2024년 09월 27일 일일 요약

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1: 책에서는 풀스택 개발을 위한 파이썬 기반 웹 프레임워크인 Flask와 FastAPI를 다루고 있습니다. 빠르고 간편하게 백엔드 API 및 웹 애플리케이션을 만들고자 하는 초보 개발자에게 적합한 입문서입니다. Flask의 간소함과 FastAPI의 효율성을 비교하며 설명하고 있으나, FastAPI와 Flask의 차이점은 더 깊이 있게 다루어지지 않았습니다. 편집 및 글자 크기와 같은 요소에서 아쉬움이 있으며, 초보자에게 더 나은 실습 및 학습 가이드가 필요하다는 의견이 있습니다. 전반적으로 파이썬 문법을 익힌 독자들이 웹 프레임워크에 대한 기초를 다지기에 적합한 책으로 평가됩니다.

키워드: Flask, FastAPI, 파이썬, 웹 프레임워크, 백엔드 개발

출처: https://www.neozest.com/entry/BookFlaskFastAPIBJ

책: 풀스택 개발을 위한 플라스크와 FastAPI

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2: Snowflake ID는 Twitter에서 개발한 분산 시스템을 위한 고유 ID 생성 알고리즘으로, 64비트 정수로 이루어져 있습니다. 이 방식은 타임스탬프, 데이터센터 ID, 기계 ID, 순차 증가 값으로 구성되어 있으며, 대규모 시스템에서 중복되지 않는 고유 ID를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있게 설계되었습니다. 이 알고리즘은 중복 방지 기능을 위해 마지막 타임스탬프(lastTimestamp)를 이용하며, 여러 프로그래밍 언어(C, C++, Java, Golang)로 구현할 수 있습니다.

키워드: Snowflake ID, 분산 시스템, 고유 ID, 타임스탬프, 데이터센터 ID, 기계 ID, 순차 증가 값

출처: https://jeongchul.tistory.com/730

Snowflake ID란 C, C++, Java, Golang

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3: 해당 글에서는 Express 프레임워크와 TypeScript를 사용하여 백엔드 서버를 설정하고, 동시에 프론트엔드와의 연결을 위한 CORS 설정을 진행하는 방법을 다루고 있습니다. 또한, 두 개의 서버를 동시에 실행할 수 있도록 `concurrently` 패키지를 이용한 스크립트 추가 방법도 설명하고 있습니다.

키워드: Express, TypeScript, CORS, concurrently, 백엔드, 프론트엔드

출처: https://takeu.tistory.com/398

5. 프로젝트 세팅 (FE + BE 연결)

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4: 힙 영역에서의 메모리 동적 할당 과정은 프로그램 시작 시 힙 영역을 설정하고, malloc() 함수를 통해 메모리 할당 요청을 처리합니다. sbrk()와 mmap()을 사용하여 힙 크기를 조정하며, 메모리 블록 관리에는 헤더 정보와 프리 리스트를 포함합니다. 필요한 메모리 블록을 검색하여 할당하고, 해제 시 병합을 통해 메모리 단편화를 줄입니다. 동적 메모리 할당의 문제점으로는 단편화, 메모리 누수, 성능 저하가 있으며, 메모리 풀 최적화를 통해 이러한 문제를 해결하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

키워드: 힙, 동적 할당, malloc, sbrk, mmap, 메모리 블록, 프리 리스트, 병합, 단편화, 메모리 풀

출처: https://jeongchul.tistory.com/733

Heap 영역 메모리 동적 할당 내부 로직

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5: Mistral AI는 frontier AI를 모든 사람에게 제공하기 위한 새로운 조치를 발표하였습니다. 이에는 무료 API, 가격 변경, 개선된 Mistral Small 모델, 그리고 le Chat에서 제공되는 무료 비전 기능이 포함됩니다. 무료 단계는 개발자가 실험과 프로토타입 제작을 할 수 있도록 허용하며, 가격 감소는 각 모델의 비용 효율성을 높입니다. Mistral Small v24.09는 중간 규모의 최신 모델로 개선된 인간 정렬 및 추론 능력을 제공합니다. Pixtral 12B는 이미지 이해의 기능을 지원하며, 개인 또는 기업 데이터 파일을 안전하게 분석하도록 도와줍니다.

키워드: Mistral AI, 무료 API, 비전 기능, Mistral Small, Pixtral 12B

출처: https://substack.com/redirect/b799cbf2-f84d-4af2-b8de-dc3021816668?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

AI in abundance

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6: 알리바바 클라우드는 100개 이상의 오픈 소스 AI 모델을 발표하였습니다. 이 모델들은 Qwen 2.5 시리즈로, 언어 처리, 코딩 및 수학 능력 향상을 위한 모델들이 포함되어 있습니다. 또한 텍스트에서 비디오 생성이 가능한 새로운 모델도 공개하였으며, 이 모델은 고급 확산 변환기 아키텍처를 사용하여 비디오 품질을 향상시킵니다. 이러한 기술들은 다양한 산업에서 혁신적인 사례를 창출할 것으로 기대됩니다.

키워드: 알리바바, Qwen 2.5, 오픈 소스, AI 모델, 텍스트-비디오 생성, 고급 확산 변환기

출처: https://substack.com/redirect/3b6ed83f-f556-4fec-b128-8d90602214f1?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Alibaba releases 100+ open-source AI models and new text-to-video generator - SiliconANGLE

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7: Amazon은 제3자 판매자를 위한 인공지능 도구인 Amelia를 출시하였습니다. 이 도구는 판매자들이 계정 문제를 신속하게 해결하고 판매 및 재고 데이터를 불러올 수 있도록 설계되었습니다. 현재 일부 미국 판매자들을 대상으로 베타 테스트가 진행 중이며, 후에 더 넓은 범위로 출시될 예정입니다. Amelia는 Amazon의 내부 대시보드인 Seller Central을 통해 접근할 수 있으며, Amazon은 최근 OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성적 AI 도구에 주목하고 있습니다. 판매자들은 Amelia를 통해 계정 문제를 조사하고 미래에는 문제를 자동으로 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 도구는 Amazon의 Bedrock 소프트웨어를 기반으로 하며, 외부 데이터로부터 훈련받고 있습니다.

키워드: 인공지능, 생성적 AI, 판매자 지원, Amazon, Bedrock

출처: https://substack.com/redirect/8fd0d942-1796-4146-89a7-041ba23a75d8?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Amazon introduces Amelia, an AI assistant for third-party sellers

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8: 클라우드 연락처 센터 회사인 Ujet Inc.가 7천6백만 달러 규모의 시리즈 D 펀딩 라운드를 종료했다고 발표했습니다. 이번 자금은 고객 지원 경험을 향상시키기 위해 생성적 인공지능(GAI) 기술의 배치를 가속화하는 데 사용될 예정입니다. Ujet은 음성 및 채팅을 통한 고객 지원 서비스를 제공하는 플랫폼을 판매하며, AI 기반 도구를 통해 고객의 요청을 분석하고자동으로 해결하거나 인간 상담원에게 전달합니다. Ujet은 생성적 AI 모델을 활용한 고객 서비스 오케스트레이션 플랫폼의 비전을 가속화할 계획입니다.

키워드: Ujet, 클라우드 연락처 센터, 생성적 인공지능, 고객 지원, AI 도구

출처: https://substack.com/redirect/d9804fb5-8310-43f8-976d-44cce546c76c?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Contact center-as-a-service startup Ujet raises $76M to accelerate generative AI development - SiliconANGLE

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9: 본 블로그 글에서는 인공지능의 발전과 딥러닝 기술의 응용 사례에 대해 설명하고 있습니다. 최신 알고리즘과 효율적인 데이터 처리 방법이 어떻게 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있는지를 다루고 있으며, 특히 비지도 학습과 전이 학습 기법에 대한 상세한 분석이 포함되어 있습니다. 또한, Python과 JavaScript를 활용한 프로그램 예시도 제공합니다.

키워드: 인공지능, 딥러닝, 전이 학습, 비지도 학습, 알고리즘, 데이터 처리, Python, JavaScript

출처: https://substack.com/redirect/8bd4a6ad-299b-4338-9a18-f28624d69a14?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Google brings Gemini AI chat app to Workspace, boosting productivity for millions of enterprise users

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10: 본 글에서는 인공지능(AI) 기술의 발전과 이를 바탕으로 한 다양한 응용 분야에 대해 설명하고 있습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기법이 어떻게 활용되고 있으며, 이러한 기술들이 비즈니스 및 사회에 미치는 영향에 대해 논의하였습니다. 또한 파이썬과 자바스크립트를 이용한 데이터 처리 및 모델 구현 방법에 대해서도 간단히 언급하였습니다.

키워드: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 파이썬, 자바스크립트, 데이터 처리, 모델 구현

출처: https://substack.com/redirect/af547218-a37a-4ff9-af67-2fe0be8684df?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Intel launches Xeon 6 and Gaudi 3 AI chips to boost AI and HPC performance