[B급 프로그래머] 11월 4주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)

(오늘의 짤방: C 문자열 정리 via @fasterthanlime)

1. 개발/관리도구
   • Terrain rendering in less than 20 lines of code
   • Ping at the speed of light
   • 본격 macOS에 개발 환경 구축하기
   • Detect Python code duplicate
   • About style guide of python and linter tool. pep8, pyflakes, flake8, haking, Pylint.
   • The JavaScript language
   • gofpdf - A PDF document generator with high level support for text, drawing and images
   • 아주 심플한 블룸필터의 원리
   • Web REST API Benchmark on a Real Life Application
   • cbox - convert any python function to unix-style command
   • binder - Turn a GitHub repo into a collection of interactive notebooks
   • INSTALL SSH ON WINDOWS 10 AS OPTIONAL FEATURE
   • Better Random Number Generation for OpenSSL, libc, and Linux Mainline
   • Kong - Secure, Manage & Extend your APIs and Microservices
   • User experience design for APIs
   • JIT compiling a subset of Python to x86-64
   • Code Review Guidelines
   • Java 10 - The Story So Far
   • More than half of GitHub is duplicate code, researchers find
   • Reviving the 1973 Unix Programmer's Manual
   • schedule - Python job scheduling for humans.
   • CodeSandbox - The online code editor for web applications
   • Things I wish I knew about Terraform before jumping into it
   • Understanding Go panic output
   • Learn just enough Linux to get things done
   • Awesome Web Frameworks for Gophers
   • Observability and the Monitoring of Cloud-Native Applications
   • Langserver.org - A community-driven source of knowledge for Language Server Protocol implementations
   • The Cost Of JavaScript
   • Observability and Avoiding Alert Overload from Microservices at the Financial Times
   • Red Hat Enterprise Linux for ARM arrives after seven years of development
   • Saving 9 GB of RAM with Python’s __slots__
   • ZGC - Oracle’s Large-Heap Garbage Collector
   • freeOTP — an open source solution for authentication soft tokens
   • 개발자가 2018년에 걱정해야 할 9가지
   • 10 Habits of Highly Successful Software Developers
   • Implementing continuous delivery
   • Go tools & GitLab — how to do Continuous Integration like a boss
   • 개발자 이직, 몇년까지 괜찮을까.
   • The cargo cult of versioning
   • Inside Wade
2. 고성능 서버/데이터베이스
   • 개발자가 바라본 중국 쇼핑 축제 쐉쓰이(광군제)
   • Amazon Athena – 10가지 성능 향상 팁
   • Scaling Postgres with Read Replicas & Using WAL to Counter Stale Reads
   • ZFS from a MySQL perspective
   • Microsoft and GitHub team up to take Git virtual file system to macOS, Linux
   • Citus Cloud 2, Postgres, and scaling out without sacrifice
   • Understanding caching in Postgres - An in-depth guide
   • How Discord Resizes 150 Million Images Every Day with Go and C++
   • How To Backup MySQL Databases to Object Storage with Percona on Ubuntu 16.04
   • 깃플 기술 스택 소개 (백엔드 편)
   • Datasette: instantly create and publish an API for your SQLite databases
   • 국내 최초의 시도, 카카오뱅크의 오픈소스 데이터 베이스
   • 마이크로서비스를 위한 데이터베이스 선택 방법
   • Latency Sensitive Microservices
   • Pivotal Cloud Foundry on AWS
   • AWS adopts home-brewed KVM as new hypervisor

EOB

[독서광] 왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문

인공지능 관련해 많은 책이 쏟아져 나오고 있다. 수학적으로 접근, 데이터 관점에서 접근, 알고리즘 관점에서 접근, 프레임워크 등 개발 관점에서 접근하는 여러 가지 유형이 존재하는 데, 오늘 소개드릴 책은 조금 색다르게 서비스 관점(특히 IBM 왓슨을 중심으로)에서 접근하고 있다.

자신의 업무를 개선하고 생산성을 높이기 위해 인공지능으로 실에 어떤 일을 할 수 있을지 감을 잡아야 하는데, 인문학적(응?)으로 개론만 기술한 책을 읽자니 뜬 구름만 잡는 느낌이고, 그렇다고 수학 공식만 적힌 논문과 유사한 책을 읽자니 머리가 아프고, 다 건너뛰고 실제 구현을 위해 복잡한 코드가 잔뜩 나온 책을 읽자니 프로그래밍 언어와 개발 선행 지식부터 쌓아야 한다는 위기감은 누구나 겪는 현실임에 분명하다. 일단 잘 돌아가는 사례를 봐야 그 다음 단계로 넘어갈텐데 진입 장벽은 높고 학습 곡선은 가파르기만 하다. '왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문'은 최소 지식과 최소 데이터만으로 일단 인공지능 세상을 맛볼 수 있게 한다는 점에서 가치가 있다.

이 책은 IBM 왓슨이 제공하는 여러 가지 서비스를 활용해서 방문할 곳과 음식점을 추천하는 챗봇을 만들고, 얼굴 인식이 가능한 간단한 애플리케이션을 만드는 방법을 소개하고 있다. 물론 아주 복잡한 수학/컴퓨터 공학 지식이 없어도 되며, 학습 목적으로 엄청난 데이터를 수집할 필요도 없고, 기본적인 자바스크립트를 이해할 수준이면 재빠르게 돌아가는 뭔가를 만들 수 있으므로 빠르게 뭔가 직접 느껴보는(Hands-on) 출발점으로 나쁘지 않다.

하지만, IBM 왓슨이 복잡한 여러 가지 작업을 뒤에서 모두 처리해버리므로 인공지능 소프트웨어의 내부 동작 원리를 파악하고 맞춤식 소프트웨어 개발 역량을 쌓으려는 분들이라면 단순 따라하기 식의 서술 방식에 한계를 느낄수도 있다. 그럼에도 불구하고 API 설계나 워크 플로우 설계 관점에서 실제로 서비스 가능한 인공지능 시스템을 어떤 식으로 만들어야할지 힌트를 주기 때문에 서비스 관점에서 고객 편의성을 높이는 과정에 도움이 될 수 있다는 사실도 기억하면 좋겠다.

결론: 복잡한 기술적인 사안을 검토하고 학습할 시간이 부족한 상황에서 인공지능 서비스를 실제 프로토타입으로 간단하게 구현하고 싶은 분이나 IBM 왓슨 서비스가 어떻게 구성되어 있고 어떤 범위까지 어느 정도 정확한 결과를 제공하는지 파악하고 싶은 분들께 추천한다.

장점이자 단점: 심도 깊은 인공지능 학습을 위한 책은 아니다.

EOB

[B급 프로그래머] 11월 3주 소식(빅데이터/인공지능, 가상화폐, 읽을거리 부문)

(오늘의 짤방: Programmers' hardest tasks via @lifedefrager)

1. 빅데이터/인공지능
   • 무인 편의점 대국'으로 떠오른 중국…마윈發 '신소매 유통 혁명'
   • What if You Knew Alzheimer’s Was Coming for You?
   • Neptune - machine learning lab(Python Notebook/GPU SaaS)
   • An On-device Deep Neural Network for Face Detection
   • 텐서플로(1.4) 머신러닝의 새로운 기능
   • Go engine with no human-provided knowledge, modeled after the AlphaGo Zero paper.
   • '속도·전력 효율 모두 잡았다’··· 새 수퍼컴퓨팅 시스템 급부상
   • The Brutal Fight to Mine Your Data and Sell It to Your Boss
   • Carleton College Career Paths
   • A Guide to Natural Language Processing
   • Announcing TensorFlow Lite
   • Understanding Hinton’s Capsule Networks. Part I: Intuition.
   • Microsoft and AWS Collaborate on Machine Learning
   • Why I’m Digging Deep Into Alzheimer’s
   • The former vice chairman of GM just predicted the car industry’s future: it has no future
   • 알리바바, 광군제 주문 폭주 'AI·로봇'으로 대응했다
   • Consciousness Began When the Gods Stopped Speaking
   • [독서광] 현장중심형 스마트팩토리(본인이 쓴 글)
   • Somebody wrote an email bot to waste scammers' time
   • TensorFlow Neural Network Tutorial
   • Could Rome Have Had an Industrial Revolution?
   • Creating a Modern OCR Pipeline Using Computer Vision and Deep Learning
   • 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 클라우드 기술 (2)
   • 똑똑해지는 자율차, 스스로 돌발상황 막는다
   • SpaceKnow - Let’s talk about Satellite Artificial Intelligence
   • 완전 자율주행 기반 공유 서비스 상용화 눈앞...웨이모 첫 포문
   • 'CPU 라이벌' 인텔-AMD, GPU 시장 협공
   • Theories of Deep Learning (STATS 385) - Stanford University, Fall 2017
   • (nVidia) DEEP LEARNING DAY Agenda
   • 딥러닝 이론에서 실습까지(by 이도엽)
   • Tangent: Source-to-Source Debuggable Derivatives
   • Fighting Online Fraud and Abuse with Large-Scale Machine Learning at Sift Science
   • The Real Story of Automation Beginning with One Simple Chart
   • Systems That Learn
   • 하워드 슐츠 후계자, 스타벅스에 AI 기술 이식하다
   • 5 Simplex Method와 양키스
   • AWS상의 지구
   • AlphaGo Zero - How and Why it Works
   • PYRO - Deep Universal Probabilistic Programming
   • BOTTENDER - MAKE BOTS IN YOUR WAY, FAST AND FLEXIBLY
2. 가상화폐/블록체인
   • “Experts” Won’t Be First
   • 블록체인의 5가지 문제점
   • 285만원 찍던 비트코인캐시 하룻새 반토막 추락한 까닭
   • '블록체인 전도사' MS…"제조-의료 등 쓰임새 많아 - "금융전용 아냐"…한국 기업-개발자 겨냥 분산원장 보급 시동
   • What is a Bitcoin fork?
   • BitTorrent inventor announces eco-friendly bitcoin competitor Chia
   • 이더리움 블록체인, 실생활 속으로 파고든다
   • A major vulnerability has frozen hundreds of millions of dollars of Ethereum
   • Bitcoin Risks Consolidation as $8,000 Approaches, Goldman SaysBitcoin Risks Consolidation as $8,000 Approaches, Goldman Says
   • ‘I FORGOT MY PIN’: AN EPIC TALE OF LOSING $30,000 IN BITCOIN
   • Each Bitcoin Transaction Uses As Much Energy As Your House In A Week
   • Bitcoin and Blockchain Are Among the Fastest-Growing Skills Online
3. 읽을거리
   • Elon Musk: The Architect of Tomorrow
   • You Can’t Always Get What You Want…
   • 2017년 찬호가 1997년 찬호에게… "난 힘껏 공 던졌을 뿐… IMF 진짜 영웅은 국민"
   • kibun과 feelings 두번째: 한국어의 배신
   • 일할 때 How와 What, 그리고 우선순위
   • 경력직 채용, 그 태도에 관하여
   • STS-9 National Space Transportation Systems Program Mission Report - two flight computers' failure
   • Warren Buffett: The Three Things I Look For in a Person
   • Employees are NOT commodities, they don’t depreciate with Age.
   • Why Education Startups Do Not Succeed
   • IBM 지니 로메티 "안락과 성장은 공존 불가··· 위기감이 성장 열쇠다"
   • Concise electronics for geeks
   • Keeping a Lab Notebook (from NIH)
   • Bose Sleepbuds can silence snores and barking dogs
   • “지난 10년간 폐업한 국내SW업체 7384개사”
   • Taming the masters of the tech universe
   • 측정 데이터로 알아보는 노이즈 캔슬링의 원리, 보스 vs 오디오테크니카 vs 피아톤
   • '전력산업 강자' GE·지멘스의 추락…탈석탄에 치이고 태양광에 밀려
   • http://news.joins.com/article/21884579#home
   • What Happens If China Makes First Contact?
   • WILLPOWER BY ROY BAUMEISTER & JOHN TIERNEY
   • Biomimicry: How Designers Are Learning from the Natural World
   • ARM Takes Wing: Qualcomm vs. Intel CPU comparison
   • MIT 선정, 젊은 혁신가들은 어떤 사람들?
   • Explore Wealth and Income Inequality in the World Wealth and Income Database
   • 학습곡선을 통해 테슬라가 처한 어려움을 이해해보자
   • The Startups Most Likely to Succeed Have Technical Founders Who Quickly Hire Businesspeople
   • Mail-Order CRISPR Kits Allow Absolutely Anyone to Hack DNA
   • If scheduling causes you conflict, maybe you're on "event time"
   • 10 Lessons of an MIT Education
   • Fifty-three year old nuclear missile accident revealed
   • Identifying the "Early IBM Computer" in a Twitter photo: a 405 Accounting Machine

(보너스: Marginalized people are over-mentored and under-sponsored via @kosamari)

EOB

[독서광] 현장중심형 스마트팩토리

최근 들어와서 4차 산업혁명과 스마트팩토리라는 단어가 언론에 노출되는 빈도가 부쩍 늘고 있다. 일시적인 유행어인지 아니면 정말 유의미한 변화를 반영한 용어인지는 시간이 지나봐야 알겠지만, 최근 현장 상황을 보면 변화의 조짐이 있음은 분명하다. (특히 앞서가는 기업에서는) 공장자동화라는 목표는 이미 상당 수준 달성했지만, 지속적으로 경쟁력을 확보하려면 이를 뛰어넘어야 하므로 새로운 뭔가를 찾아야 한다. 바로 여기서부터 4차 산업혁명과 스마트팩토리가 시작되지 않나 싶다. 하지만 용어와 개념만 앞선다면 텅 빈 깡통이나 다를 바 없기에 늘 현장과 긴밀하게 엮어서 고민해야 한다. 오늘 소개할 책은 '현장중심형'이라는 제목이 강조하듯이 현장에서 바라본 스마트팩토리에 대한 이야기를 담고 있다.

IoT나 빅데이터는 사실상 IT(정보기술) 관점에서 현장에 이러저러한 개념이 필요할 것으로 예상해서 나온 기술로 볼 수 있다. 하지만 현장에서는 OT(제조운영기술) 관점에서 적용 가능한 기술을 원하지 단순히 첨단 기술이 있다고 무조건 도입하지는 않는다. 당연한 말이지만, 생산 과정에서 부가가치를 높이는 방법을 찾아내어 올바른 곳에 적용해야 성공할 가능성이 높아지기 때문이다. IT 부문에 속한 사람들이 OT를 이해해야 한다는 문제가 생긴다. 물론 개발자들이 현장 상황을 경험적으로 이해하고 있다면 좋겠지만, 실천하려면 여러 가지 어려움이 많으므로 간접적으로라도 현장을 맛봐야 한다. 오늘 소개하는 200페이지 남짓한 이 책이 출발점으로 좋지 않을까 생각이 든다.

이 책은 실제 일화를 중심으로 공장자동화에서 스마트팩토리로 옮겨가기 위한 방안을 사람 중심으로 풀어내고 있기 때문에 현장과 호흡을 맞추는 과정에서 필요한 여러 가지 선행 지식을 제공한다. 현장의 생산라인에서는 AI와 완전 자동화로 인한 실직의 우려성으로 인해 IoT나 스마트팩토리에 대해 상당한 두려움을 느끼고 있을테니까 아무리 자동화 수준이 높아지더라도 사람을 중심에 놓아야 한다는 당위성과 배경 논리를 만들어 공유할 필요가 있다.

책 내용을 살짝 엿보려면 한국능률협회 컨설팅에서 제공하는 '제 4차 산업혁명의 진화 스마트팩토리' 연재 블로그 글을 읽어보면 도움이 될 것이다.

• 1) 스마트팩토리 어떻게 만들어지나?
• 2) 설비/업무의 자동화
• 3) 업무의 지능화
• 4) 제조 데이터의 가시화

결론: 빠른 시간 안에 스마트팩토리가 무엇인지 왜 중요한지 맛보고 싶은 IT 분야의 개발자들에게 추천한다. 스마트팩토리 도입을 시작하는 OT 분야의 관리자들도 개론서로 읽어보면 머리 속에서 큰 그림이 그려질 것이다.

EOB

[B급 프로그래머] 11월 2주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)

(오늘의 짤방: 아이폰 X를 위한 missing manual via @JoannaStern)

1. 개발/관리도구
   • Real-Time ASCII Art Rendering Library
   • How we do Vue: one year later
   • Eight years of Go
   • I made an NES emulator. Here’s what I learned about the original Nintendo.
   • What's the right way to program in Python?
   • Go at DigitalOcean
   • About LibHTTP
   • Kotlin Use for Android Apps is Growing, Getting More Google Support
   • Writing a basic x86-64 JIT compiler from scratch in stock Python
   • Quake on an oscilloscope: A technical report
   • The GraphQL stack: How everything fits together
   • 회사에 고용된 해커들의 특징
   • The largest Node.JS best practices list.
   • Announcing Prometheus 2.0
   • Exploding Git Repositories
   • Flight (step by step) rules for git
   • Virtual Memory Tricks
   • A 12pt Font Should Be The Same Size Everywhere: Time to Get Serious About Resolution Independence
   • Introducing Serial: Improved Data Serialization on Android
   • Why Do Companies Build APIs?
   • Ethics, Values and Practices for Software Professionals
   • 자바스크립트의 동작원리: 엔진, 런타임, 호출 스택
   • O Java EE 6 Application Servers, Where Art Thou?
   • PySchemes is a library for validating data structures in python
   • Profiling Go
   • evio - Fast event-loop networking for Go
   • 리눅스 엔지니어 기술 면접 질문지
   • A simple, easy to use data modeling framework for JavaScript
   • Neugram, briefly - scripting in Go
   • A Concise URL Shortener in Python
   • How to make your code 80 times faster
   • Learning Tree Data Structure
   • Linux containers in 500 lines of code
   • 소프트웨어 집단의 부패:Expert Beginner의 유산
   • What every systems programmer should know about lockless concurrency
   • Security Analysis of Telegram
   • drawille - Pixel graphics in terminal with unicode braille characters
   • WakaTime - Metrics, insights, and time tracking automatically generated from your programming activity.
   • 67 useful tools, libraries and resources for saving your time as a web developer
   • What are the Most Disliked Programming Languages?
   • A Desktop UI Toolkit for Web using Vue.js
   • Implementing VisiCalc
   • Browser-based frontend to gdb (gnu debugger). Add breakpoints, view the stack, visualize data structures, and more in C, C++, Go, Rust, and Fortran. Run gdbgui from the terminal and a new tab will open in your browser.
   • Debug Information is Huge and What to do About It
   • How to Program a Supercomputer
   • 더 이상 배우려 하지 않는 개발자 : Expert Beginner의 등장
   • Approaches to Configuration Management: Chef, Ansible, and Kubernetes
   • 「Apple II」의 DOS개발자료 --30년의 세월을 넘어 공개된 애플 창업시절의 비화
   • Serverless Architectures
2. 고성능 서버/데이터베이스
   • MySQL and Linux Context Switches
   • How should you build a high-performance column store for the 2020s?
   • Stop using .IO Domain Names for Production Traffic
   • Achieving low latency video streaming
   • Why building on an environmentally responsible cloud matters
   • Building a Scalable, Distributed Backend for Mobile Games
   • Top 10 Time Series Databases
   • CAP Twelve Years Later: How the "Rules" Have Changed
   • Cloud SQL for PostgreSQL adds high availability and replication
   • Monzo Outage Post Mortem
   • A Minimalist Guide to SQLite
   • What’s New in HAProxy 1.8
   • How GitHub Uses Spokes for Cross Data-Center Replication
   • InterNyet: why the Soviet Union did not build a nationwide computer network
   • Always Available
   • MariaDB Binlog을 이용한 변경사항 추적

(보너스: 죽은 코드의 위험성 @amyengineer)

EOB

[B급 프로그래머] 11월 1주 소식(빅데이터/인공지능, 가상화폐, 읽을거리 부문)

(오늘의 짤방: 삶은 엉망진창인데 결국엔 모든게 제대로 돌아갈때. via @blackbox0209)

1. 빅데이터/인공지능
   • Deep Dive into Object Detection with Open Images, using Tensorflow
   • Is Dodgers v Astros the first all-computer World Series?
   • 박물관 사파리: 먼지 쌓인 서랍 속에서 길을 잃은 표본들
   • SciPy Goes 1.0, Gets New Governance Structure
   • SciPy 1.0.0
   • There’s a glaring mistake in the way AI looks at the world
   • The Human Strategy - A Conversation With Alex "Sandy" Pentland
   • 생산성 최적화 및 Seamless 설비 운영을 위한 인공지능기반 제조상황 진단예측 시스템 기술동향
   • 빅데이터 기반의 스마트 제조 의사결정
   • '300년 제약기업’ GSK가 애널리틱스 선도업체가 된 비결
   • GOOGLE’S AI WIZARD UNVEILS A NEW TWIST ON NEURAL NETWORKS
   • Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow
   • 'We can't compete': why universities are losing their best AI scientists
   • Bottery - A conversational agent prototyping platform
   • Machine learning of neural representations of emotion identifies suicidal youth
   • Vicarious AI team reveals how it defeated CAPTCHA
   • Start-up Vicarious Defeats CAPTCHA Security with AI Inspired by Brain’s Visual Cortex
   • AlphaGo Zero Cheet Sheet
   • MIT researchers trained AI to write horror stories based on 140,000 Reddit posts
   • Math’s Beautiful Monsters - How a destructive idea paved the way for modern math.
   • Colaboratory is a research project created to help disseminate machine learning education and research. It’s a Jupyter notebook environment that requires no setup to use.
   • The world’s most valuable resource is no longer oil, but data
   • Alphabet’s Waymo Will Test Self-Driving Cars in Snowy Detroit
   • 구글 웨이모, 빙판길서 자율주행차 테스트 나선다
   • 스파크로 더 쉬워진 머신러닝 ‘아파치 프리딕션IO’
   • 열차 지연을 정시 운행으로 바꾼 지멘스 'IoT 데이터에서 해답 찾았다'
   • MEET THE HIGH SCHOOLER SHAKING UP ARTIFICIAL INTELLIGENCE
   • The Battle of Brains vs. Brawn
   • Linear Regression in Python; Predict The Bay Area’s Home Prices
   • 신발공장'로봇의 역습'.."600명이 하던 일 10여명이.."
   • Generating product usage data from scratch with Pandas
   • TensorFlow를 사용한 기계 학습을 통해 모바일 구매 증명을 구현한 코카콜라의 사례를 확인해 보세요.
   • nVidia GPU Cloud
   • ETL 시대의 종말
   • Primer on Neural Networks
   • "머신러닝 이용해 공격 가능" 보안 전문가 경고
   • 해외 스마트 교통 사례와 시사점
   • 최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향
   • Psst, the human genome was never completely sequenced. Some scientists say it should be
   • '아이폰으로 공장 관리'...힘받는 애플-GE 산업 IoT 동맹
   • Tech Giants Are Paying Huge Salaries for Scarce A.I. Talent
   • Simple Ways to Be Better at Remembering
   • 베이지안 추론 1편
   • Data and design are tools that, together, build great experiences for your users
   • Gradient descent, how neural networks learn | Deep learning, chapter 2
   • 알파고 제로, 어떤 문제까지 해결할 수 있나
   • Ranking Websites in Real-time with Apache Kafka’s Streams API
2. 가상화폐
   • Blockchains Considered Harmful: Is Brute-Force Processing Replacing Good Design?
   • "블록체인, 안전하다는 환상 버려야"
   • Blockchain – The Next Big Thing for Middleware
   • KK(케빈 켈리)의 시각으로 바라본 블록체인 기술
   • 블록체인 기술 개요
   • Speech Recognition Is Not Solved
   • 블록체인 확산 ‘가속도'··· 마스터카드도 합류했다
   • 이더리움 채굴하라!…밤낮 없는 1천대 GPU의 굉음
   • 비트코인, 6천弗 돌파…사토시, 250대 갑부로
3. 읽을거리
   • Types of Steppers(Motor)
   • Guide to Housecat Coat Colors and Patterns
   • 초대형 금융사 BofA가 혁신 문화를 관리하는 방법
   • When Working From Home Doesn’t Work
   • USS McCain collision ultimately caused by UI confusion
   • 애플 매출 실적
   • 모든 관리자의 이상
   • 페이스북 매출 실적
   • Tesla Posts Loss, Boosting Pressure to Speed Output of Model 3
   • How to Give Feedback People Can Actually Use
   • 삶이 허무하지 않고 '의미있다'고 느끼게 할 수 있는 3가지 방법
   • 한국국토정보공사 맛집 목록
   • THE WEB BEGAN DYING IN 2014, HERE'S HOW
   • How to Be a C.E.O., From a Decade’s Worth of Them
   • Trump’s Nuclear Arsenal
   • The entire global financial system depends on GPS, and it’s shockingly vulnerable to attack
   • Living the Good Life
   • Why do so many managers have poor people skills?
   • 호황기에도 칼바람 불었다··· 2017 정리해고 라운드업
   • 퇴사는 어쩌다 직장인의 꿈이 되었나
   • Marjorie Prime(당신과 함께한 순간들) script
   • HOW SOCIAL MEDIA ENDANGERS KNOWLEDGE
   • How CRISPR lets us edit our DNA | Jennifer Doudna
   • Confession Of A Planetary Scientist: 'I Do Not Want To Live On Mars'
   • Giving Away Billions as Fast as They Can
   • Tech workers worry about age discrimination at age 40: Study
   • MPC Replicating Rachael in Blade Runner 2049

EOB