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군의 실패 모드, 영향 및 중요도 분석(FMECA)과 관련된 법적 분쟁에서 제8 순회 항소법원이 개입하게 되었습니다. 언론 매체인 더 트레이스는 투명성을 요구하며 주요 문서들이 공개되어야 한다고 주장하고 있습니다. 이들은 공공이 시그 사우어를 상대로 한 집단 소송 인증 과정에서 여러 차례 인용된 정보를 접근할 권리가 있다고 강조하고 있습니다.

시그 사우어는 "국가 안보" 문제를 이유로 FMECA 문서가 비공개로 유지되어야 한다고 주장하며, 군이 의견을 제시할 시간을 요청하고 있습니다. 이들은 관련된 두 개의 FMECA 문서가 존재한다고 확인했으며, 하나는 스프레드시트이고 다른 하나는 이전에 공개되지 않았던 메모입니다. 이로 인해 문서의 내용과 저자에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

더 트레이스의 제출 서류는 FMECA가 이미 온라인에서 널리 공유되고 시그 사우어의 경영진에 의해 논의되었다고 강조하며, 더 이상 비밀이 아니라고 주장하고 있습니다. 이들은 FMECA를 비공개로 유지하는 것은 국방부 규정에 따라 정당화될 수 없다고 주장하고 있습니다. 이 규정은 비밀이 아닌 성과 평가의 공개를 허용하고 있습니다.

주목해야 할 주요 사항은 법원이 문서의 공개를 허용할지, 군이 FMECA의 상태에 대해 어떻게 대응할지, 그리고 메모의 공개 가능성입니다. 이 메모는 시그 사우어의 제품 안전과 관련된 중요한 내부 평가를 드러낼 수 있습니다.

"Essential Coding Theory"는 Venkatesan Guruswami, Atri Rudra, Madhu Sudan이 저술한 책으로, 코딩 이론 강의 노트를 바탕으로 하고 있습니다. 이 책은 오류 수정, 코드 거리, 해밍 코드와 리드-솔로몬 코드와 같은 특정 코드 유형 등 코딩 이론의 기본 개념을 다룹니다. 이 자료는 미국 국립 과학 재단의 지원을 받았습니다.

책은 기본 정의, 수학적 기초, 다양한 코딩 기법을 탐구하는 섹션으로 구성되어 있습니다. 주요 주제는 다음과 같습니다. 첫째, 코딩 이론과 기본 정의를 소개하는 기본 개념. 둘째, 데이터 전송에서 오류를 수정하는 방법을 논의하는 오류 수정. 셋째, 선형 코드와 그 속성을 탐구하는 선형 코드. 넷째, 코딩 이론에서 확률의 역할을 다루는 확률과 엔트로피. 다섯째, 코딩의 경계와 한계를 살펴보는 조합적 측면. 여섯째, 다양한 코드의 디코딩 방법을 자세히 설명하는 알고리즘. 마지막으로, 해싱과 데이터 보안과 같은 실제 응용 프로그램과 코딩 문제에 대한 이론적 통찰을 논의하는 응용 프로그램입니다.

이 책은 컴퓨터 과학과 공학 분야의 학생과 연구자들이 코딩 이론을 포괄적으로 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 비상업적 사용을 위한 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 제공되며, 최신 버전은 온라인에서 확인할 수 있습니다.

저자는 Apple 개발자 문서에 대한 접근성을 개선하기 위해 도구를 만들었습니다. 이 문서는 종종 자바스크립트로 작성되어 AI 도구로 읽기 어려운 경우가 많습니다. 이 도구는 Apple 문서를 깔끔한 마크다운 형식으로 변환합니다. 사용자는 URL을 "developer.apple.com"에서 "sosumi.ai"로 변경하여 AI 친화적인 콘텐츠에 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 원래 URL은 https://developer.apple.com/documentation/swift/double이고, 새 URL은 https://sosumi.ai/documentation/swift/double입니다.

이 도구는 Cloudflare Workers에서 실행되며, Apple 문서에서 구조화된 데이터를 추출하여 읽기 쉽고 검색하기 쉽게 만듭니다. 저자는 사용자들이 이 도구를 사용해보고 피드백을 공유해주기를 권장합니다.

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모든 개선이 복잡성을 추가해야 하는 것은 아닙니다. 때로는 단순화하는 것이 중요합니다. PageIndex는 벡터 데이터베이스 대신 문서에서 계층적 트리 구조를 사용하여 검색 보강 생성(RAG)에 접근하는 독특한 방법을 채택하고 있습니다. 이 방법은 데이터 포인트를 일치시키는 대신 섹션을 탐색하는 방식으로 인간의 읽기 방식을 모방합니다.

그 결과, 더 투명하고 이해하기 쉬운 검색 과정이 만들어져 팀이 결과를 신뢰하고 문제를 더 쉽게 해결할 수 있도록 돕습니다. 이 접근 방식은 강력한 검색이 복잡한 벡터에 의존할 필요가 없음을 보여줍니다. 문서 구조와 논리적 추론을 활용하는 것도 충분히 효과적일 수 있습니다.

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저자는 사용자들이 Hacker News에서 간과된 게시물을 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 웹사이트인 HN Overlooked를 만들었습니다. 이 웹사이트는 페이지 상단에 나타나지 않는 흥미로운 콘텐츠를 자주 놓치는 경험에서 출발했습니다. 저자는 어느 날 밤 세션을 녹음하던 중 이 아이디어를 떠올렸고, 이를 간단한 웹 애플리케이션으로 발전시키기로 결정했습니다.

이 웹사이트는 Hacker News API를 사용하며, API 키가 필요 없어 다루기 쉽습니다. 저자는 Claude Code라는 도구를 활용해 코딩 실험을 즐기며 이 프로젝트를 개발했습니다. 또한, 코드를 오픈 소스화하여 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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DeepSeek는 중국에서 개발된 새로운 AI 모델로, 시장에서 큰 화제를 모았지만 그 대부분은 가짜 계정을 통해 인위적으로 만들어진 것이었습니다. 연구에 따르면 DeepSeek에 대한 온라인 활동의 약 15%가 이러한 조작된 가짜 프로필에서 발생했으며, 이들은 봇 네트워크처럼 작동하여 인기를 가장했습니다.

DeepSeek에 대한 열광은 진정한 것이 아니었습니다. 수천 개의 가짜 계정이 서로의 메시지를 증폭시키고 실제 대화에 섞여들어 인위적인 흥분을 조성했습니다. 가짜 프로필들은 서로의 게시물을 부각시키고, 트렌드 주제를 가로채 DeepSeek을 홍보했습니다. 이들은 일반적인 아바타를 사용하고 비슷한 칭찬 댓글을 동시에 작성하는 등 전형적인 봇 활동을 보였습니다.

이러한 인위적인 흥분은 미국 시장에 영향을 미쳐 투자자들이 과대 광고에 반응하면서 상당한 재정적 손실을 초래했습니다. 따라서 조직들은 잘못된 정보를 신속하게 탐지하기 위해 모니터링 도구를 도입해야 하며, 정보 탐지에 대한 체계적인 계획을 수립하고 모니터링 시스템을 구축하며 시뮬레이션을 실행하고 신속한 대응 전략을 개발해야 합니다.

이번 사건은 의사결정에서 잘못된 정보의 위험성을 강조하며, 특히 기술 산업에서 진짜와 가짜 참여를 구별하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. DeepSeek 사례는 리더와 투자자들에게 참여의 진정성을 주의 깊게 살펴보라는 경고의 메시지를 전달하며, 잘못된 정보가 시장 인식을 왜곡하고 투자 결정을 영향을 미칠 수 있음을 상기시킵니다.

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SeedBox Lite는 사용자가 다운로드를 기다리지 않고 즉시 영화와 TV 프로그램을 시청할 수 있는 현대적인 토렌트 스트리밍 애플리케이션입니다. 이 앱은 넷플릭스와 유사한 사용자 친화적인 경험을 제공하며, 최신 웹 기술로 구축되었습니다.

주요 기능으로는 콘텐츠가 다운로드되는 동안 즉시 시청할 수 있는 기능이 있습니다. 사용자 인증을 통한 비밀번호 보호 기능도 제공되어 안전한 접근이 가능합니다. 모든 기기에 최적화된 반응형 디자인을 갖추고 있으며, 자막과 전체 화면 모드를 지원하는 스마트 비디오 플레이어를 포함하고 있습니다. 또한, Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼에서 호환되며, Docker나 PM2를 이용해 빠르게 설치할 수 있습니다.

사용자 경험은 넷플릭스 스타일의 인터페이스로 설계되어 있으며, 모바일 사용자를 위한 터치 친화적인 조작이 가능합니다. 기술 사양으로는 MP4, MKV, AVI 등 다양한 비디오 형식을 지원하고, 지능형 캐싱 및 진행 상황 추적 기능이 포함되어 있습니다. 성능 점검을 위한 내장 건강 모니터링 기능도 제공됩니다.

SeedBox Lite는 Docker나 PM2를 사용하여 설치할 수 있으며, 저장소 복제, 환경 변수 설정, 애플리케이션 시작에 대한 명확한 지침이 제공됩니다. 사용자는 기본 비밀번호를 변경하고, 자신이 권리를 가진 콘텐츠에 접근하기 위해 앱을 합법적으로 사용해야 합니다. 이 소프트웨어는 개인 용도로만 사용 가능하며, 상업적 사용이나 재배포에 대한 엄격한 제한이 있습니다.

SeedBox Lite는 다양한 기기에서 빠르고 안전하게 토렌트를 스트리밍할 수 있는 기능이 풍부한 도구로, 매끄러운 시청 경험을 원하는 사용자에게 적합합니다.

최근 연구를 바탕으로 프롬프트 주입 공격을 생성하는 간단한 오픈 소스 타입스크립트 라이브러리를 만들었습니다. 이 라이브러리는 가볍고 사용하기 쉽습니다. 여러분의 피드백을 환영하지만, 반드시 허가된 시스템에서만 테스트해 주시기 바랍니다!

이 웹사이트는 사용자가 실시간으로 서로 연결될 수 있도록 마우스 움직임과 클릭을 동기화하는 기능을 제공합니다. 이 사이트는 BitTorrent, Nostr, MQTT, IPFS, Supabase, Firebase와 같은 다양한 기술을 활용하여 사용자 간의 연결을 지원합니다. 현재 페이지에는 당신 혼자 있지만, 다른 탭에서 페이지를 열면 여러 사용자가 어떻게 상호작용하는지 확인할 수 있습니다.

서비스를 이용하려면 앱 ID와 방 ID를 입력하여 방에 참여해야 합니다. 사용자가 방에 들어오거나 나갈 때 이를 추적할 수 있는 기능도 제공됩니다. 마우스 움직임이나 클릭과 같은 행동을 다른 사용자에게 전송하고, 그들의 행동에 반응할 수 있습니다. 이 페이지는 오디오 및 비디오 스트리밍, 파일 공유와 같은 추가 기능도 지원합니다. 더 자세한 내용은 문서를 참고하면 됩니다.

요약하자면, 이 사이트는 마우스 움직임과 클릭을 통해 사용자 간의 실시간 상호작용을 가능하게 하며, 더 발전된 기능을 추가할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이 글에서는 비트코인 주소를 입력할 때 발생할 수 있는 오타의 위험성에 대해 다룹니다. 오타가 발생할 수 있지만, 오타로 인해 비트코인을 잘못된 주소로 보내는 가능성은 일부 사람들이 생각하는 것만큼 걱정할 수준이 아닙니다.

첫째, 비트코인 주소에는 오류를 방지하는 체크섬이 포함되어 있습니다. 오타가 유효한 주소로 이어질 확률은 약 1/2^32, 즉 대략 40억 분의 1입니다.

둘째, 비트코인 주소는 무작위로 생성되기 때문에, 오타가 발생하더라도 무작위로 입력한 문자열이 유효한 주소와 일치할 가능성이 비슷합니다. 이는 일반 단어에서의 오타와는 다릅니다. 일반 단어의 오타는 다른 단어와 더 유사하게 나타나는 경향이 있습니다.

셋째, 비트코인 주소는 약 10억 개가 존재하지만, 두 주소가 단 한두 글자 차이로 존재할 확률은 여전히 매우 낮습니다. 오타를 고려하더라도 이 확률은 작습니다.

마지막으로, 두 주소가 충돌할 확률은 극히 낮습니다. 충돌이 발생할 확률이 50%가 되려면, 현재 존재하는 주소의 수를 훨씬 초과하는 많은 무작위 시도가 필요합니다.

결론적으로, 비트코인 주소를 입력할 때 주의하는 것이 중요하지만, 잘못된 사람에게 돈을 보내는 오타의 위험은 매우 작습니다.

저자는 Hacker News(HN)에 올린 이모지에 관한 게시물에서 발생한 유머러스한 사건을 이야기합니다. 처음에는 게시물에서 이모지가 HN에서 보았을 때 공백 문자로 대체되는 것을 발견했고, 이로 인해 혼란이 생겼습니다. 이후 게시물의 제목이 변경되어 이모지의 길이가 인코딩 때문에 36자로 나타난다는 점이 명확해졌습니다. 저자는 플랫폼이 이모지를 이렇게 처리해야 한다는 점이 재미있다고 느끼며, 이모지가 코드에서 어떻게 표현되는지에 대한 기술적인 측면도 언급합니다. 전반적으로 이는 프로그래밍과 온라인 토론에서 이모지 사용에 대한 가벼운 코멘터리입니다.

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Xcode 26 Beta 7은 iOS, iPadOS, tvOS, watchOS, macOS, visionOS 등 다양한 애플 플랫폼을 위한 새로운 기능과 개선 사항을 도입했습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

온디바이스 디버깅 기능이 iOS 16 이상, tvOS 16 이상, watchOS 8 이상, visionOS에서 지원됩니다. 또한, macOS Sequoia 15.5 이상이 필요합니다.

알려진 문제로는 사용자 인터페이스 변경이 있습니다. 관련 항목 메뉴가 간소화되어 편집기 로드 시간이 빨라졌지만, 일부 기능은 다른 메뉴를 통해 여전히 사용할 수 있습니다. 시뮬레이터는 macOS 업그레이드 후 부팅에 실패할 수 있으며, 이 경우 재빌드를 통해 해결할 수 있습니다. 코딩 어시스턴트의 "취소" 버튼이 예상대로 작동하지 않을 수 있으며, 이에 대한 우회 방법이 제공됩니다. C++ 관련 문제로는 이전 Xcode 26 베타에서 업데이트할 때 오류가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위한 터미널 명령이 제안됩니다. 주소 샌타이저는 C++ 컨테이너 오버플로우 검사가 기본적으로 활성화되어 있으며, 빌드 설정에서 비활성화할 수 없습니다.

새로운 기능으로는 코딩 지원을 위한 Claude와 ChatGPT 모델의 통합이 있으며, GPT-5가 기본 모델로 설정되어 더 빠른 결과를 제공합니다. Swift 테스트에 대한 새로운 지원이 추가되어 종료 테스트, 향상된 런타임 문제 감지, 테스트 녹화 UI 개선 등이 포함됩니다.

여러 가지 개선 사항과 수정이 이루어져 코딩 어시스턴트, 빌드 프로세스, 사용자 인터페이스 요소와 관련된 문제들이 해결되었습니다. 예측 코드 완성과 Swift 명시적 모듈과 같은 특정 기능도 향상되었습니다.

개발자들은 새로운 기능을 활용하고 API 변경 사항을 테스트하기 위해 앱을 업데이트할 것을 권장합니다. 알려진 문제는 문서화되어 있으며, 원활한 개발 경험을 위한 우회 방법이 제시되어 있습니다.

이 글에서는 모스 부호 통신에 사용되는 다양한 창의적이고 독특한 CW(연속파) 키를 소개합니다. 이 키들은 일상에서 쉽게 구할 수 있는 물건들로 만들어졌습니다. 예를 들어, 화장실 브러시, 물뿌리개, 망치와 같은 일반적인 물건들이 포함되어 있습니다.

또한, 라이트세이버, 너트 크래커, 초콜릿과 같은 재미있는 아이템도 있습니다. 전동 드릴, 진공 청소기, 와플 기계와 같은 도구와 가전제품도 사용되었습니다. 그 외에도 목발, 맥주 캔, 레고 조각과 같은 기발한 물건들이 포함되어 있습니다.

이 컬렉션은 창작자 OH6DC의 상상력과 기발한 아이디어를 보여줍니다. 그는 사용자들이 이러한 독특한 CW 키를 분류된 색인에서 탐색해보기를 권장합니다.

이 콘텐츠는 보드 게임과 사진 촬영과 같은 주제를 다룬 비디오로 구성된 콘텐츠 인덱스를 포함하고 있습니다.

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저는 회계 업무를 자동화하는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 영수증과 은행 거래를 쉽게 일치시킬 수 있도록 설계되었습니다. 시스템은 백그라운드에서 작동하며, 영수증을 읽고(지메일에서 온 영수증도 포함), 일치하는 항목을 제안합니다. 또한 사용자의 확인을 통해 시간이 지남에 따라 정확성을 향상시킵니다. 이 시스템은 '미드데이'라는 프로젝트의 일환이며, 오픈 소스입니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요!

프로그래밍, 특히 소프트웨어 개발에서 확실성과 관련된 도전 과제에 대해 논의합니다. 많은 사람들이 지나치게 자신감을 가지며, 이로 인해 단순한 결정을 내리는 경우가 많습니다. 저자 Mattt는 GPS 데이터의 불확실성 문제를 강조하며, 이러한 불확실성을 인정하는 프로그래밍 접근 방식을 제안합니다.

첫 번째로, 사람들은 미묘함이 결여된 자신감 있는 발언을 선호하는 경향이 있습니다. 소프트웨어 분야에서 고위직에 오르려면 “상황에 따라 다르다”와 같은 복잡성을 인정하는 표현이 필요합니다.

두 번째로, 연구에서 제안된 Uncertain<T>라는 타입 시스템은 프로그래밍에 불확실성을 포함할 수 있도록 합니다. 예를 들어, GPS 위치가 특정 거리 내에 있는지를 단순히 말하는 대신, 그 사실이 맞을 확률을 코드로 표현할 수 있습니다.

세 번째로, 몬테카를로 방법을 소개합니다. 이 방법은 확률을 추정하기 위해 무작위 샘플링을 사용하며, 단순히 분석 방법에 의존하지 않습니다.

네 번째로, 저자는 Uncertain<T> 프레임워크를 사용하여 GPS 노이즈, 사용자 행동, 네트워크 지연과 같은 실제 시나리오에서 다양한 불확실성을 모델링하는 방법을 설명합니다.

다섯 번째로, Mattt는 이러한 개념을 기존 코드에 점진적으로 통합하는 접근 방식을 제안하며, 불확실성을 인정하고 관리하는 것이 중요하다고 강조합니다. 불확실성을 무시하는 것이 아니라 효과적으로 다루는 것이 목표입니다.

이 글은 프로그래밍에서 불확실성을 수용하는 사고 방식의 전환을 촉진하고자 합니다.

주요 질문은 시간 관련 문제를 어떻게 표현하느냐에 따라 우리의 이해를 향상시킬 수 있는지입니다. 이 방법은 새로운 부정 샘플링 기법을 사용하여 이러한 시간적 표현을 학습하는 데 도움을 줍니다. 결과적으로 CRTR은 이러한 표현을 효과적으로 학습할 수 있으며, 미리 만들어진 전략 없이도 루빅스 큐브를 해결할 수 있게 됩니다. 이로 인해 성공률이 전반적으로 증가합니다.

이 텍스트는 재미와 오락을 위해 설계된 혼란스러운 웹 도구에 대해 설명합니다. 이 도구를 사용하면 웹사이트에 재미있는 효과를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 텍스트를 코믹 산스 글꼴로 변경하거나, 커서를 손전등처럼 작동하게 하거나, 성가신 팝업을 생성하는 등의 기능이 있습니다. 그러나 이 도구는 패러디 용도로만 사용해야 하며, 사용 중에는 비밀번호나 신용카드 정보와 같은 민감한 정보를 입력해서는 안 됩니다. 이 도구는 실제 거래에 안전하지 않으며, 은행이나 정부 사이트에 대한 접근을 차단합니다. 사용자들은 발생하는 문제에 대해 피드백을 제공하도록 권장됩니다.

인도네시아가 혼란에 빠졌습니다. 정부는 뉴스 공유에 인기 있는 트위터와 디스코드에 대한 접근을 차단했습니다. 사람들은 보통 클라우드플레어의 WARP를 사용해 이러한 차단을 우회하지만, 오늘은 그 방법도 사용할 수 없습니다. 이제 어떤 대안을 사용할 수 있을까요?

Expert는 엘릭서 프로그래밍 언어를 위한 공식 언어 서버입니다.

설치는 releases 페이지에서 Expert를 다운로드하여 진행할 수 있습니다. 실행 파일은 시스템의 $PATH에 위치한 곳, 예를 들어 ~/.local/bin/expert에 두면 됩니다. 다양한 편집기에 대한 구체적인 설치 방법은 설치 안내서를 참고하세요.

최신 기능을 사용하려면, GH CLI를 이용해 야간 빌드를 다운로드할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하세요: gh release download nightly --pattern 'expert_linux_amd64' --repo elixir-lang/expert. 그런 다음, 다운로드한 파일을 편집기에 지정하면 됩니다.

소스에서 Expert를 빌드하고 싶다면, Zig 버전 0.14.1을 설치해야 합니다. just release-local 명령어를 실행하면 apps/expert/burrito_out 디렉토리에 Expert 바이너리가 생성됩니다.

기업 후원자들에게 감사드립니다! 후원에 관심이 있는 기업은 Dan Janowski에게 [email protected]로 연락하면 됩니다. 개인은 GitHub 후원자를 통해 기부할 수 있습니다.

추가 정보는 아키텍처, 개발 가이드, 용어집, 설치 안내서 섹션에서 확인할 수 있습니다.

Expert의 소스 코드는 Apache License 2.0에 따라 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

제임스 토마스는 그의 기사에서 잘못 설계된 파워포인트 프레젠테이션의 위험성을 다루며, NASA의 우주왕복선 컬럼비아 재난을 예로 들고 있습니다. 2003년 1월 16일, 컬럼비아는 과학 임무를 위해 7명의 승무원과 함께 발사되었습니다. 발사 중에 폼 단열재가 우주왕복선의 왼쪽 날개에 부딪혀, NASA가 완전히 이해하지 못한 손상을 초래할 가능성이 있었습니다.

NASA 관계자들은 보잉 엔지니어들이 만든 파워포인트 프레젠테이션에 의존했는데, 이 자료는 오해의 소지가 있는 정보로 가득 차 있었고 해석하기 어려웠습니다. 폼 단열재 충격의 심각성에 대한 중요한 세부 사항은 혼란스러운 글머리와 작은 글씨 속에 묻혀 있었습니다. 이로 인해 NASA는 재진입이 안전할 것이라고 잘못 판단하게 되었고, 결국 컬럼비아는 재진입 과정에서 분해되어 모든 승무원이 사망하는 비극적인 결과를 초래했습니다.

토마스는 파워포인트에 지나치게 의존하는 것이 명확한 의사소통과 비판적 사고를 방해할 수 있다고 강조합니다. 그는 더 효과적인 발표 방법을 지지하며, "파워포인트로 인한 죽음"이 실제로 심각한 결과를 초래할 수 있음을 경고합니다. 이 비극이 그 예시입니다.

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저자는 젊은 스타트업 창립자로서 처음에는 은행을 서로 바꿔 사용할 수 있는 곳으로 생각했습니다. 그는 은행 업무가 단순히 돈을 입금하고 인출하는 과정이라고 믿었습니다. Chase에서 사업 계좌를 개설한 후 투자자들로부터 자금을 받았지만, 그는 은행원인 알렉스와 깊은 관계를 맺지 않았습니다. 알렉스는 큰 입금이 있을 때 가끔씩 연락을 했습니다. 몇 년이 지나면서 회사는 성장했고, 저자는 더 나은 재정 관리를 위해 실리콘밸리은행으로 자금을 옮겼습니다.

그러던 중 저자는 알렉스가 자신의 계좌가 크게 성장하면서 Chase에서 유명해졌다는 사실을 알게 되었습니다. 그러나 그 계좌가 하룻밤 사이에 비워지면서 알렉스는 어려운 상황에 처하게 되었습니다. 한편, 저자는 원래의 Chase 계좌를 닫는 것을 소홀히 하여, 무단 거래로 인해 10만 달러 이상의 사기를 당하는 문제를 겪었습니다.

몇 년 후에 계좌를 닫으려 할 때, 그는 큰 거래에 대한 은행의 규정 때문에 어려움을 겪었습니다. 과정을 잘 헤쳐 나간 후, 그는 계좌를 성공적으로 닫고 Chase에서 받은 수표를 새 은행에 입금했습니다.

저자는 자신의 순진함과 은행과의 관계를 더 강화할 기회를 놓쳤음을 반성합니다. 그는 어려움이 있었지만 최종 결과는 긍정적이었고, 스타트업 창립자로서 은행 업무에 대한 귀중한 교훈을 얻었다고 결론지었습니다.

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Saverage는 애플 헬스가 지난 6개월 동안의 수면 평균을 어떻게 잘못 표시하는지를 보여주는 작은 앱입니다. 이 앱은 애플이 이 평균을 계산할 때 약 32일을 누락할 수 있다고 지적하며, 이로 인해 실제 수면 습관보다 더 나아 보이게 만든다고 합니다. Saverage는 이러한 문제가 왜 발생하는지 의문을 제기하고, 간단한 수정으로 해결될 수 있기를 바라고 있습니다.

윈저와 캐시가 Dedalus Labs에서 개발한 클라우드 플랫폼은 개발자들이 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕습니다. 이들의 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 복잡한 설정 없이도 다양한 도구와 대형 언어 모델(LLM)을 연결할 수 있게 해줍니다. 기존에는 이러한 연결을 설정하는 데 많은 시간과 노력이 필요했지만, Dedalus는 이 과정을 단 하나의 API 엔드포인트로 간소화했습니다. 이제 몇 주가 걸리던 작업이 단 5분 만에 완료될 수 있습니다. 개발자들은 자신의 도구를 Dedalus 플랫폼에 업로드하고, 사용자 친화적인 SDK를 사용해 프로젝트에 통합할 수 있습니다.

그들은 도구 호출 과정에서 보안과 인증과 관련된 도전 과제가 여전히 존재한다는 점을 인정합니다. 그러나 시스템 개선에 대한 긍정적인 전망을 가지고 있으며, 인증 문제 해결과 도구 수익화를 위한 MCP 마켓플레이스 개발에 힘쓰고 있습니다.

그들은 커뮤니티로부터 도구 통합 시 겪는 어려움에 대한 피드백을 요청하며, 개발자들이 GitHub에서 제공하는 오픈 소스 SDK를 탐색해 보기를 권장합니다.

비디오, 콘텐츠 색인, 보드 게임, 사진 촬영.

AI 정신병이라는 현상에 대해 논의하는 이 글에서는 일부 사람들이 챗봇과의 장기적인 상호작용 후에 정신 건강 문제를 경험할 수 있다고 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI 정신병을 이해하는 데 있어, 챗봇을 과도하게 사용한 후 정신적으로 불안정해진 사람들에 대한 사례가 있지만, 이러한 현상이 얼마나 흔한지 또는 챗봇이 원인인지 명확하지 않습니다. 저자는 AI 정신병이 매년 약 1만 명에서 10만 명 중 1명에게 발생한다고 추정합니다.

역사적 맥락으로, 저자는 1990년대의 한 퍼포먼스 아트 작품을 언급하며, 이로 인해 많은 러시아인들이 비상식적인 생각을 믿게 된 사례를 소개합니다. 이는 사람들이 챗봇의 응답을 비판 없이 받아들이는 방식과 유사하다고 볼 수 있습니다.

소셜 미디어의 영향에 대해서도 논의하며, QAnon과 같은 음모론이 소셜 미디어를 통해 퍼지는 과정을 설명합니다. 그러나 소셜 미디어가 정신병을 유발할 수 있는지에 대해서는 의문을 제기하며, 널리 퍼진 믿음이 정신병으로 분류될 수 있는지는 불확실하다고 합니다.

비정상적인 믿음을 가진 많은 사람들이 정신적으로 아프지 않은 경우도 많습니다. 저자는 챗봇이 이러한 아이디어를 증폭시켜 더욱 두드러지게 만들 수 있다고 주장합니다.

양극성 장애와 망상 간의 관계를 탐구하며, 수면과 양극성 장애의 연관성을 제시합니다. 망상이 피드백 루프처럼 악화될 수 있으며, 이는 챗봇과의 상호작용이 개인의 정신 상태에 미치는 영향과 유사하다고 설명합니다.

두 사람이 망상을 공유하는 현상인 '폴리 아 듀'에 대해서도 살펴보며, 개인들이 챗봇 상호작용을 통해 서로의 믿음을 강화할 수 있는 방식과 비교합니다.

블로그 독자들을 대상으로 한 설문 조사 결과, 응답자의 1.7%가 자신이 아는 사람 중 AI 정신병 사례를 보고했으며, 대부분은 기존에 정신 건강 문제나 위험 요소를 가진 사람들이었습니다.

결론적으로, AI가 정신 건강에 미치는 영향에 대한 우려가 있지만, 특히 취약한 개인들에게는 AI 정신병 현상이 드물고 종종 기존의 조건과 관련이 있는 것으로 보입니다.

저자는 오랫동안 Synology NAS 장비의 팬이었지만, 최근 회사의 정책 변화에 대해 불만을 표출하고 있습니다. 그는 고객에게 불리하다고 느끼는 몇 가지 문제를 언급합니다.

첫째, 연결 제한입니다. Synology는 특정 모델에 대해 동시 연결 수를 제한했으며, 이는 불필요한 제약으로 보입니다. 둘째, 하드 드라이브 정책입니다. 이전에는 사용자가 호환되는 하드 드라이브를 자유롭게 선택할 수 있었지만, 이제 Synology는 신규 고객이 반드시 자사에서 드라이브를 구매하도록 요구하고 있어 선택의 폭이 좁아지고 기존 드라이브와의 호환성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

셋째, 품질 문제입니다. 저자는 Synology의 하드 드라이브가 WD 블랙 드라이브와 비교했을 때 보증 기간이 짧다고 지적합니다. 이러한 문제들로 인해 그는 TrueNAS로 자신의 NAS를 구축하거나 UGREEN, Buffalo와 같은 다른 브랜드를 탐색하는 것을 고려하고 있습니다. 전반적으로 새로운 정책으로 인해 Synology에서 멀어지는 분위기가 감지됩니다.

저자는 C23(또는 GNU 확장이 포함된 C99)를 사용하여 Lua와 Python과 유사한 작고 빠르며 내장 가능한 스크립팅 언어인 Filli를 만들었습니다. 이 언어는 자유로운 라이선스를 가지고 있으며, 함수, 클로저, 사전과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 인터프리터는 Lua보다 약 두 배 느리지만, 성능을 크게 향상시키는 사전 컴파일(AOT) 버전도 있어 경우에 따라 인터프리터보다 6배 빠른 성능을 보여줍니다.

Filli는 코드가 1000줄에 불과할 정도로 가볍게 설계되었습니다. 저자는 언어를 간단하고 효율적으로 유지하는 데 집중했으며, 코드 크기를 최소화하기 위해 추상 구문 트리(AST)와 같은 복잡한 구조를 피했습니다. 여러 성능 조정 작업을 거친 후, 컴파일러를 변경하고 인터프리터 구조를 최적화하여 Filli의 성능은 LuaJIT과 경쟁할 수 있을 정도로 향상되었습니다.

사전 컴파일 방법은 바이트코드를 C 코드로 변환한 후, 이를 표준 C 컴파일러로 컴파일하는 방식입니다. 최대 32,000개의 식별자라는 제한이 있지만, 언어의 단순성 덕분에 분석과 디버깅이 용이합니다.

전반적으로 Filli는 작지만 기능적인 스크립팅 언어를 제공하여 다른 애플리케이션에 내장하기에 적합한 성능을 목표로 하고 있습니다. 이 언어에 관심이 있는 사람들은 소스 코드를 이용할 수 있습니다.

루퍼트의 속성은 볼록 다면체에 구멍을 뚫을 수 있는 능력을 의미합니다. 이 구멍은 동일한 모양의 다면체가 통과할 수 있을 만큼 커야 합니다. 최근 연구자 야콥 슈타이닝거와 세르게이 유르케비치가 "노퍼트헤드론"이라는 이름의 볼록 다면체가 이 속성을 갖지 않음을 증명했습니다. 이 다면체는 90개의 정점, 240개의 모서리, 152개의 면을 가지고 있습니다.

이 발견을 확인하기 위해 연구자들은 1,800만 개의 잠재적인 구멍을 컴퓨터로 검색하고, 충분한 옵션을 탐색했음을 보장하기 위해 고급 수학을 사용했습니다. "루퍼트의 속성"이라는 이름은 라인 강의 루퍼트 왕자에서 유래했으며, 그는 동일한 크기의 두 정육면체가 서로의 구멍을 통과할 수 있는지를 처음으로 질문했습니다.

저자는 주의 산만과 멀티태스킹이 개인의 문제로만 치부되는 것에 대한 불만을 이야기합니다. 이 문제를 해결하는 데 있어 리더십의 역할이 중요하다는 점을 강조하며, 많은 기사들이 경영진과 조직 문화의 중요성을 언급하지 않는다고 지적합니다.

저자는 사람들이 명확한 우선순위 없이 여러 가지 업무를 동시에 맡게 되어 멀티태스킹을 하게 된다고 주장합니다. 개인의 집중력 부족을 비난하는 것은 불공평하다고 말합니다. 아사나(Asana)와 트렐로(Trello)와 같은 도구들은 진정한 생산성 도구가 아니라고 비판하며, 이들 도구가 직원들에게 관리 책임을 부여하고 업무를 간소화하지 못한다고 설명합니다.

핵심은 효과적인 팀워크와 생산적인 근무 환경이 강력한 리더십에 달려 있다는 것입니다. 주의 산만과 멀티태스킹 문제를 진정으로 해결하려면 책임이 이미 과중한 직원이 아닌 리더십에 있어야 한다고 강조합니다.

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이 글에서는 현대적이고 깔끔한 CSS와 HTML 작성 방법에 대해 설명합니다. CSS에서는 "cool-thing"이라는 컴포넌트의 스타일을 정의하는 구조를 제안합니다. 이 스타일에는 플렉스 컨테이너로 설정하는 것, "shadow" 속성이 있을 때 그림자 효과를 추가하는 것, 그리고 화면 너비가 480픽셀보다 작을 경우 레이아웃을 세로로 변경하는 것이 포함됩니다.

HTML 부분에서는 그림자 효과가 적용된 "cool-thing" 컴포넌트를 사용하는 예시를 보여줍니다. 전체적으로 이 글은 깔끔하고 현대적인 코딩 접근 방식을 강조합니다.

이 웹사이트는 안전한 연결을 보장하며, Techaro의 Anubis로 보호받고 있습니다. 이 사이트는 Techaro에서 호스팅되고 있으며, 지원을 위한 연락 이메일도 제공됩니다. 또한, 웹사이트는 특정 버전의 Anubis 소프트웨어를 사용하고 있습니다.

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저자는 매개변수 세제곱 곡선, 경계 표현, 블렌딩 함수, 스플라인, B-스플라인, 세제곱 베지어 곡선, 그리고 드 카스텔자우 알고리즘과 같은 곡선과 그래픽 관련 개념을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 피터 셜리의 교과서 등을 통해 공부해 보았지만, 필요한 수학적 능력이 부족하다고 느끼고 있습니다. 컴퓨터 공학을 전공한 졸업생으로서 수학 수업을 들었지만, 이제는 공식 뒤에 숨겨진 논리를 이해하기 위해 기초 개념을 다시 살펴봐야 한다는 것을 깨달았습니다. 이들은 수학 이해도를 높이고 복습할 수 있는 자료를 찾고 있습니다.

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Web Bot Auth는 HTTP 메시지에서 암호화 서명을 사용하여 자동화된 봇 요청을 검증하는 방법입니다. 이 방법은 요청이 인증된 봇과 서명된 에이전트로부터 진정으로 오는 것임을 보장합니다. 이 과정은 여러 주요 단계로 구성됩니다.

첫 번째 단계는 서명 키 생성입니다. 요청을 서명하기 위해 고유한 Ed25519 개인 키를 생성하고, 공개 키를 추출합니다. 그런 다음 이 공개 키를 JSON 웹 키(JWK) 형식으로 변환합니다.

두 번째 단계는 키 디렉토리 호스팅입니다. 특정 URL에 공개 키를 포함하는 JSON 웹 키 세트(JWKS)를 제공하는 키 디렉토리를 설정합니다. 이 디렉토리는 HTTPS로 보안되어야 합니다.

세 번째 단계는 봇 등록입니다. Cloudflare에 로그인한 후 계정 설정으로 이동하여 키 디렉토리의 URL을 제공하여 봇을 등록합니다. 이 단계에서는 필요에 따라 사용자 에이전트 값을 제출해야 할 수도 있습니다.

마지막으로 요청 서명 단계가 있습니다. 봇이 인증된 후, 특정 구성 요소와 헤더를 사용하여 요청을 서명할 수 있습니다. 중요한 헤더로는 Signature-Input, Signature, Signature-Agent가 있으며, 이들은 정의된 형식에 따라야 합니다.

이 과정은 봇과 Cloudflare 간의 안전한 통신을 보장하여 무단 접근으로부터 보호합니다. 추가 정보는 봇 FAQ, Cloudflare 블로그 및 웹 봇 인증 라이브러리에서 확인할 수 있습니다.

조시 브레서스의 글은 오픈 소스 소프트웨어의 현실을 다루며, 많은 프로젝트가 단 한 사람에 의해 유지되고 있다는 점을 강조합니다. 이 글은 최근 뉴스에서 특정 개발자를 그들의 국적을 이유로 불공정하게 비판한 사례를 비판하며, 이러한 접근 방식이 잘못되었다고 주장합니다.

오픈 소스 프로젝트는 약 1,180만 개가 있으며, 그 중 약 700만 개가 한 개인에 의해 유지되고 있습니다. 이는 독립 개발자에 대한 의존도가 상당히 높다는 것을 보여줍니다.

NPM 패키지 관리자를 살펴보면, 다운로드 수가 100만 회를 넘는 가장 인기 있는 패키지의 거의 절반이 한 사람에 의해 관리되고 있다는 사실이 드러납니다. 이러한 경향은 다양한 오픈 소스 생태계에서도 동일하게 나타납니다.

이 글은 오픈 소스의 진정한 위험이 이러한 독립 유지자들에 대한 자원과 지원의 부족에서 비롯된다고 지적합니다. 국적이 문제가 아니라는 점을 강조하며, 개별 개발자를 겨냥하는 것은 건설적인 접근이 아니라고 말합니다.

저자는 독자들에게 오픈 소스 유지자들을 비난하기보다는 그들을 지원하는 것이 중요하다는 점을 인식할 것을 촉구합니다. 이 글은 이러한 개발자들이 직면한 문제를 해결하는 것이 오픈 소스 생태계의 건강을 위해 필수적이라고 결론짓습니다.

WearMouse는 안드로이드 P에서 새롭게 도입된 Bluetooth HID Device API를 활용하는 프로젝트입니다. 이 앱은 Wear OS 기기를 에어 마우스로 변환하고 커서 키 에뮬레이션을 가능하게 합니다. 그러나 공식 구글 제품은 아닙니다.

WearMouse는 안드로이드 P 이상을 운영체제로 사용하는 Wear OS 기기에서 작동합니다. 추가 소프트웨어 없이 블루투스를 지원하는 다양한 컴퓨터(윈도우, 리눅스, 크롬 OS, 맥 OS X, 안드로이드 TV)에 연결할 수 있습니다.

앱 사용 방법은 간단합니다. 앱을 열면 연결된 기기 목록이 표시됩니다. 노트북이나 데스크탑과 연결하려면 "사용 가능한 기기"를 눌러 근처의 옵션을 찾습니다. 기기가 연결되면 연결할 기기를 선택하고 입력 모드 옵션이 나타납니다. 마우스, 커서 키, 키보드 입력 모드 중에서 선택할 수 있으며, 각 모드에는 사용 방법을 설명하는 환영 화면이 제공됩니다.

코드 구조는 다음과 같습니다. /bluetooth 폴더에는 HID 장치 에뮬레이션과 앱 설정 파일이 포함되어 있습니다. /input 폴더에는 입력 이벤트를 전송하고 키보드 문자를 스캔 코드로 변환하는 도구가 있습니다. /sensors 폴더는 구글 VR 라이브러리를 사용하여 정확한 모션 감지를 위한 방향 추적을 구현합니다. /ui 폴더는 사용자 인터페이스를 관리합니다.

메드라라는 과일은 중세 유럽에서 인기가 있었던 독특한 과일로, 익어야만 먹을 수 있다는 특이한 요구로 알려져 있습니다. 이 과일의 정식 명칭은 "메드라"이지만, 모양 때문에 한때 "열린 엉덩이"라는 별명으로 불리기도 했습니다. 메드라는 로마인들에 의해 유럽에 소개되었고, 정원, 문학, 왕실에서 중요한 과일로 자리 잡았습니다. 그러나 17세기부터 인기가 줄어들기 시작했고, 20세기 중반에는 더 편리한 열대 과일들에 의해 잊혀지게 되었습니다.

메드라 나무인 Mespilus germanica는 수명이 길고, 12월에 과일을 수확합니다. 이 과일은 "블레팅"이라는 과정을 거쳐야 먹을 수 있게 되는데, 이 과정에서 단단하고 떫은 상태에서 달고 복합적인 맛으로 변합니다. 이러한 특이한 성질은 문학적 상징성을 부여했지만, 현대 소비자들에게는 매력적이지 않게 만들었습니다.

현재 유럽에서는 메드라 나무를 여전히 찾아볼 수 있지만, 종종 간과되고 있습니다. 그러나 카스피 지역의 일부에서는 여전히 인기가 있습니다. 최근에는 메드라의 요리적 활용, 예를 들어 잼이나 진과 같은 제품을 홍보하는 열성적인 사람들 덕분에 유럽에서 메드라에 대한 관심이 다시 높아지고 있는 조짐이 보이고 있습니다.

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Protagentic은 개발자들이 기능을 체계적으로 계획할 수 있도록 돕는 Emacs 플러그인입니다. 이 플러그인은 요구 사항 수집, 설계 문서화, 구현 작업이라는 세 가지 주요 단계를 통해 작동합니다. 사용자는 대략적인 아이디어를 에디터 내에서 직접 상세한 개발 계획으로 변환할 수 있습니다.

주요 기능으로는 요구 사항 단계에서 사용자 스토리와 수용 기준을 생성하고, 설계 단계에서 기술 아키텍처와 사양을 작성합니다. 또한, 구현과 관련된 체크리스트를 생성하는 작업 단계가 있으며, 생산 준비가 완료된 코드와 테스트를 자동으로 생성하는 코드 생성 기능도 포함되어 있습니다. 코드 품질을 산업 표준에 따라 분석하는 품질 검증 기능과 OpenAI를 활용한 지능형 콘텐츠 생성을 지원하는 LLM 통합도 특징입니다. 사용량을 추적하고 지출 한도를 설정할 수 있는 비용 관리 기능도 제공됩니다. 각 단계에서 워크플로우를 개선할 수 있는 인터랙티브한 정제 기능과 작업 상태를 시각적으로 표시하는 진행 추적 기능도 있습니다. Protagentic은 다른 Emacs 도구와 원활하게 통합되어 작동합니다.

기본 워크플로우는 새로운 기능 사양을 생성하는 것으로 시작합니다. 이후 요구 사항에서 자동으로 설계를 생성하고, 설계에서 실행 가능한 작업 목록을 만듭니다. 마지막으로, 이 작업을 실행하여 코드와 테스트를 생성합니다.

예를 들어 "사용자 인증" 기능을 만들고자 할 경우, protagentic-create-spec 명령어를 사용해 기능을 정의하고, 설계와 작업을 생성한 후, 모든 작업을 실행하여 구현 파일과 테스트를 생성할 수 있습니다.

주요 명령어는 사양 생성, 설계 생성, 작업 실행, 코드 품질 검증을 포함하며, 다양한 문서를 열고 진행 상황을 보여주는 탐색 명령어도 있습니다. 사용자는 프로젝트 디렉토리, 품질 기준, 다른 도구와의 통합을 위한 설정을 사용자화할 수 있습니다.

Protagentic은 JavaScript, Python, Java, Emacs Lisp 등 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, 각 언어에 맞는 테스트 프레임워크와 스타일 가이드에 대한 특정 설정이 가능합니다.

최고의 사용 방법으로는 작업을 반복적으로 실행하여 코드를 검토하고 정제하며, 생성 후 품질 검증을 우선시하고, 보안과 유지 관리에 집중하는 것이 있습니다. 일반적인 문제로는 작업 실행 실패와 품질 검증 오류가 있으며, 각 상황에 대한 해결책이 제공됩니다.

이 플러그인은 Emacs 환경 내에서 기능 계획과 코딩을 간소화하여 개발자들이 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

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Zef Hemel이 개인 지식을 정리하기 위해 설계된 오픈 소스 자가 호스팅 노트 애플리케이션 SilverBullet v2의 출시를 발표했습니다. 이번 버전에서는 애플리케이션을 간소화하기 위해 이전에 제공되던 많은 기능이 제거되었으며, 새로운 프로그래밍 언어인 Space Lua를 중심으로 한 간단한 핵심 기능에 집중하고 있습니다.

SilverBullet은 사용자가 "스페이스"라고 불리는 Markdown 페이지를 사용하여 콘텐츠를 생성하고 관리할 수 있도록 합니다. 깔끔한 Markdown 편집기, 개요 도구, 작업 관리 기능 및 데이터베이스와 유사한 기능을 제공합니다. 사용자는 자신의 서버에 SilverBullet을 호스팅함으로써 언제 어디서나 노트에 접근할 수 있습니다.

v2에서 가장 큰 변화는 단순성과 기능성을 높이기 위해 많은 기능이 제거된 것입니다. 이제 이 애플리케이션은 오프라인에서도 노트에 접근할 수 있는 동기화 모드에서만 작동합니다. 이전 버전(v1)에서 업그레이드할 경우 이러한 변화로 인해 호환성 문제가 발생할 수 있으므로, 사용자는 업그레이드 전에 데이터를 백업할 것을 권장합니다.

사용자는 GitHub 후원을 통해 SilverBullet의 개발을 지원할 수 있습니다. 더 많은 정보는 SilverBullet v2의 새로운 기능을 소개하는 동영상에서 확인할 수 있습니다.

블로그 글에서는 프로그래밍에서 불리언 데이터 타입의 과도한 사용에 대해 논의하고, 더 풍부한 정보를 제공할 수 있는 대안들을 제안합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

불리언은 프로그래밍에서 흔히 사용되지만, 종종 다른 데이터 타입을 사용했을 때 더 효과적으로 저장할 수 있는 복잡한 데이터를 가리는 경우가 많습니다.

더 나은 대안으로는 날짜와 시간을 나타내는 데이터 타입과 열거형(enum)을 제안합니다. 예를 들어, 이메일 확인과 같은 이벤트가 발생했는지를 나타내는 불리언 대신, 실제 이벤트가 발생한 시간을 저장하면 더 유용한 맥락을 제공하고 문제 추적이 용이해집니다. 또한, 여러 개의 불리언을 사용하여 상태를 나타내기보다는, 사용자 역할이나 직무 상태를 분류하는 열거형을 사용하는 것이 코드의 가독성을 높이고 유지보수를 쉽게 만듭니다.

불리언이 유용할 때도 있지만, 복잡한 조건의 결과를 일시적으로 저장할 때에 한정됩니다. 그러나 이러한 경우에도 장기적인 유지보수를 고려하면 열거형을 사용하는 것이 더 나은 접근일 수 있습니다.

저자는 불리언의 사용을 비판적으로 평가하고, 실제로 필요한 데이터가 무엇인지 고려하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이러한 신중한 접근은 더 나은 소프트웨어 설계와 복잡성 감소로 이어집니다.

전반적으로 이 글은 불리언을 더 정보가 풍부한 데이터 타입으로 대체하여 소프트웨어 설계와 유지보수를 개선할 것을 권장합니다.

저자는 지난 2년 동안 Octarine이라는 노트 작성 앱을 개발해왔습니다. 이 앱은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

첫째, 가벼운 용량으로 30MB 이하이며, 빠르게 실행되고 불필요한 기능이 없습니다. 둘째, 기본 설정이 잘 되어 있고 깔끔한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 셋째, 독점 형식 없이 일반 마크다운을 사용하여 사용자에게 소속감을 줍니다.

주요 기능으로는 쉽게 탐색할 수 있는 명령어 바, 풍부한 텍스트 편집을 위한 WYSIWYG 편집기, 백업을 위한 내장 Git 동기화, 자연어 인식 날짜 기능, 여러 작업 공간과 템플릿, 태그, 그래프 보기, iCloud와 Dropbox와 같은 서비스에 대한 백업 옵션, 노트 정리를 위한 사용자 정의 탭과 창이 있습니다.

프로 기능으로는 9개 이상의 AI 제공업체와의 통합, 노트와 상호작용할 수 있는 채팅 기능, 글쓰기 보조 도구, 방해 없는 글쓰기를 위한 집중 모드, 광범위한 사용자 정의 옵션이 포함됩니다.

앱은 평생 업데이트가 포함된 무료 플랜을 제공하며, 프로 버전은 일회성 결제가 필요합니다. 현재 130회 이상의 업데이트가 이루어졌으며, iOS 버전도 곧 출시될 예정입니다. 이 앱은 Obsidian과 경쟁하지만 플러그인보다는 내장 기능에 중점을 두고 있습니다.

자세한 정보는 octarine.app을 방문하여 변경 로그와 문서를 확인할 수 있습니다. 저자는 피드백과 제안을 환영합니다.

이 기사는 AI 추론의 재정적 동향에 대해 다루고 있으며, OpenAI와 Anthropic 같은 기업들이 실제로 이 분야에서 손해를 보고 있는지에 대해 집중적으로 분석합니다. 저자는 대형 AI 모델에 대한 직접적인 경험은 없지만 클라우드 서비스 비용을 이해하고 있어 AI 추론을 대규모로 운영하는 경제성을 분석합니다.

첫 번째로, 비용 가정에 대한 분석이 있습니다. H100 GPU를 운영하는 데 드는 비용을 단순화하여 계산했으며, 각 GPU의 시간당 비용을 약 2달러로 추정했습니다. 이를 바탕으로 72개의 GPU 클러스터를 운영하는 데 드는 총 비용은 시간당 144달러에 이릅니다.

두 번째로, 입력 처리와 출력 생성 간의 비용 차이가 뚜렷하다는 점을 발견했습니다. 입력 처리 비용은 백만 개의 토큰당 약 0.001달러인 반면, 출력 생성 비용은 백만 개의 토큰당 약 3.08달러로, 상당한 비용 비대칭이 존재합니다.

세 번째로, 실제 운영 환경에서 모델은 수백만 개의 입력 토큰을 빠르게 처리할 수 있지만, 출력 생성 속도는 훨씬 느려서 그 양의 일부만 생성할 수 있습니다.

네 번째로, 실제 사용 경제성을 살펴보면, 코딩과 같은 애플리케이션에서 입력 토큰을 많이 사용하는 경우 매우 비용 효율적일 수 있으며, 이는 AI 서비스의 높은 이익률로 이어질 수 있습니다.

마지막으로, AI 추론 비용에 대한 결론은 AI 추론이 자주 주장되는 것처럼 지속 불가능하지 않다는 점을 시사합니다. 입력 처리와 출력 처리 간의 주요 비용 차이는 특정 애플리케이션이 매우 수익성이 높을 수 있음을 나타내며, 특히 입력이 많고 출력이 적은 경우에 그렇습니다.

전반적으로 이 기사는 AI 추론이 재정적 블랙홀이 아니라는 주장을 하며, 비용 구조가 수익성 있는 모델을 선호한다는 점을 강조합니다. 특히 입력이 많은 애플리케이션에서 더욱 그러합니다.

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Envoy는 사용자가 터미널에서 입력한 명령어를 조용히 기록하는 작은 도구입니다. 이 도구는 셸에서 수행한 작업을 추적하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 문제를 해결하거나 작업을 모니터링하며, 과거의 행동을 기억하는 데 유용할 수 있습니다.

마이크로소프트가 스코틀랜드 경찰에 대해 민감한 법 집행 데이터가 Office 365 클라우드 서비스에서 어떻게 처리되는지에 대한 정보를 제공하지 않고 있습니다. 이러한 불투명성은 스코틀랜드 경찰이 영국의 데이터 보호 법률, 특히 법 집행 데이터 전송과 관련된 법률을 준수하는 데 어려움을 겪게 만듭니다.

마이크로소프트는 데이터 흐름에 대한 세부 정보를 공유하지 않는 이유로 "상업적 기밀"을 들고 있습니다. 이로 인해 스코틀랜드 경찰은 민감한 정보가 적절한 데이터 보호가 없는 국가에서 처리되지 않도록 보장할 수 없으며, 이에는 "적대적인" 지역이 포함될 수 있습니다.

문서에 따르면, 마이크로소프트는 경찰 데이터의 주권을 보장할 수 없으며, 국제 데이터 전송에 필요한 평가도 제공하지 않았습니다. 이는 외국 정부가 데이터에 접근할 수 있다는 우려를 불러일으키며, 특히 미국 법률에 따라 문제가 될 수 있습니다.

데이터 처리 세부 정보를 공개하지 않는 것은 스코틀랜드 경찰이 법적 의무를 이행하지 못할 위험에 처하게 하며, 데이터 보안과 준수 측면에서 취약해질 수 있습니다.

전문가들과 관계자들은 마이크로소프트의 협조 부족에 대해 비판하며, 영국이 대형 기술 기업에 의존하지 않기 위해 자체 클라우드 역량을 개발할 필요성을 강조하고 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 스코틀랜드 경찰은 마이크로소프트 Office 365를 계속 사용하고 있으며, 스코틀랜드 경찰청과 협력하여 잠재적인 위험을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 공급업체를 변경할 수 있는 능력에는 한계가 있음을 인식하고 있습니다.

2025년 8월 28일에 발표된 연구에서는 안과 치료를 돕기 위해 설계된 새로운 비전-언어 코파일럿인 EyeFM을 평가했습니다. 이 연구는 중국에서 668명의 참가자를 포함한 무작위 대조 시험(RCT)을 포함하여 다양한 평가를 진행했습니다. EyeFM은 1,450만 개의 안구 이미지와 임상 텍스트를 사용하여 훈련되었습니다.

시험 결과, EyeFM을 사용한 안과 의사들은 표준 치료를 시행한 의사들에 비해 정확한 진단 비율이 92.2%로 75.4%보다 높았고, 의뢰 비율도 92.2%로 80.5%보다 높았습니다. 환자들은 EyeFM의 도움을 받을 때 자가 관리와 의뢰 제안에 대한 준수도가 더 높아지는 경향을 보였습니다. 전반적으로 이 연구는 EyeFM이 안과 의사의 성과를 향상시키고 환자 결과를 개선하며, 사용자들로부터 강한 수용을 받고 있음을 시사합니다.

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프랑스의 클라우드 제공업체인 OVHcloud는 데이터 보안을 위해 외국 기술 기업에 의존하는 것의 위험성을 강조하고 있습니다. 최근 마이크로소프트는 고객 데이터가 미국 정부에 의해 접근될 수 없다는 보장을 할 수 없다고 인정하면서 사용자들 사이에 우려가 커지고 있습니다. OVHcloud의 법무 담당 이사인 솔란주 비에가스 도스 헤이스는 이 사실이 이전에 데이터 안전성에 대해 확신을 가지고 있던 많은 고객들에게 충격을 주었다고 설명했습니다.

비에가스 도스 헤이스는 "디지털 주권"이란 세 가지 주요 개념을 포함한다고 말합니다. 첫째, 데이터 주권은 데이터가 저장되는 지역의 법률을 준수하고 윤리적으로 데이터를 사용하는 것을 의미합니다. 둘째, 기술 주권은 데이터 제공자 간에 데이터를 이동시키고 인프라를 통제할 수 있는 능력을 말합니다. 셋째, 운영 주권은 누가 데이터에 접근할 수 있는지를 결정하고 개인 정보 보호를 유지하는 것을 포함합니다.

미국 클라우드 제공업체의 지배력에 대한 우려가 커지고 있으며, 이는 기업들이 데이터 관리 전략을 재고하도록 만들고 있습니다. 보다 안전하고 지역적인 옵션으로의 전환이 시작되고 있지만, 이는 복잡하고 비용이 많이 드는 과정이 될 것입니다. 각 기업은 자신의 데이터 필요와 위험을 신중하게 평가하여 적절한 클라우드 솔루션을 선택하도록 권장받고 있습니다.

작업을 잃어버릴 걱정이 없습니다.

클로드 코드 프로젝트를 위한 자동 버전 관리 기능이 제공됩니다. 이 프로그램은 macOS(13.5 이상)와 Windows에서 무료로 사용할 수 있습니다.

주요 기능으로는 자동 변경 감지 기능이 있습니다. 이 기능은 별도의 설정 없이 프로젝트의 변화를 모니터링합니다. 프로젝트 폴더를 선택하고 코딩을 시작하기만 하면 됩니다. 또한, 원클릭 체크포인트 기능을 통해 변경하기 전에 프로젝트의 상태를 즉시 저장할 수 있으며, 모든 파일과 그 내용을 캡처합니다.

시각적 차이 비교 도구를 사용하면 체크포인트 간의 변경 사항을 쉽게 확인할 수 있습니다. 추가된 내용, 수정된 부분, 삭제된 항목을 한눈에 볼 수 있습니다. 코드에 대한 시간 여행 기능을 통해 이전 체크포인트로 프로젝트를 한 번의 클릭으로 복원할 수 있어 안전한 실험과 간편한 복구가 가능합니다.

클로드 통합 기능이 있어 클로드 데스크탑과 원활하게 작동하며, 작업이 완료될 때 자동으로 체크포인트를 생성합니다. 각 체크포인트는 모든 파일의 완전한 백업을 포함하여 작업이 항상 안전하게 보호됩니다.

간단한 작업 흐름은 다음과 같습니다. 먼저 프로젝트 폴더를 선택하고, 일반적으로 코딩을 시작하면 변경 사항이 자동으로 추적됩니다. 작업이 완료된 후 체크포인트가 생성되며, 이전 상태로 복원할 때는 한 번의 클릭으로 가능합니다.

MCP와의 통합이 원활하여 클로드 데스크탑과 자동으로 연결됩니다. 작업 상태를 추적하고 중요한 순간에 체크포인트를 생성합니다. 체크포인트에 대한 완전한 제어가 가능하며, 체크포인트 목록, 변경 사항 보기, 복원 기능을 제공합니다.

사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 직관적인 체크포인트 관리 시스템과 변경 사항을 쉽게 추적할 수 있는 시각적 비교 도구가 포함되어 있습니다.

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SwiftAI는 개발자들이 애플의 기기 내 언어 모델을 사용할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 기기에서 모델을 사용할 수 없을 경우 클라우드 모델로 전환할 수 있게 하며, 코드의 일관성을 유지합니다. 주요 기능으로는 다양한 모델과 호환되는 통합 API, 향상된 기능을 위한 에이전트/도구 루프, 강력한 타입을 가진 명확한 출력 구조, 선택적인 채팅 상태 관리가 있습니다.

SwiftAI의 개발 배경은 애플의 무료이면서 개인 정보 보호가 가능한 오프라인 모델을 활용하기 위함입니다. 그러나 일부 구형 기기나 설정, 배터리 수명 문제로 인해 이러한 모델을 지원하지 않을 수 있습니다. SwiftAI는 모델 선택을 중앙 집중화하여 로컬 모델과 클라우드 모델을 위한 별도의 코드 경로가 필요 없도록 간소화합니다.

SwiftAI를 사용하여 언어 모델로부터 응답을 받는 방법을 보여주는 코드 예시도 제공됩니다.

SwiftAI는 기여와 피드백을 환영합니다. 관심 있는 개발자는 Discord나 Slack 채널에 참여하거나 이메일로 연락할 수 있습니다.

자세한 정보는 GitHub에서 소스 코드와 문서를 확인하거나 시스템 설계 문서를 참고하고, Swift 패키지 인덱스에서 관련 정보를 찾아볼 수 있습니다. Discord와 Slack에도 참여할 수 있습니다.

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그 사람은 종단 간 암호화(end-to-end encryption)를 사용하는 안전한 그룹 채팅을 만들기 위한 옵션을 찾고 있으며, Matrix 외의 대안을 원하고 있습니다.

프랑스의 루이 16세의 삶과 몰락에 대한 이야기는 그의 사냥에 대한 집착을 중심으로 전개됩니다. 1789년 7월 14일, 바스티유가 함락된 날, 그는 일기장에 "rien" 즉 "아무것도"라고 기록했습니다. 일부는 이를 그가 혁명에 무관심했음을 나타낸다고 해석합니다. 그러나 그의 일기장은 주로 사냥 기록이었지 정치적 사건을 기록한 것은 아니었습니다.

루이 16세는 형의 죽음 이후 왕이 되었으며, 똑똑하지만 무능력한 왕으로 여겨졌습니다. 그는 프랑스가 직면한 경제적, 사회적 문제를 해결하기보다는 사냥을 선호했습니다. 그의 광범위한 사냥 활동은 많은 동물을 죽이는 것을 포함했으며, 이는 기근과 경제적 어려움 속에서 일반 국민의 고통과 왕권의 단절을 상징하게 되었습니다.

혁명이 진행되면서, 국민의회는 왕의 사냥 권리를 폐지하는 첫 번째 조치를 취했습니다. 이를 통해 시민들은 왕실의 숲에서 사냥할 수 있게 되었고, 이는 가난한 사람들의 식량을 구하기 위한 필사적인 경쟁으로 이어졌습니다.

루이 16세가 가족과 함께 파리를 탈출하려는 시도는 실패로 끝났고, 이로 인해 그들은 포로로 잡히게 되었습니다. 이는 혁명에서 중요한 전환점을 나타냅니다. 그의 마지막 일기 기록은 그가 강력한 사냥꾼에서 사냥당하는 군주로 전락했음을 반영합니다. 결국 그는 마리 앙투아네트와 함께 혁명이 진행되는 과정에서 처형당하게 됩니다.

카일, 제이콥, 팀은 사용자들이 AI와 대화하며 아이폰에서 직접 스위프트 앱을 만들 수 있는 앱인 비트릭(Bitrig)을 소개하고 있습니다. 이 앱은 앱 개발을 간소화하여 코딩 경험이 없는 사람들도 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

비트릭은 사용자들이 앱을 즉시 미리 보고 쉽게 공유할 수 있도록 맞춤형 스위프트 인터프리터를 사용합니다. 유료 애플 개발자 계정을 가지고 있다면, 비트릭의 서버에서 앱을 컴파일하고 TestFlight나 앱 스토리를 통해 배포할 수 있습니다.

팀은 비트릭에 점차 더 많은 애플 SDK 프레임워크를 추가하고 있으며, 사용자들에게 누락된 프레임워크를 신고해 줄 것을 권장하고 있습니다. 비트릭은 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다.

마이크 우드워드는 "자매의 역설"이라는 잘 알려진 확률 문제에 대해 이야기합니다. 이 문제는 두 자녀를 둔 가족을 다루고 있으며, 최소한 한 명의 자녀가 여자라는 조건이 있습니다. 질문은 두 자녀 모두 여자인 확률이 얼마인지입니다.

기본적인 확률을 살펴보면, 두 자녀의 가능한 조합(남자-남자, 남자-여자, 여자-남자, 여자-여자)을 고려할 때, 두 자녀가 모두 여자일 확률은 처음에는 0.5로 생각될 수 있습니다. 하지만 이 추론은 잘못된 것입니다.

정확한 계산을 위해 확률 트리를 사용하면 네 가지 가능한 결과를 찾을 수 있습니다. 남자-남자 조합을 제외하면(최소한 한 명이 여자라는 것을 알고 있으므로) 남자-여자, 여자-남자, 여자-여자 세 가지 결과가 남습니다. 두 자녀가 모두 여자일 확률은 실제로 1/3입니다.

표본 공간에 대한 설명도 중요합니다. 표본 공간은 가능한 모든 결과의 집합으로, 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 만약 장남이 여자라고 명시하면, 확률은 1/2로 바뀌며, 이는 가능한 조합을 변경합니다.

우드워드는 확률에 대한 가설을 테스트하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실행할 것을 제안하며, 문제를 명확히 정의하고 정확한 가정을 사용하는 것이 중요하다고 강조합니다.

많은 사람들이 직관이나 "상식"에 의존하는 경향이 있지만, 이는 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 우드워드는 확률 이론에서 정확한 분석의 필요성을 강조하며, 단순히 직관에 의존하지 말 것을 조언합니다.

이 역설은 확률이 어떻게 직관에 반하는 결과를 초래할 수 있는지를 보여주며, 데이터 분석에서 신중한 추론의 중요성을 강조합니다.

죄송하지만, 제공하신 링크와 같은 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 그러나 그 문서의 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면, 요약해 드릴 수 있습니다!

이 기사는 강력한 성능과 클래식한 디자인으로 유명한 인기 머슬카인 닷지 챌린저에 대해 다룹니다. 이 차량은 다양한 강력한 엔진 옵션과 스포티한 기능을 갖추고 있어 자동차 애호가들에게 큰 매력을 제공합니다. 챌린저는 미국 자동차 문화에서 풍부한 역사를 가지고 있으며, 복고풍 스타일과 현대 기술로 찬사를 받고 있습니다. 다른 자동차 모델들과의 경쟁에도 불구하고, 챌린저는 여전히 머슬카 팬들 사이에서 사랑받고 있습니다.

이 블로그 글은 기계 학습(ML)의 필수 방정식에 대한 종합적인 가이드를 제공합니다. 기본적인 수학과 프로그래밍 지식을 가진 사람들이 이해를 깊이 있게 할 수 있도록 돕는 내용을 담고 있습니다. 확률, 선형 대수, 최적화, 손실 함수, 고급 ML 개념 등 주요 분야를 다루며, 이론적 설명과 실용적인 파이썬 구현을 제공합니다.

ML 수학의 중요성을 강조하며, 방정식이 ML 알고리즘을 이해하는 데 얼마나 중요한지 설명합니다. 확률과 정보 이론에서는 베이즈 정리, 엔트로피, 결합 확률과 조건부 확률, 쿨백-라이블러 발산(KLD), 교차 엔트로피와 같은 개념을 다룹니다. 베이즈 정리는 새로운 증거에 따라 확률을 업데이트하는 방법을 설명하며, 엔트로피는 분포의 불확실성을 측정합니다. KLD는 두 분포 간의 차이를 측정하고, 교차 엔트로피는 분류 작업에서 손실 함수로 사용됩니다.

선형 대수에서는 선형 변환, 고유값과 고유벡터, 특이값 분해(SVD)와 같은 개념이 소개됩니다. 선형 변환은 ML 모델의 핵심 작업이며, 고유값과 고유벡터는 데이터의 분산을 이해하는 데 중요합니다. SVD는 데이터 구조 분석에 사용됩니다.

최적화 부분에서는 경량 하강법과 역전파 알고리즘이 설명됩니다. 경량 하강법은 모델의 매개변수를 업데이트하여 손실을 최소화하는 방법이며, 역전파는 신경망에서 기울기를 효율적으로 계산하는 방법입니다.

손실 함수는 모델 성능을 측정하는 데 사용됩니다. 평균 제곱 오차(MSE)는 회귀에서 일반적으로 사용되며, 교차 엔트로피 손실은 분류 작업에 사용됩니다.

고급 ML 개념으로는 확산 과정, 합성곱 연산, 소프트맥스 함수, 주의 메커니즘이 포함됩니다. 확산 과정은 생성 모델에서 중요한 역할을 하며, 합성곱 연산은 이미지 데이터 처리의 기본입니다. 소프트맥스 함수는 점수를 확률로 변환하여 분류에 사용되며, 주의 메커니즘은 현대 자연어 처리(NLP) 모델의 핵심입니다.

이 글은 기계 학습에 관심이 있는 사람들에게 이러한 방정식을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조하며, 관련 수학을 배우기 위한 귀중한 자료를 제공합니다. 더 깊이 탐구하고 싶은 사람들을 위한 추가 읽기 자료도 제안합니다.

이 기사는 1MHz로 작동하며 곱셈과 나눗셈을 하드웨어적으로 지원하지 않는 6502 프로세서의 비트맵 스케일링 알고리즘 속도를 개선하는 방법에 대해 다룹니다.

처음에 저자는 256×192 비트맵을 192×144로 스케일링하는 기본 방법을 보여줍니다. 이 방법은 곱셈과 나눗셈을 사용하여 약 20초가 걸리는 느린 과정입니다.

성능을 향상시키기 위해 저자는 곱셈과 나눗셈을 피하고 비트 시프트를 사용하는 방식으로 작업을 재구성합니다. 이 방법은 처리 시간을 약 2초로 줄입니다.

더 나아가, 저자는 더 간단한 공식을 사용하여 계산 속도를 높이고 작업 시간을 0.6초로 단축합니다.

마지막으로, 저자는 더욱 빠른 스케일링을 위해 미리 계산된 결과를 저장하는 룩업 테이블을 사용하는 것을 제안합니다. 이 테이블을 실행 시간에 생성함으로써 스케일링 과정은 단 0.2초 만에 완료될 수 있습니다.

전반적으로 이 기사는 알고리즘 변경과 최적화 기술이 제한된 하드웨어에서 계산 속도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

요약이 없습니다.

2025년 8월 28일, TrueNAS 커뮤니티의 한 회원이 Arm 아키텍처에서 작동하는 TrueNAS 버전을 출시했습니다. 이에 따라 저자는 Raspberry Pi에서 이를 테스트해보기로 했습니다. 저자는 Arm 시스템에서 스토리지 서버를 운영한 경험이 있으며, 저전력 하드웨어에서 TrueNAS를 실행하면 설정상의 문제를 발견하고 학습을 향상시킬 수 있다고 믿고 있습니다.

하지만 Raspberry Pi는 공식 UEFI 지원이 부족해 설치 과정이 복잡해집니다. 이를 해결하기 위해 저자는 Raspberry Pi 5를 위한 커뮤니티 UEFI 프로젝트를 사용하고, 설정을 위한 구체적인 단계를 설명합니다. Pi를 UEFI 모드로 성공적으로 부팅한 후, 저자는 TrueNAS를 설치합니다.

설치가 성공적으로 이루어졌지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 팬 제어와 내장 이더넷 같은 일부 기능은 UEFI 모드의 제약으로 인해 작동하지 않습니다. 외부 USB 이더넷 동글이 필요합니다. Raspberry Pi의 UEFI 지원을 개선하기 위한 작업이 진행 중이지만, 진전은 더디고 있습니다.

저자는 TrueNAS가 Raspberry Pi와 같은 저사양 하드웨어에서 실행될 수 있지만, 더 나은 성능을 위해서는 더 강력한 Arm 서버를 사용하는 것이 좋다고 언급합니다. 향후 프로젝트로는 Raspberry Pi에서 TrueNAS를 사용하는 맞춤형 스토리지 서버가 포함되어 있지만, 현재 UEFI의 제한으로 인해 하드웨어 인식에 어려움이 있습니다.

결론적으로, TrueNAS는 기술적으로 Raspberry Pi에서 실행될 수 있지만, 사용자들은 더 강력한 시스템에서 발생하지 않을 문제에 직면할 수 있습니다.

Docustore는 대형 언어 모델(LLM)을 위해 즉시 사용할 수 있는 자원을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 신중하게 선택된 프레임워크와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 활용합니다. 이 과정은 네 단계로 이루어져 있습니다.

첫 번째 단계는 문서에서 정보를 수집하는 것입니다. 두 번째 단계에서는 수집한 데이터를 정리합니다. 세 번째 단계에서는 정리된 데이터를 벡터 형태로 변환합니다. 마지막으로, 최종 제품을 패키징하는 단계가 있습니다.

이 시스템은 온라인에서 호스팅되며, 어떤 개발 환경에서도 작동할 수 있는 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 만드는 것이 목표입니다.

요약이 없습니다.

연방거래위원회(FTC) 의장인 앤드류 퍼거슨은 구글이 공화당 기부자들의 이메일을 스팸으로 잘못 분류하고 민주당 이메일에는 같은 조치를 취하지 않았다고 주장했습니다. 그는 이러한 행위가 소비자에게 혼란을 줄 수 있으며, FTC 법을 위반할 수 있다고 경고했습니다. 퍼거슨은 소비자들이 자신의 정치적 신념과 관계없이 모든 정치 후보자로부터 소통을 받을 권리가 있어야 한다고 강조했습니다.

구글은 자사의 스팸 필터가 사용자 피드백과 같은 객관적인 신호를 기반으로 하며, 모든 발신자에게 동일하게 적용된다고 반박했습니다. 공화당 측의 구글 이메일 필터링에 대한 불만은 이번이 처음이 아닙니다. 이전에 구글을 상대로 한 법적 조치는 통신품위법의 보호 조항으로 인해 기각된 바 있습니다. 이 법은 온라인 플랫폼이 콘텐츠 조정 결정에 대해 책임을 지지 않도록 제한하고 있습니다.

통신품위법 제230조에 대한 관심이 커지고 있으며, 양당 모두 대형 기술 기업의 발언권에 대한 우려를 표명하면서 이 조항을 변경하거나 폐지할 가능성에 대한 논의가 진행되고 있습니다.

요약이 없습니다.

헤더 허니는 공화당을 지지하는 선거 결과를 뒤집기 위한 노력으로 잘 알려져 있으며, 국토안보부의 선거 무결성 부차관보로 임명되었습니다. 그녀는 이전에 2020년 대통령 선거에 대한 허위 주장을 퍼뜨리고, 애리조나와 펜실베이니아에서 선거 결과에 이의를 제기하는 소송에 참여한 바 있습니다. 허니는 선거 무결성에 대한 의문을 제기하는 잘못된 데이터를 통해 여러 회사를 설립했습니다. 그녀의 새로운 역할은 미국의 선거 인프라를 감독하는 것으로, 이는 바이든 행정부 하에서는 존재하지 않았던 직책입니다. 이번 임명은 도널드 트럼프 전 대통령이 2026년 중간 선거를 앞두고 투표 과정을 변경하려는 움직임과 관련이 있습니다.

Bookmarks.txt는 북마크를 간단한 텍스트 파일로 저장하는 방법입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

북마크는 bookmarks.txt라는 파일에 저장됩니다. 기본 파일은 홈 디렉토리($HOME/bookmarks.txt)에 위치하며, 각 프로젝트 디렉토리에서도 로컬 파일을 만들 수 있습니다.

형식은 각 줄에 URL이 포함되며, 선택적으로 제목을 추가할 수 있습니다. 제목은 공백으로 구분됩니다. 예를 들어, 제목 없이 URL만 있는 경우는 https://www.example.com이고, 제목이 있는 경우는 https://sul.im 개인 웹사이트와 같습니다.

북마크 관리는 어떤 텍스트 편집기를 사용해도 가능합니다. bin/ 디렉토리에는 북마크를 나열하고 추가하는 데 도움이 되는 스크립트가 있습니다. 자신만의 도구를 만들 수도 있습니다.

URL을 빠르게 선택하고 열기 위해 fzf라는 퍼지 파인더를 사용할 수 있습니다. 새로운 URL을 추가하려면 특정 명령어를 실행하면 됩니다.

$HOME/bookmarks.txt에 있는 전역 북마크는 일반 용도로 사용되며, 프로젝트별 북마크는 로컬 bookmarks.txt 파일에 저장됩니다. bin 디렉토리에 있는 북마크 스크립트에 대한 심볼릭 링크를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다.

기여는 버그 수정에 대해서만 환영하며, 새로운 기능은 유지 관리 문제를 피하기 위해 수용되지 않습니다. 기능 요청은 이슈를 제출하여 할 수 있습니다.

라이선스에 대한 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

이 문서는 익명성을 제공하는 웹 서비스인 Onion Services의 TLS/HTTPS 인증서 통합 및 검증에 대해 설명합니다. Onion Services는 기본적으로 암호화된 연결을 제공하지만, 웹 기술이 발전함에 따라 더 빠른 연결과 안전한 거래와 같은 고급 기능을 활성화하기 위해 인증서가 필요할 수 있습니다.

첫째, 인증서의 필요성에 대해 설명합니다. Onion Service 연결은 본질적으로 안전하지만, 유효한 HTTPS 인증서를 구현하면 안전한 쿠키, 결제 처리 및 향상된 브라우저 기능과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

현재 인증서 발급을 위한 여러 방법이 존재합니다. 일부 인증 기관(CA)은 이미 .onion 주소에 대한 인증서를 발급하고 있지만, 이는 제한적입니다. ACME 프로토콜을 사용하는 새로운 접근 방식이 Onion Services를 위한 인증서 발급을 자동화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 자체 서명된 인증서를 사용할 수 있지만, 사용자 승인이 필요하고 보안을 복잡하게 만들 수 있습니다.

인증서 발급의 잠재적 이점으로는 현대 웹 기능에 대한 접근과 사용자 경험 개선이 있습니다. 추가적인 암호화 및 키 관리 옵션을 통해 보안이 강화되며, Tor 브라우저를 넘어 더 넓은 애플리케이션 호환성을 지원할 수 있습니다.

그러나 여러 도전 과제가 존재합니다. 인증서 관리의 복잡성과 다양한 애플리케이션에서의 지원 필요성에 대한 우려가 있습니다. 많은 기존 소프트웨어 도구가 Onion Services를 인식하지 못해 호환성 문제를 일으킬 수 있습니다.

미래를 위한 다양한 제안이 고려되고 있습니다. 예를 들어, 특정 경우에 엄격한 서명 검증의 필요성을 완화하는 Same Origin Onion Certificates(SOOC)와 .onion 주소에 대한 DANE(DNS 인증) 등이 있습니다. 또한, 인증서 검증 과정을 단순화하기 위해 .onion 전용 인증 기관을 설립하는 방안도 논의되고 있습니다.

결론적으로, Onion Services의 인증서 인프라를 개선하는 것은 익명성과 개인 정보 보호의 핵심 원칙을 유지하면서 보안과 기능성을 향상시키기 위한 지속적인 도전 과제입니다.

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

이 문서는 Sunset HTTP 응답 헤더 필드를 소개합니다. 이 헤더는 특정 자원(URI)이 미래의 특정 시점에 응답하지 않게 될 것임을 사용자에게 알립니다. 또한 자원의 퇴출에 대한 추가 정보를 제공할 수 있는 "sunset" 링크 관계 유형도 소개합니다.

Sunset 헤더의 목적은 자원이 특정 시간에 작동을 중단할 가능성이 있음을 나타내어 클라이언트가 해당 자원과의 상호작용을 관리하는 데 도움을 주는 것입니다. Sunset 헤더는 자원이 언제 사용 불가능해질지를 나타내는 타임스탬프(HTTP 날짜 형식)를 포함합니다. 예를 들어, Sunset: Sat, 31 Dec 2018 23:59:59 GMT와 같은 형식입니다.

클라이언트는 이 타임스탬프를 보장으로 받아들이지 말고 힌트로 간주해야 합니다. Sunset 시간이 지나도 여전히 오류가 발생하거나 자원에 접근할 수 없는 상황이 있을 수 있습니다. Sunset 정보는 특정 자원에 적용되지만, 서비스에서 문서화된 경우 여러 자원에 영향을 미칠 수 있음을 나타낼 수 있습니다.

Sunset 링크 관계는 사용자에게 자원 퇴출 정책, 다가오는 퇴출 일정, 자원에서 벗어나는 데 필요한 완화 전략에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. Sunset 헤더는 자원의 상태에 초점을 맞춘 캐싱 정보와는 다릅니다. Sunset 헤더는 단순히 자원의 사용 불가능성을 알리는 신호입니다.

Sunset 정보를 사용할 때는 주의가 필요합니다. 이 정보가 자원의 만료에 대한 민감한 데이터를 노출할 수 있기 때문입니다. 요약하자면, Sunset HTTP 헤더는 클라이언트에게 자원의 최종 사용 불가능성에 대비할 수 있도록 미리 알리는 도구 역할을 합니다.

저자는 최근 친구의 추천으로 Anthropic의 개발자 관계 직무에 지원했습니다. 어려운 과제를 완료하고 diggit.dev라는 프로젝트를 만들어 회사에 좋은 인상을 주고자 했습니다. 하지만 노력에도 불구하고 거절 이메일을 받게 되어 실망감을 느꼈습니다.

저자는 과거 인터뷰 경험을 돌아보며, 이전에 간단한 실수로 실패했던 일을 언급했습니다. 이번에는 최선을 다했음에도 불구하고 부족하다고 느꼈습니다. "너무 이상하다"는 이유로 거절당한 것에 대한 불만을 표현하며, 이는 자신의 성격의 일부이지만 때때로 줄이고 싶기도 하다고 말했습니다.

개인적인 성장의 여정을 공유하며 더 나은 사람이 되고 기쁨을 전파하려고 노력하는 한편, 부족함에 대한 감정과 씨름하고 있습니다. 거절에도 불구하고 포기하지 않겠다는 결심을 하고, 자신의 삶에서 감사함을 찾고 있습니다. 저자는 자신의 감정을 나누는 것이 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 이들에게도 공감이 되기를 바라며, 그들이 혼자가 아님을 상기시키고 싶어 합니다.