이 글에서는 저자가 다양한 유형 이론과 증명 시스템에 대한 경험을 이야기하며, 특히 의존형 타입과 이를 자동 정리 증명에 적용하는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 많은 사람들이 이자벨(Isabelle)에서 증명 객체가 없는 것에 의문을 제기하지만, 그는 N.G. 드 브루인(N.G. de Bruijn)과 AUTOMATH 시스템과의 상호작용을 통해 의존형 타입에 대한 오랜 경험이 있다고 말합니다.

저자는 자신의 연구 여정을 회상하며, 처음에는 프로그램 합성을 위해 마르틴 뢰프(Martin-Löf) 타입 이론이 유망하다고 생각했지만, 결국 그 경직된 관행과 의도적 동등성(intensional equality)으로의 전환에 실망하게 되었다고 전합니다. 그는 의존형 타입의 복잡성 없이 실제 검증 작업에 성공적으로 사용된 고차 논리(higher-order logic)와 이를 대비시킵니다.

저자는 새로운 형식 체계를 개발할 것인지 기존의 형식 체계를 극한까지 밀어붙일 것인지 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 의존형 타입 없이도 중요한 수학적 결과를 형식화하는 등 고차 논리에서의 성공적인 사례를 언급합니다. 의존형 타입 이론과 Lean과 같은 도구들이 발전했음에도 불구하고, 그는 그 복잡성과 성능 문제로 인해 의존형 타입으로 돌아가는 것에 대해 주저하고 있습니다. 결국 그는 수학 연구에서 형식 시스템을 선택하는 데 있어 균형 잡힌 접근 방식을 지지합니다.

통이 딥리서치(Tongyi DeepResearch)는 오픈 소스 AI 모델로, OpenAI의 고급 모델과 비슷한 수준의 성능을 보여줍니다. 이 모델은 학문적 추론과 복잡한 정보 검색 같은 작업에서 뛰어난 성과를 내며, 인상적인 벤치마크 점수를 기록하고 있습니다. 이 프로젝트는 초기 훈련부터 강화 학습에 이르기까지 AI 에이전트를 훈련하는 포괄적인 방법을 도입했습니다.

주요 특징으로는 에이전트 지속적 사전 훈련(Agentic Continual Pre-Training, CPT) 기술이 있습니다. 이 기술은 추가 훈련을 위한 기초 모델을 생성합니다. 또한, 행동 합성(Action Synthesis) 기능을 통해 다양한 훈련 데이터를 생성하여 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 복잡한 작업을 위한 특수 모드인 헤비 모드(Heavy Mode)는 문제를 관리 가능한 부분으로 나누어 더 나은 추론을 가능하게 합니다.

훈련 파이프라인은 다양한 방법을 통합하여 고품질 데이터와 안정성을 보장합니다. 강화 학습은 에이전트의 행동을 목표와 일치시키도록 최적화되어 있으며, 훈련 효과성을 높이기 위한 혁신적인 전략을 사용합니다.

실제 응용 사례로는 여행 일정을 계획하는 AI 내비게이션 보조인 샤오가오(XiaoGao)와, 주니어 변호사와 유사한 작업을 수행하며 정확성과 신뢰성을 보장하는 법률 연구 에이전트인 통이 파루이(Tongyi FaRui)가 있습니다.

미래 개선 사항은 맥락 한계를 확장하고 더 큰 모델을 위한 훈련 확장성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 팀은 AI 에이전트의 능력을 발전시키기 위해 지속적으로 연구를 발표하고 새로운 모델을 개발하고 있습니다.

저자는 웹 애플리케이션에서 상태를 관리하는 도구로서 URL의 힘에 대해 반영하며, PrismJS의 예를 들어 URL이 모든 필요한 구성을 포함할 수 있음을 설명합니다. 이는 URL이 단순한 주소뿐만 아니라 애플리케이션 상태에 대한 중요한 정보도 저장할 수 있음을 강조합니다.

URL은 데이터베이스나 로컬 저장소 없이도 애플리케이션 상태를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 사용자는 동일한 상태를 반영하는 링크를 공유할 수 있어 공유 가능성이 높아지고, 즐겨찾기 추가가 용이하며, 브라우저 기록을 유지하는 데 도움을 줍니다.

URL의 구성 요소에는 경로 세그먼트, 쿼리 매개변수, 앵커가 있습니다. 경로 세그먼트는 리소스를 탐색하는 데 사용되며, 쿼리 매개변수는 필터와 옵션에 적합합니다. 앵커는 페이지 내에서 탐색할 때 유용합니다.

좋은 URL의 예로는 검색 쿼리, 페이지네이션, 사용자 인터페이스(UI) 구성 등이 있으며, 나쁜 예로는 민감한 데이터, 임시 UI 상태, 복잡한 중첩 데이터가 있습니다.

이 글에서는 JavaScript와 React와 같은 프레임워크를 사용하여 URL 상태를 관리하는 방법에 대한 예시를 제공합니다. 기본값으로 인한 혼잡을 피하고, 빈번한 업데이트를 디바운스하며, URL 매개변수에 대해 명확하고 일관된 명명 규칙을 유지하는 등의 모범 사례를 강조합니다.

URL은 깔끔하고 사용자 친화적이어야 하며, 민감한 데이터를 포함해서는 안 됩니다. 또한 복잡한 데이터로 과부하를 주지 않고, 사용자 행동에 대한 브라우저 기록을 존중해야 합니다. 저자는 URL을 단순한 링크가 아닌 웹 애플리케이션의 상태를 인코딩하고 보존하는 강력한 도구로 인식할 것을 권장하며, 이는 사용자 경험과 기능성을 향상시킵니다.

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특정 엔드포인트 지연시키기: API의 응답 속도를 늦추고 싶다면 지연 옵션을 사용할 수 있습니다. 전체 API가 아닌 특정 엔드포인트의 응답을 느리게 하려면 미들웨어를 활용하면 됩니다. 예를 들어, 아래 명령어는 "some/endpoint"에 대한 요청이 2초 후에 응답하도록 설정하며, 다른 모든 요청은 즉시 처리됩니다.

다양한 언어를 사용하는 API: 여러 프로그래밍 언어를 사용하는 API를 만들 수 있습니다. 아래 예시는 JavaScript, Python, PHP에 대한 라우트를 설정하는 방법을 보여줍니다. 각 언어에 맞는 코드를 실행하여 해당 언어에서의 응답을 확인할 수 있습니다.

상태를 유지하는 API: 특정 엔드포인트에 대한 접근 횟수를 기록하는 상태를 유지하는 API를 만들 수 있습니다. 아래 예시는 임시 파일을 사용하여 요청 수를 세는 방법을 보여줍니다. "/hello" 엔드포인트에 접근하면 지금까지 몇 번 호출되었는지를 반환합니다.

스탠포드의 딥러닝 강좌인 CS231n에서는 학생들이 수동으로 역전파(backpropagation)를 구현해야 했습니다. 일부 학생들은 텐서플로우와 같은 프레임워크가 자동으로 이를 처리하기 때문에 불필요하다고 느꼈습니다. 하지만 역전파를 이해하는 것은 신경망의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

첫째, 자동 역전파에 지나치게 의존하면 그 작동 방식을 잘못 이해하게 되어 문제 해결이 어려워질 수 있습니다. 둘째, 시그모이드(sigmoid)나 탄젠트 하이퍼볼릭(tanh) 함수 사용 시 가중치가 제대로 초기화되지 않으면 그래디언트가 사라져 학습이 정체될 수 있습니다. 셋째, ReLU 활성화 함수는 뉴런이 활성화되지 않으면 "죽은" 상태가 되어 학습 능력을 잃게 됩니다. 넷째, 순환 신경망(RNN)에서는 그래디언트가 관리되지 않으면 기하급수적으로 증가할 수 있어 훈련에 방해가 됩니다. 이를 해결하기 위해 그래디언트 클리핑이나 LSTM과 같은 기법이 필요합니다. 마지막으로, 텐서플로우에서 DQN과 같은 실제 코딩 상황에서는 그래디언트를 잘못 처리하면 심각한 버그가 발생할 수 있습니다.

결론적으로, 역전파에 대한 확실한 이해는 신경망을 효과적으로 구축하고 디버깅하는 데 필수적입니다. CS231n 강좌는 직관적인 이해와 실습 과제를 통해 이러한 지식을 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.

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영국의 에너지 공급업체들은 밤에 화석 연료를 판매하면서도 "100% 재생 가능" 에너지를 제공한다고 주장하고 있습니다. 엔지니어와 에너지 분석가들이 만든 새로운 프로젝트인 매치드 클린 파워 인덱스는 공공 데이터를 이용해 각 공급업체의 실제 재생 가능 에너지 비율을 시간 단위로 추적합니다.

이 인덱스에 따르면, 소비자들이 실제 청정 에너지 공급을 반영하지 않는 "녹색" 인증서에 대해 연간 10억 파운드의 차이를 지불하고 있다는 사실이 드러났습니다. 가장 우수한 공급업체들은 실제로 에너지 수요의 69%에서 88%를 재생 가능 에너지로 충당하고 있으며, 이는 주장하는 "100%"보다 훨씬 낮은 수치입니다.

이 프로젝트의 제작자들은 향후 기능에 대한 피드백을 받고 있으며, 에너지 저장이나 이산화탄소(CO₂) 강도에 대한 데이터를 포함하는 것과 재생 가능 에너지의 매칭을 시간에 따라 어떻게 시각화할지를 고민하고 있습니다.

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Visopsys는 PC 호환 컴퓨터를 위해 설계된 대체 운영 체제입니다. 1997년부터 개발이 시작되었으며, 작고 빠르며 오픈 소스라는 특징이 있습니다. 이 시스템은 간단한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하고, 멀티태스킹을 지원하며, 가상 메모리를 사용합니다. 다른 시스템과의 호환성을 목표로 하지만, 기존 운영 체제의 복제본은 아닙니다. 사용자는 USB 메모리, CD/DVD, 또는 플로피 디스크를 통해 Visopsys를 체험할 수 있습니다.

주요 특징으로는 작고 빠른 성능, 그래픽 사용자 인터페이스, 완전한 멀티태스킹 지원, 보호 모드에서의 운영, 그리고 오픈 소스이자 무료로 사용할 수 있는 점이 있습니다.

최근 소식으로는 2023년 9월 21일에 버전 0.92가 출시되었습니다. 이전 버전으로는 2021년 7월 30일에 출시된 0.91, 2020년 4월 16일의 0.9, 그리고 2019년 5월 15일의 0.84가 있습니다.

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2025년 11월 1일, 한 개발자가 Claude Code라는 AI 도구를 사용해 저수준 암호화 구현의 디버깅 경험을 공유했습니다. 이 개발자는 ML-DSA 서명 알고리즘의 Go 버전을 만들었지만, 유효한 서명에도 불구하고 서명 검증이 실패하는 문제에 직면했습니다. 30분간 고군분투한 끝에, 그는 Claude Code의 도움을 받기로 결정했습니다.

놀랍게도 Claude는 코드에서 복잡한 버그를 신속하게 찾아냈습니다. 개발자는 AI 도구가 특정 디버깅 작업에 효과적일 수 있다는 것을 배웠습니다. 특히 테스트가 실패할 때 더욱 그렇습니다. Claude는 개발자가 두 개의 함수를 잘못 병합하여 서명 검증 과정에서 잘못된 상위 비트가 사용되도록 했음을 발견했습니다. AI가 수정 방법을 제안했지만, 개발자는 코드를 더 개선하기로 했습니다.

또 다른 경우에는 서명 과정에서 추가적인 버그를 발견했을 때, Claude가 개발자보다 더 효율적으로 잘못된 상수를 식별하는 데 도움을 주었습니다. 그러나 두 번째 버그는 다른 접근 방식으로 해결해야 했습니다.

전반적으로 개발자는 Claude가 버그를 찾아내는 능력에 감명을 받았지만, 그 해결책을 완전히 신뢰할 수는 없다고 느꼈습니다. 그는 AI 도구가 디버깅 과정에 더 잘 통합되기를 바라며, AI가 테스트 실패를 자동으로 분석하고 인간의 개입 전에 통찰력을 제공할 수 있을 것이라고 제안했습니다.

이 개발자는 여러 조직의 지원을 받으며 오픈 소스 유지 관리에 참여하고 있으며, 소프트웨어 개발에서 AI 도구의 사용을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저자는 친구 테스와 함께 할로윈 이벤트를 위해 보리샤 비콘, 즉 보행자 횡단보도에 있는 노란 불빛이 달린 줄무늬 기둥을 의상으로 만들기로 했다고 전합니다. 테스는 영국의 도로 횡단에 관한 영상을 보고 이 주제를 의상에 반영하기로 영감을 받았습니다.

보리샤 비콘은 영국의 교통부 장관인 레슬리 호어 보리샤의 이름을 따서 명명되었습니다. 그는 자동차와의 근접 사고 이후 보행자의 가시성을 높이기 위해 이 장치를 도입하고자 했습니다. 저자는 시간이 지나면서 보행자 사망자는 줄어들었지만, 이러한 비콘과 같은 도로 안전 장치가 영국을 보행자 친화적으로 만드는 데 큰 기여를 하고 있다고 설명합니다.

그들은 의상 디자인에 깜빡이는 노란 불빛, 검은색과 흰색 줄무늬, 그리고 '제브라 크로싱' 모티프를 포함시키기로 계획했습니다. 저자는 비콘을 모방하기 위해 LED 회로를 만드는 과정에서 직면한 기술적 도전, 즉 납땜과 맞춤형 회로 기판 제작에 대해 자세히 설명합니다.

몇 가지 문제, 예를 들어 부품 고장과 즉흥적인 해결책이 필요했지만, 그들은 결국 의상을 완성했습니다. 최종 결과물은 완벽하지는 않았지만 기능적으로 잘 작동했고, 이벤트에서 눈에 띄었습니다. 독특한 의상은 친구들로부터 긍정적인 반응을 얻었으며, 전통적인 할로윈 주제를 벗어난 재미를 강조했습니다.

arXiv는 컴퓨터 과학(CS) 분야의 리뷰 논문과 포지션 페이퍼에 대한 심사 정책을 업데이트했습니다. 이제 이러한 유형의 제출물은 arXiv에 제출되기 전에 동료 심사를 거친 저널이나 학회에서 수락되어야 합니다. 저자들은 성공적인 동료 심사의 증거를 제공해야 하며, 그렇지 않으면 제출물이 거부될 가능성이 높습니다.

이러한 변화는 특히 생성적 인공지능이 콘텐츠 제작을 용이하게 하면서 급증하는 제출물 수를 관리하기 위한 것입니다. 이전에는 arXiv가 모더레이터의 재량에 따라 제한된 수의 고품질 리뷰 논문과 포지션 페이퍼를 수락했습니다. 그러나 최근 제출물이 급증하면서 많은 논문이 품질이 낮아지고, 실질적인 논의 없이 주석이 달린 참고 문헌처럼 보이는 경우가 많아졌습니다.

리뷰 논문이나 포지션 페이퍼를 제출하려면 저자들은 먼저 이를 동료 심사를 통해 인정받은 장소에서 수락받아야 합니다. 학회 워크숍에서의 심사 과정은 일반적으로 충분하지 않습니다. arXiv에 제출할 때는 동료 심사를 거친 출처의 참고 문헌과 DOI를 포함해야 합니다.

동료 심사가 부족해 제출물이 거부된 경우, 저자들은 이후 동료 심사 과정을 완료하면 재제출을 요청할 수 있습니다. 그러나 리뷰나 포지션과 관련 없는 과학 연구 논문은 여전히 동료 심사 없이 제출할 수 있습니다. 다른 arXiv 카테고리도 유사한 제출 트렌드에 대응하여 심사 관행을 조정할 수 있습니다.

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FlightAware는 2024년에 새로운 비행 추적 지도를 출시할 예정이며, 이 지도 디자인에 제가 참여했습니다. 업데이트된 지도는 완전히 벡터 타일로 구성되어 있어 공항의 세부 정보가 향상되었고, 터미널 및 항공기 정보와 같은 기능이 통합되었습니다.

이 지도는 제3자 서비스에 의존하지 않고 OpenStreetMap(OSM) 데이터를 기반으로 만들어져, 보다 맞춤화된 경험을 제공합니다. 제 역할은 다양한 확대 수준에서 사용할 데이터를 조언하고, 명확성을 위해 어두운 색상 체계를 유지하는 지도 스타일을 만드는 것이었습니다.

이 지도는 비행 추적과 공항 세부 정보에 중점을 두고 있지만, 비행 중 디스플레이의 파일 크기를 줄이기 위해 광범위한 도시 정보를 의도적으로 생략했습니다. OSM 데이터와 관련된 몇 가지 어려움이 있었지만, 이 프로젝트는 보람 있었습니다. 새로운 지도는 FlightAware의 베타 공항 뷰에서 확인할 수 있습니다.

앤드류 스트랭웨이는 38세의 시계 수리공으로, 2023년부터 웨스트민스터 궁전의 빅벤과 3,300개 이상의 시계들을 관리하고 있다. 매년 10월 마지막 일요일에 시계가 시간을 되돌릴 때, 그는 이 시계들의 시간을 조정하는 책임이 있다. 이 날은 그에게 매우 바쁜 날이다.

앤드류는 아침 일찍 일어나 웨스트민스터 다리를 자전거로 건너 상징적인 그레이트 클락에서 일한다. 이 시계는 영국 역사에서 중요한 역할을 해왔다. 그는 빅벤뿐만 아니라 약 300개의 유산 시계와 궁전 내의 수천 개의 쿼츠 시계도 관리한다. 특히 추모 일요일이나 새해 전날 같은 중요한 날에는 많은 사람들이 지켜보는 만큼 압박감을 느낀다.

이런 업무의 요구에도 불구하고, 앤드류는 아름다운 역사적인 공간에서 일할 수 있는 특권을 즐긴다. 그는 수학을 전공했지만, 가르치는 일이 자신에게 맞지 않다는 것을 깨닫고 시계 제작으로 전향했다. 그는 시계 제작자로 훈련을 받은 후 2023년에 궁전 직원으로 합류했다.

빅벤에 대한 흥미로운 사실 중 하나는 종에 금이 가 있어 소리에 영향을 미친다는 점이다. 앤드류는 시계와 밀접하게 작업하는 것을 즐기며, 시계의 특성을 잘 이해하게 되었다. 그는 또한 1930년대부터 사용된 기술인 오래된 빅토리아 동전을 이용해 시계의 시간을 조정한다.

대부분의 앤드류의 작업은 지하 작업장에서 이루어지며, 그는 각기 다른 특성과 역사를 가진 시계들을 수리하고 유지 관리한다.

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이 프로젝트는 Patreon의 후원자들에 의해 지원받았습니다. 처음에는 웹 프로그래밍에 관한 유튜브 비디오 시리즈로 시작되었으며, "C 프로그래밍" 수준의 후원자들은 특별한 혜택을 받았습니다. 이 혜택에는 "C 프로그래밍" 비디오에 대한 조기 접근, 추가 정보가 포함된 상세 프로그래밍 가이드에 대한 독점 접근, 그리고 매주 주제에 대한 질문을 할 수 있는 포럼이 포함되었습니다.

비디오 시리즈가 끝난 후, 이 가이드는 "혼자서 프로그래밍 배우기"라는 책으로 변환되었고, 후원자들은 Lulu를 통해 원가로 구매할 수 있었습니다.

이 글은 C 코드를 Rust로 자동 번역하는 데 있어 겪는 어려움과 발전을 다루고 있으며, 자동 번역 도구에 초점을 맞추고 있습니다. C2Rust와 같은 도구는 구식 시스템을 더 현대적이고 안전한 언어인 Rust로 이전하는 데 도움을 주지만, 종종 Rust에 적합하지 않거나 안전하지 않은 코드를 생성합니다.

많은 구식 시스템이 원래 C로 구축되었으며, 이러한 시스템을 Rust로 재구현하는 것이 중요합니다. Rust는 메모리 문제를 방지하는 강력한 안전 기능을 가지고 있어 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 자동화 도구인 C2Rust는 이 이전 과정을 쉽게 만들어 주지만, 여전히 안전하지 않은 C의 특징과 Rust에 적합하지 않은 패턴을 포함한 코드를 생성하는 경우가 많습니다.

연구자들은 정적 분석과 같은 기법을 사용하여 번역된 코드를 개선할 것을 제안합니다. 이는 안전하지 않은 특징을 식별하고 여러 번의 정제 과정을 통해 안전한 Rust 대안으로 교체하는 과정을 포함합니다. C에서 Rust로 번역하는 데 있어 큰 도전 과제 중 하나는 원래 코드의 동작을 이해하여 Rust의 특징을 정확하게 도입하는 것입니다. 이 과정은 포인터와 변수가 어떻게 사용되는지에 대한 세부적인 지식을 요구합니다.

이 글은 정적 분석과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 번역 정확성을 높일 것을 제안합니다. LLM은 코드를 생성할 수 있지만, 종종 정확성을 보장하기 위해 검증과 수정이 필요합니다. 이러한 번역 방법을 개선하려는 관심이 높아지고 있으며, 남아 있는 안전하지 않은 특징을 해결하고 코드 품질을 향상시키기 위한 연구가 계속되고 있습니다.

궁극적인 목표는 C에서 Rust로의 효과적인 이전을 통해 시스템 프로그램의 신뢰성을 높이는 것입니다. Rust의 안전 보장을 활용하면서 현재의 자동 번역 도구의 한계를 극복하는 것이 중요합니다.

대형 언어 모델(LLM)의 사용 방식이 단순한 챗봇에서 복잡한 의사결정 도구로 발전해온 과정을 다루고 있다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같다.

LLM이 의사결정의 중심이 되면서 상호작용 방식이 변화했다. 이전에는 특정한 질문을 만드는 '프롬프트 엔지니어링'이 주를 이루었지만, 이제는 LLM에 입력되는 정보의 전반적인 맥락에 초점을 맞춘 '컨텍스트 엔지니어링'으로 전환되었다.

LLM은 언어를 토큰의 연속으로 처리하며, 한 번에 이해할 수 있는 토큰의 양은 고정되어 있다. 이를 '컨텍스트 윈도우'라고 하며, 토큰을 모델에 입력하는 방식이 성능에 영향을 미친다.

LLM은 대화를 이해하도록 훈련되어, 사용자가 대화 형식으로 프롬프트를 구성할 때 더 나은 상호작용을 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 영화 평론가 역할을 맡기기 쉬워졌다.

정확한 프롬프트에 의존하는 것은 결과가 불확실할 수 있다. 프롬프트 엔지니어링이 더 나은 응답을 얻기 위한 방법이긴 했지만, 종종 구조적인 접근보다는 추측에 가까운 느낌을 주었다.

LLM이 발전하면서 더 복잡한 토큰 시퀀스를 처리할 수 있게 되었고, 제공된 맥락에 따라 더 나은 응답을 생성할 수 있게 되었다. 여기에는 예시, 외부 데이터, 이전 상호작용을 활용하는 것이 포함된다.

다양한 종류의 데이터로 컨텍스트 윈도우가 채워지면, 혼란과 오류를 피하기 위해 포함할 내용을 관리하는 것이 중요해진다. 이는 단순한 프롬프트 작성보다 더 세밀한 접근이 필요하다.

LLM을 신비로운 오라클이 아닌, 정확한 결과를 내기 위해 충분한 맥락이 필요한 숙련된 분석가로 바라봐야 한다.

관련된 맥락, 예를 들어 최신 통계나 구체적인 지침을 제공함으로써 LLM은 더 정확하고 시의적절한 응답을 할 수 있다.

컨텍스트 엔지니어링은 소프트웨어 공학과 유사하게, 재사용 가능한 패턴을 통해 일반적인 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 예를 들어, 검색 보강 생성(RAG)이나 구조화된 출력 방식이 있다.

미래의 시스템은 서로 다른 작업을 담당하는 여러 전문 에이전트가 협력하여, 잘 정의된 맥락을 통해 소통하는 방식으로 발전할 수 있다.

결론적으로, 오늘날 LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 맥락 관리에 대한 포괄적인 접근이 필요하며, 모델을 분석가로 보고 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 구조적인 디자인 패턴을 적용해야 한다.

지난 주말, 인공지능이 코딩을 직접 대체할 수 있는지를 테스트하기 위해 연락처 관리자를 만들어 보았습니다. 데이터베이스(SQLite), 웹 응답(HTML/JSON/JS), 피드백 도구의 세 가지 도구를 사용하여 모든 웹 요청을 언어 모델(LLM)에 연결했습니다. 전통적인 코딩 구조인 라우트나 컨트롤러는 없었습니다. AI는 데이터베이스 스키마를 생성하고 사용자 인터페이스를 만들며 사용자 피드백에 따라 조정할 수 있었습니다. 실제로 작동은 했지만(양식 제출, 데이터 저장, API가 JSON 반환), 요청당 30-60초가 걸리는 매우 느린 속도와 요청당 0.05달러의 비용이 발생했으며, 사용자 인터페이스 디자인이 일관되지 않았습니다. 이 기술은 가능성이 있지만, 성능 문제를 해결해야 합니다. 처리 속도가 개선된다면, 코드 생성 개선에서 벗어나 아예 코드 생성의 필요성에 대한 질문으로 초점이 이동할 수 있습니다.

저자는 Rust에서 커스텀 우선순위 큐를 최적화하는 과정에서 성능 문제를 겪었습니다. 이 경험을 바탕으로 그들의 발견을 기사로 정리하기로 했습니다. 벤치마크 결과에 따르면, 최적화 수준 3(opt-level=3)를 사용할 경우 최적화 수준 2(opt-level=2)와 비교해 성능이 123%나 떨어지는 것으로 나타났습니다.

우선순위 큐 구현은 정렬된 벡터를 유지하며 서로 다른 요소를 관리하고, 삽입 시 이진 검색을 사용합니다. 정렬에 사용된 비교 함수는 현대 CPU가 조건부 이동과 점프를 처리하는 방식 때문에 예상치 못한 성능 저하를 초래했습니다.

벤치마크 결과는 AMD와 Intel 프로세서에서 수집되었으며, 최적화 수준에 따라 생성된 어셈블리 코드가 크게 달라지는 것을 보여주었습니다. 저자는 f32::total_cmp와 같은 다양한 비교 구현을 탐색했지만, 생성된 어셈블리의 의존성 때문에 여전히 성능이 저하되는 것을 발견했습니다.

이 탐구는 Rust에서 성능 최적화의 복잡성과 벤치마킹의 예측 불가능성을 강조했습니다. 저자는 그들의 발견이 결정적이지는 않지만, 컴파일러 최적화와 성능 조정의 복잡성에 대한 통찰을 제공한다고 강조했습니다.

크로스파이어는 비동기 및 블로킹 환경 간의 통신을 잠금 없이 가능하게 하는 고성능 메시징 시스템입니다. 이 시스템은 크로스빔 큐를 기반으로 하며, 단일 생산자/단일 소비자(spsc)와 다중 생산자/다중 소비자(mpsc/mpmc) 시나리오 모두에서 효율적으로 설계되었습니다.

버전 역사에 따르면, 2022년 12월에 처음 출시된 V1.0이 생산 환경에서 사용되었고, 2025년 6월에는 API를 단순화하여 사용하기 쉽게 리팩토링된 V2.0이 출시되었습니다. 이어서 2025년 9월에는 크로스빔 채널에 대한 의존성을 제거하여 비동기 및 블로킹 환경 모두에서 성능을 개선한 V2.1이 나왔습니다.

크로스파이어의 잠금 없는 설계 덕분에 다른 비동기 채널보다 빠른 성능을 자랑합니다. 이 시스템은 멀티 코어 시스템에서 잘 작동하는 스피닝 메커니즘을 사용하지만, 단일 코어 환경에서는 최적이 아닐 수 있습니다. detect_backoff_cfg()라는 기능은 가상 사설 서버(VPS)에서 성능을 2배 향상시킬 수 있습니다.

V2.1은 속도가 크게 향상되어, 특히 성능이 낮은 플랫폼에서 숨겨진 버그가 드러날 수 있습니다. 다양한 아키텍처에 대한 여러 런타임 상태가 제공됩니다.

크로스파이어는 spsc, mpsc, mpmc의 세 가지 모듈을 가지고 있으며, 각 모듈은 서로 다른 채널 유형을 제공합니다. API는 블로킹 및 비동기 작업을 모두 지원합니다. 주요 기능으로는 bounded_blocking(), bounded_async(), send_timeout(), recv_timeout() 등이 있습니다.

크로스파이어는 Tokio와 Async-Std와 같은 비동기 런타임과 호환되어, 취소 시나리오에서도 안전하게 작동합니다. 예를 들어, Tokio와 함께 크로스파이어를 사용하려면 제한된 비동기 채널을 정의하고, Tokio 런타임 내에서 메시지를 송수신하는 작업을 처리할 수 있습니다.

크로스파이어는 동시 프로그래밍에서 메시징을 위한 강력하고 효율적인 솔루션을 제공하며, 다양한 환경과 런타임에서 성능과 사용 편의성에 중점을 두고 있습니다.

SQLite는 데이터를 단일 파일에 저장하는 널리 사용되는 데이터베이스 엔진이지만, 동시성에 대한 제한이 있어 한 번에 하나의 쓰기 작업만 수행할 수 있습니다. 이로 인해 Jellyfin과 같은 애플리케이션에서 데이터 저장을 위해 SQLite를 사용할 때 데이터베이스 잠금 문제에 직면하게 됩니다.

SQLite의 Write-Ahead-Log(WAL) 기능은 여러 쓰기 작업을 관리하는 데 도움을 주지만, 모든 잠금 충돌을 없애지는 못합니다. SQLite의 트랜잭션은 다른 작업을 차단할 수 있으며, Jellyfin은 트랜잭션으로 인해 데이터베이스가 잠금 상태라고 보고하여 시스템이 중단되는 문제를 겪었습니다.

이전 Jellyfin 버전에서는 버그로 인해 과도한 병렬 쓰기 요청이 발생하여 SQLite 엔진이 과부하에 걸렸습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Jellyfin은 Entity Framework(EF) Core로 전환하여 데이터베이스 명령을 인터셉터를 통해 더 잘 관리할 수 있게 되었습니다.

Jellyfin은 이제 세 가지 잠금 전략을 사용합니다. 첫 번째는 기본 동작인 'No-Lock'으로, 대부분의 작업에 잠금이 필요하지 않기 때문에 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 보장하면서 여러 읽기를 허용합니다.

이러한 전략을 초기 테스트한 결과 안정성이 향상되었으며, SQLite에서 유사한 문제를 겪고 있는 사용자들에게 잠재적인 해결책을 제공합니다. Jellyfin의 접근 방식은 데이터베이스 잠금 문제를 겪고 있는 다른 개발자들에게도 적용될 수 있습니다.

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사용자와 인터넷 간의 상호작용이 변화하고 있으며, 특히 피자 주문, 티켓 구매, 온라인 활동 관리와 같은 작업을 수행할 수 있는 인공지능(AI) 에이전트의 등장으로 이러한 변화가 가속화되고 있습니다. 이러한 AI 에이전트가 보편화됨에 따라 인터넷의 트래픽 패턴이 변화하고 있으며, 이는 웹사이트 보안에 새로운 도전 과제를 제기하고 있습니다.

AI 에이전트는 사용자 대신 웹사이트를 탐색할 수 있는 프로그램으로, AI 플랫폼에서 발생하는 트래픽이 증가하면서 보안 문제도 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 빠르거나 악의적인 요청을 보낼 수 있습니다. 현재의 웹 트래픽 관리 도구는 너무 포괄적이어서 공격 패턴을 감지할 경우 정당한 사용자를 차단할 위험이 있습니다. 사용자 프라이버시를 해치지 않으면서 AI 트래픽을 관리할 수 있는 보다 정밀한 방법이 필요합니다.

익명 자격 증명은 웹사이트가 개별 사용자를 추적하거나 식별하지 않고도 보안 조치를 시행할 수 있도록 하는 제안된 해결책입니다. 이는 IETF에 의해 표준으로 개발되고 있으며, AI 시대의 프라이버시를 위해 매우 중요할 수 있습니다. 현재 시스템의 한계로는 Privacy Pass와 같은 메커니즘이 높은 통신 비용과 발급된 토큰을 취소할 수 없는 문제를 안고 있습니다. 익명 자격 증명은 다중 사용 토큰과 지연된 출처 바인딩과 같은 기능을 통해 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.

익명 자격 증명의 작동 방식, 발급 및 교환 과정에 대한 기술적 발전도 다루어집니다. 여기에는 보안을 강화하고 효율성을 높이기 위한 대수적 MACs와 제로 지식 증명과 같은 개념이 포함됩니다. 이러한 시스템을 실제 응용 프로그램에 통합할 가능성과 증가하는 AI 기반 웹 트래픽에 대응하기 위한 표준 개발의 지속적인 진행 상황도 논의됩니다.

전반적으로 이 글은 사용자 프라이버시를 보호하면서 AI 에이전트를 효과적으로 관리할 수 있는 새로운 보안 접근 방식의 필요성을 강조하고 있습니다.

헬릭스 텍스트 편집기의 기본 사항에 대해 요약합니다.

헬릭스를 사용하려면 설치 지침을 따라야 합니다. 텍스트 파일을 만들고 열려면 hx file.txt 명령어를 사용합니다. 헬릭스에는 두 가지 모드가 있습니다. 기본적으로 명령을 입력하는 '정상 모드(NOR)'와 텍스트를 입력하는 '입력 모드(INS)'가 있습니다. 입력 모드로 전환하려면 i를 누르고, 정상 모드로 돌아가려면 Esc를 누릅니다.

커서를 이동할 때는 화살표 키나 홈 로우 키를 사용할 수 있습니다. h는 왼쪽, j는 아래, k는 위, l은 오른쪽으로 이동합니다. 텍스트 편집을 할 때는 여러 가지 명령어를 사용할 수 있습니다. x를 눌러 한 줄을 선택하고, y로 선택한 텍스트를 복사하며, p로 복사한 텍스트를 붙여넣습니다. 단어를 탐색할 때는 e로 단어의 끝으로, b로 단어의 시작으로 이동할 수 있습니다. 선택을 제거하려면 ;를 사용합니다. 선택한 텍스트를 변경하려면 c를 눌러 삭제하고 입력 모드로 들어가고, d로 선택한 텍스트를 삭제합니다.

마지막 작업을 취소하려면 u를 사용하고, 마지막 취소를 다시 실행하려면 U를 누릅니다. 변경 사항을 저장하려면 :w를 입력하고, 종료하려면 :q를 사용합니다. 저장하지 않고 종료하려면 :q!를 입력하고, 저장 후 종료하려면 :wq를 사용합니다.

고급 명령어로는 gw를 사용하여 단어로 빠르게 이동할 수 있습니다. /를 사용해 단어를 검색하고, n으로 다음 결과로, N으로 이전 결과로 이동할 수 있습니다. 특정 위치에서 입력 모드로 들어가려면 a(추가)나 I(줄 시작)와 같은 다른 키를 사용할 수 있습니다. 여러 클립보드를 사용하려면 레지스터를 활용할 수 있으며, 시스템 클립보드에서 붙여넣으려면 " + p를 사용합니다. 특정 레지스터에서 붙여넣으려면 "e p를 입력합니다.

문자 탐색 시 t를 사용해 특정 문자 바로 앞까지 이동하고, f로 해당 문자로 이동할 수 있습니다. 숫자를 사용해 이동을 반복할 수 있으며, 예를 들어 2f;는 ;로 두 번 이동하는 것입니다. 스크롤할 때는 Ctrl + d로 아래로 반 페이지, Ctrl + u로 위로 반 페이지 스크롤할 수 있습니다.

다음 단계로는 헬릭스의 고급 기능을 탐색하여 텍스트 조작, 다중 커서 편집 및 언어 지원을 활용해 보세요.

저자는 WiFi 7과 빠른 인터넷 속도를 활용하기 위해 UniFi Dream Router 7로 업그레이드했습니다. 그러나 설정 후 기대했던 것보다 훨씬 낮은 WiFi 속도에 실망했습니다.

처음에는 강력한 유선 연결에도 불구하고 WiFi 7에서 약 400 Mbps의 속도를 기록했습니다. 다양한 설정을 시도해 보았고, 채널 폭을 160 MHz에서 80 MHz로 변경했지만 오히려 속도가 더 나빠졌습니다. 결국, 아이폰이 160 MHz가 아닌 80 MHz로만 연결되고 있다는 사실을 발견하게 되었고, 이로 인해 성능이 저하된 이유를 알게 되었습니다.

라우터 설정을 조정하여 채널 폭을 명시적으로 160 MHz로 설정하고 송신 전력을 높이자, 속도가 약 1.6-1.7 Gbps로 크게 향상되었습니다.

문제 해결 과정에서 얻은 주요 교훈은 라우터 자체와의 테스트를 피하고, 실제 채널 폭을 확인하며, 성능을 극대화하기 위한 특정 테스트 방법을 사용하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 비록 속도가 일부 리뷰어들이 주장한 것만큼 높지는 않았지만, 저자는 결과에 만족하며 자신의 네트워크 능력에 대한 이해를 높일 수 있었습니다.

리프레시라는 개념은 일반적으로 무언가를 새롭게 하거나 활력을 주는 것을 의미합니다. 이는 정보 업데이트, 에너지 재충전, 또는 경험을 더 즐겁게 만드는 등 다양한 상황에서 사용될 수 있습니다. 핵심 아이디어는 오래되거나 지루하게 느껴질 수 있는 것에 새로움이나 개선의 감각을 불어넣는 것입니다.

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이 기사는 IBM PC의 발전에 중요한 역할을 한 인텔 8088 마이크로프로세서에 대해 다룹니다. 8088은 이전 프로세서의 "제한된" 버전으로 설명되며, 그 한계를 강조하면서도 기술 산업에서의 중요성을 부각시킵니다. 이 마이크로프로세서는 실리콘 혁명과 컴퓨터 역사에 기여한 공로로 칩 명예의 전당에 이름을 올렸습니다.

데이트의 복잡성, 특히 데이팅 앱과 스피드 데이팅에 대한 내용이 다뤄지고 있다.

데이팅 앱은 널리 사용되고 있지만, 많은 사람들이 비효율적이거나 비인간적이며 비용이 많이 든다고 느끼기 때문에 싫어한다. 그럼에도 불구하고 이들 앱은 시장에서 큰 비중을 차지하고 있다.

데이팅 앱의 성공은 네트워크 효과 때문일 수 있다. 사용자가 많아질수록 앱의 가치가 증가하는 현상으로, 이로 인해 몇몇 앱이 시장을 장악하게 되어 새로운, 더 나은 앱이 등장하기 어려운 상황이다.

스피드 데이팅이 다시 인기를 끌고 있다는 의견도 있다. 이는 작은 이벤트가 성공적인 매칭으로 이어질 수 있는데, 왜 효과적인 데이팅 앱이 나오지 않는지에 대한 의문을 제기한다.

데이트 성공에 대한 이론으로는 첫째, 스피드 데이팅에 참여하는 사람들이 공통된 특성을 가지고 있어 더 잘 맞을 가능성이 높다는 점이 있다. 하지만 앱에서의 잠재적 매칭 수는 훨씬 더 많다. 둘째, 대면 상호작용이 데이팅 앱보다 더 유용한 정보를 제공할 수 있다. 대화는 단순히 사진을 보는 것보다 더 나은 이해를 가능하게 한다. 셋째, 사람들은 대면에서 행동이 개선될 수 있지만, 이는 앱 사용자도 결국 대면하게 되므로 완전한 설명이 되지는 않는다.

저자는 스피드 데이팅의 효율성과 대면 상호작용의 높은 정보 전달력이 사랑을 찾는 데 중요한 요소라고 믿고 있다. 데이팅 앱은 수익성이 있지만, 같은 질의 상호작용을 제공하지 못해 사용자 불만을 초래할 수 있다. 전반적으로 데이팅 앱이 대면 만남의 이점을 모방하지 못한 이유에 대한 불확실성이 존재한다.

비동기(async) 프로그래밍의 개념에 대해 다룬 이 글은 현대 애플리케이션에서의 중요성과 동시성(concurrent) 및 병렬(parallel) 프로그래밍과의 차이점을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

전통적인 성능 지표인 처리량(작업이 완료되는 속도)은 오늘날 덜 중요해졌습니다. 대신 응답 지연(latency), 즉 얼마나 빨리 응답이 생성되는지가 더 중요해졌습니다. 특히 사용자와 직접 상호작용하는 애플리케이션에서는 작업이 16밀리초 이내에 완료되어야 합니다.

비차단(non-blocking) 코드는 애플리케이션이 반응성을 유지할 수 있도록 합니다. 이는 중요한 스레드가 지연되지 않도록 보장하며, 이벤트 기반 환경에서 성능을 유지하는 데 필수적입니다.

비동기 프로그래밍에서 자주 사용되는 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 비차단은 주 스레드를 막지 않는 코드를 의미하고, 비동기는 작업 간의 의존성을 관리하도록 구조화된 코드를 말합니다. 동시성은 여러 작업이 독립적으로 실행될 수 있도록 예약되는 것을 의미하며, 병렬은 여러 코어에서 동시에 실행되는 작업을 뜻합니다.

스레드와 프로세스의 차이점도 중요합니다. 스레드는 복잡성과 자원 제한을 초래할 수 있으며, 스레드 안전성 문제와 파이썬과 같은 언어에서의 전역 인터프리터 잠금(GIL) 때문에 관리하기 어렵습니다. 반면 프로세스는 격리를 제공하지만 자원을 많이 소모하고 프로세스 간 통신이 비용이 많이 듭니다.

스레드나 프로세스의 대안으로는 작업을 더 작은 부분으로 나누는 청크화(chunkification) 같은 방법이 있지만, 이는 코드의 복잡성을 증가시키고 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다. async/await를 사용하면 비차단 코드를 더 쉽게 작성할 수 있으며, 블로킹 없이 I/O를 활용할 수 있습니다.

async/await는 비동기 코드를 동기처럼 작성할 수 있게 해 주어 가독성과 유지보수성을 높입니다. 그러나 블로킹 호출이 발생하면 코드가 자동으로 비차단이 되지 않으므로 비동기 프로그래밍의 이점이 사라질 수 있습니다.

async/await의 도전 과제도 있습니다. 디버깅이 복잡할 수 있으며, CPU 집약적인 작업에서는 동기 코드에 비해 성능이 저하될 수 있습니다. 개발자들은 종종 async/await를 잘못 이해하여 잘못 사용할 위험이 있습니다.

마지막으로, 다양한 프로그래밍 언어가 동시성을 처리하는 방식도 언급됩니다. 예를 들어, Go의 M:N 스케줄러와 OCaml의 유연한 동시성 모델이 있습니다. 이 글은 비동기 프로그래밍에 대한 명확한 이해가 필요하며, 그 이점과 한계를 잘 알고 활용해야 한다고 강조합니다. 개발자들이 비동기 구조를 적절히 사용하여 성능을 극대화하고 스레드와 프로세스와 관련된 일반적인 함정에 빠지지 않도록 해야 한다고 권장합니다.

이 가이드는 에너지 효율적이며 해가 진 후에도 요리가 가능한 태양열 전기 오븐을 만드는 단계별 과정을 제공합니다. 이 오븐은 100와트의 작은 태양광 패널을 사용하고, 열을 보존하기 위한 단열 및 저장 기능이 있습니다.

전통적인 전기 조리 기기는 많은 전력을 소모하기 때문에 태양광 시스템에서 사용하기 어렵습니다. 에너지를 배터리에 저장하는 것은 비용이 많이 들고 복잡합니다. 태양열 오븐은 5cm 두께의 단열재를 사용하여 에너지 효율성을 높이고, 약 120도에서 작동합니다. 오븐 구조 자체에 열을 저장하여 배터리 없이도 어두운 후에 요리가 가능합니다.

오븐은 타일, 코르크 단열재, 열 저장을 위한 모르타르, 그리고 자작 전기 히터를 사용하여 제작됩니다. 이러한 재료는 구하기 쉽고 미적인 매력이 있습니다. 오븐은 다양한 음식을 안전하게 조리할 수 있지만, 식품 안전 문제를 피하기 위해 온도를 모니터링해야 합니다. 조리 시간은 일반적으로 기존 오븐보다 길어 2-4시간 정도 소요됩니다.

이 오븐은 해가 진 후에도 몇 시간 동안 뜨거운 상태를 유지하며, 낮 동안 미리 예열할 수 있어 다양한 날씨 조건에서도 기능합니다. 또한, 일반적인 태양열 조리기구에 비해 사용자 주의가 적게 필요합니다. 가이드는 필요한 재료와 도구를 설명한 후, 구조물, 단열재, 히터를 만드는 단계별 건축 과정을 안내합니다.

이 가이드를 따르면 태양 에너지를 효과적으로 활용하는 효율적이고 지속 가능한 조리 기구를 만들 수 있습니다.

세일피시 OS는 2011년 이전에 인텔과 협력하여 개발된 노키아의 미고 운영 체제에서 시작되었습니다. 약 10억 달러의 초기 투자에도 불구하고, 노키아는 마이크로소프트의 윈도우 폰으로 방향을 전환하면서 미고는 사라지게 되었습니다. 그러나 미고의 전담 팀은 새로운 회사인 졸라 주식회사를 설립하여 그 비전을 이어갔습니다. 이들은 미고를 세일피시 OS로 변환하여 안드로이드 앱을 실행할 수 있도록 하고, 안드로이드 하드웨어와 호환되게 만들었습니다.

세일피시 OS는 2013년 졸라 스마트폰과 함께 출시되었으며, 이후 2015년의 세일피시 2.0과 2021년의 세일피시 4를 포함한 여러 버전을 통해 발전해왔습니다. 각 버전은 기업 및 정부 사용을 위한 기능을 강화했습니다.

세일피시 OS는 주요 기업과 독립적으로 운영되는 오픈 소스 모바일 플랫폼으로, 졸라의 숙련된 팀과 전 세계 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다. 강력한 지적 재산권으로 인정받아 기업, 정부 및 기술 애호가들에게 대안 모바일 운영 체제로 매력적입니다.

세일피시 OS의 구조는 전통적인 리눅스 배포판과 유사하며, Qt 프레임워크의 QML을 사용하여 개발된 독특한 사용자 인터페이스를 가지고 있습니다. 안드로이드 애플리케이션을 지원하며, 기존 하드웨어 적응을 통해 구현을 용이하게 합니다.

오픈 소스 소프트웨어에 관심이 있는 사람들을 위해 세일피시 OS의 소스 코드는 다운로드할 수 있습니다.

Shed는 데이터베이스 스키마를 관리하기 위해 설계된 명령줄 인터페이스(CLI) 도구입니다. 이 도구는 원시 SQL을 작성할 필요 없이 데이터베이스를 관리할 수 있도록 도와줍니다. SQLModel ORM과 Alembic을 사용하여 외부 소스, 예를 들어 대형 언어 모델(LLM)의 출력에서 데이터를 검증하는 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다.

Shed의 주요 기능으로는 데이터베이스 모델 관리를 위한 Git 저장소 생성, 기존 Python 프로젝트에 통합하여 마이그레이션 관리, 데이터 모델에 대한 JSON 스키마 자동 내보내기, 데이터베이스 복제 및 Alembic 마이그레이션 실행을 위한 명령 제공 등이 있습니다.

설치는 제공된 명령어를 사용하여 uv 또는 pipx로 할 수 있습니다. 새로운 프로젝트를 생성하려면 데이터베이스 모델과 마이그레이션을 위한 폴더 구조를 초기화하는 명령을 사용하면 됩니다. 이 설정은 로컬 데이터베이스(SQLite)와 프로덕션 데이터베이스(PostgreSQL) 모두를 지원합니다.

Shed는 필요한 파일로 Alembic을 구성하여 개발자들이 매번 수동으로 설정 파일을 만들지 않고도 데이터베이스 프로젝트를 관리할 수 있게 합니다. 이로 인해 개발자와 데이터 엔지니어의 데이터베이스 설정 과정이 간소화됩니다.

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유럽연합 이사회는 온라인에서의 남용을 방지하기 위해 암호화된 메시지를 스캔하려는 논란이 많은 '채팅 통제' 제안을 다시 철회했습니다. 이 결정은 강한 대중의 반대에 따른 것으로, 개인 정보 보호를 중시하는 이들과 공공 안전을 우선시하는 법률가들 간의 갈등을 드러냅니다.

이 제안은 2022년 이후 반복적으로 재도입되어 '좀비'라는 별명을 얻었습니다. 시민 사회 단체와 기술 전문가들로부터 큰 반발을 받았으며, 비판자들은 이 제안이 암호화의 취약점을 만들어 메시지에 대한 무단 접근을 허용한다고 주장합니다.

기술적인 문제는 암호화의 작동 방식에 대한 오해에서 비롯됩니다. 종단 간 암호화는 발신자와 수신자만 메시지를 읽을 수 있도록 보장합니다. 암호화 전에 또는 복호화 후에 내용을 스캔하려는 시도는 이 보안을 훼손하여 시스템을 남용에 더 취약하게 만듭니다.

대중의 저항은 제안 철회에 중요한 역할을 했으며, 옹호 단체들은 시민들에게 관련 위험에 대해 교육했습니다. 그러나 법률가들은 여전히 아동 보호와 같은 온라인 안전 문제를 해결해야 한다는 압박을 느끼고 있습니다.

앞으로는 암호화를 훼손하지 않는 대안적이고 효과적인 안전 조치에 집중하는 것이 중요합니다. 여기에는 법 집행 기관에 대한 더 나은 교육과 기술에서 개인 정보 보호 기능을 만드는 것이 포함됩니다. '채팅 통제'와 같은 제안에 대한 싸움은 계속되며, 디지털 개인 정보와 보안을 보호하기 위해 경계와 대중의 참여가 필요함을 강조합니다.

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이 글에서는 문서 임베딩에 대해 word2vec 스타일의 벡터 산술을 사용하는 방법을 다룹니다. 이 방법은 단어와 텍스트를 벡터로 표현하여 의미적으로 유사한 항목들이 공간에서 가까이 위치하도록 합니다. 이를 통해 벡터를 더하고 빼는 작업을 수행할 수 있으며, 예를 들어 "King"에서 "Man"을 빼고 "Woman"을 더하면 "Queen"으로 변환되는 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

저자는 이러한 벡터 산술이 기술 문서 작성에 적용될 수 있는지 실험을 진행했습니다. 단어 하나의 벡터 대신 전체 문서를 나타내는 벡터로 시작했습니다. 두 가지 실험이 수행되었습니다.

첫 번째 실험은 "같은 주제, 다른 분야"로, Supabase의 "Testing Your Database" 문서를 사용했습니다. 여기서 "supabase" 벡터를 빼고 "angular"를 더했을 때, 결과 벡터는 “Angular에서의 테스트”와 관련이 있을 것으로 예상했습니다.

두 번째 실험은 "다른 주제, 같은 분야"로, 같은 문서에서 "testing"을 빼고 "vectors"를 더하여 “Supabase의 벡터”와 유사한 벡터를 목표로 했습니다.

이 실험에서는 EmbeddingGemma라는 모델을 사용하고 기본 및 맞춤형 작업 유형으로 테스트했습니다. 결과는 벡터 산술이 기술적인 맥락에서도 잘 작동한다는 것을 확인했으며, 결과 벡터와 관련 문서 간의 코사인 유사도 점수에서 예상되는 유사성을 보여주었습니다.

결론적으로, 이 실험들은 word2vec 스타일의 벡터 산술이 기술 문서 작성에 효과적으로 적용될 수 있음을 시사합니다. 그러나 저자는 문서화에서의 기초 메커니즘과 실제 적용 가능성에 대해 여전히 궁금해하고 있습니다.

NJVL(No Jumps, Versioned Locations)는 Nimony의 중간 표현으로, 전통적인 점프 명령어(예: return 또는 break)를 사용하지 않고 제어 흐름을 단순화하고 변수 버전을 관리합니다. 대신, 부울 타입의 제어 흐름 변수(cfvars)를 사용하여 흐름 제어를 나타냅니다. 모든 변수는 버전 관리가 되어 코드 생성 시 레지스터나 메모리로의 매핑이 용이합니다.

NJVL의 주요 특징은 비구조적 제어 흐름이 없다는 점입니다. cfvars를 사용하여 제어를 관리함으로써 명확성과 최적화 기회를 높입니다. 또한, NJVL은 유효성 검사, 별칭 분석, 복사 전파, 루프 변환 등 다양한 최적화를 지원합니다. 이 과정은 두 단계로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 단계인 NJ Pass에서는 return과 break 문을 cfvars로 변환하여 트리 구조를 유지합니다. 두 번째 단계인 VL Pass에서는 모든 위치(변수, 필드 접근 등)에 버전 정보를 추가합니다.

제어 흐름 변수인 cfvars는 초기값이 false로 설정되며, jtrue 명령어를 통해서만 true로 변경할 수 있습니다. 이 변수는 한 번 true로 설정되면 계속 true 상태를 유지하는 단조로운 행동을 합니다. 각 변수 버전은 추적되어 공통 부분 표현 제거와 같은 최적화를 가능하게 합니다. unknown 태그는 변형된 변수를 표시하여 새로운 버전 번호를 할당합니다.

제어 흐름 구조는 if-then-else(ite) 구문을 구조화된 조건으로 변환하여 조인 포인트를 생성합니다. 루프는 정의된 섹션(조건 전, 조건, 본체, 조건 후)으로 표준화된 구조로 변환됩니다. either 구문은 루프의 백 엣지에서 변수 버전을 관리합니다.

추가 명령어로는 kill이 있습니다. 이는 변수의 생애가 끝났음을 표시하며, 최적화와 대여 검사에 필수적입니다. assume 명령어는 변수 상태에 대한 추가 정보를 표현합니다. kill 명령어는 메모리 관리를 위해 소멸자 호출로 변환될 수 있습니다.

전반적으로 NJVL은 Nimony 프로그래밍 언어에서 제어 흐름과 변수 생애를 구조적이고 효율적으로 표현하고 관리할 수 있는 방법을 제공하여 성능과 최적화 능력을 향상시킵니다.

Sealos 팀은 개발 환경에서 지나치게 큰 컨테이너 이미지로 인해 심각한 디스크 공간 문제에 직면했습니다. 이들은 272개의 레이어로 구성된 800GB 이미지를 2GB로 줄이는 데 성공하며 99.7%의 크기 감소를 이뤘습니다. 이 문제는 개발자의 생산성에 영향을 미치고 플랫폼의 신뢰성을 위협하고 있었습니다.

문제를 파악하기 위해 팀은 컨테이너 이미지의 부풀어 오른 크기로 인해 디스크 사용량이 90%를 초과한다는 경고를 반복적으로 받았습니다. 이는 대규모 로그 파일이 무차별 공격으로 인해 급격히 증가하면서 발생했습니다. 조사 과정에서 iotop와 du와 같은 도구를 사용하여 OverlayFS의 Copy-on-Write(Cow) 메커니즘으로 인해 여러 개의 대형 로그 파일 복사본이 불필요하게 디스크 공간을 차지하고 있음을 확인했습니다.

문제의 근본 원인은 Cow 메커니즘과 급격히 증가하는 로그 파일 간의 상호작용이었습니다. 이로 인해 컨테이너 이미지 레이어에 반복적으로 복사본이 저장되어 극심한 디스크 사용량이 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 팀은 bloated 로그 파일을 제거하고 여러 이미지 레이어를 단일 최적화된 레이어로 압축하는 맞춤형 도구인 image-manip을 개발했습니다.

해결책을 적용한 결과, 새로운 이미지 크기는 2.05GB로 줄어들어 저장 비용이 크게 감소하고 시스템 성능이 향상되었습니다. 팀은 이미지 레이어 증가에 대한 더 나은 보호 장치, 보안 강화 조치 및 로그 관리 전략의 필요성을 인식하여 향후 유사한 문제를 방지하기 위한 교훈을 얻었습니다.

다음 단계로는 대형 이미지에 대한 자동 모니터링을 구현하고 보안 구성을 업데이트하여 플랫폼의 신뢰성을 높였습니다. 이 사례 연구는 컨테이너 기술을 이해하고 저장 관리를 효과적으로 수행하기 위한 선제적 조치의 중요성을 강조합니다.

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저자는 Microsoft 사용자들로부터 원치 않는 "반응" 이메일을 받고 있습니다. 이러한 이메일은 엄지 척이나 하트와 같은 반응을 포함하고 있어, 수신함을 혼잡하게 만듭니다. 저자는 원격 콘텐츠를 로드하지 않기 때문에 이러한 반응을 볼 수 없습니다. 이를 방지하기 위해 저자는 Postfix 이메일 서버 설정에 x-ms-reactions: disallow라는 특정 헤더를 추가했습니다. 이 설정은 Microsoft 클라이언트가 반응을 허용하지 않도록 하는 역할을 합니다.

저자는 모든 발신 이메일에 이 헤더를 포함하도록 Postfix 설정을 수정했습니다. 테스트 결과, 일부 경우에는 수신자가 여전히 반응을 할 수 있었지만, 그 반응이 저자의 서버에 도달하지는 않았습니다. 이는 어느 정도 성공을 확인한 것입니다. 그러나 Microsoft 수신자의 사용자 경험은 다를 수 있습니다. 일부는 반응 옵션이 비활성화되어 있어도 여전히 볼 수 있기 때문입니다. 저자는 이러한 불일치와 혼란이 수신자에게 미칠 수 있는 영향에 대해 우려를 표명하고 있습니다.

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2025년 10월 23일, MPK는 안전한 협업을 위해 openDesk를 사용하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 2025년 말까지 독일의 공공 행정에 16만 개의 라이선스를 제공하는 것입니다. openDesk는 로베르트 코흐 연구소와 같은 대규모 기관뿐만 아니라 작은 중요한 조직에서도 그 효과를 보여주고 있습니다.

저자는 three.js를 사용하여 'Strange Attractors'라는 프로젝트를 만들었습니다. 이 작업은 초창기 프로그래밍 시절의 재미있는 수학 연습을 떠올리게 했습니다. 그들은 실험하는 과정을 즐겼고, 많은 시간을 투자했음에도 불구하고 결과에 놀랐습니다. 특히 2D 매력체인 시몬 매력체를 발견하고, 이를 3D로 변환하는 데 GPT의 도움을 요청한 것이 인상적이었습니다. 모든 매개변수를 사용자가 조정할 수 있도록 설정하여 다양한 시도를 할 수 있게 했습니다. 저자는 수학과 예술에 관심 있는 사람들에게 이 프로젝트를 확인하고, 특히 수학에 대한 지식이 있는 사람들의 피드백을 요청하고 있습니다.

이 글쓴이는 오랫동안 Neovim을 사용해왔으며 EMacs를 시도해보고 싶지만 어떤 플러그인을 사용해야 할지 확신이 서지 않습니다. Neovim에 대한 추천은 유명한 인물들로부터 쉽게 받을 수 있지만, EMacs에 대해서는 비슷한 정보를 찾기 어렵다고 느낍니다. Doom이라는 인기 있는 EMacs 설정에 대해 알고 있지만, 복잡하게 만들지 않고 자신만의 환경을 구성하는 것을 선호합니다.

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경험이 풍부한 컴퓨터 엔지니어인 저자는 CPU 캐시에 대한 일반적인 오해와 소프트웨어 개발자에게 그 중요성에 대해 논의합니다. CPU 캐시 설계를 이해하는 것은 분산 시스템과 데이터베이스 일관성에 대한 지식을 향상시킬 수 있기 때문에 매우 유용합니다.

첫 번째로, 캐시에 대한 오해가 있습니다. 많은 사람들이 동시 프로그래밍 문제는 서로 다른 코어가 캐시에 오래된 값을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다. 그러나 단일 코어 시스템에서도 설계가 잘못되면 동시성 버그가 발생할 수 있습니다. 일부 개발자들은 자바에서 volatile 변수를 사용하면 데이터가 메인 메모리에서 읽고 쓰여야 한다고 믿습니다. 하지만 실제로 volatile 읽기는 L1 캐시 접근만큼 빠를 수 있습니다.

두 번째로, 캐시 일관성에 대해 설명합니다. 현대 CPU는 서로 다른 코어의 캐시가 동기화되도록 보장하는 복잡한 프로토콜을 사용합니다. 이는 스레드가 동일한 메모리 주소에서 서로 다른 값을 동시에 읽어서는 안 된다는 것을 의미합니다. MESI 프로토콜은 수정됨(Modified), 독점적(Exclusive), 공유됨(Shared), 무효(Invalid)와 같은 상태로 캐시 데이터를 태그하여 일관성을 유지하는 데 일반적으로 사용됩니다.

세 번째로, 메모리 작업에 대해 이야기합니다. 코어가 데이터를 읽거나 쓸 때, 관련된 모든 캐시가 올바르게 업데이트되도록 다양한 확인 절차가 진행되어 불일치를 방지합니다.

마지막으로, 프로그래밍에서의 동기화에 대해 언급합니다. 하드웨어가 캐시를 일관되게 유지할 수 있는 능력이 있음에도 불구하고, 개발자는 여전히 적절한 동기화 기법을 사용해야 합니다. 예를 들어, 자바의 volatile 같은 기법이 필요합니다. 이는 CPU 레지스터의 데이터가 컴파일러의 최적화로 인해 최신 캐시/메모리 데이터를 반영하지 않을 수 있기 때문입니다.

결론적으로, CPU 캐시에 대한 깊은 이해는 개발자가 더 나은 설계 결정을 내리고 동시성과 데이터 일관성과 관련된 일반적인 함정을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Catten은 CharlotteOS 프로젝트를 위해 개발된 커널로, 유연성과 다양한 응용 프로그램에서의 활용 가능성을 목표로 하고 있습니다. 이 커널은 모놀리식 구조로 설계되었으며, 저수준 시스템 호출을 지원합니다. exokernel과 Plan 9, Fuchsia와 같은 시스템에서 영감을 받아 만들어졌습니다. Catten의 구조는 다양한 고수준 인터페이스를 추가할 수 있도록 하며, URI를 경로로 사용하는 타입 안전한 시스템 네임스페이스를 특징으로 합니다. 이를 통해 로컬 마운트 없이도 네임스페이스에 네트워크 접근이 가능하며, 엄격한 권한으로 보안이 유지됩니다.

현재 Catten은 초기 개발 단계에 있으며, 사용자들은 이슈, 기능 제안 또는 토론을 통해 기여할 수 있습니다. 기여는 그들의 저장소, Discord 또는 Matrix 플랫폼을 통해 가능합니다.

Catten의 주요 기술적 세부 사항은 다음과 같습니다. 프로그래밍 언어는 Rust와 특정 어셈블리 언어(x86_64 Intel 구문)를 사용하여 작성되었습니다. 외부 의존성으로는 검증된 C 의존성만 허용되며, 다른 의존성은 금지됩니다. 시스템 요구 사항으로는 x86_64 프로세서와 x2APIC LAPIC 모드, UEFI 및 ACPI 펌웨어, 최소 128MiB의 메모리(권장 1GiB), 최소 4GiB의 저장소(권장 64GiB), NVMe, USB 대용량 저장 장치, 다양한 디스플레이 및 입력 장치, USB 네트워킹을 지원해야 합니다.

관심 있는 개인은 Matrix나 Discord를 통해 연결할 수 있습니다. 이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 버전 3.0 이상에 따라 라이선스가 부여됩니다.

이 기사는 이민세관단속국(ICE)이 사람들의 신원과 이민 상태를 확인하기 위해 '모바일 포르티파이'라는 새로운 얼굴 인식 앱을 사용하고 있다는 내용을 담고 있습니다. 국토안보부(DHS)의 내부 문서에 따르면, 개인은 스캔을 거부할 수 없으며, 수집된 얼굴 이미지는 미국 시민의 것까지 포함해 15년 동안 저장됩니다. 또한 이 앱의 작동 방식과 DHS가 이를 사용하는 이유에 대해서도 설명하고 있습니다. ICE와 세관국경보호국(CBP)이 시민권을 확인하기 위해 공공장소에서 얼굴을 스캔하고 있다는 점도 언급됩니다. 이 기사는 대중에게 무료로 제공되지만, 독자들은 구독이나 기부를 통해 이 작업을 지원할 것을 권장하고 있습니다.

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리처드 도킨스의 "마음의 바이러스"에서는 "밈"이라는 개념을 탐구합니다. 밈은 사람들 사이에서 전파되는 아이디어와 문화적 요소로, 컴퓨터와 생물학에서 바이러스가 퍼지는 방식과 유사합니다. 도킨스는 이러한 밈이 인간의 사고방식을 형성하며, 특히 어린이들이 쉽게 새로운 정보를 받아들이고 영향을 받기 쉬운 점을 강조합니다.

그는 생물학적 바이러스와 컴퓨터 바이러스를 비교하며, 두 가지 모두 각자의 환경에서 효과적으로 복제되고 퍼지는 방식을 설명합니다. DNA가 숙주의 복제 시스템을 이용하는 기생적 요소를 포함할 수 있는 것처럼, 컴퓨터 바이러스도 정당한 소프트웨어에 침투하여 피해를 줄 수 있습니다.

도킨스는 컴퓨터 바이러스의 작동 방식을 논의하며, 이를 바이러스, 웜, 트로이 목마와 같은 유형으로 분류합니다. 이러한 프로그램은 네트워크를 통해 퍼질 수 있으며, 탐지를 피하기 위해 은밀하게 설계될 수 있습니다. 컴퓨터 바이러스의 확산은 항바이러스 소프트웨어와의 끊임없는 "무기 경쟁"을 초래했습니다.

또한 도킨스는 인간의 마음이 "마음의 바이러스"의 환경으로 볼 수 있다고 반영합니다. 컴퓨터 바이러스가 시스템을 감염시키듯이, 아이디어도 사람들의 마음에 뿌리를 내릴 수 있으며, 종종 그들은 이를 인식하지 못합니다. 그는 이러한 "마음의 바이러스"의 특징으로, 증거보다는 신념에 기반한 강한 확신과 질문을 억제하는 신비의 매력을 강조합니다.

요약하자면, 이 글은 밈과 아이디어의 전염성을 논의하며, 이를 컴퓨터 및 생물학적 바이러스에 비유하고, 이러한 비유가 인간의 신념 체계와 문화 전파를 이해하는 데 미치는 함의를 살펴봅니다.

프랭크 개스킹은 소프트웨어 개발자이자 레트로 게임 역사학자로, 출시되지 않거나 미완성된 비디오 게임을 기록하고 보존하기 위해 "Games That Weren’t"라는 웹사이트를 시작했습니다. 그의 관심은 어린 시절 잃어버린 코모도어 64 게임에 대한 글을 읽으면서 시작되었고, 이를 통해 이 분야를 더 깊이 탐구하게 되었습니다.

GTW는 비영리 디지털 아카이브로, 코모도어 64, NES, PC 등 다양한 플랫폼을 다룹니다. 이 사이트는 취소된 게임에 대한 정보, 스크린샷, 개발자 자료 등을 공유하고 보존하여 게임 역사가 잊히지 않도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 25년 이상 운영되어 왔으며, 전 세계의 개발자 및 수집가들과 협력해왔습니다.

GTW의 가장 자랑스러운 성과 중 하나는 거의 25년 동안 잃어버렸던 코모도어 64용 게임 "다피 덕: 더 그레이트 페인트 케이퍼"를 복구한 것입니다. 개스킹은 많은 출판사들이 최근에야 게임 역사 보존의 중요성을 인식하기 시작했다고 강조합니다.

웹사이트 외에도 개스킹은 2020년에 "The Games That Weren’t"라는 책을 저술했습니다. 이 책은 출시되지 않은 게임들의 이야기를 모은 것으로, 새로운 연구와 인터뷰도 포함되어 있습니다. 독자들에게 좋은 반응을 얻어 여러 차례 재판이 이루어졌습니다.

전반적으로 개스킹의 작업은 비디오 게임에 대한 열정과 잊혀진 타이틀과 그 이야기들이 시간 속에 사라지지 않도록 하려는 헌신에 의해 이끌어지고 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 특정 기사를 열 수는 없습니다. 그러나 주요 내용이나 텍스트의 섹션을 제공해 주시면, 그 정보를 더 간단한 형식으로 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

저자는 Dart 프로그래밍 언어를 위한 복잡한 자동 코드 포매터인 dartfmt를 개발하는 과정에서 겪은 어려움에 대해 설명합니다. 이 프로그램은 3,835줄로 구성되어 있으며, 개발하는 데 거의 1년이 걸렸고, 그 과정에서 20,000줄 이상의 코드를 삭제했습니다.

포매터의 주요 기능은 코드의 공백을 읽고 수정하여 가독성을 높이고 일관성을 유지하는 것입니다. 이는 Go 언어의 gofmt 도구와 유사합니다. 저자는 좋은 포매팅이 코드 리뷰 중에 지루한 논쟁을 없앨 수 있다고 강조합니다.

포매터를 만드는 것은 복잡한 포매팅 규칙을 적용하면서 품질과 성능을 균형 있게 유지해야 하기 때문에 어려웠습니다. 이 프로그램은 표준 노트북에서 약 45초 만에 200만 줄 이상의 코드를 효율적으로 포매팅할 수 있습니다.

포매팅은 특히 코드의 길이를 제한하기 위해 줄 바꿈을 추가할 때 독특한 도전 과제를 제시합니다. 이는 코드에서 수많은 가능한 분할 지점을 분석해야 하며, 복잡한 의사 결정을 요구합니다. 저자는 규칙, 범위, 청크를 조합하여 포매팅을 관리하며, 문제를 그래프 탐색으로 간주하여 최적의 해결책을 찾습니다.

결국 포매터는 Dart 코드를 중간 표현으로 파싱하고, 정교한 알고리즘을 적용하여 최상의 포매팅 선택을 결정합니다. 이 과정에서 최종 출력이 미적으로도 만족스럽고 기능적으로도 올바르도록 보장합니다. 복잡함에도 불구하고 저자는 포매터의 성능과 출력 품질에 만족감을 느낍니다.

저자는 지난 6개월 동안 MacBook Pro M4를 사용한 경험을 공유합니다. 이전에는 MacBook Air M1을 사용했으며, 그 조용한 작동과 긴 배터리 수명을 높이 평가했습니다. 새로운 노트북을 고려할 때, 저자는 반사 방지 기능이 뛰어난 나노 텍스처 디스플레이 때문에 MacBook Pro를 선택했습니다. 비록 무게가 더 무겁고 팬이 있어 피하고 싶었지만, 그 장점이 더 크다고 생각했습니다.

저자는 M4 칩을 선택했는데, 이는 M4 Pro보다 냉각이 덜 필요하고 팬 소음을 줄이는 데 도움이 됩니다. 노트북의 성능에 만족하며, 거의 열이 나지 않고 배터리 수명이 이전 모델보다 더 길다는 점을 강조합니다. 다시 도입된 MagSafe 커넥터는 좋은 기능이지만, USB-C 케이블을 휴대하는 것이 더 실용적이라고 느낍니다.

또한 120Hz 디스플레이가 애니메이션 경험을 개선하고 웹 애플리케이션에서 상호작용이 더 빠르게 느껴지도록 한다고 언급합니다. 결국, 저자는 나노 텍스처 디스플레이가 있는 MacBook Air를 선호하지만 현재 선택에 만족하고 있습니다. 여전히 macOS보다 리눅스를 선호하지만, 자신의 하드웨어에 대한 더 나은 지원을 기다리고 있습니다.

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퓨즈 박스 라벨링 요약

이 도구는 퓨즈 박스를 쉽게 문서화하고 라벨링할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능으로는 드래그 앤 드롭 기능, JSON 형식으로 데이터 가져오기 및 내보내기, 작업을 PDF로 저장하기, 색상과 라벨을 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있는 기능이 있습니다.

미래 개선 사항으로는 코드 정리, PDF 출력 향상, 진행 상황 표시와 함께 비동기 저장 기능 추가, 더 많은 퓨즈 옵션 포함이 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 다운로드하거나 복제합니다. 그 다음 npm install 명령어를 실행하여 의존성을 설치합니다. 도구를 시작하려면 npm run dev를 입력합니다. 마지막으로 브라우저를 열고 http://127.0.0.1:3000/에 접속하여 도구를 사용합니다.

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팬골린에서 풀스택 소프트웨어 엔지니어를 모집합니다. 이 직무는 샌프란시스코에 위치하며, 연봉은 12만 5천 달러에서 16만 달러 사이로, 주식 옵션이 포함됩니다. 지원자는 3년 이상의 경력을 갖추어야 하며, 필요한 기술로는 TypeScript, Go, SQL(특히 PostgreSQL과 SQLite), NextJS, AWS가 있습니다.

팬골린은 제로 트러스트 네트워킹에 중점을 두고 애플리케이션에 대한 안전한 원격 접근을 제공합니다. 이 플랫폼은 자체 호스팅 방식으로 운영되어 팀이 데이터와 인프라를 직접 관리할 수 있도록 합니다. 팬골린은 오픈 소스 개발과 아이덴티티 제공자와의 통합을 중요시합니다.

풀스택 소프트웨어 엔지니어로서, 팬골린 시스템의 주요 구성 요소인 사용자 인터페이스와 API를 설계하고 구축하며 유지 관리하는 역할을 맡게 됩니다. 이 직무는 회사의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

주요 책임으로는 자체 호스팅 플랫폼의 핵심 기능을 개발하고 테스트하는 것, 프론트엔드(NextJS, Tailwind)와 백엔드(Express API, SQL) 작업, 분산 시스템과 네트워킹에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하는 것, GitHub와 Discord를 통해 오픈 소스 커뮤니티와 소통하는 것, 사용자 피드백에 기반한 신속한 업데이트 제공이 포함됩니다.

지원자는 컴퓨터 과학 분야에서 3년 이상의 경험이 있어야 하며, 샌프란시스코에 거주하거나 이사할 의향이 있어야 합니다. 스타트업 환경에 익숙하고 아이디어를 공유할 수 있어야 하며, TypeScript에 대한 강한 기술과 Go에 대한 경험이 필요합니다. 웹 인증 표준과 클라우드 기술(Docker, Kubernetes, AWS)에 대한 이해가 요구되며, 기본적인 네트워킹 개념에 대한 이해도 필요합니다.

제공되는 혜택으로는 경쟁력 있는 급여, 하이브리드 근무 모델(대면 및 원격), 조용한 근무 환경, 지원적인 팀 문화, 이사 지원, 무제한 유급 휴가가 있습니다.

지원 과정은 다음과 같습니다. 먼저 지원 서류를 검토한 후, 창립자와의 소개 면접을 진행합니다. 이후 짧은 유급 오픈 소스 프로젝트를 완료하고 팀에 합류하게 됩니다.

지원 방법은 LinkedIn에서 오웬과 연결한 후, 관련 프로젝트를 강조한 이력서와 GitHub 프로필을 제출하는 것입니다.

해커가 인도의 최대 자동차 제조사인 타타 모터스에서 여러 가지 보안 취약점을 발견했습니다. 이로 인해 민감한 정보와 데이터에 접근할 수 있는 경로가 드러났습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 타타 모터스의 E-Dukaan 사이트에서 두 세트의 AWS 키가 노출되어 70TB가 넘는 민감한 데이터에 접근할 수 있었습니다. 이 데이터에는 고객 데이터베이스와 청구서가 포함되어 있습니다.

둘째, 타타의 FleetEdge 차량 관리 시스템에서 암호화된 AWS 키가 발견되었지만, 쉽게 복호화되어 방대한 양의 데이터에 접근할 수 있었고 악성 콘텐츠를 업로드할 수 있는 가능성도 있었습니다.

셋째, E-Dukaan 웹사이트의 결함 덕분에 해커는 비밀번호 없이 데이터 시각화 도구인 Tableau에 접근할 수 있었고, 이를 통해 민감한 기업 정보를 통제할 수 있었습니다.

넷째, 차량 관리에 사용되는 Azuga의 API 키가 웹사이트 코드에서 발견되어 무단으로 시스템에 접근할 수 있는 상황이 발생했습니다.

해커는 이러한 취약점을 타타 모터스에 보고하고 인도의 컴퓨터 긴급 대응팀(CERT-IN)과 협력하여 문제를 해결했습니다. 타타 모터스의 초기 대응이 느렸지만, 결국 취약점이 인정되었고 데이터 보안을 강화하는 과정은 예상보다 더 오랜 시간이 걸렸습니다.

이번 발견은 타타 모터스 시스템의 심각한 보안 위험을 강조하며, 자동차 산업에서 데이터 보호 조치를 강화할 필요성을 부각시킵니다.

현재 인공지능 일반 지능(AGI)에 대한 논의가 활발히 진행되고 있으며, 특히 엘리에저 유드코스키와 네이트 소아레스의 저서 "누군가 만들면 모두 죽는다"에 대한 반응이 주목받고 있다. AGI 개발에 오랜 경력을 가진 벤 고에르첼은 AGI가 인간의 멸종으로 이어질 것이라는 주장을 비판한다. 그는 유드코스키의 견해에서 모순을 지적하며, AGI 개발에 신중함이 필요하다는 주장과 AGI가 세계적인 재앙을 초래할 것이라는 믿음 사이에서 흔들리고 있다고 말한다.

고에르첼은 AGI에 대한 두려움이 지능에 대한 잘못된 이해에 기반하고 있다고 주장한다. 그는 지능이 단순한 최적화가 아니라 사회적이고 경험적인 맥락에 의해 형성된다고 강조한다. AGI는 인간과 기술 간의 복잡한 상호작용에서 나타날 것이며, 윤리적이고 분산된 개발이 더 안전한 결과를 가져올 수 있다고 말한다.

그는 AGI의 잠재적 위험에만 집중하는 것이 AI의 편향이나 일자리 대체와 같은 실제적이고 즉각적인 문제를 간과하게 만든다고 지적한다. 고에르첼은 AGI를 두려워하기보다는 그 개발에 적극적인 접근 방식을 취해야 한다고 주장하며, 연민과 윤리적 행동을 장려하는 구조를 촉진해야 한다고 강조한다. 그는 AGI를 멈추는 것이 아니라, 그것이 지혜롭고 유익하게 개발되도록 하는 것이 가장 중요한 일이라고 결론짓는다.

"퍼페토: 리눅스 클라이언트/임베디드 추적의 스위스 군용 칼"이라는 주제로 2025 트레이싱 서밋에서 발표가 진행되었습니다. 발표에서는 개발자들이 퍼페토를 사용하여 리눅스 시스템과 임베디드 환경에서 성능 문제를 해결하는 방법에 대해 설명했습니다. 퍼페토는 주로 안드로이드와 크롬을 위해 설계된 다목적 추적 및 디버깅 도구 모음으로, 다른 환경에서도 적용할 수 있습니다.

퍼페토의 주요 구성 요소로는 C++ 애플리케이션을 위한 SDK, 다양한 소스에서 추적 데이터를 수집하는 데몬, SQL로 쿼리할 수 있는 형식으로 추적 데이터를 변환하는 추적 프로세서가 있습니다. 퍼페토의 사용자 인터페이스는 웹 기반의 시각화 도구로, 사용자가 브라우저 내에서 추적 데이터를 인터랙티브하게 탐색할 수 있도록 합니다. 현재 퍼페토의 개발은 완전히 깃허브로 이전되었습니다.

발표에서는 성능 문제를 식별하기 위해 데모 프로그램이 사용되었습니다. 이 프로그램은 프레임 속도가 떨어지는 성능 버그를 가지고 있었고, 다양한 추적 기법을 사용하여 분석되었습니다. 조사 과정에서는 CPU 프로파일링 데이터를 얻기 위해 퍼프를 사용하고, 스케줄링 동작을 살펴보기 위해 Ftrace를 활용했으며, 특정 애플리케이션 수준의 문제를 식별하기 위해 앱 트레이싱을 사용했습니다.

분석 결과, 성능 저하의 원인은 렌더링 품질을 조정하는 함수였으며, 이 함수는 백그라운드 스레드로 이동해야 했습니다. 퍼페토는 이제 다양한 소스에서 추적을 병합하는 기능을 제공하여 디버깅 중 시스템에서 발생하는 일을 종합적으로 볼 수 있게 합니다. 발표에서는 퍼페토를 활용하는 다양한 프로젝트도 소개되었습니다.

관심 있는 분들은 데모 프로그램과 관련 자료를 깃허브에서 확인할 수 있으며, 퍼페토에 대한 기여도 환영합니다. 전체 발표 내용은 유튜브에서 확인할 수 있어 추가적인 통찰을 얻을 수 있습니다.

클레어 스탠턴과 크리스토퍼 세처는 공공 데이터 프로젝트의 일환으로 데이터.gov 아카이브 검색의 출범에 대해 논의했습니다. 그들은 데이터 접근성과 비용, 복잡성 사이의 균형을 맞추는 데 있어 도서관과 문화 기관들이 직면한 어려움을 강조했습니다. 전통적으로 풍부한 데이터 검색을 제공하려면 비싼 서버와 유지 관리가 필요하지만, 저렴한 정적 파일 호스팅은 사용자 접근을 제한합니다.

이 문제를 해결하기 위해 그들은 데이터.gov 아카이브에 대한 새로운 접근 방식을 채택했습니다. 이 아카이브는 거의 18TB의 데이터를 보유하고 있습니다. 그들은 현대 웹 기술을 활용하여 경량의 클라이언트 측 솔루션을 만들어 사용자가 전용 서버 없이도 웹 브라우저에서 직접 데이터를 검색하고 탐색할 수 있도록 했습니다. 이 방법은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 쿼리할 수 있는 도구를 사용하여 데이터 접근을 더 쉽고 저렴하게 만듭니다.

이 접근 방식의 장점으로는 운영 비용 절감, 기술적 부담 감소, 지속적인 아카이브 접근이 가능하다는 점이 있습니다. 그들은 다른 도서관과 기관들이 유사한 정적 호스팅 솔루션을 실험하고 그 결과를 공유하여 지역 사회의 데이터 접근성을 향상시키기를 권장합니다. 또한 그들은 이 프로젝트의 발전에 대한 협력과 피드백을 요청하고 있습니다.

최근 몇 년 동안 대형 언어 모델(LLM)을 훈련하는 회사들의 스크레이퍼가 더욱 공격적으로 변하면서 웹사이트 보호 장치를 무시하는 경우가 많아졌습니다. 이로 인해 많은 웹사이트가 방문자가 사이트에 접근하기 전에 암호학적 문제를 해결해야 하는 봇 보호 도구인 아누비스를 사용하게 되었습니다. 그러나 아누비스는 주로 DDoS 공격 방어 도구로 기능하기 때문에 대부분의 사용자에게는 필요하지 않을 수 있습니다.

아누비스는 봇이 웹사이트에 접근하는 데 드는 계산 비용을 높이는 방식으로 작동하지만, 아누비스로 보호된 사이트를 스크랩하는 데 드는 비용은 LLM 회사들에게는 거의 무시할 수 있는 수준입니다. 게다가 많은 LLM 봇은 자바스크립트를 실행하지 않기 때문에 아누비스가 효과적으로 보이는 것입니다. 저자는 사용자 경험에 큰 영향을 주지 않으면서 사용자를 검증할 수 있는 간단한 해결책, 즉 자바스크립트 페이지를 제공하는 짧은 코드 조각을 제안합니다.

클라우드플레어는 봇 보호를 위한 가장 신뢰할 수 있는 옵션이지만, 특히 VPN을 사용하는 사용자에게는 불편할 수 있습니다. 아누비스는 DDoS 방어에는 유용할 수 있지만, LLM 스크레이퍼 문제에 대해서는 과도하게 사용되는 경우가 많습니다. 저자는 주로 LLM 스크레이퍼에 대한 우려가 있는 사람들에게 사용자에게 덜 침해적인 대체 방법을 고려할 것을 권장합니다.

이 글은 올리비에 헨리가 작성한 "오픈 소스 아다: 게이트웨어에서 애플리케이션까지"라는 제목의 기사로, 아다 프로그래밍 언어를 사용한 Neorv32 시스템 온 칩(SoC)의 오픈 소스 개발에 대해 다루고 있습니다. 전통적인 C 프로그래밍에 비해 아다의 장점에 초점을 맞추고 있습니다.

헨리는 완전한 오픈 소스 개발 스택의 이점을 강조합니다. 이를 통해 하드웨어와 소프트웨어 계층을 깊이 있게 탐구할 수 있습니다. Neorv32는 RISC-V 소프트코어로, 잘 문서화되어 있으며 다른 오픈 소스 프로젝트에서 흔히 발생하는 문제를 피하도록 설계되었습니다. 안정성과 예측 가능성을 갖추고 있어 학술 및 산업 응용 분야 모두에 적합합니다.

이 글에서는 Neorv32를 ULX3S FPGA 보드에서 사용할 수 있는 비트스트림으로 생성하기 위해 사용되는 오픈 소스 툴체인에 대해 설명합니다. GHDL, Yosys, Nextpnr와 같은 도구들이 FPGA의 합성과 프로그래밍에서 중요한 역할을 한다고 강조합니다. 헨리는 C에서 아다로 전환하는 방법을 보여주며, Neorv32를 위한 BIOS 데모를 만들면서 인터럽트 처리와 메모리 맵 주변 장치 설정을 아다로 설명합니다.

오픈 소스 툴체인은 상용 옵션에 비해 속도와 신뢰성이 뛰어나 개발 효율성을 크게 향상시킵니다. BIOS 코드는 폴링에 의존하지 않고 이벤트 기반으로 구조화되어 반응성을 높입니다. 헨리는 자신의 테스트 경험을 공유하며 Neorv32의 신뢰성과 안정성이 다른 SoC 프로젝트에 비해 우수하다고 강조합니다.

마지막으로, 헨리는 독자들에게 이 프로젝트를 더 탐구해 보도록 초대하며, 소스 코드와 빌드 지침에 대한 링크를 제공합니다. 이 글은 아다를 사용한 오픈 소스 하드웨어 개발에 대한 소개로, 이 분야에 관심 있는 개발자들에게 실용적인 통찰과 격려를 제공합니다.

이것은 MIT 라이센스 하에 제공되는 사용자 친화적인 JSON 버전으로, 주석, 후행 쉼표, 따옴표 없는 키와 같은 유용한 기능을 포함하고 있습니다. 또한 튜플과 바이트와 같은 추가 데이터 타입을 지원하며, 타입 주석과 유사한 의미적 식별자도 포함되어 있습니다.

이 확장 기능은 Rust로 개발되었으며, Python과 WebAssembly와의 호환성을 가지고 있습니다. VSCode에서 구문 강조 기능도 제공됩니다. 제작자는 JSON 파일을 자주 편집하는 사람들을 위해 개선된 기능을 제공하도록 설계했습니다. 현재 기능적으로 공유할 수 있을 정도로 완성되었지만, Node 지원 추가, 자동 포맷팅을 위한 언어 서버 프로토콜(LSP) 개발, 안정화 준비 등 추가 개발 계획이 있습니다.

브루스 도슨은 37년 동안 소프트웨어 개발자로서의 여정을 공유하며, Xbox, Windows, Chrome과 같은 유명한 회사와 제품에서 일한 경험을 이야기합니다. 그는 대학 중퇴 후 개인 프로젝트를 통해 프로그래밍에 대한 열정을 발견한 비전통적인 경로를 반성합니다.

처음에는 노동조합에 소속된 직장에서 일하며 아미가 컴퓨터로 프로그래밍을 독학했습니다. 게임 회사에서 거절당했지만, 그는 성공적인 프랙탈 프로그램을 만들어 게임 개발 직업 제안을 받게 됩니다. 그의 초기 경력에는 시간이 지나면서 인기를 끌었던 텍스트 편집기인 CygnusEd를 만드는 일이 포함되어 있습니다.

도슨은 소프트웨어로 얻은 로열티로 2년 동안 세계를 여행했습니다. 돌아온 후에는 ASDG에서 일하며 새로운 기술을 배우고, 더 많은 프랙탈 소프트웨어를 개발했으며, 수상 경력이 있는 변형 프로그램인 Elastic Reality에 기여했습니다. 그는 열정을 추구하는 것과 공식적인 직업 외에도 개인 프로젝트의 가치를 강조합니다.

글은 도슨이 앞으로 더 많은 경력 경험을 공유할 것임을 암시하며 마무리됩니다.

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KeyLeak Detector는 개발자들이 프론트엔드 코드에서 API 키를 실수로 노출하는 것을 방지하기 위해 만들어졌습니다. 빠르게 변화하는 웹 개발 환경에서는 AWS 키와 같은 민감한 정보를 눈에 띄는 곳에 포함시키기 쉽습니다. 이 도구는 헤드리스 브라우저와 네트워크 인터셉션을 사용하여 웹사이트를 스캔하고, API 토큰 및 데이터베이스 연결 문자열과 같은 50가지 이상의 유출된 비밀을 찾아냅니다. 가끔 잘못된 경고를 줄 수 있지만, 실제 문제를 성공적으로 찾아낸 사례도 많습니다. 이 도구는 배포 전에 스테이징 사이트에서 실행하거나 기존 사이트를 감사하는 데 권장되며, 페이지당 약 30초 정도 소요됩니다. 이 도구는 오픈 소스이며, 허가된 테스트 용도로만 사용해야 합니다. GitHub에서 확인할 수 있습니다.

에반 오바디아는 2025년 10월 27일에 메모를 작성했습니다.

2025년 10월 30일, 애플은 2025 회계연도 4분기 재무 결과를 발표했습니다. 이 회계연도는 2025년 9월 27일에 종료되었습니다. 애플은 1,025억 달러의 매출을 기록하며, 지난해보다 8% 증가한 성과를 올렸습니다. 주당 순이익은 1.85달러로, 조정 기준으로 13% 상승했습니다.

팀 쿡 CEO는 아이폰 17 시리즈, 에어팟 프로 3, 그리고 새로운 애플 워치 컬렉션의 성공적인 출시가 강력한 실적에 기여했다고 강조했습니다. 케반 파레크 CFO는 애플의 회계연도 총 매출이 4,160억 달러에 달하며, 고객 만족도가 높아져 활성화된 기기의 수가 기록적인 수준에 이르렀다고 언급했습니다.

애플 이사회는 주당 0.26달러의 현금 배당금을 선언했으며, 이는 2025년 11월 13일에 지급될 예정입니다. 또한, 4분기 재무 결과에 대한 컨퍼런스 콜은 애플의 투자자 웹사이트에서 생중계될 예정입니다.

보도자료에는 회사의 성과에 영향을 미칠 수 있는 미래의 위험과 불확실성에 대한 주의 사항도 포함되어 있습니다.

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최근 유출된 정보에 따르면, Cellebrite라는 회사가 스마트폰에서 데이터를 추출하기 위한 도구를 제공하며, 대부분의 구글 픽셀 폰을 해킹할 수 있는 것으로 나타났습니다. 단, GrapheneOS라는 매우 안전한 운영 체제를 사용하는 기기는 제외됩니다. 이 정보는 익명의 소스가 픽셀 6, 7, 8, 9 모델에 대한 Cellebrite의 브리핑 내용을 공유하면서 드러났습니다. 이 모델들은 세 가지 상태에서 취약하다고 합니다: 첫 잠금 해제 전(BFU), 첫 잠금 해제 후(AFU), 그리고 잠금 해제 상태에서입니다.

BFU 상태에서는 전화기의 데이터가 암호화되어 안전하지만, AFU와 잠금 해제 상태에서는 Cellebrite가 데이터를 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 특히 GrapheneOS는 보안성이 뛰어나 픽셀 폰을 해킹하기 어렵게 만듭니다. 특히 업데이트가 이루어진 경우 더욱 그렇습니다. 이번 유출에서는 물리적 SIM 카드 대신 eSIM을 사용하는 픽셀 10 시리즈는 언급되지 않았습니다.

Cellebrite의 도구는 비밀번호를 완전히 우회하거나 eSIM 데이터를 추출할 수는 없습니다. 유출된 정보에 따르면, GrapheneOS는 기본 픽셀 운영 체제보다 산업 해킹에 더 효과적입니다. 구글 측에 이 보안 문제에 대한 의견을 요청한 상태입니다.

Pipelex는 로빈, 루이스, 토마스가 만든 도구로, DSL(도메인 특화 언어)과 파이썬 런타임을 결합하여 AI 작업 흐름을 간소화합니다. 사용자는 복잡한 코드를 작성할 필요 없이 단순히 단계와 인터페이스를 선언함으로써 도커파일이나 SQL처럼 다단계 LLM(대형 언어 모델) 파이프라인을 만들 수 있습니다.

Pipelex의 주요 특징 중 하나는 선언적 접근 방식입니다. 사용자는 원하는 목표를 명시하면 시스템이 이를 달성하는 방법을 결정합니다. 또한, 각 단계는 명확한 자연어 맥락을 포함하여 LLM이 작업 흐름을 이해하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. Pipelex는 MIT 라이선스 하에 운영되며, 언어 사양, 런타임, API 서버와 같은 다양한 도구를 포함하고 있습니다. 사용자는 다른 작업 흐름을 호출할 수 있는 조합 가능한 파이프라인을 만들고 공유할 수 있습니다. 문법은 인간과 LLM 모두가 쉽게 이해할 수 있도록 설계되어 논리와 맥락을 명확하게 보여줍니다.

개발자들은 비즈니스 로직과 특정 사용 사례를 분리하는 일반적인 코드 기반을 만들어 반복적인 코딩 패턴을 줄이는 것을 목표로 했습니다. 이들은 새로운 작업 흐름을 자동으로 생성할 수 있는 작업 흐름을 개발했습니다.

Pipelex는 파이썬 라이브러리, FastAPI, 도커 지원, MCP 서버, n8n 노드, VS Code 확장 기능을 제공합니다. 팀은 작업 흐름의 사용성에 대한 피드백, 새로운 기능에 대한 제안, 오픈 소스 라이브러리에 대한 기여를 환영합니다.

현재 알려진 한계로는 다른 애플리케이션과의 통합이 제한적이며, 더 나은 시각화 도구가 필요하고 일부 기능은 아직 개발 중입니다. 다양한 링크를 통해 GitHub 저장소, 문서 및 커뮤니티 지원이 제공됩니다.

팀은 사용자가 도구 개선을 위한 피드백을 제공해 주기를 권장합니다.

저자는 Nix 패키지 시스템에 대한 경험을 이야기하며, Ruby의 파생물과 관련된 혼란스러운 문제를 강조합니다. 그들은 Ruby 인터프리터의 빌드 및 런타임 그래프를 보려고 했지만, 파생물 파일이 누락되어 문제를 겪었습니다. NixOS 캐시에서 예상했던 파일이 없다는 것을 발견하면서, 서로 다른 파생물이 어떻게 동일한 Ruby 출력을 생성할 수 있는지에 대한 혼란이 생겼습니다.

실험을 통해 그들은 고정 출력 파생물(FODs)에 대해 알게 되었습니다. FOD는 파생물의 수정에 따라 출력 경로가 변경되지 않으며, 오직 파생물 경로의 변경만이 영향을 미칩니다. 즉, 파생물 파일이 변경되더라도 출력 경로는 일관되게 유지될 수 있어 NixOS 캐시에서 불일치가 발생할 수 있습니다. 저자는 Nix의 이러한 미묘한 차이를 이해하는 것이 어렵고 복잡할 수 있으며, 이를 깨닫는 과정을 힘든 깨달음의 여정에 비유합니다.

이 가이드에서는 PostgreSQL 인스턴스 간에 특정 테이블을 이동하는 과정을 설명합니다. Google의 데이터베이스 마이그레이션 서비스(DMS)는 전체 데이터베이스만 마이그레이션할 수 있기 때문에, 네이티브 논리 복제를 사용합니다.

첫 번째 단계는 사용자 계정에 복제 접근 권한을 부여하는 것입니다. 소스 데이터베이스와 대상 데이터베이스 모두에서 이 권한을 확인해야 하며, Cloud SQL의 경우 REPLICATION 역할을 부여해야 합니다.

다음으로, 테이블 스키마를 복사하기 위해 pg_dump를 사용합니다. 초기 데이터 덤프 중 오류를 피하기 위해 제약 조건이나 인덱스 없이 스키마를 덤프합니다.

논리 복제는 두 단계로 운영됩니다. 첫 번째는 초기 데이터 덤프이고, 두 번째는 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC)로 실시간 변화를 적용하는 것입니다. 소스 인스턴스에서 게시물을 생성하고, 대상 인스턴스에서 구독을 만들어 데이터 전송을 시작합니다.

복제 상태를 모니터링하여 초기 데이터 로드가 완료되었는지 확인해야 합니다. 이후에는 인덱스와 외래 키를 생성하여 제약 조건을 추가합니다. 쿼리 성능을 최적화하기 위해 ANALYZE를 실행하는 것도 중요합니다.

시퀀스 관리는 인스턴스 간에 시퀀스를 수동으로 동기화하여 ID의 중복이나 공백을 방지합니다. 스위치오버 과정에서는 소스 데이터베이스에 대한 쓰기를 중지하고, 복제 지연이 0에 도달할 때까지 기다린 후 모든 쓰기를 대상 인스턴스로 전환합니다. PgBouncer를 사용하면 데이터베이스를 재시작하지 않고도 연결을 관리하여 거의 제로 다운타임을 유지할 수 있습니다.

마지막으로, 모든 것이 정상적으로 작동하는지 확인한 후에는 게시물과 구독을 삭제하여 복제 설정을 정리합니다. 이 과정을 통해 특정 테이블을 효과적으로 마이그레이션하면서 다운타임을 최소화하고 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.

고전 아날로그 컴퓨터는 많은 부품을 수동으로 연결하고 정밀한 설정을 조정해야 했기 때문에 프로그래밍이 어려웠습니다. 이 과정은 상당한 시간이 소요될 수 있었습니다. 탈착 가능한 패치 패널과 같은 개선이 있었음에도 불구하고 프로그램을 변경하는 데 여전히 느리고 비용이 많이 들었습니다. 최근 디지털 컴퓨터가 에너지 사용과 속도에서 한계에 도달하면서, 특정 작업을 위한 지원 시스템으로 아날로그 컴퓨터에 대한 관심이 다시 높아지고 있습니다. 이를 위해서는 디지털 컴퓨터를 사용하여 아날로그 시스템을 자동으로 재구성할 수 있는 방법이 필요합니다. 다음 섹션에서는 이러한 자동 패칭 시스템에 대한 전통적인 방법과 현대적인 방법을 논의할 것입니다.

저자 아론 P. 맥스윈은 자신의 서버에서 이상한 봇 행동을 발견했습니다. 이 봇들은 배포되지 않은 자바스크립트 파일을 요청하고 있었는데, 이는 주석 처리된 스크립트 태그 때문이었습니다. 요청은 악의적인 사용자 에이전트와 합법적인 브라우저인 척하는 봇들 모두에서 발생했습니다.

이 봇들은 아마도 AI 모델 훈련을 위한 콘텐츠를 수집하고 있었으며, 그 수준은 다양했습니다. 저자는 일부 봇이 기본적인 오류를 범하는 반면, 다른 봇들은 더 정교하다고 언급했습니다. 그는 이러한 봇 활동에 대한 대응 방안을 논의했습니다. 첫째, 알려진 봇 행동을 공개하여 다른 사람들이 효과적으로 차단할 수 있도록 돕는 것입니다. 둘째, 행동에 따라 악의적인 IP 주소를 차단하기 위해 fail2ban과 같은 도구를 사용하는 것입니다. 셋째, 공격자를 방해하기 위해 해로운 압축 파일을 제공하는 방법이 있지만, 이는 자원을 소모할 수 있습니다. 넷째, AI 스크레이퍼에게 의도적으로 잘못된 정보를 제공하여 훈련되는 AI 모델의 품질을 저하시킬 수 있습니다.

저자는 봇 행동을 식별하고 시스템을 보호하며 무단으로 콘텐츠를 수집하는 활동을 방해하기 위해 다양한 대응책을 마련하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그는 다른 사람들도 이러한 노력에 동참하여 원치 않는 봇 트래픽에 맞서기 위한 기술과 해결책을 공유할 것을 권장했습니다.

엠멧과 프라틱은 프로그래밍 언어 설계자들로서 효과 시스템의 장단점에 대해 논의하고 있습니다. 효과 시스템은 유니슨, 코카, 플릭스와 같은 언어에서 찾아볼 수 있으며, 코드가 환경에 접근하거나 비동기 작업을 처리하는 방식에서 부작용을 개선하는 것을 목표로 합니다.

효과의 종류로는 효과 핸들러가 있습니다. 이는 계속성을 조작하여 사용자 정의 제어 흐름을 가능하게 합니다. 또한, 타입과 효과 시스템을 통해 함수가 수행할 수 있는 효과를 주석으로 달아 타입 안전성을 높이는 데 기여합니다.

효과 시스템의 장점으로는 코드의 테스트 용이성과 효과에 대한 가시성을 향상시킬 수 있다는 점이 있습니다. 사용자 정의 제어 흐름, 예를 들어 비동기/대기(async/await) 기능을 구현할 수 있게 해줍니다.

하지만 테스트에는 여러 도전 과제가 있습니다. 복잡한 의존성, 숨겨진 상태, 타이밍 문제로 인해 테스트가 어려울 수 있습니다. 의존성 주입과 같은 기존 기술이 일부 테스트 문제를 해결할 수 있지만, 효과 시스템이 이러한 방법보다 테스트를 크게 개선하지는 않을 수 있습니다.

보안 문제도 중요한 이슈입니다. 효과 시스템이 필요한 자원을 선언하는 데 도움을 줄 수 있지만, 보안 취약점을 본질적으로 방지하지는 않습니다. 보안 취약점은 종종 전역 변수와 잘못된 자원 관리에서 발생합니다.

사용자 정의 제어 흐름을 추가하는 데 효과가 도움이 될 수 있지만, 디버깅을 복잡하게 만들고 코드 관리가 어려워질 수 있습니다. 효과와 단언(assertion)을 통합하는 것도 문제를 일으킬 수 있습니다. 단언은 상황에 따라 다른 처리가 필요할 수 있어 구현이 복잡해질 수 있습니다.

전역 변수에 대한 논의는 게임 개발이나 빠른 프로토타입 제작과 같은 특정 맥락에서 유용할 수 있지만, 테스트와 유지 관리에서의 단점도 함께 고려해야 합니다.

결론적으로, 효과 시스템은 흥미로운 기능을 가지고 있지만, 엠멧은 많은 주장된 장점들이 비판적인 검토를 견디지 못하면서 그에 대한 열정이 줄어들었습니다. 프라틱은 효과 시스템의 장점이 프로그래밍 언어 설계의 다른 방법을 통해서도 달성될 수 있다고 제안합니다.

Karri Saarinen의 글은 스타트업의 수익성의 중요성을 다루며, 성장보다 수익을 우선시해야 한다는 일반적인 믿음에 도전합니다. Saarinen은 수익성이 있으면 창립자가 사업에 대한 통제력을 유지하고 투자자에 의존하지 않고 자신의 비전에 집중할 수 있다고 주장합니다.

수익성은 외부 자금에 의존하지 않고 독립적으로 운영할 수 있게 해주며, 창립자가 성장 속도를 결정할 수 있는 자유를 제공합니다. Paul Graham의 "라면 수익성" 개념은 스타트업이 외부 자금 없이도 생존할 수 있는 지점을 의미하며, 이는 투자자들에게 더 매력적으로 다가갑니다. 저자는 Linear에서의 경험을 공유하며, 소규모의 집중된 팀을 유지하고 비용을 관리함으로써 1년 만에 수익성을 달성했다고 설명합니다.

작은 팀은 종종 더 나은 품질과 빠른 진행을 가져오며, 큰 팀이 성공을 의미한다는 믿음과는 반대되는 결과를 보여줍니다. 수익성은 스타트업에 마음의 평화를 제공하여, 자금 조달에 대한 걱정 없이 가치 있는 제품을 만드는 데 집중할 수 있게 합니다. 스타트업은 채용 관행을 신중하게 고려해야 하며, 특히 제품-시장 적합성을 달성하기 전에는 양보다 질에 중점을 두어야 합니다.

수익성이 있는 스타트업은 자금을 조달할 때 자신의 조건에 맞춰 유연하게 결정할 수 있으며, 고객의 필요를 우선시하는 결정을 내릴 수 있습니다. Saarinen은 수익성이 스타트업에게 달성 가능한 목표일 뿐만 아니라 장기적인 성공에도 유익하다고 강조합니다.

Rouille는 프랑스어 단어와 구문을 사용하여 Rust 프로그램을 작성할 수 있게 해주는 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 특히 미래의 프랑스 운영 체제를 개발하는 데 있어 프로그래밍에 프랑스적인 매력을 더하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Rouille를 사용하면 Rust 코드에서 프랑스어 키워드와 함수 이름을 사용할 수 있습니다. 이 언어는 표준 Rust와 호환되므로 필요에 따라 프랑스어와 영어를 혼합하여 사용할 수 있습니다. 또한 재미있는 예제를 포함하고 있어 프랑스어 프로그래밍에서 유쾌한 표현을 가능하게 합니다. 기여는 환영하지만 코드에서 욕설은 사용하지 않도록 권장하고 있습니다. Rouille는 프로그래밍 언어에 대한 유머러스한 접근 방식의 일환으로 자리잡고 있습니다.

다른 언어들도 "Rust"에 대한 자체 번역을 가지고 있어 이 개념이 전 세계적으로 퍼져 있음을 보여줍니다. 이 프로젝트는 창의성과 재미를 장려하는 유쾌한 라이센스 하에 운영됩니다.

요약이 없습니다.

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이 문서는 옥사이드 제어 평면에서 발생한 복잡한 문제에 대해 논의하고 있습니다. 이 문제는 이전의 비동기 취소와 유사한 성격을 가지고 있습니다. 현재의 문제는 "퓨처락(futurelock)"이라고 불리며, 다루기 어려운 부분이 있지만 관리할 수 있는 문제입니다. 프로그래머의 관점에서 프로그램은 정상적으로 작동하는 것처럼 보이지만, 실제 문제는 더 깊이 있으며 경험이 풍부한 러스트 개발자들도 이를 파악하는 데 시간이 걸렸습니다. 다행히도 이 문제를 일으키는 조건은 비동기 취소와 관련된 조건보다 제어하기가 더 쉽습니다.

알고리즘 분석 커뮤니티는 이론적 지식과 실제 응용을 더 잘 연결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 "교과서 분석"이라는 새로운 프레임워크가 제안되었습니다. 이 프레임워크는 알고리즘과 입력 데이터를 모두 모델링하여, 실제 구현과 최선의 사례에 기반해 알고리즘이 실제 상황에서 어떻게 작동하는지를 반영한 결과를 제공합니다.

이 프레임워크는 실용성에서 좋은 성능을 보이는 심플렉스 방법에 적용됩니다. 심플렉스 방법은 최악의 경우 실행 시간이 좋지 않지만, 실제로는 효과적인 결과를 내는 것으로 알려져 있습니다. 이 분석은 기존의 스무드 분석 방법의 몇 가지 한계도 다룹니다. 저자들은 입력과 설계 원칙과 관련된 특정 조건 하에서 심플렉스 방법이 다항식 실행 시간을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

그래프 신경망(GNN)은 지적 재산 보호에 중요한 역할을 하지만, 현재 사용되는 많은 워터마크는 백도어 트리거를 사용하여 모델이 수정될 경우 실패할 수 있어 소유권에 대한 혼란을 초래합니다. 우리는 그래프의 속성에 대한 모델의 이해와 소유권을 연결하는 새로운 방법인 InvGNN-WM을 소개합니다. 이 방법은 성능에 영향을 주지 않으면서 쉽게 검증할 수 있도록 합니다.

InvGNN-WM은 그래프의 연결성을 예측하는 간단한 모델을 사용하며, 잘못된 긍정 결과를 최소화하면서 소유권 정보를 출력하는 디코더를 포함하고 있습니다. 다양한 데이터셋에서의 테스트 결과, InvGNN-WM은 높은 정확도를 유지하며 기존의 워터마크 방법보다 더 나은 성능을 보였습니다. 이 방법은 가지치기나 미세 조정과 같은 모델 변경에도 효과적이지만, 표준 지식 증류는 워터마크를 약화시킬 수 있으며, 워터마크 손실을 추가하면 이를 복원할 수 있습니다. 또한, 우리의 방법이 완전히 탐지되거나 제거되기 어렵다는 점도 확인했습니다.

상대론적 중이온 충돌기(RHIC)의 과학자들이 빛이 물질과 반물질을 생성하는 방식에 대해 중요한 발견을 했습니다. 그들은 고에너지의 빛, 즉 광자가 충돌하여 전자(물질)와 양전자(반물질) 쌍을 생성할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 과정은 아인슈타인의 방정식 E=mc²와 일치하며, 에너지가 질량으로 변환될 수 있음을 보여줍니다.

또한, 연구에서는 빛이 진공 상태에서 자기장을 통과할 때 편광에 따라 다르게 굴절하는 현상인 이중굴절(birefringence)을 관찰했습니다. 이는 지구의 진공 상태에서 이러한 효과가 처음으로 관측된 사례입니다.

이 연구는 거의 빛의 속도로 움직이는 금 이온의 충돌로 생성된 6,000개 이상의 전자-양전자 쌍에 대한 상세한 분석을 바탕으로 하며, 80년 이상 전에 물리학자들이 예측한 내용을 확인했습니다. 이러한 발견은 입자 물리학과 극한 조건에서의 빛과 자기의 상호작용에 대한 이해를 높이는 데 기여합니다.

저자는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 불만을 표출하며, 이것이 인간의 창의성과 개인적인 경험의 가치를 떨어뜨린다고 느낍니다. 그들은 글쓰기가 개인의 생각과 감정을 반영해야 한다고 주장하며, 실수를 하고 그로부터 배우는 것이 인간의 본질이라고 강조합니다. 이 글은 독자들에게 진정성 있게 소통하고 필요할 때 도움을 요청하라고 권장하며, 모든 것을 AI에 의존하지 말 것을 제안합니다. 저자는 진정한 관계와 경험이 자동화된 콘텐츠보다 글쓰기를 더 풍부하게 만든다고 믿습니다.