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2020-04-28 14시 개발자 글 모음 | "Amazon SageMaker의 MX" 외 9개 이야기

닌텐도 사용자 계정 16만 건 유출돼 by 이스트 시큐리티

  • 닌텐도 측은 이제는 지원하지 않는 닌텐도 3DS 핸드셋과 Wii U 콘솔의 기존 닌텐도 네트워크 ID(NNID)를 통해 계정에 접근할 수 없도록 한다고 밝혔습니다
  • 4월 초부터 해커가 불법으로 획득한 NNID를 사용하여 사용자 계정에 접근하여 저장된 카드 정보로 디지털 아이템을 구매하기 시작했기 때문입니다
  • 닌텐도는 계정에 더 이상 NNID 로그인을 허용하지 않는 것 이외에도 불법적으로 사용되었을 가능성이 있는 패스워드를 리셋하고 있습니다


슬기로운 직장 생활, '해야 할 일'을 정하는 방법! by LG CNS

  • 그래서 해야 할 일의 목록을 정할 때는 내가 할 수 있는 일과 그 대안적인 일을 적어야 합니다
  • 리더로서 거시적인 전략 방향의 수립과 문제 해결보다 실무에 너무 깊이 개입해 실무자가 해야 할 일을 대신 실행해버리는 우를 범할 수 있습니다
  • 이 일의 깊이는 적절한가?’ 자가 검열하듯 그 목록을 새롭게 정의해보면 해야 할 일이 실행하기 훨씬 수월한 일들로 재정의됩니다


온라인개학, 이제 끝나나? 고3, 중3부터 순차적개학 by 스마트메이커


    AWS Transfer Family, SFTP외 FTP 및 FTPS 추가 지원 by AWS Korea

    • 이제 FTPS 및 FTP에 대한 지원을 추가하는 서비스 확장이 발표됨에 따라 기존의 AWS Transfer for SFTP 서비스에 더해 AWS에서 FTPS(File Transfer Protocol over SSL) 및 FTP 워크로드를 손쉽게 마이그레이션하고 안전하게 실행할 수 있게 됩니다
    • 이 새로운 프로토콜을 사용하면 SFTP에 제공되었던 동일한 옵션을 FTPS 및 FTP에 사용하여 액세스를 보호하는 동시에 데이터에 대한 접근성을 개선할 수 있습니다
    • 인터넷 연결 SFTP 및/또는 FTPS 서버를 사용하는 경우 AWS Transfer 패밀리 콘솔에서 이 정보를 직접 가져올 수 있습니다


    온라인 .NET 행사인 JetBrains .NET Days Online에 등록하세요(2020년 5월 13~14일, 한국 표준시 기준 2020년 5월 13일~15일) by JetBrains 코리아


      Amazon CloudWatch Synthetics를 통해 웹 사이트, API 엔드포인트 등 모니터링하기 by AWS Korea

      • 원하는 HTTP 헤더 및 일부 요청 데이터를 사용하여 API 엔드포인트용 Canary를 생성할 수도 있습니다
      • 관찰성 – CloudWatch Synthetics를 ServiceLens 및 AWS X-Ray와 함께 사용하여 애플리케이션의 해당하는 부품으로 문제를 다시 매핑할 수 있습니다
      • 미국 동부(오하이오) 및 아시아 태평양(도쿄) 리전의 계정당 최대 100개의 Canary를 생성하고 CloudWatch Synthetics가 제공되는 다른 리전의 계정당 최대 20개를 생성할 수 있습니다


      [코지와 함께하는 온라인 AI 학습] – 3. 모차르트와 AI 작곡가의 대결! 그 결과는? by 코딩지니어스


        구글 설문 참여자에게 문자 보내기 by 잔디

        • getResponse (); // 전화번호 var message = ' 이름 : ' + name + '
        • ' + ' 전화번호 : ' + phone ; // jandi 설정 var jandi_incoming_url = " h ttps://wh
        • jandi_options ); // coolsms 설정 var api_key = ' NCS4FDQ4ZB2XXXXX ' ; //수정2 var api_secret = ' Q IZYGNSDUFY8SFZQDQ0BYWUXJXOXXXXX ' ; //수정3 var timestamp = '' + Math


        JetBrains Toolbox 2020.1 출시: 새 버전으로 업데이트하세요 by JetBrains 코리아


          Amazon SageMaker의 MXNet 추론 컨테이너를 활용한 KoGPT2 모델 배포하기 by AWS Korea

          • KoGPT2와 같이 확장성 높은 대용량 언어 학습 모델을 배포하기 위해서는 Amazon SageMaker에서 제공하는 MXNet 추론 컨테이너를 활용하는 것이 유리합니다
          • 71GB # run docker $ docker run --gpus all 'docker image id' $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES af357bce0c53 0012f8ebdcab "python /usr/local/b…" 7 hours ago Up 7 hours 8080-8081/tcp xxxxxxx # access shell of the running docker $ docker exec -it 'container name' /bin/bash
          • Amazon SageMaker에서 기본으로 제공하는 MXNet 추론 컨테이너 대신에 앞에서 만든 컨테이너 이미지를 사용하기 위해서