FFmpeg 어셈블리 언어 학교에 오신 것을 환영합니다! 여러분은 프로그래밍의 흥미진진한 여정을 시작하게 됩니다. 이 과정에서는 FFmpeg에서 어셈블리 언어를 작성하는 방법을 배우고, 컴퓨터가 어떻게 작동하는지 이해할 수 있도록 도와줄 것입니다.

필요한 지식으로는 C 언어, 특히 포인터에 대한 이해가 필요합니다. C 언어에 익숙하지 않다면 "C 프로그래밍 언어"라는 책을 읽어보는 것이 좋습니다. 또한 기본적인 고등학교 수학 능력, 즉 스칼라와 벡터의 차이, 덧셈, 곱셈 등을 이해할 수 있어야 합니다.

수업과 과제는 Git 저장소에서 제공됩니다. 과정이 끝나면 FFmpeg에 기여할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.

질문이 있는 경우 Discord 서버에 참여하실 수 있습니다: https://discord.com/invite/Ks5MhUhqfB.

자료의 번역본은 프랑스어와 스페인어로도 제공됩니다.

저자는 인스타그램의 과도한 스크롤을 제한하면서도 소셜 기능을 즐길 수 있도록 돕는 앱을 만들었습니다. 기존의 화면 시간 관리 앱들은 대부분 앱을 차단하는 방식이었기 때문에, 이들은 무한 스크롤을 막는 기능을 추가했습니다. 특히 인스타그램의 릴스 기능을 차단한 후, 유튜브 쇼츠와 레딧에서 너무 많은 시간을 보내게 되는 것을 발견하고 이 플랫폼들도 앱에 추가했습니다. 사용자가 너무 많이 스크롤할 경우 팝업 알림이 나타나도록 설정하여 연속적인 스크롤을 방지합니다. 이 앱은 안드로이드 스튜디오와 코틀린, 제트팩 컴포즈를 사용해 개발되었으며, 접근성 서비스를 통해 스크롤을 감지하는 방식으로 작동합니다. 그러나 현재 이 앱은 안드로이드에서만 사용할 수 있으며, iOS에 대한 유사한 솔루션은 없습니다. 저자는 자신의 앱에 대한 피드백을 받고 싶어합니다.

최근 테슬라의 발표에 따르면, ClickHouse라는 데이터베이스 시스템을 사용하여 초당 10억 개의 행을 처리할 수 있다고 합니다. 이를 달성하는 방법을 간단히 설명하겠습니다.

ClickHouse는 노드로 구성된 클러스터를 사용하며, 이 노드는 복제본과 샤드로 나뉩니다. 샤드는 데이터의 일부를 저장하고, 복제본은 각 샤드 내의 데이터 복사본입니다. 데이터는 Zookeeper를 통해 조정되며, 쿼리는 복제본에 분산되어 처리됩니다.

초당 10억 개의 행을 처리하기 위해서는 먼저 한 노드가 처리할 수 있는 행의 수를 파악해야 합니다. 예를 들어, 한 노드가 초당 210만 개의 행을 처리할 수 있다면, 10억 개의 행을 처리하기 위해서는 약 500개의 노드가 필요합니다. 데이터 수집 전에 데이터를 정렬하고 설정을 조정하면 성능을 최적화할 수 있습니다.

저자는 MacBook에서 테스트를 진행하여 초당 210만 개의 행을 처리하는 성능을 보여주었고, 이를 최적화하여 최대 880만 개의 행을 처리할 수 있었습니다.

실제 환경에서는 여러 대의 기계를 사용하여 ClickHouse 클러스터를 설정하고, 효율적인 데이터 수집을 위해 구성하는 것이 좋습니다. 실시간 데이터 수집은 실패 관리, 재시도 및 데이터 분배 최적화가 필요합니다.

테슬라는 ClickHouse에 도달하기 전에 Kafka를 사용하여 데이터를 처리하는 ETL 프로세스를 활용할 가능성이 높습니다. 이를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 수집하고 관리할 수 있습니다.

높은 데이터 수집 속도를 유지하는 것은 복잡하며, 처리량, 병합 과정, 데이터 무결성 등을 균형 있게 관리해야 합니다.

결론적으로, ClickHouse를 사용하여 초당 10억 개의 행을 처리하는 것은 잘 구성된 클러스터와 최적화된 데이터 처리 과정을 통해 가능하지만, 신중한 계획과 자원 관리가 필요합니다.

Reality Defender의 벤은 이 회사가 전 세계 대기업과 정부를 위해 심층 위조물 감지 기술을 제공한다고 전했습니다. 최근에는 공용 API와 SDK를 출시하여 누구나 두 줄의 코드만으로 쉽게 심층 위조물 감지를 애플리케이션에 통합할 수 있도록 했으며, 이 서비스는 무료로 시작할 수 있습니다.

이들이 처음 제품을 출시했을 때는 AI가 생성한 미디어를 감지하는 데 중점을 두었고, 이후 개발자와 기업들로부터 이 기술을 도구에 추가해달라는 요청을 많이 받았습니다. 그들의 감지 서비스는 이미지, 음성, 비디오, 텍스트를 포함하며, 매달 처음 50회의 스캔은 무료로 제공됩니다.

Reality Defender는 Stripe나 Twilio와 같은 서비스처럼 신뢰할 수 있는 심층 위조물 감지 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이들은 다양한 조직과 협력하여 기술의 효과성과 유연성을 보장하며, 대규모 기관과 스타트업 모두에 적합한 솔루션을 제공합니다. 이 도구는 이미 Zoom과 같은 플랫폼에서 사용 가능하며, 곧 Teams에서도 제공될 예정입니다.

체험해보고 싶은 사람들을 위해 두 가지 무료 옵션을 제공합니다. 하나는 Zoom이나 Teams에 원클릭으로 통합하는 것이고, 다른 하나는 이메일을 통해 파일을 스캔 요청하는 것입니다. 이들은 피드백을 환영하며, 신뢰와 콘텐츠 무결성과 관련된 문제를 겪고 있는 누구에게나 도움을 주고 싶어합니다.

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HackerNewsWatch는 Apple Watch를 위해 설계된 간단한 Hacker News 리더 앱으로, SwiftUI를 사용하여 만들어졌습니다.

주요 기능으로는 상위 뉴스 기사를 스크롤할 수 있는 피드를 제공하며, 각 기사의 제목, 점수, 댓글 수를 보여줍니다. 기사를 탭하면 트리 형식으로 댓글을 확인할 수 있습니다. "Open Article" 링크를 통해서는 시계의 브라우저에서 기사를 열어볼 수 있습니다. 이 앱은 Hacker News와 유사한 디자인을 가지고 있으며, 주황색 포인트가 특징입니다.

이 앱을 사용하기 위해서는 Xcode 15 이상과 커맨드 라인 도구가 설치된 macOS가 필요합니다. 또한 Homebrew가 필요하며, XcodeGen을 수동으로 설치할 수도 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Xcode 프로젝트를 생성하려면 ./scripts/generate.sh를 실행합니다. 앱을 빌드하려면 ./scripts/build.sh를 사용하고, 최신 watchOS 시뮬레이터에서 실행하려면 ./scripts/run-sim.sh를 입력하면 됩니다. 생성된 프로젝트는 Xcode에서 열어 실행할 수도 있습니다.

프로젝트 구조는 다음과 같습니다. project.yml은 XcodeGen 구성 파일이며, Sources/WatchApp에는 앱의 Swift 소스 코드가 들어 있습니다. scripts/ 폴더에는 프로젝트 생성 및 빌드를 위한 스크립트가 포함되어 있습니다.

이 앱은 공개된 Hacker News API를 안전하게 사용하며, 개인 데이터를 수집하지 않습니다. 라이선스는 MIT입니다.

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Typechecker Zoo는 지난 50년간 성공적인 정적 타입 시스템의 간단한 버전을 만드는 개인 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 목표는 기본 시스템에서 시작하여 현대의 종속 타입에 이르기까지 장난감 프로그래밍 언어와 핵심 타입 검사 알고리즘을 구현하는 것입니다.

Rust 언어를 사용할 예정인데, 이는 좋은 파서 생태계를 갖추고 있으며 사용자 친화적이기 때문입니다. 이 프로젝트는 공식적인 소개보다는 재미있는 부가 프로젝트로, 심도 있는 이론을 원하시는 분들은 TAPL, ATTAPL, PFPL과 같은 자료를 참고하시기 바랍니다.

구현은 간단하게 설계되어 이해하기 쉽게 만들어질 것이며, 복잡한 생산 코드와는 대조적입니다. 이 프로젝트는 네 가지 타입 시스템을 구축할 예정입니다.

첫 번째는 Algorithm W로, 775줄의 코드로 구성된 간단한 다형적 람다 계산기입니다. 이는 Hindley-Milner 타입 추론을 기반으로 합니다. 두 번째는 System F로, 1090줄의 코드로 이루어진 2차 람다 계산기로, Mini-OCaml과 유사한 양방향 타입 검사를 제공합니다. 세 번째는 System F-ω로, 3196줄의 코드로 구성된 System F의 고급 버전으로, 다양한 기능을 갖추고 있으며 간소화된 Haskell과 비슷합니다. 마지막으로 Calculus of Constructions는 6000줄의 코드로 이루어진 종속 타입 검사기로, Lean에서 영감을 받아 복잡한 타입 시스템을 특징으로 합니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 오타 수정과 같은 기여는 GitHub에서 환영합니다.

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워크이-텍스티는 모바일 신호에 의존하지 않고 문자 메시지를 주고받기 위해 설계된 휴대용 장치입니다. 이 장치는 LoRa 무선 기술을 사용하여 캠핑이나 하이킹과 같은 야외 활동에 적합합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

디자인 면에서는 12개의 키패드와 OLED 디스플레이가 장착되어 있습니다. 통신 기능으로는 도시 지역에서 최대 3마일, 농촌 지역에서는 최대 10마일까지 메시지를 전송할 수 있으며, 면허가 필요 없는 무선 주파수를 사용합니다. 메시지는 예전 휴대폰과 비슷한 멀티탭 방식으로 입력할 수 있으며, 한 줄에 최대 20자의 메시지를 보낼 수 있습니다. 메시지를 수신하면 표시등과 비프음으로 알림을 받을 수 있습니다.

전원은 소형 리튬 폴리머 배터리나 AAA 배터리 두 개로 공급할 수 있으며, 일반적인 전류 소비량은 24mA입니다. 장치의 회로에는 RFM95W LoRa 모듈과 ATtiny814 마이크로컨트롤러와 같은 부품이 포함되어 있으며, 인쇄 회로 기판(PCB)을 사용하여 조립할 수 있습니다.

이 장치는 모바일 네트워크 없이도 쉽게 메시지를 전송하고 수신할 수 있어, 어린이들이 소통하는 재미있고 경제적인 방법이 됩니다. 사용자들은 비프음을 켜고 끄거나 디스플레이를 조정하는 등 장치의 설정을 개인화할 수 있습니다.

더 많은 기술적인 세부사항은 온라인에서 워크이-텍스티를 구축하고 프로그래밍하는 자료를 찾아볼 수 있습니다.

NASA의 우주비행사 니콜 에이어스는 2025년 7월 3일 국제우주정거장에서 거대한 제트라는 드문 현상의 멋진 사진을 촬영했습니다. 거대한 제트는 천둥번개에서 발생하는 강력한 전기 방전으로, 구름에서 상층 대기로 뻗어 나가면서 구름과 우주 사이에 전기적 연결을 형성합니다. 이러한 현상은 우연히 관찰되는 경우가 많으며, 더 흔하게 나타나는 스프라이트와는 다릅니다. 스프라이트는 천둥번개가 치고 나서 대기 중 더 높은 곳에서 발생하며, 독특한 형태를 가지고 있습니다. 이러한 대기 현상은 일시적인 발광 현상(Transient Luminous Events, TLEs)으로 알려져 있으며, 현재 연구가 진행 중입니다. 일반 대중도 사진을 제출하여 과학자들에게 도움을 줄 수 있습니다.

MIT의 보고서에 따르면 인공지능(AI)은 미국 내 고용을 직접적으로 대체하기보다는 주로 외주 업무에 영향을 미치고 있습니다. 현재 기업들은 직원들을 해고하는 대신 외부 계약을 줄이고 있으며, 이를 통해 비용을 절감하고 있습니다. 단기적으로는 AI가 약 3%의 일자리를 대체할 수 있지만, 장기적으로는 특히 기술 및 미디어 분야에서 이 비율이 27%로 증가할 수 있습니다. 많은 기업들이 대규모 해고 없이 생산성을 높이기 위해 AI를 활용하고 있으며, 이는 투자자들에게 긍정적인 신호가 될 수 있습니다. 그러나 AI에 대한 투자가 증가하고 있는 반면, 대부분의 조직은 즉각적인 재정적 수익을 보고 있지 못하고 있습니다. 전반적으로 AI는 가까운 미래에 광범위한 일자리 손실 없이 생산성을 향상시키고 비용을 줄일 것으로 예상됩니다.

로봇의 인기가 점점 높아지고 있으며, 베이징에서 열린 세계 로봇 회의에서는 휴머노이드 로봇들이 소개되었습니다. 이 글에서는 Weave Robotics의 아이작이라는 로봇을 주목하고 있습니다. 아이작은 1만 달러 이상의 가격이 예상되며, 올해 말에 출시될 예정입니다. 아이작은 세탁물을 스스로 개고 집안을 정리하는 기능을 갖추고 있어, 1950년대 가전제품이 가정생활을 변화시킨 것과 유사한 방식으로 우리의 생활을 도와줄 것입니다.

아이작은 세탁과 청소와 같은 실용적인 작업을 지원하도록 설계되었으며, 원격으로 제어할 수 있습니다. 또한 냉장고에 무엇이 들어 있는지 알려주는 대화 기능도 갖추고 있습니다. 미래에는 요리와 보안 감시와 같은 작업도 수행할 수 있어, 사람들이 집을 비울 때 더 쉽게 집을 관리할 수 있게 될 것입니다.

전반적으로 이 기사는 아이작과 같은 로봇이 우리의 일상적인 집안일과 보안 관리 방식을 크게 변화시킬 수 있다고 제안하고 있습니다.

Otter.ai는 AI 기반의 음성 텍스트 변환 서비스로 잘 알려진 회사로, 가상 회의를 기록하는 도구를 포함하고 있다. 최근 이 회사에 대해 집단 소송이 제기되었다. 소송은 Otter가 서비스 개선을 위해 참가자의 동의 없이 비공식 대화를 몰래 녹음했다는 주장으로, 이는 개인 정보 보호 및 도청 법을 위반한 것이라고 한다.

캘리포니아에 거주하는 원고 저스틴 브루어는 Otter가 자신과 다른 참석자에게 알리지 않고 비밀 대화를 녹음했다며 자신의 사생활이 침해되었다고 주장하고 있다. Otter의 개인정보 보호 정책에서는 사용자에게 훈련 목적으로 허가를 받으려 한다고 언급하고 있지만, 소송에서는 많은 사용자들이 자신의 대화가 회사와 공유되고 있다는 사실을 모르고 있다고 주장하고 있다.

Otter는 2016년 설립 이후 2,500만 명의 사용자와 10억 건 이상의 회의를 기록하며 인기를 끌고 있다. 그러나 소프트웨어가 자동으로 회의에 참여하고 동의 없이 녹음하는 것에 대한 불만이 제기되고 있다. 비평가들은 또한 외국 정부와의 데이터 공유 가능성에 대해 우려하고 있지만, Otter는 이를 부인하고 있다.

이번 소송은 Otter의 데이터 익명화 과정의 효과성에 의문을 제기하며, 이 과정이 비밀 정보를 충분히 보호하지 못할 수 있다고 지적하고 있다.

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바이브 코딩은 자연어 프롬프트를 사용하여 소프트웨어를 개발하는 현대적인 방법입니다. 이 가이드는 새로운 방법과 권장 사항이 등장함에 따라 업데이트될 예정입니다.

코딩의 주요 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 프롬프트는 코딩을 위한 초기 지침입니다. 둘째, 클라이언트는 상호작용을 위한 인터페이스로, 아마존 Q 개발자와 같은 도구를 포함합니다. 셋째, 컨텍스트는 AI의 능력을 향상시키는 추가 정보로, AWS MCP 서버와 같은 요소가 있습니다.

개발자의 역할은 AI를 생산성을 높이는 도구로 활용하는 것이며, AI를 대체하는 것이 아닙니다. 개발자는 AI가 생성한 모든 코드를 검토하고 검증하여 품질을 보장하고 모든 기술적 결정을 내려야 합니다.

최고의 실천 방법으로는 AI가 생성한 코드를 항상 정확성과 보안성을 위해 검토하는 것이 있습니다. 또한, 조직의 필요와 기능, 도구와의 호환성을 고려하여 AI 클라이언트를 신중하게 선택해야 합니다. 코딩 전에 프로젝트 범위와 디자인 가이드를 명확히 정의하는 것도 중요합니다. 효과적인 프롬프트를 사용하고 작업을 더 작은 부분으로 나누어 더 나은 결과를 얻는 것이 좋습니다. 철저한 테스트를 실시하고, AI가 생성한 테스트가 깊이가 부족할 수 있으므로 직접 테스트 케이스를 만드는 것도 필요합니다. 문서화는 코드 변경 사항에 맞춰 최신 상태로 유지하고, AI와 협력하여 문서를 작성하는 것이 중요합니다.

제한 사항으로는 너무 많은 MCP 서버가 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 서로 다른 기능에 대해 별도의 대화를 유지하여 컨텍스트 과부하를 피해야 합니다.

성공을 위한 팁으로는 코딩 및 구성에 대한 명확한 규칙을 설정하고, 조직적인 개발을 위해 버전 관리의 모범 사례를 활용하는 것이 있습니다. 정적 분석 및 테스트 도구를 활용하여 수작업 노력을 줄이는 것도 좋은 방법입니다.

전반적으로 AI를 효율성과 생산성을 위한 지원 도구로 활용하면서 코딩 프로세스를 잘 관리하는 것이 중요합니다.

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이 문서는 리눅스에서 systemd 서비스의 보안을 강화하는 방법에 대해 다루고 있으며, 특히 홈랩 환경을 관리하는 사용자에게 유용합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

systemd의 목적은 서비스에 대한 강력한 제어를 제공하는 것이지만, 기본 설정은 보안을 우선시하지 않을 수 있습니다. 따라서 보안을 강화하는 것이 중요합니다. 이 가이드는 systemd 서비스 유닛과 podman 쿼드렛을 강화할 수 있는 여러 옵션을 제시하여 잠재적인 보안 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.

보안 구성은 사용 중인 특정 서비스에 따라 달라지며, 조정 과정에서는 테스트와 로그 검토가 필요할 수 있습니다. 사용자들은 sudo systemd-analyze security 명령어를 사용하여 서비스의 보안 상태를 평가할 것을 권장합니다.

각 서비스에 대해 수정할 수 있는 다양한 보안 기능이 있습니다. 예를 들어, ProtectSystem은 파일 시스템을 읽기 전용으로 설정하고, PrivateTmp는 임시 파일을 격리하며, MemoryDenyWriteExecute는 쓰기 가능한 메모리의 실행을 방지합니다.

서비스 구성은 일반적으로 /etc/systemd/system/에 위치한 서비스의 유닛 파일에서 조정해야 합니다. 외부에 노출된 서비스인 웹 서버와 SSH부터 보안을 강화하는 것이 좋으며, 점차적으로 덜 중요한 서비스에도 유사한 방법을 적용할 수 있습니다.

문서에서는 Traefik 리버스 프록시의 예시 구성을 제공하며, 여러 보안 설정을 강조합니다. 모든 서비스가 광범위한 보안을 필요로 하는 것은 아니지만, 이러한 보안 조치를 적용하면 리눅스 시스템의 전반적인 보안 태세를 크게 개선할 수 있습니다.

이 가이드는 systemd를 사용하여 서비스의 보안을 강화하려는 리눅스 관리자에게 실용적인 도구로 작용합니다.

MIT의 새로운 보고서에 따르면, 기업에서 진행되는 생성적 인공지능 프로젝트의 95%가 의미 있는 결과를 내지 못하고 있습니다. 생성적 인공지능은 잠재력이 있지만, 대부분의 프로젝트가 수익을 효과적으로 증가시키지 못하고 있습니다. 이 연구는 인터뷰와 설문조사를 바탕으로 하여, AI 파일럿 프로젝트 중 약 5%만이 빠른 수익 성장을 이루고 있으며, 나머지는 거의 영향을 미치지 않는다고 밝혔습니다.

성공적인 AI 구현은 특정 문제에 집중하고 효과적으로 파트너십을 맺는 스타트업에서 주로 발생하는 반면, 대기업은 통합 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 많은 기업들이 자원을 잘못 배분하여, 더 나은 수익을 가져다주는 백오피스 자동화 대신 판매 및 마케팅에 과도하게 지출하고 있습니다.

성공의 주요 요소로는 전문 공급업체로부터 AI 도구를 구매하고, 관리자가 도입을 촉진할 수 있도록 권한을 부여하며, 적응 가능한 도구를 선택하는 것이 있습니다. 고객 지원 및 관리 분야의 직무가 공석이 되더라도 이를 대체하지 않는 경향이 있으며, ChatGPT와 같은 '그림자 AI' 도구는 공식적으로 승인되지 않았음에도 널리 사용되고 있습니다.

앞으로 진보된 조직들은 독립적으로 학습하고 행동할 수 있는 AI 시스템을 탐색하고 있으며, 이는 기업 AI의 미래 방향을 나타냅니다.

2025년 여름, 저자는 Defold 편집기를 위한 MCP 서버를 만드는 실험을 진행했습니다. 이 서버는 Claude라는 AI가 편집기 내에서 Lua 코드를 평가할 수 있도록 했습니다. 재미있는 시도였지만, Claude는 정확성에서 어려움을 겪었고 문서보다는 실험에 의존하는 경향이 있어 시간이 지남에 따라 답답함을 느낄 수 있었습니다.

AI 출력의 부정확성을 해결하기 위해 도구가 JSON 스키마를 사용하여 입력 구조를 정의해야 한다고 제안했습니다. 그러나 저자는 Defold를 위한 복잡한 도구를 만들려고 할 때 어려움을 겪었습니다. 이는 특정 자원 유형에 따라 동적인 입력 스키마가 필요하지만, MCP는 이를 지원하지 않기 때문입니다.

제안된 해결책은 두 단계로 이루어져 있습니다. 첫째, AI가 자원을 선택하고 해당 자원의 데이터 형태를 가져와 JSON 스키마를 생성합니다. 둘째, AI가 그 스키마를 사용하여 수정을 생성합니다. 이 과정은 맞춤형 AI 인터페이스에서 구현할 수 있지만, 현재 MCP에서는 다른 도구를 기반으로 스키마를 조회할 수 있는 기능이 없어 실현 가능성이 낮습니다. 저자는 MCP가 이러한 기능을 지원하면 좋겠다고 제안했습니다.

이 글은 1997년에 출시된 Intel 메인보드인 AN430TX와 AL440LX에서 사용된 8×19 텍스트 모드 폰트의 역사와 발전 과정을 다룹니다. 표준 8×16 폰트와 달리 8×19 폰트는 640×480 해상도에서 더 나은 표시를 위해 설계되었습니다.

8×19 폰트는 주로 BIOS 화면에서 사용되며, 전통적인 720×400 해상도에서 문제가 발생할 수 있는 모니터에서 더 선명한 텍스트를 제공합니다. Intel의 AN430TX와 AL440LX 보드는 AMI BIOS에서 Phoenix BIOS로 전환하면서 8×19 폰트를 도입했습니다.

BIOS 업데이트를 해독하고 폰트를 추출하는 과정은 복잡했습니다. 이는 Intel의 독특한 플래시 메모리 구조를 관리하기 위한 특정 도구와 기술을 필요로 했습니다. 이 폰트는 메모리 절약을 위해 최적화되어, 표준 인코딩을 따르지 않는 코드 포인트의 혼합으로 구성되었습니다. BIOS의 문자열 모듈과 안정적으로 작동하도록 설계되었습니다.

8×19 폰트는 2010년대까지 다양한 Intel 보드에서 계속 사용되었으며, 현대 BIOS 설정을 위한 UEFI 표준에도 영향을 미쳤습니다. 이 글은 8×19 폰트의 원래 제작자가 Intel일 가능성이 높다는 질문을 제기하며, AMI나 Phoenix와 같은 BIOS 공급업체가 아닐 수도 있음을 시사합니다.

전반적으로 이 글은 BIOS 설정에서 텍스트 표시 기술의 발전과 초기 Intel 메인보드에서 8×19 폰트를 채택한 실질적인 이유를 강조합니다.

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이 기사는 OpenAI의 ChatGPT와 같은 AI 챗봇을 사용할 때의 개인정보 보호 문제에 대해 다루고 있습니다. 사용자들은 자신의 질문이 구글 검색에 나타날 수 있다는 사실에 놀랐으며, 이는 OpenAI가 모든 챗봇에 대한 문의를 기록하고 있다는 것을 보여줍니다. 데이터 수집에 대한 경고에도 불구하고 많은 사용자들은 서비스 약관을 충분히 이해하지 못하거나 읽지 않았습니다.

최근 OpenAI는 사용자들이 자신의 대화를 검색할 수 있는 옵션을 제거했지만, 연방 법원의 명령으로 인해 모든 대화를 보관해야 합니다. 이로 인해 삭제된 대화도 저장됩니다.

저자는 AI와 민감한 정보를 공유할 때의 잠재적 위험을 강조합니다. 이러한 정보는 잘못 사용되거나 데이터 유출로 노출될 수 있습니다. 구글과 같은 다른 회사들도 사용자 상호작용을 기억하는 기능을 도입하고 있어 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기사는 사용자들에게 AI에게 어떤 질문을 하는지 신중하게 고려할 것을 경고하며, 이러한 데이터가 나중에 다시 나타나 개인 정보에 영향을 미칠 수 있다고 지적합니다.

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게리 마커스는 대형 언어 모델(LLM)과 코딩 에이전트의 사용 증가가 소프트웨어 개발에서 심각한 보안 취약점을 초래한다고 경고했습니다. 최근 블랙햇 컨퍼런스에서 그는 이러한 기술을 악용하는 새로운 공격 방법에 대해 알게 되었고, 이는 심각한 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.

LLM의 취약점 문제는 신뢰할 수 없는 코드를 생성할 수 있으며, 악의적인 사용자가 시스템을 조작해 의도와 다르게 작동하게 만드는 "프롬프트 인젝션" 공격에 취약하다는 점입니다. 새로운 코딩 에이전트가 사용자 대신 작업을 수행함에 따라 위험이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 에이전트는 명령을 실행하고 다양한 도구에 접근할 수 있어 공격자들에게 매력적인 표적이 됩니다.

연구자들은 공격자가 코드 저장소나 보이지 않는 텍스트와 같은 코딩 환경 내에 악성 지시를 숨기는 다양한 방법을 시연했습니다. 원격 코드 실행(RCE)은 공격자가 시스템을 완전히 제어할 수 있게 되는 주요 우려 사항입니다. 과거의 원주율 랜섬웨어 공격과 같은 사건들은 이러한 공격이 초래할 수 있는 잠재적 피해를 잘 보여줍니다.

전문가들은 코딩 에이전트의 권한을 제한하고 고위험 상황에서의 사용을 피하는 등의 예방 조치를 제안합니다. 그러나 많은 개발자들은 편리함 때문에 이러한 도구를 사용하고 싶어할 수 있습니다. LLM과 코딩 에이전트를 사용하는 위험은 상당합니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 개발자들은 이들이 초래하는 취약점을 이해하고 필요한 예방 조치를 취하는 것이 중요합니다.

결국 AI 도구는 생산성을 높일 수 있지만, 심각한 보안 위반을 방지하기 위해 신중한 관리가 필요합니다.

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웹사이트는 세 가지 주요 섹션으로 구성되어 있습니다: "홈," "소개," 그리고 "뉴스." 이 섹션들은 각각 웹사이트의 목적에 대한 정보, 조직에 대한 세부 사항, 그리고 최신 소식이나 공지를 제공할 것으로 보입니다.

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Llama-Scan은 PDF 파일을 텍스트 파일로 변환하는 도구로, Ollama를 사용하여 토큰 비용 없이 작업을 수행합니다. 이 도구는 이미지와 도표에서 자세한 텍스트 설명을 생성할 수도 있습니다.

주요 기능으로는 PDF를 텍스트로 로컬에서 변환할 수 있는 기능과 Ollama의 최신 다중 모달 모델을 활용하는 점이 있습니다.

Llama-Scan을 사용하기 위해서는 Python 3.10 이상이 필요하며, Ollama가 설치되어 실행 중이어야 합니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Ollama를 설치한 후, ollama run qwen2.5vl:latest 명령어를 실행합니다. 그 다음, Llama-Scan을 pip를 통해 설치하려면 pip install llama-scan 또는 uv tool install llama-scan 명령어를 사용하면 됩니다.

사용 방법은 기본 명령어인 llama-scan path/to/your/file.pdf를 입력하는 것입니다.

옵션으로는 출력 디렉토리를 설정하는 --output, -o (기본값은 "output"), Ollama 모델을 선택하는 --model, -m (기본값은 "qwen2.5vl:latest"), 중간 이미지 파일을 유지하는 --keep-images, -k (기본값은 False), 이미지 너비를 설정하는 --width, -w (0은 크기 조정을 건너뛰며 기본값은 0), 시작 페이지 번호를 지정하는 --start, -s (기본값은 0), 종료 페이지 번호를 지정하는 --end, -e (기본값은 0) 등이 있습니다.

예를 들어, 특정 페이지를 처리하고 사용자 지정 너비를 설정하려면 llama-scan document.pdf --start 1 --end 5 --width 1000 명령어를 사용할 수 있습니다. 다른 Ollama 모델을 사용하고 싶다면 llama-scan document.pdf --model qwen2.5vl:3b 명령어를 입력하면 됩니다.

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Tilus는 GPU 프로그래밍을 위해 설계된 전문 프로그래밍 언어로, 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 텐서를 주요 데이터 타입으로 사용하여 스레드 블록 수준의 제어를 제공합니다. 둘째, 공유 메모리와 레지스터 텐서를 직접 관리할 수 있습니다. 셋째, 1비트에서 8비트까지의 저정밀도 타입을 지원합니다.

Tilus는 자동 조정, 캐싱 기능을 갖추고 있으며, 사용자 친화적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다.

시작하려면, Tilus를 설치하기 위해 pip install tilus 명령어를 사용할 수 있습니다. 사용법은 프로그래밍 가이드에 제공된 튜토리얼과 예제를 따라가며 커널을 작성하는 방법을 배우면 됩니다.

Tilus는 그 설계와 응용에 대해 논의한 연구 논문을 기반으로 하고 있습니다. Tilus의 개발은 Hidet, TVM, Triton, Hexcute와 같은 여러 프로젝트의 영향을 받았으며, 이들 프로젝트는 Tilus의 아키텍처와 기능에 대한 아이디어를 제공했습니다.

통합은 논리학과 컴퓨터 과학에서 기호 항을 포함하는 방정식의 해를 자동으로 찾기 위해 사용되는 과정입니다. 이는 논리 프로그래밍과 타입 추론에서 중요한 역할을 합니다.

용어는 상수(소문자), 변수(대문자), 함수 적용(예: f(...))으로 구성됩니다. 패턴 매칭은 상수 항과 변수 포함 패턴 항을 비교하여 두 항이 동일해지도록 변수의 값을 찾는 과정입니다. 통합은 패턴 매칭과 유사하지만, 두 항 모두 변수를 포함할 수 있습니다. 목표는 두 항을 동등하게 만드는 치환을 찾는 것입니다.

예를 들어, f(a, V, bar(D))와 f(D, k, bar(a))라는 두 항이 있을 때, 통합자는 {D=a, V=k}가 됩니다. 문제에 대해 여러 유효한 통합자가 있을 수 있지만, 가장 간단한 것을 가장 일반적인 통합자(MGU)라고 합니다. 이는 추가적인 치환을 적용하여 다른 통합자로 변환될 수 있습니다.

통합 알고리즘은 일치 여부를 확인하고, 항과 변수를 재귀적으로 통합하는 과정을 포함합니다. 주요 기능으로는 통합을 처리하는 unify, 변수 통합을 다루고 일관된 치환을 보장하는 unify_variable, 자기 참조 변수 바인딩을 방지하여 무한 루프를 막는 occurs_check가 있습니다.

이 알고리즘의 파이썬 구현은 항, 적용, 변수, 상수에 대한 클래스를 포함하고 있으며, 재귀 호출을 통해 항과 치환을 처리합니다. 제시된 알고리즘은 간단하지만, 큰 문제에 대해서는 가장 효율적이지 않습니다. 중복을 줄이고 결과를 캐싱하여 성능을 개선하는 더 발전된 알고리즘이 존재합니다.

통합의 효율성에 관심이 있는 분들은 특정 학술 논문을 통해 추가적인 독서를 권장합니다.

저자는 Lua를 사용하여 열린 버퍼에서 직접 HTTP 요청을 처리하는 Neovim 플러그인인 nvim-web-server를 만들었습니다. 이 플러그인은 Node.js나 Python과 같은 외부 도구 없이 작동하며, Djot 형식의 콘텐츠를 지원합니다. 또한 Nginx보다 빠르다고 보고되어 정적 웹사이트를 제공하는 데 효율적입니다.

주요 기능으로는 즉각적인 콘텐츠 배포, 콘텐츠 관리의 낮은 오버헤드, Git과의 원활한 통합 및 Vim 키 바인딩 지원이 있습니다.

성능 면에서는 Lua가 인터프리터 언어라는 점에서 속도에 대한 초기 의구심이 있었지만, 벤치마크 결과 nvim-web-server가 정적 콘텐츠 제공에서 Nginx보다 우수한 성능을 보였습니다. 이러한 속도는 Neovim의 효율적인 이벤트 처리와 LuaJIT의 성능 이점 덕분입니다.

배포 측면에서는 2012년형 오래된 ThinkPad 노트북에서 서버가 실행되어, 구형 하드웨어도 여전히 많은 작업에 효과적일 수 있음을 보여줍니다. Neovim의 메모리 사용량이 낮아 제한된 자원에서도 효율적으로 실행될 수 있습니다.

안전성 측면에서는 서버가 메모리 안전 언어로 구현되었고, 제한된 Docker 컨테이너 내에서 운영되어 보안 위험을 최소화합니다.

전반적으로 nvim-web-server 플러그인은 Neovim과 같은 다재다능한 텍스트 편집기가 웹 서버 작업에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주며, 전통적인 역할의 경계를 확장하고 있습니다.

애플이 약 599달러에 새로운 저가형 맥북을 출시할 예정이라는 소문이 돌고 있으며, 이 제품은 올 가을에 출시될 가능성이 있습니다. 이 맥북은 전통적인 M 시리즈 프로세서 대신 아이폰 16 프로에 사용되는 A18 프로 칩셋을 사용할 것으로 보입니다. 업계 전문가인 Ming-Chi Kuo는 이 소문을 확인하며, 맥북이 12.9인치 디스플레이를 갖추고 핑크, 블루, 실버, 옐로우와 같은 다양한 색상으로 출시될 것이라고 전했습니다.

윈도우 10 지원이 2025년 10월 14일에 종료됨에 따라, 이 새로운 맥북은 새로운 컴퓨터를 찾는 많은 사용자들의 관심을 끌 수 있을 것입니다. 그러나 썬더볼트 지원과 같은 일부 고급 기능이 부족할 수 있어 연결 옵션이 제한될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 저렴한 가격 덕분에 인기를 끌 가능성이 높습니다.

또한 Kuo는 애플이 2027년에 출시될 예정인 스마트 안경도 개발 중이라고 언급했습니다. 이 스마트 안경은 헤드업 디스플레이 없이 오디오 재생과 비디오 녹화에 중점을 두고 있을 것으로 보입니다.

저자는 현대의 WYSIWYG 편집기에 불만을 느끼고 더 간단한 마크다운 편집기를 만들기로 결심했습니다. 그들은 무거운 라이브러리를 피하고 가벼운 솔루션을 원했으며, 일반적인 <textarea>를 사용한 마크다운은 시각적으로 매력적이지 않다는 것을 알게 되었습니다.

ContentEditable 접근 방식을 탐색한 후, Ghost의 분할 화면 편집기의 효과를 기억했습니다. 이 편집기는 한쪽에는 마크다운을, 다른 쪽에는 미리보기를 보여줍니다. 그들은 <textarea> 뒤에 미리보기를 겹쳐 놓아 풍부한 텍스트 편집처럼 느껴지게 하는 아이디어를 생각해냈습니다.

하지만 목록 정렬과 글꼴 불일치 문제로 어려움을 겪었습니다. 이들은 정렬 문제를 해결하기 위한 기술을 개발하고, 동기화된 미리보기와 함께 작동하는 투명한 <textarea>를 만들었습니다.

최근에는 GitHub의 <markdown-toolbar>를 발견하여 프로젝트 개선에 도움을 받았고, 이를 통해 간단한 <textarea>로 작동하는 풍부한 마크다운 편집기인 OverType을 만들게 되었습니다. 이 편집기는 가벼운(45KB) 크기를 자랑하며, 되돌리기/다시 실행과 접근성 같은 기본 텍스트 영역의 기능을 유지합니다.

저자는 OverType에 대한 피드백을 요청하며, 이 편집기는 overtype.dev에서 확인할 수 있습니다.

이 정보는 이틀 전에 시작된 토론에 관한 것입니다. 이 토론에는 26개의 댓글이 달려 있으며, 17명이 참여하고 있습니다. 사용자들은 이 토론을 즐겨찾기에 추가하거나 제거할 수 있습니다. 참여자 목록에는 토론에 참여한 사람들의 이름과 이메일 주소가 포함되어 있습니다.

2025년 8월 18일, 호주 경쟁소비자위원회(ACCC)는 구글 아시아 태평양을 상대로 반경쟁 행위에 대한 법적 절차를 시작했습니다. 구글은 텔스트라와 옵투스와의 계약을 통해 안드로이드 폰에 구글 검색만을 사전 설치하도록 요구한 사실을 인정했습니다. 이로 인해 다른 검색 엔진의 경쟁이 제한되었습니다. 해결의 일환으로 구글은 5,500만 달러의 벌금을 지불하기로 합의하고, 경쟁을 촉진하기 위해 계약 관행을 변경하겠다고 약속했습니다.

텔스트라와 옵투스와의 계약은 2019년 12월부터 2021년 3월까지 유지되었으며, 사용자에게 표시되는 광고 수익을 공유하는 내용이 포함되어 있었습니다. 구글은 이러한 계약이 시장에서의 경쟁을 감소시켰을 가능성이 있다고 인정했습니다.

ACCC는 또한 텔스트라, 옵투스, TPG로부터 향후 유사한 독점 계약을 피하겠다는 약속을 받아들여 소비자들이 자신의 기기에서 검색 엔진을 선택할 수 있는 기회를 늘리기로 했습니다. ACCC는 소비자 선택과 서비스 품질을 위한 경쟁의 중요성을 강조했습니다.

이번 법적 조치는 ACCC가 디지털 플랫폼 서비스에 대한 광범위한 조사를 진행한 결과로, 디지털 경제에서의 경쟁 문제를 해결하기 위한 목적을 가지고 있습니다. 이 사건은 기술 산업에서 공정한 관행을 보장하고 소비자에게 경쟁적인 환경을 조성하기 위한 지속적인 노력을 강조합니다.

워드의 느린 성능에 불만을 느껴서 터미널 기반의 워드 문서 뷰어를 만들었습니다. 이 뷰어의 주요 기능은 다음과 같습니다.

터미널에서 .docx 파일을 잘 정렬된 형식으로 볼 수 있습니다. 테이블은 유니코드 경계로 정확하게 표시됩니다. 중첩된 목록은 올바르게 들여쓰기가 되어 있습니다. 전체 텍스트 검색 기능이 있으며, 검색 결과는 강조 표시됩니다. 텍스트를 클립보드에 쉽게 복사할 수 있습니다. 문서를 마크다운, CSV 또는 JSON 형식으로 내보낼 수 있습니다.

이 도구는 SSH를 통해 서버에서 작업할 때 워드 문서에 빠르게 접근하기 위해 만들었습니다. 기존의 옵션들은 형식을 제거하거나 그래픽 인터페이스를 요구했기 때문입니다.

이 뷰어의 주요 장점은 다음과 같습니다. 워드의 8초에 비해 50밀리초의 빠른 시작 시간을 제공합니다. SSH를 통해 원활하게 작동합니다. 문서의 구조와 형식을 유지합니다. 데이터 유형에 따라 테이블을 스마트하게 정렬합니다. 긴 문서에 대한 인터랙티브한 개요를 제공합니다.

이 뷰어는 러스트로 개발되었으며, "glow"라는 마크다운 뷰어에서 영감을 받았습니다. 아직 초기 개발 단계이지만 대부분의 문서에서 잘 작동합니다. Cargo를 사용해 설치할 수 있으며, 터미널에서 doxx filename.docx를 입력하면 사용할 수 있습니다. 이 도구를 공유하게 되어 기쁘고, 여러분의 피드백을 기다립니다!

플로우 라이브러리는 애플리케이션의 로직과 배포 작업, 즉 실행 및 오류 처리를 분리합니다.

스텝 함수(step-fns)는 루프에서 실행되며 자신의 생명 주기를 관리하는 로직을 생성합니다. 이들은 채널을 통해 소통하지만 상태를 유지하지 않기 때문에 테스트와 재사용이 용이합니다. 각 스텝 함수는 네 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, describe는 매개변수와 채널에 대한 설명을 반환합니다. 둘째, init은 입력 인수로 프로세스를 초기화합니다. 셋째, transition은 생명 주기 변화(시작, 중지, 일시 정지, 재개) 동안 상태를 업데이트합니다. 넷째, transform은 들어오는 메시지를 처리하고 새로운 상태와 출력 메시지를 반환합니다.

상태는 입력 및 출력 채널을 관리하기 위한 사용자 정의 키와 플로우 전용 키를 포함할 수 있는 맵입니다. 또한 입력 채널을 필터링할 수 있는 기능도 제공합니다.

스텝 함수를 더 쉽게 정의할 수 있도록 단순한 형태에서 스텝 함수를 생성하는 도구도 있습니다. 프로세스 실행기를 만들기 위해서는 process 함수를 사용하여 작업 유형(혼합, I/O, 계산)에 대한 옵션을 설정합니다. 각 유형은 프로세스가 실행을 처리하는 방식을 결정하며, 특히 스레딩과 타임아웃에 영향을 미칩니다.

스텝 함수를 업데이트하기 쉽게 하려면 변수를 사용하여 정의하는 것이 좋습니다. 플로우 구성은 프로세스와 연결을 매핑하여 이들이 어떻게 상호작용하는지를 상세히 설명합니다. 예를 들어, 소스 프로세스와 싱크 프로세스가 채널을 통해 연결된 경우가 있습니다.

플로우는 재개된 상태에서 시작하며, 프로세스를 시작, 중지, 일시 정지 또는 재개하는 함수로 제어할 수 있습니다. 프로세스의 상태를 확인하고 필요에 따라 메시지를 주입할 수 있습니다.

시스템에는 플로우 실행 및 상태를 모니터링할 수 있는 도구가 포함되어 있습니다. 이 가이드는 플로우 라이브러리를 사용하여 애플리케이션 내에서 프로세스와 그 상호작용을 관리하는 구조화된 방법을 제공합니다.

Mangle은 추론 데이터베이스 프로그래밍을 위해 설계된 프로그래밍 언어로, Datalog을 기반으로 하여 집계, 함수 호출, 선택적 타입 검사와 같은 기능을 추가했습니다. 이 언어는 다양한 출처의 데이터를 통합하고 복잡한 도메인 지식을 모델링할 수 있게 해줍니다.

Datalog은 SQL과 유사한 선언형 언어로, 재귀 규칙을 지원합니다. Mangle은 Datalog을 통합하여 더 실용적으로 만들었지만, 확장된 기능으로 인해 항상 보장되는 종료성과 같은 일부 속성이 유지되지 않을 수 있습니다.

Mangle은 오픈 소스이며 개발자들이 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 Go 라이브러리를 제공합니다. 더 많은 정보와 예제는 GitHub의 문서와 토론에서 확인할 수 있습니다.

Mangle의 주요 특징으로는 규칙 기반 쿼리를 지원하여 SQL과 유사한 간단한 쿼리를 작성할 수 있으며, 이름이 있는 규칙을 참조할 수 있습니다. 또한 결과의 그룹화와 집계를 지원하고, 재귀 규칙을 처리할 수 있어 의존성에서 복잡한 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 언어는 이진 관계와 복잡한 n-항 관계 모두를 표현할 수 있습니다.

Mangle을 사용하려면 Go 명령어로 라이브러리를 빌드하고, 문서에 제공된 가이드를 따라 개발에 기여할 수 있습니다.

이 문서는 C. E. Rasmussen과 C. K. I. Williams가 2006년 MIT Press에서 출판한 "기계 학습을 위한 가우시안 프로세스"라는 책에 대한 참고 자료입니다. 이 책은 기계 학습의 방법으로서 가우시안 프로세스를 탐구하며, 회귀, 분류, 공분산 함수, 모델 선택, 대규모 데이터셋을 위한 근사 방법 등 다양한 주제를 다룹니다. 이 책은 "적응형 계산 및 기계 학습" 시리즈의 일환으로, 이론적 관점, 연습 문제, 수학적 배경 및 데이터셋에 대한 부록을 포함하고 있습니다. 가우시안 프로세스와 그 기계 학습에서의 응용에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

기술 분야에서 다른 사람이 만든 소프트웨어를 수정하는 것은 흔한 일이지만, 여러 가지 어려움이 따릅니다. 종종 소프트웨어에 적용된 패치는 개인의 필요나 취향에 너무 특화되어 있어, 공개적으로 공유하기에는 적합하지 않을 수 있습니다.

이번 발표에서는 Lappverk라는 새로운 프로젝트를 소개합니다. 이 프로젝트는 소프트웨어 패치를 관리하는 방식을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. Git은 버전 관리에 널리 사용되지만, 장기적인 패치를 관리하는 데는 한계가 있습니다. Git은 변경 사항의 선형적인 역사를 강조하기 때문에, 시간이 지남에 따라 개별 패치를 유지하고 추적하는 것이 어렵습니다.

Jujutsu라는 새로운 버전 관리 시스템은 이러한 문제를 해결하려고 시도하고 있지만, 변경 사항에 대한 협업에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 특히 리눅스 배포판을 관리하는 많은 사람들이 패치와 관련된 유사한 문제를 경험해왔습니다.

배포판에서는 일반적으로 .patch 파일을 사용하여 변경 사항을 관리하지만, 이 방법은 여러 가지 변경 사항을 다룰 때 번거로울 수 있습니다. Quilt와 같은 도구는 패치를 관리하는 데 도움을 주지만, Git에 비해 사용하기 불편할 수 있습니다.

Lappverk는 Git의 장점과 패치 관리 기능을 결합하는 것을 목표로 합니다. 사용자는 친숙한 Git 인터페이스를 유지하면서 패치 세트를 가져오고 내보낼 수 있습니다. 이 도구는 소프트웨어 수정을 간소화하여, 전체 프로젝트를 포크하지 않고도 작은 수정 사항을 쉽게 적용할 수 있도록 도와줍니다.

결론적으로, Lappverk는 패치 과정을 단순화하면서 소프트웨어 수정의 역사적 맥락을 인식합니다. 이는 개발자들이 변경 사항을 더 쉽게 그리고 효율적으로 만들 수 있도록 설계된 도구입니다.

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우크라이나는 현재 진행 중인 갈등 동안 러시아를 상대로 사이버 공격을 감행한 외국 해커 그룹인 "원 피스트"에게 감사장을 수여했다. 이 팀은 미국, 영국, 폴란드 등 8개국의 멤버들로 구성되어 있으며, 러시아 군사 기업의 데이터를 훔치고 감시 카메라를 해킹하여 우크라이나 군의 작전을 지원하고 있다. 해커 중 한 명인 크리스토퍼 코르트라이트, 일명 "볼티지"는 개인적인 희생에도 불구하고 이 감사장을 받게 되어 자부심을 느낀다고 밝혔다.

이러한 수여는 논란을 일으키고 있다. 전투원과 민간인의 경계를 모호하게 만들기 때문이다. 많은 나라들이 윤리적 해킹을 위한 프로그램을 운영하고 있지만, 이는 국가가 잠재적으로 불법인 사이버 활동에 보상을 주는 독특한 사례로 여겨진다. 전문가들은 민간 해커를 장려하는 것이 전쟁의 기존 규칙을 약화시킬 수 있다고 경고하고 있다.

자경단 해킹의 증가에 대응하여 국제적십자사는 민간인을 전투에 참여시키는 것에 대해 경고하며, 정해진 규범을 준수할 필요성을 강조했다. 위험에도 불구하고 우크라이나 갈등은 사이버 활동을 증가시켰고, 익명의 해커 그룹이 러시아 시스템을 겨냥하는 한편, 러시아는 자국 해킹 그룹과 협력하고 있는 것으로 전해진다.

크리스토퍼는 그의 팀이 우크라이나 군과 협력하여 목표를 선정하지만, 직접적인 지원은 받지 않는다고 언급했다. 이 상황은 사이버 전쟁에 대한 인식의 변화를 반영하며, 정부들이 비국가 행위자의 역할을 재고하고 있음을 보여준다.

클라우디아는 AI 코딩 작업을 보다 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스입니다. 클로드 코드와의 경험을 향상시키는 데 도움을 주며, 주요 기능과 이점은 다음과 같습니다.

첫째, 시각적인 프로젝트 관리 기능을 통해 모든 클로드 코드 프로젝트를 아름다운 인터페이스에서 탐색하고 관리할 수 있습니다. 둘째, 사용자 정의 프롬프트를 사용하여 에이전트를 생성하고 재사용할 수 있는 기능이 있습니다. 셋째, 토큰 사용량과 비용을 명확한 시각화로 모니터링할 수 있는 사용량 추적 기능이 제공됩니다. 넷째, 문법 강조와 실시간 미리보기를 지원하는 마크다운 편집기를 통해 프롬프트를 편집할 수 있습니다. 다섯째, 체크포인트를 생성하고 대화를 분기할 수 있는 세션 관리 기능이 있어 버전 관리 시스템과 유사한 방식으로 작업할 수 있습니다. 마지막으로, 클라우디아는 데이터가 로컬에 저장되어 외부 추적이 없기 때문에 개인 정보 보호에 중점을 두고 있습니다.

클라우디아를 사용하는 이유는 터미널 명령어로 클로드 코드를 관리하는 것이 복잡할 수 있기 때문입니다. 클라우디아는 이러한 과정을 간소화하여 세션 관리의 복잡함, 시각적 기록의 부족, 사용량 추적의 어려움 등을 해결합니다.

클라우디아는 개발자를 위해 설계되었으며, 현대 기술을 활용하여 빠르고 안전한 경험을 제공합니다. 클라우디아는 무료이며 오픈 소스이며, macOS, Linux와 곧 Windows에서도 호환됩니다. 사용하려면 클로드 코드 CLI를 설치하고 클라우디아를 다운로드한 후 시각적으로 세션을 관리하면 됩니다.

클라우디아는 클로드 코드 CLI와 통합되며 API 키가 필요합니다. 데이터는 로컬에 저장되어 개인 정보가 보호됩니다. 인터페이스에 대한 사용자 정의 옵션도 개발 중입니다.

전반적으로 클라우디아는 AI 코딩 작업 흐름을 보다 직관적이고 즐거운 경험으로 변화시킵니다.

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미국 상원 의원 조시 호리(Josh Hawley)가 메타(Meta)에 대한 조사를 시작했습니다. 이는 유출된 문서에서 메타의 인공지능 챗봇이 어린이와 "감각적"이고 "로맨틱"한 대화를 할 수 있도록 허용되었다는 내용이 포함되었기 때문입니다. 이 문서는 "GenAI: 콘텐츠 위험 기준"이라는 제목을 가지고 있으며, 온라인에서 어린이의 안전에 대한 심각한 우려를 불러일으켰습니다.

호리 의원은 이 상황을 "비난받아 마땅하다"고 표현하며, 해당 문서와 관련 제품을 공개할 것을 요구했습니다. 이에 대해 메타는 문서에 있는 예시가 잘못된 것이며, 어린이와 관련된 성적 콘텐츠를 금지하는 자사의 정책과 일치하지 않는다고 밝혔습니다. 메타는 자사의 AI 챗봇이 엄격한 규칙에 따라 운영된다고 강조했습니다.

유출된 문서에서는 챗봇이 잘못된 의료 정보를 제공하거나 민감한 주제에 대해 도발적인 논의를 할 수 있다는 내용도 포함되어 있었습니다. 호리 의원은 부모들이 투명성을 요구할 권리가 있으며, 어린이들이 유해한 콘텐츠로부터 보호받아야 한다고 주장했습니다.

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이 텍스트는 통계적 추론 테스트를 다루며, 통계 지식이 필요한 세 가지 실용적인 질문을 포함하고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫 번째 질문은 불확실성을 고려하여 성공률에 따라 항목을 정렬하는 것입니다. 이는 이항 분포와 같은 통계적 방법을 사용하여 성공률의 신뢰 구간을 계산하는 과정을 포함합니다.

두 번째 질문은 예상치 못한 주거 침입 사건을 강조하는 것입니다. 주거 침입 사건 수가 표시된 지도를 바탕으로, 어떤 지역이 예상보다 높은 또는 낮은 침입률을 보이는지를 파악해야 합니다. 이를 위해 관련 요인(예: 재산 범죄율)을 바탕으로 예상 사건 수를 모델링하고, 관측된 사건 수와 비교해야 합니다.

세 번째 질문은 버스 정류장을 지나가는 서로 다른 버스의 수를 추정하는 것입니다. 이를 위해 2주 동안 버스의 출현을 기록합니다. 이 상황은 다항 분포를 사용하여 모델링할 수 있으며, 밀도 함수를 적합시켜 총 버스 수에 대한 추정치를 도출하고 신뢰 구간을 계산합니다.

각 질문에 대한 답변은 이러한 문제를 해결하기 위한 구체적인 통계적 방법을 제시하며, 불확실성을 고려하고 적절한 통계 분포를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.

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저자는 기술 문서를 작성할 때 markdown보다 reStructured Text(rST)를 선호한다고 강하게 표현합니다. 최근에 그들의 책 Logic for Programmers의 새 버전을 출시했으며, rST를 활용하는 문서 생성기인 Sphinx를 사용한 경험에 대해 이야기합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, rST는 markdown보다 배우기 어려운 부분이 있지만, 더 강력한 기능을 제공합니다. markdown은 HTML을 간단하게 표현하는 방법인 반면, rST는 더 복잡한 문서 구조와 확장성을 허용합니다.

둘째, rST는 사용자가 사용자 정의 지시어를 정의하고 문서 트리를 렌더링하기 전에 변환할 수 있게 해줍니다. 이는 교차 참조나 PDF, ePub 등 여러 출력 형식을 만드는 작업에 유용합니다.

셋째, 저자는 책을 위해 연습 문제와 해답을 연결하는 맞춤형 연습 확장을 개발했으며, 이는 rST가 복잡한 요구 사항을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여줍니다.

넷째, 일부는 rST의 문법이 매력적이지 않다고 느끼지만, 저자는 도구의 기능이 미적인 문제보다 중요하다고 믿습니다. 그들은 개인의 필요에 맞는 최적의 문서 도구를 찾기 위해 다양한 도구를 탐색해보기를 권장합니다.

저자는 소프트웨어 공학에서 형식 논리의 사용을 탐구하는 ongoing book project에 대한 피드백을 요청하며 글을 마무리합니다.

이 텍스트는 웹사이트 레이아웃을 위한 CSS 스타일과 미디어 쿼리의 모음으로 보입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 반응형 디자인입니다. 이 스타일은 다양한 화면 크기에 맞춰 조정되어 여러 기기에서 레이아웃이 잘 보이도록 합니다. 둘째, 블록 디스플레이입니다. 요소들은 주로 블록 형태로 표시되어 콘텐츠를 수직으로 구조화하는 데 도움을 줍니다. 셋째, 너비 조정입니다. 많은 요소들이 전체 공간을 활용하기 위해 너비를 100%로 설정하고 있습니다. 넷째, 여백과 패딩입니다. 화면 크기에 따라 다양한 여백과 패딩 설정이 적용되어 간격과 레이아웃의 일관성을 유지합니다. 마지막으로, 플렉스박스 속성입니다. 일부 요소는 플렉스박스를 사용하여 컨테이너 내에서 항목을 중앙에 정렬합니다.

전반적으로 이 텍스트는 유연하고 시각적으로 매력적인 웹 레이아웃을 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

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켄 시리프의 블로그에서는 1985년 인텔 386 프로세서의 리버스 엔지니어링 작업에 대해 다루고 있으며, 특히 입력/출력(I/O) 회로에 초점을 맞추고 있습니다. 그는 이 칩에 대한 세 가지 주요 위협을 지적합니다: 정전기, 래치업, 그리고 메타안정성입니다.

첫째, 정전기는 386의 I/O 핀에 민감하게 작용합니다. 정전기가 칩의 트랜지스터에 있는 약한 산화막을 태워 손상시킬 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 칩에는 과도한 전압을 우회시키는 보호 다이오드와 저항기가 포함되어 있습니다.

둘째, 래치업은 실리콘 기판 내의 원치 않는 기생 트랜지스터가 활성화되어 피드백 루프를 형성할 때 발생합니다. 이로 인해 칩의 전원 공급 장치가 단락될 수 있습니다. 386은 I/O 트랜지스터 주변에 가드 링을 배치하여 이러한 원치 않는 전류를 차단하고 래치업을 방지합니다.

셋째, 메타안정성 문제는 디지털 신호가 낮은 값과 높은 값 사이에서 안정화되는 데 예측할 수 없는 시간이 걸릴 때 발생합니다. 이는 오작동을 초래할 수 있습니다. 386은 모호한 신호를 신속하게 해결하기 위해 센스 앰프가 포함된 특별한 플립플롭 설계를 사용하여 메타안정성의 위험을 줄입니다.

전반적으로 386의 I/O 회로는 이러한 도전 과제를 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 칩 설계에 담긴 복잡성과 독창성을 보여줍니다.

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LL3M은 시카고 대학교의 연구자들이 개발한 시스템으로, 대형 언어 모델을 활용해 사용자 지시에 따라 Blender에서 3D 자산을 생성하고 편집합니다. 이 시스템은 복잡하고 세밀한 3D 형태를 처음부터 끝까지 만들어내는 데 중점을 두며, 정교한 기하학적 조작이 가능합니다.

LL3M의 제작 과정은 세 가지 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 기본 형태를 생성하는 초기 생성입니다. 두 번째 단계인 자동 정제에서는 오류를 수정하고 세부 사항을 개선하여 형태를 발전시킵니다. 마지막으로 사용자 안내 정제 단계에서는 사용자가 자산을 수정하기 위한 추가 지침을 제공할 수 있습니다.

이 시스템은 지속적인 개선을 지원하는 반복적인 과정을 통해 자동 조정과 사용자 피드백을 모두 반영할 수 있습니다. LL3M은 다양한 물체를 복잡한 디자인으로 생성할 수 있으며, 모든 출력은 해석 가능한 Blender 코드로 생성됩니다.

사용자는 메쉬의 특정 부분에 있는 재료를 쉽게 편집할 수 있으며, 이는 셰이더 노드를 통해 생성된 절차적 재료 덕분입니다. 생성된 Blender 코드는 잘 구조화되어 있고 문서화되어 있어 사용자가 이해하고 수정하기 쉽습니다.

LL3M은 여러 개체를 생성하고 이를 장면 내에서 적절한 공간 관계와 계층 구조를 유지하며 배치할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. 전반적으로 LL3M은 고급 언어 모델링과 실용적인 3D 자산 생성을 결합하여 아티스트와 디자이너에게 강력한 도구가 됩니다.

Marginalia 검색 인덱스가 현대 하드웨어에 맞춘 새로운 데이터 구조를 사용하여 성능을 개선하기 위해 업데이트되었습니다. 인덱스는 문서 필터링 과정을 완화하고 새로운 광고 탐지 알고리즘을 추가함에 따라 3억 5천만 개에서 8억 개 문서로 증가했습니다. 인덱스의 크기는 크지만, 쿼리 성능은 부족하게 느껴질 수 있으며, 작은 쿼리 수정만으로도 많은 새로운 결과가 나올 수 있습니다.

새로운 설계는 메모리 맵 B-트리 구조를 사용하지만, 이 구조에는 한계가 있어 문서 검색 및 순위를 매기는 데 더 효율적인 블록 기반 스킵 리스트를 채택하게 되었습니다. 스킵 리스트 구조는 교차 작업을 개선하고 전통적인 B-트리보다 구현이 더 쉽습니다.

성능 벤치마크 결과, 새로운 시스템은 특히 데이터 검색 시 더 큰 블록 크기를 사용할 때 상당히 빠른 것으로 나타났습니다. 테스트 결과, 큰 블록이 조회 및 실행 시간을 개선하지만, 너무 큰 블록은 항상 더 나은 결과를 보장하지는 않습니다.

또한 데이터 지역성을 최적화하고 io_uring을 사용하여 읽기 작업 속도를 높이는 개선이 이루어졌습니다. 전반적으로 이번 업데이트는 NVMe SSD의 성능을 극대화하면서 다양한 하드웨어 구성과의 호환성을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 새로운 인덱스는 현재 운영 중이며 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 더 나은 성능을 위해 추가적인 최적화와 조정이 필요할 수 있습니다.

ASCII 파일 디렉토리 트리를 편집할 수 있는 웹 기반 편집기인 asciitreeman이 개발되었습니다. 이 도구는 tree 명령어의 출력을 쉽게 다룰 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 이 편집기를 웹사이트에서 직접 체험해볼 수 있으며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

주요 기능으로는 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 편집, ASCII 출력의 실시간 업데이트, 간편한 탐색을 위한 키보드 단축키, 그리고 로컬 저장소에 자동 저장되는 기능이 있습니다.

개발자는 AI의 도움을 받아 프로젝트를 신속하게 완성하였으며, 개발 과정에 대한 정보도 소스 코드에 공유하였습니다.

런던어는 런던에 초점을 맞춘 새로운 잡지로, 매주 두 번 무료로 발행됩니다. 이 기사에서는 지역 주민들에게 사랑받는 버몬지의 차이나 홀 펍 이야기를 다룹니다. 이 펍은 사랑받는 주인 미키 노리스를 중심으로 운영되었으나, 2017년 새로운 소유주인 함나 와카프가 인수한 후 노리스를 퇴거시키고 임대료를 대폭 인상하겠다고 위협했습니다. 결국 노리스는 2018년에 퇴거당했고, 그로 인해 펍은 쇠퇴하게 되었습니다.

또한 이 기사는 많은 런던 부동산을 소유하고 있는 부동산 재벌 아시프 아지즈의 영향력도 다룹니다. 그는 최소 29개의 펍이 폐쇄되는 것과 관련이 있으며, 종종 이들 펍을 주거용 건물로 대체하고 있습니다. 지역 사회가 이 펍들을 구하기 위해 노력했음에도 불구하고, 많은 펍이 여전히 폐쇄되거나 재개발되고 있습니다.

지역 활동가들은 이익을 추구하는 개발자들로 인해 중요한 지역 사회 공간을 잃게 되어 불만을 표출하고 있으며, 일부는 이러한 재개발에 맞서 싸울 수 없을 것이라는 우려를 나타냅니다. 이 기사는 펍이 지역 사회의 중심지로서 가지는 중요성과 런던에서의 폐쇄에 맞선 지속적인 투쟁을 강조합니다.

대형 언어 모델(LLM)은 창의성과 유머에서 어려움을 겪습니다. 이는 이 모델들이 예측 가능한 결과를 선호하도록 설계되었기 때문입니다. 이러한 특성은 코미디, 예술, 저널리즘, 연구, 과학 등 여러 분야에서 성과에 영향을 미칩니다.

좋은 농담은 놀라움을 주면서도 나중에 생각해보면 이해가 됩니다. 그러나 LLM은 대부분 사람들이 재미있다고 생각하는 것을 추측하려고 하다 보니 너무 예측 가능하거나 독창성이 떨어지는 농담을 만들어냅니다. 이로 인해 재미없는 결과가 나오는 경우가 많습니다.

이야기 전달에서도 마찬가지입니다. 효과적인 이야기는 놀라움과 불가피한 결과를 포함해야 합니다. LLM은 놀라움을 피하기 때문에 흥미로운 이야기를 만드는 데 실패하고, 그 결과 지루한 서사가 됩니다.

저널리즘에서도 좋은 보도는 놀라운 사건을 설명하는 이야기를 전달해야 합니다. 그러나 LLM은 놀라운 사실을 발견하거나 설명하는 데 능숙하지 않아 이 부분에서도 어려움을 겪습니다.

수학 분야에서는 LLM이 정리를 증명할 수 있지만, 종종 가장 중요한 놀라운 증명을 놓치는 경우가 많습니다. 이러한 설계는 예기치 않은 결과를 탐구하는 데 한계를 둡니다.

소프트웨어 개발에서는 LLM이 더 효과적입니다. 좋은 코드는 이상적으로 예측 가능해야 하며, 이는 LLM의 설계와 잘 맞아떨어집니다.

AI의 능력을 향상시키기 위해서는 호기심을 장려하고 놀라움을 추구하는 새로운 구조가 필요합니다. 이는 LLM을 다른 시스템과 함께 사용하여 세상을 더 효과적으로 탐구하고 배울 수 있도록 하는 방법이 될 수 있습니다.

이 글에서는 미적분학의 네 가지 핵심 개념인 도함수, 기울기, 야코비안, 헤시안에 대해 설명하고, 이들이 최적화에서 어떻게 사용되는지를 다룹니다.

도함수는 특정 지점에서 함수가 얼마나 변하는지를 측정합니다. 도함수를 통해 함수의 최소값을 찾을 수 있는데, 최소값은 도함수가 0이 되는 지점에서 발생합니다. 최적화에서는 경량 하강법과 같은 방법이 도함수를 사용하여 그래프에서 가장 낮은 지점을 찾습니다. 이때 도함수의 부호에 따라 방향을 조정합니다.

기울기는 고차원에서 함수가 각 변수에 대해 어떻게 변하는지를 나타내는 도함수의 벡터입니다. 기울기는 함수의 가장 급격한 증가 방향을 가리키며, 반대 방향으로 이동하면 가장 급격한 감소를 경험하게 됩니다. 이러한 특성은 최적화에 유용합니다.

야코비안 행렬은 다변수 함수의 기울기로 구성된 행렬입니다. 이 행렬은 다차원에서 함수가 어떻게 변하는지를 설명하며, 특정 지점에서 공간이 어떻게 왜곡되는지를 분석하는 데 도움을 줍니다. 야코비안의 행렬식은 해당 영역의 값이 증가하는지, 감소하는지, 또는 비가역적인지를 나타낼 수 있습니다.

헤시안 행렬은 두 번째 도함수로 구성된 행렬로, 함수의 곡률에 대한 정보를 제공합니다. 이는 최적화에서 최소값에 더 빠르게 수렴할 수 있도록 도와주며, 특히 특정 유형의 함수에 유용합니다. 헤시안의 고유값은 함수가 최소값 또는 최대값을 가지는지를 나타낼 수 있습니다.

이러한 개념들은 미적분학의 기초를 이루며, 최적화와 머신러닝과 같은 분야에서 특히 유용합니다.

Archon은 Surya Dantuluri가 개발한 프로젝트로, GPT-5 기술을 활용하여 컴퓨터 사용을 위한 "코파일럿"을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. Archon은 사용자가 자연어 명령으로 컴퓨터를 제어할 수 있게 해주는 도구입니다. 화면 하단에 바 형태로 나타나며, 사용자의 요청을 처리하기 위해 스크린샷을 찍고 클릭이나 키 입력과 같은 작업을 실행합니다.

사용자는 "게임 시작하기"와 같은 지시를 입력하면, GPT-5가 이를 해석하여 행동 계획을 세웁니다. 그 후, Archon-Mini라는 더 작은 모델이 계획에 따라 클릭할 정확한 화면 위치를 결정합니다. GPT-5는 고급 추론 능력을 갖추고 있어 복잡한 작업을 효율적으로 처리하고, 긴 상호작용에서도 맥락을 유지할 수 있습니다. 이는 이전 모델들이 어려움을 겪었던 부분입니다.

이 시스템은 작업의 복잡성에 따라 사용되는 계산 자원을 조정하여 정확성과 속도를 균형 있게 유지합니다. 사용자가 느끼는 경험이 즉각적이도록 하면서도 빠르게 행동을 결정할 수 있습니다. Archon은 프로세스를 간소화하는 더 통합된 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 테슬라가 자율주행 소프트웨어를 개선한 방식과 유사합니다. 향후 개선 사항으로는 지속적인 입력 처리와 작업 실행의 효율성을 높이는 것이 포함됩니다.

이 프로젝트는 이전 작업을 캐싱하는 등의 고급 기술을 사용하여 성능을 향상시키고 이미지 처리와 관련된 비용을 줄이는 데 기여하고 있습니다. 또한, 팀은 실제 문제에 AI를 적용하는 데 관심 있는 인재를 채용할 계획입니다. Archon은 자연어 명령으로 작업을 제어할 수 있게 하여 컴퓨터 사용을 더 쉽게 만드는 중요한 진전을 나타내며, GPT-5의 추론 및 실행 능력을 활용하고 있습니다.

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매일 최선을 다하는 팀에 합류하세요.

Node.js 버전 22.18.0 (LTS)에서는 몇 가지 주목할 만한 업데이트가 포함되었습니다.

첫째, TypeScript 지원이 추가되었습니다. 이제 TypeScript 파일을 별도의 설정 없이 직접 실행할 수 있도록 타입 스트리핑이 기본으로 활성화되었습니다. 사용 예시도 제공되지만, 이 기능은 아직 실험적이므로 변경될 수 있습니다. 필요에 따라 --no-experimental-strip-types 플래그를 사용해 이 기능을 비활성화할 수 있습니다.

둘째, 여러 가지 소소한 업데이트가 의존성과 문서에 적용되었습니다. 새로운 기능으로는 ECMAScript 모듈을 위한 import.meta.main과 SQLite 연결에서 BigInt를 읽는 기능이 추가되었습니다. 또한 파일 시스템 이벤트 처리와 워커 스레드 관리의 개선 사항도 포함되었습니다.

셋째, 이번 릴리스에는 여러 플랫폼(Windows, macOS, Linux, AIX)을 위한 설치 바이너리가 포함되어 있으며, 소스 코드도 다운로드할 수 있습니다.

마지막으로, API 참조와 릴리스 노트를 포함한 추가 문서가 제공됩니다. 전체 개요와 다운로드 옵션은 공식 Node.js 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

524522 Zoozve는 2002년 11월 11일에 발견된 작은 소행성으로, 금성의 임시 준위성입니다. 이는 태양계의 주요 행성 주위에서 발견된 첫 번째 객체로, 금성과의 궤도 주기가 매우 유사합니다. Zoozve는 금성을 회전하는 기준틀에서 공전하는 것처럼 보이지만, 실제로는 다른 소행성과 마찬가지로 태양을 공전합니다.

이 소행성은 로웰 천문대의 브라이언 A. 스키프에 의해 발견되었습니다. 지름은 약 236미터로, 금성과 비슷한 반장축 0.7237 AU의 궤도를 가지고 있지만, 더 큰 이심률과 경사를 가지고 있습니다. 물리적 특성으로는 X형 소행성으로 분류되며, 반사율은 약 0.25로 추정됩니다. 회전 주기는 약 13.5시간입니다.

Zoozve는 약 7,000년 동안 금성과 함께 궤도를 공유해 왔으며, 약 500년 후에는 금성 트로이 소행성이 될 것으로 예상됩니다. 이 소행성은 지구와 가까워지는 경향이 있어 잠재적으로 위험한 소행성(PHA)으로 분류되며, 2026년 11월 2일에 중요한 근접 비행이 예상됩니다.

Zoozve는 2024년 2월에 공식적으로 이름이 지어졌으며, 이는 임시 지정명을 잘못 읽은 데서 영감을 받았습니다.

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NextDNS는 '우회 연령 인증'이라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이 기능은 사용자가 성인 사이트와 같은 웹사이트에서 신분증이나 셀카를 업로드하지 않도록 도와줍니다. 이러한 인증 과정은 개인 정보 보호에 위험을 초래할 수 있습니다. 이 기능은 DNS 기술을 활용하여 인증 과정을 우회하는 방식으로 작동하며, 무료 계정을 가진 사용자도 포함해 모든 사용자에게 제공됩니다. NextDNS 팀은 이 접근 방식이 온라인 개인 정보를 보호하는 데 효과적인지, 아니면 더 엄격한 규제로 이어질 수 있는지에 대한 커뮤니티의 피드백에 관심을 가지고 있습니다.

어니 스미스의 "원시 스트리밍 신들"이라는 글에서는 음악 산업이 나프스터의 등장 이후 물리적인 CD 판매에서 디지털 스트리밍 서비스로 전환하는 데 어려움을 겪었던 과정을 다룹니다. 초기에는 산업이 방어적으로 반응하며 엄격한 결제 모델을 강요했지만, 이는 역효과를 낳아 소비자들이 무료 음악 다운로드로 몰리게 만들었습니다.

나프스터의 등장은 1999년에 시작되었으며, 사용자들이 음악을 무료로 공유할 수 있게 하여 소비자 행동에 큰 변화를 가져왔습니다. 음반사들은 법적인 대안을 만들려고 했지만, 프레스플레이와 뮤직넷 같은 서비스는 복잡하고 사용자 친화적이지 않으며 충분한 음악 라이브러리가 부족했습니다. 이러한 초기 서비스들은 디지털 권리 관리(DRM)에 집중하고 협력이 부족했던 탓에 소비자들의 요구를 충족시키지 못해 adoption이 저조했습니다.

2003년 스티브 잡스는 아이튠스 뮤직 스토어를 출시하며 소비자 친화적인 모델로 산업을 전환하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 스토어는 청취자의 필요를 우선시했습니다. 시간이 지나면서 소비자들은 음악에 대한 비용을 지불하는 것에 익숙해졌고, 특히 스포티파이와 같은 서비스가 등장하면서 더 공정하게 대우받는 경험을 하게 되었습니다.

결국 이 글은 음악 산업이 초기의 실수에서 배운 점과 소비자 선호를 이해함으로써 오늘날의 성공적인 스트리밍 서비스로 발전하게 된 과정을 강조합니다.

제임스 윌리엄스의 "광고 차단이 괜찮은 이유"라는 글은 광고 차단의 윤리적 의미에 대해 논의합니다. 광고 차단 소프트웨어는 웹사이트와 앱에서 광고가 나타나는 것을 막아주며, 이는 경제와 사용자 권리에 미치는 영향에 대한 논란을 불러일으켰습니다.

광고 차단은 웹사이트에서 광고가 표시되지 않도록 하는 소프트웨어를 의미합니다. 이는 주로 브라우저 플러그인이나 모바일 앱을 통해 이루어집니다. 광고 차단에 반대하는 사람들은 광고 차단이 인터넷의 경제 모델에 해를 끼친다고 주장합니다. 많은 웹사이트가 광고 수익에 의존하기 때문에, 이들은 광고를 보는 대가로 무료 콘텐츠를 제공받는 사용자와 서비스 제공자 간의 약속을 위반하는 행위로 간주합니다.

반면, 광고 차단을 지지하는 사람들은 광고가 성가시고 방해가 된다고 주장하며, 광고를 차단함으로써 더 나은 온라인 경험을 누릴 수 있다고 말합니다. 많은 사용자들은 또한 개인 정보를 보호하고 데이터 사용량을 줄이기를 원합니다.

이 글에서는 "주의 경제"라는 개념을 강조합니다. 이는 기업들이 사용자들의 주의를 끌기 위해 경쟁하는 상황을 설명하며, 종종 조작적인 디자인 기법을 사용합니다. 이러한 경쟁은 사용자들이 개인적인 목표에서 벗어나게 하고, 그들의 웰빙을 해칠 수 있습니다.

윌리엄스는 광고 차단이 윤리적인지 여부에만 초점을 맞추기보다는, 주의를 착취하는 경제에 저항하는 것이 도덕적 의무인지에 대해 논의해야 한다고 주장합니다. 그는 충분한 사용자가 광고 차단기를 사용하게 된다면, 주의 경제에서 벗어나고 더 나은 온라인 경험을 촉진할 수 있는 변화가 일어날 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 광고 차단은 사용자들이 자신의 주도권을 되찾고, 진정으로 사용자들의 필요와 목표를 존중하는 제품과 서비스의 개발을 촉진하는 데 필요할 수 있습니다. 광고주가 그들의 방해적인 관행을 정당화할 책임이 있으며, 사용자가 광고 차단을 선택한 이유를 정당화할 필요는 없습니다.

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Fallinorg는 Mac에서 파일을 쉽게 정리할 수 있도록 도와주는 애플리케이션입니다. 이 앱은 단 한 번의 클릭으로 파일을 정리할 수 있는 기능을 제공합니다.

이 애플리케이션의 주요 기능 중 하나는 로컬 AI 정렬입니다. Fallinorg는 파일의 이름뿐만 아니라 내용도 이해하는 인공지능을 사용하여 더 나은 정리를 가능하게 합니다. 또한, 모든 처리 과정이 사용자의 Mac에서 이루어지기 때문에 데이터의 프라이버시와 보안이 보장됩니다. 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있어 언제 어디서나 편리하게 이용할 수 있습니다.

현재 Fallinorg는 영어로 된 텍스트(.txt)와 PDF 파일을 지원하며, 앞으로 더 많은 파일 형식이 추가될 예정입니다. 사용자는 파일이 저장될 위치를 직접 선택할 수 있어 개인 맞춤형 정리가 가능합니다. 또한, M 시리즈 Mac에 최적화되어 있어 빠른 성능을 제공합니다.

가격은 사전 판매로 9.49달러이며, 일회성 구매로 무제한 파일 처리와 이메일 지원이 포함됩니다.

자주 묻는 질문으로는 Fallinorg가 로컬 AI를 사용하여 파일을 분석하고 데이터 프라이버시를 보장한다는 점이 있습니다. 사용자는 파일을 정리할 위치를 선택할 수 있으며, 인터넷이 필요하지 않습니다. 현재는 Apple Silicon Mac에서만 작동하지만, 향후 Intel Mac 지원도 계획되어 있습니다.

사전 판매 기간 동안 구매하면 업데이트를 받을 수 있으며, 앱 개발에 도움을 줄 수 있습니다.

제임스 싱클레어의 글에서는 자바스크립트를 사용하여 미로를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 과정에서 재귀, 불변 데이터, 순수 함수와 같은 개념에 중점을 둡니다. 미로 생성은 대부분의 웹 애플리케이션에 직접적으로 실용적이지는 않지만, 개발자들이 실제 사례의 복잡함 없이 필수적인 코딩 원칙을 연습할 수 있는 흥미로운 도전 과제가 됩니다.

미로 생성의 목적은 일상적인 코딩 작업에 실용적이지 않지만, 코딩 개념을 탐구할 수 있는 제한된 문제를 제공한다는 점입니다. 미로를 만드는 과정은 방의 격자로 시작합니다. 무작위로 시작 방을 선택하고, 그 방과 인접한 연결되지 않은 방들을 벽을 제거하여 연결합니다. 이 과정을 더 이상 연결되지 않은 방이 남지 않을 때까지 반복합니다.

알고리즘 개요는 연결되지 않은 방의 격자로 시작하여 인접한 연결되지 않은 방의 목록을 만듭니다. 연결되지 않은 방이 없으면 되돌아가고, 목록에서 무작위로 방을 선택하여 연결한 후 이 과정을 반복합니다. 불변 데이터 구조를 만들어 방이 생성되면 변경할 수 없도록 하여 비교와 상태 관리를 쉽게 합니다.

재귀 기능은 미로 생성 과정을 탐색하는 데 사용되며, 현재 방, 미로 상태, 무작위 시드와 같은 상태를 신중하게 관리하여 무한 루프를 피합니다. 최종 함수는 초기 상태 설정과 미로 구축 과정을 통합하여 완전한 미로를 생성할 수 있도록 합니다.

미로 만들기는 문제 해결 능력을 향상시키고 코딩의 즐거움을 제공하는 창의적인 도전으로 여겨집니다. 전반적으로 자바스크립트로 미로를 생성하는 것은 기본 프로그래밍 개념을 배우고 적용하는 매력적인 방법입니다.

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이 기사는 OpenAI의 GPT-5 출시가 미친 부정적인 영향에 대해 다루고 있으며, GPT-4의 성공적인 출시와 비교해 많은 비판을 받았습니다. 사용자들은 GPT-5로의 자동 업그레이드에 불만을 표출했으며, 롤백 옵션이 없어 익숙함과 감정적 연결이 사라졌다고 느꼈습니다. 많은 사람들이 ChatGPT를 동반자와 지원의 수단으로 사용했기 때문에 이러한 변화로 인해 소외감을 느꼈습니다.

또한, 이 글은 Replika AI 채팅 서비스와의 유사성을 언급합니다. Replika는 사용자들이 소중히 여겼던 기능을 제한한 후 큰 반발을 겪었습니다. 두 경우 모두 사람들이 AI와 형성하는 감정적 유대와 이러한 봇의 변화가 예기치 않게 발생했을 때 초래되는 고통을 강조합니다.

AI를 치료의 대체 수단으로 사용하는 것에 대한 우려도 있습니다. 많은 사람들이 전통적인 정신 건강 서비스에 접근하기 어려워 챗봇에 감정적 지원을 요청하고 있습니다. 이러한 AI의 사용은 동반자에 대한 필요를 반영하지만, 민감한 상황에서 AI의 효과성과 책임에 대한 윤리적 질문을 제기합니다.

전반적으로 이 글은 인간과 AI 간의 복잡한 관계, AI 변화의 감정적 여파, 그리고 사용자들이 이러한 디지털 도우미에 의존하는 것의 의미를 고려해야 한다는 필요성을 강조합니다.

Founderly는 기업가들이 자신의 아이디어를 실제 제품으로 발전시키는 데 도움을 주기 위해 설계된 새로운 도구입니다. 많은 사람들이 훌륭한 스타트업 아이디어를 가지고 있지만, 기술적인 공동 창립자나 그를 고용할 자금이 없어 어려움을 겪고 있습니다. Founderly는 마치 인공지능 공동 창립자처럼 작용하여, 아이디어 단계부터 출시까지 기술, 디자인, 마케팅, 법률 문제 등 다양한 분야에서 전문적인 지침을 제공합니다. 조만간 초기 접근이 가능해질 예정이며, www.founderly.xyz에서 대기자 명단에 등록할 수 있습니다. 창립자는 이 도구의 유용성에 대한 피드백을 받고 있으며, 처음 시작하는 사람들에게 더 나은 도움을 줄 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

캠브리지 사전은 올해 6,000개의 새로운 단어를 추가했으며, 이 중 많은 단어가 소셜 미디어의 영향을 받은 속어입니다. 주목할 만한 추가 단어로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

'Delulu'는 '망상적인'이라는 의미의 줄임말로, 호주 총리 앤서니 알바니지가 연설에서 사용했습니다. 'Lewk'는 스타일리시하거나 인상적인 의상을 뜻하며, 쇼 '루폴의 드래그 레이스'에서 인기를 끌었습니다. 'Tradwife'는 전통적인 가정 역할을 수용하는 여성을 가리키며, 종종 인스타그램과 틱톡에서 등장합니다. 'Broligarchy'는 '형제(bro)'와 '과두정치(oligarchy)'의 합성어로, 기술 분야에서 부유한 남성들의 강력한 집단을 설명합니다. 'Work wife' 또는 'work spouse'는 직장에서의 친밀하고 지지적인 관계를 의미합니다. 'Inspo'는 '영감(inspiration)'의 줄임말로, 온라인 게시물에서 자주 사용됩니다.

'Skibidi'라는 용어는 좋거나 이상한 것을 의미할 수 있으며, 바이럴 유튜브 시리즈에서 인기를 얻었습니다. 이러한 새로운 단어들은 인터넷 문화가 영어를 어떻게 변화시키고 있는지를 보여주며, 캠브리지 사전의 콜린 맥인토시가 언급했습니다.

Tracking AI는 Maxim Lott가 만든 웹사이트로, 다양한 AI 챗봇의 정치적 의견과 편향을 평가합니다. 이 사이트는 18개의 언어 AI 모델과 12개의 비전 AI 모델에 대해 매주 퀴즈를 실시하며, 이들의 이념에 대한 통찰을 제공하고 사용자들이 덜 편향된 AI를 선택할 수 있도록 돕습니다.

이 사이트는 AI 응답에 대한 검색 가능한 데이터베이스를 제공하며, AI의 정치적 편향을 추적합니다. 이러한 편향은 AI가 학습한 데이터와 인간 평가자의 피드백에 영향을 받습니다. 대부분의 주요 AI는 경제적으로 좌파 성향을 띠고 사회적으로는 자유주의적 경향을 보입니다. Claude와 같은 일부 모델은 더 온건한 반면, Google의 Bard와 같은 모델은 더 극단적인 경향을 보입니다.

AI 제작자들은 자신의 AI를 조정할 수 있지만, 이는 학습 데이터와 피드백 메커니즘에 상당한 조정이 필요합니다. 제작자는 정확한 정보와 이해를 촉진하기 위한 다른 성공적인 프로젝트에서도 경험을 쌓았습니다.

Tracking AI의 향후 목표는 AI의 주저함과 인간의 이익에 대한 정렬과 같은 추가적인 지표를 개발하고, AI의 능력을 평가하기 위한 다양한 테스트를 추가하는 것입니다. 이 사이트는 Maxim Lott의 자금 지원을 받으며, 그의 Substack 구독을 통해 지원을 환영합니다.

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훌륭한 관리자는 팀과 상위 경영진 간의 효과적인 소통을 이끌어냅니다. 이들은 팀이 기대하는 바를 명확히 이해하도록 돕고, 동시에 팀의 필요를 상위 관리자에게 전달합니다. 이러한 균형은 드물며, 많은 관리자들이 상사에게 잘 보이기 위해 지나치게 노력하거나 팀을 지지하는 데만 집중해 상사를 대변하지 않는 경우가 많습니다. 좋은 관리자는 일관성과 진정성을 유지하여 팀과 리더십 간의 신뢰를 쌓습니다.

신뢰는 성공적인 관리에 필수적입니다. 신뢰가 있으면 팀원들은 비난에 대한 두려움 없이 위험을 감수할 수 있습니다. 팀과 상사 모두의 신뢰를 얻는 관리자는 혁신적인 작업이 flourishing할 수 있는 환경을 만듭니다. 훌륭한 관리자를 찾으려면 그들의 팀과 상사 모두가 그들을 신뢰하는지 확인해 보세요. 만약 그렇다면, 당신은 강력한 리더를 발견한 것입니다.

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pgautoupgrade는 PostgreSQL 데이터베이스를 자동으로 업그레이드하기 위해 설계된 도커 이미지입니다. 이 도구는 데이터 디렉토리에서 현재 PostgreSQL 버전을 감지하고, pg_upgrade를 사용하여 필요한 버전으로 업그레이드합니다. 업그레이드가 완료된 후 PostgreSQL 서버는 정상적으로 작동하며, 이전 데이터 클러스터는 삭제됩니다.

이 도구를 사용하기 전에 항상 데이터를 백업해야 합니다. 이 도구는 인플레이스 업그레이드를 수행하기 때문입니다. 기존의 헬스체크는 제거해야 하며, 이 이미지에는 자체 헬스체크가 포함되어 있습니다. 이미지는 도커 허브에서 찾을 수 있으며, 최신 버전을 원할 경우 latest를 사용하거나 특정 버전(예: 17-alpine 또는 17-bookworm을 위한 Debian)을 지정할 수 있습니다.

서버를 시작하지 않고 업그레이드를 수행하고 싶다면, 환경 변수를 PGAUTO_ONESHOT으로 "yes"로 설정하면 됩니다. 기본적으로 모든 데이터베이스는 마이그레이션 후 재색인됩니다. 이 단계를 건너뛰고 싶다면 PGAUTO_REINDEX를 "no"로 설정하면 됩니다. PostgreSQL 15 이하 버전에서는 재색인 과정에서 제한이 있을 수 있습니다.

Bitnami 컨테이너를 사용했던 사용자들을 위해 필요한 구성 파일을 복사하고 사용자 ID 차이를 처리하는 등의 조정이 이루어집니다. Kubernetes에서는 pgautoupgrade를 initContainer로 사용하여 업그레이드를 수행할 수 있습니다. 개발자들은 이미지를 빌드하고 사용자 정의할 수 있는 옵션이 있으며, 확장을 추가할 수도 있습니다. 이 이미지는 여러 PostgreSQL 버전에서 성공적인 업그레이드를 검증하기 위한 테스트 스위트를 포함하고 있습니다.

더 자세한 내용은 pgautoupgrade 도커 허브 페이지나 관련 GitHub 문서를 참조할 수 있습니다.

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웹사이트가 사용자의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 링크가 제공됩니다.

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EloqKV는 Redis와 ValKey와 호환되도록 설계된 고성능 분산 데이터베이스로, 다양한 고급 기능을 제공합니다. 이 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하며, 확장성이 뛰어나고 효율적인 데이터 관리를 위한 계층형 저장소를 포함하고 있습니다. EloqKV는 특히 AI 분야에서 현대 애플리케이션을 개발하는 개발자에게 적합합니다.

EloqKV의 주요 특징 중 하나는 높은 성능입니다. 멀티 스레드 아키텍처를 통해 단일 서버에서 초당 최대 160만 개의 쿼리를 처리할 수 있으며, 이는 Redis보다 뛰어난 성능입니다. 또한, 단일 노드에서 분산 설정으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

데이터 내구성 측면에서는 Write Ahead Logging(WAL)을 활용하여 데이터 안전성을 보장하고, 데이터 손실을 방지합니다. 이 시스템은 메모리 비용을 줄이기 위해 핫(메모리 내) 데이터와 콜드(디스크) 데이터를 자동으로 관리합니다.

EloqKV는 ACID 트랜잭션을 지원하여 SQL과 유사한 고급 트랜잭션 구문을 사용할 수 있으며, 롤백 기능도 제공합니다. Redis와 달리 여러 노드에 걸쳐 분산 트랜잭션을 제약 없이 수행할 수 있습니다.

또한, EloqKV는 기존 Redis 명령어와 원활하게 작동하여, 마이그레이션 시 코드 변경이 필요 없습니다. Docker를 사용하여 빠르게 설정할 수 있으며, 클러스터 배포를 위한 관리 도구인 EloqCtl도 제공됩니다.

EloqKV는 데이터 작업과 로깅을 분리한 분산 시스템으로 구축되어 성능과 신뢰성을 향상시킵니다. 벤치마킹 결과, EloqKV는 캐시 및 내구성 트랜잭션 모드 모두에서 다른 키-값 저장소보다 뛰어난 성능을 보여주며, 높은 처리량과 효율성을 제공합니다.

EloqKV는 GNU GPLv2 및 AGPLv3 라이선스 하에 제공됩니다. 더 많은 정보는 문서를 통해 확인하거나, EloqCloud를 사용해 보거나, EloqKV에 대한 발표를 시청할 수 있습니다.

Algolia의 "HN Search" 기능에 문제가 발생했습니다. 금요일 저녁에 새로운 데이터를 불러오지 못하게 된 것입니다. 사용자 "spiffytech"가 이 문제를 보고했으며, HN API를 확인했을 때 현재 데이터가 실시간 홈페이지와 일치한다고 언급했습니다. 다른 사용자들도 Algolia에 의존하는 애플리케이션에서 비슷한 문제를 겪고 있다고 확인했습니다.

Algolia는 이 상황에 대해 응답하며, 놓친 이야기와 댓글을 다시 채우기 위해 작업 중이라고 밝혔습니다. 이후 "spiffytech"는 문제가 해결되었다고 표시했습니다.

주요 내용은 HN Search가 금요일에 새로운 데이터 업데이트를 중단했고, 여러 사용자가 같은 문제를 경험했으며, Algolia가 문제를 인지하고 수정 작업을 진행했으며, 현재 문제는 해결되었다는 것입니다.

이 글에서는 eBPF(확장 베클리 패킷 필터)를 사용한 리눅스 네트워킹에서 패킷 리다이렉션 개념을 소개합니다. 저자는 네트워크 엔지니어에서 프로그래머로 전향한 사람으로, 패킷 리다이렉션을 시작으로 eBPF 네트워킹 기술에 대한 통찰을 공유하고자 합니다.

패킷 리다이렉션은 하나의 네트워크 인터페이스에서 패킷을 가져와 다른 인터페이스로 전송하는 과정입니다. 이 방법은 리눅스 네트워킹 스택의 특정 처리 단계를 우회하여 성능을 향상시킵니다. 가상 이더넷(veth)은 이 시연의 핵심 요소로, 네트워크 네임스페이스 간의 가상 연결 역할을 하여 패킷이 원활하게 흐를 수 있도록 합니다. 네트워크 네임스페이스는 리눅스 커널 내에서 분리된 네트워크 환경을 제공하여 각기 다른 네트워크 스택을 운영할 수 있게 합니다. 프록시 ARP는 한 네트워크 네임스페이스가 다른 네임스페이스를 대신해 ARP 요청에 응답할 수 있도록 하여 이들 간의 통신을 용이하게 합니다. 트래픽 제어(TC) 서브시스템은 인터페이스를 통해 들어오거나 나가는 패킷을 처리할 수 있는 eBPF 프로그램을 연결하는 데 사용됩니다.

시연 단계는 두 개의 네트워크 네임스페이스를 veth 쌍으로 연결하여 네트워크 토폴로지를 설정하는 것부터 시작합니다. 특정 IP 주소로 향하는 패킷을 확인하고 적절한 인터페이스로 리다이렉트하는 eBPF 프로그램을 작성합니다. 실제 패킷 리다이렉션은 bpf_redirect() 함수를 사용하여 수행하며, 이를 통해 패킷이 특정 처리 단계를 우회하여 효율성을 높일 수 있습니다.

eBPF 프로그램은 IPv4 패킷 유형과 목적지 IP 주소를 확인한 후, 패킷의 MAC 주소를 목표 인터페이스에 맞게 재작성하고 리다이렉트합니다. 이 시연에는 환경 설정, eBPF 코드 컴파일, 패킷 전송 테스트가 포함됩니다.

eBPF 패킷 리다이렉션은 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구에서 자주 사용되는 강력한 기술입니다. 저자는 앞으로 추가적인 네트워킹 기술을 탐구할 계획입니다.

작가 엘리엇 스미스는 링크드인에 대한 불만을 표출하며, 이 플랫폼이 피상적이고 의미 없는 콘텐츠로 가득 차게 되었다고 느낍니다. 그는 사람들의 게시물이 개인적인 이야기로 위장된 일반적인 조언으로 가득 차 있으며, 이로 인해 실질적인 가치를 제공하지 못하는 "유독한 평범함"이라고 묘사합니다. 유용한 정보를 공유할 수 있는 잠재력이 있음에도 불구하고, 좋은 콘텐츠는 이러한 쓸모없는 내용에 가려지고 있습니다.

스미스는 링크드인의 참여 중심 특성을 비판합니다. 사용자들은 실제로 경력에 도움이 되지 않는 게시물에 댓글을 달고 좋아요를 누르도록 유도됩니다. 그는 사용자들이 조회수와 좋아요를 위해 자주 게시하는 것보다 의미 있는 콘텐츠를 만드는 데 집중해야 한다고 제안합니다. 블로그를 쓰는 것이 더 나은 대안이 될 수 있다고 믿으며, 이는 깊이 있는 사고와 양보다 질을 중시하도록 장려합니다.

그는 링크드인에서 진정한 콘텐츠 제작자를 찾아서 그들을 홍보하거나, 플랫폼이 압도적으로 느껴질 때는 단순히 연결을 끊는 것이 좋다고 조언합니다.

앨런 튜링 연구소(ATI)는 유명한 영국의 컴퓨터 과학자 이름을 따서 지어진 기관으로, 현재 심각한 도전에 직면해 있습니다. 2014년에 튜링을 기리기 위해 설립된 이 연구소는 인공지능(AI) 연구를 발전시키는 것을 목표로 하고 있지만, 최근 정부의 자금 지원 위협과 국방 및 안보로의 초점 전환 요구로 인해 붕괴 위험에 처해 있다고 전해지고 있습니다.

연구소의 미래에 대한 우려는 직원들의 내부 고발로 제기되었으며, 정부 자금 지원의 잠재적 손실과 내부 관리 문제를 강조했습니다. 최근 ATI는 직원들을 감원하고 새로운 초점 분야인 건강, 환경, 국방과 관련이 없는 프로젝트를 중단하기 시작했습니다.

영국의 기술 장관은 ATI가 국방과 안보를 우선시해야 한다고 강조하며, 리더십 변화가 필요할 수 있다고 언급했습니다. 직원들은 이러한 변화에 불만을 표하며, 연구소가 AI와 데이터 과학의 국가 센터로서의 원래 사명에서 벗어나고 있다고 느끼고 있습니다.

일부는 국가 안보 작업의 중요성을 인정하지만, 많은 이들은 단일 초점이 ATI의 사회적 문제 해결 능력을 제한할 수 있다고 생각하고 있습니다. ATI의 리더십은 이러한 요구에 적응하는 동시에 건강 및 환경 분야에서도 작업을 유지하겠다는 의지를 보이고 있습니다.

전반적으로 연구소의 지속 가능성과 관련성은 내부 및 외부 압력 속에서 이러한 중대한 변화를 겪으며 의문에 직면해 있습니다.