2024년 08월 01일 일일 요약

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1: 본문은 Java에서 `instanceof` 키워드를 사용하여 클래스 및 인터페이스 간의 상속 관계를 확인하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 각 클래스와 인터페이스를 정의하고, 이들을 사용하여 `instanceof` 키워드의 결과를 테스트한 내용을 포함합니다. 다중 상속의 경우에도 `instanceof`가 어떻게 동작하는지 설명하고 있습니다.

키워드: Java, instanceof, 클래스 상속, 인터페이스 구현, 다중 상속

출처: https://blog.joonas.io/268

Java의 instanceof 결과 정리

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2: 이 글은 Elastic Stack 8 설정 관련 블로그 글입니다. Elasticsearch, Kibana, Logstash 설치에 대한 도커 설정 파일과 함께 각각의 설정 방법을 단계별로 설명하고 있습니다. 또한, Elasticsearch의 보안 관련 설정을 비활성화하여 간편하게 실행하는 방법을 다루고 있습니다. 최종적으로 설정 후 Elasticsearch 및 Kibana가 정상적으로 실행되는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

키워드: Elasticsearch, Kibana, Logstash, Docker, 보안 설정 비활성화

출처: https://velog.io/@qkrtkdwns3410/Elastic-Stack-8.-1%EC%9D%BC%EC%B0%A8

Elastic Stack 8. 1일차.

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3: 이 글에서는 일하는 과정에서 감정이 격해질 때의 대처 방법과 설득에 대한 태도를 다룹니다. 설득의 성공 여부는 상대방을 이해하고 공감하는 자세에 달려 있으며, 자신만의 이익보다 상대방의 관점에서 접근해야 한다고 설명합니다. 또한, 설득을 실패로 여길 것이 아니라 정보 공유와 문제 해결을 위한 과정으로 받아들이는 자세가 중요하다고 강조합니다.

키워드: 설득, 의사 결정, 공감, 대화 방식, 문제 해결

출처: https://mjspring.medium.com/%EC%84%A4%EB%93%9D%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%ED%83%9C%EB%8F%84-%EB%B0%94%EB%A1%9C%EC%9E%A1%EA%B8%B0-cce3117b1c49?source=rss-a5b93d2efa4c------2

설득에 대한 태도 바로잡기

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4: 이 글은 Node.js에서 TypeORM을 사용하여 테스트 격리 환경을 구축하기 위한 방법을 설명하고 있습니다. 트랜잭션과 클린업 전략을 통해 각 테스트 간의 영향도를 최소화하려는 접근 방식을 다루며, TypeORM의 트랜잭션 세션 관리 문제를 해결하기 위한 방법을 제시합니다. 기사에서는 트랜잭션 격리 수준을 낮추는 대신, 하나의 세션만 사용하는 방식으로 해결책을 제시합니다. 이는 TypeORM의 `default` 커넥션을 활용하고 테스트 환경 설정을 통해 달성됩니다.

키워드: Node.js, TypeORM, 트랜잭션 격리, 테스트 환경, 데이터베이스 세션

출처: https://puleugo.tistory.com/201

[Node.js] 트랜잭션을 활용한 테스트 격리 환경 구축하기 (1/2) | 솔루션 찾기

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5: 이 글은 \uc5f0봉 앞자리를 바꾸는 개발자 기술 면접 노트\ub77c는 책을 소개합니다. 해당 책은 개발자가 기술 면접을 준비하는 데 있어 유용한 정보와 코딩 테스트 문제, 기술 인터뷰 문제 유형 등을 다룹니다. 저자가 면접관으로 활동하며 얻은 인사이트들을 바탕으로 작성되었습니다. 개발이나 이직을 준비하는 개발자들에게 추천할 만한 책입니다.

키워드: 개발자, 기술 면접, 코딩 테스트, 면접 준비, 이직

출처: http://jybaek.tistory.com/504721

[책] 개발자 기술 면접 노트

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6: Elastic Stack 8의 두 번째 날 학습 내용을 다루고 있습니다. 주요 내용으로는 Elasticsearch 설정 및 구성 방법, JVM 설정 권장사항, 싱글 노드 및 클러스터 노드 설정, 동적 설정을 통한 클러스터 세팅 방법, 데이터 색인 및 검색 구조, 인덱스 생성 및 조회 방법에 대해 설명합니다. 기본적인 Elasticsearch 인덱스 구조와 샤드 구성, 그 특성 및 데이터 일관성과 고가용성을 다루며, 인덱싱 성능 최적화를 위한 세부 사항 설정 방법을 제시합니다.

키워드: Elasticsearch, JVM 설정, 클러스터 설정, 샤드, 인덱스 생성

출처: https://velog.io/@qkrtkdwns3410/Elastic-Stack-8.-2%EC%9D%BC%EC%B0%A8

Elastic Stack 8. 2일차.

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7: 이 글은 코틀린 코루틴의 사용과 공유 상태 문제에 대해 다루고 있습니다. 코루틴은 협력 실행되는 루틴으로, 스레드를 양보하여 함께 실행됩니다. 코루틴이 멀티 스레드 환경에서 공유 변수에 접근할 때 발생할 수 있는 문제로 메모리 가시성과 경쟁 상태를 소개하며, 이를 해결하기 위한 다양한 방법들을 설명합니다. @Volatile, 원자성 있는 데이터 구조, 싱글 스레드 디스패처 생성, Mutex 등을 사용하여 공유 상태 문제를 해결할 수 있는 방법을 예제로 설명합니다.

키워드: 코루틴, 공유 상태, Mutex

출처: https://yeonyeon.tistory.com/337

[Coroutine] 코루틴과 공유 상태

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8: 이번 글에서는 Notion의 웹 브라우저 성능 개선을 위해 WASM SQLite를 적용한 사례와, Google의 Privacy Sandbox API 초기 테스트 결과를 다룹니다. 또한 GraphQL을 8년동안 사용한 경험담, Google의 단축 URL 서비스 중단 소식, Slack의 대규모 리아키텍처 사례, GitHub의 코드 리뷰 철학 등을 소개합니다. 마지막으로 쿠버네티스 성능 개선 사례, Facebook의 경쟁사 앱 트래픽 가로채기 사건, 최신 개발자 설문 결과와 최신 기술 및 프로그래밍 툴의 업데이트 소식을 전합니다.

키워드: WASM SQLite, Privacy Sandbox, GraphQL, Slack 리아키텍처, Facebook 트래픽 가로채기

출처: https://blog.outsider.ne.kr/1731

기술 뉴스 #251 : 24-08-01 :: Outsider's Dev Story

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9: Meta가 발표한 SAM 2는 이미지와 비디오에서 실시간으로 객체를 분할하는 차세대 모델로, 이전 모델인 SAM과 달리 비디오에서도 적용할 수 있습니다. SAM 2는 전례 없는 성능을 자랑하며, 다양한 객체를 분할하는 데에 있어 사용자 개입 시간도 3배나 줄였습니다. 또한, SA-V 데이터셋을 공개하여 연구와 개발 커뮤니티가 이를 활용할 수 있게 했습니다. SAM 2의 주요 특징은 비디오 프레임 간의 객체 메모리 관리, 실시간 예측, 다중 마스크 생성 및 반복적인 보정 등입니다.

키워드: SAM 2, 객체 분할, 실시간 예측, SA-V 데이터셋, 비디오 분할

출처: https://substack.com/redirect/39524cc4-05d2-45aa-bf16-aa12fdbd3d4e?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Introducing SAM 2: The next generation of Meta Segment Anything Model for videos and images

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10: 2024년 9월 18-19일에 실리콘밸리에서 PyTorch 컨퍼런스가 열립니다. PyTorch는 딥러닝 프레임워크로, 이를 배우고 사용할 수 있는 다양한 자료와 커뮤니티 활동을 제공합니다. 이번 블로그에서는 laptop, desktop, mobile에서 Llama 3, 3.1과 같은 대형 언어 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 라이브러리인 torchchat을 소개했습니다. torchchat은 파이썬 REST API, C++ 바이너리, ExecuTorch를 사용한 모바일 디바이스 실행을 포함하며 성능 향상을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

키워드: PyTorch, torchchat, Llama 3

출처: https://substack.com/redirect/87fb8b7b-54ee-45ff-b889-1971de01558a?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Introducing torchchat: Accelerating Local LLM Inference on Laptop, Desktop and Mobile