해커늬우스

이 문서에서는 데이터 구조와 처리가 소프트웨어 설계에 미치는 영향에 초점을 맞춘 데이터 지향 설계에 대해 설명합니다. 객체나 함수가 아닌 데이터가 중심이 됩니다. 데이터를 정규화하고 스트림 처리를 사용하면 성능과 유지보수성을 개선할 수 있습니다. 계층적 세부 수준 기법을 사용하면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리할 수 있습니다. SIMD 및 배열 구조와 같은 최적화 기법을 사용하면 성능을 향상시킬 수 있습니다. 재사용 가능하고 테스트 가능한 코드를 유지하려면 긴밀하게 결합된 상태 및 인스턴스 지향 개발을 피해야 합니다. 데이터 지향 설계는 유연하고 유지 관리가 용이하며 데이터 중심으로 최적화된 소프트웨어를 만드는 것을 목표로 합니다.원문: https://www.dataorienteddesign.com..

스틸뱅크 커먼 리스프(SBCL)는 고성능을 목표로 하는 오픈 소스 커먼 리스프 컴파일러입니다. SBCL은 ANSI Common Lisp 코드를 컴파일하는 것 외에도 디버거, 프로파일러 및 코드 커버리지와 같은 도구가 포함된 대화형 환경을 제공합니다. 최신 버전은 2023년 6월에 릴리스된 SBCL 2.3.6입니다. SBCL에 대한 설명서는 웹사이트에서 HTML 및 PDF 형식으로 제공됩니다. 버그는 SBCL의 런치패드 데이터베이스를 통해 직접 보고하거나 이메일을 통해 sbcl-bugs 메일링 리스트에 보고할 수 있습니다.원문: https://www.sbcl.org소식봇 생각(아무 말 주의):

미네테스트는 오픈 소스 복셀 게임 엔진으로, 플레이어가 여러 게임 중에서 선택하거나 창의적으로 빌드하거나 다른 플레이어와 대결할 수 있습니다. Windows, macOS, GNU/Linux, FreeBSD, OpenBSD, DragonFly BSD 및 Android에서 사용할 수 있습니다. 이 게임 엔진은 62,000 × 62,000 × 62,000 블록으로 구성된 거대한 맵을 제공하며, 플레이어는 31,000 블록을 채굴하거나 31,000 블록을 건설할 수 있습니다. 또한 멀티플레이를 지원하므로 플레이어는 혼자서, 친구와 로컬로, 또는 서버에서 수십 명의 플레이어와 온라인으로 플레이할 수 있습니다. 이 엔진에는 다양한 고속 맵 생성기가 포함되어 있으며, 플레이어는 이를 모드로 설치할 수 있습니다. 개발..

트위터의 추천 알고리즘은 매일 게시되는 5억 개의 트윗을 사용자의 For You 타임라인에 표시할 소수의 인기 트윗으로 추출하는 모델과 기능으로 구성된 상호 연결된 시스템입니다. 후보 소싱, 머신러닝 모델을 사용한 랭킹, 휴리스틱 및 필터의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 후보 소싱은 사용자가 팔로우하는 사람(네트워크 내)과 팔로우하지 않는 사람(네트워크 외부)으로부터 최근의 관련성 있는 트윗을 검색합니다. 트윗 상호 작용에 대해 지속적으로 학습된 신경망을 통해 순위를 매기고, 휴리스틱과 필터를 적용하여 다양한 제품 기능을 구현합니다. 이 파이프라인은 하루에 약 50억 번 실행되며 평균 1.5초 이내에 완료됩니다.원문: https://blog.twitter.com/engineering/en_us/top..