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알 스웨이가트의 파이썬 프로젝트 백문이 불여 일타!! 개발하시는 분들은 누구나 공감하는 멘트입니다. Python언어를 생각해보면 요즘 파이썬의 책들이 많이 출간됩니다. 그 이유는 다양하게 있겠지만, 웹, 머신러닝, 딥러닝에서 많이 사용되고 있는 언어가 Python이고 처음 프로그래밍 언어를 접하게 되는 언어도 python이 많이 추천됩니다. 기본적인 자료형태와 조건문, 반복문을 통해서 기본 문법을 읽히고 pip로 다양한 Library가 설치하여서, 많은 기능을 활용하기 쉬운 환경이 되었습니다. 하지만, Python으로 좀 더 안정적인 서비스를 개발하고, 많은 요구사항을 해결하기 위해서는 Jump-Up이 필요합니다. 한가지 예제를 통해서, 구현로직을 생각해보며 디버깅 하는 과정은 많은 실력 향상에 좋은 방법입니다. 책에 대한 소개 ▶ 책..
SQL Cookbook(쿡북) SQL은 어디까지 해야 할까요? 이책의 부제는 "모든 SQL사용자를 위한 쿼리 완벽 가이드" 라고 적혀있습니다. ■ 책의 두께 : p.668 로 실물은 생각보다 두껍습니다. ■ 책의 연혁 2005년에 초판이 출간되었고, 2020년에 2판이 새롭게 만들어 진 책이라고 합니다. 초판은 우리나라에 번역이 되지 않아서 출간되지 않았습니다. 역자분이 현재 Oracle에서 컨설턴트로 근무하고 계셔서 가장 DataBase를 많이 알고 계시는 전문가라고 생각이 듭니다. ■ Database 타입 (각 DB타입별로 SQL 제공합니다.) → DB2 11.5 → Oracle Database 19c → PostreSQL 12 → SQL Server 2017 → MySQL 8.0 ■ 책의 목차를 통해, 예상해보기 (나에게 어떠한..
node.js 프로젝트 투입 일주일 전 과연 신규 프로젝트가 진행되기 일주일전에 업무를 할당 받았다면.. 어떤 기분일까? 단독으로 하지 않으니, 기본적으로 공통 모듈이나, Co-Work하시는 분들이 어느정도 기본적인 구조는 구성해 놓았을거 같다. 시중에 node.js로 판매되고 있는 책은 상당히 많다. 그많큼 인기가 많고, javascript라는 공통적인 사항을 이용해서 Backend / FrontEnd 모두 커버하니 얼마나 좋은가? 또 javascript 로 기존에 Desktop의 S/W를 개발을 할수 있는 시대이다. https://www.electronjs.org/ 을 이용하여서 우리가 많이 사용하고 알고 있는 Slack, VS-Code, Figma에서 사용되었다고 하니 더욱 더 활용성이 높아지는것 같다. 내가 책을 접근하는 기준은 Jav..
실시간 모니터링 시스템을 만들며 정복하는 MEVN 요즘 다양한 기술요소의 Stack이 언급되고 있습니다. MEVN, MEAN, MEAN 이라는 함축적인 단어를 보신적이 있으실수도 있습니다. 가장 많이 사용되는 SPA(Single Page Application) 3가지 종류에 따라서 구분되어 지는 것을 볼 수 있습니다. 아래의 기술 조합을 살펴보면, json기반의 저장 구조를 가지는 db와 javascript로 서버와 Web구현이 조합이 잘 될거 같습니다. ■ MEVN DB : mongodb WebF/W : Express SPA : Vue.js Server : node.js ■ MERN DB : mongodb WebF/W : Express SPA : React.js Server : node.js ■ MEAN DB : mongodb WebF/W : Expr..
262가지 문제로 정복하는 코딩 인터뷰 in Java 책을 처음 열어보고 예전에 보았던 책이 생각이 바로 났습니다. 그 책은 "인사이트 - 코딩 인터뷰 완전 분석" 입니다. 이책은 지금도 코딩테스트 및 인터뷰 준비하시는 분들에가 많이 회자되고 유명한 책으로 알고 있습니다. 다시 살펴보니 동일하게 인사이트에서 출판하였고, 번역하신 분도 동일하셔서 신기하였습니다. 262책에서의 저자분의 경력이 매우 화려하고 경험이 많다는것을 느겼습니다. 저자분들은 총 3분이 공동집필을 하셨습니다. 모두가 알고 있는 유명한 회사 (구글,페이스북,마소,우버등) 경력이 매우 많으시고, 알고리즘 개발 및 다양한 경험을 하신것을 알 수 있습니다. 이러한 경험을 1. 자료구조 2. 알고리즘 3. 특정도메인 문제 해결 4. 고난도 문제 등을 통해서, 흥미진지하게 이야기를 풀어나가는 책입니..
Must Have 박미정의 깃&깃허브 입문 - 리뷰 해당 리뷰는 "골든래빗 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다." http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?barcode=9791191905014 Git에 대해서 SW 개발자입장에서는 이제 필수적인 요소라고 생각된다. SVN도 예전부터 많이 사용하였지만 신규 프로젝트 및 새롭게 환경구성시에는 많이 전환하고 있는 추세이다. Git이 전반적으로 사용된지 국내에서 3~5년정도 되지 않았을까 생각이 든다. 현재는 대부분의 회사에서 사용중이다. Git을 사용할때 기술적인 부분, 사용되는 명령어의 어려움 보다 아래 사항이 부담이 될 것 같다. 혹시 내가 다른 분이 작업한 소스에 대해서 Merge를 잘못하면 어떻게 할까? Main Branch에 소스 적용이 잘 되..
밑바닥부터 시작하는 딥러닝.2 확실히 원리 기반으로 책이 설명되어 있는거 같아서 좋은거 같다. 1편에 이어서 2편도 공부해보고 느낀점은 간략히 정리하려고 한다. 2편을 볼려면, 그래도 1편을 보고 나서 학습하는게 좋을거 같다. 이 책의 특징은 라이브러리나, 프레임워크를 사용하지 않고 딥러닝 원리를 설명하는데 있다. (numpy정도는 제외!!) 번역 진행시 윤영선 교수님의 기여로 원서보다 조금 알기쉽게 추가된 내용이 있다고 하는데, 더 좋아진거 같다. 간단하게 Chap별로 중요한 keyword정도 뽑아보면서 정리하려고 한다. CHAPTER 1 신경망 복습 1.1 수학과 파이썬 복습 벡터(1차원 배열), 행렬(2차원 배열) numpy의 브로드캐스팅 기능 : 배열의 차원이 달라도 자동적으로 확장하는 기능 백터의 내적 : 두 벡터가 얼마나 ..
밑바닥부터 시작하는 딥러닝.1 (chap6 : 학습관련 기술들) ㄴㅇㄹ 매개변수 갱신 신경망의 목적 : 손실함수의 값을 가능한 한 낮추는 매개변수를 찾는 것 → 매개변수의 최적값을 찾는 문제 → 최적화 확률적 경사 하강법 (SGD) 기울기를 이용해서 기울어진 방향으로 매개변수 값을 갱신하는 일을 반복해서 최적값을 찾아가는것 SGD의 단점 x,y 축이 심하게 굽어진 움직임을 가질때 단점 개선 (모멘템, AdaGrad, Adam) 모멘템 운동량을 뜻하는 단어, 물리와 관계가 있다. 기울기의 방향으로 힘을 받아 물체가 가속된다는 원리 AdaGrad 신경망 학습에서 학습률 값이 중요함 학습을 진행하면서, 점차 학습률을 줄여가는 방법 (실제 신경망에서 많이 사용됨) Adam 모멘텀 , AdaGrad의 기법을 융햡한것 가중치의 초깃값 신경망에서 특히 중요한것이 초깃값 초기값을 ..

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