요약이 없습니다.

Mullvad VPN이 새로운 WireGuard® VPN 프로토콜 버전인 GotaTun을 발표했습니다. GotaTun은 Rust 언어로 개발되어 속도, 효율성, 신뢰성을 개선했습니다. 이 프로토콜은 BoringTun 프로젝트를 기반으로 하며, DAITA와 멀티홉 같은 기능을 통해 개인 정보 보호를 강화하고 Android에 대한 지원도 개선했습니다.

이전에는 Mullvad의 앱이 wireguard-go를 사용했는데, 이로 인해 많은 충돌 문제가 발생했습니다. 보고된 충돌의 85% 이상이 wireguard-go와 관련이 있었습니다. 2025년 11월에 Android에서 GotaTun을 출시한 이후로는 충돌이 발생하지 않았으며, 사용자들은 성능과 배터리 효율이 개선되었다고 피드백을 주고 있습니다.

앞으로 Mullvad은 보안 감사를 진행하고, 모든 플랫폼에서 wireguard-go를 GotaTun으로 교체할 계획입니다. 또한 2026년 동안 성능을 지속적으로 향상시킬 예정입니다.

요약이 없습니다.

프리BSD 재단의 노트북 지원 및 사용성 프로젝트 개요

프리BSD 재단과 퀀텀 리프 리서치의 지원을 받아 2024년 9월 27일에 승인된 이 프로젝트는 노트북 지원과 사용성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 인물로는 후원자인 에드 마스테와 매니저인 앨리스 소어비가 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 프리BSD의 기능을 향상시켜 다양한 개인용 컴퓨터 장치에서의 성능을 개선하는 것입니다. 또한, 노트북 지원과 접근성을 높여 개발자와 기업의 채택을 촉진하고자 합니다. 이를 통해 사용자 보안을 강화하고, 프리BSD 개발자와 공급업체의 경험을 개선하며, 개인과 조직이 프리BSD를 더 쉽게 채택할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

예상되는 결과로는 프리BSD 14.x 및 이후 버전의 업데이트가 있으며, WiFi, 오디오, 그래픽, 블루투스 등 다양한 기능이 향상될 것입니다. 또한, 새로운 기능에 대한 문서와 가이드도 제공될 예정입니다. 총 75만 달러의 투자가 이루어지며, 이 프로그램은 2024년 4분기부터 1~2년 동안 진행될 계획입니다.

커뮤니티 참여를 장려하기 위해, 이 프로젝트는 전력, 하드웨어, 오디오, 그래픽, WiFi, 시스템 관리, 보안, 사용자 테스트와 같은 다양한 주제에 대한 논의를 위한 커뮤니티 의견을 수렴합니다. 관심 있는 사람들은 노트북 및 데스크탑 작업 그룹과 데스크탑 메일링 리스트에 가입하여 업데이트와 논의에 참여할 수 있습니다.

주 대상은 주로 개발자이지만, 개선 사항은 모든 사용자에게 혜택을 주어 노트북에서 프리BSD를 더 쉽게 설정하고 사용할 수 있도록 할 것입니다. 사용자 경험(UX)을 중시하여 사용자 요구에 맞춘 작업을 진행하고 사용자 이야기를 만들어 나갈 계획입니다.

커뮤니티는 매월 업데이트, 작업 그룹 회의, GitHub의 공개 로드맵, 뉴스레터를 통해 진행 상황과 새로운 릴리스에 대한 정보를 받을 수 있습니다. 이 프로젝트는 프리BSD를 노트북 사용자에게 더 친숙한 옵션으로 만들고 기술적 개선을 이루는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Stepped는 Rails 애플리케이션을 위해 설계된 도구로, 원래 Envirobly의 일부였습니다. 이 도구는 애플리케이션 배포와 같은 복잡한 작업을 도와줍니다. DNS 설정, 실패한 작업 재시도, 시스템 시작 대기, 네트워크 환경에서의 건강 상태 점검 등을 관리합니다.

AI가 생성한 코드를 사용하는 것은 프로그래머로서의 성장에 방해가 될 수 있다는 주장을 담고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI를 이용해 코드를 작성하면 중요한 학습 기회를 놓치게 됩니다. 스포츠에서 연습 없이 실력이 향상되지 않듯이, 프로그래머도 코드를 작성하지 않으면 성장할 수 없습니다. 현재 프로그래밍 실력이 괜찮더라도, 일상적인 작업에 AI에 의존하면 시간이 지나면서 중요한 기술을 잊게 될 수 있습니다. 정기적인 연습이 없으면 코딩 능력이 저하될 위험이 있습니다.

AI 도구에 조기에 노출되면 특히 신입 프로그래머는 의존성이 생길 수 있습니다. 이는 미래에 AI의 도움 없이는 코드를 작성할 수 없는 상황을 초래할 수 있으며, 개발 능력을 제한하게 됩니다. 또한 AI가 생성한 코드의 소유권에 대한 법적 문제도 해결되지 않았습니다. 훈련 데이터에 포함된 저작권이 있는 자료를 사용할 수 있다는 우려가 있습니다.

AI가 생성한 코드는 프로그래머로서의 존경을 받기 어려울 수 있습니다. 진정한 자부심은 AI에 의존하지 않고 자신의 솔루션을 만드는 데서 비롯됩니다. 일부는 코딩을 싫어하거나 코드 검토에 집중하고 싶어 AI를 선호할 수 있지만, 이는 프로그래밍에 대한 진정한 관심이 부족하다는 것을 암시합니다.

결국, 이 글은 AI에 의존하기보다는 코딩에 적극적으로 참여하여 기술을 유지하고 발전시키는 것이 중요하다고 강조합니다.

텍사스주가 소니, 삼성, LG, 하이센스, TCL 등 다섯 개 주요 TV 제조사를 상대로 소송을 제기했습니다. 이들은 사람들이 집에서 무엇을 보는지를 몰래 기록했다고 주장하고 있습니다. 켄 팩스턴 법무장관은 이 TV들이 자동 콘텐츠 인식(ACR)이라는 기술을 사용해 개인 데이터를 수집하고, 이를 통해 맞춤형 광고를 제공한다고 밝혔습니다.

소송에서는 ACR이 TV에서 방송되는 내용뿐만 아니라 보안 카메라와 다른 연결된 기기에서의 스트리밍 데이터도 수집할 수 있다고 주장하고 있습니다. 팩스턴은 이들 회사가 사용자에게 ACR을 활성화하도록 잘못된 정보를 제공하고, 동의 없이 시청 데이터를 수집하고 있다고 강조했습니다. 또한, 중국 기업인 TCL과 하이센스가 감시 활동에 연루될 수 있다는 우려도 제기했습니다.

팩스턴은 법원에 이들 회사에 대한 처벌을 요구하고, 텍사스 소비자들의 데이터 수집 및 판매를 중단할 것을 요청하고 있습니다. 그는 개인 정보 보호와 소비자 권리의 중요성을 강조하며, TV를 소유하는 것이 대기업이나 외국 기업에 개인 정보를 제공하는 것을 의미해서는 안 된다고 말했습니다.

2025년 12월 19일, 안전하게 공개 키를 조회할 수 있는 새로운 키서버가 만들어졌습니다. 이 키서버는 투명성 로그 기술을 사용하여 운영자가 해로운 키를 비밀리에 추가할 수 없도록 하면서도 사용자 프라이버시를 보호합니다. 최종 제품은 keyserver.geomys.org에서 접근할 수 있으며, 개발에는 여러 팀의 협력과 수년간의 노력이 포함되었습니다.

이 키서버의 목적은 이메일 주소와 관련된 공개 키를 안전하고 사용자 친화적인 방법으로 조회할 수 있도록 하는 것입니다. 사용자는 로그인하여 자신의 키를 설정할 수 있으며, 다른 사람들은 이를 조회할 수 있습니다.

키서버는 투명성 로그를 활용하여 데이터의 진위를 증명하는 암호학적 증거를 제공합니다. 이는 사용자가 키가 정당한지, 변조되지 않았는지를 확인할 수 있게 해줍니다. 프라이버시를 보호하기 위해 키서버는 검증 가능한 난수 함수(Verifiable Random Functions, VRFs)를 사용하여 이메일 주소를 해시 처리합니다. 이를 통해 로그에서 사용자의 이메일이 직접적으로 노출되지 않도록 합니다.

악의적인 항목을 방지하기 위해 서버는 공개 키의 해시를 로그에 저장하고 실제 키는 안전한 데이터베이스에 보관합니다. 사용자는 로그를 모니터링하여 자신의 이메일 주소에 무단으로 연결된 키가 없는지 확인할 수 있습니다. 새로운 API를 통해 실제 이메일 주소를 노출하지 않고도 VRF 증명을 확인할 수 있습니다.

키서버는 일관된 로그 항목을 보장하기 위해 증인 네트워크를 사용합니다. 이를 통해 운영자가 서로 다른 사용자에게 로그의 다른 모습을 제공하는 것을 방지합니다. 앞으로 모니터링 효율성과 키 폐기 프로세스를 개선할 계획이 있으며, 새로운 설계는 2026년 말까지 준비될 예정입니다.

전체적으로 키서버와 그 투명성 기능을 구현하는 데 500줄이 채 안 되는 코드가 사용되었으며, 사용자 경험을 유지하면서 보안과 책임성을 강화했습니다.

저자는 혼란스러운 CPU 명명 방식에 대한 답답한 경험을 공유합니다. 오래된 Dell 워크스테이션을 Proxmox로 업그레이드한 후, 원래 장착된 인텔 제온 E5-1650 v2 CPU를 더 최신의 제온 E7-8890 v4 CPU로 교체하려고 했습니다. 두 CPU 모두 같은 FCLGA2011 소켓에 맞아야 했습니다. 그러나 새로운 CPU는 실제로 Socket R2라는 다른 변형 소켓을 사용한다는 것을 알게 되었고, 그들의 워크스테이션은 Socket R을 사용하고 있었습니다. 이러한 명명 혼란으로 인해 새로운 CPU가 맞지 않아 저자는 사용할 수 없는 부품을 갖게 되었습니다. 저자는 인텔의 명명 시스템이 명확하지 않다고 비판하며, 향후 호환 가능한 마더보드를 찾을 경우를 대비해 CPU를 보관할 것이라고 언급했습니다. 전반적으로 실망스러운 경험이었지만, 비용이 크지는 않았습니다.

16세 고등학교 3학년인 다니엘은 주요 기업들이 사용하는 AI 문서화 플랫폼인 민틀리파이에서 심각한 보안 결함을 발견했습니다. 그는 공격자가 문서에 악성 스크립트를 주입할 수 있는 치명적인 취약점을 찾아냈고, 이로 인해 사용자 자격 증명이 도용될 수 있는 위험이 있었습니다.

그의 탐색은 디스코드가 문서화를 위해 민틀리파이로 전환하면서 시작되었습니다. 취약점 발견에 경험이 있는 다니엘은 새로운 시스템에서 문제를 찾기 시작했습니다. 그는 민틀리파이 문서의 파일에 접근할 수 있는 엔드포인트를 발견했지만, 처음에는 악성 코드를 실행할 수는 없었습니다.

더 깊이 조사한 결과, 정적 파일을 반환하는 또 다른 엔드포인트를 발견했습니다. 그는 SVG 파일을 이용해 자바스크립트를 삽입하는 방법을 사용하여 디스코드 도메인을 통해 교차 사이트 스크립팅(XSS) 공격을 성공적으로 실행했습니다.

이 취약점을 발견한 다니엘은 민틀리파이를 조사하고 있던 친구들과 협력했습니다. 그들은 이 문제를 보고했고, 디스코드는 위험을 평가하기 위해 개발자 문서를 일시적으로 중단했습니다. 민틀리파이는 신속하게 그들과 협력하여 취약점을 수정했습니다.

이 공격은 트위터와 버셀을 포함한 많은 민틀리파이 고객에게 영향을 미칠 수 있었고, 사용자 계정이 위험에 처할 수 있었습니다. 다니엘과 그의 친구들은 취약점을 책임감 있게 공개했으며, 그들의 발견에 대해 약 11,000달러의 보상을 받았습니다.

이 텍스트는 Zola를 사용하여 프로젝트나 웹사이트가 만들어졌으며, Garage의 지원을 받고 Deuxfleurs에서 호스팅된다는 내용을 담고 있습니다.

2025년 12월 18일, 애플은 macOS 26.2에서 RDMA(원격 직접 메모리 접근) 기능을 테스트하기 위해 Mac Studio 클러스터에 대한 접근을 제공했습니다. 이 기능은 여러 대의 Mac이 RAM을 공유할 수 있게 하여 대규모 AI 모델의 성능을 향상시킵니다. 테스트에 사용된 클러스터의 비용은 약 4만 달러였으며, 1.5TB의 메모리를 포함하고 있습니다.

이 Mac들은 AI 작업과 창의적인 응용 프로그램 모두에 강력하며, 소비 전력은 250와트 이하입니다. 그러나 가격이 비쌉니다. 개별 유닛의 가격은 8,099달러에서 11,699달러 사이입니다. 메모리가 적은 Nvidia와 AMD 시스템과 비교할 때, Mac 클러스터는 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.

DeskPi의 새로운 인클로저 덕분에 미니 랙에 Mac을 설치하는 것이 쉬워졌습니다. 그러나 macOS의 제한으로 인해 SSH를 통해 원격으로 시스템 업그레이드를 수행할 수 없는 등의 문제로 Mac 관리가 어려웠습니다.

테스트 결과, 단일 M3 Ultra Mac Studio는 경쟁 시스템보다 성능이 우수했지만, 네 대의 Mac을 클러스터링했을 때 메모리 한계로 인해 성능 향상이 크지 않았습니다. 새로운 RDMA 기능은 작동할 때는 잘 작동했지만, 가끔 시스템이 다운되는 안정성 문제도 있었습니다.

저자는 더 큰 모델 지원과 더 나은 네트워킹 옵션 등 향후 개선 가능성에 대해 기대감을 표명했습니다. 전반적으로 Mac Studio 클러스터는 AI 응용 프로그램에 대한 가능성을 보여주지만, 관리와 안정성 면에서 도전 과제가 있습니다.

내구성 실행은 소프트웨어 시스템에서 작업을 관리하고 조정하는 방법을 의미하며, 특히 작업이 장기 실행되거나 복잡한 환경에서 사용됩니다. 저자는 작업 조정 시스템을 개발하면서 내구성 실행에 대한 이해를 쌓아온 과정을 공유합니다.

대부분의 애플리케이션은 간단한 API로 시작하지만, 작업이 자원을 많이 소모하거나 시간이 오래 걸리면 작업 큐를 도입하여 백그라운드에서 처리합니다. 이렇게 하면 애플리케이션이 계속 반응할 수 있습니다.

작업자가 중단될 때 메시지 손실을 방지하기 위해 메시지 브로커가 애플리케이션과 작업자 사이의 중개 역할을 합니다. 이는 작업 처리의 신뢰성을 높입니다.

아이덴포턴시라는 개념은 작업이 결과를 변경하지 않고 반복될 수 있음을 의미합니다. 간단한 작업은 종종 아이덴포턴트하여 관리하기가 더 쉽습니다.

클라우드 자원 프로비저닝과 같은 복잡한 작업은 덜 직관적일 수 있습니다. 이러한 작업은 중간 상태와 여러 하위 작업을 관리해야 하므로 신뢰성을 복잡하게 만들 수 있습니다.

복잡한 워크플로우를 관리하기 위해 템포럴과 같은 오케스트레이션 엔진이 작업의 상태를 유지하여 실패 후에도 작업을 재시도하거나 재개할 수 있도록 도와줍니다.

내구성 실행의 특성으로는 재시도, 아이덴포턴시, 결정론이 있습니다. 워크플로우는 성공적으로 완료될 때까지 재시도할 수 있으며, 각 하위 작업은 정확히 한 번 실행되어 일관된 처리를 보장합니다. 작업의 순서는 재시도 시에도 동일해야 오류를 피할 수 있습니다.

내구성 실행의 장점은 예기치 않은 실패에 대비하여 작업이 마지막 저장 상태에서 재개될 수 있도록 한다는 점입니다. 또한, 다양한 조건에 적응할 수 있는 복잡한 워크플로우를 프로그래밍적으로 생성할 수 있게 해줍니다. 이미 완료된 자원 집약적인 작업은 건너뛸 수 있습니다.

하지만 내구성 실행이 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 실패를 일으키는 근본적인 문제를 해결하는 것이 중요하며, 모든 시스템이 내구성 실행이 필요하지 않다는 점도 인식해야 합니다. 저자는 작업 관리와 신뢰성을 개선할 수 있는 작업 부하에 대해 내구성 실행 솔루션을 탐색해 볼 것을 권장합니다.

AMD는 다가오는 Zen 6 CPU에 대한 새로운 정보를 발표했습니다. 이 정보는 최근의 컴파일러 업데이트와 AMD가 공개한 성능 문서에서 나온 것입니다. 주요 업데이트로는 새로운 AI 관련 명령어 지원, 향상된 FP16 계산, 그리고 단일 통합 스케줄러에서 여섯 개의 개별 스케줄러로의 전환이 포함되어 있어 효율성과 클럭 속도가 개선될 가능성이 있습니다.

Zen 6 프로세서는 2026년 말에 출시될 예정이며, 최대 24개의 CPU 코어와 칩렛당 증가된 L3 캐시를 포함한 상당한 업그레이드를 제공할 것입니다. 이러한 개선은 게임 성능을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 보이며, 더 많은 캐시는 이러한 작업에 유리합니다. 또한, Zen 7 CPU에 대한 소문도 있으며, 이 모델은 7GHz의 클럭 속도를 목표로 하고 있어 성능을 더욱 높일 것으로 예상됩니다.

결론적으로, AMD의 Zen 6 CPU는 Zen 5에 비해 더 나은 성능과 효율성을 제공할 것으로 기대되지만, 최종 성능은 칩이 출시된 후에 확인될 것입니다.

요약이 없습니다.

역사 LLMs 프로젝트는 취리히 대학교와 쾰른 대학교의 연구자들이 주도하고 있으며, 특정 기준일(1913년, 1929년, 1933년, 1939년, 1946년)까지의 역사적 데이터만을 기반으로 훈련된 대형 언어 모델(LLMs)을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 모델들은 Ranke-4B로 알려져 있으며, 과거를 들여다볼 수 있는 창의 역할을 하여 연구자들이 현대의 영향을 받지 않은 역사적 관점과 담론을 탐구할 수 있도록 돕습니다.

이 모델들은 훈련 데이터 이상의 정보에 접근할 수 없기 때문에, 각 시대의 사람들의 생각과 신념을 반영하여 역사적 관점을 이해하는 데 독특한 장점을 제공합니다. 인문학과 사회과학 분야에서 활용될 예정이며, 연구자들이 역사적 텍스트와 아이디어를 분석하는 데 도움을 줄 것입니다. 훈련 데이터에는 인종차별이나 성차별과 같은 구시대적이거나 불쾌감을 줄 수 있는 관점도 포함되어 있습니다. 이는 결함으로 간주되지 않으며, 이러한 시각이 역사적으로 어떻게 정당화되었는지를 연구하는 데 중요한 요소로 여겨집니다.

모든 관련 데이터와 모델은 학술적 사용을 위해 공개될 예정이며, 남용을 방지하기 위해 책임 있는 접근에 중점을 두고 있습니다. 또한, 이 프로젝트는 역사적 관심 분야, 연구 질문, 모델에 대한 책임 있는 접근을 위한 프레임워크에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

더 자세한 정보는 [email protected]로 문의하시면 됩니다.

"제로에서 QED까지"라는 이 기사 시리즈는 Lean 4라는 프로그래밍 언어이자 정리 증명 도구를 배우기 위한 비공식 가이드입니다. Lean에 대한 체계적인 학습 자료가 부족한 점을 해결하기 위해, 이 시리즈는 언어를 기초부터 가르치는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 시리즈는 현재 베타 상태이므로 일부 오류가 있을 수 있습니다. 피드백은 GitHub에서 환영합니다. 이 글 자체도 검증 가능한 정리이며, 모든 코드 예제는 Lean 컴파일러에 의해 확인되었습니다. 시리즈는 두 부분으로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 부분은 "Lean으로 프로그래밍하기"로, 문법, 타입 시스템, 제어 흐름 및 실제 프로그램 작성 방법을 배웁니다. 두 번째 부분은 "Lean으로 정리 증명하기"로, 증명, 타입 이론, 그리고 수학적 결과를 증명하기 위한 전술을 이해합니다. 정리 증명 도구에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, Haskell이나 OCaml과 같은 타입이 있는 함수형 언어에 대한 친숙함이 도움이 될 수 있습니다.

시작하려면 GitHub에서 소스 코드를 확인할 수 있으며, Lean 4를 설치하고 저장소를 복제하여 예제를 실행할 수 있습니다. Lean에 대한 보다 공식적인 소개를 원하는 분들을 위한 추가 자료도 제공됩니다.

이 시리즈는 Lean 학습을 보다 접근 가능하고 즐겁게 만들기 위해 노력하고 있습니다.

요약이 없습니다.

프롬프트 캐싱은 사용자들이 언어 모델(LLM) 토큰을 절약할 수 있게 해주며, 이를 통해 표준 토큰보다 10배 저렴하게 사용할 수 있습니다. 이는 두 가지 주요 이점을 통해 이루어집니다. 첫째, 긴 프롬프트에 대해 최대 85%까지 지연 시간을 줄일 수 있고, 둘째, 데이터 처리 효율성을 높일 수 있습니다.

프롬프트 캐싱이란 무엇일까요? 캐시된 입력 토큰은 일반 토큰보다 훨씬 저렴합니다. 캐싱은 긴 프롬프트를 사용할 때 응답 시간을 빠르게 하는 데 도움을 줍니다.

이 기술은 어떻게 작동할까요? LLM은 입력(텍스트)을 처리하고 출력을 생성하는 복잡한 수학적 모델로 작동합니다. 이 과정은 여러 단계로 나뉘며, 토큰화, 임베딩, 그리고 변환기 메커니즘(주의 메커니즘 포함)으로 구성됩니다.

토큰화는 텍스트를 토큰(숫자 표현)으로 변환하는 과정입니다. 임베딩은 이러한 토큰의 다차원 표현으로, 모델이 관계와 의미를 이해할 수 있도록 돕습니다.

변환기 메커니즘에서 주의 메커니즘은 각 토큰의 중요성을 다른 토큰과 비교하여 결정합니다. 이를 통해 모델은 맥락에 맞는 출력을 생성할 수 있습니다. 추론 과정에서 K(키)와 V(값) 행렬을 캐싱함으로써, 모델은 값을 재계산할 필요가 없어져 처리 속도가 빨라지고 비용이 절감됩니다.

캐싱의 이점은 무엇일까요? 제공업체는 K와 V 행렬을 저장하여 재사용할 수 있어, 비용을 크게 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다. OpenAI와 Anthropic은 각각 다른 캐싱 방법을 사용하며, Anthropic은 사용자에게 더 많은 제어를 허용합니다.

프롬프트 캐싱의 발전은 LLM의 진화하는 능력을 보여주며, 이 기술이 탐구할 수 있는 잠재력이 더 많다는 것을 시사합니다. 이 요약은 프롬프트 캐싱이 언어 모델 내에서 어떻게 작동하는지를 설명하며, 비용 효율성과 프롬프트 처리의 효율성을 강조합니다.

핑FS는 에릭 에크만이 개발한 독특한 파일 시스템으로, 인터넷을 통해 전송되는 ICMP 핑 패킷을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이 시스템은 리눅스에서 작동하며, 슈퍼유저 접근 권한이 필요합니다. IPv4와 IPv6 주소를 모두 지원합니다.

설치 방법은 소프트웨어를 make 명령어로 컴파일하는 것입니다. 핑FS를 시작하려면, 먼저 대상 호스트 이름과 IP 주소를 나열한 파일을 생성해야 합니다. 그런 다음 루트 권한으로 ./pingfs <파일명> <마운트 지점> 명령을 실행하면 시스템이 주소를 테스트하고 파일 시스템을 마운트합니다. 핑FS를 중지하려면 Ctrl+C를 누르거나 fusermount -u <마운트 지점> 명령을 실행하여 언마운트할 수 있습니다.

지원되는 작업으로는 일반 파일을 생성, 삭제, 목록화, 이름 변경 및 수정하는 것이 있으며, 파일 권한을 설정하고 조회할 수 있습니다. 그러나 디렉토리를 생성하거나 삭제하거나 링크를 만들 수는 없으며, 타임스탬프는 유지되지 않습니다.

성능 관련 주의사항으로는 현재 데이터 손실 문제로 인해 로컬 영역 네트워크(LAN) 호스트에는 적합하지 않다는 점이 있습니다.

핑FS는 ISC 라이선스 하에 배포되며, 적절한 저작권 표시와 함께 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 이 프로젝트의 저장소 통계는 별점 3.3천 개, 포크 135개입니다. 더 자세한 내용은 프로젝트 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

샘이 캄카르가 DEF CON 32에서 발표한 내용은 아이폰, 특히 아이폰 15 프로의 LiDAR 신호를 감지하는 장치 설계에 영감을 주었습니다. LiDAR는 카메라 앱이 열릴 때 활성화되며, 사진을 찍기 전에도 이 신호를 감지할 수 있습니다.

아이폰의 TrueDepth 시스템은 60Hz 적외선 신호를 사용하며, 이 신호는 적외선 필터가 없는 카메라로 인식할 수 있습니다. 이 시스템은 기기가 잠금 해제되었거나 FaceID가 활성화되었을 때도 이를 식별할 수 있습니다.

작은 감지 장치를 만드는 것이 가능할지에 대한 초기 의구심이 있었지만, 추가 연구와 실험을 통해 신호의 특성을 이해하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이 장치는 940nm 적외선 신호를 효율적으로 감지해야 하며, 포토다이오드와 대역통과 필터를 사용하는 다양한 방법이 테스트되었습니다. 최상의 결과는 940nm 피크 포토다이오드에서 나왔습니다.

장치는 LiDAR 신호를 배경 소음과 구별하기 위해 신호를 신속하게 처리해야 합니다. 60Hz 신호를 감지하는 데 있어 속도와 신뢰성이 뛰어난 슈미트 트리거가 선택되었습니다.

여러 가지 설계가 테스트되었으며, 신호 처리를 위해 연산 증폭기와 비교기를 사용하는 방법도 고려되었습니다. 최종적으로 성능이 우수한 슈미트 트리거 버전이 선택되었습니다.

앞으로의 작업은 하드웨어에 대한 펌웨어 개발과 LiDAR 신호를 다른 출처의 신호와 구별하는 방법을 탐구하는 것입니다. 이 프로젝트는 스마트폰에서 LiDAR 신호를 효과적으로 감지하고 분석하는 장치를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

Axe를 위한 일반 함수들을 성공적으로 만들었습니다. 구현하는 데 시간이 좀 걸렸지만 이제 모든 것이 잘 작동하고 있습니다. 참고를 위해 문서, 저장소, 사이트를 첨부했습니다.

저자는 Commander Keen의 첫 세 에피소드에 대한 재구성된 소스 코드를 공개했습니다. 이는 Keen의 35주년을 기념하는 행사로, 1990년 베타 버전부터 덜 알려진 1.34 버전까지 모든 알려진 버전을 포함하고 있습니다. 사용자가 이 코드를 원본 게임의 정확한 복사본으로 컴파일하려면 특정 버전의 Turbo C++와 Turbo Assembler가 필요합니다.

재구성 작업은 주로 2021년 초에 이루어졌지만, 올바른 컴파일러가 부족해 어려움을 겪었습니다. 저자는 코드에서 변수의 순서를 보장하기 위해 무작위 이름 지정 기법을 사용하는 방법을 개발했습니다.

또한 저자는 프로젝트에 사용된 일부 코드가 다른 게임에서 가져온 것이라고 언급하며, 해당 코드의 권리에 대한 의문을 제기합니다. 저자는 독자들에게 공개된 코드를 탐색해보라고 권장합니다.

드래그 앤 드롭 기능은 특히 모바일 기기에서 여러 동작을 동시에 요구하기 때문에 어려울 수 있습니다. 이로 인해 실수가 발생하는 경우가 많습니다. 이를 개선하기 위해 저는 아이템을 선택한 후 배치하는 간단한 두 단계 방법을 만들었습니다. 이 방법은 전통적인 드래그 앤 드롭보다 시간이 더 걸릴 수 있지만, 마우스 버튼을 계속 누르는 것이 힘든 사람들에게는 더 쉽습니다. 제가 개발한 도구인 picknplace.js는 사용자가 두 번 클릭하고 약간 스크롤하는 방식으로 아이템을 선택할 수 있게 해줍니다. 이 솔루션은 아직 실험적인 단계에 있으며, 피드백을 받고 싶습니다.

물론입니다! 요약해드릴 내용을 제공해 주세요.

모하메드는 그의 B2B 제품인 apflow.co를 위해 전체 스택 엔진을 오픈 소스화하고 있습니다. 이 엔진은 Go 백엔드와 Next.js 프론트엔드로 구성되어 있으며, 둘 다 Docker를 사용해 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 다른 SaaS 스타터와 달리, 사용자는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 자신의 인프라를 완전히 제어할 수 있습니다.

주요 특징으로는 Go로 구축된 백엔드가 있습니다. Go는 메모리 사용량이 적고, 동시성 처리가 뛰어나며, 타입 안전성을 제공하여 예측 가능한 성능을 보장합니다. 아키텍처는 모듈화된 모놀리식 디자인으로, 인증(Auth)과 청구(Billing) 같은 기능을 별도의 모듈로 분리하면서도 단일 바이너리로 배포할 수 있어 관리가 용이합니다. 전체 스택은 백엔드에 Go, 프론트엔드에 Next.js를 사용하며, 통신을 위한 깔끔한 REST API를 제공합니다.

미리 구축된 구성 요소로는 인증, 청구, AI 기능, 파일 저장을 위한 모듈이 포함되어 있어 사용자의 필요에 따라 맞춤 설정이 가능합니다. 실제 사용 사례로는 apflow.co를 구동하는 코드와 동일하여 실질적인 효과를 보여줍니다. 사용자는 저장소를 복제하여 빠르게 로컬 B2B 환경을 설정할 수 있습니다.

모하메드는 Go 개발자들에게 모듈 디자인과 프로덕션을 위한 Docker 설정에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

저자는 웹사이트에서 가격 및 재고 데이터를 추출하는 과정을 간소화하기 위해 CommerceTXT를 개발했습니다. 기존 방법들은 종종 부정확하고 비효율적이기 때문입니다. CommerceTXT는 AI 에이전트가 HTML의 복잡함 없이 데이터를 쉽게 접근할 수 있도록 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 읽기 전용 텍스트 프로토콜입니다.

CommerceTXT의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 프랙탈 아키텍처를 통해 데이터를 계층적으로 구성합니다. 이는 루트, 카테고리, 제품의 구조로 되어 있어 에이전트가 필요한 정보만 선택적으로 가져올 수 있게 하여 자원을 절약합니다. 둘째, 읽기 전용 설계로 거래를 허용하지 않고 맥락을 제공하여 보안을 강화합니다. 셋째, 제품 정의에 약 380개의 토큰을 사용하여 전통적인 HTML 파싱에 필요한 약 8,500개의 토큰에 비해 효율적입니다. 넷째, 정확한 정보를 보장하기 위해 재고 상태와 검증된 리뷰와 같은 지침을 포함하여 잘못된 정보를 방지하는 조치를 취하고 있습니다.

이 사양은 피드백을 받을 수 있도록 열려 있으며, 특히 지침 구조와 신뢰 검증 개념에 대한 의견을 환영합니다. 더 많은 정보는 사양 페이지나 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

자체 호스팅 블로그를 운영하는 경우, AI 기업들이 당신의 콘텐츠를 훈련 데이터로 사용하고 있다는 사실을 알게 되었을 것입니다. 이로 인해 서버 비용이 증가할 수 있습니다. 이러한 기업들은 종종 차단 규칙을 무시하여 개인 블로거들이 자신의 사이트를 보호하기 어렵게 만듭니다.

이 문제를 해결할 수 있는 한 가지 방법은 FuzzyCanary라는 도구입니다. 이 도구는 블로그의 HTML에 성인 웹사이트로 연결되는 숨겨진 링크를 추가합니다. 이러한 링크는 스크래퍼들이 향후 당신의 사이트를 피하도록 유도합니다. 하지만 이 방법은 사이트의 검색 엔진 최적화(SEO)에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

FuzzyCanary는 Google이나 Bing과 같은 정당한 검색 엔진이 이러한 링크를 볼 수 없도록 사용자 에이전트를 확인합니다. 그러나 정적 사이트 생성기를 사용하는 경우, 링크가 여전히 검색 엔진에 노출될 수 있습니다.

FuzzyCanary의 설정은 간단합니다. 이 아이디어에는 단점이 있을 수 있지만, 스크래퍼에 대한 우회 방법을 제공합니다. 더 많은 정보와 다운로드는 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.

CMU의 CS251 과목은 계산 이론을 탐구하며, 이는 기술과 우주를 이해하는 데 필수적입니다. 이 과정은 계산 개념을 연구하는 데 있어 형식적인 정의와 수학적 추론의 중요성을 강조합니다.

이론적 컴퓨터 과학에 대한 소개로 시작하여, 이 분야의 중요성과 데이터 및 계산 문제의 형식적 표현에 대해 논의합니다. 이후 결정론적 유한 오토마타(DFA)를 소개하며, 이는 계산의 기본 모델로서 알고리즘 정의와 형식적 계산 이해의 기초가 됩니다.

튜링 기계에 대한 내용을 다루며, 이는 모든 계산의 기본 모델로 알려져 있습니다. 교회-튜링 논문과 계산 가능한 문제의 예에 대해서도 설명합니다. 계산의 한계를 탐구하며, 대각선화와 축소와 같은 기법을 사용해 결정 불가능한 문제를 살펴봅니다.

인간의 추론 한계를 검토하며, 수학적 추론을 형식화할 필요성과 계산과의 연관성을 논의합니다. 알고리즘의 효율성과 시간 복잡성 개념에 중점을 두고, 결정 문제와 그 실질적인 계산 가능성에 대해 조사하기 시작합니다.

그래프 이론의 역할을 소개하며, 다양한 분야에서의 응용 사례를 설명합니다. P 대 NP 문제에 대해 논의하며, NP 복잡도 클래스와 컴퓨터 과학에서 P 대 NP 질문의 중요성을 강조합니다. 무작위 알고리즘의 사용을 탐구하며, 이들의 효율성과 결정론적 알고리즘과의 관계에 대한 열린 질문을 다룹니다.

암호학의 역사와 발전을 살펴보며, 계산 복잡도의 역할을 강조합니다. 마지막으로 이론적 컴퓨터 과학의 추가 주제를 선택적으로 다루며, 이 과정은 형식적 정의, 계산 모델, 복잡성과 암호학의 중요한 개념을 통해 이론적 컴퓨터 과학에 대한 포괄적인 기초를 제공합니다.

요약이 없습니다.

이 문서는 리눅스 SMB 클라이언트와 서버를 설정하여 RDMA(원격 직접 메모리 접근)를 통해 SMB Direct를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 설정은 TCP/IP 스택을 우회하여 성능을 향상시킵니다.

SMB Direct는 SMB3 프로토콜을 사용하여 RDMA를 통해 고속 데이터 전송을 가능하게 합니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 처리량을 증가시킬 수 있습니다.

설정을 위해서는 RDMA 장치가 필요합니다. 이는 소프트웨어 에뮬레이터나 인피니밴드와 같은 하드웨어일 수 있습니다. 또한, SMB Direct를 지원하는 리눅스 커널 버전 5.15 이상이 필요하며, SMB 공유를 마운트하기 위해 cifs-utils 패키지가 필요합니다.

설정 단계는 다음과 같습니다. 먼저, 커널 설정에서 RDMA 지원을 활성화해야 합니다. 하드웨어에 따라 인피니밴드 또는 소프트 RDMA에 맞는 RDMA 지원을 활성화합니다. 서버와 클라이언트 모두 SMB Direct를 지원하도록 커널 설정에서 확인해야 합니다.

서버 설정을 위해 KSMBD 서버를 구성하고 시작하며, 설정에서 "서버 다중 채널 지원"이 활성화되어 있는지 확인합니다. 클라이언트 설정에서는 rdma 옵션을 사용하여 서버에 연결하고, SMB 버전 3.0 이상을 지정하여 마운트 명령을 실행합니다.

마지막으로, 시스템 로그나 /proc/mounts 파일을 확인하여 SMB 공유가 SMB Direct를 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 단계를 따르면 리눅스 시스템에서 RDMA를 통한 SMB Direct 설정을 성공적으로 완료하여 파일 공유 성능을 향상시킬 수 있습니다.

요약이 없습니다.

소프트웨어 엔지니어는 AI 도구를 활용하여 코딩할 때 몇 가지 중요한 책임이 있습니다. 첫째, 엔지니어는 자신이 테스트하고 검증한 코드를 제공해야 하며, 다른 사람이 자신의 테스트되지 않은 코드를 수정하도록 의존해서는 안 됩니다.

코드가 제대로 작동함을 증명하기 위해서는 두 가지 필수 단계가 있습니다. 첫 번째는 수동 테스트입니다. 엔지니어는 자신의 코드를 수동으로 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인하고, 이를 검토자에게 보여줘야 합니다. 이 과정에서는 터미널 명령어를 제공하거나 화면 녹화를 통해 증명할 수 있습니다. 두 번째는 자동화된 테스트입니다. 엔지니어는 코드가 작동함을 확인하고 앞으로도 계속 작동할 것임을 보장하는 자동화된 테스트를 작성해야 합니다. 자동화된 테스트만으로 수동 테스트를 생략하는 것은 바람직하지 않습니다.

최근에는 Claude Code와 Codex CLI와 같은 코딩 에이전트의 사용이 증가하고 있습니다. 엔지니어는 이러한 도구들이 자신의 변경 사항에 대해 수동 테스트를 수행하고 자동화된 테스트를 생성하도록 해야 합니다.

결국, 코드가 제대로 작동하는지 확인하는 책임은 엔지니어에게 있습니다. 컴퓨터는 책임을 질 수 없기 때문입니다. 따라서 엔지니어는 잘 테스트된 코드를 제공하고, 검토를 위해 제출하기 전에 그 기능을 입증하는 데 전적인 책임을 져야 합니다.

소프트웨어 엔지니어인 KR Krishiv Dakwala는 속성 기반 테스트(Property-Based Testing, PBT)가 전통적인 테스트로는 발견되지 않은 채팅 애플리케이션의 API 키 저장 시스템에서 보안 취약점을 어떻게 찾아냈는지 설명합니다. 이 애플리케이션은 인공지능을 활용해 개발되었으며, 테스트 중 특정 입력인 "proto"가 왕복 속성 테스트에서 실패를 일으켜 자바스크립트가 프로토타입을 처리하는 방식에 결함이 있음을 드러냈습니다.

보안 취약점은 테스트되지 않은 코드의 구석에 숨어 있을 수 있습니다. 전통적인 단위 테스트는 예상되는 입력에 집중하는 경향이 있어, 엣지 케이스를 놓치는 경우가 많습니다. 반면 PBT는 다양한 입력을 무작위로 테스트하여 "proto"와 같은 문제를 발견합니다. 이 결함이 해결되지 않으면 공격자가 프로토타입을 조작할 수 있는 가능성이 있습니다. Kiro는 이 취약점을 방지하기 위해 두 가지 수정 작업을 시행했습니다.

이 사례는 PBT가 숨겨진 버그를 찾아내고 소프트웨어 보안을 강화하는 데 얼마나 효과적인지를 보여줍니다. 전반적으로 PBT의 사용은 입력을 체계적으로 탐색하는 방법을 제공하며, 방치할 경우 더 큰 보안 문제로 이어질 수 있는 취약점을 포착하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

저자는 링 버퍼 구현에 대한 과거 경험을 되돌아보며 비효율적인 방법을 사용하고 있었다는 것을 깨달았습니다. 링 버퍼는 고정 크기의 배열을 사용하여 요소를 저장하는 데이터 구조로, 효율적인 읽기 및 쓰기 작업을 가능하게 합니다.

전통적인 링 버퍼 구현 방식은 두 개의 인덱스(읽기와 쓰기)를 사용하는 배열을 기반으로 합니다. 그러나 이 방법은 하나의 요소를 낭비하게 되어, 크기가 4인 배열은 실제로 3개의 요소만 저장할 수 있습니다. 대안으로는 읽기용 인덱스 하나와 버퍼에 있는 요소의 개수를 추적하는 별도의 길이 필드를 사용하는 방법이 있습니다. 이 방식은 배열을 완전히 활용할 수 있지만, 동시에 접근할 때 복잡해질 수 있습니다.

저자는 두 개의 인덱스를 사용하되 증가 연산 시 마스킹을 하지 않는 더 효율적인 구현 방법을 제안합니다. 대신 배열에 접근할 때만 마스크를 적용하여 낭비되는 슬롯을 없애고 코드를 간단하게 유지할 수 있습니다.

이 방법은 배열의 용량이 2의 거듭제곱이어야 하며, 프로그래밍 언어가 부호 없는 정수 오버플로우를 지원해야 제대로 작동합니다. 저자는 왜 많은 사람들이 여전히 비효율적인 방법을 사용하는지 의문을 제기하며, 이는 전통이나 주제를 다시 살펴보지 않아서일 수 있다고 언급합니다.

저자는 앞으로 프로그래밍에서 흔히 있는 오해를 탐구할 계획이며, 관련 주제에 대한 논의가 이어질 것임을 암시합니다. 전체적으로 이 글은 데이터 구조 구현을 이해하고 최적화하는 것이 효율성을 높이는 데 얼마나 중요한지를 강조합니다.

요약이 없습니다.

메타는 사용자가 간단한 지시를 통해 어떤 오디오나 시청각 소스에서 소리를 분리할 수 있는 새로운 도구인 세그먼트 애니씽 모델 오디오(SAM Audio)를 소개했습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

SAM Audio는 복잡한 오디오 혼합물에서 특정 소리, 음악, 그리고 음성을 분리할 수 있습니다. 사용자는 원하는 소리를 설명하는 텍스트 프롬프트를 통해 소리를 분리할 수 있으며, 비디오에서 소리를 클릭하여 선택하는 비주얼 프롬프트도 지원합니다. 또한, 특정 시간 범위를 선택해 오디오를 분리하는 스팬 프롬프트와 텍스트, 비주얼, 시간 기반 프롬프트를 결합한 멀티모달 프롬프트를 통해 유연성을 제공합니다.

SAM Audio는 일상적인 소리, 음악 요소, 음성을 배경 소음으로부터 효과적으로 분리하는 뛰어난 오디오 분리 기능을 자랑합니다. 이 모델은 장애인을 지원하는 스타트업을 지원하며, AI가 이 분야에서 기술을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.

또한, SAM Audio는 오디오 분리를 평가하기 위한 오픈 소스 평가 세트를 포함하고 있어, 사람의 평가와 밀접하게 연관된 결과를 제공합니다. 전반적으로 SAM Audio는 다양한 매체에서 소리와 상호작용하는 방식을 혁신적으로 변화시키며, 오디오 조작 및 분리를 위한 강력한 도구를 제공합니다.

T5Gemma 2는 Gemma 3 계열의 기능을 기반으로 한 인코더-디코더 모델의 고급 버전입니다. 이 모델은 효율성과 다재다능성을 높이기 위해 중요한 구조적 변화를 도입했습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, '연결된 임베딩' 기능이 추가되었습니다. 이는 인코더와 디코더 간에 임베딩을 공유하여 매개변수의 수를 줄이고 메모리 사용을 더 효율적으로 만듭니다.

둘째, '병합된 주의 메커니즘'이 도입되었습니다. 자기 주의와 교차 주의를 하나의 레이어로 통합하여 모델의 구조를 단순화하고 성능을 향상시킵니다.

셋째, '다중 모달 처리'가 가능해졌습니다. T5Gemma 2는 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있어 시각적 질문 응답과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

넷째, '확장된 맥락' 기능이 추가되어 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 이는 긴 맥락의 작업을 관리하는 능력을 크게 향상시킵니다.

마지막으로, '다국어 지원'이 강화되어 140개 이상의 언어를 지원합니다. 이는 사용성을 더욱 넓힙니다.

전반적으로 T5Gemma 2는 다양한 기능에서 뛰어난 성능을 제공하며, 다중 모달 작업, 긴 맥락 처리 및 일반적인 능력에서 이전 모델들을 능가합니다. 개발자들은 특정 응용 프로그램에 맞게 조정할 수 있는 사전 훈련된 버전을 이용할 수 있습니다.

저자는 독특한 디지털 정체성의 중요성에 대해 생각하며, DMV(자동차 등록국)에서 받은 알림을 계기로 개인화된 번호판을 만들고 싶어합니다. 그 과정에서 번호판의 희귀성에 대한 계층 구조를 발견하고, 플로리다 주의 웹사이트가 번호판의 사용 가능성을 쉽게 확인할 수 있도록 되어 있다는 것을 알게 됩니다.

저자는 엔지니어로서 번호판 조합을 확인하는 과정을 자동화하기 위해 스크립트를 작성합니다. 이 웹사이트는 요청 수에 제한이 없기 때문에 가능했습니다. 실시간으로 사용 가능성을 추적하는 마이크로서비스를 만들고, 데이터를 시각화할 수 있는 프론트엔드를 구축합니다.

희귀한 두 글자 조합인 "EO"를 성공적으로 찾은 저자는 DMV로 서둘러 가지만, 이미 다른 사람이 가져간 것을 알게 됩니다. 그러나 다시 확인해보니 또 다른 희귀 조합인 "HY"를 발견하고, DMV에서 대기한 끝에 이를 예약할 수 있었습니다. 저자는 결단력과 약간의 코딩 기술만 있으면 독특한 번호판을 성공적으로 얻을 수 있다는 결론에 이릅니다.

요약이 없습니다.

FunctionGemma는 기능 호출을 위해 특별히 설계된 Gemma 3 270M 모델의 새로운 버전입니다. 이 모델은 개발자들이 자연어 명령에 따라 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. FunctionGemma는 복잡한 작업 흐름을 장치에서 직접 자동화할 수 있어, 인터넷에 연결하지 않고도 즉각적인 행동을 가능하게 하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

FunctionGemma의 주요 특징 중 하나는 사람과 컴퓨터 모두와 소통할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 작업을 수행하고 결과를 자연어로 요약할 수 있습니다. 또한, 특정 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있어 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 모델은 스마트폰이나 NVIDIA Jetson Nano와 같은 장치에서 실행할 수 있을 만큼 작아 빠른 성능과 사용자 프라이버시를 보장합니다. Hugging Face와 NVIDIA NeMo와 같은 인기 있는 도구와 호환되어 훈련 및 배포를 지원합니다.

FunctionGemma는 정의된 작업 세트를 가진 애플리케이션에 적합하며, 일관된 성능을 위해 모델을 조정하고자 하는 개발자에게도 유용합니다. 또한, 속도와 프라이버시를 우선시하는 로컬 우선 배포에 효과적입니다. 사용자는 인터랙티브 게임과 애플리케이션을 통해 FunctionGemma의 기능을 체험할 수 있으며, 음성 명령을 처리하고 작업을 완전히 오프라인에서 실행하는 능력을 보여줍니다.

개발자들은 FunctionGemma 모델을 다운로드하고, 가이드를 통해 학습하며, 자원을 활용하여 자신만의 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있습니다. 이는 전통적인 챗봇에서 행동 중심의 애플리케이션으로의 전환을 의미합니다.

중앙 판게아 산맥은 고생대의 석탄기, 페름기, 그리고 트라이아스기 동안 존재했던 거대한 산맥입니다. 이 산맥은 현재 스코틀랜드 고원, 아팔라치아 산맥, 와치타 산맥, 그리고 모로코의 리틀 아틀라스 지역을 연결하고 있었습니다. 이 산들은 초대륙인 로라시아와 곤드와나가 충돌하면서 형성되었습니다.

페름기 동안 이 산맥은 심각한 침식 작용을 겪어 높이가 줄어들고 깊은 계곡이 생겼습니다. 중기 트라이아스기에 이르러 산맥은 상당히 축소되었고, 쥐라기 초기에 들어서면서 서유럽의 대부분이 사라져 깊은 해저 분지로 나뉜 고원만 남게 되었습니다.

이 블로그 글에서는 Discord, Twitter, Vercel과 같은 기업들이 사용하는 문서화 플랫폼인 Mintlify에서 발견된 취약점에 대해 다룹니다. 저자는 Hackermon과 MDL과 함께 Mintlify의 MDX 파일 사용을 조사하며 여러 가지 보안 문제를 발견했습니다.

Mintlify는 기업들이 문서를 작성하고 호스팅할 수 있도록 돕는 B2B SaaS 플랫폼입니다. Discord와 Twitter와 같은 유명한 고객을 보유하고 있습니다.

발견된 취약점 중 하나는 원격 코드 실행(RCE)입니다. 저자는 서버에서 자바스크립트 코드를 실행할 수 있는 방법을 찾아냈으며, 이는 데이터 도용과 고객 사이트의 문서 조작으로 이어질 수 있습니다. 또 다른 취약점은 타겟 크로스 사이트 스크립팅(XSS)으로, 악성 스크립트가 사용자 브라우저에서 실행될 수 있는 URL을 만들 수 있었습니다. 이로 인해 민감한 정보가 도용될 위험이 있습니다. 추가적으로 GitHub 저장소 접근 문제와 이전의 취약한 배포에 대한 다운그레이드 공격도 발견되었습니다.

이러한 취약점은 공격자가 문서를 변조하거나 해로운 스크립트를 주입할 수 있게 하며, 포춘 500 기업의 민감한 데이터, 예를 들어 토큰과 커밋 기록에 접근할 수 있는 가능성을 제공합니다.

저자는 Mintlify에 이 문제를 보고한 후, 회사는 신속하게 수정 작업을 진행하였고, 발견에 대한 보상으로 5,000달러를 지급했습니다. 수정 사항에는 MDX 파싱 제한과 자산에 대한 무단 접근 방지가 포함되었습니다.

이 연구는 다른 보안 연구자들과의 공동 작업으로 이루어졌으며, 이들 또한 유사한 발견을 보고했습니다. 이 글은 널리 사용되는 플랫폼에서의 중요한 보안 결함과 기술 산업에서의 신속한 소통 및 문제 해결의 중요성을 강조합니다.

저자는 이 진술이 완전히 정확하지 않다는 점을 인정합니다. 그들은 bettermotherfuckingwebsite.com을 훌륭한 교육 자료로 설명하며, 이 사이트가 자신의 웹사이트를 만드는 데 큰 영향을 미쳤다고 말합니다. 그러나 현재로서는 너무 많은 정보를 공개하고 싶지 않다고 전했습니다.

물론입니다! 하지만 요약할 내용을 제공하지 않으신 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

1844년, 미국에서 첫 번째 전신선이 워싱턴 D.C.와 볼티모어를 연결하면서 새로운 기술을 통해 체스 게임이 처음으로 진행되었습니다. 이 경기는 워싱턴 체스 클럽이 주최했으며, 두 명의 플레이어는 약 60킬로미터 떨어진 곳에서 각각의 수를 전신으로 전달했습니다. 이 경기는 단순한 호기심을 넘어서, 체스가 다양한 통신 수단을 통해 진행될 수 있는 가능성을 보여주었고, 이후 온라인 및 e스포츠 체스 대회의 길을 열었습니다.

전신의 발명가인 사무엘 모스는 전신 네트워크 확장을 위한 로비 활동에서 이 기술의 중요성을 강조했습니다. 전신은 빠른 소통을 가능하게 했고, 초기에는 대중의 호기심이 컸지만 실제 사용은 그에 미치지 못했습니다. 그럼에도 불구하고 전신은 미국 생활에서 중요한 역할을 했습니다.

초기 전신 체스 게임은 체스판의 각 칸에 번호를 매겨 수의 전달을 간소화하는 독특한 방식을 사용했습니다. 게임 중에는 몇 가지 오류가 있었고 비정상적인 규칙으로 진행되었지만, 전신을 통한 장거리 게임의 가능성을 성공적으로 보여주었습니다.

전신을 통한 체스는 빠르게 인기를 끌었고, 다른 나라에서도 경기가 열리면서 온라인 플레이로 발전하게 되었습니다. 오늘날에는 수백만 명이 온라인에서 체스를 즐기고 있으며, chess.com과 같은 플랫폼에서는 매일 수많은 게임이 진행되고 있습니다. 체스와 기술의 연결은 계속되고 있으며, 이는 게임의 인기와 많은 체스 플레이어들이 공유하는 공학적 사고 방식을 반영합니다.

제공하신 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

새로운 언어 학습 앱이 테스트 중입니다. 이 앱은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자가 모르는 단어의 정의를 제공합니다. 이때 사용자는 이미 배운 단어만을 사용하여 정의를 생성합니다.

고대 그리스와 로마의 예술에 대한 내용은 오늘날에도 여전히 인상적인 조각과 회화의 아름다움과 장인정신에 초점을 맞추고 있습니다. 로마의 비너스 동상, 안티키티라의 에페베, 프리마 포르타의 아우구스투스와 같은 주요 예시들은 고대 예술의 뛰어난 품질을 강조합니다. 이러한 작품들은 현대 관객에게도 매력적으로 보이지만, 일부 초기 그리스 예술은 덜 자연스럽게 보일 수 있습니다.

또한, 고대 조각의 색상을 현대적으로 재구성한 사례도 언급됩니다. 이러한 재구성은 관심을 끌지만, 현대 관객에게는 종종 매력적이지 않게 보입니다. 이는 미적 취향에 대한 질문을 불러일으키며, 현대의 인식이 고대와 어떻게 다른지를 보여줍니다. 저자는 이러한 재구성이 고대와 현대 문화 간의 예술적 취향의 근본적인 차이 때문이 아니라, 재구성이 잘 이루어지지 않았기 때문이라고 주장합니다.

저자는 숙련된 고대 예술가들이 현대 재구성에서는 반영되지 않는 더 정교한 색채 접근 방식을 가졌을 것이라고 말합니다. 현재의 재구성 방식은 주로 기본 색소만 사용하기 때문에 매력적이지 않은 외관을 초래합니다. 마지막으로, 이러한 재구성이 고대 예술의 다채로움에 대한 인식을 높이는 데 기여하지만, 미적 결함이 있다는 점에서 과연 어떤 목적을 가지고 있는지에 대한 의문을 제기합니다.

귀하의 요청을 확인하기 위해 CAPTCHA를 완료해야 합니다. 해당 내용을 작성한 후 버튼을 클릭하여 진행해 주시기 바랍니다.

밸브는 스팀으로 잘 알려진 비디오 게임 회사로, 10년 전 첫 번째 스팀 머신의 실패에도 불구하고 2026년에 스팀 머신 2.0을 출시할 준비를 하고 있습니다. 이 회사는 과거의 실수에서 배워 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 원활하게 결합된 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 애플의 접근 방식과 유사합니다.

스팀 머신 2.0은 원래의 스팀 머신을 수정한 새로운 콘솔로, 이전 모델은 호환 가능한 게임 부족과 성능 저하로 실패했습니다. 밸브는 하드웨어와 소프트웨어가 잘 작동하는 시스템을 만드는 것이 중요하다는 점을 인식하고, 새로운 게임이 자사 시스템에서 원활하게 실행될 수 있도록 할 계획입니다.

밸브의 공동 창립자인 게이브 뉴웰은 애플의 게임 및 거실 시장에서의 영향력이 커지고 있는 것에 대해 우려를 표명했습니다. 이에 따라 밸브는 애플의 성공적인 방법을 채택하고 이를 역이용하는 전략을 세우고 있습니다.

스팀은 수년간 수백만 명의 활성 사용자와 함께 크게 성장했으며, 특히 휴대용 게임 기기인 스팀 덱의 도입으로 소프트웨어 기능이 향상되었습니다. 스팀 머신 2.0은 게이머를 위한 제품이지만, 첫 번째 버전과 마찬가지로 명확한 목표 고객층이 부족한 상황입니다.

밸브는 수익성과 생태계에 대한 통제 덕분에 PC 게임 분야에서 여전히 선두주자로 자리 잡을 수 있는 위치에 있습니다. 반면, 경쟁자들은 규제와 시장의 도전에 직면해 있습니다. 그러나 클라우드 게임의 발전과 사용자 참여를 유지하기 위한 소셜 기능 강화 필요성 같은 도전 과제가 남아 있습니다.

전반적으로 밸브의 새로운 콘솔은 과거의 실패에서 배우며 게임 생태계를 보다 효과적으로 통합하려 하고 있으며, 애플과 같은 경쟁자에 맞서 자신을 포지셔닝하고 있습니다.

이 글에서는 사용자 권한과 접근 제어를 관리하는 데 도움을 주는 여섯 가지 인기 있는 오픈 소스 인증 라이브러리에 대해 설명합니다. 인증 라이브러리는 애플리케이션 내에서 누가 어떤 자원에 접근할 수 있는지를 정의하고 시행하는 데 필수적이며, 이는 보안과 규정 준수에 매우 중요합니다.

인증 라이브러리의 중요성은 여러 가지입니다. 우선, 접근 제어를 구현하기 위한 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공하여 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, 권한이 있는 사용자만 민감한 자원에 접근할 수 있도록 하여 보안을 강화합니다. 마지막으로, 감사 기록과 역할 기반 접근 제어와 같은 기능을 제공함으로써 규정 준수를 유지하는 데 도움을 줍니다.

여섯 가지 주요 오픈 소스 인증 라이브러리는 다음과 같습니다. 첫째, Casbin은 여러 프로그래밍 언어와 접근 제어 모델(ACL, RBAC, ABAC)을 지원하며, 유연한 정책 저장 및 관리가 가능합니다. 둘째, CanCanCan은 Ruby on Rails를 위해 설계되어 사용자 권한을 정의하는 간단한 문법으로 RBAC 구현을 쉽게 합니다. 셋째, accesscontrol은 Node.js용으로, 서버와 클라이언트 양쪽에서 RBAC와 ABAC를 지원하는 매끄러운 API를 제공합니다. 넷째, CASL은 JavaScript 라이브러리로, 다양한 프론트엔드 프레임워크와 데이터 계층과 호환되는 유창한 API를 사용하여 사용자 권한을 정의합니다. 다섯째, GoRBAC는 Golang을 위한 경량 RBAC 라이브러리로, 계층적 역할을 지원하여 고성능 애플리케이션에 적합합니다. 마지막으로, Flask-RBAC는 Python의 Flask와 통합되어 라우트 수준에서 접근 제어를 쉽게 시행할 수 있는 데코레이터를 제공합니다.

라이브러리를 선택할 때 고려해야 할 요소도 있습니다. 첫째, 문서화와 지원이 중요합니다. 명확한 문서와 문제 해결을 위한 활발한 커뮤니티가 있는 라이브러리를 선택해야 합니다. 둘째, 기존 기술 스택과 프레임워크와 잘 통합되는 라이브러리를 선택하는 것이 좋습니다. 셋째, 보안과 규정 준수도 중요합니다. 특히 민감한 애플리케이션의 경우 보안 모범 사례를 따르는 라이브러리를 선택해야 합니다. 넷째, 확장성과 유연성도 고려해야 합니다. 라이브러리는 사용자 정의가 가능하고 복잡한 접근 제어 요구를 지원해야 합니다.

적절한 인증 라이브러리를 선택하는 것은 안전하고 확장 가능한 소프트웨어 애플리케이션을 만드는 데 매우 중요합니다. 이 글에서는 강력한 인증 시스템을 구축하고자 하는 사람들을 위해 Permify라는 AaaS 솔루션도 언급하고 있습니다.

2024년 초, liblzma 라이브러리의 일부인 xz 유틸리티의 리눅스 버전에서 악성 백도어가 발견되었습니다. 이 문제는 5.6.0 및 5.6.1 버전에 영향을 미쳤습니다. "Jia Tan"이라는 계정이 도입한 이 백도어는 특정 개인 키를 가진 공격자가 SSH를 통해 시스템에 원격으로 접근할 수 있게 했습니다. 이 취약점은 CVE-2024-3094라는 식별자를 부여받았으며, 심각도 점수는 최대 10.0으로 평가되었습니다.

이 백도어는 소프트웨어 개발자인 안드레스 프론트가 데비안의 성능 문제를 조사하던 중 발견했습니다. 코드는 은밀하게 설계되어 특정 SSH 서버 패치를 악용하는 방식으로 삽입되었습니다. 백도어를 삽입하기 위한 캠페인은 거의 3년이 걸렸으며, 이 과정에서 공격자는 XZ Utils 프로젝트에 침투하여 신뢰와 통제를 얻었습니다.

발견 직후, 미국 사이버 보안 및 인프라 보안국(CISA)은 사용자들에게 이전의 안전한 버전으로 되돌릴 것을 권장했습니다. 레드햇과 데비안을 포함한 여러 리눅스 배포판은 즉시 패키지를 업데이트하여 백도어를 제거했습니다. 이번 사건은 자원봉사자들이 유지 관리하는 소프트웨어 프로젝트에 대한 의존성에 대한 우려를 불러일으켰고, 널리 사용되는 도구에서 이러한 취약점이 초래할 수 있는 위험성을 강조했습니다.

Pulse의 공동 창립자인 시드와 리트빅은 문서를 언어 모델에 적합한 텍스트로 변환하는 문서 추출 시스템을 개발했습니다. 이들의 접근 방식은 시각 언어 모델(VLM)과 광학 문자 인식(OCR)을 결합하여 정확성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

Pulse는 긴 PDF 파일이나 표와 같은 복잡한 문서에서 데이터를 추출하는 데 어려움을 겪는 전통적인 OCR 및 VLM 시스템의 한계를 해결하고자 합니다. 이들은 주된 문제는 단순한 데이터 추출이 아니라 결과에 대한 신뢰도라고 밝혔습니다. 모델이 그럴듯하지만 잘못된 출력을 생성할 수 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 Pulse는 레이아웃 분석과 언어 모델링을 분리하여 데이터의 조직화와 검증을 더 잘 할 수 있도록 했습니다.

이 시스템은 전통적인 컴퓨터 비전 기술과 현대 모델을 혼합하여 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다. Pulse는 특히 어려운 스캔이나 손글씨에 대해서는 완벽하지 않지만, 오류를 가시화하고 관리할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Pulse는 API를 통해 사용 가능하며, 사용자로부터 문서 추출 정확성에 대한 피드백을 환영합니다. 웹사이트를 통해 가입하고 문서에 대한 설명서를 확인할 수 있습니다.

제공된 링크는 Microsoft의 TRELLIS 프로젝트에 관한 웹사이트로 연결됩니다. TRELLIS는 데이터 처리와 분석을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 사이트에는 TRELLIS의 기능, 사용 방법, 다양한 분야에서의 응용에 대한 정보가 포함되어 있을 것으로 보입니다. 더 자세한 내용은 링크를 직접 방문하여 확인할 수 있습니다.

이 글에서는 HTML의 <time> 요소에 대해 다루고 있습니다. 이 요소는 웹 페이지에서 날짜와 시간을 의미 있게 표현하기 위해 설계되었습니다. 이론적으로는 브라우저와 스크린 리더가 이 정보를 효과적으로 활용할 수 있지만, 실제로는 잘 사용되지 않고 있습니다.

주요 내용으로는 <time> 요소가 타임스탬프를 표시할 수 있지만, 브라우저와 보조 기술에서 기능이 제한적이라는 점이 있습니다. 주로 날짜만 표시하는 데 그칩니다. NVDA와 Narrator와 같은 일부 스크린 리더는 타임스탬프를 읽지만, 기대했던 만큼 접근성을 향상시키지는 못합니다. 검색 엔진은 <time> 요소를 사용하여 날짜 스니펫을 표시할 수 있지만, 구글은 이를 특별히 추천하지 않으며 Schema.org의 날짜 필드와 같은 다른 방법을 사용할 것을 제안합니다.

저자는 브라우저와 스크린 리더에서 <time> 요소를 더 잘 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 싶다는 바람을 표현하고 있습니다. 비록 단점이 있지만, 저자는 이 요소의 깔끔함과 미래의 잠재적인 활용 가능성 때문에 여전히 가치를 느끼고 있습니다.

요약이 없습니다.

영국의 한 사용자가 온라인 정육점의 가격을 추적할 수 있는 도구를 만들어 다른 사람들이 고품질의 고기를 최적의 가격에 찾을 수 있도록 돕고 있습니다. 이 도구는 바비큐를 즐기는 고기 애호가들에게 특히 유용합니다. 사용자는 이 추적기를 통해 온라인 커뮤니티에서 자주 언급되는 다양한 정육점에서 특정 부위의 고기를 검색할 수 있습니다.

제작자는 추적기를 개선할 수 있는 기능에 대한 피드백을 환영합니다. 현재 그들은 고급 검색 옵션, 가격 추세 추적, 더 많은 정육점과 제품 종류를 포함하는 등의 개선 사항을 추가할 계획입니다.

가격 추적기는 여기에서 이용할 수 있습니다: 가격 추적기.

시스템d 버전 259 업데이트 요약입니다.

시스템 V 서비스 스크립트에 대한 지원이 단계적으로 중단되며, 버전 260에서 제거될 예정입니다. 사용자들은 네이티브 시스템d 유닛 파일로 전환해야 합니다. 또한, 여러 구성 요소(예: 리눅스 커널, glibc 등)의 최소 버전이 버전 260에서 증가합니다.

기본 저널 저장 모드가 '지속적(persistent)'으로 변경되었습니다. 시스템d-networkd와 시스템d-nspawn의 NAT 규칙은 이제 iptables가 아닌 nftables만 지원합니다. 보안 업데이트로는 시스템d-boot에서 TPM 1.2 지원이 제거되었습니다.

서비스 관리 기능이 향상되어 서비스 관리자의 IPC(프로세스 간 통신)가 새로운 명령과 속성을 포함하도록 확장되었습니다. 서비스 종료를 추적하고 자원을 관리하기 위한 새로운 속성이 추가되었습니다.

네트워킹 개선 사항으로는 시스템d-networkd의 DHCP 서버가 클라이언트를 위한 도메인 이름과 호스트 이름을 전송할 수 있게 되었습니다.

사용자 및 디스크 관리 측면에서 시스템d-homed와 homectl은 복구 키 추가를 포함한 사용자 계정 관리에 대한 새로운 옵션을 제공합니다. 시스템d-repart는 디스크 파티션 관리를 위한 기능을 도입했습니다.

기타 업데이트로는 시스템d-udevd, 시스템d-resolved, 시스템d-analyze와 같은 다양한 구성 요소가 기능 향상과 지원 개선을 위해 업데이트되었습니다.

이러한 변화는 시스템 성능, 보안 및 사용자 경험을 개선하기 위한 것입니다. 사용자들은 향후 릴리스와의 호환성을 보장하기 위해 시스템을 적절히 조정할 것을 권장합니다.

존 넌리(John Nunley)는 러스트(Rust)에서 "블록 패턴"이라고 불리는 코딩 패턴을 소개하며, 이 패턴이 러스트 코드를 더 깔끔하고 견고하게 만들 수 있다고 주장합니다. 블록 패턴은 러스트에서 블록이 표현식으로 사용될 수 있다는 점을 활용합니다.

블록 패턴을 이해하는 것은 중요합니다. 러스트에서 블록은 여러 문장을 포함할 수 있으며, 값을 반환할 수 있습니다. 예를 들어, 블록을 사용하여 값을 계산하는 것은 그 값을 직접 할당하는 것과 같습니다.

예를 들어, 설정 파일을 로드하고 처리하는 함수는 변수 선언으로 복잡해질 수 있습니다. 일반적인 구현에서는 많은 변수가 선언되지만, 실제로는 그 중 하나만 사용될 수 있습니다.

블록 패턴을 사용하면 관련된 코드를 함께 그룹화할 수 있어 의도가 더 명확해지고 변수의 오염을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 모든 설정 로드 및 파싱 작업을 하나의 블록 내에서 수행할 수 있습니다.

블록 패턴의 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 코드의 목적이 처음부터 명확합니다. 둘째, 외부 범위의 변수 수를 줄여 오류 발생 가능성을 낮춥니다. 셋째, 일시적으로 필요한 변수는 블록이 끝난 후 범위를 벗어나 자원을 해제합니다.

또한 블록 패턴은 가변 변수의 범위를 제한하는 데 도움을 주어 의도치 않은 변경의 위험을 줄입니다. 블록 패턴은 러스트에서 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시킬 수 있는 유용한 관용구입니다. 비록 널리 알려지지는 않았지만, 초보자와 숙련된 러스트 개발자 모두에게 실질적인 이점을 제공합니다.

이집트 상형문자에 대한 요약: 첫 번째 수업

이집트 상형문자는 유연한 문자 체계로, 세로 또는 가로로 배열할 수 있으며 양쪽 방향에서 읽을 수 있습니다. 읽는 방향을 결정하려면 얼굴이 있는 상형문자를 찾아 그쪽으로 읽으면 됩니다.

전사와 알파벳에 대해 설명하자면, 전사는 한 문자 체계를 다른 문자 체계로 변환하는 것입니다. 상형문자는 단일, 이중 또는 삼중 자음 소리를 나타낼 수 있습니다. 이집트 상형문자 알파벳에는 모음이 없기 때문에 발음이 어렵습니다. 기본 규칙은 자음 사이에 "e"를 추가하여 단어를 발음하는 것입니다.

각 상형문자는 특정한 소리를 가지고 있습니다. 예를 들어, 𓄿(3)은 "아"로 발음되고, 𓇋(i, j)은 "이"로 발음됩니다.

상형문자는 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 이데오그램은 아이디어나 개념을 나타냅니다. 예를 들어, 𓁷는 "얼굴"을 의미합니다. 둘째, 음소문자는 소리를 나타내며, 결합하여 단어를 형성할 수 있습니다. 예를 들어, 𓂋𓈖은 "이름"을 뜻합니다. 셋째, 결정자는 맥락을 제공하지만 음가를 가지지 않습니다. 예를 들어, 단어 끝에 있는 다리는 움직임을 암시합니다.

상형문자를 접하는 것은 시간이 지남에 따라 일반적인 기호와 단어를 기억하는 데 도움이 됩니다. 플래시카드를 활용하면 암기하는 데 유용합니다.

이 수업에는 상형문자를 올바른 방향으로 읽고 번역하는 연습 문제가 포함되어 있습니다. 이 수업은 이집트 상형문자를 읽고 이해하는 기본을 소개하며, 상형문자를 인식하고 발음하는 방법, 그리고 쓰기 체계에서 사용되는 다양한 기호에 대해 설명합니다.

Lite³는 효율적인 데이터 처리를 위해 설계된 새로운 이진 직렬화 형식입니다. 이 형식의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Lite³는 제로 카피 접근 방식을 지원하여 전통적인 파싱이나 직렬화 없이 데이터에 직접 접근하고 수정할 수 있습니다. 마치 직렬화된 사전처럼 작동하여, 로그 시간(O(log n)) 내에 빠른 조회와 업데이트를 가능하게 합니다.

많은 다른 형식들과 달리 Lite³는 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 자동으로 자신의 구조를 설명할 수 있어 기존 시스템 및 API와 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 JSON으로의 변환을 지원하여 디버깅을 더 쉽게 할 수 있습니다.

성능 면에서 Lite³는 매우 효율적이며, 다양한 벤치마크에서 주요 JSON 라이브러리보다 최대 120배, Google Flatbuffers와 같은 다른 이진 형식보다 242배 더 빠릅니다. 9.3 kB의 컴팩트한 디자인과 캐시 친화적인 구조가 속도에 기여합니다.

Lite³ 메시지는 별도의 직렬화 단계 없이 구축, 수정 및 전송할 수 있어 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 이는 특히 네트워크 통신에서 유리합니다.

사용자는 make 명령어를 사용하여 Lite³를 쉽게 설치할 수 있으며, C 컴파일러가 필요합니다. 프로젝트에서 자동 및 수동 링크 옵션을 제공합니다.

Lite³는 두 가지 API를 제공합니다. Buffer API는 메모리 관리를 세밀하게 제어할 수 있게 해주고, Context API는 메모리 관리가 자동으로 처리되는 더 사용자 친화적인 경험을 제공합니다.

Lite³는 신뢰할 수 없는 메시지를 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었으며, 포인터 문제에 대한 내장된 안전 장치를 갖추고 있습니다.

앞으로의 개발 계획에는 최적화, 향상된 JSON 지원 및 추가 언어 바인딩이 포함되어 있습니다.

Lite³는 데이터 직렬화에서 성능과 유연성을 중시하는 애플리케이션에 유망한 대안이 될 수 있습니다.

이 텍스트는 오픈 소스 도구를 사용하여 NVIDIA HGX B200 GPU를 가상화하는 과정을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

HGX B200은 NVIDIA GPU가 NVLink를 통해 연결된 강력한 서버 플랫폼입니다. 이 설계는 고성능 컴퓨팅을 가능하게 하지만, 전통적인 PCIe 기반 시스템에 비해 가상화가 복잡해집니다.

B200의 가상화 모델은 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 전체 패스스루 모드로, 가상 머신(VM)이 할당된 모든 GPU에 직접 접근할 수 있습니다. 두 번째는 공유 NV스위치 다중 임대 모드로, GPU를 파티션으로 그룹화하여 유연한 VM 구성을 가능하게 하면서도 파티션 내에서 전체 대역폭을 유지합니다. 세 번째는 vGPU 기반 다중 임대 모드로, 여러 VM이 단일 GPU를 공유하며 가벼운 작업에 적합합니다.

패스스루를 준비하는 과정에서는 GPU를 vfio-pci 드라이버에 바인딩하고, 올바른 드라이버 구성을 확인하며, 필요한 리눅스 커널 매개변수를 설정해야 합니다.

VM과 호스트의 GPU 드라이버는 정확히 일치해야 하며, NVIDIA의 "오픈" 드라이버 변형을 사용해야 합니다.

가상 머신은 CUDA가 올바르게 초기화되도록 호스트의 실제 PCI 계층 구조를 반영해야 합니다. 적절한 토폴로지를 생성하기 위해 QEMU를 사용하는 것이 권장됩니다.

대형 기본 주소 레지스터(BAR)를 사용하는 GPU의 VM 부팅 시간을 개선하기 위해 QEMU의 최신 버전이 도입되었습니다. 또는 BAR 매핑을 비활성화하면 VM 부팅 속도를 높일 수 있지만 성능에 큰 영향을 주지 않습니다.

패브릭 매니저는 GPU 파티션을 관리하고 VM 간의 적절한 격리 및 자원 할당을 보장하는 도구입니다.

GPU를 지원하는 VM을 설정하는 과정은 GPU 파티션을 선택하고 활성화한 후, VM에 GPU를 전달하여 각 임차인이 필요한 자원을 확보하도록 합니다.

설명된 모든 과정과 구성 요소는 오픈 소스이며, 이를 통해 다른 사람들이 프로젝트를 배우고 기여할 수 있습니다.

이 요약은 HGX B200 플랫폼에서 GPU 가상화에 대한 복잡한 정보를 간단하게 정리하여 주요 측면과 관련된 단계를 강조합니다.

한 사용자가 HP Zbook G1a 노트북에 대한 경험을 공유했습니다. 이 노트북은 대규모 행렬 처리와 FDTD 시뮬레이션을 위해 연구 목적으로 구매되었습니다. 리뷰의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 성능 개요입니다. 이 노트북은 메모리 용량과 대역폭이 높은 작업에서 특히 잘 작동합니다. Windows 11 Pro에서 실행되며, 고성능 전원 계획으로 설정되어 있습니다.

둘째, 전력 소비에 대한 정보입니다. CPU나 GPU에 부하가 걸릴 때, 초기 전력 소비는 약 80W였으나 30분 후에는 약 45W로 감소하며, 코어 클럭 속도도 약간 줄어듭니다.

셋째, 벤치마크 결과입니다. 다양한 벤치마크를 통해 성능이 테스트되었습니다. CPU-Z, Cinebench R23, 7-Zip에서 성능 수치가 제공되었습니다. FDTD 계산에서는 Zbook이 메모리 대역폭이 중요한 작업에서 고급 워크스테이션(TR 5995wx)의 약 80% 성능을 달성했습니다.

넷째, 로컬 대형 언어 모델(LLM) 성능입니다. 이 노트북은 읽기 대역폭이 205 GB/s인 대형 언어 모델을 성공적으로 실행했으며, 제한된 전용 GPU 메모리에도 불구하고 좋은 성능을 보여주었습니다.

다섯째, COMSOL Multiphysics에 대한 정보입니다. 사용자는 CFD 벤치마크를 수행했으며, 읽기 시 최대 메모리 대역폭이 약 72 GB/s로 나타났습니다.

마지막으로 성능 문제입니다. 이 노트북은 기본적으로 두 번째 CPU 코어가 비활성 상태이며, 모든 스레드가 완전히 활용되지 않는 한 활성화되지 않습니다. 사용자는 성능 향상을 위해 이 코어를 활성화하는 소프트웨어를 사용해야 했고, 이 점이 아쉬웠습니다.

전반적으로 HP Zbook G1a는 demanding한 작업에서 긍정적으로 평가되지만, 전력 관리와 시스템 설정에 개선이 필요한 부분이 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

군사 표준인 mil-std-882e는 소프트웨어의 행동이 초래할 수 있는 위험에 따라 네 가지 수준의 소프트웨어 통제를 정의하고 있습니다.

첫 번째는 최고 위험 수준으로, 소프트웨어가 직접적으로 제어하는 대상이 실패할 경우 즉각적인 피해를 초래할 수 있는 경우입니다. 두 번째는 중간 위험 수준으로, 소프트웨어가 직접 제어하긴 하지만 위험이 발생하기 전에 지연이 있는 경우입니다. 또한, 소프트웨어가 직접 제어하지 않지만, 인간이 신속하게 신호에 반응해야 위험을 피할 수 있는 상황도 포함됩니다. 예를 들어, 위기 상황에서 원자로를 정지시키는 경우가 이에 해당합니다.

세 번째는 낮은 위험 수준으로, 소프트웨어가 직접 제어하지 않으며, 행동을 취하기 전에 그 권고 사항을 독립적으로 검증할 시간이 있는 경우입니다. 마지막으로 최저 위험 수준은 소프트웨어가 보조적인 역할을 하며, 중요한 것을 제어하지 않는 경우입니다.

이러한 프레임워크는 기술 발전으로 인해 소프트웨어가 한때 전적으로 인간이 운영하던 과정에서 더 큰 역할을 하게 되면서 더욱 중요해지고 있습니다.

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

요약이 없습니다.

펜실베이니아 주 대법원은 최근 커먼웰스 대 커츠 사건에서 개인이 구글 검색어에 대해 제4 수정헌법 권리를 갖는지 여부에 대해 판결을 내렸습니다. 법원은 이러한 권리가 적용되지 않는다고 판단했으며, 세 명의 판사가 전통적인 제3자 원칙에 따라 사람들이 구글과 같은 기업과 공유하는 정보에 대해 사생활 보호를 기대할 수 없다고 동의했습니다.

이 사건에서 경찰은 성폭행 용의자를 식별하기 위해 구글 검색 기록에 접근할 수 있는 영장을 발부받았습니다. 피해자의 이름에 대한 검색을 추적한 결과, 피고인인 커츠와 일치하는 검색 기록을 발견했습니다. 커츠는 영장이 합리적인 근거가 부족하다고 주장하며 이의를 제기했지만, 법원은 검색어에 대한 사생활 보호 기대가 없기 때문에 이 주장은 무관하다고 판단했습니다.

법원은 인터넷 사용을 휴대전화 사용과 비교하며, 휴대전화는 비자발적으로 데이터 흔적을 남기지만 인터넷 사용은 자발적이라고 강조했습니다. 사용자는 데이터를 입력하기로 선택하며, 따라서 이를 제3자와 기꺼이 공유하는 것입니다. 구글은 사용자에게 검색 데이터가 법 집행 기관과 공유될 수 있음을 명확히 알리고 있어 사생활 보호 주장을 더욱 무효화합니다.

한 판사는 다른 관점을 제시했지만 사생활 문제에 대해 공식적인 입장을 취하지 않았고, 또 다른 판사는 반대 의견을 내며 인터넷이 현대 생활에서 차지하는 역할이 휴대전화와 유사하므로 제4 수정헌법에 따라 일정한 사생활 보호를 받아야 한다고 주장했습니다.

이번 판결은 콜로라도 주 대법원의 최근 결정과 대조적입니다. 콜로라도 대법원은 검색어 접근이 제4 수정헌법의 검색에 해당한다고 판단했으며, 이는 구글의 서비스 약관과 관련된 유사한 주장을 바탕으로 한 것입니다. 전반적으로 펜실베이니아 법원은 사용자가 구글에서 검색을 수행할 때 사생활 보호를 기대할 수 없다고 결론지었습니다.

Dogalog은 Prolog를 사용하여 논리 규칙을 작성함으로써 음악을 생성하는 라이브코딩 음악 환경입니다. 사용자는 실시간으로 리드미컬한 패턴과 멜로디를 만들어낼 수 있습니다.

주요 기능으로는 자동으로 코드 변경 사항을 업데이트하고 시각적 피드백을 제공하는 라이브코딩, 코드 업데이트 후에도 사이클과 쿨다운을 추적하는 상태 유지 기능, 사용자가 학습할 수 있도록 돕는 13단계의 내장 튜토리얼, 앱으로 설치할 수 있으며 오프라인에서도 작동하는 PWA 지원, 터치 장치에 최적화된 모바일 우선 디자인, 100줄 이하의 파일로 구성된 모듈형 아키텍처, 신뢰할 수 있는 성능을 보장하는 120개 이상의 종합 테스트가 있습니다.

시작하려면 npm install로 의존성을 설치하고 npm run dev로 개발 서버를 실행하면 됩니다. 이후 사용자는 튜토리얼을 따라가거나 라이브코딩을 시작할 수 있습니다.

논리 규칙은 소리가 언제 재생되는지를 결정합니다. 예를 들어, 킥 드럼은 매 비트마다, 스네어는 2와 4 비트에서, 하이햇은 매 8분 음표마다 재생됩니다.

Dogalog에는 타이밍, 무작위성, 음악 스케일, 논리 제어 및 악기 정의를 위한 함수가 포함되어 있습니다. 사용자는 유클리드 리듬과 멜로디를 생성하거나 쿨다운을 활용하여 곡 구조와 필을 구현할 수 있습니다.

개발 명령어는 애플리케이션을 빌드하고 테스트하며 미리보기를 제공하는 기능을 포함합니다.

기술 아키텍처로는 맞춤형 Prolog 엔진, 실시간 오디오 합성, 사용자 친화적인 인터페이스가 있으며, 최신 웹 브라우저를 지원하고 모바일과 데스크톱 모두에 적합하게 설계되었습니다.

사용자는 인터랙티브 튜토리얼, 완전한 참조 매뉴얼, 빠른 안내를 위한 치트 시트를 통해 문서에 접근할 수 있습니다.

Dogalog은 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

2026년부터 GitHub Actions의 가격 변경에 대한 내용이 다뤄지고 있습니다. 주요 내용은 서비스에 대한 요금 청구 방식이 조정되어 비용이 더 명확하고 예측 가능하게 된다는 점입니다. 이러한 변화는 다양한 사용 수준에 영향을 미치므로, 사용자들은 이 업데이트를 검토하여 자신의 프로젝트에 미칠 영향을 이해해야 합니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크를 방문하면 확인할 수 있습니다.

타원 곡선은 이론적 및 실용적 응용이 있는 수학적 객체로, 특히 암호학에서 중요한 역할을 합니다. 이들은 ( y² = x³ + ax + b )라는 방정식으로 정의되며, 여기서 변수는 특정 수학적 분야에서 나오며, 이는 곡선의 특성에 영향을 미칩니다.

타원 곡선의 정의는 특정 방정식을 만족하는 점들의 집합입니다. 곡선의 특성은 사용되는 숫자의 종류에 따라 달라지며, 이는 실수, 정수 또는 복소수일 수 있습니다.

이름과는 달리, 타원 곡선은 실제 타원이 아닙니다. 수학적 맥락에 따라 다양한 형태를 나타낼 수 있습니다.

형식적으로 타원 곡선은 매끄럽고, 프로젝트적 대수 곡선으로, 한 개의 제네러스(종수)를 가지며 특정 점(종종 무한대에서)을 포함합니다. 이는 점을 더하는 등의 연산을 가능하게 하는 특정 수학적 속성을 가지고 있음을 의미합니다.

타원 곡선은 암호학에서 매우 중요한 역할을 하며, 안전한 통신에 사용됩니다. 예를 들어, 비트코인에서는 안전한 거래를 위해 특정 타원 곡선이 사용됩니다.

결론적으로, 타원 곡선은 간단한 방정식과 복잡한 수학을 결합하여 현대 암호 시스템에 필수적인 요소가 됩니다.

"LLM 인터뷰 질문 및 답변 허브"는 대형 언어 모델(LLM)에 관한 100개 이상의 질문과 답변을 모은 자료입니다. 이 자료는 해당 분야의 인터뷰 준비에 도움을 주기 위해 만들어졌습니다.

주요 특징으로는 다양한 LLM의 아키텍처, 훈련, 추론, 최적화 기법 등을 다룬 인터뷰 질문이 포함되어 있습니다. 관련 자료로는 25개 이상의 기법을 제공하는 프롬프트 엔지니어링 기법 허브, LLM, 검색 보강 생성(RAG), 에이전트를 위한 120개 이상의 라이브러리를 분류한 LLM 엔지니어 툴킷, 그리고 카테고리별로 정리된 200개 이상의 서베이 논문 모음이 있습니다.

이 자료는 토큰화, 트랜스포머의 자기 주의 메커니즘, 추론 효율성, 미세 조정 전략 등 다양한 주제도 다루고 있습니다. 초보자와 고급 사용자 모두에게 유용한 자원으로 활용될 수 있습니다.

에밀 스텐스트롬은 JustHTML을 만드는 경험을 공유합니다. JustHTML은 Python 기반의 HTML5 파서로, html5lib의 모든 테스트를 통과했으며, 의존성이 없고 CSS 선택자 쿼리 API를 제공합니다. 이 프로젝트를 통해 그는 코딩 에이전트를 효과적으로 사용하는 방법을 배웠습니다.

처음에는 깨진 HTML5 코드를 파싱하는 복잡성을 과소평가했습니다. 특히 "입양 기관 알고리즘"은 매우 도전적이었습니다. 그는 기존 테스트가 있는 프로젝트를 선택하는 것이 코딩 에이전트가 진행 상황을 추적하는 데 유리하다는 것을 깨달았습니다.

개발 과정은 반복적이었으며, 기본 파서로 시작했지만 점차 개선되어 100% 테스트 커버리지를 달성했습니다. 이 과정에서 리팩토링과 버그 수정을 통해 발전했습니다. 그는 VS 코드와 GitHub Copilot의 에이전트 모드와 같은 도구를 사용하여 에이전트가 자율적으로 작업할 수 있도록 하면서도 자신은 고수준의 결정을 관리했습니다.

올바른 파싱을 달성한 후에는 성능이 주요 초점이 되었습니다. Rust로 일부를 다시 작성하는 등 파서를 빠르게 만들기 위한 시도를 했지만, 기존 옵션보다 여전히 느렸습니다. 결국 그는 프로젝트를 재시작하기로 결정했고, 이번에는 빠른 Rust 파서(html5ever)의 논리를 Python으로 포팅하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 이 새로운 반복에서도 속도 문제에 직면했습니다.

스텐스트롬은 성능 향상을 위해 프로파일링과 마이크로 최적화를 사용했으며, 엣지 케이스에 대한 강건성을 보장하기 위해 퍼저를 활용했습니다. 결국 JustHTML은 다른 라이브러리보다 테스트 커버리지가 뛰어난 강력한 파서로 자리 잡았습니다.

그는 코딩 에이전트와 작업할 때 명확한 목표 설정, 코드 리뷰, 적절한 감독의 균형이 중요하다고 강조합니다. 에이전트가 대부분의 코딩 작업을 처리하면서 빠른 진행이 있었지만, 그는 디자인 결정과 프로젝트 방향을 안내하는 데 중요한 역할을 했습니다.

Gemini 3 Flash에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 공식 문서 페이지에서 Gemini 3 Flash에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 개발자들이 Gemini 3 Flash를 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있는 블로그도 마련되어 있습니다. PDF 형식의 모델 카드가 제공되어 Gemini 3 Flash의 기능과 설계에 대한 통찰을 제공합니다. Search AI 모드에서 Gemini 3 Flash가 어떻게 작동하는지에 대한 정보도 전용 블로그에서 확인할 수 있습니다. 추가 자료와 정보는 DeepMind 웹사이트에서 찾아볼 수 있습니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크를 방문해 주시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Nimbalyst는 Claude Code와 함께 작업할 수 있도록 설계된 새로운 지역 도구로, 프로젝트와 맥락을 보다 효과적으로 관리할 수 있게 도와줍니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 통합 도구로 모든 프로젝트 맥락을 한 곳에서 사용할 수 있습니다. 둘째, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 Claude Code의 기능에 쉽게 접근할 수 있습니다. 셋째, WYSIWYG 마크다운 편집 기능을 제공하여 AI의 제안을 실시간으로 확인하며 마크다운을 작성하고 편집할 수 있습니다. 넷째, HTML 목업을 생성하고 주석을 달 수 있어 코딩을 위한 맥락으로 활용할 수 있습니다.

또한, 데이터 모델을 문서와 코드에서 구축하고 반복할 수 있으며, 이를 내보낼 수 있는 옵션도 제공합니다. 표준 마크다운 통합 기능을 통해 다이어그램, 텍스트, 표, 이미지를 결합하여 협업을 더 쉽게 할 수 있습니다. 세션 관리 기능을 통해 문서와 세션을 연결하고, 쉽게 찾아서 재개할 수 있으며, 여러 세션을 동시에 실행할 수 있습니다. 마지막으로, 모든 프로젝트 맥락에서 Claude Code를 사용하고 git 상태를 확인할 수 있는 코딩 지원 기능도 포함되어 있습니다.

현재 Nimbalyst는 베타 버전으로 무료로 제공되며, 사용자 피드백을 환영합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 다가오는 해에 대한 예측을 요청하고 있습니다. 다양한 분야에서 어떤 일이 일어날지에 대한 통찰이나 전망을 찾고 있습니다. 여기에는 트렌드, 사건, 변화 등이 포함됩니다.

저자는 마케팅 부서가 랜딩 페이지를 자주 변경하고자 할 때 팀이 겪는 어려움에 대해 이야기합니다. 이로 인해 엔지니어들에게 작업이 쌓이는 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 스타트업에서 사용자가 기술 지식 없이도 기존의 리액트 컴포넌트를 드래그 앤 드롭하여 페이지를 만들 수 있는 내부 도구를 개발했습니다. 이 도구는 나중에 오픈 소스로 공개된 Composify라는 이름을 가지고 있으며, 코드 없이 페이지를 만들 수 있는 빌더와 헤드리스 CMS의 중간 역할을 합니다. 다른 빌더들이 제공하는 컴포넌트에 제한되는 것과 달리, Composify는 사용자가 자신의 생산 컴포넌트를 직접 활용할 수 있도록 합니다. 현재도 개선이 필요한 문서와 기능이 있지만, 비개발자들이 기존 컴포넌트 라이브러리를 사용하여 페이지를 만드는 데 효과적으로 도움을 줍니다. 저자는 Composify에 대한 질문과 피드백을 환영합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

"인터뷰 코파일럿"이라는 AI 애플리케이션은 구직자들에게 다양한 도구를 제공합니다. 주요 기능으로는 이력서 도구가 있습니다. 이력서 작성기를 통해 사용자는 AI의 도움으로 이력서를 쉽게 만들 수 있으며, 이력서 검사기를 통해 작성한 이력서의 품질을 점검할 수 있습니다. 또한, 자기소개서 생성기를 이용해 효과적인 자기소개서를 작성할 수 있습니다.

지원 기능으로는 자동 지원 기능이 있어, 사용자가 원하는 직무에 쉽게 지원할 수 있게 도와줍니다. AI 모의 면접 기능을 통해 실제 면접을 대비할 수 있는 연습도 가능합니다.

경력 안내 서비스로는 AI 경력 코치와 링크드인 프로필 최적화 도구, 링크드인 이력서 작성기가 포함되어 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 경력을 효과적으로 관리하고 홍보할 수 있습니다.

면접 준비를 위해서는 다양한 유형의 일반 면접 질문이 분류된 질문 은행이 제공됩니다. 이를 통해 사용자는 면접에서 자주 묻는 질문들을 미리 준비할 수 있습니다.

또한, 가이드, 블로그 기사 등 다양한 지원 자료도 제공되어 구직자들에게 유용한 정보를 제공합니다.

텍스트에는 AWS CEO인 맷 가먼이 AI가 주니어 개발자를 대체해서는 안 되는 이유에 대한 의견도 포함되어 있습니다. 그는 주니어 개발자들이 AI 도구에 익숙하고 비용 효율적이며, 미래 인재 파이프라인을 유지하는 데 중요하다고 강조합니다. 가먼은 주니어 개발자들이 혁신에 중요한 역할을 하며, 기업들이 비용 최적화 과정에서 그들의 가치를 간과해서는 안 된다고 믿고 있습니다.

삼성은 2나노미터 공정으로 제작된 첫 번째 모바일 칩인 엑시노스 2600을 발표했습니다. 이 새로운 칩은 다가오는 갤럭시 S26 시리즈와 같은 고급 기기의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 10코어 ARM 기반 설계를 채택하여 CPU 성능이 최대 39% 향상되고 AI 처리 속도는 113% 빨라질 것으로 기대됩니다. 그래픽 성능도 크게 개선되어, GPU의 성능이 이전보다 두 배로 증가했습니다.

과거의 과열 문제를 해결하기 위해 삼성은 HPB(Heat Path Block)라는 새로운 열 관리 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 기기가 과도하게 사용될 때도 성능을 유지하는 데 도움을 줍니다.

애플은 2026년에 TSMC의 기술을 활용하여 자체 2나노미터 칩을 출시할 것으로 예상됩니다. 이 칩은 아이폰 18에 탑재될 A20을 포함하여 현재 모델보다 더 나은 성능과 에너지 효율성을 제공할 것입니다. 애플의 첫 번째 2나노미터 칩은 향후 맥에서도 사용될 가능성이 있습니다.

요약이 없습니다.

이 텍스트는 웹사이트용 댓글 시스템인 Disqus를 설정하는 코드가 포함되어 있습니다. 이 코드는 JavaScript가 활성화되었을 때 Disqus 댓글을 불러오는 스크립트를 포함하고 있습니다. 사용자에게 댓글을 보려면 JavaScript를 활성화하라는 메시지가 표시됩니다.

저자는 인터넷의 쇠퇴에 대한 불만을 표현하며, 초기 온라인 경험에 대한 향수를 회상합니다. 그들은 인터넷이 원래 약속했던 연결과 지식 접근의 가능성이 사라지고 있다고 주장합니다. 단순히 상황을 한탄하는 대신, 과거에서 영감을 받아 해결책을 제안합니다. 그 해결책은 웹링의 개념입니다.

웹링은 신뢰를 바탕으로 한 창작자들 사이의 공통 관심사를 공유하는 연결된 웹사이트들의 간단한 그룹이었습니다. 저자는 이 아이디어를 현대화하여 Ringspace라는 플랫폼을 만들 것을 제안합니다. Ringspace는 콘텐츠 제작자들 사이의 신뢰를 증진하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 명령어 기반 인터페이스와 브라우저 확장 기능을 사용하여 네트워크 내 웹사이트의 신원과 신뢰성을 검증합니다.

목표는 인터넷의 인간적인 요소를 되찾고 진정한 연결을 장려하는 것입니다. 저자는 Ringspace 개념에 대한 피드백을 요청하며, 이 아이디어의 창출에 인공지능이 개입되지 않았음을 강조하고, 커뮤니티의 참여를 통해 발전시키기를 권장합니다.

리눅스 버전의 Superluminal CPU 프로파일러는 성능 데이터를 수집하기 위해 eBPF(확장된 버클리 패킷 필터)를 사용합니다. 이로 인해 리눅스 커널에서 eBPF 맵, 특히 맵-인-맵 유형의 업데이트 처리 방식이 크게 개선되었습니다.

eBPF는 리눅스 커널 내에서 안전하게 사용자 정의 프로그램을 실행할 수 있게 해주는 기능으로, 특정 이벤트에 반응합니다. Superluminal은 이를 활용해 컨텍스트 스위치와 같은 성능 지표를 모니터링합니다.

eBPF 맵은 커널과 사용자 공간 간에 데이터를 교환하는 공유 메모리 구조입니다. Superluminal은 이러한 맵을 사용해 스택 백트레이스와 같은 성능 데이터를 전송합니다.

프로파일링 중에 bpf_map_update_elem 함수가 eBPF 맵을 업데이트할 때 지연이 발생하는 것을 발견했습니다. 이 함수는 이전 값에 대한 모든 참조가 제거될 때까지 차단되는 동기화 메커니즘인 synchronize_rcu로 인해 상당한 지연을 초래했습니다. 이로 인해 여러 스레드가 동시에 맵을 업데이트하려 할 때 성능 문제가 발생했습니다.

프로파일러를 프로파일링한 결과, 이러한 지연이 주로 차단 작업 때문이라는 것을 확인했습니다. 이 동기화는 데이터 무결성을 보장하는 데 필수적이지만 성능 측면에서는 지나치게 비용이 많이 들었습니다.

팀은 커널에 대한 변경 사항을 제안하고 구현하여 맵-인-맵 유형의 업데이트 처리 방식을 수정했습니다. 이로 인해 테스트에서 31배 더 빠른 속도를 기록했습니다. 이 변경 사항은 다가오는 리눅스 커널 릴리스(6.19)에 포함될 예정입니다.

이 프로파일링 작업은 Superluminal의 성능을 개선했을 뿐만 아니라 eBPF 기능을 향상시켜 리눅스 커뮤니티에도 기여했습니다. 이는 프로파일링에서 활성 상태와 대기 상태를 모두 포함한 철저한 성능 분석의 가치를 보여줍니다.

Go-Boot 프로젝트는 AMD64 플랫폼을 위해 설계된 유니커널인 TamaGo입니다. 이 프로젝트는 UEFI 셸과 운영 체제 로더를 구현하여 UEFI API와 상호작용하고 운영 체제를 로드할 수 있게 합니다.

주요 기능으로는 EFI 애플리케이션 실행, Linux 사용자 공간 API의 구성으로 Linux 커널 부팅, Windows UEFI 부트 매니저 시작 등이 있습니다. 향후 업데이트에서는 부팅 투명성이 추가될 예정입니다.

기본 기능은 UEFI 셸을 제공하며, 사용자는 EFI 이미지 로드, 파일 내용 표시, 운영 체제 부팅 등의 명령을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Linux를 부팅하는 명령은 linux \loader\entries\arch.conf입니다.

사용자는 TamaGo 컴파일러를 빌드하고 메모리 할당을 위한 IMAGE_BASE와 EFI 이미지 경로를 위한 DEFAULT_EFI_ENTRY와 같은 환경 변수를 설정하여 설치할 수 있습니다.

이 프로젝트는 UEFI 네트워킹을 지원하여 네트워크 관리 및 DNS 해석을 위한 명령을 사용할 수 있습니다.

Go-Boot 애플리케이션은 QEMU를 사용하여 에뮬레이션할 수 있으며, 이를 통해 테스트와 디버깅이 가능합니다.

클라우드 플랫폼인 Google Compute Engine을 위한 UEFI 부팅 이미지 생성에 대한 지침도 제공됩니다.

이 프로젝트는 BSD 스타일의 오픈 소스 라이선스 하에 배포됩니다. 더 많은 정보는 프로젝트의 GitHub 저장소인 go-boot에서 확인할 수 있습니다.

이 프로젝트는 JavaScript로 만든 이미지 차이 도구에서 시작되었지만, 속도를 개선하기 위해 핵심 부분을 Rust로 다시 작성했습니다. 이 새로운 버전은 단일 스레드 이미지 차이에 대한 가장 빠른 오픈 소스 도구로, 4K 이미지를 약 327밀리초에 처리합니다. 이전 도구인 odiff는 같은 작업을 1215밀리초에 수행했습니다. 새로운 바이너리 파일의 크기도 작아져 약 700KB로, 이전의 2MB에서 줄어들었습니다.

주요 개선점은 초기 분석(콜드 패스)을 더 스마트하게 만든 것입니다. 모든 픽셀을 확인하는 대신, 픽셀 블록을 스캔하여 차이가 있을 수 있는 "문제가 있는" 영역을 식별합니다. 그런 다음, 상세 분석(핫 패스)은 이러한 영역에만 적용되어 전체 프로세스를 빠르게 합니다. 이 도구는 효율적인 이미지 처리 라이브러리를 사용하며 다양한 하드웨어 최적화를 지원합니다. odiff와 동일한 인터페이스를 유지하면서도 원활하게 대체할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

Docker는 AI 에이전트를 만드는 과정을 간소화하는 새로운 도구를 도입했습니다. 이 도구는 개발자들이 AI 에이전트를 더 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 개발자들은 이 분야에서의 작업 속도를 더욱 높일 수 있게 되었습니다.