저자는 자신이 싫어하는 것을 좋아하려고 하는 독특한 취미를 제안하고, 그것을 인간의 본성을 이해하기 위한 도구로 사용합니다. 시금치를 싫어하는 것과 마이컨 잭슨을 평가하는 것, 그리고 컨트리 음악과 텔레비전과의 지속적인 싸움을 통해 저자는 우리의 혐오감이 본질적인 속성이 아니라 자기 인식에서 비롯되는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 선호도를 바꿀 수 있는 것도 있고, 잠재의식 프로그래밍의 깊이와 자기 개념을 재검토하는 데 어려움에 따라 깊이 뿌리내린 것도 있습니다. 에세이는 가벼운 어조로 개인적인 취향과 이해에 대해 숙고하도록 촉구합니다.
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한 연구에서는 레이저 펄스를 사용하여 망막의 원추 세포를 선택적으로 자극하여 전례 없는 색을 볼 수 있다고 주장했습니다. 연구 보고서에는 자세한 피험자 보고서가 부족하지만, 시각적 착시를 이용한 애니메이션이 비슷한 효과를 내는 것으로 보입니다. 이 애니메이션은 붉은 원을 사용하여 적색 감광 원추 세포를 포화시키고 녹색 감광 원추 세포의 활동을 강조하여 선명한 청록색을 생성합니다. 그러나 원추 세포의 스펙트럼 중복과 화면 표시 기술의 한계로 인해 이 방법이 일반적인 인간의 색상 범위를 넘어서는 색상을 보여주는지 여부는 의문으로 남습니다.
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저자는 NumPy가 고차원 배열 연산에서 복잡하고 비효율적이며, 특히 복잡한 브로드캐스팅과 인덱싱 규칙 때문에 프로그래머는 배열 형태와 함수 동작을 끊임없이 고려해야 한다고 비판합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 DumPy라는 간단한 배열 언어를 제안합니다. 이는 루프와 인덱스의 구문을 도입하고, 이를 벡터화된 연산으로 컴파일하여 GPU 가속을 구현하며, NumPy에서 느린 루프를 피하기 위해 도입된 복잡성을 방지합니다. DumPy의 핵심 아이디어는 차원을 레이블에 매핑하고 JAX의 `vmap` 함수를 사용하여 벡터화 연산을 수행함으로써 코드를 간소화하고 효율성을 높이는 것입니다. 저자는 DumPy, NumPy, JAX, 그리고 순수 루프를 비교하는 몇 가지 예시를 보여주며, DumPy가 간결성과 효율성 모두에서 뛰어난 성능을 보임을 입증합니다.
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이 글에서는 파이썬의 인기 있는 배열 계산 라이브러리인 NumPy를 다차원 배열을 처리할 때의 어려움을 자세히 다룹니다. NumPy는 저차원 배열에서는 간결하고 효율적이지만, 복잡한 다차원 배열 연산을 처리할 때는 브로드캐스팅 메커니즘과 인덱싱이 매우 복잡하고 이해하기 어려워집니다. 저자는 NumPy의 핵심 문제는 브로드캐스팅 메커니즘이 인덱스를 대체하여 표현력이 제한된다는 점이라고 주장합니다. 이 글에서는 여러 가지 예를 사용하여 NumPy가 복잡한 배열 연산을 해결할 때의 어려움을 보여주고, 루프와 np.einsum을 사용하는 것의 장단점을 비교합니다. 결론적으로 저자는 NumPy에 대한 불만과 더 사용자 친화적인 배열 언어에 대한 바람을 표현합니다.
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이 글에서는 타겟 독자와의 참여를 극대화하기 위한 매력적인 제목을 만드는 방법을 자세히 다룹니다. 저자는 제목을 '분류자'로 생각하고, 여러분의 작품을 높이 평가할 사람들을 끌어들이고 그렇지 않은 사람들을 막는 것을 목표로 해야 한다고 제안합니다. 적절한 독자를 유치하고 아마 싫어할 독자를 막는다는 제목의 두 가지 목표를 분석합니다. 전문 용어 사용, 유명인 모방, 말장난 사용, 결론을 제목에 포함하는 등 다양한 제목 전략에 대해 논의합니다. 궁극적으로 중요한 것은 여러분의 독자를 찾고 여러분 작품의 가치를 간결하게 전달하는 것입니다.
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이코노미스트 기사에서 미국 혈액 제품 수출이 총 수출의 2%를 차지한다고 주장한 것이 온라인에서 논쟁을 불러일으켰습니다. 저자는 미국 무역위원회 데이터를 깊이 파고들어 숫자의 부정확성을 밝혀냈습니다. HS 코드(Harmonized System code) 하의 다양한 혈액 제품 범주를 면밀히 분석함으로써, 저자는 직접 인간 혈액을 사용하는 수출이 약 0.53%이고, 간접적으로 인간 혈액을 사용하는 수출(예: 백신, 세포 치료제)이 약 0.16%이며, 총계는 약 0.69%임을 발견했습니다. 이 과정은 데이터 검색의 어려움을 강조하고 투명한 데이터의 필요성을 강조합니다.
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윗집 소음과 끊임없이 시끄러운 공원에 시달린 저자는 2년 동안 기이한 소음 감소 방법들을 시도했습니다. 산업용 이어머프와 실리콘 이어플러그부터 귀지 유전자와 음향 물리학 연구, 방음실 제작까지. 모든 시도는 처참하게 실패했습니다. 궁극적인 해결책은 평범한 노이즈 캔슬링 헤드폰이었습니다. 이 글은 이론 분석에 대한 과도한 의존, 간단한 해결책의 무시, 그리고 '똑똑함'에 대한 집착이 시간 낭비와 고통으로 이어졌음을 반추합니다.
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오랫동안 엘-테아닌 보충제를 복용해 온 저자는 그 항불안 효과와 스트레스 감소 효과를 믿었습니다. 이를 검증하기 위해 16개월간 이중맹검 실험을 진행하여 엘-테아닌과 비타민 D 플라시보를 비교했습니다. 놀랍게도 엘-테아닌은 플라시보에 비해 유의미한 효과를 보이지 않았습니다. 통계적으로 엘-테아닌 복용 후 스트레스 수준이 약간 감소했지만 플라시보 그룹에서도 비슷한 경향이 나타났습니다. 저자는 엘-테아닌과 플라시보를 확실하게 구분할 수 없었습니다. 이 결과 엘-테아닌의 효능에 의문이 제기되며, 그 효과를 검증하기 위해서는 추가적인 맹검 실험이 필요하다는 것을 시사합니다.
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저자는 미국 인체 대상 연구에서 기관윤리심사위원회(IRB) 승인의 복잡성을 경쾌하면서도 통찰력 있게 이야기합니다. 극단적으로 가파른 진입로의 비유를 사용하여 종종 비논리적인 규칙을 이해하는 어려움을 보여줍니다. 이 글은 IRB 적용 가능성에 대한 일반적인 오해를 풀고, 공통 규칙(Common Rule)의 기원과 복잡성, 그리고 FDA 규정의 추가적인 계층을 심층적으로 파헤칩니다. 저자는 현재 규정의 복잡한 성격을 강조하고, 실제 시행은 문서화된 법률의 엄격한 준수가 아니라 규제 기관의 선택적 적용에 의존한다는 점을 강조합니다. 궁극적으로 저자는 특히 저위험 연구에서 IRB 절차를 간소화하고, 사전 승인 대신 사후 처벌 제도를 제안합니다.
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