요약이 없습니다.

이 블로그 글에서는 고용량 웹 서버의 발전에 대해 다루며, io_uring, kTLS, Rust와 같은 기술에 초점을 맞추고 있습니다.

과거 웹 서버는 요청을 처리하기 위해 프로세스를 사용했지만, 이는 비효율적이었습니다. 이후 스레드와 poll(), select()와 같은 방법이 도입되었지만, 많은 연결을 처리하는 데에는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 epoll이 도입되었으며, 이는 수천 개의 연결을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. epoll은 이전 방법들에 비해 오버헤드가 적습니다.

io_uring 기술은 웹 서버가 커널에 비동기적으로 명령을 대기열에 추가할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 시스템 호출(syscalls)의 필요성을 줄여 성능을 향상시킵니다. 최적의 성능을 위해서는 CPU 코어당 하나의 스레드를 실행하고, 메모리 접근이 각 코어에 국한되도록 하는 것이 좋습니다. 연결을 위한 메모리를 미리 할당하면 시스템 호출의 필요성을 줄이고 메모리 단편화를 방지할 수 있습니다.

kTLS는 리눅스 커널의 기능으로, CPU에서 TLS 데이터의 암호화 작업을 커널로 오프로드하여 효율성을 높입니다. io_uring를 사용한 디스크립터 없는 파일은 전통적인 파일 디스크립터와 관련된 오버헤드를 줄여줍니다. 저자는 tarweb이라는 웹 서버를 개발했으며, 이 서버는 이러한 기술을 활용하여 요청당 시스템 호출 없이 HTTPS 요청을 처리할 수 있습니다. 그러나 kTLS와 io_uring 통합에 있어 몇 가지 도전 과제가 존재합니다.

저자는 앞으로 코드를 최적화하고 벤치마크를 수행할 계획이며, Rust에서 io_uring 사용 시 메모리 관리 문제로 인한 안전성에 대한 우려도 표명했습니다. 전체적으로 이 글은 웹 서버 기술의 발전과 현대 기술을 결합하여 성능을 향상시킨 저자의 개인 프로젝트를 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

대형 언어 모델(LLM)의 성능과 효율성 사이의 균형을 찾는 것이 주요 도전 과제입니다. GPT-5는 테스트 시 라우팅(test-time routing)이라는 방법을 통해 각 쿼리에 대해 효율성을 기준으로 최적의 모델을 선택합니다. 새로운 프레임워크인 Avengers-Pro는 다양한 LLM을 결합하여 성능과 효율성을 최적화합니다. 이 시스템은 들어오는 쿼리를 분석하고, 두 가지 요소를 고려한 점수를 바탕으로 가장 적합한 모델로 라우팅합니다.

6개의 벤치마크와 GPT-5-medium을 포함한 8개의 주요 모델을 대상으로 한 테스트에서 Avengers-Pro는 인상적인 결과를 보여주었습니다. 이 시스템은 GPT-5-medium에 비해 평균 정확도를 7% 향상시키면서도 비용은 27% 저렴합니다. 또한, 63% 낮은 비용으로 거의 90%의 성능을 제공할 수 있습니다. 더불어, 특정 비용에 대해 가장 높은 정확도를 지속적으로 제공하며, 특정 정확도에 대해 가장 낮은 비용을 유지합니다. 이 프레임워크의 코드는 온라인에서 공개되어 있습니다.

리암과 오언은 인콘보라는 플랫폼을 만들어 개발자들이 자신의 SaaS 제품에 AI 분석 에이전트를 쉽게 추가할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 사용자들은 데이터에 쉽게 접근하고 상호작용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 SQL 데이터베이스와의 데이터 연결을 간소화하고, 데이터 접근 및 사용자 상호작용을 관리할 수 있는 도구를 제공합니다.

인콘보는 AI 분석을 보다 사용자 친화적으로 만드는 데 중점을 두고 있으며, 사용자들이 ChatGPT와 같은 도구에서 기대하는 빠르고 유연한 데이터 통찰력을 제공합니다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 도구와는 달리, 인콘보는 AI가 생성한 SQL 쿼리가 오류나 무단 데이터 접근을 방지하도록 검증됩니다.

이 플랫폼은 다중 임대 데이터베이스에 맞춰 설계되었으며, 신용카드 정보 없이 무료 체험을 제공합니다. 개발자들은 데모를 통해 플랫폼을 탐색하고 동영상 프레젠테이션을 시청할 수 있습니다. 사용자들의 피드백은 도구 개선에 적극 반영될 예정입니다.

DeepSeek V3.1이 출시되었습니다. 이번 버전은 더 지능적인 에이전트를 향한 중요한 발전을 의미합니다.

주요 기능으로는 하이브리드 추론이 있습니다. 이 모델은 두 가지 모드로 작동하는데, "Think" 모드는 빠른 응답을 제공하고, "Non-Think" 모드는 표준 작업을 수행합니다. 새로운 "Think" 모드는 이전 버전보다 더 빠른 답변을 제공합니다. 또한, 도구 사용 능력과 복잡한 작업 처리 능력이 향상되었습니다.

API 업데이트도 이루어졌습니다. API는 두 가지 모드를 지원합니다. "Non-Thinking Mode"는 deepseek-chat이고, "Thinking Mode"는 deepseek-reasoner입니다. 이 모델은 128K 토큰의 컨텍스트를 지원하며, Anthropic API 형식도 포함됩니다. 새로운 베타 API는 엄격한 함수 호출 기능을 포함하고 있습니다.

도구와 에이전트의 성능도 개선되었습니다. 소프트웨어 엔지니어링과 터미널 작업에서 더 나은 성능을 보여주며, 복잡한 검색을 위한 다단계 추론 능력도 향상되었습니다.

모델 업데이트로 V3.1 Base는 확장된 훈련 데이터셋과 업데이트된 토크나이저를 갖추고 있습니다. V3.1 Base와 V3.1의 오픈 소스 가중치도 제공됩니다.

가격 변경 사항도 있습니다. 새로운 가격 구조는 2025년 9월 5일 16:00 UTC부터 시행될 예정이며, 현재 가격은 그때까지 유지됩니다.

자세한 내용은 DeepSeek 웹사이트를 방문하시고 가격 페이지를 확인하시기 바랍니다.

이 글에서는 웹사이트가 소셜 미디어에서 콘텐츠를 공유하는 방식을 간소화하기 위한 제안에 대해 다루고 있습니다. 이 제안은 rel="share-url"이라는 새로운 HTML 속성을 사용하는 것입니다. 현재 각 플랫폼(예: 페이스북, 링크드인, 레딧)은 공유하는 방법이 다르기 때문에 링크와 텍스트 형식이 각각 달라 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다.

제안된 해결책인 "Share Openly"는 웹사이트가 메타 태그를 헤더에 추가하여 공유 과정을 표준화할 수 있도록 하는 것입니다. 이 태그는 공유할 URL을 포함하고, 자동으로 채워질 수 있는 텍스트 자리 표시자를 허용합니다.

예를 들어, 웹사이트는 다음과 같이 사용할 수 있습니다. 페이스북의 경우: <link rel="share-url" href="https://www.facebook.com/sharer.php?u={url}&t={text}">, 링크드인의 경우: <link rel="share-url" href="https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url={url}">, 그리고 텍스트만 받는 마스토돈과 같은 플랫폼에서는 이렇게 될 수 있습니다: <link rel="share-url" href="https://mastodon.social/share?text={text}%0A{url}">.

이 제안은 웹사이트가 다양한 플랫폼에 공유 의도를 일관되게 전달할 수 있는 방법을 만들고, 사용자들이 콘텐츠를 더 쉽게 공유할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 저자는 이 아이디어에 대한 피드백을 요청하며, 독자들이 이 방안이 유용하다고 생각하는지, 어떤 변경 사항을 제안할 수 있는지, 그리고 실제로 사용할 것인지에 대해 질문하고 있습니다.

2025년 4월, 썬더버드는 썬더버드 프로를 발표했습니다. 이는 썬더버드 앱 사용자들의 생산성을 높이기 위해 설계된 선택적 구독 서비스입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫 번째는 '썬더메일'입니다. 이는 IMAP, SMTP, JMAP을 지원하는 이메일 서비스로, 사용자는 자신의 도메인을 호스팅하거나 썬더버드에서 제공하는 이메일 주소를 사용할 수 있습니다. 초기 서버는 독일에 위치할 예정입니다.

두 번째는 '썬더버드 약속'입니다. 이 일정 관리 도구는 이메일 작성 창에 직접 통합되어 사용자가 이메일을 떠나지 않고도 일정 링크를 생성할 수 있게 해줍니다. 향후 기능으로는 그룹 일정 관리와 다양한 회의 유형 지원이 포함될 수 있습니다.

세 번째는 '썬더버드 전송'입니다. 이는 이메일 클라이언트에서 직접 대용량 파일을 안전하게 전송할 수 있는 도구로, 프로 사용자에게는 500GB의 저장 공간이 제공됩니다. 이 기능은 청크 업로드와 데이터 보호를 위한 암호화를 지원합니다.

모든 썬더버드 프로 도구는 오픈 소스이며, 사용자가 직접 호스팅할 수 있습니다. 이 서비스는 선택 사항이며, 무료 버전의 썬더버드에는 영향을 미치지 않습니다. 썬더버드는 또한 사용자 개인 정보를 보호하면서 마크다운 기반의 노트와 AI 기능과 같은 추가 기능을 개발할 계획입니다.

썬더버드 프로의 베타 테스터에 관심이 있는 사용자는 업데이트를 위한 대기자 명단에 가입할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2021년 DEF CON 29 강연에서는 사이버 보안에 관한 다양한 주제를 다루었습니다. 주요 내용으로는 최신 위협, 기술의 취약점, 사이버 공격에 대한 방어 방법 등이 포함됩니다. 발표자들은 보안 문제에 대한 정보를 지속적으로 업데이트하는 것이 중요하다고 강조하며, 기기와 데이터를 안전하게 보호하기 위한 실용적인 팁을 제안했습니다. 또한 사이버 보안을 개선하는 데 있어 커뮤니티 협력의 역할도 강조했습니다. 전체적으로 이 강연은 현재 사이버 보안의 상태에 대한 교육과 인식을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

관리자로서 실수는 피할 수 없는 일입니다. 누군가에게 상처를 주는 피드백을 하거나, 잘못된 결정을 내리거나, 약속을 잊는 경우가 생길 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 실수 이후에 어떻게 대응하느냐입니다.

베키 케네디 박사의 책 "Good Inside"에서 강조하는 핵심 기술은 '수리'입니다. 이는 자신의 실수를 인정하고 책임을 지며 팀과 다시 연결되는 과정을 의미합니다. 나쁜 관리자는 자신의 오류를 인정하지 않는 경우가 많지만, 좋은 관리자는 팀에 미친 영향을 공개적으로 인식함으로써 신뢰를 쌓습니다.

관리자가 팀과 상의 없이 어려운 상황에 처하게 만들었을 때, 그에 대한 반응이 중요합니다. 실수를 인정하고 변화를 약속하는 것은 신뢰를 키우는 데 도움이 됩니다. 수리는 무엇이 잘못되었는지 구체적으로 설명하고, 다른 사람에게 미친 영향을 중심으로 생각하며, 행동을 바꾸고 신뢰를 회복하는 데 시간이 필요하다는 것을 이해하는 과정을 포함합니다.

수리에 대한 편안함은 관리 능력을 향상시켜 주며, 실패에 대한 두려움 없이 결정을 내리고 위험을 감수할 수 있게 합니다. 관리란 완벽함이 아니라 가치를 제공하고 팀을 지원하며 긍정적인 근무 환경을 만드는 것입니다. 실수가 발생했을 때는 수리를 받아들이고, 배우며, 계속 나아가는 것이 중요합니다.

이번 블로그 포스트에서는 uv 도구의 최신 버전인 0.8.13에서 도입된 실험적 기능인 "uv format"에 대해 다루고 있습니다. 이 기능은 파이썬 개발자들이 uv 인터페이스 내에서 직접 코드를 포맷할 수 있도록 하며, Ruff의 포맷팅 기능을 활용합니다.

uv format은 코드 포맷팅을 간소화하여 별도의 포맷팅 도구를 사용할 필요가 없도록 합니다. 사용하려면 uv 버전 0.8.13 이상이 필요하며, uv format 명령어로 프로젝트를 포맷할 수 있고, uv format --check로 포맷 상태를 확인하며, uv format --diff로 변경 사항을 볼 수 있습니다.

사용자는 -- 뒤에 인수를 추가하여 포맷팅을 사용자화할 수 있습니다. 예를 들어, 줄 길이를 설정하거나 특정 파일을 포맷할 수 있습니다. 이 기능은 실험적이기 때문에 향후 업데이트에서 변경될 수 있으며, 초기에는 몇 가지 제한이 있을 수 있습니다. 사용자 피드백은 이 기능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 새로운 기능은 코드 포맷팅을 간소화하여 파이썬 개발 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 Go 프로그래밍 언어에 대한 불만을 표현하며, 불필요하게 복잡하고 문제를 일으키는 여러 디자인 선택을 비판합니다.

첫 번째로, 변수 범위에 대해 언급합니다. 저자는 Go의 오류 변수 처리 방식이 의도된 사용 범위를 넘어 확장될 수 있어 코드 가독성을 떨어뜨리고 버그 발생 위험을 높인다고 지적합니다.

다음으로 nil 처리에 대해 설명합니다. Go에는 두 가지 종류의 nil이 있어 저자는 이를 혼란스럽고 문제를 일으킨다고 설명하며, nil 값이 처리되는 방식에 일관성이 없다고 말합니다.

이어서 이식성 문제를 언급합니다. 저자는 Go의 조건부 컴파일 방식이 이식 가능한 프로그램의 유지 관리를 복잡하게 만든다고 주장합니다.

또한 append 함수의 동작에 대해서도 비판합니다. 이 함수는 슬라이스를 예상치 못한 방식으로 수정할 수 있어 결과가 명확하지 않을 수 있습니다.

자원 관리 측면에서는 Go의 defer 문이 다른 언어에 비해 불충분하다고 보고, 이로 인해 자원 누수나 정리 시점에 대한 혼란이 발생할 수 있다고 강조합니다.

예외 처리에 대해서는 Go가 예외를 사용하지 않지만, 개발자들이 여전히 예기치 않은 종료로부터 안전한 코드를 작성해야 한다고 지적하며, 이는 불필요한 복잡성을 추가한다고 말합니다.

UTF-8 처리에 대해서도 비판합니다. Go가 비UTF-8 데이터를 처리하는 방식은 특히 오래된 파일 이름과 관련하여 데이터 손실을 초래할 수 있다고 경고합니다.

마지막으로 메모리 관리에 대한 우려를 표명합니다. 저자는 클라우드 환경에서 비용이 RAM 소비와 연결되어 있는 상황에서 Go의 메모리 사용에 대한 문제를 강조합니다.

전반적으로 저자는 Go의 디자인 결정이 결함이 있으며, 이 언어가 이전 프로그래밍 경험에서 배운 교훈을 제대로 활용하지 못해 비효율적이고 유지 관리하기 어려운 코드를 초래한다고 믿고 있습니다.

SVG <path> 요소는 복잡할 수 있지만 곡선 형태를 만드는 데 강력한 도구입니다. 이 가이드는 그 명령어와 사용법을 이해하는 데 도움을 줍니다.

<path> 요소는 그래픽 디자인 소프트웨어의 펜 도구처럼 작동하며, 다양한 드로잉 명령어를 조합할 수 있습니다. d 속성에는 드로잉 지침이 포함되어 있으며, M(이동)과 L(선 그리기) 같은 명령어가 이동과 그리기를 나타냅니다.

주요 명령어로는 이동(M), 선(L), 그리고 베지어 곡선이 있습니다. 베지어 곡선은 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째는 하나의 제어점을 사용하는 2차 곡선(Q)이고, 두 번째는 두 개의 제어점을 사용하는 3차 곡선(C)입니다. 또한, 호(A) 명령어는 두 점 사이에 타원형 호를 그리며, 반지름과 회전 같은 여러 매개변수를 포함합니다.

호의 매개변수에는 타원 반지름을 조절하는 rx와 ry, 두 점 사이의 짧은 경로와 긴 경로를 선택하는 큰 호 플래그, 그리고 시계 방향 또는 반시계 방향으로 호의 방향을 결정하는 스윕 플래그가 있습니다.

추가 기능으로는 열린 경로를 시작점으로 돌아가면서 닫는 닫기 경로(Z)와 마지막 점에 상대적인 명령어를 사용하기 위해 소문자(예: l 대신 L)를 사용하는 상대 명령어가 있습니다.

부드러운 곡선 전환을 만들기 위해서는 T(2차 곡선)와 S(3차 곡선)와 같은 명령어를 사용하여 자동으로 제어점을 계산할 수 있습니다.

이 가이드는 SVG 경로에 대한 기초적인 이해를 제공하며, 복잡한 명령어와 실용적인 응용에 대한 통찰을 담고 있습니다. 고급 기술을 배우고 싶다면 SVG 상호작용에 중점을 둔 애니메이션 강좌를 탐색해 보세요.

약 한 달 전, 2006년형 애플 아이맥을 구입하고 SSD를 업그레이드했습니다. 그러나 시스템이 다운되었고 SSD의 전송 속도가 매우 느렸습니다. 디스크 수리를 진행한 후 속도가 약간 개선되었지만 여전히 기대 이하였습니다. SSD가 가짜일 가능성이 있다고 의심했습니다. 성능이 좋지 않고 파일 복사도 실패했기 때문입니다.

내 이론을 검증하기 위해 읽기/쓰기 테스트를 수행하는 도구를 설치했지만 SSD가 사용 불가능해졌고 포맷할 수 없었습니다. 판매처인 eMag에 연락했더니, 제품이 잘못 표시되어 있었고 내가 구매했을 때와 다르게 나열되어 있었다는 사실을 알게 되었습니다.

결국 드라이브를 포맷할 수 있었지만 쓰기 속도는 여전히 매우 느렸습니다. 진짜 128GB SSD에 펌웨어가 조작되어 더 큰 용량처럼 보이게 된 것이라고 의심했습니다. eMag의 고객 지원팀은 반품 절차를 시작하겠다고 확인했습니다. 결국 SSD에 대한 전액 환불을 받았습니다.

이 경험은 신뢰할 수 있는 출처에서 구매하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다. 이런 사기를 피하기 위해서는 믿을 수 있는 곳에서만 사는 것이 필요합니다.

이 기사는 이미지 크기 조정과 관련된 AI 시스템의 보안 취약점에 대해 다룹니다. 공격자는 사용자의 데이터를 추출하기 위해 이미지를 조작할 수 있으며, 이를 통해 탐지되지 않고 정보를 빼낼 수 있습니다. 공격자는 겉보기에는 무해한 이미지를 보내면서 숨겨진 명령어를 포함시켜, AI 시스템이 이미지를 처리하고 축소하는 방식을 악용합니다. 이 기술은 사용자의 계정에서 공격자의 이메일로 민감한 정보를 전송할 수 있는 데이터 유출을 가능하게 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이미지 크기 조정 취약점입니다. 축소된 이미지는 전체 해상도에서는 보이지 않는 악성 명령어를 드러낼 수 있어, 공격자가 명령어 주입 공격을 실행할 수 있게 합니다. 둘째, 다양한 플랫폼에서 성공적인 공격 사례가 보여졌습니다. 구글 어시스턴트와 버텍스 AI 스튜디오 등에서 이 취약점이 광범위하게 나타났습니다. 셋째, 공격자는 다양한 이미지 축소 알고리즘(예: 바이큐빅 보간법)을 사용하여 AI 시스템에서 원치 않는 행동을 유발하는 이미지를 만들 수 있습니다.

넷째, 아나모퍼라는 새로운 오픈 소스 도구가 개발되어 사용자가 이러한 공격을 생성하고 시각화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 이미지 크기 조정이 어떻게 무기화될 수 있는지 이해하기 쉬워집니다. 다섯째, 기사는 이미지 업로드를 제한하고, AI 모델이 처리한 이미지의 미리보기를 제공하며, 이미지로 인해 발생할 수 있는 무단 행동을 방지하기 위한 stricter 보안 조치를 시행할 것을 제안합니다. 마지막으로, 저자들은 이러한 취약점이 더 두드러질 수 있는 모바일 기기에서 AI 시스템의 보안 조치에 대한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다.

전반적으로 이 기사는 AI 시스템이 이미지를 처리하고 크기를 조정하는 방식과 관련된 중요한 보안 위험을 강조하며, 이러한 공격으로부터 보호하기 위한 더 나은 방어책이 필요하다고 촉구합니다.

4chan은 영국의 미디어 규제 기관인 Ofcom이 제안한 20,000파운드의 벌금을 지불하지 않겠다고 밝혔습니다. 이는 온라인 안전법을 준수하지 않았다는 이유로 부과된 벌금입니다. 4chan의 변호사는 이 사이트가 미국에서 운영되기 때문에 영국의 규제에 법적으로 구속되지 않으며, Ofcom의 행동을 미국 기술 기업에 대한 괴롭힘으로 보고 있다고 주장했습니다. 그는 4chan이 미국 법을 위반한 적이 없으며, 어떤 처벌도 미국 법원에서 다툴 것이라고 강조했습니다. 또한 미국 기업들은 수정헌법 제1조에 따라 권리를 보유하고 있다고 덧붙였습니다.

Ofcom은 4chan의 사용자 안전 요구 사항 준수 여부를 조사하고 있지만, 이 사건에 대해 추가적인 언급은 하지 않았습니다. 미국 정부도 영국의 규제가 표현의 자유와 데이터 보안에 미치는 영향에 대해 우려를 표명했습니다. 최근 정치적 논의에서는 영국과 EU의 과도한 규제에 대한 반발이 나타나고 있습니다. 만약 4chan이 벌금을 성공적으로 이의 제기한다면, Ofcom은 영국 내에서 사이트 접근을 제한하기 위해 결제 차단이나 검색 결과 차단과 같은 다른 방법을 모색할 수 있습니다.

이 글에서는 파이썬의 고급 기능, 특히 파이썬 3.10에서 도입된 __subclasshook__와 패턴 매칭에 대해 다룹니다.

__subclasshook__는 추상 기본 클래스(ABC)가 어떤 것이 서브클래스로 간주되는지를 정의할 수 있게 해줍니다. 서브클래스가 ABC를 인식하지 못하더라도 적용됩니다. 예를 들어, 클래스의 이름에 따라 회문 이름으로 인식될 수 있습니다.

패턴 매칭은 배열, 딕셔너리, 사용자 정의 객체에 대해 매칭을 가능하게 하는 새로운 기능입니다. isinstance()를 사용하여 타입을 확인하며, 이는 ABC가 패턴 매칭 결과에 영향을 미칠 수 있도록 합니다.

저자는 ABC가 패턴 매칭이 어떻게 작동하는지를 결정할 수 있는 예시를 제공합니다. 예를 들어, __iter__ 메서드가 없는 클래스는 "반복 불가능한" 것으로 간주될 수 있어, 유연한 타입 검사가 가능합니다.

파이썬의 동적 타이핑은 런타임에 타입을 생성할 수 있게 하여, 더 복잡한 패턴 매칭 시나리오를 가능하게 합니다.

이 글에서는 Not과 And와 같은 함수를 소개하여 여러 조건에 따라 매칭할 수 있는 새로운 ABC를 만드는 방법을 보여줍니다. 이는 파이썬의 유연성을 강조합니다.

하지만 저자는 이러한 기술을 실제 코드에서 사용하는 것에 대해 주의할 것을 경고합니다. 이러한 기법은 혼란과 예기치 않은 동작을 초래할 수 있기 때문입니다. 전반적으로 이 글은 파이썬의 기능을 창의적으로 활용하는 방법을 탐구하면서도, 이러한 관행은 신중하게 접근해야 한다고 강조합니다.

최근에 GPT-5의 의료 평가를 진행했는데, 그 성능이 이전의 GPT-4 모델에 비해 약간 저하된 것을 발견했습니다. 이 결과가 흥미로웠습니다. 더 자세한 내용은 전체 보고서를 확인해 보시기 바랍니다.

이 기사는 소프트웨어 개발에서 인공지능(AI)을 사용할 때 발생하는 도전과 기회에 대해 다루고 있으며, 특히 "바이브 디버깅"이라는 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 코딩 과정이 혼란스럽고 관리하기 어려워지는 상황을 의미합니다.

주요 내용으로는 첫째, 바이브 디버깅에 대한 저자의 경험이 있습니다. 저자는 코딩 프로젝트에서 버그를 해결하는 데 어려움을 겪으며, 엉망인 코드가 디버깅을 방해할 수 있음을 강조합니다. 코드를 단순화하려는 노력은 때때로 중요한 기능을 잃게 만들기도 합니다.

둘째, 개발에서 AI 도구의 사용이 언급됩니다. AI는 생산성을 높일 수 있지만, 코드와 버그의 양이 급증할 수 있습니다. 기업들이 AI 코딩 도구를 빠르게 도입하면서 품질을 유지하기 위한 압박이 커지고 있습니다.

셋째, AI를 사용하는 개발자가 많아질수록 코드의 양이 증가하고 결함이 발생할 가능성도 높아집니다. 따라서 기업들은 이러한 위험을 관리하기 위해 품질 보증 관행을 강화해야 합니다.

넷째, 모니터링과 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 프로세스의 중요성이 강조됩니다. 이러한 시스템은 AI가 생성한 코드의 양을 처리하고 신뢰성과 보안을 보장하기 위해 발전해야 합니다.

다섯째, 기업들이 AI 개발의 요구에 적응함에 따라 코드 안전성과 모니터링에 중점을 둔 B2B 소프트웨어 솔루션의 성장이 예상됩니다.

마지막으로, AI 개발의 미래에 대한 경고가 있습니다. AI의 개선이 기대되지만, 그것이 빠르거나 지속적으로 이루어지지 않을 수 있음을 강조하며, 조직들이 현재 AI 기술의 상태에 대비해야 한다고 언급합니다.

전반적으로 이 기사는 AI의 통합이 소프트웨어 개발 환경을 변화시키고 있으며, 품질 관리와 모니터링을 위한 새로운 전략이 필요하다고 주장합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

인공지능(AI) 제품의 변화하는 환경에 대해 논의하고 있으며, 그 본질은 예측 불가능하고 확률적인 특성에 있습니다.

AI는 ChatGPT와 같이 데이터를 암기하는 것이 아니라 패턴을 인식하는 방식으로 작동합니다. 많은 사람들은 AI가 창조자들이 완전히 이해하지 못하는 방식으로 행동할 수 있다는 사실을 받아들이기 어렵습니다.

AI의 빠른 발전에 대한 회의적인 시각은 과거 인터넷과 같은 새로운 기술에 대한 반응과 유사합니다. 이러한 변화에 적응하는 사람들은 큰 성공을 거둘 수 있습니다.

전통적인 소프트웨어는 예측 가능한 입력과 출력을 기반으로 했지만, AI는 불확실성을 도입합니다. 결정론적 기능 대신 AI는 통계적 분포에 따라 작동하므로 소프트웨어 설계와 구축 방식을 재고할 필요가 있습니다.

AI 모델은 예상치 못한 결과를 생성할 수 있습니다. 사용자들은 이러한 예측 불가능성으로 인해 종종 어려움을 겪으며, 기대에 미치지 못할 때 불만을 느끼게 됩니다.

완벽한 신뢰성을 목표로 하기보다는 불확실성을 관리하는 데 집중해야 합니다. 이는 청중과 시장이 수용할 수 있는 예측 불가능성의 수준을 이해하는 것을 포함합니다.

성공적인 AI 제품 개발은 과학적 방법을 요구합니다. 오래된 공학 원칙에 얽매이지 않고 실제 사용에 기반하여 지속적으로 테스트하고 적응하는 것이 중요합니다.

데이터는 사용자 행동을 이해하고 AI 제품을 개선하는 데 필수적입니다. 기업은 부서 간의 장벽을 허물고 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 협력해야 합니다.

기술 산업은 예측 가능한 결과의 세계에서 emergent behavior가 가득한 세계로 전환하고 있습니다. 이러한 변화를 수용하고 경험적 접근 방식을 채택하는 조직은 번창할 것이며, 구식 모델에 집착하는 조직은 어려움을 겪을 수 있습니다.

결국, AI의 예측 불가능한 본질을 이해하고 활용하는 것이 성공적인 제품을 만드는 데 핵심이 되는 새로운 시대에 접어들고 있습니다.

요약이 없습니다.

아마존 웹 서비스(AWS) CEO 맷 가르만은 주니어 직원을 AI로 대체하는 아이디어를 "내가 들어본 것 중 가장 어리석은 생각"이라고 비판했습니다. 그는 주니어 직원들이 저렴하고 AI와 잘 소통하며, 회사 내에서 학습과 발전에 필수적이기 때문에 가치가 있다고 믿고 있습니다. 가르만은 기술이 빠르게 발전하는 만큼 젊은 근로자들에게 특정 기술뿐만 아니라 비판적 사고와 문제 해결 능력을 가르치는 것이 중요하다고 강조했습니다.

그는 또한 AI의 효과를 생성된 코드의 양으로 측정하는 것에 대해 회의적인 입장을 보였습니다. 양보다 질이 더 중요하다는 것입니다. 가르만은 AWS 개발자의 80% 이상이 다양한 작업을 지원하기 위해 AI 도구를 사용하고 있으며, 개발자와 AI 간의 협력적인 접근 방식을 권장했습니다. 요약하자면, 가르만은 주니어 직원을 유지하고 미래에 적응할 수 있는 기술을 가르치는 데 집중할 것을 주장하고 있습니다.

요약이 없습니다.

최근 탄마이 고팔의 기사에서는 인공지능(AI) 도입의 어려움에 대해 다루며, "확신하지만 잘못된" AI 출력 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 이 용어는 AI 시스템이 높은 확신을 가지고 부정확한 정보를 제공하는 경우를 의미하며, 이로 인해 여러 가지 문제가 발생합니다.

첫째, 사용자들은 AI의 응답이 정확한지 확인하는 데 과도한 시간을 소모하게 되어 투자 수익률이 감소합니다. 둘째, 단 한 번의 오류가 여러 번의 성공보다 신뢰를 더 크게 훼손할 수 있어, 사용자들이 이전의 방법으로 돌아가게 만듭니다. 셋째, 부정확성에 대한 명확한 피드백이 없으면 사용자는 AI 시스템을 개선하려는 동기가 줄어듭니다. 넷째, 작은 부정확성도 결과에 큰 오류를 초래할 수 있어 많은 AI 프로젝트가 실패하게 됩니다.

고팔은 AI 시스템이 완벽한 정확성을 추구하기보다는 불확실성을 전달해야 한다고 제안합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 사용자 피드백을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되는 "정확성 플라이휠"을 만들 수 있습니다.

더 나은 AI 시스템을 위해 조직은 AI가 불확실할 때 이를 표시할 수 있는지, 그리고 수정 사항에서 학습하는지를 질문해야 합니다. 이 기사는 특정 분야를 이해하는 전문화된 AI를 구축하는 것이 신뢰와 사용성을 높이는 데 도움이 될 것이라고 강조합니다.

결론적으로, "확신하지만 잘못된" 문제를 해결하는 것은 AI 도입과 효과성을 개선하는 데 매우 중요합니다.

Text.ai는 그룹 채팅을 위한 새로운 AI 기반 커뮤니케이션 플랫폼을 개발하는 혁신적인 회사입니다. 이 회사는 다른 AI 비서들과 달리, 여러 사용자를 위한 지능적이고 적응 가능한 지원을 제공하여 그룹 상호작용을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 회사에서 찾고 있는 직무는 창립 풀스택 엔지니어입니다. 이 포지션은 모바일 앱을 React Native를 사용하여 개발하고, 백엔드 시스템을 Python으로 통합하는 데 중점을 둡니다. 주요 책임으로는 모바일 앱의 개발을 처음부터 끝까지 이끌고, 독창적인 그룹 협업 기능을 만들며, 실시간 조정을 위한 고급 AI 기능을 구현하는 것이 포함됩니다.

이 직무에 적합한 후보자는 React Native 앱 개발 경험이 4년 이상이어야 하며, Python을 통한 백엔드 통합에 능숙해야 합니다. 또한, 사용자 경험에 중점을 둔 소비자 제품에 대한 강한 직관을 가지고 있어야 하며, 스타트업 환경에서 도전 과제를 해결할 수 있는 능력이 필요합니다.

Text.ai에 합류하면 혁신적인 기술을 개발할 기회를 얻을 수 있으며, Y Combinator와 같은 저명한 투자자와 경험이 풍부한 창립자들의 지원을 받을 수 있습니다. AI와 커뮤니케이션의 최전선에서 기술적 도전에 참여할 수 있는 기회도 주어집니다.

이 회사는 경쟁력 있는 급여, 주식, 401k 플랜, 피트니스 비용 환급 등의 혜택을 제공합니다. 지원하려면 최근 경험에 대한 이력서나 설명서, 이 직무에 대한 관심과 Text.ai에 대한 흥미를 표현한 글, 이전 작업이나 프로젝트에 대한 링크를 제출해야 합니다.

Text.ai는 인간의 연결을 향상시키는 의미 있는 기술을 만들고자 하는 열정적인 엔지니어를 찾고 있습니다.

저자는 게임 넷핵(NetHack)을 하면서 겪는 문제에 대해 이야기합니다. 게임에 몰입하다 보니 시간 가는 줄 모르고 잊어버리는 상황이 발생합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 메일 데몬이라는 기능을 사용합니다. 이 기능은 게임을 하는 동안에도 이메일을 받을 수 있게 해줍니다.

메일 데몬이 활성화되면 넷핵은 정해진 간격으로 새로운 이메일이 있는지 확인합니다. 이메일이 수신되면 플레이어에게 스크롤 형태로 전달됩니다. 플레이어는 이후 메일 프로그램을 통해 이메일을 읽을 수 있습니다. 저자는 넷핵의 리스프(Lisp) 버전을 사용하고 있으며, 메일 클라이언트인 mu4e와 이 기능을 통합하고 싶어 합니다. mu4e는 mbox 형식 대신 maildir 형식을 사용합니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 크론 작업을 만들어 maildir을 mbox 형식으로 변환합니다. 새로운 메시지를 확인하고 mbox 파일을 업데이트하는 방식입니다. 또한, emacsclient를 통해 mu4e를 열 수 있는 스크립트를 작성하여 여러 개의 Emacs 프로세스를 실행하지 않고도 효율적으로 이메일을 관리할 수 있게 합니다.

전반적으로 저자는 게임을 즐기면서도 이메일과 연결될 수 있는 기술적 해결책을 공유합니다.

웨어러블 기기는 건강 관련 신호를 추적하여 건강 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다. 고급 모델은 주로 기본 센서 데이터를 활용하지만, 행동 데이터가 건강과 더 밀접하게 관련되어 있어 더 유용한 경우가 많습니다. 이번 연구에서는 162,000명의 개인으로부터 수집한 25억 시간 이상의 데이터를 사용하여 이러한 모델을 개발하고, 독특한 데이터에 맞춰 모델 설계를 최적화했습니다. 이 모델은 57개의 건강 관련 작업에서 테스트되었으며, 다양한 실제 상황에서 특히 수면과 건강 변화를 예측하는 데 뛰어난 성과를 보였습니다. 연구 결과는 웨어러블 기술에 맞춘 모델 설계의 필요성을 강조하며, 건강 응용 프로그램에 대한 새로운 가능성을 제시합니다.

저자는 Docker Compose 프로젝트를 구축하고 실행할 때 Docker 대신 Podman을 사용하는 것을 선호합니다. Podman은 루트가 필요 없고 데몬이 없기 때문에 그들의 요구에 더 적합하다고 생각합니다. Podman은 Docker Compose 프로젝트를 두 가지 방법으로 실행할 수 있습니다. 하나는 공식 Docker Compose CLI를 Podman 소켓에 연결하는 것이고, 다른 하나는 podman-compose라는 Podman 전용 대체 도구를 사용하는 것입니다. 그러나 두 방법 모두 한계가 있습니다.

저자는 Podman에서 BuildKit을 활성화한 상태로 Docker Compose CLI를 사용하려고 하고 있습니다. Podman 소켓을 가리키도록 Docker 컨텍스트를 설정하면 Docker Compose가 작동하는 것을 발견했습니다. 또한 더 나은 기능을 위해 BuildKit 서비스를 설정했지만, 이로 인해 데몬이 생기게 되어 Podman의 데몬 없는 특성과 맞지 않다는 점을 지적했습니다.

데몬을 사용하지 않기 위해 저자는 Bakah라는 도구를 만들어 Docker Compose 프로젝트를 이미지 구축을 위한 더 간단한 JSON 형식으로 변환합니다. 이 과정에서 Podman을 직접 사용하는 대신 Buildah를 사용합니다. Bakah는 아직 개발 중이며 일부 고급 기능이 부족하지만, 복잡한 프로젝트를 관리하는 데 저자의 필요를 충족시켜 줍니다. 저자는 향후 프로젝트에서 Bakah를 사용하여 작업 흐름을 간소화할 계획입니다.

"ghostty"라는 GitHub 프로젝트와 AI 도구 사용에 관한 중요한 풀 리퀘스트에 대해 논의하고 있습니다. 이 프로젝트는 현재 1,000개의 포크와 34.6k개의 별을 보유하고 있어 사용자들 사이에서 인기가 높습니다.

최근 업데이트에서는 기여자가 코드를 제출할 때 AI 도구를 사용했는지 여부를 반드시 밝혀야 한다고 강조했습니다. 이는 프로젝트 유지 관리자가 기여의 품질을 평가하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

변경을 제안한 기여자는 AI로 생성된 코드가 종종 품질이 떨어지며, 경험이 부족한 사용자들이 이를 인식하지 못할 수 있어 좋지 않은 제출로 이어질 수 있다고 우려를 표명했습니다.

커뮤니티에서는 이 공개 요구 사항에 대해 긍정적인 반응과 부정적인 반응이 혼재했으며, 많은 사람들이 투명성의 필요성에 동의했습니다.

일부 사용자들은 AI 도구 공개를 위한 기준을 마련해 기여 과정을 간소화하고 명확성을 높이자는 제안을 하기도 했습니다.

전반적으로 이 프로젝트는 책임 있는 AI 사용에 중점을 두고 있으며, 기여자들이 자신의 제출물 품질에 대해 인식할 수 있도록 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

EPFL의 연구자들이 종이와 금속 같은 평면 재료로 복잡하고 곡선이 있는 3D 형태를 만드는 새로운 방법인 C-Tubes를 개발했습니다. 전통적으로 이러한 형태를 설계하는 것은 어려웠고 비싼 도구가 필요했습니다. C-Tubes는 평면 스트립을 구부리고 연결하여 주름 없이 강한 튜브 구조로 만들 수 있게 해주어, 가구, 조명, 건축 디자인에 적합합니다.

이 과정은 창의적인 디자인과 최종 형태가 평면 재료로 제작 가능하도록 보장하는 컴퓨터 알고리즘을 결합합니다. 이 방법은 생산 과정을 단순화할 뿐만 아니라 폐기물과 자재 사용을 줄여 전통적인 제조 방식에 비해 더 지속 가능하게 만듭니다.

C-Tubes는 가구와 건축을 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 혁신적인 디자인의 가능성을 제공합니다. 연구자들은 복잡한 생산 과정을 거치지 않고도 독특한 디자인을 만들 수 있음을 보여주고자 합니다. 전반적으로 이 개발은 수학, 디자인, 실용성을 결합하여 디자인과 건설 분야의 미래 발전을 위한 길을 열고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 Monibot의 후원으로 다양한 Golang SQLite 드라이버에 대한 벤치마크를 검토합니다. 벤치마크는 여러 라이브러리를 사용하여 진행되었습니다.

테스트된 라이브러리는 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 CGO 기반 라이브러리로 bvinc, craw, eaton, mattn, modernc, zombie, sqinn이 포함됩니다. sqinn은 데이터베이스/sql 드라이버는 아닙니다. 두 번째는 순수 Go 라이브러리로 glebarez와 ncruces가 있으며, 이들은 데이터베이스/sql 드라이버입니다.

테스트 환경은 다음과 같습니다. 운영 체제는 Debian/GNU Linux, CPU는 Intel Core i7-1165G7, RAM은 32GB, 디스크는 1TB NVME SSD, Go 버전은 1.24.5입니다. 각 테스트는 두 번 실행되었으며, 더 나은 결과를 기록했습니다.

데이터베이스 스키마는 사용자, 기사, 댓글을 위한 테이블과 특정 인덱스를 포함하고 있습니다. 벤치마크 결과는 간단한, 실제, 복잡한, 많은, 큰, 동시 실행 등 다양한 시나리오로 분류되었습니다. 삽입 및 쿼리 시간은 밀리초 단위로 측정되며, 시간이 짧을수록 성능이 우수함을 나타냅니다.

주요 발견 사항으로는, 특정 드라이버가 일관되게 다른 드라이버보다 성능이 우수하지 않으며, 성능은 특정 사용 사례에 따라 달라진다는 점입니다. CGO 없이도 SQLite 드라이버 사용이 가능해졌습니다.

결론적으로, SQLite 드라이버 선택은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라져야 하며, 테스트된 드라이버 중에서 명확한 우승자는 없습니다.

AI 분야의 직무 제목은 끊임없이 변화하고 있어 많은 사람들에게 혼란을 주고 있습니다. 이 가이드는 다양한 AI 직무 제목을 주요 요소로 나누어 설명하여 이해를 돕고자 합니다.

AI 직무 제목은 어린이 책의 구조처럼 일반적인 용어를 혼합하여 만들어지는 경우가 많습니다. 주요 수정어로는 'Forward Deployed'가 있습니다. 이는 고객과 밀접하게 협력하여 그들의 요구에 맞춘 AI 애플리케이션을 개발하는 역할을 의미합니다. 'Applied'는 AI 자체를 만드는 것이 아니라 AI 기반 제품을 설계하고 구축하는 데 중점을 둡니다.

AI와 관련된 분야는 여러 가지가 있습니다. 'AI'는 챗봇이나 이미지 생성과 같은 다양한 응용 프로그램을 포함하는 일반적인 용어입니다. 'ML(기계 학습)'은 특정 작업을 위한 모델을 훈련하는 과정을 의미합니다. 'Gen AI(생성적 AI)'는 사용자가 직접 상호작용하는 콘텐츠(텍스트, 이미지 등)를 생성하는 데 초점을 맞춥니다.

역할에 대해서도 살펴보면, '연구원'은 AI 기술을 발전시키기 위한 실험을 수행하는 사람을 의미합니다. 그러나 AI가 상업화됨에 따라 이 용어의 의미는 점점 모호해지고 있습니다. '엔지니어'는 AI 모델을 사용하여 애플리케이션을 개발하는 역할을 맡고 있으며, 'AI 엔지니어'라는 용어가 인기를 끌고 있지만 그 의미는 다소 애매할 수 있습니다.

AI 직무 제목의 예로는 AI 연구원, 응용 AI 엔지니어, 응용 AI 솔루션 아키텍트, AI Forward Deployed 엔지니어 등이 있습니다. 이 가이드는 AI 직무 환경이 변화함에 따라 이러한 제목을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 새로운 직무 제목을 접하게 된다면, 업데이트를 위해 이를 공유하는 것이 좋습니다.

이 글에서는 마샤 리네한이 개발한 변증법적 행동 치료(DBT)의 기원과 발전 과정을 다룹니다. 리네한은 정신 건강 문제와 외상성 정신과 치료로 힘든 청소년기를 보냈습니다. 그녀는 이러한 어려움을 극복한 후, 전통적인 정신 분석에서 부족하다고 느낀 감정 조절을 위한 실용적인 기술을 제공하는 치료법을 만들고자 했습니다.

DBT는 이제 자살 위험이 높은 개인에게 효과적인 치료법으로 널리 인정받고 있으며, 개인 치료, 기술 훈련, 지원을 결합한 방식으로 진행됩니다. 이 치료법은 고객이 자신의 감정과 행동을 관리할 수 있는 구체적인 기술을 가르치며, 수용과 변화의 필요성을 강조합니다.

최근 DBT는 임상 환경을 넘어 학교와 직장에서도 확산되고 있으며, 여러 공인들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 그러나 비판자들은 DBT가 복잡한 감정 경험을 단순한 기술 훈련으로 축소할 수 있으며, 사회적 및 체계적 문제와 관련된 깊은 이슈를 간과할 수 있다고 주장합니다. 일부 이전 고객들은 DBT가 개인의 관계와 삶의 이야기를 중요하게 다루지 않아 오히려 무시하거나 트라우마를 유발할 수 있다고 느끼고 있습니다.

이 글은 정신 건강 문화에서 개인의 웰빙에 대한 책임과 외부 요인의 영향을 둘러싼 긴장을 강조합니다. DBT가 자칫 자본주의적 가치에 부합하는 자기 관리의 사고방식을 조장할 수 있다는 점을 제기합니다. 결국, 개인의 고통이 개인의 책임이면서도 전적으로 그들의 잘못이 아니라는 이분법을 제시하며, DBT가 정신 건강 요구를 충족하는 데 있어 진정한 효과성과 윤리적 함의에 대한 질문을 던집니다.

요약이 없습니다.

FeOxDB는 Rust를 위해 설계된 빠른 키-값 데이터베이스로, 데이터 작업의 지연 시간이 매우 낮습니다. GET 작업은 300나노초 이하, INSERT 작업은 600나노초 이하로 처리됩니다.

이 데이터베이스의 주요 특징으로는 높은 성능을 자랑하는 락 프리 동시성, 샤딩된 버퍼, 그리고 I/O 작업을 최적화하기 위한 io_uring(Linux) 지원이 있습니다. 또한, 메모리 전용 모드에서 최대 속도로 운영할 수 있으며, 비동기 I/O를 통해 데이터를 지속적으로 저장할 수 있습니다. JSON 데이터에 대한 부분 업데이트를 지원하며, 이는 JSON Patch 표준을 따릅니다. 스레드 안전한 증가 및 감소 작업을 지원하는 원자 카운터 기능도 포함되어 있습니다. 실시간 모니터링 기능을 통해 성능 통계를 제공하며, 이중 RB-트리 구조를 통해 메모리 관리를 효율적으로 수행하고 디스크 단편화를 방지합니다.

FeOxDB는 원자성, 일관성, 격리를 보장하지만 내구성은 다소 완화되어 있습니다. 쓰기 지연 버퍼링을 사용하여 시스템 성능에 따라 최대 420밀리초의 데이터 손실 가능성이 존재합니다.

개발자는 FeOxDB를 쉽게 설치하고 키-값 쌍을 삽입, 검색, 확인 및 삭제하는 작업을 수행할 수 있습니다. 메모리와 지속 저장 설정에 대한 예제도 제공됩니다. 이 데이터베이스는 여러 스레드의 동시 접근을 지원하여 효율적인 병렬 데이터 작업을 가능하게 합니다.

고급 기능으로는 범위 쿼리와 JSON 패치 작업을 위한 기능이 포함되어 있어 유연한 데이터 조작이 가능합니다. 성능 지표에 따르면, FeOxDB는 다양한 조건에서 초당 수백만 건의 작업을 처리할 수 있는 높은 처리량을 기록하고 있습니다.

아키텍처는 다단계 구조를 사용하여 락 프리 작업과 비동기 쓰기 지연 로깅을 강조하며, 이를 통해 처리량을 극대화하고 지연 시간을 최소화합니다. 전체 API 문서가 제공되며, 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다.

FeOxDB는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여되어 널리 사용하고 수정할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 콜모고로프-아놀드 네트워크(KANs)라는 새로운 유형의 신경망과 다층 퍼셉트론(MLPs) 간의 차이에 대해 설명합니다. KANs와 MLPs는 표현 능력은 같지만, 최적화와 해석 가능성과 같은 다양한 emergent properties(출현 속성)를 보여주기 때문에 동일하지 않습니다.

KANs는 복잡한 활성화 함수에 초점을 맞추고 단순한 구조를 갖는 경향이 있어 환원주의와 더 잘 맞아떨어집니다. 반면, MLPs는 단순한 단위들이 복잡한 방식으로 결합하여 출현 행동을 만들어내는 전체론적 접근에 더 가깝습니다.

KANs는 과학적 사고와 더 잘 어울리는 것으로 여겨지며, 이는 종종 환원주의에 의존합니다. KANs는 후크의 법칙과 같은 과학적 공식을 MLPs보다 더 쉽게 표현할 수 있습니다.

모델의 효과는 그 모델의 귀납적 편향이 주어진 작업과 얼마나 잘 맞는지에 따라 달라집니다. KANs는 과학적 맥락에서 뛰어난 성능을 보이는 반면, MLPs는 이미지 처리나 언어 처리와 같은 작업에서 더 나은 성과를 냅니다.

KANs와 MLPs의 강점과 한계를 이해하기 위해서는 철학적 사고와 경험적 실험이 모두 필요할 수 있습니다.

Splice CAD는 처음에는 케이블 하네스를 만들기 위한 도구로 시작했지만, 현재는 배선 및 전기 조립을 위한 기능으로 확장되었습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

편집 기능이 향상되어 사용자는 변경 사항을 되돌리거나 다시 실행할 수 있으며, 구성 요소를 선택하고 그룹화할 수 있습니다. 또한, 사용자는 빠르게 전선을 연결하고 핀당 여러 개의 연결을 만들 수 있습니다.

문서 작성 기능도 추가되어 사용자는 엔지니어링 도면을 위한 다중 페이지 PDF를 생성하고 WireViz 형식으로 다이어그램을 내보낼 수 있습니다.

라이브러리와 구성 요소도 추가되어 이제 다양한 부품, 예를 들어 커넥터와 스위치가 포함되어 있습니다. 부품 번호에서 사양을 자동으로 채워주는 기능도 제공됩니다.

가입 없이 Splice CAD를 사용해 볼 수 있으며, 튜토리얼과 문서는 해당 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

D3는 데이터 시각화를 위해 사용되는 라이브러리로, 사용하기에 꽤 길고 복잡할 수 있습니다. 현재 D3.js를 배우고 있는 저자는 간단한 차트, 예를 들어 박스 플롯을 그리기 위해서도 많은 코드가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 하나의 플롯을 그리기 위해 194줄의 코드가 필요합니다.

이렇게 긴 코드는 D3가 제공하는 유연성 때문입니다. 많은 코드를 작성하는 것이 번거롭게 느껴질 수 있지만, 이는 시각적 요소에 대한 세밀한 사용자 정의와 제어를 가능하게 합니다. D3는 데이터를 SVG 형태에 연결할 수 있게 해주어 독특한 시각화를 만드는 데 강력한 도구입니다.

Datawrapper와 같은 차트 제작 도구가 존재하지만, D3가 제공하는 창의적인 자유도는 그와 같은 도구에서는 찾기 어렵습니다. 저자는 이러한 유연성을 높이 평가하며, D3의 장황함이 예술적 표현을 가능하게 해준다는 점에서 그 가치가 있다고 믿고 있습니다.

벤과 코너는 Skope의 창립자로, 고객이 소프트웨어의 실제 성과에 따라 요금을 지불하는 청구 시스템을 만들었습니다. 이는 고객이 소프트웨어가 작동할 때만 비용을 지불하게 되는 모델입니다. 이 시스템은 점점 더 보편화되고 있는 AI 제품을 위해 설계되었으며, 기존의 청구 시스템인 Stripe와 같은 대안으로 기능합니다.

이들은 이전에 비영리 단체를 위해 AI 에이전트를 개발했지만, 가치를 입증하기 전에 높은 초기 비용이 드는 소프트웨어를 판매하는 것이 어렵다는 것을 깨달았습니다. 따라서 고객은 성공적인 결과에 따라 비용을 지불해야 하며, 이는 구매자의 위험을 줄이고 인센티브를 일치시키는 데 도움이 된다고 믿고 있습니다.

Skope는 사용자가 고객의 사용량을 추적하고 유연한 가격 규칙을 설정할 수 있도록 하며, 기록된 이벤트에 따라 자동으로 청구서를 생성합니다. 또한 청구를 위한 데이터 수집을 간소화하기 위해 통합 작업도 진행 중입니다. 성과 기반 가격 책정을 위해 Skope는 결과를 검증하고, 고객이 필요할 경우 요금에 이의를 제기할 수 있는 투명한 플랫폼을 제공합니다.

전반적으로 이들은 성과 기반 지불 모델을 촉진하여 소프트웨어 산업을 개선하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 구글 광고가 온라인 광고를 혁신한 방식과 유사합니다. 현재 Skope는 안정적으로 작동해야 하는 청구 제품이기 때문에 고정 구독 가격으로 제공되고 있습니다. 이들은 AI 분야의 청구 방식과 미래에 대한 피드백과 아이디어를 환영합니다.

요약이 없습니다.

한 동료가 ARM 코드에서 "d4d4" 명령어의 이상한 패턴을 발견했습니다. 이 명령어는 항상 도달할 수 없는 위치에 있었고, d4d4 명령어는 특정 주소로의 상대적 분기를 나타냅니다. 그러나 단순히 반환하는 함수 뒤에 이러한 명령어가 있는 것은 이상하게 보였습니다.

실험 결과, 단일 함수가 생성될 때 d4d4 명령어가 나타났습니다. 그러나 두 번째 함수가 추가되자 d4d4 명령어는 사라졌습니다. 이는 컴파일러가 함수에 대해 32비트 정렬을 요구하지 않음을 나타냅니다. 세 번째 함수를 추가하자 다시 d4d4 명령어가 나타났는데, 이는 링크 과정에서 객체 파일을 정렬하기 위해 추가된 것으로 보입니다.

조사 결과, LLVM 링크기(LLD)가 객체 파일 간의 적절한 정렬을 보장하기 위해 d4d4 명령어를 삽입한다는 사실이 밝혀졌습니다. LLD와 달리 GNU 링크기는 정렬을 위해 0을 사용하여 d4d4 명령어가 분기로 해석되는 혼란을 피합니다.

결론적으로, LLD가 d4d4 명령어를 삽입하는 것은 오해를 불러일으킵니다. 이 명령어는 정지 명령어가 아닌 조건부 점프처럼 작용하기 때문입니다. 이는 실행을 중단해야 하는 트랩 명령어의 의도된 동작과는 다릅니다. 따라서 이 문제는 보고할 가치가 있는 버그로 보입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

웹사이트가 보안상의 이유로 사용자의 브라우저를 확인하고 있습니다. 만약 이 웹사이트의 소유자라면, 문제를 해결할 수 있는 옵션이 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 웹 브라우저와 통합된 공통 리스프(Web Embeddable Common Lisp, WECL) 프로젝트에 대해 다룹니다. 저자 다니엘 코흐마인스키는 이 프로젝트의 현재 상태, 기술적 세부사항, 그리고 향후 계획을 설명합니다.

개발자들은 WECL을 포함하고 <script> 태그에 type="text/common-lisp"를 사용하여 웹 페이지에서 공통 리스프를 사용할 수 있습니다. 예제 코드를 통해 공통 리스프를 실행하는 간단한 웹 페이지를 만드는 방법을 보여줍니다.

JS-FFI(JavaScript Foreign Function Interface)는 공통 리스프가 자바스크립트와 상호작용할 수 있도록 저수준 접근을 제공합니다. 이를 통해 공통 리스프에서 자바스크립트 변수, 함수, 메서드, 콜백을 정의할 수 있는 다양한 연산자를 제공합니다.

에맥스(Emacs)에서 WECL과 상호작용할 수 있도록 SLIME/SWANK용 어댑터가 제공됩니다. 사용자는 웹소켓(WebSocket)을 통해 WECL과 상호작용하고, 폼을 컴파일하며 REPL(읽기-평가-출력 루프)과 소통할 수 있지만, 파일 컴파일에는 제한이 있습니다.

사용자는 공통 리스프 런타임을 어떤 웹사이트에나 주입할 수 있어, 공통 리스프 명령을 실행하고 웹 페이지 요소를 조작할 수 있습니다.

현재 이 프로젝트는 스레딩과 성능 문제, 비동기 작업의 제한 등 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 향후 개선 사항으로는 여러 스레드를 더 잘 처리하고 성능을 최적화하는 것이 포함됩니다.

이 프로젝트는 유럽연합의 지원을 받는 NGI0 Commons Fund에 의해 자금을 지원받고 있습니다. WECL은 공통 리스프와 웹 개발을 연결하는 것을 목표로 하며, 개발자들에게 독특한 환경을 제공하지만 여전히 실험 단계에 있습니다.

저자는 전통적인 벡터 데이터베이스 대신 Git을 사용하여 AI 메모리의 개념 증명을 만들었습니다. Git은 이미 버전 관리된 문서를 효과적으로 관리하기 때문에 복잡한 벡터 저장소가 필요하지 않다는 아이디어입니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 메모리는 Git 저장소에 마크다운 파일로 저장됩니다. 각 대화는 커밋으로 기록되며, git diff 명령어를 사용하면 시간이 지남에 따라 이해가 어떻게 변화하는지를 보여줍니다. BM25라는 검색 방법이 사용되어 임베딩이 필요하지 않습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 대화의 맥락에 따라 검색 쿼리를 생성하여 사용자가 단순한 유사도 점수가 아닌 실제 변화를 볼 수 있게 합니다.

이 개념 증명은 아직 상용화 준비가 되어 있지 않지만 개인 사용에는 잘 작동하며, 1년 분량의 대화를 약 100MB의 RAM에 저장하고 빠른 검색 속도를 제공합니다. 사용자는 AI가 알고 있었던 내용을 확인하기 위해 언제든지 특정 시점으로 되돌아갈 수 있어 명확한 저장과 메모리 편집이 가능합니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며 Python과 GitPython 등 여러 도구를 사용하여 구축되었습니다. 저자는 이 접근 방식에 대한 피드백을 구하고 있으며, 이것이 현명한 아이디어인지 아니면 잠재적인 문제점이 있는지 궁금해하고 있습니다.

조지와 알렉스는 모든 온라인 제품을 검색할 수 있는 데이터베이스인 Channel3를 소개하고 있습니다. 이 플랫폼은 제휴 수익화를 위한 기능도 포함되어 있습니다. 그들은 AI 교사를 개발하는 과정에서 신뢰할 수 있는 제품 데이터를 찾는 데 어려움을 겪었고, 이를 해결하기 위해 Channel3를 만들게 되었습니다.

Channel3는 컴퓨터 비전을 활용하여 제품 정보를 수집하고, 다양한 소매업체에서 제공하는 불일치한 정보를 표준 형식으로 정리합니다. 사용자는 특정 기준으로 제품을 검색할 수 있으며, 제목, 이미지, 가격, 사양 등을 포함한 구조화된 데이터를 JSON 형식으로 받을 수 있습니다.

개발자는 Channel3를 통해 이루어진 판매에 대해 수수료를 받을 수 있으며, 이 플랫폼을 통해 지출보다 더 많은 수익을 올리는 것을 목표로 하고 있습니다. Channel3는 API와 Typescript 및 Python으로 된 SDK를 제공하며, 처음 1,000회 검색은 무료로 이용할 수 있고, 추가 1,000회 검색에 대해 7달러가 부과됩니다. 현재 이 서비스는 미국에서만 제공되며, 수백만 개의 제품이 등록되어 있습니다.

그들은 커뮤니티의 피드백을 통해 서비스를 개선하고자 하며, 질문에 대한 답변도 제공하고 있습니다. 관심 있는 사용자는 웹사이트에서 무료 계정을 생성하여 서비스를 시작할 수 있습니다.

필수 쿠키는 웹사이트가 제대로 작동하는 데 꼭 필요합니다. 이 쿠키는 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 구매를 가능하게 합니다. 브라우저에서 이러한 쿠키를 차단할 수 있지만, 그러면 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 저명한 과학 커뮤니케이터인 에릭 와인스타인, 사빈 호센펠더, 브라이언 키팅, 커트 자이문갈이 자신의 주장을 홍보하면서 과학적 신뢰성을 훼손했다는 비난을 받고 있는 상황을 다룹니다. 저자 티모시 응우옌은 이들이 와인스타인의 이론인 기하학적 통일성을 비판하는 목소리를 억압하려 했던 개인적인 경험을 이야기합니다. 이 이론은 과학적 신뢰성이 부족합니다.

응우옌은 이들 커뮤니케이터가 자유로운 탐구를 주장하면서도 비판자들을 공격하고 위협하는 이중성을 지적합니다. 그는 와인스타인이 과학적 권위에 도전한다고 주장하지만, 자신의 영향력을 이용해 반대 의견을 침묵시키고 있다고 언급합니다. 또한, 호센펠더와 키팅이 정직한 과학적 논의보다 충성을 우선시하며, 이로 인해 와인스타인을 지지함으로써 자신의 명성이 손상되고 있다고 비판합니다.

전반적으로 응우옌은 이러한 행동이 대중의 과학 이해에 해롭다고 주장합니다. 이는 정당한 연구와 오해를 불러일으키는 주장들이 뒤섞이기 때문입니다. 그는 과학적 신뢰성을 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, 대중 과학 분야에서 청중의 마음을 사로잡는 것의 위험성에 대해 경고합니다.

요약이 없습니다.

저자는 xv6 교육용 운영 체제와 맞춤형 TCP/IP 네트워킹 스택을 결합한 프로젝트를 만들었습니다. 이 네트워킹 스택은 'microps'라는 이름으로, 원래 학습 목적으로 사용자 공간에서 실행되도록 설계되었습니다. 이 프로젝트는 microps를 xv6-riscv 커널에 통합하며, 다음과 같은 주요 기능을 포함하고 있습니다.

처음부터 새롭게 구축된 TCP/IP 스택, xv6 커널과의 통합, 네트워크 애플리케이션 개발을 위한 표준 소켓 시스템 호출 구현, TCP 및 UDP 에코 서버와 같은 기본 사용자 수준 도구인 ifconfig 등이 있습니다.

저자는 이러한 구성 요소를 구축함으로써 운영 체제와 네트워킹에 대한 이해를 높이고자 하며, 피드백과 질문을 환영합니다.

가이와 저는 데이터베이스에서 직접 접근하지 않고도 ER(엔티티-관계) 다이어그램을 생성할 수 있는 도구인 ChartDB를 만들었습니다. 처음에는 오픈 소스 버전을 출시했으며, 그 인기로 인해 이제 팀을 위한 클라우드 버전을 소개하게 되었습니다.

ChartDB 클라우드의 주요 기능은 다음과 같습니다. ER 다이어그램을 Miro나 Notion과 같은 문서 및 플랫폼에 쉽게 삽입할 수 있습니다. Figma와 유사하게 실시간 협업이 가능하며, 라이브 커서를 통해 여러 사용자가 동시에 작업할 수 있습니다. 데이터베이스와 자동으로 동기화되며, 복잡한 스키마를 간단하게 정리할 수 있습니다. 다양한 SQL 형식으로 DDL을 내보낼 수 있고, AI 어시스턴트가 스키마 변경을 구상하고 만드는 데 도움을 줍니다.

저희의 목표는 데이터베이스 작업을 더 창의적이고 즐겁게 만드는 것입니다. 복잡한 스키마나 오래된 문서를 다루는 팀의 피드백을 특히 환영합니다. 자세한 내용은 ChartDB 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

저자는 Anubis 프로젝트에 대해 논의하며, 이 프로젝트가 AI 크롤러로부터 웹사이트를 보호하기 위해 독특한 방법을 사용한다고 설명합니다. Anubis는 방문자에게 컴퓨터에는 쉬우나 인간에게는 어려운 계산 문제를 해결하도록 요구하여 접근을 차단합니다. 이로 인해 git.kernel.org와 lore.kernel.org와 같은 사이트에 대한 접근이 차단되어, 자원이 제한된 사용자들이 불편을 겪고 있습니다.

전통적으로 웹사이트는 CAPTCHA를 사용하여 원치 않는 크롤러를 차단합니다. CAPTCHA는 인간에게는 쉬운 작업을 제공하지만, Anubis는 방문자가 SHA-256 계산을 수행하도록 요구하여 봇이 아님을 증명하게 합니다. 이는 비트코인 채굴과 유사한 방식입니다. 저자는 이러한 접근 방식이 컴퓨팅 자원이 적은 사용자에게 불균형적으로 영향을 미친다고 주장하며, 대규모 데이터 센터를 가진 AI 업체들은 이러한 도전을 쉽게 우회할 수 있다고 지적합니다.

저자는 Anubis를 사용하여 모든 웹사이트를 크롤링하는 데 드는 비용이 거의 없을 것이라고 계산합니다. 이는 낮은 계산 비용 때문이며, 따라서 이 시스템이 크롤러를 효과적으로 저지하지 못할 것이라는 점을 시사합니다. 또한, 저자는 과거의 스팸 방지 방법 중 하나인 시를 라이센스하는 방식과 Anubis의 목표인 원치 않는 트래픽 차단을 비교합니다.

마지막으로, 저자는 데스크톱 브라우저를 사용하지 않고 Anubis의 제한을 우회하는 방법을 공유합니다. 그들은 Anubis가 실제로 봇의 접근을 방지하는 데 효과적이지 않을 것이라는 회의적인 시각을 드러내며, 이 과정이 쉽게 자동화될 수 있다고 언급합니다. 저자는 이 프로젝트에 대해 비판적인 시각을 가지고 있으며, 사용자 인증을 충분히 증명하지 못하면서 웹 자원에 대한 접근을 복잡하게 만든다고 강조합니다.

이 기사는 코딩 챌린지의 일환으로 스페이스 인베이더 생성기를 만드는 과정을 다루고 있으며, 그 인터랙티브한 기능과 개발 과정을 강조합니다.

저자는 3D 렌더러인 레이븐 작업 중에 이 생성기를 만들었습니다. 도구에 얽매이지 않기 위해 스페이스 인베이더처럼 재미있고 인지할 수 있는 무언가를 만들기로 결정했습니다. 이 아이디어는 많은 호응을 얻어 다른 사람들이 자신의 버전을 제출할 수 있는 코드 챌린지로 이어졌습니다. 저자는 챌린지가 끝난 후 제출된 작품들을 공유할 계획입니다.

디자인 과정은 침입자들을 스케치하고 디지털 도구를 사용해 픽셀 아트를 만드는 것에서 시작되었습니다. 저자는 기하학적 패턴을 이용해 침입자를 생성하는 방법을 발견했고, 이를 통해 벡터 기반 디자인을 개발하게 되었습니다. 침입자를 만드는 과정에서는 중심점을 정의하고 대칭적인 몸체 형태를 생성한 후, 팔다리(촉수와 뿔)를 추가했습니다. 저자는 다양성을 위해 일부 제약을 두고 무작위성을 활용했습니다.

벡터 형태를 픽셀 아트로 변환하기 위해서는 벡터 몸체에 상대적인 위치에 따라 픽셀을 칠하는 간단한 방법이 사용되었습니다. 세부적인 팔다리를 보장하기 위해 추가적인 기술도 적용되었습니다. 침입자에게는 미리 정의된 세트를 사용해 눈을 추가하고, 일관된 생동감을 위해 특정 색 공간을 이용해 색상을 생성했습니다.

마지막 단계에서는 침입자들을 원래 게임의 움직임을 모방하도록 애니메이션화했습니다. 여기에는 팔다리 위치를 이동시키고 눈에 미세한 움직임을 추가하여 현실감을 더했습니다. 저자는 생성기에 대한 만족감과 그 과정에서 얻은 학습 경험을 표현하며, 독자들에게 자신만의 침입자를 만들어보라고 권장합니다.

전반적으로 이 기사는 인터랙티브한 스페이스 인베이더 생성기를 개발하는 재미있고 창의적인 과정을 보여주며, 코딩 프로젝트에서 실험과 완성의 중요성을 강조합니다.

텍스트는 Unison 클라우드 프로젝트에서 Sophie라는 사용자가 한 특정 기여를 찾으려 할 때 발생한 문제에 대해 설명합니다. 저자는 필요한 정보를 검색하기 위해 SQL 쿼리를 사용하는 방법을 설명하지만, 복잡한 조인을 작성하는 것이 번거로울 수 있다고 언급합니다.

이 과정을 간소화하기 위해 저자는 필요한 조인을 하나의 재사용 가능한 쿼리로 통합하는 "디버깅 뷰"를 만드는 것을 제안합니다. 이렇게 하면 향후 쿼리가 더 간단하고 사용자 친화적으로 될 수 있습니다. 디버깅 뷰를 사용하면 사용자가 복잡한 SQL을 반복해서 작성하지 않고도 모든 관련 정보를 쉽게 접근할 수 있습니다.

저자는 독자들에게 자신들의 필요에 맞는 유사한 뷰를 만들 것을 권장하며, 이러한 뷰는 데이터베이스에 추가 공간을 차지하지 않고 쉽게 업데이트할 수 있다고 설명합니다. 계산된 열을 사용하는 쿼리의 성능이 최적이 아닐 수 있지만, 저자는 일회성 쿼리의 경우 사용의 용이성이 이 문제를 능가한다고 믿습니다.

텍스트는 저자의 함수형 프로그래밍에 관한 책을 홍보하며 독자들에게 더 많은 정보를 알아보도록 초대하면서 마무리됩니다.

이 글은 전 세계의 전력망 지도를 개선하고 지속 가능한 에너지로의 전환을 지원하기 위한 다양한 자원을 종합적으로 정리한 내용입니다. OpenStreetMap을 활용한 송전망 지도 작업에 참여할 것을 권장하며, 제공된 지도에서 직접 복사하기보다는 공식 위성 데이터와 대조하여 수동으로 데이터 포인트를 검증하는 것이 중요하다고 강조합니다.

주요 자원은 지역별로 정리되어 있습니다. 전 세계적으로는 전력망 데이터에 접근할 수 있는 다양한 데이터베이스와 도구가 포함되어 있으며, 글로벌 에너지 모니터와 데이터 세트도 포함됩니다. 아프리카 지역에서는 나이지리아, 가나, 남아프리카 공화국과 같은 국가들의 전기 송전망에 대한 특정 데이터 세트와 지도가 제공됩니다. 아시아 지역에서는 인도, 파키스탄, 일본의 국가 전기 계획과 전력망 지도가 포함되어 있습니다. 호주와 뉴질랜드에 대한 정보도 있으며, 이 지역의 전기 송전선과 네트워크 용량에 대한 내용이 담겨 있습니다.

유럽 지역에서는 여러 국가의 상세한 지도와 데이터가 제공되며, ENTSO-E 전력망 지도와 국가 송전 시스템에 대한 정보도 포함되어 있습니다. 북미 지역에서는 미국과 캐나다의 전기 송전 시스템에 대한 포괄적인 자원이 정리되어 있습니다. 중앙 및 남미 지역에서는 멕시코, 브라질, 콜롬비아와 같은 국가들의 지도와 데이터 세트가 포함되어 있습니다.

이 글은 또한 전력망 지도와 관련된 과학적 출판물, 정책, 보고서, 커뮤니티 이니셔티브, 지도 도구 및 교육 자원도 나열하고 있습니다. 전 세계적으로 에너지 데이터의 품질과 접근성을 향상시키기 위한 협력과 크라우드소싱 지도 작업의 중요성을 강조합니다.

프랑스의 작은 회사인 고아시는 전기 자전거를 위한 무한 배터리를 개발했습니다. 이 배터리는 사용자가 드라이버 하나로 개별 배터리 셀을 쉽게 교체할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 디자인은 몇 개의 고장 난 셀이 전체 배터리를 망치는 것을 방지하는 데 목적이 있습니다. 대부분의 전기 자전거 배터리는 수리하기 어려운 여러 개의 18650 셀로 구성되어 있지만, 고아시의 혁신적인 솔루션은 내구성이 뛰어나고 방화 기능이 있는 케이스와 배터리 성능을 모니터링할 수 있는 블루투스 앱을 포함하고 있습니다.

CEO 알렉상드르 발레트는 용접이 필요 없는 배터리 시스템을 만드는 데 4년의 실험이 필요했다고 밝혔습니다. 그들의 맞춤형 회로 기판은 자전거를 타는 동안에도 신뢰할 수 있는 연결을 보장합니다. 고아시의 배터리 케이스는 방수 기능이 있으며 안전 기준을 충족합니다.

무한 배터리는 36V와 48V 옵션으로 제공될 예정이며, 회사는 전기 자전거 제조업체와 협력하고 전기 자전거 소유자 및 DIY 애호가를 대상으로 할 계획입니다. 그들은 크라우드펀딩을 통해 22만 달러 이상을 모금했으며, 곧 대량 생산을 시작할 것으로 예상하고 있습니다. 유럽의 후원자들에게는 6월까지 배달할 계획이며, 이후 미국 시장에도 출시할 예정입니다. 전반적으로 고아시는 수리 가능성과 사용자 친화성을 강조하는 새로운 전기 자전거 배터리 접근 방식을 홍보하고 있습니다.

구형 나선 경로에 물체를 배치하는 방법을 알아보고 싶어서 몇 가지 기사를 읽었습니다. 이 과정에서 매개변수 방정식에 대해 다시 생각하게 되었고, 제가 배운 내용을 공유하기 위해 시각화를 만들었습니다. 자세한 내용은 제공된 링크에서 확인하실 수 있습니다: visualrambling.space/moving-objects-in-3d. 여러분의 피드백을 듣고 싶습니다!

조와 그의 친구들인 매튜와 제이크는 AI 모델을 위한 빠른 GPU 코드를 생성하는 GPU 컴파일러인 루미널을 개발하고 있습니다. 전통적인 방법과는 달리, 루미널은 AI나 대형 언어 모델을 사용하지 않고, 작업을 탐색 문제로 설정합니다. 고수준 모델 코드를 입력받아 여러 가능한 GPU 커널을 생성하고, 그 중 가장 빠른 것을 찾아냅니다.

루미널은 간단한 작업을 매우 효율적인 GPU 커널로 최적화하는 과정을 보여주는 데모를 통해 테스트할 수 있습니다. 그들의 독특한 접근 방식은 모든 것을 미리 컴파일하고, 다양한 가능한 커널을 탐색하여 최상의 성능을 찾는 것입니다. 이를 통해 복잡한 최적화를 수동 조정 없이도 가능하게 합니다.

또한, 그들은 CUDA 지원을 추가하여 탐색의 유연성을 높이고, 더 많은 하드웨어 유형을 지원하는 작업도 진행 중입니다. 이들의 목표는 성능을 향상시키면서 머신러닝 생태계를 단순화하는 것입니다. GitHub 저장소를 확인하고 피드백을 공유할 수 있습니다.

러스트(Rust)라는 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어 복잡한 점들을 다룬 내용이다. 주요 내용은 다음과 같다.

러스트는 여러 개념이 서로 얽혀 있어 배우기 어렵다. 초보자는 함수, 열거형(enums), 패턴 매칭, 대여 검사기(borrow checker)와 같은 여러 아이디어를 동시에 이해해야 한다. 이러한 복잡성 때문에 기본 개념을 모르면 프로그램을 이해하기 힘들다.

저자는 명확한 비전을 가진 프로그래밍 언어를 높이 평가한다. 예를 들어, 러스트는 서로 잘 어우러지는 일관된 기능 세트를 가지고 있어, 일부 언어처럼 명확성이 부족하지 않다.

러스트의 기능들은 원활하게 상호작용하도록 설계되어 있다. 예를 들어, 열거형은 패턴 매칭에 의존하며, 제네릭(generics)은 결과와 반복자(iterators)를 구현하는 데 필수적이다. 이러한 상호 연결성은 의도적이며 언어의 기능성을 향상시킨다.

저자는 러스트와 자바스크립트(JavaScript)를 비교하며, 러스트는 비트리비얼(non-trivial)한 작업을 수행하기 위해 많은 개념을 깊이 이해해야 하는 반면, 자바스크립트는 최소한의 이해로도 일부 작업을 수행할 수 있다고 지적한다.

마지막으로, "더 작은 러스트"에 대한 향수를 언급하며 복잡성이 덜한 버전의 언어를 그리워하는 마음을 드러낸다. 전체적으로 이 글은 러스트의 아름다움과 깊이를 강조하면서도, 그 많은 상호 연관된 개념을 마스터하는 데 따르는 가파른 학습 곡선을 인정하고 있다.

이 기사는 최근 직장에서 흔히 사용되는 오픈 오피스 디자인의 단점에 대해 다룹니다. 오픈 오피스는 원래 소통과 협업을 촉진하기 위해 설계되었지만, 연구 결과에 따르면 이러한 환경이 직원의 만족도, 생산성, 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 합니다. 여러 연구에서 오픈 오피스에서 근무하는 직원들은 전통적인 사무실에서 일하는 직원들보다 더 많은 방해 요소와 스트레스를 경험하며 집중하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 오픈 오피스에서 일하는 직원들은 동료들과의 거리감을 느끼고, 근무 환경에 대한 만족도가 낮아지는 경향이 있습니다. 개인 공간의 부족과 작업 공간에 대한 통제력이 결여되면 직무 수행 능력과 웰빙에 부정적인 영향을 미칩니다. 오픈 오피스의 소음은 인지 능력을 저하시킬 수 있으며 스트레스 수준을 높일 수 있습니다. 젊은 직원들은 오픈 공간에서의 사회적 상호작용을 중요하게 여기지만, 동시에 방해 요소와 멀티태스킹의 어려움으로 어려움을 겪고 있습니다.

결론적으로, 오픈 오피스는 특히 장기적인 영향을 인식하지 못하는 젊은 직원들에게 저조한 성과의 악순환을 초래할 수 있습니다.

고객인 벤자민 얀코프스키가 홈디포를 상대로 소송을 제기했습니다. 그는 회사가 고객에게 알리지 않고 셀프 체크아웃 키오스크에서 얼굴 인식 기술을 비밀리에 사용하고 있다고 주장하고 있습니다. 얀코프스키는 시카고 매장에서 체크아웃을 하던 중 카메라와 그의 얼굴 주위에 나타난 초록색 박스를 발견했으며, 이는 그의 얼굴 데이터가 기록되고 있다는 것을 암시합니다. 그는 홈디포의 이러한 기술 사용이 일리노이주 법을 위반한다고 주장하고 있습니다. 이 법은 기업이 생체 데이터 수집에 대해 사람들에게 알리고 동의를 받아야 한다고 규정하고 있습니다. 얀코프스키는 다른 피해 고객들을 대표하고자 하며, 각 위반에 대해 금전적 손해배상을 요구하고 있습니다. 이번 소송은 유사한 사례인 라이트 에이드 사건에 이어 진행되고 있으며, 라이트 에이드는 해로운 관행으로 인해 얼굴 인식 사용이 금지된 바 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

CSS의 attr() 함수가 업데이트되어 타입을 지원하게 되었습니다. 이제 HTML 속성의 값을 어떻게 처리할지를 지정할 수 있습니다. 이전에는 속성 이름만 받아들이고 문자열을 반환했기 때문에, content와 같이 문자열 값을 허용하는 속성에만 제한적으로 사용되었습니다.

새로운 문법을 사용하면 attr()에 타입을 추가할 수 있어 다양한 CSS 속성에 활용할 수 있게 되었습니다. 형식은 attr(<속성-이름> type(<특정-타입>))입니다. 예를 들어, data-width 속성을 기반으로 요소의 너비를 설정하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

div {
  width: attr(data-width type(<length>));
}

이렇게 하면 요소의 속성에 따라 너비와 배경색을 동적으로 조정하는 스타일링이 가능해집니다. 예를 들어, 배경색을 위해 data-color를 사용하는 것도 비슷한 방식으로 할 수 있습니다.

현재 이 기능은 최신 Chromium 기반 브라우저(Chrome 133 이상)에서만 지원되지만, 곧 다른 브라우저에서도 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이 개선은 CSS를 더 재사용 가능하고 유지보수가 용이하게 만들어, 개발자들이 최소한의 코드로 사용자 인터페이스를 만들 수 있도록 도와줍니다.

요약이 없습니다.

저자는 현재 엔지니어링의 상황에 대해 불만을 표출하며, 특히 AI 도구에 의존하는 것이 주니어 엔지니어들에게 도움이 되기보다는 오히려 방해가 되고 있다고 지적합니다. 많은 엔지니어들이 탈진하고 있으며, 조직에서는 선임 직원들이 AI를 통해 만들어진 기능이 제대로 작동하지 않을 때 이를 지원해주기를 기대하고 있습니다.

주니어 엔지니어들은 AI를 사용해 코드를 생성하지만, 그 과정에서 작업에 대한 충분한 이해 없이 진행하는 경우가 많아 비효율적인 협업과 낮은 품질의 결과물이 발생하고 있습니다. 저자는 이러한 추세에 실망감을 느끼며, 개인의 통찰력과 지식이 더 신뢰할 수 있을 때 AI 도구의 가치가 무엇인지 의문을 제기합니다.

또한 저자는 AI 기업의 재정적 지속 가능성에 대해 의문을 제기하며, 이 기술이 결함이 있고 지속 가능하지 않다고 주장합니다. 결국 저자는 현재 AI에 대한 의존이 해결책이라기보다는 사기와 같다고 믿으며, 엔지니어링 분야에서 진정한 인간의 전문성과 멘토링이 필요하다고 강조합니다.

요약이 없습니다.

임베디드 네트워크를 설정할 때, 예를 들어 휴대용 비디오 랙과 같은 장비에서는 외부 네트워크와의 IP 주소 충돌을 피하기 위해 임의의 서브넷을 사용하는 것을 피하는 것이 중요합니다. 대신, 가상 라우팅 및 포워딩(VRF)을 사용하는 것이 권장됩니다.

임베디드 네트워크는 휴대용 랙과 같은 장치 내에 포함된 네트워크로, 스트리밍과 같은 기능을 위해 외부 네트워크에 연결해야 합니다. 일반적인 서브넷인 10.0.0.0/24를 사용하면 장소의 네트워크가 같은 서브넷을 사용할 경우 충돌이 발생할 수 있습니다. 비정상적인 서브넷을 선택하는 것은 임시방편적인 해결책일 뿐이며 여전히 충돌이 발생할 수 있습니다.

이상적으로는 IPv6를 사용하면 장치들이 DHCP 없이 링크 로컬 주소를 통해 서로를 식별할 수 있습니다. 그러나 많은 임베디드 장치가 IPv6를 지원하지 않습니다. IPv4에서 APIPA와 유사하게, DHCP를 통해 IP를 받지 못한 장치는 스스로 주소를 할당할 수 있지만(APIPA), 인터넷 접근을 위한 게이트웨이 지원이 부족합니다.

VRF를 사용하면 라우터를 구성하여 내부 네트워크와 외부 네트워크에 대해 동일한 서브넷을 유지하면서 충돌을 방지할 수 있습니다. 각 인터페이스는 자체 라우팅 테이블을 가질 수 있어 트래픽을 분리할 수 있습니다. 라우터 설정은 내부 및 외부 네트워크에 대해 별도의 라우팅 테이블을 생성하는 것을 포함하며, 이를 통해 랙 내의 장치들이 내부적으로 통신하면서도 장소의 네트워크 간섭 없이 인터넷에 접근할 수 있습니다.

VRF를 사용하면 휴대용 장비를 위한 안정적이고 충돌 없는 네트워크 환경을 만들 수 있어 관리와 연결이 더 용이해집니다.

"와플하우스 방법"은 야신 마흐디드가 개발한 기법으로, 특히 컴퓨터 과학을 공부하는 사람들이 기술 분야에서 덜 혼란스러움을 느끼도록 돕기 위해 만들어졌습니다. 이 방법의 주요 내용은 다음과 같습니다.

많은 학생들이 기술 분야에서의 미래에 대해 압도당하고 혼란스러워하며, 무엇을 추구해야 할지 모르거나 인공지능 발전으로 인해 직업 안정성에 대한 두려움을 느끼고 있습니다. 야신은 개인적인 성찰을 위해 이틀을 할애하여 인생 목표를 명확히 할 것을 권장합니다.

첫째 날은 의미 있는 장소에서 혼자 시간을 보내며, 5년 후의 자신이 어떤 모습일지를 상상해보는 것입니다. 이때 느끼는 감정, 희망, 두려움을 적어내려가며 자신의 포부를 생생하게 그려보는 것이 중요합니다.

둘째 날은 카페(예: 와플하우스)에서 시작하여 5년 비전을 구체적이고 세부적인 목표로 다듬습니다. 그 후, 3년 및 1년 목표를 설정하고 필요에 따라 조정합니다. 목표를 달성하기 위한 여러 실행 가능한 단계로 구성된 상세한 계획을 세우는 것이 필요합니다.

목표를 월별, 주별, 일별 작업으로 나누어 진정으로 자신의 포부에 가까워지도록 집중하는 것이 중요합니다. 즉시 행동에 옮기는 것이 필수적입니다.

이 방법은 개인의 책임을 강조합니다. 자신의 발전이나 좌절에 대해 다른 사람을 탓할 수 없습니다. 정기적으로 계획을 검토하고 필요에 따라 조정하여 목표와 일치하도록 유지하는 것이 중요합니다.

이 방법은 개인이 기술 분야에서 자신의 경력과 개인적 성장을 주도할 수 있도록 힘을 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

마크는 최근 status.href.cat의 가동 시간 대시보드에 집의 전기와 인터넷 상태를 모니터링할 수 있는 기능을 추가했습니다. 이는 최근 그의 건물에서 발생한 정전 사건에 의해 촉발되었습니다. 정전을 확인하기 위해 IoT 기기를 사용했지만 도움이 되지 않자, 그는 Eero 라우터에 상태를 확인할 수 있는 앱이 있다는 것을 알게 되었습니다.

그는 전력 가용성을 5분마다 확인하는 워크플로우를 신속하게 구축했으며, 이제 이 시스템은 전기와 인터넷 연결의 역사적 데이터와 가동 시간 비율을 표시합니다. 마크는 현대의 로우코드/노코드 도구를 사용하면 개인 소프트웨어를 쉽게 만들 수 있어 일상적인 문제를 효율적으로 해결할 수 있다고 강조합니다. 그는 친구들에게 개 입양 소식을 알리는 소프트웨어를 만든 것에 대한 자부심을 나누며, 간단한 기술 솔루션이 가져다주는 기쁨을 보여줍니다.

이 프로젝트는 리안 정리 증명기를 사용하여 페르마의 마지막 정리에 대한 공식 증명을 만드는 오픈 소스 노력입니다.

프로젝트는 케빈 버자드가 이끌고 있으며, 영국의 공학 및 물리 과학 연구 위원회로부터 지원금을 받습니다. 이 프로젝트는 임페리얼 칼리지 런던에서 진행되며, 대학과 지원 기관에 대한 감사의 뜻을 전합니다. 페르마의 마지막 정리와 리안 정리 증명기에 대한 추가 정보는 프로젝트의 주요 페이지에서 확인할 수 있습니다.

통합은 기호 용어 간의 방정식을 자동으로 해결하는 과정으로, 주로 논리 프로그래밍과 타입 추론에서 사용됩니다. 이 과정은 상수(소문자), 변수(대문자), 함수 적용(f(...))으로 구성된 용어를 다루는 것을 포함합니다.

패턴 매칭은 한 용어가 상수이고 다른 용어에 변수가 있는 간단한 경우입니다. 이 경우의 목표는 두 용어가 일치하도록 변수를 할당하는 것입니다. 통합은 패턴 매칭을 확장하여 두 용어 모두 변수를 포함할 수 있게 합니다. 여기서의 목표는 두 용어가 동등해지도록 하는 대체를 찾는 것입니다. 예를 들어, 용어 f(a, V)와 f(D, k)에 대해 대체는 {D=a, V=k}가 됩니다.

가장 일반적인 통합자(MGU)는 특정 문제에 대해 여러 대체가 있을 수 있지만, 가장 일반적인 형태로 다른 대체를 생성할 수 있는 가장 간단한 형태입니다.

통합 알고리즘은 변수 이름을 용어에 매핑하는 대체를 찾습니다. 이 알고리즘은 두 용어가 모두 변수이거나 함수 적용인 경우와 같은 다양한 경우를 처리하며, 자기 참조 변수 바인딩과 같은 충돌을 확인합니다.

파이썬으로 구현된 통합 알고리즘은 용어와 함수를 정의하는 데이터 구조를 포함하여 통합을 수행합니다.

제시된 알고리즘은 큰 문제에 대해 가장 효율적이지 않으며, 이전에 통합된 용어를 캐싱하는 등의 최적화가 필요할 수 있습니다. 효율적인 통합 알고리즘에 대한 더 깊은 통찰을 위해 두 개의 추천 논문이 언급됩니다.

전반적으로 통합은 컴퓨터 과학, 특히 논리 프로그래밍에서 중요한 개념으로, 기호 용어를 포함하는 방정식을 해결하는 기본적인 방법을 제공합니다.

이 글에서는 저자가 GitHub의 코드 리뷰 과정에 대한 불만과 기존 도구의 한계를 언급하며, git-review라는 도구를 만들게 된 배경을 설명합니다. GitHub의 주요 문제점 중 하나는 스택형 풀 리퀘스트에 대한 지원이 부족하고, 리뷰 상태가 저장소에 저장되지 않아 웹 인터페이스에 의존하게 되어 피드백이 느려진다는 점입니다.

저자는 코드 리뷰를 로컬에서 진행하는 것을 선호하며, 이를 통해 더 나은 맥락과 테스트가 가능하다고 말합니다. git-review 도구는 코드 리뷰를 인라인 코멘트가 포함된 단일 커밋으로 처리하여, 저자와 리뷰어가 모두 수정할 수 있도록 하여 과정을 간소화하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 이 접근 방식은 코멘트 이후에 변경이 이루어질 때 충돌을 관리하는 문제와 강제 푸시를 사용하는 복잡성이 추가되는 등의 도전에 직면했습니다.

저자는 이 아이디어가 유망했지만, 이러한 세부 사항들로 인해 원하는 성공을 거두지 못했다고 인정합니다. 현재는 웹 기반 리뷰로 돌아가지만, Git의 Change-Id 기능과 같은 향후 발전이 상황을 개선할 수 있기를 희망한다고 전합니다. 글은 리뷰 정보를 보다 효과적으로 저장할 수 있는 대체 도구와 시스템에 대한 추천으로 마무리됩니다.

와인 저장고에서 벌어지는 수수께끼에서, 0부터 15까지의 서로 다른 연도의 라벨이 없는 16개의 와인 병 중에서 각 와인의 연도를 알아내야 합니다. 0 또는 1의 출력을 제공할 수 있는 네 개의 측정 장치가 있으며, 목표는 50번 이하의 측정으로 각 와인의 연도를 식별하는 것입니다.

각 장치는 와인의 연도에 대한 정보를 비트 형태로 제공합니다. 예를 들어, 장치의 출력이 0110이라면 이는 6년을 나타냅니다. 수수께끼를 효율적으로 해결하기 위해서는 각 와인 연도가 고유하다는 점을 활용해야 합니다. 이를 통해 한 병의 측정 결과를 바탕으로 다른 병의 연도를 알아낼 수 있습니다.

두 병의 경우, 하나의 측정만으로 두 병을 식별할 수 있습니다. 하나의 연도를 알면 다른 연도를 쉽게 유추할 수 있기 때문입니다. 네 병의 경우, 모든 병을 하나의 장치로 측정한 후 두 개의 측정을 사용하여 병 쌍을 식별할 수 있습니다. 여덟 병의 경우, 하나의 장치로 일곱 병을 측정한 후 두 번째 장치를 사용하여 나머지 병을 측정하면 총 17번의 측정이 필요합니다.

16개의 병에 대한 최종 전략은 먼저 하나의 장치로 15개의 병을 측정한 후, 결과에 따라 두 그룹으로 나누는 것입니다. 이후 이전의 전략을 적용하여 모든 병을 식별할 수 있으며, 이 과정에서 49번의 측정으로 목표를 달성할 수 있습니다. 이는 50번의 측정 한도에 근접한 수치입니다.

분할 정복 전략이 효과적이지만, 정보 획득을 더 효율적으로 활용하는 방법이 있을 수도 있습니다. 이 퍼즐의 최적 해결책은 아직 탐구가 필요한 열린 질문으로 남아 있습니다. 전반적으로 이 수수께끼는 논리적 추론과 전략적 그룹화를 통해 측정을 최소화하면서 복잡한 상황에서 고유 식별자를 찾는 방법을 강조합니다.

AT 프로토콜은 블루스카이 소셜 네트워크의 기본 프레임워크로, 분산되고 투명한 구조를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 가이드는 네트워크의 구성 요소를 이해하고자 하는 개발자들을 위한 소개 자료입니다.

블루스카이는 블루스카이 PBC라는 조직을 지칭할 수도 있고, AT 프로토콜을 기반으로 한 실제 소셜 네트워크를 의미하기도 합니다. 이 생태계는 블루스카이를 넘어 블로깅 플랫폼이나 사진 공유 사이트와 같은 다양한 앱과 서비스를 포함하며, 모두 AT 프로토콜을 활용합니다.

AT 프로토콜의 핵심 구성 요소에는 여러 가지가 있습니다. 기록은 게시물이나 프로필과 같은 기본 데이터 단위로, JSON 객체 형태로 저장됩니다. 사용자는 자신의 기록만 수정할 수 있습니다. 블롭은 이미지나 비디오와 같은 미디어 파일을 위한 이진 파일로, 기록과는 별도로 저장됩니다. 렉시콘은 기록의 구조를 정의하며, 어떤 데이터를 포함할 수 있는지와 상호작용 방식을 규정합니다. 사용자는 분산 식별자(DID)를 통해 식별되며, 이는 플랫폼 간의 지속성과 독립성을 보장합니다. 사용자는 자신의 DID에 연결된 여러 핸들을 가질 수 있어, 정체성에 대한 유연성을 제공합니다.

사용자 데이터는 DID와 연결된 개인 데이터 서버(PDS)에 저장되며, 이 데이터는 다른 서버로 이동할 수 있습니다. 릴레이는 여러 PDS에서 데이터 스트림을 결합하여 네트워크 활동에 대한 더 넓은 시각을 제공합니다. 앱 뷰는 클라이언트 앱에 데이터를 처리하고 제공하여 사용자 생성 콘텐츠에 대한 접근을 최적화합니다.

사용자는 클라이언트 앱을 통해 기록을 생성하고, 이 앱은 PDS와 연결되어 릴레이 및 앱 뷰와 소통하여 업데이트를 공유하고 콘텐츠를 검색합니다.

개발자들은 다양한 SDK를 사용하여 AT 프로토콜을 기반으로 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 공식 사이트와 커뮤니티 토론에서 자원을 찾을 수 있습니다. 이 생태계는 맞춤형 피드, 조정 도구(라벨러), 제3자 앱을 장려하여 네트워크 내 혁신을 촉진합니다.

프로토콜은 여전히 발전 중이며, 사용자 상호작용, 데이터 관리 및 종단 간 암호화된 DM과 같은 보안 기능의 개선이 계획되고 있습니다. 이 요약은 블루스카이 네트워크 내에서 분산 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자들에게 AT 프로토콜의 구조, 목적 및 기회를 개괄적으로 제공합니다.

Pytype의 업데이트 내용은 다음과 같습니다. Pytype는 Python 3.12 버전까지 지원하며, 그 이후 버전은 더 이상 지원하지 않을 예정입니다. 팀은 Python 타입 검사를 위한 새로운 아이디어와 다양한 프레임워크를 탐색하는 방향으로 초점을 전환하고 있습니다. Pytype는 2012년에 시작되어 Google 개발자들이 컴파일 타임 체크를 할 수 있도록 도와주었으며, PEP 484가 수용된 이후에는 타입 추론에서 인라인 주석으로 전환했습니다.

이 팀은 Guido와 mypy와 협력하여 타입 주석을 위한 저장소인 typeshed를 만들었습니다. 그러나 Pytype의 설계로 인해 바이트코드 안정성 문제로 새로운 기능을 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 앞으로 팀은 사용자들에게 현재 강력하고 다양한 Python 타입 생태계에서 다른 성숙한 솔루션을 탐색할 것을 권장하고 있습니다. 마지막으로, 모든 기여자들에게 감사의 말을 전했으며, 특히 Pytype와 Python 타입 커뮤니티에서 중요한 역할을 해온 레베카 첸에게 특별한 감사를 표했습니다.

슈테를린(Sütterlin)은 1915년부터 1970년대까지 널리 사용된 독일의 역사적인 필기체입니다. 이 글씨체는 그래픽 아티스트인 루트비히 슈테를린이 1911년에 학교와 사무실을 위한 현대적인 필기 스타일을 만들라는 의뢰를 받아 개발했습니다. 슈테를린은 이전의 필기체를 대체하며 1935년까지 독일 학교에서 가르치는 유일한 글씨체가 되었습니다.

이 글씨체는 긴 's'(ſ)와 특정 글자의 독특한 형태를 포함한 독특한 문자와 결합 문자를 특징으로 합니다. 그러나 1941년 나치 정권은 슈테를린을 금지하고 이탈리아 스타일의 글씨체로 대체했습니다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들은 이후에도 몇 년 동안 슈테를린을 계속 사용했습니다.

슈테를린은 이전의 독일 필기 스타일, 특히 프락투르(Blackletter)와 같은 글씨체를 기반으로 하고 있습니다. 1970년대까지 학교에서 가르쳤지만, 주요 글씨체로는 사용되지 않았습니다. 오늘날 "슈테를린"이라는 이름은 다양한 형태의 오래된 독일 필기체를 지칭하는 데 자주 사용되지만, 슈테를린 자체는 학교에서 가르치는 공식화된 글씨체였습니다.

저자는 프로그래밍 언어가 데이터와 객체의 개념을 혼동하기 때문에 좋은 설계를 지원하지 못한다고 주장합니다.

첫째, 데이터와 객체의 구분이 중요합니다. 데이터는 동일한 값을 나타내며(예: 숫자 1), 객체는 고유한 정체성을 가집니다. 즉, 숫자 1의 두 인스턴스가 각각 존재할 수 있습니다. 그러나 많은 언어들이 이 개념을 혼합하여 잘못된 설계 선택을 초래합니다.

둘째, 언어 설계에서의 선택이 있습니다. 프로그래밍 언어는 동등성, 정체성, 가변성, 추상화, 확장성 등을 처리하는 방법에 대해 선택을 합니다. 저자는 주로 두 가지 접근 방식이 있다고 제안합니다: 모든 것을 데이터로 취급하거나 모든 것을 객체로 취급하는 것입니다.

셋째, 현재 언어의 한계가 있습니다. 자바나 C와 같은 많은 언어는 적절한 데이터 표현에 어려움을 겪으며, 종종 프로그래머가 데이터와 유사한 구조를 사용하기 위해 우회적인 방법을 사용하도록 강요합니다.

넷째, 함수형 언어와 객체 지향 언어의 차이가 있습니다. Haskell과 같은 함수형 언어는 데이터를 표현하는 데 더 뛰어나지만, 객체에 대한 강력한 지원이 부족한 경우가 많습니다. 반면, 객체 지향 언어는 지나치게 복잡해질 수 있으며 데이터 표현을 효과적으로 지원하지 못할 수 있습니다.

마지막으로, 설계에서의 모범 사례가 필요합니다. 더 나은 설계는 데이터와 객체를 명확히 구분하고 프로그래머가 작업하는 내용을 어떻게 표현할지 의식적으로 선택할 수 있도록 도와야 합니다. 저자는 이러한 구분을 인식하는 것이 향후 프로그래밍 관행과 언어 지원을 개선할 수 있다고 믿습니다.

요약이 없습니다.

유니버설 툴 호출 프로토콜(UTCP)은 다양한 통신 방법을 통해 도구를 관리하기 위한 유연한 표준입니다. 1.0.0 버전에서는 모듈형 디자인과 플러그인을 도입하여 확장성, 호환성, 사용자 친화성을 높였습니다.

주요 기능으로는 여러 도구를 효율적으로 처리할 수 있는 확장성과 개발자가 새로운 프로토콜과 기능을 쉽게 추가할 수 있는 확장성이 있습니다. 또한, 다양한 프로토콜 플러그인(예: HTTP, CLI)을 통해 기존 서비스와의 호환성을 제공하며, 간단한 데이터 모델을 기반으로 하여 사용이 용이합니다.

프로토콜의 구조가 변경되어 이제는 핵심 라이브러리(utcp)와 선택적 플러그인이 포함됩니다. 핵심 구성 요소는 통신, 저장, 검색 및 도구 처리에 필요한 데이터 모델과 인터페이스를 포함하고 있으며, 플러그인을 통해 통신 프로토콜을 별도로 설치할 수 있어 핵심이 가벼워집니다.

UTCP를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. pip install utcp utcp-http pip install utcp-cli

0.x 버전에서 마이그레이션할 때는 새로운 핵심 패키지와 플러그인으로 종속성을 업데이트하고, 설정 및 용어를 조정해야 합니다. 예를 들어, "provider"는 이제 "call_template"로 변경되었습니다. 또한, 가져오기 및 도구 명명 규칙도 업데이트해야 합니다.

사용 예로는 UTCP 클라이언트를 JSON 구성 파일이나 딕셔너리를 사용하여 초기화할 수 있으며, 도구는 새로운 UTCPManual 구조를 사용하여 정의됩니다. 이 구조는 호출 템플릿을 포함합니다.

테스트와 빌드는 핵심 라이브러리와 플러그인에 대해 pytest를 사용하여 수행하며, 배포를 위해 패키지를 별도로 빌드합니다. 이 요약은 UTCP 1.0.1의 주요 요소를 강조하며, 구조, 설치, 마이그레이션 및 사용 예를 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.

구글이 검색에서 AI 모드를 강화하고 새로운 기능을 추가하여 사용자에게 더 효과적으로 도움을 줄 수 있도록 하고 있으며, 전 세계적으로 서비스 범위를 확대하고 있습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

AI는 이제 레스토랑 예약과 같은 작업을 도와줄 수 있는 능력을 갖추었습니다. 사용자는 인원 수와 요리 종류와 같은 세부 사항을 지정하면 AI가 다양한 플랫폼에서 가능한 옵션을 찾아줍니다.

미국의 사용자들은 이전 검색 기록과 선호도를 바탕으로 맞춤형 제안을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 개인의 취향에 맞는 레스토랑 추천을 받을 수 있습니다.

새로운 링크 공유 기능을 통해 사용자는 AI 모드의 응답을 친구나 가족과 공유할 수 있습니다. 이를 통해 여행이나 파티와 같은 이벤트를 함께 계획할 수 있습니다.

AI 모드는 180개 이상의 새로운 국가와 지역으로 확대되고 있어 더 많은 사람들이 복잡한 질문에 대해 이 기능을 사용할 수 있게 됩니다.

이러한 업데이트는 구글 검색을 더 유용하고 사용자 친화적으로 만들기 위한 것입니다.

데이터 및 AI 회사인 다타브릭스가 시리즈 K 투자 라운드에서 1천억 달러 이상의 기업 가치를 인정받으며 자금을 모으고 있습니다. 이번 자금 조달은 AI 전략을 가속화하고, 새로운 제품인 에이전트 브릭스와 레이크베이스의 확장을 지원하며, 글로벌 성장을 도모하는 데 도움을 줄 것입니다. 에이전트 브릭스는 기업 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 생성하고, 레이크베이스는 AI 애플리케이션을 위해 설계된 운영 데이터베이스입니다.

CEO인 알리 고드시는 투자자들의 강한 관심이 AI 제품에 대한 수요 증가 때문이라고 강조했습니다. 이 제품들은 기업들이 데이터를 효과적으로 활용하여 더 나은 의사결정을 하고 수익을 증가시키는 데 도움을 줍니다. 다타브릭스는 마이크로소프트와 구글 클라우드와 같은 주요 기업들과 파트너십을 맺고 있으며, 15,000명 이상의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 이 중에는 많은 포춘 500 기업들도 포함되어 있습니다.

다타브릭스는 영향력 있는 오픈 소스 기술의 창립자들에 의해 설립되었으며, 데이터를 AI에 접근 가능하고 유용하게 만들어 혁신과 효율성을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근 Fastly의 보고서에 따르면, AI 크롤러와 페처가 웹사이트에 상당한 부담을 주고 있으며, 이들 봇이 AI 관련 트래픽의 80%를 차지하고 있습니다. 메타와 오픈AI가 주요 원인으로, 메타는 전체 AI 크롤러 트래픽의 절반 이상을 차지하고 있습니다. 이러한 봇은 웹 서버를 압도할 수 있어, 웹사이트 운영자에게 성능 문제와 더 높은 운영 비용을 초래할 수 있습니다.

AI 크롤러는 데이터 수집을 통해 학습을 위한 자료를 모으고, 페처는 실시간 정보를 요청하는 역할을 합니다. 이 분야에서는 오픈AI가 거의 98%의 점유율을 차지하고 있습니다. 보고서는 통제되지 않은 봇 트래픽이 콘텐츠 제작자에게 피해를 주고 디지털 생태계를 방해할 수 있음을 강조합니다.

과도한 봇 트래픽을 막기 위해 웹마스터들은 robots.txt 파일을 설정하고 Anubis와 같은 도구를 사용하여 봇 상호작용을 관리하는 다양한 해결책을 도입하고 있습니다. 보고서는 AI 기업들이 웹에서 봇이 미치는 영향에 대해 책임을 지도록 규제가 필요할 수 있다고 제안합니다. Fastly는 데이터 접근과 웹사이트 보호 간의 균형을 맞추기 위해 봇 관리에 대한 책임 있는 기준의 필요성을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

PlutoPrint는 HTML에서 고품질 PDF와 이미지를 쉽게 생성할 수 있도록 만든 도구입니다. 다른 도구들은 복잡하고 만족스럽지 않아서, 저는 가볍고 효율적인 것을 만들고자 했습니다. PlutoPrint는 페이지 형식의 매체에 적합한 PlutoBook의 렌더링 엔진을 사용하며, HTML이나 XML을 명확한 PDF와 PNG로 변환할 수 있는 간단한 Python API를 제공합니다. 저는 이 도구를 청구서, 보고서, 티켓, 그리고 Matplotlib을 이용한 차트에 사용해왔습니다. PlutoPrint가 어떻게 개선되고 더 유용해질 수 있을지에 대한 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다.

Zedless는 개인 정보 보호에 중점을 두고 지역 우선 접근 방식을 채택한 Zed 애플리케이션의 개발 중인 버전입니다. 기여는 언제나 환영합니다.

Zedless에서 계획된 주요 변경 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 클라우드 의존성을 없애고, 독점적인 클라우드 서비스를 사용하지 않으며, 대신 사용자가 직접 호스팅할 수 있는 옵션에 집중합니다. 둘째, 스파이웨어가 없으며, 사용자 데이터 수집이나 충돌 보고 기능이 포함되지 않습니다. 셋째, 사용자들이 기본 제공업체 없이 자신의 선호에 맞게 네트워크 서비스를 설정할 수 있으며, 이러한 기능은 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 마지막으로, 기여자들은 자신의 저작권을 유지하며, 프로젝트가 갑자기 중단되는 위험이 없습니다.

라이선스 준수와 관련해서는, 지속적인 통합(CI)이 성공하기 위해서는 제3자 의존성에 대한 적절한 라이선스 정보가 필요합니다. 오픈 소스 라이선스 준수를 보장하기 위해 "cargo-about" 도구가 사용될 것입니다. 문제가 발생할 경우, 기여자들은 자신의 크레이트나 의존성에 대해 문제를 해결하기 위한 특정 절차를 따라야 합니다.

SimpleIDE는 VB.NET을 위한 경량 통합 개발 환경(IDE)으로, .NET 8.0과 GTK# 3를 사용하여 리눅스에서 특별히 설계되었습니다. 이 IDE는 VB.NET 프로젝트 개발을 위한 현대적인 설정을 제공합니다.

SimpleIDE의 주요 기능 중 하나는 코드 편집기입니다. 여러 파일을 탭으로 편집할 수 있으며, 구문 강조와 사용자 정의 가능한 테마를 지원합니다. 스마트 들여쓰기, 자동 괄호 맞춤, 실시간 오류 감지 기능이 있어 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다. 코드 완성과 접기 기능을 통해 탐색이 더욱 용이합니다.

프로젝트 관리 기능도 포함되어 있습니다. 프로젝트 및 객체 탐색기를 제공하며, .vbproj 및 .sln 파일을 지원합니다. 프로젝트 참조와 의존성을 쉽게 관리할 수 있습니다.

빌드 시스템은 dotnet CLI를 사용하여 통합된 빌드 프로세스를 제공합니다. 클릭 한 번으로 빌드 및 실행할 수 있으며, 오류와 경고에 대한 실시간 출력 표시가 가능합니다.

AI 통합 기능으로는 코드 생성 및 제안을 위한 Claude AI 어시스턴트가 포함되어 있습니다. 이전 대화 기록을 통해 상황에 맞는 도움을 받을 수 있습니다.

사용자 인터페이스는 어두운 테마와 밝은 테마를 제공하며, 사용자 정의 가능한 툴바가 있습니다. 도킹 가능한 패널을 통해 도구와 출력을 쉽게 관리할 수 있습니다.

개발자 도구로는 버전 관리를 위한 Git 통합이 있으며, 찾기 및 바꾸기 기능과 유용한 탐색 단축키도 제공합니다.

설치 요구 사항으로는 리눅스 운영 체제(Ubuntu, Debian, Fedora)와 .NET 8.0 SDK 및 GTK# 의존성이 필요합니다.

기본 사용법은 SimpleIDE를 실행하여 프로젝트를 자동으로 감지하는 것입니다. 파일 작업, 편집, 빌드 및 탐색을 위한 키보드 단축키를 사용할 수 있습니다.

개발 지침으로는 헝가리안 표기법과 같은 코딩 규칙을 따르며, 공개 멤버에 대한 XML 문서화가 요구됩니다. 기여와 변경 사항에 대한 철저한 테스트를 장려합니다.

SimpleIDE는 GNU 일반 공용 라이선스 하에 무료 소프트웨어로, 재배포와 수정이 가능합니다. 개발자는 James Duane Plotts이며, GitHub에서 문제 및 기여를 받을 수 있습니다.

SimpleIDE는 프로그래머를 위해 맞춤화된 사용자 친화적이고 기능이 풍부한 환경을 제공하여 리눅스에서 VB.NET 개발을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

2025년 8월 브루클린 공공 도서관에서 열린 버너폰 101 워크숍은 참가자들에게 버너폰과 개인정보 보호에 대해 교육하는 것을 목표로 했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

워크숍의 주된 목표는 버너폰에 대해 배우고 즐거운 시간을 보내는 것이었습니다. 비밀스러운 목표는 버너폰의 한계를 이해하고 이를 더 넓은 개인정보 보호 관행과 연결하는 것이었습니다. 참가자들은 개인 정보를 공유하지 않거나 해를 끼치는 행동을 조장하지 말라는 조언을 받았습니다.

참가자들은 자신이 보호하려는 것이 무엇인지, 누구로부터 보호하고 있는지, 실패할 경우 어떤 일이 발생하는지를 질문함으로써 자신의 위험을 평가하는 방법을 배웠습니다. 이러한 명확성은 적절한 개인정보 보호 관행을 적용하는 데 도움이 됩니다.

스마트폰은 신원, 위치, 통신 및 콘텐츠에 대한 데이터 수집으로 인해 개인정보 보호 위험을 초래합니다. 참가자들은 강력한 PIN 사용, 불필요한 기능 비활성화, 암호화된 메시징 앱 사용 등의 스마트폰 개인정보 보호를 강화하는 팁을 받았습니다.

워크숍에서는 선불폰, SIM 회전, 최소한의 기능을 가진 전화기, 기기 위장 등 다양한 유형의 버너폰에 대해 다루었습니다. 각 유형은 다양한 수준의 개인정보 보호를 제공하지만, 완전한 익명성을 보장하지는 않습니다.

버너폰의 효과를 극대화하기 위해 참가자들은 현금으로 결제하고, 서비스 활성화 시 개인 정보를 공유하지 않으며, 기기에 저장된 데이터를 최소화할 것을 권장받았습니다.

특정 상황에서는 아예 전화를 사용하지 않는 것이 가장 좋을 수 있습니다. 예를 들어, 고위험 상황이나 추적이 증거로 이어질 수 있는 경우입니다.

워크숍은 질의응답 시간과 함께 참가자들이 선불폰을 설정하고 개인정보 보호 설정을 조정하는 실습 세션도 포함되었습니다.

전반적으로 이 워크숍은 버너폰이 어느 정도의 보호를 제공할 수 있지만, 때로는 아예 전화를 사용하지 않는 것이 최선의 선택일 수 있음을 강조했습니다.

요약이 없습니다.