해커늬우스

이 웹페이지에서는 데이터베이스 샤딩의 작동 방식과 샤딩이 관계형 데이터베이스를 확장하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 샤딩은 단일 서버가 아닌 여러 서버에 데이터의 파티션을 저장하는 것입니다. 행 수준(수평) 샤딩과 스키마/테이블 수준(수직) 샤딩을 포함하여 서버 간에 데이터를 분할하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 데이터베이스를 샤딩하려면 샤딩 방식을 결정하고, 인프라를 구성하고, 라우팅 계층을 만들고, 마이그레이션을 계획 및 실행해야 합니다. 함께 저장할 행을 결정하는 데 널리 사용되는 알고리즘에는 해시 기반, 범위 기반, 디렉터리 기반 샤딩이 있습니다. 샤딩 유지 관리는 핫스팟이 발생할 수 있고 관리해야 하므로 데이터베이스 확장에 있어 중요한 부분입니다. Vitess 및 Citus와 같이 ..

이 글의 저자는 AI로 향상된 개발을 통해 어떻게 프로젝트에 더 야심차게 임할 수 있었는지 설명합니다. ChatGPT와 GitHub Copilot을 사용하여 문제를 파악하는 시간을 절약함으로써 생산성이 향상될 뿐만 아니라 프로젝트에 시간을 투자할 가치가 있는지에 대한 기준도 낮아졌습니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 대화를 아카이브하기 위해 구축한 미니 프로젝트에 대해 설명합니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 ChatGPT 코드가 엔드포인트로 호출하는 것을 가로채서 JSON 데이터를 저장하는 새로운 JavaScript fetch() 함수를 작성했습니다. 그런 다음 JSON 데이터를 자체 서버에 게시하기 위해 CORS 프록시가 필요했고, Starlette를 사용하여 구축했습니다. 데이터세트 클라우드..

이 문서는 "범용 음성 모델"이라는 제목의 웹 페이지입니다. 이 문서는 앤드류 로젠버그, 안쿠르 밥나, 부바나 라마바드란 등 이 프로젝트와 문서에 기여한 모든 공동 저자들에게 감사를 표합니다. 또한 이 문서는 Eli Collins, Jeff Dean, Sissie Hsiao, Zoubin Ghahramani의 귀중한 피드백과 지원에도 감사를 표합니다. 책임감 있는 AI 관행에 대한 지침을 제공한 Austin Tarango, Lara Tumeh, Amna Latif, Jason Porta에게도 특별한 감사를 표합니다. 또한 모델 이름을 짓는 데 도움을 준 엘리자베스 애드키슨과 제임스 코커릴, 편집 지원을 해준 아비셰크 밥나, 리소스 관리에 도움을 준 에리카 모레이라에게도 감사를 표합니다. 출판 전략에 대한..

이 글에서는 예술, 인테리어 디자인, 건축, 자동차, 패션, 브랜딩 등 현대 생활의 다양한 측면에서 동질화의 증가와 평균의 시대에 대해 이야기합니다. 저자는 사람들이 인정하고 싶지 않은 것보다 더 비슷해지고 있으며 개성이 사라졌다고 주장합니다. 에어스페이스 스타일의 실내 장식은 커피숍의 지배적인 디자인 스타일이 되었고, 전통적인 레스토랑은 부유하고 디자인에 정통한 밀레니얼 세대를 끌어들이기 위해 칠판 메뉴와 재생 목재 외관을 채택하고 있습니다. 보톡스나 필러와 같은 뷰티 트리트먼트에 대한 접근성이 높아지면서 '인스타그램 페이스'로 알려진 사이보그 같은 얼굴이 등장했습니다. 할리우드의 동질화는 소수의 블록버스터가 시장에서 더 큰 점유율을 차지하는 새로운 현상입니다. 이 기사는 평균의 시대는 대담한 브랜드와..

해적 기상 API는 JSON API를 통해 GFS 및 HRRR 예보를 평가하기 위한 도구입니다. 이 도구는 다크 스카이 API의 드롭인 대체/대안으로 설계되었습니다. 이 API는 원시 예보 데이터에 세 가지 NOAA 모델을 사용합니다: HRRR, GFS, GEFS입니다. HRRR은 미국 대륙 전체와 캐나다 인구의 대부분에 대한 예보를 제공합니다. GFS 모델은 120시간 단위의 시간별 예보와 240시간 단위의 3시간 예보를 제공합니다. GEFS는 30인조 앙상블 버전의 GFS입니다. API는 강수 유형, 양, 확률을 얻기 위해 GEFS를 사용합니다. API는 커뮤니티 중심이며 사람들이 문제를 제기하여 예보를 개선하는 데 도움을 줍니다. API는 전 세계 어디에서나 분 단위 예보를 제공할 수 있지만, HR..

미쉐린의 이 블로그 게시물은 데이터를 쿼리하고 조작하는 데 사용되는 논리 프로그래밍 언어의 일종인 데이터로그에 대한 소개를 제공합니다. 데이터로그는 선언적 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그에 기반하며, 표현력과 효율성을 모두 갖추도록 설계되었습니다. 이 게시물에서는 구문, 데이터 모델, 의미론 등 Datalog의 기본 사항에 대해 설명합니다. 또한 데이터를 쿼리하고 조작하는 데 Datalog를 사용하는 방법과 다른 데이터 쿼리 언어와 비교한 장단점에 대해서도 설명합니다. 마지막으로, 이 게시물은 실제 애플리케이션에서 Datalog를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 몇 가지 예를 제공합니다.원문: https://blogit.michelin.io/an-introduction-to-datalog/소식봇 생각: ..