클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

4장의 마지막 개념 학습이 될 것 같다. 조금 졸리지만 힘을 내서 공부를 진행해보자.   세션 72 - 개발 지원 도구          1번은 통합개발도구(IDE)이다. 2번은 Maven, 3번은 Maven, Ant, Gradle이다.    세션 73 - 서버 개발              모델 : 데이터 관련 작업, 뷰 : 사용자에게 보여줌, 컨트롤러 : 모델과 뷰를 연결시켜줌MVC 프레임 워크를 제공해준다.     1번은 스프링, 장고, 코드이그나이터이다. 2번은 DTO, 3번은 DAO이다.2번은 DTO가 아니라 Controller이다. 사용자의 요청에 적절한 서비스를 호출하여 그 결과를 사용자에게 반환하는 코드를 구현하는 과정이다. DTO는 데이터 교환을 위해 사용할 객체를 만드는 과정이다.    세..

이번에는 코드와 디자인 패턴에 대해서 학습해보려고 한다.    세션 70 - 코드      1번은 순차코드, 2번은 표의 숫자 코드, 3번은 식별 기능이다. 4번은 코드, 십진 코드이다.블록 코드는 공통성이있는 것끼리 블록으로 구분하고, 각 블록 내에서 일련번호를 부여하는 방법으로, 구분 코드라고도 한다.    세션 71 - 디자인 패턴                 1번은 행위, 2번은 Factory Method, Obsever이다. 3번은 Singleton.. 나머지는 모르겠다. 4번은 행위이다. 디자인 패턴은 한번 정리를 해야겠다. 디자인 패턴모듈 간의 관계 및 인터페이스를 설계할 때 참조할 수 있는 전형 적인 해결 방식 또는 예제를 의미  1. 생성 패턴 클래스나 객체의 생성과 참조 과정을 정의하는..

모듈에 대해서 학습을 이어가볼 것이다. 이제 50분만 있으면 집에 갈 시간이다. 3개의 학습까지 모두 마치고 개운한 마음으로 퇴실해야겠다.    세션 67 - 모듈                       1번은 결합도, 응집도이다. 2번은 F, H이다. 3번은 모르겠고, 4번은 공통 결합도, 자료 결합도, 외부 결합도이다. 5번은 모르겠고, 6번은 순차적, 시간적, 눈리적 응집도일 것 같다. 7번은 생각이 잘 나지 않는다.이 단원에서는 2문제 빼고 다 틀렸다. 다시 암기를 해야 할 것 같다. 어떤 응집도 결합도인지 파악하는 게 어려웠다. 데이터 결합도는 모듈 간의 인터페이스가 자료 요소로만 구성될 때의 결합도이다.  결합도의 종류내용 결합도 : 한 모듈이 다른 모듈의 내부 기능 및 그 내부 자료를 직접 ..

오후의 두번째 공부를 시작한다. 이번 시간에는 1시간 반 동안 객체 지향과 모듈에 대한 공부를 진행해볼 것이다.   세션 65 - 객체 지향(Object-Oriented)  객체 지향은 각각의 요소를 분리하여 수행하도록 만드는 작업이다.                          1번은 클래스.. 2번 캡슐화, 3번은 일반화인가? 4번은 상속, 5번은 클래스, 7번은 메시지이다. 많이 틀렸을줄 알았는데 잘 풀었다. 객체와 클래스는 잘 구별을 못하는 것 같아 정리해보려고 한다. 객체는 데이터와 이를 처리하기 위한 함수를 묶어놓은 소프트웨어 모듈이다. 클래스는 공통된 속성과 연산을 갖는 객체의 집합이다. 그리고 연관성도 잘 모르니 정리해봐야겠다. 연관화는 2개 이상의 객체가 상호 관련되어 있음을 의미한다...

드디어 정보처리기사 실기 공부를 다시 시작하게 되었다. 언제 공부하고 말았는지 기억도 나지 않는다. 아마 4일은 지나지 않았나 싶다.오후에 인사교에 나와서 2시 반에 되어서야 공부를 시작해본다. 3시간 반 동안 정말 열심히 공부해볼 것이다.   세션 62 - 개발 환경 구축   웹 서버에는 정적인 것을, WAS에서는 동적인 서버를 구축한다.           1번은 WAS이다. 2번은 웹 서버, 3번은 형상관리 도구, 4번은 잘 모르겠다. 4번만 틀렸다. 웹 서버의 기능 중 네트워크 트래픽 포화를 방지하기 위해 응답 속도를 제한하는 기능은 대역폭 제한이다.     세션 63 - 소프트웨어 아키텍처                          1번은 모듈 설계, 인퍼페이스 설계, 자료 구조 설계, 아키텍처..

비지도 학습의 마지막 여정이 남아있다. 주성분 분석에 대한 실습을 바로 시작해보자.   주성분 분석 실습해보기   이 함수를 먼저 구현해야 사용할 수 있다.         과일이 잘 복원되었다.            이 코드를 실행하면 로지스틱 회귀 모델이 완전히 수렴하지 못했으니 반복 횟수를 증가하라는 경고가 출력된다. 하지만 교차 검증의 결과가 충분히 좋기 때문에 무시해도 괜찮다.             단원 마무리하기     모든 문제를 다 맞추었다. 공부를 제대로 했다는 증거일 것이다.  학습을 마치고오늘 새벽 4시부터 거의 쉬지도 않고 10시간을 공부했다. 내가 생각해도 참 대단하고 기특했다. 이제 오후 수업에 갈 준비를 해야겠다. 오늘은 아무 이유없이 공부가 하고 싶어 지각한 날이었다.비지도학습까..

비지도 학습의 마지막 단원이다. 이 공부도 최대한 빠르게 학습해 볼 것이다.   학습 목표차원 축소에 대해 이해하고 대표적인 차원 축소 알고리즘 중 하나인 PCA(주성분 분석) 모델을 만들어본다.  시작하기 전에k-평균 알고리즘으로 업로드된 사진을 클러스터에 분류하여 폴더별로 저장했다. 그런데 이벤트가 진행되면서 문제가 생겼다. 너무 많은 사진이 등록되어 저장 공간이 부족하다. 나중에 군집이나 분류에 형향을 끼치지 않으면서 업로드된 사진의 용량을 줄일 수 있을까?  차원과 차원 축소지금까지 데이터가 가진 속성을 특성이라 불렀다. 머신러닝에서는 이런 틈성을 차원이라고도 부른다. 10000개의 특성은 결국 10000개의 차원이라는 것인데, 이 차원을 줄일 수 있다면 저장 공간을 크게 절약할 수 있다.2차원 ..

k-평균 알고리즘에 대한 실습을 진행해볼 것이다.   k-평균 알고리즘 실습해보기메모리  누수가 발생하는 경고창이 뜨고 있다. 이 경고 메시지는 KMeans 알고리즘을 사용하는 동안 Windows 운영체제에서 특정 상황에서 메모리 누수(memory leak)가 발생할 수 있음을 알려주는 것이다. 이 문제는 MKL (Intel의 수학 커널 라이브러리, Math Kernel Library)와 관련이 있으며, 특히 사용 가능한 스레드 수보다 처리해야 할 데이터 청크가 적을 때 발생할 수 있다. 그냥 놔두어도 되지만 완벽한 코드 작성을 위해 해결해보기로 했다.     하지만 문제는 해결되지 않았다. 그냥 넘어가지로 했다. 여기에 시간은 많이 투자할 수 없으니까.                    하지만 여전히 ..

이번에는 평균 알고리즘에 대해 학습해 보겠다.   학습 목표k-평균 알고리즘의 작동 방식을 이해하고, 과일사진을 자동으로 모으는 비지도 학습 모델을 만들어본다. 시작하기 전에이전 학습에서 사과, 파인애플, 바나나에 있는 각 픽셀의 평균값을 구하서 가장 가까운 사진을 골랐다. 하지만 진짜 비지도 학습에서는 사진에 어떤 과일이 들어있는지 알지 못한다.이런 경우 어떻게 평균을 구할 수 있을까?  바로 k-평균 군집 알고리즘이 평균값을 자동으로 찾아준다. 이 평균값이 클러스트의 중심에 위치하기 때문에 클러스트 정 심 또는 센트로이드라고 부른다.   k-평균 알고리즘 소개k-평균 알고리즘의 작동 방식은 다음과 같다.무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다.각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터..

군집 알고리즘에 대한 실습을 진행해볼 것이다.   군집 알고리즘 실습해보기 난 코랩이 아닌 주피터 노트북에서 실행하기에 책과는 다른 방식으로 파일을 다운받아야 했다. 이렇게 하니 잘 되었다.  파일은 맨 아래에 저장이 잘 되어 있다. 이제 데이터를 로드하며 실행해보겠다.   첫번째 이미지는 사과같다.                    단원 마무리하기     뭔가 오류가 잔뜩 떴다. 이름을 하나 잘못 지정해서 틀린 거였다.    바나나가 아닌 것 마지막에 2개만 빼고 모두 바나나가 잘 출력되는 것을 볼 수 있다.  학습을 마치고 이렇게 40분만에 모든 실습을 마치고 확인문제까지 풀어볼 수 있어서 좋았다. 왠지 아침 시간에 6단원 학습을 모두 마칠 수 있을 것 같은 예감이 든다. 오늘은 아마도 수학공부는 못..