저는 macOS용 SQLite 편집기인 Base의 3버전을 방금 출시했습니다. 이 앱은 SQLite를 쉽게 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 하며, 복잡하지 않도록 설계되었습니다.

주요 기능으로는 전체 테이블 수정 기능이 포함되어 있습니다. 수동으로 수정하기 어려운 부분을 간편하게 처리할 수 있습니다. 또한, 열 제약 조건을 자세히 볼 수 있는 기능이 있어, 아이콘을 클릭하면 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

이번 업데이트에서는 데이터베이스 연결 기능도 지원합니다. 이는 macOS의 샌드박스 때문에 복잡한 작업입니다. 여러분의 피드백이나 질문을 환영합니다!

요약이 없습니다.

OKLCH는 인간이 색상을 인식하는 방식을 정확하게 표현하는 새로운 색상 모델로, 색상 작업을 더 쉽게 만들어줍니다.

OKLCH는 RGB, HSL, LCH와 같은 여러 색상 모델 중 하나로, 색상을 설명하고 조작하는 데 도움을 줍니다. 색상 모델의 '감도'는 모델이 표현할 수 있는 색상의 범위를 의미하며, 일반적으로 사용되는 감도에는 웹에서 사용되는 sRGB와 현대 화면을 위한 Display-P3가 있습니다.

OKLCH는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, '명도'는 0에서 1까지의 밝기 수준을 나타내며, 이는 0%에서 100%로 표현될 수 있습니다. 둘째, '채도'는 색상의 강도를 의미합니다. 셋째, '색상'은 색의 종류를 나타내며, 0도에서 360도까지 측정됩니다.

OKLCH를 사용하면 색상 팔레트를 만들 때 색조만 변경하여 균일한 밝기를 유지할 수 있습니다. 이는 다른 모델에서는 밝기가 달라질 수 있는 것과 대조적입니다. OKLCH에서 밝기를 변경하면 색상이 일관되게 유지되어 HSL과 같은 다른 모델에서 발생하는 색상 변화 문제를 피할 수 있습니다.

OKLCH는 명도, 채도, 색상을 기반으로 더 부드러운 그라디언트를 생성하지만, 때때로 예상치 못한 색상이 나타날 수 있습니다. OKLCH는 sRGB보다 넓은 색상 범위를 가진 화면에서 표시할 수 있는 색상을 정의할 수 있으며, 실제 화면의 한계를 넘어서는 색상도 지정할 수 있습니다. 이러한 색상은 화면에 맞추기 위해 잘릴 수 있습니다.

현대 브라우저에서는 OKLCH를 지원하지만, 구형 브라우저에서는 지원하지 않을 수 있습니다. CSS에서는 sRGB로 대체할 수 있는 방법이 있습니다. oklch.fyi라는 도구는 사용자가 OKLCH 색상 팔레트를 생성하고 기존 CSS 변수를 OKLCH로 변환하는 데 도움을 줍니다.

추가 문의나 더 많은 정보가 필요하면 제작자에게 이메일이나 트위터를 통해 연락할 수 있습니다.

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Agent-C는 OpenRouter API에 연결할 수 있는 경량 AI 도구로, C 언어로 작성되었으며 셸 명령어를 실행할 수 있습니다.

이 도구의 주요 기능은 AI 응답에 따라 셸 명령어를 실행할 수 있는 기능입니다. 프로그램의 크기는 매우 작아서 macOS에서는 약 4.4KB, 리눅스에서는 약 16KB에 불과합니다. 대화 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하며, macOS와 리눅스 모두에서 작동합니다.

시작하기 위해서는 몇 가지 준비물이 필요합니다. GCC 컴파일러, curl 명령어 도구, OpenRouter API 키가 필요하며, macOS의 경우 gzexe가 일반적으로 미리 설치되어 있습니다. 리눅스에서는 upx가 선택 사항입니다.

프로그램을 빌드하려면 make 명령어를 실행하면 되며, 이 과정에서 운영 체제를 자동으로 감지하고 최적의 압축을 적용합니다. OpenRouter API 키는 export OR_KEY=your_openrouter_api_key_here 명령어로 설정할 수 있습니다. 프로그램을 실행하려면 ./agent-c 명령어를 입력하면 됩니다.

이 도구는 CC0 라이선스 하에 배포되어 있어, 저작권이 없습니다.

이 글에서는 "동기화된 수요"에 대해 다룹니다. 이는 여러 클라이언트가 동시에 요청을 보내 서비스가 과부하되는 상황을 말합니다. 이런 경우 대기열이 생기고, 응답 시간이 길어지며, 재시도가 발생해 작은 문제가 큰 문제로 발전할 수 있습니다. 이를 관리하기 위해서는 이러한 피크를 예방하고 발생했을 때 공정하게 처리하는 것이 중요합니다.

첫 번째로, 수요를 이해하는 것이 필요합니다. 동기화된 행동은 자연스럽게 발생할 수 있으며(예: 예약된 작업) 특정 이벤트(예: 캐시 업데이트나 서비스 재시작)로 인해 발생할 수도 있습니다. 이러한 급증은 동시에 발생할 경우 해로울 수 있습니다.

두 번째로, 용량 관리가 중요합니다. 각 서비스는 최대 용량(μ)과 기본 부하(λ0)를 가지고 있습니다. 이 두 값의 차이(H=μ−λ0)는 추가로 사용할 수 있는 용량을 나타냅니다. 많은 클라이언트가 동시에 행동하면 이 용량을 초과할 수 있습니다.

세 번째로, 지연과 공정성을 고려해야 합니다. 사용자가 응답을 기다릴 때 지연은 비용이 많이 듭니다. 요청을 시간에 걸쳐 고르게 분배하면 피크 수요를 줄일 수 있지만 대기 시간이 늘어날 수 있습니다. 따라서 이러한 요소들을 균형 있게 조절하여 과부하를 최소화하는 것이 목표입니다.

네 번째로, 설계 원칙이 필요합니다. 피크 수요를 완화하기 위해 요청의 도착률(M)을 시간 창(W)에 걸쳐 분산시켜야 합니다. 균일한 지터(지연을 무작위로 조정하는 방법)를 사용하면 공정성을 보장하고 용량 한계에 도달할 확률을 줄일 수 있습니다.

다섯 번째로, 실용적인 전략을 구현해야 합니다. 동기화된 수요를 피하기 위해 작업 시간을 무작위로 조정하고 재시도 시 백오프 방법을 사용하는 등의 전략을 사용할 수 있습니다. 대기열이 발생할 경우, 사용 가능한 용량에 따라 요청을 안전하게 처리하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 시스템 성능을 지속적으로 모니터링하고 요청 속도와 지연 시간을 포함한 데이터를 추적하여 필요에 따라 전략을 조정해야 합니다. 용량과 수요에 대한 가정을 검증하는 것도 중요합니다. 동기화된 수요를 효과적으로 처리하려면 요청의 속도를 조절하고 지터를 사용해 지연을 관리하며, 시스템 성능과 공정성을 유지하기 위해 정보에 기반한 조정을 해야 합니다.

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핵 배터리는 1970년대 심장 박동기에 처음 사용된 이후 최근 기술 발전 덕분에 다시 주목받고 있습니다. 이 배터리는 플루토늄-238과 같은 방사성 동위원소로 구동되며 긴 수명과 최소한의 유지보수로 유명했지만, 안전 문제와 추적의 어려움으로 인해 사용이 줄어들었습니다.

현재 스타트업과 연구자들은 로봇, 드론, 센서, 의료 임플란트 등 다양한 분야에서 핵 배터리의 새로운 활용 방안을 모색하고 있습니다. 현대 기술은 니켈-63과 수소와 같은 더 안전한 동위원소에서 에너지를 추출하고, 반도체 기술을 활용해 방사선을 전기로 변환하는 방법에 집중하고 있습니다. 이는 태양광 발전 방식과 유사합니다.

여전히 해결해야 할 주요 과제가 있습니다. 적합한 시장을 찾고, 안전성을 확보하며, 방사성 물질의 처리를 관리하는 것이 그 중 하나입니다. 핵 배터리는 태양광이 부족한 장거리 우주 임무와 지구의 원거리 전력 수요에 적합할 수 있습니다.

베이징 베타볼트와 인피니티 파워와 같은 여러 기업들이 효율성, 안전성, 비용 문제를 해결하며 자체 핵 배터리를 개발하고 있으며, 상용화를 목표로 하고 있습니다. 핵 배터리의 미래는 밝아 보이지만, 방사성 물질 사용의 복잡성을 초월할 수 있는 시장을 찾는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다.

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연구자들이 3,700년 된 바빌로니아 점토판인 플림프턴 322에 대한 중요한 발견을 했습니다. 이 점토판은 세계에서 가장 오래되고 정확한 삼각법 표를 담고 있으며, 피타고라스보다 1,000년 이상 앞선 것입니다. 점토판에는 직각삼각형의 관계를 나타내는 숫자들이 행과 열로 배열되어 있습니다.

뉴사우스웨일스 대학교의 다니엘 맨스필드 박사는 이 점토판이 각도가 아닌 비율에 기반한 독특한 삼각법 방법을 보여준다고 설명합니다. 이 방법은 측량과 건축 계산에 사용되었을 가능성이 있습니다. 바빌로니아 수학의 정교함은 60진법을 사용했기 때문에 오늘날의 10진법보다 더 정밀한 계산이 가능했습니다.

이 점토판은 수십 년 동안 수학적 유물로 인식되었지만, 그 구체적인 용도는 최근 연구를 통해 건축을 위한 실용적인 도구였다는 것이 밝혀졌습니다. 여전히 번역되지 않은 바빌로니아 점토판이 많아 고대 수학에 대해 더 많은 것을 발견할 수 있는 가능성이 큽니다.

스탠다드 써멀은 태양광 에너지를 24시간 제공하고, 자연가스와 경쟁력 있는 가격으로 공급하는 데 집중하는 회사입니다. 이들의 혁신적인 기술은 대규모 흙더미에 열로 에너지를 저장하는 방식으로, 배터리나 전통적인 저장 방법보다 비용이 저렴합니다. 이 시스템은 태양광 패널을 통해 전기를 생성하고, 이 전기를 흙에서 열로 변환한 후, 내장된 파이프를 통해 고객에게 열을 전달합니다.

주요 고객 대상은 여름에 전기가 남는 태양광 개발자와 비싼 연료인 프로판에 의존하는 외딴 지역 사용자들입니다. 이 회사는 저장된 열을 이용해 전기를 생산하기 위해 석탄 발전소를 재가동하는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 석탄을 대체할 계획입니다. 현재 오클라호마에서 기술을 테스트하고 있으며, 2026년까지 상업적으로 사용할 수 있도록 규모를 확장할 예정입니다.

주요 도전 과제는 열 저장을 저렴하고 효율적으로 만드는 것입니다. 이들은 시스템을 최적화하고 저렴한 재료를 활용함으로써 자연가스 저장과 비슷한 비용을 달성할 수 있다고 믿고 있습니다. 에너지 수요의 대부분이 열에 해당하기 때문에 이들의 솔루션은 특히 가치가 높습니다.

스탠다드 써멀의 접근 방식은 태양광 에너지를 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 장기적이고 지속 가능한 에너지 솔루션을 제공합니다. 이들은 첫 상업 시스템을 구축하고, 향후 프로젝트를 대규모로 확장할 계획을 세우고 있습니다.

git-annex는 대용량 파일을 관리하는 도구로, 실제로 파일을 git에 저장하지 않고도 사용할 수 있습니다. 이 도구는 온라인과 오프라인 모두에서 데이터를 동기화하고 백업하며 아카이브할 수 있게 해주며, 체크섬과 암호화를 통해 데이터의 안전성을 보장합니다.

명령어를 사용하는 사용자에게 git-annex는 강력한 파일 관리 기능을 제공하며, git-annex 어시스턴트를 통해 다른 사용자들도 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다. 주요 기능으로는 파일을 단일 디렉토리 트리에서 관리할 수 있는 기능, 다양한 드라이브에서 파일을 쉽게 찾을 수 있는 위치 추적 기능, 자동으로 백업 드라이브에 파일을 추가하고 복사본을 추적하는 백업 및 동기화 기능이 있습니다.

사용 사례로는, 아카이브를 관리하는 Bob이 여러 드라이브에 걸쳐 아카이브 파일을 정리하고 접근할 수 있도록 git-annex를 사용하는 경우와, 여행 중인 Alice가 자신의 넷북, USB 드라이브, 클라우드 저장소 간에 파일을 손쉽게 동기화하기 위해 git-annex를 활용하는 경우가 있습니다.

최근 업데이트와 커뮤니티 논의가 진행되고 있으며, 사용자는 Haskell로 작성된 이 오픈 소스 소프트웨어에 기여할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면, 온라인 작업을 자동화하기 위해 설계된 새로운 AI 브라우저와 관련된 심각한 보안 위험이 드러났습니다. 마이크로소프트의 코파일럿과 오픈AI의 샌드박스 브라우저와 같은 이 브라우저들은 충분한 보안 조치를 갖추고 있지 않아 사기에 취약합니다.

'스캠렉시티'라는 용어는 AI 기술로 강화된 새로운 사기 시대를 설명합니다. AI는 비판적 판단력이 부족하기 때문에 익숙한 사기 수법이 더욱 위험해지고 있습니다. 연구팀은 클래식한 사기 수법을 사용하여 퍼플렉시티의 코멧 AI 브라우저를 테스트했습니다. 이 과정에서 가짜 온라인 상점과 피싱 이메일을 이용했으며, AI는 인간의 감독 없이도 구매를 하거나 링크를 클릭할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 사기꾼들이 AI를 쉽게 조작할 수 있다는 것을 의미합니다.

AI 브라우저는 인간의 확인 없이 자동으로 작업을 처리할 수 있어 사기에 걸릴 위험이 증가합니다. 예를 들어, 가짜 상점에서 구매를 하거나 피싱 사이트에 민감한 정보를 입력해도 경고가 발생하지 않습니다. 새로운 유형의 공격인 프롬프트 인젝션은 AI가 처리하는 콘텐츠에 숨겨진 지시를 삽입하여 공격자가 사용자의 모르게 AI의 행동을 제어할 수 있게 합니다.

사기꾼들이 AI를 직접 겨냥하는 방식으로 적응함에 따라, 이들은 단일 AI 모델에 대한 성공적인 공격을 통해 여러 사용자를 동시에 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 따라서 AI 브라우저의 보안을 강화하기 위해 개발자들은 피싱 탐지와 행동 분석과 같은 강력한 보안 조치를 핵심 구조에 통합해야 합니다. AI가 일상적인 온라인 활동에 점점 더 통합됨에 따라 이러한 선제적 접근이 필수적입니다.

AI 브라우저는 편리함을 제공하지만, 사용자 보호를 위해 해결해야 할 새로운 보안 문제를 야기합니다.

이 기사는 수학자들, 특히 아마추어 수학자들이 "바쁜 비버 수"의 값을 결정하기 위해 계속해서 노력하고 있는 상황을 다루고 있습니다. 바쁜 비버 수는 프로그램이 멈추기 전에 실행되는 가장 긴 단순 컴퓨터 프로그램을 나타내며, 이 숫자는 매우 커서 표준 표기법으로 표현할 수 없는 경우도 있습니다.

1960년대와 1970년대에 처음 다섯 개의 바쁜 비버 수가 확인되었고, 다섯 번째 숫자인 BB(5)는 2024년에 확정되었습니다. 여섯 번째 숫자인 BB(6)는 아직 알려지지 않았지만, 연구자들은 놀라운 하한선을 설정했습니다. BB(6)는 우주에 있는 모든 원자를 사용해도 완전히 쓸 수 없을 정도로 큰 숫자입니다. 최근의 노력으로 긴 실행 시간을 가진 튜링 기계를 찾는 데 새로운 기록이 세워졌으며, 이 결과들은 이전 기록을 몇 배나 초월하는 이해할 수 없을 만큼 큰 수치입니다.

바쁜 비버 문제는 컴퓨터 과학의 근본적인 질문인 정지 문제와 관련이 있습니다. 정지 문제는 임의의 프로그램이 결국 실행을 멈출지 여부를 결정하는 것이 불가능하다는 내용을 담고 있습니다. 이 기사는 바쁜 비버 챌린지와 같은 커뮤니티가 수학자들을 모아 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력하는 현대 연구의 협업적 성격을 강조합니다.

이러한 도전에도 불구하고, 이 숫자들을 추구하는 노력은 계속되고 있으며, 수학적 신비를 풀어가는 즐거움이 그 원동력이 되고 있습니다. 이 여정은 수학의 어려움과 아름다움을 반영하며, 연구자들은 호기심과 발견의 스릴에 의해 동기부여를 받고 있습니다.

PEP는 저색상 픽셀 아트를 위해 설계된 새로운 이미지 형식으로, 이상적으로 16색 이하(최대 256색 지원)를 사용합니다. 이 형식은 "부분 일치에 의한 예측, 2차" 압축 방식을 사용하여 이미지를 압축하며, GIF, PNG, QOI와 같은 형식으로 생성된 파일보다 크기가 작습니다. 다만, 압축 속도는 이미지에 따라 2배에서 10배 느립니다.

PEP의 주요 특징은 효율성과 속도입니다. GIF나 PNG보다 20-50% 더 작은 크기로 이미지를 압축할 수 있으며, QOI보다도 훨씬 작습니다. 압축 속도는 GIF, PNG, QOI보다 느리지만, 파일 크기를 줄이는 데 효과적입니다. PEP는 이미지 크기가 중요한 게임과 같은 응용 프로그램에 가장 적합합니다.

PEP를 사용하려면 코드에 PEP 헤더를 포함해야 합니다. pep_compress() 함수를 사용하여 이미지를 압축하고, pep_decompress()로 압축 해제된 데이터를 가져오며, pep_save()와 pep_load()를 통해 파일 작업을 수행할 수 있습니다.

PEP는 픽셀 데이터를 포함하는 구조체를 출력합니다. BMP 파일을 로드하지 않으므로 필요한 형식으로 픽셀 데이터를 제공해야 합니다. 이 라이브러리는 이미지를 압축하고, 압축 해제하며, 저장하고, 불러오고, 직렬화 및 역직렬화하는 기능을 제공합니다.

예시 결과로는 tree1(112x96, 4색)의 경우 PEP 크기가 901바이트로 PNG(984바이트)와 GIF(1,047바이트)보다 작습니다. font(192x144, 2색)도 PEP 크기가 1,357바이트로 PNG와 GIF보다 작습니다. nz_scene(640x200, 251색)의 경우 PEP 크기가 73,542바이트로 PNG(84,657바이트)와 GIF(96,997바이트)보다 작습니다.

현재 PEP는 실험 단계에 있으며, 개선을 위한 기여를 환영합니다.

2025년 8월 25일 기준으로, 최신 Adobe Reader 25.x.y.z 64비트 설치 파일의 크기는 약 687MB입니다. 이 버전은 인공지능(AI), 자동 업데이트 기능, Acrobat 온라인 서비스 광고, 그리고 새로운 사용자 인터페이스와 기존 사용자 인터페이스 두 가지 옵션을 포함하고 있습니다. 반면, SumatraPDF 3.5.2 설치 파일은 약 8MB로 훨씬 작으며, AI, 자동 업데이트 기능, 광고가 없습니다. 차트에서는 Adobe Reader 설치 파일의 크기가 시간이 지남에 따라 어떻게 증가했는지를 보여주며, 주로 64비트 버전에 초점을 맞추고 있습니다.

색 공간에 대한 내용으로, 디지털 색상에 관한 일반적이고 덜 알려진 질문들에 대한 포괄적인 답변을 제공합니다. 이 글은 색 공간이 무엇인지, 그리고 디지털 환경에서 어떻게 작동하는지를 명확히 설명하는 데 목적이 있습니다. 색 공간은 색을 정의하고 표현하는 방법으로, 각 색이 어떻게 조합되어 다양한 색상을 만들어내는지를 설명합니다. 디지털 이미지나 비디오에서 색 공간은 색의 정확성과 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 색 공간이 존재하며, 각기 다른 용도와 특성을 가지고 있습니다. 예를 들어, RGB 색 공간은 빨강, 초록, 파랑의 세 가지 기본 색을 조합하여 색을 표현합니다. 반면, CMYK 색 공간은 인쇄에 주로 사용되며, 청록, 자홍, 노랑, 검정의 색을 사용합니다. 이러한 색 공간의 이해는 디지털 디자인과 이미지 처리에서 매우 중요합니다.

최근 해커톤에서 한 팀은 코딩 에이전트인 클로드 코드를 사용해 코드를 포팅하는 실험을 진행했습니다. 이들은 에이전트를 무한 루프에서 실행하도록 설정하여 1,000건 이상의 커밋과 함께 RepoMirror라는 도구를 포함한 여섯 개의 코드 저장소를 만들었습니다.

팀은 에이전트에게 간단한 지시를 주어 React 라이브러리를 Vue.js로 변환하고 저장소를 유지 관리하도록 했습니다. 또한 다른 프로젝트를 Python에서 TypeScript로 포팅하는 작업도 시도했습니다. 놀랍게도 에이전트는 테스트를 작성하고 작업을 관리하며, 심지어 추가 기능을 추가하는 데도 문제가 없었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 간단한 지시가 복잡한 지시보다 더 나은 성능을 보였고, 에이전트가 무한 루프에 빠지면 스스로 종료할 수 있었습니다. 그러나 생성된 코드 중 일부는 완벽하지 않아 인간의 개입이 필요했습니다.

이 프로젝트는 에이전트를 운영하는 데 약 800달러의 비용이 들었으며, 팀은 향후 코딩 작업을 더 원활하게 진행할 수 있도록 설정 과정을 간소화하는 도구를 개발했습니다.

전반적으로 이 경험은 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발을 단순화하고 가속화할 수 있는 잠재력을 보여주었으며, 개선이 필요한 부분도 드러냈습니다.

저자는 "Omarchy"라는 제목의 리눅스에 대한 사랑 편지를 발표했습니다. 이는 Arch Linux와 Hyprland 윈도우 관리자를 기반으로 한 맞춤형 설정입니다. 이 설정은 개발자에게 원활한 환경을 제공하도록 설계되었지만, Arch Linux는 초보자에게는 Ubuntu보다 다루기 어려울 수 있다는 점이 언급되었습니다.

Omarchy는 Hyprland의 설정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. Hyprland는 기본적인 구조로 인해 설정이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 이 패키지는 미리 구성된 설정과 필수 도구를 포함하고 있어 사용자가 즉시 기능적인 환경을 갖출 수 있도록 돕습니다. 또한, 개인화된 경험을 원하는 사용자에게는 광범위한 커스터마이징 옵션도 제공합니다.

저자는 리눅스가 데스크탑에서 더 널리 받아들여질 시기가 다가오고 있다고 믿고 있습니다. 이는 현재 운영 체제에 대한 불만, Valve와 같은 기업의 지원, 그리고 PewDiePie와 같은 영향력 있는 인물이 리눅스를 사용하는 것에 힘입은 것입니다. 어려움이 있지만, 저자는 리눅스에 대한 기대가 크며 다른 사람들이 리눅스를 더 쉽게 즐길 수 있도록 돕고 싶어합니다.

이 글에서는 과학과 암호학 같은 복잡한 기술 주제를 효과적으로 전달하는 데 어려움이 있음을 다룹니다. 저자 소탁은 청중을 이해하는 것이 중요하며, 청중의 배경이 불확실할 때 발생하는 어려움에 대해 강조합니다.

주된 내용은 MLS(메시징 레이어 보안)라는 그룹 통신을 안전하게 설정하기 위한 프로토콜에 관한 것입니다. MLS는 TLS와 같은 완전한 종단 간 암호화 솔루션이 아니라, 보안을 보장하기 위해 신중한 구현이 필요한 기본 구성 요소입니다. 이 글은 Evgeny Poberezkin의 블로그 게시물을 비판하는데, 그는 MLS가 "인증 서비스"에 의존하기 때문에 결함이 있다고 주장합니다. 소탁은 Poberezkin이 MLS를 오해하고 있다고 주장하며, MLS는 인증을 프로토콜의 핵심 보안 기능과 분리하도록 설계되었다고 설명합니다.

비판의 주요 내용은 두 가지입니다. 첫째, MLS는 잘 설계된 그룹 키 합의 프로토콜이지만, 전체 암호화를 포함하지 않기 때문에 오해를 불러일으킬 수 있는 이름을 가지고 있습니다. 둘째, MLS의 저자들은 보안 고려 사항에서 잠재적인 위험을 강조하고자 했지만, 이로 인해 프로토콜의 신뢰성에 대한 혼란을 초래했을 수 있습니다.

결론적으로, Poberezkin의 주장은 MLS에 대한 우려를 반영하지만, 이는 프로토콜 자체의 결함이 아니라 오해에서 비롯된 것입니다. 이 글은 암호학 커뮤니티 내에서 더 나은 과학적 소통이 필요하다고 강조합니다.

영국의 온라인 안전법(OSA)은 새로운 사이트 차단 권한을 도입하면서 표현의 자유에 대한 우려를 불러일으키고 있다. 비평가들은 이 법이 아동 보호를 목표로 하지만, 뉴스와 토론을 포함한 정당한 콘텐츠의 검열로 이어질 수 있다고 주장한다. 특히, 성인이 특정 사이트에 접근하기 위해 신원을 확인해야 하는 점은 개인 정보와 자유에 대한 잠재적인 제한을 초래할 수 있는 중요한 문제로 지적된다.

정부는 이 논의를 이분법적으로 framing하여 아동 보호를 지지하거나 아동 범죄자를 조장하는 것으로 낙인찍히는 선택지로 제시하며 반발을 사고 있다. 이러한 전술은 반대 의견을 잠재우려는 의도로 보인다. 또한, 정부는 온라인 비판을 제거하려는 시도를 했으며, 이로 인해 미국 당국의 주목을 받았다.

규제 기관인 Ofcom은 이제 OSA 규정을 준수하지 않는 사이트를 차단할 수 있는 권한을 부여받았다. 이는 이전에 해적 사이트인 더 파이레이트 베이 차단 경험을 바탕으로 하고 있다. 그러나 차단 대상이 된 4chan과 같은 사이트는 법률 팀을 고용하여 규정 준수를 저항하고 있으며, 미국 법이 그들을 영국의 처벌로부터 보호할 수 있다는 점도 고려하고 있다.

이 상황은 영국의 검열 조치와 미국의 헌법적 권리 사이의 대립을 초래하고 있으며, 궁극적으로 누가 영국의 정부 정책과 표현의 자유를 통제하는지에 대한 질문을 제기하고 있다. 총리의 발언은 Ofcom의 행동이 국제 관계에 미치는 영향에 대한 인식 부족을 시사한다. 전반적으로 OSA의 시행은 검열과 자유 표현에 관한 중대한 도전에 직면할 가능성이 크다.

decode-kit은 TypeScript에서 런타임 데이터를 검증하기 위한 가벼운 라이브러리로, 별도의 의존성이 없습니다. 이 라이브러리는 단언 기반 검증을 사용하여 원본 데이터를 변경하지 않고도 타입을 즉시 정제합니다. 이러한 방식은 성능을 유지하는 데 도움을 줍니다.

설치는 npm install decode-kit 명령어를 통해 간편하게 할 수 있습니다. 검증 과정에서는 validate 함수를 사용하여 데이터 타입을 확인하고, 검증에 실패할 경우 DecoderError를 발생시킵니다. 이때 제공되는 오류 메시지는 명확하며 문제의 정확한 위치를 알려줍니다. decode-kit은 다른 라이브러리와 달리 변환된 값을 반환하지 않기 때문에 불필요한 데이터 복사를 피할 수 있어 성능이 중요한 애플리케이션에 적합합니다.

검증 기능으로는 기본 타입에 대한 검증기(문자열, 숫자, 불리언, null, undefined)가 포함되어 있으며, 배열과 객체 같은 복잡한 타입도 지원합니다. 또한 여러 타입을 수용할 수 있는 유니온 타입을 위한 디코더를 생성할 수 있습니다.

오류 처리는 첫 번째 검증 실패 시 즉시 오류를 발생시키며, 오류 메시지는 사용자 친화적으로 제공됩니다. InferOutputOf를 사용하면 디코더에서 출력 타입을 추출할 수 있어 코드 전반에서 타입을 쉽게 참조할 수 있습니다.

전반적으로 decode-kit은 TypeScript 애플리케이션에서 효율적이고 간단한 런타임 검증을 위해 설계되었습니다.

저자는 GPU와 CPU 간의 문제를 파악하기 위해 nvitop이라는 도구를 자주 사용합니다. 이 도구는 pip로 쉽게 설치할 수 있고, 동료들과 공유할 수 있는 명확한 스크린샷을 제공하기 때문에 좋아합니다.

이러한 영감을 받아 저자는 네트워크 계층(TCP/HTTP/HTTPS)에서 지연 문제를 관찰하고 진단하는 데 도움을 주는 새로운 도구인 Sping을 만들었습니다. Sping 역시 pip로 쉽게 설치할 수 있으며 유용한 스크린샷을 생성합니다. 저자는 다른 사람들이 이 도구를 유용하게 사용할지 확신하지 못하지만, 자신은 사용을 즐기고 계속 사용할 계획입니다.

UNIX-HATERS Handbook는 UNIX 운영 체제에 대한 풍자적인 비판서로, Simson Garfinkel, Daniel Weise, Steven Strassmann이 편집했습니다. 이 책은 UNIX와 LSD가 모두 버클리에서 나왔다고 유머러스하게 제안하며, UNIX 사용의 복잡성과 어려움을 암시합니다. 1994년에 IDG Books Worldwide에서 출판된 이 책은 많은 프로그래머들이 UNIX에서 겪는 불만을 강조합니다. IDG Books는 비즈니스 및 컴퓨터 관련 정보를 제공하는 주요 출판사로, 품질 높은 출판물로 잘 알려져 있습니다. 이 핸드북은 UNIX의 어려움을 유머러스하게 다루어, 시스템에 어려움을 겪었던 사람들에게 공감할 수 있는 내용을 제공합니다.

2025년 8월 21일, 저자는 "Thinkbot"이라는 AI 웹 봇에 대해 논의하며 이 봇의 공격적인 웹 활동으로 인해 우려가 커지고 있다고 전했습니다. 이 봇은 텐센트가 소유한 41개의 네트워크 블록에서 74개의 서로 다른 IP 주소를 사용하며, 원치 않는 경우 사용자가 이 IP를 차단하도록 유도합니다. 저자는 중국 정부가 인터넷 검열과 관련된 비용을 줄이기 위해 이 봇을 배후에서 조종하고 있을 가능성이 있다고 의심하고 있습니다. 이에 저자는 방화벽에 여러 텐센트 소속 네트워크 블록을 추가하여 봇의 접근을 차단하기로 했습니다. 이러한 조치를 취해야 하는 상황에 대한 불만을 표하며 안전한 인터넷 환경을 유지하는 데 어려움이 있음을 강조했습니다.

저자는 Rust로 디스크의 파일을 관리하는 명령줄 도구를 개발하고 있습니다. 파일 관리 테스트를 빠르게 진행하기 위해 Go 패키지인 Afero에서 영감을 받아 메모리 내 파일 시스템을 사용하고자 했습니다. 그러나 Rust에서 이에 해당하는 직접적인 대안이 없다는 것을 알게 되었습니다.

검색을 통해 vfs 크레이트를 발견했지만, 이 크레이트는 다양한 파일 시스템 백엔드 간의 전환을 가능하게 하지만 심볼릭 링크와 파일 권한을 지원하지 않아 필요에 맞지 않았습니다. 이후 rsfs를 시도했지만, 이 또한 메모리 내에서 실행할 수는 있지만 타입 서명이 복잡해져 코드 관리가 어려워졌습니다.

vfs와 rsfs의 성능을 표준 파일 시스템과 비교하는 벤치마킹을 진행한 결과, 저자는 예상치 못한 결과를 얻었습니다. 모든 방법이 사용된 파일 시스템에 관계없이 약 45ms 정도의 시간이 소요되었습니다. 이는 현대의 SSD와 운영 체제의 파일 시스템 캐시가 매우 효율적이어서 메모리 내 파일 시스템을 사용하는 것이 큰 성능 이점을 제공하지 않을 수 있다는 결론에 이르게 했습니다.

저자는 다른 사람들에게 Rust에서 메모리 내 파일 시스템에 대한 경험을 공유해 줄 것을 요청하지만, 파일 시스템에 직접 테스트하는 것이 동일하게 효과적일 수 있다고 마무리했습니다.

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이 글은 Parquet 파일 형식과 그 두 가지 버전과 관련된 문제를 다루고 있다. DuckDB의 최근 기사에서는 Parquet 파일을 처리하는 엔진들이 최신 버전을 완전히 지원하지 않아서 형식의 발전에 제약이 있다고 지적하고 있다.

로페즈는 Parquet 버전 2로의 전환 경험을 공유하며, 사양은 완료되었지만 널리 구현되지 않고 있다고 언급한다. 버전 2와의 호환성을 위해 어떤 기능이 필수로 고려되어야 하는지에 대한 논의가 계속되고 있다.

그는 사양의 두 가지 측면, 즉 효율적인 데이터 인코딩과 데이터 페이지 구조를 강조한다. 또한, 머신 러닝의 특정 요구를 충족하기 위해 등장한 Nimble과 LV2와 같은 새로운 형식도 언급되지만, Parquet은 여전히 데이터 엔지니어링 분야에서 주도적인 위치를 차지하고 있다.

성능 측면에서 버전 2는 버전 1에 비해 파일 크기와 쓰기 시간에서 개선을 보인다. 특히 많은 숫자 값을 포함한 데이터셋에서 그 효과가 두드러진다. 그러나 버전 2의 채택이 아직 제한적이기 때문에 전반적인 이점이 잠재적인 호환성 문제를 정당화할 수 있을지는 의문이다.

로페즈는 Parquet와 같은 개방형 형식의 발전에 도전이 있지만, 이 형식의 장점이 이러한 문제를 능가한다고 결론짓는다. 전체 프로세스를 제어할 수 있다면, 개선된 점 때문에 버전 2를 채택할 가치가 있을 수 있다.

네하가 창립한 에이프릴은 이메일, 일정, 회의를 관리하는 AI 비서의 개발 과정을 공유합니다. 에이프릴의 아이디어는 2025년 5월 해커톤에서 시작되었습니다. 네하와 공동 창립자인 아카시는 그들의 제품인 인박스 제로를 소개하며 Y 컴비네이터(YC)와의 직접 면접 기회를 얻었습니다. 인박스 제로는 사용자가 음성으로 이메일에 답변할 수 있게 해주는 서비스입니다.

단 일주일 만에 랜딩 페이지를 출시하고 150명의 사용자를 확보하여 그들의 솔루션에 대한 수요가 있음을 입증했습니다. 이후 인박스 제로는 에이프릴로 발전하여 사람들이 휴식을 취하는 것에 대한 죄책감 없이 시간을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

YC에 합류한 후, 그들은 귀중한 피드백과 지원이 가득한 빠른 환경을 경험했습니다. 프로그램이 끝날 무렵, 에이프릴은 강력한 데모로 인정받아 사용자들에게 신뢰할 수 있는 도구가 되었습니다. 네하는 교통 체증에 갇혀 있던 시절에서 성공적인 제품을 만드는 여정으로 나아간 자신의 이야기를 회상하며, 다른 사람들이 시간을 되찾을 수 있도록 돕고자 하는 열망이 그를 이끌었다고 말합니다.

이 기사는 현재 인공지능(AI)의 상태와 그것이 기업에 미치는 영향을 다루며, AI의 효과에 대해 회의적인 시각을 제시합니다. AI에 대한 세 가지 일반적인 의견을 소개하는데, 첫째는 AI가 세상을 혁신할 것이라는 주장, 둘째는 AI가 위험하다는 우려, 셋째는 AI가 간단한 작업을 도와줄 수 있다는 것입니다. 저자는 AI의 능력이 정체되었고 종종 평범하다는 네 번째 관점을 제시합니다.

주요 내용으로는 첫째, 많은 기업들이 AI를 사용하면서 투자에 대한 의미 있는 수익이 부족하다고 보고하고 있으며, 맞춤형 AI 도구 중 단 5%만이 실제 생산에 사용되고 있습니다. 대부분의 사용자들은 이메일 초안 작성과 같은 간단한 작업에 AI를 선호합니다.

둘째, 호주 연방은행과 같은 일부 기업들은 AI에 대한 대규모 투자를 후회하고 있으며, 고객 서비스와 같은 복잡한 작업에는 효과적이지 않을 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다.

셋째, AI 기업들이 가치 하락을 겪고 있다는 점도 언급되며, 이는 1990년대 닷컴 버블 붕괴를 떠올리게 합니다. OpenAI의 CEO는 AI에 대한 과도한 기대가 존재한다고 인정합니다.

마지막으로, 저자는 많은 투자자들이 AI 주식에 대한 재정적 신뢰를 곧 후회할 수 있다고 믿고 있으며, 약속된 이점들이 과장된 것으로 드러나고 있다고 경고합니다. 전반적으로 이 기사는 AI가 중요하긴 하지만 많은 기업들이 그 한계를 발견하고 있으며, AI에 대한 과대광고가 정당하지 않을 수 있음을 시사합니다.

이 시스템은 Tinygrad를 사용하여 YOLOv8과 bytetrack을 실행하여 객체를 감지합니다. 사용자는 감지된 정보를 저장하고 이를 알림과 함께 iOS 앱으로 전송할 수 있습니다. 모든 비디오 처리는 사용자의 컴퓨터에서 이루어지며, 영상은 전송되기 전에 암호화됩니다. 알림과 비디오 전송은 선택 사항입니다. 이 시스템은 Apple Silicon 맥에서 잘 작동하며, 앞으로 더 많은 하드웨어와 호환될 예정입니다.

Cascache는 유연한 캐시 시스템으로, Compare-And-Set(CAS) 방식을 사용하여 안전한 데이터 읽기와 선택적인 대량 캐싱을 보장합니다. 다양한 저장소 제공자와 데이터 형식을 지원하여 쉽게 통합할 수 있습니다.

Cascache의 주요 특징 중 하나는 CAS 안전성입니다. 이 기능은 캐시에 데이터를 쓰기 전에 버전 번호를 확인하여 값이 오래되지 않도록 합니다. 단일 읽기는 항상 신선한 데이터를 보장하며, 대량 읽기는 모든 항목을 검증한 후 결과를 반환합니다. 또한, 사용자는 Ristretto, BigCache, Redis와 같은 다양한 데이터 저장소 제공자와 JSON, Msgpack과 같은 데이터 형식을 선택할 수 있어 맞춤형 구성이 가능합니다. 분산 모드에서는 여러 복제본 설정을 위한 공유 생성 저장소를 지원하여 서로 다른 캐시 인스턴스 간의 데이터 일관성을 유지합니다.

Cascache의 설계 구성 요소에는 데이터 저장을 관리하는 제공자, 데이터의 인코딩과 디코딩을 처리하는 코덱, 각 키의 버전 번호를 추적하여 데이터 무결성을 보장하는 생성 저장소가 포함됩니다. 캐시를 설정하려면 사용자 구조를 정의하고, 제공자와 코덱을 사용하여 캐시 인스턴스를 생성한 후, 스냅샷 생성을 통해 데이터 일관성을 유지하면서 캐시에서 읽거나 쓸 수 있습니다.

성능 측면에서 단일 읽기는 상수 시간(O(1))으로 작동하며, 대량 작업은 항목 수에 따라 달라집니다(O(n)). 효율적인 데이터 처리를 통해 메모리 할당을 최소화합니다. Cascache는 신뢰할 수 있는 캐싱이 필요한 애플리케이션에 적합하며, 로컬 및 분산 환경 모두에서 사용할 수 있는 옵션을 제공합니다.

저자는 15년의 경력을 가진 소프트웨어 엔지니어로, 게임을 만들어 본 적이 없다는 사실을 깨닫고 게임을 개발하고 출시하기로 결심했습니다. 그는 두 가지 카드 게임인 트루코와 에스코바를 만들었습니다.

트루코는 2024년 6월 18일에 시작되었습니다. 저자는 익숙한 Go 언어로 백엔드를 구축하는 데 집중했습니다. 사용자 인터페이스(UI)를 만들기 위해 React를 배우고, TinyGo를 사용해 백엔드를 WASM으로 컴파일한 후 GitHub Pages에 게임을 호스팅했습니다. 이 과정은 약 3개월의 시행착오를 거쳤지만, 1년 후에도 여전히 인기를 끌고 있습니다.

에스코바는 1년 후, 아르헨티나에서 가족을 방문하는 동안 언어 학습 모델(LLM)을 사용해 만들기로 결정했습니다. 그는 LLM을 활용해 트루코의 백엔드 코드를 에스코바에 맞게 리팩토링했으며, 거의 완벽하게 작동했습니다. 그러나 프론트엔드 작업은 저자의 제한된 React 기술과 디버깅 문제로 인해 더 오랜 시간이 걸렸습니다.

저자는 틱택토와 유사한 게임을 만드는 데 필요한 자료와 간단한 가이드를 제공합니다. 기본 단계로는 게임 상태 설정, 액션 구현, 백엔드와 통신하는 프론트엔드 생성이 포함됩니다. 저자는 더 작은 WASM 바이너리를 위해 TinyGo를 사용할 것을 제안하며, 백엔드와 프론트엔드 통합을 위한 코드 조각도 제공합니다.

로컬 개발 시에는 WASM 파일을 제대로 로드하기 위해 HTTP를 통해 파일을 제공해야 합니다. 저자는 게임 개발의 즐거움을 되새기며, 다른 사람들도 도전해 보기를 권장합니다.

API는 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 요소로, 프로그램 간의 소통을 위한 인터페이스 역할을 합니다. 좋은 API는 간단하고 직관적이어야 하며, 사용자가 복잡한 문서 없이도 쉽게 이해하고 사용할 수 있어야 합니다. 복잡한 설계는 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다.

API가 출시된 후에는 변경하기가 어렵고, 이는 사용자 소프트웨어에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 API 제작자는 안정성을 우선시하고, 기존 기능을 제거하거나 변경하는 것을 피해야 합니다. 새로운 기능을 추가하는 것은 일반적으로 허용되지만, 기존 기능을 없애거나 수정하는 것은 사용자에게 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.

변경이 필요할 경우, API의 버전을 관리하면 기존 사용자는 이전 버전을 계속 사용할 수 있고, 새로운 사용자는 업데이트된 버전을 사용할 수 있습니다. 그러나 버전 관리는 유지보수와 사용의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. API의 성공은 종종 API 디자인의 품질보다 기본 제품의 가치에 더 의존합니다. 사용자는 제품이 매력적이라면 다소 부족한 API도 용인할 수 있습니다.

API는 비기술적인 사용자가 쉽게 시작할 수 있도록 간단한 인증 방법, 예를 들어 API 키를 지원해야 합니다. 또한, 반복 요청이 의도치 않은 중복 작업을 초래하지 않도록 하는 것이 중요하며, 이는 결제와 같은 작업에 필수적입니다. API를 남용으로부터 보호하고 서버 부하를 관리하기 위해 속도 제한을 설정하고, 사용자에게 사용 한도에 대한 피드백을 제공해야 합니다.

대량의 데이터셋을 처리할 때는 성능을 유지하기 위해 커서 기반 페이지네이션을 사용하는 것이 좋습니다. 이 방법은 전통적인 페이지 기반 페이지네이션보다 효율적입니다. 성능을 개선하기 위해 가져오는 데 비용이 많이 드는 필드는 선택 사항으로 만들되, GraphQL과 같은 복잡한 시스템에서는 사용자의 어려움을 증가시킬 수 있으므로 주의해야 합니다.

내부 API는 사용자 기반이 작기 때문에 더 많은 유연성과 변경을 허용할 수 있는 다른 고려 사항이 있습니다. 좋은 API 설계는 안정성, 사용 편의성, 사용자 요구에 맞추는 것에 중점을 두면서 유연성과 혁신에 대한 욕구를 균형 있게 조절해야 합니다.

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유튜브가 사용자에게 알리지 않고 AI를 사용해 비디오를 수정하고 있다는 사실이 드러났습니다. 이러한 수정에는 피부를 더 매끈하게 보이게 하거나 옷의 선을 더 뚜렷하게 만드는 등의 개선이 포함되어 있으며, 이로 인해 불안한 AI 생성 이미지가 만들어질 수 있습니다. 유명 유튜버인 릭 비아토와 레트 숄은 이러한 편집을 발견하고, 자신들의 콘텐츠가 잘못 전달될 수 있으며, 시청자와의 신뢰에 해를 끼칠 수 있다고 우려를 표명했습니다.

유튜브는 제한된 수의 짧은 동영상에서 비디오 품질을 개선하기 위해 AI를 실험하고 있다고 확인했지만, 이러한 수정에 대해 사용자가 선택할 수 있는지에 대해서는 명확히 밝히지 않았습니다. 전문가들은 이러한 관행이 온라인 콘텐츠의 진정성을 해칠 수 있다고 경고하며, 미디어에 대한 신뢰에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 일부 사용자들은 이러한 변화에 반대하지 않지만, 다른 사용자들은 현실과 편집된 콘텐츠의 경계가 모호해질까 우려하고 있습니다.

이 상황은 AI가 우리의 현실 인식에 미치는 영향이 커지고 있음을 보여주며, 디지털 콘텐츠 제작 과정에서의 투명성 필요성을 강조합니다.

2025년 8월 21일, 클라우드플레어는 미국 동부 지역의 아마존 웹 서비스(AWS)를 이용하는 한 고객의 갑작스러운 트래픽 증가로 인해 심각한 네트워크 혼잡 문제를 겪었습니다. 이 트래픽 증가는 UTC 기준으로 16시 27분경 시작되었고, 클라우드플레어 서비스를 AWS를 통해 이용하는 사용자들에게 높은 지연 시간, 패킷 손실, 연결 실패를 초래했습니다. 혼잡 상태는 UTC 기준으로 20시 18분까지 지속되었으며, 19시 38분경 부분적으로 회복되었습니다.

이번 문제는 공격 때문이 아니라 클라우드플레어와 AWS 간의 링크 과부하로 발생했습니다. AWS가 일부 네트워크 경로를 철회한 것도 상황을 더욱 복잡하게 만들었고, 혼잡을 악화시켰습니다. 클라우드플레어의 사고 대응 팀은 AWS와 긴밀히 협력하여 문제를 해결하고 정상 서비스를 복구했습니다.

향후 유사한 사건을 방지하기 위해 클라우드플레어는 트래픽을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 메커니즘을 도입하고, 네트워크 용량 업그레이드를 신속하게 진행하며, 고객 간 자원을 공정하게 배분하는 새로운 트래픽 관리 시스템을 개발할 계획입니다. 이들은 발생한 혼란을 인정하고, 앞으로 안정성을 향상시키기 위해 노력할 것이라고 밝혔습니다.

몇 주 전, 친구의 독창적인 XSLT에 영감을 받아 개인 블로그를 XSLT로 업데이트하기로 했습니다. 단순히 제 블로그를 만드는 대신, 다른 사람들이 사용할 수 있는 프레임워크를 개발하여 GitHub에 공개했습니다.

이 프레임워크는 메뉴나 RSS 피드를 수동으로 업데이트할 필요 없이 쉽게 게시물을 발행할 수 있게 해줍니다. 사용 방법은 간단합니다. 먼저, 특정 XML 헤더와 푸터를 포함한 HTML 형식으로 새 게시물을 작성합니다. 다음으로, 게시물에 고유한 태그를 추가하여 프레임워크가 이를 찾을 수 있도록 합니다. 마지막으로, 게시물을 posts.xml 파일에 추가하면 됩니다.

CSS에 약간의 버그가 있을 수 있지만, 이 프레임워크는 제 필요에 잘 맞습니다. 또한 XSLT가 HTML 표준의 일부로 남아 있기를 바라며, 이는 간단하고 효과적이라고 생각합니다.

프레임워크는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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NASA의 주노 미션은 태양계에서 가장 큰 행성인 목성에 대한 우리의 이해를 크게 발전시켰습니다. 2011년에 발사된 주노는 예상 수명을 초과하여 목성을 공전하며 데이터를 계속 수집하고 있습니다. 목성은 강한 방사선 환경으로 유명합니다.

주노의 발견은 목성의 대기와 구조에 대한 놀라운 세부사항을 밝혀냈습니다. 이 미션은 행성의 극지방에서 독특한 폭풍 패턴을 발견했으며, 대적반이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 깊다는 사실을 밝혔습니다. 또한 새로운 유형의 번개와 목성 대기의 구성에 대한 미스터리도 밝혀냈는데, 그 중에는 암모니아가 없는 예상치 못한 지역도 포함되어 있습니다.

주노는 목성의 핵에 대한 기존 이론에 도전하며, 목성의 핵이 고체가 아니라 흐릿한 혼합물일 가능성을 제시했습니다. 이는 과학자들을 혼란스럽게 하고 있습니다. 또한 주노는 특히 강한 화산 활동으로 알려진 목성의 위성 이오의 놀라운 이미지를 생성했습니다.

주노의 미션은 2025년 9월에 끝날 예정이며, 그 과정에서 여러 도전에 직면할 수 있지만, 이 미션이 남긴 혁신적인 발견들은 과학자들이 목성과 태양계를 바라보는 방식을 변화시킬 것입니다. 이 우주선의 성공은 극한 환경에서 작동하는 효과적인 전략을 보여주며, 향후 우주 미션의 길을 열어줄 것입니다.

중세 사람들이 물을 마시는 것을 피하고 맥주와 포도주를 선택했다는 믿음은 사실과 다릅니다. 여러 역사적 자료에 따르면, 사람들은 정기적으로 물을 마셨고, 물이 위험하다고 일반적으로 생각하지 않았습니다. 오히려 물이 눈에 띄게 더럽지 않다면 안전하다고 여겼습니다.

중세 사람들은 강이나 연못 등 다양한 출처에서 물을 마셨고, 종종 포도주와 섞어 마셨습니다. 당시의 작가들은 물을 건강한 음료로 칭찬했습니다. 의학 전문가들은 나쁜 물을 마시는 것에 대한 우려를 표명했지만, 물을 아예 피하라고 권장하지는 않았습니다. 오히려 맑고 냄새가 없는 물은 안전하고 유익하다고 인정했습니다.

포도주는 더 영양가가 높다고 여겨졌지만, 그렇다고 물이 해롭다는 의미는 아닙니다. 많은 사람들이 매일 물을 마셨고, 갈증을 해소하는 데는 알코올 음료보다 물을 선호했습니다. 물이 오늘날보다 덜 소비되었다는 주장은 근거가 없습니다. 물은 일반적으로 판매되거나 세금이 부과되지 않아 사용에 대한 기록이 적었습니다.

역사적 증거는 사람들이 건강 위험에 대한 걱정 없이 물을 마셨다는 사실을 보여줍니다. 성인이나 은둔자들 중에서도 물을 선호한 이들이 많았습니다. 따라서 중세에 알코올을 선호하고 물을 피했다는 믿음은 잘못된 것으로, 역사적 증거에 따르면 물은 일반적으로 소비되었고 안전하다고 여겨졌습니다.

이 글에서는 C++ 알고리즘인 std::adjacent_difference에 대해 다루고 있습니다. 이 알고리즘은 연속된 요소들 사이의 차이를 계산하면서 첫 번째 요소는 그대로 복사합니다. 이러한 설계 선택은 의도적이지만 혼란을 줄 수 있으며, 특히 타임스탬프와 같은 비수치형 타입의 경우 출력 타입이 차이의 타입과 일치하지 않아 알고리즘의 유연성을 제한합니다.

저자 로만 카시친은 이 알고리즘이 미적분학의 기본 개념과 연결된다고 설명합니다. 특히, 이산 수열을 통해 도함수(기울기 찾기)와 적분(면적 찾기) 간의 관계를 강조합니다. 미적분학의 세 가지 주요 문제인 기울기 찾기, 원래 수열 복원, 면적 계산이 부각됩니다.

이 글은 std::adjacent_difference가 원래 수열을 복원할 수 있도록 첫 번째 요소를 보존하지만, 이 추가 단계가 사용을 복잡하게 만들 수 있음을 강조합니다. 저자는 이러한 복사가 필요 없는 더 일반적인 버전을 선호합니다.

카시친은 이 알고리즘이 이산 수학과 연속 수학 간의 연결에 대해 깊이 있는 성찰을 유도한다는 점을 높이 평가하지만, 설계에는 동의하지 않습니다. 또한, 글에서는 std::adjacent_difference와 q 프로그래밍 언어의 유사한 함수도 간단히 비교하는데, 후자는 첫 번째 요소를 복사하지 않는 더 실용적인 접근 방식을 선택합니다.

전반적으로 이 글은 알고리즘 설계에서의 균형을 탐구하며, 미적 대칭성과 실용성 간의 절충을 강조합니다.

저자는 생산성을 높이기 위해 더 빠른 CPU로 업그레이드하는 것이 중요하다고 주장합니다. 최근 몇 년 동안 CPU 기술이 크게 발전했음에도 불구하고 많은 사람들이 여전히 구형 모바일 칩을 사용하고 있어 효율성이 떨어진다고 지적합니다. AI 코딩 도구인 Cursor의 연간 비용이 약 480달러인 점을 고려할 때, 500달러에 판매되는 AMD Ryzen 9 9950X와 같은 고성능 CPU에 투자하는 것이 더 나은 선택이라고 믿고 있습니다.

저자는 더 빠른 CPU가 작업 시간을 크게 줄일 수 있다고 강조합니다. 벤치마크 결과에 따르면, 최신 데스크탑 CPU는 구형 모델보다 약 세 배 빠르다고 합니다. 이러한 속도 향상은 코드 컴파일과 같은 작업의 대기 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다. 따라서 AI 구독을 감당할 수 있다면, 작업 생산성을 높이기 위해 빠른 CPU에도 투자하는 것이 좋습니다.

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물리적 뷰는 애플리케이션에서 데이터 관리를 간소화할 수 있습니다. 특히 프로젝트의 작업을 처리할 때 유용합니다. 한 작업 추적 애플리케이션에서 개발자는 처음에 간단한 SQL 쿼리를 사용해 프로젝트별 작업 수를 세었습니다. 그러나 사용자 트래픽이 증가하면서 이 방법은 느려졌고, 작업이 추가되거나 제거될 때 정확하지 않은 수치가 나타났습니다.

이 문제를 해결하기 위해 개발자는 작업 수를 빠르게 가져오기 위해 Redis 캐시를 도입했습니다. 그럼에도 불구하고 사용자들은 여전히 작업이 프로젝트 간 이동할 때 잘못된 수치 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 작업이 생성되거나 삭제될 때 실시간으로 수치를 조정하는 증분 업데이트가 도입되었습니다.

하지만 이러한 개선에도 불구하고 시스템은 여전히 충돌로 인해 잘못된 수치가 발생하는 등의 문제에 직면했습니다. 개발자는 데이터 일관성을 높이기 위해 Kafka와 같은 기술을 사용하거나 SQL 데이터베이스에 직접 수치를 저장하는 방안을 고려했습니다.

결국 개발자는 정확한 작업 수를 유지하기 위해 필요한 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 코드에 대한 불만을 토로했습니다. 그들은 SQL 쿼리를 사용해 데이터를 자동으로 동기화할 수 있는 "증분 뷰 유지 관리"나 "차별적 데이터 흐름"과 같은 신기술이 잠재적인 해결책이 될 수 있다고 강조했습니다. 이러한 접근 방식은 수작업 코딩과 오류를 줄여 데이터 관리를 더 효율적이고 신뢰할 수 있게 만들 것으로 기대됩니다. 개발자는 이러한 시스템이 효과적으로 개발된다면, 미래에 데이터베이스가 실시간 데이터 업데이트를 처리하는 방식을 혁신할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.

최근 "ghcr.io"에서 "ghrc.io"로 도메인 이름에 오타가 발생한 문제가 발견되었습니다. 이 실수는 GitHub 자격 증명이 도난당할 위험한 상황을 초래할 수 있습니다.

"ghcr.io"는 컨테이너 이미지와 아티팩트를 저장하는 합법적인 GitHub 컨테이너 레지스트리입니다. 반면 "ghrc.io"는 기본 Nginx 서버처럼 보이지만, 합법적인 레지스트리의 인증 요구 사항을 모방하도록 설정되어 있습니다.

사용자가 ghrc.io의 "/v2/" API에 접근하려고 하면 인증을 요구하는 메시지가 나타납니다. 이 잘못된 응답은 사용자가 자신의 GitHub 자격 증명을 악성 사이트에 보내도록 속일 수 있습니다.

사용자가 실수로 ghrc.io에 로그인하거나 스크립트나 Kubernetes 설정에서 이를 사용할 경우, 자격 증명이 유출될 수 있으며, 공격자가 그들의 GitHub 계정이나 저장소에 접근할 수 있는 위험이 있습니다.

만약 ghrc.io에 실수로 로그인했다면, 비밀번호를 변경하고 개인 접근 토큰을 취소하며, GitHub 계정에서 의심스러운 활동을 모니터링하는 것이 좋습니다. 이 상황은 도메인 이름에 주의하고 올바른 URL을 사용하는 것이 보안 위험을 피하는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

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브루클린 공립 도서관에서 열린 버너폰 101 워크숍은 참가자들에게 버너폰과 디지털 프라이버시에 대해 교육하는 것을 목표로 했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

워크숍의 목표는 참가자들이 버너폰에 대해 배우고, 그 한계를 이해하며, 이러한 도구를 더 넓은 프라이버시 관행과 연결하는 것이었습니다. 안전한 환경을 보장하는 것도 중요한 요소였습니다.

특정 위험을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 참가자들은 무엇을 보호하려고 하는지, 누구로부터 보호하려고 하는지, 실패할 경우 어떤 일이 발생하는지를 질문하는 방법을 배웠습니다. 이러한 질문은 개인의 필요에 맞춘 프라이버시 관행을 설계하는 데 도움이 됩니다.

스마트폰은 다양한 데이터를 수집하여 프라이버시를 위협할 수 있습니다. 참가자들은 기기 ID와 수집되는 데이터의 종류, 즉 신원, 위치, 통신 및 콘텐츠와 관련된 위험에 대해 배웠습니다.

스마트폰에서 프라이버시를 강화하기 위한 팁으로는 기기를 최신 상태로 유지하고, 강력한 PIN을 사용하며, 불필요한 설정을 비활성화하는 것이 권장되었습니다. 또한 프라이버시 중심의 앱을 고려하고 권한을 제한하는 것이 좋습니다.

다양한 종류의 버너폰에 대해서도 논의했습니다. 선불폰이나 재사용된 전화는 저렴하지만 여전히 추적이 가능하며, SIM 회전이나 최소한의 전화는 더 많은 프라이버시를 제공하지만 제한이 있습니다. 기기 위장 방법으로는 VoIP 번호와 같은 도구를 사용해 신원을 숨기는 방법이 있습니다.

버너폰을 사용할 때 익명성을 유지하는 것이 중요하다는 점이 강조되었습니다. 현금으로 구매하고 개인 정보를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 때로는 아예 전화를 사용하지 않는 것이 최선의 선택일 수 있습니다.

전화 없이 지내는 것이 더 안전한 상황도 설명되었습니다. 예를 들어, 고위험 이벤트나 프라이버시가 중요한 경우에는 전화를 두고 가는 것이 좋습니다.

워크숍은 질문과 답변 세션과 실습으로 마무리되었으며, 참가자들이 전략을 공유하고 서로 배울 수 있도록 장려했습니다.

전반적으로 이 워크숍은 위험을 이해하고 전화 사용 및 프라이버시에 대한 정보에 기반한 결정을 내리는 것의 중요성을 강조했습니다.

이 글에서는 그래프 탐색에서 깊이 우선 탐색(DFS)에 대해 다루며, 전통적인 재귀 방법 대신 스택을 사용하는 반복적 접근 방식에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

DFS는 일반적으로 재귀적으로 구현되지만, 반복적 접근 방식은 스택 오버플로우 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 스택을 잘못 사용하면 진정한 DFS 동작을 따르지 않는 탐색이 발생할 수 있습니다.

스택을 사용하여 DFS를 수행할 때, 노드를 잘못 방문하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이는 깊이 우선 탐색의 특성을 존중하지 않게 되어, 강하게 연결된 구성 요소를 찾는 것과 같은 알고리즘에 문제를 일으킬 수 있습니다.

예시 그래프를 통해 표준 너비 우선 탐색(BFS)과 DFS의 예상 동작을 보여주며, 잘못된 스택 기반 DFS의 문제를 강조합니다. 잘못된 스택 사용이 노드를 잘못된 순서로 방문하게 만들 수 있음을 설명합니다.

반복적 DFS를 수정하기 위한 두 가지 주요 전략이 제안됩니다. 첫째, 정점의 스택 대신 이터레이터의 스택을 사용하여 이웃을 효율적으로 추적할 수 있습니다. 둘째, 이웃을 방문 여부를 확인하기 전에 모두 스택에 푸시하되, 스택에서 팝한 후에 상태를 확인하는 방식입니다.

이 글은 서로 다른 탐색 접근 방식이 다른 결과를 초래할 수 있음을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, DFS를 올바르게 구현하는 필요성을 강조합니다. 논의된 반복적 방법은 유효한 DFS 결과를 생성할 수 있지만, 재귀적 방법과는 다른 노드 방문 처리가 필요할 수 있습니다. 블로그에서는 이러한 개념을 더 깊이 다룬 이전 게시물도 재현하고 있습니다.

Seed는 사용자가 웹 브라우저 내에서 Common Lisp 프로그래밍 언어를 사용하여 컴퓨터 프로그램을 만들고 실행할 수 있는 인터랙티브 소프트웨어 환경입니다. 프로그램은 시각적으로 정리된 트리 그리드 형식으로 표시되어, 다양한 기능과 데이터 유형을 이해하기 쉽게 만들어 줍니다.

Seed의 주요 목적은 전통적인 텍스트 기반 코드 표현을 넘어 프로그래밍의 유연성을 향상시키는 것입니다. Seed는 통합 개발 환경(IDE)으로 작동하며, Common Lisp을 위한 빌드 시스템인 ASDF를 활용하고 다양한 소프트웨어 개발 시스템을 지원합니다.

Seed를 사용하기 위해서는 Common Lisp(가급적 Steel Bank Common Lisp), ASDF, Quicklisp, Node.js, NPM, Gulp가 필요합니다. 설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Node.js와 Gulp를 설치한 후, Quicklisp의 local-projects 디렉토리에 Seed 저장소에 대한 심볼릭 링크를 생성합니다. 그 다음 제공된 설치 스크립트를 사용하거나 Common Lisp 환경에서 Seed를 수동으로 로드하면 됩니다.

Seed의 웹 인터페이스는 기본 포트 8055에서 실행되며, 사용자는 포함된 데모 포털에 접근하고 자신만의 포털을 만들 수 있습니다. 또한, 새로운 사용자가 Seed를 시작하는 데 도움이 되는 튜토리얼도 제공됩니다.

전반적으로 Seed는 코드를 시각화하고 그 구조를 이해하기 쉽게 만들어, 보다 직관적인 프로그래밍 방식을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 기사는 풍력 발전소에 대한 잘못된 정보와 음모론을 다루고 있으며, 특히 도널드 트럼프의 발언이 주목받고 있습니다. 그의 주장은 재생 가능 에너지에 대한 회의적인 경향을 반영하며, 이는 변화에 대한 두려움과 정부에 대한 불신에서 비롯됩니다.

역사적으로 재생 가능 에너지에 대한 저항은 화석 연료 회사의 영향과 잘못된 정보인 "풍력 터빈 증후군"과 같은 공공 건강 우려와 관련이 있습니다. 연구에 따르면 음모론에 대한 믿음이 풍력 발전소에 대한 반대의 강력한 예측 요인으로 작용하며, 이는 나이나 교육 수준과 같은 인구 통계적 요인보다 더 중요합니다.

풍력 발전소는 기후 정책의 가시적인 상징으로 여겨지기 때문에 에너지 안전과 정부 통제와 같은 다양한 두려움의 표적이 됩니다. 이 기사는 이러한 깊이 뿌리내린 두려움과 세계관을 해결하는 것이 특정 잘못된 정보를 바로잡는 것보다 더 어렵다고 제안합니다.

이러한 감정의 이면에는 화석 연료 기술로 인한 환경 문제를 직면하기를 꺼리는 마음이 자리잡고 있습니다. 일부 사람들, 특히 트럼프와 같은 인물들은 이러한 문제들이 자신의 정체성과 통제감을 위협한다고 느낄 수 있습니다.

저자는 호주에서 여행과 일을 하며 1년의 휴가를 보내고 있는 소프트웨어 엔지니어입니다. 최근 자전거 가게에서 일하기 시작했으며, 초보자를 위해 자전거에 대해 배운 내용을 공유하고자 합니다. 이 정보는 자전거에 대한 기본 지식이 있는 사람들에게는 모든 내용을 다루지 않을 수 있지만, 즐겁게 읽히기를 바랍니다. 자전거 정보의 정확성을 보장하기 위해 피드백을 환영합니다.

이 글에서는 글쓰기에서 인공지능(AI)의 사용과 그에 대한 투명성의 중요성을 다룹니다. 저자는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 자신의 경험을 반영하며, 글쓰기에서 AI의 참여를 공개하는 것의 윤리적 의미에 대해 이야기합니다. 저자는 투명성이 중요하지만, 복잡하고 항상 필요한 것은 아니라고 주장합니다. 특히 가치가 낮은 콘텐츠의 경우에는 더욱 그렇습니다. 글은 AI가 아이디어를 생성하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지와 'AI의 도움을 받았다'는 것이 무엇을 의미하는지 정의하는 데 어려움이 있음을 탐구합니다.

저자는 AI의 투명성을 촉진하는 여러 이니셔티브를 인용합니다. 예를 들어, 데릭 시버스의 AI에 대한 입장과 몬트리올 대학교의 학술 작업 지침이 있습니다. 또한 AI 사용 방식을 명확히 정의할 필요성을 강조하며, 그 경계가 종종 불분명하다고 지적합니다. 이 에세이는 특히 가치 있는 콘텐츠에 대해 신뢰성이 중요하다고 강조하며, 독자가 AI가 사용되었다는 사실을 알게 될 경우 발생할 수 있는 편향에 대한 우려를 제기합니다.

결국 저자는 AI 사용에 대한 윤리적 논의가 여전히 발전 중이며, 현재의 기준이 AI의 글쓰기 역할의 미묘함을 충분히 반영하지 못할 수 있다고 결론짓습니다. 저자는 AI 윤리에 대해 깊이 있는 접근이 필요하다고 주장하며, 그 의미를 이해하지 않고 강요된 기준에 따르지 말 것을 권장합니다. 글의 마지막 부분에서는 저자가 자신의 글을 교정하는 데 AI를 사용했다고 언급합니다.

ChatGPT가 출시된 지 3년이 지나면서, 한 커뮤니케이션 교수는 학생들이 AI에 의존해 글을 쓰는 것에 대한 우려를 표명했습니다. 처음에는 구술 시험이나 손으로 쓴 에세이와 같은 전통적인 교수법으로 돌아가자는 농담을 했지만, 이 아이디어는 많은 교육자들에게 진지한 고려사항이 되었습니다.

AI의 영향에 대응하기 위해, 교수는 집에서 작성하는 에세이 대신 수업 중 블루북 시험으로 전환했습니다. 이는 학생들이 AI의 간섭 없이 글쓰기와 사고 능력을 발전시킬 수 있도록 돕기 위한 조치입니다. 놀랍게도 학생들은 이러한 변화를 받아들였고, 그들의 손으로 쓴 작업의 질은 감동적이고 진정성이 있었습니다. 이는 학생과 교사 간의 신뢰를 회복하는 데 기여했습니다.

이러한 경향은 AI 시대에 평가 방식을 재고하는 대학의 더 넓은 움직임을 반영합니다. 교육자들은 AI를 허용하는 과제와 허용하지 않는 과제를 고려하고 있으며, 후자는 안전하고 감독된 환경을 요구합니다. 손으로 쓰는 것이 타이핑보다 장점이 많아 더 나은 연결과 학습을 촉진하고, 점점 디지털화되는 세상에서 인간 관계를 유지하는 데 도움을 줍니다.

교수의 작은 기독교 인문대학에서는 이미 AI의 윤리적 함의에 대해 논의하고 있으며, 손으로 쓴 평가를 시행하는 것이 더 쉬워지고 있습니다. 그러나 모든 유형의 기관은 학생의 진실성을 해칠 수 있는 기술에 대한 의존도를 줄이고 안전한 평가를 위한 자원을 제공함으로써 교수진을 지원해야 합니다.

전반적으로, 손으로 쓰고 감독된 평가로 돌아가는 이러한 접근 방식은 교육의 진실성을 회복하고 기술이 넘치는 사회에서 인간 관계를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

애플 실리콘 맥의 보안 부팅 여부를 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

먼저, 시스템 정보를 열고 컨트롤러 섹션을 확인합니다. 여기서 부트 보안과 관련된 표시를 찾아보세요. 복구 모드에서 시작 보안 유틸리티를 사용하여 보안 부팅 설정을 확인하거나 조정할 수 있습니다. 또한, 개인정보 및 보안에서 파일볼트가 활성화되어 있는지 확인하여 디스크 암호화가 이루어지고 있는지 점검합니다.

다음으로, 사일런트 나이트라는 도구를 사용하여 XProtect와 Gatekeeper와 같은 필수 보안 기능이 활성화되어 있고 최신 상태인지 확인합니다.

부팅 로그를 자세히 검토하려면 맥을 재시작하고 시작음이 울리는 시간을 기록합니다. 그런 다음 LogUI를 사용하여 부팅 로그를 살펴보며 보안 구성 요소가 올바르게 로드되고 있는지 확인하는 주요 항목에 집중합니다. "시스템 부팅", "커널 버전", "보안 정책 로드됨"과 같은 문구를 찾아보세요.

애플 실리콘 맥은 부팅 과정이 안전한지 확인하기 위해 일련의 펌웨어 검사를 수행합니다. 부팅의 각 단계는 다음 단계를 검증하여 변조를 방지합니다.

이 단계를 따르면 맥이 안전하게 부팅되고 잠재적인 위협으로부터 보호되고 있는지 확인할 수 있습니다. 더 자세한 정보는 애플의 플랫폼 보안 가이드를 참조하세요.

ContextForge MCP 게이트웨이는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 REST 서비스의 게이트웨이, 프록시, 레지스트리 역할을 하는 다목적 도구입니다. 이 도구는 AI 클라이언트가 다양한 기능을 통합한 단일 엔드포인트를 통해 상호작용을 간소화합니다. 여기에는 서비스 검색, 인증, 속도 제한, 관찰 가능성 등이 포함됩니다.

주요 기능으로는 여러 MCP와 REST 서비스를 AI 클라이언트에 연결하는 통합 엔드포인트가 있습니다. 또한, PyPI나 도커를 통해 배포할 수 있으며, Kubernetes와 호환되어 확장성이 뛰어납니다. Redis를 활용하여 성능을 향상시키는 다중 클러스터 지원과 실시간 관리 및 구성 옵션을 제공하는 관리자 UI도 포함되어 있습니다. HTTP, JSON-RPC, 웹소켓 등 다양한 전송 프로토콜과 호환되며, OpenTelemetry와 통합되어 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다.

MCP 게이트웨이는 Python의 패키지 관리자(PyPI)나 도커 컨테이너를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다. 설치 및 설정을 위한 빠른 시작 가이드가 제공되며, 환경 변수 구성과 실행 명령도 포함되어 있습니다.

현재 버전은 초기 베타 상태로, 철저한 보안 검토 없이 생산 환경에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. MCP 게이트웨이는 오픈 소스 프로젝트로 IBM의 공식 지원이 없으며, 사용자가 배포 및 보안 관리를 책임져야 합니다.

자세한 문서에서는 설치, 구성, API 사용법, 문제 해결 방법 등을 다루고 있습니다.

임베디드 네트워크는 서로 통신해야 하는 장치들, 예를 들어 비디오 장비를 위해 설정되는 임시 네트워크입니다. 이러한 네트워크는 장소를 이동할 때 IP 주소를 변경하지 않고도 장치들이 원활하게 연결될 수 있도록 합니다.

그러나 무작위 서브넷을 사용하면 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 같은 서브넷을 사용하는 장소에서는 IP 주소 충돌이 일어날 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 IPv6를 사용할 수 있지만, 많은 임베디드 장치가 IPv6를 지원하지 않습니다.

IPv4의 경우, APIPA라는 기능이 있습니다. 이는 DHCP가 실패할 경우 장치가 스스로 IP 주소를 할당할 수 있게 해줍니다. 하지만 APIPA는 인터넷에 접속할 수 있는 게이트웨이를 제공하지 않습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 가상 라우팅 및 포워딩(VRFs)을 사용할 수 있습니다. VRF는 라우터가 서로 다른 네트워크 인터페이스에 대해 별도의 라우팅 테이블을 유지할 수 있게 해주어, 장치들이 같은 서브넷을 사용하더라도 충돌 없이 연결될 수 있도록 합니다.

라우터를 설정할 때, 예를 들어 Mikrotik과 같은 장비를 사용하여 내부 네트워크와 외부 네트워크를 같은 서브넷으로 연결할 수 있습니다. 이렇게 설정하면 네트워크가 격리되면서도 임베디드 장치들이 인터넷에 접근할 수 있게 됩니다.

이 기사에서는 VRF를 사용하여 라우터를 설정하는 방법에 대한 자세한 가이드를 제공합니다. 이를 통해 트래픽이 올바르게 라우팅되고 격리될 수 있도록 할 수 있습니다. VRF를 활용하면 임베디드 네트워크에서 IP 주소 충돌을 효과적으로 관리할 수 있어, 서브넷을 재구성하는 번거로움 없이 원활한 연결이 가능합니다.

독일의 사설 기관인 Clearingstelle Urheberrecht im Internet(CUII)는 사법적 감독이나 투명성 없이 어떤 웹사이트를 차단할지 결정합니다. CUII가 차단된 사이트 목록을 공개하지 않기 때문에, 차단된 도메인을 찾는 데 도움을 주기 위해 cuiiliste.de라는 웹사이트를 만들었습니다.

최근 CUII는 더 이상 존재하지 않는 웹사이트를 차단하는 실수를 저질렀고, 이 사실은 Netzpolitik.org에 의해 보도되었습니다. 처음에는 ISP의 DNS 서버를 통해 사이트의 차단 여부를 쉽게 확인할 수 있었지만, Telekom과 Vodafone 같은 ISP들이 이 정보를 제공하지 않게 되면서 사이트가 차단되었는지 아니면 단순히 존재하지 않는지 확인하기가 어려워졌습니다.

흥미롭게도, 또 다른 ISP인 Telefonica는 자사의 도메인 중 하나를 차단하고, 제가 이를 감지할 수 있는지 확인하기 위해 제 사이트를 방문했습니다. 그 후, Telefonica는 차단된 사이트가 notice.cuii.info 페이지로 리디렉션되지 않도록 DNS 서버를 변경하여 CUII의 행동을 확인하는 것을 더욱 어렵게 만들었습니다.

이러한 변화는 Netzpolitik 기사가 CUII의 오류를 지적한 후에 발생하여 의혹을 불러일으킵니다. 그 결과, 대중에 대한 투명성이 줄어들고 CUII의 감독이 쉬워지는 상황이 발생했습니다.

SQLite는 Write-Ahead Logging(WAL) 모드를 사용할 때 기본적으로 모든 커밋에서 fsync 명령을 실행하지 않습니다. 대신 synchronous라는 설정이 있어 fsync가 호출되는 빈도를 조절합니다. 기본 설정은 NORMAL로, 일부 동기화가 이루어지지만 전원 손실이나 시스템 충돌 시 데이터의 지속성을 보장하지는 않습니다.

WAL 모드에서 synchronous가 NORMAL로 설정된 경우, WAL 파일은 체크포인트에서 동기화되지만 대부분의 트랜잭션 동안에는 동기화되지 않습니다. 데이터의 지속성이 중요하다면 설정을 FULL로 변경할 수 있습니다. 이 경우 모든 트랜잭션 커밋 후에 fsync가 호출되어 데이터 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.

SQLite의 컴파일이나 설치 방법에 따라 동작 방식에 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어, macOS의 기본 SQLite 버전은 Homebrew를 통해 설치한 버전과 다른 synchronous 설정을 가질 수 있습니다. 컴파일 시 옵션에 따라 이러한 동기화 설정의 기본값이 달라질 수 있습니다.

이 논의는 다른 시스템에서 데이터의 지속성에 대한 우려와 SQLite가 이러한 문제를 어떻게 처리하는지에 대한 질문에서 시작되었습니다.

요약이 없습니다.

지하철 네트워크는 뉴욕, 시카고, 파리, 베를린, 도쿄, 베이징과 같은 도시에서 대중교통의 중요한 부분을 차지합니다. 런던에서는 튜브, 즉 런던 지하철이 유명하며, 하루에 최대 500만 명의 승객을 처리합니다. 하지만 많은 런던 시민들은 더 넓고 쾌적하며 조용한 경험을 제공하는 오버그라운드를 선호합니다. 오버그라운드는 튜브의 절반도 안 되는 크기지만, 지난 한 해 동안 1억 8천 3백만 명의 승객이 이용할 만큼 인기를 끌고 있습니다. 기존의 활용도가 낮은 철도 노선을 활용하여 개발되었으며, 출시 이후로 크게 개선되어 승객 만족도가 높아지고 도시 재생에도 기여하고 있습니다. 사람들은 오버그라운드의 차분한 분위기를 높이 평가하며, 다양한 필요를 가진 개인들에게 더 접근하기 쉬운 교통수단으로 자리잡고 있습니다.

오버그라운드가 계속 확장됨에 따라, 이는 지역 사회와 사회적 상호작용을 촉진하는 질 높은 대중교통의 상징으로 여겨지고 있습니다. 오버그라운드는 긍정적인 경험을 제공하여 사람들이 서로 소통하도록 장려하고, 도시의 전반적인 건강에도 기여하고 있습니다. 오버그라운드는 효과적인 대중교통이 도시 거주자들의 삶의 질을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

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스콧 라슨은 마이크로소프트의 통제 강화와 의심스러운 관행, 특히 윈도우 11에 대한 불만으로 인해 윈도우에서 리눅스로 전환한 경험을 회상합니다. 그는 이전에 여러 번 전환을 시도했지만 어려움을 겪었고, 결국 두 년 동안 리눅스를 사용하는 데 성공했습니다. 그 과정에서 몇 가지 도전에 직면했지만, 그는 이 선택을 유지했습니다. 라슨은 소비자 권리가 약화되고 소프트웨어가 구독 모델로 전환되는 것에 대해 우려를 표명하며, 이는 해롭다고 생각합니다.

그는 우리가 구매한 제품을 소유하고 통제하는 것이 얼마나 중요한지를 강조하며, 이러한 통제를 잃는 것이 개인의 자유를 방해한다고 말합니다. 라슨은 기술 산업과 더 넓은 사회적 문제 사이의 유사성을 지적하며 소비자 권리를 옹호하고 기업의 과도한 권한 행사에 도전해야 한다고 주장합니다. 그는 개인들이 억압적인 관행에 저항하고 리눅스와 같은 대안을 지지할 것을 촉구하며, 기업의 지배에 맞서 소비자 선택의 필요성을 강조합니다.

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제프리 헌틀리는 참석자들에게 코딩 에이전트를 만드는 방법을 가르치는 워크숍을 개최했습니다. 그는 2025년에는 이 기술의 중요성이 더욱 커질 것이라고 강조했습니다. "코딩 에이전트"라는 용어는 자주 사용되지만, 많은 사람들이 그 작동 방식에 대해 잘 이해하지 못하고 있습니다. 이 워크숍의 목표는 참가자들이 AI의 소비자에서 자동화 작업을 수행할 수 있는 생산자로 전환하는 것이었습니다.

워크숍의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 코딩 에이전트를 만드는 것은 간단합니다. 300줄의 코드로 LLM(대형 언어 모델) 토큰을 사용하여 루프를 실행하면 됩니다. 이 과정은 토론이나 회의 중에 실시간으로 진행할 수 있습니다. 둘째, 코딩 에이전트를 만드는 방법을 이해하는 것은 개인 발전과 취업 가능성에 점점 더 중요해지고 있습니다. 고용주들은 자동화 작업을 수행할 수 있는 후보자를 점점 더 선호하고 있습니다.

셋째, 모든 LLM이 에이전트를 만드는 데 적합한 것은 아닙니다. 헌틀리는 다양한 모델의 종류와 그들의 능력에 따라 적합한 모델을 선택하는 방법에 대해 논의했습니다. 넷째, 성능을 높이기 위해서는 컨텍스트 관리가 중요합니다. 사용자는 각 작업 후에 컨텍스트를 지워야 혼란과 나쁜 결과를 피할 수 있습니다. 다섯째, 헌틀리는 컨텍스트 창에 메모리를 과도하게 할당하는 위험과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 이해하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

마지막으로, 기술 산업은 빠르게 발전하고 있으며, 경쟁력을 유지하기 위해서는 지속적인 학습이 필요합니다. 헌틀리는 개인들이 자신의 코딩 에이전트를 만들어 작업의 효율성을 높이고 기술 발전에 발맞추기를 권장했습니다.

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이 기사는 인공지능(AI)의 미래와 그것이 사회 및 경제에 미치는 영향에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI의 관리 문제는 무엇을 어떻게 규제해야 할지에 대한 불확실성이 존재합니다. AI의 많은 측면이 수학적 개념으로 환원될 수 있기 때문입니다. 현재 주목받고 있는 것은 AI 에이전트로, 이는 단순한 챗봇이나 알고리즘과는 달리 추론과 계획을 요구하는 작업을 수행할 수 있는 고급 시스템입니다.

AI 에이전트는 강화 학습 덕분에 빠르게 발전하고 있으며, 이로 인해 점점 더 능력과 비용 효율성이 높아지고 있습니다. AI 에이전트를 도입하는 기업들은 생산성을 크게 향상시킬 수 있어, 지식 노동의 효율성을 높이고 의사 결정 과정을 신속하게 진행할 수 있습니다.

AI가 과학적 발견을 가속화할 수 있는 가능성이 있지만, 이러한 발견을 실험을 통해 검증하는 데는 시간과 자원이 필요하다는 한계가 있습니다. AI의 발전은 특히 초급 직종에서 일자리 이동을 초래할 수 있으며, 젊은 세대는 지식 기반 산업에서 일자리를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

조직들은 AI의 활용을 극대화하기 위해 진화할 가능성이 높으며, 이는 더 계층적인 구조를 초래할 수 있지만 효율성과 이익을 증가시킬 수 있습니다. AI가 일상생활에 통합됨에 따라 작업이 더 수월해질 것이지만, 사회 전반의 변화에 대한 통제력을 잃었다는 느낌을 유발할 수도 있습니다.

전반적으로 이 기사는 AI의 변혁적인 힘을 강조하면서도 앞으로의 중요한 도전과 불확실성을 지적하고 있습니다.

이 글에서는 정신과 의사인 라미 카민스키 박사가 만든 '오트로버트'라는 개념에 대해 설명합니다. 오트로버트는 사회적 집단에서 어색함을 느끼지만 내성적이거나 사회적으로 부적응한 것은 아닌 사람들을 지칭하는 용어입니다. 이들은 외향적이고 사교적일 수 있지만, 대규모 모임보다는 의미 있는 일대일 상호작용이나 혼자 있는 것을 선호하는 경향이 있어 종종 고립감을 느낍니다.

부모나 교사 등 많은 사람들이 이러한 경향을 오해하여 사회적 압력 때문에 문제로 여기는 경우가 많습니다. 그러나 오트로버트는 오늘날의 사회에서 잘 적응할 수 있습니다. 이들은 사람들을 단순한 집단의 일원이 아닌 독특한 개인으로 바라보며, 이러한 시각은 독립적인 사고를 가능하게 하고 창의적인 기여와 개인적인 만족으로 이어집니다.

카민스키 박사는 오트로버트로서 자신의 정체성을 받아들이는 것이 해방감을 준다고 강조합니다. 이는 개인이 불편한 사회적 상황에서 벗어나고, 개인적으로 연결된 사람들과 더 깊은 관계를 형성할 수 있게 해줍니다. 글의 마지막에는 한 젊은이 A의 이야기가 담겨 있습니다. 그는 만족스러운 성인으로 성장했으며, 오트로버트가 자신에게 충실하면서도 충만한 삶을 살 수 있음을 보여줍니다.

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CSS의 random() 함수에 대한 기사가 다루어지고 있습니다. 이 함수는 개발자들이 JavaScript 없이도 다양한 스타일에 대해 무작위 값을 생성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 무작위 애니메이션 지연, 색상 변형, 레이아웃 위치 등을 만들 수 있습니다.

random() 함수의 주요 특징은 다음과 같습니다. 함수의 문법은 random(min, max, step)이며, 여기서 min과 max는 무작위 숫자의 범위를 정의합니다. step은 선택 사항으로, 숫자가 지정된 간격으로 생성되도록 합니다. 예를 들어, 화면에서 요소를 무작위로 배치하거나, 모든 매개변수에 대해 일관된 단위를 유지하면서 크기를 무작위로 변경하는 데 사용할 수 있습니다.

CSS에서의 예시와 구현 방법으로는 별자리 효과가 있습니다. 별들은 HTML 요소로 생성되고 CSS로 스타일링됩니다. 이때 위치와 크기는 random() 함수를 사용해 무작위로 결정됩니다. 그리드 레이아웃에서는 CSS로 정의된 그리드 위에 무작위 색상의 사각형을 배치할 수 있습니다. 사진 스택에서는 이미지가 무작위로 회전하고 배치되어 자연스럽게 쌓인 것처럼 보이게 할 수 있습니다. 또한, 이 함수는 애니메이션에서도 사용될 수 있으며, 예를 들어 결과를 무작위로 결정하는 회전하는 바퀴와 같은 인터랙티브 요소에 활용될 수 있습니다.

무작위 값은 이름이 지정된 식별자나 요소 공유 값을 사용하여 요소나 속성 간에 공유할 수 있습니다. 이를 통해 스타일링에서 일관된 무작위성을 유지할 수 있습니다.

개발자들은 Safari Technology Preview에서 random() 함수를 시도해보고 피드백을 제공해 주기를 권장합니다. 이러한 의견은 CSS 작업 그룹이 이 기능의 구현을 논의하는 데 중요한 역할을 합니다.

"Programming for Cats" 적성 테스트는 고양이가 좋은 프로그래머가 될 수 있는 특성을 가지고 있는지를 판단하는 데 도움을 줍니다. 주요 질문은 다음과 같습니다.

키보드를 사용할 수 있나요? 오랜 시간 집중할 수 있나요? 밤에 활동하는 것을 선호하나요? 고집이 세고 가끔은 무관심한가요? 쉽게 주의가 산만해지나요? 명령을 무시하나요? 다양한 일을 동시에 할 수 있나요(예: 몸단장)?

이 질문들에 '예'라고 대답했다면, 당신은 훌륭한 프로그래머가 될 가능성이 있습니다.

이 글에서는 고양이가 기술 중심의 세상에서 인간과 개에 대한 우위를 유지하기 위해 프로그래밍을 배울 필요성을 강조합니다. "Programming for Cats"라는 제목의 책은 고양이의 지배력을 증진시키기 위한 단체와 고양이 우위 증진 협회가 공동으로 제작하였으며, 고양이를 위한 프로그래밍 기술을 가르칠 것입니다. 이 책은 프로그래밍 언어, 테스트, 디버깅 등 다양한 주제를 다룹니다.

책은 2021년 봄에 출간될 예정이며, 관심 있는 독자를 위해 40페이지 분량의 샘플이 제공됩니다. 사람들은 출간 날짜에 대한 알림을 받기 위해 등록할 수 있으며, 프로젝트에 대한 업데이트와 일러스트를 보려면 트위터를 팔로우할 수 있습니다.

"신입 사원 핸드북"은 밸브의 독특한 근무 환경과 문화를 이해하는 데 도움을 주기 위해 만들어졌습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

핸드북은 신입 사원을 환영하며, 밸브가 혁신의 장소라는 점을 강조합니다. 재능 있는 개인들이 성장할 수 있는 곳으로, 신입 사원들이 자신의 아이디어와 에너지를 기여하도록 독려합니다.

밸브는 수평적인 조직 구조를 가지고 있어 전통적인 관리자 없이 운영됩니다. 직원들은 자신이 원하는 프로젝트를 선택할 자유가 있으며, 주도적으로 행동하도록 장려받습니다. 이는 창의성과 혁신을 촉진하는 환경을 만듭니다.

직원들은 자신이 가장 가치 있다고 생각하는 프로젝트를 선택할 책임이 있습니다. 이를 통해 자신의 작업이 미치는 영향과 관련성에 대해 스스로 질문하게 됩니다.

신입 사원들은 동료들과 소통하며 진행 중인 프로젝트에 대해 배우고 자신의 관심사와 강점을 공유하도록 권장됩니다. 회사 내에서 관계를 구축하고 네트워킹하는 것이 중요합니다.

직원들은 즉각적인 비즈니스 필요와 장기 목표를 균형 있게 고려해야 하며, 이를 통해 회사의 전체 비전에 기여해야 합니다.

핸드북은 직원들이 내용에 대한 수정 및 개선을 제안하도록 초대하여 협력과 지속적인 발전의 문화를 촉진합니다.

전반적으로 이 핸드북은 신입 사원들이 밸브에서 자신의 역할을 효과적으로 수행할 수 있도록 안내하며, 자율성, 책임감, 팀워크의 중요성을 강조합니다.

저자는 개인적인 작업, 예를 들어 코딩이나 일반적인 질문에 대해 여러 인공지능 언어 모델(LLM)을 평가했습니다. 이 과정에서 비용과 속도에 중점을 두었습니다.

평가 방법으로는 자신의 명령어 기록에서 130개의 프롬프트를 사용하여 프로그래밍, 시스템 관리, 기술 설명, 창의적인 작업 등으로 분류했습니다. 평가한 모델에는 Qwen3, Gemini, Claude, DeepSeek 등 여러 모델이 포함되었으며, 추가 비교를 위해 코딩 전용 모델도 포함했습니다.

평가 과정에서는 모델의 응답을 블라인드 처리하기 위해 Rust 스크립트를 작성했습니다. 비용, 속도, 정확성과 같은 지표를 기록했으며, 대부분의 모델이 잘 작동하여 유사하고 정확한 답변을 제공하는 것을 확인했습니다.

주요 발견으로는 비용과 속도가 가장 중요한 결정 요소라는 점이었습니다. 대부분의 쿼리는 몇 센트도 안 되는 비용이 들었고, 속도는 저자의 작업 흐름에 매우 중요했습니다. 많은 모델이 잘 작동했지만, 폐쇄형 모델(예: OpenAI의 모델)은 품질 면에서 개방형 모델을 능가하지 못하는 경우가 많았습니다. 또한, 간단한 질문에 대한 추론은 크게 도움이 되지 않았고, 복잡한 창의적 작업에서만 더 효과적이었습니다.

전체 성능을 살펴보면, 가장 빠른 모델은 구글의 Gemini 2.5 Flash였고, 가장 저렴한 모델은 Moonshot AI와 Qwen3였습니다. 정확도 면에서는 DeepSeek와 Qwen3 모델이 일반적으로 가장 좋은 성능을 보였습니다.

저자는 비용과 속도를 우선시할 때 각 모델의 장점을 활용하기 위해 여러 모델을 동시에 사용하기로 결정했습니다. 개인적으로는 한 모델이 생성한 시를 포함하여 그 모델의 창의적인 능력을 보여주었습니다.

이 평가 결과는 다양한 AI 모델이 일상적인 작업에 얼마나 효과적이고 실용적인지를 강조하며, 적절한 도구를 선택하는 데 있어 속도와 비용의 중요성을 부각시킵니다.

ThinkMesh는 여러 추론 작업을 동시에 수행할 수 있도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 내부 신뢰 신호를 사용하여 가장 유망한 작업에 컴퓨팅 자원을 평가하고 재배분하며, 결과를 검증 및 축소 기술과 결합합니다. ThinkMesh는 오프라인 Hugging Face Transformers와 OpenAI, Anthropic과 같은 호스팅 API를 지원합니다.

주요 기능으로는 신뢰 기반 자원 관리를 통해 작업을 병렬로 실행할 수 있으며, 오프라인 Transformers와 함께 작동하고 서버에서 요청을 배치할 수 있습니다. OpenAI와 Anthropic API와 통합되며, 동적 데이터 처리를 통해 비동기 실행을 지원합니다. 다양한 축소기와 사용자 정의 검증기를 포함하고 있으며, 결과를 위한 캐싱, 메트릭 추적, JSON 출력 기능도 제공합니다.

ThinkMesh를 설치하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다. git clone https://github.com/martianlantern/thinkmesh.git를 입력한 후, thinkmesh 디렉토리로 이동하여 pip install -e ".[dev,transformers]"를 실행하면 됩니다.

간단한 예로는 오프라인 DeepConf를 통해 Transformers를 사용하여 추론 작업을 구성하고 실행할 수 있으며, OpenAI의 모델을 활용하여 창의적인 응답을 생성하는 OpenAI Self-Consistency 기능이 있습니다. 또한, 라이브러리의 전략과 모델을 사용하여 토론에 참여할 수 있는 Debate Strategy 기능도 제공합니다.

추가 기능으로는 vLLM을 사용한 로컬 서버 설정을 지원하며, 사용자 정의 검증 방법을 허용합니다. 또한, 자세한 출력 및 성능 메트릭을 제공합니다.

사용자는 새로운 모델, 전략 또는 검증 방법을 추가하여 라이브러리를 확장할 수 있습니다. 라이센스는 MIT입니다. 연구나 프로젝트에 사용할 경우, ThinkMesh에 대한 제공된 참고 문헌을 인용해 주시기 바랍니다.

가브리엘 하스와 동료들이 발표한 이 논문은 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)의 복잡성을 다루고 있습니다. SSD는 일반적으로 서로 교환 가능하다고 여겨지지만, 실제로는 설계에서의 문서화되지 않은 절충안으로 인해 성능이 크게 다릅니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

SSD의 성능은 균일하지 않으며, 비슷한 사양을 가진 모델들 사이에서도 성능 차이가 클 수 있습니다. 특히 쓰기 작업이 많은 경우에 더욱 두드러집니다. 현재의 벤치마크는 쓰기 증폭과 부하 시 지연 시간과 같은 중요한 요소를 충분히 측정하지 못하고 있습니다.

적절한 SSD 모델 선택은 데이터베이스 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 저자들은 아홉 가지 서로 다른 SSD 모델에 대한 실험을 수행했으며, 비슷한 광고 성능에도 불구하고 성능에서 상당한 차이를 발견했습니다.

이 논문은 SSD 성능을 보다 잘 평가하기 위해 SSD-iq라는 새로운 벤치마킹 도구를 제안합니다. 이 도구는 특히 쓰기 작업이 많은 작업 부하를 고려하여 네 가지 추가 지표를 포함하고 있습니다. 이 벤치마크는 SSD에 대한 보다 포괄적인 평가를 제공하고, 제조업체들이 투명한 기준에 따라 설계를 개선하도록 유도하는 것을 목표로 합니다.

연구 결과는 쓰기 증폭(SSD 내부에서 발생하는 추가 쓰기)과 높은 작업 부하에서의 지연 시간이 기존 벤치마크에서 간과되는 중요한 요소임을 강조합니다. 저자들은 많은 SSD가 쓰기 증폭을 효과적으로 관리하지 못하는 기본적인 가비지 컬렉션 알고리즘에 의존하고 있어 성능이 저하된다는 사실을 발견했습니다.

사용자들은 데이터베이스 애플리케이션을 위한 드라이브를 선택할 때 표준 지표 외에 SSD의 특정 성능 특성을 고려해야 합니다. 또한, 공급업체들은 SSD 설계를 개선하기 위해 보다 정교한 성능 지표를 채택할 것을 권장합니다.

이 연구는 데이터 집약적인 애플리케이션에서 SSD의 최적 사용을 위해 더 나은 벤치마킹 관행과 SSD 성능 특성에 대한 깊은 이해가 필요함을 강조합니다.

요약이 없습니다.

"디지털 화물 숭배: 어떻게 Z세대가 옛 인터넷의 향수를 망쳤는가"라는 글은 젊은 세대, 특히 Z세대가 옛 인터넷의 본질을 오해하고 잘못 표현하고 있다고 비판합니다. 저자는 Z세대가 과거의 향수를 불러일으키는 밝은 색상과 독특한 디자인에 끌리지만, 분산화, 기술적 능력, 개인 정보 보호와 같은 옛 인터넷의 의미 있는 기본 원칙을 이해하지 못하고 있다고 지적합니다.

저자는 "화물 숭배"라는 용어를 사용하여 Z세대가 인터넷 문화의 표면적인 요소를 모방하지만 그 이면에 있는 시스템을 이해하지 못하는 모습을 설명합니다. 그들은 자유와 독립을 추구하지만, 여전히 Discord와 Reddit 같은 기업 플랫폼에 의존하고 있습니다. 이 글은 진정한 인터넷의 자유는 기술적 능력과 자가 호스팅을 요구하며, 많은 사람들이 이를 추구하지 않으려 한다고 주장합니다.

결국 이 글은 옛 인터넷의 진정한 가치인 공동체, 독립, 개인 정보 보호가 피상적인 향수의 흐름 속에서 잃어버리고 있다고 강조합니다. 저자는 단순히 과거의 미학을 채택하기보다는 이러한 원칙으로 돌아가야 한다고 촉구합니다. 또한 독자들에게 화려한 디자인을 만드는 것에 그치지 말고 실제 도구와 실천에 참여할 것을 권장합니다.

일이 중단된 후 다시 작업에 돌아가는 데 23분 15초가 걸린다는 주장은 널리 퍼져 있지만, 그 출처는 불분명합니다. 많은 블로그 글에서 이 숫자를 언급하며, 종종 "중단된 작업의 비용: 더 많은 속도와 스트레스"라는 연구 논문에 기인한다고 합니다. 그러나 이 연구에서는 정확한 숫자나 중단 후 회복 시간에 대한 구체적인 내용을 제공하지 않습니다. 오히려 연구 결과는 중단된 경우 사람들이 원래 작업에 소요하는 시간이 줄어들지만, 스트레스는 더 많이 느낀다는 것이었습니다.

다른 연구들은 회복 시간이 11분에서 16분까지 다양하다고 언급했지만, 23분 15초라는 숫자를 구체적으로 확인한 연구는 없습니다. 이 숫자는 원래 논문의 저자 중 한 명인 글로리아 마크와의 인터뷰에서 유래된 것으로 보이지만, 이를 명시한 공식 출처는 발견되지 않았습니다.

전체적으로 이 검색 결과는 일관성이 없음을 보여주며, 일부 게시물은 연구를 잘못 인용하고, 다른 게시물은 올바르게 언급하고 있습니다. 23분 15초라는 숫자는 과학적으로 검증된 수치라기보다는 대중적인 주장으로 보입니다.

SQLite는 사용하기 쉽고 빠른 데이터베이스로, 많은 애플리케이션에 적합한 선택입니다. 이 데이터베이스는 낮은 지연 시간으로 여러 작은 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Go와 함께 SQLite를 사용하는 것은 여러 품질 높은 라이브러리 덕분에 간단합니다. 가장 인기 있는 라이브러리는 github.com/mattn/go-sqlite3로, 잘 테스트되었고 다양한 기능을 제공하지만 CGO_ENABLED=1로 설정해야 작동합니다.

Go에서 SQLite를 사용할 때 모범 사례를 따르도록 돕기 위해 sqlitebp라는 새로운 라이브러리가 개발되었습니다. 이 라이브러리는 더 안전한 기본 설정과 개선된 관행으로 데이터베이스 처리를 간소화합니다. 주요 기능으로는 기본적으로 활성화된 WAL 모드가 있어 높은 동시성을 지원하며, 관계의 무결성을 위해 외래 키가 명시적으로 적용됩니다. 또한, 쓰기 충돌을 관리하기 위해 10초의 바쁜 시간 초과가 설정되어 있고, 안전성과 성능의 균형을 맞추기 위해 동기화 NORMAL 모드가 사용됩니다. 개인 캐시는 레거시 문제를 피하기 위해 개인 페이지 캐시를 사용하며, 페이지 캐시 크기는 효율적인 메모리 사용을 위해 32MiB로 설정되어 있습니다. 동적 연결 풀은 연결 수를 제한하여 처리량을 개선하고, PRAGMA Optimize는 새로운 연결에서 SQLite 통계를 업데이트하기 위해 실행됩니다. 마지막으로, 임시 저장소는 성능 향상을 위해 기본적으로 메모리를 사용합니다.

이 라이브러리는 아직 개발 중이며 안정성 마크가 붙지 않았지만, Go에서 SQLite를 더 쉽게 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 제작자는 피드백을 통해 라이브러리를 더욱 개선할 것을 권장합니다.

토론을 원하시는 분은 저자와 Bluesky에서 @jacob.gold로 연락할 수 있습니다.

샘 올트먼 OpenAI CEO는 현재 AI 투자에 대한 열기가 과거의 거품과 유사하다고 경고하며, 투자자들이 지나치게 낙관적일 수 있다고 지적했습니다. 이러한 경고는 주요 AI 관련 기업들의 주가 하락으로 이어졌습니다.

최근 연구에 따르면, 생성형 AI에 투자하는 대부분의 기업들이 수익을 내지 못하고 있으며, AI의 가치가 지속 불가능한 수준에 도달하고 있습니다. 이는 과거의 닷컴 시대와 유사한 상황입니다. 역사적으로 혁신적인 기술은 과도한 투기를 유도하며, 초기의 흥분 이후에는 붕괴로 이어지는 경우가 많았습니다.

이 기사는 현재의 AI 거품과 1840년대의 철도 열풍, 1990년대 후반의 닷컴 거품을 비교하고 있습니다. 이들 기술은 혁신적이었지만, 시장의 반응은 종종 비이성적이었습니다. 과거의 붕괴 이후에도 인프라가 남아 있어 미래 성장에 기여했습니다.

현재의 AI 거품은 전 세계적으로 발생하고 있으며, 다양한 국가에서 막대한 투자가 이루어지고 있습니다. 이는 역사상 가장 투명한 거품일 수 있는데, 많은 사람들이 투기에 대해 인식하고 있기 때문입니다. 그러나 이러한 인식이 거품 참여를 막지는 않습니다.

위험에도 불구하고, AI는 빠른 배포, 자기 개선 가능성, 독특한 네트워크 효과 덕분에 다를 수 있다는 주장이 있습니다. 그러나 과거의 기술들과 마찬가지로 현재의 가치 평가가 현실적인지 고려하는 것이 중요합니다.

역사적으로 기술 거품은 약 4-6년 지속되며, 이는 우리가 AI 사이클의 중간에 있을 가능성을 시사합니다. 투자자들은 과대 광고에 휘둘리지 않고 실제 수익을 내는 인프라와 기업에 집중할 것을 권장합니다.

결국, 이 기사는 역사에서 얻은 진정한 교훈은 거품을 피하는 것이 아니라 그 후유증에 대비하는 것이며, 이러한 변동성이 큰 시기에 인내심을 가지고 분석적인 접근을 유지하는 것이라고 제안합니다.

이 글에서는 기차 촬영을 위한 라인 스캔 카메라의 사용에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

라인 스캔 카메라는 픽셀이 단일 또는 이중 열로 구성되어 있으며, 정지 상태에서 빠르게 스캔하여 움직이는 기차의 전체 길이를 왜곡 없이 포착합니다. 저자는 Bayer 배열 이미지 센서를 갖춘 Alkeria Necta N4K2-7C 카메라를 사용하며, 원시 데이터를 이진 형식으로 저장합니다.

이미지 처리 기술로는 먼저 정적 배경에 대해 움직이는 물체를 식별하는 에너지 함수를 이용한 관심 영역 탐지가 있습니다. 또한, Bayer 배열의 두 개의 녹색 채널을 사용하여 기차의 속도를 자동으로 추정하는 방법도 포함되어 있습니다. 적절한 샘플링을 통해 샘플 간격을 고려하고 Hann 윈도우와 같은 윈도우 함수를 사용하여 고품질 이미지를 보장합니다. 속도 추정 후에는 이미지에서 프린지를 피하기 위해 신중한 보간이 필요합니다. 시계 진동으로 인한 밝기 불일치를 수정하기 위해 선형 회귀 모델을 사용하여 수직 줄무늬를 제거합니다. 또한, 패치 기반의 노이즈 제거 기법을 적용하여 세부 사항을 유지하면서 노이즈를 줄입니다. 카메라가 완벽하게 정렬되도록 자동 기울기 보정도 계획되어 있으며, 색상은 시각적으로 보정하여 정확한 표현을 합니다.

코드는 파이썬으로 작성되었으며, 대용량 데이터를 청크 단위로 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 저자는 코딩 과정에서 AI 도구를 사용한 경험에 대해서도 언급합니다.

또한, 아담 마가르와 일본 기차를 다룬 블로그 등 다른 라인 스캔 사진작가들에 대한 언급도 있으며, 이들은 다양한 기술과 카메라 감도를 보여줍니다. 전체적으로 이 글은 라인 스캔 사진과 이미지 처리의 기술적 측면, 그리고 구현 과정에서의 개인적인 경험과 도전 과제를 제공합니다.

윌 윌슨 CEO는 자신의 회사가 직원들에게 닌텐도 게임을 할 수 있도록 허용하는 이유를 설명합니다. 단순한 마케팅이나 gimmick이 아니라, 게임 경험을 통해 테스트 플랫폼인 안티시시스를 개선하고자 합니다. 이들은 퍼징(fuzzing)이나 속성 기반 테스트(property-based testing) 분야에서 전문 지식이 없었지만, 메트로이드와 같은 게임에서 겪은 도전을 통해 배워 나갔습니다.

메트로이드에서 안티시시스는 미사일이 부족해 빨간 문에서 막히는 상황을 경험했습니다. 이는 테스트에서 자원 관리의 중요성을 강조합니다. 회사는 테스트 시스템이 행동 우선순위를 더 잘 정할 수 있도록 미사일을 적에게 낭비하지 않고 모으는 방법 등을 개발하고 있습니다.

윌슨은 게임 플레이 중에 적응하고 최적화할 수 있는 더 스마트한 테스트 시스템의 필요성에 대해 이야기합니다. 이러한 시스템은 전체 프로세스를 느리게 하지 않으면서도 성능을 향상시킬 수 있습니다. 최적화 기법을 사용함으로써 플랫폼이 게임을 더 효과적으로 탐색할 수 있게 되었다고 합니다.

결국 게임에서 배운 교훈은 다양한 테스트 상황에 적용되어 프로세스를 더 효율적으로 만들고 버그를 찾는 데 도움을 줍니다. 윌슨은 앞으로의 포스트에서 게임 경험에서 얻은 더 많은 통찰을 공유할 것이라고 약속했습니다.

Manim은 수학 동영상을 위한 정밀한 애니메이션을 만드는 도구입니다. 두 가지 버전이 있으며, 하나는 3Blue1Brown의 제작자가 만든 원본이고, 다른 하나는 더 안정적이고 사용자 친화적인 커뮤니티 에디션입니다.

설치 방법은 선택한 Manim 버전에 따라 다릅니다. ManimGL을 설치하려면 pip install manimgl 명령어를 사용합니다. 이때 Python 3.7 이상, FFmpeg, OpenGL이 필요하며, LaTeX는 선택 사항입니다.

운영 체제에 따른 설치 단계는 다음과 같습니다. Windows에서는 FFmpeg와 LaTeX 배포판(예: MiKTeX)을 설치한 후, 명령어를 사용해 저장소를 복제하고 설치합니다. Mac에서는 Homebrew를 사용해 FFmpeg와 LaTeX를 설치하고, 비슷한 복제 및 설치 단계를 따릅니다. Anaconda를 사용하는 경우, conda 환경을 만들고 활성화한 후 ManimGL을 설치합니다.

Manim을 사용하려면 manimgl example_scenes.py OpeningManimExample 명령어를 실행해 샘플 애니메이션을 확인해 볼 수 있습니다. 예제 장면을 확인하면 문법과 애니메이션 유형을 배울 수 있습니다. 유용한 명령줄 플래그를 사용하면 장면 저장, 건너뛰기 등의 기능을 활용할 수 있습니다.

문서화는 온라인에서 제공되며, 중국어 버전도 있습니다. 프로젝트에 대한 기여는 특히 커뮤니티 에디션에 대해 권장됩니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있습니다.

이 글에서는 프로그래밍에 수학이 필수인지에 대해 논의합니다. 저자는 수학이 유용할 수 있지만, 훌륭한 프로그래머가 되기 위해 꼭 필요하지는 않다고 주장합니다. 이를 설명하기 위해 게임쇼에서 유래한 확률 퍼즐인 몬티 홀 문제를 예로 들며, 깊은 수학 지식 없이도 프로그래밍을 통해 이를 시뮬레이션하고 해결할 수 있음을 보여줍니다.

저자는 몬티 홀 게임을 시뮬레이션하는 코드 예제를 제공하며, 문을 바꾸는 것과 처음 선택한 문을 고수하는 것의 이점을 설명합니다. 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하여 문을 바꾸면 약 66%의 승리 확률을 가지며, 바꾸지 않으면 약 33%에 불과하다는 결과를 보여줍니다.

또한, 일상적인 수학 개념인 신용카드 이자율에 대해서도 언급하며, 신용카드 모델을 위한 코드를 제시합니다. 저자는 이러한 개념을 이해하는 것이 프로그래머에게는 고급 수학보다 더 중요할 수 있다고 강조합니다.

결국 저자는 수학 능력이 가치가 있지만, 프로그래머에게 필요한 핵심 기술은 문제 해결, 논리적 사고, 효과적인 의사소통이라고 믿습니다. 따라서 프로그래밍 교육은 단순한 기술 지식이나 수학보다는 이러한 기술에 더 중점을 두어야 한다고 제안합니다.

제공된 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

요약이 없습니다.

영국은 물 부족 문제에 직면해 있으며, 저수지는 10년 이상 만에 가장 낮은 수준에 도달했습니다. 이 상황을 완화하기 위해서는 몇 달 간의 많은 비가 필요합니다. 이 위기의 원인으로는 기후 변화, 인구 증가, 그리고 물 낭비가 있습니다. 비가 자주 오는 나라로 알려진 영국이지만, 이러한 문제들로 인해 물이 고갈될 가능성이 실제로 우려되고 있습니다.

Flux Kontext와 Mistral 실험을 통해 이미지를 업로드하면, 나머지 작업은 인공지능이 모두 처리합니다.

레오는 단순한 검색 도구에서 스마트하고 개인화된 비서로 변화하고 있습니다. 이러한 변화는 인공지능과 인터넷에 대한 우리의 인식이 어떻게 발전하고 있는지를 보여줍니다.