강성훈, 실버바인 대기열 서버 설계 리뷰, NDC2019

2018년 6월 24일 "백수들의 Conference"에서 발표한 개발자를 위한 (블로그) 글쓰기 intro입니다 좋은 글을 많이 보는 노하우 + 꾸준히 글을 작성하는 노하우에 대해 주로 이야기했습니다! (어떻게 글을 작성하는가는 없어요!) 피드백은 언제나 환영합니다 :)

NDC 2018, "만들고 붓고 부수고 - 〈야생의 땅: 듀랑고〉 서버 관리 배포 이야기" 발표 자료입니다.

2011 NDC(Nexon Developers Conference)에서 발표한 마비노기 영웅전(미국명 Vindictus)의 자이언트 서버 아키텍처에 대한 슬라이드입니다. 게임 서버의 분산 서비스 아키텍처를 바닥부터 만들어낸 과정과 결과에 대한 내용을 담고 있습니다.

페이스북 그룹인 "실리콘 밸리를 꿈꾸는 판교 사람들"의 7월 테크톡에서 발표한 자료입니다. AWS 기반으로 서비스 운영중인 스타트업들의 로그 시스템 구축에 도움이 될 것입니다.

어느 해커쏜에 참여한 백엔드 개발자들을 위한 교육자료 쉽게 만든다고 했는데도, 많이 어려웠나봅니다. 제 욕심이 과했던 것 같아요. 담번엔 좀 더 쉽게 ! - 독자 : 백엔드 개발자를 희망하는 사람 (취준생, 이직 희망자), 5년차 이하 - 주요 내용 : 백엔드 개발을 할 때 일어나는 일들(개발팀의 일) - 비상업적 목적으로 인용은 가능합니다. (출처 명기 필수)

NDC14에서 발표한 "[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처" 세션의 슬라이드입니다. 슬라이드에 설명이 많지 않은데, 디스이즈게임에서 발표 내용을 잘 정리해주었습니다. 기사도 함께 보시면 좋을 것 같습니다. http://www.thisisgame.com/webzine/news/nboard/4/?n=54955

자체 엔진 개발하기.

멀티플레이어 게임 동기화 이야기 (최종일관성, 서버 되감기, 결정성)

VM과 컨테이너 상에서 Apache & Tomcat 설치, 실행 그리고 배포 데모 데모 요약 : 수작업으로 진행하는 가상화환���과 OCP 환경(Dockerfile)의 간단한 apache / tomcat 설치 및 실행하는 비교 데모 입니다. 데모 내용 : 물리서버 또는 가상화 환경에서 수작업으로 진행했던 배포 작업들이 컨테이너 환경에서 원클릭으로 배포하는 영상을 보여주는 데모입니다. 컨테이너 환경에서의 배포는 수작업으로 하는 배포 대비 상상이상의 시간을 아낄 수 있습니다. 오픈나루 데모 URL : http://www.opennaru.com/seminar/%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-%eb%84%a4%ec%9d%b4%ed%8b%b0%eb%b8%8c-%eb%8d%b0%eb%aa%a8-%ec%9c%a0%ed%8a%9c%eb%b8%8c/ 오픈나루 비대면 워크샵 URL : http://www.opennaru.com/seminar/%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-%eb%84%a4%ec%9d%b4%ed%8b%b0%eb%b8%8c-%ec%9b%8c%ed%81%ac%ec%83%b5/

일련번호 생성 오픈 소스 라이브러리 snowflake에 대한 소개 및 활용

쿠키런 서버를 1년동안 개발 및 운영해온 개발자의 이야기. 출시 전의 준비사항부터 출시 후 게임이 성공적인 궤도에 도달할 때 까지 주말을 반납하며 분투했던 개발자의 솔직한 심정과 후기를 들어본다.

Write The Docs 서울의 2019 첫 번째 밋업에서 발표한 글쓰는 개발자 모임, 글또 발표 자료입니다 :)

NDC18에서 발표하였습니다. 현재 보고 계신 슬라이드는 1부 입니다.(총 2부) - 1부 링크: https://goo.gl/3v4DAa - 2부 링크: https://goo.gl/wpoZpY (SlideShare에 슬라이드 300장 ���한으로 2부로 나누어 올렸습니다. 불편하시더라도 양해 부탁드립니다.)

넥슨코리아 사내 발표자료로 왓 스튜디오에서 파이썬으로 《야생의 땅: 듀랑고》 서버를 비롯한 여러가지 도구를 만든 경험을 공유합니다. - 게임서버와 각종 툴, 테스트/빌드/배포 시스템을 만들 때 사용한 재료 - 파이썬 코드 품질 개선, 디버깅, 프로파일링, 최적화 - 파이썬 오픈소스 생태계와 왓 스튜디오가 하는 오픈소스 활동

2016.08.08 KAKAO 사내 강연 2016.07.20 NHN 엔터테인먼트 초청 강연 @플레이뮤지엄 2016.04.21 네이버 테크토크 초청 강연 @그린팩토리

rapprt de fin de dormation technicien specialise en developement informatique

Vision de Claude 3.5 SONNET La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale. https://www.ugaia.eu/2024/07/claude-35.html Ce guide décrit comment utiliser des images dans Claude, y compris les meilleures pratiques, les exemples de code et les limitations à garder à l’esprit. Comment utiliser la vision Utilisez les capacités de vision de Claude via : • claude.ai. Téléchargez une image comme vous le feriez pour un fichier, ou faites glisser et déposez une image directement dans la fenêtre de discussion. • L’établi de la console. Si vous sélectionnez un modèle qui accepte les images (modèles Claude 3 uniquement), un bouton pour ajouter des images apparaît en haut à droite de chaque bloc de message Utilisateur. Demande d’API. Voir les exemples dans ce guide.

Ansible, Terraform, CloudFormation, [insert your favorite tech here]… Les solutions d’infra-as-code sont pléthores. Alors, pourquoi parler du dernier rejeton à la mode porté par le CNCF ? Allez, spoilons un peu l'affaire ! Bâti sur Kubernetes, Crossplane permet lui de faire converger le delivery d’une app containerisée avec toutes les autres ressources requises hors de votre cluster K8S préféré, et dont elle aura toutefois grand besoin pour fonctionner correctement : un bucket S3, une base de donnée managée, etc.. Vous orchestrez ainsi le cycle de vie de votre application complète avec une seule et même perspective. Ajoutez à cela un multicloud facilité, ou encore une vrai capacité à s’inscrire dans une démarche GitOps, et vous obtenez là une solution très efficace pour organiser vos prochains déploiements !

Retrouvez toute la communauté Liferay francophone pour un meetup virtuel (100% remote) pendant la pause déjeuner du jeudi 4 juillet. Ce meetup sera l'occasion de vous présenter 5 sujets auxquels consacrer un peu de veille technique entre deux siestes sur la plage cet été. Pour chaque sujet on vous fait un petit résumé, on en discute ensemble et bien sur on vous donne tous les pointeurs utiles pour vous occuper un peu les jours de pluie cet été (rares bien entendu). Au programme : HTMX, Alpine.js, animation.css, N8N, Sentry, GlitchTip Et bien sur les traditionnels échanges libres ne seront pas oubliés !

Le tutoriel interactif d’ingénierie rapide d’Anthropic. Ce cours est destiné à vous fournir une compréhension complète, étape par étape, de la façon de concevoir des invites optimales dans Claude. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de : Maîtriser la structure de base d’une bonne invite Reconnaître les modes de défaillance courants et apprendre les techniques « 80/20 » pour y remédier Comprendre les forces et les faiblesses de Claude Créez des invites puissantes à partir de zéro pour les cas d’utilisation courants Ce tutoriel existe également sur Google Sheets en utilisant l’extension Claude for Sheets d’Anthropic. Nous vous recommandons d’utiliser cette version car elle est plus conviviale. Lorsque vous êtes prêt à commencer, allez à pour continuer.01_Basic Prompt Structure

procede de fabrication mecanique

Présentation de Claude 3.5 Sonnet La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale. Les artefacts : une nouvelle façon d’utiliser Claude voir aussi sur mon blog : www.ugaia.eu

L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes et de technologies capables de simuler des processus cognitifs humains tels que l'apprentissage, la résolution de problèmes, la reconnaissance de formes, et la prise de décision. Ce cours vise à explorer les différentes techniques et méthodes utilisées pour développer et améliorer les capacités des machines à penser et agir de manière autonome. L'une des principales composantes de l'intelligence artificielle est l'apprentissage automatique, qui consiste à utiliser des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre à partir de données et de s'améliorer progressivement sans intervention humaine. Cette approche est utilisée dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance faciale, la recommandation de produits, la traduction automatique, et la conduite autonome. Au cours de ce cours, les étudiants sont initiés aux concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, tels que les réseaux de neurones, l'apprentissage supervisé et non supervisé, les processus de décision Markov, et les algorithmes de traitement automatique du langage naturel. Ils apprennent également à mettre en œuvre ces concepts en utilisant des langages de programmation tels que Python et des bibliothèques logicielles telles que TensorFlow et scikit-learn. En plus d'explorer les techniques de base de l'intelligence artificielle, ce cours aborde également des sujets avancés tels que l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones convolutifs, et les réseaux générateurs adverses. Les étudiants sont encouragés à participer à des projets pratiques qui leur permettent d'appliquer les connaissances acquises et de développer leurs compétences en matière de résolution de problèmes. En conclusion, ce cours de l'intelligence artificielle vise à former les étudiants aux concepts et aux technologies de pointe dans le domaine en pleine expansion de l'intelligence artificielle. Grâce à une combinaison de théorie et de pratique, les étudiants acquièrent les compétences nécessaires pour relever les défis de l'avenir et contribuer au développement de systèmes intelligents et autonomes. Jacques KIZA DIMANDJA