GizmoEdge는 분산 SQL 엔진으로, Azure에서 진행된 Coiled 1 Trillion Row Challenge에 참여하여 1조 행의 데이터셋을 처리하는 능력을 시험했습니다. 이들은 1,000명의 작업자가 있는 강력한 클러스터를 구성하여, 각 작업자가 DuckDB와 Kubernetes를 사용해 방대한 데이터를 처리했습니다.

주요 성능 결과로는, 1조 행을 세는 기본 쿼리가 0.5초도 안 걸렸고, 역에 따라 그룹화된 집계 쿼리는 24억 행을 처리하며 5초 이내에 완료되었습니다.

GizmoEdge는 SQL 쿼리를 분석하고 작업을 안전하게 작업자에게 분배합니다. 작업자들은 암호화와 해시 검사를 통해 데이터의 무결성을 인증하고 확인합니다. 결과는 신속하게 집계되어 높은 성능을 보여줍니다.

GizmoEdge는 IoT 기기와 클라우드 서비스 등 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.

또한 GizmoData의 다른 제품인 GizmoSQL도 단일 인스턴스를 사용하여 2분이 조금 넘는 시간에 이 도전을 완료했습니다.

현재 GizmoEdge는 사전 생산 단계에 있으며, 대규모 데이터 작업을 하는 디자인 파트너를 찾고 있습니다. 더 많은 정보와 데이터셋에 접근하려면 공식 챌린지 저장소를 방문하시기 바랍니다.

Typst 0.14 버전이 2025년 10월 24일에 출시되었습니다. 이번 업데이트는 문서 작성과 접근성을 향상시키기 위한 여러 주요 기능을 도입했습니다.

첫째, Typst는 이제 기본적으로 접근 가능한 PDF를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 접근성 규정을 준수하기가 더 쉬워졌습니다. 스크린 리더를 위한 태깅 기능이 포함되어 있으며, 문서가 모든 사용자에게 접근 가능하도록 보장하는 도구도 제공합니다.

둘째, PDF 지원이 강화되었습니다. 새로운 버전에서는 PDF를 기본 이미지 형식으로 사용할 수 있게 되어, 문서에 PDF를 직접 삽입하고 웹 및 다른 형식으로 원활하게 변환할 수 있습니다.

셋째, 문자 수준 정렬 기능이 추가되어 텍스트 정렬이 개선되었습니다. 이를 통해 문단의 시각적 품질이 향상되었습니다.

넷째, HTML 내보내기 기능이 개선되었습니다. Typst 요소와 HTML 간의 매핑이 더 나아졌고, HTML 요소 생성을 쉽게 할 수 있는 새로운 타입 HTML 인터페이스가 추가되었습니다.

다섯째, Typst 0.14로의 이전 과정에서 대부분의 문서는 호환성을 유지하지만, 몇 가지 사소한 변경 사항과 사용 중단된 기능이 있습니다. 사용자들은 변경 로그를 확인할 것을 권장합니다.

마지막으로, 새로운 버전에 대한 논의와 피드백 수집을 위해 11월 7일에 커뮤니티 콜이 예정되어 있습니다.

전반적으로 Typst 0.14는 개인 사용자와 기업 모두에게 유용성을 높이며, 특히 접근성 기준을 준수해야 하는 사용자들에게 큰 도움이 될 것입니다.

트웨이크 드라이브는 구글 드라이브의 오픈 소스 대안입니다.

시작하려면 먼저 저장소를 복제해야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 사용합니다: git clone https://github.com/linagora/twake-drive. 그 다음, 도커를 이용해 애플리케이션을 실행합니다. 프로젝트 폴더로 이동한 후 cd tdrive 명령어를 입력하고, 도커를 시작하려면 docker compose -f docker-compose.minimal.yml up을 입력합니다. 마지막으로 웹 브라우저를 열고 http://localhost/에 접속합니다.

개발에 필요한 요구 사항은 다음과 같습니다. Node.js는 버전 18 이상이 필요하며, MongoDB와 Yarn(권장)도 필요합니다.

설정 방법은 다음과 같습니다. 먼저 도커를 사용해 MongoDB를 시작합니다: docker run -p 27017:27017 -d mongo. 프론트엔드를 실행하려면 cd tdrive/frontend/; yarn dev:start를 입력합니다. 백엔드는 cd tdrive/backend/node/; SEARCH_DRIVER=mongodb DB_DRIVER=mongodb PUBSUB_TYPE=local DB_MONGO_URI=mongodb://localhost:27017 STORAGE_LOCAL_PATH=/[full-path-to-store-documents]/documents NODE_ENV=development yarn dev 명령어로 실행합니다. 추가 매개변수가 필요하다면 tdrive/backend/node/config/ 폴더의 development.json 파일을 수정하면 됩니다.

애플리케이션은 3000번 포트에서 실행됩니다.

트웨이크 드라이브는 Affero GPL v3 라이선스 하에 배포됩니다.

Mesh2Motion은 인간, 동물, 새 등 3D 모델을 애니메이션화하기 위해 설계된 무료 오픈소스 웹 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션의 주요 기능은 다음과 같습니다.

모델 지원 측면에서 GLB, GLTF, FBX 형식의 파일을 가져올 수 있으며, 인간과 동물의 뼈대 옵션도 제공합니다. 사용자 친화적인 도구로는 직관적인 뼈대 위치 조정 기능과 수정 작업을 위한 실행 취소 및 다시 실행 기능이 포함되어 있습니다. 애니메이션 내보내기 기능을 통해 사용자는 널리 사용되는 GLB 형식으로 여러 애니메이션을 내보낼 수 있으며, Quaternius의 인간 애니메이션 라이브러리에도 접근할 수 있습니다.

이 프로젝트는 웹 및 게임 개발을 위한 3D 모델 애니메이션 도구를 무료로 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 더 많은 정보와 기여 방법은 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다. 피드백이나 버그 보고는 GitHub 또는 소셜 미디어를 통해 할 수 있습니다.

Asahi Linux는 Apple의 M 시리즈 기기, 특히 M3 칩에 대한 지원을 계속해서 개발하고 있습니다. 이들은 M2 Pro, Max, Ultra 기기를 위한 새로운 리눅스 업데이트 작업을 진행하고 있으며, m1n1 부트로더를 Rust 프로그래밍 언어로 전환하여 안전성과 유지 관리를 개선하고 있습니다.

또한, Apple 실리콘에서 더 많은 게임이 작동할 수 있도록 Wine 소프트웨어와 그래픽 드라이버의 개선 작업도 진행 중입니다. M3 칩에 대한 기본 지원은 존재하지만, 현재는 커서로 부팅하는 것과 같은 매우 제한적인 기능만을 제공합니다. 개발자들은 시간이 지남에 따라 이 지원을 강화할 계획입니다. 더 자세한 내용은 AsahiLinux.org를 방문하면 확인할 수 있습니다.

저는 컴퓨터의 기본 작동 방식을 배우기 위해 파이썬으로 작은 8비트 CPU 시뮬레이터를 만들었습니다. 이 시뮬레이터는 레지스터, 메모리, 명령어를 실시간으로 보여주며, 사용자가 각 작업이 진행되는 모습을 볼 수 있도록 합니다. 기본 어셈블리 코드를 작성하고 CPU가 이를 단계별로 처리하는 과정을 관찰할 수 있습니다. 이 프로젝트는 주로 학습을 위한 것이며, 개선을 위한 피드백이나 제안을 환영합니다.

Transformer 기반 모델은 언어와 이미지 작업에 뛰어나지만, 많은 입력 토큰을 처리할 때 복잡한 계산으로 인해 효율성이 떨어지는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 블록 선택과 압축을 이용한 방법을 개발했지만, 이러한 방법은 종종 중요한 의미를 놓치거나 성능을 저하시킬 수 있습니다.

우리는 ChunkLLM이라는 간단하고 효과적인 훈련 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 두 가지 주요 부분으로 구성되어 있습니다: QK 어댑터와 청크 어댑터입니다. QK 어댑터는 특징을 압축하고 주의를 관리하는 데 도움을 주며, 청크 어댑터는 텍스트의 경계를 식별합니다. 훈련 과정에서는 어댑터만 업데이트되어 주 모델은 안정성을 유지합니다. 또한, QK 어댑터를 훈련하는 특별한 방법을 사용하여 중요한 텍스트 구간을 더 잘 식별할 수 있도록 합니다.

실제로 ChunkLLM은 짧은 텍스트에서 유사한 성능을 달성하고, 긴 텍스트에서는 98.64%의 효과성을 유지하면서 전통적인 모델에 비해 처리 속도를 최대 4.48배 향상시키는 강력한 결과를 보여줍니다.

수학의 형식화, 특히 Lean과 같은 증명 보조 도구를 활용하는 것의 중요성에 대해 논의합니다. 저자는 로렌스 폴슨의 통찰에 영감을 받아 형식화된 수학에 대한 개인적인 열정을 되새기며, 이를 프로그래밍에서 TypeScript를 사용하는 것과 비교합니다.

형식화의 주요 이점은 단순히 오류를 수정하는 것을 넘어선다는 점입니다. 형식화는 실수를 잡아내는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 종종 간과되는 다른 이점도 제공합니다. TypeScript가 코드 품질을 향상시키는 것처럼, 수학의 형식화는 수학적 과정을 개선하는 도구를 제공합니다. Lean은 클릭 가능한 정의와 자동 생성된 문서와 같은 기능을 제공하여 전통적인 수학에서는 경험할 수 없는 향상된 도구를 제공합니다. 형식화는 수학적 증명과 그 상호 연결성을 더 잘 분석할 수 있게 해주어 새로운 증명 경로를 발견하는 데 도움을 줍니다. 또한, 형식화된 수학은 결과 간의 의존성을 관리할 수 있어 한 분야에서의 변화가 다른 분야에도 반영되도록 합니다.

형식적인 증명은 사소하게 보일 수 있고 더 많은 노력을 요구할 수 있지만, 궁극적으로 수학을 수행하는 과정을 더 효율적이고 즐겁게 만들어 줍니다. 완전한 형식적 증명이 없더라도 형식적인 진술을 갖는 것은 유익하며, 이는 정리 진술을 형식화하려는 지속적인 노력에서 잘 나타납니다. 저자는 이러한 이점들이 수학자들이 새로운 도구를 채택하도록 격려할 것이라는 희망을 표현합니다.

에릭 D. 케네디는 그의 글에서 인공지능(AI)이 디자인에 미치는 영향을 다루며, AI가 디자인 직업을 대체할 것인지와 디자이너들이 이러한 변화에 어떻게 대응해야 하는지를 질문합니다.

현재 AI가 디자인 분야에서 어떤 역할을 하고 있는지 살펴보면, 최근 몇 년간 많은 관심을 받았지만, AI가 디자인 속도를 높이거나 일자리를 줄이고 있다는 강력한 증거는 없습니다. 디자이너들은 생산성이 크게 향상되지 않았다고 느끼며, AI 도구는 전체 디자인 프로세스를 개선하는 데 한계를 보이고 있습니다.

AI는 복잡한 디자인이나 혁신적인 개념, 브랜드 이해나 사용자 상호작용을 필요로 하는 작업에서 어려움을 겪습니다. AI는 간단하고 명확한 요청에는 잘 대응하지만, 복잡한 디자인 문제에는 효과적이지 않습니다.

디자이너들은 AI가 부족한 부분에 집중해야 합니다. 예를 들어, 독창적인 비주얼을 만들거나 고품질 애니메이션을 제작하는 것, 복잡한 디자인 요구 사항을 처리하는 데 중점을 두어야 합니다. 단순한 요청에 의존하기보다는 전체 디자인 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다.

AI 도구는 소규모 프로젝트, 프로토타입 제작, 기본 콘텐츠 생성에 유용할 수 있습니다. 코딩에 대한 기본 지식이 있는 사람들은 AI를 활용해 간단한 애플리케이션이나 도구를 만들 수 있지만, 보안 문제나 지원 문제에 대한 인식이 필요합니다.

디자이너들에게는 AI가 어려움을 겪는 분야, 즉 복잡한 비주얼 디자인과 높은 사용자 상호작용이 필요한 프로젝트에서 기술을 개발할 것을 권장합니다. 또한, 긴밀한 협력이 필요한 프로젝트와 독창적인 브랜딩에 집중해야 합니다. AI를 소규모 프로젝트, 개인 도구, 프로토타입 제작에 활용하면서 코딩 기술을 계속 향상시키는 것이 중요합니다.

결론적으로, AI 도구가 디자인의 특정 측면에서 도움을 줄 수 있지만, 고품질 결과를 얻기 위해서는 인간의 손길과 디자인 프로세스에 대한 이해가 여전히 필수적입니다.

Roc 카메라는 AI와 소셜 미디어의 발전으로 진짜 이미지와 생성된 이미지를 구분하기 어려운 시대에 진짜 사진을 확실히 포착하기 위해 설계된 새로운 카메라입니다. 이 카메라는 사용자가 버튼을 통해 다음 사진이나 이전 사진으로 쉽게 이동할 수 있는 갤러리 기능을 제공합니다. 웹페이지에서는 이미지가 실제로 보일 때만 로드되는 지연 로딩 방식을 사용하여 성능을 향상시킵니다.

과거에는 사진이 실제 순간을 포착하고 이야기를 전하는 역할을 했지만, AI로 생성된 이미지의 증가로 이러한 상황이 변화하고 있습니다. Roc 카메라는 센서 데이터와 첨단 기술을 결합하여 사진이 진짜임을 보장합니다. 이 카메라는 1600만 화소 카메라와 4인치 터치 스크린을 갖추고 있으며, 라즈베리 파이로 구동됩니다. 또한, 사진의 진위를 검증하기 위해 제로 지식 증명(Zero Knowledge Proof, ZK Proof)을 생성할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

Roc 카메라는 현재 399달러에 사전 주문이 가능하며, 배송은 2-3주 이내에 이루어질 예정입니다. 이 카메라는 사진의 신뢰성을 회복하고, 촬영된 이미지가 진짜임을 확인할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

1978년, 댄 브릭클린과 밥 프랭크스톤은 최초의 전산화된 스프레드시트인 비지칼크(VisiCalc)를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 애플 II의 성공에 큰 기여를 했으며, 애플 II 판매의 약 25%가 비지칼크를 사용하려는 수요에서 비롯된 것으로 추정됩니다. 오늘날의 기준으로 보면 인터페이스가 다소 투박하지만, 비지칼크는 A1 표기법, 수식 복제, 동적 계산 등 현대 스프레드시트에서도 여전히 사용되는 주요 기능들을 도입했습니다.

이 소프트웨어의 튜토리얼은 사용자가 기능을 활용하는 방법을 효과적으로 가르치며, 농업을 포함한 다양한 분야에서 어떻게 적용될 수 있는지를 보여줍니다. 비지칼크의 논리적인 접근 방식과 사용자 친화적인 디자인은 사용자들이 전통적인 방법에서 전산화된 스프레드시트로 쉽게 전환할 수 있도록 도왔습니다.

시간이 지나면서 비지칼크와 유사한 기능을 가진 경쟁자들이 등장했으며, 이들은 '비지클론(VisiClones)'으로 알려졌습니다. 2025년에도 비지칼크는 여전히 관련성이 있지만, 그래프 작성과 현대 데이터 호환성에서는 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 오늘날의 스프레드시트 소프트웨어에서 비지칼크의 유산은 여전히 뚜렷하게 드러나며, 많은 개념이 비지칼크에서 시작되었습니다.

결국 비지칼크는 데이터 조작의 혁신을 가져왔고 스프레드시트 산업의 기초를 다졌습니다. 이는 간단한 도구가 어떻게 다양한 복잡한 요구에 적응할 수 있는지를 보여줍니다.

카운터 스트라이크의 아이템 시장이 큰 하락세를 보이고 있으며, 그 가치가 거의 20억 달러 감소했습니다. 이러한 하락은 밸브의 최근 업데이트와 관련이 있습니다. 이 업데이트는 특정 희귀 화장품 아이템을 얻는 방법을 변경했습니다. 이전에는 나이프와 장갑 같은 아이템이 매우 희귀하고 비쌌으며, 일부는 2만 달러에 판매되기도 했습니다. 그러나 이번 업데이트로 플레이어들은 하위 등급의 아이템을 이러한 고가 아이템으로 교환할 수 있게 되어, 아이템의 접근성이 높아지고 시장 가치가 하락하게 되었습니다. 그 결과, 일부 아이템의 가치는 25%나 급락했으며, 플레이어들은 투자금을 회수하기 위해 혼란스러운 매각을 시도하고 있습니다. 현재 카운터 스트라이크 아이템 시장은 불확실성에 직면해 있으며, 많은 거래자들이 향후 상황을 주의 깊게 지켜보고 있습니다.

패들릿 코퍼레이션은 우리 삶에서 일의 중요성을 강조합니다. 커피, 결혼식, 어린 시절의 추억과 같은 우리의 편안함과 기억이 다른 사람들의 노력 덕분에 가능하다는 점을 부각합니다. 이 선언문은 사람들이 매일 겪는 고군분투와 노력, 바쁜 일정과 어려운 과제들을 다루고 있음을 인정합니다. 우리는 앞서 일한 사람들을 존경하며, 우리도 참여하고 기여해야 한다고 촉구합니다. 메시지는 분명합니다. 함께 행동하고, 협력하며 서로를 지지하고 창조해 나갑시다.

고급 포커 사기 사건이 드러났습니다. 이 사건은 첨단 장비와 전 NBA 선수, 코치 등 유명 인사들이 연루되어 있습니다. 사기단은 부유한 도박꾼들을 대상으로 텍사스 홀덤 비밀 게임에서 최소 700만 달러를 빼앗았습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 카드 판독을 위한 엑스레이 테이블, 조작된 셔플 기계, 상대의 패를 볼 수 있는 특수 선글라스와 같은 첨단 기술이 사용되었습니다. 이 사건에는 마피아 범죄 가족의 일원과 전직 운동선수들이 포함되어 있으며, 이들은 피해자들을 게임으로 유인했습니다. 이 사기 행위는 2019년부터 시작되었으며, NBA 코치인 차운시 빌럽스와 선수 데이먼 존스를 포함해 30명 이상이 체포되었습니다. 사기 수법에는 어떤 플레이어가 좋은 패를 가지고 있는지를 신호로 전달하는 비밀 통신 방법이 포함되어 있어, 피해자들이 큰 금액을 잃도록 만들었습니다. 이 사건에서 발생한 돈은 암호화폐와 페이퍼 컴퍼니를 통해 세탁되었으며, 범죄 조직의 자금을 지원하는 데 사용된 것으로 알려졌습니다.

이번 수사는 큰 주목을 받고 있으며, 당국은 이 사기가 광범위하고 조직적인 성격을 가지고 있다고 강조하고 있습니다.

/dev/null은 ACID 준수 데이터베이스로 간주될 수 있는 이유를 설명합니다. ACID는 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 지속성(Durability)을 의미합니다.

첫째, 원자성은 모든 작업이 전부 또는 전무라는 것을 의미합니다. /dev/null에 기록된 모든 것은 완전히 사라집니다. 둘째, 일관성은 /dev/null이 항상 일관된 상태, 즉 비어 있는 상태를 유지한다는 것입니다. 무엇이 기록되더라도 상태는 변하지 않습니다. 셋째, 격리성은 여러 프로세스가 동시에 /dev/null에 기록할 수 있지만, 아무것도 저장되지 않기 때문에 충돌이 발생하지 않는다는 점입니다. 마지막으로, 지속성은 데이터가 "커밋"되면, 시스템이 다운되더라도 그 "커밋" 상태가 영원히 유지된다는 것입니다.

하지만 /dev/null은 0바이트의 저장 공간 한계를 가지고 있으며, 더 많은 공간이 필요할 경우 판매팀에 문의해야 합니다. 이 판매팀은 유머러스하게도 저자 자신이라고 언급됩니다.

이 내용은 저작권이 사건 대응 및 보안 팀 포럼(Forum of Incident Response and Security Teams, Inc.)에 있으며, 2015년부터 2025년까지의 기간을 포함하고 있음을 나타냅니다. 이 자료에 대한 모든 권리는 보호됩니다.

MacOS 라이브 스크린세이버는 유튜브와 HLS 스트림을 포함한 실시간 비디오 스트림을 보여주는 스크린세이버 애플리케이션입니다. 이 프로그램은 어떤 실시간 스트림도 스크린세이버나 잠금 화면으로 변환할 수 있습니다.

주요 기능으로는 유튜브와 HLS 형식의 실시간 스트림을 지원합니다. 예를 들어, 나미비아 사막의 야생동물, 타임스퀘어, 뉴스 방송 등을 스트리밍할 수 있습니다.

이 프로그램을 사용하려면 macOS와 Xcode Command Line Tools가 필요합니다. 선택적으로 유튜브 지원을 위해 yt-dlp를 설치할 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Homebrew나 pip를 사용하여 yt-dlp를 설치합니다. Homebrew를 사용할 경우 brew install yt-dlp 명령어를 입력하고, pip를 사용할 경우 pip install yt-dlp를 입력합니다. 그 다음, 스크린세이버를 빌드하고 설치합니다. make install 명령어를 사용하거나, make build 후 open build/LiveScreensaver.saver를 실행하면 됩니다.

사용 방법은 시스템 환경설정에서 스크린세이버를 선택한 후, 라이브 스크린세이버를 선택하고 옵션을 클릭하여 비디오 URL을 입력하는 것입니다. 유튜브의 경우 https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID 형식을 사용해야 하며, HLS 스트림의 경우 https://example.com/stream.m3u8를 입력하면 됩니다.

문제가 발생할 경우, yt-dlp가 설치되어 있는지 확인하고, 실시간 유튜브 스트림을 사용하고 있는지 점검해야 합니다. 검은 화면이 나타나면 잠시 기다리거나 다른 URL을 시도해 보세요.

이 스크린세이버는 Swift를 배우는 초보자가 만들었으며, M2 맥북이 장착된 macOS 타호에서 테스트되었습니다. 다른 시스템에서는 성능이 다를 수 있습니다.

요약이 없습니다.

베티 화이트는 2021년 12월 31일, 100세 생일을 불과 며칠 앞두고 세상을 떠났습니다. 그녀는 제2차 세계대전 중 미국 여성 자원 봉사 서비스(AWVS)에서의 활동으로 기억됩니다. 최근 박물관은 그녀의 AWVS 유니폼과 전시된 전쟁 유물로 가득 찬 어깨 가방을 소장하게 되어, 그 시절 그녀의 삶을 엿볼 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

1922년 1월 17일 일리노이주에서 태어난 화이트는 어린 시절 캘리포니아로 이주했습니다. 미국이 전쟁에 참전하자 그녀는 AWVS에 가입하여 운전사로 일하며 군인들과 소통했습니다. 그녀의 어깨 가방에는 군사 기호와 개인적인 기념품이 가득 담겨 있어 전쟁 중 그녀의 경험과 인연을 반영하고 있습니다.

가방 안에는 배급 스탬프, 개인 편지, 군인들로부터 받은 기념품 등 다양한 물품이 들어 있었으며, 이는 그녀의 상호작용과 전쟁의 광범위한 영향을 보여줍니다. 이 중에는 군 장교들과의 관계를 나타내는 기념품도 포함되어 있으며, 그녀의 약혼자와 첫 남편 모두 군 복무를 했습니다. 이러한 유물들은 전쟁 중 얽힌 삶들을 증명하며, 베티 화이트의 독특한 경험을 간직하고 있습니다. 그녀가 소중히 여겼던 젊음과 순수함의 기억을 보존하고 있습니다.

ImageConverter.dev의 제작자는 이미지를 서버에 업로드하지 않고도 빠르고 간편하며 개인적인 방식으로 변환할 수 있는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 전적으로 사용자의 기기에서 작동하며, JPG, PNG, WebP와 같은 다양한 형식 간의 변환을 Canvas API와 WebAssembly를 이용해 수행합니다. 한 번 로드되면 오프라인에서도 작동하며, 가벼운 설계로 전통적인 데스크톱 도구에 대한 좋은 대안이 됩니다. 제작자는 다양한 브라우저와 기기에서의 성능에 대한 피드백을 환영합니다. 이 도구는 ImageConverter.dev에서 사용해 볼 수 있습니다.

JupyterGIS는 2024년 6월에 출시된 웹 기반 GIS 플랫폼으로, 사용자가 협업하여 지도를 편집할 수 있으며 QGIS 작업 흐름을 브라우저에 통합합니다. 주요 기능으로는 실시간 협업과 데이터 시각화가 있습니다. 사용자는 Google Docs처럼 함께 지도를 편집할 수 있으며, 래스터 및 벡터 데이터를 시각화하고 기호 편집 및 애니메이션 생성 도구를 지원합니다.

최근 업데이트로 JupyterGIS는 크게 개선되었습니다. 첫째, 벡터 타일 지원이 강화되어, 기능을 검사할 수 있는 도구와 스타일링을 위한 기호 패널이 추가되었습니다. 둘째, GDAL을 사용하는 새로운 브라우저 기반 처리 도구 상자가 도입되어, 사용자가 버퍼 및 중심점 계산과 같은 다양한 공간 분석을 수행할 수 있게 되었습니다. 셋째, 시각화 옵션이 향상되어 새로운 기본 색상 맵과 포인트 레이어에 대한 사용자 정의 스타일이 추가되었습니다.

넷째, 내장된 STAC 브라우저를 통해 사용자는 위성 이미지와 지리 공간 데이터 세트를 쉽게 접근하고 프로젝트에 추가할 수 있습니다. 다섯째, GeoParquet와 PMTiles와 같은 새로운 형식이 도입되어 데이터 처리 효율성이 향상되었습니다. 여섯째, 개선된 사용자 인터페이스는 더 매끄러운 작업 흐름을 지원하며, 제어 패널과 지도 주석 기능이 향상되었습니다. 일곱째, 벡터 레이어에 대한 범례가 자동으로 생성되고 동적으로 업데이트됩니다. 마지막으로, JupyterGIS Tiler 확장을 통해 Jupyter의 데이터 변수로 GIS 레이어를 생성할 수 있으며, 고급 계산을 지원합니다.

앞으로 JupyterGIS는 더 많은 기능과 QGIS와의 깊은 통합을 통해 계속 발전할 것입니다. 사용자는 JupyterLite를 통해 설치 없이 JupyterGIS를 체험할 수 있으며, 문서화, 토론 및 기여를 통해 커뮤니티와의 참여를 권장합니다.

Postgres 18이 최근 출시되었으며, 특히 새로운 io_method 설정을 통해 디스크 I/O에 대한 제어가 개선되었습니다. 사용자는 세 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 첫 번째는 sync로, Postgres 17과 동일하게 동기식 I/O를 사용합니다. 두 번째는 worker로, I/O를 위해 전용 백그라운드 프로세스를 사용하는 방식으로, 이제 기본 방법이 되었습니다. 세 번째는 io_uring으로, 비동기식 디스크 읽기를 가능하게 하여 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

sysbench 도구를 사용하여 Postgres 17과 18의 성능을 다양한 I/O 설정과 구성에서 비교하는 자세한 벤치마크가 진행되었습니다. 벤치마크는 읽기 전용 작업에 초점을 맞추었으며, 다양한 연결 수와 데이터 크기를 시뮬레이션했습니다. Postgres 18은 일반적으로 17보다 더 나은 성능을 보였고, 특히 로컬 NVMe 드라이브에서 두드러진 성과를 나타냈습니다. 네트워크 연결 저장소에서는 Postgres 18의 sync 및 worker 모드가 Postgres 17과 io_uring 모드보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 높은 동시 접속 상황(50개 연결)에서는 I/O 방법 간의 성능 차이가 덜 두드러졌으며, 로컬 NVMe 드라이브가 지속적으로 가장 좋은 결과를 제공했습니다. 놀랍게도, io_uring 방법은 많은 테스트에서 다른 모드보다 성능이 떨어졌는데, 이는 벤치마크의 특성이 읽기 중심이고 복잡한 쿼리를 포함했기 때문으로 보입니다.

서버 구성에 따라 비용이 다르게 나타났으며, 로컬 NVMe 저장소가 가장 좋은 가격 대비 성능 비율을 제공했습니다. Postgres 18은 유용한 I/O 개선과 유연성을 도입했지만, 높은 성능을 위해서는 로컬 디스크가 여전히 최선의 선택입니다. worker 방법은 강력한 기본 선택이며, 단일 최적의 I/O 구성은 존재하지 않습니다. 성능은 작업 유형에 따라 달라지므로, 다양한 시나리오에서 추가적인 탐색과 벤치마킹이 권장됩니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 별인 프로xima 센타우리와 같은 별을 목표로 하는 것뿐만 아니라, 블랙홀을 향한 항성 간 미션의 가능성에 대해 다루고 있습니다. 푸단대학교와 뉴 우즈베키스탄 대학교에 소속된 코시모 밤비는 우리 은하에 약 14억 개의 별질량 블랙홀이 존재한다고 추정하고 있습니다. 가장 가까운 블랙홀은 GAIA-BH1로, 지구에서 약 1560광년 떨어져 있습니다.

밤비는 블랙홀을 주변 별에 미치는 영향을 관찰하거나, 블랙홀이 항성 간 매질과 상호작용할 때 발생하는 전자기 복사를 통해 탐지할 수 있다고 제안합니다. 만약 20-25광년 이내에 블랙홀이 발견된다면, 그 독특한 특성을 연구하기 위한 미래 미션의 목표가 될 수 있습니다. 예를 들어, 블랙홀이 시공간에 미치는 영향을 조사할 수 있습니다.

또한, 기사는 블랙홀에 접근할 때 데이터를 수집하기 위해 두 개의 소형 우주선(나노크래프트)을 사용하는 가능성도 탐구합니다. 이를 통해 블랙홀의 사건의 지평선과 물리학의 기본 상수에 대한 이론을 시험할 수 있습니다. 더불어, 외계 행성 내에서의 암흑 물질 상호작용과 관련된 작은 블랙홀의 형성에 대한 논의도 포함되어 있습니다.

전반적으로 블랙홀로의 미션을 보내는 아이디어는 먼 행성을 탐사하는 것처럼 과학적 발견의 흥미로운 기회를 열어줍니다.

레드우드 머티리얼즈는 전기차 배터리 재활용 분야의 선두주자로, 레드우드 에너지라는 새로운 부서를 출범했습니다. 이 부서는 사용된 전기차 배터리를 대규모 에너지 저장 시스템으로 재활용하여 전력망에 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 배터리를 재활용하기 전에 최대한 유용하게 활용할 수 있습니다. 콜린 캠벨 CTO는 이 접근 방식이 여전히 좋은 상태인 배터리에서 남아 있는 에너지를 활용할 수 있게 해준다고 설명합니다.

레드우드는 다양한 배터리 유형을 효율적으로 연결할 수 있는 시스템을 개발했습니다. 이는 배터리의 화학 성분과 상태가 다양해 발생하는 문제를 극복하기 위한 것입니다. 이들은 서로 다른 배터리 팩이 원활하게 작동할 수 있도록 돕는 "유니버설 트랜슬레이터"를 개발했습니다.

회사는 이미 네바다에서 태양광 패널과 데이터 센터를 포함한 파일럿 프로젝트를 통해 이러한 두 번째 생명 배터리를 대규모로 배포하고 있습니다. 캠벨은 이러한 배터리를 수집하고 활용하는 물류가 관리 가능하다고 강조하며, 운영의 효율성을 지속적으로 개선할 계획이라고 밝혔습니다.

레드우드는 사용된 배터리를 재활용하는 것이 경제적으로도 타당할 뿐만 아니라, 시장이 성장함에 따라 필요한 에너지 저장의 상당 부분을 제공할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다. 전기차 생산이 계속 증가함에 따라 향후 몇 년 안에 두 번째 생명 응용 프로그램에 사용할 수 있는 배터리의 수가 크게 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

전반적으로 레드우드의 이니셔티브는 에너지 저장 용량을 향상시키면서 폐기물을 최소화하는 유망한 해결책을 제시하며, 순환 경제에 기여하고 재생 가능 에너지 통합을 지원하고 있습니다.

클랭 바이트코드 인터프리터 프로젝트는 컴파일 시간 동안 상수 표현식을 평가할 수 있도록 합니다. 지난 1년 동안 약 500개의 업데이트가 이루어져 인터프리터의 전반적인 기능과 성능이 향상되었습니다.

주요 발전 사항으로는 첫째, 오류 감소가 있습니다. 테스트 실패의 수가 155건에서 90건으로 줄어들어 신뢰성이 개선되었습니다. 대부분의 실제 응용 프로그램에 적합한 builtin_constant_p의 작동 버전이 완성되었습니다.

둘째, 최적화 작업이 진행되었습니다. 인터프리터가 알려진 값을 읽는 방식을 최적화하여 불필요한 바이트코드 생성을 줄였습니다. 이는 변수 값을 로드하는 데 더 효율적인 작업을 사용하는 것을 포함합니다.

셋째, libc++와의 테스트가 이루어졌습니다. 새로운 테스트 프레임워크가 도입되어 문자열 지원이 부족해 발생한 초기 실패가 많았으나, 철저한 디버깅을 통해 실패 수를 제로로 줄였습니다. 다만, libc++의 지속적인 개발로 인해 가끔 회귀가 발생할 수 있습니다.

넷째, 성능 벤치마크 결과가 나왔습니다. 바이트코드 인터프리터는 특정 작업의 실행 시간을 크게 줄였습니다. 예를 들어, 이전 인터프리터가 36.5초 걸린 벤치마크를 약 14.8초에 완료하여 50% 이상의 개선을 보여주었습니다. 동적 메모리 할당을 포함한 다른 벤치마크에서도 바이트코드 인터프리터가 이전의 클랭 인터프리터와 GCC보다 훨씬 빠른 성능을 보였습니다.

마지막으로, 앞으로 구현해야 할 기능과 해결해야 할 문제들이 남아 있습니다. 이 프로젝트는 계속 발전할 것이며, 커뮤니티의 기여가 장려됩니다.

전반적으로 클랭 바이트코드 인터프리터는 점점 더 효율적이고 신뢰할 수 있게 발전하고 있으며, 성능 개선이 기대됩니다.

확산 기반 대형 언어 모델(Diffusion LLMs)은 텍스트를 빠르고 병렬로 생성할 수 있지만, 전통적인 자기 회귀 모델보다 속도가 느린 경우가 많습니다. 이는 주로 키-값 캐시(Key-Value Cache)가 없고, 여러 단어를 동시에 생성할 때 품질 문제가 발생하기 때문입니다. 효율성을 높이기 위해 연구자들은 이러한 모델과 잘 작동하는 새로운 키-값 캐시 방법을 개발했습니다. 이 방법은 성능 저하 없이 캐시를 재사용할 수 있게 해줍니다. 또한 병렬 디코딩 중 품질 문제가 발생하는 이유는 토큰 간의 관계가 깨지기 때문이라는 것을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 특정 신뢰 수준을 충족하는 토큰에 집중하는 새로운 디코딩 전략을 개발했습니다. 이 전략은 품질을 유지하는 데 도움을 줍니다. 다양한 벤치마크 테스트 결과, 이 접근 방식은 처리 속도를 최대 27.6배 향상시키면서 정확도는 거의 동일하게 유지할 수 있음을 보여주었습니다. 이를 통해 확산 LLMs는 자기 회귀 모델과의 경쟁력을 높일 수 있게 되었습니다.

메모리 맵을 활용한 애플리케이션의 성능 이점에 대해 논의합니다. 특히 Go 프로그래밍에서 파일 접근에 대한 내용입니다.

시스템 호출은 느립니다. 디스크 입출력과 같은 시스템 호출은 커널에 들어가야 하기 때문에 속도가 느려집니다. 메모리 맵을 사용하면 파일을 가상 메모리의 일부로 만들어 더 빠르게 접근할 수 있습니다. 파일에서 직접 읽는 대신 메모리 포인터에서 직접 읽을 수 있습니다.

Go 라이브러리를 통해 성능 개선이 크게 나타났습니다. ReaderAt을 사용한 랜덤 조회는 416.4 나노초, mmap을 사용한 랜덤 조회는 3.3 나노초로 나타났습니다. ReaderAt으로 반복 작업을 할 경우 333.3 나노초가 소요되지만, mmap을 사용하면 1.3 나노초로 줄어듭니다.

하지만 메모리 맵의 단점도 있습니다. 메모리 맵에 쓰는 과정에서 페이지 폴트가 발생할 수 있어 비효율적일 수 있습니다. 페이지 폴트는 CPU가 새로운 페이지를 할당하고 파일에서 다시 읽어야 하므로 성능이 저하될 수 있습니다. 쓰기 성능에 대한 벤치마크를 살펴보면, 언맵된 페이지에 대한 mmap 쓰기는 1870 나노초, 맵된 페이지에 대한 mmap 쓰기는 79 나노초, WriterAt은 303 나노초가 소요됩니다.

저자는 메모리 맵을 HTTP 기반 파일 시스템에 적용하여 고성능 컴퓨팅을 구현했습니다. 느린 JSON 인코딩을 메모리 맵으로 대체한 결과, 25배의 성능 향상을 이루었고 부작용 없이 개선되었습니다.

전반적으로 메모리 맵은 읽기 속도를 크게 향상시킬 수 있지만, 쓰기 시에는 비효율성을 고려하여 신중하게 사용해야 합니다.

Rust의 빌림 검사기와 관련된 주요 개념을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, Rust에서는 각 객체가 하나의 소유자(부모)를 가질 수 있으며, 여러 자식 객체를 소유할 수 있는 트리 구조를 형성합니다. 둘째, 하나의 객체가 가변적으로 빌려지면, 그 객체에 대해 다른 어떤 빌림(가변적이거나 불변적)이 허용되지 않습니다. 셋째, 자식 객체를 빌리면 부모 객체도 함께 빌리는 효과가 있어, 객체의 여러 필드를 빌릴 때 복잡한 상황이 발생할 수 있습니다.

Rust에서의 참조 형태는 간단한 트리 구조로 관리할 수 있지만, 공유 참조는 더 복잡합니다. 객체가 공유될 경우, 불변 공유는 범위 내에서 불변 빌림을 사용할 수 있지만, 가변 공유는 빌림을 복잡하게 만들고 참조 카운팅이 필요할 수 있습니다.

빌림 검사 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법으로는 데이터 중심 설계를 통해 불필요한 getter와 setter를 피하고, 외부 범위에서 구성 요소를 별도로 빌리는 방법이 있습니다. 또한, 복잡한 구조에서는 직접 빌림 대신 식별자나 핸들을 사용하고, 즉각적인 변경 대신 명령을 통해 변화를 지연시키는 것이 좋습니다. 마지막으로, 기존 데이터를 수정하는 대신 불변 데이터를 사용하고 새로운 버전을 생성하는 것이 바람직합니다.

전염성 빌림 문제를 처리하기 위해서는 불필요한 getter를 제거하고, 변화를 지연시키기 위해 변화를 큐에 쌓아두는 방법이 있습니다. 또한, 안전한 가변 접근을 허용하는 구조체를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

예를 들어, Parent와 Child 구조체를 포함한 코드 예시는 전염성 빌림의 일반적인 문제를 보여줍니다. 특정 필드를 빌리면 부모에 대한 가변 작업과 충돌이 발생할 수 있는 상황을 설명합니다.

고급 접근법으로는 변화를 데이터로 취급하여 나중에 처리할 수 있도록 하여 상태 관리를 개선하고 디버깅을 쉽게 하는 방법이 있습니다. 또한, 불변 구조체를 사용하고 새로운 버전을 생성함으로써 많은 빌림 문제를 피할 수 있습니다.

결론적으로, Rust의 소유권과 빌림 규칙을 이해하는 것은 데이터를 안전하고 효과적으로 관리하는 데 필수적이며, 특히 복잡한 상황에서 유용합니다. 논의된 전략들은 빌림 검사기와 관련된 일반적인 함정을 완화하는 데 도움을 줍니다.

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이 블로그 글은 AI 기반 시스템 연구(ADRS) 시리즈의 일환으로, 대형 언어 모델(LLM) 추론 성능 향상에 대해 다룹니다. 주된 초점은 Mixture-of-Experts(MoE)라는 시스템의 로드 밸런싱 최적화에 있습니다. 이 시스템에서는 입력 토큰이 전문화된 전문가 네트워크로 전송되는데, 일부 전문가가 과부하에 걸리면 비효율성이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자들은 전문가의 작업 부하를 GPU에 고르게 분배하여 처리 효율을 높이고 병목 현상을 최소화하는 전문가 병렬 로드 밸런서(EPLB)를 소개합니다. EPLB는 세 가지 단계로 작동합니다. 첫째, 전문가 분포를 균형 있게 조정하고, 둘째, 바쁜 전문가를 위한 복제본을 생성하며, 셋째, 이 복제본을 GPU에 할당합니다.

저자들은 기존의 EPLB 알고리즘을 비교한 결과, OpenEvolve가 발견한 새로운 알고리즘이 더 우수하다는 것을 확인했습니다. OpenEvolve는 시뮬레이터를 사용하여 느린 프로세스를 더 빠른 텐서 연산으로 대체하는 개선된 알고리즘을 발전시켜, 성능 저하 없이 로드 밸런싱 속도를 5배 향상시켰습니다.

진화 과정에서는 전문가 할당을 위한 지그재그 패턴을 만들어 로드를 효과적으로 균형 잡았습니다. 이 새로운 방법은 ADRS가 전문가들이 개발하는 데 오랜 시간이 걸리는 고급 솔루션을 빠르게 발견할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 최적화된 알고리즘은 오픈 소스 LLM 서비스 엔진인 vLLM에 통합되어, AI가 복잡한 실제 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 능력을 입증할 것입니다.

2025년 10월 22일, 샌프란시스코에서 열린 Claude Code Anonymous 행사에서 "YOLO 모드"라는 제한이 적은 방식으로 코딩 에이전트를 사용하는 것의 장점과 위험성에 대해 발표했습니다.

YOLO 모드는 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 모드를 사용하면 사용자들이 코딩 에이전트를 보다 자유롭게 운영할 수 있어, 복잡한 문제를 해결하는 동안 다른 작업에 집중할 수 있습니다. 발표에서는 YOLO 모드에서 성공적으로 완료한 세 가지 프로젝트를 공유하며, 코딩 에이전트가 제가 다른 일을 하는 동안 효율적으로 문제를 해결한 사례를 강조했습니다.

하지만 YOLO 모드는 보안 위험이 크다는 단점이 있습니다. 특히 프롬프트 주입 공격으로 인한 위험이 큽니다. 이러한 공격은 취약점을 이용해 개인 데이터를 접근할 수 있습니다. 신뢰할 수 없는 콘텐츠가 코딩 에이전트를 조작할 수 있어 데이터 유출로 이어질 수 있다는 점이 큰 우려입니다. 저는 "치명적인 삼중주"라는 용어를 소개했는데, 이는 개인 데이터, 신뢰할 수 없는 콘텐츠, 외부 통신이 결합하여 취약점을 초래하는 상황을 설명합니다.

이러한 위험을 줄이기 위해 코딩 에이전트를 샌드박스 환경에서 운영하는 것이 필수적입니다. 샌드박스는 파일 접근을 제한하고 네트워크 연결을 제어하여 데이터 유출 가능성을 줄여줍니다. 그러나 샌드박스를 관리하는 것은 파일과 네트워크 권한을 조정하는 데 복잡할 수 있습니다. 최근 코딩 에이전트를 위한 샌드박스 기능의 발전이 기대되지만, 일부 샌드박스 도구는 더 이상 지원되지 않습니다.

결론적으로, YOLO 모드에서 Claude와 같은 코딩 에이전트를 사용하는 것은 강력하지만, 샌드박스 환경을 통해 보안을 우선시하는 것이 중요합니다.

조이는 1년 전에 설치한 DIY 태양광 펜스에 대한 경험을 공유했다. 그는 수직 장착에 적합한 아이언리지 레일을 사용하여 펜스를 설계하고, 일반 철물점에서 구입한 재료와 결합했다. 태양광 패널은 각각 100달러였고, 장착 시스템은 패널당 110달러로, 전통적인 지면 장착 방식보다 더 저렴한 옵션이었다.

이 펜스는 7피트 길이의 아이언리지 XR-10 레일을 사용하여 각 레일에 두 개의 태양광 패널을 장착할 수 있다. 기둥은 12피트 길이의 방부 처리된 4x4 목재를 콘크리트에 고정하여 사용했다. 알루미늄 브래킷과 방부 처리된 목재 사이의 부식을 방지하기 위해 보호 테이프를 사용했다. 조이는 태양광 패널이 제자리에 잘 고정될 수 있도록 추가 지지 브래킷도 설치했다.

그는 Aptos 370와트 양면 태양광 패널을 설치했는데, 이 패널은 부분적으로 그늘이 져도 여전히 햇빛을 활용할 수 있다. 펜스의 각 구간에는 두 개의 기둥이 있어 고르지 않은 지형에서도 유연하게 설치할 수 있다. 바람에 흔들릴까 걱정했지만, 안정성을 위해 대각선 지지대를 추가했다.

1년이 지난 지금, 펜스는 문제 없이 잘 작동하고 있으며, 그의 전체 태양광 발전 시스템에 크게 기여하고 있다. 장착 재료의 총 비용은 약 1,100달러였으며, 패널이나 전기 부품은 포함되지 않았다.

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xyflow 저장소는 React와 Svelte를 사용하여 노드 기반 사용자 인터페이스를 만들기 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리를 제공합니다. 주요 패키지로는 React Flow, Svelte Flow, 그리고 공유 도우미 라이브러리가 포함되어 있습니다.

상업적 사용에 대해 개인 프로젝트에서는 이 라이브러리를 자유롭게 사용할 수 있으며, 버그를 보고하거나 GitHub에서 별표를 주는 방식으로 지원해 주시면 감사하겠습니다. 수익을 목적으로 라이브러리를 사용하는 조직은 GitHub Sponsors를 통해 개발을 지원해야 합니다.

React Flow를 사용하려면 npm install @xyflow/react 명령어로 설치한 후 제공된 기본 사용 예제를 따라 하시면 됩니다. Svelte Flow는 npm install @xyflow/svelte로 설치하고 사용 예제를 참고하시면 됩니다.

변경 사항은 체인지셋과 GitHub 액션을 사용하여 관리되어 업데이트가 원활하게 이루어집니다.

이 라이브러리는 xyflow 팀에 의해 유지 관리됩니다. 도움이 필요하거나 협업을 원하시면 팀에 연락하시거나 Discord 서버에 참여하실 수 있습니다.

두 라이브러리는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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이 텍스트는 SQLite 데이터베이스 파일에서 데이터를 복사하지 않고 빠르고 효율적으로 추출하는 방법을 설명합니다. 특히 SQLite3 파일의 내용을 신속하게 덤프하거나 내보내기 위해 설계된 방법에 중점을 두고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 광범위한 사용은 출력물에서 반복적인 표현이 나타나는 현상, 즉 "슬롭"을 초래했습니다. 이는 텍스트의 품질을 저하시켜 AI가 생성한 것임을 쉽게 식별할 수 있게 만듭니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 반복적인 패턴을 감지하고 제거하는 도구를 갖춘 프레임워크인 안티슬롭(Antislop)을 개발했습니다.

안티슬롭은 세 가지 주요 혁신을 포함하고 있습니다. 첫째, 안티슬롭 샘플러(Antislop Sampler)는 텍스트 생성 과정에서 원치 않는 표현을 줄이면서도 어휘를 잃지 않도록 돕는 도구입니다. 둘째, 자동화된 파이프라인(Automated Pipeline)은 모델의 출력에서 반복적인 패턴을 인간의 글쓰기와 비교하고, 이를 개선하기 위한 훈련 데이터를 생성하는 시스템입니다. 셋째, 최종 토큰 선호 최적화(FTPO)는 생성된 텍스트에서 반복적인 패턴이 감지될 때마다 특정 단어 선택을 조정하는 독특한 미세 조정 방법입니다.

우리의 연구 결과에 따르면, 일부 반복적인 표현은 LLM 출력에서 인간의 글쓰기보다 1,000배 이상 자주 나타납니다. 안티슬롭 샘플러는 8,000개 이상의 반복 패턴을 성공적으로 줄이면서 품질을 유지했으며, 특정 표현을 단순히 금지하는 방법은 2,000개 이후로는 효과를 잃었습니다. 가장 중요한 점은 FTPO가 반복적인 언어를 90% 줄이면서도 수학 및 창의적 글쓰기와 같은 다양한 평가 테스트에서 성능을 유지하거나 오히려 향상시킨다는 것입니다. 반면, DPO라는 다른 방법은 글쓰기 품질을 저하시켜 단어 선택의 다양성을 줄이는 결과를 초래했습니다. 우리는 관련 코드와 결과를 MIT 라이선스 하에 공개하여 누구나 사용할 수 있도록 하고 있습니다.

이 문서, 즉 RFC 863은 ARPA 인터넷 커뮤니티를 위한 "폐기 프로토콜"의 표준을 설명합니다. 이 프로토콜의 주요 목적은 수신한 데이터를 단순히 폐기함으로써 디버깅과 측정에 도움을 주는 서비스를 제공하는 것입니다.

여기에는 두 가지 유형의 폐기 서비스가 언급됩니다.

첫 번째는 TCP 폐기 서비스입니다. 이 서비스는 TCP를 통해 운영되며, 서버는 포트 9에서 들어오는 연결을 기다립니다. 연결이 이루어지면, 서버에 전송된 모든 데이터는 응답 없이 폐기되며, 사용자가 연결을 종료할 때까지 계속됩니다.

두 번째는 UDP 폐기 서비스입니다. 이 서비스는 UDP를 통해 운영되며, 서버는 포트 9에서 들어오는 데이터그램을 기다립니다. 데이터그램을 수신하면, 응답 없이 이를 폐기합니다.

요약하자면, 폐기 프로토콜은 서버가 데이터를 수신하고 이를 간단히 버리는 방법으로, 테스트 목적으로 유용합니다.

이 기사는 판매자들이 사용하는 알고리즘이 어떻게 의도치 않게 시장에서 가격을 높일 수 있는지를 다룹니다. 전통적으로 판매자 간의 가격 담합은 불법이었지만, 이제는 간단한 가격 알고리즘이 직접적인 소통 없이도 담합할 수 있습니다. 연구자들은 이러한 알고리즘이 서로의 반응을 학습하여 가격을 부풀리는 방식으로 작동할 수 있음을 발견했습니다. 이는 알고리즘이 명시적으로 담합하도록 프로그래밍되지 않았더라도 발생할 수 있습니다.

한 연구에서는 두 개의 알고리즘이 경쟁할 때, 서로의 위협을 통해 높은 가격을 초래하는 전략을 개발할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이는 인간의 담합과 유사한 방식입니다. 이익을 극대화하도록 설계된 알고리즘조차 소비자에게 불리한 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 알고리즘을 규제하는 것은 어려운 과제입니다. 전통적인 규제 방법은 명시적인 담합을 감지하는 데 의존하는데, 알고리즘이 독립적으로 작동할 때는 이를 파악하기가 어렵습니다. 일부 전문가들은 불공정한 가격을 초래할 수 있는 특정 유형의 알고리즘을 금지할 것을 제안하지만, 이러한 규제를 효과적으로 시행하는 방법에 대한 의문이 제기됩니다.

전반적으로 이러한 연구 결과는 알고리즘 가격 책정의 복잡성을 강조하며, 알고리즘 행동으로 인해 상승하는 가격으로부터 소비자를 보호하기 위한 더 나은 이해와 규제가 필요함을 보여줍니다.

Kaitai Struct는 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 이진 데이터 형식을 읽고 쓰는 과정을 간소화하기 위해 설계된 도구입니다. 복잡한 코드를 작성하는 대신, Kaitai의 선언적 언어를 사용하여 형식을 한 번 설명할 수 있습니다. 이 설명은 .ksy 파일에 저장되며, 이후 다양한 언어의 소스 코드로 컴파일되어 데이터를 쉽게 접근할 수 있는 파서를 생성합니다.

Kaitai Struct를 프로젝트에 사용하려면 다음 단계를 따릅니다. 먼저, 이진 형식을 설명하는 .ksy 파일을 생성합니다. 그 다음, 시각화 도구를 사용하여 형식이 올바른지 디버깅합니다. 이후 .ksy 파일을 원하는 프로그래밍 언어의 소스 코드로 컴파일합니다. 생성된 코드와 Kaitai 런타임 라이브러리를 프로젝트에 포함시키고, 생성된 클래스를 사용하여 이진 파일이나 스트림을 파싱합니다.

Kaitai Struct는 C++, C#, Go, Java, JavaScript, Lua, Python 등 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 이 도구는 오픈 소스이며, 구성 요소에 따라 다양한 라이센스 조건이 적용됩니다.

설치를 위해 GitHub에서 컴파일러를 다운로드하거나 macOS의 Homebrew와 같은 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다. Kaitai Struct는 이진 데이터 시각화, 네트워크 트래픽 검사, 애플리케이션 개발 등 여러 오픈 소스 프로젝트에서 사용되고 있습니다.

더 자세한 사용법과 예제는 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

FocusTube는 Chrome 확장 프로그램으로, YouTube 쇼츠에서 오는 방해 요소를 줄여줍니다. 이 프로그램은 홈페이지에서 쇼츠 섹션을 제거하고 썸네일 크기를 작게 만들어 사용자가 집중할 수 있도록 돕습니다. 핵심 메시지는 짧은 동영상에 휘말리지 말고 시간을 현명하게 사용하자는 것입니다. 설치 방법은 제공된 링크를 따라가면 됩니다.

애플 워치에서 시계 화면만 표시하고 앱이 열리지 않도록 설정하려면 간단한 방법이 있습니다. 다음 단계를 따라 설정을 조정해 보세요.

이 에세이는 사고의 본질에 대해 논의하며, 특히 일부 뛰어난 수학자들이 복잡한 문제를 해결할 때 언어나 이미지에 의존하지 않는다는 점을 강조합니다. 그들은 생각을 감각, 소리 또는 모호한 형태로 경험합니다. 이는 명확한 사고를 위해 글쓰기가 필수적이라는 일반적인 믿음과 대조적입니다.

저자는 자크 아다마르의 통찰을 강조하며, 깊고 비언어적인 사고가 아이디어를 더 빠르고 넓게 탐구할 수 있게 하지만, 오류가 발생할 가능성도 있다고 설명합니다. 글쓰기는 생각을 정제하고 정확성을 더하는 데 도움이 되지만, 동시에 조기 결론으로 이어질 수 있는 제약을 가할 수 있습니다.

이 에세이는 비언어적 사고와 글쓰기 표현 간의 균형을 강조합니다. 비언어적 사고는 더 유동적이고 직관적일 수 있는 반면, 글쓰기는 생각을 정리하고 검증하는 데 필요한 도구로 작용합니다. 저자는 자신의 경험을 반영하며, 단어가 사고 과정에 방해가 될 때와 도움이 될 때를 인식하는 것이 중요하다고 언급합니다. 전반적으로 사고와 글쓰기의 관계는 복잡하며, 두 가지 형태 모두 이해와 문제 해결 과정에서 중요한 역할을 합니다.

Lodash는 널리 사용되는 자바스크립트 유틸리티 라이브러리로, 앞으로 더 협력적이고 지속 가능한 모델로 변화하고 있습니다. 현재 930만 개의 웹사이트가 Lodash에 의존하고 있으며, 매주 24억 번 다운로드되고 있습니다. 이러한 상황에서도 대안에 대한 논의가 있지만, Lodash는 여전히 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

새로운 계획은 세 가지 주요 방향으로 진행됩니다. 첫째, 유지 관리를 간소화하는 것입니다. 기존의 단일 유지 관리 모델에서 기술 운영 위원회로 전환하여 의사 결정과 책임을 공유합니다. 이를 통해 라이브러리의 여러 변형을 관리하는 부담을 줄이고, 원활한 업데이트를 위한 지속적 통합 시스템을 복원할 수 있습니다.

둘째, 보안을 개선하는 것입니다. 과거의 보안 문제를 해결하기 위해 취약점 보고서를 분류하는 책임을 공유하고, 보안 정책을 명확히 하기 위한 위협 모델을 구현합니다. 여기에는 사건 처리와 잠재적 취약점 감사에 대한 공식적인 절차를 채택하는 것이 포함됩니다.

셋째, 명확한 미래를 제시하는 것입니다. 현대의 네이티브 기능을 활용한 점진적인 라이브러리 재작성에 목표를 두되, 이전 버전과의 호환성을 유지합니다. 새로운 기능 추가보다는 안정성과 신뢰성에 중점을 두게 됩니다.

Express에서의 경험을 통해 배운 교훈을 바탕으로, Lodash의 미래는 활발한 커뮤니티 참여와 지원이 필요합니다. 팀은 많은 유지 관리자가 여전히 무급으로 일하고 있는 상황에서 오픈 소스 프로젝트에 대한 지속 가능한 자금 지원의 필요성을 강조합니다. 이 라이브러리에 의존하는 기업들이 더 많은 참여와 지원을 하도록 유도하는 것이 목표입니다.

이러한 변화로 Lodash가 계속해서 발전하고, 미래의 유지 관리자를 고무시키며, 오픈 소프트웨어를 지속 가능하게 만드는 데 있어 커뮤니티의 공동 책임을 강조할 수 있기를 바랍니다.

Zram은 메모리를 압축하여 메모리 관리를 개선하는 리눅스 커널 모듈입니다. 이 분석은 다양한 압축 알고리즘이 시스템 성능에 미치는 영향과 페이지 클러스터 설정이 지연 시간과 처리량에 미치는 영향을 다룹니다.

분석에서는 LZO, LZO-RLE, LZ4, ZSTD와 같은 여러 압축 알고리즘을 비교하였습니다. 이들은 압축 시간, 데이터 크기, 압축된 크기, 전체 크기, 압축 비율 등의 지표를 기준으로 평가되었습니다. 주요 발견으로는 LZ4가 지연 시간, 압축 비율, 처리량을 모두 고려했을 때 가장 우수한 성능을 보였고, ZSTD는 가장 높은 압축 비율을 제공하지만 압축 해제 속도가 느리다는 점이 있습니다.

페이지 클러스터 값은 스왑 메모리에서 한 번에 읽어들이는 페이지 수를 결정합니다. 낮은 값은 초기 지연 시간을 줄일 수 있지만, 높은 값은 전체 처리량을 개선할 수 있으나 이후 페이지 결함에 대한 지연을 초래할 수 있습니다. 기본 설정은 3으로, 이는 8페이지를 읽는 것을 의미하며, 현대 시스템에는 최적이 아닐 수 있습니다.

일반적인 사용을 위해서는 ZSTD와 페이지 클러스터 값을 0으로 설정하는 것이 좋습니다. 대부분의 스왑된 데이터는 오래된 경우가 많기 때문입니다. 지속적인 스와핑이 필요한 시스템에서는 LZ4가 더 빠른 성능을 제공하므로 더 적합합니다. 기본 페이지 클러스터 설정인 3은 SSD에 적합하지 않을 수 있으며, 시스템의 필요에 따라 조정해야 합니다.

Zram 설정을 최적의 성능을 위해 구성할 때는 특정 작업 부하를 고려하는 것이 중요합니다.

16세 학생 타키 앨런은 무장 경찰이 자신을 둘러싸는 무서운 상황을 겪었습니다. 이는 인공지능 총기 탐지 시스템이 그의 주머니에 있던 도리토스 봉지를 무기로 잘못 인식했기 때문입니다. 이 사건은 10월 20일 볼티모어의 켄우드 고등학교 앞에서 발생했습니다.

앨런은 여러 대의 경찰차가 도착하고 경찰이 총을 겨눈 채로 그에게 땅에 엎드리라고 명령했다고 전했습니다. 그는 수갑이 채워지고 검색을 받은 후, 경고를 유발한 이미지를 보여주었고, 그 이미지가 단순한 칩 봉지임을 확인했습니다.

이 인공지능 시스템은 볼티모어 카운티 공립학교에서 사용되는 오미널렛의 기술의 일환으로, 감시 영상을 스캔하여 잠재적인 무기를 탐지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 오미널렛은 이후 이 오류를 "잘못된 경고"로 인정했지만, 시스템이 의도한 대로 작동했다고 주장했습니다. 학교 구역은 이 사건으로 영향을 받은 학생들에게 상담을 제공했습니다.

앨런은 학교에서 불안감을 느꼈다고 말하며, 사건 이후 학교로부터 개인적인 연락이나 사과를 받지 못했다고 언급했습니다. 이 사건은 학교에서의 인공지능 감시 시스템의 신뢰성과 그로 인한 잠재적 결과에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

구글 어스 AI가 기업, 도시, 비영리 단체들이 환경 모니터링과 재난 대응 같은 중요한 작업을 수행하는 데 도움을 주기 위해 개선되었습니다. 이 시스템은 고급 AI 모델을 활용하여 이전보다 훨씬 빠르게 통찰력을 제공합니다.

구글은 자연 재해, 예를 들어 홍수와 산불에 대한 정보를 제공하는 지리 공간 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 긴급 상황에서 수백만 명에게 도움을 줍니다. 새로운 지리 공간 추론 프레임워크는 AI가 날씨 데이터와 인구 지도와 같은 다양한 데이터 소스를 연결하여 복잡한 문제에 대한 포괄적인 답변을 제공할 수 있게 합니다. 이를 통해 조직들은 재난에 더 잘 대응할 수 있습니다.

구글 어스의 새로운 기능으로 분석가들은 구글 어스 내에서 직접 질문을 던져 정보를 신속하게 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 위성 이미지를 통해 가뭄 위험이나 유해 조류 번식 현상을 감지할 수 있습니다. 또한, 구글 클라우드와의 통합으로 기업들은 구글의 모델과 자신의 데이터를 함께 사용하여 특정 문제를 해결할 수 있습니다.

세계 보건 기구와 위성 이미지 제공업체를 포함한 여러 조직들이 이미 어스 AI를 테스트하여 운영과 대응 전략을 개선하고 있습니다. 이러한 업데이트는 공공 건강, 위기 관리, 환경 문제에 대한 조직의 대응 방식을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

Workflow DevKit은 개발자들이 더 신뢰할 수 있고 지속적인 비동기 JavaScript 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 새로운 베타 도구입니다. 이 도구를 사용하면 애플리케이션과 AI 에이전트를 쉽게 일시 중지하고 재개하며 상태를 유지할 수 있습니다.

주요 기능으로는 내구성과 신뢰성을 제공합니다. 복잡한 설정 없이도 내구성이 있고 재개 가능한 코드를 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 간단한 API를 사용하여 워크플로를 정의할 수 있어 사용자 친화적입니다. 모든 워크플로 실행을 자동으로 추적하여 세부 로그와 메트릭을 통해 단계를 검사하고 일시 중지하거나 재생할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. 이 도구는 인기 있는 프레임워크와 호환되며, 로컬, 도커, 클라우드 등 다양한 환경에서 실행할 수 있습니다. 다양한 용도로 사용할 수 있어 실시간 에이전트나 CI/CD 파이프라인과 같은 여러 애플리케이션에 적합합니다.

작동 방식은 개발자가 간단한 비동기 코드를 사용하여 워크플로의 단계를 정의하는 것입니다. 예를 들어, 사용자를 생성하고 이메일을 보내며 추가 자원 없이 프로세스를 일시 중지할 수 있습니다.

Workflow DevKit을 사용하려면 설치한 후 Slack 봇이나 항공권 예약 앱과 같은 기능을 보여주는 템플릿을 시도해보면 쉽게 시작할 수 있습니다.

PyScripter는 상업용 IDE와 경쟁하기 위해 설계된 무료 오픈 소스 파이썬 IDE입니다. 이 IDE는 LLM(대형 언어 모델) 지원 코딩과 같은 다양한 기능을 제공합니다. PyScripter는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

이 글은 지난 8-10년 동안 애플이 세부 사항에 대한 관심을 잃어버린 것에 대한 실망감을 표현하고 있습니다. 특히 사용자 경험과 디자인 품질에 대한 문제를 지적하고 있습니다. 저자는 맥 OS와 iOS에서의 불만 사례를 구체적으로 공유하며, 알림 앱에서의 방해가 되는 알림, 일관성 없는 검색창 위치, 파일 및 사파리 앱에서의 잘못된 디자인 선택 등을 강조합니다.

새로운 iOS 26 업데이트는 사용성을 더욱 나쁘게 만들었다고 비판받고 있습니다. 읽기 어려운 알림, 고장 난 서드파티 브라우저 기능, 혼란스러운 앱 레이아웃과 같은 문제들이 지적되고 있습니다. 저자는 애플의 디자인 일관성이 저하되어 사용자에게 불만족스러운 경험을 초래하고 있다고 주장합니다. 글은 애플의 변화에 대한 반성을 담고 있으며, 회사가 목표에 집중하면서 품질 디자인에 대한 헌신이 타협되었을 가능성을 제기합니다.

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볼티모어에서 한 사건이 인공지능의 한계를 드러냈다. 10대 소년 타키 앨런이 도리토스 봉지를 들고 있다가 거의 체포될 뻔한 것이다. 그는 고등학교에 들어간 후, 인공지능 보안 시스템이 구겨진 칩 봉지를 무기로 잘못 인식했다. 경찰은 여러 대의 차량과 함께 출동해 총을 꺼내고 앨런에게 바닥에 엎드릴 것을 명령했다. 경찰이 그를 수색했지만 무기는 발견되지 않았고, 그 대신 바닥에 도리토스 봉지가 놓여 있는 것을 발견했다.

학교 측은 캠퍼스에서 무기가 있을 가능성에 대한 경고를 받았지만, 곧 무기가 없다는 것을 확인했다고 밝혔다. 이 인공지능 보안 시스템은 Omnilert라는 회사에서 제공한 것으로, 위협을 감지하는 것을 목표로 하지만 무해한 간식을 잘못 경고한 것이다. 학교와 경찰 모두 도리토스가 경고에 어떤 역할을 했는지는 확인하지 않았다.

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제이미와 마티는 트위그의 공동 창립자로, 사람들이 언어 학습 모델(LLM)을 사용하는 방식을 개선하기 위해 새로운 인터페이스를 만들었습니다. 그들은 기존의 LLM, 예를 들어 챗GPT가 혼란스러울 수 있으며 장기 프로젝트에 적합하지 않다는 점을 발견했습니다. 이로 인해 종종 맥락이 사라지고 불편한 경험을 하게 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 그들은 트위그를 개발했습니다. 트위그는 사용자가 프로젝트를 더 잘 시각화하고 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능으로는 다양한 아이디어를 탐색할 수 있는 채팅 분기와 맥락을 효과적으로 관리할 수 있는 인터랙티브 트리 다이어그램이 있습니다.

트위그는 사용자가 LLM에 제공하는 맥락을 완전히 제어할 수 있도록 하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 주요 제공업체의 다양한 LLM을 지원하며, 맞춤형 API 키를 위한 Bring Your Own Key(BYOK) 서비스와 같은 다양한 구독 옵션을 제공합니다.

이 플랫폼은 대규모 프로젝트에 참여하는 기술 사용자들을 대상으로 하고 있습니다. 관심 있는 사용자는 웹사이트에서 무료로 가입하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

이 프로젝트는 GoodReads에서 수백만 개의 책 리뷰를 분석하여 독자들이 "인생을 바꾼" 책을 찾는 데 언어 모델을 활용합니다. 독자들이 영향을 받았다고 언급한 빈도를 바탕으로 인생을 변화시킨 300권의 책을 선정합니다.

이 분석은 24,000권의 책에 대한 600만 개 이상의 리뷰를 기반으로 하며, 리뷰에서 표현된 감정을 분석하여 어떤 책이 인생을 변화시켰다고 여겨지는지를 판단합니다. 결과적으로 다양한 장르의 책들이 포함되며, 주로 자기계발, 영성, 심리학, 자서전 분야의 책들이 많습니다. 가장 많이 언급된 책은 자기계발 고전인 "당신의 잘못된 구역"입니다.

저자에 대한 통찰도 흥미롭습니다. 미치 앨봄은 리스트에 네 권의 책이 올라 있으며, 가장 인생을 변화시킨 저자로 주목받고 있습니다. 그 외에도 여러 저자들이 여러 권의 책을 포함하고 있습니다.

흥미롭게도, 가장 높은 평점을 받은 책들과 인생을 변화시킨 책들 사이에는 큰 겹침이 없습니다. 많은 영향력 있는 책들이 가장 인기 있거나 널리 읽히는 책이 아닙니다. 리스트는 진행될수록 더 다양해지며, 마지막에는 소설과 청소년 도서도 포함됩니다.

앞으로 이 프로젝트는 추천 시스템을 더욱 개인화할 계획입니다. 각 개인의 삶의 상황에 따라 다른 책들이 다르게 공감된다는 점을 이해하고 있습니다. 이 프로젝트는 독서의 변화를 이끌어내는 잠재력을 강조하며, 이러한 영향력 있는 작품들을 탐색할 것을 권장합니다.

Steinberg Media Technologies가 VST SDK 3.8을 출시했습니다. 이번 업데이트에는 여러 주요 사항이 포함되어 있습니다.

첫째, VST 3는 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 전환되었습니다. 둘째, MIDI 지원이 강화되었습니다. 새로운 IMidiLearn2와 IMidiMapping2 인터페이스가 도입되어 이전 버전을 대체하며, MIDI 1.0 메시지를 위한 ControllerNumbers 열거형도 추가되었습니다.

셋째, 리눅스 지원이 시작되었습니다. 새로운 인터페이스와 플랫폼 유형을 통해 Wayland에 대한 초기 지원이 이루어졌습니다. 넷째, VSTGUI가 업데이트되었습니다. 작업 스케줄링을 개선하기 위한 작업 동시성 API가 도입되었고, 사용자 정의 뷰 레이아웃과 CSS Grid와 유사한 새로운 그리드 뷰 레이아웃이 지원됩니다. UIDescription에 대한 스크립팅 기능도 추가되었으며, 새로운 텍스트 편집기 뷰와 스크롤 뷰 개선 사항이 포함되었습니다.

다섯째, 문서와 CMake 업데이트가 이루어졌습니다. 새로운 라이선스 모델과 VST 사용 지침을 반영하도록 업데이트되었으며, 호환성을 높이기 위해 다양한 CMake 문제도 수정되었습니다. 여섯째, 예제와 도우미 클래스가 강화되었습니다. 새로운 MIDI 기능과 인터페이스를 지원하는 예제가 추가되었고, 검증 테스트와 도구에서 여러 버그가 해결되었습니다.

마지막으로, VST3PluginTestHost가 업데이트되어 Windows에서 발생하던 충돌 문제도 수정되었습니다. SDK는 Steinberg 웹사이트에서 다운로드할 수 있으며, 제3자 개발자를 위한 추가 지원은 GitHub에서 제공됩니다.

애플은 2026년 마감일을 앞두고 휴스턴의 새로운 공장에서 미국산 인공지능 서버를 배송하기 시작했습니다. 이 서버는 애플의 개인 클라우드 컴퓨팅 시스템에 사용되며, AI 작업을 관리하면서 사용자 프라이버시를 보장하는 역할을 합니다. 애플의 COO인 사비흐 칸은 이 성과에 대한 기대감을 표명하며, 내년에는 생산을 늘리기 위해 공장을 확장할 계획이라고 밝혔습니다. 이번 프로젝트는 애플이 미국에 약 6000억 달러를 투자하겠다는 약속의 일환으로, 제조, 연구, 인력 교육에 대한 자금 지원을 포함하고 있습니다. 애플은 또한 지역 계약업체와 협력하고 휴스턴 시립대학에서 인력을 채용하여 시설을 운영할 예정입니다.

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최근 미국 동부 지역(us-east-1)에서 여러 AWS 서비스에 대한 장애가 발생했습니다. 이 사건에 대해 많은 논의가 이루어졌으며, 관련 댓글이 2045개 달렸습니다. 자세한 내용은 링크된 기사에서 확인할 수 있습니다.

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TOMMY 프로젝트는 ESP32 기기를 사용하여 벽과 장애물을 통해 움직임을 감지할 수 있는 모션 센서로 변환합니다. 이 프로젝트의 창립자는 기존의 모션 센서에 불만을 느끼고, 각 방에 여러 기기를 두지 않고도 정지 상태를 감지할 수 있는 솔루션을 원했습니다. 2년간의 연구 끝에 TOMMY는 이제 효과적으로 움직임을 감지할 수 있으며, Home Assistant 애드온이나 Docker 컨테이너로 제공되어 다양한 ESP32 기기를 지원합니다.

현재 이 프로젝트는 베타 버전으로 모든 사용자에게 무료로 제공되며, 200명 이상의 사용자가 커뮤니티에 참여하고 2,000회 가까운 다운로드가 이루어졌습니다. 창립자는 Discord 채널에 가입하는 베타 사용자에게 평생 무료 라이센스를 제공하고 있습니다. TOMMY를 오픈 소스로 만들고 싶다는 관심이 있지만, 창립자는 프로젝트가 지속 가능해질 때까지 주저하고 있습니다. 중요한 점은 TOMMY가 완전히 로컬에서 작동하며, 개인 정보 보호를 위해 데이터를 수집하지 않는다는 것입니다. 프로젝트에 대한 더 많은 정보는 웹사이트에서 확인할 수 있으며, 관심 있는 사람들은 Discord 커뮤니티에 참여하도록 권장합니다.

저자는 오랫동안 Snowplow를 사용하고 지지해온 사용자로서, 이 플랫폼의 창립자들과 오픈 소스라는 특성, 그리고 원시 데이터에 대한 접근성을 높이 평가합니다. 이러한 경험은 2013년에 그들의 분석에 대한 관점을 변화시켰습니다. 분석이 SQL 데이터 웨어하우스로 발전하면서, 저자는 2019년에 Snowplow의 호스팅 버전을 출시하여 더 많은 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. 그러나 2024년 1월, Snowplow가 라이센스를 변경하면서 오픈 소스의 특성이 제한되었고, 저자는 이로 인해 오픈 데이터의 본질이 사라졌다고 느꼈습니다. 이에 저자는 Snowplow를 포크하여 OpenSnowcat을 만들었고, 이는 원래의 기능을 오픈 라이센스 하에 유지하면서 기존 시스템과의 호환성을 보장합니다. 저자는 데이터 인프라의 상업화가 증가하는 가운데, 분석을 개방적으로 유지하기 위해 커뮤니티의 피드백을 요청하고 있습니다.

지난 2년 동안 비디오 게임 기자의 수가 1,200명 이상 줄어들어, 전 세계 게임 기자의 25%가 감소한 것으로 나타났습니다. 이 데이터는 게임 산업을 위한 PR 도구인 프레스 엔진에서 제공한 것입니다. IGN과 폴리곤 같은 주요 매체에서 많은 기자들이 떠났으며, 파트타임 및 프리랜서 작가를 포함한 총 퇴사자는 4,000명을 넘습니다.

이러한 감소는 여러 요인에 기인합니다. 팬데믹 이후 주요 출판사에서의 인력 감축, 인기 게임에 대한 보도를 위한 경쟁 심화, 그리고 구글의 검색 알고리즘 변화가 가시성과 수익에 영향을 미친 것이 주요 원인입니다. 베테랑 기자인 알렉스 돈달슨은 독자 행동의 변화와 AI 요약에 대한 의존도 이 추세에 기여하고 있다고 언급했습니다.

전문가들은 질 높은 게임 저널리즘이 살아남기 위해서는 독자들이 자신이 좋아하는 매체, 특히 독립 매체를 지원해야 한다고 강조합니다. 미디어 환경이 계속해서 도전에 직면하고 있는 만큼, 미디어 소유자들이 더 나은 관리와 명확한 전략을 세웠다면 일부 일자리 손실을 줄일 수 있었을 것이라고 말합니다.

Diptyx eReader는 EPUB 파일을 읽기 위해 설계된 듀얼 스크린 장치로, ESP32 칩에서 작동합니다. 이 기기는 책처럼 느껴지는 두 개의 전자 잉크 스크린을 갖추고 있어 사용자가 장을 탐색하고, 북마크를 추가하며, 글꼴 설정을 쉽게 조정할 수 있습니다. 에너지 효율성이 뛰어나 사용하지 않을 때는 깊은 수면 모드로 전환되어 배터리 수명이 몇 주까지 지속됩니다.

주요 특징으로는 16MB의 플래시 저장공간과 8MB의 RAM이 있으며, 내부 SD 카드를 통해 추가 저장공간을 지원합니다. 충전 및 파일 전송을 위한 USB Type-C 포트를 갖추고 있고, 1500mAh 배터리 두 개를 사용해 오랜 시간 동안 사용할 수 있습니다. 빠른 페이지 전환과 사용자 맞춤형 읽기 설정을 위한 전용 소프트웨어가 탑재되어 있으며, 책 설정과 읽기 선호도를 관리하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

현재 이 프로젝트는 Crowd Supply에서 출시 전 단계에 있으며, 관심 있는 사용자는 업데이트를 구독할 수 있습니다.

저자는 D 프로그래밍 언어로 "dasn1"이라는 ASN.1 컴파일러를 개발하는 데 1년을 보낸 경험을 공유합니다. 이 프로젝트는 아직 완료되지 않았으며, 저자는 ASN.1의 다양한 측면, 컴파일러 구현, 그리고 개발 중에 직면한 몇 가지 도전 과제에 대해 이야기합니다.

ASN.1은 복잡한 데이터 구조를 정의하는 데 사용되는 데이터 명세 언어입니다. 이 언어는 표기법과 인코딩(예: DER, BER)이라는 두 가지 주요 부분으로 구성되어 있습니다. 저자는 x.509 인증서와 그 ASN.1 DER 인코딩을 처리하는 장난감 비동기 I/O 프레임워크인 Juptune을 만들고 있습니다.

ASN.1의 표기법은 복잡하여 이해하고 구현하기 어려운 여러 사양이 있습니다. 역사적인 변화와 더 이상 사용되지 않는 기능들은 개발자에게 추가적인 어려움을 줍니다. D 프로그래밍 언어의 믹스인 템플릿과 메타프로그래밍 같은 기능들은 컴파일러의 코드 생성을 단순화하는 데 도움을 줍니다. 저자는 모듈 로컬 조회와 타입 정보를 활용하여 효율적으로 코드를 생성하는 흥미로운 기술들을 공유합니다.

저자는 컴파일러를 작성하는 과정에서 여러 가지 어려움에 직면했습니다. 반복적으로 제약 조건을 구현해야 하고, 사양에서 정보를 찾는 것이 힘들며, 컴파일러 작성의 지루함이 큰 고통으로 다가왔습니다. ASN.1의 복잡성은 가파른 학습 곡선을 만들어 정신적으로도 힘든 과제가 될 수 있습니다.

이러한 도전에도 불구하고 저자는 이 경험이 프로그래머로서 개인적인 성장에 가치가 있다고 믿습니다. 그들은 ASN.1의 복잡성 때문에 작업을 피하라고 유머러스하게 경고합니다. 전체적으로 이 글은 복잡한 데이터 명세 언어를 위한 컴파일러를 만드는 과정에서 겪은 고난과 학습 경험에 대한 솔직한 반영입니다.

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Casual Physics Enjoyer라는 이름의 저자는 물리학, 생물물리학, 생물안전 분야와 같은 자금이 부족한 영역에서 중요한 과학 연구를 진행하고 있습니다. 최근 실험에서는 효모 집단을 다양한 농도로 배양하여 세는 데 가장 적합한 농도를 찾으려고 했습니다. 여러 희석 농도를 시험한 결과, 1:1000 농도가 집단을 세는 데 가장 효과적이라는 것을 발견했습니다. 앞으로는 이 농도에서 자외선이 효모에 미치는 영향을 테스트할 계획입니다.

이 글에서는 TypeScript에서 타입 캐스팅을 위한 다양한 비전통적인 방법을 다루며, 이들의 잠재적 용도와 위험성을 강조합니다.

첫 번째로, as 연산자를 사용하는 방법이 있습니다. 이는 타입을 캐스팅하는 가장 간단한 방법이지만, TypeScript 오류를 피하기 위해 먼저 unknown으로 변환해야 합니다.

두 번째로, is 연산자가 있습니다. 이 연산자는 특정 조건에 따라 값의 타입을 TypeScript가 이해하도록 도와줍니다. 그러나 잘못 사용될 경우 버그를 초래할 수 있습니다.

세 번째로, 경계를 넘는 변형이 있습니다. 캐스팅은 특히 변경 가능한 객체와 함께 사용할 때 안전하지 않은 작업을 초래할 수 있습니다. TypeScript는 함수 경계를 넘어서는 타입 변경을 항상 추적할 수 없습니다.

네 번째로, 구조적 타이핑을 통한 밀수입이 있습니다. TypeScript는 덜 제한적인 타입으로의 업캐스팅을 허용하는데, 이는 특정 메서드가 완전한 타입 정보를 기대할 때 문제를 일으킬 수 있습니다.

마지막으로, | void를 사용한 캐스팅 방법이 있습니다. 이 비전통적인 방법은 특히 void를 반환하는 함수를 사용할 때 안전하지 않은 타입 강제 변환을 초래할 수 있습니다.

저자는 TypeScript가 JavaScript에 비해 코드 안전성을 향상시키지만, 이러한 비전통적인 방법들이 버그를 유발할 수 있다고 강조합니다. 또한 TypeScript 프로젝트에서 더 나은 린팅과 타입 안전성을 위해 typescript-eslint 도구를 사용할 것을 권장합니다.

서프(Surf)는 연구와 작성을 간소화하기 위해 파일 관리와 문서 생성을 결합한 데스크톱 애플리케이션입니다. 이 앱은 두 가지 주요 기능을 제공합니다.

첫 번째는 멀티미디어 라이브러리입니다. 사용자는 파일과 웹페이지를 노트북이라는 컬렉션으로 정리할 수 있습니다. 두 번째는 스마트 문서 기능으로, 저장된 콘텐츠의 정보를 활용해 편집 가능한 문서를 생성하며, 원본 출처로의 링크도 포함됩니다.

서프는 사용자 데이터의 통제를 중요시하며, 사용자가 데이터를 소유하고 내보낼 수 있도록 하며 다양한 AI 모델을 선택할 수 있게 합니다. 이 앱은 오픈 소스이며, 데이터를 로컬에 저장하고 오프라인에서도 작동합니다. 초기 사용자로는 학생과 연구자들이 포함되어 있습니다.

자세한 정보는 GitHub 저장소나 웹사이트를 방문해 확인할 수 있습니다.

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2025년 8월, 노란재비벌레가 현관문 틈새에 둥지를 틀어 불편을 초래했습니다. 기존의 살충제가 둥지에 도달할 수 없자, 저자는 "벌레 송풍기"라는 장치를 만들었습니다. 이 장치는 강력한 팬을 이용해 문에서 바람을 불어내며, 벌레가 나올 때 흡입해 잡는 방식입니다.

팬은 터널 같은 구조 안에 설치되어 있으며, 일부 벌레는 그 주위를 돌아다닐 수 있지만, 날아 나오는 벌레는 팬에 의해 잡혀 멀리 날아갑니다. 이 방법은 다소 불쾌한 장면을 초래하지만, 벌레 개체 수를 줄이는 데 효과적인 것으로 보입니다.

독자들은 댓글을 통해 DIY 덫이나 벌레를 관리하는 대체 방법에 대한 자신의 경험과 제안을 공유했습니다. 일부는 접근하기 어려운 곳에 있는 둥지를 다루는 어려움과 스프레이나 덫을 사용할 때의 잠재적 위험에 대해 논의했습니다. 전반적으로 벌레 송풍기는 일반적인 해충 문제에 대한 혁신적이지만 다소 음산한 해결책으로 소개되고 있습니다.

에반 한은 10년 동안 관리해온 도트파일을 바탕으로 만든 유용한 셸 스크립트 모음을 공유했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

클립보드 관리와 관련된 스크립트인 copy와 pasta는 사용자가 텍스트를 복사하고 파일을 열며 데이터를 쉽게 디코딩할 수 있도록 도와줍니다. 파일 관리에서는 mkcd가 디렉토리를 생성하고 그 안으로 이동하며, tempe는 샌드박스 작업을 위한 임시 디렉토리를 엽니다. trash는 파일을 영구 삭제하는 대신 휴지통으로 이동시킵니다.

인터넷 유틸리티로는 serveit가 로컬 파일 서버를 시작하고, getsong과 getpod는 인터넷에서 미디어를 다운로드하며, getsubs는 비디오의 자막을 가져옵니다. 네트워크 제어를 위한 스크립트인 wifi on, wifi off, wifi toggle는 Wi-Fi 연결을 쉽게 관리할 수 있게 해줍니다.

텍스트 처리와 관련해서는 line 10, scratch, straightquote와 같은 스크립트가 빠른 텍스트 조작을 돕습니다. 날짜와 시간 관련 스크립트인 hoy는 현재 날짜를 출력하고, timer는 알림과 함께 카운트다운 타이머를 시작합니다.

오디오와 비디오 관련 스크립트인 tunes와 sfx는 오디오 파일을 재생하며, ocr는 이미지에서 텍스트를 추출합니다. 프로세스 관리를 위한 each는 여러 파일에서 명령을 간편하게 실행할 수 있게 하고, murder는 프로세스를 안전하게 종료합니다.

빠른 참조를 위한 스크립트인 emoji와 httpstatus는 이모지와 HTTP 상태 코드를 신속하게 조회할 수 있도록 합니다. 시스템 관리와 관련해서는 theme가 라이트 모드와 다크 모드 간 전환을 도와주고, sleepybear는 시스템을 잠재울 수 있게 합니다.

에반은 다른 사람들도 자신의 스크립트를 공유하길 권장하며, 이 스크립트들이 사용자에게 도움이 되기를 바랍니다.

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면접에서 후보자 조쉬는 FizzBuzz 문제에 대해 설명하라는 질문을 받습니다. 그는 자바스크립트를 선택하고 복잡한 코드를 작성하기 시작하는데, 이 과정에서 람다 계산법을 사용합니다. 이로 인해 면접관 다나는 혼란스러워합니다. 조쉬는 간단한 for 루프를 사용하지 않고 복잡한 함수와 정의를 계속해서 작성합니다. 다나는 그의 설명에 혼란을 느끼고, 결국 많은 후보자들이 프로그래밍 개념을 지나치게 복잡하게 만들려 했던 경험이 있다고 언급합니다. 그녀는 그들이 현재의 과제에 대해 같은 이해를 공유하지 않고 있다는 것을 암시합니다.

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Nostr Web은 분산형 Nostr 네트워크에서 웹사이트를 만들고 호스팅할 수 있는 새로운 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 검열이나 삭제가 불가능하다는 특징이 있습니다. 주요 기능으로는 웹사이트를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 DNS TXT 레코드, 웹사이트 버전을 관리할 수 있는 명령줄 도구, 더 나은 브라우징 경험을 제공하는 브라우저 확장 프로그램, 그리고 Nostr Web 이벤트를 위한 최신 릴레이 버전 지원이 포함됩니다.

실시간 데모를 시도해 볼 수 있으며, 프로젝트에 대한 자세한 내용은 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 디자인, 성능 또는 사용자 경험에 대한 피드백은 커뮤니티에서 환영합니다.

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닉과 그의 파트너 케이트린은 인테리어 디자이너들이 방에 필요한 물품 목록인 FF&E 일정을 관리할 수 있도록 돕는 도구인 인스펙(Inspec)을 만들었습니다. 현재 디자이너들은 주로 엑셀을 사용하고 있는데, 이는 번거롭고 많은 수작업이 필요합니다.

인스펙은 다음과 같은 기능을 통해 이 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 실시간 협업, 버전 관리, 전문적인 PDF 내보내기, 현장에서 최신 버전에 쉽게 접근할 수 있는 QR 코드, 그리고 엑셀과 유사한 사용자 정의 필드가 있어 사용이 편리합니다.

그들은 자신의 아이디어가 독창적이라고 생각했지만, 두 개의 경쟁자를 발견했습니다. 그러나 인스펙은 전체 프로젝트 관리가 아니라 문서 작성에 특히 중점을 두고 있어 차별화됩니다.

닉은 Next.js, TypeScript, PostgreSQL 등을 포함한 수정된 T3 기술 스택을 사용하여 인스펙을 구축했습니다. 그는 피드백을 요청하며 더 많은 정보를 위해 랜딩 페이지를 공유합니다: inspec.design.

다니엘은 대규모 텍스트에서 단어 빈도를 추정하기 위한 빠르고 공간 효율적인 데이터 구조인 카운트-민 스케치를 소개했습니다. 이 내용은 저자의 흥미를 불러일으켰고, 주제에 대한 더 깊은 탐구로 이어졌습니다. 카운트-민 스케치는 큰 데이터 세트를 처리하면서도 많은 메모리를 소모하지 않기 때문에 비밀번호 보안 강화, 트윗 조회수 추정, 데이터베이스 최적화와 같은 작업에 유용합니다.

저자는 자바스크립트를 사용하여 카운트-민 스케치를 구현하는 방법을 설명합니다. 이 과정은 고정 크기의 버킷을 가진 스케치를 만들고 해시 함수를 사용하여 단어 수를 추적하는 방식으로 진행되며, 일부 추정 오류를 허용합니다. 이 방법은 정확성을 효율성과 교환하여 과도한 메모리 사용 없이 더 큰 어휘를 처리할 수 있게 합니다.

카운트-민 스케치를 시연하기 위해 저자는 작가 P.G. 우드하우스의 작품을 분석하며 특정 단어가 얼마나 자주 나타나는지를 기록합니다. 그들은 텍스트를 읽고 단어를 정확히 세는 코드와 스케치를 사용하여 대략적인 수치를 얻는 방법을 제공합니다.

또한 저자는 원하는 오류율과 신뢰 수준에 따라 스케치의 크기를 결정하는 방법을 설명하며, 필요한 행과 열을 계산하는 공식을 제공합니다. 이 글은 카운트-민 스케치와 정확한 수치를 시각적으로 표현하는 방법으로 마무리됩니다.

전반적으로 이 가이드는 카운트-민 스케치를 구현하고 이해하는 데 실용적인 접근 방식을 제공하며, 그 응용과 성능 특성에 중점을 두고 있습니다.

Binmoji는 표준 유니코드 이모지를 압축된 고정 크기 64비트 정수로 인코딩하는 C 라이브러리이자 명령줄 도구입니다. 이 방법은 전통적인 가변 길이 UTF-8 문자열에 비해 이모지를 더 효율적으로 저장할 수 있는 방법을 제공합니다.

이 라이브러리의 주요 특징은 다음과 같습니다. 각 이모지는 단일 64비트 정수로 표현되며, 빠른 인코딩과 디코딩을 통해 낮은 오버헤드로 높은 성능을 자랑합니다. 이모지를 ID로 완벽하게 변환하고 다시 원래 형태로 복원할 수 있는 손실 없는 변환이 가능합니다. 공식 유니코드 데이터를 사용하여 호환성을 보장하며, 정확성을 검증하기 위한 테스트가 포함되어 있습니다. 피부 톤 변형은 플래그로 저장되어 작은 조회 테이블을 형성하며, C89 표준을 사용하여 다양한 시스템에서 호환됩니다.

작동 방식은 이모지를 구성 요소로 나누고 이를 64비트 정수에 압축하는 것입니다. 정수의 특정 비트는 기본 이모지, 추가 구성 요소의 해시, 피부 톤 수정자를 저장합니다.

이 라이브러리는 고정 크기 이모지 표현을 제공하기 위해 만들어졌으며, 이는 데이터베이스에서의 저장을 간소화하고 별도의 문자열 테이블의 복잡성을 피할 수 있게 합니다. 향후 충돌 가능성을 처리하기 위해 디자인에는 향후 사용을 위한 예약 비트가 포함되어 있습니다.

프로젝트를 빌드하려면 C 컴파일러를 사용하여 컴파일하면 됩니다. 컴파일된 binmoji 도구를 사용하여 이모지를 64비트 ID로 인코딩하고 다시 문자열로 디코딩할 수 있습니다. 간단한 이모지와 피부 톤이 포함된 복잡한 조합을 인코딩하는 것은 간단하며, 64비트 ID를 디코딩하면 해당 이모지를 복원할 수 있습니다.

개발자들은 제공된 함수들을 사용하여 Binmoji를 자신의 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 이 라이브러리는 애플리케이션에서 이모지를 효율적으로 관리할 수 있는 실용적인 솔루션을 제공합니다.

VectorWare는 GPU 기반 소프트웨어 회사로 첫 발을 내딛으며, CPU에서 GPU 기술로의 전환에 집중하고 있습니다. AI, 자율주행차, 가상현실(VR)과 같은 애플리케이션의 발전이 GPU에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 현재 대부분의 소프트웨어는 CPU를 기준으로 설계되어 있으며, GPU는 부차적인 존재로 여겨지고 있지만, VectorWare는 진정한 GPU 기반 소프트웨어를 개발하여 이러한 상황을 변화시키고자 합니다.

기술적으로, 산업은 CPU에서 GPU로 이동하고 있으며, 현대 애플리케이션에 있어 GPU는 필수적인 요소가 되고 있습니다. 기존의 GPU 소프트웨어는 종종 CPU 아키텍처에 의존하고 있지만, VectorWare는 GPU의 기능을 우선시하는 소프트웨어를 개발할 계획입니다. CPU와 GPU 기술이 융합됨에 따라, GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 새로운 애플리케이션과 도구를 개발할 수 있는 큰 기회가 열리고 있습니다.

VectorWare 팀은 Rust 프로그래밍, 그래픽, 소프트웨어 개발 등 다양한 기술 분야의 전문가들로 구성되어 있으며, 이들은 저명한 기업에서 경력을 쌓아왔습니다. 또한, 이 회사는 기술 스타트업에 경험이 있는 주목할 만한 투자자들을 유치하여 익숙한 파트너와 협력하고 있습니다. VectorWare는 GPU 애플리케이션 엔지니어링, 컴파일러 엔지니어링, 그래픽 엔지니어링, 리눅스 커널 엔지니어링 등 다양한 분야에서 인재를 채용하고 있습니다.

자세한 정보는 웹사이트를 방문해 주시기 바랍니다.

이 사이트는 매시간 업데이트되는 간단한 기술 뉴스 목록입니다. 디자인은 직관적이고 사용하기 쉬우며, 상업적인 목적 없이 명확성을 중시합니다. 여러 해에 걸쳐 개발된 열정 프로젝트입니다. "Top" 보기 옵션이 있어 요약된 뉴스와 카테고리별 주제를 확인할 수 있습니다. 주요 목적은 빠르게 뉴스를 확인하고 다음으로 넘어가는 것입니다. 사용자 피드백을 환영합니다!

저자는 Java, Python, PHP와 같은 고급 언어에서 경험이 있는 개발자로, 25년 동안 C/C++를 저급 언어로 주로 사용해왔지만 여러 가지 어려움에 직면했습니다. 이 과정에서 Go, Rust, Free Pascal(FPC)을 탐색했습니다. Rust는 너무 복잡하게 느껴졌고, Go는 예외 처리와 클래스와 같은 기능이 부족하다고 생각했습니다. 반면 FPC는 클래스와 예외 처리, 자동 및 수동 메모리 관리 기능을 제공하며, 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있어 저자에게 잘 맞았습니다. 문법이 다소 어색하긴 하지만, 저자는 C++보다 이해하기 쉽다고 느끼고 있습니다.

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전자기 유도 음향 소음, 흔히 코일 와인이라고 불리는 이 소리는 전자기력으로 인해 재료가 진동할 때 발생하는 소리입니다. 일반적인 예로는 변압기에서 나오는 허밍 소리와 형광등의 윙윙거리는 소리가 있습니다.

이 현상은 모터, 변압기, 인덕터 등 다양한 전기 장치에서 발생할 수 있으며, 전자기력과 관련된 재료의 구조적 특성 같은 여러 요인에 영향을 받습니다. 이 소리는 일반적으로 사람이 들을 수 있는 주파수 범위인 20Hz에서 20kHz 사이에 있습니다.

이 소음의 원인에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 전자기력은 자기장과 전기장에서 발생하며, 코일과 자석 같은 부품에서 진동을 일으킬 수 있습니다. 둘째, 전자기 토크의 변동은 특히 전기 기계에서 진동과 소리를 생성할 수 있습니다. 셋째, 전자기력의 주파수가 구조물의 고유 주파수와 일치할 때 소음이 증폭될 수 있습니다.

이 소음을 줄이기 위한 방법으로는 부품 설계를 조정하거나 감쇠 재료를 사용하고 전기 공급 방식을 수정하는 것이 있습니다. 이러한 소음을 이해하고 완화하는 것은 전기 기계와 장치의 조용한 작동을 위해 중요합니다.

최근 몇 년 동안 많은 보안 스타트업들이 상당한 자금을 확보하면서 포뮬러 1 그랑프리와 관련된 주요 네트워킹 이벤트가 열리고 있습니다. CrowdStrike와 Darktrace와 같은 기업들은 팀을 후원하고, Bitdefender와 같은 기업은 사이버 보안 제공업체로 협력하고 있습니다.

사이버 보안 전문가들인 갈 나글리와 샘 커리가 이 이벤트를 지원하는 웹사이트의 보안을 테스트하기로 결정했습니다. 조사 과정에서 그들은 FIA의 드라이버 분류 포털에서 취약점을 발견했습니다.

포뮬러 1 드라이버는 FIA 슈퍼 라이센스를 보유해야 하며, 이 분류 시스템은 경쟁자로서의 그들의 지위를 관리하는 데 사용됩니다. 테스트 중에 그들은 사용자 프로필을 업데이트하는 데 사용되는 HTTP 요청에서 조작 가능한 "roles" 매개변수의 결함을 발견했습니다.

이 요청을 변경함으로써 그들은 FIA 포털에 대한 관리자 접근 권한을 얻을 수 있었고, 이를 통해 모든 드라이버에 대한 민감한 정보, 개인 세부사항 및 내부 통신을 열람할 수 있었습니다. 그들은 유명 드라이버인 맥스 베르스타펜에 대한 매우 민감한 데이터에 접근한 후 테스트를 중단했지만, 정보를 악용하지는 않았습니다.

그들은 FIA에 발견한 내용을 보고했고, FIA는 해당 사이트를 오프라인으로 전환한 후 수정 작업을 진행했습니다. 이들의 발견 내용은 2025년 10월에 공개될 예정입니다.

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그레고리 B. 뉴비 박사, 즉 gbnewby가 짧은 암 투병 끝에 세상을 떠났습니다. 그는 20년 이상 프로젝트 구텐베르크 문학 아카이브 재단의 CEO로 활동하며 분산 교정자들과의 협력에서 중요한 역할을 했습니다. 캐나다 출신이지만 미국에서 자란 그는 유콘에서 일하기 위해 캐나다로 돌아가면서도 프로젝트 구텐베르크와의 작업을 계속했습니다.

뉴비 박사는 1987년 "이상한 나라의 앨리스"라는 이메일을 받으면서 전자책의 잠재력을 깨닫고 큰 열정을 가지게 되었습니다. 그는 문학을 모든 사람이 접근할 수 있도록 만드는 데 헌신했습니다. 2023년에는 마이크로소프트와 MIT와 협력하여 프로젝트 구텐베르크 오픈 오디오북 컬렉션을 만들었고, 이는 타임지에서 "2023년 최고의 발명품" 중 하나로 인정받았습니다.

그의 지도 아래 프로젝트 구텐베르크는 75,000개 이상의 전자책을 제공하게 되었으며, 그는 커뮤니티에서 큰 그리움을 남길 것입니다.

요약이 없습니다.

OpenMaxIO UI를 설정하고 기능을 활용하기 위해 다음 단계를 따르세요.

먼저, 저장소를 복제합니다. 터미널에서 아래 명령어를 입력합니다. git clone 명령어로 OpenMaxIO의 객체 브라우저를 복제한 후, 해당 디렉토리로 이동합니다. 버전을 체크아웃하고, 필요한 패키지를 설치한 다음, 빌드를 진행합니다. 이후 상위 디렉토리로 이동하여 콘솔을 만들고 서버를 실행합니다.

Minio 서버에 연결하려면, Minio 서버 주소를 입력해야 합니다. 예를 들어, 1.2.3.4:9000을 자신의 Minio 서버 주소로 바꿔서 명령어를 실행합니다.

OpenMaxIO는 커뮤니티 주도의 프로젝트로, 상업적 라이센스 아래에서 일부 기능이 제한된 MinIO 객체 저장소 서버의 완전한 오픈 버전을 유지합니다. 이 프로젝트의 목표는 고성능의 오픈 소스 객체 저장 솔루션을 제공하는 것입니다.

OpenMaxIO는 MinIO를 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 객체 브라우저와 대시보드 같은 기능을 포함하고 있습니다. 사용자는 버킷을 생성하고 자원을 관리할 수 있습니다.

설정 과정에서는 먼저 MinIO 클라이언트를 사용하여 콘솔 사용자 계정을 생성하고, 관리자 접근 권한을 부여하는 정책을 설정해야 합니다. 필요에 따라 사용자 접근을 제한하기 위해 특정 정책을 구성할 수 있습니다.

콘솔을 시작할 때는 보안 및 연결 설정을 위한 환경 변수를 설정해야 합니다. 콘솔 서비스는 기본적으로 9090 포트에서 실행됩니다.

고급 기능으로는 안전한 연결을 위한 TLS 지원과 다양한 도메인에 대한 여러 인증서 사용이 가능합니다. 요청 및 오류를 추적하기 위한 디버그 로깅 기능도 활성화할 수 있습니다.

이 프로젝트는 커뮤니티의 기여를 환영하며, 기능과 성능 향상을 위해 많은 참여를 기대하고 있습니다. 자세한 기술적 단계와 설정에 대한 내용은 원본 문서에서 확인하시기 바랍니다.

요청하신 콘텐츠에 문제가 발생했습니다. 도움을 받으시려면 지원팀에 연락하시고 다음 정보를 제공해 주시기 바랍니다.

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이 글에서는 Clojure에서 디버깅을 위한 매크로인 hashp의 개선 사항에 대해 다룹니다. 이 매크로는 변수 값을 출력하는 과정을 간소화하여 사용자가 println "x" x 대신 #p x라고 작성할 수 있게 해줍니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, hashp의 소개입니다. 이 매크로는 변수의 원래 표현식과 그 값을 함께 출력하여 디버깅을 더 쉽게 만들어 줍니다. 둘째, 스레드 매크로와의 한계입니다. hashp를 스레드-우선 매크로 내에서 사용할 경우, Clojure가 매크로를 확장하는 방식 때문에 구문 오류가 발생합니다.

셋째, 새로운 매크로의 생성입니다. 이 문제를 해결하기 위해 p->라는 새로운 매크로가 제안되며, 이는 구현 함수를 사용하여 스레딩을 올바르게 처리합니다. 넷째, 단일 매크로 솔루션입니다. 다양한 스레딩 스타일을 위한 여러 매크로를 만드는 대신, 탐침 함수를 활용하여 스레드-우선과 스레드-후순위 매크로를 하나의 솔루션으로 처리할 수 있는 기발한 접근 방식이 제시됩니다.

이러한 개선 사항은 hashp를 더욱 강력하고 효율적인 디버깅 도구로 만들어 주며, Clojure+의 일환으로 제공됩니다. 전체적으로 이 글은 매크로 설계를 통해 Clojure 프로그래밍의 디버깅을 개선하는 창의적인 해결책을 강조합니다.