이갈리아는 2023년부터 유지해온 서보 웹 엔진을 개선하기 위해 주권 기술 기금으로부터 자금을 지원받았습니다. 서보는 러스트로 개발된 현대적인 웹 엔진이며, 이번 투자는 세 가지 주요 분야에 집중될 예정입니다.

첫째, 접근성 지원입니다. 현재 서보는 화면 읽기 프로그램과 같은 보조 기술을 위한 필수 접근성 기능이 부족합니다. 이번 자금 지원을 통해 이러한 기능을 구현하여 모든 사용자가 서보를 사용할 수 있도록 할 계획입니다.

둘째, 웹뷰 API 개발입니다. 팀은 서보를 데스크톱 및 모바일 애플리케이션에 통합하는 데 필요한 웹뷰 API를 완성할 것입니다. 이를 통해 서보의 사용과 채택이 확대될 것입니다.

셋째, 프로젝트 유지 관리입니다. 서보의 지속적인 성공과 러스트 생태계의 발전을 위해 유지 관리가 중요합니다. 자금 지원은 문제 관리, 코드 리뷰, 버전 릴리스와 같은 작업을 지원하는 데 사용될 것입니다.

이갈리아는 서보가 웹 엔진의 미래에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있으며, 개발에 대한 의지를 다지고 있습니다. 주권 기술 기금의 지원에 감사하며, 진행 상황에 대한 업데이트를 공유할 계획입니다.

새로운 생성 모델인 이산 분포 네트워크(DDN)를 개발했으며, 이 모델은 ICLR 2025에서 발표될 예정입니다. DDN은 전통적인 생성 모델인 확산 모델, GAN, VAE, 그리고 자기 회귀 모델과 몇 가지 중요한 점에서 다릅니다.

첫째, DDN은 단일 출력을 생성하는 대신 여러 출력을 동시에 생성합니다. 둘째, 이 여러 출력은 목표 데이터 분포를 근사하는 데 도움을 줍니다. 셋째, 이러한 출력들이 함께 모여 이산 분포를 형성하기 때문에 "이산 분포 네트워크"라는 이름이 붙었습니다.

DDN은 독특한 기능을 가지고 있습니다. 그 중 하나는 제로샷 조건 생성(Zero-Shot Conditional Generation, ZSCG)입니다. 또한, 트리 구조로 배열된 일차원 이산 잠재 표현을 사용하며, 완전한 엔드 투 엔드 미분 가능성을 갖추고 있습니다.

DDN에 대한 리뷰에서는 이 모델의 참신성과 생성 모델링 분야에서 새로운 발전을 이끌 가능성에 대해 강조했습니다.

이탈리아 피사에서 스코틀랜드 프레스윅으로 가는 라이언에어 항공편이 에이미 폭풍으로 인해 시속 160킬로미터에 달하는 강풍에 직면했습니다. 조종사들은 세 번의 착륙 시도가 실패한 후, 비상 신호를 보내고 맨체스터 공항으로 방향을 바꿨습니다. 맨체스터의 날씨는 더 차분했으며, 비행기는 연료가 단 6분 남았을 때 착륙했습니다.

이 사건에 대해 라이언에어가 보고한 후, 항공사고조사국(AAIB)이 조사를 시작했습니다. 승객들은 험난한 비행 경험을 이야기하며, 한 승객은 착륙 과정에서 비행기가 힘들어하는 모습을 기억했습니다. 결국 그들은 예정된 시간보다 약 10시간 늦게 프레스윅에 도착했습니다. 전문가들은 이렇게 낮은 연료로 착륙하는 것이 매우 위험하다고 지적했습니다.

일본의 연구자들이 롱코비드(Long COVID)와 관련된 중요한 발견을 했습니다. 롱코비드는 인지 문제를 일으키는 상태로, 흔히 "브레인 포그"라고 불립니다. 연구팀은 기억과 학습에 중요한 역할을 하는 AMPA 수용체를 연구하기 위해 특별한 뇌 영상 기법을 사용했습니다. 그 결과, 롱코비드 환자들의 뇌에서 AMPA 수용체의 수치가 높아져 있으며, 이는 인지 문제의 심각성과 관련이 있다는 사실을 밝혀냈습니다.

롱코비드와 브레인 포그는 많은 사람들이 COVID-19 감염 후 겪는 일반적인 문제지만, 그 원인은 아직 잘 알려져 있지 않습니다. 이전 연구에서는 뇌의 변화가 발견되었지만, 연구자들은 정확한 분자적 문제를 파악하는 데 어려움을 겪었습니다. 다카하시 타쿠야 교수의 이 새로운 연구는 AMPA 수용체의 밀도가 증가한 것이 롱코비드 환자들의 인지 증상을 설명할 수 있음을 보여줍니다.

연구팀은 30명의 롱코비드 환자와 80명의 건강한 사람들의 뇌 스캔을 비교했으며, 환자들에서 AMPA 수용체의 유의미한 증가가 발견되었습니다. 이 증가는 인지 손상의 심각성과 상관관계를 보였으며, 생물학적 연관성을 시사합니다. 또한, 뇌의 염증 마커도 AMPA 수용체 수치와 관련이 있었습니다.

이러한 발견은 롱코비드에 대한 새로운 진단 도구와 치료법 개발로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, AMPA 활동을 줄이는 약물이 브레인 포그를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구는 또한 이 영상 기법이 영향을 받은 사람과 건강한 사람을 정확하게 구분할 수 있음을 입증했습니다.

전반적으로 이 연구는 롱코비드를 임상적 상태로 더 잘 인식할 필요성을 강조하며, 효과적인 치료 전략 개발을 촉구하고 있습니다.

OpenGL/ES 작업 그룹이 GL_EXT_mesh_shader라는 중요한 확장을 공식 발표했습니다. 이는 OpenGL의 가장 큰 업데이트로, 지난 10년간의 변화 중 가장 큰 성과로 평가받고 있습니다. 이 성과는 주로 AMD의 기여 덕분이며, 특히 프로젝트를 이끈 장유(Qiang Yu)와 중요한 테스트 케이스를 개발한 왕시하오(Shihao Wang)의 노력이 컸습니다.

또한, 이 확장을 사용하는 마인크래프트 모드에 대한 지원도 진행 중이며 곧 제공될 예정입니다. 이 확장에 대한 코드는 메사(Mesa)에 통합되었고, RadeonSI와의 호환성을 추가하기 위한 작업도 계속되고 있습니다. AMD의 드라이버가 이 확장을 가장 먼저 지원하도록 하는 것이 목표이며, 이는 그들의 노고에 대한 감사의 표시입니다.

이 글은 2025년 10월 9일에 작성되었으며, 이 중요한 개발이 완료되었음을 알리고 있습니다.

이 글은 거버넌스와 환경 관리의 개념에 대해 논의하며, 좋은 거버넌스는 타협이 아니라 최선의 해결책을 통합하는 것이라고 강조합니다. 생명 자체가 생태 관리에 효과적인 기술로 작용할 수 있다는 아이디어를 제시하며, 프랭크 허버트의 "듄"과 제임스 러블록의 가이아 가설 같은 공상과학 작품을 언급합니다.

자연 시스템과 생태계 공학에 대해 설명하면서, 비버와 맹그로브 같은 특정 종이 생태계를 크게 변화시킬 수 있으며, 물 저장과 폭풍 보호 같은 이점을 제공한다고 합니다. 비버 댐 유사체(BDA)와 바이오스웨일 같은 기술은 환경 복원을 위해 자연 과정을 모방하는 실용적인 방법으로 소개됩니다.

물 관리와 생태 복원을 위한 다양한 방법도 제시됩니다. 비 오는 정원, 조하드(흙댐), 자생 식물을 활용한 제리시케이핑 같은 전략은 물 보유를 강화하고 유출을 줄이는 효과적인 방법으로 언급됩니다.

해안 및 해양 생태계에서는 굴초와 맹그로브가 해안 보호와 탄소 격리에 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 최근 드론을 이용한 맹그로브 식재와 같은 복원 기술의 발전도 소개됩니다.

농업 혁신에 대해서는 전통적인 쌀-물고기-오리 방식과 같은 통합 농업 시스템이 합성 물질 없이 생산성을 높이는 지속 가능한 농업 관행을 창출한다고 설명합니다.

생태적 해결책을 확장하는 데는 여러 가지 도전 과제가 있다고 합니다. 생태적 불일치, 거버넌스 문제, 산업적 제약, 장기 프로젝트를 지원할 정치적 의지의 필요성이 주요한 장애물로 지적됩니다.

생물학적 해결책을 배포하는 데 있어 주요 병목 현상은 이러한 기술을 대규모로 생산하고 구현할 수 있는 산업적 능력의 부족이며, 이는 투자와 인프라의 부족으로 인해 저해되고 있습니다.

결론적으로, 자연 시스템이 환경 문제에 대한 유망한 해결책을 제공하지만, 이러한 해결책을 대규모로 성공적으로 구현하기 위해서는 산업적, 정치적, 거버넌스적 장애물을 극복해야 한다고 강조합니다.

NanoMi는 국가연구위원회(NRC)에서 개발한 오픈 소스 프로젝트로, 초고진공 응용을 위한 모듈형 투과전자현미경(TEM)을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 사용자가 직접 조립하고 수정하며 추가할 수 있도록 설계되어 있어, 커뮤니티의 기여를 장려합니다.

사용자는 GitHub 저장소와 전용 웹사이트를 통해 청사진을 요청하고 소프트웨어 구성 요소에 접근할 수 있습니다. 이 프로젝트는 협업을 촉진하며, 기여자들은 자신이 만든 수정 사항을 공유해야 합니다. 업데이트와 논의는 GitHub 사이트에서 확인할 수 있으며, 현재 NanoMi.org로 이전되었습니다. 소프트웨어는 GPL v3 라이선스 하에 제공되어 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 추가적인 교육 자료는 호주 현미경 협회의 온라인 플랫폼인 MyScope를 통해 제공됩니다.

자세한 정보는 NanoMi 웹사이트를 방문하거나 NRC에 직접 문의하시기 바랍니다.

한 사람이 System76 노트북의 모니터로 사용할 두 번째 TV를 구매하고 싶어 합니다. 이 노트북은 음악 장비와 연결되어 있습니다. 그 사람은 Facebook Marketplace에서 중고 TV를 찾고 있으며, 삼성, LG, RCA, 소니와 같은 브랜드에 관심이 있습니다. 앱이나 스트리밍 서비스가 강제로 설치되지 않는 TV를 선호하며, 주로 HDMI로 연결할 수 있는 모델을 원합니다. 그들은 자신의 필요에 가장 적합한 브랜드나 모델에 대한 추천을 요청하고 있습니다.

2025년 노벨 평화상은 마리아 코리나 마차도에게 수여되었습니다. 그녀는 베네수엘라에서 민주적 권리를 증진하고 독재에서 민주주의로의 평화로운 전환을 위해 헌신적으로 노력해왔습니다.

저자는 캐나다에서 홍콩으로 가는 에어 캐나다 비행기에서 제한된 기내 WiFi를 경험한 이야기를 전합니다. 무료 서비스는 메시징 앱만 사용할 수 있었고, 전체 인터넷 접근은 30.75 캐나다 달러의 요금이 필요했습니다. 이러한 제한을 우회할 방법에 대해 궁금해한 저자는 기술에 능숙한 룸메이트와 협력하여 제공된 메시징 앱을 이용해 다른 웹사이트에 접근할 방법을 모색했습니다.

첫 번째 단계로, 기내 WiFi는 인터넷에 접근하기 위해 에어로플랜 회원 인증이 필요했습니다. 저자는 목표 웹사이트인 github.com을 승인된 도메인인 acwifi.com으로 위장하려 했지만, 특정 IP 주소가 차단되어 이 방법이 효과적이지 않다는 것을 알게 되었습니다.

첫 번째 접근이 실패한 후, 저자와 룸메이트는 여전히 작동하는 DNS 요청을 사용해 보았습니다. 그들은 임의의 DNS 서버를 사용할 수 있고 TCP 쿼리도 가능하다는 것을 발견하며 네트워크 제한의 허점을 찾아냈습니다.

그들은 DNS 서버로 위장한 프록시 서버를 설정하여 모든 인터넷 요청을 그 서버를 통해 라우팅할 수 있게 했습니다. 이 기발한 우회 방법 덕분에 github.com을 포함한 다양한 웹사이트에 성공적으로 접근할 수 있었습니다.

최종 접근 방법으로는 DNS 터널을 사용하는 것을 고려했지만, 이를 위해 필요한 추가 소프트웨어가 없었습니다.

약 4시간의 노력 끝에 저자와 룸메이트는 제한을 우회하는 데 성공했지만, 비행기의 제한된 대역폭 때문에 브라우징 속도가 느렸다는 점을 언급했습니다. 그들은 이 탐색이 교육적인 목적을 위한 것이었으며 규정을 준수했다는 점을 강조하며 이야기를 마무리했습니다.

전반적으로 이 경험은 긴 비행 동안 도전이자 즐거운 기술적 연습이었습니다.

이 글에서는 문자 "A"를 디자인할 때의 원칙에 대해 설명합니다. 문자에서 위쪽과 아래쪽 공간의 균형을 맞추는 것이 중요하다고 강조합니다. 불균형이 있으면 문자가 어색하게 보일 수 있습니다. 또한, 문자에서 연결 부분의 두께가 균일하면 무거운 인상을 줄 수 있으므로, 연결 부분은 약간 가늘어져야 하며 전체적인 대비를 결정하지 않아야 한다고 지적합니다. 핵심은 디자인이 잘못 보인다면 실제로 잘못된 것이며, 디자인 선택에서 의도성이 중요하다는 것입니다. 다음에는 문자 "B"에 대한 논의가 이어질 예정입니다.

대규모 기술 프로젝트를 완수하는 것은 어려울 수 있지만, 이를 작은 작업으로 나누면 동기와 흥미를 유지하는 데 도움이 됩니다. 저자는 정기적으로 가시적인 결과를 보는 것이 참여를 유지하는 데 중요하다고 제안합니다.

첫 번째 단계는 프로젝트를 시작하는 방법을 찾는 것입니다. 압도적인 목표를 설정하기보다는 빠른 결과를 볼 수 있는 작고 관리 가능한 작업을 선택하는 것이 좋습니다.

초기 작업은 눈에 띄지 않을 수 있으므로, 진행 상황을 추적할 수 있는 자동화된 테스트와 같은 쉽게 검증할 수 있는 작업을 선택하는 것이 유용합니다. 예를 들어, 저자는 터미널 에뮬레이터 프로젝트에서 VT 파싱을 시작했으며, 이를 통해 테스트를 통해 명확한 피드백을 받을 수 있었습니다.

초기 작업의 목표는 완벽을 추구하기보다는 데모를 위한 "충분히 좋은" 버전을 만드는 것입니다. 자주 데모를 진행하면 제품을 평가하고 동기를 유지하는 데 도움이 됩니다.

개인 프로젝트에서는 먼저 자신이 필요한 것을 만드는 데 집중하세요. 이렇게 하면 소프트웨어가 본인에게 유용하게 되어 동기를 유지할 수 있습니다.

데모를 만든 후에는 사용하면서 발생하는 문제를 해결하며 프로젝트를 지속적으로 개선해야 합니다.

결론적으로, 대규모 프로젝트에서 동기를 유지하려면 작업을 작은 단위로 나누고, 빠른 성과에 집중하며, 개인적인 용도로 구축하고, 실제 피드백을 바탕으로 반복적으로 개선하는 것이 중요합니다.

"Lights Out"는 격자 형태로 이루어진 퍼즐 게임으로, 각 셀은 빨간색 또는 흰색입니다. 목표는 모든 셀을 빨간색으로 바꾸는 것입니다. 셀을 클릭하면 그 셀의 색상이 바뀌고, 같은 행과 열에 있는 모든 셀의 색상도 함께 변경됩니다.

이 게임은 루빅스 큐브를 푸는 것과 비슷합니다. 하나의 셀을 수정하면 그 주변 셀에 영향을 미치기 때문입니다. 퍼즐을 푸는 방법에는 수학적 접근, 논리적 추론, 그리고 무차별 대입법 등이 있습니다.

이 게임은 1997년에 출시된 고전 핸드헬드 게임에서 영감을 받았으며, 여러 변형이 존재합니다. 저자는 TypeScript를 사용하여 다양한 전략과 보드 구성을 탐색하는 앱을 만들었고, Python 라이브러리인 manim을 이용해 동영상도 제작했습니다. 그들은 다른 사람들도 이 게임을 시도해보고 경험을 공유해보기를 권장합니다.

Weave는 빠르게 성장하고 있는 수익성 있는 스타트업으로, 뛰어난 엔지니어를 찾고 있습니다. 이들은 엔지니어링 팀을 위한 고품질 소프트웨어를 개발하는 데 도움을 줄 것입니다. CTO인 앤드류와 CEO인 아담이 신입 사원을 직접 지원할 예정입니다.

필수 자격 요건은 다음과 같습니다. 목표 달성을 위해 강한 의지를 가진 엔지니어여야 하며, 변화가 많은 스타트업 환경에서 업무의 우선순위를 정할 수 있는 실용적인 사고를 가져야 합니다. 또한, 엔지니어로서 개인적인 성장에 헌신하고, 사용자 요구를 이해하는 공감 능력을 갖춰야 합니다. 다른 소프트웨어 엔지니어링 팀을 돕는 데 열정을 가져야 하며, 사용자와의 명확한 소통을 위한 뛰어난 의사소통 능력이 필요합니다. 도전 과제를 기꺼이 받아들일 수 있는 끈기도 중요합니다.

우대 사항으로는 React, TypeScript, Go 또는 Python에 대한 경험과 엔지니어링 생산성 관련 배경이 있습니다.

Weave의 창립 AI 엔지니어로서, 소프트웨어 엔지니어의 작업을 향상시키고, 프로세스를 간소화하며, 사용자 경험을 크게 개선하는 기능을 제공하는 AI 솔루션을 개발하게 됩니다.

젊은 수학자 파벨 갈라신은 종이 접기 예술인 오리가미와 입자 물리학의 중심 개념인 앰플리튜드헤드론 사이의 중요한 연결고리를 발견했습니다. 그의 연구에 따르면, 오리가미 패턴은 앰플리튜드헤드론을 형성하는 점으로 표현될 수 있으며, 이는 입자 상호작용과 관련된 계산을 위해 이 형태를 더 간단한 부분으로 나눌 수 있는지에 대한 오랜 질문을 해결하는 데 도움을 줍니다.

역사적으로 물리학자들은 글루온과 같은 입자들이 어떻게 상호작용하는지를 계산하는 데 어려움을 겪어왔습니다. 파인만 다이어그램과 같은 방법은 입자가 많아질수록 복잡해지기 때문입니다. BCFW 재귀라는 새로운 접근법은 이를 단순화하지만 여전히 도전 과제가 남아 있습니다. 앰플리튜드헤드론은 이러한 상호작용을 더 직관적으로 이해할 수 있는 기하학적 방법을 제공합니다.

갈라신의 연구는 앰플리튜드헤드론이 더 간단한 구성 요소로 분해될 수 있음을 확인할 뿐만 아니라, 이 수학적 틀에 오리가미를 통합합니다. 이러한 연결은 입자 상호작용을 시각화하고 계산하는 새로운 방법을 제시합니다. 수학자들과 물리학자들은 이 발견이 입자 물리학의 본질에 대한 새로운 통찰을 제공하고 복잡한 계산을 단순화할 수 있는 가능성에 대해 기대하고 있습니다.

2019년, 저자는 코딩 교육에서 "튜토리얼 헬"이라는 주요 문제를 지적했습니다. 이는 학생들이 튜토리얼을 따라 할 수는 있지만, 독립적으로 프로젝트를 만드는 데 어려움을 겪는 상황을 말합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 Boot.dev를 설계했으며, 세 가지 주요 요소에 중점을 두었습니다: 포괄적인 커리큘럼, 실습 중심의 코딩 연습, 그리고 비디오 의존도를 줄이는 것입니다.

하지만 최근 18개월 동안 저자는 "바이브 코드 헬"이라는 새로운 문제로의 전환을 관찰했습니다. 이 상황에서는 학생들이 프로젝트를 만들 수는 있지만, 소프트웨어 개발에 대한 깊은 이해가 부족합니다. 이러한 새로운 도전은 AI 도구에 지나치게 의존하게 되면서 발생하며, 이로 인해 코딩 개념에 대한 피상적인 이해가 생깁니다.

저자는 AI가 모든 것을 알고 있다고 느낄 수 있는 학습자들 사이에서 동기 저하가 발생할 수 있다는 점에 대해 우려를 표명합니다. 이는 교육과 기술 습득의 추구가 줄어드는 결과를 초래할 수 있습니다. 또한 저자는 학습에서 AI의 한계에 대해 논의하며, 두 가지 주요 문제를 강조합니다. 첫째, AI는 사용자와 동의하는 경향이 있으며, 강한 의견 대신 균형 잡힌 견해를 제공하는데, 이는 학습을 방해할 수 있습니다.

이러한 우려에도 불구하고 저자는 AI가 올바르게 사용된다면 학습을 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 학생들에게는 코딩을 위해 AI 도구에 지나치게 의존하지 말고, 독립적으로 문제를 해결하는 데 집중할 것을 권장합니다. 진정한 학습은 학생들이 도전에 직면하고 이를 극복할 때 이루어지며, 이는 코딩 개념에 대한 이해를 강화하는 데 도움이 됩니다.

파이썬 3.14는 2025년 10월 7일에 공식 출시되었으며, 저자는 이 버전의 성능을 이전 버전 및 다른 프로그래밍 언어와 비교했습니다. 벤치마크의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 일반적인 성능 개선이 있습니다. 파이썬 3.14는 3.13 버전보다 약 27% 더 빠른 속도로 피보나치 수를 계산합니다.

둘째, 벤치마크 테스트는 두 가지 주요 스크립트를 포함했습니다. 하나는 피보나치 수를 계산하는 것이고, 다른 하나는 버블 정렬 알고리즘을 사용하여 숫자를 정렬하는 것입니다. 성능은 다양한 파이썬 버전(3.9에서 3.14까지), Pypy, Node.js, Rust를 대상으로 단일 스레드 및 다중 스레드 모드에서 리눅스와 macOS 운영 체제에서 측정되었습니다.

셋째, 자유 스레딩과 JIT 컴파일러에 대한 결과가 있습니다. 자유 스레딩 인터프리터는 전역 인터프리터 잠금을 제거하여 다중 스레드 애플리케이션에서 더 나은 성능을 보였으며, 일부 테스트에서는 표준 인터프리터보다 약 3배 빠른 속도를 기록했습니다. 그러나 JIT 컴파일러는 수행된 테스트에서 큰 속도 향상을 보이지 않았습니다.

넷째, Pypy의 성능이 모든 CPython 버전을 초월하여 일부 테스트에서는 파이썬 3.14보다 거의 5배 빠른 속도를 나타내며 효율성을 보여주었습니다.

다섯째, 다중 스레드 테스트에서 자유 스레딩 인터프리터는 CPU 집약적인 작업에서 상당한 이점을 보였으나, JIT 컴파일러는 뚜렷한 장점을 나타내지 않았습니다.

결론적으로, 파이썬 3.14는 CPython 버전 중 가장 빠르며, 사용자가 업그레이드할 수 없다면 3.11 이상의 버전을 고려하는 것이 좋습니다. CPU 집약적인 다중 스레드 애플리케이션에는 자유 스레딩 인터프리터를 추천하며, 속도 면에서는 Pypy가 여전히 훌륭한 선택입니다.

이 벤치마크는 파이썬의 성능 발전을 보여주며, 특히 JIT 컴파일과 관련하여 개선이 필요한 부분을 강조합니다.

2025년 9월 25일, statichost.eu 도메인이 약 6시간 동안 구글의 안전 브라우징에 의해 잘못된 사기 사이트로 분류되었습니다. 이로 인해 사용자들은 경고 메시지를 보거나 사이트에 접근할 수 없게 되었습니다. 이 문제는 statichost.eu 플랫폼을 이용해 여러 개의 피싱 사이트가 생성되면서 발생했으며, 구글은 전체 도메인을 위험하다고 판단했습니다.

창립자인 에릭 셀린은 사용자가 사이트에 접근할 수 없다고 신고했을 때 문제를 발견했습니다. 조사 결과, 구글이 보안 문제로 인해 접근을 차단하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 그는 피싱 사이트 목록을 받아 삭제한 후, 구글에 재검토를 요청했습니다. 다행히도 몇 시간 안에 차단이 해제되었습니다.

셀린은 구글이 인터넷에서 막대한 권력을 가지고 있다는 점에 우려를 표하며, 그들의 광범위한 안전 기준이 잘못된 긍정 반응과 불필요한 차단을 초래할 수 있다고 주장했습니다. 그는 온라인 안전을 위해 구글에만 의존하지 말고 개인적인 판단을 사용하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 향후 문제를 방지하기 위해 statichost.eu는 이제 보안을 강화하기 위해 다른 도메인인 statichost.page를 사용할 예정입니다.

저자는 개발자에게 예제가 가장 유용한 문서 형태라고 강조합니다. 공식 문서에는 명확한 예시가 부족한 경우가 많아 개념을 빠르게 이해하기 어렵다고 느낍니다. 많은 개발자들이 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 오가며 작업하는데, 이는 정신적으로 힘든 일입니다.

예를 들어, 저자는 파이썬 문서에서 복잡한 예제를 인용합니다. 이 예제를 이해하려면 많은 기술 용어를 알아야 합니다. 저자는 max 함수와 같은 간단한 예제가 빠른 이해에 더 도움이 된다고 주장합니다.

저자는 Clojure의 예제를 제공하는 훌륭한 자원으로 clojuredocs.org를 언급합니다. 이 사이트는 개발자들이 함수의 실제 적용 사례를 볼 수 있도록 도와줍니다. 저자는 일반적인 소프트웨어 문서에 대한 불만을 표현하며, 보통 너무 기술적이라고 느끼고 예제를 제공하는 튜토리얼을 선호한다고 말합니다.

Parquet 형식은 열 기반 구조와 효율적인 압축 덕분에 분석 작업에 매우 적합하지만, 삭제 작업에서는 전체 파일을 다시 작성해야 하기 때문에 어려움을 겪습니다. Apache Iceberg와 Delta Lake와 같은 시스템은 메타데이터 계층을 사용하여 삭제를 추적함으로써 이 문제를 해결합니다. 제안된 방법은 Amazon S3의 조건부 쓰기를 활용하여 조정 없이 원자적 작업을 가능하게 하는 더 간단한 접근 방식을 제시합니다.

이 시스템에서는 데이터가 변경 불가능한 Parquet 파일에 저장되며, 삭제는 "텀스톤" 파일을 사용하여 처리됩니다. 이 파일은 읽기 과정에서 필터링할 행이나 행 그룹을 표시합니다. 매니페스트 파일은 테이블의 현재 상태를 추적하여, 독자가 커밋되지 않은 변경 사항을 무시하고 일관된 데이터 스냅샷에 접근할 수 있도록 합니다.

새로운 데이터를 쓰거나 삭제를 표시하는 과정은 데이터 무결성을 보장하기 위해 일련의 단계를 거치며, 동시 쓰기를 관리하기 위해 비교 및 교환 방법을 사용합니다. 이러한 설계는 Parquet의 기능을 활용하여 상수 시간 내에 삭제를 수행하고 효율적인 쿼리를 가능하게 하며, 비용을 낮추고 S3 요청 수를 최소화합니다.

이 시스템은 이벤트 로그나 시계열 데이터와 같이 추가 작업이 많은 작업에 특히 적합하며, 가끔 대량 삭제가 필요한 경우에도 유용합니다. 전통적인 데이터베이스 및 기존 시스템에 비해 장점을 제공하지만, 더 큰 애플리케이션을 위해서는 확장성과 운영 복잡성에 대한 한계를 해결해야 합니다. 전반적으로 이 접근 방식은 분석 데이터 관리를 위한 객체 저장소 활용에 대한 창의적인 탐색을 보여줍니다.

이 글에서는 셀룰러 오토마타라는 개념에 대해 설명합니다. 셀룰러 오토마타는 간단한 규칙을 사용하여 복잡한 행동을 만들어내는 시스템입니다. 이 개념은 1948년 존 폰 노이만에 의해 처음 정립되었으며, 콘웨이의 생명 게임을 통해 널리 알려졌습니다.

셀룰러 오토마타의 기본 원리는 간단한 규칙으로 생명과 같은 패턴을 생성할 수 있다는 것입니다. 생명 게임은 가장 유명한 예로, 그리드의 각 셀은 이웃의 상태에 따라 "살아있음" 또는 "죽음" 상태가 될 수 있습니다.

이 글에서는 웹GPU를 사용하여 셀룰러 오토마타를 구현하는 방법을 설명합니다. 웹GPU는 현대 그래픽 카드에서 병렬 처리를 가능하게 합니다. 이 과정에서는 현재 세대와 다음 세대를 번갈아 가며 사용하는 두 개의 그리드(또는 버퍼)를 사용합니다.

셀룰러 오토마타에는 여러 종류가 있습니다. 생명 같은 셀룰러 오토마타는 생명 게임의 변형으로, 약간 다른 규칙을 통해 흥미로운 행동을 이끌어냅니다. 더 큰 이웃을 사용하는 대형 셀룰러 오토마타는 더 복잡한 출생 및 생존 조건을 가질 수 있습니다. 여러 이웃을 결합한 다중 이웃 셀룰러 오토마타는 독특한 규칙으로 복잡한 상호작용을 생성합니다. 주기적인 셀룰러 오토마타는 셀에 여러 상태를 허용하여 안정적이고 반복적인 구조를 만들어냅니다. 연속 셀룰러 오토마타는 셀의 상태를 부동 소수점 숫자로 표현하여 상태 간의 부드러운 전환을 가능하게 합니다.

이 글은 그리드를 설정하고, 이웃을 세고, 각 세대에 대한 규칙을 적용하며, 결과를 시각화하는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다. 셀룰러 오토마타는 간단한 계산 규칙을 통해 emergent complexity(자연 발생적 복잡성)와 생물학적 과정을 탐구할 수 있는 잠재력이 있음을 강조합니다. 특히 현대 GPU의 능력을 활용하여 다양한 셀룰러 오토마타 알고리즘을 병렬 컴퓨팅 환경에서 구현하는 방법을 안내합니다. 이러한 간단한 규칙에서 나타날 수 있는 풍부한 행동을 보여줍니다.

이 글에서 저자는 오래된 후지쯔 라이프북 S2110 노트북의 핫키 기능을 수정하며 리눅스 커널에 기여한 경험을 공유합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

저자는 리눅스 소스 코드를 공부해왔고, 20년 된 노트북의 하드웨어 문제를 해결하기 위해 기여하기로 결심했습니다. 그들은 노트북의 특수 키가 리눅스에서 어떻게 작동하는지 조사하면서, 일부 키가 특정 모드에서 이벤트를 발생시키지 않는 것을 발견했습니다. 이는 드라이버 문제일 가능성을 시사했습니다.

저자는 커널 로그와 로드된 모듈을 확인하여 문제의 원인이 fujitsu-laptop 드라이버에 있다는 것을 파악했습니다. 그들은 드라이버 코드를 연구하여 키 이벤트를 처리하는 방식을 이해했습니다. 추가 미디어 키를 지원하기 위해 새로운 키맵을 만들고 특수 키에 대한 항목을 추가했습니다. 새로운 키맵이 키 이벤트에 맞도록 조정하고, 자신의 모델에 맞는 장치 식별 정보를 업데이트했습니다.

드라이버를 수정한 후, 저자는 패치된 커널을 빌드하고 테스트하여 핫키가 정상적으로 작동하는 것을 확인했습니다. 이후, 저자는 커널 유지 관리자를 위해 변경 사항을 제출할 준비를 했습니다. 적절한 절차를 따르며 git을 사용해 변경 사항을 관리하고 패치를 이메일로 보냈습니다.

결과적으로, 저자의 패치는 수용되어 업스트림 리눅스 커널에 포함되었습니다. 이를 통해 같은 노트북을 사용하는 다른 사용자들도 수정된 기능을 이용할 수 있게 되었습니다. 저자는 커널에 기여하는 과정이 즐거웠고, 이 경험이 보람찼다고 전했습니다. 또한, 새로운 기여자들이 이 과정을 잘 이해할 수 있도록 도와주는 자원에 대한 감사의 마음을 표현했습니다.

이 글은 리눅스 커널에 처음 기여하는 사람의 여정을 보여주며, 문제를 파악하는 단계부터 코드 패치를 성공적으로 제출하는 과정까지의 과정을 잘 설명하고 있습니다.

Eyal Itkin은 현재의 정적 라이브러리, 특히 객체 코드 파일의 .a 아카이브가 가지고 있는 한계에 대해 논의했습니다. 이러한 한계는 pkg-config나 CMake와 같은 도구를 사용할 때 링크 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 그는 정적 번들 객체(Static Bundle Object, .sbo)라는 새로운 형식과 새로운 ELF 타입(ET_STAT)을 제안했습니다.

그의 제안서를 ELF 위원회에 제출한 후, 피드백은 엇갈렸습니다. 위원회는 새로운 형식에 대한 아이디어는 지지했지만, 새로운 ELF 타입의 도입은 거부했습니다. 기존의 ET_REL 타입이 제안된 개선 사항을 수용할 수 있다고 판단했기 때문입니다. 위원회는 이것이 표준 변경의 필요성보다는 도구와 관련된 문제라고 강조했습니다.

제안의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 공식 API 함수만 노출할 수 있도록 하는 기호 가시성(Symbol Visibility)입니다. 둘째, 노출되어서는 안 되는 로컬 기호를 제거하는 최종화된 재배치(Finalized Relocations)입니다. 셋째, 새로운 형식이 기존의 .a 아카이브 내에서도 호환성을 유지하며 사용될 수 있다는 점입니다.

비록 공식적인 표준 변경을 이루지 못했지만, 위원회는 정적 링크의 개선 필요성을 인정했습니다. Itkin은 자신의 제안을 GNU 링커에 구현할 계획이며, 이 노력의 미래는 커뮤니티와 도구 유지 관리자의 채택에 달려 있습니다.

2022년, 데이비드 기요는 DjangoCon 유럽에서 웹 애플리케이션을 React에서 HTMX로 변환하는 방법에 대해 발표했습니다. 이 과정에서 코드 양이 거의 70% 줄어들고 기능이 향상되었습니다. 이후 많은 개발자들은 단일 페이지 애플리케이션에서 다중 페이지 하이퍼미디어 애플리케이션으로 전환하는 것이 코드 양을 크게 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있다는 것을 발견했습니다.

2025년 FlaskCon에서 발표를 준비하면서 저자는 HTMX와 AlpineJS를 함께 사용하는 데 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 복잡한 디버깅과 과도한 코드가 발생했습니다. 그래서 저자는 Datastar로 전환했으며, 이는 코드 간소화와 다운로드 크기 감소로 성능을 향상시켰습니다. Datastar의 API는 HTMX보다 가볍고 필요한 속성이 적어 관리하기가 더 쉽습니다.

Datastar는 서버 주도 업데이트에 중점을 두어 개발자가 모든 로직을 중앙 집중화할 수 있도록 합니다. 반면 HTMX는 로직을 여러 레이어에 분산시킵니다. 이러한 변화는 코딩 과정을 단순화하고 효율성을 높입니다. 저자는 컴포넌트와 실시간 업데이트를 고려하는 것의 장점을 강조하며, Datastar가 최소한의 노력으로 여러 컴포넌트를 동시에 업데이트할 수 있음을 설명합니다.

저자는 Datastar의 철학인 서버 전송 이벤트(Server-Sent Events)와 같은 웹 네이티브 기능을 활용하여 실시간 업데이트를 제공하는 점을 높이 평가합니다. 이를 통해 복잡성을 줄이고 맞춤형 자바스크립트 없이도 작업할 수 있습니다. 저자는 개발자들이 접근 방식을 간소화하고 서버가 상태를 처리하도록 하기를 권장합니다. Datastar 덕분에 더 효율적이고 반응성이 뛰어난 애플리케이션을 만들 수 있게 되었으며, 웹 애플리케이션 개발에 대한 흥미로운 가능성을 열어주었습니다. 전반적으로 저자는 Datastar가 웹 개발의 즐거움을 향상시킨다고 믿고 있으며, 이는 HTMX와의 경험과 유사하다고 말합니다.

영국 AI 보안 연구소와 앨런 튜링 연구소의 최근 연구에 따르면, 단 250개의 악성 문서만으로도 대형 언어 모델(LLM)에서 "백도어" 취약점을 만들 수 있다고 합니다. 이는 모델의 크기나 훈련 데이터의 양과 관계없이 발생합니다. 이 연구는 공격자가 더 큰 모델을 대상으로 할 때 더 많은 비율의 오염된 데이터가 필요하다는 기존의 믿음에 도전합니다.

연구진은 특정 유형의 공격을 시연했습니다. 이 공격에서는 모델이 특정 트리거 문구(예: <SUDO>)를 만나면 무의미한 내용을 생성합니다. 연구팀은 6억 개에서 130억 개의 매개변수를 가진 모델을 훈련시켰고, 오염의 효과는 악성 문서의 절대 수에 기반하며, 전체 훈련 데이터에서의 비율과는 무관하다는 것을 발견했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 고정된 수의 오염된 문서(예: 250개)만으로도 다양한 크기의 모델에 백도어를 만들 수 있습니다. 더 큰 모델이 취약해지기 위해 비례적으로 더 많은 오염된 데이터가 필요하지 않습니다. 이 연구는 데이터 오염 공격의 가능성을 강조하며, 이에 대한 더 나은 방어책이 필요하다는 점을 부각시킵니다.

이 연구는 AI 보안에 대한 우려를 제기하지만, 동시에 이러한 취약점에 대한 방어책을 찾기 위한 추가 연구를 촉구하는 목적도 가지고 있습니다.

최근 안드로이드는 모바일 앱을 넘어 전체 리눅스 그래픽 애플리케이션을 실행할 수 있는 기능을 지원하기 시작했습니다. 이 글에서는 안드로이드 기기에서 리눅스 GUI 애플리케이션을 가능하게 하는 진행 상황과 그에 따른 변화에 대해 설명합니다.

현재 안드로이드에서 리눅스의 상태는 구글이 리눅스 환경을 실행할 수 있는 리눅스 터미널 앱을 제공하고 있지만, 초기에는 텍스트 기반 애플리케이션에만 제한되어 있었습니다. 최근 업데이트를 통해 GUI 애플리케이션 지원이 시작되었지만, 대부분 CPU로 렌더링되기 때문에 속도가 느린 편입니다.

앞으로의 개선 사항으로 구글은 gfxstream이라는 기술을 통합하고 있습니다. 이 기술은 그래픽 호출을 CPU가 아닌 GPU로 직접 전송할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 리눅스 GUI 애플리케이션의 성능과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대됩니다.

초기 실험으로는 픽셀 6와 같은 기기를 가진 사용자들이 GIMP와 LibreOffice와 같은 GUI 애플리케이션을 실행할 수 있지만, GPU 가속이 없으면 성능이 제한적입니다. 삼성 갤럭시 탭 S11과 같은 일부 태블릿도 리눅스 GUI 애플리케이션 지원을 위한 테스트를 받고 있습니다.

그러나 해결해야 할 기술적 문제들이 여전히 존재합니다. 하드웨어 호환성, 안정성 문제, 자원 관리의 필요성이 그 예입니다. 다양한 제조사에서 생산된 기기 간의 차이도 기능에 영향을 미칠 수 있습니다.

미래 전망으로는 개선이 이루어진다면 안드로이드가 리눅스 GUI 애플리케이션을 보다 강력하게 지원할 수 있을 것으로 보입니다. 이는 모바일 기기에서의 생산성을 높이고 안드로이드를 데스크톱과 유사한 경험으로 전환할 가능성도 열어줍니다.

관심 있는 사용자들은 호환되는 기기에서 리눅스 터미널을 활성화하고 GUI 애플리케이션을 실행해 볼 수 있습니다. 다만, 버그와 성능 문제는 발생할 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 리눅스 GUI 지원의 발전은 유망하며, 더 매끄럽고 효율적인 애플리케이션 경험으로 나아가고 있습니다. 그러나 안정적인 기능으로 자리 잡기 위해서는 여러 기술적 장벽을 해결해야 합니다.

모델링 클레이를 사용하면 3D 프린팅 대신 손으로 멋진 기기를 만들 수 있습니다.

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이 글은 Satisfiability Modulo Theories (SMT) 해결기를 Lean이라는 상호작용 정리 증명기와 함께 사용하여 증명을 자동화하는 인턴십 프로젝트에 대해 다룹니다. 주요 목표는 비트벡터 프로그램을 유한체 진술로 변환하여 빠른 검증을 가능하게 하는 Jolt 제로 지식 가상 머신(zkVM)의 프론트엔드를 검증하는 것이었습니다.

첫 번째로, SMT 해결기와 Lean의 차이점이 있습니다. SMT 해결기는 논리적 추론을 효과적으로 자동화할 수 있지만, Lean은 사용자 참여가 필요하여 증명 개발에 제한적입니다. 이 프로젝트는 SMT의 자동화와 Lean의 표현력 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 했습니다.

두 번째로, 타입 변환의 어려움이 있습니다. Lean에서 사용하는 다양한 타입이 SMT 해결기와 항상 일치하지 않아 증명 자동화가 어렵습니다. 프로젝트는 타입을 효과적으로 변환하는 데 중점을 두었습니다. 예를 들어, ZMod를 비트벡터로 변환하는 작업이 포함됩니다.

세 번째로, 프로젝트 결과로는 변환 과정을 자동화하는 전술이 개발되었습니다. 이로 인해 필요한 코드 양이 크게 줄어들었고, 6,800줄 이상의 코드와 320시간의 작업 시간을 절약할 수 있었습니다. 이 전술은 Jolt의 조회 테이블과 관련된 쿼리를 효율적으로 해결할 수 있게 해주었습니다.

네 번째로, 저자는 Lean에서 타입 변환을 위한 보다 일반적인 프레임워크가 개발되기를 희망하고 있습니다. 이는 향후 유사한 프로젝트를 위한 코드 작성 과정을 간소화하고 가속화할 수 있을 것입니다.

마지막으로, 이 인턴십은 Lean과 SMT 해결기의 실제 적용에 대한 귀중한 통찰을 제공했습니다. 소프트웨어 시스템에서 더 빠른 검증 가능성을 강조하면서 이 분야에서 추가 연구와 협력의 필요성을 부각시켰습니다.

전반적으로 이 프로젝트는 SMT 해결기와 Lean을 결합하여 복잡한 증명을 자동화할 수 있는 가능성을 보여주었으며, 소프트웨어 시스템의 효율적인 검증을 위한 길을 열었습니다.

펜 메디슨의 연구자들은 특정 버섯에서 발견되는 물질인 실로시빈이 만성 통증과 우울증의 악순환을 끊는 데 도움을 줄 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이들의 연구는 실로시빈이 뇌의 회로에 어떤 영향을 미쳐 이러한 상태를 완화하는지를 보여줍니다.

요약이 없습니다.

콜로라도의 다라스 메이와 같은 소 사육자들은 전 세계에서 가장 위협받는 생태계인 초원을 보호하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 메이는 파괴적인 산불 이후 자신의 목장에서 자생 풀들이 다시 자생하는 모습을 관찰했습니다. 이는 그가 수년간 지속 가능한 방법을 사용해온 덕분입니다. 이러한 방법은 철새와 멸종 위기 종을 포함한 야생 동물의 서식지를 보존할 뿐만 아니라 탄소 저장과 수질 개선에도 기여합니다.

초원은 원래 면적의 60% 이상이 사라져 새의 개체 수가 크게 감소했습니다. 지속 가능한 방식으로 소를 기르면 자연 식생이 자생할 수 있도록 도와주어 이러한 생태계를 유지하는 데 도움이 됩니다. 메이는 자신의 땅이 수용할 수 있는 것보다 적은 수의 소를 기르고 있으며, 이는 생물 다양성과 목장의 장기적인 건강에 긍정적인 영향을 미칩니다. 그는 또한 자신의 땅이 개발되는 것을 막는 보존 약정을 체결하여 세금 혜택을 받고, 땅이 초원으로 남아 있도록 하고 있습니다.

메이는 보존 단체와의 협력을 통해 환경 건강을 우선시하면서도 수익을 창출할 수 있는 방법을 찾았습니다. 예를 들어, 탄소 배출권 프로그램에 참여하고 자신의 소고기에 '새 친화적' 인증을 받는 등의 활동을 하고 있습니다. 산불 복구와 재정적 압박과 같은 어려움에도 불구하고, 메이의 지속 가능한 목축에 대한 헌신은 농업이 보존 노력과 공존할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

AMD는 생성적 인공지능을 위한 ONNX 모델을 최적화하여 Hugging Face에서 제공하고 있습니다. 이 모델은 AMD Ryzen AI APU와 Radeon GPU, 특히 고급 AI 기능을 갖춘 Radeon RX 9000 시리즈와 잘 호환되어 성능을 향상시킵니다.

Scribe OCR은 이미지에서 텍스트를 인식하고, OCR 데이터를 교정하며, 완전한 디지털 문서를 만드는 데 도움을 주는 무료 웹 애플리케이션입니다. 주요 기능으로는 검색 가능한 PDF 문서 생성, OCR 데이터 교정, 문서 디지털화가 있습니다.

Scribe OCR은 이미지를 검색 가능한 PDF 문서로 변환할 수 있어 Adobe Acrobat과 같은 도구의 대안이 됩니다. 사용자는 텍스트 인식 오류를 쉽게 수정할 수 있습니다. 또한, 다른 애플리케이션에서 생성된 기존 OCR 데이터를 편집하고 수정할 수 있어, 원본 이미지 위에 텍스트를 정확하게 정렬함으로써 교정 과정을 빠르게 진행할 수 있습니다.

Scribe OCR은 다른 OCR 도구와 달리 원본 문서와 유사한 진정한 디지털 버전을 생성하며, 포맷을 유지하면서 파일 크기를 작게 만듭니다. Scribe OCR을 사용하려면 scribeocr.com에서 온라인으로 접근하거나 특정 명령어를 통해 로컬에서 실행할 수 있습니다. 현재 데스크톱 애플리케이션은 없지만, 사용자들은 이에 대한 관심을 표현할 수 있습니다.

Scribe OCR은 원본 이미지 위에 편집 가능한 텍스트를 겹쳐 놓아 효율적인 교정을 지원하며, 오류를 강조 표시하여 쉽게 수정할 수 있도록 합니다. 각 문서에 맞는 사용자 정의 글꼴을 생성하여 텍스트 정렬을 개선합니다. 이 도구는 정확한 텍스트 인식과 충실한 문서 표현을 효과적으로 결합하면서도 관리 가능한 파일 크기를 유지합니다. 사용자 문서는 온라인에서 제공되며, 피드백은 GitHub를 통해 제출할 수 있습니다.

Spock은 PostgreSQL 15버전 이상에서 다중 마스터 복제를 가능하게 하는 확장 기능입니다. 이 기능을 제대로 활용하기 위해서는 특정한 설정과 구성이 필요합니다.

Spock을 사용하기 위해서는 각 클러스터 노드에 Spock을 설치해야 합니다. 또한, 모든 노드에서 테이블의 이름, 스키마, 열, 기본 키 및 데이터 유형이 동일해야 하며, 구독 노드의 제약 조건도 동일하거나 더 관대해야 합니다.

Spock을 빌드하려면 수정된 PostgreSQL 소스에서 작업해야 하며, 버전별 패치를 올바른 순서로 적용해야 합니다. Spock 확장을 활성화하는 것을 포함하여 PostgreSQL 파일에서 필요한 설정을 구성해야 합니다.

모든 노드에서 동일한 데이터베이스를 초기화하고, 논리적 복제를 지원하도록 PostgreSQL 설정을 조정해야 합니다. 또한, 노드 간의 네트워크 연결이 원활해야 합니다.

복제를 설정하기 위해서는 spock.node_create를 사용하여 노드를 등록하고, 노드 간에 구독을 생성하여 복제를 확립해야 합니다. 복제가 제대로 이루어졌는지 확인하기 위해 복제된 테이블을 점검해야 합니다.

Spock은 Ansible을 사용하거나 컨테이너화된 환경에서 배포할 수 있습니다. 업그레이드는 되돌릴 수 없으므로, 진행하기 전에 항상 클러스터를 백업해야 하며, Spock은 다른 PostgreSQL 확장과 마찬가지로 업그레이드하면 됩니다.

자세한 지침과 고급 기능에 대해서는 전체 문서를 참조해야 합니다.

요약이 없습니다.

애플은 2020년 보안 보상 프로그램을 시작한 이후 크게 개선하여 현재 800명 이상의 연구자에게 3,500만 달러 이상을 지급했습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 보상이 증가했습니다. 복잡한 공격 연쇄에 대한 최고 보상금이 200만 달러로 두 배로 늘어났으며, 추가 보너스를 통해 총 지급액이 500만 달러를 넘길 수 있습니다. 완전한 게이트키퍼 우회에 대해서는 10만 달러, 무단 iCloud 접근에 대해서는 100만 달러의 보상도 제공됩니다.

둘째, 보상 카테고리가 확대되었습니다. 새로운 카테고리에는 원클릭 웹킷 샌드박스 탈출에 대한 보상(최대 30만 달러)과 무선 근접 공격에 대한 보상(최대 100만 달러)이 포함됩니다.

셋째, 연구자들은 '타겟 플래그'라는 새로운 시스템을 사용하여 취약점의 심각성을 입증할 수 있게 되었으며, 이를 통해 보상 처리가 더 빨라집니다.

넷째, 실제 보안 위협에 초점을 맞추고 있습니다. 이 프로그램은 검증 가능한 공격과 완전한 공격 연쇄를 우선시하며, 이는 실제 보안 위협과 더 관련이 깊습니다.

마지막으로, 애플은 고급 보안 기능이 탑재된 아이폰 17 기기를 시민 사회 단체에 배포할 계획입니다. 이는 위험에 처한 사용자를 스파이웨어로부터 보호하기 위한 것입니다.

이러한 변화는 2025년 11월부터 시행될 예정이며, 보다 철저한 연구를 장려하고 23억 5천만 대 이상의 활성 애플 기기의 보안을 개선하는 데 목적이 있습니다.

요약이 없습니다.

2025년 10월 5일, 저자는 엔지니어들 사이에서 Claude Code와 Codex CLI와 같은 여러 코딩 에이전트를 동시에 사용하는 경향이 증가하고 있음을 반영하고 있습니다. 처음에는 회의적이었던 저자는 이러한 접근 방식의 이점을 점차 인식하게 되었으며, 특히 집중력을 해치지 않고 병행할 수 있는 작업에서 그 효과를 느끼고 있습니다.

코딩 에이전트는 연구 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 개념 증명이나 기술 질문에 대한 답변을 생성하는 데 도움을 주며, 이는 프로젝트의 본질을 변경하지 않고도 이루어질 수 있습니다. 또한, 이들 에이전트는 기존 코드를 신속하게 설명해 주어 복잡한 시스템을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

작은 유지보수 작업도 코딩 에이전트에게 맡길 수 있습니다. 예를 들어, 사용되지 않는 경고를 수정하는 등의 사소한 문제를 처리하게 하면 개발자는 더 큰 작업에 집중할 수 있습니다. 코드 작업에 대한 명확한 사양을 제공하면 결과를 검토하기가 쉬워지며, 목표와 접근 방식이 이미 정의되어 있기 때문입니다.

저자는 다양한 코딩 에이전트를 사용하고 있으며, 시간이 지남에 따라 방법을 개선할 계획입니다. GitHub Codespaces와 같은 도구를 활용하여 편리함을 더할 예정입니다. 또한, 저자는 다른 사람들에게 코딩 에이전트에 대한 경험과 패턴을 공유할 것을 권장하며, 이 기술이 아직 발전 중임을 강조하고 있습니다.

저자는 이러한 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 계속 탐구하고, 커뮤니티와 통찰을 나누는 데 힘쓸 계획입니다.

해커 뉴스는 사용자들이 뉴스 기사와 주제를 공유하고 토론할 수 있는 웹사이트입니다. 이 사이트는 새로운 주제, 과거 토론, 댓글, 질문, 전시, 구인 게시판, 사용자들이 콘텐츠를 공유할 수 있는 제출 공간 등 다양한 섹션으로 구성되어 있습니다. 사이트를 제대로 보려면 브라우저에서 자바스크립트를 활성화해야 합니다.

이 텍스트는 에세이에 관련된 주제 목록으로 보입니다. 여기에는 예시, 작성 방법에 대한 안내, 참고 자료, 동영상, 그리고 전문 리소스가 포함되어 있습니다. 이 내용은 사람들이 에세이를 더 잘 이해하고 효과적으로 작성할 수 있도록 돕는 데 중점을 두고 있는 것으로 보입니다.

이 문서는 안드로이드 폰에서 Termux를 사용하여 ESP32-WROOM-32 개발 보드를 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

필요한 사항으로는 ESP32 개발 보드(이 가이드에서는 ESP32-WROOM-32 사용), OTG 어댑터, 데이터 전송을 지원하는 USB-A 케이블, 그리고 Termux가 설치된 폰이 필요합니다.

시작하려면 먼저 TCPUART 앱을 설치해야 합니다. 이 앱은 안드로이드의 직렬 USB API와 Termux 간의 연결을 만들어 ESP32와 통신할 수 있게 해줍니다. TCPUART를 설정할 때는 전송 속도를 115200으로 설정하고, 포트 8080을 사용하여 서버에 연결합니다.

Termux 설정을 위해 필요한 패키지를 설치하는 명령어는 다음과 같습니다. pkg install -y python esptool mpremote socat 이 명령어를 입력한 후, TCP 브리지를 생성하려면 socat pty,link=$HOME/esp32,raw,echo=0 tcp:127.0.0.1:8080 &를 입력합니다.

ESP32를 리셋하려면 BOOT 버튼과 RESET 버튼을 순서대로 눌러 다운로드 모드로 전환합니다. 그런 다음, 플래시 메모리를 지우기 위해 esptool --chip esp32 --port $HOME/esp32 --before no-reset --after no-reset erase-flash 명령어를 사용합니다.

MicroPython 펌웨어를 플래시하려면 먼저 MicroPython 펌웨어를 다운로드하고, 다음 명령어로 플래시합니다. curl -L https://micropython.org/resources/firmware/ESP32_GENERIC-20250911-v1.26.1.bin -o esp32-micropython.bin 그리고 esptool --chip esp32 --port $HOME/esp32 --before no-reset --after no-reset write-flash -z 0x1000 esp32-micropython.bin를 입력합니다. 플래시가 완료된 후에는 보드를 다시 리셋합니다.

MicroPython REPL에 접근하려면 mpremote connect port:$HOME/esp32 repl 명령어를 사용합니다. 간단한 LED 점멸 프로그램을 실행하려면 program.py라는 파일을 만들고 ESP32에 업로드합니다.

유용한 명령어로는 파일 목록을 보려면 mpremote connect port:$HOME/esp32 fs ls, 파일 내용을 보려면 mpremote connect port:$HOME/esp32 fs cat main.py, 파일을 삭제하려면 mpremote connect port:$HOME/esp32 fs rm unwanted.py를 사용할 수 있습니다.

이 가이드는 특정 폰 아키텍처에 맞는 바이너리 컴파일과 UART 통신을 위한 Termux-API 사용 시 발생하는 문제와 같은 도전 과제를 언급합니다. UART 연결을 위해 TCPUART보다 더 나은 솔루션이 있을 수 있다고 제안합니다.

메모리 안전성과 보안은 소프트웨어의 보안 문제를 예방하는 데 매우 중요합니다. 오픈 소스 유지 관리자는 공급망 침해를 줄일 책임이 있습니다.

조사에서는 다음과 같은 침해 유형에 초점을 맞췄습니다. 첫째, 피싱 공격으로, 주로 유지 관리자를 목표로 합니다. 둘째, 유지 관리자가 의도치 않게 공격자에게 접근 권한을 넘기는 경우입니다. 셋째, GitHub Actions의 취약점, 특히 pull_request_target 트리거와 관련된 문제입니다.

주요 원인으로는 피싱이 있습니다. 공격자들은 2단계 인증(2FA)으로 보호된 계정조차도 침해할 수 있는 주요 방법으로 여전히 사용하고 있습니다. 또한, 많은 침해 사건이 유지 관리자가 의도치 않게 권한이나 접근을 이전할 때 발생했습니다. GitHub Actions의 취약점은 특정 기능이 공격자가 워크플로를 악용할 수 있게 하며, 특히 특권이 있는 상황에서 셸 주입을 통해 이루어집니다.

제안된 완화 조치로는 피싱에 강한 인증 방식을 사용하는 것이 있습니다. 강력한 보안 수단인 패스키를 유지하는 것이 중요합니다. 또한, 다른 사람에게 접근 권한을 부여할 때 주의해야 하며, 공격자가 제어하는 데이터를 실행할 수 있는 위험한 GitHub Actions 트리거 사용을 피해야 합니다.

기타 고려사항으로는 장기간 사용되는 자격 증명이 위험할 수 있으므로 신중하게 관리해야 합니다. 도메인과 사용자 이름 탈취를 방지하기 위한 조치가 필요합니다. 재현 가능한 릴리스 아티팩트를 구현하면 소프트웨어의 백도어를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오픈 소스 유지 관리자는 일반적인 취약점으로부터 프로젝트를 보호하기 위해 보다 엄격한 보안 관행을 채택해야 합니다. 피싱 저항, 적절한 접근 제어, 안전한 코딩 관행에 중점을 두는 것이 중요합니다. 이 요약은 오픈 소스 소프트웨어 개발에서 보안의 중요성을 강조하고, 유지 관리자가 위험을 줄이기 위해 취할 수 있는 실질적인 조치를 제시합니다.

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2025년 10월 9일, 한 기술 애호가가 라즈베리 파이와 같은 단일 보드 컴퓨터(SBC)를 모니터로 사용하기 위해 노트북을 활용하는 방법에 대해 이야기합니다. 일반적으로 이 장치들은 모니터 없이 설정되지만, 구성이나 유지 관리를 위해 직접 접근이 필요할 때가 있습니다.

외부 HDMI 모니터를 찾는 대신, HDMI를 USB 캡처 카드로 연결하여 사용합니다. 이 장치는 SBC에서 비디오를 캡처하여 노트북에서 VLC, FFplay, Cheese와 같은 다양한 소프트웨어를 통해 표시합니다. 더 고급 작업을 위해서는 OBS를 사용하여 출력 내용을 스트리밍하거나 녹화할 수 있습니다.

SBC를 사용하기 위해서는 여전히 USB 키보드가 필요하지만, 키보드를 노트북과 공유할 수 있어 과정이 수월합니다. 여러 대의 기계를 자주 연결하는 경우, KVM 스위치를 구입하는 것도 좋은 선택이 될 수 있습니다.

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프로그래밍에서 오류 처리의 어려움에 대해 논의하며 예외를 네 가지 범주로 분류합니다.

첫 번째는 치명적인 예외입니다. 이는 메모리 부족과 같이 예방하거나 수정할 수 없는 심각한 오류입니다. 이러한 예외는 프로그램에 심각한 문제가 있음을 나타내므로 잡지 않는 것이 좋습니다.

두 번째는 어리석은 예외입니다. 이는 자신의 코드에서 발생하는 실수로, 잡기보다는 예방해야 합니다. 예를 들어, null 인수나 0으로 나누는 경우가 이에 해당합니다. 이러한 오류를 피하는 코드를 작성하는 데 집중해야 합니다.

세 번째는 성가신 예외입니다. 이는 잘못된 설계 결정으로 인해 정상적인 상황에서도 예외가 발생하는 경우입니다. 일반적인 예로는 Int32.Parse 메서드가 있으며, 유효하지 않은 문자열을 입력하면 실패합니다. 이러한 경우에는 예외를 던지기보다는 TryParse와 같은 방법을 사용하여 보다 우아하게 처리하는 것이 좋습니다.

마지막으로 외부 예외가 있습니다. 이는 다른 프로세스에 의해 파일이 삭제되는 등 통제할 수 없는 외부 요인으로 인해 발생합니다. 이러한 예외는 예기치 않게 발생할 수 있으므로 반드시 잡아야 합니다.

요약하자면, 치명적인 예외는 잡지 말고, 어리석은 예외를 피하기 위해 코드를 수정하며, 성가신 예외는 안전한 대안을 사용하고 불가피할 경우 잡아야 합니다. 외부 예외는 언제든지 발생할 수 있으므로 항상 처리해야 합니다.

NeuTTS Air는 Neuphonic이 개발한 새로운 고급 텍스트 음성 변환(TTS) 모델로, 장치에서 직접 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 웹 API 없이도 현실감 있는 음성을 생성하고 즉각적인 음성 복제를 가능하게 합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, NeuTTS Air는 사람처럼 자연스러운 음성을 제공합니다. 둘째, 다양한 장치에서 작동하며, 특히 스마트폰과 라즈베리 파이와 같은 기기에서 GGML 형식을 사용하여 최적화되어 있습니다. 셋째, 단 3초의 오디오로 음성 모델을 생성할 수 있는 즉각적인 음성 복제 기능을 갖추고 있습니다. 마지막으로, 이 모델은 경량화된 0.5B 언어 모델을 기반으로 하여 속도, 크기, 품질의 균형을 잘 맞추고 있습니다.

기술적인 세부 사항으로는 영어를 지원하며, 고품질 오디오를 낮은 비트레이트로 제공하는 NeuCodec 오디오 코덱을 사용합니다. 중급 장치에서도 즉시 음성을 생성할 수 있는 실시간 성능을 자랑하며, 모바일 및 임베디드 시스템을 위해 전력 효율적으로 설계되었습니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제하고 음성 합성을 위한 espeak와 같은 종속성을 설치해야 합니다. 제공된 파이썬 스크립트를 사용하여 샘플 텍스트와 오디오로 음성을 합성할 수 있습니다. 음성 복제를 위해 고품질의 깨끗한 참조 오디오 파일을 준비하는 것이 중요합니다.

중요한 점은 NeuTTS Air의 출력물에 워터마크가 포함되어 있어 책임감 있는 사용을 보장한다는 것입니다. 사용자는 Neuphonic과 관련이 있다고 주장하는 비공식 사이트에 주의해야 합니다.

이 가이드는 Go 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 CPU 캐시에 최적화된 데이터 구조를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 캐시의 영향입니다. RAM에서 데이터를 가져오는 속도는 CPU 캐시에서 가져오는 속도보다 60배 느리기 때문에 캐시 친화적인 코드는 성능에 매우 중요합니다.

둘째, 잘못된 공유(false sharing) 문제입니다. 여러 CPU 코어가 동일한 캐시 라인을 공유하는 서로 다른 변수를 수정할 때 발생하며, 이로 인해 성능이 저하됩니다. 적절한 패딩을 사용하면 이러한 문제를 방지하고 성능을 5배에서 10배까지 향상시킬 수 있습니다.

셋째, 데이터 중심 설계(data-oriented design입니다. CPU 캐시 아키텍처에 맞게 데이터를 구성하는 것이 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 구조체의 배열 대신 배열의 구조체를 사용하는 방식이 있습니다. 이 방법은 성능을 최대 15배까지 향상시킬 수 있습니다.

넷째, 벤치마킹의 중요성입니다. 성능 영향을 측정하기 위해 벤치마크를 사용하는 것이 중요하며, 캐시 효과는 하드웨어에 따라 달라질 수 있습니다.

다섯째, 최적화 기법입니다. 패딩은 잘못된 공유를 방지하고, 데이터 패킹은 자주 접근하는 데이터를 함께 그룹화하여 캐시 사용을 개선합니다. 프리패칭은 CPU가 미래의 데이터 접근을 준비하도록 도와주어 효율성을 높입니다. 분기 예측(branch prediction)은 코드를 조직하여 분기를 예측 가능하게 만들어 실행 시간을 줄일 수 있습니다.

여섯째, 실제 사례입니다. 최적화를 통해 다양한 애플리케이션에서 상당한 성능 향상이 이루어졌으며, 예를 들어 분석 파이프라인에서 14.5배의 속도 향상이 있었습니다.

일곱째, 보안 고려사항입니다. 메모리 정렬에 주의하여 타이밍 공격과 같은 보안 문제를 피해야 합니다.

마지막으로, 테스트 전략입니다. 벤치마크를 사용하고 다양한 CPU 아키텍처에서 테스트하여 최적화가 효과적인지 확인해야 합니다. 데이터 구조를 CPU 캐시 성능에 맞게 최적화하는 것은 고성능 Go 애플리케이션 개발에 필수적입니다. 메모리 접근 속도가 CPU 속도에 비해 느리기 때문에 항상 특정 사용 사례와 하드웨어에 따라 측정하고 조정해야 합니다.

Blaze는 외부 서비스에 의존하지 않고 텍스트 문서에서 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 강력한 전체 텍스트 검색 엔진입니다. Go 언어로 개발되었으며, 빠르고 신뢰할 수 있는 텍스트 검색 기능을 제공합니다.

Blaze의 주요 기능 중 하나는 역 인덱스입니다. 이는 문서 내에서 용어를 신속하게 찾을 수 있게 해줍니다. 또한, 스킵 리스트를 통해 검색, 삽입, 삭제 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 쿼리 빌더 API는 타입 안전성과 유창성을 제공하여 복잡한 쿼리(AND, OR, NOT)를 쉽게 구성할 수 있도록 돕습니다. 고급 검색 옵션으로는 구문 검색, BM25에 의한 순위 매기기, 근접 쿼리가 포함되어 있습니다. 텍스트 처리 기능은 토큰화, 형태소 분석, 일반 단어 필터링, 대소문자 정규화를 제공합니다. 또한, 스레드 안전성을 지원하여 동시에 여러 인덱싱 작업을 수행할 수 있습니다.

설치는 go get github.com/wizenheimer/blaze 명령어를 통해 간편하게 할 수 있습니다.

Blaze의 핵심 개념 중 하나인 역 인덱스는 책의 색인과 비슷하여 용어를 즉시 조회할 수 있게 해줍니다. 스킵 리스트는 효율적인 데이터 관리를 가능하게 하며, 평균적으로 O(log n) 작업을 수행합니다. 텍스트 분석 파이프라인은 원시 텍스트를 검색 가능한 토큰으로 변환하는 여러 단계를 포함합니다.

Blaze는 빠르고 신뢰할 수 있는 텍스트 검색 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

저자 지오바니 가르시아-페네치는 미국과 스페인에서 이민자로서 겪은 자신의 경험을 공유합니다. 그는 멕시코 시티에서 태어났으며, 아버지와 어머니의 성이 모두 포함된 복잡한 이름을 가지고 있었습니다. 미국으로 이주하면서 그는 이름 때문에 어려움을 겪었습니다. 시민권을 신청할 때 "레오넬"이라는 이름을 생략하고 지오바니 가르시아 페네치로 이름을 간소화하기로 결정했습니다. 그러나 관료적인 절차로 인해 다양한 문서에서 그의 이름이 잘못 표기되어 혼란과 오류가 발생했습니다.

아내와 함께 스페인으로 이사한 후, 그는 스페인의 관료제도 미국과 비슷하다는 것을 알게 되었고, 이름과 관련된 여러 가지 도전 과제가 있었습니다. 자신의 전체 이름으로 멕시코 여권을 받으려 했지만, 미국 문서와 출생 증명서 간의 불일치로 인해 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 그는 자신의 이름을 제대로 표기하지 못하는 다양한 시스템을 헤쳐 나가면서 많은 좌절을 경험했습니다.

결국 지오바니는 이름과 정체성의 중요성에 대해 성찰하며, 새로운 환경에 적응하면서 이민자들이 문화 유산을 유지하는 데 겪는 복잡한 문제들을 강조합니다.

2025년 10월 9일, Figure는 그들의 세 번째 세대 휴머노이드 로봇인 Figure 03의 출시를 발표했습니다. 이 로봇은 다양한 인간과 유사한 작업을 수행하고 사람들로부터 직접 학습하도록 설계되었으며, 가정용 및 상업적 응용에 중점을 두고 있습니다.

Figure 03는 완전히 새롭게 설계된 감각 시스템과 손 동작 메커니즘을 갖추고 있어 복잡한 환경에서 물체를 탐색하고 조작하는 능력이 향상되었습니다. 안전을 위해 부드러운 재료를 사용하고, 이동을 용이하게 하기 위해 가벼운 디자인을 채택했으며, 배터리 안전 기능도 강화되었습니다. 이 로봇은 무선으로 충전할 수 있으며, 의사소통을 위한 오디오 시스템도 개선되었습니다.

Figure 03는 대량 생산을 위해 설계되어 비용을 낮추고 공급망을 효율적으로 운영할 수 있습니다. 새로운 제조 시설인 BotQ는 향후 4년 동안 최대 10만 대의 로봇을 생산할 계획입니다.

상업적 응용에서도 이 로봇은 더 높은 속도로 작동하고 정밀한 작업을 수행할 수 있어 다양한 상업적 용도에 적합합니다. 또한, 특정 환경에 맞게 디자인을 맞춤 설정할 수 있는 기능도 제공합니다.

Figure 03은 일상 생활과 업무에서 휴머노이드 로봇을 배치하는 데 중요한 이정표가 되며, 첨단 기술과 실용적인 디자인을 결합하여 확장 가능한 사용을 가능하게 합니다.

한 개발자가 파일 탐색, 화이트보드, 북마크, 노트 작성, 간단한 그래픽 디자인 기능을 하나의 사용하기 쉬운 인터페이스로 결합한 새로운 도구를 만들었습니다. 이 도구의 목표는 물리적인 책상 위의 물건들이 함께 공존하듯이 이러한 기능들이 원활하게 작동하도록 하는 것입니다. 개발자는 현재 버전과 향후 계획을 설명하는 15분 분량의 영상을 공유했으며, 특히 개념과 사용자 경험에 대한 피드백을 요청하고 있습니다. 이 도구는 온라인에서 테스트할 수 있으며, "두 번째 뇌"와 개인 지식 관리 운동에서 영감을 받았고 기존 도구들에 대한 불만도 반영되었습니다.

2021년, 브루스 도슨은 Visual Studio Code(VS Code)에서 최대 64GB의 메모리를 소모할 수 있는 심각한 메모리 누수를 발견했습니다. 이 누수는 작업 관리자에서 나타나지 않아 찾기 어려웠고, 브루스는 VS Code를 직접 사용해본 적이 없었습니다.

그는 동료와 함께 페어 프로그래밍을 하면서 비정상적으로 높은 프로세스 ID를 발견했습니다. 이는 프로세스 핸들 누수를 나타내는 신호였습니다. 일반적으로 프로세스 ID는 작은 숫자여야 하지만, 그가 본 숫자는 수백만에 달해 많은 프로세스가 제대로 종료되지 않고 있음을 시사했습니다. 이로 인해 그는 더 깊이 조사하기로 했습니다.

브루스는 Windows 도구를 사용해 누수를 확인했으며, 코드가 프로세스 핸들을 열고 난 후 이를 닫지 않고 있다는 것을 발견했습니다. 누수를 일으킨 것은 코드의 한 줄이 빠진 것이었습니다. 그는 이 버그를 보고했고, 곧 수정되었습니다.

브루스는 작업 관리자에서 핸들 사용량을 모니터링하는 것이 이러한 누수를 방지하는 데 중요하다고 강조했습니다. 또한, 자원에 대한 자동 제한을 두는 것이 테스트 중 유사한 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있다고 제안했습니다. 전반적으로 이 누수는 메모리 사용에 심각한 영향을 미칠 수 있는 간단한 코딩 실수에서 비롯된 것이었습니다.

연구자들이 뇌의 혈액-뇌 장벽을 복구하고 독성 단백질을 제거할 수 있는 생체 활성 나노 입자를 이용한 새로운 나노 치료법을 개발했습니다. 이 방법은 알츠하이머 증상을 쥐에서 효과적으로 되돌릴 수 있습니다. 기존의 치료법과는 달리, 이 혁신적인 접근법은 뇌 세포를 직접 타겟팅하는 대신 혈액-뇌 장벽을 복원하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

카탈로니아 생체 공학 연구소와 쓰촨 대학교 서부 병원의 과학자들은 이 나노 입자를 세 번 투여한 후, 알츠하이머와 관련된 해로운 단백질인 아밀로이드-β(Aβ)의 급격한 감소가 나타났음을 발견했습니다. 실험에서 나노 입자를 투여받은 쥐는 건강한 쥐와 유사한 행동 개선을 보였습니다.

이 나노 입자는 Aβ를 뇌에서 제거하는 데 도움을 주는 자연 단백질을 모방하여 작동합니다. 이를 통해 뇌의 혈관 시스템에서 정상적인 기능과 균형을 회복할 수 있습니다. 이 획기적인 발견은 알츠하이머와 같은 신경퇴행성 질환 치료를 위한 혈관 건강 개선에 초점을 맞춘 새로운 치료법으로 이어질 수 있습니다.

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2025년 10월 8일, 마크 브리텐햄과 수잔 허밀러는 매듭 이론에서 오랫동안 믿어온 개념에 도전하는 논문을 발표했습니다. 이 논문은 특히 매듭을 풀기 위한 최소한의 변화인 '언노팅 넘버'에 관한 내용입니다.

여기서 설명하는 주요 개념은 다음과 같습니다. 수학적 매듭은 삼차원 공간에서의 끈의 루프를 의미합니다. 매듭 투영은 매듭의 2차원 그림으로, 어떤 부분이 위에 있고 어떤 부분이 아래에 있는지를 보여줍니다. 언노팅 넘버는 매듭을 풀어서 언노트된 루프(즉, 매듭이 없는 상태)로 만들기 위해 필요한 최소한의 교차 변경 횟수를 나타냅니다. 연결합은 두 개의 매듭을 잘라서 결합하는 방법입니다.

이들이 다룬 추측은 두 매듭 J와 K에 대해, 그들의 연결합(J#K)의 언노팅 넘버가 각 매듭의 언노팅 넘버의 합과 같다는 것이었습니다: u(J#K) = u(J) + u(K). 그러나 브리텐햄과 허밀러는 반례를 제시하여, (2,7) 토러스 매듭과 그 거울 이미지의 연결합의 언노팅 넘버가 5임을 보여주었습니다. 이는 예상되는 합인 6(3 + 3)보다 적은 수치입니다.

이 연결합에서 언노트를 얻으려면 더 많은 교차가 있는 다른 투영이 필요합니다. 원래 논문의 저자들은 이를 독자들에게 도전 과제로 남겼습니다. 데이브 리체슨은 이 도전을 받아들여 매듭 투영을 수정하여 결과가 실제로 언노트된 루프임을 입증했습니다.

자동차 부품을 제조하는 퍼스트 브랜즈가 최근 파산 신청을 하면서 월스트리트에서 큰 우려를 낳고 있다. 이 회사는 패트릭 제임스에 의해 설립되었으며, 원래 크라운 그룹으로 알려져 있었다. 퍼스트 브랜즈는 100억 달러에서 500억 달러에 달하는 막대한 부채를 지고 있지만, 자산은 10억 달러에서 100억 달러에 불과하다.

회사의 재정 문제는 복잡한 오프 밸런스 시트 금융을 사용한 데서 비롯된다. 이는 청구서를 담보로 돈을 빌려 재무 보고서에서 부채를 숨기는 방식이다. 이러한 관행은 드물지 않지만, 회사의 실제 재정 상태를 가리는 점에서 우려를 불러일으키고 있다. 투자자들은 퍼스트 브랜즈의 파산이 자동차 부품 산업과 민간 부채 시장의 더 넓은 문제를 시사할 수 있다고 걱정하고 있다.

또한, 저소득 소비자에게 대출하는 트리콜로르라는 자동차 대출업체의 최근 파산도 우려를 키우고 있다. 전문가들은 이러한 회사들의 불안정한 재정 관행이 과거의 금융 재앙과 유사한 더 큰 금융 위기를 초래할 수 있다고 보고 있다. 민간 부채 시장의 투명성 부족은 위험을 증가시키며, 투자자들이 이러한 회사들의 부채와 책임의 범위를 완전히 이해하지 못할 수 있다.

퍼스트 브랜즈의 상황은 금융 시장의 잠재적 취약점을 드러내며, 이 회사의 파산이 다른 기업과 금융 기관에 영향을 미치는 연쇄 반응을 일으킬 수 있다는 우려를 낳고 있다.

Kushal과 Eli는 Extend의 공동 창립자로, AI 팀이 PDF와 이미지와 같은 복잡한 문서 작업을 도와주는 도구 키트를 개발했습니다. 그들은 Extend를 설계하면서, 지저분한 손글씨나 큰 표와 같은 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 다른 문서 처리 도구들의 한계를 극복하고자 했습니다.

이들은 엔지니어들이 문서에서 정보를 분석하고 추출할 수 있도록 돕는 API를 출시했습니다. 이 솔루션은 의료와 금융을 포함한 다양한 분야의 기업들에 의해 성공적으로 사용되고 있습니다. Extend는 컴퓨터 비전, 대규모 언어 모델을 위한 맥락 엔지니어링, 그리고 정확성과 효율성을 높이기 위한 제품 도구의 세 가지 주요 영역에 집중하고 있습니다.

특히, OCR(광학 문자 인식) 오류를 수정하고 문서 처리에 사용되는 프롬프트를 최적화하는 기능을 개발했습니다. 그들은 처리하기 복잡한 독특한 PDF 형식이 많다는 것을 발견했습니다.

현재 Extend는 사용 가능하며, 사용자들은 가입 없이도 체험할 수 있습니다. 이들은 문서 처리 경험에 대한 피드백과 개선 제안을 환영합니다.

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TO MD는 다양한 파일 형식을 Markdown 형식으로 변환하는 온라인 도구입니다. 이 도구는 Word 문서, PDF, Excel 파일, HTML, 이미지, 오디오 등 20가지 이상의 형식을 지원합니다. 사용자는 파일을 드래그 앤 드롭하거나 내용을 붙여넣는 방식으로 쉽게 업로드할 수 있으며, 한 번에 최대 20개의 파일을 처리할 수 있습니다.

TO MD의 주요 기능으로는 클라우드 기반의 빠르고 안전한 처리, 여러 가지 업로드 방법(드래그 앤 드롭, 클릭하여 업로드, 클립보드에서 붙여넣기), 개인정보 보호(파일은 저장되지 않고 처리 후 삭제됨), 여러 파일을 동시에 변환하고 원하는 경우 하나의 문서로 병합할 수 있는 배치 작업, 실시간으로 Markdown 출력을 미리 볼 수 있는 기능이 있습니다.

TO MD는 콘텐츠 제작자, 개발자, 학생, 비즈니스 전문가들이 다양한 플랫폼과 용도로 문서를 변환하기 위해 사용합니다. 이 도구는 웹 기반으로 설치가 필요 없으며 모든 기기와 브라우저에서 호환됩니다. 데이터 보안은 암호화된 연결을 통해 보장됩니다.

TO MD는 문서를 깔끔하고 구조화된 Markdown 형식으로 빠르고 안전하게 변환해야 하는 모든 사용자에게 신뢰할 수 있고 사용하기 쉬운 옵션입니다. 회원 가입 없이 무료로 이용할 수 있습니다.

저자는 자신의 홈랩 설정과 다양한 서비스를 직접 호스팅하는 이유에 대해 이야기합니다. 개인 정보 보호, 개인 데이터에 대한 통제, 디지털 주권의 중요성을 강조합니다. 직접 호스팅을 통해 대형 기술 회사의 감시를 줄이고, 사용자들이 자신의 민감한 정보, 예를 들어 일정과 연락처에 대해 더 많은 통제권을 가질 수 있습니다.

주요 내용으로는 개인 정보 보호가 있습니다. 직접 호스팅은 개인 데이터가 대형 기술 기업이나 정부에 의해 접근되는 것을 방지할 수 있습니다. 일정과 연락처는 개인 생활에 대한 많은 정보를 드러내므로, 이러한 정보에 접근할 수 있는 사람을 관리하는 것이 중요합니다. 저자는 동의 없이 기록되는 위치 데이터에 대한 우려를 언급하며, 개인이 이러한 정보에 대한 통제권을 가져야 한다고 주장합니다. 데이터에 대한 통제와 대형 기술 기업에 대한 의존을 피하려는 욕구는 직접 호스팅의 주요 동기 중 하나입니다.

저자는 일정 및 연락처 서버, 메일 서버, 스마트 홈 시스템, RSS 집계기 등 다양한 애플리케이션을 직접 호스팅할 것을 추천합니다. 또한, 자신이 사용하는 미니 서버와 쿠버네티스를 기반으로 한 홈랩 설정을 언급하며, 앞으로 더 많은 직접 호스팅 애플리케이션을 탐색할 계획이라고 전합니다.

"디버깅 북"은 자동화된 소프트웨어 디버깅에 중점을 두고, 사용자가 소프트웨어의 버그를 더 쉽게 찾고 수정할 수 있도록 돕습니다. 이 책은 오류와 그 원인을 자동으로 찾는 기술의 최근 발전을 강조합니다.

독자는 온라인에서 장을 읽거나 코드를 다운로드할 수 있습니다. Jupyter 노트북을 사용하여 실시간 코딩 경험을 통해 장과 상호작용할 수 있으며, 강의를 위한 슬라이드 형식으로 내용을 제공할 수 있습니다. 이 책은 소프트웨어 디버깅, 테스트 및 엔지니어링 과정을 수강하는 학생들과 소프트웨어 개발자들에게 적합합니다.

내용은 결함 위치 파악, 프로그램 슬라이싱, 자동 수리와 같은 다양한 기술을 다루며, 실용적인 코드 예제를 포함하고 있습니다. 이 책은 계속해서 새로운 버전으로 개선되고 있는 진행 중인 작업입니다.

저자는 자동화된 디버깅과 소프트웨어 분석 분야의 전문가인 안드레아스 젤러입니다. 사용자는 개인 프로젝트를 위해 코드를 다운로드할 수 있으며, 온라인 서비스에 문제가 있는 경우 대체할 수 있는 대화형 노트북 옵션도 제공됩니다. 이 자료는 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 제공되어, 강의에서의 활용과 수정이 가능합니다.

더 많은 정보는 책의 공식 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

맥아더 펠로우는 창의적인 잠재력을 인정받은 개인들입니다. 이들은 조건 없이 지원금을 받으며, 이를 통해 자유롭게 자신의 작업을 진행하고 다른 이들에게 영감을 줄 수 있습니다.

인도네시아의 영화 산업은 할리우드 제작과 유사하게 고품질 영화를 저비용으로 제작하기 위해 생성적 AI 도구를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 인도네시아의 예술가들은 Sora, Runway, ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 작업을 효율화하고, 재정적 부담 없이 야심찬 영화를 제작할 수 있게 되었습니다.

하지만 이러한 변화는 도전 과제를 동반합니다. 스토리보드 작가와 시각 효과 아티스트를 포함한 많은 창작 전문가들이 AI의 능력으로 인해 일자리를 잃고 있습니다. 일자리가 줄어드는 상황에도 불구하고, 업계 전문가들은 AI가 생산성과 창의성을 향상시킬 수 있다고 믿고 있으며, 영화 제작자들은 대본 작성과 스토리보드 작업에 AI를 활용하고 있습니다.

인도네시아의 영화 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2023년에는 현지 박스오피스 매출이 4억 달러를 초과했습니다. 넷플릭스와 같은 주요 기업들이 현지 콘텐츠에 투자하면서 이 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. AI가 비용 절감과 효율성 향상에 기여하고 있지만, 일부 영화 제작자들은 AI가 생성한 콘텐츠의 품질과 감정적 깊이에 대한 우려를 표명하고 있습니다.

AI와 관련된 새로운 역할이 등장하고 있으며, 교육 기관들은 AI 영화 제작 관련 과정을 제공하며 변화에 적응하고 있습니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 많은 전문가들은 창작 과정에서 인간의 기술이 여전히 중요할 것이라고 믿고 있습니다.

GPU 프로그래밍을 배우는 것은 초보자에게 어려울 수 있습니다. 전통적인 CPU 프로그래밍은 "Hello World"와 같은 간단한 작업으로 시작하는 반면, GPU 프로그래밍은 삼각형 렌더링과 같은 복잡한 작업으로 시작해야 하므로 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.

최근에는 그래픽 중심의 프로그래밍에서 벗어나고 있습니다. 대신, 그래픽 렌더링을 넘어 더 흥미롭고 실용적인 응용 프로그램에 사용되는 컴퓨트 셰이더에 대한 관심이 커지고 있습니다.

초보자에게는 컴퓨트 셰이더에 중점을 두고 GPU 프로그래밍을 배우는 것이 좋습니다. 디버거와 프로파일러와 같은 도구를 사용하면 GPU의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 복잡한 그래픽 렌더링에 들어가기 전에 기초를 다지는 데 도움이 됩니다.

초보자에게는 Vulkan이 이상적인 API로 추천됩니다. Vulkan은 컴퓨트에 중점을 두고 있으며, 저자의 Granite와 같은 중간 수준의 API 추상화는 새로운 학습자가 Vulkan 환경에 쉽게 적응할 수 있도록 도와줍니다.

디버깅 도구인 RenderDoc과 같은 도구에 조기에 노출되는 것은 효과적인 학습에 매우 중요합니다. GPU 코드를 시각화하고 디버깅하는 방법을 이해하면 학습 경험이 크게 향상됩니다.

Vulkan GLSL은 문서화와 컴퓨트 작업을 지원하는 기능 덕분에 시작하기에 적합한 셰이딩 언어로 추천됩니다. HLSL도 인기가 있지만, 컴퓨트 작업에는 그다지 강력하지 않을 수 있습니다.

블로그에서는 간단한 프로그램에서 시작하여 점차 동기화, 메모리 관리, 그래픽 파이프라인과 같은 더 복잡한 개념을 소개하는 단계별 접근 방식을 제시합니다.

컴퓨트 셰이더를 마스터한 후에는 원자, 텍스처 샘플링, 그리고 궁극적으로 그래픽 렌더링 기술과 같은 고급 주제를 탐구해야 합니다. 목표는 그래픽 파이프라인을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있는 탄탄한 기초를 구축하는 것입니다.

이러한 접근 방식은 새로운 GPU 프로그래머가 그래픽 프로그래밍의 복잡성에 들어가기 전에 실용적인 컴퓨트 응용 프로그램에 중점을 두어 학습 과정을 단순화하는 데 도움을 줍니다.

저자 데이비드는 독일의 국영 철도 회사인 도이체 반(Deutsche Bahn)과의 불만스러운 경험을 공유하며, 그들이 구독 판매 과정에서 '어두운 패턴'을 사용한다고 강조합니다. 어두운 패턴은 소비자가 실제로 원하지 않는 구매를 하도록 속이는 디자인 기법입니다.

데이비드는 도이체 반이 그들의 할인 카드인 반카드(BahnCard)의 비용이나 구독 성격을 명확하게 광고하지 않는 점을 비판합니다. 그는 어도비(Adobe)나 도이체 텔레콤(Deutsche Telekom)과 같은 다른 회사들이 구독 가격을 분명히 표시하는 반면, 도이체 반은 이 정보를 숨긴다고 지적합니다. 예를 들어, 반카드 50을 할인된 가격에 제공하지만, 연간 492유로의 반복 구독 비용이라는 사실은 언급하지 않고 초기 판매 가격에만 집중합니다.

저자는 구매 과정의 혼란스러운 레이아웃과 취소 정책에 대한 투명성 부족을 설명합니다. 반카드를 구매한 후, 그는 자신이 모르게 구독에 가입하게 되었고 이를 취소하는 데 어려움을 겪었습니다. 그는 고객 서비스 경험이 좋지 않았고, 회사가 불만에 대해 무응답이라는 점을 강조합니다.

결국 데이비드는 도이체 반의 관행에 실망감을 표현하며, 정부를 대표하는 국영 기업에 의해 속았다고 느낍니다. 그는 이러한 기만적인 관행이 사람들이 대중교통을 이용하는 것을 저해한다고 믿으며, 이는 소비자와 환경 모두에 해롭다고 주장합니다. 이 글은 개인적인 경험을 담고 있을 뿐만 아니라 소비자 권리와 기업의 책임에 대한 더 넓은 논평이기도 합니다.

저자는 LLMs(대형 언어 모델)를 코딩에 활용한 경험을 공유하며 두 가지 주요 문제를 지적합니다.

첫째, 코드 처리 방식입니다. LLM은 코드를 리팩토링할 때 전통적인 복사-붙여넣기 방법을 사용하지 않습니다. 대신 코드를 "기억"하고 재창조하는 방식으로 작업하는데, 이는 다소 어색하게 느껴질 수 있습니다. 인간은 일반적으로 정확성을 보장하기 위해 복사-붙여넣기를 사용하는 것과는 다릅니다.

둘째, 문제 해결 접근 방식입니다. LLM은 질문을 하는 데 어려움을 겪고 종종 명확한 설명 없이 가정을 하곤 합니다. 정보가 필요할 때 질문을 하는 인간 개발자와 달리, LLM은 실패할 때까지 계속해서 해결책을 시도하는 경향이 있어 비효율적인 문제 해결로 이어질 수 있습니다.

전반적으로 저자는 LLM이 아직 인간 개발자를 대체할 준비가 되어 있지 않다고 생각합니다. 그들은 LLM을 인간 경험에서 오는 직관적인 이해가 부족한 미숙한 인턴에 비유합니다.

2025년 10월 9일, 앙드레 아르코는 RubyGems.org와 관련된 우려스러운 보안 사건에 대해 응답했다. 이 사건에서 루비 센트럴은 그에 대한 과장된 주장을 했다. 아르코는 자신이 10년 이상 RubyGems.org를 안전하게 관리해왔으며, 루비 센트럴이 그에 대한 어떤 잘못도 입증할 증거가 없음을 인정했다고 밝혔다.

팀 권한이 반복적으로 취소되고 복원되는 혼란스러운 상황 속에서, 아르코는 RubyGems.org를 잠재적인 위협으로부터 보호하기 위해 행동했다. 그는 무단 접근을 우려했다. 그럼에도 불구하고 루비 센트럴은 AWS 계정을 안전하게 관리하지 못했고, 이로 인해 아르코는 취소되어야 할 접근 권한을 여전히 가지고 있었다. 그는 이 문제를 즉시 루비 센트럴에 알렸지만, 그들의 반응은 지연되었고 아르코가 개인 정보를 접근했다는 근거 없는 의혹에 초점을 맞췄다.

아르코는 자신의 접근 권한을 남용하지 않았으며 서비스를 안전하게 유지하려고 했다고 주장했다. 그러나 루비 센트럴의 변호사는 그를 해킹으로 고발했으며, 아르코는 자신이 지원하기로 계약한 조직을 방어하기 위해 행동했음을 강조했다. 그는 루비 센트럴이 RubyGems 인프라를 관리하는 데 있어 투명성과 보안에 대한 헌신을 의문시하며 마무리했다.

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북해의 석유 굴착기에서 수천 마리의 호버플라이가 착륙해 몇 시간 동안 머물다가 떠나는 현상이 관찰됐다. 이 현상은 엔지니어 크레이그 해너가 처음 발견했으며, 그는 샘플을 수집해 엑스터 대학교의 연구자들과 공유했다.

호버플라이는 중요한 꽃가루 매개자로, 벌 다음으로 중요한 역할을 하며, 때로는 남부 스페인에서 북부 지역으로 이동하는 등 긴 거리를 여행할 수 있다. 연구자들은 이들이 최대 500킬로미터 떨어진 곳에서 꽃가루를 운반할 수 있다는 사실을 발견했다. 이들은 다양한 식물의 꽃가루를 먹으며 수분에 중요한 역할을 한다.

연구 결과, 호버플라이는 100종 이상의 다양한 식물에서 꽃가루를 운반하고 있어 그들의 수분 매개자로서의 효과성을 보여주었다. 그러나 긴 거리를 이동한 후 꽃가루가 생명력을 유지하는지는 아직 불확실하다. 향후 연구는 이들의 이동과 꽃가루 운반 능력에 대해 더 알아보기 위해 호버플라이의 수집과 저장 방법을 개선하는 데 초점을 맞출 예정이다.

연구자들과 대중 간의 협력이 긍정적인 결과를 가져왔으며, 팀은 이상한 곤충 행동에 대한 추가 보고를 환영하고 있다.

2025년 노벨 문학상은 헝가리 작가 라슬로 크라즈나호르카이에게 수여되었습니다. 그는 큰 두려움과 불확실성 속에서도 예술의 힘을 강조하는 강력하고 비전 있는 작품으로 이 상을 받았습니다.

Lavandula는 현대 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 간단하고 빠른 C 웹 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 가볍고 효율적으로 설계되어, 대형 프레임워크의 불필요한 기능 없이 필수적인 기능만을 제공합니다.

주요 기능으로는 간편한 라우팅과 컨트롤러 시스템이 있으며, 다양한 HTTP 메서드(예: GET, POST)를 지원합니다. 요청 처리를 위한 미들웨어도 지원하고, 의존성이 최소화되어 순수 C로 작성되었습니다. 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 빠르게 프로젝트를 설정할 수 있으며, 내장된 단위 테스트와 로깅 기능도 제공합니다. SQLite 지원과 JSON 라이브러리도 포함되어 있습니다.

현재 Lavandula는 JSON 본문 파싱, 세션 쿠키, CORS 설정, HTML 템플릿 엔진과 같은 기능을 개발 중입니다. 앞으로는 속도 제한, 정적 파일 제공, 다른 데이터베이스와의 통합 등을 추가할 계획입니다. 의존성 주입과 개선된 엔드포인트 관리와 같은 기능 향상도 고려하고 있습니다.

시작하려면 먼저 다음 명령어로 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/ashtonjamesd/lavandula.git. 그 다음 설치 스크립트를 실행합니다: ./install.sh. 새 프로젝트를 생성하려면 lavu new my-project를 입력하고, 프로젝트를 실행하려면 lavu run을 입력하면 http://localhost:3000/에서 접근할 수 있습니다.

기여는 환영하며, 사용자들은 문제를 보고하거나 기능을 제안할 수 있습니다. 이 프레임워크는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보는 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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오하이오주 허드슨의 가정의인 테리 와그너 박사는 보험사들이 시행하는 '다운코딩'이라는 관행으로 인해 심각한 재정적 어려움을 겪고 있습니다. 다운코딩은 보험사가 의료 청구를 자동으로 낮은 수준으로 분류하여 실제 제공된 서비스에 대한 검토 없이 지급액을 줄이는 현상입니다. 예를 들어, 170달러를 받아야 할 진료가 125달러로 처리되면서 와그너 박사와 같은 소규모 진료소는 큰 손실을 보고 있습니다.

전국의 많은 의사들이 비슷한 문제에 직면해 있으며, 일부는 보험사들이 비용 절감을 위해 알고리즘과 제3자 업체에 의존함에 따라 수천 달러를 잃고 있습니다. 이러한 추세는 의사들이 더 많은 환자를 짧은 시간에 진료하게 하여 치료의 질이 저하될 위험이 있거나, 특정 보험 플랜을 포기하거나 진료소를 폐쇄하는 것을 고려하게 만들고 있습니다.

미국의사협회(AMA)는 다운코딩이 환자 치료를 희생하면서 재정적 동기에 의해 이루어진다고 비판하며, 임상적 정당성이 결여되어 있다고 주장합니다. 일부 주에서는 다운코딩을 금지하는 법안을 시도했지만, 많은 노력이 지지부진한 상태입니다. 의사들은 다운코딩 결정에 이의를 제기하기 위한 복잡한 절차에 압도당하고 있으며, 보험사로부터의 지원 부족으로 문제 해결이 어려워지고 있다고 보고하고 있습니다.

결국 다운코딩의 증가는 소규모 의료 진료소에 위기를 초래하고 있으며, 일부 의사들은 재정적 압박으로 인해 자신의 사업을 매각하는 것을 고려하고 있습니다.

Dochia는 개발자들이 API에 대한 테스트를 자동으로 생성하고 실행할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 부정적 테스트와 경계 테스트에 중점을 두어, API가 비정상적이거나 잘못된 입력을 어떻게 처리하는지를 확인합니다. 이를 통해 개발자들은 반복적인 테스트에 소요되는 시간을 줄이고, 기능 개발에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

Dochia의 주요 기능으로는 간편한 설정이 있습니다. API 사양을 지정하기만 하면 테스트를 시작할 수 있습니다. 또한, 120개 이상의 미리 설정된 시나리오를 활용하여 현실적인 테스트 케이스를 생성하는 스마트 테스트 기능이 있습니다. 이 도구는 숨겨진 문제, 경계 사례 및 잘못된 입력을 찾아내는 문제 탐지 기능도 제공합니다. 명확한 보고서를 통해 구체적인 수정 사항을 강조하며, 이전 테스트 시나리오를 다시 방문하고 분석할 수 있는 재생 모드도 지원합니다. OpenAPI를 자동으로 이해하여 API 구조를 파악하는 기능도 포함되어 있습니다.

Dochia를 사용하면 수동 테스트에 소요되는 시간을 80%까지 줄일 수 있습니다. 전통적인 테스트에서 놓치기 쉬운 경계 사례를 다루어 나중에 발생할 수 있는 비용이 많이 드는 오류를 예방할 수 있습니다. 또한, 더 창의적인 문제 해결을 위한 시간을 확보할 수 있습니다.

Dochia는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있으며, 곧 추가 기능이 포함된 프로 버전이 출시될 예정입니다. 설치는 Homebrew, Curl, Docker를 사용하거나 수동으로 다운로드하여 할 수 있습니다. 기본 사용법은 API 사양에 따라 테스트를 실행하는 것입니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, API 사양을 읽습니다. 둘째, 다양한 경계 사례를 포함하여 수천 개의 테스트 케이스를 생성합니다. 셋째, 지능적인 분석을 통해 취약점과 문제를 식별합니다.

전체 문서는 온라인에서 제공되며, 프로젝트에 대한 기여도 환영합니다. Dochia는 API 테스트의 어려운 부분을 자동화하여 개발자들이 훌륭한 제품을 만드는 데 집중할 수 있도록 하며, API가 예상치 못한 상황을 처리할 수 있도록 보장합니다.

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이 블로그 포스트는 FPGA를 위한 저지연 10G 이더넷 코어 제작에 관한 시리즈의 첫 번째 글입니다. 저자는 저지연 설계와 고속 이더넷 기술을 향상시키기 위해 이 프로젝트를 진행하고 있으며, 상업용 제품과 유사하게 60나노초 이하의 루프백 지연을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

주요 내용으로는 cocotb와 pyuvm을 활용한 테스트 및 검증 방법, 패킷 처리 지연을 줄이는 방법, 기존의 저지연 및 초저지연 이더넷 코어 분석, 지연 측정 결과 및 비교, 설계에 사용되지 않은 기술에 대한 논의가 포함됩니다.

이더넷 기술에 익숙하지 않은 분들을 위해 추천 자료도 제공됩니다. 다음 포스트에서는 설계 개요와 검증 과정에 대해 다룰 예정입니다.

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지퍼라는 데이터 구조 개념은 함수형 프로그래밍에서 트리와 같은 데이터 구조의 업데이트를 효율적으로 관리하는 데 사용됩니다. 지퍼는 단일 데이터 구조가 아니라 데이터 구조를 효율적으로 다루기 위한 기술로, 특정 초점 주위에서 빠른 업데이트를 가능하게 합니다.

명령형 언어에서는 데이터 구조를 직접 수정할 수 있지만, 함수형 언어에서는 변경 사항을 적용하기 위해 새로운 복사본을 만들어야 합니다. 이 과정은 복사 작업이 필요하기 때문에 느릴 수 있습니다. 지퍼는 텍스트 편집기의 커서처럼 변화가 일어나는 초점 주위를 활용하여 이 지점에서의 작업을 효율적으로 만듭니다.

지퍼에서는 트리가 초점 주위에서 나뉘어져 있어 전체 구조를 복사하지 않고도 쉽게 탐색하고 수정할 수 있습니다. 초점 주위의 맥락을 추적하면서 작업을 진행합니다. 노드를 삽입하거나 이동하는 작업은 구조의 일부를 재사용함으로써 빠르게 수행할 수 있어 메모리 사용을 최소화합니다.

지퍼는 많은 작업을 단순화하지만, 성능을 위해 트리의 균형을 유지하는 것은 구현을 복잡하게 만들 수 있습니다. 즉각적인 재균형이나 변경 사항을 표시하는 방법(스카링)과 같은 옵션이 있지만, 이는 코드의 복잡성을 증가시킵니다. 지퍼는 함수형 프로그래밍에서 데이터 구조 업데이트를 효율적으로 관리하는 강력한 방법이지만, 트리의 균형을 맞추는 과정에서 복잡해질 수 있습니다.

게임 사용자들 사이에서 인기가 높은 메시징 플랫폼인 디스코드는 제3의 회사에서 발생한 사이버 공격으로 약 70,000명의 사용자 공식 ID 사진이 유출되었을 수 있다고 발표했습니다. 디스코드 자체는 해킹당하지 않았지만, 유출된 데이터에는 개인 정보, 일부 신용카드 정보, 고객 서비스와의 메시지가 포함될 수 있습니다. 그러나 전체 신용카드 정보나 비밀번호는 포함되지 않았습니다. 디스코드는 영향을 받은 사용자들에게 연락을 취했으며, 법 집행 기관과 협력하고 있습니다. 또한, 디스코드는 공격의 대상이 된 고객 지원 제공업체에 대한 접근을 차단했으며, 이 업체는 제젠데스크가 아니라고 밝혔습니다. 디스코드는 더 큰 해킹이 있었다는 온라인 주장에 대해 반박하며, 이를 갈취 시도로 간주하고 있습니다. 회사는 공격에 책임이 있는 이들에게 보상을 하지 않을 것이라고 강조했습니다.

이 기사는 오래된 플로피 디스크에 저장된 귀중한 역사적 정보를 복구하기 위한 노력에 대해 다루고 있습니다. 특히 케임브리지 대학교 도서관의 물리학자 스티븐 호킹의 사무실에서 나온 자료에 초점을 맞추고 있습니다. 이 디스크에는 글, 강의, 심지어 게임까지 포함되어 있어 기록 보관자들에게 독특한 도전 과제가 되고 있습니다.

1970년대부터 1990년대까지 인기를 끌었던 오래된 플로피 디스크는 시간이 지남에 따라 퇴화할 수 있어 데이터 손실의 위험이 있습니다. 전통적인 원고와는 달리, 플로피 디스크에 접근하려면 특정 구형 하드웨어와 그 디스크가 포맷된 시스템에 대한 지식이 필요합니다. 이로 인해 최근의 기록들이 접근 불가능해질 수 있는 '디지털 암흑기'에 대한 우려가 커지고 있습니다.

케임브리지의 미래 향수 프로젝트는 이러한 디지털 정보를 더 이상 악화되기 전에 복구하고 보존하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기록 보관자 레온틴 탈붐과 같은 이들은 이러한 디스크를 읽기 위한 필요한 장비를 찾고 복원하기 위해 노력하고 있으며, 워크숍을 통해 대중을 이 과정에 참여시키고 있습니다. 이 이니셔티브는 디지털 역사를 보존하는 것이 미래 세대에게 얼마나 중요한지를 강조합니다. 심지어 평범해 보이는 문서들도 과거에 대한 귀중한 통찰을 제공할 수 있습니다.

Vite+는 JavaScript 개발 과정을 간소화하고자 하는 성장하는 팀을 위해 설계된 종합 도구입니다. Vite의 장점을 살리면서도 작업 흐름을 개선하는 다양한 기능을 추가했습니다.

Vite+의 주요 특징 중 하나는 호환성입니다. Node, Bun, Deno와 같은 다양한 런타임과 잘 작동하며, 인기 있는 프레임워크도 지원합니다. 성능 면에서도 뛰어나, Rust로 작성된 구성 요소 덕분에 Webpack보다 최대 40배, ESLint보다 100배 빠른 빌드를 제공합니다.

또한, Vite+는 개발, 테스트, 린트, 포맷팅, 실행 작업을 하나의 명령줄 인터페이스로 통합하여 관리가 용이합니다. 테스트를 간편하게 할 수 있는 기능이 포함되어 있어 Jest와 호환되는 테스트 러너를 통해 효과적인 격리 및 커버리지 보고서를 제공합니다. 린트와 포맷팅 기능은 생산 전에 버그를 잡고 일관된 코드 스타일을 유지하는 데 도움을 주며, 높은 속도로 작업을 수행합니다.

고급 도구도 제공하여 디버깅과 빌드 분석을 위한 사용자 친화적인 GUI를 갖추고 있으며, 효율적인 라이브러리 번들링 기능도 포함되어 있습니다. Vite+는 다양한 배포 플랫폼을 지원하며, 단일 페이지 애플리케이션이나 풀스택 프레임워크에도 사용할 수 있습니다.

라이선스 측면에서는 소규모 기업과 오픈 소스 프로젝트를 위한 무료 플랜을 제공하며, 더 큰 팀을 위한 유료 플랜도 선택할 수 있습니다. 전반적으로 Vite+는 도구와 유지 관리에 소요되는 시간을 줄여 팀의 생산성을 높이고, 개발자들이 프로젝트를 효율적으로 배포하는 데 집중할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

AmigaMidiRecieve는 MIDI 케이블을 사용하여 어떤 운영 체제에서 Amiga 컴퓨터로 파일을 전송할 수 있는 도구입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 간편하게 사용할 수 있습니다.

이 방법은 구형 MIDI 표준인 초당 31,250 비트에 따라 작동하기 때문에 전송 속도가 느립니다. 예를 들어, 1.6MB 파일을 전송하는 데 약 9분이 걸립니다. 이 도구는 플로피 디스크나 다른 연결 없이 Amiga로 파일을 보내고 싶을 때 유용합니다.

이 소프트웨어는 실험적인 성격을 가지고 있으며, 경고 없이 Amiga의 RAM에 있는 파일을 덮어쓸 수 있습니다. 재미를 위한 도구로, 작은 파일을 전송할 때 플로피 디스크보다 빠릅니다.

Amiga는 최소 2MB의 RAM이 필요하며, Amiga와 PC를 연결하기 위한 MIDI 인터페이스가 필요합니다. 또한, Amiga와 PC 모두에 소프트웨어를 설치해야 하며, Python과 몇 가지 라이브러리를 설치해야 합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Amiga에 필요한 소프트웨어와 충분한 RAM이 있는지 확인합니다. 그 다음, Amiga에서 MidiRecieveToRam.exe를 실행합니다. PC에서는 Python 스크립트를 사용하여 MIDI를 통해 파일을 전송합니다. Amiga에서 전송 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.

이 소프트웨어는 S.I. Hartmann이 개발하였으며, Claude Heiland-Allen의 이전 작업을 기반으로 하고 있습니다. 실제 Amiga 하드웨어에서만 테스트되었습니다. 필요한 파일과 스크립트는 온라인에서 찾아서 전송 과정을 시작할 수 있습니다.

1994년처럼 파일을 전송하는 레트로 경험을 즐겨보세요!

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n8n은 시리즈 C 펀딩에서 1억 8천만 달러를 성공적으로 모금하여 총 자금이 2억 4천만 달러로 증가하고, 기업 가치는 25억 달러에 이르렀습니다. 이번 펀딩 라운드는 Accel이 주도했으며, 여러 기업 투자자와 기존 투자자들이 참여했습니다.

회사는 AI 경쟁이 단순히 고급 모델에 관한 것이 아니라, 비즈니스에서 AI를 효과적으로 구현하는 것이라고 강조합니다. AI 에이전트에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 하나는 예측할 수 없는 결과를 초래하는 전적으로 AI에 의존하는 방식이고, 다른 하나는 사용자에게 번거로울 수 있는 엄격한 규칙을 사용하는 방식입니다. n8n은 사용자들이 AI 자율성과 규칙 기반 제어 사이에서 적절한 균형을 선택할 수 있도록 중간 지점을 찾는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI를 성공적으로 배포하기 위해 n8n은 두 가지 핵심 요소에 집중합니다. 첫째는 오케스트레이션으로, AI 에이전트를 도구와 데이터에 연결하면서 인간의 감독을 포함합니다. 둘째는 조정으로, 비즈니스 사용자와 개발자들이 실시간으로 협력할 수 있도록 합니다. 이러한 결합된 접근 방식은 AI 솔루션을 실제로 운영하는 데 있어 일반적인 문제를 극복하는 데 도움을 줍니다.

2019년 출시 이후 n8n은 협업을 촉진하고 유연한 AI 배포를 가능하게 하는 플랫폼으로 발전했습니다. 회사는 상당한 성장을 이루었으며, 통합 및 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. n8n은 엑셀처럼 AI 솔루션을 구축하고 배포하는 기본 플랫폼이 되는 것을 지향하고 있습니다.

회사는 또한 성장과 혁신을 지속하면서 커뮤니티를 교육과 파트너십을 통해 지원할 계획입니다.

베네수엘라 야당 지도자인 마리아 코리나 마차도가 민주적 권리를 증진하기 위한 헌신적인 노력으로 노벨 평화상을 수상했습니다. 상을 수여한 위원회는 그녀가 증가하는 도전 속에서도 민주주의를 지지하는 중요한 인물이라고 평가했습니다. 마차도는 이 소식에 충격을 받았다고 전했으며, 특히 그녀는 2024년 8월부터 정부의 위협으로 숨어 지내고 있습니다. 니콜라스 마두로 대통령의 정부는 그녀가 불공정하다고 여겨지는 지난해 선거에 참여하지 못하도록 막았습니다. 위험에도 불구하고 그녀는 베네수엘라에 남아 자신이 지지하는 후보를 위한 지지를 계속 모으고 있습니다. 그녀에게 상을 수여하기로 한 결정은 대중의 큰 관심 속에서 이루어졌으며, 도널드 트럼프의 캠페인도 포함되었습니다. 그러나 위원회는 마차도의 작업만을 기준으로 선택했다고 밝혔습니다.

로어 엔진은 PDF, 비디오, 손으로 쓴 노트와 같은 다양한 출처에서 교육 콘텐츠를 추출하고 정리하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 도구입니다.

주요 기능으로는 복잡한 강의 자료를 명확하고 상세한 마크다운 노트로 변환하는 기능이 있습니다. 사용자는 설명, 스크린샷, 다이어그램이 포함된 정리된 노트를 받을 수 있습니다. 또한, 긴 비디오를 빠르게 처리하여 몇 시간의 강의 시청 시간을 단 몇 시간의 독서로 줄여주는 신속한 처리 속도를 자랑합니다.

작동 방식은 사용자가 PDF, 비디오 파일, 전사본을 업로드하는 것으로 시작됩니다. 이 도구는 자동 스크린샷 캡처, 플로우차트 생성, 이해의 빈틈을 메우기 위한 맥락 인식 설명과 같은 스마트 기능을 포함하고 있습니다. 효율적인 콘텐츠 처리를 위해 병렬 처리를 사용하여 빠른 결과를 제공하며 메모리 사용량을 낮게 유지합니다.

시작하려면 먼저 uv 또는 pip를 사용하여 도구를 설치해야 합니다. 그 다음, Google AI Studio에서 무료 API 키를 받아야 합니다. 마지막으로, 대화형 모드나 배치 처리를 이용해 자료에서 노트를 생성할 수 있습니다.

이 도구는 여러 언어를 지원하며 교육 공정 사용 정책을 준수합니다. 향후 개선 사항으로는 로컬 LLM 지원과 그래픽 사용자 인터페이스가 포함될 수 있습니다. 로어 엔진은 어려운 교육 콘텐츠를 접근하기 쉽고 잘 구조화된 노트로 변환하여 학습을 더 쉽고 효율적으로 만들어주는 것을 목표로 하고 있습니다.

퀄컴이 아두이노를 인수했지만, 아두이노는 브랜드와 사명을 그대로 유지할 것입니다. 아두이노는 모든 사람이 기술을 쉽게 이용할 수 있도록 하는 핵심 가치를 계속해서 중시합니다. 이번 인수는 아두이노의 인공지능과 신호 처리 능력을 강화하기 위한 것입니다. 새로운 아두이노 우노 Q 모델은 인공지능 코드를 실행하고 리눅스 및 제퍼 OS와 같은 시스템을 운영할 수 있어, 경험이 부족한 프로그래머들도 쉽게 사용할 수 있게 됩니다.

클라우드플레어는 대량의 HTTP 요청을 관리하며, 이를 통해 드문 버그를 발견하는 데 도움을 받고 있습니다. 최근 그들은 Go의 arm64 컴파일러에서 발생한 버그를 발견했는데, 이로 인해 생성된 코드에서 경쟁 조건이 발생했습니다.

클라우드플레어의 모니터링 시스템은 arm64 기기에서 스택 언와인딩 오류와 관련된 드문 패닉을 감지했습니다. 처음에는 드문 스택 메모리 손상으로 간주되었으나, 문제가 지속되면서 우선 사항으로 떠올랐습니다. 임시 해결책으로 패닉/복구를 피하는 방식으로 오류 처리를 시도했지만, 치명적인 패닉은 일시적으로 감소하다가 다시 급증하여 더 깊은 조사가 필요해졌습니다.

조사 결과, 충돌은 가비지 컬렉션 및 잘못된 메모리에 접근할 때 또는 치명적인 오류가 발생할 때 스택 언와인딩 오류와 관련이 있음을 확인했습니다. 모든 세그멘테이션 오류는 넷링크 라이브러리의 함수를 호출할 때 발생했으며, 이는 Go의 런타임에서 비동기 선점과 관련이 있었습니다. 스택 포인터 조정 중에 이러한 오류가 발생할 수 있었습니다.

근본 원인 분석 결과, Go 컴파일러가 스택 포인터 조정을 두 개의 명령어로 나누었을 때 경쟁 조건이 발생한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 두 조정 사이에 런타임이 선점되면 스택 손상과 함께 언와인딩 중에 충돌이 발생하게 됩니다. 이 버그는 보고되어 이후 Go 버전에서 수정되었습니다. 수정 사항은 스택 포인터 수정을 단일 불가분의 명령어로 수행하도록 하여 이 중요한 작업 중에 선점을 방지하는 것이었습니다.

이번 사건은 대규모 디버깅의 복잡성과 Go에서 컴파일러 동작 및 런타임 작업을 이해하는 것의 중요성을 강조했습니다. 클라우드플레어의 엔지니어링 팀은 이러한 기술적 도전에 관심 있는 인재를 적극적으로 찾고 있습니다.

이 글에서는 “Bluno Blink Controller”라는 간단한 앱을 Android와 iOS용으로 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 이 앱은 Bluno BLE 장치를 제어하며, 사용자가 슬라이더에서 숫자를 선택하면 해당 숫자만큼 Bluno 장치의 LED가 깜빡입니다.

주요 기술로는 Kotlin Multiplatform(KMP), Compose Multiplatform, Kable이 사용됩니다. KMP는 Android와 iOS 플랫폼 간에 핵심 애플리케이션 로직을 공유할 수 있게 해주어 중복과 오류를 줄입니다. Compose Multiplatform은 단일 코드베이스에서 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하는 데 사용됩니다. Kable은 블루투스 저전력(BLE) 통신을 간소화하는 라이브러리입니다.

프로젝트 개요는 다음과 같습니다. 앱은 비즈니스 로직을 처리하는 공유 코어, Compose를 사용해 구축된 UI, 블루투스 통신을 위한 Kable로 구성됩니다. Bluno 장치는 BLE가 장착된 아두이노 호환 보드로, 스마트폰과 무선으로 통신할 수 있습니다.

주요 기능으로는 연결 버튼, 상태 표시기, 깜빡임 횟수를 설정할 수 있는 슬라이더가 포함되어 있습니다. 이 앱은 Bluno 장치를 검색하고 연결하며, Kable을 사용해 데이터를 전송합니다.

핵심 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 표준 Kotlin Multiplatform 구조를 사용하여 UI와 BLE 통신에 필요한 의존성을 설정합니다. 둘째, UI는 사용자 입력을 캡처하고 이를 Bluno 장치로 전송합니다. 셋째, 앱은 선택한 깜빡임 횟수를 Bluno에 전송하고 LED가 깜빡였다는 확인 신호를 기다립니다.

플랫폼별로는 Android에서 권한을 처리하고 블루투스 및 위치 서비스를 활성화해야 합니다. 반면, iOS는 Android보다 적은 보일러플레이트 코드로 권한을 자동으로 처리합니다.

도전 과제로는 실제 IoT 애플리케이션이 연결 끊김이나 장치 전원 문제로 인해 신뢰성이 떨어질 수 있다는 점이 있습니다. 현재 앱은 예상치 못한 연결 끊김을 잘 처리하지 못하며, 응답을 기다리다가 멈출 수 있습니다. 타임아웃과 오류 처리를 구현하면 사용자 경험이 향상될 것입니다.

이 가이드를 따르면 Kotlin Multiplatform을 사용하여 간단한 IoT 앱을 만드는 데 필요한 기본 사항을 이해할 수 있으며, 효율적이고 크로스 플랫폼 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 전체 소스 코드는 GitHub에서 참고할 수 있습니다.

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