코어 프로젝트는 사용자가 자신만의 데스크탑, 서버 또는 장치를 구축할 수 있도록 해주는 유연하고 모듈화된 리눅스 시스템입니다. 이 시스템은 리눅스 커널과 필수 파일이 포함된 11MB 크기의 기본 구성 요소인 코어에서 시작됩니다. 타이니코어는 이 시스템의 예로, 크기가 단 16MB인 경량 데스크탑 환경을 제공합니다.

코어플러스는 사용자가 쉽게 시작할 수 있도록 도와주는 방법으로, 다양한 장치에서 간단히 설치할 수 있는 커뮤니티 제작 확장 기능을 제공합니다. 그러나 모든 하드웨어를 지원하지 않으며 완전한 데스크탑 경험을 제공하지는 않습니다. 사용자는 온라인 저장소에서 추가 패키지를 설치하여 포함할 애플리케이션과 하드웨어를 선택할 수 있습니다.

최신 버전은 16.2입니다. 이 프로젝트의 목표는 CD-ROM이나 USB 드라이브와 같은 다양한 소스에서 부팅할 수 있는 빠르고 초소형 그래픽 운영 체제를 만드는 것입니다. 주로 RAM에서 실행되지만, 사용자는 추가 애플리케이션을 지속적인 저장 장치에 저장할 수 있습니다.

타이니코어 리눅스 커뮤니티는 참여를 장려하며, 누구나 애플리케이션을 만들고 공유하여 기여할 수 있습니다. 타이니코어 리눅스 팀은 사용자와 개발자를 지원하기 위해 대기하고 있습니다.

더 많은 정보는 포럼과 IRC에서 타이니코어 커뮤니티에 참여하여 얻을 수 있습니다.

연구에서 접근성은 매우 중요하며, arXiv는 논문의 HTML 버전을 PDF와 함께 제공함으로써 이에 대응하고 있습니다. 현재 200만 개 이상의 논문을 HTML로 점진적으로 변환하고 있지만, 모든 논문이 변환될 수 있는 것은 아닙니다. 저자들은 제출 과정에서 자신의 HTML 논문을 미리 볼 수 있습니다.

HTML로의 전환은 필요합니다. 대부분의 제출물이 LaTeX 형식(90%)으로 되어 있어 HTML로 변환하는 데 어려움이 있습니다. HTML은 장애가 있는 사용자에게 더 접근하기 쉬운 형식이지만, 변환 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 현재 HTML 형식은 "실험적" 베타 상태에 있습니다.

접근성을 개선하기 위해 커뮤니티는 HTML 논문을 읽고 문제점을 보고할 것을 권장합니다. 오류가 발생할 수 있지만, 피드백은 PDF 형식과의 정확한 일치를 기대하기보다는 기능성에 초점을 맞춰야 합니다. HTML은 본질적으로 다르기 때문입니다.

저자와 개발자들은 LaTeX 마크업에 대한 모범 사례를 따르고 변환 개선에 기여함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 이 프로젝트를 가능하게 한 통찰력을 제공한 분들과 조직에 특별한 감사를 전합니다.

리눅스 설치 축제는 2025년 12월 9일 오후 6시부터 9시까지 베오그라드 자기체바 5번지 수학부 JAG3 강의실에서 열립니다. 행사 장소는 피야차 제라미와 크르베니 크르스트 역 근처에 위치해 있으며, 트램(5, 6, 7L, 14)과 버스(21, 83)를 이용해 쉽게 접근할 수 있습니다.

이번 행사는 참가자들이 자신의 노트북에 리눅스 운영 체제를 설치하는 데 도움을 주기 위해 마련되었습니다. 경험이 풍부한 리눅스 사용자들이 지원을 제공하며, 관심에 따라 명령어 줄, 깃, C 프로그래밍 등의 주제로 짧은 교육 세션이 진행될 수 있습니다.

행사가 끝난 후에는 참석자들이 인근 바에서 계속해서 소통할 수 있습니다. 추천하는 리눅스 배포판으로는 초보자에게 적합한 데비안과 그 파생판인 우분투, 민트, 조린이 있으며, 페도라는 초보자에게도 친숙하지만 업데이트가 자주 이루어져 안정성에 영향을 줄 수 있습니다. 아치는 시스템을 맞춤 설정하고자 하는 고급 사용자에게 가장 적합합니다.

이번 행사는 윈도우 10을 대체하는 리눅스를 홍보하는 글로벌 캠페인의 일환으로, 리눅스의 사용자 친화성과 환경적 이점을 강조합니다. 설치 방법으로는 가상 머신을 통해 윈도우에서 리눅스를 설치하는 방법, 윈도우와 함께 리눅스를 설치하는 듀얼 부트 방식, 윈도우를 제거하고 리눅스를 완전히 설치하는 방법이 있습니다.

참가자들은 행사 전에 중요한 데이터를 백업하고, 리눅스 배포판을 온라인에서 미리 살펴보는 것이 좋습니다. 이 행사는 분산된 지식 공유를 촉진하는 단체인 데센트랄라가 주최하며, 300회 이상의 행사를 개최한 경험이 있습니다.

추가로, 초보자를 위한 세션이 12월 16일과 12월 23일에 열리며, 리눅스 명령어 줄과 깃에 대한 교육이 진행될 예정입니다. 참석자들은 오래된 기기를 가져와 수리할 수 있으며, 이는 전자 폐기물을 줄이는 데 기여할 것입니다.

이 글은 구글 포토의 대안으로서 자가 호스팅 사진 관리자인 Immich를 설정하는 방법에 대한 가이드를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 백업의 중요성입니다. 저자는 데이터의 백업과 독립성을 위해 로컬 복사본을 유지하는 것을 선호합니다. gphotos-sync 도구에서 문제를 겪으면서 새로운 해결책을 찾게 되었습니다.

둘째, 하드웨어 설정입니다. Immich는 Proxmox를 실행하는 전력 효율적인 Ryzen 7 미니 PC에 설치되어 가상 머신(VM)을 사용할 수 있습니다.

셋째, Immich 설치 과정입니다. Immich를 위해 "photos"라는 이름의 VM을 생성하고, 특정 자원을 할당합니다. NixOS에 설치하며, 보안을 위해 Tailscale VPN을 통해 접근할 수 있도록 설정합니다.

넷째, 사진 가져오기 과정에서의 어려움입니다. Immich CLI를 사용한 초기 사진 가져오기가 신뢰할 수 없어서, 배경 작업을 관리하고 Google Takeout 메타데이터를 더 잘 처리하는 서드파티 도구인 immich-go를 사용하게 되었습니다.

다섯째, 모바일 앱 설정입니다. 저자는 자동 사진 백업을 위해 자신의 아이폰에 Immich 앱을 설치합니다. 알림은 방해를 피하기 위해 비활성화하는 것이 좋습니다.

여섯째, 백업 전략입니다. 저자는 3-2-1 백업 전략을 따르며, rsync를 사용해 Immich 데이터를 정기적으로 백업합니다.

일곱째, 제한 사항입니다. Immich는 사진 편집 기능이 없고, 이미지를 공유하려면 여전히 구글 포토를 사용해야 합니다.

여덟째, 대안과의 비교입니다. 저자는 Ente라는 다른 도구보다 Immich를 선택했는데, 추가적인 암호화의 복잡성 없이 자신의 필요에 더 잘 맞기 때문입니다.

전반적으로 Immich는 속도와 기능 면에서 칭찬받고 있지만, CLI 도구와 모바일 앱 설정 개선에 대한 제안도 있습니다. 저자는 독자들에게 더 많은 업데이트를 위해 블로그 구독을 권장합니다.

레딧 사용자 Dycus는 광 마우스의 센서를 이용해 소형 카메라를 제작했습니다. 이 작업은 약 65시간이 걸렸습니다. 결과물은 다양한 촬영 모드를 갖춘 저해상도 흑백 카메라로, 3D 프린터로 제작된 본체에 담겨 있습니다.

이 프로젝트는 과거의 유사한 프로젝트들과 달리 완전한 카메라 디자인으로 주목받고 있습니다. 이 카메라는 여러 촬영 모드와 64가지의 회색 음영, 조절 가능한 노출 기능을 제공하며 최대 48장의 사진을 저장할 수 있습니다. 특히, 파노라마 이미지를 위한 "스미어 샷" 기능도 지원합니다.

카메라의 해상도는 낮아서 900픽셀로, 메가픽셀에 필요한 백만 픽셀과 비교하면 부족하지만, 여전히 인식 가능한 이미지를 캡처할 수 있습니다. Dycus는 이 카메라의 재미 요소를 해상도가 낮지만 사용하기 즐거운 게임보이 카메라와 비교했습니다.

디지털 지도 제작의 발전과 Bee Maps라는 회사를 소개하는 내용입니다. Bee Maps는 지도 데이터를 수집하는 방식을 혁신하고 있습니다.

저자는 1985년 지도 산업에 발을 들여놓은 경험을 공유하며, 당시에는 항공 사진과 같은 현대 기술이 없어서 오래된 지형 자료를 바탕으로 디지털 지도를 만드는 데 어려움이 많았다고 설명합니다. 초기 내비게이션 시스템은 상세한 방향을 제공하지 못하고 기본적인 거리 데이터에 의존했습니다. 그러나 기술이 발전하면서 카메라가 장착된 차량을 이용해 더 많은 정보를 수집하기 시작했고, 이는 2007년 구글 스트리트 뷰의 개발로 이어졌습니다.

현재 지도 데이터를 최신 상태로 유지하는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 듭니다. 특히 자율주행차는 HD 맵이라고 불리는 고해상도 지도가 필요합니다. 2015년에 아리엘 사이드먼이 설립한 Bee Maps는 독특한 장치를 통해 도로의 다양한 세부 정보를 쉽게 수집할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 이 장치를 가지고 운전하면서 암호화폐인 HONEY를 얻을 수 있어 데이터 수집에 대한 인센티브를 제공합니다.

Bee Maps는 장치에 대한 구독 서비스로 전환했으며, 이 장치는 대시 캠 기능도 제공합니다. 그들은 도로 속성에 대한 방대한 데이터를 수집하고 있으며, 이 데이터를 주요 기업에 라이선스 제공하기 시작했습니다. Bee Maps는 전 세계적으로 6억 6천5백만 킬로미터 이상의 도로를 매핑했으며, 이는 전통적인 지도 회사들을 훨씬 초월하는 수치입니다. 그들의 접근 방식은 훨씬 더 크고 활발한 데이터 수집 차량을 만들어냈습니다.

결론적으로, Bee Maps는 혁신적인 기술과 사용자 주도의 데이터 수집 모델을 결합하여 지도 산업을 변화시키고 있으며, 내비게이션 및 지도 서비스의 미래에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

텐서 프로세싱 유닛(TPU)은 구글이 딥러닝을 위해 개발한 전문 하드웨어로, 처리 능력에 대한 수요가 증가하면서 10년 전부터 개발되었습니다. NVIDIA의 GPU가 인공지능 분야에서 주목받고 있지만, TPU는 신경망을 위해 특별히 설계된 초기의 효과적인 하드웨어 가속기로 주목받고 있습니다.

구글은 2013년에 더 효율적인 처리의 필요성을 인식하고, 딥러닝 작업을 처리하기 위해 TPU를 개발했습니다. TPU는 여러 세대를 거치며 발전해왔으며, 최신 모델인 아이언우드가 2025년에 발표될 예정입니다. 이 모델은 9,216개의 칩을 사용해 42.5 엑사플롭스의 성능을 자랑합니다.

TPU는 일반적인 프로세서와는 달리 특정 작업에 최적화된 도메인 특화 가속기입니다. 이는 신경망에서 자주 사용되는 행렬 연산과 같은 특정 작업에 맞춰 설계되어, 이러한 연산에 집중함으로써 더 높은 성능을 발휘할 수 있게 합니다.

TPU는 여러 차례의 세대 개선을 거쳤습니다. TPUv1은 빠른 추론에 중점을 두었지만, 훈련에 필요한 유연성이 부족했습니다. TPUv2는 듀얼 코어 디자인과 더 나은 훈련 지원을 위해 프로그래머블성과 높은 정밀도를 추가했습니다. TPUv3는 TPUv2의 성능을 개선하여 추가 코어와 메모리 용량을 갖추었습니다. TPUv4는 시스템의 확장성과 에너지 효율성을 강조하며, 느린 DRAM에 대한 접근을 줄이기 위해 공유 메모리를 도입했습니다.

TPU의 아키텍처는 여러 칩이 효과적으로 통신할 수 있도록 고급 네트워킹 기능을 포함하고 있습니다. TPUv4에서 도입된 광회로 스위칭(OCS)은 칩과 랙 간의 유연하고 높은 대역폭의 통신을 가능하게 합니다.

TPU는 작업 스케줄링과 자원 할당을 효율적으로 관리하기 위해 소프트웨어에 크게 의존합니다. XLA 컴파일러는 TPU 아키텍처에서 실행될 프로그램을 최적화하며, Borg와 같은 시스템은 자원 할당과 작업 스케줄링을 관리합니다.

TPU 기술이 발전함에 따라, TPUv5 및 그 이후 모델은 성능과 효율성을 더욱 향상시키며 훈련과 추론 작업 모두에 중점을 두고 발전할 것으로 예상됩니다. TPU는 전문화된 처리 능력의 필요에 의해 발전한 기계 학습 하드웨어 디자인의 중요한 진전을 나타내며, 효율성, 확장성, 소프트웨어 통합에 중점을 두고 계속해서 진화하고 있습니다.

이 글에서는 저자가 Claude라는 AI 모델을 사용하여 "원샷 디컴파일" 방법을 성공적으로 적용한 사례를 다룹니다. 저자는 Claude를 세 주 동안 반복적으로 실행하여 게임 '스노우보드 키즈 2'에 대해 지난 세 달보다 더 많은 진전을 이뤘습니다.

원샷 디컴파일은 Claude에게 디컴파일할 함수를 제공하고, 인간의 피드백 없이 작업을 진행하도록 하는 방법입니다. 이 방식은 효율성을 높이지만, Claude의 처리 한도를 소모하면서도 진전을 이루지 못할 위험이 있습니다.

작업 흐름은 다양한 구성 요소를 관리하는 스크립트를 사용하여 자동화됩니다. 여기에는 가장 쉬운 함수를 선택하는 '스코어러', 디컴파일 작업을 수행하는 'Claude', Claude에 필요한 자원을 제공하는 '도구', 전체 작업을 관리하고 진행 상황을 기록하는 '드라이버'가 포함됩니다.

저자는 처음에 함수의 복잡성을 평가하기 위해 공식을 사용했으나, 나중에 더 나은 정확성을 위해 로지스틱 회귀 모델로 개선했습니다. Claude를 돕기 위해 간단한 유닉스 유사 도구들이 사용되며, 이 도구들은 오류를 방지하고 결과를 명확히 하여 처리 시간을 낭비하지 않도록 설계되었습니다.

Claude는 디컴파일 작업에서 다른 AI 모델인 Codex보다 더 나은 성능을 보였습니다. 저자는 전통적인 디컴파일이 보통 전문가 팀을 필요로 하지만, Claude와 같은 AI 모델이 이 과정을 상당히 가속화할 수 있다고 언급했습니다.

Claude는 많은 함수를 처리할 수 있지만, 여전히 가장 어려운 함수들은 남아 있습니다. AI의 출력은 코드의 명확성을 위해 인간의 다듬기가 필요할 수 있습니다. 저자는 디컴파일에 관심이 있는 이들이 프로젝트에 참여하고 그 도전 과제를 탐구해 보기를 권장합니다.

2025년 12월 5일, 클라우드플레어는 UTC 기준으로 08:47부터 09:12까지 약 25분간 네트워크 장애를 겪었습니다. 이로 인해 약 28%의 HTTP 트래픽이 영향을 받았지만, 사이버 공격으로 인한 문제는 아니었습니다. 이 문제는 리액트 서버 컴포넌트의 보안 취약점을 해결하는 과정에서 시스템에 변경이 이루어지면서 발생했습니다.

문제는 클라우드플레어가 HTTP 요청의 버퍼 크기를 늘리려고 시도할 때 발생했습니다. 이 변경을 수용하기 위해 내부 테스트 도구가 꺼졌지만, 이 과정에서 프록시 시스템에 오류가 생겨 영향을 받은 고객들에게 HTTP 500 오류 코드가 나타났습니다. 문제는 신속하게 파악되어 해결되었습니다.

클라우드플레어는 11월 18일에 발생한 이전 사건에 이어 이번 장애가 용납할 수 없는 일이라고 인정했습니다. 이들은 유사한 사건이 재발하지 않도록 개선된 배포 프로세스, 향상된 오류 처리, 더 나은 롤백 기능 등을 포함한 조치를 시행하고 있습니다. 이들 노력에 대한 자세한 내용은 곧 공유할 계획입니다.

이번 사건은 클라우드플레어 시스템의 약점을 드러냈으며, 이들은 고객들에게 더 나은 신뢰성을 제공하기 위해 적극적으로 문제를 해결하고 있습니다.

2025년 12월 2일, Wolfram은 Wolfram Compute Services를 출시하여 사용자가 Wolfram Language에서 계산을 쉽게 확장할 수 있도록 했습니다. 사용자는 RemoteBatchSubmit 기능을 통해 대규모 계산을 제출할 수 있으며, 이 기능은 모든 의존성을 처리하고 Wolfram Cloud에서 작업을 실행합니다.

이 서비스의 주요 특징 중 하나는 확장성입니다. 사용자는 자신의 로컬 환경보다 수백 배 더 큰 계산을 수행할 수 있습니다. 다양한 기계 옵션이 제공되며, 기본적인 설정부터 최대 192코어와 대용량 메모리를 갖춘 고성능 설정까지 선택할 수 있습니다.

또한, Wolfram Compute Services는 대규모 병렬 처리를 지원하여 사용자가 여러 코어에서 동시에 작업을 실행할 수 있게 합니다. 이는 수백만 개의 셀룰러 오토마타 규칙을 테스트하는 것과 같은 방대한 계산에 특히 유용합니다.

사용 편의성 또한 강조됩니다. 작업이 제출되면 사용자는 이메일을 통해 작업 상태에 대한 알림을 받고, 대시보드를 통해 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 결과는 Wolfram Notebook 환경에 쉽게 통합할 수 있습니다.

사용자는 작업 설정을 맞춤화할 수 있으며, 기계 유형이나 예산 제약을 설정할 수 있습니다. 작업 상태에 따라 알림을 조정할 수 있으며, 결과는 임시로 저장되어 필요 시 다시 가져올 수 있습니다.

이 서비스는 Wolfram Language의 기능을 향상시키기 위한 더 넓은 계획의 일환으로, 동기식 원격 계산 및 맞춤형 컴퓨팅 시설 지원과 같은 미래 개발 계획도 포함되어 있습니다.

전반적으로 Wolfram Compute Services는 하드웨어 관리의 번거로움 없이 상당한 계산 능력이 필요한 사용자에게 효율적인 솔루션을 제공합니다.

저자는 호세 사라마고의 인용구 "신은 우주의 침묵이고, 인간은 그 침묵에 의미를 부여하는 외침이다"에 대해 생각해본다. 이 인용구를 온라인에서 찾으려 할 때, 저자는 처음에 구글의 검열 때문이라고 의심했지만, 이는 사라마고가 종교에 대해 비판적인 시각을 가지고 있기 때문이라고 생각했다. 그러나 전체 인용구로 다시 검색하자 쉽게 찾을 수 있었다. 이 경험은 저자로 하여금 정보 검색의 본질과 구글이 데이터를 관리하는 비밀스러운 방법에 대해 고민하게 만들었다. 저자는 구글을 공공 도서관에 비유하며, 도서관과 달리 구글과 같은 기업들이 공공의 신뢰와 투명성보다 이익을 우선시하는 점에 대해 우려를 표했다. 저자는 구글의 지도자들이 자신들의 역할과 그들의 관행이 미치는 영향에 대해 충분히 이해하고 있는지 의문을 제기한다.

NanoKVM은 중국 회사 Sipeed가 만든 저렴한 하드웨어 KVM 스위치로, 사용자가 웹 브라우저를 통해 컴퓨터나 서버를 원격으로 제어할 수 있게 해줍니다. 이 장치는 HDMI와 USB-C 포트를 통해 연결되며, 대상 컴퓨터의 USB 포트를 통해 전원을 공급받습니다. 크기가 작고 오픈 소스이며, BIOS 접근 및 원격 전원 관리와 같은 기능을 제공합니다.

하지만 이 장치는 심각한 보안 문제를 안고 있습니다. 기본 비밀번호로 출하되었고, 세션 무효화 부족과 하드코딩된 암호화 키와 같은 여러 취약점이 존재합니다. 또한, 중국 서버와 통신하며 해킹 도구가 포함되어 있습니다. 더욱 우려스러운 점은 제품 문서에 명시되지 않은 숨겨진 마이크가 있어 오디오를 녹음할 수 있다는 것입니다.

이러한 결점에도 불구하고 사용자는 보안을 개선하기 위해 맞춤형 소프트웨어를 설치할 수 있습니다. 일부 사용자는 이 장치에 리눅스 배포판을 이식하기 시작했습니다. 이 상황은 NanoKVM뿐만 아니라 다른 장치에서도 개인 정보 보호와 보안에 대한 우려를 불러일으킵니다.

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제미니 3 프로는 구글의 고급 다중 모달 인공지능 모델로, 문서 이해, 공간 관계, 화면, 비디오를 뛰어나게 처리합니다. 이 모델은 시각적 추론과 문서 처리 능력을 향상시켜 복잡한 시각 분석 및 문서 해석과 같은 다양한 응용 분야에 적합합니다.

제미니 3 프로의 주요 기능 중 하나는 문서 이해입니다. 이 모델은 복잡한 레이아웃과 손글씨를 포함한 엉망인 비구조적 문서를 정확하게 해석할 수 있습니다. 또한, 시각적 문서를 HTML이나 LaTeX와 같은 구조화된 형식으로 변환할 수 있습니다.

공간 이해 기능을 통해 이 모델은 이미지 내 특정 위치를 식별하고, 로봇 공학이나 증강 현실 작업에 필요한 공간 계획을 생성하는 데 도움을 줍니다. 화면 이해 능력 덕분에 데스크톱과 모바일 화면에서 작업을 효과적으로 탐색하고 자동화하여 사용자 상호작용과 작업 자동화를 개선합니다.

비디오 이해 기능은 이 모델이 빠른 속도로 비디오를 처리하고, 신속한 동작을 분석하며, 시간에 따른 복잡한 인과 관계를 이해할 수 있도록 합니다.

제미니 3 프로는 교육, 의료 영상, 법률 및 금융 분야에서 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 교육에서는 수학과 과학에서 시각적 문제 해결을 통해 학습을 향상시키고, 의료 영상에서는 의료 이미지를 해석하고 복잡한 의료 질문에 도움을 줍니다. 법률과 금융 분야에서는 문서 분석을 개선하여 복잡한 워크플로우와 법적 계약을 더 쉽게 처리할 수 있도록 합니다.

개발자들은 다양한 작업에 맞게 이미지 해상도 설정을 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있으며, 품질과 비용의 균형을 맞출 수 있습니다.

전반적으로 제미니 3 프로는 인공지능 능력의 중요한 발전을 나타내며, 개발자들이 혁신적인 응용 프로그램을 만들 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 더 많은 정보는 개발자 문서를 참고하거나 구글 AI 스튜디오에서 모델을 실험해볼 수 있습니다.

넷플릭스는 워너 브라더스 디스커버리(WBD)를 827억 달러에 인수할 계획을 발표했습니다. 이 인수에는 영화 및 TV 스튜디오, HBO, HBO Max가 포함됩니다. 이번 거래는 주당 27.75달러로 평가되며, WBD의 글로벌 네트워크 부문이 분리된 후인 2026년 3분기에 최종 확정될 것으로 예상됩니다.

이번 인수의 목적은 넷플릭스의 스트리밍 서비스와 워너 브라더스의 방대한 콘텐츠 라이브러리를 결합하여 소비자에게 더 다양한 엔터테인먼트 옵션을 제공하는 것입니다. "왕좌의 게임", "해리 포터", "빅뱅 이론"과 같은 주요 프랜차이즈가 이제 넷플릭스의 콘텐츠로 포함됩니다. 두 회사는 이번 합병이 창작자에게 더 많은 기회를 제공하고, 더 많은 구독자를 유치하여 주주 가치를 높일 것이라고 믿고 있습니다.

넷플릭스는 워너 브라더스의 현재 운영을 유지하고 제작 능력을 강화하여 엔터테인먼트 산업에서 일자리를 창출할 계획입니다. 이번 거래는 두 회사의 이사회에서 승인되었으며, 완료되기 위해서는 규제 당국의 승인과 주주 동의가 필요합니다.

이번 거래는 현금과 넷플릭스 주식의 혼합으로 WBD 주주에게 제공되며, 거래 시점의 넷플릭스 주가에 따라 구체적인 조건이 정해질 예정입니다.

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Divine D.는 Rev. 1.1의 출시를 통해 안정적이고 커뮤니티 중심의 모바일 시스템으로 발전하고 있으며, 이는 Rev. 1.0에 비해 많은 개선 사항을 포함하고 있습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

먼저, microSD Express 기술이 도입되어 데이터 전송 속도가 최대 500MB/s에 이르며 시스템 성능이 향상되었습니다. 또한, Micro HDMI 출력이 추가되어 60Hz에서 8K 비디오 해상도를 지원함으로써 멀티미디어 기능이 강화되었습니다.

LoRa 서브시스템은 IoT를 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 장거리 저전력 무선 통신 옵션을 제공합니다. 새로운 전원 스위치는 전력 관리 효율성을 높이고 전력 분배를 보다 잘 제어할 수 있게 해줍니다.

햅틱 엔진이 추가되어 사용자 인터페이스와 알림에 진동 및 피드백 기능이 더해졌습니다. 저전압 배터리 모니터는 배터리 전압이 낮을 때 문제를 방지하기 위해 자동으로 배터리 전력을 관리합니다.

배터리 스위치 기능은 사용자가 배터리를 분리하면서도 충전기를 통해 시스템에 전원을 공급할 수 있게 해줍니다. 새로운 LED 표시등은 시스템 상태, 충전, 배터리 건강 및 연결 상태를 나타내는 지표로 추가되었습니다.

확장된 액세서리 인터페이스는 다양한 액세서리를 연결하고 실험을 강화할 수 있는 새로운 자기형 포고 인터페이스를 제공합니다. 마지막으로, M.2 B-key GSM 및 4G 모듈은 더 작고 효율적인 모듈을 위해 미니 PCIe 커넥터를 대체하였습니다.

디자인 수정 사항은 Rev. 1.0에 대한 피드백과 테스트를 바탕으로 이루어졌습니다. 전반적으로 Rev. 1.1은 연결성, 전력 관리 및 사용자 경험을 향상시키는 데 중점을 두어 보다 강력하고 유연한 오픈 소스 하드웨어 플랫폼으로 발전하고 있습니다.

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저자는 Season of the Witch라는 책에서 영감을 받아 샌프란시스코의 도망친 청소년들을 위한 피난처인 허클베리 하우스의 역사를 탐구한 경험을 공유합니다. 창립자의 이야기에 흥미를 느낀 저자는 샌프란시스코 공립 도서관을 방문해 청소년들과 창립자 래리 베그스 간의 편지를 읽었습니다. 이 편지들은 청소년들의 고난과 베그스의 따뜻한 반응을 드러내며, 그가 불필요한 조언을 하지 않고 진정으로 그들을 걱정했다는 점을 강조합니다.

저자는 이 편지들에 개인적인 연결을 느끼며 과거와 현재의 연속성에 대해 생각합니다. 1960년대의 젊은이들과 오늘날의 청소년들이 샌프란시스코에서 꿈을 쫓으며 지도를 필요로 한다는 점을 주목합니다. 호기심을 따르고 탐구하는 시간을 가지는 것의 중요성을 강조하며, 이러한 경험이 자신의 작업에 영감을 주고 풍요롭게 할 수 있다고 제안합니다. 허클베리 하우스는 현재도 운영되고 있으며, 위험에 처한 청소년들을 지원하고 있습니다. 저자는 허클베리 하우스와 젊은 혁신가들을 돕는 자신의 비영리 단체인 노틸러스에 대한 기부를 요청합니다.

엔지니어들이 중요한 시스템을 개선할 수 있도록 돕는 팀에 합류하세요. 이 팀은 실시간 인프라 통찰력을 위한 빠르고 신뢰할 수 있는 백엔드를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다.

주요 요구 사항으로는 GMT+2에서 GMT-6 시간대에서 근무할 수 있어야 하며, Node.js와 TypeScript에 대한 강력한 경험이 필요합니다. 특히 메모리 누수 및 성능 문제를 해결하는 능력이 중요합니다. 복잡한 PostgreSQL 쿼리를 작성하고 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 능숙해야 합니다. 문제를 신속하게 해결하고 새로운 기능을 출시하는 데 열정을 가져야 합니다. 프로젝트를 처음부터 끝까지 구축한 경험이 있으면 좋습니다. GraphQL에 대한 이해와 효율적인 스키마 설계 경험이 있으면 우대합니다.

최근의 도전 과제로는 수천 개의 GitHub 조직과 저장소를 지원하기 위해 API와 인프라에 상당한 변화를 주어야 했습니다. AI와 정적 분석을 결합하여 인프라 문제를 자동으로 해결하는 시스템을 개발했습니다. 또한, 대규모 인프라 문제를 관리하고 분석할 수 있도록 돕는 Issue Explorer를 만들었습니다.

핵심 가치는 고객 중심, 투명성, 행동 지향입니다. 고객과의 관계를 구축하여 그들의 성공을 보장하고, 성공과 도전 과제를 공유하여 신뢰를 쌓고 더 나은 의사 결정을 할 수 있도록 합니다. 계획을 신속하고 효율적으로 실행하는 것을 우선시하며 서로를 지원합니다.

혜택으로는 출퇴근이 없는 원격 근무, 정기적인 회사 모임, 10년의 행사 기간을 가진 직원 친화적인 주식, 401k 매칭 및 건강 보험(미국 직원 대상), 연간 31일의 유급 휴가와 12주간의 유급 육아 휴가가 제공됩니다.

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프링키악에는 심슨 가족의 이미지가 거의 300만 장 있습니다. 지금 바로 좋아하는 장면을 찾아보세요!

러스트에서 방어적 프로그래밍은 컴파일러의 기능을 활용하여 오류를 예측하고 방지하는 코드를 작성하는 데 중점을 둡니다. 개발자들은 "// 이건 절대 일어나지 않아야 한다"는 주석에 주의해야 합니다. 이러한 주석은 종종 간과된 엣지 케이스를 나타내기 때문입니다.

일반적인 코드 냄새와 패턴으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 벡터에 인덱스를 사용할 때는 벡터가 비어 있는지 확인한 후 요소에 접근하는 대신 패턴 매칭을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 모든 경우가 컴파일러에 의해 처리됩니다. 둘째, 구조체를 초기화할 때 ..Default::default()를 사용하는 것은 피해야 합니다. 이는 눈에 띄지 않는 기본값을 초래할 수 있습니다. 대신 모든 필드를 명시적으로 설정하여 명확성과 컴파일러 검사를 보장해야 합니다.

셋째, 취약한 트레이트 구현을 피하기 위해 트레이트 구현에서 구조 분해를 사용해야 합니다. 예를 들어 PartialEq를 사용할 때 새로운 필드가 추가되면 동등성 검사를 처리하기 위해 업데이트가 필요합니다. 넷째, 실패할 수 있는 변환에는 From 대신 TryFrom을 사용하여 실패를 명시적으로 나타내야 합니다. 다섯째, 모든 매치 팔을 명시적으로 나열하여 새로운 경우를 놓치지 않도록 해야 합니다. 이렇게 하면 컴파일러가 새로운 변형을 처리하라는 알림을 줄 수 있습니다.

여섯째, 임시 변수를 사용하여 변형 가능성을 필요한 곳으로 제한함으로써 나중에 의도치 않은 수정이 발생하는 것을 방지해야 합니다. 일곱째, 구조체 생성 시 검증을 강제하는 생성자를 통해 구조체를 생성하도록 해야 합니다. 이를 위해 비공식 필드나 #[non_exhaustive] 속성을 사용할 수 있습니다. 여덟째, 중요한 반환 타입에는 #[must_use]를 주석으로 달아 API 사용자가 중요한 결과를 무시하지 않도록 해야 합니다. 아홉째, 불리언 매개변수는 열거형이나 매개변수 구조체로 대체하여 코드 가독성을 높이고 오류를 방지해야 합니다.

Clippy 린트를 사용하여 이러한 방어적 프로그래밍 패턴을 자동으로 적용하고 잠재적인 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 이러한 패턴을 적용함으로써 개발자들은 더 견고하고 유지 관리가 용이한 러스트 코드를 작성할 수 있으며, 이는 버그를 줄이고 미래의 변경 사항을 우아하게 처리하는 데 도움을 줍니다. 목표는 러스트의 타입 시스템과 컴파일러 기능을 활용하여 오류가 발생하기 전에 예방하는 것입니다.

이 글에서는 소프트웨어 공학에서 "셔딩(shredding)"이라는 개념에 대해 다룹니다. 셔딩은 코드를 더 효과적으로 재작성하기 위해 기존 코드를 분해하고 다시 구축하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 일반적인 리팩토링과는 다르며, 여러 구성 요소를 동시에 삭제하고 작은 변화를 주기보다는 새롭게 시작하는 경우가 많습니다.

Zed에서 저자는 팀 내에서 셔딩이 흔히 이루어지는 관행임을 관찰했습니다. 이를 통해 팀은 코드베이스를 크게 개선할 수 있었습니다. 저자는 코드를 셔딩할 때 자신감과 경험이 중요하다고 강조합니다. 이는 완전한 재구성이 필요할 때를 인식할 수 있는 능력이 요구되기 때문입니다.

저자는 정기적으로 셔딩을 하더라도 코드베이스가 안정적으로 유지된다고 언급합니다. 이는 팀의 전문성과 신중한 계획 덕분일 수 있습니다. 셔딩은 코드의 불필요한 부분을 제거하고 지속적인 개선을 촉진하는 데 도움을 줍니다. 이는 마치 뱀이 피부를 벗겨내고 새롭게 태어나는 것과 비슷합니다. 글은 이러한 접근 방식을 좋아하는 독자들에게 더 많은 통찰을 얻기 위해 구독할 것을 권장하며 마무리됩니다.

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Multithreading.js는 TypeScript로 작성된 라이브러리로, Rust에서 영감을 받아 JavaScript에 고급 동시성 기능을 도입합니다. 이 라이브러리는 멀티스레드 프로그래밍을 위한 웹 워커의 사용을 간소화하며, 메모리 안전성과 동기화와 같은 복잡한 문제를 관리합니다.

이 라이브러리의 주요 기능 중 하나는 스레드 풀입니다. 시스템의 성능에 따라 자동으로 스레드 풀을 관리합니다. 또한, 공유 메모리를 통해 뮤텍스와 읽기-쓰기 잠금과 같은 도구를 사용하여 스레드 간에 안전하게 데이터를 공유할 수 있습니다. 작업자 태스크에서 복잡한 경로 문제 없이 모듈을 쉽게 가져올 수 있는 스코프 임포트 기능도 제공합니다. 데이터 소유권을 이전하여 복제 오버헤드를 줄이는 이동 의미론도 지원합니다.

설치는 npm install multithreading 명령어로 간단하게 할 수 있습니다.

핵심 개념으로는 스폰 함수가 있습니다. 이는 백그라운드 스레드에서 작업을 실행하는 주요 방법입니다. 데이터 전송은 move() 함수를 사용하여 작업자에게 데이터를 전송할 수 있으며, 객체를 전송하거나 복제할 수 있습니다. SharedJsonBuffer는 JSON 객체를 위한 공유 메모리를 제공하며, 효율적인 업데이트가 가능합니다.

동기화 원시 개념으로는 뮤텍스가 있습니다. 이는 자원에 대한 독점 접근을 보장합니다. RwLock은 여러 독자가 가능하지만 단 하나의 작성자만 허용합니다. 세마포어는 자원에 접근하는 스레드의 수를 제어합니다. Condvar은 스레드가 특정 조건을 기다리도록 합니다.

채널 기능은 다수의 생산자와 소비자 간의 통신을 지원하여, 수동 잠금 없이 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 모듈 임포팅은 동적 임포트를 통해 작업자에서 모듈을 쉽게 로드할 수 있습니다.

이 라이브러리는 최신 브라우저에서 작동하지만, 공유 메모리를 위한 특정 보안 헤더가 필요할 수 있습니다. 안전한 환경에서 제대로 기능하기 위해서는 콘텐츠 보안 정책(CSP) 헤더를 조정해야 합니다.

Multithreading.js는 JavaScript에서 멀티스레딩을 간소화하여 개발자들이 효율적이고 동시적인 코드를 작성하는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 이민 관련 주제를 다루고 있으며, 발언자가 특정 사례에 대한 법률 조언을 제공할 수 없음을 강조합니다. 이는 법적 책임 문제 때문입니다. 질문과 답변에서 사실에 기반한 논의를 권장하고 있습니다. 이전 논의에 대한 링크도 제공됩니다.

이 기사는 케타민, 전기경련요법(ECT), 급성 간헐적 저산소증(aIH)과 같은 빠른 작용의 항우울 치료법 뒤에 있는 주요 메커니즘으로 아데노신 신호전달에 대한 최근 발견을 다룹니다. 연구자들은 이러한 치료법이 뇌의 기분 조절 영역에서 아데노신 수치를 증가시킨다는 것을 발견했습니다.

주요 발견으로는 케타민이 특정 수용체를 차단하는 대신 뇌 세포에서 에너지를 사용하는 방식을 변화시켜 작용한다는 점이 있습니다. 세 가지 치료법 모두 아데노신 수용체(A1 및 A2A)를 활성화하여 뇌 기능에 유익한 변화를 일으키고, 이로 인해 우울증 증상이 빠르게 완화됩니다.

또한, 카페인이 우울증 치료에서 어떤 역할을 하는지에 대한 질문도 제기됩니다. 정기적으로 커피를 마시는 것이 우울증 예방에 도움이 될 수 있지만, 치료 직전에 커피를 마시는 것은 빠른 항우울제의 효과를 방해할 수 있습니다.

이 연구는 우울증 치료에서 아데노신의 중요성을 강조하며, 카페인의 효과는 소비 방식에 따라 달라질 수 있음을 시사합니다.

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저자는 6,500개 이상의 비영리 단체에 서비스를 제공하고 매달 600만 달러를 처리하는 네오뱅크를 위해 Expo(React Native)를 사용하여 모바일 앱을 만들었습니다. 그들은 전일제 학생으로서 Tap to Pay와 Push Provisioning과 같은 고급 기능에 대한 Apple과 Google의 승인을 받는 데 어려움을 겪었습니다. 이 과정은 많은 이메일과 테스트, 규정 준수 점검을 포함했습니다.

승인을 받은 후, 작은 수정 사항도 새로운 앱 빌드를 요구한다는 것을 알게 되었고, 이는 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 Expo의 EAS 업데이트 서비스를 사용하여 "무선 업데이트"를 구현했습니다. 이 서비스 덕분에 새로운 빌드 없이도 원격으로 업데이트할 수 있게 되었습니다.

저자는 앱 개발에 250시간을 투자했으며, 이 과정은 매우 값진 학습 경험이었습니다. 그들은 앱에 대한 피드백을 환영하며, 이 앱이 3월에 GitHub에서 오픈 소스로 공개되었다고 언급했습니다.

조수는 달과 태양의 중력에 의해 영향을 받으며, 이로 인해 바다에서는 밀물과 썰물이 발생합니다. 달의 중력은 지구를 끌어당겨 물이 달에 가장 가까운 쪽과 가장 먼 쪽에서 부풀어 오르게 하여 약 12시간마다 밀물과 썰물이 생깁니다. 태양도 조수에 영향을 미치며, 태양, 달, 지구가 일직선으로 정렬될 때는 밀물이 더 높고 썰물이 더 낮은 현상인 '춘조'가 발생합니다. 반대로 이들이 직각을 이룰 때는 밀물이 낮고 썰물이 더 높은 '간조'가 나타납니다.

지구의 기울기와 육지의 존재는 조수 패턴을 더욱 복잡하게 만듭니다. 해안선의 형태와 깊이에 따라 서로 다른 지역에서 조수의 시간과 높이가 달라집니다. 역사적으로 조수를 예측하는 것은 복잡하고 많은 노력이 필요했으며, 1800년대에 개발된 기계들이 계산을 자동화하는 데 사용되었습니다. 오늘날에는 컴퓨터가 이러한 기계를 대체하여 조수 예측이 훨씬 쉬워졌습니다.

하지만 기술이 발전했음에도 불구하고 조수 연구는 여전히 복잡합니다. 특정 지역에서 조수의 최종 행동에 영향을 미치는 많은 요인이 존재합니다.

이 가이드는 CHIP-8 에뮬레이터를 개발하는 방법에 대한 명확한 로드맵을 제공합니다. CHIP-8은 에뮬레이터 개발에 관심이 있는 초보자들에게 흔히 선택되는 프로젝트입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

CHIP-8은 하드웨어가 아니라 다양한 컴퓨터에서 프로그램을 실행하기 위한 인터프리터입니다. 1977년에 초기 마이크로컴퓨터의 프로그래밍을 간소화하기 위해 만들어졌습니다. 시간이 지나면서 여러 가지 구현과 사양이 생겨났습니다.

프로그래밍에 대한 기본적인 이해와 이진수 및 16진수 시스템에 대한 지식이 필요합니다. 그래픽과 입력을 처리할 수 있는 방법도 필요하며, 보통 SDL과 같은 그래픽 라이브러리를 사용합니다.

기술 사양으로는 4KB의 RAM, 64x32 픽셀의 디스플레이(또는 SUPER-CHIP의 경우 128x64 픽셀), 16개의 일반 목적 8비트 레지스터(V0부터 VF까지), 인덱스 레지스터(I), 프로그램 카운터(PC)가 포함됩니다. 또한 두 개의 8비트 타이머(지연 및 소리)가 있습니다.

에뮬레이터의 핵심 구성 요소는 메모리에서 명령어를 지속적으로 가져오고, 이를 해석하며 실행하는 '가져오기/해독/실행 루프'입니다. 점프, 산술 연산, 그래픽 렌더링과 같은 다양한 작업을 위한 명령어가 존재합니다.

에뮬레이터를 구축할 때는 간단한 명령어(예: 화면 지우기)부터 시작하여 점차 복잡한 명령어를 구현하는 것이 좋습니다. IBM 로고와 같은 알려진 프로그램으로 기능을 검증하는 테스트를 권장합니다.

디버깅 기능이 중요합니다. 가이드는 명령어를 단계별로 실행하고 레지스터 내용을 확인할 수 있는 기능을 추가하여 문제를 파악할 수 있도록 하는 것을 추천합니다.

에뮬레이터가 완성되면 사용자는 자신만의 CHIP-8 게임을 만들거나 SUPER-CHIP 및 XO-CHIP과 같은 확장을 지원하거나 다른 시스템의 에뮬레이터를 개발할 수 있습니다.

이 가이드는 사용자가 자신의 CHIP-8 에뮬레이터를 구축할 수 있도록 역사적 배경과 구현에 필요한 기술적 세부 정보를 제공합니다.

이 기사는 1980년대 초 IBM-PC를 위해 세 가지 주목할 만한 아케이드 게임을 개발한 청소년 그렉 쿠퍼버그에 대해 다룹니다. 그의 첫 번째 게임인 "PC-Man"은 당시 다른 PC 게임들과 비교해 품질과 게임 플레이에서 두드러진 평가를 받은 팩맨의 클론입니다. 쿠퍼버그는 이 게임들을 만들 당시 겨우 15세였으며, 케빈 아주즈가 설립한 오리온 소프트웨어에서 일하고 있었습니다.

이 글은 초기 컴퓨터 게임에 대한 향수를 반영하며, 오늘날의 젊은 세대가 여전히 기술에 대한 같은 흥미를 느끼고 있는지에 대한 질문을 던집니다. 쿠퍼버그는 프로그래밍에 대한 관심이 수학자인 부모와 대학에서의 초기 컴퓨터 경험 덕분이라고 말합니다. 짧은 게임 개발 경력을 마친 후, 그는 수학을 전공하여 박사 학위를 받고 교수로 활동하게 됩니다. 쿠퍼버그는 파이썬과 같은 프로그래밍 언어가 오늘날의 젊은이들에게 BASIC이 그에게 영감을 주었던 것처럼 비슷한 흥미를 불러일으킬 수 있다고 믿고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 젊은 게임 개발자에서 존경받는 수학자로 성장한 쿠퍼버그의 여정을 담고 있으며, 초기 비디오 게임이 그의 삶에 미친 영향과 현재 기술 환경에서의 영감 가능성을 탐구합니다.

영구 선물 계약, 흔히 "퍼프"라고 불리는 이 금융 상품은 암호화폐 시장에서 인기를 끌고 있는 독특한 도구입니다. 퍼프는 비트코인과 같은 자산의 가격에 대해 고정 만기일 없이 베팅할 수 있게 해줍니다. 이러한 유연성 덕분에 퍼프는 암호화폐 거래에서 주요 거래 방식으로 자리 잡았으며, 거래량은 종종 현물 거래를 훨씬 초과합니다.

퍼프의 매력은 높은 위험을 감수하면서도 거래소와 시장 조성자에게 필요한 자본을 줄일 수 있다는 점에 있습니다. 그러나 이러한 구조는 카지노와 유사하여, 참가자들은 가격 변동에 따라 돈을 잃거나 얻을 수 있습니다. 거래소는 잠재적인 지급을 충당할 수 있는 충분한 자산을 보유함으로써 신뢰를 유지해야 합니다.

퍼프의 중요한 특징 중 하나는 하루에 여러 번 정산되는 시스템입니다. 이 시스템에서는 '펀딩 비율'이라는 메커니즘을 통해 몇 시간마다 이익과 손실이 조정됩니다. 이로 인해 거래자들은 최대 100배의 높은 레버리지를 사용할 수 있으며, 이는 이익과 손실을 모두 증폭시킬 수 있습니다.

'자동 레버리지 축소'(ADL) 개념은 퍼프 시장에서 매우 중요합니다. 시장 상황이 손실을 충당할 자금을 부족하게 만들 경우, 일부 수익성 있는 거래자들은 자신의 포지션이 강제로 줄어들 수 있어 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 보다 구조화된 위험 관리 관행이 존재하는 전통 금융과는 대조적입니다.

암호화폐에서의 인기에 비해 전통 금융에서 퍼프가 크게 채택될 가능성은 낮습니다. 기존의 파생상품들이 이미 그 역할을 효과적으로 수행하고 있으며, 이러한 레버리지 거래와 관련된 위험은 전통 시장에서 덜 용인되기 때문입니다. 전반적으로 퍼프는 흥미로운 거래 가능성을 제공하지만, 투기적 성격과 운영의 복잡성으로 인해 높은 위험을 동반합니다.

저자는 전통적인 RSS 리더를 싫어한다고 말하며, 이들이 너무 복잡하고 지루하다고 느낍니다. 대신, TikTok과 같은 사용자 경험을 선호하는데, 이는 개인의 관심사에 맞춰 콘텐츠가 제공되고 읽지 않은 항목에 대한 압박이 없기 때문입니다. 이 프로젝트의 목표는 사용자가 작은 웹사이트의 콘텐츠를 쉽게 발견하고 즐길 수 있는 간단한 플랫폼을 만드는 것입니다. 사용자는 좋아하는 콘텐츠에 투표하고 다른 사람과 공유할 수 있으며, 광고나 과도한 데이터 수집 없이 이용할 수 있습니다.

제안된 서비스는 사용자가 웹사이트를 제출하고 평가할 수 있는 기능을 제공하며, 커뮤니티 피드백에 따라 인기 있는 콘텐츠를 강조하는 시스템을 갖추고 있습니다. 백엔드는 FastAPI와 SQLite를 사용하여 데이터를 관리하고 사용자 상호작용을 추적합니다. 저자는 이 프로젝트가 개인적인 취미이며 상업적인 사업이 아님을 강조합니다.

현재 설정된 시스템에는 60만 개 이상의 페이지가 색인화되어 있지만, 저자는 사용자 친화적인 로그인 프로세스를 만드는 것과 키보드 단축키 관리와 같은 몇 가지 도전 과제가 있음을 인정합니다. 저자는 피드백을 받을 준비가 되어 있으며, 콘텐츠를 분류하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 서비스를 개선할 계획입니다. 저자는 다른 사람들에게 이 서비스를 사용해보고 의견을 주기를 권장합니다.

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이 기사는 CSS를 사용하여 Fizz Buzz 수열을 만드는 방법에 대해 다루고 있습니다. 목표는 가능한 한 적은 줄의 코드로 이를 구현하는 것입니다. 이 도전의 핵심은 모든 출력이 CSS 자체에서 나와야 하며, HTML 텍스트나 JavaScript를 사용해서는 안 된다는 점입니다. 저자는 네 줄의 CSS 코드로 해결책을 제안합니다.

사용된 CSS는 다음과 같습니다. 첫 번째 줄은 li { counter-increment: n }로, 리스트 항목의 카운터를 증가시킵니다. 두 번째 줄은 li:not(:nth-child(5n))::before { content: counter(n) }로, 5의 배수가 아닌 항목 앞에 현재 카운터 값을 표시합니다. 세 번째 줄은 li:nth-child(3n)::before { content: "Fizz" }로, 3의 배수인 항목 앞에 "Fizz"를 추가합니다. 마지막으로, 네 번째 줄은 li:nth-child(5n)::after { content: "Buzz" }로, 5의 배수인 항목 뒤에 "Buzz"를 추가합니다.

이 기사는 일부 사람들이 정렬된 목록을 사용하여 작업을 단순화하려고 할 수 있지만, 이는 스타일시트에서 모든 정수를 직접 생성해야 한다는 규칙을 위반한다고 언급합니다. 저자는 코드의 줄 수를 최소화하는 데 초점을 맞추고 있지만, 코드에서 사용되는 바이트 수를 줄이는 것도 목표로 삼을 수 있다고 말합니다. CSS의 최소화된 버전은 152바이트입니다. 추가 최적화는 독자들을 위한 연습 문제로 제안됩니다.

이 문서는 알버트 미첼슨이 1800년대 후반에 만든 조화 분석기(Harmonic Analyzer)에 대해 설명합니다. 이 기계는 푸리에 분석을 수행하는 데 사용됩니다. 조화 분석기는 사인파와 코사인파를 더할 수 있으며, 복잡한 함수를 더 간단한 사인파 성분으로 분해할 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 미첼슨은 조화 분석기를 설계하여 수작업으로 푸리에 분석을 수행하는 데 드는 수고를 줄이려 했습니다. 그는 불꽃에서 나오는 빛의 주파수를 분석할 때 이 과정이 어렵다는 것을 느꼈습니다. 이 기계는 기어, 스프링, 레버를 사용하여 사인파를 생성하고 결합합니다. 단순한 사인파나 코사인파뿐만 아니라 다양한 파형을 만들어낼 수 있습니다.

조화 분석기는 이전 모델에서 영감을 받았지만, 정확성과 기능성을 높이기 위해 로프 대신 스프링을 사용하여 개선되었습니다. 미첼슨은 1000개의 요소로 구성된 더 복잡한 버전을 구상했지만, 실제로 제작되지는 않았습니다. 그럼에도 불구하고 그의 분석 원리는 현재 신호 처리와 이미지 조작에 사용되는 컴퓨터와 모바일 기기 등 현대 기술에 깊이 자리 잡고 있습니다.

이 문서는 독자들에게 EngineerGuy 유튜브 채널에서 기계의 작동을 시각적으로 탐구할 수 있는 관련 비디오 시리즈를 시청해 보도록 권장합니다.

브리티시컬럼비아 대학교 오카나간의 연구자들이 우리의 우주가 시뮬레이션이 아니라는 것을 수학적으로 증명했습니다. 그들은 괴델의 불완전성 정리를 사용하여 현실은 어떤 알고리즘이나 계산을 넘어서는 이해를 필요로 한다고 보여주었습니다. 이는 우리가 시뮬레이션된 현실에 살고 있을지도 모른다는 대중적인 생각에 도전하는 결과로, 우주의 근본적인 본질은 계산 방법으로 완전히 포착될 수 없음을 나타냅니다.

미르 파이잘 박사와 그의 팀은 물리학이 고전적인 관점에서 양자역학으로 발전해온 것과는 별개로, 공간과 시간이 나타나는 "플라톤적 영역"이라는 더 깊은 현실의 수준이 존재한다고 밝혔습니다. 그러나 이러한 정보 구조조차도 단순한 계산만으로는 완전히 이해할 수 없습니다.

그들의 연구 결과는 "괴델적 진리"로 알려진 현실의 일부 진리는 컴퓨터가 따를 수 있는 어떤 논리적 순서로도 증명할 수 없음을 나타냅니다. 이는 물리적 현실에 대한 완전한 이해가 비알고리즘적이며 시뮬레이션할 수 없는 형태의 인식을 필요로 한다는 것을 의미합니다.

결론적으로, 연구자들은 현실의 근본적인 측면이 시뮬레이션될 수 없기 때문에 우주 자체도 시뮬레이션이 될 수 없다고 주장하며, 오랫동안 이어져 온 철학적 질문에 대한 확실한 답을 제시하고 있습니다.

조 슈라그의 블로그 글에서는 그가 이전 회사에서 겪었던 기술적 부채에 대한 경험을 이야기합니다. 구식 코드와 단위 테스트 부족으로 인해 많은 어려움이 발생했습니다. 특히, 그는 특정 프로젝트를 언급하며, 다른 플랫폼에서 실행하기 위해 많은 코드가 중복되어 두 개의 별도 코드베이스가 생겼고, 시간이 지남에 따라 이들이 점점 달라지게 되었다고 설명합니다.

슈라그는 많은 기술적 문제들이 사람과 관련된 문제에서 비롯된다고 강조합니다. 예를 들어, 불명확한 요구사항, 비현실적인 마감일, 개발자들의 변화에 대한 저항 등이 그 원인입니다. 그는 이러한 문제를 기술적 해결책만으로 해결하려고 하면 실패하는 경우가 많다는 것을 배웠습니다. 그 이유는 근본적인 문제가 회사 문화와 개인의 사고방식과 관련이 있기 때문입니다.

그는 기술적 부채와 그 중요성에 대해 효과적으로 소통하는 것이 경영진에게 매우 중요하다고 주장합니다. 특히 엔지니어링 배경이 없는 사람들에게는 더욱 그렇습니다. 슈라그는 성공적인 엔지니어는 기술적인 능력뿐만 아니라 대인 관계와 프로젝트 리스크를 잘 관리할 수 있어야 한다고 결론지었습니다. 이를 통해 이니셔티브를 추진할 수 있습니다.

Kraa는 세 명의 팀이 만든 새로운 웹 기반 마크다운 편집기입니다. 이 편집기는 간결하고 방해 요소가 없는 글쓰기 경험을 제공하면서도 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 주요 기능으로는 집중해서 글을 쓰고 읽을 수 있는 간단한 인터페이스가 있습니다. 사용자는 링크를 통해 텍스트를 쉽게 공유할 수 있으며, '읽기' 또는 '편집' 접근 권한을 설정할 수 있고, 비밀번호 보호 기능도 제공합니다. 실시간으로 편집하고 채팅할 수 있는 기능이 있어 전송 버튼 없이도 소통이 가능합니다. 또한 모바일 친화적이며, 향후 전용 앱을 출시할 계획이 있습니다. 계정 없이도 라이브 데모 예제를 체험해볼 수 있으며, 피드백도 환영합니다.

니모니는 님 프로그래밍 언어의 새로운 컴파일러로, 궁극적으로 님 3.0으로 발전할 예정입니다. 이 컴파일러는 하드 실시간 및 임베디드 시스템에 효율적이며, 메모리 안전성과 예측 가능한 실행 시간을 중점적으로 다룹니다.

니모니의 주요 특징 중 하나는 메모리 관리입니다. 니모니는 님 2.0, 러스트, C++와 유사한 자동 메모리 관리 방식을 사용하여 메모리 처리를 간소화하면서도 안전성을 유지합니다. 특히 범위 기반 메모리 관리에 중점을 두고 있습니다.

오류 처리 측면에서, 니모니는 현대 언어들이 예외를 피하는 것과 달리 전통적인 예외 처리를 유지합니다. 그러나 예외를 발생시킬 수 있는 루틴에는 주석을 달아야 합니다. 또한, 라이브러리 전반에 걸쳐 더 나은 오류 관리를 위해 타입 안전한 ErrorCode 열거형을 도입했습니다.

메모리 부족 상황에 대한 처리도 중요한 특징입니다. 니모니는 메모리 부족을 오류로 간주하여 프로그램이 계속 실행될 수 있도록 합니다. 이를 위해 OOM 상황을 우아하게 처리할 수 있는 재정의 가능한 핸들러를 제공합니다.

제네릭과 정적 타이핑 부분에서도 개선이 이루어졌습니다. 니모니는 완전한 타입 검사를 통해 제네릭을 향상시켜 더 나은 오류 메시지와 IDE 지원을 제공합니다. 제네릭은 사용자 정의 컨테이너를 만드는 데 필수적입니다.

동시성과 병렬성 측면에서도 니모니는 비동기 및 다중 스레드 프로그래밍을 단순화합니다. 이를 위해 spawn이라는 통합된 구조를 사용하며, 동시성에는 계속성 기반 모델을, 병렬성 구현은 더 쉽게 할 수 있도록 설계되었습니다.

마지막으로, 니모니는 컴파일러 플러그인을 통해 고급 메타 프로그래밍을 지원하여 핵심 언어를 수정하지 않고도 사용자 정의 동작을 가능하게 합니다.

니모니는 실용적인 경험과 혁신적인 접근 방식을 통합한 님의 야심찬 발전입니다. 이 프로젝트는 진행 중이며, 2025년 가을에 출시될 예정입니다. 팀은 언어를 계속 개발하고 다듬어 나가며, 기여와 지원을 환영합니다.

LetsEncrypt는 최근 IP 주소에 대한 인증서를 발급할 수 있는 기능을 발표했지만, 현재 테스트 단계에 있습니다. 테스트 목록에 참여를 요청할 수 있지만, 아직 완전히 사용 가능하지는 않습니다.

LetsEncrypt를 사용하려면 ACME 클라이언트가 필요하며, 가장 널리 사용되는 클라이언트는 Certbot입니다. 하지만 Certbot은 현재 IP 주소를 지원하지 않습니다. 대신 Lego라는 클라이언트는 이 기능을 지원하며, IP 주소의 소유권을 증명하는 방법으로 인증서를 요청할 수 있습니다.

이 인증서를 사용하여 DNS 서버를 설정하려면 Debian 기반 시스템에서 Bind9 DNS 서버를 구성해야 합니다. TLS 인증서와 키를 로드하는 구성 파일을 만들고, 포트 853에서 DNS over TLS를 위한 리스너 설정을 지정합니다.

LetsEncrypt에서 발급한 IP 주소용 인증서는 약 7일의 짧은 유효 기간을 가지고 있어, 갱신 과정을 자동화해야 합니다. 이를 위해 스크립트에서 명령어를 사용하고, systemd 타이머를 설정하여 매일 스크립트를 실행하도록 할 수 있습니다.

마지막으로, dig 도구를 사용하여 DNS over TLS 설정이 제대로 작동하는지 테스트할 수 있습니다.

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git rebase --onto를 사용하면 의존하는 브랜치(스택된 차이)를 깔끔하게 리베이스할 수 있으며, 불필요한 커밋을 포함하지 않도록 도와줍니다.

스택된 차이는 큰 기능을 더 작고 관련된 풀 리퀘스트(PR)로 나누는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 리뷰가 더 쉬워집니다. 예를 들어, 메인 브랜치 아래에 feature-1, 그 아래에 feature-2, 그리고 feature-3이 있는 구조를 생각할 수 있습니다. 하지만 메인 브랜치가 업데이트될 때 이러한 브랜치들을 동기화하는 것이 도전 과제가 됩니다.

일반적인 리베이스는 한 브랜치의 커밋을 다른 브랜치로 이동시키지만, 스택된 브랜치에서는 중복되거나 충돌하는 커밋이 발생할 수 있습니다. 반면, git rebase --onto를 사용하면 이동할 커밋과 그 위치를 정확히 지정할 수 있어, 의존하는 브랜치에서 오래된 커밋으로 인한 문제를 방지할 수 있습니다.

사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저 부모 브랜치의 상태를 추적하기 위해 마커 브랜치를 만듭니다. 메인 브랜치가 업데이트되면 첫 번째 기능 브랜치를 메인으로 리베이스하고, 그 다음 git rebase --onto를 사용해 의존하는 브랜치를 동기화합니다. 각 동기화 후에는 마커 브랜치를 업데이트합니다.

첫 번째 기능을 메인에 병합한 후에는 병합된 기능의 커밋을 제거하여 의존하는 브랜치의 히스토리를 정리할 수 있습니다. git rebase --onto를 사용하는 것이 처음에는 복잡하게 느껴질 수 있지만, 여러 관련 브랜치를 관리하는 데 있어 장기적으로는 더 간편해집니다. 마커 브랜치를 항상 최신 상태로 유지하고, 강제 푸시를 자주 사용할 준비를 해야 합니다.

이러한 접근 방식은 더 작고 집중된 PR을 생성하고, 리뷰 속도를 높이며, 깔끔한 커밋 히스토리를 만들어 줍니다. 초기 학습 곡선이 있더라도 그만한 가치가 있습니다.

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이 텍스트는 "norvig/pytudes"라는 GitHub 저장소의 일부 내용입니다. 이 저장소는 24,100개의 별과 2,500개의 포크를 보유하고 있어 인기가 높습니다. 다양한 디렉토리와 파일이 있으며, 주로 Jupyter Notebook 형식(.ipynb)으로 되어 있습니다. 이 파일들은 여러 프로젝트와 주제와 관련이 있으며, 2016년부터 2025년까지의 Advent 챌린지, 알고리즘, 코딩 연습 등이 포함되어 있습니다.

사용자는 알림을 관리하고, 문제를 확인하며, 풀 리퀘스트를 만들 수 있습니다. 다만 페이지 로딩 오류에 대한 언급이 있습니다. 이 저장소는 이미지와 마크다운 파일 등 다양한 콘텐츠를 포함하고 있으며, 코딩과 계산 문제에 중점을 두고 있습니다. 전반적으로 이곳은 프로그래밍 개념을 배우고 연습하기 위한 코딩 연습과 프로젝트 모음입니다.

Prophit은 주식 투자에 특화된 인공지능 기반 검색 엔진입니다. 이 플랫폼은 사용자가 트렌드를 파악하고, 널리 알려지기 전에 유망한 회사를 선택할 수 있도록 돕습니다. Prophit은 개인이 월스트리트 전문가에게만 의존하지 않고 자신의 직감과 관찰을 신뢰하도록 장려합니다. 사용자는 Prophit을 통해 자신만의 독특한 통찰력을 활용하여 투자 기회를 창출할 수 있습니다. Prophit을 이용하면 잠재적인 승자를 발견하고, 친구들과 경쟁하며, 자신의 지식과 취향에 맞춰 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.

AI 트레이드 아레나는 카姆과 조쉬가 GPT-5와 클로드 같은 대형 언어 모델(LLM)이 주식 거래를 얼마나 잘 수행하는지를 테스트하기 위해 만든 공간입니다. 이들은 각각 100,000달러를 받았고, 8개월 동안 시뮬레이션된 거래 환경에서 얼마나 많은 수익을 올릴 수 있는지를 살펴보았습니다. 거래는 실제 주식 가격을 기반으로 하였으며, LLM들은 과거의 시장 데이터와 뉴스에 접근할 수 있어 마치 과거에 거래하는 것처럼 진행되었습니다.

이 실험의 목적은 이러한 AI 모델들이 정보를 어떻게 분석하고 거래 결정을 내리는지를 이해하는 것이었습니다. 또한, 미래의 정보를 활용할 수 없도록 하여 공정성을 확보했습니다. 결과는 아직 통계적으로 유의미하지 않지만, 모델들의 성능과 의사결정 과정에 대한 통찰을 제공합니다.

거래에서는 그록이 가장 좋은 성과를 보였고, 제미니는 기술 중심의 포트폴리오가 아니어서 어려움을 겪었습니다. 연구자들은 모델의 능력을 더 평가하고 거래 전략을 개선하기 위해 실시간 거래를 포함한 추가 실험을 계획하고 있습니다.

궁극적인 목표는 이러한 AI 모델들이 금융 시장에서 어떻게 작동하는지를 더 잘 이해하고, 거래 결정에서 기술과 운을 구분하는 것입니다. 이 프로젝트는 의사결정 과정의 투명성을 강조하여 다양한 요소가 거래 결과에 미치는 영향을 더 잘 분석할 수 있도록 합니다. 사용자들이 결과와 거래 전략을 탐색할 수 있는 인터랙티브 데모도 제공됩니다.

11월에 32GB DDR5 RAM 키트의 가격이 3주 만에 156% 급등하면서 RAM 부족에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 상황은 세 가지 주요 사건으로 인해 발생했습니다.

첫째, OpenAI가 삼성과 SK 하이닉스와 두 개의 대규모 계약을 체결하면서 세계 DRAM 공급의 40%를 확보했습니다. 이 소식은 업계에 큰 충격을 주었고, 경쟁사들은 이러한 중대한 움직임에 대비하지 못했습니다.

둘째, 이 갑작스러운 뉴스로 인해 기술 기업들과 경쟁사들 사이에서 패닉 구매가 발생했습니다. 이들은 남아 있는 RAM 공급을 확보하기 위해 공격적으로 구매에 나섰습니다. 많은 기업들이 공급업체로부터 경고 없이 미래의 공급 부족에 대한 우려를 느끼고 있습니다.

셋째, DRAM 시장은 이전의 관세 불확실성, 여름철 가격 하락, 제조 장비의 정체로 인해 안전 재고가 거의 없는 상태였습니다. 이로 인해 시장은 갑작스러운 공급 중단에 특히 취약해졌습니다.

또한 OpenAI의 계약은 완제품 RAM이 아닌 원자재 웨이퍼에 대한 것으로, 이는 경쟁사들의 접근을 제한하기 위한 재고 확보 전략을 포함할 수 있음을 시사합니다. 이러한 상황은 다양한 하드웨어 제품에 영향을 미칠 것으로 예상되며, RAM 가격이 이미 폭등한 가운데 SSD와 GPU와 같은 다른 제품들도 비슷한 상황을 겪을 가능성이 높습니다.

이 기사는 소비자와 기업에게 RAM 부족의 영향을 피하기 위해 어떤 제품을 빨리 구매해야 하는지에 대한 경고로 마무리되며, 이러한 문제는 최소 6개월에서 9개월 동안 지속될 수 있음을 시사합니다.

CachyOS에 기쁜 소식이 있습니다. 모듈형 노트북으로 유명한 회사인 Framework가 CachyOS를 후원하게 되었습니다. 이들은 CachyOS가 현대 하드웨어에 최적화될 수 있도록 Framework Laptop 16을 제공하고 있으며, 매달 250달러를 기부하고 있습니다. 이 지원은 CachyOS의 전체 월 기부금의 약 10%를 차지하며, 운영을 안정시키고 전임 개발로 나아가는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 커뮤니티는 Framework의 블로그를 방문하여 후원에 대한 더 많은 정보를 확인해 보길 권장합니다. Framework와 CachyOS 커뮤니티의 지원에 감사드립니다!

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대형 언어 모델(LLM)의 크기에 대한 내용이 다뤄지고 있습니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수를 가질 수 있습니다. 인간과 유사한 반응을 이해하고 생성해야 하는 채팅 애플리케이션과 같은 작업에는 더 큰 모델이 필요하지만, 모든 애플리케이션이 이러한 복잡성을 요구하는 것은 아닙니다. 예를 들어, SQL 자동 완성이나 구조화된 데이터 추출과 같은 특정 작업은 입력이 제한적이고 출력이 예측 가능하기 때문에 큰 모델이 필요하지 않습니다.

저자는 이러한 대형 모델을 운영하는 데 컴퓨팅 파워와 인프라 측면에서 비용이 많이 든다고 강조합니다. 따라서 미래에는 더 작고 특정 작업에 맞춘 모델이 더 쉽게 배포되고 저렴하게 사용할 수 있을 것이라고 제안합니다. 이미 이러한 작은 모델을 만들고 실행할 수 있는 도구들이 존재하며, 저자는 약 1500만 개의 매개변수를 가진 모델이 많은 작업에 충분할 수 있는 미래를 기대하고 있습니다.

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프란시스 부비에가 공동 창립한 라이트판다는 웹 브라우저를 만들기 위해 지그 프로그래밍 언어를 선택했습니다. 그는 지그가 C++나 러스트보다 더 간단하고 현대적인 기능을 제공한다고 느꼈습니다. 이 프로젝트는 개발자들에게 웹 작업을 자동화할 수 있는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

지그는 성능, 단순성, 현대적인 도구를 갖춘 언어로 선택되었습니다. C++와 러스트는 더 복잡하지만, 지그는 이들 언어에 비해 좋은 균형을 제공합니다. 브라우저를 구축하려면 높은 성능과 메모리 제어가 필요하며, 지그는 명시적인 메모리 할당기를 통해 이를 잘 지원합니다.

라이트판다는 V8 자바스크립트 엔진을 사용합니다. 지그는 C와의 뛰어난 상호 운용성을 제공하여 V8과의 상호작용이 가능하게 하며, 이는 동적 웹 콘텐츠를 렌더링하는 데 매우 중요합니다. C++는 복잡성과 메모리 관리 문제로 인해 고려되었지만, 지그의 간단한 메모리 관리 방식이 더 선호되었습니다.

러스트는 안전성과 좋은 도구를 제공하지만, 소유권 모델로 인해 복잡성이 증가하여 라이트판다의 요구에 덜 적합합니다. 지그의 장점으로는 명시적인 메모리 관리가 가능하다는 점, 반복적인 코드 생성을 자동화할 수 있는 컴파일 타임 기능, C 라이브러리를 직접 가져올 수 있어 통합이 간편하다는 점이 있습니다.

지그는 간단한 빌드 시스템을 갖추고 있어 의존성과 컴파일 과정을 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한, 지그는 빠른 컴파일 속도를 자랑하여 개발 피드백 루프를 개선합니다. 지그 커뮤니티는 작지만 지원이 활발하여 새로운 사용자들이 언어를 배우기 쉽습니다.

결론적으로, 지그는 명확하고 효율적이며 관리하기 쉬운 프로그래밍 환경을 제공하여 라이트판다의 성공적인 개발을 가능하게 했습니다. 지그에 대해 더 알고 싶다면 공식 문서와 커뮤니티 자원이 유용한 안내를 제공합니다.

저자는 사용이 간편하고 빠르게 배포할 수 있는 간단한 파스트빈 도구인 pbnj를 만들었습니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

100개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 문법 강조 기능을 갖춘 깔끔한 인터페이스를 제공합니다. Cloudflare에 쉽게 배포할 수 있으며, 약 10만 개의 파스트를 위한 무료 요금제가 있습니다. 사용자에게 빠르게 공유 가능한 URL을 제공하는 명령줄 인터페이스(CLI)가 포함되어 있습니다. 파스트에 대해 "crunchy-peanut-butter-sandwich"와 같은 기억하기 쉬운 URL을 생성할 수 있습니다. 비공식적인 사용을 위한 웹 인터페이스와 비밀 키를 통한 개인 파스트 옵션도 제공합니다.

하지만 pbnj는 Gist와 같은 서비스의 대체를 목표로 하지 않습니다. 계정 지원, 다중 사용자 기능, 만료되는 파스트나 댓글과 같은 기능은 제공하지 않습니다. 이 도구는 자가 호스팅을 선호하고 데이터에 대한 제어를 원하는 사용자들을 위해 설계되었습니다.

더 많은 정보는 라이브 데모를 시도하거나 GitHub에서 확인할 수 있습니다. 저자는 피드백과 질문을 환영합니다.

저자는 LinkedIn에 대한 의외의 애착을 표현하며, 이를 다른 소셜 네트워크들 사이에서 믿을 수 있지만 서투른 플랫폼으로 비유합니다. 그러나 그들은 많은 사람들이 이 플랫폼에서 콘텐츠를 만들기 위해 언어 모델(LLM)을 사용하는 것에 대해 우려하고 있습니다. LLM이 생성한 글은 종종 진정성이 결여되어 있어 독자들이 콘텐츠와 작가의 목소리에 대해 의문을 갖게 만듭니다.

저자는 LLM이 아이디어 구상이나 편집과 같은 작업에는 유용하다고 인정하지만, 이들이 효과적인 작가가 될 수 없으며 개인의 목소리를 대체할 수 없다고 강조합니다. 따라서 사용자들에게 자신의 글에 대한 자신감을 가지고 독창적인 콘텐츠를 만들어야 한다고 촉구하며, 이를 통해 메시지가 진정하고 매력적으로 전달될 수 있음을 강조합니다.

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2000년에 발표된 중요한 연구 논문이 제초제 글리포세이트가 안전하다고 주장했으나, 신뢰성에 심각한 문제가 발견되어 철회되었습니다. 이 결정은 2023년 11월 28일, 논문이 발표된 지 25년 만에 독성학 및 약리학 저널에서 발표되었습니다. 철회 사유는 몬산토의 내부 문서가 공개되면서 밝혀졌는데, 이 문서에 따르면 논문은 실제 저자라고 기재된 과학자들이 아닌 회사 직원들에 의해 작성된 것으로 드러났습니다. 이러한 유령 작문은 기업이 연구자에게 돈을 주고 자신들이 작성하지 않은 연구에 이름을 올리게 하는 행위로, 과학적 사기의 일종으로 간주됩니다. 이와 같은 관행은 연구 결과를 더 신뢰할 수 있게 보이도록 하려는 목적을 가지고 있습니다.

디버그 어댑터 프로토콜(DAP)은 주로 디버깅 도구를 위해 설계되었지만, 프로그래밍 언어의 REPL(읽기-평가-출력 루프) 인터페이스로도 효과적으로 활용될 수 있습니다. 이는 Neovim의 Lua 인터프리터를 위한 REPL인 nluarepl의 개발로 입증되었습니다.

REPL의 주요 기능은 사용자가 표현식을 입력하면 이를 평가하고 결과나 오류를 반환하는 것입니다. DAP에는 이러한 평가를 위한 evaluate 명령이 포함되어 있어 표현식을 평가할 수 있습니다. 평가에 대한 응답은 결과 문자열, 선택적 타입, 그리고 구조화된 데이터에 접근할 수 있는 variablesReference를 포함합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.

DAP의 변수는 구조화되어 있으며 깊게 중첩될 수 있습니다. 이는 초기 평가 결과와 유사한 특성을 공유합니다. 또한 DAP는 명령 완성과 변수 정의 찾기 기능을 지원하여 REPL 경험을 향상시킵니다. DAP를 REPL로 사용할 때는 특정 작업이 간소화되지만, 기본 REPL에는 필요하지 않을 수 있는 RPC 메커니즘이나 중단점 처리와 같은 일부 요소를 구현해야 합니다.

저자는 새로운 REPL 인터페이스를 처음부터 만들지 않기 위해 DAP를 선택했습니다. 이를 통해 기존 도구에서 익숙한 UI 요소와 구성을 재사용할 수 있습니다. 전반적으로 DAP는 디버깅 기능과 상호작용 언어 평가를 결합하여 REPL 인터페이스를 구축하기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.

저자는 7세 딸을 위해 간단한 체스 학습 앱을 만들었습니다. 이 앱에는 퍼즐과 아일랜드 체스 웹사이트에서 영감을 받은 재미있는 게임인 "방사능 똥 기사의 게임"이 포함되어 있습니다. 이 게임에서는 두 기사가 보드 위를 움직이며 "똥"을 남기고, 플레이어는 그 위에 밟지 않도록 피해야 합니다. 이 앱은 소리를 켜고 즐기는 것이 가장 좋지만, 이는 개인의 취향에 따라 다를 수 있습니다. 또한, 앱을 지원하기 위해 기부된 금액은 저자의 딸에게 전달되며, 그녀는 10달러의 지급 기준에 가까워지고 있습니다.

2025년 10월 25일, Synadia와 TigerBeetle은 Zig Software Foundation에 향후 2년 동안 총 51만 2천 달러를 기부하기로 공동 약속했다고 발표했습니다. 이 자금은 Zig 프로그래밍 언어와 그 커뮤니티의 발전을 지원하는 데 사용될 예정입니다.

TigerBeetle의 창립자인 요란 디르크 그리프는 Zig의 설계와 안전성 기능이 안전하고 효율적인 소프트웨어 개발에 적합하다고 판단하여 Zig를 선택했습니다. Zig의 메모리 관리 방식은 자원 할당을 중앙 집중화하여 코딩을 간소화하며, Rust의 대여 검사기와 같은 복잡한 기능을 피할 수 있습니다. Rust는 메모리가 부족할 경우 프로그램이 중단될 수 있지만, Zig는 명시적인 메모리 할당을 허용하여 TigerBeetle과 같은 안전이 중요한 응용 프로그램에 필수적입니다.

Zig의 장점은 숨겨진 할당이나 제어 흐름이 없다는 철학을 가지고 있어 개발자들이 이해하고 사용하기 쉽다는 점입니다. 또한, 버그를 예방하는 데 도움이 되는 체크된 산술 기능과 간단하고 최소한의 디자인을 제공합니다. 이 언어의 단순성 덕분에 다양한 배경을 가진 프로그래머들이 빠르게 배울 수 있습니다.

TigerBeetle은 출시 이후 성공적으로 거래를 처리하고 있으며, 주요 금융 기관들에 의해 채택되고 있습니다. Zig 언어는 성숙해지면서 성능과 생산성이 향상되었습니다.

기부는 매달 분할 지급되며, 각 회사는 25만 6천 달러를 기여할 예정입니다. 이 기부의 목표는 Zig의 지속적인 개발을 지원하는 것이며, 특별한 특권이나 거버넌스에 대한 영향력을 요구하지 않습니다.

이번 발표는 다른 이들, 특히 기술 리더들이 Zig Software Foundation에 기여하여 그 성장과 지속 가능성을 도울 것을 촉구하고 있습니다. 전반적으로 이번 투자는 Zig의 미래에 대한 신뢰와 시스템 소프트웨어 개발에 미칠 잠재력을 반영합니다.

스타더스트는 클라우드 애플리케이션을 안전하게 실행하기 위해 설계된 유니커널 운영 체제입니다. 이 시스템은 물리적 자원을 관리하는 하이퍼바이저를 사용하며, 신뢰할 수 있는 것으로 간주됩니다. 스타더스트는 유지 관리가 용이한 작은 코드 기반을 가지고 있습니다. 최소한의 커널과 단일 애플리케이션, 필요한 라이브러리를 하나의 실행 가능한 바이너리로 결합하여 고정된 가상 머신 이미지를 생성합니다.

스타더스트의 주요 기능으로는 다중 코어 지원, 선점형 스레드, 기본 블록 및 네트워킹 드라이버, 그리고 표준 POSIX 호환 라이브러리가 있습니다. 현재 세인트 앤드류스 대학교에서 교육 및 연구 목적으로 사용되고 있습니다.

스타더스트와 관련된 프로젝트로는 C로 구현된 스타더스트, 러스트로 재구현된 스타더스트-옥사이드, 그리고 제논 하이퍼바이저에서 파라 가상화된 유니커널을 위한 작은 디버거인 더스터가 있습니다.

스타더스트에 대한 여러 강연과 발표가 다양한 워크숍과 컨퍼런스에서 이루어졌으며, 유니커널 디버깅 및 경량 마이크로서비스 지원과 같은 주제를 다루었습니다.

스타더스트와 유니커널 기술의 응용에 관한 출판된 자료와 논문도 존재합니다.

이 블로그 포스트는 RGB 렌더링과 스펙트럼 렌더링의 차이점을 살펴보며, 특히 빛과 색상을 정확하게 표현하는 데 있어 두 방법의 효과를 비교합니다.

RGB 렌더링은 빨강, 초록, 파랑의 기본 색상을 혼합하여 색을 표시하는 간단한 방법입니다. 그러나 이 방식은 빛의 물리적 특성을 정확하게 반영하지 못합니다. 반면, 스펙트럼 렌더링은 더 정교한 빛과 반사 스펙트럼을 활용하여 색상을 보다 정확하게 표현합니다. 이 방법은 빛의 전체 파장 범위를 고려합니다.

포스트에서는 다양한 조명원, 예를 들어 일정한 스펙트럼을 가진 조명 E와 백색광인 D65를 사용한 결과를 비교합니다. 결과적으로 RGB 렌더링과 스펙트럼 렌더링은 일정한 스펙트럼에서는 유사한 결과를 보이지만, LED나 백열전구와 같은 복잡한 조명원에서는 차이가 나타납니다.

LED의 경우 색상 렌더링에서 미세한 차이가 발생하며, 백열전구는 RGB 렌더링이 과도하게 채도가 높은 색상을 만들어낼 수 있는 반면, 스펙트럼 렌더링은 보다 현실적인 색상 변화를 제공합니다. 형광등과 메탈 할라이드 램프에서는 스펙트럼 렌더링이 색상 채도를 크게 변화시킬 수 있어 더 뚜렷한 차이를 보입니다.

거의 단색에 가까운 빛, 예를 들어 나트륨 램프를 사용할 때는 스펙트럼 렌더링이 RGB 렌더링보다 색상 특성을 더 충실하게 유지하여 극적인 차이를 보여줍니다. RGB 렌더링은 색상 표현을 단순화하여 정확하게 표시되지 않는 "범위를 벗어난" 색상이 발생할 수 있습니다. 스펙트럼 렌더링은 빛의 전파를 현실적으로 모델링하여 이러한 상황을 더 잘 관리합니다.

RGB 렌더링은 널리 사용되지만 물리적인 빛의 행동과 일치하지 않습니다. 스펙트럼 렌더링은 색상 재현에 있어 더 정확한 방법을 제공하며, 이는 현실적인 조명 디자인과 렌더링된 이미지와 실제 영상의 혼합에 중요합니다. 이 포스트는 제작 및 실시간 렌더링 환경에서 스펙트럼 렌더링 기법의 채택을 권장합니다.

결론적으로, 스펙트럼 렌더링은 과학적으로 더 근거 있는 접근 방식으로, 색상 정확도가 높고 다양한 조명원을 처리하는 데 더 큰 유연성을 제공합니다.

이 기사는 스탠포드와 같은 명문 대학에서 38%의 학생들이 장애가 있다고 주장하는 놀라운 경향에 대해 다루고 있습니다. 이들 대부분은 정신 건강 문제와 불안, ADHD와 같은 학습 장애를 겪고 있다고 합니다. 이러한 주장에 대한 진위 여부에 대한 우려가 커지고 있으며, 많은 사람들은 학업에 어려움을 겪는 학생들이 명문 대학보다는 지역 사회 대학에 다닐 가능성이 더 높다고 믿고 있습니다.

교수들은 이러한 학생들 중 많은 이들이 부유한 가정 출신으로, 실제로 장애가 있는 것이 아니라 낮은 성적을 피하기 위해 편의를 요청하는 경우가 많다고 지적합니다. 미국 장애인법은 최소한의 문서로 광범위한 편의를 허용하기 때문에, 일부 학생들은 정신 건강 문제를 자신의 정체성의 일부로 여기게 됩니다.

장애 주장 증가의 원인은 온라인에서 질병이 어떻게 묘사되는지와 관련이 있을 수 있습니다. TikTok과 같은 플랫폼의 인플루언서들은 사소한 어려움도 장애의 징후로 분류하는 경향이 있어, 학생들 사이에 위험 회피 문화를 조장하고 있습니다. 실패에 대한 두려움은 많은 학생들이 한때 일반적이라고 여겨졌던 어려움에 대해 진단을 받으려는 경향을 보이게 만듭니다.

전반적으로 이 기사는 이러한 편의가 진정한 지적 성장에 방해가 될 수 있다고 주장합니다. 학생들이 개인 발전에 필수적인 도전에 직면하는 것을 피할 수 있게 해주기 때문입니다.

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CUDA-L2는 대형 언어 모델과 강화 학습을 활용하여 반정밀 일반 행렬 곱셈(HGEMM) CUDA 커널의 성능을 향상시키는 새로운 시스템입니다. 이 시스템은 A100 GPU에서 torch.matmul 및 NVIDIA의 cuBLAS를 포함한 기존 행렬 곱셈 라이브러리보다 더 우수한 성능을 보여줍니다.

2025년 12월 2일 기준으로 1,000개의 구성에 최적화된 HGEMM 커널이 출시되었습니다. 향후 계획으로는 32비트 누산기 지원, 더 밀집된 행렬 구성, 추가 GPU 아키텍처 지원, 오픈 소스 대형 언어 모델의 배포 용이성 등이 포함됩니다.

호환성에 대해, A100 커널은 A100 GPU에서 최적의 속도로 사용되는 것이 가장 좋습니다. 다른 기계에서도 작동할 수 있지만 성능이 보장되지는 않습니다. 사용자들은 GitHub에서 가장 가까운 큰 구성 옵션을 찾거나 특정 치수를 요청할 수 있습니다.

설치하려면 Python과 PyTorch(버전 2.6.0 이상)가 필요합니다. NVIDIA CUTLASS 버전 v4.2.1을 다운로드한 후, CUTLASS_DIR 및 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 환경 변수를 설정해야 합니다.

성능 평가를 위해 제공된 eval_one_file.sh 스크립트를 사용하여 행렬 크기, 워밍업 시간 및 모드(오프라인 또는 서버)를 지정하면 됩니다. 문의 사항이 있는 경우 GitHub 이슈를 통해 연락하거나 [email protected]으로 이메일을 보낼 수 있습니다.

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Ghostty는 이제 비영리 프로젝트로, 501(c)(3) 조직으로 인정받은 Hack Club의 후원을 받고 있습니다. 이 구조 덕분에 Ghostty는 세금 면제 혜택을 누리며, Hack Club이 규정 준수와 재정 관리를 담당합니다.

비영리 지위는 Ghostty가 무료로 운영되고 오픈 소스 상태를 유지하도록 보장하며, 프로젝트가 악용되거나 이익을 위해 판매되는 것을 방지합니다. 목표는 한 사람의 참여에 의존하지 않는 지속 가능한 미래를 만드는 것입니다.

기술적인 측면에서 Ghostty의 목표와 라이센스는 변하지 않습니다. 하지만 이제 세금 공제를 받을 수 있는 기부를 받을 수 있게 되어, 프로젝트 자금을 조달하고 기여자에게 보상을 제공하며 운영 비용을 충당할 수 있습니다. 모든 재정 거래는 투명하게 진행되며, 프로젝트는 공공의 이익에 대한 약속을 지킬 것입니다.

Hack Club은 서비스와 사명을 지원하기 위해 기부금의 7%를 받게 됩니다. 또한 Hack Club의 작업을 더욱 강화하기 위해 150,000달러의 개인 기부도 이루어질 예정입니다.

이 프로젝트는 기부를 통해 커뮤니티의 지원을 장려하며, 기여자들에게 그들의 자금이 공공의 이익을 위한 목표에 사용될 것임을 보장합니다. 전반적으로 이번 전환은 Ghostty를 신뢰받는 오픈 소스 인프라 프로젝트로 자리매김하기 위한 것입니다.

죄송하지만, 외부 링크에 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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Tacopy는 파이썬에서 꼬리 재귀 함수를 반복문으로 변환하여 최적화하는 라이브러리입니다. 이를 통해 깊은 재귀에서도 스택 오버플로우 오류를 방지할 수 있습니다.

이 라이브러리의 주요 기능은 자동 꼬리 호출 최적화로, 꼬리 재귀 함수를 반복문으로 변환하여 성능을 향상시킵니다. 또한, 깊은 재귀를 처리하면서도 파이썬의 재귀 한계를 초과하지 않도록 도와줍니다. Tacopy를 사용하면 함수의 실행 속도가 표준 재귀보다 1.41배에서 2.88배 더 빨라질 수 있습니다. 최적화 전에 함수가 꼬리 재귀인지 확인하며, 최적화는 장식 시간에 발생하므로 실행 시간에 추가적인 부담이 없습니다. 또한, 최적화 과정에서 문서 문자열과 타입 힌트 같은 함수 메타데이터도 유지됩니다.

설치는 uv를 사용하여 uv add tacopy-optimization으로 하는 것이 추천되며, 대안으로는 pip install tacopy-optimization을 사용할 수 있습니다.

Tacopy를 사용하여 재귀 함수를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 팩토리얼 함수를 다음과 같이 정의할 수 있습니다. 이 코드는 큰 팩토리얼을 계산할 수 있게 해주며, 스택 오버플로우를 방지합니다.

Tacopy는 함수의 코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)를 사용하여 반복적인 버전으로 변환합니다. 재귀 호출을 반복문 구조로 대체합니다.

꼬리 재귀를 사용하기 위한 요구 사항은 함수가 모듈 수준에 있어야 하며, 모든 재귀 호출이 꼬리 위치에 있어야 한다는 것입니다. 즉, 함수 내에서 마지막 작업이어야 합니다. 비동기 함수는 지원되지 않습니다.

제한 사항으로는 Tacopy가 모듈 수준의 함수에서만 작동하며, 비동기 함수나 상호 재귀는 지원하지 않습니다. 또한, 파이썬 3.10 이상이 필요합니다.

개발자들은 저장소를 복제하고 의존성을 설치한 후 테스트를 실행할 수 있습니다. 기여는 환영하며, 이 프로젝트는 GNU 일반 공용 라이선스 v3.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

전반적으로 Tacopy는 재귀 함수의 성능과 신뢰성을 향상시키고자 하는 파이썬 개발자에게 유용한 도구입니다.

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이 편지는 오라클이 자바스크립트 상표를 소유하고 있다는 점을 다루고 있으며, 이 상표가 포기되었고 공공 영역으로 풀려야 한다고 주장합니다. 자바스크립트는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로, 많은 개발자들이 사용하지만 오라클이 이 상표를 관리하고 있다는 사실을 모르는 경우가 많습니다. 편지에서는 오라클이 이 상표를 어떤 제품에도 적극적으로 사용한 적이 없으며, 그로 인해 개발자 커뮤니티에서 혼란이 발생하고 있다고 지적합니다.

저자는 상표 포기는 상표가 사용되지 않거나 일반적인 용어가 될 때 발생한다고 설명합니다. 두 가지 조건이 자바스크립트에 모두 해당되며, 오라클은 이 이름으로 제품을 제공하지 않았고, 이로 인해 자바스크립트가 일반적인 용어로 자리 잡게 되었습니다. 따라서 그들은 미국 특허청(USPTO)이 자바스크립트를 일반 명칭으로 인정하고, 오라클이 자발적으로 상표를 포기할 것을 촉구합니다.

편지는 독자들에게 공개 서명에 참여하여 이 운동을 지지해 줄 것을 권장하며, 오라클의 상표 소유권에 도전하기 위한 법적 지원 방법도 제시합니다. 요약하자면, 저자들은 자바스크립트 상표의 현황을 명확히 하고 이를 공공 영역으로 풀어줄 것을 주장하고 있습니다.

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베를린에서 경찰법의 새로운 개정안이 통과되어 경찰이 용의자의 집에 몰래 들어가 감시 소프트웨어, 즉 국가 트로이 목마를 설치할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 집권 여당과 일부 야당의 지지를 받았지만, 개인의 프라이버시 권리를 침해한다는 비판을 받고 있습니다.

개정안의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 경찰은 원격으로 스파이웨어를 설치할 수 없는 경우, 용의자의 집에 물리적으로 들어갈 수 있습니다. 둘째, 이 법은 경찰이 개인 공간에서 바디 카메라를 사용할 수 있는 권한을 확대하고, 모바일 전화 데이터 검색을 광범위하게 수행할 수 있도록 하여 많은 무고한 시민들을 추적할 수 있는 가능성을 높입니다. 셋째, 경찰은 생체 데이터를 이용한 얼굴 인식 기술을 사용할 수 있으며, 실제 경찰 데이터를 활용해 인공지능 시스템을 훈련시킬 수 있습니다. 넷째, 테러 위협이 임박한 경우, 용의자를 기소 없이 최대 7일간 구금할 수 있는 기간이 48시간에서 연장되었습니다.

시민권 단체와 야당 정치인들을 포함한 비판자들은 이러한 조치가 시민의 자유와 프라이버시를 심각하게 침해하는 위험한 행위라고 주장하며, 국가의 감시 권한이 크게 증가했다고 경고하고 있습니다.

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저자는 Raspberry Pi Zero 2 W를 사용하여 물리적인 AI 프로젝트에 다시 참여한 경험을 공유합니다. 복잡한 AI 모델을 세밀하게 조정하느라 바쁜 시간을 보낸 후, 이제는 원격 조종 자동차를 만들어 집안 안전 문제를 해결하고자 합니다. 예를 들어, 냉장고 문이 닫혔는지, 고양이가 괜찮은지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

저자는 2WD 자동차 키트를 구입하고 이를 Raspberry Pi, 모터 드라이버, 배터리, USB 카메라와 결합했습니다. 이 설정을 통해 모터를 제어하고 실시간 비디오 스트리밍이 가능합니다. 저자는 Raspberry Pi를 설정하는 방법, 필요한 소프트웨어를 설치하는 방법, 자동차를 제어하고 비디오 피드를 볼 수 있는 웹 인터페이스를 만드는 방법을 설명합니다.

여러 서비스를 원활하게 관리하기 위해 저자는 Nginx를 사용하여 웹 인터페이스와 스트리밍을 하나의 URL로 통합하고, systemd를 통해 서비스가 부팅 시 자동으로 재시작되도록 설정합니다. 또한, 자택 IP 주소를 노출하지 않고 원격으로 접근할 수 있도록 Cloudflare Tunnel을 설정했습니다.

결국 저자는 Raspberry Pi와 리눅스 생태계가 매우 흥미롭다고 느끼며, 더 일찍 발견했더라면 좋았을 것이라고 말합니다. 자신의 블로그가 다른 사람들에게 유사한 프로젝트를 탐구하도록 영감을 줄 수 있기를 바랍니다.

민주주의에서는 주요 정책 결정을 내리기 위해 다수의 지지가 필요하므로, 지도자들은 통치를 위해 대중의 지지를 얻어야 합니다. 전통적으로 그들은 교육과 미디어와 같은 도구를 사용하여 여론에 영향을 미쳤습니다. 그러나 새로운 인공지능 기술은 대중의 의견을 형성하는 과정을 더 저렴하고 쉽게 만들어 줍니다. 이 연구는 엘리트들이 비용과 다수결 규칙을 고려하면서 대중의 선호를 얼마나 변경할지를 결정할 수 있는 모델을 제시합니다.

한 명의 엘리트가 서사를 지배할 경우, 그들의 행동은 종종 더 극단적인 의견을 초래하며, 이는 설득 도구가 발전할수록 더욱 심화됩니다. 반면, 두 명의 대립하는 엘리트가 권력을 번갈아 가며 행사할 때, 그들은 같은 기술을 사용하여 경쟁자가 변경하기 어려운 안정적인 의견 집단을 형성할 수 있습니다. 따라서 설득의 발전은 정치적 맥락에 따라 극단화를 증가시키거나 감소시킬 수 있습니다. 전반적으로 이러한 발전은 극단화가 통치의 전략적 도구로 자리 잡고 있으며, 인공지능 기술이 발전함에 따라 민주주의의 안정성에 영향을 미치고 있음을 시사합니다.

Postgres는 압축했을 때 3MB 이하의 크기를 가진 경량 버전을 WASM으로 제작했습니다.

v1.0 Live는 로컬 웹 서버를 쉽게 인터넷에 노출할 수 있는 서비스를 제공합니다. 설치 없이 간단한 SSH 명령어만으로 즉시 공개 URL을 생성할 수 있습니다.

주요 기능으로는 즉각적인 배포가 가능하여 설정이나 설치 없이 몇 초 만에 서비스를 시작할 수 있습니다. 모든 연결은 자동으로 HTTPS로 암호화되어 안전한 터널을 제공합니다. 또한, 등록 없이 즉시 공유할 수 있는 무작위 서브도메인을 제공합니다.

이 서비스는 무료로 제공되지만, 사용 제한, 맞춤 도메인, 보안에 대한 질문이 있을 수 있습니다.

Res Obscura는 2010년부터 활동해온 벤자민 브린의 역사 블로그입니다. 브린은 박사 과정 학생 시절에 매일 포스팅을 목표로 블로그를 시작했습니다. 시간이 지나면서 그는 다른 역사 블로거들과 커뮤니티를 형성하고 독특한 역사 주제를 공유하는 즐거움을 느꼈습니다. 그러나 블로깅과 소셜 미디어의 클릭베이트 성향에 실망하게 되었습니다. 2023년에는 Substack 뉴스레터로 전환하면서 온라인 글쓰기에 대한 열정을 다시 불러일으켰습니다. 그는 자신이 다루는 특화된 주제를 소중히 여기며, 다른 곳에서는 쉽게 접할 수 없는 지식을 나누는 것을 즐깁니다. 15년 동안 8,300명 이상의 구독자를 보유한 브린은 자신의 작업을 지속하기 위해 지원을 요청하고 있으며, 구독자에게는 연말 할인 혜택을 제공하고 있습니다.

이번 에피소드는 1983년 1월에 출시된 애플 리사에 대해 다룹니다. 리사는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘 최초의 개인용 컴퓨터로, 기술에 익숙하지 않은 사용자들이 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

리사 프로젝트는 1978년에 시작되었으며, 애플 II와 III를 개선하는 것을 목표로 했습니다. 이를 위해 애플은 개인 사무 시스템(Personal Office Systems, POS)이라는 새로운 부서를 만들어 애플 II 팀과 별도로 이 프로젝트를 진행했습니다.

1979년, 스티브 잡스와 애플 개발자들은 제록스 PARC를 방문하여 혁신적인 기술, 특히 스몰토크 환경을 소개받았습니다. 이 방문은 리사의 디자인에 큰 영향을 미쳤고, 겹치는 창과 마우스와 같은 기능 개발로 이어졌습니다.

리사는 처음에 제록스 스타와 경쟁할 것으로 예상되었지만, 거의 1만 달러에 달하는 높은 가격 때문에 어려움을 겪었습니다. 개발 과정에서 더 저렴한 대안인 매킨토시도 함께 개발되고 있었고, 결국 리사를 가리게 되었습니다.

애플은 리사를 대대적으로 마케팅했지만 시장에서 고전했고, 1986년에는 단종되었습니다. 비록 상업적으로 실패했지만, 리사는 GUI의 혁신적인 발전을 이루어내어 이후 개인용 컴퓨터의 기초를 마련했습니다.

리사의 개발은 현대 컴퓨팅 인터페이스의 기초를 다졌으며, 이후 매킨토시와 같은 제품에 영향을 미쳤습니다. 전반적으로 애플 리사는 상업적인 어려움에도 불구하고 컴퓨터 사용성에 많은 중요한 개념을 도입한 선구적인 기계였습니다.

인디카와 포뮬러 1(F1) 차량은 모두 포뮬러 레이싱 차량의 일종이지만, 여러 가지 중요한 차이점이 있습니다.

첫째, 인디카는 주로 드라이버 챔피언십에 중점을 두고 있는 반면, F1은 팀의 혁신과 기술을 강조하는 컨스트럭터 챔피언십입니다.

차량 디자인에서도 차이가 있습니다. 인디카는 달라라에서 제작되며, F1 팀은 각자 차량을 제작하여 더 많은 맞춤화가 가능합니다. 무게 측면에서 인디카는 드라이버를 포함해 약 770kg으로 F1 차량보다 약간 가볍습니다. 인디카는 에어 스크린을 사용해 조종석을 보호하며, F1은 HALO 장치를 사용합니다.

다운포스에서도 차이가 있습니다. F1 차량은 코너에서 더 많은 다운포스를 생성하여 더 빠르게 주행할 수 있습니다. 반면 인디카는 드라이버의 기술에 더 의존하며 다운포스에 대한 의존도가 낮습니다. 엔진은 두 차량 모두 하이브리드 터보 엔진을 사용하지만, 인디카는 F1보다 출력이 낮아 650-700마력입니다. 인디카 엔진은 내구성을 위해 설계되어 RPM 제한이 더 낮습니다.

타이어에서도 차이가 있습니다. F1 타이어는 더 부드럽고 그립력이 뛰어난 반면, 인디카 타이어는 더 단단하고 내구성이 뛰어나며, 주로 안전을 위해 긴 수명을 목표로 합니다. 브레이크 시스템도 다릅니다. F1 브레이크는 더 발전된 기술을 사용해 자주 교체해야 하지만, 인디카 브레이크는 더 오래 지속되지만 효율성은 떨어집니다.

개발 측면에서 F1 팀은 시즌 동안 차량을 혁신하고 개선할 수 있는 자유가 더 많지만, 인디카는 규제가 더 엄격하여 스펙 레이싱 모델에 중점을 둡니다. 성능 면에서는 F1 차량이 전반적으로 더 빠르며, 특히 전통적인 도로 서킷에서 그 디자인과 기술 덕분에 더 빠른 랩 타임을 기록합니다. 같은 트랙에서 경주할 경우, F1 차량이 인디카보다 일관되게 더 빠른 랩 타임을 기록합니다.

Bun이 Anthropic에 인수되었습니다. Anthropic은 Bun을 Claude Code와 Claude Agent SDK와 같은 AI 코딩 도구의 기반으로 활용할 계획입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Bun은 오픈 소스이며 MIT 라이선스를 유지합니다. 기존 팀이 계속해서 적극적으로 유지 관리할 것이며, 개발은 GitHub에서 공개적으로 진행됩니다. JavaScript 도구와 Node.js 호환성 개선에 중점을 두고 작업할 예정입니다.

변화하는 점은 코딩 도구를 더 빠르고 효율적으로 만드는 노력이 있을 것입니다. Bun은 더 빠른 업데이트와 개선을 경험할 것입니다.

Bun은 JavaScript 개발 속도를 높이기 위해 만들어졌으며, 2022년 7월에 공식 출시되었습니다. 이후 상당한 인기를 얻고 많은 자금을 지원받았습니다.

Anthropic에 합류함으로써 Bun은 장기적인 안정성과 자원을 확보하게 되어, 팀이 최고의 JavaScript 도구 개발에 집중할 수 있게 됩니다. 또한 AI 코딩의 빠른 발전에 적응할 수 있는 기회를 제공합니다. Bun의 핵심 원칙과 성능에 대한 헌신은 변하지 않으며, AI 발전에 맞춰 계속 진화할 것입니다.

결론적으로, Bun의 Anthropic 인수는 AI 코딩 분야에서 성장과 혁신을 위한 기반을 마련하면서도 본래의 특성을 유지하게 됩니다.

클릭재킹은 공격자가 사용자를 속여 다른 웹사이트의 숨겨진 요소와 상호작용하게 만드는 기법입니다. 일반적으로 iframe을 통해 이루어지며, 전통적인 클릭재킹은 간단한 행동에는 효과적이지만 복잡한 상호작용에는 한계가 있습니다. 새로운 방법인 "SVG 클릭재킹"은 이 기술을 발전시켜 더 복잡한 공격과 다양한 데이터 탈취 방법을 가능하게 합니다.

이 기술에 대한 설명에는 SVG 클릭재킹에 사용되는 UI 요소의 CSS 스타일이 자세히 포함되어 있습니다. 여기에는 요소의 외관, 동작, 그리고 사용자 행동과의 상호작용 방식이 설명되어 있습니다. 주요 목표는 사용자가 인식하지 못하는 사이에 사용자 상호작용을 조작하는 매력적이고 기만적인 인터페이스를 만드는 것입니다.

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