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Healthchecks.io, 1인 SaaS(서비스형 소프트웨어) 사업체, 652명의 유료 고객과 월 반복 수익(MRR) $14,043로 9주년을 기념합니다.
창립자 페테리스 카우네는 수익 극대화보다 지속 가능성과 일과 삶의 균형을 강조하며, 확장이나 새로운 기능 추가 계획 없이 사업을 단독 운영으로 유지하고 있습니다.
최근 기술 업그레이드에는 새로운 웹 및 데이터베이스 서버, 이메일을 위한 maddy 사용, 그리고 성능 최적화와 데이터베이스 크기 감소를 위한 S3 호환 스토리지가 포함됩니다.
1인 SaaS(서비스형 소프트웨어) 사업인 Healthchecks.io는 9년 동안 성공적으로 운영되어 기술 산업에서 솔로 기업가의 잠재력을 강조하고 있습니다.
이 논의는 일과 삶의 균형의 중요성을 강조하며, 번아웃을 관리하는 다양한 관점과 자신의 일을 즐기는 것의 이점에 대해 다룹니다.
이 게시물은 또한 의존성을 최소화하고, 글로벌 클라우드 서비스를 활용하며, 사용자에게 광범위한 셀프 서비스 옵션을 제공하는 등 솔로 SaaS 비즈니스를 유지하기 위한 전략에 대해서도 다룹니다.
FastHTML은 실시간 데이터와 재사용 가능한 UI 구성 요소를 통합하여 Python을 사용해 확장 가능한 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있게 합니다.
단일 Python 파일로 빠른 시작을 제공하며, 웹 기술에 대한 완전한 접근을 제공하고 Railway 및 Vercel과 같은 다양한 플랫폼에 배포를 지원합니다.
FastAPI에서 영감을 받은 FastHTML은 현대적인 단일 페이지 애플리케이션(SPA)을 만들기 위해 설계되었으며, HTMX를 통해 브라우저 기능을 향상시킵니다.
FastHTML은 순수 파이썬을 사용하여 현대적인 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 새로운 프레임워크로, Fastmail을 설립하고 Kaggle의 첫 번째 주요 프로덕션 버전을 이끈 것으로 알려진 Jeremy Howard에 의해 만들어졌습니다.
이 프레임워크는 하이퍼미디어 기반 앱을 위해 Python과 HTMX를 통합하고, 비동기 지원을 위해 ASGI/Uvicorn/Starlette 삼중체를 사용하며, 함수형 프로그래밍에서 영감을 받은 새로운 Python 구성 요소 시스템인 FastTag를 포함합니다.
FastHTML은 점진적인 복잡성, 쉬운 맞춤화, 그리고 개발자가 JavaScript를 사용하거나 요청을 직접 수정할 수 있는 투명한 시스템을 제공하여 웹 앱 개발을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
Meta의 FAIR 팀이 원래의 SAM 모델의 기능을 확장하여 이미지와 비디오 모두에서 시각적 분할을 위한 고급 모델인 SAM 2를 도입했습니다.
SAM 2는 실시간 처리를 위한 스트리밍 메모리를 갖춘 트랜스포머 아키텍처를 사용하며, 모델 인 더 루프 데이터 엔진을 포함하여 현재까지 가장 큰 비디오 분할 데이터셋인 SA-V 데이터셋을 생성합니다.
이 모델은 다 양한 작업과 도메인에서 강력한 성능을 보여주며, sam2_hiera_tiny와 sam2_hiera_large와 같은 여러 구성 옵션이 제공되어 각각 다른 수준의 성능과 속도를 제공합니다.
이미지 및 비디오에서 모든 것을 분할하는 SAM 2가 Segment Anything 팀에 의해 출시되었으며, 이는 이미지와 비디오 모두에서 실시간으로 프롬프트 가능한 객체 분할을 위한 최초의 통합 모델을 의미합니다.
출시에는 코드, 모델, 데이터셋, 연구 논문 및 데모가 포함되며, 생물학 연구 및 비디오 추적과 같은 분야에서 응용됩니다.
데모는 생체 인식 프라이버시 법 때문에 일리노이주와 텍사스주에서는 접근할 수 없지만, 모델은 성능과 자동 주석 및 객체 추적과 같은 잠재적 사용 용도로 칭찬받고 있습니다.
2024년 7월 19일, CrowdStrike 소프트웨어 업데이트로 인해 역사상 가장 큰 IT 장애가 발생하여 병원, 은행, 항공사를 포함한 850만 대의 Windows 컴퓨터에 영향을 미쳤습 니다.
정전으로 인해 주요 항공사의 항공 교통량이 크게 감소했으며, 델타 항공은 46%, 유나이티드 항공은 36%, 아메리칸 항공은 16%의 항공편 감소를 겪었으나 사우스웨스트 항공은 영향을 받지 않았습니다.
델타의 장기적인 회복은 적절한 재해 복구 계획의 부재로 인한 것이었으며, 이는 이러한 중단을 완화하는 데 있어 강력한 비상 대책의 중요성을 강조합니다.
크라우드스트라이크의 영향은 델타 항공에 상당했으며, 특히 승무원 추적 소프트웨어에 영향을 미쳐 다른 항공사에 비해 복구 시간이 길어졌습니다.
델타 항공의 허브 앤 스포크 모델에 대한 의존과 혼란의 시기가 문제를 악화시켜, 항공편을 재조정하고 승무원 가용성을 관리하는 것이 어려워졌습니다.
이번 사건은 주요 항공사들의 IT 운영의 견고성과 재해 복구 계획에 대한 더 넓은 우려를 부각시키며, 일부는 이러한 문제를 IT 인프라에 대한 투자 부족에 기인한다고 보고 있습니다.
AI 회사들이 최선의 관행을 따르지 않고 OpenStreetMap(OSM) 데이터를 스크래핑하여 인프라 비용 증가와 관련 회사들의 불만을 초래하고 있다는 비판을 받고 있습니다.
제안은 AI 회사들이 스크래핑 대신 OSM에 $10,000를 기부하여 플랫폼을 지원하고 많은 트래픽과 관련된 비용을 완화하는 것입니다.
논의는 자동화된 스크래핑으로 인한 재정적 및 기술적 부담과 개방형 데이터 접근의 균형을 맞추는 더 넓은 문제를 강조하며, 속도 제한, 인증, 작업 증명과 같은 해결책을 제안하고 있습니다.
이 게시물은 GLSL 프래그먼트 셰이더를 사용하여 절차적으로 생성된 지구 시뮬레이션에 대해 설명하며, 초당 60프레임으로 몇 분 만에 지구와 유사한 행성의 역사를 시뮬레이션합니다.
주요 특징으로는 절차적으로 생성된 지 형, 판 구조 운동, 수력 침식, 전 지구적 기후 모델링, 그리고 인간이 환경에 미치는 영향이 포함됩니다.
이 시뮬레이션은 분수 브라운 운동 잡음, 열 침식, 그리고 로트카-볼테라 확산 모델과 같은 고급 기법을 사용하여 현실적이고 역동적인 행성 진화를 만들어냅니다.
해커 뉴스 사용자들은 GPU에서의 세계 시뮬레이션에 대해 논의하고 있으며, 시뮬레이션의 가정, 기후 변화의 영향, 관련된 공상 과학 문학에 대해 다루고 있습니다.
대화에는 오래된 시뮬레이션 게임에 대한 향수 어린 언급과 시뮬레이션된 우주에서 사는 개념에 대한 논쟁이 포함되어 있습니다.
GLSL 프래그먼트 셰이더와 같은 기술적 측면이 언급되었으며, 주제와 관련된 책과 이야기 추천도 포함되어 있습니다.
보행 가능성을 촉 진하려면 보행자의 존엄성을 우선시해야 하며, 여기에는 준수, 안전, 존엄성이 포함됩니다.
ADA(미국 장애인법) 규정을 준수하는 것은 필요하지만, 사용성 측면에서는 종종 불충분합니다.
진정한 보행 가능성은 안전뿐만 아니라 그늘, 편의성, 둘러싸임, 그리고 참여와 같은 요소들도 포함하여 걷기를 바람직한 활동으로 만드는 것을 의미합니다.
보행자 인프라를 자동차 중심 설계보다 우선시하면 도시 지역을 더 걷기 좋게 만들고 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다.
도심에서 응급 차량과 화물 차량을 제외한 자동차를 금지하고 도로 차선을 줄이면 보행 가능성을 높일 수 있습니다.
휴스턴과 솔트레이크시티와 같은 도시의 사례는 자동차 중심의 계획이 미치는 부정적인 영향과 보행자를 우선시할 때의 잠재적인 이점을 보여줍니다.
Zig는 저수준 및 시스템 프로그래밍을 목표로 하는 새로운 프로그래밍 언어로, C를 대체하는 데 중점을 두고 있습니다.
Zig의 뛰어난 특징은 C와의 인상적인 상호 운용성으로, C 헤더 파일을 원활하게 포함하고 기존 라이브러리에 접근할 수 있다는 점입니다.
이 언어는 현대적인 프로그래밍 구조와 리플렉션 기능을 제공하여 C 언어에 비해 더 인체공학적이고 생산적입니다.
Zig는 @cImport를 빌드 시스템으로 전환하여 libclang에 대한 의존성을 제거하고, C 파일 가져오기를 직접 소스 코드 포함이 아닌 빌드 단계로 만들고 있습니다.
이 변화는 사용자들 사이에서 논쟁을 불러일으켰으며, 이는 사소한 불편에 불과하다는 의견과 C 프로그래머들에게 Zig의 매력에 큰 영향을 미치는 중요한 변화라는 의견으로 나뉘고 있습니다.
이 논의는 언어에 대한 명확한 비전을 유지하는 것과 사용자 우려를 해결하는 것 사이의 균형을 강조하며, 많은 사람들이 Zig의 혁신적인 접근과 강력한 리더십을 높이 평가하고 있습니다.
양자화는 모델 매개변수의 정밀도를 낮춤으로써 대형 언어 모델(LLM)의 크기를 줄이고 효율성을 향상시키는 기술입니다.
주요 방법으로는 사후 훈련 양자화(PTQ)와 양자화 인식 훈련(QAT)이 있으며, GPTQ, GGUF, BitNet과 같은 발전된 기술은 모델 크기와 계산 요구 사항을 크게 줄입니다.
이 가이드는 대칭 및 비대칭 양자화, 범위 매핑 및 보정을 포함한 필수 개념을 다루며, LLM 최적화를 위한 포괄적인 개요를 제공합니다.
이 기사는 시각적 가이드와 참고 자료를 포함하여 LLM(대형 언어 모델) 양자화에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다.
비대칭 양자화 및 대칭 양자화와 같은 다양한 양자화 방법을 논의하고, 비대칭 양자화의 버그로 인한 품질 손실과 같은 문제를 강조합니다.
그 게시물은 상세한 설명과 실용적인 통찰력으로 인해 관심을 불러일으켰으며, 머신 러닝 모델을 공부하거나 작업하는 사람들에게 귀중한 자료가 되고 있습니다.
나이팅게일 에디터스는 2019년 7월에 출범한 이후로 5주년을 기념하고 있습니다.
이 플랫폼은 데이터 시각화 커뮤 니티의 격차를 해소하기 위해 만들어졌습니다.
정확한 비 알림과 상세한 이슬점 시각화로 유명한 인기 날씨 앱 다크 스카이가 중단되어 많은 사용자들의 불만을 초래하고 있습니다.
사용자들은 Apple Weather에서 완전히 재현되지 않은 시간별 이슬점 그래프와 실시간 비 알림과 같은 Dark Sky의 고유 기능이 사라진 것을 아쉬워하고 있습니다.
Weather Underground, Carrot Weather, Merry Sky와 같은 다양한 대안들이 언급되지만, 이들 중 어느 것도 Dark Sky의 기능과 사용자 인터페이스를 완전히 대체할 수 있는 것으로 보이지 않습니다.
Microjs는 작고(5k 이하) 휴대 가능하며 특정 작업을 효율적으로 수행하는 데 특화된 마이크로 프레임워크와 마이크로 라이브러리 모음을 제공합니다.
이 사이트는 개발자들이 GitHub에서 사이트를 포크하고, data.js에 자신들의 프레임워크를 추가하고, 풀 리퀘스트를 제출함으로써 이러한 마이크로 프레임워크를 쉽게 찾고 기여할 수 있도록 합니다.
이 자료는 대규모 모놀리식 프레임워크를 피하고 더 가볍고 집중된 솔루션을 선호하는 개발자들에게 특히 유용합니다.
Microjs.com은 작은 자바스크립트 라이브러리를 나열하는 것으로 알려진 웹사이트로, 개발자들이 그 과거의 유용성과 그곳에 소개된 라이브러리를 회상하며 향수를 느끼고 있습니다.
사용자들은 Moment.js, RequireJS, MooTools와 같은 오래된 JavaScript 도구를 사용했던 추억을 공유하며, 수년에 걸친 JavaScript 생태계의 진화를 강조하고 있습니다.
이 대화는 JavaScript 개발에서의 도전과 변화, 특히 하위 호환성 문제, 새로운 프레임워크의 등장, 그리고 커뮤니티의 변화하는 선호도에 대해 반영하고 있습니다.
Google Deepmind의 논문 'Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers'는 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 10,000회 이상의 대형 언어 모델(LLM) 훈련을 포함했으며, 복제 비용은 약 1,290만 달러로 추정됩니다.
총 계산 노력은 5.42e24 FLOPs(부동 소수점 연산)였으며, 비용은 정렬, 학습률 변형, 가중치 감쇠와 같은 다양한 실험으로 나뉘었습니다.
분석은 bfloat16 정밀도를 사용하는 TPU(Tensor Processing Units)의 사용 을 가정하고, 복제를 위해 필요한 상당하지만 실현 가능한 계산 자원을 강조하면서 자세한 계산을 위한 Python 코드를 제공합니다.
논의는 구글 딥마인드 연구 논문을 작성하는 데 드는 높은 비용을 중심으로 이루어지며, 이러한 비용이 다른 과학 분야에서도 흔하다는 점을 강조하고 있습니다.
비용에는 컴퓨팅 자원뿐만 아니라 급여, 장비, 소모품과 같은 상당한 비컴퓨팅 비용도 포함되며, 이는 수십만 달러에 이를 수 있습니다.
대화는 또한 과학 연구에서 재현성의 문제, 특히 원래 실험이 독점적이거나 매우 특수한 자원을 사용하여 수행될 때의 문제에 대해서도 다룹니다.
연구자들은 대규모 텍스트-이미지(T2I) 확산 변환기 모델을 훈련시키기 위한 비용 효율적인 방법을 개발하여 계산 비용을 크게 줄였습니다.
이미지 패치의 무작위 마스킹과 합성 이미지를 사용하는 등의 기법을 통해, 그들은 1.16억 개의 매개변수를 가진 모델을 단지 $1,890에 훈련시켜 경쟁력 있는 성능을 달성했습니다.
이 접근 방식은 기존의 안정적인 확산 모델보다 118배 저렴하며, 팀은 대규모 확산 모델 훈련을 소규모 예산으로 접근할 수 있도록 훈련 파이프라인을 공개할 계획입니다.
비대칭적 개선으로 인한 AI 비용의 급격한 감소는 규제를 무의미하게 만들 수 있으며, 이는 더 많은 해외 모델로 이어질 가능성이 있습니다.
오픈 소스 AI 모델이 개선될 것으로 예상되며, 이는 대형 기술 회사들이 자사의 제품을 향상시키도록 압박할 것입니다. 그러나 대형 기업들은 자원의 이유로 계속해서 지배적인 위치를 유지할 가능성이 큽니다.
훈련 비용이 감소하고 있어 곧 소비자 수준의 대규모 AI 모델 훈련이 가능해질 수 있지만, 포괄적인 데이터 세트를 확보하는 것은 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다.
LG와 삼성은 CES 2024에서 각각 OLED와 마이크로LED 기술을 적용한 투명 TV 디스플레이를 선보였습니다.
LG의 투명 OLED 디스플레이는 약 45%의 투명도를 제공하는 반면, 삼성의 마이크로LED 디스플레이는 더 높은 투명도를 제공하지만 비싸고 제조가 어렵습니다.
이러한 투명 디스플레이의 실용적인 응용 분야로는 가정에서의 즉각적인 소비자 채택보다는 소매 간판, 데스크탑 화상 통화, 대중 교통 등이 있습니다.
LG와 삼성은 증강 현실 프로젝트와 디지털 사이니지에 사용된 투명 OLED 디스플레이를 개발하고 있습니다.
백라이트가 필요한 투명 LCD도 이 기술 발전의 일부이지만, 검은색 대비와 같은 문제로 인해 가정용 TV에는 실용성이 떨어집니다.
이 기술은 일반 소비자 사용보다는 자동차 디스플레이 및 광고와 같은 특정 응용 분야에 더 적합한 것으로 간주됩니다.
저자는 처음에 Vercel의 프로 플랜에서 분석 기능을 사용했지만, 큰 PNG 이미지로 인한 높은 아웃바운드 데이터 사용량 때문에 비용을 줄이려고 했습니다.
이미지를 JPG로 변환하고 'Squeeh 스택'(SQLite 기반 앱)을 사용하여 맞춤형 분석 API를 구축함으로써 저자는 월 $13.27를 절약했습니다.
맞춤형 솔루션은 Bun과 Hono를 사용하여 API를 설정하고, VPS에 배포하며, Vercel의 분석과 비교할 수 있는 데이터를 제공하는 기본 분석 대시보드를 만드는 것을 포함했습니다.
이 게시물은 블로그나 정적 사이트를 호스팅하는 다양한 방법과 플랫폼을 논의하며, 비용과 기술적 설정을 비교합니다.
사용자들이 자신의 경험과 선호도를 공유하며 Digital Ocean, GitHub Pages, Cloudflare와 같은 서비스의 사용을 강조합니다.
대화는 간단한 프로젝트를 과도하게 설계하는 것에 대한 유머러스하고 비판적인 견해와 다양한 호스팅 솔루션 간의 절충에 대해 포함하고 있습니다.