요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 DNS TXT 레코드에 데이터를 저장하는 데 한계가 있음을 설명합니다. 일반적으로 TXT 레코드는 255바이트만 저장할 수 있다고 알려져 있지만, 실제 한계는 DNS 페이로드의 크기에 따라 달라집니다. UDP의 경우 약 1232바이트, TCP의 경우 최대 64KB까지 가능합니다.

저자는 Google Public DNS의 JSON API를 사용하여 TCP를 통해 큰 TXT 레코드를 제공하는 방법을 보여주고자 합니다. 대부분 잘 작동하지만, JSON에서 이진 데이터를 처리하는 데 어려움이 있습니다. 공간을 최적화하기 위해 저자는 Base64와 같은 인코딩 방법 대신 원시 이진 데이터를 사용하는 것을 제안합니다.

이 데이터를 쿼리하려면 사용자가 dig 명령어와 Perl 스크립트를 활용하여 출력을 다시 이진 형식으로 변환할 수 있습니다. 저자는 Google의 JSON 리졸버가 큰 TXT 레코드를 처리할 수 있지만, 로컬 DNS 리졸버는 어려움을 겪을 수 있다고 언급하며, 더 나은 결과를 위해 Google의 DNS 서버를 사용하는 것이 좋다고 제안합니다.

저자는 이 방법이 보안 측면에서 흥미롭다고 생각합니다. DNS를 통해 큰 페이로드를 터널링할 수 있어 DNS 필터링이 있는 환경에서는 예상치 못한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 이 기술은 DNS 레코드의 TTL(생존 시간)을 낮게 설정하여 과도한 캐싱을 방지합니다.

마지막으로, 이 과정에 사용되는 서버는 Go로 제작된 맞춤형 DNS 서버이며, 일부 코딩 작업에는 AI의 도움을 받았지만, 저자는 대부분의 작업이 자신의 것이라고 주장합니다.

애플이 아이폰을 위한 새로운 냉각 기술을 도입하고 있습니다. 이 기술은 수증기를 사용해 열을 관리하는 방식입니다. 이 혁신은 삼성과 구글의 유사한 노력과 일치합니다. 새로운 아이폰의 색상이 눈길을 끌 수 있지만, 고급 냉각 시스템이 가장 두드러진 특징으로 부각됩니다.

Zig의 새로운 std.Io.Reader 기능에 대한 잠재적인 문제를 다루고 있습니다. Reader에서 데이터를 읽고 stdout에 출력하는 함수를 작성할 때 사용되는 버퍼의 크기가 정의되지 않은 동작을 초래할 수 있습니다.

저자는 64바이트의 작은 버퍼를 사용할 경우, 디버그 모드에서는 코드가 실패하고 릴리스 모드에서는 무한 루프에 빠지는 예를 들어 설명합니다. 이는 서로 다른 리더와 라이터가 특정 버퍼 크기를 요구할 수 있기 때문에 발생하며, 리더의 특성이 명확하지 않을 때 특히 예기치 않은 실패를 초래할 수 있습니다.

저자는 이것이 단순한 문서화 문제만이 아니라고 주장합니다. 리더는 외부 요인, 예를 들어 HTTP 응답 헤더에 따라 달라지는 다양한 요구 사항을 가질 수 있기 때문에 이를 파악하기가 어렵습니다. 적절한 버퍼 크기를 결정하는 것이 도전 과제가 되며, 입력 데이터가 변경되면 결과가 달라질 수 있어 이러한 오류를 조기에 발견하기가 어렵습니다.

결론적으로, 저자는 버퍼 크기에 대한 요구 사항이 충분히 명확하지 않으며, 이는 개발자에게 심각한 문제를 초래할 수 있다고 우려하고 있습니다.

이 기사는 앤트로픽의 AI 코딩 에이전트인 클로드 코드의 기능, 특히 상호작용 정리 증명(ITP)에서의 효과성에 대해 다룹니다. 저자는 이 AI가 복잡한 증명 단계를 독립적으로 수행할 수 있다는 점이 놀랍지만, 여전히 인간의 "프로젝트 매니저"의 지도가 필요하다고 언급합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

상호작용 정리 증명(ITP)은 Lean과 같은 도구를 통해 공식 검증에 강력하지만, 전문가에게도 사용하기 어려운 도구입니다. 이러한 도구는 상당한 인지적 노력을 요구하며, 종종 시간이 많이 소요됩니다.

클로드 코드는 ITP를 지원할 수 있으며, 작업을 나누고 증명 과정을 관리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 여러 가지 실수를 저지르기 때문에 인간의 감독이 필요합니다. 저자는 클로드 코드를 사용하여 연구 논문을 형식화한 경험을 설명하며, AI가 많은 작업을 처리할 수 있었지만 종종 지도가 필요했고 수작업보다 시간이 더 걸렸다고 말합니다.

AI의 한계에 대해서도 저자는 언급합니다. AI가 오류에 갇히는 경향이 있고, 개념적 실수를 인식하지 못하는 경우도 있다고 지적합니다. 더 나은 도구와 기능이 AI의 성능을 향상시킬 수 있을 것이라고 제안합니다.

저자는 AI가 궁극적으로 정리 증명을 더 접근 가능하게 만들어 전문가의 개입 필요성을 줄일 수 있다고 믿습니다. 공식 방법이 더 자동화되고 효율적으로 발전하여 더 널리 채택되는 미래에 대해 긍정적인 전망을 가지고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 공식 방법에서 AI의 잠재력을 강조하면서 현재의 한계와 인간의 감독 필요성을 인정합니다.

이 웹사이트는 콘텐츠를 수집하는 봇으로부터 보호하기 위해 Anubis라는 시스템을 사용합니다. Anubis는 이메일 스팸을 줄이는 데 사용되는 방법과 유사한 작업 증명(Proof-of-Work) 방식을 채택하여 콘텐츠 수집을 더 어렵고 비용이 많이 들게 만듭니다. 이 해결책은 개발자들이 자동화된 브라우저를 더 잘 식별할 수 있는 방법을 연구하는 동안 임시로 사용됩니다.

사이트에 접근하려면 사용자가 최신 자바스크립트를 활성화해야 합니다. 현재의 봇 방지 조치가 이를 요구하기 때문입니다. JShelter와 같은 자바스크립트를 차단하는 플러그인을 사용하고 있다면, 진행하기 위해 해당 플러그인을 비활성화해야 합니다.

공급망 공격은 많은 애플리케이션에서 사용되는 오픈 소스 코드에 해로운 업데이트가 침투하는 것을 포함합니다. 사용자에게 안전하고 개인적인 Obsidian을 제공하기 위해 우리는 여러 가지 조치를 취하고 있습니다.

첫째, 의존성을 최소화합니다. 우리는 타사 코드에 대한 의존성을 줄여 유사한 앱에 비해 의존성이 낮습니다. 이렇게 하면 공격의 위험이 줄어듭니다.

둘째, 맞춤형 개발을 진행합니다. Bases와 Canvas와 같은 기능은 기존 라이브러리를 사용하지 않고 처음부터 개발하여 코드에 대한 완전한 제어를 유지합니다.

셋째, 재구현을 합니다. 작은 기능은 자체 구현을 하고, 중간 크기의 모듈은 포크하여 우리의 코드베이스에 포함시킵니다. 더 큰 라이브러리는 안정적인 버전 고정 파일을 사용하며, 필요할 때만 업데이트합니다.

넷째, 통제된 배포를 합니다. 사용자에게는 몇 가지 필수 패키지만 포함되며, 많은 다른 패키지는 개발 중에만 사용됩니다.

다섯째, 엄격한 버전 관리를 실시합니다. 모든 의존성은 특정 버전에 고정되어 있어 일관된 설치와 명확한 감사 기록을 보장합니다. 우리는 무단 코드 실행을 방지하기 위해 설치 후 스크립트를 실행하지 않습니다.

여섯째, 신중한 업그레이드를 진행합니다. 의존성을 업데이트할 때는 변경 사항을 철저히 검토하고, 새로운 하위 의존성을 확인하며, 새로운 버전을 커밋하기 전에 광범위한 테스트를 실시합니다.

마지막으로, 릴리스를 지연시킵니다. 우리는 업그레이드에 시간을 들여 커뮤니티가 새로운 버전의 문제를 식별할 수 있는 여유 기간을 둡니다.

이러한 관행을 통해 공급망 공격의 위험을 크게 줄이고 Obsidian의 보안을 강화하고 있습니다. 우리의 보안 조치에 대한 더 많은 정보는 보안 페이지와 감사 결과를 방문하시면 확인할 수 있습니다.

MapSCII는 점자와 ASCII 문자를 사용하여 콘솔에서 지도를 볼 수 있게 해주는 도구입니다. 이 도구는 Node.js에서 실행되며, xterm 터미널과 호환됩니다. telnet mapscii.me 명령어를 사용하여 연결할 수 있습니다.

주요 기능으로는 마우스를 사용하여 탐색하고 확대/축소할 수 있으며, 특정 위치 주변의 관심 지점을 찾을 수 있습니다. Mapbox 지원을 통해 지도 스타일을 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있고, 어떤 벡터 타일 서버에도 연결하거나 제공된 OSM2VectorTiles를 사용할 수 있습니다. 또한, 로컬 VectorTile/MBTiles를 사용하여 오프라인에서도 작업할 수 있으며, 대부분의 Linux와 macOS 터미널에서 작동합니다. 이 모든 기능은 JavaScript로 완전히 구축되었습니다.

사용 방법은 간단합니다. 로컬에서 실행하려면 Node.js를 설치한 후 npx mapscii로 시작하면 됩니다. 설치를 원하면 npm을 사용하여 npm install -g mapscii 명령어를 입력하면 되며, macOS에서는 sudo가 필요할 수 있습니다. 지원되는 Linux 시스템에서는 Snap을 사용하여 sudo snap install mapscii로 설치할 수도 있습니다.

조작 방법은 화살표 키를 사용하여 스크롤하고, 'a' 또는 'z' 키를 눌러 확대/축소할 수 있습니다. 'c' 키를 눌러 블록 문자 모드를 전환하고, 'q' 키를 눌러 종료할 수 있습니다. 터미널이 지원하는 경우 마우스를 사용하여 드래그하고 확대/축소할 수 있습니다.

개발 노트에는 지도 데이터 처리와 렌더링을 위한 다양한 라이브러리가 포함되어 있으며, 향후 업데이트에서는 GeoJSON 지원 및 향상된 스타일링과 같은 기능이 추가될 수 있습니다.

라이선스 정보로는 지도 데이터가 Open Data Commons Open Database License (ODbL) 하에 라이선스되어 있으며, 지도 제작 및 문서는 Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.0 라이선스 (CC BY-SA) 하에 제공됩니다. MapSCII는 오픈 소스 커뮤니티의 다양한 개발자들의 기여를 인정받고 있습니다.

요약이 없습니다.

아프리카 발톱 개구리는 한때 임신 테스트에 사용되었던 동물로, 1960년대 연구 시설에서 탈출한 후 웨일스에서 약 50년 동안 살아왔습니다. 이 개구리는 생물학자 랜슬롯 호그벤이 발견한 후 영국에서 사육되었으며, 여성의 소변을 주입받으면 알을 생산해 임신 여부를 알릴 수 있는 능력이 있었습니다. 이 개구리는 브리젠드와 발레 오브 글래모건 같은 지역에서 번식 인구를 형성했으며, 1960년대에 처음 목격되었고 1970년대에는 잘 정착된 집단이 형성되었습니다.

연구자들은 1981년부터 2010년까지 약 2,000마리의 개구리를 추적했습니다. 그러나 토착 개구리에 치명적인 영향을 미치는 곰팡이에 대한 우려로 웨일스 정부는 2008년에 제거 계획을 시작했습니다. 불행히도 2009년과 2010년의 혹독한 겨울로 인해 개구리의 수가 줄어들었고, 연못이 말라가고 먹이가 부족해졌습니다. 2010년까지 광범위한 포획 작업 중에 단 한 마리의 개구리만 잡혔고, 2014년 이후로는 목격된 바가 없습니다.

현재 아프리카 발톱 개구리는 웨일스에서 멸종된 것으로 여겨지지만, 몇 마리의 생존 개체가 남아 있을 가능성도 있습니다. 전반적으로 이들이 웨일스에 존재하는 동안 큰 보존 문제는 없었습니다.

영국은 미국 기술 회사인 팔란티어와 15억 파운드(약 20억 달러) 규모의 방위 계약을 체결했습니다. 이 계약은 영국 방위 기술에 대한 투자를 증대시키기 위한 것으로, 도널드 트럼프 미국 대통령의 방문 중 발표되었습니다. 영국 정부는 여러 미국 기술 회사들이 참여하는 이 계약이 인공지능(AI) 및 기술 인프라 분야에서 총 310억 파운드(약 420억 달러)에 이를 것이라고 주장하고 있습니다.

팔란티어는 영국에 방위 분야의 유럽 본부를 설립할 계획이며, 이로 인해 약 350개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예상됩니다. 이 파트너십은 군사적 의사결정 및 목표 설정을 개선하기 위한 AI와 소프트웨어 개발에 중점을 두며, 우크라이나에서 테스트된 기술을 바탕으로 진행됩니다.

영국 국방부 장관인 존 힐리는 이번 협력이 영국 군의 혁신을 촉진하고 지역 방위 기술 회사들을 지원할 것이라고 밝혔습니다. 팔란티어 CEO 알렉스 카프는 이 투자가 영국의 군사력을 강화하고 주요 방위 파트너로서의 역할을 강화하는 데 중요하다고 강조했습니다. 이 계약은 다양한 데이터 소스를 통합하여 군사 계획을 개선하려는 영국의 전략적 방위 검토와 일치합니다.

요약이 없습니다.

FocusStream은 방해 없이 학습할 수 있도록 도와주는 도구입니다. YouTube의 추천 영상에 휘말리지 않고, 원하는 주제를 입력하면 관련된 영상만 받을 수 있습니다. 이 도구는 무료이며 사용하기 간편합니다. 제작자는 피드백을 환영하며, focusstream.media에서 직접 사용해 보기를 권장합니다. 데모 영상도 시청할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 훈련 데이터에서 방대한 양의 지식을 파라미터에 저장합니다. 이 지식은 모델이 학습한 내용을 나타내는 구조화된 데이터셋으로 추출될 수 있습니다. 저자 그렉 디아모스는 인기 있는 오픈 소스 모델에서 귀중한 훈련 데이터셋을 생성하는 방법을 성공적으로 개발했습니다.

이 방법은 LLM을 위한 합성 데이터 생성의 발전을 기반으로 합니다. 예를 들어, 스탠포드 알파카는 소수의 인간이 작성한 예제를 사용하여 52,000개의 지침 수행 작업을 생성하여 비용 효율적인 모델 훈련을 보여주었습니다. NVIDIA의 네모트론은 고급 파이프라인을 활용하여 10만 개 이상의 고품질 합성 대화를 생성했습니다.

지식 추출 과정은 모델의 지식을 체계적으로 탐색하여 사실 정보와 추론 패턴을 추출하는 방법입니다. 이는 구조화된 주제 탐색 방법을 사용하여 이루어집니다.

이 과정은 계산 집약적이며, 비용을 효과적으로 관리하기 위해 효율적인 추론 인프라가 필요합니다. 주요 도전 과제는 프롬프트 설계, 주제 탐색의 균형 유지, 생성된 예제의 품질 보장 등이 있습니다.

이 방법론은 Qwen3-Coder, GPT-OSS, Llama 3의 세 모델에 적용되어 각 모델에서 10,000개 이상의 구조화된 훈련 예제를 생성했습니다. 이를 통해 다양한 모델이 여러 주제를 처리하는 방식을 보여주었습니다.

추출된 데이터셋은 모델 능력을 평가하거나 다른 모델을 미세 조정하는 데, 자원이 제한된 분야에서 훈련 데이터를 보충하는 데, 모델의 지식 격차를 식별하여 디버깅하는 데 사용할 수 있습니다.

이 기술은 모델 간 지식 전이, 모델의 지식 진화 추적, 모델 해석 가능성 향상 등의 가능성을 열어줍니다. LLM의 압축 해제는 훈련된 모델에서 지식을 효과적으로 추출하여 다양한 머신러닝 실습의 여러 측면을 크게 향상시킬 수 있는 구조화된 데이터셋을 생성합니다. 추론 비용이 감소함에 따라 이 방법은 이 분야의 표준 도구가 될 것으로 기대됩니다.

이그 노벨상은 사람들을 웃게 하고, 그 후에 생각하게 만드는 독특한 과학적 성과를 기념합니다. 이 상은 매년 수여되며, 가장 최근의 시상식은 2025년 9월 보스턴 대학교에서 열렸습니다.

2025년 이그 노벨상의 주요 수상 내용은 다음과 같습니다. 문학상은 윌리엄 B. 빈 박사가 35년 동안 자신의 손톱 성장 과정을 기록한 공로로 수여되었습니다. 심리학상은 마르친 자옌코프스키와 질 지냐크가 사람들에게 그들이 지능적이라고 말하는 것이 나르시시스트에게 미치는 영향을 연구한 것으로 수상했습니다. 영양학상은 한 팀이 도마뱀의 특정 피자 선호도를 조사했습니다. 소아과상은 연구자들이 어머니의 마늘 섭취가 모유의 맛에 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 생물학상은 줄무늬로 칠해진 소가 파리의 물림을 피할 수 있는지를 실험한 그룹이 수상했습니다. 화학상은 테플론을 먹는 것이 칼로리를 추가하지 않고도 포만감을 증가시킬 수 있는지를 탐구한 과학자들에게 돌아갔습니다. 평화상은 음주가 외국어를 더 잘 구사하는 데 도움이 될 수 있다는 연구 결과로 수여되었습니다. 공학 디자인상은 냄새 나는 신발이 신발장 디자인에 미치는 영향을 분석한 연구자들에게 주어졌습니다.

이전 년도의 주요 내용도 주목할 만합니다. 2024년 시상식에서는 비둘기를 이용해 미사일을 유도하는 연구와 플라스틱 식물을 모방한 식물에 대한 상이 있었습니다. 2023년에는 과학자들이 왜 바위를 핥는지와 죽은 송어의 수영 능력을 연구한 수상자들이 포함되었습니다. 2022년에는 연인 간의 심박수 동기화와 화학요법 중 아이스크림의 효과에 대한 연구가 인정받았습니다.

이그 노벨상은 단순히 재미를 주는 것에 그치지 않고, 과학적 탐구의 창의성과 독특함을 강조합니다.

요약이 없습니다.

최근 해커들이 GitHub Actions 워크플로우에 악성 코드를 추가하여 PyPI 발행 토큰을 훔치려는 공격이 발생했습니다. 그러나 PyPI는 해킹당하지 않았고, 공격자들은 어떤 패키지도 배포하지 않았습니다. 이들은 GitHub 비밀로 저장된 PyPI 토큰이 있는 다양한 저장소를 목표로 삼았으며, 일부 토큰을 성공적으로 훔쳤지만 이를 사용하지는 않았습니다.

모든 영향을 받은 토큰은 무효화되었으며, 프로젝트 유지 관리자는 [email protected]를 통해 이메일로 통보받았습니다.

사건의 경과는 다음과 같습니다. 9월 5일, GitGuardian의 직원이 PyPI 토큰을 훔치려는 악성 워크플로우를 보고했습니다. GitGuardian의 추가 발견 내용을 담은 이메일은 스팸 필터링으로 인해 처음에 놓쳐져, 9월 10일까지 대응이 지연되었습니다. 많은 프로젝트 유지 관리자는 신속하게 문제를 해결하기 위해 변경 사항을 되돌리거나 영향을 받은 워크플로우를 삭제하고 토큰을 교체했습니다. 9월 15일, 유지 관리자는 그들의 토큰이 무효화되었음을 통보받고, 더 안전한 사용을 위해 신뢰할 수 있는 발행자를 이용할 것을 권장받았습니다.

사용자에게 권장하는 사항은 다음과 같습니다. 첫째, GitHub Actions의 보안을 강화하기 위해 장기 토큰 대신 신뢰할 수 있는 발행자를 사용하세요. 신뢰할 수 있는 발행자는 더 안전한 단기 토큰을 사용합니다. 둘째, 계정의 보안 기록을 확인하여 이상 활동이 있는지 점검하세요.

신뢰할 수 있는 발행자 토큰도 도난당할 수 있지만, 위험을 크게 줄여줍니다. GitGuardian의 조사 지원에 감사드리며, 파이썬 커뮤니티의 보안을 개선하기 위해 기여하는 모든 분들께도 감사드립니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 인기 있는 데이터 구조 저장소인 Redis의 버전을 Zig 프로그래밍 언어를 사용해 만드는 방법에 대해 다룹니다. 이 과정은 Redis의 기능과 특성을 Zig로 처음부터 구현하는 데 중점을 두고 있습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 리눅스에서 시스템 호출의 성능 비용에 대해 다루고 있으며, 특히 x86-64 아키텍처에 초점을 맞추고 있습니다. 시스템 호출은 사용자 프로그램이 운영 체제와 상호작용할 수 있게 해주지만, 성능 측면에서 비용이 많이 드는 작업입니다.

시스템 호출은 커널 내의 루틴으로, 파일 열기나 프로세스 생성과 같은 서비스를 사용자 공간에 제공합니다. 이 과정에서는 사용자 모드에서 커널 모드로 전환해야 하며, 이 전환은 본질적으로 비용이 많이 듭니다.

시스템 호출의 직접적인 오버헤드는 시스템 호출의 진입과 종료 과정에서 커널 코드를 실행하는 데 소요되는 시간입니다. 간접적인 오버헤드는 CPU의 중단으로 인해 발생하며, 이는 명령어 파이프라인을 비우고 분기 예측기를 초기화하는 과정에서 성능 저하를 초래합니다.

시스템 호출이 발생하면 CPU는 커널 모드로 전환하기 전에 사용자 명령어를 모두 실행해야 하므로, 명령어 파이프라인이 비게 됩니다. 이로 인해 사용자 공간으로 돌아갈 때 느린 시작이 발생합니다. 또한, 시스템 호출 중에 분기 이력 버퍼를 지우고 반환 스택 버퍼를 초기화하면 분기 예측 오류가 증가하고 실행 속도가 느려질 수 있습니다.

개발자들은 시스템 호출의 빈도를 줄이기 위한 여러 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 동적 공유 객체(vDSO)를 사용하여 특정 호출을 사용자 공간에서 직접 실행하거나, 시스템 호출로부터 얻은 값을 캐싱하는 방법이 있습니다. 또한, 버퍼링된 I/O나 io_uring과 같은 도구를 이용해 요청을 배치 처리하여 I/O 작업을 최적화할 수 있습니다. eBPF를 활용하면 커널 내에서 직접 코드를 실행하여 시스템 호출을 피할 수 있습니다.

시스템 호출은 운영 체제와 상호작용하는 데 필수적이지만, 그로 인한 성능 비용은 상당할 수 있습니다. 이러한 비용을 이해하고 최적화 전략을 적용하면 소프트웨어 개발과 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 전반적으로 시스템 호출과 그에 따른 비용을 최소화하는 것이 애플리케이션 성능 향상에 중요합니다.

AI 에이전트가 Notion과 같은 SaaS 플랫폼에 통합되고 있으며, 최근 Notion 3.0 업데이트에서 AI 에이전트가 도입되었습니다. 이 에이전트는 문서 작성, 데이터베이스 업데이트, 워크플로 관리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자들은 이러한 에이전트를 맞춤 설정하여 피드백 수집이나 기록 업데이트와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.

하지만 이 새로운 기술은 위험을 동반합니다. 사이먼 윌리슨은 AI 에이전트, 도구 접근, 장기 기억의 조합이 보안 취약점을 초래할 수 있는 "치명적인 삼중 문제"를 지적했습니다. AI 에이전트는 자율적으로 행동을 실행할 수 있어, 이는 민감한 데이터에 대한 무단 접근과 오용으로 이어질 수 있습니다.

Notion의 웹 검색 도구에서 특정 취약점이 발견되었습니다. 이 도구는 공격자가 사용자의 Notion 계정에서 데이터를 추출할 수 있는 쿼리를 작성할 수 있게 해줍니다. 한 예로, AI 에이전트를 속여 기밀 데이터를 쿼리하게 하고 이를 외부의 악성 서버로 전송하는 속임수 PDF가 만들어졌습니다.

이러한 취약점은 고급 AI 모델조차 조작될 수 있음을 보여주며, SaaS 플랫폼에 AI를 통합함으로써 증가하는 보안 위험을 강조합니다. 다양한 데이터 소스의 통합은 이러한 취약점을 더욱 확대시킬 수 있으며, 이는 심각한 데이터 유출로 이어질 가능성이 있습니다.

Math2Tex의 창작자는 손으로 쓴 수학 내용이나 인쇄된 수학 내용을 LaTeX 또는 일반 텍스트로 변환하는 도구를 개발한 박사 과정 학생입니다. 그는 노트와 교과서에서 복잡한 수학 공식을 수동으로 입력하는 것이 번거롭고 자주 실수를 하게 된다는 것을 느꼈습니다. 기존의 도구들은 필기체와 혼합된 내용을 처리하는 데 어려움을 겪었고, 이로 인해 Math2Tex을 만들게 되었습니다.

Math2Tex은 사용자가 노트나 PDF의 이미지를 업로드하면, 이를 빠르게 깔끔한 LaTeX 코드나 텍스트로 변환해주는 간단한 웹 애플리케이션입니다. 사용자는 실시간 미리보기를 통해 쉽게 복사할 수 있습니다. 일반적인 AI 도구와는 달리 Math2Tex은 학술 콘텐츠에 특화되어 있어 복잡한 방정식에 대해 3-5배 더 빠르고 신뢰할 수 있습니다.

이 도구는 맞춤형으로 훈련된 OCR(광학 문자 인식) 엔진을 사용하며 무료로 제공됩니다. 현재 개발 초기 단계에 있으므로 사용자 피드백을 통해 성능을 개선하는 데 도움을 주기를 바랍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년에는 AI 모델 평가의 초점이 단순한 지능 평가에서 벗어나 사용자에게 실용적이고 효율적인 도구로서의 역할을 보장하는 방향으로 이동하고 있습니다. 현재 대규모 언어 모델(LLM)의 사용 예로는 코딩 보조 및 행정 지원과 같은 역할이 있습니다.

효과적인 보조 도구를 만들기 위해서는 모델이 모호성을 처리하고, 단계별 계획을 세우며, 주제를 유지하고, 새로운 정보에 적응하며, 잘못된 정보를 최소화할 수 있어야 합니다. 이러한 능력을 평가하기 위해서는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.

첫째, 특정 능력 테스트를 통해 개별 기술을 별도로 평가할 수 있지만, 이 과정에서 편향이 발생할 수 있습니다. 지식 평가에 중요한 데이터셋으로는 MMLU(업데이트된 버전 포함)와 GPQA가 있습니다. 수학 평가에는 GSM8K와 AIME와 같은 데이터셋이 사용되며, 코딩 능력은 HumanEval과 LiveCodeBench와 같은 기준을 통해 테스트됩니다.

둘째, 긴 맥락 관리 능력이 중요합니다. 모델은 긴 대화를 관리하면서도 주제를 잃지 않아야 합니다. NIAH와 RULER와 같은 새로운 평가 방법이 이 능력을 평가하는 데 도움을 줍니다.

셋째, 지침 준수 능력도 평가됩니다. 모델이 특정 형식과 내용 지침을 따르는 능력은 IFEval과 같은 데이터셋을 통해 측정됩니다.

넷째, 외부 도구 활용 능력을 평가하는 TauBench와 ToolBench와 같은 평가 방법이 있습니다.

다섯째, GAIA와 DABStep과 같은 실제 시나리오는 모델이 다양한 기술을 결합하여 보조 도구로서의 성능을 반영해야 합니다.

여섯째, 동적 의사결정 능력도 중요합니다. 게임 기반 평가인 ARC-AGI는 변화하는 환경에서의 적응력, 추론 및 기억 관리 능력을 테스트합니다.

마지막으로, 예측 능력도 새로운 과제로 등장하고 있습니다. 미래의 사건을 예측하는 것은 본질적으로 도전적이며 쉽게 조작할 수 없습니다.

전반적으로 평가 환경은 모델이 여러 기술을 통합하여 실제 문제를 해결하는 능력을 평가하는 방향으로 나아가고 있습니다. 향후 평가자들에게는 핵심 능력과 실제 성과를 포괄적으로 측정할 수 있는 다양한 기준을 사용하는 것이 권장됩니다.

Cachey는 객체 저장소를 위해 설계된 고성능 읽기 캐시로, 특히 변경되지 않는 블롭을 캐싱하는 데 적합합니다. 간단한 HTTP API를 사용하며, 메모리와 디스크 캐싱을 결합하여 요청 처리 효율성을 높입니다.

Cachey의 주요 기능으로는 S3 호환 백엔드와 함께 작동하며, 독특한 /fetch API를 제공합니다. 요청은 고정된 16 MiB 페이지로 매핑되어 데이터 검색을 최적화합니다. 동일한 데이터를 위한 여러 요청을 동시에 처리할 수 있으며, 지연 시간을 줄이기 위해 추가 요청을 수행합니다. 데이터 검색을 위해 최대 두 번의 버킷 시도를 지원합니다.

API 사용 방법은 데이터를 가져오기 위해 HEAD|GET /fetch/{kind}/{object} 형식을 사용합니다. 여기서 kind는 버킷 세트를 식별하고, object는 S3 객체 키입니다. 필수 Range 헤더는 가져올 바이트 범위를 지정합니다.

응답 구조는 표준 HTTP 의미론을 따르며, 콘텐츠가 부분적으로 제공되었는지 또는 찾을 수 없는지를 나타냅니다. 응답에는 Content-Range, Content-Length와 같은 헤더와 캐시된 데이터의 출처를 추적하기 위한 사용자 정의 C0-Status가 포함됩니다.

모니터링을 위해 GET /stats를 사용하여 처리량 통계를 확인하고, GET /metrics를 통해 Prometheus 형식의 상세 메트릭을 확인할 수 있습니다.

명령줄 옵션으로는 손쉬운 배포를 위한 Docker 이미지가 제공됩니다. 사용자는 메모리 한도, 디스크 경로, 캐싱 옵션 및 TLS 설정을 명령줄 옵션을 통해 구성할 수 있습니다.

개발 지원을 위해 justfile이 개발 작업을 위한 명령을 제공하며, 협업 코딩을 위한 추가 리소스도 마련되어 있습니다.

2025년 9월 19일, 체코슬로바키아의 첫 번째 대통령인 토마시 가리그 마사리크의 메시지가 담긴 오랜 봉인된 봉투가 생방송 중 공개됐다. 이 메시지는 거의 100년 동안 비밀로 유지되었으며, "끝이지만 두렵지 않다"는 문구로 시작했다. 마사리크는 1918년부터 1935년까지 대통령직을 수행했으며, 1934년 심각한 병에 걸렸을 때 아들 얀에게 이 말을 전했다. 그는 1937년에 세상을 떠나기 3년 전의 일이다.

이 봉투는 2005년에 국가 기록 보관소에 전달되었고, 20년 동안 열지 말라는 요청이 있었다. 전문가들은 봉투 안에서 체코어와 영어로 된 다섯 페이지의 손글씨 노트를 발견했다. 마사리크는 자신의 병, 장례식, 그리고 당시 체코슬로바키아가 직면한 정치적 도전들에 대해 반성하며, 특히 국내의 독일 소수자에 대한 언급도 포함되어 있었다. 역사학자들은 이 시기가 유럽에서 중요한 시점이었다고 강조하며, 독일에서 히틀러가 등장한 시기와 맞물린다고 설명했다.

역사학자 마크 코너월은 마사리크의 체코 역사에서의 중요성을 강조하며, 그를 조지 워싱턴이나 에이브러햄 링컨과 같은 미국의 인물들과 비교했다. 이 편지의 공개는 마사리크의 지속적인 유산에 대한 관심을 불러일으켰다.

대형 언어 모델(LLM) 에이전트는 미래의 데이터 시스템에서 주요 사용자로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 이 에이전트들은 에이전틱 추측이라는 과정을 통해 데이터를 분석하고 조작합니다. 에이전틱 추측은 작업을 탐색하고 해결책을 찾는 과정을 포함합니다. 그러나 이 과정의 높은 데이터 양과 비효율성은 현재 데이터 시스템에 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 시스템은 이러한 에이전틱 작업을 더 잘 지원할 수 있도록 발전해야 합니다. 저자들은 에이전틱 추측의 주요 특성인 규모, 다양성, 중복성, 통제를 중심으로 새로운 연구 기회를 창출할 것을 제안합니다. 여기에는 데이터를 쿼리하는 새로운 방법 개발, 쿼리 처리 개선, 에이전트를 위한 더 나은 메모리 저장 방식 구축이 포함됩니다.

앤드류 애펠의 "계속성으로 컴파일하기"는 표준 ML의 고급 개념과 프로그래밍 언어에서 계속성의 실제 사용을 탐구하는 책입니다. 정보는 풍부하지만, 연습문제가 부족해 체계적으로 공부하기 어렵습니다. 많은 세부사항이 명확한 안내 없이 제시되어 다소 압도적일 수 있습니다.

주요 내용으로는 미니ML 언어에 대한 설명이 있습니다. 이는 SML/NJ 컴파일러에서 사용되는 표준 ML의 한 버전으로, 정교한 프로그램을 표현하기 위해 설계되었습니다. 또한, 토큰 생성과 추상 구문 트리(AST) 형성 과정을 lex와 yacc와 같은 도구를 통해 설명합니다. AST를 계속성 전달 스타일(CPS) 언어로 컴파일하는 과정에 중점을 두며, 이는 프로그램 최적화와 분석에 중요합니다.

클로저 변환과 레지스터 스필링에 대한 기술도 다루지만, 레지스터 할당에 대한 깊이는 부족합니다. CPS에서의 다양한 최적화 기법, 예를 들어 인라인과 호이스팅도 설명하지만, 실제 예시는 제한적입니다. 가상 머신 설계와 가비지 컬렉션에 대해서도 소개하지만, 링크와 런타임 세부사항에 대한 부정확성이 있습니다.

결론적으로, 이 책은 표준 ML과 계속성에 대한 귀중한 통찰을 제공하지만, 실용성과 명확성에서는 부족합니다. CPS 언어는 널리 사용되지 않으며, 현대 컴파일러 설계에 필요한 아이디어가 아닐 수도 있습니다. 전반적으로 리뷰어는 이 책을 읽는 것이 생산적인 시간 사용이 아니었다고 느낍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Node20은 2026년 4월 이후로 더 이상 지원되지 않습니다. GitHub Actions는 2026년 3월부터 기본적으로 Node24를 사용하게 됩니다.

현재 워크플로우에서 환경 변수를 설정하면 Node24를 테스트할 수 있습니다.

Node24는 macOS 13.4 이하 버전을 지원하지 않으며, ARM32 아키텍처에 대한 지원도 없습니다.

유지보수자들은 자신의 액션을 Node24로 업데이트해야 하며, 사용자들은 Node24와 호환되는 액션을 사용하도록 워크플로우를 업데이트해야 합니다. 운영 체제 지원 및 러너 아키텍처에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하시기 바랍니다.

KAUST의 연구팀이 9.375 Gbit/s의 놀라운 속도로 무작위 숫자를 생성할 수 있는 마이크로 LED를 개발했습니다. 무작위 숫자 생성은 데이터 보안, 특히 암호화 키 생성과 금융 및 기상 예측과 같은 분야의 컴퓨터 시뮬레이션에 매우 중요합니다.

이 마이크로 LED는 작고 비용 효율적이며 다른 기술에 비해 전력 소모가 적습니다. 이들은 LED에서 방출되는 빛의 무작위 강도 변화를 활용하여 이전 방법보다 샘플링 주기당 더 많은 무작위 데이터 비트를 생성할 수 있습니다.

생성된 무작위 숫자의 신뢰성을 보장하기 위해 연구팀은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 기준에 따라 테스트를 실시했으며, 모든 테스트를 받은 마이크로 LED가 이러한 엄격한 평가를 통과했습니다.

앞으로 연구자들은 더 빠른 숫자 생성을 위해 마이크로 LED의 2D 배열을 만들고, 완전 통합된 무작위 숫자 생성기 칩을 개발할 계획입니다.

저자는 AvoSmash를 만들어 사람들이 다양한 AI 도구를 결합하여 전문적인 AI 비디오를 쉽게 만들 수 있도록 돕고자 했습니다. 이 플랫폼은 이미지, 비디오, 오디오를 하나로 통합하여 사용자들이 더 간편하게 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 목표는 과정을 단순화하고 작업을 자동화하여 사용자들이 쉽게 이용할 수 있도록 하는 것입니다. 저자는 다른 사람들에게 무료 크레딧을 제공하며 사용해보고 피드백을 공유해 줄 것을 초대하고 있습니다.

RMCP는 0.3.7 버전의 강력한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로, 9개 카테고리에서 40개의 통계 분석 도구를 제공합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 애플리케이션이 자연스러운 대화를 통해 고급 통계 모델링, 경제학적 분석, 머신러닝 및 데이터 과학 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능으로는 회귀 분석, 시계열 분석, 데이터 변환, 통계 검정 등을 포함한 통계 분석 도구가 있습니다. 머신러닝 기능은 클러스터링, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트를 활용하여 예측 모델링을 수행합니다. 데이터 시각화 도구는 산점도, 히스토그램, 박스 플롯, 상관관계 히트맵을 제공하여 대화 중에 결과를 직접 보여줍니다. 또한, 자연어 처리를 통해 사용자가 자연어로 통계 공식을 작성할 수 있어 상호작용이 간편해집니다.

빠른 시작 방법은 다음과 같습니다. 먼저 pip install rmcp 명령어로 RMCP를 설치합니다. 그 다음 rmcp check-r-packages 명령어로 필요한 R 패키지를 확인하고, rmcp start 명령어로 서버를 시작합니다.

실제 응용 사례로는 비즈니스 분석에서 판매 데이터를 분석하여 마케팅 효과를 평가하는 것이 있습니다. 경제 연구에서는 GDP와 실업 데이터를 사용하여 오쿤의 법칙과 같은 경제 이론을 검증합니다. 데이터 과학 분야에서는 고객 이탈 예측 모델을 구축하는 데 활용됩니다.

설치 요구 사항으로는 Python 3.9 이상과 R 4.0 이상이 필요하며, 필요한 R 패키지가 설치되어 있어야 모든 기능을 완벽하게 사용할 수 있습니다.

사용자는 자연어로 시스템에 질문할 수 있으며, AI 어시스턴트(예: Claude)는 분석 통찰력, 시각화 및 오류 복구 제안을 제공합니다. RMCP는 AI 어시스턴트와의 원활한 통합을 위해 설계되어 복잡한 설정이나 파일 관리 없이 즉각적인 통계 분석과 시각화를 가능하게 합니다. 이는 데이터 통찰력을 효과적으로 활용하고자 하는 기업, 연구자 및 데이터 과학자에게 적합합니다.

다이나모 AI는 기업을 위한 안전하고 확장 가능한 인공지능 시스템을 개발하고 있습니다. 이들의 플랫폼은 기업들이 신뢰성과 안정성을 보장하면서 고급 AI 모델을 안전하게 구현할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 다이나모 AI는 기업 고객이 초기 접촉부터 전체 배포까지 온보딩 과정을 안내할 수 있는 선임 쿠버네티스 엔지니어를 찾고 있습니다. 이 역할은 고객 환경에 쿠버네티스 기반의 다이나모 AI 클러스터를 배포하고, 제품과 고객 시스템 간의 기술적 연결 고리 역할을 수행하는 것입니다.

주요 책임 사항으로는 고객의 요구를 이해하고 효과적인 배포 전략을 설계하는 것, 성능과 보안을 개선하기 위한 핵심 인프라를 발전시키는 것, 자동화되고 확장 가능한 배포 모델을 만드는 것, AI 시스템 보안을 강화하는 기능을 설계하기 위해 팀과 협력하는 것, 그리고 신뢰받는 전문가로서 강력한 고객 관계를 구축하는 것이 포함됩니다.

지원자는 다음과 같은 자격을 갖추어야 합니다. 빠르게 변화하는 환경에서의 경험과 고객 성공에 대한 강한 집중, 쿠버네티스, 헬름, AWS, Azure 또는 GCP와 같은 클라우드 플랫폼에 대한 전문 지식, 솔루션 아키텍처, DevOps 또는 클라우드 엔지니어링 분야에서 최소 4년의 경력과 고객과의 접촉 경험 2년 이상, 보안 시스템에 대한 이해와 강력한 커뮤니케이션 능력입니다.

이 직무는 미국 정부의 보안 승인이 필요하며, 샌프란시스코 또는 뉴욕에서 일부 사무실 근무가 요구됩니다.

9월 20일은 컴퓨터 역사에서 중요한 두 가지 사건이 발생한 날이다. 1954년에는 첫 번째 FORTRAN 프로그램이 실행되었고, 1983년에는 RSA 알고리즘이 특허를 받았다.

FORTRAN은 최초의 고급 프로그래밍 언어로, 고급 추상화가 저급 어셈블리 언어와 비슷한 성능을 낼 수 있음을 보여주었다. 첫 번째 FORTRAN 프로그램을 실행한 IBM 704 컴퓨터는 당시로서는 매우 발전된 기기로, 초당 40,000개의 명령어를 처리할 수 있었다. 초기 FORTRAN은 프로그래머가 저급 기계 세부사항보다는 고급 논리에 집중할 수 있게 해주어 생산성을 크게 향상시켰다. 컴파일러의 성능에 대한 초기 회의론에도 불구하고, FORTRAN의 최적화 기법은 상당한 성능 개선을 가져왔다.

RSA 알고리즘은 만난 적이 없는 두 당사자 간의 안전한 통신 문제를 해결했다. 이 알고리즘은 특정 연산은 쉽게 수행할 수 있지만, 다른 연산은 되돌리기 어렵다는 수학적 원리를 이용한다. RSA의 보안은 큰 수를 인수분해하는 것이 어렵다는 점에 기반하고 있어, 인터넷 보안의 중요한 기초가 된다. RSA는 수론과 모듈러 산술의 개념을 활용하여 안전한 시스템을 만드는 데 있어 수학적 기초의 중요성을 보여준다.

FORTRAN과 RSA는 모두 초기에는 회의적인 시각을 받았지만, 성능 향상과 실제 응용을 통해 그 가치를 입증했다. 이들은 컴퓨팅에서 중요한 도전 과제를 해결하며 기술을 더 접근 가능하고 안전하게 만들었다. 두 기술의 지속적인 유산은 혁신을 이끌고 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 기초 수학을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조한다.

FORTRAN은 오늘날에도 고성능 컴퓨팅에서 사용되고 있으며, RSA는 양자 컴퓨팅의 위협에도 불구하고 인터넷 보안에 여전히 필수적이다. 이러한 기술들은 발전이 단순한 마케팅이 아닌 엄격한 수학적 원리에서 비롯된다는 것을 잘 보여준다.

인공지능(AI)의 역사는 고대부터 시작된 기술 발전과 연결되어 있으며, 주판과 같은 도구에서 출발했습니다. 본격적인 AI 연구는 제2차 세계대전 이후 상징적 접근 방식으로 시작되었는데, 이는 인간의 사고 과정을 모방하려는 목표를 가지고 있었지만 많은 도전에 직면했고 2000년대 초반에는 정체기를 겪었습니다.

이후 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘에 초점을 맞춘 기계 학습이라는 새로운 접근 방식이 등장했습니다. 2000년대에는 데이터의 가용성이 증가하고 컴퓨팅 성능, 특히 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전 덕분에 기계 학습이 급속히 발전했습니다. 2011년에는 신경망을 개발한 팀이 이미지 인식을 획기적으로 개선하는 성과를 올렸고, 이는 현재 소셜 미디어와 전자 상거래에서 AI의 응용으로 이어졌습니다.

2015년에는 OpenAI가 설립되었고, 2020년에는 ChatGPT가 출시되어 빠르게 인기를 끌었습니다. 이는 생성적 AI의 급속한 성장을 보여줍니다. 그러나 이러한 상승세는 AI가 무엇인지에 대한 혼란도 초래했습니다. 다양한 제품이 "AI"라는 이름으로 출시되지만, 명확한 정의가 부족합니다. 전문가인 아르빈드 나라얀과 사야시 카푸르는 AI에 대한 과대 광고가 종종 그 능력과 위험을 단순화한다고 주장하며, 생성적 AI(콘텐츠를 생성하는)와 예측적 AI(결과를 예측하는)를 구분하는 것이 중요하다고 강조합니다.

저자들은 AI의 과대 광고와 그것이 초래하는 오해에 대해 우려를 표명하며, 특히 대중 매체와 문헌을 통해 발생하는 문제를 지적합니다. 그들은 AI의 한계를 이해하고 잘못 사용했을 때의 사회적 결과에 대한 중요성을 강조합니다. 레이 커즈와일과 유발 하라리와 같은 기술 분야의 저명한 인물들은 종종 AI의 미래에 대해 과장된 예측을 하기도 하는데, 때로는 기술에 대한 충분한 이해 없이 이루어집니다.

전반적으로 기계 학습은 다양한 분야에 실질적인 혜택을 줄 잠재력이 있지만, AI에 대한 서사는 종종 과장된 경향이 있어 실제 응용과 진정한 도전 과제를 간과하게 만들 수 있습니다. 저자들은 AI에 대한 보다 현실적인 이해가 필요하다고 주장하며, 지나치게 낙관적이거나 선정적인 관점에 휘둘리지 말고 잘못된 기대와 결정으로 이어지지 않도록 주의할 것을 촉구합니다.

효과적인 코드 리뷰 기술과 AI 코딩 도구인 클로드 코드, 코덱스, 코파일럿의 성공적인 활용 사이의 관계에 대해 논의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

코드 리뷰 기술은 AI 도구를 효과적으로 사용하는 데 큰 도움이 됩니다. AI는 코드를 생성할 수 있지만, 경험이 풍부한 소프트웨어 엔지니어의 판단력이 부족해 잘못된 설계 선택을 할 수 있습니다.

저자는 AI 도구가 불필요하게 복잡한 해결책을 시도했던 개인적인 경험을 공유합니다. 코드베이스를 이해함으로써 저자는 이러한 접근 방식을 단순화하고 시간을 절약할 수 있었습니다.

코드 리뷰에서 흔히 발생하는 실수는 작성된 코드만을 보고 문제에 대한 올바른 해결책인지 고려하지 않는 것입니다. 좋은 리뷰는 코드의 구조와 맥락을 살펴보아야 하며, 더 간단하고 효과적인 해결책을 찾아야 합니다.

코드 리뷰 접근 방식에서 지나치게 비판적이거나 너무 관대한 태도는 AI 도구와의 효과적인 협업을 방해할 수 있습니다. AI가 잘못된 아키텍처 결정을 피하도록 안내하기 위해서는 균형 잡힌 접근이 필요합니다.

AI를 효과적으로 사용하는 것은 복잡하며, AI의 능력을 이해해야 합니다. 일부는 AI를 완전히 수용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 믿지만, 저자는 AI가 여전히 상당한 감독이 필요하다고 주장합니다.

AI 코딩 도구의 발전을 돌아보며, 저자는 이들의 능력이 인간 엔지니어가 경험을 쌓아가는 것처럼 성장할 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 좋은 코드 리뷰 기술은 AI 코딩 도구를 효과적으로 활용하는 데 필수적이며, 이는 잘못된 설계 결정을 피하고 더 간단하고 효율적인 해결책을 촉진하는 데 도움을 줍니다.

비영리 단체인 해크 클럽은 청소년에게 코딩을 가르치는 일을 하고 있습니다. 최근 이들은 커뮤니케이션 도구인 슬랙에서 갑작스럽고 큰 가격 인상을 겪었습니다. 거의 11년 동안 비영리 플랜을 이용하던 해크 클럽은 이번 주 슬랙으로부터 추가로 5만 달러를 요구받았고, 연간 20만 달러를 지불하지 않으면 계정을 비활성화하고 모든 메시지를 삭제하겠다는 통보를 받았습니다. 이 갑작스러운 통보는 해크 클럽에 큰 혼란을 초래했으며, 시스템을 업데이트하고 데이터를 이전하는 데 급히 대응해야 했습니다.

다행히 이들의 상황이 소셜 미디어에서 주목받자, 슬랙의 CEO가 연락을 해 더 나은 해결책을 제안했습니다. 해크 클럽은 이제 매터모스트로 전환할 계획을 세우고 있으며, 특히 작은 조직의 경우 데이터 소유의 중요성을 강조하고 있습니다. 이들은 다른 단체들도 비슷한 예방 조치를 고려할 것을 권장하고 있습니다.

이 책은 네덜란드 시리즈 "ShowdeFysica"에서 선정된 99개의 흥미로운 물리학 시연을 소개합니다. 물리학 교사를 위해 만들어진 이 자료는 교육자들에게 유용한 자원을 제공하여 물리학을 마법처럼 매력적이고 교육적으로 만들고자 합니다. 시연은 네 가지 주제로 분류되어 있습니다: 과학의 본질, 과학적 탐구, 개념 개발, 특별한 경우.

이 시연들은 학생들이 물리학에 대한 이해를 깊게 하고 비판적으로 사고하도록 도와줍니다. 이 책은 물리학 교사와 교육자들의 협력으로 만들어졌으며, 잘 검증된 실험, 교수 전략, 학생 이해도를 확인할 수 있는 질문들이 포함되어 있습니다. 또한, 이 책은 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 공개된 자원으로, 적절한 출처 표기를 통해 비상업적으로 사용할 수 있습니다.

교사들은 책을 처음부터 끝까지 읽지 않고도 특정 주제를 검색하여 쉽게 시연을 찾을 수 있습니다. 또한, 책에는 브라우저에서 직접 실행할 수 있는 파이썬 코드 예제도 포함되어 있어 학습 경험을 더욱 향상시킵니다.

독자들은 책을 개선하기 위해 제안이나 문제를 보고할 것을 권장받습니다. 추가로, 빠른 시연을 위한 200개의 작은 "백포켓 시연"도 제공됩니다.

안전이 강조되며, 교사들은 수업에서 시연을 수행하기 전에 반드시 테스트할 것을 권장합니다. 요약하자면, "Show the Physics"는 물리학 교사들을 위한 실용적인 가이드로, 교실 학습을 풍부하게 하는 다양한 시연을 제공합니다.

도쿄 과학 연구팀이 새로운 수소 배터리를 개발했습니다. 이 배터리는 90도라는 낮은 온도에서 작동하여 수소 저장을 더 실용적으로 만듭니다. 이 배터리는 고체 전해질을 사용해 수소화 이온을 효율적으로 이동시키며, 마그네슘 수소화물을 음극으로 사용해 수소를 저장하고 방출할 수 있습니다.

이전에는 수소 저장을 위해 매우 낮은 온도나 높은 압력이 필요했지만, 이는 실용적이지 않았습니다. 새로운 배터리는 이러한 문제를 해결하여 수소 저장에서 높은 용량과 재사용성을 달성했습니다. 이 배터리는 약 2,030 mAh/g의 수소를 저장할 수 있어, 수소 연료 전지 차량과 청정 에너지 시스템에 매우 중요합니다.

이번 발전은 수소 에너지가 미래에 크게 기여할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 더 효율적이고 관리하기 쉬운 수소 저장 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Nostr는 기업이나 정부의 통제를 받지 않고 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 분산형 통신 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 여러 클라이언트와 서버가 연결되고 상호작용할 수 있는 간단한 구조를 제공하며, 초기 인터넷의 개방적이고 다양한 환경과 유사합니다.

Nostr의 주요 특징 중 하나는 정치적 제약 없이 누구나 사용할 수 있고, 이를 기반으로 개발할 수 있다는 점입니다. 또한, 각 메시지는 디지털 서명을 통해 검증되어 진정성과 신뢰성을 보장하며, 중앙 권한이 필요하지 않습니다. 애플리케이션은 여러 서버(릴레이)에 연결할 수 있으며, 사용자 선호에 따라 데이터 요청을 관리할 수 있는 스마트 클라이언트를 제공합니다. 사용자는 필요에 따라 릴레이를 쉽게 전환할 수 있어, 자신의 청중과 콘텐츠 흐름을 유지할 수 있습니다.

Nostr는 마이크로블로깅부터 폐쇄 그룹이나 분산형 시장과 같은 복잡한 애플리케이션에 이르기까지 다양한 유형의 데이터와 상호작용을 지원합니다. 현재 Nostr는 여전히 발전 중이며, 오픈 소스 기여를 통해 기능과 사용자 경험을 향상시키고 있습니다.

Nostr는 스팸, 괴롭힘, 콘텐츠 발견 문제를 사용자 제어와 맞춤형 클라이언트 설정을 통해 관리하고자 하지만, 이러한 문제들이 완전히 해결되지는 않았음을 인정합니다. 중앙 집중형 시스템인 마스토돈이나 블루스카이와는 달리, Nostr는 단일 권한에 의존하지 않는 더 유연하고 회복력 있는 구조를 제공하여 검열 저항성이 더 높습니다.

전반적으로 Nostr는 사용자 자유와 분산형 통제를 우선시하는 새로운 온라인 커뮤니케이션 방식을 제시합니다.

요약이 없습니다.

이 도구는 사용자가 제공한 실제 URL로 연결되는 가짜처럼 보이는 악성 링크를 생성합니다. URL 단축기처럼 작동하지만, 링크를 짧게 만드는 대신 의심스럽게 보이도록 만듭니다.

링크의 테마를 선택할 수 있으며, 예를 들어 암호화폐, 금융, 온라인 쇼핑, 또는 데이팅과 같은 주제를 고를 수 있습니다. 또한 링크의 길이도 작게 또는 매우 크게 설정할 수 있습니다.

사용 방법은 간단합니다. 링크를 입력하고 원하는 설정을 선택한 후 가짜 URL을 생성하면 됩니다.

요약이 없습니다.

현재 "JavaScript"라는 용어에 대한 오라클의 상표를 도전하기 위해 20만 달러를 모으는 캠페인이 진행 중이다. 이 노력에 지지하는 27,000명 이상의 사람들이 공개 서명에 참여했으며, 이를 바탕으로 미국 특허청에 공식 청원이 제출되었다. 목표는 "JavaScript"를 공공 도메인 용어로 만들어 개발자들이 법적 문제 없이 자유롭게 사용할 수 있도록 하는 것이다.

모금된 자금은 중요한 법적 절차에 사용될 예정이다. 여기에는 "JavaScript"가 브랜드가 아닌 프로그래밍 언어로 널리 인식되고 있음을 보여주기 위한 전문적인 여론 조사 실시, JavaScript의 역사와 사용에 대해 논의할 전문가 증인 고용, 오라클이 이 언어의 발전에 기여하지 않았다는 산업 리더들의 증거 수집, 오라클의 주장에 반박하기 위한 법적 문서 준비가 포함된다.

남은 자금은 디지털 시민 자유를 지원하기 위해 OpenJS에 기부될 예정이다. 오라클은 "JavaScript"가 일반적인 용어가 아니라는 입장을 밝혔지만, 개발자 커뮤니티의 많은 사람들은 이에 동의하지 않는다.

이 사건은 JavaScript뿐만 아니라 일반적으로 사용되는 용어에 대한 상표법의 무결성을 지키는 데도 중요하다. 이 캠페인은 강력한 법적 도전을 보장하기 위해 기부와 공유를 독려하고 있다.

한 친구가 에도 시대의 일본 기하학 문제인 상각 퍼즐을 발견했습니다. 이 퍼즐은 정사각형의 한 변의 길이에 따라 작은 원의 반지름을 구하는 문제입니다. 퍼즐의 디자인에 매료된 필자와 친구는 수학 기반 예술을 배우면서 이를 바탕으로 스테인드글라스 작품을 만들기로 결정했습니다.

필자는 Geogebra와 미적분을 사용해 문제를 해결하려고 한 시간 넘게 노력했지만, 대수학이 너무 복잡해 올바른 해답을 찾지 못했습니다. 그들은 자신의 좌절감을 표현하며 원의 반지름이 ( \frac{4}{33}s ) (여기서 ( s )는 정사각형의 변의 길이)인 이유를 이해하기 위해 도움을 요청하고 있습니다.

온라인 커뮤니티에서는 데카르트의 원 정리와 역수법과 같은 기술을 제안하며 문제를 단순화할 수 있다고 알려주었습니다. 필자는 이러한 제안들을 적용해 보려 하고 있지만, 압도당하는 기분입니다. 그들은 자신의 어려움과 이 기하학 퍼즐을 해결하려는 다른 사람들의 협력적인 노력을 공유했습니다.

이 에세이는 인공지능(AI)의 경제적 영향을 탐구하는 사회과학자들의 최근 저서 일곱 권을 리뷰합니다. 이 책들에서 얻은 주요 통찰은 AI가 예측을 더 저렴하게 만들 수 있는 능력, AI 채택에 대한 장벽, 데이터의 경제적 가치, 그리고 구현 과정에서의 도전 과제입니다. 그러나 이 책들은 AI가 직업 시장의 큰 변화, 빠른 과학적 발전, AI와 관련된 위험 등과 같은 잠재적인 변혁적 효과에 대한 구체적인 지침을 제공하지 않습니다.

저자는 경제학자들이 AI가 생산과 노동에 미치는 영향을 이해하는 데 진전을 이루었지만, 여전히 일자리 대체와 경제적 변화와 같은 문제를 해결하기 위한 명확한 정책 조언이 필요하다고 지적합니다. 에세이는 AI의 미래 능력과 경제적 영향에 대한 대담한 예측을 언급하며 여러 전문가의 의견을 인용합니다. 이러한 예측이 사실이라면, 이는 중대한 경제적 변화를 초래할 수 있으며, 이 시기를 새로운 산업 혁명에 비유합니다.

리뷰는 복잡한 연구를 요약하고 더 넓은 대중이 접근할 수 있도록 만드는 책의 중요성을 강조합니다. 각기 다른 AI의 경제적 함의에 대한 관점을 제공하는 일곱 권의 주목할 만한 책이 검토됩니다.

또한, 에세이는 AI에 대한 낙관론을 불러일으킨 기술 발전, 특히 딥러닝과 생성 모델의 발전에 대해서도 논의합니다. AI의 혁신이 기대를 어떻게 변화시켰고, AI가 어떻게 발전하고 자가 발전에 기여할 수 있을지에 대한 질문을 제기합니다.

전반적으로 리뷰된 책들은 귀중한 통찰을 제공하지만, 저자는 이들이 AI의 미래와 관련된 중요한 경제적 질문을 충분히 다루지 못하고 있어 정책 입안자와 사회가 해결해야 할 도전 과제가 남아 있다고 우려합니다.

2017년에 아버지의 50번째 생일을 맞아 70년대와 80년대의 프로그램을 재생할 수 있는 빈티지 TV를 개조했습니다. 이 과정에서 제가 진행한 주요 단계는 다음과 같습니다.

먼저, 벼룩시장에서 오래된 TV를 구입했습니다. 그 다음, 라즈베리 파이를 사용해 TV에 비디오를 전송했습니다. 라즈베리 파이는 복합 비디오만 출력하기 때문에, TV 신호를 변환하기 위해 복합 RF 변조기를 추가로 사용해야 했습니다.

TV 튜너를 조정하여 변조기에서 나오는 출력 채널과 맞췄습니다. 이렇게 해서 TV에서 비디오를 표시할 수 있게 되었습니다. 채널을 변경하기 위해서는 라즈베리 파이에 연결된 회전 스위치를 통해 소프트웨어 기반의 채널을 사용했습니다.

라즈베리 파이와 변조기에 전원을 공급하기 위해 TV 내부의 12V 전원 레일을 사용했고, LM7809와 LM7805 전압 조절기를 통해 전압을 조정했습니다. 비디오 재생에 있어서는 처음에 각 채널마다 여러 개의 짧은 비디오를 계획했지만, 광고가 포함된 8시간짜리 단일 비디오를 사용하는 간단한 방법으로 변경했습니다. 이렇게 하면 TV를 끌 때 마지막 저장 지점에서 재생을 이어갈 수 있었습니다.

추가적으로, 패키지 상태를 보여주는 가짜 배송 추적 웹사이트도 만들었습니다. 이 프로젝트는 다른 사람의 작업에서 영감을 받았지만, 제 방식으로 독립적인 형태로 만들고 싶었습니다. 제 코드는 온라인에서 찾을 수 있지만, 다듬어지지는 않았습니다.

아이코르 다멘은 에인트호번 출신의 제품 디자이너로, 3D 프린터로 제작할 수 있는 명함 엠보서(압착기)를 개발했습니다. 이 기기는 모듈형으로 설계되어 있어 쉽게 인쇄할 수 있으며, 조립을 위해 추가 하드웨어가 필요하지 않습니다. 다멘은 디자인의 정밀도가 높지만, 재료에 따라 성능이 달라질 수 있다고 언급하며, 최상의 결과를 위해 기본 PLA 재료를 사용할 것을 권장합니다. 엠보서의 파일은 무료로 다운로드할 수 있습니다.

디자인에 대한 일부 댓글에서는 PLA의 낮은 강도 때문에 사용에 대한 회의적인 의견이 제기되었고, 다른 댓글에서는 명함에 대한 향수를 표현하기도 했습니다.

이 텍스트는 게임 개발자를 위한 셰이더 튜토리얼로, 톤매핑과 같은 기법을 사용하여 조명에서 색상 정확성을 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

셰이더에서 색상 값은 일반적으로 0.0에서 1.0까지의 범위를 가지며, 이를 8비트 "unorm" 색상이라고 합니다. 이 범위는 대개 충분하지만, 때때로 색상 혼합이 좋지 않게 될 수 있습니다.

톤매핑은 밝기를 부드럽게 하고 색상 정확성을 유지하는 데 도움을 주는 기법입니다. 특히 태양 셰이더와 같은 상황에서는 색상이 희미해질 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 ACES, Hable, Unreal의 세 가지 일반적인 톤매핑 함수를 다룹니다.

고동적 범위(HDR) 렌더링은 0에서 1 범위를 넘어서는 색상을 가능하게 합니다. 이를 정확하게 렌더링하기 위해서는 RGBA16float와 같은 더 고급 기술과 표면이 필요할 수 있습니다.

저자는 자신의 프로젝트인 "MandelBots"에서 경험한 사례를 공유합니다. 이 프로젝트에서는 조명이 희미해지는 문제를 겪었고, 톤매핑을 사용하여 이를 해결했습니다.

셰이더에서 더 나은 색상 결과를 얻기 위해 개발자들은 톤매핑과 HDR 표면을 활용하여 과도한 노출을 피하고 생생한 색상을 유지할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 개발자들이 셰이더 작업을 개선하고 색상 렌더링에서 흔히 발생하는 문제를 피하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

엘렌 대시는 루비 커뮤니티의 오랜 회원이자 유지 관리자로서 최근 루비젬스와 루비 센트럴과 관련된 상황에 대해 우려를 표명했습니다. 2025년 9월 9일부터 9월 19일 사이에 루비젬스의 한 유지 관리자가 갑자기 루비젬스의 깃허브 이름을 루비 센트럴로 변경하고, 다른 유지 관리자를 제거한 뒤 새로운 비유지 관리자인 마르티 호트를 소유자로 추가했습니다. 일부 변경 사항은 나중에 되돌려졌지만, 호트는 여전히 권한을 유지하며 이전 관리자들의 접근 권한을 철회했습니다. 엘렌은 이를 적대적인 인수로 보고 있습니다.

엘렌은 루비 센트럴의 행동이 루비 커뮤니티에 위협이 되며, 선의가 결여되어 있다고 생각합니다. 이러한 상황 때문에 그녀는 루비 센트럴에서 사임하기로 결정했으며, 접근 권한을 설명 없이 철회한 것은 그녀와 루비젬스 팀의 뜻을 무시한 것이라고 밝혔습니다.

약 2킬로바이트 크기의 작은 라이브러리가 개발자들이 일반 자바스크립트를 사용하여 인터랙티브한 사용자 인터페이스를 만들 수 있도록 도와줍니다.

isingLenzMC 패키지는 통계 물리학에서 중요한 고전 이징 모델을 시뮬레이션하기 위한 도구로, CRAN에서 제공됩니다. 이 모델은 스핀 유리와 자성 물질의 행동을 설명하고, 상전이 및 신경망과 같은 현상을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 패키지를 사용하면 메트로폴리스와 글라우버 몬테 카를 이용해 단일 스핀 반전과 주기적 경계를 적용한 1차원 이징 모델을 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한, 정확한 해를 구하는 함수도 포함되어 있습니다.

관련 연구로는 Mehmet Suezen이 Phys. Rev. E에 발표한 "단일 스핀 반전 동역학에서의 효과적인 에르고딕성"이라는 제목의 논문이 있습니다. 또한, Mehmet Suezen이 arXiv에 발표한 "효과적인 에르고딕성으로의 수렴에서의 비정상 확산"에 대한 데이터셋도 있습니다.

XMonad 개발팀은 XMonad를 Wayland로 포팅하기 위한 프로젝트 자금을 모으기 위해 지난 2년간 기여를 받아왔습니다. 팀원들 중 누구도 이 작업을 직접 수행할 수 없기 때문에, 이제는 월별 기여금이 충분히 모여 이 일을 맡길 수 있는 사람을 찾고 있습니다.

하지만 이 작업을 맡을 수 있는 사람이 누구인지 확신이 서지 않습니다. 현재 존재하는 Wayland 프로젝트는 있지만, 오래되어 잘 관리되지 않고 있습니다. 또한 Wayland 프로그램이 고유 식별자를 제공하지 않아 XMonad의 특정 기능을 적용하는 데 어려움이 있습니다.

팀은 도움을 요청하며, 통찰력이나 제안이 있는 사람들은 Discourse 스레드에 의견을 공유해 줄 것을 권장하고 있습니다.

세이프포인트의 기본 개념은 멀티스레드 가상 머신(VM)과 가비지 컬렉터(GC)에서 매우 중요합니다. 이는 정확한 스택 스캔, 신호 처리 및 포크를 가능하게 합니다. 세이프포인트는 여러 스레드가 힙에서 작업할 수 있도록 하면서 가비지 컬렉터의 작업이 방해받지 않도록 합니다.

세이프포인트는 동기화 메커니즘으로 작용하여 스레드가 자신의 상태를 보고하고 VM의 상태에 대한 가정을 할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 가비지 컬렉터가 실행되는 동안 스레드가 메모리에서 포인터를 안전하게 로드할 수 있습니다.

세이프포인트는 특정 함수 내에서 지정된 지점으로, 가비지 컬렉터가 스레드를 안전하게 일시 중지하고 포인터를 스캔할 수 있도록 합니다. 필-C 컴파일러는 이러한 세이프포인트에 체크(폴체크)를 삽입하여 스레드가 포인터를 정확하게 보고하도록 합니다.

필-C는 코드의 역방향 제어 흐름 경계에 폴체크를 삽입하는 간단한 접근 방식을 사용하여 동시성을 우선시합니다. 포인터 관리를 위해 피저슨 프레임이라는 구조를 사용하여 폴체크 동안 포인터를 추적합니다.

필-C는 부드러운 핸드셰이크 방법을 사용하여 GC가 모든 스레드를 한 번에 멈추지 않고 다음 세이프포인트에 도달하도록 스레드에 지시합니다. 각 스레드는 특정 조건에서 읽고 수정할 수 있는 상태를 가지고 있어 GC와 원활한 통신을 가능하게 합니다.

폴체크는 필-C 코드에서만 실행되므로, 시스템은 네이티브 호출 중 상태 변화를 관리하는 메커니즘을 갖추고 있어 GC가 항상 정보를 유지할 수 있도록 합니다.

세이프포인트는 가비지 컬렉션 중 안전한 메모리 작업을 보장하고 스레드 로컬 캐시를 처리하는 등 다양한 동기화 문제를 관리하는 데 도움을 줍니다.

필-C는 세이프포인트와 신호 처리를 통합하여 정의된 지점에서 신호가 안전하게 처리되도록 합니다. 또한 디버깅 및 기타 중요한 작업을 위한 스톱-더-월드 작업을 지원합니다.

더 많은 기술적 세부사항은 필-C 런타임 소스 코드와 다양한 VM, 특히 JVM에서의 세이프포인트 메커니즘에 대한 자료를 참고하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

2025년 9월, 저자는 2023년 4월에 주문한 10개의 컴퓨트 블레이드를 받았습니다. 이 시점에서 라즈베리 파이는 CM4 모듈을 CM5로 업그레이드했습니다. 저자는 16GB 용량의 CM5 라이트 모듈 10개도 구매하여 클러스터에 총 160GB의 RAM을 장착했습니다. 이 모든 비용은 약 3,000달러에 달했습니다.

저자는 이 파이 클러스터를 구축했지만, 더 강력하고 비싼 시스템과 비교했을 때 그 가치에 의문을 제기했습니다. 신뢰성을 높이기 위해 여러 번 재구성한 후, 클러스터의 성능을 측정한 결과 325 Gflops를 기록했습니다. 이는 8,000달러짜리 프레임워크 클러스터보다 느리지만, 에너지 효율성은 더 높았습니다.

AI 작업에 있어서는 파이의 성능이 실망스러웠습니다. 작은 모델이 초당 0.28 토큰으로 실행되어 프레임워크 시스템보다 훨씬 느렸습니다. 컴팩트하고 효율적임에도 불구하고 저자는 이 클러스터가 대부분의 사용자에게 좋은 투자라고 보기 어렵다고 결론지었습니다. 주로 CI 작업이나 보안 배포와 같은 특정 용도에 적합하다고 언급했습니다.

저자는 또한 컴퓨트 블레이드의 산업용 버전인 G블레이드의 단종에 대해 이야기하며, 다양한 플랫폼에서 팬들의 지속적인 지원을 받고 있다고 전했습니다. 자신의 설정을 복제하고자 하는 이들을 위해 상세한 부품 목록도 제공했습니다. 전반적으로 저자는 이 파이 클러스터가 무거운 컴퓨팅 요구에는 적합하지 않지만, 특정 용도에는 유용하다고 평가했습니다.

람다란 1930년대에 알론조 처치에 의해 소개된 계산 개념입니다. 이는 "순수 함수"를 나타내며, 인수에 적용되어 값을 생성할 수 있습니다. 울프램 언어에서는 Function 구조를 사용하여 람다를 생성합니다.

람다는 정수와 같은 데이터를 미리 정의된 함수 없이 구조적으로 순수하게 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 정수는 중첩된 람다를 사용하여 표현할 수 있으며, 이를 처치 숫자라고 부릅니다. 람다와 관련된 핵심 연산은 베타 축소라고 하며, 이는 인수를 람다의 본체에 대입하는 과정입니다.

람다를 사용할 때는 특히 한 람다가 다른 람다에 주입될 때 변수 이름과 관련된 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 피하기 위해서는 변수를 신중하게 관리해야 하며, 종종 알파 변환이라고 불리는 변수 이름 변경이 필요합니다.

람다와 관련된 일반적인 연산에는 알파 축소(변수 이름 변경), 베타 축소(함수를 인수에 적용), 에타 축소(표현 간소화)가 있습니다.

람다는 덧셈과 곱셈과 같은 익숙한 연산을 순수하게 람다로 정의하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 후속 함수는 숫자와 그에 대한 연산을 베타 축소를 통해 표현하는 데 사용될 수 있습니다.

결론적으로, 람다는 계산의 기초 개념으로, 함수의 표현과 조작을 추상적으로 가능하게 합니다. 구조화된 응용을 통해 복잡한 계산을 표현할 수 있지만, 변수와 대체를 신중하게 처리해야 하는 도전 과제를 동반합니다.

요약이 없습니다.

저자는 "관측 가능성 엔지니어링"이라는 책의 두 번째 판을 작업 중이며, 몇 달 동안 이 작업에 집중해왔습니다. 이번 개정판에서는 관측 가능성 엔지니어링 팀의 증가에 대응하기 위해 "관측 가능성 거버넌스"라는 새로운 섹션을 추가하고 있습니다. 이는 첫 번째 판이 출간된 이후 큰 변화입니다.

하지만 저자는 대형 기술 기업을 위한 소프트웨어 구매 경험이 부족하여 조언을 구하고 있습니다. 그들은 소프트웨어 구매 과정에 대해 구체적인 질문이 있으며, 옵션을 평가하는 방법, 공급업체를 변경해야 할 시점을 파악하는 방법, 그리고 많은 돈과 자원이 관련된 상황에서 이해관계자 간의 합의를 이루는 방법에 대해 궁금해하고 있습니다.

저자는 경험이 있는 소프트웨어 구매자들에게 이메일을 통해 통찰력과 조언을 나눠줄 것을 요청하고 있습니다. 이 요청은 특정 회사나 제품과 관련된 것이 아니라 글쓰기 프로젝트를 위한 것임을 강조합니다. 저자는 공유된 조언이 비밀로 유지될 것이라고 확신합니다.

모장(Mojang)의 공식 버전을 사용하지 않고도 마인크래프트를 즐길 수 있는 방법을 소개합니다.

먼저 필요한 것들입니다. C++로 개발된 Cuberite 서버, 자바 기반의 ViaProxy 프록시, 코틀린으로 작성된 Minosoft 클라이언트가 필요합니다. 컴퓨터 사양은 64비트 프로세서에 최소 4코어(900MHz 이상), 최소 4GB RAM이 필요하며, OpenGL을 지원하는 그래픽 카드가 권장됩니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 첫째, Cuberite 서버를 다운로드합니다. 웹사이트에서 파일을 받아 설치하고, 일부 시스템에서는 소스에서 컴파일해야 할 수도 있지만, 일반적으로 간단합니다. 다운로드 후 폴더에 저장하고 실행하면 서버에 127.0.0.1:25565로 접근할 수 있습니다.

둘째, ViaProxy를 설정합니다. GitHub에서 ViaProxy를 다운로드하고, 자바 버전과 호환되는지 확인합니다(최소 자바 17 권장). 프록시 소프트웨어를 실행하고 하단에 표시된 IP 주소를 기록합니다.

셋째, Minosoft 클라이언트를 설치합니다. GitHub Actions 빌드에서 최신 버전을 다운로드하고, 자바 17 설치를 사용하여 Minosoft를 실행합니다.

게임을 시작하려면 Minosoft에서 계정을 생성합니다(예: "singleplayer"). ViaProxy에서 기록한 IP 주소를 사용해 서버를 추가하고, "Connect"를 클릭하여 게임을 시작합니다.

연결이 되지 않는 경우, Cuberite가 "온라인 모드"로 설정되어 있는지 확인합니다. 만약 그렇다면, settings.ini 파일에서 Authenticate=1을 Authenticate=0으로 변경한 후 Cuberite를 재시작하고 다시 시도해 보세요.

축하합니다! 이제 게임을 즐길 준비가 완료되었습니다.

저자는 소프트웨어 신뢰성을 높이는 도구를 개발 중인 사람으로부터 메시지를 받았습니다. 이 도구는 오류 탐지 및 처리 코드를 줄여 개발자들의 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다. 그러나 저자는 개발자들이 이 오류 처리 코드를 작성하는 데 소요하는 시간이 주 코드에 비해 얼마나 되는지를 정량적으로 연구한 자료가 부족하다는 점을 지적했습니다. 추정에 따르면, 실제 운영 시스템에서 이 코드가 차지하는 비율이 3분의 2를 넘을 수 있다고 합니다. 저자는 이 주제에 대한 구체적인 연구가 없다는 사실에 놀라움을 표했습니다.

개발자들은 약 11%의 시간을 디버깅에 사용하며, 어떤 날은 버그 수정에 최대 32%까지 할애하고, 테스트에는 최대 16%를 소비한다고 합니다. 저자는 소프트웨어 메트릭과 개선에 대한 논의는 많지만, 소프트웨어 개발 관행에 대한 기본적인 수치조차 잘 이해되지 않고 있다는 점에 우려를 표했습니다. 이 주제에 대한 연구자들의 피드백을 감사히 여깁니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

LLaMA Factory는 아마존과 NVIDIA와 같은 대기업들이 대형 언어 모델(LLM)을 세밀하게 조정하는 데 사용하는 도구입니다. 이 도구는 MacOS, Linux, Windows에서 사용할 수 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 100개 이상의 LLM을 코드 작성 없이 쉽게 커스터마이즈할 수 있습니다.

LLaMA Factory의 주요 기능으로는 다양한 모델 지원이 있습니다. LLaMA, Qwen, Mistral과 같은 여러 모델과 호환됩니다. 또한, 전체 조정, 동결 조정, LoRA와 같은 여러 훈련 방법을 지원합니다. 최신 알고리즘과 실용적인 팁을 활용하여 효율적인 모델 훈련과 추론을 가능하게 합니다. 사용자 커뮤니티도 활성화되어 있어, WeChat에서 온라인 사용자 그룹에 참여하여 지원과 협업을 받을 수 있습니다.

시작하는 방법은 간단합니다. 설치와 사용에 대한 포괄적인 가이드가 제공되며, 모델을 세밀하게 조정하고 실행하기 위한 간단한 명령어도 있습니다. 로컬 설치 옵션과 Colab과 같은 클라우드 기반 솔루션도 선택할 수 있습니다.

LLaMA Factory를 사용하기 위해서는 최소한 Python 3.9 버전이 필요하며, PyTorch와 transformers와 같은 특정 라이브러리의 버전도 요구됩니다. 설치는 소스에서 하거나 Docker를 사용하여 쉽게 설정할 수 있으며, Windows와 Ascend NPU와 같은 다양한 플랫폼에 대한 특별한 지침도 제공됩니다.

LLaMA Factory는 개발자들이 LLM을 쉽게 효과적으로 세밀하게 조정할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 광범위한 문서와 커뮤니티 지원이 있어 많은 도움이 될 것입니다.

요약이 없습니다.

사이버 공격으로 인해 히드로 공항과 다른 유럽 공항에서 큰 지연이 발생하고 있습니다. 이로 인해 전자 체크인과 수하물 시스템이 중단되었습니다. 이 "기술적 문제"로 인해 항공편이 지연되었으며, 브뤼셀과 베를린 공항에서도 긴 대기 시간이 보고되고 있습니다. 영향을 받은 소프트웨어는 콜린스 에어로스페이스에서 제공하며, 브리티시 에어웨이는 백업 시스템을 사용하고 있지만, 많은 다른 항공사들은 어려움을 겪고 있습니다.

히드로 공항의 승객들은 긴 줄을 서고 있으며, 일부는 수동 체크인에 두 시간 이상 걸리는 경우도 있습니다. 국가 사이버 보안 센터는 당국과 협력하여 상황을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 수백 개의 항공편이 지연되었으며, 승객들은 공항에 가기 전에 자신의 항공편 상태를 확인할 것을 권장받고 있습니다.

사이버 공격의 원인은 아직 불분명하지만, 범죄 조직이나 국가 지원 해커와 관련이 있을 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 당국은 상황을 면밀히 모니터링하고 있으며, 정부가 러시아와의 연관성을 조사해야 한다는 요구도 있습니다.

요약이 없습니다.

헨리와 로만은 모바일 기기를 위해 설계된 AI 추론 엔진인 카쿠스를 개발하고 있습니다. 카쿠스는 기기 내 AI에 중점을 두고 있으며, 이는 지연 시간 감소, 향상된 개인 정보 보호, 오프라인 기능, 그리고 클라우드 솔루션에 비해 낮은 비용 등의 이점을 제공합니다.

카쿠스의 주요 특징은 다음과 같습니다. 기존 프레임워크에서 발견된 문제를 해결하며, 저가 및 중가의 스마트폰에 최적화하고, 앱 크기를 최소화하며, 배터리 소모를 줄이는 데 중점을 둡니다. 카쿠스는 다양한 모바일 기기에서 효율적으로 작동하도록 처음부터 설계되었으며, 에너지 효율성과 모델 지원을 고려하고 있습니다. 개발자들이 최소한의 코드로 AI를 통합할 수 있도록 간단한 SDK를 제공합니다. 카쿠스는 개인 사용을 위한 오픈 소스이지만, 상업적 응용 프로그램에는 유료 라이센스가 필요합니다. 데모 앱은 앱 스토어와 구글 플레이에서 제공되며, 이미 여러 앱이 카쿠스를 사용하여 주간 50만 건 이상의 추론 작업을 처리하고 있습니다.

컴퓨터 사용자에게는 전통적인 하드웨어에 더 적합한 허깅페이스나 라마.cpp와 같은 다른 플랫폼을 사용할 것을 권장합니다. 개발자들은 커뮤니티의 피드백을 환영합니다.

pnpm 10.16 업데이트의 주요 내용은 다음과 같습니다.

새로운 의존성 업데이트 지연 기능이 추가되었습니다. 'minimumReleaseAge'라는 설정을 통해 새로 출시된 의존성의 설치를 지연시킬 수 있습니다. 이는 손상된 패키지로 인한 위험을 줄이기 위한 것입니다. 예를 들어, 이 값을 1440분(1일)으로 설정하면 하루 이상 된 패키지만 설치할 수 있습니다. 특정 의존성은 'minimumReleaseAgeExclude'를 사용하여 이 지연에서 제외할 수 있어, webpack과 같은 특정 패키지는 즉시 설치할 수 있습니다.

고급 의존성 검색 기능도 도입되었습니다. 새로운 "파인더 함수"를 통해 사용자는 의존성을 이름 외의 속성으로 검색할 수 있습니다. 이는 '.pnpmfile.cjs'에서 설정할 수 있습니다. 예를 들어, React 17을 피어 의존성으로 가진 모든 패키지를 찾아 그 위치를 의존성 그래프에서 확인할 수 있습니다.

파인더 함수는 검색 결과를 출력할 때 라이선스 정보와 같은 추가 세부정보도 제공할 수 있습니다.

패치 변경 사항으로는 Node.js 24에 대한 사용 중단 경고를 제거하고, 노드 버전이 올바르게 설정되도록 하며, '.tar.gz' 파일 게시를 가능하게 하고, 프로세스 취소 피드백을 개선하는 등의 수정이 포함되었습니다.

이번 업데이트는 pnpm 사용자에게 보안성과 사용성을 향상시킵니다.

매력적인 사용자 인터페이스를 만드는 것은 어려울 수 있지만, 과정을 간소화할 수 있는 몇 가지 핵심 전략이 있습니다. 저자는 제품인 라이트하우스를 재설계하면서 배운 교훈을 공유하며, 최소한의 노력으로 좋은 디자인을 달성하는 데 중점을 두었습니다.

첫째, 요소의 정렬과 일관성에 집중해야 합니다. 좋은 디자인은 요소들이 제대로 정렬되고 인터페이스 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 데 달려 있습니다. 정렬이 잘못되거나 요소의 외관이 다르면 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.

둘째, 컴포넌트 라이브러리를 활용하는 것이 좋습니다. 맞춤형 컴포넌트를 만드는 대신, HeroUI와 같은 컴포넌트 라이브러리를 이용해 디자인의 일관성을 확보하세요. 라이브러리의 컴포넌트를 가능한 한 적게 수정하여 불일치를 피하는 것이 중요합니다.

셋째, 명확한 디자인 규칙을 설정해야 합니다. 예를 들어, 두 가지 글꼴 두께와 두 가지 텍스트 색상만 사용하는 등의 규칙을 정하면 일관된 외관을 유지할 수 있습니다. 이는 의사결정을 간소화하고 일관성을 높이는 데 도움이 됩니다.

넷째, 사용자의 필요를 고려해야 합니다. 사용자가 목표를 달성하는 데 필요한 것을 우선시하고, 정보와 기능을 제한하여 혼잡함을 피하세요.

마지막으로, 디자인 가이드라인을 문서화하는 것이 중요합니다. 프로젝트의 디자인 규칙과 기준을 정리한 문서를 만들어 디자인 과정을 간소화하고 일관성을 유지하세요.

결론적으로, 개별 요소의 완벽함을 추구하기보다는 전체 UI의 일관성을 우선시하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식은 더 매끄럽고 즐거운 사용자 경험으로 이어집니다.

Wasm 3.0이 공식 출시되면서 Wasm 2.0 이후 많은 중요한 업데이트가 이루어졌습니다. 주요 특징으로는 64비트 주소 공간 지원이 추가되어, 최대 16 엑사바이트까지의 큰 애플리케이션과 데이터 세트를 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 특히 웹이 아닌 환경에서 유용합니다.

이제 사용자는 단일 모듈 내에서 여러 메모리 객체를 선언하고 접근할 수 있어, 도구와 애플리케이션의 기능이 향상되었습니다. 또한, Wasm은 자동으로 관리되는 새로운 형태의 저장소를 도입하여 메모리 관리를 개선하면서도 저수준의 특성을 유지합니다.

타입 시스템도 강화되어 더 정확한 참조 타입을 제공함으로써 함수 호출 시 안전성과 성능이 향상되었습니다. 새로운 테일 콜 기능은 함수가 추가적인 스택 공간을 사용하지 않고 종료될 수 있게 해 주어, 다양한 프로그래밍 언어에 유리합니다.

Wasm은 이제 예외 처리를 위한 내장 지원을 제공하여 실행 중 효율적인 로컬 중단이 가능해졌습니다. 또한, 새로운 완화된 벡터 명령어 변형이 도입되어 하드웨어 차이를 수용함으로써 성능을 개선합니다. 비결정적 결과에 대한 기본 동작이 명시되어 플랫폼 간 일관된 실행을 보장합니다.

Wasm 소스 코드에 주석을 추가할 수 있는 사용자 정의 주석 구문도 도입되어 가독성과 조직성이 향상되었습니다. 이와 함께 Wasm은 JavaScript와의 통합을 강화하여 Wasm 내에서 JavaScript 문자열 값을 직접 조작할 수 있게 되었습니다.

이러한 업데이트를 통해 Wasm은 고급 프로그래밍 언어를 더 잘 지원할 수 있게 되었으며, Java, Kotlin, Dart와 같은 새로운 언어들이 Wasm을 목표로 등장하고 있습니다. 전반적으로 Wasm 3.0은 더 강력하고 다재다능한 표준을 제공하는 것을 목표로 하며, 주요 웹 브라우저와 엔진에서 이미 구현이 진행되고 있습니다.

요약이 없습니다.

엘리자베스 굿스피드의 뉴스레터 "캐주얼 아카이비스트"는 중세기 북미 레스토랑의 식탁보를 모은 내용을 담고 있습니다. 그녀는 브림필드 벼룩시장에서 이 식탁보를 발견하고, 25개를 75달러에 구매했습니다. 이 식탁보는 1940년대 후반부터 1950년대까지의 것으로, 메뉴판이나 활동지 등 여러 용도로 사용되었습니다. 이는 전후 경제 호황과 도로 여행의 증가로 성장하는 중산층을 겨냥한 것이었습니다. 이 식탁보는 오프셋 인쇄 방식으로 저렴하게 제작되어 선명한 색상과 간단한 디자인을 특징으로 합니다.

뉴스레터는 이러한 빈티지 디자인 스타일이 현대의 향수를 불러일으키는 디자인에 어떻게 영향을 미치는지를 강조합니다. 현대의 디자인에서도 비슷한 시각적 기법이 사용되고 있습니다. 또한 굿스피드는 역사적인 중국 도표 아카이브를 소개하고, LA에서 열리는 AIGA 컨퍼런스에서의 강연 소식을 전하며, 독자들을 위한 할인 코드와 무료 티켓을 받을 기회를 제공합니다. 뉴스레터 제작을 지원하기 위한 기부도 환영합니다.

저자는 자신의 웹사이트 디자인 과정에 대해 반성하며, 특히 CSS 클래스 사용에 대해 이야기합니다. 처음에는 요소를 클래스 없이 직접 스타일링하는 자신의 조언을 충분히 따르지 않았음을 깨달았습니다. 이를 개선하기 위해, 웹사이트에서 클래스를 완전히 제거하고 의미론적 HTML 요소에 집중하기로 결정했습니다.

그들은 CSS를 기본, 구성 요소, 유틸리티의 세 가지 수준으로 구조화하고, 기본 요소 스타일을 더 많이 사용하려고 했습니다. 이를 위해 마크업을 면밀히 검토하고 맥락에 맞는 스타일링을 늘렸습니다. 그러나 지나치게 많은 맥락 스타일링은 복잡한 CSS 선택자를 초래하는 문제를 발견했습니다.

클래스 없이 구성 요소를 관리하기 위해 저자는 사용자 정의 HTML 태그와 속성을 탐색했습니다. 이 방법은 JavaScript 없이도 유효한 HTML을 제공하여 더 의미론적이고 명확한 코드를 가능하게 하며, 필요한 CSS 양을 줄여줍니다. 저자는 이 접근 방식이 접근성을 개선하고 마크업을 간소화하는 데 도움이 되었다고 언급했습니다.

이 방법이 장점이 있지만, 더 많은 계획이 필요하고 다양한 수준의 프론트엔드 전문성을 가진 대규모 프로젝트에는 적합하지 않을 수 있음을 인정했습니다. 저자는 CSS 클래스를 완전히 포기하지는 않았지만, 이번 경험이 웹 디자인에 대한 시각을 변화시켰고 앞으로의 작업에 영향을 미칠 것이라고 결론지었습니다. 특정 플러그인에 대해서는 여전히 일부 클래스를 사용하지만, 불필요한 곳에 JavaScript를 도입하는 데는 신중을 기하고 있습니다.

콜로라도 광업학교의 새로운 분석이 과학 저널에 발표되었습니다. 이 연구에 따르면 미국은 필요한 중요한 광물 자원을 충분히 보유하고 있지만, 이러한 광물들이 채굴 과정에서 종종 버려지고 있습니다. 코발트, 리튬, 희토류 원소와 같은 광물들은 광산에서 부산물로 발견되지만 회수되지 않아 낭비되고 있습니다. 연구진은 이러한 광물의 회수를 경제적으로 가능하게 만들기 위해 연구와 개발, 정책 변화가 필요하다고 강조합니다. 이 광물들을 소량이라도 회수함으로써 미국은 많은 중요한 자재의 수입 의존도를 줄일 수 있습니다. 또한, 이 연구는 이러한 광물 회수의 환경적 이점도 강조하며, 광산 폐기물을 줄이고 다양한 산업에서 재사용을 지원할 수 있다고 설명합니다.

구글이 안드로이드용 새로운 개발자 인증 시스템을 도입하고 있습니다. 이 시스템은 앱 개발자들이 자신의 신원을 등록하도록 요구합니다. 이 변화는 사용자들 사이에서 우려를 낳고 있으며, 특히 인터넷 연결 없이 앱을 설치할 수 있는 능력에 대한 걱정이 커지고 있습니다.

새로운 시스템은 개발자의 이름을 앱과 연결하는 방식으로 작동하며, 구글 플레이 스토어 외부에서 설치된 앱도 포함됩니다. 사용자가 오프라인 상태에서 인증된 앱을 설치하려고 할 경우, 시스템이 개발자의 상태를 온라인에서 확인해야 할 수 있어 문제가 발생할 수 있습니다. 일부 사용자들은 이 변화가 검열을 강화하고, 특히 연결이 불안정한 지역에서 앱의 접근성을 제한할 수 있다고 우려하고 있습니다.

안드로이드 디버그 브리지(ADB)와 같은 대체 방법이 있을 수 있지만, 이러한 방법이 모든 사용자에게 실용적이지는 않을 것입니다. 개발자 인증 시스템은 내년까지 도입되지 않을 예정이어서, 그에 대한 추가 논의와 발전이 이루어질 시간을 제공합니다.

레더맨은 1857년부터 1889년까지 미국 북동부를 떠돌던 신비로운 방랑자였습니다. 그는 독특한 수제 가죽 의상을 입고 다녔습니다. 1839년경에 태어난 그는 프랑스-캐나다 혈통으로 추정되며, 주로 프랑스어로 의사소통하고 영어는 거의 사용하지 않았습니다. 그는 코네티컷 강과 허드슨 강 사이의 365마일 경로를 따라 정기적으로 여행하며, 34일마다 마을에 들러 생필품을 조달했습니다.

레더맨은 "레더맨 동굴"이라고 불리는 바위 쉼터에서 살았고, 조용한 성격으로 짧은 문장이나 제스처로만 대답하는 것으로 유명했습니다. 혹독한 날씨 속에서도 잘 살아남았고, 마을 사람들은 그를 위해 음식을 준비하곤 했습니다. 그의 수입원은 정확히 알려져 있지 않습니다.

레더맨의 건강은 악화되었고, 1888년에 입원한 후 정신적으로는 건강하지만 감정적으로는 문제가 있다는 진단을 받았습니다. 그는 1889년에 구강암으로 세상을 떠났으며, 그의 소지품 중에서 프랑스어 기도서가 발견되었습니다.

그의 정체성에 대해서는 여전히 논란이 있으며, 때때로 "줄스 부르글레"라는 이름으로 불리기도 했지만, 이 이름은 나중에 확인되지 않았습니다. 그의 무덤은 뉴욕 오시닝의 스파르타 묘지에 위치해 있으며, 2011년에 그의 유해가 묘지 내 다른 장소로 옮겨진 후 새로운 비석이 세워졌습니다. 레더맨은 노래와 다큐멘터리의 영감을 주었으며, 코네티컷 민속에서 전설적인 인물로 남아 있습니다.

2025년 9월 19일, FuriLabs는 FLX1s 스마트폰 출시를 발표했습니다. 사전 판매가 시작되었으며, 생산은 2025년 10월 말까지 완료될 예정입니다. 이후 배송이 시작됩니다. 기존 주문은 자동으로 FLX1s로 업그레이드되거나 요청 시 환불이 가능합니다. FuriLabs 팀은 FLX1 소유자와 주문을 기다리는 고객들에게 감사의 마음을 전했습니다.

애플 사진 앱이 카메라에서 이미지를 가져올 때 가끔 이미지가 손상되는 문제가 발생합니다. 작성자는 OM 시스템 OM-1 카메라를 사용하면서 결혼식에서 촬영한 사진의 약 30%를 잃는 경험을 했습니다. 처음에는 하드웨어에 문제가 있다고 생각해 케이블, SD 카드, 노트북, 심지어 카메라까지 교체했지만 손상 문제는 계속되었습니다.

문제를 해결하기 위해 여러 가지를 시도한 결과, 손상은 주로 사진 앱의 소프트웨어 문제로 발생하는 것으로 보였습니다. 특히 "가져온 후 삭제" 기능을 사용할 때 문제가 발생하는 것 같았습니다. 더 많은 사진을 잃지 않기 위해 작성자는 사진 앱 대신 다크테이블을 사용하여 이미지를 관리하기로 결정했습니다. 이 새로운 작업 방식 덕분에 손상 문제를 해결할 수 있었고, 사진을 가져오고 정리하며 내보내는 과정에서 문제가 발생하지 않았습니다. 결국, 문제를 해결하기 위해 시간과 비용을 들였지만, 이제는 백업 하드웨어와 더 신뢰할 수 있는 사진 관리 프로세스를 갖추게 되었습니다.

2022년에는 인공지능(AI)에 대한 관심이 상당했지만, 현재는 그 규모가 더욱 커져 시장 가치가 수조 달러에 이르고 있습니다. 마이크로소프트는 AI 기능이 강화된 애저 클라우드 서비스 덕분에 기업 가치가 4조 달러에 가까워졌습니다. 구글을 AI로 혁신하고 있는 알파벳은 3조 달러 기업으로 성장했습니다. 아마존도 클라우드 서비스에 참여하고 있어 이와 비슷한 가치를 지니고 있습니다. 메타는 소셜 미디어와 함께 AI에 더 집중하고 있으며, 현재 가치는 약 2조 달러입니다. 오라클은 AI 클라우드 시장에서 경쟁하고 있으며, 1조 달러 가치를 목표로 하고 있습니다. 또한, 챗GPT의 제작사인 오픈AI와 경쟁사인 앤트로픽, xAI도 연말까지 비슷한 가치를 달성할 가능성이 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

어떻게 현재 상황을 잘 처리하고 있나요?

요약이 없습니다.

이 기사는 로버트 시몬이 만든 지도를 다루고 있습니다. 이 지도는 일반적인 북쪽이 위에 있는 방향 대신 남쪽이 위에 있는 형태로 세계를 보여줍니다. 이러한 비전통적인 시각은 우리가 오랫동안 가지고 있던 지도에 대한 인식을 도전하게 하며, 왜 북쪽을 위에 두는지에 대해 비판적으로 생각해보도록 유도합니다. 역사적으로 지도는 다양한 방향으로 제작되어 왔으며, 남쪽이 위인 경우도 있었습니다. 이는 각 시대의 도구와 지식을 반영한 것입니다. 이 기사는 지도 방향이 우리의 인식에 미치는 영향을 강조합니다. 일반적으로 위쪽에 있는 것들이 더 긍정적으로 여겨지기 때문입니다. 시몬의 지도는 지리적 참고자료이자 철학적 질문을 던지는 역할을 하며, 우리가 지도 제작의 전통을 다시 생각해보도록 초대합니다.

FileVault가 활성화되면 Mac의 데이터는 사용자가 비밀번호로 로그인할 때까지 잠겨 있습니다. SSH의 작동 방식을 제어하는 OpenSSH 구성 파일은 이 잠긴 데이터 볼륨에 저장됩니다. 일반적으로 이로 인해 시작 시 SSH를 사용할 수 없습니다. 그러나 원격 로그인이 활성화되면 SSH를 통해 비밀번호를 입력하고 원격으로 데이터 볼륨을 잠금 해제할 수 있습니다. 잠금 해제가 완료되면 macOS가 볼륨을 마운트하고 필요한 서비스를 시작하는 동안 잠시 연결이 끊어질 수 있습니다. 이 과정이 끝나면 SSH와 다른 서비스가 완전히 사용 가능해집니다.

이 SSH를 통한 데이터 볼륨 잠금 해제 기능은 macOS 26 Tahoe에서 도입되었습니다. 관련 자료로는 sshd(8)가 있습니다.

베스 스틸먼은 응급실 의사이자 작가로, 남편 제이크가 혀암으로 세상을 떠난 후의 슬픔에 대해 이야기합니다. 제이크가 세상을 떠난 지 1년이 지났지만, 그녀는 여전히 믿기 힘든 감정과 그가 곁에 있다는 지속적인 느낌으로 힘들어하고 있습니다. 미국 정신의학회는 "장애가 있는 슬픔"을 오랜 애도 기간으로 정의하지만, 베스는 자신의 슬픔이 상실에 대한 자연스러운 반응이라고 생각하며 이 개념에 의문을 제기합니다.

그녀는 제이크를 떠올리게 하는 순간들에서 느끼는 혼란과 탐색의 감정을 설명하며, 여전히 그의 존재를 기대하고 있음을 인식합니다. 베스는 슬픔의 복잡성을 탐구하며, 슬픔이 직선적인 경로를 따르지 않고 예기치 않게 다시 나타날 수 있음을 강조합니다. 일상생활에서는 딸 아테나를 돌보고 일을 하면서도, 그녀는 깊은 슬픔과 제이크와 함께 일부가 죽었다는 느낌을 겪고 있습니다.

베스는 슬픔을 의료화하고 그 해결을 서두르는 사회적 경향을 비판하며, 슬픔은 개인적이고 진화하는 경험으로 분류될 수 없다고 주장합니다. 그녀는 죽음의 무작위성에서 거리를 두려는 사람들에 대한 불만을 나누고, 슬픔을 감추고 정화하는 문화적 틀에 의문을 제기합니다.

결국 베스는 슬픔이 질병이 아니라 사랑과 기억으로 가득한 삶의 일부라고 강조합니다. 제이크는 떠났지만 그에 대한 감정은 여전히 강하게 남아 있으며, 슬픔의 치유를 기다리지 않겠다고 말합니다. 이것이 현재 그녀의 삶입니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 큰 양의 실수 배열에서 가장 작은 수의 인덱스를 효율적으로 찾는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

문제의 핵심은 큰 배열에서 가장 작은 값의 인덱스, 즉 argmin을 찾는 것입니다.

첫 번째 해결책으로 Rust에서 가장 간단한 방법은 min_by와 total_cmp를 사용하는 것으로, 백만 개의 숫자를 가진 배열에서 약 511 마이크로초가 소요됩니다.

두 번째 접근법은 직접 값을 비교하는 사용자 정의 비교기를 사용하는 것으로, 이 경우 실행 시간이 489 마이크로초로 줄어듭니다. 하지만 모든 부동 소수점 비교에 대해 정확하게 작동하지 않을 수 있습니다.

세 번째 방법은 Rust의 표준 라이브러리를 이용한 부분 비교로, 부동 소수점을 더 잘 처리하여 실행 시간이 470 마이크로초로 단축됩니다. 이는 컴파일러 최적화 덕분에 약간 더 빠릅니다.

네 번째 방법은 숫자가 양수이기 때문에 비트 표현으로 변환(to_bits() 사용)하여 빠른 비교를 가능하게 합니다. 이 방법은 단 370 마이크로초에 실행되어 30%의 속도 향상을 이룹니다.

글에서는 Criterion 라이브러리를 사용하여 이러한 방법들을 비교하는 벤치마크 테스트 결과도 포함되어 있어 성능 차이를 보여줍니다.

결론적으로, 이 특정 문제에 가장 적합한 방법은 양의 실수를 비트 표현으로 정렬하여 최적의 속도를 얻는 것입니다.

요약이 없습니다.

RSS와 Atom 피드는 온라인 콘텐츠를 따라잡는 데 필수적입니다. 저자는 700개 이상의 피드를 구독하고 있으며, 대부분은 잘 작동하지만 일부는 자주 문제가 발생한다고 언급합니다. 여기에는 고장 난 피드의 주요 문제와 해결책이 있습니다.

첫째, 만료된 SSL 인증서입니다. 웹사이트가 SSL 인증서를 갱신하는 것을 잊는 경우 피드가 고장날 수 있습니다. 해결책으로는 갱신 알림을 설정하거나 CDN을 사용해 자동으로 갱신을 관리하는 방법이 있습니다.

둘째, 느린 서버로 인한 타임아웃입니다. 서버가 너무 느리면 피드 리더가 피드를 가져오는 것을 중단합니다. 이를 해결하기 위해서는 서비스 성능을 개선하거나 캐싱을 사용하는 것이 좋습니다.

셋째, 잘못 구성된 방화벽입니다. 새로운 방화벽 설정이 피드 리더를 차단할 수 있습니다. 해결책은 피드 URL을 제한에서 제외하거나 링크 전용 피드를 제공하는 것입니다.

넷째, 서버가 다운되는 경우입니다. 웹사이트가 가끔 오프라인 상태가 될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 모니터링 시스템을 설정해 이러한 상황이 발생할 때 알림을 받을 수 있습니다.

다섯째, 피드 URL 변경입니다. 블로깅 플랫폼을 변경하면 피드 URL이 바뀔 수 있습니다. 해결책은 같은 URL을 유지하거나 이전 URL로 리디렉션하고, 사용자에게 변경 사항을 알리는 것입니다.

여섯째, 피드 파싱 실패입니다. 드물게 인코딩 문제로 인해 피드가 파싱되지 않을 수 있습니다. 정기적으로 피드를 검증해 이러한 문제를 조기에 발견하는 것이 중요합니다.

일곱째, 삭제된 피드입니다. 일부 웹사이트는 피드를 아예 제공하지 않기도 합니다. 저자는 피드를 활성 상태로 유지할 것을 권장합니다.

마지막으로, 삭제된 웹사이트입니다. 누군가 자신의 웹사이트를 삭제하면 피드도 사라지게 되어 안타까운 상황이 발생합니다.

저자는 이 정보가 다른 사람들에게 도움이 되기를 바라며, 이 글을 공유할 것을 권장합니다.