저자는 Nix 패키지 관리 시스템을 사용하면서 겪은 경험과 혼란에 대해 이야기합니다. 특히 루비 바이너리와 그 파생물 간의 관계를 이해하려고 할 때의 어려움이 주된 내용입니다.

저자는 루비의 빌드 그래프를 조회할 때 예상했던 파생물 파일이 없다는 오류를 발견합니다. 이로 인해 예상치 못한 오류가 발생하게 됩니다. 또한 NixOS 캐시에는 기대했던 파생물이 포함되어 있지 않다는 사실을 깨닫고, Nix가 패키지 빌드를 처리하는 방식에 대한 이해가 혼란스러워집니다.

저자는 두 개의 서로 다른 파생물이 동일한 루비 출력을 생성한다는 점을 발견하고, Nix 캐시가 자신의 발견을 반영하지 않는 이유에 대해 혼란스러워합니다. 이와 관련하여 고정 출력 파생물(Fixed-Output Derivations, FOD)의 개념을 설명합니다. 고정 출력 파생물은 파생물에 변화가 생기더라도 출력 경로에는 영향을 미치지 않으며, 파생물 자체가 크게 변경되지 않는 한 출력이 동일하게 유지됩니다.

저자는 파생물이 변경된 후에도 동일한 출력에 연결될 수 있는 방식을 설명하며, Nix의 복잡성과 독특한 동작 방식을 강조합니다. Nix를 이해하는 과정은 예상치 못한 전개와 복잡함으로 가득 차 있어 저자에게는 깨달음과 혼란을 동시에 안겨줍니다.

전반적으로 이 글은 저자가 Nix에 대해 깊이 탐구하는 과정을 담고 있으며, 기술적인 복잡성과 개인적인 학습 여정을 잘 보여줍니다.

MIT의 새로운 연구에 따르면, 수면 부족으로 인한 주의력 저하는 뇌에서 뇌척수액(CSF)의 이동과 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 일반적으로 CSF의 배출은 수면 중에 발생하며, 이는 뇌의 노폐물을 제거하는 데 도움을 줍니다. 그러나 수면이 부족한 경우, 뇌는 청소 기능의 부족을 보완하기 위해 CSF를 밀어내지만, 이로 인해 주의력이 저하됩니다.

26명의 자원봉사자를 대상으로 한 연구에서, 수면이 부족한 참가자들은 충분한 휴식을 취한 참가자들에 비해 주의력 과제에서 성과가 떨어지는 것으로 나타났습니다. 주의력이 저하되는 순간에 뇌에서 CSF가 빠져나가는 현상이 관찰되었으며, 이는 주의력이 실패하는 순간과 일치했습니다.

이 연구는 뇌가 낮 동안에도 수면과 유사한 상태를 모방하여 기능을 회복하려고 한다는 것을 시사합니다. 심박수 감소와 동공 수축과 같은 다른 생리적 변화도 관찰되었으며, 이는 주의력 저하가 신체 전반에 걸쳐 조정된 변화를 포함할 수 있음을 나타냅니다.

전반적으로 이 연구는 뇌 활동, 체액 역학, 기본적인 신체 기능 간의 연결성을 강조하며, 이들이 통합된 시스템에 의해 조절된다는 점을 제시합니다.

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회전 근무 일정(RWS)은 근로자 그룹이 공정성을 유지하고 비즈니스 요구를 충족하기 위해 다양한 주간 일정을 순환하는 최적화 문제입니다. 이 글에서는 MiniZinc 모델링 언어를 사용하여 RWS 일정을 개발하는 방법에 대해 설명합니다.

RWS에서 각 직원은 서로 다른 주간 일정을 따르며, 모든 직원이 주간, 저녁, 야간 및 휴일 근무를 경험할 수 있도록 순환합니다. MiniZinc에서 모델링을 시작할 때는 간단하게 근무 교대와 날짜를 정의하고, 이후 일반적인 일정 요구 사항을 점차적으로 추가합니다.

모델의 기본 구조는 주간과 근무 유형을 열거형으로 정의하는 것입니다. 예를 들어, 주말은 특별히 구분됩니다. 모델에는 직원 수와 각 날짜에 필요한 근무 교대에 대한 데이터도 포함됩니다.

중요한 제약 조건으로는 첫째, 매일 필요한 직원 수가 각 근무 교대에 배치되도록 하는 것입니다. 둘째, 각 직원은 매주 최소 두 개의 연속된 휴일을 가져야 합니다. 셋째, 연속 근무일 수에 제한이 있으며, 일반적으로 최대 다섯 일입니다. 넷째, 직원은 3주마다 최소 한 번은 주말을 쉬어야 합니다. 마지막으로, 야간 근무 후에는 반드시 휴일이 있어야 하며, 연속적으로 야간 근무를 할 수 있는 횟수에도 제한이 있습니다.

기본 모델은 필요한 근무 교대를 충족하는 일정을 생성하지만, 실용적이지 않을 수 있습니다. 제약 조건을 점진적으로 추가하면 직원의 복지를 고려한 보다 현실적인 일정이 만들어집니다.

모델은 다양한 해결기를 사용하여 테스트되었으며, 직원 수가 증가함에 따라 해결기의 성능이 달라지는 것을 보여주었습니다. 카쿠투스 플롯을 사용하여 다양한 해결기가 일정 문제를 해결하는 효율성을 시각화했습니다.

MiniZinc를 사용하여 회전 근무 일정을 개발하는 것은 실제 일정에서 일반적으로 발생하는 다양한 제약 조건을 효과적으로 해결할 수 있습니다. 초기 모델은 간단하지만, 추가 제약 조건을 포함하면 실용성이 향상됩니다. 해결기의 선택은 성능에 큰 영향을 미치며, 최적화 작업에서 실험의 중요성을 강조합니다.

AMD가 ARM 프로세서 시장에 진출하며 첫 번째 ARM 기반 APU인 “사운드 웨이브”를 선보일 예정입니다. 이 새로운 칩은 세관 기록을 통해 발견되었으며, 모바일 기기를 위해 설계되었습니다. 크기는 32mm x 27mm로, TSMC의 첨단 3nm 공정으로 제작되었습니다. 전력 소비는 5에서 10와트로 예상되며, Qualcomm의 Snapdragon X Elite와 경쟁할 것으로 보입니다.

“사운드 웨이브” APU는 2개의 성능 코어와 4개의 효율 코어로 구성된 2 + 4 코어 디자인을 특징으로 하며, 4MB의 L3 캐시와 16MB의 MALL 캐시를 포함하여 멀티태스킹 성능을 향상시킵니다. 또한, 가벼운 게임과 머신 러닝 작업을 위한 4개의 RDNA 3.5 그래픽 유닛을 탑재하고 있습니다. 128비트 LPDDR5X 메모리 컨트롤러를 지원하며, 16GB의 RAM을 장착하고 AMD의 AI 엔진을 포함하여 음성 인식 및 이미지 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

이번 진출은 AMD가 10년 전의 ARM 관련 노력보다 더 전략적인 접근을 취하고 있음을 보여줍니다. 생산은 2025년 말에 시작될 예정이며, 상용 기기는 2026년에 출시될 것으로 예상됩니다.

Psutil 7.1.2 버전이 커뮤니티 기여 덕분에 자유 스레드 파이썬을 위한 휠 파일을 출시했습니다. 특히 Lysandros Nikolaou의 기여가 큰 역할을 했습니다. 자유 스레드 파이썬은 파이썬 3.13에서 도입된 기능으로, 전역 인터프리터 잠금(GIL)을 비활성화하여 여러 스레드를 동시에 실행할 수 있어 성능을 향상시킵니다.

현재 C 확장을 가진 상위 360개 파이썬 패키지 중 128개만이 자유 스레드 파이썬을 위한 휠 파일을 제공하고 있어, 이 기능의 채택이 제한적임을 보여줍니다. 휠 파일은 미리 컴파일된 패키지를 제공하므로 사용자가 C 컴파일러나 복잡한 설치 과정 없이 쉽게 설치할 수 있게 해줍니다.

하지만 라이브러리 저자들은 여전히 각기 다른 파이썬 버전에 맞춰 별도의 휠 파일을 만들어야 하므로 배포가 복잡해집니다. 여러 버전을 지원하는 범용 휠 파일이 있다면 이 과정을 쉽게 할 수 있을 것이며, 향후 파이썬 버전에서 이 문제를 해결할 가능성이 있습니다.

자유 스레드 파이썬용 psutil을 설치하려면 사용자는 다음 명령어를 실행하면 됩니다. pip install psutil --only-binary=:all: 이 명령어는 소스에서 빌드하지 않고 미리 컴파일된 휠 파일을 받을 수 있도록 보장합니다.

Nim 팀은 2025년 10월 31일에 버전 2.2.6을 출시했습니다. 이번 버전은 이전 버전인 2.2.4에서 6개월 후에 발표된 것으로, 총 141개의 업데이트가 포함되어 있습니다. 주로 버그 수정과 성능 향상에 중점을 두었습니다.

주요 개선 사항으로는 비동기 코드의 예외 처리 안정성이 향상되었습니다. 또한, 컴파일러가 객체 필드를 반환할 때 복사 대신 이동 작업을 사용하게 되어 코드 실행 속도가 약간 빨라질 수 있습니다.

설치 방법으로는 사용 중인 운영 체제의 패키지 관리자가 버전 2.2.6을 지원하는지 확인해야 합니다. choosenim을 사용하는 경우, 다음 명령어로 쉽게 업데이트할 수 있습니다. 최신 choosenim 버전인 0.8.16을 사용하는 것이 권장됩니다.

이번 업데이트에서는 여러 가지 버그가 수정되었습니다. 여기에는 다양한 상황에서 발생하는 컴파일러 충돌 및 오류, 가비지 컬렉션과 메모리 처리 문제, 특정 함수에서의 성능 저하 및 잘못된 동작이 포함됩니다. 변경 사항과 개선 사항의 전체 목록은 변경 로그를 참조하면 됩니다.

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물론입니다! 하지만 요약할 내용을 제공하지 않으신 것 같습니다. 내용을 공유해 주시면 간단하고 명확한 요약을 도와드리겠습니다!

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2025년 10월 28일, GitHub은 변경할 수 없는 릴리스를 도입했습니다. 이 기능은 배포된 소프트웨어가 수정되지 않도록 하여 공급망 보안을 강화합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

변경할 수 없는 자산은 한 번 릴리스가 변경 불가능으로 게시되면 그 자산은 변경되거나 삭제될 수 없어서 변조로부터 보호됩니다. 이러한 릴리스의 태그는 안전하게 보호되며 수정하거나 제거할 수 없습니다. 각 변경 불가능 릴리스는 자산의 진정성과 무결성을 확인하기 위해 서명된 증명서를 포함하고 있으며, 이는 GitHub뿐만 아니라 다른 곳에서도 유효합니다.

변경할 수 없는 릴리스를 활성화하려면 저장소나 조직 설정에서 이 기능을 켤 수 있습니다. 활성화 후에는 모든 새로운 릴리스가 변경 불가능하게 되며, 기존 릴리스는 다시 게시하지 않는 한 변경 가능 상태로 남아 있습니다. 이 기능을 비활성화해도 활성화되어 있을 때 생성된 릴리스의 상태는 변하지 않습니다.

릴리스 증명서를 통해 아티팩트가 진짜이며 변경되지 않았음을 확인할 수 있습니다. GitHub CLI나 호환되는 도구를 사용하여 릴리스를 검증할 수 있습니다.

자세한 내용은 GitHub의 변경 불가능 릴리스 문서를 참조하시기 바랍니다.

gibr는 이슈 트래커와 연결된 Git 브랜치를 생성하는 데 도움을 주는 명령줄 도구입니다. 이를 통해 브랜치 이름을 일관되게 만들고 설명적으로 작성할 수 있습니다. gibr는 팀의 설정에 맞게 완전히 사용자 정의할 수 있으며, GitHub, GitLab, Jira 등 다양한 이슈 트래커를 지원합니다.

주요 기능으로는 현재 열려 있는 이슈를 확인할 수 있는 gibr issues 명령이 있습니다. 특정 이슈에 대한 브랜치를 쉽게 생성하려면 gibr <issue_number>를 사용하면 됩니다. 이 명령은 설명적인 브랜치 이름을 자동으로 생성합니다. 초기 설정은 gibr init 명령을 실행하여 선택한 이슈 트래커로 프로젝트를 구성하고 .gibrconfig 파일을 생성하면 됩니다. 또한, gibr alias 명령을 통해 편리한 Git 별칭 명령을 설정할 수 있어 git create <issue_number>와 같은 명령을 사용할 수 있습니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 pip install gibr로 gibr를 설치합니다. 그 다음 gibr init을 실행하여 이슈 트래커를 선택하고 설정을 완료합니다. 이후 gibr 123 또는 git create 123과 같은 명령을 사용하여 브랜치를 생성할 수 있습니다.

Jira 사용자를 위한 특별한 주의사항으로, gibr를 설정할 때 프로젝트 키를 지정하여 Jira 이슈 키를 처리할 수 있습니다. 추가 옵션으로는 --verbose를 사용하여 자세한 로그를 확인할 수 있습니다.

커뮤니티의 기여와 피드백은 언제나 환영합니다. 향후 기능에 대한 로드맵을 확인하고, gibr가 유용하다면 GitHub에서 별을 주는 것도 고려해 보세요.

안드레아는 해커들에게 그들이 노트북에서 오픈 소스 언어 모델(LLM)과 코딩 도우미를 사용한 경험에 대해 질문하고 있습니다. 그녀는 어떤 모델을 사용하는지, 예를 들어 올라마(Ollama)나 LM 스튜디오(LM Studio)와 같은 것과, 선호하는 코딩 도구나 플러그인, 예를 들어 VS 코드용 플러그인에 대해 알고 싶어합니다.

또한, 그들의 노트북 하드웨어에 대한 정보도 요청하고 있습니다. CPU, GPU, 메모리, 운영 체제 등과 같은 사양이 그들의 작업에 얼마나 잘 작동하는지를 알고 싶어합니다.

마지막으로, 그들이 수행하는 작업의 종류에 대해서도 질문하고 있습니다. 코드 완성, 디버깅, 코드 리뷰와 같은 작업을 포함하여, 이러한 도구들이 얼마나 신뢰할 수 있는지, 그리고 장단점에 대해서도 궁금해합니다.

안드레아는 자신의 연구를 진행 중이며, 나중에 그녀의 발견을 공유할 계획입니다.

버티 더 브레인은 1950년 캐나다 토론토에서 열린 캐나다 국가 전시회를 위해 조셉 케이트가 만든 초기 전자 게임입니다. 이 게임은 13피트 높이의 대형 틱택토 기계로, 플레이어가 간단한 키패드를 사용해 컴퓨터와 대결할 수 있도록 설계되었습니다. 게임은 난이도 조절 기능이 있었고, 움직임은 조명 그리드에 표시되었습니다.

케이트는 자신의 발명품인 애디트론 튜브, 즉 진공관을 홍보하기 위해 버티를 개발했습니다. 이 기계는 전시회에서 인기를 끌었고, 코미디언 대니 케이를 포함한 많은 플레이어들이 몰렸습니다. 그러나 전시회가 끝난 후 버티는 분해되어 대부분 잊혀졌습니다.

버티 더 브레인은 비디오 게임 역사에서 중요한 위치를 차지하는데, 이는 화면 대신 조명을 사용했지만 시각적 표시를 가진 최초의 게임 중 하나로 여겨지기 때문입니다. 그러나 애디트론 기술과 관련된 특허 문제로 인해 추가 개발이 어려워지면서 그 중요성이 종종 간과되고 있습니다.

결론적으로, 버티 더 브레인은 비디오 게임 발전의 중요한 단계를 나타내며, 게임 형식에서 초기 인공지능을 보여주었지만 지속적인 인정을 받지 못했습니다.

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Kimi Linear은 기존 방법에 비해 성능과 속도를 크게 향상시킨 새로운 주의(attention) 모델입니다. 주요 특징으로는 MMLU-Pro에서 51.0의 점수를 기록하고, RULER에서는 84.3의 파레토 최적 점수를 달성하며, 속도는 3.98배 증가했습니다.

Kimi Linear는 이전 모델인 MLA보다 6.3배 빠르며, 특히 100만 개의 토큰에 이르는 긴 시퀀스 처리에서 그 성능이 두드러집니다. 이 모델은 Kimi Delta Attention(KDA)을 사용하여 메모리 사용을 최적화하고, 전체 주의 방법보다 더 효율적으로 작동합니다. KDA는 키-값 캐시 요구 사항을 75% 줄이고, 디코딩 속도를 최대 6배 향상시킵니다.

현재 Kimi Linear 모델은 Kimi-Linear-Base와 Kimi-Linear-Instruct의 두 가지 버전이 있으며, 두 모델 모두 480억 개의 파라미터를 가지고 있고, 100만 개의 토큰 컨텍스트 길이에 맞춰 설계되었습니다. KDA는 메모리 효율성을 높이기 위한 정교한 게이팅 메커니즘을 제공하고, 하이브리드 아키텍처는 높은 성능을 유지하면서 메모리 사용을 균형 있게 조절합니다. 또한, 높은 처리량 덕분에 데이터 처리 속도가 빨라집니다.

Kimi Linear 모델을 사용하려면 Python 3.10 이상과 특정 패키지가 필요합니다. Hugging Face Transformers와 함께 모델을 사용하는 예제 코드도 제공됩니다. 최신 vllm 소프트웨어를 이용하면 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 생성할 수 있습니다.

이 작업을 인용할 경우 제공된 인용 형식을 사용해야 합니다. 이 요약은 Kimi Linear 모델의 핵심 포인트와 기능, 효과적인 사용 방법을 담고 있습니다.

최근 존은 두 숫자 987654321과 123456789의 비율이 8에 매우 가깝다는 점에 대해 이야기했습니다. 그는 다른 숫자 체계에서도 비슷한 비율이 정수에 가까울지 탐구했습니다.

예를 들어, 6진법에서는 54321과 12345의 비율이 약 4입니다. 16진법에서는 0xFEDCBA987654321과 0x123456789ABCDEF의 비율이 대략 14입니다.

존은 두 가지 함수를 소개했습니다. num(b)는 숫자를 내림차순으로 배열하여 만든 수를 나타내고, denom(b)는 오름차순으로 배열한 수를 나타냅니다. 그는 2보다 큰 모든 진법에서 이 두 함수의 비율이 진법에서 2를 뺀 값에 거의 같고, 작은 소수 부분이 있다는 것을 발견했습니다.

그는 이를 파이썬 코드로 설명하며, 수학적 증명이 간단하지만 프로그램을 사용하면 증명에서 명확하지 않을 수 있는 세부 사항을 분명히 할 수 있다고 언급했습니다. 존은 이 관찰이 새로운 것이 아닐 수도 있으며, 이전에 다른 사람들이 논의한 적이 있다고 인정했습니다.

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저자는 소프트웨어 개발 경험을 돌아보며 인공지능(AI)이 빠르게 답을 얻는 것을 가능하게 했지만, 이는 연구에 시간을 투자하는 사람들에게는 동기 부여가 떨어질 수 있다고 언급합니다. 저자는 단순히 답을 찾는 것보다 올바른 질문을 하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI가 코드를 생성하는 데 유용하지만, 종종 잘 정리되지 않아 읽기 어렵고 유지보수가 힘든 코드가 된다고 믿고 있습니다.

코드의 조직을 개선하기 위해 저자는 원칙에 따라 코드를 명확한 카테고리로 나누는 것을 제안합니다. 예를 들어, 함수들을 그룹화하기 위해 클래스와 모듈을 사용하는 것입니다. 저자는 상태가 없는 독립적인 기초 코드를 만들고(예: 데이터베이스 연결 및 API 컨트롤러) 특정 비즈니스 로직을 수행하는 서비스 수준의 코드를 만드는 것을 지지합니다. 이러한 접근 방식은 코드를 테스트하기 쉽게 만듭니다.

저자는 예외와 null 값을 더 효과적으로 관리하기 위해 "결과(Result)" 객체를 사용하는 개념을 소개합니다. flatMap과 같은 함수형 프로그래밍 기법을 사용함으로써 반복적인 오류 처리를 최소화하고 더 깔끔하고 선언적인 코드를 작성할 수 있습니다. Result 클래스는 성공과 실패 상태를 캡슐화하여, 주요 로직을 복잡하게 만들지 않고 잠재적인 오류를 처리하는 구조화된 방법을 제공합니다.

결론적으로 저자는 개발자들이 깔끔한 코드 조직에 집중하고, Result 패턴을 사용하여 코드의 명확성과 유지보수성을 향상시킬 것을 권장합니다.

CSS의 linear() 함수는 전통적인 베지어 곡선을 넘어 새로운 유형의 애니메이션을 가능하게 합니다. 이 함수는 자바스크립트 라이브러리에 의존하지 않고도 스프링이나 바운스 같은 효과를 만들어낼 수 있도록 도와줍니다.

linear() 함수는 그래프의 점들을 직선으로 연결하여 이징 곡선을 생성합니다. 이는 부드럽고 곡선 형태인 베지어 곡선과는 다릅니다. 이 함수는 애니메이션 진행 상황을 나타내는 일련의 숫자를 입력받습니다.

2025년 10월 기준으로 약 88%의 브라우저가 linear() 함수를 지원합니다.

linear() 값을 생성하기 위해 Linear() Easing Generator나 Easing Wizard와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 수동으로 계산하지 않고도 부드러운 애니메이션을 위한 필요한 값을 생성하는 데 도움을 줍니다.

하지만 linear() 함수에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, CSS 전환은 설정된 지속 시간이 필요하지만, 물리 기반 애니메이션은 물리적 속성에 따라 달라집니다. 둘째, CSS 애니메이션은 자바스크립트 기반 애니메이션만큼 부드럽게 중단을 처리하지 못해 자연스러운 움직임에 영향을 줄 수 있습니다. 셋째, linear() 함수에 많은 점을 사용하면 성능에 영향을 줄 수 있지만, 테스트 결과 프레임 속도에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났습니다.

최선의 방법으로는 자주 사용하는 linear() 타이밍 함수를 CSS 변수에 저장하여 코드를 깔끔하고 유지 관리하기 쉽게 만드는 것이 좋습니다. 또한 @supports 규칙을 사용하여 linear()를 지원하지 않는 브라우저에 대한 대체 방법을 제공하는 것이 유용합니다. 일반적으로 80%의 전환에 표준 타이밍 함수를 사용하고, 특정 필요에 따라 커스텀 애니메이션을 사용하는 균형을 목표로 해야 합니다.

linear() 함수는 CSS에서 복잡한 애니메이션을 생성하는 강력한 도구로, 향후 실제 스프링 물리를 더 잘 모방할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

Quibbler는 코딩 에이전트의 행동을 자동으로 평가하고 개선하는 도구입니다. 이 도구는 백그라운드에서 작동하며, 실수를 수정하고 코딩 기준을 준수하도록 보장합니다. 사용자가 지속적으로 지시할 필요 없이 자동으로 작업을 수행합니다.

Quibbler의 주요 기능은 일반적인 코딩 오류를 방지하는 것입니다. 여기에는 결과를 조작하거나, 테스트나 검증을 생략하거나, 코딩 스타일을 무시하는 것, 잘못되거나 존재하지 않는 기능을 만드는 것, 사용자 의도와 맞지 않는 변경을 하는 것이 포함됩니다.

Quibbler는 시간이 지남에 따라 프로젝트의 패턴과 규칙을 학습하여 리뷰 중에도 문맥을 유지합니다.

Quibbler는 다음 방법으로 설치할 수 있습니다. uv를 사용할 경우 uv tool install quibbler 명령어를 입력하고, pip를 사용할 경우 pip install quibbler를 입력하면 됩니다.

Quibbler는 두 가지 통합 모드를 제공합니다. 첫 번째는 클로드 코드 사용자용 훅 모드로, 이벤트 기반 모니터링을 사용하여 모든 행동을 관찰합니다. 이 모드를 사용하려면 Quibbler 훅 서버를 시작해야 합니다. 두 번째는 모든 다른 코딩 에이전트를 위한 MCP 모드로, 코드 변경 후 즉각적인 피드백을 위해 review_code 도구를 호출합니다. MCP 서버 설정을 통해 더 쉽게 설치할 수 있습니다.

설정 방법은 통합 모드를 선택한 후 MCP 또는 훅 모드에 대한 구체적인 설정 단계를 따릅니다. 프로젝트를 Quibbler를 사용하여 코드 리뷰를 수행하도록 구성해야 합니다.

운영 방식은 MCP 모드에서 에이전트가 사용자 지침에 따라 코드 변경을 검토하고 문제를 확인하며 피드백을 제공합니다. 훅 모드에서는 Quibbler가 행동을 관찰하고 실시간 피드백을 제공합니다.

Quibbler의 프롬프트와 규칙은 구성 파일을 수정하여 프로젝트에 맞게 사용자화할 수 있습니다.

사용자들은 문제를 보고하고 프로젝트에 기여하며, 디스코드에서 커뮤니티에 참여하여 논의할 것을 권장합니다.

라이선스에 대한 자세한 내용은 LICENSE 문서를 참조하시기 바랍니다.

최근 과학 저널인 사이언티픽 아메리칸의 고전 그래픽이 업데이트되어 동물의 이동 방식에 대한 비교를 다루고 있습니다. 이 그래픽은 인간이 보행 시 효율적이지 않다는 점을 강조합니다. 그러나 자전거를 타면 인간은 육상에서 가장 에너지 효율적인 이동 수단이 됩니다. 이 기사에서는 모든 이동이 중력을 극복하고 앞으로 나아가기 위해 에너지를 필요로 한다고 설명합니다. 많은 동물들이 걷거나 뛰는 데 에너지를 소모하는 반면, 날아다니는 생물들은 효율적으로 활공할 수 있고, 수영하는 동물들은 부력 덕분에 이점을 누립니다.

자전거는 중력에 맞서 라이더를 지지하고 코스팅을 가능하게 하여 인간의 이동을 더 효율적으로 만듭니다. 이는 자전거 타기가 수영과 유사하다는 것을 의미합니다. 효율성을 더욱 높이기 위해, 공기 저항을 줄일 수 있는 공기역학적인 자전거인 벨로모바일을 사용하는 것도 좋은 방법입니다.

이 기사는 사이언티픽 아메리칸의 180주년을 기념하며 과학 저널리즘을 지원하는 것의 중요성을 강조합니다.

플로리안 슈나이더 컬렉션은 독일의 전자 음악 선구자인 크라프트베르크의 영향을 보여주는 희귀 악기와 장비를 선보이는 특별한 경매입니다. 크라프트베르크의 공동 창립자이자 사운드 혁신가인 플로리안 슈나이더는 새로운 소리와 악기를 만들어 현대 음악을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다.

크라프트베르크의 음악은 테크노, 힙합, 신스팝, 현대 팝 등 다양한 장르에 영향을 미쳤습니다. 그들의 혁신적인 기술과 합성 사용은 새로운 음악적 어휘를 정의했으며, "아우토반"과 "트랜스유럽 익스프레스"와 같은 곡들은 미래 아티스트들에게 영감을 주는 청사진이 되었습니다.

슈나이더는 전자 음성을 개발하는 데 헌신했으며, 인간의 가사를 로봇 소리로 변환하는 작업을 했습니다. 이를 위해 그는 맞춤형 악기를 제작했습니다. 그의 컬렉션에는 상징적인 신디사이저와 크라프트베르크의 독특한 사운드를 만드는 데 사용된 유명한 보코더를 포함해 450개 이상의 아이템이 있습니다.

이번 경매는 슈나이더의 유산과 연결될 수 있는 드문 기회를 제공하며, 음악 역사 속의 일부를 소장할 수 있는 기회를 제공합니다. 경매는 11월 19일에 시작되며, 팬들과 수집가들에게 크라프트베르크의 혁신적인 음악적 영향을 소유할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 블로그 글에서는 전자 여권, 즉 전자 기계 판독 여행 문서(eMRTD)의 보안 기능과 암호화 메커니즘에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

현대 여권은 개인 정보를 안전하게 저장하는 내장 칩을 포함하고 있어, 여행자들이 국경 통과를 보다 효율적으로 할 수 있도록 도와줍니다. 이는 무단 접근, 위조 및 복제를 방지하는 데 기여합니다.

eMRTD는 개인 정보와 보안 데이터를 포함하는 간단한 파일 구조를 가지고 있습니다. 특정 파일은 필수이며, 다른 파일은 선택 사항으로 디지털 비자와 같은 고급 기능을 지원합니다.

전자 여권의 보안은 무단 접근을 방지하는 데 기반을 두고 있습니다. 여권 소지자는 여권을 위조하거나 지문과 같은 민감한 데이터를 추출할 수 없어야 합니다. 그러나 여권이 제대로 보호되지 않으면 도청의 위험이 존재합니다.

초기 전자 여권은 강력한 암호화 기능이 부족했습니다. 최신 여권은 보안 기능이 개선되었지만, 여전히 많은 구형 모델이 존재하여 공격에 취약할 수 있습니다.

구형 여권에서 사용되는 보안 메커니즘(기본 접근 제어 및 수동 인증 등)은 약점이 있습니다. 이를 보완하기 위해 확장 접근 제어 및 비밀번호 인증 연결 설정과 같은 현대적인 보안 강화 기능이 도입되었습니다.

여권을 다른 사람에게 주는 것은, 심지어 허가된 상황에서도 위험을 초래할 수 있습니다. 검사 시스템이 기본 보안만을 사용할 경우, 여권을 본 사람이 당신을 사칭할 가능성이 있습니다.

제로 지식 신원 증명 방식은 여권의 전체 데이터를 공개하지 않고 신원 속성을 검증할 수 있는 새로운 접근 방식입니다. 그러나 보안 위반을 피하기 위해 여권 데이터를 신중하게 처리해야 합니다.

결론적으로, 전자 여권은 여행자에게 향상된 보안과 효율성을 제공하지만, 특히 구형 시스템과 여권 정보 공유 시 해결해야 할 중요한 위험과 취약점이 존재합니다.

스위프트 타입 검사기 개선 로드맵 요약:

이번 포스트에서는 스위프트 컴파일러의 타입 검사기를 개선하기 위한 계획을 설명하고 있습니다. 주로 표현식 타입 검사에 중점을 두며, 언어의 가시적인 변화보다는 내부적인 개선에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

타입 검사 문제: 타입 검사기는 때때로 유효한 코드와 무효한 코드 모두에서 어려움을 겪어 불편한 오류를 발생시킵니다. 표현식을 나누거나 타입 주석을 추가하는 등의 우회 방법이 도움이 될 수 있지만, 이는 작업 흐름을 방해합니다.

오버로딩과 제약 해결: 스위프트는 타입에 따라 같은 이름으로 여러 함수를 정의할 수 있는 오버로딩을 허용합니다. 이는 타입 검사에 복잡성을 더합니다. 컴파일러는 타입 검사를 제약 해결 문제로 변환하여 유효한 타입을 찾기 위해 타입 변수와 제약 조건을 도입합니다.

성능 문제: 제약 해결 과정은 복잡할 수 있으며, 특히 분리 제약이 있을 경우 타입 검사 속도가 느려질 수 있습니다. 타입 검사기는 과도한 지연을 방지하기 위해 처리 시간과 메모리 사용에 제한을 둡니다.

최근 개선 사항: 스위프트 6.2와 6.3에서의 업데이트는 분리 선택 최적화와 메모리 사용 감소를 통해 성능을 향상시켰습니다. 예를 들어, 특정 표현식의 타입 검사에 소요되는 시간이 크게 줄어들었습니다.

미래 목표: 팀은 바인딩 처리 방식을 개선하고 불필요한 복잡성을 줄여 타입 검사기를 더욱 최적화할 계획입니다. 또한 구식 성능 해킹을 없애고 진단 메시지를 개선할 예정입니다.

장기적인 아이디어: 급진적인 언어 변화는 고려하지 않지만, 팀은 다른 분야에서 영감을 받아 연산자 탐색 및 제약 해결 기법을 개선하는 등의 목표를 탐색하고 있습니다.

전반적으로, 타입 검사 과정을 더 빠르고 효율적으로 만들면서 언어의 기능을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다.

Rouille는 프랑스어 키워드와 문법을 사용하여 Rust 프로그램을 작성할 수 있는 재미있는 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 특히 미래의 프랑스 운영 체제를 개발하고자 하는 사람들을 위해 프랑스어의 매력을 코딩 경험에 더할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징으로는 프랑스어 문법을 사용하여 함수와 변수를 정의할 수 있어, 프랑스어를 사용하는 사람들에게 Rust 프로그래밍을 더 재미있게 만들어 줍니다. 또한, Rouille는 표준 Rust와 호환되어 영어와 프랑스어를 쉽게 혼합하여 사용할 수 있습니다. 텍스트에는 Rouille의 문법을 보여주는 코드 예제도 포함되어 있습니다.

제작자는 기여, 유머, 창의성을 장려하며, 부적절한 언어 사용에 대한 경고를 농담처럼 전하고 있습니다. 이 프로젝트는 "Rust"라는 이름이 여러 언어에서 어떻게 표현되는지를 보여주며, Rust의 글로벌한 매력을 강조합니다.

Rouille의 라이선스는 WTFPL(Do What the F*** You Want Public License)을 유머러스하게 변형한 것입니다. 전반적으로 Rouille는 프랑스어 사용자를 위한 Rust 프로그래밍에 독특하고 재미있는 접근 방식을 제공합니다.

Minecraft HDL은 마인크래프트의 레드스톤 시스템을 이용해 디지털 회로를 만드는 도구입니다. 이 도구는 표준 설계 방법을 적용하여 회로를 생성하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, "multiplexer4_1"이라는 회로는 여섯 개의 입력을 받아 첫 네 개의 입력과 마지막 두 개의 입력을 선택자로 사용해 하나의 출력을 생성합니다.

이 도구는 맥길 대학교의 세 학생이 최종 프로젝트로 개발했습니다. 다양한 회로를 생성할 수 있지만 완벽하지 않으며 주로 교육 목적으로 사용됩니다. 복잡한 회로나 메모리, 카운터와 같은 피드백이 있는 회로는 만들 수 없습니다.

Minecraft HDL은 젊은 층과 공학 학생들에게 디지털 회로 설계를 가르치기 위해 설계되었습니다. 또한 소프트웨어와 하드웨어 설계의 차이를 설명하는 데 도움을 줍니다.

빠른 참고 자료로는 시작하기 위한 가이드, 디지털 설계 이해하기, 개발자 정보 등이 포함되어 있습니다.

전반적으로 Minecraft HDL은 시각적이고 상호작용적인 환경에서 디지털 회로에 대해 배우는 재미있는 방법입니다.

0github.com은 사용자가 풀 리퀘스트를 검토할 때 주의가 필요한 코드 줄을 강조하여 도와주는 도구입니다. 단순히 버그를 찾는 것을 넘어, 하드코딩된 비밀 정보나 복잡한 논리와 같이 더 면밀히 살펴볼 필요가 있는 부분을 지적합니다. 사용 방법은 풀 리퀘스트 URL에서 "github.com"을 "0github.com"으로 변경하면 됩니다.

이 도구는 풀 리퀘스트의 각 파일을 분석하고 언어 모델을 사용하여 각 줄에 열지도 색상을 할당합니다. 이 색상은 검토가 필요한 정도를 나타냅니다. 색상이 어두울수록 더 많은 조사가 필요할 수 있는 부분을 의미합니다. 사용자는 강조된 영역에 마우스를 올리면 설명을 확인할 수 있으며, 슬라이더를 사용해 검토 우선순위를 조정할 수 있습니다.

이 도구는 오픈 소스이며 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.

올해 10월은 1945년 뉴욕에서 출시된 볼펜, 즉 비로(Biro)가 탄생한 지 80주년을 맞이합니다. 비로는 글쓰기를 혁신적으로 변화시켰으며, 많은 사람들에게 일상 필수품으로 자리 잡았습니다. 비로가 등장하기 전에는 깃펜이나 만년필과 같은 글쓰기 도구가 불편하고 번지기 쉬우며, 가격도 비쌌습니다.

헝가리 기자인 라슬로 비로는 만년필의 문제를 해결하기 위해 비로를 발명했습니다. 그의 형의 도움을 받아 점성이 있는 잉크와 강철 볼을 사용해 잉크가 부드럽게 나오도록 하는 펜을 개발했습니다. 정치적 혼란을 피하기 위해 아르헨티나로 이주한 후, 그는 자신의 발명을 마케팅하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 제2차 세계대전 중 RAF 조종사들이 고고도에서의 신뢰성 덕분에 비로를 사용하면서 인기를 얻었습니다.

전후에는 디자인이 개선되어 대량 생산이 가능해졌고, 비크 크리스탈과 같은 저렴한 버전이 등장했습니다. 비로는 글쓰기 스타일에도 영향을 미쳐 블록 글씨가 더 흔해지고 필기체 사용이 줄어들게 했습니다. 그 간단함과 효과성 덕분에 비로는 우리가 글로 소통하는 방식을 변화시켰으며, 인쇄기의 영향력과 비견될 수 있습니다. 오늘날 비로는 우리의 삶에서 중요한 부분으로 여겨지며, 종종 당연하게 여겨집니다.

요약이 없습니다.

덴마크는 아동 성착취물(CSAM) 단속을 위해 전자 메시지, 특히 안전한 플랫폼에서의 메시지를 의무적으로 스캔하겠다는 논란이 된 '채팅 통제' 제안을 철회하기로 결정했습니다. 이 제안은 독일의 강력한 반대에 부딪혔고, 독일은 이 법안을 지지하지 않겠다고 발표하면서 제안이 무산되었습니다. 덴마크의 피터 훔멜가르드 법무부 장관은 이제 CSAM을 자발적으로 탐지하는 방향으로 초점을 옮길 것이라고 밝혔습니다. 현재 이와 관련된 시스템은 4월에 종료될 예정입니다. 그는 아동을 보호하기 위한 조치가 필요하다고 강조했습니다. 신호 재단의 메레디스 위타커와 같은 비판자들은 원래 제안이 대규모 감시로 이어지고 사용자들의 프라이버시를 침해할 것이라고 주장했습니다.

요약이 없습니다.

LensesAccessors.jl은 복잡한 객체의 깊이 있는 부분에 접근하고 수정할 수 있도록 돕는 Julia 패키지입니다. 이 패키지는 원래 객체를 변경하지 않고도 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

렌즈는 복잡한 데이터 구조의 일부에 접근하거나 교체할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 구조체의 필드에 대한 렌즈를 만들어 값을 가져오거나 설정할 수 있습니다. 만약 구조체 T가 필드 a와 b를 가지고 있다면, a에 대한 렌즈를 생성하여 그 값을 조회하거나 교체할 수 있지만, 원래 객체는 그대로 유지됩니다.

렌즈는 직접 생성할 수 있으며, opcompose와 같은 함수를 사용하여 결합할 수 있습니다. 렌즈를 구현하기 위해서는 두 가지 함수인 set과 렌즈 함수 자체를 제공해야 합니다. 이 함수들은 일관된 동작을 보장하기 위해 특정 규칙을 따라야 합니다.

렌즈와 함께 사용되는 동등성 개념은 상황에 따라 다를 수 있으며, 특히 부동 소수점 숫자에 대해서는 일반적인 동등성이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 전반적으로 LensesAccessors.jl은 복잡한 데이터 구조를 조작하는 과정을 단순화하면서 원본 데이터의 무결성을 유지하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

대형 언어 모델(LLM)은 추론 작업에서 개선되었지만, 더 복잡한 문제에서는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 최근 연구는 단계별로 추론하고 자신의 답변을 검증하도록 훈련된 대형 추론 모델(LRM)에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 LRM은 특정 기준에서 좋은 성과를 내며, 수학, 물리학, 법학과 같은 분야에서 복잡한 추론을 처리할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

하지만 추론 문제의 복잡성을 높이면 기존의 기준이 이 능력을 충분히 테스트하지 못한다는 것을 알 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 다양한 복잡한 예제를 생성할 수 있는 딥 추론 데이터셋(DeepRD)을 만들었습니다. 이 새로운 데이터셋에서 LRM을 테스트한 결과, 복잡성이 증가할수록 성능이 급격히 떨어지며 새로운 문제에 대한 일반화 능력이 부족하다는 것을 발견했습니다.

우리의 분석에 따르면 LRM은 많은 실제 작업에서 잘 작동하지만, 더 복잡한 상황에 직면했을 때 여전히 상당한 도전 과제가 존재합니다. 이는 LRM이 현재 유용하긴 하지만, 앞으로 더 복잡한 추론 작업을 해결하기 위한 더 나은 방법을 개발해야 한다는 것을 시사합니다.

루들럼 모델 3은 아날로그 디스플레이와 내구성 덕분에 신뢰할 수 있는 방사선 측정기로 인기가 높습니다. 이 기기는 알파 및 베타 입자를 감지할 수 있지만, 먼지로 인한 표면 오염에는 어려움을 겪습니다. 반면, 섬광 계수기는 감마 방사선에 더 민감하지만, 높은 배경 소음을 발생시켜 약한 신호를 인식하기 어렵게 만듭니다.

암석 수집에 더 적합하게 사용하기 위해 마이크로컨트롤러를 추가하여 방사선 수치를 소리로 변환할 수 있습니다. 이러한 수정은 배경 소음과 신호를 구분하는 데 도움을 줍니다. 주요 단계로는 마이크로컨트롤러를 측정기에 연결하고 고전압 영역으로부터 보호하는 것이 포함됩니다.

수정된 측정기는 전원을 켤 때 한 번 비프음이 울리고, 교정을 수행한 후 방사선 수준에 따라 소리를 냅니다. 소리가 나지 않을 경우 배선과 연결 상태를 점검해야 합니다. 일반적인 문제인 소리 없음, 교정 실패, 예상치 못한 수치에 대한 문제 해결 방법도 제공됩니다.

전반적으로 이러한 수정은 기능을 향상시킬 수 있지만, 구현을 위해서는 일정한 기술적 지식이 필요할 수 있습니다.

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최근 연구에서 유연한 왼손 및 오른손 분자인 키랄 분자의 측정에서 획기적인 발전이 있었습니다. 이 분자들은 자연에서 서로 다르게 행동할 수 있습니다. 연구팀은 이러한 거울상 분자를 구별하기 위해 빛과의 상호작용을 분석하는 진동 원형 이색성(VCD) 분광법을 개선하는 데 집중했습니다.

새로운 방법은 이전의 기술적 문제를 극복하여 분자의 손잡이 방향을 보다 신뢰성 있고 정확하게 결정할 수 있게 해줍니다. 이는 제약 분야에서 매우 중요합니다. 잘못된 분자가 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 탈리도마이드라는 약물이 그 사례입니다.

연구자들은 측정에 불확실성을 포함하는 혁신적인 알고리즘을 개발하여 결과의 신뢰성을 높였습니다. 이러한 발전은 생화학적 과정의 실시간 모니터링이나 제약 화합물의 선별과 같은 새로운 응용 가능성을 열어줍니다.

전체 기사는 화학 과학 저널에서 무료로 제공됩니다.

마크와 맷은 웹사이트 테스트를 위해 사용자 행동을 시뮬레이션하는 도구인 프로폴리스를 개발하고 있습니다. 이 시스템은 사용자가 여러 개의 에이전트를 동시에 실행하여 버그를 찾아내고 종단 간(end-to-end) 테스트를 제안할 수 있도록 합니다.

프로폴리스를 간단한 설정으로 무료로 체험해볼 수 있습니다. 이들이 해결하고자 하는 문제는 사용자가 발견하기 전에 버그를 잡아내어 소프트웨어 품질을 향상시키는 것입니다. 전통적인 테스트는 실제 사용 시나리오를 놓칠 수 있지만, 프로폴리스는 실제 사용자에게 영향을 주지 않으면서 문제를 식별할 수 있는 사용자 그룹처럼 작동합니다.

프로폴리스는 웹사이트를 탐색하고 마찰 지점을 찾아내며 종단 간 테스트를 생성하는 '스웜' 에이전트를 운영합니다. 이는 기업들이 자동화된 테스트 프로세스를 개선하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 유연하게 다양한 테스트 요구에 맞춰 조정될 수 있습니다.

프로폴리스는 월 1000달러에 무제한 사용과 초기 사용자에 대한 지원을 제공합니다. 또한, 소규모 프로젝트를 위한 저렴한 요금제도 마련되어 있습니다. 마크와 맷은 커뮤니티의 피드백을 듣고 싶어하며, 특히 버그 탐지를 넘어 자율 에이전트의 다른 활용 방안에 대한 의견을 기다리고 있습니다.

요약이 없습니다.

프론트엔드용 퍼지 검색 라이브러리를 업데이트했습니다. 이제 퍼지 매칭 외에도 부분 문자열 검색과 접두사 검색 기능이 추가되었습니다. 이 라이브러리는 빠르고 정확하며 여러 언어를 지원하고, 의존성이 없습니다.

피드백과 개선 제안을 환영합니다. 즐거운 코딩 되세요!

2025년 10월 29일, 한 부모가 자녀에게 투자에 대해 가르치기 위해 'D-investments'라는 앱을 만든 경험을 공유했습니다. 아들의 생일에 물질적인 선물 대신 돈을 요청하도록 유도했으며, 부모는 투자를 시간이 지남에 따라 돈이 자라는 "마법의 상자"로 설명했습니다.

이해를 돕기 위해 오래된 스마트폰을 활용해 간단한 앱을 개발했습니다. 이 앱은 냉장고에 부착된 대시보드 역할을 합니다. 단일 HTML 파일로 만들어진 이 앱은 사용자가 이름, 투자 금액, 이자율, 시작 날짜를 입력하면 매일, 매주, 매달의 수익과 총 잔액을 자동으로 계산해줍니다.

이 앱은 아이들에게 돈의 가치와 복리 개념을 재미있게 가르치는 것을 목표로 하고 있습니다. 아이들은 자신의 투자가 매일 성장하는 모습을 보며, 부모가 바라는 평생 기억에 남을 소중한 재정 교육을 받게 됩니다.

이 블로그 글에서는 저자가 Go 1.21에서 도입된 도구 체인의 재현 가능성을 독립적으로 검증하기 위한 노력을 다루고 있습니다. 이 기능은 Go 명령어가 기존 설치를 대체하지 않고도 최신 도구 체인 버전을 자동으로 다운로드하고 사용할 수 있게 해줍니다. 이러한 편리함에도 불구하고, 공급망 공격과 같은 보안 문제를 야기할 수 있습니다.

이러한 우려를 해결하기 위해 Go 프로젝트는 소스 코드에서 도구 체인을 재현할 수 있도록 만들었고, 공공 데이터베이스인 Go 체크섬 데이터베이스에서 체크섬을 공개하기 시작했습니다. 이를 통해 다운로드된 바이너리가 일관되고 검증 가능하다는 것을 보장합니다.

저자는 재현 가능한 빌드와 투명성 로그 모니터링에 대한 경험이 있으며, 2020년부터 Source Spotter라는 감사 도구를 운영해왔습니다. 이 도구는 체크섬 데이터베이스에서 불일치를 확인하고 도구 체인의 재현 가능성을 검증합니다. 지금까지 Source Spotter는 Go 1.21 이후의 모든 도구 체인을 성공적으로 재현했습니다.

저자는 도구 체인을 재현하는 과정과 직면한 도전 과제, 예를 들어 macOS 바이너리의 서명 처리와 체크섬 데이터베이스의 잘못된 버전 번호 문제를 다룹니다. 글은 Go 팀의 안전하고 검증 가능한 시스템 구축 노력을 칭찬하며, 다른 프로그래밍 생태계도 유사한 관행을 채택할 것을 권장하며 마무리됩니다.

요약이 없습니다.

저자는 자유로운 표현과 검열 반대 이유로 자신의 웹사이트의 .onion 미러를 만들었습니다. 이 과정은 간단했으며, 몇 가지 명령어와 설정 단계만 필요했습니다. 그들이 어떻게 했는지 요약하면 다음과 같습니다.

먼저, 필요한 사항으로는 웹 서버로 Caddy를 사용하여 쉽게 설정하고 자동 HTTPS를 적용했습니다. 사이트는 DigitalOcean VPS에 호스팅되며, 운영 체제는 Debian을 사용했습니다.

다음으로 Tor를 설치했습니다. 설치는 다음 명령어로 진행했습니다. sudo apt update와 sudo apt install tor를 입력했습니다.

Tor 설정 파일을 수정하여 웹사이트를 위한 숨겨진 서비스를 설정했습니다. 이후 변경 사항을 적용하기 위해 Tor 서비스를 재시작했습니다.

재시작 후, 지정된 디렉토리에서 새로운 .onion 주소를 확인할 수 있었습니다. Caddy 서버는 .onion 주소에 응답하도록 설정되었으며, .onion 사이트는 HTTPS 인증서가 없기 때문에 일반 HTTP를 사용한다는 점을 주의했습니다.

선택적으로, 메인 사이트에 Onion-Location 헤더를 추가하여 방문자에게 .onion 버전이 있음을 알렸습니다. 마지막으로, Tor가 활성화된 브라우저에서 .onion 주소를 방문하여 설정을 테스트해보라고 권장했습니다.

저자는 독자들이 이 글을 즐겼거나 질문이 있다면 연락해주기를 바라고 있습니다.

이스라엘 정부 관계자들은 구글과 아마존이 12억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 계약인 프로젝트 님버스의 일환으로 비밀스러운 "윙킹 메커니즘"을 도입하도록 요구했습니다. 이 메커니즘은 이들 기업이 이스라엘 데이터를 외국 당국에 넘길 때 이스라엘 정부에 암호화된 메시지를 보내는 방식으로, 법적 비공개 명령 때문에 공개적으로 정보를 알리지 않습니다.

이러한 arrangement는 이스라엘의 데이터가 외국 법 집행 기관에 접근당하지 않도록 보호하기 위해 마련되었습니다. 두 회사는 일반적으로 이러한 요청을 수용하기 때문입니다. 계약에는 구글과 아마존이 이스라엘의 서비스 접근을 제한하지 못하도록 하는 엄격한 규제가 포함되어 있으며, 이는 점령된 팔레스타인 지역에서 인권 침해에 대한 우려가 있더라도 마찬가지입니다.

예를 들어, 데이터가 미국 당국과 공유될 경우, 이들 기업은 이스라엘에 특정 금액을 지급해야 하며, 이는 해당 국가의 국가 전화 코드에 기반합니다. 법률 전문가들은 이것이 미국 법률을 위반할 수 있다고 우려하고 있습니다. 두 회사는 법적 의무를 준수한다고 주장하며 잘못이 없다고 부인하고 있습니다. 이스라엘 정부 관계자들은 기술 대기업들로부터 그들의 이익을 보호하기 위한 중요한 양보를 확보했다고 믿고 있습니다.

gVisor 샌드박스 단계 개요

이 GitHub Action은 공급망 공격으로부터 보호하기 위해 gVisor 샌드박스에서 명령을 안전하게 실행하는 것을 목적으로 합니다. GitHub Actions는 읽기 전용 권한을 가지고 있더라도 캐시 오염에 취약할 수 있습니다. 워크플로의 모든 단계가 동일한 가상 머신(VM)을 공유하기 때문에 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 때 보안 위험이 증가합니다. gVisor 샌드박스는 명령을 격리하여 최신 종속성에 대해 CI를 실행할 때 공급망 침해의 위험 없이 더 안전하게 실행할 수 있도록 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. Ubuntu 24.04와 유사한 루트 파일 시스템을 사용하며, GITHUB_WORKSPACE에 대한 접근은 오버레이 방식으로 처리되어 기본적으로 변경 사항이 지속되지 않습니다. 네트워크 접근이 가능하며 특정 환경 변수를 사용할 수 있습니다. 명령은 GitHub Actions 러너와 동일한 사용자 권한으로 실행됩니다.

주요 기능으로는, persist-workspace-changes: 'true'를 설정하면 호스트에 변경 사항을 지속할 수 있지만, 보안 문제로 인해 권장되지 않습니다. 또한, 작업 공간에서 인증 토큰이 발견되면 자동으로 감지하여 실패합니다. 이는 체크아웃 단계에서 자격 증명 지속성을 비활성화해야 합니다.

입력 항목으로는 run(필수)으로 샌드박스에서 실행할 명령을 지정하고, env(선택적)으로 추가 환경 변수를 설정할 수 있습니다. persist-workspace-changes, disable-network, allow-checkout-credentials(선택적)로 샌드박스 동작을 구성할 수 있습니다.

예시로는 이 액션을 사용하여 Go 테스트, 정적 분석, 취약점 검사를 실행할 수 있으며, 체크아웃 과정에서 자격 증명 지속성을 비활성화하는 등의 특정 구성을 통해 보안을 유지할 수 있습니다. 이 GitHub Action은 신뢰할 수 없는 코드가 포함될 수 있는 워크플로를 실행할 때 보안을 강화하는 것을 목표로 합니다.

사용자 "nicolas17"가 작성한 GitHub Gist에는 어셈블리 언어로 작성된 iOS 앱의 코드 조각이 포함되어 있습니다. 이 Gist는 사용자가 코드를 공유하거나 다운로드, 임베드할 수 있는 기능을 제공합니다. 주요 내용으로는 어셈블리 코드가 iOS 애플리케이션을 초기화하는 메인 함수와 앱 델리게이트를 정의하고 있다는 점이 있습니다. 또한 UIWindow와 UIViewController와 같은 UI 구성 요소와 관련된 여러 메서드도 포함되어 있습니다. 사용자는 Gist에 댓글을 달 수 있으며, 코드에 대한 논의와 빌드 또는 배포 지침 요청이 이루어집니다. 전반적으로 이 Gist는 iOS 앱 개발과 관련된 어셈블리 코드를 공유하는 자원으로 활용됩니다.

죄송하지만, 저는 유튜브 영상과 같은 외부 콘텐츠에 직접 접근하거나 요약할 수 없습니다. 하지만 영상의 주요 내용이나 간단한 설명을 제공해 주시면, 그 내용을 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

새로운 연구에 따르면 미국의 병원 합병이 경쟁을 줄이고 치료 비용을 높이고 있다는 결과가 나왔습니다. 2000년부터 2020년까지 1,164건의 병원 합병이 있었지만, 연방거래위원회(FTC)는 이 중 단 13건, 즉 약 1%만을 문제 삼았습니다. 연구진은 FTC가 이용 가능한 도구를 활용해 더 많은 잠재적으로 해로운 합병, 약 238건을 식별할 수 있었을 것이라고 밝혔습니다.

문제가 제기되지 않은 합병들은 상당한 가격 인상을 초래했으며, 2010년부터 2015년 사이의 53건의 합병이 다음 해에 건강 지출을 2억 4백만 달러 증가시켰다는 추정이 있습니다. 연구자들은 FTC의 집행 부족이 자금 부족 때문일 수 있다고 생각하고 있습니다. 문제를 제기하지 않은 합병의 비용이 FTC의 연간 예산에 거의 맞먹기 때문입니다.

병원 부문은 매우 집중화되어 있으며, 90%의 시장이 FTC의 집중 기준을 충족하고 있습니다. 농촌 및 저소득 지역의 합병은 경쟁하는 클리닉이 적기 때문에 더 큰 가격 인상을 초래했습니다. 이 연구는 경쟁을 유지하고 병원 비용 상승을 억제하기 위해 반독점 법의 강력한 집행이 필요하다고 강조하고 있습니다.

뉴욕시에서 발생한 강력한 폭풍으로 기록적인 강우량과 광범위한 홍수가 발생했습니다. 센트럴 파크는 100년 이상 만에 가장 많은 비가 내렸습니다. 이 폭풍으로 브루클린과 어퍼 맨해튼에서 최소 두 명이 사망했습니다. 라과디아와 뉴어크를 포함한 주요 공항들은 전례 없는 강우량을 기록했으며, 폭풍은 강한 바람을 동반해 나무를 쓰러뜨리고 교통에 혼잡을 초래했습니다.

시 환경 보호국은 갑작스러운 홍수를 관리하기 위해 배수구 유지보수를 개선하여 홍수 위험을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 폭풍의 강도는 하수 시스템을 압도했습니다. 이 시스템은 훨씬 적은 양의 비에 맞춰 설계되어 있습니다.

앞으로 다가오는 할로윈은 쌀쌀하고 바람이 불 것으로 예상되지만, 주말 뉴욕시 마라톤을 위해 날씨가 개선될 것으로 보입니다.

영국, 유럽연합, 중국, 러시아를 포함한 70개국 이상이 최근 하노이에서 사이버 범죄를 방지하기 위한 새로운 유엔 조약에 서명했습니다. 유엔 사무총장 안토니오 구테흐스는 사이버 범죄의 위협이 커지고 있으며, 이로 인해 전 세계 경제에 연간 약 10.5조 달러의 비용이 발생한다고 강조했습니다. 그는 이 조약이 국제적으로 이러한 범죄에 대한 협력을 개선하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔습니다.

하지만 미국은 이 조약에 서명하지 않았으며, 아직 검토 중이라고 설명했습니다. 이 조약은 40개국의 비준을 받은 후 발효되며, 전자 증거를 공유하는 틀을 마련하고, 동의 없이 개인적인 이미지를 공유하는 것과 같은 다양한 인터넷 관련 범죄를 처벌하는 내용을 포함하고 있습니다.

많은 사람들은 이 조약이 글로벌 사이버 보안 노력을 강화하는 데 필요한 도구라고 보고 있지만, 정부의 감시 및 권위주의적 관행을 조장할 수 있다는 비판도 받고 있습니다. 비판자들은 이 조약이 인권을 침해하고, 특히 억압적인 정권을 가진 국가에서 남용을 초래할 수 있다고 주장합니다. 구테흐스는 이러한 우려에 대해 온라인과 오프라인 모두에서 기본 권리를 보호하는 것이 중요하며, 국제 법 집행 협력을 강화해야 한다고 강조했습니다.

독일 북부의 연구자들이 갈색 쥐(Rattus norvegicus)가 날아다니는 박쥐를 사냥하는 모습을 영상으로 포착했습니다. 이는 이 행동이 처음으로 기록된 사례입니다. Global Ecology and Conservation에 발표된 연구에 따르면, 연구팀은 약 30,000마리의 박쥐가 겨울철에 동면하는 동굴에서 쥐가 동굴의 절벽에서 뛰어내려 공중에서 박쥐를 잡는 모습을 관찰했습니다.

5주간의 관찰 기간 동안 연구팀은 13번의 박쥐 사냥 성공 사례를 기록했으며, 52마리의 박쥐 유해를 발견했습니다. 이는 쥐들이 쓰레기를 뒤지는 것이 아니라 적극적으로 사냥하고 있음을 보여줍니다. 갈색 쥐는 일반적으로 느리게 움직이는 먹이를 사냥하는 것으로 알려져 있어, 이 같은 포식 행동은 놀라운 일입니다. 연구자들은 쥐들이 어두운 환경에서 촉수와 청각을 사용해 목표를 찾는다고 설명합니다.

이 새로운 사냥 기술은 서식지 파괴와 질병으로 어려움을 겪고 있는 박쥐 개체군에 위협이 될 수 있습니다. 갈색 쥐는 외래종으로, 박쥐의 생존에 상당한 영향을 미칠 수 있어, 주요 박쥐 서식지 근처의 쥐 개체 수 관리를 권장하는 목소리가 나오고 있습니다. 이번 발견은 쥐의 적응력을 강조하며, 도시 환경에서 중요한 행동 변화가 일어날 수 있음을 시사합니다.

에반 한의 기사는 Node.js의 새로운 기능인 "커스터마이제이션 훅"에 대해 다루고 있습니다. 이 기능은 개발자들이 모듈 로딩 방식을 변경할 수 있게 해줍니다. 그는 torrent-import라는 도구를 만들어 .torrent 파일이나 마그넷 URI를 사용하여 BitTorrent에서 JavaScript 파일을 가져올 수 있도록 했습니다.

이 도구는 BitTorrent 파일에서 직접 모듈을 가져올 수 있게 해주며, 사용 예시는 import { greet } from "./greet.js.torrent";와 같습니다. 한은 BitTorrent를 선택한 이유로 콘텐츠 주소 기반 저장 방식을 들었습니다. 이 방식은 npm이 사용할 수 없게 될 경우에도 모듈을 보존할 수 있고, 해싱을 통한 데이터 무결성을 제공하며, 이미 다운로드한 파일의 중복을 제거하는 장점이 있습니다.

커스터마이제이션 훅을 통해 개발자들은 가져오기 방식의 수정이 가능해집니다. 여기에는 두 가지 주요 기능이 포함됩니다. 첫 번째는 load로, 이는 가져오는 과정에서 일어나는 일을 완전히 재작성합니다. 두 번째는 resolve로, 가져올 파일의 경로를 결정합니다.

한은 .torrent 파일을 처리할 수 있는 훅을 만드는 방법을 시연했으며, 이 훅을 Node.js 애플리케이션에 등록하는 절차를 설명했습니다. 그는 실제 파일을 다운로드하기 위해 WebTorrent라는 라이브러리를 통합했습니다.

한은 간단한 JavaScript 모듈을 만들어 이를 토렌트로 업로드한 후, 새로운 도구를 사용해 이를 실행해보았고, 의도한 대로 잘 작동하는 것을 확인했습니다. 하지만 이 프로젝트는 아직 개념 증명 단계에 있으며, 해결해야 할 여러 가지 문제들이 있습니다. 여기에는 커스터마이제이션 훅의 불안정성, 데이터 무결성에 대한 보안 우려, 브라우저와의 비호환성, 토렌트의 시더 가용성에 대한 의존성, 그리고 토렌트에 대한 일반적인 우려와 오해가 포함됩니다.

한은 이 작업이 Node.js의 커스터마이제이션 훅과 BitTorrent 기술의 가능성에 대한 추가 탐구를 촉진하기를 희망하고 있습니다.

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이 글에서 벤 비스니스는 SpiderMonkey 컴파일러에서 JavaScript와 WebAssembly의 최적화 과정을 시각화하는 인터랙티브 도구의 개발에 대해 설명합니다. 이 새로운 도구인 iongraph는 사용자가 컴파일 과정에서 함수가 어떻게 최적화되는지를 보여주는 그래프를 생성하고 조작할 수 있게 해줍니다.

저자는 기존의 Graphviz와 같은 시각화 도구에 불만을 느꼈습니다. 이러한 도구들은 복잡한 레이아웃과 불안정성 때문에 해석하기 어려운 그래프를 생성했습니다. 이로 인해 맞춤형 솔루션을 개발하게 되었습니다.

iongraph의 주요 기능 중 하나는 사용자가 JavaScript 코드를 입력하여 그래프를 생성하고, 이를 탐색하며, 확대 및 축소할 수 있다는 점입니다. 또한 최적화 과정이 진행되는 동안 특정 명령어를 추적할 수 있습니다.

새로운 그래프 레이아웃 알고리즘은 간단하고 효율적이며, 컴파일러 그래프의 제어 흐름 구조에 맞춰 설계되었습니다. 이 알고리즘은 전통적인 방법들이 겹침과 교차를 최소화하는 데 중점을 두는 것과 달리, 시각적 안정성과 명확성을 유지하는 데 중점을 둡니다.

글에서는 레이아웃 과정에 대한 자세한 설명도 포함되어 있습니다. 여기에는 노드를 층으로 나누고, 엣지 교차를 위한 더미 노드를 생성하며, 엣지를 직선으로 만들고, 수평 엣지를 추적하고, 수직 좌표를 할당하는 과정이 포함됩니다. 이 알고리즘은 복잡한 최적화보다 가독성을 강조합니다.

iongraph 도구는 Graphviz보다 레이아웃 작업을 훨씬 빠르게 수행할 수 있어, 컴파일러 최적화 과정에서 실시간 시각화에 적합한 선택이 됩니다.

이 도구는 이미 Firefox의 프로파일러에 통합되어 있으며, 탐색 및 시각화 기능을 향상시키기 위한 추가 업데이트와 기능이 계획되고 있습니다. 이 글은 소프트웨어 개발에서 맞춤형 도구의 중요성을 강조하며, 특히 컴파일러 최적화와 같은 복잡한 작업에 대한 기여를 독려합니다.

현재 Azure 서비스가 중단되어 Azure 포털에 접근할 수 없습니다. 다른 분들도 이 문제를 겪고 계신가요? 저희 서비스는 캐나다 중앙과 미국 동부 2 지역에 기반하고 있습니다. 더 자세한 정보는 다음 링크를 확인해 주시기 바랍니다: Downdetector와 Azure Status.

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Canva는 전문 디자이너뿐만 아니라 일반 사무직 근로자들을 겨냥하기 위해 Affinity 디자인 소프트웨어를 무료로 제공하기로 결정했습니다. 이로 인해 Adobe의 Creative Cloud와 같은 전통적인 고비용 디자인 소프트웨어 모델에 도전장을 내민 것입니다. 이러한 소프트웨어는 신입 디자이너에게는 너무 비쌀 수 있습니다.

역사적으로 디자인 소프트웨어는 비쌌기 때문에 초급 디자이너들이 필요한 도구에 접근하기 어려웠습니다. Canva는 새로운 전략을 통해 무료로 제공되는 전문 도구를 통해 더 많은 사용자층을 유치하고, 기본적인 디자인 작업이 필요한 비디자인 직원들에게도 손쉽게 다가가고자 합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 게시물이나 프레젠테이션을 만드는 작업이 이에 해당합니다.

Canva의 접근 방식은 전문적인 디자인 기능과 사용자 친화적인 특징을 결합하여 더 넓은 대중에게 어필하는 것입니다. Affinity를 무료로 제공함으로써 많은 일반 사용자들을 끌어들일 수 있으며, 이는 Adobe와 Microsoft Office와 같은 대규모 구독자 기반과 효과적으로 경쟁할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 전략은 디자인 소프트웨어의 파워 유저보다 일반 사용자("노르미")가 더 많다는 믿음에 기반하고 있습니다. Canva는 전문 디자이너들이 Affinity를 사용해 고품질 자산을 만들고, 이를 비디자인 사용자들이 Canva를 통해 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 구축하고자 합니다. 이는 디자인을 전문가에게만 국한하지 않고 모든 사람이 접근할 수 있도록 하여 전통적인 디자인 시장에 변화를 가져올 수 있습니다.

전반적으로 Canva의 이 대담한 결정은 디자인 소프트웨어 시장을 재정의하고, 업계에서 Adobe의 오랜 지배에 도전할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

이 글에서는 철학에서 직관의 역할에 대해 논의하며, 직관이 지식의 중요한 원천이라고 주장합니다. 이는 지각이나 기억과 같은 다른 정신적 능력과 유사합니다. 저자는 직관이 신뢰할 수 없거나 단순한 '의자에 앉아 하는 공상'이라는 일반적인 비판에 대해 방어하고자 합니다.

정신적 능력은 다양하며 각 능력은 실패할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 감각(시각과 청각 등), 기억, 감정, 통증 인식, 신체 인식, 타인의 정신 상태를 이해하는 능력, 정신적 이미지, 정신적 언어 등이 있습니다. 이러한 각 능력은 우리가 믿음과 지식을 형성하는 데 기여합니다.

직관은 진리에 대한 빠르고 본능적인 판단으로 설명됩니다. 저자는 우리가 다른 정신적 능력이 믿음에 대한 증거를 제공하는 것을 신뢰한다면, 직관도 신뢰해야 한다고 주장합니다.

일부 회의론자들은 직관이 문화에 따라 다르기 때문에 신뢰할 수 없다고 주장합니다. 그러나 저자는 지각 또한 문화에 따라 다르기 때문에 직관과 지각 모두에 대한 회의론이 성립하지 않는다고 반박합니다.

직관은 오류가 있을 수 있지만 여전히 유효한 지식의 원천입니다. 저자는 철학적 논의에서 직관에 대한 보다 세밀한 이해를 촉구합니다.

전반적으로 이 글은 직관이 한계에도 불구하고 지식을 추구하는 데 있어 가치 있는 도구임을 인식하는 것이 중요하다고 강조합니다.

업웨이브는 브랜드가 광고 캠페인을 최적화할 수 있도록 돕는 AI 기반 측정 회사입니다. 이 회사는 수익성이 있으며, 저명한 투자자들의 지원을 받고 있습니다. 현재 브랜드 측정 서비스를 지원하는 시스템을 구축할 수 있는 선임 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다.

주요 업무로는 AI 기반의 고객 경험을 개발하고, 고급 데이터 분석 도구를 통합하는 것이 포함됩니다. 마이크로서비스와 API를 활용하여 확장 가능한 백엔드 시스템을 설계하고, 백엔드부터 프론트엔드까지 소프트웨어 스택 전반에서 사용자 친화적인 경험을 보장해야 합니다. 대량의 광고 데이터를 처리하기 위한 데이터 파이프라인을 생성하고, 현대적인 배포 방식을 사용하여 시스템의 신뢰성과 성능을 개선하는 것도 중요합니다. 제품 및 데이터 과학 팀과 협력하여 분석 도구를 향상시키는 역할도 맡게 됩니다.

자격 요건으로는 5년 이상의 엔지니어링 경험과 API, 데이터 시스템, 클라우드 플랫폼에 대한 숙련도가 필요합니다. 다양한 백엔드 프레임워크(예: Spring Boot, Django)와 프론트엔드 프레임워크(예: React)에 대한 경험이 요구됩니다. 구조화된 소프트웨어 개발 관행과 클라우드 배포에 대한 이해도 필요합니다. 협업을 중시하고, 멘토링 능력이 있으며, 팀의 성공에 집중하는 자세가 중요합니다.

추가적으로 자바 또는 코틀린, MySQL과 같은 데이터 시스템, AWS에서의 클라우드 네이티브 애플리케이션에 대한 지식이 있으면 좋습니다. AdTech 또는 스타트업 환경에서의 경험도 우대합니다.

업웨이브는 높은 효율성과 합리적인 근무 시간, 협력과 친절의 문화를 중요시합니다. 이 역할은 자율성과 소유권을 부여하며, 중요한 광고 결정에 영향을 미칠 수 있는 기회를 제공합니다.

보상은 연봉 15만 달러에서 17만 5천 달러 사이이며, 보너스와 주식도 포함됩니다. 구체적인 급여는 지역과 경험에 따라 달라집니다.

업웨이브는 직장에서의 다양성과 포용성을 중요하게 생각합니다.

NaN은 "Not a Number"의 약자로, JavaScript에서 중요한 개념입니다. NaN이 포함된 어떤 산술 연산도 결과적으로 NaN을 반환합니다. 예를 들어, NaN에 2를 더하거나 어떤 숫자에 NaN을 곱하면 결과는 항상 NaN이 됩니다.

NaN과의 비교는 항상 거짓(false)을 반환합니다. 예를 들어, 50이 NaN보다 크다는 것은 거짓이며, NaN은 자기 자신과도 같지 않습니다. 즉, NaN !== NaN입니다.

NaN은 계산에서의 실패를 나타내며, JavaScript에서는 숫자처럼 취급되지만 실제로는 숫자 값을 가질 수 없습니다. NaN인지 확인하려면 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 첫 번째는 isNaN() 함수로, 이 함수는 값이 숫자로 변환될 수 있는지를 확인하고, 변환 결과가 NaN이 될 경우 true를 반환합니다. 두 번째는 Number.isNaN() 메서드로, 이 메서드는 값이 정확히 NaN인지 확인하며, 변환 없이 검사합니다.

값을 처리할 때는 계산을 수행하기 전에 변수가 숫자로 취급될 수 있는지 확인하기 위해 isNaN()을 사용하는 것이 좋습니다. 요약하자면, NaN은 JavaScript에서 계산의 비숫자 결과를 나타내며, 자기 자신과 같지 않고 특정 함수를 통해 확인할 수 있는 독특한 개념입니다.

binfmt_misc는 리눅스 커널의 기능으로, 시스템이 기본 이진 형식이 아닌 파일을 실행할 수 있도록 도와줍니다. 이 기능은 커널이 다양한 파일 형식을 인식하고 실행할 수 있게 해주며, 스크립트와 다양한 아키텍처의 바이너리 파일을 포함합니다.

이 기능은 공격자에게 악용될 수 있는 가능성이 있습니다. 공격자는 원래의 접근 방법이 실패할 경우, binfmt_misc를 이용해 루트 접근 권한을 다시 얻기 위한 백도어를 만들 수 있습니다. 이 기능은 널리 알려져 있지 않아, 손상된 시스템에서 접근을 유지하는 은밀한 기술로 작용할 수 있습니다.

binfmt_misc는 새로운 이진 형식 핸들러를 가상 파일 시스템에 등록함으로써 작동합니다. 이를 통해 커널은 특정 파일을 인식하고 실행하는 방법을 알게 됩니다. 등록 과정에서는 파일의 매직 바이트와 실행할 인터프리터와 같은 세부 정보를 지정해야 합니다.

공격자는 특정 플래그를 가진 핸들러를 등록하여 기존의 setuid 바이너리의 권한을 상속받을 수 있습니다. 이를 통해 의심을 받지 않고 자신의 스크립트나 바이너리를 루트 권한으로 실행할 수 있습니다.

전통적인 SUID 검색 방법으로는 백도어를 찾기 어렵습니다. 왜냐하면 인터프리터는 SUID 권한을 가지지 않기 때문입니다. binfmt_misc 디렉토리에서 등록된 핸들러를 모니터링하는 것이 잠재적인 악용을 탐지하는 한 가지 방법입니다.

이 기술을 탐지하는 것은 어렵습니다. 이는 내장된 셸 도구와 /proc 파일 시스템의 변화를 기반으로 하기 때문입니다. 원래의 명령어(예: chfn)는 직접 실행되지 않기 때문에 탐지 규칙이 효과적이지 않습니다.

추가 자료에서는 binfmt_misc를 다른 프로그래밍 언어에 사용하는 방법과 그 기능 및 보안적 함의에 대한 더 깊은 통찰을 제공합니다.

폴 크루그먼은 그의 기사에서 최근 공화당 정책, 특히 2025 프로젝트의 부정적인 영향을 다루고 있습니다. 이 프로젝트는 SNAP(식품 지원 프로그램)과 건강 관리 프로그램에 대한 대규모 삭감을 포함하고 있으며, 이로 인해 4200만 명의 미국인이 영향을 받고 있습니다. 주로 어린이, 노인, 장애인들이 피해를 보고 있습니다. 가장 극심한 변화는 중간 선거 이후에 시행될 예정이었으나, 예상보다 훨씬 빨리 나타나면서 공화당의 잔인한 의도가 드러났습니다.

크루그먼은 건강 보험 비용 상승도 큰 문제라고 설명합니다. 2025년에는 건강 보험 개혁법에 따른 보조금이 종료되면서 많은 가정의 자부담 비용이 급격히 증가할 것으로 보입니다. 그는 공화당이 건강 정책에 대한 이해 부족으로 인해 이 위기를 예측하지 못했다고 주장합니다.

현재 정부의 셧다운이 이러한 문제를 더욱 악화시키고 있으며, 특히 SNAP 자금이 중단된 상황입니다. 크루그먼은 공화당이 왜 고통을 덜어주기 위한 조치를 취하지 않는지 의문을 제기하며, 그들의 주저함이 도움이 필요한 사람들을 돕는 것에 대한 경시에서 비롯된 것이라고 지적합니다.

전반적으로 크루그먼은 이러한 정책 뒤에 있는 정치적 전략이 역효과를 낳았다고 믿고 있습니다. 예상했던 고통이 계획보다 빨리 찾아오면서 많은 미국인들에게 심각한 위기를 초래하고 있습니다.

이 글은 마크 해리슨이 작성한 "Frozen DuckLake"에 대한 내용으로, 카탈로그 데이터베이스 없이 클라우드 저장소만을 이용해 운영되는 읽기 전용 데이터 레이크를 만드는 방법을 설명합니다.

Frozen DuckLake는 데이터가 클라우드 버킷에 저장되며 데이터베이스 서버 없이 운영됩니다. 이 데이터 레이크는 읽기 전용으로, 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 장점이 있습니다. 비용 측면에서도 클라우드 저장소 외에는 추가 비용이 거의 발생하지 않으며, 공공 데이터 접근에 적합합니다. SQL 데이터베이스에 즉시 접근할 수 있고, 데이터는 여러 클라우드 환경에서 가져올 수 있습니다.

Frozen DuckLake는 정적이지만, 새로운 데이터를 추가하여 새로운 버전을 생성할 수 있습니다. 생성 과정은 데이터 파일을 수집하고 DuckLake 생성 스크립트를 만드는 것으로 시작됩니다. 이후 로컬 DuckLake를 생성하고 이를 클라우드 저장소에 게시합니다. 이 과정에는 기존 Parquet 파일을 스냅샷으로 찍고 이를 게시하는 단계가 포함됩니다.

게시된 후에는 표준 DuckDB 방법을 사용하여 Frozen DuckLake에 접근할 수 있습니다. 업데이트는 DuckLake 파일을 다시 생성하거나 새로운 파일을 추가하는 방식으로 이루어지며, 버전 업그레이드는 수동으로 진행해야 합니다. 예를 들어, 110억 개 이상의 행을 포함하는 Frozen DuckLake를 생성하는 데 약 22분이 소요되었습니다.

이 글은 전통적인 데이터베이스 설정의 복잡성 없이 데이터 관리를 위한 Frozen DuckLake의 간편함과 효율성을 강조합니다.

Typst의 수학 모드에는 중요한 문제가 있습니다. 예를 들어 f_i(x)와 같은 표현을 작성하면 예상치 못한 출력이 발생하는데, i 대신 i(x)로 나타나는 경우가 많습니다. 이 문제는 Typst가 함수 호출과 수학 기호를 해석하는 방식에서 비롯되며, 표현의 의도를 혼란스럽게 만듭니다.

예를 들어 f^pi(x)를 작성할 때, 사용자는 pi가 단순한 위 첨자라고 기대하지만, 이는 함수 호출로 처리됩니다. e^abs(x)와 같은 표현에서는 사용자가 abs(x)가 위 첨자가 되기를 원하지만, Typst는 이를 다르게 평가하여 표현 해석에 모호함을 초래합니다.

Typst의 이전 버전에서는 아래 첨자와 위 첨자가 직관적으로 작동했으나, 개발 압박으로 인해 이러한 방식이 변경되었습니다. 현재 커뮤니티에서는 예전 방식으로 되돌릴지, 새로운 해결책을 찾을지를 논의하고 있습니다.

문제의 근본 원인은 Typst가 함수 호출과 수학적 평가를 구분하는 방식에 있으며, 이로 인해 서로 다른 우선순위 규칙이 생깁니다. 여러 가지 가능한 해결책이 검토되고 있습니다.

첫 번째는 현재의 동작을 유지하는 것이고, 두 번째는 Typst 0.3의 동작으로 되돌리는 것입니다. 이는 일부 문제를 해결할 수 있지만 다른 문제를 발생시킬 수 있습니다. 세 번째는 런타임에서 해석을 지연시켜 함수와 기호를 명확히 구분하는 방법입니다. 네 번째는 새로운 표현 유형인 MathAttachCall을 도입하여 첨부와 함수 호출을 더 효과적으로 처리하는 것입니다. 마지막으로, Typst 함수에 대해 새로운 구문을 요구하여 모호성을 없애는 방법도 고려되고 있습니다.

저자는 옵션 B, 즉 Typst 0.3의 동작으로 되돌리는 것이 사용자에게 더 직관적이라고 주장하고 있으며, 큰 반대가 없으면 이 옵션으로 진행할 계획입니다.

저자는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 불만을 표현하며, 이러한 내용이 인간의 글쓰기에서 나오는 개인적인 터치와 노력이 부족하다고 느낍니다. 그들은 독창적인 작업을 만드는 것이 가치가 있으며, 독자와의 연결을 촉진한다고 주장합니다. 저자는 사람들이 실수를 받아들이고 필요할 때 도움을 요청하는 것을 권장하며, 글쓰기에 AI에 의존하기보다는 자신의 경험을 바탕으로 글을 쓰는 것이 중요하다고 강조합니다. 진정한 생각과 경험이 글쓰기를 풍부하게 만든다고 믿으며, 인간은 청중과 진정성 있게 소통해야 한다고 말합니다. 전반적으로, 이 메시지는 자동화된 도움보다 진정한 인간의 표현을 우선시하라는 것입니다.

저자는 소프트웨어가 사용자에게 선호하는 설치 위치를 묻지 않고 기본 디렉토리에 자동으로 설치되는 것은 무례하다고 생각합니다.

요약이 없습니다.

PlanetScale은 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터베이스 서비스로 잘 알려져 있습니다. 현재 그들의 기본 옵션은 월 30달러에 제공되는 3노드 설정으로, 높은 가용성(HA)을 제공합니다. 하지만 많은 사용자들은 초기 프로젝트를 위해 더 저렴한 옵션을 원하고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 PlanetScale은 곧 PS-5라는 새로운 단일 노드 구성을 월 5달러에 제공할 예정입니다. 이 설정은 개발, 테스트 및 비핵심 작업에 적합합니다. 사용자는 추가 복제본 없이도 필요에 따라 이 단일 노드를 쉽게 확장할 수 있습니다.

새로운 노드 클래스에 대한 가격 요약은 다음과 같습니다:

• PS-5 (단일 노드): 5달러
• PS-10 (단일 노드): 10달러 (arm) 또는 13달러 (intel)
• PS-10 (3노드 HA): 30달러 (arm) 또는 39달러 (intel)

이 새로운 가격 정책은 스타트업이 PlanetScale을 쉽게 시작하고, 복잡한 마이그레이션 없이 데이터베이스 요구 사항을 확장할 수 있도록 도와줍니다.

uBlock Origin Lite는 iPhone, iPad, Mac에서 사용할 수 있는 무료 앱으로, App Store에서 다운로드할 수 있습니다. 이 앱은 34개의 리뷰를 바탕으로 5.0의 높은 평가를 받고 있습니다.

uBlock Origin Lite는 효율적인 콘텐츠 차단기로, EasyList와 EasyPrivacy와 같은 인기 필터 목록을 포함한 기본 필터링 규칙을 사용합니다. 이 앱은 지속적인 백그라운드 프로세스를 필요로 하지 않아 콘텐츠를 차단하는 동안 추가적인 CPU나 메모리를 사용하지 않습니다. 서비스는 앱의 팝업이나 설정과 상호작용할 때만 작동합니다.

최신 버전은 2025년 10월 29일 기준으로 업데이트된 필터 목록을 포함하고 있습니다. 사용자들은 iPad에서의 성능을 칭찬하며, 원치 않는 콘텐츠를 차단하는 데 있어 신뢰성과 효과성을 높이 평가하고 있습니다. 일부 사용자는 사용자 정의 필터 목록을 추가할 수 없다는 점을 언급했지만, 기본 옵션에 만족하고 있습니다.

개발자인 레이몬드 힐은 이 앱이 사용자 데이터를 수집하지 않는다고 밝혔습니다. 호환성 측면에서는 iPhone의 경우 iOS 18.5 이상, iPad는 iPadOS 18.5 이상, Mac은 macOS 13.5 이상, Apple Vision은 visionOS 2.5 이상이 필요합니다.

이 앱은 광고와 추적기를 효과적으로 차단하여 사용자들의 브라우징 경험을 향상시키고자 하는 이들에게 좋은 선택이 될 것입니다.

ZOZO는 물리 기반 시뮬레이션 도구인 Contact Solver를 제공합니다. 이 도구는 천, 고체, 막대와 같은 다양한 재료를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

Contact Solver는 시뮬레이션 중에 객체가 겹치거나 침투하지 않도록 보장하는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 또한 1억 5천만 개 이상의 접촉점을 효율적으로 관리할 수 있는 확장성을 제공합니다. 성능을 높이기 위해 단일 정밀도로 GPU에서 실행되며, 천 시뮬레이션은 과도한 신축을 방지하기 위해 최대 1%의 엄격한 한계를 유지합니다. 현실적인 시뮬레이션을 위해 유한 요소 방법(Finite Element Method)을 사용하며, 신뢰성을 유지하기 위해 정기적인 스트레스 테스트를 실시합니다. 접촉 및 탄성 계산이 GPU에서 동시에 이루어지는 병렬 처리 기능도 지원합니다.

사용자 친화적인 Docker 설정을 통해 쉽게 배포할 수 있으며, JupyterLab 인터페이스를 통해 즉시 사용할 수 있습니다. 광범위한 Python API와 함께 자세한 문서가 제공되어 사용이 용이합니다. 주요 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있어 유연성과 비용 절감이 가능합니다.

사용자는 Docker를 사용하여 쉽게 솔버를 설정하고 웹 인터페이스를 통해 접근할 수 있습니다. Windows와 Linux 시스템에 대한 자세한 설치 지침도 제공됩니다.

다양한 데모 시뮬레이션이 준비되어 있어 여러 재료와 시나리오를 보여주며, 클라우드 서비스에서의 예상 비용과 성능 지표도 함께 제공됩니다.

기능 향상과 버그 수정을 위한 정기적인 업데이트가 이루어져 최신 기능을 이용할 수 있도록 보장합니다.

전반적으로 ZOZO의 Contact Solver는 물리 기반 시뮬레이션을 효율적이고 정확하게 수행하고자 하는 모든 이에게 강력하고 유연한 도구입니다.

ekoAcademic은 Aidan, Shaan, Wojtek이 만든 도구로, 최근 학술 논문의 짧은 오디오 요약을 제공합니다. 이 도구는 사람들이 출퇴근이나 집안일을 하면서 이러한 요약을 들을 수 있도록 도와주어, 나중에 어떤 논문을 깊이 있게 탐구할지 결정하는 데 유용합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 이 도구는 새로 발표된 학술 논문을 추출하고 요약하여 각 논문에 대한 짧은 오디오 클립을 생성합니다. 사용자는 자신의 언어로 질문을 하여 이 오디오 요약과 상호작용할 수 있으며, 도구는 이에 맞춰 응답합니다. 이전에 생성된 오디오 요약은 저장되어 있어 다른 사용자들을 위해 다시 만들 필요가 없어, 과정이 효율적이고 비용 효과적입니다.

제작자들은 다음과 같은 피드백을 원하고 있습니다. 이 도구가 사용자들이 겪는 문제를 해결하는지 여부, 상호작용 논의에서 빠진 주제나 언어, 출퇴근 중 듣는 것에 대한 사용자 선호, 요약의 정확성이나 맥락에 대한 우려, 원하는 기능이나 개선 사항입니다. 그들은 이 도구가 공통된 필요를 충족할 수 있기를 바라며, 제안이나 의견을 환영합니다. 피드백은 [email protected]으로 연락해 주시기 바랍니다.

이 기사는 뉴욕시에서 "인도 폐쇄공포증"에 대한 연구를 다루고 있습니다. 이는 사람들과 거리 가구와 같은 물체들로 인해 인도가 혼잡하게 느껴지는 현상을 의미합니다. 저자는 다양한 출처의 데이터를 바탕으로 이 폐쇄공포증을 측정할 수 있는 지표를 개발한 과정을 설명합니다.

뉴욕시는 각기 다른 군중 동태를 가진 다양한 동네로 구성되어 있습니다. 혼잡함은 보행자와 인도에 있는 고정 물체를 모두 고려하여 평가됩니다. 연구는 뉴욕시의 인도 데이터와 Nexar의 대시캠에서 수집한 교통 데이터를 사용합니다. 인도 형태는 분석을 쉽게 하기 위해 단순화됩니다. 다양한 유형의 인도 혼잡물은 관찰을 통해 분류되고 공식 데이터셋과 매칭됩니다. 각 혼잡물 유형은 예상 크기에 따라 가중치가 부여됩니다. 보행자 교통량은 대시캠 영상에서 물체 인식을 통해 추정됩니다.

이 연구는 특정 혼잡물 유형에 대한 데이터가 누락되거나 일부 데이터셋이 부정확한 등의 한계를 겪고 있습니다. 연구 결과는 동네마다 폐쇄공포증의 수준이 다르게 나타나는 지도를 보여줍니다. 미드타운 맨해튼과 같은 지역은 높은 폐쇄공포증 수준을 보이는 반면, 스태튼 아일랜드는 낮은 수준을 나타냅니다.

저자는 올해 말 이 주제에 대한 연구 논문을 발표할 계획이며, 피드백과 질문을 환영합니다. 더 많은 세부사항과 시각화 자료는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 연구는 클로드와 같은 대형 언어 모델이 자신의 생각과 내부 프로세스를 반영할 수 있는지, 즉 자기 성찰이 가능한지를 탐구합니다. 이는 인공지능의 투명성과 신뢰성을 이해하는 데 중요합니다. 연구 결과, 일부 인공지능 모델, 특히 클로드 오퍼스 4와 4.1 같은 고급 버전이 제한적인 형태의 자기 성찰을 나타낼 수 있다는 증거가 발견되었습니다. 그러나 이러한 능력은 종종 신뢰할 수 없고 상황에 따라 달라집니다.

자기 성찰을 테스트하기 위해 연구자들은 "개념 주입"이라는 기법을 사용했습니다. 이 기법은 모델에 알려진 신경 활동 패턴을 주입하고, 모델이 이를 정확하게 인식할 수 있는지를 평가하는 방법입니다. 모델은 때때로 이러한 주입된 개념을 인식하여 일정 수준의 자기 인식을 나타냈습니다. 다른 실험에서는 모델이 지시나 유인에 따라 자신의 내부 생각을 조절할 수 있음을 보여주었습니다.

이러한 발견에도 불구하고 모델은 자주 자기 성찰을 보여주지 못했습니다. 이는 일정 정도의 자기 인식이 존재하지만 일관성이 없다는 것을 시사합니다. 이 능력을 이해하면 인공지능의 투명성을 높이고, 디버깅 및 그들의 추론 과정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 모델의 자기 성찰 보고서의 신뢰성에 대한 주의가 필요합니다. 이들은 여전히 답변을 만들어내거나 내부 상태를 잘못 표현할 수 있기 때문입니다.

이 연구는 인공지능의 의식에 대한 철학적 질문도 제기하지만, 주로 기능적 능력에 초점을 맞추고 있습니다. 다음 단계는 평가 방법을 개선하고, 자기 성찰의 메커니즘을 이해하며, 보다 자연스러운 상황에서 이를 연구하는 것입니다.

이 글에서는 돈 송금 서비스인 Wise에 대한 부정적인 경험을 다룹니다. 저자는 고객 서비스가 좋지 않고 예상치 못한 수수료가 발생하는 등 여러 가지 문제를 겪었다고 전합니다. 이 서비스가 신뢰할 수 없다고 느낀 저자는 결국 Wise를 비즈니스 거래에서 더 이상 사용하지 않기로 결정했습니다. 이 글은 이 서비스를 고려하는 다른 사람들에게 경고의 메시지를 전달하고 있습니다.

제이슨 그리그스비는 $grigs라는 밈 코인의 얼굴이 된 예상치 못한 경험을 공유했습니다. 이 모든 것은 한 낯선 사람이 링크드인에서 그에게 연락하면서 시작되었습니다. 그 덕분에 그는 자신의 이름과 이미지를 사용해 이 새로운 코인을 홍보하는 트위터 커뮤니티를 발견하게 되었습니다. 혼란은 그가 이 코인이 2007년에 자신이 사용한 "grok"이라는 단어와 관련이 있다는 사실을 알게 되면서 더욱 깊어졌습니다. 이 단어는 이후 일론 머스크가 자신의 AI 봇 이름으로 사용했습니다.

그리그스비는 이 밈 코인이 머스크가 주목하기를 바라는 마음으로 만들어졌다는 것을 깨달았습니다. 많은 성공적인 밈 코인들이 머스크의 지지를 받아왔기 때문입니다. 하지만 그는 이전에 머스크를 차단했으며, 이 코인을 사기로 여겼기 때문에 관련되고 싶지 않았습니다. 여러 가지 선택지를 고려한 후, 그는 이 코인과 공개적으로 관계를 끊기로 결정했습니다. 이는 오해나 반발을 피하기 위한 조치였습니다.

그는 이 밈 코인이 자신의 과거 트윗과 유쾌하게 연결된 점에서 출발했지만, 자신은 이 코인과 아무런 관련이 없다고 설명했습니다. 또한 "grok"이라는 용어의 출처인 과학 소설 책 "이상한 나라의 이방인"을 읽어보라고 사람들에게 권장했습니다. 결국 이 밈 코인은 당시 여러 사건들로 인해 성공하지 못했습니다.

이 논문은 트랜스포머 모델이 특정 구성 요소가 비단사적이기 때문에 입력을 고유하게 복원할 수 없다는 일반적인 믿음에 반대하는 내용을 담고 있습니다. 저자들은 트랜스포머 언어 모델이 실제로 단사적일 수 있음을 증명했습니다. 이는 서로 다른 입력이 동일한 출력을 생성하지 않음을 의미하며, 따라서 정확한 입력 복원이 가능하다는 것입니다. 이 주장은 수학적 증명과 여섯 개의 고급 언어 모델에 대한 광범위한 테스트를 통해 뒷받침되며, 서로 다른 입력이 동일한 출력을 초래한 사례는 발견되지 않았습니다. 또한, 저자들은 SipIt이라는 새로운 알고리즘을 소개했습니다. 이 알고리즘은 모델의 내부 표현을 통해 원래 입력 텍스트를 효율적으로 재구성할 수 있습니다. 이 연구는 언어 모델에서 단사성의 중요성을 강조하며, 투명성, 해석 가능성, 안전한 사용에 대한 이점을 제시합니다.

루비의 루프 철학에 대해 논의하며, 파이썬과 비교하고 스몰토크에서 영감을 받은 내용을 다룹니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

루비는 파이썬과는 다른 방식으로 루프를 처리합니다. 파이썬이 for 루프를 사용하는 반면, 루비는 .times나 .each와 같은 메서드를 선호합니다. 이는 객체에 메시지를 보내는 방식에 기반하고 있습니다.

루비에서 메서드를 호출하는 것은 객체에 메시지를 보내는 것으로 간주됩니다. 예를 들어, 10.times는 정수 10에 :times라는 메시지를 보내고, 그에 따라 관련된 메서드가 실행됩니다. 이는 파이썬의 메서드 호출 방식과는 다릅니다.

루비는 문법보다 기능성(프로토콜)에 중점을 둔 프로그래밍 스타일을 강조합니다. 즉, 객체는 메시지에 어떻게 반응할지를 정의하며, 이는 더 큰 유연성을 제공합니다.

파이썬에서는 루프를 돌리거나 메서드를 호출하는 방식이 속성에 접근하는 것처럼 느껴집니다. 반면, 루비의 메시지 전달 방식은 객체에게 더 많은 자율성을 부여하여, 메시지를 받을 때 어떻게 반응할지를 스스로 결정할 수 있게 합니다.

저자는 루비에서 for 루프가 어색하다고 주장합니다. 이는 메시지 전달 철학과 맞지 않기 때문입니다. 대신 루비 사용자들은 .each나 .times와 같은 메서드를 사용하는 것이 권장됩니다.

루비의 메시지 전달 방식을 이해하면 개발자들이 더 자연스러운 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. 이는 언어의 디자인을 반영하는 독특한 스타일을 장려합니다.

결론적으로, 루비의 루프와 메서드 호출 방식은 객체에 메시지를 보내는 것을 강조하며, 이는 문법보다 프로토콜을 중시하는 철학과 일치합니다. 이는 파이썬의 속성 기반 메서드 호출과 구별되는 점입니다.

저자는 구글의 새로운 개발자 프로그램과 그것이 사용자들이 자신의 기기에 소프트웨어를 설치할 권리에 미치는 영향에 대한 우려를 논의합니다. 그들은 "사이드로딩이 사라지지 않을 것"이라는 구글의 주장이 오해를 불러일으킨다고 주장합니다. 새로운 규칙은 개발자들이 앱을 배포하기 전에 구글의 승인을 받아야 하므로, 사실상 사용자들의 선택권을 제한하게 됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 사이드로딩, 즉 공식 스토리 외부에서 앱을 설치하는 것이 구글의 정책에 의해 제한되고 있으며, 이는 그들이 주장하는 개방성과는 상반됩니다. 사용자들은 자신이 원하는 소프트웨어를 실행할 수 있을 것이라고 기대하며 안드로이드 기기를 구매했지만, 다가오는 변화는 이러한 자유를 제한할 것입니다. 개발자들은 자신의 앱을 공유하기 위해 구글에 등록하고 엄격한 요구 사항을 준수해야 하며, 이는 안드로이드가 원래 약속했던 개방형 플랫폼의 본질을 훼손합니다. 이러한 영향은 구글 플레이를 사용하는 기기뿐만 아니라 전 세계의 모든 안드로이드 기기로 확대됩니다.

구글은 사이드로딩된 앱에서 발생할 수 있는 악성 소프트웨어 위험을 이유로 이러한 변화를 정당화하지만, 저자는 이 주장의 정확성에 의문을 제기하며 구글 플레이 스토어 내의 문제를 지적합니다. 구글의 정책에 대한 반대가 커지고 있으며, 저자는 소비자와 개발자들이 개방된 안드로이드 생태계를 유지하기 위해 목소리를 내기를 권장합니다.

메시지는 사용자가 자신의 기기를 소유하고 있으며, 이를 어떻게 사용하고 어떤 소프트웨어를 설치할지 선택할 권리가 있어야 한다고 강조합니다. 더 많은 옹호 자료를 원한다면 독자들은 keepandroidopen.org를 방문하라고 안내합니다.

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토론토 자전거 공유 서비스에 대한 소식입니다. 작성자는 토론토의 자전거 공유 네트워크를 즐겨 사용하지만 자전거의 가용성과 정거장 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 현재 사용 중인 자전거 공유 앱은 복잡하여 자전거와 정거장 정보를 찾기 위해 너무 많은 단계를 거쳐야 합니다. 이를 해결하기 위해 작성자는 필요한 정보를 빠르게 보여주는 대시보드와 iOS 위젯을 만들었습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 대시보드와 위젯 사용 화면의 스크린샷도 볼 수 있습니다.

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1990년 이후 중국은 1억 7천만 에이커 이상의 숲을 추가했습니다. 이는 텍사스 주와 같은 면적입니다. 반면, 전 세계는 매년 약 2천만 에이커의 숲을 잃고 있습니다. 산림 파괴의 주요 원인은 농업, 목축, 화재, 가뭄 등이며, 브라질, 인도네시아, 콩고 민주 공화국이 가장 큰 피해를 보고 있습니다. 반면 미국, 캐나다, 러시아와 같은 부유한 국가들은 더 효율적인 농업 방식 덕분에 숲이 다시 자라고 있습니다.

중국의 대규모 나무 심기 노력, 특히 타클라마칸 사막 주위에 2,000마일에 걸쳐 조성된 나무 벨트가 이 증가에 크게 기여했습니다. 캐나다, 인도, 러시아와 같은 다른 국가들도 1990년 이후 수백만 에이커의 숲을 추가하며 특정 지역에서 숲 회복의 글로벌 트렌드를 보여주고 있습니다.

이 글에서는 조른의 보조정리를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 논의합니다. 특히, 이 개념의 응용을 이해하는 데 어려움을 겪는 학부 수학 학생들을 대상으로 합니다. 저자는 조른의 보조정리를 사용하여 해결한 어려운 문제에 대한 개인적인 경험을 공유하며, 이 수학 원리를 언제 어떻게 적용할 수 있는지 인식하는 데 도움을 주고자 합니다.

조른의 보조정리는 특정 수학적 구조에서 최대 원소의 존재를 증명하는 데 사용됩니다. 만약 어떤 것을 단계적으로 구축하고 장애물 없이 무한히 계속할 수 있다면, 조른의 보조정리를 통해 최대 객체를 찾을 수 있습니다. 이를 위해서는 기본적인 학부 수학 지식이 필요하며, 벡터 공간과 같은 개념을 이해해야 합니다.

예를 들어, 비선형 가산 함수를 구성하는 사례가 소개됩니다. 이 과정에서는 함수를 점진적으로 구축하고 무한히 확장해야 하는 필요성을 보여줍니다. 또한, 벡터 공간의 기저를 찾는 개념도 다루어지며, 이는 최대 선형 독립 집합이 존재함을 증명하기 위해 조른의 보조정리가 필요합니다.

최대 객체가 필요한 상황에 직면했을 때, 문제와 관련된 부분 순서 집합을 식별하는 것이 중요합니다. 이 집합의 모든 체인이 상한을 가진다면, 조른의 보조정리는 최대 원소가 존재함을 보장합니다. 조른의 보조정리는 선택 공리와 동등하며, 이는 많은 수학적 증명에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 집합의 잘 정렬된 순서를 찾는 데 사용됩니다.

이 글은 수학적 증명에서 조른의 보조정리의 필요성을 인식하는 데 도움을 주며, 그 응용을 위한 기초적인 예시와 전략을 제공합니다.

첫날 오프사이트 회의에서 AWS의 대규모 서비스 중단이 발생했습니다. 이 중단은 14시간 이상 지속되었고, EC2와 DynamoDB를 포함한 140개의 서비스에 영향을 미쳤습니다. 이는 AWS가 10년 이상 겪은 최악의 중단으로, 상당한 수익 손실을 초래했습니다. 저자는 7년간 업계에서 일했지만 이런 중단을 경험한 적이 없으며, 이번 사건의 원인에 대해 생각해 보았습니다.

이번 중단은 DynamoDB의 DNS 관리와 관련된 복잡한 문제에서 비롯되었습니다. 이 과정에서 잠재적인 경합 조건이 발생해 중요한 DNS 기록이 비어버리는 상황이 발생했습니다. 이 실패는 EC2와 다른 서비스로 확산되었는데, 이들 서비스는 모두 DynamoDB에 크게 의존하고 있습니다. 저자는 중단에 대한 지나치게 단순한 설명을 비판하며, 소프트웨어 신뢰성에 대한 깊은 이해가 필요하다고 강조합니다.

AWS의 사고 보고서는 사건을 여러 부분으로 나누어 설명하며, DynamoDB의 초기 실패가 어떻게 광범위한 서비스 중단으로 이어졌는지를 상세히 다룹니다. 저자는 실패의 근본 원인을 분석하며, DNS 관리 시스템 간의 조정 부족과 삭제 과정에서 필요한 안전 장치의 부재를 지적합니다.

문서에서는 EC2와 네트워크 로드 밸런서(NLB)에 미친 영향도 논의하며, 시스템의 실패가 작업의 적체와 건강 점검에서의 불완전한 피드백 루프에 의해 악화되었다고 언급합니다.

결론적으로, AWS는 신뢰성으로 잘 알려져 있지만, 이번 사건은 복잡한 클라우드 시스템의 취약점을 드러냅니다. 저자는 업계가 이러한 중단에서 교훈을 얻어 향후 설계 및 운영 관행을 개선할 것을 촉구합니다.

ResearchComposer는 Cursor에서 개발한 새로운 AI 모델로, 소프트웨어 엔지니어링 작업을 빠르고 지능적으로 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 모델은 실제 소프트웨어 문제를 다양한 코딩 도구를 사용하여 학습함으로써 유사한 모델보다 네 배 빠르게 코드를 생성할 수 있습니다.

주요 특징으로는 빠르고 스마트한 코딩 경험을 제공하여 개발자들이 집중하기 쉽게 최적화된 점이 있습니다. 또한, 강화 학습을 통해 코딩 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 배우며, 불필요한 응답을 최소화하고 더 스마트한 도구 선택을 할 수 있도록 돕습니다. 혼합 전문가 모델을 사용하여 긴 맥락의 코드를 이해하고 생성할 수 있으며, 이는 소프트웨어 엔지니어링에 특히 적합합니다.

모델의 효과를 평가하기 위해 Cursor는 Cursor Bench를 만들었습니다. 이 Bench는 모델의 출력 결과를 최적의 솔루션과 비교하여 개발자에게 얼마나 유용한지를 측정합니다.

이 모델을 구축하기 위해서는 고급 훈련 인프라와 기술이 필요했으며, 효율적인 학습을 위해 많은 GPU를 사용할 수 있도록 했습니다. Composer는 이미 Cursor의 개발자들에 의해 채택되었으며, 팀은 이 모델이 소프트웨어 엔지니어링 커뮤니티의 다른 이들에게도 유용한 자원이 되기를 희망하고 있습니다.

"열역학 컴퓨팅: 0에서 1로"라는 제목의 영상은 열역학을 기반으로 한 새로운 컴퓨팅 접근법에 대해 다룹니다. 이 방법이 기존의 컴퓨터 시스템과는 다른 방식으로 정보를 처리할 수 있는지를 탐구합니다. 영상은 열역학 컴퓨팅의 원리를 시청자에게 소개하고, 효율성과 성능 향상과 같은 잠재적인 장점에 대해 설명하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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Fluid Storage는 현대 데이터 요구에 맞춰 설계된 새로운 저장 시스템으로, 특히 빠르고 유연한 환경이 필요한 "에이전트"를 위해 개발되었습니다. 기존의 클라우드 저장 솔루션을 개선하여 진정한 탄력성을 제공하며, 아마존 EBS와 같은 전통적인 시스템의 한계 없이 신속한 확장, 포크, 복제를 가능하게 합니다.

Fluid Storage의 주요 특징 중 하나는 즉각적인 스냅샷과 포크 기능입니다. 이를 통해 개발자들은 데이터를 복사하지 않고도 별도의 환경을 신속하게 생성하고 테스트할 수 있습니다. 또한, 사용자는 실제로 사용하는 저장 용량에 대해서만 비용을 지불하므로 낭비를 줄일 수 있습니다. 이 시스템은 초당 110,000회 이상의 입출력 작업을 처리할 수 있으며, 작업 중에도 일관된 낮은 대기 시간을 유지합니다. PostgreSQL과 다른 데이터베이스와도 원활하게 호환되며, 기존 애플리케이션에 대한 수정이 필요하지 않습니다.

개발자들은 코드 변경마다 격리된 데이터베이스 포크를 실행할 수 있어 테스트와 배포 과정이 개선됩니다. 에이전트는 자신의 데이터 포크에서 작업할 수 있어 신속한 실험과 반복이 가능합니다.

Fluid Storage는 여러 신뢰성 계층을 포함하고 있어 장애 발생 시에도 지속적인 운영을 보장하며, 자동 복구 프로세스가 마련되어 있습니다. 전반적으로 Fluid Storage는 클라우드 저장의 중요한 발전을 나타내며, 개발자와 에이전트 모두에게 더 빠르고 효율적이며 동적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 현재 사용자는 무료로 이 시스템의 기능을 탐색할 수 있는 기회를 제공받고 있습니다.

미국 국립과학재단(NSF)은 지난 20년 동안 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 크게 발전시켜 공공 및 민간 부문에서 네트워크 설계와 운영 방식을 변화시켰습니다.

SDN이 등장하기 전, 네트워크 소유자들은 몇몇 라우터 공급업체에 의존해야 했고, 이들 업체가 하드웨어와 소프트웨어를 통제했습니다. 이로 인해 복잡하고 관리하기 어려운 네트워크가 형성되었으며, 혁신이 느려지는 문제를 겪었습니다. SDN은 네트워크 소유자들이 네트워크 운영 방식을 제어할 수 있도록 해주는 기술로, 네트워크 장치에 대한 공통 인터페이스를 제공하고 중앙 집중식 제어를 가능하게 합니다. 이 혁신은 2008년경 NSF의 지원을 받은 학술 연구와 효율적인 데이터 센터 상호 연결에 대한 필요성 증가에 힘입어 시작되었습니다.

NSF는 100×100 프로젝트, GENI, FIND와 같은 다양한 연구 이니셔티브에 투자하여 SDN 기술의 기초를 마련하고 협력적인 연구 커뮤니티를 조성했습니다. 이러한 프로젝트들은 상업적인 SDN 구현에 사용되는 새로운 아키텍처와 도구를 개발하는 데 기여했습니다. 주요 기술 기업인 구글, 마이크로소프트, 페이스북은 SDN을 채택하여 네트워크 관리 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 자체 네트워킹 장비와 소프트웨어를 구축했습니다.

SDN은 성공적인 스타트업과 주요 네트워킹 공급업체의 신제품을 탄생시켰고, 추가적인 학술 연구와 개발을 촉진했습니다. 데이터 센터를 넘어 SDN의 원칙은 이동통신 네트워크에도 영향을 미쳐 더 유연하고 프로그래밍 가능한 인프라를 가능하게 했습니다. NSF의 초기 투자 덕분에 SDN은 신뢰할 수 있고 안전하며 효율적인 인터넷으로의 큰 변화를 이끌어내어 전 세계 수십억 명에게 혜택을 주고 있습니다. NSF의 SDN에 대한 지원과 자금 지원은 네트워킹을 혁신적으로 변화시켜 네트워크 소유자들에게 권한을 부여하고 기술 및 인프라 혁신을 촉진했습니다.