한 양식에 자주 직면하게 되어 환자와의 상호작용 시간이 줄어듭니다.

네 번째로, 많은 의사들은 EMR 시스템이 업무 효율성을 떨어뜨린다고 보고하고 있습니다. 혼란스러운 의료 기록과 간단한 작업을 완료하기 위해 지나치게 많은 클릭이 필요해지는 문제들이 발생합니다. 이는 의사와 환자 간의 단절을 초래할 수 있습니다.

다섯 번째로, 디지털 시스템의 요구로 인한 스트레스는 의료 종사자들의 직업적 번아웃을 초래하며, 이는 직무 만족도와 일과 삶의 균형에 부정적인 영향을 미칩니다.

여섯 번째로, 일부 의료 전문가들은 협력과 창의적인 해결책을 통해 이러한 시스템을 개선하려고 노력하고 있으며, 예를 들어 의료 기록 작성을 도와줄 의료 서기를 고용하는 방법이 있습니다.

마지막으로, 기술이 환자 치료에 잠재적인 이점을 제공할 수 있지만, 시스템의 효율성이 인간 상호작용의 질보다 우선시될 수 있다는 우려가 있습니다. 기술이 의사-환자 관계를 방해하기보다는 돕는 방향으로 나아가야 균형을 이룰 수 있습니다.

결론적으로, 디지털 시스템이 의료 분야에서 효율성을 약속하지만, 실제로는 의료 전문가와 환자 치료 모두에 상당한 도전 과제를 안겨주어 의사들 사이에 불만과 번아웃을 초래하고 있습니다.

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스케쳐스가 아이들을 위한 새로운 운동화를 출시했습니다. 이 운동화에는 애플 에어태그를 숨길 수 있는 공간이 있어 부모가 자녀의 신발 위치를 추적할 수 있습니다. 하지만 이 신발에는 에어태그가 포함되어 있지 않으며, 스케쳐스가 독립적으로 개발한 제품이기 때문에 애플과 공식적으로 연결되어 있지 않습니다.

애플은 에어태그를 열쇠나 여행 가방과 같은 물건을 추적하기 위해 판매하고 있지만, 최근 부모들은 이를 자녀를 감시하는 데 사용하기 시작했습니다. 그러나 에어태그는 빠르게 움직이는 물체를 추적하도록 설계되지 않았으며, 블루투스 기술을 이용해 위치를 추정합니다.

이러한 추적 기술의 오용 가능성에 대한 우려도 있습니다. 과거에는 스토킹에 사용된 사례가 있었기 때문입니다. 스케쳐스의 신발은 어린이를 위한 것이지만, 이러한 추세는 향후 성인, 특히 치매와 같은 질환을 가진 사람들을 동의 없이 추적하는 데 사용될 수 있는 제품에 대한 질문을 불러일으킵니다.

1995년, 한 소프트웨어 개발자가 월드 와이드 웹을 위한 애플리케이션을 만들기 위해 새로운 스크립팅 언어를 개발했습니다. 이 언어는 처음에는 작게 시작했지만, 닷컴 붐 동안 크게 성장하여 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 문법과 보안 문제로 비판을 받기도 했지만, 시간이 지나면서 주요 기술 기업들로부터 수용과 지지를 받았습니다.

이 언어는 라스무스 레르도르가 만든 PHP로, 비슷한 시기에 개발된 자바스크립트와 유사한 점이 많습니다. 두 언어는 1997년에 표준화되었으며, 그 이후로 크게 발전했습니다. PHP는 특히 웹 호스팅에서 중요한 역할을 하며, 전 세계 많은 웹사이트를 지원하고 있습니다.

PHP는 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 구조, 강력한 패키지 관리자를 포함한 현대적인 기능을 갖추고 있습니다. 여전히 몇 가지 특이한 점이 있지만, 언어는 꾸준한 개선을 이루었고 강력한 커뮤니티를 형성하고 있습니다.

인기에도 불구하고 PHP는 "진지한" 프로그래머들로부터 종종 비판받습니다. 그럼에도 불구하고 웹 개발에 있어 중요한 도구로 남아 있습니다. PHP 재단은 PHP의 미래를 위해 프랑켄PHP라는 새로운 런타임을 개발 중이며, 이는 PHP의 기능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 PHP는 설계 결함으로 시작했지만, 시간이 지나면서 견고하고 널리 사용되는 언어로 성장하였으며, 웹 개발 분야에서 중요한 역할을 계속하고 있습니다.

복잡한 작업, 예를 들어 코드 생성이나 여러 단계를 통한 추론을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 훈련은 어렵습니다. 강화 학습(RL)이 도움이 될 수 있지만, LLM에 효과적으로 적용하는 것은 도전적입니다. Levro에서는 복잡한 규제를 포함하는 비즈니스와 은행 간의 연결을 통해 국제 상업을 촉진하는 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

우리는 기술 고객 지원을 돕고 사용자 질문에 대한 파이썬 코드를 생성할 수 있는 LLM을 만들고자 했습니다. 그러나 모델의 정확도가 부족하여 RL을 통해 개선하기로 결정했습니다. 핵심 문제는 모델의 올바른 응답을 저해하지 않으면서 건설적인 피드백을 제공하는 방법이었습니다.

LLM 성능을 개선하기 위해 우리는 다음과 같은 단계를 따랐습니다. 첫째, 프롬프트에 대해 여러 출력을 생성합니다. 둘째, 보상 모델을 사용하여 이러한 출력을 평가합니다. 셋째, 높은 점수를 받은 출력을 생성할 가능성을 높이기 위해 모델을 미세 조정합니다.

보상 모델은 코드의 정확성과 형식과 같은 출력 품질을 평가합니다. 그런 다음 Proximal Policy Optimization(PPO)와 Group Relative Policy Optimization(GRPO)와 같은 기법을 사용하여 LLM이 더 나은 출력을 생성하도록 유도합니다. 그러나 이러한 방법은 작은 실수로 인해 전체 출력을 처벌하는 한계가 있습니다.

이를 해결하기 위해 우리는 토큰 수준 보상 귀속이라는 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 이 방법은 출력의 각 부분에 대한 자세한 피드백을 제공하여 전체 품질에 대한 기여도에 따라 개별 토큰을 평가할 수 있게 합니다. 이를 통해 보다 효과적인 훈련이 가능해졌습니다.

토큰 수준 보상을 통해 우리는 25% 더 빠른 훈련 속도, 코드 생성 작업에서의 성능 향상, 모델이 보상 시스템을 조작하는 사례 감소, 출력 구조를 유지하면서 오류를 수정하는 능력 향상을 달성했습니다. 이 기술은 다른 사람들이 복잡한 응용 프로그램을 위해 LLM을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이전에 학습한 기술을 희생하지 않고도 더 효율적인 학습과 높은 품질의 출력을 가능하게 합니다.