Claude Code Opus 4.5 성능 추적기는 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 작업의 성능을 모니터링하여 효과성의 급격한 저하를 식별하는 도구입니다. 이 추적기의 주요 내용은 다음과 같습니다.

추적기는 SWE-Bench-Pro에서 선택된 테스트 세트를 기반으로 매일 성능 기준을 제공합니다. 성능 저하를 감지하기 위해 통계적 테스트를 사용하며, 통계적으로 의미 있는 변화에 초점을 맞춥니다(p < 0.05).

성능 지표로는 역사적 평균 통과율인 58%를 기준으로 삼고 있습니다. 최근 하루 동안의 통과율은 50%였으며, 이는 50개의 평가를 기준으로 합니다. 지난 일주일과 한 달 동안의 평균 통과율은 각각 53%와 54%로, 성능 안정성을 보다 넓게 보여줍니다.

추적기는 성능 지표의 신뢰성을 나타내기 위해 신뢰 구간을 포함하고 있습니다. 신뢰 구간이 넓을수록 샘플 수가 적어 불확실성이 더 크다는 것을 의미합니다. 사용자는 성능 저하가 발생할 경우 알림을 받을 수 있도록 구독할 수 있습니다.

이 추적기는 독립적인 도구로, 특히 2025년 9월에 Anthropic이 확인한 성능 저하 문제 이후 Claude Code의 성능을 신뢰성 있게 모니터링하기 위해 설계되었습니다. 최신 소프트웨어 버전을 사용하여 매일 평가를 진행하며, 수정 없이 실제 사용자 경험을 반영한 결과를 보장합니다.

전반적으로 이 추적기는 Claude Code의 성능 모니터링에서 투명성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

메테오샛 제3세대 음향기(MTG-S) 위성이 첫 이미지를 전송하며 유럽과 북아프리카의 기상 예보에 대한 새로운 통찰을 제공합니다. 이 위성은 2025년 7월 1일에 발사되었으며, 정지 궤도에서 온도와 습도 데이터를 수집하여 30분마다 업데이트를 제공합니다.

주요 특징으로는 위성의 적외선 음향기 장비가 지표와 구름의 온도를 측정할 수 있어 아프리카와 남아메리카 일부 지역의 뜨거운 곳은 빨간색으로, 더 시원한 지역은 파란색으로 표시됩니다. 또한 습도 수준도 맵으로 나타내어 동아프리카의 높은 습도와 사하라 사막의 건조한 상태를 보여줍니다. MTG-S는 화산 폭발과 같은 현상을 추적할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 에티오피아의 하일리 굽비 화산 폭발 애니메이션을 통해 그 가능성을 입증했습니다.

유럽우주국(ESA)에서 개발한 이 임무는 기상 관측의 중요한 발전을 나타내며, 예보 정확성을 높이고 극단적인 날씨에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. MTG-S는 2026년 후반에 발사될 또 다른 위성인 MTG-I와 함께하는 더 큰 프로그램의 일환입니다.

이 글에서는 구문 강조가 적용된 소스 코드를 표시하는 명령줄 인터페이스(CLI) 도구를 만드는 과정에서 색상 테마와 다양한 터미널 환경에서의 가독성에 대해 다룹니다.

첫 번째로, 저자는 여러 터미널 테마(예: Sorcerer, Basic, Tango, Solarized)를 실험하여 사용자에게 잘 보이고 읽기 쉬운 색상을 찾습니다. 각 테마의 색상이 얼마나 읽기 쉬운지를 테스트하며, Basic 테마는 구식이고 읽기 어렵다는 비판을 받습니다. Tango 테마는 개선된 점이 있지만 여전히 문제가 있습니다.

Solarized 테마는 신중한 색상 선택과 인기로 찬사를 받지만, 특정 밝은 색상을 사용하는 애플리케이션과의 충돌로 문제가 발생할 수 있습니다. 저자는 다양한 터미널 설정에서 가독성을 보장하기 위해 열한 가지의 적절한 색상 세트를 추천합니다.

개발자들에게는 주로 읽기 쉬운 색상으로 제한할 것을 권장하여 더 많은 사용자에게 유용성을 높이는 것이 중요하다고 강조합니다. 전반적으로 이 글은 CLI 도구의 색상 선택에서 사용자 경험을 고려하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

이 논문은 MIFARE Ultralight C, MIFARE Ultralight AES, NTAG 223, NTAG 224 DNA 카드 등 다양한 NFC 기술의 보안 취약점을 분석합니다. 연구에서는 공격자들이 릴레이 공격이나 키 덮어쓰기와 같은 기법을 통해 이러한 취약점을 악용할 수 있는 방법을 강조하며, 암호화 키를 복구하는 데 필요한 시간을 크게 단축할 수 있음을 보여줍니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 보안 약점으로는 실제 애플리케이션에서 무결성 검사 부족과 잘못된 설정이 있어 공격자들이 이러한 기술의 보안을 위협할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 2키 Triple DES의 키 공간이 2112에서 228로 줄어들 수 있어, 무차별 대입 공격이 가능해집니다. 둘째, 여러 NXP 및 비-NXP 제품이 취약하며, 특정 MIFARE 및 NTAG 모델이 포함됩니다. 셋째, 다양한 설정에 따라 위험 수준이 달라지며, 일부 비-NXP 카드는 설계 결함으로 인해 1분 이내에 키 복구가 가능합니다. 넷째, 해결 방안으로는 무결성 검사 활성화, 키 다양화 구현, 중요한 메모리 페이지 잠금, 비-NXP 카드를 진품 NXP 제품으로 교체하는 것이 권장됩니다.

이 연구는 NXP에 책임감 있게 공개되었으며, NXP는 발견 사항을 확인하고 이 정보를 공개하기 전에 제품 업데이트를 위한 시간을 요청했습니다. 논문은 적절한 설정의 중요성과 고보안 애플리케이션을 위한 MIFARE DESFire와 같은 강력한 기술의 필요성을 강조합니다.

시스템 운영자에게는 현재 배포된 시스템을 감사하고, 위험을 줄이기 위해 보다 안전한 시스템으로 전환하는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

최근 연구에서는 14개의 고급 인공지능 모델을 테스트하여 OpenTelemetry라는 마이크로서비스 간 요청을 추적하는 표준을 얼마나 잘 구현할 수 있는지 살펴보았습니다. 결과는 가장 뛰어난 모델인 Claude 4.5 Opus조차도 29%의 성공률을 기록하는 데 그쳤습니다.

분산 추적이란 사용자의 행동, 예를 들어 "로그인" 버튼 클릭과 같은 행동이 여러 마이크로서비스를 거치면서 어떻게 진행되는지를 추적하는 방법입니다. 이를 통해 복잡한 시스템에서 문제를 식별할 수 있습니다. 그러나 AI 모델들은 종종 개별 사용자 행동을 올바르게 연결하지 못하고, 서로 다른 사건들을 하나의 추적으로 합치는 경향이 있었습니다. 이들은 요청 뒤에 있는 비즈니스 맥락을 이해하지 못했습니다.

모델의 성능은 프로그래밍 언어에 따라 차이를 보였습니다. C++가 37%의 성공률로 가장 높은 성과를 보였고, Java, Ruby, Swift는 성공 사례가 없었습니다. 가장 비용 효율적인 모델인 Gemini 3 Flash는 속도와 비용 효율성 면에서 다른 모델들을 능가했습니다.

AI는 잠재력이 있지만, 복잡한 작업인 분산 추적을 위해 숙련된 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)를 완전히 대체할 수는 없습니다. 연구자들은 현재 AI의 능력이 현실보다 과대평가되고 있으며, 신뢰할 수 있는 소프트웨어는 여전히 인간의 전문 지식이 필요하다고 지적했습니다. 이 연구는 관측 가능성과 분산 시스템 관리에서 AI 성능을 향상시키기 위한 추가적인 탐구와 기여를 장려하고 있습니다.

애플은 모든 Patreon 창작자들이 2026년 11월 1일까지 자사의 인앱 결제 시스템으로 전환하도록 요구할 예정입니다. 이 변화로 인해 애플은 아이폰과 아이패드에서 Patreon 앱을 통해 이루어지는 결제의 30%를 수수료로 가져가게 됩니다. 원래 마감일은 2025년 11월로 설정되어 있었으나 연장되었습니다.

Patreon은 유튜버와 같은 창작자들이 팬들로부터 결제를 받을 수 있는 플랫폼입니다. 애플은 이러한 결제를 디지털 상품으로 보고 있으며, 이에 대한 수수료를 받을 자격이 있다고 생각하고 있습니다. 일반적으로 애플은 30%의 수수료를 부과하지만, 1년 이상 지속된 구독의 경우에는 이 비율이 15%로 줄어듭니다.

iOS 앱을 사용하는 창작자들은 애플의 수수료를 감당하기 위해 가격을 인상하거나, 가격을 유지하고 비용을 흡수할 수 있습니다. 사용자는 Patreon 웹사이트를 통해 결제하면 수수료를 피할 수 있습니다.

Patreon은 애플의 결정에 실망감을 표명했으며, 현재 구형 청구 시스템을 사용하는 창작자는 4%에 불과하고 대부분은 이미 전환을 완료했습니다. Patreon은 창작자들을 위해 FAQ를 통해 더 많은 정보를 제공하고 있습니다.

이 블로그에서는 3D 프린팅과 소프트웨어 개발을 활용해 특화된 솔루션을 만드는 즐거움과 이점을 다룹니다. 저자는 개인적인 용도로 맞춤형 도구를 만들기 위해 3D 프린터를 사용한 경험을 공유하며, 자신의 필요에 맞춘 것을 만드는 데서 오는 만족감을 강조합니다. 많은 디자인이 다운로드 가능하지만, 독창적인 솔루션을 만드는 것이 더 보람차다고 말합니다.

저자는 이를 소프트웨어 엔지니어링과 비교하며, 개발자들이 자신의 요구에 완벽하게 맞는 도구를 만들고 수정할 수 있는 점을 언급합니다. 때로는 기존 솔루션을 사용하는 것이 더 실용적일 수 있지만, 맞춤형 솔루션을 만들 수 있는 능력은 큰 장점이라고 인정합니다. 결국, 블로그는 3D 프린팅이나 소프트웨어를 통해 특화된 아이템을 만드는 과정에서의 자유와 창의성을 기념합니다.

요약이 없습니다.

Beautiful-mermaid는 매력적인 SVG 또는 ASCII 아트로 Mermaid 다이어그램을 렌더링하는 도구입니다. 이 도구는 빠르고, 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있으며, DOM에 의존하지 않고 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능으로는 다섯 가지 유형의 다이어그램을 지원합니다: 흐름도, 상태 다이어그램, 시퀀스 다이어그램, 클래스 다이어그램, 그리고 ER 다이어그램입니다. 웹 인터페이스를 위한 SVG 출력이나 터미널 사용을 위한 ASCII/유니코드 출력이 가능합니다. 15개의 기본 테마가 제공되며, 사용자가 쉽게 자신만의 테마를 만들 수 있는 옵션도 있습니다. CSS 사용자 정의 속성을 이용해 실시간으로 테마를 전환할 수 있으며, 500밀리초 이내에 100개 이상의 다이어그램을 렌더링할 수 있을 만큼 매우 빠릅니다.

설치는 npm, bun 또는 pnpm을 사용하여 할 수 있습니다. SVG 출력을 원할 경우 renderMermaid 함수를 사용하고, ASCII 출력을 원할 경우 renderMermaidAscii 함수를 사용하면 됩니다.

테마 설정은 간단하며, 배경색과 전경색 두 가지 색상만 필요합니다. 추가적인 색상을 정의하여 더 세부적인 사용자 맞춤형 설정도 가능합니다. 기본 테마가 포함되어 있으며, 사용자가 쉽게 자신의 테마를 만들 수 있습니다.

지원되는 다이어그램 유형으로는 흐름도, 상태 다이어그램, 시퀀스 다이어그램, 클래스 다이어그램, ER 다이어그램이 있습니다. ASCII 출력의 모양은 다양한 간격 및 패딩 옵션을 사용하여 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다.

ASCII 렌더링 엔진은 mermaid-ascii라는 프로젝트를 기반으로 하며, Craft 팀에 의해 수정 및 개선되었습니다. Beautiful-mermaid는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

Shaped의 창립자인 Tullie는 추천 시스템에서 항목을 순위 매기는 과정을 간소화하기 위해 설계된 새로운 도구인 ShapedQL을 소개했습니다. 그는 현재 기술, 특히 벡터 데이터베이스를 이용하면 많은 항목을 찾는 것은 쉽지만, 최상의 항목을 순위 매기는 것은 여전히 복잡하다고 언급했습니다.

ShapedQL은 여러 단계를 하나의 SQL 유사 언어로 결합하여 개인화된 피드나 메모리가 있는 시스템을 쉽게 만들 수 있도록 합니다. 이 과정은 네 가지 단계로 이루어져 있습니다. 첫 번째 단계는 '검색'으로, 키워드와 벡터를 조합하여 잠재적인 항목을 찾습니다. 두 번째 단계는 '필터링'으로, 재고가 있는 항목만 보여주는 등 엄격한 제한을 설정합니다. 세 번째 단계는 '점수 매기기'로, 실시간 모델을 사용하여 결과의 관련성을 기준으로 순위를 매깁니다. 마지막으로 네 번째 단계는 '재정렬'로, 비슷한 항목이 반복되지 않도록 결과의 다양성을 확보합니다.

Tullie는 ShapedQL에서 긴 Python 코드를 대체하는 쿼리의 예를 제공하며, 이 도구가 과정을 어떻게 간소화하는지를 보여줍니다. 또한, 사용자는 SQL을 사용하지 않으려면 Python이나 TypeScript SDK를 사용할 수 있습니다. 그는 구문과 전체 도구에 대한 피드백을 환영한다고 전했습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Turso는 Rust로 SQLite를 재작성한 새로운 데이터베이스 엔진으로, SQLite의 한계를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. SQLite는 신뢰성과 광범위한 테스트로 잘 알려져 있으며, 다양한 기기에서 널리 사용됩니다. 그러나 SQLite는 폐쇄적인 테스트 환경, 제한된 외부 기여, 동시성 및 스키마 변경에 대한 어려움과 같은 문제를 안고 있습니다.

Turso는 SQLite의 단일 파일 데이터베이스 형식과 호환성을 유지하면서도 내장 암호화, 동시 쓰기 지원(MVCC), 비동기 I/O와 같은 기능을 도입하여 이러한 문제를 해결합니다. 이 데이터베이스는 프로세스 내 데이터베이스로도, 네트워크 데이터베이스로도 작동할 수 있어 다양한 프로젝트 요구에 맞춰 유연하게 사용할 수 있습니다.

개발자들은 Rust로 사용자 정의 확장을 만들 수 있으며, 이는 SQLite의 확장 기능과 유사합니다. Turso는 프로젝트가 SQLite의 한계를 넘어 성장할 경우, 더 복잡한 데이터베이스인 PostgreSQL로 전환할 필요성을 줄여주는 것을 목표로 하고 있습니다.

전반적으로 Turso는 로컬 및 클라우드 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 효율적인 데이터베이스를 찾는 개발자들에게 혁신적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다.

이 글에서는 우울증 치료에 있어 오메가-3와 비타민 D 같은 보충제가 전통적인 항우울제와 비교했을 때 얼마나 효과적인지를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

항우울제의 효과는 표준화된 효과 크기가 약 0.4로, 이는 학교 성적에서 C에서 C+로 약간 향상된 정도입니다. 반면, 오메가-3 보충제를 하루 1500mg 섭취할 경우 효과 크기가 약 0.6으로, C에서 B–로 향상되는 것과 같습니다.

비타민 D는 훨씬 더 효과적인 선택으로, 하루 5000 IU를 섭취하면 효과 크기가 1.8에 달해 C에서 A–로 향상되는 것과 유사합니다. 비타민 D 결핍이 없는 사람에게도 효과적입니다.

두 보충제 모두 안전하고 저렴하며 전통적인 항우울제와 함께 복용할 수 있습니다. 비타민 D의 공식 권장 섭취량은 너무 낮게 설정되어 있으며, 최근 연구에 따르면 최대 10,000 IU까지 안전하게 섭취할 수 있다고 합니다.

정신 건강에 도움이 될 가능성을 고려할 때, 하루 5000 IU의 비타민 D와 하루 1500mg의 오메가-3(60% 이상의 EPA 포함)를 섭취하는 것이 권장됩니다.

비타민 D와 오메가-3 보충제는 정신 건강을 크게 개선할 수 있는 가능성이 있으며, 저렴한 비용과 최소한의 부작용을 고려할 때 시도해 볼 가치가 있습니다. 새로운 보충제를 시작하기 전에는 항상 의사와 상담하는 것이 중요합니다.

요약하자면, 비타민 D와 오메가-3는 정신 건강을 개선하기 위한 전통적인 항우울제의 유망한 대안입니다.

이 텍스트는 "500 Mile Mail"과 관련된 주제에 대한 자주 묻는 질문(FAQ)을 포함하고 있을 가능성이 있는 웹페이지 링크를 제공합니다. 내용은 구체적이지 않지만, 독자들이 더 많은 정보를 얻기 위해 해당 링크를 방문할 수 있음을 암시하고 있습니다.

버지니아 "진니" 올리버는 메인의 "랍스터 레이디"로 알려져 있으며, 2026년 1월 21일 105세의 나이로 세상을 떠났습니다. 그녀는 8세에 랍스터 낚시를 시작해 거의 100년 동안 이 일을 계속하며 지역 사회와 그 너머에서 사랑받는 인물이 되었습니다. 메인 주지사는 그녀의 놀라운 삶을 칭찬하며, 그녀의 유산이 미래 세대의 어부들에게 영감을 주기를 바란다고 전했습니다.

올리버는 물에서의 일을 즐겼으며, 그녀의 평생 동안 크게 변화한 랍스터 어업에 대한 기여로 인정받았습니다. 그녀가 시작했을 때 랍스터 가격은 파운드당 28센트였으나, 현재는 6달러가 넘습니다. 그녀는 많은 상과 주지사의 특별 인정을 받았음에도 불구하고 겸손하고 세련된 모습을 유지했으며, 낚시를 하면서 종종 립스틱과 귀걸이를 착용했습니다.

올리버의 이야기는 널리 퍼져, 배우 마크 해밀과 같은 유명인들의 관심을 끌기도 했습니다. 그녀의 친구이자 기자인 바바라 월시는 올리버를 활기차고 자신감 넘치는 사람으로 기억하며, 항상 "내가 보스야"라고 말하곤 했다고 전했습니다. 그녀는 103세에 넘어질 때까지 계속해서 낚시를 했습니다. 올리버의 유산은 그녀의 가족과 메인의 해양 역사에 미친 영향을 기리는 많은 헌사를 통해 계속 이어지고 있습니다.

메카 코멧은 기술 애호가를 위한 맞춤형 핸드헬드 리눅스 컴퓨터입니다. 이 기기는 4코어와 6코어 ARM64 프로세서를 선택할 수 있으며, 통합 그래픽 기능을 제공합니다. 메모리는 2GB, 4GB 또는 8GB RAM 중에서 선택할 수 있습니다. 저장 용량은 64GB 또는 128GB 플래시 스토리지 옵션이 있으며, NVMe SSD를 통해 확장이 가능합니다. 디스플레이는 3.92인치 AMOLED 터치스크린을 갖추고 있습니다. 배터리는 4100mAh 용량으로 USB Type-C로 충전할 수 있습니다. 또한, Wi-Fi와 블루투스를 지원하며 HDMI와 USB-C 포트를 포함한 다양한 포트를 제공합니다.

코멧은 키보드와 게임패드와 같은 다양한 확장 장치를 쉽게 연결하거나 분리할 수 있는 모듈형 디자인을 가지고 있습니다. 사용자는 자신만의 하드웨어 확장 장치를 만들 수도 있습니다. 운영 체제는 Mechanix OS라는 맞춤형 리눅스 배포판으로, 다양한 리눅스 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

코멧은 원격 터미널, 사이버 보안 도구, DIY 전화기, 전자 프로젝트를 위한 실험실 등 여러 용도로 활용될 수 있습니다. 수리 가능성을 고려하여 설계되었으며, 자가 수리를 위한 문서와 부품에 대한 장기 지원이 제공됩니다.

현재 코멧은 킥스타터에서 펀딩 중이며, 대량 생산은 2026년 초에 시작될 예정이고, 배송은 2026년 중반에 이루어질 것입니다. 코멧은 기술 애호가들에 의해 만들어졌으며, 개방성과 맞춤화에 중점을 두고 있습니다.

소버린 테크 펀드는 스칼라의 장기적인 보안, 유지 관리 및 개발자 경험을 향상시키기 위해 377,300유로를 투자했습니다. 이 프로젝트는 스칼라 센터가 조정하며, 스칼라를 금융 및 공공 서비스와 같은 다양한 산업에서 사용되는 디지털 인프라의 중요한 부분으로 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 투자를 지원하는 소버린 테크 에이전시는 강력한 디지털 생태계를 보장하기 위해 오픈 소스 소프트웨어 개발을 지원합니다. 펀드가 출범한 이후로 약 3,400만 유로를 95개의 중요한 기술 프로젝트에 투자했습니다.

이번 투자의 주요 혜택은 다음과 같습니다. 첫째, 보안 감사가 진행되어 스칼라의 핵심 구성 요소에서 취약점을 식별합니다. 둘째, 코드 신뢰성을 높이기 위해 코드 커버리지를 측정하는 도구인 scoverage의 개선이 이루어집니다. 셋째, 스칼라의 기본 라이브러리와 API의 안정성과 호환성을 보장합니다. 넷째, 핵심 모듈을 업데이트하고 API 문서를 개선하여 명확성을 높입니다. 마지막으로, 개발자 생산성을 향상시키고 최신 스칼라 버전을 지원하기 위해 빌드 도구인 sbt 2.0의 주요 업데이트가 진행됩니다.

스칼라 센터가 이 작업을 감독하며, 커뮤니티의 참여를 장려하여 스칼라를 더욱 강하게 유지할 계획입니다. 진행 상황에 대한 업데이트는 정기적으로 공유될 예정입니다.

요약이 없습니다.

디컴파일링은 컴파일된 게임 바이너리를 분석하고 재구성하기 위해 분해하는 과정을 의미합니다. 이 과정은 수동으로 분해하는 것에서부터 객체 파일을 자동으로 분리하고 코드 생성을 가능하게 하는 고급 도구를 사용하는 방식으로 발전해왔습니다.

현재 많은 디컴파일링 프로젝트는 구형 파워PC 콘솔 게임에 집중하고 있습니다. 저자는 디버그 기호가 포함된 PAL 디버그 버전의 Halo 1을 디컴파일하는 작업을 진행하고 있습니다. 대부분의 프로젝트가 DLL을 사용하여 함수 훅킹을 하는 것과 달리, 저자는 직접 명령어 수준에서 일치를 목표로 하고 있으며, 이는 Xbox 디버그 커널의 한계로 인해 어려운 작업입니다.

저자는 PDB에서 섹션 기여도를 활용하여 객체 파일을 정확하게 재구성할 수 있는 맞춤형 분할 도구를 만들었습니다. 이 과정은 크기와 위치를 추측하지 않고 데이터와 코드를 더 잘 처리할 수 있게 해줍니다. 분할 도구는 Visual C++ 7 베타 2와 호환되도록 개발되었으며, 기존 도구를 수정해야 했습니다.

제어 흐름 생성은 디컴파일링에서 매우 중요합니다. 이는 바이너리 내의 모든 포인터를 식별하는 데 도움을 줍니다. 저자는 마이크로소프트 전용 예외 처리와 관련된 문제로 어려움을 겪었고, 이를 수동으로 조정해야 했습니다.

초기 테스트 후, 게임이 캐시 드라이브 할당 문제로 부팅되지 않는 문제가 발생했습니다. 추가 디버깅을 통해 컴파일러 최적화로 인한 부정적인 재배치 문제를 발견했습니다. 저자는 이러한 오류 중 일부를 수동으로 수정하여 게임이 더 진행될 수 있도록 했지만, 여전히 포인터와 게임 플레이 중 충돌 문제에 직면했습니다.

저자는 다른 사람들에게 Halo의 GitHub 저장소를 확인해 보라고 권장하며, 향후 더 발전된 기능을 통합하여 디컴파일링 과정을 개선할 계획을 언급했습니다.

이 기사는 비행기가 날 수 있는 원리를 탐구하며, 특히 항공기의 날개인 에어포일의 형태와 방향에 초점을 맞추고 있습니다. 에어포일 주위로 공기가 어떻게 흐르고, 그 흐름이 비행에 어떻게 기여하는지를 설명합니다.

공기 흐름을 이해하기 위해, 기사는 여러 가지 시각화 방법을 소개합니다. 첫 번째는 화살표 표현입니다. 화살표는 공기 흐름의 속도와 방향을 나타내며, 긴 화살표는 더 빠른 바람을 의미합니다. 두 번째 방법은 마커를 사용하는 것입니다. 작은 가벼운 물체, 예를 들어 나뭇잎 같은 것들이 공기 움직임을 보여줄 수 있습니다. 이러한 마커는 공기와 함께 움직이며 흔적을 남겨 공기의 흐름을 시각적으로 나타냅니다. 세 번째 방법은 색상 코딩입니다. 색상은 공기의 속도를 나타내며, 밝은 색일수록 더 빠른 바람을 의미하여 공기 흐름을 더 명확하게 보여줍니다.

기사는 공기가 투명하기 때문에 직접적으로 시각화하기 어려운 점을 강조합니다. 또한 공기 입자는 무작위로 움직이지만 평균적으로 안정된 상태를 만들어낼 수 있다고 설명합니다. 바람이 불 때, 심지어 높은 속도에서도 개별 공기 입자의 움직임은 혼란스러울 수 있지만, 평균을 내면 일관된 흐름을 드러냅니다.

전반적으로 이 기사는 공기 흐름과 에어포일 설계를 연구함으로써 비행의 물리학에 대한 이해를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 도구는 이해하기 쉬운 Lua 문법을 사용하여 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다. 내장 캐싱, 병렬 컴파일, 스마트 의존성 분석과 같은 기능 덕분에 빠르고 효율적인 빌드를 제공합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

블로그 포스트에서는 Arcee AI가 개발한 새로운 AI 모델인 Trinity Large의 출시를 다루고 있으며, 이 모델의 구조, 훈련 과정, 다양한 모델 변형에 대해 설명하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

Trinity Large는 세 가지 버전으로 출시됩니다. 첫 번째는 Trinity-Large-Preview로, 채팅에 적합하게 가볍게 후처리된 모델입니다. 두 번째는 Trinity-Large-Base로, 17조 개의 토큰으로 훈련된 최고의 사전 훈련 체크포인트입니다. 마지막으로 Trinity-Large-TrueBase는 지침 데이터가 없는 초기 체크포인트로, 연구 목적으로 유용합니다.

모델 사양으로는 Trinity Large가 4000억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 각 토큰당 130억 개의 활성 매개변수를 사용하는 희소 혼합 전문가(MoE) 설계를 채택하고 있습니다.

훈련 효율성 측면에서 이 모델은 2048개의 Nvidia GPU에서 훈련되었으며, 이는 가장 큰 사전 훈련 중 하나로, 단 33일 만에 완료되었습니다. 비용 효율적인 훈련을 강조하면서도 성능을 유지하는 데 중점을 두었습니다.

데이터 큐레이션은 DatologyAI가 다양한 데이터셋을 수집하여 진행했으며, 여기에는 프로그래밍, STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 및 다국어 콘텐츠가 포함됩니다.

성능 지표에 따르면, 초기 평가에서 Trinity-Large-Preview는 다양한 벤치마크에서 좋은 성과를 보여 기존 모델들과 비교할 만한 수준입니다.

전체 훈련 비용은 약 2000만 달러로, 유사한 프로젝트에 비해 상대적으로 낮은 편입니다.

Trinity-Large-Preview는 미리보기 기간 동안 무료로 제공되며, 다양한 코딩 플랫폼과의 통합이 준비되어 있습니다.

Trinity Large는 높은 성능을 제공하면서도 비용 효율적이고, 고급 AI 기능에 관심 있는 사용자들에게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

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

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 Claude Code가 API에 전송하는 내용을 확인하기 위해 Sherlock이라는 도구를 만들었습니다. 이 도구를 사용하면서 실시간으로 토큰 수가 증가하는 모습을 보는 것이 재미있었습니다. Sherlock은 LLM 도구와 API 사이에서 중개 역할을 하며, 모든 요청을 실시간 대시보드에 표시하고 각 프롬프트의 복사본을 마크다운과 JSON 형식으로 자동 저장합니다.

요약이 없습니다.

이 글은 유명한 연구자가 치명적인 중독에 대한 중요한 세부사항을 숨겼을 가능성에 대해 다루고 있습니다. 이는 과학 연구의 신뢰성에 대한 의문을 제기하며, 중요한 정보를 감추는 것이 가져올 수 있는 결과에 대해 우려를 나타냅니다. 주요 내용은 연구 관행에서 투명성과 책임감에 대한 걱정을 강조하고 있습니다.

오반(Oban)은 원래 엘릭서(Elixir)에서 개발된 작업 처리 프레임워크로, 이제 파이썬에서도 사용할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 오반의 기능을 살펴보고 엘릭서 버전과 비교해 보겠습니다.

오반의 주요 기능 중 하나는 작업 처리입니다. 오반은 데이터베이스를 사용하여 작업을 직접 삽입하고 처리할 수 있게 해주며, 오류가 발생할 경우 작업 생성과 처리를 모두 롤백하는 트랜잭션 기능을 제공합니다. 또한, 로컬 및 글로벌 큐 제한을 지원하고 완료된 작업과 그 결과를 저장합니다. 내장된 스케줄링 기능도 포함되어 있습니다. 오반에는 두 가지 버전이 있으며, 오픈 소스(OSS) 버전인 오반-py와 상업용인 오반-py-pro가 있습니다. OSS 버전은 단일 스레드 실행과 대량 작업 처리 기능이 없는 제한이 있지만, 프로 버전은 향상된 기능과 진정한 병렬 처리를 제공합니다.

작업 처리 흐름은 다음과 같습니다. 먼저, 작업이 데이터베이스에 삽입되고 '사용 가능'으로 표시됩니다. 이후 알림 시스템이 새로운 작업이 준비되었음을 작업 처리자에게 알려줍니다. 작업은 SQL 쿼리를 사용하여 가져오며, 동시에 여러 처리자가 충돌하지 않도록 잠금 메커니즘을 사용합니다. 작업은 비동기적으로 실행되며, 완료 여부나 재시도 여부를 추적합니다.

백그라운드 프로세스에서는 클러스터 내에서 한 노드가 리더로 선출되어 작업 정리와 고아 작업을 관리합니다. 이 과정에서 PostgreSQL을 사용하여 조정합니다. 작업이 작업자 실패로 인해 실행 중에 멈추면, 일정 시간이 지난 후에 해당 작업을 구출하여 다시 큐에 넣을 수 있습니다. 시스템은 주기적으로 오래된 작업을 삭제하여 데이터베이스 크기를 관리합니다.

오류 처리 측면에서, 예외로 인해 실패한 작업은 시스템 과부하를 방지하기 위해 설정 가능한 백오프 전략에 따라 재시도할 수 있습니다.

오반.py는 추가 인프라 없이 데이터베이스 기반 솔루션을 선호하는 사용자에게 적합한 강력한 작업 처리 도구입니다. OSS 버전은 소규모 프로젝트에 적합하며, 프로 버전은 고급 기능 덕분에 대규모 애플리케이션에 추천됩니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 멀티스레딩 프로젝트에서 스핀 락과 관련된 반복적인 문제를 다루며, 다른 사람들이 이러한 실수를 피할 수 있도록 교육하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 주제에 대해 많은 사람들이 글을 썼지만, 저자는 항상 배울 점이 더 있다고 믿고 있습니다.

간단한 스핀 락은 보통 불리언 변수를 사용하여 구현됩니다. 그러나 이 방식은 여러 스레드가 동시에 락을 획득했다고 생각하게 만들어 경쟁 상태를 초래할 수 있습니다. 원자적 연산을 사용하면 이러한 문제를 예방할 수 있지만, 올바른 구현이 중요합니다.

스핀 락의 문제점으로는 첫째, 높은 CPU 사용량이 있습니다. 스핀 락은 락의 가용성을 지속적으로 확인함으로써 CPU 자원을 낭비하게 하고, 이로 인해 전력 절약 기능이 방해받을 수 있습니다. 둘째, 메모리 트래픽이 증가합니다. 더 많은 스레드가 락을 차지하려고 할수록, 비순차 실행과 캐시 일관성 문제로 인해 메모리 작업이 느려질 수 있습니다. 셋째, 비효율적인 대기 방식이 있습니다. 바쁘게 대기하는 대신, 락이 사용 가능해질 때까지 CPU에 알림을 기다리도록 신호를 보내는 것이 더 좋습니다. 이는 리눅스의 futex나 윈도우의 WaitOnAddress와 같은 OS 원시 명령어를 사용하여 수행할 수 있습니다.

백오프 전략을 구현하는 것도 도움이 됩니다. 예를 들어, 지수 백오프와 같은 방법을 사용하면 재시도 간의 대기 시간을 늘려 경쟁을 관리할 수 있습니다. 또한, 스핀 락은 우선순위 역전 문제를 일으킬 수 있습니다. 낮은 우선순위의 스레드가 높은 우선순위의 스레드가 필요한 락을 보유하게 되면, 높은 우선순위의 스레드는 무한히 대기하게 됩니다.

잘못된 공유로 인해 스레드가 성능 저하를 겪을 수도 있습니다. 이는 서로 다른 변수를 접근할 때 동일한 캐시 라인을 공유할 때 발생합니다. 적절한 정렬과 패딩을 통해 이를 완화할 수 있습니다.

마지막으로, 사용자 정의 스핀 락은 꼭 필요하지 않은 경우 피하는 것이 좋으며, OS의 원시 명령어를 사용하는 것이 바람직합니다. 중요한 섹션은 작게 유지하고 경쟁을 최소화해야 합니다. 백오프 전략을 사용하고 대기할 때 OS에 알리는 것도 중요합니다.

스핀 락은 낮은 경쟁 상황에서는 유용할 수 있지만, 성능 저하를 초래할 수 있는 경우가 많습니다. 스레드 동기화에는 확립된 운영 체제 메커니즘에 의존하는 것이 가장 좋습니다.

많은 기업들이 여러 고객 사이트에서 장치를 관리할 때 공통적으로 겪는 문제는 소비자 라우터와 ISP 모뎀의 기본 서브넷이 동일하다는 점입니다. 예를 들어, 192.168.1.0/24와 같은 서브넷을 사용하면 두 개의 사이트에서 동일한 IP 주소를 가진 카메라나 NVR과 같은 장치에 접근할 때 충돌이 발생합니다. 이 경우 라우팅이 모호해져 두 장치에 모두 접근할 수 없게 됩니다.

전통적인 해결책인 포트 포워딩이나 재주소 지정은 종종 효과적이지 않습니다. 포트 포워딩은 ISP 모뎀이 리셋되면 쉽게 작동이 중단될 수 있으며, 모든 고객 네트워크의 주소를 변경하는 것은 비현실적입니다.

더 나은 접근 방식은 1:1 NAT를 사용하는 오버레이 주소 지정입니다. 이 방법은 고객의 네트워크에 Raspberry Pi와 같은 장치를 배치하여 WireGuard를 통해 안전한 메쉬 네트워크에 연결하는 것입니다. 각 장치는 예약된 범위(100.64.0.0/10)에서 고유한 오버레이 IP 주소를 할당받아 충돌을 피합니다. 게이트웨이 장치는 오버레이 주소와 로컬 주소 간의 변환을 수행하여 로컬 장치 설정을 변경하지 않고도 원활한 통신을 가능하게 합니다.

이 방법은 장치를 공용 인터넷에서 숨김으로써 보안을 크게 향상시키고, ISP 장비가 변경될 때 수동으로 재구성할 필요를 없애줍니다. 또한 새로운 사이트를 추가하는 과정도 간소화되어, 게이트웨이가 자동으로 연결하고 장치를 등록할 수 있습니다.

Netrinos는 이 과정을 자동화하는 구성 관리 도구로, 수많은 사이트에서 일관된 설정과 운영을 보장합니다. 이 솔루션은 서브넷 충돌 문제를 효과적으로 해결하여 서비스 기업들이 장치를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

제공된 텍스트에는 링크가 포함되어 있지만 요약할 구체적인 내용은 없습니다. 요약하고 싶은 특정 텍스트나 링크에서의 정보가 있다면 공유해 주시면 도와드리겠습니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 전문 선수와 아마추어 선수 모두에게 달리기가 신체에 미치는 영향을 다룹니다. 달리기는 인기 있는 스포츠로, 마라톤과 같은 대회에서 많은 참가자가 기록을 세우고 있습니다. 그러나 전문 선수와 아마추어 선수 모두 훈련과 대회 중에 신체적, 정신적 스트레스를 겪습니다.

전문 선수들은 종종 하루에 세 번까지 강도 높은 훈련을 하며, 이는 신체에 큰 부담을 줍니다. 그들의 경력은 대개 짧고, 몸에 가해지는 스트레스로 인해 부상의 위험이 큽니다. 아마추어 선수들은 전문 선수만큼 강도 높은 훈련을 하지 않지만, 마라톤이나 트레일 러닝과 같은 대회를 준비할 때 비슷한 스트레스와 부상의 위험을 경험합니다. 많은 아마추어 선수들이 개인 기록을 세우기 위해 스스로를 밀어붙이는데, 이로 인해 피로와 부상이 발생할 수 있습니다.

아마추어 선수들은 전문 선수들에 비해 스트레스 관련 부상을 입을 가능성이 더 높습니다. 전문 선수들은 더 나은 훈련과 의료 지원을 받으며, 강도 높은 훈련에 익숙해져 있어 시간이 지남에 따라 스트레스를 견딜 수 있는 몸을 만들어왔습니다. 두 유형의 선수 모두 신체적 소모와 함께 정신적 스트레스를 경험합니다. 전문 선수들은 끊임없이 한계를 넘어서야 하고, 아마추어 선수들은 훈련과 다른 생활 책임을 병행해야 합니다.

모든 선수에게 안전하고 효과적으로 훈련하기 위해서는 적절한 지도와 코칭이 매우 중요합니다. 이는 달리기와 관련된 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 전문 선수와 아마추어 선수 모두 달리기가 신체와 정신에 미치는 영향을 인식하고, 훈련에 신중하게 접근하며 적절한 지원을 받는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 복잡한 다중 프로세스 애플리케이션을 다룰 때 터미널에서 반복적인 명령어 시퀀스를 실행하는 개선된 작업 흐름에 대해 논의합니다. 수동으로 명령어를 입력하거나 셸 기록에 의존하는 대신, 인터랙티브 스크립팅을 위해 전용 파일(예: make.ts)을 사용하는 것을 제안합니다.

첫 번째로, 스크립트 파일을 사용하는 것이 좋습니다. 명령어를 터미널에 직접 입력하는 대신 파일에 작성하면 명령어를 더 쉽게 편집하고 관리할 수 있습니다.

두 번째로, 목표는 완벽한 스크립트를 만드는 것이 아니라 유용한 명령어를 기록하여 나중에 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 복잡한 명령어는 다듬어서 재사용할 수 있도록 만들 수 있습니다.

이러한 접근 방식의 장점은 여러 가지가 있습니다. 텍스트 편집기를 사용하여 긴 명령어를 더 쉽게 관리할 수 있고, 여러 명령어를 한 번에 실행할 수 있어 복잡한 연결 없이도 작업할 수 있습니다. 또한 명령어와 작업 흐름을 점진적으로 개선할 수 있으며, 터미널 창을 전환할 필요 없이 여러 프로세스를 관리하는 데도 도움이 됩니다.

파일 관리는 일관된 파일 이름(make.ts)을 사용하여 간편하게 유지하고, 실행 가능하게 설정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 프로젝트 전반에 걸쳐 명확한 작업 흐름을 유지할 수 있습니다.

언어 선택에 있어 저자는 TypeScript를 스크립팅에 선호합니다. 이는 사용이 간편하고 동시성을 지원하기 때문입니다.

저자는 make.ts를 사용하여 소프트웨어 애플리케이션의 성능을 측정하기 위한 일련의 명령어를 자동화하는 구체적인 예를 제공합니다. 이 접근 방식이 시간이 지남에 따라 쉽게 조정하고 확장할 수 있도록 해준다는 점을 보여줍니다.

결론적으로, 저자는 복잡한 작업을 수행할 때 효율성과 관리성을 높이기 위해 터미널 명령어를 전용 스크립트 파일에 기록할 것을 권장합니다.

이 플랫폼은 광범위한 기술 지식 없이도 Python과 Node.js 백엔드를 쉽게 배포하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 특징으로는 완전한 오픈 소스 솔루션, GitHub 계정을 연결하여 즉시 프로젝트를 배포할 수 있는 원클릭 배포 기능, 감지된 언어에 따라 프로젝트를 자동으로 구성하는 자동 감지 기능이 있습니다. 각 프로젝트는 빠른 접근을 위한 고유한 URL을 제공하며, 실행 중인 애플리케이션에서 직접 로그를 확인할 수 있어 디버깅에 도움이 됩니다. 메모리, 타임아웃, 저장소를 필요에 따라 조정할 수 있는 유연한 컴퓨팅 옵션이 있으며, 코드가 실행될 때만 비용을 지불하고 대기 비용은 없습니다.

작업 방식은 간단한 네 단계로 이루어집니다. 첫째, GitHub 계정을 연결하고 저장소를 선택합니다. 둘째, 프로젝트 설정을 구성합니다. 셋째, 메모리와 환경 변수와 같은 옵션을 사용자 정의합니다. 넷째, 배포 버튼을 클릭하여 백엔드를 활성화합니다.

가격 정책으로는 무료 요금제가 제공되며, 숨겨진 비용 없이 성장에 따라 확장할 수 있습니다. 복잡한 인프라 관리를 하지 않고도 저장소를 연결하여 빠르게 시작하고 라이브로 전환할 수 있습니다.

대규모 리팩토링 이니셔티브는 인공지능(AI)을 활용하여 중요한 코드의 보안을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 메모리 안전성 문제는 소프트웨어 취약점의 70%를 차지합니다. 이를 해결하기 위해 이 이니셔티브는 메모리 안전성이 뛰어난 프로그래밍 언어인 러스트(Rust)의 사용을 장려하고 있습니다.

2026년 1월 22일, 마이크로소프트는 Windows 애플리케이션 개발을 간소화하기 위해 설계된 새로운 오픈 소스 명령줄 도구인 Windows App Development CLI(줄여서 winapp)의 공개 미리보기를 발표했습니다. 이 도구는 Visual Studio를 사용하지 않는 개발자들을 포함해 Electron, C++, .NET, Rust, Dart 등 다양한 프레임워크를 사용하는 개발자에게 적합합니다.

winapp CLI의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, winapp init 명령어를 사용하면 필요한 SDK와 설정을 한 번에 설정할 수 있어 번거로운 수동 과정을 없애줍니다. 둘째, 개발자는 단일 명령어로 실행 파일에 패키지 아이덴티티를 추가할 수 있어, 이를 요구하는 기능의 디버깅 과정을 간소화합니다. 셋째, CLI는 앱 매니페스트와 개발 인증서 생성을 자동화하여 새로운 개발자들이 쉽게 시작할 수 있도록 돕습니다. 넷째, 애플리케이션을 MSIX 형식으로 패키징할 때는 단일 명령어로 간편하게 진행할 수 있습니다. 마지막으로, Electron 개발자들을 위해 CLI는 Windows 기능을 원활하게 통합할 수 있는 도구를 제공하며, 디버깅을 간소화합니다.

현재 winapp CLI는 공개 미리보기 단계에 있으며, 개발자들은 피드백을 제공하도록 권장받고 있습니다. 시작하려면 WinGet이나 npm을 통해 설치할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어에 대한 가이드도 제공됩니다.

저자는 마이크로소프트의 운영 체제에 대한 오랜 불만 끝에 윈도우에서 리눅스로 전환한 경험을 공유합니다. 그들은 여섯 살 때 첫 컴퓨터를 사용하면서 윈도우에 익숙해졌고, 항상 편안하게 느꼈습니다. 그러나 시간이 지나면서 광고의 간섭, 강제 업데이트, 그리고 작업을 방해하는 다양한 버그들로 인해 점점 더 짜증이 나기 시작했습니다.

그들의 한계는 문제 많은 윈도우 업데이트(24H2) 이후에 찾아왔습니다. 이 업데이트는 컴퓨터에 심각한 문제를 일으켰고, 해결책을 찾으려는 반복적인 시도가 이어졌습니다. 저자는 윈도우를 사용하는 것이 너무 힘들어졌다는 것을 깨달았고, 끊임없는 업데이트와 버그와의 싸움에 지쳤습니다.

많은 고민 끝에 그들은 리눅스 배포판인 CachyOS로 전환하기로 결정했습니다. 처음에는 절전 모드와 소프트웨어 호환성 문제 등 여러 도전이 있었고, 특히 음악 제작 도구와의 호환성에서 어려움을 겪었습니다. 하지만 리눅스에서 문제를 더 효과적으로 해결할 수 있다는 것을 알게 되었고, 필요한 소프트웨어의 대안도 발견했습니다.

저자는 리눅스가 자체적인 학습 곡선이 있지만, 궁극적으로 윈도우에서 겪는 지속적인 문제들에 비해 더 안정적이고 사용자 친화적인 경험을 제공한다고 인정합니다. 그들은 리눅스에서 웹 브라우징, 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작, 음악 제작, 게임, 그리고 전반적인 시스템 성능이 개선되었다고 강조합니다.

결론적으로, 저자는 마이크로소프트의 사용자 만족도가 떨어지고 윈도우에 대한 불만이 커짐에 따라 리눅스로 전환할 수밖에 없었다고 느낍니다. 그들은 다른 사람들도 전환을 고려해보라고 권장하며, 리눅스를 위한 도구와 지원이 크게 개선되었다고 믿고 있습니다.

영국 정부는 PwC가 만든 "AI 기술 허브"에 410만 파운드를 투자했습니다. 이 프로젝트는 2030년까지 1천만 명의 근로자가 인공지능 기술을 습득하도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 이 웹사이트는 여러 가지 심각한 문제를 안고 있습니다. 사용자 인터페이스가 불편하고, 주로 Salesforce의 Trailhead와 같은 기존 외부 리소스에 연결될 뿐, 독창적인 콘텐츠는 제공하지 않습니다.

PwC는 이 사이트가 접근성 기준을 충족하지 못한다고 인정하며, 사용자에게 혼란을 주고 있다고 밝혔습니다. 또한, 영국 법률에 대한 정보를 잘못 전달하고 있는데, 예를 들어 "공정 사용(fair use)"과 영국의 "공정 거래(fair dealing)"를 혼동하고 있습니다.

등록 과정도 잘 설계되지 않아, 찾기 힘든 작은 버튼이 있을 뿐만 아니라 일부 기능은 접근할 수 없습니다. 이러한 상황은 세금 낭비에 대한 우려를 불러일으키고 있으며, 특히 의료와 교육과 같은 공공 서비스에서 긴급한 필요가 있는 상황에서 더욱 그렇습니다. 비평가들은 지역 웹 개발 업체들이 훨씬 저렴한 비용으로 더 나은 제품을 제공할 수 있었을 것이라고 주장하고 있습니다.

Externalized Properties는 파일, 데이터베이스, Git 저장소, 그리고 사용자 정의 옵션과 같은 다양한 출처에서 설정을 가져오는 강력한 구성 도구입니다. 이 도구를 사용하면 여러 소스에서 필요한 설정을 쉽게 관리할 수 있습니다.

WhatsApp는 사용자들을 악성 소프트웨어 위협으로부터 보호하기 위해 Rust 프로그래밍 언어로 개발된 새로운 기능을 도입하여 보안을 강화했습니다. 이 조치는 30억 명 이상의 사용자에게 종단 간 암호화를 제공하는 메시징 플랫폼의 보안을 지속적으로 강화하려는 WhatsApp의 노력의 일환입니다.

이번 업그레이드는 2015년 안드로이드의 "Stagefright" 버그와 같은 과거의 취약점에서 비롯되었습니다. 이 버그는 미디어 파일 처리와 관련된 위험을 드러냈습니다. 이러한 취약점을 해결하기 위해 WhatsApp은 일부 미디어 처리 기능을 C++에서 메모리 안전성이 뛰어난 Rust로 전환했습니다. 이는 보안 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다.

개발 과정에서는 기존의 미디어 라이브러리의 Rust 버전을 만들면서도 원래 C++ 버전과 성능이 일치하도록 했습니다. 이러한 전환을 통해 WhatsApp은 코드 크기를 줄이고 효율성을 개선하면서 보안 조치를 강화할 수 있었습니다.

WhatsApp은 또한 "Kaleidoscope"라는 시스템을 도입하여 잠재적으로 해로운 파일을 식별하기 위한 다양한 검사를 수행합니다. 이를 통해 사용자들을 악성 소프트웨어로부터 더욱 안전하게 보호합니다. 이번 업데이트는 다양한 장치와 플랫폼에서 Rust 코드가 가장 많이 배포된 사례로, 메모리 안전 프로그래밍을 통한 보안 강화에 대한 WhatsApp의 의지를 강조합니다.

Rust 도입 외에도 WhatsApp은 내부 감사와 버그 바운티 프로그램 등 다양한 전략을 통해 보안 위험을 식별하고 최소화하고 있습니다. 전반적으로 WhatsApp은 보안 조치를 개선하는 데 전념하고 있으며, 앞으로 Rust의 사용을 더욱 가속화할 계획입니다.

구글이 크롬 브라우저를 업데이트하여 사용자가 AI 모델인 제미니와 상호작용할 수 있는 새로운 사이드 패널을 추가했습니다. 이 기능은 AI 지원 브라우징을 가능하게 하여 사용자가 주요 작업을 유지하면서 제미니에게 작업을 위임할 수 있도록 합니다.

크롬의 오른쪽 상단에 위치한 제미니 버튼은 사용자가 브라우징을 하면서 AI와 대화할 수 있게 도와줍니다. 예를 들어, 사용자는 제미니에게 특정 기준에 따라 Etsy와 같은 사이트에서 쇼핑 카트에 항목을 추가해 달라고 요청할 수 있습니다.

크롬의 새로운 기능은 다양한 구글 앱과 통합되어 그 기능을 더욱 향상시킵니다. 사용자는 향후 업데이트를 통해 제미니가 과거의 상호작용을 기억하여 더 나은 지원을 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.

하지만 일부 웹사이트는 자동 브라우징을 제한하기 위한 조치를 취하고 있어 이 기능의 효과가 제한될 수 있습니다. 구글은 이러한 우려를 해결하기 위해 AI를 통해 이루어진 구매에 대해 인간의 확인을 보장할 계획입니다. 전반적으로 크롬의 새로운 AI 기능은 온라인 작업을 간소화하고 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글은 C#로 .NET 가비지 컬렉터(GC)를 만드는 시리즈의 여섯 번째 부분으로, 가비지 수집의 "마크와 스윕" 단계에 대해 다룹니다.

첫 번째 단계인 마크 단계에서는 애플리케이션의 루트에서 접근 가능한 모든 객체를 식별하는 것이 목표입니다. 루트에는 지역 변수, 스레드 저장소, GC 핸들, 그리고 최종화 큐가 포함됩니다. 마킹 과정은 이러한 루트에서 시작됩니다.

스캔 컨텍스트는 루트를 스캔하는 데 도움을 주는 구조체로, 스레드와 스캔 맥락에 대한 세부 정보를 포함합니다.

보수적 모드는 GC가 메모리를 덜 정확하게 추적할 수 있게 해주지만, 이는 가비지 수집을 복잡하게 만들 수 있습니다. 이 글에서는 사용자 정의 GC에서 이 모드를 구현할 계획이 없습니다.

객체 마킹은 깊이 우선 탐색 방식을 사용하여 수행됩니다. 객체는 메서드 테이블 포인터의 비트를 설정하여 마킹됩니다. 스택을 사용하여 접근 가능한 객체를 탐색하고 마킹합니다.

스윕 단계에서는 마킹이 끝난 후 GC가 힙을 스캔하여 마킹되지 않은 객체를 찾습니다. 이러한 객체는 접근할 수 없는 것으로 간주되어 메모리에서 제거됩니다. 또한 GC는 마킹된 객체를 원래 상태로 되돌립니다.

구현 세부 사항으로는 Mark, Unmark와 같은 메서드 및 힙에서 객체를 탐색하는 코드 예제가 포함되어 있습니다.

현재 구현은 "내부 포인터"나 다른 루트 유형을 처리하지 않으며, 이는 향후 글에서 다룰 예정입니다. 전체 코드는 참조를 위해 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

1월 23일, 샌타모니카의 한 초등학교 근처에서 웨이모 로봇택시가 어린이를 치는 사고가 발생했습니다. 이 사고로 어린이는 경미한 부상을 입었습니다. 미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)은 이 사건을 조사 중입니다. 웨이모에 따르면, 차량은 시속 17마일에서 브레이크를 밟고 시속 6마일로 주행하고 있었고, 어린이가 주차된 SUV 뒤에서 갑자기 도로로 나왔습니다. 사고 후 어린이는 스스로 인도로 걸어갔고, 웨이모는 911에 신고했습니다.

이번 사고는 웨이모의 로봇택시가 학교 버스를 불법으로 추월한 사건에 대한 조사와 관련이 있습니다. NHTSA는 로봇택시가 많은 어린이가 있는 바쁜 하교 시간에 학교 근처에서 안전하게 운전했는지를 살펴보고 있습니다. 웨이모는 같은 상황에서 인간 운전자가 어린이를 시속 14마일로 더 빠른 속도로 치었을 것이라고 주장했지만, 사고에 대한 구체적인 분석은 제공하지 않았습니다.

요약이 없습니다.

새로운 프로젝트인 셀비(Shelvy)는 사용자가 책을 정리하는 데 도움을 주는 무료 앱입니다. 이 앱을 통해 현재 읽고 있는 책, 읽고 싶은 책, 그리고 이미 읽은 책을 쉽게 관리할 수 있습니다. 셀비는 광고가 없고, 기본적인 로그인 외에는 사용자 정보를 추적하지 않습니다. 이 앱은 주말에 재미로 만든 프로젝트로, 사용자 경험에 대한 피드백과 기능 제안도 받고 있습니다. 자세한 내용은 셀비 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

직장에서 일상적인 업무를 최적화하는 것의 중요성과 개선에 시간을 투자할 가치가 있는지를 판단하는 방법에 대해 논의합니다. 많은 기술이 존재함에도 불구하고, 여전히 많은 사무실이 비효율성으로 어려움을 겪고 있습니다.

첫 번째로, 개선의 한계에 대해 이야기합니다. 특정 작업을 개선하는 데 소요되는 시간에는 한계가 있으며, 이 한계를 넘어서면 더 이상 이점을 보지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 수행하는 작업에서 1분을 절약할 수 있다면, 5년 동안 그 작업을 개선하는 데 하루를 투자하는 것이 정당화될 수 있습니다.

기업 환경에서는 비효율성이 미치는 영향이 상당합니다. 비효율성이 여러 직원에게 영향을 미치기 때문에, 한 사람이 매일 지연되는 작업이 있다면, 많은 사람에게 몇 분을 절약할 수 있다면 이를 해결하는 데 몇 시간을 투자하는 것이 가치가 있을 수 있습니다.

비효율성의 비용은 직원 수에 따라 증가합니다. 문제를 해결하는 데 드는 비용은 혜택을 받는 인원 수와 관계없이 대체로 동일하기 때문에, 더 많은 사람이 영향을 받을수록 개선의 가치는 더욱 커집니다.

기업은 내부 도구와 프로세스를 개선하는 데 자원을 할당해야 합니다. 솔루션을 구매하는 것은 즉각적인 이점을 제공할 수 있지만, 많은 기업이 이 분야에 충분히 투자하지 않는 경향이 있습니다.

작업 개선에 시간을 투자할지 여부를 고려할 때, 특히 소규모 팀에서는 대개 긍정적인 답변이 나옵니다. 잠재적인 절약이 상당한 생산성 향상으로 이어질 수 있기 때문입니다. 전반적으로 이 메시지는 조직이 비효율성을 인식하고 해결하여 생산성을 높이도록 권장합니다.

저자는 약 10년 전에 만든 프로젝트를 공유하고 있습니다. 이 프로젝트는 터미널 창을 관리하는 주요 도구로 사용되고 있습니다. 저자는 이 도구를 터미널과 tmux 작업 흐름과 함께 사용해 왔으며, 다른 사람들도 유용하게 사용할 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한, 저자는 다른 사람들의 터미널 작업 흐름과 그들이 사용하는 유사한 도구에 대해서도 듣고 싶어합니다.

SHDL(간단 하드웨어 설명 언어)는 기본 개념에 집중하여 하드웨어 설명을 단순화하기 위해 만들어진 기본 언어입니다. 이 언어는 산술 연산자나 자동 비트 너비와 같은 복잡한 기능을 피하고, 사용자가 논리 게이트와 전선을 사용하여 회로를 명시적으로 구성하도록 요구합니다. 주된 목적은 추상화를 제거하여 디지털 시스템에 대한 이해를 높이는 것입니다.

SHDL과 함께 제공되는 PySHDL은 사용자가 회로를 로드하고, 입력을 조작하며, 시뮬레이션을 실행하고, 출력을 확인할 수 있도록 돕는 파이썬 도구입니다. SHDL은 효율성을 위해 회로를 C 언어로 컴파일하지만, 여전히 간단하고 투명한 언어로 남아 있습니다.

SHDL은 Verilog나 VHDL과 같은 기존 언어를 대체할 의도가 없습니다. 대신, 디지털 논리를 배우고, 하드웨어 설명 언어(HDL)를 실험하며, 복잡한 하드웨어가 간단한 구성 요소로 어떻게 구성되는지를 시각화하는 데 도움을 주는 교육적 목적을 가지고 있습니다.

언어의 설계, 한계, 교육적 가치 및 이 간소화된 HDL 접근 방식의 유용성에 대한 피드백은 환영합니다.

SHDL 구성 요소의 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 전체 가산기: 두 비트와 캐리 입력을 더하는 기본 회로입니다.
2. 16비트 레지스터: 클록 신호가 높을 때 16비트 값을 저장하는 레지스터입니다.
3. 16비트 리플 캐리 가산기: 여러 개의 전체 가산기를 사용하여 두 개의 16비트 숫자를 더하는 회로입니다.

더 많은 정보는 SHDL GitHub 저장소를 방문하거나 PyPI에서 PySHDL을 찾아보세요.

"악성 문제"라는 개념은 1973년 호르스트 리텔과 멜빈 웨버에 의해 소개되었으며, 이는 각 이해관계자가 성공에 대한 다른 관점을 가지고 있어 정의하고 해결하기 어려운 복잡한 문제를 설명합니다. 소프트웨어 개발에서의 패키지 관리도 이러한 설명에 해당하며, 방대한 수의 패키지와 그 버전으로 인해 도구와 프로세스를 개선하는 데 어려움이 있습니다.

패키지 관리에서의 악성 문제에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다. 첫째, "패키지 관리"라는 용어는 사람마다 다르게 해석되어 다양한 해결책이 나옵니다. 둘째, 패키지 관리자는 "완료"라는 정의된 시점이 없으며, 지속적으로 새로운 기능이 추가되면서 발전합니다. 셋째, 절대적인 정답이나 오답이 없으며, 한 그룹에 잘 맞는 해결책이 다른 그룹에는 맞지 않을 수 있습니다. 넷째, 패키지 관리에서 내린 결정은 예기치 않은 장기적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 나중에야 드러나는 경우가 많습니다. 다섯째, 특정 변경이 이루어지면 이를 되돌릴 수 없으며, 큰 혼란을 초래할 수 있습니다. 여섯째, 다양한 이해관계자들이 서로 다른 우선순위를 가지고 있어 모두를 만족시키는 단일 해결책을 찾기 어렵습니다. 일곱째, 한 생태계(예: npm)에서의 해결책이 다른 생태계(예: Python)에서는 작동하지 않을 수 있습니다. 여덟째, 패키지 관리 문제는 종종 오픈 소스 프로젝트에 대한 자금 지원이나 시장 압력과 같은 더 넓은 문제에서 비롯됩니다. 아홉째, 서로 다른 이해관계자들은 문제의 원인에 대해 다양한 이론을 가지고 있어 제안된 해결책이 다를 수 있습니다. 마지막으로, 패키지 관리자 설계자는 실수가 광범위한 결과를 초래할 수 있으므로 신중해야 합니다.

이러한 도전에도 불구하고 패키지 관리의 개선은 보안과 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다. 리텔과 웨버는 악성 문제를 해결하기 위해 이해관계자들이 협력하고 효과적으로 소통하며 완벽한 해결책보다는 상충되는 요소에 집중해야 한다고 제안했습니다. 이러한 관점은 모든 상황에 맞는 도구를 찾기보다는 패키지 관리를 위한 공유 프로토콜을 탐색하도록 장려합니다.

이 글의 저자는 마케팅 에이전시를 운영하며, AI 소프트웨어와 SEO 플랫폼 같은 도구가 그들의 주요 강점이 아니라고 강조합니다. 대신, 그들의 강점은 AI로 쉽게 복제할 수 없는 독특한 통찰력과 경험에 있습니다. AI가 콘텐츠 제작에서 점점 더 보편화됨에 따라, 이제는 콘텐츠를 생산하는 것에서 벗어나 그 콘텐츠가 독창적이고 가치 있는지를 보장하는 것이 새로운 도전 과제가 되었습니다.

저자는 콘텐츠 제작에 대한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 방식은 공개 데이터에서는 얻을 수 없는 독특한 지식과 경험에 초점을 맞춥니다. 그들은 콘텐츠가 진정으로 독창적인지 아니면 일반적인지를 평가하기 위해 "콘텐츠 차별화 필터"를 사용할 것을 권장합니다. 이는 AI가 공개된 정보를 바탕으로 동일한 콘텐츠를 생성할 수 있는지를 질문하는 것을 포함합니다.

또한, 저자는 "작업 증명(Proof of Work)"의 중요성을 강조합니다. 이는 콘텐츠가 신속하게 생성되는 것이 아니라 상당한 노력과 사려 깊음을 반영해야 한다는 의미입니다. 저자는 콘텐츠에 독특한 요소와 통찰력이 포함되어 있는지를 확인하기 위해 "노력 점수 카드"를 사용하여 평가할 것을 제안합니다.

핵심은 가치 있고 독창적인 통찰력을 갖는 것이 콘텐츠 제작에서 진정한 경쟁 우위라는 점입니다. 단순히 잘 쓰는 능력만으로는 부족합니다. AI 도구는 생산에 유용하지만, 진정한 차별화는 경험과 고객과의 직접적인 상호작용을 통해 얻은 지식에서 비롯됩니다.

vcad는 러스트로 개발된 파라메트릭 CAD 도구로, 로봇 부품을 설계하는 저자가 전통적인 CAD 소프트웨어보다 더 효율적인 작업 흐름을 원해 만들었습니다. 기존 CAD 소프트웨어는 반복적인 클릭과 조정이 많아 비효율적이기 때문입니다.

vcad는 사용자가 코드를 통해 부품을 설계할 수 있도록 해주며, 기하학에 중점을 두고 덧셈과 뺄셈 같은 간단한 작업으로 복잡한 형태를 만들 수 있습니다. 이 도구는 큐브와 실린더 같은 부품을 쉽게 생성할 수 있는 직관적인 API를 제공하며, 치수를 변경하면 자동으로 부품이 재생성됩니다.

STL 파일이 일반적으로 사용되지만, vcad는 glTF 형식으로 장면을 내보낼 수 있어 재질 정보를 유지하며 더 나은 시각화를 제공합니다. 러스트의 장점으로는 고품질 메쉬 출력을 보장하는 기하학 엔진이 있습니다. 러스트의 강력한 타입 시스템과 테스트 기능은 신뢰성과 성능을 높여주며, 철저한 테스트와 오류를 줄이는 데 기여합니다.

vcad는 AI 코딩 에이전트가 부품을 생성하고 내보내며 미리보기를 자동으로 렌더링할 수 있도록 사용자 친화적으로 설계되었습니다. 현재 도구는 초기 단계인 버전 0.1이며, 필렛, 나사산, 인터랙티브 웹 GUI와 같은 더 많은 기능을 추가할 계획입니다.

전반적으로 vcad는 사용자가 자신의 디자인을 코드로 작성할 수 있게 하여 CAD 프로세스를 간소화하고 효율성과 정밀성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 가장 좋아하는 독일어 단어인 "neugierig"를 소개합니다. 이 단어는 호기심을 의미하며, 새로운 것을 배우고자 하는 욕구를 반영합니다. 저자는 한때 뉴스에 관심을 두고, 세계 사건과 기술 산업에 대한 정보를 얻기 위해 다양한 소스를 선별해 읽었습니다. 그러나 자신의 습관을 되돌아보면서, 뉴스에 따라가는 것이 오히려 스트레스를 주고, 일상생활에 영향을 미치지 않는 부정적인 사건들에 집중하게 만든다는 것을 깨달았습니다.

그래서 저자는 매일 뉴스 업데이트를 따르지 않기로 결심했지만, 여전히 지역 소식에 대해서는 알고 싶어 합니다. 현재는 자신이 사는 도시의 이벤트에 대한 뉴스레터를 읽고 있으며, 이 과정에서 독일어 실력도 향상되고 있습니다. 더 넓은 뉴스에 대해서는 몇 달에 한 번 중요한 사건을 다루는 잡지를 구독할 계획이며, 자극적인 내용보다는 질 좋은 정보를 중시하고 있습니다.

매일 뉴스 소비를 중단한 이후로 저자는 더 많은 책을 읽게 되었고, 더 행복해졌습니다. 끊임없는 뉴스 업데이트의 스트레스 없이 호기심을 충족할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다.

AI의 빠른 발전, 특히 ChatGPT에 대한 논의가 이루어지고 있습니다. ChatGPT는 방대한 데이터를 처리하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 발전은 글쓰기와 같은 다양한 작업에서 인간과 AI의 미래 역할에 대한 질문을 제기합니다.

ChatGPT의 등장은 주목할 만합니다. 이 AI는 방대한 훈련 데이터를 통해 패턴을 이해하고 인간의 글쓰기를 모방하는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이는 오직 인간만이 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있다는 기존의 개념에 도전합니다.

AI가 텍스트를 생성할 수 있지만, 여전히 인간이 정의한 목표에 의존하여 결과를 이끌어냅니다. 인간은 AI에게 작업을 시작하고 형성할 수 있도록 지시해야 합니다.

역사적으로 인간의 노력이 필요한 작업은 점차 자동화되어 왔습니다. 그러나 모든 작업이 궁극적으로 자동화될 수 있을지는 불확실합니다. 일부 복잡한 작업은 여전히 인간의 손길이 필요할 수 있습니다.

계산 불가성이라는 개념은 특정 복잡한 행동이 모든 과정을 거치지 않고는 단순화되거나 예측될 수 없음을 시사합니다. 이는 AI가 복잡한 작업을 수행할 수 있지만, 그 행동이 항상 완전히 이해될 수는 없음을 의미합니다.

인간과 AI의 상호작용은 일과 창의성의 미래에 대한 철학적 질문을 불러일으킵니다. AI가 더 많은 작업을 차지하게 됨에 따라, 인간이 이 변화하는 환경에서 어떻게 적응할 것인지, 어떤 역할이 여전히 인간만의 것일지를 탐구하는 것이 중요합니다.

전반적으로 AI와 인간의 관계는 복잡하며, 깊은 과학적 및 철학적 질문과 얽혀 있을 것임을 강조합니다.

요약이 없습니다.

리그노샛은 2024년 12월 9일 국제우주정거장에서 발사되었지만 통신이 작동하지 않았습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 이 발사는 여전히 중요했습니다. 리그노샛은 주로 목련나무로 제작되었기 때문입니다. 교토대학교의 제작자들은 이 재료를 선택한 이유로 강도, 사용 용이성, 그리고 우주의 가혹한 환경을 견딜 수 있는 능력을 들었습니다. 이는 이전에 국제우주정거장에서 실시된 실험을 통해 입증되었습니다.

제공된 링크는 "pinecone-explorer"라는 이름의 GitHub 저장소로 연결됩니다. 이 저장소는 머신러닝과 인공지능 응용 프로그램에 사용되는 벡터 데이터베이스인 Pinecone과 관련된 자료나 도구를 포함하고 있을 가능성이 높습니다. 더 자세한 내용과 사용 가능한 콘텐츠를 탐색하려면 링크를 방문해 보세요.

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 주세요.

도움이 필요하신가요? 지원팀에 연락하시고 참조 ID: 21b36c5d-fd2d-11f0-b85e-133a5074c001을 제공해 주시면 도움을 드리겠습니다.

또한, Bloomberg.com에서 중요한 글로벌 시장 뉴스를 구독하실 수 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 그 내용에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

저자는 인기 있는 웹 프레임워크인 장고를 배우게 되어 매우 기뻐하고 있습니다. 이전에 레일스를 시도해본 경험이 있지만, 장고의 간결함과 명확한 구조 덕분에 오래된 프로젝트로 돌아가기가 더 쉬워졌습니다. 레일스와 달리 장고는 숨겨진 규칙이 적어 프로젝트를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

장고는 데이터베이스 데이터를 관리할 수 있는 사용자 정의 가능한 관리자 인터페이스를 제공하는데, 저자는 이 기능이 매우 유용하다고 생각합니다. 또한, 객체-관계 매퍼(ORM)에 대한 저자의 생각이 바뀌었습니다. 장고의 ORM은 데이터베이스 쿼리를 간단하게 만들어주고 가독성을 높여줘서 좋다고 느끼고 있습니다.

장고는 데이터 모델에 변경이 생길 때마다 자동으로 마이그레이션 스크립트를 생성해 주는데, 이는 특히 모델을 자주 업데이트하는 저자에게 편리합니다. 저자는 장고의 문서도 잘 구성되어 있고 유용하다고 느껴서 더 많이 읽고 싶어합니다. 프로젝트에서는 간단함과 백업의 용이성 때문에 SQLite를 선호하고 있습니다.

장고는 이메일 처리와 보안 조치 등 많은 내장 기능을 포함하고 있어 개발을 간소화합니다. 그러나 settings.py 파일에 대해 약간 압도당하는 느낌이 들어 변수 이름에 오타가 날까 걱정하고 있습니다. 앞으로 장고에 대해 더 배우고 싶어하며, 특히 폼 검증과 인증 시스템에 대해 배우고 싶어합니다. 다른 사람들의 격려 덕분에 ORM을 탐색할 수 있는 기회도 감사하게 생각하고 있습니다.

전반적으로 저자는 장고를 사용하는 경험을 즐기고 있으며, 앞으로 더 많은 탐구와 학습을 기대하고 있습니다.

저자는 다른 사람들이 만든 작은 게임들을 사이트에서 보는 것을 즐깁니다. 그래서 이 게임들을 정리할 수 있는 디렉토리나 아케이드를 만들었습니다. 다른 사람들도 이곳을 방문해 누락된 게임을 추가하고, 자신의 의견을 나누기를 초대합니다.

Notte는 브라우저 자동화 스크립트를 보다 효율적으로 생성할 수 있는 '데모 모드'라는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자가 원격 브라우저에서 작업을 수행하면 그 행동을 기록합니다. 기록된 상호작용은 예측 가능한 방식으로 작동하는 자동화 코드로 변환됩니다.

Notte의 특징 중 하나는 다른 도구들과 달리 인프라를 관리한다는 점입니다. 여기에는 원격 브라우저와 인증 과정이 포함됩니다. 생성된 코드는 로깅, 재시도, 대체 옵션과 같은 내장 기능을 갖춘 상태로 배포될 수 있습니다. 에이전트는 테스트와 동적 작업에 유용하지만, 궁극적인 목표는 생산 환경에서 사용할 수 있는 안정적이고 버전 관리된 코드를 만드는 것입니다.

데모를 원하신다면 제공된 링크를 확인하시면 됩니다.

캘리포니아는 가장 부유한 주민들에게 일회성 부유세를 부과하는 방안을 검토하고 있습니다. 이 세금은 주의 경제와 기술 산업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 연방 세금 인하로 인해 200억 달러의 의료 예산 부족이 발생하자 제안된 이 세금은 억만장자들이 그들의 부에 비해 공정한 세금을 내도록 하려는 목적을 가지고 있습니다. 현재 이들은 주 소득세에 거의 기여하지 않고 있습니다.

하지만 많은 부유한 개인과 기술 업계 리더들은 이 세금이 그들을 캘리포니아에서 떠나게 할 수 있다고 주장하며, 이는 주의 혁신과 스타트업 생태계에 해를 끼칠 수 있다고 경고하고 있습니다. 일부 억만장자들은 이미 자산을 주 밖으로 옮기기 시작했으며, 다른 이들은 세금과 관계없이 남겠다고 고집하고 있습니다.

이 제안은 자본 유출을 방지하기 위한 조치도 포함하고 있습니다. 예를 들어, 세금을 소급 적용하고 유연한 납부 옵션을 제공하는 방안이 있습니다. 비판자들은 이 세금이 일회성 조치가 아닐 수 있으며, 향후 세금 인상으로 이어질 수 있다고 주장합니다. 반면 지지자들은 저소득 캘리포니아 주민들을 위한 의료 기금을 지원하는 것이 일부 억만장자를 잃는 위험보다 더 중요하다고 믿고 있습니다.

결국 이 결정은 캘리포니아의 미래에 중대한 영향을 미치며, 가장 부유한 주민들의 필요와 가장 취약한 시민들의 필요 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 웹사이트는 콘텐츠를 수집하는 자동화된 봇으로부터 보호하기 위해 Anubis라는 시스템을 사용합니다. 이 시스템은 Proof-of-Work와 유사한 방법을 사용하여, 일반 사용자에게는 쉬운 작업을 추가하지만 봇에게는 비용이 많이 드는 방식으로 사이트 접근을 어렵게 만듭니다. 현재 이 방법은 개발자들이 자동화된 브라우저를 식별하고 차단할 수 있는 더 나은 방법을 연구하는 동안의 임시 해결책입니다. 사이트에 접근하기 위해서는 최신 자바스크립트를 활성화해야 하며, 자바스크립트를 차단하는 일부 플러그인이 있을 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

2025년 12월, 사운드클라우드는 플랫폼에서 무단 활동이 발생했음을 알렸습니다. 이로 인해 약 20%의 사용자 데이터가 유출되었습니다. 피해를 입은 계정은 약 3천만 개의 고유 이메일 주소를 포함하며, 이름, 사용자 이름, 아바타, 팔로워 수, 그리고 때때로 사용자의 국가 정보도 포함되었습니다. 공격자들은 사운드클라우드를 협박하며 데이터를 공개했습니다.

유출된 정보에는 이메일 주소, 이름, 사용자 이름, 아바타, 팔로워 통계, 그리고 지리적 위치가 포함됩니다. 이번 데이터 유출로 영향을 받은 계정 수는 약 2,980만 개이며, 사건 발생일은 2025년 12월입니다. 이 데이터는 2026년 1월 27일에 HIBP(해킹된 데이터베이스)에 추가되었습니다.

이 사건에 대한 권장 사항으로는, 영향을 받은 계정의 비밀번호를 즉시 변경하고, 추가 보안을 위해 이중 인증(2FA)을 활성화하는 것이 있습니다. 또한, 1Password와 같은 비밀번호 관리자를 사용하여 강력한 비밀번호를 생성하고 저장하는 것을 고려해 보시기 바랍니다.

저자는 HSBC와의 이메일 소통에서 겪은 불만족스러운 경험을 공유합니다. 자신의 계정에 연결된 이메일 주소가 정확함에도 불구하고, HSBC는 이메일이 "배달되지 않았다"는 내용의 편지를 보내며 이메일 주소 업데이트를 요청했습니다.

고객 서비스와의 긴 대화 끝에 이메일 주소가 맞다는 확인을 받았고, 저자는 HSBC가 혼란을 피하기 위해 편지 양식을 개선할 것을 제안했습니다. 저자는 HSBC가 고객이 이메일을 받았는지를 판단하기 위해 이메일에 추적 픽셀을 지나치게 의존하고 있다고 의심하고 있습니다. 이러한 추적 픽셀은 이메일이 언제, 얼마나 자주 열렸는지를 드러내어 개인 정보를 침해할 수 있으며, HSBC가 이러한 픽셀을 사용하는 것은 암호화되지 않은 연결을 통해 보안 위험을 초래합니다.

저자는 HSBC가 추적 데이터를 바탕으로 이메일 주소가 유효하지 않다고 가정하기보다는, 보다 안전하고 투명한 방식으로 이메일 수신 여부를 직접 확인해야 한다고 주장합니다. 저자는 HSBC가 이러한 침해적인 추적 관행을 중단하고 고객과의 소통을 더 명확하게 해야 한다고 결론지었습니다.

젤리핀 프로젝트는 소프트웨어 개발에서 LLM(대형 언어 모델)과 같은 AI 도구의 사용이 증가하고 있음을 인식하고 있습니다. 그러나 이 프로젝트는 코드 품질에 강한 중점을 두고 있으며, 이러한 도구의 부적절한 사용은 품질을 저하시킬 수 있습니다. LLM과 관련된 기여에 대한 정책의 주요 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 기여자는 커뮤니티 내에서 의견, 요청 또는 보고를 할 때 자신의 말을 사용해야 합니다. LLM이 생성한 텍스트는 이러한 맥락에서 허용되지 않습니다. 번역의 경우에는 명확하게 표시해야 하는 예외가 있습니다.

둘째, 코드 기여는 명확하고 집중적이어야 합니다. 큰 변경 사항은 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어야 합니다. 코드는 깔끔해야 하며 품질 기준을 충족해야 합니다. 지나치게 복잡하거나 형식이 좋지 않은 코드는 거부될 수 있습니다. 기여자는 자신의 변경 사항을 이해하고 LLM의 출력을 의존하지 않고 설명할 수 있어야 합니다. 모든 코드는 제출 전에 테스트를 거쳐 제대로 작동해야 합니다. 리뷰어의 피드백은 기여자가 반드시 반영해야 하며, 변경 사항에 대한 이해를 보여줘야 합니다.

셋째, 젤리핀 커뮤니티 내에서 공유되는 프로젝트에 대해: LLM으로 주로 개발된 프로젝트는 반드시 그렇게 표시해야 합니다. 기여자는 라이선스를 존중하고 원 저자에게 적절한 크레딧을 제공해야 합니다. 커뮤니티는 LLM이 생성한 도구를 불공정하게 겨냥하지 않도록 권장됩니다.

전반적으로 LLM의 사용은 지원 도구로서 허용되지만, 기여자는 자신의 코드에 깊이 관여하고 높은 품질 기준을 유지해야 합니다.

동물원 수의사들은 90년 넘게 하마의 개체 수를 관리하고 수컷의 공격성을 줄이기 위해 중성화 수술을 시도해왔습니다. 하지만 하마의 고환은 몸 안에서 이동하거나 수축할 수 있어 접근하기가 어렵습니다. 유럽과 이스라엘의 수의사 팀이 개발한 새로운 방법은 하마를 진정시키고 올바른 자세로 위치시킨 후 초음파를 사용해 고환을 찾아 수술하는 방식입니다. 이들은 수술을 받은 10마리의 하마 모두를 성공적으로 중성화했으며, 단 한 마리만 합병증을 겪었습니다. 하마의 강한 치유 능력 덕분에 생존한 모든 하마는 빠르게 원래의 환경으로 돌아갔고, 수술로 인한 부정적인 영향은 전혀 보이지 않았습니다.

기술 작문 과정은 엔지니어와 전문가들이 기술 문서 작성 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 과정은 기술 문서를 계획하고 작성하는 방법을 다루며, 구글 엔지니어들이 배우는 내용을 기반으로 하고 있습니다. 또한 스타일 가이드와 같은 추가 자료도 제공됩니다.

이 과정은 소프트웨어 엔지니어, 컴퓨터 과학 전공 학생, 그리고 관련 직무에 종사하는 사람들을 대상으로 합니다. 기본적인 영어 작문 능력과 약간의 코딩 배경이 추천되지만, 전문 지식은 필요하지 않습니다.

과정 구조는 사전 수업과 강사가 진행하는 수업으로 나뉘어 있습니다. 사전 수업은 그 자체로도 유용하며, 수업 시간에는 학습을 더욱 심화시킬 수 있습니다. 일반적으로 조직이 수업을 이끌지만, 구글이 가끔 무료 세션을 제공하기도 합니다.

강사를 위한 자료와 가이드도 제공되어, 대면 수업을 효과적으로 진행할 수 있도록 지원합니다.

한 한국 고등학교 3학년 학생이 C++를 사용해 브라우저 엔진을 처음부터 끝까지 직접 만들었다. 이 프로젝트는 브라우저의 작동 방식을 배우기 위해 진행되었으며, 8주가 걸렸다. 이 엔진은 HTML 파싱, CSS 처리, 레이아웃 엔진, 이미지 로딩 및 캐싱, 탐색 기록과 같은 기능을 포함하고 있다.

가장 어려웠던 부분은 문자열 파싱, 렌더링, 이미지 캐싱 및 레이아웃 변경 관리였다. 이 경험을 통해 개발자는 체계적인 디버깅의 중요성과 완벽을 추구하기보다는 알려진 문제를 가진 소프트웨어를 출시하는 것의 가치를 배웠으며, "왜?"라는 질문의 중요성도 깨달았다. 이 프로젝트는 약 3,000줄의 C++ 코드로 구성되어 있으며, 아키텍처와 모범 사례에 대한 피드백을 받고 있다.

코드는 GitHub에서 확인할 수 있다: mini_browser.

이 텍스트는 다양한 인공지능 모델을 사용하여 아마존 쇼핑을 자동화하는 연구에 대해 다룹니다. 주요 초점은 클라우드 기반 AI 모델(Demo 0)과 로컬 AI 모델(Demo 3)을 비교하여, 더 작은 로컬 모델이 동일한 작업을 효과적으로 수행할 수 있는지를 살펴보는 것입니다.

목적은 약 30억 개의 매개변수를 가진 로컬 모델이 아마존 쇼핑 작업을 수행할 수 있는지를 테스트하는 것입니다. 이때 클라우드 모델보다 웹사이트의 구조화된 데이터만을 사용합니다. 실험은 네 번 진행되었으며, 클라우드 모델(Demo 0)과 로컬 모델(Demo 3)을 비교했습니다. Demo 1과 Demo 2는 중간 테스트로 사용되었습니다.

결과를 보면, 클라우드 모델인 Demo 0은 1회 시도에서 성공했으며, 19,956개의 토큰을 사용하고 약 60초가 소요되었습니다. 비용은 API 요금이 발생합니다. 반면, 로컬 모델인 Demo 3은 7단계 모두 성공했으며, 11,114개의 토큰을 사용하고 405초가 걸렸습니다. 이 경우 비용은 발생하지 않았습니다.

비교해보면, 클라우드 모델은 빠르지만 비용이 발생하고, 로컬 모델은 느리지만 무료로 실행할 수 있습니다. 연구 방법론으로는 DOM 프루닝을 통해 관련 데이터만 처리하여 불필요한 정보를 줄이고, 계획 및 실행 단계에서 계획자가 의도를 생성하고 실행자가 그에 따라 행동을 수행합니다. 각 행동은 진행 상황을 확인하기 위해 검증되며, 검증이 실패할 경우 시스템이 수정 조치를 취합니다.

결론적으로, 자동화된 에이전트의 신뢰성을 높이기 위해서는 데이터 사용을 제한하고 단계별 검증을 구현하는 것이 더 효과적이며, 단순히 모델 크기를 키우는 것만으로는 부족하다는 것을 보여줍니다. 이 연구는 더 작은 로컬 모델이 데이터 관리와 검증에 집중함으로써 아마존 쇼핑 작업을 성공적으로 자동화할 수 있음을 시사합니다.

2028년에 과학 운영을 시작할 스퀘어 킬로미터 배열(SKA) 관측소는 세계에서 가장 크고 민감한 전파 망원경이 될 것입니다. 이 관측소는 남아프리카와 호주에 위치한 197개의 접시와 131,072개의 안테나로 구성되어 있으며, 은하 형성과 외계 생명체의 존재와 같은 중요한 천문학적 질문을 탐구할 것입니다.

SKA의 개발은 "전조기"와 "경로 탐색기"로 알려진 소규모 실험의 영향을 받았습니다. 이들은 기술을 시험하고 과학적 이해를 발전시키는 역할을 했습니다. 여기에는 남아프리카의 미어캇(MeerKAT)과 헤라(HERA), 호주의 ASKAP와 MWA라는 네 개의 전조기 망원경이 포함됩니다.

미어캇은 이미 은하수 중심의 인상적인 이미지를 생성하여 그동안 볼 수 없었던 세부 사항을 드러냈습니다. 헤라는 초기 우주의 수소 신호를 연구하는 것을 목표로 하고 있으며, MWA는 넓은 시야로 새로운 유형의 우주 사건을 발견하는 것으로 알려져 있습니다. ASKAP는 넓은 하늘 영역을 빠르게 조사할 수 있으며, 새로운 종류의 전파 원천을 포함한 중요한 발견을 했습니다.

하지만 SKA는 통신을 위해 발사된 위성의 수가 증가하면서 천문 관측에 방해를 받는 어려움에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위해 SKA 관측소는 다양한 기관과 협력하여 위성 간섭을 줄이기 위한 노력을 하고 있습니다. 전조기 망원경에서 얻은 발견들은 SKA의 미래 발견을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

곰팡이는 박물관에 지속적인 문제를 일으키며, 소중한 컬렉션에 위협이 됩니다. 최근에는 저습도에서 잘 자라는 새로운 유형의 곰팡이인 제로필이 큰 위협으로 떠오르고 있습니다. 이 곰팡이는 극한의 환경에서도 생존할 수 있으며, 박물관과 도서관을 포함한 다양한 문화유산 사이트에서 점점 더 많이 발견되고 있습니다.

큐레이터들은 곰팡이 감염을 숨기는 경우가 많습니다. 이는 사회적 낙인과 자금 손실에 대한 두려움 때문입니다. 이로 인해 문제를 해결하기가 어렵습니다. 기후 변화는 문제를 악화시키고 있으며, 일부 지역에서는 습한 조건이 곰팡이 발생을 초래하고 있습니다. 덴마크의 박물관들은 전통적인 곰팡이에 대응하기 위해 기후 조절이 가능한 저장 공간에 많은 투자를 했지만, 이로 인해 제로필 곰팡이가 자생할 수 있는 이상적인 환경이 조성되었습니다.

연구자들은 이제 이러한 곰팡이를 식별하고 이해하기 시작했습니다. 이 곰팡이는 유기물이나 먼지에서 영양분을 섭취함으로써 예술 작품과 유물에 손상을 줄 수 있습니다. 특히 레오나르도 다 빈치의 자화상과 키예프의 고대 프레스코화가 손상된 사례가 주목받고 있습니다.

제로필 곰팡이를 탐지하는 것은 어려운 일입니다. 이들은 일반적인 검사 방법으로는 발견되지 않는 경우가 많기 때문입니다. 따라서 더 발전된 탐지 기술을 위해 연구실과의 협력이 필요합니다. 현재 곰팡이 발생을 관리하는 전략은 주로 감염된 물품을 격리하고, 유물에 추가적인 손상을 줄 수 있는 강한 화학물질을 사용하지 않고 청소하는 것입니다.

예방과 치료를 개선하기 위해 과학자들은 이러한 곰팡이의 생물학을 연구하고 민감한 물품을 위한 더 나은 저장 방법을 찾고 있습니다. 박물관에서의 곰팡이 문제는 문화유산을 보호하기 위해 기관 간의 인식 제고와 협력이 필요함을 강조합니다.

요약이 없습니다.

그리스 마라투사에서 약 43만 년 전의 가장 오래된 나무 도구가 발견되었습니다. 이 도구들은 초기 인류의 기술과 행동에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 나무 도구는 고고학적 기록에서 드물기 때문에, 이번 발견은 인류 역사 이해에 특히 가치가 있습니다.

텔넷은 사용자가 다양한 재미있고 유익한 자원에 접근할 수 있도록 해주는 텍스트 기반의 인터넷 도구입니다. 텔넷을 통해 탐험할 수 있는 흥미로운 장소들을 소개합니다.

현재 시간을 확인할 수 있는 사이트는 india.colorado.edu 13입니다. GUI 맥 데모를 체험하고 싶다면 vintagecomputing.com을 방문해 보세요. 이 사이트는 마우스 지원도 포함되어 있습니다. 점자 및 ASCII 맵 렌더러는 mapscii.me에서 이용할 수 있습니다. NASA의 태양계 데이터를 보려면 horizons.jpl.nasa.gov 6775를 사용하면 됩니다. 터미널에서 둠 게임을 즐기고 싶다면 doom.w-graj.net 666으로 접속해 보세요. 무료 인터넷 체스 서버는 freechess.org 5000에서 이용할 수 있습니다. 실시간 비트코인 가격은 ticker.bitcointicker.co 10080에서 확인할 수 있습니다. 스타워즈의 ASCII 애니메이션은 towel.blinkenlights.nl 23에서 볼 수 있으며, 이 사이트는 IPv6를 통해서만 접근 가능합니다. 날씨 정보는 rainmaker.wunderground.com 3000에서 확인할 수 있습니다. 스타 트렉 테마의 게임은 mtrek.com:1701과 xmltrek.com:1701에서 제공되지만 현재는 오프라인 상태입니다.

또한 다양한 게시판 시스템(BBS), 다중 사용자 던전(MUD) 및 기타 텍스트 기반 게임도 이용할 수 있습니다. 더 많은 자원을 원하신다면 텔넷 접근 가능한 시스템을 나열한 디렉토리를 확인해 보세요.

제안이나 추가할 내용이 있다면 [email protected]로 연락해 주시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

저자는 웹 브라우저에서 직접 사용할 수 있는 코딩 에이전트를 개발하고 있습니다. 이 에이전트는 웹페이지가 로드될 때 자동으로 적용되는 사용자 스크립트와 CSS 스타일을 생성하고 관리합니다. 단순히 자바스크립트를 통해 웹페이지 요소를 변경하는 것이 아니라, 웹페이지를 파일처럼 다룹니다.

이 에이전트는 코딩 샌드박스와 유사한 시뮬레이션 환경에서 작동하여 파일 시스템과 명령어를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 브라우저의 로컬 저장소를 기반으로 한 가상 파일 시스템을 사용하며, URL이 폴더처럼 작용합니다. 이 에이전트는 파일을 읽고 수정하며 자바스크립트 코드를 실행할 수 있습니다.

현재까지 테스트는 Opus 4.5 브라우저에서만 진행되었으며, 에이전트는 잘 작동합니다. 사용자는 가상 파일 시스템을 실제 파일 시스템과 동기화할 수 있지만, Firefox에서는 수동 설정이 필요합니다. 이 에이전트는 CSV 파일로 데이터를 추출하는 데 특히 유용하며, 재미있는 프로젝트에도 활용될 수 있습니다.

온라인에서 데모를 확인할 수 있습니다.

저자는 자신의 소프트웨어인 코모레비에 기업 기기 식별 기능을 추가한 경험에 대해 이야기합니다. 이 기능은 2025년 12월에 도입되었으며, 이후 소프트웨어는 약 17,000회 다운로드되었습니다. 저자는 사용자들로부터 긍정적인 반응을 얻었으며, 많은 이들이 기업 기기 관리(MDM) 등록에 대한 투명성을 높이 평가하고 있다고 전합니다.

업데이트 이후 개인 상업용 라이선스(ICUL)의 신규 구매가 26건 발생했으며, 이는 상당한 증가입니다. 저자는 많은 사용자들이 자신의 기기가 MDM에 의해 관리되고 있다는 사실을 몰랐고, 커뮤니티가 이들이 기기를 다시 제어할 수 있도록 도와주고 있다고 언급합니다.

전반적으로 저자는 사용자들의 지지와 피드백에 힘을 얻고 있으며, 이번 프로젝트를 통해 처음으로 월세를 충당할 만큼의 수익을 올렸습니다. 이는 독립 개발자들에게 중요한 이정표로, 전통적인 오픈 소스 모델에 대한 대안을 보여준다고 생각합니다.

앞으로 저자는 기기 오버라이드를 구현하는 사용자 경험을 개선하고, 동일한 식별 기능을 가진 Mac 버전을 출시하며, 다른 개발자들과 새로운 라이선스 접근 방식에 대해 협력할 계획입니다. 독자들에게는 소셜 미디어에서 소통하고, 업데이트와 통찰을 위해 다른 플랫폼도 확인해 보라고 초대합니다.