컨텐츠
마이크로소프트, 연구 미리보기로 새로운 생성형 AI 모델 Phi-4 출시
2025-03-06 18:23
언젠가 읽기
마이크로소프트 Phi-4 모델 발표
- 마이크로소프트, Phi-4 생성형 AI 모델 공개
- Phi-4, 이전 모델들 대비 성능 향상
- 수학 문제 해결 능력 개선
- 더욱 정확하고 효율적인 성능 발휘
- 향상된 학습 데이터 품질 사용
- 정교한 응답 제공 가능
- 기능 확장, 다양한 응용 분야 활용 가능
- 연구 및 실무에 적합한 모델 자리매김
- 제한된 접근성 제공
- 특정 플랫폼을 통해 이용 가능
- 향후 더 넓은 공개 예정
- 다양한 사용자들 성능 체험 기대
Rust의 겸손한 for 루프
2025-03-05 11:30
언젠가 읽기
Rust의 for 루프 이해하기
- Rust는 반복자 개념 중심으로 기능 제공
- 성능 저하 없이 함수형 프로그래밍 가능
- 단순한 for 루프의 유리한 점 설명
for 루프와 성능
- Rust의 for 루프는 자바스크립트, 파이썬과 유사
- 초기 용량 설정으로 성능 개선 가능
with_capacity()
사용으로 메모리 재할당 최소화 가능
map 함수의 장점
map()
함수는 선언적 방식으로 가독성 높임- 성능 면에서 경우에 따라 for 루프보다 6배 빠름
- Rust 컴파일러의 최적화 통해 성능 향상 가능
결론
- for 루프와
map()
은 각각 장단점 존재 - 상황에 따라 적절한 방법 선택 필수
- 반복자 개념 이해로 효율적 코드 작성 가능
쇼 HN: Lfi – 게으른 함수형 동기, 비동기 및 동시성 반복 라이브러리
2025-03-05 10:00
언젠가 읽기
LFI 라이브러리 개요
- LFI는 자바스크립트와 타입스크립트를 위한 Lazy Functional Iteration 라이브러리임.
- 동기, 비동기 및 동시(iteration) 처리를 지원함.
- 독립적 연산 수행 설계로 성능 우수함.
동시(iteration) 처리
- 각 데이터 아이템 개별적으로 처리함.
- 전체 반복 작업 처리 속도 향상시킴.
- 매핑과 필터링 동시에 수행하여 시간 단축함.
성능 비교
- LFI 사용 시 처리 시간이 6초로 단축됨.
p-map
사용 시 처리 시간이 10초 소요됨.- LFI로 병목 현상 최소화하여 효율성 높임.
지연 평가 및 메모리 효율성
- 지연 평가 방식 채택해 메모리 사용 최적화함.
- 대규모 데이터 처리 시 메모리 낭비 줄임.
- 배열 미리 생성하지 않고 필터링과 매핑 수행 가능함.
추천 자료
- Functional Programming in JavaScript
- Asynchronous JavaScript: Patterns and Practices
- Efficient Data Processing with Concurrent Iteration
소프트웨어 엔지니어가 비즈니스 성공을 위해 올바른 도구를 선택하는 방법은?
2025-03-04 20:30
언젠가 읽기
소프트웨어 엔지니어 도구 선택 중요성
- 비즈니스 성공을 위한 도구 선택 필수.
- 대형 회사들, Ruby on Rails 사용 강조.
주요 도전 과제
- 아키텍처적 문제 발생: 유지보수성과 확장성 저해.
- 운영적 및 조직적 문제 영향: 팀 구조와 운영 방식 고려 필요.
도구 선택 기준
- 비즈니스 가치를 우선시해야 함.
- 개발자 선호도와 무관하게 선택 필요.
올바른 도구 선택 접근법
- 과거 경험 기반 결정 지양.
- 시스템 요구 및 비즈니스 문제 해결 중점.
참고 자료
- 소프트웨어 아키텍처 패턴.
- 모듈화 설계 중요성.
- 도구 선택과 비즈니스 효율성 관계.
실무에서 적용하는 테스트 코드 작성 방법과 노하우 Part 3: Given 지옥에서 벗어나기 - 스노우볼을 굴려라
2025-03-04 19:00
언젠가 읽기
실무 적용 테스트 코드 작성 방법 요약
Given
절의 문제점
- 복잡성 증가
- 중복 코드
- 가독성 저하
- 유지보수 어려움
해결 방안
- DomainFixture와 DomainIoFixture 활용
- 공통 테스트 데이터 재활용
- java-test-fixtures 라이브러리 사용
- 테스트 코드 공유 및 중앙 관리
- 스노우볼 방식의 테스트 작성
- 작은 단위 테스트 지속적 작성 및 재활용
기대 효과
- 코드 중복 감소
- 가독성 향상
- 테스트 커버리지 확대
- 유지보수 용이성
실제 적용 예시
product_history
테이블 테스트- 불필요한 파라미터 설정 감소
- 핵심 기능 검증 집중