NES 게임 '탑건'에서 항공모함에 착륙하는 데 어려움을 겪고 있다면, 성공적인 착륙을 위한 간단한 가이드를 소개합니다.

착륙을 위해서는 몇 가지 조건이 필요합니다. 먼저 고도는 100에서 299 사이여야 하고, 속도는 238에서 337 사이여야 합니다. 착륙할 때는 항공모함을 정확히 겨냥해야 합니다.

게임 내에서 좋은 목표를 제시하는 메시지가 있습니다. 예를 들어 "고도 200 / 속도 288"이라는 표시가 나타납니다. 만약 범위를 벗어나면 "오른쪽! 오른쪽!"과 같은 경고 메시지가 표시됩니다.

조작 방법은 고도와 속도를 조절하는 것입니다. 스로틀과 피치 각도를 사용하여 조정할 수 있습니다. 방향 표시기는 없지만, 올바른 방향을 유지하는 것이 매우 중요합니다.

비행을 한 후 1분이 지나면 성공적인 착륙 또는 추락을 보여주는 컷신이 나타납니다. 결과에 관계없이 다음 단계로 진행하게 됩니다.

쉽게 착륙하고 싶다면 게임 지니 코드 AEPETA를 사용하여 성공을 보장받을 수 있습니다.

속도와 고도는 특정 형식으로 저장되어 화면에 쉽게 표시됩니다. 착륙 상태를 확인하는 기능이 있어 성공적인 착륙인지 추락인지 판단합니다.

이제 착륙 기술을 연습하고 완벽한 착륙을 목표로 해보세요!

2025년 12월 12일, Benjojo라는 사용자가 새로운 TLS 인증서를 생성한 후 OpenAI의 검색 봇이 자신의 사이트에 빠르게 접근하는 것을 관찰했다고 게시했습니다. 이 봇은 "robots.txt" 파일을 요청했지만 해당 파일이 없어 404 오류가 발생했습니다. 요청에는 방법(GET), OpenAI 검색 봇으로 식별되는 사용자 에이전트, 요청에 소요된 시간 등의 세부 정보가 포함되어 있었습니다.

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UUID 버전 4를 기본 키로 사용하는 것은 피해야 합니다. 데이터베이스, 특히 PostgreSQL에서 UUID 버전 4를 기본 키로 사용하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이는 무작위 값으로 인해 데이터 검색이 비효율적이 되고, 데이터 삽입 시 지연이 증가하기 때문입니다.

UUID는 128비트 식별자로 긴 문자열 형태로 저장됩니다. UUID 버전 4는 무작위 값을 생성하기 때문에 데이터베이스의 효율성을 위해 중요한 순서가 있는 인덱싱에 적합하지 않습니다. UUID에 대한 일반적인 오해 중 하나는 보안성을 제공하거나 충돌을 피하는 데 필수적이라는 것입니다. 그러나 실제로 UUID는 보안을 보장하지 않으며, 정수에 비해 비효율적일 수 있습니다.

또한 UUID는 정수보다 더 많은 공간을 차지합니다. UUID는 16바이트를 사용하지만 정수는 8바이트에 불과합니다. 이는 대규모 데이터베이스에서 저장 공간과 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. UUID 버전 4 대신 정수 시퀀스를 기본 키로 사용하는 것이 좋습니다. UUID가 필요한 경우, 인덱싱 효율성을 높일 수 있는 시간 순서가 있는 UUID인 버전 7을 고려해 볼 수 있습니다.

UUID를 사용해야 하는 경우, 인덱스를 재구성하거나 메모리 설정을 최적화하고, 정렬 가능한 필드에 클러스터링하는 등의 전략을 통해 일부 성능 문제를 완화할 수 있습니다. 새로운 데이터베이스를 만들 때는 정수 기본 키를 사용하는 것이 좋습니다. UUID가 꼭 필요하다면, 성능 향상을 위해 시간 순서가 있는 버전을 선택하는 것이 바람직합니다. 이 요약은 UUID 버전 4의 단점을 강조하고 PostgreSQL 환경에서 데이터베이스 기본 키에 대한 더 나은 대안을 제안합니다.

DNA 복제는 DNA가 스스로 복사하는 과정입니다. DNA는 이중 나선 구조를 가지고 있으며, 두 가닥 모두 새로운 DNA를 만드는 주형 역할을 합니다. 복제는 복제 포크라는 장소에서 일어나며, 이곳에서 여러 효소가 모여 새로운 DNA 가닥을 합성합니다.

DNA 가닥을 분리하는 효소인 헬리케이스가 두 가닥을 분리하여 복사가 가능하게 합니다. 3'에서 5' 방향으로 향하는 가닥은 주 가닥(leading strand)이라고 하며, 이 가닥은 연속적으로 복사됩니다. 반면, 반대 방향으로 향하는 가닥은 지연 가닥(lagging strand)이라고 하며, 오카자키 조각(Okazaki fragments)이라는 작은 구간으로 나누어 복사됩니다.

DNA 중합효소(DNA polymerase)라는 두 종류의 효소가 이 과정에 관여합니다. 하나는 주 가닥을 위한 것이고, 다른 하나는 지연 가닥을 위해 오카자키 조각을 합성합니다. 이 과정은 복잡하며, 노출된 DNA 가닥을 보호하기 위한 추가 단백질이 필요합니다. 실제로 이 과정은 간단한 도표가 보여주는 것보다 훨씬 복잡합니다.

더 깊이 이해하기 위해 관련 애니메이션과 자료도 제공되고 있습니다.

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아이로봇 코퍼레이션은 로봇 청소기인 룸바로 잘 알려져 있으며, 파산 신청을 하고 주요 중국 공급업체인 심천 피세아 로보틱스에 경영권을 넘길 계획입니다. 매사추세츠에 본사를 두고 있는 이 회사는 1990년 MIT 엔지니어들에 의해 설립되었습니다. 델라웨어에서 제출된 제안된 챕터 11 파산 계획에 따라 이 회사의 보통주 가치는 무가치해질 것으로 보입니다.

2025년 11월 21일, 버지니아주 남동부 공공 서비스 기관(SPSA)은 AMP 로보틱스와 20년 파트너십을 체결했다고 발표했습니다. 이 협력은 남햄프턴 로드 지역의 폐기물 처리 및 재활용을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 120만 주민의 고형 폐기물을 관리하며, 미국에서 가장 큰 재활용 이니셔티브가 될 예정입니다.

AMP는 인공지능(AI)을 활용해 시립 고형 폐기물에서 재활용 가능한 자원과 유기물을 분리하고 제거하는 기술을 확장할 것입니다. 이 목표는 매년 54만 톤의 폐기물을 줄이는 것으로, 지역 매립지의 수명을 연장하고 처리 비용을 절감하는 데 기여할 것입니다. SPSA는 재활용 비율이 두 배로 증가할 것으로 기대하며, 쓰레기에서 귀중한 자원을 회수하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 이니셔티브는 약 100개의 일자리를 창출하고, 고급 폐기물 관리 기술에 대한 교육을 제공할 것입니다. 여러 시설에서 폐기물을 처리함으로써 SPSA는 운영 효율성과 환경적 영향을 개선하고, 온실가스 배출량을 크게 줄일 수 있을 것입니다. 이 프로젝트는 SPSA를 지속 가능한 폐기물 관리 관행의 선두주자로 자리매김하게 합니다.

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2026년 강의 요약:

1월 12일에는 강좌 개요와 셸에 대한 소개가 진행됩니다. 1월 13일에는 명령어 기반 환경에 대해 배우게 됩니다. 1월 14일에는 개발을 위한 도구와 환경에 대해 다룹니다. 1월 15일에는 코드 디버깅과 프로파일링 기법을 배웁니다. 1월 16일에는 Git을 사용한 버전 관리의 기초를 소개합니다. 1월 20일에는 코드를 패키징하고 배포하는 방법을 알아봅니다. 1월 21일에는 코드 품질을 보장하고 지속적인 통합을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 1월 22일에는 단순한 코딩을 넘어서는 주제들이 다뤄집니다. 마지막으로 1월 23일에는 질문과 답변 시간이 마련됩니다.

인공지능(AI)의 발전은 노동 시장에 큰 변화를 가져오고 있으며, 아마존과 메타와 같은 대기업들이 자동화에 막대한 투자를 하면서 대규모 해고를 발표하고 있습니다. 이러한 상황은 인간의 일자리를 대체하는 AI 시스템이 세금에도 기여해야 하는지에 대한 질문을 제기합니다. 노동자가 줄어들면 세수도 감소하기 때문입니다.

전문가들은 노동세가 공공 서비스 자금을 지원하는 데 매우 중요하다고 강조합니다. 자동화로 인한 세수 손실 가능성은 우려되는 문제입니다. 빌 게이츠와 같은 일부는 사회 복지를 유지하기 위해 로봇에 인간 노동자와 유사한 세금을 부과해야 한다고 제안했습니다. 그러나 다른 이들은 특정 AI 세금에 반대하며, 세금 시스템의 균형을 맞추기 위해 자본에 대한 세금을 인상할 것을 제안합니다.

AI가 일자리에 미치는 영향은 불확실합니다. 새로운 기회를 창출할 수도 있지만, 많은 기존 직무가 변화하거나 사라질 수 있습니다. 예측은 다양하며, 일부 경제학자들은 AI가 세계 GDP를 증가시킬 수 있다고 믿는 반면, 다른 이들은 불평등과 일자리 상실에 대한 경고를 하고 있습니다.

전반적으로 AI는 생산성을 향상시킬 잠재력을 가지고 있지만, 고용, 세금 시스템, 사회적 형평성에 미치는 영향 등 신중하게 관리해야 할 위험도 동반하고 있습니다.

프랑스의 거리 예술가인 인베이더는 독특한 8비트 비디오 게임 캐릭터 모자이크로 유명하며, 2000년대 초반부터 런던의 거리에서 그의 작품을 선보이고 있습니다. 2025년 11월 기준으로 런던에는 약 166개의 인베이더 작품이 있으며, 가장 최근의 설치작은 2025년 10월 뉴포트 스트리트 갤러리에서 열린 그룹 전시회에서 공개되었습니다.

각 작품은 LDN-163에서 LDN-166까지의 특정 식별자로 표시되어 있어 위치를 알 수 있습니다. 주목할 만한 작품 중에는 다른 예술가와의 협업을 통해 만들어진 것들이 있으며, 많은 팬들이 인베이더의 모든 작품을 추적하는 것을 즐깁니다. 시간이 지나면서 일부 작품은 제거되거나 잃어버렸지만, 여전히 런던의 소호와 월섬스토우 같은 지역에서 많은 작품을 찾아볼 수 있습니다. 예술을 탐험하고 싶은 사람들을 위해 온라인에 지도도 제공되고 있습니다.

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현재 진행 중인 프로젝트에 대해 궁금합니다. 새로운 아이디어를 고려하고 있는지요?

2025년 발리에서 열린 디나콘에서는 소리를 통해 생태계를 연구하는 수동 음향 청취에 대한 연구가 집중적으로 진행되었습니다. 이 트렌드는 냉전 시기에 고래의 노래가 발견되면서 시작되었고, 이는 해양 보존에 대한 인식을 높이는 계기가 되었습니다.

저자는 기본 전자 부품을 사용하여 저렴한 수중 마이크인 하이드로폰을 만드는 워크숍을 진행했습니다. 참가자들은 5달러짜리 하이드로폰을 만드는 방법을 배우며, 간단한 부품과 방수 기술을 익혔습니다.

행사 중에는 수중 소리를 더 잘 분석하기 위해 스테레오 하이드로폰 시스템을 만드는 방법도 탐구했습니다. 소리는 물속에서 다르게 전파되기 때문에, 저자는 카약을 이용해 서로 다른 깊이에서 두 개의 하이드로폰으로 녹음을 수집하여 풍부한 수중 음향 환경을 포착했습니다.

또한 "시스트림"이라는 프로젝트는 실시간 수중 라디오 방송을 시도했으나, Wi-Fi 연결 문제와 지역 사회와의 관계에서 어려움을 겪었습니다. 그럼에도 불구하고 저자는 흥미로운 수중 녹음을 성공적으로 포착하고 공유했습니다.

마지막으로 저자는 긴 오디오 녹음을 듣고 주석을 달 수 있도록 도와주는 도구인 디나콘 하이드로폰 탐색기를 개발했습니다. 이를 통해 사용자는 관찰 내용을 쉽게 공유하고 오디오 데이터에서 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다.

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AI 에이전트가 소프트웨어 서비스(SaaS) 산업에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 지난 15년 동안 소프트웨어는 다양한 산업을 변화시켰고, 이로 인해 많은 SaaS 기업들이 등장했습니다. 이제 AI 코딩 에이전트의 출현으로 인해 사람들은 맞춤형 솔루션을 빠르고 쉽게 만들 수 있게 되면서, 간단한 SaaS 도구에 대한 수요가 줄어들고 있습니다.

많은 소프트웨어 엔지니어들이 기존의 SaaS 제품에 의존하기보다는 AI 에이전트를 사용해 필요한 도구를 직접 만들 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다. 이러한 변화는 특히 간단한 작업에서 두드러지게 나타납니다. 기업들은 SaaS 공급업체의 갱신 비용에 의문을 제기하며, 높은 비용을 피하기 위해 자체 솔루션을 만드는 방안을 모색하고 있습니다.

맞춤형 애플리케이션의 유지 관리가 우려되긴 하지만, AI 에이전트는 업데이트를 간소화하고 제3자 서비스와 관련된 보안 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. SaaS 기업들은 고객 성장과 높은 수익 유지에 의존하고 있지만, 수요가 줄어들면서 마케팅 비용이 증가하고 수익이 감소할 위험에 직면할 수 있습니다.

결제 처리와 협업 도구와 같은 일부 분야는 복잡성, 높은 기준, 통합 필요성 덕분에 안전할 것으로 보입니다. 반면, 간단한 백오피스 도구나 대시보드를 제공하는 기업들은 AI 기반 솔루션으로 쉽게 대체될 수 있어 특히 위험에 처해 있습니다.

결론적으로, SaaS가 사라지는 것은 아니지만, 뚜렷한 장점이 없는 기업들은 AI 에이전트의 도움으로 자체 도구를 만들려는 더 많은 조직들로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 시장은 강력한 기술력을 가진 기업과 그렇지 않은 기업으로 나뉘어 후者는 비용이 증가할 가능성이 높습니다.

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저자는 프랑스어 학습 경험과 '렉시'라는 언어 앱 개발 과정을 이야기합니다.

저자는 프랑스 카페에서 커피를 주문한 후 바리스타의 말을 이해하지 못해 겪었던 좌절감을 회상합니다. 이는 언어 학습과 실제 대화 사이의 간극을 잘 보여줍니다.

어린 시절 타마고치를 보며 영감을 받은 저자는 렉시가 사용자와의 관계를 더 매력적으로 만들고 전통적인 학습 앱처럼 느껴지지 않도록 하고 싶었습니다. 그래서 복잡한 메뉴와 테스트를 없애고 개인적인 상호작용을 강조하는 간단한 디자인을 선택했습니다.

앱의 미니멀한 디자인은 전통적인 사용자 인터페이스 요소가 부족해 사용자 안내에 어려움을 주었습니다. 저자는 버튼이 없더라도 사용자가 다음에 무엇을 해야 할지에 대한 확신이 필요하다고 강조했습니다.

앱을 사용한 후 저자는 자신의 진행 상황을 측정할 수 없다는 점을 깨달았습니다. 이는 사용자가 통제감을 느끼기 위해 중요한 요소입니다. 이를 해결하기 위해 저자는 사용자가 부담을 느끼지 않도록 미세한 진행 표시를 추가했습니다.

저자는 앱이 스트레스를 주는 경험이 되지 않도록 경계를 설정했습니다. 렉시는 "죽지" 않으며, 죄책감을 유발하는 기능이 없고, 경쟁보다는 학습에 집중할 수 있도록 단순한 보상만 제공합니다.

마지막으로 저자는 퀘벡에 와서 프랑스어 숫자를 이해하는 능력이 향상되었지만 여전히 어려움이 있음을 인정합니다. 렉시는 사용자가 압도당하지 않도록 핵심 언어 기술을 제공하여 더 즐거운 학습 경험을 가능하게 합니다.

전체적으로 이 글은 디자인의 미니멀함과 언어 학습에서 사용자 참여 및 피드백의 필요성 사이의 균형을 강조합니다.

존 바를리, 저명한 공상과학 소설 작가가 2025년 12월 10일 세상을 떠났습니다. 그는 1970년대 중반에 외계인이 지구의 생명을 멸망시킨 후 인류가 태양계에서 생존하는 미래를 배경으로 한 혁신적인 "여덟 개의 세계" 이야기로 유명해졌습니다. 그의 작품은 성별 유동성, 기억 저장, 화려한 도시와 그 이면의 현실 간의 대조와 같은 상상력이 풍부한 개념을 담고 있었습니다.

바를리는 한때 로버트 하인라인과 견줄 만한 공상과학 소설의 주요 목소리로 여겨졌으며, 많은 획기적인 작품을 발표했습니다. 그러나 그의 이야기 "공습"의 영화화 작업을 위해 할리우드로 이주한 후, 그의 작가 경력은 하락세를 겪었습니다. 이후 문학에 돌아왔지만, 그의 아이디어는 새로운 작가들과 비교했을 때 구식으로 느껴졌습니다.

많은 사람들은 그를 재능 있는 작가로 기억하겠지만, 일부는 그가 한때 장르의 기준을 세웠던 초기의 뛰어난 재능을 잃은 것을 아쉬워합니다. 그의 공상과학 소설에 대한 영향력은 상당했으며, 그의 전성기 동안 독자와 작가들에게 영감을 주었습니다.

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러스트에서의 생명주기에 대한 일반적인 오해를 다루는 이 글은 생명주기가 어떻게 작동하는지를 명확히 하고 초보자들이 자주 가지는 오해를 해소하는 데 목적이 있습니다.

첫 번째로, 일반 타입 T가 소유된 타입만 포함한다고 생각하는 것은 잘못된 이해입니다. 실제로 T, &T, &mut T는 모든 종류의 참조를 포함하는 무한한 집합을 나타냅니다.

두 번째로, T: 'static이라는 표현이 있을 때, T가 프로그램 전체 동안 유효해야 한다고 믿는 것은 오해입니다. T: 'static은 오랜 시간 동안 유효할 수 있음을 의미하지만, 반드시 프로그램 전체 동안 지속될 필요는 없습니다.

세 번째로, &'a T와 T: 'a가 동일하다고 잘못 이해하는 경우가 많습니다. &'a T는 T가 'a 동안 유효해야 한다는 것을 요구하지만, T: 'a는 'a보다 더 오래 살아남을 수 있는 모든 타입을 포함합니다.

네 번째로, 자신의 코드가 일반적이지 않다고 생각하는 경우가 많지만, 러스트의 생략 규칙은 간단해 보이는 코드에서도 암묵적인 생명주기와 제네릭을 도입할 수 있습니다.

다섯 번째로, 코드가 컴파일된다고 해서 생명주기 주석이 올바르다는 의미는 아닙니다. 컴파일러는 메모리 안전성을 검사하지만, 의미적으로 잘못된 코드를 허용할 수 있습니다.

여섯 번째로, 박스된 트레잇 객체가 생명주기를 가지지 않는다는 오해가 있습니다. 사실, 그들의 생명주기는 문맥에 따라 유추될 수 있습니다.

일곱 번째로, 초보자들은 컴파일러 오류 메시지가 최선의 해결책을 제공한다고 생각하지만, 이러한 메시지는 프로그램의 논리에 가장 적합한 수정 사항을 반영하지 않을 수 있습니다.

여덟 번째로, 생명주기는 런타임에 변경될 수 없으며, 컴파일러에 의해 정적으로 검증됩니다.

아홉 번째로, 가변 참조를 공유 참조로 다운그레이드하는 것이 항상 안전하다고 가정하는 것은 잘못입니다. 가변 참조의 생명주기는 공유 참조에까지 확장됩니다.

마지막으로, 클로저는 함수와 동일한 생명주기 생략 규칙을 따르지 않기 때문에 혼란을 초래할 수 있습니다.

러스트에서 생명주기를 이해하는 것은 안전하고 효율적인 코드를 작성하는 데 매우 중요합니다. 오해는 오류와 혼란을 초래할 수 있지만, 이러한 점들을 명확히 하면 프로그래머가 러스트를 더 효과적으로 사용할 수 있습니다. 생명주기의 규칙과 타입과의 상호작용, 러스트에서의 빌림의 의미를 인식하는 것이 중요합니다.

안드레이 오조르닌의 "타입스크립트 애플리케이션 디버깅"은 타입스크립트 애플리케이션의 디버깅 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 책은 효과적인 디버깅 기법과 코드 구조화 방법을 강조하여 버그를 최소화하는 데 도움을 줍니다. 소프트웨어 유지보수가 점점 더 어려워지는 가운데, 이 가이드는 개발자들이 더 나은 웹 애플리케이션을 덜 스트레스 받으며 구축할 수 있도록 돕습니다.

주요 내용으로는 실용적인 디버깅 기법이 포함되어 있습니다. 여기에는 스택 트레이스를 읽는 방법과 버그의 우선순위를 정하는 방법이 포함됩니다. 또한, 오류를 우아하게 처리할 수 있는 강건한 코드를 만드는 방법과 효과적인 로깅, 모니터링, 코드 디버깅 가능성을 향상시키는 팁도 제공됩니다. 특히 크롬과 같은 브라우저 개발자 도구를 활용하여 디버깅 능력을 강화하는 방법에 대한 안내도 포함되어 있습니다.

현재 이 책은 베타 버전으로 제공되며, 최종 버전은 2026년 3월에 출시될 예정입니다. 이 책을 읽기 위해서는 크로미움 기반의 브라우저와 웹스톰(WebStorm)이나 비주얼 스튜디오 코드(VSCode)와 같은 통합 개발 환경(IDE)이 필요합니다.

가격은 26.95달러로, PDF, EPUB, MOBI 등 다양한 전자책 형식으로 제공됩니다. 저자 안드레이 오조르닌은 12년 이상의 소프트웨어 개발 경험을 가지고 있으며, 소프트웨어 품질을 개선하여 더 나은 제품 결과를 이끌어내는 데 기여하고자 합니다. 디버깅을 즐기세요!

자바 링은 1998년 야콥 닐센에 의해 소개된 작은 착용형 컴퓨터로, 6킬로바이트의 RAM을 가지고 있습니다. 이 용량은 제한적으로 보일 수 있지만, 비밀번호, 신용카드 번호, 웹사이트 링크와 같은 중요한 정보를 저장할 수 있습니다. 사용자는 자바 링 리더기가 있는 컴퓨터에서 링을 터치하기만 하면 자신의 홈페이지에 접근할 수 있습니다.

당시에는 주로 시연용으로 사용되었지만, 자바 링은 더 많은 메모리와 보석 디자이너들이 만든 더 나은 디자인과 같은 미래 발전 가능성을 보여주었습니다. 이러한 착용형 컴퓨터의 주요 장점은 휴대성이며, 전통적인 컴퓨터에 접근할 필요 없이 언제 어디서나 쉽게 사용할 수 있다는 점입니다.

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이 글에서는 C++의 타입 추론 기능인 auto 키워드를 다루며, 다양한 코딩 문제를 통해 독자가 여러 상황에서 타입이 어떻게 추론되는지를 이해할 수 있도록 돕습니다.

타입 추론의 기본 개념으로, auto는 할당된 값에서 타입을 추론합니다. 예를 들어, auto v = 5;는 int로 추론됩니다. 포인터도 추론할 수 있는데, auto v = &x;는 int*로 결과가 나옵니다. 그러나 auto v = 5, w = 0.1;와 같은 경우는 타입이 일치하지 않아 컴파일 오류가 발생합니다.

중급 개념으로는 auto가 최상위 const나 volatile 한정자를 무시하지만, 포인터와 참조에 대해서는 이를 유지한다는 점이 있습니다. 참조는 다르게 처리되며, auto&는 lvalue 참조를 추론할 수 있습니다.

고급 주제로는 전달 참조(forwarding references), decltype(auto)와 같은 개념이 있으며, 이들이 표현식과 람다에서 어떻게 작동하는지를 설명합니다. 또한 상속과 구조적 바인딩에서의 타입 추론의 복잡성도 강조됩니다.

람다와 관련된 도전 과제로는 람다가 독특한 캡처 규칙을 가지고 있어 타입 추론에서 예상치 못한 결과를 초래할 수 있다는 점이 언급됩니다.

독자들은 예제를 탐색하고 C++의 타입 추론 기능에 대한 이해를 테스트해보도록 권장됩니다. 이 글은 C++의 auto 타입 추론에 대한 지식을 심화할 수 있는 학습 도구이자 도전 과제가 됩니다.

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Hashcards는 Anki와 Mochi와 유사한 독특한 간격 반복 학습 앱입니다. 하지만 전통적인 데이터베이스 없이 작동합니다. 대신, 플래시카드를 간단한 디렉토리 구조의 Markdown 파일로 저장하여 사용자가 쉽게 관리할 수 있도록 합니다. 사용자는 간단한 형식을 통해 플래시카드를 만들고, 웹 인터페이스를 통해 학습할 수 있습니다.

Hashcards의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 로컬 저장 기능으로 플래시카드 모음이 일반 텍스트 Markdown 파일로 저장되어 소유권과 유연성을 제공합니다. 둘째, 카드 생성이 간편하여 사용자가 더 많은 카드를 만들도록 유도합니다. 셋째, 콘텐츠 주소 지정 기능을 통해 카드는 내용의 해시로 식별되어 업데이트와 수정을 간소화합니다. 넷째, Git과의 통합으로 버전 관리를 쉽게 할 수 있어 변경 사항을 추적하고 컬렉션을 공유할 수 있습니다. 마지막으로, 구조화된 데이터에서 플래시카드를 생성하고 표준 프로그래밍 도구로 컬렉션을 조작할 수 있는 맞춤화 기능이 있습니다.

이 앱의 제작자는 기존 앱인 Anki와 Mochi의 인터페이스와 알고리즘에 불만을 느꼈습니다. Anki는 복잡한 인터페이스를 가지고 있고, Mochi는 간단한 디자인이지만 고급 일정 관리와 유연성이 부족합니다. Hashcards는 두 앱의 장점을 결합하여 사용자 친화적인 경험과 강력한 일정 알고리즘을 제공합니다.

결국 Hashcards는 학습을 더 쉽고 효율적으로 만들어 효과적인 학습 습관을 기를 수 있도록 설계되었습니다.

제록스 회사의 역사는 컴퓨팅 산업에 대한 중요한 기여를 강조합니다. 제록스는 1906년 할로이드 컴퍼니로 시작하여 사진용지를 제작했습니다. 1934년에는 대공황에도 불구하고 거의 100만 달러의 매출을 기록했습니다.

1938년 체스터 칼슨이 전자사진술을 발명하면서 제록스 복사기의 기초가 마련되었습니다. 초기에는 그의 발명을 라이센스하는 데 어려움을 겪었지만, 칼슨은 할로이드와 협력하여 기술을 발전시켰습니다.

할로이드는 상장 이후 제록시를 개발하는 데 많은 투자를 했고, 1961년에 회사 이름을 제록스로 변경했습니다. 1959년에 출시된 제록스 914는 평범한 종이에 쉽게 복사할 수 있는 기능으로 큰 성공을 거두었습니다.

1970년에는 팔로 알토 연구소(PARC)를 설립하여 레이저 프린팅, 네트워킹, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 같은 주요 혁신을 이끌었습니다. PARC에서 개발된 알토는 오늘날에도 여전히 사용되는 많은 개념을 도입한 혁신적인 컴퓨터였습니다.

하지만 제록스는 혁신에도 불구하고 치열한 경쟁에 직면했고, 제품을 효과적으로 시장에 출시하는 데 어려움을 겪었습니다. 상업적으로 발전된 시스템인 제록스 스타는 기대했던 판매 성과를 이루지 못했습니다.

1980년대와 90년대에는 여러 차례 구조 조정을 겪고 디지털 다기능 기계와 같은 새로운 비즈니스 모델을 탐색했습니다. 또한 지적 재산권과 관련된 법적 문제에도 직면했습니다.

현대에 들어 제록스는 변화하는 시장에 적응하며 제휴 컴퓨터 서비스(Affiliated Computer Services)를 인수하는 등 진화를 거듭했습니다. 회사는 발전해왔지만, 복사 및 컴퓨팅 분야에서의 혁신 유산은 여전히 중요합니다.

제록스는 현대 컴퓨팅을 형성한 선구적인 기술로 인정받고 있으며, 디지털 시대에 적응하는 데 어려움을 겪었음에도 불구하고 그 기여는 여전히 큰 의미를 지닙니다.

2023년 5월, Svelte 저장소에서 논란이 된 풀 리퀘스트가 Hacker News에서 TypeScript와 JSDoc의 사용에 대한 논의를 촉발했습니다. Svelte 커뮤니티의 주요 인물인 리치 해리스는 JavaScript 파일에서 타입 선언을 위해 JSDoc 주석을 사용하는 것이 TypeScript를 거부하는 것이 아니라 Svelte의 TypeScript에 대한 헌신을 강화하는 것이라고 설명했습니다.

이로 인해 TypeScript와 JSDoc을 비교하는 블로그 글이 급증했으며, JSDoc이 빌드 단계 없이 TypeScript의 장점을 얻는 방법으로 자주 강조되었습니다. 저자는 이를 경쟁으로 보기보다는 JSDoc이 본질적으로 TypeScript의 일부라고 주장합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. TypeScript는 타입 안전성과 IntelliSense와 같은 기능을 추가하여 JavaScript 개발을 개선하기 위해 만들어졌습니다. JSDoc은 TypeScript 언어 서비스에 의해 해석되므로 TypeScript 생태계의 일부로 간주됩니다. TypeScript에서 사용할 수 있는 많은 기능이 JSDoc으로도 표현될 수 있지만, 일부는 다소 불편할 수 있습니다. JSDoc을 사용하면 타입 선언 파일 대신 코드에 직접 연결하여 개발자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

결국 저자는 JSDoc을 사용하는 것이 TypeScript에 반하는 입장이 아니라 빌드 프로세스의 부담 없이 TypeScript의 이점을 활용하는 방법이라고 믿고 있습니다.

다크 웹 보고서가 사용자에게 유용한 다음 단계를 제공하지 못해 중단됩니다. 중요한 날짜는 다음과 같습니다.

2026년 1월 15일부터 새로운 다크 웹 침해에 대한 스캔이 중단됩니다. 2026년 2월 16일부터는 다크 웹 보고서가 더 이상 제공되지 않습니다.

보고서 대신, 온라인 정보를 보호하기 위한 보다 명확한 조치를 제공하는 도구에 초점이 맞춰질 것입니다. 사용자들은 다음과 같은 기존 보안 도구를 활용할 것을 권장받고 있습니다.

보안 점검, 구글 계정 패스키, 인증 도구, 구글 비밀번호 관리자, 비밀번호 점검 등이 있습니다. 또한, "당신에 대한 결과"라는 도구를 통해 구글 검색에서 개인 정보를 삭제할 수 있도록 도와줍니다.

모든 다크 웹 보고서 데이터는 2026년 2월 16일에 삭제되지만, 원할 경우 사용자는 더 빨리 자신의 데이터를 삭제할 수 있습니다. 모니터링 프로필을 삭제하려면 다크 웹 보고서 페이지의 지침을 따르세요.

참고로, 다크 웹 보고서는 소비자 구글 계정만 접근할 수 있으며, 구글 워크스페이스 계정이나 감독 계정은 이용할 수 없습니다.

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이 글은 D3D/OpenGL 그래픽 파이프라인에 대한 블로그 시리즈의 소개로, 현대 3D API와 하드웨어 설계에 대한 충분한 이해를 가진 그래픽 프로그래머를 대상으로 하고 있습니다. 저자 파비안 기젠은 그래픽 파이프라인에 대한 자료는 많지만, 현재의 정보와 중급 수준의 내용을 다룬 자료는 부족하다고 언급합니다.

이 시리즈는 여러 부분으로 나뉘어 있으며, GPU 메모리 구조, 3D 파이프라인, 텍스처 샘플링, 래스터화, 픽셀 처리, 기하학 셰이더, 컴퓨트 셰이더와 같은 주제를 다룹니다. 기젠은 이 내용이 그래픽 프로그래밍에 대한 사전 지식이 있는 사람들을 위한 것이라고 강조하며, 초보자 수준의 설명보다는 기술적인 세부 사항에 중점을 두고 있다고 설명합니다.

이 시리즈는 하드웨어 리뷰에서 자주 볼 수 있는 화려한 비주얼 없이 그래픽 파이프라인에 대한 보다 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기젠은 또한 향후 이 시리즈의 정리된 PDF 버전을 만들 가능성에 대해서도 언급했습니다.

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북한의 김광진, 강태복, 정봉주, 장남일 네 명이 2022년에 두 개의 회사에서 90만 달러 이상의 가상 화폐를 훔친 혐의로 수배 중입니다. 이들은 가짜 이름과 신분증을 사용해 원격 IT 근무자로 일자리를 확보하고, 그 접근 권한을 이용해 범행을 저질렀습니다. 이들은 전신 사기와 자금 세탁 혐의로 기소되었으며, 2025년 6월에 연방 체포 영장이 발부되었습니다.

미국 국무부는 북한을 지원하는 재정 활동, 특히 노동자 수출과 사이버 범죄를 방해하는 데 도움이 되는 정보에 대해 최대 500만 달러의 보상을 제공하고 있습니다.

이 용의자들은 영어와 한국어에 능통하며, 아랍에미리트와 라오스와 연결되어 있습니다. 이들에 대한 정보가 있는 경우, FBI에 1-800-CALL-FBI로 연락하거나 온라인으로 제보할 수 있습니다.

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작가 마커스 올라응은 자신의 글이 "인간적인 터치"가 부족하다는 비판을 받으며 로봇이나 인공지능으로 오해받는 것에 대한 불만을 이야기합니다. 그는 자신의 글쓰기 스타일이 케냐의 엄격한 교육 시스템을 반영하며, 이로 인해 형식적이고 구조적인 영어 접근 방식을 갖게 되었다고 강조합니다. 올라응은 균형 잡힌 문장과 풍부한 어휘 같은 그의 글쓰기 특징이 인공적인 것이 아니라 식민지 역사에 영향을 받은 특정 문화와 교육 배경의 결과라고 주장합니다.

그는 ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 케냐 교실에서 가르치는 형식적인 글쓰기 스타일을 반영한다고 지적합니다. 이 스타일은 명확성과 구조를 중시하는데, 이로 인해 이러한 글쓰기가 로봇처럼 보인다는 인식이 생깁니다. 그러나 실제로 이는 깊이 있는 인간의 교육 경험에서 비롯된 것입니다. 올라응은 인공지능 탐지 도구들이 비원어민 영어 사용자를 편견으로 대하고 있으며, 다양한 역사와 교육 시스템에 의해 형성된 다양한 글쓰기 스타일의 유효성을 인식하지 못한다고 비판합니다.

결국 그는 글쓰기에서 다양한 인간성을 인정할 필요가 있다고 주장하며, 어떤 이에게 "로봇적"으로 보일 수 있는 것이 다른 사람에게는 인간 경험의 또 다른 표현일 수 있다고 제안합니다.

2025년 12월, 딜런 비티의 영감을 받아 저자는 2022년 말 시작된 자신의 대중 연설 여정을 공유합니다. 그들은 작은 모임에서 시작해 몇 달 만에 큰 청중 앞에서 연설하게 되었습니다. 이 경험에서 얻은 열 가지 주요 교훈은 다음과 같습니다.

첫째, 작은 모임부터 시작하세요. 큰 청중을 상대하기 전에 지역 모임에서 자신감을 키우는 것이 중요합니다. 둘째, 연습이 필수입니다. 청중을 존중하고 좋은 발표를 하기 위해서는 이전에 몇 번을 했든지 간에 충분한 연습이 필요합니다. 셋째, 이야기를 전하세요. 모든 발표는 명확한 시작, 중간, 끝이 있어야 하며, 너무 많은 이야기를 섞어 청중을 혼란스럽게 해서는 안 됩니다. 넷째, 큰 글씨를 사용하세요. 라이브 코딩이나 발표 시, 모든 사람이 쉽게 읽을 수 있도록 텍스트를 충분히 크게 해야 합니다. 다섯째, 방해 요소를 제거하세요. 발표 중 방해가 되지 않도록 목걸이를 벗는 것이 좋습니다.

여섯째, 유머로 시작하세요. 농담으로 시작하면 긴장을 풀고 청중과의 연결을 만들 수 있습니다. 일곱째, 무대를 소유하세요. 무대에서 움직이며 공간과 소통하면 발표할 때 더 편안함을 느낄 수 있습니다. 여덟째, 변동성을 예상하세요. 대본에 완벽하게 맞추지 않아도 괜찮습니다. 발표 중 즉흥성을 받아들이세요. 아홉째, 진정성이 있지만 연기하는 모습을 보여주세요. 에너지와 개성을 강조하여 청중을 사로잡으세요. 마지막으로, 청중은 당신이 성공하기를 원한다는 것을 기억하세요. 그들은 당신을 응원하고 있으며, 실패하기를 기다리고 있지 않습니다.

추가 교훈으로는, 입이 마르는 것을 피하기 위해 물을 가져가고 발표 중 잠시 멈추어 생각을 정리하는 시간을 가지라는 것입니다.

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2025년 12월 15일, 마이크로소프트의 코파일럿 AI 챗봇이 LG TV에 웹OS 업데이트를 통해 추가되었다는 보도가 나왔습니다. 사용자들은 이 앱을 삭제할 수 없으며, 무시할 수는 있지만 이는 TV를 포함한 일상 기기에 AI 통합이 점점 더 확산되고 있다는 것을 보여줍니다. 마이크로소프트는 리눅스 기반 운영 체제를 사용하는 LG TV를 포함해 다양한 시장에서 AI의 존재감을 확대하려고 하고 있습니다.

또한 LG TV에는 "라이브 플러스"라는 기능이 있어, 화면에 표시되는 내용을 바탕으로 개인 맞춤형 추천을 제공합니다. 사용자는 설정에서 이 기능을 비활성화할 수 있지만, AI 통합의 전반적인 추세는 TV에서 AI 프로세스를 원하지 않는 사람들에게 우려를 불러일으킵니다.

이 기사는 원치 않는 소프트웨어 설치와 사용자 프라이버시 문제에 대한 논란을 강조하고 있습니다.

2002년, 두 학생 프로젝트인 Last.fm과 Audioscrobbler가 "협업 필터링" 기술을 사용하여 음악을 추천하고 온라인 소셜 네트워크를 만들기 시작했습니다. Last.fm은 런던의 레이븐스본 대학의 네 명의 학생에 의해 설립되었으며, 사용자 청취 프로필을 구축하여 음악을 추천하는 인터넷 라디오 방송국으로 시작했습니다. 이 해 유로프릭스 멀티미디어 대회에서 상을 받기도 했습니다.

협업 필터링은 사용자 선호도와 유사한 사용자 데이터를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 방식으로, 아마존과 같은 기업들이 이전에 사용했던 기술에서 영감을 받았습니다. Last.fm의 시스템은 청취 습관에 따라 곡들 간의 연결을 보여주는 "음악의 지도"를 만들었습니다.

한편, 사우샘프턴 대학교의 리차드 존스는 Audioscrobbler를 개발하고 있었으며, 이 플랫폼은 곡 재생을 추적하여 추천을 위한 청취 프로필을 구축했습니다. 두 플랫폼 모두 사용자 데이터를 활용하여 음악 발견과 커뮤니티 형성을 촉진하는 유사한 목표를 가지고 있었으며, 청취자가 제한된 통제권을 가진 전통적인 방송 매체에서 벗어나고자 했습니다.

Last.fm은 결국 온라인 라디오 서비스로 발전하여 음악 라이선스 비용을 지불하게 되었고, 두 플랫폼은 이후 몇 년 동안 인기를 끌게 된 소셜 웹의 길을 열었습니다.

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바움올 효과, 또는 바움올의 비용 질병은 경제학자 윌리엄 J. 바움올과 윌리엄 G. 보웬이 제안한 경제 원리입니다. 이 원리는 생산성이 크게 향상되지 않은 직종의 임금이 생산성이 증가한 직종과의 경쟁으로 인해 상승하는 경향이 있음을 설명합니다. 이로 인해 의료, 교육, 예술과 같은 서비스 분야의 비용이 증가하게 되며, 반면 제조업 제품은 상대적으로 저렴해지는 경향이 있습니다.

생산성이 낮은 분야의 임금이 상승하면서, 더 높은 임금을 제공하는 생산성이 높은 분야와 경쟁하게 됩니다. 이로 인해 시간이 지남에 따라 이러한 서비스의 비용이 증가하게 됩니다. 또한, 임금이 정체된 분야에서 상승하면 더 많은 근로자들이 이러한 직종으로 이동하게 되어, 고생산성 산업에서 저생산성 산업으로 노동력이 이동하는 현상이 발생합니다.

이러한 이동은 전체 경제 성장 속도를 늦출 수 있습니다. 왜냐하면 노동력의 더 큰 비율이 생산성 성장률이 낮은 분야에 고용되기 때문입니다. 바움올 효과는 정부 지출에도 큰 영향을 미칩니다. 교육과 의료와 같은 많은 공공 서비스는 노동 집약적이며 생산성 향상이 거의 이루어지지 않았기 때문입니다.

서비스 산업의 비용 상승은 저소득층에게 이러한 서비스가 비싸게 느껴지게 만들 수 있습니다. 이는 전반적인 경제 성장에도 불구하고 발생하는 문제입니다. 바움올 효과는 특히 제조업에 비해 생산성 향상이 어려운 노동 집약적 서비스 분야에서 두드러지게 나타납니다.

결국 바움올 효과는 산업 간 생산성 성장의 차이가 특정 산업의 비용 상승으로 이어져 임금, 고용 및 전체 경제 성장에 영향을 미친다는 점을 보여줍니다.

오사카 메트로폴리탄 대학교의 연구자들이 제빵 효모인 사카로미세스 세레비지애를 변형하여 제약과 화장품에 사용되는 2,3-부탄디올(2,3-BDO)을 생산하는 연구를 진행하고 있다. 화석 연료 가격이 상승함에 따라, 이 효모 기반 방법은 지속 가능한 대안으로 주목받고 있다. 그러나 전통적인 효모는 높은 농도의 2,3-BDO를 처리하는 데 어려움을 겪어 생산에 한계가 있다.

이 문제를 해결하기 위해 야마다 료스케 부교수와 그의 연구팀은 효모의 유전자를 조작하여 높은 2,3-BDO 농도에서도 잘 자랄 수 있는 돌연변이 균주를 개발했다. 이로 인해 생산 능력이 크게 향상되었다. 연구 결과는 이 유전자 변형 기술이 다양한 유용한 물질을 생산할 수 있는 강력한 미생물을 만드는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.

이 연구 결과는 '응용 미생물학 및 생명공학' 저널에 발표되었으며, 일본의 GteX 프로그램의 지원을 받았다.

이 글은 AI를 통한 업무 자동화의 복잡성과 도전 과제를 다루며, 특히 리산느 베인브리지의 논문 "자동화의 아이러니"에서의 관찰을 중심으로 설명합니다.

AI가 작업을 자동화할 수 있지만, 인간의 감독은 여전히 중요합니다. 산업 환경과 같은 중요한 상황에서는 신속한 인간의 개입이 재난을 예방할 수 있습니다. 반면, 많은 사무직에서는 그렇게 긴급한 상황이 없지만, 인간은 여전히 AI의 결과를 빠르게 모니터링해야 하는 압박을 받습니다.

기업들은 AI가 생산성을 초인적인 수준으로 향상시킬 것으로 기대하지만, 이는 문제가 될 수 있습니다. 인간은 효과적으로 작업을 수행하기 위해 AI의 결과를 동일한 속도로 이해해야 하며, 이는 스트레스 상황에서는 어려운 일입니다.

현재의 AI 시스템은 정보를 지나치게 복잡하게 제시하는 경우가 많아, 인간이 오류를 발견하기 어렵습니다. 문제를 신속하게 식별할 수 있도록 지원하는 더 나은 사용자 인터페이스가 필요합니다.

인간 운영자에 대한 적절한 교육이 필수적이며, 특히 드물고 예상치 못한 상황에 대비해야 합니다. 그러나 전통적인 교육 방법은 이러한 상황에 대한 준비가 부족할 수 있어, 가장 자동화된 시스템일수록 인간 교육에 더 많은 투자가 필요하다는 역설이 발생합니다.

AI 에이전트를 관리하는 것은 전통적인 역할과는 다른 기술 세트를 요구합니다. 인간은 AI를 효과적으로 이끌고 지시하는 방법을 배워야 하며, 이는 단순히 그들의 작업을 모니터링하는 것과는 다릅니다. 이러한 리더십 기술은 교육 프로그램에서 종종 간과됩니다.

이 글은 AI를 통한 작업 자동화가 도전 과제를 없애는 것이 아니라, 새로운 문제를 만들어낼 수 있음을 강조합니다. 이러한 문제를 해결하는 데는 시간과 창의성이 필요하며, 커뮤니티 내에서 통찰을 공유하는 것이 더 나은 해결책을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 이 논의는 AI를 직장에 통합할 때 인간의 능력과 한계를 고려해야 한다는 필요성을 강조합니다.

NVIDIA는 2025년 12월 15일에 Nemotron 3 시리즈를 발표했습니다. 이 시리즈는 Nano, Super, Ultra의 세 가지 모델로 구성되어 있으며, 에이전트 AI 애플리케이션을 위해 효율성과 정확성을 강조하고 있습니다.

Nano 모델은 가장 작은 모델로, 비용 효율적이며 유사 모델에 비해 높은 정확성을 자랑합니다. Super 모델은 협업 작업과 대량의 작업 부하에 최적화되어 있으며, IT 티켓 자동화와 같은 작업에 적합합니다. Ultra 모델은 가장 큰 모델로, 최고의 정확성과 추론 능력을 제공합니다. 현재 Nano 모델은 사용 가능하며, Super와 Ultra 모델은 곧 출시될 예정입니다.

주요 기술로는 하이브리드 MoE가 있습니다. 이는 Mamba-Transformer와 MoE 아키텍처를 결합하여 높은 성능과 정확성을 제공합니다. LatentMoE는 Super와 Ultra 모델에서 하드웨어 인식 전문가 설계를 통해 정확성을 향상시킵니다. Multi-Token Prediction은 Super와 Ultra에서 텍스트 생성 효율성을 개선합니다. Long Context Support는 최대 100만 개의 토큰 길이를 처리할 수 있습니다. 강화 학습은 다양한 환경에서 훈련되어 여러 작업에서 더 나은 성능을 발휘합니다.

Nemotron 3 Nano 모델은 32억 개의 활성 매개변수를 포함하고 있으며, 이전 Nemotron 2 Nano 모델보다 더 높은 정확성을 달성했습니다. 다양한 벤치마크에서 다른 모델보다 우수한 성능을 보이며, 높은 추론 처리량을 자랑합니다. 또한, 광범위한 컨텍스트 길이를 지원하면서도 강력한 성능을 유지합니다.

NVIDIA는 Nemotron 3 Nano에 대한 모델 체크포인트와 기술 데이터를 공개하고, 훈련 및 미세 조정을 위한 대규모 데이터셋과 개발자 리포지토리도 제공합니다. 더 자세한 정보는 NVIDIA 웹사이트에서 Nemotron 3 백서와 기술 보고서를 참조할 수 있습니다.

저자는 손으로 조각한 나무 식기류에 적합한 이상적인 나무 마감재를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이 마감재는 빠르게 경화되고, 식품에 안전하며, 용제가 없고 시각적으로 매력적이어야 합니다. 저자는 여러 가지 옵션을 탐색했습니다.

첫 번째로 자연 건조 오일을 살펴보았습니다. 통오일은 경화 후 식품에 안전하지만 경화 과정이 2-4주 걸리고 액체 상태에서는 자극적일 수 있습니다. 중합 통오일은 경화가 빠르지만 구하기 어려우며 희석이 필요할 수 있습니다. 아마씨 오일은 식용 가능하지만 노랗게 변색되고 경화가 느립니다.

두 번째로 하드왁스 오일을 고려했습니다. 오스모 폴리크스 오일은 빠르게 경화되고 식품에 안전하지만 강한 냄새가 나는 용제를 사용합니다. 루비오 모노코트는 빠르게 경화되고 향이 좋지만 적용하기가 까다롭습니다.

세 번째로 다른 대안도 살펴보았습니다. 식품에 안전한 에폭시와 코코넛 오일, 올리브 오일 같은 식용 오일은 충분한 보호를 제공하지 않습니다. 밀랍은 온도 저항이 제한적이며, 카나우바 왁스는 더 단단하지만 광택이 나는 마감재입니다.

우루시 래커는 내구성이 뛰어난 마감재를 제공하지만 나무 색상을 변화시키고 여러 번의 도포가 필요해 저자의 작업에는 적합하지 않습니다. 하스이 세라믹(액체 유리)은 내구성이 있지만 나무가 맨질맨질해 보이며 경화하는 데 시간이 너무 걸립니다.

저자는 통오일과 왁스, 수지를 혼합하여 내구성, 보호, 미적 요소의 균형을 맞추기 위한 여러 실험을 진행했습니다. 초기 혼합물은 너무 부서지거나 끈적거렸습니다. 더 나은 일관성을 위해 밀랍과 라놀린을 추가하여 조정했습니다. 최종 혼합물에는 다마르 수지가 포함되어 광택과 내구성을 향상시켰습니다.

저자는 나무를 보호하고 자연미를 강조하며 빠르게 경화되는 마감재를 만들어 안전하게 음식과 음료에 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 실험에서 얻은 통찰력을 공유하며 포뮬레이션을 계속 다듬고 있습니다.

이 글에서는 저자가 대규모 기업 애플리케이션에서 GraphQL을 사용한 경험에 대해 이야기합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

GraphQL은 데이터의 "과도한 요청(overfetching)" 문제를 해결하기 위해 설계되었지만, 저자는 많은 기업 환경에서 이미 Backend for Frontend(BFF) 아키텍처를 통해 이 문제가 해결되고 있다고 느낍니다.

GraphQL은 REST보다 구현이 더 복잡하고 시간이 더 걸립니다. 스키마, 타입, 리졸버를 정의해야 하며, 이는 유지 관리의 부담을 증가시킵니다.

GraphQL의 상태 코드 규칙은 오류 추적을 어렵게 만듭니다. REST에서는 2XX 코드가 성공을 나타내지만, GraphQL에서 200 응답이 오더라도 여전히 오류가 있을 수 있어 모니터링이 더 힘들어집니다.

Apollo의 캐싱은 이론적으로 좋지만, 실제로는 불안정하고 복잡할 수 있어 더 많은 왕복 요청과 추가 코딩이 필요하게 됩니다.

GraphQL은 객체에 대한 ID를 요구하는데, 모든 API가 이를 제공하지 않기 때문에 추가적인 로직이 필요하고 과도한 요청이 발생할 수 있습니다.

파일 업로드와 다운로드를 처리하는 데 GraphQL은 어려움을 겪으며, 종종 이러한 작업을 위해 REST로 되돌아가게 되어 단일 API의 개념이 약화됩니다.

개발자를 GraphQL에 적응시키는 데 시간이 더 걸립니다. 새로운 개념과 관행을 배워야 하기 때문에 REST에 비해 익숙하지 않은 부분이 많습니다.

GraphQL의 오류 응답은 REST의 간단한 오류 처리보다 더 복잡하여 디버깅이 더 어려워집니다.

결론적으로, GraphQL은 유효한 사용 사례가 있지만, 저자는 많은 기업 환경에서 기존 솔루션이 이미 GraphQL이 해결하고자 하는 문제를 효과적으로 다루고 있다고 믿고 있습니다.

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난독증 독자를 위한 특수 글꼴이 인기를 끌고 있지만, 전문가들은 이러한 글꼴이 난독증에 대한 오해에 기반하고 있다고 지적합니다. 난독증은 원래 시각적인 문제로 여겨졌지만, 실제로는 언어 처리의 어려움입니다. 연구에 따르면, OpenDyslexic나 Dyslexie와 같은 난독증 전용 글꼴은 Arial이나 Times New Roman과 같은 일반 글꼴에 비해 읽기 속도나 정확성을 향상시키지 않는 것으로 나타났습니다. 오히려 일부 연구에서는 이러한 특수 글꼴이 성과를 저해할 수 있다고 합니다.

이러한 글꼴을 사용하는 것은 학생들에게 잘못된 희망을 줄 수 있으며, 개선이 없을 경우 실망감과 무능력감을 느끼게 할 수 있습니다. 전문가들은 모든 독자를 위해 읽기 쉬운 글꼴을 사용하는 것을 권장하며, 난독증 학생들에게 효과적인 읽기 교육은 근거 기반, 체계적, 다감각적이어야 한다고 강조합니다. 교실에서 오디오북이나 텍스트 음성 변환 소프트웨어와 같은 지원 도구를 활용하는 것도 학습에 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 난독증 전용 글꼴은 주장하는 이점을 제공하지 않으며, 전통적인 글꼴이 더 효과적일 수 있습니다.

최근 보고서는 인공지능(AI)이 카피라이팅 산업에 미치는 큰 영향을 강조하며, AI 도입으로 인해 일자리를 잃거나 큰 변화를 겪은 다양한 전문가들의 이야기를 담고 있습니다. 한때 안정적이었던 카피라이터들은 이제 기업들이 더 저렴하고 빠른 콘텐츠 생성을 위해 AI를 활용하면서 어려움을 겪고 있습니다.

많은 카피라이터들이 해고되거나 역할이 크게 변화하여, 스스로 콘텐츠를 작성하는 대신 AI 도구를 관리해야 하는 상황에 처했습니다. 예를 들어, 자크 류엘 II는 글쓰기에서 AI 훈련으로 전환했지만, AI가 그를 대체할 만큼 발전하자 해고당한 경험을 공유했습니다.

AI가 생성한 콘텐츠는 비용이 저렴하지만, 인간 작가가 제공하는 품질과 뉘앙스가 부족하다는 우려가 제기되고 있습니다. 많은 클라이언트들이 AI가 그들의 요구를 충족하지 못할 수 있다는 것을 깨닫고, AI만으로 콘텐츠를 제작하는 것에 대한 반발이 일고 있습니다.

AI로의 전환은 임금 하락과 일자리 감소를 초래했습니다. 많은 카피라이터들이 요금이 줄어들거나, 원본 콘텐츠를 만드는 대신 AI가 생성한 텍스트를 편집하는 일자리를 받아들여야 했습니다.

이 문제는 카피라이터뿐만 아니라 아티스트, 번역가, 의료 작가 등에게도 영향을 미치고 있으며, 이들 또한 유사한 일자리 손실이나 근무 시간 감소를 경험하고 있습니다. 많은 이들이 AI가 계속 발전함에 따라 자신의 직업의 미래에 대해 우려하고 있습니다.

일부 전문가는 카피라이팅과 관련 분야의 전망이 줄어들면서 경로를 변경하거나 온라인 작업, 추가 교육 등 새로운 길을 모색하고 있습니다. 전반적으로 이 보고서는 카피라이팅 산업의 현재 상태가 암울하다는 것을 보여주며, 많은 근로자들이 AI가 지배하는 환경에서 자신의 미래와 기술의 유효성에 대해 불안감을 느끼고 있습니다.

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한 사람이 개인 블로그를 시작하고 싶어했지만, 여러 해 동안 주저하고 있습니다. 그들은 개인적으로 글을 쓰지만, 공개적으로는 거의 아무것도 게시하지 않습니다. 주된 걱정은 자신의 아이디어가 독창적이지 않다고 느끼고, 인공지능이 주제를 더 잘 설명할 수 있다고 믿으며, 자신의 작업이 순진하거나 중요하지 않게 보일까 두려워하는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 개인 블로그와 링크드인 게시물을 읽는 데서 가치를 느끼며, 독창성보다는 통찰력과 명확한 사고를 높이 평가합니다.

그들은 블로그에 대해 조언을 구하고 있습니다. 블로그의 장점, 학습과 네트워킹에 효과적이었던 게시물의 유형, 게시물 길이와 주제와 같은 블로깅 과정을 단순화하는 실용적인 팁, 그리고 오늘날 블로그를 시작한다면 무엇을 다르게 할 것인지에 대한 조언을 원합니다.

결국, 그 사람은 미디어 비즈니스가 아닌 "공개 노트북"을 만들고 싶어합니다.

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저자는 Rust의 rustdoc 도구로 생성된 문서의 구문 강조 기능을 개선하기 위한 노력에 대해 이야기합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Rust는 사용자가 코드의 주석에서 HTML 및 JSON 문서를 생성할 수 있도록 하여 오프라인 접근과 출판 전 미리 보기를 가능하게 합니다. 그러나 한 번 출판된 문서는 정적이며 쉽게 수정할 수 없습니다.

구문 강조 기능을 구현하는 데는 여러 가지 도전 과제가 있습니다. 적절한 강조 솔루션을 선택하는 것, 생성된 HTML의 크기, 그리고 다양한 언어와 플랫폼 간의 호환성을 보장하는 것이 그 예입니다.

저자는 arborium이라는 프로젝트를 개발했습니다. 이 프로젝트는 96개 프로그래밍 언어에 대해 즉시 사용할 수 있는 구문 강조 기능을 제공합니다. 필요한 문법과 기능을 묶어 구문 강조 통합 과정을 단순화합니다.

구현 방법은 세 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 JavaScript와 WebAssembly를 사용하는 클라이언트 측 솔루션으로, 구현이 쉽지만 보안 위험이 있고 큰 파일을 다운로드해야 합니다. 두 번째는 구문 강조 기능을 rustdoc에 직접 통합하는 제안으로, 도구에 약간의 변경이 필요하지만 성능과 보안을 개선할 수 있습니다. 세 번째는 후처리 도구를 통해 rustdoc의 출력을 구문 강조와 함께 개선하는 백엔드 솔루션으로, 문서를 가볍고 안전하게 유지합니다.

저자는 arborium이 문서의 구문 강조를 개선하기 위한 장기적인 솔루션이 되기를 바라며, 코드 문서를 읽는 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. 전반적으로 저자는 이 프로젝트의 가능성에 대해 흥미를 느끼며 Rust 문서를 향상시키기 위해 arborium의 사용을 권장합니다.

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나는 원래의 수학적 원칙을 존중하며 무작위 방법을 사용하지 않는 디지털 I Ching을 만들었다.

이 앱은 전통적인 얌풀 알고리즘을 사용하며, 이는 4로 나누는 수학적 계산을 포함한다. 사람들이 자연스럽게 줄기를 나누는 방식을 반영하기 위해, 보다 현실적인 가우시안 분포를 위해 박스-뮬러 변환을 적용했다. 이 방법에서 편향이 있는지 확인하기 위해 100만 번의 몬테카를로 시뮬레이션을 수행했으며, 결과는 0, 1, 2, 3의 결과가 균형 잡힌 25% 분포를 보였다. 이는 이 앱이 인간의 불완전성을 포착하면서도 정확한 확률 분포를 유지한다는 것을 의미한다.

기술 스택에는 Next.js와 Tailwind CSS가 포함되어 있다. 수학이나 육각형에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해도 좋다.

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이 텍스트는 파이썬 소스 코드 분석 도구에서 특별한 주석의 사용을 표준화하는 라이브러리에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

목적은 많은 파이썬 도구들, 예를 들어 린터와 커버리지 도구들이 특정 주석 형식을 사용하지만 통일된 표준이 없다는 점입니다. 이 라이브러리는 이러한 주석에 대한 표준을 만들어 개발자들이 더 쉽게 사용하고 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

주석 구조는 액션 주석에 대한 간단한 형식을 정의합니다. 이 형식은 세 가지 요소로 구성됩니다. 첫째, 키는 주석이 해당하는 도구의 이름입니다. 둘째, 액션은 주석과 관련된 명령입니다. 셋째, 인자는 액션과 관련된 추가 세부사항입니다.

설치는 pip install metacode 명령어를 통해 가능합니다.

사용자는 파싱 함수를 가져와 주석 세부사항을 쉽게 추출할 수 있습니다. 파서는 한 줄에 여러 개의 주석을 처리할 수 있으며, 대소문자 구분과 여러 키에 대한 유연성을 제공합니다.

주석 삽입 기능도 제공되어 기존 코드에 새로운 주석을 추가할 수 있습니다.

이 라이브러리의 주석 형식은 파이썬 문법의 단순화된 버전을 기반으로 하여, 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 개발자들도 호환 가능한 파서를 만들 수 있도록 합니다.

전반적으로 이 라이브러리는 다양한 파이썬 도구에서 주석을 처리하는 방식을 간소화하여 일관성과 사용 편의성을 높입니다.

이 글에서는 ZX 스펙트럼에서 BASIC 프로그램을 위한 효율적인 코딩 방법에 대해 다루고 있습니다. 특히, 성능 향상을 위해 라인 번호와 프로그램 구조를 최적화하는 방법에 중점을 두고 있습니다.

ZX 스펙트럼에서는 수동 편집 시 라인 번호를 1부터 9999까지 사용할 수 있지만, 기술적으로는 최대 65535까지 지원합니다. 그러나 높은 번호를 사용하면 실행 오류가 발생할 수 있습니다. 메모리에서 각 라인은 번호를 위해 2바이트, 길이를 위해 2바이트를 차지하므로 공간 제약이 생깁니다.

BASIC 인터프리터는 라인 주소를 위한 인덱스 테이블을 사용하지 않기 때문에, GOTO나 GOSUB 같은 명령어를 실행할 때 프로그램을 선형적으로 검색합니다. 이로 인해 프로그램의 아래쪽에 있는 라인일수록 실행 시간이 늘어납니다.

효율성을 높이기 위한 몇 가지 팁으로는, 자주 호출되는 루틴이나 루프를 프로그램의 시작 부분에 배치하여 검색 시간을 줄이는 것이 있습니다. 가능하다면 긴 라인을 사용하여 라인의 수를 줄이면 검색이 빨라지지만, 긴 라인 자체에도 도전 과제가 있습니다. 또한, 주 프로그램 흐름에서 실행되지 않는 문장(예: REM)은 피하고, 검색 시간을 최소화하기 위해 끝부분에 두는 것이 좋습니다.

ZX-Basicus라는 도구는 실행 프로파일링, 라인 병합, 코드 재배치를 통해 코드를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 유지보수를 쉽게 하기 위해 라인 참조에는 표현식 대신 리터럴 숫자를 사용하는 것이 좋습니다.

전반적으로 ZX 스펙트럼에서 코드를 효율적으로 구조화하면 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 많은 라인 점프나 자주 호출되는 루틴이 있는 프로그램에서 효과적입니다.

2025년 11월 25일, Trigger.dev는 Shai-Hulud 2.0이라는 정교한 npm 공급망 웜으로 인해 보안 침해를 경험했습니다. 이 웜은 500개 이상의 패키지를 손상시키고, JavaScript 생태계 전반에 걸쳐 25,000개 이상의 저장소에 영향을 미쳤으며, PostHog와 Zapier를 포함한 여러 회사에 피해를 주었습니다.

사건의 주요 사건은 다음과 같습니다. 정기적인 디버깅 세션 중 한 엔지니어가 닫은 의심스러운 풀 리퀘스트(PR)가 발견되었고, 이로 인해 여러 차례의 강제 푸시와 PR 종료 알림이 발생했습니다. 침해는 한 엔지니어가 손상된 패키지를 무심코 설치하면서 발생했으며, 이로 인해 자격 증명이 도용되고 GitHub 조직에 무단 접근이 이루어졌습니다. 공격자는 엔지니어의 GitHub 계정에 17시간 동안 접근할 수 있었고, 그 사이에 669개의 저장소를 복제했습니다. 공격자는 단 10분 만에 강제 푸시를 통해 변경 사항을 적용하고 42개의 PR을 종료하며 중요한 저장소를 겨냥했습니다. 공격이 감지되자마자 몇 분 내에 접근이 차단되었습니다.

다행히도 Trigger.dev의 자체 패키지는 사건 동안 안전했으며, 고객의 민감한 데이터는 접근되지 않았습니다. 복구 작업은 GitHub의 Events API와 로컬 개발자 기록을 사용하여 손실된 브랜치를 복원하는 방식으로 진행되었고, 7시간 만에 완료되었습니다.

이 사건에 대응하기 위해 여러 보안 조치가 시행되었습니다. 첫째, 설치 중 임의 코드 실행을 방지하기 위해 npm 스크립트를 전 세계적으로 비활성화했습니다. 둘째, 보안 기능을 강화한 pnpm 버전 10으로 업그레이드했습니다. 셋째, 개발자 기기에서 장기 토큰을 피하기 위해 npm 게시를 OpenID Connect(OIDC)를 사용하도록 전환했습니다. 넷째, 무단 변경을 완화하기 위해 모든 저장소에서 브랜치 보호를 활성화했습니다.

이 사건은 npm 생태계 내의 취약성을 드러내고 강력한 보안 관행의 필요성을 강조했습니다. Trigger.dev는 배운 교훈을 공유하며, 사전 보안 조치의 중요성과 민감한 정보 처리의 신중함을 강조했습니다.

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일론 머스크의 AI 챗봇인 그록이 오류를 겪고 있으며, 특히 최근 본다이 비치에서 발생한 총격 사건에 대한 잘못된 정보를 퍼뜨리고 있다. 이 사건은 하누카 모임 중에 발생해 11명이 사망했다. 총잡이를 제압한 영웅 아흐메드 알 아흐메드는 찬사를 받는 동시에 이슬람 혐오적인 반응의 대상이 되고 있다.

현재 그록은 사용자 질문에 대해 잘못된 답변을 제공하고 있다. 예를 들어, 아흐메드의 영상을 나무를 오르는 남자의 오래된 클립으로 잘못 식별했으며, 총격 사건과 관련된 이미지를 무관한 사건과 혼동했다. 또한 본다이 비치 총격 사건과 브라운 대학교에서의 총격 사건의 세부 사항을 혼합하기도 했다.

이러한 오류는 그록에겐 새로운 것이 아니다. 이전에도 음모론이나 부적절한 발언을 포함한 의심스러운 답변을 한 적이 있다. 이러한 오류의 정확한 원인은 아직 불분명하며, 개발사인 xAI에 문의를 시도했지만 자동 응답만 돌아왔다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다.

• 귀하의 브라우저가 자바스크립트와 쿠키를 지원하는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 확인해 주십시오.

도움이 필요하신가요?

• 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: 032fbe67-d9d0-11f0-afe6-f2d64e998732를 제공해 주시기 바랍니다.

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메모리 안전성과 샌드박스는 소프트웨어 보안에서 서로 다른 개념입니다. 프로그램은 메모리 안전성을 갖추고 있지만 샌드박스화되지 않을 수 있으며, 그 반대의 경우도 가능합니다. 예를 들어, 메모리 안전한 자바 프로그램은 파일 접근을 허용할 수 있어 버그가 있을 경우 위험을 초래할 수 있습니다. 반면, 샌드박스화된 어셈블리 프로그램은 파일 작업을 허용하지 않지만 여전히 메모리 안전성 문제를 가질 수 있습니다. 따라서 메모리 안전성과 샌드박스를 결합하는 것이 보안에 가장 이상적입니다.

Fil-C는 C와 C++의 메모리 안전한 구현체로, 저수준 시스템 구성 요소와 함께 작동할 수 있습니다. 이 프로그램은 리눅스의 샌드박스 기능을 활용할 수 있으며, 그 중 일부는 다음과 같습니다. chroot는 프로그램의 파일 시스템 뷰를 제한하고, 사용자 권한은 제한된 사용자 권한으로 프로세스를 실행합니다. setrlimit는 파일 열기와 같은 특정 작업을 방지하며, seccomp-BPF는 시스템 호출을 필터링하여 취약점을 최소화합니다.

이 문서에서는 OpenSSH의 샌드박스 기술을 Fil-C와 함께 사용하는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, Fil-C는 메모리 관리를 위해 스레드를 사용하므로 OpenSSH의 샌드박스 규칙과 충돌할 수 있습니다. 이를 관리하기 위해 새로운 API인 zlock_runtime_threads()가 도입되었습니다. 둘째, OpenSSH의 샌드박스에 대한 조정이 이루어졌으며, 위반 시 모든 스레드를 종료하고 Fil-C의 작동에 필요한 권한을 포함하도록 seccomp 필터가 변경되었습니다. 셋째, prctl 시스템 호출은 Fil-C 프로세스의 모든 스레드에 대한 권한과 seccomp 필터를 관리하여 보안을 유지합니다.

효과적인 보안은 메모리 안전성과 샌드박스를 결합하는 것이며, 이 문서는 Fil-C와 리눅스의 기존 기술을 사용하여 보안 조치를 훼손하지 않고 이를 달성하는 방법을 설명합니다.

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미국에서 언론의 인기가 떨어지고 있는 현상과 대중이 기자들에 대한 신뢰를 잃게 된 이유를 다루고 있다. 1980년대 후반의 공영 방송 시리즈를 회상하며, 전쟁 중 군인과 기자들이 직면한 윤리적 딜레마를 소개한다. 기자인 피터 제닝스와 마이크 월리스가 미국 군인과 관련된 가상의 상황에 대해 서로 다른 반응을 보인 것은 기자들이 군인들에 비해 도덕적 참여가 부족하다는 인식을 드러냈다.

이어서 정치 토크쇼의 발전을 비판하며, 이러한 프로그램들이 중요한 이슈에 대한 실질적인 논의보다 오락성과 갈등을 우선시한다고 지적한다. 기자들은 종종 정책이 시민들에게 미치는 실제 영향보다는 정치적 전술에 집중하는 경향이 있다.

저자는 기자들과 대중 간의 단절을 강조한다. 기자들은 정치적 조작에 몰두하는 반면, 시민들은 정책이 자신의 삶에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어 한다. 이러한 단절은 언론의 신뢰도 하락에 기여하며, 대중은 기자들이 사회 문제를 해결하기보다는 정치의 '게임'에 더 관심이 있다고 느끼게 된다.

또한 정치인들은 투명성을 유지하기 위해 재정 거래를 공개해야 하지만, 기자들은 비슷한 감시를 받지 않는 경우가 많아 이중 기준이 생기고, 이는 대중을 더욱 소외시킨다고 지적한다.

전반적으로 이 글은 언론이 진정한 이슈보다 정치적 드라마에 집중함으로써 신뢰와 신뢰성을 잃게 되었고, 이는 민주주의 자체에 중대한 도전을 제기한다고 주장한다.

Cargo Rail은 Rust 프로젝트 관리를 개선하기 위해 설계된 도구로, 의존성을 통합하고 사용하지 않는 기능을 감지하며 지속적 통합(CI) 프로세스를 최적화합니다. 여러 다른 도구를 대체하며 단 하나의 구성 파일로 의존성 관리를 간소화합니다.

Cargo Rail의 주요 기능 중 하나는 의존성 관리입니다. 이 도구는 의존성의 버전을 통합하고, 사용하지 않는 기능을 제거하며, 선언되지 않은 기능을 감지합니다. 또한 최소 지원 Rust 버전(MSRV)을 계산합니다. CI 최적화 기능도 포함되어 있어, 영향을 받는 크레이트만 테스트하여 CI 비용과 시간을 줄입니다. GitHub Actions와 통합되어 CI 워크플로우를 간소화합니다.

크레이트 추출 기능은 전체 git 히스토리를 포함한 크레이트 추출 과정을 단순화하며, 양방향 동기화를 지원합니다. 릴리스 관리 측면에서는 변경 로그 생성을 통해 릴리스를 준비하는 과정을 자동화합니다.

설치는 cargo install cargo-rail 명령어를 사용하여 진행할 수 있으며, 미리 빌드된 바이너리를 선택적으로 사용할 수도 있습니다. 기본 사용법은 cargo rail init으로 초기화하고, cargo rail unify --check로 변경 사항을 미리 보기, cargo rail unify로 변경 사항을 적용하는 것입니다.

구성은 .config/rail.toml 파일에서 관리되며, 의존성 감지 및 릴리스 설정과 같은 기능을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다. 실제로 Cargo Rail은 다양한 프로젝트에서 의존성 수를 줄이고 불필요한 기능을 제거하여 더 깔끔하고 효율적인 Rust 작업 공간을 만드는 데 기여했습니다.

이전 도구인 cargo-hakari를 사용하던 사용자들은 간단한 단계를 따라 Cargo Rail로 마이그레이션할 수 있습니다. Cargo Rail은 의존성 관리와 CI 최적화를 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 Rust 프로젝트를 효과적으로 유지하고 릴리스하는 데 도움을 줍니다.

이 글은 "Show HN: Gemini Pro 3, 10년 후 HN 프론트 페이지를 상상하다"라는 제목의 게시물을 언급하고 있습니다. 이 게시물은 Hacker News에서 이 웹사이트의 미래 비전에 대한 토론 링크를 제공합니다.

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이번 에피소드에서 켄트 오버스트리트는 리눅스를 위한 복사-쓰기 파일 시스템인 bcachefs에 대한 최신 정보를 제공합니다. 그는 약 2년 만에 가장 큰 업데이트인 새로운 "Reconcile" 기능을 포함한 최근 개발 사항에 대해 이야기합니다. 오버스트리트는 커널에서 분리된 것의 장점에 대해 설명하고, 새로운 파일 시스템을 통합하는 데 관련된 도전과 해결책에 대한 통찰을 공유합니다. 에피소드에서는 설정 관리에 도움을 주는 다양한 도구들, 예를 들어 Dotfiles Installer와 SSH-Studio도 언급됩니다. 전반적으로 이 논의는 bcachefs의 발전과 ZFS 및 Btrfs와 같은 시스템과의 경쟁 속에서의 미래를 강조합니다.

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애플이 iOS 26.2, iPadOS 26.2, macOS 26.2를 출시했습니다. 이번 업데이트에는 새로운 기능과 버그 수정, 중요한 보안 업데이트가 포함되어 있습니다. 업데이트는 20개 이상의 보안 취약점을 수정하며, 그 중 두 가지는 심각한 WebKit 버그로, 공격자가 악성 코드를 실행하거나 메모리를 손상시킬 수 있는 가능성이 있습니다. 이러한 취약점은 구버전 iOS를 사용하는 특정 개인을 대상으로 한 공격에 이미 사용되었을 수 있습니다.

한 가지 WebKit 문제는 메모리 관리 개선을 통해 해결되었고, 다른 하나는 더 나은 검증을 통해 수정되었습니다. 이외에도 해결된 취약점으로는 민감한 결제 정보가 노출될 수 있는 앱 스토어 버그, 악성 이미지 파일로 인한 메모리 손상, 숨겨진 사진에 대한 무단 접근, FaceTime 원격 제어 중 비밀번호 손실 가능성이 포함됩니다.

애플은 모든 사용자에게 이러한 취약점으로부터 보호하기 위해 기기를 최신 버전으로 업데이트할 것을 권장하고 있습니다.

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Mathlib4는 Lean 정리 증명기용 라이브러리로, 사용자들이 유지 관리합니다. 이 라이브러리는 프로그래밍과 수학을 위한 도구와 수학 개념을 개발하는 데 도움이 되는 전술을 포함하고 있습니다.

Lean, mathlib 및 관련 도구를 설치하는 방법은 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. GitHub Codespace나 Gitpod를 이용해 프로젝트에 접근할 수도 있습니다.

mathlib4를 의존성으로 사용하는 방법에 대한 안내는 제공된 GitHub 링크를 방문하면 됩니다. 설치 후에는 튜토리얼 프로젝트로 시작하여 "Learning Lean" 자료를 탐색할 수 있습니다.

Mathlib의 문서에는 자동 생성된 파일, 다루는 이론, 추가 Lean 자료가 포함되어 있습니다. 사용자들이 질문하고 아이디어를 공유할 수 있는 Zulip 채팅방도 마련되어 있습니다.

기여를 원하시는 분은 커뮤니티 가이드를 참고하여 기여 방법을 확인할 수 있습니다. Zulip 채널에서 자신을 소개하고 커뮤니티 회원들에게 도움을 요청할 수 있습니다. mathlib을 빌드하고 테스트하며 업데이트하는 명령어도 제공됩니다.

캐시된 빌드 파일을 다운로드하고 mathlib4_docs 저장소에서 HTML 문서를 빌드할 수 있습니다. Lean 3 사용자들이 Lean 4로 전환할 때 참고할 수 있는 생존 가이드도 제공됩니다.

기여자들은 특정 명령어를 사용해 의존성을 업데이트할 수 있지만, 업데이트 시 문서 관련 의존성은 포함하지 않아야 합니다.

현재 유지 관리자의 상세 목록과 그들의 전문 분야는 온라인에서 확인할 수 있습니다. 이 요약은 mathlib4의 목적, 설치 과정, 문서 자료, 커뮤니티 참여, 기여 가이드라인 및 유지 관리 정보의 주요 내용을 강조합니다.

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이 글에서는 Win32 윈도우 프로시저를 개선하기 위한 기법에 대해 다루고 있습니다. 저자는 다섯 번째 인자를 추가하여 더 나은 컨텍스트 정보를 전달하는 방법을 제안합니다. 이전에 C 언어의 클로저를 사용한 방법을 회상하며, 윈도우 메시지 처리 중 프로그램 상태에 접근하는 더 간단한 방법을 제시합니다.

기본적으로 Win32 윈도우 프로시저(Wndproc)는 시스템에 의해 결정된 네 개의 매개변수를 가지고 있어, 컨텍스트를 전달하는 데 제한이 있습니다. 개발자들은 일반적으로 전역 변수를 사용하거나 GWLP_USERDATA 포인터를 통해 상태를 공유하지만, 이러한 방법은 번거로울 수 있습니다.

저자는 추가적인 컨텍스트 매개변수를 가진 새로운 Wndproc5를 만드는 것을 제안합니다. 이를 위해 "트램폴린" 함수라는 것을 구축하여, x64 호출 규약에 맞추면서 추가 매개변수를 처리할 수 있도록 합니다. 이 글에서는 트램폴린을 위한 실행 가능한 메모리를 특정 어셈블리 섹션을 사용하여 할당하는 방법도 설명합니다. 이렇게 하면 트램폴린이 다른 코드와 데이터에 가까이 위치하여 주소 문제를 피할 수 있습니다.

또한, make_wndproc라는 함수를 소개하여 추가적인 컨텍스트를 받아들이는 Wndproc를 생성할 수 있게 합니다. 이제 윈도우 프로시저는 이 새로운 인자를 통해 프로그램 상태에 직접 접근할 수 있습니다. 이 접근 방식은 GWLP_USERDATA를 사용하는 것보다 복잡하지만, 컨텍스트 포인터가 없는 사용자 정의 메모리 할당기와 같은 특정 상황에서는 유용할 수 있습니다.

저자는 이 기술을 구현하기 위한 코드 조각과 전체 예제를 제공하며, 특정 프로그래밍 맥락에서의 잠재적인 유용성을 강조합니다.

MIT의 엔지니어들이 과일파리 배아에서 개별 세포가 어떻게 접히고, 나누고, 재배치되는지를 추적하고 예측하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 과정은 '가스트룰레이션'이라고 불리며, 배아가 매끄러운 형태에서 더 뚜렷한 구조로 전환되는 약 한 시간 동안 발생합니다. 연구자들은 세포 행동을 90%의 정확도로 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 만들었으며, 이는 나중에 더 복잡한 조직을 연구하고 천식이나 암과 같은 질병의 초기 징후를 식별하는 데 사용될 수 있습니다.

이 모델은 세포 행동을 모델링하는 두 가지 일반적인 접근 방식을 결합했습니다. 세포를 점이나 기포로 간주하는 방식입니다. 이러한 이중 그래프 구조는 시간이 지남에 따라 세포가 어떻게 상호작용하는지를 더 자세히 이해할 수 있게 해줍니다. 연구팀은 과일파리 배아의 고화질 비디오를 사용하여 모델을 훈련시켰고, 개별 세포의 역학에 대한 정확한 예측을 달성했습니다.

연구자들은 이 방법을 다른 종이나 인간 조직에 적용하여 질병 진단과 치료를 향상시키기를 희망하고 있습니다. 현재의 주요 도전 과제는 추가 연구를 위한 고화질 비디오 데이터를 확보하는 것이라고 강조했습니다.

작가 훌리오 메리노는 자신의 웹 서비스를 Azure Functions에서 FreeBSD 서버로 이전한 경험을 공유합니다. 처음에는 애플리케이션 호스팅을 위해 Azure의 서버리스 기능에 의존했지만, 리눅스 소비 계획의 종료 예정에 대한 경고를 받고 예상보다 빨리 조치를 취하게 되었습니다.

그는 자신의 전환 과정을 설명하며, 차고에 FreeBSD 서버를 설정하고 Azure의 인프라 없이 독립적으로 서비스를 운영하도록 조정하는 과정을 이야기합니다. 이를 위해 FreeBSD 도구를 사용하여 구성 주입, 로깅, 프로세스 관리와 같은 기능을 구현해야 했습니다.

메리노는 자가 호스팅의 여러 장점을 언급합니다. 첫째, 예측 가능성입니다. 클라우드 제공업체의 변화에 대해 더 이상 걱정할 필요가 없습니다. 둘째, 성능입니다. 그의 애플리케이션은 전용 서버에서 훨씬 더 빠르게 실행됩니다. 셋째, 관리의 용이성입니다. 로컬 관리는 클라우드 배포를 관리하는 것보다 훨씬 간단합니다. 넷째, 비용 절감입니다. 그는 월 비용을 약 20달러에서 거의 제로로 줄일 수 있었습니다.

하지만 그는 가용성 감소, 스테이징 환경 부족, 자동 배포를 다시 설정해야 하는 필요성과 같은 몇 가지 단점도 인정합니다. 전반적으로 그는 이 이전을 긍정적으로 보고 있으며, FreeBSD에서 서비스를 호스팅한 결과에 만족하고 있습니다.

SPhotonix라는 스타트업이 138억 년 동안 데이터를 저장할 수 있는 "5D 메모리 크리스탈"을 개발했습니다. 이는 우주의 나이와 비슷한 기간입니다. 이 크리스탈은 5인치 유리 디스크에 360테라바이트의 데이터를 저장할 수 있으며, 펨토초 레이저를 사용해 데이터를 다섯 차원으로 인코딩합니다. 이 회사는 실험실에서 성공적으로 기술을 이전한 후, 향후 2년 동안 데이터 센터에서 이 기술을 테스트할 준비를 하고 있습니다.

현재 SPhotonix의 프로토타입은 초당 4MB의 속도로 데이터를 기록하고, 초당 30MB의 속도로 읽을 수 있지만, 몇 년 내에 이 속도를 초당 500MB로 향상시킬 계획입니다. 이 기술의 예상 비용은 기록 장치가 약 3만 달러, 읽기 장치가 약 6천 달러입니다. SPhotonix는 450만 달러를 모금했으며, 실제 환경에서 기술을 검증하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 혁신적인 저장 솔루션은 데이터를 유지하는 데 전력이 필요하지 않아 장기 보관에 적합합니다. SPhotonix는 기존 데이터 센터 시스템에 기술을 통합하는 데 중점을 두고 있으며, 완전한 저장 서비스를 제공하는 다른 회사들과는 접근 방식이 다릅니다.

수샴 팔은 1980년대의 유사한 프로그램에서 영감을 받아 마크 V. 샤니 주니어라는 간단한 텍스트 생성기 프로그램을 공유했습니다. 이 파이썬 프로그램은 마르코프 모델을 사용하여 24년 동안의 팔의 블로그 게시물에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트를 생성합니다.

이 프로그램은 약 30줄로 구성되어 있으며, 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 저자는 코딩을 통해 아이디어를 탐구하는 오락적인 프로젝트로 이 프로그램을 개발했습니다.

이 프로그램은 블로그의 내용을 분석하여 재미있고 무의미한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "크리스마스 캐롤"과 팔의 블로그 게시물에서 생성된 텍스트가 있습니다.

생성기는 트라이그램(세 단어 조합)을 사용하여 이전 두 단어를 기반으로 다음 단어를 예측합니다. 이러한 접근 방식을 마르코프 속성이라고 하며, 이는 다음 단어가 현재 상태에만 의존하고 전체 이력에는 의존하지 않음을 의미합니다.

이 마르코프 모델은 간단하지만, 더 넓은 맥락을 이해할 수 있는 현대의 대형 언어 모델(LLM)과는 복잡성이 다릅니다. 마르코프 모델의 단순함은 언어 모델링에 대한 좋은 입문이 됩니다.

사용자는 생성된 텍스트의 일관성에 영향을 주기 위해 모델의 차수(키의 단어 수)를 조정할 수 있습니다.

전반적으로 이 프로젝트는 간단한 마르코프 모델을 사용하여 텍스트 생성을 탐구하는 재미있는 방법을 보여주며, 그 한계와 매력을 강조합니다.

이 글에서는 PostgreSQL 데이터베이스 유지 관리 명령어인 VACUUM에 대한 일반적인 오해, 특히 인덱스에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

많은 개발자들은 VACUUM을 실행하면 죽은 행을 정리하고 공간을 회수하여 데이터베이스가 건강하게 유지된다고 믿고 있습니다. 하지만 VACUUM은 B-tree 인덱스를 재구성하지 않기 때문에 인덱스 부풀음이 발생할 수 있습니다.

PostgreSQL에서 행이 삭제되면 해당 행은 죽은 것으로 표시되지만 VACUUM이 실행될 때까지 데이터베이스에 남아 있습니다. VACUUM은 테이블에서 죽은 튜플을 제거할 수 있지만 인덱스 항목을 재배열하지 않기 때문에 B-tree 구조에 빈 공간이 남게 됩니다.

실험 결과, 대량의 데이터를 삭제한 후 VACUUM을 실행했을 때 테이블 크기는 크게 줄어들었지만 인덱스 크기는 그대로 유지되어 부풀음이 해결되지 않았음을 보여주었습니다.

인덱스 페이지는 가득 차거나 부분적으로 차 있거나 드물거나 비어 있을 수 있으며, 이는 성능에 영향을 미칩니다. VACUUM은 드문 페이지를 병합하거나 인덱스 구조를 변경하지 않습니다.

쿼리 계획자는 인덱스의 물리적 페이지 수를 기반으로 비용을 추정하는데, 부풀음이 있을 경우 실제로 존재하는 행보다 더 많은 행이 있다고 가정하게 되어 비효율적인 쿼리 실행이 발생할 수 있습니다.

인덱스 부풀음을 해결하기 위해 REINDEX 명령어를 사용하여 인덱스를 재구성할 수 있습니다. pg_squeeze와 같은 도구는 최소한의 다운타임으로 테이블과 인덱스를 재구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인덱스 부풀음은 상당한 삭제가 발생한 후나 부풀음 비율이 특정 기준을 초과할 때 문제가 됩니다. 정기적인 모니터링을 통해 유지 관리가 필요한 시점을 판단하는 것이 좋습니다.

VACUUM은 테이블 건강을 유지하는 데 중요하지만 인덱스 구조 문제를 해결하지는 않습니다. 힙 부풀음과 인덱스 부풀음의 차이를 이해하는 것이 효과적인 데이터베이스 유지 관리에 매우 중요합니다. 전반적으로 이 글은 PostgreSQL에서 정기적인 VACUUM 작업과 함께 인덱스를 능동적으로 관리하는 것의 중요성을 강조합니다.

탬버린은 사용자가 음성을 텍스트로 변환하고 언어 모델을 제어하여 어떤 애플리케이션에든 텍스트를 삽입할 수 있도록 하는 오픈 소스 음성 인식 시스템입니다. 제작자는 기존 시스템에 대한 사용자 맞춤형 대안을 제공하고, 기능에 대한 완전한 제어를 보장하기 위해 이 시스템을 개발했습니다.

탬버린은 파이프캣의 모듈형 프레임워크를 기반으로 하며, 로컬 파이썬 서버에서 STT(음성 텍스트 변환)와 LLM(언어 모델)을 결합하여 실행됩니다. 이러한 설계 덕분에 사용자는 다양한 제공업체 간에 쉽게 전환하고 여러 설정을 실험할 수 있습니다.

데스크톱 애플리케이션은 타우리(Tauri)로 구축되었으며, 프론트 엔드는 타입스크립트(TypeScript)로, 시스템 통합은 러스트(Rust)로 이루어져 있습니다. 사용자는 글로벌 단축키를 통해 음성 인터페이스를 활성화할 수 있으며, 이를 통해 이메일, 문서, 채팅 앱 등에서 서식이 있는 텍스트 입력이 가능합니다.

이 시스템은 오디오를 파이썬 서버로 스트리밍하여 실시간으로 음성을 텍스트로 변환하고, 텍스트를 정리하며, 사용자 맞춤형 서식을 적용합니다. 사용자는 앱을 재시작하지 않고도 제공업체와 설정을 변경할 수 있습니다.

탬버린은 현재 개발 중이며, 지속적인 개선과 다듬기가 이루어지고 있습니다. 제작자는 특히 음성 인터페이스의 미래에 관심이 있는 사람들로부터 피드백을 받고자 합니다.

연구자들은 많은 사람들에게 영향을 미치는 정신적 피로의 원인을 탐구하고 있습니다. 특히 장기 코로나나 다른 만성 질환을 앓고 있는 사람들에게서 더욱 두드러집니다. 컴퓨터와 달리 인간의 뇌는 집중적인 사고 후에 피로를 느끼며, 이는 동기와 집중력을 감소시킵니다. 이러한 피로는 운전이나 의료 결정과 같은 중요한 작업에서 심각한 실수를 초래할 수 있습니다.

과학자들은 이제 생물학적 지표를 포함한 새로운 방법을 사용하여 인지적 피로를 연구하고 있습니다. 기존의 자기 보고 방식은 부정확할 수 있기 때문입니다. 그들은 인지적 피로가 뇌의 대사 변화로 인해 발생한다고 믿고 있으며, 이는 에너지 고갈이나 신경 활동으로 인한 독소 축적 때문일 수 있습니다.

현재 연구는 이러한 생화학적 변화가 의사 결정과 노력에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고 있습니다. 예를 들어, 어려운 작업 후 사람들은 지연된 보상보다 즉각적인 보상을 선택할 가능성이 높아지며, 이는 피로가 동기를 어떻게 변화시키는지를 보여줍니다.

인지적 피로를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이는 장기 코로나 환자뿐만 아니라 만성 피로 증후군, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 다발성 경화증과 같은 질환을 가진 사람들에게도 영향을 미치기 때문입니다. 연구의 목표는 이러한 고통스러운 증상을 겪고 있는 사람들을 돕기 위한 더 나은 치료법과 개입 방법을 개발하는 것입니다.

크립티드는 간단한 수학 규칙에 따라 작동하는 일종의 튜링 기계로, 복잡하고 해결되지 않은 수학 문제와 관련이 있습니다. 알려진 대부분의 크립티드는 콜라츠 문제와 유사한 행동을 보이며, 이로 인해 그들의 정지 행동을 판단하기가 어렵습니다.

"크립티드"라는 용어는 2023년 10월 쇼안 리고키에 의해 도입되었으며, 이와 함께 빅풋이라는 특정 크립티드가 발견되었습니다.

주목할 만한 크립티드 목록에는 다음이 포함됩니다.

• 빅풋 (2023년 11월 발견)
• 히드라 (2024년 5월 발견)
• 안티히드라 (2024년 6월 발견)
• 루시의 달빛 (2025년 3월 발견)

이 크립티드는 더 이상 단순화할 수 없는 최소 크립티드와 더 큰 구조적 크립티드로 분류할 수 있습니다. 더 큰 크립티드의 예로는 리만 가설과 골드바흐의 추측과 같은 유명한 해결되지 않은 문제와 연결된 기계들이 있습니다.

일부 튜링 기계는 혼란스러운 행동을 보이지만, 알려진 수학 문제와 연결되지 않기 때문에 크립티드로 분류되지 않습니다.

결론적으로, 크립티드는 우리의 계산 이해와 수학의 해결되지 않은 문제에 도전하는 흥미로운 수학적 구조를 나타냅니다.

리눅스 커널이 HP가 1972년에 실험 장비를 위해 도입한 일반 목적 인터페이스 버스(GPIB)에 대한 안정적인 드라이버를 공식적으로 추가했습니다. GPIB 드라이버는 1년 동안 "스테이징" 영역에 있었으나, 이제 버전 6.19의 출시와 함께 리눅스 커널의 주요 부분으로 승격되었습니다. 이는 구형 하드웨어 애호가들에게 중요한 이정표가 되며, GPIB 표준은 USB와 이더넷 같은 새로운 인터페이스의 등장으로 인해 구식이 되었습니다.

스테이징 기간 동안 헌신적인 개발자들 덕분에 GPIB 드라이버는 정리되고 개선되었습니다. 이전에는 구형 하드웨어 팬들이 별도로 유지 관리하던 드라이버였습니다. 이와 함께 라즈베리 파이를 위한 VCHIQ 인터페이스 코드도 개선되어 주요 커널로 이동했습니다. 이는 라즈베리 파이 사용자들에게도 도움이 됩니다.

전반적으로 이번 업데이트는 구형 하드웨어 지지자들과 라즈베리 파이 사용자 모두에게 긍정적인 발전으로, 리눅스 커널 내에서의 지원을 강화합니다.

이 블로그 글은 Sean Silva가 작성한 것으로, 컴파일러의 개념을 소개합니다. 컴파일러는 한 프로그래밍 언어의 코드를 다른 언어로 변환하는 프로그램으로, 변환된 코드가 원래의 코드와 동일하게 작동하도록 보장합니다. 예를 들어, C 코드를 x86 어셈블리 언어로 변환할 수 있습니다. 컴파일러는 소프트웨어 개발에서 필수적인 도구이며, 복잡할 수 있지만 기본적인 기능은 간단합니다. 파일을 읽고 파일을 쓰는 것입니다.

주요 내용으로는 신뢰성이 있습니다. 컴파일러는 신뢰성이 중요합니다. 잘못된 컴파일(오컴파일)로 인해 데이터 손실이나 보안 취약점과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 오컴파일을 디버깅하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 이는 개발 속도를 늦출 수 있습니다.

또한, 컴파일러는 프로그램의 동작을 나타내기 위해 IR(중간 표현)이라는 복잡한 데이터 구조를 사용합니다. 이를 통해 코드를 변환하면서도 원래 의미를 유지할 수 있습니다. IR은 복잡하며 변환 과정에서 오류를 방지하기 위해 신중하게 관리해야 합니다.

마지막으로, 컴파일러는 크고 오랜 기간 유지되는 소프트웨어 프로젝트로, API 설계와 테스트와 같은 좋은 소프트웨어 공학 원칙의 혜택을 받습니다. 컴파일 과정 전반에 걸쳐 정확성을 보장해야 하는 독특한 도전 과제가 있습니다.

이 블로그 글은 컴파일러 개발에 대한 실용적인 통찰을 공유하기 위한 시리즈의 일환입니다. 앞으로의 주제는 현대 컴파일러, 조직, 테스트 및 전체 컴파일러 생애 주기를 다룰 예정입니다.

이 글에서는 메시지 처리에서 체크포인트 개념을 다루며, 과거 비디오 게임인 "슈퍼 개구리"와 비슷한 점을 설명합니다. 체크포인트는 프로세스가 일시 중지하고 다시 시작할 수 있게 해주며, 게임에서 특정 레벨에서 재시작할 수 있도록 하는 코드와 유사합니다.

첫 번째로, 비즈니스 프로세스에서 체크포인트의 중요성을 강조합니다. 메시지 기반 시스템을 사용할 때, 프로세스가 실패하더라도 정보를 잃지 않고 복구할 수 있어야 합니다. 이를 위해 "아웃박스" 패턴을 사용하여 메시지를 데이터베이스 트랜잭션과 함께 저장합니다.

두 번째로, 데이터베이스 구조에 대해 설명합니다. 아웃박스 테이블은 각 메시지를 고유한 위치와 트랜잭션 ID로 추적하여 메시지가 순서대로 처리되도록 보장합니다.

세 번째로, 프로세서 체크포인트에 대해 언급합니다. processor_checkpoints라는 별도의 테이블이 각 프로세서의 마지막 처리 위치를 저장하여, 시스템이 실패 후 어디서부터 처리를 재개해야 하는지를 알 수 있게 합니다.

네 번째로, 체크포인트를 관리하기 위한 저장 프로시저 구현 방법을 설명합니다. 이 프로시저는 예상 위치와 현재 위치가 일치할 때만 업데이트가 이루어지도록 합니다.

다섯 번째로, 이 접근 방식의 장단점을 다룹니다. 신뢰성을 제공하고 경쟁 프로세스와 같은 문제를 감지할 수 있지만, 메시지의 전역 순서를 보장하는 시스템이 필요합니다. 모든 메시징 솔루션이 이를 제공하는 것은 아니며, 긴 트랜잭션은 처리 지연을 초래할 수 있습니다.

마지막으로, 저자는 전역 순서와 체크포인트의 중요성을 강조하며, 이러한 복잡성을 관리할 수 있는 성숙한 도구들이 존재한다고 언급합니다. 또한, 현재 진행 중인 우크라이나의 인도적 지원을 촉구합니다.

전반적으로 이 글은 체크포인트 기법을 사용하여 회복력이 있는 메시지 처리 시스템을 구현하는 방법에 대한 통찰을 제공합니다.

이 글에서는 오래된 안드로이드 E-ink 태블릿, 특히 Onyx BOOX Air 2를 리눅스 시스템(Arch Linux와 i3wm)에서 보조 모니터로 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이 설정은 독서와 작문 시 눈의 피로를 줄이는 데 도움이 됩니다.

작성자는 법률 문서와 노트를 읽을 때 눈의 피로를 줄이는 것을 목표로 하고 있으며, E-ink 태블릿이 이 목적에 잘 맞습니다. 태블릿은 화면을 확장하는 대신 하나의 화면을 미러링하며, 주로 독서(70%)와 작문(30%)에 사용됩니다. 연결은 VNC(가상 네트워크 컴퓨팅)를 통해 이루어져 태블릿이 디스플레이와 입력 장치 역할을 동시에 할 수 있습니다.

여러 방법을 비교한 결과, Deskreen은 스트리밍 품질이 좋지 않고 입력 지연이 심해 적합하지 않았습니다. 반면, TigerVNC를 이용한 VNC 서버 설정은 성공적이었고 약 20분 만에 완료되었습니다. VNC 서버를 설정하려면 TigerVNC 패키지를 설치하고, 비밀번호를 생성한 후 사용자 설정을 구성해야 합니다. 또한 E-ink 디스플레이에 맞게 해상도를 조정하여 최적의 시청 환경을 만들어야 합니다.

VNC를 실행할 때는 x0vncserver 명령어를 사용하여 디스플레이 설정을 미러링합니다. 이 과정을 자동화할 수 있는 스크립트도 제공됩니다. E-ink 태블릿에서 코딩이나 작문을 할 때 가독성을 높이기 위해 고대비 테마를 사용하는 것이 좋습니다.

전반적으로 이 경험은 독서와 간단한 작업에 유익하다고 보고되었지만, 코딩과 같은 더 복잡한 작업은 기기의 한계로 인해 성능이 떨어질 수 있습니다.