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다음은 제공된 Hugo 페이지 콘텐츠의 영어에서 한글로의 정확한 번역입니다. 모든 Hugo 쇼트코드, 마크다운 구조, 기술적 요소는 그대로 유지되었으며, 한글의 문법, 표현, 타이포그래피 규칙에 따라 자연스럽고 정확하게 번역되었습니다.

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다음은 **개인 지식 관리(PKM)**에 강력한 도구로 알려진 Obsidian에 대한 상세한 분석입니다. 이는 Obsidian의 아키텍처, 기능, 강점, 그리고 현대 지식 워크플로우를 지원하는 방식에 대해 설명합니다.

개인 지식 관리(Personal Knowledge Management)에 대한 개요, 목표, 방법, 그리고 2025년 7월 이 아름다운 날에 사용할 수 있는 소프트웨어 시스템에 대해 알아보겠습니다.

도쿠위키는 데이터베이스가 필요 없는 자체 호스팅 위키로, 쉽게 온프레미스에서 호스팅할 수 있습니다.
저는 도커화된 상태로, 제 개인의 페트/kubernetes 클러스터에서 실행하고 있었습니다.

최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)에 적합하지만, 일반적으로 AI에도 적합한 GPU에 초점을 맞추겠습니다. 구체적으로 살펴보면, RTX 5080 및 RTX 5090 가격입니다. 가격이 약간 하락했습니다.

표준 Ollama에는 직접적인 재정렬 API가 없기 때문에, 쿼리-문서 쌍의 임베딩을 생성하고 이를 점수화하여 Qwen3 재정렬기 사용으로 재정렬하기(GO)를 구현해야 합니다.

이 작은
Reranking Go 코드 예제는 Ollama를 호출하여 쿼리와 각 후보 문서에 대한 임베딩을 생성
그런 다음 코사인 유사도에 따라 내림차순으로 정렬합니다.

3개월 전만 해도 RTX 5090을 가게에서 보는 것은 불가능했지만, 지금은 이미 판매되고 있으며, 가격은 MRSP보다 약간 높은 수준입니다.
가장 저렴한 호주에서의 RTX 5080 및 RTX 5090 가격을 비교해 보고 어떻게 되는지 살펴보겠습니다.

리소울의 재료 목록과 영감을 위해 여기에 남겨둡니다 - 리소울.

최고의 자동화 시스템으로 어떤 멋진 작업도 수행할 수 있습니다.

제가 테스트하고 싶은 이론은, 인텔 CPU에서 모든 코어를 사용하면 LLM의 속도가 빨라질까?입니다.
새로운 gemma3 27비트 모델(gemma3:27b, ollama에서 17GB)이 제 GPU의 16GB VRAM에 맞지 않아, 일부는 CPU에서 실행되고 있다는 점이 제게 괴롭습니다.

PDF에서 이미지를 저장해야 할 때가 있습니다. 스크린샷을 찍거나 PDF를 화면에 렌더링하지 않고도 이미지를 저장할 필요가 있을 수 있습니다. pdfimages는 이 작업에 도움이 됩니다.

DeepSeek’s 첫 번째 세대의 추론 모델로, OpenAI-o1과 유사한 성능을 보입니다. 이 모델은 Llama와 Qwen을 기반으로 한 DeepSeek-R1에서 압축한 6개의 밀집 모델입니다.

저는 일반적으로 비디오 녹화 설정을 Auto로 설정합니다.
그것은 나에게 충분하다입니다.
하지만!
필요하다면 최고의 비디오 녹화 설정을 참고하세요.

종이 기반의 계획 수립, 일기 쓰기, 메모 작성은 특정한 일들을 처리하는 데 도움이 되며, 모든 것을 더 만족스럽게 만들 수 있습니다.

만약 당신의 플래너에 적합한 빈 리필을 찾지 못했다면, MS Word를 사용하여 직접 제작할 수 있습니다. 또는 LaTeX을 사용하여 제작할 수도 있습니다.
다음은 LaTeX 시스템을 사용하여 A5 크기의 Bill Tracker Filofax 삽입물을 만드는 방법의 예시입니다.