전체 글27 Docker를 활용한 초간단 웹 서버(Flask) 구축하기 (feat. WhiteHat School) Dockerfile 과 Docker Compose 차이 Difference between Docker Compose Vs DockerfileDocker - Beginners Intermediate Advanceddockerlabs.collabnix.comDockerfile은 사용자가 이미지를 조립하기 위해 호출할 명령을 담고 있는 간단한 텍스트 파일이다. 반면에 Docker Compose는 여러 컨테이너로 구성된 Docker 애플리케이션을 정의하고 실행하기 위한 도구이다.Docker Compose는 docker-compose.yml 파일에서 앱을 구성하는 서비스를 정의하여 이를 격리된 환경에서 함께 실행할 수 있게 한다.docker-compose up 명령만으로 앱을 실행시킬 수 있다. 만약 프로젝트의 .. 2023. 9. 17. Vulhub 한글화 공동작업 기여하기 (feat. WhiteHat School) Git은 협업 도구로서의 역할을 넘어서, 다양한 사람들의 지식과 경험을 모아 하나의 프로젝트나 문서를 완성하는 데 사용할 수 있다. 해당 글은 https://github.com/gunh0/kr-vulhub 에 공동작업을 위한 가이드로 작성된 글이다. 깃(Git)은 무엇인가? 이 부분에 대해서는 다양한 기술 블로그들과 좋은 글들이 많기 때문에, 구글링을 권장한다. 참고1) Dev: Git의 개념과 기본 명령어 : https://medium.com/hcleedev/dev-git%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90%EA%B3%BC-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4-b264ab4301d4 Dev: Git의 개념과 기본 명령어 Git 기본 3부작 첫.. 2023. 9. 17. [Architecture] 4가지 유형의 Event Driven Architecture Event Driven Architecture Pattern에서 Event Driven은 IT 영역에서 오래 사용된 키워드이며, 현재도 그 영향력이 대단하여 2018년 Gartner에서 선정한 유망한 기술 트렌드 중 하나로 뽑히기도 했다. Event Driven이라는 용어는 programming, architecture와 연결되어 다양한 정의로 표현된다. 주로 Event Driven 시스템은 Message Broker(Kafka, Rabbit MQ, Redis)와 결합하여, Message Driven 시스템으로 구성된다. 하지만, Event Driven Architecture Pattern이 때로는 불필요한 복잡성을 높이는 결과만 초래할 수 있으며, 그렇기에 더욱 신중하게 고려해야 한다. Top 10 S.. 2023. 9. 11. [Agile] Burn Down과 Burn Up 차트로 업무 효율성 극대화하기 애자일(Agile) 프로젝트 관리 방법론은 빠르게 변화하는 요구사항에 유연하게 대응하면서 고객의 만족도를 높이기 위한 방법론이다. 이 방법론에서 중요한 역할을 하는 것 중 하나가 Burn Down과 Burn Up 차트이다. 이 두 차트를 통해 프로젝트의 진행 상황을 명확하게 파악하고, 팀의 업무 효율성을 극대화하는 방법에 대해 알아본다. 1. Burn Down 차트란? Burn Down 차트는 프로젝트의 시작부터 종료까지 남아있는 작업의 양을 시각화하는 도구이다. 이 차트를 통해 프로젝트의 진행 상황을 한 눈에 파악할 수 있으며, 예상 완료 시간을 추정하는 데 도움을 준다. 작업에 필요한 예상 노력 보고 기한 내에 프로젝트 또는 스프린트를 완료하려면 필요한 노력량을 분명하게 파악해야 한다. 번다운 차트가.. 2023. 8. 22. [Kotlin] Late-initialized properties and variables 코틀린은 자바와 같이 객체 지향 프로그래밍 언어이며, 다양한 편의 기능을 제공한다. 그 중 하나인 Late-initialized 속성과 변수는 프로그래밍 시 유용한 기능이다. 1. Late-initialized 속성과 변수의 개념Early-initialized vs. Late-initialized: Early-initialized 속성은 변수를 선언하는 동시에 값을 할당하는 반면, Late-initialized 속성은 선언 시 초기값을 주지 않고, 나중에 값을 할당하는 방식사용 이점: Late-initialized 속성과 변수는 객체를 초기화할 때 유용예를 들어, 객체 생성 시 필요한 정보가 늦게 도착하는 경우나, 초기화에 시간이 걸리는 경우에 사용할 수 있음 2. Late-initialized 속성의 .. 2023. 6. 23. [AI] Prompt Engineering (feat. ChatGPT) - 인공지능과 "잘" 대화하기 Prompt Engineering은 자연어 처리 모델에 입력할 텍스트를 설계하는 것이다. 예를 들어, 자연어 생성 모델에 주어진 프롬프트(prompt)에 따라 생성되는 텍스트의 양상을 조정할 수 있다. 이는 모델의 성능 향상과 응용 활용에 매우 중요하다. 쉽게 말해 하나의 대화 상자(Dialog Box)로부터 자연어로 명령하고 올바른 혹은 최적의 결과값을 받기 위해서는 Prompt Engineering 이 중요하다고 말할 수 있다. Prompt Engineering Use the API to generate completions, distill text into semantically meaningful vectors, and more. Get state-of-the-art natural language.. 2023. 1. 24. [Web] HTTP (Hypertext Transfer Protocol) HTTP(Hypertext Transfer Protocol)는 인터넷상에서 데이터를 주고 받기 위한 서버/클라이언트 모델을 따르는 프로토콜이다.HTTP는 어떤 종류의 데이터든지 전송할 수 있도록 설계되어 있고, HTML문서, 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 문서 등의 리소스를 가져올 수 있다.하이퍼텍스트 기반으로(Hypertext) 데이터를 전송하겠다(Transfer) = 링크기반으로 데이터에 접속하겠다는 의미인데, 일반적으로 웹 브라우저에 의해 요청이 시작된다. 클라이언트와 서버는 데이터 스트림이 아닌 개별 메시지를 교환하여 통신한다.클라이언트 (보통 웹 브라우저)가 보낸 메시지를 Request(요청) 이라고 하고 서버가 응답으로 보낸 메시지를 Response(응답) 이라고 한다. 1990년대 초.. 2022. 12. 25. [논문] Benchmarking differentially private synthetic data generation algorithms Tao, Yuchao, et al. "Benchmarking differentially private synthetic data generation algorithms"The Third AAAI Workshop on Privacy-Preserving Artificial Intelligence (PPAI-22) This work presents a systematic benchmark of differentially private synthetic data generation algorithms that can generate tabular data. Utility of the synthetic data is evaluated by measuring whether the synthetic data pres.. 2022. 12. 21. [논문] APRIL: Finding the Achilles' Heel on Privacy for Vision Transformers Lu, Jiahao, et al. "APRIL: Finding the Achilles' Heel on Privacy for Vision Transformers"The Third AAAI Workshop on Privacy-Preserving Artificial Intelligence (PPAI-22)https://arxiv.org/abs/2112.14087https://aaai-ppai22.github.io/#accepted_papers Federated learning frameworks typically require collaborators to share their local gradient updates of a common model instead of sharing training data .. 2022. 12. 21. 이전 1 2 다음
