인지 부하는 개발자가 작업을 수행하기 위해 필요한 정신적 노력을 의미하며, 특히 코드를 읽고 이해할 때 중요합니다. 높은 인지 부하는 혼란을 초래할 수 있으며, 이는 시간과 자원을 소모하게 됩니다. 따라서 코딩 관행에서 불필요한 인지 부하를 최소화하는 것이 중요합니다.

인지 부하는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 본질적 부하로, 이는 작업의 복잡성에서 비롯된 것으로 피할 수 없는 부분입니다. 두 번째는 외부 부하로, 정보가 제시되는 방식에 의해 발생하는 복잡성으로, 이는 줄일 수 있습니다.

인지 부하를 줄이기 위한 몇 가지 전략이 있습니다. 조건문을 간단하게 만들고, 설명적인 변수 이름을 사용하여 조건을 이해하기 쉽게 해야 합니다. 중첩 구조를 피하고, 여러 조건을 추적할 필요가 없도록 조기 반환을 선호하는 것이 좋습니다. 또한 상속보다 조합을 선호하면 코드의 관계와 의존성을 이해하기 쉬워집니다.

모듈 설계에서는 작고 많은 모듈보다 적고 포괄적인 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 서로 다른 코드 조각 간에 자주 전환할 필요가 줄어들어 정신적으로 덜 부담스럽습니다. 각 모듈은 하나의 사용자나 이해관계자를 위해 설계되어야 명확성을 유지할 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처에서는 너무 많은 얕은 마이크로서비스가 개발과 통합을 복잡하게 만들 수 있습니다. 더 적고 강력한 서비스를 갖는 것이 종종 더 나은 선택입니다. 또한 코드가 간단하고 이해하기 쉬운 상태를 유지하기 위해 언어 기능의 수를 제한해야 합니다.

명확한 의사소통도 중요합니다. 숫자 상태 코드 대신 자기 설명적인 코드나 메시지를 사용하여 개발자의 정신적 부담을 줄여야 합니다. established practices에 대한 질문도 필요합니다. DRY(반복하지 말라)와 같은 원칙은 중요하지만, 과도하게 사용하면 긴밀한 결합을 초래하고 인지 부하를 증가시킬 수 있습니다.

프레임워크에 대한 의존도가 지나치면 불필요한 복잡성을 더할 수 있습니다. 가능한 한 프레임워크에 구애받지 않는 코드를 작성해야 합니다. 또한 지나치게 많은 계층 구조는 이해를 방해하고 문제 해결 속도를 늦출 수 있으므로, 실질적인 의존성에 집중해야 합니다.

신규 개발자는 높은 인지 부하 없이 프로젝트를 빠르게 이해할 수 있어야 합니다. 코드를 단순화하면 그들이 더 빨리 기여할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 목표는 현재와 미래의 개발자 모두에게 불필요한 정신적 노력을 최소화하면서 이해하고 유지 관리하기 쉬운 코드를 만드는 것입니다.

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에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)은 서로 다른 소프트웨어 에이전트들이 소통할 수 있도록 돕는 시스템입니다. ACP를 사용하기 위해서는 기본 기능과 작동 방식을 이해해야 합니다. 이를 구현하기 위한 주요 단계를 살펴보고, ACP가 프로젝트에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 집중하는 것이 중요합니다.

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소프트웨어를 설계할 때는 항상 가장 간단한 해결책을 목표로 해야 합니다. 많은 엔지니어들이 이상적이고 복잡한 시스템을 추구하지만, 현재 시스템을 이해하고 간단한 수정으로 해결하는 것이 더 나은 경우가 많습니다. 디자인의 단순함은 처음에는 매력적이지 않게 보일 수 있지만, 효과적인 해결책으로 이어질 수 있습니다.

주니어 엔지니어들은 여러 도구와 구성 요소를 사용하고 싶어할 수 있지만, 진정한 숙련도는 언제 단순화할지를 아는 데 있습니다. 훌륭한 디자인은 종종 간단해 보이며, “생각보다 쉬웠다”는 반응을 이끌어냅니다. 유니콘 웹 서버와 레일스 REST API와 같은 예시는 복잡함 없이도 필수 기능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

예를 들어, Golang 애플리케이션에 속도 제한 기능을 추가해야 할 경우, 새로운 영구 저장 시스템을 추가하는 대신 메모리 내 추적을 사용할 수 있는지 고려해 보세요. 가장 간단한 방법으로 시작하고, 필요할 때만 복잡하게 만드세요.

하지만 이 접근 방식에는 도전 과제가 있습니다. 미래의 요구 사항을 예측하지 못하면 유연하지 않은 시스템이 생길 위험이 있으며, 엔지니어마다 "단순함"의 기준이 다를 수 있습니다. 단순함은 구성 요소가 적고 인터페이스가 명확하다는 것을 의미합니다.

일부는 가장 간단한 해결책이 확장되지 않을 것이라고 주장할 수 있지만, 저자는 미래의 확장성에 집착하면 불필요한 복잡성이 생길 수 있다고 믿습니다. 현재의 필요에 맞춰 설계하고, 트래픽이 증가할 때 적응하는 것이 더 나은 경우가 많습니다.

결론적으로, 미래의 필요를 예측하기 어려운 만큼 현재의 요구 사항에 기반해 가장 간단하고 효과적인 해결책을 만드는 데 집중해야 합니다. 현재 시스템을 이해하는 것이 더 나은 소프트웨어 디자인을 이루는 데 우선되어야 합니다.

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이 글에서는 노키아의 상징적인 글꼴인 노키아 산스(Nokia Sans)에 대한 향수를 다루고 있습니다. 이 글꼴은 2002년부터 2013년까지 노키아 기기에서 널리 사용되었습니다. 저자는 이 글꼴을 사용자 인터페이스(UI) 글꼴로 사용해보았고, 노키아 산스 와이드(Nokia Sans Wide) 변형이 특히 가독성이 뛰어나고 시각적으로 매력적이라는 것을 발견했습니다. 글꼴의 창작자인 에릭 스피커만(Erik Spiekermann)은 노키아가 다른 글꼴로 변경한 결정에 대해 비판하며, 브랜드 인지도와 개성을 잃었다고 주장했습니다. 저자는 이제 UI에 노키아 산스를 사용하는 것을 선호하며, 이전에 좋아했던 인터 글꼴보다 더 나은 선택이라고 생각하지만, 이는 개인적인 취향임을 인정합니다. 또한, 글꼴 다운로드의 법적 문제에 대한 우려를 언급하며, 더 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있기를 바라는 마음을 표현했습니다. 글에서는 독자들이 노키아 제품과 그로 인해 느끼는 향수에 대한 자신의 경험을 공유하는 댓글도 포함되어 있습니다.

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저는 '동물의 숲: 뉴 호라이즌'에서 영감을 받아 간단한 오픈 소스 편지 편집기를 만들었습니다. 각 카드를 검토하는 데 많은 시간이 걸렸지만, 최종 결과에 만족합니다. 사용자들은 화면 구석에 있는 병을 클릭하면 다른 사람들의 랜덤 편지 디자인을 볼 수 있습니다. 소스 코드는 여기에서 확인할 수 있습니다: GitHub 링크.

AWS는 "소음 이웃"의 부정적인 영향을 줄여 다중 임대 시스템의 성능을 향상시키기 위해 Amazon SQS 공정 큐라는 새로운 기능을 출시했습니다. 다중 임대 아키텍처에서는 여러 고객이 자원을 공유하기 때문에 한 임대인이 시스템을 과부하 시켜 다른 고객에게 지연을 초래할 수 있습니다. 공정 큐는 덜 활동적인 임대인의 메시지를 우선적으로 처리하여 일관된 서비스 품질을 유지하도록 자동으로 관리합니다.

공정 큐의 주요 기능은 메시지 분포를 모니터링하고 특정 임대인이 지연을 초래할 때 이를 식별하는 것입니다. 이 시스템은 조용한 임대인의 메시지를 우선 처리하면서 큐의 전체 처리량을 관리합니다. 공정 큐는 기존의 메시지 처리 로직을 변경할 필요 없이 작동합니다.

공정 큐는 자원을 과도하게 사용하는 소음 임대인과 자원을 적절히 사용하는 조용한 임대인을 구분합니다. 이들은 메시지의 전달 순서를 조정하여 조용한 임대인이 메시지를 신속하게 받을 수 있도록 보장합니다. 이는 한 임대인이 많은 양의 메시지를 생성하더라도 이루어집니다.

공정 큐를 구현하기 위해서는 먼저 메시지에 임대인 식별자(MessageGroupId)를 추가하여 공정 큐를 활성화해야 합니다. 또한 Amazon CloudWatch를 사용하여 공정 큐의 동작을 모니터링하고 소음 그룹과 조용한 그룹과 관련된 지표를 추적할 수 있습니다. 사용자들이 공정 큐의 동작을 이해하고 테스트할 수 있도록 돕는 예제 애플리케이션도 제공됩니다.

Amazon SQS 공정 큐는 다중 임대 환경에서 메시지 분포를 자동으로 관리하여 운영 효율성을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 모든 임대인이 높은 트래픽 기간에도 적시에 서비스를 받을 수 있습니다. 사용자는 추가적인 통찰을 얻기 위해 Amazon SQS 개발자 가이드와 예제 애플리케이션을 탐색해 보기를 권장합니다.

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중국의 사이버 스파이 그룹인 '솔트 타이푼'이 수백만 명의 미국인과 80개국 이상의 개인 정보를 해킹한 것으로 알려졌습니다. FBI의 사이버 부서 고위 관계자인 마이클 마흐팅거는 2019년에 시작된 이 스파이 작전이 거의 모든 미국 시민을 겨냥했을 가능성이 높다고 밝혔습니다. 이는 민감한 직책에 있는 사람들만 위험하다는 기존의 믿음과는 상반되는 내용입니다.

이 작전은 주요 통신사를 포함해 약 200개의 미국 조직에 영향을 미쳤습니다. 미국 당국은 12개국의 파트너와 함께 이 스파이 활동이 중국 정부에 사이버 서비스를 제공하는 세 개의 중국 기업과 연관되어 있다고 밝혔습니다.

마흐팅거는 이번 침입 사건을 미국 역사상 가장 중요한 사이버 스파이 사건 중 하나로 묘사하며, 중국이 인터넷 트래픽을 모니터링하고 전화 통화를 가로챌 수 있는 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었다고 언급했습니다. 피해자에는 양당의 고위 공직자들도 포함되어 있는 것으로 전해졌습니다.

FBI는 또한 다른 중국의 사이버 위협에 대해서도 경고하며, 러시아와 북한을 포함한 다양한 글로벌 행위자들로부터 점점 더 정교해지는 공격에 대비하기 위해 사이버 보안 조치를 강화할 필요성을 강조했습니다.

2021년 가을, 저자는 팬데믹 동안 NCR에서 열심히 일한 후 탈진을 느끼고 변화를 원했습니다. 그러던 중 기술 회사인 Splunk에서 수석 엔지니어링 매니저 직책의 기회를 발견했지만, 이는 이전 직책보다 낮은 직급이었습니다. 승진이 쉽다는 이야기를 들었음에도 불구하고, 저자는 온보딩 과정에서의 실수로 거의 3년 동안 같은 직책에 머물렀습니다.

저자는 온보딩 과정에서 저지른 세 가지 주요 실수를 정리했습니다. 첫째, 성공 정의에서의 실수입니다. 저자는 성공 기준에 대해 다른 사람들의 의견에 의존했지, 구체적인 승진 사례를 요청하지 않았습니다. 이로 인해 승진에 필요한 것이 무엇인지 잘못 이해하게 되었습니다. 둘째, 온보딩 기간이 제한적이었던 점입니다. 저자는 회사 문화를 이해하는 데 시간을 할애하기보다는 인상을 주기 위해 서둘렀습니다. 이로 인해 팀과의 신뢰를 쌓지 못하고, 리더십에 잘못된 신호를 보냈습니다. 셋째, 이해관계자 정렬의 실패입니다. 팀 내에서 긍정적인 변화를 이끌어냈지만, 이러한 노력을 고위 리더십에 제대로 전달하지 못해 갈등이 성과를 가리는 결과를 초래했습니다.

결국 저자는 기본적인 온보딩 과정에 집중하고 회사 문화를 이해하는 것이 승진보다 더 중요하다는 것을 깨달았습니다. 이후 비슷한 어려움을 겪는 사람들을 돕기 위해 온보딩 과정을 안내하는 도구를 개발했습니다.

grok-code-fast-1은 개발자들이 자주 사용하는 코딩 도구의 작업 흐름을 더 빠르고 효율적으로 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 모델은 처음부터 새롭게 구축되었으며, 다양한 프로그래밍 콘텐츠를 포함한 풍부한 데이터셋을 활용하여 훈련되었습니다. 출시 파트너들의 피드백을 반영하여 코딩 환경에서의 성능을 향상시켰습니다.

grok-code-fast-1은 혁신적인 서비스 속도를 통해 사용자들이 프롬프트를 읽기 전에 작업을 완료할 수 있을 정도로 빠르게 반응합니다. 90% 이상의 캐시 적중률을 자랑하며, 매우 높은 응답성을 제공합니다. 이 모델은 TypeScript, Python, Java, Rust, C++, Go 등 여러 프로그래밍 언어에 능숙하며, 최소한의 감독으로 다양한 코딩 작업을 처리할 수 있습니다.

가격은 입력 토큰 100만 개당 0.20달러, 출력 토큰 100만 개당 1.50달러로 설정되어 있어 일상적인 개발 작업에 접근하기 쉽습니다. 개발자들은 이 모델의 속도와 신뢰성을 높이 평가하며, 많은 이들이 자신의 작업 흐름을 조정하여 효과적으로 활용하고 있습니다.

현재 grok-code-fast-1은 GitHub Copilot과 Cursor와 같은 일부 출시 파트너를 통해 한정적으로 무료로 제공되고 있습니다. 팀은 커뮤니티 피드백을 바탕으로 빠른 개선을 계획하고 있으며, 더 복잡한 기능을 지원하는 새로운 변종도 개발 중입니다. grok-code-fast-1은 소프트웨어 개발자들에게 강력하고 사용자 친화적인 도구를 제공하여 코딩 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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아다프루트 프룻 잼은 RP2350 칩으로 구동되는 카드 크기의 미니 컴퓨터로, 클래식 매킨토시 시스템을 uMac 에뮬레이터를 통해 실행하도록 설계되었습니다. 이 장치는 매킨토시 시스템 2.0부터 7.5.5까지의 버전을 지원하며, 720p 비디오 출력, 오디오 기능, USB 키보드와 마우스를 연결할 수 있는 포트를 갖추고 있습니다.

주요 특징으로는 듀얼 코어 Arm Cortex-M33 또는 RISC-V 프로세서가 150MHz로 작동하는 마이크로컨트롤러, 520KB의 SRAM과 8MB의 PSRAM 메모리, 16MB의 SPI 플래시 저장소와 마이크로SD 카드 슬롯이 있습니다. 비디오와 오디오 기능으로는 DVI 출력과 헤드폰 및 스피커용 내장 오디오 DAC가 포함되어 있습니다. USB 포트는 전원 및 부트로딩용 USB-C 포트 하나와 주변기기를 위한 USB Type-A 포트 두 개가 있습니다. 추가 하드웨어를 위한 커넥터와 GPIO 헤더도 제공됩니다.

이 보드는 CircuitPython과 아두이노 IDE를 포함한 다양한 소프트웨어를 실행할 수 있으며, 레트로 게임 및 멀티미디어 프로젝트에도 적합합니다. 가격은 39.95달러이며, 보호 커버, 미니 스피커, 범퍼 키트가 함께 제공됩니다. 현재 재고는 한정되어 있습니다.

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마노스 피치디아나키스는 Rust를 사용하여 aarch64 명령어 집합 아키텍처(ISA)를 위한 간단한 에뮬레이터를 개발했습니다. 이 프로젝트는 많은 선택적 기능 없이 기본적인 기능에 중점을 두고 있습니다. 에뮬레이터는 QEMU의 Tiny Code Generator(TCG)를 이해하기 위한 학습 도구로, 분해 및 JIT 컴파일을 위한 라이브러리를 사용하여 처음부터 만들어졌습니다.

에뮬레이터는 aarch64 이진 코드를 분해하고 Cranelift를 이용한 JIT 컴파일을 통해 네이티브 코드로 변환합니다. 명령어는 블록으로 구성되어 있으며, 각 블록은 레지스터를 로드하고 작업이 완료되면 머신 상태를 업데이트합니다. 이를 통해 여러 명령어를 동시에 처리할 수 있어, 해석 방식에 비해 에뮬레이션 속도가 빨라집니다.

초기에는 PL011 UART 구현을 통해 기본적인 출력에 중점을 두고 있으며, 장치 상호작용에 중요한 메모리 매핑 I/O를 지원합니다. 에뮬레이터는 단일 코어 머신을 모방하며, 구성 가능한 메모리 영역을 제공합니다. 메모리 접근을 처리하고 프로세서 상태를 효과적으로 유지합니다.

GDB를 사용하여 에뮬레이터를 디버깅할 수 있으며, 사용자는 명령어를 단계별로 실행하고 상태를 검사할 수 있습니다. 이는 QEMU와 유사한 방식입니다. 개발자는 단위 테스트와 간단한 테스트 커널을 사용하여 기능을 검증하고, QEMU와 결과를 비교하여 차이를 확인합니다.

미래 목표는 에뮬레이터를 개선하여 리눅스 부팅, 예외 처리, 타이머 기능 및 인터럽트 컨트롤러를 지원하는 것입니다. 개발자는 rust-vmm 프로젝트의 구성 요소 통합에도 관심을 가지고 있습니다.

에뮬레이터의 저장소는 여기에서 확인할 수 있으며, 추가 정보는 문서를 통해 제공됩니다.

"Essential Coding Theory"는 Venkatesan Guruswami, Atri Rudra, Madhu Sudan이 저술한 책으로, 다양한 코딩 이론 강의 노트를 바탕으로 하고 있습니다. 이 책은 미국 국립 과학 재단의 지원을 받아 코딩 이론의 기본 개념과 발전을 소개하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 책에서는 코딩 이론에 대한 개요와 그 중요성, 기초 정의를 다루는 소개 부분부터 시작합니다. 이어서 데이터 전송 중 발생할 수 있는 오류를 탐지하고 수정하는 기술인 오류 수정에 대해 설명합니다. 해밍 코드라는 특정 오류 수정 코드의 특성과 디코딩 방법도 포함되어 있습니다.

또한, 코딩과 관련된 경계, 리드-솔로몬 코드와 같은 다양한 특정 코드, 그리고 코딩과 관련된 확률 이론의 개념에 대한 심화 주제도 논의됩니다. 다양한 코드의 디코딩을 위한 효율적인 알고리즘, 특히 리드-솔로몬 코드와 지역적으로 복구 가능한 코드에 대한 방법도 소개됩니다.

코딩 이론의 실제 응용 사례로는 해싱과 안전한 지문 저장 방식이 포함됩니다. 마지막으로, 코딩 이론 문제와 관련된 계산 복잡성과 도전 과제에 대한 탐구도 이루어집니다.

이 책은 독자의 이해를 돕기 위해 연습 문제와 참고 문헌을 포함하고 있으며, 비상업적 사용과 배포를 허용하는 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 제공됩니다. 최신 버전은 온라인에서 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 Rust에서의 오류 처리에 대해 다루며, 팀이 코드베이스에서 다양한 접근 방식을 경험한 내용을 중심으로 설명합니다.

첫 번째로, 오류 처리에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 첫 번째는 'Anyhow'로, 이는 일반적인 오류 유형을 제공하여 빠른 구현과 전체 백트레이스, 간편한 컨텍스트 첨부가 가능합니다. 주로 디버깅에 관심이 있는 애플리케이션에 적합합니다. 두 번째는 'Thiserror'로, 특정 열거형 변수를 사용하여 오류를 처리합니다. 이는 안정적이고 일치 가능한 API 덕분에 많은 라이브러리 저자들이 선호합니다.

세 번째 옵션으로는 표준 라이브러리의 IO 오류 모델이 있습니다. 이 모델은 오류 종류와 출처를 결합하여 균형 잡힌 접근 방식을 제공하지만, 아직 널리 채택되지는 않았습니다.

백트레이스와 관련된 도전 과제가 있습니다. Rust의 한계로 인해 Anyhow는 전체 백트레이스를 제공할 수 있지만, Thiserror는 중첩된 오류 처리에 어려움을 겪습니다. 이로 인해 사용의 용이성과 상세한 오류 정보 사이에서 딜레마가 발생합니다.

팀은 Snafu라는 해결책을 발견했습니다. Snafu는 Thiserror를 개선하여 열거형 기반의 오류 유형을 사용하고, 오류 체이닝과 컨텍스트를 추가할 수 있게 합니다. 또한 자동으로 백트레이스를 캡처하고, 중첩된 오류를 더 잘 처리하면서도 백트레이스 정보를 유지합니다.

팀은 Snafu를 사용하여 구조화된 오류로 전환하고 있으며, 이는 초기 작업이 더 필요하지만 더 나은 오류 관리와 명확한 API를 제공합니다. 오류를 작성할 때는 몇 가지 지침이 있습니다. 오류는 모듈이 아닌 함수에 국한되어야 하며, 오류 열거형의 이름은 문제를 명확히 하기 위해 설명적이어야 합니다. 사용자 정의 오류를 위해 공개 트레이트에 "Custom" 변형을 포함해야 합니다.

구조화된 오류는 일반적인 오류보다 구현에 더 많은 노력이 필요하지만, 라이브러리에는 이점이 있습니다. 각 프로젝트는 다양한 요구가 있으며, 팀은 특정 요구 사항에 따라 의도적인 선택을 해야 합니다.

마지막으로, 'n0-snafu'라는 유틸리티 크레이트가 Snafu 사용의 편리함을 개선하기 위해 만들어졌습니다. 특히 테스트에서 다양한 오류 유형을 쉽게 통합할 수 있도록 도와줍니다.

이 글은 프로젝트의 필요에 맞는 오류 처리 접근 방식을 선택하는 것의 중요성을 강조하며, Rust에서의 오류 처리의 지속적인 발전을 인식하고 있습니다.

벡터 임베딩은 추론, 지시 수행, 코딩과 같은 다양한 작업에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 일부는 이러한 임베딩의 문제점이 비현실적인 질문에서만 발생한다고 생각하지만, 이번 연구는 간단하고 현실적인 질문에서도 그 한계가 드러날 수 있음을 보여줍니다. 연구자들은 학습 이론을 연결하여 검색할 수 있는 관련 문서의 하위 집합 수가 임베딩의 차원에 의해 제한된다는 것을 입증했습니다. 그들은 LIMIT라는 데이터셋을 만들어 이러한 모델을 철저히 테스트했으며, 가장 우수한 모델조차도 이 데이터셋에서 어려움을 겪는다는 것을 발견했습니다. 이는 현재의 임베딩 접근 방식의 한계를 강조합니다. 연구는 이러한 근본적인 문제를 극복하기 위한 새로운 방법의 필요성을 제안합니다.

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DeepSeek는 뛰어난 성능으로 알려진 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)로, 그 크기와 구조 때문에 효율적인 배포를 위해 복잡한 시스템이 필요합니다. 이 문서에서는 SGLang 팀이 고급 기술을 사용하여 DeepSeek의 추론 시스템을 최적화한 방법을 설명합니다.

이 구현은 아틀라스 클라우드의 12개 노드에서 실행되며, 각 노드는 8개의 H100 GPU를 갖추고 있습니다. 이 설정은 2000 토큰 입력 시퀀스에 대해 노드당 초당 52,300개의 입력 토큰과 22,300개의 출력 토큰이라는 인상적인 처리량을 달성합니다. 이 시스템을 운영하는 비용은 백만 개의 출력 토큰당 0.20달러로, 공식 DeepSeek 채팅 API보다 훨씬 저렴합니다.

최적화 전략으로는 프리필과 디코드 단계를 분리하여 효율성을 높이고 지연 시간을 줄이는 '프리필-디코드 분리', 전문가 가중치를 장치에 분산시켜 메모리 사용과 성능을 개선하는 '대규모 전문가 병렬 처리', 메모리를 효율적으로 관리하고 통신 오버헤드를 줄이는 '데이터 병렬 처리'가 있습니다. 최적화된 시스템은 전통적인 방법에 비해 최대 5배 더 나은 출력 처리량을 달성할 수 있습니다.

모든 구성 요소와 실험은 완전히 오픈 소스로 제공되어 다른 사람들이 이 작업을 복제하고 발전시킬 수 있도록 하고 있습니다. 향후 개선할 부분으로는 지연 시간 최적화, 더 긴 시퀀스 지원 강화, 미래 하드웨어 아키텍처와의 호환성 확대 등이 있습니다.

SGLang 팀의 DeepSeek 배포는 LLM의 효율성과 비용 효과성에서 중요한 발전을 보여주며, AI 커뮤니티에서 더 많은 탐구와 개발을 촉진할 것입니다.

미카엘 론스트롬은 Hopsworks AB의 데이터 책임자로서 통신 요구에 맞춘 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 설계에 대해 논의합니다. 그는 통신 DBMS는 높은 가용성을 가져야 한다고 강조하며, 서비스 중단이 발생하면 스마트폰의 통화와 데이터 서비스에 큰 영향을 미칠 수 있다고 설명합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 가용성의 중요성입니다. 설계는 연간 다운타임을 30초 이하로 최소화해야 합니다. 둘째, 설계 고려 사항으로는 DBMS가 소프트웨어, 하드웨어, 지역적 실패 등 다양한 유형의 실패를 처리하고 원활한 업그레이드를 지원해야 한다는 점이 있습니다. 셋째, DBMS 유형으로는 메모리 내에서 작동하며 '공유 없음(Shared Nothing)' 아키텍처가 빠른 거래 처리와 지연 시간을 줄이는 데 선호됩니다.

넷째, 복제 기능은 변경 사항이 즉시 주 복제본과 백업 복제본 모두에 적용되어야 하며, 이를 통해 실패로부터 빠르게 복구할 수 있습니다. 다섯째, 실패 감지를 위해 하트비트 프로토콜이 필수적이며, 이를 통해 조용한 하드웨어 실패를 신속하게 감지할 수 있습니다. 여섯째, 거래 처리는 비차단 이단계 커밋 프로토콜을 사용하여 중앙 병목 현상 없이 높은 거래 동시성을 허용합니다. 마지막으로, 시스템은 온라인 스키마 변경과 지역 복제를 지원해야 합니다.

론스트롬은 이러한 설계 원칙들이 수십억의 사용자에게 신뢰성 있게 서비스를 제공할 수 있는 DBMS를 가능하게 한다고 결론짓습니다. MySQL NDB 클러스터는 20년 이상 이러한 용도로 성공적으로 사용되었으며, 현재는 RonDB라는 새로운 플랫폼으로 발전하여 AI 애플리케이션의 사용성과 확장성을 향상시키고 있습니다. 더 자세한 내용은 rondb.com을 방문하시기 바랍니다.

비즈니스 인사이더는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 공유하여 독자들에게 유익한 정보를 제공합니다.

테일러 오트웰은 라라벨의 창시자이자 라라벨 LLC의 CEO로서, 인기 있는 웹 프레임워크와 함께한 14년의 여정을 로비와의 대화에서 이야기했습니다. 그는 소프트웨어의 유지보수 가능성이 중요하며, 소프트웨어는 간단하고 이해하기 쉬워야 하며, 자신 있게 변경할 수 있어야 한다고 강조했습니다. 또한 소프트웨어는 유연해야 하며 지나치게 복잡하지 않아야 한다고 믿고 있습니다.

라라벨의 성장 과정에 대해서도 이야기하며, 이 프레임워크가 어떻게 인기를 얻었는지와 그 잠재력을 깨달았던 순간을 공유했습니다. 테일러는 라라벨을 "평범한 개발자"를 위해 설계했으며, 개인적인 취향과 커뮤니티의 필요를 균형 있게 고려하고 있습니다. 프로젝트 관리 측면에서는 라라벨의 핵심을 혼자서 관리하고 있으며, 이는 일관성을 유지하는 데 필수적이라고 생각합니다.

라라벨의 첫 상업 제품은 개인적인 필요에서 시작되었고, 이를 통해 테일러는 전업으로 이 프로젝트에 집중하게 되었습니다. 그는 개발자들이 더 원활한 경험을 할 수 있도록 파괴적인 변경을 피하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 규칙을 지키는 것이 더 지속 가능한 라라벨 애플리케이션을 만드는 데 도움이 되며, 지나치게 기발한 디자인은 미래에 문제를 일으킬 수 있다고 경고했습니다.

커뮤니티의 테스트 접근 방식도 발전했으며, 이는 아담 와탄의 교육 자료와 같은 자원에 영향을 받았습니다. 현재 테일러는 자신의 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 더 큰 팀을 지원하는 데 집중하고 있습니다. 전반적으로 그는 개발자의 필요에 맞춰 간단하고 효과적인 프레임워크를 유지하는 것의 중요성을 되새기고 있습니다.

최근 dlclose 함수가 라이브러리를 예상대로 언로드하지 않는 문제가 발생했습니다. 이는 라이브러리에 전역 심볼이 있을 경우 여러 번 로드하고 언로드하는 과정에서 상태가 변경되지 않아 문제가 될 수 있습니다.

이번 문제는 두 개의 라이브러리, 즉 Rust 라이브러리인 libA와 C++ 라이브러리인 libB와 관련이 있었습니다. libA가 로드될 때, 의존성으로 libB도 함께 로드되었습니다. 그러나 libA가 언로드될 때 libB는 여전히 로드된 상태로 남아 있었고, 이로 인해 libB의 이전 상태가 유지되어 libA가 다시 로드될 때 초기화에 실패하는 문제가 발생했습니다.

디버깅 과정에서 libA가 언로드되었음에도 불구하고 libB는 언로드되지 않은 것으로 나타났습니다. 이는 예상치 못한 상황이었습니다. 라이브러리가 dlclose를 호출한 후에도 언로드되지 않는 몇 가지 조건이 확인되었습니다.

첫째, 참조 카운트입니다. 다른 라이브러리가 해당 라이브러리를 사용하고 있다면 언로드되지 않습니다. 둘째, NODELETE 플래그입니다. 라이브러리가 NODELETE 플래그로 표시되어 있다면 언로드할 수 없습니다. 셋째, 스레드 로컬 저장소(TLS) 소멸자입니다. 라이브러리에 TLS 소멸자가 등록되어 있다면, 해당 소멸자가 실행될 때까지 언로드되지 않으며, 이는 스레드가 종료될 때만 발생합니다.

문제의 원인은 libB에 TLS 소멸자가 등록되어 있어 libA가 닫힐 때 언로드되지 못한 것이었습니다. 흥미롭게도, libA에서 로깅이 활성화되었을 때, libA도 TLS를 사용하고 자체 소멸자를 등록하여 두 라이브러리가 일관된 상태를 유지할 수 있었습니다.

유사한 문제를 디버깅할 때는 LD_DEBUG 환경 변수를 사용하면 라이브러리의 로드 및 언로드 동작을 추적하는 데 도움이 됩니다. 그러나 TLS 소멸자에 대한 정보는 제공되지 않으므로 관련 함수에서 중단점을 설정해야 할 수도 있습니다.

요약이 없습니다.

루마니아는 인구가 상대적으로 적고 표준 평가에서 평균 이하의 교육 성과를 보임에도 불구하고, 국제 학생 대회인 올림피아드에서 꾸준히 좋은 성적을 내고 있습니다. 특히 수학과 물리학 분야에서 두각을 나타내며, 2020년 이후 국제 수학 올림피아드에서 5위, 국제 물리학 올림피아드에서 유럽 1위를 기록하는 등 인상적인 성과를 보여주고 있습니다.

루마니아의 교육 시스템은 올림피아드 성공에 기여하는 독특한 구조를 가지고 있습니다. 역사적으로, 제2차 세계대전 이후 교육 시스템에 큰 변화가 있었고, 이는 문해율 증가와 경쟁 교육에 대한 집중으로 이어졌습니다. 현재 가장 명망 있는 학교인 국립 대학에서는 엄격한 교육을 제공하며, 학생들은 국가 배치 시험 성적에 따라 분류됩니다. 이러한 분류는 성적이 우수한 학생들끼리 모여 서로의 성과를 지원하는 동질적인 집단을 형성합니다.

루마니아의 교사들도 매우 의욕적입니다. 교사들은 자격에 따라 학교에 배치되며, 성적이 우수한 학생들을 가르치는 것을 선호합니다. 정부는 올림피아드에서의 성공을 장려하며, 학생과 교사 모두에게 보상을 제공하여 성과를 더욱 높이고 있습니다.

하지만 이 시스템에는 단점도 존재합니다. 많은 우수한 루마니아 학생들이 더 나은 기회를 찾아 해외로 떠나면서 '두뇌 유출' 현상이 발생하고, 이는 루마니아의 전반적인 교육 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 루마니아의 시스템은 우수한 학생들을 효과적으로 육성하지만, 성적이 낮은 학생들을 소홀히 할 수 있어 교육 성과의 격차가 커질 수 있습니다.

루마니아의 올림피아드 성공의 핵심은 우수한 학생들을 함께 모으고, 뛰어난 교사와 짝지어 주며, 학업 성취를 위한 인센티브를 제공하는 것입니다. 다른 나라들도 루마니아의 접근 방식을 배우고, 자국의 교육 시스템을 개선하며 재능 있는 학생들을 더 잘 지원할 수 있을 것입니다.

게임 산업에 진입하는 방법에 대한 간단한 가이드입니다.

많은 사람들이 비디오 게임을 좋아해서 게임 산업에 들어가고 싶어합니다. 만약 당신이 그렇다면, 몇 가지 조언을 드리겠습니다.

프로그래머가 되고 싶다면 코딩 기술을 향상시키는 데 집중하세요. 아티스트도 3D 모델링과 프로그래밍을 결합하는 등 다양한 기술을 익히면 성공할 수 있습니다.

프로그래밍을 배우는 것은 이제 인터넷, 유튜브, 그리고 ChatGPT와 같은 도구 덕분에 훨씬 쉬워졌습니다. 이러한 자원들은 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

도전이 있을 것이라는 점을 준비하세요. 프로그래밍은 인내와 헌신이 필요합니다. 복잡한 프로젝트부터 시작하지 않을 수도 있습니다.

많은 인디 개발자들이 성공을 거두었지만 경쟁이 치열합니다. 비용을 낮게 유지하고 게임 개발 중 수익을 지속할 방법을 고려하세요.

Roblox와 Fortnite와 같은 플랫폼은 게임을 만들고 수익을 올릴 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 플랫폼의 시스템을 이해하면 수익성이 높아질 수 있습니다.

직업에 지원할 때는 자신이 기여할 수 있는 부분을 보여주세요. 단순히 이력서를 제출하는 것보다 과거 프로젝트를 통해 자신의 기술을 입증하는 것이 중요합니다.

리크루터를 통해 지원하기보다는 직접 회사에 지원하세요. 이는 특정 회사에 대한 관심을 보여줍니다.

다음 단계에 집중하세요. 게임 개발과 관련된 분야에서 능력을 키우고, 이를 통해 수익을 올릴 방법을 찾으며, 수익을 지속할 수 있도록 목표를 세우세요.

게임에 대한 열정이 있다면, 기술을 쌓고 프로젝트를 만들며 산업의 요구를 이해하는 것이 게임 산업에 성공적으로 진입하는 길입니다.

em 대시(—)는 이제 텍스트가 AI에 의해 생성되었을 가능성을 나타내는 신호로 여겨지고 있다. 한 사용자가 제안에 따라 2022년 11월 30일 이전, 즉 ChatGPT가 출시되기 전까지 다른 사용자들이 게시물에서 em 대시를 얼마나 많이 사용했는지를 기준으로 순위를 매기는 리더보드를 만들었다. 이 사용자 이름은 당이며, 현재 1위 사용자와는 약간의 차이로 2위에 올라 있다. 데이터베이스 검색과 리더보드의 HTML 생성에 도움을 준 Claude Code에게도 공이 돌아간다.

이 글은 웹에서의 게이트키퍼 개념에 반대하며, 특히 클라우드플레어의 새로운 "서명된 에이전트" 제안에 대해 비판하고 있습니다. 이 제안은 인터넷에 접근하기 위해 허가를 요구하는 내용입니다. 저자는 인터넷이 특정 기업의 통제 없이 번창해왔으며, 개방형 표준이 혁신을 촉진한다고 강조합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 개방형 웹은 아무도 소유하지 않을 때 번창했습니다. 누구나 콘텐츠를 게시하고 혁신할 수 있는 환경이 조성되었으며, 단일 기업의 통제는 이러한 성장을 저해할 수 있습니다. 둘째, 자동화된 에이전트는 웹의 미래에서 중요한 역할을 할 것이며, 사용자 대신 다양한 작업을 수행하게 됩니다. 인간의 행동과 에이전트의 행동 간의 경계가 모호해질 것입니다.

셋째, 인증과 권한 부여는 서로 다른 개념입니다. 인증은 누가 행동하는지를 식별하고, 권한 부여는 그들이 무엇을 할 수 있는지를 정의합니다. 클라우드플레어가 제안하는 것처럼 이를 단일 솔루션으로 단순화해서는 안 됩니다. 넷째, 저자는 인증과 권한 부여에 있어 탈중앙화된 접근 방식을 지지하며, 중앙 권한 없이 공개 키 암호화를 사용해 신원을 확인할 수 있다고 주장합니다.

다섯째, 에이전트는 전통적인 소프트웨어와 달리 각 작업에 대해 특정한 권한을 필요로 하며, 광범위하고 영구적인 접근 권한이 아니라는 점이 중요합니다. 이는 고급 암호화 기술을 통해 가능해질 수 있습니다. 마지막으로, 저자는 게이트키퍼가 아닌 개방형 프로토콜을 통해 협력적이고 혁신적인 웹 환경을 보장해야 한다고 주장하며, 이러한 아이디어를 발전시키기 위한 협력을 요청합니다.

결론적으로, 이 글은 인터넷을 개방적이고 중앙 집중적 통제에서 벗어나게 유지하는 것이 혁신과 협력을 촉진하는 데 중요하다고 강조합니다.

OpenAnimation은 Lottie 애니메이션을 발견하고, 시청하며, 편집할 수 있는 Kotlin 멀티플랫폼 앱입니다. 실시간으로 사용해 보려면 openanimation.web.app에서 확인할 수 있습니다. 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 여러분의 의견과 피드백을 기다립니다!

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"북유럽 국가의 소득 평등: 신화, 사실, 그리고 교훈"이라는 제목의 기사에서 마그네 모그스타드, 켈 지. 살바네스, 가우테 토르스빅은 경제 문헌 저널에 실린 연구로, 저소득 불평등과 경제 번영을 동시에 이룬 북유럽 모델을 다룹니다. 저자들은 북유럽 국가의 낮은 불평등이 세금 재분배나 평등한 기술을 촉진하는 공공 정책보다는 주로 시간당 임금의 감소에서 비롯된다고 주장합니다. 이들은 조정된 임금 협상 시스템이 임금 압축에 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 또한 이 기사는 불평등을 줄이려는 다른 경제에 대한 더 넓은 함의와 함께 앞으로 탐구해야 할 여러 미해결 질문을 제기합니다.

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SynthID는 AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크를 추가하고 이를 식별할 수 있도록 설계된 새로운 도구입니다. 이 도구는 사용자가 AI로 만들어진 콘텐츠를 인식할 수 있게 도와주며, 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

SynthID는 AI가 생성한 이미지, 오디오, 텍스트, 비디오에 보이지 않는 디지털 워터마크를 삽입합니다. 이 워터마크는 사람의 눈에는 보이지 않지만, SynthID의 기술을 사용하면 감지할 수 있습니다.

사용자는 이미지를 업로드하거나 비디오, 오디오 파일, 텍스트 조각을 제출하여 해당 콘텐츠가 구글 AI에 의해 생성되었는지를 확인할 수 있습니다.

구글은 다양한 기업과 협력하여 SynthID 워터마크를 AI가 생성한 콘텐츠에 적용하고 있으며, 이를 통해 AI의 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 도구의 초기 테스트에 참여하고 싶거나 SynthID의 파트너가 되고 싶다면 대기자 명단에 등록할 수 있습니다.

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저자는 Swift API에 대한 정확한 정보를 제공하는 데 어려움을 겪는 AI 도구들에 대해 불만을 느꼈습니다. 특히 애플의 문서는 AI가 이해하기 어렵기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 저자는 애플 개발자 문서를 AI가 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 도구를 만들었습니다. 사용자는 URL을 developer.apple.com에서 sosumi.ai로 변경함으로써 깔끔하고 읽기 쉬운 마크다운 형식의 콘텐츠에 접근할 수 있습니다.

예를 들어, Swift의 double 문서 URL은 다음과 같이 변경됩니다. 원래 URL은 Apple Docs이고, 변환된 URL은 Sosumi입니다.

이 도구는 Cloudflare Workers에서 작은 앱으로 실행되며, 애플의 구조화된 문서 데이터를 가져와 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 또한 애플 개발자 웹사이트에 대한 검색 기능도 포함되어 있습니다. 저자는 이 새로운 도구에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

저자는 Anthropic에서 개발자 관계 역할에 지원한 경험을 공유합니다. 친구의 추천과 과제 제출 후 희망을 느꼈지만, 결국 거절 이메일을 받게 되었습니다. 그 과정에서 Anthropic의 AI 도구인 Claude에 대한 긍정적인 경험을 담은 웹사이트와 블로그 글을 작성하며 면접관에게 좋은 인상을 주고 싶었습니다.

실패한 인터뷰 경험이 있는 저자는 이번에도 간단한 실수로 인해 아쉬움을 느낍니다. 이번에는 최선을 다했지만 그게 충분하지 않았다고 생각합니다. 자신이 오해받고 있다는 느낌과 독특함을 받아들이면서도 적응하고 싶어하는 갈등을 표현합니다. 자신의 기이한 점들이 삶에 도움이 되었지만, 이런 상황에서는 오히려 취약함을 느끼게 만든다고 인정합니다.

하지만 저자는 포기하지 않겠다는 결심을 합니다. 많은 사람들이 비슷한 어려움을 겪고 있다는 점을 강조하며 희망과 회복력의 메시지를 전합니다. 인내의 중요성과 지속적인 노력을 통해 삶이 나아질 수 있다는 믿음을 강조합니다.

저자는 개인 블로그에서 분석 도구를 사용하는 것에 반대하며, 컴퓨터와 관련 기술이 우리의 행동을 데이터로 변환함으로써 인간성을 빼앗아간다고 주장합니다. 이러한 도구들은 원래 군사적 목적으로 개발되었지만, 이제는 우리의 일상에 깊숙이 침투해 있어 종종 일하는 것이 비인간적으로 느껴지게 만듭니다.

많은 사람들이 직장에서 컴퓨터에 의존하고 있지만, 데이터와 분석을 추적해야 한다는 압박감 때문에 불편함을 느끼기도 합니다. 저자는 블로그에서 분석 도구를 사용한 경험을 돌아보며, 방문자 통계를 아는 것이 자신의 글쓰기나 결과에 실질적인 영향을 미치지 않았음을 깨달았습니다.

저자는 데이터 수집에 집중하기보다는 진정한 소통이 이루어지는 작고 의도적인 공동체를 키우는 것이 중요하다고 강조합니다. 우리는 온라인 존재를 상품화하려는 유혹을 뿌리치고, 더 개인적인 상호작용을 받아들여야 한다고 제안합니다.

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이 텍스트는 Trystero라는 도구를 사용하여 웹사이트에서 실시간 협업 기능에 대해 설명합니다. 사용자는 서로의 마우스 움직임과 클릭을 즉시 확인할 수 있습니다.

Trystero는 BitTorrent, Nostr, MQTT, IPFS, Supabase, Firebase와 같은 다양한 기술을 통해 사용자들을 연결합니다. 사용자는 간단한 코드 조각을 이용해 앱 ID와 방 ID를 입력하여 방에 참여할 수 있습니다. 시스템은 사용자가 방에 들어오거나 나갈 때 이를 감지할 수 있습니다.

사용자는 자신의 마우스 움직임과 클릭을 실시간으로 다른 사용자에게 전송할 수 있습니다. 코드에서는 다른 사용자로부터의 행동을 감지하여 그들의 위치를 업데이트하거나 클릭에 응답합니다. 마우스와 클릭 추적 외에도 이 도구는 오디오 및 비디오 스트림, 파일 공유 기능도 지원합니다.

더욱 고급 기능을 사용하고자 하는 사용자들은 문서를 참고할 것을 권장합니다.

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볼커 크라우스는 대중교통과 응급 서비스에서 복잡한 지리적 경계가 비효율적일 수 있다는 점을 강조하며, 더 간단한 지리적 다각형의 필요성을 논의합니다. 고해상도 기하학적 형태는 필요하지 않으며, 간단한 형태는 저장 및 처리 비용을 줄일 수 있습니다.

주요 도전 과제는 이러한 다각형을 단순화하면서도 원래의 면적을 여전히 포함하도록 하는 것입니다. 더글라스-푸커 알고리즘은 형태를 단순화하는 일반적인 방법이지만, 결과가 원래 면적을 포함할 것이라는 보장은 없습니다. 이 알고리즘은 자기 교차하는 다각형과 같은 문제를 일으킬 수도 있습니다.

결과를 개선하기 위해 두 단계 접근법이 제안됩니다. 첫째, 다각형을 바깥쪽으로 오프셋하여 작은 세부 사항을 통합합니다. 둘째, 더 작은 임계값으로 더글라스-푸커 알고리즘을 적용합니다. 마지막으로, 원래 크기에 더 가까운 크기로 돌아가기 위해 음의 오프셋을 적용합니다.

이 조합은 특히 복잡한 해안선에서 성공을 거두었습니다. 또한, 좌표를 반올림하면 파일 크기를 줄이면서도 계산 효율성에 영향을 미치지 않을 수 있습니다.

크라우스는 크기 효율성을 유지하면서 다각형 품질을 향상시킬 수 있는 더 나은 알고리즘에 대한 제안을 요청하고 있습니다.

이 글에서는 1991년 Commodore-Amiga Inc.에서 발행한 "Amiga 하드웨어 참조 매뉴얼 3판"에 대해 다룹니다. 이 매뉴얼은 Amiga의 다양한 하드웨어 구성 요소에 대한 정보를 포함하고 있습니다. 여기에는 플레이필드, 그래픽, 오디오, 인터페이스 등이 포함됩니다. 매뉴얼은 온라인에서 볼 수 있지만, 브라우저에서 JavaScript를 활성화해야 합니다. 사용자들은 확대 및 축소 기능을 이용할 수 있으며, 다양한 형식으로 페이지를 볼 수 있고, 소셜 미디어에서 공유할 수도 있습니다. 이 문서는 PDF와 EPUB 등 여러 형식으로 다운로드할 수 있으며, 많은 조회수를 기록하고 사용자들에게 즐겨찾기로 추가되었습니다.

nginx-cgi 플러그인은 Nginx와 Angie 웹 서버에 CGI 지원을 추가하여 사용자가 CGI 스크립트를 실행할 수 있도록 합니다. 이 플러그인은 Linux(AlmaLinux, Debian, Ubuntu), MacOS, BSD(FreeBSD, OpenBSD), Solaris 등 다양한 운영 체제에서 테스트되었으며, Windows에 대한 계획은 없습니다.

CGI(Common Gateway Interface)는 웹 서버에서 스크립트를 실행하기 위한 도구입니다. 이는 트래픽이 적고 자원이 제한된 애플리케이션에 유용하지만, 트래픽이 많거나 동시 접속이 많은 경우에는 적합하지 않습니다.

Debian이나 Ubuntu에 플러그인을 설치하려면 소스 코드를 클론하고 패키지를 빌드한 후 Nginx 설정에서 CGI를 활성화해야 합니다. CGI를 활성화하는 예시 설정은 다음과 같습니다.

간단한 셸 스크립트를 만들어 CGI 기능을 테스트할 수 있습니다. 스크립트에는 실행 권한이 필요합니다. 예를 들어, 다음과 같은 스크립트를 작성할 수 있습니다.

CGI 스크립트는 요청 헤더와 기타 환경 변수를 접근할 수 있습니다. 예를 들어, QUERY_STRING은 URL의 쿼리 매개변수를 포함합니다.

이 플러그인은 스크립트 해석기를 설정하고 요청 본문을 처리하며 출력 헤더를 관리하는 등 다양한 구성을 지원합니다. 또한, chroot나 Docker 컨테이너에서 스크립트를 실행하는 등의 보안 기능을 구현할 수 있습니다.

플러그인은 cgi <on|off>, cgi_pass <script_path>와 같은 명령을 지원하며, 동작을 사용자 정의하기 위한 다양한 설정이 가능합니다.

일부 변수(예: PATH_TRANSLATED)의 구현이 표준을 완전히 준수하지 않을 수 있으며, 역 DNS 조회가 로컬 호스트 파일에 접근하지 못하는 문제가 있을 수 있습니다.

이 플러그인은 Nginx와 Angie 서버에서 CGI 스크립트를 실행할 수 있는 강력한 방법을 제공하여 다양한 애플리케이션의 동적 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다. 더 자세한 지침은 공식 문서를 참조하거나 관련 Discord 채널에 참여하여 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다.

블로그에서는 SQLite의 내구성 설정에 대해 다루고 있습니다. 이는 데이터베이스 트랜잭션에서 이루어진 데이터 변경이 시스템 장애가 발생하더라도 손실되지 않도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 내구성은 일반적으로 fsync 시스템 호출을 통해 달성되지만, 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

SQLite에는 내구성에 영향을 미치는 두 가지 주요 설정 옵션이 있습니다: journal_mode와 synchronous입니다. 기본 journal_mode는 DELETE이며, 기본 synchronous 설정은 FULL입니다. 그러나 DELETE 모드에서는 내구성을 보장하지 않을 수 있습니다. DELETE 모드에서 내구성을 보장하려면 synchronous 설정을 EXTRA로 변경해야 합니다. WAL 모드에서는 FULL 설정만으로도 내구성이 충분합니다.

SQLite의 창시자인 리차드 힙은 SQLite가 기본적으로 내구성이 있다고 주장하지만, 이는 문서와 모순되는 부분이 있어 혼란을 초래합니다. 또한, 특정 라이브러리나 macOS가 기본 설정을 변경할 수 있어 내구성에 문제가 발생할 수 있습니다.

핵심은 SQLite를 사용할 때, 특히 DELETE 모드에서는 내구성을 보장하기 위해 synchronous 옵션을 명시적으로 설정해야 한다는 점입니다. 또한 journal_mode에 따라 FULL 또는 EXTRA를 사용하는 것을 고려해야 합니다. 블로그에서는 이러한 설정에 대한 명확성을 위해 SQLite 문서의 개선이 필요하다고 제안합니다.

이 글에서는 XML 데이터를 변환하는 데 사용되는 언어인 XSLT 3.0의 중요성에 대해 설명합니다. XSLT는 원래 XML을 다양한 형식으로 변환하기 위해 개발되었으며, 특히 출판 분야에서 많이 사용되었습니다. 시간이 지나면서 그 용도가 출판을 넘어 확장되었습니다.

많은 기존 XSLT 구현체가 구식이어서 개발자들이 최신 버전으로 업그레이드하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 XSLT 3.0으로의 업그레이드는 대체로 간단합니다.

XSLT 3.0의 주요 특징으로는 JSON 지원이 있습니다. 이제 XSLT 3.0은 JSON 데이터를 직접 처리할 수 있어 XML로 변환하고 다시 JSON으로 되돌릴 수 있습니다. 이는 현대 웹 애플리케이션에서 매우 유용합니다. 또한, 텍스트 값 템플릿의 도입으로 코드가 덜 장황하고 더 읽기 쉽게 되었습니다. <xsl:evaluate> 태그를 통해 개발자는 XPath 표현식을 동적으로 구성하고 평가할 수 있습니다. XSLT 3.0은 명시적 타입을 가진 함수를 정의할 수 있어 코드의 조직화와 재사용성을 높입니다. 새로운 <try><catch> 블록은 함수 내에서 오류를 더 잘 관리할 수 있게 해줍니다. 시퀀스, 배열, 맵을 포함한 새로운 함수와 타입이 추가되어 데이터 처리가 더욱 효율적입니다. 마지막으로, XSLT 3.0은 데이터 스트림을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 실시간 데이터를 다루는 현대 애플리케이션의 요구를 충족합니다.

성능 측면에서, 구형 프로세서는 간단한 작업에서는 약간 더 나은 성능을 보일 수 있지만, XSLT 3.0은 복잡한 상황, 특히 스트리밍 작업에서 상당한 장점을 제공합니다.

XSLT 3.0은 강력하고 범용적인 변환 언어로, XML을 주로 다루지 않는 개발자에게도 유용합니다. XSLT 3.0을 이해하고 구현하면 다양한 프로그래밍 환경에서 데이터 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 글은 XSLT 3.0의 현대적인 기능과 XML 커뮤니티를 넘어선 폭넓은 적용 가능성 덕분에 이를 채택할 것을 권장합니다.

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인도네시아에서 정부가 뉴스 공유에 인기 있는 트위터와 디스코드에 대한 접근을 차단하면서 혼란이 발생하고 있습니다. 일반적으로 사람들은 클라우드플레어의 WARP를 사용해 이러한 차단을 우회할 수 있었지만, 오늘은 그 접근도 제한되었습니다. 이제 사람들은 이러한 플랫폼에 접근하기 위해 어떤 대체 방법을 사용할 수 있을지 고민하고 있습니다.

이 글에서는 인공지능(AI)이 아직 인간처럼 완벽하게 코딩할 수 없는 이유를 다룹니다. AI 코딩 도구의 미래 발전은 인간과 AI 간의 협력과 이러한 기술에 대한 신뢰 구축에 달려 있다고 강조합니다. 저자 리나 다이안 카발라르는 AI의 코딩 한계를 이해하는 것이 중요하다고 말하며, AI가 프로그래밍에 도움을 줄 수는 있지만 여전히 효과적이기 위해서는 인간의 감독과 입력이 필요하다고 제안합니다.

Marco 팀은 모든 기능이 오프라인에서도 지원되는 크로스 플랫폼 이메일 애플리케이션을 만들고자 했습니다. 처음에는 오프라인 기능 덕분에 WatermelonDB를 선택했지만, 웹 브라우저의 IndexedDB에서 심각한 성능 문제를 겪어 결국 그 선택이 적합하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 이후 Triplit과 InstantDB와 같은 다른 옵션을 살펴보았지만, 메모리 문제와 기능이 불완전하다는 등의 여러 제한 사항에 부딪혔습니다.

많은 좌절 끝에 그들은 Replicache를 발견했습니다. Replicache는 성능을 향상시키고 이전 솔루션의 복잡성 없이 더 나은 데이터 동기화를 가능하게 하는 키-값 저장소입니다. 팀은 인덱싱과 검색 기능을 위해 Replicache와 함께 Orama를 활용할 계획입니다. 새로운 기술이 등장함에 따라 오프라인 우선 솔루션의 미래에 대해 팀은 긍정적인 전망을 가지고 있으며, 향후 개발이 전통적인 HTTP/REST API 대신 데이터베이스 공유로 전환될 가능성도 제시하고 있습니다.

SeedBox Lite는 사용자가 토렌트 다운로드가 진행되는 동안 즉시 영화와 TV 프로그램을 시청할 수 있게 해주는 고급 토렌트 스트리밍 애플리케이션입니다. 이는 넷플릭스와 유사한 경험을 제공합니다.

이 애플리케이션의 주요 기능으로는 즉각적인 스트리밍이 가능하여 콘텐츠를 바로 볼 수 있고, 비밀번호 보호 기능으로 안전한 접근이 보장됩니다. 모든 기기에 최적화된 반응형 디자인을 제공하며, 스마트 비디오 플레이어는 자막과 전체화면 모드를 지원합니다. 설치도 간편하여 Docker나 PM2를 통해 빠르게 배포할 수 있으며, Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼에서 호환됩니다.

사용자 경험 측면에서 SeedBox Lite는 익숙한 넷플릭스 스타일의 인터페이스를 제공하며, 모바일 기기에서는 제스처 컨트롤로 최적화되어 있습니다. 기술적으로는 다양한 비디오 포맷을 지원하고, 지능형 캐싱 기능이 포함되어 있습니다. 또한, 애플리케이션의 상태를 모니터링할 수 있는 기능과 간편한 배포 옵션도 제공됩니다.

설치 방법으로는 Docker(추천) 또는 PM2를 사용할 수 있으며, 두 방법 모두에 대한 자세한 단계가 제공됩니다. 여기에는 저장소 복제, 환경 변수 설정, 애플리케이션 시작 등이 포함됩니다. 기능성을 보장하기 위해 건강 점검과 API 엔드포인트 테스트도 가능하며, 백엔드와 프론트엔드 구성에 맞게 환경 변수를 조정할 수 있습니다.

보안 관행으로는 기본 비밀번호를 변경하고, 프로덕션 환경에서는 HTTPS를 사용하는 것이 권장됩니다. 애플리케이션은 추가 보호를 위한 보안 헤더를 내장하고 있습니다.

SeedBox Lite는 법적인 콘텐츠 사용을 목적으로 하며, 사용자는 토렌트 사용에 관한 법률을 준수할 책임이 있습니다. 이 소프트웨어는 개인 및 교육적 용도로만 라이선스가 부여되며, 허가 없이 상업적 사용은 금지됩니다.

사용자는 문서에 접근하고, 문제를 보고하며, 프로젝트에 기여할 수 있는 저장소를 이용할 수 있습니다. SeedBox Lite 개발을 지원하는 기여자와 기술에 감사드립니다.

이 텍스트는 딥 러닝 모델을 더 효율적으로 만드는 방법에 관한 책의 개요를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자 가우라브 멩하니와 나레시 싱이 공동으로 집필한 이 책은 이메일을 통해 협업을 요청하고 있습니다. 여러 장의 초안 PDF 파일이 검토를 위해 제공되며, 이 파일에는 오류가 있을 수 있다는 주의사항이 포함되어 있습니다.

딥 러닝은 크게 발전했지만, 대규모 모델을 배포하는 데는 비용과 자원이 많이 소모됩니다. 이 책은 품질을 유지하거나 개선하면서 모델을 더 효율적으로 만드는 방법을 가르치는 것을 목표로 하고 있습니다.

책의 내용은 효율적인 딥 러닝의 기본 원리, 압축 및 학습 방법과 같은 효율성을 위한 기술, 자기 지도 학습과 자동화 같은 고급 주제, 소프트웨어와 하드웨어에 관한 인프라 세부사항, 인기 있는 모델과 프로젝트에 대한 심층 분석 등을 포함합니다.

이 책은 기계 학습에 대한 기본 이해가 있고 모델 훈련 경험이 있는 독자를 대상으로 하며, 생산을 위해 모델을 최적화하려는 사람들에게 초점을 맞추고 있습니다. 독자는 업데이트를 구독하거나 오류를 보고하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

더 많은 정보는 efficientdlbook.com을 방문하면 확인할 수 있습니다.

실시간 분석이나 인공지능 기능을 개발하는 엔지니어에게는 적절한 데이터 인프라와 개발자 경험(DX)이 매우 중요합니다. 좋은 DX는 소프트웨어 개발자와 데이터 엔지니어 모두를 지원해야 하며, 현대 웹 개발 관행에서 영감을 받아야 합니다. 514의 MooseStack은 고성능 분석 데이터베이스인 ClickHouse를 위한 오픈 소스 DX 레이어를 제공합니다.

과거의 데이터 인프라는 분석가를 위해 설계되어 보고에 중점을 두었고, 이는 이제 현대 애플리케이션에 필수적인 실시간 데이터 통합을 간과했습니다. 전통적인 데이터베이스인 Postgres와 Snowflake와 같은 관리형 분석 플랫폼은 대규모 분석에 한계가 있어 사용자 경험(UX)과 개발자 경험(DX) 간의 격차가 발생했습니다.

사용자들은 빠른 분석을 요구하며, ClickHouse는 전통적인 데이터베이스와 클라우드 데이터 웨어하우스에 비해 뛰어난 성능을 제공합니다. 엔지니어들은 웹 개발 관행과 유사한 효율적인 로컬 개발 환경이 필요하며, 이를 통해 코드를 신속하게 반복하고 테스트할 수 있습니다.

MooseStack의 주요 기능으로는 Git 기반의 버전 관리로 변경 사항을 쉽게 추적할 수 있고, 로컬 우선 개발 방식으로 안전한 실험을 위한 프로덕션 환경을 모방합니다. YAML 대신 TypeScript와 Python과 같은 네이티브 프로그래밍 언어를 사용하여 더 나은 통합과 타입 안전성을 제공합니다. 일반적인 인프라 작업을 단순화하는 추상화를 통해 보일러플레이트 코드를 줄이고, 데이터 스택의 구성 요소를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 완전한 오픈 소스 구조로 공급업체 종속성을 피하고 투명성을 촉진하며, AI 코딩 도우미와 잘 작동하도록 설계되어 생산성을 높입니다. 또한, 안전하고 신뢰할 수 있는 프로덕션 배포를 위한 투명한 마이그레이션과 통합된 CI/CD를 제공합니다.

MooseStack은 ClickHouse 주변의 개발자 경험을 향상시켜 현대 웹 개발처럼 매끄럽고 생산적으로 만들고자 합니다. 성능과 개발자 친화적인 도구의 조합은 애플리케이션에 분석과 AI를 효율적으로 통합할 수 있게 합니다.

이 기사는 태양열 열전 발전기(STEG)의 성능 향상에 대한 중요한 발전을 다룹니다. 연구자들은 태양 에너지를 전기로 변환하는 이 장치의 전력 생성량을 15배 증가시키면서 무게는 25%만 증가시켰습니다. 주요 혁신 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 뜨거운 쪽의 개선입니다. 연구자들은 텅스텐(W)을 선택적 태양 흡수체(W-SSA)로 변환하기 위해 펨토초 레이저 가공 기술을 사용했습니다. 이로 인해 태양 에너지 흡수율이 높아지고 적외선(IR) 방출이 줄어들었습니다. 또한 온실 효과를 최소화하기 위한 챔버 디자인도 적용되었습니다.

둘째, 차가운 쪽의 개선입니다. 일반 알루미늄(Al)을 같은 레이저 기술로 미세 구조의 열 방출기(μ-dissipator)로 변환하여 방열 효율을 높였습니다. 이는 방사와 대류를 통해 열 방출을 개선하는 데 기여했습니다.

셋째, 전체 전략입니다. 뜨거운 쪽과 차가운 쪽을 최적화함으로써 연구자들은 발전기 전반의 온도 차(ΔT)를 효과적으로 증가시켰고, 이로 인해 출력 전력이 크게 향상되었습니다.

마지막으로, 이러한 향상된 STEG는 무선 센서 네트워크, 웨어러블 전자기기, 의료 센서 등 다양한 장치를 구동할 수 있으며, 재생 가능 에너지 시스템에서의 더 넓은 응용 가능성도 가지고 있습니다.

이 연구는 펨토초 레이저 가공 기술이 고성능 태양 에너지 장치를 만드는 데 효과적임을 강조하며, 미래 재생 가능 에너지 기술의 유망한 방향성을 보여줍니다.

이 글에서는 범죄 분석을 위해 crimepy라는 패키지를 사용하여 파이썬에서 클래스 재로드와 다각형 간의 공유 경계 계산과 관련된 두 가지 코딩 기법을 다룹니다.

첫 번째 기법은 함수 재로드입니다. 코드 디버깅을 할 때, importlib 라이브러리를 사용하면 전체 프로그램을 다시 시작하지 않고도 모듈을 재로드할 수 있습니다. 이를 통해 소스 코드를 수정하고 변경 사항을 빠르게 테스트할 수 있습니다. 저자는 긴 프로세스를 디버깅할 때 이 방법이 효율적이라고 선호합니다.

두 번째 기법은 객체 재로드를 위한 피클 사용입니다. 실행 시간이 긴 클래스의 경우, 저자는 모듈을 재로드하기 전에 객체의 상태를 저장하기 위해 pickle 모듈을 사용하는 것을 추천합니다. 이렇게 하면 수정 후 객체를 처음부터 다시 만들 필요가 없어 디버깅 시간을 절약할 수 있습니다.

마지막으로, 저자는 두 개의 다각형 간의 교차 길이를 추정하는 함수를 제공합니다. 정확한 계산 대신, 간단함을 위해 버퍼 방법을 사용하며, 이는 실제 데이터의 불완전성을 고려할 때 유용합니다.

이러한 기법들은 코딩 효율성을 높이고 복잡한 데이터 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 돕습니다.

이 글에서는 약용 거머리에 대해 다루고 있으며, 특히 러시아 의학에서 혈액 희석제의 저렴한 대안으로 자주 사용된다고 설명합니다. 약용 거머리는 2004년부터 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받았으며, 의료 치료에 사용되고 있지만 그 효과를 뒷받침하는 임상 증거는 제한적입니다.

거머리는 독특한 해부학적 특징을 가지고 있습니다. 여러 개의 흡착기를 통해 이동하며, 먹이를 먹기 위해 날카로운 턱을 가진 특수한 입을 가지고 있습니다. 역사적으로 거머리는 19세기 동안 의학에서 널리 사용되었으나, 20세기에는 그 인기가 줄어들었습니다.

이 글은 거머리의 생물학적 구조와 현대 의학에서의 사용에 대한 흥미로운 사실들도 강조합니다. 병원에서는 치료에 사용된 거머리를 먹이를 먹은 후 폐기하여 환자 간의 혈액 전염을 방지합니다.

전반적으로 저자는 거머리의 잠재적인 의료 혜택에 대한 호기심을 표현하며, 그 역사적 중요성에 대해 반성합니다.

2025년 8월 29일, Claude Free, Pro, Max 플랜 사용자들을 위한 소비자 약관 및 개인정보 보호정책에 업데이트가 이루어졌습니다. 이제 사용자들은 자신의 데이터가 Claude의 AI 모델 개선에 사용되는 것을 허용할지 선택할 수 있으며, 이는 사기 및 남용에 대한 안전 기능을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 설정은 언제든지 쉽게 조정할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 기존 사용자들은 2025년 9월 28일까지 알림을 통해 자신의 선호도를 선택할 수 있으며, 새로운 사용자들은 가입 시 선택할 수 있습니다. 데이터 사용을 허용하는 경우, 새로운 채팅에 대한 데이터 보존 기간이 5년으로 연장됩니다. 반면, 허용하지 않을 경우 보존 기간은 30일로 유지됩니다. 회사는 사용자 데이터를 보호하기 위해 다양한 도구를 사용하며, 이를 제3자에게 판매하지 않습니다.

이번 업데이트의 목적은 실제 상호작용 데이터를 활용하여 AI의 성능과 안전성을 향상시키는 것입니다. 이를 통해 모델의 정확성을 개선할 수 있습니다. 사용자들은 개인정보 설정에서 언제든지 데이터 공유 설정을 변경할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.

이러한 업데이트는 Claude의 기능을 개선하는 동시에 사용자들이 자신의 데이터에 대한 통제권을 갖도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.

2025년 8월 22일, OpenAI와 Retro Biosciences는 인공지능을 활용한 줄기세포 연구에서 중요한 발전을 발표했습니다. 이들은 성인 세포를 유도 다능성 줄기세포(iPSC)로 변환하는 데 필수적인 단백질인 야마나카 인자의 개선된 버전을 성공적으로 만들어낸 특화된 AI 모델인 GPT-4b micro를 개발했습니다.

주요 성과로는 첫째, 효율성이 크게 향상되었습니다. 새로 개발된 단백질은 기존 버전보다 줄기세포 마커의 발현이 50배 이상 증가하여 세포 재프로그래밍에서 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. 둘째, DNA 손상 복구 능력이 향상되었습니다. 이는 노화된 세포를 회춘시키는 데 중요한 요소입니다. 셋째, 이러한 발견은 다양한 세포 유형과 방법을 통해 여러 실험을 통해 확인되어 신뢰성을 확보했습니다.

연구팀은 다양한 단백질 데이터를 기반으로 훈련된 맞춤형 AI 모델을 사용하여 혁신적인 단백질 서열을 생성했습니다. 이 접근 방식은 전통적인 방법의 한계를 극복할 수 있게 해주었으며, 전통적인 방법은 종종 가능한 단백질 변형의 일부만 탐색합니다.

실제 테스트에서 AI가 설계한 단백질은 기존 설계보다 뛰어난 성과를 보였으며, 새로운 SOX2 변형의 성공률은 약 30%, KLF4 변형의 성공률은 거의 50%에 달했습니다. 또한, 이들 단백질은 주요 줄기세포 마커의 빠른 발현을 이끌어냈습니다.

전반적으로 이 협력은 AI가 생명 과학 분야에서 어떻게 발전을 가속화할 수 있는지를 보여줍니다. 특히 줄기세포 기술과 회춘 치료의 향상에 기여하고 있습니다.

저자는 오랫동안 시놀로지 NAS 장비의 팬이었지만, 최근 회사의 정책에 실망감을 느끼고 있다. 여러 모델을 소유하고 있지만, 고객에게 불리한 관행으로 인해 추가 구매는 고려하지 않고 있다.

주요 문제로는 첫째, 연결 제한이 있다. 시놀로지는 특정 모델에서 동시에 연결할 수 있는 수를 제한하고 있으며, 저자는 이 점이 매우 불만스럽다고 전했다. 둘째, 하드 드라이브 사용 제한이 있다. 이전에는 사용자가 원하는 하드 드라이브를 자유롭게 사용할 수 있었지만, 새로운 정책에 따라 시놀로지에서 직접 드라이브를 구매해야 한다. 저자는 이 점이 받아들일 수 없다고 강조하며, 시놀로지의 드라이브는 다른 브랜드에 비해 보증 기간이 짧다는 점도 지적했다.

저자는 TrueNAS로 직접 NAS를 구축하는 것과 UGREEN, Buffalo와 같은 다른 브랜드의 옵션을 고려하고 있다.

OH6DC가 만든 다양한 창의적이고 독특한 연속파(CW) 키들이 소개된다. 이 키들은 일상적인 물건과 도구를 사용하여 디자인되었으며, 고무 도장, 변기 솔, 물뿌리개, 심지어 레고 세트와 같은 다양한 아이템이 포함되어 있다. 이 컬렉션에는 전통적인 패들 키뿐만 아니라 라이트세이버 키와 전동 드릴 키와 같은 독특한 디자인도 포함되어 있다. 이러한 다양성은 아마추어 라디오 애호가들의 유쾌하고 창의적인 정신을 잘 보여준다.

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Datacmd는 복잡한 브라우저 인터페이스 없이 터미널에서 간단하고 실시간 대시보드를 만들 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 CSV, JSON 또는 API에서 데이터를 가져와 한 번의 명령으로 테이블이나 차트와 같은 다양한 시각적 형식으로 변환할 수 있습니다. 빠르고 간결하며 개발자 중심으로 설계되었으며, 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다.

주요 기능으로는 다양한 시각화 옵션을 갖춘 동적 터미널 대시보드, YAML을 사용한 자동 또는 사용자 정의 레이아웃, 실시간 시스템 메트릭을 포함한 다양한 데이터 소스 지원이 있습니다.

이 도구는 그래픽 사용자 인터페이스 없이도 개발자에게 즉각적인 시각적 정보를 제공하므로 유용합니다. 설치가 필요 없기 때문에 시스템 관리자, 개발자 및 데이터 전문가들이 터미널에서 작업할 때 특히 유용합니다.

제작자는 자동화된 레이아웃이 수동 디자인보다 빠른 통찰력을 얻는 데 더 효과적이라는 것을 알게 되었고, 터미널 대시보드가 불필요한 요소를 제거하여 명확성을 높인다고 생각합니다.

현재 대규모 데이터셋에서의 성능, 가독성 및 테마와 같은 사용자 경험, 새로운 위젯 아이디어에 대한 피드백을 받고 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 기여, 버그 보고 및 제안은 환영합니다.

이 텍스트는 현대적이고 깔끔한 CSS와 HTML 작성 방법에 대해 설명합니다.

CSS에서는 cool-thing이라는 클래스를 사용하는 구조를 제안하며, 이 클래스는 레이아웃을 위해 플렉스박스(flexbox)를 활용합니다. 또한, [shadow] 속성이 있을 때 그림자 효과가 적용된다고 명시하고 있습니다. 480픽셀보다 좁은 화면에서는 레이아웃이 열(column) 형태로 변경되어야 한다고 설명합니다.

HTML에서는 cool-thing 클래스를 사용하고 그림자 속성을 추가한 예시를 보여주며, "wow"라는 텍스트를 표시합니다.

전반적으로 깔끔하고 현대적인 코딩 스타일을 강조하고 있습니다.

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구글이 귀하의 웹사이트를 자동으로 요약하는 것을 막는 방법에 대한 안내입니다. 이를 통해 유기적인 트래픽을 회복할 수 있습니다. 질문이 있는 경우 이메일이나 전화로 도움을 요청할 것을 권장합니다. 테루자는 프로젝트 관리 및 개발과 관련된 서비스를 제공하며, 프로젝트 발견, 전략 개발, 실행, 지속적인 모니터링을 포함한 협력적이고 투명한 과정을 강조합니다. 관심 있는 분들은 프로젝트 매니저와 통화 예약을 통해 테루자가 어떻게 개발 요구를 지원할 수 있는지 논의할 수 있습니다.

저자는 사용자가 Hacker News에서 간과된 게시물을 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 웹사이트인 HN Overlooked를 만들었습니다. 그들은 많은 흥미로운 게시물이 페이지 상단에서 누락되고 있다고 느꼈고, 이를 쉽게 찾을 수 있는 방법이 필요하다고 생각했습니다. 이 아이디어는 어느 날 밤 재미있는 세션을 녹음하던 중 떠올랐고, API 키 없이 사용할 수 있는 Hacker News API를 이용해 간단한 단일 페이지 웹 앱을 만들기로 결정했습니다.

개발 과정에서는 Claude Code라는 도구를 사용해 다양한 아이디어와 API를 탐색했습니다. 이 웹사이트는 오픈 소스로 제공되며, 코드 내용은 그들의 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

벤 람페르는 n8n이라는 코드 없이 사용할 수 있는 오픈 소스 자동화 도구를 활용하여 버그 바운티 헌팅에서 반복적인 작업을 간소화한 경험을 공유합니다. 특히 서브도메인 열거, 디렉토리 열거, 스크린샷 캡처 작업을 자동화하며, 이를 Discord 봇과 통합하여 협업을 쉽게 합니다.

n8n을 설정하기 위해 먼저 디지털 오션 계정을 만들고, 우분투에서 도커를 이용해 인스턴스를 설정합니다. 도메인을 구매한 후, 이를 디지털 오션 IP에 연결하여 n8n 대시보드에 접근할 수 있도록 합니다.

작업 서버를 만들기 위해 또 다른 디지털 오션 드롭렛을 설정하여 Subfinder, PureDNS, Httpx와 같은 열거 도구를 실행합니다. 모든 자동화 작업을 위한 작업 디렉토리도 생성합니다.

n8n 워크플로우를 구축하기 위해 Discord 통합을 위한 커뮤니티 노드를 설치하고, 열거 과정을 관리하는 미리 정의된 워크플로우를 가져옵니다. 이 워크플로우는 Discord 명령을 수신하고, 데이터를 정리하며, 열거 스크립트를 실행하고, 결과를 Discord로 다시 전송합니다.

열거 스크립트를 실행하기 위해 bash 스크립트를 사용하여 서브도메인을 수집하고 이를 검증합니다. 디렉토리 열거 스크립트는 유효한 서브도메인에서 디렉토리를 스캔하고, 결과를 정리된 파일에 저장합니다.

Discord 봇을 설정하고 n8n 인스턴스와 상호작용하도록 구성합니다. 입력 명령과 출력 결과를 위한 Discord 채널도 설정합니다.

봇을 실행하기 위해 n8n 워크플로우를 활성화하고 Discord를 통해 스캔을 트리거합니다. 결과는 지정된 채널에 자동으로 게시됩니다.

벤은 이 자동화 덕분에 컴퓨터에서 떨어져 있어도 버그 바운티 스캔을 모니터링하고 시작할 수 있다고 말합니다. 그는 버그 바운티 커뮤니티에서 협업과 아이디어 공유를 장려합니다.

더 많은 자료는 GitHub에서 워크플로우와 스크립트를 확인할 수 있습니다.

윈저와 캐시가 Dedalus Labs에서 복잡한 설정 없이 개발자들이 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 클라우드 플랫폼을 만들었습니다. 이들의 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 사용자가 대형 언어 모델(LLM)을 다양한 도구에 쉽게 연결할 수 있게 해주며, Docker나 복잡한 설정이 필요하지 않습니다.

주요 기능으로는 신속한 설정이 있습니다. 예전에는 몇 주가 걸리던 작업이 이제는 단 하나의 API 엔드포인트로 몇 분 만에 완료될 수 있습니다. 또한, 사용자는 HTTP 서버를 플랫폼에 업로드하여 손쉽게 배포하고 통합할 수 있는 MCP 서버 기능도 제공합니다. 개발자들은 강력한 LLM을 프로젝트에 빠르게 통합할 수 있는 OpenAI 호환 SDK를 이용할 수 있습니다.

현재 모델에 대한 몇 가지 도전 과제가 있으며, 특히 보안과 인증 문제에 대한 우려가 있지만, 향후 개선에 대한 기대감을 가지고 있습니다. 또한, 도구의 수익화를 위한 마켓플레이스를 곧 출시할 계획입니다.

더 많은 정보는 문서와 예제, GitHub에서 제공하는 오픈 소스 SDK를 통해 확인할 수 있습니다. 이들은 개발자들이 도구를 사용할 때 겪는 어려움에 대한 피드백을 적극적으로 기다리고 있습니다.

이 글에서는 Alpine Linux에서 Microsoft.Data.SQLite를 사용하여 앱을 테스트하는 과정에서 발생한 문제를 다룹니다. 특히 .NET Core 3.1과 5 버전이 Alpine 3.17에서 실행될 때의 상황입니다. 주요 문제는 'e_sqlite3'라는 공유 라이브러리를 로드할 수 없다는 오류였습니다.

배경으로는, 팀이 .NET 10의 요구 사항 때문에 Alpine 3.17로 업데이트해야 했지만, 이로 인해 이전에 잘 작동하던 Alpine 3.14에서의 기존 앱에 문제가 발생했습니다. 업데이트 후 특정 애플리케이션에서 'System.DllNotFoundException' 오류가 발생하며 'e_sqlite3'와 관련된 문제가 나타났습니다.

문제를 해결하기 위해 팀은 두 버전에서 앱을 테스트하여 Alpine 3.17에서 문제가 발생함을 확인했습니다. 그들은 ldd와 LD_DEBUG와 같은 도구를 사용하여 라이브러리 의존성을 분석했지만, 라이브러리가 존재하고 올바르게 연결되어 있음을 발견했습니다.

근본 원인은 .NET 런타임이 새로운 Alpine 버전을 제대로 인식하지 못해 잘못된 런타임 ID(즉, linux-x64 대신 linux-musl-x64)를 사용하고 있었던 것입니다. 해결책으로는 환경 변수를 DOTNET_RUNTIME_ID=linux-musl-x64로 설정하자 앱이 성공적으로 실행되었습니다.

이 글은 Alpine Linux에서의 .NET Core와 관련된 기술적 문제, 문제 해결 과정, 그리고 특정 환경 변수를 설정함으로써 문제를 해결한 방법을 자세히 설명하고 있습니다.

조시 브레서스의 글은 오픈 소스 소프트웨어 개발의 본질에 대해 다루고 있으며, 대부분의 오픈 소스 프로젝트가 한 개인에 의해 유지된다는 점을 강조합니다. 그는 최근 러시아 개발자를 불공정하게 겨냥한 뉴스 기사를 비판하며, 유지 관리자의 국적에 대한 집중이 잘못되었다고 주장합니다.

브레서스는 1,180만 개의 오픈 소스 프로젝트를 추적하는 ecosyste.ms의 데이터를 제시하며, 약 700만 개의 프로젝트가 단 한 사람에 의해 유지되고 있음을 밝혔습니다. 그는 NPM 생태계와 같은 인기 있는 패키지조차도 종종 한 명의 유지 관리자가 있다는 점을 강조합니다. 예를 들어, 다운로드 수가 가장 많은 NPM 패키지의 거의 절반이 한 사람에 의해 유지됩니다.

핵심은 오픈 소스의 진짜 위험이 유지 관리자의 국적이 아니라, 자원이 부족하고 과중한 업무에 시달리는 개인에 대한 지나친 의존이라는 것입니다. 브레서스는 단일 유지 관리자를 비난하는 대신, 그들이 오픈 소스 커뮤니티에서 직면하는 더 넓은 문제를 해결하는 데 초점을 맞출 필요가 있다고 촉구합니다.

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비트코인은 주소를 입력할 때 오타를 내면 잘못된 사람에게 돈을 보낼 수 있어 위험할 수 있습니다. 하지만 비트코인 주소의 오타는 여러 가지 이유로 큰 문제가 되지 않습니다.

첫째, 비트코인 주소에는 정확성을 검증하는 체크섬이 포함되어 있습니다. 오타로 인해 유효한 주소가 생성될 확률은 약 1/2^32, 즉 40억 분의 1입니다.

둘째, 비트코인 주소는 암호학적 해시 함수를 사용해 생성되므로 무작위로 보입니다. 따라서 잘못 입력한 주소가 유효할 확률은 무작위로 생성된 주소와 비슷합니다.

셋째, 가능한 비트코인 주소는 약 10억 개가 존재하는데, 이는 160비트의 무작위 시퀀스가 기존 주소와 일치할 가능성이 극히 낮다는 것을 의미합니다. 이 확률은 10^39분의 1입니다.

넷째, 두 주소가 단지 한두 글자만 바뀌어 있을 가능성도 있지만, 주소가 26자로 구성된 경우 각 주소에 대해 약 백만 개의 그럴듯한 오타가 있을 수 있습니다. 그러나 이처럼 가까운 주소가 많더라도 특정 두 주소가 오타로 인해 충돌할 가능성은 여전히 매우 낮습니다.

결론적으로 비트코인에는 위험이 있지만, 유효한 주소로 이어지는 오타를 낼 확률은 극히 낮아 주소 입력 시 오타는 큰 걱정거리가 아닙니다.

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이 글에서는 "AI 정신병"이라는 현상에 대해 다루고 있습니다. 이는 사람들이 챗봇과 과도하게 상호작용한 후 정신 건강 문제를 경험할 수 있는 상황을 의미합니다. 저자는 챗봇이 정신병을 유발하는 것인지, 아니면 이미 그런 경향이 있는 사람들을 끌어들이는 것인지에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 저자는 AI 정신병의 연간 발생률을 1만 명 중 1명에서 10만 명 중 1명 사이로 추정하고 있습니다.

텍스트는 역사적 및 사회적 맥락을 탐구하며, AI와의 상호작용을 과거의 사건들과 비교합니다. 예를 들어, 한 공연 예술가가 레닌에 대해 터무니없는 주장을 하여 수백만 명을 오도한 사례를 언급합니다. 이는 챗봇이나 소셜 미디어에서의 사회적 영향이 사람들로 하여금 비정상적인 믿음을 가지게 할 수 있음을 시사합니다. 이러한 믿음은 임상적으로 정신병적이지 않더라도 형성될 수 있습니다.

저자는 사회적 역학의 역할에 대해서도 반성합니다. 한 사람이 이상한 믿음을 가지면 그것은 망상일 수 있지만, 많은 사람들이 그 믿음을 공유하면 그것은 종교가 될 수 있습니다. "폴리 아 듀"(folie à deux)라는 개념을 소개하여, 가까운 사회적 관계가 어떻게 공유된 망상을 지속시킬 수 있는지를 설명합니다. 이는 개인이 챗봇의 영향을 더 많이 받을 수 있는 방식과 유사합니다.

저자가 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 1.7%가 주변 사람들 중 AI 정신병의 징후를 보고했습니다. 이는 추정된 유병률 수치로 이어집니다. 대부분의 사례는 기존에 정신 건강 문제나 위험 요소가 있는 개인과 관련이 있었고, 정신병 이력이 없는 사람들은 소수에 불과했습니다.

전반적으로 이 글은 AI와의 상호작용이 기존의 문제를 악화시킬 수는 있지만, 건강한 개인에게 정신병을 유발하는 주된 원인은 아니라는 점을 제안합니다.

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이 글에서는 "스타 트렉: 넥스트 제너레이션"에서 사용된 음향 패널에 대해 다루고 있으며, 다양한 환경에서의 등장 모습도 설명하고 있습니다. SONEX®와 CONTOUR® 패널의 여러 종류를 소개하며, 각 패널의 크기, 특징, 추천 용도에 대해 설명합니다.

SONEX® 패널은 여러 종류가 있습니다. SONEX® One은 USS 엔터프라이즈-D의 수송실에서 사용되며, 다양한 색상과 크기로 제공됩니다. SONEX® Classic은 전투 다리와 다른 장소에서 발견되며, 체크무늬 또는 균일한 디자인을 허용합니다. SONEX® Junior는 창문이나 문과 같은 제한된 공간에 적합한 작은 패널입니다.

CONTOUR® 패널도 여러 가지가 있습니다. CONTOUR® Spectrum은 텐 포워드와 다른 장소에서 사용되며, 넓은 공간에 적합합니다. CONTOUR® Vision과 Panorama는 기난의 사무실이나 심문실과 같은 특정 방에서 볼 수 있습니다.

이 패널들은 스타플릿 내부의 미적 요소에 기여하며, 팬들이 자택의 영화관이나 장식으로 활용할 수 있음을 시사합니다. 또한, 미국과 유럽 간의 크기 기준 차이도 언급하고 있습니다.

전반적으로 이 글은 스타 트렉의 스타일을 자신의 공간에 재현하고자 하는 팬들과 건축가들에게 유용한 참고 자료로 기능합니다.

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주요 질문은 더 나은 표현을 만들어 시간을 생각하는 능력을 향상시킬 수 있는지 여부입니다. 이를 위해 부정 샘플링이라는 새로운 방법이 개발되었습니다. 이 방법은 시간적 표현을 학습하는 데 도움을 줍니다. 실험 결과, CRTR이라는 시스템이 미리 만들어진 전략 없이도 루빅스 큐브를 해결할 수 있으며, 전체 성공률도 높아진다는 것을 보여주었습니다.

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이 텍스트는 다양한 종류의 콘텐츠를 나열하고 있습니다. 여기에는 비디오, 콘텐츠 색인, 보드 게임, 그리고 사진이 포함됩니다.

루퍼트의 성질은 볼록 다면체에 구멍을 뚫을 수 있는 개념으로, 이 구멍이 동일한 크기의 또 다른 다면체가 통과할 수 있을 만큼 커야 합니다. 최근 연구자 야콥 슈타이닝거와 세르게이 유르케비치가 이 성질을 갖지 않는 볼록 다면체를 발견했으며, 그들은 이를 유머러스하게 "노퍼트헤드론"이라고 명명했습니다. 이 다면체는 90개의 정점, 240개의 모서리, 152개의 면을 가지고 있습니다.

연구자들은 적합한 구멍을 뚫을 수 없다는 것을 증명하기 위해 1,800만 개의 다양한 구멍을 컴퓨터로 검색하고, 고급 수학을 사용하여 그 결과를 검증했습니다.

"루퍼트의 성질"이라는 이름은 라인 강의 루퍼트 왕자에서 유래되었습니다. 그는 동일한 크기의 두 큐브 중 하나에 구멍이 뚫려 있을 때 다른 큐브가 그 구멍을 통과할 수 있는지를 질문했습니다. 이 개념은 수세기 동안 수학자들을 매료시켜 왔습니다.

이 기사는 억만장자 피터 틸과 그의 사회 및 발전에 대한 견해를 다룹니다. 페이팔의 공동 창립자인 틸은 서구 문명이 1970년대 이후 정체되어 있다고 믿습니다. 그는 경제 성장의 둔화와 과학적 혁신의 감소가 이 시기에 나타났다고 주장합니다. 틸은 이러한 정체가 1960년대의 반문화와 현대 환경 운동과 같은 문화적 변화 때문이라고 말하며, 이러한 변화가 기술 발전을 저해하고 있다고 주장합니다.

틸의 관점은 실리콘밸리의 다른 엘리트들에게도 영향을 미쳤으며, 그들 역시 그의 견해를 점점 더 많이 공유하고 있습니다. 정치적 노력이나 도널드 트럼프 지원과 같은 투자에도 불구하고, 틸이 인식하는 정체 문제를 해결할 수 있는 방법은 아직 나타나지 않았습니다.

또한, 틸은 기술을 통해 인류를 초월하고자 하는 욕망을 표현하며, 냉동 보존, 해양 거주지 건설, 화성 식민지 건설과 같은 옵션을 고려하고 있습니다. 이는 그가 인류에 대해 어떤 감정을 가지고 있는지를 우려하게 만듭니다. 그는 다른 억만장자들과 함께 사회 문제에서 거리를 두고 싶어하는 것으로 보입니다. 기사는 그들이 탈출하고자 하는 욕망을 사회가 지원해야 하는지에 대한 의문을 제기하며, 화성으로의 잠재적 임무를 암시합니다.

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이 글은 직장에서의 멀티태스킹과 주의 산만 문제를 다루고 있으며, 진짜 문제는 개인 직원이 아니라 경영진과 리더십에 있다고 강조합니다. 저자는 직원들이 기기에 쉽게 주의가 산만해진다고 비난하는 기사들을 비판하며, 이러한 시각이 시스템적인 문제를 간과하고 있다고 주장합니다. 직원들이 멀티태스킹을 하는 이유는 우선순위가 없는 과제가 너무 많기 때문이며, 직장 문화는 집중보다는 끊임없는 방해를 보상하는 경향이 있다고 설명합니다.

저자는 아사나나 트렐로와 같은 프로젝트 관리 도구가 진정한 생산성 도구가 아니라고 지적합니다. 이러한 도구는 관리 책임을 직원에게 전가하고 그들의 업무량을 늘릴 뿐입니다. 진정한 생산성 도구는 제거했을 때 필수적인 작업이 중단되는 도구입니다. 저자는 리더들이 지원적인 근무 환경을 조성하고 주의 산만과 집중 부족 문제를 해결하는 것이 책임이라고 주장하며, 개인에게 비난을 돌리는 것은 옳지 않다고 강조합니다. 직장 문화에 대한 책임이 overwhelmed된 직원이 아니라 리더십에 있을 때만 진정한 변화가 일어날 수 있습니다.

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인텔의 새로운 "클리어워터 포레스트" 제온 7 E-Core CPU가 2026년에 출시될 예정입니다. 이 제품은 최근 AMD가 서버 CPU 시장에서 큰 점유율을 차지하면서 경쟁력을 회복하기 위한 것입니다. 현재 인텔은 이 시장에서 약 60%의 매출과 72%의 출하량을 보유하고 있지만, AMD의 강력한 제품들로 인해 점점 더 압박을 받고 있습니다.

"클리어워터 포레스트" CPU는 인텔의 첨단 18A 제조 공정을 활용하여 성능과 효율성을 개선할 예정입니다. 이는 혁신적인 3D 칩 설계와 새로운 전력 공급 기술을 통해 이루어집니다. 이러한 개선은 인텔이 지속적으로 신제품을 출시하고 우수한 제조 공정을 활용하는 AMD에 뒤처지지 않기 위해 매우 중요합니다.

인텔의 새로운 아키텍처는 코어 수를 늘리고 E-core의 성능 지표를 개선하여 더 많은 명령어를 처리하고 전체 처리량을 향상시키도록 설계되었습니다. 각 클리어워터 포레스트 CPU는 최대 576개의 코어와 상당한 L3 캐시를 포함하여 높은 메모리 대역폭과 데이터 처리 능력을 목표로 하고 있습니다.

결국 클리어워터 포레스트 프로세서의 성공은 경쟁력 있는 성능과 효율성을 제공할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 특히 AMD가 서버 CPU 시장에서 계속해서 혁신을 이루고 있는 상황에서 더욱 중요합니다.

이 메시지는 웹사이트가 사용자들의 안전을 보장하고 있음을 알리고 있습니다. 이 사이트는 Anubis라는 시스템으로 보호되고 있으며, 이 시스템은 캐나다의 Techaro라는 회사에서 개발했습니다. 사용자들이 문제나 의견이 있을 경우, 제공된 이메일 주소로 지원팀에 연락할 수 있습니다. 또한, 웹사이트에서 운영 중인 Anubis 시스템의 버전도 언급하고 있습니다.

Bitrig는 카일, 제이콥, 팀이 개발한 앱으로, 사용자들이 아이폰에서 직접 네이티브 스위프트 앱을 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 앱은 AI 채팅 기능을 통해 개발 과정을 안내하며, 앱 개발을 간편하게 만들어 아이폰 앱 제작에 관심 있는 누구나 접근할 수 있게 합니다.

주요 기능으로는 즉각적인 앱 미리보기와 URL을 통한 손쉬운 공유가 있습니다. 또한, 유료 애플 개발자 계정과 통합되어 앱을 컴파일하고 앱 스토어에 업로드할 수 있습니다. Bitrig는 Xcode 없이도 앱 개발이 가능한 맞춤형 스위프트 인터프리터를 제공합니다. Xcode는 아이폰에서 실행할 수 없는 개발 도구입니다.

팀은 애플의 SDK 프레임워크를 점차 추가하고 있으며, 사용자는 필요한 프레임워크를 요청할 수 있습니다. Bitrig는 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

No-CPU Amiga Demo Challenge는 참가자들이 CPU를 사용하지 않고 오로지 아미가의 커스텀 칩만으로 작동하는 데모를 제작하도록 초대하는 행사입니다. 이 도전은 당시로서는 혁신적이었던 이 칩들의 능력을 보여주기 위한 것입니다.

참가자들은 CPU의 개입 없이 완전히 커스텀 칩에서 작동하는 데모를 개발하도록 권장됩니다. 이 도전에는 공식 규칙이 있으며, 데모를 실행하기 위한 런너 애플리케이션도 제공됩니다.

경쟁은 2026년 1월 23일부터 25일까지 Gerp 2026에서 열릴 예정입니다. Evoke 2025에서 초청 데모가 공개되었으며, 그 소스 코드도 이용할 수 있습니다.

No-CPU 데모는 메모리 이미지로 정의되며, 이 이미지는 칩 메모리의 초기 상태를 설정합니다. 런너 애플리케이션은 이 이미지를 로드합니다. 아미가 칩셋에 따라 칩 메모리 크기 제한은 512k에서 2MB까지 다양합니다.

오디오 필터는 비활성화되어 있으며, 이는 그래픽과 타이밍을 담당하는 칩인 코퍼에 의해 제어될 수 없습니다.

데모는 하드웨어 레지스터에 대해 특정 초기 값으로 시작해야 하며, 대부분 OCS(Original Chip Set) 기본값으로 설정됩니다.

데모의 종료를 알리기 위해서는 Blitter Nasty 플래그를 지워야 하지만, 데모는 여전히 정상적으로 표시되어야 합니다.

참가자들은 규칙이나 런너 애플리케이션에 대한 피드백을 제공하거나 질문할 수 있으며, 특히 제한 사항이나 보안 문제를 발견했을 경우에 문의할 수 있습니다.

이 도전은 독특한 데모 플랫폼을 탐험하고 아미가의 커스텀 칩이 이룰 수 있는 한계를 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.