2024-01-31-TIL
2024-01-31-TIL
Today I Learned
음악 커뮤니티 및 음악정보 공유채널
새 음악을 찾을 때 참고할 만한 커뮤니티와 채널을 모아 두었다.
- 빌로
- 문큐
- https://www.mixmag.kr/ : Mixmag은 1983년에 창간된 영국의 댄스 음악·클럽 문화 잡지다. (Mixmag - Wikipedia) 이 한국 도메인은 지금은 접속되지 않는다.
- https://www.youtube.com/@wookipop
- 카카오톡 오픈채팅 팝송공유 채널
- https://nfyg.co/ : 취미와 관심사로 사람들을 묶는 모임 커뮤니티 ‘동행클럽’이다. 정기 모임과 소모임이 있다.
- https://www.instagram.com/hightechseoul/
새로 알게된 EDM 아티스트 및 곡
- Don’t You Worry Child - Swedish House Mafia : John Martin이 피처링한 싱글로, 두 번째 컴필레이션 앨범 Until Now의 마지막 싱글이다. (Wikipedia)
- Empty Dot - Swedish House Mafia
- Carl Cox : 2001년부터 2016년까지 이비자 Space 클럽에서 여름 레지던시를 이어 온 DJ다. (Wikipedia)
- https://ra.co/dj/marsh/biography
- 24 / 7 / 365 - Surfaces
Next.js Explained: Partial Prerendering
- https://www.youtube.com/watch?v=MTcPrTIBkpA
Partial Prerendering(PPR)은 한 페이지 안에서 정적인 부분과 동적인 부분을 나눠 렌더링하는 방식이다. Next.js 14 발표 때 “Preview”로 처음 소개됐고, 이때 경계를 정하는 기준은 React의 <Suspense>였다. 빌드할 때 Suspense 경계 바깥과 fallback을 미리 렌더링해 정적 셸(static shell)을 만들고, 요청이 오면 이 셸을 바로 내려준다. 쿠키를 읽는 장바구니처럼 요청마다 달라지는 컴포넌트는 같은 HTTP 응답 안에서 스트리밍으로 이어서 채운다. 그래서 추가 네트워크 왕복이 생기지 않는다.
정적 사이트 생성(SSG)의 빠른 첫 응답과 서버 사이드 렌더링(SSR)의 개인화를 한 페이지에서 같이 얻으려는 시도로 이해했다. 지금 Next.js 문서에서는 Cache Components를 켰을 때의 기본 렌더링 방식으로 설명하고, 위 영상도 문서에서 “Why Partial Prerendering and how it works”라는 제목으로 연결해 두었다.
JPA LazyInitializationException
- https://velog.io/@oenomel87/JPA-LazyInitializationException
- https://jsonobject.tistory.com/605
지연 로딩(lazy loading)은 연관 엔티티를 처음부터 가져오지 않고, 실제로 접근할 때 조회하는 방식이다. Hibernate는 이를 위해 실제 엔티티 대신 프록시나 초기화되지 않은 컬렉션을 넣어 둔다. Hibernate Javadoc은 이 예외를 열린 Session 밖에서 아직 가져오지 않은 데이터에 접근하려 할 때 발생한다고 설명한다. 대표적인 경우가 트랜잭션이 끝나 세션이 닫힌 뒤 서비스 바깥(컨트롤러, 직렬화 단계)에서 프록시를 건드리는 상황이다.
해결 방향은 결국 세션이 열려 있는 동안 필요한 데이터를 다 가져오는 것이다. fetch join이나 @EntityGraph로 함께 조회하거나, 트랜잭션 안에서 Hibernate.initialize()로 초기화하거나, 엔티티 대신 DTO로 변환해서 밖으로 내보낸다.
AI 키워드: Mixture of Experts
Mistral AI가 1월 8일 arXiv에 Mixtral 8x7B 논문을 올렸다. 각 층마다 8개의 전문가(expert) 블록을 두고, 토큰마다 라우터가 그중 2개만 골라 계산하는 Sparse Mixture of Experts 구조다. 그래서 전체 파라미터는 47B지만 추론할 때 실제로 쓰는 파라미터는 13B라고 한다. 모델을 키우면서도 토큰당 계산량은 묶어 두는 방법이라는 말이구나 싶었다.
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