퀸트, 러스트로의 도약
퀸트 시뮬레이터를 러스트로 개발하는 프로젝트를 시작했습니다! 기존의 타입스크립트 기반 시뮬레이터가 성능 한계에 부딪혀, 성능과 확장성을 높이기 위해 러스트로 전환합니다. 러스트의 메모리 관리와 표현력 덕분에 더 빠르고 유지보수하기 쉬운 코드를 기대할 수 있습니다. 커뮤니티 확장도 목표 중 하나입니다. 프로젝트의 진행 상황을 계속 공유할 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다!
퀸트, 러스트로의 도약
퀸트 시뮬레이터를 러스트로 개발하는 프로젝트를 시작했습니다! 기존의 타입스크립트 기반 시뮬레이터가 성능 한계에 부딪혀, 성능과 확장성을 높이기 위해 러스트로 전환합니다. 러스트의 메모리 관리와 표현력 덕분에 더 빠르고 유지보수하기 쉬운 코드를 기대할 수 있습니다. 커뮤니티 확장도 목표 중 하나입니다. 프로젝트의 진행 상황을 계속 공유할 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다!
첫 번째 6일 인증서 발급
올해 초, 6일 동안 유효한 단기 인증서를 도입하겠다고 발표한 후, 드디어 첫 번째 인증서를 발급했습니다. 이 인증서는 즉시 폐기되어 전체 수명을 관찰했습니다. 단기 인증서는 보안 강화를 위해 중요하며, 연말까지 모든 구독자에게 제공될 예정입니다. 보안에 관심이 있다면 주목하세요!
MonoLisa 디자이너와의 대화
MonoLisa는 Marcus Sterz가 디자인한 모노스페이스 폰트로, 코딩 환경에 최적화된 기능성을 강조합니다. Marcus는 Humanist 서체에서 영감을 받아 부드럽고 유기적인 디자인을 추구했습니다. 팀은 Fira Code를 참고하여 리게이처 처리 방식을 개선했으며, 앞으로의 업데이트에 대한 기대감을 높였습니다.
데이터 지향 설계의 최종 목표: 데이터베이스
데이터베이스는 단순한 데이터 저장소가 아닙니다. 데이터 지향 설계(DOD)와 엔티티 컴포넌트 시스템(ECS)의 한계를 극복하며, 프로그램 메모리를 체계적으로 조직하고 성능 문제를 해결합니다. SpacetimeDB와 같은 실시간, 저지연, 인메모리 데이터베이스는 이러한 원칙을 활용하여 BitCraft MMORPG에서 성능을 극대화합니다. 데이터베이스의 진정한 가치를 이해하고 싶다면, 이 글을 읽어보세요!
Elixir에서 Pythonx로 ML 모델 실행하기
Pythonx는 Elixir에서 Python 인터프리터를 실행할 수 있게 해주는 도구로, SmolVLM 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다. 모델 캐싱을 통해 효율성을 높이고, GIL로 인한 제한 사항을 고려해야 합니다. Elixir와 Python의 강점을 결합해보세요!
Docker, 3월 1일부터 인증되지 않은 사용자에 대한 풀 제한 10회/시간/IP 적용
Docker Hub는 3월 1일부터 사용자 유형에 따라 사용 제한을 적용합니다. 인증되지 않은 사용자는 시간당 10회로 제한되며, Docker Pro, Team, Business 사용자는 더 유연한 모델을 사용할 수 있습니다. 과도한 사용은 추가 요금이나 제한을 초래할 수 있으니 주의하세요!
Grandstream HT802V2 및 기타 모델의 인증되지 않은 RCE 취약점
Grandstream HT802V2에서 원격 코드 실행(RCE) 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 DHCP 옵션 43을 통해 악성 스크립트를 다운로드하고 실행할 수 있게 합니다. 공격자는 이를 통해 루트 셸을 획득할 수 있습니다. Grandstream은 이를 해결하기 위해 펌웨어 업데이트를 배포했습니다.
크로미움 Ozone/Wayland: 마지막 단계
크로미움 프로젝트에 Wayland 지원을 추가하는 작업이 Igalia 팀에 의해 진행 중입니다. 최근 프랙셔널 스케일링과 입력 방법 개선, 탭 드래깅 지원 등 다양한 기능이 추가되었습니다. 특히, Nvidia 드라이버와의 호환성 문제는 여전히 해결 중입니다. 앞으로의 발전이 기대됩니다!
리누스, R4L 논란에 답하다
리누스 토발즈는 Rust의 리눅스 커널 통합에 대한 논란에 대해 답변했습니다. 그는 유지보수자들이 Rust와의 상호작용을 막을 수 없으며, 협력과 이해가 필요하다고 강조했습니다. 이 논의는 C와 Rust의 공존을 위한 균형 잡힌 접근법을 제안합니다. 이 흥미로운 주제에 대해 더 알아보세요!
우리는 갈림길에 서 있습니다
Matrix는 2024년의 성공을 뒤로하고, 2025년에는 제한된 예산과 헌신적인 팀으로 새로운 도전에 나섭니다. Matrix.org 재단은 재정적 독립을 위해 노력 중이지만, 여전히 지속 가능하지 않아 재정적 위기에 직면해 있습니다. 안전한 네트워크를 유지하고 생태계를 확장하기 위해 재정 지원이 절실합니다. 기부와 회원 가입을 통해 이 중요한 자원을 지켜주세요!
안녕하세요, 정책 경사법
정책 경사법은 강화 학습에서 기계가 자율적으로 행동을 학습하도록 돕는 강력한 방법입니다. 이 글은 정책 경사법의 핵심 개념을 직관적으로 설명하며, 정책 정의, 보상 함수, 행동 확률 및 최적화를 다룹니다. 2D 로봇 예시를 통해 실전 응용을 보여줍니다.
인터넷 아키텍처의 문제점은 무엇일까?
인터넷의 아키텍처는 복잡성과 기술 부채로 인해 발전이 더딘 상태입니다. TCP/IP 구조의 계층 위반과 프로토콜 경직화는 혁신을 방해하고 있습니다. IPv6의 느린 채택은 이를 잘 보여줍니다. 새로운 아키텍처가 필요하며, 기초부터 개선해야 합니다. 호기심을 잃지 마세요!
Bash++: 클래스가 있는 Bash
Bash++는 Bash의 확장판으로, 클래스와 객체를 지원하여 Bash 스크립트에 객체 지향을 쉽게 도입할 수 있게 해줍니다. GNU GPL v3 라이선스 하에 배포되며, 사용자는 다양한 라이선스로 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. 문서는 자유롭게 공유 및 수정 가능하며, 적절한 출처를 표시해야 합니다.
240개의 브라우저 탭에서 Pong 실행하기
240개의 브라우저 탭에서 Pong을 실행하는 방법을 알아보세요! 이 프로젝트는 Flappy Bird의 작은 아이콘 버전에서 영감을 받았으며, AppleScript를 사용해 탭을 정렬하고 방송 채널로 탭 간 통신을 구현했습니다. Recurse Center에서의 경험을 통해 창의적인 게임 개발을 즐겼습니다.
파이썬을 위한 테일 콜 인터프리터 (및 기타 업데이트)
테일 콜 인터프리터가 파이썬 3.14에 도입될 예정입니다. 이는 Ken Jin의 학사 논문 프로젝트로, 파이썬 성능을 9-15% 향상시킵니다. 또한, LuaJIT Remake는 31% 성능 향상을 자랑하며, GCC는 musttail 지원을 추가했습니다. C 표준에 return goto 제안도 흥미롭습니다. 이러한 발전은 프로그래밍 언어 인터프리터에 큰 변화를 가져올 것입니다.
Python 3.14: 새로운 인터프리터로 성능 향상
Python 3.14은 기존 코드를 수정하지 않고도 최대 30% 성능 향상을 제공하는 새로운 인터프리터를 도입합니다. 이 인터프리터는 '테일 콜' 기반으로, CPython의 바이트코드 처리 효율성을 높입니다. 기존 C 확장 모듈도 재컴파일이 필요 없으며, 유지보수 부담도 적습니다.
CMU 17-712: 환상적인 버그와 그들을 찾는 방법
이 고급 과정은 복잡한 응용 분야에서 소프트웨어 버그와 보안 취약점을 다룹니다. 학생들은 자동화된 테스트와 프로그램 분석 기법을 통해 버그를 사전에 식별하는 방법을 배우고, 실제 응용 프로그램을 분석하는 프로젝트에 참여합니다. 모바일 시스템, 자율주행차, 스마트 계약 등 다양한 도메인을 탐구합니다.
다섯 가지 비결정론
비결정론은 동일한 시작 조건에서 여러 결과를 낼 수 있는 알고리즘을 말합니다. 이 글에서는 진정한 무작위성, 동시성, 사용자 입력, 외부 요인, 추상화라는 다섯 가지 비결정론의 유형을 소개합니다. 특히 동시성은 실행 타이밍에 따라 결과가 달라질 수 있어 모델링을 복잡하게 만듭니다. 이러한 개념들은 시스템 모델링에 유용하며, 형식적 방법을 통해 더 나은 시스템을 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
트래버틴 (CVE-2025-24118): XNU의 경쟁 조건
트래버틴은 macOS 커널에서 발견된 경쟁 조건으로, 안전한 메모리 회수(SMR), 읽기 전용 페이지, 스레드별 자격 증명 등이 얽혀 발생합니다. 이 버그는 스레드의 자격 증명 포인터를 손상시킬 수 있으며, 이는 커널 패닉이나 자격 증명 손상으로 이어질 수 있습니다. macOS 15.3에서 수정되었습니다.
AI와 샤워 1분의 대결
대형 언어 모델(LLM)의 지속 가능성은 중요한 주제입니다. 특히 에너지 소비가 문제인데요. 예를 들어, GPT-3의 훈련은 약 1.3 TWh의 에너지를 소모합니다. 개인 사용 시에도 환경에 미치는 영향이 크죠. 보수적 사용자와 헤비 사용자의 에너지 소비를 비교해보면, 샤워 1분과 비슷한 수준입니다. LLM 사용 시 에너지 절약을 고려해보세요!