이 편지는 오라클이 자바스크립트 상표를 통제하고 있는 문제를 다루고 있습니다. 편지에서는 이 상표가 포기된 상태이며, 기술 커뮤니티에서 혼란을 초래하고 있다고 주장합니다. 자바스크립트는 널리 사용되고 있으며 일반적인 용어가 되었지만, 오라클은 선 마이크로시스템즈를 인수하면서 상표를 취득했음에도 불구하고 이를 적극적으로 사용하거나 권리를 행사하지 않았습니다.

저자는 오라클이 자바스크립트 상표를 제품에 사용하지 않고, 수백만 명이 오라클의 개입 없이 "자바스크립트"라는 용어를 일반적으로 사용하고 있다는 점을 들어 이 상표가 포기된 것으로 간주되어야 한다고 설명합니다. 편지에서는 오라클에게 상표를 공공 영역으로 풀어주어 법적 제한 없이 자유롭게 사용할 수 있도록 해줄 것을 요청하고 있습니다. 만약 오라클이 행동하지 않을 경우, 저자들은 상표 취소를 위한 법적 도전을 계획하고 있습니다. 이들은 개인과 단체를 포함한 다른 이들의 지지를 촉구하며, 이 행동을 추진하기 위해 법적 지원을 요청하고 있습니다.

이 글에서는 투명한 리더십이 서번트 리더십보다 더 효과적이라고 주장합니다. 팀을 관리한 경험이 있는 저자는 서번트 리더십이 마치 '컬링 육아'와 같다고 표현합니다. 여기서 리더는 팀의 장애물을 제거해 주지만, 이는 단기적으로는 편안함을 제공할 수 있지만 결국 팀이 리더에게 의존하게 만들고, 리더가 없을 때 도전에 대비하지 못하게 합니다.

대신 저자는 투명한 리더십 모델을 제안합니다. 이 모델은 팀원들을 코칭하고 가르치는 것, 사람들을 연결하고 협업을 촉진하는 것, 체계적인 문제 해결을 장려하는 것, 조직의 가치를 명확히 하여 팀원들이 일관된 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것, 팀원들이 리더십 역할을 맡을 수 있도록 자신의 개입을 줄이는 것, 그리고 원활한 전환을 위해 지속적으로 후임자를 교육하는 것을 포함합니다.

이 글은 관리자가 더 이상 필요하지 않게 되면 불필요한 업무나 관료제를 만들지 말고, 기술적인 업무로 돌아가 자신의 기술을 유지하며 팀의 존경을 받는 것이 중요하다고 제안합니다.

저자는 구글에서 수석 엔지니어로 일한 경험을 바탕으로, 자신의 업무 접근 방식과 빅테크에서 고도의 가시성을 가진 엔지니어로서의 도전 과제를 이야기하는 숀 고데케의 접근 방식을 비교합니다. 고데케는 변화하는 비즈니스 우선순위와 '스포트라이트'에 적응할 필요성을 강조하는 반면, 저자는 장기적인 시스템 관리와 안정성에 더 중점을 둡니다.

저자가 일하는 개발 도구와 인프라 환경은 제품 팀과는 다른 성공 기준을 가지고 있습니다. 저희 팀은 아래에서 위로 올라가는 방식으로 운영되며, 경영진의 지시보다 엔지니어의 피드백을 우선시합니다.

저자는 시스템에 오랫동안 머물면서 깊은 맥락을 이해하게 되어 문제 해결과 혁신이 더 용이해진다고 설명합니다. 이는 빠른 반복이 이루어지는 제품 개발의 혼란스러운 성격과 대조적입니다. 저자는 신뢰를 구축하는 것이 중요하다고 강조하며, 이를 통해 품질을 저해할 수 있는 고가시성 프로젝트에 '아니오'라고 말할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 사용자와의 장기적인 관계는 그들의 작업에 대한 강력한 지지를 만들어냅니다.

저자는 경영진의 가시성보다는 도구의 유용성, 중요성, 규모와 같은 다른 성공 지표에서 가치를 찾습니다. 이러한 지표들은 엔지니어링 성공에 대한 그들의 영향을 보여줍니다. 저자는 스포트라이트 밖에서 정체될까 두려움을 느끼지만, 깊은 기술적 소유와 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 장기적으로 더 보람될 수 있다고 주장합니다.

결국 저자는 즉각적인 인정을 추구하기보다는 지속 가능한 시스템 구축에 중점을 둔 경력 경로를 지지하며, 의미 있는 영향력은 자신의 작업에서 깊이와 인내에서 비롯된다고 제안합니다.

이 글에서는 Clojure에서 효율적인 데이터 관리를 위해 기능적인 Quadtree 데이터 구조를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 특히 지도나 그래픽과 같은 애플리케이션에서 고해상도 영역을 렌더링하는 데 중점을 두고 있습니다.

Quadtree는 2D 공간을 더 작은 영역으로 나누는 트리 구조입니다. 이를 통해 필요한 곳에 세부 정보를 최적화하고, 다른 곳에서는 자원을 절약할 수 있습니다. 전통적인 명령형 방법과는 달리, 이 접근법은 함수형 프로그래밍 스타일로 Quadtree를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이 방식은 각 노드를 수동으로 관리하지 않고도 전체 트리를 빠르게 재구성할 수 있습니다.

구현 단계는 다음과 같습니다. 먼저 카메라나 마우스의 위치를 읽고, 현재 노드의 크기가 적절한지 확인합니다. 만약 적절하지 않다면, 해당 노드를 네 개의 더 작은 노드로 나누고 이 과정을 반복합니다. Quadtree는 경계와 중심으로 정의된 노드로 구성되어 있으며, 거리 계산을 통해 추가 분할이 필요한지를 판단할 수 있습니다.

이 논문에서는 Quadtree를 실시간으로 시각화하는 방법도 설명합니다. 사용자가 움직일 때 화면이 깜박이지 않고 일관된 색상을 유지하며 업데이트되도록 합니다. 함수형 구현은 간결하고 관리하기 쉬워 명확성과 효율성을 강조합니다. 저자는 코드의 컴파일과 테스트를 쉽게 할 수 있도록 Shadow-cljs를 사용하는 것도 언급합니다.

전반적으로 이 글은 사용자 초점에 따라 가변적인 세부 정보가 필요한 애플리케이션에서 기능적인 Quadtree를 사용하는 이점을 보여줍니다. 코딩 과정과 시각화 측면 모두를 강조하고 있습니다.

최근 연구자들은 볼리비아의 대단층호수 지역에서 고대의 공학 및 농업 관행을 발견했습니다. 이 지역은 생물 다양성과 문화유산이 풍부하며, 원주율 사회가 수세기 동안 습기 있는 환경에 적응하기 위해 고상 농장과 수로 같은 기술을 사용해 형성되었습니다.

발굴 작업을 통해 600년부터 1400년까지의 거주 흔적이 발견되었으며, 복잡한 수자원 관리와 물고기, 파충류, 다양한 식물을 포함한 다양한 식단의 증거가 확인되었습니다. 현재 카유바바와 모비마와 같은 지역 원주율 공동체는 이러한 생물문화유산을 지키기 위해 과학자들과 협력하며 환경 보호와 지식 공유에 힘쓰고 있습니다.

이 연구 결과는 이러한 공동체가 오랫동안 사용해온 지속 가능한 토지 이용 관행의 중요성을 강조합니다. 이는 현대의 보존 및 환경 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 전통을 보호하는 것은 기후 변화와 산림 파괴에 직면한 회복력과 지속 가능성에 대한 통찰을 제공하기 때문에 매우 중요합니다.

이 기사는 혼다 K 시리즈 엔진에 대해 다루고 있습니다. 이 엔진은 신뢰성, 성능, 효율성 덕분에 거의 25년 동안 생산되고 있습니다. 2001년에 소개된 K 시리즈는 더 엄격한 배출가스 기준을 충족하고 열 효율성을 개선하면서 이전 엔진 계열을 대체했습니다. 혼다는 이 엔진을 경량 소재와 i-VTEC 시스템과 같은 첨단 기술로 설계하여 성능을 향상시켰습니다.

K20C는 최신 버전으로, 효율성과 현대 배출가스 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이 엔진은 더 높은 압력을 견딜 수 있도록 강화된 구조를 가지고 있어 내구성을 높였습니다. 또한, K 시리즈는 레이싱에서도 인기가 있으며, 힘든 조건에서도 신뢰성과 성능으로 잘 알려져 있습니다.

혼다가 하이브리드 기술로 전환하고 있지만, K 시리즈는 가솔린 모델에 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 엔진은 적응력이 뛰어나고 검증된 성능 덕분입니다. 혼다는 향후 하이브리드 모델에 이 엔진을 통합할 계획을 가지고 있어, 자동차 시장에서의 지속적인 중요성을 보장하고 있습니다.

Postgres는 WebAssembly(WASM)로 제작된 경량 버전을 가지고 있으며, 압축했을 때 크기가 3MB도 되지 않습니다.

삼성 반도체가 자회사인 삼성전자의 RAM 주문을 거부했습니다. 이는 AI 산업의 수요로 인해 RAM 가격이 급등했기 때문입니다. 이 현상은 '칩플레이션'이라고 불리며, 스마트폰 제조업체들에게 어려움을 주고 있습니다. 이제 이들은 공급 계약을 더 자주 체결해야 하고, 가격도 더 높아지고 있습니다. 이러한 상황은 삼성의 스마트폰과 기타 전자제품 가격 상승으로 이어질 것으로 보입니다. 최근 메모리 가격이 세 배로 증가했으며, 이러한 비용은 2026년 이후에도 계속 오를 것으로 예상되고 있습니다. 이로 인해 전체 전자 시장에 영향을 미칠 것으로 보입니다.

유럽 자유 소프트웨어 재단(FSFE)은 X(구 트위터) 계정을 삭제했다고 발표했습니다. 이들은 해당 플랫폼이 더 이상 자신의 가치와 일치하지 않기 때문이라고 설명했습니다. FSFE는 처음에 X를 사용하여 자유 소프트웨어를 홍보하고 그 혜택을 잘 모르는 사람들과 소통했습니다. 그러나 일론 머스크가 인수한 이후, 이 플랫폼은 점점 더 적대적인 환경이 되었고, 잘못된 정보와 증오 발언이 넘쳐나고 있습니다. FSFE는 현재의 환경과 X에서의 개인 정보 보호 문제에 대해 우려하고 있으며, 이로 인해 떠나기로 결정했습니다. 이들은 다른 플랫폼에서도 활동을 계속하여 더 많은 사람들에게 다가가고, 사용자 통제와 분산화를 지향하는 페디버스에 지지자들이 참여하도록 권장하고 있습니다. FSFE의 최신 소식은 마스토돈과 피어튜브에서 확인할 수 있습니다.

당신은 서버와 데이터에 대한 완전한 통제권을 가지고 있습니다. 비용은 예측 가능하며 개별 요청에 따라 달라지지 않습니다. 특정 공급업체나 플랫폼에 종속될 위험이 없습니다. SSH를 통해 기계에 접근할 수 있으며, 일반적인 디버깅 도구를 사용할 수 있습니다.

MTXT는 음악 정보를 표현하기 위한 간단한 텍스트 형식으로, 사용자가 특별한 소프트웨어 없이도 음악 데이터를 작성, 읽기 및 편집할 수 있게 해줍니다.

MTXT의 주요 특징 중 하나는 비트 기반 타이밍입니다. 이벤트는 소수점 표기를 사용하여 비트를 나타내므로 타이밍을 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 3.25는 4/4 박자에서 3개의 4분음표와 1개의 16분음표를 의미합니다. 또한 사용자 친화적인 구조를 가지고 있어 각 이벤트가 새로운 줄에 위치하므로 텍스트 편집기로 쉽게 수정할 수 있습니다. 익숙한 음표 이름을 사용하고 사용자 정의 별칭도 허용합니다.

MTXT는 매끄러운 전환을 지원하여 볼륨이나 템포와 같은 매개변수를 점진적으로 변화시킬 수 있습니다. 실시간으로 음악 이벤트를 스트리밍하고 적응할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다. 미세 조정이 가능하여 음을 세밀하게 조정하거나 대체 조율 시스템을 사용할 수 있습니다. 이벤트는 어떤 순서로든 작성할 수 있으며, 재생 전에 정렬됩니다. MIDI와 호환되어 MIDI와 MTXT 형식 간의 변환도 가능합니다. 또한 많은 채널과 사용자 정의 매개변수를 지원하여 미래에도 유용하게 사용할 수 있습니다.

기본 예시 파일에는 제목과 저자와 같은 메타데이터가 포함되어 있으며, 음표 별칭을 정의하고 템포를 설정하며 재생할 음과 화음, 볼륨 조절을 지정합니다. MTXT 파일을 파싱하기 위한 Rust 라이브러리와 MIDI와 MTXT 형식 간의 변환을 위한 명령줄 도구도 포함되어 있습니다.

변환 과정에서 사용자는 다양한 음악적 변환을 적용할 수 있으며, 예를 들어 음을 전조하거나 타이밍을 양자화하는 등의 작업이 가능합니다. MTXT 파일은 버전 선언으로 시작하며, 선택적인 메타데이터와 이벤트가 뒤따릅니다. 주석을 포함할 수 있으며, 타이밍은 비트로 지정됩니다.

형식은 음표, 제어 변화, 볼륨, 템포 등을 위한 명확한 명령을 사용하여 음악 재생과 효과에 대한 세부적인 제어를 가능하게 합니다. 전환은 매개변수를 시간에 따라 부드럽게 조정하도록 정의되어 음악적 표현을 향상시킵니다. 이 형식은 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

전반적으로 MTXT는 일반 텍스트를 사용하여 음악 데이터를 다루는 접근 가능하고 유연한 방법을 제공합니다.

커스텀 엘리먼트는 웹 플랫폼의 간단한 기능으로, 자신만의 HTML 태그를 만들어 특정 동작을 정의할 수 있게 해줍니다. Rails에서 Hotwire를 사용해본 경험이 있다면, 이미 <turbo-frame>와 <turbo-stream> 같은 커스텀 엘리먼트를 접해보았을 것입니다.

이 글에서는 커스텀 엘리먼트가 무엇인지, Stimulus 컨트롤러와의 차이점, 그리고 커스텀 엘리먼트를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 간단한 카운터 예제와 서버 응답을 기다리지 않고 즉시 업데이트되는 낙관적인 폼의 복잡한 예제를 제공합니다.

커스텀 엘리먼트는 특정 동작을 가진 HTML 태그를 정의할 수 있게 해줍니다. 이는 Shadow DOM과 템플릿을 포함하는 웹 컴포넌트 표준의 일부입니다. 커스텀 엘리먼트를 만들기 위해서는 클래스를 정의하고, 이를 브라우저에 등록한 후, HTML에서 새로운 태그를 사용할 수 있습니다.

간단한 커스텀 엘리먼트는 메시지를 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

class HelloWorld extends HTMLElement {
  connectedCallback() {
    this.textContent = "Hello from a custom element 👋";
  }
}
customElements.define("hello-world", HelloWorld);

이렇게 정의한 후, HTML에서 <hello-world></hello-world>를 사용할 수 있습니다. 커스텀 엘리먼트는 일반 HTML 요소처럼 속성을 읽을 수 있으며, attributeChangedCallback을 사용해 이러한 속성의 변화에 반응할 수 있습니다.

커스텀 엘리먼트와 Stimulus는 비슷한 생명주기 메서드를 가지고 있지만, 상태와 이벤트를 처리하는 방식에서 차이가 있습니다. 커스텀 엘리먼트는 표준 DOM 메서드를 사용하고, Stimulus는 규칙에 의존합니다.

인터랙티브한 카운터를 만들기 위해 커스텀 엘리먼트를 사용하여 클릭할 때마다 숫자가 증가하는 기능을 구현할 수 있습니다. 또한, 낙관적인 폼은 제출 즉시 UI를 업데이트하여 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공합니다. 만약 폼 제출이 실패하더라도 오류 메시지를 표시할 수 있습니다. 이 폼 구조는 서버 응답과의 통합을 쉽게 해줍니다.

커스텀 엘리먼트는 애플리케이션 전반에서 재사용할 수 있어, 다양한 폼과 컴포넌트에서 일관된 기능을 제공할 수 있습니다. 이 글은 개발자들이 Rails에서 인터랙티브 웹 애플리케이션을 구축하는 강력한 도구로서 커스텀 엘리먼트를 탐색해보기를 권장합니다. 코드 예제는 GitHub에서 참고할 수 있습니다.

월러스는 대량의 데이터를 신뢰성 있게 처리할 수 있도록 설계된 고성능 메시지 스트리밍 플랫폼입니다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같습니다.

자동 부하 분산 기능이 있어 작업량을 효율적으로 분배하기 위해 세그먼트의 리더십을 순환합니다. 또한, 세 개 이상의 노드에서 Raft 합의 알고리즘을 사용하여 데이터 무결성을 보장하는 내결함성을 갖추고 있습니다. 클라이언트는 어떤 노드에든 연결할 수 있으며, 요청이 자동으로 적절한 노드로 전달됩니다. 밀봉된 세그먼트를 통해 업데이트 중에도 데이터를 이동하지 않고도 모든 복제본에서 과거 데이터를 읽을 수 있습니다. 리눅스에서 io_uring을 활용하여 빠른 데이터 처리를 지원하는 고성능 저장소를 제공합니다.

아키텍처 측면에서, 생산자와 소비자는 데이터 작업을 위해 어떤 노드에든 연결할 수 있으며, 시스템이 요청 라우팅을 자동으로 관리합니다. 각 노드는 요청 라우팅을 위한 컨트롤러, 합의를 위한 Raft 엔진, 복제된 클러스터 메타데이터, 데이터 관리를 위한 저장 엔진을 포함하고 있습니다.

명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 클라이언트와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, 주제를 생성하려면 REGISTER logs, 메시지를 보내려면 PUT logs "hello world", 메시지를 읽으려면 GET logs, 주제 상태를 확인하려면 STATE logs, 메트릭을 조회하려면 METRICS 명령을 사용할 수 있습니다.

구성 가능한 설정에는 노드 식별자, 저장 디렉토리, Raft 및 클라이언트 연결을 위한 네트워크 포트가 포함됩니다. 다양한 시나리오를 위한 포괄적인 테스트 스위트를 포함하고 있으며, 노드 실패 복구 및 동시 쓰기와 같은 상황에서 성능을 검증합니다. 성능 벤치마크 결과는 다른 시스템에 비해 높은 쓰기 및 읽기 처리량을 보여줍니다.

월러스는 데이터 일관성과 정확성을 보장하기 위한 공식 사양을 갖추고 있어 동시 조건에서도 신뢰할 수 있는 작업을 검증합니다. 또한, 월러스는 간단한 임베디드 애플리케이션을 위한 러스트 라이브러리로도 사용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 기여를 받을 수 있으며 MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여되어 있습니다. 월러스는 효율적인 메시지 스트리밍 기능과 견고한 아키텍처로 현대 데이터 중심 애플리케이션에 적합한 시스템입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 배 시뮬레이션을 디버깅하는 과정에서 특정 설정(‘스위치 멀리 씨드’라고 불리는)에서 긴 보트에 문제가 있음을 발견했습니다. 이 문제는 단순한 버그가 아니라 시뮬레이션 자체의 실제 문제일 가능성이 있다고 의심하고 있습니다. 특히 65532M에서 86663M 사이의 특정 시간 동안 일부 요소가 사라지는 현상에 주목하고 있습니다. 저자는 이 문제가 떠돌이 글라이더 때문인지, 아니면 시뮬레이션 오류인지 확신하지 못하고 있습니다.

저자는 배가 생성하는 글라이더가 시뮬레이션에 간섭을 일으켜 디버깅을 복잡하게 만든다고 언급했습니다. 여러 번 씨드를 조정해 보았지만, 프로젝트를 마무리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 작업을 완료하는 데 약 하루가 필요할 것으로 예상하지만, 디버깅 과정이 길고 복잡해 힘들어하고 있습니다.

디버깅은 스위치 멀리 씨드에 크게 의존하고 있으며, 완성된 배를 플레이하는 것은 간단하지만 시뮬레이션 환경에서의 디버깅은 시간이 많이 소요됩니다. 저자는 시뮬레이션 속도를 높이기 위한 방법을 사용하고 있지만, 특정 글라이더 흐름이 문제를 더욱 복잡하게 만든다고 인정했습니다. 최종 시뮬레이션 설정은 특정 지점(세대 46000M) 이후에는 문제가 없음을 보여주며, 이는 글라이더를 시뮬레이션에 공급하는 방법이 그 단계 이후로는 효과적임을 나타냅니다.

무한급수 1/4 + 1/16 + 1/64 + 1/256 + …는 약 200년경 아르키메데스에 의해 발견된 결과로, 총합이 1/3이 됩니다. 이 사실은 두 가지 방법으로 시각적으로 설명할 수 있습니다.

첫 번째 방법은 단위 정사각형을 이용하는 것입니다. 이 정사각형 안에서 검은색 정사각형의 면적(1/4, 1/16 등)을 합치면 1/3이 되며, 이는 흰색과 회색 면적과 균형을 이룹니다.

두 번째 방법은 삼각형을 사용하는 것입니다. 가장 큰 삼각형의 면적이 1이라면, 검은색 삼각형(1/4, 1/16 등)의 면적도 합쳐서 1/3이 되며, 이 역시 다른 색의 면적과 균형을 이룹니다.

이러한 시각적 증명은 검은색 도형의 면적이 전체 면적의 1/3에 해당함을 보여줍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

사투르는 인공지능(AI)을 활용하여 금융 서비스를 혁신하고 있으며, 10억 명에게 접근 가능한 금융 조언을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 금융 상담사를 위한 신뢰할 수 있는 운영 체제를 구축하고 있으며, 빠른 실행과 지속적인 학습에 중점을 두고 있습니다.

선임 AI 엔지니어로서 귀하는 상담 플랫폼을 지원하는 주요 AI 기능에 대한 전적인 책임을 맡게 됩니다. 이 역할은 강력한 소프트웨어 엔지니어링 기술과 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 깊은 이해를 요구합니다.

주요 책임으로는 AI 기능의 전체 생애 주기를 관리하고, 안전 조치와 철저한 모니터링을 갖춘 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. 또한, 성능과 신뢰성을 보장하기 위한 평가 전략을 개발하고, 금융 요구 사항을 실행 가능한 계획으로 변환하기 위해 분야 전문가와 협력해야 합니다. 고품질의 파이썬 코드를 작성하고 코드 리뷰에 참여하여 엔지니어링 기준을 유지하는 것도 중요합니다.

자격 요건으로는 5년 이상의 엔지니어링 경험이 필요하며, 그 중 최소 3년은 생성적 AI와 관련된 영향력 있는 제품에 집중해야 합니다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템과 자동화된 평가 프레임워크 구축에 대한 전문성이 요구되며, 불확실성을 헤쳐 나갈 수 있는 강한 책임감과 파이썬 및 현대 개발 관행에 대한 숙련도가 필요합니다.

사투르의 핵심 가치는 신뢰할 수 있고 설명 가능한 시스템을 구축하는 것, 지속적인 품질 개선에 집중하는 것, 데이터와 피드백을 통해 의사 결정을 안내하는 것, 복잡한 금융 문제를 해결하기 위해 대담한 행동을 취하는 것, 고객의 필요를 우선시하고 사용자의 성공을 보장하는 것입니다.

내 집을 구매할 때, 한 대형 은행은 7%의 모기지 이자율을 제시했지만, 지역 신용 조합은 같은 모기지에 대해 5.5%라는 훨씬 낮은 이자율을 제공했습니다. 처음에는 이 사실이 놀라웠지만, 대부분의 모기지가 정부에서 구매하는 유사한 상품이라는 것을 알게 되면서 이해하게 되었습니다. 은행의 높은 이자율은 주로 광고와 마케팅 비용 때문입니다. 반면, 비영리인 신용 조합은 마케팅에 많은 비용을 들이지 않기 때문에 더 낮은 이자율을 제공할 수 있지만, 많은 사람들은 이 사실을 잘 모릅니다.

더 나은 모기지 이자율을 찾는 데 도움을 주기 위해, 저는 120개 이상의 신용 조합의 이자율을 국가 평균과 비교할 수 있는 대시보드를 만들었습니다. 이 대시보드는 대출 유형 필터링, 상환 계산기, 신용 조합의 이자율 페이지 링크와 같은 기능을 포함하고 있습니다. 현재 신용 조합의 평균 이자율은 5.91%로, 국가 평균인 6.23%와 비교할 때 약 500,000달러 대출에 대해 약 37,000달러의 이자를 절약할 수 있습니다.

저는 Python과 Svelte를 사용하여 이 대시보드를 만들었으며, 광고나 회원가입 없이 무료로 제공됩니다. 대시보드의 작동 방식에 대한 질문이나 추가할 신용 조합에 대한 제안이 있다면 언제든지 환영합니다.

Ghostty는 이제 비영리 단체인 해크 클럽의 지원을 받아 자선 프로젝트로 운영됩니다. 이 파트너십은 법적 및 재정적 감독을 제공하여 Ghostty가 계속해서 무료로 오픈 소스 상태를 유지할 수 있도록 합니다.

비영리로 전환한 결정은 지속 가능한 발전을 추구하고, 잘못된 관리나 이익 추구에 대한 우려를 방지하기 위한 것입니다. 비영리 구조는 프로젝트의 목표와 자금이 공공의 이익을 위해 보호되도록 보장합니다.

기술적인 측면에서는 Ghostty에 변화가 없으며, 목표와 라이선스는 그대로 유지됩니다. 그러나 이제 미국에서 세금 공제를 받을 수 있는 기부를 받을 수 있어 새로운 자금 조달 기회가 열립니다. 재정 거래는 투명하게 이루어지며, 프로젝트의 지적 재산권은 해크 클럽이 소유하게 됩니다.

해크 클럽은 기부금의 7%를 받아 행정 비용을 충당하고 더 넓은 미션을 지원합니다. 또한, 개인 기부로 15만 달러가 해크 클럽의 이니셔티브를 추가로 지원할 것입니다.

Ghostty의 개발을 지속하기 위해 기부가 권장됩니다. 모든 자금은 프로젝트의 필요와 커뮤니티를 위해 사용되며, 투명성과 공공의 이익을 보장합니다. 더 많은 정보는 Ghostty 웹사이트에 전용 페이지가 마련되어 있습니다.

마이크로소프트가 유럽연합에서 비영리 단체인 에코의 고소를 받고 있습니다. 이 고소는 마이크로소프트가 이스라엘 군의 감시에 사용된 팔레스타인 데이터 를 불법적으로 저장했다는 내용을 담고 있으며, 이는 EU의 데이터 보호 법규를 위반했을 가능성이 있습니다. 현재 아일랜드에 본사를 둔 마이크로소프트의 유럽 본부가 있는 아일랜드 데이터 보호 위원회가 이 고소를 검토하고 있습니다.

에코는 마이크로소프트가 개인 데이터를 불법적으로 처리하여 이스라엘 군의 감시를 가능하게 했다고 주장하고 있습니다. 이는 이스라엘 방위군이 마이크로소프트의 애저 클라우드 서비스를 사용해 가자 지구와 서안 지구에서의 대규모 감시 데이터를 저장했다는 보고서에 따른 것입니다. 이 보고서 이후 마이크로소프트는 이스라엘 군의 일부 클라우드 서비스 접근을 제한했습니다.

마이크로소프트는 고객이 자신의 데이터를 소유하고 있으며, 이스라엘 군이 데이터를 전송한 것은 그들의 선택이라고 응답했습니다. 문제가 된 데이터는 아일랜드와 네덜란드에 저장되어 있으며, 이는 소비자 데이터를 보호하기 위한 EU의 엄격한 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 적용을 받습니다.

죄송하지만, 외부 콘텐츠에 접근할 수 없습니다. 제공하신 링크를 포함해서요. 요약하고 싶은 텍스트나 주요 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

민주주의에서는 중요한 정책 결정이 대체로 다수의 지지를 필요로 하며, 이에 따라 엘리트들은 대중의 지지를 얻어야 합니다. 전통적으로 엘리트들은 교육과 미디어를 통해 여론에 영향을 미쳤습니다. 그러나 인공지능(AI)의 발전으로 대중의 의견을 형성하는 것이 더 쉽고 저렴해졌습니다. 이 새로운 기술은 엘리트들이 정책에 대한 사람들의 생각을 전략적으로 조정할 수 있게 해줍니다.

모델에 따르면, 한 엘리트 집단이 권력을 쥐고 있을 때, 그들은 사회에서 더 극단적인 의견을 만들어내는 경향이 있습니다. 설득 기술이 발전함에 따라 이러한 극단화는 더욱 심화됩니다. 두 개의 대립하는 엘리트가 권력을 번갈아 가질 때, 같은 기술이 더 통합된 의견을 이끌어내어 경쟁자가 대중의 감정을 변화시키기 어렵게 만듭니다.

전반적으로, 저렴한 설득 도구가 등장하면서 극단화는 단순한 사회적 결과가 아니라 통치의 전략으로 변모하고 있습니다. 이는 AI가 계속 발전함에 따라 민주주의의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

웹에서의 상호운용성은 다양한 브라우저에서 사용자 경험을 향상시킵니다. 현재 주요 브라우저에서 수학 기호의 일관된 표현을 보장하기 위해 MathML의 간소화된 버전인 MathML Core에 대한 작업이 진행되고 있습니다. 이 프로젝트는 Sovereign Tech Fund의 지원을 받아 브라우저 구현을 일치시키고 사용자 경험을 개선하기 위한 기능을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

MathML은 1998년에 도입되었지만, 브라우저 지원의 불일치로 인해 어려움을 겪었습니다. MathML Core는 실용적인 요소에 중점을 두고 신뢰성을 목표로 하고 있습니다. 주요 발전 사항은 다음과 같습니다.

첫째, RTL 미러링 기능이 추가되어 브라우저가 아랍어와 같은 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰는 스크립트를 더 잘 표현할 수 있게 됩니다. 둘째, Math-Shift와 Math-Depth 기능이 도입되어 복잡한 수식의 간격과 크기를 요소의 깊이에 따라 조정하여 시각적으로 개선합니다. 셋째, 지원되지 않는 MathML 요소는 일반 요소로 표시되어 표시 문제를 피할 수 있습니다. 넷째, 수학에 적합한 글꼴을 선택하는 표준화된 접근 방식이 구현되어 시각적 품질이 향상됩니다. 마지막으로, 새로운 CSS 사양이 도입되어 수학 관련 속성에 애니메이션을 적용할 수 있게 됩니다.

앞으로의 계획은 연산자 사전을 정제하고, 간격과 늘림을 개선하며, 브라우저 간 요소의 위치 불일치를 해결하는 것입니다. 이 작업은 다양한 기여자와 조직의 지원을 받아 진행되고 있으며, 웹에서 수학을 더 일관되고 접근 가능하게 만들기 위한 협력적인 노력을 강조하고 있습니다.

2025년에는 프로그래밍이 크게 발전하여 개발자들이 자동화 도구와 복잡한 의존성에 많이 의존하게 되었습니다. 프로그래머들은 이제 JavaScript를 직접 작성하기보다는 자동 수정 기계에 의존해 코드를 생성하는 경우가 많아졌고, 이로 인해 악성 소프트웨어가 포함되는 일이 종종 발생하고 있습니다. VS Code와 같은 인기 있는 도구들은 상당한 자원을 요구하며 기본적인 기능만 수행하고, 코딩과 테스트 과정은 복잡해져 코드 병합과 배포에 몇 시간 또는 며칠이 걸리기도 합니다.

2010년의 과거를 회상하며 탈와르는 Java를 사용했던 시절을 떠올립니다. 그 당시 Java는 더 간단하고 신뢰할 수 있는 프로그래밍 언어였으며, Eclipse와 같은 더 나은 개발 도구들이 있었습니다. 그 시절에는 코딩이 효율적이었고, 테스트는 협력적으로 진행되었으며, 배포도 수월했습니다. 그는 그 시절의 단순함과 신뢰성을 그리워하며 현재 프로그래밍 상태에 불만을 표출합니다. 그는 이러한 하락의 원인 중 일부를 NPM과 React와 같은 JavaScript 프레임워크의 부상으로 보고 있습니다.

탈와르는 더 합리적인 프로그래밍 관행과 의도한 목적에 효과적으로 작동하는 도구로의 회귀를 갈망하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Kea 3.0.0이 출시되었습니다! 이번 버전은 Kea의 첫 번째 장기 지원(Long-Term Support, LTS) 버전으로, 앞으로 더 오랜 기간 동안 업데이트와 지원을 받을 것입니다.

보안 연구자가 10억 달러 규모의 AI 법률 기술 플랫폼인 파일바인에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 이 취약점으로 인해 10만 개 이상의 기밀 파일이 인증 없이 노출되었습니다. 연구자는 2025년 10월 27일 이 문제를 발견하고 즉시 파일바인의 보안 팀에 보고했습니다. 보안 팀은 신속하게 대응하여 2025년 11월 21일까지 문제를 해결했다고 확인했습니다.

연구자는 파일바인 사이트를 탐색하면서 서브도메인 열거라는 기법을 사용해 로딩 페이지로 연결되는 서브도메인을 발견했습니다. 사이트의 코드를 분석한 결과, 법률 규정으로 보호되는 문서를 포함해 법률 사무소의 저장 시스템에서 민감한 파일을 검색할 수 있는 강력한 관리자 토큰에 접근할 수 있는 방법을 찾았습니다.

연구자는 민감한 정보를 다루는 기업에 있어 데이터 보안의 중요성을 강조했습니다. 또한 AI 플랫폼과 데이터를 공유할 때 주의할 것을 경고했습니다. 기사가 발표된 후, 영향을 받은 법률 사무소가 마골리스 PLLC가 아님을 확인했습니다.

8086 마이크로코드 브라우저는 nand2mario가 만든 온라인 도구로, 8086 칩의 마이크로코드를 탐색할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 Andrew Jenner의 원래 마이크로코드에 대한 광범위한 연구와 노트를 바탕으로 제작되었습니다. 브라우저는 각 21비트 마이크로 명령어를 쉽게 읽을 수 있는 형식으로 제공하며, 각 부분에 대한 설명이 포함된 툴팁도 제공합니다. 사용자는 점프 대상을 클릭하고 약 300개의 문서화된 8086 명령어를 탐색할 수 있으며, 이는 해당 마이크로코드로 직접 연결됩니다.

8086 마이크로코드에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 레지스터 ID는 문맥에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 레지스터의 내부 명칭은 칩 설계의 진화로 인해 일관성이 없습니다. 명령 포인터(IP)는 실제로 다음 명령어가 아닌, 미리 가져올 다음 주소를 가리킵니다. 대부분의 산술 명령어는 동일한 네 개의 마이크로 명령어를 사용하며, 단일 마이크로 작업(XI)이 특정 비트에 따라 다양한 산술 작업을 처리합니다.

전반적으로 이 브라우저는 8086 마이크로코드의 복잡한 동작을 이해하고자 하는 사용자에게 접근을 간소화해 줍니다.

마이크로소프트는 AI 에이전트 제품의 판매 목표를 크게 낮췄습니다. 많은 영업사원들이 판매 목표를 달성하지 못했기 때문입니다. 2025년 5월에 AI 에이전트의 새로운 시대를 선언했지만, 기업 고객들은 예상만큼 이 도구들을 구매하지 않고 있습니다. AI 에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 처리하도록 설계되었지만, 이 기술은 고위험 비즈니스 환경에서 신뢰할 수 있는 수준에 이르지 못했습니다.

판매 수치에 따르면, 기업들은 이러한 고급 AI 도구에 투자하는 데 주저하고 있으며, 많은 직원들이 마이크로소프트의 코파일럿보다 ChatGPT와 같은 대안을 선호하고 있습니다. 마이크로소프트는 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 Foundry 제품의 판매 성장 목표도 낮췄습니다. 이는 판매 실적이 좋지 않기 때문입니다.

문제는 현재 AI 기술의 한계에서 비롯된 것으로 보입니다. 현재 AI는 잘못된 결과를 생성하거나 새로운 문제에 대해 어려움을 겪고 있습니다. 마이크로소프트는 AI 인프라에 많은 투자를 하고 있지만, 기업의 전반적인 도입은 뒤처지고 있습니다. 이 회사는 많은 기업들이 아직 준비되지 않은 미래를 위해 준비하고 있습니다.

Phind 3는 질문에 대한 시각적인 답변을 제공하기 위해 인터랙티브한 미니 앱을 생성하는 새로운 AI 답변 엔진입니다. 이 미니 앱은 이미지, 차트, 지도 등을 포함한 아름다운 웹페이지와 같으며, 사용자 상호작용에 따라 동적으로 업데이트됩니다.

예를 들어, 원룸 아파트나 요리법을 검색하면 결과를 실시간으로 맞춤 설정할 수 있습니다. 이전 버전과 달리 Phind 3는 즉석에서 도구와 위젯을 생성할 수 있어, Phind 2나 ChatGPT와 같은 다른 도구들이 처리할 수 없는 복잡한 질문도 다룰 수 있습니다.

Phind 3는 개발자들이 알고리즘과 같은 개념을 시각화하는 데도 뛰어나며, 3D 마인크래프트 세계나 롤러코스터와 같은 시뮬레이션을 빠르게 생성할 수 있습니다. 목표는 AI 기능과 웹 상호작용을 결합하여 보다 개인화되고 인터랙티브한 인터넷 경험을 제공하는 것입니다.

주요 기술 발전 사항으로는 Phind 3가 실시간으로 맞춤 도구를 생성할 수 있는 능력, 향상된 검색 기능과 새로운 심층 연구 모드, 이전 버전보다 더 신뢰성 있고 빠르게 코드를 생성하는 새로운 모델이 있습니다.

팀은 피드백을 요청하며 Phind 3 출시와 함께 인재를 채용할 계획입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Proxmox Server Solutions GmbH는 복잡하고 대규모 Proxmox 환경을 관리하기 위해 설계된 Proxmox Datacenter Manager의 1.0 버전을 출시했습니다. 이 도구는 Proxmox VE와 Proxmox Backup Server를 감독하고 제어할 수 있는 단일의 포괄적인 뷰를 제공합니다.

여러 장소에 분산된 데이터 센터를 관리하는 것은 감독 부족이나 수동 작업의 필요성 등으로 인해 어려울 수 있습니다. Proxmox Datacenter Manager는 다양한 Proxmox 노드와 클러스터를 연결하여 이러한 문제를 해결하고, 작업 수행을 더 쉽게 하며 전반적인 관리 능력을 향상시킵니다.

리 군은 군 이론, 기하학, 선형 대수를 결합한 특별한 유형의 수학적 군입니다. 1870년대에 수학자 마리우스 소푸스 리에 의해 개발되었으며, 물리학과 수 이론, 화학 등 여러 분야에서 필수적인 역할을 합니다.

군은 요소들의 집합과 이들을 결합하는 연산으로 구성됩니다. 예를 들어, 정삼각형의 대칭은 이산 군을 형성하고, 프리스비의 회전과 같은 연속 대칭은 SO(2)라는 리 군을 형성합니다. 리 군은 매끄러운 형태인 다양체로 시각화할 수 있으며, 이를 통해 수학자들은 기하학적 도구를 사용하여 연구할 수 있습니다.

리 군은 복잡한 문제를 단순화하는 데 특히 유용합니다. "리 대수"라는 개념은 이러한 군의 행동을 근사화하는 데 도움을 주어 분석을 쉽게 만듭니다. 이는 물리학에서 중요한데, 리 군이 설명하는 연속 대칭은 중력과 전자기력 같은 기본적인 힘에서 발견됩니다.

특히 수학자 에미 뇌터는 모든 대칭이 물리학의 보존 법칙과 연결된다는 것을 보여주어, 이러한 수학적 개념이 실제 현상과 어떻게 연결되는지를 밝혔습니다. 오늘날 리 군은 수학과 물리학 모두에서 중요한 부분을 차지하며, 자연에 존재하는 대칭을 설명하는 데 기여하고 있습니다.

저자는 자신의 필요를 충족하는 월간 계획 도구를 찾지 못해 간단한 월간 계획 도구를 만들었습니다. 이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다. 깔끔한 월간 작업 보기, 계정 필요 없음, 온라인 저장이나 동기화 없음, 오프라인 기능, 인쇄 가능 옵션, 최소한의 방해 요소가 없는 디자인입니다. 이 도구는 '프린트 캘린더'라는 이름으로, 불필요한 복잡함 없이 조직적인 관리를 원하는 사람들을 위해 간단하게 설계되었습니다.

요약이 없습니다.

ACME 프로토콜은 인터넷 보안 분야에서 중요한 발전으로, 특히 2015년에 설립된 무료 인증 기관인 Let's Encrypt를 통해 TLS 인증서 발급을 자동화하는 데 기여하고 있습니다. 이 글에서는 ACME의 역사와 창조, 발전 과정을 살펴보며 주요 개발자들의 기여를 강조합니다.

인터넷 프로토콜의 성공은 다양한 시스템 간의 원활한 통신을 촉진하는 개방적이고 표준화된 프로토콜에 뿌리를 두고 있습니다. 초기에는 암호화의 사용이 제한적이었고, 이로 인해 데이터가 노출되는 상황이 많았습니다. 2013년 보안 취약점에 대한 폭로가 있은 후, 더 나은 보호 조치의 필요성이 대두되었습니다.

Let's Encrypt는 암호화 사용의 장벽을 해결하기 위해 만들어졌습니다. 특히 서버 인증서를 얻고 관리하는 데 어려움이 있었던 점을 고려하여, 무료 인증서를 제공하고 ACME 프로토콜을 통해 발급 과정을 자동화함으로써 이 문제를 간소화했습니다.

ACME는 클라이언트와 인증 기관 간의 자동화된 통신을 가능하게 하여, 클라이언트가 수동 개입 없이 도메인에 대한 제어를 증명할 수 있도록 합니다. 이러한 자동화는 Let's Encrypt의 확장성과 성공에 매우 중요합니다.

ACME는 공개적으로 개발되어 2019년 IETF에 의해 표준화되었습니다. 이로 인해 다양한 ACME 클라이언트 생태계가 조성되어 인터넷 전반에 걸쳐 채택이 증가하고 있습니다.

그러나 ACME 프로토콜은 클라이언트 채택과 업데이트에서 도전 과제를 안고 있습니다. 최근의 발전, 예를 들어 ARI 확장 기능은 인증서 갱신 과정을 개선하려고 하지만, 광범위한 구현을 위해서는 지속적인 지원과 클라이언트 업데이트가 필요합니다.

ACME 프로토콜은 앞으로도 더 발전할 것으로 예상되며, 인증서 관리에서 유연성과 보안을 향상시킬 수 있는 잠재적인 개선이 기대됩니다. 그 인기가 높아짐에 따라 다양한 플랫폼에서 자동화된 인증서 획득의 밝은 미래가 열릴 것으로 보입니다.

결론적으로, ACME는 HTTPS 채택을 증가시키는 데 중요한 역할을 하였으며, 이는 수많은 인터넷 사용자들의 보안을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 이는 기술 커뮤니티 내에서 혁신과 협력을 촉진하는 개방형 프로토콜의 힘을 잘 보여줍니다.

저자는 자신의 AI 프로젝트인 Wanderfugl에 대해 이전 마이크로소프트 동료와 대화한 경험을 공유합니다. 그 동료는 제품 자체에 대한 반감이 아니라, 기술 산업 내 AI 도구에 대한 전반적인 불만으로 부정적인 반응을 보였습니다. 이 대화는 시애틀의 엔지니어들 사이에 만연한 불만과 환멸감을 드러냈습니다. 이는 해고와 비효율적인 AI 도구 사용에 대한 압박에서 비롯된 것입니다.

과거 마이크로소프트에는 혁신을 장려하는 긍정적인 문화가 있었지만, 지금은 그 상황이 악화되었습니다. 많은 엔지니어들이 사기를 잃고 AI 프로젝트에 필요한 기술이 부족하다고 느끼고 있으며, 기업들은 더 이상 혁신을 촉진하지 않고 있습니다. 이러한 부정적인 사고방식은 엔지니어들에게만 영향을 미치는 것이 아니라, 시애틀의 기술 커뮤니티에서 새로운 아이디어의 발전을 저해하고 있습니다. 반면 샌프란시스코와 같은 도시들은 여전히 변화의 가능성을 믿고 혁신을 이끌어가고 있습니다. 저자는 시애틀의 인재에도 불구하고, 지역 문화가 발전을 저해하고 있다고 결론짓습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 IntelliJ IDEA에서 대규모 Gradle 프로젝트를 동기화하는 데 있어 발생하는 문제와 해결책에 대해 다루고 있습니다. 특히 수백만 줄의 코드와 수천 개의 하위 프로젝트를 가진 Kotlin 코드베이스에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째로, 대규모 프로젝트의 동기화 성능 문제를 언급합니다. 동기화 과정에서 빌드를 구성하고 의존성을 다운로드해야 하기 때문에, 경우에 따라 최대 24.7분까지 소요될 수 있습니다. 이는 개발자의 생산성에 부정적인 영향을 미칩니다.

목표는 평균 동기화 시간을 약 15초로 줄여 개발 효율성을 크게 향상시키는 것입니다. Gradle Sync는 IDE가 코드 탐색 및 자동 완성 같은 기능을 위해 프로젝트 정보를 접근하는 데 필요하지만, 주로 빌드를 순차적으로 처리하고 의존성을 다운로드해야 하기 때문에 느릴 수 있습니다.

Telemetry 데이터를 활용하여 성능 개선을 추적했습니다. 백엔드 팀은 동기화 시간을 4분 이상에서 약 90초로 단축시켜 개발자에게 상당한 시간을 절약해 주었습니다.

팀은 벤치마킹을 통해 동기화 속도를 개선하기 위한 여러 가지 방법을 테스트했습니다. 그중에는 병렬 모델 가져오기, Spotlight 도구 사용, 비전이동 동기화, 아티팩트 교환, 의존성 사전 다운로드 등이 포함됩니다. 병렬 모델 가져기를 통해 동기화 시간을 57% 줄였고, Spotlight 도구는 구성된 프로젝트 수를 제한하여 동기화 시간을 82% 단축시켰습니다. 비전이동 동기화는 의존성 해결을 최적화하여 동기화 시간을 94% 줄였으며, 아티팩트 교환을 통해 로드되는 프로젝트 수를 최소화하여 97%의 동기화 시간 단축을 이뤘습니다. 또한, 의존성을 필요하기 전에 미리 다운로드하여 전체 빌드 시간을 개선했습니다.

앞으로의 계획으로는 의존성 그래프와 프로젝트 구조를 정리하고, 새로운 Gradle 기능을 도입하여 성능을 더욱 향상시킬 예정입니다. 이 글은 Gradle 동기화 프로세스를 최적화하여 개발자의 생산성을 높이는 것이 중요하다는 점과 이를 달성하기 위한 성공적인 전략을 강조하고 있습니다.

Bun이 Anthropic에 인수되었습니다. Anthropic은 Bun을 AI 코딩 제품의 기초로 활용할 계획입니다. 여기에는 Claude Code와 Claude Agent SDK가 포함됩니다.

Bun의 몇 가지 사항은 변하지 않습니다. Bun은 계속해서 오픈 소스이며 MIT 라이선스를 유지합니다. 기존 팀이 계속해서 적극적으로 유지 관리할 것이며, 개발은 GitHub에서 공개적으로 진행됩니다. Bun은 여전히 JavaScript 도구와 Node.js와의 호환성 개선에 중점을 둘 것입니다.

변화하는 점도 있습니다. Bun은 AI 코딩 도구를 더 빠르고 작게 만드는 데 기여할 것입니다. Bun의 개발 속도는 더욱 빨라질 것이며, Anthropic은 Bun이 잘 작동하도록 할 강한 동기를 가지고 있습니다. 이는 그들의 제품과 직접적으로 연결되어 있기 때문입니다.

Bun은 JavaScript 코딩의 속도와 효율성을 개선하기 위한 프로젝트로 시작되었습니다. 개인 프로젝트에서 잘 지원되는 런타임과 번들러로 발전하면서 많은 주목과 자금을 받았습니다.

Anthropic에 합류함으로써 Bun은 장기적인 안정성과 자원에 접근할 수 있게 되며, JavaScript 개발을 더 빠르게 만드는 데 계속 집중할 수 있습니다. 팀은 AI 코딩 도구의 빠르게 변화하는 환경에 맞춰 Bun의 개발 방향을 설정할 계획입니다.

전반적으로 Bun의 Anthropic 인수는 Bun의 능력을 향상시키면서도 핵심 가치와 커뮤니티 참여를 유지하는 긍정적인 단계로 평가받고 있습니다.

MinIO 프로젝트에 대한 업데이트가 있었습니다. 현재 이 프로젝트는 "유지 관리 모드"에 들어갔습니다. 새로운 기능이나 개선 사항, 풀 리퀘스트는 더 이상 받지 않습니다. 오직 중요한 보안 수정 사항만 필요에 따라 검토될 수 있습니다. 기존의 문제나 풀 리퀘스트는 적극적으로 검토되지 않을 것입니다. 커뮤니티 지원은 슬랙을 통해 최선을 다해 계속 제공될 예정입니다. 기업 지원이나 활발히 유지 관리되는 버전이 필요할 경우, 사용자들은 MinIO AIStor로 안내받게 됩니다. 요약하자면, MinIO는 현재 새로운 변경 사항을 수용하지 않으며 유지 관리에만 집중하고 있습니다.

일부 React 패키지와 이를 사용하는 Next.js와 같은 프레임워크에서 심각한 보안 취약점이 발견되었습니다. 이 문제는 CVE-2025-55182로 추적되며, React의 19.0.0부터 19.2.0까지의 버전과 Next.js의 15.x 및 16.x 버전에 영향을 미칩니다.

영향을 받는 버전은 React 19.0.0에서 19.2.0까지와 Next.js 15.x 및 16.x입니다. 사용자는 문서에 명시된 특정 패치 버전으로 즉시 업그레이드해야 합니다. 이 취약점은 CVSS 척도에서 10.0의 심각도 점수를 기록하고 있습니다. 따라서 영향을 받는 버전을 사용하는 사용자는 잠재적인 보안 위험을 피하기 위해 즉시 업그레이드해야 합니다.

이 취약점은 신뢰할 수 없는 데이터의 역직렬화와 관련이 있으며, 이는 데이터에 대한 무단 접근이나 조작으로 이어질 수 있습니다. 사용자들은 보안을 위해 시스템을 모니터링하고 적절히 업데이트할 것을 권장합니다.

2024년 4월, 제이슨 짐다르스는 37signals 팀이 프리프로세서나 빌드 도구 없이 순수 CSS만으로 웹 애플리케이션을 성공적으로 구축하는 방법을 공유했습니다. 지난 18개월 동안 그들은 Writebook과 Fizzy라는 두 개의 새로운 제품을 통해 이 방식을 지속적으로 적용해왔고, 그들의 CSS 발전 과정을 살펴보았습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 세 가지 제품인 Campfire, Writebook, Fizzy는 모두 빌드 도구 없이 개발되었으며, 총 14,000줄에 가까운 CSS가 평면 구조로 구성되어 있어 관리가 용이합니다. 둘째, 그들은 네이티브 커스텀 프로퍼티, 중첩, :has() 선택자와 같은 현대 CSS 기능을 활용하여 JavaScript의 필요성을 줄이고 있습니다. 셋째, OKLCH 색상 값을 사용하여 제품 간 일관된 색상 기반을 마련하고, 다크 모드 구현을 간단하고 효율적으로 하고 있습니다. 넷째, 간격을 위해 문자 기반 단위(ch)를 적용하여 콘텐츠 중심적이고 반응형 디자인을 구현하고 있습니다.

다섯째, 유틸리티 클래스를 사용하긴 하지만, 이는 스타일링의 기본이 아닌 특정 조정을 위해 사용되어 HTML을 더 읽기 쉽게 유지합니다. 여섯째, CSS 마스크를 이용한 로딩 스피너와 대화 상자 애니메이션과 같은 고급 CSS 기법을 도입하여 전통적으로 JavaScript가 필요했던 기능을 구현하고 있습니다. 마지막으로, 각 제품 출시마다 이전보다 더 발전된 CSS 기능이 통합되고 있습니다.

이 기사는 개발자들에게 Sass나 Tailwind와 같은 도구에 대한 의존성을 재고해보라고 권장하며, 많은 프로젝트에서 더 간단하고 네이티브 CSS 솔루션이 동일하게 효과적일 수 있음을 시사합니다. 37signals의 접근 방식은 CSS 실천을 간소화하고자 하는 이들에게 영감을 주는 사례로 작용합니다.

저자는 GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)에서 "사고의 연쇄(Chain of Thought, COT)" 개념에 대해 논의합니다. 이 방법은 모델이 문제를 단계별로 해결할 수 있게 해줍니다. COT는 효과적이며 LLM의 능력을 확장하는 데 기여했지만, 저자는 이 방법이 사고를 표현하는 비효율적인 해킹에 불과하다고 주장합니다.

동료들과의 토론에서 저자는 LLM이 인간과 같은 지능을 달성할 수 있을지에 대해 회의적인 입장을 보이며, 이들의 사고가 여전히 제한적이라고 강조합니다. 예를 들어, 저자는 LLM이 간단한 작업(예: 숫자 선택)을 수행하는 데 드는 계산적 노력이 복잡한 작업을 수행할 때와 동일하다는 점을 들어, LLM이 과도하게 생각하거나 부족하게 생각한다고 설명합니다.

저자는 COT가 LLM이 일련의 사고 단계를 생성하여 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 해준다는 점을 인정하지만, 언어를 통한 사고는 본질적으로 느리고 비효율적이라고 주장합니다. 그들은 진정한 사고는 언어 없이도 가능하다고 믿으며, 동물과 인간이 언어적 사고 없이도 계획하고 문제를 해결하는 예를 제시합니다.

결국 저자는 COT가 LLM을 향상시키지만, AI에서 진정한 지능을 달성하기 위한 궁극적인 해결책은 아니라고 결론짓습니다. 사고는 언어에만 의존하기보다는 더 효율적이고 비언어적인 공간에서 이루어져야 한다고 강조합니다.

미러 브리지 개요

미러 브리지는 C++26의 리플렉션 기능을 활용하여 C++ 클래스를 자동으로 바인딩하는 라이브러리입니다. 이를 통해 추가 코드 없이도 Python, JavaScript, Lua에서 사용할 수 있습니다. 하지만 이 라이브러리는 아직 실험 단계이며, 이러한 기능을 지원하는 특정 버전의 C++ 컴파일러에 의존합니다.

주요 특징으로는 하나의 코드베이스로 여러 언어에서 사용할 수 있다는 점이 있습니다. C++ 클래스를 한 번 작성하면 Python, JavaScript, Lua에서 모두 사용할 수 있습니다. 또한, 이 라이브러리는 컴파일 시 모든 필요한 바인딩을 자동으로 생성하므로 실행 시간에 추가적인 부담이 없습니다. 데이터 멤버, 메서드(오버로딩 및 가변 인자 포함), 생성자, 스마트 포인터, 중첩 클래스, 컨테이너, 예외, 열거형 등을 처리할 수 있는 기능을 지원합니다.

시작하려면 먼저 제공된 스크립트를 사용하여 필요한 컴파일러가 설치된 도커 컨테이너를 설정해야 합니다. 이후 라이브러리에 포함된 테스트를 실행하여 설정이 제대로 되었는지 확인합니다. 클래스는 단일 명령어로 모듈에 바인딩할 수 있습니다.

바인딩 방식은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 자동 발견 방식으로, 지정된 디렉토리의 모든 클래스에 대한 바인딩을 자동으로 생성합니다. 이는 빠른 프로토타입 제작에 적합합니다. 두 번째는 구성 파일 방식을 통해 어떤 클래스를 바인딩할지 명시적으로 제어할 수 있으며, 이는 실제 운영 환경에 적합합니다.

성능 면에서 미러 브리지는 pybind11과 같은 유사 도구보다 컴파일 시간과 실행 시간 모두에서 훨씬 빠릅니다. 이는 바인딩 생성을 위해 리플렉션을 사용하기 때문입니다.

현재 제한 사항으로는 클래스 인스턴스를 매개변수로 처리하는 것과 템플릿 클래스를 사용하는 데 일부 제약이 있습니다.

미래 계획으로는 참조 매개변수 지원 및 추가 프로그래밍 언어에 대한 기능 개선을 목표로 하고 있습니다.

이 프로젝트는 기여를 환영하며 Apache License 2.0 하에 라이센스가 부여되어 있습니다. 전반적으로 미러 브리지는 C++ 클래스를 여러 프로그래밍 환경에서 사용하는 과정을 간소화하여 효율성을 높이고 불필요한 코드를 줄여줍니다.

Fresh는 터미널 편집을 더 쉽고 효율적으로 만들어주는 새로운 텍스트 편집기입니다. 일반적인 복잡함 없이 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

Fresh의 주요 목적은 빠르고 자원 효율적인 TUI(텍스트 사용자 인터페이스) 편집기로, 현대 GUI 편집기에서 제공하는 기능들을 포함하고 있습니다. 여기에는 명령 팔레트, 마우스 지원, 언어 서버 프로토콜(LSP) 통합 등이 포함됩니다.

Fresh는 사용하기 간편하도록 표준 키 바인딩을 제공하며 복잡한 모드가 없습니다. 또한, 메모리를 절약하기 위해 대용량 파일의 필요한 부분만 로드하는 지연 로딩 기법을 사용하여 효율성을 높였습니다. 이 편집기는 TypeScript로 플러그인을 만들 수 있어 많은 개발자들이 접근할 수 있습니다.

성능 면에서도 Fresh는 대용량 파일을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 2GB의 로그 파일을 약 600밀리초 만에 로드하며, 메모리 사용량은 약 36MB에 불과합니다. 반면, 다른 인기 있는 편집기들은 훨씬 더 오랜 시간이 걸리고 더 많은 메모리를 사용합니다.

개발 과정에서는 품질과 성능을 보장하기 위해 신중한 계획과 광범위한 테스트가 이루어졌습니다. 이 프로젝트는 GPL-2 라이선스 하에 오픈 소스로 진행되며, 피드백과 기여를 환영합니다.

더 많은 정보는 Fresh 웹사이트나 GitHub 저장소를 방문하면 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

3D 가우시안 스플래팅(3DGS)은 현실감 있는 3D 장면을 빠르게 생성하는 데 효과적이지만, 단일 이미지로부터 큰 또는 무한한 지형을 생성하는 데는 한계가 있습니다. 이 논문에서는 왕 타일(Wang Tiles)에서 영감을 받은 타일 기반 시스템을 통해 이 문제를 해결하는 방법을 제시합니다. 각 타일은 부드럽게 연결되는 로컬 가우시안 집합을 포함하고 있어 다양한 연속적인 지형 생성을 가능하게 합니다. 저자들은 이러한 타일을 위해 특별히 설계된 렌더링 개선 사항도 제공하여, 대규모 3D 지형을 실시간으로 빠르게 렌더링할 수 있도록 합니다.

현재의 AI 데이터센터 붐과 2000년대 초 통신업계의 붕괴를 비교하는 내용으로, 두 상황은 근본적으로 다르다고 주장하고 있다.

1990년대 후반, 통신 회사들은 인터넷 트래픽이 몇 개월마다 두 배로 증가할 것이라는 기대 속에 약 2조 달러를 인프라에 투자했지만, 실제로는 연간 두 배로 증가하는 데 그쳤다. 2002년에는 설치된 광섬유 용량의 97.3%가 사용되지 않았다. 이러한 수요 과대 추정은 대규모 과잉 건설로 이어졌고, 기술 발전이 빠르게 이루어져 새로운 인프라 없이도 용량이 증가하면서 상황이 악화되었다.

현재 AI 인프라의 경우, GPU 성능의 향상이 둔화되고 있다. 이전 기술들은 기하급수적인 성장을 보였지만, 현재의 발전은 물리적 한계에 부딪혀 효율성을 개선하기가 어려워지고 있다. 또한 GPU의 전력 소비가 크게 증가하고 있어 데이터센터는 냉각 시스템을 조정해야 하는 상황이다.

AI 서비스에 대한 수요는 현재 추정치를 넘어 증가하고 있다. AI 에이전트의 사용자는 전통적인 챗봇보다 훨씬 더 많은 데이터를 소비하고 있어, 수요 곡선이 급격히 성장하고 있음을 나타낸다.

데이터센터에 대한 투자는 급증하고 있으며, 향후 몇 년간 상당한 지출이 예상된다. 그러나 이러한 증가가 일부 보고서에서 제시하는 것처럼 극단적이지는 않으며, 많은 부분이 기존 인프라의 재브랜딩에 불과하다.

미래 수요를 예측하는 것은 어렵다. 데이터센터 건설에는 2-3년이 걸리며, 기업들은 불확실한 AI 채택 시나리오에 기반해 대규모 투자를 해야 한다. 과잉 건설이 초과 용량으로 이어질 수 있지만, 통신업계와 달리 이 인프라는 여전히 사용 가능하나 활용도가 낮을 뿐이다.

통신업계는 구식 인프라와 수요 과대 추정으로 인해 붕괴를 경험했다. 반면 AI 데이터센터는 수요의 완전한 실패보다는 성장 둔화를 겪을 가능성이 크다. 예상보다 느린 AI 에이전트 채택, 부채 금융으로 인한 재정 문제, 또는 효율성의 혁신 등이 위험 요소로 작용할 수 있다.

단기적인 조정이 있을 수 있지만, AI 인프라의 기본 역학은 통신업계와 다르다. 현재 상황은 영구적인 낭비가 아닌 일시적인 초과 용량으로 이어질 가능성이 높으며, 기술이 효율성 개선 속도가 느려짐에 따라 더 오랫동안 가치를 유지할 수 있다.

Flock Safety의 카메라에 대한 취약점과 문제점이 논의되고 있습니다. 이 카메라는 "번호판 인식기"로 판매되지만, 실제로는 훨씬 더 광범위한 감시 기능을 가지고 있습니다.

Flock 카메라는 쉽게 해킹될 수 있어, 허가받지 않은 사용자가 시스템과 데이터에 접근할 수 있는 위험이 있습니다. 이 카메라는 번호판뿐만 아니라 다양한 정보를 기록할 수 있어, 개인의 사생활 침해와 기록된 영상의 오용 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

연구에 따르면, 높은 수준의 감시는 정신 건강과 사회적 상호작용에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 불신의 환경을 조성할 수 있습니다. 스웨덴을 포함한 여러 지역에서는 번호판 스캐너와 같은 기술을 통한 감시가 점점 보편화되고 있으며, 이에 대한 공적인 논의나 우려는 부족한 상황입니다.

전반적으로 이 카메라는 안전을 내세우며 판매되지만, 개인의 사생활과 사회적 복지에 심각한 위험을 초래한다고 주장하고 있습니다.

샹진 웨이와 이판 저우의 연구 논문 "캡틴 게인스 온 캐피톨 힐"은 미국 의원들의 주식 거래를 분석합니다. 이 연구에 따르면, 의회에서 리더가 된 의원들은 리더십을 얻기 전에는 동료들과 비슷한 성과를 보이지만, 리더십을 얻은 후에는 연간 47% 포인트 더 높은 성과를 기록합니다. 이러한 성과 향상은 두 가지 주요 요인에 기인합니다.

첫째, 정치적 영향력입니다. 리더들은 자신의 정당이 의회를 장악할 때 더 나은 수익을 얻고, 규제 조치가 있기 전에 주식을 매도하며, 정부 계약을 받거나 유리한 법안 지원을 받는 기업의 주식을 매수합니다.

둘째, 기업 접근성입니다. 이들의 거래는 종종 다가오는 기업 뉴스의 예측과 관련이 있어, 기부자가 소유하거나 고향에 있는 기업의 주식에서 더 높은 수익을 가져옵니다.

이 연구는 의회의 주식 거래에 대한 상세한 거래 수준 데이터를 활용하여 이러한 결과를 뒷받침합니다.

Zig 소프트웨어 재단이 GitHub를 떠나기로 결정했습니다. 이 결정은 GitHub의 품질이 저하되었다고 주장하면서 내려졌습니다. 특히 GitHub의 Actions 기능에서 발생한 버그로 인해 CPU 사용량이 과도하게 증가하고, 오랜 시간 동안 해결되지 않은 문제들이 영향을 미쳤습니다. 재단의 회장인 앤드류 켈리는 GitHub가 기술적 신뢰성을 희생하면서 AI에 집중하고 있다고 비판했습니다. 그는 특히 작업이 무작위로 실행되는 버그를 언급하며, 이로 인해 지속적 통합(CI) 시스템에서 큰 지연이 발생했다고 말했습니다.

이 버그는 2022년 2월에 발생한 코드 변경에서 비롯되었습니다. 이 변경으로 인해 표준 대기 명령이 문제가 있는 스크립트로 대체되었고, 이 스크립트는 프로세스가 무한히 실행되도록 만들어 CI 시스템의 성능에 심각한 영향을 미쳤습니다. 2025년 8월에 수정이 이루어졌지만, 관련된 버그 보고서는 몇 달 동안 열려 있었고, 이는 GitHub의 반응이 부족하다는 것을 보여줍니다.

이러한 문제를 고려하여 Zig는 이제 비영리 대안인 Codeberg를 사용하기로 했습니다. Codeberg는 최근 지지를 받고 있는 플랫폼입니다. Dillo 브라우저 프로젝트의 로드리고 아리아스 말로와 같은 다른 개발자들도 비슷한 이유로 GitHub를 떠날 것을 고려하고 있으며, 플랫폼의 사용성과 AI에 대한 과도한 의존성에 대한 우려를 표명하고 있습니다.

전반적으로 GitHub의 관리와 성능에 대한 불만이 일부 소프트웨어 프로젝트들이 대안을 찾도록 이끌고 있습니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 프로젝트는 Deno와 그 SQLite 드라이버를 사용하여 게임을 만드는 실험으로 시작되었습니다. 초기 버전을 온라인에 공유하고 긍정적인 피드백을 받으면서, 이를 다듬어 Steam에서 1.0 버전을 출시하기로 결정했습니다. 이 게임은 Microlandia라는 이름으로, SimCity Classic에서 영감을 받았으며 실제 데이터와 통계를 포함하고 있습니다. 또한 다른 게임에서는 종종 간과되는 주제인 노숙 문제도 다루고 있습니다. 앞으로도 게임을 지속적으로 업데이트하고 개선할 계획입니다.

zmx는 터미널 프로세스에서 세션 지속성을 위해 설계된 도구로, 사용자가 tmux와 같은 복잡한 기능 없이도 셸 세션을 쉽게 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이 도구는 터미널 셸 세션을 유지하며, 사용자는 세션을 종료하지 않고도 연결하거나 분리할 수 있습니다. 또한, 기본 터미널 스크롤을 지원하고, 여러 클라이언트가 하나의 세션에 연결할 수 있습니다. 세션에 다시 연결하면 이전 상태와 출력을 복원할 수 있으며, macOS와 Linux에서 호환됩니다. 단, Windows에서는 사용할 수 없습니다.

zmx를 설치하려면 Zig 버전 0.15가 필요합니다. 먼저 저장소를 복제한 후, 다음 명령어로 빌드합니다. "zig build -Doptimize=ReleaseSafe --prefix ~/.local"를 입력하면 됩니다. 이후 ~/.local/bin이 PATH에 추가되어야 합니다.

사용 방법은 간단합니다. 세션에서 분리하려면 Ctrl+\를 누릅니다. 주요 명령어로는 zmx attach <name>을 통해 세션을 생성하거나 연결할 수 있고, zmx detach로 현재 세션에서 모든 클라이언트를 분리할 수 있습니다. zmx list를 입력하면 활성 세션 목록을 볼 수 있으며, zmx kill <name>으로 세션과 모든 클라이언트를 종료할 수 있습니다. zmx help를 입력하면 도움말 정보를 확인할 수 있습니다.

예를 들어, zmx attach dev를 입력하면 셸 세션이 시작되고, zmx attach dev nvim .을 입력하면 지속적인 세션에서 nvim이 시작됩니다. zmx 세션에 직접적으로 표시되는 것은 없지만, 환경 변수 ZMX_SESSION을 통해 세션 이름을 확인할 수 있습니다. 사용자는 이 변수를 표시하도록 프롬프트를 수정하는 것이 좋습니다.

zmx는 윈도우 관리 기능을 운영 체제의 윈도우 관리자에게 맡기고 세션 지속성에만 집중하여 중복을 피하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 터미널 기능을 더 잘 활용할 수 있게 합니다. zmx는 SSH와 원활하게 통합되어 사용자가 tmux 패널 없이 여러 터미널 세션을 열 수 있도록 도와줍니다. 이 도구는 빠른 연결과 자동 재연결을 지원하며, autossh를 사용할 수 있습니다.

로그는 /tmp/zmx/logs/에 저장되며, 현재 설정에 대한 구성 가능성은 없습니다. 개발자는 간단함을 유지하고자 하기 때문입니다. 앞으로는 버그를 수정하고 기능을 개선하며, 바이너리 배포도 계획하고 있습니다. zmx는 터미널 상태와 출력을 관리하기 위해 libghostty-vt 라이브러리를 사용하여 사용자가 세션에서 중단한 지점부터 정확히 이어서 작업할 수 있도록 합니다. 이 프로젝트는 shpool과 abduco와 같은 다른 도구에서 영감을 받아 세션 지속성에 집중하고 있습니다.

미국 원자력 규제 위원회(NRC)는 핵 물질의 안전과 보안을 보장하면서, 사회적 이익을 위해 원자력 사용을 촉진하는 기관입니다. 이 위원회는 면허를 발급하고, 검사를 실시하며, 비상 대응을 준비합니다. NRC는 원자력 규제 분야에서 선두주자로 인정받고 있으며, 새로운 개혁에 기반하여 효율성을 개선하기 위해 다른 기관들과 협력하고 있습니다.

최근 NRC는 테라파워가 제안한 와이오밍주 케머러 발전소에 대한 안전 검토를 완료했습니다. 이 검토에서는 건설 허가 발급을 막을 만한 안전 문제가 발견되지 않았습니다. NRC의 목표는 새로운 원자로에 대한 면허 결정을 18개월 이내에 내리는 것입니다. 테라파워의 발전소 신청은 고급 나트륨 냉각 원자로 기술을 사용할 예정이며, 이 발전소는 345메가와트의 전력을 생산할 수 있도록 설계되었고, 최대 500메가와트까지 출력 증가가 가능합니다.

다음 단계로는 NRC가 안전 평가 및 환경 영향 보고서를 위원회에 제출할 준비를 하고 있으며, 위원회는 건설 허가를 발급할지 여부를 결정할 것입니다. 만약 승인이 된다면, 테라파워는 발전소가 운영을 시작하기 전에 별도의 운영 면허를 신청해야 합니다. 새로운 원자로 면허에 대한 자세한 내용은 NRC 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

비즈니스 인사이더는 사람들이 알고 싶어하는 흥미롭고 혁신적인 이야기를 전합니다.

요약이 없습니다.

발키 프로젝트는 다양한 조직들이 협력하여 개방적이고 커뮤니티 주도의 데이터베이스 솔루션을 지원하고 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 참여자들은 프로젝트의 장기적인 성공을 위해 헌신하고 있으며, 이는 모두에게 이익이 될 것입니다. 이 프로젝트는 꾸준한 채택을 받고 있어 산업의 높은 관심을 나타내고 있습니다.

주요 참여자들로는 퍼코나가 있으며, 이들은 발키 데이터베이스에 대한 운영 지원과 컨설팅을 제공합니다. 알리바바 클라우드는 다양한 클라우드 서비스를 제공하며 아시아-태평양 지역의 주요 공공 클라우드 제공업체입니다. 아이벤은 발키를 기반으로 한 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 업클라우드는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 데이터베이스 관리를 보장하는 완전 관리형 발키 서비스를 제공합니다. 아마존 웹 서비스는 고성능과 보안을 최적화한 발키 호환 서비스인 엘라스티캐시를 제공합니다. 구글 클라우드는 발키를 위한 관리형 인메모리 데이터베이스 서비스인 메모리스토어를 제공합니다. 에릭슨은 소프트웨어와 인프라 솔루션을 제공하는 역사적인 통신 회사입니다. 오라클 클라우드 인프라는 발키를 위한 빠른 캐싱 솔루션을 제공합니다. 넷앱 인스타클러스트는 발키를 위한 자동화 기능과 전문 지원을 결합합니다. 바이트댄스는 틱톡과 같은 인기 제품으로 알려져 있으며, 창의성과 콘텐츠 연결에 중점을 두고 있습니다. k0rdent는 애플리케이션 카탈로그를 위한 서비스 템플릿으로 발키를 제공합니다. 모멘토는 성능을 최적화한 제로 운영 서비스를 발키에 대해 제공합니다. 헤로쿠(세일즈포스)는 발키로 구동되는 확장 가능한 키-값 저장소를 제공합니다. 디지털오션은 발키를 위한 관리형 캐싱 서비스를 제공합니다.

전반적으로 이 프로젝트는 더 많은 기업들이 참여함에 따라 성장할 준비가 되어 있습니다.

요약이 없습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 콘텐츠에 직접 접근할 수 없습니다. 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

애플 데스크탑 버스(ADB)는 키보드와 마우스 같은 여러 입력 장치를 컴퓨터에 연결하는 데 사용되는 직렬 연결 방식입니다. 이 시스템은 단일 버스 구조로 작동하며, 사용자 입력에 대한 반응성이 뛰어나도록 설계되었습니다. 일반적인 전송 속도는 10 kb/s입니다. ADB 프로토콜의 주요 내용은 다음과 같습니다.

각 장치는 고유한 주소를 가지고 있어 버스에 연결된 장치를 식별할 수 있습니다. 장치는 최대 네 개의 16비트 레지스터를 가지고 있어 데이터와 설정을 저장할 수 있습니다. 호스트인 컴퓨터는 장치와 네 가지 주요 명령어를 사용하여 통신합니다. 이 명령어는 데이터 읽기인 'Talk', 데이터 쓰기인 'Listen', 장치를 초기화하는 'SendReset', 레지스터를 지우는 'Flush'입니다.

버스는 초기화 신호를 보내고, 장치에 고유한 주소를 할당하여 통신 충돌을 방지하기 위해 장치를 폴링하는 방식으로 설정됩니다. 호스트는 장치 주소와 명령 코드를 나타내는 비트로 구성된 명령어를 전송합니다. 장치는 자신의 레지스터 설정에 따라 데이터로 응답하거나 명령을 확인합니다.

장치는 입력 데이터를 위한 주요 레지스터(레지스터 0)와 장치별 데이터 및 설정을 위한 추가 레지스터를 가지고 있습니다. 예를 들어, 키보드는 키 입력 이벤트와 LED 상태를 레지스터를 통해 나타낼 수 있습니다. 이 프로토콜은 비트와 신호를 전송하는 데 특정한 타이밍 요구 사항이 있어 호스트와 장치 간의 올바른 통신을 보장합니다.

결론적으로, ADB 프로토콜은 호스트 컴퓨터와 여러 입력 장치 간의 효율적인 통신을 가능하게 하여 애플의 초기 하드웨어 아키텍처에서 중요한 역할을 했습니다.

미러 브리지는 C++ 코드를 위한 파이썬 바인딩을 쉽게 만드는 도구입니다. 이 도구는 복잡한 과정을 간소화하여 개발자들이 더 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다.

파이썬 코드에서 느린 함수가 있을 때, 이를 C++로 작성하면 성능이 향상될 수 있습니다. 전통적으로는 이 함수를 C++로 다시 작성하고, 파이썬에서 호출하기 위한 보일러플레이트 코드를 만들어야 했습니다. 하지만 미러 브리지를 사용하면, 복잡한 재작성 없이 C++ 코드를 작성한 후 단 한 번의 명령어로 파이썬에 필요한 바인딩을 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, C++에서 Vec3 클래스를 만들고 추가적인 바인딩 코드 없이 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

미러 브리지를 사용하여 파이썬과 C++의 간단한 내적 함수 성능을 비교해보면, C++ 버전이 더 빠릅니다. 그러나 파이썬에서 C++를 호출할 때 발생하는 오버헤드로 인해 기대하는 속도 향상이 줄어들 수 있습니다. 따라서 언어 간 호출을 최소화하는 것이 더 효율적입니다.

성능이 중요한 작업에서는 작은 함수를 반복 호출하기보다는 전체 루프나 함수를 C++로 옮기는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 초기 오버헤드를 한 번만 지불하고, 상당한 속도 향상을 얻을 수 있습니다.

미러 브리지는 C++26의 정적 리플렉션이라는 새로운 기능을 활용합니다. 이 기능을 통해 C++에서 클래스와 메서드를 컴파일 타임에 자동으로 발견할 수 있어, 수동으로 바인딩 코드를 작성할 필요가 없습니다.

미러 브리지를 사용하면 파이썬 바인딩을 만드는 데 필요한 보일러플레이트 코드를 줄일 수 있습니다. C++의 성능 이점을 유지하면서도 코드베이스의 다른 부분에서는 파이썬의 사용 편리함을 활용할 수 있습니다. 또한, 기존 파이썬 프로젝트에 C++ 성능을 빠르게 통합할 수 있습니다.

사용자는 미러 브리지 저장소를 클론한 후, 도커 컨테이너에서 설정 명령어를 실행하고 프로젝트에 제공된 예제를 테스트하여 시작할 수 있습니다. 미러 브리지는 C++ 성능을 파이썬 애플리케이션에 통합하는 과정을 간소화하여 개발자들이 코드의 중요한 부분을 효율적으로 최적화할 수 있도록 돕습니다.

React Server Components(RSC) 프로토콜에서 심각한 보안 취약점(CVE-2025-66478)이 발견되었습니다. 이 취약점은 공격자가 원격으로 코드를 실행할 수 있게 할 수 있습니다. 이 문제는 App Router를 사용하는 특정 버전의 Next.js 애플리케이션에 영향을 미칩니다.

이 취약점의 심각도는 CVSS 점수 10.0으로, 매우 치명적입니다. 영향을 받는 Next.js 버전은 15.x, 16.x 및 특정 카나리 릴리스(14.3.0-canary.77 이상)입니다. 그러나 Next.js 13.x, 안정적인 14.x, Pages Router 애플리케이션 및 Edge Runtime은 영향을 받지 않습니다.

사용자는 다음의 패치된 버전으로 업그레이드해야 합니다: 15.0.5, 15.1.9, 15.2.6, 15.3.6, 15.4.8, 15.5.7 또는 16.0.7. 사용자는 자신의 브랜치에 맞는 최신 패치 버전으로 업데이트해야 하며, 카나리 릴리스를 사용 중인 경우 최신 안정적인 14.x 버전으로 다운그레이드해야 합니다.

이 취약점은 Lachlan Davidson에 의해 발견되었습니다. 더 자세한 내용은 Next.js 블로그를 방문하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

한 회사가 수익성 있는 SaaS 기업을 인수할 계획을 밝히며 "채용" 링크를 게시했습니다. 그러나 이들은 "고객 지원 직원이 티켓을 처리하지 않을 것"이라고 언급했습니다. 이는 유료 고객들에게 우려를 불러일으키며, 만약 이 회사가 그들의 공급업체를 인수하게 되면 공급업체를 변경하고 싶어할 수 있습니다. 이 회사의 사업 접근 방식은 비용 절감과 가격 인상을 통해 이익을 늘리는 데 초점을 맞추고 있으며, 고객과 직원에 대한 관심이 부족해 보입니다. "우리가 틀렸다고 생각하면 지원하지 마세요"라는 발언은 다른 의견에 대한 수용성이 부족함을 나타냅니다. 이는 스타트업 액셀러레이터인 Y Combinator의 윤리에 대한 의문을 제기합니다.

슈브파흐 알고리즘은 이진 부동 소수점 숫자를 가장 짧은 십진수 문자열로 변환하는 새로운 방법으로, 정확성과 효율성을 보장합니다. 이 알고리즘의 주요 특징은 다음과 같습니다.

첫째, 비반복적 검색을 사용합니다. 이 알고리즘은 비둘기집 원리를 활용하여 가장 짧은 표현을 위한 올바른 십진수 지수를 빠르게 결정합니다. 이로 인해 반복적인 검색이 필요하지 않습니다.

둘째, 고정 정밀 산술을 적용합니다. 복잡한 다중 정밀 계산 대신 간단한 고정 정밀 산술을 사용하여 속도를 높이면서도 정확성을 유지합니다.

셋째, 반올림 구간을 정의합니다. 알고리즘은 부동 소수점 숫자 주위에 반올림 구간을 설정하여 원래 숫자로 다시 반올림되는 가장 짧은 십진수를 찾을 수 있게 합니다.

넷째, C++로 구현할 수 있습니다. 슈브파흐 알고리즘은 약 200줄의 C++ 코드로 구현할 수 있으며, 이 과정에는 IEEE-754 구성 요소 추출, 표현 정규화, 십진수 지수 계산, 적절한 십진수 후보 선택이 포함됩니다.

마지막으로, 성능 면에서 슈브파흐의 기본 구현은 다른 알고리즘과 비교했을 때 경쟁력을 가지고 있으며, 전통적인 방법인 sprintf보다 더 효율적이고, Ryu와 Dragonbox와 같은 고급 알고리즘과 비슷한 성능을 보입니다.

전반적으로 슈브파흐 알고리즘은 부동 소수점에서 십진수로의 변환 분야에서 중요한 발전을 나타내며, 코드의 단순성과 높은 성능을 결합하고 있습니다. 전체 구현은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

인디카와 포뮬러 1(F1)은 모두 경주용 차이지만, 여러 가지 차이점이 있습니다. 주요 차이점을 살펴보면 다음과 같습니다.

첫째, 목적에서 차이가 있습니다. 인디카는 드라이버의 기술에 더 중점을 두며, 타원형을 포함한 다양한 트랙에서 경쟁합니다. 반면, F1은 기술 혁신을 강조하며 주로 제조사 챔피언십입니다.

둘째, 섀시와 무게에서 차이가 있습니다. 인디카는 달라라에서 제작한 표준화된 섀시를 사용하지만, F1 팀은 각자 차량을 제작합니다. 인디카는 일반적으로 더 무겁고 견고하며, 드라이버를 제외하고 약 1,700파운드입니다. F1은 약 1,759파운드입니다.

셋째, 엔진에 관한 차이가 있습니다. 두 시리즈 모두 하이브리드 터보 엔진을 사용하지만, 인디카 엔진은 F1 엔진보다 출력이 낮습니다. 인디카는 650-700마력, F1은 800-850마력입니다. 또한 인디카의 최대 회전수는 12,000RPM으로 F1의 15,000RPM보다 낮습니다.

넷째, 다운포스 생성 방식이 다릅니다. 인디카는 주로 차량 하부에서 다운포스를 생성하여 조작이 용이하지만 빠른 코너에서는 느립니다. 반면, F1 차량은 더 많은 다운포스를 생성하여 빠른 코너에서 더 빠릅니다.

다섯째, 타이어 종류도 다릅니다. 인디카는 더 단단하고 내구성이 좋은 파이어스톤 타이어를 사용하고, F1은 더 부드럽고 빠른 피렐리 타이어를 사용하여 더 나은 그립을 제공합니다.

여섯째, 브레이크 시스템에서 차이가 있습니다. 인디카의 브레이크는 내구성을 위해 설계되어 여러 경주를 견딜 수 있지만, F1의 브레이크는 성능이 더 뛰어나지만 자주 교체해야 합니다.

일곱째, 개발 자유도에서 차이가 있습니다. F1 팀은 차량을 혁신하고 개발할 수 있는 자유가 더 많지만, 인디카는 사양이 정해진 시리즈로 개발 기회가 제한적입니다.

마지막으로, 랩 타임에서 차이가 있습니다. F1 차량은 전통적인 서킷에서 일반적으로 인디카보다 빠르며, 특히 많은 코너가 있는 서킷에서 더 두드러집니다.

전반적으로 두 시리즈는 몇 가지 유사점을 공유하지만, 디자인 철학, 성능 특성 및 경주 스타일에서 상당한 차이를 보입니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

2025년 7월 29일, 강력한 8.8 규모의 지진이 쿠릴-캄차카 지역을 강타하며 태평양 전역에 큰 쓰나미를 발생시켰습니다. NASA와 프랑스 우주국의 SWOT 위성은 쓰나미의 고해상도 이미지를 촬영했으며, 단순한 파도 봉우리 대신 복잡한 파형 패턴을 보여주었습니다. 이 발견은 현재의 쓰나미 예측 모델이 업데이트가 필요하다는 것을 시사하며, 특히 파동의 분산에 대한 이해를 재고해야 한다는 점을 강조합니다.

전통적으로 DART 부표는 해양 쓰나미를 모니터링해왔지만, 특정 지점에서만 데이터를 제공합니다. 반면, SWOT 위성은 넓은 지역을 커버할 수 있어 과학자들이 쓰나미가 시간과 공간에 따라 어떻게 변화하는지를 관찰할 수 있게 합니다. 이 데이터는 대규모 쓰나미가 비분산 파동처럼 행동한다는 기존의 생각에 도전하며, 분산이 쓰나미 에너지가 해안에 도달하는 방식에 영향을 미칠 수 있음을 나타냅니다.

연구는 또한 전통 모델의 시간 예측에서 불일치가 있음을 밝혀내어 연구자들이 지진의 영향을 더 잘 이해하도록 유도했습니다. 위성과 부표의 데이터를 결합하면 쓰나미 예측이 개선될 수 있으며, 이는 신속한 경고와 안전을 위해 매우 중요합니다.

전반적으로 SWOT 위성의 관측 결과는 쓰나미 행동에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 다양한 데이터 소스를 통합한 보다 정교한 예측 시스템의 필요성을 강조합니다.

요약이 없습니다.

SWI-Prolog 10.0.0 버전이 다운로드 가능해졌으며, 이전 버전인 9.2.9와 대부분 호환됩니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 32비트 Prolog 데이터 모델이 제거되었고, 시스템은 이제 주로 64비트 모델을 사용합니다. 32비트 Windows에 대한 지원은 중단되었습니다.

둘째, GUI 툴킷인 xpce가 크게 업데이트되어 SDL3, Cairo, Pango를 사용하게 되었습니다. 이를 통해 MacOS와 Linux의 Wayland에서 네이티브 지원이 가능해져 플랫폼 간 호환성이 향상되었습니다.

셋째, 명령줄 인터페이스가 GNU readline 편집기에서 개선된 BSD libedit 인터페이스로 교체되었습니다. 이를 통해 모든 플랫폼에서 일관된 명령줄 편집이 가능해졌습니다.

넷째, 개발 도구가 개선되어 색상 사용과 하이퍼링크가 더 잘 활용되며 가독성이 향상되었습니다. 또한 다크 테마 지원도 추가되었습니다.

다섯째, WebAssembly(WASM) 버전이 여러 비동기 작업을 지원하게 되었고 성능이 크게 향상되었습니다.

여섯째, 다양한 최적화가 이루어져 일부 시스템에서 최대 30%의 속도 향상이 이루어졌습니다.

일곱째, 라이브러리는 이제 .pl과 컴파일된 .qlf 형식으로 배포되며, 더 작은 배포를 위해 .pl 파일을 제외할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

여덟째, JSON 지원이 새로운 패키지로 이동되어 JSON Schema와 RPC를 위한 추가 라이브러리가 포함되었습니다.

아홉째, C 코드베이스가 현대 표준에 맞게 업데이트되어 호환성과 성능이 개선되었습니다.

마지막으로, 시스템 전반에 걸쳐 많은 버그 수정, 개선 및 호환성 조정이 이루어졌습니다.

이번 버전은 성능 향상, 사용자 인터페이스 개선, 그리고 플랫폼 간 호환성 강화를 중점적으로 다루고 있습니다.

미국의 백신 자문위원들이 이번 주에 아동 백신에서 면역 반응을 강화하는 보조제로서 알루미늄 사용에 대해 논의하기 위해 모였습니다. 알루미늄은 100년 이상 안전하게 백신에 사용되어 왔으며, 연구 결과 그 이점이 위험보다 크다는 것이 입증되었습니다. 그러나 보건부 장관인 로버트 F. 케네디 주니어는 알루미늄이 자폐증과 알레르기와 관련이 있다는 우려를 제기했습니다. 하지만 이러한 주장에 대한 연구 결과는 이를 반박하고 있습니다.

케네디가 선택한 자문위원들은 이 문제에 대해 투표할지 여부를 아직 결정하지 않았습니다. 알루미늄을 제거할 경우 일부 필수 백신의 효과가 떨어질 수 있습니다. 연구자들은 결핵과 HIV와 같은 질병에 대한 백신을 개선하기 위해 새로운 보조제를 탐색하고 있습니다.

저자는 아이소메트릭 게임을 개발하고 있으며, 게임을 플레이할 때 헤드폰에서 윙윙거리는 소음이 발생하는 문제를 겪고 있습니다. 반면 포트나이트나 오버워치와 같은 다른 게임에서는 이런 문제가 발생하지 않습니다. 저자는 이 문제가 전원 공급 장치나 GPU의 작업 부하와 관련이 있다고 의심하고, 렌더링을 비활성화하면 소음이 멈춘다는 사실을 발견했습니다.

조사를 진행한 결과, 소음은 GPU에서 CPU로 "픽킹 텍스처"를 다운로드하는 과정에서 발생한다는 것을 알게 되었습니다. 이 텍스처는 플레이어가 클릭한 대상을 결정하는 데 사용됩니다. 다운로드를 비활성화하면 소음이 줄어듭니다. 저자는 GPU에 무거운 작업을 반복적으로 부여한 후 텍스처 전송을 위해 일시 중지하는 것이 간섭을 일으킬 수 있다고 생각하게 되었습니다.

문제를 해결하기 위해 저자는 게임을 수정하여 매 프레임마다 전체 텍스처를 다운로드하는 대신 마우스 아래에 있는 픽킹 텍스처의 일부만 다운로드하도록 변경했습니다. 이 변경으로 인해 소음이 사라지고 성능이 개선되었습니다.

새로운 보고서에 따르면, "전력을 많이 소모하는" 데이터 센터의 증가가 런던의 주택 건설을 지연시키고 있으며, 런던은 주택 위기에 직면해 있습니다. 데이터 센터는 운영을 위해 많은 전력을 필요로 하며, 일부 지역에서는 전력망이 최대 용량에 도달해 주택 프로젝트가 지연되고 있습니다.

2022년, 런던 대도시청(GLA)은 이링, 힐링던, 하운슬로우의 일부 주택 개발이 전력망에 연결되기 위해 2037년까지 기다려야 할 수도 있다고 밝혔습니다. 단기적인 해결책이 마련되었지만, 여전히 여러 프로젝트가 지연되고 있습니다.

이 보고서는 에너지 공급에 대한 장기적인 계획이 필요하다고 강조합니다. 특히 데이터 센터의 에너지 수요가 향후 몇 년 동안 크게 증가할 것으로 예상되기 때문입니다. 현재 영국에는 약 447개의 데이터 센터가 있으며, 그 중 절반 이상이 런던에 계획되어 있습니다.

지역 공무원들은 에너지 그리드의 개선을 신속하게 추진하고 주택 개발을 지원하기 위한 적절한 투자를 요구하고 있습니다. 데이터 센터의 에너지 관리를 개선하기 위해 별도의 계획 범주를 만드는 것이 권장되고 있으며, 런던 시장은 이러한 권장 사항을 향후 계획에 반영할 것을 고려하고 있습니다.

이 텍스트는 블로그나 웹사이트와 관련된 태그와 카테고리 목록으로 보입니다. 여기에는 인공지능, 코딩, 게임 등 다양한 주제가 포함되어 있으며, 뉴질랜드 여행과 같은 개인적인 경험도 다루고 있습니다. 이 사이트는 저자에 대한 정보와 연락할 수 있는 방법도 제공합니다. 태그는 콘텐츠를 정리하여 사용자가 쉽게 탐색할 수 있도록 돕습니다.

이 글에서는 정적 링크된 바이너리와 함께 dlopen() 함수를 사용하는 데 따른 어려움에 대해 설명합니다. 일반적으로 정적 링크는 불필요한 코드를 제외하여 바이너리를 작게 만드는 데 사용되지만, dlopen()을 사용해 공유 라이브러리를 로드하면 문제가 발생합니다. 공유 라이브러리는 종종 동적 C 라이브러리인 libc에 의존하기 때문입니다. 이로 인해 정적 바이너리에 큰 libc를 포함시키거나 동적 링크의 단점을 감수해야 하는 상황이 생깁니다. 이는 정적 링크의 목적을 무색하게 만듭니다.

저자는 정적 바이너리와 함께 dlopen()을 사용하려면 추가적인 노력이 필요하며, 정적 링크의 이점을 포기해야 한다고 말합니다. 따라서 일반적으로 정적 바이너리와 함께 dlopen()을 사용하는 것을 피하는 것이 좋습니다.

하지만 "외부 함수 인터페이스(FFI) 모델"이라는 다른 접근 방식이 있습니다. 이 모델은 정적 링크된 애플리케이션이 외부 공유 라이브러리를 동적으로 로드할 수 있게 해주며, 어떤 libc를 사용하는지에 대한 걱정 없이도 가능합니다. 이를 통해 애플리케이션은 독립성을 유지하면서도 필요할 때 동적 로딩을 할 수 있습니다.

글에서는 사용자 정의 ELF 로더를 포함한 개념 증명 솔루션을 소개합니다. 이 로더는 동적 로더 초기화의 복잡성을 관리하고 공유 라이브러리를 로드할 수 있게 해줍니다. 구현에는 대상 시스템의 라이브러리와 상호작용하는 도우미 실행 파일을 만드는 과정이 포함됩니다.

마지막으로, 이 사용자 정의 로더를 빌드하고 실행하는 방법에 대한 지침과 개발에 기여한 개인들에 대한 감사의 메시지가 포함되어 있습니다.

Common Lisp와 WebAssembly(WASM)의 통합은 Common Lisp 생태계에 새로운 기회를 제공합니다. 이 튜토리얼은 WECL(Web Embeddable Common Lisp)을 구축하고 Common Lisp 프로그램을 WASM 환경에서 실행할 수 있도록 교차 컴파일하는 방법을 설명합니다.

ECL을 구축하는 과정은 다음과 같습니다. 먼저 ECL 저장소를 클론하고 호스트 버전을 빌드합니다. 다음으로 Emscripten SDK를 설치해야 합니다. 이는 WASM 타겟으로의 교차 컴파일을 가능하게 하는 중요한 단계입니다. 이후 ECL을 WASM 타겟에 맞게 구성하고 컴파일하며, 의존성을 신중하게 관리해야 합니다.

Common Lisp을 WASM에서 실행하는 방법은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 브라우저에서 ECL 웹 서버를 호스팅하고 이를 통해 접근하는 것입니다. 두 번째는 Node.js에서 ECL 스크립트를 실행하는 방법인데, 이 경우 I/O 작업에 제한이 있습니다.

WECL을 구축하려면 WECL 저장소를 클론하고 ECL에서 필요한 아티팩트를 복사합니다. 그런 다음 애플리케이션을 빌드하고 제공하며, Emacs와 연결하여 인터랙티브한 개발 환경을 경험할 수 있습니다.

최근 개선 사항 덕분에 사용자들은 자신의 Lisp 프로그램을 쉽게 교차 컴파일할 수 있습니다. 특정 명령어를 사용하여 파일을 컴파일하고 정적 라이브러리를 생성할 수 있습니다.

ASDF에 대한 새로운 확장이 제안되어 전체 시스템과 그 의존성을 정적 라이브러리로 교차 컴파일하는 과정을 용이하게 합니다. 이는 객체 파일을 처리하고 정적 라이브러리를 컴파일하는 새로운 작업을 생성하는 것을 포함합니다.

이 프로젝트는 NGI0 Commons Fund의 지원을 받으며, 웹 환경에서 Common Lisp의 기능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 향후 개선 사항은 공유 라이브러리와 실행 파일을 컴파일하는 데 중점을 둘 예정입니다.

프로톤이 새로운 암호화된 스프레드시트 애플리케이션인 프로톤 시트를 출시했습니다. 이 애플리케이션은 구글 시트와 마이크로소프트 엑셀에 대한 개인 정보 보호 중심의 대안을 제공합니다. 프로톤 시트의 주요 기능은 다음과 같습니다.

모든 사용자 데이터, 파일 이름 및 메타데이터가 기본적으로 암호화되어 있어, 프로톤조차도 내용에 접근할 수 없습니다. 이 도구는 대기업의 데이터 수집과 개인 데이터를 인공지능 훈련에 사용하는 것에 대한 우려를 해결합니다. 프로톤 시트는 일반적인 스프레드시트 기능을 지원하며, 데이터 시각화, 실시간 협업이 가능하고, 기존의 CSV 및 XLS 파일을 암호화된 상태로 가져올 수 있습니다. 사용자는 파일을 볼 수 있는 사람이나 편집할 수 있는 사람을 관리할 수 있는 권한 설정 기능도 제공합니다.

프로톤의 제품 책임자는 데이터 주권과 개인 정보 보호의 중요성을 강조하며, 많은 전통적인 도구들이 사용자 데이터를 착취한다고 언급했습니다. 프로톤 시트는 사용자에게 숨겨진 감시 없이 데이터에 대한 통제권을 제공하도록 설계되었습니다. 이 애플리케이션은 웹 브라우저와 프로톤 드라이브 앱에서 사용할 수 있으며, 이메일 및 문서와 같은 다른 암호화된 생산성 도구도 포함되어 있습니다. 더 많은 정보는 프로톤의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 Advent of Code(AoC)에서 프로그래밍 문제를 해결하는 과정에서 구조적 프로그래밍 개념, 특히 에드스거 W. 다익스트라의 방법을 적용한 내용을 다룹니다.

구조적 프로그래밍은 프로그램의 사후 조건을 정의하고 이를 검증하기 위한 형식적 방법을 사용하는 접근 방식입니다. 이는 일반적인 프로그래밍 관행과는 다른 점이 있습니다. 저자는 두 개의 배터리에서 최대 결합 전압을 계산하기 위한 사후 조건을 정의하며, 이를 위해 정량적 표기법이라는 특정 문법을 사용합니다.

저자는 함수와 정리를 포함한 모델을 구축하여 프로그램을 구성하는 데 도움을 주며, 다양한 길이의 입력 배열에 따라 값을 계산하는 방법을 정의합니다. 프로그램은 불변 조건(항상 참인 조건), 변형 조건(남은 작업의 측정), 그리고 루프를 종료하기 위한 조건을 갖춘 구조로 설계되어 있습니다. 이 루프는 데이터를 처리하여 원하는 출력을 생성합니다.

해결책은 글림(Gleam) 프로그래밍 언어로 코딩되었으며, 명령형 논리를 함수형 맥락에 맞게 조정하였습니다. 저자는 코드 최적화에 대한 통찰도 공유하며, 형식적 방법을 실제 프로그래밍에 적용하는 데 따른 어려움도 인정합니다.

저자는 이러한 학습 경험을 소중히 여기며, 엄격한 방법을 적용하는 데 필요한 노력을 인정합니다. 그는 프로그래밍에서 형식적 정확성과 실용적 효율성 간의 균형을 강조합니다. 전체적으로 이 글은 형식적 프로그래밍 개념을 코딩 문제 해결에 적용한 경험을 반영하며, 구조적 접근의 장점과 도전 과제를 강조합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 사용자 연구에서 생성적 AI 도구에 대한 의존도가 높아지는 것에 반대하며, 숙련된 전문가들이 수행하는 인간 중심의 연구의 중요성을 강조합니다. AI를 연구 작업에 사용하는 것이 연구자들이 제공하는 독특한 가치를 감소시키고 혁신이 결여된 평균적인 결과로 이어질 수 있다는 우려를 표명합니다.

이 글은 조직들이 품질보다 효율성을 우선시하는 경향을 비판하며, 이는 사용자 연구자의 역할을 약화시킨다고 지적합니다. 저자는 AI가 특정 작업에서 도움을 줄 수는 있지만, 연구에서 중요한 인간의 통찰력과 연결을 대체할 수는 없다고 믿습니다. AI 도구에 대한 압박은 종종 연구 품질을 진정으로 개선하기보다는 비용 절감을 원하는 기업의 이익에 부합한다고 강조합니다.

또한 저자는 연구를 민주화한다고 주장하는 AI 도구의 마케팅에 대해 경고하며, 이는 숙련된 연구자의 필요성에 대한 잘못된 내러티브를 만든다고 주장합니다. 연구에서 윤리적 기준의 필요성을 강조하고, 연구자들이 자신의 전문성의 가치를 옹호할 것을 촉구합니다.

결국, 이 메시지는 중요한 작업을 AI에 맡기려는 유혹을 저항하고, 사용자 이해에 있어 인간 연구자가 기여하는 독특한 가치를 인식함으로써 사용자 연구의 무결성을 유지하자는 것입니다.

요약이 없습니다.

Piragi라는 도구를 만들어 RAG(정보 검색 기반 생성) 시스템 설정 과정을 간소화했습니다. Piragi를 사용하면 복잡한 설정 없이 다양한 문서와 자료에 쉽게 접근할 수 있습니다.

이 도구의 주요 기능은 여러 형식을 지원한다는 점입니다. PDF, Word, Excel, Markdown, 코드, URL, 이미지, 오디오 등 다양한 형식을 사용할 수 있습니다. 또한, 백그라운드에서 자동으로 자료를 새로 고쳐 빠른 응답을 보장합니다. 모든 답변에 대한 출처를 제공하여 정보의 출처를 명확히 알 수 있습니다. 고급 검색 옵션도 제공하며, 하이브리드 검색과 크로스 인코더 재정렬 기능을 포함합니다. 정보를 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 스마트한 전략을 사용합니다. OpenAI 모델과 호환되어 다른 모델로 쉽게 전환할 수 있습니다.

사용 예로는 파일 형식별로 결과를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, PDF 형식의 계약서에 대해 질문할 수 있습니다. 설정에서 고급 검색 기능을 활성화할 수도 있으며, 원한다면 OpenAI의 GPT 모델을 사용할 수 있도록 구성할 수 있습니다.

설치는 pip install piragi 명령어를 사용하여 간단히 할 수 있습니다. 더 많은 정보는 Piragi의 PyPI 페이지에서 확인할 수 있습니다. 프로젝트에 유용성을 높일 수 있는 기능이나 개선 사항에 대한 피드백도 환영합니다.

오늘의 특별 메뉴는 셰프가 선택한 9.99달러 요리입니다. 이 요리는 새우, 조개, 홍합, 가리비 등 다양한 해산물과 파스타, 소스가 함께 제공됩니다. 소스는 일반적으로 가벼운 마늘 토마토 소스, 크리미한 토마토 소스, 또는 화이트 와인 소스 중에서 선택할 수 있으며, 크리미하거나 매운 케이준 소스와 같은 변형도 있습니다.