함수형 반응형 프로그래밍
1장
- IT 도서 리뷰
- · 2024. 7. 18.
1장
공부 시작 전 알아야 할 것들 선언형 프로그래밍이란 (vs. 명령형 프로그래밍) 반응형 프로그래밍: 데이터 스트림들과 변화의 전파와 관계되어있는 선언적인 프로그래밍 패러다임 명령형 프로그래밍 vs 선언형 프로그래밍 명령형 프로그래밍 알고리즘을 명시하고 목표를 명시하지 않는 것 하나하나 시간의 순서대로 명령하듯 프로그래밍하는 것 예시 차고로 가라. 차고를 열어라. 차에 타라. ... 우유가판대로 가라 우유를 집어라 ... 선언형 프로그래밍 명확한 알고리즘을 명시하지 않고 데이터가 잘 흘러갈 수 있도록 제시만 해주는 것 예시 우유는 냉장고에 저장한다 냉장고는 물건을 시원하게 유지하는 장소이다 상점은 상품이 판매되는 장소이다 판매랑 돈과 사물을 교환하는 것을 의미한다 ... 함수형 프로그래밍 함수형 프로그래밍..
4.1 데이터베이스의 기본 4.1.1 엔터티 4.1.2 릴레이션 엔터티 vs 릴레이션 엔터티 업무적으로 분석을 하면 그룹을 선정할 수 있다. 임직원, 제품, 계약, 법인카드, 계좌, 거래처 등등.. 이렇게 업무 분석 중 도출되는 개체들을 엔터티(Entity)라고 한다. 데이터베이스를 논리적으로 설계하는 단계에서는 엔터티라고 한다. 릴레이션 (관계형 데베에서 테이블) 개념, 논리 모델링을 거쳐 물리 모델링을 통해 릴레이션을 기반으로 실제 물리적인 데이터를 저장하는 공간 엔터티가 특정 DBMS로 구현되는 단계부터 테이블이라고 부름 릴레이션 스키마와 인스턴스로 나뉨 => --개념모델링--> 엔터티 --논리모델링-물리모델링--> 테이블(관계형 데이터 모델에서의 릴레이션) =>개념적 엔터티와 관계형 릴레이션은 잘..
3.1 운영체제와 컴퓨터 3.1.1 운영체제의 역할과 구조 140 page 인터럽트 사용 이유: CPU는 매우 빠른 장치인데 예를들어 프린터 문서 인쇄를 지시하고 완료될 때 까지 기다릴 수 없다. 하지만 인터럽트가 작동하면 그 동안 다른 작업을 하고 올 수 있음. 인터럽트, 트랩과 시스템 콜 인터럽트 하드웨어 인터럽트 (= 외부 인터럽트) 인터럽트라 하면 일반적으로 하드웨어 인터럽트를 의미함 기계 검사 인터럽트, 입출력 인터럽트, 전원 이상 인터럽트 등 소프트웨어 인터럽트 (트랩) (= 내부 인터럽트) 예외 (Exception) 메모리 참조 오류, 0으로 나누기, 오버플로우 등 시스템 콜 사용자가 의도적으로 일으킨 소프트웨어 인터럽트 운영체제의 커널이 제공하는 서비스에 대해, 응용 프로그램의 요청에 따라..
2.1 네트워크의 기초 2.1.1 처리량과 지연 시간 69 page 트래픽: 특정 시점에 링크 내에 흐르는 데이터의 양/ 트래픽이 많을 때는 서버가 다운될 수 있다. 처리량 트래픽 중 전체 혹은 일부가 처리되고 이 처리되는 양이 처리량이다. 실제 얼마나 많은 데이터가 전달되는지에 대한 결과적인 개념 End to End Application의 처리량은 대역폭과 지연시간에 의해 결정됨 대역폭: 네트워크에서 전송되는 데이터의 범위 (허용할 수 있는 동접수와 같은 의미), 대역폭이 낮으면 처리량이 떨어진다. 참고: https://www.inflearn.com/questions/642550/%ED%8A%B8%EB%9E%98%ED%94%BD-%EC%B2%98%EB%A6%AC%EB%9F%89-%EB%8C%80%EC%..
CH 1.1 디자인 패턴 SOLID (객체지향 설계 원칙) 디자인 원칙 (간략한 설명) Single Responsibility Principle하나의 클래스는 하나의 역할만 해야 함. Open - Close Principle확장 (상속)에는 열려있고, 수정에는 닫혀 있어야 함. Liskov Substitution Principle자식이 부모의 자리에 항상 교체될 수 있어야 함. Interface Segregation Principle인터페이스가 잘 분리되어서, 클래스가 꼭 필요한 인터페이스만 구현하도록 해야함. Dependency Inversion Property상위 모듈이 하위 모듈에 의존하면 안됨. 둘 다 추상화에 의존하며, 추상화는 세부 사항에 의존하면 안됨. 16 page 라이브러리 vs 프레임워..
신경망 스타일 트랜스퍼 데이터 로딩 imsize = 512 is_cuda = torch.cuda.is_available() prep = transforms.Compose([transforms.Resize(imsize), transforms.ToTensor(), transforms.Lambda(lambda x: x[torch.LongTensor([2,1,0])]), #turn to BGR transforms.Normalize(mean=[0.40760392, 0.45795686, 0.48501961], #subtract imagenet mean std=[1,1,1]), transforms.Lambda(lambda x: x.mul_(255)), ]) postpa = transforms.Compose([tran..
model.embedding.weight.data = TEXT.vocab.vectors 텍스트 데이터 분석 토큰화 데모에 사용할 영화 후기 The action scenes were top notch in this movie. Thor has never been this epic in the MCU. He does some pretty epic shit in this movie and he is definitely not under-powered anymore. Thor is unleashed in this, I love that. 텍스트를 문자로 변환 코드 thor_review = "The action scenes were top notch in this movie. Thor has never been ..