arXiv는 컴퓨터 과학 분야의 리뷰 논문과 포지션 페이퍼에 대한 제출 규정을 업데이트했습니다. 이제 이러한 유형의 논문은 arXiv에 제출되기 전에 동료 심사를 거친 저널이나 학회에서 수락되어야 합니다. 저자들은 이 동료 심사를 증명할 수 있는 자료를 제출해야 하며, 그렇지 않으면 논문이 거부될 수 있습니다.

이번 변화는 최근 arXiv에 제출된 논문의 수가 급증한 데 따른 것입니다. 특히 생성적 인공지능의 발전으로 이러한 논문을 작성하는 것이 쉬워졌습니다. 이전에는 arXiv가 소수의 고품질 리뷰 논문과 포지션 페이퍼를 운영자 재량으로 수락했지만, 현재의 제출량은 이를 관리하기 어렵게 만들었습니다.

이 정책의 목표는 독자들이 더 가치 있는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 하고, 운영자들이 공식적으로 수락된 제출 유형에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 리뷰 논문과 포지션 페이퍼는 철저한 동료 심사를 수행하는 신뢰할 수 있는 출처에서 제출될 경우 여전히 수락될 것입니다.

제출을 원할 경우 저자들은 자신의 논문이 심사된 장소에서 수락되었음을 확인하고 필요한 문서를 제공해야 합니다. 이러한 기준을 충족하지 않는 제출물은 거부될 가능성이 높습니다. 다른 arXiv 카테고리에서도 유사한 제출 증가가 있을 경우 비슷한 변화를 시행할 수 있습니다.

SQLite는 Jellyfin이 데이터를 저장하는 데 사용하는 파일 기반 데이터베이스 엔진입니다. 그러나 이 엔진은 여러 프로세스가 동시에 데이터베이스에 접근할 때 발생하는 동시성 문제에 한계가 있습니다. 이로 인해 데이터베이스 잠금 오류와 같은 문제가 발생할 수 있으며, 이는 애플리케이션이 중단되는 원인이 될 수 있습니다.

SQLite의 Write-Ahead-Log(WAL) 기능은 변경 사항을 별도로 기록함으로써 여러 쓰기 작업을 가능하게 하지만, 모든 잠금 충돌을 없애지는 않습니다. SQLite의 트랜잭션은 다른 작업을 차단할 수 있으며, 특정 시스템에서는 예기치 않은 데이터베이스 잠금 오류가 발생할 수 있습니다.

Jellyfin은 병렬 작업 처리가 미흡하여 SQLite에서 문제를 겪었습니다. 이는 동시에 너무 많은 쓰기 요청이 데이터베이스에 몰리면서 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 Jellyfin은 Entity Framework(EF) Core를 사용하여 데이터베이스 접근을 관리하는 전략을 도입했습니다. 이를 통해 동시성을 보다 잘 제어할 수 있게 되었습니다.

세 가지 잠금 전략이 도입되었습니다. 첫 번째는 기본 동작인 'No-Lock'으로, 대부분의 작업에 적합하며 잠금을 적용하지 않습니다. 두 번째는 'Optimistic Locking'으로, 작업이 성공할 것이라고 가정하고 잠금으로 인해 실패할 경우 재시도합니다. 세 번째는 'Pessimistic Locking'으로, 한 번에 하나의 쓰기 작업만 수행되도록 보장하며, 작업이 완료될 때까지 다른 쓰기와 읽기를 차단합니다.

초기 테스트 결과, 이러한 전략이 잠금 문제를 겪고 있는 사용자들에게 안정성을 향상시켰습니다. Jellyfin의 접근 방식은 유사한 동시성 문제에 직면한 다른 개발자들에게도 적용될 수 있어, SQLite의 한계를 관리하는 실용적인 해결책이 될 수 있습니다.

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JavaScript로 HTML 테이블을 만들 때 많은 사람들이 innerHTML 같은 방법을 사용하지만, 이는 보안상 문제가 있을 수 있습니다. 대신, HTML 테이블을 위해 특별히 설계된 오래된 API가 있어 더 나은 제어가 가능합니다. 이 API를 사용하면 테이블의 본문, 행, 셀, 헤더, 푸터, 캡션, 요약 등을 관리할 수 있으며, 매번 전체 테이블을 다시 렌더링할 필요가 없습니다.

다음은 중첩 배열을 사용하여 테이블을 만드는 간단한 예입니다.

let table = [ ['one', 'two', 'three'], ['four', 'five', 'six'] ]; let t = document.createElement('table'); document.body.appendChild(t); table.forEach((row, ri) => { let r = t.insertRow(ri); row.forEach((l, i) => { let c = r.insertCell(i); c.innerText = l; }); });

테이블 셀은 인덱스를 사용하여 접근할 수 있습니다. 예를 들어 t.rows[1].cells[1]를 사용하면 'five'가 들어 있는 셀에 접근할 수 있습니다. 또한 행과 셀을 쉽게 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 예를 들어, 마지막에 새로운 행을 추가하려면 t.insertRow(-1)을 사용하면 됩니다.

이 API에는 몇 가지 특이점이 있습니다. 예를 들어, 행을 추가할 때 -1을 사용해야 하고 헤더 셀(TH)을 만들 수 없는 점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 API는 테이블을 관리하는 더 구조화된 방법을 제공합니다. HTML 양식에 대한 업데이트처럼 기능과 이벤트를 추가하여 이 API를 개선하자는 제안도 있습니다. 이를 통해 기능성과 사용성을 높일 수 있습니다.

Catten은 CharlotteOS 프로젝트를 위해 개발된 운영 체제 커널로, 다양한 용도에 맞게 유연성을 갖추고 있습니다. 이 커널은 Plan 9와 Fuchsia와 같은 시스템에서 영감을 받아 저수준 시스템 호출을 사용하는 단일형 커널을 목표로 하고 있습니다. Catten의 설계는 다양한 고수준 인터페이스를 지원하며, 경로에 URI를 사용하는 타입 안전한 시스템 네임스페이스를 포함하고 있습니다. 이 기능은 로컬 마운트 없이 네임스페이스에 대한 네트워크 접근을 가능하게 하며, 엄격한 접근 제어로 보안이 강화됩니다.

현재 Catten은 초기 개발 단계에 있으며, 기여자들은 이슈 트래커, Discord 또는 Matrix를 통해 참여할 수 있습니다.

Catten은 Rust와 특정 어셈블리 언어(인텔 구문을 사용하는 x86_64)를 사용하여 작성되었습니다. 유지 관리자의 승인을 받은 경우 C 언어 라이브러리를 사용할 수 있으며, 고품질 Rust 대안이 아닌 다른 언어는 허용되지 않습니다.

시스템 요구 사항은 다음과 같습니다. 프로세서는 x86_64( x2APIC LAPIC 모드 사용)여야 하며, 펌웨어는 UEFI와 ACPI를 지원해야 합니다. 메모리는 최소 128 MiB(권장 1 GiB), 저장 공간은 최소 4 GiB(권장 64 GiB)가 필요합니다. NVMe와 USB 대용량 저장 장치와 같은 장치 유형을 지원하며, USB를 통해 다양한 디스플레이 어댑터, 키보드 및 네트워킹을 지원합니다.

기여는 커뮤니케이션 채널을 통해 환영하며, 이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 버전 3.0 이상에 따라 라이선스가 부여됩니다.

나는 사이드 프로젝트에 푹 빠져서 Strange Attractors라는 것을 만들었다. 이 프로젝트는 프로그래밍을 배우면서 했던 재미있는 수학 연습을 떠올리게 했다. 그때 나는 실험을 하며 결과에 놀랐던 기억이 난다. 이 프로젝트에 많은 시간을 쏟았지만 정말 재미있었다.

내가 가장 좋아하는 기능은 Simone Attractor라는 2D 끌어당김 장치인데, 이를 3D로 변환하려고 GPT의 도움을 받았다. 수학적으로 정확한지는 잘 모르겠지만, 결과물이 멋지게 나왔다고 생각한다. 모든 설정을 변경할 수 있으니 마음껏 시도해보길 바란다.

수학과 예술이 결합된 프로젝트를 좋아한다면 꼭 확인해보고, 특히 수학에 대한 배경이 강한 분들은 의견을 나눠주면 좋겠다.

프랭크 개스킹은 디지털 보존 전문가이자 레트로 게임 역사학자로, 출시되지 않은 게임과 미완성 게임을 기록하고 보존하기 위해 "Games That Weren't"라는 웹사이트를 설립했습니다. 1993년에 발표된 잃어버린 코모도어 64 게임에 관한 기사에서 영감을 받은 그는 게임 커뮤니티의 사람들과 연락을 취하며 연구를 시작했습니다. 1999년, 그는 GTW를 시작했으며, 이후 여러 게임 플랫폼을 아우르는 내용으로 확장되었습니다.

GTW는 비영리 디지털 아카이브로, 출시되지 않은 게임에 대한 다운로드, 스크린샷, 상세 정보를 제공합니다. 개발자와 게임 애호가들과 협력하여 이러한 게임을 복구하고 문서화하며, 그들의 이야기가 잊히지 않도록 노력하고 있습니다.

GTW의 가장 자랑스러운 성과 중 하나는 18년 동안 잃어버렸던 "Daffy Duck: Starring In The Great Paint Caper"를 복구한 것입니다. 이 게임은 복구된 소스 코드를 바탕으로 재구성되었습니다.

프랭크는 게임 퍼블리셔와의 상호작용에 대해서도 이야기하며, 일부 퍼블리셔가 특정 타이틀의 출시를 제한하기도 하지만, 많은 이들이 게임 역사 보존의 중요성을 인식하고 있다고 언급했습니다. 그는 일부 퍼블리셔가 이제 보존을 진지하게 받아들이고 있지만, 여전히 갈 길이 멀다고 강조합니다.

웹사이트 외에도 프랭크는 "The Games That Weren’t"라는 포괄적인 책을 출판했습니다. 이 책은 출시되지 않은 게임에 대한 상세한 연구와 이야기를 담고 있으며, 그의 보존 노력에 대한 지속적인 기록을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 프랭크 개스킹의 작업은 비디오 게임 역사와 보존에 대한 열정에서 비롯되며, 산업 내 잃어버린 게임에 대한 이해에 중요한 기여를 하고 있습니다.

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요나스 에셴부르크는 아타리 ST 컴퓨터를 중심으로 복고 프로그래밍으로 돌아간 여정을 공유합니다. 그는 어릴 적부터 컴퓨터에 대한 매력을 느끼며 소프트웨어 개발 분야에 진출하게 된 과정을 이야기합니다. 기업 환경에서 한계를 느낀 그는 1985년에 출시된 16비트 컴퓨터인 아타리 ST 프로그래밍을 탐구하기로 결심했습니다.

아타리 ST는 간단한 구조 덕분에 현대 시스템에 비해 프로그래밍이 쉽습니다. 요나스는 현대 컴퓨터에서 아타리 ST를 에뮬레이트하는 방법과 소프트웨어 작성을 위한 도구들, 예를 들어 GCC 컴파일러와 비주얼 스튜디오 코드 같은 현대 개발 환경을 소개합니다.

그는 "코만치: 맥시멈 오버킬" 게임에서 영감을 받아 VoxelSpace 데모를 만드는 프로젝트를 진행했습니다. 이 과정에서 아타리 ST의 독특한 메모리 구조로 인해 그래픽 프로그래밍에 도전하게 되었고, 여러 어려움에 직면했습니다.

요나스는 또한 "둠" 게임을 아타리 ST로 이식하는 도전적인 프로젝트를 시작했습니다. 하드웨어의 한계에도 불구하고 그는 게임의 소스 코드를 성공적으로 조정하고 그래픽을 구현하며 성능을 최적화했습니다. 이 프로젝트는 온라인에서 주목을 받으며 복고 컴퓨팅의 가능성을 보여주었습니다.

그의 경험을 통해 요나스는 레거시 시스템에서 작업하는 것이 여전히 현대적이고 보람 있는 일일 수 있음을 강조합니다. 그는 커뮤니티의 지원, 어셈블리 언어 학습의 중요성, 그리고 오래된 플랫폼에서 독특한 무언가를 창조하는 기쁨을 강조합니다.

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S.A.R.C.A.S.M은 약간 성가신 루빅스 큐브 자동 해결 기계를 의미합니다. 이 로봇은 루빅스 큐브를 스캔하고 해결하는 동시에 비꼬는 댓글을 달 수 있습니다. 이 프로젝트에는 로봇을 만드는 데 필요한 코드와 회로도 포함되어 있습니다.

주요 특징으로는 Teensy 4.1 컨트롤러와 이미지를 촬영하는 ESP32-CAM을 사용합니다. ILI9341 디스플레이가 장착되어 있으며, 사용자 정의 그래픽과 애니메이션을 제공합니다. 큐브를 다루기 위해 스테퍼 모터와 서보 모터를 사용하고, 오류를 감지하는 센서도 포함되어 있습니다. 오디오와 동기화되는 RGBW 조명이 특징이며, 기기 내에서 비꼬는 발언을 하는 텍스트 음성 변환(TTS) 기능도 갖추고 있습니다.

중요한 점은 Teensy 코드에 약간의 수정이 필요하다는 것입니다. 이 프로젝트는 아직 진행 중이며, 완전히 정리되지 않았을 수 있습니다. 더 많은 정보는 원본 텍스트에 링크된 포럼 스레드와 데모 비디오를 확인하면 됩니다.

저자는 경험이 풍부한 컴퓨터 엔지니어로서 CPU 캐시에 대한 일반적인 오해와 프로그래밍에서의 중요성에 대해 논의합니다. CPU 캐시 설계를 이해하는 것은 소프트웨어 개발자에게 매우 중요합니다. 이는 분산 시스템과 데이터베이스 일관성과 관련이 있기 때문입니다.

첫 번째로, 캐시 일관성에 대해 설명합니다. 현대의 CPU는 복잡한 프로토콜을 사용하여 캐시를 동기화하여 서로 다른 코어가 오래된 데이터를 읽지 않도록 합니다. 캐시 동작에 대한 오해는 특히 동시성 문제와 관련하여 잘못된 설계 선택으로 이어질 수 있습니다.

두 번째로, 자바와 같은 언어에서의 변동성 있는 변수에 대한 오해가 있습니다. 일반적인 믿음과는 달리, 변동성 있는 변수는 항상 메인 메모리에 읽기/쓰기를 강제하지 않기 때문에 더 효율적일 수 있습니다.

세 번째로, MESI 프로토콜에 대해 설명합니다. 이 프로토콜은 데이터에 상태(수정됨, 독점, 공유, 무효화)를 태그하여 캐시 일관성을 유지합니다. 이를 통해 여러 캐시 간에 데이터가 일관되게 유지됩니다.

마지막으로, 동기화의 중요성을 강조합니다. 캐시 일관성이 효과적이지만, 멀티스레딩에서는 여전히 동기화가 필요합니다. 이는 컴파일러 최적화가 동시 접근을 고려하지 않을 수 있기 때문입니다. 변동성 있는 변수는 이러한 상황에서 일관성을 유지하는 데 도움을 줍니다.

결론적으로, 캐시는 시스템 성능에 중요한 역할을 하며, 그 복잡성을 이해하면 소프트웨어 설계와 동시성 관리가 개선될 수 있습니다.

이 문서는 옥사이드 제어 평면에서 발생한 복잡한 문제에 대해 다루고 있습니다. 이는 이전에 비동기 취소와 관련된 문제와 유사합니다. 현재의 문제는 "퓨처락(futurelock)"이라고 불리며, 다소 복잡하지만 관리할 수 있는 방법이 있습니다. 이 문제는 숙련된 러스트 개발자들이 해결하는 데 시간이 걸릴 만큼 중요한 도전이지만, 이를 유발하는 조건은 다소 제한적입니다. 전반적으로 이 문제는 복잡하지만, 그 영향을 줄일 수 있는 방법이 존재합니다.

최근 유출된 정보에 따르면, 법 집행 기관에 전화 해킹 도구를 제공하는 셀레브라이트가 대부분의 구글 픽셀 폰에서 데이터를 추출할 수 있는 것으로 나타났습니다. 단, 그래페네OS라는 보다 안전한 운영 체제를 사용하는 기기는 제외됩니다. 이 유출 정보는 익명의 출처에 의해 공유되었으며, 픽셀 6, 7, 8, 9 모델에 대한 세부 사항이 포함되어 있습니다. 셀레브라이트는 이 기기들을 다양한 상태에서 접근할 수 있다고 합니다. 여기에는 첫 잠금 해제 전(BFU), 첫 잠금 해제 후(AFU), 그리고 잠금 해제된 상태가 포함됩니다.

셀레브라이트는 비밀번호를 우회하거나 2022년 말 이후 업데이트된 그래페네OS 기기에서 데이터를 추출할 수 없습니다. 이는 그래페네OS가 표준 픽셀 소프트웨어보다 훨씬 더 안전하다는 것을 의미합니다. 픽셀 10 시리즈는 최근에 출시된 모델이기 때문에 목록에 포함되지 않았습니다. 유출자는 여러 차례 셀레브라이트 회의에 참석했지만 발각되지 않아 이러한 브리핑에서의 보안 문제에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 구글은 그래페네OS가 자사의 운영 체제보다 더 나은 보호 기능을 제공하는 이유에 대해 설명해 달라는 요청을 받았습니다.

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2025년 10월 27일, 에반 오바디아가 성명을 발표했습니다. 추가적인 세부 사항은 제공되지 않았습니다.

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이 기사는 이민세관단속국(ICE)이 사람들의 신원과 이민 상태를 확인하기 위해 '모바일 포르티파이'라는 새로운 얼굴 인식 앱을 사용하고 있다고 보도하고 있습니다. 국토안보부(DHS)의 문서에 따르면, 개인은 이 앱으로 스캔되는 것을 거부할 수 없습니다. 또한, 촬영된 얼굴 사진은 미국 시민의 사진을 포함해 15년 동안 저장됩니다. 이 과정에서 사용되는 기술과 데이터 처리에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 기사에서는 ICE와 세관국경보호국(CBP)이 공공 장소에서 시민권을 확인하기 위해 적극적으로 얼굴을 스캔하고 있다는 점도 언급하고 있습니다.

우분투 25.10은 최신 프로세서를 겨냥한 최적화된 패키지 지원을 도입했습니다. 특히 x86-64-v3 아키텍처를 지원하면서도 구형 하드웨어와의 호환성을 유지합니다. 이를 통해 사용자들은 성능 향상을 경험할 수 있지만, 이전 소프트웨어에 대한 접근성은 잃지 않게 됩니다.

새로운 "아키텍처 변형" 기능은 서로 다른 x86-64 수준에 맞춘 패키지를 제공합니다. 약 2,000개의 소스 패키지가 x86-64-v3 아키텍처에 맞춰 재구성되었지만, 아직 광범위한 테스트를 거치지 않았기 때문에 초기 사용자들은 버그를 경험할 수 있습니다. 초기 벤치마크 결과에 따르면 대부분의 패키지에서 약 1%의 성능 향상이 나타났으며, 일부 수치 패키지는 더 큰 개선을 보였습니다. 사용자들은 자신의 기기가 x86-64-v3를 지원하는지 확인하고, 시스템을 업데이트하여 새로운 패키지를 사용할 수 있습니다.

중요한 점은 amd64v3 패키지를 사용하면 x86-64-v3를 지원하지 않는 구형 시스템으로 드라이브를 쉽게 옮길 수 없다는 것입니다. 향후 업데이트, 특히 26.04 LTS 버전에서는 더 많은 테스트와 사용자 경험 개선이 포함될 예정입니다.

이번 업데이트는 최신 하드웨어의 성능을 향상시키는 동시에 구형 시스템에서도 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자들은 새로운 기능을 시도해보고 피드백을 제공할 것을 권장합니다.

구글은 안드로이드용 새로운 개발자 인증 시스템을 도입하여 등록되지 않은 APK의 설치를 방지하려고 하고 있습니다. 이 시스템의 주요 내용은 다음과 같습니다.

구글은 앱을 배포하기 위해 개발자가 자신의 신원을 인증하도록 요구합니다. 인증을 받기 위해서는 기본 수수료로 25달러를 지불해야 하며, 제한이 불확실한 무료 취미용 라이센스도 제공됩니다.

비판자들은 이 시스템이 소규모 개발자에게 앱 배포를 제한하고 설치 수를 제한함으로써 어려움을 줄 수 있다고 우려하고 있습니다. 인증 절차가 어떻게 진행될지, ADB와 같은 대체 설치 방법이 앞으로도 신뢰할 수 있을지에 대한 걱정도 있습니다.

저자는 "로더" APK를 만들어 다른 APK를 동적으로 로드하고 실행할 수 있도록 하는 방법을 제안합니다. 이 로더는 초기화와 파일 관리를 처리하는 래퍼 역할을 하게 됩니다.

하지만 이 로더를 구현하는 것은 안드로이드의 복잡한 활동 관리 때문에 쉽지 않습니다. 저자는 작동하는 솔루션을 개발하는 데 시간이 걸릴 수 있으며, 다른 사람들의 피드백이 필요하다고 인정합니다.

로딩 과정은 인증을 우회해야 하며, 이를 위해 커뮤니티의 지원과 코드 난독화 기법을 사용할 수 있을 것으로 보입니다.

이 프로젝트는 아직 완성된 솔루션이 아니지만, 저자는 이 논의가 활발해지고 실행 가능한 옵션들이 개발되기를 희망합니다. 구글의 제한이 점점 늘어나고 있는 상황에서, 삼성의 부트로더 잠금 해제 제거와 같은 조치가 사용자 자유를 더욱 제한할 수 있다는 우려도 존재합니다.

전반적으로 이 내용은 안드로이드 생태계에서 보안 조치와 개발자 자유 사이의 긴장을 강조하고 있습니다.

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알고리즘 분석 커뮤니티는 이론과 실제를 연결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 알고리즘의 성능을 더 잘 이해하기 위해 "교과서 분석"이라는 새로운 프레임워크가 제안되었습니다. 이전의 프레임워크와 달리, 이 방법은 알고리즘과 입력 데이터를 모두 모델링합니다. 이 분석의 결과는 실제 관찰과 모범 사례를 바탕으로 알고리즘이 실제 상황에서 어떻게 작동하는지와 밀접하게 일치할 것으로 기대됩니다.

이 프레임워크는 실제에서 뛰어난 성능을 보이지만 최악의 경우 실행 시간이 좋지 않은 것으로 알려진 심플렉스 방법에 적용되었습니다. 저자들은 "교과서 분석"이 기존의 스무딩 분석 프레임워크에서 발견된 몇 가지 문제를 어떻게 해결하는지에 대해 논의합니다. 그들은 입력 크기 조정과 심플렉스 방법 구현의 설계 원칙에 대한 특정 가정을 통해 심플렉스 방법이 다항식 실행 시간을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

저자는 지난 6개월 동안 MacBook Pro M4를 사용한 개인적인 경험을 공유하며, 기기에 대한 결정 과정과 인상을 이야기합니다.

저자는 이전에 MacBook Air M1을 사용했으며, 배터리 수명이 좋고 조용하게 작동하는 노트북을 원했습니다. 가격이 안정적이어서 M1을 더 오래 사용하려고 고민했지만 결국 업그레이드를 결정했습니다.

디스플레이 선택에 있어 저자는 반사 방지 기능이 있는 나노 텍스처 디스플레이가 장착된 MacBook Pro를 선호했습니다. MacBook Air의 디자인이 더 마음에 들었지만, 나노 텍스처가 색감에 약간의 영향을 미치더라도 큰 문제는 아니라고 생각했습니다.

저자는 M4 칩, 32GB RAM, 2TB SSD가 장착된 MacBook Pro를 선택했습니다. M4 Pro보다 M4를 선택한 이유는 열 발생이 적고 조용하게 작동하기 때문입니다.

노트북은 가끔 따뜻해지지만 팬 소음은 거의 없습니다. 배터리 수명은 뛰어나며, 이전의 MacBook Air보다 더 오래 사용할 수 있어 충전 없이도 오랜 시간 작업할 수 있습니다.

120Hz 디스플레이는 애니메이션을 더 부드럽게 보여주고, 페이지 로딩 시 비애니메이션 작업도 더 빠르게 느껴지게 합니다.

저자는 이상적인 노트북이 MacBook Air의 디자인과 MacBook Pro의 디스플레이를 결합한 것이라고 생각합니다. 또한 macOS 대신 Linux를 사용하고 싶지만, 현재 지원이 부족하다는 점도 언급했습니다.

전반적으로 저자는 MacBook Pro M4에 만족하며, 디스플레이와 배터리 수명을 높이 평가하지만 디자인과 운영 체제에 대한 개인적인 선호는 여전히 남아 있습니다.

최근 조사에 따르면, 인도의 최대 자동차 제조업체인 타타 모터스가 심각한 보안 취약점을 가지고 있는 것으로 드러났습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 두 세트의 AWS 키가 공개 웹사이트에서 발견되어 70테라바이트 이상의 민감한 데이터가 노출되었습니다. 이 데이터에는 고객 데이터베이스, 송장, 내부 보고서 등이 포함되어 있습니다.

둘째, 한 세트의 AWS 키는 암호화되어 있다고 주장되었지만, 사용된 방법이 쉽게 우회될 수 있어 상당량의 데이터에 접근할 수 있었습니다.

셋째, Tableau 데이터 시각화 도구에 비밀번호 없이 접근할 수 있는 결함이 발견되어, 민감한 기업 정보에 대한 잠재적인 접근이 가능해졌습니다.

넷째, Azuga라는 차량 관리 시스템의 API 키가 웹사이트 코드에서 발견되어, 시험 운전 차량 관리 시스템이 위험에 처할 수 있었습니다.

마지막으로, 타타 모터스는 이러한 취약점에 대한 보고를 받았지만, 문제 해결에 대한 반응이 느렸고, 활성화된 키를 너무 오랫동안 유지했습니다.

이러한 발견은 타타 모터스가 고객 정보를 보호하고 신뢰를 유지하기 위해 데이터 보안 관행을 개선할 필요가 있음을 강조합니다.

텍스트는 소프트웨어 개발에서 흔히 사용되는 "데이터-객체 패턴"에 대해 설명합니다. 이 패턴은 데이터베이스의 특정 부분, 예를 들어 모자에 대한 모든 정보를 전담하는 클래스를 통해 관리하는 방법입니다. 이 접근 방식은 객체 처리를 간소화하고 Django와 같은 프레임워크에서 지원되기 때문에 인기가 있습니다. 그러나 저자는 이 패턴이 몇 가지 중요한 단점을 가지고 있다고 주장합니다.

첫째, 맥락의 차이입니다. 코드베이스의 서로 다른 부분은 같은 실제 아이템과 관련이 있더라도 약간 다른 객체를 필요로 할 수 있습니다. 같은 객체를 모든 곳에서 사용하면 문제와 추가적인 검증 코드가 발생할 수 있습니다.

둘째, 접근 패턴입니다. 비슷한 작업이더라도 서로 다른 구현이 필요할 수 있습니다. 모든 가능성을 하나의 함수에 포함시키려 하면 코드가 복잡해지고 캡슐화가 깨질 수 있습니다.

셋째, 대형 클래스 문제입니다. 클래스가 지나치게 복잡해지고 관리하기 어려워질 수 있습니다. 하나의 거대한 클래스는 테스트와 유지보수에서 문제를 일으킬 수 있습니다.

넷째, 실패 위험 증가입니다. 데이터-객체 패턴이 코드를 단순화하기보다는 불필요한 복잡성과 실패 지점을 추가할 수 있습니다.

전반적으로 이 텍스트는 데이터-객체 패턴이 항상 최선의 선택이 아니며, 때로는 더 모듈화된 접근 방식이 더 바람직하다고 제안합니다.

클레어 스탠턴과 크리스토퍼 세처는 2025년 10월에 발표한 글에서 공공 데이터 프로젝트의 일환으로 데이터.gov 아카이브 검색 기능을 출시했다고 전했습니다. 이들은 도서관과 문화 기관이 데이터 접근성과 온라인 시스템 유지에 드는 비용 및 복잡성을 조화롭게 관리하는 데 오랫동안 직면해온 문제를 다루었습니다.

전통적으로 검색 및 필터링과 같은 데이터 탐색 기능을 제공하려면 비싼 서버 인프라가 필요합니다. 그러나 예산 삭감이나 직원 변화로 인해 시간이 지남에 따라 이러한 시스템을 관리하기 어려워질 수 있습니다. 반면, 간단한 정적 파일 호스팅은 비용이 저렴하지만 사용자 경험과 데이터 탐색 가능성을 제한합니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자들은 데이터.gov 아카이브를 위한 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 이 방식은 정적 호스팅의 장점과 동적 데이터 접근을 결합한 것입니다. 최근 웹 기술의 발전을 활용하여 사용자의 브라우저에서 직접 데이터베이스 엔진을 실행하는 클라이언트 측 웹 애플리케이션을 만들었습니다. 이를 통해 사용자는 전용 서버 없이도 대규모 데이터 세트를 쿼리할 수 있어 비용과 유지 관리가 크게 줄어듭니다.

이 모델의 주요 장점으로는 운영 비용 절감, 기술적 위험 감소, 지속적인 데이터 접근이 가능하다는 점이 있습니다. 저자들은 도서관과 디지털 프로젝트들이 이 방법을 채택하는 것을 고려해보길 권장하며, 유사한 솔루션을 구현할 수 있도록 협력하고 연구 결과를 공유할 의향이 있다고 밝혔습니다.

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이 기사는 스타트업의 성장과 수익성에 대한 사고 방식의 변화를 다룹니다. 전통적으로 스타트업은 빠른 성장을 추구하며 수익성은 낮은 야망의 표시로 여겨져 종종 간과되었습니다. 그러나 저자는 수익성이 자신의 방향을 통제하고 투자자에게 의존하지 않기 위해 매우 중요하다고 주장합니다.

폴 그레이엄의 "라면 수익성" 개념은 스타트업이 외부 자금 없이도 생존할 수 있는 지점에 도달하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 이는 회사를 투자자에게 더 매력적으로 만듭니다. 저자는 자신의 스타트업인 리니어의 경험을 공유하며, 작고 헌신적인 팀과 함께 강력한 제품을 만드는 데 집중함으로써 예상치 못하게 수익을 내게 되었다고 말합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 수익성의 가치입니다. 수익성은 창립자에게 마음의 평화를 제공하여 자금 조달보다는 제품 품질에 집중할 수 있게 합니다. 둘째, 팀 규모입니다. 작은 팀이 더 나은 품질과 빠른 진행을 가져오는 경우가 많습니다. 저자는 문화와 효율성을 유지하기 위해 채용에 신중해야 한다고 제안합니다. 셋째, 직원당 수익입니다. 스타트업은 직원당 50만 달러에서 100만 달러의 수익을 목표로 해야 하며, 이는 적절한 채용을 나타냅니다. 넷째, 의도적인 채용입니다. 제품-시장 적합성을 달성하기 전에 천천히, 목적을 가지고 채용하여 각 신규 채용이 특정 필요를 충족하도록 해야 합니다. 마지막으로, 자금 조달입니다. 수익성이 있는 스타트업은 투자자로부터 언제, 얼마를 모금할지 선택할 수 있는 유연성을 가지며, 강요받지 않게 됩니다.

저자는 스타트업이 예상보다 더 빨리 수익성을 목표로 할 수 있으며, 이는 투자자의 압박이 아닌 고객의 필요에 초점을 맞춘 더 나은 의사 결정을 가능하게 한다고 믿습니다.

요약이 없습니다.

한 팀이 대규모 쿠버네티스 클러스터를 관리하면서 겪은 기술적 문제에 대해 논의하고 있다. 특히 데몬셋을 사용하는 네임스페이스로 인해 발생한 메모리 소비에 초점을 맞추고 있다.

팀은 쿠버네티스 설정에서 메모리 사용량이 높다는 것을 발견했다. 특히 Calico와 Vector와 같은 데몬셋이 네트워킹과 로깅을 관리하면서 메모리를 많이 소모하고 있었다. 네임스페이스의 동작 방식이 메모리 오버헤드를 유발했으며, 여러 데몬셋 파드가 동일한 리소스를 감시(listwatch)할 때 apiserver에 부하가 증가하는 문제가 있었다.

팀은 Calico의 메모리 사용량을 성공적으로 줄인 후, Vector도 불필요하게 네임스페이스를 감시하면서 과도한 메모리를 소모하고 있다는 사실을 발견했다. 이를 해결하기 위해 Vector에서 네임스페이스 사용을 비활성화하는 방안을 모색했고, 테스트 결과 효과적이라는 것을 확인했다.

문제를 해결하기 위한 몇 가지 조정과 협업 후, 이 변경 사항을 구현하여 클러스터 전반에 걸쳐 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있었다. 총 7 TiB의 메모리를 절약하는 성과를 올렸다. 이 과정은 작은 개선과 팀 협업이 복잡한 인프라 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한지를 강조했다.

비슷한 문제를 겪고 있는 다른 이들에게는 네임스페이스 레이블의 필요성을 평가해보라는 조언으로 글을 마무리했다.

Joe Kissell은 1989년부터 존재해온 Mac 사용자용 워드 프로세서인 Nisus Writer의 불확실한 미래에 대해 이야기합니다. 그는 이 소프트웨어가 현재 "슈뢰딩거의 상태"에 있다고 표현하며, 이는 회사와 소프트웨어의 지속적인 문제로 인해 살아있기도 하고 죽어있기도 한 상태를 의미합니다.

Nisus Writer는 다국어와 복잡한 문서 요구를 충족시키는 독특한 기능으로 알려져 있지만, 회사는 지원 부족, 웹사이트 문제, Mac 앱 스토어에서의 사라짐 등 심각한 문제에 직면해 있습니다. Kissell은 이 소프트웨어와 오랜 역사를 가진 만큼, 회사와의 소통이 줄어들고 개발 및 지원에 대한 우려가 커지고 있다고 언급합니다.

최근 웹사이트가 복구되었음에도 불구하고, Kissell은 활발한 개발이 없다면 Nisus Writer의 미래는 어둡다고 생각합니다. 그는 충성도 높은 사용자들에게 가장 좋은 결과는 회사가 소프트웨어를 오픈 소스화하여 자원봉사자들이 유지 관리할 수 있도록 하는 것이라고 제안합니다. 그러나 그는 회사가 여전히 수익을 창출하려고 할 것이라며 이 조치를 취하지 않을 것이라고 의심합니다.

Kissell은 Nisus Software가 향후 계획에 대해 더 명확하게 소통해주기를 바라며, 큰 변화가 없다면 이 앱이 오래가지 못할 것이라고 경고합니다. 그는 소프트웨어를 유지하는 데 도움을 주고 싶지만, 회사가 사용자와 소통하지 않고 있는 점이 걱정된다고 전합니다.

2025년 트레이싱 서밋에서 리눅스 개발자들이 애플리케이션의 성능 문제를 디버깅할 수 있도록 돕는 다목적 도구인 퍼페토에 대한 발표가 있었습니다. 퍼페토는 주로 리눅스 시스템을 위한 성능 데이터 추적 및 분석 도구 모음으로, 다른 애플리케이션에도 유용합니다.

퍼페토는 소프트웨어의 성능 문제를 디버깅하고 추적하기 위해 설계된 도구 모음입니다. C++ SDK, 데이터 수집 데몬, 그리고 추적을 시각화하는 강력한 사용자 인터페이스(UI)를 포함하고 있습니다.

퍼페토는 다양한 시스템 인터페이스에서 데이터를 수집하고 이를 고성능 추적 형식으로 변환합니다. 퍼페토 UI를 통해 사용자는 이 데이터를 인터랙티브하게 시각화하고 SQL 쿼리를 수행할 수 있습니다.

발표에서는 퍼페토가 성능 버그를 식별하는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 데모 프로그램도 소개되었습니다. 이 프로그램은 러스트와 벌칸을 사용하여 수학적 렌더링 작업을 시각화합니다.

데모에서는 프로그램의 적응형 품질 기능에서 발생한 성능 버그로 인해 프레임 속도가 떨어지는 문제를 확인했습니다. 퍼페토, ftrace, 앱 트레이싱 등 다양한 도구를 사용하여 문제를 여러 각도에서 분석한 결과, 스레드 스케줄링과 CPU 사용과 관련된 문제임을 확인했습니다.

퍼페토 UI는 사용자가 플레임 그래프와 타임라인 뷰를 포함한 상세한 시각화를 생성할 수 있도록 합니다. 새로운 기능으로는 포괄적인 분석을 위해 서로 다른 추적을 병합할 수 있는 기능이 추가되었습니다.

퍼페토 프로젝트는 오픈 소스이며, 커뮤니티의 기여를 장려합니다. 다양한 다른 프로젝트와 도구를 퍼페토와 통합하여 추적 및 디버깅을 향상시킬 수 있습니다.

퍼페토를 사용하고자 하는 사람들을 위해 GitHub에 데모 프로그램과 함께 자신의 애플리케이션을 추적할 수 있는 자세한 문서와 튜토리얼이 제공됩니다.

요약이 없습니다.

Pipelex는 로빈, 루이, 토마스가 만든 도구로, 구조화된 접근 방식을 통해 AI 워크플로우를 구축하는 데 사용됩니다. 이 도구는 Dockerfile이나 SQL처럼 여러 단계의 AI 프로세스를 위한 것으로, 사용자가 복잡한 코딩 없이 단계와 모델을 정의할 수 있게 해줍니다.

주요 기능으로는 선언적 언어가 있습니다. 사용자는 수행해야 할 작업을 지정하고, 시스템은 이를 실행하는 방법을 결정합니다. 또한, 에이전트 우선 설계로 각 단계에는 명확하고 자연어로 된 맥락이 포함되어 있어 AI 모델이 워크플로우를 이해하고 최적화할 수 있습니다. Pipelex는 MIT 라이선스 하에 구축되었으며, 언어 사양, 런타임, API 서버와 같은 다양한 구성 요소를 포함하고 있습니다. 사용자는 워크플로우를 만들고 공유할 수 있어 유연성과 커뮤니티 협업이 가능합니다.

Pipelex의 목표는 전통적인 프로그래밍 언어가 종종 가리는 AI 워크플로우의 맥락과 의미를 유지하는 것입니다. 또한, 간단한 프롬프트로는 제공할 수 없는 재현성과 제어를 보장하는 것입니다.

사용자 참여를 중요시하며, 사용자는 워크플로우를 구축하고, 사용성에 대한 피드백을 제공하며, 새로운 기능을 제안하고, 오픈 소스 커뮤니티에 기여할 수 있습니다.

제한 사항으로는 기존 애플리케이션과의 통합이 제한적이며, 시각화 기능이 개선이 필요하고 현재 버전에는 몇 가지 버그가 있습니다. 호스팅된 Pipelex API가 개발 중이며, 더 나은 비용 추적 및 캐싱 옵션도 준비되고 있습니다.

지원과 협업을 위해 GitHub, 문서, 데모 비디오, Discord 커뮤니티가 제공되고 있습니다. 도구 개선을 위한 피드백은 매우 중요하게 여겨집니다.

저자는 Nix 패키지 관리 시스템에 대한 경험을 이야기하며 Ruby 인터프리터와 관련된 문제로 혼란을 겪었다고 전합니다. Ruby는 성공적으로 설치했지만, 빌드 및 런타임 그래프를 가져오려 할 때 문제가 발생했습니다. Ruby에 대한 예상되는 파생 파일이 누락되어 NixOS 캐시에서 이를 실현하려고 할 때 오류가 발생했습니다.

캐시에서는 특정 파생이 Ruby 바이너리를 생성했다고 표시되었지만, 저자는 자신의 시스템에 다른 파생이 존재한다는 사실을 발견했습니다. 이러한 불일치는 Nix가 고정 출력 파생(FODs)을 어떻게 처리하는지에 대한 의문을 불러일으켰습니다.

저자는 FODs가 파생 파일이 변경되더라도 일관된 출력 경로를 허용한다고 설명합니다. 예를 들어, FODs에 대한 수정이 출력 경로를 변경하지 않고도 새로운 파생 경로를 생성할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이러한 복잡성은 기본 파생의 변화가 캐시된 출력과 그 출처에 대한 혼란을 초래할 수 있음을 의미합니다.

결국, 이 글은 Nix의 복잡성을 강조하며, 그 동작을 이해하기 위해서는 깊이 있는 탐구가 필요하고, 예상치 못한 결과를 초래할 수 있음을 보여줍니다.

이 기사는 웹사이트에서 자바스크립트 파일을 긁어오는 봇의 발견에 대해 다루고 있습니다. 특히 작동하지 않는 주석 처리된 스크립트가 포함된 경우입니다. 저자는 서버 로그에서 비정상적인 404 오류를 발견하고, 악의적인 사용자 에이전트와 정상적으로 보이는 사용자 에이전트 모두로부터 요청이 들어오는 것을 확인했습니다. 이는 이 봇들이 허가 없이 언어 모델 훈련을 위한 데이터를 수집하려고 하고 있음을 나타냅니다.

저자는 이러한 스크래퍼에 대응하기 위한 몇 가지 전략을 제시합니다. 첫째, 공개적인 정보 공유입니다. 봇의 행동에 대한 정보를 나누면 다른 사람들이 효과적으로 차단할 수 있습니다. 둘째, IP 필터링입니다. fail2ban과 같은 도구를 사용하여 악의적인 IP 주소를 차단하는 것은 효과적이며, 최소한의 노력으로 가능합니다. 셋째, 압축 폭탄입니다. 이는 봇이 추출하려고 할 때 시스템을 방해할 수 있는 악의적으로 제작된 파일입니다. 재미있을 수 있지만 자원 소모가 큽니다. 넷째, 데이터 오염입니다. 이는 봇이 긁어온 데이터를 의도적으로 손상시켜 그들이 사용하는 머신러닝 모델에 악영향을 미치는 방법입니다. 최근 연구에 따르면, 소량의 오염된 샘플도 모델 훈련에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

저자는 봇의 행동을 식별하는 것이 일반적이지만, 스크래핑을 저지하기 위해 혁신적인 기술을 사용할 수 있다고 결론짓습니다. 그들은 다른 사람들도 비윤리적인 데이터 관행을 방해하기 위해 다양한 창의적인 방법을 사용하여 자신의 사이트를 보호할 것을 권장합니다. 전반적으로 이 글은 웹 관리자와 자동화된 스크래퍼 간의 지속적인 전투를 강조하고 있습니다.

이 글에서는 제2차 세계대전 동안 사용된 독일의 콘크리트 유조선인 케르크십 성 요셉에 대해 다루고 있습니다. 이 배는 앤트워프에 위치하고 있습니다. 글에서는 전쟁 중 조선업에서 콘크리트의 사용이 어떻게 이루어졌는지를 강조하고 있습니다. 게시 날짜는 2025년 10월 3일입니다.

이 기사는 고주파 생체 전자기기에 사용하기 위해 표고버섯 균사체로 만든 지속 가능한 메모리스터의 개발과 테스트에 대해 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

신경형 컴퓨팅은 뇌의 기능을 모방하며, 메모리스터를 사용하여 향상될 수 있습니다. 메모리스터는 시냅스 행동을 모사하는 장치입니다. 기존의 메모리스터는 희귀한 재료와 복잡한 제조 공정에 의존하지만, 이 연구는 표고버섯을 지속 가능한 대안으로 활용하는 방법을 탐구합니다.

연구자들은 균사체로 만든 메모리스터를 생산하고 훈련시키며 보존할 수 있음을 입증했습니다. 이 장치는 5.85 kHz의 주파수에서 90%의 정확도로 기능을 유지했습니다. 또한 방사선 저항성도 보여 항공 우주 응용에 적합할 가능성을 나타냈습니다.

균사체는 생분해가 가능하고 에너지를 덜 소모하며 전기적 특성을 조절할 수 있어 기존 전자기기에 비해 환경 친화적인 대안이 됩니다.

연구 방법론으로는 표고버섯 균사체를 배양하고, 건조 및 재수화 과정을 거쳐 전기적 테스트를 통해 메모리스티브 행동을 평가했습니다.

전기적 테스트 결과, 균사체 메모리스터가 메모리스티브 특성을 나타내며 다양한 조건에서도 안정적인 성능을 보였습니다.

이 연구 결과는 균사체 메모리스터가 저비용, 효율적이며 지속 가능한 컴퓨팅 기술로 이어질 수 있음을 시사합니다. 특히 경량화와 방사선 저항이 필요한 분야에서 유용할 것입니다.

이 연구는 표고버섯과 같은 유기 재료를 사용하여 차세대 전자기기를 개발할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이는 기존 반도체 기술에 비해 더 지속 가능한 접근 방식을 제공합니다. 전반적으로 이 연구는 생물학과 전자공학을 결합하여 효과적이고 지속 가능한 컴퓨팅 장치를 만드는 혁신적인 해결책을 강조합니다.

애플은 2025 회계연도 4분기 재무 결과를 발표했습니다. 이 기간은 2025년 9월 27일에 종료되었습니다. 애플은 이번 분기 동안 1,025억 달러의 매출을 기록했으며, 이는 지난해보다 8% 증가한 수치입니다. 희석 주당 순이익은 1.85달러로 13% 상승했습니다.

팀 쿡 CEO는 9월의 기록적인 매출에 자부심을 느낀다고 밝혔습니다. 특히 아이폰과 서비스 부문에서의 성과를 강조하며, 아이폰 17 시리즈, 에어팟 프로 3, 새로운 애플 워치 라인업과 같은 신제품 출시가 큰 역할을 했다고 전했습니다.

케반 파레크 CFO는 회계연도 전체 매출이 4,160억 달러에 달했으며, 고객 만족도가 높아 활성화된 기기 수가 역대 최다라고 언급했습니다.

애플 이사회는 주주들에게 주당 0.26달러의 현금 배당금을 선언했으며, 이는 2025년 11월 10일 기준 주주에게 11월 13일에 지급될 예정입니다.

자세한 내용은 오늘 오후 2시(태평양 표준시)에 열리는 재무 결과 컨퍼런스 콜을 통해 확인할 수 있으며, 이 회의는 2주 동안 다시 볼 수 있습니다.

보도 자료에는 향후 결과와 사업 계획에 대한 예측 성명이 포함되어 있으며, 경제 상황, 제품 경쟁, 법적 문제와 같은 잠재적 위험 요소를 인정하고 있습니다.

애플은 혁신적인 제품과 서비스로 잘 알려진 개인 기술 분야의 선두주자로, 전 세계에 15만 명 이상의 직원을 두고 있습니다.

팬골린에서 풀스택 소프트웨어 엔지니어를 모집합니다. 이 직무는 샌프란시스코에 위치하며, 연봉은 12만 5천 달러에서 16만 달러 사이로, 주식 옵션도 포함됩니다. 지원자는 3년 이상의 경력이 필요하며, TypeScript, Go, SQL(특히 PostgreSQL과 SQLite), NextJS, AWS에 대한 기술이 요구됩니다.

팬골린은 안전한 원격 접근을 제공하는 앱과 서비스에 중점을 두고 있으며, 제로 트러스트 네트워킹을 지향합니다. 이 회사는 오픈 소스 개발을 우선시하며, 팀이 자신의 데이터와 인프라를 직접 관리할 수 있도록 지원합니다.

풀스택 소프트웨어 엔지니어로서, 팬골린 시스템의 핵심, 특히 중앙 서버를 설계하고 구축하며 유지 관리하는 역할을 맡게 됩니다. 초기 직원으로서 제품과 회사의 방향에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

주요 책임으로는 자가 호스팅 플랫폼의 핵심을 개발하고 테스트하는 일, 프론트엔드(NextJS)와 백엔드(Express API, SQL) 작업, 네트워킹 및 보안 관련 복잡한 문제 해결, 오픈 소스 커뮤니티와의 소통이 포함됩니다.

지원자는 컴퓨터 과학 분야에서 3년 이상의 경력을 보유해야 하며, 샌프란시스코에 거주하거나 이사할 의향이 있어야 합니다. 스타트업 환경에 익숙하고 아이디어를 공유할 수 있는 능력이 필요합니다. TypeScript에 강하고, Go에 대한 경험이 있으며 인증 표준에 대한 지식이 요구됩니다. 클라우드 기술(Docker, Kubernetes, AWS)과 기본적인 네트워킹 개념에 대한 이해도 필요합니다.

경쟁력 있는 급여와 하이브리드 근무 환경을 제공하며, 이사 지원과 무제한 유급 휴가가 포함된 지원적인 팀과 함께 일할 수 있습니다.

지원 과정은 지원서 검토, 창립자와의 초기 인터뷰, 짧은 유급 오픈 소스 프로젝트 완료, 온보딩 과정으로 진행됩니다. 지원하려면 LinkedIn에서 오웬과 연결하고, 이전 프로젝트를 강조한 이력서와 GitHub 프로필을 보내면 됩니다.

Joop van de Pol의 블로그 글에서는 전자 여권, 특히 전자 기계 판독 여행 문서(eMRTD)의 암호화 및 보안 기능에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

현대 여권은 개인 정보를 저장하는 칩이 내장되어 있으며, 보안을 위해 암호화 기술을 사용합니다. 이러한 기능은 무단 접근, 위조 및 복제를 방지하는 데 도움을 줍니다. 전자 여권은 개인 정보와 보안 데이터를 포함한 파일을 가지고 있어, 국경 통과와 같은 절차를 더 빠르고 안전하게 처리할 수 있습니다.

전자 여권의 보안은 여권을 실제로 소지한 사람에 따라 달라집니다. 여권을 가지고 있지 않은 공격자는 여권의 데이터에 접근하거나 그 이동 경로를 추적할 수 없습니다. 전자 여권은 여러 가지 암호화 방법을 사용하여 보안을 보장합니다. 초기 버전은 강력한 암호화가 부족했지만, 현대의 여권은 데이터를 보호하기 위해 고급 기술을 포함하고 있습니다.

많은 오래된 여권이 여전히 사용되고 있으며, 이들은 구식 보안 프로토콜을 사용하고 있어 소지자에게 위험을 초래할 수 있습니다. 새로운 기능인 확장 접근 제어(EAC)와 비밀번호 인증 연결 설정(PACE)은 이러한 취약점을 일부 해결합니다. 그러나 여권이 신뢰할 수 없는 사람에게 전달되면 여전히 복사되거나 악용될 수 있으며, 특히 검사 시스템이 기본 인증 방법만 사용할 경우 더욱 그렇습니다.

제로 지식 증명과 같은 새로운 기술은 여권의 전체 데이터를 공개하지 않고도 신원을 확인할 수 있게 해줍니다. 그러나 이는 여권 데이터를 증명자와 공유해야 하므로, 적절한 보안이 이루어지지 않으면 신원 도용의 위험이 존재합니다.

결론적으로, 전자 여권은 전통적인 여권에 비해 향상된 보안을 제공하지만, 여전히 관리해야 할 취약점이 존재하며, 특히 여권을 누구에게 어떻게 제시하는지가 중요합니다.

남아프리카의 야생동물 사진작가인 윔 반 덴 히버는 나미비아의 버려진 다이아몬드 광산 마을인 콜만스콥에서 희귀한 갈색 하이에나의 사진을 찍기 위해 10년을 보냈습니다. 그의 끈질긴 노력은 결국 결실을 맺어, 그는 드디어 이 elusive한 동물을 촬영하는 데 성공했고, '올해의 야생동물 사진작가' 대회에서 대상을 수상했습니다.

갈색 하이에나는 세계에서 가장 희귀한 하이에나로, 남부 아프리카에서의 개체 수는 약 4,370마리에서 10,110마리로 추정됩니다. 이 종은 수줍음이 많고 주로 밤에 활동하기 때문에 발견하기가 어렵습니다. 반 덴 히버는 혹독한 사막 환경과 완벽한 사진을 위해 카메라 트랩을 신중하게 배치해야 하는 등 여러 도전에 직면했습니다.

갈색 하이에나는 해양에서 사막으로 영양분을 가져오는 중요한 생태적 역할을 하며, 종종 버려진 건물을 피신처로 사용합니다. 그러나 도로에서의 사고와 인간과의 갈등으로 인해 그들의 개체 수는 위협받고 있으며, 때때로 해로운 존재로 여겨지기도 합니다.

반 덴 히버는 그의 수상작이 갈색 하이에나에 대한 인식을 변화시키고 인간과 야생동물 간의 공존의 중요성을 강조하기를 희망하고 있습니다. 그의 성과에도 불구하고, 그는 이 매력적인 생물들의 사진을 더 많이 찍기 위해 계속해서 노력할 것입니다.

Mozilla.ai가 오픈 소스와 개인 정보 보호에 중점을 둔 인공지능을 촉진하기 위해 llamafile 프로젝트를 채택했습니다. 이들은 코드를 새롭게 정비하고, 커뮤니티의 의견을 반영하여 미래를 구상하고자 합니다. Llamafile은 사용자가 단일 실행 파일을 통해 언어 모델을 쉽게 로컬에서 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구는 성공적인 성과를 거두었으며, 이제 Mozilla.ai는 사용자 피드백을 바탕으로 코드와 기능을 개선할 계획입니다.

팀은 사용자들이 가장 유용하다고 생각하는 기능과 개선이 필요한 부분에 대한 경험과 제안을 공유해 줄 것을 요청하고 있습니다. 이들은 llamafile 프로젝트에 적극적으로 참여하며, 커뮤니티의 요구를 충족시키기 위해 노력할 것입니다.

현재 사용자는 작업 방식에 변화가 없을 것이며, 모든 기능은 이전과 동일하게 작동할 것입니다. Mozilla.ai는 커뮤니티와 협력하여 llamafile을 더욱 발전시키고, 더 큰 가치를 제공할 수 있기를 기대하고 있습니다.

창작자는 7일간의 게임 잼 동안 음악에 초점을 맞춘 짧은 포인트 앤 클릭 어드벤처 게임을 만들었습니다. 모든 그래픽과 음악은 직접 제작했습니다. 게임을 완료하는 데 약 5분 정도 걸립니다.

이번 논의는 보안 문제와 사용 감소로 인해 Chromium 웹 브라우저에서 XSLT(확장 스타일시트 언어 변환)를 더 이상 지원하고 결국 제거하기로 한 결정에 초점을 맞추고 있습니다.

XSLT는 1999년에 표준화되었지만, 최신 버전인 2.0과 3.0은 브라우저에서 널리 사용되지 않고 있습니다. JavaScript 라이브러리의 발전으로 인해 XSLT의 중요성이 줄어들었으며, 현재 페이지 로드에서의 사용 비율은 0.01%에서 0.1% 사이로 떨어졌습니다. Chromium이 유지 관리되지 않는 libxslt 라이브러리를 사용함에 따라 보안 위험이 증가하고 있으며, 이로 인해 악용될 수 있는 취약점이 존재합니다.

이에 따라 XSLT는 2025년 12월에 공식적으로 지원 중단될 예정이며, 2026년 11월에는 완전히 제거될 것입니다. 일부 기업 사용자는 2027년 8월까지 지원을 받을 수 있습니다. 개발자들이 XSLT에서 벗어날 수 있도록 도와주는 폴리필도 제공될 예정입니다. 현재 XSLT를 사용하는 사용자들로부터 부정적인 반응이 있지만, 개발자들과 브라우저 엔진들 사이에서는 보안을 강화하기 위해 제거하는 것에 대한 일반적인 지지가 있습니다.

결국, 이번 결정은 구식 기능의 유지 관리 부담을 줄이면서 보안을 강화할 필요성에 의해 추진되고 있습니다.

MIT의 새로운 연구에 따르면, 수면 부족으로 인한 주의력 저하는 뇌가 뇌척수액(CSF)을 배출하는 것과 관련이 있다고 합니다. 이 과정은 보통 수면 중에 일어나며, 뇌의 노폐물을 제거하는 데 필수적입니다. 수면이 부족한 경우, 뇌는 깨어 있는 동안 CSF 흐름을 시작하여 보상하려고 하지만, 이로 인해 주의력이 저하되고 주변 환경의 변화에 무감각해질 수 있습니다.

26명의 자원봉사자를 대상으로 한 연구에서, 수면이 부족한 참가자들은 충분한 휴식을 취한 사람들에 비해 주의력 과제에서 성과가 떨어지는 것으로 나타났습니다. 주의력이 저하된 순간에 뇌에서 CSF가 배출되었고, 주의력이 돌아올 때 이 액체가 다시 흐르는 것으로 관찰되었습니다. 연구는 이 과정이 주의력에 부정적인 영향을 미치더라도 인지 기능을 회복하려는 뇌의 시도 중 하나라고 제안합니다.

또한, 연구에서는 주의력이 떨어진 순간에 심박수 감소와 동공 수축과 같은 생리적 반응의 변화도 관찰되었습니다. 이는 뇌 활동과 신체 기능 간의 연결 가능성을 시사합니다. 연구자들은 주의력과 기본 생리적 과정을 조절하는 통합 시스템이 존재할 수 있으며, 이는 다양한 인지 및 신체 기능에 관여하는 노르아드레날린계와 관련이 있을 수 있다고 제안합니다.

Rouille는 프랑스어 키워드와 함수 이름을 사용하여 Rust 코드를 작성할 수 있게 해주는 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 특히 미래의 프랑스 운영 체제를 개발하는 데 있어 프랑스어를 프로그래밍에 재미있게 접목할 수 있는 방법을 제공합니다.

Rouille는 표준 Rust와 호환되므로 코드에서 프랑스어와 영어를 혼합하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 프랑스어 문법을 사용하여 특성을 정의하고 구현하는 방법을 보여주는 사례가 있습니다.

이 프로젝트는 기여를 환영하지만, 참가자들이 욕설을 사용하지 않도록 요청하고 있습니다. 또한, "rust"라는 단어의 다른 언어 버전들을 유머러스하게 언급하고 있습니다.

마지막으로, 이 프로젝트는 WTFPL과 유사한 유쾌한 라이선스인 "Publique Rien à Branler" 하에 라이선스가 부여됩니다.

요약이 없습니다.

젠슨 황은 엔비디아의 공동 창립자로, 한때 덴니스에서 버스 보이로 일한 경험이 있습니다. 그는 워싱턴 D.C.에서 열린 회사 행사에서 물을 제공하며 이 이야기를 유머러스하게 언급했습니다. 현재 그는 억만장자가 되었고, 트럼프 대통령과도 관계가 깊습니다. 그는 대통령을 칭찬하는 연설을 한 후, 중국과의 무역 논의를 지원하기 위해 한국으로 여행을 갔습니다.

이 글의 주요 내용은 누텔라 제조업체와 터키 헤이즐넛 거래자 간의 대치 상황에 관한 것입니다. 이들은 누텔라 생산에 필수적인 헤이즐넛 공급 문제로 긴장이 고조되고 있습니다. 이 상황이 누텔라와 터키 헤이즐넛 산업에 미치는 영향에 대해서도 다루고 있을 것으로 보입니다.

또한, 이 글은 금융 타임스 구독을 위한 홍보 내용도 포함되어 있습니다. 디지털 뉴스와 분석에 접근할 수 있는 다양한 가격 계획을 제공하고 있습니다.

이 연구는 Claude와 같은 대형 언어 모델이 자신의 내부 생각과 과정을 자각하거나 반성할 수 있는지를 탐구합니다. 인공지능에서의 자아 성찰은 이러한 모델이 어떻게 작동하는지를 이해하고, 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중요합니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 연구에서는 일부 Claude 모델이 제한적인 자아 성찰 능력과 내부 상태에 대한 통제력을 보여줄 수 있다는 것을 발견했습니다. 그러나 이러한 능력은 인간의 자아 성찰에 비해 여전히 신뢰할 수 없습니다.

둘째, 연구자들은 "개념 주입"이라는 방법을 사용하여 모델이 자신의 내부 상태를 정확하게 인식하고 보고할 수 있는지를 테스트했습니다. 이 과정에서는 알려진 신경 활동 패턴을 주입하고 모델이 이를 식별할 수 있는지를 확인했습니다.

셋째, 모델들은 지시나 유인에 따라 내부 표현을 조절할 수 있음을 보여주었으며, 이는 그들이 자신의 생각에 대해 어느 정도 의도적인 통제를 할 수 있음을 나타냅니다.

넷째, 일부 모델은 자아 성찰 능력을 보였지만, 대부분의 경우 신뢰할 수 있는 방식으로 이를 수행하지 못했습니다. 가장 성능이 좋은 모델들은 더 나은 자아 성찰을 보여주었으며, 이는 향후 발전이 이 능력을 개선할 수 있음을 시사합니다.

마지막으로, 인공지능에서의 자아 성찰을 이해하는 것은 더 투명하고 신뢰할 수 있는 시스템을 개발하는 데 필수적입니다. 모델이 자신의 추론을 정확하게 보고할 수 있다면, 이는 디버깅과 행동 이해에 도움이 될 수 있습니다.

현재 인공지능 모델의 자아 성찰 수준은 제한적이지만, 연구는 모델이 더 발전함에 따라 성장 가능성을 제시합니다. 자아 성찰의 메커니즘을 탐구하고 자기 보고된 내부 상태의 정확성을 검증하기 위한 추가 연구가 필요합니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 독일어, 영어, 러시아어, 폴란드어 등 여러 언어로 접근이 거부되었다는 메시지를 포함하고 있습니다. 이는 특정 지역이나 정보에 대한 접근이 허용되지 않음을 나타냅니다.

업보트를 하려면 먼저 15명의 평판 점수를 얻어야 합니다. 업보트는 질문이나 답변이 유용하다는 것을 나타냅니다. 충분한 평판 점수를 얻지 못했다면, 나중에 다시 볼 수 있도록 게시물을 저장할 수 있습니다. 매주 5개의 무료 투표를 사용할 수 있으며, 이는 전체 점수에 기여하지만 작성자의 평판 점수는 증가시키지 않습니다.

주된 질문은 조종사가 비행기에서 탈출할 경우 자동 조종 장치에 어떤 일이 발생하는지에 대한 것입니다. 많은 기여자들은 탈출이 최후의 수단이라는 점을 강조하며, 비행기가 구출될 가능성이 낮다는 것을 나타냅니다. 일반적으로 자동 조종 장치는 이러한 비상 상황을 처리할 수 없으며, 조종사가 탈출하면 비행기는 보통 제어 불능 상태가 됩니다.

또한 일부 사용자들은 자동 조종 장치가 정상적인 상황에서는 비행기를 관리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 손상된 비행기를 착륙시키거나 탈출 상황에서 효과적으로 대응할 수 있는 능력이 없다고 언급했습니다. 대신, 논의는 탈출이 위험한 조작이라는 점을 강조하며, 조종사가 비행기를 떠나면 비행기의 운명은 대개 결정된다고 합니다.

군사적 맥락에서는 일부 항공기가 적의 회수를 방지하기 위해 자폭 장치를 갖추고 있을 수 있지만, 이는 탈출 상황을 돕기보다는 기술을 보호하기 위한 것입니다.

해커 여러분,

여러분이 노트북에서 오픈 소스 언어 모델(LLM)과 코딩 도우미를 어떻게 사용하는지 알고 싶습니다. 구체적으로 다음과 같은 내용을 알고 싶습니다.

어떤 LLM을 사용하고 있는지(예: Ollama나 LM Studio)와 어떤 코딩 도우미나 통합 도구(예: VS Code 플러그인)를 사용하고 있는지 궁금합니다. 또한, 여러분의 노트북 사양(CPU, GPU, 메모리, 운영 체제)은 어떻게 되며, 작업 수행에 얼마나 잘 작동하는지도 알고 싶습니다.

이 도구들을 어떤 작업에 사용하고 있는지(예: 코드 완성, 리팩토링, 디버깅, 코드 리뷰)와 그 신뢰성에 대해서도 궁금합니다. 어떤 부분이 잘 작동하고 어떤 부분이 그렇지 않은지 알려주시면 좋겠습니다.

저는 이 정보를 바탕으로 연구를 진행 중이며, 결과는 나중에 공유할 예정입니다.

감사합니다! 안드레아.

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저는 지금 프로젝트의 초반 단계에 있으며, 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 항상 곁에 있어 여러분이 하는 모든 것을 보고 듣는 AI 기기를 상상해 보세요. 여러분은 AI가 우리의 삶에서 점점 더 큰 역할을 하게 되는 것이 미래라고 생각하나요? 아니면 사람들이 이런 수준의 통합에 준비가 되어 있지 않다고 생각하나요? 또한, VR 안경과 같은 기술로 인해 데이터 보호와 개인 정보 보호에 대한 우려도 있습니다.

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저자는 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발에 미치는 영향을 돌아보며, AI가 간단한 코드를 빠르게 생성할 수 있지만 종종 품질과 구조가 부족하다고 지적합니다. 특히 API와 웹 애플리케이션에서 좋은 코드 구조의 중요성을 강조하며, 특정 역할에 따라 코드를 클래스, 모듈, 네임스페이스로 조직할 것을 제안합니다.

저자는 외부 상호작용(예: 데이터베이스와 API)을 비즈니스 로직과 분리하여 처리하는 상태 비저장(stateless)이고 독립적인 기초 코드를 만드는 것을 지지합니다. 이를 위해 오류 처리와 널 체크를 간소화하는 "결과(Result)" 타입을 제안하여 더 깔끔하고 유지보수가 쉬운 코드를 만들 수 있도록 합니다.

이 "결과" 타입을 사용하면 개발자들이 함수를 더 효과적으로 연결할 수 있어, 코드가 더 읽기 쉽고 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다. 저자는 AI가 개발에 도움을 줄 수 있지만, 인간의 감독과 신중한 코드 조직이 품질 유지를 위해 필수적이라고 결론짓습니다.

Psutil 버전 7.1.2는 이제 자유 스레드 Python을 위한 휠(wheel)을 지원합니다. 이를 통해 Python 코드를 여러 스레드에서 동시에 실행할 수 있게 되었습니다. 이 개선은 주로 커뮤니티의 기여 덕분이며, 사용자가 소스에서 직접 컴파일하지 않고도 psutil을 쉽게 설치할 수 있도록 도와줍니다. 이로 인해 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

현재 360개의 상위 Python 패키지 중 C 확장을 가진 패키지 128개만이 자유 스레드 Python을 위한 휠을 제공하고 있어 채택이 제한적입니다. 사용자는 미리 컴파일된 휠 덕분에 복잡한 설치 과정을 피할 수 있어 특히 Windows에서 유리합니다.

개발자에게는 각 휠이 특정 Python 버전에 맞춰 제작되어야 하므로 배포가 복잡해집니다. 여러 버전과 플랫폼에서 작동하는 범용 휠이 있다면 이 과정을 간소화할 수 있을 것입니다. 이를 표준화하기 위한 제안도 진행 중입니다.

자유 스레드 버전의 psutil을 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요: pip install psutil --only-binary=:all:

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버티 더 브레인은 1950년 조셉 케이트스에 의해 캐나다 내셔널 전시회를 위해 개발된 최초의 전자 게임 중 하나로 여겨집니다. 이 13피트 높이의 대형 컴퓨터는 사용자가 알고리즘과 틱택토 게임을 할 수 있게 해주었으며, 이는 인공지능으로 소개되었습니다. 플레이어는 키패드를 사용해 자신의 수를 두었고, 그 결과는 조명 그리드에 표시되었습니다.

케이트스는 자신의 발명품인 애디트론 튜브를 선보이기 위해 버티를 만들었습니다. 애디트론 튜브는 진공관의 소형 버전이지만, 트랜지스터가 빠르게 선호되는 기술로 자리 잡았습니다. 혁신적인 디자인과 전시회에서의 인기에 불구하고, 버티는 2주 후에 해체되었고 대부분 잊혀졌습니다.

버티 더 브레인은 시각적 디스플레이가 있는 최초의 컴퓨터 게임 중 하나로 주목받으며, 최초의 비디오 게임 타이틀을 놓고 경쟁하고 있습니다. 게임은 조정 가능한 난이도 수준을 제공했으며, 최고 난이도에서는 이길 수 없도록 설계되었습니다. 그러나 특허 문제와 트랜지스터의 등장으로 인해 애디트론 튜브는 널리 채택되지 않았고, 케이트스는 전시회 이후 다른 프로젝트로 넘어갔습니다.

개발자들 사이에서는 <div>를 <button> 대신 사용할 수 있는지에 대한 논란이 있습니다. 명확한 답은: 아니오, 항상 <button>을 사용해야 합니다.

<div>를 사용할 때의 주요 문제점은 다음과 같습니다. 첫째, <div>는 스크린 리더에게 상호작용 가능한 요소라는 정보를 제공하지 않습니다. 둘째, 키보드를 사용하여 <div>에 포커스를 맞출 수 없습니다. 셋째, <div>에서 클릭 이벤트는 마우스 클릭에만 반응하며, Enter 키나 스페이스바와 같은 키보드 입력에는 반응하지 않습니다.

일부 사람들은 <div>에 role="button"과 tabindex="0" 같은 속성을 추가하면 버튼처럼 동작할 수 있다고 주장합니다. 하지만 이러한 수정은 여전히 포커스를 맞추거나 키보드로 상호작용할 수 있게 만들지 않습니다. 또한 포커스 순서를 변경하면 탐색에 문제가 생길 수 있습니다.

반면에 <button>을 사용하는 이유는 다음과 같습니다. <button>은 접근성 기능이 내장되어 있으며, 포커스를 맞출 수 있고, 추가적인 코딩 없이도 키보드 상호작용에 반응합니다. 이는 코드의 복잡성을 줄이고 간소화하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로, 접근성을 고려할 때 <button>을 사용하는 것이 더 좋으며, 불필요한 코드를 작성하지 않도록 도와줍니다. 항상 적절한 요소를 선택하는 것이 중요합니다.

1903년 6월 12일, 무선 통신의 선구자인 구글리엘모 마르코니는 로열 인스티튜션에서 그의 안전한 장거리 무선 시스템을 시연할 예정이었습니다. 그러나 시연 중 예기치 않은 메시지가 방송을 방해하며 그의 시스템이 해킹당했음을 드러냈습니다.

마르코니의 보안 주장을 시험하기 위해 경쟁 회사에 의해 고용된 마술사이자 전신 애호가인 네빌 마스켈린은 마르코니의 신호를 성공적으로 가로채며 시스템의 취약점을 드러냈습니다. 해킹된 메시지는 유머러스하게 마르코니가 대중을 속이고 있다고 비난했으며, 이는 마르코니의 동료인 존 앰브로즈 플레밍을 화나게 했습니다. 플레밍은 이 행위를 "과학적 폭력"이라고 비난하며 해커를 찾으려 했지만, 마스켈린은 자신의 행동을 공개적으로 고백하며 대중이 시스템의 결함을 알아야 한다고 주장했습니다.

이 사건은 공공 해킹의 첫 번째 기록된 사례로 인정받으며, 기술에서 혁신과 보안 간의 지속적인 긴장을 강조합니다. 로열 인스티튜션은 여전히 과학 강연을 개최하며, 대중 과학 담론의 오랜 역사를 기념하고 있습니다.

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조직 내에서의 사일로 개념과 협업의 역할에 대해 논의합니다. 리더들은 종종 사일로를 부정적으로 보고 협업을 긍정적으로 평가하지만, 이러한 시각은 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

사일로는 조직 내 팀 간의 경계를 의미합니다. 팀 내 협업은 공유된 이해와 집중, 혁신을 촉진하기 때문에 유익합니다. 그러나 팀 간의 과도한 협업은 비효율성과 혼란을 초래할 수 있습니다.

조직이 성장함에 따라 의사소통이 복잡해질 수 있습니다. 팀 간 협업을 최소화하면 의존성을 줄이고 의사소통을 단순화하여 팀이 효과적으로 작업할 수 있도록 돕습니다.

사일로는 인간의 관계 및 의사소통 관리의 한계로 인해 존재합니다. 특히 대규모 조직에서 효과적인 팀워크를 위해서는 사일로가 필요합니다.

리더들은 조정 부족이나 더 넓은 목표에 대한 집중 부족을 느낄 때 사일로를 허물 것을 요구합니다. 그러나 이러한 요구가 문제의 근본 원인을 해결하지는 못할 수 있습니다.

이 글에서는 조정, 의사소통, 협업의 차이를 명확히 합니다. 조정은 팀이 효과적인 결과를 위해 조화롭게 작업하도록 하는 것이고, 의사소통은 개인이나 팀 간의 정보 공유를 의미합니다. 협업은 팀 간의 공동 작업을 뜻하며, 필요하지 않은 경우에는 최소화하는 것이 바람직합니다.

앞으로 팀 간 조정을 개선하는 방법에 대한 추가 논의가 있을 것임을 암시합니다. 팀 내 협업은 성공에 필수적이지만, 팀 간의 과도한 협업은 생산성을 저해할 수 있습니다. 조직의 사일로를 이해하고 관리하는 것이 더 효과적인 결과로 이어질 수 있습니다.

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저자는 .arpa 존에 대한 경험을 이야기하며, 특히 역 DNS와 이 존의 창의적인 활용에 대해 설명합니다. .arpa 존은 주로 역 DNS에 사용되는 특별한 도메인으로, IP 주소를 도메인 이름으로 매핑할 수 있게 해줍니다. 저자는 자신의 IPv6 범위에 대해 ip6.arpa 존을 위임받아 매우 기뻐했습니다.

.arpa는 1960년대 ARPANET에서 시작된 것으로, 인터넷의 전신이라고 할 수 있습니다. 원래는 구형 도메인에 대한 임시 해결책이었지만, 다양한 메타데이터 서비스에 계속 사용되고 있습니다.

역 DNS는 IP 주소를 도메인 이름으로 다시 매핑하는 과정으로, 네트워크 진단과 식별을 더 잘 할 수 있게 도와줍니다. 저자는 역 DNS를 활용한 비전통적인 방법을 탐구하며, 일반적으로 많은 서비스 제공업체에서 허용되지 않는 .arpa 도메인을 통해 웹사이트를 호스팅하고 이메일을 보내는 방법을 시도했습니다.

또한, 저자는 ICMP(인터넷 제어 메시지 프로토콜)를 이용한 실험을 공유합니다. ICMP는 핑이나 트레이서우트와 같은 네트워크 진단에 사용됩니다. 저자는 ICMP 응답을 조작하여 가짜 트레이서우트 경험을 만드는 방법을 고안했습니다.

실험 중 저자는 TLS 인증서를 얻는 데 어려움을 겪었습니다. 많은 제공업체가 .arpa 존을 지원하지 않기 때문입니다. 결국, 저자는 Cloudflare를 이용한 우회 방법을 찾아냈습니다.

텍스트에서는 역 DNS 조회에서 발생할 수 있는 보안 취약점에 대해서도 언급하며, XSS(교차 사이트 스크립팅) 취약점을 테스트하기 위해 다양한 DNS 해상도 도구를 실험했습니다.

저자는 앞으로도 .arpa 존의 가능성을 탐구할 계획이며, 트레이서우트 응답에서 애니메이션을 사용하는 방법도 고려하고 있습니다. 전반적으로 이 글은 기술적 탐구와 창의적 실험이 어우러진 내용으로, .arpa 존의 비범한 활용에 중점을 두고 있습니다.

Affinity Studio가 이제 무료로 제공됩니다. 이에 대한 자세한 정보와 논의는 많은 댓글이 달린 뉴스 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

저자는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 불만을 표출하며, 이것이 인간의 창의성과 노력을 존중하지 않는다고 느낍니다. 글쓰기는 개인의 생각과 경험을 반영해야 하는 개인적인 표현이라고 주장합니다. 사람들은 글쓰기와 같은 작업에서 AI에 의존하기보다는 자신의 실수를 받아들이고 그로부터 배워야 한다고 강조합니다. 저자는 독자와의 진정한 연결과 소통이 중요하다고 믿으며, 도움을 요청하는 것은 약점이 아니라 지혜의 표시라고 말합니다. 따라서 개인들은 반복적인 작업에만 AI를 활용하고, 진정한 인간의 소통과 표현을 지향해야 한다고 권장합니다.

Quibbler는 코딩 에이전트의 작업을 실시간으로 평가하는 도구로, 사용자의 요구에 따라 자동으로 오류를 수정하여 개선할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 사용자의 코딩 방식에서 학습하고, 코드 품질을 높이기 위해 규칙을 적용합니다.

Quibbler의 주요 기능 중 하나는 일반적인 문제를 예방하는 것입니다. 이 도구는 에이전트가 명령을 실행하지 않고 결과를 만들어내거나, 테스트나 검증 단계를 건너뛰는 것을 방지합니다. 또한 사용자의 코딩 스타일을 무시하거나, 잘못된 데이터나 기능을 상상하는 것을 막고, 정해진 패턴에서 벗어나지 않도록 합니다. 사용자의 필요에 맞지 않는 변경을 하는 것도 차단합니다.

Quibbler는 시간이 지남에 따라 프로젝트의 코딩 패턴과 규칙을 기억하는 학습 능력을 가지고 있습니다. 설치는 uv를 사용하여 uv tool install quibbler 명령어로 하거나, pip를 통해 pip install quibbler로 진행할 수 있습니다.

Quibbler는 두 가지 운영 모드를 제공합니다. 첫 번째는 후크 모드로, Claude Code 사용자에게 적합하며, 이벤트 기반 모니터링을 통해 에이전트의 행동을 관찰하고 피드백을 제공합니다. 두 번째는 MCP 모드로, 다른 코딩 에이전트에 적합하며, 변경 후 즉각적인 피드백을 위해 에이전트가 review_code 도구를 호출해야 합니다.

설정 방법은 MCP 모드의 경우 MCP 서버를 구성하고 프로젝트에 Quibbler를 포함하도록 설정해야 하며, 후크 모드의 경우 Quibbler 서버를 시작하고 이벤트 추적을 위해 프로젝트를 후크로 설정해야 합니다. MCP 모드에서는 에이전트가 변경 사항을 제출하면 Quibbler가 이를 사용자 지침과 코딩 패턴에 따라 검토합니다. 후크 모드에서는 Quibbler가 에이전트의 행동을 실시간으로 관찰하고 필요에 따라 피드백을 제공합니다.

Quibbler의 시스템 프롬프트와 규칙은 사용자가 수정하여 피드백을 맞춤 설정할 수 있습니다. 또한, 문제를 보고하거나 개선에 기여하고, Discord에서 커뮤니티에 참여할 수 있습니다. Quibbler는 코딩 에이전트의 효율성과 정확성을 높여 사용자의 지침을 더 잘 따를 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이스라엘 정부는 구글과 아마존이 12억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 계약인 프로젝트 님버스 협상 중 비밀 코드 시스템을 도입하도록 요구했습니다. 이 시스템은 "윙킹 메커니즘"이라고 불리며, 기업들이 외국 당국과 이스라엘 데이터를 공유해야 할 때 이스라엘 정부에 이를 알릴 수 있도록 하면서도 공개적으로 정보를 드러내지 않도록 설계되었습니다.

이러한 arrangement는 이스라엘이 외국 법 집행 기관에 데이터 통제를 잃는 것에 대한 우려를 해소하기 위해 만들어졌습니다. 이 계약에 따라 기업들은 데이터를 공유하는 국가의 전화 코드에 해당하는 암호화된 신호로 이스라엘에 지불을 해야 합니다. 예를 들어, 미국으로 데이터를 전송할 경우 1,000 세켈을 지불해야 합니다.

계약에는 구글과 아마존이 이스라엘 정부 기관이 그들의 서비스를 사용하는 방식을 제한하지 못하도록 하는 엄격한 조건도 포함되어 있습니다. 이는 인권 침해와 관련된 사용일지라도 마찬가지입니다. 이는 마이크로소프트가 윤리적 우려로 인해 이스라엘 군의 특정 기술 접근을 차단한 결정과 대조적입니다.

구글과 아마존은 잘못한 것이 없다고 주장하며 법적 의무를 준수하고 있다고 강조합니다. 반면 이스라엘 정부 관계자는 기업들이 자국의 이익을 보호하기 위해 이러한 엄격한 조건에 동의했다고 주장합니다. 이 arrangement는 데이터 요청의 기밀성에 관한 미국 법률을 위반할 가능성에 대한 법적 우려를 불러일으켰습니다.

덴마크는 "챗 컨트롤"이라는 새로운 EU 법안 제안을 철회하기로 결정했습니다. 이 법안은 암호화된 플랫폼을 포함한 전자 메시지를 의무적으로 스캔하도록 요구하는 내용이었습니다. 이 법안은 아동 성착취물(CSAM)과의 전쟁을 목표로 했지만, 독일의 강한 반대에 부딪혔습니다. 독일은 이 조치를 지지하지 않겠다고 발표했습니다. 덴마크의 법무장관 피터 훔멜가르드는 이제 의무적인 스캔 대신 자발적인 CSAM 탐지에 집중할 것이라고 밝혔습니다. 그는 아동을 보호하기 위해 행동할 필요가 있다고 강조했으며, 현재의 자발적인 스캔 시스템이 4월에 만료된다고 덧붙였습니다. 시그널 재단의 메레디스 휘태커와 같은 비판자들은 원래의 제안이 대규모 감시를 초래하고 모든 사람의 프라이버시를 침해할 것이라고 주장했습니다.

LensesAccessors.jl는 복잡한 객체를 관리하기 위해 "렌즈"를 사용하는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 깊게 중첩된 데이터에 접근하거나 수정할 수 있도록 도와줍니다.

렌즈는 원래 객체를 변경하지 않고도 객체의 특정 부분에 접근하거나 변경할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 구조체의 필드를 가져오거나 업데이트할 수 있습니다. 구조체를 정의하고 그 필드에 접근하기 위한 렌즈를 생성할 수 있습니다. lens(obj)를 사용하면 필드의 값을 가져오고, set(obj, lens, value)를 사용하면 업데이트된 값을 가진 새로운 객체를 생성합니다. 이 과정에서 원래 객체는 변경되지 않습니다. 또한 modify와 같은 함수를 사용하여 값을 직접 수정할 수도 있습니다.

렌즈는 opcompose와 같은 함수를 사용하여 결합할 수 있습니다. 렌즈를 생성하기 위해서는 특정 함수와 함께 간단한 인터페이스를 따르기만 하면 되며, 이는 값 설정 및 가져오기와 관련된 세 가지 법칙에 따라 일관되게 동작하도록 보장합니다. 동등성 비교는 상황에 따라 달라질 수 있으며, ==, ≈, 또는 isequal과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

전반적으로 LensesAccessors.jl는 함수형 스타일로 중첩된 데이터 구조를 다루는 강력한 방법을 제공합니다.

회전 근무 일정(RWS)은 근로자들이 다양한 주간 일정을 순환하며 근무하는 복잡한 최적화 문제입니다. 이 방법은 공정성을 보장하고, 일반 근무 시간 외의 근무를 포함한 다양한 작업 요구 사항을 수용합니다.

RWS에서는 각 직원이 서로 다른 주간 일정을 따르며, 이를 통해 모든 패턴을 공정하게 경험하게 됩니다. 기본적인 일정 모델은 주간, 저녁, 야간 근무와 휴무일을 포함합니다. 기본 MiniZinc 모델을 사용하여 직원 수와 근무 요구 사항을 정의합니다.

모델은 매일 각 근무에 필요한 근로자 수를 보장하는 핵심 제약 조건으로 시작합니다. 이후, 일정을 보다 실용적으로 만들기 위해 추가 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 직원들이 이틀 연속으로 휴무를 받도록 하거나, 휴식 없이 최대 근무일 수를 제한하며, 3주마다 최소 한 번의 주말 휴무를 제공하고, 야간 근무를 관리하여 충분한 휴식을 보장하는 등의 규칙이 있습니다.

MiniZinc를 사용하여 모델을 구축하며, 이는 제약 프로그래밍 언어로 일정 문제를 정의하고 제약 조건을 적용할 수 있게 해줍니다. 다양한 제약 조건이 반복적으로 추가되어 일정을 개선합니다.

일정은 Gecode, OR-Tools 등 여러 솔버를 사용하여 해결되며, 유효한 일정을 찾는 속도를 기준으로 성능이 측정됩니다. 카투스 플롯을 통해 다양한 직원 수에 따른 솔버의 성능을 시각화합니다.

개발된 일정은 제시된 요구 사항을 효율적으로 충족할 수 있으며, 근로자의 휴식과 공정성을 보장하는 현실적인 패턴을 제공합니다. 최종 모델은 제약 프로그래밍이 일정 수립에 실용적으로 적용될 수 있음을 보여줍니다. 이 요약은 MiniZinc에서 RWS 모델링의 복잡한 과정을 간단히 설명하며, 효과적인 근무 일정을 만드는 데 기여하는 주요 개념과 제약 조건을 강조합니다.

2025년 10월 29일, 아이들이 투자에 대해 배우는 데 도움을 주기 위해 개발된 'D-investments'라는 앱에 대한 프로젝트가 공유되었습니다.

이 앱의 목적은 아이들에게 개인 재정을 관리하고 투자의 개념을 이해하도록 가르치는 것입니다. 이러한 내용은 일반적으로 학교에서 배우지 않는 부분입니다. 이 아이디어는 저자의 아들이 생일 선물로 물건 대신 돈을 원하면서 시작되었습니다. 이를 통해 그는 투자에 대한 첫걸음을 내딛게 되었습니다.

투자는 아이들에게 시간이 지남에 따라 돈이 자라는 "마법의 상자"로 설명됩니다. 저자는 물리적인 저금통 대신 오래된 스마트폰을 활용해 간단한 HTML 앱을 만들었습니다. 이 앱은 투자 성장 과정을 보여줍니다.

앱은 대시보드 역할을 하며, 일일, 주간, 월간 수익을 보여줍니다. 부모는 아이의 이름, 투자 금액, 이자율, 시작 날짜 등을 입력할 수 있습니다. 설치는 간편하며 일반 앱처럼 스마트폰에서 사용할 수 있습니다.

이 앱의 교육적 목표는 투자가 시간이 지남에 따라 어떻게 성장하는지를 시각적으로 보여주는 것입니다. 이를 통해 아이들은 복리의 개념을 이해할 수 있게 됩니다. 저자는 이 수업이 자녀들에게 평생 도움이 되기를 희망하고 있습니다.

저자는 자유로운 표현과 반검열을 지원하기 위해 자신의 웹사이트의 .onion 미러를 만들었습니다. 설정 과정은 간단하며 몇 가지 명령어만 필요합니다. 다음은 그 방법에 대한 간단한 안내입니다.

먼저, 저자는 웹 서버로 Caddy를 사용하고, 호스팅은 DigitalOcean을 이용하며, 운영 체제는 Debian을 사용합니다. Debian에 Tor를 설치하려면 sudo apt install tor 명령어를 입력하면 됩니다.

그 다음, Tor 설정 파일을 수정하여 숨겨진 서비스를 설정해야 합니다. 주요 변경 사항으로는 SOCKS 프록시를 비활성화하고 숨겨진 서비스 디렉토리를 지정하는 것이 포함됩니다. 변경 사항을 적용하려면 sudo systemctl restart tor 명령어로 Tor를 재시작합니다.

새로운 .onion 주소는 지정된 디렉토리에서 sudo cat /var/lib/tor/hidden_service/hostname 명령어를 실행하여 확인할 수 있습니다. 필요하다면 Caddy에 .onion 주소에 대한 사이트 블록을 추가해야 하며, .onion 사이트는 HTTPS 대신 HTTP를 사용한다는 점을 유의해야 합니다.

선택적으로, 메인 사이트에 Onion-Location 헤더를 추가하여 Tor 사용자가 .onion 주소로 쉽게 이동할 수 있도록 할 수 있습니다. 모든 설정이 완료되면 Tor 브라우저를 사용하여 .onion 사이트에 접속할 수 있습니다.

마크와 매트는 브라우저 에이전트를 이용해 웹사이트에서 사용자 상호작용을 시뮬레이션하고 버그를 보고하며 종단 간(e2e) 테스트를 수행하는 도구인 프로폴리스를 개발하고 있습니다. 사용자는 여러 에이전트를 배치해 사이트를 공동으로 탐색하고 문제를 식별하며 지속적 통합(CI)을 위한 자동화 테스트를 제안할 수 있습니다.

프로폴리스는 실제 사용자에게 도달하기 전에 버그를 잡을 수 있는 방법을 제공함으로써 소프트웨어 품질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 스타트업부터 대기업까지 다양한 회사들이 전통적인 테스트 스크립트를 지속적으로 업데이트할 필요 없이 자동화 테스트 프로세스를 개선할 수 있습니다.

이 서비스는 월 1,000달러에 무제한 사용과 초기 사용자에 대한 지원을 제공합니다. 또한, 소규모 프로젝트를 위한 저렴한 옵션도 마련되어 있습니다. 팀은 커뮤니티의 피드백에 관심이 있으며, 특히 버그 탐지를 넘어 자율 에이전트의 다른 활용 방안에 대한 의견을 듣고 싶어합니다. 사용자는 간단한 설정으로 제품을 무료로 체험해볼 수 있습니다.

귀는 소리를 처리하는 방식에 대해 설명하며, 특히 달팽이관의 기능에 초점을 맞추고 있습니다. 소리 처리 과정에서 고막은 소리 파동에 반응하여 진동하고, 이 진동은 중이의 뼈들에 의해 증폭되어 액체로 채워진 달팽이관에 도달합니다.

달팽이관 내부에서는 기저막이 소리의 주파수를 분리합니다. 기저막의 바닥 부분은 높은 주파수에 반응하고, 꼭대기 부분은 낮은 주파수에 반응합니다.

기저막에 있는 털세포는 소리의 진동에 따라 흔들리며, 이 움직임은 이온 채널을 열고 닫는 과정을 통해 전기 신호를 생성합니다. 이 과정에서 신경전달물질이 방출됩니다.

신경 섬유는 소리에 대한 정보를 추출하는 필터 역할을 합니다. 달팽이관은 일반적인 신호 분석 방법인 푸리에 변환을 수행하지 않지만, 주파수와 시간 해상도를 균형 있게 조절하는 독특한 필터링 방식을 사용합니다.

달팽이관의 필터링 방식은 소리 표현에서 중복성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, 인간의 말이나 동물의 울음소리와 같은 다양한 소리가 시간-주파수 공간에서 서로 다른 영역을 차지하게 됩니다.

이 과정들이 세포 수준에서 어떻게 작용하는지에 대해서는 앞으로 더 많은 연구가 필요하다는 점도 언급됩니다. 전반적으로 달팽이관은 소리를 분석하는 정교한 시스템으로, 우리의 청각 환경을 이해하고 상호작용하는 능력을 최적화하는 특정 메커니즘을 가지고 있습니다.

이 기사는 JavaScript와 WebAssembly의 컴파일 과정을 시각화하기 위해 개발된 새로운 도구인 iongraph에 대해 다룹니다. 이 도구는 사용자가 SpiderMonkey 컴파일러에 의해 함수가 최적화되는 과정을 보여주는 그래프와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 사용자는 JavaScript 코드를 입력하고 이를 조작하면서 그래프가 실시간으로 어떻게 업데이트되는지를 확인할 수 있습니다.

저자는 이전의 도구인 Graphviz가 불안정하고 혼란스러운 결과를 보여주어 만족스럽지 않았다고 설명합니다. 이에 따라 간단하고 빠르며 명확한 그래프를 생성하는 맞춤형 레이아웃 알고리즘이 개발되었습니다. 이 알고리즘은 천 줄 이내의 코드로 작성되었으며, 소스 코드를 더 정확하게 반영하는 구조를 유지하여 복잡한 제어 흐름을 시각화하기 쉽게 만듭니다.

기사는 이 레이아웃 알고리즘의 여섯 가지 주요 단계를 설명합니다. 첫 번째는 레이어링으로, 코드 블록을 수평 레이어로 정리하여 구조를 나타냅니다. 두 번째는 더미 노드 생성으로, 그래프가 복잡해지지 않도록 레이어를 가로지르는 엣지를 관리하기 위해 자리 표시자 노드를 추가합니다. 세 번째는 엣지를 직선으로 조정하여 더 읽기 쉽게 만드는 것입니다. 네 번째는 수평 엣지를 정렬하여 겹침을 피하는 것입니다. 다섯 번째는 각 노드에 레이어에 따라 수직 좌표를 부여하는 수직화입니다. 마지막으로 여섯 번째는 시각적 표현을 위해 레이아웃을 최종화하며, 복잡한 최적화보다 명확성을 강조합니다.

저자는 이 접근 방식이 간단하면서도 가독성과 성능의 균형을 잘 맞추어 그래프를 쉽게 탐색할 수 있게 만든다고 강조합니다. iongraph의 향후 작업에는 더 나은 탐색과 Firefox 프로파일러와의 통합을 위한 추가 기능이 포함될 예정입니다.

전반적으로 이 기사는 간단한 알고리즘이 실제 응용 프로그램에서 큰 개선을 가져올 수 있다는 아이디어를 홍보하며, 소프트웨어 개발에서 인간의 통찰력과 자동화된 프로세스 간의 균형을 지지합니다.

대형 언어 모델(LLM)은 추론 작업에서 향상되었지만 복잡한 문제에서는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 연구자들은 단계별 추론과 자기 점검을 수행하도록 훈련된 대형 추론 모델(LRM)을 조사하고 있습니다. LRM은 일부 기준에서 유망한 결과를 보이지만, 추가 조사를 통해 이러한 기준이 그리 도전적이지 않다는 사실이 드러났습니다. 이를 해결하기 위해 더 복잡한 추론 작업을 테스트할 수 있는 새로운 데이터셋인 딥 추론 데이터셋(DeepRD)이 만들어졌습니다. 이 데이터셋에서 LRM을 평가할 때, 문제의 난이도가 높아질수록 성능이 급격히 떨어져 일반화 능력이 부족함을 나타냅니다. 대부분의 실제 사례는 LRM의 능력 범위 내에 있지만, 여전히 실패할 수 있는 상황이 많습니다. 이는 LRM의 유용성을 강조하면서도 더 복잡한 추론 작업을 처리할 수 있는 개선된 방법의 필요성을 지적합니다.

이 글에서는 Swift 컴파일러의 타입 검사기를 개선하기 위한 계획을 설명합니다. 주로 표현식 타입 검사를 어떻게 더 잘 처리할 수 있을지를 다루며, 유효한 코드와 유효하지 않은 코드 모두에서 발생할 수 있는 "합리적인 시간 내에 이 표현식을 타입 검사할 수 없음"이라는 오류와 같은 일반적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

타입 검사기는 복잡한 표현식에서 어려움을 겪는 경우가 많아 디버깅 과정이 길어질 수 있습니다. 현재의 해결 방법인 표현식을 나누거나 타입 주석을 추가하는 것은 번거로울 수 있습니다. Swift는 함수와 변수가 이름을 공유할 수 있도록 허용하는데, 이를 타입 오버로딩이라고 합니다. 이로 인해 타입 검사가 복잡해지며, 타입 검사기는 올바른 오버로드를 결정하기 위해 표현식의 타입을 평가해야 합니다.

타입 검사기는 제약 해결이라는 방법을 사용하여 오버로드 해소를 관리합니다. 이 과정에서 타입 간의 관계를 설명하는 제약 조건을 생성하고 해결책을 찾으려 합니다. 그러나 복잡한 오버로드가 있을 경우 비효율적일 수 있습니다. 타입 검사기는 과도한 처리 시간을 방지하기 위해 작업에 제한을 두고, 특정 임계값을 초과하면 타입 검사를 중단하여 성능을 유지합니다.

타입 검사 실패 시 더 나은 오류 메시지를 제공하기 위해 "구조 복구 모드"를 사용합니다. 이는 실패한 제약 조건을 재평가하여 실행 가능한 진단 정보를 생성하는 방식입니다. 최근 Swift 6.2에서는 프로파일링을 통해 병목 현상이 발견되어 복잡한 표현식의 타입 검사 시간을 줄이는 최적화가 이루어졌습니다. Swift 6.3에서는 여러 표현식의 타입 검사를 크게 가속화하는 더 나은 알고리즘이 도입되었습니다.

앞으로의 목표는 제약 해결기를 간소화하고 바인딩 관리 방식을 개선하여 속도 저하를 방지하는 것입니다. 구식 성능 해킹을 제거하고 부분 솔루션 처리 개선 계획도 마련되어 있습니다. 장기적으로는 연산자 조회 최적화와 다른 계산 문제 해결 분야에서 사용되는 고급 기술을 탐색하는 변화도 포함될 수 있습니다.

전반적인 목표는 Swift 언어의 풍부한 기능을 유지하면서 타입 검사를 더 효율적이고 사용자 친화적으로 만드는 것입니다. 향후 업데이트를 통해 이러한 프로세스가 계속해서 개선될 것입니다.

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죄송하지만, 외부 링크나 기사를 열 수는 없습니다. 하지만 연구의 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면, 기꺼이 요약해 드리겠습니다!

최근 대화에서 저자는 스타트업에서 주식의 일부를 매각할 기회를 제공받았을 때 많은 직원들이 직면하는 어려운 결정에 대해 이야기합니다. 저자는 개인적인 경험을 공유하며, 돈을 받을 수 있을 때 받는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다. 이는 인생을 바꿀 수 있는 선택이 될 수 있습니다.

첫째, 저자는 재정 결정을 도박으로 생각할 것을 권장합니다. 불확실한 주식을 계속 보유하는 것의 위험과 이익을 비교해야 한다고 말합니다. 둘째, 많은 스타트업이 실패할 수 있으며, 성공해 보이는 스타트업도 예외가 아닙니다. 저자는 스타트업의 미래에 대한 과도한 자신감을 경계해야 한다고 경고합니다.

셋째, 저자는 주식을 보유할지 매각할지를 비판적으로 분석하기 위해 '강제 기능'을 활용할 것을 제안합니다. 이는 동전 던지기와 비슷하게, 결정에 대한 진정한 감정을 드러내는 방법입니다. 넷째, 일부 돈을 매각하는 것은 스트레스를 줄이고 안정감을 제공할 수 있습니다. 비록 돈을 남기는 것처럼 느껴질지라도 말입니다.

다섯째, 매각한 돈은 다른 투자로도 성장할 수 있어 손실이 아닌 가치 있는 선택이 될 수 있습니다. 마지막으로, 완벽한 재정 결정을 내리지 못해도 괜찮다고 저자는 말합니다. 모든 선택을 최적화해야 한다는 압박감은 매우 클 수 있습니다.

전반적으로 저자는 불확실한 시기에 재정적 안전의 중요성과 현재 상황을 고려하는 것이 미래의 잠재적 이익에만 집중하는 것보다 더 중요하다고 강조합니다.

저자 존은 두 숫자 987654321과 123456789의 비율이 거의 8이라는 점을 논의합니다. 그는 서로 다른 숫자 기수에서 비슷한 비율이 정수에 근접하는지 탐구합니다.

6진법에서 54321과 12345의 비율은 약 4이며, 16진법에서는 0xFEDCBA987654321과 0x123456789ABCDEF의 비율이 약 14입니다. 저자는 이러한 비율을 계산할 수 있는 함수를 소개하며, 기수가 2보다 큰 경우 비율이 (기수 - 2)의 정수 값에 가까워지고 작은 분수 부분이 남는다는 것을 발견합니다.

그는 파이썬 코드를 통해 이 패턴이 1000까지의 기수에서도 유지된다는 것을 확인합니다. 계산 결과, 분수 부분은 대략 1/(기수 * (기수 - 2))로 나타납니다. 저자는 부동 소수점 계산이 정밀도 손실을 초래할 수 있음을 언급하며, 이로 인해 특정 값들이 분수 없이 반환될 수 있다고 설명합니다.

전반적으로 그는 숫자 기수와 정수 근사 간의 관계를 강조하며, 수학적 증명과 함께 컴퓨터 검증의 유용성을 강조합니다.

Warp는 유료 플랜의 가격 구조를 간소화하기 위해 업데이트를 진행합니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

새로운 "Build" 플랜이 월 20달러에 제공되며, 1,500개의 AI 크레딧을 포함합니다. 이 플랜은 많은 사용자에게 더 경제적이도록 설계되었으며, 절반 이상의 사용자가 이전보다 적거나 약간 더 많은 비용을 지불할 것으로 예상됩니다.

기존의 Pro, Turbo, Lightspeed 플랜은 단계적으로 중단됩니다. 현재 사용자는 2025년 12월 1일 이후 다음 갱신 시 Build 플랜으로 전환됩니다.

사용자는 실제 사용량에 따라 비용을 지불하며, 사용하지 않은 크레딧은 다음 달로 이월됩니다. 추가 크레딧(리로드 크레딧)의 비용은 이전 초과 비용에 비해 약 50% 줄어들었습니다.

이제 사용자는 Build 및 Business 플랜 내에서 OpenAI, Anthropic, Google 모델의 API 키를 통합할 수 있습니다.

Business 플랜은 사용자당 월 50달러로, Build 플랜과 유사한 기능을 제공하지만 단일 로그인(SSO)과 같은 보안 기능이 추가됩니다.

리로드 크레딧은 필요에 따라 구매하거나 월별 지출 한도로 자동 리로드 설정이 가능합니다. 이 크레딧은 이월되며 12개월 동안 유효합니다.

새로운 가격 정책은 즉시 신규 고객에게 적용되며, 기존 고객은 첫 번째 갱신 시 적용됩니다. 현재 사용자는 갱신 전에 언제든지 Build 플랜으로 전환할 수 있습니다.

이러한 변화는 Warp의 가격을 더 공정하게 만들고 사용자 요구에 맞추는 동시에 회사의 지속 가능성을 보장하기 위한 것입니다.

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현재 Azure 서비스가 중단되어 Azure 포털에 접근할 수 없습니다. 다른 사용자들도 같은 문제를 겪고 있는지 알고 싶습니다. 우리의 서비스는 캐나다 중앙과 미국 동부 2 지역에 있습니다. 업데이트를 원하시면 다음 링크를 확인해 주세요: Downdetector와 Azure Status.

이 블로그에서는 Go의 도구 체인을 독립적으로 검증하는 과정에 대해 다룹니다. 개발자가 최신 버전의 Go 도구 체인을 요구하는 Go 모듈을 컴파일할 때, go 명령어는 자동으로 해당 버전을 다운로드하여 사용하지만, 설치된 버전은 변경하지 않습니다. 이 기능은 Go 1.21에서 도입되었으며, 다운로드한 바이너리가 손상될 수 있다는 보안 우려를 불러일으킵니다.

이러한 우려를 해결하기 위해 Go 프로젝트는 두 가지 주요 조치를 시행했습니다. 첫째, 모든 도구 체인은 소스 코드에서 재현할 수 있어야 하며, 매번 동일한 Zip 아카이브가 생성됩니다. 둘째, 도구 체인 Zip 아카이브의 체크섬을 공개 데이터베이스에 게시하여 악의적인 변경 사항에 대한 검증이 가능하도록 했습니다.

이러한 조치에도 불구하고 독립적인 검증은 여전히 중요합니다. 재현 가능한 빌드 경험이 있는 저자는 Go 체크섬 데이터베이스를 모니터링하고 도구 체인의 재현성을 보장하기 위해 Source Spotter라는 감사 도구를 만들었습니다. Source Spotter는 1.21 버전 이후 모든 Go 도구 체인을 성공적으로 재현했습니다.

저자는 도구 체인을 구축하는 과정과 직면한 문제들, 예를 들어 macOS 도구 체인 서명 간의 불일치와 특정 버전 번호와 관련된 문제를 상세히 설명합니다. 또한 Source Spotter가 소스 tarball에 대한 체크섬을 게시할 수 있어 추가적인 검증을 제공한다고 언급합니다.

결론적으로, Go 프로젝트의 시스템은 개발자들이 중앙 집중식 패키지 관리를 통해 혜택을 누리면서도 보안을 유지할 수 있도록 합니다. 저자는 다른 소프트웨어 생태계가 Go의 접근 방식에서 배울 것을 권장합니다. 더 많은 정보는 Source Spotter 웹사이트나 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

2025년 10월 현재, Mnemosyne은 Java 애플리케이션을 위한 맞춤형 캐시 라이브러리로 개발 및 테스트되고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Mnemosyne의 목적은 각 캐시된 객체에 고유한 ID를 부여하여 여러 캐시를 동시에 업데이트할 수 있도록 하여 메모리 관리를 개선하는 것입니다.

기능적으로는, Mnemosyne은 캐시된 항목의 객체 ID를 저장하기 위해 인메모리 데이터베이스를 사용하여 업데이트를 효율적으로 처리합니다. 개발자는 추상 클래스를 확장하여 자신만의 캐싱 알고리즘을 만들 수 있으며, 라이브러리에는 기본적으로 FIFO(선입선출)와 LRU(최소 최근 사용) 구현이 포함되어 있습니다.

사용 방법은 Spring 애플리케이션의 경우, 메인 클래스와 메서드에 특정 애너테이션을 추가하여 캐싱을 활성화하면 됩니다. 비-Spring Java 애플리케이션을 위한 통합 옵션도 곧 제공될 예정입니다.

작동 방식은 메서드가 호출될 때 인수를 결합하여 키(CompoundKey)를 생성하고, 이를 통해 캐시에서 객체 ID를 검색합니다. 실제 객체는 공통의 값 풀(Value Pool)에서 가져오며, 값 풀을 수정함으로써 모든 캐시에서 객체 업데이트가 반영되어 데이터 일관성을 유지합니다.

Mnemosyne은 거래를 가져오고 업데이트하는 다양한 메서드를 지원하여 거래가 변경될 때 관련된 모든 캐시가 원활하게 업데이트되도록 합니다.

미래 계획으로는 Mnemosyne을 고성능 분산 캐시 시스템으로 발전시키는 것이 목표입니다. 문서화, 예외 처리, 추가 캐싱 알고리즘 지원을 개선하기 위한 노력이 진행 중입니다.

커뮤니티의 기여도 장려되어 라이브러리의 향상을 도울 수 있습니다. 추가적인 세부사항은 대부분 코드 내 Javadoc 형식으로 제공되며, 추가 리소스도 개발 중입니다.

uBlock Origin Lite는 강력한 콘텐츠 차단기로, 내장된 필터 목록을 사용하여 광고와 추적기를 차단합니다. 이 앱은 지속적인 백그라운드 프로세스 없이 작동하여 CPU와 메모리 사용 면에서 효율적입니다. 사용자는 옵션 메뉴를 통해 더 많은 필터 규칙을 활성화할 수 있습니다.

이 앱은 무료로 제공되며, iPhone, iPad, Mac의 App Store에서만 다운로드할 수 있습니다. 현재 34개의 리뷰를 바탕으로 5.0의 높은 평점을 받고 있습니다. 최신 버전은 2025년 10월 29일에 출시되어 필터 목록이 업데이트되었습니다.

사용자들은 특히 iPad에서의 성능에 만족감을 표하며, Safari와 잘 작동한다고 언급했습니다. 그러나 일부 사용자는 iPadOS에서 사용할 수 있게 되기까지 시간이 걸렸다고 말했습니다.

이 앱은 사용자 데이터를 수집하지 않으며, iPhone과 iPad는 iOS 18.5 이상, Mac은 macOS 13.5 이상, Apple Vision은 visionOS 2.5 이상이 필요합니다. 앱의 크기는 6MB입니다.

전반적으로 uBlock Origin Lite는 Apple 기기에서 원치 않는 콘텐츠를 차단하는 효과적이고 효율적인 도구로 인식되고 있습니다.

이 텍스트는 "nicolas17"라는 사용자가 만든 GitHub Gist에 대해 설명하고 있습니다. 이 Gist는 "hello-world"라는 iOS 애플리케이션을 위한 어셈블리 코드가 포함되어 있으며, 2025년 11월 1일에 마지막으로 업데이트되었습니다. 현재까지 78개의 별과 3개의 포크를 받아 사용자들 사이에서 어느 정도 인기를 끌고 있습니다.

어셈블리 코드는 애플리케이션의 주요 기능을 설명하고 있으며, 애플리케이션 델리게이트 설정과 노란색 배경의 창 생성이 포함되어 있습니다. 코드의 주요 요소는 Objective-C 런타임에서 클래스와 메서드를 초기화하고, 메모리 관리를 처리하며, 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 설정하는 것입니다.

또한, 사용자들이 빌드 및 배포 단계에 대해 논의한 댓글과 어셈블리 코드에 대한 기술적인 피드백도 포함되어 있습니다.

전반적으로 이 Gist는 어셈블리 언어를 사용하여 iOS 애플리케이션 개발에 관심이 있는 개발자들에게 유용한 자료로 활용될 수 있습니다.