HAMA 블로그

C++ 만 알고 있다가 자바를 알고서 C++ 은 뒷전이되고, 파이썬을 알고 나서 자바는 뒷전이 되고.. 이제 파이썬 말고 다음 주력 언어로 무엇을 해볼까 생각하던중.. Go 아니면 Clojure 를 생각하고 있었는데 (물론 이런 언어 선택은 상황에 맞춰 선택하는게 답이지만 ) 이번에 폴리글랏 오프라인 스터디를 시작하면서 처음으로 Swift 언어로 코드를 작성해봤고, 공부를 좀 했는데 이거 맘에 들더군요. :-) 그래서 좋은건 나누고자하는 마음으로 장/단점을 리스팅 해보겠습니다. (주관적 견해가 섞여있습니다.) 장점 - 파이썬과 차원이 다른 속도. 거의 C++ 과 비교될만한 속도를 보여줍니다. C++ > Swift > Go > Scala > Clojure > 표준 Python 정도로 보시면 될거 같습니다...

Apache Storm 버전 : Storm 1.0.0 released (12 Apr 2016)Apache Kafka 버전 : 0.9.0.1 (2016년 4월 20일 글쓴시점) Spark Streaming 버전 : 1.6.1 (2016년 3월 9일) Apache Storm 스톰은 메세지전달 실패시 바로잡는 능력(fault tolerant) 이 있으며, 다양한 레벨의 메세지 보증 전f략을 가지고 있다. at-most-once: 이 모드에서는 만약 실패나 타임아웃이 발생했을때 메세지를 버릴수 있으며, 이 모드는 특별한 핸들링을 요구하지 않으며, 메세지들은 스파웃에 의해 생성된 순서대로 처리된다.at-least-once: 이 모드는 각각의 스파웃 튜플이 설정된 타임아웃 안에서 "fully" 진행상태인지 아닌지를..

* 너무 옛날 버전이라 참고하지마세요 (2015년경) * 2021년 버전은 -> hamait.tistory.com/1120 InfluxDB 간략 소개 InfluxDB * 2013년도에 만들어진 시계열 데이타를 저장하기위한 NoSQL 저장소 * 구글이 만든 key/value database library 인 LevelDB를 사용 * distributed and scale horizontally하게 설계되었습니다. 따라서, cluster에 새로운 node만 추가하면 쉽게 scale-out 할 수 있습니다. * Schemaless design 입니다. Grafana * 데이타 소스로 Graphite / Elasticsearch / InfluxDB 등을 이용하여 타임시리즈를 그래프 / 대쉬보드로 가시화해주는 툴..

1편가기 (현재 블록체인 분야에 집중하고 있어서 2편 번역 할 시간이 없네요.. 죄송합니다 ㅜㅜ) Part II: Advanced conceptsWe now have a very good intuition of what convolution is, and what is going on in convolutional nets, and why convolutional nets are so powerful. But we can dig deeper to understand what is really going on within a convolution operation. In doing so, we will see that the original interpretation of computing a convol..

평소 무엇인가를 쉽게 설명하는 능력이 있다고 생각해서 , CNN (convolutional neural network) 도 그렇게 해볼까 했는데 역시 무리. 쉽게 설명한다는것은 그것에 대해 확실한 이해를 가지고 있다고 생각될때 가능한것인데 아직 CNN 라는 풍랑에서 표류중이기 때문에 대신해서 좋은 해외 블로그글을 번역하고자 한다. 일반 소프트웨어 엔지니어 입장에서 딥러닝을 활용하기 위해서 수학적인 이해는 필요 없다고 생각하며, 대신 직관적인 이해는 반드시 해야하는데 이 글은 좋은 지침이 될거 같다. 이 글을 이해하기 위해서 선수학습으로 다음의 것을 알고 있으면 좋다. (물론 이것들도 직관적인 이해만 하면 된다. 옆에서 누가 설명해주면 반나절이면 족할 내용이지만 아마 직접 책을 통해 공부한다면 꽤나 오래 ..

https://cloud.google.com/vision/ 문자인식쪽으로 사용될 부분이 많아보이네요. 90도 회전문자도 잘 지원해 주고~사물이나 얼굴같은경우는 해당 도메인에 맞춤 인식이 필요한 부분이 많을듯 하여 직접 딥러닝 (CNN, R-CNN) 아키텍처를 만들어야 할 경우가 많을거 같습니다. ㅋㅋㅋ

개발자 여러분 그동안 영어 이해하랴 이론 이해하랴 정말 수고 많으셨습니다. 정말 좋은 한글 동영상이 있어서 링크 해 봅니다. 정말 쉽게 딥러닝의 이론에 대해서 설명해주네요.이 동영상으로 기반을 이해하고, Caffe 등을 통한 다양한 실제 적용을 통해 통찰력과 직관을 기르면 일반 개발자 입장에서 딥러닝을 본인의 프로젝트에 좋은 서브무기로 사용 할 수 있으리라 봅니다. * 이래서 동강동강하나 봅니다. 제공 : 모두의 연구소 - 이찬우 연구원 [딥러닝] 1. Introduction[딥러닝] 2. 선형회귀와 Gradient Descent[딥러닝] 3. Gradient Descent & Normal Eq.[딥러닝] 4. 로지스틱 회귀[딥러닝] 5. 로지스틱 회귀의 비용함수[딥러닝] 6. 신경망의 표현[딥러닝] 7..

http://cs229.stanford.edu/proj2012/BussetiOsbandWong-DeepLearningForTimeSeriesModeling.pdf

아마존 웹 서비스 클라우드 디자인 패턴 설계 가이드 요약 기본패턴Snapshot패턴 (데이터 백업) Stamp 패턴 (서버 복제) Scale up 패턴 ( 동적 서버 사용 업 / 다운 ) OnDemand 디스크 패턴 ( 동적 디스크 용량 증감) 가용성 향상 패턴Multi-Server패턴 (서버이중화)Multi-DataCenter패턴 (데이터센터 레벨의 이중화)Floating IP패턴 (IP어드레스 동적 이동)Deep Health Check패턴 (시스템 상태 확인) 동적 컨텐츠 처리 패턴Scale Out패턴(서버 수의 동적 증감)Clone Server패턴(서버 클론)NFS Sharing 패턴 (공유 컨텐츠 이용)NFS Replica패턴 (공유 컨텐츠 복제)State Sharing 패턴 (상태 정보 공유)U..

OpenHAB이란?OpenHAB(Open Automation Bus)는 Kai Kreuzer가 2010년부터 개발한 오픈 소스 홈 자동화 서버이다. 이 프로그램은 Equinox(Eclipse PDE) OSGi(Open Service Gateway initiative) 프레임워크 상에서 자바로 구현되어 있으며, 현재까지 많은 개발자들이 참여하여 개발되고 있다. OpenHAB은 The Thing System과 마찬가지로 KNX, Z-Wave, Insteon, Arduino, Ethernet, MQTT 등 수많은 다양한 사물인터넷 기기와 프로토콜을 지원하여 동적으로 바인딩할 수 있도록 설계되었다. 간단히, 가정에 있는 각종 전자 제품을 물리적 연결(ardware connection such as serial,..