이 기사는 인공지능(AI)을 잘못 설계된 비즈니스 프로세스에 단순히 추가한다고 해서 개선되지 않는다는 점을 강조합니다. 오히려 나쁜 프로세스가 더 빨라질 뿐입니다. 많은 기업들이 AI를 비효율성을 해결하는 빠른 해결책으로 오해하지만, 실제로 AI는 기존의 작업 흐름을 가속화하는 도구일 뿐입니다.

첫 번째로, AI는 마법 같은 해결책이 아닙니다. AI는 비즈니스 프로세스의 근본적인 문제를 해결할 수 없습니다. AI는 조직을 더 똑똑하게 만들지 않으며, 단지 프로세스를 빠르게 할 뿐입니다.

두 번째로, 비정형 데이터 이해가 중요합니다. AI는 이메일이나 애매한 메시지와 같은 비정형 데이터를 처리하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다. 이러한 비공식적인 프로세스는 AI를 효과적으로 적용하기 전에 명확하게 정의되어야 합니다.

세 번째로, 비즈니스 프로세스 최적화(BPO)가 필요합니다. 조직은 AI를 활용하기 전에 먼저 작업 흐름을 개선하고 구조화해야 합니다. 이는 프로세스 내에서 트리거, 변환 및 출력을 식별하는 것을 포함합니다.

네 번째로, 속도와 지능의 차이를 이해해야 합니다. AI는 작업의 속도를 높이지만, 지능이나 이해력을 추가하지는 않습니다. 결과를 효과적으로 해석하기 위해서는 여전히 인간의 감독이 필요합니다.

마지막으로, 프로세스 개선에 집중해야 합니다. 기업은 AI 솔루션을 통합하기 전에 비정형 데이터를 포함한 작업 흐름을 정제하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 프로세스의 병목 현상을 이해하고 해결하는 것이 AI를 사용할 때 더 나은 결과를 가져올 것입니다.

결론적으로, 이 기사는 AI의 과대광고를 쫓지 말고, 성공적인 AI 구현을 위해 먼저 프로세스를 최적화하는 데 집중할 것을 권장합니다.

클라우드플레어는 DNS 요청을 신속하게 처리하고 공격으로부터 방어하기 위해 RRDNS라는 자체 DNS 서버를 개발했습니다. DNS는 오래된 복잡한 시스템으로, 수백만 개의 기록을 관리하지만 그 중 LOC(위치) 기록은 물리적 위치를 지정하는 소수에 불과합니다.

LOC 기록의 예시는 geekatlas.com 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. LOC 기록이 적은 편이지만, 한 고객이 자신의 LOC 기록에 대해 질문을 하면서 RRDNS가 LOC 요청을 처리할 수 있는 기능이 있지만 내부 사용을 위한 형식 변환 코드가 부족하다는 사실이 발견되었습니다.

LOC 기록 형식에는 필수로 포함되는 위도, 경도, 고도와 선택적으로 포함될 수 있는 크기와 정밀도 값이 있습니다. 이 데이터는 RFC 1876에서 설명된 특정 이진 형식으로 저장됩니다. 팀은 이 문제를 해결하기 위해 파서를 구현했으며, 이제 RRDNS가 LOC 기록을 제대로 제공할 수 있게 되었습니다.

클라우드플레어의 서비스는 인터넷 성능과 보안을 향상시키며, 다양한 애플리케이션을 지원하고 사이버 위협으로부터 보호합니다. 그들의 서비스에 대한 더 많은 정보는 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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저자는 개인 데이터를 검색할 수 있는 자가 호스팅 검색 엔진인 하치를 개발하고 있습니다. 이 엔진은 특히 이미지 검색에 중점을 두고 있으며, 사람들이 다양한 기기와 클라우드 서비스에 점점 더 많은 데이터를 생성하고 저장하고 있다는 점을 인식하고 있습니다. 하치는 사용자가 데이터가 어디에 저장되어 있든지 상관없이 인증하고 접근할 수 있도록 하여 검색 과정을 간소화하려고 합니다.

현재 하치는 이미지 검색을 지원하고 있으며, 앞으로는 비디오, 텍스트, 오디오 검색으로 확장할 계획입니다. 저자는 기존 검색 엔진의 한계를 해결하는 것이 중요하다고 강조합니다. 기존 검색 엔진은 종종 경직된 정보 흐름을 제공하며, 사용자의 부분적인 지식이나 오타를 반영하지 못합니다. 하치는 자원에 대한 여러 속성을 사용자에게 직접 제공하여 사용자가 검색을 점진적으로 개선할 수 있도록 합니다.

이 프로젝트의 주요 주제는 다음과 같습니다. 첫째, 사용자 중심 디자인입니다. 하치는 사용자가 피드백을 제공하고 쿼리를 수정할 수 있도록 하여 개인의 필요에 맞춘 검색 경험을 개선하려고 합니다. 둘째, 최소화입니다. 이 프로젝트는 외부 의존성을 최소화하여 개발자가 코드를 수정하고 확장하기 쉽게 만들고자 합니다. 셋째, 실험입니다. 저자는 전통적인 데이터 속성과 머신 러닝(ML)의 융합을 탐구하여 검색 능력을 향상시키고자 합니다. 넷째, 해킹 가능성입니다. 하치는 쉽게 수정할 수 있도록 설계되어 개발자가 필요에 따라 맞춤화할 수 있습니다.

백엔드는 주로 파이썬으로 작성되었으며, 성능이 중요한 구성 요소는 님(Nim)과 C로 개발되었습니다. 저자는 메타데이터를 저장하기 위한 메타 인덱싱 엔진과 의미 기반 검색을 위한 벡터 인덱스를 개발하여 원본 데이터를 중복하지 않고도 빠른 검색을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 얼굴 인식 기능도 포함하고 있어 사용자가 얼굴 속성을 기반으로 이미지를 검색할 수 있습니다. 얼굴 클러스터링과 인식의 정확성에 어려움이 있지만, 저자는 얼굴 인식 작업에서 약 25ms의 낮은 지연 시간으로 유망한 결과를 보고하고 있습니다.

프론트엔드는 HTML, 자바스크립트, Tailwind CSS를 사용하여 구축되었으며, 성능과 사용자 경험에 중점을 두고 있습니다. 윈도우 앱 버전은 웹뷰를 사용하여 프론트엔드를 렌더링하고 네이티브 API에 접근합니다.

저자는 하치를 계속 개발하고 원격 데이터 인덱싱 기능을 탐구하며, 프로젝트가 사용자 친화적이고 효율적으로 유지되기를 희망하고 있습니다. 또한, 자금 조달과 프로젝트의 지속 가능성, 핵심 기능을 유지하는 데 어려움이 있음을 인정하고 있습니다.

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이 글에서는 순수 자바스크립트와 URLPattern이라는 새로운 브라우저 API를 사용하여 간단한 단일 페이지 애플리케이션(SPA) 라우터를 만드는 방법에 대해 설명합니다.

URLPattern은 특정 패턴에 따라 URL을 매칭하고 테스트하는 도구로, 현재 URL에 따라 어떤 컴포넌트를 렌더링할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 라우터 구성은 URL 경로와 특정 웹 컴포넌트를 연결하는 객체 배열을 사용하여 설정할 수 있습니다. 예를 들어, /home, /posts, /about과 같은 경로가 있습니다.

라우터는 현재 URL을 설정된 경로와 비교하여 적절한 컴포넌트를 렌더링합니다. 이 로직은 MyRouter라는 사용자 정의 웹 컴포넌트가 관리합니다. 링크를 클릭하면 기본 탐색 동작이 차단되고, 라우터는 URL을 업데이트하고 올바른 컴포넌트를 렌더링하여 탐색을 시뮬레이션합니다. popstate 이벤트는 브라우저의 탐색(뒤로 및 앞으로 버튼)을 관리하는 데 도움을 줍니다.

서버는 모든 경로에 대해 단일 HTML 파일을 제공하도록 설정해야 하며, 이를 통해 SPA가 클라이언트 측에서 라우팅을 담당할 수 있습니다. 라우터의 구성을 노출하지 않도록 주의해야 하며, XSS(교차 사이트 스크립팅)와 같은 보안 위험을 피하는 것이 중요합니다. 라우터의 컴포넌트 목록은 정적이고 비공개로 유지해야 하며, 이를 통해 무단으로 컴포넌트가 렌더링되는 것을 방지할 수 있습니다.

미래의 개선 사항으로는 라우트에서 동적 세그먼트 처리, 쿼리 매개변수 관리, 중첩 라우터 구현 등이 포함될 수 있습니다. 자신의 라우터를 만드는 것은 웹 기술을 이해하는 데 교육적이고 유익할 수 있지만, 이미 확립된 프레임워크가 해결한 여러 복잡성을 다루어야 합니다.

WinApps는 사용자가 GNU/Linux 시스템(KDE Plasma, GNOME, XFCE)에서 Microsoft 365와 Adobe Creative Cloud와 같은 Windows 애플리케이션을 마치 본래의 애플리케이션처럼 실행할 수 있게 해줍니다.

이 프로그램은 Docker, Podman 또는 libvirt를 통해 Windows 가상 머신(VM)을 사용합니다. 설치된 Windows 애플리케이션을 인식하고, Linux 바탕화면에 바로가기를 생성합니다. FreeRDP를 이용해 Windows 애플리케이션을 Linux 애플리케이션과 함께 표시합니다.

주요 기능으로는 Windows에서 Linux 홈 디렉토리에 접근할 수 있는 기능이 있습니다. Nautilus에서 파일을 오른쪽 클릭하면 해당 Windows 애플리케이션으로 열 수 있습니다. Windows 애플리케이션을 쉽게 관리할 수 있는 작업 표시줄 위젯도 제공되며, Microsoft Office 링크는 Windows 하위 시스템에서 자동으로 열립니다.

WinApps는 커널 수준의 안티치트 시스템을 제외한 모든 Windows 애플리케이션을 지원합니다. 커뮤니티에서 테스트한 애플리케이션과 Windows 레지스트리에 있는 다른 .exe 파일을 스캔합니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저 Windows VM을 설정해야 하며, Docker, Podman 또는 libvirt를 사용할 수 있습니다. 그 다음, 사용 중인 Linux 배포판에 따라 필요한 패키지를 설치합니다. Windows 자격 증명과 설정을 지정하기 위한 구성 파일을 만들어야 합니다. FreeRDP 연결을 테스트하여 Windows VM에 연결할 수 있는지 확인합니다. 마지막으로 WinApps 설치 프로그램을 실행하여 사용을 시작합니다.

추가 옵션으로는 사용자가 자신의 애플리케이션을 추가하거나 기존 애플리케이션을 수정할 수 있는 기능이 있습니다. 애플리케이션과 VM 제어에 쉽게 접근할 수 있는 WinApps 실행기도 제공됩니다. Nix를 이용한 설치 방법에 대한 안내도 포함되어 있습니다.

전반적으로 WinApps는 Windows 애플리케이션을 GNU/Linux 환경에 원활하게 통합하여, Linux에서 사용할 수 없는 소프트웨어에 접근해야 하는 사용자들의 생산성을 높여줍니다.

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저자는 비디오 편집을 간소화하기 위해 Magiclip.io라는 도구를 만들었습니다. 비디오 편집은 종종 느리고 반복적인 여러 도구를 필요로 합니다. Magiclip.io는 여러 편집 작업을 하나의 플랫폼으로 통합하여 사용자가 자동 자막 생성, 침묵 제거, AI 음성 변환, 오디오 향상, 이미지 해상도 향상, 클립 추출, 썸네일 생성, TikTok 및 Reels용 포맷 변환과 같은 기능을 빠르게 처리할 수 있도록 합니다. 이 도구의 목표는 복잡한 작업 흐름을 간단한 업로드-다운로드 과정으로 줄여 비디오 편집을 더 빠르고 쉽게 만드는 것입니다. 저자는 추가적인 자동화 작업, 사용자 경험 개선, 잠재적인 API 기능에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

이 글은 경력에 관한 내용이지만 구체적인 정보나 세부 사항은 제공하지 않습니다. 이 주제에 대해 더 읽을 거리가 있을 것임을 암시하고 있습니다.

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웹사이트를 방문할 때 브라우저가 자동으로 공유하는 정보를 보여주는 도구를 만들었습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 데모도 체험해볼 수 있습니다. 중요한 점은 어떤 데이터도 외부로 전송되지 않으며, 모든 과정이 브라우저 내에서 직접 실행된다는 것입니다.

이 가이드는 충돌 없는 복제 데이터 유형(Conflict-Free Replicated Data Types, CRDTs)에 대해 다룹니다. CRDT는 분산 시스템에서 동시 편집을 가능하게 하는 데이터 구조로, 조정 없이도 데이터 일관성을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 네트워크 장애가 발생하더라도 데이터의 일관성을 보장합니다.

CRDT는 2014년경 분산 데이터베이스인 리악(Riak)과 함께 주목받기 시작했습니다. 리악은 동시 쓰기를 처리하는 데 강점을 가지고 있습니다. 저자는 처음에 실패한 맥주 스타트업인 브루타운(Brewtown)에서 CRDT를 탐구했으며, 2025년에 이 주제를 다시 살펴보아 현재의 상태와 응용을 이해하고자 했습니다.

CRDT의 기본 개념은 데이터가 자동으로 병합되어 일관성을 유지할 수 있다는 것입니다. 변경 사항에 대해 합의할 필요가 없습니다. CRDT의 주요 특성으로는 교환 가능성, 결합 가능성, 그리고 항등성이 있습니다.

CRDT의 유형에는 두 가지가 있습니다. 상태 기반 CRDT(CvRDT)는 병합을 위해 전체 상태를 전송하는 방식이고, 연산 기반 CRDT(CmRDT)는 로컬에서 적용할 연산을 전송합니다. 일반적인 CRDT 유형으로는 G-카운터(오직 증가만 가능), PN-카운터(증가와 감소 모두 지원), G-셋(추가만 허용), 2P-셋(추가와 제거는 가능하나 재추가는 불가능), LWW-엘리먼트-셋(타임스탬프를 사용하여 추가 및 제거 관리), OR-셋(동시 작업으로 인한 데이터 손실을 피하면서 요소를 추가하고 제거할 수 있음) 등이 있습니다.

고급 CRDT로는 RGA(복제 가능한 성장 배열), MV-레지스터(모든 동시 값을 보존), OR-맵(OR-셋과 값을 결합한 맵 구조), 인과 CRDT(일관성을 보다 효과적으로 관리하기 위해 인과 추적을 포함) 등이 있습니다.

CRDT를 사용할 때 고려해야 할 도전 과제도 있습니다. 예를 들어, 가비지 컬렉션은 CRDT가 메타데이터를 축적함에 따라 이 성장을 관리하는 것이 중요합니다. 이를 위해 시간 기반 만료, 조정된 가비지 컬렉션, 인과 추적을 위한 버전 벡터 사용 등의 전략이 필요합니다. 성능 측면에서도 CRDT마다 공간과 연산 효율성에서 차이가 있으며, 선택은 특정 애플리케이션의 필요에 따라 달라집니다.

CRDT는 협업 편집, 쇼핑 카트, 분산 데이터베이스와 같은 다양한 시나리오에서 유용합니다. 필요한 작업, 데이터 손실에 대한 허용 범위, 메타데이터 오버헤드를 고려하여 적절한 CRDT를 선택해야 합니다. CRDT는 분산 데이터 관리에 강력한 솔루션을 제공하지만, 일관성, 성능, 복잡성과 관련된 트레이드오프를 신중히 고려해야 합니다. 이 가이드는 CRDT와 그 실제 응용에 대한 이해를 돕는 유용한 자료입니다.

제임스 A. 가필드, 미국의 20대 대통령은 1876년 하원의원으로 재직 중 피타고라스의 정리를 독창적으로 증명한 내용을 발표했습니다. 이 증명은 가필드가 수학에 기여한 유일한 미국 대통령이라는 점에서 주목받습니다. 그의 증명은 기발하다고 평가받으며, 370개의 피타고라스 정리 증명 모음집에 포함되어 있습니다.

가필드는 그의 증명에서 직각삼각형을 그린 후, 삼각형과 관련된 특정 도형의 면적을 두 가지 다른 방법으로 계산할 수 있음을 보여주었습니다. 이를 통해 피타고라스의 정리에 명시된 ( a^2 + b^2 = c^2 )라는 결론에 도달했습니다.

최근 AI 컨퍼런스에서 논란이 일어났습니다. 제출된 논문에 대한 동료 평가의 21%가 전적으로 인공지능(AI)에 의해 작성된 것으로 밝혀졌기 때문입니다. 많은 학자들은 이러한 리뷰의 품질에 대해 우려를 표명하며, 잘못된 인용이나 모호한 피드백과 같은 문제를 지적했습니다.

AI 연구자인 그레이엄 뉴빅은 일부 리뷰가 AI에 의해 생성된 것 같다는 사실을 발견하고 이를 확인하기 위해 도움을 요청했습니다. 팡그램 랩스의 도구가 거의 20,000개의 제출물을 분석한 결과, 21%의 리뷰가 완전히 AI로 생성된 것뿐만 아니라, 절반 이상이 AI 사용의 흔적을 보였다는 사실이 드러났습니다. 분석 결과, 제출된 원고의 1%는 완전히 AI에 의해 생성된 것으로 나타났습니다.

컨퍼런스 주최측은 제출물과 리뷰에서 AI 위반을 확인하기 위해 자동화된 도구를 도입할 계획입니다. 이러한 상황은 연구자들 사이에서 경각심을 불러일으켰으며, 일부는 AI가 생성한 리뷰가 자신의 연구에 부정적인 영향을 미쳤다고 느끼고 있어, 동료 평가 과정에 대한 신뢰에 대한 우려가 커지고 있습니다.

지안-카를로 로타의 작업에서 제기된 개념에 따르면, 모든 수학자는 반복적으로 사용하는 몇 가지 "기술"이나 "트릭"에 의존한다고 합니다. 이 아이디어는 힐베르트와 같은 저명한 수학자들도 제한된 수의 전략을 사용한다는 것을 강조합니다.

대화에는 다양한 사용자들이 로타의 발언을 각기 다른 방식으로 해석한 내용이 포함되어 있습니다. 일부는 각 수학자가 자신만의 독특한 기술을 마스터하고 있다고 강조하는 반면, 다른 이들은 이러한 기술이 다른 사람들과 쉽게 공유되거나 이해되지 않는다고 제안합니다. 언급된 일반적인 수학적 기법의 예로는 적분에서 합의 순서를 바꾸는 것과 특정 부등식을 사용하는 것이 있습니다.

전반적으로 성공적인 수학자들은 의존하는 몇 가지 핵심 전략을 가지고 있으며, 이러한 전략은 수학자마다 크게 다를 수 있다는 점이 주요 내용입니다.

Imgur가 영국 사용자에 대한 접근을 차단하면서 많은 이미지 링크가 작동하지 않게 되었습니다. Imgur를 자주 사용하지 않는 저자는 인터넷에 여전히 존재하는 링크를 통해 마인크래프트 셰이더를 보려고 했지만, Imgur에 호스팅된 이미지에 의존하고 있어 불편함을 겪었습니다.

각 기기에서 VPN을 사용하는 대신, 저자는 차단을 우회할 수 있는 네트워크 수준의 솔루션을 만들기로 결정했습니다. 그들은 홈랩을 이용해 시스템을 구축했으며, 여기에는 트래픽 라우팅을 위한 Traefik과 DNS 필터링을 위한 Pi-hole 같은 도구가 포함되어 있습니다. 이 솔루션은 DNS 수준에서 Imgur에 대한 요청을 가로채고, VPN에 연결된 컨테이너(Gluetun)를 통해 라우팅한 후, 개별 기기 설정 없이 이미지를 반환하는 방식으로 작동합니다.

설정 과정에서는 Nginx를 사용해 VPN 컨테이너 내에서 프록시 처리를 하고, Traefik을 적절히 구성하여 트래픽을 라우팅합니다. 저자는 또한 NixOS와 시스템을 통합하여 VPN 자격 증명이 안전하게 관리되도록 했습니다.

이 결과로 네트워크에 연결된 모든 기기가 Imgur 이미지를 원활하게 접근할 수 있게 되었으며, 속도 문제나 별도의 VPN 클라이언트가 필요하지 않습니다. 비록 이 솔루션이 단순히 Imgur에 접근하기 위해서는 과도하게 보일 수 있지만, 저자는 이 방법이 효과적이고 유지 관리가 용이하다고 느끼고 있습니다.

앨리스는 식당을 운영하며 고객들의 방문을 비밀로 유지하면서 모네로로 결제를 받고 싶어합니다. 그녀는 공개 조회 키와 공개 지출 키를 위한 두 개의 QR 코드를 보여줍니다.

고객인 밥이 음식을 주문할 때, 그는 소프트웨어를 사용해 무작위 숫자를 생성하고 결제를 위한 고유한 "스텔스 주소"를 만듭니다. 이 스텔스 주소는 한 번만 사용할 수 있는 주소로, 앨리스나 밥에게 추적될 수 없습니다.

앨리스와 밥은 거래를 확인할 수 있는 공유 비밀을 알고 있습니다. 앨리스의 소프트웨어는 블록체인에서 스텔스 주소로 이루어진 결제를 확인하며, 그녀만이 필요한 개인 키를 가지고 있기 때문에 자금을 접근할 수 있습니다.

밥의 결제는 모네로 블록체인에 기록되지만, 링 서명을 사용함으로써 그가 발신자라는 것을 식별하기 어렵습니다. 제3자는 밥이 여러 잠재적 발신자 중 한 명이라는 것만 알 수 있습니다.

이 시스템은 복잡한 수학, 즉 타원 곡선 암호화에 의존하여 보안과 프라이버시를 보장합니다. 이로 인해 관련된 키를 역설계하는 것은 거의 불가능합니다.

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Kerrick Long은 소프트웨어 개발자로서의 두려움과 지식의 공백에 대해 이야기하며, 불안 때문에 자신의 생각을 공개하는 것을 피해왔음을 드러냅니다. 그는 자신을 포함한 많은 개발자들이 기본적인 기술이 부족하다는 점을 인정합니다.

Long은 다형성(polymorphism)과 같은 핵심 개념에 대한 무지함을 강조합니다. 그는 수년간 객체 지향 코드를 작성했음에도 불구하고 최근에야 이 개념을 배웠다고 고백합니다. 또한, 연습 부족으로 인해 SQL 기술을 잊어버렸고, 자동화 테스트의 중요성을 깨달았지만 자신의 코드 대부분이 테스트가 없다는 사실을 인정합니다.

그는 C#과 .NET과 같은 새로운 기술을 배우는 데 어려움을 겪었던 경험을 회상합니다. 처음에는 일을 위해 이 기술들을 배우려 했지만 결국 포기하게 되었습니다. 또한, 그가 사랑하는 프로그래밍 언어인 루비(Ruby)로 더 많이 작업하고 싶지만, 수년간 전문적으로 사용하지 못한 점에 대한 아쉬움을 표현합니다.

Long은 AI가 생성한 코드를 사용하여 풀 리퀘스트를 제출한 후 온라인에서 괴롭힘을 당한 아픈 경험을 공유합니다. 이 사건은 그의 공개적인 존재감과 취업 가능성에 대한 두려움을 불러일으켰습니다.

그는 소프트웨어 개발에서 맞춤형 프로세스를 만드는 것에 반대하며, 확립된 방법론이 더 효과적이라고 주장합니다. 또한 원격 근무에 대한 비판도 하며, 이는 협업과 소통을 방해할 수 있다고 지적합니다.

두려움을 털어놓은 Long은 자신의 학습 여정에 대해 더 많이 공유할 수 있게 되어 해방감을 느끼며, 다른 사람들도 자신의 지식의 공백을 받아들이라고 격려합니다.

전반적으로 Long의 글은 개인의 성장, 기술 산업의 도전 과제, 그리고 배우고 개선하기 위해 자신의 한계를 인정하는 것의 중요성에 대한 솔직한 반영입니다.

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Skald는 사용자 개인정보를 보호하기 위해 데이터를 제3자와 공유하지 않는 자가 호스팅 솔루션으로 설계되었습니다. 이 솔루션은 조직이 데이터 보안에 대한 약속을 지키면서도 고급 AI 모델에 접근할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 설정의 핵심 구성 요소는 벡터 데이터베이스, 벡터 임베딩 모델, 대형 언어 모델(LLM)입니다. 추가적으로 재정렬기와 문서 파서와 같은 구성 요소도 사용될 수 있습니다.

Skald는 로컬 배포를 지원하기 위해 이러한 구성 요소에 대한 오픈 소스 대안을 제공하여 사용자가 제3자 서비스를 피할 수 있도록 합니다. 벡터 데이터베이스로는 Postgres와 pgvector를 선택하였고, 임베딩에는 Sentence Transformers를 사용합니다. 사용자는 자신에게 맞는 LLM과 재정렬기를 선택할 수 있습니다.

Skald의 성능은 다양한 구성에서 테스트되었으며, 유망한 결과를 보여주었습니다. 독점 모델을 사용한 초기 테스트에서는 높은 정확도를 기록했으며, 오픈 소스 모델을 사용한 로컬 구성에서도 좋은 성능을 보였지만, 비영어 쿼리 처리와 복잡한 정보 집합에서 한계가 있었습니다.

전반적인 목표는 이 설정을 개선하여 다양한 애플리케이션에서 성능과 사용성을 높이는 것입니다. 특히 안전한 환경에서 AI 도구가 필요한 조직을 위해 더욱 발전시키고자 합니다. Skald는 이 기술에 관심 있는 사용자들의 협력과 피드백을 환영합니다.

저자는 예전 li.st 서비스에서 앤서니 보우든의 콘텐츠를 찾고 싶었지만 찾지 못했습니다. archive.org에서 검색하고 온라인에서 도움을 받은 후, 그들은 그 콘텐츠를 공유하기 위한 사이트를 만들기로 결정했습니다.

몰리는 안드로이드용 신호 앱의 수정 버전으로, 여러 가지 향상된 기능을 제공합니다.

몰리는 완전한 오픈 소스 소프트웨어로, 신호 앱과 달리 독점적인 구성 요소가 없습니다. 데이터는 비밀번호 암호화로 보호되는 암호화된 데이터베이스를 사용합니다. 여러 기기를 하나의 계정에 연결할 수 있는 다중 기기 지원 기능도 제공됩니다. 또한, 기기의 색상 테마에 맞춰 자동으로 조정되는 '머티리얼 유' 테마를 지원합니다.

몰리는 구글에 의존하지 않는 알림 시스템인 유니파이드 푸시를 사용합니다. 일정 시간 동안 사용하지 않으면 앱이 자동으로 잠금 상태로 전환됩니다. 민감한 데이터를 안전하게 삭제하는 RAM 셰딩 기능도 포함되어 있습니다. 추가로, 더 나은 개인 정보를 위해 Tor를 통해 연결할 수 있는 기능도 지원합니다. 앞으로 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.

몰리는 GitHub에서 다운로드할 수 있으며, 개발을 지원하기 위해 기부를 고려해볼 수 있습니다.

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모네로는 개인 정보 보호에 중점을 둔 암호화폐로, 최근 체인알리시스라는 회사의 지속적인 비공식화 노력으로 인해 보안 문제가 심각해지고 있습니다. 이와 관련된 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

체인알리시스는 전 세계에 여러 개의 손상된 모네로 노드를 운영하고 있습니다. 이러한 노드에 연결하는 사용자는 자신의 신원이 드러날 위험이 있습니다. 만약 자신이 소유하지 않은 원격 모네로 노드를 사용한다면, 자신의 정체가 노출될 수 있습니다.

이러한 손상된 노드를 사용하면 거래가 투명해질 수 있습니다. 이 노드들은 모네로의 개인 정보 보호 기능을 약화시키는 유해한 미끼를 제공할 수 있기 때문입니다. 이로 인해 사용자의 실제 신원이 거래와 연결될 수 있습니다.

체인알리시스는 IP 주소와 거래 세부 사항과 같은 메타데이터를 수집합니다. 이 데이터는 인터넷 서비스 제공업체(ISP)와 결합되어 사용자의 비공식화를 가능하게 합니다. 이는 사용자가 토르(Tor)나 VPN을 사용하더라도 마찬가지입니다.

개인 정보를 보호하기 위한 대책으로는, 원격 노드를 피하고 자신의 모네로 노드를 운영하는 것이 중요합니다. 자신의 노드를 사용할 때는 댄델리온++ 기능을 활용하여 거래의 출처를 숨길 수 있습니다. 또한, 메타데이터를 숨기기 위해 토르를 신중하게 사용하고, 모네로를 적절히 혼합하며, 중앙화된 거래소(CEX)보다는 분산형 거래소(DEX)를 선호하여 데이터 수집 위험을 최소화해야 합니다. 마지막으로, 실제 신원과 연결될 수 있는 IP에서 토르나 원격 노드에 연결하지 않는 것이 중요합니다.

예를 들어, 가상의 사용자 조가 손상된 원격 노드를 무심코 사용하여 자신의 거래를 노출하는 상황을 설명합니다. 이 사례는 원격 노드를 사용할 때의 위험성과 개인 정보 보호 조치의 중요성을 강조합니다.

모네로를 사용할 때 자신을 보호하기 위해서는 자신의 노드를 운영하고, 원격 노드 사용을 피하며, 실제 신원을 드러낼 수 있는 연결에 주의하는 것이 필수적입니다.

이 글은 언어가 인간의 인지에서 어떤 역할을 하는지에 대해 논의하며, 언어가 주로 사고의 수단이 아니라 의사소통을 위한 도구라는 주장을 펼칩니다. 연구자 에벨리나 페도렌코, 스티븐 T. 피안타도시, 에드워드 A. F. 깁슨은 언어가 사람들 간의 지식과 감정을 나누기 위해 발전해왔으며, 사고 자체에 필수적이지 않다고 강조합니다.

저자들은 신경과학의 증거를 제시하여 언어와 사고 과정 사이에 뚜렷한 분리가 있음을 보여줍니다. 언어가 인간 문화에 상당한 영향을 미쳤지만, 추상적 추론을 포함한 복잡한 사고에 반드시 필요한 것은 아니라는 설명입니다. 오히려 언어는 우리의 인지 능력과 함께 발전하여 문화적 지식을 공유하는 방식을 향상시켰을 가능성이 큽니다.

또한, 이 글은 뇌의 언어 네트워크에 대한 이해가 발전하고 있음을 강조합니다. 이 네트워크는 언어의 이해와 생산을 지원하며, 다양한 언어적 입력을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있어 언어가 효과적인 의사소통을 위해 최적화되어 있음을 보여줍니다.

결론적으로 저자들은 언어가 문화 전파와 사회적 상호작용에 필수적이지만, 모든 형태의 사고에 필요하지는 않다고 말합니다. 그들은 언어와 인지의 관계, 특히 사고와 언어가 어떻게 상호작용하는지를 탐구하기 위한 추가 연구를 촉구합니다.

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삼각형에 대한 내용은 두 가지 비유클리드 기하학, 즉 구면 기하학과 쌍곡선 기하학을 다룹니다.

구면 기하학에서는 삼각형의 내각의 합이 π(약 3.14)보다 큽니다. 구면 삼각형의 면적은 내각의 합이 π를 얼마나 초과하는지에 따라 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 구의 특정 지점에 꼭짓점을 두면 삼각형은 세 개의 직각을 가질 수 있습니다.

쌍곡선 기하학에서는 내각의 합이 항상 π보다 작습니다. 쌍곡선 삼각형의 면적은 π와 내각의 합의 차이로 결정되며, 이를 삼각형 결함이라고 합니다. 가능한 가장 작은 내각의 합은 0이며, 이 경우 삼각형의 최대 면적은 π가 됩니다. "부적절한 삼각형"의 예로 내각의 합이 0인 삼각형이 있으며, 이 삼각형의 면적은 π입니다. 이 삼각형의 변은 이상적인 점에서 만나는 반원으로 표현됩니다.

구면 삼각형은 내각의 합이 π보다 크고, 쌍곡선 삼각형은 내각의 합이 π보다 작습니다. 두 기하학에서 면적은 내각의 합과 다른 방식으로 관련되어 있습니다. 쌍곡선 삼각형의 예는 무한한 둘레와 유한한 면적과 같은 독특한 속성을 보여줍니다.

ABC 프로그래밍 언어는 파이썬의 주요 전신으로, 1983년부터 1986년 사이에 개발되었습니다. 소스 코드는 cwi.nl과 루치아노 라말류의 깃허브에서 확인할 수 있습니다. 파일의 최신 업데이트는 1991년에 이루어졌으며, 일부는 1996년과 2021년에도 업데이트되었습니다.

소프트웨어 구축에 대한 지침은 README 파일에 포함되어 있습니다. 현재 코드는 32비트 시스템에 맞춰 설계되어 있지만, 64비트 시스템에 맞게 조정할 계획도 있습니다.

ABC는 공식 라이센스가 없지만, 1988년부터 2011년까지 Stichting Mathematisch Centrum에 의해 저작권이 보호되고 있습니다. MIT와 같은 기관과 라이센스 협상을 진행할 의도가 있습니다.

주요 기여자로는 에디 보에브, 프랭크 반 다이크, 레오 게르츠, 티모 크레인옌, 람베르트 메르텐스, 스티븐 펨버턴, 그리고 귀도 반 로섬이 있습니다.

주요 참고 문헌으로는 "The ABC Programmer's Handbook" (1990)와 스티븐 펨버턴이 IEEE Software에 기고한 기사(1987)가 있습니다. 더 많은 정보는 스티븐 펨버턴의 개인 홈페이지와 람베르트 메르텐스의 파이썬 기원에 관한 기사에서 확인할 수 있습니다.

이 기사는 우주에 데이터 센터를 건설하는 아이디어에 반대하며, 이는 비현실적이고 비효율적이라고 주장합니다. 저자는 NASA의 전 엔지니어로서 이 개념이 작동하지 않을 여러 가지 주요 이유를 설명합니다.

첫째, 전력 공급 문제입니다. 우주에서는 풍부한 전력을 제공받기 어렵습니다. 국제우주정거장(ISS)과 같은 태양광 패널은 제한된 수의 그래픽 처리 장치(GPU)만 지원할 수 있습니다. 방사성 동위원소 열 발전기와 같은 핵 옵션도 현대 데이터 센터의 전력 요구를 충족하기에는 부족합니다.

둘째, 냉각 문제입니다. 우주에서 전자 기기를 냉각하는 것은 지구보다 훨씬 복잡합니다. 대기가 없기 때문에 열 관리는 전도와 복사에 의존해야 하며, 이는 하드웨어를 시원하게 유지하는 데 어려움을 줍니다.

셋째, 방사선 문제입니다. 우주에서 전자 기기는 상당한 방사선에 노출되어 시간이 지남에 따라 손상되거나 성능이 저하될 수 있습니다. 현재의 고성능 칩은 이러한 환경을 견딜 수 있도록 설계되지 않았습니다.

마지막으로, 통신 제한이 있습니다. 우주에서 데이터 전송 속도는 지구보다 훨씬 느려서 운영에 병목 현상을 초래합니다.

결론적으로 저자는 우주 데이터 센터를 만드는 것이 기술적으로 가능할 수 있지만, 이러한 도전 과제가 지구 기반 솔루션에 비해 현명한 투자라고 보기 어렵다고 말합니다.

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저자는 전통적인 발표 형식이 지루하다고 느끼지만, 상호작용이 가능한 '모험을 선택하는' 스타일의 책은 좋아합니다. 그래서 이 두 가지 아이디어를 결합한 '모험 투표기'라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 청중이 발표의 진행 방식을 선택할 수 있게 해줍니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 발표자가 서버를 시작하고 청중이 투표할 수 있는 링크와 발표자가 사용할 링크를 공유합니다. 청중의 선택은 발표의 방향에 영향을 미쳐 더 흥미로운 경험을 제공합니다. 발표는 간단한 마크다운 형식을 사용하여 만들 수 있으며, 이 도구는 콘텐츠를 표시하는 사용자 친화적인 인터페이스를 포함하고 있습니다.

저자는 이러한 접근 방식이 발표를 더 즐겁고 기억에 남게 만들 것이라고 믿고 있습니다. 그들은 애틀랜타에서 열리는 KubeCon에서 이 도구를 사용하여 청중의 관심을 끌 계획입니다. 전반적으로, 이 도구의 목표는 일반적인 발표와는 다른 매력적인 경험을 만드는 것입니다.

주머니 원리, 독일어로 "다스 슈부프하흐프린지프"라고 불리는 이 개념은 수학, 특히 조합론에서 중요한 개념으로 여겨집니다. 이 원리는 물건의 수가 용기의 수보다 많을 경우, 적어도 하나의 용기에는 두 개 이상의 물건이 들어 있어야 한다고 말합니다. 그러나 이 원리에 대한 전통적인 설명은 혼란스럽고 지나치게 구체적일 수 있습니다.

저자는 더 간단하고 일반적인 표현이 더 효과적이라고 주장합니다. 물체와 구획에 집중하기보다는, 평균과 최대값을 통해 이 아이디어를 더 명확하게 표현할 수 있다고 설명합니다. 즉, 숫자 집합의 평균은 최대값보다 작거나 같다는 것입니다. 이러한 관점은 비유의 혼란을 피하고 원리의 적용을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다.

독일 축구 로또 문제를 예로 들면, 일반화된 주머니 원리를 사용해야 특정 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 이 문제에서 특정 숫자들이 원리를 쉽게 적용할 수 있는 상황을 만들어 주지만, 그 숫자들을 바꾸면 해결이 복잡해질 수 있습니다. 전반적으로 저자는 주머니 원리를 더 수리적인 관점에서 바라보아야 그 진정한 힘을 이해할 수 있다고 강조합니다.

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Django 6.0에서는 django.tasks라는 새로운 기능인 백그라운드 작업 프레임워크가 도입되었습니다. 그러나 이 기능은 Celery나 Huey와 같은 기존의 작업 관리 도구를 대체하지 않습니다. 대신 Django는 작업을 정의하고 큐를 관리할 수 있는 방법을 제공하지만, 실제 실행은 외부 서비스가 처리해야 합니다.

새로운 django.tasks 모듈은 개발자가 표준 API를 사용하여 작업을 정의할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 다양한 작업 큐 구현과의 통합이 쉬워집니다. 예를 들어, ntfy.sh 서비스를 사용하여 알림을 보내는 앱을 만들 때, 주제를 설정하고 HTTP 요청을 보내는 방식으로 작업을 정의할 수 있습니다.

새로운 작업 프레임워크의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, @task 데코레이터를 사용하여 작업을 정의할 수 있습니다. 작업은 enqueue 메서드를 통해서만 실행할 수 있어, 프로세스 내에서의 우발적인 호출을 방지합니다. 둘째, 작업을 큐에 추가하는 것은 간단하지만, Django 6.0에 내장된 백엔드인 ImmediateBackend와 DummyBackend는 작업을 즉시 실행하거나 전혀 실행하지 않습니다. 셋째, 작업 결과는 나중에 ID를 사용하여 조회할 수 있으며, 프레임워크는 작업 상태를 추적하면서 결과를 가져오는 것을 지원합니다. 넷째, 개발자는 데이터베이스 기반의 작업 백엔드와 같은 사용자 정의 백엔드를 만들어 작업 실행, 재시도 및 결과 관리를 보다 효과적으로 할 수 있습니다. 마지막으로, 기본 워커는 큐에서 작업을 가져와 처리할 수 있어 작업 실행을 용이하게 합니다.

새로운 프레임워크는 발전된 단계이지만, 자동 재시도나 복잡한 작업 조정과 같은 기존 작업 큐에서 제공하는 모든 고급 기능을 포함하고 있지는 않습니다. Django의 접근 방식은 더 간단하며 일반적인 사용 사례를 해결하는 데 초점을 맞추고 있지만, 사용자는 자신의 요구에 따라 추가 기능을 구현해야 할 수도 있습니다.

마이크로소프트의 새로운 기능인 "업무용 코파일럿"이 엣지와 윈도우 11에 통합되면서 사용자들로부터 큰 반발을 사고 있다. 오랜 윈도우 사용자들은 이 AI 도구를 원하지 않았으며, 강제로 도입되고 있다고 느낀다고 불만을 토로하고 있다.

"코파일럿 모드"는 AI를 활용해 사용자가 작업을 관리하도록 돕는 기능으로, ChatGPT와 같은 도구와 유사하다. 마이크로소프트는 이 기능이 생산성을 높일 것이라고 주장하지만, 많은 사용자들은 오히려 경험을 복잡하게 만든다고 반박하고 있다. 비평가들은 마이크로소프트가 사용자들이 원하는 것을 잘 이해하지 못하고 있다고 지적하며, 일부 IT 전문가들은 코파일럿이 윈도우에 통합되는 것을 원하지 않는다고 밝혔다.

부정적인 반응에도 불구하고 마이크로소프트는 이 기능을 계속 홍보하며 AI 오류에 대한 우려를 경시하고 그 이점을 강조하고 있다. 이러한 상황은 많은 사용자들이 마이크로소프트가 자신들의 의견에 더 귀 기울여 주기를 바라는 목소리를 높이게 만들었고, 윈도우 11의 방향성에 대한 불만이 커지고 있다.

Dolt Workbench는 웹 애플리케이션을 데스크톱 애플리케이션으로 변환하는 Electron 프레임워크로 구축된 오픈 소스 SQL 도구입니다. Electron은 잘 작동하지만, 워크벤치가 발전하면서 몇 가지 단점이 더 두드러지게 나타났습니다. 이로 인해 저자는 웹 애플리케이션을 데스크톱 애플리케이션으로 변환하는 더 새로운 프레임워크인 Tauri를 탐색하게 되었습니다.

Electron은 Next.js와 통합하는 데 어려움이 있습니다. 이는 Next.js의 서버 측 기능 때문입니다. 반면 Tauri는 Next.js의 정적 사이트 생성 기능을 활용하여 통합 과정을 간소화합니다.

Electron은 전체 Chromium 엔진을 포함하고 있어 애플리케이션 크기가 커지고 불필요한 용량이 늘어날 수 있습니다. Tauri는 시스템의 기본 웹뷰를 사용하여 더 가벼운 애플리케이션을 만들지만, 호환성은 다소 떨어질 수 있습니다.

Electron은 주요 프로세스에 Node.js를 사용하여 웹 개발자에게 익숙한 환경을 제공합니다. Tauri는 Rust를 주요 프로세스로 사용하지만, 개발자들이 사용할 수 있는 JavaScript API를 제공합니다.

Electron은 주요 애플리케이션과 함께 Node.js 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있어 개발이 간편합니다. 반면 Tauri는 사이드카 프로세스를 설정하는 데 더 많은 작업이 필요하며, Node.js 런타임이 포함되어 있지 않습니다.

현재 Tauri는 특정 Windows 패키지 형식에 대한 지원이 부족하고 MacOS의 유니버설 바이너리와 관련된 문제가 있어 불편함을 초래하고 있습니다. 이러한 문제는 심각하지 않지만 여전히 귀찮은 요소입니다.

저자는 Tauri의 불필요한 용량 감소와 코드 통합의 개선에 감명을 받았지만, 현재의 한계로 인해 완전한 전환을 기다리고 있습니다.

Mu는 사용자 중심의 새로운 소셜 네트워크로, 중독적인 행동을 조장하는 대기업의 수익 중심 모델에서 벗어나고자 합니다. 이 플랫폼은 광고나 알고리즘 없이 건강한 온라인 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 제공되는 주요 기능으로는 기본 API, 기본 프로그레시브 웹 앱(PWA), 대화형 LLM 인터페이스, RSS 뉴스 피드, 유튜브 검색, 마이크로블로깅 등이 있습니다. 곧 출시될 기능으로는 개인 이메일 수신함, 크레딧을 위한 지갑, QR 코드 스캐너와 같은 유틸리티, 서비스 마켓플레이스가 포함됩니다.

Mu는 구독 모델로 운영되어 플랫폼이 지속 가능하고 광고나 알고리즘에서 자유로울 수 있도록 합니다. 회원들은 네트워크 개발에 직접 참여할 수 있으며, 도구를 지원하기 위해 정액의 월 사용료를 지불합니다.

Mu를 무료로 사용해 보려면 mu.xyz를 방문하면 됩니다. 개발이나 기여를 원할 경우, Go를 설치하고 설정 지침에 따라 Mu를 다운로드하고 실행하면 됩니다.

앱을 실행하려면 mu --serve 명령어를 입력하고 localhost:8081에서 접근할 수 있습니다. 비디오 검색을 위해서는 유튜브 데이터 API 키가 필요하며, LLM 쿼리를 위해서는 Fanar API 키가 필요합니다.

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Fabric은 인터랙티브 비주얼, 이미지 및 비디오 처리, 3D 콘텐츠 제작을 위한 신속한 프로토타이핑을 지원하는 창의적인 코딩 환경입니다. 사용자 친화적인 비주얼 노드 기반 인터페이스를 제공하며, 일반적인 파일 형식을 불러올 수 있습니다. 사용자는 맞춤형 노드를 만들어 기능을 확장할 수도 있습니다.

Fabric은 애플의 구형 Quartz Composer에서 영감을 받아, 프로그래밍 경험이 적은 사람들도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었지만, 전문가와 개발자를 위한 고급 기능도 제공합니다. 사용자는 인터랙티브 3D 그래픽, 이미지 효과, 오디오 반응 장면 등을 만들 수 있으며, 이러한 콘텐츠는 다른 애플리케이션에 삽입할 수 있습니다.

주요 기능으로는 물리 기반 렌더링 및 실시간 셰이더 편집과 같은 고품질 렌더링 기술, 3D 모델 불러오기 및 이미지 기반 조명 지원, 머신 러닝 기반 이미지 처리 도구가 포함됩니다.

현재 Fabric은 개발 중이며, macOS 14와 XCode 15가 필요합니다. 사용자는 튜토리얼과 샘플 컴포지션을 통해 시작할 수 있습니다. 제작자인 안톤 마리니는 Fabric을 중심으로 커뮤니티를 구축하고 있으며, 기여를 환영합니다.

Fabric은 Metal을 사용하여 애플 플랫폼에 맞춰 특별히 설계되었으며, 크로스 플랫폼을 목표로 하지 않습니다. Swift와 SwiftUI로 개발되었습니다. 제작자는 독특한 디자인과 사용자 경험 때문에 Fabric을 다른 노드 기반 도구보다 선호합니다.

대형 기술 회사들은 숙련된 엔지니어를 고용하고도 종종 품질이 낮은 코드를 생산합니다. 이는 많은 엔지니어들이 익숙하지 않은 프로젝트나 코드베이스에서 작업하기 때문입니다. 주요 요점은 다음과 같습니다.

첫째, 엔지니어들은 대형 기술 회사에서 보통 1년 또는 2년 정도만 근무합니다. 짧은 근무 기간은 많은 엔지니어들이 자신이 작업하는 코드에 대해 새로운 상태라는 것을 의미합니다.

둘째, 대부분의 코드 변경은 상대적으로 경험이 부족한 엔지니어들에 의해 이루어집니다. 이들은 시스템을 배우는 중이기 때문에, 경험이 많은 엔지니어들이 있더라도 그들은 자신의 업무에 치여 철저한 검토를 제공하기 어려운 경우가 많습니다.

셋째, 엔지니어들은 보통 촉박한 마감일을 맞추기 위해 압박을 받습니다. 이로 인해 성급하고 품질이 떨어지는 코딩 관행이 발생하게 됩니다.

넷째, 대형 기술 회사들은 특정 코드베이스에 대한 장기적인 전문성보다 엔지니어의 유연성과 신속한 배치를 우선시합니다. 이러한 접근은 속도를 위해 코드 품질을 희생하게 만듭니다.

마지막으로, 익숙하지 않은 환경에서 작업할 때는 능숙한 엔지니어조차도 나쁜 코드를 작성할 수 있습니다. 문제는 개인의 기술보다는 회사 구조에 더 큰 원인이 있습니다.

결론적으로, 이러한 회사의 엔지니어들은 능력이 있지만, 잦은 직장 변화, 마감일, 코드에 대한 깊은 친숙함 부족 등의 작업 환경의 역학이 나쁜 코드의 생성을 초래합니다.

오늘날의 업무 환경은 슬랙과 화상 통화와 같은 도구들로 인해 방해가 많아 집중하기 어려운 상황입니다. 이 글에서는 방해가 생산성에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 이해하기 위한 수학적 모델을 제시합니다.

일반적인 근무일은 집중 시간, 방해, 회복 기간을 분석하여 이해할 수 있습니다. 예를 들어, "잃어버린 하루"에는 잦은 방해로 인해 집중할 수 있는 시간이 몇 시간에 불과할 수 있습니다. 반면, 좋은 하루에는 방해가 적고 회복이 빠르기 때문에 생산적인 시간이 크게 늘어납니다.

생산성에 영향을 미치는 세 가지 주요 요소가 있습니다. 첫째, 람다(λ)는 시간당 방해의 비율을 나타냅니다. 방해가 많을수록 생산적인 시간은 줄어듭니다. 둘째, 델타(Δ)는 방해 후 다시 집중하는 데 걸리는 시간을 의미합니다. 회복 시간이 길어질수록 생산적인 시간도 줄어듭니다. 셋째, 세타(θ)는 의미 있는 작업을 수행하기 위해 필요한 최소한의 uninterrupted time을 나타냅니다. 긴 작업은 더 긴 집중 시간이 필요합니다.

생산성은 방해와 회복 시간을 고려하여 하루에 얼마나 많은 완전한 작업(θ 기준)을 수행할 수 있는지에 따라 정의됩니다. λ나 Δ가 높아지면 생산적인 작업을 수행할 수 있는 능력이 크게 줄어듭니다.

연구에 따르면 방해는 몇 분마다 발생하며, 이로 인해 상당한 회복 시간이 필요합니다. 많은 근로자들이 깊은 집중을 방해하는 환경에서 일하고 있습니다.

개선을 위한 전략으로는 첫째, λ를 줄이는 것입니다. 일정을 보호하고 커뮤니케이션 기대치를 관리하여 방해를 최소화합니다(예: 이메일 확인 빈도를 줄이기). 둘째, θ를 현실에 맞게 조정합니다. 큰 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 방해에 더 잘 맞도록 합니다. 셋째, Δ를 줄입니다. 작업을 전환하기 전에 자신에게 메모를 남기는 등의 방법으로 방해 후 회복 시간을 최소화하는 전략을 구현합니다.

이 세 가지 요소를 이해하고 조정하면 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 자신의 업무 환경과 습관을 실험함으로써 집중력과 효율성을 높이고, 근무일에 대한 접근 방식을 변화시킬 수 있습니다.

저자는 휴식 후, 취미로 진행 중인 운영 체제 프로젝트인 RetrOS-32의 일환으로 웹 서버를 성공적으로 구축했습니다. 이 프로젝트는 이더넷, IP, TCP, DNS와 같은 필수 기능을 갖춘 네트워킹 스택을 만드는 것이었습니다. TCP와 HTTP에서 어려움이 있었지만, 터미널 버퍼 문제와 네트워크 드라이버의 패킷 처리 문제를 해결하며 디버깅에 성공했습니다.

현재 웹 서버는 요청을 파싱하는 HTTP 엔진과 응답을 처리하는 간단한 웹 엔진을 포함하고 있습니다. 저자는 정적 HTML 페이지를 제공할 수 있으며, 웹 파일 관리를 위한 파일 저장소도 구현했습니다. 앞으로의 개선 사항은 사용자 인터페이스를 향상시키고 서버가 정상적으로 종료될 수 있도록 하는 데 중점을 둘 예정입니다. 궁극적인 목표는 이 운영 체제를 위한 웹 브라우저를 개발하는 것입니다.

이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다: RetrOS-32.

JSON 스키마는 JSON 데이터의 구조와 규칙을 설명하는 도구입니다. 그러나 이 용어는 스키마, 메타스키마, 방언, 어휘와 같은 복잡한 용어로 인해 혼란스러울 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.

스키마는 다른 JSON 문서의 규칙을 지정하는 JSON 문서입니다. 예를 들어, 스키마는 JSON 객체가 이름을 위한 문자열 필드와 선택적인 비음수 숫자 필드를 가져야 한다고 정의할 수 있습니다.

메타스키마는 스키마를 위한 스키마입니다. 이는 다른 스키마의 구조와 키워드를 정의하여, 해당 스키마가 올바르게 형성되었는지를 검증하는 데 도움을 줍니다.

JSON 스키마의 다양한 버전은 방언이라고 불립니다. 각 방언은 고유한 메타스키마를 가지고 있어, 규칙과 사용 가능한 키워드가 버전마다 다를 수 있습니다.

어휘는 2019-09 초안에서 도입된 키워드 모음으로, 특정 기능을 제공합니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 사용자가 필요한 키워드만 포함할 수 있게 해줍니다.

사용자는 API와 같은 특정 도메인에 관련된 키워드를 추가하기 위해 사용자 정의 어휘를 만들 수 있습니다. 이는 JSON 스키마를 다양한 응용 프로그램에 맞게 유연하고 적응 가능하게 만듭니다.

실용적인 팁으로는 항상 $schema 키워드를 사용하여 어떤 방언을 사용하는지 명시하고, 문서화를 위해 명확한 메타데이터를 사용하며, 복잡한 스키마를 재사용 가능한 부분으로 나누는 $defs를 활용하는 것이 좋습니다.

JSON 스키마의 용어가 다소 어려워 보일 수 있지만, 기본 개념을 이해하면 사용자가 JSON 데이터 구조를 효과적으로 생성하고 검증할 수 있습니다.

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우리의 올인원 AI 기반 DevSecOps 플랫폼을 만나보세요. 이 플랫폼은 개발과 운영에서 보안과 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

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Pandoc을 사용하여 Markdown 파일을 .docx로 변환할 때 테이블 스타일을 사용자 정의하려면, Word 템플릿에서 "Table"이라는 이름의 새로운 테이블 스타일을 만들어야 합니다. Pandoc은 변환 과정에서 "Table"이라는 레이블이 붙은 테이블 스타일을 사용하여 테이블을 포맷합니다. 만약 Pandoc의 기본 템플릿을 사용하지 않는다면, 올바른 포맷을 보장하기 위해 자신의 스타일을 설정해야 합니다.

문서 작업을 하던 중, Pandoc이 우리의 사용자 정의 테이블 스타일을 적용하는 데 어려움을 겪었습니다. 처음에는 복잡한 해결책을 시도했지만, 결국 "Table"이라는 이름의 새로운 테이블 스타일을 만드는 것이 간단한 해결책이라는 것을 깨달았습니다. 이 방법은 처음에는 명확하지 않았고, 여러 가지 방법을 시도한 후에야 알게 되었습니다.

결론적으로, Pandoc이 사용자 정의 테이블 스타일을 인식하고 적용하려면, 참조 Word 문서에 "Table"이라는 이름의 테이블 스타일이 있어야 합니다.

에어버스는 A320 모델을 포함한 자사의 수천 대 항공기에 즉각적인 소프트웨어 업데이트가 필요하다고 발표하며 항공편에 차질이 생길 것이라고 전했습니다. 영향을 받는 항공기는 6,000대 이상으로 추정됩니다. 이 문제는 미국의 주요 휴일 주말을 앞두고 발생하여 아메리칸 항공, 델타 항공, 제트블루, 유나이티드 항공 등 여러 항공사에 영향을 미치고 있습니다. 이 문제는 제트블루 항공편이 갑작스러운 고도 하락을 경험한 후 드러났으며, 이는 태양 복사가 항공기의 컴퓨터 시스템에 간섭했을 가능성이 제기되고 있습니다. 영국의 공항에서는 제한적인 차질이 있었지만, 전 세계 여러 항공사에서는 항공편 취소가 보고되고 있습니다.

2025년 11월 24일, 미셸 틸리는 아투인 데스크탑의 중요한 업그레이드인 새롭게 디자인된 실행 엔진을 발표했습니다. 이번 업데이트는 실행서(runbook)의 신뢰성과 사용성을 향상시키기 위해 설계되었으며, 실행서가 상태를 유지하고 일관되게 작동하도록 하여 맥락 손실이나 반복 실행의 필요성을 없애는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 실행 엔진의 주요 특징 중 하나는 실행서가 이제 앱이 닫히거나 재시작되더라도 실행 상태를 유지한다는 점입니다. 이를 통해 사용자는 이전 명령을 다시 실행하지 않고도 중단했던 지점에서 작업을 계속할 수 있습니다. 또한, 새로운 엔진은 실행서의 각 블록이 아래 블록에만 영향을 미치도록 하여 실행 흐름을 명확하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

모든 사용자 입력은 강력한 템플릿 시스템을 통해 처리되며, 이를 통해 자기 참조 변수를 포함한 고급 변수 관리가 가능해집니다. 두 가지 유형의 컨텍스트도 도입되었습니다. 수동 컨텍스트는 문서가 업데이트될 때 자동으로 설정되며, 능동 컨텍스트는 블록 실행 중에 생성되어 현재 상태와 출력을 나타냅니다.

이번 업데이트는 실시간 협업 실행을 위한 기반을 마련하여 사용자가 문서뿐만 아니라 전체 실행 환경을 공유할 수 있도록 합니다. 기술적으로는 실행 시스템을 완전히 재작성하여 신뢰성과 이식성을 개선했습니다.

앞으로의 개발 계획으로는 아투인 데스크탑 외부에서 실행서를 실행할 수 있는 CLI 러너가 제공될 예정입니다. 또한, 직렬 실행 개선을 통해 실행서 모니터링과 제어가 강화될 것입니다. 민감한 데이터의 안전한 처리를 위한 비밀 관리 지원도 추가될 예정이며, 실행서는 마크다운 파일로 저장되어 편집과 버전 관리가 용이해질 것입니다.

새로운 실행 엔진은 아투인 데스크탑의 0.2.0 버전에서 사용할 수 있으며, 사용자들은 이를 시도해보도록 권장됩니다. 피드백은 커뮤니티 채널을 통해 공유할 수 있습니다.

"HOP"에 대한 추가적인 맥락이나 요약할 내용을 제공하지 않으신 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용이나 더 많은 정보를 제공해 주실 수 있나요?

AI 에이전트가 점점 더 발전함에 따라 개발자들은 이들이 오랜 시간이 걸리는 복잡한 작업을 처리하기를 원하고 있습니다. 그러나 큰 문제는 이러한 에이전트가 매번 새로운 세션을 시작할 때 이전 세션의 내용을 기억하지 못한다는 점입니다. 이는 마치 엔지니어들이 교대 근무를 하면서 정보를 전달하지 않는 것과 같아 일관되지 않은 진행 상황을 초래합니다.

이 문제를 해결하기 위해 Claude Agent SDK에 대한 두 가지 해결책이 개발되었습니다. 첫 번째는 초기화 에이전트입니다. 이 에이전트는 첫 번째 실행 시 환경을 설정하고, 진행 상황을 추적하기 위한 필수 파일과 로그를 생성합니다. 두 번째는 코딩 에이전트로, 이후 세션에서는 작은 개선 작업에 집중하며 다음 세션을 위해 코드를 잘 정리해 둡니다.

하지만 이러한 해결책에도 불구하고 여전히 문제가 발생합니다. 때때로 에이전트가 한 번에 너무 많은 작업을 완료하려 하거나 프로젝트를 조기에 완료했다고 판단하기도 합니다. 이를 해결하기 위해 초기화 에이전트는 필요한 기능의 상세 목록을 작성하고, 각 기능을 미완료로 표시합니다. 이후 코딩 에이전트는 하나의 기능씩 처리하며, 각 세션이 끝날 때마다 코드가 올바르게 테스트되고 문서화되도록 합니다.

주요 전략으로는 진행 상황을 유지하기 위해 구조화된 파일을 사용하고, 에이전트가 테스트와 문서화에 대한 명확한 지침을 따르도록 하여 버그나 미완료 작업이 남지 않도록 하는 것이 포함됩니다. 이러한 방법들이 긍정적인 결과를 보였지만, 단일 코딩 에이전트가 최선의 접근 방식인지, 아니면 여러 전문화된 에이전트가 더 나은 성과를 낼 수 있는지에 대한 의문은 여전히 남아 있습니다.

앞으로의 연구는 이러한 발견을 웹 애플리케이션 개발을 넘어 과학 연구나 금융 모델링과 같은 다른 분야에도 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

물론입니다! 요약해드릴 내용을 제공해 주시면 도와드리겠습니다.

작가는 메타 레이밴과 같은 스마트 안경이 녹화 중인지 감지하는 방법을 탐구하고 있습니다. 이 프로젝트에는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

첫 번째는 카메라 센서 반사를 이용하는 것입니다. 이 방법은 카메라에서 나오는 적외선(IR) 반사를 살펴보지만, 결과는 일관되지 않습니다. 두 번째 방법은 무선 신호를 모니터링하는 것입니다. 이를 위해 ESP32 장치를 사용하여 블루투스 저전력(BLE) 신호를 감지합니다. 이 장치는 안경이 페어링되었거나 전원이 켜졌거나 충전 케이스에서 꺼낼 때는 감지할 수 있지만, 사용 중에는 일관되게 감지하지 못합니다.

작가는 안경이 녹화 중일 때 감지를 개선하고 싶어하며, BLE 신호를 더 잘 추적하기 위해 nRF52840이라는 다른 칩을 사용하는 것을 고려하고 있습니다. 그러나 블루투스 클래식 감지를 위한 하드웨어가 매우 비싸다는 점에서 어려움을 겪고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 제안을 찾고 있습니다.

이 글은 메타 플랫폼스와 블루 오울 캐피탈이 설립한 비네(Beignet) 투자 LLC 간의 금융 거래에 대해 다루고 있습니다. 비네는 루이지애나에 데이터 센터 프로젝트를 위해 273억 달러 규모의 고정 담보 채무를 발행할 예정이며, 이 구조는 메타의 자산과 부채를 재무제표에서 분리해 A+ 등급을 받았습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 비네는 메타와의 합작 투자에서 80%의 지분을 보유하고 있어, 메타는 약 270억 달러의 부채를 통합하지 않아도 됩니다. 비네의 채무는 287억 9천만 달러 규모의 데이터 센터 프로젝트 자금을 조달하는 데 사용되며, 복잡한 금융 전략을 통해 차입금을 활용해 이자를 발생시키고 자본 요건을 충족합니다.

메타는 프로젝트와 관련된 모든 비용, 즉 건설 초과 비용과 임대료를 보증합니다. 이로 인해 메타와 비네 간의 재정적 연결이 강해집니다. 그러나 이 구조는 메타에 대한 의존도가 높고 회계 규정의 변화 가능성 등 여러 위험 요소를 안고 있습니다. 현재 구조는 "표면적으로 안정적"으로 평가되지만, 예기치 않은 사건이 발생할 경우 변화할 수 있습니다.

메타의 재정 상황이 악화되면 신용 등급이 하향 조정될 수 있지만, 현재의 금융 구조로 인해 등급이 상승할 가능성은 낮다고 합니다. 전체적으로 이 보고서는 메타가 상당한 부채로부터 법적으로 분리되면서도 경제적 의무를 유지하는 복잡한 금융 구조를 보여줍니다.

최근 여러 뉴스 기사에서 오픈 소스 작업이 자원봉사로 인정받아야 한다는 필요성에 대해 다루고 있습니다. 이를 지지하기 위한 청원이 시작되었으며, 오픈 소스 개발자들은 전통적인 동아리 활동과 함께 그들의 기여도 동등하게 인정받기를 요구하고 있습니다.

모스는 리눅스와 호환되는 유닉스 유사 커널로, 러스트와 Aarch64 어셈블리로 작성되었습니다. 현대적인 설계를 갖추고 있으며, 여러 주요 기능을 포함하고 있습니다.

모스는 Aarch64를 완벽하게 지원하며, 다른 시스템에 쉽게 적응할 수 있는 유연한 아키텍처 계층을 제공합니다. 고급 메모리 관리 기능도 포함되어 있어, 복사 시 쓰기(Copy-on-Write) 페이지와 페이지 결함을 처리하는 메커니즘을 갖추고 있습니다.

비동기 코어는 러스트의 비동기/대기(async/await) 모델을 활용하여 시스템 호출이 블로킹되지 않도록 하여 교착 상태를 방지합니다. 프로세스 관리 기능으로는 작업 스케줄링과 마이그레이션을 지원하며, 51개의 리눅스 시스템 호출을 지원하고 고급 포크 기능도 제공합니다.

가상 파일 시스템(VFS)은 비동기 VFS를 구현하고 있으며, FAT32 파일 시스템 드라이버와 램디스크를 포함하고 있습니다. 라이브러리와 테스트 부분에서는 libkernel을 기반으로 하여 호스트 머신에서 아키텍처 독립적인 논리 테스트를 가능하게 합니다. 주소에 대한 강력한 타입 지정과 포괄적인 테스트 스위트도 포함되어 있습니다.

모스를 빌드하고 실행하기 위해서는 Aarch64 에뮬레이션을 위한 QEMU와 aarch64-none-elf 툴체인을 설치해야 합니다. 준비 과정으로는 의존성을 설정하고 커널 이미지를 생성한 후 QEMU에서 실행하는 단계가 필요합니다.

현재 모스는 활발히 개발 중이며, 리눅스 시스템 호출 호환성, 네트워킹, 파일 시스템 기능 향상에 중점을 두고 있습니다. 드라이버 및 시스템 호출 추가 등 다양한 분야에서 기여를 받을 수 있으며, MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

Netlist.io는 PCB 회로도 오류를 제조 전에 확인할 수 있는 AI 기반 도구를 제공합니다. 이 도구는 KiCad나 Altium에서 가져온 데이터 시트와 넷리스트를 사용합니다. 신용카드 없이 무료로 체험해볼 수 있습니다. 이 서비스는 다양한 기능을 포함하고 있지만, 사용자들은 AI가 실수를 할 수 있다는 점과 레이아웃 제안이 논리에만 기반하고 있어 레이아웃 파일에 접근하지 않는다는 점을 유의해야 합니다. 이 도구는 사용자가 문제를 효율적으로 식별하고 수정하는 데 도움을 주도록 설계되었지만, 사용량 한도를 빠르게 소모할 수 있습니다.

이 텍스트는 두 가지 행동을 제안합니다. 첫째, 실시간 시연을 보는 것입니다. 둘째, 문서를 읽는 것입니다.

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저자는 친구들과 온라인에서 음악을 듣고, 마치 같은 방에 있는 것처럼 느낄 수 있는 방법을 원했습니다. 이로 인해 Pulse라는 플랫폼이 만들어졌습니다. 이 플랫폼에서는 누구나 브라우저를 통해 직접 라이브 오디오 스트림을 호스팅할 수 있습니다. 청취자는 간단한 익명 코드를 사용해 계정 없이도 참여할 수 있습니다. 플랫폼은 자동으로 곡을 인식하고, 재미있는 이모티콘이 포함된 채팅 기능도 제공합니다.

현재 Pulse는 NTS Radio와 SomaFM에서 24시간 음악을 스트리밍하는 데모 룸을 제공하며, Dire Straits의 "Money For Nothing" 악기 버전을 반복 재생하는 전용 룸도 있습니다. 기본적으로 Pulse는 사람들이 함께 음악을 즐길 수 있도록 하며, DJing, 청취 파티, 음악적 분위기를 공유하는 데 적합합니다.

이 문서는 "글라우어트의 최적 로터 디스크 재검토"라는 제목의 프리프린트에 대해 다루고 있으며, 현재 '풍력 에너지 과학' 저널에서 심사 중입니다. 저자 J. 고든 레이시먼은 이 프리프린트에 대한 의견을 제출했습니다.

레이시먼은 타야기와 슈미츠의 원본 논문을 비판하며, 이 논문이 여러 가지 중요한 문제를 포함하고 있다고 주장합니다. 특히 로터 성능을 다양한 조건에서 분석하는 방식에 문제가 있다고 지적합니다. 그는 논문의 결과에서 모순을 발견했으며, 예를 들어 전력이 존재해야 하는 상황에서 전력이 제로라고 주장하는 점과, 잘못된 가정에 의존하여 실제 터빈 운영에 적용할 수 없는 해결책을 제시하는 점을 강조합니다.

전반적으로 레이시먼은 원본 논문의 결론이 오해를 불러일으킬 수 있으며, 공학에서 요구되는 투명성과 재현성 기준을 충족하지 못한다고 믿고 있습니다.

이 기사에서는 TigerBeetle의 라우팅 알고리즘을 위한 네 가지 다른 퍼저(fuzzer)의 구현에 대해 논의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 여러 퍼저의 중요성입니다. 하나의 퍼저에만 의존하는 것은 충분하지 않으며, 다양한 테스트 시나리오와 잠재적인 버그를 다루기 위해 여러 퍼저가 필요합니다.

둘째, 적응형 복제 라우팅(ARR)입니다. 이 새로운 라우팅 알고리즘은 데이터 복제본 간의 경로를 동적으로 조정하여 데이터의 내구성과 효율성을 높입니다. 이를 통해 네트워크 문제 발생 시에도 성능을 유지할 수 있습니다.

셋째, 퍼징 기법에 대해 설명합니다. 긍정적 공간을 소진하는 기법은 모든 유효한 경로를 테스트하여 직렬화 및 역직렬화 기능이 모든 가능한 경로 조합에서 올바르게 작동하는지 확인합니다. 부정적 공간을 탐색하는 기법은 잘못된 입력을 테스트하여 시스템이 오류를 우아하게 처리하고 충돌하지 않도록 합니다. 질적 퍼징은 라우팅 알고리즘이 이상적인 조건에서 최적 경로로 얼마나 잘 수렴하는지를 평가하며, 현실적인 네트워크 시나리오를 시뮬레이션합니다. 무작위 테스트는 단일 라우팅 인스턴스에서 메서드를 무작위로 호출하여 충돌 여부를 확인하고 경로가 올바르게 연결되는지를 검사합니다.

넷째, 설계 원칙에 대해 강조합니다. 효과적인 퍼징과 테스트를 위해 잘 정의된 인터페이스의 중요성을 언급하며, 깔끔한 인터페이스는 의존성을 줄이고 시스템 테스트를 용이하게 만듭니다.

다섯째, 테스트 과정에서 얻은 통찰력을 공유합니다. 여기에는 지연 측정에 대한 신중한 고려가 필요하다는 점과 일부 버그가 시스템에 대한 더 깊은 오해를 드러낼 수 있다는 이해가 포함됩니다.

마지막으로, 퍼저를 작성하는 작업은 종종 기계적인 일이지만, 버그를 발견하고 시스템의 동작을 이해하는 데 중요한 역할을 한다고 결론짓습니다.

전반적으로 이 기사는 TigerBeetle 시스템의 견고성을 보장하기 위한 다양한 테스트 전략의 가치를 강조하며, 여러 퍼저를 활용한 포괄적인 소프트웨어 테스트 접근 방식을 지지합니다.

KDE Plasma 팀은 다가오는 Plasma 6.8 버전이 Wayland만 지원할 것이라고 발표했습니다. 이는 거의 30년 동안 사용된 X11 시스템에서의 전환을 의미합니다. 현재 대부분의 사용자들은 많은 배포판에서 기본으로 제공되는 Wayland를 사용하고 있습니다. X11 애플리케이션은 Xwayland라는 호환성 계층을 통해 계속 작동할 수 있으며, 2027년 초까지 Plasma X11 세션에 대한 공식 지원이 종료될 예정입니다.

주요 내용으로는 X11이 필요한 사용자는 여전히 이를 제공하는 장기 지원 배포판을 이용할 수 있다는 점입니다. 대부분의 X11 애플리케이션은 Wayland에서도 잘 작동할 것으로 예상됩니다. Wayland에서의 게임 성능도 개선되고 있으며, 적응형 동기화와 같은 기능에 대한 지원이 강화되고 있습니다. 접근성 기능은 X11과 비슷하며, 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다. Wayland로의 전환은 대부분의 사용자에게 안정성과 기능성을 향상시킬 것으로 기대되며, 더 빠른 개발이 가능해질 것입니다.

팀은 알려진 문제를 해결하고 Wayland로의 원활한 전환을 보장하기 위해 최선을 다하고 있으며, 이는 장기적으로 더 나은 사용자 경험으로 이어질 것이라고 믿고 있습니다.

이 글은 오늘날 빠르게 변화하는 세상에서 만성적인 과도 자극 문제를 다루고 있습니다. 디지털 기기와 정보의 과부하에 지속적으로 노출되면 피로감과 집중력 저하를 느끼게 됩니다. 우리의 신경계는 과도한 감각 입력으로 인해 압도되어, 편안하게 쉬고 삶을 즐기는 능력이 방해받고 있습니다.

과도 자극의 정의는 뇌가 처리할 수 있는 것보다 더 많은 감각 정보를 받을 때 발생하며, 이는 탈진과 간단한 즐거움을 느끼지 못하게 만듭니다. 현대 생활의 영향으로, 화면과 알림, 끊임없는 소음으로 가득한 환경은 인류가 역사 대부분을 살아온 방식과 크게 다릅니다. 이로 인해 우리의 웰빙에 해로운 비적응적 특성이 생겼습니다.

일상에서 흔히 발생하는 과도 자극의 원인으로는 멀티태스킹, 지나친 스마트폰 사용, 배경 소음, 빠른 미디어 소비 등이 있습니다. 이를 해결하기 위한 제안으로는 한 번에 하나의 작업에 집중하고 방해 요소를 줄이는 것이 있습니다. 또한, 하루에 최소 한 시간은 기술 없이 보내며 재충전할 시간을 마련하고, 아침과 저녁 루틴을 보호하여 기상 직후와 취침 전에는 화면을 피하는 것이 좋습니다. 이는 도파민 수치를 조절하는 데 도움이 됩니다.

지속적인 소음과 밝은 빛에 대한 노출을 줄이면 신경계를 진정시키는 데 도움이 됩니다. 글에서는 GABA와 같은 신경전달물질의 균형을 맞추는 것도 과도 자극을 완화하는 데 중요하다고 언급합니다.

결국, 이 글은 우리의 감각 입력을 의식적으로 관리하고 더 균형 잡힌 생활 방식을 만들어 집중력과 휴식, 전반적인 삶의 질을 향상시킬 필요성을 강조합니다.

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타이거 스타일은 안전성, 성능, 개발자 경험을 중시하며, 기술 부채를 제로로 유지하는 데 전념하고 있습니다. 기술 부채가 없다는 정책은 코드베이스를 건강하게 유지하고, 문제를 조기에 해결하여 장기적인 생산성을 높입니다. 주요 전략으로는 처음부터 제대로 하는 것, 문제를 사전에 파악하고 해결하는 것, 신뢰할 수 있는 코드를 작성하여 개발 속도를 높이고 재작업의 필요성을 줄이는 것이 있습니다.

디자인 단계에서 성능을 고려하는 것이 중요합니다. 이를 위해 '냅킨 수학'이라는 간단한 계산 방법을 사용하여 시스템 성능과 자원 요구 사항을 추정합니다. 냅킨 수학의 장점은 시스템 동작을 빠르게 이해하고, 병목 현상을 조기에 파악하며, 구현 전에 아이디어를 검증할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 로그 저장 비용을 추정할 때 간단한 계산을 통해 대략적인 월별 저장 비용을 알 수 있습니다.

이 문서는 원래 타이거 스타일 가이드를 바탕으로 하여 더 넓은 독자를 위해 수정된 것입니다. 이 문서는 사이먼 클리가 관리하며, 버전 0.1-dev로 2024년 10월에 마지막으로 업데이트되었습니다. 라이선스는 CC BY 4.0입니다.

저자 우로스 포포비치는 호스트와 통신할 수 있는 리눅스 가상 머신(VM) 이미지를 만드는 실험을 하고 있습니다. 그는 전통적인 네트워크 설정 없이 VM이 상호작용할 수 있도록 해주는 vsock이라는 기술을 소개합니다. 이 글에서는 Bazel을 사용하여 VM에서 gRPC 서비스를 설정하는 방법을 자세히 설명합니다.

가상 머신은 실제 사용을 위해 호스트와 통신할 필요가 있으며, vsock은 이러한 목적을 위해 설계되었습니다. 예시로는 두 개의 정수를 더하는 간단한 gRPC 서비스가 소개되며, C++를 사용하여 서버와 클라이언트를 설정하는 방법이 보여집니다.

Bazel은 의존성을 관리하고 프로젝트를 빌드하는 데 도움을 주어, 복제하기 쉽게 만듭니다. 서버는 VM 내에서 실행되며 요청을 기다리고, 클라이언트는 호스트에서 실행되어 VM에 요청을 보냅니다. 서버는 VM 이미지에 직접 부팅할 수 있고, 클라이언트는 gRPC 서비스를 호출하여 작업을 수행할 수 있습니다.

vsock을 통한 gRPC 사용은 다양한 운영 체제와 프로그래밍 언어를 지원하며, 격리된 환경에서 애플리케이션을 효율적으로 실행할 수 있게 해줍니다. 전반적으로 이 글은 현대 기술을 사용하여 VM과 호스트 간의 통신 시스템을 설정하는 실용적인 가이드를 제공합니다.

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글쓰기는 우리의 정신 상태에 큰 영향을 미치며, 일상적인 어려움을 극복하고 회복력을 키우는 데 도움을 줍니다. 글쓰기를 통해 감정을 표현하고 고통에서 거리를 두게 되며, 절망감을 명확한 인식으로 변화시킬 수 있습니다.

심리학자들은 회복력을 인생의 어려움을 통해 성장할 수 있는 능력으로 정의합니다. 심리학과 웰빙 분야에서는 회복력이 개인이 개발할 수 있는 기술이라는 점을 강조합니다. 연구에 따르면 글쓰기는 트라우마를 처리하고 감정을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.

심리학자 제임스 페네바커가 소개한 표현적 글쓰기 개념은 고통스러운 경험에 대해 일기를 쓰는 것입니다. 이 방법은 정신적 거리를 만들어주고 감정적 부담을 줄이는 데 도움을 줍니다. 글쓰기는 다양한 뇌 기능을 활성화하여 기억을 정리하고 감정을 조절하는 데 기여합니다.

특히 반성적인 방식으로 글을 쓸 때 우리의 감정적 반응을 진정시키고 더 명확하게 생각할 수 있게 됩니다. 할 일 목록과 같은 간단한 글쓰기 작업도 집중력과 의사결정을 향상시킵니다.

글쓰기를 통해 회복력을 키우기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다. 첫째, 손으로 글을 써서 인지 처리를 향상시킵니다. 둘째, 짧더라도 매일 글쓰기 습관을 기릅니다. 셋째, 반응하기 전에 감정을 적어봅니다. 넷째, 감정을 안전하게 표현하기 위해 보내지 않을 편지를 씁니다. 다섯째, 글쓰기를 자기 인식과 개선을 촉진하는 과정으로 봅니다.

전반적으로 글쓰기는 회복력을 키우고 인생의 도전에 적응하는 데 유용하고 강력한 도구입니다.

이 글에서는 C 언어에서 데이터 포맷팅과 출력을 위한 다양한 함수, 특히 printf 계열 함수에 대해 설명합니다.

첫째, printf 함수는 ANSI C89에서 여섯 가지 주요 함수로 구성됩니다: printf, sprintf, fprintf, vprintf, vsprintf, vfprintf입니다. 이후 버전에서는 dprintf, snprintf와 같은 추가 함수들이 도입되었습니다. 이 함수들은 주로 입력 형식과 출력 방식에서 차이를 보입니다.

둘째, 이러한 함수들은 결합하거나 단순화할 수 있는 가능성이 있습니다. 예를 들어, printf와 dprintf는 비슷한 기능을 하므로 필요한 함수의 수를 줄일 수 있습니다. sprintf는 안전성 문제로 인해 문제가 될 수 있으며, snprintf는 더 안전하지만 특정 조건에서는 sprintf처럼 작동할 수 있습니다.

셋째, qsort 함수는 C에서 함수 포인터를 사용하는 예를 보여줍니다. 이를 통해 다양한 데이터 타입을 유연하게 정렬할 수 있지만, void 포인터를 사용할 경우 타입 정보가 사라져 타입 안전성 문제를 일으킬 수 있습니다.

넷째, 사용자 정의 출력 함수를 만들 수 있습니다. 이 함수는 파일 스트림, 버퍼, 출력용 함수 포인터를 인자로 받습니다. 버퍼에 쓰기를 할 때 상태를 관리하기 위해 bufinfo라는 구조체를 사용하여 현재 위치와 길이를 추적할 수 있습니다.

다섯째, C 언어에서 객체 지향 프로그래밍을 구현할 수 있는 방법으로 포인터를 통해 상태를 추적하는 방법이 제안됩니다. 이는 여러 번의 쓰기 작업에서 데이터를 보다 체계적으로 관리할 수 있게 합니다.

마지막으로, C의 포맷팅 함수들을 간소화할 수 있는 가능성과 저수준 언어인 C에서 타입과 상태를 관리하는 데 따른 어려움에 대해 강조합니다.

요약이 없습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 인터넷의 내용을 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 텍스트를 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

인터넷이 없고 혼자 지루할 때, 주사위를 이용해 가위 바위 보 솔리테어를 할 수 있습니다. 게임 방법은 주사위를 굴리고, 선택한 모양을 손으로 표시하는 것입니다. 주사위의 숫자에 따라 1-2는 바위, 3-4는 보, 5-6는 가위로 정할 수 있습니다. 필요에 따라 숫자 배정을 바꿔도 괜찮습니다. 이 게임은 정말 지루할 때 하기 좋은 방법입니다.

작성자: 페데리코 클레즈 쿨로카.

19세기 후반, 많은 유럽 도시들은 건물 높이에 대한 제한이 없었고, 영국 제국과 미국의 도시들도 마찬가지였다. 그러나 이후 50년 동안 "대규모 하향 조정"이 일어나면서 주요 서구 도시들에서 주택 부족 현상이 발생하게 되었다. 이 현상은 건강, 가족 형성, 환경, 경제 성장에 부정적인 영향을 미친다.

대규모 하향 조정은 많은 사람들이 도시 밀도가 해롭다고 믿던 시기에 발생했으며, 이에 따라 낮은 밀도의 개발을 지향하는 움직임이 생겼다. 그러나 이러한 동기는 이념보다는 재산 이익과 관련이 깊었다. 부유한 지역에서는 바람직하지 않은 개발을 제한함으로써 하향 조정이 종종 재산 가치를 높였다. 반면, 새로운 개발에서 밀도 제한을 시행하려는 시도는 고밀도 프로젝트를 선호하는 토지 소유자들의 저항에 부딪혔다.

역사적으로 교외 지역은 종종 계획되지 않았고 혼합 용도로 개발되었지만, 부유한 주민들이 계획된 교외로 이주하면서 그들은 계약과 구역 법을 통해 자신들의 동네 특성을 유지하려 했다. 이러한 조치는 밀도를 제한하려는 목적을 가지고 있었으며, 이는 조용하고 녹지가 많은 공간을 원하는 주택 소유자들의 바람을 반영한다.

대규모 하향 조정은 많은 동네의 교외 특성을 효과적으로 보존했지만, 일부 지역, 특히 도심과 새로운 개발 지역에서는 효과적으로 적용되지 못했다. 계획 이념이 낮은 밀도를 지지했지만, 주택 소유자들의 이해관계는 종종 이러한 노력을 저지하며, 재산 소유자들이 계획자들보다 더 큰 영향력을 행사한다는 것을 보여주었다.

최근 몇 년 동안 특정 도시 지역에서 밀도를 높이는 것의 가치가 분명해지면서, 동네 주민들이 밀도 증가에 대한 투표를 할 수 있도록 하는 개혁 제안이 나오고 있다. 그러나 주요 도시에서는 여전히 주택 부족이 존재하며, 많은 교외 지역은 밀도 증가에 대한 보호를 계속해서 누리고 있다.

구역 법을 개혁하기 위해서는 지지자들이 주택 소유자들의 이해관계를 밀도 증가의 이점과 일치시키는 데 집중해야 하며, 단순히 이념적 주장을 통해 변화를 요구하는 것에 의존해서는 안 된다.

이 파일 전송 도구는 무료이며 오픈 소스입니다. 클라우드 저장소를 사용하지 않고도 장치 간에 파일을 직접 전송할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

파일을 장치 간에 직접 전송하여 클라우드 서버에 데이터를 저장하지 않으므로 개인 정보가 보호됩니다. 안전한 전송을 위해 종단 간 암호화를 사용하여 정보를 보호합니다. 계정을 만들거나 개인 데이터를 공유하지 않고도 파일을 전송할 수 있습니다. 모든 파일 크기와 형식을 지원하며, 파일이 올바르게 전송되었는지 확인하는 무결성 검사 기능이 있습니다. 전송이 중단되면 중단된 지점에서 자동으로 계속할 수 있는 기능도 제공합니다. 고속 연결에 최적화되어 있어 빠른 속도로 파일을 전송할 수 있습니다. 로컬 네트워크와 장거리에서도 작동합니다.

설치를 위해서는 운영 체제에 맞는 버전을 다운로드하면 됩니다. 지원되는 운영 체제는 Windows, macOS, Linux입니다.

여러 언어로 제공되며, 프랑스어, 독일어, 중국어 등 다양한 언어를 지원합니다.

기여를 원하는 개발자는 앱을 소스에서 실행하거나 빌드하기 위한 특정 소프트웨어 요구 사항이 필요합니다. 이 도구는 AGPL-3.0 라이선스 하에 제공됩니다.

자세한 내용은 제공된 문서를 참조하여 개인 정보 보호 정책 및 연락처 정보를 확인할 수 있습니다.

수샴 팔은 로브스터 커뮤니티의 알렉스와 컴퓨터와 수학에 대한 흥미로운 대화를 나누었으며, 이 내용은 커뮤니티 웹사이트에 게시되었습니다. 대화는 명확성과 흐름을 위해 편집되었고, 수샴은 자신의 웹사이트에 목차를 포함한 복사본을 보존하여 쉽게 탐색할 수 있도록 했습니다.

수샴은 개인 프로젝트에 주로 리스프를 사용하며, 인기 있는 수학 페이스트빈과 에맥스용 도구를 개발했습니다. 그는 파이썬, C++, 자바와 같은 다른 프로그래밍 언어에도 경험이 있습니다. 그는 로고 프로그래밍 언어로 컴퓨터를 처음 사용하기 시작했으며, 공항에서의 대기 시간 동안 리스프를 배웠습니다. 에맥스는 그의 주요 편집기로 자리 잡았고, 그 기능에 매료되었습니다.

수샴은 수학에 대한 오랜 매력을 가지고 있으며, 특히 논리적 증명에 흥미를 느낍니다. 그는 RSA 암호 시스템에 대해 배우면서 수론에 관심을 가지게 되었습니다. 그에게 컴퓨터는 탐험과 창작물을 다른 사람과 공유할 때 즐거움을 줍니다. 그는 "무엇이 일어날까?"라는 질문을 던지며 흥미로운 문제를 해결하는 도구를 개발하는 것을 즐깁니다.

새로운 분야를 배울 때 그는 실험과 코딩을 통한 검증을 강조합니다. 이러한 방법은 그의 이해를 깊게 하고 오해를 바로잡는 데 도움이 됩니다. 취미와 책임을 조화롭게 관리하면서 수샴은 프로젝트 선택에 더 신중해졌고, 매달 몇 가지 아이디어로 컴퓨터 탐색을 제한하고 있습니다.

수샴은 블로그 포스트를 작성하여 지식을 기록하고 통찰을 공유하는 것을 즐깁니다. 그의 블로그 주제는 기술 가이드부터 프로그래밍 개념에 대한 유머러스한 탐구까지 다양합니다. 그는 수학이 컴퓨터에 깊은 영향을 미친다고 생각하며, 특히 암호학과 오류 수정 코드와 같은 분야에서 그 영향을 느낍니다. 수학에 대한 그의 연구는 프로그래밍 문제 해결 접근 방식에도 영향을 미칩니다.

수샴은 명확한 용어 사용과 소프트웨어를 계층적으로 구축하는 것을 믿으며, 복잡한 함수보다 작고 조합 가능한 함수를 선호하여 장기적인 유지 보수를 보장합니다. 전반적으로 수샴의 여정은 컴퓨터와 수학에 대한 열정을 반영하며, 탐험, 학습, 그리고 커뮤니티와 지식을 공유하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 글에서는 두 가지 현대 API인 io_uring(리눅스용)과 kqueue(FreeBSD/macOS용)를 기반으로 한 프로그래머 친화적인 I/O 추상화에 대해 다룹니다. 전통적인 블로킹 I/O 방식에서는 읽기와 쓰기를 위해 여러 시스템 호출이 필요하며, 이로 인해 컨텍스트 스위칭과 시스템 호출의 높은 비용으로 비효율적일 수 있습니다.

성능을 개선하기 위해 io_uring과 kqueue를 소개합니다. 이들은 비블로킹 I/O와 요청 배치를 가능하게 하여 TCP 서버에서 여러 연결을 처리하는 데 특히 유용합니다. io_uring은 심지어 커널 내에서 직접 읽기 및 쓰기 작업을 실행할 수 있어 오버헤드를 줄입니다.

간단한 TCP 에코 서버 예제를 통해 이러한 개념을 설명하지만, 글에서는 더 큰 애플리케이션에서는 요청을 처리하고 작업이 완료되면 콜백을 호출할 수 있는 중앙 집중식 I/O 디스패처를 두는 것이 좋다고 강조합니다. 이는 코드 전반에 I/O 로직을 포함시키는 것보다 더 효율적입니다.

제안된 설계는 다양한 유형의 I/O 이벤트를 처리하는 유연성을 제공하며, 요청 오버플로우 관리도 지원하고, 다양한 운영 체제에 맞게 조정할 수 있습니다.

또한, 이 글에서는 C 인터페이스를 지원하는 모든 언어와 함께 사용할 수 있는 크로스 플랫폼 I/O 라이브러리인 Zig의 가능성도 언급합니다.

결론적으로, 이 글은 성능을 향상시키고 코드 구조를 단순화하며 미래의 크로스 플랫폼 개발을 위한 기초를 제공하는 현대적인 I/O 관리 접근 방식을 설명합니다.

저자 마리우스는 시그널 메신저에 대한 비판을 제기하면서도, 네트워크 효과로 인해 많은 사용자들이 더 나은 플랫폼으로 전환하기 어려운 상황임을 인정합니다. 시그널을 사용해야 하는 사람들을 위해 그는 "몰리"라는 대안 안드로이드 클라이언트를 소개합니다. 몰리는 시그널의 몇 가지 단점을 보완하는 기능을 제공합니다.

몰리에 대한 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 몰리는 데이터 암호화 방법을 개선하여 사용자 비밀번호를 시그널보다 더 잘 보호합니다. 둘째, 몰리는 구글 서비스에 의존하지 않고 통합 푸시 알림을 지원하여 배터리 소모를 줄이면서 더 효율적인 알림을 제공합니다. 셋째, 몰리는 SOCKS 프록시와 토르를 사용할 수 있어 추가적인 프라이버시를 제공합니다. 넷째, 몰리는 잠금 상태에서 메모리에서 민감한 데이터를 지우는 기능을 포함하여 포렌식 분석에 대한 보안을 강화합니다. 마지막으로, 몰리는 사용자가 데이터를 자동으로 백업할 수 있게 하여 필요할 때 정보를 쉽게 복원할 수 있도록 합니다.

몰리는 시그널을 여전히 사용해야 하는 사람들에게 더 나은 프라이버시와 사용자 친화적인 대안으로 제시됩니다.

NASA의 보이저 1호 우주선이 중요한 이정표에 도달할 예정입니다. 2026년 11월 15일까지 지구에서 161억 마일(259억 킬로미터) 떨어진 거리에 도달할 것입니다. 이 거리는 신호가 우주선과 지구 간에 왕복하는 데 24시간이 걸린다는 것을 의미하며, 이는 지구에서 한 빛의 날 거리입니다.

1977년에 목성과 토성을 연구하기 위해 발사된 보이저 1호는 2012년에 항성간 공간에 진입하였고, 현재 인류가 만든 가장 먼 물체로 남아 있습니다. 이 우주선은 초당 약 11마일의 속도로 이동하며, 오랜 기간 지속되는 전원 덕분에 데이터를 계속해서 전송하고 있습니다.

보이저 1호와의 통신은 매우 느립니다. 메시지를 주고받는 데 이틀이 걸리며, 이는 달과 같은 가까운 천체와의 통신이 몇 초 만에 이루어지는 것과 대조적입니다. 이 탐사선의 여정은 우주의 광대함과 탐사를 위해 설계된 기술의 강인함을 잘 보여줍니다.

요약이 없습니다.

15개월 동안 대형 언어 모델(LLM)과 작업하면서 피해야 할 몇 가지 주요 행동, 즉 안티 패턴을 확인했습니다.

첫째, 정보의 반복을 피해야 합니다. 세션 중에 같은 데이터를 여러 번 보내는 것은 좋지 않습니다. 예를 들어, 비슷한 스크린샷을 여러 개 보내기보다는 최종적으로 관련 있는 하나만 보내는 것이 좋습니다. 중복을 최소화할 수 있는 도구를 사용하는 것이 유리합니다.

둘째, LLM의 강점을 잘못 활용하지 않아야 합니다. LLM에게 잘하지 못하는 작업을 요청하지 마세요. 예를 들어, 글자의 수를 세라고 요청하기보다는 글자를 세는 코드를 작성해 달라고 요청하는 것이 더 좋습니다. 그들의 코딩 능력을 활용하는 것이 정확한 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.

셋째, 맥락을 과도하게 부여하지 않아야 합니다. LLM은 너무 많은 맥락이 주어지면 어려움을 겪습니다. 세션이 토큰 한도를 초과하면(예: 128k 토큰) 중요한 정보를 잊어버릴 수 있습니다. 큰 맥락을 사용할 때는 정확성에 주의해야 합니다.

넷째, 모호한 주제에 대해서는 LLM의 성능이 떨어집니다. LLM은 특정 분야나 새로 등장한 주제에 대한 훈련을 받지 않았기 때문에 이러한 주제에 대한 정확성이 낮습니다. 이러한 주제에 대해서는 정확한 정보를 보장할 방법을 찾아야 합니다.

마지막으로, LLM이 생성하는 내용을 주의 깊게 살펴봐야 합니다. 감독을 소홀히 하면 민감한 정보가 출력에 노출되는 등의 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 항상 LLM의 작업을 신중하게 검토하는 것이 중요합니다.

이러한 통찰은 LLM과의 상호작용을 개선하고 그들의 효과성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Nyno 3.0은 Python, PHP, JavaScript, Ruby와 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 자동화를 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 다국어 워크플로 엔진입니다. 사용자는 간단한 YAML 텍스트 파일(.nyno)을 이용해 명령어를 연결하여 워크플로를 생성할 수 있습니다.

Nyno의 주요 특징 중 하나는 유연한 개발입니다. 사용자는 선호하는 언어로 새로운 워크플로 단계를 만들 수 있습니다. 또한, 각 프로그래밍 언어는 자체적인 효율적인 작업 엔진에서 실행되어 높은 성능을 제공합니다. Nyno는 시스템의 CPU 코어를 기반으로 여러 작업자를 사용하여 성능을 최적화합니다. Python, PHP, JavaScript, Ruby로 작성된 스크립트는 워크플로 내에서 재사용 가능한 명령어로 변환할 수 있어 명령어 생성이 용이합니다.

설치 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Docker 또는 Podman을 사용하는 방법입니다. Nyno 저장소를 클론한 후, 컨테이너를 빌드하고 실행하여 웹 인터페이스를 통해 Nyno에 접근할 수 있습니다. 두 번째 방법은 리눅스 호스트에서 설치하는 것입니다. 이 경우 Best.js를 포함한 필수 종속성을 설치하고, Best.js와 Nyno를 클론하여 제공된 스크립트를 통해 시스템 요구 사항을 확인해야 합니다.

예를 들어, 사용자는 선택한 언어로 함수를 생성하고 이를 YAML 워크플로에서 호출하여 워크플로 단계 간에 데이터를 전달할 수 있습니다. Nyno는 개발자들이 익숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 프로세스를 자동화할 수 있도록 설계된 강력한 도구로, 효율적이고 통합이 용이합니다.

에어버스는 비행 제어 시스템에 영향을 미칠 수 있는 태양 복사선에 대한 우려로 6,000대 이상의 A320 항공기를 운항 중단했습니다. 최근 제트블루 A320 항공기에서 발생한 사건에서는 강한 태양 복사선으로 인해 고도가 떨어지고 승객들이 부상을 입는 일이 발생했습니다. 이로 인해 긴급히 항공기 회수 조치가 취해졌습니다.

에어버스는 강한 태양 플레어가 항공기의 중요한 데이터 채널을 방해할 수 있어 비행 제어에 문제가 생길 수 있다고 경고했습니다. 이를 해결하기 위해 항공사들이 소프트웨어 업데이트를 적용하고 하드웨어 변경을 실시하도록 의무적인 경고를 발령했습니다.

유럽연합 항공 안전청(EASA)도 긴급 항공기 안전 지침을 통해 이러한 업데이트를 의무화했습니다. 이로 인해 항공사 일정에 일시적인 차질이 생길 수 있습니다. 에어버스는 이러한 불편에 대해 인지하고 있지만, 안전이 최우선이라는 점을 강조했습니다. 항공사들은 안전한 항공기 운영을 위해 필요한 유지보수를 준비하고 있습니다.

피터 쇼어의 알고리즘은 현재의 공개 키 암호화 시스템인 RSA와 ECC의 보안에 위협을 가하고 있습니다. 이 알고리즘은 양자 컴퓨터가 암호를 과거로 거슬러 올라가서 해독할 수 있게 해주기 때문에, 오늘날 암호화된 데이터가 미래에 해독될 수 있다는 의미입니다.

암호화에서 주요 문제는 두 가지입니다. 첫째, RSA를 깨기 위해서는 큰 소수 두 개를 찾아야 하는 소인수 분해가 필요합니다. 둘째, 디피-헬만과 같은 시스템을 깨기 위해서는 방정식에서 지수를 찾아야 하는 이산 로그 문제입니다.

쇼어의 알고리즘은 이러한 문제를 양자 컴퓨터에서 다항 시간 내에 해결할 수 있는 주기 찾기 문제로 변환합니다. 이는 고전 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도를 자랑합니다.

RSA를 깨는 과정은 쇼어의 알고리즘을 사용하여 공개 키와 관련된 함수의 주기를 찾는 것입니다. 이 주기를 통해 개인 키를 유도하고 메시지를 해독할 수 있습니다.

타원 곡선 암호화(ECC) 또한 양자 컴퓨터에 취약합니다. ECC는 키 크기가 작기 때문에 양자 컴퓨터가 이를 더 쉽게 깨뜨릴 수 있습니다.

정보 기관들은 현재 암호화된 데이터를 수집하고 있으며, 향후 양자 컴퓨터가 등장하면 이를 해독할 수 있는 가능성이 있습니다. 이는 개인 정보와 보안에 큰 위협이 됩니다.

효과적인 양자 컴퓨터를 구축하기 위해서는 상당한 자원이 필요합니다. RSA나 ECC의 키 크기를 단순히 늘리는 것으로는 쇼어의 알고리즘에 대한 방어가 불가능합니다. 그 효율성은 변하지 않기 때문입니다.

양자 저항 암호화 시스템이 필요하며, 현재 격자 문제, 코드, 해시 기반 서명 등을 기반으로 한 새로운 암호화 시스템이 개발되고 있습니다. RSA나 ECC에서 포스트 양자 시스템으로의 전환은 복잡하고 시급한 문제로, TLS 인증서부터 블록체인 시스템까지 다양한 기술에 영향을 미칩니다.

조직들은 장기 데이터를 보호하기 위해 고전적인 방법과 포스트 양자 방법을 결합한 하이브리드 암호화 솔루션을 채택할 것을 권장받고 있습니다. 포스트 양자 암호화로의 전환을 위한 구조화된 5개년 계획이 필요합니다.

쇼어의 알고리즘이 제기하는 위협은 시급하며, 미래의 양자 컴퓨팅 능력에 대비하기 위해 즉각적인 조치가 필요합니다. 이 요약은 민감한 데이터를 보호하기 위해 양자 저항 암호화 방법으로의 전환이 시급하다는 점을 강조합니다.

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독일 경제 연구소의 MINT 가을 보고서에 따르면, 독일의 IT 전문가 부족이 크게 줄어들었다. 현재 IT 전문가의 부족 인원은 3,100명으로, 지난해 18,700명에서 감소했다. MINT 분야(수학, 정보학, 자연과학, 기술) 전반의 부족 인원도 크게 줄어 148,500명으로, 지난해의 205,800명에서 감소했다.

MINT 직종에 대한 수요 감소는 경제 상황이 좋지 않아서 발생했으며, 이로 인해 일자리 수가 줄어들고 MINT 분야에 진입하려는 실업자 수가 증가했다. MINT 직종에 대한 구인 광고는 2023년 476,400건에서 2025년 10월에는 367,600건으로 줄어들었다.

그러나 보고서는 디지털화, 기후 변화, 고령화 인구와 같은 요인으로 인해 향후 부족 사태가 발생할 수 있다고 경고하고 있다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 교육 개선, MINT 분야에서 여성 채용 확대, 고령 근로자의 근무 연장, 숙련된 외국인 노동자의 이민 촉진 등을 제안하고 있다. 특히 독일의 MINT 과목에서 국제 학생 수가 크게 증가했으며, 이들이 성공적으로 취업할 경우 인력 보강에 도움이 될 수 있다.

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2025년 11월 8일, Mixpanel은 소수의 고객에게 영향을 미친 스미싱 캠페인을 발견했습니다. 이에 따라 회사는 즉각적으로 계정을 보호하고 무단 접근을 차단하기 위한 조치를 취했습니다. Mixpanel은 사이버 보안 전문가와 협력하여 영향을 받은 고객에게 알리고, 보안에 대한 의지를 강조했습니다.

주요 조치로는 영향을 받은 계정의 보안 강화, 활성 세션 취소, 유출된 자격 증명 변경, 악성 IP 주소 차단, 철저한 포렌식 검토 수행, 새로운 보안 조치 도입 등이 포함되었습니다.

Mixpanel로부터 연락을 받았다면, 중요한 정보를 확인하시기 바랍니다. 연락을 받지 않았다면 귀하의 계정은 영향을 받지 않은 것이며, 별도의 조치는 필요하지 않습니다. 질문이 있을 경우 [email protected]으로 문의하실 수 있습니다.

PEP 638은 파이썬에 구문 매크로를 추가하는 것을 제안합니다. 구문 매크로는 프로그램의 일부를 변형하는 컴파일 타임 함수로, 전통적인 텍스트 기반 매크로와는 달리 프로그램의 구문 트리에서 작동하여 보다 정밀하고 깔끔한 코드 변환을 가능하게 합니다.

이 제안의 주요 동기는 새로운 언어 기능이 파이썬을 복잡하게 만들 수 있으며, 모든 사용자에게 이득이 되지 않을 수 있다는 점입니다. 데이터 과학과 같은 분야에서 파이썬의 성장은 핵심 언어를 부풀리지 않으면서 도메인 특화 확장을 필요로 합니다. 구문 매크로는 사용자들이 더 넓은 커뮤니티에 영향을 주지 않으면서 자신의 필요에 맞춘 확장을 만들 수 있도록 합니다.

매크로의 장점으로는 복잡한 패턴을 단순화하여 표현력을 향상시키고, 새로운 언어 기능을 완전하게 구현하기 전에 시험해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 또한 구문 트리 변환으로 기능을 구현하면 바이트코드 인터프리터의 안정성을 높일 수 있습니다.

구현 세부 사항으로는 매크로를 문장 형태와 표현 형태 두 가지로 정의할 수 있으며, 매크로 프로세서를 가져오고 정의하는 메커니즘이 포함되어 모듈화된 코드를 가능하게 합니다. 매크로를 위해 새로운 추상 구문 트리(AST) 노드도 도입될 예정입니다.

매크로는 데이터 구조를 단순화하고 가독성을 높이는 데 사용될 수 있으며, 파서나 컴파일러와 같은 도메인 특화 애플리케이션에서도 활용될 수 있습니다. 또한 매크로는 주석을 위한 제로 비용 마커로도 사용될 수 있습니다.

이 제안은 기존의 파이썬 코드가 깨지지 않도록 보장하며, 매크로를 사용하지 않는 코드에는 성능에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 매크로를 사용하는 코드에서는 주로 컴파일 시 약간의 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

PEP은 아직 참조 구현을 포함하고 있지 않으며, 매크로 정의에 대한 커뮤니티의 의견을 받을 준비가 되어 있습니다. 이 제안은 파이썬의 유연성을 높이면서 사용자 친화적인 특성을 유지하고, 개발자들이 언어의 단순성을 해치지 않으면서 강력한 도메인 특화 도구를 만들 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

펜폿은 디자이너와 개발자 간의 협업을 촉진하는 오픈 소스 디자인 도구입니다. 디자이너는 인터랙티브 프로토타입과 디자인 시스템을 만들 수 있으며, 개발자에게는 즉시 사용할 수 있는 코드를 제공합니다. 이 과정에서 일반적인 인수인계 문제를 피할 수 있습니다.

주요 기능으로는 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있는 크로스 플랫폼 지원과 SVG, CSS, HTML, JSON과 같은 개방형 표준을 지원하는 점이 있습니다. 사용은 무료입니다. 최신 버전에서는 디자인과 개발 간의 효율성을 높이기 위해 디자인 토큰이 통합되었습니다. 2.0 버전 업데이트에서는 새로운 CSS 그리드 레이아웃 기능, UI의 전면적인 재설계, 새로운 컴포넌트 시스템이 도입되었습니다.

사용자들은 실시간으로 협업하거나 독립적으로 작업할 수 있으며, 펜폿의 클라우드 서비스를 이용하거나 자체 서버에 호스팅할 수 있는 유연한 호스팅 옵션이 제공됩니다. 커뮤니티 참여도 중요하게 여겨지며, 사용자들은 질문을 하거나 통찰을 공유하고 기여할 수 있는 플랫폼이 마련되어 있습니다.

펜폿은 디자인과 코딩 과정을 간소화하여 팀들이 작업 흐름을 개선하는 데 유용한 도구가 되고자 합니다.

구글의 텐서 처리 장치(TPU)는 인공지능(AI) 작업을 위해 설계된 특수 칩입니다. 이 칩은 전통적인 칩인 GPU보다 특히 딥러닝에 있어 상당한 이점을 제공합니다.

TPU는 2013년경 구글이 AI 처리의 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발했습니다. 당시 구글은 기존의 하드웨어인 CPU와 GPU가 충분히 효율적이지 않을 것이라고 예측했습니다. TPU 프로젝트는 빠르게 진행되어 2014년에는 데이터 센터에 첫 TPU가 배치되었고, 2016년에 공식 발표되었습니다.

TPU와 GPU의 차이점은 여러 가지가 있습니다. GPU는 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 범용 칩으로, AI 전용 애플리케이션에서는 비효율적일 수 있습니다. 반면 TPU는 텐서플로우 신경망을 실행하는 데만 집중하며, 데이터 이동을 최소화하는 독특한 "시스토릭 배열" 아키텍처를 사용하여 효율성과 속도를 향상시킵니다. 최근 TPU 모델은 성능이 크게 향상되었습니다. 예를 들어, TPUv7은 이전 TPU 버전의 459 TFLOPS에 비해 4,614 TFLOPS를 제공할 수 있습니다. 특정 애플리케이션에 대해 TPU는 일반적으로 GPU보다 비용 효율적이고 에너지 효율이 높습니다.

TPU의 널리 사용되지 않는 주된 이유는 소프트웨어 생태계입니다. 많은 개발자들이 NVIDIA의 CUDA에 익숙해져 있어 구글의 TPU 생태계로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 현재 TPU는 구글 클라우드를 통해서만 제공되므로, 여러 클라우드 제공업체에서 제공되는 NVIDIA GPU에 비해 접근성이 제한적입니다.

구글의 TPU는 클라우드 비즈니스에서 중요한 경쟁 우위를 제공합니다. 이는 NVIDIA GPU에 의존하는 경쟁자들보다 더 높은 이익률을 유지할 수 있는 잠재력을 제공합니다. TPU의 설계는 구글이 비용과 성능을 제어할 수 있게 하여, 변화하는 AI 환경에서 유리한 위치를 차지하도록 합니다.

구글은 많은 수의 TPU를 생산하고 있으며, AI 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 생산을 확대할 계획입니다. 또한, 구글은 TPU를 외부에 제공하여 시장 범위를 넓힐 가능성이 높습니다.

결론적으로, 구글의 TPU는 AI 처리에 있어 중요한 혁신으로, 효율성과 비용 효과성에서 이점을 제공하지만, 소프트웨어 채택과 생태계 개발에서 여전히 도전 과제가 남아 있습니다.