걸어서개발한바퀴

Google Code Jam이 끝났습니다. 요즘 리트코드를 풀면서 어느정도 자신감을 늘려 가던 중, 오, 이런 게 있네? 하면서 구글 측에서 일년에 한 번씩 낸 코딩테스트 입니다. 총 5 개의 라운드가 있습니다. Qualification Round는 1주일 정도를 주고, 1차 라운드는 세 번에 걸쳐서 이뤄지고, (1a, 1b, 1c) 두시간 반 안에 풀어야 합니다. 2차 라운드, 3차 라운드, Final Round 까지 있습니다. 1차에서는 한 번의 라운드에서만 통과해도, 통과한 것으로 친다고 합니다. 2차 라운드를 도달하면 티셔츠를 준다고 하고, 3차 라운드를 가면 구글 리쿠르터에서 연락이 온다고 합니다.. ㄷㄷ 이번에 처음 참여를 해봤지만, 느꼈던 점은, 리트코드보다도 더 느린 UI 가 있고, 문제들..

%% 주의! 바로 터미널에서 커맨드를 실행하는 건 위험합니다!! %% 중요 파일들이 날아갈 경우 복구하는게 불가능하니, 책임감을 갖고 하세요! %% 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다! 더보기 파일 날아가는 걸 방지하기 위해서 sh 파일을 만들어서 실행하는걸 추천합니다. 정확한 영어 검색은 remove files in linux recursively 였고, 관련 포스트는 https://askubuntu.com/questions/377438/how-can-i-recursively-delete-all-files-of-a-specific-extension-in-the-current-di find . -name "*.bak" -type f 로 일단 확인하고, find . -name "*.bak" -type f -de..

안녕하세요 여러개의 RTSP 서버의 세팅을 알아보도록 하겠습니다. 제가 아는 분께서는 Wowza Server를 많이 사용하시는데, 이는 유료 서비스이기도 하고, 30일간의 체험 기간이 있긴 하지만 사용에 그렇게 용이하진 않다고 생각이 듭니다. 그래서 무료로 합법적으로 알려드리는 RTSP 서버, 바로 RTSP_SIMPLE_SERVER 입니다. git repository 주소 : https://github.com/aler9/rtsp-simple-server 사실 git을 다운받을 필요는 없고, release 주소에서 다운받으셔서 실행하시면 좋을 것 같습니다. https://github.com/aler9/rtsp-simple-server/releases 사실 맥을 사용해서 맥에서 사용을 해봤는데, 특성상 OS..

가장 기본적인 모델인 Decision Tree(결정 트리) 입니다. 전체 Input Space를 여러 개의 작은 직사각형으로 계속 자르는 알고리즘으로 모델을 만드는 것입니다. Classification and regression tree (CART)라고도 한다고 합니다. 그림은 타이타닉 데이터에서 가져왔다고 합니다. 성별, 나이와 가족 숫자라고 하네요. Decision Tree의 경우 굉장히 직관적이고 이해하기 쉽다는 장점이 있지만, 어떤 특성(Feature)을 먼저 사용할 지에 대해서 dependency가 굉장히 걸린다는 부담이 있습니다. 다른 말로는, 갈릴 때 cost가 가장 적은 split을 먼저 고릅니다. greedy algorithm이라고도 표현하네요. Regression 과 Classifica..

# source directory 지정 target directory 지정 import os import random from shutil import copyfile def main(): print("select source directory") ldir = os.listdir() ldir = [l for l in ldir if os.path.isdir(l)] print(ldir) source = input() print("select target directory") target = input() ldir2 = os.listdir(source) print(f"There are {len(ldir2)} items in source directory") print("how many items do you ..

각각의 서비스들에 대해서 알아보겠습니다. 각각의 서비스들에 대해서 간단히 정리해 보고, 특징 들에 대해서도 간단하게 요약해 보도록 하겠습니다. 비교적 Coursera data engineer 코스에서 많이 다루고, sample exam에서도 많이 다뤘던 내용들을 바탕으로 정리하였습니다. Cloud Datastore에 대한 그래프 OLTP(online transaction processiong database) - normalization 필요 (대부분의 경우) OLAP(online analyticial processing database) - used for data warehouse and data mart applications DDL(Data definition language statements)..

다음 캐글 Contest를 try해봤습니다. https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques 모르는 것을 너무도 많이 알 수 있었던 좋은 Contest였습니다. 참고 : https://www.kaggle.com/code/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python 1460개의 data와, 80개의 column이 있습니다. train의 경우 81개의 column이 있습니다. 81개의 column 중 target은 salePrice가 우리가 regression을 원하는 값입니다. 필요 library를 import합니다. #invite people for the K..

DVC란, Data Version Control로, Git과 유사하지만 데이터를 관리하는 툴을 말합니다. 관련 웹사이트 : https://dvc.org/doc/start AWS S3, GCP Cloud Storage 등 데이터를 파일 스토리지에 올린 후 다운 받을 수도 있고, 올릴 수 도 있습니다. 커맨드는 Git 과 비슷합니다. 기본적인 커맨드에 대해서 좀 알아보도록 하겠습니다. 일단 기본적으로 Git Repository 내에서 dvc 커맨드를 입력합니다. $ dvc init 그 이후 dvc를 git에 저장합니다. $ git status Changes to be committed: new file: .dvc/.gitignore new file: .dvc/config ... $ git commit -m ..

시작은 미디엄 아티클이었습니다. 머신러닝 부트캠프를 참여한 김현일님의 아티클을 보고, https://medium.com/@hkkim1984/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%B6%80%ED%8A%B8%EC%BA%A0%ED%94%84-%ED%9B%84%EA%B8%B0-f25241f2c7fa 뭐, 텐서플로우 자격증이 일주일이면 딴다고? 이러면서 텐서플로우 자격증을 땄던 게 시발점이었습니다. 막상 따고 보니깐, 머신러닝 부트캠프의 다른 자격증들이 눈에 들어왔습니다. GCP Data Engineer 자격증과 GCP ML Engineer자격증. 욕심난다.. 결국 따기로 마음먹고 Coursera등록을 하였습니다. Data Engineer Co..

이 글은 어딘가에 있을 나이먹은 (하지만 나보다 적은) 사람들이 혹시 코딩을 시작하기 주저하는 사람을 생각하고 쓰는 글입니다. 마침 제 친동생이 29살이고, 항상 제가 지금 코딩을 시작해도 늦지 않았다고 말을 하기 때문에 좀 더 신빙성이 있게 다가올 수 있을 것 같아요. 29살이면, 확실히 적은 나이는 아니라고 생각합니다. 뭐 이 글에서는 적지 않겠지만, 개발자 로드맵이라는게 확실히 있습니다. 없지는 않아요. 아무리 비전공자라고 해도, 그 로드맵에서 많이 벗어나긴 힘들다고 생각합니다. 결국 코딩을 시작한다면, 누구나 겪을 과정이고, 겪지 않았다면 성장하기 어려운 과정들이 있다고 생각합니다. 그 과정은 조금만 서술하자면, 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 자료구조, 네트워크, 스택 오버플로우 구글링, 등..