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스킵리스트에 대해 놓칠 수 없는 것들: 빅 데이터 시스템에서의 스킵리스트와 그 응용에 관한 조사

스킵리스트는 그들의 단순성구현 용이성, 그리고 트리 기반 대안들과 동일한 시간 복잡도로 연산을 지원하는 능력 때문에 시스템에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 이 조사에서는 스킵리스트와 그 다양한 변형들을 탐구하며, 데이터베이스 시스템에서 인덱스로 사용되는 등 다양한 응용 프로그램에 적합하게 만들기 위한 여러 확장에 대해서도 논의합니다.

직교 지속성 모델

직교 지속성은 소프트웨어 개발에서 중요한 개념으로, 데이터의 지속적인 저장과 관리를 용이하게 합니다. GitHub은 이를 위한 다양한 기능도구를 제공하여 개발자들이 더 나은 코드를 작성하고, 협업하며, 프로젝트를 관리할 수 있도록 돕습니다.

macOS에 포함된 SQLite 버전의 ACID 불일치 문제 (2022)

Jonathan Johnson이 작성한 2022년 기사에 따르면, macOS에 포함된 SQLite 버전은 ACID 준수가 아니다. Apple의 SQLite는 기본적으로 fsync()에 의존하지만, PRAGMA fullfsync가 활성화되면 F_BARRIERFSYNC를 사용한다. 이는 데이터의 영속성을 보장하는 데 있어서 기대하는 동작과 다를 수 있음을 의미한다. 이러한 발견은 데이터베이스의 신뢰성과 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있다.

프롤리 트리란?

프롤리 트리는 버전 관리 데이터베이스의 저장 엔진 기반으로 특히 효과적인 데이터 구조입니다. 이 구조는 B-트리와 유사한 성능을 제공하며, 빠른 차이점 계산구조적 공유의 이점을 가집니다. 또한, 변경 최소화를 통해 더 효율적인 데이터 관리를 가능하게 합니다. 프롤리 트리에 대해 더 알고 싶다면, 이 흥미로운 주제에 대해 알아보세요!

마이크로컨트롤러를 이용한 오실로스코프에서의 3D 그래픽 렌더링

마이크로컨트롤러를 사용하여 오실로스코프에서 이미지를 그리는 방법을 설명합니다. 이 과정에서 사인파, PWM 신호, 저역 통과 필터, 그리고 3D 큐브 좌표를 활용해 멋진 3D 큐브 이미지를 만들어내고, 이를 회전시키는 방법까지 다룹니다. 기술적인 세부사항과 함께 실제 구현 과정이 흥미롭게 소개됩니다.

컴퓨터는 어떻게 숫자를 빠르게 더할까?

컴퓨터는 간단한 수학 연산을 통해 복잡한 계산을 수행합니다. 숫자를 효율적으로 더하기 위해, 컴퓨터는 전가산기라는 회로를 사용하며, 이를 통해 더 큰 숫자를 더할 때 캐리-룩어헤드 로직을 적용해 효율성을 대폭 향상시킵니다. 이 방식은 컴퓨터가 수십억 번의 연산을 할 때 시간을 크게 절약합니다.

애플의 curl 보안 사건 12604

2023년 12월 28일, curl 이슈 트래커에 보안 문제 12604가 제기되었습니다. macOS와 Linux 간의 --cacert 옵션 동작이 일관되지 않는다는 내용이었죠. 애플은 문제가 없다고 하지만, 저는 동의할 수 없습니다. 이는 macOS에서 curl을 사용할 때 보안 문제를 일으킬 수 있는데, 애플은 이를 문제로 보지 않았습니다. 사용자들은 주의가 필요합니다.

Fedify: Deno에서 사용할 수 있는 페디버스 서버 프레임워크

FedifyDeno/TypeScript 라이브러리로, ActivityPub 및 기타 표준을 사용하여 페더레이티드 서버 앱을 구축할 수 있습니다. 아직 개발 초기 단계이지만, 피드백을 통해 개선할 수 있습니다. Mastodon과 같은 네트워크와의 상호운용성에 특별한 주의를 기울입니다.

스타트업에서 야생에서부터 LLM을 처음부터 훈련시키기

Reka에서 강력한 다중 모달 언어 모델을 처음부터 훈련시킨 경험을 공유합니다. 하드웨어 로또, GPU 대 TPU, 다중 클러스터 설정의 고통, 야외에서의 코드 작업, 그리고 덜 원칙적이고 더 Yolo에 대한 접근 방식 등 다양한 도전과 교훈을 얻었습니다. 이 글은 스타트업에서 LLM을 훈련시키는 과정의 흥미로운 점과 어려움을 조명합니다.

2024년 2월 Ladybird 브라우저 업데이트

Ladybird 브라우저가 JIT 컴파일러를 제거하고, 빠른 바이트코드 가상 머신 구축에 집중하기로 했습니다. 새로운 바이트코드 형식 도입으로 프로그램이 더 짧고 효율적으로 실행됩니다. 웹 애니메이션, 파일 입력, HTML 편집 등의 지원이 개선되었으며, VS Code와 Discord 실행에도 진전이 있었습니다. 전체 웹 플랫폼 테스트를 처음으로 실행해 23%를 통과했습니다.

클로드 3, 에이더의 코드 편집 벤치마크에서 GPT-4를 능가하다

최신 클로드 3 모델이 에이더의 코드 편집 벤치마크에서 GPT-4를 능가했습니다. 이 모델은 코딩 작업에서 더 나은 성능을 보여주며, AI와 함께하는 페어 프로그래밍에 있어 최고의 선택으로 자리매김했습니다. 클로드 3 오푸스는 모든 오픈AI 모델을 능가하는 성과를 보였습니다.

코드로 전자 회로 기판을 만드는 atopile

atopile은 코드로 전자 회로 기판을 설명하는 언어 및 도구 모음입니다. 코드를 통해 회로 설계를 가능하게 하여 재사용, 검증, 자동화와 같은 소프트웨어 개발 워크플로우를 전자 분야에 도입합니다. 이 모험에 함께하세요!

드디어 GPT-4의 벽을 넘다

GPT-4를 능가하는 새로운 모델들이 등장했습니다! Google Gemini 1.5, Mistral Large, Claude 3 Opus, 그리고 Inflection-2.5가 그 주인공이에요. 이들은 모두 최근 4주 안에 공개되었으며, 각각 독특한 기능과 뛰어난 성능으로 주목받고 있어요. 하지만, 이 모델들은 오픈 라이선스가 아니며, 훈련 데이터에 대한 투명성도 부족해 아쉬움을 남깁니다.

Git에서 HEAD가 작동하는 방식

많은 사람들이 Git의 HEAD에 대해 확신이 없다는 것에 놀랐습니다. HEAD는 실제로 몇 가지 다른 것들을 의미하며, .git/HEAD 파일, git show HEAD에서의 사용, 그리고 다양한 명령어 출력에서의 사용 등이 포함됩니다. 이러한 개념들은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, Git 초보자에게는 그 관계가 명확하지 않을 수 있습니다. HEAD의 다양한 의미를 이해하는 것은 Git을 더 잘 사용하는 데 도움이 됩니다.

루트리스로 initramfs 구축하기

컴파일된 커널 이미지와 함께 자체 initramfs를 로드하는 것은 매우 유용할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 기능을 고려하여 가능한 한 작게 만들 수 있고, 커널 이미지를 위한 최소 테스트 환경을 생성하며, 원격 파일 시스템을 루트로 마운트할 수 있습니다. 공식 문서를 참고하여 직접 initramfs를 만들어 보세요!

OpenGFW, 중국의 방화벽(GFW) 오픈 소스 구현체

OpenGFW는 리눅스에서 사용할 수 있는 유연하고 사용하기 쉬운 오픈 소스 프로그램으로, 자신만의 중국 방화벽(Great Firewall of China)을 DIY할 수 있게 해줍니다. 이제 검열을 민주화하고 사이버 주권의 짜릿함을 집 라우터로 가져와 보세요. 개발 초기 단계이며, 기여자를 찾고 있습니다!

macOS에서 NixOS 통합 테스트 실행하기

큰 소식: 이제 macOS에서도 변경 없이 NixOS 통합 테스트를 실행할 수 있습니다! NixOS 통합 테스트 드라이버가 macOS에서도 작동하게 된 것은, 개발자들에게 매우 흥미로운 소식입니다. 이 기능을 활용하면, macOS를 사용하는 개발자들도 NixOS VM을 통해 테스트를 진행할 수 있게 됩니다.

클로드 3, 퍼저 작성하다

클로드 3이 GIF 이미지를 처리하기 위한 퍼저를 작성했습니다. 이 코드는 GIF 파일을 열고, 프레임을 읽고, 렌더링하는 과정을 포함합니다. 흥미로운 점은, 이 프로젝트에서 메모리 관리와 에러 처리에 대한 세심한 주의가 필요하다는 것입니다.

메모리 안전성에 대한 구글의 관점: 설계부터 안전하게

구글이 인터넷의 보안안전에 대한 최신 뉴스와 통찰을 공유합니다. '설계부터 안전하게(Secure by Design)'라는 주제로, 메모리 안전성에 대한 구글의 관점을 알아보세요. 흥미로운 주제가 여러분을 기다립니다!

이제 집에서 70b 언어 모델을 훈련할 수 있습니다

Answer.AI는 처음으로 일반 데스크탑 컴퓨터에서 70b 크기의 대형 언어 모델을 효율적으로 훈련할 수 있는 완전 오픈 소스 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 FSDP와 QLoRA를 결합한 것으로, 작은 연구실에서도 수백 억 개의 매개변수를 가진 거대 모델에 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 AI를 모두에게 유용하게 만드는 것을 목표로 하는 Answer.AI의 첫 프로젝트입니다.