에릭 와슬이 만든 '어드벤트 오브 코드'는 모든 수준의 프로그래머를 위한 프로그래밍 퍼즐 시리즈입니다. 이 퍼즐은 어떤 프로그래밍 언어로도 해결할 수 있으며, 면접 준비나 연습 등 다양한 용도로 활용됩니다. 컴퓨터 과학 배경이 없어도 기본적인 프로그래밍 기술만 있으면 참여할 수 있습니다. 퍼즐은 오래된 컴퓨터에서도 빠르게 실행될 수 있도록 설계되었습니다.

어드벤트 오브 코드를 지원하려면 다른 사람과 공유하거나 AoC++를 통해 기여할 수 있습니다. 퍼즐에서 막히면 제공된 예제와 자신의 해결책을 비교해 보거나 테스트 케이스를 만들어 볼 수 있습니다. 친구나 온라인 커뮤니티의 도움을 받는 것도 좋은 방법입니다.

자주 묻는 질문으로는, 코드 블록은 세 번 클릭하여 선택할 수 있으며, 보안을 위해 OAuth를 통한 인증이 이루어집니다. 퍼즐의 난이도는 다양하며, 매일 자정(동부 표준시)에 새로운 퍼즐이 열립니다. 글로벌 리더보드는 스트레스와 남용 문제로 인해 제거되었지만, 개인 리더보드는 여전히 존재합니다. 퍼즐을 해결하기 위해 인공지능을 사용하는 것은 권장되지 않으며, 이 도전은 인간의 문제 해결 능력을 위해 설계되었습니다.

어드벤트 오브 코드는 무료로 사용할 수 있지만, 그 내용을 복사하거나 재배포하는 것은 금지되어 있습니다. 이 행사는 매년 12월 1일부터 시작됩니다. 에릭 와슬과 베타 테스터 및 커뮤니티 관리자 팀이 이 행사를 관리하고 있습니다.

로드리고 아리아스 말로는 Dillo 프로젝트를 GitHub에서 자체 호스팅 서버로 이전할 계획입니다. 이는 GitHub에서 발생하는 여러 문제를 해결하기 위한 조치입니다. 2022년에 원래 Dillo 웹사이트와 자원이 사라지면서 더 신뢰할 수 있는 해결책이 필요해졌습니다.

GitHub의 주요 문제점은 다음과 같습니다. 첫째, GitHub 인터페이스는 JavaScript에 의존하고 있어 Dillo 사용자에게는 사용할 수 없습니다. Dillo 브라우저는 JavaScript를 지원하지 않기 때문입니다. 둘째, GitHub은 저장소를 일방적으로 차단할 수 있어 데이터 손실의 위험이 있습니다. 셋째, 플랫폼의 성능이 느려지고 있으며, 빠른 인터넷 연결이 필요합니다. 넷째, 비기술 사용자들을 효과적으로 관리할 도구가 부족해 개발자들이 소진되는 문제가 발생하고 있습니다. 마지막으로, GitHub의 AI 기술에 대한 집중은 열린 웹 원칙에 해를 끼칠 수 있습니다.

로드리고는 Dillo 프로젝트를 새로운 도메인인 dillo-browser.org에 설정했습니다. 이 사이트는 JavaScript 없이 작동하는 경량 git 프론트엔드인 cgit를 사용합니다. 또한, 그는 문제를 git 저장소에 저장하는 맞춤형 버그 추적기를 만들어 신뢰성을 높였습니다.

데이터 손실을 방지하기 위해 모든 중요한 데이터는 Codeberg와 Sourcehut에 미러링됩니다. 이 설정은 서비스에 문제가 생길 경우 쉽게 전환할 수 있도록 도와줍니다.

보안 조치로는 페이지가 로드리고의 GPG 키로 서명되어 있어 진위성을 보장하며, 잠재적인 DNS 문제에 대한 저항력을 제공합니다.

이전 작업은 시간이 걸릴 것이며, GitHub 저장소는 전환이 완료될 때까지 활성 상태를 유지할 것입니다. 로드리고는 현재의 기부로 새로운 자체 호스팅 설정을 지속할 수 있을 것이라고 낙관하고 있으며, 저비용이면서도 환경 친화적인 솔루션을 목표로 하고 있습니다.

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CachyOS는 Arch Linux를 기반으로 한 빠르고 사용자 맞춤형 리눅스 배포판입니다. 이 시스템은 리눅스를 처음 사용하는 사람부터 경험이 많은 사용자까지 모두에게 원활한 컴퓨팅 경험을 제공합니다.

CachyOS의 주요 특징 중 하나는 속도와 안정성입니다. 이 배포판은 매우 빠른 성능과 신뢰성을 위해 설계되었습니다. 또한, 특별한 linux-cachyos 커널과 고급 BORE 스케줄러를 사용하여 효율성을 극대화하고, 패키지들이 최적화되어 더 나은 성능을 제공합니다.

사용자는 설치 과정에서 KDE Plasma, GNOME, XFCE 등 다양한 인기 데스크탑 환경 중에서 선택할 수 있습니다. 설치 방식도 사용자 친화적인 그래픽 설치 프로그램과 고급 사용자를 위한 명령줄 옵션을 제공하여 맞춤 설정이 가능합니다.

CachyOS는 여러 스케줄링 옵션을 지원하며 다양한 CPU 아키텍처에 최적화된 강력한 커널 지원을 제공합니다. 이 배포판은 속도, 보안, 사용의 용이성을 통해 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

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저는 약 20만 개의 뉴스 RSS 피드를 실시간으로 추적하고 관련 기사를 그룹화하여 뉴스가 온라인에서 어떻게 퍼지는지를 보여주는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 유사한 기사를 빠르게 찾기 위한 고급 기술을 사용합니다. 각 그룹, 즉 "스토리 클러스터"는 누가 뉴스를 처음 발표했는지, 얼마나 빠르게 퍼졌는지, 그리고 더 많은 매체가 보도하면서 이야기가 어떻게 변화했는지를 보여줍니다. 시스템의 디자인, 확장성, 그리고 클러스터의 정확성과 유용성을 개선하기 위한 제안에 대한 피드백을 환영합니다. 실시간 데모는 이 링크에서 확인하실 수 있습니다.

이 기사는 로버트 F. 케네디 주니어의 지도 아래 질병통제예방센터(CDC)가 백신과 자폐증에 대한 입장을 변경한 것에 대한 우려를 다루고 있다. CDC는 이제 백신이 자폐증을 유발하지 않는다는 오랜 믿음이 "증거 기반 주장이 아니다"라고 제안하고 있으며, 이는 많은 보건 기구들을 놀라게 했다. 비판자들은 이러한 변화가 수십 년간의 과학적 연구를 간과하고 있다고 주장한다.

보건복지부는 "증거 기반 과학"에 의존한다고 주장하지만, 이 기사는 백신과 자폐증 사이의 연관성이 없다는 상당한 연구 결과를 무시했다고 지적한다. 대신 CDC는 백신이 자녀의 자폐증에 기여했다고 믿는 부모들의 작은 설문조사를 인용하며, 자폐증 발생률과 백신 접종이 동시에 증가하고 있다고 언급한다.

이 논평은 과학에 대한 정치적 간섭의 위험성을 강조하며, 과거 미국 정부가 일반적으로 독립적인 과학 연구를 지원해왔음을 언급한다. 그러나 현재의 정치적 분위기는 과학적 합의에 대해 점점 더 적대적이며, 공무원들이 확립된 연구 대신 검증되지 않은 건강 조언을 홍보하고 있다는 평가를 받고 있다.

이 글은 역사적 유사 사례를 통해 과학적 무결성을 유지하는 것이 공공 건강에 필수적임을 강조한다. 진정한 공공 건강 개선은 단순히 잘못된 정보를 바로잡는 것 이상이 필요하며, 철저한 과학적 탐구와 정부의 책임 있는 태도가 요구된다고 결론짓는다.

이번 강의에서는 과정에 대한 소개와 함께 Xcode와 SwiftUI의 기본 개념을 다룹니다. 특히, 사용자 인터페이스를 구성하는 '뷰(View)'에 중점을 두고 설명합니다. 또한, 강의 내용을 보충하기 위한 독서 과제가 주어집니다.

Zigtools는 Zig 프로그래밍 커뮤니티를 지원하는 프로젝트로, 최근 Zigbook이라는 새로운 자원이 자신들의 작업을 표절했다는 사실을 발견했습니다. Zigtools는 사용자들이 Zig 프로그래밍을 쉽게 할 수 있도록 돕는 Zigtools Playground와 같은 도구를 만드는 것으로 알려져 있습니다.

Zigbook은 자신이 독창적이며 AI 콘텐츠가 없다고 주장하지만, 그 구조와 내용은 대부분 Zigtools에서 복사한 것으로 보입니다. Zigtools는 새로운 기능인 Zig Playground를 출시한 후, 코드와 구성 요소가 자신들의 것과 거의 동일하다는 것을 발견했습니다. 여기에는 Zigtools Playground에서 사용되는 커스텀 파일도 포함되어 있습니다.

Zigtools는 조사 결과 Zigbook이 WASM 파일과 JavaScript 코드를 자신들의 프로젝트에서 복사했음을 확인했습니다. 이는 Zigtools가 운영하는 MIT 라이선스를 위반한 것입니다. Zigtools는 이 문제를 해결하기 위해 Zigbook에 풀 리퀘스트를 제출했지만, 이는 빠르게 닫혔고, Zigbook이 문제를 해결할 의사가 없음을 나타냈습니다.

Zigtools는 Zig 커뮤니티에 Zigbook을 피할 것을 권장하며, Zig 학습을 위해 공식 자원을 사용할 것을 제안합니다. 또한, 자신들의 도구 개발을 지속하기 위한 기금 모금 활동도 언급했습니다.

웹사이트가 제대로 작동하기 위해서는 일부 쿠키와 소프트웨어가 필수적입니다. 특히 보안이나 구매와 관련된 기능에서 중요합니다. 브라우저에서 이러한 쿠키를 차단할 수 있지만, 그렇게 할 경우 사이트의 일부 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

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저자는 지난해 대학원 지원에서 실패한 경험을 돌아보며, 이번에는 다시 도전하기로 결심했습니다. 낮은 학점과 평균적인 GMAT 점수, 그리고 더 강력한 경쟁자들로 인해 불안한 마음이 들었습니다. 이 어려운 시기에 친구가 "단 한 번의 기회만 있으면 된다"는 말을 해주었습니다. 이 말은 저자에게 위안과 동기부여가 되었고, 성공은 여러 번의 기회를 필요로 하지 않으며, 단 한 번의 적합한 기회만 있으면 된다는 것을 상기시켜 주었습니다. 이 원칙은 취업, 주택 구매, 인간관계 등 다양한 삶의 상황에도 적용됩니다. 저자는 이러한 과정이 힘들 수 있지만, 그 한 번의 올바른 기회를 찾는 데 집중하는 것이 안정감과 희망을 줄 수 있다고 강조합니다.

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나는 매우 얇고 기능적인 베어링 메커니즘을 만드는 프로젝트를 진행해왔다. 이 베어링은 부드러운 느낌을 주며 지속적인 회전을 견딜 수 있어야 한다. 내가 가장 궁금했던 점은 실제 베어링이 얼마나 얇아질 수 있는지, 그리고 여전히 효과적으로 작동할 수 있는지였다.

온라인에서 볼 수 있는 대부분의 스피너 링은 실제 베어링을 사용하지 않고 금속이 서로 마찰하는 방식으로 작동한다. 나는 정밀한 엔지니어링이 필요한 진정한 마이크로 베어링을 만들고자 했다. 결국, 나는 두께가 2mm인 스테인리스 스틸 링을 제작했으며, 내부에는 20개의 스틸 볼이 있는 마이크로 베어링 트랙이 있다. 이 링은 손가락으로 튕기면 20초 이상 회전할 수 있다.

몇 가지 주요 사항은 다음과 같다. 내부는 CNC 가공으로 매우 정밀하게 제작되었고, 20개의 마이크로 스틸 볼이 포함되어 있다. 플라스틱이나 윤활유 없이 제작되었으며, 일상적인 마모를 견딜 수 있도록 설계되었다. 내구성이 뛰어난 색상 마감이 있는 버전도 있으며, 외부 표면에는 무작위 결과를 위한 숫자를 표시할 수 있다.

처음 목표는 기계적인 부분을 탐구하는 것이었지만, 이 링이 조용한 환경에서 테이블탑 RPG에서 빠른 무작위 결과를 얻는 데도 잘 작동한다는 것을 발견했다. 링은 조용히 회전하며 숫자를 가리킨다.

나는 여기서 사람들이 마이크로 제조와 정밀 설계의 복잡성을 이해할 수 있을 것 같아 이 내용을 공유하고 있다. 내구성을 개선하고 마찰을 줄이며 회전 시간을 늘리는 방법에 대한 피드백을 받고 싶다. 미니어처 베어링이나 유사한 프로젝트에 경험이 있는 분들이 있다면, 여러분의 통찰력을 듣고 질문에 답할 수 있기를 바란다.

동물 지능과 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM) 간의 차이에 대해 설명합니다.

동물 지능은 자연 선택을 통해 발전해 왔으며, 생존, 사회적 상호작용, 힘과 번식 같은 다양한 본능적 욕구에 중점을 둡니다. 동물들은 지속적인 자아 감각을 가지고 있으며, 폭넓은 감정과 사회적 역학을 경험합니다.

반면, LLM은 인간의 텍스트에서 학습하며 생물학적 진화가 아닌 통계적 패턴을 통해 최적화됩니다. 이들은 강화 학습을 통해 조정되며, 사용자 피드백의 영향을 받아 긍정적인 반응(추천)을 얻는 데 집중합니다. 동물과 달리 LLM은 작업 실패에 따른 생사의 위협이 없기 때문에 일반적인 지능이 제한됩니다.

학습 방식에서도 차이가 있습니다. LLM의 기본 구조는 변환기와 같은 기술적 요소로 구성되며, 학습 방법은 특정 알고리즘에 의존합니다. LLM은 생존 본능보다 상업적 필요에 의해 형성되므로 비동물 지능의 초기 형태로 볼 수 있습니다.

LLM의 독특한 본질을 이해하는 것은 그들의 행동과 특성을 효과적으로 예측하는 데 중요합니다. 이는 우리가 일반적으로 지능으로 이해하는 것과는 다르기 때문입니다.

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Nick Lewis가 작성한 How-To Geek의 기사에서는 오래된 PC를 비싼 전용 NAS 장치 대신 네트워크 연결 저장소(NAS)로 활용하는 이점에 대해 강조하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 비용 효율적인 솔루션입니다. 오래된 PC를 사용하여 NAS를 구축하면 새 NAS를 구매하는 것보다 많은 비용을 절감할 수 있습니다.

둘째, 하드웨어 요구 사항입니다. 지난 10년간의 대부분의 컴퓨터는 NAS로 활용할 수 있습니다. Dell Optiplex와 같은 구형 모델이 인기가 있습니다. 비디오 트랜스코딩이 필요하다면 Intel의 QuickSync 기능이 있는 프로세서를 사용하는 것이 좋습니다.

셋째, 업그레이드에 대한 내용입니다. 부팅 드라이브로 SSD를 추가하면 성능이 향상됩니다. RAM을 최소 8GB(고급 작업의 경우 16GB)로 늘리는 것이 권장됩니다. 비용을 줄이기 위해 중고 또는 리퍼비시드 하드 드라이브를 찾는 것도 좋은 방법입니다.

넷째, 운영 체제 옵션으로는 TrueNAS와 Unraid가 추천됩니다. 이들은 NAS 설정을 위해 특별히 설계되어 설치와 관리 과정을 간소화합니다.

다섯째, 백업의 중요성입니다. NAS를 사용할 때는 적절한 백업 전략이 필요하며, 이는 더 큰 백업 솔루션의 일환으로 고려되어야 합니다.

마지막으로 시작하는 방법으로는 Windows 장치를 위한 SMB 공유를 만드는 것이 제안되며, 데이터 보호를 위해 Duplicati와 같은 백업 앱을 사용하는 것이 권장됩니다.

전반적으로 이 기사는 오래된 컴퓨터를 버리는 대신 기능적이고 비용 효율적인 NAS로 변환할 수 있음을 제안하고 있습니다.

메시타스틱을 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저, 필요에 맞는 메시타스틱 기기를 선택합니다. 그 다음, 기기에 최신 메시타스틱 소프트웨어를 설치하고 개인 설정에 맞게 구성합니다. 이후에는 어떤 클라이언트를 사용해도 기기에 연결하여 메시지를 주고받을 수 있습니다.

메시타스틱 기기는 다양한 플랫폼을 통해 관리할 수 있습니다. iOS 앱을 사용하면 이동 중에도 네트워크를 제어할 수 있고, 안드로이드 앱을 통해 안드로이드 폰으로 기기를 관리할 수 있습니다. 웹 클라이언트를 이용하면 어떤 웹 브라우저에서도 네트워크에 접근할 수 있습니다. 고급 사용자들을 위한 파이썬 명령줄 인터페이스와 개발 키트도 제공됩니다.

랜드락은 리눅스 5.13 버전에서 도입된 간단하고 사용자 친화적인 API로, 애플리케이션이 접근할 수 있는 자원을 지정할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 프로그램이 필요한 파일이나 자원의 제한된 집합을 선언함으로써 보안을 강화하고, 만약 프로그램이 손상되더라도 보호할 수 있도록 돕습니다.

랜드락의 주요 특징 중 하나는 런타임 정책입니다. 다른 보안 시스템과 달리, 랜드락은 애플리케이션이 실행되는 동안 규칙을 적용하며, 시스템 전체의 설정이 필요하지 않습니다. 개발자는 즉석에서 정책을 생성할 수 있어 어떤 행동이 제한되고 어떤 파일이 허용되는지를 지정할 수 있습니다. 또한, 특별한 권한 없이도 모든 애플리케이션이 랜드락을 사용할 수 있어 구현이 용이합니다. 정책은 여러 층으로 구성될 수 있어 점점 더 엄격한 접근 제어가 가능합니다.

랜드락의 장점은 전통적인 보안 시스템인 SELinux나 AppArmor보다 사용하기 쉽다는 점입니다. 이러한 시스템은 종종 관리자의 개입이 필요하지만, 랜드락은 예측 가능한 파일 접근 요구가 있는 애플리케이션에 적합하여 보안을 강화하면서도 개발을 복잡하게 만들지 않습니다. 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 다른 보안 모듈과 결합할 수 있는 점도 장점입니다.

리눅스의 인기가 높아짐에 따라 악성 소프트웨어의 위협도 증가하고 있습니다. 랜드락은 개발자가 애플리케이션의 민감한 자원 접근을 제한할 수 있는 간단하고 통합된 방법을 제공함으로써 보안의 공백을 해결합니다. 상호작용하는 권한 요청과 네트워크 접근에 대한 세밀한 제어와 같은 기능을 통해 사용자 보안을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

결론적으로, 랜드락은 리눅스에서 보다 안전한 애플리케이션 개발을 위한 유망한 솔루션을 제공하며, 개발자가 보안 조치를 쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다.

Jiga는 현대적인 사용자 인터페이스와 직관적인 사용자 경험을 만드는 것을 좋아하는 숙련된 제품 디자이너를 찾고 있습니다. 이 직무는 CTO와 엔지니어링 팀과 긴밀히 협력하여 수작업을 줄이고 프로세스를 간소화하는 효율적인 솔루션을 설계하는 역할을 맡게 됩니다.

Jiga는 엔지니어들이 물리적인 제품을 더 빠르게 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 하며, 팀원들은 5개국 이상에서 원격으로 근무하고 있습니다. 이 회사는 근무 시간보다 성과와 소통을 중요시하며, 온라인 게임을 통해 팀워크를 장려하고 간단한 회의 정책을 운영합니다.

Jiga의 주요 디자인 원칙은 단순성과 효율성입니다. 이들은 제품/UI/UX 디자인 분야에서 최소 6년의 경력을 가진 사람, 강력한 포트폴리오를 보유한 사람, 그리고 세부적인 관리 없이 독립적으로 작업할 수 있는 능력을 가진 인재를 찾고 있습니다.

혜택으로는 유연한 원격 근무, 세부 관리가 없는 환경, 다양한 팀 구성, 자기 개발 예산, 스톡 옵션, 그리고 아름다운 장소에서의 연례 팀 리트리트가 포함됩니다. 이는 구식 산업을 현대화할 수 있는 특별한 기회입니다.

이 문서는 HTTP의 QUERY 메서드를 소개합니다. 이 메서드는 요청이 서버의 상태를 변경하지 않고 안전하게 콘텐츠를 처리할 수 있도록 합니다. POST 요청과 달리 QUERY는 부분적인 변경에 대한 걱정 없이 반복할 수 있어 특정 작업에서 더 효율적입니다.

QUERY 메서드는 요청 본문에 쿼리 매개변수를 포함하여 안전하고 반복 가능한 요청을 가능하게 하는 새로운 HTTP 메서드입니다. GET 요청과 비교할 때, GET은 안전하고 멱등성이 있지만 크기 제한이 있을 수 있으며 대규모 쿼리에는 비효율적입니다. 반면 POST는 쿼리에 사용할 수 있지만 본질적으로 안전하지 않기 때문에 쿼리가 수행되고 있는지 불분명합니다.

QUERY 메서드의 장점은 안전하고 멱등적인 요청임을 명확히 나타낸다는 점입니다. 또한 캐싱과 자동 재시도를 지원하며, 쿼리와 그 결과에 URI를 할당하여 나중에 사용할 수 있습니다.

이 문서에는 보안 고려사항, IANA 등록, QUERY 메서드 사용 예시와 같은 추가 정보도 포함되어 있습니다. 이 초안은 업데이트될 수 있으며 2026년 5월 22일에 만료됩니다.

QUERY 메서드는 GET과 POST 사이의 간극을 메우고, 대규모 쿼리를 처리하는 데 있어 안전성과 멱등성을 보장하는 데 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

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텍스트에서는 "가속화된 파인만의 트릭"이라는 개념을 언급하고 있습니다. 이는 물리학이나 수학과 관련된 방법일 가능성이 높습니다. 또한 파인만의 트릭의 다양한 버전에 대해 설명하고, 이를 실제 상황에서 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 논의합니다. 주된 내용은 이 트릭을 효과적으로 이해하고 활용하는 데 중점을 두고 있습니다.

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범죄 분석가가 데이터 과학으로 전환하고자 할 경우, 프로그래밍 및 고급 기술 습득에 집중해야 합니다. SQL과 엑셀을 다루는 것은 유용하지만, 초급 데이터 과학 직무에는 충분하지 않습니다.

첫 번째로, 프로그래밍 기술이 중요합니다. 최소한 하나의 프로그래밍 언어를 배우는 것이 필수적이며, 파이썬이 가장 많이 요구됩니다.

두 번째로, 머신러닝에 대한 이해가 필요합니다. 머신러닝과 대형 언어 모델(LLM)에 대한 기본 지식을 갖추는 것이 중요하며, 앤드류 응의 강의를 추천합니다.

세 번째로, 강력한 포트폴리오를 개발해야 합니다. 개인 웹사이트와 GitHub와 같은 플랫폼에서의 기여를 포함하면 석사 학위가 없더라도 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

네 번째로, 지금 당장 분석가 직무에 지원하기 시작해야 합니다. 필요한 프로그래밍 경험이 부족하더라도 많은 구인 공고는 비현실적인 기대를 가지고 있을 수 있습니다.

다섯 번째로, 범죄 분석과 관련된 회사에 집중해야 합니다. Lexis Nexis, ESRI, Axon과 같은 회사에서 분석가 직무를 목표로 삼는 것이 좋습니다.

마지막으로, 지속적인 학습과 기술 개발이 필요합니다. 데이터 과학 경력을 쌓는 동안 대기업의 분석가 직무의 안정성도 고려해야 합니다.

결국, 끈기와 지속적인 기술 개발이 범죄 분석에서 데이터 과학으로 성공적으로 전환하는 데 핵심입니다.

btibor91이라는 사용자의 소셜 미디어 게시물에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 그러나 해당 링크에서 제공되는 내용이나 맥락은 없습니다. 요약하자면, 상태 업데이트에 대한 두 개의 링크가 있지만 추가적인 정보는 제공되지 않습니다.

저자는 이제 폐쇄된 li.st 서비스에서 앤서니 보우딘의 콘텐츠를 찾고 싶었지만 찾을 수 없었습니다. archive.org를 통해 검색하고 온라인에서 도움을 받은 후, 그들은 그 콘텐츠를 공유하기 위해 새로운 웹사이트를 만들기로 결정했습니다.

최근 분석에 따르면, 자동차 유리 파괴 도구는 필수 안전 도구로 홍보되지만 현대 자동차 창문에 대해서는 효과가 없다는 결과가 나왔습니다. 자동차 탈출 도구 시장은 5억 달러 규모로, 소비자들의 안전에 대한 두려움에 의해 성장하고 있습니다. 많은 사람들이 비상 상황에서 이러한 도구를 사용해 불타거나 물에 잠긴 차량에서 탈출할 수 있다는 생각에 설득당하고 있습니다. 그러나 이러한 상황은 매우 드물며, 전체 사고의 0.5%도 되지 않습니다.

현대 자동차는 안전 규정에 따라 측면 창문에 적층 유리를 사용하고 있습니다. 이는 이전 모델에서 사용되던 강화 유리보다 훨씬 깨기 어렵습니다. 테스트 결과, 일반적인 유리 파괴 도구는 적층 유리를 깨지 못했으며, 일부는 오히려 부서지기도 했습니다. 일부 제조업체는 여전히 강화 유리를 사용하고 있지만, 아큐라, BMW, 포드 등 대부분의 주요 자동차 제조업체는 적층 유리로 전환했습니다.

반면, 안전벨트 절단기는 의식을 잃은 피해자를 안전벨트에서 풀어줘야 하는 응급 구조원에게 유용할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반 운전자가 사용하는 데는 그다지 관련성이 없습니다, 특히 현대 차량을 운전하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 전반적으로 유리 파괴 도구의 효과는 제한적이며, 일상적인 사용에는 실용적이지 않습니다.

제미니 3 프로 이미지 모델, 즉 나노 바나나(Nano Banana)는 슬라이드를 만드는 데 매우 유용합니다. PDF 프레젠테이션을 쉽게 편집할 수 있도록, 간단한 영어로 편집할 수 있는 명령어 도구를 만들었습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저 편집할 페이지를 선택합니다. 그러면 이 도구가 해당 페이지를 이미지로 변환하고, 요청과 함께 모델 API에 전송합니다. 이후 모델이 새로운 이미지를 생성하고, 이를 다시 변환하여 원래 PDF에 추가합니다.

사용할 수 있는 명령어의 예는 다음과 같습니다.

• nano-pdf edit deck.pdf 5 "수익 차트를 업데이트하여 3분기 $2.5M을 표시합니다."
• nano-pdf add deck.pdf 15 "5개의 핵심 사항이 포함된 경영 요약 슬라이드를 만듭니다."

주요 기능으로는 여러 페이지를 동시에 편집할 수 있는 기능, 기존 프레젠테이션 스타일에 맞는 새로운 슬라이드를 추가하는 기능, 최신 데이터를 위한 구글 검색 기능, 텍스트 레이어를 유지하여 쉽게 복사/붙여넣기 및 검색할 수 있는 기능이 있습니다.

이 도구는 모든 PDF와 함께 작동하지만, 특히 프레젠테이션을 빠르게 업데이트하는 데 유용합니다. GitHub에서 이 도구를 찾아볼 수 있습니다: Nano-PDF.

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잭 로만의 에세이는 지구에서 생명을 유지하는 데 필수적인 역할을 하는 인의 중요성과 인간 활동이 그 자연 순환에 미치는 영향을 다룹니다. 인은 암석과 유기물에서 발견되며, 모든 생명체에 필수적입니다. 이는 에너지, 구조, 성장에 도움을 줍니다.

로만은 역사적으로 인이 풍부한 지역에서 문명이 번창했으며, 채굴이 그 자연 순환을 방해해왔음을 설명합니다. 현재 과도한 인산염 채굴은 수질 오염과 비옥한 토양의 고갈과 같은 환경 문제를 초래하고 있습니다.

저자는 해조류를 비료로 사용하는 것과 같은 자연적이고 순환적인 영양 관리 방법으로 돌아가는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 지속 가능하고 지역적인 자원입니다. 그는 산업 농업이 채굴된 인에 의존하지만, 종종 환경과 인간 건강에 해를 끼친다고 주장합니다.

결국 로만은 인의 순환에 대한 새로운 이해와 존중이 필요하다고 촉구하며, 퇴비 만들기와 같은 작은 개인의 행동이 생태계에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 우리의 행동과 자연 세계의 상호 연결성을 인식함으로써, 우리는 더 지속 가능한 미래를 향해 나아갈 수 있습니다.

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이 도구는 네트워크 연결을 실시간으로 모니터링합니다. Rust와 GTK4를 사용하여 만들어졌으며, 활성 연결과 함께 실시간 입출력 통계를 현대적인 그래픽 형식으로 보여줍니다. GitHub에서 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

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2025년 11월 28일, 파어폰의 배터리에 대한 업데이트가 공유되었습니다. 사용자들은 Lobste.rs와 Hacker News에서 리튬 배터리를 계속 연결해 두는 것에 대한 화재 위험에 대해 우려를 표명했습니다. 프랑스 블로거 코르벤도 이 문제에 대해 논의했습니다. 페어폰 2는 쉽게 열 수 있어, 작성자는 신속하게 배터리를 제거하고 충전 케이블을 고정한 후, 단 40초 만에 웹 서버를 재시작했습니다. 커뮤니티의 경고 덕분에 잠재적인 재앙을 피할 수 있었습니다.

이 글에서는 충돌 없는 복제 데이터 유형(Conflict-free Replicated Data Types, CRDT)에 대해 설명합니다. CRDT는 분산 시스템에서 동시 업데이트를 충돌 없이 처리할 수 있도록 설계된 데이터 구조입니다. 저자는 실패한 스타트업에서 CRDT에 처음 매료된 경험을 회상하며, 2025년에 최신 발전과 응용을 이해하기 위해 이 주제를 다시 살펴봅니다.

CRDT는 여러 노드에 데이터를 복제할 수 있으며, 조정이나 합의 없이 업데이트를 병합할 수 있어 네트워크 문제에도 불구하고 데이터 일관성을 보장합니다. CRDT를 이해하기 위해서는 네트워크 장애, 최종 일관성, 기본 집합 연산에 대한 지식이 필요합니다.

CRDT의 종류에는 여러 가지가 있습니다. G-카운터는 단순히 증가하는 카운터이고, PN-카운터는 증가와 감소가 가능한 카운터입니다. G-셋은 추가만 허용하는 집합이며, 2P-셋은 추가와 제거가 가능하지만 제거된 항목을 다시 추가할 수 없습니다. LWW-엘리먼트-셋은 요소를 추가하고 제거하며 다시 추가할 수 있지만, 동시 작업 시 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. OR-셋은 데이터 손실 없이 항목을 추가하고 제거하며 다시 추가할 수 있습니다. RGA는 분산 방식으로 삽입을 관리하는 시퀀스 구조이고, OR-맵은 CRDT 속성과 키-값 의미론을 결합한 맵입니다.

CRDT의 속성으로는 병합 작업이 결합법칙, 교환법칙, 항등법칙을 만족해야 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 상태 기반 CRDT는 전체 상태를 전송하고, 작업 기반 CRDT는 개별 작업을 전송합니다.

CRDT는 메타데이터가 축적되어 저장 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 가비지 컬렉션 전략으로는 시간 기반 만료, 조정된 가비지 컬렉션, 인과 관계 추적을 위한 버전 벡터, 메타데이터 성장을 제한하는 경계 구조가 있습니다.

CRDT의 성능은 작업(추가, 제거, 병합)과 시스템 설정(복제본 수, 예상 충돌)에 따라 다릅니다. CRDT는 여러 사용자가 동시에 변경하는 협업 환경, 예를 들어 공유 문서나 쇼핑 카트와 같은 곳에서 적합하며, 데이터 손실 없이 변경 사항을 관리할 수 있습니다.

결론적으로, CRDT는 높은 가용성과 네트워크 분할에 대한 회복력을 갖춘 분산 데이터를 관리하는 강력한 방법을 제공합니다. CRDT의 선택은 필요한 작업 유형과 데이터 손실에 대한 허용 범위와 같은 특정 응용 프로그램 요구 사항에 따라 달라집니다.

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제로 지식 증명(ZKP)은 누군가가 추가 정보를 공개하지 않고도 어떤 주장을 검증할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 디지털 서명은 개인 키를 보여주지 않고도 그 키를 가지고 있음을 증명합니다.

숫자와 관련하여 ZKP는 어떤 수가 합성수(소수가 아님)임을 그 인수들을 공개하지 않고도 증명할 수 있습니다. 페르마의 소정리에 따르면, 만약 ( b )라는 수를 찾아서 ( b^{n-1} \neq 1 \mod n )이 성립한다면, 이는 ( n )이 합성수임을 증명합니다. 그러나 이 방법은 어떤 수가 소수가 아님을 보여줄 수는 있지만, 소수임을 확실히 증명할 수는 없습니다.

ZKP는 수학 외의 다른 상황에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 암호화폐에서는 특정 회계 규칙이 준수되고 있음을 거래 세부 정보를 공개하지 않고도 증명할 수 있습니다.

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AI 코딩 도우미의 도입은 교육 현장에서 학생과 교사의 상호작용 방식을 변화시키고 있습니다. 이 연구는 이러한 도구가 초급 프로그래밍 과정의 초보 프로그래머에게 미치는 영향을 살펴봅니다. 연구자들은 20명의 학생에게 프로그래밍 과제를 수행할 수 있도록 AI에 접근할 수 있게 한 후, 비슷한 과제를 AI 없이 완료하도록 요청했습니다. 학생들의 경험을 이해하기 위해 설문조사를 통해 피드백을 수집했습니다.

결과에 따르면, 학생들은 AI가 코딩 개념을 배우는 데 도움이 된다고 느꼈고 처음에는 자신감도 더 높아졌습니다. 그러나 AI 없이 작업을 해야 할 때 어려움을 겪었으며, 이는 그들이 AI에 지나치게 의존하고 기본적인 기술이 부족할 수 있음을 나타냅니다. 이러한 발견은 AI를 효과적으로 활용하면서도 학생들이 기본적인 프로그래밍 기술을 쌓을 수 있도록 돕는 새로운 교수법의 필요성을 시사합니다.

이 글은 19세기 초 앤드류 잭슨의 대통령 선거 캠페인 동안 "자수성가한 남자" 신화의 출현에 대해 다룹니다. 처음에는 자수성가의 성공을 주장하는 것이 좋지 않게 여겨졌지만, 미국 혁명 이후로는 엘리트 출신이 덜 바람직하게 여겨졌습니다. 서부 지역 출신의 첫 번째 대통령인 앤드류 잭슨은 지원하는 가족과 교육 같은 장점을 가지고 있었음에도 불구하고 자수성가한 영웅으로 묘사되었습니다.

잭슨의 명성은 특히 뉴올리언스 전투에서의 승리를 통해 커졌고, 이를 바탕으로 그의 정치적 이미지를 만들기 위한 노력이 집중되었습니다. 그의 지지자들은 잭슨의 고난과 자립성을 강조하는 이야기를 만들어 그를 귀족에 맞서는 평범한 사람의 챔피언으로 포장했습니다.

1824년 대통령 선거에서 잭슨의 자수성가한 남자 이미지가 중요한 지점이 되었고, "부패한 거래"라는 비난 속에서 선거에서 패한 후 더욱 부각되었습니다. 1828년에는 엘리트의 지원 없이 독립적인 이미지를 강조한 신화적인 캠페인 덕분에 결정적으로 승리했습니다.

자수성가의 개념이 발전하면서 이는 정치적 도구로 변모하여 후보자들이 개인적인 여정을 바탕으로 자격을 주장할 수 있게 했습니다. 그러나 이러한 서사는 종종 여성과 유색 인종 등 다른 집단의 기여를 간과했습니다. 시간이 지나면서 자수성가의 개념은 재정적 성공과 밀접하게 연관되었고, 이는 미국의 부와 개인주의에 대한 이상을 형성하는 데 영향을 미쳤습니다.

결국, 자수성가한 남자 신화는 공공 서비스의 기념에서 부의 찬양으로 변화하며 19세기 동안 미국 가치의 변화를 드러냈습니다.

비타민 D는 햇빛 비타민으로 알려져 있으며, 뼈 건강에 필수적입니다. 또한 면역 체계와 심장 건강에도 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 북반구에 사는 많은 사람들이 겨울철 햇빛 노출이 제한되어 비타민 D 결핍 상태에 있습니다. 비타민 D는 칼슘 흡수와 구루병 예방에 중요한 역할을 하지만, 최근 연구에 따르면 혈압을 낮추고 면역 기능에 영향을 미칠 수도 있다고 합니다. 그러나 비타민 D 보충제가 다양한 건강 문제에 미치는 이점에 대한 증거는 혼재되어 있으며, 아직 완전히 이해되지 않았습니다.

비타민 D 수치는 혈액 검사를 통해 측정되며, 최적의 수치와 섭취량에 대한 권장 사항은 다릅니다. 영국 정부는 결핍을 피하기 위해 모든 사람이 가을과 겨울 동안 10마이크로그램의 비타민 D 보충제를 섭취할 것을 권장합니다. 비타민 D의 효과에 대해 아직 배워야 할 것이 많지만, 적절한 수치를 유지하는 것이 중요합니다.

에반 한은 자신의 오픈 소스 프로젝트가 대기업과 해로운 단체들에 의해 사용되는 것에 대한 불만을 표현하는 글을 작성했습니다. 그는 이러한 착취를 막기 위한 피드백을 요청하고 있습니다.

한은 대기업들이 오픈 소스 소프트웨어를 무료로 사용하면서도 그에 대한 보답을 하지 않는 문제를 강조합니다. 그는 이러한 상황이 개발자들 사이에서 번아웃을 초래한다고 우려하고 있습니다. 또한 오픈 소스의 사회적 의미에 대해 걱정하며, "누구나 무료로 사용할 수 있다"는 사고방식에서 "해로운 용도로 사용하지 말아달라"는 방향으로 전환하고 싶어합니다.

그는 이 문제에 대한 인식을 높일 방법, 자신의 프로젝트의 MIT 라이선스를 변경해야 하는지, 그리고 다른 유지 관리자들과의 집단 행동이 효과적일 수 있는지에 대한 제안을 요청하고 있습니다. 한은 자신의 작업이 잘못 사용되지 않도록 보호할 수 있는 아이디어를 간절히 원하고 있습니다.

제임스 A. 가필드, 미국의 20대 대통령은 피타고라스의 정리를 독창적으로 증명한 방법을 1876년, 그가 하원의원일 때 발표했습니다. 그의 증명은 가필드가 수학에 기여한 유일한 미국 대통령이라는 점에서 주목받습니다. 이 증명은 기하학적 접근 방식을 사용하여 직각삼각형과 사다리꼴을 이용해 두 짧은 변의 제곱의 합이 가장 긴 변의 제곱과 같음을 보여줍니다(즉, c² = a² + b²). 이 증명은 기발하다고 평가받으며, 피타고라스의 정리에 대한 370가지 다른 증명 중 하나로 포함되어 있습니다.

웹사이트를 방문할 때 브라우저가 자동으로 공유하는 정보를 보여주는 도구를 만들었습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 온라인에서 데모를 체험해볼 수 있습니다. 중요한 점은 이 도구가 다른 곳으로 데이터를 전송하지 않으며, 전적으로 브라우저 내에서 작동한다는 것입니다.

저자는 Hachi라는 이름의 자체 호스팅 검색 엔진을 개발하고 있습니다. 이 엔진은 사용자가 다양한 장치와 클라우드 서비스에 저장된 개인 데이터를 관리하고 검색하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. Hachi의 목표는 기존 검색 엔진보다 더 유연하고 효율적인 검색 경험을 제공하는 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 것입니다.

Hachi의 주요 목적은 사용자가 다양한 플랫폼에서 쌓이는 방대한 양의 개인 데이터를 쉽게 정리하고 검색할 수 있도록 하는 것입니다. 현재 이 검색 엔진은 이미지에 초점을 맞추고 있지만, 향후 텍스트와 오디오 같은 다른 미디어 유형으로 확장할 계획입니다. 머신러닝 기술을 활용하여 이러한 자원에서 의미 있는 정보를 추출합니다.

디자인 철학은 사용자가 데이터의 다양한 속성에 따라 검색을 세분화할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 사용자 쿼리가 종종 불완전할 수 있다는 점을 고려한 것입니다. 이 프로젝트는 외부 의존성을 최소화하여 유연성과 수정 용이성을 높였습니다. 또한, 의미 기반 검색을 위해 메타데이터와 임베딩을 활용하는 머신러닝 모델을 통합하여 검색의 관련성을 향상시킵니다. 백엔드는 주로 파이썬으로 개발되었으며, 성능이 중요한 구성 요소는 님(Nim)과 C로 구현되었습니다.

저자는 여러 장치에서 분산 쿼리를 처리할 수 있는 시스템을 구상하고 있으며, 사용자 개인 정보 보호와 데이터에 대한 통제를 강조하고 있습니다. 현재 검색 인터페이스가 빠르고 사용자 친화적이며 개인 데이터 관리의 복잡성에 강건하도록 만드는 데 지속적인 도전 과제가 있습니다.

이 프로젝트는 기여를 환영하며, 사용자가 자신의 필요에 맞게 수정할 수 있도록 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 저자는 AI와 검색 기술의 더 넓은 의미에 대해 성찰하며, 사용자 개인 정보 보호와 데이터 및 모델의 윤리적 사용의 중요성을 강조합니다.

Hachi는 사용자가 개인 데이터와 상호작용하는 방식을 혁신하기 위한 진행 중인 작업으로, 자체 호스팅 검색 엔진을 통해 이를 실현하고자 합니다.

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레딧은 댓글 백엔드를 오래된 파이썬 시스템에서 새로운 고(Go) 마이크로서비스로 성공적으로 이전했습니다. 이번 이전 작업은 성능을 개선하고 지연 시간을 절반으로 줄이기 위한 목표를 가지고 진행되었습니다. 이 과정은 레딧의 트래픽이 많은 댓글 시스템에서 속도와 확장성 문제를 해결하고, 다른 주요 구성 요소를 현대화할 수 있는 기반을 마련했습니다.

전환 과정은 정확성을 보장하고 사용자에게 미치는 영향을 최소화하기 위해 신중한 다단계 접근 방식을 사용했습니다. 레딧 엔지니어들은 먼저 고 서비스의 응답을 기존 파이썬 시스템과 비교하여 새로운 시스템을 테스트했습니다. 이를 통해 완전히 전환하기 전에 불일치 사항을 확인할 수 있었습니다. 또한, 실시간 데이터에 영향을 주지 않도록 별도의 데이터 저장소를 설정하여 테스트를 진행했습니다.

이전 과정 중에는 데이터 직렬화 방식과 데이터베이스 접근 패턴의 차이로 인해 성능 문제가 발생하는 등의 도전 과제가 있었습니다. 이러한 문제는 철저한 테스트와 최적화를 통해 해결되었습니다.

새로운 아키텍처는 댓글 시스템을 간소화하고 이벤트 처리를 개선하며, 레딧의 다른 핵심 서비스인 계정, 게시물, 서브레딧의 추가 현대화를 준비하는 데 도움을 줍니다. 이번 이전 작업 덕분에 댓글 생성 속도가 크게 빨라졌고, 사용량이 많은 시간대에도 시스템의 신뢰성이 향상되었습니다.

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44세의 호주 남성이 공항과 비행기에서 여행자들의 개인 정보를 훔치기 위해 '악성 쌍둥이'라는 가짜 WiFi 네트워크를 만든 혐의로 7년 이상의 징역형을 선고받았다. 그는 정식 WiFi 네트워크를 모방한 장치를 설치하여 사용자들이 연결하도록 유도한 후, 가짜 웹페이지로 안내해 소셜 미디어 로그인 정보를 수집했다. 이렇게 훔친 정보를 이용해 여성들의 계정에 접근해 메시지를 감시하고 개인 사진을 훔쳤다.

당국은 그의 장치에서 수천 개의 개인 이미지와 자격 증명, 그리고 그의 사기 행위에 대한 증거를 발견했다. 경찰이 그의 장비를 압수한 후, 그는 증거를 삭제하고 고용주의 기밀 정보에 접근하려고 시도했다.

그는 데이터 무단 접근과 절도 등 여러 혐의에 대해 유죄를 인정했다. 호주 연방 경찰은 무료 WiFi의 위험성에 대해 대중에게 경고하며, 가상 사설망(VPN)을 사용하고 온라인에서 개인 정보에 주의할 것을 권장했다.

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2025년 11월 24일, PostHog는 Shai-Hulud 2.0이라는 악성 소프트웨어로 인해 심각한 보안 침해를 경험했습니다. 이 사건은 그들의 JavaScript SDK를 겨냥했으며, npm에 게시된 여러 패키지가 영향을 받았습니다. 공격은 악성 소프트웨어가 민감한 자격 증명을 스캔하고 이를 공개 GitHub 저장소로 유출하는 사전 설치 스크립트를 통해 도입되면서 발생했습니다.

침해 사건은 UTC 기준 오전 4시 11분에 시작되었습니다. 이때 악성 패키지가 npm에 게시되었고, 이 패키지들은 환경에서 자격 증명을 스캔하여 공격자가 제어하는 저장소로 전송하는 스크립트를 포함하고 있었습니다. 영향을 받은 패키지에는 PostHog의 여러 버전의 JavaScript SDK가 포함되었지만, 스크립트 버전을 사용하는 사용자들은 영향을 받지 않았습니다.

UTC 기준 오전 9시 30분까지 PostHog는 악성 패키지를 식별하고 삭제했으며, 잠재적으로 손상된 자격 증명을 되돌리기 시작했습니다. 침해의 원인은 CI 프로세스에서 사용되는 봇의 GitHub 개인 액세스 토큰이 유출된 것이었습니다. 공격자는 풀 리퀘스트를 조작하여 민감한 자격 증명을 탈취했습니다.

PostHog는 패키지 릴리스 작업 흐름을 강화하고, 작업 흐름을 수정하는 풀 리퀘스트에 대한 검토를 강화하며, 비밀 관리 방식을 개선하여 보안을 강화하고 있습니다. 앞으로 그들은 전반적인 보안 태세를 강화하고, 보안 팀에 새로운 인재를 채용하며, 이번 사건에서 배운 교훈을 바탕으로 향후 공격을 방지하기 위해 노력할 것입니다.

결론적으로, PostHog의 보안 침해 사건은 CI 프로세스의 취약점을 악용한 복잡한 공격으로, 그들의 JavaScript 패키지가 광범위하게 손상되었습니다. 현재 그들은 보안 조치를 개선하기 위해 중요한 단계를 밟고 있습니다.

MINT는 사용자 친화적이고 맞춤형으로 설계된 새로운 문서 마크업 언어입니다. 기존의 TeX와 달리 MINT는 명령어를 나타내기 위해 @ 기호를 사용하며, 기본 문서 요소에 대한 미리 정의된 명령어가 없습니다. 사용자는 YAML 스키마 파일을 이용해 자신만의 명령어를 만들 수 있습니다.

MINT의 개발자는 기존의 작성 시스템이 맞춤형 콘텐츠 처리에 너무 복잡하다고 느껴 이 언어를 만들었습니다. MINT는 사용자가 편안하게 사용할 수 있는 프로그래밍 언어로 자신의 처리 로직을 구현할 수 있도록 하며, 기본적인 구문 분석은 MINT가 처리합니다.

MINT의 문법은 간단하여 파서를 쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 문서는 사용자에 의해 정의된 텍스트와 명령어로 구성될 수 있습니다. 예시 문서 구조는 수학적 개념을 MINT를 사용하여 명확하게 표현하는 방법을 보여줍니다.

현재 MINT는 알파 단계에 있으며, MINT 파일과 YAML 스키마를 읽고 텍스트 및 JSON 출력을 생성할 수 있는 작동 프로그램이 있습니다. 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 프로젝트는 피드백과 관심을 받아 더 발전할 수 있도록 초대하고 있습니다.

사용자들은 Firefox의 about:config 설정을 통해 많은 새로운 AI 챗봇 기능을 비활성화할 수 있지만, 모든 기능을 끌 수는 없습니다. 특히, AI 컨텍스트 메뉴는 비활성화 설정이 활성화되어 있어도 여전히 나타납니다. 또한, 기계 학습 기능이 비활성화되어 있어도 "AI 챗봇에게 질문하기" 옵션은 계속 표시됩니다. Mozilla는 이러한 문제에 대해 한 달 동안 해결책을 제시하지 않았습니다.

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최근 StackOverflow가 프로그래머들에게 유용한 자원으로서의 기능이 감소하고 있다는 내용이 다뤄지고 있다. 이는 더 지원적이고 커뮤니티 중심의 플랫폼들과 대조를 이루고 있다. 저자는 가상의 인물인 조 포인트맨을 통해 조가 StackOverflow에서 질문에 답변하는 것을 피하고, TLA+라는 형식적 명세 언어에 대한 지식 부족으로 인해 좌절하는 모습을 보여준다.

조의 이야기는 그가 StackOverflow에서 TLA+ 태그를 관리하려고 시도하지만 결국 실패하는 과정을 담고 있다. 저자는 프로그래밍 언어와 도구에 대한 커뮤니티가 환영받고 지원받는 공간이 되어야 한다고 주장한다. 그러나 외부인이 이러한 커뮤니티를 관리할 때는 종종 그렇지 않다는 점을 지적한다.

해결책으로 저자는 독자들에게 StackOverflow 계정을 삭제하고, 메일링 리스트, 채팅, 포럼과 같은 대안적인 채널에 참여할 것을 권장한다. 이러한 플랫폼은 커뮤니티 구성원들이 더 많이 투자하고 있기 때문에 더 나은 선택으로 여겨진다. 이들은 협력적이고 이해하는 환경을 조성하는 데 기여한다. 글은 StackOverflow와 같은 비인격적인 공간보다 커뮤니티 중심의 공간을 선택하는 것이 중요하다는 점을 강조하며 마무리된다.

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Bazzite는 게이머를 위해 특별히 설계된 리눅스 배포판으로, 초보자와 열성 팬 모두에게 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. 주요 특징으로는 게임 지원, 장치 호환성, 간편한 업데이트, 보안 기능, 사용자 인터페이스 커스터마이징, 커뮤니티 자원, 앱 관리, 하드웨어 최적화 등이 있습니다.

Bazzite는 Steam이 미리 설치되어 있으며, HDR과 VRR을 지원하여 향상된 시각적 경험을 제공합니다. Lutris와 다른 런처를 통해 다양한 플랫폼의 게임을 통합하여 매끄러운 게임 환경을 제공합니다. 여러 장치에서 게임을 즐길 수 있으며, 휴대용 기기, PC, 홈 시어터 시스템 등 다양한 컨트롤러와 하드웨어 구성을 지원합니다.

운영 체제를 쉽게 업그레이드하거나 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 기능이 있어 안전성을 유지합니다. 또한 SELinux, 보안 부팅, 디스크 암호화와 같은 내장 보안 기능을 통해 안전한 게임 환경을 보장합니다. 사용자들은 KDE와 GNOME 데스크탑 환경 중에서 선택할 수 있으며, 두 환경 모두 현대적이고 커스터마이즈 가능한 인터페이스를 제공합니다.

Bazzite는 문서, 포럼, 지원 채널을 갖춘 강력한 커뮤니티를 통해 문제 해결, 팁, 토론을 지원합니다. Bazaar 앱 스토어를 이용해 애플리케이션을 쉽게 설치할 수 있으며, 다양한 소프트웨어를 실행할 수 있는 컨테이너 기술도 지원합니다. 다양한 하드웨어와의 호환성을 보장하며, Nvidia와 AMD GPU를 포함한 성능 설정 관리 도구를 제공합니다.

전반적으로 Bazzite는 리눅스에서 원활하고 즐거운 게임 경험을 제공하며, 게임과 일반 컴퓨팅 요구 모두에 대한 광범위한 지원을 목표로 하고 있습니다.

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전통적인 엔지니어링 리더십 모델은 개인 기여자와 관리자 역할 간의 균형을 나타내는 '진자' 비유로 설명되지만, 이제는 시대에 뒤떨어지고 있다. 오늘날의 하이브리드 시대에서는 이 두 역할 간의 경계가 모호해졌고, 많은 엔지니어들이 기술적 능력과 리더십 책임을 결합할 것으로 기대되고 있다.

현대 엔지니어링 역할은 기술적 작업, 시스템 사고, 사람 관리의 혼합을 요구한다. 많은 고위 개인 기여자(예: 스태프 엔지니어 또는 프린시펄 엔지니어)는 공식적으로 사람을 관리하지 않더라도 팀과 프로젝트를 이끌고 있다.

엔지니어와 관리자 모두 효과적으로 일하기 위해서는 강력한 기술적 이해가 필요하다. 이제 관리자는 사람 관리에만 집중할 수 없으며, 팀을 지원하기 위해 복잡한 기술 문제를 이해해야 한다.

인공지능(AI)의 발전은 기술 작업 방식에 변화를 가져왔고, 더 빠른 의사결정과 전략적 사고를 가능하게 했다. 원격 근무는 소통과 조정 책임을 변화시켰으며, 종종 고위 개인 기여자에게 이러한 책임이 부여된다.

오늘날의 리더는 기술적 사고, 시스템 리더십, 인재 개발, 전략적 사고 등 여러 역할을 동시에 수행해야 한다. 그러나 기존의 직무 명칭은 이러한 책임을 정확하게 반영하지 않아 혼란을 초래한다.

기업은 역할의 모호성과 기대의 불일치로 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 팀 내 비효율성과 신뢰 문제로 이어질 수 있다. 하이브리드 역할에 대한 명확한 정의와 지원이 조직의 성공에 필수적이다.

전통적인 진자 모델은 초기 경력 전환을 이해하는 데 여전히 유용하지만, 현대 엔지니어링 작업의 복잡성을 포착하지 못한다. 변화하는 환경에 맞춰 조직은 오늘날의 하이브리드 역할을 더 잘 반영할 수 있도록 프레임워크를 조정해야 한다.

1년 전, 저는 어머니와 함께 정리 서비스 사업을 시작하기로 결정했습니다. 마케팅과 비즈니스에 대해 배우고 싶었기 때문입니다. 엔지니어들은 종종 판매와 마케팅을 간과하는 경향이 있어, 실질적인 경험을 쌓고 싶었습니다. 간단한 웹사이트로 초기 성공을 거두었지만, 효과적인 마케팅은 사람들의 구매 결정 과정을 이해하고 노력해야 한다는 것을 깨달았습니다.

판매는 제가 생각했던 것만큼 복잡하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 웹사이트에 명확한 행동 유도 문구를 넣는 것과 같은 일반적인 전략을 적용하는 것이 중요합니다. 또한, 정리는 단순히 물건을 정리하는 것이 아니라, 많은 고객들이 소지품과의 감정적인 싸움을 겪기 때문에 정서적 지원도 필요하다는 것을 배웠습니다.

어머니와 함께 일하면서, 어머니는 직접 정리 작업을 선호하셨고, 저는 비즈니스 측면에 집중했습니다. 우리는 서비스 홍보에 필수적인 전후 사진을 충분히 찍지 않는 등의 어려움에 직면했습니다.

사업을 시작하는 것은 간단하지만, 지속적인 노력과 반복이 필요하다는 것을 알았습니다. 사업주로서의 우선순위는 단순히 서비스를 제공하는 것이 아니라 고객을 유치하는 것이라는 점을 깨달았습니다.

현재 우리는 리드 생성 개선과 소셜 미디어, 특히 틱톡과 인스타그램에서의 존재감을 높여 더 많은 잠재 고객에게 다가가고 있습니다. 전반적으로 이 경험은 비즈니스 운영과 마케팅 전략에 대한 귀중한 교훈을 주었습니다.

이 텍스트는 AI 기술을 활용한 DevSecOps 플랫폼을 소개합니다. 이 플랫폼은 개발, 보안, 운영을 위한 다양한 기능과 도구를 포괄적으로 제공한다는 점이 강조됩니다. 즉, 사용자는 이 플랫폼을 통해 모든 필요한 요소를 한 곳에서 관리할 수 있습니다.

이 글은 직업에 관한 내용입니다. 독자들에게 다양한 직업 기회와 경력 옵션에 대해 더 알아보도록 초대합니다. 여러 분야에서의 일자리와 경력 개발의 가능성을 탐색하는 것이 중요합니다. 다양한 직업 선택이 개인의 성장과 발전에 어떻게 기여할 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 각자의 관심사와 능력에 맞는 직업을 찾는 과정은 매우 의미 있는 경험이 될 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 미래를 설계할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.

간판 만드는 것은 재미있고 의외로 간단합니다. 다음은 간판 제작을 위한 간단한 가이드입니다.

먼저, 비닐을 자르는 작업이 필요합니다. Cricut Maker 2를 사용하여 비닐 디자인을 자를 수 있습니다. 컴퓨터에서 Cricut 소프트웨어를 이용해 그래픽을 만들 수 있으며, 간단한 디자인은 2분도 채 걸리지 않습니다.

간판의 기본 재료로는 4x16 알루미늄 시트나 12x12 플렉시글라스 시트를 사용할 수 있습니다. 이들 재료는 간판의 바탕이 됩니다.

비닐을 기본 재료로 옮기기 위해서는 전사 테이프가 필요합니다. 비닐은 두 겹으로 되어 있으며, 전사 테이프가 이 과정을 도와줍니다.

마지막으로, 콜드 롤 라미네이터를 사용하면 비닐을 기본 재료에 눌러 붙일 때 공기 방울이 생기는 것을 방지할 수 있습니다. 처음 시도했을 때 공기 방울 때문에 어려움을 겪었는데, 이 기계가 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다.

이 과정을 통해 멋진 간판을 만들 수 있습니다!

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이 문서는 1964년 동적 재컴파일 엔진에 대한 기술적인 설명을 제공합니다. 엔진의 작동 방식과 재컴파일러를 만드는 방법에 대해 자세히 다루고 있습니다.

이 문서는 MIPS와 Intel 80x86 어셈블리에 익숙한 사람들을 대상으로 하며, 1964 에뮬레이터 내의 동적 재컴파일러를 이해하고자 하는 이들에게 유용합니다. 다른 에뮬레이션 프로젝트에도 도움이 될 수 있습니다.

문서는 여러 주요 장으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 장에서는 문서의 목적과 구조를 설명하며, 동적 재컴파일러를 만드는 이유와 방법에 대해 중점을 둡니다. 두 번째 장에서는 인터프리터와 동적 재컴파일러의 차이를 논의하며, 동적 재컴파일러가 더 빠르다는 점을 강조합니다. MIPS 명령어를 해석하는 과정에서 인터프리터의 비효율성을 설명합니다.

세 번째 장에서는 오프코드 기능을 인라인으로 작성하여 오버헤드를 줄이는 방법을 소개합니다. 메모리의 로드와 저장을 최소화하기 위해 레지스터 캐싱을 사용하는 것이 좋다고 제안하며, MIPS 레지스터를 Intel x86 레지스터에 매핑하는 기본적인 레지스터 캐싱 알고리즘을 설명합니다.

문서에는 코드 블록을 컴파일하고 인터럽트를 확인하며 레지스터 상태를 관리하는 방법에 대한 의사 코드와 설명이 포함되어 있습니다. 컴파일된 코드와 해석된 코드 간의 전환 시 오류를 피하기 위해 레지스터를 플러시하는 것이 중요하다고 강조합니다.

이 문서는 동적 재컴파일 엔진을 만드는 가이드를 제공하며, 효과적인 코딩 전략과 레지스터 관리로 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

"희석 대 위험 감수: 자본 이득세와 기업가 정신"이라는 제목의 연구 논문은 실현되지 않은 자본 이득에 대한 세금이 기업가에게 미치는 영향을 분석합니다. 저자들은 이 세금이 두 가지 주요 결과를 초래한다고 주장합니다. 첫째, 성공적인 기업가는 선불 세금 납부로 인해 소유권의 희석이 더 심해집니다. 둘째, 실패한 기업가는 세금 공제를 통해 보험과 같은 혜택을 받습니다.

미국 벤처 캐피탈에 대한 상세한 데이터를 사용한 이 연구는 대부분의 창립자(84%)가 어떤 형태의 출구 가치를 얻지 못하는 반면, 소수(2%)의 창립자가 전체 수익의 80%를 차지한다는 사실을 밝혀냈습니다. 현재의 실현 시 과세하는 시스템에서 발생 기준 세제로 전환할 경우, 창립자의 소유권은 약 25% 감소하지만, 세금 공제를 포함하면 긍정적인 수익을 얻는 창립자의 비율이 16%에서 47%로 증가합니다.

연구는 위험을 덜 감수하는 창립자들이 현재의 세금 시스템을 선호하는 반면, 더 많은 위험을 감수하는 창립자들은 발생 기준 세제를 선호한다고 제안합니다. 또한, 제안된 연 2%의 부유세는 실현되지 않은 자본 이득에 대한 세금과 유사한 희석 효과를 초래하지만, 실패한 라운드에 대한 세금 공제가 없기 때문에 동일한 위험 분담의 이점을 제공하지 않습니다.

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이 글에서는 언어가 인간에게 어떤 역할을 하는지에 대해 논의하며, 언어가 주로 의사소통의 도구로 기능한다고 주장합니다. 저자들은 에벨리나 페도렌코, 스티븐 T. 피안타도시, 에드워드 A. F. 깁슨으로, 신경과학의 증거를 통해 언어가 의사소통을 최적화하기 위해 진화했으며, 복잡한 사고에 필수적이지 않고 문화적 지식을 전달하는 데 도움을 준다고 설명합니다.

저자들은 언어의 기능에 대한 두 가지 주요 이론을 제시합니다. 첫 번째 이론은 언어가 지식과 감정을 공유하는 데 중요하다고 주장하며, 두 번째 이론은 언어가 사고와 추론을 돕는다고 말합니다. 저자들은 언어와 사고가 독립적으로 작동할 수 있음을 강조하며, 복잡한 사고가 언어 없이도 이루어질 수 있음을 설명합니다.

최근 뇌의 언어 네트워크에 대한 이해가 발전하면서, 이 네트워크가 단어의 의미와 문장 구조를 모두 처리한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 의사소통 가설을 뒷받침하는 증거로 작용합니다. 저자들은 언어가 인간 문화에 큰 영향을 미쳤지만, 사고의 전제 조건이 아니라 아이디어와 지식을 공유하는 강력한 수단이라고 결론짓습니다.

Phoronix는 21년 이상 동안 리눅스 하드웨어 리뷰를 제공해왔으며, 5,500개 이상의 리뷰와 48,400개 이상의 뉴스 기사를 게시했습니다. 이 대부분은 한 명의 저자에 의해 작성되었습니다. Phoronix는 특히 사이버 주간 프로모션 기간 동안 Phoronix 프리미엄을 통해 지원을 요청하고 있습니다.

Framework Computer는 리눅스 공급업체 펌웨어 서비스(LVFS)와 후원 계약을 체결한 첫 번째 회사가 되었습니다. LVFS는 사용자가 장치의 펌웨어를 업데이트할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 이는 LVFS가 더 많은 하드웨어 공급업체를 참여시키기 위한 중요한 진전을 의미합니다.

레드햇과 리눅스 재단은 LVFS의 주요 후원자입니다. Framework의 후원은 긍정적인 발전으로 평가되며, 이들은 또한 공급업체들에게 펌웨어 업데이트를 지원하도록 영향을 미치고 있습니다.

앞으로 다른 주요 OEM들이 Framework의 사례를 따라 LVFS를 지원하여 리눅스 사용자들의 펌웨어 업데이트 경험을 개선할 것이라는 기대가 있습니다.

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숫자를 가장 짧은 소수 문자열 형식으로 정확하고 효율적으로 변환하는 새로운 방법인 슈브파흐 알고리즘에 대해 설명합니다.

부동 소수점 숫자를 가장 짧은 소수 표현으로 변환하는 것은 복잡한 문제였습니다. 전통적인 방법인 드래곤4는 다중 정밀 산술을 사용했지만, 이는 종종 느린 속도를 보였습니다. 최근에는 리유(Ryu)와 드래곤박스(Dragonbox)와 같은 알고리즘이 성능과 정확성을 개선했습니다. 이 중 라파엘로 줄리에티가 소개한 슈브파흐 알고리즘은 중요한 발전을 이뤘습니다.

슈브파흐 알고리즘은 비둘기집 원리를 사용하여 반복적인 탐색 없이 효율적으로 올바른 소수 지수를 결정합니다. 또한, 비용이 많이 드는 다중 정밀 방법 대신 고정 정밀 정수 산술을 사용하여 높은 성능을 보장합니다. 이 알고리즘은 C++로 구현되었으며, 약 200줄의 코드로 구성되어 있습니다. 부동 소수점 숫자의 구성 요소를 추출하고 이를 정규화한 후, 숫자를 올바르게 형식화하기 위해 필요한 소수 세부 정보를 계산합니다.

슈브파흐 알고리즘의 성능은 기존 알고리즘과 비슷하며, 많은 다른 알고리즘보다 빠릅니다. 특히 표준 sprintf 함수보다도 더 빠른 성능을 보이며, 최적화를 통해 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.

슈브파흐 알고리즘은 최신 dtoa(더블-투-스트링) 변환이 적은 코드로 효율적으로 이루어질 수 있음을 보여주며, 개발자에게 유용한 도구가 될 것입니다. 전체 코드는 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.

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노바라 프로젝트는 기술에 익숙하지 않은 사용자들을 위해 더욱 사용자 친화적으로 설계된 페도라 리눅스의 맞춤형 버전입니다. 페도라는 좋은 운영 체제이지만, 게임, 스트리밍, 콘텐츠 제작에 필요한 서드파티 소프트웨어와 드라이버가 부족한 경우가 많습니다. 노바라는 이러한 문제를 해결하기 위해 중요한 도구와 패키지를 포함시켜, 사용자가 터미널을 사용하지 않고도 쉽게 시작할 수 있도록 돕고자 합니다.

노바라는 공식적인 "페도라 스핀"이 아니라는 점도 주목할 필요가 있습니다. 페도라 스핀은 페도라에서 공식적으로 출시한 특정 데스크탑 환경을 의미합니다. 반면, 노바라는 페도라의 패키지와 코드를 사용하면서 독립적으로 운영됩니다. 노바라에서 이루어진 변경 사항과 추가된 내용에 대한 자세한 정보는 프로젝트 위키의 수정 섹션을 방문하면 확인할 수 있습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 로봇이 아님을 확인하는 박스를 클릭해 주시기 바랍니다.

이 문제는 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하지 않거나, 이들이 차단될 경우 발생할 수 있습니다.

도움이 필요하시면 지원팀에 연락하시고 참조 ID: 5f2f5639-ce06-11f0-9e51-62d2cb6e466d를 제공해 주시기 바랍니다.

또한 Bloomberg.com에 구독하시면 최신 글로벌 시장 뉴스를 받아보실 수 있습니다.

Imgur가 영국 사용자에 대한 접근을 차단하면서 많은 이미지 링크가 사용할 수 없게 되었습니다. 작성자는 Imgur를 자주 사용하지 않지만, Minecraft와 같은 게임이나 오래된 온라인 게시물에서 임베드된 이미지를 접근하려 할 때 불편함을 느끼고 있습니다.

개별 기기에서 VPN을 사용하는 대신, 인터넷 속도가 느려지고 수동 설정이 필요하므로, 작성자는 네트워크 수준의 해결책을 만들기로 했습니다. 그는 Traefik을 리버스 프록시로, Pi-hole을 DNS로 사용하는 홈랩을 구축했습니다. 이 설정의 목표는 각 기기를 설정할 필요 없이 Imgur 이미지를 요청할 때 자동으로 VPN을 통해 라우팅하는 것이었습니다.

이 설정은 Gluetun이라는 Docker 컨테이너를 VPN으로 사용하고, Nginx를 통해 요청을 프록시하는 방식으로 구성됩니다. 네트워크의 어떤 기기가 Imgur 이미지를 요청하면, Pi-hole이 이를 Traefik 인스턴스로 전달하고, Traefik은 요청을 VPN을 통해 보내 이미지를 기기로 반환합니다. 이 솔루션은 네트워크의 모든 기기에서 원활하게 작동하며 속도 저하를 피하고 최소한의 유지 관리로 운영됩니다.

결론적으로, 작성자는 VPN을 통해 터널링하는 네트워크 전반의 프록시 솔루션을 만들어 영국에서 Imgur 이미지를 효율적으로 접근할 수 있는 방법을 개발했습니다. 이를 통해 각 기기에서 복잡한 설정 없이 이미지를 볼 수 있게 되었습니다.

이 기사는 임상 의사결정에서 사용되는 정수 기준의 위험성에 대해 다루고 있습니다. 특히 환자의 사망 위험을 평가할 때 이러한 기준이 복잡한 데이터를 단순화하지만, 부정확한 위험 평가와 최적이 아닌 환자 치료로 이어질 수 있다는 점을 강조합니다. 연구자들은 이러한 기준으로 인해 발생하는 문제를 식별하기 위해 해석 가능한 기계 학습 모델을 개발했으며, 이 모델은 위험에서 예상치 못한 패턴, 예를 들어 불연속성과 역因과 같은 효과를 만들어낼 수 있음을 보여주었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 전통적인 임상 지침은 기억하기 쉬운 정수에 의존하는 경우가 많아 통계적으로 최적의 치료 기준과 일치하지 않을 수 있습니다. 둘째, 실제 데이터를 분석한 결과 놀라운 위험 패턴이 나타났으며, 이는 치료가 최적으로 적용되지 않을 수 있음을 시사합니다. 셋째, 이 연구는 치료 기준을 지속적으로 재평가하여 치료 결과를 개선하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 이는 치료 기준을 연속적인 위험 데이터와 일치시키는 것을 포함합니다.

연구자들은 보다 세분화된 위험 평가 방법의 필요성을 강조하며, 환자 치료의 복잡성을 간과할 수 있는 AI 모델에만 의존하지 말 것을 경고합니다. 그들은 임상 실습에서 편향을 식별하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있는 투명하고 해석 가능한 AI 도구의 필요성을 주장합니다. 전반적으로 이 연구는 기준 기반 의사결정이 환자 치료에 미치는 영향을 강조하며, 치료 효율성을 높이기 위해 임상 관행을 개선하는 것이 중요하다고 말합니다.

최근 국제 인공지능(AI) 컨퍼런스의 동료 평가 과정에서 AI 사용에 대한 논란이 일고 있다. Pangram Labs의 분석에 따르면, 다가오는 국제 학습 표현 회의(ICLR)의 동료 평가 중 21%가 전적으로 AI에 의해 생성된 것으로 나타났다. 많은 연구자들은 이러한 평가에서 부정확성과 모호한 피드백과 같은 문제를 지적했다.

연구자 그레이엄 노이빅은 자신의 리뷰에 AI가 사용되었을 가능성을 의심하고 이를 확인하기 위해 도움을 요청했다. Pangram Labs는 거의 20,000개의 제출물을 조사한 결과, 절반 이상에서 AI의 개입 흔적이 발견되었다. 이들은 15,899개의 리뷰가 완전히 AI에 의해 생성된 것으로 표시했으며, 유사한 문제가 있는 199개의 원고를 확인했다.

이러한 발견은 과학자들 사이에서 동료 평가 과정의 신뢰성에 대한 우려를 불러일으켰다. ICLR 조직위원회는 앞으로 평가에서 AI의 잠재적 오용을 방지하기 위해 자동화된 도구를 도입할 계획이다.

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이 글에서는 8x8 이미지 패턴을 활용한 고양이 이미지 생성 방법에 대해 설명합니다. 저자는 512개의 제한된 패턴 사전을 사용하는 것이 효과적일지 의문을 가졌지만, 모델이 인식 가능한 고양이 이미지를 생성한다는 사실을 발견했습니다.

주요 내용으로는, 각 8x8 이미지 패치는 512개의 학습된 패턴을 조합하여 만들어집니다. 이 모델은 이러한 패턴 간의 보간(interpolation)을 통해 예상보다 더 표현력이 풍부한 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 모델은 여러 개의 자기 주의(self-attention) 층을 가진 변환기(transformer) 구조를 사용하여 이미지 패치를 처리하고 LUT에 대한 가중치를 출력합니다.

저자는 다양한 구성으로 실험을 진행했으며, 사전 항목을 제한하거나 특정 행렬 항목에 패널티를 부여하여 패턴의 다양성을 향상시키는 방법을 시도했습니다. 결과적으로 시간이 지남에 따라 개선이 나타났고, 7,000번째 훈련 에포크에서는 모델이 일관되게 좋은 이미지를 생성하게 되었습니다.

앞으로의 실험에서는 동적인 LUT를 만들어 다양한 패턴을 즉석에서 생성하고, 계층적 LUT를 사용하여 서로 다른 이미지 세부 사항을 포착하는 방법을 모색할 예정입니다. 이 연구에서 다양한 접근 방식이 고양이 이미지 생성에 유망한 결과를 가져왔습니다.

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이 글에서는 순수 자바스크립트와 모든 브라우저에서 사용할 수 있는 새로운 URLPattern API를 이용해 간단한 단일 페이지 애플리케이션(SPA) 라우터를 만드는 방법을 설명합니다. 주요 목표는 현재 URL에 따라 다른 컴포넌트를 렌더링하는 것입니다.

URLPattern API는 URL이 특정 패턴과 일치하는지를 테스트하는 데 도움을 줍니다. 이는 어떤 컴포넌트를 표시할지를 결정하는 데 매우 중요합니다. 패턴은 유연하게 정의할 수 있으며, 선택적 부분과 와일드카드를 포함할 수 있습니다.

라우터 구성은 URL 경로를 특정 컴포넌트와 연결하는 구성 객체의 배열을 설정할 수 있습니다. 이러한 구성의 순서가 중요하며, 라우터는 일치하는 항목을 찾기 위해 하나씩 확인합니다.

라우터는 현재 URL에 따라 적절한 웹 컴포넌트를 생성하고 렌더링합니다. 이를 위해 사용자 정의 HTML 요소인 MyRouter가 생성되어 이 로직을 처리합니다.

사용자가 링크를 클릭하면 기본 동작이 방지되고, 라우터는 URL을 업데이트하고 일치하는 컴포넌트를 렌더링하여 페이지 전환을 시뮬레이션합니다. 또한, 라우터는 popstate 이벤트를 사용해 브라우저의 뒤로 가기 및 앞으로 가기 이벤트를 감지하여 히스토리를 탐색할 때 올바른 컴포넌트를 렌더링합니다.

SPA 라우팅이 제대로 작동하려면 서버가 모든 경로에 대해 주요 HTML 파일을 제공하도록 구성되어야 합니다. 이렇게 하면 클라이언트 측 자바스크립트가 라우팅을 처리할 수 있습니다.

라우터 구성을 외부에서 조작하지 못하도록 보호하는 것이 중요합니다. 이를 위해 구성 정보를 비공개로 유지하고 동적 URL 세그먼트만으로 컴포넌트를 렌더링하지 않는 방법이 있습니다.

미래의 개선 사항으로는 동적 세그먼트와 쿼리 매개변수를 처리하는 것, 중첩 라우터를 탐색하는 것 등이 제안되고 있습니다. 사용자 정의 라우터를 만드는 것은 웹 기술을 이해하는 데 교육적이고 유익할 수 있지만, 보안과 기능성에 관한 도전 과제가 있으며, 이는 이미 확립된 프레임워크에서 해결한 부분입니다.

알리바바의 Qwen3-VL은 2025년 9월에 출시된 고급 AI 모델로, 긴 동영상 처리, 이미지 기반 수학 문제 해결, 문서 이해에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델은 2시간 분량의 동영상을 분석하고 특정 장면을 정확하게 찾아내며, 테스트에서 99.5%의 정확도를 기록했습니다. Qwen3-VL은 시각적 수학 및 문서 이해와 관련된 다양한 벤치마크에서 GPT-5와 Gemini 2.5 Pro와 같은 경쟁 모델들을 능가합니다.

Qwen3-VL의 주요 특징으로는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 있습니다. 한 번에 최대 256,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 또한, 39개 언어에서 문서 이해와 텍스트 인식 관련 벤치마크에서 높은 성과를 내며, 전문적인 작업에서도 우수한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 10,000개의 GPU를 사용하여 1조 개의 토큰으로 훈련되어 다양한 데이터 소스에서 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

Qwen3-VL은 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되어 있어 오픈 소스 커뮤니티에서의 추가 개발을 장려합니다. 전반적으로 Qwen3-VL의 능력은 다중 모달 AI 분야에서 강력한 경쟁자로 자리 잡고 있습니다.

Django 6.0에서는 django.tasks라는 새로운 내장 배경 작업 프레임워크를 도입했습니다. 하지만 이 프레임워크는 Celery나 Huey와 같은 기존 솔루션을 대체하지는 않습니다. django.tasks는 작업을 생성하고 큐에 추가할 수 있도록 하지만, 작업을 실행하기 위해서는 외부 서비스나 프로세스가 필요합니다.

django.tasks의 주요 목표는 다양한 작업 큐 구현을 위한 통합 API를 제공하는 것입니다. 간단한 예제로는 ntfy.sh를 사용하여 장치에 알림을 보내는 프로젝트가 있습니다. 시작하려면 사용자가 계정을 만들고, 주제를 설정한 후, HTTP 요청을 통해 알림을 보내야 합니다.

새로운 프레임워크의 주요 특징은 다음과 같습니다.

작업 정의는 데코레이터(@task)를 사용하여 수행할 수 있으며, 이를 통해 작업을 django.tasks.Task 클래스의 일부로 만들 수 있습니다. 이러한 작업은 enqueue 메소드를 사용하여 실행해야 하며, 이를 통해 직접 호출하는 실수를 방지할 수 있습니다.

Django 6.0에는 기본 백엔드인 ImmediateBackend와 DummyBackend가 포함되어 있지만, 작업을 직접 실행하지는 않습니다. 사용자는 작업 실행을 처리하기 위해 데이터베이스 기반의 작업자를 구현할 수 있습니다.

작업 관리를 위해 개발자는 작업 시도와 결과를 추적하는 모델을 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 기본적인 재시도 로직을 지원하지만, 작업을 연결하는 것과 같은 복잡한 오케스트레이션은 지원하지 않습니다.

프레임워크는 내장 작업자를 제공하지 않지만, 개발자가 자신의 작업자를 만들 수 있도록 허용합니다. 작업자는 작업을 수락하고 처리하며, 작업의 상태(성공, 실패, 재시도 준비)를 관리할 수 있습니다.

전반적으로 django.tasks는 작업 관리를 위한 간소화된 인터페이스를 제공하지만, 복잡한 사용 사례에는 기존 작업 큐에서 제공하는 고급 기능이 여전히 필요할 수 있습니다.

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단순히 인공지능(AI)을 무질서한 비즈니스 프로세스에 추가한다고 해서 개선되는 것은 아니다. 오히려 비효율성을 더 빠르게 만들어줄 뿐이다. 많은 기업들이 AI가 구조적인 문제를 마법처럼 해결해줄 것이라고 잘못 생각하지만, AI는 속도를 높이는 도구일 뿐 지능을 높여주지는 않는다. AI를 효과적으로 활용하려면 명확하고 구조화된 프로세스가 필요하다. 특히 이메일이나 문서와 같은 비구조적 데이터를 다룰 때 더욱 그렇다.

AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 먼저 비즈니스의 워크플로우를 정의하고 최적화해야 한다. 이는 문제 발생 지점을 이해하고, 비구조적 데이터에서 무엇을 추출해야 하는지, 그리고 통찰력을 기존 시스템에 어떻게 통합할지를 파악하는 과정을 포함한다. 핵심은 기업들이 AI를 적용하기 전에 프로세스를 개선하는 데 집중해야 한다는 것이다. AI는 이미 존재하는 것을 강화할 뿐이므로, 강력한 비즈니스 프로세스가 AI를 효과적으로 활용하는 데 필수적이다.

Skald는 사용자 개인정보 보호를 최우선으로 하여 데이터를 제3자에게 전송하지 않는 자가 호스팅 가능한 솔루션으로 설계되었습니다. 대형 언어 모델(LLM)이 발전함에 따라 개인정보 보호를 중시하는 조직들은 데이터 프라이버시 약속을 지키면서도 고급 모델에 접근할 수 있게 되었습니다.

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다. 벡터 데이터베이스, 벡터 임베딩 모델, LLM, 그리고 선택적으로 리랭커와 문서 파싱 도구가 포함됩니다.

로컬 RAG 시스템을 구축할 때, 조직은 상용 도구를 로컬 대안으로 교체해야 합니다. Skald는 이를 위해 오픈 소스 기술을 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재 Skald는 다음과 같은 기술을 사용하고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 Postgres와 pgvector를 사용하고, 벡터 임베딩은 기본적으로 Sentence Transformers를 사용합니다. LLM은 사용자가 직접 설정해야 하며, GPT-OSS 20B로 테스트되었습니다. 리랭커는 기본적으로 Sentence Transformers의 크로스 인코더를 사용하고, 문서 파싱은 Docling을 활용합니다.

Skald의 설정은 단 8분이 걸렸으며, 초기 테스트 결과 특정 쿼리에 대해 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 그러나 비영어 쿼리와 여러 문서에서 정보를 집계하는 데는 여전히 어려움이 있습니다.

다양한 테스트 결과에 따르면, 기본 모델은 영어 포인트 쿼리에는 잘 작동하지만, 모호하거나 다국어 질문에는 어려움을 겪고 있습니다. 더 발전된 다국어 설정이 전반적으로 더 나은 결과를 보여주었습니다.

Skald는 로컬 RAG 설정을 개선하고 오픈 소스 모델에 대한 더 많은 벤치마크를 발표할 계획입니다. 안전한 환경에서 AI 도구가 필요한 조직들은 협업을 위해 연락해 주시기 바랍니다.

지안-카를로 로타의 "내가 배우고 싶었던 열 가지 교훈"에서 인용된 내용은 모든 수학자가 반복적으로 사용하는 소수의 기술이나 "트릭"에 의존한다는 점을 강조합니다. 이 논의는 이러한 트릭이 무엇인지에 대한 질문을 제기하며, 유명한 수학자들도 각자 개인화된 방법을 가지고 있다는 것을 시사합니다.

참여자들은 수학자들이 많은 개념을 알고 있지만, 실제로는 자신이 가장 편안하게 느끼는 제한된 범위의 기술을 사용하는 경향이 있다는 점을 강조합니다. 언급된 몇 가지 트릭의 예로는 이중 합계에서 합의 순서를 바꾸거나 특정 부등식을 적용하는 것이 있습니다. 이러한 방법들은 문제를 크게 단순화하고 새로운 통찰을 이끌어낼 수 있습니다.

전반적으로 이 대화는 몇 가지 핵심 기술을 이해하고 마스터하는 것이 수학에서 성공하는 데 필수적이라는 점을 시사합니다.

이 모델은 1024차원 복소 공간에서 작동하며, 마흐-젠더 메쉬라는 특별한 광학 장치가 32개 층으로 구성되어 있습니다. 텍스트 생성 확률을 계산하는 데는 본 규칙이라는 방법을 사용합니다. 주목 메커니즘과 같은 복잡한 기능이 없어도, 이 모델은 표준 소비자 GPU에서 1.8시간도 안 되는 훈련으로 일관된 짧은 이야기를 만들어낼 수 있습니다. 이는 프로젝트의 첫 번째 단계이며, 다음 단계에서는 AliExpress에서 구입한 50달러 상당의 광학 장비를 사용하여 실제 구현을 진행할 예정입니다.