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이 글은 AI 모델을 파이썬으로 직접 만들어보는 과정을 친절하게 안내합니다. 신경망의 기본 구조부터 TensorFlow와 Keras를 활용한 실습까지, 손글씨 숫자 분류 예제로 쉽게 따라할 수 있어요! AI에 관심 있다면 꼭 읽어보세요.

AI 개발 도구 Cursor와 Heroku MCP 서버를 활용해 SvelteKit 투두 앱을 프롬프트만으로 만들고 배포하는 과정을 소개합니다. MCP로 명령어 없이 배포까지 자동화하는 신기한 경험, 궁금하지 않으세요?

문서화는 온보딩, 개발 효율, 재앙 방지에 핵심적이에요. 2012년 나이트 캐피털의 4억 달러 손실처럼, 문서가 없으면 큰 위험이 따릅니다. DocOps 등 최신 트렌드도 함께 소개하니, 개발자라면 꼭 읽어보세요!

이 글은 Fluent Bit를 컨테이너 이미지로 쉽고 빠르게 설치하고, 직접 설정 파일을 적용해 맞춤형 로그 파이프라인을 만드는 방법을 소개합니다. Kubernetes 환경에서 로그와 메트릭을 효율적으로 수집하고 싶은 분들에게 꼭 필요한 팁도 담겨 있어요!

SBOM은 소프트웨어 구성요소를 한눈에 파악할 수 있는 투명성과 보안을 제공합니다. 최근 AI와 자동화 기술이 결합되며, 공급망 공격을 막는 핫이슈로 떠오르고 있어요! 앞으로의 보안 트렌드가 궁금하다면 꼭 읽어보세요.

SQL Server의 트랜잭션 로그 백업 복원법을 단계별로 소개합니다. 백업 종류, 복원 순서, 오류 해결법까지 꼼꼼히 다루며, 데이터 손실 없이 원하는 시점까지 복구하는 비법을 알려드려요! 로그 체인 관리가 핵심 포인트랍니다.

Python curses 라이브러리로 리눅스 터미널에서 텍스트를 그리는 방법을 쉽게 배워보세요! 텍스트 위치 지정, 사용자 입력 처리, 여러 창과 컬러 활용까지, 실전 예제로 터미널 UI를 직접 만들어볼 수 있어요. 창 관리와 컬러 조합 팁도 함께 소개합니다.

AI 코딩 어시스턴트의 실제 활용법과 한계를 쉽고 재미있게 소개합니다. 코드 설명, 정규식 해석, 코드 리뷰 등 다양한 예시를 통해 맥락 제공의 중요성과 효율적인 사용법을 알아보세요! AI가 얼마나 똑똑해졌는지 궁금하다면 꼭 읽어보세요.

이 글은 Kafka Streams와 Apache Flink를 활용한 무상태/상태 기반 스트림 처리의 차이와 장점을 쉽고 흥미롭게 설명합니다. 실시간 사기 탐지 등 다양한 산업 사례와, AI 모델을 실시간 데이터에 적용하는 최신 트렌드도 소개해요!

플랫폼 엔지니어링은 자동화, 자율 서비스, 보안 강화로 클라우드 개발 환경을 혁신합니다. 개발자 경험을 높이고, 비용 최적화와 혁신을 동시에 잡을 수 있는 비결! AI와 클라우드 네이티브의 만남도 주목해보세요.

배포 단계에서 이미지 스캔과 아티팩트 서명으로 보안 강화! 컨테이너 이미지와 쿠버네티스 매니페스트를 스캔하고, 서명으로 신뢰성을 확보하세요. 공급망 공격을 막는 실전 팁도 함께 소개합니다.

직원들이 AI 도구를 빠르게 도입하면서 '섀도우 AI'가 등장했어요. 섀도우 AI는 위험이 아니라 변화의 신호입니다! 금지보다는 명확한 정책과 교육으로 책임감 있는 활용을 유도하는 것이 혁신과 안전을 모두 잡는 비결입니다.

이 튜토리얼은 Go와 Azure Cosmos DB, OpenAI를 활용해 다양한 문서의 벡터 임베딩을 생성·저장·검색하는 웹앱을 만드는 방법을 소개해요. 서비스 프린시플로 보안도 챙기고, 시맨틱 검색까지 경험해보세요! 🚀

이 글은 파이썬 curses 라이브러리로 터미널에서 텍스트 기반 UI를 만드는 방법을 소개합니다. 설치, 주의점, 기본 구조까지 다루며, GUI 없이도 멋진 인터페이스를 만들 수 있다는 점이 흥미롭습니다!

신규 스크럼 마스터나 애자일 코치라면, AI 인터뷰 분석으로 팀원, 이해관계자, 리더십의 인터뷰를 빠르게 분석해 숨은 문제와 감정 신호까지 파악할 수 있어요! 패턴 추출, 감정 분석, 신뢰 구축까지 AI가 도와줍니다.

이 글에서는 Apache PDFBox를 활용해 PDF 파일을 PNG 썸네일로 변환하는 Spring Boot 마이크로서비스 구현법을 소개합니다. S3 연동, 여러 페이지 지원 등 실전에서 바로 쓸 수 있는 꿀팁도 함께 확인해보세요!

분산 시스템은 현대 기술의 핵심으로, Facebook, Uber, Google 같은 플랫폼을 지원합니다. 이 시스템은 여러 노드로 나뉘어 통신과 협력을 통해 작동합니다. 가용성, 확장성, 유지보수성은 주요 도전 과제이며, 단순성을 유지하고 무상태 서비스를 선호하는 것이 중요합니다. 관찰 가능성과 테스트도 필수적입니다.

Apple의 MLX 프레임워크는 Mac을 비전 AI의 강력한 도구로 변모시킵니다. Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처를 활용해 대형 모델을 효율적으로 실행하며, Metal 최적화로 성능을 극대화합니다. MLX-VLM은 이미지 분석을 간단하게 구현할 수 있어 Mac 개발자에게 매력적인 선택입니다.

이 글에서는 gRPC와 Protobuf를 활용해 문서를 자동으로 생성하고, 서비스 간 통신을 표준화하는 방법을 소개합니다. .proto 파일을 단일 진실의 원천으로 사용하여 문서와 서비스 스텁을 생성하고, 모든 계약을 gRPC로 이동시켜 코드 중복을 최소화하세요. 이 접근법은 개발 속도를 높이고, 문서가 항상 최신 상태를 유지하도록 도와줍니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 HTTP를 대체하는 것이 아니라, AI 모델이 컨텍스트와 메모리를 관리하는 고급 프레임워크입니다. MCP는 AI 애플리케이션에서 HTTP와 함께 작동하며, 에이전트 같은 행동을 가능하게 합니다. MCP는 AI와의 상호작용을 혁신적으로 변화시키지만, HTTP는 여전히 데이터 전송의 핵심 역할을 합니다.