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OpenWrt Two 승인

OpenWrt Two의 개발이 승인되었습니다! 이 새로운 버전은 MT7988, 10G SFP, 5G 구리선 등 다양한 업그레이드를 포함하며, Tri-band Wi-Fi 7을 지원합니다. 가격은 약 $250로 예상되며, 일부 수익은 프로젝트에 기부됩니다. 2025년 말 출시 예정입니다. 기술 혁신에 관심이 있다면 주목하세요!

git-revise 소개 (2019)

Mozilla에서 개발된 git-revisegit rebase -i의 단점을 보완한 도구입니다. 빠르고 비파괴적이며 사용자 친화적인 이 도구는 패치 스택 워크플로우에 최적화되어 있습니다. 특히, 15배 빠른 성능을 자랑하며, 인터랙티브 모드자동 스쿼시 기능을 제공합니다. Python으로 개발된 이 도구는 GitHub에서 소스 코드를 확인할 수 있습니다.

CSS 레이아웃을 철저하게 배우기

이 문서는 CSS 레이아웃의 복잡한 규칙을 깊이 있게 탐구합니다. 박스 위치크기 조정, 플렉스박스와 같은 핵심 개념을 다루며, 실용적인 트릭과 기법도 소개합니다. CSS의 매트릭스 같은 세계를 이해하고 싶다면, 이 문서가 큰 도움이 될 것입니다!

JavaScript에 동기적 await가 가능할까?

JavaScript에서 동기비동기 코드는 서로 다른 방식으로 작동하여 여러 문제를 야기합니다. 이 글에서는 동기적 await을 사용하여 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 탐구합니다. 동기적 await이 도입되면 코드의 사용성이 크게 향상될 수 있지만, 성능 문제도 고려해야 합니다. 동기적 await의 도입이 JavaScript의 미래를 어떻게 바꿀 수 있을지 알아보세요!

Caelum, 초고기능 프로그래밍 언어

Caelum은 초고기능을 자랑하는 프로그래밍 언어로, 개발자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 언어는 특히 효율성유연성을 중시하며, 복잡한 문제를 간단하게 해결할 수 있도록 돕습니다. 미래의 프로그래밍을 경험하고 싶다면 Caelum을 주목하세요!

Siri의 '존재하지 않는' AI 기능으로 애플 법적 분쟁 촉발

소비자들이 애플을 상대로 Siri의 기능에 대한 오해로 소송을 제기했습니다. iPhone 16 시리즈의 마케팅에서 Apple Intelligence라는 고급 AI 기능을 홍보했지만, 실제로는 제공되지 않았다는 주장입니다. 이로 인해 소비자들은 과도한 비용을 지불하게 되었고, 이는 소비자 보호법 위반으로 이어졌습니다.

2024년 데이터베이스의 뜨거운 주제들 (서지학적 접근)

2024년 데이터베이스 연구의 핫한 주제를 서지학적 관점에서 살펴봅니다. 학습된 인덱스쿼리 최적화는 기계 학습을 통해 큰 발전을 이루었고, DBMS 엔진시스템 튜닝도 주목받고 있습니다. 특히, 데이터 정제매칭에서의 기계 학습 통합은 데이터 품질을 크게 향상시키고 있습니다. 미래에는 사용자 친화적인 데이터베이스 상호작용이 더욱 중요해질 것입니다.

Jank의 오류 보고가 Clojure를 능가할 수 있을까?

Jank는 최근 오류 메시지 개선에 주력하여 Clojure의 오류 보고를 뛰어넘고자 합니다. Clojure는 오류 보고에서 개선이 필요하다는 피드백을 받아왔고, Jank는 이를 해결하기 위해 정확한 소스 정보사용자 친화적인 UI를 제공합니다. 특히 매크로런타임 오류 처리에서 큰 발전을 이루었으며, C++ 상호 운용성을 향한 미래 계획도 기대됩니다. Jank 프로젝트에 참여하고 싶다면 커뮤니티에 함께하세요!

끔찍하고 끔찍한 파이썬 코드

이 문서는 프로그래머를 위한 흥미로운 파이썬 코딩 도전을 제시합니다. 주어진 코드는 os._exit 함수의 잘못된 사용으로 인해 TypeError를 발생시키고, finally 블록이 False를 반환하여 예외를 억제합니다. 이 코드의 의도치 않은 동작은 많은 혼란을 초래할 수 있습니다.

Alpine.js 소개: 미니멀리스트를 위한 자바스크립트 프레임워크

Alpine.jsx-showx-transition 지시어를 통해 슬라이드페이드 효과를 기본으로 제공하며, 사용자 정의가 가능합니다. 또한, x-model을 사용한 입력 바인딩 기능이 추가되어, 사용자가 입력한 값에 따라 데이터를 동적으로 필터링할 수 있습니다. 간단한 필터링 기능을 통해 데이터셋을 쉽게 조작해보세요!

OOL의 문제는 OO가 아니다 (2009)

Carl Sassenrath객체지향 언어(OOL)에 대한 자신의 경험을 바탕으로, OOL이 코드 복잡성을 증가시키고 생산성을 저하시킨다고 주장합니다. 그는 REBOL문맥 중심 접근 방식을 선호하며, 전통적인 OOL의 엄격한 원칙보다 언어 지향 프로그래밍을 지지합니다. 이 글은 OOL의 진정한 문제를 탐구합니다.

더 나은 압축, 더 큰 계산

Blosc2는 데이터 과학과 고성능 컴퓨팅에서 압축계산을 통합하여 메모리 한계를 극복합니다. 이 기술은 100배 이상 큰 데이터셋을 다루며, NumPyNumexpr를 활용해 성능을 극대화합니다. 8TB까지의 실험에서 Blosc2는 디스크 저장을 통해 뛰어난 확장성을 보여줍니다.

데이터에 대한 존중이 필요하다

데이터는 메모리와 디스크, 네트워크에서 끊임없이 일하지만, 우리는 종종 그 노력을 간과합니다. 이 글은 프로그래밍 언어에 대한 감사와 에너지 소비 절감, 복잡성 관리를 통해 소프트웨어의 즐거움을 재발견하는 방법을 제안합니다. 단순한 데이터 처리공유 가능한 데이터의 중요성을 강조하며, 효율적인 데이터 재사용을 위한 새로운 접근법을 소개합니다.

배포판 벤치마킹과 -O3 결과

Ubuntu와 같은 배포판의 벤치마킹은 40,000개에 달하는 패키지로 인해 도전적입니다. -O3 최적화는 성능 향상보다 패키지 크기 증가를 초래해 -O2로 되돌렸습니다. Phoronix 테스트를 활용해 다양한 벤치마크를 수행했으며, xz-utilsgnuradio 등에서 성능 저하가 관찰되었습니다. -O3는 특정 상황에서만 유용하며, 기본값으로는 적합하지 않다는 결론을 내렸습니다.

JEP 483: 사전 클래스 로딩 및 연결 살펴보기

Apache Kafka 4.0이 최근 출시되며 사전 실행(AOT) 캐시 생성이 주목받고 있습니다. Kafka 4.0은 ZooKeeper 대신 KRaft를 사용하며, 시작 시간이 AOT 캐시로 59% 단축됩니다. Docker에서는 더 빠른 성능을 보이지만, 실험적이므로 주의가 필요합니다. Kafka의 새로운 아키텍처와 성능 향상을 확인해보세요!

SpecTec 채택: Wasm 사양의 새로운 시대

Wasm 커뮤니티 그룹이 SpecTec을 채택하여 Wasm 사양 작성 방식을 혁신합니다. SpecTec은 Wasm의 문법과 의미를 명확하게 정의하는 도메인 특화 언어로, 수학적 명세를 통해 다양한 출력을 생성합니다. 이로 인해 사양 작성이 더 효율적이고 정확해지며, Wasm 3.0 사양도 SpecTec을 통해 제작될 예정입니다. SpecTec의 도입으로 Wasm의 안전성과 검증이 한층 강화됩니다.

SJS: JavaScript의 정적 AOT 컴파일러 소개

SJS는 JavaScript의 일부를 위한 정적 AOT 컴파일러입니다. 주요 문서는 sjsc 폴더의 README에서 확인할 수 있으며, 여러 연구 논문에서 SJS의 다양한 측면을 심도 있게 다루고 있습니다. 특히, 타입 시스템타입 추론에 관한 연구가 흥미롭습니다. JavaScript의 정적 컴파일에 관심이 있다면 주목해보세요!

마카룬 운영화

마카룬은 사용자가 API 작업 전 권한을 줄일 수 있는 보안 토큰입니다. Fly.io는 이를 활용해 안전한 통신토큰 검증을 구현했습니다. 특히, LiteFSSQLite를 통해 확장성과 보안을 강화했습니다. 마카룬의 내부적 이점은 우리의 인프라 성공에 큰 기여를 했습니다.

이 당직 순번은 이제 그만

생방송 제작은 복잡한 시스템을 필요로 하며, 기술적 문제 발생 시 이를 해결할 전문가가 필요합니다. 알렉스는 이러한 역할을 맡고 있으며, 긴급 상황에 대비해 항상 대기해야 합니다. 이는 개인 생활에 스트레스를 주며, 공정한 보상이 필요합니다. 조직은 직원의 웰빙을 고려해야 합니다.

Rust로 구현한 간단한 Datalog 엔진 (2018)

이 글에서는 Rust로 간단한 Datalog 엔진인 DataFrog를 구축하는 방법을 소개합니다. Datalog는 선언형 프로그래밍 언어로, 튜플규칙을 사용해 새로운 정보를 유도합니다. 이 엔진은 관계, 변수, 규칙을 통해 효율적으로 데이터를 처리하며, Treefrog Leapjoin 알고리즘을 통해 성능을 최적화합니다.