Redis 데이터 타입에 대한 글은 인터넷에 널리고 널렸다. 당장 그 이론을 한번 더 언급하는 것은 괜한 비용 낭비로 생각되니 실전 운영에 필요한 기초 예제 몇 가지를 공유해본다. 이번 글에서는 List 와 Hash 에 대해 집중적으로 다룬다.List리스트 형태로 데이터를 관리할 때 용이하게 사용되는 데이터 타입이다. 데이터는 LPUSH, RPUSH 로 적재하고 LPOP, RPOP 으로 꺼낼 수 있다. 한편 조회는 LRANGE, LLEN 을 사용한다. 아래에서 데이터를 확인하며 구체적으로 알아보자.이러한 리스트가 있을 때 LPUSH, LPOP 은 배열의 좌측에 있는 데이터를 제어할 수 있다. 즉, LPUSH 로 새로운 데이터 8을 넣게 되면 아래와 같이 데이터가 들어간다. 이때 LPOP 도 마찬가지로 좌..
그간 Low-Level language 만 다루다보니 개발툴로 vim 이외에는 관심이 없었다. 오로지 vim 과 emacs 의 전쟁에만 관심이 있을 뿐 visual studio (VS), eclipse, pycharm 같은 툴에는 관심이 있을리가. vim 으로 python 까지는 여차저차 해볼만 했는데 더 위쪽에 위치한 High-Level language 로 올라오니 여간 벅찬게 아니다. 잠깐 소스 확인 정도는 무난한데 개발하려면 여러가지 의식해야 하는 것들이 많다. 제일 빡센건 역시 ctags 의 부재로 인한 함수 찾기가 녹록지 않다는 점.아무튼 그래서 고급언어에서 적당히 사용할만한 툴을 찾던 중 atom 이 눈에 들어왔다. vim 모드로 사용할 수 있도록 Plug-in (vim-mode-plus) 까..
한빛미디어 기계학습 첫걸음 계보에 또 한권의 책이 추가되었다. 보통 기계학습이라고 하면 비지도학습, 지도학습, 강화학습, 이렇게 세 가지로 구분해서 이 야기한다. 이번책은 "강화학습"에 대한 이야기를 풀어내는 강화학습 첫걸음이다. 그간 첫 걸음 시리즈를 무척 유익하게 봐왔었기 때문에 이번책에 대한 기대 또한 상당했는데 역시 만족스러웠다.위에 책 사진만 보면 상당히 얇기 때문에 거부감이 없겠다. 하지만 이 책은 "강화학습"에 대한 첫걸음이지 기계학습에 대한 첫걸음 책이 아니기 때문에 다양한 사전지식을 필요로 한다. 기본적으로 python, TensorFlow, 기계학습, 약간의 수학적 지식에 대한 부분은 어느정도 감이 있는 상태에서 시작하는 것을 권한다. 아래는 이러한 부분을 채워줄 수 있는 한빛미디어에서..
@퇴사자의 글입니다. 시간이 지남에 따라 현실과 글의 내용이 다를 수 있다는 점을 참고하십시오. :-) WITHINNOVATION: WITHCALEY @이 글은 회사의 입장과는 상관 없는 글쓴이의 개인적인 견해입니다. 현재 서비스플랫폼팀에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있기 때문에 infra/Backend 에 초점을 맞췄으며 회사에는 당연히(!) 진리의 팀by팀, 부서by부서가 존재할 것입니다. 모든 팀에 해당하는 내용이 아님을 감안하고 읽어주십시오. 또한 개인 블로그의 글이기 때문에 반말체인 것도 양해 말씀 드립니다. (+젊은이는 위드이노베이션 내에서 직원을 지칭하는 용어입니다.) 극성인 미세먼지 덕분에 예년보다 따뜻한 겨울이었지만 내게는 유독 추웠던 겨울. 칼리(caley)라는 이름으로 위드이노베이션..
@아래 내용은 TPU quota 가 신청되어 있어야 사용 가능한 부분입니다. 참고 하시기 바랍니다.TPU 가 일반에 공개된 것과 비슷한 시기에 Google Compute Engine (GCE) 에도 TPU 메뉴가 생성되었다. 와우, 이제 우리의 인스턴스 내에서 TensorFlow 를 통해 기계학습을 진행할 때 TPU 를 지정해서 사용할 수 있게 된 것이다. 이 부분은 CloudML 과는 전혀 상관이 없으므로 오해하지 않도록 한다. Google Cloud Platform (GCP) 의 모든 기능이 그러하듯이 Cloud TPU 도 API 사용 설정을 통해 기능을 활성화시켜야 사용할 수 있다. 기능을 활성화하면 잠시 후 아래와 같은 메뉴를 볼 수 있다. 일단 TPU 노드를 생성해보자. (빠른 시작 사용을 통해..
구글클라우드 안에서 우리는 CPU, GPU, TPU를 사용할 수 있다는 이야기를 항상 들어왔다. 이세돌 9단과 알파고의 경기때부터 TPU는 놀라운 성능을 보여줬지만 정작 일반에 공개되어 있지 않았기 때문에 기계학습을 다루는 분들께는 사실 그림의 떡이나 마찬가지였다.- 일부 기업은 별도의 신청 프로세스를 통해 이미 사용할 수 있었다. 아무튼, 그러던 TPU가 드디어 일반에 공개되었다. AutoML과 마찬가지로 다소 까다로울 수 있는 심사 과정이 있지만 사용해볼 수 있다는 사실에 많은 엔지니어가 벅차오를 것으로 기대된다. 자세한 설명은 아래 링크로 대체한다. https://cloud.google.com/tpu/ 제일 해보고 싶은 것이 TF 예제를 TPU로 돌렸을 때 K80, P100 대비 얼마나 차이나는지 ..
매직마우스2에 이어서 결국 매직키보드2도 구매. 키보드도 마우스와 마찬가지로 1, 2의 차이는 배터리인지 usb-c type 충전식인지 차이만 있다. 포장을 뜯고 키보드를 만져보니 생각보다 훨씬(!) 가볍다. 무게를 고려했을 때 미끄러짐이 예상되지만 장패드의 영향 때문인지 전혀 그렇지 않다. 전체적인 두께도 얇아서 마치 노트북 자판을 타이핑하는 듯한 착각이 든다. 자판에 글자가 각인되어 있지 않은 무각 버전도 있는듯 하지만 아직 여러가지 키에 익숙하지 않기 때문에 간지(!)는 잠시 포기하도록 한다. 내가 선택한 모델은 키보드 우측에 키패드가 없는 텐키리스 모델인데 처음에는 상당히 어색하게 느껴졌다. 아마도 텐키리스는 처음이라 그런듯. 하지만 점점 익숙해지고 숫자키가 있는 위치에 마..
윈도우에 질려 리눅스로 넘어온 대부분의 사용자들이 가장 불편하게 느끼는 부분이 바로 터미널에 대한 높은 의존도일 것이다. 리눅스의 높은 진입장벽은 그렇게 만들어진다. 사실 요즘 세상이 좋아져서 리눅스도 윈도우 뺨치는 GUI 가 많이 등장했지만 우리가 리눅스를 사용하는 근본적인 이유는 시스템의 모든 것을 스마트하게 제어할 수 있는 터미널의 존재 때문이니 GUI 는 중요하지 않다. (윈도우에는 command 가 터미널의 역할을 수행한다고 할 수 있다.) 어느정도 터미널을 익숙하게 사용할 수 있게되면 그때부터는 그 매력에서 빠져나오지 못할 것이다. 터미널을 사용한다는 것은 다양한 shell 을 통해 시스템의 환경을 설정하고 조작하는 것을 의미하겠다. shell 은 시스템 제어와 모니터링을 위한 다양한 명령어를..
기다리던 매직마우스2가 내손에 들어왔다. 내 경우에는 맥북프로+듀얼모니터로 작업을 하다보니 노트북은 자연스럽게 받침대에 두고 써야하는 상황이었다. 노트북 받침대를 쓰기위에 마우스 지름이라니.. 언뜻 이해가 안되지만 회사가 꽤 건조해서 하루종일 노트북에 직접 손을두고 사용하자니 뭔가 전기인간이 되어가는 듯한 괜한 기분이... 여튼 그렇게 매직마우스2를 구매하게 됐다. 마우스를 애플 제품으로 살때는 선택의 폭이 없다. 1 아니면 2. 1은 배터리를 넣고 동작시키는 형태고 2는 충전 케이블이 제공된다. 아이폰7+를 사용하고 있던터라 충전 케이블은 핸드폰 케이블을 그대로 사용하면 된다. 마우스에 동봉되어있는 케이블은 뜯을 필요도 없다. 한번 완충하면 대략 한달은 간다고 한다. 배터리 사용량도 상단 상태바..
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