Sangmun

개인적으로나 이전 직장에서나 mongodb를 접할 기회는 많이 있었으나 query나 기타 부가적인 기능에 대해서는 자세하게 알지 못해서 이번 기회에 강의가 싸게 풀려서 한번 결제를 하고 들어보기로 했다. 내가 결제했을 때는 23000원이었는데 지금은 10만 원이 넘어가는 가격이 되었다... 2만 원의 값어치보단 좋은 강의인 것 같은데 10만 원까지는 하지는 않는 것 같다... https://www.udemy.com/course/mongodb-the-complete-developers-guide/ MongoDB - The Complete Developer's Guide 2023 Master MongoDB Development for Web & Mobile Apps. CRUD Operations, Index..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/154540 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 간단한 dfs, bfs 문제이며 나는 dfs로 풀었다. 주어지는 탐색공간의 크기가 작아서 recursionlimit에 안 걸릴 줄 알았건만 recursion limit 때문에 오류가 발생한 지도 모르고 잠깐 고생했었다. 문제를 dfs로 푼다면 recursionlimit을 설정해 주는 것을 까먹지 말자 import sys sys.setrecursionlimit(1000000) idx = [[0,1..

동시성이라는 의미는 동시에 여러 가지 일이 발생하는 것을 의미하며 프로그래밍에서는 여러 작업을 동시에 처리하는 것을 의미한다. python에서는 해당개념을 언급할때 thread, task, multiprocessing이 언급되는데 진정한 의미에서 동시에 작업을 처리하는 것은 multiprocessing만 해당된다. 따라서 본 글에서는 위의 3가지 개념에 대한 차이점과 용도를 정리하고자 한다. 먼저 Threading과 Asyncio는 하나의 CPU 코어에서만 작업이 이루어지만 동시에 여러 작업을 왔다 갔다 하면서 처리하기 때문에 여러 작업을 동시에 수행하는 것처럼 보인다. 하지만 언급했듯이 실제로 작업을 수행하는 CPU 코어는 하나이다. 이러한 것을 multitasking이라고 하는데 Threading과 ..

Producer-consumer Problem(생산자 소비자 문제는) threading이나 프로세스 동기화 이슈와 관련된 computer science에서 자주 볼 수 있는 문제이다. 현재 글에서는 python의 Lock을 이용하여 Producer-comsumer problem을 어떻게 해결하는지 다루고자 한다. 다음과 같은 예제가 있다. 외부로부터 message를 수신하는 작업과 수신한 message를 db에 저장하는 작업이 있다. 이때 외부에서 들어오는 message는 언제 들어올지 모르며 때때로 너무 많은 양이 들어올 때가 있다. 이 message를 수신하는 작업이 Producer이다. 수신한 message를 db에 저장하는 작업 Consumer이며 작업의 속도가 상대적으로 느리다. 따라서 외부에서..

python에서 thread는 동시성을 가지는 코드를 작성을 위해 필요로 한다. 하지만 multiprocessing과는 다르게 실제로 여러 개의 작업을 동시에 하는 것은 아니다. 단지 하나의 코어로 여러 작업을 왔다 갔다 하면서 동시에 처리하는 것처럼 보일뿐이다. Thread는 보통 외부의 이벤트를 오래동안 기다려야(I/O bound) 하는 작업에 적용하면 효과적이다. 하지만 많은 CPU연산을 필요로 하는 작업에는 Thread 보단 multiprocessing이 어울린다. Python Thread의 예시 아래 코드는 main section에서 thread를 하나 생성하여 원하는 함수를 실행하는 코드이다. threading.Thread 함수안에 target으로 실행하고자 하는 함수와 args에 변수를 넘겨..

https://arxiv.org/abs/1912.13318 LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding Pre-training techniques have been verified successfully in a variety of NLP tasks in recent years. Despite the widespread use of pre-training models for NLP applications, they almost exclusively focus on text-level manipulation, while neglecting layout and arxiv.org Introduction Document A..

https://arxiv.org/abs/2103.10213 ICDAR2019 Competition on Scanned Receipt OCR and Information Extraction Scanned receipts OCR and key information extraction (SROIE) represent the processeses of recognizing text from scanned receipts and extracting key texts from them and save the extracted tests to structured documents. SROIE plays critical roles for many doc arxiv.org Introduction SROIE는 Scanne..

쿠버네티스의 Label은 쿠버네티스의 리소스를 논리적인 그룹으로 나누기 위해 붙이는 레이블링이다. selector는 Label을 이용하여 조회하려는 리소스만 조회할 수 있게 하는 기능이다. yaml 파일 안에서 Label은 아래와 같이 metadata아래에서 선언을 하며 해당 이미지에는 app=backend, version=v1, env=prod라는 라벨링을 생성하였다. apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-pod labels: app: backend version: v1 env: prod spec: containers: - image: my-pod name: my-pod 또한 yaml에서 선언하지 않아도 kubectl 명령어로도 label을 생성하거나 삭제가 가..