쵸코쿠키의 연습장

전통적인 소프트웨어 테스트는 개발자들에게 골칫거리였습니다. 그것은 상당한 시간, 자원, 그리고 투자를 요구합니다. 그러나 인공지능의 새로운 발전은 상황을 흔들고 있습니다. 테스트는 종종 개발자들에게 골칫거리가 되어 왔습니다. 결국, 기존의 소프트웨어 테스트는 상당한 시간, 자원 및 투자를 필요로 합니다. 소프트웨어 개발자는 전체 시간의 20~50%를 테스트에 소비합니다. 재정적 관점에서만 보면 테스트는 전체 IT 예산의 23~35%를 차지합니다. 이러한 수치는 조직이 직면한 도전의 중대성을 단적으로 보여줍니다. 하지만 인공지능의 급격한 상승으로 이야기가 바뀌고 있습니다. 인공지능을 이용한 테스트 알아요. 알아요. 인공지능이 어떤 것에 혁명을 일으키는지에 대한 또 다른 강의입니다. 하지만 중요한 것은, G..

팬데믹은 사이버 보안의 약점을 부각시키고 디지털 변화를 가속화하고 있으며, 이 글에서는 이러한 교훈을 논의하고 미래의 추세를 예측합니다. 코로나19로 인한 거대한 글로벌 위기 이후 우리 모두는 삶에 익숙해지고 있습니다. 한 가지 분명한 것은, 특히 컴퓨터와 기술에 관한 한 우리의 세계는 결코 예전 같지 않을 것이라는 점입니다. 동시에 이전보다 상황을 훨씬 더 빠르게 변화시켰습니다. 교훈 재택근무는 위험할 수 있음 팬데믹으로 인한 가장 중요한 변화 중 하나는 얼마나 많은 사람들이 재택근무를 시작했느냐는 것이었습니다. 이는 기업들이 지속적으로 활동할 수 있도록 도왔고, 우리에게 많은 보안 위험을 보여주었습니다. 많은 기업들이 그렇게 많은 사람들이 원격으로 일할 준비가 되어 있지 않았으며, 이는 가정에서 사용..

이 글에서는 다양한 문자열 반전 알고리즘을 탐색하고, 접근 방식을 논의하고, 시공간 복잡성을 분석할 것입니다. 문자열 반전은 주어진 문자열에서 문자의 순서를 뒤집는 것을 수반하는 프로그래밍의 일반적인 연산입니다. 간단한 작업처럼 보일 수도 있지만 문자열 반전을 효율적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘과 기술이 있습니다. 이러한 알고리즘을 이해하는 것은 다양한 프로그래밍 맥락에서 텍스트를 조작하고 변환하는 지식을 갖추게 할 것입니다. 이 글에서는 다양한 문자열 반전 알고리즘을 탐색하고, 접근 방식을 논의하며, 시간과 공간의 복잡성을 분석하고, 특정 요구 사항에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 데 대한 통찰력을 제공합니다. 문자열 반전 알고리즘의 중요성 문자열 반전 알고리즘은 프로그래밍에 수많은 응용 프로그..

데이터를 클라우드의 객체 스토리지로 오프로드할 수 있는 Apache Kafka 3.6의 기능인 계층형 스토리지는 오픈 소스의 힘을 보여주는 대표적인 예입니다. 2022년 데이터를 클라우드의 객체 스토리지로 오프로딩할 수 있는 Apache Kafka®의 기능인 Tiered Storage에 대한 기술적 개요를 설명하면서 시작되었습니다. Tiered Storage가 이루고자 하는 바에 대한 기술적 개요를 제공하는 훌륭한 프레젠테이션이었고, 강연이 끝날 때쯤 노트북을 사용하고 S3 프로토타입 플러그인을 구현하기 시작할 정도로 많은 영감을 받았습니다. 계층형 스토리지 관심을 가져야 하는 이유 Tiered Storage는 Kafka 3.6의 가장 수요가 많은 기능 중 하나로, Kafka의 생산자나 소비자를 변경하지..

Spring Boot와 React 위에서 깨끗하고 유지보수 가능한 비즈니스 앱을 개발하고, Hilla 프레임워크를 사용하여 보다 빠르게 실행할 수 있습니다. 많은 풀스택 개발자들에게 Spring Boot와 React의 결합은 동적 비즈니스 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 요소가 되었습니다. 하지만 강력하기는 하지만 이 페어링에는 여러 가지 문제가 있습니다. 유형 관련 오류부터 협업 장애물에 이르기까지 개발자들은 종종 일상적인 문제의 미로를 탐색하게 됩니다. 이 환경을 단순화하는 것을 목표로 하는 프레임워크인 Hilla를 입력합니다. 아직 Hilla가 레이더를 통과하지 않았다면 이 기사는 Spring Boot and React를 사용할 때 제공하는 기능과 잠재적으로 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 방법..

오픈 소스 및 엔터프라이즈 클라우드 솔루션을 개발, 비용 및 라이센스에 초점을 맞추고 있습니다. 기업은 클라우드 컴퓨팅 옵션을 결정할 때 중추적인 갈림길에 서게 됩니다. 오픈 소스 및 커뮤니티 기반 솔루션은 하나의 길을 제공하는 반면, 엔터프라이즈 솔루션은 또 다른 길을 제시합니다. 수많은 고려 사항이 작용하고 있어 부담을 느끼기 쉽습니다. 이 가이드에서는 클라우드 인프라 의사 결정 프로세스를 조정하는 데 도움이 되는 명확한 차이를 제공하여 경로를 조명하고자 합니다. 라이센스 유형 및 고려 사항 우선 라이센스의 복잡성을 해결하는 것으로 시작합니다: 오픈 소스 라이센스: GPL(GNU General Public License), MIT 또는 Apache License 등이 그 예입니다. 이 라이센스들은 단..

클라우드 기반 백업, 데이터 중복 제거, 데이터 무결성을 위한 블록체인, AI 통합 등 비즈니스를 위한 최신 데이터 백업 전략에 대해 알아보겠습니다. 급변하는 비즈니스 환경 속에서 소규모 및 대규모 조직을 위한 데이터 백업 전략은 전통적인 방식을 넘어 발전해 왔습니다. 데이터 생태계의 복잡성 증가와 잠재적인 위험성은 포괄적인 데이터 백업 및 복구 전략의 필요성을 강조한다. 많은 조직이 어떤 시점에서 데이터 손실을 경험하며, 효과적인 백업 솔루션이 시급함을 강조합니다. 시간적으로 가치가 있지만, 전통적인 데이터 백업 방법은 종종 오늘날의 데이터 중심 세계의 요구를 해결할 필요가 있습니다. 확장성, 접근성 및 재해 복구 가능성으로 인해 클라우드 데이터 백업 전략으로의 전환이 두드러지고 있다. IDC의 연구에..

다이어그램은 유용하고 읽기 쉬운 충분한 정보를 포함해야 합니다. 그리고 쉽게 그리고 재미있게 만들 수 있어야 합니다. 다이어그램을 작성하는 것은 코드 문서화 프로세스의 중요한 부분입니다. 불행히도, 이 작업은 보통 힘들고 시간이 많이 걸리는 작업으로 간주됩니다. 다이어그램은 빠르게 너무 세분화되고 너무 상세해집니다. 가장 중요한 세부 사항은 복잡성에서 사라집니다. UML 다이어그램의 모호성을 줄이기 위해 개발자들은 종종 다이어그램을 읽기 위한 특정 기호나 표준화를 설정합니다. 갑자기 다이어그램이 너무 많은 기호로 가득 차서 읽기만 하면 전체 지식 계층이 필요합니다. 효과적으로 다이어그램 내에서 코딩하게 됩니다. 그리고 천 페이지의 비주얼을 구축하지 않는 한 코드가 수행하는 세부적인 수준을 표현하지 못할 ..

콘텐츠 제작에서 의료에 이르기까지 업계 전반에 걸쳐 GPT-4의 혁신적인 응용 프로그램을 살펴보고, 6가지 사용 사례에서 AI의 혁신적인 영향을 확인하십시오. GPT-4의 상위 6가지 사용 사례에 대한 탐구에 오신 것을 환영합니다. 이 기사에서는 최첨단 언어 모델인 GPT-4의 다양하고 혁신적인 응용 프로그램을 알아보겠습니다. OpenAI가 개발한 GPT-4는 이전 모델을 뛰어넘어 다양한 영역에서 전례 없는 숙련도를 보여주는 새로운 개방형 AI 모델입니다. GPT-4는 자연어 이해에서 인간과 유사한 텍스트 생성에 이르기까지 탁월한 결과를 제공합니다. GPT-4의 기능은 콘텐츠 생성, 고객 지원, 의료 연구, 언어 번역 등과 같은 산업 분야에서 혁명을 일으켰습니다. GPT-4는 프로세스를 간소화하고, 생산..

스마트 빌딩의 개념은 최근 몇 년 동안 상당한 관심을 끌었고, 생활 및 작업 공간과 상호 작용하는 방식에 혁명을 가져왔습니다. 스마트 빌딩의 개념은 최근 몇 년 동안 생활 및 작업 공간과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키며 상당한 주목을 받고 있습니다. 오픈 소스 솔루션은 기술을 민주화하고 이를 클라우드 기반 LLM(Large Language Models)과 결합하여 강력하고 액세스 가능한 스마트 빌딩 보조 장치를 만들 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. OpenAI의 GPT-3와 같은 클라우드 기반 LLM 모델은 AI 기반 언어 처리 엔진을 통해 이러한 사용자 친화적인 상호 작용을 보다 이해하고 통합하여 사용자 친화적인 텍스트 모델을 생성할 수 있습니다. 오픈 소스 Smart Building Assi..

인공지능의 광대한 영역에서 딥 러닝은 특히 이미지 인식 분야에서 게임 체인저로 등장했습니다. 인공지능의 광대한 영역에서 딥러닝은 게임 체인저로 등장했습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 말입니다. 인간의 뇌와 마찬가지로 이미지를 인식하고 분류하는 기계의 능력은 많은 기회와 도전을 열어주었습니다. 딥러닝이 이미지 인식에 제공하는 기술과 그에 수반되는 장애물을 탐구해 봅시다. 컨볼루션 신경망(CNN) 기술: CNN은 대부분의 현대 이미지 인식 시스템의 중추입니다. CNN은 입력 이미지의 일부를 처리하는 여러 층의 작은 뉴런 수집으로 구성됩니다. 이 수집의 결과는 원래 이미지의 더 나은 표현을 얻기 위해 겹치도록 타일링됩니다. 이것은 CNN의 독특한 특징입니다. 과제: CNN은 강력하지만 훈련하기 위해 상당한 ..

LLM(Large Language Model)을 사용하여 질병을 이해하고 치료하는 새로운 접근 방식인 OpenBIOML 및 BIO GPT for Generative AI를 살펴보겠습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 귀중한 새로운 생체 의학 발견 및 치료 개발 도구로 부상하고 있습니다. 이 기술 분석은 오픈 소스 OpenBIOML 프레임워크와 인류학의 독자적인 BIO GPT인 두 가지 선도적인 생체 의학 LLM을 비교합니다. 이러한 대조적인 AI 시스템의 아키텍처, 최적화 접근 방식 및 벤치마크 성능을 분석합니다. 대표적인 생체 의학 작업에 대한 보완적인 장단점을 평가하여 연구자와 기술자에게 의약품 워크플로우로의 책임 있는 통합에 대한 지침을 제공합니다. 분석은 팀이 이러한 기술을 활용하여 과학적 또는 윤..

생성 AI는 주어진 데이터 세트 내의 패턴을 해독하기 위해 다양한 기계 학습 기술, 특히 신경망을 사용합니다. 생성 인공지능이란 생성 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 설계된 인공지능(AI) 기술 및 모델의 범주로, 단순 복제와 달리 교육 데이터 세트에서 수집된 패턴 및 통찰력을 활용하여 텍스트, 이미지, 음악 등의 데이터를 처음부터 생성합니다. 인공지능 작동 방법 생성 AI는 주어진 데이터 세트 내의 패턴을 해독하기 위해 다양한 기계 학습 기술, 특히 신경망을 사용합니다. 이후 이 지식을 활용하여 훈련 데이터에 존재하는 패턴을 반영하는 새롭고 진정한 콘텐츠를 생성합니다. 정확한 메커니즘은 특정 아키텍처에 따라 다르지만, 다음은 일반적인 생성 AI 모델의 일반적인 개요를 제공합니다: GAN(Gener..

React 웹 사이트에서 IP 지리 위치 추적을 구현하려면 이 튜토리얼의 단계를 따르십시오. 그러면 IP 주소로 지리 위치 데이터를 가져올 수 있습니다. 요즘 대부분의 웹사이트들은 IP 지리정보를 활용하여 다양한 목적을 달성하고 있습니다. 웹사이트의 내용을 현지화하거나 웹사이트 방문자의 지리정보를 바탕으로 정확한 번역문을 표시할 수 있습니다. IP 지리정보는 웹사이트 방문자의 IP 주소만으로 지리정보 데이터베이스나 웹서비스에서 검색할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 지리정보는 방문자의 국가, 지역, 도시를 포함합니다. IP2Location.io 의 서비스를 사용하여 React로 구축된 웹 사이트에 IP 지리 위치 서비스를 구현하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 React, Node.js, Express..

GAN은 실제와 같은 데이터를 만드는 능력을 보여주었습니다. 이미지 제작에서 제약 혁신에 이르기까지 다양한 영역에서 잠재력을 제공합니다. 디지털 이미지가 살아나고 예술적 표현이 알고리즘에 의해 형성되는 시대에, AI가 간단한 문구를 생생한 시각 자료로 변환하는 경이로움을 감상해 볼 수 있습니다. 또는 오래된 사진을 보고 날카롭고 명확한 기억으로 되살아난 것을 볼 수 있습니다. 이 기술적 경이로움의 핵심에는 흔히 GANS로 알려진 매혹적인 2인조가 존재합니다. 두 명의 예술가 중 한 명은 혁신가입니다. 한 명은 일시적인 아이디어에서 세계를 마술로 그리고 다른 한 명은 현실주의자입니다. 다른 한 명은 현실주의자입니다. 무작위성에서 이야기를 돌립니다. 반면 현실주의자인 우리의 차별주의자는 그들의 진실성을 평가..

Generative AI와 ML 모델을 동시에 사용하여 매력적인 주제 라인과 제목을 자동으로 만들어 최대의 참여도를 제공합니다. 이메일 및 푸시 알림의 제목과 제목은 참여율을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 디지털 통신은 사용자의 주의를 사로잡는 설득력 있는 제목과 간결한 푸시 알림 제목을 만드는 기술을 필요로 합니다. 마케터는 전달할 메시지의 톤과 의도된 대상 청중을 기반으로 제목을 만듭니다. 이 기술을 효과적으로 "교육"하고 디지털 통신을 위해 최적화함으로써 생성 AI 모델은 이 프로세스를 자동화하기 위한 흥미로운 방법을 제공합니다. 기사는 대규모 언어 모델과 결합하지 않고 효율적인 주제 라인을 생성하는 것입니다. 이들과 결합하여 개방적인 모델과 함께 학습하는 것입니다. 방법론 오늘날의 LLM이 ..

데이터베이스 스키마 마이그레이션은 CLI에서 GUI, GitOps 및 Database-as-Code로 크게 발전했습니다. 이제 데이터베이스 스키마 마이그레이션 도구의 진화를 살펴보겠습니다. 데이터베이스 스키마 마이그레이션은 애플리케이션 개발 과정에서 가장 위험한 영역일 수 있습니다. 데이터베이스 스키마 마이그레이션 도구는 고통을 완화하기 위해 존재하며 기본 CLI 도구에서 GUI 도구, 단순한 SQL GUI 클라이언트, 올인원 협업 데이터베이스 플랫폼에 이르기까지 많은 발전을 이루었습니다. 명령줄 클라이언트(CLI) - MySQL / PSQL MySQL과 psql은 각각 MySQL과 PostgreSQL의 네이티브 CLI입니다. 명령줄에서 MySQL 또는 PostgreSQL 서버로 직접 명령 또는 쿼리를 ..

인공지능(AI)이 어떻게 비즈니스를 혁신하고 효율성을 높이며 생산성을 향상시키고 있는지 확인하고 AI 채택 장벽에 대해 논의할 것입니다. 인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 비즈니스 성과를 높이기 위해 매우 중요해졌습니다. 다양한 산업에 걸친 기업들은 효율성과 생산성을 높이기 위해 AI를 채택하기 시작했습니다. 그러나 완전한 AI 채택을 향한 우리의 길에는 여러 가지 장애물이 있습니다. 완전한 AI 채택으로 가는 길에 놓여 있는 몇 가지 장애물 중 일부에 대해 논의할 것입니다. 데이터 품질 및 가용성 기업이 인공지능을 구현하는 동안 직면하는 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성입니다. 모델은 훈련되기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 그러나 데이터는 깨끗하고 정확해야 하며 당면한 문..

현재 웹 개발의 세계를 형성하고 있는 최첨단 발전과 최고 수준의 혁신에 대해 자세히 알아보고 있습니다. 소프트웨어 개발은 끊임없는 진화와 끊임없이 변화하는 추세에 의해 특징지어집니다. 소프트웨어 개발자로서 최신 기술을 최신 상태로 유지하는 것은 매우 중요합니다. 이는 원활하고 매력적인 사용자 환경을 만드는 데 있어 프론트 엔드 개발에 필수적입니다. 프론트 엔드는 사용자가 직접 상호 작용하는 애플리케이션의 일부이므로 부드럽고 즐거운 사용자 경험의 우선순위를 정하는 것이 필수적입니다. 잘 구조화된 레이아웃을 보장하는 것부터 매혹적인 애니메이션을 통합하는 것까지 프론트 엔드 개발자는 기억에 남는 사용자 경험을 만드는 데 열쇠를 쥐고 있습니다. Clutch.co 이 2021년 실시한 설문조사에서 사용자들은 쉬운..

양자 기계 학습과 현재의 과제, 기회, 평가 및 적시성 또는 성숙도에 대해 더 자세히 알게 될 것입니다. QML이란 양자 기계 학습은 양자 물리학과 기계 학습을 결합한 연구 분야입니다. 기계 학습 알고리즘의 효율성과 효과를 향상시키기 위해 빠르고 복잡한 계산에 대한 양자 컴퓨팅의 잠재력을 사용합니다. 이는 데이터 처리 속도를 높이고 데이터의 새로운 통찰력을 잠재적으로 밝힐 수 있습니다. QML의 과제 데이터 인코딩 체계: 양자 기계 학습 모델에 대한 입력으로 사용하기 위해 양자 상태로 변환해야 하는 많은 고전적인 데이터가 있습니다. 이 단계는 정확한 데이터 인코딩 체계가 양자 상태가 진폭, 기저 또는 회전으로 Bloch 구에서 적절하게 표현되도록 보장하기 때문에 중요합니다. QML 모델 설계: 데이터의 ..