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Hi, I'm who's behind Fedify, Hollo, BotKit, and this website, Hackers' Pub! My main account is at @hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee).

Fedify, Hollo, BotKit, 그리고 보고 계신 이 사이트 Hackers' Pub을 만들고 있습니다. 제 메인 계정은: @hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee).

FedifyHolloBotKit、そしてこのサイト、Hackers' Pubを作っています。私のメインアカウントは「@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee)」に。

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최근에 잔뜩 오라클 클라우드를 욕하고 다니긴 했지만 계속 고민해봤는데 비용문제가 제일 커서 쓰는게 맞을 거 같다... 뭔가 오라클라우드의 단점을 쿠버네티스로 상쇄할 수 있을 거 같음 (자체 오토스케일링 등을 안 쓰고 쿠버네티스로 하기 등등)

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We’re in the discovery phase to from Oracle: depositions, surveys, evidence, expert testimony. Costly, but vital to protect "JavaScript" for all.

Help us put forward the strongest case possible👇

deno.com/blog/javascript-tm-go

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JUnitから受け継がれる伝統によれば、expected, actualの順序が正しい。しかし最近ではactual, expectedの順で書く場合も多いよう。

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요즘 일본어 공부할 때 사전형 단어 같은 거 학습할 땐 파파고에다가 단일 단어 위주로 해서 바로바로 그냥 한국어 입력해서 번역된 거로 배우고 (예문이랑 같이 떠서 좋음), 맥락이라든가 뉘앙스 혹은 collocation이 어떻게 이루어지는지 알고싶을 때(소위 말하는 '어감')는 LLM이 출력해준 걸로 배운다. 어릴 때 영어 배울 땐 후자에 대한 학습을 명시적으로 받지 않아서 직접 원서 읽거나 드라마나 영화 보면서 자연스럽게 체득하거나, SKELL 같은 collocation/thesaurus 사전을 활용한다든가, 원어민들한테 하나하나 물어보면서 깨부하면서 배웠는데 LLM이 그 역할을 완벽히까지는 아니더라도 어느 정도는 하는 것 같아서 좀 편함...

그나저나 나 지금까지 파파고 규칙기반+인공신경망 조합으로 학습된 건 줄 알았는데 (연식이 좀 된 플랫폼이니깐) 문서 보니깐 인공신경망만 썼나보네...정확히 무슨 모델을 썼는지는 안 나와있는데 인코더 디코더랑 병렬코퍼스가 언급되어 있는 걸 보니 seq2seq 같은 거 쓰는 걸까 싶다.

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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 님의 추천으로 클로드 코드를 쓰고나서 결국 커서 구독을 해지했다. 깃헙 코파일럿의 에이전트보다도 커서의 에이전트가 플래닝을 못한다는건 알고 있었는데, 클로드 코드는 그것보다 몇단계는 더 잘한다는 느낌이다. 그렇다보니 점점 탭 컴플리션을 안쓰게 되어서, 코드로 충분하다는 생각.

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디코 킬 때 마다 뭔가 자꾸 업데이트 되는 거는 업데이트를 체킹하는 걸까 아니면 진짜로 잠수함 패치 포함 업데이트를 자주 해서 그런 걸까 그것도 아니면 내가 그냥 맥을 가끔 가다가 재부팅 해서 그런 걸까?

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이제 자바 메인을 이렇게 써도 된다니 놀랍군요

void main() {  
    var name = IO.readln("What is your name? ");  
    IO.println("Hello, " + name);  
}  
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Public static void main(String[] args)는 죽었다
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- 이제 Java의 첫 번째 프로그램은 더 이상 *public static void main(String[] args)* 로 시작하지 않고, 단순화된 *void main()* 문법으로 작성 가능해짐
- 새로운 문법에서는 *IO.readln* 과 *IO.println* 같은 간단한 호출만으로 입출력을 처리할 수 있어 코드가 훨씬 직관적으로 바뀜
- 기존의 *new Sc…
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https://news.hada.io/topic?id=23138&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834

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洪 民憙 (Hong Minhee) shared the below article:

Mobile Attribution in The Privacy-First Era

01010011 @01010011@hackers.pub

이 글은 개인 정보 보호가 강화되는 시대에 모바일 어트리뷰션 획득 방식이 어떻게 변화하고 있는지 설명합니다. 과거에는 IDFA, GAID와 같은 광고 식별자를 통해 정확한 측정이 가능했지만, 이제는 Apple의 SKAdNetwork(SKAN)와 Google의 Privacy Sandbox와 같은 개인 정보 보호 프레임워크를 통해 확률론적으로 어트리뷰션을 획득해야 합니다. SKAN은 Apple이 데이터 측정의 심판 역할을 하며 제한된 정보(Conversion Value)만 제공하는 반면, Privacy Sandbox는 광고 생태계 참여자들이 자체적인 프라이버시 보호 솔루션을 구축할 수 있도록 빌딩 블록을 제공합니다. 특히 Privacy Sandbox는 사용자 디바이스 안에서 Ad Network 정보와 매칭되는 어트리뷰션을 생성하고, Attribution Reporting API(ARA)를 통해 익명화된 리포트를 수집합니다. Ad Tech 기업들은 암호화된 리포트를 받아 클라우드 보안 환경(TEE)에 Aggregation Service를 구축하고 운영하여 데이터를 처리해야 합니다. 이 글을 통해 독자는 개인 정보 보호 시대에 모바일 어트리뷰션을 어떻게 획득하고 활용할 수 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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