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클라우드플레어가 새로운 이메일 서비스를 위한 비공식 베타 버전을 출시했습니다. 이 서비스는 개발자들이 클라우드플레어 워커를 통해 직접 거래 이메일을 쉽게 보낼 수 있도록 도와줍니다. 이메일 관리가 간소화되어 개발자들이 애플리케이션에 이메일 기능을 매끄럽게 통합할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 이메일 발송이 간편해졌습니다. 개발자들은 코드에 간단한 바인딩을 추가함으로써 사용자와의 소통, 예를 들어 회원가입 확인이나 알림을 쉽게 처리할 수 있습니다. 둘째, 이메일 전달에 중점을 두고 있습니다. 이 서비스는 DNS 레코드를 자동으로 구성하여 이메일이 사용자들의 받은 편지함에 빠르고 신뢰성 있게 도착하도록 보장합니다. 이를 통해 이메일 제공업체와의 신뢰를 높입니다.

셋째, 개발 워크플로우와의 통합이 자연스럽습니다. 클라우드플레어 이메일 서비스는 기존 개발 프로세스에 잘 맞아들어가며, 개발자들이 API 키 없이 이메일 발송과 수신을 관리할 수 있게 합니다. 넷째, 이메일 발송과 라우팅을 결합한 종합 솔루션입니다. 이 서비스는 애플리케이션이 수신 이메일을 처리하고, 지원 티켓 생성이나 청구서 처리와 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 합니다.

다섯째, 이메일 전달 상태를 추적하고 사용자가 이메일 누락을 보고할 때 문제를 해결할 수 있는 관찰 및 디버깅 기능이 제공됩니다. 마지막으로, 이메일 서비스는 11월에 비공식 베타로 제공될 예정이며, 관심 있는 개발자들을 위한 대기자 명단이 마련됩니다. 가격 정보는 추후에 공개될 예정이며, 이메일 발송을 위해서는 유료 워커 구독이 필요합니다.

전반적으로 클라우드플레어의 이메일 서비스는 개발자들에게 신뢰할 수 있고 사용하기 쉬운 이메일 솔루션을 제공하여 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

마이크로소프트는 가자와 서안에서 이스라엘 군의 8200부대가 팔레스타인인들을 대상으로 대규모 감시를 위해 자사의 기술을 사용하는 것을 중단했습니다. 이는 가디언의 조사 결과, 8200부대가 수백만 건의 민간 전화 통화를 수집하고 있다는 사실이 드러났기 때문입니다. 마이크로소프트는 8200부대가 자사의 Azure 클라우드 플랫폼에 감시 데이터를 저장함으로써 서비스 약관을 위반했다고 판단했습니다.

조사에 따르면, 8200부대는 전화 통화를 수집하고 분석하기 위한 대규모 시스템을 구축하여 약 8,000테라바이트의 데이터를 축적했습니다. 마이크로소프트가 접근을 차단하기로 결정한 것은 이스라엘 군의 작전으로 인해 가자에서 상당한 민간인 사상자가 발생하고 있다는 점에 대해 우려하는 직원들과 투자자들의 압력이 있었기 때문입니다.

마이크로소프트의 사장은 대규모 민간인 감시를 위한 기술을 제공하지 않으며, 8200부대에서 사용하던 특정 인공지능 및 클라우드 서비스를 중단했다고 밝혔습니다. 이 결정은 마이크로소프트와 이스라엘 군 간의 전반적인 비즈니스 관계에는 영향을 미치지 않았지만, 제3자 클라우드 서비스에 저장된 민감한 군사 데이터의 보안에 대한 의문을 제기합니다.

가디언의 보도는 기술 기업들이 군사 작전과 인권 침해에 어떤 역할을 하는지에 대한 관심을 높였습니다.

최근 연구에 따르면, 사모펀드가 소유한 병원의 응급실에서 사망률이 비슷한 병원에 비해 13% 증가한 것으로 나타났습니다. 연구자들은 이러한 사망률 증가의 주된 원인을 인수 후 인력 감소로 보고하고 있습니다. 구체적으로, 사모펀드 소속 병원의 정규직 직원 수는 평균 11.6% 감소했으며, 응급실의 인건비도 크게 줄어들었습니다.

이 연구는 2009년부터 2019년까지 49개의 사모펀드 소속 병원에서 Medicare 환자의 응급실 방문 100만 건 이상을 분석하고, 사모펀드 소속이 아닌 293개 병원에서의 600만 건 이상의 방문과 비교했습니다. 이 연구는 이익을 추구하는 투자자들이 영향을 미친 의료 환경에서 환자 결과가 나쁘고 비용이 더 높다는 이전 연구 결과를 보완합니다.

사모펀드는 병원을 인수할 때 큰 부채를 지는 경우가 많아, 이로 인해 비용 절감 조치가 이루어지고 직원 수가 줄어드는 상황이 발생합니다. 그 결과, 의사들은 이러한 변화가 환자 치료에 부정적인 영향을 미친다고 보고하고 있습니다. 일부 주에서는 환자 결과를 보호하기 위해 사모펀드의 의료 분야 영향력을 제한하는 법안을 통과시키기 시작했습니다.

팔레트 생성기는 데이터 시각화를 위한 색상 팔레트를 만드는 데 도움을 주며, 색상이 시각적으로 구별 가능하고 사용하기 쉽게 설계되었습니다. 주요 기능과 팁은 다음과 같습니다.

팔레트 옵션에서는 단일 색상, 발산형 또는 다양한 색상 스케일 중에서 선택할 수 있습니다. 색상의 수는 3개에서 13개까지 선택할 수 있으며, 배경색은 밝은색 또는 어두운색 중에서 고를 수 있습니다.

효과적인 팔레트를 만들기 위해서는 시각적으로 균등한 색상을 사용하여 차트를 해석할 때 혼란을 피하는 것이 중요합니다. 대비가 뚜렷한 끝 색상(따뜻한 색/차가운 색, 밝은 색/어두운 색)을 선택하면 구별이 더 잘 됩니다. 브랜드 색상을 사용할 경우, 밝기와 채도를 조절하여 더 매력적인 팔레트를 만들 수 있습니다.

단일 색상 스케일은 하나의 변수를 나타내는 데 가장 적합하며, 어두운 색상이 더 높은 값을 나타냅니다. 원하는 전환을 위해 밝기와 색상 강도를 조절할 수 있습니다(예: 회색이나 흰색으로).

발산형 색상 스케일은 한 극단에서 중립점을 거쳐 다른 극단까지의 범위를 보여주는 데 유용합니다(예: 정치적 성향). 중간 색상을 조정하여 명확성을 높이고 중간 색조가 섞이지 않도록 해야 합니다.

추가로 색채 이론과 디자인에 대한 추천 자료도 제공됩니다. 이 도구는 데이터 시각화를 위한 효과적인 색상 팔레트를 만드는 과정을 간소화하여 사용자가 정보를 더 쉽게 해석할 수 있도록 돕습니다.

Webhound는 사용자가 자연어로 요청을 입력하면 웹에서 데이터셋을 생성할 수 있도록 도와주는 AI 도구입니다. 사용자는 필요한 데이터에 대해 간단히 설명하면, AI가 정보를 검색하고 추출하여 다운로드 가능한 CSV 형식으로 정리합니다.

HN 커뮤니티를 위해 특별히 회원 가입 없이 사용할 수 있는 버전도 제공됩니다. 사용자들은 Webhound를 경쟁사 분석, 리드 생성, 가격 추적, 투자자 매핑, 연구 자료 수집, 가설 검증 등 다양한 작업에 활용하고 있습니다.

팀은 처음에 높은 비용과 비효율성 문제에 직면했지만, 신뢰성과 성능을 개선하기 위해 다중 에이전트 시스템을 개발했습니다. 이 새로운 접근 방식은 비용을 크게 줄이면서 속도와 데이터 품질을 향상시켰습니다. 시스템은 계획과 추출의 두 단계로 운영됩니다.

Webhound는 데이터셋에 대한 정기 업데이트 기능과 더 쉬운 통합을 위한 API도 제공합니다. 팀은 유사한 프로젝트 경험이 있는 사람들로부터 피드백을 받고자 합니다.

이 기사는 Saša Jurić가 Goatmire Elixir Conf에서 발표한 내용에 대해 다루고 있으며, 코드 리뷰와 풀 리퀘스트(PR)를 개선하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 많은 엔지니어들이 대규모이고 복잡한 PR로 인해 코드 리뷰를 부담스럽게 느끼며, 이로 인해 "좋아 보입니다"와 같은 피상적인 코멘트가 많아져 중요한 문제를 간과할 수 있습니다.

둘째, Saša는 어려운 PR은 작성자에게 되돌려 보내어 명확한 설명을 요구해야 한다고 제안합니다. 리뷰 가능한 PR은 평균적인 개발자가 이해하는 데 5-10분 정도 걸려야 하며, 이상적으로는 약 300줄의 코드로 제한되어야 합니다.

셋째, 커밋은 일관된 이야기를 전달하도록 구조화되어야 하며, 이를 통해 리뷰어가 변경의 목적과 맥락을 쉽게 이해할 수 있도록 해야 합니다. 모호한 커밋 메시지는 피해야 합니다.

넷째, 기사는 깔끔한 커밋 기록을 유지하고 이전 변경 사항을 맥락을 잃지 않고 다듬기 위해 수정 커밋을 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.

다섯째, 명확한 커밋 기록은 버그가 언제 발생했는지를 파악하는 데 도움이 되며, 디버깅에도 유용합니다.

여섯째, 명확한 커밋 이야기를 가진 집중적인 PR은 더 나은 피드백과 높은 품질의 코드를 이끌어내어 개발 속도를 높이는 데 기여합니다.

저자는 개발자들이 향후 코드 리뷰를 개선하기 위해 커밋 관행에 대해 의도적으로 접근할 것을 권장합니다.

KnottyTom Price는 "knotty-lib"라는 패키지를 만들었습니다. 이 패키지는 뜨개질 패턴을 위해 특별히 설계된 언어입니다.

이 기사는 방사선학에서 인공지능(AI)의 역할과 AI가 인간 방사선사를 대체하지 않는 방법에 대해 다룹니다. 폐렴과 같은 질병을 인간 방사선사보다 더 정확하게 감지할 수 있는 AI 모델의 발전에도 불구하고, 인간 방사선사에 대한 수요는 사상 최고치를 기록하고 있습니다. 2025년에는 방사선학 레지던시 자리가 증가하고 방사선사의 높은 급여가 보고되었습니다.

AI의 능력에 따르면, AI 모델은 특정 질환을 더 빠르고 정확하게 진단할 수 있지만, 실제 병원 환경에서 적용할 때 여러 어려움에 직면합니다. 특히 드문 사례에 대해서는 어려움을 겪으며, 자율적으로 운영되기 위해서는 법적 장벽도 넘어야 합니다.

인간 방사선사의 역할은 진단 외에도 환자 및 동료와의 소통 등 다양한 업무에 많은 시간을 할애합니다. 이러한 부분은 AI가 완전히 대체할 수 없는 영역입니다.

AI는 스캔 해석을 더 빠르게 하고 비용을 줄일 수 있는 가능성이 있지만, 이는 오히려 영상 서비스에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다. 이를 제본스 역설(Jevons paradox)이라고 합니다.

AI의 한계로는 많은 AI 모델이 좁은 데이터셋으로 훈련되어 다양한 임상 환경에서 성능이 저하될 수 있다는 점이 있습니다. 이로 인해 통제된 기준과 실제 응용 간의 성능 차이가 발생합니다.

미래 전망에 따르면, 방사선학에 AI가 통합됨에 따라 AI가 일자리를 대체하기보다는 방사선사의 업무 방식을 변화시킬 것으로 보입니다. 방사선사는 새로운 업무와 책임을 맡게 되어 오히려 더 바빠질 가능성이 있습니다.

전반적으로 이 기사는 AI가 방사선학을 향상시킬 잠재력이 있지만, 인간의 전문성을 대체하지는 않을 것이며, 앞으로 AI와 방사선사 간의 협력 관계가 형성될 것임을 강조합니다.

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이 글에서는 JavaScript의 bigint 타입을 사용하여 프로젝트에서 데이터를 저장하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 반복되는 키를 가진 많은 설정 객체로 인해 성능 문제가 발생하는 상황을 겪었습니다. 이로 인해 직렬화 과정에서 큰 문자열이 생성되고 비교 작업이 느려졌습니다.

해결책으로 저자는 설정 데이터를 더 간결하게 저장하기 위해 bigint를 사용하는 방법을 탐색했습니다. 이는 필드와 그 크기를 정의하고 비트 연산을 사용하여 데이터를 효율적으로 관리하는 과정을 포함합니다.

이 접근 방식의 장점은 메모리 사용량이 매우 작고, 비트 필드를 이용한 빠른 역직렬화 및 최적화된 작업이 가능하다는 점입니다. 또한, 더 빠른 동등성 검사와 교차 연산을 수행할 수 있습니다.

하지만 단점도 존재합니다. 필드는 최대 크기를 가져야 하므로 동적 데이터 저장에 제한이 있습니다. 또한, bigint에 대한 비트 연산은 표준 JavaScript 객체보다 느릴 수 있습니다. 이로 인해 더 복잡한 코드가 필요하며, 광범위한 테스트가 요구됩니다.

이 방법이 최적화를 가져올 수 있지만, 저자는 실제로 그 효과를 평가하고 있는 중입니다. 독자들에게는 이 방법의 성공 여부에 대한 업데이트를 나중에 확인해보기를 권장하고 있습니다.

Helium BETA는 중단 없는 원활한 인터넷 경험을 제공하는 리눅스 AppImage입니다. 이 앱은 사용자 프라이버시를 최우선으로 하며, 광고를 자동으로 차단합니다. 주요 기능으로는 유용한 도구인 네이티브 !bangs와 분할 화면 기능이 포함되어 있습니다. Helium은 광고 프로그램이나 불필요한 추가 기능이 없으며, 사용자 친화적인 디자인에 중점을 두고 완전히 오픈 소스로 개발되었습니다.

이번 9월에 Servo는 447개의 풀 리퀘스트를 병합하며 기록적인 성과를 달성했습니다. 이에는 중요한 개선 사항과 새로운 기능이 포함되어 있습니다.

새로운 기능으로는 인라인 SVG 요소의 렌더링이 가능해져 웹사이트의 시각적 요소가 향상되었습니다. CSS 그리드 지원이 추가되어 이름이 지정된 그리드 라인과 영역을 사용할 수 있게 되었으며, 특정 설정을 통해 이용할 수 있습니다. 또한 주요 데스크톱 플랫폼에서 CSS 글꼴 변형 설정을 지원하는 가변 글꼴 기능도 제공됩니다.

개발자 도구도 개선되었습니다. 기능적인 네트워크 모니터 패널이 추가되었고, 자바스크립트 디버거는 중단점을 표시할 수 있게 되었으며, 레이아웃 검사기의 가시성 기능도 향상되었습니다.

안정성 측면에서도 큰 개선이 있었습니다. 충돌과 관련된 주요 수정이 이루어져 렌더링 과정이 동기화되어 오래된 결과가 나타나는 것을 방지합니다.

웹 플랫폼 지원도 강화되었습니다. 자바스크립트와 DOM API의 업그레이드가 이루어졌으며, IndexedDB와 새로운 이벤트 처리 기능이 추가되었습니다. 2D 캔버스와 CSS 속성에 대한 지원도 향상되어 성능과 정확성이 개선되었습니다.

성능 최적화도 진행되었습니다. 렌더링 루프가 초당 60프레임으로 제한되었고, 인라인 스타일시트를 중복 제거하여 메모리 사용량이 개선되었습니다.

마지막으로, Servo 프로젝트는 매달 5,552달러의 기부금을 받고 있으며, 이는 새로운 CI 서버를 구축하고 기여자들을 지원하는 데 사용될 것입니다.

전반적으로 9월은 Servo의 기능과 성능에 큰 향상을 가져왔으며, 지속적인 성장과 커뮤니티 지원을 위한 기반을 마련했습니다.

시스코 장치에서 심각한 취약점이 발견되어 최대 200만 대에 영향을 미치고 있습니다. 이 결함은 CVE-2025-20352로 식별되며, 공격자가 원격으로 시스템을 중단시키거나 악성 코드를 실행할 수 있게 합니다. 이 취약점은 시스코의 IOS 및 IOS XE 소프트웨어의 모든 지원 버전에서 존재합니다.

문제는 장치 관리를 위해 사용되는 SNMP(간단한 네트워크 관리 프로토콜) 구성 요소의 버그에서 발생합니다. 공격자는 특별히 조작된 SNMP 패킷을 전송하여 이 취약점을 악용할 수 있습니다. 공격을 실행하기 위해서는 조직 내에서 종종 알려진 읽기 전용 커뮤니티 문자열에 접근해야 합니다.

시스코는 모든 사용자에게 장치를 업데이트하여 이 취약점을 수정할 것을 권장하고 있습니다. 그동안 신뢰할 수 있는 사용자에게만 SNMP 접근을 제한하고 장치를 면밀히 모니터링할 것을 권장합니다. 이 취약점은 시스코가 9월 업데이트에서 해결한 14개의 보안 문제 중 하나입니다.

저자는 일본 사용자로부터 받은 혼란스러운 도움 요청에 대해 이야기합니다. 이 사용자는 기계 번역을 이용해 소프트웨어 설치 중 발생한 오류를 설명했는데, 메시지에는 "구토," "염소 시간," "때리기"와 같은 이상한 표현이 포함되어 있습니다. 이러한 표현들은 잘못된 번역에서 비롯된 것으로 보입니다.

주요 내용으로는 "구토"가 오류가 발생했음을 나타내고, "목재"는 로그를 의미할 가능성이 높다는 점이 있습니다. "염소 시간"은 실행 환경을 가리키며, 오류가 실행 로그에 숨겨져 있다는 뜻일 수 있습니다. 사용자는 소프트웨어를 여러 번 재설치했지만 여전히 오류를 겪고 있습니다. "아버지의 돌에 대한 모욕"과 같은 다른 표현의 의미에 대한 추측도 있으며, 이는 불만을 표현하거나 소프트웨어 의존성과 관련이 있을 수 있습니다. "바람, 기둥, 그리고 용"이라는 표현은 여전히 불명확하며, 여러 해석이 제시되었지만 확정적인 의미는 발견되지 않았습니다.

저자는 더 많은 정보를 가진 사람들에게 공유해 줄 것을 요청하며, 새로운 주제를 이해하고자 하는 호기심을 표현합니다.

이 글에서는 Flix 프로그래밍 언어가 타입 및 효과 시스템 내에서 프린트 디버깅을 어떻게 관리하는지에 대해 다룹니다.

첫 번째로, 효과 시스템을 속이는 것은 프로그래밍에서 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 특히 메모리 안전성이 중요한 언어에서는 더욱 그렇습니다. Flix 컴파일러는 효과 시스템을 활용하여 죽은 코드를 제거하고 병렬 처리를 가능하게 하는 최적화를 수행합니다.

프린트 디버깅을 시도할 때 프로그래머는 엄격한 효과 시스템으로 인해 오류를 겪게 됩니다. 간단한 프린트 함수를 사용하려는 시도가 컴파일 오류로 이어지는데, 이는 함수의 효과가 컴파일러가 기대하는 것과 일치하지 않기 때문입니다.

첫 번째 해결책으로는 효과 시스템을 우회하는 특별한 프린트 함수를 만드는 것이었지만, 이 방법은 중복 검사와 최적화로 인해 프린트 문이 제거되어 실패했습니다.

두 번째 시도로, 글에서는 프린트 문을 위한 "디버그" 효과를 도입하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이를 통해 함수 시그니처를 변경하지 않고도 프로그램이 컴파일될 수 있습니다. 이 방법은 효과 시스템의 무결성을 유지하면서 개발자들이 자유롭게 프린트 문을 추가할 수 있게 합니다.

이 새로운 방법은 프로그램의 성능을 방해하지 않으면서 프린트 문이 원활하게 작동하도록 합니다. 그러나 이로 인해 표현식이 불순수한 것으로 표시되어 최적화에 영향을 줄 수 있습니다.

생산 모드에서는 암묵적인 "디버그" 효과가 비활성화되어, 배포된 코드에서 프린트 문이 잘못 사용되는 것을 방지합니다.

마지막으로, 글에서는 복잡한 매크로 없이 파일 이름과 줄 번호와 같은 맥락을 제공하는 디버그 문자열 보간기를 사용하여 디버깅 출력을 개선하는 방법도 언급합니다.

전반적으로 이 글은 효과적인 디버깅 도구와 언어의 타입 및 효과 시스템의 무결성을 유지하는 것 사이의 균형을 강조합니다.

2025년 9월 23일, 메인주에서 중학생들이 부모님이 핸드폰을 사용하기에는 너무 어리다고 생각해 유선 전화를 사용하는 모습이 보도되었습니다. 이 사건은 현재 소셜 미디어에 대한 불만을 불러일으켰습니다. 요즘 소셜 미디어는 광고와 끝없는 콘텐츠로 넘쳐나고 있습니다.

저자는 초기 인터넷의 단순함과 연결성을 회상하며, 블로그와 RSS 피드를 활용해 더 나은 온라인 상호작용을 할 것을 제안합니다. 그들은 자신이 좋아하는 블로그를 모아 '곰 블로그'를 만들 계획이며, 다른 사람들도 이를 통해 연결될 수 있도록 장려하고 있습니다. 이는 소셜 미디어 대신 하이퍼링크를 통해 이루어질 것입니다.

핵심은 우리가 예전 인터넷의 매력과 자율성을 되찾을 수 있다는 것입니다. 소셜 미디어의 순환에 갇히지 않고, 다른 사람들과 연결되는 방식을 스스로 선택할 수 있습니다. 저자는 이 운동에 동참할 것을 초대하며, 이러한 변화를 돕기 위해 RSS 리더와 같은 자원을 제공할 예정입니다.

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이 글은 회복적 정의에 대해 다루고 있으며, 특히 원주율 문화의 관점에서 이 주제를 강조합니다. 이러한 사회는 역사적으로 처벌보다 화해와 보상을 우선시해 왔습니다. 서구의 정의관이 본질적으로 대립적이고 처벌적이라는 믿음과는 달리, 저자는 이러한 관점이 약 1200년경에 등장한 최근의 발전이라고 주장합니다.

회복적 정의는 처벌이 아닌 치유와 공동체의 안전에 초점을 맞추어 복수와 폭력의 악순환을 변화시키고자 합니다. 글에서는 처벌적 대응이 상황을 악화시킬 수 있으며, 피해자에게 심리적 상처를 주고 고통의 악순환을 지속시킬 수 있다고 강조합니다. 회복적 정의에서는 용서가 필수 조건이 아니며, 성공은 안전하게 경험을 나누고, 피해를 인정하며, 피해를 복구하기 위한 협력적인 노력을 통해 정의됩니다. 궁극적으로 목표는 사회적 평화를 회복하는 것이며, 이는 용서를 포함할 수도 있고 포함하지 않을 수도 있습니다.

Dayflow는 macOS용 앱으로, 사용자의 작업 활동을 자동으로 추적하는 기능을 제공합니다. 이 앱은 화면에 표시된 내용을 분석하여 작업 시간을 기록합니다. 주요 기능 중 하나는 '의미론적 타임라인'으로, 단순히 앱에서 보낸 시간을 보여주는 것이 아니라, 예를 들어 "Chrome에서 3시간" 대신 "PR 댓글 검토: 45분"과 같은 구체적인 통계를 제공합니다.

또한, 개인 정보 보호에 중점을 두고 설계되어, 클라우드 업로드나 계정 없이 완전히 로컬에서 작동합니다. 이 앱은 오픈 소스이며, 사용자는 선택적으로 자신의 Gemini API 키를 사용하여 앱의 기능을 확장할 수 있습니다.

기술적으로는 SwiftUI와 로컬 SQLite 데이터베이스를 사용하여 개발되었으며, 화면 데이터를 처리하기 위해 로컬 모델을 활용합니다. 이로 인해 앱의 크기가 작고 성능이 효율적입니다.

개발자는 Gemini에서 고품질 출력을 추출하여 로컬 모델 훈련을 개선하고, 개인화된 추적을 위한 맞춤형 대시보드를 도입하는 등의 향후 계획을 가지고 있습니다. 현재 창작자는 생산성 추적에 어려움을 겪은 사용자들의 피드백을 특히 원하고 있습니다.

퀵소트는 "분할 정복" 전략을 사용하는 빠른 정렬 방법입니다. 분할 요소를 무작위로 선택하면 최악의 경우 성능 저하를 방지할 수 있습니다.

버전 1.0: 첫 번째 버전이 출시되었습니다.
버전 1.1: 제목이 KWICK SÖRT에서 KVICK SÖRT로 변경되어 스웨덴 느낌을 더했습니다.
버전 1.2: IDEA 로고가 업데이트되었습니다.

초기 출시일은 2018년 3월 16일이었습니다.

헌팅턴병이 처음으로 성공적으로 치료되었다고 의사들이 전했습니다. 이 유전성 질환은 심각한 뇌세포 손상을 일으키며, 치매나 파킨슨병과 유사한 증상을 보입니다. 최근의 임상 시험 결과, 새로운 유전자 치료법이 질병의 진행 속도를 75% 늦춘 것으로 나타났습니다. 이는 환자가 치료 후 1년 동안 예상되는 상태 악화가 4년으로 연장될 수 있음을 의미합니다. 이는 수십 년 동안 삶의 질 향상에 대한 희망을 제공합니다.

이 치료법은 12시간에서 18시간 동안 진행되는 복잡한 뇌 수술을 포함합니다. 수정된 바이러스가 뇌에 DNA 서열을 전달하여 신경세포를 죽이는 유해 단백질을 줄이는 데 도움을 줍니다. 29명의 환자가 참여한 이 임상 시험의 결과는 질병의 진행 속도가 현저히 느려지고 뇌세포가 보존되었다는 것을 보여줍니다.

비록 이 치료법이 유망하지만, 초기에는 비용이 비쌀 것으로 예상되며 널리 사용되기 어려울 것으로 보입니다. 치료를 개발한 회사는 2026년 초 미국에서 허가를 신청할 계획이며, 향후 더 많은 사람들이 접근할 수 있기를 희망하고 있습니다. 연구자들은 또한 유전자를 가지고 있지만 아직 증상이 나타나지 않은 사람들을 위한 질병 예방 방법도 모색하고 있습니다. 이 혁신적인 발견은 헌팅턴병에 영향을 받은 많은 이들에게 희망을 줍니다.

저자는 루비 프로그래밍 커뮤니티를 위한 도구인 번들러에 15년을 헌신해왔습니다. 번들러를 처음 만든 것은 아니지만, 2010년에 팀에 합류하여 개발에 기여했습니다. 다른 팀원들이 떠나면서 더 많은 책임을 맡게 되었고, 번들러를 공동 유지 관리하며 지속적으로 개선해왔습니다.

2015년에는 번들러와 다른 루비 프로젝트의 유지 관리를 위한 자금을 지원하기 위해 루비 투게더를 설립했습니다. 2021년에는 루비 투게더와 루비 센트럴이 합병하기로 합의하여 개발자들을 더 잘 지원하고 커뮤니티 내 투명성을 유지하는 것을 목표로 했습니다.

최근 루비 센트럴이 번들러의 단독 소유권을 주장했지만, 저자는 이에 이의를 제기했습니다. 프로젝트와 기여자들을 보호하기 위해 번들러의 상표를 등록했지만, 커뮤니티 조직이 설립되면 이를 이전할 계획입니다. 저자는 번들러가 루비 커뮤니티에 속하며, 커뮤니티에 책임을 져야 한다고 강조하고 있습니다.

이 글에서는 현대 기술 환경에서 무단 접근으로부터 기밀성과 무결성을 보호하는 중요성을 다룹니다. 특히 전송 중 변조나 "악의적인 하인" 공격과 같이 물리적으로 접근할 수 있는 사람이 하드웨어를 조작할 수 있는 다양한 공격 형태를 강조합니다.

이러한 위협에 대응하기 위해 여러 가지 보호 방법이 제시됩니다. 첫 번째는 변조 방지 도구로, 특수 나사, 봉인, 라벨 등이 포함됩니다. 그러나 숙련된 공격자들은 이러한 방법을 우회할 수 있는 경우가 많습니다. 두 번째 방법은 반짝이 매니큐어를 사용하는 것으로, 장치를 봉인하여 무단 접근을 더 쉽게 감지할 수 있게 합니다. 스티커를 사용하거나 나사에 직접 바르는 등 다양한 적용 방법이 논의됩니다.

세 번째로 소개된 방법은 랜덤 모자이크 기법입니다. 이 방법은 민감한 물품을 콩이나 색깔 있는 쌀 같은 다채로운 혼합물에 넣어 독특한 모자이크를 만드는 것입니다. 만약 모자이크가 방해받으면, 이는 무단 접근의 가능성을 나타냅니다.

또한 이 글에서는 이러한 혼합물을 준비하고 저장하는 방법도 설명하며, 특히 배송 중 단기 및 장기 보호의 중요성을 강조합니다. 마지막으로, 원래 상태와 현재 상태의 모자이크를 쉽게 비교할 수 있는 '블링크 비교'라는 도구를 소개합니다.

전반적으로 이 글은 창의적이고 실용적인 솔루션을 통해 무단 접근에 대한 보안 조치를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

YC는 학생들을 위한 새로운 프로그램인 '얼리 디시전'을 발표했습니다. 이 변화는 창업을 원하는 졸업생들이 가을에 취업 면접을 봐야 하는 상황에서 도움을 주기 위해 마련되었습니다.

이전에는 YC가 프로그램을 연간 2회에서 4회로 늘려 창업자들에게 더 많은 유연성을 제공했습니다. 얼리 디시전 프로그램을 통해 학생들은 YC에 지원하면서 동시에 취업 면접을 볼 수 있습니다. 만약 YC에 합격하면, 다른 취업 제안을 자신 있게 거절할 수 있어 선택의 여유를 가질 수 있습니다.

이 아이디어는 완전히 새로운 것은 아니며, YC는 2018년부터 비공식적으로 이 프로그램을 운영해왔습니다. 이제 이를 공식적인 지원 과정의 일환으로 도입함으로써 더 많은 대학 졸업생들이 창업 아이디어를 추구하도록 장려하고자 합니다.

요약이 없습니다.

GPU 프로그래밍에서 메모리 내 데이터의 조직 방식은 성능에 큰 영향을 미칩니다. GPU는 다차원 데이터를 처리하지만 일차원 메모리를 사용하기 때문에, 데이터를 효율적으로 접근할 수 있도록 효과적인 매핑, 즉 레이아웃을 만드는 것이 중요합니다. 이 레이아웃은 스레드가 데이터와 상호작용하는 방식을 관리하여 성능을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

CUTLASS 프레임워크는 CuTe 레이아웃이라는 새로운 유형의 레이아웃을 도입했습니다. 이 레이아웃은 데이터의 복잡한 배열을 가능하게 하며, 조합 및 논리적 분할과 같은 작업을 통해 이러한 레이아웃을 조작할 수 있는 수학적 구조를 제공합니다. 최근 발표된 논문에서는 이러한 레이아웃의 기초가 되는 수학 이론을 탐구하며, 이를 범주론과 오페라드와 연결짓고 레이아웃 작업을 수행하기 위한 그래픽 방법을 제안합니다.

논문에서 논의된 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 실용적인 레이아웃인 트랙터블 레이아웃에 대해 설명합니다. 여기에는 행 우선 및 열 우선 형식이 포함되며, 이들은 도표를 통해 시각적으로 표현될 수 있고, 이들에 대한 작업을 정의하는 데 도움이 되는 특정 수학적 속성을 가지고 있습니다.

둘째, 각 레이아웃에는 실현 펑터를 사용하여 도출할 수 있는 관련 레이아웃 함수가 있습니다. 이는 유한 집합 내에서 레이아웃이 어떻게 작동하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

셋째, 레이아웃에 대한 일반적인 작업인 통합, 보완 및 조합 작업이 설명되며, 이러한 작업이 수학적으로 어떻게 수행될 수 있는지와 튜플의 범주에서의 작업과의 관계를 보여줍니다.

넷째, 중첩 레이아웃에 대한 논의도 포함되어 있습니다. 중첩 레이아웃은 더 복잡한 데이터 구조와 그 변환을 가능하게 하며, 평면 레이아웃과 동일한 원칙을 유지하면서 더 깊은 계층 구조를 수용합니다.

다섯째, 레이아웃을 조합하기 위한 상세한 알고리즘이 제공되며, 상호 정제의 중요성과 계산의 호환성을 위한 변환 능력이 강조됩니다.

여섯째, 논문은 레이아웃 이론과 오페라드 간의 흥미로운 연결을 제안하여, 이러한 개념들이 수학 및 실제 프로그래밍에서의 이해와 응용을 풍부하게 할 수 있음을 보여줍니다.

이 논문은 CuTe 레이아웃의 수학적 기초를 이해하는 데 포괄적인 자료로, 논의된 개념을 설명하기 위한 예제와 증명을 제공합니다.

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저자 자라르 시디키는 구글 검색에 대한 불만을 표출했습니다. "Midjourney"를 검색했을 때 결과 페이지에서 다섯 번째로 나타났고, 사용하고 싶었지만 쉽게 찾을 수 없었다고 합니다. 이는 구글에서 높은 순위를 차지하기 위해서는 강력한 제품, 백링크(다른 웹사이트에서 자신의 사이트로 연결되는 링크), 그리고 더 나은 가시성을 위해 비용을 지불해야 한다는 것을 의미합니다. 저자는 이러한 상황이 실망스럽다고 느끼고 있습니다.

SonShell은 리눅스 전용 도구로, Sony A6700 카메라에 Wi-Fi 또는 이더넷을 통해 연결하여 사용자가 새로운 사진을 자동으로 다운로드하고 스크립트를 실행할 수 있게 해줍니다.

이 도구의 주요 기능으로는 IP 또는 MAC 주소를 통해 카메라에 자동으로 연결하는 기능이 있습니다. 사용자는 지정한 폴더에 최신 사진을 고유한 파일 이름으로 다운로드할 수 있으며, 각 파일을 다운로드한 후에 스크립트를 실행할 수 있습니다. 연결이 실패할 경우 자동으로 재시도하는 'Keepalive 모드'도 지원합니다. 또한, 리눅스에서만 작동하며 윈도우 의존성이 없는 깔끔한 코드로 작성되었습니다.

SonShell을 사용하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다. ./sonshell --dir /photos [옵션] 여기서 필수 옵션은 사진을 저장할 디렉토리를 지정하는 --dir <경로>입니다. 선택적 옵션으로는 특정 IP를 사용하여 연결하는 --ip <주소>, MAC 주소를 사용한 직접 연결을 위한 --mac <hex:mac>, 다운로드 후 실행할 스크립트를 지정하는 --cmd <경로>, 연결 문제에 대한 재시도 간격을 설정하는 --keepalive <ms>, 그리고 시작 시 최신 N개의 파일을 다운로드하는 --boot-pull <N>이 있습니다.

예를 들어, 자동 연결을 하고 2초마다 재시도하며 스크립트를 실행하려면 다음과 같이 입력합니다. ./sonshell --dir /tmp/photos --verbose --keepalive 3000 --cmd ../scripts/show_single.sh 직접 IP로 연결하고 로그를 남기려면 다음과 같이 입력합니다. ./sonshell --ip 192.168.1.1 --mac 10:20:30:40:50:60 --dir /tmp/photos -v --keepalive 3000

연결된 후에는 shoot 명령으로 사진을 찍거나, focus 명령으로 카메라의 자동 초점을 조정할 수 있습니다. 프로그램을 종료하려면 quit 또는 exit 명령을 사용하면 됩니다.

SonShell은 리눅스, g++, 그리고 Sony Camera Remote SDK가 필요합니다. 자세한 빌드 지침은 INSTALL.md에서 확인할 수 있습니다.

이 도구는 카메라에 연결하여 새로운 사진을 기다리고, 지정된 디렉토리에 안전한 이름으로 다운로드하며, 지정된 경우 스크립트를 실행하고 자동으로 재연결을 처리합니다.

SonShell은 Ubuntu 24.04에서 개발되었으며, Sony의 Camera Remote SDK에 의존합니다. 자세한 문서는 DOCS.md를 참조하십시오.

전문가들로 가득한 기술 환경에서 리더의 역할은 모든 것을 아는 것이 아니라 사람들을 연결하고 효과적인 소통을 촉진하는 것입니다. 다음은 주요 포인트입니다.

리더는 기술적 리더십을 발휘해야 합니다. 이는 기술의 복잡성을 이해하고 이를 모두가 이해할 수 있는 방식으로 전달하는 좋은 번역가가 되어야 한다는 의미입니다. 기술적 지식은 회의에 참석하는 데 도움이 되지만, 생산적인 논의를 위해서는 사회적 기술이 중요합니다. 리더는 상황을 파악하고 대화를 관리하여 목표에 집중할 수 있도록 해야 합니다.

전문가들이 기술적인 논의에 깊이 빠져들 수 있지만, 리더는 팀이 실제 문제 해결에 집중하도록 해야 합니다. 세부사항에 빠지지 않도록 주의해야 합니다. "모르겠다"라고 인정하는 것은 협업을 촉진하고 전문가들이 자신의 지식을 기여할 수 있게 하여 더 개방적이고 혁신적인 환경을 조성합니다.

리더는 개발자, 제품 팀, 경영진 등 다양한 이해관계자와 공감할 수 있는 방식으로 소통해야 합니다. 일방적인 결정을 내리기보다는 선택의 이유를 설명하여 신뢰를 쌓고 협력 문화를 조성하는 것이 중요합니다.

전문가들로 가득한 방에서 효과적인 리더십은 대화의 공간을 만들고, 문제를 명확히 정의하며, 팀이 올바른 해결책으로 나아가도록 안내하는 것입니다.

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Flywheel AI의 공동 창립자인 자쉬와 마히마나는 굴착기를 위한 원격 원격 조작 및 자율 시스템을 개발하고 있습니다. 자동차와 달리 굴착기는 주로 유압식으로 작동하기 때문에 원격 조작을 위해 개조하는 것이 어렵습니다. 그들의 해결책은 모든 굴착기의 조이스틱과 페달을 기계적으로 제어하는 것으로, 이를 통해 건설 현장에서 안전성, 생산성 및 비용 효율성을 향상시키고자 합니다.

또한, 그들은 자율 시스템 훈련에 필수적인 100시간의 굴착기 운영 데이터셋을 만들었습니다. 이 데이터셋은 네 대의 카메라에서 수집된 관찰 자료와 전문가 조작자의 행동을 포함하고 있어, 파기 및 덤핑과 같은 작업을 자동화하기 위한 모방 학습 모델 개발에 활용될 수 있습니다.

이 데이터셋은 공개적으로 사용 가능하며, 다른 사람들이 이를 실험해 보기를 권장하고 있습니다. 창립자들은 앞으로 더 다양한 형식과 변형을 추가하여 데이터셋을 확장할 계획입니다. 그들은 커뮤니티의 피드백을 환영하며, 다른 사람들이 이 데이터를 어떻게 활용하는지 기대하고 있습니다.

아파치 세도나 커뮤니티가 공간 데이터를 위해 특별히 설계된 첫 번째 오픈 소스 단일 노드 분석 데이터베이스 엔진인 세도나DB를 출시했습니다. 이는 아파치 세도나 프로젝트의 일환으로, Spark와 Flink와 같은 분산 엔진도 지원합니다.

세도나DB의 주요 특징은 다음과 같습니다. 먼저, Rust로 개발되어 가볍고 빠르며, 중소 규모의 데이터 분석에 최적화되어 있습니다. 또한 공간 데이터 유형, 조인 및 작업을 완벽하게 지원하여 공간 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, Python과 SQL 인터페이스는 물론 R과 Rust를 위한 API도 지원합니다. 세도나DB는 로컬에서 실행할 수 있으며 데이터 레이크와 잘 통합되어 개발 및 클라우드 환경에서도 원활하게 사용할 수 있습니다.

세도나DB는 다각적인 공간 작업을 지원하며, 예를 들어 다각형 내 점 조인 및 최근접 이웃 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 좌표 참조 시스템(CRS)을 자동으로 관리하여 공간 계산에서 발생할 수 있는 오류를 방지합니다.

성능 벤치마킹 결과, 세도나DB는 GeoPandas와 DuckDB와 같은 시스템과 비교했을 때 다양한 공간 쿼리에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 사용자는 Python을 통해 세도나DB를 쉽게 설치하고, 주어진 도시 좌표에 대한 국가를 찾는 등의 공간 데이터 분석 쿼리를 수행할 수 있습니다.

앞으로 이 프로젝트는 더 많은 공간 기능과 추가 파일 형식 지원을 포함하여 기능을 확장할 계획입니다. 세도나DB는 커뮤니티 기여를 장려하며, 사용자들이 참여할 수 있는 리소스와 회의, Discord 채널 등을 제공합니다.

전반적으로 세도나DB는 공간 데이터 분석을 위한 강력하고 효율적인 솔루션을 제공하며, 소규모 데이터셋에 대한 사용 용이성과 성능에 중점을 두고 있습니다.

퍼듀 대학교의 연구자들이 일반 스마트폰 카메라를 고급 센서로 발전시키는 방법을 개발했습니다. 이들은 컴퓨터 비전, 색채 과학, 그리고 광학 분광학을 결합하여 일반 사진에서 상세한 스펙트럼 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 만들었습니다. 이 혁신 덕분에 스마트폰이 하이퍼스펙트럼 이미징을 수행할 수 있게 되어, 스마트폰의 기능이 크게 향상될 수 있습니다.

현재 기술 산업은 어려운 상황에 직면해 있습니다. 인공지능에 대한 과도한 기대, 사무실 복귀 정책, 그리고 해고와 같은 요소들이 분위기를 낙관에서 불안으로 바꾸고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

현재의 도전 과제로는 인공지능에 대한 흥미가 직업 안정성에 대한 우려로 이어지고 있다는 점이 있습니다. 특히 주니어 개발자들은 더 큰 불안감을 느끼고 있습니다. 사무실 복귀 명령은 신뢰의 위반으로 여겨지며, 원격 근무에서 성공을 거둔 많은 팀들이 공간 부족에도 불구하고 다시 사무실로 돌아가야 하는 상황입니다. 해고는 불안정한 느낌을 만들어내며, 직원들이 직업 안정성에 대해 느끼는 감정을 변화시키고 있습니다. 경영진은 이제 직원 복지보다 효율성에 더 집중하게 되어, 더 엄격한 근무 문화가 형성되고 있습니다.

리더십 전략으로는 먼저 회사의 결정을 공개적으로 지지해야 합니다. 비록 개인적으로 동의하지 않더라도, 이는 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한, 팀의 변화에 대한 감정을 사적으로 인정해 주는 것이 중요합니다. 그들의 감정을 이해하고 인정하는 것은 신뢰를 쌓는 데 기여합니다. 문제를 해결할 수 없는데도 불구하고 잘 해결할 수 있다고 주장하지 말고, 가능한 경우 더 나은 정책을 옹호하는 데 집중해야 합니다. 정책을 시행할 때는 팀에 대한 신뢰를 보여주기 위해 재량을 발휘하고, 작은 이해의 행동이 사기를 높일 수 있습니다.

불확실한 시기에는 직원들이 리더에게 안정성을 찾습니다. 정직하고 지지적인 태도를 보이는 것이 충성심을 키우고 긍정적인 근무 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다. 이 어려운 시기는 결국 안정될 것이며, grounded한 태도를 유지하고 직원들을 존중하는 리더가 더 긍정적인 직장을 만드는 데 기여할 수 있습니다.

결론적으로, 리더들이 산업 전반의 문제를 해결할 수는 없지만, 어려운 시기에 팀원들이 소중하게 여겨지고 지지받고 있다고 느끼게 할 수는 있습니다.

저자는 다양한 도구를 활용해 페르시아어(파르시)를 배우는 경험을 공유합니다. 그중에서도 주로 사용하는 앱은 Anki로, 이는 간격 반복 학습을 통해 암기하는 데 도움을 줍니다. 저자는 주로 문법 구문에 집중한 개인화된 플래시카드 덱을 만들며, 이 구문들은 페르시아어 교사인 마지드가 운영하는 유튜브 채널에서 주로 가져옵니다.

학습을 더욱 향상시키기 위해 저자는 마지드의 동영상에서 스크린샷을 캡처해 다양한 유형의 Anki 카드를 만듭니다. 한 종류는 읽기 연습을 위해 사용하고, 다른 종류는 페르시아어와 영어 또는 프랑스어 간의 번역을 위해 사용합니다. Anki 복습 중 질문이 생기면, 스크린샷을 붙여넣어 ChatGPT를 이용해 즉각적으로 설명을 받습니다.

또한 저자는 Dual Subtitles라는 크롬 확장 프로그램을 사용해 유튜브 동영상을 페르시아어와 영어 자막으로 함께 시청합니다. 동영상을 느린 속도로 듣고, 먼저 영어 자막을 읽은 후 페르시아어를 듣는 방식으로 언어 이해를 돕습니다. 저자는 문장을 소리 내어 말하는 연습도 하고, 이 과정을 여러 번 반복해 실시간으로 이해할 수 있도록 합니다. 전반적으로 저자는 언어를 깊이 느끼고 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

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연구자들이 뉴욕의 록펠러 대학교 필드 센터에서 채취한 토양 샘플을 분석하여 수백 종의 새로운 박테리아와 두 가지 잠재적인 항생제를 발견했습니다. 대부분의 박테리아는 실험실에서 배양할 수 없기 때문에 새로운 항생제를 발견하는 데 한계가 있으며, 특히 항생제 내성이 증가하는 상황에서 더욱 그렇습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 토양에서 큰 DNA 조각을 직접 추출하는 방법을 개발했습니다. 이를 통해 배양할 수 없었던 미생물의 유전 정보를 조합할 수 있었습니다. 이 접근 방식 덕분에 수백 개의 완전한 박테리아 유전체가 확인되었고, 그 중 99% 이상이 과학에 새롭게 알려진 것이었습니다. 또한 두 가지 유망한 항생제 후보인 에루타시딘과 트리긴타마이신도 발견했습니다.

에루타시딘은 박테리아의 세포막을 파괴하며, 약물 내성 박테리아에 효과적입니다. 반면, 트리긴타마이신은 박테리아 생존에 관여하는 희귀 단백질을 표적으로 합니다. 이러한 발견은 미생물 다양성을 탐구할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공하며, 필요로 하는 새로운 항생제 개발로 이어질 수 있습니다. 이 연구는 또한 숨겨진 미생물 생태계가 우리의 환경과 건강에 미치는 잠재력을 강조합니다.

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이 글은 샌프란시스코에서 Walzr의 주차 서비스에 대한 정보를 제공합니다. 이 플랫폼을 이용하면 주차가 훨씬 편리해지며, 사용자들이 도시 내에서 주차 공간을 쉽게 찾고 관리할 수 있도록 돕습니다. 주차 문제를 해결하기 위한 사용자 친화적인 기능과 효율적인 솔루션에 중점을 두고 있습니다.

라즈베리 파이 500+는 최근 출시된 라즈베리 파이 500의 업그레이드 버전입니다. 이 제품의 주요 특징으로는 기계식 키보드, LED 조명, 16GB의 RAM, NVMe SSD 저장 장치가 있습니다. 이러한 사양 덕분에 이전 모델인 라즈베리 파이 500보다 성능이 크게 향상되었습니다. 이전 모델은 마이크로SD 저장 장치와 8GB의 RAM만을 갖추고 있었습니다.

새로운 장치의 가격은 200달러로, 라즈베리 파이 500의 90달러에 비해 상당히 비쌉니다. 그러나 일상적인 사용에 적합한 더 나은 품질과 성능을 제공합니다. 한 리뷰에서는 라즈베리 파이 500+가 벤치마크 테스트에서 좋은 성능을 보이며, 다양한 컴퓨팅 작업에 적합한 안정적인 선택이라고 평가했습니다.

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최근 Lumafield의 연구에 따르면, 저가 또는 가짜 브랜드의 리튬 이온 배터리 중 거의 8%가 위험한 제조 결함을 가지고 있을 수 있다고 합니다. 이 분석은 X선 기술을 사용해 1,000개 이상의 배터리를 검사한 결과로, 이러한 결함이 화재와 폭발의 위험을 증가시킬 수 있음을 밝혀냈습니다.

연구는 전기 자전거와 전동 공구 등 다양한 기기에 일반적으로 사용되는 18650 배터리 셀에 초점을 맞췄습니다. 삼성과 파나소닉 같은 신뢰할 수 있는 제조업체의 배터리뿐만 아니라 아마존과 테무 같은 플랫폼에서 판매되는 저가 옵션의 배터리도 포함해 총 10개 브랜드의 배터리를 테스트했습니다.

테스트한 배터리 중 33개는 '부정극 과도'라는 심각한 결함을 보였으며, 이들은 모두 저가 브랜드에서 나온 것이었습니다. 또한, 많은 저렴한 배터리들이 실제 성능 테스트로 뒷받침되지 않은 비현실적으로 높은 용량을 주장했습니다.

연구는 모든 결함 있는 배터리가 반드시 화재나 폭발을 일으키는 것은 아니지만, 특정 조건에서는 위험이 증가한다고 강조했습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 브랜드에서 구매하는 것이 더 안전한 선택이라고 결론지었습니다. 이러한 브랜드는 위험한 결함이 있을 가능성이 낮기 때문입니다.

EU 디지털 아이덴티티 지갑의 사용성 문제에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 주요 우려 사항은 세 가지로 요약됩니다.

첫째, 스마트폰 의존성입니다. 이 앱은 모든 사용자가 스마트폰을 가지고 있다고 가정하여 설계되었기 때문에, 스마트폰이 없는 사람들, 특히 최신 기기에 접근할 수 없는 노인들을 배제하고 있습니다.

둘째, 인터넷 탐색 경험입니다. 사용자는 특히 개인 모드에서 인터넷을 탐색할 때 어려움을 겪을 수 있습니다. 웹사이트는 매번 연령 확인을 요구하여 사용자 경험을 방해하고, 이는 사용자 친화적이지 않습니다.

셋째, 구현 비용에 대한 우려가 있습니다. 이 기술을 도입하는 데 드는 비용에 대한 걱정이 있으며, EU 기술에 대한 이전 경험이 저렴성과 접근성에 대한 의구심을 불러일으켰습니다. 특히 소규모 기업에 대한 부담이 클 수 있습니다.

전반적으로 이러한 우려는 다양한 사용자에 대한 접근성, 사용자 경험, 그리고 재정적 실현 가능성에 집중되고 있습니다.

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몰바이드 지도 투영법은 칼 브란단 몰바이드가 만든 것으로, 지구의 표면을 2:1 비율의 면적이 같은 타원으로 변환합니다. 이는 지도를 멀리서 보면 중앙의 원이 지구의 절반을 나타낸다는 의미입니다.

몰바이드 투영법에서 위도를 정확하게 매핑하기 위해서는 복잡한 방정식을 사용해야 하며, 간단한 공식이 없기 때문에 수치적 해법이 필요합니다. 이러한 해법을 찾기 위해 일반적으로 뉴턴 방법이 사용되지만, 고위도(π/2에 가까운 지역)에서는 이중근 때문에 효율성이 떨어질 수 있습니다.

표준 뉴턴 방법(m = 1)은 수렴 속도가 빠르지만 이중근 근처에서는 속도가 느려집니다. 수정된 버전(m = 2)은 이중근에서 수렴 속도를 높일 수 있지만, 너무 가까이에서 사용하면 발산할 위험이 있습니다. 예를 들어, φ가 π/2에서 멀리 떨어져 있을 때는 방법이 빠르게 수렴하지만(5회 반복), 가까워질수록 수렴 속도가 크게 느려집니다(16회 반복).

φ가 π/2일 때는 0으로 나누는 문제가 발생해 방법이 제대로 작동하지 않지만, 약간의 조정(π/2 - 0.001 사용)을 통해 성공적으로 수렴할 수 있습니다. 이는 이 지점 근처에서 속도와 정확성 모두가 도전 과제가 됨을 보여줍니다.

저자는 φ가 π/2에 가까운 값에 대해 단계 크기를 제한하고, 한계에 정확히 있는 값에 대해서는 대체 방법을 사용하는 방식으로 이 방법을 개선할 것을 제안합니다. 저자는 향후 포스트에서 이 연속 해법에 대해 논의할 계획입니다.

2025년, 많은 대기업에서 사용되는 안전한 파일 전송 솔루션인 Fortra의 GoAnywhere MFT에서 심각한 취약점(CVE-2025-10035)이 발견되었습니다. 이 취약점은 CVSS 점수가 10.0으로, 매우 치명적임을 나타냅니다.

문제는 라이센스 서블릿의 역직렬화 취약점에서 발생하며, 이를 통해 공격자는 데이터를 조작하고 해로운 명령을 실행할 수 있습니다. 2023년 클롭 랜섬웨어 그룹에 의해 악용된 GoAnywhere의 이전 취약점들은 이 소프트웨어의 보안에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

Fortra의 권고에 따르면, 이 취약점을 악용하기 위해서는 시스템이 인터넷에 노출되어야 하지만, 실제로 이미 악용되었는지에 대한 명확한 언급은 없었습니다. 대신, 사용자가 영향을 받았는지 확인할 수 있는 모호한 지표만 제공했습니다.

분석 결과, 공격자는 인증을 우회하여 유효한 라이센스 요청 토큰을 생성할 수 있으며, 이를 통해 취약점을 악용할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 적절한 자격 증명 없이도 공격자가 시스템에 접근할 수 있음을 의미합니다.

보고서는 이 취약점이 심각하긴 하지만, 공격자가 유효한 개인 키 없이 어떻게 이를 악용할 수 있을지에 대한 질문이 여전히 남아 있다고 지적합니다. 또한, 사용자에게 패치되지 않은 시스템을 방치하지 말고 특정 버전의 GoAnywhere 소프트웨어로 업데이트할 것을 권고합니다.

결론적으로, GoAnywhere MFT를 사용하는 조직은 주의해야 하며, 이 취약점의 잠재적 악용을 피하기 위해 최신 패치 버전을 사용하고 있는지 확인해야 합니다.

인텔 i960은 1990년대에 등장한 중요한 32비트 프로세서로, 다양한 변형과 복잡한 역사를 가지고 있습니다. 처음에는 인텔의 주력 프로세서가 될 것으로 기대되었지만, x86 아키텍처에 가려졌습니다. 그럼에도 불구하고 한때는 가장 많이 팔린 RISC 프로세서가 되었습니다.

i960의 기원은 1975년 인텔이 시작한 iAPX 432 프로젝트에 있습니다. 이 프로젝트는 강력한 "마이크로 메인프레임" 프로세서를 만들기 위한 것이었지만, 지나치게 복잡한 설계로 상업적으로 실패했습니다. 이후 인텔은 더 간단한 설계로 방향을 전환하여 i960을 개발하게 되었습니다. 이 프로세서는 iAPX 432의 아이디어와 RISC(축소 명령어 집합 컴퓨터) 철학을 결합하여, 성능 향상을 위해 명령어 집합을 단순화하는 데 중점을 두었습니다.

i960은 로드-스토어 아키텍처, 대형 레지스터, 파이프라인 설계를 특징으로 하여 임베디드 시스템과 워크스테이션 모두에 적합했습니다. 여러 변형이 존재하며, Core, Numerics, Protected, Extended 아키텍처 등 각 버전마다 기능이 추가되었습니다. 특히 i960의 한 변형은 군에서 채택되어 F-22 전투기에서 사용되었으며, 이는 중요한 응용 분야에서의 중요성을 보여줍니다.

오늘날 i960은 대부분 잊혀졌지만, 프로세서 설계의 발전에 중요한 역할을 했고, 인텔이 x86 아키텍처를 넘어 혁신하려는 시도를 보여주었습니다. 이 블로그는 i960과 그 변형에 대한 신화와 혼란을 해소하고자 하며, 특히 위키피디아와 같은 온라인 자료에서의 잘못된 정보에 대해 설명하고자 합니다.

T-캐리어는 구리선을 통해 디지털 신호를 전송하기 위한 통신 표준으로, 주로 전화 교환기 간의 전송선에 맞춰 설계되었습니다. 개인 고객보다는 전화 교환소 간의 연결에 중점을 두고 있습니다. 가장 잘 알려진 T-캐리어 유형인 T1은 1.544 Mbps의 속도로 작동하며, 24개의 전화 채널(DS0)을 각각 64 kbps로 전송할 수 있습니다.

T-캐리어 개념은 1950년대에 등장했습니다. 이는 아날로그 신호를 디지털화하여 품질과 신뢰성을 높이는 펄스 코드 변조(PCM)를 이용한 디지털 통신의 해결책으로 개발되었습니다. T-캐리어 기술은 이전의 전화 시스템에서 발전하였으며, 이 시스템은 회로 전환 방식으로 전화를 연결했습니다. 더 효율적인 통신의 필요성으로 인해 여러 통화를 동일한 선에서 공유할 수 있는 다중화 기술이 개발되었습니다.

T1 회선은 특정한 꼬인 쌍선 배선이 필요하며, 극성에 민감합니다. 신호 품질을 유지하기 위해 6,600피트마다 중계기가 필요합니다. HDSL은 DSL의 변형으로, 고객의 장소에서 T1 신호를 변환하여 더 긴 거리에서 T1 서비스를 제공하는 데 자주 사용됩니다.

1990년대에 T1 회선은 신뢰성과 가용성 덕분에 특히 기업에서 인터넷 접속의 인기 있는 선택이 되었습니다. 초기 인터넷 서비스는 T1 연결을 많이 사용했지만, 기술이 발전하면서 DSL과 광섬유와 같은 더 빠른 옵션이 보편화되었습니다.

현재 T1은 주로 구식으로 여겨지며, 이더넷과 광섬유와 같은 새로운 기술이 시장을 지배하고 있습니다. 그러나 T-캐리어 기술의 일부 원칙은 여전히 현대 디지털 통신 표준에 영향을 미치고 있습니다. T1의 역사적 중요성은 특히 게임 분야에서 여전히 존재하며, 안정적인 대역폭 덕분에 DSL과 같은 불안정한 연결보다 선호되었습니다.

T1과 ISDN(통합 서비스 디지털 네트워크)은 관련이 있으며, T1 회선은 ISDN 기본 속도 인터페이스(PRIs)로 구성될 수 있어 표준화된 디지털 통신을 제공합니다. T-캐리어 기술의 명명 규칙은 다소 불분명한 기원을 가지고 있으며, "T"는 "전송" 또는 "트렁크"를 의미할 가능성이 있습니다.

T-캐리어 기술은 디지털 통신과 인터넷 서비스의 발전에 중요한 역할을 하였으며, 이후의 발전을 위한 기초를 마련했습니다.

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이 글에서는 Slate라는 AI 에이전트를 사용하여 "Browser Use"라는 오픈 소스 라이브러리를 Python에서 TypeScript로 포팅한 경험에 대해 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

Slate는 긴 복잡한 작업을 자율적으로 처리하도록 설계된 AI 에이전트입니다. 이번 프로젝트는 브라우저 상호작용을 자동화하는 Browser Use 라이브러리를 TypeScript로 포팅하는 작업이었습니다. 이 작업은 몇 시간 만에 60달러도 안 되는 비용으로 완료되었습니다.

포팅 과정에서는 583개의 도구 호출과 311개의 요청이 필요했습니다. 약 1,550만 개의 입력 토큰과 777,500개의 출력 토큰이 사용되었습니다.

사용자는 간단한 메시지로 작업을 시작했고, Slate는 요구 사항을 확인했습니다. Slate는 대부분의 작업을 자율적으로 계획하고 실행하며, 프로젝트 구조, 모듈 변환, 테스트 등을 처리했습니다.

약 33분 만에 Slate는 원본 라이브러리와 거의 동일한 TypeScript 버전을 만들었지만, Python 버전에 있는 네 개의 파일은 누락되었습니다. 초기 포팅을 완료한 후, Slate는 사용자와 피드백 루프를 형성하여 문제를 디버깅하고 해결했습니다. 이는 사용자 입력을 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다.

결과적으로 Slate는 원본 Python 버전과 유사하게 작동하는 기능적인 TypeScript 포트를 성공적으로 생성했습니다. 이 사례는 AI가 소프트웨어 개발에서 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 보여주며, 최소한의 인간 개입으로도 상당한 성과를 이룰 수 있음을 강조합니다.

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나심 니콜라스 탈레브는 2025년 론 폴 연구소에서 강연을 통해 현재 세계의 상태에 대한 일곱 가지 주요 포인트를 제시했습니다. 이를 간단히 요약하면 다음과 같습니다.

현대 사회에서는 권력과 성공이 집중되어 "승자 독식" 현상이 나타나고 있습니다. 소수의 사람들이 문화와 경제 분야를 지배하면서 새로운 경쟁자가 등장하기 어려워지고, 이는 경쟁에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

역사를 이해하기 위해서는 고정된 서사가 아닌 동적인 과정으로 바라봐야 합니다. 성장률의 작은 차이가 시간이 지나면서 큰 변화를 초래할 수 있으며, 이는 미국에서 중국으로의 경제 권력 이동에서도 확인할 수 있습니다.

경제 성장은 일반적으로 S자 곡선을 따릅니다. 낮은 기준선에서 시작할 때 빠른 성장이 더 용이합니다. 미국과 유럽과 같은 선진 경제는 포화 상태로 인해 성장 속도가 느려지고, 반면 중국과 같은 개발도상국은 더 많은 확장 가능성을 가지고 있습니다.

이민은 종종 이타심보다는 경제적 필요에 의해 발생합니다. 소규모 이민은 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 대규모 유입은 사회적 긴장을 초래할 수 있습니다. 부유한 국가들은 정치적으로 반대하더라도 경제 기능을 위해 이민 노동에 의존하고 있습니다.

소셜 미디어는 정보 공유 방식을 변화시켜 더 직접적이고 다양한 소통을 가능하게 했습니다. 이러한 변화는 전통적인 미디어가 서사를 통제하기 어렵게 만들고, 글로벌 이슈에 대한 투명성을 높였습니다.

오늘날 정부는 이전 세기보다 훨씬 더 크고 간섭적이며, GDP의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 이러한 성장은 역사적 비교를 복잡하게 만들고 정부의 영향력이 계속 확대되고 있음을 나타냅니다.

효과적인 거버넌스는 규모에 따라 달라집니다. 작은 단체는 규칙과 규제를 더 효과적으로 관리할 수 있지만, 큰 시스템은 더 많은 복잡성과 도전에 직면하게 됩니다.

탈레브는 이러한 동태를 인식하는 것이 빠르게 변화하는 세상을 이해하는 데 필요하다고 강조합니다.

TypeScript의 함수 서명을 개선하는 방법에 대해 논의하고 있습니다. 이 방법은 Python의 키워드 인수(키워드 아규먼트, kwargs)와 유사한 패턴을 사용합니다.

전통적인 TypeScript 함수는 선택적 매개변수가 여러 개일 경우 복잡해질 수 있으며, 이로 인해 undefined 값이 포함된 혼란스러운 호출이 발생할 수 있습니다. 반면, Python은 인수를 이름으로 지정할 수 있어 함수 호출이 더 명확하고 읽기 쉬워집니다. TypeScript에서도 선택적 매개변수를 그룹화하기 위해 객체를 사용함으로써 유사한 효과를 얻을 수 있습니다. 이 과정은 다음과 같습니다. 첫째, 선택적 매개변수에 이름을 붙이고 기본값을 설정합니다. 둘째, 각 매개변수의 타입을 정의하되, 여전히 선택적으로 남겨둡니다. 셋째, 지정하고 싶은 매개변수만 포함된 객체를 전달하여 함수 호출을 깔끔하게 유지합니다.

예를 들어, 다음과 같은 구현이 가능합니다.

const greet = (
  name: string,
  {
    prefix = "Hello",
    ending = ".",
    extraNames,
  }: { prefix?: string; ending?: string; extraNames?: string[] } = {}
) => `${prefix}, ${name}${extraNames?.length ? `, ${extraNames.join(", ")}` : ""}${ending}`;

이 방법은 가독성을 높이고 타입 안전성을 유지합니다. 그러나 함수의 API가 옵션의 이름에 묶이게 되므로 나중에 변경이 필요할 경우 단점이 될 수 있습니다. 전반적으로, TypeScript에서 여러 개의 선택적 인수가 있는 함수에는 이 패턴을 사용하는 것이 권장됩니다.

대형 언어 모델(LLM)을 개발하는 과정에서 가장 큰 문제 중 하나는 기억력이 부족하다는 점이었습니다. 이 모델들은 대화 중에는 맥락을 이해할 수 있지만, 이전의 발언을 잊어버려서 이전 입력과 모순되는 반복적인 제안을 하곤 했습니다.

이 기억력 문제를 개선하기 위해 여러 가지 방법이 연구되었습니다. 첫 번째로, 대화 기록을 추가하는 프롬프트 스터핑이나 파인튜닝 방법이 있습니다. 이 방법은 짧은 대화에는 효과적이지만, 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 두 번째로, 벡터 데이터베이스가 있습니다. 이 데이터베이스는 정보를 의미적으로 저장하지만, 검색의 일관성이 떨어질 수 있습니다. 세 번째로, 그래프 데이터베이스는 추론에 유리하지만, 확장성과 관리가 어렵습니다. 마지막으로, 하이브리드 시스템은 다양한 데이터베이스 유형을 결합하여 유연성을 제공하지만, 복잡성을 더합니다.

흥미롭게도, 전통적인 관계형 데이터베이스가 AI에게 지속적인 기억을 제공하는 실용적인 해결책으로 떠오르고 있습니다. 이 데이터베이스는 SQL 테이블을 통해 단기 기억과 장기 기억을 분리할 수 있으며, 규칙이나 선호와 같은 구조화된 기록을 저장할 수 있습니다. 또한, 중요한 사실을 영구 기억으로 승격시키고, 조인과 인덱스를 통해 효율적으로 검색할 수 있는 장점이 있습니다.

기브슨에서는 Memori라는 오픈 소스 프로젝트를 개발했습니다. 이 프로젝트는 관계형 데이터베이스를 사용하여 AI 에이전트에게 인간과 유사한 기억력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 접근 방식은 기존 기술이 현대의 문제를 해결하는 데 얼마나 효과적일 수 있는지를 보여줍니다. 저희 방법에 대한 피드백을 환영합니다!

스티븐 캐스의 기사 "2025년 최고의 프로그래밍 언어"는 인공지능(AI)이 주요 프로그래밍 언어의 인기에 어떤 영향을 미칠지에 대해 논의합니다. 이 글은 AI 발전에 비추어 파이썬, 자바스크립트, SQL과 같은 언어들의 미래에 대한 질문을 제기합니다. AI가 프로그래밍 방식에 변화를 가져올 수 있지만, 그렇다고 해서 이러한 주요 언어들이 사라질 것이라는 의미는 아닙니다.

λ-계산법은 함수와 그 적용을 표현하기 위해 사용되는 간단하고 우아한 표기법입니다. 이 방법은 두 가지 주요 개념에 중점을 둡니다. 첫째는 함수에 인수를 적용하는 것이고, 둘째는 추상화를 통해 함수를 생성하는 것입니다. 문법이 최소화되어 있어 논리적이고 수학적인 아이디어를 유연하게 표현할 수 있습니다.

첫 번째로, λ-계산법에서 함수는 순서쌍의 집합이 아니라 계산을 위한 규칙으로 간주됩니다. 이러한 구분은 함수의 동등성이 동일한 입력에 대해 생성하는 출력만으로 판단되지 않는 "비확장적" 이론으로 이어집니다.

두 번째로, β-감소는 핵심 원리 중 하나입니다. 이 과정은 함수에 값을 대입하여 표현식을 단순화할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, ( \lambda x[x^2 - 2 \cdot x + 5] )라는 함수를 값 2에 적용하면 ( x )를 2로 대체하여 결과를 계산합니다.

세 번째로, λ-계산법은 여러 개의 입력을 가진 함수를 처리할 수 있습니다. 이는 순차적으로 단일 입력 작업으로 간주하여 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 삼각형의 빗변을 계산하는 함수는 한 변의 길이를 한 번에 하나씩 받아들이는 형태로 표현할 수 있습니다.

네 번째로, 함수가 집합으로서의 성격(확장적)인지 규칙으로서의 성격(비확장적)인지에 대한 구분은 논리와 철학에서 함수의 이해와 비교에 관한 중요한 질문을 제기합니다.

마지막으로, λ-계산법의 구조는 간단하며 주로 변수와 연산으로 구성되어 있습니다. 이는 용어를 명확하고 논리적으로 조작할 수 있게 해줍니다.

전반적으로 λ-계산법은 표현력이 뛰어나고 개념적으로 명확하기 때문에 컴퓨터 과학, 수학, 철학 등 다양한 분야에서 기초적인 도구로 사용됩니다.

HTTP API를 사용할 때 요청이 복잡해질 수 있으며, 특히 curl을 사용하여 Atlassian 시스템에서 이슈를 생성하는 긴 명령어와 같은 경우가 그렇습니다.

Saul Goodman 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 작업공간 기반으로 API를 폴더에 정리하여 재사용이 용이합니다. 둘째, 인라인 편집기를 통해 명령어 라인에서 직접 필드를 수정할 수 있습니다. 셋째, 스마트 변수를 사용하여 지속적이고 유연한 변수를 활용할 수 있습니다. 넷째, 응답 필터링 기능을 통해 필요한 정보만 표시할 수 있습니다. 다섯째, Git과 호환되어 TOML 파일을 사용하여 버전 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 여섯째, Unix에서 조합 가능하여 스크립팅과 파이프라인에서 사용할 수 있습니다. 마지막으로, TOML 변환기를 통해 JSON을 TOML로 변환하여 가독성을 높입니다.

설치는 간단한 명령어로 빠르게 할 수 있는 원라인 설치 방법과, 바이너리를 다운로드하여 PATH로 이동하는 수동 설치 방법, 그리고 저장소를 클론하여 로컬에서 빌드하는 방법이 있습니다.

핵심 명령어로는 API 요청을 위한 설정, 가져오기, 수정 및 삭제가 포함됩니다. URL, 메서드, 헤더 및 요청 본문을 관리할 수 있습니다.

예를 들어, 작업공간을 설정하고 API 세부정보를 구성한 후 요청을 쉽게 실행할 수 있으며, 변수를 효과적으로 사용하는 데 중점을 둡니다.

이 도구는 여전히 베타 버전으로 개발이 진행 중이며, 향후 추가될 기능에 대한 계획이 있습니다. 개선을 위한 피드백도 환영합니다.

이 도구는 HTTP 요청을 처리하는 과정을 간소화하여 복잡한 명령어 없이도 쉽게 관리하고 실행할 수 있도록 도와줍니다.

Vulkan은 그래픽 API로, 많은 상황에서 DirectX 11(DX11)보다 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다. 하지만 현재로서는 DX11만큼 안정적이지 않을 수 있습니다.

웹은 링크를 중심으로 구성되어 있으며, 시간이 지나면서 이러한 링크는 구식이 될 수 있습니다. 기술의 발전으로 인해 링크는 더 이상 정확할 필요가 없으며, 대신 자연어를 활용해 관련 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.

"바이브 링크"는 자연어 쿼리를 사용하여 사용자에게 가장 관련성이 높은 웹사이트로 안내하는 링크의 일종입니다.

"vb.lk"는 이러한 바이브 링크를 생성하기 위해 간단한 모델을 사용하는 URL 단축기입니다. 이 서비스는 종종 구글이나 덕덕고의 "행운의 검색" 기능을 활용하여 최적의 결과를 찾습니다.

vb.lk/를 방문하면 이 서비스를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 다음은 몇 가지 바이브 링크와 그 목적지의 예입니다:

• vb.lk/generate-an-image → chatgpt.com
• vb.lk/founder-mode → paulgraham.com
• vb.lk/charlie-bit-my-finger → youtube.com
• vb.lk/high-output-management → amazon.com
• vb.lk/link-rot → wikipedia.org
• vb.lk/dolores-park → google.com/maps

잘못된 리디렉션을 발견하면 [email protected]로 신고하여 서비스 개선에 도움을 줄 수 있습니다. 또한 해커 뉴스에 의견을 공유하고 업데이트를 구독할 수도 있습니다.

마이크로소프트는 유럽 경제 지역(EEA)의 윈도우 10 사용자들이 추가 보안 업데이트를 무료로 받을 수 있는 기간을 2026년 10월 14일까지 1년 연장한다고 발표했습니다. 이 업데이트를 받기 위해 마이크로소프트 계정이나 클라우드 백업이 필요하지 않습니다. 이번 결정은 소비자 단체의 압력에 따른 것으로, 이전에는 마이크로소프트에게 유리한 조건이 있었던 것에 대한 반발이 있었습니다.

이 변경 사항은 EEA 지역에만 적용되며, 이 지역 외의 사용자들은 추가 업데이트를 받기 위해 여전히 비용을 지불하거나 특정 조건을 충족해야 할 수 있습니다. 많은 윈도우 10 컴퓨터가 여전히 사용되고 있는 상황에서, 이 조치는 사용자들이 윈도우 11로 전환하거나 다른 옵션을 고려하는 동안 중요한 보안 업데이트를 계속 받을 수 있도록 도와주는 긍정적인 조치로 평가되고 있습니다.

링크그래프는 아르테미스 칼름 웹 리더가 도입한 기능으로, 사용자가 보고 있는 페이지가 자신이 팔로우하는 웹사이트의 게시물에서 링크된 경우 이를 확인할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 사용자가 좋아하는 사이트가 다양한 웹 페이지에 대해 어떤 이야기를 하고 있는지 발견하는 데 도움을 주며, 알고리즘에 의해 주도되는 콘텐츠 시대에 더 의미 있는 연결을 만들어냅니다.

저자는 이 기능을 높이 평가하며, 보다 인간 중심의 웹 경험을 촉진한다고 언급합니다. 또한 아르테미스와 함께 개발 중인 또 다른 칼름 웹 리더인 블로그캣도 유사한 기능을 가지고 있으며, 두 제품 모두 스코틀랜드에서 제작되었다고 설명합니다.

아르테미스에서 영감을 받아 저자는 블로그캣에 링크그래프 기능을 구현했습니다. 이 기능은 사용자가 팔로우하는 게시물에서 페이지가 언급되었을 때 팝업을 보여줍니다. 그러나 저자는 이를 다르게 구축하여, 리더 뷰가 열릴 때 필요한 데이터를 가져오는 웹 확장 기능을 사용했습니다. 이는 백그라운드에서 지속적으로 데이터를 가져오는 방식이 아닙니다.

저자는 더 많은 블로깅 클라이언트가 이 기능을 채택하기를 바라는 마음을 표현하며, 온라인 콘텐츠에서 연결을 촉진하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

커크우드 갭은 화성과 목성 사이에 위치한 소행성대에서 발견되는 빈 공간입니다. 이 지역은 목성의 강한 중력 영향으로 인해 예상보다 소행성이 적습니다.

1857년 다니엘 커크우드가 이 갭을 발견하고, 이 현상이 목성과의 "궤도 공명"에 의해 발생한다고 설명했습니다. 커크우드 갭은 바쁜 고속도로에서 빈 구간을 생각하면 이해하기 쉽습니다. 우주에서는 소행성이 없는 특정 궤도를 의미합니다.

이 갭은 목성의 중력 때문에 형성됩니다. 소행성이 목성과의 궤도 비율이 일치할 때(예: 2:1 비율) 목성이 이들을 반복적으로 끌어당겨 궤도가 불안정해집니다. 시간이 지나면서 이로 인해 소행성이 그 궤도에서 밀려나게 되어 갭이 생깁니다.

주요 커크우드 갭은 목성과의 특정 공명에서 발생하며, 대표적으로 3:1, 5:2, 7:3, 2:1 비율의 공명이 있습니다. 이러한 갭에는 여전히 일부 소행성이 존재할 수 있지만, 소행성대의 다른 지역에 비해 훨씬 덜 밀집해 있습니다.

국제 광고국(IAB)은 광고 차단기를 우회하고 이로 인한 수익 손실을 줄이기 위해 '신뢰할 수 있는 서버(Trusted Server)'라는 새로운 이니셔티브를 시작했습니다. 이 오픈 소스 프로젝트는 현재 테스트 단계에 있으며, 온라인 광고 전달 방식을 변화시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

신뢰할 수 있는 서버는 광고 운영을 사용자 브라우저에서 웹사이트 소유자가 관리하는 서버 환경으로 전환합니다. 여러 광고 스크립트를 로드하는 대신, 브라우저는 서버에 단 하나의 요청만 보내고, 서버가 모든 작업을 처리한 후 최종 광고를 다시 전송합니다. 이러한 방식은 페이지 로딩 속도를 빠르게 하고 보안을 향상시키며, 사용자 추적을 위한 지문 인식이 줄어들 가능성을 제공합니다.

하지만 개인정보 보호에 대한 우려가 큽니다. 신뢰할 수 있는 서버는 사용자 추적을 위해 '합성 ID(Synthetic ID)'를 생성하는 데 지문 인식을 의존하는데, 이는 사용자 몰래 더 많은 데이터를 수집할 수 있는 위험을 동반합니다. 이 방법은 개인에 대한 상세한 프로필을 구축하는 것을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

광고 차단기에게 신뢰할 수 있는 서버는 새로운 도전 과제를 제시합니다. 발행자의 도메인에서 제공되는 광고는 사이트와 더 잘 통합되어 보이기 때문에 차단하기가 더 어려워집니다. 현재의 광고 차단기는 여전히 효과적일 수 있지만, 광고 차단 커뮤니티는 이러한 변화에 적응하기 위해 기계 학습과 같은 고급 기술을 개발하고 있습니다.

결론적으로, 신뢰할 수 있는 서버는 몇 가지 이점을 제공하지만, 중요한 개인정보 보호 문제를 제기하고 광고 차단기의 효과를 복잡하게 만듭니다.

그래핀OS는 개인 정보 보호에 중점을 둔 안드로이드 기반의 모바일 운영 체제입니다. 보안을 강화하기 위해 메모리 손상 취약점으로부터 보호하는 특수한 메모리 할당기인 하드닝된 malloc을 도입했습니다.

하드닝된 malloc의 주요 기능 중 하나는 주소 공간을 확장하는 것입니다. 그래핀OS는 사용자 프로세스의 주소 공간을 39비트에서 48비트로 늘려 주소 공간 배치 무작위화(ASLR)를 개선하여 보안을 강화합니다. 또한, 애플리케이션을 실행할 때 공유 주소 공간을 사용하지 않고 새로운 무작위 주소 공간을 할당하여 공격자가 메모리 위치를 예측하기 어렵게 만듭니다.

하드닝된 malloc은 호환되는 장치에서 메모리 태깅 확장(MTE)을 사용하여 메모리 영역에 태그를 부여합니다. 만약 메모리 접근이 예상된 태그와 일치하지 않으면 오류가 발생하여 버퍼 오버플로우와 같은 취약점을 악용하는 것을 방지합니다. 또한, 메타데이터는 사용자 데이터와 분리되어 관리되며, 할당기는 작은 할당과 큰 할당을 다르게 처리합니다. 작은 할당은 두 단계의 격리 시스템을 통해 재사용을 지연시켜 공격을 복잡하게 만듭니다.

메모리 할당 관리는 효율적인 메모리 관리를 위해 작은 할당을 크기 클래스별로 정리하고 슬랩에 저장합니다. 큰 할당은 동적으로 매핑되며, 오버플로우 공격을 방지하기 위해 가드 페이지가 설정됩니다. 하드닝된 malloc은 카나리와 가드 페이지를 사용하여 메모리 접근 오류를 신속하게 감지하고 대응합니다.

하드닝된 malloc은 일반적인 메모리 할당기보다 메모리 손상 및 해제된 메모리 재사용을 방지하는 데 있어 보안을 크게 강화합니다. 이는 특히 MTE가 장착된 장치에서 공격자가 취약점을 악용하기 어렵게 만듭니다. 전반적으로 하드닝된 malloc의 그래핀OS 통합은 다양한 메모리 관련 공격에 대한 강력한 방어를 제공합니다.

요약이 없습니다.

뉴욕시에서 이동통신 네트워크를 방해할 수 있는 장치들이 발견되었습니다. 이 소식은 많은 관심을 불러일으켰고, 독자들로부터 283개의 댓글이 달렸습니다.

이 기사는 배터리 공급망과 관련된 위험, 특히 다양한 기기에서 사용되는 18650 리튬 이온 셀에 대해 다룹니다. 이러한 배터리는 브랜드에 따라 품질 차이가 클 경우 화재나 폭발과 같은 위험을 초래할 수 있습니다. 루마필드는 10개 브랜드에서 1,054개의 셀을 분석하여 배터리 품질을 평가하는 연구를 진행했으며, 그 결과 품질에서 상당한 차이가 있음을 밝혀냈습니다.

주요 발견 사항으로는 저렴한 가격의 배터리와 가짜 배터리가 신뢰할 수 있는 브랜드에 비해 양극 돌출과 가장자리 정렬에서 훨씬 낮은 품질을 보였다는 점입니다. 내부 단락이나 열 사건을 유발할 수 있는 결함이 있는 셀은 주로 저가 또는 가짜 제품에서 발견되었으며, 약 8%가 심각한 결함을 보였습니다. 이 연구는 첨단 CT 스캔 기술을 활용하여 배터리 품질을 명확하게 이해할 수 있도록 했고, 이를 통해 제조업체들이 안전성과 신뢰성을 개선할 수 있도록 도왔습니다.

이 기사는 사고를 예방하고 소비자를 보호하기 위해 배터리 품질 측정의 중요성을 강조하며, 공급망의 모든 이해관계자들이 품질 관리를 우선시할 것을 촉구하고 있습니다.

저자는 자신이 진행 중인 프로젝트인 FinFam에 대한 업데이트를 공유합니다. FinFam은 성공적으로 출시된 협업 금융 계획 도구입니다. 그러나 저자는 Product Hunt(제품 헌트)에서의 출시 홍보에 대해 아쉬움을 표하며, 이 플랫폼이 더 이상 효과적이지 않다고 주장합니다.

저자는 한때 제품 출시를 위한 활기찬 커뮤니티였던 Product Hunt가 이제는 "좀비" 플랫폼으로 변질되었다고 설명합니다. 표면적으로는 활동이 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 많은 사용자들이 자신의 제품을 부풀리기 위해 투표를 구매하고 있어 진정한 참여와 실제 사용자가 부족하다고 지적합니다.

이러한 조작을 통제하려는 노력에도 불구하고, 플랫폼은 투명성과 커뮤니티 연결에 어려움을 겪고 있습니다. 저자는 Product Hunt의 대안들도 비슷한 문제에 직면할 수 있다고 언급하며, Indie Hackers와 AlternativeTo와 같은 더 응집력 있는 플랫폼을 강조합니다. 전반적으로 저자는 Product Hunt가 가치를 잃었다고 믿으며, 그 쇠퇴에 대해 회상합니다.

구글 클라우드에서 새롭게 선보인 AI 프레임워크인 테스트 타임 확산 딥 리서처(TTD-DR)는 연구 보고서 작성 과정을 개선하기 위해 설계되었습니다. TTD-DR은 인간의 연구 방식을 모방하는 방법을 사용하여 초기 초안을 작성한 후, 반복적인 연구와 피드백을 통해 이를 다듬어 나갑니다.

TTD-DR의 주요 특징은 보고서 작성을 "확산 과정"으로 간주하는 첫 번째 연구 에이전트라는 점입니다. 이 과정에서는 대략적인 초안이 새로운 정보로 점차 개선됩니다. TTD-DR은 연구 계획을 생성하고, 관련 정보를 반복적으로 검색하며, 최종 보고서를 작성하는 세 가지 단계로 구성되어 있습니다. 이 과정의 각 단계를 향상시키기 위해 자기 진화 알고리즘이 피드백을 활용하여 정보와 답변의 질을 개선합니다.

TTD-DR은 기존의 딥 리서치 에이전트인 OpenAI DR보다 긴 형식의 보고서를 작성하고 복잡한 질문에 답변하는 데 있어 더 나은 성과를 보여주었습니다. 다양한 기준에서 더 우수한 결과를 달성했습니다. 이 프레임워크는 구글 클라우드 플랫폼에서 이용할 수 있습니다.

TTD-DR은 AI 연구 도구의 중요한 발전을 나타내며, 보고서 작성에 있어 더 일관되고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.

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이 글에서는 공학 분야에서 복잡한 결정을 효과적으로 내리는 방법에 대해 다룹니다. 구조적이고 협력적인 접근 방식을 강조하며, 일반적인 함정을 피하는 것이 중요하다고 설명합니다.

첫 번째로, 기술적 문제에 대한 여러 가지 해결책을 받아들이는 것이 필요합니다. '황금 경로' 즉, 단 하나의 최선의 해결책을 찾기보다는, 실행 가능한 제안을 신속하게 만드는 데 집중해야 합니다.

초기 제안은 '자극'으로 간주해야 합니다. 첫 번째 초안은 논의의 출발점으로 삼고, 최종 해결책으로 보지 말아야 합니다. 이렇게 하면 팀원들의 의견과 피드백을 받을 수 있어 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

팀을 적극적으로 참여시켜야 합니다. 초기 아이디어를 제시한 후, 팀원들의 생각과 비판을 모아야 합니다. 이는 제안을 다듬고 다양한 옵션의 장단점을 모두가 이해하도록 도와줍니다.

최종 결정을 내릴 책임 있는 리더를 정해야 합니다. 이 리더는 결정의 결과에 가장 큰 이해관계를 가진 사람이어야 합니다.

체크리스트를 활용하여 의사결정 과정을 안내하는 것이 좋습니다. 제안 작성, 공유, 피드백 수집, 최종 결정 등의 단계를 포함한 구조적인 체크리스트를 사용하세요.

협력에 중점을 두어야 합니다. 최고의 결정은 고립된 사고가 아닌 집단적인 의견에서 나옵니다. 팀원들이 아이디어에 도전하고 자유롭게 협력하도록 격려해야 합니다.

초기 제안이 완벽할 필요는 없습니다. 불완전한 아이디어로 시작하면 가치 있는 논의가 촉발되고 더 나은 해결책으로 이어질 수 있습니다.

결정이 많은 사람들과 조직의 미래에 영향을 미친다는 점을 이해해야 합니다. 신중하고 자신감을 가지고 접근하세요.

협력적인 과정을 신뢰하고 피드백에 개방적이면 복잡한 결정을 효과적으로 내리고 팀을 성공적인 결과로 이끌 수 있습니다.

Artyom Bologov은 텍스트 편집기 ed(1)의 열렬한 팬으로, Git 파일 편집이나 정적 사이트 생성 등 다양한 작업에 이를 사용합니다. 그는 여러 가지 버전과 스크립트를 소개합니다.

GNU ed와 red는 가장 널리 사용되는 텍스트 편집기로, 대부분의 UNIX 시스템에서 이용할 수 있습니다. GNU ed는 신뢰성이 높고 스크립트 작성이 가능합니다. 반면, red는 ed의 제한된 버전으로, 저자는 그 유용성이 떨어진다고 평가합니다.

oed는 OpenBSD ed로, GNU ed보다 더 이식성이 뛰어난 버전입니다. Artyom은 OpenBSD ed를 사용하여 자신의 스크립트가 다양한 시스템에서 작동하도록 합니다.

wed는 ed의 현대적인 버전으로, 스크립팅을 지원하고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. Artyom은 이 버전을 많이 사용하지 않지만, 초보자에게 추천합니다.

aed는 미니멀리즘에 대한 반항으로, ed의 상호작용성을 높여주는 버전입니다. 이 버전은 구문 강조와 같은 기능을 통해 사용성을 개선합니다.

xed는 전통적인 ed 명령어에 비해 스크립팅 작업을 간소화하는 스크립트로, 사용하기 더 쉽습니다.

Artyom은 sed와 ex에 대해 부정적인 의견을 표명하며, 이들이 ed(1)와의 호환성이 떨어진다고 말합니다. 그는 재미로 다양한 프로그래밍 언어로 ed(1)의 자신의 버전을 만들기도 했습니다.

그는 모두에게 ed(1), 특히 aed 버전을 사용하고 그 가치를 알아보라고 권장합니다.

이 저장소는 STMicroelectronics 센서를 위한 저수준의 플랫폼 독립적인 Rust 드라이버 예제를 포함하고 있습니다. 각 드라이버는 센서의 부품 번호를 따서 명명된 전용 폴더에 정리되어 있습니다. 또한 추가 리소스를 위한 유틸리티 폴더도 있습니다.

각 센서 드라이버 폴더에는 드라이버가 서브모듈 및 crates.io의 크레이트로 포함되어 있으며, 센서를 테스트하기 위한 프로젝트가 담긴 예제 폴더와 드라이버에 대한 구체적인 정보가 담긴 README 파일이 포함되어 있습니다.

이 드라이버들은 플랫폼에 구애받지 않습니다. 사용하려면 센서 버스(I2C 또는 SPI)를 설정하고, 버스 인스턴스를 제공하며, 인터럽트 핀과 지연을 구성해야 합니다. BusOperation 특성은 일반적인 버스 구성을 가능하게 합니다.

문서에는 I2C 및 SPI 설정을 위한 다양한 프레임워크(Embassy 및 STM32)에서 드라이버를 사용하는 코드 예제가 제공됩니다.

필요한 사항으로는 MCU를 대상으로 하는 Rust 컴파일러와 각 센서에 대한 최소 지원 Rust 버전(MSRV)을 준수해야 합니다.

예제는 주로 STM32 마이크로컨트롤러, 특히 NUCLEO_F401RE를 위해 설계되었지만, 다른 플랫폼에도 적용할 수 있습니다. STMicroelectronics 평가 보드의 회로도는 I2C 또는 SPI 통신 설정에 도움이 됩니다.

자세한 정보는 STMicroelectronics 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

저자는 애플리케이션에 터미널 에뮬레이션을 통합하기 위해 설계된 라이브러리인 libghostty에 대한 업데이트를 공유합니다. 첫 번째 버전인 libghostty-vt는 가벼운 라이브러리로, 다른 라이브러리인 libc에 의존하지 않고 터미널 시퀀스를 처리하고 터미널 상태를 유지하는 API를 제공합니다.

libghostty의 필요성은 많은 프로그램들이 터미널 에뮬레이션을 일관되지 않고 종종 버그가 있는 방식으로 구현하기 때문입니다. libghostty는 표준화된 라이브러리를 제공함으로써 개발자들의 시간을 절약하고 다양한 애플리케이션에서 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

libghostty-vt는 Ghostty의 핵심에서 구축되었으며, 최적화된 파싱, 유니코드 지원, 다양한 터미널 프로토콜과의 호환성과 같은 기능을 포함하고 있습니다. 현재는 macOS와 리눅스를 대상으로 하고 있으며, 향후 더 넓은 지원을 계획하고 있습니다.

저자는 API를 최종 확정하기 위해 개발자들의 피드백을 요청하고 있습니다. 현재 라이브러리는 알파 단계에 있으며, Zig API는 테스트 준비가 완료되었지만 C API는 아직 개발 중입니다. libghostty-vt의 안정적인 버전을 6개월 이내에 출시하는 것이 목표입니다.

전반적으로 libghostty는 터미널 에뮬레이션을 위한 강력한 크로스 플랫폼 솔루션이 되는 것을 목표로 하며, libghostty 라이브러리와 Ghostty 애플리케이션 모두에 이익을 줄 것입니다.

요약이 없습니다.

최근 BEAM 생태계는 정기 빌드 중에 발생한 비정상적인 로그 메시지로 인해 잠재적인 보안 위협에 직면했습니다. 처음에는 큰 문제가 아닐 것으로 여겨졌지만, 유사한 문제가 여러 프로젝트에서 발생하면서 우려가 커졌습니다. 특히, 이는 새로 업데이트된 패키지와 관련이 있었습니다.

웜이 퍼지면서 자격 증명 유출, 서비스 중단, 암호화폐 플랫폼에서의 재정적 손실 등 심각한 문제를 일으켰습니다. 이 사건은 실제로도 발생한 사례와 유사한데, 한 웜이 손상된 패키지를 이용해 여러 프로젝트에 영향을 미쳤습니다.

Erlang, Elixir, Gleam을 포함하는 BEAM 생태계는 규모가 작고 의존성이 적을 수 있지만, 여전히 위험에 처해 있습니다. 현재 보안 조치는 부족하며, 선택적인 이중 인증, 장기 API 키 사용, 자동 악성 코드 탐지가 이루어지지 않고 있습니다.

이러한 위험을 해결하기 위해 Erlang 생태계 재단의 Ægis 이니셔티브는 몇 가지 개선 방안을 제안했습니다. 여기에는 필수 이중 인증, 신뢰할 수 있는 게시 관행, 취약점 스캔 강화 등이 포함됩니다.

보안을 강화하기 위한 성공적인 노력은 BEAM을 실제로 사용하는 기업의 자금 지원과 협력이 필요합니다. 이러한 조치에 대한 투자는 향후 사건을 예방하고 생태계의 안전을 보장하는 데 매우 중요합니다.

2025년 샌프란시스코에서 나타난 신비로운 광고판은 Listen Labs가 만든 매우 중독성 있는 코딩 도전인 '베르그하인 챌린지'로 이어졌습니다. 이 도전에는 30,000명 이상의 참가자가 몰려 특정 기준에 따라 사람을 수용하거나 거부하는 문제를 최적화하는 경쟁을 벌였고, 그 보상으로 베를린의 유명 클럽인 베르그하인 여행과 취업 면접 기회가 주어졌습니다.

도전은 다섯 개의 숫자가 적힌 암호 같은 광고판으로 시작되었습니다. 이 숫자는 해독되어 퍼즐 링크로 이어졌고, 이 간단하면서도 흥미로운 미스터리는 엔지니어들 사이에서 큰 관심을 불러일으켰습니다. 그 결과 많은 플레이어들이 몰려들었습니다.

참가자들은 다양한 제약 조건을 준수하면서 정확히 1,000개의 자리를 채워야 하는 복잡한 최적화 문제에 직면했습니다. 너무 많은 사람을 거부하지 않으면서 문제를 해결해야 했기 때문에 도전은 점점 치열해졌고, Listen Labs의 서버는 많은 플레이어를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 불만이 생기기도 했지만, 동시에 참여도는 더욱 높아졌습니다.

플레이어들은 해결책을 찾기 위해 다양한 알고리즘을 개발하고, GitHub와 같은 플랫폼에서 통찰을 공유하며 협력했습니다. 이 경쟁은 개인들이 전략을 나누고 서로를 지원하는 강한 공동체 의식을 형성했습니다.

저자는 처음에는 알고리즘에 대한 경험이 부족했지만, 반복적인 개선과 다양한 전략 실험을 통해 16위에 오르는 성과를 거두었습니다. 그는 최적화에 대한 귀중한 교훈을 얻었는데, 간단한 해결책이 복잡한 것보다 더 나은 경우가 많고, 빠른 반복이 성공의 열쇠라는 것을 깨달았습니다.

전반적으로 베르그하인 챌린지는 단순히 승리를 목표로 한 것이 아니라 문제 해결과 공동체 형성의 여정을 강조했습니다. 이는 프로그래밍과 협업의 즐거움을 보여주며, 이러한 도전이 엄격하면서도 즐거울 수 있음을 입증했습니다.

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미국에 있는 중국 근로자들이 트럼프 전 대통령이 제안한 H-1B 비자 프로그램 변경에 대한 우려로 유럽으로 이주하는 것을 고려하고 있습니다. 이 변경안에는 신규 신청자에게 10만 달러의 수수료가 부과되는 내용이 포함되어 있습니다. 이 발표는 H-1B 비자 소지자들 사이에 혼란을 일으켰고, 많은 사람들이 정책의 영향을 피하기 위해 서둘러 미국으로 돌아갔습니다. 수수료가 신규 신청자에게만 적용된다는 설명이 있었음에도 불구하고, 많은 이들은 불확실성으로 인해 불안감을 느끼고 있으며, 더 안정적인 환경을 찾아 유럽으로 떠나고 싶어 하고 있습니다. 그러나 유럽으로의 이주는 언어 장벽과 낮은 급여와 같은 새로운 도전 과제를 동반합니다.

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저자는 BrakeBright라는 오토바이 브레이크 라이트 시스템을 개선하는 과정을 공유합니다. 이 시스템이 출시된 이후, 라이더들로부터 긍정적인 피드백을 받아 지속적인 개선의 동기가 되고 있습니다.

긴 오토바이 라이딩 중 저자는 브레이크를 밟지 않아도 고속에서 브레이크 라이트가 깜빡이는 문제를 발견했습니다. 이 장치에 사용된 모션 센서는 실제 브레이크 작동과 다른 진동을 구분하지 못했습니다. 처음에는 데이터를 부드럽게 하기 위해 평균값과 저주파 필터를 사용했지만, 이러한 방법으로도 잘못된 신호가 발생했습니다.

정확성을 높이기 위해 저자는 데이터 분석에 중앙값을 사용하기로 결정했습니다. 중앙값은 실제 라이딩 조건을 더 잘 반영했습니다. 또한 센서 판독의 타이밍을 조정하여 엔진 진동과의 동기화를 피하고 샘플링 간격에 무작위성을 도입했습니다.

테스트 속도를 높이기 위해 저자는 진동기를 창의적으로 사용하여 엔진 진동을 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 긴 테스트 라이딩 없이도 빠른 조정이 가능해졌습니다. 저자는 브레이크 라이트 활성화에 지연 시스템을 도입하여 잘못된 신호를 걸러내면서도 실제 브레이크 작동 시에는 즉각적으로 반응할 수 있도록 했습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 BrakeBright 시스템은 더 스마트하고 신뢰할 수 있게 되었습니다.

저자는 실제 테스트와 사용자 피드백을 바탕으로 지속적인 개선에 대한 의지를 강조하며, 라이더들이 프로젝트를 지원하고 경험을 공유해 주기를 초대합니다.

최근 웹 개발에서는 자바스크립트 프레임워크에 대한 의존도를 줄이려는 경향이 두드러지고 있다. 이와 관련된 개념으로는 "자바스크립트 피로"와 "HTML 오버 더 와이어"가 있다. 이 움직임의 핵심 인물은 HTMX로, 자바스크립트 대신 HTML 속성을 사용하여 상호작용을 구현하는 것을 지향한다. 저자는 HTML을 먼저 작성하는 아이디어를 긍정적으로 평가하지만, HTMX가 구조가 부족해 코드가 지저분해질 수 있다는 점을 비판한다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 MESH라는 모듈형 서버 사이드 렌더링(SSR) 프레임워크를 만들었다. MESH는 "하나의 컴포넌트 = 하나의 엔드포인트" 모델을 장려하여 HTML, CSS, 자바스크립트를 깔끔하게 통합할 수 있도록 한다. 이로 인해 단일 페이지 애플리케이션(SPA)처럼 느껴진다.

저자는 Go 프로그래밍 언어와 HTMX를 실험하며, HTMX를 웹 컴포넌트와 함께 사용하는 표준 방법을 만들고자 했다. 기본적인 상호작용과 드래그 앤 드롭 기능을 구현하면서 HTMX의 한계, 특히 섀도우 DOM과의 호환성 문제를 해결하기 위해 노력했다.

프로젝트에는 서버에서 전송되는 이벤트(SSE)를 통한 실시간 협업 기능도 포함되어 있었으며, 저자는 이를 통해 코드를 단순화하고 모듈 업데이트를 개선할 수 있었다고 언급했다. 결국 저자는 HTMX를 자신의 자바스크립트 모듈로 대체하기로 결정했으며, HTMX가 개발자에게 친숙한 도구인 반면 MESH가 더 유연하고 깔끔한 솔루션을 제공한다고 결론지었다.

MESH의 핵심 목표는 기존 프레임워크에서 영감을 얻으면서도 그 제약을 피할 수 있는 모듈형 SSR을 구현하는 일반화된 방법을 제공하는 것이다. 저자는 앞으로의 프로젝트를 위해 MESH 개발을 계속할 계획이다.

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Klavis AI가 Strata라는 오픈 소스 서버를 출시했습니다. 이 서버는 AI 에이전트가 다양한 API 도구를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 기존의 시스템이 모든 도구를 한 번에 보여주는 것과 달리, Strata는 AI가 필요한 도구를 단계별로 찾을 수 있도록 안내하여 혼란을 줄입니다.

AI 에이전트가 직면하는 주요 문제는 많은 옵션 중에서 적절한 API를 선택하기 어렵고, 과도한 정보가 자원을 소모하며, 사용 가능한 도구의 수에 제한이 있다는 점입니다. Strata는 이러한 문제를 해결하기 위해 과정을 세분화하여 AI가 카테고리를 탐색하고 특정 작업을 점진적으로 선택할 수 있도록 합니다.

예를 들어, GitHub, Jira 또는 Slack에 질의를 할 때 Strata는 AI가 올바른 카테고리와 작업을 식별하도록 도와주어 정확한 매개변수로 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 방법은 표준 통합보다 기능에 대한 더 깊은 접근을 제공합니다.

Strata는 성능 면에서도 뛰어나며, 공식 서버에 비해 통과율이 크게 향상되었고 복잡한 작업 흐름에서 83% 이상의 정확도를 기록했습니다. 사용자는 외부 서버를 Strata에 연결할 수 있으며, GitHub에서 무료로 이용할 수 있습니다. 더 고급 기능을 원하시는 분은 Klavis AI의 웹사이트를 방문하면 됩니다.

이 시스템은 Cursor와 VS Code와 같은 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있으며, 추가적인 맞춤화를 위한 API도 제공됩니다. Klavis AI는 Strata에 대한 피드백을 환영합니다.

이 글에서는 AI가 제품, 사용자 경험(UX), 엔지니어링 팀을 어떻게 지원하고 있는지를 다루며, 특히 HubSpot에서의 코딩 관련 내용을 소개합니다. HubSpot은 지난 2년 동안 AI 코딩 도구에 대한 신중한 실험에서 엔지니어링 팀 내에서의 광범위한 채택으로 전환했습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, HubSpot은 AI 도구, 특히 GitHub Copilot을 통해 소프트웨어 개발에서 큰 변화를 경험했습니다. 이 도구는 2023년 중반부터 테스트를 시작했으며, 초기 리더들의 지원이 파일럿 과정을 가속화하는 데 도움이 되었습니다.

둘째, 초기 파일럿은 전체 팀이 참여하여 협업과 공동 학습을 촉진했습니다. 이들은 교육을 제공하고 지원 채널을 만들며, 도구의 효과성을 보장하기 위해 생산성을 측정했습니다.

셋째, 초기 피드백은 긍정적이었고, 생산성의 소폭 향상이 AI 도구에 대한 투자를 정당화했습니다.

넷째, AI 도구에 대한 수요 증가를 관리하기 위해 HubSpot은 2024년 말에 개발자 경험 AI 팀을 구성하여 채택을 촉진하고 AI 사용을 권장하며 조달 과정을 간소화했습니다.

다섯째, 처음에는 제한을 두었으나 2024년 5월에 이를 해제하면서 빠른 채택이 이루어졌습니다. HubSpot은 동료 검증에 집중하고, 성공 사례를 공유하며, 경험을 큐레이션하여 추가 사용을 장려했습니다.

여섯째, 90%의 채택률을 달성함으로써 HubSpot은 엔지니어들에게 AI 활용 능력을 요구사항으로 삼았으며, 이는 경력 성장과 회사의 미래에 중요하다고 인식했습니다.

글은 AI 코딩 에이전트의 발전과 새로운 도구 개발 등 향후 주제에 대한 암시로 마무리됩니다.

Zed는 AI 사용 모델을 프롬프트 기반의 제한에서 토큰 기반의 가격 책정으로 변경합니다. 이 변화는 새로운 사용자에게 즉시 적용되며, 현재 사용자에게는 다음 3개월 동안 단계적으로 시행될 예정입니다. 새로운 모델은 GPT-5와 Gemini 2.5와 같은 더 많은 AI 모델에 대한 접근을 포함하며, 비용은 50% 절감됩니다.

주요 변경 사항으로는 토큰 사용에 기반한 새로운 가격 구조가 도입됩니다. 현재 사용자는 이전 모델로 전환하기 전에 3개월의 통지를 받게 됩니다. 사용자는 자신의 API 키를 가져오거나 로컬 모델을 사용함으로써 Zed를 무료로 계속 이용할 수 있습니다.

토큰 기반 가격 책정으로의 전환은 실제 사용량에 맞춘 명확한 비용을 제공하고 새로운 모델 추가를 간소화합니다. Zed는 복잡한 가격 구조를 관리하기보다는 더 나은 코드 편집기를 만드는 데 집중할 계획입니다.

전환 일정에 따르면, 프로 사용자는 2025년 12월 17일까지 새로운 가격으로 전환해야 합니다. 무료 사용자는 2025년 10월 15일에 새로운 무료 플랜으로 전환되며, 새로운 시험 기간이 제공됩니다. 시험 사용자는 이전 무료 플랜으로 돌아가고 동일한 전환 경로를 따릅니다.

Zed는 AI 사용을 위한 다양한 옵션을 제공할 것을 약속하며, 사용자들이 macOS나 Linux에서 플랫폼을 시도해 보기를 권장합니다.

아이슬란드의 영향력 있는 아티스트인 비요크는 어린 시절부터 활동을 시작해 11세에 첫 앨범을 발표하며 혁신적인 음악과 예술을 계속 만들어오고 있습니다. 그녀는 자연과 기술이 조화롭게 공존해야 희망적인 미래를 만들 수 있다고 믿습니다. 아이슬란드에서 자란 그녀는 두 요소 모두와 깊은 연결을 느끼며, 기술이 생존에 필수적이라고 생각합니다.

비요크의 기술에 대한 관심은 어릴 때부터 시작되었습니다. 치과를 방문한 경험과 같은 것들이 그녀에게 영감을 주었습니다. 그녀는 창의적인 과정에 기술을 통합하는 것이 중요하다고 강조하며, "바이오필리아" 프로젝트에서 인터랙티브 기술을 통해 음악 교육을 탐구했습니다. 그녀는 새로운 도구와 개념을 실험하기 위해 다른 사람들과 협업하는 것을 즐기며, 특히 가상 현실(VR) 분야에서 흥미롭고 잠재력이 가득하다고 느낍니다.

VR 작업은 점진적인 탐구로, "블랙 레이크"와 같은 구조화된 프로젝트에서 보다 자발적인 창작으로 나아가고 있습니다. 그녀는 음악을 몰입감 있게 표현하는 방법을 찾는 도전을 즐기며, VR이 현실을 보완하고 도전할 수 있다고 믿습니다.

비요크는 프로젝트에 유연하게 접근하며, 엄격한 계획보다는 상황에 맞춰 적응하는 것을 선호합니다. 그녀는 전시에서 관객과의 상호작용과 몰입을 중요하게 여기며, 관객이 그녀의 음악과 예술에 개인적으로 참여할 수 있도록 합니다. 그녀의 최신 작품인 "비요크 디지털"은 참가자들에게 인터랙티브한 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

비요크는 경력 전반에 걸쳐 예술적 추구와 기술 혁신 사이의 균형을 유지하며, 자신의 뿌리와 열정을 잃지 않으면서 관객과 연결할 수 있는 새로운 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다.

이 문서는 두 개의 PHP 파일인 webshell.php와 normal.php가 동일한 MD5 해시를 가지고 있어 내용이 같음을 나타내는 상황을 강조합니다.

이와 관련된 파일은 webshell.php와 normal.php입니다. 두 파일은 동일한 해시인 b719a17ae091ed45fb874c15b2d9663f를 공유합니다.

헥스덤프 정보에 따르면, 두 파일의 이진 표현이 나타납니다. webshell.php는 GET 요청을 통해 명령을 실행할 수 있는 코드를 포함하고 있어 원격 접근을 위한 백도어인 웹쉘일 가능성이 높습니다. 반면, normal.php는 무해한 내용을 가진 것으로 보입니다.

해시의 유사성은 webshell.php가 악성 웹쉘을 식별하기 위해 캐시된 서명을 사용하는 시스템에서 탐지를 피할 수 있게 할 수 있습니다.

이 상황은 동일한 해시를 가진 파일들 사이에서 악성 파일과 무해한 파일을 구별하기 위한 신중한 분석과 탐지 방법의 필요성을 강조합니다. 추가적인 세부사항은 제공된 중국어 링크를 통해 확인할 수 있습니다.