오늘의 추천
TypeScript 완전정복 16화입니다. 인덱스드 액세스 타입과 매핑된 타입으로 객체 타입에서 원하는 값 타입을 꺼내고 새로운 타입으로 재조립하는 방법을 정리했습니다. T[K], T[keyof T], 선택적 속성 타입 추출, 중첩 객체 타입, 배열 요소 타입, 튜플 위치 타입, Partial·Readonly·Required의 원리, 매핑 수정자, 값 타입 일괄 변환, 필드별 오류·로딩 상태, 키 재매핑 as, Capitalize, Getter·Setter·이벤트 타입 생성, Pick·Omit·Record와 유틸리티 타입 원리까지 다룹니다.
새로운 소식을 가장 먼저
TypeScript 완전정복 16화입니다. 인덱스드 액세스 타입과 매핑된 타입으로 객체 타입에서 원하는 값 타입을 꺼내고 새로운 타입으로 재조립하는 방법을 정리했습니다. T[K], T[keyof T], 선택적 속성 타입 추출, 중첩 객체 타입, 배열 요소 타입, 튜플 위치 타입, Partial·Readonly·Required의 원리, 매핑 수정자, 값 타입 일괄 변환, 필드별 오류·로딩 상태, 키 재매핑 as, Capitalize, Getter·Setter·이벤트 타입 생성, Pick·Omit·Record와 유틸리티 타입 원리까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 42편입니다. Hugging Face TRL의 PPOTrainer로 Reward Model 점수를 이용해 생성형 AI를 강화학습시키는 전체 구조를 정리했습니다. PPO와 RLHF 개념, Policy Model, Reference Model, Reward Model, Value Model, Prompt Dataset, Episode, Rollout, Reward Score, KL Divergence, KL Penalty, RLHF Reward, Return, Value, Advantage, GAE, Policy Ratio, PPO Clipping, PPOConfig, 최신 PPOTrainer 구조, LoRA·QLoRA, 학습 로그, Reward Hacking, 안정화 방법, DPO·PPO·GRPO 차이와 오류 해결까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 41편입니다. Hugging Face TRL의 RewardTrainer로 AI 답변 품질을 점수로 평가하는 Reward Model을 만드는 방법을 정리했습니다. Reward Model과 RLHF의 관계, Sequence Classification Head, Chosen·Rejected Pair, Pairwise Preference Learning, Bradley-Terry 모델, Reward Loss, Reward Margin, Pairwise Accuracy, Centered Reward, Reward Dataset 형식, Chat Template, RewardConfig, LoRA·QLoRA Reward Model, score Head 저장, 학습 로그 해석, 임의 답변 점수 계산, 여러 답변 Ranking, Best-of-N Sampling, Gradio AI 답변 심사위원과 오류 해결까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 40편입니다. Hugging Face TRL의 DPOTrainer로 좋은 답변과 나쁜 답변을 비교해 AI 모델의 선호도를 학습하는 방법을 정리했습니다. DPO와 Preference Optimization, SFT·RLHF와의 차이, Policy Model과 Reference Model, Chosen·Rejected 응답, DPO Loss, Beta, Preference Dataset, Conversational Preference Format, 길이 편향, 데이터 품질 검사, DPOConfig, Loss Type, Reward Accuracy, Reward Margin, Chosen·Rejected Log Probability, LoRA·QLoRA, Reference Log Probability 사전 계산, Adapter 저장·병합, Hub 업로드, Gradio 비교 화면과 오류 해결까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 39편입니다. Hugging Face TRL과 SFTTrainer로 대화형 AI 모델을 Instruction Dataset으로 Fine-tuning하는 방법을 정리했습니다. SFT와 Instruction Tuning, Base Model과 Instruct Model, Standard Format, Prompt-Completion Dataset, Conversational Dataset, System·User·Assistant 역할, Chat Template, apply_chat_template, EOS Token, Completion Only Loss, Assistant Only Loss, Loss Masking, Packing, SFTConfig, LoRA·QLoRA 연결, Adapter 저장·병합, Hub 업로드, TRL CLI, Gradio 챗봇 연결과 오류 해결까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 15화입니다. 객체 타입의 키를 꺼내는 keyof와 실제 값에서 타입을 가져오는 typeof를 정리했습니다. keyof 기본 문법, 함수 매개변수의 키 제한, 안전한 동적 속성 접근, 선택적 속성과 숫자 키, 인덱스 시그니처와 keyof any, 실행 위치와 타입 위치의 typeof 차이, as const, keyof typeof, 객체 값 타입 추출, 배열 요소 타입 추출, Object.keys() 주의점, satisfies, keyof와 제네릭, 키에 따라 달라지는 반환 타입, Record 조합과 실전 설정·라우트·폼 타입 설계까지 다룹니다.
각 대표 메뉴에서 최근 등록된 글을 최대 3개씩 모았습니다.
바이브 코딩에서 많이 활용되는 MCP 서버 10가지를 실무 활용도, 범용성, 개발 작업 연관성, AI 코딩 도구 호환성 기준으로 정리했습니다. Filesystem, GitHub, Playwright, Context7, Supabase, PostgreSQL, Fetch, Git, Memory, Docker MCP의 역할과 활용 예시, 추천 조합, 설치 순서, 보안 주의사항을 함께 다룹니다.
Anthropic Mythos의 개념, 등장 배경, 핵심 특징, 보안·정부·기업 활용 사례, 접근 제한 논란, 국가안보와 수출 통제 이슈, 산업계 반응과 향후 변화를 정리했습니다.
AI Agent 하네스 엔지니어링의 개념, 등장 배경, 핵심 구성요소, 아키텍처, 산업별 활용 사례와 미래 전망을 정리했습니다.
TypeScript 완전정복 16화입니다. 인덱스드 액세스 타입과 매핑된 타입으로 객체 타입에서 원하는 값 타입을 꺼내고 새로운 타입으로 재조립하는 방법을 정리했습니다. T[K], T[keyof T], 선택적 속성 타입 추출, 중첩 객체 타입, 배열 요소 타입, 튜플 위치 타입, Partial·Readonly·Required의 원리, 매핑 수정자, 값 타입 일괄 변환, 필드별 오류·로딩 상태, 키 재매핑 as, Capitalize, Getter·Setter·이벤트 타입 생성, Pick·Omit·Record와 유틸리티 타입 원리까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 42편입니다. Hugging Face TRL의 PPOTrainer로 Reward Model 점수를 이용해 생성형 AI를 강화학습시키는 전체 구조를 정리했습니다. PPO와 RLHF 개념, Policy Model, Reference Model, Reward Model, Value Model, Prompt Dataset, Episode, Rollout, Reward Score, KL Divergence, KL Penalty, RLHF Reward, Return, Value, Advantage, GAE, Policy Ratio, PPO Clipping, PPOConfig, 최신 PPOTrainer 구조, LoRA·QLoRA, 학습 로그, Reward Hacking, 안정화 방법, DPO·PPO·GRPO 차이와 오류 해결까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 41편입니다. Hugging Face TRL의 RewardTrainer로 AI 답변 품질을 점수로 평가하는 Reward Model을 만드는 방법을 정리했습니다. Reward Model과 RLHF의 관계, Sequence Classification Head, Chosen·Rejected Pair, Pairwise Preference Learning, Bradley-Terry 모델, Reward Loss, Reward Margin, Pairwise Accuracy, Centered Reward, Reward Dataset 형식, Chat Template, RewardConfig, LoRA·QLoRA Reward Model, score Head 저장, 학습 로그 해석, 임의 답변 점수 계산, 여러 답변 Ranking, Best-of-N Sampling, Gradio AI 답변 심사위원과 오류 해결까지 다룹니다.
Hypervisor의 개념, 등장 배경, 동작 원리, Type 1·Type 2 차이, 주요 제품, 성능 요소, 엔터프라이즈 활용 사례와 클라우드 기반 구조를 정리했습니다.
Packstack의 개념, RDO 생태계, 설치, answer file, 배포 흐름, 지원 서비스, 네트워킹, 장단점과 활용 사례를 정리한 완전 가이드입니다.
DevStack의 개념, 아키텍처, 설치, 설정, 지원 서비스, 네트워킹, 문제 해결, 활용 사례와 베스트 프랙티스를 정리한 완전 가이드입니다.
Windows PowerShell의 개념부터 CMD와의 차이, Windows PowerShell 5.1과 PowerShell 7 비교, 기본 문법, 명령어 찾기, 객체와 파이프라인, 파일과 폴더 관리, 로그 파일 정리, 프로세스와 서비스 제어, 시스템 정보와 네트워크 상태 확인, 이벤트 로그 분석, CSV 저장, REST API 호출, 변수, 조건문, 반복문, 함수, 스크립트 작성, 실행 정책, 오류 처리, 프로필 설정, PSReadLine, 원격 서버 관리, 백업 자동화, 보안 팁과 실무 활용 팁까지 정리했습니다.
Windows 11에서 바로 활용할 수 있는 숨겨진 기능 20가지를 정리했습니다. 작업 관리자 단축키, 클립보드 기록, 화면 캡처, 스냅 레이아웃, 가상 데스크톱, 음성 입력, 파일 탐색기 탭, 집중 모드, PowerToys, God Mode, 화면 녹화, 휴대폰 연결, AI 기능까지 한 번에 살펴봅니다.
Rocky Linux의 탄생 배경, RHEL 바이너리 호환성, 버전별 특징, 지원 아키텍처, 설치 방법, 기본 업데이트, DNF 패키지 관리, Nginx·Docker·Podman 운영 예제와 실무 활용 분야를 정리했습니다.
ClickHouse의 개념, 등장 배경, 컬럼 기반 구조, MergeTree 아키텍처, 설치 방법, SQL 기본 사용법, 데이터 모델링, 성능 최적화, 실무 활용 사례와 운영 주의사항을 정리했습니다.
Oracle Database의 역사, 엔터프라이즈 아키텍처, Tablespace, Schema, PL/SQL, 라이선스, RAC, Data Guard, OCI, Autonomous Database, AI와 RAG 시대의 활용까지 정리한 심층 해설입니다.
MySQL의 역사, 라이선스, InnoDB, ACID, MVCC, Query Optimizer, RAG 시대의 역할, Vector Database와의 조합, 실무 SQL 예제를 정리한 데이터 플랫폼 가이드입니다.