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이 시스템은 Tinygrad를 사용하여 YOLOv8과 bytetrack으로 객체를 감지합니다. 비디오를 로컬에서 처리하고, 영상을 전송하기 전에 암호화합니다. 또한, 동반하는 iOS 앱에 알림을 보낼 수 있습니다. 사용자는 알림과 비디오 전송 여부를 선택할 수 있습니다. 이 시스템은 Apple Silicon 맥에서 효율적으로 작동하며, 다양한 하드웨어와 호환되도록 설계되었습니다.

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독일의 인터넷 저작권 청산 기구인 CUII는 어떤 웹사이트를 차단할지 결정하는 기관으로, 그 과정이 공개되지 않아 투명성이 부족합니다. 이에 저자는 차단된 도메인을 추적할 수 있는 웹사이트인 cuiiliste.de를 만들었습니다. CUII는 차단된 도메인에 대한 정보를 공개하지 않기 때문입니다. 최근에는 CUII가 이미 존재하지 않는 도메인을 잘못 차단했다는 사실이 드러났습니다.

CUII의 차단 방식은 한때 투명했으며, 사용자들이 웹사이트가 차단되었는지 쉽게 확인할 수 있었습니다. 그러나 텔레콤, 보다폰, 1&1과 같은 주요 인터넷 서비스 제공업체들은 더 이상 이 정보를 제공하지 않으며, 차단된 도메인을 기록에서 삭제하고 있습니다. 이로 인해 웹사이트가 차단되었는지 아니면 단순히 존재하지 않는지를 알기 어려워졌습니다.

또 다른 주요 ISP인 텔레포니카는 최근 자신의 도메인이 차단되었는지 확인하기 위해 cuiiliste.de를 체크했습니다. 그러나 그 도메인은 차단되어서는 안 되는 것이었습니다. 이로 인해 저자는 예상치 못한 알림이 급증하게 되었고, 텔레포니카는 차단된 도메인을 추적하기 어렵게 만들기 위해 DNS 서버를 변경했습니다. 이러한 변화는 CUII의 실수를 폭로한 기사 이후에 발생했으며, CUII가 의도적으로 자신의 오류를 숨기고 투명성을 줄이려 한다는 의혹을 불러일으켰습니다.

결국 CUII의 행동은 독일 내 인터넷 검열에 대한 투명성을 감소시키고 있으며, 이는 공공의 감시를 희생하면서 조직에 유리하게 작용하고 있습니다.

제프리 헌틀리는 코딩 에이전트를 만드는 워크숍을 개최했습니다. 코딩 에이전트는 인공지능을 활용해 코딩 작업을 자동화하는 도구입니다. 이 워크숍의 목표는 참가자들이 AI의 소비자에서 벗어나 코딩 에이전트를 효과적으로 만들고 활용할 수 있는 생산자로 전환하는 데 도움을 주는 것이었습니다.

코딩 에이전트는 루 코드, 클라인, 깃허브 코파일럿과 같은 도구로, 약 300줄의 코드로 구축할 수 있습니다. 2025년에는 개인 발전을 위해 코딩 에이전트를 만드는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다. 기업들은 점점 더 작업을 자동화할 수 있는 후보자를 찾고 있기 때문입니다. 워크숍에서는 코딩 에이전트를 만드는 실시간 시연이 포함되어, 이러한 에이전트가 비디오 통화 중에도 인간의 작업과 동시에 작동할 수 있는 방법을 보여주었습니다.

헌틀리는 기술 산업이 빠르게 변화하고 있으며, 코딩 에이전트와 같은 새로운 기술을 배우는 것이 경력 발전에 중요하다고 강조했습니다. 그는 올바른 AI 모델을 선택하고 성능을 최적화하기 위해 맥락 창을 효과적으로 관리하는 것의 중요성과 같은 기본 개념을 설명했습니다. 워크숍에서는 파일 읽기, 명령 실행, 미리 정의된 도구를 사용한 프로세스 자동화와 같은 실용적인 응용 프로그램도 포함되었습니다.

헌틀리는 참가자들에게 자신의 기술에 투자하고 AI로 인한 변화에 적응하여 기술 직업 시장에서 경쟁력을 유지할 것을 권장했습니다.

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이 글에서는 웹사이트의 기능에 필수적인 "엄격히 필요한 쿠키"에 대해 설명합니다. 이러한 쿠키는 보안과 구매 기능을 포함하여 웹사이트가 제대로 작동하는 데 꼭 필요합니다. 사용자는 브라우저 설정에서 이러한 쿠키를 차단할 수 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

이 글은 최적 수송 이론을 소개하며, 확률 분포 간의 거리를 측정하는 방법인 바서슈타인 거리(Wasserstein distance)에 중점을 둡니다.

최적 수송 이론은 통계학과 머신러닝에서 확률 분포 간의 효과적인 거리 측정의 필요성을 다룹니다. 전통적인 방법인 쿨백-라이블러(Kullback-Leibler, KL) 발산은 비대칭적이며 무한한 값을 가질 수 있는 등의 한계가 있습니다.

바서슈타인 거리는 "지구 이동자 거리"로도 알려져 있으며, 더 직관적이고 수학적으로 견고한 대안입니다. 이 거리는 대칭적이며 삼각 부등식을 만족하여 많은 응용 분야에서 더 나은 선택이 됩니다.

이 글은 흙을 이동시켜 구멍을 메우는 물리적 비유를 통해 이 개념을 설명합니다. 목표는 운송 비용을 최소화하는 것입니다. 최적 수송 계획은 특정 제약 조건을 따르면서 한 위치에서 다른 위치로 얼마나 많은 흙을 이동할지를 정의합니다.

최적 수송 계획을 찾는 것은 선형 프로그래밍 문제로 구성할 수 있습니다. 이 접근법은 이산 확률 분포 간의 바서슈타인 거리를 효율적으로 계산할 수 있게 해주며, 1차원과 2차원 사례에 대한 예시도 제공합니다.

계산 효율성을 높이기 위해, 특히 고차원에서 샤논 엔트로피를 기반으로 한 정규화 항을 최적화 문제에 추가할 수 있습니다. 이는 수송 계획을 부드럽게 하고 희소성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

전반적으로 이 글은 이미지 처리와 생물학적 데이터 분석을 포함한 다양한 응용 분야에서 바서슈타인 거리를 사용하는 장점을 강조하며, 최적 수송 이론에 대한 기초적인 이해를 제공합니다.

이 글에서는 사람들이 생산성을 높이기 위해 더 빠른 CPU에 투자해야 한다고 주장합니다. 많은 사람들이 여전히 구형 모바일 칩을 사용하고 있어 효율성이 떨어지고 있으며, 특히 Cursor와 같은 AI 코딩 도구의 사용이 증가하면서 이러한 문제가 더욱 두드러집니다. Cursor는 연간 480달러의 비용이 드는데, 저자는 효율성이 조금만 증가해도 이 비용을 정당화할 수 있다고 강조합니다. 고급 CPU인 AMD Ryzen 9 9950X의 가격이 비슷하기 때문입니다.

벤치마크 결과에 따르면, 최신 데스크탑 CPU는 구형 모델보다 10배 이상 빠를 수 있어 코드 컴파일과 같은 작업의 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 저자는 데스크탑 CPU가 일반적으로 노트북 CPU보다 3배 빠르며, 각 새로운 CPU 세대와 클라우드 가상 머신도 비슷한 성능 향상을 제공한다고 언급합니다.

결론적으로, 기업이 AI 코딩 구독료를 감당할 수 있다면, 생산성을 높이기 위해 고급 CPU를 구매하는 것도 가능하다는 점을 강조합니다.

Seed는 Common Lisp 프로그래밍 언어를 기반으로 한 인터랙티브 소프트웨어 환경입니다. 사용자는 웹 브라우저를 통해 다양한 방식으로 프로그램을 생성하고 실행할 수 있습니다. 프로그램은 트리 그리드 형식으로 표시되어 구조와 기능을 이해하기 쉽게 돕습니다.

Seed는 Lisp의 유연성을 활용하면서 전통적인 텍스트 기반 프로그래밍의 한계를 극복하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 Common Lisp 프로젝트에서 자주 사용되는 ASDF 빌드 시스템과 통합됩니다. Seed를 실행하기 위해서는 Common Lisp(특히 Steel Bank Common Lisp), ASDF, Quicklisp, Node.js, NPM, Gulp와 같은 여러 구성 요소가 필요합니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저, Node Version Manager(nvm)와 같은 추천 방법으로 Node.js를 설치합니다. 그 다음 NPM을 사용해 Gulp를 설치합니다. Quicklisp를 설정하기 위해 Seed 저장소에 대한 심볼릭 링크를 생성합니다. 선택적으로 제공된 자동 설치 스크립트를 사용해 Seed를 설정할 수 있습니다. 또는 Quicklisp를 사용하여 Common Lisp REPL에서 Seed를 수동으로 로드할 수도 있습니다.

Seed를 자동으로 시작하려면 SBCL을 실행할 때마다 .sbclrc 파일을 수정해야 합니다. Seed의 웹 인터페이스는 기본적으로 8055 포트에서 접근할 수 있습니다.

사용자들이 Seed를 쉽게 시작할 수 있도록 돕는 튜토리얼이 제공됩니다. Seed에는 Michael J. Forster가 만든 React 컴포넌트를 구축하기 위한 도구인 Panic의 수정된 버전이 포함되어 있습니다.

NASA의 주노 미션은 태양계에서 가장 큰 행성인 목성에 대한 우리의 이해를 크게 발전시켰습니다. 2011년에 발사된 주노는 강한 방사선 속에서도 생존하며 목성의 대기와 내부에서 예상치 못한 특징들을 밝혀냈습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

주노는 목성의 극지방에서 독특한 기하학적 폭풍을 발견했습니다. 이 폭풍은 안정적이며 미국 대륙보다도 더 큽니다. 이러한 패턴은 이전에는 알려지지 않았습니다.

주노는 목성의 거대한 폭풍인 대적점에 대한 통찰을 제공했습니다. 대적점은 생각보다 더 깊이 뻗어 있으며, 구름 아래 약 300마일까지 내려갑니다.

우주선은 목성에서만 발생하는 새로운 유형의 번개를 확인했습니다. 이 번개는 암모니아와 얼음의 화학 반응으로 인해 높은 고도에서 발생합니다.

주노의 측정 결과에 따르면 목성의 핵은 이전에 생각했던 것처럼 고체가 아니라 불분명한 성질의 물질들이 혼합된 상태로 보입니다.

주노는 목성의 위성들도 연구했습니다. 특히 이오를 집중적으로 조사했는데, 이오는 매우 화산활동이 활발한 위성입니다. 미션 결과 이오는 이전에 생각했던 것처럼 마그마 바다가 아니라 지하 터널 네트워크를 가지고 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

주노의 미션은 2025년 9월에 종료될 예정이지만, 그 발견들은 이미 태양계에 대한 우리의 이해를 재편성했습니다. 극한의 조건에서도 견딜 수 있는 우주선의 능력은 향후 미션에 귀중한 교훈을 제공했습니다. 전반적으로 주노의 유산은 목성과 태양계 역사에서의 중요성에 대한 포괄적인 새로운 관점을 제시합니다.

업무 중단 후 복귀하는 데 걸리는 시간으로 자주 인용되는 23분 15초라는 숫자는 널리 알려져 있지만, 특정 출처를 찾기 어렵습니다. 이 숫자는 "중단된 작업의 비용: 더 많은 속도와 스트레스"라는 논문의 저자 글로리아 마크와의 인터뷰 및 여러 블로그 게시물에서 등장합니다. 그러나 원래 연구에서는 이 정확한 수치를 언급하지 않았으며, 연구 결과는 중단이 있을 때 작업 완료 시간이 실제로 더 짧았지만 스트레스 수준은 더 높았다고 나타났습니다.

다른 여러 논문도 검토했지만, 구체적인 회복 시간을 제공하지 않거나 11분에서 16분 사이의 회복 시간을 언급했습니다. 총 23개의 블로그 게시물이 조사되었으며, 많은 게시물에서 23분 15초라는 수치를 원래 연구에 잘못 연결하고 있었습니다.

결국 이 수치는 발표된 연구가 아닌 인터뷰에서 유래한 것으로 보입니다. 이 숫자의 원래 출처를 찾기 위한 노력은 계속되고 있으며, 현재까지는 주요 인쇄 증거가 발견되지 않았습니다.

이 논문은 복잡한 시스템인 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)의 성능을 조사합니다. SSD는 비용, 에너지 사용, 성능 간의 균형을 고려해야 합니다. 이 연구는 비슷한 사양을 가진 모든 SSD가 동일한 성능을 보인다는 일반적인 가정을 도전합니다. 아홉 가지 서로 다른 SSD 모델에 대한 실험을 통해, 저자들은 순차적 및 임의 읽기/쓰기 속도와 같은 표준 지표에 반영되지 않는 성능의 큰 차이를 발견했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, SSD는 부하가 걸릴 때 다르게 작동하며, 특히 쓰기 집약적인 작업에서 차이가 큽니다. 예를 들어, 일부 SSD는 지연 성능이 좋지 않아 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에 적합하지 않습니다. 둘째, 기존의 성능 지표는 데이터 관리 중 발생하는 추가 쓰기인 쓰기 증폭과 부하 하의 지연과 같은 중요한 요소를 고려하지 않습니다. 이러한 요소들은 SSD의 진정한 성능을 이해하는 데 필수적입니다.

셋째, 저자들은 SSD 성능을 보다 정확하게 파악할 수 있는 새로운 벤치마킹 도구인 SSD-iq를 제안합니다. 이 도구는 데이터베이스 시스템 설계자가 특정 작업 부하에 적합한 SSD를 선택하는 데 도움을 주기 위해 추가 지표를 포함하고 있습니다. 넷째, 쓰기 증폭은 SSD의 수명과 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 연구에서는 많은 SSD가 단순한 가비지 컬렉션 알고리즘으로 인해 쓰기 증폭을 효과적으로 관리하지 못한다고 강조합니다. 마지막으로, 논문은 사용자 경험을 위해 지연의 중요성을 강조합니다. SSD가 부하 하에서 예측할 수 없는 지연을 보일 수 있으며, 이는 사양에 반영되지 않는 경우가 많습니다.

결론적으로, 적절한 SSD 모델을 선택하는 것이 최적의 데이터베이스 성능을 위해 중요하며, SSD-iq와 같은 보다 포괄적인 벤치마킹 방법이 이러한 결정을 안내하는 데 필요하다는 메시지를 전달합니다. 이 연구 결과는 SSD 제조업체들이 이러한 새로운 통찰을 바탕으로 제품을 개선하도록 촉구합니다.

이 핸드북은 새로운 직원들이 Valve에서의 첫 경험을 잘 이해하고 적응할 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다. Valve는 혁신과 창의성에 중점을 둔 독특한 회사입니다.

Valve의 회사 문화는 전통적인 관리 체계가 없는 평평한 구조로 운영됩니다. 모든 직원이 주도적으로 행동하고 결정을 내릴 수 있도록 장려됩니다. 직원들은 자신이 원하는 프로젝트를 선택할 수 있으며, 이는 창의성과 책임감을 키우는 데 도움이 됩니다.

첫날에는 회사에 대한 전반적인 이해와 업무 방식에 대해 배우게 됩니다. 자신의 업무와 프로젝트를 스스로 이끌어갈 수 있는 자유가 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

직원들은 고객과 회사에 가치를 더할 수 있는 프로젝트를 선택할 책임이 있습니다. 정해진 업무가 없기 때문에 자신이 가장 기여할 수 있는 부분을 스스로 판단해야 합니다.

협업이 중요합니다. 동료들에게 진행 중인 프로젝트에 대해 질문하면 통합되고 효과적으로 기여할 수 있는 기회를 찾는 데 도움이 됩니다.

즉각적인 업무를 처리하는 것도 중요하지만, 직원들은 회사의 장기 비전과 목표에도 집중해야 합니다.

Valve에서의 채용은 매우 중요합니다. 면접 시 후보자가 회사의 문화와 목표에 얼마나 기여할 수 있을지를 고려해야 합니다.

이 핸드북은 새로운 직원들이 Valve의 미래를 형성하는 역할을 받아들이고, 주도성, 협업, 고객 중심의 중요성을 강조합니다.

인터넷 저작권 청산 기관(CUII)은 웹사이트 차단 요청이 시행되기 전에 법원의 검토를 받게 된다고 발표했다. 이 변화는 사적인 기관이 적절한 감독 없이 웹사이트를 제한한다는 비판에 따른 것이다. CUII는 주요 통신사와 권리 보유자들이 포함된 조직으로, 정당한 이유가 있는 경우에만 웹사이트 차단이 시행되도록 하려는 목표를 가지고 있다.

이전에는 저작권을 위반한 이유로 수백 개의 도메인이 차단되었으며, 여기에는 영화와 음악 스트리밍 사이트도 포함되었다. 그러나 이러한 시스템은 정보의 자유를 침해할 수 있다는 반발을 샀고, 특히 합법적인 콘텐츠도 포함된 그림자 도서관인 Sci-Hub의 차단이 논란이 되었다.

차단을 평가하는 역할을 맡았던 연방 네트워크 기관은 이 역할에서 물러나게 되며, 법적 준수를 보장하기 위해 사법적 감독이 있는 보다 간소화된 절차가 마련될 예정이다. CUII는 이전의 차단 조치가 해당 사이트 방문을 최대 80%까지 줄였다고 주장하고 있으며, 새로운 접근 방식은 더 빠르고 법적으로 안전할 것으로 기대하고 있다.

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이 글에서는 기차 이미지를 촬영하기 위해 라인 스캔 카메라를 사용하는 과정과 그 이미지를 효과적으로 처리하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

라인 스캔 카메라는 고속의 단일 픽셀 열로 움직이는 대상을 스캔하여 이미지를 캡처합니다. 이 방법은 원근 왜곡을 최소화하고 고해상도 이미지를 가능하게 합니다. 저자는 4096×2 픽셀 센서를 가진 Alkeria Necta N4K2-7C 카메라를 사용하며, 원시 데이터를 저장하여 후처리를 진행합니다.

저자는 정적 배경에 대해 움직이는 물체를 식별하기 위해 "에너지 함수"를 개발했습니다. 이를 통해 기차를 더 잘 감지하고 관련 없는 데이터를 필터링할 수 있습니다. 이미지의 왜곡을 피하기 위해 속도 추정이 중요하며, 저자는 센서의 두 개의 녹색 채널을 활용하여 이동 속도를 정확하게 계산하는 기법을 사용합니다.

재샘플링은 속도 추정에 기반하여 스플라인을 생성하여 적절한 간격과 윈도우를 유지하며 세부 정보 손실을 방지하는 과정을 포함합니다. 데모자이싱은 베이어 배열 데이터를 전체 색상 이미지로 변환하고 색상 오프셋을 보정하여 이미지 품질을 향상시키는 과정입니다.

이미지에서 수직 줄무늬는 선형 회귀 모델과 반복적인 방법을 사용하여 노출 변동으로 인한 불일치를 부드럽게 처리합니다. 패치 기반의 노이즈 제거 방법을 통해 기차 이미지에서 반복되는 텍스처를 활용하여 노이즈를 줄입니다. 또한, 약간의 각도로 촬영된 이미지의 자동 기울기 보정을 위해 허프 변환을 사용할 계획이 있습니다.

기본적인 색상 보정이 수행되어 이미지에서 현실적인 피부 톤을 달성하는 데 중점을 둡니다. 처리 코드는 파이썬으로 작성되어 대용량 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 저자는 AI 도구를 사용한 경험을 공유하며, 특정 알고리즘에서 혼합된 결과와 도전 과제를 언급합니다.

마지막으로, 아담 마가르와 일본 블로그 등 다른 라인 스캔 사진작가들을 언급하며 그들의 다양한 기법과 결과를 강조합니다. 전체적으로 이 글은 기차에 초점을 맞춘 라인 스캔 사진과 이미지 처리의 기술적 측면에 대한 자세한 개요를 제공합니다.

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뉴욕, 시카고, 파리, 런던과 같은 주요 도시의 지하철 네트워크는 대중교통에 매우 중요합니다. 런던에서는 튜브, 즉 런던 지하철이 유명하며, 매일 약 500만 명의 승객이 이용합니다. 하지만 많은 런던 시민들은 혼잡한 튜브보다 넓고 조용하며 스트레스가 덜한 지상철인 오버그라운드를 선호합니다.

오버그라운드는 18년밖에 되지 않았지만, 이전에 방치되었던 철도 노선을 성공적이고 인기 있는 대중교통 수단으로 변화시켰습니다. 지난해에는 1억 8천3백만 명의 승객을 수송했습니다. 특히 장애인이나 불안감을 느끼는 사람들에게 더 쾌적한 여행을 제공합니다. 오버그라운드는 소외된 지역을 연결함으로써 경제 성장을 촉진하며, 지역 사회의 자부심을 상징하는 것으로 여겨집니다.

오버그라운드의 성공은 효과적인 대중교통이 도시에서 사람들의 경험을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이는 승객 간의 사회적 상호작용과 공동체 의식을 증진시킵니다. 전반적으로, 즐거운 대중교통 시스템이 도시 생활과 개인의 행복에 긍정적인 기여를 한다는 것을 나타냅니다.

포트 킬은 macOS용 애플리케이션으로, 개발자들이 2000번에서 6000번 포트에서 실행 중인 프로세스를 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 앱은 상태 표시줄에서 작동하며, 프로세스를 빠르게 모니터링하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

주요 기능으로는 실시간 모니터링이 있습니다. 지정된 포트를 5초마다 스캔하여 현재 상태를 확인합니다. 상태 표시줄 아이콘은 활성 프로세스의 수에 따라 색상이 변합니다. 프로세스가 없으면 초록색, 1에서 9개일 경우 빨간색, 10개 이상일 경우 주황색으로 표시됩니다. 동적 메뉴는 3초마다 업데이트되어 현재 프로세스를 보여주고, 쉽게 종료할 수 있도록 도와줍니다. 모든 프로세스를 한 번의 클릭으로 종료하거나 메뉴에서 개별적으로 선택하여 종료할 수 있습니다. 안전한 종료를 위해 애플리케이션을 부드럽게 종료한 후 필요할 경우 강제로 종료하는 두 단계의 과정을 사용합니다.

이 앱은 macOS 10.15 이상에서 작동하며, Rust 1.70 이상과 lsof 명령어가 필요합니다. 설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 클론한 후, cargo build --release 명령어로 앱을 빌드합니다. 마지막으로 ./run.sh 명령어로 앱을 실행합니다.

앱을 시작하면 상태 표시줄에서 프로세스 수를 확인할 수 있습니다. 아이콘을 클릭하면 메뉴가 열리고 프로세스를 관리할 수 있습니다. 메뉴에서 앱을 종료할 수도 있습니다.

기술적으로 이 앱은 UI를 위한 메인 스레드와 프로세스 모니터링을 위한 백그라운드 스레드를 사용하여 반응성을 유지합니다. lsof 명령어를 사용해 리스닝 프로세스를 감지합니다.

문제가 발생할 경우 권한이 올바른지 확인하고, 프로세스가 올바른 상태인지, 올바른 포트에서 리스닝 중인지 점검해야 합니다. 이 프로젝트는 FSL-1.1-MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 앱은 로컬 서버와 함께 작업하는 개발자들이 프로세스 관리를 간소화할 수 있도록 설계되었습니다.

ThinkMesh는 다양한 추론 경로를 동시에 실행하기 위해 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 신뢰 신호를 기반으로 경로를 평가하고, 가장 유망한 경로에 자원을 재배분하며, 검증자와 축소기를 사용해 결과를 결합합니다. ThinkMesh는 오프라인 Hugging Face Transformers와 vLLM/TGI 프레임워크, 그리고 호스팅된 API와 함께 작동합니다.

주요 기능으로는 신뢰 점수와 자원 관리를 통해 병렬로 추론을 실행하는 기능이 있습니다. Transformers와의 오프라인 사용을 지원하며, 서버 측 처리도 선택할 수 있습니다. OpenAI와 Anthropic API와 통합되며, 비동기 실행과 동적 마이크로 배칭 기능을 제공합니다. 또한, 다수결 또는 사용자 정의 검증 및 축소 옵션을 포함하고 있으며, 캐싱과 메트릭 추적 기능도 제공합니다.

설치를 위해서는 저장소를 클론한 후 pip를 사용합니다. 명령어는 다음과 같습니다: git clone https://github.com/martianlantern/thinkmesh.git, cd thinkmesh, pip install -e ".[dev,transformers]"입니다.

사용 예시로는 오프라인 DeepConf를 통해 지정된 모델과 전략을 사용하여 추론 작업을 실행하거나, OpenAI의 GPT 모델을 활용해 창의적인 작업을 수행하는 OpenAI Self-Consistency가 있습니다. 또한, 호스팅된 모델을 사용해 주제에 대한 구조화된 토론을 진행하는 Debate Strategy와 응답을 검증하기 위해 정규 표현식을 구현하는 Custom Verifier도 포함됩니다. Tree of Thought는 문제 해결을 위한 구조화된 접근 방식을 제시합니다.

이 라이브러리는 JSON 형식으로 출력 추적을 지원하며, Prometheus와 OpenTelemetry를 사용한 메트릭 수집 기능도 제공합니다. 사용자는 새로운 모델, 전략 및 검증 방법을 추가하여 ThinkMesh의 기능을 확장할 수 있습니다.

라이센스는 MIT 라이센스입니다. ThinkMesh를 작업에 활용할 경우 적절한 인용을 부탁드립니다.

저자는 소프트웨어 개발을 위한 디자인 파트너로 Claude Code를 사용한 경험에 대해 이야기합니다. 처음에는 직접적인 지시를 주는 간단한 방법을 사용했지만, 작업이 복잡해지면서 여러 문제가 발생했습니다. 대화가 혼란스러워질 수 있고, 중요한 정보가 시간이 지나면서 잊혀질 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

작업 흐름을 개선하기 위해 저자는 각 프로젝트의 시작 단계에서 대화에만 의존하지 않고 상세한 계획 문서를 작성하기 시작했습니다. 이 문서는 구현에 대한 명확한 가이드를 제공하여 요구 사항에 대한 일치를 보장하고 코딩 과정에 구조를 제공합니다.

구현 과정에서 저자는 계획을 "살아있는 문서"로 취급하며, 코드가 개발될 때마다 업데이트를 요청합니다. 이러한 접근 방식은 맥락의 한계를 관리하는 데 도움이 되고, 개발 세션 간의 원활한 전환을 가능하게 합니다. 저자는 또한 진행 상황을 정기적으로 검토하지만, 방향이 만족스러울 경우 한 발 물러설 수 있습니다.

전반적으로 이 방법은 더 조직적이고 사려 깊으며 신뢰할 수 있는 개발 프로세스로 이어졌습니다. 저자는 계획이 개발자로서의 자신의 능력을 향상시킨다고 믿으며, AI가 단순한 코딩 도구가 아니라 진정한 협력 파트너가 되었다고 생각합니다.

Claude Code는 사용자 경험을 향상시키는 매우 효과적인 AI 에이전트입니다. 이 도구는 간단하고 사용하기 쉬운 점에서 두드러지며, Cursor나 Github Copilot과 같은 다른 도구들보다 작업을 더 쉽게 하고 즐겁게 만들어 줍니다. Claude Code의 성공은 주로 Claude 4 모델과 사용자 친화적이며 디버깅을 용이하게 하는 잘 설계된 아키텍처 덕분입니다.

효과적인 AI 에이전트를 만들기 위한 주요 포인트는 시스템을 간단하게 유지하는 것입니다. 복잡한 구조, 예를 들어 다중 에이전트 시스템은 디버깅을 어렵게 만들 수 있으므로 피해야 합니다. 간단한 제어 루프를 사용하고, 하나의 메인 스레드와 메시지 기록을 통해 작업을 간소화하는 것이 좋습니다.

잘 구성된 프롬프트 시스템을 활용하여 사용자 맥락 파일(예: claude.md)과 다양한 XML/Markdown 태그를 사용해 명확성을 높이는 것이 중요합니다. 또한, 저수준 명령부터 고수준 작업까지 다양한 작업 수준에 맞는 도구를 구현해야 합니다. 에이전트의 톤과 스타일을 명확히 정의하고, 행동과 의사 결정을 안내하는 명확한 지침을 사용하여 사용자의 선호를 따르도록 해야 합니다.

일상적인 작업에는 더 작고 효율적인 모델을 사용하여 자원을 절약하면서도 성능을 유지하는 것이 좋습니다. AI가 자체적으로 할 일 목록을 관리하도록 하여 집중력을 유지하고 복잡한 작업에 휘말리지 않도록 하는 것도 중요합니다.

전반적으로 Claude Code는 간단하고 잘 구조화된 AI가 생산성과 사용자 만족도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이러한 디자인에서 얻은 교훈은 유사한 에이전트를 효과적으로 만드는 데 적용될 수 있습니다.

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아파치 카프카는 2012년 링크드인에 의해 데이터 통합 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 링크드인은 사용자 상호작용에서 발생하는 활동 데이터를 활용하여 사기 탐지, 일자리 매칭, 사용자 참여와 같은 다양한 기능을 향상시키고자 했습니다. 그러나 기존의 데이터 파이프라인은 비효율적이고 복잡하여 여러 가지 문제를 야기했습니다.

첫째, 수작업 유지보수가 필요했습니다. 배치와 실시간 데이터 시스템 모두 유지보수와 업데이트에 많은 수작업이 필요했습니다. 둘째, 데이터 적체가 발생했습니다. 다양한 부서의 증가하는 요구로 인해 팀은 대량의 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪었습니다. 셋째, 시스템 간 통합이 부족했습니다. 각 시스템이 독립적으로 운영되어 데이터를 효과적으로 결합하고 분석하기 어려웠습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 링크드인은 다양한 데이터 형식을 처리하고 다른 시스템과 쉽게 통합할 수 있는 강력하고 확장 가능한 실시간 데이터 파이프라인이 필요했습니다. 이로 인해 카프카가 탄생하게 되었고, 이는 여러 문제를 해결하는 데 기여했습니다. 카프카는 분산 시스템으로 내장된 복제와 내구성을 제공하며, 여러 서버에 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 즉각적인 데이터 처리를 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고, 데이터 생산자와 소비자가 독립적으로 운영될 수 있는 구조를 통해 적체 문제를 관리할 수 있도록 도와줍니다.

링크드인은 또한 데이터 스키마 관리 방식을 개선하기 위해 XML에서 아파치 아브로로 전환하여 효율성과 호환성을 높였습니다. 이를 통해 팀들이 자신의 데이터에 대한 책임을 질 수 있는 스키마 관리 시스템을 구축했습니다.

결론적으로, 카프카는 데이터 통합을 간소화하고 실시간 처리 능력을 향상시키며 데이터 스키마 관리를 강화하기 위해 만들어졌습니다. 이는 링크드인이 데이터 기반 기능을 개선하는 데 큰 도움이 되었습니다.

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2025년 8월 23일, 한 사용자가 프로그래밍, 시스템 관리, 기술 설명 및 일반 지식과 관련된 개인적인 질문에 대해 다양한 AI 모델을 평가했습니다.

주요 발견 사항으로는 비용과 속도가 가장 중요한 선택 기준이었으며, 대부분의 모델이 전반적으로 좋은 성능을 보였다는 점입니다. 사용자는 130개의 실제 질문을 수집하고 이를 분류한 후, Qwen3, Gemini, GPT-OSS 등 여러 모델을 테스트했습니다. 이 과정은 Rust 스크립트를 사용하여 블라인드 평가 방식으로 진행되었습니다. OpenAI의 폐쇄형 모델은 높은 접근 요구 사항 때문에 피했으며, Grok과 Cohere와 같은 다른 모델은 여러 이유로 포함되지 않았습니다.

결과적으로 대부분의 모델이 좋은 성과를 냈지만, 비용과 속도에서는 차이가 있었습니다. 오픈 모델이 품질 면에서 폐쇄형 모델보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 프로그래밍 작업에서 두드러졌습니다. 가장 빠른 모델은 구글의 Gemini 2.5 Flash였고, Gemini 2.5 Pro는 가장 비쌌지만 효과는 떨어졌습니다. 간단한 질문에 대한 추론은 결과를 크게 개선하지 않았고, 창의적인 작업에서만 효과가 있었습니다.

전반적으로 모델 간에 명확한 우승자는 없었고, 사용자는 더 나은 결과를 위해 여러 모델을 동시에 사용하기로 결정했습니다. 평가 결과는 많은 모델이 유능하지만, 개인의 필요에 따라 속도와 비용을 기준으로 최적의 선택이 달라질 수 있음을 강조했습니다.

이 기사는 백업 소프트웨어인 Acronis True Image로 인한 성능 문제에 대해 다루고 있습니다. 저자 브루스 도슨은 이 소프트웨어가 외부 모니터를 연결하거나 분리할 때 CPU 사용량을 크게 증가시켜 컴퓨터가 느려지게 만든다는 사실을 발견했습니다.

조사를 진행한 결과, 특정 Acronis DLL 파일(tishell64)이 실행 중인 프로세스를 나열하기 위해 Windows의 특정 기능을 과도하게 호출하고 있어 불필요한 CPU 소모를 초래하고 있음을 알게 되었습니다. 이 문제로 인해 Explorer.exe는 이러한 작업을 수행하는 데 최대 60초의 CPU 시간을 소모하게 되었습니다.

도슨은 Acronis에 이 문제를 보고했고, Acronis는 이를 인정하며 향후 소프트웨어 업데이트에서 해결하겠다고 약속했습니다. 그는 Acronis 오버레이와 관련된 특정 레지스트리 키를 비활성화하는 임시 해결책을 제공했지만, 결국 성능 문제를 완전히 해결하기 위해 Acronis True Image를 제거하기로 결정했습니다.

또한, 이 기사는 여러 DLL에서 메타데이터가 누락된 문제를 지적하며 소프트웨어 품질과 유지 관리에 대한 우려를 나타냅니다. 저자는 Acronis가 과도한 CPU 사용을 피하고 전반적인 성능을 개선하기 위해 소프트웨어를 개선해야 한다고 결론지었습니다.

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이 텍스트는 웹사이트가 제대로 작동하는 데 필수적인 "엄격히 필요한 쿠키"에 대해 설명합니다. 이러한 쿠키는 보안, 사기 방지, 구매 기능을 지원하는 데 도움을 줍니다. 브라우저에서 이 쿠키를 차단할 수 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

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"Gergő Érdi"의 논문 "A Clash Course in Solving Sudoku"는 하드웨어에서 구현할 수 있는 스도쿠 해결기를 설계하기 위해 Haskell을 사용하는 방법에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

하드웨어 설계에 대한 소개에서 논문은 전통적인 소프트웨어 접근 방식과 응용 프로그램 전용 회로 설계의 차이를 설명합니다. 후자는 성능 향상에 기여할 수 있지만 복잡하고 비용이 많이 드는 것으로 여겨집니다.

FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)는 빠르고 비용 효율적인 하드웨어 개발을 가능하게 합니다. 논문은 기능적 프로그래밍 개념이 하드웨어 설계에서 회로의 복잡성을 관리하는 데 도움이 될 수 있다고 주장하며, 이는 소프트웨어 개발에서도 유사한 방식으로 적용됩니다.

스도쿠는 특정 규칙에 따라 숫자를 채워야 하는 그리드에서 진행되는 퍼즐입니다. 논문에서는 스도쿠 문제의 복잡성과 이를 NP-완전 문제로 분류하는 내용을 다룹니다.

Clash는 Haskell 코드를 하드웨어 설명으로 변환하는 Haskell 컴파일러입니다. 개발자가 순수 Haskell로 회로를 정의할 수 있게 하여 FPGA에서 실행할 수 있는 맞춤형 회로를 생성하는 것을 지원합니다.

해결기를 구축하는 과정에서는 Haskell 기반의 스도쿠 해결기를 하드웨어에 맞게 조정하는 단계별 과정을 자세히 설명합니다. 스도쿠 보드를 표현하고, 불가능한 값을 제거하는 가지치기(pruning) 방법과 그리드 전반에 걸쳐 일관성 검사를 관리하는 방법을 논의합니다.

성능과 효율성에 대한 부분에서는 무한 재귀와 효율적인 회로 크기의 필요성과 같은 도전 과제를 강조합니다. 스도쿠 해결기의 재귀적 특성을 유한하고 반복적인 프로세스로 변환하는 방법을 설명합니다.

백트래킹과 하드웨어 구현에서는 RAM 기반 스택을 사용하여 백트래킹을 수행하는 방법을 제시합니다. 이를 통해 회로가 여러 상태를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다. 논문은 FPGA 하드웨어의 제약에 맞게 스택을 설계하고 메모리에 접근하는 방법을 설명합니다.

마지막으로, 논문은 하드웨어 설계에 Clash를 사용하는 장점을 논의하며, 하드웨어에서 스도쿠 해결기를 구현하는 데 있어 추가 개선이 필요한 영역을 제안합니다.

전반적으로 이 논문은 기능적 프로그래밍이 스도쿠와 같은 복잡한 문제에 대한 하드웨어 솔루션 개발을 어떻게 간소화할 수 있는지를 보여주며, 궁극적으로 효율적이고 효과적인 설계로 이어질 수 있음을 강조합니다.

레오는 단순히 사용자가 인터넷을 탐색하는 데 도움을 주는 것을 넘어, 더 스마트하고 개인화된 도구로 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 인공지능(AI)과 그 웹에서의 역할에 대한 새로운 사고 방식을 보여줍니다.

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저자는 소프트웨어 디자인 기술을 향상시키고 싶어하며, 잘 설계된 코드를 공부하라는 조언을 받았습니다. 그래서 그들은 뛰어난 소프트웨어 디자인을 보여주는 공개된 코드베이스에 대한 추천을 찾고 있습니다.

윌 윌슨, 안티시스의 CEO는 블로그 포스트에서 닌텐도 게임, 특히 메트로이드 게임을 플레이하는 것이 소프트웨어 테스트 플랫폼을 개선하는 데 얼마나 중요한지를 설명했습니다. 일반적인 생각과는 달리, 팀은 마케팅 목적이 아니라 테스트 능력을 향상시키기 위한 기술을 배우기 위해 이러한 게임을 활용하고 있습니다.

포스트에서는 안티시스 플랫폼이 메트로이드를 테스트하는 과정에서 직면한 문제를 강조합니다. 그들은 미사일이 필요했던 빨간 문을 만나게 되었고, 시스템이 미사일을 너무 빨리 사용하여 문에 접근할 때 충분한 미사일을 보유하지 못한다는 것을 깨달았습니다. 이 문제를 해결하기 위해 팀은 자원을 최적화하는 새로운 기술인 스웜 테스트를 개발했습니다. 이 기술은 게임 플레이 중 미사일과 같은 자원을 보다 효율적으로 사용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

윌슨은 테스트 프로세스를 최적화하는 데 수반되는 복잡성을 논의하며, 비효율적이지 않게 게임 상태를 능동적으로 탐색할 수 있는 스마트 시스템의 필요성을 강조했습니다. 그들은 궁극적으로 플랫폼의 성능을 개선하여 메트로이드를 완료하고 그 과정에서 버그를 발견할 수 있었습니다.

블로그에서는 게임에서 배운 교훈이 소프트웨어 테스트 전반에 걸쳐 적용될 수 있음을 제안하며, 최적화가 게임뿐만 아니라 다양한 상황에서 필수적임을 보여줍니다. 윌슨은 앞으로의 포스트에서 그들의 게임 경험에서 얻은 더 많은 통찰을 공유할 것이라고 암시했습니다.

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2025년 8월 22일, 미국 대법원은 트럼프 행정부가 국립보건원(NIH)에서 거의 20억 달러에 달하는 연구 보조금을 삭감할 수 있다고 판결했습니다. 이 결정은 연구자들 사이에서 우려를 불러일으키고 있습니다. 대법원은 이러한 보조금을 복원하려는 과학자들의 소송을 계약에 초점을 맞춘 다른 법원이 처리해야 한다고 밝혀, 연구자들이 보조금 삭감에 도전하기가 더 어렵고 비용이 많이 들게 되었습니다.

이전에 하급 법원은 NIH의 보조금 종료 지침이 불법적이며 차별적이라고 판단했습니다. 특히 다양성과 포용성 연구에 대한 차별이 문제로 지적되었습니다. 그러나 대법원의 판결로 인해 보조금 삭감이 유지되면서 많은 과학자들은 연구 자금에 대한 큰 후퇴로 보고 있습니다. 이는 HIV/AIDS와 성전환 건강과 같은 민감한 분야에서 특히 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 결정은 연구를 수행하는 데 필요한 신뢰와 안정성을 저해하여 과학 공동체 내에서 불만을 초래하고 있습니다.

책임은 개인이 자신의 행동에 대한 결과를 직면하게 함으로써 결과를 개선하는 방법으로 종종 여겨집니다. 그러나 책임이 근본적인 문제를 효과적으로 해결하지 못하는 상황도 존재합니다. 로린 호크스타인은 책임이 부족한 두 가지 주요 문제를 지적합니다: 조정 문제와 잘못된 위험 모델입니다.

첫 번째 문제는 조정 문제입니다. 대규모 조직에서는 일반적으로 한 사람에게 업무를 관리하도록 하여 책임을 부여합니다. 이러한 상향식 책임 방식은 복잡한 사건에서 실패할 수 있습니다. 문제는 종종 개인의 행동이 아니라 다양한 구성 요소 간의 상호작용에서 발생하기 때문입니다. 단순히 책임을 부여하는 것만으로는 이러한 조정 문제를 해결할 수 없습니다. 대신, 적절한 기술을 가진 적임자가 개선을 감독해야 합니다.

두 번째 문제는 잘못된 위험 모델입니다. 리더들은 종종 자신의 결정에 대해 책임을 지지만, 위험에 대한 이해가 잘못되면 재난을 예방할 수 없습니다. 예를 들어, 오션게이트 잠수함 사건에서 CEO 스톡턴 러시는 조종사이자 리더로서 위험을 잘못 평가하여 위험을 인식하지 못했습니다. 그의 이중 역할은 비즈니스 목표와 안전 간의 갈등을 초래하며, 책임이 상충하는 유인 문제를 해결하지 못한다는 점을 강조합니다.

호크스타인은 책임에만 의존하는 것이 안전보다 비즈니스 성공을 우선시해야 한다는 압박감을 느끼게 하는 이중 구속과 같은 문제를 악화시킬 수 있다고 결론짓습니다. 대신, 그는 여러 관점을 포함하고 독립적인 안전 감독을 통해 조직의 회복력과 안전성을 강화하는 접근 방식을 지지합니다.

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존은 구 위에 균일하게 무작위 점을 생성하는 간단한 방법을 설명합니다. 이 과정은 큐브 안에서 무작위 값을 생성하고, 이 값들이 구 안에 있는지를 확인하는 방식입니다. 만약 점이 구 안에 있다면, 그 점은 구의 표면에 위치하도록 정규화됩니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, -1과 1 사이의 세 개의 무작위 값(u1, u2, u3)을 생성합니다. 둘째, 이 값들의 제곱의 합(S² = u1² + u2² + u3²)을 계산합니다. 셋째, S²가 1보다 크면 그 점을 버리고 다시 시도합니다. 그렇지 않으면 정규화된 점(u1/S, u2/S, u3/S)을 반환합니다.

이 방법은 이해하기 쉽고 구현하기 간단하며, 제곱근 함수만 필요합니다. 정규 분포에서 점을 사용하는 것보다 덜 일반적이지만, 3차원에서 점을 생성하는 데 효율적입니다.

하지만 이 방법은 몇 가지 단점이 있습니다. 예를 들어, 점이 반복적으로 거부되는 최악의 경우가 무한히 발생할 수 있습니다. 이는 병렬 컴퓨팅이나 암호화와 같이 일관된 실행 시간이 중요한 경우에 변동적인 실행 시간을 초래할 수 있습니다.

결론적으로, 이 방법은 가장 빠르지는 않지만 실용적이며 많은 응용 프로그램에 적합합니다.

Manim은 주로 수학 설명 비디오를 만들기 위해 사용되는 애니메이션 엔진입니다. 이 엔진은 3Blue1Brown의 제작자가 만든 원본 버전과 더 안정적이고 사용자 친화적인 커뮤니티 에디션의 두 가지 버전이 있습니다.

설치 방법은 원하는 버전(ManimGL 또는 Manim Community)을 선택한 후 해당 버전에 대한 구체적인 지침을 따르는 것입니다. ManimGL을 설치하려면 pip install manimgl 명령어를 사용하면 됩니다. 필요한 조건으로는 Python 3.7 이상, FFmpeg, OpenGL이 있으며, 선택적으로 LaTeX도 필요할 수 있습니다. 설치 단계는 운영 체제(Windows, Mac, Linux)에 따라 다르며, LaTeX나 Pango와 같은 추가 도구를 설정해야 할 수도 있습니다.

Manim을 사용하려면, manimgl example_scenes.py OpeningManimExample 명령어를 실행하여 테스트해 볼 수 있습니다. 문법과 애니메이션 유형을 배우기 위해 예제 장면을 찾아볼 수 있습니다. 출력물을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있는 유용한 명령줄 플래그도 제공됩니다.

문서화 작업은 온라인에서 진행 중이며, 중국어 버전도 제공됩니다. 프로젝트에 대한 기여는 환영하며, 특히 커뮤니티 에디션에 대한 기여가 필요합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 기사는 특정 프로바이오틱 균주인 E. coli Nissle 1917(EcN)의 역사와 연구에 대해 다루고 있습니다. 이 균주는 100년 전 알프레드 니슬에 의해 감염 치료의 가능성으로 발견되었습니다. 이후 EcN은 다양한 인간 건강 응용 분야에서 널리 연구되고 사용되고 있습니다.

EcN은 Mutaflor, Symbioflor 2, Colinfant와 같은 다른 E. coli 프로바이오틱 균주와 비교됩니다. 이들 균주는 건강에 미치는 이점과 유전적 구성 및 특성의 차이에 초점을 맞추고 있습니다. E. coli는 장에서 흔히 발견되지만, 다른 세균 종에 비해 수가 적고 장 건강에서의 주요 역할은 여전히 불확실합니다.

언급된 세 가지 제품은 구성, 복용량 권장 사항 및 사용 목적이 다릅니다. EcN은 일반적으로 다른 제품들보다 더 높은 일일 복용량이 필요합니다. 문헌 리뷰에 따르면, EcN은 Symbioflor 2(21편)와 Colinfant(11편)에 비해 훨씬 더 많은 연구 지원(228편)을 받고 있어, 프로바이오틱 연구에서의 확립된 역할을 강조합니다.

대부분의 EcN 연구는 동물 모델에서 수행되었으며, 이는 인간에게 그대로 적용되지 않을 수 있습니다. 이 기사는 EcN의 프로바이오틱 효과를 이해하기 위해 더 많은 인간 중심의 연구가 필요하다고 강조합니다.

결론적으로, 이 기사는 E. coli Nissle 1917의 역사적 중요성, 비교 특성 및 연구 환경을 강조하며, 특히 항생제 내성 세균에 의해 유발된 위장 감염 치료에서의 잠재력을 지적하고 있습니다.

이 에세이는 "화려한 러그 효과"에 대해 다루고 있습니다. 사람들의 기본적인 필요가 충족되면, 그들은 실용적인 것보다 추상적인 개념을 더 중요하게 여기기 시작합니다. 이러한 경향은 현실의 문제를 소홀히 하고 추상적인 아이디어에 집중하게 만들 수 있습니다.

저자는 팔로알토로 이사하면서 만난 비싼 장인의 러그에 대한 개인적인 경험을 공유합니다. 이 러그는 문화적이고 개인적인 가치를 상징합니다. 저자는 그 장인정신을 감상하면서도, 한 달 치 월세에 해당하는 금액을 러그에 쓰는 것에 대해 고민하게 됩니다. 이는 자신의 배경과 주변의 부유한 문화 사이의 괴리를 드러냅니다.

에세이는 추상적인 사고가 창의성과 문제 해결에 중요하지만, 현실 회피로 이어질 수 있다는 점을 지적합니다. 저자는 사치에 대한 욕망과 이민자 부모에게서 배운 절약의 교훈 사이에서 자신의 삶의 선택을 되돌아봅니다.

이주 농장 노동자와 같은 공동체와의 경험을 통해 저자는 추상적인 아이디어와 실질적인 현실을 연결하는 것이 얼마나 중요한지를 깨닫습니다. 저자는 진정한 성장은 이상과 현실 사이의 간극을 메우는 데서 온다고 강조하며, 독자들에게 삶의 두 가지 측면을 모두 포용할 것을 권장합니다.

결국 이 에세이는 독자들에게 자신의 "화려한 러그"에 대해 성찰해보라고 요청합니다. 즉, 실용성을 넘어 삶에 의미를 부여하는 것들에 대해 생각해보고, 그러한 깊은 가치와 현실을 어떻게 조화롭게 유지할 수 있을지를 고민해보라는 메시지를 전달합니다.

Rust 프로그래밍에서는 코딩, 디버깅, 실행 중에 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류를 관리하기 위한 다양한 도구가 있지만, 대부분은 특정 측면에만 초점을 맞추기 때문에 오류를 효과적으로 작성하고 디버깅하며 처리하는 데 어려움이 있습니다.

오류의 맥락은 중요합니다. 간단한 오류는 정적 문자열처럼 맥락이 부족할 수 있습니다. anyhow와 thiserror와 같은 더 발전된 도구는 더 나은 맥락을 제공하지만, 사용성과 복잡성에서 단점이 있습니다. stackerror는 개발자가 빠르게 작성하고 쉽게 디버깅하며 정확하게 오류를 처리할 수 있도록 이 과정을 단순화하는 것을 목표로 합니다.

stackerror의 주요 기능 중 하나는 오류 지점에 명확한 메시지를 직접 첨부할 수 있어 디버깅에 도움이 된다는 점입니다. 또한, 표준 라이브러리에서 사용되는 것과 유사한 구조화된 오류 코드를 통해 실행 중 의사 결정을 지원합니다. 이 도구는 코드 작성의 용이성과 구조화된 오류 처리를 결합하여 효율성을 높입니다.

stackerror를 사용하면 오류를 인라인으로 처리할 수 있어 추가적인 보일러플레이트 코드가 필요하지 않습니다. 오류는 작성하는 동안 감싸져 코드가 깔끔하고 가독성이 유지됩니다. 디버깅 과정에서는 오류 메시지의 경로를 제공하여 실패의 원인을 추적하기 쉽게 하며, 출력이 복잡해지지 않도록 합니다.

실행 중 오류 관리는 정의된 오류 코드를 사용하여 특정 HTTP 오류 후 재시도와 같은 효과적인 방법을 제공합니다. 라이브러리를 만들 때는 단일 오류 유형을 노출하는 것이 유리하며, 다양한 상황을 처리하기 위해 상세한 오류 코드를 유지하는 것이 중요합니다.

결론적으로, stackerror 라이브러리는 Rust에서 오류를 작성하고 디버깅하며 처리하는 원활한 작업 흐름을 생성하도록 설계되어 개발자에게 유용한 도구가 됩니다. stackerror는 오류 처리에서 단순함, 명확성, 정밀성을 결합하여 Rust에서의 개발자 경험을 향상시킵니다.

인공지능(AI) 개발이 중요한 전환점에 도달했습니다. 현재의 모델인 GPT-5와 Claude는 인상적이지만 한계가 드러나고 있습니다. 단순히 모델의 크기를 키우는 것은 더 이상 효과적이지 않으며, 다양한 요소인 기억과 맥락을 통합한 더 스마트한 시스템을 만드는 데 집중해야 합니다.

현재 모델의 한계는 명확합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 패턴 인식과 텍스트 생성에는 뛰어나지만, 맥락과 기억을 유지하는 데 어려움을 겪어 복잡한 작업에서는 신뢰성이 떨어집니다. 따라서 모델을 더 크게 만드는 방법을 고민하기보다는 더 지능적인 시스템을 설계하는 방법에 대해 생각해야 합니다.

인공지능 일반(AGI)은 인간의 뇌처럼 여러 전문 시스템이 함께 작동하는 구조를 가져야 합니다. 이때 중요한 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 맥락 관리 시스템은 일관되고 발전하는 지식을 유지해야 합니다. 둘째, 기억 시스템은 인간의 기억처럼 정보를 업데이트하고 정리하는 실제 기억을 필요로 합니다. 셋째, 결정론적 작업 흐름은 필요할 때 확률적 방법을 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 프로세스를 포함해야 합니다. 마지막으로, 여러 모델이 다양한 작업을 위해 협력하는 전문화된 모델이 필요합니다.

AGI 구축은 단순히 기계 학습을 개선하는 것이 아니라 강력한 시스템을 만드는 것이 더 중요합니다. 우리는 실패를 처리하고 성능을 효과적으로 모니터링할 수 있는 신뢰할 수 있는 시스템이 필요합니다.

AGI로 가는 로드맵은 세 가지 층으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 기초 층에서는 맥락 관리, 기억 서비스, 작업 흐름 엔진을 구축해야 합니다. 둘째, 능력 층에서는 전문화된 모델과 추론 시스템을 개발해야 합니다. 마지막으로, 출현 층에서는 모든 구성 요소를 결합하여 협력을 통해 더 큰 능력을 달성해야 합니다.

결론적으로 AGI의 미래는 기존 모델을 개선하는 것이 아니라 스마트하고 통합된 시스템을 설계하는 데 달려 있습니다. 일반 지능을 가능하게 하는 강력한 아키텍처 기반을 만드는 데 집중해야 합니다.

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이 이미지는 아이폰 12 프로로 촬영되었으며, 가로 960픽셀, 세로 1280픽셀의 크기를 가지고 있습니다. 색상 구성 요소는 3개이며, YCbCr 4:2:0 서브샘플링을 사용합니다.

사진은 1/856초의 노출 시간으로 촬영되었고, 조리개 값은 f/2입니다. ISO 감도는 25로 설정되어 있으며, 자동 노출 모드와 자동 화이트 밸런스를 사용했습니다.

GPS 정보에 따르면, 사진의 위치는 북위 약 51.11도, 동경 약 0.58도이며, 해발 약 58.61미터의 고도에서 촬영되었습니다.

파일 정보로는 이미지 해상도가 4032x3024픽셀이며, 소프트웨어 버전 16.6을 사용해 처리되었습니다. 촬영 날짜는 2023년 8월 13일, 시간은 13시 07분 57초입니다.

이 내용은 아이폰으로 촬영된 특정 이미지의 기술적 사양과 설정을 설명합니다.

Librebox는 개발자들이 샌드박스 스타일의 인터페이스를 통해 게임을 만들 수 있도록 설계된 오픈 소스 게임 엔진입니다. Luau를 기반으로 하며, 기존의 Luau 코드를 쉽게 통합할 수 있고, 개발자에게 프로젝트에 대한 완전한 제어권을 제공합니다.

현재 데모 모드에 있으며, 기본적인 장면 렌더링, 조명, 카메라 이동 등을 포함한 제한된 API 지원을 제공합니다. 개발자들은 간단한 스크립트를 사용하여 게임의 다양한 요소를 쉽게 만들고 수정할 수 있습니다. 또한, 작업 공간 관리와 렌더링과 같은 필수 클라이언트 측 서비스도 지원합니다. 앞으로 물리 엔진, 플레이어 지원, 사용자 입력 처리, 더 정교한 렌더링 기능 등 다양한 기능이 추가될 예정입니다.

현재 Windows에서 사용할 수 있으며, 향후 다른 플랫폼에 대한 지원도 계획하고 있습니다. Librebox는 저작권이 없으며, 개발자들이 자신의 API를 사용하거나 소스 코드를 수정할 수 있도록 허용합니다.

자세한 문서는 곧 제공될 예정이며, 사용자는 제공된 스크립트를 사용하여 엔진을 구축할 수 있습니다. Librebox는 상업적인 플랫폼과 관련이 없으며, 오픈 소스 라이브러리를 사용합니다.

질문이나 요청이 있을 경우 [email protected]으로 연락해 주시기 바랍니다.

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저자는 최근 프로젝트인 개인 위치 기록 추적기를 소개합니다. 개인정보 보호 문제로 구글 맵 사용에 지친 저자는 자신이 여행한 장소를 시각적으로 보여주는 도구를 만들었습니다. 이 도구의 주요 기능은 과거 위치를 보여주는 지도와 간단한 링크를 통해 실시간 위치를 공유할 수 있는 기능입니다.

위치 데이터를 수집하기 위해 저자는 배터리 사용을 최소화하기 위해 드물게 "중요한 위치" 업데이트를 전송하는 iOS 앱을 개발했습니다. 백엔드는 성능과 안정성 때문에 Rust로 구축했으며, 초보자에게는 다소 어려움이 있었지만 저자는 이를 선호합니다. 개발 속도를 높이기 위해 맞춤형 프로젝트 템플릿을 활용했습니다.

데이터는 지리 정보를 처리하기 위해 PostGIS가 포함된 PostgreSQL에 저장됩니다. 앱의 사용자 인터페이스는 Mapbox를 사용하며, 위치 기록을 육각형 그리드로 표시합니다. PostGIS 기능 덕분에 이 업데이트는 효율적으로 이루어집니다.

실시간 공유 기능은 WebSockets를 사용하여 실시간 업데이트를 전송하며, 앱은 연결을 원활하게 처리하도록 설계되었습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 관리하기 쉬웠으며, 저자는 성능과 사용성에 만족감을 표현했습니다. 전체 코드베이스는 앱을 위한 약 1,000줄의 Swift 코드와 1,800줄의 Rust 코드, 그리고 추가적인 프론트엔드 코드로 구성되어 있습니다.

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저자는 LISP와 OCaml 같은 함수형 언어에 경험이 있는 프로그래머로, 정보 보안 분야에서의 경력을 통해 얻은 통찰을 공유합니다. 그는 기본적인 보안 원칙과 많은 개발자들의 이해 사이의 괴리를 언급하며, 한 동료가 IoT 장치에 대한 "인증서"에 대해 물어본 유머러스한 사건을 예로 들었습니다. 그 동료는 인증서의 중요성을 전혀 인식하지 못하고 있었습니다.

저자는 데이터가 저장될 때 암호화의 소홀함과 상호 TLS, OAuth 흐름에 대한 이해 부족과 같은 일반적인 보안 오해를 강조합니다. 그는 이를 물리학에 비유하며, 사람들이 GPS 기술의 복잡성을 이해하지 못하는 것처럼 많은 개발자들이 필수적인 보안 개념을 간과하고 있다고 지적합니다.

이 글은 보안 관행에 대한 더 나은 소통과 교육의 필요성을 강조합니다. 보안 전문가들은 개발자들을 비판하기보다는 그들을 안내하고 교육해야 하며, 개발자들은 보안 원칙에 대한 호기심을 키워야 합니다. 리더들은 단순한 준수보다는 학습과 이해의 문화를 조성할 것을 권장합니다.

결국 저자는 프로그래밍과 보안의 기본 원칙에 대한 깊은 이해가 필요하다고 주장하며, 잘 작성된 코드의 아름다움에 비유합니다.

개발자의 블록은 작가의 블록과 유사하게 소프트웨어 개발자들이 진전을 이루지 못하게 하는 상태입니다. 이는 최상의 코드를 작성해야 한다는 압박감으로 더욱 악화될 수 있습니다. 개발자의 블록에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

첫 번째는 새로운 프로젝트를 시작할 때 발생하는 것입니다. 개발자들은 처음부터 테스트 작성, 문서화, 코딩 표준 준수와 같은 최선의 방법을 적용하려는 압박감에 시달리며, 이로 인해 막막함을 느끼게 됩니다.

두 번째는 기존 프로젝트에서의 블록입니다. 프로젝트에 처음 참여하거나 일정 기간 작업한 후 동기를 잃은 경우, 개발자들은 방향을 잃고 혼란스러워질 수 있습니다. 코드베이스를 이해하려고 서두르다 보면 압도당할 수 있으며, 과도한 작업으로 인해 탈진할 수도 있습니다.

개발자의 블록을 극복하는 방법으로는 몇 가지가 있습니다. 먼저, 시간을 내어 코드베이스를 익히고 필요할 경우 질문하는 것이 중요합니다. 정신적으로 지쳤을 때는 쉬는 시간을 가지거나 간단한 작업을 처리하는 것이 좋습니다. 작은 기능이나 버그부터 시작하여 점진적으로 작업을 진행하면 동력을 얻을 수 있습니다. 문제를 파악하기 위해 대략적인 프로토타입을 빠르게 만들어 보고, 이후에 다듬는 방법도 효과적입니다. 문서는 간단하게 작성하고 진행 상황에 맞춰 업데이트하는 것이 좋습니다. 초기 최적화를 피하고, 먼저 명확하고 이해하기 쉬운 코드를 작성한 후 필요할 때 최적화하는 것이 중요합니다. 완벽함을 기다리지 말고 조기에 배포하여 귀중한 피드백을 받는 것도 좋은 방법입니다. 모든 의존성 문제를 즉시 해결하려는 유혹을 이기고, 계속해서 앞으로 나아가는 것이 필요합니다.

저자는 독자들이 개발자의 블록을 극복한 경험과 팁을 공유해 주기를 초대합니다.

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코너베리는 한국에서 개발된 90도 스테이플러로, 소규모 기업이 자체 포장을 만들 수 있도록 설계되었습니다. 이 제품은 테이프나 접착제를 사용하지 않고도 상자를 만들 수 있는 경제적인 방법을 제공합니다. 덕분에 재활용이 더 쉬워집니다. 가격은 315달러이며, 특별한 스테이플을 회사에서 구매해야 합니다. 80개의 스테이플 가격은 16달러이며, 대량 구매 시 할인 혜택도 있습니다. 스테이플은 은색과 청동색으로 제공됩니다.

이 기사는 루비의 마샬 역직렬화 취약점에 대한 역사와 현재 진행 중인 문제를 다룹니다. 마샬 역직렬화 취약점은 루비에서 심각한 보안 문제를 일으킬 수 있으며, 임의 코드 실행과 같은 위험을 초래할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 보안의 근본 원인을 해결하기 어려움을 보여주는 지속적인 문제입니다.

이 문제는 2013년에 시작되었습니다. 당시 버그 추적기에서 Marshal.load 사용의 위험성을 지적하는 보고서가 올라왔습니다. 그 이후로 여러 보안 연구자들이 이 취약점을 문서화하고 악용 기술을 개발해왔으며, 이로 인해 근본적인 문제를 해결하지 못하는 패치의 악순환이 이어졌습니다.

2024년 말에는 이러한 취약점을 악용하는 새로운 기술이 발견되었고, 이후 패치가 이루어졌습니다. 이는 보안 연구자와 개발자 간의 끊임없는 추격전을 보여줍니다.

루비의 보안을 강화하기 위한 노력에도 불구하고, RubyGems.org와 같은 널리 사용되는 라이브러리에는 여전히 취약점이 존재합니다. 개발자들은 보안을 개선하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 것을 권장합니다. 안전하지 않은 마샬 사용을 점검하고, YAML의 safe_load나 JSON과 같은 더 안전한 대안을 사용하며, 마샬 모듈을 완전히 폐기하는 것을 고려해야 합니다.

이 기사는 루비가 더 안전한 역직렬화 방법을 구현하고, 향후 취약점을 방지하기 위해 안전하지 않은 관행을 점진적으로 폐지해야 한다고 제안합니다. 루비의 역직렬화 취약점을 해결하기 위한 노력에도 불구하고, 여전히 중요한 문제로 남아 있으며, 보안을 강화하기 위해 루비 생태계에서 더 깊은 변화가 필요합니다.

물리적 뷰는 데이터를 효율적으로 관리하는 데 강력한 도구입니다. 프로그래밍에서 데이터를 전송하고 변환하는 과정은 특히 프로젝트의 작업 수를 세는 경우 지루하고 느릴 수 있습니다. 처음에는 간단한 SQL 쿼리를 사용해 작업 수를 세었지만, 작업이 추가되거나 제거될 때 속도가 느려지고 부정확한 수치가 발생했습니다.

속도를 높이기 위해 Redis를 이용한 캐싱 시스템이 도입되었습니다. 그러나 이로 인해 작업이 프로젝트 간에 이동할 때 카운트 정확성에 문제가 생겼습니다. 해결책으로는 작업 생성 및 삭제 시 캐시에서 직접 카운트를 증가시키거나 감소시키는 방법이 사용되었습니다. 이 방법은 서버가 다운되기 전까지는 잘 작동했지만, 서버가 다운되면 데이터베이스와 캐시 간에 데이터 불일치가 발생했습니다.

정확한 카운트를 보장하기 위해 저자는 점진적 뷰 유지 관리와 같은 새로운 기술을 사용하는 것을 제안합니다. 이 기술을 통해 개발자는 작업 수를 세기 위한 SQL 쿼리를 정의할 수 있으며, 시스템이 자동으로 카운트를 업데이트하여 수동으로 동기화할 필요가 없습니다. 이 방법은 코드의 복잡성을 줄이고 오류를 최소화하여 데이터 관리를 더 간단하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

저자는 이러한 기술이 발전함에 따라 데이터베이스 시스템에서 필수적인 요소가 될 것이며, 데이터 관리 방식을 크게 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.

우디 Z는 모브 프로그래밍 컨퍼런스의 중요성에 대해 이야기하며, 영화 "내 사촌 비니"의 한 장면을 예로 들어 팀워크와 지원의 가치를 설명합니다. 영화에서 비니는 승리에는 다른 사람의 도움이 필요하다는 것을 배우게 되는데, 이는 컨퍼런스의 핵심 포인트입니다. 이 컨퍼런스는 모브 프로그래밍에 관심 있는 사람들을 모아 경험을 공유하고 협력하며 커뮤니티를 성장시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 참가자들이 서로에게서 배우고 받은 도움에 대해 감사의 마음을 표현할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목적입니다. 컨퍼런스는 2018년 4월 12일부터 13일까지 보스턴에서 열릴 예정입니다.

이 글에서는 공항에서 시간을 관리하고 여행을 더 효율적으로 만드는 팁을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

항공편 예약 시에는 Orbitz와 같은 익숙한 예약 사이트를 이용하고, 가격 변동을 피하기 위해 약 2주 전에 항공권을 예약하는 것이 좋습니다. 기본 이코노미 요금을 선택하고, 번거로움을 줄이기 위해 직항편을 우선적으로 고려하세요.

공항에서의 시간을 잘 계획하면 즐거운 경험이 될 수 있습니다. 노트북, 휴대폰, 좋은 책이 있다면 여유로운 시간을 보낼 수 있습니다. 그러나 너무 일찍 도착할 필요는 없습니다. 보안 검색이 빠르고 수하물이 없다면 출발 1시간 전 도착하는 것으로 충분합니다.

가능하다면 수하물을 체크하지 않아 시간을 절약하고 스트레스를 줄이는 것이 좋습니다. 배낭 하나로 여행하면 과정이 더 매끄러워집니다.

보딩 전략으로는, 짐을 위쪽 선반에 넣을 필요가 없다면 마지막에 탑승하여 게이트에서 더 많은 시간을 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

비행 중에는 방해받지 않고 할 수 있는 활동에 집중하세요. 독서나 영화 감상이 좋습니다. 비행기에서 작업을 하거나 인터넷에 접속하려고 하지 마세요.

전반적으로 유연하게 대처하고 자신의 필요와 선호를 인식하여 여행 경험을 최대한 활용하세요. 예상치 못한 지연이나 변화에 대비하는 것도 중요합니다.

결론적으로, 공항에 여유로운 마음가짐으로 도착하고, 예약과 짐 꾸리기를 효율적으로 하며, 여행 시간을 현명하게 활용하는 것이 좋습니다.

죄송하지만, 제가 외부 콘텐츠에 접근할 수는 없습니다. 링크하신 연구 논문과 같은 자료는 열 수 없기 때문입니다. 하지만 논문의 주요 내용이나 발췌한 부분을 제공해 주시면, 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

소비자 권리 지침 2011/83/EU는 EU 내 온라인 쇼핑에 대한 규칙을 정하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

온라인에서 구매한 후 14일 이내에 마음을 바꿀 수 있습니다. 가격은 명확하게 표시되어야 하며, 숨겨진 추가 비용이 없어야 합니다. 판매자는 추가 요금에 대해 소비자의 명시적인 동의를 받아야 합니다. 제품을 반품하기로 결정하면, 신속하게 환불을 받아야 하며, 이를 위해 표준 양식을 사용해야 합니다.

이 글에서는 저자가 자바스크립트 없이도 작동하는 온라인 보드 게임 웹사이트를 어떻게 만들었는지에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 자바스크립트를 선택 사항으로 만들어, 자바스크립트가 없는 상태에서도 웹사이트가 작동하도록 하면서 자바스크립트를 사용하는 사용자에게는 풍부한 경험을 제공하는 것을 목표로 했습니다. 이 개념은 '점진적 향상'이라고 불립니다.

웹사이트는 서버 측 렌더링을 사용하여 필요에 따라 페이지를 생성함으로써 초기 로드 시간을 개선합니다. 저자는 자바스크립트를 사용하는 사용자에게 클라이언트 측 렌더링으로 부드럽게 전환할 수 있도록 SvelteKit을 사용했습니다.

저자는 드롭다운 메뉴와 모달 같은 인터랙티브 기능을 자바스크립트 대신 HTML 요소(예: <summary>와 <details>)와 URL 매개변수를 사용하여 구현했습니다.

게임의 행동은 폼 요소를 통해 제출되며, 이를 통해 서버가 자바스크립트 없이도 게임 상태를 업데이트할 수 있습니다. 자바스크립트를 사용하는 사용자에게는 실시간 업데이트를 위해 웹소켓을 사용하는 방식으로 제출이 향상됩니다.

웹소켓 대신, 사이트는 메타 태그를 사용하여 몇 초마다 페이지를 새로 고침합니다. 이는 보드 게임의 맥락에서는 충분한 방법입니다.

장점과 단점이 있습니다. 장점으로는 초기 페이지 로드 속도가 빨라지고, 상태가 쿠키나 서버에 저장되어 더 견고해지며, 자바스크립트 사용자를 위한 사용성이 향상되고, 더 의미 있는 HTML을 사용할 수 있다는 점이 있습니다. 단점으로는 서버 자원 사용이 증가하고, 추가적인 테스트 케이스로 인해 코드가 복잡해지며, 비자바스크립트 사용자를 고려해야 하므로 기능 개발 속도가 느려질 수 있습니다.

이 실험은 웹사이트의 품질과 성능을 개선했지만, 비자바스크립트 사용자를 지원하기 위해 필요한 노력은 대부분의 개발자에게 정당화되지 않을 수 있습니다. 저자는 자바스크립트에 덜 의존하는 것이 유익하긴 하지만, 추가된 복잡성이 이점을 초과할 수 있으며, 결국 코드베이스를 단순화할 가능성이 있다고 제안합니다.

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이 글에서는 전통적인 코딩 문제인 FizzBuzz를 Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 최적화하는 방법을 다룹니다. 처음에는 간단한 Python 구현을 보여주고, 이후 코드의 복잡성을 높이지 않으면서 7에 대한 새로운 용어인 "Baz"를 추가하여 개선합니다.

저자는 여러 구현의 성능을 실험하면서 벤치마킹을 진행합니다. 원래의 Python 버전은 한 번 실행하는 데 약 105 마이크로초가 소요되는 반면, Rust 버전은 약 60 마이크로초로 더 빠릅니다. 문자열 생성을 위한 힙 없는 버퍼를 사용하는 등 추가 최적화도 시도했지만, 성능 향상은 미미했습니다.

중요한 발견은 대부분의 실행 시간이 FizzBuzz 로직 자체가 아니라 출력 작업(프린트)에 소모된다는 점입니다. 모든 출력을 버퍼링하여 한 번에 작성함으로써 Rust 구현의 성능이 개선되어 소요 시간이 약 46 마이크로초로 줄어들었습니다.

또한 계산을 병렬화하는 방법에 대해서도 언급하며, 이는 대규모 데이터셋에서 이점을 제공합니다. 마지막으로, FizzBuzz에 대한 프로시저 매크로를 생성하여 컴파일 타임에 로직을 생성할 수 있게 하여 더 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 제시합니다.

전반적으로 이 글은 간단한 코딩 작업을 최적화하는 과정을 보여주며, 다양한 프로그래밍 언어에서의 성능 고려 사항, 특히 Rust의 입출력 작업에 대한 통찰을 제공합니다.

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이 글에서는 10년 된 데이터 구조인 모노이드 증강 FIFO(선입선출) 큐를 개선하는 방법에 대해 다룹니다. 특히 스트리밍 분석의 맥락에서 이 구조의 효율적인 집계 유지 방법을 설명합니다. 주요 아이디어는 최근 값들의 합과 같은 집계를 효율적으로 관리하면서 요소의 추가와 제거를 처리하는 것입니다.

모노이드 증강 FIFO는 값의 스트림에 대한 집계를 계산하는 데 사용되는 데이터 구조로, 주로 실시간 상황에서 활용됩니다. 이 구조는 복잡한 역함수를 필요로 하지 않고도 상위 k값과 같은 집계를 효율적으로 계산할 수 있게 해줍니다. 그러나 요소의 수가 증가함에 따라 집계를 유지하는 것이 복잡해지며, 특히 요소를 제거해야 할 때 더 어려워집니다.

이 글에서는 FIFO 큐를 개선하여 푸시(추가)와 팝(제거) 작업 중 집계를 상수 시간 내에 업데이트할 수 있는 방법을 소개합니다. 이를 위해 새로운 값들을 위한 수집 리스트와 제거할 값들을 위한 배출 리스트의 두 가지 리스트를 사용합니다. 제안된 방법은 주요 작업을 상수 시간 내에 수행할 수 있으며, 집계를 유지하는 데 필요한 계산의 수를 최소화합니다. 이전 방법에 비해 더 적은 계산 자원으로 작업을 처리할 수 있습니다.

또한, 이 데이터 구조를 생성하고 관리하는 방법을 보여주는 파이썬 코드 구현도 제공되어 원하는 성능 특성을 유지하는 방법을 설명합니다. 전체적으로 이 글은 모노이드 증강 FIFO 큐를 더 명확하고 효율적으로 다루는 방법을 제시하여 데이터 스트리밍 및 분석 애플리케이션에 유용한 정보를 제공합니다.

데이비드 클라인은 1950년대와 1960년대에 트랜스 월드 항공(TWA)을 위한 멋진 여행 포스터로 유명한 재능 있는 예술가였습니다. 그의 작품은 전후 초기 항공 여행의 흥분을 잘 담아내고 있습니다. TWA는 획기적인 항공사로, 최초의 아프리카계 미국인 승무원을 고용하고, 기내 영화 서비스를 도입하며, 보잉 747을 사용하는 등 여러 혁신을 이끌었습니다. 클라인은 1918년 텍사스 엘파소에서 태어나 로스앤젤레스의 아트 센터 스쿨에서 공부한 후, 제2차 세계대전 이후 뉴욕으로 이주하여 브루클린 하이츠에 거주했습니다.

이 글에서는 C++의 std::adjacent_difference 알고리즘에 대해 다루고 있습니다. 이 알고리즘은 연속된 요소들 사이의 차이를 계산하고 첫 번째 요소는 그대로 복사합니다. 이러한 설계는 원래의 시퀀스를 재구성할 수 있게 하지만, 다양한 데이터 타입, 예를 들어 타임스탬프와 같은 것들 간의 차이를 계산할 때 타입 불일치와 같은 한계를 초래합니다.

저자는 이 알고리즘이 미적분학과 연결된 점을 반영하며, 미적분학에서의 세 가지 주요 문제를 강조합니다. 이 문제들은 기울기를 찾는 것, 원래의 시퀀스를 복원하는 것, 그리고 면적을 계산하는 것입니다. 미적분학의 기본 정리는 이러한 문제들이 어떻게 서로 연결되어 있는지를 보여줍니다.

이 글은 std::adjacent_difference의 설계가 덜 일반적이며 불필요한 복잡성을 도입한다고 비판합니다. 대신 첫 번째 요소 복사가 없는 버전이 더 실용적일 것이라고 제안합니다. 또한, q 프로그래밍 언어의 deltas 함수와 비교하여, 이 함수는 시드 값을 사용함으로써 이러한 문제를 피한다고 설명합니다.

전반적으로 저자는 Stepanov의 설계 선택에 대한 생각을 높이 평가하면서도 그 실용적인 결과에 대한 불만을 표현하고 있습니다.

팀 에틀러는 텍스트 중심의 사용자 인터페이스(UI)를 생성하는 언어 모델(LLM)의 한계를 논의하며, 비주얼 요소가 필요한 쇼핑 연구 도우미를 개발 중인 Vetted에서의 작업을 공유했습니다. LLM의 응답을 향상시키기 위해, 그들은 react-markdown-with-mdx라는 라이브러리를 사용하여 UI 요소를 마크다운 출력에 직접 통합하는 방법을 개발했습니다.

이 라이브러리는 JSX 문법을 사용하여 마크다운 내에서 React 컴포넌트를 안전하게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 과정은 마크다운을 파싱하고 이를 React 컴포넌트로 변환하는 파이프라인을 만드는 것으로 이루어지며, 렌더링할 수 있는 컴포넌트의 종류를 제한하여 보안을 보장합니다.

이 접근 방식의 주요 특징은 다음과 같습니다. 구조화된 제품 데이터를 사용하여 제품 카드와 같은 비주얼 컴포넌트를 생성하고, 외부 iframe 사용을 피하여 통합의 복잡성을 줄이며, LLM이 생성한 주요 텍스트와 UI 컴포넌트를 매끄럽게 결합할 수 있도록 합니다.

에틀러는 또한 파싱 과정을 개선하고 안전한 정적 JSX 컴포넌트만 포함되도록 추가 라이브러리를 만들었습니다. 그의 방법은 AI가 JSX 태그를 효과적으로 생성할 수 있게 하여 LLM 출력과 렌더링 프레임워크 간의 강한 연결을 촉진합니다. 그는 이러한 연결이 애플리케이션의 사용자 경험을 개선하는 데 필수적이라고 믿고 있습니다.

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오스틴 버논은 '스탠다드 써멀'이라는 스타트업을 운영하고 있으며, 이 회사는 태양광 발전을 위한 초저가 열 에너지 저장 시스템을 개발하고 있습니다. 목표는 잉여 태양광 에너지를 열로 저장하여 자연가스와 경쟁할 수 있는 가격으로 연중 태양 에너지를 이용할 수 있도록 하는 것입니다. 이 방법은 배터리 저장 방식보다 훨씬 저렴하며, 킬로와트시당 0.10달러 이하의 비용이 듭니다.

이 기술은 태양광 패널을 사용해 전기를 생성하고, 이 전기로 흙더미를 가열하는 방식입니다. 가열된 열은 파이프를 통해 사용자에게 전달됩니다. 이 시스템은 에너지를 몇 달 동안 저장할 수 있어 태양광 생산의 계절적 변동 문제를 해결할 수 있습니다.

주요 고객은 잉여 에너지를 가진 태양광 개발자와 비싼 연료인 프로판에 의존하는 외딴 지역의 사용자들입니다. 이 시스템은 토지가 확보된다면 대규모 열 수요를 지원할 수 있습니다.

스탠다드 써멀은 이 기술을 활용해 태양광이 부족할 때 전기를 생산할 수 있도록 석탄 발전소를 재활용하는 계획도 세우고 있습니다. 이를 통해 발전소의 효율성을 높일 수 있습니다.

열 저장 비용은 배터리나 전통적인 에너지 저장 방식보다 훨씬 낮습니다. 이 스타트업은 경쟁력을 유지하기 위해 건설 및 운영 비용을 최소화하는 데 집중하고 있습니다.

팀은 오클라호마에서 100킬로와트 태양광 배열을 테스트하며 기술의 효율성과 신뢰성을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.

버논은 에너지 수요를 충족할 수 있는 저비용의 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써 전 세계적으로 에너지 접근성을 확대하는 비전을 가지고 있습니다. 특히 태양광 생산의 계절적 변동이 큰 지역에서 도움이 될 것입니다.

이 스타트업은 2026년까지 상업 운영을 시작할 계획이며, 다양한 고객의 필요에 맞춰 쉽게 복제할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글에서는 NVIDIA 5090 GPU에서 CUDA C++를 사용하여 Flash Attention을 구현하는 방법에 대해 다룹니다. 저자는 Triton에서 일부 기능이 부족하고, 행렬 곱셈(matmul) 커널에 비해 주의(attention) 관련 자료가 적기 때문에 효율적인 주의 메커니즘을 만들고자 합니다. 이 글은 CUDA C++와 NVIDIA GPU의 텐서 코어에 대한 기본 지식이 있다고 가정하지만, 초보자는 추가 자료를 참고할 수 있습니다.

전체 구현은 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 벤치마크 결과는 Flash Attention 알고리즘의 다양한 버전에 대한 성능 지표를 보여주며, 특정 TFLOPS 성능을 달성한 사례를 포함하고 있습니다. 저자는 알고리즘의 기본 구현과 함께 전역 메모리, 공유 메모리, 레지스터 메모리 간의 데이터 전송 방식에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 또한, 온라인 소프트맥스의 중요성을 언급하며, 성능 최적화를 위한 고급 기술이 나중에 다뤄질 것임을 암시합니다.

이 글은 CUDA C++에서 Flash Attention을 효율적으로 배우고 구현하고자 하는 사람들을 위한 가이드 역할을 합니다.

NASA는 중국과 러시아와 함께 2030년까지 달을 위한 핵 반응기 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이들은 핵 마이크로 반응기를 이용해 장기적인 인간 임무와 달 표면에서의 연구를 지원할 계획입니다. 이러한 긴급성은 달 탐사에 대한 관심이 높아지고 있으며, 장기간 체류를 위한 신뢰할 수 있는 에너지 공급원의 필요성을 반영하고 있습니다.

"아가 쿠커 판매 이론과 실습"이라는 데이비드 오길비의 판매 교육 매뉴얼은 마케팅 과정에서 개인 판매의 중요성을 강조합니다. 성공적인 아가 판매원은 끈기와 예의가 있어야 하며, 불독처럼 집요하고 스패니얼처럼 매너가 필요하다고 설명합니다.

영국에서는 많은 가정이 자동차를 소유하고 있지만 아가 쿠커를 가진 가정은 적어, 부유한 가정에서의 판매 기회가 크다는 점을 지적합니다.

판매 기술에 있어서는 잠재 구매자에 대한 조사를 통해 접근 방식을 맞춤화해야 하며, 예의 바르고 경청하며 제품에 대한 대화를 넘어 관계를 형성하는 것이 중요합니다. 표준적인 판매 방식은 피하고, 고객의 배경과 관심사에 따라 판매 대화를 조정해야 합니다.

아가의 독특한 특징을 강조하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 연간 연료비가 £4로 저렴하고 다양한 요리에 활용할 수 있다는 점을 부각해야 합니다. 청결함과 효율성, 항상 음식을 따뜻하게 유지할 수 있는 능력도 강조해야 합니다. 고객의 일반적인 반대 의견에 대해서는 자신감을 가지고 대응하고, 가능하다면 시연을 통해 보여주는 것이 좋습니다.

판매원은 요리에 대한 충분한 이해를 가지고 있어야 하며, 특히 요리사와 주부들에게 아가의 장점을 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다. 유머와 일화를 활용해 대화를 재미있고 흥미롭게 유지하는 것도 중요합니다. 개인적인 연결을 형성하면 더 나은 판매 결과를 가져올 수 있습니다.

반대 의견에 대해서는 차분하고 자신감 있게 대응할 준비를 해야 하며, 이를 아가의 장점을 강화하는 기회로 삼아야 합니다. 요리사, 남성, 특정 그룹 등 다양한 청중에 맞춰 접근 방식을 조정하여 아가가 그들의 특정 요구를 어떻게 충족하는지를 강조해야 합니다.

아가는 세련되고 현대적인 제품으로, 아름다운 주방을 보완하며 기능성과 미적 매력을 동시에 향상시키는 방식으로 제시되어야 합니다. 성공적인 아가 쿠커 판매는 강력한 대인 관계 기술, 제품 지식, 그리고 잠재 고객의 필요를 이해하고 연결하는 능력에 달려 있습니다.

죄송하지만, 저는 유튜브 비디오와 같은 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 그러나 비디오의 주요 내용이나 대본을 제공해 주시면, 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

Readyset는 캐시된 뷰에서 빠른 쿼리 응답을 제공하는 것을 목표로 하지만, 때때로 기본 테이블에 직접 접근해야 할 때가 있어 성능이 저하될 수 있습니다. 이 글에서는 두 개의 테이블에 필터가 적용되는 스트래들 조인 최적화에 대해 다룹니다.

기존 접근 방식으로 Readyset는 해시 조인을 사용했으며, 이는 성능을 개선했지만 특정 쿼리에서는 여전히 어려움을 겪었습니다. 특히 조인의 한 쪽에 선택성이 낮은 경우(예: 상태 플래그) 문제가 발생했습니다. 성능 분석 결과, 디스크에서 과도한 데이터 읽기가 주요 병목 현상으로 나타났으며, 데이터 압축 문제보다는 비효율적인 필터링으로 인해 높은 I/O와 메모리 사용량이 발생했습니다.

새로운 전략인 인덱스 조건 푸시다운(ICP)은 조인의 한 쪽을 먼저 평가한 후, 그 결과를 사용하여 인덱스를 통해 다른 쪽을 효율적으로 필터링하는 방법입니다. 이 방식은 불필요한 데이터 읽기를 줄이고 전체 테이블 스캔을 피할 수 있습니다. 새로운 ICP 접근 방식은 성능을 극적으로 개선했습니다. 이전 방법은 초당 7건의 이벤트를 처리하며 지연 시간이 높았던 반면, 새로운 방법은 초당 3,214건의 이벤트를 처리하며 지연 시간이 매우 낮아져 450배 이상의 성능 향상을 이뤘습니다.

스트래들 조인의 실행 방식을 최적화함으로써 Readyset는 캐시를 놓친 쿼리에 대한 효율성을 높여 전체 성능을 향상시켰습니다. 이러한 개선은 Readyset가 복잡한 쿼리를 처리하는 데 더 효과적이면서도 낮은 지연 시간을 유지할 수 있도록 합니다.

비즈니스 인사이더는 여러분이 듣고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

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한 사용자가 PayPal 계정이 정지된 후 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 성인 콘텐츠를 판매하는 디지털 구독 서비스의 결제 처리에 문제가 생겼습니다. 아이슬란드에서 적절한 대체 결제 솔루션을 찾지 못하고 있으며, Stripe와 같은 옵션이나 현지 결제 게이트웨이는 정기 결제를 지원하지 않습니다. Skrill과 Bankful과 같은 다른 서비스에도 문의했지만 답변을 받지 못했습니다. 지난 3개월 동안 이 문제로 인해 사업이 재정적으로 어려움을 겪고 있으며, 대체 결제 방법에 대한 조언을 구하고 있습니다. 그들은 암호화폐를 해결책으로 고려하고 있지 않습니다.

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이 기사는 리눅스에서 게임을 위한 치트 방지 솔루션을 구현하는 데 어려움에 대해 다루고 있습니다. 최근 스팀 덱의 출시로 리눅스 운영 체제를 사용하는 게이머가 증가하고 있지만, 많은 게임이 리눅스에서 잘 실행되는 반면, 경쟁 멀티플레이어 게임은 치트 방지 기술을 사용하기 때문에 제대로 작동하지 않는 경우가 많습니다. 예를 들어, PUBG, 콜 오브 듀티, 데스티니 2와 같은 인기 게임들은 실행되지 않거나 서버 접근이 제한됩니다.

기사는 현대의 치트 방지 시스템이 어떻게 작동하는지를 설명합니다. 이 시스템은 주로 게임 메모리에 대한 무단 접근을 차단하고 치터를 차단하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 시스템은 효과적으로 치팅을 방지하기 위해 커널 모드 드라이버에 의존하는데, 리눅스의 개방적인 특성 때문에 이 부분이 도전 과제가 됩니다. 윈도우에서는 치트 방지 시스템이 메모리 접근을 제한할 수 있지만, 리눅스는 사용자가 시스템을 자유롭게 수정할 수 있어 치트 방지 솔루션이 제대로 작동하기 어렵습니다.

리눅스에서 Easy Anti-Cheat와 같은 치트 방지 소프트웨어를 실행하려는 시도가 있었지만, 이러한 솔루션은 효과가 제한적입니다. 기사는 리눅스 게이머가 치트 방지 기술에 접근하는 데 상당한 장벽이 있지만, 게임 개발자들이 적절한 네트워킹 코드, 데이터 검증, 코드 난독화를 통해 치팅을 줄일 수 있다고 제안합니다. 단순히 치트 방지 조치에만 의존하는 것이 아니라는 점을 강조합니다.

이 텍스트는 MiSTer와 Pocket FPGA, 그리고 특정 아미가 모델(1200, 4000, CD32)을 위해 설계된 아미가 게임과 데모 모음집을 소개합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

사용자 친화적인 실행 프로그램이 포함되어 있어, 고해상도 스크린샷과 각 게임에 대한 자세한 정보를 보여줍니다. 게임패드, 조이스틱, 키보드로 쉽게 조작할 수 있습니다. 게임과 데모는 신중하게 선택되고 테스트되어 중복을 피하고 올바른 설정에서 실행되도록 보장합니다.

3000개 이상의 게임과 거의 600개의 데모가 1080p와 4K 디스플레이에 최적화되어 있으며, 원래 화면 비율을 유지합니다. 이 모음집은 아미가 데모 씬의 주목할 만한 작품들을 포함하고 있어 그 문화적 중요성을 보여줍니다.

설정이 CRT 디스플레이의 모습을 모방하도록 조정되어 있으며, 현대적인 HDMI 출력도 지원합니다. 사용자는 네트워크나 SD 카드를 통해 파일을 쉽게 전송할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 파일 시스템을 사용하여 데이터 손상을 방지하며, 구버전의 워크벤치도 지원합니다.

고해상도에서 워크벤치를 실행할 수 있는 지원이 포함되어 있습니다. 아미가 500의 원래 모습을 모방한 전용 설정이 있어 다양한 게임과 데모와의 호환성을 높입니다.

이 모음집은 아미가 플랫폼의 유산을 보존하고 기념하는 것을 목표로 하며, 현대 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

유튜브가 창작자에게 알리지 않고 인공지능(AI)을 사용해 비디오를 편집해온 사실이 드러났다. 이로 인해 피부 질감이 개선되거나 특징이 변경되는 등 미세한 변화가 생겼고, 일부 콘텐츠 제작자들은 이러한 변화가 불안하게 느껴진다고 밝혔다. 유튜버인 릭 비아토와 레트 숄은 이러한 편집을 발견하고, 자신들의 진정한 모습을 왜곡할 수 있으며, 관객과의 신뢰를 해칠 수 있다는 우려를 표명했다.

유튜브는 숏츠 기능의 비디오 품질을 향상시키기 위해 AI를 실험하고 있다고 확인했지만, 창작자들이 이러한 변화에 대해 통제할 수 있을지에 대해서는 명확히 밝히지 않았다. 비판자들은 회사의 투명성 부족이 우리가 소비하는 미디어의 신뢰성과 현실성에 대한 의문을 제기한다고 주장하고 있다. AI가 콘텐츠를 변경하는 이러한 경향은 기술이 우리의 경험과 인식을 점점 더 중재하는 광범위한 변화의 일환으로 볼 수 있다.

전문가들은 AI 개선이 자연스러운 발전처럼 보일 수 있지만, 이는 현실과의 관계를 왜곡할 수 있다고 경고한다. 이는 과거 사진 편집 도구에 대한 우려와 유사하다. 일부 사용자들은 회사가 동의 없이 콘텐츠를 변경하는 것에 대한 우려를 표명하고 있는 반면, 다른 이들은 이러한 기술 발전을 더 수용적으로 바라보고 있다.

요약이 없습니다.

저자는 15년 넘게 사용해온 Gmail을 개인정보 보호 문제로 인해 사용 중단하기로 결정했습니다. 구글이 모든 이메일 데이터를 접근하고 저장할 수 있기 때문입니다. 대신, 개인정보를 존중하고 저렴한 서비스를 제공하는 Mailbox.org로 전환했습니다.

저자는 주로 기본적인 텍스트 통신을 위해 이메일을 사용하며, Mailbox.org의 요금제가 적합하다고 느꼈습니다. 이 서비스는 월 2.50유로에 10GB의 이메일 저장 공간을 제공합니다. 또한, 사용자가 선호하는 Apple Mail 앱을 포기하지 않고도 PGP 암호화를 지원하는 점이 마음에 들었습니다.

Gmail에서 Mailbox.org로 이메일을 옮기기 위해 imapsync라는 도구를 사용했습니다. 이 과정은 26,000개 이상의 메시지를 전송하는 데 약 3시간이 걸렸습니다. 원활한 전환을 위해 Gmail에서 새로운 주소로 이메일 포워딩을 설정했습니다.

Mailbox.org는 암호화된 이메일을 위한 PGP 키 관리도 쉽게 할 수 있어 개인정보 보호와 보안을 강화합니다. 전반적으로 저자는 전환에 만족하며, 예상치 못한 이점도 발견했습니다. 궁금한 점이나 테스트를 원하시는 분들은 새로운 이메일 주소로 연락해 주시기 바랍니다.

이 연구는 새로운 접근 방식인 다중 모달 시암 네트워크를 사용하여 여성의 초기 치매 발견을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 방법은 음성 기록과 텍스트를 동시에 분석합니다. 현재 치매 진단 방법은 종종 침습적이고 비용이 많이 들며 정확성이 떨어지는 경우가 많아 비침습적인 대안의 필요성이 강조되고 있습니다. 연구자들은 104명의 대조군 참가자, 208명의 치매 진단을 받은 참가자, 그리고 85명의 불확실한 진단을 받은 참가자를 포함한 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하고 평가했습니다.

다중 모달 시암 네트워크는 치매 은행 데이터베이스에서 99%의 높은 정확도를 달성하여 이전 방법들보다 훨씬 뛰어난 성과를 보였습니다. 이 연구의 목표는 초기 치매 발견을 위한 신뢰할 수 있는 도구를 만드는 것으로, 이는 특히 다양한 요인으로 인해 남성과 다르게 치매를 경험할 수 있는 여성들에게 더 나은 개입과 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다.

논문은 여성의 언어 패턴에 맞춘 시암 네트워크의 맞춤화와 치매 탐지를 평가하기 위한 성능 지표 개발 등 구체적인 목표를 제시합니다. 저자들은 또한 다양한 데이터 유형을 결합하여 보다 정확한 예측을 위한 혁신적인 접근 방식의 중요성을 강조합니다. 전반적으로 이 연구는 치매 진단을 개선하고 의료 전문가와 연구자들이 질병을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

국가 디자인 스튜디오 이니셔티브는 미국 정부가 시민과 소통하는 방식을 현대화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 트럼프 대통령은 정부 서비스를 개선하기 위한 행정명령에 서명했으며, 이를 통해 애플 스토어에서 쇼핑하는 것처럼 사용자 친화적이고 효율적인 서비스를 제공하고자 합니다. 이 이니셔티브는 학생 대출 상환이나 여권 갱신과 같은 일상적인 상호작용을 개선하기 위해 구식 시스템과 디자인을 업데이트하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 노력은 닉슨 대통령의 미화 프로젝트와 같은 과거의 이니셔티브에서 영감을 받았으며, 모든 미국인을 위한 긍정적이고 현대적인 인터페이스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 자유와 우수성이라는 국가의 가치를 반영하는 방식으로 미국을 표현하고자 합니다.

이 글은 기계 학습 모델에서 사용하는 프롬프트 최적화를 위한 프레임워크에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 성공의 정의입니다. 프로젝트를 시작하기 전에 성공이 무엇을 의미하는지 명확히 설정해야 합니다. 비즈니스 가치를 반영하는 주요 지표, 예를 들어 정확도나 F1 점수를 선택하고, 출력 형식, 응답 시간, 비용 한도, 안전 기준과 같은 필수 조건을 추가해야 합니다.

둘째, 평가 데이터입니다. 유효한 비교를 위해 필요한 데이터 양을 결정해야 합니다. 예를 들어, 95% 신뢰도로 작은 개선을 감지하려면 약 1,000개의 예제가 필요합니다. 무작위 샘플링과 층화 샘플링을 사용하여 데이터가 실제 상황을 정확히 반영하도록 해야 합니다.

셋째, 구조화된 탐색 공간입니다. 프롬프트를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어(예: 지시사항, 제약조건, 추론) 개별적으로 수정할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 효과적인 프롬프트를 찾기가 더 쉬워집니다.

넷째, 후보 생성 방법입니다. 프롬프트를 생성하고 개선하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 메타 프롬프트는 이전 프롬프트 시도를 활용해 새로운 프롬프트를 제안합니다. 진화적 탐색은 변이와 조합을 통해 프롬프트를 발전시킵니다. 실패 인식 개선은 과거의 실패를 바탕으로 약한 프롬프트를 개선하는 데 집중합니다. 강화 학습 기반 최적화는 복잡하지만 변동성이 큽니다.

다섯째, 효율적인 평가 전략입니다. 프롬프트를 평가하기 전에 유사한 프롬프트를 필터링하여 자원을 절약해야 합니다. 레이싱 알고리즘을 사용하여 최상의 프롬프트를 효율적으로 식별하면 평가 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

마지막으로, 제약 조건과 거버넌스입니다. 프롬프트를 배포하기 전에 출력에 대한 엄격한 요구 사항을 적용해야 합니다. 형식 준수, 안전성, 정직성을 포함하여, 자동 평가에서 놓칠 수 있는 문제를 발견하기 위해 인간 감사도 실시해야 합니다.

전반적으로 이 글은 프롬프트 최적화에 대한 구조적 접근의 중요성과 신중한 평가, 엄격한 지침 준수를 강조하여 기계 학습 응용 프로그램에서 성공적인 결과를 보장하는 방법을 설명합니다.

WebR는 웹 브라우저와 Node.js에서 WebAssembly를 사용하여 직접 실행되는 R 프로그래밍 언어의 버전입니다. 이를 통해 외부 R 서버 없이도 R 코드를 실행할 수 있으며, R 해석기가 사용자의 기기에서 작동합니다.

WebR의 주요 특징은 브라우저에서 R 코드를 실행할 수 있다는 점입니다. 표준 library() 함수를 통해 R 패키지를 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 아직 개발 중이므로 기능이 변경될 수 있습니다. 일부 모바일 브라우저에서는 WebAssembly의 메모리를 제한할 수 있어 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

WebR를 설치하지 않고도 브라우저에서 직접 테스트할 수 있는 WebR REPL(읽기-평가-출력 루프)을 이용해 보세요.