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LiteRT.js, MobileNetV2를 2,439 FPS로 구동 – TensorFlow.js보다 25배 이상 빠름

Apple M2 Max에서의 벤치마크 결과, LiteRT.js는 MobileNetV2에 대해 0.41ms의 지연 시간(2,439 FPS)을 기록한 반면, TensorFlow.js는 10.82ms(92 FPS)에 그쳤습니다. 모델 규모가 커질수록 성능 격차는 더욱 확대되지만, 개발자는 GPU 텐서를 수동으로 관리해야 하며 제한적인 모바일 WebGPU 지원 환경을 고려해야 합니다.

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단 한 번의 JWT 리프레시로 열려 있는 다섯 개의 탭 모두에서 사용자가 로그아웃될 수 있습니다

다섯 개의 탭이 정확히 같은 밀리초에 만료된 JWT를 갱신했을 때, 백엔드는 추가 호출을 재전송 공격(replay attack)으로 간주하여 리프레시 토큰을 무효화하고 모든 탭에서 사용자를 로그아웃시켰습니다. 이는 단일 탭 방어 기제로는 방지할 수 없는 시나리오입니다.

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개발자에게 “로고를 더 크게 만들어 주세요”라고 요청하거나 디자이너에게 “데이터베이스 오류를 수정해 주세요”라고 말해본 적이 있다면, 당신은

개발자에게 “로고를 더 크게 만들어 주세요”라고 요청하거나 디자이너에게 “데이터베이스 오류를 수정해 주세요”라고 말해본 적이 있다면, 당신만 그런 것이 아닙니다. 기술 분야 밖의 대부분의 사람들은 “웹사이트 디자인”과 “...”를 사용합니다.

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