| API | Status Codes |
|---|---|
| [Twitter][tw] | 200, 304, 400, 401, 403, 404, 406, 410, 420, 422, 429, 500, 502, 503, 504 |
| [Stripe][stripe] | 200, 400, 401, 402, 404, 429, 500, 502, 503, 504 |
| [Github][gh] | 200, 400, 422, 301, 302, 304, 307, 401, 403 |
| [Pagerduty][pd] | 200, 201, 204, 400, 401, 403, 404, 408, 500 |
| [NewRelic Plugins][nr] | 200, 400, 403, 404, 405, 413, 500, 502, 503, 503 |
| [Etsy][etsy] | 200, 201, 400, 403, 404, 500, 503 |
| [Dropbox][db] | 200, 400, 401, 403, 404, 405, 429, 503, 507 |
| /* jshint strict: false */ | |
| /* globals require, console */ | |
| var gulp = require('gulp'); | |
| var exit = require('gulp-exit'); | |
| var browserify = require('browserify'); | |
| var watchify = require('watchify'); | |
| var babelify = require('babelify'); | |
| var source = require('vinyl-source-stream'); |
| # In order for gpg to find gpg-agent, gpg-agent must be running, and there must be an env | |
| # variable pointing GPG to the gpg-agent socket. This little script, which must be sourced | |
| # in your shell's init script (ie, .bash_profile, .zshrc, whatever), will either start | |
| # gpg-agent or set up the GPG_AGENT_INFO variable if it's already running. | |
| # Add the following to your shell init to set up gpg-agent automatically for every shell | |
| if [ -f ~/.gnupg/.gpg-agent-info ] && [ -n "$(pgrep gpg-agent)" ]; then | |
| source ~/.gnupg/.gpg-agent-info | |
| export GPG_AGENT_INFO | |
| else |
Moved to https://github.com/simnalamburt/.dotfiles/blob/main/docs/gpg.md
기존에 원래 사용하던 PGP key pair가 없을경우 새로 만들어야한다. 이미 key pair가 있을경우, 비밀키를 컴퓨터에 다운로드 해줘야한다.
유니코드에서 한글을 어떻게 다루는지를 정리하였다.
- 유니코드(Unicode)는 전 세계의 모든 문자를 컴퓨터에서 일관되게 표현하고 다룰 수 있도록 설계된 산업 표준 (위키 백과)
- 단순히 문자마다 번호를 붙임
- 계속 업데이트되며 현재는 Unicode Version 9.0.0 이 최신이다.
- 유니코드를 실제 파일 등에 어떻게 기록할 것인지를 표준화한 것이다.
This gist had a far larger impact than I imagined it would, and apparently people are still finding it, so a quick update:
- TC39 is currently moving forward with a slightly different version of TLA, referred to as 'variant B', in which a module with TLA doesn't block sibling execution. This vastly reduces the danger of parallelizable work happening in serial and thereby delaying startup, which was the concern that motivated me to write this gist
- In the wild, we're seeing
(async main(){...}())as a substitute for TLA. This completely eliminates the blocking problem (yay!) but it's less powerful, and harder to statically analyse (boo). In other words the lack of TLA is causing real problems - Therefore, a version of TLA that solves the original issue is a valuable addition to the language, and I'm in full support of the current proposal, which you can read here.
I'll leave the rest of this document unedited, for archaeological
FWIW: I (@rondy) am not the creator of the content shared here, which is an excerpt from Edmond Lau's book. I simply copied and pasted it from another location and saved it as a personal note, before it gained popularity on news.ycombinator.com. Unfortunately, I cannot recall the exact origin of the original source, nor was I able to find the author's name, so I am can't provide the appropriate credits.
- By Edmond Lau
- Highly Recommended 👍
- http://www.theeffectiveengineer.com/
최근 인공지능을 활용한 챗봇에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 챗봇 설계에 관한 좋은 글이 있어 번역을 해보았습니다. 이 글은 IBM DeveloperWorks에 기재된 Michael Yuan의 글을 번역한 것으로 의역이 있습니다. - 김정주(haje01@gmail.com)
사용자는 챗봇이 매우 간단하고 최소한의 요구만 하기에 좋아합니다. 그것은 대화식 문자 메시지처럼 간단해질 수 있습니다. 또한, 사용자는 자신이 선호하는 메시지 앱에 계속 머물기를 선호합니다. 앱, 웹 URL, 메뉴, 버튼, 광고, 크롬 및 기타 요소를 탐색하지 않고 바로 목표를 달성하고자 합니다. 그러나 이 단순성은 큰 설계 과제도 제시합니다. 챗봇은 사용자의 말을 정확하게 이해하고 적절히 행동해야 합니다. 이것은 오늘날 최고의 자연어 AI (인공 지능)에게도 매우 어려운 과제입니다.
현재 상태의 AI에서는, 대화식 문자 메시지 또는 대화식(Conversational) UI, 즉 CUI는 (안타깝게도) 거의 항상 잘 설계된 그래픽 UI(GUI)보다 열등합니다. GUI와 비교하여 CUI는 초기 단계에 있습니다. 커뮤니티로서 우리는 여전히 CUI의 디자인 패턴과 우수 사례를 모색하고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 챗봇이 왜 실패하고 성공할 수 있는지 설명합니다.
AWS 학습 링크집 시리즈
- AWS 트레이닝 및 자격증 소개 http://bit.ly/aws-tnc-intro
- AWS 학습 자료집 http://bit.ly/aws-study-resource
- AWS 공인 솔루션스 아키텍트 - 어소시에이트 수험 가이드 http://bit.ly/sacertguide
- AWS 공인 개발자 - 어소시에이트 수험 가이드 http://bit.ly/devcertguide
- AWS 보안 관련 컨텐츠 모음집 http://bit.ly/secontents
- AWS 기반 빅데이터 학습자료집 http://bit.ly/bdonaws
- AWS 딥러닝 학습 자료 모음집 http://bit.ly/dlonaws
- AWS The Machine Learning pipeline on AWS 교육 학습 자료집 http://bit.ly/ml-pipeline