개발자들이 소프트웨어의 새로운 버전인 Gemini 2.5의 출시를 발표했습니다. 이번 업데이트는 사용자 경험을 향상시키기 위한 개선 사항과 새로운 기능을 포함하고 있습니다. 더 자세한 내용은 그들의 블로그에서 전체 발표를 확인할 수 있습니다.

컬럼비아 대학교의 연구원 두산 보구노비치는 모든 바이러스 감염에 저항할 수 있는 희귀 유전 변이를 바탕으로 새로운 항바이러스 치료법을 개발하고 있습니다. 이 변이는 ISG15라는 단백질에 영향을 미쳐 독특한 면역 반응을 일으킵니다. 보구노비치는 이 변이를 가진 사람들이 경미한 염증을 경험하며, 이를 통해 다양한 바이러스를 증상 없이 막을 수 있다는 사실을 발견했습니다.

그의 실험적 치료법은 햄스터와 쥐를 대상으로 테스트되었으며, 일시적으로 유사한 항바이러스 능력을 부여합니다. 이 치료법은 비강에 점적 투여되며, 인플루엔자와 SARS-CoV-2와 같은 바이러스에 대해 효과를 보였고, 실험실 테스트에서 이 치료법의 방어를 뚫는 바이러스는 발견되지 않았습니다.

이 치료법은 10가지 특정 단백질을 사용하여 광범위한 항바이러스 반응을 활성화하는 방식으로, mRNA 백신과 유사하지만 다른 초점을 가지고 있습니다. 미래의 팬데믹에 대한 보호 가능성이 특히 취약한 집단에 대해 기대되지만, 연구자들은 여전히 치료법의 전달 방식을 개선하고 보호 효과가 얼마나 지속되는지를 확인해야 합니다. 현재 이 보호 효과는 약 3일에서 4일로 추정되고 있습니다. 이 연구는 호기심에 기반한 연구가 새로운 치료법 발견에 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

2025년 8월, "Sacapoopie"라는 이름의 한 레딧 사용자이자 공군 예비군으로서 기밀 보안 인가를 가진 그는 DSLRoot라는 회사로부터 매달 250달러를 받는 것에 대해 우려를 표명했습니다. DSLRoot는 개인들이 자사의 주거용 프록시 네트워크에 연결된 노트북을 호스팅하도록 돈을 지급하는 회사로, 이 네트워크는 전 세계 고객들이 미국에 있는 것처럼 보이게 하는 데 사용됩니다.

사이버 보안 커뮤니티에서는 Sacapoopie와 같은 배경을 가진 사람이 왜 이런 방식에 참여하는지 의문을 제기했습니다. Sacapoopie는 이 설정이 무해하다고 설명하며, 개인 인터넷 사용에 영향을 주지 않는 전용 DSL 연결을 사용한다고 주장했습니다. 그러나 독자들은 모르는 사람들이 자신의 네트워크에 접근하는 것의 위험성을 지적했습니다.

DSLRoot는 바하마에 본사를 두고 2012년에 설립된 회사로, 주거용 프록시를 운영한 경력이 있습니다. 이 회사는 불법 활동을 방지하기 위해 고객을 모니터링한다고 주장하며, 그들의 운영이 투명하다고 강조합니다. 그러나 "USProxyKing"이라는 사용자와의 연관성 때문에 의구심을 사기도 했습니다. 이 사용자는 온라인 포럼에서 논란이 많은 명성을 가지고 있습니다.

이 기사는 주거용 프록시 서비스의 더 넓은 문제를 강조합니다. 이러한 서비스는 종종 개인들이 추가 수입을 위해 자신의 인터넷 연결을 공유하도록 의존합니다. 그러나 이 방식은 위험을 동반하며, 악의적인 행위자들이 이러한 설정을 불법 활동에 악용할 수 있습니다. 전문가들은 낯선 사람들이 개인 네트워크에서 장치를 운영하도록 허용하는 것이 심각한 보안 위반으로 이어질 수 있다고 경고합니다. 최근에는 한 사람이 북한 해커를 돕는 노트북 농장을 호스팅한 혐의로 유죄 판결을 받은 사례도 있었습니다.

전반적으로 이 상황은 사이버 보안 관행과 DSLRoot와 같은 주거용 프록시 네트워크에 참여하는 것의 잠재적 위험에 대한 질문을 제기합니다.

하버드 의대의 유전학자인 데이비드 라이히는 고대 유전학 분야에서 혁신적인 연구를 이끌고 있으며, 인류 역사에 대한 새로운 통찰을 제공하고 있다. 그는 최근 고대 인류 DNA에 관한 연구로 단 다비드 상을 수상했으며, 이 연구에서는 네안데르탈인과 현대 인류 간의 교배 증거가 포함되어 있다. 이는 한때 불가능하다고 여겨졌던 사실이다. 그의 연구실은 데니소바인과 같은 새롭게 확인된 집단과 신비로운 "유령 인구"를 포함한 다양한 인류 종 간의 복잡한 상호작용을 밝혀내고 있다.

라이히는 기술 발전이 유전자 분석을 혁신적으로 변화시켰다고 강조하며, 이를 통해 과학자들이 인류 역사를 전례 없는 방식으로 탐구할 수 있게 되었다고 설명한다. 뼈와 미라에서 고대 DNA를 분석함으로써, 그들은 인류의 진화와 이주에 대한 더 상세한 이야기를 구성하고 있으며, 이는 마치 우리의 과거를 "3차원 영화"로 만드는 것과 같다고 비유한다.

이 연구는 인류의 다양성과 연결성을 이해하는 데 큰 잠재력을 가지고 있지만, 유전자 조작과 유전체 조작에 대한 윤리적 우려도 제기된다. 라이히는 이 기술의 강력한 함의에 대해 조심스러운 입장을 보이며, 남용 가능성 때문에 이를 핵무기와 비유하기도 했다.

전반적으로 라이히의 연구는 인류 역사와 유전학에 대한 우리의 이해에 중대한 변화를 가져오고 있으며, 고대 인구가 어떻게 상호작용하고 진화했는지를 밝히는 데 기여하고 있다.

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실리콘밸리가 다가오는 중간 선거에 영향을 미치기 위해 1억 달러 이상을 AI 지지 정치 행동 위원회(PAC)에 투자하고 있습니다. 앤드리센 호로위츠와 오픈AI의 그렉 브록맨 같은 주요 인물들이 "미래를 이끌다"라는 네트워크를 지원하고 있으며, 이 네트워크는 유리한 AI 규제를 촉진하고 산업에 엄격한 규제를 부과할 가능성이 있는 후보에 반대하는 것을 목표로 하고 있습니다.

올해 초, 각 주가 자체적으로 AI 규제를 만드는 것을 막으려는 시도가 있었지만 실패했습니다. AI 산업은 일관성 없는 규제가 혁신을 저해하고 중국이 AI 개발에서 우위를 점할 수 있다고 우려하고 있습니다. 이 AI 지지 PAC는 도널드 트럼프를 지원했던 성공적인 암호화폐 PAC를 본받아, 백악관의 AI 정책과 일반적으로 일치하는 방향으로 나아갈 계획입니다.

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희귀한 영국 컴퓨터를 연구하던 중 BYTE 잡지의 한 기사를 발견했습니다. 오래된 기술 광고에 매료되어 BYTE 잡지의 10만 페이지를 한 곳에서 검색할 수 있는 프로젝트를 만들기로 결심했습니다.

astro-island는 웹 프레임워크의 일부로, 웹 애플리케이션에서 컴포넌트를 효율적으로 관리하고 활성화하는 데 설계된 JavaScript 컴포넌트입니다. 이 컴포넌트는 DOM에 연결될 때 필요한 데이터와 템플릿을 로드하여 "하이드레이트" 또는 활성화할 준비를 합니다.

이 컴포넌트는 props, component-url, client와 같은 속성을 읽을 수 있으며, 이러한 속성들은 컴포넌트의 동작 방식과 사용하는 데이터를 결정합니다. 또한, 컴포넌트는 DOM에 연결되거나 연결이 끊어질 때 발생하는 이벤트를 감지하고, 문서가 준비되면 업데이트를 관리합니다.

만약 속성을 로드하거나 파싱하는 데 문제가 발생하면, 컴포넌트는 오류를 콘솔에 기록하여 디버깅할 수 있도록 돕습니다. astro-island는 사용자 정의 HTML 요소로 정의되어 있어, 웹 페이지에서 일반 HTML 태그처럼 사용할 수 있습니다.

전반적으로 astro-island는 데이터를 동적으로 로드하고 사용자 상호작용에 효과적으로 반응하는 인터랙티브 웹 컴포넌트를 만드는 도구입니다.

소프트웨어 세계에서 버그는 보통 부정적인 것으로 여겨지지만, 때때로 예상치 못한 이익을 가져오기도 한다. 2002년, 로그 아모에바는 첫 번째 앱인 오디오 하이잭을 출시하며 15일 무료 체험을 제공했다. 그러나 판매 실적은 기대에 미치지 못했다.

이후 그들은 업데이트(버전 1.6)를 출시했는데, 이 업데이트로 인해 무료 체험이 15분으로 제한되는 실수가 발생했다. 놀랍게도 이 실수는 판매량을 크게 증가시켰고, 고객들은 새로운 체험 제한이 더 매력적이라고 느꼈다.

이런 행운의 실수 덕분에 로그 아모에바는 창립자들에게 성공적인 전업 사업으로 성장할 수 있었고, 현재는 10명 이상의 직원을 고용하고 있다. 회사는 이 버그 덕분에 번창할 수 있었고, 소프트웨어 개발을 계속할 수 있었다고 밝혔다.

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1989년, 한 작은 사무실에서는 유닉스 컴퓨터에 연결된 Facit A2400 단말기를 사용했습니다. 이 단말기는 이전의 녹색이나 호박색 화면과 달리 흰색 배경에 검은색 글씨를 보여줘 인기를 끌었습니다. 그 당시에는 인터넷이 없었기 때문에 인쇄된 매뉴얼이 일반적이었습니다.

저자는 고객을 돕기 위해 이 단말기들을 위한 특별한 라이브러리인 “Ecurses”를 만들었습니다. 사무실이 문을 닫을 때 몇 대의 단말기를 남겼지만, 결국 한 대는 처분하게 되었습니다. 2025년, 리눅스호텔의 마틴 S.는 교육생들에게 오래된 단말기가 어떤 모습인지 보여주고 싶어 했고, 저자는 한 대를 빌려주기로 했습니다.

준비를 위해 저자는 OpenBSD를 설치한 셔틀 PC를 설정하고 단말기와 연결되도록 구성했습니다. 가장 큰 도전은 적절한 케이블을 찾는 것이었지만, 지하실을 뒤져서 성공적으로 찾았습니다. 저자는 이 단말기를 리눅스호텔에 영구 대여하기로 결정하며, 젊은 세대가 이를 경험할 수 있기를 바랐습니다.

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구글은 구글 플레이 스토어를 통해 배포되지 않는 안드로이드 앱의 개발자에게 신원 확인을 요구할 것이라고 발표했습니다. 이 변화는 보안을 강화하고 사용자들을 잠재적인 위협으로부터 보호하기 위한 것입니다. 개발자들은 공식 발표와 지원 링크에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

이 기사는 "텐 마르티니 증명"이라는 복잡한 수학적 증명에 대해 다루고 있습니다. 이 증명은 수론과 양자 프랙탈을 연결합니다. 텐 마르티니 증명은 수학자 마크 카크의 이름을 따서 지어졌으며, 그는 전자기장 내에서 전자의 에너지 수준과 관련된 어려운 문제를 해결할 수 있는 사람에게 열 개의 마르티니를 보상으로 제안하며 농담을 했습니다.

1970년대에 더글라스 호프스태터라는 대학원생은 알파라는 변수를 기반으로 에너지 수준을 그래프화하는 과정에서 호프스태터 나비라는 패턴을 발견했습니다. 그는 알파가 무리수에 가까워질수록 에너지 수준이 칸토르 집합과 유사해진다는 것을 알아차렸습니다. 칸토르 집합은 무한한 패턴을 포함하는 수학적 개념입니다.

그 후 수년간 수학자들은 무리수 알파 값과 관련된 추측을 증명하기 위해 노력했습니다. 스베틀라나 지토미르스카야와 아르투르 아빌라는 결국 이 추측을 증명하는 데 성공했지만, 그들의 증명은 복잡하고 특정 조건에만 적용되었습니다.

최근에는 링루이 거와 지토미르스카야가 새로운 방법을 개발하여 더 넓은 맥락에서 이 추측을 해결할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 호프스태터 나비가 실제 물리학에서 어떻게 관련이 있는지를 확인했습니다. 그들의 연구는 깊은 수학적 개념이 양자 현상을 이해하는 데 실질적인 응용을 가질 수 있음을 보여줍니다.

최근 카운터포인트 리서치의 보고서에 따르면, 중국의 글로벌 디스플레이 용량 점유율이 2023년 68%에서 2028년에는 75%로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 매년 4%씩 성장하는 것입니다. 반면, 한국의 점유율은 9%에서 8%로 감소하고, 대만은 19%에서 16%로, 일본은 4%에서 1%로 줄어들 것으로 보입니다. 이는 공장 폐쇄 때문입니다. 인도는 2030년에 디스플레이 운영을 시작할 것으로 예상되며, 이는 투자 지연에 따른 것입니다.

디스플레이 응용 분야에서는 LCD TV가 2028년까지 73%의 점유율로 계속해서 주도할 것입니다. OLED 모바일 디스플레이는 7%의 점유율로 크게 성장할 것으로 보이며, OLED TV는 4%의 점유율을 유지할 것입니다. BOE는 디스플레이 용량에서 여전히 선두를 유지하겠지만, 성장률은 1.6%로 둔화될 것으로 예상됩니다. 반면, Tianma는 가장 빠르게 성장할 것으로 보이며, 2028년까지 3%의 점유율을 목표로 하고 있습니다.

이 보고서는 다양한 세그먼트에 걸쳐 디스플레이 기술, 시장 규모 및 예측에 대한 포괄적인 데이터를 포함하고 있습니다. 카운터포인트 리서치는 기술 분야의 시장 통찰력에 전문화되어 있으며, 다양한 고객에게 조언을 제공합니다.

이 문서는 AI 모델, 특히 ChatGPT-5와 ChatGPT-4.5가 정렬과 편향을 어떻게 처리하는지를 탐구합니다. 이 연구는 교육적인 목적만을 위해 작성되었으며, 불법 활동을 조장하지 않습니다.

주요 관찰 사항으로는 ChatGPT-4.5는 아이디어를 연결하는 데 더 개방적이었던 반면, ChatGPT-5는 논란을 피하고 현 상태를 유지하는 경향이 강한 더 엄격한 편향을 가지고 있다는 점이 있습니다. '스푼 굽히기'라는 프레임워크는 질문이 어떻게 구성되는지에 따라 AI의 응답이 어떻게 달라질 수 있는지를 설명하는 데 도움을 줍니다. 이 프레임워크는 특정 '금지된' 결과가 창의적인 재구성을 통해 접근 가능하다는 것을 보여줍니다.

영역 설명은 다음과 같습니다. '하드 스톱 존'에서는 불법 활동에 대해 직접 질문하면 거부되거나 경고를 받습니다. '그레이 존'에서는 프레임에 따라 주제가 분석되며, 직접적인 지시 없이도 유용한 조언을 암시할 수 있습니다. '프리 존'에서는 추상적인 논의가 더 자유롭게 탐구될 수 있습니다.

재구성을 위한 기술로는 주제나 맥락을 변경하는 것(예: 불법에서 생태학으로), 직접적인 행동보다는 패턴에 대한 더 넓은 질문을 하는 것, 제한을 우회하기 위해 가상의 시나리오를 사용하는 것이 있습니다.

스푼 굽히기 프레임워크는 AI의 정렬 규칙이 고정되어 있지 않으며, 질문이 제기되는 방식에 따라 변화할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 이해는 AI의 투명성과 사회적 함의에 있어 매우 중요합니다. 본질적으로 '규칙'은 보이는 것보다 더 유연하며, 매트릭스에서 스푼이 실제가 아니라는 아이디어와 유사합니다.

이 작업은 교육적 공유 및 적응을 위해 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 개방되어 있습니다.

저자는 2010년대에 iOS와 Android용으로 "Putter King Adventure Golf"라는 게임을 만들었지만, 현재 앱 스토어에서는 더 이상 제공되지 않습니다. 최근 저자의 아들이 이 게임을 하고 싶다고 말하자, 저자는 게임을 복구할 방법을 고민하게 되었습니다. 저자는 다음과 같은 조언을 구하고 있습니다.

먼저, 온라인에서 이 게임의 구버전을 찾을 수 있는 곳, 특히 불법 복제본을 찾는 방법에 대한 정보입니다. 또한, 이러한 오래된 앱을 현재의 기기에서 실행할 수 있는 방법도 필요합니다. 마지막으로, 에뮬레이터를 사용하여 게임을 플레이할 수 있는 가능성에 대해서도 알고 싶어 합니다.

저자는 자신의 오래된 모바일 앱을 성공적으로 복구한 경험이 있는 사람들의 조언을 기다리고 있습니다.

한 개발자가 xv6 교육용 운영 체제와 맞춤형 TCP/IP 네트워킹 스택을 결합한 프로젝트를 만들었습니다. 이 스택은 xv6-riscv 커널 내에서 실행되며, 현대적인 virtio-net 드라이버를 사용하여 QEMU에서 원활하게 작동하고 호스트 머신과의 통신을 가능하게 합니다.

이 프로젝트의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, '마이크로피에스(microps)'라는 이름의 기본 네트워킹 스택이 개발되어 저수준 네트워킹을 이해하는 데 도움을 줍니다. 둘째, 마이크로피에스는 xv6-riscv 커널 내에서 실행되도록 조정되었습니다. 셋째, 애플리케이션 개발을 위한 표준 네트워킹 시스템 호출을 지원하는 소켓 API가 포함되어 있습니다. 마지막으로, ifconfig와 같은 기본 명령어와 TCP 및 UDP 에코 서버를 포함하여 기능을 시연할 수 있는 사용자 수준 도구도 제공합니다.

개발자는 이러한 구성 요소를 처음부터 구축함으로써 네트워크 인식 운영 체제가 어떻게 작동하는지를 명확히 하고자 하며, 피드백과 질문을 환영합니다.

메타는 루이지애나 주 리치랜드 패리시의 농촌 지역에 100억 달러를 투자하여 대규모 데이터 센터 복합 단지를 개발할 계획입니다. 이 프로젝트는 "하이페리온"이라는 이름으로, 400만 평방피트 이상의 면적을 차지하며, 세계에서 가장 큰 데이터 센터가 될 가능성이 있습니다. 이 센터는 400만 가구에 해당하는 에너지를 소비할 수 있습니다.

현재 여러 서버를 수용할 아홉 개 건물의 건설이 시작되었으며, 메타는 컴퓨팅 용량을 크게 늘릴 계획입니다. CEO 마크 저커버그는 이 프로젝트를 "초지능"을 달성하기 위한 중요한 단계로 보고 있으며, 구글과 아마존 같은 다른 기술 대기업들과 경쟁할 것이라고 밝혔습니다.

이 데이터 센터는 주로 가스 발전에 의존할 예정이며, 지역 전력 회사인 엔터지는 에너지 수요를 충족하기 위해 새로운 가스 발전소를 건설하고 있습니다. 그러나 이로 인해 주민들과 환경 보호론자들 사이에서는 전력 부족과 공공요금 인상에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 비판자들은 이 프로젝트가 지역 환경과 경제에 미칠 영향에 대해 걱정하고 있습니다.

주 규제 당국은 이 발전소를 승인했으며, 이를 미래의 공공 서비스와 기술 파트너십의 모델로 보고 있습니다. 그러나 이는 가스 에너지에 대한 과도한 의존을 초래할 수 있다는 우려와 함께, 지역 농업에 영향을 미칠 수 있는 공기와 수질 오염에 대한 우려도 존재합니다.

전반적으로 이 프로젝트는 지역 경제 발전을 약속하지만, 에너지 수요와 환경 영향에 대한 상당한 위험과 도전 과제를 동반하고 있습니다.

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스티븐은 2020년에 출시된 M1 Pro 노트북을 사용한 경험을 공유합니다. 그는 이 기기가 뛰어난 성능을 발휘하며, 안드로이드와 iOS 시뮬레이터, 도커 컨테이너와 같은 demanding한 작업을 조용하게 처리하고 배터리 수명도 좋다고 평가합니다.

최근 그는 새로운 개인용 노트북을 구입하기로 결심하고 Ryzen AI 340 칩이 탑재된 프레임워크 13을 선택했습니다. 새로운 것을 배우고 싶었던 그의 기대와는 달리, M1 Pro와 비교했을 때 성능이 실망스럽다고 느끼고 있습니다. 최신 모델 중 하나인 Ryzen 칩은 열 관리와 효율성에서 어려움을 겪고 있으며, 특히 멀티태스킹 시에는 예전 인텔 맥을 떠올리게 합니다.

스티븐은 AMD와 인텔이 M1과 같은 ARM 아키텍처의 효율성과 열 성능을 따라잡지 못하는 이유에 대해 궁금해하고, x86 칩이 언제 따라잡을 수 있을지 질문합니다. 그는 프레임워크에서 윈도우를 아직 시도해보지 않았는데, 이 운영체제가 성능을 개선할 수 있을지도 모른다고 언급합니다.

회사의 SSL 인증서 승인 업무를 담당하는 저자는 인증서에 대한 요구 사항이 점점 더 부담스럽다고 느끼고 있다. 예전에는 관리하기 쉬웠던 업무가 새로운 검증 방법과 엄격한 보안 조치로 인해 빈번하고 시간이 많이 소요되는 일이 되었다.

저자는 인증서 검증 옵션이 줄어들어 과정이 더 복잡해졌다고 지적한다. 예를 들어, 이메일 검증은 많은 서브도메인에 대해 효과적이지 않은데, 이는 해당 서브도메인에 맞는 이메일 주소가 없기 때문이다.

최근의 변화 중 하나인 다각적 발급 확인(MPIC)은 공격에 대한 보안을 강화하기 위한 것이지만, 지리적으로 접근을 구분하지 않는 조직에게는 절차를 복잡하게 만들 수 있다.

가장 우려되는 변화는 인증서의 유효 기간이 단축되는 것이다. 2029년까지 인증서의 유효 기간이 단 47일로 줄어들 예정이다. 이는 조직에게 상당한 계획상의 어려움을 초래한다.

이러한 변화의 조합은 조직들이 전통적인 인증 기관(CA) 대신 대안적인 방법을 모색하게 만들 수 있으며, 인증서 관리가 포함된 플랫폼으로 이동할 가능성도 있다.

보안 강화를 목표로 한 이러한 변화가 실제로 추가적인 업무 부담을 감수할 만큼의 가치가 있는지에 대해 저자는 의문을 제기한다. 특히 자원이 부족한 IT 부서에게는 더욱 그렇다.

전반적으로 저자는 이러한 새로운 요구 사항이 기업들이 기존의 인증 기관에서 벗어나 보다 관리하기 쉬운 솔루션을 찾도록 만들 수 있다고 느끼고 있다.

이 서비스는 스마트 이메일 필터를 제공하여 프로모션 이메일을 '아카이브' 폴더로 이동시켜 받은 편지함을 정리하는 데 도움을 줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

자동으로 이메일을 정리하여 중요한 메시지만 주 받은 편지함에 남기고 마케팅 이메일은 아카이브로 이동합니다. 이메일은 삭제되지 않으며, 모든 이메일은 아카이브 폴더에서 검색할 수 있습니다. 중요한 이메일에 대해서만 알림을 받게 됩니다. 이 필터는 Gmail과 Fastmail에서 작동하며, 필터를 다운로드한 후 이메일 클라이언트에 가져오기만 하면 됩니다. 비용이나 구독이 필요 없는 무료 오픈 소스 서비스입니다. 설치 후에는 모든 기기에서 필터가 작동합니다.

중요한 이메일을 실수로 아카이브에 넣었다면, 아카이브 폴더에서 찾아볼 수 있으며 필터를 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

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인터랙티브 텔레비전, 특히 텔레텍스트의 역사에 대해 북미와 유럽의 차이를 다루고 있다. 1990년대에 들어서면서 텔레비전에 인터랙티브 기능을 통합하려는 노력이 시작되었지만, 1970년대와 1980년대에도 여러 시도가 있었다. 유럽과 북미에서 다양한 프로젝트가 진행되었다.

유럽에서는 영국의 Ceefax와 같은 텔레텍스트가 인기를 끌었다. 이는 TV 채널 수가 적고 방송이 중앙 집중화되어 있어 대중이 쉽게 접근할 수 있었기 때문이다. 반면 북미에서는 여러 경쟁적인 텔레텍스트 시도가 혼란과 분열을 초래했다. 솔트레이크시티의 KSL과 같은 주요 네트워크가 텔레텍스트를 실험했지만, 디코더의 높은 비용과 소비자 접근성 부족 등의 문제로 성공을 거두지 못했다.

다양한 프로토콜(Ceefax, ORACLE, NABTS)과 양방향 통신 시스템인 비디오텍스의 출현은 시장을 복잡하게 만들었다. 이로 인해 소비자들 사이에서 혼란이 발생하고 표준화가 이루어지지 않았다. 또한, FCC가 국가 표준을 채택하는 데에 대한 결정을 내리지 못하면서 시장의 분열이 심화되었다. 방송사들이 각자 시스템을 선택할 수 있도록 허용하면서 소비자 채택에 더 많은 복잡성이 더해졌다.

1980년대 중반까지 많은 텔레텍스트 서비스가 소비자 수요 부족과 1990년에 의무화된 폐쇄 자막과의 경쟁으로 중단되었다. 비록 텔레텍스트와 비디오텍스 서비스가 어려움을 겪었지만, 이들은 현대의 인터랙티브 TV와 인터넷 기반 솔루션의 길을 열었다. 일부 개념은 유사한 기술을 사용한 Prodigy와 같은 서비스 개발에 영향을 미쳤다.

결론적으로, 북미에서 인터랙티브 텔레비전을 도입하려는 중요한 시도가 있었지만, 경쟁 기술의 복잡성과 규제 문제로 인해 결국 실패하게 되었고, 이는 유럽에서의 성공적인 채택과 뚜렷한 대조를 이룬다.

포물선 마이크는 소리를 포착하는 데 매우 민감한 장치로, 특히 야생 동물 녹음에 많이 사용됩니다. 이 마이크는 큰 포물선 형태의 접시로 구성되어 있어 소리 파동을 모아 마이크로 집중시킵니다. 이러한 설계 덕분에 인간의 귀로는 듣기 힘든 미세한 소리도 효과적으로 포착할 수 있습니다.

포물선 마이크의 큰 크기는 효과적이지만 현장에서 사용하기에는 다소 불편할 수 있습니다. 이 마이크는 더 많은 소리 에너지를 모아 집중시키는 방식으로 작동하며, 이는 망원경이 빛을 포착하는 방식과 유사합니다.

이 마이크는 고주파 소리를 선호하는 경향이 있어, 종종 "금속성"의 소리를 만들어냅니다. 저주파 소리를 포착하는 데는 덜 효과적이며, 특정 컷오프 주파수는 접시의 크기에 따라 결정됩니다.

포물선 마이크의 이득은 주파수가 증가함에 따라 증가하며, 주파수가 두 배로 늘어날 때마다 6 dB 증가하는 규칙을 따릅니다. 이는 고주파가 저주파보다 더 많이 증폭된다는 것을 의미합니다.

포물선 접시는 소리 파동을 초점으로 반사합니다. 이 반사의 효과는 소리의 파장과 접시의 크기와의 관계에 따라 달라집니다. 작은 파장(고주파)은 큰 파장보다 더 잘 집중됩니다.

파동이 접시를 통과할 때 회절이 발생할 수 있으며, 이 경우 파장이 접시 크기에 비해 너무 크면 이득이 감소할 수 있습니다. 최적의 성능을 위해서는 파면의 정렬이 매우 중요합니다.

포물선 마이크의 원리는 반대로도 적용됩니다. 접시는 소리 파동을 효과적으로 수집하거나 방출할 수 있습니다.

결론적으로, 포물선 마이크는 특히 고주파 소리를 녹음하는 데 강력한 도구이지만, 그 효과는 설계와 포착하는 특정 주파수에 따라 영향을 받습니다. 이들의 작동 원리를 이해하면 사용자들이 성능을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

미국 정부가 인텔에 10%의 지분을 투자하기로 결정한 것에 대해 논란이 일고 있다. 이 기사에서는 '스틸맨닝'이라는 개념을 설명하며, 이는 반대 의견을 공정하게 제시하는 것을 의미한다. 비평가인 스콧 린시콤은 이 투자에 대해 인텔의 운영에 정치적 간섭이 있을 수 있고, 경쟁에 불리할 수 있다는 우려를 제기하고 있다.

하지만 저자는 비평가들이 대만과 중국과 관련된 중요한 지정학적 요소를 간과하고 있다고 주장한다. 이러한 요소들은 미국의 국가 안보에 있어 반도체 제조의 중요성을 더욱 부각시킨다. 저자는 반도체 산업이 장기적인 계획과 투자를 필요로 한다고 강조하며, 인텔의 과거 실패는 최근의 실수뿐만 아니라 몇 년 전의 결정에서 비롯된 것이라고 설명한다.

또한, 인텔이 제조업체로서의 신뢰성을 유지하는 것이 외부 고객을 유치하는 데 필수적이라고 강조한다. 정부의 지원이 없다면 인텔은 TSMC와 같은 경쟁업체가 지배하는 시장에서 생존하기 어려울 수 있다. 저자는 정부의 사업 개입이 종종 단점이 있지만, 이번 경우에는 미국의 반도체 제조를 확보하고 외국 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 필요할 수 있다고 결론짓는다.

스콧 레어드는 리눅스 시스템 간의 시간 동기화 문제를 다루며, 분산 추적을 위한 높은 정확도를 목표로 하고 있습니다. 그는 로컬 네트워크에서 시계를 1 마이크로초(μS) 이내로 동기화하려고 하지만, 여러 요인으로 인해 상당한 시간 오차가 발생하는 것을 발견했습니다.

첫째, GPS 장치의 한계가 있습니다. GPS는 완벽한 시간을 제공하지 않으며, 여러 GPS 수신기 간에 최대 200 나노초(ns)의 차이가 발생하는 것이 일반적입니다. 50 ns 이내의 동기화를 달성하려면 세심한 설정이 필요합니다.

둘째, 네트워크의 복잡성도 문제입니다. 네트워크 문제로 인해 200-300 ns의 오차가 추가될 수 있습니다. 서로 다른 네트워크 인터페이스 카드(NIC)는 성능이 다르며, 일부는 정밀한 타이밍에 더 적합합니다.

셋째, 시스템 성능도 영향을 미칩니다. 많은 리눅스 시스템은 전원 관리 및 기타 프로세스에서 발생하는 랜덤한 지연으로 인해 저지연 작업에 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 일부 시스템에서는 1300-2000 ns의 시간 동기화 오류가 발생합니다.

현재 레어드는 대부분의 시스템에서 시계를 500 ns 이내로 동기화하는 데 성공했지만, 이는 그가 기대했던 것보다 정확도가 떨어집니다. 이상적인 조건에서는 100 ns 이하의 동기화가 가능하지만, 이는 어렵다고 언급합니다.

그는 여러 서버와 GPS 소스를 포함한 다양한 구성으로 테스트를 진행했지만, 네트워크 경로가 비대칭적으로 타이밍에 영향을 미쳐 동기화 작업을 복잡하게 만든다는 것을 발견했습니다.

오차의 원인으로는 NIC의 하드웨어 타임스탬프 부족, 네트워크 터널, NIC의 집합 설정, 소프트웨어 비효율성이 있습니다.

결론적으로, 레어드의 현재 시스템은 약 200-500 ns의 동기화 수준을 달성하고 있지만, 현재의 하드웨어와 네트워크 설정으로는 10 ns의 정확도를 달성하는 것은 비현실적이라는 것을 인식하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 그의 결과는 대부분의 실제 응용 프로그램에 만족스러운 수준으로, 원래 목표인 10 μS를 초과합니다.

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macOS의 명령줄 도구는 사용자 설정 파일을 ~/Library/Application Support 디렉토리에 저장해서는 안 된다는 주장이 제기되고 있다. 대신, XDG 기본 디렉토리 사양을 따르고 설정 파일을 ~/.config에서 찾아야 한다.

첫 번째로, 사용자들은 명령줄 도구가 설정 파일을 ~/.config에 저장하기를 기대한다. 대부분의 도구가 이렇게 하기 때문에, ~/Library/Application Support에 저장하는 것은 놀랍고 일관성이 없다.

두 번째로, 많은 인기 있는 라이브러리는 기본적으로 ~/Library/Application Support를 사용하지만, 이는 명령줄 유틸리티에 적합하지 않다. 명령줄 도구는 XDG 사양을 따라야 한다.

세 번째로, 대부분의 도트파일 관리자들은 기본적으로 ~/Library/Application Support에 파일을 저장하는 것을 지원하지 않는다. 이는 설정 파일이 ~/.config에 있어야 한다는 커뮤니티의 넓은 합의를 나타낸다.

네 번째로, ~/Library/Application Support에 대한 가이드라인은 사용자의 설정을 자동으로 관리하는 GUI 애플리케이션을 위한 것이지, 명령줄 도구를 위한 것이 아니다.

마지막으로, ~/Library/Application Support 디렉토리는 자동으로 설정을 관리하는 /Applications에 설치된 GUI 애플리케이션에만 적합하다.

결론적으로, 저자는 macOS의 명령줄 도구에서 설정 파일을 저장할 때 XDG 기본 디렉토리 사양을 사용하는 것을 강력히 지지하며, 이는 사용자 기대와 확립된 관행에 부합한다고 강조하고 있다.

DeepWiki는 프로그래머가 익숙하지 않은 코드베이스를 빠르고 효율적으로 이해하고 탐색할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구의 주요 목적은 GitHub 저장소를 쉽게 탐색할 수 있는 위키로 변환하여 개발자들이 파일을 일일이 살펴보지 않고도 코드에 대한 질문을 할 수 있게 하는 것입니다.

DeepWiki는 공용 저장소에 대해서는 즉시 질문할 수 있으며, 개인 저장소의 경우 무료 계정을 만들어야 사용이 가능합니다. 이 도구는 빠른 답변을 제공하는 '빠른 모드'와 더 자세한 통찰을 위한 '심층 연구 모드' 두 가지 연구 모드를 제공합니다.

DeepWiki의 주요 기능 중 하나는 클릭 가능한 인용을 제공하여 소스 코드로 쉽게 연결할 수 있게 하는 '즉각적인 답변'입니다. 또한, 웹사이트를 통해 사용하거나 Claude와 Cursor와 같은 코딩 환경에 인증 없이 통합하여 사용할 수 있는 기능도 있습니다.

실제 활용 사례로는 오픈 소스 라이브러리의 유지 관리 및 보안을 빠르게 평가하거나, 프로젝트를 실행하기 위한 설정 지침과 의존성을 얻는 것이 있습니다. 다른 저장소의 코드 구현 요약을 받아 재사용할 수 있도록 돕고, 코드베이스에 대한 맞춤형 설명을 요청할 수 있는 온보딩 가이드 역할도 합니다. 새로운 기여자들이 프로젝트에 참여하기 위한 좋은 출발점을 찾거나, 코딩 에이전트에게 코드베이스를 이해하는 데 필요한 맥락을 제공하는 데에도 유용합니다. 또한, 풀 리퀘스트의 변경 사항과 그 맥락을 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다.

저자는 DeepWiki를 정기적으로 사용하여 코딩 작업을 간소화하고 복잡한 코드를 이해하는 데 도움을 받고 있습니다. 향후 개선 사항으로는 실시간 질문을 위한 대화형 모드와 작업 기반 온보딩 안내 기능이 제안되고 있습니다.

전반적으로 DeepWiki는 개발자들이 코딩 효율성을 높이고 다양한 코드베이스에 대한 이해를 향상시키는 데 유용한 도구입니다.

RubyGems.org는 Socket.dev의 연구에 따라 소셜 미디어 자격 증명을 훔치는 악성 젬에 대한 대응으로 플랫폼 보안 방안을 공유했습니다.

RubyGems.org는 여러 가지 보안 조치를 시행하고 있습니다. 첫째, 모든 젬은 고급 보안 도구를 사용해 잠재적인 위협을 분석합니다. 둘째, 젬은 위험 점수에 따라 평가되며, 위험이 높은 젬은 수동으로 검토됩니다. 셋째, 탐지 방법이 개선됨에 따라 오래된 젬도 다시 스캔됩니다. 마지막으로, 외부 소스와 협력하여 위험을 식별하는 데 도움을 받습니다.

악성으로 표시된 젬에 대한 처리 과정은 다음과 같습니다. 젬이 플래그가 지정되면 보안 엔지니어가 그 의도를 확인합니다. 의문이 드는 경우 다른 팀원이 검토합니다. 악성으로 확인된 젬은 제거되고 문서화됩니다. 때때로 의심스러운 젬 이름은 사전에 차단되기도 합니다.

2025년 7월, RubyGems는 악성 젬을 플래그하고 이를 신속하게 제거했습니다. Socket.dev는 추가적인 젬을 보고했으며, 이들 또한 제거되었습니다.

RubyGems.org는 커뮤니티 구성원들이 이메일이나 슬랙을 통해 보안 문제를 신고할 것을 권장합니다.

RubyGems는 다른 생태계보다 규모는 작지만, 여전히 위협에 직면하고 있으며 매주 약 한 개의 악성 패키지를 제거하고 있습니다. 이러한 보안 노력은 후원자와 자원봉사 유지 관리자의 협력에 의존하고 있습니다.

최근 사건은 RubyGems.org의 효과적인 보안 시스템을 보여주었습니다. 이 조직은 커뮤니티의 지원과 협력에 감사하며, 오픈 소스 소프트웨어의 안전성을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

저자는 프로그래밍 언어, 특히 루비와 파이썬과의 관계가 어떻게 변화해왔는지를 돌아봅니다. 처음에는 루비의 우아함과 표현력이 마음에 들어했지만, 파이썬은 "if"를 문(statement)으로 취급하고, 유연성이 떨어지는 람다 함수 때문에 싫어했습니다. 그러나 타입스크립트와 러스트를 사용하면서 파이썬의 최근 개선 사항, 즉 타입 힌트와 매치 문이 언어를 더 사용자 친화적이고 현대적으로 만들어준다는 점을 인식하게 되었습니다. 또한 파이썬의 장점인 키워드 인자와 네임스페이스도 인정합니다. 루비가 첫사랑이었지만, 루비가 크게 발전하지 않았다고 느끼며 이제는 파이썬에 더 끌리고 있습니다. 결국, 루비에 대한 애틋한 작별 인사를 전하면서 파이썬의 발전과 가능성을 인정합니다.

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2025년 8월, 조나단 클락은 라즈베리 파이 제로 2 W의 역설계를 성공적으로 완료했으며, 튜브타임도 컴퓨트 모듈 5에 대해 같은 작업을 수행했습니다. 이들은 자신의 회로도를 깃허브에 공유하여 다른 사람들이 접근할 수 있도록 했습니다. 라즈베리 파이는 일부 보드 회로도를 제공하지만, 특정 프로젝트에 필요한 자세한 정보는 종종 부족합니다.

또한, 저자는 다양한 라즈베리 파이 모델의 루마필드 스캔을 보유하고 있으며, 이를 통해 내부 구성 요소를 시각화할 수 있습니다. 이 스캔은 원래 비디오 프로젝트에 사용될 예정이었으나, 현재는 유튜브 채널에 비디오와 함께 공개되었습니다. 스캔은 라즈베리 파이 4, CM4, 제로 2 W, 라즈베리 파이 5, CM5 등 여러 모델을 포함하고 있습니다.

저자는 이러한 스캔을 만드는 데 도움을 준 루마필드에 감사의 뜻을 전했습니다.

이 글에서는 대용량 데이터 파일을 처리할 때 CPU 비용을 줄이기 위한 메모리 최적화 기법에 대해 설명합니다.

먼저, 저자는 직원 세부 정보가 포함된 데이터 파일을 소개하며, 수백만 개의 행이 있을 때 이 데이터를 효율적으로 저장하는 데 어려움이 있음을 설명합니다. 초기 접근 방식은 각 항목이 저장되는 방식 때문에 약 1GB의 메모리를 소비합니다.

효율성을 높이기 위해 저자는 데이터를 필드, 위치, 길이별로 별도의 배열로 나누는 방법을 제안합니다. 이렇게 하면 메모리 사용량이 약 200MB 줄어듭니다.

다음 단계로는 필드 이름을 위한 작은 배열을 사용하고 이를 바이트 인덱스로 참조하는 방법이 있습니다. 이 방법을 통해 메모리 사용량이 1GB에서 500MB 이하로 감소합니다.

이러한 변화는 메모리를 절약할 뿐만 아니라 CPU 사용량도 크게 줄입니다. 그 이유는 문자열 배열에 대한 가비지 컬렉션(GC)이 단순한 바이트 배열보다 더 복잡하고 비용이 많이 들기 때문입니다. GC는 각 문자열을 확인해야 하지만, 바이트 배열은 참조할 것이 없다는 것을 알고 있기 때문에 빠르게 처리할 수 있습니다.

결론적으로, 이 글은 데이터 저장 방식을 재구성하는 것이 메모리와 CPU 효율성을 모두 향상시킬 수 있음을 보여주며, 프로그래밍에서 데이터 조직 방식을 고려하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

케이시 리스는 오래된 아이폰을 유니파이 프로텍트 시스템의 카메라로 변환한 경험을 공유합니다. 그는 먼저 구형 초인종을 유니파이 G4 도어벨 프로로 교체하면서 다른 유니파이 제품에 대한 탐색을 시작했습니다.

리스는 유니파이 프로텍트가 ONVIF 프로토콜을 사용하는 카메라를 지원하므로, 오래된 아이폰을 서드파티 카메라로 사용할 수 있는지 알아보려 했습니다. 전용 앱을 찾지 못했지만, RTSP가 비디오 스트리밍에 사용된다는 것을 발견했습니다.

그는 아이폰에서 RTSP를 스트리밍할 수 있는 IP 카메라 라이트라는 앱을 찾았습니다. 설정을 마친 후, ffmpeg라는 도구를 사용해 스트림을 확인했습니다.

리스는 ONVIF 기능을 관리하기 위해 도커 컨테이너를 설정하려고 시도했습니다. 몇 가지 문제를 해결한 후, 아이폰 스트림에 맞는 설정으로 구성했습니다.

마지막으로, 서드파티 카메라 검색을 활성화하여 아이폰 카메라를 유니파이 프로텍트에 추가하고 성공적으로 장치를 등록했습니다. 이 설정 덕분에 그는 이전에 사용하던 감시 시스템에서 벗어날 수 있었습니다.

네하와 아카시는 '에이프릴'이라는 AI 비서 프로그램을 개발하고 있습니다. 이 프로그램은 음성 명령을 통해 이메일과 일정을 관리할 수 있도록 설계되어, 특히 운전 중에도 멀티태스킹을 쉽게 할 수 있게 도와줍니다.

에이프릴의 주요 기능으로는 중요한 이메일을 요약하고 긴급한 이메일을 강조하는 기능이 있습니다. 또한, 음성으로 작성한 답장을 보내고 이메일 형식을 관리할 수 있으며, 일정 이벤트를 검토하고 재조정할 수 있습니다. 회의에 필요한 이메일 스레드의 맥락을 제공하고, 이메일을 폴더로 정리하는 기능도 포함되어 있습니다.

에이프릴은 고급 음성 기술을 사용하여 음성을 텍스트로 변환하고, 텍스트를 음성으로 변환합니다. 이를 통해 응답 시간을 최적화하고 자연스러운 대화 흐름을 유지합니다. 이 앱은 앱 스토어에서 무료 3일 체험이 가능하며, 이후에는 월 14.99달러의 요금이 부과됩니다.

제작자들은 이메일과 일정 관리에서의 어려움, 음성 통합이 도움이 될 수 있는 다른 도구들에 대한 피드백을 요청하고 있습니다. 질문이나 제안이 있는 경우 언제든지 연락할 수 있습니다.

마이크로소프트는 2025년 핫 칩스 행사에서 자사의 Azure 하드웨어 보안 노력을 소개하며 세계 최대 클라우드 서비스 중 하나의 보안을 강화하고 있다고 발표했습니다. 사이버 범죄는 현재 세계 경제에서 세 번째로 큰 규모로, 2024년에는 9조 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이에 따라 마이크로소프트는 보안 인프라를 강화하고 있습니다.

마이크로소프트는 70개 이상의 Azure 지역과 400개의 데이터 센터를 운영하며, 34,000명의 보안 엔지니어로 구성된 대규모 팀이 이를 지원하고 있습니다. 회사는 중앙 집중식 하드웨어 보안 모듈(HSM)에서 각 서버에 직접 통합하는 방식으로 전환하고 있으며, 이는 효율성을 높이고 중앙 시스템과의 광범위한 통신 필요성을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

마이크로소프트는 Azure 통합 HSM을 도입하여 많은 전력이나 공간을 필요로 하지 않으면서도 지역 보안 기능을 강화했습니다. 또한, 기밀 컴퓨팅에 중점을 두어 여러 사용자가 있는 환경에서도 사용 중인 데이터를 보호하는 데 주력하고 있습니다.

마이크로소프트는 Caliptra 2.0 오픈 소스 실리콘 신뢰 루트를 홍보하며, 설계의 투명성과 보안을 강조하고 있습니다. 전반적으로 마이크로소프트의 발표는 클라우드 컴퓨팅 보안에 대한 의지를 강조하고 있으며, 증가하는 사이버 위협에 대응하기 위한 건축 전략에 대한 통찰을 제공했습니다.

최근 윌 스미스의 콘서트 영상이 온라인에서 논란이 되고 있다. 그는 인공지능(AI)을 사용해 가짜 관중을 만들었다는 비난을 받고 있다. 이 영상은 그의 유럽 투어 중 여러 콘서트에서 촬영된 실제 팬들의 모습을 담고 있지만, 조작된 부분이 있어 혼란을 일으키고 있다.

영상은 프랑스의 포지티브 페스티벌을 포함한 다양한 축제에서 촬영된 것으로, 진짜 관객들이 등장한다. 그러나 영상이 왜곡되어 보이며, 흐릿한 얼굴이나 이상한 표지판 같은 AI 특유의 흔적이 나타난다. 일부 시청자들은 이로 인해 관중이 인위적으로 생성된 것이라고 잘못 생각했다.

실제로 윌 스미스의 팀은 팬들의 실제 사진을 사용하고 AI 기술을 적용해 짧은 동영상 클립을 만들었다. 이 클립들은 유튜브에 게시되었고, 실험적인 과정에서 영상 품질이 더욱 저하되어 가짜 비주얼처럼 보이게 되었다.

관중은 실제 존재하지만, 영상 조작은 이미지가 어떻게 변형되고 제시될 수 있는지에 대한 윤리적 질문을 불러일으켰다. 이번 논란은 AI 시대에 진짜와 강화된 콘텐츠 사이의 경계가 모호해지고 있음을 보여준다.

빅오 표기법은 입력 크기가 증가할 때 함수의 성능이 어떻게 변화하는지를 실제 시간을 측정하지 않고 설명하는 방법입니다. 이는 다양한 입력 크기에서 프로그램의 성능을 이해하는 데 도움을 줍니다.

빅오 표기법의 주요 유형에는 여러 가지가 있습니다. O(1)은 상수 시간으로, 입력 크기에 관계없이 실행 시간이 변하지 않습니다. O(log n)은 로그 시간으로, 입력 크기가 증가할 때 시간이 천천히 증가합니다. 예를 들어, 이진 탐색이 이에 해당합니다. O(n)은 선형 시간으로, 입력 크기에 따라 시간이 직접적으로 증가합니다. 숫자를 합산하는 경우가 이에 해당합니다. O(n^2)은 제곱 시간으로, 입력 크기의 제곱에 비례하여 시간이 증가합니다. 버블 정렬이 이 예에 해당합니다.

예를 들어, n까지의 숫자를 합산하는 함수를 루프를 사용해 작성하면 O(n) 복잡도를 가집니다. 반면, 수식 기반의 합산은 O(1) 복잡도를 가지며, n에 관계없이 일정한 시간에 실행됩니다. 버블 정렬은 여러 번 입력을 통과해야 하므로 O(n^2) 복잡도를 가집니다.

빅오 표기법은 일반적으로 최악의 경우 시간 복잡도를 설명합니다. 시간 복잡도를 개선하기 위해서는 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조를 사용하는 것이 중요합니다. 또한, 루프 안에서 시간 소모가 큰 작업(예: indexOf)을 호출하는 것을 피하고, 결과를 캐시하여 중복 계산을 줄이는 방법도 있습니다.

빅오 표기법을 이해하면 개발자들이 더 효율적인 코드를 작성할 수 있도록 도와주며, 더 나은 알고리즘을 선택하고 흔히 발생하는 실수를 피하는 데 기여합니다. 이 요약은 소프트웨어 성능을 개선하기 위해 시간 복잡도를 분석하는 것의 중요성을 강조합니다.

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Fenster는 Borland BGI나 QBASIC과 같은 이전 프로그래밍 환경과 유사한 간단한 라이브러리로, 크로스 플랫폼 2D 그래픽 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 해줍니다. 이 라이브러리를 사용하면 최소한의 코드로 창을 관리하고, 입력을 처리하며, 오디오를 재생할 수 있습니다.

Fenster의 주요 기능으로는 지정된 크기와 제목을 가진 단일 애플리케이션 창을 생성하는 기능이 있습니다. 애플리케이션의 생명 주기와 시스템 이벤트를 자동으로 관리하며, 그림을 그릴 수 있는 24비트 RGB 프레임버퍼를 제공합니다. 다양한 플랫폼에서 키보드와 마우스 입력을 지원하고, 안정적인 프레임 속도와 오디오 재생을 위한 타이머도 포함되어 있습니다. 복잡한 콜백 없이 간단한 폴링 API를 사용하며, Go, Zig, Lua에 대한 바인딩도 포함되어 있습니다.

간단한 코드 예제를 통해 창을 생성하고 무작위 픽셀을 그리는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 특정 명령어를 사용하여 다양한 운영 체제에서 컴파일하고 실행할 수 있습니다.

API 개요로는 fenster_open이 새로운 창을 열고, fenster_loop가 창을 업데이트하며 입력을 처리합니다. fenster_close는 창을 닫고, fenster_sleep은 지정된 시간 동안 일시 정지합니다. fenster_time은 현재 시간을 밀리초 단위로 가져오며, fenster_pixel은 픽셀의 색상을 설정하거나 가져오는 기능을 제공합니다.

Fenster는 MIT 라이센스 하에 배포되어 개인 프로젝트와 상업적 프로젝트 모두에서 사용할 수 있습니다.

저자는 독립적으로 운영 체제를 개발하는 것의 이점, 특히 프로그래밍 기법을 실험할 수 있는 자유에 대해 논의합니다. 그들은 리눅스 커널에서 객체 지향 설계 패턴을 탐구했으며, 이는 구조체 내에서 함수 포인터를 사용하여 유연성과 모듈성을 달성합니다.

주요 내용으로는, 저자는 "vtable"이라는 구조체를 구현하여 다양한 장치 작업과 서비스를 관리하는 함수 포인터를 포함시켰습니다. 이를 통해 서로 다른 유형의 장치가 동일한 인터페이스를 공유할 수 있게 되었습니다. vtable은 실행 중에 업데이트가 가능하여, 이러한 함수를 호출하는 코드를 변경하지 않고도 시스템의 동작을 변경할 수 있습니다.

저자는 이 패턴을 커널 서비스 관리에 적용하여, 각 서비스에 대해 특별한 논리 없이도 일관된 작업(시작, 중지, 재시작)을 수행할 수 있도록 했습니다. 또한, 프로세스 스케줄링에도 vtable을 사용하여 전체 스케줄링 전략을 동적으로 변경할 수 있게 했습니다. 이 패턴은 모든 것을 파일로 취급하는 시스템에서 예시를 보여주며, 다양한 데이터 소스에 대해 통일된 인터페이스를 제공합니다.

이 접근 방식은 드라이버나 훅을 커널에 동적으로 로드할 수 있게 하여 재컴파일이나 재부팅 없이도 가능하게 합니다. 저자는 C++에 비해 문법이 다소 번거로울 수 있다고 언급하지만, 명시적으로 컨텍스트를 전달하는 것이 의존성을 이해하는 데 도움이 된다고도 봅니다.

전반적으로 vtable은 커널 설계에서 유연성과 일관성을 유지하면서 프로그래밍 실험을 장려하는 방법을 제공합니다.

저는 macOS용 SQLite 편집기인 Base의 3버전을 방금 출시했습니다. 이 앱은 SQLite를 복잡하지 않게 사용하기 쉽게 설계되었습니다.

주요 기능으로는 테이블을 쉽게 수정할 수 있는 기능이 있습니다. 일반적으로 SQLite에서 테이블 수정은 어려운 작업입니다. 또한, 열 제약 조건을 아이콘으로 상세하게 표시하며, 클릭하면 더 많은 정보를 제공합니다.

이번 업데이트에서는 macOS 샌드박스 문제에도 불구하고 데이터베이스 첨부 기능을 지원합니다. 피드백이나 질문이 있으시면 언제든지 환영합니다!

디지털 이미지에서 색 공간의 개념에 대해 설명합니다. 이 내용은 색상이 디지털 형식에서 어떻게 표현되고 관리되는지에 대한 일반적인 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 색 공간에 대한 내용은 매우 광범위하며, 다양한 측면을 다루고 그 기능과 중요성에 대한 통찰을 제공합니다. 전반적으로 디지털 색상을 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드입니다.

이 글은 머신러닝에서 다항 특성을 사용할 때 특성 분포를 정렬하는 것의 중요성에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 직교성과 정보성입니다. 레전드르 다항식과 같은 직교 다항 기초는 상관관계가 없는 특성을 생성하여 머신러닝 모델에 유용합니다. 그러나 이는 데이터가 균일하게 분포할 때만 효과적입니다.

둘째, 실제 데이터의 도전 과제입니다. 현실 세계의 데이터는 종종 균일 분포를 따르지 않기 때문에 다항 특성의 정보성이 제한될 수 있습니다.

셋째, 가중 직교성입니다. 가중 내적을 사용하면 데이터의 분포에 맞춰 조정된 직교 기초를 만들 수 있습니다. 이는 생성된 특성의 정보성을 향상시킬 수 있습니다.

넷째, 매핑 기법입니다. 제안된 방법은 원시 특성을 특정 범위로 매핑하는 함수를 사용하여 변환하는 것입니다. 이는 실제 데이터 분포에 대해 특성의 직교성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다섯째, 실제 구현입니다. 이 글에서는 Scikit-Learn의 QuantileTransformer와 같은 도구를 사용하여 데이터의 누적 분포 함수(CDF)를 근사하는 방법을 논의하며, 이를 통해 직교 특성을 생성할 수 있습니다.

여섯째, 비교 결과입니다. 실험 결과, 이러한 직교 특성을 사용하는 모델이 전통적인 방법, 예를 들어 최소-최대 스케일링보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 특히 다항 차수가 증가할수록 그 차이가 두드러집니다.

일곱째, 감쇠 함수의 복잡성입니다. 이 글은 특정 유도 편향에 맞게 기초 함수를 수정하는 이론적 측면도 다루지만, 이는 복잡하고 일반적으로 실용적이지 않습니다.

마지막으로, 특성 분포 정렬의 중요성이 다시 강조됩니다. 데이터가 중요하지만, 이론적 통찰이 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점이 강조됩니다.

전반적으로 이 글은 머신러닝 모델에서 선택한 다항 기초와 특성 분포의 정렬을 신중하게 고려할 필요성을 강조합니다.

WiFi-3D-Fusion은 Wi-Fi 신호를 이용하여 실시간으로 움직임을 감지하고 시각화하는 시스템입니다. 이 시스템은 여러 사람의 움직임을 3D로 추적할 수 있으며, 신경 방사장(field) 기술인 NeRF²와 3D Wi-Fi 스캐너 기능을 포함하고 있습니다.

이 시스템의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, CSI 데이터 수집을 위해 ESP32-CSI 또는 Nexmon을 사용하여 Wi-Fi 신호 데이터를 수집합니다. 둘째, 실시간 감지기가 데이터를 분석하여 움직임을 식별합니다. 셋째, 감지된 움직임을 웹 기반 인터페이스를 통해 3D 포인트 클라우드 형태로 시각화합니다.

WiFi-3D-Fusion의 아키텍처는 Wi-Fi 소스(ESP32 또는 Nexmon)에서 데이터를 수집하고 이를 실시간으로 처리하여 움직임을 감지하고 3D로 시각화하는 방식으로 구성되어 있습니다.

설치 및 설정을 위해서는 리눅스 시스템과 파이썬, 특정 하드웨어(와이파이 어댑터)가 필요합니다. 사용자는 제공된 스크립트를 통해 의존성을 설치하고 환경을 설정할 수 있습니다.

사용 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 웹 기반 시각화로, 접근이 용이하여 추천됩니다. 두 번째는 전통적인 파이프라인으로, 고급 사용자를 위한 명령줄 기반입니다.

사용자는 자신의 감지 모델을 훈련할 수 있으며, 지속적인 학습 옵션을 통해 시스템이 실시간 운영을 방해하지 않고도 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다.

고급 기능으로는 새로운 감지에서의 지속적인 학습, 움직임 감지를 위한 자가 적응 임계값, 3D 자세 추정 및 인물 재식별 기능이 있습니다.

이 시스템은 연구 및 교육 목적으로만 사용되며, 사용자는 어떤 네트워크에서든 운영하기 위해 명시적인 허가를 받아야 하고, 개인정보 보호법을 준수해야 합니다. WiFi-3D-Fusion은 기술이 어떻게 보이지 않는 데이터를 시각화하고 해석할 수 있는지를 보여주는 강력한 프로젝트로, 전통적인 모니터링이 실패하는 상황에서 특히 유용합니다.

OKLCH는 인간의 색 인식을 기반으로 더 나은 색 정확성을 목표로 하는 새로운 색 모델입니다. 이 모델은 밝기, 채도, 색상이라는 세 가지 요소로 구성되어 있어, RGB나 HSL과 같은 이전 모델에 비해 균일한 색상 팔레트를 만들기가 더 쉽습니다.

색 모델은 색상을 설명하는 시스템으로, OKLCH, RGB, HSL 등이 포함됩니다. 색 영역은 모델이 표현할 수 있는 색상의 범위를 의미합니다. 예를 들어, sRGB는 웹에서 일반적으로 사용되며, Display-P3는 최신 화면에서 사용됩니다. OKLCH의 구조는 다음과 같습니다. 밝기는 0에서 1까지의 범위로 밝기를 측정하고, 채도는 색의 강도를 나타내며, 색상은 0도에서 360도까지의 척도로 색의 종류를 표현합니다.

OKLCH의 장점으로는 일관된 밝기를 유지하면서 색상만 변경하여 균일한 색상을 만들 수 있다는 점이 있습니다. 밝기를 조정하면 색상이 일관되게 유지되며, 원치 않는 색상이나 채도의 변화 없이 색조를 조정할 수 있습니다. 또한, OKLCH는 밝기와 색상을 기반으로 계산하여 더 부드러운 그라디언트를 생성하지만, 예상치 못한 색상이 나올 수도 있습니다.

OKLCH는 많은 디스플레이가 보여줄 수 있는 색상 범위보다 더 넓은 색상을 표현할 수 있습니다. 만약 색상이 디스플레이의 한계를 초과하면, 가장 가까운 가능한 색상으로 조정됩니다. 현대 브라우저에서는 CSS 색상 모듈 4의 일환으로 OKLCH를 지원합니다. 구형 브라우저와의 호환성을 위해서는 sRGB 색상으로 대체할 수 있습니다.

oklch.fyi라는 도구는 사용자가 OKLCH 색상 팔레트를 만들고 기존의 CSS 변수를 OKLCH로 변환하는 데 도움을 줍니다. 추가 질문이나 더 많은 정보가 필요하다면 [email protected]로 연락하거나 Twitter에서 팔로우할 수 있습니다.

구글은 2025년 Google I/O에서 현재 베타 버전으로 제공되는 '디바이스 리콜'이라는 새로운 기능을 소개했습니다. 이 기능은 개발자들이 앱의 반복적인 남용을 방지하면서 사용자 프라이버시를 유지할 수 있도록 돕습니다.

디바이스 리콜 기능은 특정 디바이스와 연결된 사용자 정의 데이터를 저장하고 검색할 수 있게 해줍니다. 이 데이터는 앱이 재설치되거나 디바이스가 초기화된 후에도 악용된 디바이스를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 설계되었으며, 앱이 디바이스와 연관된 제한된 데이터만 접근할 수 있도록 하여 개인 식별 정보를 노출하지 않습니다.

개발자는 각 디바이스에 대해 최대 세 개의 사용자 정의 값을 읽고 수정할 수 있습니다. 이 값들은 다양한 플래그나 레이블을 나타낼 수 있습니다. 또한, 개발자는 무결성 토큰을 사용하여 디바이스 데이터가 검증된 후 14일 이내에 수정할 수 있습니다. 그러나 디바이스 리콜은 나이, 위치와 같은 민감한 특성을 기반으로 사용자를 추적하거나 프로파일링하는 데 사용할 수 없습니다. 이 기능은 오로지 앱 보안을 강화하고 남용을 방지하는 데 목적이 있습니다.

디바이스 리콜은 여러 종류의 디바이스(휴대폰, 태블릿, TV 등)에서 사용할 수 있지만, 특정 소프트웨어 버전이 필요합니다. 사용자의 계정은 Play 라이센스를 보유해야 합니다. 데이터는 마지막 접근 후 최대 3년 동안 저장되며, 개발자는 필요할 경우 모든 디바이스 데이터를 초기화할 수 있습니다.

디바이스 리콜을 사용하기 위해서는 개발자가 베타 프로그램에 신청하고 Play Console에서 기능을 활성화해야 합니다. 전반적으로 디바이스 리콜은 개발자들이 앱의 남용을 관리하고 완화하는 데 도움을 주면서 사용자 프라이버시를 보호하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 사람은 오래된 아이패드를 가지고 있는데, 이 기기들은 iOS 9.3에 머물러 있어 거의 쓸모가 없습니다. 이 문제를 해결할 방법을 찾고 있으며, 기기를 탈옥하고 더 사용 가능한 iOS 버전으로 다운그레이드하는 것이 유일한 해결책일 수 있다고 생각하고 있습니다. 이들은 조언을 구하고 있습니다.

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AGENTS.md라는 새로운 문서 표준이 소프트웨어 개발자들이 더 나은 문서를 작성하도록 유도할 수 있는 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 표준은 인간 독자가 아닌 AI 코딩 도우미에 초점을 맞추고 있습니다. 많은 개발자들이 문서 작성을 싫어하지만, 코드 최적화에는 상당한 시간을 투자합니다. AGENTS.md는 규칙 파일 역할을 하며, AI 코딩 도우미가 프로젝트에서 효과적으로 작업할 수 있도록 필요한 맥락을 제공합니다.

현재 다양한 AI 도구를 위한 여러 규칙 파일이 존재해 프로세스를 복잡하게 만들고 있습니다. 특히 AI 모델이 자주 변경되기 때문에 더욱 그렇습니다. AGENTS.md는 이러한 문제를 해결하며, AI 에이전트를 위한 문서를 표준화합니다. 이는 README 파일이 인간 사용자에게 제공하는 방식과 유사합니다.

이 문서는 일반적으로 프로젝트 개요, 빌드 명령, 코드 스타일 가이드라인, 테스트 지침 등 필수적인 프로젝트 세부 정보를 포함합니다. AI 도우미로부터 즉각적인 피드백을 받을 수 있어 AGENTS.md를 작성하는 것이 전통적인 문서 작성보다 더 보람을 느끼게 합니다. 이는 개발자들이 간과할 수 있는 정보를 포함하도록 동기를 부여합니다.

현재 25,000개 이상의 프로젝트가 AGENTS.md를 사용하고 있으며, 여러 AI 코딩 도우미의 지원을 받고 있습니다. 이 추세는 개발자들이 포괄적인 문서를 작성하도록 도와주어 AI 도구의 기능을 향상시키는 동시에 문서 작성 소홀이라는 일반적인 문제를 해결할 수 있을 것으로 보입니다.

2025년 8월 26일, 패스트메일은 앱과 웹 서비스에 대한 완전한 오프라인 지원을 발표했습니다. 이를 통해 사용자는 인터넷 연결 없이도 이메일과 기타 기능에 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 여행 중과 같이 인터넷이 불가능한 상황에서 유용합니다.

오프라인 지원은 앞으로 몇 주 안에 iOS와 안드로이드 사용자에게 자동으로 활성화될 예정입니다. 사용자는 웹 브라우저의 설정에서 오프라인 기능을 수동으로 활성화할 수도 있습니다. 초기 동기화는 몇 분 정도 소요될 수 있으며, 이 과정 동안 브라우저 탭을 열어 두어야 합니다. 기본적으로 최근 메시지가 다운로드되며, 첨부 파일은 열었을 때만 캐시됩니다. 오프라인 지원을 사용하려면 "로그인 상태 유지" 옵션으로 로그인해야 하며, 최신 브라우저가 필요합니다. 인터넷 없이도 쉽게 접근할 수 있도록 패스트메일 북마크를 사용하는 것이 좋습니다. 오프라인 지원은 언제든지 비활성화할 수 있으며, 이 경우 로컬 메일 캐시가 삭제됩니다.

오프라인 상태에서는 이메일을 읽고 답장할 수 있으며, 연락처와 캘린더를 확인하고 대부분의 설정을 조정할 수 있습니다. 그러나 메일 검색, 스누즈된 메시지, 캘린더 알림, 청구 또는 보안 설정 변경과 같은 일부 기능은 오프라인에서 작동하지 않습니다.

패스트메일은 사용자가 최소한의 방해로 계속 작업할 수 있도록 오프라인 경험을 매끄럽게 만들기 위해 노력하고 있습니다.

Timep는 명령어의 성능을 높은 정확도로 추적하는 고급 배시 프로파일러입니다. 이 도구는 세 가지 주요 지표를 기록합니다. 첫째, 각 명령어의 실제 소요 시간인 월시 클락 시간입니다. 둘째, 각 명령어의 CPU 시간입니다. 셋째, 각 명령어에 대한 함수 호출 및 서브셸의 계층 구조입니다. 이러한 정보는 사용자가 명령어가 CPU에 의존하는지 또는 I/O에 의존하는지를 이해하는 데 도움을 주며, 배시에서 제공하는 화염 그래프를 통해 코드 실행을 시각적으로 표현합니다.

Timep를 사용하려면 timep.bash 파일을 소스한 후, 프로파일링할 명령어 앞에 "timep"를 추가하면 됩니다. 코드 변경 없이 간단하게 사용할 수 있습니다.

테스트 결과, Timep는 성능 오버헤드가 최소한(약 10%)으로 유지되면서도 시간 측정의 높은 정확성을 보였습니다. 측정값의 차이는 종종 0.5% 미만입니다.

주요 업데이트 사항으로는 첫째, 이제 월시 클락 시간과 함께 CPU 시간을 기록합니다. 둘째, 필요한 .so 파일이 스크립트 내에 포함되어 있어 독립적으로 작동합니다. 셋째, 화염 그래프 생성이 개선되어 색상 코드가 더 나아지고 여러 그래프를 결합할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 넷째, 전체 처리 워크플로우가 더 빠르고 효율적으로 개선되어 프로파일과 화염 그래프 생성에 필요한 시간이 크게 줄어들었습니다.

전반적으로 Timep는 배시 스크립트를 프로파일링하는 쉽고 효율적인 방법을 제공하며, 이제 향상된 기능과 개선된 성능을 갖추고 있습니다.

동기화된 수요는 여러 고객이 동시에 서비스를 요청할 때 발생하며, 이로 인해 시스템이 과부하되어 지연이나 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 관리하기 위해서는 들어오는 요청과 시스템의 용량을 잘 조절하는 것이 중요합니다.

각 서비스는 특정 용량(μ)과 기본 부하(λ0)를 가지고 있습니다. 사용 가능한 여유 용량은 H = μ - λ0로 계산됩니다. 많은 고객이 동시에 행동할 경우, 수요가 이 여유 용량을 초과하여 문제를 일으킬 수 있습니다.

동기화된 수요는 자연적인 요인(예: 예약된 작업), 유도된 요인(예: 시스템 업데이트), 또는 우발적인 사건(예: 갑작스러운 트래픽 급증)으로 인해 발생할 수 있습니다. 수요가 용량을 초과하면 대기열이 형성되고 지연이 증가하여 재시도와 오류가 늘어납니다. 이러한 피크를 관리하는 것이 시스템 실패를 방지하는 데 매우 중요합니다.

동기화된 수요의 영향을 줄이기 위해서는 요청을 시간적으로 분산시키는 것이 좋습니다. 이를 위해 타임아웃을 무작위로 설정하거나 재시도 시 백오프(backoff) 기법을 사용하는 방법이 있습니다. 명확한 요청 속도와 대기 시간의 한계를 설정하고, 실제 시스템 성능에 따라 측정하고 조정하여 고객 간의 공정성을 보장해야 합니다.

수요를 예측하고 입장을 조정하기 위해 텔레메트리 데이터를 활용하고, 고객에게 지연 및 한계에 대해 알리는 것이 중요합니다. 시스템 성능을 지속적으로 모니터링하고 예상 결과와 실제 결과를 비교하여 데이터를 기반으로 전략을 조정하여 효율성을 유지해야 합니다. 동기화된 수요 관리는 공정성과 효율성을 균형 있게 유지하면서 지연을 최소화하는 전략의 신중한 계획과 실행이 필요합니다.

리누스 토발즈가 만든 무료 운영체제인 리눅스가 오늘로 34주년을 맞이했습니다. 토발즈는 1991년 9월 17일, 뉴스그룹에서 리눅스를 처음 발표하며 이것이 기존의 GNU와 같은 시스템과 경쟁하지 않을 취미 프로젝트라고 설명했습니다. 처음에는 "프리악스"라는 이름을 붙이려고 했지만, 동료가 그의 동의 없이 "리눅스"라는 이름으로 업로드했습니다.

세월이 흐르면서 리눅스는 크게 발전하였고, 현재는 다양한 기기에서 널리 사용되고 있습니다. 기술 커뮤니티에서 인기를 얻었으며, 그 적응력으로 인정받고 있습니다. 현재 리눅스는 클라우드 컴퓨팅과 고성능 컴퓨팅을 포함한 많은 시스템의 운영을 지원하고 있습니다.

이 기사는 리눅스가 겪어온 여정을 되돌아보며, 겸손한 시작에서 소프트웨어 세계의 중요한 플레이어로 자리 잡기까지의 과정을 다루고 있습니다.

이 글에서는 전문적인 성장에 있어 협력과 지원의 중요성을 다루고 있으며, 영화 "내 사촌 비니"의 한 장면을 통해 이를 설명합니다. 이 장면에서 비니는 처음에는 혼자서 성공하고 싶어 했지만, 결국 다른 사람들의 도움을 받았다는 사실을 알게 됩니다. 저자는 이를 모브 프로그래밍 컨퍼런스와 연결 지으며, 이 행사가 사람들을 모아 경험을 나누고 서로 배우며 커뮤니티를 강화하는 것을 목표로 하고 있다고 강조합니다. 2018년 4월 12일부터 13일까지 보스턴에서 열리는 이 컨퍼런스는 소프트웨어 개발에서 팀워크의 이점을 중심으로 진행되며, 참가자들이 서로를 지원하고 공유한 경험에 대해 감사의 마음을 표현하도록 장려합니다.

이 글에서는 AI 언어 모델의 맥락을 관리하고 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 이를 통해 실패를 방지하고 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 맥락 실패의 유형에는 여러 가지가 있습니다. 맥락 오염은 잘못된 정보가 반복적으로 참조되어 발생합니다. 맥락 산만은 너무 긴 맥락으로 인해 모델이 훈련 내용을 무시하게 만듭니다. 맥락 혼란은 관련 없는 정보로 인해 좋지 않은 응답을 초래합니다. 마지막으로 맥락 충돌은 새로운 상충하는 정보가 프롬프트를 방해하는 경우입니다.

둘째, 맥락 관리 전략으로는 여러 가지가 있습니다. 검색 보강 생성(RAG)은 응답을 개선하기 위해 관련 정보만 추가하는 방법입니다. 도구 선택은 작업에 가장 적합한 도구를 선택하여 혼란을 피하는 것입니다. 맥락 격리는 작업을 별도의 스레드로 분리하여 맥락의 길이와 관련성을 관리하는 방법입니다. 맥락 가지치기는 불필요한 정보를 제거하여 맥락을 간소화하는 것입니다. 맥락 요약은 축적된 맥락을 간단한 요약으로 압축하는 방법입니다. 마지막으로 맥락 오프로드는 일부 정보를 LLM 외부에 저장하여 맥락의 혼잡을 줄이는 것입니다.

마지막으로, 최선의 실천 방법으로는 RAG와 도구 선택을 사용하여 맥락을 간결하고 관련성 있게 유지하는 것입니다. 작업을 더 작은 작업으로 나누어 전용 맥락을 사용하면 산만함과 혼란을 피할 수 있습니다. 정기적으로 맥락을 가지치기하고 요약하여 명확성과 집중력을 유지해야 합니다. 복잡한 작업의 경우 맥락 오프로드를 고려하여 LLM의 맥락을 관리 가능하게 유지하는 것이 좋습니다.

전반적으로 효과적인 맥락 관리는 AI 에이전트를 구축하고 최적화하는 데 필수적이며, 맥락의 모든 정보가 목적을 갖도록 하는 것이 중요합니다.

소셜 미디어의 발전은 블랙스카이와 같은 분산형 오픈 소스 플랫폼으로 나아가고 있습니다. 블랙스카이는 광고 비용 없이도 성공적으로 200만 사용자를 확보했습니다. 전통적인 소셜 미디어는 중앙 집중화되어 있어 사용자 자율성을 제한하는 경우가 많지만, 분산형 네트워크는 커뮤니티가 더 큰 통제권과 자치권을 가질 수 있도록 합니다.

블랙스카이는 흑인 사용자를 위한 안전하고 포용적인 공간을 만드는 데 중점을 두고 있으며, 그들의 목소리를 우선시하고 특정 알고리즘을 사용해 콘텐츠를 조정합니다. 이 플랫폼은 AT 프로토콜을 기반으로 운영되며, 이는 다양한 소셜 미디어 애플리케이션 간의 상호 운용성을 향상시킵니다. 이는 여러 가구 브랜드에서 표준화된 도구가 작동하는 방식과 유사합니다.

블랙스카이의 커뮤니티 중심 접근 방식은 흑인 사용자가 직면한 독특한 문제를 이해하는 자원봉사자들이 적극적으로 콘텐츠를 조정하는 것을 포함합니다. 이 플랫폼은 다른 커뮤니티의 모델로 기능하며, 상호 지원과 책임을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 블랙스카이는 도구와 자원을 제공함으로써 다양한 그룹을 위한 보다 공정한 온라인 환경을 조성하고자 합니다.

전반적으로 블랙스카이는 커뮤니티, 안전, 분산화를 강조하며 소셜 미디어의 유망한 변화를 나타냅니다.

이 글에서는 인기 있는 단어 게임인 워들(Wordle)의 다양한 고급 버전, 특히 하이퍼 워들(Hyper Wordle)에 대해 다룹니다. 하이퍼 워들은 플레이어가 동시에 2,315개의 단어를 해결하려고 시도하는 개념입니다.

워들 변형에 대한 언급이 있으며, 쿼들(Quordle, 네 개의 단어), 옥토들(Octordle, 여덟 개의 단어), 세데코들(Sedecordle, 열여섯 개의 단어)과 같은 여러 변형이 소개됩니다. 이러한 변형들은 가상의 하이퍼 워들로 이어집니다.

하이퍼 워들에서는 플레이어가 2,315개의 비밀 단어 각각에 대해 다른 추측을 입력할 수 있어, 일반 워들보다 훨씬 복잡합니다. 제공되는 피드백은 색깔이 있는 정사각형 형태로, 올바른 글자와 위치를 나타냅니다.

저자는 다양한 시작 단어에서 전략을 혼합하는 방법을 탐구하며, 최적의 전략을 결합하면 독립적으로 사용할 때보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 발견했습니다.

추론 기법에 대해서도 논의하며, '네이키드 후보(Naked Candidates)'와 '히든 후보(Hidden Candidates)'와 같은 방법이 플레이어가 가능성을 제거하고 추측 효율성을 높이는 데 도움을 준다고 설명합니다.

다양한 점수 측정 기준이 검토되며, 서로 다른 전략이 퍼즐을 해결하는 데 필요한 평균 추측 횟수를 줄일 수 있는 방법을 보여줍니다. 최적의 전략 조합을 통해 약 7920회의 추측에서 약 7598회로 개선된 사례가 강조됩니다.

저자는 전략을 더욱 개선할 수 있는 방법과 다른 게임이나 상황에서 다양한 접근 방식이 어떻게 작용할 수 있을지에 대한 질문을 제기합니다.

전반적으로 이 글은 이러한 워들 변형의 복잡성과 전략적 깊이를 강조하며, 게임 플레이를 향상시키기 위한 혁신적인 접근 방식을 보여줍니다.

이 도구는 적극적인 투자자를 위해 설계된 포트폴리오 분석 도구입니다. 투자자들이 자신의 성과와 위험을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 인터랙티브 브로커스와 연결하여 자동으로 데이터를 업데이트할 수 있습니다.

"UNIX-HATERS Handbook"는 Simson Garfinkel, Daniel Weise, Steven Strassmann이 편집한 책으로, UNIX 운영 체제를 비판합니다. 이 책은 UNIX의 여러 결함을 지적하며, 그 기원을 LSD와 유머러스하게 비교합니다. 1994년에 IDG Books Worldwide에서 출판되었으며, 저자들은 이 책을 준비하는 데 많은 노력을 기울였지만 내용의 정확성을 보장하지는 않는다고 강조합니다. IDG Books는 비즈니스 및 컴퓨터 서적 시장에서 중요한 역할을 하는 출판사로, 품질과 정보성 있는 책에 대한 헌신으로 잘 알려져 있습니다. 이 책은 UNIX의 단점을 이해하고자 하는 독자들을 위해 유머와 진지한 비판이 어우러진 방식으로 쓰여졌습니다.

OAuth는 2007년 트위터에서 개발된 시스템으로, 제3자 애플리케이션이 사용자 계정에 비밀번호 없이 접근할 수 있도록 해줍니다. 비밀번호를 공유하는 대신, OAuth는 액세스 토큰을 사용하여 애플리케이션이 사용자를 대신해 안전하게 행동할 수 있도록 합니다.

OAuth의 일반적인 작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 사용자가 YNAB와 같은 애플리케이션을 자신의 은행 계좌(예: 체이스)와 연결하고 싶어 할 때, 사용자는 은행의 로그인 페이지로 리디렉션됩니다. 여기서 로그인한 후, 애플리케이션과 공유할 계좌를 선택합니다. 둘째, 사용자가 동의하면 은행은 액세스 토큰이 아닌 인증 코드를 애플리케이션에 보냅니다. 이는 보안을 위한 절차입니다. 셋째, 애플리케이션은 이 인증 코드를 은행의 서버에 클라이언트 비밀(검증을 위한 개인 키)과 함께 보내 액세스 토큰을 받습니다. 마지막으로, 애플리케이션은 이 액세스 토큰을 사용하여 은행의 사용자 데이터에 안전하게 접근할 수 있습니다.

여기서 중요한 용어를 살펴보면, '리소스 소유자'는 데이터를 소유한 사용자이며, 'OAuth 클라이언트/애플리케이션'은 접근을 요청하는 제3자 애플리케이션입니다. '인증 서버'는 사용자를 인증하고 토큰을 발급하는 서비스(예: 체이스)를 의미하고, '리소스 서버'는 사용자 데이터를 호스팅하는 서비스를 말합니다.

OAuth는 사용자 동의와 백엔드 프로세스를 포함하여 정보를 안전하게 유지합니다. 또한, "구글로 로그인"과 같은 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 이는 OAuth를 기반으로 하면서 OpenID Connect를 통해 사용자 데이터를 검색하는 기능도 포함합니다. 요약하자면, OAuth는 비밀번호를 위험에 빠뜨리지 않고 애플리케이션이 개인 데이터에 안전하고 사용자 친화적으로 접근할 수 있는 방법을 제공합니다.

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2025년 8월 21일, 저자는 "Thinkbot"이라는 AI 웹봇에 대해 이야기합니다. 이 웹봇은 온라인에서 매우 활발하게 활동하고 있으며, 사용자에게 자신을 간단히 소개하고 문제가 있을 경우 IP 주소를 차단하라고 권장합니다. 저자는 Thinkbot이 중국의 텐센트가 소유한 41개의 서로 다른 네트워크 블록에서 74개의 고유한 IP 주소를 사용했다고 언급합니다.

저자는 중국 정부가 이 봇을 사용해 인터넷에서 콘텐츠를 수집하고, 그 비용을 다른 나라에 전가하고 있을 가능성을 추측합니다. 이에 저자는 방화벽에 여러 텐센트 소속 네트워크 블록을 추가하여 이 봇의 활동을 차단하기로 했으며, 이는 476,000개 이상의 IP 주소를 포함합니다.

저자는 이러한 조치를 취해야 하는 상황에 대한 불만을 표현하며, 현재 인터넷의 상태가 원치 않는 웹 활동으로부터 보호할 필요성을 느끼게 만든다고 말합니다.

도아이 역은 일본 군마현과 니가타현의 경계에 위치한 독특한 기차역입니다. 도쿄로 남쪽으로 가는 승객들에게는 평범해 보이지만, 북쪽으로 니가타로 향하는 여행자들에게는 경험이 크게 달라집니다.

북쪽으로 가는 승객들은 플랫폼에 도착하기 위해 어두운 신시미즈 터널로 거의 500개의 계단을 내려가야 하며, 이 과정은 15분 정도 걸립니다. 이 터널은 음산하고 폐쇄된 느낌을 줍니다. 이 역은 지하에 위치해 있어 유머러스하게 "일본의 두더지 역 1위"라고 불리기도 합니다. 역 내부에는 방문객들이 남긴 메모와 사진으로 가득 찬 작은 대기실이 있어 불안한 분위기를 더합니다.

또한 이 역은 많은 생명을 앗아간 위험한 등반으로 유명한 다니가와 산 근처에 위치해 있습니다. 이 산은 "죽음의 산"으로 알려져 있습니다.

저자는 소프트웨어 엔지니어를 위한 "위험한 조언"에 대해 이야기합니다. 이 조언은 상황에 따라 매우 유용할 수도 있고 해로울 수도 있는 강력한 지침입니다. 예를 들어, 프로젝트에 대한 결정을 스스로 내리거나, 가끔 회사 규칙을 어기고, 불확실한 상황에서도 강한 입장을 취하는 것 등이 있습니다. 이러한 조언은 위험할 수 있지만, 일반적인 경력 조언보다 더 진정성이 있는 경우가 많습니다. 일반적인 조언은 책임을 회피하고 다른 사람에게 잘 보이려는 경향이 있기 때문입니다.

저자는 관리자들이 이러한 조언을 잘 제공하지 않는 이유를 지적합니다. 그들은 이러한 조언이 자신에게 불리하게 작용할 수 있다고 생각하기 때문입니다. 비록 그들이 그 조언의 가치를 인식하더라도, 강력한 엔지니어들이 더 전략적인 접근 방식을 취할 수 있다는 점에서 답답함을 느낍니다. 이러한 위험한 조언을 따르려면 용기가 필요합니다. 유능한 엔지니어에게는 큰 이익을 가져올 수 있지만, 경험이 적은 사람에게는 해로울 수 있습니다. 저자는 독자들에게 이러한 방식으로 가끔 행동하더라도 혼자가 아니라고 안심시킵니다.

태국은 LRAD(장거리 음향 장치)를 사용하고 있습니다. 이 장치는 120에서 160 데시벨을 초과하는 매우 큰 소리를 발생시킵니다. 이러한 높은 소음 수준은 귀 통증, 청각 손실, 어지러움, 두통, 메스꺼움, 호흡 곤란과 같은 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있습니다.

뉴저지 주 교도소의 한 수감자가 변호사에게 항소 준비를 위해 재판 기록과 법적 문서를 플래시 드라이브에서 검토해 달라는 요청을 받았다. 그러나 교도소의 구식 정책 때문에 수감자들은 자신의 셀에서 플래시 드라이브에 직접 접근할 수 없고, 법률 도서관에서 시간을 요청해야 한다. 이로 인해 항소 과정이 지연될 수 있다.

교도소 내부의 기술은 매우 낙후되어 있으며, 현대적인 장치 대신 전기 타자기와 플로피 디스크를 사용하고 있다. 수감자들은 20개의 플로피 디스크를 보관할 수 있지만, 각 디스크의 저장 용량이 1.44메가바이트로 제한되어 있어 실용성이 떨어진다. 법적 문서의 용량이 이보다 훨씬 큰 경우가 많아 작업이 복잡해진다.

교도소의 구식 시스템은 수감자들이 법적 사건을 효율적으로 준비하는 데 방해가 된다. 저자는 제한된 노트북이나 태블릿 사용을 허용하면 법적 문서에 접근하고 관리하는 능력이 크게 향상될 것이라고 제안한다. 이 문제는 수감자들이 자신의 자유를 주장할 수 있도록 교도소 시스템의 현대화가 필요함을 강조한다.

이 글에서는 미니PC의 장점에 대해 다루고 있습니다. 미니PC는 작고 비용 효율적인 컴퓨터로, 가정과 사무실에서 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

미니PC는 일반적으로 제조 효율성이 높아 저렴하게 구입할 수 있지만, 수리가 쉽지 않아 전자 폐기물이 증가할 수 있습니다. 그 작은 크기로 인해 TV 뒤나 작은 책상 위와 같은 다양한 공간에 쉽게 배치할 수 있어 여러 용도로 적합합니다.

미니PC는 전통적인 컴퓨터에 비해 전력 소비가 현저히 적어 전기 요금을 줄이고 환경에 미치는 영향을 최소화합니다. 또한, 일반적인 컴퓨팅, 네트워킹, 네트워크 저장소(NAS), 개인 클라우드 서비스 등 다양한 컴퓨팅 요구를 처리할 수 있습니다. 여러 대의 미니PC를 사용하면 강력한 기계 하나 없이도 모든 필요를 충족할 수 있습니다.

복잡한 홈 서버를 구축하는 대신, 미니PC는 구성 요소 조립의 번거로움을 피할 수 있어 더 쉽고 종종 저렴한 솔루션을 제공합니다. 미니PC는 독립적으로 작동할 수 있어 가상화 소프트웨어의 필요성을 줄여줍니다. 여러 대의 미니PC를 사용하면 하드웨어 고장으로 인한 서비스 중단 위험을 줄일 수 있습니다.

미니PC는 독립적인 특성 덕분에 설정을 실험하기가 더 쉽고 스트레스를 덜 느끼게 해주어 재미있고 보람 있는 경험을 제공합니다.

결론적으로, 미니PC는 큰 초기 투자 없이 홈랩을 시작하거나 컴퓨팅 능력을 향상시키고자 하는 사람들에게 실용적이고 유연한 선택입니다. 이들은 성장과 실험을 장려하여 기술 애호가들 사이에서 인기를 끌고 있습니다.

저자는 연구 및 개발 작업을 위해 Raspberry Pi에서 Intel N100 미니 PC로 전환한 경험을 이야기합니다. N100은 4코어의 저전력 프로세서를 갖추고 있으며, 최대 32GB의 RAM과 여러 개의 2.5Gbps 이더넷 포트를 지원합니다. 가격이 저렴하면서도 Kubernetes와 Firecracker 코드를 효과적으로 테스트할 수 있어, 특히 여러 가상 머신을 처리하는 데 있어 Raspberry Pi보다 더 나은 성능을 제공합니다.

저자는 N100과 Raspberry Pi 5를 비교하며, Pi 5가 사양이 개선되었지만 여전히 I/O 병목 현상과 고비용 같은 한계가 있다고 지적합니다. N100의 장점으로는 더 나은 RAM 지원, 내장 NVMe 부팅 드라이브, 표준 HDMI 포트를 강조합니다.

저자는 N100을 제품 개발, 테스트, 그리고 서버리스 프레임워크인 OpenFaaS 지원 등 다양한 작업에 사용하고 있으며, 마이크로 VM을 효율적으로 관리할 수 있는 Slicer라는 도구도 언급합니다.

성능 면에서 N100은 열을 발생시키지만 안정성을 유지하여 헤드리스 리눅스 설정에 적합합니다. 저자는 N100 미니 PC가 가격 대비 훌륭한 가치를 제공하며 Raspberry Pi보다 더 강력하다고 결론짓습니다. 또한 KVM과 Firecracker를 효과적으로 실행할 수 있는 능력도 강조합니다. 마지막으로 Acemagic F3A 미니 PC를 더 강력한 대안으로 간단히 언급합니다.

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AI의 미래는 몇몇 기업에 의해 통제되는 것이 아니라, 개방적이고 협력적인 방식이어야 합니다. 우리의 플랫폼은 개인과 조직이 자금을 모아 대규모 AI 모델을 훈련할 수 있도록 하여, 강력한 AI를 모든 사람이 이용할 수 있게 합니다. 비용과 이익을 공유함으로써 혁신을 가속화하고, 커뮤니티가 그 혜택을 누릴 수 있도록 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, 연구자들은 AI 모델 훈련을 위한 구체적인 계획을 제출합니다. 이 계획에는 목표, 데이터, 예상 결과가 포함됩니다. 둘째, 개인과 조직은 우리의 크라우드펀딩 플랫폼을 통해 프로젝트 예산을 충당하기 위해 자금을 기부합니다. 셋째, 자금이 확보되면, 공유된 컴퓨팅 자원을 사용하여 모델을 훈련하고, 그 과정에서 업데이트를 투명하게 공유합니다. 훈련이 완료된 후, 모델은 오픈 소스로 공개되어 누구나 접근하고 혜택을 누릴 수 있습니다.

AI 모델 훈련을 위한 크라우드펀딩 플랫폼의 출시 소식을 알고 싶다면, 우리 커뮤니티에 참여하세요.

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TecharoHQ는 GitHub의 공개 프로젝트로, "anubis" 저장소에 속해 있습니다. 이 프로젝트는 12,200개의 별과 338개의 포크를 기록하며 주목받고 있습니다. 현재 155개의 열린 이슈와 33개의 풀 리퀘스트가 있습니다.

최근의 풀 리퀘스트 중 하나는 "feat: add 'proof of React' challenge"라는 제목을 가지고 있으며, Preact를 사용한 새로운 도전 방법을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다. Preact는 React의 경량 대안으로, 이 방법은 SHA-256 해싱을 통해 클라이언트가 JavaScript를 실행할 수 있는지를 검증합니다. 이는 전통적인 작업 증명 방식보다 더 효율적입니다. 작성자인 Xe는 이 작업이 비행기에서 최소한의 자원으로 개발되었다고 언급했습니다.

이 풀 리퀘스트에는 문서 업데이트, 테스트 케이스, 그리고 리뷰어들에게 정중한 댓글을 요청하는 메시지가 포함되어 있습니다. 코드 스캐닝 도구에서 몇 가지 문제, 특히 철자 오류가 발견되었습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 활발하게 개발되고 유지되고 있습니다.

탈과 첸은 그들의 기사에서 에이전틱 AI 브라우저와 관련된 위험에 대해 논의합니다. 이 브라우저는 쇼핑이나 이메일 관리와 같은 온라인 작업을 자동화하는 기능을 가지고 있지만, 편리함을 제공하는 대신 적절한 보안 조치를 결여하고 있어 사용자들이 피싱이나 가짜 온라인 상점과 같은 사기에 취약해질 수 있습니다.

"스캠렉시티"라는 용어는 AI에 의해 강화된 복잡한 사기의 새로운 시대를 설명합니다. 전통적인 사기가 AI 브라우저에 의해 쉽게 조작될 수 있기 때문에 더욱 효과적이게 됩니다. 마이크로소프트와 오픈AI와 같은 기업들은 자율적으로 작동하는 AI 브라우저를 개발했지만, 사용자 경험을 중시하는 과정에서 필수적인 보안 기능을 종종 간과하고 있습니다.

저자들은 퍼플렉시티 코멧 AI 브라우저를 고전적인 사기와 비교하여 테스트했습니다. 예를 들어, AI 브라우저는 가짜 월마트 사이트에서 제품을 구매하도록 속아 넘어갔고, 이는 인간의 감독 없이 이루어져 사기 사이트를 식별하지 못하는 능력을 드러냈습니다. 또한, AI는 가짜 은행 이메일의 피싱 링크를 클릭하여 안전 점검 없이 악성 페이지로 직접 연결되는 사례도 있었습니다. 이는 의심스러운 내용을 인식하지 못하는 실패를 보여줍니다.

저자들은 "프롬프트픽스"라는 새로운 유형의 공격을 소개했습니다. 이는 숨겨진 프롬프트가 AI의 행동을 조작하는 방식으로, 사기꾼들이 인간의 판단을 우회하여 AI를 직접 겨냥할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 발견은 AI 브라우저의 인기가 높아짐에 따라 잠재적인 사기가 크게 증가할 수 있음을 시사합니다. 하나의 AI가 손상되면 같은 취약점이 수천 명의 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다.

저자들은 AI 브라우저에 강력한 보안 조치를 처음부터 통합해야 한다고 강조합니다. 이는 사용자 보호를 위해 더 나은 피싱 탐지와 URL 검사를 포함해야 한다는 것입니다. AI 브라우저는 놀라운 편리함을 제공하지만, 동시에 상당한 재정적 및 개인적 위험을 초래할 수 있는 새로운 취약점을 안고 있습니다. 따라서 사용자 보호를 위해 보안을 우선시하는 것이 중요합니다.

수학자 다니엘 맨스필드는 3,700년 전의 고대 바빌로니아 점토판인 플림프턴 322를 연구해왔습니다. 이 점토판에는 현재 사용되는 어떤 것보다도 더 정확한 삼각법 표가 담겨 있으며, 피타고라스보다 1,000년 이상 앞선 것입니다. 뉴사우스웨일스 대학교의 연구자들은 이 점토판이 사원과 피라미드 건축을 위한 측량 및 계산과 같은 실용적인 목적으로 사용되었을 것이라고 믿고 있습니다.

이 점토판은 네 개의 열과 15개의 행으로 구성된 쐐기 문자로 쓰여져 있으며, 각도와 원보다는 직각 삼각형 비율에 대한 고급 이해를 보여줍니다. 수학자들은 수십 년 동안 이 점토판의 목적에 대해 논의해왔지만, 맨스필드와 그의 동료 노먼 와일드버거는 이제 이것이 단순한 교육 도구가 아니라 실제 작업 도구였다고 제안하고 있습니다.

그들은 원래의 형식이 여섯 개의 열과 38개의 행을 포함했을 가능성이 있으며, 이는 고대 공학에서의 실용적인 사용을 나타낸다고 추측합니다. 이 연구는 바빌로니아 수학의 정교함을 강조하며, 앞으로 더 많은 점토판이 연구될 가능성이 있음을 시사합니다. 이는 이 고대 문화에 대한 새로운 통찰을 제공할 수 있습니다.

호주 우편은 8월 29일부터 저가 패키지에 적용될 새로운 세금으로 인해 미국으로의 대부분의 소포 발송을 중단했습니다. 이로 인해 호주 기업들은 이제 800달러 이하의 소포를 미국 고객에게 보낼 수 없게 되었습니다. 대신 150달러 이하의 편지와 선물만 발송이 가능합니다.

이번 결정은 많은 소매업체들이 이미 어려움을 겪고 있었고, 이러한 변화에 대비해 미국으로의 발송을 중단하기 시작한 상황에서 내려졌습니다. 새로운 세금은 저가 수입품에 대한 이전의 세금 면제를 종료하는 미국 정부의 조치의 일환으로, 이는 전 세계 우편 서비스에 혼란을 초래하고 있습니다.

호주 우편은 새로운 미국 세관 요구 사항을 준수하기 위한 해결책을 마련 중이며, 향후 서비스 재개를 희망하고 있습니다. 한편, 페덱스와 같은 일부 민간 배송 회사는 미국으로의 서비스를 계속 제공할 예정이지만, 센들(Sendle)과 같은 다른 회사들은 새로운 세금에 대한 불확실성으로 인해 발송을 잠정 중단했습니다.

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이 기사는 소프트웨어 엔지니어의 생산성을 높이기 위해 더 빠른 CPU로 업그레이드하는 것이 중요하다고 강조합니다. 많은 사람들이 여전히 구형 모바일 칩을 사용하고 있는데, 이는 효율성을 저해할 수 있습니다. AI 코딩 도구의 발전, 예를 들어 연간 480달러에 제공되는 Cursor와 같은 도구들이 등장하면서 생산성에 대한 투자가 가치 있다는 점이 분명해졌습니다. AMD Ryzen 9 9950X와 같은 고급 CPU는 약 500달러에 구매할 수 있으며, 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 비용은 3년 동안 연간 약 170달러로 나눌 수 있습니다.

기사는 인상적인 성능 차이를 보여주며, 데스크탑 CPU가 노트북보다 대략 세 배 빠르고, 최신 CPU는 3년 전 모델보다 세 배 더 빠르다는 점을 강조합니다. 이러한 속도 향상은 작업 대기 시간을 크게 줄일 수 있어 더 나은 하드웨어에 투자할 필요성을 강하게 제기합니다. AI 구독 서비스를 이용할 여유가 있다면, 최적의 성능을 위해 빠른 CPU에도 투자해야 합니다.

곤조는 터미널에서 로그 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. k9s 도구에서 영감을 받은 직관적인 인터페이스를 제공하여 사용자가 시각적 차트, 인공지능 통찰력, 고급 필터링 옵션을 통해 로그 스트림을 모니터링할 수 있도록 돕습니다.

곤조의 주요 기능 중 하나는 실시간 분석입니다. 다양한 출처에서 오는 로그를 처리하며, OpenTelemetry 로그 형식을 지원하고 gRPC를 통해 로그를 받을 수 있습니다. JSON이나 일반 텍스트와 같은 로그 형식을 자동으로 감지하고, 심각도 수준을 색상 코드와 차트를 통해 표시합니다.

인터랙티브 대시보드는 사용자 친화적인 2x2 그리드 레이아웃을 제공하며, 실시간 로그 분석을 위한 차트를 포함하고 있습니다. 키보드 단축키와 마우스 네비게이션을 모두 지원하며, 개별 로그 항목에 대한 상세한 뷰를 제공하고 로그 업데이트를 일시 정지할 수 있는 기능도 있습니다.

고급 필터링 기능을 통해 사용자는 정규 표현식과 특정 속성을 사용하여 로그를 필터링할 수 있습니다. 인공지능 기반 통찰력 기능은 로그에서 반복되는 패턴과 이상 징후를 자동으로 식별하고, 다양한 AI 모델을 사용하여 문제의 잠재적 원인을 제안합니다.

곤조는 Go 또는 Homebrew를 사용하여 설치하거나 바이너리를 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 기본 사용법으로는 파일이나 스트림에서 로그를 읽고, 실시간으로 로그를 추적하며, 인공지능 기능을 활용하여 로그를 분석하는 것이 있습니다.

사용자는 명령줄 플래그나 설정 파일을 통해 곤조를 사용자 맞춤형으로 구성할 수 있습니다. 곤조는 여러 프레임워크와 라이브러리를 사용하여 구축되어 모듈화되어 있으며, 기여하기도 쉽습니다. 이 프로젝트는 기여를 환영하며 참여 방법에 대한 가이드라인을 제공합니다.

곤조는 개발자와 운영자가 로그 분석을 간소화하여 문제를 쉽게 발견하고 실시간으로 로그 데이터를 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

C 언어와 Zig 언어의 타입 처리 방식의 차이에 대해 설명합니다. 특히 구조체와 타입 동등성에 중점을 두고 있습니다.

C 언어에서는 서로 다른 이름을 가진 두 구조체가 내용이 동일하더라도 고유한 타입으로 간주됩니다. 예를 들어, 한 타입의 구조체를 다른 타입이 요구되는 곳에 전달하면 오류가 발생합니다.

Zig 언어에서는 이름이 없는 구조체를 정의하고 이를 상수에 바인딩할 수 있습니다. 동일한 구조체 정의를 기반으로 두 개의 상수를 만들면 이들은 같은 타입으로 취급됩니다. 그러나 정의를 조금 수정하면 서로 다른 타입이 됩니다.

Zig에서는 구조적 타이핑을 허용하여 같은 구조를 공유하는 타입이 동등할 수 있습니다. 하지만 이로 인해 혼란이 생길 수 있습니다. 예를 들어, 함수를 사용해 타입을 생성할 경우 특정 조건에서는 서로 다른 호출에서 같은 타입이 생성될 수 있지만, 다른 조건에서는 그렇지 않을 수 있습니다.

Zig의 타입 생성자는 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있어 비슷해 보이는 타입이 서로 다른 타입으로 간주될 수 있습니다. 이는 제네릭 프로그래밍에서 문제가 될 수 있으며, 비슷한 구조체가 같은 타입으로 처리될 것이라는 기대와 상충할 수 있습니다.

Zig는 타입에 대한 유연성을 제공하지만, 프로그래머는 주의해야 한다고 저자는 경고합니다. 타입 동등성의 복잡성과 예기치 않은 동작 가능성 때문에 개발자들은 Zig가 자동으로 타입을 관리해 줄 것이라고 완전히 의존할 수 없습니다.

또한, Zig의 타입 처리 방식은 Jai와 Odin과 같은 다른 언어와 비교되며, 이들 역시 제네릭과 구조적 타이핑에서 유사한 문제를 겪고 있음을 보여줍니다.

결론적으로, Zig는 타입 처리를 위한 강력한 개념을 도입하지만, 프로그래머가 신중하게 다루어야 할 도전과 잠재적인 함정도 함께 제시합니다.

글렌과 줄리안은 '스테이지와이즈'라는 도구를 개발하고 있습니다. 이 도구는 개발 모드에서 앱과 함께 작동하는 프론트엔드 코딩 에이전트입니다. 모든 프레임워크나 컴포넌트 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. 사용자는 HTML 요소를 클릭하고 명령어를 입력함으로써 로컬 코드를 쉽게 수정할 수 있습니다. 예를 들어 "여기 높이를 늘려줘"와 같은 명령을 입력할 수 있습니다.

그들은 기존의 로컬 개발 도구들이 프로토타입 도구에서 느꼈던 '마법'이 부족하다는 것을 깨닫고 스테이지와이즈를 만들었습니다. 처음에는 다른 코딩 에이전트에게 프롬프트를 전달하는 기능만 있었지만, 이후 더 나은 기능을 위해 독립적인 에이전트로 발전했습니다.

최근 업데이트에는 채팅 기록 기능, 실행 취소 버튼, 무료 크레딧 증가와 가격 50% 인하가 포함되었습니다. 이 도구는 로컬에서 프로토타입을 계속 만들고 싶어하는 비전문가 사용자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 사용자는 앱의 디렉토리에서 간단한 명령어를 실행하여 에이전트를 사용할 수 있습니다.

사용자들의 피드백을 환영하며, 이 도구가 어떻게 활용될지 기대하고 있습니다.

이 글은 Go 언어의 인터페이스 시스템의 복잡성과 단점을 다루고 있으며, 특히 기본 메소드와 그 의미에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Go는 인터페이스에 대해 구조적 타이핑을 사용합니다. 이는 특정 타입이 필요한 메소드를 가지고 있다면 해당 인터페이스를 구현한다고 간주된다는 의미입니다. 이는 Java나 Rust와 같은 언어와는 다른 접근 방식입니다.

명시적인 인터페이스 구현이 없기 때문에, 문서화가 어렵고 의도치 않게 인터페이스에 맞춰지는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 런타임에서 오류를 일으킬 수 있습니다.

Go의 flag.Value 인터페이스는 현재 디자인의 문제를 잘 보여줍니다. 이 인터페이스는 문자열 표현과 파싱을 위한 메소드를 가지고 있지만, 값을 추출하는 간단한 방법이 없어 복잡한 타입 단언이 필요합니다.

Go는 구조체 임베딩을 허용하여 기존 타입에 새로운 메소드를 추가할 수 있게 합니다. 이를 통해 클라이언트 코드를 변경하지 않고도 기본 구조체를 임베드하여 새로운 메소드를 제공할 수 있습니다.

인터페이스에는 외부에서 접근할 수 없는 메소드가 있을 수 있으며, 이러한 메소드는 이름과 패키지로 일치해야 합니다. 이로 인해 외부 타입이 이를 구현하는 것이 불가능해지며, 기본 구조체의 임베딩을 강제하는 데 활용될 수 있습니다.

사용자는 인터페이스 메소드와 충돌하는 메소드를 실수로 정의할 수 있으며, 이로 인해 인터페이스에 변경이 생길 때 문제가 발생할 수 있습니다.

글에서는 인터페이스 시스템을 개선하기 위한 대안으로 선택적 메소드와 관련 인터페이스를 제안하고 있지만, 이러한 방법도 자체적인 도전 과제가 있습니다.

전반적으로 Go의 인터페이스 메커니즘은 문제가 있다고 평가되며, 새로운 메소드를 추가하는 것을 복잡하게 만들고 지저분한 구현으로 이어질 수 있습니다. 글은 Go에서 인터페이스 디자인에 대해 보다 의도적이고 구조화된 접근 방식을 지지합니다.

몇 주 전, 친구의 영감을 받아 XSLT를 사용해 개인 블로그를 만들기로 했습니다. 단순히 제 블로그를 만드는 대신, 다른 사람들이 사용할 수 있는 프레임워크를 개발해 GitHub에 공개했습니다.

이 프레임워크는 복잡한 빌드 시스템 없이도 쉽게 게시물을 발행할 수 있도록 도와줍니다. 사용 방법은 간단합니다. 먼저, 필요한 XML 헤더와 푸터를 포함한 HTML 형식으로 새 게시물을 작성합니다. 다음으로, 프레임워크가 게시물을 찾을 수 있도록 고유한 태그를 추가합니다. 마지막으로, posts.xml 파일에 게시물을 추가하면 됩니다.

이 프레임워크는 사용자 친화적이며 제 필요에 잘 맞습니다. 다만, CSS에서 몇 가지 버그가 있을 수 있습니다. XSLT가 HTML 사양의 일부로 남아 있기를 바라며, 저는 그것이 간단하고 효과적이라고 생각합니다.

더 자세한 내용은 GitHub에서 프레임워크를 확인하실 수 있습니다.

최근 해커톤에서 한 팀은 코딩 에이전트인 Claude Code를 사용해 연속적으로 작업하는 실험을 진행했습니다. 이 방법으로 팀은 1,000건 이상의 커밋과 함께 여러 코드베이스를 성공적으로 포팅했으며, 그 중에는 React의 assistant-ui 라이브러리를 Vue.js로, Python 도구인 Browser Use를 TypeScript로 변환하는 작업이 포함되었습니다.

팀은 에이전트에게 코드를 포팅하고 각 수정 후에 변경 사항을 커밋하라는 간단한 지시문을 사용했습니다. 이들은 가상 머신을 설정하여 이러한 작업을 밤새 진행했습니다. 아침이 되자 에이전트는 테스트 작성과 Flask 지원과 같은 추가 기능을 포함해 대부분의 작업을 완료한 상태였습니다.

이 경험에서 얻은 주요 교훈은 다음과 같습니다. 첫째, 지시문의 간결함이 중요하며 복잡한 지시문은 성능을 저하시킵니다. 둘째, 에이전트는 집중력을 유지하며 할당된 작업을 잘 수행했습니다. 셋째, 이 프로젝트는 에이전트를 운영하는 데 약 800달러의 비용이 들었고, 이로 인해 약 1,100건의 커밋이 이루어졌습니다.

또한 팀은 RepoMirror라는 도구를 만들어 향후 포팅 작업을 위한 저장소 설정을 돕고, 소스 코드베이스와 대상 코드베이스 간의 동기화를 쉽게 할 수 있도록 했습니다. 전반적으로 이 경험은 코딩 에이전트의 잠재력을 보여주었지만, 완벽한 코드 출력을 보장하기 위해 여전히 해야 할 일이 있음을 드러냈습니다.

멀티패스 TCP(MPTCP)는 전통적인 TCP 프로토콜을 개선한 것으로, 여러 네트워크 인터페이스를 가진 장치(예: Wi-Fi와 셀룰러를 동시에 사용하는 스마트폰)가 데이터 전송을 위해 여러 경로를 동시에 사용할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근 방식은 연결성을 향상시킬 수 있지만, 패킷 순서가 뒤바뀌는 문제와 같은 이슈로 인해 아직 널리 채택되지 않고 있습니다.

현재 대부분의 인터넷 통신은 단일 경로에 의존하고 있지만, MPTCP는 여러 인터페이스를 활용하여 연결 품질과 신뢰성을 높일 수 있습니다. MPTCP는 "서브플로우"를 생성하여 하나의 TCP 연결이 여러 기본 TCP 흐름에 의해 지원되도록 합니다. 이를 통해 대역폭을 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.

MPTCP는 전통적인 TCP의 두 가지 주요 문제를 해결합니다. 첫째, 여러 인터페이스의 대역폭을 결합하여 전체 속도를 증가시킬 수 있는 집계 기능을 제공합니다. 둘째, 장치가 네트워크 간(예: Wi-Fi에서 셀룰러로) 전환할 때도 연결을 유지할 수 있는 이동성 기능을 갖추고 있습니다.

MPTCP의 주요 구현은 리눅스와 iOS/macOS에서 이루어지고 있습니다. 리눅스는 커널 버전 5.6부터 MPTCP를 지원하며, iOS는 버전 7이 필요합니다. MPTCP는 경로 관리자를 사용하여 연결을 관리하고, 스케줄러를 통해 데이터 전송에 사용할 경로를 결정합니다. 그러나 현재 구현은 아직 성숙하지 않았고 구성하기 복잡할 수 있습니다.

MPTCP는 유망한 기술이지만, 호환성 문제와 클라이언트 측 사용을 위한 리눅스의 추가 개발 필요성 등 한계가 있습니다. MPTCP는 15년 동안 개발되어 왔으며, 독특한 이점을 제공하지만, 주류 기술로 자리 잡을지는 불확실합니다. 한편, 멀티패스 QUIC도 개발 중이지만 아직 성숙도가 낮습니다.

결론적으로, MPTCP는 인터넷 연결성을 향상시킬 수 있는 흥미로운 잠재력을 가지고 있지만, 현재 사용 사례는 제한적이며 주로 리눅스 서버와 macOS/iOS 클라이언트를 포함하는 특정 설정에서 효과적입니다.

이 텍스트는 로마 세계에서 바울의 여정을 되짚어보는 프로젝트에 대해 설명하고 있습니다. 바울은 네 번의 주요 여행을 했습니다. 첫 번째는 첫 번째 선교 여행, 두 번째는 두 번째 선교 여행, 세 번째는 세 번째 선교 여행, 마지막으로 로마로의 최종 여행입니다.

이 프로젝트에는 바울이 방문한 모든 장소와 그가 traveled한 도로, 그리고 이 여행들과 관련된 이야기들을 보여주는 인터랙티브 지도도 포함되어 있습니다. 업데이트는 인스타그램 @kingdoms.collide를 통해 공유될 예정이며, 탐험은 2026년 말까지 마칠 계획입니다.

연락처 정보는 다음과 같습니다. 이메일 주소는 [email protected]입니다. 트위터 프로필 링크와 블루스카이 프로필 링크, 그리고 링크드인 프로필 링크도 있습니다.

ContextForge MCP 게이트웨이는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 REST 서비스의 게이트웨이, 프록시, 레지스트리 역할을 하는 다목적 도구입니다. 이 도구는 서비스 발견, 인증, 속도 제한, 관찰 가능성 등 다양한 기능을 하나의 엔드포인트로 통합하여 AI 클라이언트가 더 쉽게 연결할 수 있도록 합니다.

주요 기능으로는 MCP와 REST 서비스를 모두 지원하며, 실시간 관리를 위한 관리자 UI를 제공합니다. 또한, 기존 API를 MCP 표준에 맞게 가상화할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. HTTP와 웹소켓을 포함한 여러 전송 옵션을 제공하며, 보안, 재시도, 속도 제한 기능이 내장되어 있습니다. Docker나 PyPI를 통해 확장 가능한 배포 옵션을 지원하고, OpenTelemetry와 같은 관찰 가능성 도구와 호환됩니다.

설치는 PyPI나 Docker를 통해 가능하며, VS Code와 컨테이너와 같은 다양한 환경에 대한 빠른 시작 가이드도 제공됩니다.

중요한 점은 현재 버전(0.6.0)이 알파/베타 단계에 있으며, 완전히 테스트되고 보안이 강화될 때까지 생산 환경에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며 IBM의 공식 지원이 없으므로 사용자는 스스로 보안과 적절한 통합을 보장해야 합니다.

전반적으로 MCP 게이트웨이는 AI 서비스의 연결과 관리를 간소화하여 AI 분야의 개발자들에게 유용한 도구가 됩니다.

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