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팀 성장을 전략적 이점으로 전환하기
문제 팀은 사람들이 학습을 멈추기 때문이 아니라 개발에 방향성이 없기 때문에 종종 추진력을 잃는다. 개인의 성장이 명확한…
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React Native Expo와 Supabase로 모바일 앱을 만들고 스토어에 준비한 방법
!스토어용 모바일 애플리케이션을 React Native와 Expo, Supabase로 만들고 준비한 방법에 대한 커버 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1...
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올해 Apple Card에서 기대할 것
2026년은 마침내 Apple Card가 새로운 금융 파트너를 얻게 되는 해가 될 수 있으며, 이는 카드 소지자들에게 몇 가지 변화를 가져올 수 있습니다. 다시 상기시키자면, Ap...
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[Paper] Vouchsafe: 오프라인 신원 및 신뢰를 위한 Zero-Infrastructure Capability Graph Model
현대의 identity와 trust 시스템은 가장 필요로 하는 환경, 즉 disaster zones, 연결이 끊기거나 손상된 networks, 그리고 adversarial 상황에서 붕괴됩니다.
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RACI 책임 매트릭스 만드는 방법
!‘How to Create a RACI Responsibility Matrix’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A...
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Observability의 과거, 현재, 그리고 미래
markdown 2026년 1월 5일 지난 글인 Round Two(https://blog.sherwoodcallaway.com/round-two/)에서 저는 제 경력, dev tools에 대한 열정, 그리고 제 결정을 다루었습니다.
- · devops
[Paper] 네트워크 시스템에서 Serializability 결정
우리는 동시 프로그램의 serializability를 자동으로 검증하기 위한 SER 모델링 언어를 제시한다, 즉 프로그램의 모든 동시 실행이 …
- · software
[Paper] Assertion-Based Verification에서 자동 어설션 마이닝: 기술, 과제 및 향후 방향
기능 검증은 점점 더 Assertion-Based Verification (ABV)에 의존하고 있으며, 이는 그 효율성 때문에 하드웨어 설계를 검증하는 핵심 접근 방식이 되었습니다...
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특징 검출, 파트 3: Harris Corner Detection
이미지에서 가장 정보가 풍부한 포인트 찾기. The post Feature Detection, Part 3: Harris Corner Detection은 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.....
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MCP 혁명: 하나의 프로토콜이 AI의 가장 큰 통합 문제를 해결한 방법 (파트 1/2)
파트 1 – Model Context Protocol MCP 2024년 11월 – 2025년 12월 > 참고: 이것은 두 부분 시리즈의 첫 번째입니다. > 다음 주: 어두운 면 –...
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AI가 생성한 가짜 레퍼런스를 탐지하는 도구를 만든 방법
대형 언어 모델(LLMs)과 Ghost References LLMs는 일상적인 학술 및 기술 글쓰기의 일부가 되었습니다. 하지만 학계에는 문제가 있습니다.
- · ai
[Paper] 맞춤형 CNN, 사전 학습 모델 및 전이 학습을 통한 다중 시각 데이터셋 비교 연구
Convolutional Neural Networks (CNNs)는 원시 픽셀로부터 계층적 표현을 학습하는 능력 때문에 시각 인식에 대한 표준 접근 방식이다....