Slovník

TCP je transportní protokol internetu, který nad IP vytváří spolehlivý, uspořádaný a obousměrný proud bajtů mezi dvěma koncovými body. Aplikacím poskytuje spojení, porty, potvrzování doručení, řízení toku a reakci na zahlcení sítě. Používají ho například HTTP/1.1, HTTP/2, SSH, SMTP a mnoho databázových klientů.

Technické SEO je část optimalizace pro vyhledávače, která řeší, zda robot web vůbec najde, stáhne, vykreslí a zaindexuje. Patří do ní struktura URL, sitemapy, robots.txt, stavové kódy, kanonizace, rychlost načítání, mobilní zobrazení, strukturovaná data a hreflang. Obsah ani odkazy technické SEO neřeší, jen jim otevírá cestu k indexu.

Technický dluh je stav, kdy software nese následky rychlejšího nebo kompromisního rozhodnutí, které zjednodušilo dodání, ale ztížilo budoucí změny. Dluh může být vědomý i nechtěný; projevuje se složitějším kódem, chybějícími testy, zastaralými knihovnami, křehkou architekturou nebo dražším provozem a postupně vytváří „úrok“ v podobě pomalejšího vývoje.

Teplota modelu je parametr vzorkování, který u generativních jazykových modelů řídí, jak moc se pravděpodobnosti dalších tokenů zplošťují před náhodným výběrem. Nízká teplota vede k předvídatelnému a opakovatelnému textu, vysoká teplota zvyšuje rozmanitost i riziko nesmyslů. Teplota nemění naučené znalosti modelu, pouze způsob výběru z jeho rozdělení.

Textura je datový obraz nebo procedurální vzor, který se v počítačové grafice používá k určení vzhledu povrchu objektu. Může nést barvu, průhlednost, drsnost, normály nebo jiné hodnoty, které shader čte při vykreslování. Textury umožňují bohatý detail bez modelování každé nerovnosti geometrií a výrazně ovlivňují paměť i výkon.

Time series je posloupnost měření nebo událostí uspořádaných podle času, kde pořadí a rozestupy mezi záznamy nesou význam. Používá se pro sledování trendů, sezónnosti, výkyvů a změn v čase, například u metrik aplikace, cen akcií, počasí, prodejů nebo senzorových dat.

TLS je kryptografický protokol, který nad spolehlivým spojením (typicky TCP) vytvoří šifnovaný kanál s ověřenou identitou serveru a kontrolou neporušenosti dat. Používá ho HTTPS, e-mailové protokoly, databázová spojení i VPN. Aktuální verze TLS 1.3 zkracuje úvodní handshake na jeden okruh zpráv a odstraňuje zastaralé šifrovací algoritmy.

Token je krátká jednotka informace, která v daném systému zastupuje oprávnění, identitu, část textu nebo syntaktický prvek. Význam závisí na kontextu: v API bývá nositelem přístupu, v parseru výsledkem lexikální analýzy a v AI jednotkou, podle které model zpracovává text.

Token bucket je algoritmus pro řízení rychlosti požadavků, paketů nebo úloh pomocí virtuální nádoby s tokeny. Tokeny se doplňují nastaveným tempem až do maximální kapacity a každá akce je spotřebuje. Díky tomu lze omezit dlouhodobý průměr, ale zároveň povolit krátké nárazové špičky.

Tokenizace karty je bezpečnostní postup, při kterém se číslo platební karty nahradí náhradním identifikátorem zvaným token. Obchodník pak může kartu použít pro platbu, vrácení peněz nebo opakované stržení, aniž by ukládal celé PAN. Skutečné číslo drží platební brána, acquirer nebo síťový tokenizační systém s přísnějšími pravidly zabezpečení.

Topologie modelu je uspořádání vrcholů, hran a stěn polygonální sítě, tedy to, jak je povrch 3D objektu rozdělený na plochy a kudy vedou jeho hranové smyčky. Dobrá topologie kopíruje tvar i zamýšlenou deformaci modelu, drží čtyřúhelníkové stěny v rovnoměrném toku a rozhoduje o kvalitě animace, stínování i následného texturování.

Traffic shaping je technika řízení síťového provozu, která zdržuje odesílání paketů ve frontě tak, aby výsledný tok nepřekročil zvolenou rychlost a tvar. Na rozdíl od policingu, který nadbytečné pakety zahazuje, shaping je vyrovnává v čase pomocí bufferu, čímž snižuje ztrátovost za cenu vyšší latence.

Transformer je architektura neuronové sítě postavená na mechanismu pozornosti (self-attention), která zpracovává celou sekvenci najednou místo prvku po prvku. Publikovaná byla v roce 2017 v práci Attention Is All You Need a stala se základem dnešních jazykových modelů, překladačů i modelů pro obraz a zvuk.

Trénovací data je odborné označení pro datovou sadu, ze které se model strojového učení učí vztahy mezi vstupy a očekávanými výstupy. Mohou obsahovat texty, obrázky, tabulky, zvuk nebo události z aplikace. Jejich kvalita, reprezentativnost a správné oddělení od testovacích dat zásadně ovlivňují spolehlivost modelu.

Trénování modelu je proces, při kterém algoritmus strojového učení opakovaně upravuje vnitřní parametry (váhy) tak, aby jeho předpovědi na trénovacích datech co nejméně chybovaly. Chybu měří ztrátová funkce, směr úpravy určuje gradient. Výsledkem je model, který se naučené vzory dokáže aplikovat i na data, jež nikdy neviděl.

Trigger je kus kódu uložený v databázi, který se automaticky provede při určité události nad tabulkou, typicky před nebo po operaci INSERT, UPDATE či DELETE. Aplikace ho nevolá: spouští ho sám databázový stroj v rámci téže transakce, takže slouží k auditu, kontrole integrity nebo dopočítávání odvozených hodnot.