쵸코쿠키의 연습장

Kubernetes가 AI/ML과 결합하여 AI/ML 워크로드에 대한 세밀한 제어, 보안 및 탄력성을 제공하는 방법을 알아보십시오. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 확장, 관리하는 주요 작업을 자동화하여 클라우드 운영을 간소화합니다. Kubernetes를 사용하면 컨테이너를 실행하는 호스트를 클러스터로 그룹화하여 퍼블릭, 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 환경에서 클러스터 관리를 간소화할 수 있습니다. AI/ML과 Kubernetes는 원활하게 협력하여 AI/ML 애플리케이션의 구축 및 관리를 단순화합니다. Kubernetes는 수요에 따른 자동 확장과 효율적인 자원 할당을 제공하며, 복제 및 페일오버 기능을 통해 높은 가용성과 신뢰성을 보장합니다. 결과적으로 AI/ML 워크로드는 ..

이 기사에서는 JDK 21에 가상 스레드를 추가하고 자바의 미래에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 2023년 9월 19일에 출시된 JDK 21은 자바의 진화에 중요한 이정표를 세웠습니다. 장기 지원(LTS) 릴리스로, 최소 8년 동안 오라클의 안정성과 지원을 보장합니다. 이번 릴리스에서는 자바 개발자들에게 가상 스레드, 레코드 패턴, 스위치 문의 패턴 매칭, 외부 기능 및 메모리 API, ZGC 가비지 콜렉터 등 몇 가지 새로운 기능을 소개합니다. 가상 스레드의 중요성 이러한 기능 중 가상 스레드는 동시 실행 자바 애플리케이션의 세계에서 게임 체인저로 주목받고 있습니다. 가상 스레드는 개발자가 동시 코드를 작성하고 관리하는 방식에 혁신을 일으킬 가능성이 있습니다. 이들은 뛰어난 이점을 제공하여 처리량이 ..

Angular와 Flutter 프레임워크를 비교하여 웹 앱 개발에 더 적합한 것을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 웹 앱 개발과 관련하여 적절한 프레임워크를 선택하는 것은 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 개발 세계에서 가장 인기 있는 두 가지 선택 사항은 앵글과 플러터입니다. 이 두 가지 프레임워크를 비교하여 웹 앱 개발 요구 사항에 더 적합한 것을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 앵귤러는 구글이 개발한 오픈 소스 웹 애플리케이션 프레임워크입니다. 앵귤러는 자바스크립트의 슈퍼셋인 타입스크립트를 사용하여 구조화되고 유지 가능한 코드를 만듭니다. 이 프레임워크는 양방향 데이터 바인딩, 의존성 주입 및 모듈식 아키텍처와 같은 기능을 제공하여 웹 개발을 위한 강력한 도구입니다. 앵귤러는 다양..

클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하여 AI 및 통합 데이터를 활용하여 점점 더 빨라지는 공격에 대한 탐지 및 대응을 가속화합니다. 크라우드스트라이크는 지난 주 라스베가스에서 열린 연례 Fal.Con23 사용자 컨퍼런스에 4,500명이 넘는 사이버 보안 전문가들을 환영했습니다. 마이크 센토나스 대통령은 인공지능과 클라우드 네이티브 기술을 활용하여 보안 팀들이 점점 더 정교해지고 거침없는 위협에 대해 훨씬 더 빠르고, 똑똑하고, 사전 예방적으로 대응할 수 있도록 하는 크라우드스트라이크의 대담한 비전을 설명하는 영감을 주는 기조 연설을 했습니다. 스피드의 필요성: 모던 시큐리티 "포뮬러 1" 우승 '센토나스'의 기조연설을 통해 널리 퍼진 주제는, 보안 운영에 있어 속도를 높여야 한다는 것이었습니다. 오늘날 날..

보안을 가속화하기 위해 인공지능을 사용하는 것의 이점들이 있습니다. 그러나 완전 자동화는 인간의 통찰력을 필요로 합니다. 인공지능이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 채택됨에 따라 사이버 보안 부문은 AI를 활용하여 점점 더 정교한 위협에 대한 방어를 강화하는 방법을 모색하고 있습니다. 최근 Fal.Con23 사용자 회의에서 크라우드스트라이크 실행 패널은 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 증강하는 방식으로 AI를 통합하려는 그들의 비전을 설명했습니다. 보안상의 신속성의 필요성 널리 퍼진 주제는 AI를 사용하여 탐지 및 대응을 가속화하는 것이었습니다. 랜섬웨어와 같은 공격이 침입 시간을 단 몇 분으로 압축하는 경우, 속도는 이제 가장 중요한 단일 지표입니다. 인간 분석가들만으로는 기계 속도로 작동하는 위협에..

확산 모델은 놀랍도록 사실적인 이미지를 통해 생성 AI를 발전시키지만 컴퓨팅 요구와 윤리에 대한 한계가 존재합니다. 그들의 능력과 과제를 발견합니다. 현재 인공지능(AI) 연구는 생성 AI 능력이 다양한 부문과 활용 사례에서 어떻게 향상될 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다. 생성 AI의 힘은 다양한 광고 카피 변형을 만들고, 실제와 같은 이미지를 생성하고, 저품질 비주얼을 개선하는 등의 능력에 있습니다. 생성 AI는 주로 확산 모델에 의해 주도되며, 이는 AI 혁신의 한계를 밀어붙입니다. 이 글에서는 확산 모델이 무엇인지 알아보고, 그 이점, 도전 및 가능한 해결책을 탐구할 것입니다. 확산 모델: 개요 확산 모델은 파라미터화된 확률론적 프레임워크로, 훈련 데이터 세트에서 추출하여 완전히 새로운 데이터를..

오픈 소스 C 라이브러리인 멜론의 JSON 파서를 살펴보고, 그 특징을 잘 알려진 cJSON과 비교하여 차이점과 유사점을 이해합니다. 오픈 소스 C 라이브러리 멜론의 JSON 파서를 소개합니다. 많은 독자들이 cJSON에 대해 들어보거나 사용해보았을 것이라 생각합니다. 매우 유명한 오픈소스 프로젝트입니다. 이 글에서는 cJSON과 멜론의 JSON 구성요소를 비교하고자 합니다. 인코딩 다음과 같은 JSON을 구축하려고 합니다: { "name": "Awesome 4K", "resolutions": [ { "width": 1280, "height": 720 }, { "width": 1920, "height": 1080 }, { "width": 3840, "height": 2160 } ] } 그럼 먼저 cJSO..

GC 사이클 부작용을 완화하여 애플리케이션 성능을 최적화하고 호스팅 비용에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 되는 5가지 효과적인 전략을 자세히 설명합니다. Golang, Node.js, Java, .NET, Python 등과 같은 현대 프로그래밍 언어들은 메모리에서 참조되지 않은 개체들을 제거하기 위해 자동 가비지 컬렉션을 수행합니다. 이 자동 가비지 컬렉션은 개발자들에게 편리함을 제공하지만 과도한 CPU 소모라는 비용이 발생할 수 있습니다. 가비지 컬렉션에 할애되는 일정한 주기는 다음과 같은 몇 가지 부작용을 야기합니다: 애플리케이션 성능 저하: CPU 주기가 가비지 컬렉션으로 지속적으로 전달되므로 전체 애플리케이션 성능에 영향을 미칩니다. 클라우드 호스팅 비용 증가: 클라우드 호스팅 비용을 증가시킵..

jQuery와 Angular에 대해 알아봄으로써 웹 개발 기술을 향상시키고 2023년 개발을 위한 정보에 입각한 결정을 내립니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서는 강력한 디지털 존재감이 필수적입니다. 웹 개발은 동적인 웹 애플리케이션을 위한 새로운 프레임워크와 라이브러리로 끊임없이 발전합니다. 이러한 플랫폼은 고객과 연결되어 비즈니스 생산성을 높입니다. 이러한 발전을 수용하는 것은 경쟁 시장에서 성공을 위해 필수적입니다. 성공적인 온라인 진출을 위해서는 시각적으로 매력적인 UI, 매끄러운 탐색, 최상의 컨텐츠, 모바일 응답성, 사용자 중심의 기능, 효율적인 출시 시간을 우선적으로 고려해야 하며, 적절한 프레임워크를 선택하여 개발 시간을 단축하고 효과를 보장해야 합니다. 웹 개발에서는 jQuery와 Angul..

자동 매퍼인 ModelMapper와 MapStruct 중 하나를 선택하여 생산성과 유지보수성을 향상시키고 데이터 매핑의 오류를 줄이는 방법에 대해 알아봅니다. Java 애플리케이션에서 데이터 매핑은 개체를 한 유형에서 다른 유형으로 변환하는 일반적인 작업입니다. 이 프로세스는 특히 대규모 클래스와 중첩 클래스를 다룰 때 복잡하고 지루해질 수 있습니다. 이 작업을 단순화하기 위해 개발자들은 종종 자동 매핑 프레임워크로 전환합니다. Java에서 자동 매핑을 위한 두 가지 인기 있는 선택은 ModelMapper와 MapStruct입니다. 이 기사에서는 이 프레임워크를 비교하고 자동 매핑기를 사용하는 것이 수동 매핑보다 더 유용한 이유를 알아보겠습니다. 자동 매퍼의 필요성 비교에 앞서 수동 매핑보다 자동 매핑을..

AI 솔루션을 적용한 첨단 IoT는 우리 삶의 모든 영역에 스며들어 우리 세상을 새롭게 만들고 있습니다. AI와 IoT의 융합은 전례 없는 혁신과 진보를 주도하고 있습니다. 디지털 시대에서, 인공지능과 사물인터넷의 결합은 영감을 주는 기술적인 현상을 야기했습니다. 인간의 지능을 시뮬레이션 할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능은 사물인터넷과 결합되었습니다. 그것은 한때 공상과학소설에서만 상상할 수 있었던 방식으로 세상을 혁신하고 있습니다. 이 역동적인 듀오는 경계를 뛰어넘어 산업을 재편하고 그 결과 더 똑똑하고 상호 연결된 세상을 창조하고 있습니다. 이 블로그는 IoT의 영역을 변화시키는 AI를 탐구합니다. 또한 그것이 우리 삶의 다양한 측면에 미치는 깊은 영향을 알려드립니다. 향상된 연결성 및 실시간 통찰력..

2023년 3월 20일, OpenAI는 몇 시간 동안 인기 있는 생성 AI 도구 ChatGPT를 다운시켰는데, 이후 운영 중단 원인이 오픈소스 인메모리 데이터스토어 라이브러리 '레디스'에서 비롯된 소프트웨어 공급망 취약점이라고 인정했습니다 이 취약성으로 인해 사용자가 실수로 다른 사용자의 채팅 기록 제목에 액세스하여 이름, 이메일 주소, 결제 주소, 신용 카드 유형 및 결제 카드 번호의 마지막 네 자리와 같은 결제 관련 정보를 노출할 수 있는 시간대가 발생했습니다. 이는 비교적 경미한 버그로, 빠르게 포착되어 패치가 적용되었습니다. ChatGPT 및 기타 생성적인 LLM의 인기 상승을 고려할 때, 보다 표적화된 소프트웨어 공급망 공격의 결과는 무엇일까요? 이 글에서는 3월 20일에 정확히 무슨 일이 일어..

웹 개발의 미래를 발견하세요! 인공지능, PWA, VR 등을 탐험하고 웹 개발자의 가능성과 역할에 대한 통찰력을 얻습니다. 웹 개선의 세계는 웹이 시작되는 초기부터 아름다운 발전을 거듭해 왔습니다. 사이트 및 온라인 애플리케이션을 만들고 관리하는 방법은 놀라운 발전을 거듭하며 오늘날 우리가 목격하는 컴퓨터화된 현장을 형성하고 있습니다. 조직과 사람들에게 웹 기반의 강력한 존재감이 발전하는 활력을 감안할 때, 웹 개선은 가장 큰 중요성을 가지고 있습니다. 이는 고객 접점에 영향을 미치고 웹의 방대한 영역에서 지속적인 협력을 통해 일하는데 중요한 부분을 차지합니다. 이 글을 더 깊이 들여다 볼 때, 우리는 웹 개선에 대한 우리의 통찰력과 웹 사용법을 뒤집을 것을 약속하며 멀지 않은 곳에 다가올 기대와 개방에..

연구자들은 AI를 윤리적이고 신뢰할 수 있도록 모델의 복잡성과 해석의 용이성을 균형 있게 고려한 방법론을 지속적으로 개발해야 합니다. 자연어 처리, 생성 AI, 자율 시스템 등 다양한 영역에서 머신 러닝 모델의 사용에 큰 발전이 있었습니다. 반면, 모델의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 내부에서 작동하는 방식에 대한 가시성이 떨어지고, 이로 인해 투명성과 책임성이 부족합니다. 이 문제를 해결하기 위한 중요한 연구 분야로 최근 모델의 설명 능력에 대한 아이디어가 부각되고 있습니다. 이 글에서는 머신 러닝 모델 설명 가능성의 중요성과 그와 관련된 어려움 및 해석 가능성을 향상시키기 위해 고안된 해결책을 탐구합니다. 모델 개방성과 인간이 이해할 수 있는 통찰력을 가능하게 하는 설명 가능성은 AI 시스템에 대한 ..

품질 엔지니어링 프로세스를 향상시키기 위해 인공지능과 자동화 기술을 통합하는 것에 대해 알려줄 것입니다. 지난 10년 동안, 혁신의 빠른 속도는 겉보기에는 계속 진화하는 디지털 환경을 만들었습니다. 이 변화하는 기술 공간 때문에, 조직은 도구를 구현하고 그들이 더 효율적으로 운영하고 고객에게 더 효과적으로 서비스할 수 있도록 하는 플랫폼과 애플리케이션을 채택하기를 열망합니다. 예를 들어, AI는 프로세스를 최적화하고 향상시키고, 시장에서 더 나은 차별화 및 경쟁하고, 고객과 참여하고, 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 등의 방법으로 점점 인기를 얻고 있습니다. AI는 거의 모든 작업을 지원하는 훌륭한 도구이지만, 자동화와 그것을 결합하면 훨씬 더 효율적인 프로세스를 만들 수 있습니다. 이 슈퍼 도구는 AI..

인공지능(AI)은 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 향상시켜 수요 예측, 재고 수준 최적화 및 폐기물 감소에 도움을 줄 수 있습니다. 오늘날 디지털 시대에 재고를 효율적이고 정확하게 관리하는 것은 많은 기업들이 직면하고 있는 과제입니다. 인공지능(AI)을 활용하면 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 높일 수 있어 수요 예측, 재고 수준 최적화, 폐기물 감소 등에 도움이 됩니다. 자세한 내용을 살펴보고 실제 사례를 들어보겠습니다. AI는 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 재고 관리에서 이것은 제품 수요 예측, 판매 패턴 파악, 이상 감지 및 재고 권장 사항과 같은 능력으로 해석됩니다. 다음은 AI를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법입니다: 인벤토리 최적화 재고 ..

NLP(Natural Language Processing) 기법에 대한 심도 있는 탐구를 통해 문자 메시지에서 인공지능(AI)의 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 오늘날 빠르게 진행되는 세계에서 텍스트 메시징은 일상적인 의사소통의 필수적인 부분이 되었습니다. 매일 수십억 개의 메시지가 교환되면서 보다 효율적이고 매력적이며 개인화된 메시징 경험에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가했습니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전 덕분에 우리는 텍스트 메시징 플랫폼의 작동 방식에 대한 혁신적인 변화를 목격하고 있습니다. 이 기사는 자연어 처리(NLP) 기술이 이러한 변화의 최전선에 있는 방법에 대한 심층적인 기술적 측면을 조사하여 텍스트 메시징의 기능을 강화하고 커뮤니케이션 방식을 혁신합니다. 자..

2023년 소매 산업의 데이터 스트리밍 상태를 탐구합니다. 옴니채널 고객 경험, 하이브리드 쇼핑 모델 및 초개인화 추천의 진화를 위해서는 최적화된 엔드 투 엔드 공급망, 멋진 모바일 앱, 소셜 커머스 또는 메타버스와 같은 선구적인 기술과의 통합이 필요합니다. 데이터 스트리밍은 규모에 상관없이 실시간으로 데이터를 통합 및 상관시킬 수 있습니다. 월마트, 알버트슨스, 오토, AO.com 등의 고객 사례를 포함하여 데이터 스트리밍이 비즈니스 활성화에 어떤 도움이 되는지 살펴보기 위해 소매 동향을 살펴봅니다. 완전한 슬라이드 덱과 주문형 비디오 녹화가 포함되어 있습니다. 소매업의 전반적인 동향 소매 산업의 혁신에 영향을 미치는 몇 가지 파괴적인 추세는 비용을 절감하고, 고객 경험을 증대시키며, 고객 유지 및 수..

이 가이드를 통해 AI가 운영 효율화를 추구하는 경영자와 사업주를 위해 재고 관리를 강화할 수 있는 방법을 알아보십시오. 재고 관리는 물리적 제품을 판매하는 모든 비즈니스에서 필수적인 구성 요소입니다. 재고 수준을 추적하고, 미래의 필요를 예측하고, 고객 수요를 충족시킬 수 있는 충분한 제품이 항상 존재하지만 과잉 재고로 인해 비용이 낭비되지 않도록 하는 것이 포함됩니다. 효과적인 재고 관리는 비용을 크게 절감하고 고객 만족도를 향상시켜 비즈니스 성공의 핵심 동인이 될 수 있습니다. 그러나 수동 프로세스와 추측 작업에 크게 의존하는 기존의 재고 관리 방법은 빠르게 변화하고 복잡해지는 오늘날의 비즈니스 환경에서는 부족할 수 있습니다. 인적 오류, 예측할 수 없는 수요 변화, 재고 수준에 대한 실시간 가시성..

자바는 휴대성과 신뢰성, 파이썬은 범용성과 단순성, 자바스크립트는 웹 개발, C++ 성능, Go 효율성에서 뛰어납니다. 소프트웨어 개발의 광대한 세계에서 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 것은 모든 프로젝트의 성공에 결정적입니다. 범용성과 휴대성으로 유명한 확고한 언어인 Java는 수십 년 동안 업계의 지배적인 힘을 발휘해 왔습니다. 하지만 새로운 언어와 전문화된 언어의 출현으로 개발자들은 종종 어떤 언어가 자신들의 필요에 가장 적합한지 궁금해 합니다. 이 글에서는 다른 인기 있는 프로그래밍 언어와 Java의 장점, 약점 및 이상적인 사용 사례를 비교 분석하여 다음 개발 노력에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다. 1. 자바: 휴대성과 신뢰성의 왕 "한 번만 쓰고 어디서나 실행"하..