기능이 형태를 지배해야 한다

아래는 문래학당 임춘봉훈장님께서 편집해주신 루이 설리번의 고전이다. 내가 아키텍트 혹은 설계자로써 딱 하나 잊지 않는 유일한 공학원리 항목이기도 하다. 공학적 배경지식이 없거나 건축에 소프트웨어 설계 은유를 하는 부분이 생소한 분을 위해 가벼운 글을 쓴다.   핵심가치가 무엇이냐? 혹은 너 기능이 뭐야? 가장 중요한 질문이다. '당신은 뭐하는 사람이냐?'라는 질문이

Kafka 운영자가 말하는 TIP

이번에는 kafka 파티션 재배치에 대해 알아보고, log 디렉토리 사용이 균등하지 않을 때 조치할 수 있는 방법에 대해 말씀드리도록 하겠습니다. 해당 내용을 모를 경우 kafka 운영하시면서 난감한 상황에 마주칠 수 있다고 생각됩니다. 잘 읽어보시고 도움이 되셨으면 합니다. 이 글을 처음 보시는 분들은 이전 글도 보시면 좋을 것 같습니다. Kafka 운영자가 말하는

Popit 서비스 2017 1분기 운영 지표 현황

안녕하세요. 지난 몇개월 동안 운영 현황을 공유해드리지 못했습니다. 매월 공유해드리기는 어려울 것 같고 분기별로 공유하려고 합니다. 사용자수 * Popit 서비스가 목표하는 것도 다양한 주제의 글이 생산되고 모이고 전파되는 역할을 수행하는 것이 때문에 좋은 현상이라고 생각합니다. 1, 2월에는 작년과 비슷한 수준의 일 방문객이었다면 3월부터는 150~200% 향상된수치를 보이고 있습니다. 원인은 3월부터 연재된

개발자가 배우는 R : 5강, 기초통계 함수 배워보기

개요 이번 포스팅에는 R에서 사용하는 기초통계 관련 함수들을 알아본다. 해당강의에서는 기초통계학의 내용은 다루지 않고 기초통계학에서 사용하는 기법들을 R에서 어떻게 적용하는지 다룬다. 다만 참고를 위해 기초 통계학개념에 대해서는 위키피디아에서 발췌하여 추가해두었다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. 이번시간에 배울것들 요약 이번시간에는 아래와 같은 통계 지표들을

[용어 정리] 입 개발자를 위한 TF-IDF

뭔가 아는척을 위해서 알아두면 좋은 단어중에 지난번에 언급했던 Accuracy, Recall, Precision 같은 것들이 있는데, 이것 말고도 알아두면 입 개발자로 아는 척 하기 좋은 단어가 있습니다. 바로 TF-IDF 인데요. 보통, 검색이나 다른쪽을 하시는 분들은 다들 잘 알고 있는 단어이기도 합니다.(개인적으로는 해당 강의 https://www.coursera.org/learn/ml-foundations

[용어 정리] 입개발자를 위한 Accuracy, Precision, Recall

최근에 공부하게 된 내용을 아주 가볍게 정리하고자 합니다. 머신러닝은 못하고 러닝머신도 못하고 있지만(저질 체력이라...) 맨날 공부하자 말만 하고 모르고 있다가... 아는 게 없어서 맨날 구라만 치는 중입니다. 그러던 중, 위의 내용들을 가볍게 설명할 일이 생겼는데... 역시 저의 구라로 시작한 일은 비극적으로 구라가 들통나버리는... 흑흑흑 그래서 좀 더 큰데서 구라를

텐서플로우, 직접 소스 빌드하여 설치하기

개요 노트북에서 텐서플로우를 깔아 CPU만으로 사용하는데 아래와 같은 Warning Message가 뜨는 것을 발견했다. 실행해는 문제가 없는데 개발자들이면 들어봤을 SSE 명령어 셋등이 제대로 실행이 안될것을 생각하니 왠지 컴퓨터 성능을 십분 발휘하지 못한다는 생각이 들었다. 따라서 해결책을 검색해보니 텐서프로우 소스를 본인 PC환경해서 직접빌드하면 해결을 할 수 있다고 하여 내용을 살펴보고 정리하여 포스팅

마이크로서비스 Just Do It!

최근 개발 또는 운영하고 있는 서비스가 여러개의 작은 서비스로 의미 있는 서비스를 제공하고 있는 시스템 구성으로 되어 있습니다. 이를 최근 트렌드에 맞추어 보면 마이크로서비스 아키텍처 기반이라고도 이야기 할 수 있습니다. 최근 스타트업들이야 구성원들이 믿는 방식, 구성원들이 좋아하는 방식으로 진행하기 때문에 그것을 무엇이라 부르던 별로 신경을 쓰지 않겠지만 아직도 많은 큰

개발자가 배우는 R : 4강, 데이터프레임 가공하기

개요 이번 포스팅에는 R에서 가장 많이 쓰이는 데이터프레임을 가공하는 방법을 알아본다. 이를 위해 데이터프레임을 조작하는 방법과 관련된 외부 패키지 reshape 사용법을 알아본다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. 데이터프레임 조작하기 데이터프레임 예제 #1 : leadership 임의로 leadership 객체를 만들어 데이터프레임 조작을 알아보자. leadership 데이터프레임 생성

DDD의 Bounded Context와 객체 지향의 객체

내용이 빈약했는데, 2019년 1월 18일자로 사례를 섞은 다른 글을 올려 낡은 내용은 지웁니다. https://bit.ly/2sBaDxP

텐서보드(TensorBoard) 시작하기

여전히 GAN(Generative Adversarial Network)을 배우고 있고, 관심 있게 보고 있는 자료가 텐서플로우로 구현이 되어 있어서 아직도 텐서플로우를 배우는 중이다. 텐서플로우 구문이 익숙하지 않아 다른 예제를 다뤄보기로 마음먹었다. 이 글에서는 지난 글 "텐서플로우(TensorFlow) 시작하기"에 이어서 IRIS 예제를 포함해서 더 다양한 예제를 살펴보면서, 텐서보드(TensorBoard)를

개발자가 배우는 R : 3강, 데이터프레임과 파일 입출력

개요 이번 포스팅에는 R의 객체중 factor와 데이터 프레임을 배우고 파일 import, export를 배워본다. 객체 자체는 지난 시간에 다뤘지만 리스트와 데이터 프레임은 파일 import/export와 연관이 많아 이번 시간에 설명한다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. R 자료구조(factor, 데이터프레임) factor 설문조사의 객관식 처럼 순서와