notes262 님의 블로그

=============================================1: 이 글은 C++, Zig 및 Rust의 메모리 안전성을 비교합니다. 각각의 언어가 메모리 안전성을 어떻게 보장하는지에 대해 기본적인 수준에서 설명하고 있으며, C++의 자유로움, Rust의 엄격한 메모리 안전성, 그리고 Zig의 균형 잡힌 접근 방식을 다룹니다. 특히 Lifetime Safety, Type Safety, Union Variety, Thread Safety 및 Runtime Safety의 측면에서 세 언어를 비교하면서 그 차이점을 명확하게 설명합니다.키워드: 메모리 안전성, C++, Zig, Rust출처: https://medium.com/@shyamsundarb/memory-safety-in-c-vs-r..

=============================================1: 이 글은 소프트웨어 개발자들이 데이터 분석을 위해 DuckDB를 사용해야 하는 세 가지 이유에 대해 설명합니다. 첫째, DuckDB는 널리 이해되는 SQL을 사용하여 다양한 파일 형식을 처리할 수 있습니다. 둘째, 여러 데이터베이스와 파일 형식을 지원하여 교차 마이크로서비스 질문을 쉽게 해결할 수 있습니다. 셋째, DuckDB는 포터블하고 확장 가능하며, 브라우저에서도 실행될 수 있어 다양한 프로그래밍 언어와 환경에서 사용할 수 있습니다.키워드: DuckDB, SQL, 데이터 분석, 데이터베이스, 포터블출처: https://medium.com/@mourjo/three-reasons-why-developers-should..

=============================================1: 본 글은 Mehul Gupta가 작성한 IT 블로그 글로, Flash Attention이라는 새로운 주의를 개선한 메커니즘을 설명합니다. Attention 메커니즘은 LLM이 문맥을 이해하는 데 핵심적인 역할을 하지만, 기존 메커니즘은 시간과 공간의 복잡성에서 문제가 있습니다. FlashAttention은 메모리와 계산 효율성을 높여 기존의 문제를 해결하며, 타일링, 효율적인 메모리 접근, 병렬처리, 수치 안정성을 통해 성능을 개선합니다. 특히, GPU 메모리 계층 구조를 활용해 빠른 on-chip 메모리를 사용하여 성능을 개선합니다.키워드: FlashAttention, Attention Mechanism, LLM, 타..

=============================================1: 이 글에서는 패션 이미지 스타일을 분류하는 모델을 구축하는 과정을 설명합니다. 주어진 데이터셋으로 5개의 스타일(리조트, 모던, 페미닌, 스포티, 컨트리)을 분류합니다. ResNet50을 사용한 전이학습을 적용하였으며, 모델의 학습 과정에서 과적합 문제와 성능 개선을 위한 다양한 시도를 기록하였습니다. 결국 모델의 정확도를 40~50%에서 61%까지 향상시켰지만 여전히 개선이 필요함을 언급합니다.키워드: ResNet50, 전이학습, 과적합, 패션 이미지 분류, 딥러닝출처: https://velog.io/@eunbibi/ResNet50-finetuning Transfer learning with ResNet velog.i..