OctoberSkyJs 스터디에서 발표한 프레젠테이션 문서입니다.
NodeJS의 NET 모듈에 대한 소개이며, 관련 예제 링크도 공유드립니다.
[데모] - http://inpost.kr:7777/
[코드] - http://test.youngman.kr/node/ws/ws.js
OctoberSkyJs 스터디에서 발표한 프레젠테이션 문서입니다.
NodeJS의 NET 모듈에 대한 소개이며, 관련 예제 링크도 공유드립니다.
[데모] - http://inpost.kr:7777/
[코드] - http://test.youngman.kr/node/ws/ws.js
전체목차: https://netpple.github.io/docs/make-container-without-docker/
pid namespace는 컨테이너 안에서 독자적인 "process tree" / "process id 체계"를 제공합니다. 어떻게 가능한 것일까요? 이를 이해하기 위하여 proc filesystem과 pid 쳬계에 대해서 얘기합니다. 그리고 프로세스 트리의 최상위인 특별한 프로세스 pid1 에 대하여도 다룹니다
전체목차: https://netpple.github.io/docs/make-container-without-docker/
pid namespace는 컨테이너 안에서 독자적인 "process tree" / "process id 체계"를 제공합니다. 어떻게 가능한 것일까요? 이를 이해하기 위하여 proc filesystem과 pid 쳬계에 대해서 얘기합니다. 그리고 프로세스 트리의 최상위인 특별한 프로세스 pid1 에 대하여도 다룹니다
[캐글뽀개기] 캐툴즈툴(주말) 스터디 : 파트 1 - 8회차
(SQL) 9. 서브 쿼리: 쿼리 안의 쿼리 & 10. 외부 조인, 셀프 조인, 유니온: 새로운 조작법 Tae Young Lee
제가 금일 발표할 내역은 왜 서브 쿼리와 조인을 사용하는가?에 대해 생각해 보고 Query의 관점에서 서브 쿼리와 조인을 바라보기 위한 기초 지식들에 대해 살펴보겠습니다. 예를 들자면, Block I/O비용이라든지 Indexing관련 기반 지식과 Oracle Database구조도 설명을 통해 Query의 동작 방식에 대해 간략히 알아보겠습니다.
그 후 서브쿼리와 조인의 활용법에 대해 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
제가 이렇게 금일 세미나를 준비한 이유는 대부분의 사람들은 쿼리를 만들어 날려 자기가 원하는 데이터를 뽑아 쓸 수는 있어도 그 쿼리가 실제적으로 사용되는 화면단이라든지 DB부하와 서버 부하 이런 상식에 대해선 무지한 경우가 많이 결국 사용자 불편을 초래하는 경우가 많기 때문입니다. 그래서 금일 세미나를 통해 Query와 사용자 그리고 시스템 관점에서 바라볼 수 있는 기회를 제공하고자 준비해 보았습니다.
2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API)
작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서
GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서
발표를 진행
Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
05/29 제33회 빅데이터 분석전문가 오픈세미나 발표자료
제목 : "Programming Language의 변화를 통해 바라본 Python의 미래"
발표요약
- 언어의 변천사를 통해 바라본 Python의 가능성을 살펴보고, 이를 통해 현 시점에 우리가 가져야 할 언어를 바라보는 관점에 대해 논해보고자 한다.
- 그리고 기존 Control Flow에 적합한 절차적 언어 대신 현재 Data Flow개념의 언어가 출현하게 된 배경에 대해 설명하고 이에 Python이 각광받게 된 시대적 흐름에 대해 발표해 보고자 한다.
- 프로그래밍 언어의 변천사를 통해 언어가 각광받게 된 시대적 배경과 왜 그 언어를 사용하게 되었는지에 대한 개발자 및 사용자 관점에 대해 살펴보고, 앞으로 시대에서 우리는 프로그래밍 랭귀지에 대해 어떻게 접근해야 할까에 대해 구체적으로 발표하고자 한다.
Python 개발자를 위한 최상의 무료 개발 도구 Visual Studio와 Visual Studio Code명신 김
마이크로소프트의 Visual Studio는 자타가 공헌하는 세계 최고의 개발도구입니다. Python 개발자는 이제 Python Tools for Visual Studio(PTVS)를 설치하여 Visual Studio를 최고의 Python 개발도구로 확장 할 수 있습니다. PTVS는 CPython, IronPython을 가리지 않고, 편집, 브라우징, 인털레센스 기능을 제공하고, Python/C++이 혼재되어 있는 환경이나 Linux, Mac OS 환경에서도 디버깅을 할 수 있습니다.
본 세션에서는 PTVS의 설치로부터 고급 디버깅 시나리오까지를 살펴보고, Windows/Linux/Mac OS를 모두 지원하는 Cross Platform 편집도구인 Visual Studio Code에 대해서도 간략하 살펴봅니다.
Do IoT Yourself! - 사물 간의 연결을 위한 Open APIHyunghun Cho
Do IoT Yourself 세미나의 세 번째 발표 자료 프리뷰입니다.
이번 세미나에서는 지난 세미나에서 개발한 아두이노 기반 온도 센서 정보를 RESTful Web API 형태의 Open API로 개발하는 과정을 다룹니다.
프리뷰 자료이기 때문에 이후 수정, 변경될 가능성이 있으니 양해 바랍니다.
802.1X 적용 사례(차세대 정보보안을 위한 동적 네트워크 환경 구성과 접근통제)MinChoul Lee
2015년 9월 7일 ISEC에서 발표한 802.1X 사례 발표자료입니다.
802.1X 적용을 고려하고 있는 분들은 참고하세요~
발표자료에 대한 구체적인 구현 방법은 "네트워크 접근통제 시스템 구축"과 "무선 네트워크 리모델링"을 참고해주세요.
- 네트워크 접근통제 시스템 구축: http://www.yes24.com/24/goods/15899949?scode=032&OzSrank=1
- 무선 네트워크 리모델링: http://www.yes24.com/24/Goods/38467332?Acode=101
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
Presentation material from the IT graduate school joint event
- Korea University Graduate School of Computer Information and Communication
- Sogang University Graduate School of Information and Communication
- Sungkyunkwan University Graduate School of Information and Communication
- Yonsei University Graduate School of Engineering
- Hanyang University Graduate School of Artificial Intelligence Convergence
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMsTae Young Lee
Lab's research presentation
I am a doctoral student at Seoul National University of Science and Technology and am currently the head of the Applying LLMs to Various Industry (AL2VI) Lab.
Course Overview:
This course offers a comprehensive exploration of recommender systems, focusing on both theoretical foundations and practical applications. Through a combination of lectures, hands-on exercises, and real-world case studies, you will gain a deep understanding of the key principles, methodologies, and evaluation techniques that drive effective recommendation algorithms.
Course Objectives:
Acquire a solid understanding of recommender systems, including their significance and impact in various domains.
Explore different types of recommendation algorithms, such as collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches.
Study cutting-edge techniques, including deep learning, matrix factorization, and graph-based methods, for enhanced recommendation accuracy.
Gain hands-on experience with popular recommendation frameworks and libraries, and learn how to implement and evaluate recommendation models.
Investigate advanced topics in recommender systems, such as fairness, diversity, and explainability, and their ethical implications.
Analyze and discuss real-world case studies and research papers to gain insights into the challenges and future directions of recommender systems.
Course Structure:
Introduction to Recommender Systems
Collaborative Filtering Techniques
Content-Based Filtering and Hybrid Approaches
Matrix Factorization Methods
Deep Learning for Recommender Systems
Graph-Based Recommendation Approaches
Evaluation Metrics and Experimental Design
Ethical Considerations in Recommender Systems
Fairness, Diversity, and Explainability in Recommendations
Case Studies and Research Trends
Course Delivery:
The course will be delivered through a combination of lectures, interactive discussions, hands-on coding exercises, and group projects. You will have access to state-of-the-art resources, including relevant research papers, datasets, and software tools, to enhance your learning experience.
ChatGPT is a natural language processing technology developed by OpenAI. This model is based on the GPT-3 architecture and can be applied to various language tasks by training on large-scale datasets. When applied to a search engine, ChatGPT enables the implementation of an AI-based conversational system that understands user questions or queries and provides relevant information.
ChatGPT takes user questions as input and generates appropriate responses based on them. Since this model considers the context of previous conversations, it can provide more natural dialogue. Moreover, ChatGPT has been trained on diverse information from the internet, allowing it to provide practical and accurate answers to user questions.
When applying ChatGPT to a search engine, the system searches for relevant information based on the user's search query and uses ChatGPT to generate answers to present along with the search results. To do this, the search engine provides an interface that connects with ChatGPT, allowing the user's questions to be passed to the model and the answers generated by the model to be presented alongside the search results.
Points to be aware of when setting up the GPU and points to be aware of when verifying performance are summarized based on the reference link (https://hiwony.tistory.com/3).
The size of deep learning models is getting bigger and bigger, and the model operating environment is limited by a narrow infrastructure.
What should be considered in order to make a deep learning model a service?
After the deep learning model is created, it is a presentation on what direction we should operate and maintain.
2. Contents
• Printing your machine's name and IPv4
address
• Retrieving a remote machine's IP address
• Converting an IPv4 address to dierent
formats
• Finding a service name, given the port and
protocol
• Converting integers to and from host to
network byte order
3. Printing your machine's name and
IPv4 address
C:UsersUser>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit
(Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import socket
>>> host_name = socket.gethostname()
>>> print "Host name : %s" %host_name
Host name : 이태영-PC
>>> print "IP address : %s" %socket.gethostbyname(host_name)
IP address : 169.254.236.217
4.
5. Quiz 1
• 자신의 PC 이름과 IPv4 address를 출력할
함수를 만들어 구현하기
12. Converting an IPv4 address to
dierent formats
• 파이썬 소켓 라이브러리는 다양한 IP 주소 형식을
다루는 유틸리티가 있습니다.
• 우리가 두 가지 사용 :
– inet_aton ()
– inet_ntoa ()
• convert_ip4_address () 함수, inet_aton을 만들어 보자
• inet_ntoa ()는 IP 주소 변환을 위해 사용된다.
• 우리는 두 개의 샘플 IP를 사용합니다
– 주소, 127.0.0.1과 192.168.0.1.
14. Finding a service name, given the
port and protocol
우리가 find_service_name () 함수를 정의
• 여기서 getservbyport를 () 소켓 클래스 함수
는, (25)는, 예를 들면, 몇 개의 포트 (80)를 호
출
• 포트에 대한 서비스를 찾기 위한 함수를 구현
한다.
16. Converting integers to and from
host to network byte order
• 파이썬의 소켓 라이브러리는 바이트 순서와
그 반대를 호스팅하는 네트워크 바이트 순서
로 변환하는 유틸리티가 있습니다.
• ntohl () / htonl() 함수를 사용
• ntohl () / htonl () 소켓 클래스 함수는 IP 어
드레스 포맷을 변환하기 위해 사용
• convert_integer () 함수를 정의하자.