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빠른 북극곰(Polars), 느린 판다(Pandas). Python Polars라이브러리
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빠른 북극곰(Polars), 느린 판다(Pandas). Python Polars라이브러리

Polars는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 유지하면서도 Rust 기반 최적화로 대용량 데이터 처리 성능을 높였습니다. Lazy Execution과 멀티코어 활용으로 로컬 환경에서도 빠른 전처리와 분석을 기대할 수 있습니다.

#Python#Polars
113005분
데브시스터즈 엔지니어링 데이 - Infra/SRE 돌아보기
데브시스터즈
데브옵스

데브시스터즈 엔지니어링 데이 - Infra/SRE 돌아보기

데브시스터즈가 Infra/SRE 엔지니어링 데이를 열어 운영 과제와 해결 경험을 공유했습니다. 장애 대응 원칙, 쿠버네티스 표준화, 배포 시스템 사례를 소개했습니다.

#Infra/SRE#Kubernetes
78005분
AI Agent와 개발자 - 카카오테크가 만난 Thomas Dohmke
카카오
기타

AI Agent와 개발자 - 카카오테크가 만난 Thomas Dohmke

X

#AI Agent#GitHub
64005분
Data Catalog – Datahub
베스핀글로벌
기타

Data Catalog – Datahub

데이터레이크 확산으로 데이터 카탈로그와 거버넌스의 중요성을 설명했습니다. 오픈소스 Datahub의 메타데이터 수집, 검색, 리니지, 연동 기능을 소개했습니다.

#Data Catalog#Datahub
65005분
넘쳐나는 VoC에 합리적인 우선순위를 제공하는 방법론 소개 - Kano, Eisenhower Matrix, WSJF
현대자동차그룹
기타

넘쳐나는 VoC에 합리적인 우선순위를 제공하는 방법론 소개 - Kano, Eisenhower Matrix, WSJF

VoC가 많을 때 우선순위를 합리적으로 정하는 방법론을 소개합니다. Kano, Eisenhower Matrix, WSJF를 활용한 분류와 판단 기준을 다룹니다.

#분석
11005분
네이버 D2
AI

FE News 25년 4월 소식을 전해드립니다!

네이버 FE 엔지니어들이 25년 4월 FE News에서 LLM 실패 사례, 프롬프트 엔지니어링, Vibe Coding 등을 소개했습니다. 웹과 AI 관련 주요 기술 소식을 월간으로 큐레이션해 공유했습니다.

#LLM#prompt
128005분
안드로이드에서 온디바이스 AI로 스팸 분류하기
데보션
AI

안드로이드에서 온디바이스 AI로 스팸 분류하기

안드로이드에서 DistilKoBERT 기반 스팸 분류 모델을 온디바이스 AI로 구현한 과정을 정리했습니다.\nTFLite 변환과 양자화로 모델 크기와 추론 속도를 개선하고 단말 벤치마크 결과도 확인했습니다.

#Android#NLP
84005분
위커스의 Amazon Rekognition Face-Liveness를 활용한 얼굴 생체 인식 기반 무인 키오스크 구현
AWS
AI

위커스의 Amazon Rekognition Face-Liveness를 활용한 얼굴 생체 인식 기반 무인 키오스크 구현

Amazon Rekognition Face Liveness로 무인 키오스크의 얼굴 등록과 로그인 흐름을 구현한 사례를 다뤘습니다. SAGA 패턴과 스냅샷 기반 인식으로 일관성과 저사양 기기 호환성도 함께 확보했습니다.

#Amazon Rekognition#S3
55005분
AVM 소송: LGPL-2.1 사용자 권리와 설치정보 제공 의무의 재조명
데보션
기타

AVM 소송: LGPL-2.1 사용자 권리와 설치정보 제공 의무의 재조명

독일 AVM 소송을 통해 LGPL-2.1의 사용자 권리와 설치정보 제공 의무가 다시 주목받았습니다. 일반 사용자도 라이선스 위반에 대해 직접 문제를 제기할 수 있음이 강조되었습니다.

#LGPL#오픈소스 라이선스
38005분
왜 왓챠 웹은 Remix로 마이그레이션했을까?
watcha
프론트엔드

왜 왓챠 웹은 Remix로 마이그레이션했을까?

왓챠 웹이 기존 react + express 구조에서 Remix로 마이그레이션한 이유와 과정을 정리했습니다. 점진적 전환, 라우팅 분기, 컴포넌트 분리와 같은 운영 전략도 함께 공유했습니다.

#Remix#React
330005분
의도치 않게 늘어난 DAU 2만명
딜라이트룸
기타

의도치 않게 늘어난 DAU 2만명

특정 국가에서 인스톨이 급증한 원인을 서베이로 추적해 바이럴 콘텐츠 유입임을 확인했습니다. 인스톨 상승이 DAU 증가로 이어졌고, 급등 시점에 동적 유입 수집이 필요하다고 보았습니다.

#DAU#바이럴 콘텐츠
80005분
터지는 콘텐츠의 3요소
딜라이트룸
기타

터지는 콘텐츠의 3요소

바이럴 콘텐츠가 터지는 핵심 요소를 3가지로 정리했습니다. 검증된 레퍼런스, 디테일한 연출, 충분한 물량이 중요하다고 설명했습니다.

#마케팅#바이럴 마케팅
57005분