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IT/따로 공부

Iterable이란...? 반복할 수 있는 객체 예로는 String, List, Dictionary, Set 객체가 있음 dir(객체)를 실행했을 때 __iter__ 매서드가 존재하는지 여부를 확인하여 객체가 iterable 한 지 확인할 수 있음 iter 함수란...? 객체의 __iter__ 메서드를 호출 iter(호출가능한(callable) 객체, 반복을 끝낼값)의 형태로 사용 ##callable: 객체()이런 형태로 사용 가능한지, callable(객체)를 통해 callable 여부를 확인 가능 #0~7사이의 random값이 출력되다가 random값이 3이 되면 출력을 멈춤 #iter()를 사용하려면 callable한 객체를 넣어줘야하기 때문에 lambda 사용 import random for i ..

2021. 8. 13.

IT/따로 공부

AWS에서 EKS파트를 공부 중인데, 쿠버네티스를 활용하여 Nginx 서비스를 배포해야 하는 과제를 받았습니다. 살면서 처음 들어보는 단어입니다... Nginx...ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래서 깊게는 아니더라도 대충 뭐하는 놈인지 공부하며 정리해봤습니다. Nginx(엔진엑스)란...? 요즘 널리 많이 사용되는 웹 서버용 오픈 소스 소프트웨어 웹 서버란...? 웹 서버용 오픈 소스 소프트웨어 웹 서버...? -> 정적 파일에 대한 응답을 처리 Why 웹 서버...? -> WAS는 동적인 처리를 담당한다. 단순한 정적 파일에 대한 처리를 웹 서버에서 담당하여 WAS의 짐을 줄여주기 위함 Why Nginx...? 빠르다 -> 다른 웹서버에 비해 초당 요청 처리 속도가 현저히 빠름 리버스 프록시로 사용 가능 ->..

2021. 8. 12.

IT/따로 공부

최근에 AWS를 공부하며 토이 프로젝트를 진행하고 있습니다. VPC의 public subnet에 EC2 서비스를 통해 NAT instance를 생성하여 Bastion Host를 겸할 수 있게 설계를 해봤는데, EC2가 과연 어떤 서비스인지 정확히 이해가 안 되어 한번 정리해봤습니다. EC2(Elastic Cloud Compute)...? '클라우드 상에 있는 가상의 컴퓨터'라고 생각하면 이해하기 쉬움 AWS에서는 사용자들이 쉽게 '클라우드상에 있는 컴퓨팅 파워를 유연하게 빌려서 사용고, 쓴 만큼 가격을 지불할 수 있도록 하는 서비스라고 보면 됨 AWS 서비스를 사용하는 사용자 입장에서는 EC2가 Server 혹은 Web Hosting Server의 역할 ##만약에 내가 운영하고 있는 웹 서비스가 AWS를..

2021. 8. 10.

IT/외부강의

1. 강화 학습(Reinforcement Learning)이란...? '궁극적인 목표를 이루기 위해서 현 상황에서 어떤 input을 넣어야 할까?'란 문제에 대한 해답을 찾으려는 학습 어린아이가 시행착오를 통해 학습하는 방법과 비슷한 느낌 2. 강화학습(Reinforcement Learning)의 특징 Supervised Learning과 다르게 Supervisor(정답을 알려주는 사람)이 없고 reward signal만이 존재 Feedback이 즉각적이지 않을 수 있음 어떻게 fitting하느냐에 따라 제공받는 데이터가 다를 수 있음 3. 강화학습(Reinforcement Learning) 용어 정리 Agent: 모델 / cumulative result를 maximize 하는 것을 목표로 함 Rewar..

2021. 8. 9.

IT/자료구조 & 알고리즘

1. DFS란...? 정점의 자식들을 먼저 탐색 2. 구현 전 생각정리 탐색할 그래프를 딕셔너리와 데크를 활용하여 구현해보자 need_visit 데크의 오른쪽에서 하나씩 node를 뽑아오며 탐색하면 최대 깊이까지 탐색하고 다시 올라오는 느낌으로의 탐색이 가능 3. 코드 구현 from collections import deque graph = dict() graph['A'] = deque(['B', 'C']) graph['B'] = deque(['A', 'D']) graph['C'] = deque(['A', 'G', 'H', 'I']) graph['D'] = deque(['B', 'E', 'F']) graph['E'] = deque(['D']) graph['F'] = deque(['D']) graph['G..

2021. 8. 8.

IT/자료구조 & 알고리즘

1. BFS란...? 한 단계씩 내려가면서 같은 레벨에 있는 노드들을 먼저 순회 2. 구현 전 생각정리 탐색할 그래프를 딕셔너리와 데크를 활용하여 구현해보자 need_visit 데크의 왼쪽에서 하나씩 node를 뽑아오며 탐색, 탐색할 때 그 node와 연결된 노드들을 need_visit 데크의 오른쪽에 추가해줌 3. 코드 구현 from collections import deque graph = dict() graph['A'] = deque(['B', 'C']) graph['B'] = deque(['A', 'D']) graph['C'] = deque(['A', 'G', 'H', 'I']) graph['D'] = deque(['B', 'E', 'F']) graph['E'] = deque(['D']) grap..

2021. 8. 8.

IT/자료구조 & 알고리즘

1. 기본 구조와 용어 그래프(Graph): 노드(Node)와 간선(Edge)로 실제 세계 현상이나 사물을 표현하는 자료구조 노드(Node): 위치 간선(Edge): 위치간의 관계를 표시한 선 2. 그래프(Graph) 종류 [무방향 그래프(Undirected Graph)] 방향 X 간선을 통해 양방향으로 움직일 수 있음 [방향 그래프(Directed Graph)] 방향 O 간선을 통해 정해진 방향으로 움직임 [가중치 그래프(Weighted Graph)] 간선에 가중치가 할당 [사이클(Cycle) & 비순환 그래프(Acyclic Graph)] 사이클(Cycle): 단순 경로의 시작 노드와 종료 노드가 동일 비순환 그래프(Acyclic Graph): 사이클이 없는 그래프 #'단순': 경로나 사이클에서 같은 ..

2021. 8. 8.

IT/자료구조 & 알고리즘

1. 기본 원리 (분할) 리스트를 두 개의 서브 리스트로 나눔 (정복) 검색할 숫자가 중간값보다 크면 뒷 서브 리스트에서 탐색, 반대의 경우에는 앞 서브 리스트에서 탐색 2. 생각 정리 리스트를 반씩 나누면서 찾고자 하는 포인트와 점점 가까워지게 하는 프로세스를 재귀 용법을 통해 구현 3. 코드 구현 기존에 정렬되어 있던 리스트에서 특정 값이 있는지 여부를 이진탐색으로 판별하는 코드 def bs(data, s_point): print(data) medium = len(data) // 2 if s_point == data[medium]: return True else: if s_point > data[medium]: #중간값보다 찾으려는 값이 클 때 return bs(data[medium+1:], s_po..

2021. 8. 8.

IT/자료구조 & 알고리즘

1. 기본 원리 리스트를 절반으로 나누는 함수를 재귀적으로 활용하면서 원소가 하나인 상태까지 잘게 나눠줌 나눠진 부분들을 정렬해나가며 하나씩 붙여나감 2. 생각정리 [2,8,6,5,1]를 병합정렬로 정렬하는 시뮬레이션을 돌려봤습니다. 다 나눠지면 left와 right을 merge 하는 과정을 통해 3. 코드 구현 음... 솔직히 어떤 방식으로 정렬을 진행하는지는 개념적을 쉽게 이해가 되었는데... 재귀적으로 구현하려고 하니까 바로 이해가 안되었던 것 같습니다. 분할하는 프로세스를 '내려간다고' 표현하고 합치는 프로세스를 '올라간다고' 표현하면 가장 밑바닥을 찍은 순간 바로 올라갈 수 있는 함수가 작동하게? 코드를 짰습니다. def merge(left, right): merged = list() left_..

2021. 8. 7.