- 앱이 권한을 요청할 때 사용자에게 전체 액세스 권한을 부여하는 대신 가짜 데이터를 제공할 수 있는 옵션이 있어야 합니다.
- 이러한 접근 방식을 통해 사용자는 앱을 계속 사용하면서 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
- 가짜 데이터를 제공하는 서비스를 적극적으로 처벌하는 것이 보이콧하는 것보다 더 효과적일 수 있습니다.
- 데이터에 대한 사용자의 통제권, 앱 권한의 영향, 앱 개발자와 디바이스 제조업체의 투명성과 책임에 대한 필요성에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다.
- 개인 정보 보호 및 사용자 자율성에 대한 우려와 향후 새로운 발전 가능성에 대한 우려.
- App Store의 지역 지역화 구현에 대한 논의, 현재 시스템에 대한 불만, 대안에 대한 제안.
- "pmf = 합계(카운터) #이 작동합니까? 기억이 나지 않습니다"라는 문은 초기 비어 있는 카운터가 제공되면 작동합니다.
- 초기 빈 카운터가 없으면 문은 0으로 시작하여 오류를 발생시킵니다.
- 이 정보는 프로그래밍에서 문을 올바르게 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- PEP 703이 승인되면 CPython에서 글로벌 인터프리터 잠금(GIL)이 제거되어 병렬 처리 및 성능이 향상될 수 있습니다.
- GIL이 없는 파이썬으로 전환하려면 C-API 확장을 재구축하고 업데이트해야 하므로, 이에 크게 의존하는 코드베이스의 경우 큰 작업이 될 수 있습니다.
- Facebook(메타)은 파이썬 인터프리터를 개선하고 GIL을 비활성화하기 위해 수년간 엔지니어를 투입해 왔습니다.
- 소프트웨어 엔지니어는 코드, 특히 다른 사람이 작성한 코드 작업을 싫어하는 경우가 많습니다. 그들은 최소한의 유지 관리와 문제 해결이 필요한 그린필드 프로젝트를 선호합니다.
- 스택 오버플로는 광범위한 코드 분석 없이 코드 솔루션을 찾는 데 널리 사용되는 리소스입니다.
- 선임 엔지니어는 불필요한 코드를 최소화하고 기존 코드를 삭제하는 것을 우선시하며, 코드로 인해 유지 관리와 위험이 발생한다는 것을 이해합니다. 이들은 새로운 솔루션을 만들기보다는 기존 코드를 개선하고 재사용하는 것을 지지합니다.
- 소프트웨어 엔지니어는 기존 코드가 복잡하고 이해하기 어려울 수 있기 때문에 기존 코드 작업을 싫어하는 경우가 많습니다.
- 기존 코드를 유지 관리하는 데 드는 예상 비용과 재구축을 통해 얻을 수 있는 잠재적 이점을 고려하여 새 코드를 작성하는 것과 기존 코드를 사용하는 것 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
- 훌륭한 엔지니어는 자신의 작업에 자부심을 갖고, 깔끔하고 유지 관리 가능한 코드를 작성하기 위해 노력하며, 양질의 코드를 작성함으로써 얻을 수 있는 장기적인 이점을 이해해야 합니다.
- Langchain은 언어 모델 작업을 위해 널리 사용되지만 제대로 설계되지 않은 라이브러리입니다.
- 중복되는 추상화로 가득 차 있어 혼란과 좌절을 초래합니다.
- 문서가 체계적이지 않고 일관성이 없어 효과적으로 사용하기 어렵습니다.
- 랭체인은 적합하지 않은 기술적 토대 위에서 문제를 해결하려 한다는 비판을 받고 있습니다.
- 사용자들은 랭체인의 각 기능에 필요한 사용자 지정 프롬프트와 프롬프트 튜닝이 재사용이 불가능하고 수준 이하의 결과물을 초래한다는 것을 알게 되었습 니다.
- 많은 개발자들은 랭체인의 추상화를 사용하는 것보다 더 간단한 방법과 라이브러리를 사용하여 자체 솔루션을 구축하는 것이 더 효율적이라는 것을 알게 되었습니다.
- 저자는 새 노트북 구매를 중단하고 대신 훨씬 저렴한 2006년식 중고 노트북을 사용하는 것으로 전환한 이유를 설명합니다.
- 새 노트북을 사지 않으면 돈을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 노트북 생산과 관련된 자원 소비와 환경 파괴도 줄일 수 있습니다.
- 저자는 저에너지 소프트웨어를 사용하고 하드 디스크 드라이브를 솔리드 스테이트 드라이브로 교체하여 오래된 노트북을 새 것처럼 작동시키는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
- 이 기사에서는 소비주의에 대한 논쟁과 매년 새로운 기술을 구매해야 한다는 압박에 대해 살펴봅니다.
- 이러한 구매의 이면에 있는 사고방식과 그만한 가치가 있는지에 대해 논의합니다.
- 이 게시물은 배터리 교 체에 대해 언급하고 노트북 배터리 수명에 대한 동영상을 언급합니다.
- '실습을 통해 전자제품 배우기'라는 제목의 이 게시물은 실습을 통해 전자제품을 배우는 데 관심이 있는 사람들을 위한 게시물입니다.
- 이 게시물은 전자공학 학습에 대한 실용적인 접근 방식을 제공하며, 특히 전자공학 분야를 처음 접하는 초보자에게 유용합니다.
- 독자들은 이 게시물에서 제공하는 단계별 안내와 실제 예제를 통해 전자공학에 대한 귀중한 지식과 기술을 습득할 수 있습니다.
- 토론 서비스 스레드에서는 실습을 통한 전자공학 학습 경험에 대해 논의합니다.
- 전자공학 학습을 위한 추천 코스로 낸드2테트리스가 언급되었습니다.
- 이 글은 복잡한 개념을 설명하는 데 있어 글쓰기가 좋지 않다는 비판을 받고 있습니다.
- 전자공학 학습을 위한 책, 동영상, 웹사이트 등 여러 리소스가 공유되고 있습니다.
- 벤 이터의 8비트 컴퓨터 키트와 같이 전자공학 학습에 이상적인 키트에 대한 언급이 있습니다.
- 디지털 전자기기와 아날로그 전자기기를 모두 이해하는 것의 중요성이 강조되어 있습니다.
- PdfGptIndexer는 고급 AI 모델을 사용하여 PDF 문서에서 정보를 빠르게 찾고 검색할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
- 텍스트 데이터를 간결하고 효율적인 방식으로 처리하고 저장하기 위해 Textract, Transformers, Langchain, FAISS와 같은 라이브러리를 사용합니다.
- 텍스트 임베딩을 로컬에 저장하면 검색 프로세스가 빨라지고, 오프라인 액세스가 가능하며, 컴퓨팅 리소스가 절약되고, 대용량 데이터 세트 작업이 가능해집니다.
- 사용자들은 유사한 애플리케이션에 OpenAI 또는 클라우드 서비스를 사용해야 한다는 요구사항에 불만을 갖고 있습니다.
- 이러한 앱의 기본 접근 방식은 로컬 우선이어야 하며, 원하는 경우 클라우드 서비스를 사용할 수 있는 옵션이 있어야 합니다.
- 클라우드 서비스 없이도 유사한 기능을 제공할 수 있는 로컬에서 실행되는 LLM과 같은 대체 옵션이 있습니다.
- 일부 사용자는 자체 하드웨어에서 로컬로 LLM을 실행하는 데 관심이 있지만, 이를 효과적으로 실행하는 방법에 대한 지침을 찾고 있습니다.
- 개인 정보 보호를 위해 다른 옵션을 찾고 있는 일부 사용자들은 OpenAI의 가격 및 데이터 사용 정책을 우려하고 있습니다.
- txtai, ChatGPT 등 LLM을 구축하고 커스터마이징하는 데 사용할 수 있는 여러 오픈 소스 도구와 라이브러리가 있습니다.
- 사용자들은 자신의 문서와 데이터에서 정보를 검색하고 액세스할 수 있는 솔루션을 찾고 있습니다.
- 특히 개인 및 민감한 데이터에 대한 AI 모델과 클라우드 서비스 사용의 개인정보 보호 영향에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.
- 일부 사용자는 AI 모델 및 기술과 관련된 인증 및 자격에 관심이 있는 반면, 다른 사용자는 그 가치를 보지 못합니다.
- 미세 조정 및 벡터 검색 분야에는 OpenAI의 대안을 제공하는 경쟁 옵션과 스타트업이 있습니다.
- 사용자들은 GPT-2, GPT-4, 사용자 지정 임베딩과 같은 다양한 임베딩 모델의 장점과 한계에 대해 논의하고 있습니다.
- 또한 사용자들은 벡터 저장 및 검색을 위해 Milvus, Quickwit, Pinecone과 같은 다른 도구와 라이브러리를 사용하는 방법도 모색하고 있습니다.
- 이메일 및 채팅 로그와 같은 개인 데이터를 검색하고 분석하는 데 AI 모델을 사용하는 것에 대한 관심도 높아지고 있습니다.
- 개인 정보 및 민감한 정보에 대한 제3자의 액세스에 대한 우려와 함께 개인정보 보호 및 데이터 보안의 중요성이 강조되고 있습니 다.
- 사용자들은 데이터 분석 및 검색을 위한 AI 기능을 제공하는 호스팅 버전과 서비스에 관심이 많습니다.
- 노트 정리, 정보 검색, 요약 생성 등 AI 모델을 사용해 데이터를 색인화하고 검색하는 잠재적인 사용 사례에 대해 논의합니다.
- GPT-2, GPT-4 등 다양한 AI 모델과 임베딩의 효과와 신뢰성에 대한 논쟁이 벌어지고 있습니다.
- 사용자들은 인텔 Mac과 같은 다양한 하드웨어 구성에서 로컬로 AI 모델을 실행한 경험과 권장 사항을 공유하고 있습니다.
- privateGPT 및 vlite와 같은 오픈 소스 대안 및 라이브러리의 가용성이 강조되고 있습니다.
- 향상된 검색 및 요약 기능을 포함하여 문서 검색 및 개인 지식 관리에 AI 모델을 사용할 때의 이점에 대해 논의합니다.
- 의료 정보 및 개인정보 침해 등 AI 모델의 오용 및 잠재적 남용에 대한 우려도 제기됩니다.
- 일부 사용자는 AI 모델의 하드웨어 요구사항과 성능 벤치마크에 대한 문서와 정보가 부족하여 불만을 표출합니다.
- 사용자들은 문서 및 임베딩과 비공개로 상호작용할 수 있는 서비스 등 다양한 도구와 접근 방식을 통해 AI 모델을 사용한 경험을 공유합니다.
- 둠 II 모드인 MyHouse.wad는 컬트 팬들 사이에서 올해 최고의 공포 게임으로 찬사를 받고 있습니다. 이 모드는 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 새로운 기술과 기능을 둠 II에 도입했습니다.
- 이 모드는 수수께끼의 메시지를 남긴 후 얼마 지나지 않아 사라진 Veddge라는 사용자가 만들었습니다. 이 사건은 이 모드의 비밀과 베지의 개인적인 경험과의 연관성을 밝히고자 하는 플레이어들 사이에서 열광적인 반응을 불러일으켰습니다.
- 이 게임의 불안한 분위기와 마음을 뒤흔드는 게임플레이는 플레이어는 물론 둠의 디자이너 존 로메로와 작가 마크 다니엘레브스키를 비롯한 업계 전문가들의 찬사를 받으며 독특하고 잊을 수 없는 공포 경험을 선사했습니다.
- "올해의 공포 게임은 둠 II 모드"
- 단계에 따라 필요한 파일을 다운로드하여 게임을 플레이하세요.
- 지원 자료 및 포럼 게시물을 읽으면 경험이 향상됩니다.
- 레벨을로드하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 당황하지 마십시오.
- Silverblue 사용자 인 경우 GZDoom의 Flatpak에서 게임을 시작할 수 있습니다.
- myhouse.wad 파일에는 전체 레벨이 포함되어 있지 않으므로 myhouse.pk3 파일을 사용해야합니다.
- 이 모드는 공포 게임이 아닌 스릴러입니다.
- 게임에는 발견하기 위해 외부 리소스가 필요할 수있는 비밀과 숨겨진 콘텐츠가 있습니다.
- 이 모드는 "나뭇잎의 집"이라는 책에서 영감을 받았지만 다른 이야기입니다.
- 콘텐츠와 모드를 만드는 데 사용 된 방법을 살펴 보는 여러 YouTube 동영상이 있습니다.
- 어떤 사람들은 공포 게임이 너무 강렬하다고 생각하지만이 모드는 무섭지 않고 흥미 롭습니다.
- FPS 게임은 일부 플레이어에게 반복적이고 너무 강렬해질 수 있습니다.
- 게임에서 더 많은 비 전투 메커니즘 가능성에 대한 욕구가 있습니다.
- 이 모드는 예술성과 창의성으로 칭찬을받습니다.
- 더 많은 옵션을 탐색하는 데 관심이있는 사람들을 위해 언급 된 다른 Doom 모드가 있습니다.
- 모드를 설정하고 플레이하는 과정에서 추가 파일을 다운로드하고 특정 폴더에 복사해야 할 수 있습니다.
- Doom II 구매 또는 Freedoom 프로젝트 사용과 같이 필요한 게임 파일을 얻는 옵션이 있습니다.
- 이 모드는 다양한 매력을 가지고 있으며 다양한 청중을 끌어들입니다.
- 이 게임은 많은 기대를 받고 있으며 플레이어들 사이에서 흥분을 불러 일으 킵니다.
- 이 모드는 오리지널 둠 엔진에서는 불가능했던 기능을 활용합니다.
- 이 게임은 디테일과 불안한 분위기에 대한 관심으로 칭찬을받습니다.
- 이 모드는 오리지널 둠 게임에 익숙하지 않은 사람들에게는 매력적이지 않을 수 있습니다.
- 파스칼은 유지 관리가 가능한 애플리케이션을 개발하는 데 사용할 수 있는 현대적이고 가독성이 높으며 빠른 프로그래밍 언어입니다.
- 크로스 플랫폼이므로 다양한 운영 체제 및 장치용 소프트웨어를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
- 파스칼은 개발자가 사용할 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 갖춘 환영하고 지원적인 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
- 이 게시물은 여전히 충성도 높은 추종자를 보유하고 있는 오래된 프로그래밍 언어인 파스칼의 사용에 대해 설명합니다.
- 델파이를 오픈소스로 재창조한 라자루스가 파스칼을 위한 인기 있는 IDE로 언급되었습니다.
- 파스칼 IDE와 추가 모듈의 설치를 자동화하는 방법으로 FpcUpDeluxe 도구가 소개됩니다.
- 디지털 광고는 사기 및 기만적인 관행으로 가득 차 있으며, 여러 겹의 속임수가 겹겹이 쌓여 있습니다.
- 개인 정보를 사용하여 광고를 정확하게 타겟팅한다고 주장하는 데이터 기반 광고는 종종 타겟팅에 실패하고 관련 없는 광고로 개인에게 폭격을 가합니다.
- 기술 기업은 사용자에 대한 방대한 양의 데이터를 보유하고 있지만, 알고리즘은 정확한 예측을 하거나 광고주에게 의미 있는 인사이트를 제공할 만큼 정교하지 않습니다. 그 결과, 광고주는 잘못된 약속을 믿고 비효율적인 광고 캠페인을 진행하게 됩니다.
- 저자는 데이터 기반 광고가 사기라고 주장하며 타겟팅 광고와 알고리즘의 효과에 의문을 제기합니다.
- 또한 광고주와 타겟 고객 간의 단절을 강조하고 광고 업계가 판매 촉진보다는 서비스 판매에 집중하고 있다고 주장합니다.
- 저자는 데이터 기반 광고의 효과에 의문을 제기하는 것의 중요성과 보다 엄격한 테스트 및 분석의 필요성을 강조합니다.