요약이 없습니다.

가브리엘 와인버그는 DuckDuckGo의 창립자로서 AI 감시를 금지해야 한다고 주장하며, 이는 개인 정보를 보호하기 위한 조치라고 설명합니다. 그는 AI 챗봇이 전통적인 온라인 추적보다 더 큰 개인 정보 위험을 초래한다고 지적합니다. 챗봇과의 대화는 사용자가 더 많은 개인 정보를 공유하도록 유도하기 때문에, 단순한 검색 쿼리와는 달리 사람의 생각과 의사소통 스타일에 대한 자세한 통찰을 드러낼 수 있습니다. 이로 인해 광고나 정치적 목적을 위해 조작당할 가능성이 높아집니다.

와인버그는 챗봇 대화가 유출되어 사용자 개인 정보가 노출된 사례를 강조하며, AI 기업들이 적절한 동의 없이 상호작용을 추적하고 있다고 경고합니다. 그는 의회에 AI 챗 서비스에 대한 개인 정보 보호를 보장하는 법안을 제정할 것을 촉구합니다. 미국에서 여전히 중요한 개인 정보 보호 법안이 부족하다는 점을 인정하면서도, AI와 관련하여 온라인 추적에서 발생했던 동일한 실수를 반복하지 않기 위한 긴급한 조치가 필요하다고 강조합니다.

DuckDuckGo는 개인 정보를 존중하는 AI 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있으며, 사용자들이 개인 정보를 침해받지 않으면서도 생산성을 높일 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

가장 오래된 거래 기록은 기원전 3100년으로, 맥아와 보리를 기록한 내용이 담겨 있습니다. 이 고대 데이터베이스는 5,000년 동안 중단 없이 유지되어 왔으며, 이는 현대 데이터베이스와 비교할 때 매우 인상적입니다. 저자는 오늘날의 데이터베이스에서 사용할 수 있는 가장 오래된 날짜가 무엇인지 궁금해합니다.

저자는 세 가지 인기 있는 데이터베이스를 확인했습니다. MySQL은 기원후 1000년까지의 날짜만 지원합니다. 반면 PostgreSQL과 SQLite는 기원전 4713년 1월 1일까지의 날짜를 처리할 수 있습니다. 저자는 PostgreSQL과 SQLite에 이 날짜를 입력할 수 있지만, 그보다 이른 날짜인 기원전 4714년을 사용하려고 하면 오류가 발생한다고 언급합니다. 저자는 박물관과 같은 기관들이 이러한 한계보다 오래된 날짜를 어떻게 관리하는지 궁금해하며, 텍스트 저장이나 맞춤형 시스템과 같은 다른 방법을 사용하는지 질문합니다.

저자는 또한 이 글의 초기 초안을 검토해 준 여러 사람들에게 감사의 뜻을 전하고, 이미지의 출처가 수메르 문명에서 온 것임을 공유합니다.

레스토랑 브랜드 인터내셔널(RBI)은 버거킹, 팀 호튼, 포파이스를 소유하고 있으며, 전 세계에 30,000개 이상의 매장을 운영하고 있습니다. 이들은 드라이브 스루 시스템을 관리하기 위한 디지털 플랫폼을 운영하고 있지만, 심각한 보안 결함이 발견되었습니다.

주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 사용자 가입 과정에서 적절한 인증 없이 계정을 생성할 수 있어 무단 접근이 가능했습니다. 둘째, 로그인 후에는 모든 매장에 대한 민감한 정보, 직원 정보까지 접근할 수 있었습니다. 셋째, 인증 없이 접근 토큰을 생성할 수 있는 기능이 있어 사용자가 플랫폼 전반에 걸쳐 관리자 권한을 얻을 수 있었습니다. 넷째, 드라이브 스루 장비 주문 사이트는 보안이 미흡했으며, HTML 코드에 하드코딩된 비밀번호가 노출되어 있었습니다. 다섯째, 고객 주문의 실제 녹음에 접근할 수 있는 시스템이 있어 개인 정보 보호에 대한 우려가 커졌습니다. 마지막으로, 사용자 인증 없이 리뷰를 제출할 수 있는 화장실 피드백 시스템이 있어 스팸 가능성이 있었습니다.

이러한 취약점은 빠르게 발견되었고, RBI는 즉각적으로 수정 작업에 나섰습니다. 그러나 구체적인 문제에 대한 언급은 하지 않았습니다. 연구자들은 조사 과정에서 고객 데이터가 보존되지 않았음을 확인했습니다.

사용자 b4rtaz의 "distributed-llama" 프로젝트에 대한 내용입니다. 이 프로젝트는 네 대의 Raspberry Pi 5 장치에서 Qwen3 모델을 실행하는 데 중점을 두고 있습니다.

프로젝트는 네 대의 Raspberry Pi 5 컴퓨터를 활용한 분산 시스템을 구성하는 것입니다. 사용되는 모델은 Qwen3 버전 0.16.0으로, 48개의 층과 151,936개의 어휘 크기를 가지고 있습니다. 성능 측정 결과, 평가 시 초당 14.33개의 토큰을 처리했으며, 예측 시에는 초당 13.04개의 토큰을 처리했습니다.

장치들은 TP-Link 스위치를 통해 연결되어 있으며, 각 Raspberry Pi는 특정 역할을 맡고 있습니다. 한 대는 루트 역할을 하고 나머지 장치들은 작업자 역할을 수행합니다. 그러나 로딩 및 설정 과정에서 몇 가지 기술적인 문제가 발생했습니다. 특히, 토크나이저와 모델 어휘 크기가 일치하지 않는 오류가 있었습니다.

전반적으로 이 내용은 Raspberry Pi 장치의 분산 시스템에서 모델을 설정하고 실행하는 기술적인 측면을 설명하고 있습니다.

이 블로그 포스트에서 Giles는 기본적인 기술 지식을 가진 독자를 위해 대형 언어 모델(LLM)을 이해하는 데 필요한 수학에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 벡터와 공간에 대한 이해입니다. 벡터는 고차원 공간에서 점을 나타내는 데 사용되며, LLM에 매우 중요합니다. 예를 들어, 벡터는 주어진 입력 뒤에 올 수 있는 다양한 단어의 가능성을 나타낼 수 있습니다.

둘째, 로짓과 어휘 공간입니다. LLM의 출력은 로짓으로 볼 수 있으며, 이는 소프트맥스라는 함수를 사용해 확률로 변환됩니다. 이 과정은 출력을 정규화하여 이해하기 쉽게 만듭니다.

셋째, 임베딩 공간입니다. 이는 유사한 의미가 함께 클러스터링된 고차원 공간입니다. 이를 통해 LLM은 단어와 개념 간의 관계를 이해할 수 있습니다.

넷째, 행렬 곱셈입니다. 행렬은 LLM에서 서로 다른 차원 간의 변환에 사용됩니다. 이는 신경망 내에서 데이터가 처리되는 방식에 중요합니다.

다섯째, 신경망입니다. 신경망의 작동 방식은 행렬 곱셈으로 단순화할 수 있으며, 이는 입력 데이터를 출력 공간으로 투영하는 역할을 합니다.

Giles는 LLM의 수학이 지나치게 복잡하지 않으며 고등학교에서 익숙한 개념에 기반하고 있다고 결론짓습니다. 다음 포스트에서는 이러한 아이디어를 바탕으로 LLM이 어떻게 작동하는지 더 자세히 설명할 예정입니다.

앤트로픽이라는 기술 회사가 작가들이 제기한 집단 소송을 해결하기 위해 15억 달러를 지급하기로 합의했습니다. 이 소송은 회사가 작가들의 저작물을 허락 없이 사용했다는 주장을 담고 있습니다. 이번 합의는 기술 분야에서 작가들의 콘텐츠 사용과 관련된 저작권 문제를 해결하기 위한 것입니다.

자세한 내용은 워싱턴 포스트와 로이터의 기사를 참고하실 수 있습니다.

마이크로소프트가 소유한 GitHub를 사용하는 개발자들이 AI 도구인 Copilot의 강제 통합에 불만을 표하고 있다. 많은 사용자들이 Copilot을 비활성화하고 싶어하지만, GitHub 측의 요청은 무시되고 있다. 이 문제는 개발자들 사이에서 Codeberg와 같은 대체 코드 호스팅 플랫폼을 고려하는 움직임을 일으키고 있으며, Copilot의 침해적인 기능에 대한 압박감이 커지고 있다.

Copilot에 대한 반대 의견을 공개적으로 표명한 개발자 안디 맥클루어는 AI 기능을 선택 해제하려는 커뮤니티의 지지가 증가하고 있다고 보고했다. 주요 우려 사항으로는 코드의 오용 가능성과 저작권 문제가 있으며, 일부 개발자들은 변화가 없을 경우 GitHub를 떠날 것이라고 밝혔다.

마이크로소프트가 Copilot의 성공을 주장하고 있지만, 많은 사용자들은 이 도구에 대한 통제 부족에 불만을 느끼고 있으며, 마이크로소프트가 고객 만족보다 AI 지표를 우선시하고 있다고 생각하고 있다. 불만이 커짐에 따라, 더 많은 개발자들이 GitHub에서 다른 플랫폼으로 이동할 것을 고려하고 있으며, 이는 마이크로소프트와 그 AI 프로젝트에 대한 오픈 소스 커뮤니티의 오랜 반감을 강화하고 있다.

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규율 있는 AI 소프트웨어 개발 방법론 요약

규율 있는 AI 소프트웨어 개발 방법론은 AI 프로젝트를 개발하는 데 있어 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 이 방법론은 협업과 체계적인 제약을 통해 코드 품질을 향상시키고 코드 부풀림이나 아키텍처 불일치와 같은 일반적인 문제를 줄이는 데 중점을 둡니다.

AI는 종종 광범위한 요청에 어려움을 겪습니다. 이로 인해 구조화되지 않은 코드, 반복되는 코드, 일관성 없는 아키텍처, 증가하는 디버깅 시간이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 방법론은 네 가지 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계는 AI 설정으로, AI의 행동을 관리하기 위한 맞춤형 지침을 설정합니다. 두 번째 단계는 협업 계획으로, AI와 함께 프로젝트의 범위, 구성 요소 및 작업을 체계적으로 정의합니다. 세 번째 단계는 체계적인 구현으로, 각 구성 요소를 하나씩 구현하며 코드 파일을 150줄 이하로 유지하여 관리와 디버깅을 용이하게 합니다. 마지막으로 네 번째 단계는 데이터 기반 반복으로, 테스트에서 얻은 성능 데이터를 활용해 최적화하고 정보에 기반한 결정을 내립니다.

이 방법론의 장점은 여러 가지가 있습니다. 집중된 질문은 AI의 응답을 개선하고, 작은 파일은 AI가 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 데이터에 기반한 결정은 가정이 아닌 실증적 검증을 통해 이루어지며, 정기적인 체크포인트와 제약은 안정적인 개발을 보장합니다.

예시 프로젝트로는 사용 가능한 봇 구조를 제공하는 Discord 봇 템플릿, 프로그래밍 언어 런타임 엔진인 PhiCode 런타임, 회귀를 감지하는 CI/CD 시스템인 PhiPipe가 있습니다.

구현 단계는 다음과 같습니다. 첫째, AI를 설정하고 계획 문서를 공유하며 프로젝트 구조를 확립합니다. 둘째, 벤치마킹을 시작하고 구성 요소를 순차적으로 구현합니다. 셋째, 성능과 아키텍처 준수를 정기적으로 점검하여 품질을 보장합니다.

이 방법론은 AI와의 협업을 강화하여 체계적인 프로세스와 제약을 따름으로써 더 나은 프로젝트 결과를 보장하는 것을 목표로 합니다. 신뢰성과 아키텍처의 규율이 필요한 진지한 프로젝트에 특히 효과적입니다.

언리얼 엔진은 다양한 응용 프로그램을 위한 기능이 풍부한 플랫폼이 되었지만, 이러한 복잡성으로 인해 에디터의 시작 시간이 느려지는 문제가 발생하고 있습니다. 에픽 게임즈는 라이브 코딩과 파생 데이터 캐시와 같은 해결책을 도입했지만, 이러한 방법들은 종종 프로젝트에 따라 다르며 수작업이 필요합니다.

최근 에디터의 시작 과정에 대한 조사에서 약 38,000개의 툴팁이 생성된다는 사실이 밝혀졌습니다. 이로 인해 시작 시간이 길어지는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 일부 최적화 작업을 통해 툴팁 텍스트에 사용되는 디스크 공간은 줄어들었지만, 생성되는 툴팁의 수가 여전히 문제입니다. 대부분의 사용자는 세션 중에 몇 개의 툴팁만 상호작용하기 때문입니다.

성능을 개선하기 위해 제안된 방법은 툴팁을 실제로 필요할 때까지 생성하지 않고, 시작 시 모든 툴팁을 미리 생성하지 않는 것입니다. 이러한 변경은 한 번에 하나의 툴팁만 표시할 수 있기 때문에 실행 성능에 부정적인 영향을 미치지 않으며, 툴팁 생성 속도도 매우 빠릅니다.

결론적으로, 시작 시 생성되는 불필요한 툴팁의 수를 줄이면 언리얼 에디터의 시작 속도를 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.

이 글에서는 웹 브라우저에서 실시간 렌더링을 가능하게 하는 기술인 WebGL을 사용하여 비디오 게임 그래픽에서 블러 효과를 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

블러 효과는 게임과 인터페이스에서 현대적인 시각 효과를 만드는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 깊이의 흐림(Depth of Field)이나 빛 번짐(Bloom) 같은 효과는 특정 픽셀 주변의 색상을 평균 내어 생성됩니다.

실시간 블러를 구현하기 위해서는 수십 년간의 그래픽 프로그래밍 연구가 필요했습니다. 이 글에서는 각 픽셀에 대해 GPU에서 실행되는 프로그램인 프래그먼트 셰이더를 사용하여 블러 효과를 구현하는 방법을 탐구합니다.

이 과정은 3D 장면을 중간 이미지(프레임버퍼)로 렌더링한 후, 후처리 단계에서 블러와 같은 다양한 효과를 적용하는 방식으로 진행됩니다. 글에는 사용자가 다양한 블러 효과를 직접 체험할 수 있는 인터랙티브한 예제도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 전체적으로 흐림 효과를 주는 "장면" 모드, 빛나는 부분에 집중하는 "빛" 모드, 부드러운 빛 효과를 만드는 "블룸" 모드가 있습니다.

성능 또한 중요한 요소로 강조되며, 텍스처 읽기 수(텍스처 탭)가 프레임 속도에 미치는 영향을 설명합니다. 사용자는 슬라이더와 버튼이 포함된 사용자 인터페이스를 통해 다양한 블러 알고리즘과 그 효과를 실험할 수 있습니다.

이 글은 독자들이 그래픽 프로그래밍에 대해 배우고 탐구할 수 있도록 초대하며, 사전 지식이 없어도 용어와 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명을 제공합니다. 전반적으로 이 글은 현대 웹 기술을 사용하여 실시간 그래픽에서 블러 효과를 이해하고 구현하는 방법에 대한 가이드를 제공합니다.

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Java 25는 데이터 중심 프로그래밍에 초점을 맞춘 여러 가지 새로운 언어 기능을 도입했습니다. 이러한 기능들은 새로운 개발자들에게 도움을 주고, Java를 스크립팅과 자동화에 더 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. José Paumard가 이 기능들에 대해 설명할 예정입니다. 더 많은 정보는 'Road to 25' 재생 목록을 확인하는 것을 잊지 마세요.

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2017년, 저자는 Orbiter 2016 우주 비행 시뮬레이터에 영감을 받아 Clojure를 사용해 자신만의 시뮬레이터를 만들기로 결심했습니다. 처음에는 C와 GNU Guile을 사용해 물리학을 실험했지만, 다중 메서드와 효율적인 데이터 구조를 제공하는 Clojure로 전환했습니다.

거의 5년에 걸쳐 저자는 3D 행성 렌더링과 대기 효과와 같은 복잡한 기능에 집중했습니다. 그래픽을 위해 OpenGL을 활용했습니다. 소프트웨어 스택은 Clojure, LWJGL(그래픽 및 입력 처리), Jolt Physics(차량 동역학), 그리고 데이터 처리를 위한 다양한 라이브러리로 구성되어 있습니다.

대기 렌더링은 미리 계산된 산란 테이블을 사용하며, 세부적인 셰이더 템플릿이 OpenGL 셰이더 프로그램 관리를 돕습니다. 행성 텍스처는 NASA 데이터를 기반으로 하며, 다양한 조건에 맞춰 수천 개의 맵 타일이 생성됩니다.

이 프로젝트는 Skyfield 라이브러리를 기반으로 한 태양계 동역학도 구현하고 있으며, 저자는 Coffi라는 라이브러리를 사용해 물리 계산을 위한 C 함수를 감쌌습니다.

성능 최적화에는 ZGC 가비지 컬렉터와 프로파일링 도구를 사용했습니다. 프로젝트 구조는 다양한 구성 요소를 구축하고 Linux와 Windows용 실행 파일을 생성할 수 있도록 지원합니다.

앞으로의 작업에는 제어면을 위한 그래픽과 3D 조종석 추가, 그리고 모딩 지원이 포함될 예정입니다. 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 관심 있는 플레이어는 게임 업데이트를 위해 위시리스트에 추가할 수 있습니다.

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저자는 개인 웹사이트를 단순한 기업 사이트처럼 보이지 않고 더 독특하고 개인적인 느낌을 주고 싶어 합니다. 이를 위해 자신의 손글씨를 닮은 글꼴을 만들기로 결정했습니다.

처음에는 Inkscape와 FontForge 같은 오픈 소스 도구를 사용해 글꼴을 만들려고 했지만, 과정이 복잡하고 특히 FontForge의 사용자 인터페이스가 어려워서 힘들었습니다. 이러한 도구들로 고생한 후, 저자는 Calligraphr라는 유료 서비스를 사용하기로 했습니다. 이 서비스는 사용자가 인쇄된 템플릿에 글자를 쓰고 이를 스캔하여 글꼴을 만들 수 있게 해줍니다.

Calligraphr는 사용자 친화적이어서 저자가 글자 간격을 조정하고 다른 수정 작업을 통해 글꼴을 쉽게 맞춤 설정할 수 있었습니다. 그 결과, 저자의 손글씨 스타일을 잘 담고 있으며 작은 크기에서도 읽기 쉬운 글꼴이 만들어졌습니다. 저자는 Calligraphr의 투명한 가격 모델과 사용자 지원에 감사했으며, 특히 구독이 만료된 후 글꼴 데이터 백업을 받을 수 있었던 점이 좋았습니다.

결론적으로, 저자는 오픈 소스 도구로 어려움을 겪은 후 Calligraphr를 사용하여 웹사이트에 맞춤형 글꼴을 성공적으로 만들었고, 그 경험이 보람차고 서비스가 사용자 친화적이라고 느꼈습니다.

펠리스 프랭켈은 아니카 버지스의 "플래시스 오브 브릴리언스"를 리뷰하며 사진이 과학과 사회에서 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 이 책은 사진이 단순한 설명 도구가 아니라 복잡한 아이디어와 사회적 문제를 드러낼 수 있는 강력한 조사 도구임을 보여줍니다.

버지스는 역사적인 사례로 제이콥 리스의 뉴욕 빈곤층의 생활 조건을 담은 사진을 언급하며, 이러한 사진이 말로 표현할 수 있는 것 이상을 전달한다고 설명합니다. 그러나 그녀는 사진이 조작될 가능성도 언급하며, 에드워드 마이브리지의 말의 움직임을 연구한 사례를 들어 이미지가 특정한 이야기를 전달하기 위해 선택적으로 배열될 수 있음을 보여줍니다.

리뷰는 과학 이미지에서 명확성과 정확성의 균형을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 아름다운 이미지가 그 맥락이나 제작 과정이 투명하지 않으면 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 전반적으로 이 책은 이미지가 우리의 현실 이해에 어떻게 영향을 미치는지를 깊이 있게 탐구하고 있습니다.

이 텍스트는 컴퓨터 그래픽스에서 불가능한 물체를 표현하는 새로운 방법인 "메셔스"에 대해 설명합니다. 불가능한 물체는 실제로 존재할 수 없는 기하학적 형태로, 예술가 M.C. 에셔가 만든 것과 유사합니다.

현재 방법의 문제점은 기존 기술이 불가능한 물체를 자르거나 구부리는 방식으로, 이로 인해 형태가 변형되고 조명이나 거리 계산과 같은 추가적인 그래픽 작업이 복잡해질 수 있다는 점입니다.

메셔스는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 특수한 메쉬 표현 방식으로, 불가능한 물체의 기하학을 왜곡하지 않고 정확하게 묘사할 수 있습니다. 이는 이산 외부 미적분학이라는 수학적 접근 방식을 기반으로 합니다.

메셔스는 전통적인 3D 위치를 저장하는 대신 2D 화면 위치와 가장자리 간의 깊이 차이를 기록합니다. 이를 통해 시각적으로 불가능한 형태를 더 정확하게 표현할 수 있습니다.

메셔스는 매끄럽게 처리하거나 역 렌더링과 같은 다양한 기하학 처리 작업을 가능하게 하며, 이를 통해 일반적인 형태를 불가능한 형태로 변환하면서도 그 불가능성을 유지할 수 있습니다.

이 논문은 향후 더 많은 응용과 기초 수학을 탐구할 것이라고 약속합니다. 전반적으로 메셔스는 컴퓨터 그래픽스에서 불가능한 물체를 다루는 새로운 방법을 제공하며, 이론적 통찰과 실용적인 응용을 모두 제시합니다.

MentraOS는 스마트 안경을 위해 설계된 오픈 소스 운영 체제입니다. 이 시스템은 Even Realities G1, Mentra Mach 1, Mentra Live와 같은 다양한 장치를 지원합니다.

MentraOS의 주요 기능 중 하나는 앱 스토어입니다. Mentra 스토어에서는 실시간 자막, 메모, 캘린더, 번역 등 다양한 앱을 제공합니다. 개발자 친화적인 환경을 제공하여, 개발자들은 연결 문제나 호환성에 대한 걱정 없이 호환 가능한 스마트 안경에서 작동하는 앱을 만들 수 있습니다. TypeScript SDK를 사용하면 개발자들이 스마트 안경의 디스플레이와 카메라와 같은 기능에 쉽게 접근하여 빠르게 앱을 개발할 수 있습니다.

MentraOS는 개발자와 사용자 간의 협업을 장려하여 사용자 주도적이고 호환 가능한 개인 컴퓨팅 경험을 창출하고자 합니다. 질문이 있거나 커뮤니티에 참여하고 싶다면 이메일을 통해 연락하거나 Discord 서버에 가입할 수 있습니다. 이 프로젝트는 관심 있는 누구나 기여하는 것을 환영합니다.

MentraOS는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 블로그 포스트에서는 라즈베리 파이 4를 사용하여 집에서 DNS 서버를 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 목표는 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있는 자급자족형 홈 네트워크를 만드는 것입니다.

DNS의 주요 목적은 호스트 이름(예: jan.wildeboer.net)을 IP 주소로 변환하는 것입니다. 로컬 DNS 서버는 네트워크 장치를 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다.

홈 네트워크 설정은 세 가지 서로 다른 IP 네트워크를 포함하며, DNS 요청을 전달하기 위해 Fritz Box 라우터를 사용합니다. 로컬 도메인은 "homelab.jhw"로 설정됩니다.

설치 단계로는 BIND와 필요한 유틸리티를 설치하고, DNS 트래픽을 허용하도록 방화벽 설정을 구성하는 것이 포함됩니다.

저자는 BIND에 필요한 네 가지 주요 구성 파일을 설명합니다. 첫 번째는 DNS 서버의 주요 설정을 담고 있는 named.conf입니다. 두 번째는 호스트 이름을 IP 주소에 매핑하는 forward.homelab.jhw입니다. 세 번째와 네 번째는 IP 주소를 다시 호스트 이름으로 매핑하는 reverse.homelab.jhw와 reverse2.homelab.jhw입니다.

중요한 구성 세부사항으로는 모든 DNS 항목이 점(.)으로 끝나도록 해야 해상도 문제를 피할 수 있습니다. 또한 변경 사항이 있을 때마다 존 파일의 일련 번호를 증가시켜야 오류를 방지할 수 있습니다.

구성이 완료된 후 저자는 DNS 서버가 로컬 호스트 이름을 올바르게 해석하는지 테스트합니다. 마지막으로 DNS 서버를 시작하고 부팅 시 자동으로 실행되도록 설정하여 네트워크 쿼리에 항상 응답할 수 있도록 합니다.

이 포스트는 집에서 DNS 서버를 설정하는 방법에 대한 보고서이자 가이드 역할을 하며, 독자들이 통제된 환경에서 실험하고 배울 수 있도록 권장합니다.

2025년 9월, 저자는 15년 만에 처음으로 새 차를 구입하며 2023년형 중고 닛산 리프를 선택했습니다. 이전에는 미니밴과 캠리 등 다양한 중고차를 운전했지만, 짧은 출퇴근 거리 때문에 더 작고 효율적인 차를 원했습니다.

저자는 2012년에 테슬라를 시승해본 경험이 있으며, 전기차의 주행 경험을 선호했습니다. 그들은 전기차 여정을 공유하기 위해 비디오와 GitHub 프로젝트를 만들었고, 리프의 배터리 건강 모니터링을 위한 OBD-II 장치를 포함한 개선 사항과 모니터링 도구를 자세히 설명했습니다.

리프를 선택한 주된 이유는 경제성으로, 필요를 충족하면서도 과도하게 비싸지 않다는 점을 강조했습니다. 리프는 특정 기능이 부족하고 다소 구식인 충전 표준과 같은 한계가 있지만, 저자는 전기차의 장점인 낮은 유지비와 집에서 충전할 수 있는 편리함을 높이 평가합니다.

하지만 저자는 전기차와 관련된 몇 가지 도전 과제도 인정합니다. 예를 들어, 주행 거리 불안, 다양한 충전 표준, 여행 중 신중한 계획이 필요하다는 점입니다. 저자는 오래된 차를 교환한 후 리프에 15,000달러를 지불했으며, 세금 환급 혜택도 기대하고 있습니다.

전반적으로 리프는 저자의 라이프스타일에 잘 맞지만, 현재의 인프라와 가격 문제를 고려할 때 모든 사람에게 전기차를 권장하지는 않습니다.

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

저자는 프로토콜 버퍼(프로토버프)의 사용에 반대하며, 이 기술이 잘 설계되지 않았고 지나치게 복잡하다고 설명합니다. 여러 가지 주요 문제를 지적합니다.

첫째, 나쁜 타입 시스템입니다. 프로토버프의 타입 시스템은 혼란스럽고 제한적이라는 비판을 받고 있으며, 효과적으로 사용하기 어렵습니다. 저자는 이 시스템이 현대 타입 시스템에 대한 충분한 이해 없이 설계되었다고 생각합니다.

둘째, 조합 가능성이 부족합니다. 프로토버프는 서로 잘 작동하지 않는 많은 기능을 가지고 있어, 데이터 구조 정의를 복잡하게 만드는 임의의 제한을 초래합니다. 이는 잘못된 설계 선택의 결과로 보입니다.

셋째, 의심스러운 기본 동작입니다. 스칼라와 메시지 타입의 처리 방식이 문제입니다. 스칼라 필드는 항상 기본값을 가지기 때문에 필드가 설정되었는지 여부를 알기 어렵습니다. 메시지 필드는 예기치 않게 동작하여 버그를 유발합니다.

넷째, 오해의 소지가 있는 호환성 주장입니다. 프로토버프는 이전 버전과의 호환성 및 향후 호환성을 주장하지만, 저자는 이것이 지나치게 관대하게 설계되어 의미 있는 데이터 구조를 보장하지 않음으로써 이루어진 것이라고 주장합니다.

마지막으로, 코드베이스의 오염입니다. 프로토버프의 경직된 특성은 코드에서 복잡성을 초래하며, 코드베이스 전반에 걸쳐 퍼져 개발자들이 그 한계를 반복적으로 다루게 만듭니다.

전반적으로 저자는 프로토버프를 채택하는 것이 해결하는 문제보다 더 많은 문제를 초래한다고 믿으며, 개발자들이 더 견고한 솔루션을 선택해야 한다고 제안합니다.

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푸리에 변환은 19세기 초 장 바티스트 조셉 푸리에에 의해 개발된 수학적 기법입니다. 이 기법은 복잡한 함수를 주파수라고 불리는 단순한 파형 성분으로 분해합니다. 푸리에 변환은 이러한 성분을 연구하는 조화 분석을 포함하여 수학과 물리학의 여러 분야에서 필수적입니다.

푸리에의 연구는 물체의 열 분포를 이해할 필요성에서 시작되었습니다. 그는 열이 단순한 파동의 합으로 표현될 수 있다고 제안했습니다. 초기에는 동료들로부터 회의적인 반응을 받았지만, 그의 아이디어는 이후 검증되었고 신호 처리, 데이터 압축, 양자 역학 등 여러 분야의 기초가 되었습니다.

푸리에 변환은 각 주파수가 원래 함수에 얼마나 기여하는지를 파악하는 방식으로 작동합니다. 이 기법은 이미지에도 적용될 수 있어 JPEG 파일과 같은 효율적인 데이터 압축을 가능하게 합니다. 1960년대에 개발된 빠른 푸리에 변환은 이 과정을 더 빠르고 쉽게 만들어 주었습니다.

결론적으로, 푸리에 변환은 복잡한 함수를 분석하고 이해하는 데 매우 중요하며, 기술과 과학 연구에서 널리 사용됩니다. 그 영향력은 매우 커서 수학의 많은 분야가 푸리에 변환 없이는 크게 축소될 것입니다.

테슬라는 "완전 자율 주행"의 정의를 업데이트하며 차량의 완전한 자율성을 더 이상 약속하지 않기로 했습니다. 이 변화는 자율 주행 기술에 대한 그들의 접근 방식이 바뀌었음을 나타냅니다.

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Apertus LLM은 4일 전에 업데이트된 4개의 항목으로 구성된 컬렉션을 보유하고 있습니다.

아담의 잭이 기계 CAD 소프트웨어를 지원하는 AI 도구를 소개하고 있습니다. 이들은 텍스트와 이미지를 3D 모델로 변환하는 브라우저 기반 앱을 개발했으며, 이제 오픈 소스로 제공됩니다.

이 도구의 주요 기능은 자연어와 이미지 입력을 통해 3D 모델을 생성하는 것입니다. 또한, 조정 가능한 매개변수를 가진 OpenSCAD 코드를 출력하며, 모델을 .STL 또는 .SCAD 형식으로 내보낼 수 있습니다.

기술적인 세부 사항으로는 대화와 코드 생성을 위해 별도의 에이전트를 활용하고 있습니다. 이 도구는 WebAssembly와 Three.js를 사용하여 브라우저 내에서 완전히 실행되며, 여러 CAD 라이브러리와 사용자 정의 텍스트 글꼴을 지원합니다.

이 도구를 공개하는 목적은 유사한 기능에 관심이 있는 개발자들에게 기초를 제공하기 위함입니다. 향후 업그레이드는 기하학적 지원을 개선하고, 공간 이해를 위한 사용자 인터페이스를 향상시키며, 고급 기능을 위한 더 많은 라이브러리를 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다. 커뮤니티는 저장소를 복제하고 개발에 기여할 것을 권장하고 있습니다.

영어 알파벳을 아랍어 소리와 연결하는 음성 아랍어 키보드를 만들었습니다. 이 키보드에는 특별한 문자와 함께 하므자, 그리고 발음 기호가 포함되어 있어 학습자와 일반 사용자들이 아랍어를 더 쉽게 입력할 수 있도록 도와줍니다.

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이 글에서는 애플 실리콘 맥, 특히 맥 미니 M4 프로에서 비주얼 룩업(VLU)의 전력 및 에너지 사용에 대해 다룹니다. 저자는 powermetrics라는 도구를 사용하여 이미지에서 VLU 작업을 수행할 때 CPU, GPU, 신경 엔진(ANE)의 전력 소비를 측정했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, VLU 과정에서 CPU는 전체 전력 사용량의 93%를 차지했으며, GPU와 ANE는 각각 4.6%와 2.2%로 훨씬 적은 전력을 사용했습니다. VLU 동안 총 전력 사용량은 약 69와트였고, 작업 기간 동안 에너지 비용은 6.9줄에 달했습니다.

둘째, VLU 과정은 약 6.5초가 소요되었으며, 대부분의 전력은 CPU와 ANE가 가장 활발히 작동하는 첫 2초 동안 사용되었습니다.

셋째, VLU의 성능이 인상적임에도 불구하고 하드웨어에서 요구하는 전력이나 에너지는 많지 않습니다. 대부분의 작업 부하는 CPU가 처리하며, 신경 엔진의 기여는 제한적입니다.

결론적으로, VLU는 강력해 보이지만 애플 실리콘 맥에서는 실제로 매우 에너지 효율적입니다.

저자는 16년간의 온라인 댓글 문화에 대한 여정을 돌아보며, 처음에는 Hacker News와 같은 플랫폼에서 시작해 Reddit, Substack, Twitter로 확장되었다고 이야기합니다. 처음에는 댓글을 다는 것이 보람 있고 사회적인 경험으로 느껴졌고, 이를 통해 토론 능력을 키우고 다양한 자아를 표현할 수 있었습니다. 그러나 이제는 이러한 참여가 의미 있는 우정을 형성하지 못한다는 결론에 이르렀습니다. 댓글 문화가 낯선 사람들과의 상호작용을 촉진할 뿐, 진정한 연결을 만드는 데는 도움이 되지 않는다는 것을 깨달았습니다.

저자는 진정한 우정을 형성하는 데 어려움이 많다고 강조합니다. 이는 상당한 시간과 노력이 필요하지만, 온라인 상호작용에서는 이러한 요소가 종종 부족하다고 지적합니다. 온라인 플랫폼은 진정한 연결보다 참여를 우선시하여, 사회적 상호작용을 익명의 관중을 위한 공연으로 바꾸고 있다고 주장합니다.

결국 저자는 댓글 문화를 뒤로하고, 친구들과의 깊은 관계가 필요하다는 것을 인식하게 됩니다. 그들은 더 의미 있는 사회적 경험을 추구하고 싶어하며, Discord와 같은 플랫폼으로 이동하여 더 나은 커뮤니티 참여를 시도할 가능성을 제시합니다.

사용자 basketballguy999의 "양자역학 간결서"는 일반 대중을 위한 양자역학의 간단한 소개서입니다. 이 책은 컴퓨터 과학, 공학, 수학, 물리학을 전공하는 학부생과 이 주제에 관심이 있는 모든 사람들을 대상으로 하고 있습니다. 내용을 이해하기 위해서는 독자가 선형대수, 미적분학, 고등학교 물리학에 대한 기본 지식을 갖추고 있어야 합니다. 현재 이 책은 GitHub에서 101개의 별을 받았지만, 포크되거나 릴리스된 적은 없습니다.

이 기사는 애플의 맥 클론 역사에 대해 다루고 있습니다. 맥 클론은 맥OS를 실행하도록 설계된 제3자 컴퓨터입니다. 1980년대 애플이 어려운 시기를 겪고 있을 때, 클론을 허용하는 아이디어는 유망해 보였습니다. 그러나 결과적으로 이는 실패로 돌아갔습니다.

처음에는 무단 클론이 등장했지만, 1990년대 초 애플은 공식적으로 클론 라이센스를 부여하기 시작했습니다. 파워 컴퓨팅과 UMAX와 같은 회사들은 애플의 제품과 직접 경쟁하는 컴퓨터를 만들었습니다. 애플은 이를 통해 시장을 확장할 수 있을 것이라고 기대했지만, 오히려 가격 전쟁을 촉발하고 브랜드 가치를 희석시켰습니다.

척 콜비와 같은 주요 인물들은 혁신적인 맥 변환기를 만들었지만, 애플의 엄격한 라이센스 정책은 경쟁과 혁신을 제한했습니다. 1990년대 중반, 윈도우가 시장 점유율을 높이면서 애플은 클론에 대한 입장을 재고했지만 성공적인 전략을 찾는 데 어려움을 겪었습니다.

결국 클론 프로그램은 애플이 원했던 성장 목표를 달성하지 못했고, 브랜드 통제 유지에 어려움을 초래했습니다. 이후 스티브 잡스는 클론 라이센스를 종료하며 애플 제품 라인업의 통제와 품질의 필요성을 강조했습니다.

JSTOR는 1994년 앤드류 멜론 재단의 초기 자금 지원으로 설립된 비영리 기관으로, 학술 자료 보존에 중점을 두고 크게 성장해 왔습니다. 케빈 거스리의 리더십 아래, JSTOR는 기술, 특히 인터넷을 활용하여 제공 서비스를 확장하였고, 현재 2,800개 이상의 학술 저널에 대한 접근을 제공합니다. 전 세계 14,000개의 도서관에 서비스를 제공하며, 매년 1억 2천만 건 이상의 검색 요청을 처리하고 있습니다.

JSTOR의 성공 요인은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 기술 혁신입니다. JSTOR는 초기부터 디지털 저장 방식에 적응하며 구식 방법인 마이크로필름을 거부했습니다. 둘째, 재정 안정성입니다. 이 기관은 신뢰성을 보장하고 성장을 지원하기 위해 현금 준비금을 마련했습니다. 셋째, 사용자 참여입니다. JSTOR는 사용자, 출판사, 사서의 피드백을 바탕으로 서비스를 설계합니다. 넷째, 사명 중심의 접근입니다. 많은 영리 서비스와 달리, JSTOR는 이익보다 공공의 이익을 우선시하며 합리적인 가격을 유지하고 있습니다.

하지만 JSTOR는 인공지능과 오픈 소스 출판의 도전에도 직면해 있습니다. 관련성을 유지하기 위해 새로운 기술과 서비스에 투자하고 있으며, 일시적으로 적자를 감수할 수도 있습니다. JSTOR는 학술 자료를 보호하면서도 지속적으로 발전하고 가치를 더해 나갈 계획입니다.

임베딩의 발전에 대해 다루고 있는 이 글에서는 기계 학습에서 검색 및 추천과 같은 작업에 사용되는 수치적 표현에 대해 설명합니다. 몇 년 전에는 200-300 차원의 임베딩이 일반적이었지만, 기술의 발전으로 이 상황이 변화했습니다.

임베딩은 데이터의 특징을 수치 형태로 표현하여, 공통된 공간에서 비교할 수 있게 해줍니다. 초기 모델인 Word2Vec는 약 300 차원을 사용했으나, 2018년 BERT가 도입되면서 임베딩 크기가 768 차원으로 증가했습니다. 이는 GPU에서 효율적인 계산을 위한 필요성에 의해 촉발되었습니다.

현재 임베딩 크기는 크게 확장되어, 일부 모델은 최대 4096 차원까지 사용하고 있습니다. 이러한 성장은 HuggingFace와 같은 오픈 소스 플랫폼의 부상에 의해 영향을 받았으며, 이들 플랫폼은 모델을 표준화하고 공유합니다.

API 기반 모델의 출현으로 임베딩은 상품화되었고, OpenAI와 같은 주요 제공업체는 더 많은 훈련 데이터를 바탕으로 1536 차원의 대형 임베딩을 제공합니다. MTEB와 같은 공개 벤치마크는 다양한 임베딩 모델을 비교할 수 있게 해주며, 다양한 크기와 성능 수준을 보여줍니다.

앞으로 임베딩 크기의 성장은 둔화될 가능성이 있으며, 마트료시카 표현 학습과 같은 기술이 임베딩의 효율성을 최적화할 수 있습니다. 일부 연구에서는 작은 임베딩도 특정 작업에 효과적일 수 있음을 시사합니다.

결론적으로, 임베딩의 환경은 작은 맞춤형 모델에서 API를 통해 접근 가능한 더 큰 표준화된 크기로 발전하였으며, 이는 모델 크기, 성능, AI 시스템에서의 실용성 간의 지속적인 균형을 강조합니다.

계층적 데이터를 관리하는 것은 영화 정보와 같은 복잡한 데이터를 관계형 데이터베이스에서 다룰 때 여러 가지 어려움이 있습니다. 영화 데이터는 감독, 장르, 배우와 그들의 캐릭터 등 다양한 요소로 구성되어 있어 단순한 데이터베이스 구조로는 쉽게 표현할 수 없습니다.

또한, 데이터는 다양한 관점에서 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 영화를 기준으로 배우를 찾거나, 배우를 기준으로 영화를 찾는 등 양방향으로 관계를 탐색할 수 있어야 합니다. 이러한 관계를 양쪽에서 탐색할 수 있는 기능이 필요합니다.

SQL 쿼리를 사용하여 관련 정보를 수집할 때는 여러 단계를 거쳐야 하는 경우가 많습니다. 이로 인해 결과가 일관되지 않거나 과정이 번거로워질 수 있습니다. 이를 '객체-관계 불일치'라고 합니다.

객체-관계 매퍼(ORM)는 데이터 처리를 간소화하기 위해 만들어진 도구입니다. 하지만 ORM을 사용하더라도 여전히 여러 쿼리를 발생시킬 수 있으며, 데이터 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

최근 SQL의 발전으로 인해 구조화된 데이터를 직접 생성할 수 있게 되어, 단일 쿼리로 더 효율적으로 데이터를 검색할 수 있게 되었습니다. 이는 데이터베이스와 서버 간의 여러 왕복을 줄이는 데 도움이 됩니다.

데이터 사용 사례가 발전함에 따라, 데이터를 관리하는 도구도 변화해야 합니다. 이는 컴퓨팅 초기 시절부터 변화하는 요구를 반영해야 한다는 점에서 중요합니다. 복잡한 데이터 관계를 SQL로 관리하는 것은 여전히 번거로울 수 있지만, 최근의 개선 덕분에 더 효율적인 쿼리가 가능해졌으며, 현대의 요구에 맞춰 도구를 적응시키는 것이 필수적입니다.

내 책 "기술 부채 속에서"의 전반부가 이제 사전 출시 가격인 0.99달러에 제공됩니다. 이 책은 2024년 1월부터 작업해왔으며, 제 블로그의 아이디어를 바탕으로 하고 있습니다. 2024년 9월에는 Gergely Orosz의 Pragmatic Engineer 뉴스레터에 일부 내용이 소개되었고, 이를 통해 받은 소중한 피드백이 책 발전에 큰 도움이 되었습니다. 전반부에서는 저의 초기 기대를 다루고 있으며, 후반부에서는 팀과 CTO를 위한 실천 방법에 초점을 맞출 예정입니다.

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이 기사는 허가 없이 온라인 콘텐츠를 사용하는 대형 언어 모델(LLM)들이 제기하는 문제에 대해 다룹니다. LLM은 robots.txt와 같은 차단 규칙을 무시하는 경우가 많아, 저자들은 자신의 작품을 보호하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일부 개발자들은 LLM이 콘텐츠에 접근하지 못하도록 robots.txt를 사용하는 방법을 제안하지만, LLM은 이러한 규칙을 따르지 않기 때문에 효과적이지 않습니다.

이에 대한 대응으로, 일부 저자들은 LLM이 잘못된 정보를 사용하도록 유도하기 위해 "오염된" 또는 의미 없는 버전의 기사를 작성하고 있습니다. 이는 왜곡된 내용이나 의미 없는 콘텐츠를 nofollow 링크를 통해 게시하는 방식으로, 구글과 같은 검색 엔진이 이를 존중합니다. 이 아이디어는 LLM을 혼란스럽게 하여 출력 품질을 떨어뜨리면서도 저자의 검색 순위에는 영향을 주지 않도록 하는 것입니다.

저자는 이러한 의미 없는 콘텐츠를 생성하는 방법을 공유하며, 무작위 단어 대체와 특정 코딩 기법을 포함한다고 설명합니다. 그들은 많은 작가들이 비슷한 방식을 채택하면 LLM이 더 많은 의미 없는 정보를 생성하게 되어, LLM 회사들이 콘텐츠 소유권을 존중하도록 유도할 수 있기를 희망합니다.

결론적으로, 이 기사는 저자들이 오염된 콘텐츠로 LLM으로부터 자신의 작품을 보호할 수 있는 창의적인 전략을 제시하며, 작가들 간의 협력과 이러한 방법의 개선을 촉구하고 있습니다.

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네팔 정부는 페이스북, X, 유튜브와 같은 주요 소셜 미디어 플랫폼이 등록 요건을 충족하지 않았다는 이유로 이들 플랫폼을 차단할 계획입니다. 이 조치는 온라인에서의 증오 발언, 루머, 사이버 범죄를 줄이기 위한 것입니다. 정부는 이러한 플랫폼들이 등록하고 현지 연락처를 제공할 수 있는 기한을 정했지만, 틱톡과 바이버와 같은 몇몇 플랫폼만이 이를 준수했습니다.

디지털 권리 네팔은 정부의 이러한 조치를 비판하며, 이는 공공의 권리를 침해하고 통제적인 접근 방식을 반영한다고 주장했습니다. 이전에도 네팔은 온라인 사기와 같은 문제를 이유로 다른 플랫폼에 대한 접근을 제한한 바 있습니다. 허위 정보와 온라인 안전에 대한 우려로 인해 전 세계 여러 나라에서도 소셜 미디어 규제를 강화하는 추세가 나타나고 있습니다.

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데비안은 2025년 9월 6일에 "트릭시"라는 이름의 안정적인 배포판 13.1 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트는 여러 패키지에 대한 보안 수정과 중요한 수정 사항을 포함하고 있지만, 데비안 13의 새로운 버전은 아닙니다. 사용자는 기존 설치를 유지한 채로 데비안의 미러를 통해 업그레이드할 수 있습니다.

이번 업데이트의 주요 내용은 보안 문제 해결입니다. 여러 패키지에서 다양한 보안 이슈가 수정되었습니다. 또한 리눅스 커널, 리브레오피스와 같은 여러 패키지에 중요한 버그 수정이 이루어졌으며, Git과 이미지 매직과 같은 소프트웨어에 대한 보안 관련 업데이트도 포함되었습니다. 새로운 설치 이미지도 곧 제공될 예정입니다. 그러나 "guix" 패키지는 보안 문제로 인해 제거되었습니다. 설치 프로그램도 이러한 변경 사항을 반영하도록 업데이트되었습니다.

패키지 변경 사항에 대한 자세한 내용은 데비안 변경 로그와 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다. 추가 문의 사항은 데비안 팀의 공식 웹사이트를 통해 연락할 수 있습니다.

이 텍스트는 누군가가 완전히 옳다는 점을 강조하며 "완전히 맞습니다"라는 표현이 반복되어 사용됩니다. 또한, 클로드 코드가 오늘 아무 말도 하지 않았다는 내용도 포함되어 있습니다.

리얼텍이 RTL8127 10GbE PCIe 네트워크 인터페이스 카드(NIC)와 M.2 모듈을 출시했습니다. 이 제품들은 약 35달러부터 판매되고 있으며, 고속 이더넷 연결을 위한 저렴하고 저전력 옵션으로 소개되었습니다.

주요 내용으로는 Auvidea M20E M.2 모듈이 있습니다. 이 모듈은 RTL8127 칩셋을 사용하며 M.2 Key-E 인터페이스를 통해 연결됩니다. 전원은 엣지 커넥터를 통해 공급되거나 전력 이더넷(PoE)을 통해 제공될 수 있습니다. 그러나 가격은 예상보다 높아 약 99.99유로에서 112.99유로 사이입니다.

성능 면에서는 사용자들이 좋은 성능을 보고하고 있으며, 한 사용자는 이 모듈을 테스트하면서 7,400 Mbps의 속도로 패킷 손실 없이 문제없이 작동했다고 전했습니다.

더 저렴한 RTL8127 PCIe 카드도 알리바바와 같은 플랫폼에서 약 35달러에 구매할 수 있습니다. 초기 리뷰에 따르면 이 카드는 안정적이고 효율적이며, 경쟁 제품보다 전력 소모가 적은 것으로 나타났습니다.

전반적으로 리얼텍의 RTL8127 제품들이 주목받고 있으며, 앞으로 더 많은 옵션이 출시될 것으로 기대됩니다.

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이 글에서는 UTF-8 시퀀스를 해독하는 방법에 대해 설명하며, 길이를 결정하기 위해 조회 테이블을 사용하는 방식이 복잡한 분기를 피하는 데 어떻게 도움이 되는지를 다룹니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

UTF-8 해독의 첫 번째 부분에서는 UTF-8을 해독하는 의미를 설명했고, 두 번째 부분에서는 시퀀스의 길이를 결정하는 데 중점을 두었습니다. 조회 테이블은 UTF-8 시퀀스의 길이를 결정하는 과정을 간소화할 수 있습니다. 이 테이블은 시퀀스의 첫 번째 바이트인 리드 바이트 값을 해당 길이에 매핑합니다. 가능한 바이트 값이 256개(0-255)뿐이므로 이 테이블은 하드코딩할 수 있습니다.

리드 바이트의 범위는 다음과 같습니다. 1바이트 시퀀스는 0x00에서 0x7F(0-127)까지의 값이 길이 1에 해당합니다. 2바이트 시퀀스는 0xC0에서 0xDF(192-223)까지의 값이 길이 2에 해당합니다. 3바이트 시퀀스는 0xE0에서 0xEF(224-239)까지의 값이 길이 3에 해당하며, 4바이트 시퀀스는 0xF0에서 0xF7(240-247)까지의 값이 길이 4에 해당합니다. 또한, 0x81에서 0xBF와 0xF8에서 0xFF까지의 범위는 유효하지 않은 리드 바이트로 표시되며, 길이는 0입니다. 0xC0-0xC1과 0xF5-0xF7도 유효하지 않습니다.

이 글에서는 조회 테이블을 사용하여 리드 바이트에 따라 시퀀스 길이를 반환하는 함수의 코드 예시도 제공합니다. 조회 테이블을 사용하면 코드에서 분기를 피할 수 있지만, 256바이트 배열을 도입하게 되어 캐싱 문제로 인해 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

다음 편에서는 조회 테이블 없이 분기를 줄이는 방법에 대해 더 알아볼 예정입니다.

호주에서 자외선 차단제 스캔들이 발생했습니다. 많은 인기 있는 자외선 차단제가 광고된 것보다 훨씬 낮은 자외선 차단 효과를 제공하는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 사용자들 사이에서 큰 분노를 일으켰으며, 호주는 세계에서 피부암 발생률이 가장 높은 나라로 알려져 있습니다. 소비자 보호 단체인 초이스 오스트레일리아는 20종의 자외선 차단제를 테스트한 결과, 16종이 광고된 SPF 수치를 충족하지 못했다고 밝혔습니다. 여기에는 잘 알려진 브랜드인 울트라 바이올렛, 뉴트로지나, 바나나 보트가 포함됩니다.

한 사용자인 레이치는 자신이 사용한 자외선 차단제가 피부암으로부터 보호하지 못했다는 사실에 충격을 받았고, 결국 기저세포암으로 수술을 받게 되었습니다. 이 논란은 제품 리콜, 보건 당국의 조사, 그리고 더 엄격한 규제를 요구하는 목소리로 이어졌습니다. 그러나 일부 전문가들은 많은 자외선 차단제가 올바르게 사용될 경우 여전히 효과적인 피부암 예방 효과를 제공한다고 주장하며, 불안감이 과장되었을 수 있다고 지적합니다.

이번 스캔들은 자외선 차단제의 테스트와 규제 문제를 부각시키며, 소비자들이 충분한 양의 자외선 차단제를 바르고 다른 보호 조치와 함께 사용하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

AdamW는 언어 모델 훈련을 위한 주요 최적화 알고리즘으로 자리 잡고 있지만, 다른 최적화 알고리즘이 1.4배에서 2배 더 빠르다는 주장도 있습니다. 그러나 이러한 주장에 대한 공정한 비교는 두 가지 주요 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 첫째, 하이퍼파라미터의 조정이 일관되지 않으며, 둘째, 평가 방법이 적절하지 않다는 점입니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 다양한 모델 크기(0.1B에서 1.2B 파라미터)와 데이터 대 모델 비율에 걸쳐 10개의 딥러닝 최적화 알고리즘을 연구했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 각 최적화 알고리즘은 고유한 최적 하이퍼파라미터를 필요로 하므로, 모든 알고리즘에 동일한 설정을 사용하는 것은 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 많은 최적화 알고리즘이 잘 조정된 AdamW보다 실제로 빠른 속도 이점은 종종 주장보다 낮으며, 모델 크기가 커질수록 이 속도 이점은 감소하여 가장 큰 모델에서는 단지 1.1배 빠르기만 합니다. 또한, 초기 훈련 체크포인트를 기준으로 최적화 알고리즘을 평가하는 것은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 훈련이 진행됨에 따라 성능이 변화할 수 있기 때문입니다.

연구 결과, Muon과 Soap과 같은 가장 빠른 최적화 알고리즘은 기울기를 조정하기 위해 행렬 기반 방법을 사용합니다. 그러나 이들의 속도 이점은 모델 크기가 커질수록 줄어들어, 작은 모델에서는 1.4배 빠르지만 큰 모델에서는 단지 1.1배 빠르기만 합니다.

Rasterizer는 iPhone과 Mac을 위해 개발된 GPU 가속 2D 벡터 그래픽 엔진으로, Adobe Flash에서 영감을 받았습니다. 10년의 개발 끝에 CPU 렌더링보다 최대 60배 빠른 성능을 자랑하며, 사용자 인터페이스에서 벡터 애니메이션에 적합합니다.

현재 버전은 C++ 11과 Metal을 사용하여 macOS에 최적화되어 있지만, 호환되는 GPU에서는 모두 작동합니다. iOS 버전도 계획 중입니다. 데모 앱을 통해 사용자는 SVG 및 PDF 파일을 열고, 페이지를 탐색하며, 캔버스를 쉽게 조작할 수 있습니다.

주요 기능으로는 경로 객체에 대한 포스트스크립트 모델을 따르며, 다양한 채우기 규칙과 스트로크를 지원합니다. Scene 및 SceneList 객체를 사용하여 그리기 매개변수를 관리합니다. 래스터화는 채워진 경로와 스트로크된 경로에 대해 두 단계로 이루어지며, GPU 삼각 측량을 사용합니다. 픽셀 면적 커버리지와 기하학 처리를 위한 효율적인 기술도 구현되어 있습니다.

이 라이브러리는 개인 사용을 위한 zlib 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 여러 지원 라이브러리에 대한 크레딧이 포함되어 있습니다.

SYSTEM•ILLUMINATION에 오신 것을 환영합니다. 이곳에서는 OmniOS에서 Rustler 라이브러리를 디버깅한 경험을 공유합니다. 이 문서는 저의 학습 일지이자 illumos/Solaris 시스템을 탐색하는 다른 이들을 위한 자료로 활용됩니다.

illumos로의 전환을 결정한 이유는 이전에 작은 서버에서 사용해본 경험이 있기 때문입니다. 개인 프로젝트인 Katarineko를 위해 평소에 사용하던 리눅스 대신 illumos를 선택했습니다. Katarineko는 Elixir로 구축되었으며, 성능을 위해 Rust로 작성된 네이티브 구현 함수(NIF)를 포함하고 있습니다. Rustler 라이브러리를 사용하여 통합하였습니다.

처음에는 모든 것이 잘 작동하는 듯했으나, NIF가 로드되지 않았다는 오류가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 Solaris의 동적 추적 도구인 dtrace를 사용하여 조사하기로 했습니다. dtrace는 시스템 동작을 관찰하고 특정 시스템 호출 및 함수를 추적하는 스크립트를 작성할 수 있게 해줍니다. 저는 NIF 공유 라이브러리의 로딩 과정을 추적하는 스크립트를 작성했습니다.

NIF 로딩 과정은 공유 라이브러리와 ErlNifEntry라는 구조체를 포함합니다. 이 구조체는 NIF 함수에 대한 세부 정보를 담고 있습니다. 조사 결과, illumos에서 함수가 올바르게 등록되지 않는 문제가 있음을 발견했습니다. Rustler 라이브러리가 Rust의 매크로와 illumos 링커 간의 상호작용 문제로 인해 NIF 함수를 제대로 채우지 못하고 있었습니다.

문제의 근본 원인은 공유 라이브러리 내에 여러 개의 .init_array 섹션이 존재하여 NIF의 초기화가 잘못 이루어진 것이었습니다. illumos 링커가 이러한 섹션을 제대로 처리하지 못했습니다. ELF 파일의 동적 섹션 항목을 조정하여 올바른 .init_array를 가리키도록 수정함으로써 문제를 해결할 수 있었습니다.

문제는 특정 Rust 속성을 사용하여 함수가 별도의 링크 섹션에 배치되도록 한 데서 비롯되었습니다. 해결책은 illumos에 맞는 다른 속성을 사용하는 것입니다. 앞으로 이 문제를 다른 사용자들이 겪지 않도록 Rustler 라이브러리에 변경 사항을 제안할 계획입니다.

이 요약은 illumos에서 NIF를 디버깅하는 과정을 담고 있으며, 리눅스에서 illumos로 전환할 때 직면한 도전 과제를 강조합니다.

FUGC는 Fil-C 프로그래밍 언어에서 사용되는 고급 가비지 컬렉터입니다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같습니다.

FUGC는 여러 스레드를 사용하여 병렬로 작동합니다. 이를 통해 메모리를 더 빠르게 마킹하고 정리할 수 있으며, 특히 코어가 많은 시스템에서 효과적입니다. 프로그램과 함께 작동하며, 프로그램을 일시 중지할 필요가 없습니다.

프로그램이 완전히 중단되지 않고 "소프트 핸드셰이크"를 통해 스레드에 백그라운드 작업을 요청합니다. 이 방식은 대기 시간을 최소화하여 프로그램의 흐름을 방해하지 않습니다.

FUGC는 스레드 스택을 반복적으로 스캔하고 객체를 마킹하여 포인터가 누락되지 않도록 합니다. 이를 통해 복잡한 장벽을 피하고 시스템의 효율성을 높입니다.

다익스트라 장벽이라는 메커니즘은 마킹 단계에서 생성된 새로운 포인터가 올바르게 마킹되도록 보장합니다. 이 과정에서 로드 장벽이 필요하지 않습니다.

FUGC는 모든 접근 가능한 객체를 정확하게 식별하지만, 객체를 이동시키지 않아 동시성 문제를 단순화하고 동기화 문제를 줄입니다. 수집 중에 접근할 수 없는 객체는 즉시 해제할 수 있습니다.

FUGC는 안전한 메모리 접근을 보장하기 위해 세이프 포인트를 사용하여 경쟁 조건을 방지합니다. 정리 과정은 최적화되어 있어 마킹보다 빠르며, 일반적으로 전체 수집 시간의 5%도 걸리지 않습니다.

추가 기능으로는 안전하게 객체를 해제할 수 있는 기능이 있으며, 해제된 객체에 접근하면 메모리 오용을 방지하기 위한 트랩이 발생합니다. 또한, Java와 유사한 사용자 정의 파이널라이저를 설정할 수 있는 기능도 제공합니다. 약한 참조와 약한 맵을 지원하여 JavaScript의 약한 참조와 유사하게 작동하지만 몇 가지 차이점이 있습니다.

FUGC는 메모리 관리에 대한 강력한 안전 보장을 제공합니다. 해제된 메모리에 접근하는 위험을 최소화하고 효율적인 가비지 컬렉션 프로세스를 보장합니다.

헤일리 소머빌은 소셜 미디어에서 @haileys라는 사용자 이름으로 활동하는 사람입니다.

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"바이브 코딩"이라는 개념은 기술적인 지식 없이도 빠르게 제품을 개발하는 것을 의미합니다. 저자 파웰 브로진스키는 제품 성공의 주요 장애물로 개발 속도가 오해받는 경우가 많다고 주장합니다. 대신 고객의 요구를 이해하고 아이디어를 검증하는 것이 더 중요하다고 강조합니다.

첫 번째로, 프로토타입 제작과 실제 제품 개발의 차이를 언급합니다. 프로토타입은 아이디어를 테스트하는 데 유용하지만 일회용이며 품질이 낮은 경우가 많습니다. 반면, 성공적인 제품은 고객을 유지하기 위해 지속적으로 가치와 품질을 제공해야 합니다.

두 번째로, 성공적인 제품 개발은 미리 정해진 경로를 따르기보다는 실험을 통해 발전한다고 설명합니다. 아마존과 구글 같은 기업들은 수많은 아이디어를 탐색하며 많은 실패를 겪은 후에야 성공적인 제품을 찾았습니다.

세 번째로, 제품 개발에서 가장 큰 도전은 아이디어와 변화가 성장과 고객 유지를 가져올지를 검증하는 것이라고 강조합니다. 이 과정은 개발 속도와 관계없이 시간이 걸릴 수 있습니다.

네 번째로, 의사소통 문제는 오해와 재작업을 초래하여 비용과 시간을 증가시킬 수 있습니다. 협업의 복잡성은 프로젝트 예측을 더욱 어렵게 만듭니다.

다섯 번째로, 저자는 빠른 코딩이 반드시 더 나은 제품으로 이어지지 않는다고 주장합니다. 속도에만 의존하면 재작업과 복잡함이 증가할 수 있습니다.

마지막으로, 바이브 코딩은 기술 전문 지식 없이도 빠른 결과를 제공하지만, 재작업과 오해를 초래할 수 있어 제품 개발 과정을 복잡하게 만들 수 있습니다.

결론적으로, 성공적인 제품을 만들기 위해서는 단순히 빠른 코딩만으로는 부족하며, 철저한 검증, 명확한 의사소통, 그리고 품질에 대한 집중이 필요합니다.

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템포는 결제를 위해 특별히 설계된 새로운 블록체인입니다. 이 블록체인은 스트라이프와 파라다임을 비롯한 여러 금융 및 기술 기업의 의견을 반영하여 개발되었습니다. 템포는 모든 주요 스테이블코인을 지원하여 기업들이 빠르고 저렴하게 글로벌 거래를 할 수 있도록 돕습니다.

템포의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 결제를 위해 특별히 만들어졌습니다. 다른 블록체인과 달리 템포는 실제 결제 요구에 맞춰 설계되었습니다. 둘째, 높은 속도와 신뢰성을 자랑합니다. 초당 10만 건 이상의 거래를 처리할 수 있어 실시간 결제가 가능합니다. 셋째, 낮고 예측 가능한 수수료를 제공합니다. 거래 수수료는 매우 낮으며, 어떤 스테이블코인으로도 지불할 수 있습니다. 넷째, 개인 정보 보호 조치를 갖추고 있습니다. 거래 세부 사항은 비공개로 유지되면서도 규정을 준수합니다.

템포는 국경 간 송금, 글로벌 지급, 소액 거래 등 다양한 결제 상황에 활용될 수 있습니다. 이는 대규모 금융 운영을 하는 기업을 위한 확장 가능하고 효율적인 인프라를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

개발자들은 템포에서 자유롭게 개발할 수 있으며, 현재는 선정된 파트너와 함께 테스트 단계에 있습니다.

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이 텍스트는 다양한 패턴과 형태로 구성된 복잡한 ASCII 아트 모음으로 보입니다. 이러한 디자인은 여러 가지 물체, 캐릭터 또는 추상적인 개념을 나타낼 수 있지만, 명확한 메시지나 주제가 담겨 있지는 않습니다. 이 작품은 특정 정보나 아이디어를 전달하기보다는 시각적인 창의성에 중점을 두고 있는 것 같습니다.

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연령 확인(AV) 법안이 영국, 미국, 유럽연합 등 여러 나라에서 시행되고 있으며, 이는 미성년자가 성인 콘텐츠에 접근하지 못하도록 보호하겠다는 주장과 함께 도입되고 있습니다. 그러나 이러한 법안은 비효율적이고 부담스럽다는 비판을 받고 있습니다.

연령 확인은 온라인 플랫폼이 사용자 연령을 확인하기 위해 신분증 업로드나 신용카드 확인과 같은 방법을 요구하는 것입니다. 이 방법은 합리적으로 보일 수 있지만, 실제로 효과가 있다는 증거는 없으며, 종종 사용자들이 이러한 확인 절차를 우회할 수 있는 다른 사이트로 이동하게 만듭니다.

연령 확인 법안의 시행은 성인 사이트의 사용자 수를 크게 줄일 것으로 예상되며, 이는 상당한 재정적 손실로 이어질 것입니다. 많은 사용자들이 규제가 없는 위험한 플랫폼으로 이동할 가능성이 높습니다. 이 법안은 소규모 성인 사업체에 불균형적으로 영향을 미치며, 대형 주류 사이트는 면제되는 경우가 많아 이러한 규제의 진정한 동기에 대한 의문을 제기합니다.

저자는 연령 확인 법안이 실제로는 아동 보호가 아닌 성인 산업에 대한 공격의 수단이라고 주장합니다. 연령 확인에 대한 비판자들은 아동 안전에 대한 감정적인 주장으로 종종 침묵하게 되지만, 연령 확인의 효과를 뒷받침하는 증거는 부족합니다.

사이트 기반의 연령 확인 대신, 저자는 사용자 개인 정보 보호를 해치지 않으면서 미성년자를 보호하는 데 더 효과적인 기기 수준의 부모 통제를 도입할 것을 제안합니다.

이 글은 포르노에 대한 사회적 공포를 다루며, 과거 미디어 콘텐츠에 대한 도덕적 공황과 유사하다고 비유합니다. 성인 콘텐츠가 미성년자에게 해롭다는 주장을 의문시하며, 이 문제에 대한 증거가 제한적이고 결론이 불확실하다는 점을 지적합니다.

영국에서는 연령 확인 법안이 중복적이고 비효율적이라는 비판을 받고 있으며, 이전에 이미 시행된 규정이 있습니다. 미국에서는 최근 대법원 판결로 인해 연령 확인 법안에 대한 보호가 약화되어 주들이 충분한 감독 없이 이를 시행할 수 있게 되었습니다. 프랑스에서는 성인 사이트에 대한 연령 확인 시행이 특히 결함이 많고 부담스럽다는 비판을 받고 있습니다. 유럽연합에서는 새로운 규제가 성인 콘텐츠를 겨냥하고 있는 것으로 보이며, 주류 플랫폼은 대체로 면제되고 있습니다.

현재의 연령 확인 법안 접근 방식은 두려움과 잘못된 정보에 의해 주도된 비합리적인 정책 결정의 실패를 반영하고 있습니다. 저자는 이러한 규제가 사용자와 성인 산업의 콘텐츠 제작자 모두에게 해를 끼치고 검열을 증가시킬 것이라고 경고합니다. 전반적으로 이 글은 연령 확인이 복잡한 문제에 대한 잘못된 대응으로, 더 많은 해를 초래할 가능성이 높다고 묘사합니다.

Carbonyl이라는 프로젝트는 HTML을 직접 터미널에서 렌더링하는 웹 브라우저입니다. 이 프로젝트의 목표는 HTML을 SVG로 변환하고, 이를 Chrome의 포크를 사용해 터미널에서 렌더링하는 것입니다.

터미널에서 그리기를 위해 이스케이프 시퀀스를 사용하는 방법이 설명됩니다. 여기에는 커서를 이동시키고, 텍스트 색상을 변경하며, 유니코드 문자를 사용해 픽셀을 렌더링하는 방법이 포함됩니다.

텍스트 렌더링 과정은 C++로 장치를 만들어 텍스트를 캡처하고 이를 터미널로 전송하는 방식으로 진행됩니다. 이 과정에서 텍스트가 이전 내용과 겹치지 않도록 정확하게 표시되도록 합니다.

브라우저는 제어 시퀀스를 사용해 터미널 내에서 마우스 움직임과 클릭을 추적할 수 있어 사용자와의 상호작용이 가능합니다.

초기 구현에서는 높은 CPU 사용량과 렌더링 비효율성 문제가 있었습니다. 현대의 브라우저는 보안과 성능을 향상시키기 위해 작업을 서로 다른 프로세스로 분리합니다.

이 프로젝트는 렌더러와 브라우저 프로세스 간의 통신을 위해 Mojo라는 시스템을 사용합니다. 이를 통해 텍스트 렌더링을 효율적으로 처리하고 불필요한 왕복을 줄입니다.

텍스트를 고정폭 글꼴로 렌더링하고, 터미널에서 적절한 레이아웃을 보장하기 위해 표시 비율을 관리하는 데 어려움이 있습니다.

RGB 색상을 터미널에서 사용할 수 있도록 변환하는 방법도 설명되며, 다양한 터미널 환경에서 진정한 색상 지원과 관련된 문제를 다룹니다.

Carbonyl은 사용자가 보고 있는 페이지에 따라 터미널 창 제목을 설정할 수 있어 사용자 경험을 향상시킵니다.

저자는 이 프로젝트에 사용된 프로그래밍 언어인 Rust에 대한 열정을 표현하며, 앞으로 다룰 주제에 대한 기대감을 전합니다.

전체적으로 이 글은 터미널 기반 웹 브라우저 개발에서의 기술적 도전과 해결책을 자세히 살펴봅니다.

이 텍스트는 우주 관련 웹사이트의 간단한 개요로 보입니다. 여기에는 우주 비행학과 천체 물리학에 대한 섹션이 포함되어 있으며, 조나단이라는 사람의 개인 페이지도 있습니다. 또한 우주 물체에 대한 카탈로그와 인간 우주 비행과 관련된 목록이 있습니다. 추가로 "조나단의 유산"이라는 언급이 있는데, 이는 그의 업적이나 기여를 의미하는 것으로 보입니다.

위키백과는 가장 크고 많이 사용되는 온라인 백과사전으로, 다양한 정치 집단과 영향력 있는 인물들의 표적이 되면서 점점 더 많은 비판과 감시를 받고 있다. 빠른 업데이트와 협업 편집 과정으로 알려진 위키백과는 신뢰할 수 있는 정보 출처로서의 명성을 쌓아왔다. 그러나 최근 일론 머스크가 집회에서 논란이 된 발언을 한 사건은 사이트에서 현재 사건이 어떻게 기록되는지에 대한 논쟁을 촉발했다.

위키백과의 편집자들은 중립성과 검증 가능성에 중점을 둔 확립된 절차를 통해 복잡한 콘텐츠 분쟁을 해결하고 있다. 그럼에도 불구하고 위키백과의 모델은 정치적 압력, 특히 보수 진영의 편향 주장으로 인해 위협받고 있다. 머스크는 위키백과를 "웍페디아"라고 부르며 자금 지원 중단을 촉구했으며, 이는 객관성을 의심하는 여러 정부 관계자들의 의견과 일치한다.

위키백과의 독특한 구조는 전 세계의 다양한 편집자들이 기여할 수 있도록 하여 특정 정치적 영향에 대한 저항력을 높인다. 그러나 이러한 개방성은 편집자에 대한 괴롭힘과 특정 이념을 반영하도록 콘텐츠를 조작하려는 시도와 같은 도전도 초래한다. 특히 이스라엘-팔레스타인 갈등과 같은 정치적으로 민감한 주제에서 그러하다.

위키백과의 중립성을 위한 지속적인 싸움은 잘못된 정보가 만연한 시대에 사실과 서사에 대한 사회적 갈등을 반영한다. 이러한 도전에도 불구하고, 합의 기반 모델은 현실에 대한 공동의 이해를 유지하는 데 필수적이다. 사이트의 창립자와 편집자들은 외부 압력에 맞서고 신뢰할 수 있는 정보 출처로서의 역할을 유지하기 위해 핵심 원칙을 준수하는 것이 중요하다고 강조하고 있다.

AI와 소프트웨어 도구의 빠른 발전은 코딩 속도를 이전보다 훨씬 빠르게 만들어 주었습니다. 이로 인해 제품과 기능을 신속하게 생성할 수 있게 되었지만, 여전히 많은 소프트웨어 프로젝트가 기대에 미치지 못하고 있습니다. 예산 초과와 사용자 불만이 빈번하게 발생하고 있습니다. 문제의 본질은 코딩 속도가 아니라 개발 과정에서 명확한 방향성과 이해 부족일 수 있습니다.

1990년대 후반에 개발된 익스트림 프로그래밍(Extreme Programming, XP)은 학습과 협업을 개선하기 위해 속도를 줄이는 것을 강조합니다. 페어 프로그래밍과 같은 XP의 실천 방법은 즉각적인 결과물은 줄어들 수 있지만 팀의 이해도, 품질, 신뢰를 높이는 데 기여합니다. XP는 적절한 검증 없이 빠르게 코딩할 때 발생할 수 있는 검증되지 않은 논리와 복잡한 코드 문제를 예방하기 위해 설계되었습니다.

AI 도구는 코드를 빠르게 생성할 수 있지만, 검증되지 않은 불안정한 소프트웨어를 만들어낼 위험도 있습니다. 따라서 소프트웨어 개발에서 의사소통, 피드백, 존중과 같은 인간적인 요소는 여전히 중요합니다. XP의 핵심 가치는 단순성, 협업, 적응력을 강조하며, 이는 소프트웨어 전달 방식이 계속 진화하는 상황에서 필수적입니다.

역사적 데이터에 따르면, 기술과 애자일(Agile), 데브옵스(DevOps)와 같은 방법론의 발전에도 불구하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 전달의 개선은 미미했습니다. 따라서 AI와 함께 나아가면서 인간 중심의 실천과 팀 내에서의 명확한 의사소통을 우선시하는 것이 중요합니다.

결론적으로, 오늘날의 빠른 코딩 환경에서 XP를 재조명하는 것이 유익할 수 있습니다. 이는 속도에만 집중하는 것이 아니라 협업과 이해를 통해 올바른 제품을 만드는 것의 중요성을 강조합니다.

저자는 Inception이라는 퍼즐을 공유하고 있습니다. Inception은 Rust 언어에서 구조적 귀납법을 사용하여 행동을 간편하게 공유할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 각 행동에 대해 별도의 매크로를 만들 필요 없이, 하나의 매크로로 여러 행동을 활성화할 수 있습니다. 이는 타입 수준 프로그래밍을 통해 가능하며, 런타임 반사를 피하고 매크로 확장과 유사한 효율성을 유지합니다. 현재 구현에는 한계가 있으며 이상적이지는 않지만, Clone과 Eq와 같은 일반적인 행동에 대한 예시를 통해 개념을 보여줍니다. 저자는 코드가 관용적이지 않아 개선하기 어렵다는 우려를 표명하지만, 다른 사람들이 이 프로젝트에 흥미를 느끼기를 바랍니다.

OpenAI의 연구는 언어 모델에서 발생하는 "환각" 문제를 다루고 있습니다. 환각은 모델이 자신 있게 잘못된 정보를 생성할 때 발생합니다. GPT-5와 같은 개선에도 불구하고 환각은 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 이 논문은 현재의 평가 방법이 모델이 불확실성을 인정하기보다는 답을 추측하도록 유도한다고 강조합니다. 이는 학생이 시험에서 제로 점수를 피하기 위해 답을 추측하는 것과 유사합니다. 이로 인해 모델은 정직성보다 정확성을 우선시하게 되어 환각이 더 많이 발생하게 됩니다.

연구는 이러한 오류를 줄이기 위해 평가 방법이 불확실한 답변보다 자신감 있게 잘못된 답변에 더 큰 패널티를 부여하고, 불확실성을 표현하는 것을 보상해야 한다고 제안합니다. 환각은 언어 모델이 방대한 양의 텍스트에서 진실과 거짓에 대한 명확한 레이블 없이 학습하기 때문에 발생합니다. 이로 인해 유효한 정보와 무효한 정보를 구별하기 어렵습니다.

주요 내용으로는 환각이 모델의 오해를 불러일으키는 자신감 있는 진술이라는 점, 현재의 평가가 불확실성을 인정하기보다는 추측을 장려한다는 점, 더 나은 평가 접근 방식이 겸손과 정확한 불확실성을 보상해야 한다는 점, 모델의 정확성 향상만으로는 환각을 없앨 수 없다는 점이 포함됩니다. 일부 질문은 본질적으로 답할 수 없기 때문입니다.

전반적으로 GPT-5와 같은 모델이 발전을 보이고 있지만, 환각을 더욱 최소화하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.

이 글은 제품 관리자(PM)를 위한 AI 에이전트 구축 가이드로, 고급 기능이 있다고 해서 반드시 사용자 채택으로 이어지지는 않는다는 점을 강조합니다. 한 PM은 자신의 AI 에이전트가 간단한 작업에서는 잘 작동했지만, 사용자가 복잡한 문제에 직면했을 때는 실패하여 불만과 포기로 이어진 경험을 공유합니다.

이 글에서는 PM이 고려해야 할 AI 에이전트 아키텍처의 네 가지 층을 설명합니다. 첫 번째는 맥락과 기억입니다. 에이전트가 사용자에 대해 얼마나 기억하는지가 사용자 경험에 영향을 미칩니다. 더 많은 기억은 사용자의 필요를 더 잘 예측할 수 있게 합니다.

두 번째는 데이터와 통합입니다. 에이전트가 연결하는 시스템은 유용성과 복잡성에 영향을 미칩니다. 모든 것을 한 번에 연결하려고 하기보다는 몇 가지 주요 통합부터 시작하는 것이 더 효과적입니다.

세 번째는 기능과 능력입니다. 에이전트가 수행해야 할 특정 기능을 의미합니다. 가장 많은 기능을 갖추는 것보다 올바른 능력을 갖추는 것이 더 중요합니다.

네 번째는 평가와 신뢰입니다. 성공을 어떻게 측정하고 사용자에게 전달하는지가 중요합니다. 에이전트가 항상 옳다고 주장하기보다는 불확실성을 인정할 때 신뢰가 쌓입니다.

이 글은 단순한 단일 에이전트 시스템부터 더 복잡한 협업 아키텍처에 이르기까지 다양한 에이전트 개발 접근 방식을 논의합니다. 사용자들은 자신의 한계를 투명하게 전달하는 에이전트를 더 신뢰할 가능성이 높으며, 신뢰 구축이 채택에 필수적이라는 결론을 내립니다. 앞으로의 논의에서는 AI 에이전트의 자율성과 거버넌스에 대해 다룰 예정입니다.

2025년 9월 3일, Polars는 AWS에서 사용할 수 있는 관리형 데이터 플랫폼인 Polars Cloud를 공식 출시하고, 분산 엔진을 오픈 베타로 소개했습니다. Polars Cloud는 사용자가 원격으로 Polars 쿼리를 실행할 수 있게 해주어 데이터 처리의 확장을 용이하게 합니다.

주요 기능으로는 원격 실행이 있습니다. 사용자는 클라우드에서 쿼리를 실행할 수 있어 인프라 관리를 할 필요가 없습니다. 또한, 분산 엔진은 수평, 수직, 대각선 등 다양한 확장 전략을 지원하여 다양한 데이터 처리 요구에 유연하고 효율적으로 대응할 수 있습니다. 단일 API를 통해 사용자는 로컬에서 클라우드로 원활하게 작업을 확장할 수 있어 비용과 복잡성을 줄일 수 있습니다.

앞으로의 기능으로는 온프레미스 지원이 계획되어 있으며, 클러스터 성능에 대한 자세한 통찰을 제공하는 라이브 클러스터 대시보드가 새롭게 추가될 예정입니다. 또한, 사용자는 Polars Cloud 내에서 쿼리를 예약할 수 있는 작업 오케스트레이션 기능을 통해 기존 도구와 통합할 수 있습니다. 자동화된 스케일링 기능도 개발 중이며, 데이터셋의 개선된 조직을 위한 카탈로그 지원과 아이스버그 테이블 형식 지원도 포함됩니다. 마지막으로, 성능 향상을 위해 다른 지역으로의 확장도 계획하고 있습니다.

시작하려면 사용자는 AWS에서 Polars Cloud에 가입하거나 온프레미스 솔루션을 신청할 수 있습니다. 향후 업데이트와 기능에 대한 정보는 추가 커뮤니케이션을 통해 공유될 예정입니다.

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이 기사는 신용 점수, 소셜 미디어 참여도, 차량 공유 평가와 같은 다양한 행동 점수 시스템이 어떻게 사회적 신용 시스템처럼 작용하는지를 다룹니다. 사람들은 사회적 신용을 중국과 같은 억압적인 정부 시스템과 연관짓지만, 서구에서도 비슷한 관행이 이미 존재하고 있으며, 그 방식은 덜 투명하다는 점을 강조합니다.

사회적 신용은 개인의 행동을 평가하는 지표를 의미하며, 이는 서비스와 기회에 대한 접근에 영향을 미칠 수 있습니다. 미국에서는 우버, 링크드인, 아마존과 같은 플랫폼이 사용자 행동을 추적하고 점수를 부여하여 직업 기회나 대출 자격 등 일상생활의 여러 측면에 영향을 미칩니다.

중국의 사회적 신용 시스템은 일반적으로 알려진 것만큼 광범위하지 않으며, 대부분의 점수는 광범위한 사회적 추적보다는 재정적 행동에 초점을 맞추고 있다는 점을 명확히 합니다. 현재 서구의 행동 점수 시스템은 분산되어 있으며 서로 직접적으로 연결되어 있지 않지만, 미래에는 이러한 시스템들이 상호 연결될 가능성이 있습니다.

중국의 명확한 점수 기준과 달리, 서구의 시스템은 투명성이 부족하여 사용자들이 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 이해하기 어렵습니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 시스템이 투명하고 책임감 있게 운영될 것인지, 아니면 여전히 숨겨질 것인지에 대한 질문이 제기됩니다. 이 기사는 이러한 점수 시스템의 규칙을 아는 것이 개인에게 힘을 줄 수 있으며, 불안감을 초래하기보다는 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

결국 우리는 이미 사회적 신용 시스템의 일부분이며, 이를 인식함으로써 기술과 서비스와의 상호작용을 이해하고 잘 대처할 수 있습니다.

Jakob Steiner는 Hypr MCP의 엔지니어로, 기존 코드를 수정하지 않고 MCP 서버에 OAuth 인증을 추가하는 방법을 설명합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대형 언어 모델(LLM)을 위한 표준으로, OAuth2를 기반으로 한 인증 프레임워크를 도입했습니다. 그러나 이 프레임워크를 구현하는 것은 기존의 신원 제공자(IdP)와의 호환성 문제로 인해 어려움이 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. MCP 서버 게이트웨이는 MCP 서버에 OAuth2 지원을 추가하는 리버스 프록시입니다. 많은 IdP가 주로 OpenID Connect(OIDC)를 지원하고 OAuth2는 지원하지 않아 필요한 확장 기능인 인증 서버 메타데이터와 동적 클라이언트 등록을 구현하는 데 어려움이 있습니다. 필요한 확장 기능을 지원하는 IdP로는 Keycloak이 있지만, CORS 구성에 제한이 있습니다. 저자는 Dex를 IdP로 사용하여 gRPC API를 통해 유연성을 제공하는 솔루션을 구축했습니다.

구현 단계는 기본 리버스 프록시를 Go로 설정하고, 웹 클라이언트를 위한 교차 출처 리소스 공유(CORS)를 추가하며, 액세스 토큰을 검증하는 OAuth2 미들웨어를 구현하는 것입니다. 또한 보호된 리소스 서버 엔드포인트를 만들고 IdP의 메타데이터를 프록시하며, 필요에 따라 클라이언트를 생성할 수 있도록 동적 클라이언트 등록을 구현합니다. 요청에 필요한 권한 범위가 포함되도록 해야 합니다.

테스트를 위해 "MCP, Who am I?"라는 간단한 오픈 소스 MCP가 만들어졌습니다. 이 블로그는 인증을 쉽게 추가하기 위한 맞춤형 MCP 서버 게이트웨이의 중요성을 강조하며, 저자는 이 솔루션의 채택을 권장하고 추가 탐색을 위한 GitHub 프로젝트 링크를 제공합니다. 더 많은 정보는 Hypr MCP 게이트웨이 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

멜빈 브래그가 BBC 라디오 4에서 27년간의 역할을 마치고 물러납니다. 그는 방송계에서 중요한 인물로, 문화 관련 논의에 많은 기여를 해왔습니다. 그의 퇴임은 그가 진행해온 프로그램의 한 시대가 끝나는 것을 의미합니다.

Goto 10은 아타리 팬들을 위한 뉴스레터로, 아타리 비디오 게임 시스템과 8비트 컴퓨터에 초점을 맞추고 있습니다. 구독자는 3,000명 이상이며, 레트로 컴퓨팅과 게임에 관한 기사를 공유합니다.

특히 주목할 만한 주제는 클린턴 파커가 만든 프로그래밍 언어인 Action!입니다. 이 언어는 1983년 Optimized Systems Software(OSS)에 의해 아타리 8비트 컴퓨터용으로 출시되었습니다. Action!은 6502 CPU에 최적화된 컴파일 언어로, 텍스트 편집기와 디버거를 포함한 통합 개발 환경(IDE)을 제공한 점이 특징입니다.

Action! 카트리지는 출시 당시 99달러(현재 약 320달러)에 판매되었으며, 매뉴얼이 함께 제공되었습니다. 이 편집기는 당시로서는 진보된 기능을 갖추고 있었고, 전체 화면 텍스트와 복사 및 붙여넣기 기능을 지원했습니다. Action!은 기본 명령어로 구조적 프로그래밍을 지원하지만, 부동 소수점 데이터 타입과 같은 고급 기능은 부족했습니다.

제한 사항이 있었지만, 프로그램 실행을 위해 카트리지가 필요하다는 점과 같은 단점에도 불구하고 Action! RunTime과 Action! ToolKit과 같은 추가 도구들이 기능을 확장했습니다. Action!은 주로 취미로 사용하는 사람들과 퍼블릭 도메인 소프트웨어에 사용되었습니다. 저자 폴 레페브르는 Action!의 활용을 더 탐구할 계획입니다. Action! 프로그래밍에 대한 더 많은 자료는 기사에서 다양한 온라인 참고자료와 학습 자료로 연결됩니다.

이 텍스트는 Atlassian이 The Browser Company를 인수한 것에 대한 기사 링크를 제공합니다. 이 인수는 Atlassian이 디지털 도구와 기능을 확장하려는 관심을 드러냅니다. 주요 내용은 이 인수가 웹 브라우징과 협업 도구의 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 것입니다.

UC 산타크루즈가 중앙 해안에서 새로운 공중 이동성 테스트 프로그램을 만들기 위해 나섭니다. 이 프로그램은 고급 항공 운송 기술을 개발하고 테스트하는 데 중점을 두며, 같은 종류의 프로그램 중 처음으로 진행됩니다.

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저자는 대학 생활을 돌아보며 전기공학 분야에서 혁신을 이루고 싶었지만, 결국 컴퓨터 과학에서 더 큰 만족을 찾았다고 말합니다. 처음에는 하드웨어와 컴퓨터와의 상호작용에 대한 기대감이 컸지만, 공학 수업의 엄격한 구조 때문에 어려움을 겪었고, 이로 인해 몇몇 과목에서 실패와 좌절을 경험했습니다.

실습 프로젝트를 진행하면서 저자는 소프트웨어에 대한 열정을 발견하게 되었고, 즉각적인 피드백과 현실 세계에 미치는 영향이 매우 매력적이라고 느꼈습니다. 공학에 대한 연결이 끊어진 듯한 느낌을 받았고, 소프트웨어 개발에 비해 공학이 덜 혁신적이라고 생각했습니다. 결국 저자는 전공을 컴퓨터 과학과 물리학으로 변경하였고, 창의성과 문제 해결이 가능한 프로젝트에서 즐거움을 찾았습니다.

결국 저자는 컴퓨터 상호작용 방법의 개선이 필요하다고 믿고 있지만, 소프트웨어와 물리학 분야에서 선택한 길에 만족하고 있습니다. 공학을 더 깊이 탐구할 수 있었던 기회가 있었지만, 그 길을 선택하지 않은 것에 대해 기쁘게 생각하고 있습니다.

데이터를 디스크에서 직접 가져오는 것이 캐시 메모리를 사용하는 것보다 더 빠를 수 있다는 점이 강조되고 있다. 전통적인 컴퓨터 과학에서는 메모리가 디스크보다 빠르다고 알려져 있지만, 최근 디스크 대역폭이 증가하고 메모리 접근 지연이 정체되면서 이 주장은 더 이상 항상 사실이 아니다.

저자는 데이터셋에서 숫자 10의 발생 횟수를 세는 실험을 통해 데이터 처리 성능을 평가했다. 이 테스트는 AMD EPYC 프로세서와 삼성 SSD를 갖춘 서버에서 진행되었다.

실험 결과, 초기 디스크 읽기 속도는 예상보다 느렸지만, 데이터가 메모리에 캐시되면서 이후 읽기 속도가 개선되었다. 그러나 메모리 속도가 완전히 활용되지 않은 이유는 CPU 명령어의 제한 때문이었다. 코드 최적화(루프 언롤링과 벡터화)를 통해 성능이 향상되었지만, 여전히 메모리 대역폭 한계에는 미치지 못했다.

저자는 io_uring 기반의 I/O 엔진을 구현하여 디스크에 직접 접근할 수 있게 했고, 이로 인해 성능이 크게 향상되어 메모리 읽기 속도를 초과했다. 메모리를 매핑하는 방법(mmap())은 페이지 결함으로 인한 오버헤드를 발생시켜 직접 읽기보다 느리게 접근하게 만든다.

이 결과는 전통적인 메모리 접근 방식이 시스템이 확장됨에 따라 비효율적일 수 있음을 시사한다. 디스크를 직접 사용하면 더 높은 대역폭을 활용하고 메모리와 관련된 지연 문제를 피할 수 있다.

효율적인 코딩 기법이 성능 향상을 가져올 수 있으며, 엔지니어들은 새로운 하드웨어 기능에 적응해야 한다. 복잡한 솔루션을 구현할 때의 트레이드오프를 평가해야 하며, 때로는 더 간단한 방법이 충분할 수 있다.

저자는 계산 복잡성에서의 성능과 코드 최적화에서 AI의 역할 변화에 대한 질문을 제기하며 미래의 고려사항을 언급했다.

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Le Chat은 통합 기능과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 기능을 도입했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Le Chat은 이제 20개 이상의 안전한 커넥터를 지원하여 Databricks, Snowflake, GitHub 등 다양한 비즈니스 도구와의 워크플로우 통합을 쉽게 할 수 있게 되었습니다. 사용자는 자신의 커넥터를 추가하여 기능을 확장하고 작업 관리를 개선할 수 있습니다.

베타 기능인 메모리 기능은 Le Chat이 중요한 정보를 기억하고 사용자 선호에 따라 개인화된 응답을 제공할 수 있게 해줍니다. 이 과정에서 저장된 데이터에 대한 개인 정보 보호와 통제도 보장됩니다.

Le Chat은 모바일 기기, 브라우저, 온프레미스 및 클라우드 솔루션을 통해 유연하게 배포할 수 있습니다. 관리자는 사용자가 접근할 수 있는 커넥터를 관리하여 데이터에 대한 안전한 접근을 보장할 수 있습니다.

Mistral AI는 9월 9일에 새로운 기능을 설명하는 웨비나를 개최하고, 9월 13일부터 14일까지 개발자들이 Le Chat을 활용해 혁신적인 프로젝트를 만들 수 있는 해커톤을 진행할 예정입니다.

새로운 커넥터와 메모리 기능은 모든 사용자에게 무료로 제공됩니다. 더 많은 정보는 Mistral AI 웹사이트를 방문하거나 모바일 앱을 다운로드하면 확인할 수 있습니다.

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안녕하세요, HN! 저희는 프란잘리, 드루브, 그리고 하르샤입니다. 저희는 다양한 앱과 연결되어 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 설계된 AI 에이전트, Slashy를 만들고 있습니다. 데모 영상은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

다른 스타트업에서 일하면서 반복적인 작업, 예를 들어 스프레드시트 업데이트나 커뮤니케이션 관리에 많은 시간을 낭비한다는 것을 알게 되었습니다. 이 경험이 Slashy 개발에 집중하게 만든 계기가 되었습니다.

Slashy는 Gmail, 캘린더, 노션 등 다양한 앱과 직접 상호작용할 수 있어 정보를 검색하고 이메일을 보내거나 캘린더 이벤트를 생성하는 등의 작업을 한 곳에서 수행할 수 있습니다. 현재 G-Suite와 슬랙을 포함해 15개의 서비스와 통합되어 있습니다.

Slashy의 특징은 다음과 같습니다.

첫째, Slashy는 단순히 정보를 제공하는 도구가 아니라 Google 문서 작성, 회의 일정 조정, 이메일 발송 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 둘째, Slashy는 다양한 플랫폼 간의 데이터를 연결하여 과거 상호작용과 맥락에서 관련 정보를 끌어올 수 있습니다. 셋째, Slashy는 과거 대화와 사용자 행동을 기억하여 미래의 필요를 예측합니다. 넷째, 기술적인 설정 없이 자연어로 작업을 설명하기만 하면 자동화할 수 있어 사용자 친화적입니다. 마지막으로, 각 도구에 맞춘 맞춤형 인터페이스를 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

예를 들어, 회의 요약 생성, LinkedIn 연결 요청, 투자자 피치 덱 작성, 재무 분석 수행 등의 작업 흐름을 지원합니다.

새로운 계정으로 가입하시면 매일 100개의 무료 크레딧과 추가로 500개의 크레딧을 제공받을 수 있습니다. 결제 시 "HACKERNEWS" 코드를 사용해 보세요. Slashy를 사용해 보시길 바랍니다!

이 글은 Roc 프로그래밍 언어를 사용하여 WebAssembly(WASM) 컴파일러를 구축하는 일련의 기사들을 소개합니다. 이 시리즈는 다음과 같은 주요 주제를 포함하고 있습니다.

첫째, 프로젝트와 관련된 언어들에 대한 소개입니다. 둘째, Roc에서 인수와 입출력을 처리하는 방법을 다룹니다. 셋째, 토크나이저를 생성하고 오류를 관리하는 방법을 설명합니다. 넷째, 토크나이저를 테스트하는 과정이 포함됩니다. 다섯째, 파싱의 기초와 코드 리팩토링에 대해 설명합니다. 여섯째, 다양한 유형의 노드(메모리, 데이터, 함수)를 변환하는 방법을 다룹니다. 일곱째, 코드 생성에 대한 소개와 컴파일된 출력의 다양한 섹션을 만드는 방법을 설명합니다. 마지막으로, 프로젝트를 마무리하며 내보내기를 생성하는 과정을 다룹니다.

이 프로젝트와 관련된 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 ClickHouse라는 실시간 분석 데이터베이스를 사용하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

ClickHouse는 데이터의 빠른 쿼리와 처리를 가능하게 하여 실시간 분석에 적합합니다. 다양한 출처에서 스트리밍 데이터를 처리하고 신속한 통찰력을 제공합니다. 데이터는 데이터베이스나 API와 같은 출처에서 시각화 도구로 빠르게 흐르는 것이 중요합니다. 유용한 통찰력을 얻기 위해서는 효과적인 데이터 변환과 집계가 필수적입니다.

ClickHouse는 열 지향 저장 방식을 사용하여 관련 데이터만 접근함으로써 성능을 향상시킵니다. 테이블을 결합하는 비정규화와 미리 집계된 뷰를 사용하는 전략은 데이터 쿼리를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 데이터의 신선도와 정확성 사이에는 균형이 필요합니다. 출처에서 적절한 데이터 모델링을 통해 하류에서 더 나은 분석을 보장하고, 나중에 비싼 데이터 정리를 피할 수 있습니다.

이 글에서는 S3에서 NOAA 날씨 데이터를 수집하고 실시간으로 변환하여 시각화하는 ClickHouse의 실제 사용 사례를 제공합니다. 이는 ClickHouse가 전통적인 ETL 프로세스 없이 데이터를 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다. ClickHouse는 데이터 접근 속도를 높이기 위해 데이터를 파티셔닝하고 데이터 품질을 보장하기 위해 중복 제거 방법을 사용하는 등 여러 가지 최적화 기법을 제공합니다.

ClickHouse는 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만, 업데이트, 조인, 트랜잭션 지원에는 한계가 있으므로 사용자는 이를 인지해야 합니다. 최적의 접근 방식은 특정 사용 사례, 데이터 양, 팀의 역량에 따라 달라집니다. ClickHouse의 기능은 무거운 ETL 부담 없이 분석을 간소화할 수 있습니다.

전반적으로 ClickHouse는 대량의 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 실시간 분석 도구임을 강조합니다.

저자 폴 타르비다스는 프로그래밍 산업이 타입 체크에 지나치게 의존하고 있다고 지적하며, 이는 잘못된 문제를 해결하려는 시도일 수 있다고 주장합니다. 그는 해스켈이나 러스트와 같은 정교한 타입 시스템이 소프트웨어 설계에서 불필요한 복잡성을 초래하는 구조적 결함에 대한 대처 방식일 뿐이라고 설명합니다.

타입 체크가 대규모 코드베이스를 유지하는 데 필수적이라고 여겨지지만, 저자는 이러한 의존성이 더 깊은 문제를 드러낸다고 믿습니다. 즉, 우리의 시스템이 인간의 이해를 초월할 정도로 복잡하다는 것입니다. 그는 소프트웨어 공학과 전자 공학을 비교하며, 전자 공학에서는 시스템이 격리와 명확한 인터페이스를 통해 설계되어 복잡한 타입 시스템이 필요하지 않다고 강조합니다.

타르비다스는 소프트웨어가 복잡하고 관리하기 어려워져야 한다는 가정이 타입 체크가 피할 수 없는 것처럼 느끼게 만든다고 지적합니다. 그는 진짜 문제는 시스템의 기본 설계에 있으며, 특히 함수 호출 방식을 통해 긴밀한 결합이 발생하고 분산 시스템을 복잡하게 만든다고 제안합니다.

그는 UNIX 시스템처럼 격리와 간단한 통신을 우선시하는 더 단순한 아키텍처 원칙에 집중해야 한다고 주장합니다. 이렇게 함으로써 우리는 복잡성을 관리할 수 있으며, 정교한 타입 체크 없이도 시스템을 이해하고 유지하기 쉽게 만들 수 있습니다. 목표는 잘못 설계된 시스템의 복잡성을 관리하기 위해 복잡한 도구에 의존하는 것이 아니라, 이해하고 유지하기 쉬운 시스템을 만드는 것입니다.

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