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저자는 AI 아트 모델에 대한 자신의 경험을 되돌아보며, 특히 구형 모델인 미드저니 v2와 최신 모델인 나노 바나나 프로(NBP)를 비교하고 있습니다. 처음에는 DALL-E의 창의성에 감탄했지만, 이제는 최신 모델들이 기술적으로 더 나은 이미지를 생성하더라도 예술적인 품질과 감정적인 깊이가 부족하다고 느끼고 있습니다.

저자는 구형 모델의 결과물이 항상 정확하지는 않지만, 감동적이고 아름다웠던 사례를 제시합니다. 반면 NBP의 결과물은 종종 무미건조하고 지나치게 문자 그대로 해석된다고 지적합니다. 저자는 초기 모델의 불완전함과 모호함이 더 상상력 있는 해석을 가능하게 했다고 주장하며, 최신 모델들은 너무 정확해져서 같은 추상적인 특성을 포착할 수 없다고 설명합니다.

결국 저자는 AI 아트가 창의적인 경계를 잃었다고 믿으며, AI가 생성한 예술의 더 비전통적이고 상상력이 풍부한 스타일로 돌아가야 한다고 촉구합니다.

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이 글에서는 대형 언어 모델(LLM)과 상호작용할 때 구조화된 출력을 사용하는 것의 단점을 다룹니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

구조화된 출력은 일반 텍스트 출력에 비해 응답의 품질이 낮아질 수 있습니다. 구조화된 출력을 사용할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제로는 데이터 추출 시 실수가 더 많아질 수 있고, 오류 모델링을 잘못 관리할 수 있으며, 추론 기술에 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 프롬프트 주입을 통해 데이터 유출의 위험이 있습니다.

예를 들어, 영수증에서 데이터를 추출하기 위해 구조화된 출력 API를 사용할 경우, 모델이 바나나의 수량을 잘못 인식하는 사례가 있습니다. 반면, 일반 완성 API를 사용하면 정확한 수량을 얻을 수 있습니다.

구조화된 출력은 LLM이 오류에 대응하는 방식을 제한할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 관련 없는 이미지를 제출할 경우(예: 코끼리), 구조화된 형식은 LLM이 오류를 인정하는 대신 의미 없는 응답을 하도록 강요할 수 있습니다.

구조화된 출력은 LLM의 문제 해결 능력을 방해합니다. 특정 형식의 요구는 모델이 깊이 있는 응답을 제공하는 데 방해가 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 LLM의 출력을 미리 정의된 구조에 맞추도록 제한하여, 모델이 제약을 벗어난 내용을 제공하고 싶을 때 잘못된 응답을 초래할 수 있습니다.

따라서 구조화된 출력을 강요하기보다는 LLM이 보다 자연스럽고 자유로운 방식으로 응답할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 이러한 접근은 응답 품질을 유지하고 오류 처리 및 추론을 더 잘 할 수 있게 합니다. 구조화된 출력은 형식의 일관성 때문에 매력적으로 보일 수 있지만, 응답의 품질을 저하시킬 수 있으므로 자유로운 형식의 출력을 분석하는 것이 더 효과적입니다.

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팀 페리스는 2007년 그의 책 주 4시간 근무 출간 이후 유명해진 경험을 돌아봅니다. 처음에는 유명해지는 것이 과거의 자기혐오로 인해 생긴 공허함을 채워줄 것이라고 믿으며 이를 갈망했습니다. 그러나 그는 유명해지는 것의 복잡성과 어려움을 빠르게 깨달았습니다.

그는 친구 제임스의 비극적인 이야기를 공유하며 유명세의 어두운 면과 그로 인해 생길 수 있는 압박감을 설명합니다. 페리스는 유명세가 소중한 친구를 만나고 좋은 대의를 지원하는 등 큰 기회를 가져다줄 수 있지만, 동시에 위협과 원치 않는 관심 같은 심각한 위험도 동반한다는 점을 강조합니다.

그는 청중의 규모를 부족, 마을, 도시의 세 그룹으로 나누고, 청중이 많아질수록 스토커나 죽음의 위협 같은 부정적인 경험을 겪을 가능성도 증가한다고 설명합니다. 유명세는 개인의 안전에 대한 지속적인 경계를 요구하게 만들 수 있다고 경고합니다.

마지막으로 그는 유명세가 이점을 제공할 수 있지만, 그 잠재적인 단점을 고려하고 대중의 주목에서 진정으로 원하는 것이 무엇인지 명확히 이해하는 것이 중요하다고 말합니다. 결국 그는 유명해지고자 하는 이들에게 비용과 잠재적인 보상을 신중하게 따져보라고 조언합니다.

제럴드 와인버그는 문제를 현재 상황과 원하는 상황 사이의 간격으로 정의합니다. 문제를 해결하는 방법은 세 가지가 있습니다.

첫 번째는 세상을 변화시키는 것입니다. 원하는 결과를 향해 노력하는 것이죠. 두 번째는 인식을 변화시키는 것입니다. 현재 상황을 바라보는 방식을 조정하면, 목표에 더 가까운 상황일 수 있습니다. 세 번째는 원하는 상태를 변화시키는 것입니다. 달성 가능한 목표로 변경하면 문제를 간소화할 수 있습니다.

인식이나 원하는 상태를 변화시키는 것이 문제를 회피하는 것처럼 보일 수 있지만, 종종 더 나은 해결책으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 완벽한 제품을 즉시 목표로 삼기보다는, 중요한 요소에 집중하여 큰 가치를 제공하는 것이 좋습니다.

많은 사람들이 이러한 선택을 하는 데 어려움을 겪는 이유는 대가에 대한 이해 부족과 높은 기준을 충족해야 한다는 압박감 때문입니다. 창업자와 제품 관리자들은 이러한 딜레마에 자주 직면하며, 모든 문제를 한 번에 해결하려고 하기보다는 가장 중요한 문제를 우선시하는 방법을 배워야 합니다. 덜 중요한 문제에 대해 '아니오'라고 말하는 것이 더 효과적인 문제 해결로 이어질 수 있습니다.

Jmail의 제작자인 루크는 라이리 월즈와 친구들과 함께 DOJ의 "엡스타인 파일" 발표 이후 앱을 개선하기 위해 협력했습니다. 그는 모든 이에게 질문을 해달라고 초대하고 있습니다.

안나의 아카이브라는 그룹이 스포티파이의 음악과 메타데이터를 대규모로 백업하는 데 성공했습니다. 이 백업은 약 300테라바이트에 달하며, 2억 5천 6백만 곡의 트랙과 1억 8천 6백만 개의 고유 ISRC 코드가 포함된 세계 최대의 공개 음악 메타데이터 데이터베이스를 포함합니다. 이들의 목표는 누구나 쉽게 공유하고 복제할 수 있는 개방형 "보존 아카이브"를 만드는 것입니다.

백업의 세부 사항으로는, 아카이브에는 8천 6백만 개의 음악 파일이 포함되어 있으며, 이는 스포티파이에서의 모든 청취의 약 99.6%를 차지합니다. 데이터는 토렌트 형식으로 배포되어 보존이 용이합니다. 음악은 일반적으로 잘 보존되지만, 기존의 노력은 주로 인기 아티스트와 고품질 파일에 집중되어 있어 덜 알려진 트랙은 아카이브되지 않는 경우가 많았습니다. 새로운 아카이브는 이러한 공백을 메우는 것을 목표로 하고 있습니다.

데이터 품질에 있어, 인기 있는 트랙은 원본 오디오 품질이 유지됩니다. 덜 알려진 트랙은 낮은 품질로 재인코딩될 수 있지만, 그 본질을 보존하는 데 중점을 두고 있습니다. 백업은 그들의 토렌트 페이지에서 단계적으로 공개될 예정이며, 메타데이터, 음악 파일, 앨범 아트 등 다양한 자료가 포함됩니다. 또한, 이들은 아카이브를 유지하고 자연재해나 예산 삭감과 같은 잠재적 위협으로부터 음악 유산을 보호하기 위해 기부와 토렌트 시딩을 권장하고 있습니다.

안나의 아카이브의 이 이니셔티브는 전 세계 음악 문화의 보존을 위한 중요한 발걸음을 의미합니다.

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2025년 12월 12일, UCSF에서 발표된 연구에 따르면 유방암 검진을 위한 새로운 개선된 방법이 발견되었습니다.

이 글에서는 인공지능(AI)이 긴 작업을 완료하는 능력을 평가하는 방법에 대해 다룹니다. 특히, AI의 성능을 평가하기 위한 방법과 기준에 중점을 두고 있습니다. 긴 프로젝트나 과제를 처리하는 데 있어 AI가 얼마나 효과적으로 작업을 수행하는지를 평가하는 다양한 접근 방식이 소개됩니다. 이러한 평가 기준은 AI의 효율성과 정확성을 판단하는 데 중요한 역할을 합니다.

RenderCV는 이력서를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 도구입니다. Word에서 레이아웃 문제를 해결하거나 LaTeX의 복잡함을 다루는 대신, 모든 내용과 디자인 설정을 포함하는 단일 YAML 파일로 작업할 수 있도록 만들었습니다. 단 한 명령어인 rendercv render cv.yaml을 실행하면 잘 정리된 PDF 파일을 생성할 수 있습니다.

주요 기능으로는 첫째, 이력서가 일반 텍스트 형식으로 되어 있어 쉽게 추적하고 업데이트할 수 있는 버전 관리 기능이 있습니다. 둘째, ChatGPT와 같은 AI 도구와 쉽게 상호작용하여 특정 직무에 맞게 이력서를 맞춤 설정할 수 있는 LLM 호환성이 있습니다. 셋째, 도구는 정확한 정렬과 간격을 보장하는 완벽한 타이포그래피를 제공합니다. 넷째, YAML 파일에서 직접 여백, 글꼴, 색상을 사용자 정의할 수 있는 디자인 유연성이 있습니다. 마지막으로, 자동 완성과 편집기 내 안내를 위한 JSON 스키마가 포함된 유용한 문서도 제공됩니다.

RenderCV는 2년 이상 신뢰할 수 있는 도구로, 수천 명의 사용자와 광범위한 테스트를 거쳤습니다. 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 문서도 이용할 수 있습니다. 또한, Python 프로젝트 유지 관리에 대한 통찰도 학습 자료로 공유했습니다.

C# 14에서는 field라는 새로운 키워드가 도입되어 클래스의 속성 정의를 간소화하고 불필요한 코드를 줄여줍니다. 전통적으로 속성을 정의할 때는 추가적인 로직을 위해 수동으로 백킹 필드를 만들어야 했지만, 이 새로운 키워드는 자동 구현 속성의 간단함을 유지하면서도 사용자 정의 로직을 가능하게 합니다.

C#에서 속성은 데이터 접근을 캡슐화하여 getter와 setter 메서드를 통해 데이터를 관리할 수 있게 해줍니다. 이전 버전의 C#에서는 수동으로 백킹 필드를 만들어야 했지만, C# 3.0에서는 자동 구현 속성이 도입되어 이 과정을 간소화했습니다.

field 키워드는 수동 백킹 필드의 장점과 자동 구현 속성의 편리함을 결합합니다. 이를 통해 속성의 setter와 getter에서 사용자 정의 로직을 사용할 수 있으며, 별도의 백킹 필드를 명시적으로 만들 필요가 없습니다.

이 키워드를 사용할 때 컴파일러는 자동으로 비공식 백킹 필드를 생성합니다. 이 필드는 자동 구현 속성과 유사하게 관리되므로 코드가 더 깔끔해집니다.

하지만 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 첫째, 리플렉션을 사용하여 비공식 필드에 접근할 경우, field 키워드로 전환할 때 생성된 필드 이름이 변경되어 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 Entity Framework나 AutoMapper와 같이 필드 이름에 의존하는 라이브러리에 영향을 줄 수 있습니다. 둘째, field 키워드는 속성 접근자 내에서만 접근 가능하므로 메서드에서 직접 수정하는 것이 복잡해질 수 있습니다. 셋째, field 키드를 사용할 때는 속성에 속성을 적용하는 방식이 달라져야 합니다.

또한, 클래스 멤버의 이름이 'field'인 경우, field 키워드를 사용할 때 컴파일러 경고가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 this.field 또는 @field를 사용하여 해결할 수 있습니다.

결론적으로, field 키워드는 코드의 가독성을 높이고 장황함을 줄여주면서 사용자 정의 속성 로직을 가능하게 합니다. 그러나 개발자들은 특히 레거시 코드나 리플렉션 기반 라이브러리를 다룰 때 주의 깊게 테스트해야 합니다. C# 14의 field 키워드는 더 깔끔하고 효율적인 속성 정의를 위한 강력한 기능이지만, 구현 시 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 인지해야 합니다.

PostgreSQL 데이터베이스를 직접 호스팅하는 것은 신뢰성과 전담 엔지니어 지원의 필요성 때문에 어려운 일처럼 보일 수 있습니다. 그러나 많은 클라우드 서비스는 수정된 오픈 소스 Postgres 버전을 운영하고 있습니다. 저자는 2년 동안 큰 문제 없이 Postgres를 성공적으로 직접 호스팅한 경험을 공유하며, 관리형 서비스보다 비용이 저렴하고 신뢰성도 동일하다고 강조합니다.

과거에는 대부분의 기업이 자체 데이터베이스를 운영했으나, 아마존 RDS와 같은 클라우드 서비스가 등장하면서 관리의 용이성을 제공하는 대신 높은 비용을 요구하게 되었습니다. 관리형 서비스의 가격이 상승함에 따라, 다시 직접 호스팅이 매력적인 선택이 되고 있습니다.

저자는 직접 호스팅이 성능 조정과 제어를 더 잘 할 수 있게 해준다고 강조합니다. 직접 호스팅에 관련된 주요 운영 작업은 예상보다 관리하기 쉽고 시간도 덜 소모된다고 설명합니다. 그러나 초보자나 전문 데이터베이스 엔지니어가 필요한 대규모 기업에는 직접 호스팅이 이상적이지 않을 수 있다고 조언합니다.

직접 호스팅 시 고려해야 할 주요 사항으로는 메모리 한계 설정, 연결 관리, 속도를 위한 저장소 최적화, 내구성을 위한 Write-Ahead Logging 설정 등이 있습니다. 저자는 현재 클라우드 비용이 월 200달러를 초과하는 팀에게는 직접 호스팅이 현명한 선택이 될 수 있다고 결론짓습니다. 관리형 서비스가 실제 가치를 제공하는 부분과 비용이 높은 부분에서 직접 호스팅을 결합하는 하이브리드 접근 방식이 데이터베이스 관리의 미래가 될 가능성이 높습니다.

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골웨이 출신의 아일랜드인 디아르무이드 얼리는 최근 라스베이거스에서 열린 2025 마이크로소프트 엑셀 세계 챔피언십에서 우승하며 5,000달러의 상금과 함께 타이틀을 차지했습니다. 그는 "엑셀 스프레드시트의 레브론 제임스"로 알려져 있으며, 256명의 참가자가 경쟁한 이 대회에서 3회 챔피언인 앤드류 응아이를 이겼습니다.

이번 대회는 일반적으로 사무용 도구로 알려진 엑셀을 흥미로운 e스포츠로 탈바꿈시켰습니다. 관중과 해설자가 함께하는 생동감 넘치는 분위기 속에서 진행되었습니다. 참가자들은 제한된 시간 내에 문제를 해결해야 했고, 뒤처질 경우 5분마다 탈락하는 방식이었습니다. 뉴욕에서 금융 사업을 운영하는 디아르무이드는 결승전을 긴장감 넘치고 짜릿한 경험으로 묘사하며, 집에서의 차분한 연습과 경기장 내 혼란스러운 분위기를 대조적으로 설명했습니다.

엑셀 e스포츠는 재무 관련 문제뿐만 아니라 다양한 문제 해결 과제를 포함하도록 발전했습니다. 디아르무이드의 성공은 새로운 고객들의 관심을 끌었고, 그는 자신의 전문 지식을 공유하는 유튜브 채널도 운영하고 있습니다. 그는 이 스포츠를 둘러싼 커뮤니티를 즐기며, 계속해서 성장하고 새로운 사람들을 환영하는 분위기를 느끼고 있습니다.

크리스찬 크리티코스는 J.R.R. 톨킨의 최근에 출간된 작품 보바디움 조각들에 대해 이야기합니다. 이 작품은 사회가 자동차에 집착하는 모습을 풍자한 완전한 형태의 작품입니다. 원래 1960년대에 쓰였지만 지금까지 출판되지 않았던 이 이야기는, 자동차로 인한 오염으로 스스로를 파괴한 사회의 유적을 연구하는 미래의 고고학자들의 시각을 통해 현대 문명을 비판합니다.

이 글은 톨킨의 유머와 분노를 강조하며, 교통 혼잡과 같은 현대의 문제들을 신화적인 방식으로 표현해 이들이 얼마나 부조리한지를 보여줍니다. 책에는 크리스토퍼 톨킨의 주석과 같은 보충 자료도 포함되어 있어, 독자가 내용을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.

톨킨은 자동차에 대한 경멸을 다른 작품들과 연결지어 볼 수 있습니다. 예를 들어, 반지의 제왕에서는 산업화와 환경 파괴를 비판합니다. 그는 자동차와 같은 물질적 소유물에 대한 사회의 숭배가 영적 가치를 대체하고 있다고 믿었습니다.

이 논의는 톨킨의 비판을 그가 살았던 옥스포드의 교통 문제와 연결짓습니다. 현재의 혼잡 통제 제안은 도시 계획과 환경 파괴에 대한 톨킨의 우려와 공감대를 형성하며, 그가 현대의 대책을 지지했을 가능성을 시사합니다. 그러나 그는 아마도 더 단순한 시절로의 회귀를 선호했을 것입니다.

결국 보바디움 조각들은 인류와 기술, 환경의 관계에 대한 중요한 성찰을 제공하며, 통제되지 않은 발전의 잠재적 결과에 대해 경고합니다.

한 주니어 개발자가 국가 철도 회사인 BDZ의 공공 API 부족과 오래된 지도 인터페이스 문제를 해결하기 위해 사이드 프로젝트를 만들었습니다. 이 프로젝트는 더 나은 경로 정보를 제공하여 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 개발자는 자신의 작업 과정을 기록했으며, 피드백이나 개선 제안을 받고자 합니다. 자세한 내용은 그들의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

잉카 문명은 유럽의 정복 이전에 남미에서 번성하며 인상적인 석조 건축으로 유명했습니다. 이 문명은 인구가 천만 명을 넘었고, 1500년대 스페인 기록자들은 그들의 뛰어난 석공 기술을 문서화하여 잉카가 어떻게 건축물을 세웠는지에 대한 통찰을 제공했습니다.

최근 연구는 이러한 역사적 기록과 페루의 30개 이상의 잉카 유적지에서 발견된 물리적 증거를 결합하여 그들의 건축 방법에 대한 더 명확한 그림을 제시하고 있습니다. 여기에는 돌을 채굴하고, 운반하며, 형태를 만들고, 서로 맞추는 과정이 포함됩니다.

스페인 기록에 따르면 잉카 석공들은 스페인 정복 이후에도 계속 작업을 이어갔으며, 이를 "네오 잉카"라는 스타일로 식민지 건물에 기여했습니다. 페드로 시에사 데 레온과 같은 기록자들은 무거운 돌을 정밀하게 결합하는 그들의 기술을 묘사하며 높은 수준의 장인 정신을 보여주었습니다.

잉카 사람들은 또한 매우 철저한 기록 보관자였으며, '키푸'라는 매듭이 있는 끈 시스템을 사용하여 그들의 기념비적인 프로젝트에 필요한 노동력과 자원을 추적했습니다. 그들은 태양의 사원과 사크사이와만 요새와 같은 중요한 구조물을 세웠으며, 숙련된 건축가와 석공들이 이끌었습니다.

스페인 기록과 현대의 연대 측정 방법을 비교한 연구는 이러한 구조물이 잉카에 의해 건설되었음을 확인해 주며, 이전 문명에 의해 세워진 것이 아님을 보여줍니다. 최대 200톤에 달하는 거대한 돌을 이동하는 방법은 현대 기계가 아닌 많은 작업자들의 협력에 의존했습니다.

잉카의 석조 기술에 대한 이해는 그들의 정교한 공학 및 조직 능력을 드러내며, 그들의 기념비적인 건축물에 대한 신화와 대안 역사들을 불식시킵니다.

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www.historytoday.com 웹사이트에 연결하려고 할 때 502 Bad Gateway 오류가 발생했습니다. 연결이 실패했으며, 오류 메시지에는 IP 주소와 사용된 네트워크에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

2025년 12월, 저자는 OpenSCAD라는 코딩 기반 CAD 도구를 사용하여 간단한 배터리 홀더를 디자인한 경험을 공유했습니다. 이전에는 Autodesk Fusion에서 비슷한 디자인을 만들었지만, 학습 목적으로 OpenSCAD를 탐색하고 싶었습니다.

배터리 홀더 디자인은 간단하며, 몇 가지 변수(예: 행과 열의 수)를 조정하여 크기와 유형을 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 코드는 배터리를 위한 컷아웃이 있는 박스를 생성하여 비싼 소프트웨어 없이도 쉽게 인쇄할 수 있게 합니다.

저자는 OpenSCAD가 간단한 디자인에 유용하다고 느꼈으며, 특히 스페이서나 기하학적 형태와 같은 아이템에 적합하다고 언급했습니다. 다만, 특정 코딩 기능을 루프 안에서 사용하는 것에 대해 약간의 혼란이 있었다고 합니다. 전반적으로 이 과정은 즐겁고 효율적이었다고 평가했습니다.

이 글에서는 디자인과 개발에서 모달의 과도한 사용에 대해 논의하며, 그 부정적인 측면을 강조합니다. 모달은 특히 작은 화면에서 방해가 되고 혼란을 줄 수 있으며, 사용자가 쉽게 벗어나기 어렵습니다. 이로 인해 사용자 경험에 불필요한 복잡성을 더하게 됩니다.

모달 대신 고려할 수 있는 대안으로는 비모달 대화상자가 있습니다. 이는 사용자를 차단하지 않는 비판적인 상호작용에 적합합니다. 또한 페이지 내에서 정보를 직접 제공하는 인라인 콘텐츠, 방해가 적은 상호작용을 위한 아코디언, 툴바, 툴팁 같은 확장 요소, 특정 작업을 위해 별도의 페이지로 사용자를 안내하는 방법, 그리고 확인 모달 대신 사용자가 빠르게 행동을 되돌릴 수 있는 실행 취소 옵션이 있습니다.

모달을 꼭 사용해야 한다면 몇 가지 원칙을 지켜야 합니다. 첫째, 사용자가 쉽게 닫을 수 있어야 합니다. 둘째, 하나의 명확한 작업에 집중해야 합니다. 셋째, 내용을 간결하게 유지해야 합니다. 넷째, 모든 사용자가 접근할 수 있도록 해야 합니다. 마지막으로, 복잡한 디자인은 피하고 중첩되거나 다단계 모달을 만들지 않으며 마케팅 모달도 생략해야 합니다.

마지막으로, 모달 사용의 필요성에 대해 항상 질문해야 합니다. “왜 이건 모달이어야 하는가?”

2025년 12월, 저자는 Raspberry Pi 5에 연결된 AMD, Intel, Nvidia 그래픽 카드의 성능을 조사했습니다. Raspberry Pi는 PCIe Gen 3 대역폭이 제한적이지만, 저자는 미디어 트랜스코딩, 그래픽 렌더링, AI 성능, 다중 GPU 애플리케이션 등 다양한 작업을 테스트했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 성능 비교에서 Raspberry Pi는 특정 작업에서 현대 PC와 경쟁할 수 있으며, 최대 성능의 일부를 희생하면서도 효율성을 유지합니다. 둘째, 비용 효율성 측면에서 Raspberry Pi 설정은 350-400달러인 반면, 비슷한 Intel PC 설정은 1500-2000달러에 달합니다. Raspberry Pi는 대기 상태에서 4-5W의 전력을 소모하는 반면, PC는 30W를 사용합니다.

셋째, 트랜스코딩과 렌더링에서 PC는 더 나은 대역폭 덕분에 원시 비디오 트랜스코딩에서 Raspberry Pi보다 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 Raspberry Pi는 많은 실제 트랜스코딩 작업에 충분했으며, 구형 GPU를 사용한 3D 렌더링 테스트에서도 좋은 성과를 냈습니다. 넷째, AI 성능에서는 Raspberry Pi가 중간 크기의 AI 모델에 대해 PC와 비슷한 성능을 보였으며, 종종 토큰 처리에서 더 효율적이었습니다.

마지막으로, 외부 PCIe 스위치를 사용하면 Raspberry Pi에서 듀얼 GPU 설정이 가능했지만, 성능은 단일 대형 GPU를 초과하지 않았습니다. 전반적으로 PC가 원시 성능에서는 더 뛰어나지만, Raspberry Pi는 특히 효율성과 비용을 중시하는 사용자에게 매력적인 대안을 제공합니다. 이번 탐구는 Raspberry Pi의 한계와 GPU 컴퓨팅에서의 가능성에 대한 호기심에서 시작되었습니다.

새로운 수학적 틀이 시뮬레이션 가설에 대한 논의를 변화시켰습니다. 이 가설은 우리의 현실이 더 발전된 문명에 의해 만들어진 시뮬레이션일 수 있다는 주장을 담고 있습니다. 새로운 접근 방식은 이 주제에 대한 신선한 통찰과 관점을 제공하여, 가설의 의미를 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다.

저자는 최신 Gemini 모델을 활용해 재미있는 프로젝트를 만들었습니다. 사용자 이름을 입력하면 2025년의 Hacker News(HN) 활동을 기반으로 한 생성된 농담과 통계를 받을 수 있습니다. 또한 2035년의 개인화된 HN 첫 페이지와 xkcd 스타일의 만화도 제공되어, 여러분의 HN 페르소나를 표현합니다.

이 프로젝트는 재미있는 결과를 만들어내는 고급 모델을 사용합니다. 제공된 링크를 통해 다양한 사용자들의 예시를 확인할 수 있습니다. 저자는 다른 사람들도 이 프로젝트를 시도해보고 결과를 공유해보기를 권장합니다. 즐거운 연휴 되세요!

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Cyble Inc.는 정부 계약업체인 Flock에 대한 비판을 잠재우기 위해 Cloudflare에 허위 신고를 하여 정부 관련 정보를 게시하는 웹사이트를 차단하려 했다는 혐의를 받고 있습니다. Cyble은 해당 웹사이트가 피싱과 상표 침해에 연루되어 있다고 주장했지만, 실제 문제는 Flock의 감시 관행에 대한 웹사이트의 투명성에 있는 것으로 보입니다.

Cloudflare는 정보가 공개적으로 이용 가능하다는 증거를 요구했지만, 웹사이트 소유자는 이것이 자신의 작업을 방해하기 위한 전술에 불과하다고 믿고 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고, 웹사이트는 다른 호스트로 성공적으로 이전되었으며, 소유자는 Flock의 행동을 폭로하고 책임을 촉구하는 데 계속 전념하고 있습니다.

제로 설정은 사용하기 간편하며 Dockerfile이나 docker-compose.yml과 직접 작동합니다. 복잡한 YAML 파이프라인이 필요하지 않습니다.

2019년과 2020년 사이에 캥거루 섬에서 발생한 대규모 산불 이후, 연구자들은 150개 이상의 새로운 동굴을 발견했습니다. 그 중에는 인상적인 피닉스 동굴도 포함되어 있습니다. 이 산불로 섬의 거의 절반이 파괴되고 두 명이 사망했으며, 두꺼운 식생이 제거되면서 과학자들이 항공 이미지를 활용해 잠재적인 동굴 위치를 찾을 수 있었습니다.

동굴 탐험가들은 열정과 호기심을 가지고 새롭게 드러난 동굴 입구로 들어가 아름다운 석회암 지형과 독특한 생태계를 발견했습니다. 그 중에는 동굴 생활에 적응한 맹인 흰색 거미와 같은 이전에 기록되지 않은 종들도 포함되어 있습니다.

이 동굴들은 약 100만에서 200만 년의 역사를 가지고 있으며, 그 지질 구조를 통해 과거의 기후 조건에 대한 통찰을 제공합니다. 일부 동굴은 대중에게 개방되어 있지만, 많은 새로운 장소는 그 섬세한 환경을 보호하기 위해 손대지 않은 상태로 남아 있습니다.

산불로 인한 파괴에도 불구하고, 캥거루 섬의 자연은 회복되고 있으며, 야생 동물들이 다시 돌아오고 경관이 재생되고 있습니다. 동굴 발견은 신화 속의 불사조가 재에서 다시 태어나는 것처럼 희망과 재생의 상징을 제공합니다.

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이 글에서는 전 세계의 기념 벤치를 기록하는 웹사이트인 OpenBenches 프로젝트에 사람들이 댓글을 남기는 이유를 다룹니다. 이 프로젝트는 저자와 그의 아내가 8년 동안 운영해왔으며, 사용자들이 벤치와 그 위에 있는 명판의 사진을 업로드할 수 있도록 하고 있습니다. 각 벤치에는 댓글란이 있는데, 처음에는 수정이나 업데이트를 위한 용도로 사용될 것으로 예상되었습니다. 하지만 실제로는 그와는 많이 다릅니다.

대신 사용자들은 다양한 감정이 담긴 댓글을 남깁니다. 이러한 댓글은 몇 가지 카테고리로 나눌 수 있습니다. 첫째, 기념된 사람에 대한 추가 정보를 요청하는 댓글이 있습니다. 둘째, 벤치에 앉았던 방문객들의 개인적인 반성이 담긴 댓글이 있습니다. 셋째, 벤치의 존재에 대한 감사의 표현이 있습니다. 넷째, 상실과 기억에 대한 감정적인 반응이 포함되어 있습니다.

전반적으로 이 댓글들은 사랑과 상실이라는 공통된 감정을 통해 연결되는 사람들의 공동체를 드러냅니다. 이는 기억과 연결에 대한 인간의 본능적인 욕구를 강조합니다.

최근 블로그 포스트에서 케이트 W.는 "징글벨(배트맨 냄새)"이라는 학교 운동장 노래의 다양한 버전과 지역별 차이에 대해 탐구했습니다. 특히 영국과 북미의 차이를 살펴보았으며, 그녀는 소셜 미디어 팔로워들에게 의견을 구해 다양한 가사를 수집했습니다. 이를 통해 노래의 "진화 나무"를 보여주는 결과를 얻었습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 지역적 변형이 있습니다. 북미 버전에서는 "로빈이 알을 낳았다"는 구절이 자주 등장하는 반면, 영국 버전에서는 "로빈이 날아갔다"고 표현됩니다. 미국 버전은 더 일관되고 밀집된 경향이 있는 반면, 영국 버전은 더 다양한 형태를 보입니다.

둘째, 문화적 영향이 있습니다. 북미에서 이 노래의 인기는 "심슨 가족"에 등장한 것과 관련이 있을 수 있으며, 이로 인해 이 버전이 그곳에서 시작되었다고 믿는 사람들도 있습니다. 그러나 비슷한 가사가 이전에도 존재했다는 보고가 있습니다.

셋째, 등장인물 언급이 다릅니다. 미국 버전은 주로 조커와 배트모빌 같은 배트맨 캐릭터를 언급하는 반면, 영국 버전은 산타클로스와 원더우먼 등 다양한 캐릭터를 포함합니다.

넷째, 지역적 특색이 있습니다. 영국 버전은 특정 고속도로를 언급하며 노래를 지역화하는 경향이 있지만, 미국 버전에서는 이러한 특징이 없습니다.

다섯째, 시간이 지남에 따라 진화합니다. 케이트는 대중 매체가 어린이들의 기억 속에서 이전 버전을 덮어쓰게 되어 특정 구절이 북미에서 더 두드러지게 되었을 것이라고 추측합니다.

여섯째, 살아있는 화석으로서의 버전도 언급됩니다. 그녀는 배트맨이 없는 더 간단한 형태의 노래가 존재한다고 말하며, 이러한 오래된 형태가 여전히 존재하지만 덜 일반적이라고 설명합니다.

전반적으로 이 포스트는 민속이 문화와 세대를 넘어 어떻게 진화하고 다양해지는지를 강조하며, "모두가 배트맨이 냄새난다고 동의한다"는 점을 상기시킵니다.

Taper는 macOS에서 네트워크 품질을 실시간으로 조정할 수 있는 도구입니다. 이 도구는 네트워크 속도 조절을 위한 로컬 HTTP 프록시, 네트워크 설정을 제어할 수 있는 REST API, 그리고 원격 제어를 위한 Chrome 확장 프로그램을 포함하고 있습니다.

Taper의 주요 용도는 다음과 같습니다. 불안정한 Wi-Fi 연결을 시뮬레이션하여 통화를 테스트하거나, 낮은 대역폭에서 사용자 인터페이스 성능을 확인하고, 비디오 스트리밍 문제를 디버깅하며, 연결 관련 버그를 재현하는 데 사용됩니다.

설치 방법은 여러 가지가 있습니다. 첫 번째로, Homebrew를 사용하는 방법이 추천됩니다. 터미널에서 brew tap harrylincoln/taper와 brew install taper 명령어를 실행하면 됩니다. 두 번째 방법은 수동으로 바이너리를 다운로드하거나 Go를 사용해 로컬에서 빌드하는 것입니다. 마지막으로, 소스에서 직접 실행하려면 go run ./cmd/taper 명령어를 사용하면 됩니다.

Taper를 시작하려면 taper 명령어를 실행하면 됩니다. 그러면 프록시와 API가 실행 중임을 나타내는 출력이 나타납니다. Mac의 트래픽을 프록시를 통해 라우팅하려면 먼저 네트워크 서비스 이름을 확인해야 합니다. networksetup -listallnetworkservices 명령어를 사용해 이름을 찾은 후, HTTP와 HTTPS 프록시를 설정합니다. 이를 위해 networksetup -setwebproxy "Wi-Fi" 127.0.0.1 8807와 networksetup -setsecurewebproxy "Wi-Fi" 127.0.0.1 8807 명령어를 사용합니다. 나중에 프록시를 끄려면 networksetup -setwebproxystate "Wi-Fi" off와 networksetup -setsecurewebproxystate "Wi-Fi" off 명령어를 사용하면 됩니다.

Chrome 확장 프로그램을 사용하면 터미널 명령어 없이 슬라이더를 통해 품질 수준(1-10)을 조정하고, 버튼으로 빠르게 설정을 변경할 수 있습니다. 키보드 단축키를 이용해 쉽게 수준을 변경할 수 있는 기능도 제공됩니다.

Taper는 다양한 지연 시간과 대역폭 수준을 가진 사용자 정의 가능한 프로필을 제공합니다. 이 프로필은 "완전함"(레벨 10)에서 "형편없음"(레벨 1)까지 다양합니다.

테스트를 위해 API 명령어를 사용해 상태를 확인하거나 수준을 변경할 수 있습니다. curl 명령어를 사용해 프록시가 성능에 미치는 영향을 테스트할 수 있습니다.

Taper는 MIT 라이선스 또는 유사한 조건으로 라이선스가 부여됩니다.

클레어 옵스큐르: 익스페디션 33는 샌드폴 인터랙티브가 개발한 RPG로, 최근 인디 게임 어워드에서 올해의 게임 상을 수상했습니다. 그러나 몇 시간 후, 이 게임이 AI로 생성된 아트를 사용했다는 이유로 상이 취소되었습니다. 이는 게임이 노미네이션 당시 AI를 사용하지 않았다고 주장한 것과 모순되는 상황입니다. 인디 게임 어워드는 샌드폴이 시상식 당일 AI 사용을 확인한 후 올해의 게임 상과 데뷔 게임 상 모두가 취소되었다고 발표했습니다.

이로 인해 상은 재배분되었습니다. 블루 프린스가 올해의 게임 상을, 소리 우리는 닫혔습니다가 데뷔 게임 상의 수상자로 선정되었습니다. 이번 사건은 게임 개발에서 AI 사용에 대한 상의 커뮤니티의 엄격한 입장을 드러냅니다. 새로운 수상자들의 수상 소감은 내년에 녹화되어 공개될 예정입니다.

에이전트 스킬은 특정 작업을 위한 능력을 통해 Codex를 향상시킬 수 있게 해줍니다. 각 스킬은 지침, 자원, 선택적 스크립트를 포함하고 있어 Codex가 특정 작업 흐름을 일관되게 실행할 수 있도록 합니다. 이러한 스킬은 팀원이나 더 넓은 커뮤니티와 공유할 수 있으며, 개방형 표준을 따릅니다.

각 스킬은 필수적인 SKILL.md 파일과 선택적인 스크립트, 참조, 자산을 위한 폴더로 구성됩니다. 스킬을 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 명시적 호출로, /skills와 같은 명령어를 사용하거나 $를 입력하여 프롬프트에서 직접 스킬을 호출하는 것입니다. 두 번째는 암시적 호출로, Codex가 작업 설명에 맞는 스킬을 자동으로 선택하는 방식입니다.

스킬은 특정 위치에서 로드되며, 더 구체적인 위치에서 로드된 스킬이 덜 구체적인 위치의 스킬을 덮어쓸 수 있습니다. 이러한 위치에는 현재 작업 디렉토리, 저장소의 상위 및 루트 디렉토리, 사용자의 개인 폴더, 시스템 전역 위치가 포함됩니다.

스킬을 생성하려면 $skill-creator 명령어를 사용하거나 SKILL.md 파일이 포함된 폴더를 수동으로 설정하면 됩니다. 이 파일에는 스킬의 이름과 설명이 포함되어야 합니다. 추가 스킬은 $skill-installer 명령어를 사용하여 GitHub에서 설치할 수 있습니다.

Codex에는 프로젝트 계획을 작성하기 위한 $plan과 같은 내장 스킬이 있으며, Linear와 Notion과 같은 도구를 통합하여 추가적인 맥락을 제공할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 에이전트 스킬에 대한 문서를 참조하면 됩니다.

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저자는 IPv6의 전환 메커니즘을 배우고 IPv4에서 전환할 때의 도전과 이점을 이해하기 위해 일주일 동안 IPv6만 사용했습니다. 여전히 많은 시스템이 IPv4에 의존하고 있으며, IPv6에 대한 오해도 존재합니다.

전환의 필요성이 중요합니다. IPv4의 주소 고갈 문제를 피하기 위해 IPv6로의 이동이 필요합니다. IPv6 주소는 IPv4보다 길고 구조가 다릅니다. NAT(네트워크 주소 변환)에 의존하지 않고 네트워크를 설계할 수 있는 새로운 방법이 있습니다.

IPv6의 장점으로는 서버 호스팅이 더 쉬워지고, NAT로 인한 문제 없이 더 나은 피어 투 피어 통신이 가능하다는 점이 있습니다. 또한, 장치가 스스로 주소를 할당할 수 있어 네트워크 관리가 간소화됩니다.

전환 메커니즘으로는 여러 가지 방법이 있습니다. 첫째, 듀얼 스택 방식으로 IPv4와 IPv6를 동시에 운영할 수 있습니다. 둘째, NAT64를 통해 IPv6 클라이언트가 IPv4 서버와 주소를 변환하여 통신할 수 있습니다. 셋째, 464XLAT는 NAT64와 로컬 변환을 결합하여 호환성을 높입니다.

배운 교훈으로는 IPv6가 널리 사용될 준비가 되어 있지만, 여전히 많은 웹사이트가 이를 지원하지 않는다는 점이 있습니다. 네트워크는 문제를 피하기 위해 IPv6 설계를 우선시해야 합니다. NAT64는 전통적인 NAT를 효과적으로 대체할 수 있으며, DNS64는 유효한 전환 방법입니다.

결론적으로, IPv6를 수용하는 것은 네트워크의 미래를 보장하는 데 필수적이며, 전환에는 사고방식과 설계 철학의 변화가 필요합니다.

비스킷은 PostgreSQL을 위한 특화된 인덱싱 방법으로, LIKE 및 ILIKE 연산자를 사용하는 쿼리의 패턴 매칭 속도를 높입니다. 여러 열에서 검색을 지원하며, 특히 와일드카드가 많은 쿼리에서 결과를 재검사하지 않기 때문에 전통적인 트라이그램 인덱스보다 성능이 우수합니다. "비스킷"이라는 이름은 비트맵 인덱스 검색(Bitmap Indexed Searching)과 포괄적인 합집합 및 교집합 기법을 의미합니다.

버전 2.1.4에서는 설치 로직이 개선되었고, 비스킷 구성 상태를 점검할 수 있는 새로운 SQL 함수가 추가되었습니다. 진단 뷰를 통해 비스킷의 상태, 버전 및 인덱스 크기를 확인할 수 있습니다.

비스킷을 설치하려면 gcc와 make와 같은 빌드 도구가 필요합니다. 소스에서 설치하거나 PGXN을 통해 설치할 수 있으며, PostgreSQL 데이터베이스에서 비스킷을 사용하려면 활성화해야 합니다.

기본 사용법으로는 테이블에 인덱스를 생성하여 검색을 최적화하고, 쿼리에서 와일드카드 패턴을 사용하여 효율적으로 결과를 필터링할 수 있습니다.

비스킷은 문자 위치 비트맵을 사용하여 특정 위치에 특정 문자가 포함된 레코드를 추적합니다. 이를 통해 전통적인 방법의 오버헤드 없이 빠른 검색이 가능합니다. 또한 불필요한 검사를 건너뛰고 메모리 사용을 개선하는 다양한 최적화를 적용하여 성능을 향상시킵니다.

비스킷은 와일드카드가 많은 쿼리, 다중 열 검색, 집계 쿼리에서 전통적인 방법보다 빠릅니다. 비트맵 연산과 메모리 효율적인 기법을 결합하여 이러한 성능을 달성합니다.

비스킷의 사용 사례로는 전자상거래 제품 검색, 오류 메시지 로그 분석, 고객 지원 티켓 검색, 코드 저장소 검색, 빠른 집계 쿼리 등이 있습니다.

단점으로는 정규 표현식이나 지역별 정렬을 지원하지 않으며, 직접적인 정렬 스캔을 제공하지 않지만 PostgreSQL의 쿼리 플래너와 잘 작동합니다.

비스킷은 높은 쿼리 볼륨에서 정확한 일치를 위한 성능이 뛰어난 반면, pg_trgm은 퍼지 검색 및 정규 표현식 패턴에 적합합니다.

기능, 설치 및 기여에 대한 자세한 내용은 비스킷 GitHub 저장소를 참조하십시오.

이 기사는 실리콘밸리의 저명한 인물인 샘 알트만이 인공지능(AI), 특히 대형 언어 모델(LLM)에 대한 과대 광고에 미친 영향을 다루고 있습니다. 알트만은 이러한 모델들이 더 나은 미래로 이어질 수 있다는 생각을 적극적으로 홍보해온 주요 인물입니다. 그는 AI에 대한 열정적인 예측을 통해 "기술 유토피아"의 가능성을 언급하며 대중의 관심과 투자를 이끌어냈습니다.

알트만의 주장은 종종 야심 차고 입증하기 어려운 것으로 보이지만, 이러한 주장은 AI 개발에 대한 자금 지원과 지지를 촉진하는 이야기를 만들어냅니다. 그의 발언은 AI가 무엇을 이룰 수 있는지에 대한 기대를 형성하는 데 큰 영향을 미쳤으며, 이를 통해 AI가 큰 가능성을 지닌 존재로 묘사되기도 하고, 반대로 잠재적인 위험으로 여겨지기도 합니다.

LLM의 즉각적인 능력에 대한 회의론이 존재함에도 불구하고, 이 기사는 LLM이 실제로 상당한 기술 발전을 촉발하고 많은 사용자들을 끌어들였음을 인정합니다. 궁극적으로 알트만의 비전은 현재 AI 기술의 한계보다는 가능성으로 가득 찬 미래에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 미래 지향적인 관점은 AI 분야에 대한 투자와 규제를 계속해서 자극하고 있습니다.

현대 맥에서 레거시 UART를 활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

먼저, 장치 설정에서 시스템 무결성 보호(SIP)를 비활성화하고 부트 인자 필터링을 끕니다. 부트 인자 설정에서 serial=3 또는 serial=7 등을 사용하고, macOS 14 이하 버전에서는 use-legacy-uart=1을 추가합니다.

macOS 15 이상을 사용하는 경우, 먼저 장치에 맞는 IPSW 파일을 다운로드합니다. 그 다음, 해당 장치의 DeviceTree를 확보하고 uart0 노드를 찾아 AAPL,phandle 값을 확인합니다. 이 값은 모델에 따라 다릅니다. 부트 인자에 serial-device=[AAPL,phandle 값]을 추가하고(예: serial-device=163), 장치를 재부팅하여 부트 인자가 올바르게 설정되었는지 확인합니다.

설정 단계에서는 호스트와 타겟 장치를 올바른 케이블과 DFU 포트로 연결합니다. 호스트에서 macvdmtool reboot serial 명령어를 사용합니다.

로그를 보려면 sudo picocom -q --omap crlf --imap lfcrlf -b 115200 /dev/tty.debug-console와 같은 명령어를 사용하여 로그를 확인할 수 있습니다.

추가로, iOS에서 macvdmtool을 실행하려면 탈옥이 필요합니다. 제공된 단계를 따라 iOS용 macvdmtool을 컴파일하고 SDK 경로와 빌드 설정을 조정합니다. DFU 및 재부팅과 같은 작업은 수행할 수 있지만, 직렬 접근은 사용할 수 없습니다.

파이썬 3.15는 3.14 버전에서 여러 가지 새로운 기능과 개선 사항을 도입했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, PEP 799에 따라 새로운 프로파일링 패키지가 추가되었습니다. 이 패키지는 파이썬의 프로파일링 도구를 정리하며, 여기에는 결정론적 함수 호출 추적을 제공하는 profiling.tracing과 코드 수정이나 프로세스 재시작 없이 성능 분석을 가능하게 하는 새로운 고주파수 통계 샘플링 프로파일러인 Tachyon이 포함됩니다.

둘째, 기본 인코딩이 변경되었습니다. 이제 파이썬은 시스템 환경 설정과 관계없이 I/O 작업에 UTF-8을 기본 인코딩으로 사용합니다.

셋째, 새로운 C API가 추가되었습니다. PyBytesWriter가 도입되어 파이썬 바이트 객체 생성이 간편해졌습니다.

넷째, JIT 컴파일러가 크게 개선되었습니다.

다섯째, 오류 메시지가 개선되어 특히 AttributeError에 대한 메시지가 더 명확해졌습니다. 속성이 누락되었을 때 유사한 속성이 존재하는 경우 유용한 제안을 제공합니다.

Tachyon 프로파일러의 주요 기능으로는 제로 오버헤드 프로파일링이 있습니다. 이는 실행 중인 프로세스에 영향을 주지 않고 연결할 수 있습니다. 또한 기존 애플리케이션을 프로파일링하거나 스크립트를 직접 프로파일링할 수 있는 유연한 타겟팅 기능이 있습니다. 여러 프로파일링 모드를 지원하여 벽시계 시간, CPU 시간, GIL 보유 시간 또는 예외 처리 시간을 측정할 수 있습니다. 모든 스레드를 프로파일링하거나 메인 스레드만 분석하여 다중 스레드 동작을 이해할 수 있는 스레드 인식 기능도 포함되어 있습니다. 마지막으로, 성능 분석을 위한 다양한 형식의 시각화를 생성할 수 있습니다.

기타 주목할 만한 변화로는 여러 함수가 이제 정수나 부동 소수점 수뿐만 아니라 실수를 받아들이게 되었습니다. 새로운 모듈과 기존 모듈인 math, argparse, sqlite3의 개선으로 새로운 기능과 향상이 도입되었습니다. 다양한 모듈에서 오류 보고 및 처리 개선이 이루어져 개발 과정이 더 원활해졌습니다.

이 요약은 파이썬 3.15의 주요 개선 사항과 새로운 기능을 정리하여 개발자들이 변화를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글에서는 기술 분야에서 "프라이버시"라는 용어가 잘못 사용되고 있음을 다루고 있습니다. 많은 기업들이 사용자 프라이버시를 중요하게 생각한다고 주장하지만, 여전히 개인 정보를 수집하고 저장하고 있다는 점을 지적합니다. 전통적인 서비스는 개인 데이터를 요구하는데, 이로 인해 보안 취약점이 생길 수 있습니다.

반면, 저자는 Mullvad VPN을 진정한 익명성의 예로 제시하며, 이 시스템은 사용자 데이터를 저장하지 않아 당국의 데이터 요청에 응할 수 없다고 설명합니다. 이어서 저자의 서비스인 Servury는 최소한의 데이터 수집을 목표로 설계되었으며, 무작위 자격 증명과 계좌 잔액과 같은 필수 정보만 저장하고 개인 식별 정보나 복구 옵션은 포함하지 않는다고 설명합니다.

이 글은 이러한 수준의 익명성을 위해 사용자가 감수해야 할 거래를 강조합니다. 사용자가 자격 증명을 잃어버리면 계정을 복구할 수 없다는 점을 언급하며, 진정한 익명성이 편리함의 대가를 치러야 한다고 강조합니다. 또한 이메일 사용에 대한 비판도 포함되어 있는데, 이메일이 사용자를 신원에 묶어 익명성을 저해한다고 지적합니다.

마지막으로 저자는 개인 신원이 요구되고 감시되는 인증된 웹과 프라이버시와 지속적인 감시로부터의 자유를 허용하는 익명 웹을 구분합니다. 결론적으로, 진정한 익명성은 처음부터 사용자의 데이터를 보유하지 않는 것이라고 강조하며, 단순한 데이터 보호 약속과 대조됩니다.

Immersa는 부드러운 애니메이션 전환으로 3D 프레젠테이션을 만들기 위해 설계된 웹 기반 도구입니다. 주요 기능으로는 .glb 형식의 3D 모델을 가져오고, 2D 이미지를 추가하며, 스타일이 적용된 3D 텍스트를 삽입할 수 있습니다. 또한, 슬라이드 간에 객체가 부드럽게 이동하여 프레젠테이션 경험을 향상시킵니다.

사용 방법은 간단합니다. 먼저 원하는 요소로 초기 슬라이드를 만듭니다. 그런 다음 슬라이드를 복제하여 새 슬라이드를 생성합니다. 새 슬라이드에서 객체의 위치를 조정합니다. 프레젠테이션 중에는 전환이 자동으로 애니메이션으로 진행됩니다.

Immersa의 기능으로는 카메라 제어가 가능한 3D 장면 편집기, JPG 및 PNG 형식의 이미지 지원, 전체 화면 프레젠테이션 모드, 데이터의 로컬 저장, 실행 취소 및 다시 실행 기능, 쉬운 탐색을 위한 키보드 단축키가 있습니다.

Immersa를 사용하려면 Node.js, npm 또는 yarn, Java를 설치해야 합니다. 설치 방법은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 복제하고 해당 폴더로 이동합니다. 그 후 의존성을 설치하고 개발 서버를 시작합니다. 마지막으로 브라우저를 열어 도구에 접근합니다.

프레젠테이션을 저장할 때는 .edn 파일 형식으로 저장하여 나중에 사용할 수 있습니다.

기술적으로 Immersa는 ClojureScript로 개발되었으며, 3D 렌더링에는 Babylon.js를 사용하고, 로컬 저장소에는 IndexedDB를 활용합니다.

Immersa는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 이 도구는 Ertuğrul Çetin이 제작하였습니다.

미국 정부가 워싱턴주 중앙리아에 있는 마지막 석탄 화력 발전소인 트랜스알타에 석탄 사용을 추가로 90일 연장하라는 명령을 내렸습니다. 이는 석탄에서 천연가스로 전환하려는 계획과는 반대되는 결정입니다. 이로 인해 연방 당국과 워싱턴주 관계자들 간의 갈등이 발생하고 있습니다. 워싱턴주는 올해 말까지 에너지 그리드에서 석탄을 제거하려는 목표를 가지고 있습니다.

에너지부가 발행한 이 명령은 전기 수요 증가와 노후 발전소의 빠른 퇴역을 이유로 들고 있습니다. 워싱턴주 법무장관과 주지사를 포함한 주 지도자들은 이 조치를 불필요하다고 비판하며, 주의 청정 에너지 목표에 방해가 된다고 주장했습니다. 그들은 연방 명령에 대해 법적 조치를 고려하고 있습니다.

트랜스알타는 이 지시를 검토 중이며, 천연가스로의 전환이 여전히 우선사항이라고 강조하고 있습니다. 주 의원들은 석탄 발전소를 계속 운영하는 것의 실효성에 대해 회의적이며, 연방 명령의 영향에 대해서도 우려를 표명했습니다. 환경 단체들도 이 결정을 비난하며, 청정 에너지 발전에 대한 장애물로 보고 있습니다.

MIRA는 지난 10개월 동안 발전해 온 고급 레시피 생성기로, 지속적인 디지털 존재로 자리 잡았습니다. 이 시스템은 새로운 채팅을 시작할 필요 없이 지속적인 대화를 유지하며, 스스로 기억을 관리하는 기능을 갖추고 있습니다.

MIRA의 주요 기능 중 하나는 기억 관리입니다. MIRA는 대화에서 언급되지 않으면 기억이 자연스럽게 사라지도록 자동으로 관리합니다. 대량의 텍스트를 처리하기 위해 domaindoc_tool이라는 도구를 사용하며, 텍스트를 스스로 확장하거나 축소할 수 있습니다.

또한 MIRA는 다양한 독립적인 도구를 제공합니다. 연락처, 지도, 이메일 등과 같은 도구는 시스템의 메모리를 혼잡하게 만들지 않고 쉽게 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 새로운 도구는 Claude Code를 사용하여 신속하게 생성할 수 있습니다.

MIRA는 이벤트 기반 아키텍처로 작동하여 서로 다른 모듈이 독립적으로 작업할 수 있게 합니다. 이러한 설계는 대화 중 성능과 메모리 관리를 효율적으로 처리하는 데 도움을 줍니다.

MIRA는 오픈 소스 소프트웨어로 공개되어 있어 다른 사람들이 이를 사용하고 개선할 수 있습니다. 오픈 소스 버전은 호스팅된 버전과 유사하며, 지속적인 유지 관리에 대한 약속이 포함되어 있습니다.

사용자는 간단한 스크립트를 통해 자신의 기계에 MIRA를 쉽게 설치하거나, 설치 없이 온라인에서 호스팅된 버전을 사용할 수 있습니다. 제작자는 다양한 기여자들에게 감사의 뜻을 전하며, 오픈 소스 개발의 중요성을 강조하고 소프트웨어 제작의 협력적 성격을 부각시킵니다.

러스트는 2015년 1.0 버전 출시 이후 가장 사랑받는 프로그래밍 언어 중 하나로 인정받고 있습니다. 사용자들은 러스트의 신뢰성, 효율성, 지원 도구, 확장성을 높이 평가하며, 이를 통해 다양한 애플리케이션에서 고품질 소프트웨어를 개발할 수 있습니다.

많은 사용자들은 러스트 코드가 컴파일되면 일반적으로 올바르게 실행된다는 점에서 신뢰성을 좋아합니다. 이러한 신뢰성 덕분에 코드 배포에 대한 불안감이 줄어들고, 경험이 적은 개발자들도 자신 있게 프로젝트에 참여할 수 있습니다. 러스트는 성능 면에서도 찬사를 받고 있으며, 특히 대규모 및 임베디드 애플리케이션에서 두드러진 속도 향상을 보고하고 있습니다. 사용자들은 자바나 파이썬에서 러스트로 전환할 때 상당한 속도 개선을 경험하고 있습니다.

러스트의 패키지 관리자(Cargo)와 유용한 컴파일러 오류 메시지 등 주변 도구들은 개발자들이 언어를 효과적으로 배우고 사용할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 러스트는 사용자가 특정 요구에 맞는 라이브러리와 도구를 만들 수 있게 해주어 다양한 프로그래밍 작업에 대한 다재다능함을 높입니다. 전반적으로 사용자들은 러스트 덕분에 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추었다고 느끼고 있으며, 이는 임베디드 시스템부터 웹 개발까지 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.

하지만 러스트는 많은 장점이 있는 반면, 타입 시스템이나 비동기 프로그래밍과 같은 기능의 복잡성 때문에 신규 사용자에게는 부담이 될 수 있습니다. 또한, 다양한 서드파티 라이브러리 생태계를 탐색하는 데 있어 명확한 추천이 부족해 어려움을 겪기도 합니다.

개선 사항으로는 러스트의 설계 목표를 명확히 정의하고 소통하는 것이 필요합니다. 사용자 경험과 지원을 개선하기 위해 러스트의 확장성을 강화해야 하며, 사용자들이 crates.io 생태계를 탐색하는 데 더 나은 안내를 제공해야 합니다. 2025년에는 러스트 사용자 중 72%가 이 언어를 계속 사용하고 싶다고 밝혀, 커뮤니티 내에서 강한 충성도와 만족감을 나타냈습니다.

제공된 텍스트에는 콜롬비아 대학교 수학 웹사이트의 블로그 게시물과 관련된 웹 아카이브 페이지 링크 하나와 유튜브 비디오 링크 하나가 포함되어 있습니다. 블로그 게시물과 비디오의 내용은 구체적으로 언급되지 않아 주요 아이디어나 주제가 무엇인지 명확하지 않습니다. 요약하자면, 추가 탐색을 위한 두 가지 자료가 있지만 구체적인 내용은 제공되지 않았습니다.

찰스는 HTTP 프록시 역할을 하는 도구로, 개발자들이 자신의 컴퓨터와 인터넷 사이의 모든 HTTP 및 SSL/HTTPS 트래픽을 모니터링할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 사용자는 요청, 응답, 그리고 쿠키와 캐싱 세부정보를 포함한 HTTP 헤더를 확인할 수 있습니다.

최근 업데이트로는 2025년 9월 20일에 성능 문제를 해결한 5.0.3 버전이 출시되었고, 2025년 8월 9일에는 버그 수정과 소소한 개선이 포함된 5.0.2 버전이 나왔습니다. 2025년 3월 12일에는 찰스 5가 공식 출시되었으며, 2024년 1월 24일에는 Windows 사용자들을 위한 UI 개선이 포함된 공개 베타 13이 소개되었습니다.

찰스의 주요 기능으로는 모든 인터넷 트래픽을 기록하고, 요청 및 응답 세부정보를 표시하며, SSL과 HTTPS를 지원하는 점이 있습니다. 또한, 테스트를 위해 느린 인터넷 연결을 시뮬레이션할 수 있고, 사용자 요구에 맞게 설정할 수 있는 기능도 제공합니다.

찰스는 웹 트래픽을 디버깅하고 모니터링하는 데 특히 유용하여 개발자들의 시간을 절약해 줍니다. 5.0.3 버전의 무료 체험판도 다운로드할 수 있습니다.

텍사스 인스트루먼트의 CC-40과 TI-74 BASICALC는 휴대용 및 포켓 컴퓨터의 발전에 중요한 이정표가 되었습니다. 휴대용 컴퓨터는 더 크고 강력한 반면, 포켓 컴퓨터는 작고 휴대성이 뛰어납니다. 1983년에 출시된 CC-40은 주목할 만한 휴대용 장치이며, 1985년에 출시된 TI-74는 유사한 하드웨어를 가진 소형 계산기입니다.

텍사스 인스트루먼트는 처음에 계산기에 집중했지만, 휴대용 컴퓨터 시장으로 진출하게 된 것은 휴렛팩커드와 샤프와 같은 경쟁업체들이 진정한 포켓 컴퓨터를 출시했기 때문입니다. TI의 프로젝트 X는 프로그래머블 계산기를 개선하는 데 초점을 맞추었고, 이로 인해 고급 언어 계산기(Advanced Language Calculator, ALC)가 개발되었습니다.

CC-40은 비즈니스 애플리케이션에 중점을 두고 설계되어 TI의 가정용 컴퓨터와 차별화되었습니다. 이 장치는 31자의 LCD 화면, 기본 프로그래밍 환경을 갖추고 있으며, 주변 기기를 연결하기 위해 Hexbus라는 새로운 인터페이스를 사용했습니다. 초기에는 큰 기대를 모았지만, 1980년대 초 TI는 코모도어와 같은 경쟁업체의 공격적인 가격 책정으로 인해 시장에서 큰 어려움을 겪었습니다.

CC-40은 진지한 비즈니스 도구로 마케팅되었고, 가정용 컴퓨터 시장은 어려움을 겪었습니다. TI의 마케팅 전략은 CC-40을 하락세에 있는 가정용 컴퓨터 라인과 분리하여 비즈니스에 유용하다는 점을 강조했습니다.

결론적으로, TI CC-40과 TI-74 BASICALC는 경쟁 압력과 시장 변화에도 불구하고 초기 개인 컴퓨팅 분야에서 텍사스 인스트루먼트의 혁신적인 노력을 보여줍니다.

역사 LLMs 프로젝트는 취리히 대학교와 쾰른 대학교의 연구자들이 주도하고 있으며, 특정 연도(1913, 1929, 1933, 1939, 1946)의 역사적 관점을 반영하는 대형 언어 모델(LLMs)을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 모델들은 지식 기준일 이전에 발표된 텍스트만을 기반으로 훈련되어, 사용자들이 그 시대의 사람들과 대화하는 것처럼 소통할 수 있게 합니다.

주요 내용으로는 2025년 12월에 출시될 새로운 모델인 Ranke-4B가 있습니다. 이 모델은 40억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 방대한 역사적 데이터를 바탕으로 하고 있습니다. 이러한 시간 제한 모델은 인문학 및 사회과학 연구자들에게 도구로 활용되어, 현대의 편견 없이 과거의 사고와 문화적 맥락에 대한 통찰을 제공합니다.

이 모델들은 현대 LLM들과 달리 미래의 지식에 영향을 받지 않기 때문에, 훈련 기준일 이후의 정보가 포함되어 있지 않습니다. 이는 진정한 역사적 관점을 제공하는 데 도움을 줍니다. 이 모델들은 역사적 텍스트의 대규모 표현으로, 담론 패턴 분석에 유용하지만, 대중의 의견을 완벽하게 반영하거나 인간의 해석을 대체할 수는 없습니다.

모델은 역사적 텍스트에 존재하는 구시대적이고 해로운 견해를 재생산할 수 있으며, 이는 당시 사회적 태도를 이해하기 위한 의도적인 선택입니다. 프로젝트는 역사적 시기에 대한 피드백, 가치 있는 연구 질문, 모델 출력 검증 방법에 대한 의견을 환영합니다.

더 많은 정보나 기여를 원하시면 [email protected]로 프로젝트 팀에 연락하시기 바랍니다.

2025년 말까지 인공지능(AI)은 상당한 발전을 이루었습니다. AI 기술은 이제 의료, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이러한 기술들은 효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 사용자 맞춤형 경험을 제공하는 데 기여하고 있습니다. 그러나 AI의 개인 정보 보호, 보안, 윤리적 문제에 대한 우려는 여전히 존재합니다. 사회는 AI의 이점을 활용하면서도 그에 따른 문제를 해결하기 위한 적절한 균형을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 전반적으로 AI는 삶의 많은 측면을 변화시켰지만, 책임감 있게 사용되도록 신중한 고려가 필요합니다.

2025년 12월 17일, NOAA는 새로운 인공지능 기반의 기상 예측 모델을 도입했습니다. 이 모델은 예측의 속도, 정확성, 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 기상학자들은 대중에게 더 나은 정보를 제공할 수 있으며, 필요한 컴퓨팅 자원도 크게 줄일 수 있습니다.

새로운 AI 모델의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, AIGFS(인공지능 글로벌 예측 시스템)는 기존 시스템에 비해 0.3%의 컴퓨팅 자원만을 사용하여 더 빠른 기상 예측을 제공합니다. 이로 인해 기상 예보자들의 대기 시간이 줄어들고, 특히 열대성 사이클론 추적에서 정확성이 향상되었습니다. 그러나 이 모델은 강도 예측에서는 개선의 여지가 있습니다.

둘째, AIGEFS(인공지능 글로벌 앙상블 예측 시스템)는 단일 예측 대신 여러 가지 가능한 기상 결과를 제공합니다. 이 시스템은 전통적인 시스템의 9%의 자원만을 사용하면서도 성능이 동등합니다.

셋째, HGEFS(하이브리드 GEFS)는 AI 기반의 AIGEFS와 NOAA의 기존 앙상블 모델을 결합한 혁신적인 모델로, 보다 포괄적인 예측 시스템을 만듭니다. 이 모델은 이전의 두 모델보다 일관되게 더 나은 성능을 보이며, 운영 기상 예측에서 선구적인 접근 방식으로 평가받고 있습니다.

이러한 발전은 NOAA와 여러 연구 및 산업 파트너 간의 협력 프로젝트인 EAGLE에서 비롯되었습니다. 이 프로젝트는 최첨단 AI 기술을 활용하여 예측 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

바르샤바 대학교의 연구자들이 리드버그 원자를 이용한 양자 안테나로 테라헤르츠 신호를 감지하는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 방법은 이전에는 기술적 한계로 인해 불가능했던 테라헤르츠 주파수 콤을 정밀하게 측정할 수 있게 해줍니다. 테라헤르츠 방사는 패키지 검사와 고급 통신 기술 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.

새로운 접근법은 원자 전자계를 이용한 측정과 테라헤르츠 신호를 빛으로 변환하는 기술을 결합하여 매우 민감한 측정을 가능하게 합니다. 이는 특정 주파수의 테라헤르츠 파동을 감지할 수 있도록 정밀하게 조정할 수 있는 리드버그 원자를 사용함으로써 이루어집니다.

이 혁신은 테라헤르츠 범위에서의 측정 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 실온에서 작동할 수 있는 고급 센서를 개발할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 이는 미래 기술에 더 실용적일 것입니다. 이 연구는 계측학에서 중요한 발전을 의미하며, 테라헤르츠 기술의 향상된 기준을 마련할 수 있는 길을 열어줄 것으로 기대됩니다.

앤 존슨은 제프 셔먼의 메시지를 공유하며 동료들에게 NIST 볼더 캠퍼스에서 발생한 정전 소식을 전했습니다. 이 정전은 강한 바람으로 인해 전선이 손상되고, 산불 안전을 위한 예방적 차단이 이루어지면서 발생했습니다. 정전은 2025년 12월 17일부터 시작되었습니다.

볼더 인터넷 시간 서비스는 정확한 시간 기준이 없어져 영향을 받고 있습니다. 일부 서버는 백업 발전기 덕분에 여전히 작동하고 있지만, 셔먼은 잘못된 시간 정보가 퍼지는 것을 막기 위해 이들 서버를 비활성화할 계획입니다. 수리 가능 시점에 대한 예상은 없으며, 직원들의 접근과 전력이 먼저 복구되어야 합니다.

메시지에 따르면, 중요한 백업 발전기 하나가 고장 나면서 시간 분배에 영향을 미치고 있습니다. 수소 메이저 시계를 계속 운영하기 위해 대체 전원 확보를 위한 노력이 진행되고 있습니다. 만약 다른 건물의 시계가 정상적으로 작동한다면, 상황이 안정되면 주요 시간 기준을 재조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

남런던 아래에 기차 크기의 새로운 전기 터널이 운영을 시작했습니다. 이 터널은 10억 파운드 규모의 런던 전력 터널 2(LPT2) 프로젝트의 일환으로, 도시 아래 18킬로미터 깊이에서 국가 전력망의 뉴 크로스 변전소와 벡슬리의 허스트 변전소를 연결합니다.

이 새로운 터널은 1960년대부터 사용된 오래된 전선들을 대체하여 보다 효율적인 전력 분배 시스템을 가능하게 합니다. 전체 LPT2 프로젝트는 윔블던과 크레이포드를 포함한 7개 자치구에 걸쳐 32.5킬로미터에 달합니다. 공사는 2020년 3월에 시작되었으며, 윔블던-뉴 크로스, 뉴 크로스-허스트, 허스트-크레이포드의 세 구역으로 나뉘어 진행되고 있습니다.

이 프로젝트는 2018년에 완료된 이전 단계의 연장선으로, 북런던의 전력망을 업그레이드한 바 있습니다.

저자는 기존에 있는 대안이 없다는 것을 깨닫고 터미널 기반의 Obsidian 대체 프로그램을 만들기로 결정했습니다. 스스로 개발하기로 한 것입니다.

TailwindSQL은 React 서버 컴포넌트에서 사용할 수 있도록 TailwindCSS와 유사한 간단한 클래스 이름 스타일로 SQL 쿼리를 작성할 수 있게 해주는 도구입니다.

주요 특징으로는 사용자가 쉽게 기억할 수 있는 클래스 이름을 사용하여 SQL 쿼리를 작성할 수 있는 Tailwind 스타일 문법이 있습니다. 이 도구는 클라이언트 측 자바스크립트 없이도 쿼리를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, better-sqlite3를 활용하여 빠른 데이터베이스 접근이 가능하며, 쿼리는 실행 시간 동안이 아니라 빌드나 렌더링 과정에서 처리됩니다. 결과는 텍스트, 리스트, 테이블 또는 JSON 형식으로 표시할 수 있는 다양한 렌더링 모드를 지원합니다.

기본 문법은 다음과 같은 형식으로 쿼리를 생성할 수 있습니다: db-{테이블}-{열}-where-{필드}-{값}-limit-{n}-orderby-{필드}-{asc|desc}. 예를 들어, db-users는 모든 사용자를 가져오고, db-users-name-where-id-1은 ID가 1인 사용자의 이름을 가져옵니다. db-products-orderby-price-desc는 가격을 기준으로 내림차순으로 정렬된 제품 목록을 보여줍니다.

시작하려면 Node.js 18 이상과 패키지 관리자(npm 또는 yarn)가 필요합니다. 저장소를 복제하고, 의존성을 설치한 후 데이터베이스를 초기화하고 서버를 시작하면 됩니다. 데모는 http://localhost:3000에서 접근할 수 있습니다.

프로젝트 구조는 앱, 컴포넌트, 핵심 로직을 위한 디렉토리로 구성되어 있으며, 클래스 이름을 파싱하고 쿼리를 생성하는 빌더도 포함되어 있습니다. TailwindSQL은 CSS와 유사한 문법이 데이터베이스 쿼리를 어떻게 간소화할 수 있는지를 탐구하기 위해 만들어졌습니다. 라이센스는 MIT로, 일부 제한이 있지만 무료로 사용할 수 있습니다. 이 도구는 Next.js와 SQLite를 사용하여 개발되었습니다.

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이 기사는 AI를 "확률적 앵무새"로 보는 개념이 구식이라는 주제를 다룹니다. 이는 AI가 데이터를 단순히 모방하는 것에 불과하다는 의미입니다. 그러나 물리학의 발전과 지능에 대한 이해가 깊어짐에 따라 AI 시스템이 단순한 모방 이상의 복잡한 행동을 보일 수 있다는 주장을 하고 있습니다. 저자는 AI의 능력과 기여를 바라보는 방식을 재고할 필요가 있다고 제안하며, 단순히 배운 것을 반복하는 것 이상의 시각으로 나아가야 한다고 강조합니다.

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X-59 3D 프린팅 파일이 다운로드 가능하며, 이 파일에는 약 30미터 길이의 X-59 실험 항공기 모델이 포함되어 있습니다. 이 항공기는 시속 925마일(마하 1.4)로 비행할 수 있습니다. X-59는 NASA의 Quesst 미션의 일환으로, 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다. 첫째, 지상에 있는 사람들이 느끼는 소닉붐 소리를 더 부드럽게 만드는 기술을 개발하는 것입니다. 둘째, X-59를 미국의 특정 지역 위로 비행시켜 초음속 비행 소리에 대한 사람들의 반응을 수집하는 것입니다.

이 자료에는 모델 조립 설명서와 다운로드 가능한 그래픽 템플릿, 선택적으로 사용할 수 있는 데칼이 포함되어 있습니다. 이 정보는 5학년에서 12학년까지의 학생들과 교육자들에게 유용하며, 물리 과학, 기술, 항공학에 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 NASA의 항공 연구 미션 국에 의해 진행되었으며, 인턴인 자카리 그웨나프와 리암 브린턴이 기여했습니다. 파일은 2021년 12월 17일에 추가되었습니다.

에어버스는 데이터 주권을 보장하는 유럽 클라우드 서비스로 중요한 애플리케이션을 이전할 계획입니다. 이 회사는 이 전환을 위해 적합한 공급자를 찾을 확률이 80%에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 에어버스는 ERP와 CRM 같은 주요 온프레미스 시스템을 클라우드로 이전하여 새로운 소프트웨어 혁신에 접근하고자 합니다.

에어버스의 디지털 담당 임원인 캐서린 제스틴은 민감한 정보를 보호하기 위해 주권 클라우드의 필요성을 강조했습니다. 이러한 움직임은 지정학적 우려와 미국 기술 공급자에 대한 의존도를 줄이려는 욕구에 의해 영향을 받았으며, 특히 미국 정치 지도자의 변화 이후 더욱 두드러졌습니다.

에어버스는 1월에 제안 요청서를 발행할 예정이며, 여름까지 결정이 내려질 것으로 보입니다. 이 계약의 가치는 5천만 유로를 넘을 것으로 예상되며, 최대 10년 동안 지속될 것입니다. 그러나 유럽 클라우드 공급자들이 에어버스의 요구를 제때 충족할 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

이 글에서는 비재귀적(zip bomb) 압축 파일을 만드는 방법을 설명합니다. 비재귀적 압축 파일은 압축 해제 시 크게 확장되는 파일입니다. 전통적인 압축 파일은 중첩된 zip 파일을 사용하는 반면, 이 방법은 한 번의 압축 해제로 확장이 가능합니다. 결과적으로 생성된 파일은 상당히 커질 수 있으며, 압축 비율이 2800만에 이를 수 있습니다. 예를 들어, 10MB 파일이 281TB로 확장될 수 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 비재귀적 설계입니다. 이 압축 파일은 재귀적 압축 해제를 필요로 하지 않아서, 한 번의 압축 해제로 완전히 확장됩니다. 둘째, 높은 압축 비율입니다. 이 기술로 달성할 수 있는 압축 비율의 예로는 42kB가 5.5GB로, 10MB가 281TB로, 46MB가 4.5PB로 확장되는 경우가 있습니다. 여기서 Zip64를 사용하면 호환성이 떨어질 수 있습니다.

셋째, 구성 기술입니다. 이 방법은 zip 컨테이너 내에서 겹치는 파일을 사용하여 여러 파일에 중복되지 않게 고도로 압축된 "커널"을 참조합니다. 넷째, 호환성입니다. 이 압축 파일은 대부분의 zip 파서와 호환되도록 설계되었지만, 겹치는 파일 이름을 제대로 처리하지 못하는 일부 파서에서는 문제가 발생할 수 있습니다.

마지막으로 ZIP 형식에 대한 이해입니다. 이 글에서는 zip 파일의 구조, 중앙 디렉토리와 로컬 파일 헤더를 간단히 설명하며, 형식의 모호성을 이용할 수 있는 가능성을 강조합니다. 이 글은 DEFLATE 압축 알고리즘을 사용하여 효과적인 zip bomb를 만드는 기술적 측면에 관심이 있는 사람들을 위한 가이드 역할을 하며, 다양한 zip 파서와의 호환성 문제도 논의합니다.

이 텍스트는 특정 프로젝트나 웹사이트가 Zola를 사용하여 만들어졌으며, Garage의 지원을 받고, Deuxfleurs에서 호스팅되고 있음을 나타냅니다.

미국 국립표준기술연구소(NIST) 직원이 콜로라도주 볼더에서 발생한 정전으로 인해 원자시계에 시간 오류가 생기자, 네트워크 시간 프로토콜(NTP) 서버의 백업 발전기를 끄려고 시도했습니다. 이 정전은 정확한 시간 유지에 영향을 미쳤으며, 이는 컴퓨터 시스템의 동기화에 매우 중요합니다.

NIST의 원자시계는 필수적인 시간 정보를 제공하며, 볼더 시설의 고장으로 인해 시계 오류가 4.8 마이크로초 미만으로 발생했습니다. 백업 발전기가 서버를 계속 작동하게 했지만, 직원은 부정확한 시간 전파를 방지하기 위해 이를 끄고 싶어했습니다. 악천후로 인해 현장에 접근하고 발전기의 작동 상태를 점검하는 것이 어려웠습니다.

NIST는 통신 및 항공우주 관련 기관을 포함한 사용자들에게 정전 동안 대체 시간 출처를 사용할 것을 권장했습니다. 또한 NTP를 사용할 때는 여러 서버를 지정하여 단일 출처에 의존하지 않는 것이 최선의 방법이라고 강조했습니다.

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tvterm은 터미널에서 실행되는 실험적인 터미널 에뮬레이터로, Turbo Vision 프레임워크를 기반으로 만들어졌습니다. 이 프로그램은 24비트 색상 지원과 같은 새로운 기능을 선보이며, Neovim과 Emacs에서도 사용되는 libvterm 터미널 에뮬레이터 라이브러리를 활용합니다. tvterm은 Unix와 Windows(Windows 10 버전 1809 이상)에서 모두 작동합니다.

tvterm을 빌드하려면 다음 단계를 따라야 합니다. 먼저, git clone --recursive 명령어를 사용하여 서브모듈과 함께 저장소를 복제하거나, 이미 복제한 경우 서브모듈을 업데이트합니다. 그 다음, 필요한 의존성을 설치해야 합니다. 여기에는 CMake, C++14 호환 컴파일러, libvterm(필요시 tvterm과 함께 빌드하거나 별도로 설치 가능), 그리고 Unix의 경우 libncursesw와 Linux의 경우 선택적으로 libgpm이 포함된 Turbo Vision 의존성이 포함됩니다. 서브모듈을 사용하지 않는 경우 Turbo Vision에 대한 특정 빌드 지침을 따라야 합니다. CMake 명령어를 사용하여 다양한 빌드 유형에 맞춰 tvterm을 빌드할 수 있습니다.

tvterm은 아직 개발 중이며, 다음과 같은 기능을 포함할 계획입니다. UTF-8 지원, 전폭 및 제로폭 문자 지원, 24비트 색상 지원, 스크롤백 및 텍스트 선택 기능, 텍스트 검색 및 자식 프로세스에 신호 전송, 창 크기 조정 시 텍스트 재배치, 다양한 터미널 에뮬레이터 구현 지원, 개선된 의존성 관리 등이 있습니다. 더 자세한 내용은 프로젝트의 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다: https://github.com/magiblot/tvterm.

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대부분의 수학자들은 수학의 기초에 큰 관심을 두지 않는다는 주장이 있습니다. 수학의 기초는 상대적으로 최근에 발전한 개념으로, 19세기부터 시작되었습니다. 많은 사람들이 수학자들이 이러한 기초에 깊은 관심을 가지고 있다고 생각하지만, 실제로 많은 수학자들은 비공식적으로 작업하며 기초적인 문제에 대해 크게 신경 쓰지 않습니다.

수학의 기초는 중요하지만, 수학의 핵심 아이디어에는 영향을 미치지 않습니다. 기초는 본질적인 진리가 아니라 일종의 틀로 여겨집니다. 수학은 엄격한 기초보다는 공유된 직관과 비공식적인 이해를 바탕으로 구축된다는 점이 강조됩니다.

수학자들은 공식적인 정의를 존중하지만, 그 한계를 완전히 이해하지는 못하는 경우가 많습니다. 그들은 ZFC(선택 공리를 포함한 제르멜로-프레넬 집합론)와 같은 확립된 시스템을 언급하는 경향이 있는데, 이는 자신의 작업에 대한 검증을 제공하기 때문이지, 그 시스템에 깊이 헌신하기 때문은 아닙니다.

저자는 학생들이 순수 타입 이론과 같은 다양한 기초 이론을 접하게 된다면, 큰 걱정 없이 이를 받아들일 가능성이 높다고 제안합니다. 따라서 전통적인 기초에 엄격히 따르기보다는 편리함과 적용 가능성에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

프리BSD 재단의 노트북 지원 및 사용성 프로젝트 개요

이 프로젝트는 프리BSD의 성능을 다양한 노트북에서 향상시키고, 설치부터 사용자 친화적이며 안전한 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 WiFi, 오디오, 그래픽, 블루투스 등 다양한 기능의 지원을 개선할 예정입니다.

프로젝트의 주요 목표는 사용자 보안 강화를 포함하여 프리BSD 개발자와 공급업체의 경험을 개선하고, 새로운 사용자와 기여자들이 쉽게 접근할 수 있도록 장벽을 낮추는 것입니다. 이를 통해 프리BSD 14.x 및 최신 버전의 기능이 향상된 업데이트가 이루어질 것이며, 사용자들이 이러한 업데이트를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 문서와 가이드도 제공될 예정입니다.

커뮤니티 참여를 위해 노트북 및 데스크탑 작업 그룹이 구성되어 전력 관리, 하드웨어, 오디오, 그래픽, 보안 등 다양한 주제에 대해 논의할 것입니다. 사용자들은 데스크탑 메일링 리스트에 가입하여 기여하고 최신 정보를 받을 수 있습니다.

프로그램은 2024년 4분기에 시작되어 1~2년 동안 진행될 예정이며, 프로젝트 범위는 커뮤니티 피드백과 진행 상황에 따라 매달 발전할 것입니다. 주된 대상은 개발자들이지만, 개선 사항은 모든 노트북 사용자에게도 혜택을 줄 것으로 기대됩니다.

사용자 경험을 중시하는 이 프로젝트는 사용자가 원하는 목표를 중심으로 작업을 구성하여 프리BSD를 더 즐겁게 사용할 수 있도록 할 것입니다. 사용자는 매달 업데이트, 작업 그룹 회의, GitHub의 공개 로드맵, 프리BSD 재단의 뉴스레터를 통해 진행 상황을 확인할 수 있습니다.

재단은 프로젝트를 감독하며, 직원과 계약 개발자를 관리하여 노트북 사용성을 개선하기 위한 정기적인 업데이트를 보장할 것입니다. 이 이니셔티브는 프리BSD를 노트북 사용자에게 더 접근 가능하고 기능적으로 만들어, 더 넓은 채택을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

남부 텍사스에서 열린 사우스 바이 사우스웨스트(SXSW) 기술 컨퍼런스에서 BBH Labs라는 마케팅 에이전시가 논란이 되는 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트는 홈리스(노숙자)들을 고용해 이동식 Wi-Fi 핫스팟 역할을 하게 한 것입니다. 이들은 "핫스팟"이라고 적힌 티셔츠를 입고 참석자들에게 인터넷 접속을 제공하며 기부금을 받았습니다. 각 참여자는 하루에 20달러를 지급받고 기부금을 그대로 가질 수 있었습니다.

이 initiative는 많은 비판과 논란을 일으켰습니다. 많은 사람들은 이 프로젝트가 착취적이라고 느끼며, 디스토피아적인 상황에 비유했습니다. 반면 일부는 이 프로젝트가 고용 기회를 제공하고 홈리스들이 사회와 소통할 수 있는 방법이라고 옹호했습니다. 한 자원봉사는 이 일을 즐기며 다른 사람들과 연결될 수 있는 기회를 고마워한다고 말했습니다.

그러나 비판자들은 부유한 컨퍼런스 참석자들과 홈리스 판매자들 간의 단절을 지적하며, 이 프로젝트가 더 넓은 사회적 문제를 무시하고 있다고 주장했습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 취약한 집단을 마케팅 목적으로 사용하는 것에 대한 윤리적 질문을 제기했습니다.

텍사스 주가 소니, 삼성, LG, 하이센스, TCL 등 주요 TV 제조사들을 상대로 소송을 제기했습니다. 이들 회사가 자동 콘텐츠 인식(ACR)이라는 기술을 통해 시청자의 시청 습관을 몰래 기록하고 있다는 혐의입니다. 켄 팩스턴 검찰총장은 이 시스템이 개인 데이터를 수집해 광고를 타겟팅하는 데 사용되며, 보안 카메라나 게임 콘솔과 같은 연결된 기기에서 정보가 포함될 수 있다고 주장했습니다. 소송에서는 이들 회사가 사용자에게 ACR을 활성화하도록 유도하고, 동의 없이 데이터를 수집했다고 주장하고 있습니다. 또한 팩스턴은 TCL과 하이센스의 중국과의 연관성에 대해 우려를 표명하며, 이들의 TV를 "중국이 후원하는 감시 장치"라고 언급했습니다. 그는 이들 회사가 텍사스 소비자에 대한 데이터를 수집하거나 판매하는 것을 중단하도록 하고, 개인 정보 보호 권리의 중요성을 강조하며 처벌을 요구하고 있습니다.

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"체크북을 믿으세요"라는 기사는 AI 기업들이 공공연히 공학이 더 이상 필요 없다고 주장하면서도, 수백만 달러를 들여 인력 공학 팀을 인수하는 모순을 다룹니다.

주요 내용으로는, AI 기업인 앤트로픽이 오픈 소스 코드베이스에 크게 기여한 팀을 인수했는데, 이는 무료로 코드를 사용할 수 있는 선택권이 있었음에도 불구하고 이루어진 일입니다. 이는 회사가 단순히 코드를 생성하는 것보다 인간의 판단을 더 중요하게 여긴다는 것을 보여줍니다.

소프트웨어 개발에서 진정한 도전은 코드를 만드는 것이 아니라, 무엇을 만들고 어떻게 프로젝트를 효과적으로 관리할 것인지에 대한 정보에 기반한 결정을 내리는 것입니다. AI는 생산성을 높일 수 있지만, 경험이 풍부한 엔지니어의 비판적 사고와 의사결정 능력을 대체할 수는 없습니다.

기업들은 AI에만 의존하기보다는 엔지니어들의 판단력과 전략적 사고를 개발하는 데 투자해야 합니다. 또한, 코딩이 더 이상 필요 없다는 이야기가 퍼지고 있는 상황에서도 주니어 엔지니어의 강력한 공급망을 유지하는 것이 중요합니다. 이는 미래에 숙련된 전문가를 확보하는 데 도움이 될 것입니다.

결국 이 기사는 공학의 진정한 가치는 빠르게 코드를 생산하는 능력이 아니라 인간의 전문성과 판단력에 있다는 점을 강조합니다.

로드리고 폼보는 리액트를 처음부터 다시 만드는 단계별 가이드를 제시합니다. 이 가이드는 클래스 대신 훅을 사용하는 리액트 16.8을 기반으로 한 간소화된 버전을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 "디닥트(Didact)"라는 이름으로, 복잡한 최적화 없이 리액트의 핵심 기능을 복제하는 것을 목표로 합니다.

디닥트를 만드는 주요 단계는 다음과 같습니다. 첫째, 요소 생성 함수를 통해 JSX를 리액트 요소를 나타내는 자바스크립트 객체로 변환합니다. 이 과정에서 요소의 유형과 속성을 캡처합니다. 둘째, 렌더 함수는 이러한 요소를 DOM에 렌더링하는 기능을 구현하여 텍스트와 자식 요소를 적절히 처리합니다. 셋째, 동시 모드를 도입하여 브라우저가 렌더링 작업을 중단할 수 있는 메커니즘을 제공하여 성능과 반응성을 개선합니다. 넷째, 파이버는 렌더링 과정을 구조화하여 작업 단위를 보다 효율적으로 관리하고, 큰 요소 트리를 렌더링하는 데 도움을 줍니다. 다섯째, 렌더 및 커밋 단계를 분리하여 변경 사항을 DOM에 적용하기 전에 불완전한 UI가 표시되는 것을 방지합니다. 여섯째, 재조정 기능을 추가하여 현재 요소와 새로운 요소를 비교함으로써 요소를 업데이트하거나 삭제할 수 있도록 하여 성능을 유지합니다. 일곱째, 함수형 컴포넌트를 지원하여 이들을 실행하여 동적으로 자식 요소를 생성합니다. 마지막으로, 훅을 도입하여 사용자 정의 useState 훅을 사용해 함수형 컴포넌트에서 상태 관리를 가능하게 합니다.

이 글은 리액트의 아키텍처를 이해하는 것의 중요성을 강조하며, 개발자들이 리액트의 코드베이스에 더 깊이 들어갈 수 있는 실용적인 접근 방식을 제공합니다. 또한 디닥트와 리액트의 차이점을 강조하며, 디닥트는 단순성에 중점을 두고 있는 반면 리액트는 다양한 최적화와 기능을 포함하고 있다고 설명합니다. 관심 있는 사람들을 위해 소스 코드는 GitHub에서 제공되며, 독자들은 디닥트를 추가 기능으로 확장할 것을 권장합니다.

Qwen/Qwen-Image-Layered는 텍스트를 이미지로 변환하는 도구입니다. 이 도구는 최근 이틀 전에 업데이트되었으며, 사용자 참여도는 3,460회 조회와 393회의 상호작용을 기록하고 있습니다.

Mullvad VPN이 새로운 WireGuard® 프로토콜 구현체인 GotaTun을 발표했습니다. GotaTun은 Rust로 작성된 것으로, 기존의 wireguard-go보다 더 빠르고 효율적입니다. 기존 버전은 안드로이드 앱에서 많은 충돌 문제를 일으켰습니다. 이번 새로운 버전은 DAITA와 Multihop과 같은 개인 정보 보호 기능을 통합했으며, 이미 안드로이드 사용자에게 출시되었고 2026년에는 다른 플랫폼으로도 확장할 계획입니다.

GotaTun으로 전환한 결과, 사용자들이 느끼는 충돌 비율이 0.40%에서 0.01%로 크게 감소했습니다. 사용자들은 속도가 향상되고 배터리 사용량이 줄어들었다고 보고하고 있습니다.

앞으로 Mullvad는 보안 감사와 모든 기기에서 GotaTun으로의 완전한 전환, 그리고 2026년까지 성능 향상을 계획하고 있습니다.

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Claude Code 플러그인은 응답을 기다리는 동안 음악을 재생하여 사용자가 산만해지거나 너무 오랫동안 대기하지 않도록 도와줍니다. 이 플러그인은 Claude Code의 기능을 활용해 대기 시간 동안 사용자의 관심을 유지합니다.

우리는 대형 온라인 구직 플랫폼에서 자기소개서를 작성하는 데 도움을 주는 AI 도구를 조사하여 생성적 AI가 구직 신청에 미치는 영향을 연구했습니다. 연구 결과, 이 도구를 사용하면 자기소개서와 직무 설명 간의 일치도가 향상되어 면접 통보를 받을 확률이 높아졌습니다. 지원자가 AI가 생성한 자기소개서를 편집하는 데 더 많은 시간을 투자할수록 채용될 가능성이 높아졌습니다. 그러나 이 도구가 도입된 이후에는 자기소개서 내용과 구인 공고의 일치가 그다지 중요하지 않게 되었습니다. 그 결과, 고용주들은 지원자의 이전 직무 경험과 같은 다른 신호에 더 의존하게 되었습니다.

16세 고등학생 다니엘은 해킹을 즐기며 최근 주요 기업들이 사용하는 AI 문서화 플랫폼인 민틀리파이에서 심각한 보안 취약점을 발견했습니다. 그는 공격자가 문서에 악성 스크립트를 주입할 수 있는 치명적인 취약점을 찾아냈고, 이는 사용자 계정의 안전을 위협할 수 있는 문제입니다.

이 이야기는 디스코드가 개발자 문서화를 위해 민틀리파이로 전환하면서 시작되었습니다. 다니엘은 디스코드에서 취약점을 보고한 경험이 풍부한 버그 헌터로서 새로운 시스템에서 문제를 찾기 시작했습니다. 그는 디스코드를 통해 다양한 민틀리파이 문서에 접근할 수 있는 방법을 발견했고, 결국 SVG 파일에 악성 스크립트를 삽입할 수 있는 방법을 알아냈습니다.

이 취약점을 발견한 후, 다니엘은 민틀리파이를 조사하고 있던 친구들과 협력했습니다. 그들은 함께 이 문제를 디스코드에 보고했고, 디스코드는 즉시 문서를 일시적으로 중단하고 이전 시스템으로 되돌리는 조치를 취했습니다. 민틀리파이도 이 취약점을 수정하는 데 도움을 요청했습니다.

이 사건은 민틀리파이를 문서화에 사용하는 많은 기업, 특히 트위터와 버셀에 큰 영향을 미쳤습니다. 이 그룹은 취약점을 책임감 있게 보고한 대가로 약 11,000달러의 버그 바운티를 받았습니다. 이 사건은 단 하나의 보안 취약점이 얼마나 광범위한 결과를 초래할 수 있는지를 잘 보여줍니다.

이 글은 수학 증명을 작성하는 현대적인 접근 방식을 다루고 있으며, 오류를 줄이고 명확성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 레슬리 램포트는 전통적인 산문보다 구조화된 증명의 중요성을 강조합니다. 전통적인 방식은 혼란을 줄 수 있고 실수하기 쉬운 경향이 있습니다. 그는 명확한 명명과 진술의 조직을 갖춘 계층적 구조를 사용하면 이해를 높일 수 있다고 제안합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 전통적인 증명은 종종 명확성이 부족하여 새로운 진술인지 정당화인지 구별하기 어렵습니다. 구조화된 형식은 독자가 논리를 따라가도록 도와줍니다. 둘째, 증명을 읽기 쉽게 만드는 것도 중요하지만, 정확성과 엄밀함은 오류를 피하는 데 필수적입니다. 구조화된 접근 방식은 실수를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 셋째, 램포트는 형식적이고 기계적으로 검증된 증명에 대한 경험이 그의 접근 방식에 영향을 미쳤다고 말합니다. 모든 수학자가 완전한 형식적 증명을 작성하지는 않겠지만, 이를 이해하는 것이 비형식적인 증명 작성에 도움이 될 수 있습니다. 넷째, 램포트는 수학을 읽는 방식이 디지털 형식으로 전환될 것이라고 예측하며, 이는 하이퍼텍스트를 통해 구조화된 증명 제시를 더욱 용이하게 할 수 있습니다. 마지막으로, 글에서는 간단한 증명을 구조화된 형식으로 변환하는 예를 제공하며, 각 단계에 대한 명확성과 자세한 정당화의 이점을 강조합니다.

전반적으로 램포트는 수학자들이 증명을 작성하는 방식을 변화시켜야 한다고 주장하며, 구식 방법에서 벗어나 21세기에 적합한 더 명확하고 구조화된 접근 방식을 받아들일 것을 권장합니다.

새로운 데이터 구조인 semistable::vector에 대해 설명합니다. 이 구조는 std::vector와 유사하지만, 반복자(iterator)의 안정성이 향상되었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

semistable::vector는 std::vector처럼 메모리의 연속된 블록에 요소를 저장하지만, 특정 작업, 예를 들어 요소를 삭제할 때 반복자가 안정성을 유지합니다. 예를 들어 첫 번째 요소를 삭제한 후에도 반복자는 여전히 올바른 요소를 가리킵니다.

전통적인 std::vector의 반복자는 삽입이나 삭제 후에 유효하지 않을 수 있습니다. 반면에 semistable::vector는 "에포크 설명자(epoch descriptors)"라는 시스템을 사용하여 변경 사항을 추적합니다. 이를 통해 반복자는 벡터의 현재 상태에 맞게 조정될 수 있습니다.

성능 측면에서 벤치마크 결과는 semistable::vector가 특정 작업에서 std::vector와 비슷한 성능을 보인다고 나타났습니다. 특히 원시 포인터를 사용하여 탐색할 때 그 차이가 두드러집니다.

하지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 첫째, 반복자 사용은 스레드 안전하지 않아서 동일한 반복자를 여러 스레드에서 사용해서는 안 됩니다. 둘째, 작업 중 예외가 발생하면 반복자의 안정성이 보장되지 않습니다. 셋째, 벡터가 수정되는 동안 사용되지 않는 비활성 반복자는 가비지 수집을 방해하여 메모리 문제를 일으킬 수 있습니다.

개선 사항으로는 semistable::vector의 단일 스레드 버전이 서로 다른 내부 포인터 유형을 사용하여 더 나은 성능을 보여줍니다.

이 라이브러리는 헤더 전용이며, C++11 이상이 필요하고 Boost.Config에만 의존합니다.

구글과 애플은 비자를 소지한 직원들에게 비자 처리 지연으로 인해 국제 여행을 피할 것을 권고하고 있습니다. 두 회사의 법률 사무소는 미국으로 돌아올 때 발생할 수 있는 예측할 수 없는 지연에 대한 메모를 발송했습니다. 국무부 대변인은 대사관들이 비자 신청서를 철저히 검토하는 데 집중하고 있다고 확인했습니다. 많은 인도 전문직 종사자들은 새로운 소셜 미디어 검토 요구 사항 때문에 비자 갱신을 위한 약속이 취소되거나 재조정되는 상황을 겪고 있습니다. 두 회사는 백악관에서 부과한 새로운 수수료로 인해 비자 신청에 대한 유사한 경고를 이전에 발송한 바 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 소프트웨어 엔지니어로, 팀 내에서 Kubernetes 관련 문제에 대한 전문가로 자리 잡았습니다. 특히 Helm 차트의 풀 리퀘스트(PR)를 관리하는 데 주력했습니다. PR을 테스트하기 위해 Kubernetes 클러스터를 수동으로 설정해야 하는 과정에서 발생하는 지연 문제를 해결하기 위해 Chart Preview라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 PR이 열릴 때 Helm 차트를 자동으로 Kubernetes 클러스터에 배포하고, 미리보기 링크를 제공하며, PR이 닫힌 후에는 정리 작업을 수행합니다.

저자는 Chart Preview를 Helm의 워크플로우에 맞추어 개발하는 데 집중했습니다. 기존의 미리보기 도구들은 Helm의 독특한 요구에 맞춰져 있지 않았기 때문입니다. 이 도구는 Go 언어로 작성되었으며 Helm v3 SDK를 사용합니다. API 서버로 기능하며, PostgreSQL 큐를 통해 작업을 처리합니다. GitHub와 GitLab과 통합되어 원활하게 작동합니다.

Chart Preview를 개발하는 과정에서 저자는 미리보기 호스트 이름 관리와 자원 삭제의 깔끔한 처리를 포함한 여러 가지 도전에 직면했습니다. Grafana와 WordPress와 같은 실제 애플리케이션으로 테스트한 후, 저자는 이 도구가 팀들이 직면하는 일반적인 문제를 해결하는지, 그리고 어떤 개선이 필요한지에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

이 도구는 텍스트에 링크된 GitHub 앱을 설치하여 사용해 볼 수 있습니다.

현재 Claude 계정에 연결된 이메일 주소를 변경할 수 없습니다. 계정을 만들 때는 장기적으로 사용할 이메일을 선택해야 합니다. 다른 이메일로 변경해야 할 경우, 다음 단계를 따라주세요.

먼저 현재 요금제를 취소해야 합니다. Claude 계정에 로그인한 후, 왼쪽 하단에서 자신의 이니셜이나 이름을 클릭합니다. 설정으로 가서 청구를 선택합니다. 취소 섹션을 찾아 "취소"를 클릭하면 됩니다. 이 취소는 청구 주기가 끝날 때 적용됩니다. 다음 청구일 24시간 전에 취소해야 추가 요금이 발생하지 않도록 주의하세요.

로그인할 수 없는 경우에는 지원팀에 연락해야 합니다. 이메일 접근 권한을 잃었다면, 다른 이메일 주소에서 지원팀에 연락하여 구 이메일을 포함하고 구독 취소를 원한다고 알려주세요.

같은 전화번호를 새 계정에 사용하고 싶다면, 지원팀에 요청하여 이전 계정에서 전화번호를 해제해 달라고 하세요.

구독을 취소하고 전화번호를 해제한 후에는 설정으로 가서 계정에서 "계정 삭제"를 클릭합니다. 이 작업은 영구적이며, 저장된 채팅에 대한 접근이 사라지므로 삭제하기 전에 데이터를 내보내는 것이 좋습니다.

"계정 삭제" 버튼이 보이지 않는 경우, 지원팀에 도움을 요청하세요.

Avelo Airlines의 예약 시스템에서 보안 취약점이 발견되어 공격자가 단 6시간 만에 수백만 명의 승객 기록, 개인 정보 및 결제 세부 사항에 접근할 수 있는 가능성이 있었습니다. 이 문제는 승객의 성을 입력하지 않아도 예약에 접근할 수 있도록 시스템이 설계되어 있었기 때문에 발생했습니다. 이로 인해 누군가 확인 코드를 추측할 수 있는 상황이 생겼습니다.

타임라인에 따르면, 2025년 10월 15일 이 문제를 발견한 연구자는 Avelo의 사이버 보안 팀에 신속하게 연락했습니다. Avelo는 즉각적으로 대응하여 11월 13일까지 취약점을 수정했으며, 이 과정에서 원활한 소통을 유지했습니다.

이 취약점은 공격자가 단순한 무차별 대입 공격을 통해 확인 코드를 추측할 수 있게 했습니다. 가능한 조합이 21억 8천만 개에 달했기 때문에 공격자는 최소한의 노력과 비용으로 유효한 승객 데이터를 얻을 수 있었습니다. 노출될 수 있는 데이터에는 전체 이름, 생년월일, 정부 발급 신분증, 연락처 정보 및 일부 결제 카드 세부 사항이 포함됩니다.

이번 사건은 여러 인증 요소를 요구하고 민감한 엔드포인트에 대한 속도 제한과 같은 적절한 보안 조치를 시행하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 연구자는 이러한 간단한 점검이 민감한 데이터를 무단 접근으로부터 보호하는 데 필수적이라고 강조했습니다.