쵸코쿠키의 연습장

로봇이 인간을 대체하는 초기 단계이지만, 이러한 변화는 규제되지 않은 기술의 전면에 우려를 가져올 것입니다. 세대 인공지능의 관심을 얻은 최근의 기술은 거의 없습니다. 기술 투자자 세쿼이아 캐피탈에 따르면, "세대 인공지능은 단지 더 빠르고 저렴해질 뿐만 아니라, 어떤 경우에는 인간이 손으로 만든 것보다 더 나은 것이 될 것입니다." 그것이 예술 작품, 글쓰기 또는 음성 증강에 사용되는지 여부에 상관없이, 생성 AI의 적용은 '단순한 재미로'를 넘어 진정한 비즈니스 가치를 제공하기 위해 확장되고 있습니다. 우리는 이미 그것이 산업 전반에 걸쳐 자리 잡고 있는 것을 보고 있습니다. 그리고 그것은 흥미롭지만 도전적인 차세대 AI 소프트웨어 및 솔루션의 시작일 뿐입니다. ChatGPT에 대한 빅테크 베팅 우리..

데이터 스트리밍은 이동 중인 데이터를 처리하기 위한 새로운 소프트웨어 범주입니다. 아파치 카프카는 10만 개 이상의 조직에서 사용하는 사실상의 표준입니다. 많은 벤더가 카프카 플랫폼 및 클라우드 서비스를 제공합니다. 아파치 플링크 및 SaaS 제공과 같은 많은 보완적인 스트림 처리 엔진이 등장했습니다. 그리고 펄서 및 레드판다와 같은 경쟁 기술은 시장 점유율을 확보하려고 노력합니다. 이 블로그 게시물은 기존 솔루션 및 시장 동향을 요약하기 위해 2023년의 데이터 스트리밍 풍경을 탐구합니다. 데이터 기반 애플리케이션은 새로운 블랙입니다. 이 접근 방식은 수익을 늘리고 비용을 절감하며 위험을 줄이거나 고객 환경을 개선함으로써 전체 목표로서의 비즈니스 가치를 높입니다. 데이터를 처리하고 분석하기 위해 많은 ..

Java에서 InputStream을 문자열로 변환하는 방법에 대한 단계별 지침. InputStream을 이해하고 BufferedReader를 사용하여 문자열로 변환합니다. Java는 개발자가 다양한 데이터 소스와 대상을 사용할 수 있도록 광범위한 I/O 클래스를 제공합니다. 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 InputStream을 문자열로 변환하는 것입니다. 이는 네트워크 연결에서 데이터 스트림을 사용하거나 파일을 읽을 때 특히 유용합니다. 이 문서에서는 Java에서 InputStream을 문자열로 변환하는 다양한 방법에 대해 설명합니다. 입력 스트림 이해 InputStream을 문자열로 변환하기 전에 InputStream이 무엇인지 잠시 알아보겠습니다. 자바에서 InputStream은 바이트 스트림을..

모바일 앱 개발의 세계는 빠른 속도로 변화하고 있습니다. 따라서 성공적이고 흥미로운 앱을 만들기 위해서는 개발자들이 최신 트렌드를 따라가야 합니다. 2023년으로 넘어가면서 몇 가지 새로운 트렌드가 모바일 앱 구축의 풍경을 형성할 것으로 보입니다. 증강 현실과 블록체인 기술을 사용하는 것부터 챗봇과 음성 비서의 인기 증가까지 이러한 트렌드는 개발자들에게 새로운 최첨단 모바일 앱을 만들 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다. 이 기사는 2023년의 4대 모바일 앱 개발 트렌드를 살펴볼 것입니다. 모바일 앱 개발 서비스의 필요성 소비자들은 온라인에서 그들의 삶을 관리하는 것이 편리하다고 생각하기 때문에 모바일 앱에 더 많은 시간을 소비합니다. 이를 고려하면, 우리의 모바일 앱 제작 팀은 변화하는 고객 요구에 ..

OpenAI의 강력한 언어 모델인 ChatGPT에 대해 알아보십시오. 이 포괄적인 가이드에서 기능, 교육 및 애플리케이션에 대한 모든 세부 정보를 확인하십시오. ChatGPT는 세계적인 현상이 되었고 AI 기반의 AI 비서가 있는 시대를 가져왔습니다. 전 세계적으로, 사람들은 돈을 벌고, 강좌를 만들고, 영화 대본을 쓰고, 생산성을 향상시키고, 창의력을 높이기 위해 ChatGPT을 신나는 방법으로 사용합니다. ChatGPT에 대한 자료와 수치를 수집했습니다. ChatGPT에 대한 다음과 같은 흥미로운 사실들을 살펴봅시다: ChatGPT는 첫 선을 보인 지 5일 만에 고객 100만 명 고지에 올랐습니다(Greg Brockman, Open AI 공동창업자). ChatGPT는 출시 두 달 만에 1억 명의 사용..

Zero trust를 통해 보완된 잘 확립된 심층 방어 개념을 기반으로 구축되는 보안 전략을 제안합니다. 사이버 위협 환경이 지속적으로 성장하고 사이버 공격이 더욱 정교해짐에 따라, 어떤 조직이든 명확하고 실행 가능한 사이버 방어 전략을 잘 준비하는 것이 중요합니다. 시스코의 Chuck Robbins 회장 겸 CEO가 RSA Conference 2021에서 기조 연설을 하는 동안 언급한 바와 같이, 사이버 범죄는 2021년에 전 세계적으로 약 6조 달러의 피해를 입혔습니다. 또한 전 세계적으로 사이버 범죄로 인한 피해는 매년 약 15% 증가하여 2025년까지 10조 5천억 달러에 이를 것으로 추정됩니다. 원격 근무가 많은 조직에서 코로나19 이후의 일반적인 팬데믹이 되면서, 기업 네트워크 경계가 변경되었..

Jenkins 튜토리얼에 대한 이 포괄적인 가이드를 통해 Jenkins와 지속적인 통합을 수행하는 방법에 대해 알아보십시오. 방법론의 여러 단계를 통합하는 데 사용되므로 지속적인 통합과 지속적인 제공이 DevOps의 필수 요소라는 것은 모두 알고 있습니다. 시장에는 많은 CI/CD 도구가 있지만, Java 기반 오픈 소스 CI/CD 도구인 Jenkins가 인기 목록에서 1위를 차지하고 있다는 것을 알고 계십니까? 테스트 자동화를 위한 Jenkins는 다양한 테스트 도구와 쉽게 통합할 수 있는 능력 때문에 개발자들 사이에서 인기 있는 선택입니다. 이 옵션은 항상 DevOps 전문가와 초보자들을 위한 선택이었습니다. 젠킨스는 CI/CD 시장에서 가장 오래된 플레이어이며, 깃허브에서 16,000개 이상의 별과..

인공지능에서 블렌더봇은 대화형 에이전트로 분류됩니다. 위키피디아에 따르면 대화형 에이전트 또는 CA는 사람과 대화를 하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 다시 말해서, 대화형 에이전트는 종종 인공지능에 의해 구동되는 자동화된 시스템으로 사람과 자연어 대화를 하도록 설계되었습니다. 이 글의 기초가 되는 Blenderbot에 대해서는 좀 더 자세히 논의할 것입니다. Facebook AI가 개발한 언어 생성 모델을 Blenderbot이라고 하는데, 특정 맥락이 주어지면 자연어(인간이 읽을 수 있는 언어)로 자신을 명확하게 표현하고 의미 있는 대화를 할 수 있습니다. 종속성 설치 및 Blenderbot 모델 가져오기 이제 Blenderbot을 실행하는 데 필요한 라이브러리 두 개를 설치합니다. Transform..

MQTT 브로커 사이의 IoT 데이터를 아파치 카프카로 무료 스트리밍하려고 합니까? 하이브MQ 클라우드 카프카 통합이 도움이 될 수 있습니다! 스태티스타가 발표한 연구에 따르면, 사물인터넷 기기는 2025년 79제타바이트의 데이터를 생산할 것이며, 이는 2019년보다 483% 증가한 것입니다. 이 숫자를 요약하자면, 우리가 이 정보를 각각 128GB의 스토리지를 가진 스마트폰에 저장한다면, 우리는 6171억 875만 대의 스마트폰이 필요할 것입니다. 그러나, 더 이상의 처리 없이, 이 데이터는 거의 아무 가치가 없습니다. 이 데이터를 변형하고 분석해야만 사물인터넷(IoT)에 의해 약속된 거대한 부가 가치를 열 수 있습니다. 일반적인 질문은 IoT 장치에서 수집된 데이터를 실제로 처리하는 방법입니다. 이를..

더 깨끗한 코드와 더 나은 문제 분리를 달성하기 위한 Java 리팩토링의 실제 예를 보여드리겠습니다. 더 깨끗한 코드와 더 나은 관심사 분리를 달성하는 것을 목표로 하는 자바 리팩토링의 실제 예를 보여줍니다. 그 아이디어는 전문적인 환경에서 코딩에 대한 내 경험에서 비롯되었습니다. 프로덕션 코드의 원스 어폰 어 타임 일부 도메인 데이터를 유지하는 코드 작업을 할 때 결국 다음과 같은 결과가 나왔습니다: public void processMessage(InsuranceProduct product) throws Exception { for (int retry = 0; retry = MAX_RETRIES) { throw ex; } LOG.warn("Fail to execute database update. R..

테스트 자동화를 통해 소프트웨어 개발 팀의 시간과 리소스를 절약하고 ROI를 향상하며 코드 결함을 방지하는 방법에 대해 알아보십시오. 20년 넘게 테스트 자동화는 소프트웨어 개발 팀이 작업량을 줄일 수 있도록 도와주었으며, 이에 따라 팀이 특히 릴리스 광풍 속에서 경험하는 시간과 리소스에 대한 부담을 줄여 왔습니다. 자동화된 테스트는 테스트 및 피드백 루프의 속도를 높일 뿐만 아니라 테스트를 통해 ROI를 향상시켜 회사의 비용을 절감할 수 있습니다. 인터넷 설문 조사 응답자의 24%는 첫 6개월 이내에 테스트 자동화에 대한 투자 수익을 얻었다고 주장합니다. 테스트 자동화는 디지털 전환/현대화 작업을 진행 중인 비즈니스의 출발점입니다. 자동화된 테스트는 코드 수정이 회귀 또는 새로운 결함을 초래하지 않도록..

두 개의 API를 사용하여 실행 준비가 된 Java 코드 예제를 사용하여 Java에서 ZIP 파일 추출을 자동화하는 방법에 대해 알아봅니다. ZIP 파일을 만드는 것은 설계상 간단하고 매우 직관적인 과정입니다. 주요 운영 체제(Windows, Linux, Mac 등)의 사용자는 부피가 큰 파일로 가득한 수많은 폴더를 몇 번의 클릭만으로 결합할 수 있으므로 문서 묶음을 즉시 관리 가능한 압축 보관소로 줄일 수 있으므로 해당 내용을 저장하고 공유하는 부담이 훨씬 줄어듭니다. ZIP 파일을 여는 것도 마찬가지로 쉽습니다. ZIP 파일을 다운받는 다운스트림 수신자는 파일의 내용을 다운로드하여 추출(또는 압축 해제)하면 안에 포함된 내용에 액세스할 수 있습니다. 암호 보호는 금상첨화입니다. 누구나 개인화된 암호로..

실제 행동이 예상 행동에서 벗어나면 소프트웨어 버그나 결함이 존재하는데, 이는 고객들이 불만을 품고 개발팀의 사기가 타격을 입을 때입니다. 예상되는 행동이 명확하지 않으면 직관적으로 예상되는 것에서 벗어난다는 문제가 제기됩니다. 이것은 버그인가요 아니면 특징인가요? 어떤 경우든 고객의 관점에서 버그는 바람직하지 않습니다. 고객 주도형 개발 팀은 버그를 식별하고 수정하기 위해 최선의 노력을 기울입니다. 소프트웨어 버그를 보는 두 가지 보완적인 방법이 있습니다. 그것들을 보는 한 가지 방법은 살충제를 사용하여 제거될 수 있는 해로운 곤충의 은유를 포함합니다. 소프트웨어 버그는 곤충이고 소프트웨어 테스트는 살충제입니다. 두 번째 방법은 그것들을 올바른 학습 과정을 요구하는 학습 기회로 보는 것입니다. 장애, ..

이벤트 허브는 간단하고, 신뢰할 수 있으며, 확장 가능한 실시간 데이터 수집 솔루션입니다. 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 서론 빅데이터 스트리밍 플랫폼 및 이벤트 수집 서비스인 애저 이벤트 허브를 사용하면 수백만 개의 이벤트를 1초 만에 수신하고 처리할 수 있습니다. 모든 실시간 분석 제공업체 또는 배치/저장 어댑터는 이벤트 허브에 공급되는 데이터를 변환하고 저장할 수 있습니다. 이벤트 허브는 간단하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 실시간 데이터 수집 솔루션입니다. 비즈니스 문제를 신속하게 해결하기 위해 임의의 소스에서 수백만 개의 이벤트를 초당 스트리밍하는 동적 데이터 파이프라인을 구축합니다. 응급 상황 시에는 지리적 재해 복구 및 지리적 복제 기능을 활용하여 데이터를 계속 처리합니다. 다른 애저 ..

개발자 보안 관행은 각 소프트웨어 개발 단계에서 보안을 추가하는 것입니다. 다음은 따라야 할 상위 개발자 보안 관행 목록입니다. 사이버 공격의 증가로 인해 보안은 SDLC(Software Development Lifecycle)의 필수 요소가 되었습니다. 보안 소프트웨어 개발은 사이버 범죄자와 해커로부터 소프트웨어를 보호하고 취약성을 최소화하며 사용자의 프라이버시를 유지하기 위한 요구 사항입니다. 이 글에서는 가장 중요한 보안 개발 방법에 대한 체크리스트를 제공할 것입니다. 가장 중요한 개념은 최고의 개발자 보안 방법은 보안을 모든 사람의 책임으로 만들고 응용 프로그램의 시작부터 출시까지 안전한 소프트웨어 개발 환경을 제공한다는 것입니다. 보안 소프트웨어 개발 라이프사이클이란? SSDLC(Secure S..

AI 기반 지식 기반 개선에서 챗봇과 셀프 서비스 플랫폼이 어떻게 인기를 얻고 있는지 설명합니다. 대부분의 조직은 고객 서비스를 기회인 반면 오버헤드로 간주합니다. 판매 후에도 고객으로부터 지속적인 가치를 창출할 수 있습니다. 성공적인 기업은 고객 서비스가 고객을 유지하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 더 많은 수익을 얻을 수 있다는 것을 이해합니다. 추천, 추천, 추천 및 고전적인 구전을 통해 마케팅 및 판매 노력을 향상시키는 과소평가된 도구입니다. 그러나 고객을 지연 없이 실시간으로 서비스하는 것이 중요합니다. AI의 등장으로 이 요구 사항은 다소 달성 가능합니다. 인공지능으로, 그들이 이동 중에 그들을 도와줌으로써 그들의 여행 전반에 걸쳐 당신의 고객들을 지원할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 주도하는..

API 키를 설정하는 방법, 응답을 생성하는 방법, 생성된 텍스트에 접근하는 방법을 포함하여 GPT-3 API를 사용하는 방법에 대한 자세한 안내를 제공할 것입니다. 인공지능에 대한 새로운 편에 오신 것을 환영합니다. 이전 기사에서 설명했듯이 GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)은 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 처리 모델입니다. 많은 양의 데이터에 대해 학습되었으며 다양한 주제에 대해 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. GPT-3의 기능에 액세스하는 방법 중 하나는 API를 통해 개발자가 GPT-3을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 하는 것입니다. API 키 설정, 응답 생성, 생성된 텍스트에 접근하는 방법 등 GPT-3 API 사용 방법에 대한 ..

최신 데이터 과학 트렌드와 기술을 따라가는 방법에 대해 알아봅니다. 데이터 과학(Data Science)은 빠르게 발전하는 학문으로, 비즈니스를 수행하고 문제를 해결하는 방법을 완전히 바꿀 수 있습니다. 가장 효율적인 기술과 도구를 적용하기 위해서는 데이터 과학자들이 최신 트렌드와 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 이 글에서, 여러분은 최신 데이터 과학 트렌드와 기술을 따라가는 방법을 발견할 것입니다. 여러분은 최신 산업 트렌드에 대해 배우고 그 분야의 발전에 보조를 맞추고 있는지 확인할 것입니다. 이 글이 끝날 때까지, 여러분은 데이터 과학의 세계에서 최신 상태를 유지할 수 있는 지식과 자원을 얻을 것입니다. 데이터 과학의 최신 동향 데이터 과학은 빠르게 발전하고 있으며, 최신 트렌드는 계..

마스터 데이터 관리에서 계층 관리는 필수 구성 요소이며 조직 내에서 다른 도메인을 종합적으로 볼 수 있습니다. 계층이란? 마스터 데이터 관리에서 계층 관리는 필수 구성 요소입니다. 조직 내의 여러 도메인을 종합적으로 볼 수 있습니다. 고객, 공급업체, 제품, 위치 및 비즈니스 내의 다른 엔티티 간의 관계를 연결합니다. 다른 마스터 데이터 도메인에서 사용되는 계층 MDM의 계층 구조는 파티 마스터 데이터, 위치 마스터 데이터 및 제품 마스터 데이터와 같은 여러 영역에서 사용됩니다. 파티 마스터 데이터에는 회사, 비즈니스 연락처(고객, 공급업체 및 관련 비즈니스 파트너) 및 개인(직원, 고객 및 계약업체)이 포함됩니다. 고객, 공급업체 및 기타 비즈니스 개체를 다룹니다. 계정은 국가 수준에서 부서, 법률 대..

전화번호 변화 특성 때문에 이러한 서비스는 항상 정확성이 문제였지만, 기계 학습과 인공지능이 결과를 개선하고 있습니다. 기계 학습 기술은 많은 응용 분야에서 점점 중요해지고 있습니다. 최근 분석에 따르면 글로벌 기업과 소비자는 2021년 기계 학습 기술에 149억 달러 이상을 지출했습니다. 기계 학습의 많은 방법 중 하나는 역 룩업입니다. Murto Hilali는 전화 룩업을 처리하기 위해 기계 학습을 사용하는 것의 이점에 대한 흥미로운 기사를 데이터 과학을 향해 출판했습니다. 머신 러닝이 역방향 전화 룩업 산업 변화 기술의 발전으로 역방향 전화 조회 서비스는 점점 인기를 얻고 있습니다. 그것들은 누가 당신에게 전화를 걸거나 전화 번호를 소유하고 있는지를 알아낼 수 있는 좋은 방법입니다. 그러나 전화 번..