쵸코쿠키의 연습장

멤워커(MEMWARKER)와의 대화형 판독은 보다 풍부하고 상황에 맞는 대화를 위한 AI 모델을 향상시켜 현대 AI 기능의 경계를 허물게 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 대화형 AI를 위해 혁신적이었습니다. ChatGPT의 역량은 즉각적으로 인상적이지만 2021년부터 고정된 훈련 데이터에 의해 본질적으로 제한됩니다. 소프트웨어 개발자와 기술 회사에게 맞춤형 데이터 세트에 대한 ChatGPT 교육은 비즈니스와 함께 진화하는 맞춤형 AI 비서를 만드는 데 핵심입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 소프트웨어 팀이 미세 조정 및 MEMWARK 쌍방향 읽기와 같은 기술을 사용하여 맞춤형 ChatGPT 모델을 훈련하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다. ChatGPT 기본 교육의 한계 극복 간략한 배경으로, C..

개발자들이 오픈 소스에 적극적으로 기여해야 하는 이유와 그들의 전문적인 성장과 소프트웨어 산업에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 탐구합니다. 오픈 소스 소프트웨어는 개발자들이 협력하고 혁신하며 기존 프로젝트를 기반으로 구축할 수 있도록 기술의 세계에 혁신을 가져왔습니다. 오픈 소스의 핵심 축 중 하나는 전 세계 개발자들이 참여하여 이러한 프로젝트를 개선하고 확장하기 위한 시간, 기술 및 전문 지식을 제공하는 것입니다. 이 글에서는 개발자들이 오픈 소스에 적극적으로 기여해야 하는 이유와 그들의 전문적인 성장과 소프트웨어 산업 전반에 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구합니다. 협업 및 학습 기회 다양한 관점에 대한 노출: 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것은 개발자들에게 같은 생각을 가진 개인들로 구성된 글로벌 ..

마음의 평화를 위해 그리고 여러분의 동료들에게 이익을 주기 위해 예외를 올바르게 다루는 이 유용한 기사를 읽으세요. 여러분을 행복하게 해줄 뿐만 아니라 여러분의 동료들도 행복하게 해주세요. 일반적으로 처음에는 서비스 분석의 결함에 문제가 숨겨져 있습니다. 종종 오류를 어떻게 던져야 하는지에 대한 참조 측면에서 아무런 요구 사항이 없습니다. 일반적으로 이런 일이 발생하는 이유는 두 가지입니다. 첫째는 새로운 서비스를 개발하려는 러시이고, 둘째는 분석가가 개발자의 경험을 신뢰한다는 것입니다. 이제 사례로 넘어가겠습니다. 개발 과정에서 이 접근 방식의 결과에 대해 알아보겠습니다. 하지 말아야 할 첫 번째 작업은 RuntimeException을 실행하는 것입니다: @ControllerAdvice public c..

Java 21은 기존 플랫폼 스레드와 함께 효율적인 가상 스레드를 도입하여 성능 이점과 유연성을 제공합니다. 이번 자바 21 튜토리얼에서는 개발자들을 위한 획기적인 기능인 가상 스레드에 대해 알아봅니다. 가상 스레드는 기존 플랫폼 스레드를 대체하는 가볍고 효율적인 대안으로, 동시 프로그래밍을 단순화하고 자바 애플리케이션의 성능을 향상시키도록 설계되었습니다. 이 글에서는 이 강력한 자바 21 기능을 활용하는 데 도움이 되는 가상 스레드의 안팎, 이점, 호환성 및 마이그레이션 경로에 대해 알아보겠습니다. 가상 스레드 소개 자바 플랫폼의 쓰레드 모델에서 가상 쓰레드는 크게 발전했습니다. 이들은 높은 처리량의 동시 애플리케이션 작성, 유지 및 최적화 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 가상 쓰레드를 기존 플랫..

Generative AI와 Machine Learning으로 데이터 중심 의사결정의 세계를 탐구합니다. 데이터 변환에서 그들의 구별과 역할을 이해합니다. 기술의 세계는 붐비고, 이 유행에서 가장 잘 벗어나는 것은 데이터 기반의 의사결정 능력입니다. 날로 치열해지는 경쟁의 세계에서 손쉬운 내비게이션을 보장하기 위해 얼마 전 등장한 강력한 두 가지 힘은 바로 생성 AI와 머신 러닝입니다. 이 두 개체는 겉보기에는 다를 수 있지만 가장 흥미로운 부분은 계속 증가하는 데이터 양을 통제하기 위해 고군분투하는 브랜드와 기업의 삶에 있습니다. 이 블로그는 최근 몇 년 동안 가장 많이 사용된 두 전문 용어의 명확한 구분을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 변환 경로를 밝히는 데 있어 그들의 구체적인 역할을 탐..

네트워크 흐름 알고리즘의 세계를 자세히 살펴보고 주요 개념, 응용 프로그램 및 주목할 만한 알고리즘을 탐구합니다. 네트워크 흐름 알고리즘은 컴퓨터 과학과 네트워크 최적화 분야에서 서로 연결된 시스템을 통한 정보 흐름을 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다. 네트워크 흐름 알고리즘은 교통망을 최적화하는 것이든, 컴퓨터 네트워크에서 데이터 전송을 극대화하는 것이든, 공급망에서 자원을 할당하는 것이든, 복잡한 문제를 해결하는 데 유용한 도구입니다. 오늘날 상호 연결된 세계에서 데이터 네트워크는 원활한 통신과 정보 교환을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양이 증가함에 따라 네트워크 효율성을 최적화하는 것은 필수적인 요소가 됩니다. 네트워크 흐름 알고리즘은 다양한 네트워크 응용 분..

역사는 우리에게 유용한 소프트웨어를 쓰는 것이 얼마나 어려운지 가르쳐줍니다. 그것은 코드와 거의 관련이 없어서, 인공지능은 그것을 고칠 수 없을 것입니다. 저는 효율적인 소프트웨어 엔지니어링과 효과적인 소프트웨어 엔지니어링의 차이, 그리고 나서 그것이 우발적인 것과 본질적인 복잡성 사이의 관계에 대해 이전 두 번의 게시물을 썼습니다. AI가 향후 수십 년 동안 프로그래밍 직업을 어떻게 바꿀지 궁금하지만, 단기적으로 과대 주입된 예측에 비판적입니다. AI는 수십 년 동안 가치가 있는 소프트웨어를 꿈꾸지는 않을 것입니다. 그것은 정말 어려운 문제로 남아 있습니다. 그것은 우리가 더 효율적인 것은 잘 할 수 있지만 효과적인 것은 잘 하지 못합니다. 신뢰할 수 없는 직업으로 다시 표현하는 것이 좋습니다. 효율성..

단위 테스트를 작성하는 것이 때때로 고통스러울 수 있습니다. 이지랜덤으로 단위 테스트의 유지 관리성을 향상시키는 방법을 알아보겠습니다. 단위 테스트를 할 때, 여러분은 아마 객체를 몇 번이고 만들어야 하는 상황에 처해 있다는 것을 발견했을 것입니다. 이를 위해서는 해당 매개변수를 가진 클래스 생성자에게 전화해야 합니다. 지금까지 특이한 사항은 없었지만, 아마도 이 필드들 중 일부의 값이 테스트와 무관하거나 단순히 생성자에서 필수 항목이라는 이유로 중첩된 "더미" 객체를 생성해야 하는 경우가 있었을 것입니다. 이 모든 것은 아마도 어느 시점에서 좌절감을 자아내게 했고, 여러분이 제대로 하고 있는지에 대해 의문을 갖게 했을 것입니다. 만약 그것이 정말로 단위 테스트를 할 수 있는 방법이라면, 노력할 가치가 ..

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..