Vim은 독특한 편집 방식인 모달 편집을 사용하는 인기 있는 텍스트 편집기입니다. 일반 모드에서는 특정 키를 사용하여 마우스 없이도 빠르게 탐색할 수 있습니다. Vim에서 기본적인 이동 방법은 다음과 같습니다.

'h'와 'l' 키를 사용하면 각각 한 글자 왼쪽과 오른쪽으로 이동할 수 있습니다. 'k'와 'j' 키는 한 글자 위와 아래로 이동하며, 줄이 짧을 경우 줄의 끝으로 점프합니다. 'w'와 'b' 키는 각각 다음 단어의 시작과 이전 단어의 시작으로 점프합니다. 'e' 키를 누르면 다음 단어의 끝으로 이동합니다. '^'와 '$' 키는 현재 줄의 시작과 끝으로 이동하는 기능을 합니다.

또한, Function["VimGraph"] 기능을 통해 사용자는 이동 방식과 패턴을 사용자화할 수 있으며, 다양한 그래프 옵션을 지원합니다.

저자는 파일 저장, 캘린더, 메모 등 다양한 서비스를 통합한 소프트웨어인 Nextcloud에 대한 불만을 표현하고 있습니다. 매력적인 기능에도 불구하고, 사용자는 괜찮은 하드웨어에서도 느린 성능을 경험하고 있습니다. 주요 문제는 로드해야 하는 자바스크립트의 양이 많다는 점으로, 15-20MB에 달해 페이지와 앱 로딩에 지연이 발생합니다. 예를 들어, 캘린더 앱은 5.94MB의 자바스크립트를 필요로 하고, 메모 앱은 4.36MB가 필요합니다.

저자는 일부 자바스크립트가 캐시되긴 하지만, 매번 방문할 때마다 여전히 느린 실행 속도를 초래한다고 지적합니다. 이러한 상황 때문에 저자는 작업 관리를 위해 자바스크립트 용량이 훨씬 적고 성능이 더 좋은 Vikunja와 같은 대안을 찾고 있습니다. 저자는 개발 과정의 복잡성과 팀이 직면한 도전 과제를 인정하면서도, 사용자 경험에 미치는 부정적인 영향을 강조합니다. 웹사이트 효율성을 개선하기 위한 통찰력을 얻기 위해 Alex Russell의 웹 성능 관련 작업을 읽어보는 것을 추천합니다.

저자는 벡터 검색을 위한 PostgreSQL 확장인 pgvector를 실제 운영 환경에서 사용하는 데 있어 겪는 어려움에 대해 논의합니다. pgvector는 벡터 임베딩을 Postgres에 통합하는 매력적인 옵션처럼 보이지만, 대규모로 운영할 때 드러나는 문제들은 많은 기사에서 간과되고 있습니다.

첫째, 실제 환경에서의 테스트가 제한적입니다. pgvector에 대한 대부분의 논의는 간단한 시연에 기반하고 있으며, 실제 운영에서의 복잡성을 간과하고 있습니다.

둘째, 인덱싱에 어려움이 있습니다. pgvector는 두 가지 인덱스 유형(IVFFlat과 HNSW)을 제공하지만, 각각 단점이 존재합니다. IVFFlat은 초기 설정이 필요하며, 주기적인 재구성이 없으면 시간이 지남에 따라 검색 품질이 저하됩니다. HNSW는 더 나은 검색 결과를 제공하지만, 상당한 메모리를 요구하고 높은 쓰기 부하에서 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

셋째, 실시간 검색이 어렵습니다. 데이터 삽입 후 즉각적인 검색 가능성을 확보하기 힘들며, 새로운 데이터가 추가되면 검색 성능이 저하될 수 있습니다. 최적의 인덱싱을 유지하기 위해서는 복잡한 우회 방법이 필요합니다.

넷째, 쿼리 계획이 복잡합니다. 효과적인 쿼리를 위해 필터링이 필요하지만, 이는 비효율적인 성능을 초래할 수 있습니다. 필터링을 위한 여러 전략이 있지만, 각 전략마다 장단점이 있습니다.

다섯째, 운영 현실이 복잡합니다. 벡터 데이터와 메타데이터를 함께 관리하는 것은 특히 인덱스 재구성 시 자원 소모가 크고 방해가 될 수 있습니다.

여섯째, 하이브리드 검색과 필터 관리가 간단하지 않습니다. 벡터 유사성과 전통적인 검색 기능을 결합하는 것은 최적의 결과를 얻기 위해 추가적인 노력이 필요합니다.

마지막으로, 대안 솔루션이 있습니다. Pinecone이나 Weaviate와 같은 전용 벡터 데이터베이스는 이러한 문제에 대한 내장 솔루션을 제공하며, 더 나은 쿼리 계획, 실시간 인덱싱, 확장성을 갖추고 있어 pgvector를 사용하는 것보다 더 효율적이고 비용 효과적일 수 있습니다.

결론적으로, pgvector는 유용할 수 있지만, 운영상의 도전 과제가 상당하여 신중한 계획과 관리가 필요합니다. 많은 팀에게는 전용 벡터 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다.

다음 링크에서 데모를 확인할 수 있습니다: Linux WASM 데모.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

상세하고 상호작용이 가능한 3D 도시 장면을 만드는 것은 중요하지만, 모델 훈련에 필요한 고품질 3D 스캔이 부족해 어려운 작업입니다. 이 논문에서는 Skyfall-GS라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 기본적인 3D 형태를 위해 사용 가능한 위성 이미지를 결합하고, 확산 모델을 활용해 고품질의 세부 사항을 생성합니다. Skyfall-GS는 비싼 주석 없이도 대규모 3D 도시 블록을 만들 수 있으며, 실시간 탐색이 가능합니다. 이 방법은 장면의 기하학과 질감을 단계적으로 개선하는 과정을 사용합니다. 테스트 결과, Skyfall-GS는 기존 방법보다 더 나은 품질의 현실적인 3D 모델을 생성하는 것으로 나타났습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 LaTeX 수학 공식을 오프라인에서 사용할 수 있도록 SVG 형식으로 변환하는 방법에 대해 설명합니다. 특히 Pandoc과 MathJax를 활용하는 방법이 주된 내용입니다.

Pandoc은 --mathjax 옵션을 사용하여 LaTeX 수학을 MathJax에 맞게 준비할 수 있지만, 이 경우 외부 서버에서 리소스를 가져오기 때문에 인터넷 연결이 필요합니다. 외부 서버에 의존하지 않으려면 사용자가 직접 MathJax 라이브러리를 포함할 수 있습니다. 그러나 이 방법도 일부 EPUB 리더와 같이 JavaScript를 지원하지 않는 장치에서는 작동하지 않습니다.

더 넓은 호환성을 원한다면, Pandoc의 --mathml 옵션을 사용하여 MathML을 선택할 수 있습니다. 대부분의 최신 브라우저에서 지원되기 때문에 유용합니다. SVG를 포함한 독립적인 문서를 만들기 위해서는 Nokogiri와 같은 HTML 파서를 사용하여 MathJax의 span을 이미지로 교체할 수 있습니다. 또는 MathJax의 CLI 도구나 pdflatex를 사용하여 변환할 수도 있습니다.

또 다른 방법으로는 Puppeteer나 jsdom과 같은 헤드리스 브라우저를 사용하여 MathJax를 실행한 후 수정된 HTML을 직렬화하는 방법이 있습니다. 저자는 최근 jsdom이 이전 시도보다 성능이 더 좋다고 느껴 이 작업에 적합한 옵션으로 보고 있습니다.

마지막으로, JavaScript나 외부 리소스가 필요 없는 독립적인 HTML 문서를 생성하기 위한 샘플 명령어도 제공됩니다. 전체 구현 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어, 사용자가 LaTeX 수학을 SVG로 쉽게 변환할 수 있도록 돕습니다.

Geonum은 과학적 계산을 위한 새로운 접근 방식으로, 수학적 연산을 단순화하기 위해 기하학적 원리를 숫자 표현에 통합합니다. 전통적인 숫자는 "스칼라"로 처리될 때 중요한 기하학적 정보를 잃는 경우가 많습니다. 반면, Geonum은 각도와 차원을 유지하여 방향과 회전과 관련된 계산을 더 직관적으로 수행할 수 있게 합니다.

Geonum은 좌표를 쌓는 대신 회전(π/2 단위)을 사용하여 차원을 정의합니다. 각 기하학적 숫자는 길이와 각도를 모두 포함하며, 더 높은 차원은 추가적인 각도로 표현됩니다. 이러한 방식은 연산의 복잡성을 크게 줄여줍니다. 전통적인 방법은 행렬과 텐서를 포함한 복잡한 계산을 요구하여 성능이 느려질 수 있지만, Geonum은 차원에 관계없이 일정한 시간 내에 연산을 수행할 수 있습니다.

Geonum은 미분, 투영, 기하학적 곱과 같은 다양한 수학적 연산을 지원하며, 이러한 연산은 Geonum의 독특한 구조 덕분에 간소화됩니다. 성능 벤치마크에 따르면, Geonum의 연산은 전통적인 접근 방식보다 훨씬 빠르며, 고차원 계산에 실용적입니다.

Geonum은 미적분 연산을 단순화하여 미분과 같은 복잡한 계산을 전통적인 극한 계산 없이 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 텍스트에서는 프로그래밍에서 Geonum을 사용하는 방법에 대한 예시를 제공하며, 차원에 구애받지 않고 각도와 투영을 계산하는 데 있어 사용의 용이성을 강조합니다.

결론적으로, Geonum은 기하학적 개념을 통합하여 수학적 계산을 처리하는 새로운 방식을 제공하며, 다양한 차원에서 더 빠르고 직관적인 계산을 가능하게 합니다.

저자는 Rust를 사용하여 "asciidocr"라는 Asciidoc 파서를 만들었습니다. 기존의 Ruby 버전인 Asciidoctor는 각 기계에 Ruby를 설치해야 했기 때문에 더 효율적인 도구를 원했기 때문입니다. 저자는 성능 면에서 Rust를 선호하며 Ruby로 작성하는 것을 피하고 싶었습니다.

이 과정은 다음과 같은 단계로 진행되었습니다. 첫째, 저자는 Rust를 배우기 위해 멘토링을 받으며 기술을 향상시켰습니다. 둘째, 기존의 분석 패키지를 사용하지 않고 처음부터 파서를 작성하기로 결정하여 더 깊이 있는 지식을 얻고자 했습니다. 셋째, Asciidoc 문서를 문자 단위로 스캔하여 내용을 구조화된 형태로 표현하는 토큰 시스템을 구현했습니다. 이를 통해 추상 구문 그래프(ASG)를 생성했습니다. 넷째, 다양한 유형의 토큰을 처리하기 위해 일련의 매치 문을 사용하여 파싱 로직을 구성했습니다. 마지막으로, 이 파서는 주로 HTML과 최종적으로 Word 문서(docx) 형식으로 출력을 생성합니다. HTML 문서는 Tera라는 템플릿 시스템을 사용하여 작성됩니다.

저자는 asciidocr가 Asciidoctor의 모든 기능을 포함하지는 않지만, 지시문과 빠른 변환 프로세스를 포함한 상당한 기능을 제공한다고 인정합니다. 향후 언어 지원을 확장하고 docx 출력 기능을 향상시키는 등의 개선 계획도 있습니다.

전반적으로 저자는 자신이 만든 도구의 효율성과 Rust 및 소프트웨어 개발 관행에 대한 학습 경험에 대해 자부심을 느끼고 있습니다.

지속 학습 문제는 기계 학습 모델을 업데이트할 때 이전에 학습한 정보를 잃지 않는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 도전 과제는 인간이 경험을 통해 학습하는 것처럼 모델이 지속적으로 학습할 수 있도록 하면서도 이미 알고 있는 내용을 잊지 않도록 하는 것입니다.

메모리 레이어는 지속 학습을 가능하게 하는 효과적인 방법으로 제안됩니다. 이 레이어는 높은 용량을 갖추고 있지만 각 학습 단계에서 몇 가지 매개변수만 활성화하여 새로운 정보를 학습할 때 최소한의 망각으로 이어지도록 설계되었습니다.

지속 학습에는 두 가지 주요 도전 과제가 있습니다. 첫 번째는 일반화로, 새로운 데이터에서 무엇을 학습할지를 이해하면서 학습한 정보가 다양한 맥락에서 적용될 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어, 문장에서 사실을 배우면서 그 의미를 파악하는 것이 포함됩니다. 두 번째는 통합으로, 새로운 지식을 기존 지식과 결합하되 중요한 정보를 잃지 않도록 하는 것입니다. 이는 "재앙적 망각" 문제를 해결하는 데 중요한 요소입니다.

효과적인 지속 학습 시스템은 새로운 데이터가 들어올 때 필요한 매개변수만 업데이트하고, 시간이 지남에 따라 대량의 정보를 처리하며, 새로운 입력에 따라 지식을 적응적으로 통합하고 재조직해야 합니다.

현재의 접근 방식으로는 여러 가지 방법이 논의됩니다. 맥락 내 학습은 제한된 맥락 내에서 정보를 적응시키지만, 데이터가 추가됨에 따라 혼란이 발생하는 문제에 직면합니다. 검색 보강 생성(RAG)은 과거 경험의 버퍼를 사용하여 현재 작업에 정보를 제공하지만, 지식 압축이 부족합니다. 매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT) 기술인 LoRA는 목표 업데이트를 가능하게 하지만 용량이 낮을 수 있습니다. 전문가 혼합(MoE)은 새로운 작업을 위해 전문화된 전문가를 추가하지만 이 접근 방식은 번거로울 수 있습니다.

메모리 레이어 아키텍처는 전통적인 모델의 일부를 관련 학습 정보를 효율적으로 검색하는 시스템으로 대체합니다. 이를 통해 보다 목표 지향적인 업데이트와 지식의 더 나은 보유가 가능합니다. 저자들은 새로운 정보와 관련된 메모리 슬롯만 미세 조정하는 방법을 제안하여 망각의 위험을 최소화합니다. 실험 결과, 이 접근 방식이 전통적인 전체 미세 조정 및 LoRA보다 더 나은 성능을 보인다고 합니다.

미래 방향으로는 대규모 모델과 실제 지속 학습 응용 프로그램에 대한 추가 연구의 필요성이 강조됩니다. 지속 학습 능력을 평가하기 위한 더 나은 벤치마크와 평가 방법이 필요하다는 점도 언급됩니다. 저자들은 메모리 레이어가 지속 학습을 위한 유망한 해결책이라고 주장하며, 사용자 피드백을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 적응하면서 이전 지식을 유지할 수 있는 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

점곱의 개념을 일상적인 예를 통해 설명합니다.

저자는 자신과 아내가 살 도시를 평가하는 방법에 대해 이야기합니다. 그들은 날씨와 경제성을 기준으로 점수를 매겼습니다. 처음에는 이 점수를 단순히 더했지만, 날씨에 더 큰 비중을 두고 싶었습니다. 그래서 날씨 점수에 1.1을 곱하는 방식으로 가중치를 주어 가중합을 만들었습니다.

점곱은 두 벡터의 가중합으로 정의됩니다. 도시 예시에서 날씨와 경제성 점수는 벡터로 표현되며, 점곱은 각 점수에 해당하는 가중치를 곱한 후 그 결과를 더하여 계산됩니다.

여러 도시의 경우에도 각 도시의 점수에 대해 별도의 점곱을 계산해야 하며, 모든 점수를 하나의 연산으로 합치려 하지 않아야 합니다.

또한, 복권 예시를 통해 점곱을 사용하여 복권 티켓의 기대 가치를 계산하는 방법도 설명합니다. 상금의 금액에 확률을 곱하여 티켓의 평균 가치를 결정합니다.

점곱은 선형대수에서 간단하지만 중요한 연산으로 강조되며, 특히 다음 장에서 다룰 행렬 곱셈을 이해하는 데 필수적입니다.

요약하자면, 점곱은 두 벡터의 구성 요소를 곱하고 더하여 가중합을 계산하는 방법입니다.

나는 Rust를 사용하여 그래픽 프로그래밍 기능을 탐구하는 프로젝트를 진행하고 있다. 이 프로젝트의 목표는 레이 트레이서를 만드는 것이다. 처음에는 간단한 3D 장면을 브라우저에서 렌더링하는 것이 목표였지만, 현재는 다음과 같은 기능을 갖춘 작은 렌더러로 발전했다.

로컬 또는 온라인에서 wgpu와 WebAssembly를 사용하여 실행할 수 있으며, 성능을 높이기 위해 경계 볼륨 계층(BVH)을 사용하여 메쉬를 렌더링한다. 또한, 현실적인 이미지를 위해 직접 조명과 간접 조명을 모두 시뮬레이션할 수 있다. 이 프로젝트는 GitHub Pages를 통해 무료 웹 데모로 쉽게 공유할 수 있다.

프로젝트가 완벽하지는 않지만, 많은 것을 배우는 좋은 경험이 되었다. 앞으로는 머신러닝 프로젝트에도 Rust를 사용할 계획이다.

프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 웹 데모도 체험해볼 수 있다. 비슷한 프로젝트나 wgpu, Rust의 레이 트레이싱에 경험이 있는 분들의 피드백을 환영한다.

llms.py는 사용자가 다양한 언어 모델(LLM)에 오프라인으로 접근할 수 있도록 도와주는 경량 도구입니다. 이 도구는 명령줄 인터페이스(CLI)나 웹 사용자 인터페이스(UI)를 통해 데이터의 프라이버시를 유지하면서 사용할 수 있습니다. 여러 LLM 제공업체를 지원하며, 쉽게 설정할 수 있는 장점이 있습니다.

이 도구의 주요 특징 중 하나는 경량 설계입니다. 단일 파이썬 파일로 구성되어 있으며, 의존성이 최소화되어 있습니다. 또한 OpenAI, Google, Anthropic 등 다양한 제공업체와 호환되어 사용자가 로컬 모델과 API 모델을 혼합하여 사용할 수 있습니다. 요청 관리 기능이 있어, 사용 가능한 제공업체로 자동으로 요청을 라우팅하고 실패한 요청은 재시도합니다. 내장된 UI를 통해 비용과 사용량을 모니터링할 수 있는 분석 기능도 포함되어 있습니다. 이미지와 오디오 파일을 처리할 수 있는 기능도 지원합니다. 설정 관리는 JSON 파일을 통해 제공업체를 쉽게 활성화하거나 비활성화하고 설정을 관리할 수 있습니다.

사용자 인터페이스는 ChatGPT와 유사한 디자인을 가지고 있으며, 다크 모드, 비용 분석, 활동 로그 기능이 포함되어 있습니다. 사용자는 제공업체의 신뢰성과 응답 시간을 확인할 수 있습니다.

설치는 pip 또는 Docker를 통해 가능하며, 각 제공업체에 대한 API 키 설정이 필요합니다. 사용자는 CLI에서 간단한 명령어를 사용하여 쿼리를 만들 수 있으며, 텍스트, 이미지, 오디오, 문서 등 다양한 입력 유형을 지원합니다. 사용자 정의 채팅 요청은 JSON 형식으로 정의할 수 있습니다.

지원되는 제공업체에는 OpenAI, Anthropic, Google, Grok 등이 있으며, 각 제공업체에 대한 API 키 요구 사항이 상세히 설명되어 있습니다. 고급 기능으로는 채팅 요청을 위한 사용자 정의 매개변수 설정, OpenAI 호환 요청을 위한 HTTP 서버로 실행할 수 있는 기능, 그리고 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 Docker 지원이 포함됩니다.

문제 해결을 위한 일반적인 이슈로는 설정 파일 문제, 제공업체 가용성, API 키 확인 등이 있습니다. 이 프로젝트는 새로운 제공업체 지원 추가와 같은 기여를 환영합니다.

전반적으로 llms.py는 프라이버시와 사용자 정의에 중점을 두고 다양한 언어 모델에 오프라인으로 접근할 수 있는 다재다능한 도구입니다.

KaTeX는 웹사이트에서 수학 표현을 빠르고 효율적으로 렌더링하는 도구입니다. 이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 속도입니다. KaTeX는 전체 페이지 레이아웃을 조정할 필요 없이 수학을 신속하게 렌더링합니다. 둘째, 품질입니다. KaTeX는 고품질 수학 조판으로 유명한 TeX 기반의 레이아웃 시스템을 사용합니다. 셋째, 의존성이 없습니다. 추가 라이브러리 없이도 웹사이트에 쉽게 포함될 수 있습니다. 마지막으로 서버 측 렌더링 기능이 있습니다. KaTeX는 다양한 브라우저에서 일관된 출력을 제공하며, Node.js를 사용해 미리 수학 표현을 준비하고 HTML로 전송할 수 있습니다.

KaTeX는 많은 수학 표현이 있는 페이지에서도 뛰어난 성능을 발휘하여 개발자들에게 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.

이 기사는 오리건주 로도덴드론 근처의 US-26 도로 안전 개선에 관한 복잡한 이야기를 다루고 있습니다. 이 프로젝트는 1990년대 후반에 사고율이 높아지면서 시작되었습니다. 지역 주민들은 특히 좌회전 차선이 없어 위험한 운전 조건에 대한 우려를 표명했고, 이에 따라 오리건 교통부(ODOT)는 도로 확장을 고려하게 되었습니다.

하지만 이 프로젝트는 여러 차례 지연되었습니다. 이는 환경 보호와 역사적 보존을 위한 규제 검토 때문이었습니다. 지역 주민 그룹인 마이클 P. 존스가 이끄는 단체는 중요한 역사적 유적지에 대한 우려를 제기했습니다. 이들은 특정 바위 구조물이 역사적으로 의미가 있을 것이라고 주장했습니다. 여러 차례 조사 결과 역사적 중요성이 없다는 결론이 나왔음에도 불구하고, 존스와 다른 이해관계자들로부터 계속해서 법적 도전이 이어졌습니다.

2008년까지 수년간의 계획과 소송 끝에 마침내 공사가 시작되었지만, 여러 가지 복잡한 문제가 발생했습니다. 이 프로젝트는 안전성을 높이고 사고를 줄이기 위한 것이었지만, 거의 10년 가까이 지연되었고, 그로 인해 수년간의 법적 분쟁이 이어졌습니다. 결국 좌회전 차선은 완공되었지만, 안전 조치를 시행하는 데 있어 지연으로 인해 시간, 비용, 인명 손실 등에서 큰 부담이 발생했습니다.

영국의 YASA라는 회사가 테슬라의 모터보다 훨씬 더 강력한 새로운 소형 전기 모터를 개발했습니다. 이 모터는 무게가 28파운드에 불과하지만, 1,000마력 이상의 출력을 낼 수 있어 이전 YASA의 기록보다 40% 더 성능이 뛰어납니다. 이 모터는 지속적으로 강력한 성능을 유지할 수 있어 장기 사용에 적합합니다.

YASA의 CEO인 요르그 미스카는 이 모터가 현재 시장에서 가장 앞선 모터의 성능 밀도의 세 배에 해당한다고 강조했습니다. 이는 전기차(EV)의 패러다임을 바꿀 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 더 가벼운 모터는 더 가벼운 자동차로 이어져, 효율성, 가속력, 배터리 주행 거리 등을 향상시킵니다.

YASA는 이미 페라리와 메르세데스-AMG와 같은 고급 차량에 모터를 공급하고 있으며, 생산량이 증가함에 따라 이러한 효율적인 모터가 더 저렴한 전기차에도 사용될 수 있기를 희망하고 있습니다. 이 혁신은 고급 성능이 소형으로도 가능하다는 것을 보여줍니다.

이 글에서는 지식 근로자들이 인공지능 시대에 자신의 경력을 어떻게 보호할 수 있는지에 대해 다룹니다. 새로운 기술에 적응하고 인공지능이 쉽게 복제할 수 없는 기술을 개발하는 것이 중요하다고 강조합니다. 창의성, 비판적 사고, 감정 지능에 집중함으로써 근로자들은 노동 시장에서 자신의 가치를 높일 수 있습니다. 저자는 지속적인 학습과 산업 동향에 대한 최신 정보를 유지하여 경쟁력을 유지할 것을 권장합니다.

클라우드플레어는 러스트 프로그래밍 언어로 구축된 새로운 프록시 프레임워크인 Oxy를 소개했습니다. Oxy는 제로 트러스트 게이트웨이와 아이클라우드 프라이빗 릴레이를 포함한 다양한 클라우드플레어 프로젝트를 지원합니다. 이 프레임워크는 대량의 트래픽을 효율적으로 처리하도록 설계되었으며, 다양한 통신 프로토콜에 걸쳐 요청을 프록시하는 데 있어 손쉬운 사용자 정의와 확장성을 제공합니다.

Oxy의 주요 특징 중 하나는 전통적인 프록시 서버처럼 작동하면서도 트래픽 처리에 대한 고급 프로그래밍 기능을 제공한다는 점입니다. 이를 통해 라우팅과 트래픽 분석을 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 최소한의 코딩으로 HTTP 방화벽과 같은 서비스를 신속하게 설정할 수 있으며, Oxy는 요청과 응답을 처리하는 과정을 간소화하여 개발자들이 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕습니다.

Oxy는 다양한 트래픽 유형을 지원하여 유연한 입력 및 출력 방법을 제공합니다. OSI 모델의 여러 계층에서 트래픽을 분석하고 조작할 수 있어 애플리케이션의 기능을 향상시킵니다. 또한, Oxy는 다양한 트래픽 유형의 효율적인 터널링을 가능하게 하며, HTTP 요청과 응답을 분석할 수 있는 도구를 제공합니다.

강력한 암호화 프로토콜을 통합하여 안전한 통신과 트래픽 검사를 지원합니다. 개발자들은 YAML 구성 파일을 사용하여 Oxy의 기능을 사용자 정의하고, 훅을 통해 자신의 코드를 통합할 수 있습니다. Oxy는 초기 프로젝트의 구성 요소를 재사용하여 반복적으로 개발되었으며, 이를 통해 향후 개발을 간소화했습니다.

Oxy와 핑고라(또 다른 클라우드플레어 프록시)는 몇 가지 유사점을 공유하지만, 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. 핑고라는 비정상적인 트래픽 구성을 처리하는 데 중점을 두는 반면, Oxy는 고성능 프록시 애플리케이션을 위한 다재다능한 플랫폼입니다. Oxy는 현대 네트워크 서비스에 강력하고 유연한 솔루션을 제공하도록 설계되었으며, 클라우드플레어의 아키텍처를 강화하고 인터넷 기능을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 향후 블로그 포스트에서는 Oxy의 기술적 측면을 더 깊이 다룰 예정입니다.

요약이 없습니다.

블로그에서는 SSLMate의 구글 클라우드 계정이 2024년 이후 세 번이나 사전 통보 없이 정지된 문제를 다루고 있다. 이러한 정지는 고객의 구글 클라우드 계정과의 통합을 방해하며, 보안과 사용 편의성 사이에서 선택을 강요한다.

SSLMate는 구글의 문서에 따라 서비스 계정을 사용해 고객 자원에 안전하고 쉽게 접근하고 있다. 그러나 계정 정지로 인해 이 과정이 복잡해져 매번 접근을 복구하는 것이 어려워졌다.

저자는 복구 과정에서의 불만을 공유하며, 자동화된 이메일과 구글이 정지 사유에 대해 소통하지 않는 점을 지적한다. 다시 로그인할 수 있게 되었음에도 불구하고 정지는 계속해서 문제를 일으킨다.

저자는 통합 보안을 개선하기 위한 대안으로 OpenID Connect(OIDC)를 제안하지만, 설정 과정이 불필요하게 복잡하다고 느낀다. 현재의 솔루션이 임의의 계정 정지에 취약하므로 구글이 OIDC를 간소화해야 한다고 주장한다.

결론적으로 저자는 구글 클라우드 통합에서의 트레이드오프를 강조한다. 사용자는 간편한 설정, 장기적인 자격 증명 없이 보안, 또는 정지에 대한 보호 중 하나를 선택할 수 있지만, 세 가지를 동시에 이룰 수는 없다.

아두이노 우노 Q는 퀄컴이 아두이노를 인수한 후에 출시된 새로운 개발 보드입니다. 이 보드는 컴퓨터와 마이크로컨트롤러의 기능을 결합하여 라즈베리 파이와 아두이노 우노의 특징을 모두 가지고 있습니다.

이 보드는 퀄컴 드래곤윙 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 하며, 구형 Arm A53 CPU 코어, 2GB RAM, 16GB eMMC 저장 공간을 갖추고 있습니다. 운영 체제는 데비안 리눅스를 사용하며, 파이썬과 C++로 프로그래밍할 수 있는 아두이노의 앱 랩도 포함되어 있습니다. 전원 및 연결을 위한 USB-C 포트가 하나 있지만, 여러 포트가 없어 설치가 번거로울 수 있습니다.

성능은 구형 라즈베리 파이 모델과 비슷하지만, RAM과 처리 능력의 한계로 인해 제한이 있습니다. 또한 전통적인 아두이노 보드보다 전력 소모가 많아 배터리 사용에 제약이 있을 수 있습니다.

로봇 공학이나 경량 산업 제어에 적합하지만, 웹 브라우징이나 미디어 소비와 같은 일반적인 용도로는 적합하지 않습니다. 소프트웨어 관리가 어려울 수 있으며, 리눅스와 마이크로컨트롤러 간의 통합이 매끄럽지 않습니다.

이 보드의 회로도는 공개되어 있어 아두이노의 오픈 소스 정신을 유지하고 있지만, 퀄컴의 장기적인 프로젝트에 대한 헌신에 대한 우려가 있습니다.

우노 Q는 독특하지만 제한된 보드로, 아두이노 생태계에 이미 있는 사람들에게는 매력적일 수 있습니다. 다른 단일 보드 컴퓨터와 비교했을 때 그 가치는 의문이며, 새로운 사용자나 일반 프로젝트에는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

이 텍스트는 레이몬드 토이라는 개인과 관련된 항목에 대한 기본 정보를 제공합니다. 이 항목은 마지막으로 280일 전에 활성화되었으며, 댓글은 없습니다. 참여자는 한 명이며, 즐겨찾기에 추가하거나 제거할 수 있는 옵션이 있습니다.

저자는 FreeBSD라는 운영 체제 계열을 사용하여 자가 호스팅의 즐거움을 재발견한 과정을 이야기합니다. 이전의 기술 루틴에 갇혀 있다고 느낀 저자는 새로운 시작이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 그들은 여러 애플리케이션을 컨테이너나 가상 머신에서 실행하는 데 FreeBSD가 매우 적합하다는 것을 알게 되었습니다.

처음에 저자는 새로운 시스템을 설정하는 데 어려움을 느꼈지만, 배우는 것에 대한 기대감이 있었습니다. FreeBSD의 단순함, 좋은 문서화, 그리고 장기적인 호환성 덕분에 문제 해결이 쉬웠습니다. 또한, 지원하는 BSD 커뮤니티는 저자의 질문에 유용한 답변을 제공했습니다.

현재 설정의 장기적인 미래에 대해서는 확신이 없지만, 저자는 배우는 과정이 즐겁고 재미있다고 느끼고 있습니다. 앞으로 자신의 경험에 대해 더 많이 공유할 계획입니다.

이 기사는 비원주종 어종의 도입이 생태계에 미치는 영향과 식민지 수자원 관리 관행의 광범위한 결과에 대해 다루고 있습니다. 1970년대에 해충 방제를 위해 미국에 도입된 아시아 잉어는 지역 어류 개체군에 심각한 혼란을 초래했습니다. 이러한 상황은 비원주종이 다양한 지역에 도입되어 원주종과 서식지가 감소하는 생태적 혼란을 초래했던 역사적 패턴을 반영합니다.

저자는 인도에서의 송어 도입과 우간다의 나일 농어 도입과 같은 여러 사례를 강조합니다. 이러한 도입의 의도는 스포츠나 해충 방제와 같은 것이었지만, 결과적으로 생태적 파괴를 초래했습니다. 기사는 이러한 역사적 사건들을 "고급 현대주의"라는 개념과 연결짓습니다. 이는 국가 주도의 프로젝트가 자연 환경을 통제하고 수정하려 했지만, 종종 재앙적인 결과를 낳았음을 보여줍니다.

주요 내용 중 하나는 식민지 세력이 수자원을 착취하고 대규모 관개 및 인프라 프로젝트를 통해 경관을 변화시켜 사회적 및 환경적 문제를 초래했다는 점입니다. 이러한 관행의 유산은 식민지 이후에도 계속되었으며, 개발도상국들이 식민지 패턴을 반영한 유사한 프로젝트를 시행하면서 생태적 및 사회적 갈등을 악화시켰습니다.

기사는 이러한 프로젝트로 인한 환경적 혼란이 지속적인 영향을 미쳤으며, 이는 전 세계적인 위기에 기여하고 있음을 지적합니다. 따라서 물과 생태계 시스템을 관리하는 데 있어 보다 지속 가능한 접근 방식이 필요하다는 점을 강조합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

마이크 호른은 다양한 작업, 특히 디자인 작업을 위해 설계된 다용도 도구 키트를 소개합니다. 이 도구 키트는 리히트랩의 대형 마룬 카모 펜 케이스에 담겨 있으며, 여러 층으로 구성된 도구와 문구류가 포함되어 있습니다.

외부에는 메모지용 포켓이 있습니다. 첫 번째 층에는 멀티툴, 가위, 스위스 군용 칼이 들어 있습니다. 두 번째 층은 두 개의 부분으로 나뉘어 있습니다. 2.1층에는 쵸칼 끝의 검은색 샤피, 사이드 커터, 스칼펠, 조절 가능한 스패너, 두 개의 공예용 커터가 포함되어 있습니다. 2.2층에는 비트가 있는 작은 드라이버 손잡이, 전선 스트리퍼 및 커터, 다양한 핀셋, 브러시와 연필 같은 추가 도구들이 있습니다.

세 번째 층에는 USB 케이블과 분배기, 종이 클립과 불독 클립, microSD에서 SD로 변환하는 어댑터, 또 다른 멀티툴, 자, 줄자 등 더 많은 도구가 포함되어 있습니다. 이 도구 키트는 멀티툴 때문에 무겁지만 매우 실용적입니다. 호른은 박스 커터와 같은 중복된 도구가 일부 있다고 언급하며, 공간을 절약하기 위해 중복을 줄이면서 더 많은 도구를 추가할 계획입니다.

FurtherAI는 보험 산업을 위한 AI 에이전트를 개발하기 위해 소프트웨어 엔지니어, AI 엔지니어, 그리고 전방 배치 엔지니어를 채용하고 있습니다. 이 회사는 Andreessen Horowitz의 주도로 2,500만 달러의 시리즈 A 자금을 확보했으며, 올해 매출이 10배 이상 성장했습니다. 팀은 작지만 경험이 풍부하며, 많은 구성원이 Apple, Microsoft, Amazon과 같은 대기업 출신입니다.

그들은 샌프란시스코에 거주하며 자신의 작업에 책임감을 가지고 실제로 변화를 만들고자 하는 우수한 엔지니어를 찾고 있습니다. 관심 있는 지원자는 Sashank(CTO)에게 [email protected]으로 연락하면 됩니다.

또한, 성공적으로 채용된 경우 1만 달러의 추천 보너스가 제공됩니다. 더 많은 채용 정보는 그들의 채용 페이지에서 확인할 수 있습니다.

우크라이나 남성 유리 이고레비치 리브초프, 일명 "미스터ICQ"가 이탈리아에서 체포되어 현재 미국의 구금 상태에 있습니다. 그는 2012년에 자버 제우스라는 해킹 그룹과 함께 일한 혐의로 기소되었습니다. 이 그룹은 미국 기업들로부터 수백만 달러를 훔쳤습니다. 자버 제우스는 제우스 뱅킹 트로이 목마의 수정된 버전을 사용하여 주로 중소기업의 은행 정보를 탈취했습니다.

리브초프는 사이버 범죄 작전에서 중요한 역할을 하며 새로운 피해자에 대한 알림을 처리하고 훔친 돈을 세탁하는 데 도움을 주었습니다. 이 그룹은 급여 시스템을 수정하여 돈을 이체하도록 모집된 사람들, 즉 돈 세탁꾼을 추가하는 등의 전술을 사용했습니다. 리브초프는 이탈리아에서 항소에 실패한 후 미국으로 송환되었습니다.

자버 제우스 팀은 피해자의 은행에서 일회용 비밀번호를 가로채는 기능 등 정교한 방법으로 유명했습니다. 이 그룹의 리더인 막심 야쿠벳츠는 1억 달러 이상의 도난 사건을 일으킨 악명 높은 사이버 범죄 그룹인 이블 코프를 이끌기도 했습니다. 리브초프의 체포는 기업을 겨냥한 사이버 범죄에 대응하기 위한 지속적인 노력의 일환입니다.

이 글에서는 저자가 수학과 컴퓨터 과학에서의 타입 이론과 증명 시스템에 대한 경험과 생각을 다루고 있으며, 특히 이자벨(Isabelle)과 의존 타입의 관계에 초점을 맞추고 있습니다.

저자는 이자벨이 증명 객체를 사용하지 않는 이유에 대한 일반적인 질문을 반영하며, 증명 객체가 타입 이론에서 표준이지만 필요하지 않고 공간을 차지한다고 설명합니다. 그는 타입 검사가 증명 단계를 유효하게 보장할 수 있다고 주장합니다.

저자는 N G de Bruijn과 AUTOMATH 시스템과의 초기 상호작용을 회상하며, 직접 사용하지는 않았지만 수학적 텍스트를 형식화하는 접근 방식에서 영감을 받았다고 말합니다.

저자는 마르틴 뢰프 타입 이론에 대한 광범위한 연구를 설명하며, 프로그램 합성에 대한 형식적 접근 방식을 높이 평가합니다. 그러나 그는 이론의 경직성과 의도적 동등성으로의 전환에 불만을 느끼며, 이는 그의 작업에 방해가 되었다고 언급합니다.

글에서는 연구자들이 새로운 형식 체계를 개발할지 기존의 것을 발전시킬지에 대한 선택의 중요성을 강조합니다. 저자는 하드웨어 검증에서 고차 논리를 성공적으로 사용한 마이크 고든의 사례를 언급합니다.

저자는 유럽 연구 위원회가 지원한 ALEXANDRIA 프로젝트에 대한 경험을 공유하며, 이 프로젝트는 이자벨을 사용해 고급 수학 결과를 형식화하는 것을 목표로 했습니다. 초기에는 고차 논리의 한계에 대한 우려가 있었지만, 팀은 중요한 정리를 성공적으로 형식화했습니다.

마지막으로 저자는 의존 타입이 성숙해지고 Lean과 같은 도구가 인기를 얻고 있지만, 여전히 그 필요성에 대해 확신하지 못한다고 결론짓습니다. 그는 성능 문제와 특정 증명에서의 어려움을 언급합니다.

전체적으로 이 글은 저자가 다양한 타입 이론을 탐구하며 겪은 여정과 그 실용적 응용, 수학과 컴퓨터 과학에서의 형식 검증의 변화하는 환경을 강조합니다.

최근 발표된 두 개의 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 보안과 프롬프트 주입 위험에 대해 다루고 있습니다.

첫 번째 논문인 '에이전트의 두 가지 규칙'은 메타 AI에서 발표되었습니다. 이 논문은 AI 에이전트가 프롬프트 주입으로 인한 심각한 문제를 피하기 위해 세 가지 특성 중 두 가지만을 세션에서 가져야 한다고 제안합니다. 이 세 가지 특성은 다음과 같습니다. 첫째, 신뢰할 수 없는 입력을 처리할 수 있어야 합니다. 둘째, 민감한 데이터나 시스템에 접근할 수 있어야 합니다. 셋째, 상태를 변경하거나 외부와 소통할 수 있어야 합니다. 만약 에이전트가 새로운 세션을 시작하지 않고 세 가지 특성을 모두 필요로 한다면, 자율적으로 작동해서는 안 되며 감독이 필요하다는 것입니다. 이 접근법은 데이터 도난과 같은 위험을 초래할 수 있는 프롬프트 주입 공격과 관련된 위험을 명확히 하는 데 목적이 있습니다.

두 번째 논문인 '공격자는 두 번째로 움직인다'는 프롬프트 주입과 탈옥에 대한 12가지 방어 방법의 효과를 분석합니다. 연구 결과, 이러한 방어 방법들은 정적 예시 공격보다 더 정교한 적응형 공격에 대해 실패하는 것으로 나타났습니다. 주요 AI 기관의 팀이 수행한 이 연구는 많은 방어 방법이 90% 이상의 성공률로 우회될 수 있음을 보여주었습니다. 저자들은 방어 방법에 대한 더 나은 평가 방법이 필요하다고 주장하며, 간단하고 분석 가능한 방어 방법의 필요성을 강조했습니다. 그러나 요약의 저자는 신뢰할 수 있는 방어 방법의 개발에 대해 회의적인 입장을 보였습니다.

전반적으로 '두 가지 규칙'은 프롬프트 주입 방어의 지속적인 도전 속에서 안전한 LLM 시스템을 구축하기 위한 현재의 최선의 전략으로 권장됩니다.

요약이 없습니다.

마이크로소프트가 윈도우 11의 "업데이트 후 종료" 기능에 대한 오랜 문제를 해결했습니다. 새로운 윈도우 11 25H2 빌드 26200.7019 업데이트를 통해 "업데이트 후 종료"를 선택하면 PC가 재부팅되는 대신 올바르게 종료됩니다. 이 문제는 많은 사용자들에게 수년간 불만을 초래했으며, 업데이트 후 예기치 않게 재부팅되는 경우가 많았습니다.

이 버그는 윈도우 10과 11 모두에 영향을 미쳤으며, 운영 체제가 업데이트와 종료 지침을 처리하는 방식과 관련이 있었습니다. 마이크로소프트는 문제의 근본 원인을 파악하고 2025년 10월에 출시된 선택적 업데이트(KB5067036)에서 이를 해결했습니다. 더 영구적인 수정은 다가오는 11월 패치 화요일에 예정되어 있습니다.

결론적으로, 이제 사용자들은 "업데이트 후 종료" 옵션을 신뢰할 수 있게 되었으며, 이는 수십 년 된 버그를 해결한 것입니다.

사용자 맞춤형 AI 챗봇을 만들어 여러 플랫폼, 예를 들어 웹사이트와 메신저 앱(슬랙, 디스코드)에서 사용할 수 있습니다. 이 챗봇은 지식 기반을 활용하여 문서, 웹사이트, 구글 드라이브 등 다양한 출처에서 정확한 정보를 제공합니다.

주요 기능으로는 지식 기반이 있습니다. 문서와 데이터를 챗봇의 지식 기반으로 변환할 수 있습니다. 다양한 형식을 지원하여 PDF, 비디오 등에서 콘텐츠를 가져올 수 있습니다. 고급 기술을 이용해 관련 정보를 신속하게 찾는 스마트 검색 기능도 제공됩니다. 정보의 출처를 강조하고 링크를 통해 정확한 출처를 확인할 수 있습니다. 하나의 챗봇을 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 채널 배포 기능도 포함되어 있습니다. 멀티미디어 콘텐츠, 코드 실행, 다이어그램을 지원하여 상호작용이 가능한 대화를 제공합니다. 챗봇의 외관과 행동을 브랜드에 맞게 맞춤 설정할 수 있는 기능도 있습니다. 사용자 상호작용과 참여도를 추적할 수 있는 분석 기능도 제공됩니다.

구글 드라이브, 노션 등 다양한 도구와 연결할 수 있으며, API 접근을 통해 맞춤형 통합도 가능합니다. 이 챗봇은 오픈 소스로 제공되어 무료로 사용하고 수정하며 자체 호스팅할 수 있어 데이터와 개인 정보를 완전히 제어할 수 있습니다.

개발자와 기업을 위해 설계된 Syllabi로 오늘부터 사용자 맞춤형 챗봇을 만들어 보세요.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

PostgreSQL과 PostGIS를 사용하여 사용자 친화적인 백엔드 서비스(BaaS)를 만들었습니다. 이 서비스는 즉각적인 API를 제공하며, 실시간 업데이트 기능도 갖추고 있습니다. 또한, Docker 이미지를 이용해 자체 호스팅이 가능합니다. 여러분의 피드백을 기다립니다.

콜라츠-웨일 생성기를 소개합니다. 이는 일반화된 콜라츠 매핑과 웨일 수열이라는 특정 수학 개념에 기반한 새로운 유형의 의사 난수 생성기입니다. 이 생성기는 엄격한 난수성 테스트에서 뛰어난 무작위성 특성을 보여주었습니다. 콜라츠-웨일 생성기의 주요 특징으로는 강력한 수학적 지원, 빠르고 효율적인 작동 능력, 간결한 코드와 하드웨어 크기, 여러 독립적인 숫자 스트림을 생성할 수 있는 능력, 그리고 암호학적 응용 가능성이 있습니다.

저자는 리눅스와 오픈 소스 소프트웨어와의 여정을 돌아보며 유닉스 원칙의 영향을 강조합니다. 개인적인 도전을 극복하고 지식과 기술을 성장시키기 위해 인내의 중요성에 대해 이야기합니다. 이 글에서는 리눅스 시스템과 관련된 다양한 기술적 통찰과 팁을 공유합니다.

파일 시스템에 대해 설명하자면, /dev 파티션은 부팅 시 커널에 의해 동적으로 생성되며, 터미널 콘솔을 위한 필수 파일인 /dev/ttyS를 포함하고 있습니다. Initrd와 Initramfs의 차이점도 언급되는데, Initrd는 압축된 파일 시스템이고, Initramfs는 부팅 과정에서 사용되는 압축된 cpio 아카이브입니다.

셸 명령어에 대해서는 별칭이 명령어와 다르게 처리된다는 점과, 논리적 작업 디렉토리를 이해하는 것이 탐색에 중요하다는 것을 강조합니다. C 프로그래밍에서는 char 배열과 unsigned char 배열의 차이점이 있으며, getchar와 putchar 같은 함수는 단일 문자를 처리합니다.

시스템 신호에 대해서는 Ctrl+C와 같은 터미널 명령어가 전경 프로세스에 신호를 보내며, 특정 작업 중에는 이러한 신호가 차단될 수 있다는 점을 설명합니다. 저자는 이러한 주제에 대해 더 깊이 탐구할 것을 권장하며, 리눅스에 대한 이해와 숙련도를 높일 수 있기를 바랍니다.

드레스덴에 위치한 HZDR 연구소의 연구자들이 70나노미터 두께의 새로운 박막을 개발했습니다. 이 박막은 강력한 레이저 펄스를 이용해 테라헤르츠 신호를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 부피가 큰 데이터 연결을 줄여 더 작고 효율적인 "무선 유선" 칩을 만드는 데 가능성을 보여줍니다. 이를 통해 통신 기술이 개선될 수 있습니다.

최근 AWS에서 발생한 서비스 중단은 DNS 관리 시스템의 경합 조건으로 인해 발생했습니다. AWS의 사후 분석에서는 이 문제가 복잡한 시스템에서 여러 프로세스가 동시에 실행될 때 발생할 수 있는 예기치 않은 동작으로 설명되었습니다.

이 문제를 더 잘 이해하기 위해 저자는 Promela 언어를 사용하는 모델 검사기인 Spin을 활용하여 문제를 시뮬레이션할 것을 제안했습니다. 특정 사건은 DNS 계획자와 DNS 실행자와 같은 구성 요소가 서로 다른 가용성 영역에서 독립적으로 작동하는 상황에서 발생했습니다.

DNS 실행자는 새로운 계획을 적용하고 오래된 계획을 정리하는 역할을 합니다. 경합 조건은 한 실행자가 새로운 계획을 적용하는 동안, 약간 뒤처진 다른 실행자가 오래된 계획을 적용하면서 발생했습니다. 이로 인해 필요한 DNS 항목이 삭제되는 결과를 초래했습니다.

저자는 이 시스템을 Promela로 모델링하여 DNS 계획자와 두 개의 DNS 실행자를 설정하고, 이러한 프로세스 간의 상호작용을 탐구하며 체계적인 테스트를 통해 경합 조건을 밝혀낼 계획입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Serie는 Git의 커밋 그래프를 시각적으로 매력적으로 보여주는 TUI 애플리케이션입니다. 이는 git log --graph --all 명령과 유사한 기능을 제공합니다. 하지만 Serie는 완전한 Git 클라이언트가 아니며, tig, lazygit, gitui와 같은 도구를 대체할 목적이 아닙니다. 주된 목표는 커밋 정보를 쉽게 읽을 수 있도록 하는 것입니다.

많은 사용자들이 명령줄 Git을 선호하지만, 커밋 로그를 보기 위해 그래픽 인터페이스를 사용하는 경우가 많습니다. 일부 사용자들은 표준 git log --graph 출력이 읽기 어렵다고 느끼기도 합니다. Serie는 이러한 문제를 해결하기 위해 더 명확한 시각적 표현을 제공합니다.

그러나 몇 가지 제한 사항이 있습니다. Sixel을 지원하지 않으며, iTerm과 kitty 이미지 프로토콜을 사용하는 터미널에서만 작동합니다. 또한, 터미널 멀티플렉서와 Windows는 지원되지 않습니다.

자세한 정보는 Serie의 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Patreon 기부자들의 지원을 받았습니다. 처음에는 웹 프로그래밍에 관한 유튜브 영상 시리즈로 시작되었습니다. "C 프로그래밍" 수준으로 기여한 후원자들은 여러 가지 혜택을 받았습니다. 이에는 영상 시리즈에 대한 조기 접근, 추가 세부 정보가 포함된 프로그래밍 가이드의 독점 콘텐츠, 그리고 주간 포럼에서 해당 주제에 대한 질문을 할 수 있는 기회가 포함됩니다.

영상 시리즈가 완료된 후, 이 가이드는 "혼자서 프로그래밍 배우기"라는 책으로 변환되었고, 후원자들은 출판 파트너를 통해 원가로 구매할 수 있었습니다.

안드로이드의 캐리어 설정 관리자에서 최근 발견된 설정은 이동통신사가 실제 신호 강도보다 한 단계 높게 잘못 보고할 수 있도록 해줍니다. 이 기능은 KEY_INFLATE_SIGNAL_STRENGTH_BOOL이라는 이름으로 불리며, 문서화되어 있지 않지만 통신사들이 접근할 수 있습니다. AT&T와 Verizon이 이 플래그를 사용하고 있다는 보도가 있습니다. 이러한 관행은 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 이동통신사들은 종종 자신의 네트워크 커버리지에 대해 자랑하지만, 실제로는 이런 방식과 잘못된 5G 지표를 사용하고 있습니다. 이는 모바일 기술이 발전하면서 이러한 기만이 필요 없어질 수 있는 상황에서도 여전히 발생하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

제공하신 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약이 필요한 내용을 공유해 주시면, 기꺼이 간단하게 정리해 드리겠습니다!

이 글에서는 git bisect라는 Git 명령어의 사용에 대해 설명하고 있습니다. 이 명령어는 코드 저장소에서 버그를 유발한 커밋을 찾는 데 도움을 줍니다. 저자는 이 과정에서 이진 탐색 알고리즘을 배우는 것이 얼마나 중요한지를 되새깁니다.

이 상황은 많은 커밋이 발생하는 모노레포 환경에서 일어납니다. 파일의 설정 변경으로 인해 테스트가 실패하기 시작했을 때, 최근의 많은 변경 사항 중에서 문제를 일으킨 커밋을 수동으로 찾는 것은 매우 어려웠습니다. 팀원은 git bisect를 사용하여 알려진 정상 커밋과 문제 커밋을 선택하고 이진 탐색을 통해 문제의 커밋을 효율적으로 찾아냈습니다.

이 과정은 테스트 실행 시간이 길어져 다소 시간이 걸리긴 했지만, 결국 문제의 커밋을 성공적으로 식별할 수 있었습니다. 그 커밋을 되돌리자 테스트가 다시 통과하는 상태로 복구되었습니다.

데모 저장소는 이 개념을 설명하는 데 도움이 되며, 우연한 문자열 연결로 인해 고장난 간단한 덧셈 함수의 예제 코드도 포함되어 있습니다. 데모에서 사용된 git bisect 명령어는 커밋 기록을 체계적으로 확인하여 실패의 원인을 찾는 과정을 보여줍니다.

결론적으로, git bisect는 대규모 코드베이스에서 디버깅을 위한 유용한 도구로, 개발자들이 문제의 원인을 신속하게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

로얄 메일이 영국 전역에 3,500개의 태양광 발전 우체통을 도입합니다. 이는 전통적인 빨간 기둥형 우체통의 큰 변화를 의미합니다. 새로운 우체통은 태양광 패널을 장착해 소형 소포를 넣을 수 있는 서랍을 작동시킵니다. 이 서랍은 신발 상자 크기만한 물품까지 수용할 수 있습니다. 로얄 메일은 다른 배송 회사들과의 치열한 경쟁과 배송 목표 달성의 어려움 속에서 이러한 변화를 추진하고 있습니다.

허트포드셔와 케임브리지셔에서 성공적인 시험 운영을 마친 후, 새로운 디자인은 에든버러, 노팅엄, 셰필드, 맨체스터와 같은 도시에서 도입될 예정입니다. 우체통의 태양광 패널은 햇빛을 더 잘 받을 수 있도록 남쪽으로 기울어져 있으며, 소포 추적을 위한 바코드 스캐너도 포함되어 있습니다. 고객들은 로얄 메일 앱을 통해 발송 증명을 받을 수 있습니다.

로얄 메일은 온라인 쇼핑의 증가에 발맞추어 소포 서비스 확대를 목표로 하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고, 회사는 더 낮은 배송 가격을 제공하는 경쟁자들로부터 여전히 도전을 받고 있습니다. 온라인 쇼핑의 확산은 우편 서비스의 지형을 변화시키고 있으며, 덴마크의 포스트노르드와 같은 일부 서비스는 전통적인 편지 배달을 중단하기도 했습니다.

통이 딥리서치는 오픈소스 AI 모델로, OpenAI와 같은 상용 모델과 성능이 비슷합니다. 이 모델은 복잡한 작업에서 뛰어난 성과를 내며, 추론과 정보 검색 작업을 포함한 다양한 기준에서 인상적인 점수를 기록하고 있습니다.

이 모델의 주요 특징 중 하나는 혁신적인 훈련 방법론입니다. 훈련 과정에서는 완전히 합성된 데이터를 사용하고, 지속적인 사전 훈련과 강화 학습을 포함합니다. 이러한 접근 방식은 모델이 다양한 데이터 소스에서 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다. 또한, 통이 딥리서치는 복잡한 추론과 계획을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 여러 훈련 단계를 통합한 구조화된 훈련 파이프라인을 활용합니다.

운영 모드도 다양하게 지원합니다. 기본적인 추론 형식인 ReAct 모드와 다단계 작업을 위한 복잡한 "헤비 모드"가 있어 문제 해결 능력을 더욱 향상시킵니다. 실제로 통이 딥리서치는 내비게이션 보조기기와 법률 연구 에이전트와 같은 실용적인 응용 프로그램에서 이미 사용되고 있으며, 실제 상황에서의 유용성을 보여주고 있습니다.

하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 현재 모델의 맥락 길이가 제한되어 있어 매우 복잡한 작업에서 효과성이 떨어질 수 있습니다. 또한, 더 큰 모델에 대한 훈련 과정의 확장 가능성은 아직 입증되지 않았습니다. 효율성을 높이기 위해 강화 학습 프레임워크의 향상이 필요합니다.

전반적으로 통이 딥리서치는 오픈소스 AI 연구에서 중요한 발전을 나타내며, 한계를 극복하고 능력을 확장하기 위한 지속적인 개발이 이루어지고 있습니다.

최근 PrismJS를 사용하면서 저자는 URL이 단순히 페이지를 연결하는 것 이상의 역할을 할 수 있다는 것을 깨달았습니다. URL은 웹 애플리케이션의 상태를 저장할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이는 종종 간과되는 URL의 잠재력을 보여줍니다.

URL은 애플리케이션의 상태를 인코딩할 수 있어, 사용자가 특정 상태를 공유하거나 북마크할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 사용자는 애플리케이션의 정확한 상태로 돌아갈 수 있습니다. URL의 장점 중 하나는 사용자가 현재 보고 있는 뷰나 설정을 반영하는 링크를 공유할 수 있다는 점입니다. 또한, URL을 저장하면 특정 순간이나 상태를 캡처할 수 있으며, 브라우저의 히스토리를 통해 사용자는 원활하게 이전과 다음으로 탐색할 수 있습니다. 깊은 링크 기능을 통해 URL은 사용자를 특정 애플리케이션 상태로 안내할 수 있습니다.

URL의 구성 요소에는 경로 세그먼트, 쿼리 매개변수, 앵커 조각이 있습니다. 경로 세그먼트는 계층적 탐색을 나타내며, 쿼리 매개변수는 필터와 옵션을 위해 사용됩니다. 앵커 조각은 페이지의 특정 부분으로 이동하는 데 유용합니다. 예를 들어, /users/123/posts는 사용자 123의 게시물을 나타내고, ?theme=dark&lang=en은 어두운 테마와 영어 언어 설정을 의미합니다.

URL은 PrismJS와 같은 설정을 효과적으로 나타내거나, GitHub에서 코드 섹션을 강조하거나, 전자상거래 사이트에서 필터 기준을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. URL 설계의 모범 사례로는 필요한 상태만 포함하고, 기본값으로 URL을 복잡하게 만들지 않으며, URL 매개변수의 이름을 명확하고 일관되게 사용하는 것이 있습니다. 또한, 민감한 데이터에 주의하고 URL 길이 제한을 초과할 수 있는 복잡한 상태는 피해야 합니다.

JavaScript와 React와 같은 프레임워크는 URLSearchParams와 같은 도구를 통해 URL 상태 관리를 간편하게 만들어 줍니다. 좋은 URL은 단순한 기술적 도구가 아니라 사용자 경험을 향상시키고 맥락을 유지하는 데 기여합니다. 개발자에게는 웹의 이 강력한 기능을 활용하여 더 나은 상태 관리를 할 수 있도록 상기시켜 줍니다.

결론적으로, 효과적인 URL 설계는 웹 애플리케이션을 더 사용자 친화적이고 탄력적으로 만들어 주는 중요한 요소입니다.

요약이 없습니다.

아마존 웹 서비스(AWS)와 오픈AI가 380억 달러 규모의 다년간 파트너십을 체결했습니다. 이 협약을 통해 오픈AI는 AWS의 첨단 컴퓨팅 인프라를 활용하여 인공지능 프로젝트를 진행할 수 있게 됩니다. 이번 협력으로 오픈AI는 강력한 아마존 EC2 울트라서버와 대규모 NVIDIA GPU를 이용할 수 있으며, 이는 수천만 개의 CPU로 확장 가능하여 인공지능 처리 능력에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있습니다.

이번 계약은 오픈AI의 컴퓨팅 능력과 효율성을 향상시켜 ChatGPT와 같은 서비스의 품질을 개선하는 데 기여할 것입니다. AWS는 대규모 AI 인프라를 안전하고 신뢰성 있게 관리하는 데 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 이 파트너십은 2026년 말까지 완전히 구축될 예정이며, 2027년 이후로도 확장이 가능할 것으로 보입니다.

오픈AI의 CEO인 샘 알트먼은 이 파트너십이 인공지능 기술을 발전시키고 더 넓은 분야에서 활용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 한다고 강조했습니다. AWS의 CEO인 맷 가르만은 그들의 인프라가 오픈AI의 야심찬 AI 목표를 지원하는 데 독특하게 적합하다고 언급했습니다. 이번 협력은 오픈AI의 모델이 AWS의 아마존 베드록 플랫폼에서 제공되는 등 이전의 노력들을 바탕으로 이루어졌으며, 다양한 산업의 여러 조직에 혜택을 줄 것으로 기대됩니다.

이 가이드는 소형 태양광 패널을 이용해 효율적으로 요리할 수 있는 태양열 전기 오븐을 만드는 방법을 설명합니다. 이 오븐은 열을 잘 유지할 수 있어 해가 진 후에도 요리가 가능합니다.

전기 요리의 전통적인 방식은 높은 전력을 소모하기 때문에 태양광 에너지를 이용한 오프그리드 운영이 어렵습니다. 에너지를 배터리에 저장하는 것은 비용과 복잡성을 증가시킵니다. 이 오븐은 100와트 태양광 패널로 작동하며, 열 절연과 열 저장을 통해 열을 유지하여 약 120도에서 안전하게 음식을 요리할 수 있습니다.

태양열 전기 오븐의 장점은 여러 가지가 있습니다. 오븐의 태양광 패널만 외부에 두면 되기 때문에 실내에서도 사용할 수 있습니다. 전통적인 태양열 조리기구에 비해 단열 성능이 뛰어나 에너지 효율이 높습니다. 흐린 날씨에도 잘 작동하며, 최소한의 관리로 해가 진 후에도 요리가 가능합니다.

오븐은 타일, 코르크 단열재, 열 저장을 위한 모르타르, 그리고 자작 니크롬 와이어 히터로 구성됩니다. 제작 과정은 다음과 같습니다. 먼저 나무 상자를 만들어 오븐을 담습니다. 모든 면에 코르크 단열재를 붙이고, 모르타르 바닥에 히터를 내장하여 열을 저장합니다. 마지막으로 모든 것을 밀봉하고 습기 조절을 위한 굴뚝을 추가합니다.

이 오븐은 다양한 음식을 요리할 수 있지만, 음식 안전을 위해 온도를 주의 깊게 모니터링하는 것이 중요합니다. 요리 시간은 일반 오븐보다 길어 평균 2시간에서 4시간 정도 소요됩니다. 디자인은 크기나 단열 두께를 조정하여 다양한 요리 요구에 맞게 수정할 수 있습니다.

이 태양열 전기 오븐은 지속 가능한 요리를 위한 혁신적인 솔루션으로, 특히 오프그리드 생활에 적합합니다.

독일이 세계 최대의 열펌프를 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 MVV 에너지와 스트라박 환경기술이 함께 진행하며, 만하임의 석탄 화력발전소인 그로스크라프트베르크 만하임에 위치합니다. 이 2억 유로 규모의 프로젝트는 라인 강의 물을 이용해 최대 130도까지 열을 생성할 예정이며, 2026년 중반에 공사를 시작하고 2028년 겨울에는 상업 운영을 목표로 하고 있습니다.

이 시스템은 두 개의 82.5 MW 모듈로 구성되며, 냉매로 이소부탄을 사용할 것입니다. 라인 강의 여름 평균 온도인 약 25도와 겨울 평균 온도인 약 5도를 활용해 효율적으로 운영될 계획입니다. MVV 에너지는 2023년에 같은 장소에 20 MW 규모의 소형 열펌프를 이미 설치한 바 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 할로윈 이벤트를 준비하면서 영국의 도로 안전 시설인 벨리샤 비콘에서 영감을 받은 의상을 만들었던 경험을 공유합니다. 벨리샤 비콘은 이전 교통부 장관의 이름을 따서 지어진 것으로, 보행자의 가시성을 높이기 위해 검은색과 흰색 줄무늬 기둥 위에 노란색 구체가 놓여 있는 구조물입니다.

의상 제작 과정에서는 LED를 간단한 회로로 제어하여 빛나는 비콘을 만드는 작업이 포함되었습니다. 저자는 재료와 기술적인 문제로 어려움을 겪었지만, 대부분 재활용한 아이템을 사용하여 기능적인 의상을 만들어냈습니다. 처음에는 최종 결과물에 실망했지만, 이벤트에서 의상은 큰 인기를 끌었고, 보행자에게 좋은 가시성을 제공하며 할로윈 테마에 독특한 변화를 주었습니다. 저자는 도로 안전의 중요성과 영국의 보행자 횡단보도의 발전을 되돌아보며, 디자인과 기술이 어떻게 보행자 안전을 향상시켜 왔는지를 강조합니다.

결국 이 프로젝트는 전통적인 할로윈 테마에서 벗어났지만, 재미있고 창의적인 시도가 되었습니다.

특정 엔드포인트의 요청을 지연시키는 방법이 있습니다. 미들웨어를 사용하여 API의 특정 엔드포인트에 지연을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다. "mock serve -p 8000 --base example.com --middleware 'if [ "${MOCK_REQUEST_ENDPOINT}" = "some/endpoint" ]; then sleep 2; fi'" 이 명령어는 "some/endpoint"를 제외한 모든 요청을 즉시 처리하고, 해당 엔드포인트에 대해서는 2초 지연을 추가합니다.

여러 프로그래밍 언어로 응답하는 API를 실행할 수도 있습니다. JavaScript, Python, PHP와 같은 언어를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, "mock serve -p 3000 --route js --exec 'node ...' --route python --exec 'python3 ...' --route php --exec 'php ...'"와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

상태를 유지하는 API를 만들 수 있습니다. 임시 파일을 사용하여 API가 받은 요청 수를 추적할 수 있습니다. 예를 들어, "mock serve -p 3000 --route '/hello' --exec '...'" 명령어를 사용하면 "/hello"에 대한 각 요청이 증가하고 요청 수를 표시합니다.

사용자 관리를 위한 CRUD API를 만들 수 있습니다. 이 API는 사용자를 추가하고 사용자 세부 정보를 가져오는 기능을 제공합니다. JSON 파싱을 위해 jq가 설치되어 있어야 합니다. 사용자 추가를 위한 명령어는 "curl -X POST localhost:3000/user -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"John Doe","email":"[email protected]"}'"입니다. 사용자 세부 정보를 가져오려면 "curl -v localhost:3000/user/1"을 사용하고, 모든 사용자를 가져오려면 "curl -v localhost:3000/users"를 사용합니다. 이 API는 사용자 데이터를 임시 디렉토리에 저장합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

MTurk는 AWS의 두 개의 작은 팀이 1년 동안 개발한 후 2005년 11월 2일에 출시되었습니다. 처음에는 사용자들이 이를 발견하는 데 며칠이 걸렸지만, 곧 매우 인기를 끌게 되었습니다. 당시 AWS에는 약 100명의 직원이 있었고, 아마존은 직원 수가 10,000명에 도달했으며, S3는 아직 테스트 단계에 있었고 EC2는 개념에 불과했습니다. 이 글은 독자들에게 MTurk와 그 전담 인력을 활용해 무엇을 만들 수 있을지 생각해보도록 유도합니다.

과학자들은 고대 유물의 냄새를 밝혀내기 위해 연구하고 있으며, 이를 통해 과거와의 연결을 도모하고 있습니다. 박물관은 일반적으로 시각적이고 촉각적인 경험에 중점을 두지만, 역사에서 중요한 역할을 했던 후각은 종종 간과됩니다. 고고화학자 바바라 후버는 냄새가 감정과 기억과 연결되어 있다는 점에서 중요하다고 강조합니다. 최근 화학 분석 기술의 발전 덕분에 연구자들은 고대의 향기, 예를 들어 향과 미라 제작 과정에서 발생한 냄새를 연구할 수 있게 되었습니다.

후버는 "아라비아의 향기"라는 책을 공동 편집했으며, 이 책은 고대 문화에서 냄새의 역할, 특히 향료 무역로를 따라 어떻게 사용되었는지를 탐구합니다. 향로와 기타 유물에서 남은 흔적을 분석함으로써 과학자들은 고대의 무역 관행과 문화 정체성에 대해 배울 수 있습니다. 예를 들어, 그들은 향의 약용 사용을 발견했으며, 이는 고대 사람들이 지역의 치유 방법에 대한 지식을 가지고 있었음을 나타냅니다.

고대의 냄새를 이해하는 것은 역사에 대한 우리의 지식을 풍부하게 할 뿐만 아니라, 학습 경험을 더욱 몰입감 있고 친근하게 만들어 줍니다.

2025년 10월 스팀 하드웨어 및 소프트웨어 조사에 따르면, 스팀에서 리눅스 게임을 하는 사용자 비율이 처음으로 3%를 넘었습니다. 이 증가는 윈도우 10의 지원 종료와 맞물려 더 많은 사용자가 리눅스를 탐색하게 된 결과입니다.

운영 체제 사용 현황은 다음과 같습니다. 윈도우가 94.84%로 0.75% 감소했으며, 리눅스는 3.05%로 0.41% 증가했습니다. macOS는 2.11%로 0.34% 상승했습니다.

비록 3%라는 수치가 작게 느껴질 수 있지만, 이는 수백만 명의 사용자를 의미합니다. 2022년의 이전 추정에 따르면 스팀에서 활동 중인 리눅스 사용자는 400만 명 이상으로 추정되었으며, 스팀 덱의 인기로 인해 현재 이 숫자는 더 증가했을 것으로 보입니다.

리눅스 시스템의 사용자 분포는 다양하며, 스팀OS가 가장 인기가 많고, 그 뒤를 아치 리눅스와 리눅스 민트 같은 다른 배포판이 따릅니다. 리눅스 사용자의 증가는 계속될 것으로 예상되며, 스팀OS 기반의 VR 기기와 같은 새로운 하드웨어의 출시가 기대됩니다.

요약이 없습니다.

Born React Native Godot는 개발자들이 Godot 엔진을 React Native 애플리케이션에 통합할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. Born과 Migeran이 함께 개발하였습니다. 이 프레임워크의 주요 특징과 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

주요 특징으로는 크로스 플랫폼 지원이 있습니다. 즉, Android와 iOS 모두에서 작동합니다. 안정적인 성능을 제공하며, 이미 Born의 애플리케이션에서 수백만 명이 사용하고 있습니다. Godot 엔진을 필요에 따라 시작하고, 중지하며, 재시작하고, 일시 정지하거나 다시 시작할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. Godot는 별도의 스레드에서 실행되어 주 애플리케이션과의 간섭을 방지합니다. 또한 TypeScript 또는 JavaScript를 사용하여 Godot API에 완전히 접근할 수 있습니다.

시작하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 개발 환경을 설정해야 합니다. ASDF와 같은 도구를 사용하여 의존성을 관리합니다. 그 다음 제공된 스크립트를 사용하여 Godot 프로젝트를 Android와 iOS용으로 내보냅니다. 예제 애플리케이션을 iOS와 Android 에뮬레이터에서 실행할 수 있는 명령어도 제공됩니다. React Native Godot를 프로젝트에 추가하려면 NPM을 사용합니다. 이후 앱에서 Godot 인스턴스를 설정하고 그 생명 주기(시작, 중지, 일시 정지, 다시 시작)를 관리합니다. 마지막으로 제공된 API를 통해 Godot 객체와 속성에 접근하고 조작할 수 있습니다.

고급 기능으로는 LibGodot의 사용자 정의 빌드를 사용하는 방법에 대한 지침이 제공됩니다. 또한 iOS와 Android에서 네이티브 코드와 Godot 코드를 디버깅하는 방법에 대한 자세한 단계도 포함되어 있습니다.

지원 및 라이센스 정보로는 Born이 React Native 엔지니어를 채용 중이며, Migeran이 React Native Godot에 대한 전문 지원을 제공합니다. 이 프레임워크는 MIT 라이센스 하에 제공됩니다.

이 프레임워크는 Godot 게임을 모바일 애플리케이션에 통합하는 과정을 간소화하여 개발자들이 매력적인 경험을 쉽게 만들 수 있도록 돕습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Rust에서 사용자 정의 우선순위 큐를 최적화한 경험을 공유하며, 벤치마킹 중에 발생한 예상치 못한 성능 문제를 자세히 설명합니다. 더 높은 최적화 수준(opt-level=3)을 사용할 경우, 낮은 수준(opt-level=2)과 비교해 성능이 최대 123%까지 떨어진다는 사실을 발견했습니다. 벤치마킹은 Haswell 아키텍처를 포함한 다양한 CPU에서 수행되었습니다.

우선순위 큐는 고유한 요소 집합(아이디와 거리의 쌍)을 정렬된 벡터를 사용하여 유지하도록 설계되었으며, 이를 위해 복잡한 비교 함수가 필요했습니다. 저자는 비교 방식이 성능에 미치는 영향이 크며, 특히 이진 검색 작업에서 그 차이가 두드러진다고 설명합니다.

또한 벤치마킹의 어려움에 대해서도 언급하며, 결과가 크게 달라질 수 있고 현대 CPU의 복잡성이 성능 결과에 영향을 미친다고 말합니다. 다양한 프로파일링 도구와 어셈블리 코드 분석을 통해, 어셈블리 코드에서 점프 대신 조건부 이동을 사용했을 때 의존성이 증가하여 성능이 저하된다는 사실을 발견했습니다.

결론적으로 저자는 코드 최적화의 어려움, 벤치마킹의 중요성, 그리고 컴파일러 최적화의 미묘한 차이를 강조하며, 다양한 기법이 성능 결과에 큰 차이를 가져올 수 있음을 알립니다. 최적의 성능을 달성하기 위해서는 알고리즘과 기본 아키텍처 모두에 대한 신중한 고려가 필요하다고 제안합니다.

구식 프로그래밍 언어인 C에서 최신 언어인 Rust로의 전환은 소프트웨어 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 자동 번역 도구가 존재하지만, 이들 도구는 종종 안전하지 않거나 비표준적인 Rust 코드를 생성합니다.

C에서 Rust로의 번역에는 여러 가지 도전 과제가 있습니다. C2Rust와 같은 자동 C-투-Rust 변환기는 안전하지 않은 C의 특징을 그대로 유지하며 Rust의 안전 메커니즘을 충분히 활용하지 못합니다. 이로 인해 코드 품질이 저하되어 개발자들이 이해하고 유지보수하기 어려워질 수 있습니다.

번역 품질을 향상시키기 위해 정적 분석을 활용할 수 있습니다. 정적 분석은 안전하지 않은 기능을 더 안전한 Rust 대안으로 식별하고 교체하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 안전하지 않은 원시 포인터는 Rust의 소유권 모델로 대체되어 메모리 안전성을 개선할 수 있습니다.

연구자들은 번역된 코드의 품질을 개선하기 위한 방법을 개발하고 있습니다. 스칼라 포인터, 잠금, 유니온과 같은 특정 안전하지 않은 기능과 출력 매개변수와 같은 비표준 패턴을 다루는 데 진전을 보이고 있습니다. 이러한 기술은 원래 C 코드를 분석하여 안전한 번역에 필요한 정보를 수집하는 과정을 포함합니다.

앞으로의 방향으로는 정적 분석과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 번역 과정을 자동화하고 개선할 가능성이 있습니다. 현재 진행 중인 연구는 남아 있는 안전하지 않은 기능을 해결하고, 번역된 코드에서의 비표준 사용을 개선하며, 강력한 검증 방법을 통해 정확성을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

C에서 Rust로의 자동 번역은 시스템 신뢰성을 향상시킬 가능성이 있지만, 안전하고 표준적인 코드를 보장하기 위해서는 추가적인 개발이 필요합니다. 이 분야는 연구 커뮤니티와 산업계 모두에서 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 도전 과제를 해결함으로써 C에서 Rust로의 전환은 더 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템으로 이어질 수 있습니다.

요약이 없습니다.

UBC 오카나간의 새로운 연구는 우주가 컴퓨터 시뮬레이션이라는 개념이 불가능하다는 것을 입증했습니다. 미르 파이잘 박사와 그의 팀은 고급 논리와 물리학을 사용하여 현실이 어떤 컴퓨터로도 시뮬레이션할 수 없는 방식으로 작동한다는 것을 보여주었습니다. 이 연구 결과는 '물리학의 홀로그램 응용 저널'에 발표되었습니다.

연구자들은 현대 물리학이 공간과 시간이 근본적인 것이 아니라 더 깊은 순수 정보의 영역에서 나타난다고 설명합니다. 그들은 괴델의 불완전성 정리를 사용하여 이 정보가 계산만으로는 현실을 완전히 설명할 수 없음을 입증했습니다.

그들은 어떤 진리는 논리적 단계로 도달할 수 없는 것들이 존재한다고 주장합니다. 이는 현실을 완전히 이해하기 위해서는 "비알고리즘적 이해"라는 통찰력이 필요하다는 것을 의미합니다. 이 이해는 계산 방법을 넘어서는 것입니다. 이러한 결론은 현실의 근본적인 본질이 비알고리즘적 원리에 기반하고 있기 때문에 우주가 시뮬레이션일 수 없다는 것을 나타냅니다.

전반적으로 이 연구는 이전에 검증할 수 없고 철학적 질문으로 여겨졌던 시뮬레이션 가설에 대한 확실한 답을 제공합니다.

요약이 없습니다.

AI 모델들은 em-dash의 빈번한 사용으로 잘 알려져 있으며, 이로 인해 인간 작가들조차 AI와 혼동되지 않기 위해 이를 피하는 경향이 있습니다. 다양한 이론이 존재하지만, 이 과도한 사용의 정확한 이유는 불분명합니다.

일부 사람들은 AI 모델이 훈련 데이터에서 em-dash가 흔하게 사용되기 때문에 이를 자주 쓴다고 믿고 있습니다. 그러나 사람들이 AI의 특징으로 em-dash의 과도한 사용을 인식하고 있기 때문에 이 설명은 설득력이 떨어집니다. 또 다른 이론은 em-dash가 유연한 구두점으로, 모델이 생각을 계속하거나 새로운 생각을 도입하는 데 도움을 준다는 것입니다. 하지만 다른 구두점들도 비슷한 유연성을 제공하므로 이 주장도 논란이 있습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)에 대한 일부 의견도 있습니다. RLHF 작업자들이 em-dash를 선호할 수 있다는 주장이 있지만, 데이터에 따르면 아프리카 영어에서 em-dash 사용은 다른 영어 변형보다 오히려 낮습니다.

AI 모델의 훈련 데이터가 더 오래된 인쇄 도서들을 포함하게 되면서 em-dash 사용이 증가했다는 설명도 있습니다. 이러한 변화는 2022년경 AI 연구소들이 고품질 훈련 데이터의 중요성을 강조하기 시작하면서 발생했습니다.

결론적으로, AI 글쓰기에서 em-dash의 빈번한 사용은 19세기 후반과 20세기 초반 문학의 영향을 받을 가능성이 높습니다. 이 시기의 문학에서는 em-dash가 더 자주 사용되었습니다. 그러나 이 현상의 정확한 원인에 대해서는 여전히 합의가 이루어지지 않고 있습니다.

이 글은 대형 언어 모델(LLM)과의 상호작용 방식이 어떻게 발전해왔는지를 다루고 있습니다. LLM은 단순한 챗봇에서 복잡한 의사결정 시스템의 중요한 부분으로 변화하고 있습니다.

첫 번째로, "프롬프트 엔지니어링"에서 "컨텍스트 엔지니어링"으로의 전환이 이루어지고 있습니다. 초기에는 LLM을 안내하기 위해 특정한 프롬프트를 만드는 방식이 주로 사용되었지만, 이제는 LLM에 입력되는 모든 토큰을 신중하게 고려하여 성능과 의사결정 능력을 향상시키는 방법으로 바뀌고 있습니다.

LLM은 고정된 "컨텍스트 윈도우" 내에서 언어를 일련의 토큰으로 처리합니다. 이 윈도우는 모델이 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 토큰의 수를 제한하여, 정확하거나 관련성 있는 출력을 생성하는 데 어려움을 겪게 만듭니다.

LLM의 사용성을 높이기 위해 개발자들은 대화 구조를 인식하도록 모델을 훈련시키기 시작했습니다. 이를 통해 상호작용이 개선되고 더 관련성 있는 응답을 얻을 수 있게 되었습니다.

LLM이 더욱 정교해짐에 따라, 복잡한 토큰 시퀀스에서 "학습"하는 능력이 생겼습니다. 이제는 제공된 예시를 바탕으로 더 나은 출력을 생성할 수 있게 되었습니다.

사용자는 단순히 프롬프트를 만드는 것이 아니라, 정확하고 시의적절한 응답을 얻기 위해 업데이트된 통계나 외부 데이터와 같은 관련 정보를 포함한 포괄적인 컨텍스트를 구성해야 합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 소프트웨어 엔지니어링과 유사하게 디자인 패턴을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, RAG(검색 보강 생성)와 도구 호출 같은 패턴을 사용하여 LLM의 효율성과 효과성을 높일 수 있습니다.

미래의 응용 프로그램은 여러 전문화된 에이전트가 함께 작업하는 멀티 에이전트 시스템을 포함할 가능성이 높습니다. 각 에이전트는 작업의 다른 측면을 처리하며, 이들 간의 명확한 소통과 컨텍스트 공유가 이루어질 것입니다.

LLM을 사용할 때는 이들을 신탁이 아닌 분석 도구로 간주하고, 전체 컨텍스트 윈도우를 신중하게 관리하며, 재사용 가능한 디자인 패턴을 활용하고, 에이전트 간의 상호작용을 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

전반적으로 이 글은 LLM을 사용할 때 구조적이고 체계적인 접근 방식의 중요성을 강조하며, 최적의 결과를 얻기 위해 신중한 컨텍스트 관리가 필요하다는 점을 부각하고 있습니다.

이 글은 실내 배관과 인터넷의 가치가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는지를 다루고 있으며, 2000년에 로버트 고든이 제기한 유명한 질문을 언급합니다. 2000년 당시, 저자는 실내 배관을 더 중요하게 생각했으며, 인터넷이 자신의 일상에 큰 영향을 미치지 않았다고 언급했습니다. 그러나 2005년에는 개인용 컴퓨터와 초고속 인터넷의 보급으로 인터넷의 중요성을 인식하게 되었고, 특히 온라인 쇼핑과 교육에 필요한 정보 접근이 중요해졌습니다.

2010년에는 인터넷의 가치가 부인할 수 없게 되었고, 중국의 농촌 지역과 같은 poorer 지역에서도 사람들이 기본적인 편의시설인 수돗물보다 휴대폰과 온라인 연결을 더 중요하게 여기는 경향이 나타났습니다. 이러한 우선순위의 변화는 전 세계적으로 많은 사람들이 물리적인 편안함보다 연결을 선택하고 있음을 보여주었습니다.

2015년에는 스마트폰과 인터넷 접근이 매우 보편화되어, 집이 없는 사람들조차도 전통적인 필요인 배관보다 이를 더 우선시하는 경우가 많아졌습니다. 이제 인터넷은 일상 생활에 필수적인 요소가 되었고, 일, 사회적 상호작용, 정보 접근에 큰 영향을 미쳤습니다.

2020년 말에는 COVID-19 팬데믹이 인터넷의 일상 생활에서의 중요한 역할을 더욱 부각시켰고, 배관과 인터넷의 비교는 더 이상 의미가 없어졌습니다. 2025년에는 한때 존재했던 이 논의가 대부분 잊혀졌고, 사회는 인터넷을 필수품으로 완전히 받아들이게 되었습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 자바의 원시 데이터 타입과 자바의 컬렉션 프레임워크의 한계에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

자바에는 30년 이상 사용되어 온 여덟 가지 원시 데이터 타입이 있습니다. 이 타입들은 불리언(boolean), 바이트(byte), 문자(char), 쇼트(short), 정수(int), 부동소수점(float), 롱(long), 더블(double)입니다. 이러한 타입들은 널리 사용되지만, 자바는 원시 컬렉션을 기본적으로 지원하지 않아서, 원시 타입을 객체로 감싸야 합니다. 예를 들어, 정수형(int)은 Integer로 감싸야 합니다.

자바에서 원시 컬렉션 지원이 부족한 문제를 해결하기 위해, 저자와 팀은 Eclipse Collections를 개발했습니다. 이 라이브러리는 개발자들이 원시 타입을 직접 지원하는 컬렉션을 사용할 수 있게 해줍니다. 여기에는 리스트(List), 집합(Set), 맵(Map) 등 여덟 가지 원시 타입을 위한 다양한 컬렉션이 포함되어 있습니다.

원시 컬렉션을 사용하면 박싱된 컬렉션에 비해 성능이 향상되고 메모리 절약이 가능합니다. 글에서는 이러한 이점이 필요하다면 Eclipse Collections가 유용한 해결책이 될 수 있다고 제안합니다.

Eclipse Collections는 원시 타입을 사용한 함수형 프로그래밍도 지원하며, 다양한 함수형 인터페이스를 제공합니다.

글에서는 자바의 제네릭과 원시 타입 처리 개선을 목표로 하는 프로젝트 발할라(Project Valhalla)에 대해서도 언급하지만, 개발자들이 미래의 변화에 의존하지 말고 현재 사용할 수 있는 도구인 Eclipse Collections를 활용할 것을 강조합니다.

마지막으로, 글에서는 Eclipse Collections와 관련된 추가 블로그, 코드 샘플, 책에 대한 링크를 제공하여 개발자들이 원시 컬렉션 지원에 대해 더 배울 수 있도록 돕고 있습니다. 저자는 자바 개발자들이 자바 언어의 미래 업데이트를 기다리기보다는 Eclipse Collections를 활용하여 원시 타입을 더 잘 처리할 것을 권장합니다.

2025년 7월, 미국 육군은 팔란티어 테크놀로지스와 100억 달러 규모의 대규모 계약을 체결했습니다. 이 계약은 75개의 작은 계약을 하나로 통합한 것으로, 효율성을 높이기 위한 목적이었습니다. 그러나 이로 인해 중요한 군사적 책임이 민간 기업에 맡겨지게 되었습니다. 팔란티어의 창립자인 피터 틸은 "자유와 민주주의는 더 이상 양립할 수 없다"는 논란이 되는 주장을 해왔습니다.

요약이 없습니다.

FlightAware는 2024년에 새로운 비행 추적 지도를 출시할 예정이며, 이 지도 디자인에 제가 참여했습니다. 새로운 지도는 완전히 벡터 기반으로 제작되었으며, 공항의 세부 사항과 터미널, 게이트와 같은 기능이 개선되었습니다. 이 지도는 Natural Earth와 OpenStreetMap(OSM) 데이터를 결합하여 비행 추적과 날씨 정보를 명확하게 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

저의 역할은 다양한 확대 수준에서 데이터 사용에 대한 조언을 하고, 지도의 시각적 스타일을 만드는 것이었습니다. 전체적인 디자인은 이전 지도와 유사하지만, 업데이트된 색상과 비행 추적 및 공항 상황을 이해하는 데 도움이 되는 방향성을 강조하고 있습니다.

이 지도는 데이터 크기를 작게 유지하기 위해 상세한 도시 정보를 생략했으며, 사용이 간편하도록 설계되었습니다. 비행 중 디스플레이에서도 쉽게 사용할 수 있습니다. FlightAware의 베타 사이트에서 새로운 지도를 탐색할 수 있으며, 향상된 공항 뷰와 비행 추적 오버레이 기능을 제공합니다.

2025년 11월 1일, 한 개발자가 AI 도구인 Claude Code를 사용하여 Go 언어로 작성된 저수준 암호화 구현체인 ML-DSA의 디버깅 경험을 공유했습니다. 유효한 서명이 거부되는 문제로 어려움을 겪던 개발자는 Claude Code에게 문제를 살펴보도록 했습니다. 놀랍게도, AI는 개발자가 간과했던 복잡한 버그를 신속하게 찾아내고 수정했습니다.

후속 실험에서 개발자는 서명 과정에서 발생한 또 다른 버그 세트를 가지고 Claude Code를 다시 테스트했습니다. AI는 잘못된 상수와 관련된 한 가지 버그를 성공적으로 찾아내고 수정했지만, 다른 더 간단한 버그에서는 어려움을 겪었고, 그럼에도 불구하고 유용한 단서를 제공했습니다.

개발자는 Claude Code와 같은 AI 도구를 사용하면 디버깅 시간을 크게 절약할 수 있다고 언급했습니다. 다만, 제안된 수정 사항은 이후에 다듬어야 할 필요가 있을 수 있다고 덧붙였습니다. 그들은 디버깅 과정에서 AI 도구의 더 나은 통합을 바라는 마음을 표현했습니다.

전반적으로 이 경험은 소프트웨어 개발에서 AI의 잠재력을 강조했습니다. 특히 특정 코딩 문제를 효율적으로 해결하는 데 있어 AI의 역할이 중요하다는 점을 보여주었습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

테슬라가 삼성 SDI와 21억 달러 규모의 대규모 배터리 계약을 체결한 것으로 알려졌습니다. 하지만 이 계약은 테슬라의 자동차에 사용될 배터리가 아닙니다.

arXiv의 컴퓨터 과학(CS) 분야는 리뷰 논문과 포지션 페이퍼에 대한 규정을 업데이트했습니다. 이제 이러한 유형의 제출물은 arXiv에 제출되기 전에 저널이나 학회에서 동료 평가를 통과해야 합니다. 저자들은 이 동료 평가의 증거를 제공해야 하며, 그렇지 않으면 제출물이 거부될 가능성이 높습니다.

이러한 변화는 arXiv에 제출되는 논문 수가 급증했기 때문입니다. 특히 AI 도구를 사용해 리뷰 논문을 쉽게 작성할 수 있게 되면서 저질의 제출물이 많아졌습니다. 많은 제출물들이 실질적인 논의가 부족한 저품질의 내용으로 가득 차 있습니다.

이전에는 arXiv가 소수의 고품질 리뷰 논문과 포지션 페이퍼를 운영자의 재량에 따라 수용했지만, 현재의 제출량은 감당하기 어려운 수준입니다. 이 변화의 목표는 독자들이 가치 있는 콘텐츠를 찾도록 돕고, 운영자들이 공식적으로 수용된 제출물에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

리뷰 논문이나 포지션 페이퍼를 제출하려는 저자는 먼저 동료 평가를 받은 장소에서 수용되어야 하며, 필요한 문서를 제공해야 합니다. 동료 평가가 없어서 거부된 경우, 저자가 다른 곳에서 논문이 수용된 후에는 이의 제기를 할 수 있습니다.

다른 arXiv 카테고리도 저질 제출물이 급증할 경우, 비슷한 방식으로 규정을 조정할 수 있습니다.

OpenBSD 7.8은 네트워크 보안과 기능성을 중심으로 여러 가지 주요 업데이트와 개선 사항을 도입했습니다.

첫째, 네트워크 성능이 향상되었습니다. OpenBSD는 여러 CPU 코어를 활용하여 네트워크 트래픽을 더 효율적으로 처리합니다. 이제 TCP 트래픽 처리를 위해 최대 8개의 스레드를 지원하며, 이 기능을 최대한 활용하려면 여러 연결이 필요합니다.

둘째, 새로운 그래픽 드라이버가 추가되었습니다. 이번 업데이트는 Qualcomm Snapdragon 그래픽 하드웨어를 지원하여 시스템의 그래픽 성능을 향상시킵니다.

셋째, C++ 라이브러리가 업데이트되어 C++20, C++23, C++26의 새로운 기능을 포함하게 되어 프로그래밍 능력이 강화되었습니다.

넷째, 개선된 프로파일링 시스템이 도입되었습니다. 새로운 프로파일링 서브시스템은 개발자들이 보안을 해치지 않고 성능을 분석할 수 있게 해주며, 이전 시스템의 한계를 극복했습니다.

다섯째, 새로운 데몬인 lldpd가 추가되어 자동으로 네트워크 토폴로지를 발견할 수 있게 되어 네트워크 장치 식별이 간편해졌습니다.

여섯째, Raspberry Pi 5에 대한 초기 지원이 추가되어 OpenBSD를 부팅할 수 있게 되었지만, 일부 기능은 아직 개발 중입니다.

일곱째, 터미널에서 이모지를 렌더링할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이는 libpng 통합 덕분입니다.

여덟째, OpenSSH 10.0은 동적 품질 서비스 조정 기능을 제공하며, 더 나은 보안을 위해 포스트 양자 키 교환 알고리즘을 의무화했습니다.

마지막으로, 주요 네트워크 데몬들이 보안과 기능성을 중점으로 정기적으로 업데이트되고 있으며, 일부는 개발이 덜 활발하게 진행되고 있습니다.

전반적으로 OpenBSD 7.8은 개발자와 사용자 모두를 위한 보안, 성능, 사용 편의성을 강조하고 있습니다.

Anki-LLM은 언어 모델을 사용하여 Anki 플래시카드를 대량으로 처리하고 생성하는 데 도움을 주는 명령줄 인터페이스 도구입니다. 이 도구는 번역 검증, 어휘 필드 추가, 새로운 카드 생성과 같은 작업을 간소화하는 다양한 워크플로우를 제공합니다.

주요 기능으로는 대량 처리 기능이 있습니다. Anki 덱을 파일로 내보내고, AI 모델로 처리한 후 결과를 다시 Anki로 가져올 수 있습니다. 카드 생성 기능을 통해 단어에 대한 여러 맥락의 플래시카드를 한 번의 명령으로 쉽게 만들 수 있습니다. 사용자 정의 프롬프트를 통해 LLM이 카드를 처리하는 방식을 유연한 템플릿 파일로 정의할 수 있습니다. 또한, 여러 API 요청을 동시에 처리하여 대규모 작업의 속도를 높일 수 있는 동시 처리 기능도 제공합니다. 만약 처리 중에 중단되더라도 자동으로 중단된 지점에서 다시 시작할 수 있는 기능이 있습니다.

설치 요건으로는 Node.js 버전 18 이상이 필요하며, Anki Desktop과 AnkiConnect 애드온이 함께 실행되어야 합니다. 이 도구는 OpenAI와 Google Gemini의 다양한 LLM을 지원하며, 각 모델은 토큰 사용량에 따라 다른 가격이 책정됩니다.

일반적인 명령어로는 Anki 덱에서 노트를 파일로 내보내는 export <deck>, 파일에서 Anki 덱으로 데이터를 가져오는 import <input>, AI를 사용해 파일의 노트를 일괄 처리하는 process-file <input>, Anki 덱에서 직접 노트를 처리하는 process-deck <deck>, 특정 용어에 대한 새로운 카드를 생성하는 generate <term>이 있습니다.

사용 사례로는 번역 검증을 위해 덱을 내보내고 AI로 번역을 처리한 후 개선된 번역을 Anki로 가져오는 방법이 있습니다. 중요한 어휘를 식별하기 위해 문장을 분석하고 플래시카드에 구조화된 항목을 생성하는 것도 가능합니다. 또한, 어휘 용어에 대한 여러 예제를 생성하고 덱에 추가하기 전에 검토하는 데 사용할 수 있습니다.

로컬에서 도구를 실행하려면 TypeScript를 직접 사용할 수 있으며, 테스트를 위해 명령어를 전역으로 연결할 수 있습니다. Anki-LLM은 Anki 플래시카드 생성 및 관리를 자동화하고 향상시켜 효율적으로 학습할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다.

우리는 미적분학을 이해하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 극한 대신 근사에 초점을 맞춥니다. 여기서 연속성은 한 점을 얼마나 잘 근사할 수 있는지를 의미하고, 미분 가능성은 직선을 사용하여 얼마나 잘 근사할 수 있는지를 나타냅니다. 우리는 이러한 근사에서 발생하는 오차를 정의하고, 이를 결합하는 규칙을 마련했습니다. 이러한 규칙은 미분학에서 익숙한 결과를 도출하는 데 도움을 줍니다. 우리는 이 방법이 학생들에게 더 직관적이면서도 엄밀하다고 믿습니다. 이 방법의 유용성을 보여주기 위해 삼각 함수, 쌍곡선 함수, 지수 함수에 대한 주요 미분 규칙을 유도하고, L'Hôpital의 법칙, 테일러 다항식, 미적분학의 기본 정리와 같은 중요한 개념을 모두 근사를 기반으로 설명합니다.