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FFmpeg는 미디어 처리를 위한 강력한 명령줄 도구로, 이를 브라우저 에이전트에 통합하여 사용을 간소화하는 방법에 대해 설명합니다.

기존의 FFmpeg 사용은 복잡한 스크립트와 여러 단계를 포함해야 했습니다. 파일을 다운로드하고 다양한 기술적 문제를 처리해야 했기 때문에 번거롭고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 이를 해결하기 위해 팀은 서버에 의존하는 대신 Chrome 확장 프로그램에 FFmpeg를 WebAssembly(Wasm)를 이용해 통합하기로 결정했습니다. 이렇게 하면 브라우저 내에서 직접 미디어 처리가 가능해져 더 효율적이고 사용자 친화적입니다.

이 통합의 장점은 사용자가 복잡한 명령어 없이 자막 추가, 비디오 자르기, 스크린샷 찍기와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있다는 점입니다. 확장 프로그램의 크기가 약 35MB 증가하지만, 이는 업로드하거나 다운로드해야 할 대용량 비디오 파일에 비하면 미미한 증가입니다.

이 설정은 가상 파일 시스템을 사용하여 파일을 관리하고 명령어 해석을 처리합니다. 이를 통해 FFmpeg는 로컬 파일을 다루는 것처럼 작동할 수 있습니다. 새로운 접근 방식은 복잡한 FFmpeg 명령어를 간단한 문자열로 변환하여 인지적 부담을 크게 줄이고 미디어 작업을 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

팀은 YouTube와 같은 플랫폼에 직접 업로드할 수 있는 워크플로우를 개발 중이며, 이를 통해 프로세스를 더욱 간소화할 계획입니다. 이러한 통합은 FFmpeg를 더 간단한 도구로 만들어 전통적인 설정의 복잡함 없이 생산성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 글은 국제 여행 계획에서 비자, 거주지, 그리고 기타 행정적 요구 사항과 관련된 어려움에 대해 다룹니다. 저자는 저렴한 아이슬란드행 항공편이 다양한 여행 규정을 준수하는지 신속하게 확인해야 했던 경험을 공유합니다. 이는 그들의 여행 이력과 관련하여 수년간 해온 일입니다.

첫 번째로, 각국의 규정이 복잡하다는 점이 강조됩니다. 여행 일수, 세금 거주지, 여권 요구 사항 등은 나라별로 다르며, 이는 혼란스럽고 상충되는 경우가 많습니다.

저자는 여행 이력을 관리하고 비행기를 예약하기 전에 규정 준수를 확인할 수 있는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 각국에서 보낸 일수를 추적하고, 각 나라의 시스템이 "하루"를 어떻게 정의하는지를 이해하는 것을 포함합니다.

또한, 저자는 사용자들이 이러한 복잡함을 헤쳐 나갈 수 있도록 돕는 "Residency"라는 앱을 개발했습니다. 이 앱은 여행이 미칠 수 있는 영향을 계산하고, 클라우드 저장소를 사용하지 않아 개인 정보를 안전하게 보호합니다.

앱은 즉각적이고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하여 여행이 거주지나 비자 요구 사항에 문제를 일으킬지 여부를 알려줍니다. 이를 통해 사용자들은 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

마지막으로, 이 앱은 사용자 피드백과 변화하는 규정에 따라 지속적으로 발전하며, 여행 규정을 이해하는 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 전반적으로 이 글은 여행 계획에서 명확한 정보의 중요성과 저자가 국제 여행의 행정적 복잡성을 헤쳐 나가는 데 도움을 주기 위해 만든 도구에 대한 노력을 강조합니다.

이 글에서는 작은 문서 모음을 위한 공간 효율적인 전체 텍스트 검색 인덱스를 만드는 데 사용되는 블룸 필터에 대해 설명합니다. 블룸 필터는 특정 용어가 각 문서에 존재하는지 빠르게 확인할 수 있는 데이터 구조입니다. 이 방법은 문서 수가 적을 때는 효율적이지만, 문서 수가 많아지면 성능 문제로 어려움을 겪습니다.

블룸 필터는 간결한 구조로, 페이지 수가 적은 웹사이트가 전통적인 역 인덱스보다 적은 공간을 사용하여 전체 텍스트 검색을 구현할 수 있게 합니다. 그러나 블룸 필터를 더 큰 문서 모음에 맞추어 확장하려는 시도는 언어의 복잡성과 중복성 때문에 실패합니다. 예를 들어, 필터를 정렬하거나 트리 구조를 사용하는 초기 아이디어는 효과적이지 않았습니다.

블룸 필터의 역 인덱스라는 제안된 해결책은 사전을 기반으로 한 트리 구조를 만드는 것입니다. 이 구조에서 각 잎은 특정 단어를 포함하는 문서를 가리킵니다. 이 방법은 직접 블룸 필터를 확인하는 것보다 더 효율적이지만 여전히 한계가 있습니다.

블룸 필터 방법은 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있지만, 문서 수가 증가함에 따라 공간 효율성이 떨어집니다. 각 문서의 필터는 모든 단어를 독립적으로 인코딩해야 하므로, 문서 간에 사전 항목을 공유하는 역 인덱스에 비해 더 많은 공간을 차지하게 됩니다.

결론적으로 블룸 필터는 작은 문서 세트에 효과적이지만, 문서 수가 많아질수록 효율성이 떨어집니다. 역 인덱스는 문서가 많아질수록 더 공간 효율적이 되며, 각 단어를 한 번만 저장하기 때문입니다. 블룸 필터가 유용할 수 있지만, 확장 가능한 시스템에는 다른 접근 방식이 더 나을 수 있다는 점을 강조합니다.

이 글은 문서 검색을 위한 다양한 인덱싱 기법에서 공간 효율성과 성능 간의 균형을 강조합니다.

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Substack의 CEO는 최근 트위터에서의 트래픽 증가를 축하하며, 링크가 포함된 트윗 처리 방식의 변화 때문이라고 생각했습니다. 그러나 실제로 트래픽이 증가한 이유는 트윗의 링크를 클릭할 때 이제 백그라운드에서 웹뷰로 열리기 때문에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문입니다.

트위터에 의존하는 온라인 상점을 운영하는 입장에서, 저는 트래픽이 하룻밤 사이에 두 배 또는 세 배로 증가한 것을 목격했습니다. 처음에는 플랫폼 알고리즘의 긍정적인 변화 때문이라고 생각했지만, 나중에 이 변화가 실제 원인임을 깨닫고 이 통찰을 공유하고 싶었습니다.

한편, 니키타 비어는 과거에 링크가 포함된 트윗이 억제되었다는 주장을 경시하고 있습니다. 그는 링크가 이전에 도달 범위가 낮았던 이유는 사용자들이 게시물과의 상호작용에서 주의가 분산되기 때문이라고 주장했습니다. 이는 엘론 머스크가 트위터에서 다른 플랫폼을 홍보하는 것을 비판하고, 이를 이유로 사용자들을 금지했던 이전의 발언과 모순됩니다.

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Phomemo-tools는 리눅스 시스템에서 Phomemo 열 프린터(M02, M110, M120, M220, T02 모델)를 사용하여 이미지를 인쇄할 수 있도록 도와주는 패키지입니다. 이 도구는 공식 안드로이드 앱의 블루투스 통신을 분석하여 개발되었습니다.

이 도구의 주요 기능 중 하나는 블루투스 연결입니다. 사용자는 bluetoothctl 명령어를 사용하여 프린터와 페어링하고 연결할 수 있습니다. 이미지를 프린터로 전송하려면 파이썬 스크립트를 사용하여 다음과 같은 명령어를 입력하면 됩니다: tools/phomemo-filter.py my_picture.png > /dev/rfcomm0.

USB 연결을 통해 프린터를 연결할 수도 있습니다. 이 경우 lsusb와 dmesg 명령어로 연결 상태를 확인한 후, 이미지를 전송하기 위해 다음과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다: tools/phomemo-filter.py my_picture.png > /dev/usb/lp0.

CUPS(공통 유닉스 인쇄 시스템)를 설치하면 프린터를 보다 쉽게 관리할 수 있습니다. Debian에서 CUPS를 설치하려면 다음 명령어를 입력합니다: sudo apt-get update와 sudo apt-get -y install cups. 이후 Phomemo-tools 파일을 빌드하고 설치하려면 cd cups, make, sudo make install 명령어를 차례로 입력하면 됩니다.

프린터 설정은 GUI 또는 CLI 지침을 통해 페어링한 후, lpoptions 명령어로 옵션을 설정하고 확인할 수 있습니다. 인쇄는 다음과 같은 명령어로 수행할 수 있습니다: echo "This is test" | lp -d M02 -o media=w50h60 -.

M02 프린터는 인쇄 작업을 전송하기 위해 ESC/POS 명령어를 사용하며, 특정 헤더, 블록 마커 및 푸터를 포함합니다. M110, M120, M220 프린터는 비슷한 명령 구조를 가지고 있지만, 인쇄 속도와 밀도와 같은 다양한 설정에 맞춰 조정되어 있습니다.

이 패키지는 리눅스 시스템에서 호환되는 Phomemo 프린터로 이미지를 인쇄하고자 하는 사용자에게 유용합니다.

2025년 10월, 전문가들은 대규모 DDoS 공격으로 처음 알려진 Aisuru 봇넷이 감염된 사물인터넷(IoT) 장치를 프록시로 임대하는 쪽으로 방향을 바꿨다고 보고했습니다. 이 변화는 사이버 범죄자들이 이러한 감염된 장치를 통해 트래픽을 우회시켜 자신의 온라인 활동을 숨길 수 있게 해줍니다. 이렇게 하면 일반 인터넷 사용자가 데이터를 접근하는 것처럼 보이게 됩니다.

Aisuru는 2024년 8월에 처음 발견되었으며, 보호되지 않은 라우터와 카메라를 포함해 약 70만 개의 IoT 장치를 감염시켰습니다. 이 봇넷은 미국과 유럽의 인터넷 서비스 제공업체(ISP)에 심각한 영향을 미친 대규모 DDoS 공격을 여러 차례 실행했습니다.

봇마스터들은 감염된 장치를 프록시 서비스에 더 쉽게 임대할 수 있도록 악성 코드를 업데이트했습니다. 이러한 서비스는 합법적으로 사용될 수 있지만, 종종 사이버 범죄에 악용되며, AI 프로젝트를 위한 데이터 수집에 사용됩니다. 주거용 프록시의 수가 크게 증가했으며, 일부 추정에 따르면 2억 5천만 개의 고유 IP가 존재한다고 합니다. 이로 인해 악성 트래픽으로 디지털 환경이 넘쳐날 것이라는 우려가 커지고 있습니다.

전문가들은 많은 프록시 제공업체가 Aisuru를 포함한 봇넷과 연결되어 있어 안전한 서비스를 식별하는 데 어려움이 있다고 지적했습니다. AI의 발전은 이러한 프록시 사용을 더욱 정당화하고 있으며, 기업들이 모델 훈련을 위한 데이터를 수집하려고 합니다. 일부 프록시 제공업체는 Reddit과 같은 플랫폼에서 허가 없이 대량으로 콘텐츠를 수집하도록 돕는 혐의를 받기도 했습니다.

전반적으로 이 상황은 익명성과 데이터 수집이 AI와 같은 첨단 기술과 점점 더 얽혀 있는 시대에 인터넷 보안을 관리하는 데 있어 어려움을 강조합니다.

피드백은 X @0xkato로 연락해 주시면 됩니다.

이 텍스트는 리눅스 프로세스 메모리에 관한 페이지의 디스커스 댓글 스크립트를 포함하고 있습니다. 댓글을 위한 페이지 URL과 식별자를 설정하고, 디스커스 스크립트를 비동기적으로 로드합니다. 댓글을 보려면 자바스크립트를 활성화해야 합니다.

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구인 공고를 올릴 때는 근무 장소를 명확히 밝혀야 합니다. 완전 원격 근무의 경우 "REMOTE"라고 표기하고, 미국 내 지원자만 가능한 경우에는 "REMOTE (US)"라고 적어야 합니다. 원격 근무가 허용되지 않는 경우에는 "ONSITE"라고 표시해야 합니다. 구인 공고는 해당 회사의 직원만 올릴 수 있으며, 채용 대행사나 구인 사이트는 사용할 수 없습니다. 각 회사는 하나의 공고만 올리고, 잘 알려지지 않은 경우에는 회사에 대한 설명을 추가해야 합니다.

구인 공고를 올리는 사람은 적극적으로 채용 중이어야 하며, 지원자에게 응답할 준비가 되어 있어야 합니다. 댓글을 다는 사람들은 구인 공고에 불만을 제기하는 것을 피해야 하며, 이는 주제와 관련이 없습니다. 관심 있는 지원자는 해당 직무에 개인적으로 관심이 있을 경우에만 이메일을 보내야 합니다.

구직을 위한 유용한 자원 링크도 여러 개 제공됩니다. 추가적인 기회를 원한다면 "누가 고용되고 싶어?"라는 제목의 다른 스레드도 확인해 보라는 제안이 있습니다.

SSLMate의 창립자인 앤드류 에이어는 구글 클라우드에 대한 불만을 털어놓았습니다. 그의 계정이 불명확한 이유로 세 번이나 정지되었기 때문입니다. 그는 구글 클라우드를 테스트와 고객 통합에 의존하고 있지만, 이제는 심각한 작업에 대해 신뢰할 수 없다고 느끼고 있습니다.

그의 문제는 2024년 5월에 시작되었습니다. 정책 위반으로 인해 계정에 접근할 수 없게 되었고, 이를 해결하는 데 많은 노력이 필요했습니다. 각 정지 조치에 대해서는 구글로부터 거의 설명이 없었고, 일부 고객의 통합은 계속 작동했지만, SSLMate에 대한 구글 클라우드의 전반적인 신뢰성은 의문이 제기되고 있습니다.

에이어는 구글 클라우드의 시스템이 복잡하고 신뢰할 수 없다고 생각하며, 안전하게 사용하기 어렵다고 말합니다. 그는 구글 클라우드에서 벗어나는 것을 고려하고 있으며, OpenID Connect(OIDC)를 사용하는 것이 해결책이 될 수 있다고 제안하지만, 설정 과정이 불필요하게 복잡하다고 느끼고 있습니다. 전반적으로 그는 현재 상황이 용납할 수 없으며, 더 나은 보안 관행의 필요성을 강조하고 있습니다.

이 블로그 글에서는 아서 휘트니가 사용한 컴팩트한 C 프로그래밍 스타일을 배우고 이해하는 과정을 다룹니다. 휘트니는 다양한 프로그래밍 언어와 데이터베이스에 대한 작업으로 잘 알려진 컴퓨터 과학자입니다. 그의 코딩 스타일은 매크로와 짧은 변수 이름을 사용하는 것이 특징인데, 이로 인해 코드가 읽기 어려울 수 있지만, 한 화면에서 논리를 명확하게 보여주려는 목적이 있습니다. 이렇게 하면 큰 코드베이스를 스크롤할 필요가 줄어듭니다.

저자는 이 스타일로 작성된 간단한 인터프리터를 살펴보며, 함수 정의와 오류 처리를 매크로를 통해 수행하는 독특한 점을 언급합니다. 코드의 복잡성에 대해 이야기하면서, 더 넓게 작성한다고 해서 본질적인 복잡성이 줄어드는 것은 아니며, 오히려 코드가 길어질 뿐이라고 인정합니다.

이 스타일이 도전적임에도 불구하고, 저자는 이러한 코딩 방식을 이해하는 것이 자신의 코딩 실력을 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 특정 코드 조각을 자세히 살펴보며 다양한 매크로와 함수에 대해 설명하고, 휘트니의 글 뒤에 숨겨진 논리를 해독하는 경험을 공유합니다.

결국 저자는 이 코딩 스타일의 장단점에 대해 반성합니다. 효율성과 간결함을 높이 평가하지만, 비표준 구문과 암묵적 인수로 인해 의미의 명확성이 부족하고 혼란을 초래할 수 있다는 점을 비판합니다. 이 스타일이 흥미롭고 효율적이긴 하지만, 자신의 코딩 접근 방식은 더 반복적이고 탐색적인 경향이 있어 다른 종류의 도전 과제를 초래한다고 결론짓습니다. 저자는 이 코딩 스타일을 더 깊이 탐구하기 위해 인터프리터를 확장하는 것을 미래의 연습으로 제안합니다.

볼더의 체육관에 대한 군중 소싱 맵이 체육관의 악취와 난이도를 평가합니다. 이 맵은 각 체육관에 대한 자세한 정보를 제공하며, 탑로프 클라이밍과 훈련 보드가 있는지 여부도 포함되어 있습니다.

외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.

존은 2018년 2월 16일, 뉴욕시의 최신 소방선인 "파이어 파이터 II"의 놀라운 성능에 대해 언급했습니다. 이 소방선은 분당 50,000갤런의 물을 퍼낼 수 있으며, 이는 자매선인 "파이어 파이터 I"보다 20,000갤런 더 많은 양입니다.

이 글에서는 벡터 유사성 검색을 위한 Postgres 확장인 pgvector를 실제 운영 환경에서 사용할 때의 어려움에 대해 다룹니다. 많은 사람들이 pgvector의 간편함과 Postgres와의 통합 덕분에 이를 추천하지만, 저자는 블로그 글에서 종종 간과되는 중요한 문제들을 강조합니다.

pgvector는 이론적으로는 매력적이지만, 실제 운영 환경에서 구현한 사용자들은 많지 않습니다. 저자는 낙관적인 블로그 글에서 실질적인 도전 과제가 종종 무시된다고 지적합니다.

pgvector는 두 가지 인덱스 유형인 IVFFlat과 HNSW를 제공하지만, 각각 단점이 있습니다. IVFFlat은 시간이 지남에 따라 검색 품질이 저하될 수 있으며, HNSW는 높은 메모리 요구량과 느린 인덱스 생성으로 인해 데이터베이스가 중단될 수 있습니다.

새로 삽입된 데이터는 즉시 검색할 수 없습니다. 두 인덱스 유형 모두 검색 품질을 저하시킬 수 있는 한계가 있으며, 주기적으로 인덱스를 재구축해야 하므로 다운타임이나 성능 문제를 초래할 수 있습니다.

효과적인 쿼리를 위해서는 쿼리 계획에 대한 전문 지식이 필요합니다. 벡터 검색 전후의 필터링 순서가 성능에 큰 영향을 미치지만, Postgres는 벡터 검색에 최적화되어 있지 않습니다.

메타데이터 관리와 인덱스 구축 중 일관성을 유지하는 것은 복잡성을 더합니다. 우회 방법은 종종 메모리 사용량 증가와 운영상의 문제를 초래합니다.

저자는 Pinecone이나 Weaviate와 같은 전용 벡터 데이터베이스가 실시간 인덱싱, 지능형 쿼리 계획 및 전반적인 효율성 면에서 더 나은 해결책을 제공한다고 제안합니다. 이러한 데이터베이스는 pgvector를 관리하는 것보다 더 간단하고 비용 효율적일 수 있습니다.

pgvector는 강력한 도구이지만, 상당한 운영 관리와 전문 지식이 필요합니다. 이는 모든 팀에 적합하지 않을 수 있으며, 많은 경우 전용 벡터 데이터베이스를 사용하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다.

2025년 터미널 에뮬레이터의 현황에 대한 요약: 잘못된 챔피언들

이 글은 터미널 에뮬레이터의 유니코드 지원에 대한 이전 분석을 업데이트한 내용입니다. 새로운 도구인 ucs-detect는 DEC 개인 모드와 시켈 그래픽과 같은 다양한 기능을 확인할 수 있습니다.

터미널 에뮬레이터의 주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 너비 문제입니다. 터미널 에뮬레이터는 고정 너비 형식에서 유니코드 문자를 올바르게 표시하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 계산 오류로 인해 정렬이 어긋나고 읽기 어려운 텍스트가 발생합니다. 둘째, 성능 문제입니다. 많은 터미널이 느리게 작동하며, iTerm2와 Extraterm는 CPU를 과도하게 사용하고, GNOME Terminal은 테스트에 5시간 이상 소요됩니다.

최고 성능을 보인 터미널은 Ghostty입니다. 최근에 출시된 이 터미널은 유니코드 지원에서 가장 높은 점수를 기록하며, 정확한 구현에 대한 강한 의지를 보여주었습니다. Kitty도 동등한 점수를 얻었으며, 효과적인 텍스트 분할 알고리즘으로 인정받고 있습니다.

테스트 결과는 각 터미널의 유니코드 기능을 상세히 보여주는 표로 정리되어 있습니다. 성능은 크게 차이가 나며, 일부 터미널은 현저한 속도 저하를 보였습니다.

도전과 혁신의 측면에서, 많은 터미널이 DEC 개인 모드를 처리하는 데 일관성이 부족하며, 일부는 잘못된 지원을 보고하고 있습니다. 이 글에서는 터미널에서 가변 크기 텍스트의 가능성에 대해 논의하며, 이는 다양한 언어의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

전반적으로, 일부 터미널은 유니코드 지원에서 뛰어난 성과를 보이지만, 많은 터미널이 여전히 성능과 호환성 문제를 해결해야 할 필요가 있습니다. 더 유연한 텍스트 크기 조정으로 다양한 언어에 대한 지원이 개선될 수 있는 가능성이 있습니다.

최근 루이빌 대학교의 아즈말 제마르 박사가 이끄는 연구팀이 환자의 사망 과정에서 뇌 활동을 기록한 첫 사례를 발표했습니다. 이 연구는 사람이 죽어가는 동안 뇌가 여전히 활동적이고 조직적으로 작용할 수 있음을 시사합니다. 이는 개인이 중요한 기억을 다시 경험하는 '생의 회상' 현상이 발생할 가능성을 제기합니다. 이 연구는 뇌 모니터링을 받던 중 심장마비를 겪은 87세 환자에서 관찰되었습니다.

연구팀은 심장이 멈추기 직전과 직후에 뇌파 패턴에서 중요한 변화를 발견했습니다. 특히 기억과 의식과 관련된 감마 진동이 나타났습니다. 이는 죽음에 대한 우리의 이해와 뇌가 생의 마지막 순간을 회상하는 데 기여할 수 있는 가능성에 대한 질문을 불러일으킵니다.

제마르 박사는 이 연구 결과를 과학적, 형이상학적, 영적 관점에서 바라볼 수 있다고 언급했습니다. 과학적으로는 단일 사례에서 얻은 데이터이기 때문에 한계가 있습니다. 형이상학적으로는 죽어가는 과정에서 뇌가 기억을 재생할 수 있다는 것을 암시합니다. 영적으로는 사랑하는 이들이 마지막 순간에 긍정적인 기억을 떠올릴 수 있다는 사실이 가족들에게 위안을 줄 수 있습니다. 이 연구는 또한 죽음의 정의와 장기 기증에 대한 중요한 논의를 촉발하며, 사망을 판단할 때 심장 모니터링과 함께 뇌 활동도 고려해야 한다고 제안합니다.

일자리를 찾고 계신 분들은 아래 형식에 맞춰 정보를 공유해 주세요.

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마이크로소프트의 코파일럿은 1990년대의 유명한 디지털 어시스턴트인 클리피와 비교되며, 기업에서 인공지능(AI) 도입에 대한 우려가 커지고 있습니다. 최근 30개 이상의 유럽 AI 스타트업 창립자들을 대상으로 한 설문조사와 40명 이상의 실무자 인터뷰를 통해 AI 에이전트를 성공적으로 배포하기 위한 주요 도전 과제와 전략이 드러났습니다.

주요 도전 과제로는 첫째, 60%의 스타트업이 기존 프로세스와 AI 에이전트를 통합하는 데 어려움을 겪고 있다고 응답했습니다. 둘째, 50%는 사용자들이 AI 솔루션에 대해 회의적이고 불신하는 경향이 있다고 밝혔습니다. 셋째, 데이터 프라이버시 문제도 50%의 스타트업에서 우려 사항으로 지적되었습니다.

성공적인 전략으로는 '작게 시작하기' 접근법이 있습니다. 이는 명확한 투자 수익(ROI)을 제공하는 간단하고 위험이 적은 작업부터 시작하는 것입니다. 또한, 사용자 교육과 지원이 저항을 극복하는 데 매우 중요하다는 점이 강조되었습니다. 많은 AI 스타트업들이 혁신 예산이 아닌 핵심 비즈니스 예산을 활용하고 있어, AI의 실용적인 적용으로의 전환이 이루어지고 있습니다.

배포 트렌드에 따르면, 대부분의 AI 에이전트는 고객 지원, 영업, 사이버 보안 분야에서 사용되고 있지만, 직원 참여 측면에서는 여전히 제한적입니다. 가격 모델도 진화하고 있으며, 많은 스타트업이 다양한 가격 방식을 결합한 하이브리드 전략을 사용하고 있습니다.

AI 에이전트의 미래는 자율성과 정확성이 향상될 것으로 예상되며, 복잡한 작업을 독립적으로 처리할 수 있는 보다 능동적이고 적응 가능한 시스템으로 발전할 것입니다. 스타트업들은 통제와 유연성을 유지하기 위해 내부 인프라 구축에 집중하고 있습니다.

전반적으로 이 보고서는 기업에서 AI 도입을 성공적으로 이루기 위해 명확한 소통, 사용자 교육, 점진적인 실행이 필요하다는 점을 강조하고 있습니다.

이 글에서는 현대 컴퓨팅 환경에서 소프트웨어 부풀림(소프트웨어 블로트)의 개념을 다루고 있습니다. 강력한 CPU와 풍부한 RAM 덕분에 소프트웨어 효율성에 대한 중요성이 줄어들고 있는 상황입니다. 많은 사람들은 소프트웨어 최적화가 오늘날 덜 중요하다고 생각하며, 개발자의 효율성과 유지 관리에 더 중점을 두고 있습니다. 그러나 고려해야 할 중요한 점들이 있습니다.

첫째, 역사적 맥락입니다. 과거에는 제한된 컴퓨팅 자원 때문에 프로그래머들이 더 효율적으로 작업해야 했습니다. 오늘날 소프트웨어는 더 크고 복잡해질 수 있으며, 종종 고급 언어와 프레임워크를 사용합니다.

둘째, 부풀림의 이유입니다. 일부 소프트웨어 부풀림은 보안, 견고성, 그리고 글로벌 접근성을 향상시키기 위한 필수적인 거래입니다. 현대 소프트웨어는 더 복잡한 작업을 처리하고 다양한 기능을 통합해야 하므로 더 많은 자원을 필요로 합니다.

셋째, 부풀림의 부정적인 측면입니다. 모든 부풀림이 정당화되는 것은 아니며, 일부는 잘못된 코딩 관행, 과도한 설계, 불필요한 의존성에서 비롯되어 성능과 보안에 해를 끼칠 수 있습니다.

넷째, 지속적인 최적화 필요성입니다. 기술이 발전했음에도 불구하고, 성능이 중요한 애플리케이션인 코덱이나 게임 엔진과 같은 분야에서는 여전히 최적화가 중요합니다.

다섯째, 최적화 시기입니다. 최적화를 미루면 나중에 심각한 문제를 초래할 수 있으므로, 처음부터 신중한 알고리즘과 아키텍처 선택이 필요합니다.

결론적으로, 일부 소프트웨어 부풀림은 혁신을 촉진할 수 있으며 받아들일 수 있지만, 과도한 부풀림은 해로울 수 있습니다. 조기 최적화와 지연된 최적화의 함정을 피하기 위해 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

Guideline이 소규모 기업을 위한 급여 및 인사 솔루션을 제공하는 Gusto에 인수되었습니다. 이번 파트너십을 통해 급여와 401(k) 서비스를 한 곳에서 더 잘 통합할 수 있게 되어, 퇴직 저축이 더욱 간편해질 것입니다.

현재의 401(k) 설정은 변하지 않으며, 별도의 조치는 필요하지 않습니다. 이제 Gusto 계정을 사용하여 401(k) 계정에 접근할 수 있습니다. 모바일 앱이나 교육 자료와 같은 현재 서비스에 대한 접근 권한은 그대로 유지됩니다. 수수료와 투자 배분도 변동이 없습니다. 모든 거래는 지연 없이 계속 처리될 것입니다. 지원이 필요할 경우, 기존 Guideline 연락처를 통해 계속 도움을 받을 수 있습니다.

이번 인수는 여러분의 경험을 향상시키는 것을 목표로 하며, 여러분이 의존하는 모든 것을 그대로 유지하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 텍스트는 Joel Severin이 운영하는 웹사이트에서 제공하는 "Linux WASM" 관련 데모 링크를 안내합니다. 링크를 방문하면 데모를 확인할 수 있습니다.

라비 모한은 블로그에서 두 프로그래머인 론 제프리와 피터 노빅의 스도쿠 해결 방법을 비교합니다. 제프리는 데이터 구조에 중점을 두고 문제를 탐구하지만, 구현 세부사항에 얽혀 효과적으로 퍼즐을 해결하지 못합니다. 반면, 노빅은 단 12줄의 코드로 간결한 해결책을 제시하며 분석적이고 체계적인 사고를 보여줍니다.

라비는 제프리의 방법이 테스트 주도 개발(TDD)을 포함하고 있지만, 문제에 대한 깊은 이해 부족으로 인해 최적의 결과를 내지 못한다고 강조합니다. 그는 TDD가 복잡한 문제에 대해 사전 설계 전략이 필요할 때 비효율적일 수 있다고 제안합니다. 이 논의에는 독자들의 다양한 의견이 포함되어 있으며, TDD, 프로그래밍 방법론, 각 프로그래머의 접근 방식의 효과성에 대한 의견이 나뉩니다.

전반적으로 라비는 프로그래밍에서 분석적 사고와 지식의 중요성을 강조하며, 이해 없이 방법론에만 의존하면 좋지 않은 결과를 초래할 수 있다고 경고합니다.

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상세하고 상호작용이 가능한 3D 도시 환경을 만드는 것은 중요하지만, 모델 훈련을 위한 고품질 3D 스캔이 부족해 어려운 상황입니다. 이 논문에서는 기본 형태를 위해 사용 가능한 위성 이미지를 활용하고, 사실적인 세부 묘사를 위해 확산 모델을 사용하는 새로운 프레임워크인 Skyfall-GS를 소개합니다. Skyfall-GS는 비싼 3D 주석이 필요하지 않으며, 3D 장면을 실시간으로 탐색할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 단계별 정제 과정을 통해 기하학적 구조와 텍스처의 품질을 향상시킵니다. 테스트 결과, Skyfall-GS는 현재의 주요 방법들보다 더 나은 기하학적 구조와 더 사실적인 텍스처를 생성하는 것으로 나타났습니다.

Isotemp OCXO107-10은 내가 벼룩시장에서 5달러에 구입한 크고 안정적인 발진기입니다. 이 장치는 5MHz의 주파수를 출력하며, 과거에는 특히 원자 시계에 많이 사용되었습니다.

이 발진기는 한때 1000달러 이상의 가격이었고, Lucent와 같은 회사에서 사용되었습니다. 전원 및 제어를 위한 DE-9 커넥터와 출력을 위한 SMA 커넥터가 있습니다. DE-9 핀 배열에는 5MHz 출력, 다양한 전원 공급 장치 및 제어 전압을 위한 연결이 포함되어 있습니다.

테스트 결과, 전원을 연결했을 때 초기 전류는 320mA였으나, 안정화되면서 69mA로 줄어들었습니다. 출력 전력 수준은 온라인에서 논의된 다른 장치들과 유사한 성능을 보였습니다. 이 발진기는 완전히 안정화되기까지 약 일주일이 걸립니다.

OCXO는 온도 안정성을 유지하기 위해 듀어 플라스크에 담겨 있지만, 이로 인해 다소 취약해집니다. 내 장치는 열 수 없었지만, 다른 사용자로부터 내부 구성 요소가 포함된 사진을 받았습니다. 이 사진에는 히터와 제어 보드가 포함되어 있습니다.

앞으로 이 발진기와 다른 장치들에 대한 장기 테스트를 진행할 계획입니다. 이를 위해 소음이 적은 전원 공급 장치를 제작해야 합니다. 전반적으로 OCXO107-10은 흥미로운 기술의 일환이며, 그 기능을 더 탐구해보기를 기대하고 있습니다.

사이버 보안 직원인 케빈 타일러 마틴과 라이언 클리포드 골드버그가 기업들로부터 수백만 달러를 갈취하기 위해 랜섬웨어 공격을 주도한 혐의로 기소되었습니다. 이들은 드론 제조업체와 의료 관련 기업을 포함한 다섯 개 회사를 목표로 삼았으며, 2023년 5월부터 이 계획을 시작한 것으로 알려졌습니다. 처음에는 피해 기업에 1천만 달러를 요구했지만, 결국 120만 달러를 받았습니다.

FBI는 마틴과 골드버그가 ALPHV 랜섬웨어와 관련된 더 큰 범죄 조직의 일원이었다고 주장하고 있습니다. 골드버그는 FBI에 자백하며, 빚을 갚기 위해 공격을 감행했다고 밝혔습니다. 반면 마틴은 혐의를 부인했습니다. 두 직원은 수사가 시작된 후 해고되었으며, 그들의 회사는 공격이 자사 시스템 외부에서 발생했으며 고객 데이터는 유출되지 않았다고 전했습니다.

10월에 Ladybird는 43명의 기여자로부터 217개의 풀 리퀘스트를 성공적으로 통합했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

새로운 후원사로 Axeptio가 1만 달러, Gravwell이 5천 달러를 지원해 주었으며, 이들의 지원에 감사드립니다. 웹 플랫폼 테스트(WPT)에서는 111,431개의 새로운 통과 서브 테스트가 추가되어 총 200만 개에 가까운 테스트가 완료되었습니다. 이는 iOS에서 브라우저의 적합성을 높이는 데 중요한 이정표입니다.

웹사이트 로딩 속도를 개선하기 위해 지속적인 디스크 캐시 작업이 시작되었습니다. 이는 이전에 도입된 메모리 내 캐시를 기반으로 합니다. 성능 최적화 작업도 진행되어 JavaScript 문자열 처리와 속성 할당이 개선되었습니다. 여러 DOM API가 Trusted Types를 지원하게 되어 보안이 강화되었습니다. 이는 교차 사이트 스크립팅 공격을 방지하는 데 도움을 줍니다.

XPath 평가에 대한 초기 지원이 추가되어 htmx 라이브러리와의 호환성이 향상되었습니다. 새로운 오디오 및 비디오 재생 시스템이 도입되어 동기화가 보장되고, 탐색 속도가 개선되며, 트랙 관리가 용이해졌습니다. macOS에서는 핀치 투 줌 기능이 추가되어 사용자가 쉽게 확대 및 축소할 수 있게 되었습니다.

접근성 도구에서는 접근성 트리를 검사할 수 있게 되어 향후 스크린 리더와의 호환성에 도움이 됩니다. 새로운 CSS 함수 지원과 개선된 그라디언트 렌더링이 구현되었습니다. WebGL2와 오프스크린 프레임버퍼에 대한 지원이 강화되었으며, Google Maps Globe View에 대한 수정도 이루어졌습니다. Windows 호환성에 대한 진전이 있어 Ladybird가 이 플랫폼에서 성공적으로 실행되었습니다.

이번 달 기여자 여러분의 수고에 감사드립니다.

저자 dotcomboom은 MP3.com의 음악을 보존하기 위해 1.78TB의 미디어 파일을 인터넷 아카이브의 Rescue Barge와 Wayback Machine에서 다운로드하여 종합 아카이브를 만드는 노력을 공유했습니다. 이들은 MP3.com 음악의 법적 지위가 불확실한 상황에서 음악을 보존하는 것을 목표로 했습니다.

이를 위해 처음에는 다양한 저장 장치를 사용해 데이터를 수집한 후, WACUP이라는 음악 플레이어를 통해 53만 곡이 넘는 방대한 음악 라이브러리를 효율적으로 정리했습니다. 메타데이터를 CSV 파일로 내보낸 뒤, 아티스트 이름과 URL을 포함해 유용한 정보가 되도록 정리했습니다.

일부 파일이 손상되거나 오디오가 아닌 경우도 있었지만, 최종 데이터셋에는 음악에 대한 귀중한 정보가 포함되어 있습니다. 이들은 이 CSV와 엑셀 파일을 자신의 웹사이트에 공유하여 다른 사람들이 접근하고 즐길 수 있도록 할 계획입니다. 이 글은 디지털 음악 역사를 보존하는 것의 중요성과 프로젝트 진행 중 겪은 어려움에 대해 강조하고 있습니다.

저자는 간단해 보이지만 실제로는 상당히 큰 서비스에 대한 풀 리퀘스트(PR)를 발견했습니다. 이 PR은 9,000줄의 코드와 63개의 새로운 파일을 포함하고 있으며, 도메인 특화 언어(DSL) 파서도 포함되어 있습니다. 저자는 이렇게 큰 PR을 효과적으로 리뷰하는 방법에 대한 조언을 구하고 있습니다.

넥스트클라우드는 파일 저장, 일정 관리, 메모 등 다양한 서비스를 통합한 종합 소프트웨어입니다. 하지만 사용자들은 괜찮은 하드웨어를 사용하더라도 느리다고 느끼는 경우가 많습니다. 주된 문제는 페이지를 새로 고칠 때 필요한 자바스크립트의 양이 많다는 것입니다. 약 15-20MB의 자바스크립트가 로드되면서 성능이 저하됩니다. 핵심 파일인 core-common.js와 앱별 스크립트들이 이 문제에 크게 기여하고 있습니다.

예를 들어, 캘린더 앱만 해도 5.94MB의 자바스크립트를 사용하고, 메모 앱은 4.36MB가 필요합니다. 이처럼 지나치게 큰 용량 때문에 작업이 로드되는 데 몇 초가 걸리며, 빠른 인터넷 연결에서도 사용자에게는 불편함을 줍니다.

이런 문제에 대응하기 위해 저자는 특정 기능에 대해 대안을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 작업 관리를 위해 자바스크립트 용량이 1.5MB에 불과한 비쿤자(Vikunja)를 사용하는 방법을 고려하고 있습니다. 성능 문제에도 불구하고 넥스트클라우드의 다양한 기능은 완전히 포기하지 못하게 만듭니다.

저자는 개발 팀이 직면한 도전 과제를 인식하고 웹 성능과 접근성의 중요성을 강조하며, 다른 사람들도 이러한 문제에 대해 배우기를 권장하고 있습니다.

콘크리트 테트라포드는 해안 방어에서 파도 에너지를 흡수하는 데 사용됩니다. 최근에는 테트라포드 모양의 물건들이 인기를 끌고 있으며, 인형이나 램프와 같은 제품들이 등장하고 있습니다. 이러한 영감을 받아 저자는 테트라포드를 모델링하기로 결정했습니다.

테트라포드의 디자인은 발명자들이 특허로 정리한 내용에 따라 각도와 비율이 명시되어 있습니다. 저자는 큐브의 모서리를 이용해 테트라포드를 만드는 실험을 했고, 그 결과 원래의 사양에 잘 맞는 깔끔한 디자인이 탄생했습니다.

테트라포드를 만들기 위해 저자는 큐브와 정사면체를 이용한 과정을 설명하며, 다리 부분이 정사면체의 꼭짓점을 향하도록 설계했습니다. 다리는 잘린 원뿔 모양으로 제작되며, 저자는 이들의 크기와 테이퍼 각도를 결정하는 방법을 설명합니다.

구성 과정에서는 다리를 정의하기 위해 원을 사용하고, 이들이 큐브 안에 잘 맞도록 하는 것이 중요합니다. 저자는 또한 다리를 축을 중심으로 복제하여 완전한 테트라포드를 형성하는 방법을 설명합니다.

전반적으로 저자는 이 디자인이 발견에 가까운 느낌을 준다고 말하며, 다리의 크기와 테이퍼링이 큐브의 치수에서 자연스럽게 나왔다고 언급합니다. 이 형태는 보기에도 좋을 뿐만 아니라 기능적으로도 효과적일 가능성이 높다고 덧붙입니다. 다리의 교차점에 대한 추가 탐구도 계속 진행되고 있습니다.

Vim은 독특한 편집 방식인 모달 편집을 사용하는 인기 있는 텍스트 편집기입니다. 일반 모드에서는 사용자가 마우스 없이 특정 키 단축키를 이용해 텍스트를 빠르게 탐색할 수 있습니다. Vim에서 사용할 수 있는 기본적인 이동 방법은 다음과 같습니다.

'h'와 'l' 키를 사용하면 각각 한 글자를 왼쪽이나 오른쪽으로 이동할 수 있습니다. 'k'와 'j' 키는 한 글자를 위로 또는 아래로 이동하는 데 사용되며, 짧은 줄에서는 줄의 끝으로 점프합니다. 'w'와 'b' 키를 사용하면 각각 다음 단어의 시작이나 이전 단어의 시작으로 점프할 수 있습니다. 'e' 키는 다음 단어의 끝으로 이동합니다. '^'와 '$' 키는 현재 줄의 시작과 끝으로 이동하는 데 사용됩니다.

또한, ResourceFunction["VimGraph"] 기능을 통해 사용자는 Vim의 이동 방식을 사용자 정의하고 새로운 이동 방식을 정의할 수 있습니다. 이 기능은 그래프 관련 설정 옵션도 제공합니다.

작가 이안 랜스 테일러는 "골드"라는 새로운 링커를 개발 중이며, 블로그 시리즈를 통해 링커에 대한 통찰을 공유하고자 합니다. 그는 많은 프로그래머들이 링킹 과정에 대해 완전히 이해하지 못하고 있다고 지적합니다.

테일러는 1988년에 AMOS 운영 체제를 위해 첫 번째 링커를 만들었으며, 속도에 중점을 두었습니다. 그의 두 번째 링커는 1993년부터 1994년까지 Cygnus Support에서 개발되었고, 기존 버전보다 더 빠르도록 설계되었습니다. 현재 진행 중인 프로젝트인 골드는 이전 링커들보다 더 빠르며, 특히 증분 링킹과 같은 기능을 갖추고 있습니다.

링커란 객체 파일을 실행 가능한 프로그램이나 공유 라이브러리로 변환하는 도구입니다. 일반적인 개발 과정은 코드를 작성하고, 이를 어셈블리 언어로 컴파일한 후, 객체 파일로 조립하는 것입니다. 링커는 이러한 객체 파일을 결합하여 실행 파일로 만듭니다. 링커는 시간이 지남에 따라 발전해 왔으며, 현재는 공유 라이브러리 지원도 포함하고 있습니다.

테일러는 앞으로의 블로그 포스트에서 이 주제에 대한 논의를 계속할 계획입니다.

저자는 안드로이드와 iOS에서 제공되는 타이머 옵션에 불만을 느꼈습니다. 특히 여러 세트와 휴식 시간을 설정해야 하는 운동에 적합한 기능이 부족하다고 생각했습니다. 그래서 자신만의 타이머 앱을 만들기로 결심했습니다. 처음에는 앱이 작동했지만 사용자 인터페이스와 경험이 좋지 않았습니다. 저자는 디자인 기술과 최근의 프론트엔드 개발 경험이 부족했기 때문입니다.

시간이 지나면서 AI의 도움을 받아 저자는 앱을 개선했습니다. 현재 이 앱은 오프라인 우선의 프로그레시브 웹 앱(PWA)으로, 의존성이나 쿠키, 분석 기능 없이 오직 타이머만 제공합니다. 웹 컴포넌트와 로컬 스토리지를 사용해 타이머를 저장합니다. 저자는 피드백을 환영하며 더 많이 배우고 싶어합니다.

앱은 mytimers.app에서 확인할 수 있습니다.

영국에 본사를 둔 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 기록 보유자보다 40% 더 뛰어난 성능을 자랑합니다. 이 모터는 높은 출력 수준을 지속적으로 유지할 수 있어 장시간 사용에 적합합니다.

이 모터의 디자인은 일반적인 재료를 사용하여 향후 대량 생산이 가능하고 비용을 낮출 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 더 가벼운 모터는 더 효율적이고 빠른 전기차를 의미하므로, 이 혁신은 전기차 산업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. YASA는 이미 고급 자동차용 모터를 생산하고 있으며, 이 새로운 모터는 결국 더 저렴한 전기차에도 사용될 수 있어 시장의 판도를 바꿀 수 있습니다.

Agent-o-rama는 Java와 Clojure에서 상태를 유지하는 대형 언어 모델(LLM) 에이전트를 구축하고 관리하기 위해 설계된 새로운 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 플랫폼은 LLM 시스템을 평가하고 모니터링하며 배포하는 과정을 간소화하여 JVM 생태계에서 개발자들이 직면하는 문제를 해결합니다.

주요 기능으로는 Java와 Clojure 모두에 대해 동등한 기능을 제공하는 이중 API가 있습니다. 또한, LLM을 테스트하고 모니터링하기 위한 다양한 도구를 통합하여 단일 워크플로우에서 사용할 수 있도록 하여 기존의 분산된 솔루션과 차별화됩니다. 에이전트는 간단한 함수 그래프로 구성되어 동시에 실행되며, 이를 통해 성능을 세밀하게 추적할 수 있습니다. 실시간 실험과 모델 성능, 자원 사용량과 같은 텔레메트리 데이터를 위한 웹 사용자 인터페이스도 포함되어 있습니다. 또한, 로컬 클러스터인 Rama에 배포할 수 있으며, 소규모 설정에서는 무료로 사용할 수 있고 대규모 애플리케이션에도 확장 가능합니다. 모든 구성 요소가 통합되어 있어 외부 의존성이 필요하지 않습니다.

예를 들어, 제공된 명령어를 사용하여 연구 에이전트를 실행할 수 있으며, 사용자는 주제를 입력하고 LLM 분석에 기반한 보고서를 받을 수 있습니다. 시스템은 상세한 실행 추적을 캡처하여 성능을 모니터링하고 필요에 따라 조정하기 쉽게 만듭니다.

Agent-o-rama는 LLM 에이전트 개발을 간소화하며 확장성과 관찰 가능성에 중점을 두고 있어 Java와 Clojure에 익숙한 개발자들이 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 애플리케이션 구축을 위한 실용적인 도구이자 분산 프로그래밍의 실제 사례로 기능합니다. 사용자들은 지원과 협업을 위해 커뮤니티에 참여할 것을 권장합니다.

Pixi는 로봇 운영 체제(ROS)를 사용하여 로봇 개발을 간소화하기 위해 설계된 새로운 도구입니다. 이 도구는 ROS 개발에서 자주 발생하는 문제인 의존성 관리와 운영 체제의 한계를 해결하며, Docker나 Ubuntu에 의존하지 않습니다.

Pixi의 주요 특징 중 하나는 다양한 운영 체제를 지원한다는 점입니다. Linux, macOS, Windows에서 모두 사용할 수 있습니다. 또한, 개발자들이 필요한 모든 의존성을 갖춘 일관된 환경을 만들 수 있어 재현성이 뛰어납니다. 사용자는 동일한 기기에서 여러 ROS 배포판을 유지할 수 있으며, 간단한 구성 파일을 통해 환경을 쉽게 공유할 수 있습니다.

Pixi가 해결하는 문제 중 하나는 특정 Ubuntu 버전에 의존하지 않음으로써 Ubuntu에 묶이는 것을 피하는 것입니다. 또한, 여러 ROS 버전과 의존성을 관리하는 복잡성을 줄이며, Docker의 오버헤드 없이 직접 격리된 환경을 제공합니다.

Pixi를 시작하려면 먼저 운영 체제에 Pixi를 설치하고, 새로운 작업 공간을 생성한 후 ROS 패키지를 추가하면 됩니다. 이후 필요한 ROS 도구를 갖춘 격리된 환경에서 작업을 시작할 수 있습니다.

Pixi는 ROS 커뮤니티의 중요한 부분이 되어 로봇 개발을 더 쉽고 빠르게 할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. Prefix.dev 팀은 패키지 지원을 확장하고 전반적인 경험을 개선하기 위해 기여를 장려하고 있습니다. 더 많은 정보는 YouTube 재생목록을 시청하거나 Prefix.dev를 방문하여 Pixi와 그 기능을 탐색할 수 있습니다.

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 수학 조판에 높은 평가를 받는 TeX 기반의 레이아웃을 사용합니다. 셋째, 독립성입니다. KaTeX는 다른 라이브러리에 의존하지 않아 웹 자원에 쉽게 통합할 수 있습니다. 넷째, 서버 사이드 렌더링 기능이 있습니다. 이를 통해 다양한 브라우저와 환경에서 일관된 출력을 제공하며, Node.js를 사용해 미리 렌더링할 수 있습니다.

KaTeX는 수학 표현이 많은 페이지에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 설치 방법과 문서에 대한 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

로버트 훅의 "사이버펑크" 편지는 고트프리트 라이프니츠와의 대화에서 17세기 자연 과학과 현대 사이버펑크 주제, 즉 첨단 기술과 개인의 자유 사이의 연결을 다룹니다. 훅은 과학을 위한 보편 언어를 창조하자는 라이프니츠의 아이디어에 깊은 감명을 받았으며, 이는 초기 컴퓨터 프로그래밍 언어와 유사하게 과학적 추론을 자동화할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

훅의 편지는 이 언어가 개인들이 권위의 간섭 없이 자유롭게 아이디어를 탐구하고 공유할 수 있도록 힘을 실어줄 것이라는 희망적인 비전을 담고 있습니다. 블로그 글의 저자는 훅을 해커 정신의 선구자로 보며, 사이버펑크의 정신을 구현한 인물로서 그가 사이버네틱스에서 라이프니츠가 인정받는 것처럼 사이버펑크의 수호성인으로서의 인정을 받을 자격이 있다고 주장합니다. 저자는 훅의 삶과 업적을 더 깊이 탐구할 계획이며, 그의 혁신적인 사고와 과학 및 기술과의 관계를 강조할 것입니다.

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하이드로늄 프로젝트는 H3 라이브러리를 Rust로 완전히 재작성한 것으로, h3o라는 이름을 가지고 있습니다. 이 프로젝트는 Rust 프로젝트, 특히 웹어셈블리(WASM)와의 통합을 개선하고, 강력한 타입을 통해 안전성을 높이며, 원래 H3 라이브러리와 비교해 성능을 유지하거나 향상시키고, H3 4.0 API를 완전히 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

프로젝트는 신뢰성을 보장하기 위해 원래 H3와의 차별 테스트를 사용합니다. 총 756개의 차별 테스트와 166개의 추가 기능 통합 테스트, 42개의 단위 테스트가 포함되어 있으며, 15개의 퍼즈 테스트도 계획되어 있습니다. 성능 측면에서는 911개의 테스트를 포함한 벤치마크 결과, h3o가 862개의 경우에서 H3보다 더 우수한 성능을 보였습니다. H3가 특정 해상도와 오각형 모양에서 더 빠른 경우도 있지만, h3o는 많은 테스트에서 10배 이상의 속도 향상을 이루는 등 상당히 뛰어난 성능을 보여줍니다.

h3o에서는 cellToBoundary, cellToChildrenSize, gridDiskDistancesSafe와 같은 함수에서 최적화를 통해 성능을 개선했습니다. compactCell의 구현도 h3o에서 더 효율적으로 이루어져 빠른 처리가 가능합니다. 또한, C 바인딩(h3oh3o)을 생성하여 다른 프로그래밍 언어와의 통합을 쉽게 할 계획입니다. 이를 통해 사용자는 기존 H3 코드에 최소한의 변경만으로 h3o를 테스트할 수 있습니다.

h3o-cli는 h3o와 상호작용할 수 있는 명령줄 인터페이스를 제공하며, 다양한 출력 형식을 지원하고 복잡한 데이터 처리를 가능하게 합니다. THC(The H3 Compressor) 라이브러리는 H3 데이터에 대한 최적화된 압축을 제공하여 인덱스 세트의 크기를 크게 줄입니다.

앞으로 이 프로젝트는 API를 계속 개선하고 H3의 업데이트에 발맞추며, 더 많은 언어 바인딩을 개발할 계획입니다. 버전 1.0을 출시하기 전에 원래 H3 라이브러리와의 성능 차이를 해소하고 강력한 성능을 보장하는 데 집중할 것입니다. 하이드로늄 프로젝트는 Rust의 강점을 활용하여 더 효율적이고 안전하며 사용자 친화적인 H3 라이브러리를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

클라우드플레어는 러스트 프로그래밍 언어로 구축된 새로운 프록시 프레임워크인 옥시(Oxy)를 소개했습니다. 이 프레임워크는 제로 트러스트 게이트웨이와 아이클라우드 프라이빗 릴레이를 포함한 다양한 클라우드플레어 프로젝트를 지원합니다. 옥시는 고부하 상황에 맞춰 설계되어 대량의 인터넷 트래픽을 처리할 수 있으며, 고급 통신 프로토콜을 지원합니다.

옥시의 주요 특징 중 하나는 프록시 프레임워크로, NGINX와 유사하게 여러 프로토콜 간의 트래픽을 프록시할 수 있는 맞춤형 서버 역할을 합니다. 사용자는 트래픽 분석, 라우팅, DNS 해석 등 다양한 측면을 제어할 수 있습니다. 개발자는 기본 설정으로 시작해 손쉬운 구성 모델을 통해 점진적으로 기능을 추가할 수 있습니다. 옥시는 최소한의 코딩으로 빠른 배포를 가능하게 합니다.

또한, 옥시는 다양한 트래픽 유형을 지원하여 OSI 모델의 여러 계층에서 상세한 분석과 조작이 가능합니다. TCP, UDP, HTTP 트래픽에 대한 효율적인 터널링을 관리하여 애플리케이션이 트래픽 흐름을 포괄적으로 제어할 수 있도록 합니다. 보안 트래픽 처리를 위한 강력한 암호화 옵션도 포함되어 있으며, 암호화에는 BoringSSL이 사용됩니다. 옥시는 애플리케이션의 로깅, 모니터링, 테스트를 위한 내장 지원을 제공하여 운영 관리를 향상시킵니다.

옥시는 기존 기술과 커뮤니티 기여를 활용하는 데 중점을 두고 개발되었습니다. 이를 통해 안전성과 성능을 동시에 보장합니다. 현재 진행 중인 개발은 반복적이며, 실제 사용에 기반한 개선이 이루어지고 있습니다.

옥시는 현대 인터넷 애플리케이션에 적합한 다재다능하고 강력한 프록시 프레임워크로, 개발자들이 효율적이고 고성능의 서비스를 쉽게 만들 수 있도록 돕습니다. 옥시에 대한 더 많은 기술적 세부사항은 향후 블로그 포스트에서 공유될 예정입니다.

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프로그래밍 언어 선택이 기업의 성공과 재정에 미치는 영향을 다룬 이 글 시리즈는, 이러한 결정이 기술적인 고려보다는 감정적이고 정체성에 기반한 요인에서 비롯되는 경우가 많아 비용이 많이 드는 실수로 이어질 수 있음을 강조합니다.

프로그래밍 언어에 대한 결정은 종종 개인의 정체성과 자아에 영향을 받으며, 이는 객관적인 분석보다는 주관적인 판단에 기초하게 됩니다. 이러한 경향은 기술 부채와 재정적 부담을 초래할 수 있습니다. 저자는 자신의 초기 경력에서 Takkle에서 PHP에서 Perl로의 전환 사례를 공유하며, 새로운 CTO의 편향으로 인해 제품 출시가 지연되고 비용이 증가하여 결국 회사가 실패하게 되었다고 설명합니다.

기술 산업 전반에서 유사한 패턴이 나타나며, 엔지니어들은 특정 언어의 프로그래머로서의 정체성에 영향을 받아 합리적인 선택을 하지 못하는 경우가 많습니다. 언어에 대한 논의는 기술적 장점과 정체성과 관련된 편향이라는 두 가지 층으로 나뉘며, 후자의 요소가 종종 우세하여 잘못된 결정을 초래합니다.

신경과학 연구에 따르면, 개인의 정체성 신념이 도전받을 때 뇌는 이러한 신념을 강하게 방어하여 대안을 객관적으로 평가하기 어렵게 만듭니다. 저자는 언어 선택을 기술적 논의에서 경제적 논의로 재구성할 것을 제안하며, 언어와 관련된 진정한 비용, 즉 속도, 기술 부채, 운영 복잡성 등을 중심으로 논의해야 한다고 주장합니다.

다음 포스트에서는 프로그래밍 언어의 경제적 영향을 기반으로 평가할 수 있는 프레임워크를 소개할 예정이며, 이를 통해 팀들이 개인적인 편향에 휘둘리지 않고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도울 것입니다. 요약하자면, 프로그래밍 언어의 선택은 단순한 기술적 결정이 아니라 기업의 미래 성공을 결정짓는 중요한 경제적 결정입니다.

FurtherAI는 Andreessen Horowitz와 Y Combinator로부터 2,500만 달러의 시리즈 A 자금을 지원받아 소프트웨어 엔지니어, AI 엔지니어, 전방 배치 엔지니어를 채용하고 있습니다. 이 회사는 보험 산업을 위한 AI 에이전트를 개발하고 있으며, 올해 매출이 10배 이상 증가하는 등 큰 성장을 이루었습니다.

팀은 작지만 경험이 풍부하며, Apple, Microsoft, Amazon과 같은 주요 기술 회사에서 일했던 많은 창립자와 전 직원들이 포함되어 있습니다. 그들은 샌프란시스코에서 큰 영향을 미치고 싶어하는 재능 있는 엔지니어를 찾고 있습니다. 관심 있는 지원자는 Sashank(CTO)에게 [email protected]으로 연락하면 됩니다. 또한, 성공적인 채용에 대해 1만 달러의 추천 보너스도 제공됩니다.

채용 공고는 FurtherAI의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

Skald 팀은 출시 한 주 만에 백엔드를 파이썬에서 노드로 전환하기로 과감한 결정을 내렸습니다. 이들은 파이썬의 비동기 기능에서 어려움을 겪으면서 확장성을 개선하고자 했습니다. 특히 장고와 함께 작업할 때 비동기 지원이 제한적이어서 코드가 복잡해지는 경우가 많았습니다. 장고는 사용자 친화적이지만, 동시 요청을 처리할 때 문제가 발생할 수 있습니다.

팀은 너무 일찍 확장하는 것보다 배송과 판매를 우선시하라는 조언을 받았지만, 장고가 성장과 효율성을 저해할 것이라고 느꼈습니다. 그들은 FastAPI로 전환하는 것도 고려했지만, 이미 백그라운드 서비스에 노드를 사용하고 있었기 때문에 코드베이스를 통합하기 위해 노드를 선택했습니다.

노드로의 전환과 Express와 MikroORM을 사용한 결과 성능이 크게 향상되어 처리량이 세 배로 증가했습니다. 그러나 장고와 그 ORM의 편리함이 그리워졌습니다. 노드 서비스를 통합하면서 아키텍처가 간소화되고 테스트 관행이 개선된 것을 발견했습니다.

전반적으로 팀은 노드로 전환한 결정에 만족하고 있으며, 이것이 장기적으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다. 이 과정에서 많은 것을 배웠고, 그들의 선택에 대한 피드백을 받을 준비가 되어 있습니다.

요약이 없습니다.

이 블로그 글은 대규모 TCP 연결의 특성을 다루며, 인터넷 행동을 이해하는 데 중요한 역할을 강조합니다. 모든 온라인 상호작용은 이러한 연결에 의존하지만, 전 세계적으로 측정 및 데이터 공유의 어려움으로 인해 이에 대한 포괄적인 데이터는 부족합니다.

첫 번째로, 연결 특성의 중요성이 언급됩니다. 네트워크 연결의 행동을 이해하는 것은 라우팅 알고리즘이나 프로토콜의 변화가 미치는 영향을 예측하는 데 필수적입니다. 정확한 데이터에 기반한 시뮬레이션은 실제 네트워크에 위험을 주지 않고 이러한 영향을 평가하는 데 도움을 줍니다.

데이터 수집 개요에 따르면, 이 분석은 Cloudflare에 대한 TCP 연결 데이터셋을 기반으로 하며, 이는 약 70%의 HTTP 요청을 포함합니다. 데이터는 2025년 10월의 일주일 동안 1% 샘플의 연결에서 수집되었으며, 패킷 수와 연결 지속 시간 같은 메타데이터에 중점을 두었습니다.

연결 행동에 대한 통찰력으로는 패킷 수가 있습니다. 대부분의 연결은 작으며, 평균 연결은 약 240개의 패킷을 전송하지만, 중앙값은 단지 12개입니다. 이는 몇몇 연결이 많은 데이터를 처리하는 반면, 대부분은 가벼운 데이터를 다룬다는 것을 나타냅니다. 전송된 바이트 수를 보면, HTTP/1.X 연결의 중앙값은 4.8KB이고, HTTP/2는 6KB입니다. 극단적인 경우에는 매우 큰 전송도 존재합니다. 연결 지속 시간은 중앙값이 약 4.7초로, 대부분의 연결은 짧지만, 일부는 지속 세션으로 인해 며칠 동안 지속될 수 있습니다. 요청 수에 있어 HTTP/2는 HTTP/1.X보다 더 많은 요청을 처리할 수 있지만, 대부분의 연결은 여전히 하나의 요청만 처리합니다.

경로 특성에 대해서는 최대 전송 단위(MTU)가 일반적으로 1500바이트이며, 네트워크 경로에 따라 변동이 있을 수 있습니다. 초기 혼잡 창(ICWND)은 성능에 중요한 요소로, 관찰된 중앙값은 464KB입니다.

결론적으로, 인터넷 연결의 특성은 다양하며 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다. Cloudflare는 연결 통계 공유를 계속할 계획이며, 인터넷 품질 향상을 위한 협력을 환영합니다.

전반적으로 이 글은 TCP 연결에 대한 더 나은 이해가 네트워크 성능과 사용자 경험을 향상시키는 데 필요하다는 점을 강조합니다.

지속 학습 문제에 대한 요약

지속 학습은 시간이 지남에 따라 새로운 경험으로부터 배우면서도 이전에 습득한 지식을 잃지 않는 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 주요 도전 과제는 모델의 매개변수를 업데이트하면서도 이미 학습한 내용을 잊지 않도록 하는 것입니다.

메모리 레이어는 지속 학습을 위한 효과적인 구조로 제안됩니다. 이 레이어는 높은 용량과 선택적인 업데이트를 가능하게 하여 모델이 큰 망각 없이 새로운 정보를 배우기 쉽게 만듭니다. 연구에 따르면 메모리 레이어를 사용하면 전체 미세 조정이나 LoRA와 같은 전통적인 방법에 비해 훨씬 적은 망각을 보입니다.

지속 학습에서의 두 가지 주요 도전 과제는 일반화와 망각/통합입니다. 일반화는 새로운 데이터에서 중요한 정보를 효과적으로 학습하는 방법을 결정하는 것으로, 모델이 데이터를 단순히 암기하는 것이 아니라 그 의미를 이해해야 합니다. 망각/통합은 새로운 정보를 통합하면서도 귀중한 지식을 잃지 않는 방법에 초점을 맞춥니다. 모델은 언제 오래된 정보를 덮어쓰고 관련된 과거 지식을 어떻게 유지할지를 알아야 합니다.

메모리 레이어는 희소 주의 메커니즘을 활용하여 모델이 새로운 정보를 처리할 때 학습한 매개변수의 작은 부분만 접근할 수 있도록 합니다. 이러한 목표 지향적인 접근 방식은 망각의 위험을 최소화하면서도 중요한 학습을 가능하게 합니다.

희소 메모리 미세 조정에 대한 평가에서는, 이 방법이 TriviaQA와 같은 새로운 데이터 스트림으로부터 효과적으로 학습하면서도 전체 미세 조정이나 LoRA보다 훨씬 적은 망각을 보였습니다. 이 접근법은 모델이 새로운 데이터와 관련된 필요한 매개변수만 업데이트할 수 있도록 합니다.

앞으로의 방향으로는 더 큰 모델을 위한 메모리 아키텍처에 대한 추가 탐색이 필요하다는 연구 결과가 있습니다. 지속 학습 능력을 현실적으로 평가할 수 있는 더 나은 벤치마크가 필요합니다. 사용자 피드백으로부터 지속적으로 학습하는 더 정교한 시스템의 가능성도 크며, 이 분야는 아직 초기 단계에 있습니다.

전반적으로 메모리 레이어는 새로운 정보를 배우면서도 이전에 습득한 지식을 유지할 수 있는 지속 학습 모델 개발을 위한 유망한 경로를 제시합니다.

Carson Gross는 htmx 4.0의 출시를 발표했습니다. 이번 버전에서는 기존의 XMLHttpRequest를 더 현대적인 fetch() API로 대체하여 라이브러리를 간소화하고 성능을 개선할 계획입니다.

htmx 4.0의 주요 변경 사항 중 하나는 fetch()의 도입입니다. 이제 htmx의 핵심은 XMLHttpRequest 대신 fetch()를 사용하게 되며, 이벤트 모델이 변경되지만 대부분의 사용자에게 큰 영향을 미치지는 않을 것입니다. 또한, 속성의 암묵적 상속이 명시적 정의로 대체되어 어떤 요소가 속성을 상속받는지를 더 명확하게 제어할 수 있게 됩니다. 역사 관리 방식도 변경되어, DOM 스냅샷을 캐싱하는 대신 네트워크에서 콘텐츠를 가져와 역사 지원을 간소화하고 신뢰성을 높입니다.

기존의 핵심 기능인 hx-get, hx-post, hx-target은 비슷하게 작동하여 많은 기존 프로젝트가 큰 조정 없이도 계속 사용할 수 있습니다. htmx 2.0은 무기한 지원되지만, 4.0으로 업그레이드할 때는 몇 가지 변화에 적응해야 합니다. 이 전환은 몇 년에 걸쳐 점진적으로 이루어질 예정입니다.

새로운 기능으로는 읽기 가능한 스트림을 지원하여 동적인 콘텐츠 업데이트가 가능해지는 스트리밍 응답, 더 효율적인 DOM 업데이트를 위한 새로운 알고리즘인 모핑 스왑, 복잡한 콘텐츠 교환을 간소화하는 <partial> 태그 지원, 그리고 이벤트 예측 가능성과 명확성을 높이는 새로운 명명 기준이 포함됩니다.

현재 알파 버전이 출시되었으며, 전체 버전은 2026년 초에서 중반에 출시될 예정입니다. 최신 버전은 2027년 초에 발표될 것입니다. 전반적으로 htmx 4.0은 기존 사용자에게 친숙함을 유지하면서 사용성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

Win11Debloat는 사용자 친화적인 파워셸 스크립트로, 불필요한 사전 설치 앱(블로트웨어)을 제거하고, 추적 기능을 비활성화하며, 인터페이스를 간소화하여 Windows 경험을 개선하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능으로는 다양한 사전 설치 앱을 신속하게 제거하는 앱 제거 기능이 있습니다. 또한, 개인 정보 보호를 강화하기 위해 텔레메트리, 추적 및 맞춤형 광고를 비활성화합니다. 사용자는 다크 모드나 작업 표시줄 정렬과 같은 설정을 개인화할 수 있는 옵션도 제공합니다. 파일 탐색기의 기본 열기 위치와 파일 가시성을 수정할 수 있으며, 작업 표시줄에서 불필요한 아이콘을 숨기고 앱 아이콘의 표시 방식을 관리할 수 있습니다.

사용 방법은 세 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 파워셸에서 스크립트를 직접 실행하는 간편한 방법입니다. 두 번째는 스크립트를 다운로드하여 수동으로 실행하는 전통적인 방법입니다. 마지막으로, 경험이 많은 사용자를 위한 고급 방법으로, 특정 파워셸 명령어를 사용하여 스크립트를 실행할 수 있습니다.

Win11Debloat는 기본 모드를 포함하고 있어, 주의가 산만한 앱을 제거하고 추적 기능을 비활성화하는 추천 변경 사항을 자동으로 적용합니다.

중요한 점은 변경 사항을 되돌릴 수 있으며, 제거된 앱은 일반적으로 Microsoft Store에서 다시 설치할 수 있다는 것입니다. 스크립트를 사용할 때는 예기치 않은 문제가 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다. 설치 및 기능에 대한 자세한 내용은 제공된 문서나 위키를 참조하시기 바랍니다.

FreakWAN은 인터넷과 이동통신망과 독립적으로 운영되는 LoRa 기반의 개방형 광역 네트워크(WAN)를 만드는 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 두 가지 주요 목표는 다음과 같습니다.

첫째, 평문과 암호화된 메시지를 지원하는 분산 채팅 시스템을 구축하여 기술 애호가와 비상 상황에서 인터넷 접근이 어려운 지역에서 유용하게 사용될 수 있도록 하는 것입니다. 둘째, 센서 데이터 수집과 홈 자동화와 같은 다양한 애플리케이션을 지원할 수 있는 강력한 통신 프로토콜을 개발하여 다른 통신 방법의 일반적인 범위 제한 없이 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

이 프로젝트는 시칠리아의 일부 지역을 이 네트워크로 커버하는 데 중점을 두고 있으며, 소프트웨어는 누구나 자신의 LoRa WAN을 구축할 수 있도록 제공됩니다. 주요 기능으로는 LoRa 기술을 이용한 분산 네트워크 구조, 미디어 공유와 암호화된 그룹 채팅을 포함한 기본 채팅 기능, 메시지 재전송 설정과 확인 기능, 안전한 메시징을 위한 AES 암호화, 로컬 메시지 저장 및 관리, 특정 LoRa 칩을 위한 간단한 드라이버와 MicroPython과의 호환성이 있습니다.

FreakWAN은 다양한 ESP32 기반 장치를 지원하며, 사용자는 다양한 하드웨어 구성에 맞게 소프트웨어를 사용자화할 수 있습니다. 설치 과정은 MicroPython 설정, 장치 설정 구성, 필요한 파일 전송을 포함합니다.

사용자는 USB 또는 블루투스를 통해 FreakWAN 네트워크와 상호작용할 수 있으며, 명령줄 인터페이스를 통해 명령과 메시지를 전송할 수 있습니다. 이 시스템은 더 넓은 통신 옵션을 위해 텔레그램과 IRC와의 통합도 지원합니다.

암호화된 통신을 위해 사용자는 대칭 키를 공유하여 의도된 수신자만 메시지를 읽을 수 있도록 합니다. 이 프로젝트는 작은 이미지를 전송하는 기능도 지원하며, 배터리로 작동하는 장치를 보호하기 위한 전력 관리 기능도 포함되어 있습니다.

전반적으로 FreakWAN은 다양한 조건에서 운영될 수 있는 유연하고 개방적인 통신 네트워크를 제공하여, 기존 인터넷 접근이 없는 상황에서도 연결성과 협업을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

나는 Rust를 사용해 왔고, 그 성능 기능을 탐구할 프로젝트가 필요했습니다. 세바스찬 라구의 영감을 받아 나만의 레이 트레이서를 만들었습니다.

내 목표는 간단한 3D 장면을 브라우저에서 렌더링하는 것이었습니다. 로컬 또는 온라인에서 wgpu와 WebAssembly를 사용해 실행할 수 있는 렌더러를 개발하는 것이기도 했습니다. 더 빠른 메시 렌더링을 위해 경계 볼륨 계층(BVH)을 사용하고, 현실적인 이미지를 위해 직접 조명과 간접 조명을 모두 시뮬레이션하는 것도 목표였습니다. 또한 GitHub Pages에서 무료 웹 데모를 쉽게 호스팅할 수 있도록 하고 싶었습니다.

이 프로젝트는 그래픽 프로그래밍과 Rust에 대한 재미있는 학습 경험이었습니다. 앞으로는 머신러닝 프로젝트에도 Rust를 사용해 볼 계획입니다.

내 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 웹 데모도 여기에서 볼 수 있습니다. 비슷한 프로젝트나 Rust의 wgpu 및 레이 트레이싱에 경험이 있는 분들의 피드백을 환영합니다.

이 글에서는 고차원 텐서(예: 4D 이상)를 행렬의 형태로 시각적으로 표현하는 방법에 대해 설명합니다. 이 방법은 각 차원을 쉽게 식별할 수 있도록 도와줍니다.

대규모 리스트를 출력하거나 텐서를 2D로 평면화하는 대신, 제안된 접근 방식은 낮은 차원의 행렬을 수평과 수직으로 번갈아 쌓는 방식입니다. 이렇게 하면 차원이 증가해도 명확성을 유지할 수 있습니다.

예시를 간단히 살펴보면 다음과 같습니다.

0차원(0D)은 단일 값인 0입니다. 1차원(1D)은 값의 리스트인 0 1입니다. 2차원(2D)은 2x2 행렬로, 다음과 같이 표현됩니다:

0  1
2  3

3차원(3D)은 2x2x2 형태로 나타내며, 다음과 같습니다:

0  1    4  5
2  3    6  7

4차원(4D)은 2x2x2x2 배열로, 다음과 같이 구성됩니다:

0  1    4  5
2  3    6  7

8  9   12 13
10 11   14 15

5차원(5D)은 더 복잡한 배열로, 이 패턴이 계속 이어집니다.

이 방법은 차원 간의 관계를 명확하게 시각화할 수 있게 해줍니다. 또한 각 크기가 2일 때 패턴이 모턴 곡선(Morton curve)과 유사하다고 언급하지만, 저자는 이 용어를 사용하지 않습니다.

글의 마지막 부분에서는 독자에게 텐서를 다양한 차원으로 나누는 방법을 시각화해보도록 요청하는 "지식 점검"이 포함되어 있어, 표현 방법을 더욱 잘 이해할 수 있도록 돕습니다.

이 글에서는 두 가지 경제 개념인 제본스 패러독스와 바우몰의 비용 질병, 그리고 이들이 인공지능(AI)과 생산성에 미치는 영향을 다룹니다.

제본스 패러독스는 한 산업의 생산성이 증가하면 해당 상품이나 서비스의 가격이 하락하고, 이로 인해 소비가 증가할 수 있다는 현상을 설명합니다. 예를 들어, 기술 발전 덕분에 컴퓨터 사용이 더 저렴해지고 보편화되었습니다. 이러한 순환은 종종 새로운 일자리 기회를 창출합니다.

바우몰의 비용 질병은 경제의 한 분야가 더 생산적으로 변하면, 생산성이 낮은 다른 분야에서는 노동자를 유치하기 위해 임금이 상승해야 한다는 개념입니다. 이로 인해 생산성이 개선되지 않았더라도 해당 분야의 비용이 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 기술의 영향을 받지 않는 직업(예: 개 산책시키기)이라 하더라도, 전체적인 부가 증가함에 따라 그 비용이 오를 수 있습니다.

AI의 영향에 대한 예측은 AI가 일부 서비스의 생산성을 크게 향상시켜 가격을 낮출 것이라는 점입니다. 반면, AI의 영향을 덜 받는 서비스는 비용이 상승할 수 있습니다. 특정 역할이 더 가치 있게 변하면서, 특히 자동화 과정에서 인간의 감독이 필요한 직무가 중요해질 것입니다.

AI가 점점 더 통합됨에 따라, 자동화된 직업에서 남아 있는 소규모 인간 요소가 매우 귀중해지는 직업들이 생겨날 수 있습니다. 이는 자동화가 증가하는 상황에서도 특정 기술이 높은 수요를 가지는 이례적인 경제 상황을 만들어낼 수 있습니다.

결국, 기술 발전은 특정 분야에서 효율성을 높이는 동시에 다른 분야에서는 비용 상승을 초래하여 미래의 직업 시장과 경제 환경을 형성하게 됩니다.

아두이노 우노 Q는 퀄컴이 아두이노를 인수한 후에 만들어진 새로운 보드입니다. 이 보드는 인텔 CPU와 라즈베리 파이 마이크로컨트롤러의 기능을 혼합하여 독특하지만 다소 혼란스러운 장치입니다.

이 보드는 퀄컴 드래곤윙 SoC를 기반으로 하며, 구형 Arm A53 코어, 2GB의 RAM, 16GB의 eMMC 저장 공간을 갖추고 있습니다. 나중에 4GB 버전도 출시될 예정입니다. 운영체제는 데비안 리눅스를 사용하며, 아두이노의 앱 랩을 통해 프로그래밍할 수 있습니다. 사용자는 파이썬과 아두이노의 C++ 언어로 코드를 작성할 수 있습니다. 보드에는 전원, HDMI 및 기타 연결을 처리하는 단일 USB-C 포트가 있어 배선이 간편하지만, 사용을 위해 추가 액세서리가 필요할 수 있습니다.

성능은 괜찮지만 제한적이며, 구형 라즈베리 파이 모델과 비슷합니다. 웹 브라우징이나 비디오 스트리밍과 같은 무거운 작업에는 적합하지 않습니다. 전체 리눅스 스택이 실행되어야 하므로 일반 마이크로컨트롤러보다 전력 소모가 더 많아 배터리 사용 효율이 떨어집니다.

가격은 44달러로 다른 단일 보드 컴퓨터(SBC)와 경쟁하지만, 그 대안들이 제공하는 속도와 기능이 부족합니다. 독특한 교육 기회를 제공하지만, 아두이노 생태계에 이미 투자하지 않은 사용자에게는 일반적인 용도로 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

이 보드는 오픈 소스 상태를 유지하며, 회로도도 공개되어 있어 메이커 커뮤니티에 긍정적인 요소입니다. 그러나 소프트웨어 관리와 기능성에서 어려움을 겪고 있어 매력을 저해할 수 있습니다.

전반적으로 우노 Q는 SBC 시장에 흥미로운 추가 요소이지만, 다른 기존 옵션들과 비교했을 때 대부분의 사용자에게 충분한 가치를 제공하지 않을 수 있습니다. 이 보드의 성공은 퀄컴의 지속적인 지원과 기존 아두이노 프로젝트와의 통합 정도에 달려 있습니다.

저자는 J 프로그래밍 언어에 대해 탐구하고 있으며, 이 언어는 효율적인 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. J는 "함수" 대신 "동사"라는 용어를 사용하고 독특한 문법을 가지고 있어 읽기가 어려울 수 있습니다. 저자는 손으로 코드를 작성하는 것을 선호하지만, J의 간결함이 복잡하고 읽기 어려운 호출 트리를 만들어낼 수 있다는 점에서 어려움을 겪고 있습니다.

저자는 손으로 아이디어를 구상하는 것이 더 쉽다고 느끼지만, 타이핑에 비해 코딩 속도에서는 어려움을 겪고 있습니다. J는 배열 프로그래밍 언어로, 데이터를 빠르게 처리하며 독특한 용어(동사, 모나드, 다이아드)를 사용합니다. 저자는 J에서 동사를 정의하고 사용하는 방법을 설명하며, 명시적 동사와 암묵적 동사의 예를 보여줍니다. 효율성을 위해 암묵적 동사가 선호됩니다.

또한, 저자는 명시적 동사와 암묵적 동사의 성능을 비교하며, 일반적으로 암묵적 동사가 더 빠르고 메모리를 덜 사용한다고 언급합니다. J의 복잡한 문법을 이해하는 데 도움이 되도록 주석과 색상을 사용해 코드를 시각화하는 방법도 제안합니다. 저자는 J 프로그래밍의 창의적인 측면을 즐기며, 마법 같은 경험에 비유하지만, 이 언어가 다른 사람들에게는 위협적으로 느껴질 수 있음을 인정합니다.

전반적으로 J는 데이터 조작에 적합한 강력하지만 도전적인 언어로 소개되며, 저자는 프로그래밍에서 개인적인 성장 가능성을 높이 평가하고 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Analogue Pocket에서 영감을 받아 FPGA 개발을 위해 원래의 타마고치를 게이트 수준으로 재구성한 버전을 만들었습니다. 이 버전은 사용자들이 1996년의 클래식 타마고치를 현대적인 기능과 함께 즐길 수 있게 해줍니다. 여기에는 저장 상태 기능과 일반 속도의 1,800배에 달하는 고속 모드가 포함됩니다. 저자는 하드웨어와 FPGA에 대한 학습의 중요성을 강조하며, 이러한 지식이 프로그래머들이 문제를 해결하는 방식을 변화시킬 수 있다고 제안합니다.

최근 두 개의 논문이 LLM(대형 언어 모델) 보안과 프롬프트 주입에 대해 발표되었습니다.

첫 번째 논문은 "두 가지 규칙"을 제안하여 AI 에이전트의 보안을 강화하는 내용을 담고 있습니다. 이 규칙은 프롬프트 주입으로 인한 위험을 줄이기 위해 AI 에이전트가 동시에 세 가지 위험한 기능 중 두 가지 이상을 갖지 않아야 한다고 제안합니다. 이 세 가지 기능은 신뢰할 수 없는 입력 처리, 민감한 시스템이나 개인 데이터 접근, 외부와의 소통 또는 상태 변경입니다. 만약 에이전트가 세 가지 기능 모두 필요로 한다면, 독립적으로 작동하지 않고 인간의 감독이 필요하다는 점을 강조합니다. 이 논문은 프롬프트 주입을 신뢰성 있게 탐지하는 데 여전히 어려움이 있음을 언급하며, 시스템 설계 시 이러한 위험을 고려해야 한다고 주장합니다.

두 번째 논문은 프롬프트 주입과 탈옥을 방어하기 위한 12가지 방어책을 평가했습니다. 이 연구에서는 고급 적응형 공격을 사용하여 90% 이상의 경우에서 방어를 우회하는 데 성공했습니다. 이는 이전의 정적 방어책이 충분하지 않다는 것을 보여줍니다. 연구 결과, 가장 효과적인 공격은 강화 학습과 탐색 기반 방법을 사용한 것으로 나타났습니다. 저자들은 이 결과가 더 나은 방어 전략을 촉진할 것이라고 기대하고 있지만, 리뷰어는 가까운 미래에 신뢰할 수 있는 방어책이 개발될 것인지에 대해 회의적인 입장을 보였습니다.

전반적으로 두 논문은 현재의 프롬프트 주입 공격에 대한 방어책이 불충분하다는 점을 강조하며, AI 시스템의 설계와 위험 고려가 필요하다는 메시지를 전달하고 있습니다.

벤자민 프랭클린의 "체스의 도덕"은 1786년에 발표된 글로, 체스를 중요한 정신적 자질을 개발하는 유용한 도구로 다루고 있습니다. 프랭클린은 체스가 여러 문화에서 즐겨지는 고대의 게임이며, 돈을 걸고 하지 않기 때문에 순수한 오락의 형태라고 강조합니다.

체스에서 배울 수 있는 주요 교훈은 다음과 같습니다. 첫째, 예측력입니다. 플레이어는 미래의 수와 그 결과를 미리 생각해야 합니다. 둘째, 신중함입니다. 플레이어는 전체 보드를 고려하고 상대방의 가능한 행동을 생각해야 합니다. 셋째, 조심성입니다. 플레이어는 성급한 수를 피해야 하며, 이는 인생에서도 마찬가지로 성급한 결정이 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 넷째, 인내입니다. 플레이어는 어려운 상황에서도 희망을 잃지 않고 끈질기게 노력해야 합니다.

프랭클린은 게임 중 올바른 행동에 대해서도 언급합니다. 그는 합의된 규칙을 엄격히 지키고, 불공정한 행위를 피하며, 상대방에 대한 존중을 보여야 한다고 말합니다. 그는 승리했을 때는 관대하게 행동하고 상대방에 대한 존중을 유지해야 한다고 조언합니다. 이는 긍정적인 게임 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로, 프랭클린은 체스가 단순한 즐거움의 원천일 뿐만 아니라 좋은 습관과 도덕적 가치를 기르는 방법으로서의 역할도 한다고 주장합니다.

Rmlx는 애플의 MLX(머신 러닝 교환) 라이브러리에 연결되는 R 패키지로, 사용자들이 애플 실리콘 맥에서 고성능 GPU 컴퓨팅을 활용할 수 있게 해줍니다. AI 도구를 사용해 빠르게 개발된 이 패키지는 많은 C++ 함수를 "mlx_"로 시작하는 R 함수로 구현했습니다. 그러나 대규모 신경망 레이어와 같은 일부 기능은 지원되지 않을 수 있습니다.

Rmlx의 주요 특징 중 하나는 빠른 GPU 연산입니다. 이를 통해 행렬 연산을 신속하게 수행할 수 있어 CPU만 사용할 때보다 성능이 크게 향상됩니다. 또한, 지연 평가 기능을 제공하여 연산을 설정하더라도 필요할 때까지 실행하지 않도록 할 수 있어 성능 최적화에 도움이 됩니다.

장치 관리가 용이한 점도 Rmlx의 장점입니다. M 시리즈 칩에서는 CPU와 GPU 간에 쉽게 전환할 수 있으며, 메모리가 공유됩니다. Rmlx는 GPU 배열에서 직접 서브셋팅과 산술 연산과 같은 표준 R 작업을 지원합니다. 또한, 행렬 결합, 전치 및 대수 연산과 같은 다양한 행렬 함수에 대한 특화된 방법도 포함되어 있습니다.

자동 미분 기능도 지원하여 머신 러닝 모델 훈련과 같은 최적화 작업에 유용합니다. Rmlx는 애플 실리콘에서 macOS를 사용하는 경우나 CUDA가 설치된 리눅스, 또는 두 운영 체제에서 CPU 전용 빌드와 호환됩니다.

설치 과정은 간단합니다. 먼저 Homebrew 또는 리눅스의 동등한 패키지 관리자를 사용해 MLX 라이브러리를 설치한 후, R 패키지 관리 시스템을 통해 Rmlx를 설치하면 됩니다. 전반적으로 Rmlx는 맥에서 R 사용자가 GPU 기능을 활용하여 효율적인 데이터 분석과 머신 러닝 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다.

요약이 없습니다.

한 사용자가 애플의 앱 스토어 웹사이트에서 프론트엔드 소스 코드를 발견하고 이를 아카이브했습니다. 애플이 생산 환경에서 소스맵을 비활성화하지 않았기 때문입니다. 이 코드는 크롬 확장 프로그램을 사용해 저장되었으며, 교육 목적으로 GitHub에서 제공됩니다.

저장소에는 API 관련 코드, 정적 자산, 의존성, 공유 모듈, 상태 관리, UI 요소, API 통합, 라우팅 등 다양한 구성 요소가 포함된 전체 소스 코드가 포함되어 있습니다.

이 저장소는 교육용으로만 사용되며, 모든 코드는 애플의 저작권이 있습니다. 저작권 문제 발생 시 삭제 요청을 할 수 있습니다. 이번 발견은 생산 환경에서 항상 소스맵을 비활성화해야 한다는 점을 상기시켜줍니다.

요약이 없습니다.

11월에는 많은 사람들이 다양한 도전에 나섭니다. 저에게는 소셜 미디어에서 벗어나는 것이 그 도전입니다. 저는 개인 계정에서 모두 로그아웃하고 유튜브의 추천 기능도 껐습니다. "소셜 미디어 없는 11월"을 실천하기로 결심했습니다.

소셜 네트워크에 압도당하고 있다면 저와 함께 해보는 것도 좋습니다. 로그아웃하고 앱을 삭제하며 습관을 끊어보세요. 일주일 후에는 이 선택이 좋았다고 느낄 수 있습니다. 11월이 지나고 소셜 미디어에 다시 돌아가고 싶다면 언제든지 돌아올 수 있습니다. 또는 소셜 미디어와의 관계를 바꿔보는 것도 좋은 방법입니다.

이 기간 동안 블로그를 더 많이 쓸 계획이며, 다른 분들도 블로그를 시도해보길 권장합니다. 제 친구인 피카는 소셜 미디어 없는 11월에 참여하는 분들을 위한 할인 서비스를 제공합니다. 소셜 미디어에서 물러나고 싶거나 블로그에 대한 생각이 있다면 언제든지 연락해 주세요!

요약이 없습니다.

이스라엘의 최고 군 법률가인 이파트 토머-예루살미가 팔레스타인 구금자를 학대하는 장면이 담긴 영상을 유출한 사실을 인정한 후 체포됐다. 그녀는 군 수사관들을 방어하기 위해 이 영상을 유출했으며, 이들은 사건을 추적한 것에 대해 비난을 받았다. 우파 정치인들은 관련된 군인들을 "영웅"으로 칭송하며, 토머-예루살미가 이스라엘의 명성을 훼손했다고 비판했다.

그녀의 체포는 이스라엘 내 법치주의와 팔레스타인에 대한 군사 작전의 책임 문제에 대한 심각한 우려를 불러일으킨다. 이번 사건은 이스라엘 구금소에서의 고문과 팔레스타인 살해 등 여러 가지 학대 혐의와 관련된 더 넓은 맥락의 일환이다. 위법 행위에 대한 강력한 증거가 있음에도 불구하고, 법적 처벌을 받은 군인은 극히 적다.

토머-예루살미의 행동은 그녀에 대한 공개적인 위협과 시위를 초래했으며, 이는 군사 책임에 대한 갈등이 심화되고 있음을 보여준다. 이 상황은 법적 조사의 필요성과 군 지도자들이 이러한 사건을 추적하지 않도록 압박하는 정치적 분위기 간의 긴장을 부각시킨다. 이스라엘 내에서 군사 행동과 국제법에 대한 논쟁은 여전히 논란이 되고 있다.

이 글에서는 LaTeX 수식을 SVG 형식으로 변환하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Pandoc은 LaTeX 수식을 HTML로 변환할 수 있는데, 이 과정에서 MathJax를 사용합니다. 하지만 인터넷 연결이 필요하며, 이는 온라인 MathJax 스크립트에 연결되기 때문입니다.

오프라인에서 MathJax를 사용하려면 라이브러리의 로컬 복사본을 포함할 수 있습니다. 그러나 많은 EPUB 리더와 같이 자바스크립트를 지원하지 않는 기기에서는 여전히 작동하지 않을 수 있습니다.

현대 기기에서 호환성을 원한다면 MathJax 대신 MathML을 사용하는 것이 좋습니다.

LaTeX 수식을 독립적인 SVG 형식으로 변환하려면 HTML 파서를 사용하여 MathJax의 span을 이미지로 교체할 수 있습니다. 이는 MathJax의 명령줄 인터페이스나 pdflatex와 같은 전통적인 방법을 통해 수행할 수 있습니다.

또 다른 방법으로는 헤드리스 브라우저를 사용하여 페이지에 MathJax 스크립트를 주입한 후 수정된 HTML을 직렬화하는 방법이 있습니다. 저자는 phantomjs와 jsdom과 같은 도구를 사용한 경험을 언급하며, jsdom의 성능 향상을 언급합니다.

이 글에는 jsdom을 설정하여 MathJax를 처리하고 LaTeX 수식을 SVG로 변환하는 방법을 보여주는 코드 예제가 포함되어 있습니다. 최종 목표는 외부 스크립트에 의존하지 않는 HTML 파일을 만드는 것입니다.

결과적으로 생성된 HTML 파일은 특정 명령을 사용하여 Markdown 입력에서 생성할 수 있습니다. 전체적인 목표는 오프라인에서도 작동하고 외부 리소스가 필요 없는 SVG 수식이 포함된 완전한 HTML 문서를 만드는 것입니다.

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시드니 리드라는 워싱턴 D.C. 거주자는 개인적인 경험을 통해 미국 법무부에 의해 잘못 체포되고 기소된 이야기를 전합니다. 그는 교도소 밖에서 구금자들의 대우를 기록하려고 했던 중에 이러한 일이 발생했습니다. 연방 요원을 폭행한 혐의로 기소되었지만, 이는 징역형에 처해질 수 있는 중범죄였습니다. 그러나 배심원단은 그를 무죄로 판결했습니다. 리드는 자신의 행동이 기본적인 인권을 지키고자 하는 열망에서 비롯되었다고 강조합니다. 그는 체포되는 과정에서의 고통, 손목을 조이는 수갑으로 인해 영구적인 엄지손가락 손상을 입은 일, 그리고 새 직장과 관련된 불확실한 미래에 대한 걱정을 회상합니다. 결국 그는 배심원의 판결 이후 안도감과 희망을 표현하며, 정부의 권한 남용의 위험성과 정의를 위해 일어서는 것의 중요성을 강조합니다.

llms.py는 다양한 대형 언어 모델(LLM)에 접근할 수 있는 간단한 도구로, 명령줄 인터페이스(CLI)와 API를 통해 작동합니다. 이 도구는 오프라인에서 작동하며, 모든 데이터를 브라우저 저장소에 안전하게 보관합니다.

이 도구의 주요 특징은 가벼운 구조로, 단일 파이썬 파일로 최소한의 의존성만을 가지고 있습니다. OpenAI, 구글 등 여러 LLM 제공업체에 접근할 수 있으며, 요청을 가장 저렴한 제공업체로 자동으로 라우팅하여 비용 효율성을 높입니다. 사용자 인터페이스는 ChatGPT와 유사하여 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 또한, 비용, 요청 및 사용량을 추적할 수 있는 분석 도구가 내장되어 있습니다. 이미지와 오디오 파일도 호환 모델을 통해 처리할 수 있으며, 어떤 제공업체와 모델이 활성화되어 있는지 쉽게 관리할 수 있는 설정 기능도 제공합니다.

설치는 pip를 통해 간단하게 할 수 있으며, pip install llms-py 명령어로 설치할 수 있습니다. Docker를 사용하면 배포가 용이합니다.

기본 사용법으로는 서버를 시작한 후 http://localhost:8000에서 사용자 인터페이스에 접근할 수 있습니다. 명령줄 명령어를 사용하여 모델과 상호작용하거나 미디어 파일을 처리할 수 있습니다.

구성 설정은 llms.json 파일에서 제공업체와 API 키를 설정하여 관리할 수 있으며, 필요에 따라 제공업체를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.

고급 기능으로는 다양한 요청 유형에 맞춘 사용자 정의 채팅 템플릿을 지원하며, 제공업체와 모델의 신뢰성을 보장하기 위한 상태 점검 기능도 제공합니다.

Docker 배포는 빠른 설정을 위해 추천되며, 쉽게 구성하고 지속적인 데이터 관리를 할 수 있는 장점이 있습니다. llms.py는 다양한 LLM에 접근할 수 있는 다재다능한 도구로, 사용자 친화적인 인터페이스와 자원 및 구성 관리를 효율적으로 제공합니다.

이 글은 281일 된 활동이나 게시물에 대한 정보를 제공합니다. 이 게시물에는 댓글이 없고, 참여자는 레이몬드 토이 한 명뿐입니다. 사용자들은 이 내용을 다운로드하거나 즐겨찾기에 추가하거나 즐겨찾기에서 제거할 수 있는 옵션이 있습니다.

IBM 1130 에뮬레이터는 IBM 1130 컴퓨터를 시뮬레이션하는 소프트웨어 프로그램입니다. C#으로 개발되었으며, Linux, Mac, Windows에서 .NET Core를 통해 작동합니다. 주요 기능으로는 모든 CPU 명령어를 구현한 CPU 명령어 집합, 2501 카드 리더기와 2310 디스크 드라이브와 같은 장치를 시뮬레이션하는 장치 에뮬레이션, 효과적인 메모리 작업 관리를 위한 메모리 관리, 시스템에서 인터럽트를 처리하는 인터럽트 처리 기능이 포함됩니다.

시작하려면 .NET 8.0 SDK와 호환되는 IDE 또는 텍스트 편집기가 필요합니다. 프로젝트 저장소를 복제한 후, 의존성을 복원하고 dotnet build 명령어를 사용하여 프로젝트를 빌드합니다.

테스트는 dotnet test 명령어를 사용하여 실행할 수 있으며, 335개 이상의 단위 테스트가 포함되어 있어 다양한 기능을 검증합니다. 테스트는 빠르게 진행되며 보통 2초 이내에 완료됩니다.

현재 프로젝트 상태는 CPU 코어가 완전히 작동하고 있으며, 2501 카드 리더기는 테스트가 완료되었습니다. 2310 디스크 드라이브는 부분적으로 구현되었고, PowerShell 통합 기능은 있지만 테스트되지 않았습니다.

기여는 환영합니다. 기여 가이드는 CONTRIBUTING.md 파일에 제공되어 있으며, 코딩 표준, 테스트, 풀 리퀘스트 과정에 대한 내용을 포함하고 있습니다.

로컬에서 실행하려면 .NET 8 SDK가 필요하며 PowerShell에서 실행됩니다. 명령어를 사용하여 백엔드 웹 API를 복원, 빌드 및 실행할 수 있습니다. 프론트엔드는 선택 사항으로 Node.js와 npm이 필요하며, 의존성을 설치하고 프론트엔드를 시작하는 명령어를 따라야 합니다.

프로젝트는 원래 라이센스 조건을 유지하고 있으며, .NET Core 및 단위 테스트에 대한 유용한 링크도 제공됩니다. 더 자세한 내용은 프로젝트 저장소를 참조하시기 바랍니다.

CPython의 핵심 개발자인 앙투안 피트루는 H. 베티나리의 제안에 대해 논의했습니다. 이 제안은 테스트를 별도의 모듈로 옮기는 것이었습니다. 그는 유닛 테스트의 일환으로 서브프로세스에서 sys.modules를 확인하는 방안을 제시했습니다. 예를 들어, 'email' 모듈을 임포트하기 전에 접근하려고 하면 KeyError가 발생하는 상황을 보여주었습니다. 'email'을 임포트한 후에는 sys.modules에서 해당 모듈을 찾을 수 있어, 올바르게 로드되었음을 확인할 수 있습니다.

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레버리지 포인트는 시스템 내에서 작은 변화가 큰 영향을 미칠 수 있는 중요한 지점을 의미합니다. 이러한 레버리지 포인트를 찾고 활용하는 방법을 이해하는 것은 시스템 성능을 개선하는 데 필수적입니다.

사람들은 종종 레버리지 포인트를 잘못 인식하여 원하는 결과를 가져오지 않는 잘못된 영역에 집중하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 경제 성장을 강조하는 것이 오히려 빈곤이나 환경 파괴와 같은 문제를 악화시킬 수 있습니다.

저자는 시스템 내 개입을 효과성에 따라 나열합니다. 가장 효과가 낮은 것은 세금이나 보조금과 같은 기본적인 수치 조정입니다. 그 다음으로 안정적인 재고의 크기를 조절하는 것이 있으며, 이는 변동성을 관리하는 데 도움이 됩니다. 물리적 구성 요소의 배열은 시스템 기능에 영향을 미치고, 정보에 대한 접근은 행동과 의사결정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 시스템의 규칙과 규범은 강력한 레버리지 포인트가 되며, 시스템 구조를 수정하거나 발전시킬 수 있는 능력은 회복력을 높입니다. 시스템의 전반적인 목표는 그 행동을 결정하며, 집단적인 믿음은 시스템 운영 방식의 기초가 됩니다. 가장 높은 레버리지 포인트는 유연성을 유지하고 새로운 아이디어에 열려 있는 능력으로, 어떤 단일 패러다임도 절대적이지 않다는 것을 인식하는 것입니다.

부정적인 피드백 루프는 편차를 수정하는 데 도움을 주고, 긍정적인 피드백 루프는 성장이나 붕괴로 이어질 수 있습니다. 이러한 루프의 균형을 맞추는 것은 시스템의 안정성에 매우 중요합니다.

시스템은 복잡하고 변화무쌍합니다. 효과적인 개입은 종종 깊은 이해와 인내를 요구하며, 단순한 해결책이 항상 결과를 가져오지는 않습니다. 이 목록은 개입의 틀을 제공하지만, 결정적인 것은 아닙니다. 개입의 효과는 다양할 수 있으며, 시스템은 특히 높은 레버리지 포인트에서 변화를 저항할 수 있습니다. 의미 있는 변화를 위해서는 지속적인 학습과 적응이 필요합니다.

이 요약은 복잡한 시스템에서 효과적으로 개입하기 위해 레버리지 포인트를 이해하고 식별하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

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Syllabi는 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있는 지능형 맞춤형 챗봇을 만들 수 있는 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

먼저, 지식 기반 기능을 통해 문서와 데이터를 스마트한 지식 베이스로 변환하여 정확한 응답을 제공하고 출처를 인용할 수 있습니다. 또한, PDF, 비디오, 웹사이트, 구글 드라이브, 노션 등 다양한 형식의 콘텐츠를 가져올 수 있는 멀티 포맷 지원 기능이 있습니다. 고급 검색 기술을 이용해 관련 정보를 신속하게 찾을 수 있는 기능도 제공됩니다.

Syllabi는 웹사이트, 슬랙, 디스코드 등 여러 채널에서 하나의 챗봇을 사용할 수 있는 옴니채널 배포 기능을 지원합니다. 사용자는 챗봇의 외관, 행동, 통합 기능을 브랜드와 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한, 다이어그램, 코드 실행, 임베디드 콘텐츠 등 멀티미디어 상호작용을 지원하여 풍부한 대화를 가능하게 합니다.

사용자 상호작용과 참여도를 상세히 분석할 수 있는 분석 기능도 제공되며, Syllabi는 오픈 소스이기 때문에 무료로 사용하고 수정하며 자체 호스팅할 수 있어 데이터에 대한 완전한 제어가 가능합니다.

교육, 고객 지원, 팀 협업 등 다양한 용도로 적합한 Syllabi는 사용자가 특정 요구에 맞춘 효과적인 챗봇을 만들 수 있도록 도와줍니다. 지금 바로 그들의 깃허브 페이지를 방문하여 시작해 보세요!

저자는 이전의 일상에 갇혀 있던 자신이 기술에 대한 새로운 열정을 느끼게 되었다고 회상합니다. 그들은 BSD 계열 운영 체제 중 하나인 FreeBSD를 통해 새로운 시작을 찾았으며, 이는 다목적 시스템에 대한 자신의 필요에 더 잘 맞습니다. FreeBSD의 단순함, 훌륭한 문서화, 그리고 장기적인 호환성 덕분에 배우고 문제를 해결하는 것이 쉬워졌습니다. 설정하는 과정에서 어려움도 있었지만, 새로운 것을 배우는 즐거움 덕분에 자가 호스팅이 다시 즐거워졌습니다. 또한, 지원이 좋은 BSD 커뮤니티도 많은 도움이 되었습니다. 결국 저자는 현재의 설정에 대한 장기적인 고민보다는 재미있게 배우는 데 집중하고 있습니다.

이 프로젝트는 Patreon의 후원자들에 의해 지원받았습니다. 처음에는 웹 프로그래밍, 특히 C 프로그래밍에 관한 유튜브 영상 시리즈로 시작되었습니다. "C 프로그래밍" 수준 이상으로 기여한 후원자들은 여러 가지 혜택을 받았습니다.

후원자들은 영상 시리즈를 조기에 볼 수 있었고, 영상에 포함되지 않은 프로그래밍 가이드의 독점 콘텐츠를 이용할 수 있었습니다. 또한, 영상에서 다룬 C 프로그래밍 주제에 대해 질문할 수 있는 주간 포럼도 제공되었습니다.

영상 시리즈가 완료된 후, 이 콘텐츠는 "혼자서 배우는 프로그래밍"이라는 책으로 변환되었고, 후원자들은 Lulu를 통해 원가로 구매할 수 있었습니다.

1990년대 후반, 오리건주 로도덴드론 근처의 US-26 도로는 위험한 운전 조건으로 유명해져 사고율이 높아졌습니다. 이에 따라 650명이 넘는 지역 주민들이 오리건 교통부(ODOT)에 좌회전 차선 설치를 요청하며 안전 개선을 촉구했습니다. 이 지역은 많은 진입로와 측면 도로가 있어 차량이 고속도로에 들어가고 나오는 것이 위험했습니다.

ODOT는 도로 확장 계획을 세우기 시작했지만, 이 프로젝트는 환경 보호를 위한 법률인 국가 환경 정책법(NEPA)과 국가 역사 보호법(NHPA)에 따른 환경 검토가 필요했습니다. 이 지역 개발에 대한 주민들의 반대가 복잡한 상황을 만들었고, 특히 마이클 P. 존스가 이끄는 지역 단체는 보호가 필요한 역사적 유적지가 있다고 주장했습니다.

조사 결과, 주장된 역사적 특징이 중요하지 않다는 것이 확인되었음에도 불구하고, 프로젝트는 지속적인 법적 도전과 공공의 반대 때문에 지연되었습니다. 결국 2008년 초에 공사가 시작되었고, 이는 계획이 시작된 지 10년 만의 일이었습니다. 이 시기에도 안전 개선이 이루어지지 않아 많은 사고와 사망자가 발생했습니다.

프로젝트는 2008년 말에 완료되었지만, 법적 분쟁은 수년간 계속되었고, 2023년 10월에야 합의에 이르렀습니다. 좌회전 차선 설치 요청으로 시작된 이 과정은 길고 비용이 많이 드는 과정을 거치게 되었으며, 지역 주민들의 강한 반대가 있는 지역에서 인프라 개발의 어려움을 잘 보여줍니다.

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Luden.io는 레밍과 같은 로봇을 사용하여 시스템을 설계하고 자동화하는 협동 게임인 SuperWEIRD를 개발하고 있습니다. 이 게임은 Defold 엔진으로 제작되었으며, Steam에서 제공됩니다.

초기 개발 과정에서 Luden.io는 다양한 시각적 및 게임플레이 실험을 진행했습니다. 그 결과를 다른 개발자들이 활용할 수 있도록 코드, 텍스처, 애니메이션 등을 오픈 라이선스 하에 공유하기로 결정했습니다.

이 키트에는 여섯 가지 시각적 스타일과 고객 주문을 완료하고 생산을 확장하는 상점/생산 시뮬레이터가 포함되어 있습니다. 데모 버전은 itch.io에서 제공되며, 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

참여하거나 아이디어를 공유하고 싶다면 그들의 Discord에 가입하고, 개발 일지를 위해 YouTube 채널을 확인해 보세요.

시작하려면 Defold Editor를 설치하고, 프로젝트 저장소를 복제하거나 다운로드한 후, Defold에서 프로젝트를 열고 실행하면 됩니다.

프로젝트 구조는 다음과 같습니다. 'Loading'은 게임 초기화 및 로딩을 관리하고, 'Core'는 주요 게임 로직과 자산을 포함하며, 'Extras'는 정리된 그래픽과 모델을 포함합니다.

새로운 세계를 추가하려면 자산과 세계를 위한 새 폴더를 만들고 템플릿을 복사한 후 로더와 메뉴 코드를 업데이트하면 됩니다.

SuperWEIRD는 다양한 배경을 가진 아이들에게 과학과 기술에 대한 접근을 제공하는 Carina Initiatives의 지원을 받고 있습니다.

더 많은 정보와 자료는 Discord, YouTube, 그리고 소셜 미디어 링크를 통해 확인할 수 있습니다.