노트

이것들이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 긴 글입니다 — 원리, 실패 양상, 그리고 그 뒤의 측정값. 우리가 읽고 싶던 설명이 없어서 직접 썼습니다.

여기에 주로 올라오는 것

도구 모음 소개도 아니고 릴리스 노트도 아닙니다. 맞대결 비교는 나오지만, 상대 도구가 더 잘하는 것을 밝히는 종류만 씁니다. 계속 소재가 나오는 주제는 두 가지인데, 하나는 신호 처리 이고 — 위상 상쇄가 닿을 수 있는 것과 닿을 수 없는 것, 분리 흔적이 왜 그 자리에 생기는지 — 다른 하나는 전달의 문제 입니다. 머신러닝 모델을 브라우저 탭 안에서 돌린다는 것 자체의 문제 말입니다.

둘 다 같은 방식으로 씁니다. 원리를 밝히고, 그다음 측정합니다. 숫자가 나오는 곳은 추정한 것이 아니라 실제 산출물에서 측정한 값입니다.

자주 묻는 질문

다이어그램을 다시 써도 되나요?

네. 출처를 밝히고 원래 글로 돌아오는 링크를 달아주세요. 다이어그램은 내보낸 이미지가 아니라 인라인 SVG로 그렸기 때문에 어떤 크기에서도 읽히고, 라벨도 선택 가능한 텍스트로 남습니다.

이 글들에 그 도구가 나오나요?

묻는 질문에 대한 솔직한 답이 그 도구일 때만 나오고, 그 밖에는 나오지 않습니다. Audacity 글은 대부분의 분량을 Audacity에 씁니다. 그게 그 글의 주제이기 때문입니다.