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Spring 프레임워크와 Open AI 통합하기

이 기사에서는 Java 프로젝트에서 ChatGPT와 같은 기능을 사용하기 위해 Spring 프레임워크를 OpenAI API와 통합하는 방법에 대해 설명합니다. 프로젝트 설정부터 REST 컨트롤러 생성까지 단계별 가이드를 제공하여 AI 기능을 자바 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

C#의 주요 키워드 및 기능 10가지

C#에서 비동기 프로그래밍을 쉽게 다룰 수 있는 Async와 Await, 데이터를 SQL과 유사한 문법으로 직접 쿼리할 수 있는 LINQ, 그리고 제네릭확장 메소드 등을 통해 코드를 더 모듈화하고 재사용 가능하게 만들 수 있습니다. 이러한 기능들을 마스터하면 더욱 반응성 높고 유지보수가 용이한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

자바 코드에서 효과적인 예외 처리 방법 [비디오]

자바에서 예외 처리를 개선하는 방법을 배우세요. 예외 계층 구조를 정의하고, 추적 가능한 예외 메시지를 생성하며, 보안 문제를 방지하는 방법을 포함합니다. 이러한 기술은 코드의 안정성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.

인공지능 개발을 위한 합성 데이터의 잠재력 해제

합성 데이터는 불균형, 편향, 불완전성 등 실제 데이터가 AI 모델에 제기할 수 있는 문제들을 극복할 수 있는 대안입니다. 이 데이터는 실제 데이터셋의 값을 포함하지 않으면서 실제 데이터의 특성을 모방하도록 알고리즘적으로 생성됩니다. 개인 정보 보호 위험이 적고, 모델 훈련 및 검증 속도를 높일 수 있는 장점이 있지만, 실제와 같은 정확성을 보장하기 어려운 문제도 있습니다.

웹 컴포넌트에서 JSON 스키마를 활용한 폼 검증 탐구

JSON 스키마는 표준화된 데이터 검증문서화, 확장성을 제공하며, 웹 컴포넌트와 결합할 때 폼 검증에 효과적인 해결책이 됩니다. 이 기사에서는 연락처 폼 예시를 통해 JSON 스키마 검증을 웹 컴포넌트에 통합하는 과정을 설명합니다. 유지보수성, 재사용성, 성능 측면에서의 이점을 강조합니다.

코드와 대화하기: 코드베이스를 이해하는 대화형 AI

대화형 AI가 코드베이스와 상호작용하며, 개발자들이 코드 리뷰를 간소화하고, 디버깅을 효율적으로 하며, 새 팀원의 학습을 향상시키고, 문서화를 개선할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 개발 과정에서 새로운 효율성과 통찰력을 제공하며, 개발자가 코드와 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있습니다.

이스티오, 아르고 롤아웃, HPA를 활용한 카나리아 배포의 고급 트래픽 관리

이 기사에서는 이스티오(Istio), 아르고 롤아웃(Argo Rollouts), 그리고 수평적 포드 자동확장(HPA)을 사용하여 카나리아 배포에서의 고급 트래픽 관리를 설명합니다. 카나리아 배포는 새 버전을 점진적으로 출시하고 테스트할 수 있게 해주는 전략입니다. 기사는 또한 이를 구현하기 위한 샘플 YAML 설정과 IMESH의 CTO가 진행하는 비디오 설명도 포함하고 있습니다.

디지털 시대의 민주주의 보호: 블랙 햇 2024 및 라스베이거스 관계자들의 인사이트

블랙 햇 2024 첫날, 민주주의를 보호하기 위한 글로벌 협력과 정보 공유의 중요성이 강조되었습니다. 선거 보안, 중요 인프라 유지, 그리고 AI의 기회와 위험 관리가 주요 주제였습니다. 이는 디지털 시대에 민주주의의 기반을 강화하는 다면적 접근이 필요함을 보여줍니다.

Azure Data Factory를 활용한 최적화된 ETL 데이터 파이프라인 구축 필수 가이드

이 기사에서는 Azure Data Factory를 사용하여 고성능, 신뢰성확장 가능한 ETL 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 설계, 최적화 기법, 고급 기술 및 운영 최선의 방법에 대해 자세히 설명합니다. 클라우드에서 데이터 파이프라인을 효율적으로 관리하고 싶다면 이 가이드를 참고하세요!

데이터 파이프라인과 ETL 파이프라인의 차이점

데이터 파이프라인은 실시간 또는 거의 실시간으로 데이터를 지속적으로 처리하는 반면, ETL 파이프라인은 정해진 시간에 배치로 데이터를 처리합니다. 데이터 파이프라인은 다양한 데이터 형식과 소스에 대해 유연하게 대응할 수 있지만, ETL 파이프라인은 특정 데이터 소스와 형식에 맞춰 설계되어 있어 변경이 필요할 때 큰 조정이 필요합니다. 각각의 사용 사례와 필요에 따라 적합한 파이프라인을 선택하는 것이 중요합니다.

대규모 언어 모델: 소프트웨어 개발에서 코드 생성, 디버깅, CI/CD 통합으로 게임을 바꾸다

대규모 언어 모델(LLMs)은 코드 생성, 디버깅, CI/CD 통합을 통해 소프트웨어 개발을 혁신하고 있습니다. 이들은 개발자의 생산성을 높이고, 코드 검토와 품질 검사를 자동화하여 배포의 신뢰성을 향상시키며, 소프트웨어 팀의 역할과 프로세스에 중대한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

AI로 혁신하는 청구 프로세스: 효율성과 정확성 향상

전통적인 청구 시스템의 한계를 넘어, AI가 SaaS 청구 프로세스를 혁신하고 있습니다. AI는 기계 학습, 예측 분석, 자동화된 워크플로우를 통해 더 유연하고 확장 가능한 구독 모델과 사용량 기반 청구를 가능하게 합니다. 이로 인해 운영 효율성과 고객 만족도가 크게 향상됩니다.

OpenTelemetry 활용 가이드: 개발자를 위한 Jaeger를 사용한 시각화

이 기사는 OpenTelemetry (OTel) 도입과 애플리케이션 계측을 배우는 시리즈의 일환으로, Jaeger 관측 플랫폼을 사용하여 계측 데이터를 시각화하는 방법에 초점을 맞춥니다. Python 애플리케이션을 수정하여 Jaeger 인스턴스로 텔레메트리 데이터를 전송하고, Jaeger UI에서 생성된 트레이스를 확인하는 과정을 설명합니다.

블랙 박스의 실체를 파헤치다

AI 모델이 중요한 결정을 내릴 때, 그 결정 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 컴퓨터 비전 모델의 결정 과정을 설명하는 여러 기술을 소개합니다. 이러한 기술은 모델의 투명성을 높이고, 신뢰성을 확보하는 데 도움이 됩니다.

CockroachDB와 Redpanda Connect를 활용한 Snowflake 데이터 수집 탐방

이 글에서는 CockroachDB의 변경 피드와 Redpanda Connect를 사용하여 Snowflake로 실시간 데이터를 수집하는 다양한 방법을 소개합니다. CockroachDB 클러스터 배포부터 Snowflake 설정까지 단계별로 설명하며, 데이터 중복과 삭제된 레코드 처리와 같은 도전 과제도 다룹니다.

AI 보조 코드 생성이 소프트웨어 개발을 변화시키는 이유

AI 보조 코드 생성은 개발 시간과 오류를 대폭 줄이는 머신러닝을 활용하여 소프트웨어 개발을 혁신하고 있습니다. 이 기술은 효율성 증가, 코드 품질 개선, 협업 강화, 그리고 신속한 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 특히, 복잡한 마이크로서비스 생성에 적합하며, AI의 발전으로 더욱 직관적이고 유능한 도구가 개발될 것입니다.

성능과 보안의 관계

성능과 보안은 서로 밀접하게 연관되어 있으며, 소프트웨어 개발에서 서로에게 영향을 줄 수 있습니다. 프로젝트 완료 후에 보안 조치를 추가하는 것은 처음부터 실행하는 것보다 비용이 많이 들 수 있습니다. 성능과 보안 사이의 균형을 찾는 것이 중요하며, 이는 예산과 시간 제약 내에서 최적화하는 데 필요한 최선의 판단을 사용하는 것을 목표로 합니다.

기본 맵 값 설정 방법 비교

자바, 코틀린, 파이썬, 루비, 루아 등 다양한 프로그래밍 언어에서 기본 맵 값을 설정하는 방법을 비교합니다. 각 언어마다 getOrDefault(), get(), fetch() 등의 메소드를 사용해 키가 없을 때의 기본 값을 지정할 수 있습니다. 이러한 기능은 프로그래밍에서 매우 유용하며, 효율적인 코드 작성에 도움을 줍니다.

디지털 변환은 아직 끝나지 않았다: 더 많은 노력이 필요한 이유

많은 기업들이 디지털 변환을 완전히 성공적으로 이루지 못하고 있습니다. 이를 위해 자동화실시간 다환경 가시성이 중요한 역할을 합니다. 이 두 요소는 효율성을 높이고, 초기 단계에서 문제를 발견하여 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

SQL 인젝션은 무엇이며 어떻게 방지할 수 있을까?

SQL 인젝션은 사용자 입력을 조작하여 SQL 쿼리를 수정하고 데이터에 무단으로 접근할 수 있는 보안 취약점입니다. 공격자는 이를 통해 민감한 데이터를 도용하거나 데이터를 조작, 삭제하고, 인증을 우회할 수 있습니다. 방지를 위해 준비된 문장 사용, 사용자 입력 검증 및 정화, ORM 라이브러리 활용 등의 전략이 필요합니다.