Sorry. for koreans only. I'll add english short description. or just visit http://wtfjs.com
아오 썅.
정정사항입니다.
객체 동일비교는 항상 valueOf 결과물로 나온 비교로 하는 데다가,
객체와 배열은 valueOf 해봐야 객체로 나오기 때문에
객체와 배열은 == 하나 === 하나 같은 비용으로 비교합니다.
[1,2,3]==[1,2,3] 은 false가 되므로
[1,,,2]==[1,undefined,undefuned,2] 는 무조건 false로 나옵니다.
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아오 썅.
정정사항입니다.
객체 동일비교는 항상 valueOf 결과물로 나온 비교로 하는 데다가,
객체와 배열은 valueOf 해봐야 객체로 나오기 때문에
객체와 배열은 == 하나 === 하나 같은 비용으로 비교합니다.
[1,2,3]==[1,2,3] 은 false가 되므로
[1,,,2]==[1,undefined,undefuned,2] 는 무조건 false로 나옵니다.
[Main Session] 미래의 Java 미리보기 - 앰버와 발할라 프로젝트를 중심으로Oracle Korea
OpenJDK로 Java 언어 개선 주도권이 넘어간 후 Java의 개선 속도가 몰라보게 빨라지고 있습니다. Java를 언어, 런타임, 표준 API로 나눌 때 프로그래머에게 가장 중요하다고 볼 수 있는 언어 관점에서 Java가 앞으로 어떻게 개선될 지, Java의 미래를 알아보려고 합니다.
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 15 생성적 적대 신경망 : 회화 및 숫자 이미지 생성 신경망
15.1 생성적 적대 신경망의 구조
15.2 생성적 적대 신경망과 데이터 생성
15.3 생성적 적대 신경망의 순전파와 역전파 처리
15.4 구현하기 : 생성적 적대 신경망 모델 클래스
15.5 구현하기 : 생성적 적대 신경망을 위한 데이터셋
15.6 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 14 인코더-디코더 : 엠니스트 이미지 숫자 읽기 신경망
14.1 인코더-디코더의 구조
14.2 인코더-디코더와 언어 처리
14.3 필기체 숫자 이미지를 영어로 읽기
14.4 필기체 숫자 이미지열을 한글로 읽기
14.5 인코더-디코더의 분리 학습 문제
14.6 구현하기 : 인코더-디코더 모델 클래스
14.7 구현하기 : 인코더-디코더를 위한 엠니스트 데이터셋
14.8 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 13 오토인코더 : 엠니스트 이미지 재현 및 분류 신경망
13.1 오토인코더의 구조
13.2 지도학습과 비지도학습
13.3 잡음 제거용 오토인코더
13.4 유사 이진 코드 생성과 시맨틱 해싱
13.5 지도학습이 추가된 확장 오토인코더 모델
13.6 확장 인코더 모델을 위한 엠니스트 데이터셋
13.7 구현하기 : 확장 오토인코더 모델 클래스
13.8 구현하기 : 오토인코더를 위한 엠니스트 데이터셋
13.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 12 CNN과 RNN의 결합 : 장면 전환 판별 신경망
12.1 비순환 계층에서의 시계열 데이터 처리
12.2 동영상 처리를 위한 합성곱 신경망과 순환 신경망의 결합
12.3 출력 계층과 후처리 단계에서의 시계열 데이터 처리
12.4 장면 전환 데이터셋
12.5 실행 부담을 줄이는 방법들
12.6 구현하기 : 확장된 순환 신경망 클래스
12.7 구현하기 : 장면 전환 데이터셋
12.8 실행하기
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> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 10 기본 셀 순환 신경망 : 오토마타 문장 판별 신경망
10.1 시계열 데이터
10.2 순환 계층과 순환 벡터의 활용
10.3 순환 계층의 입출력 형태
10.4 순환 계층을 위한 시계열 데이터의 표현
10.5 순환 계층의 순전파와 역전파 처리
10.6 오토마타를 이용한 수식 표현의 생성과 검사
10.7 구현하기 : 간단한 순환 신경망 클래스
10.8 구현하기 : 오토마타 데이터셋
10.9 실행하기
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> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 9 인셉션 모델과 레스넷 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망
9.1 인셉션 모델
9.2 레스넷 모델
9.3 인셉션 모델과 레스넷 모델 구현을 위해 필요한 확장들
9.4 구현하기 : 확장된 합성곱 신경망 모델 클래스
9.5 구현하기 : 더미 데이터셋 클래스
9.6 실행하기 : 인셉션 모델
9.7 실행하기 : 레스넷 모델
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
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CHAPTER 5 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망
5.1 다층 퍼셉트론을 위한 클래스 설계
5.2 데이터 분할 : 학습, 검증, 평가
5.3 시각화
5.4 이미지 분류 문제와 꽃 이미지 분류 데이터셋
5.5 구현하기 : 모델 클래스
5.6 구현하기 : 데이터셋 클래스
5.7 구현하기 : 네 가지 데이터셋 파생 클래스
5.8 구현하기 : 꽃 이미지 분류 데이터셋 클래스
5.9 구현하기 : 수학 연산과 각종 부수적 기능
5.10 실행하기
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CHAPTER 11 LSTM 순환 신경망 : 도시 소음 분류 신경망
11.1 순환 벡터와 기울기 정보의 소멸 및 폭주
11.2 LSTM의 구조와 동작 방식
11.3 쌍곡탄젠트 함수
11.4 LSTM 계층의 순전파와 역전파 처리
11.5 주파수 스펙트럼 분석을 이용한 음원 처리
11.6 음원 분류 데이터셋
11.7 구현하기 : LSTM 신경망 클래스
11.8 구현하기 : 음원 분류 데이터셋
11.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
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다섯 가지 정규화 확장 : 꽃 이미지 분류 신경망
8.1 부적합과 과적합
8.2 L2 손실
8.3 L1 손실
8.4 드롭아웃
8.5 잡음 주입
8.6 배치 정규화
8.7 정규화 기법 도입을 위한 계층의 추가
8.8 구현하기 : 정규화 확장 클래스
8.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
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CHAPTER 7 간단한 합성곱 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망
7.1 다층 퍼셉트론의 문제점과 새로운 구조의 필요성
7.2 합성곱 계층
7.3 합성곱 연산의 패딩과 건너뛰기
7.4 풀링 계층
7.5 채널의 도입과 커널의 확장
7.6 합성곱과 풀링의 역전파 처리
7.7 합성곱 신경망의 일반적인 구성
7.8 세 가지 합성곱 연산 방법
7.9 다양한 계층의 처리를 위한 모델 확장
7.10 구현하기 : 간단한 합성곱 신경망 클래스
7.11 실행하기
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CHAPTER 6 복합 출력의 처리 방법 : 오피스31 다차원 분류 신경망
6.1 오피스31 데이터셋과 다차원 분류
6.2 딥러닝에서의 복합 출력의 학습법
6.3 복합 출력을 위한 MlpModel 클래스와 Dataset 클래스의 역할
6.4 아담 알고리즘
6.5 구현하기 : 아담 모델 클래스
6.6 구현하기 : 오피스31 데이터셋 클래스
6.7 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
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CHAPTER 4 다층 퍼셉트론 기본 구조 : 세 가지 신경망의 재구성
4.1 다층 퍼셉트론 신경망 구조
4.2 은닉 계층의 수와 폭
4.3 비선형 활성화 함수
4.4 ReLU 함수
4.5 민스키의 XOR 문제와 비선형 활성화 함수
4.6 구현하기 : 다층 퍼셉트론 신경망 지원 함수
4.7 실행하기
4.8 마치며
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 3 선택 분류 : 철판 불량 상태 분류 신경망
3.1 불량 철판 판별 문제
3.2 선택 분류 문제의 신경망 처리
3.3 소프트맥스 함수
3.4 소프트맥스 함수의 편미분
3.5 소프트맥스 교차 엔트로피
3.6 소프트맥스 교차 엔트로피의 편미분
3.7 시그모이드 함수와 소프트맥스 함수의 관계
3.8 구현하기 : 불량 철판 판별 신경망
3.9 실행하기
3.10 마치며
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 2 이진 판단 : 천체의 펄서 여부 판정 신경망
2.1 펄서 판정 문제
2.2 이진 판단 문제의 신경망 처리
2.3 시그모이드 함수
2.4 확률 분포와 정보 엔트로피
2.5 확률 분포의 추정과 교차 엔트로피
2.6 딥러닝 학습에서의 교차 엔트로피
2.7 시그모이드 교차 엔트로피와 편미분
2.8 계산값 폭주 문제와 시그모이드 관련 함수의 안전한 계산법
2.9 구현하기 : 펄서 여부 판정 신경망
2.10 실행하기
2.11 확장하기 : 균형 잡힌 데이터셋과 착시 없는 평가 방법
2.12 실행하기 : 확장된 펄서 여부 판정 신경망
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석
- 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 1 회귀 분석 : 전복의 고리 수 추정 신경망
1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조
1.2 텐서 연산과 미니배치의 활용
1.3 신경망의 세 가지 기본 출력 유형과 회귀 분석
1.4 전복의 고리 수 추정 문제
1.5 회귀 분석과 평균제곱오차(MSE) 손실 함수
1.6 경사하강법과 역전파
1.7 편미분과 손실 기울기의 계산
1.8 하이퍼파라미터
1.9 비선형 정보와 원-핫 벡터 표현
1.10 구현하기 : 전복 고리 수 추정 신경망
1.11 실행하기
RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기
<관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B5339242833>
- 대표 UX/UX 프로토타입 툴인 ‘스케치’의 기초부터 활용까지
- 저자의 노하우! 그것이 알고 싶다! "UX/UI 디자이너를 위한 스케치 완전정복"편에서는 스케치의 강점을 제대로 활용하기 위한 효과적인 접근 방식과 스케치 및 주요 연동 프로그램들 (Zeplin, InVision 등)을 사용한 전체 작업 프로세스 노하우를 공유합니다.
다루는 내용
- 스케치 프로그램의 특성 및 다른 그래픽 툴들과의 차이
- 스케치의 강력한 연동 프로그램 및 이를 활용한 전체 작업 프로세스
- 스케치 프로그램을 빠르게 정복하고 강점을 제대로 활용하기 위한 팁
'모의해킹' 진로 고민부터 실무까지
- 관련 책: 실무자가 말하는 모의해킹 https://goo.gl/EuNJou
모의해커를 꿈꾸는 후배에게 들려주는 멘토의 현장 에세이
: 모의해킹을 다루는 전문 기술서는 많지만, 국내 모의해킹 분야로의 진출을 꿈꾸는 입문자의 불안과 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 입문서는 없다. 보안 분야에 10년 이상 종사한 필자는 이 책에서 ‘모의해킹’이라는 주제에 관한 입문자의 각종 궁금증을 자신의 경험에 비추어 구체적으로 풀어준다. 기술적인 내용은 최소화하고 필요한 경우에는 최대한 알기 쉽게 풀어 설명했다. 모의해킹 업무를 진로로 선택한 학생들과 이제 막 업무를 시작한 직원들은 이 책을 다 읽고 나면 앞으로 맞이할 업무에 관해 더 명확하고 구체적인 그림을 그려볼 수 있을 것이다.
* 관련도서: 비즈니스 블록체인(https://goo.gl/KD5Wvd)
Beyond Internet: 블록체인이 가져올 혁신적 비즈니스 기회에 관하여 알아봅니다.
- 블록체인 정의(기술,법,비즈니스 관점에서 블록체인의 정의)
- 블록체인이 어렵게 느껴지는 이유
- 블록체인 기술
- 블록체인 사례
설계부터 개발까지 직접 만들면서 배우는 보안 개발 시리즈 - Security School
1. 시리즈 소개
• 리눅스 환경에서 동작하는 보안 솔루션을 개발하며 기본 구조를 이해할 수 있습니다.
• 백신 개발을 시작으로 시스템 보안과 네트워크 보안까지 개발합니다.
• 다 만들어진 코드를 설명하는 게 아니라 기획/설계/구현하는 방법을 이야기합니다.
• 보안 개발을 처음 시작하는 학생과 직장인을 대상으로 합니다.
• 최대한 쉽게 구현합니다.
• 누구나 보안 개발자가 될 수 있다는 꿈과 희망을 선사합니다.
2. 주요 특징
• UML 실용 설계 - UML을 효과적으로 사용하는 방법으로 간결한 코드만으로도 모든 요구사항을 만족시킬 수 있습니다.
• 현실주의 - 현업에서 실제로 일어나는 일들과 그에 맞는 개발 프로세스를 이야기합니다.
• 모듈식 구성 - 원하는 목적에 맞춰 골라 읽을 수 있습니다.
• 손 안에 기술서 - 한 권의 내용을 1주에서 2주 정도면 정독할 수 있는 분량으로 짧게 구성합니다.
3. 사전 지식(권장)
• C 언어
• 간단한 소켓 프로그래밍
• 리눅스 커널의 역할 이해(단, 커널 개발 경험은 없어도 됩니다.)
• UML과 VMWare 사용의 이해
저자: 이창우
보안 기업 AhnLab에서 10년 동안 PC용 V3 방화벽과 침입차단 시스템 엔진, 웹 보안 솔루션을 개발했다. 이후 삼성전자에서 스마트TV 보안 강화 설계, SDL(Security Development Lifecycle) 적용, 임베디드 보안 프레임워크를 설계했고, 현재는 삼성 스마트TV 통합 보안 솔루션인 ‘스마트 시큐리티’를 담당하며 임베디드 백신, 코드 서명, 방화벽을 개발하고 있다.
하나의 보안 기술만으로 컴퓨터 시스템을 안전하게 만들 수 없다. 따라서 개발 기술뿐만 아니라 프로세스와 조직 문화까지 보안과 관련된 것이라면 무엇이든 공부하고 있다.
8. Of all the work I ve done in my career so far,
this is the most exciting. […] I know it s a bold
statement, but I really believe that the
problem of asynchronous programming
events has been solved.
https://campustechnology.com/articles/2009/08/10/microsofts-new-.net-
rx-framework-tackles-challenges-of-asynchronous-programming.aspx
9. 2009. 11. 17
Rx.NET 릴리즈
Reactive Extensions For .NET
MS의 자사 제품에 들어갈 라이브러리
2005 현재
2007,
Volta
2009,
RX.NET
10. 2010. 03. 17
RxJS 릴리즈
HTML5, AJAX UI
비동기 비중 증가
Promise/A+ 보다 빠른 등장
2005 현재
2007,
Volta
2009,
RX.NET
2010,
RXJS
11. 2012. 11. 06
Rx 오픈소스 공개
Rx.NET
RxJS
Rx++
2005 현재
2007,
Volta
2009,
RX.NET
2010,
RXJS
2012,
오픈소스 공개
12. 2013. 02. 05
RxJava 릴리즈
by Netflix on github
Rx에 적극적인 기업 중 하나
2005 현재
2007,
Volta
2009,
RX.NET
2010,
RXJS
2012,
오픈소스 공개
2013
RxJava
18. Reactive systems […] are repeatedly
prompted by the outside world
and their role is
to continusouly respond
external inputs
- On the development of reactive systems, 1985 -
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=101990
23. 어떤 체계 간에 존재하는 다음과 같은 논리적 성질. 각각 1:1로
대응하는 개념 xi와 yi(i=1, 2, …)로 이루어진 체계 S1={x1,
x2, …}, S2={y1, y2, …} 등이 있다고 하자. 여기서 S1과 S2
는 전체로서는 같은 체계라도 괜찮다. S1에 관하여 명제 r(x1,
x2, …, xn)가 성립될 때 이 명제에 있어서 각 xi를 대응하는 yi로
치환한 명제 P(y1, y2, …, yn)가 S2에 관하여 성립된다. S1,
S2 간에 존재하는 이와 같은 논리적 성질을 쌍대성이라 하고 xi,
yi를 쌍대인 개념 r(x1, x2, …), P(y1, y2, …)를 쌍대 명제라 한
다. 전기 회로에서는 표와 같이 대응할 때마다 쌍대성이 존재하여
중요하다.
[네이버 지식백과] 쌍대성 [duality, 雙對性] (IT용어사전, 한국정보통신기술협회)
24.
25. A와 B의 본질이 같다
(약간의 정신 승리)
어떤 체계 간에 존재하는 다음과 같은
논리적 성질. 각각 1:1로 대응하는 개
념 xi와 yi(i=1, 2, …)로 이루어진
체계 S1={x1, x2, …}, S2={y1,
y2, …} 등이 있다고 하자. 여기서 S1
과 S2는 전체로서는 같은 체계라도
괜찮다. S1에 관하여 명제 r(x1,
x2, …, xn)가 성립될 때 이 명제에
있어서 각 xi를 대응하는 yi로 치환한
명제 P(y1, y2, …, yn)가 S2에 관하
여 성립된다. S1, S2 간에 존재하는
이와 같은 논리적 성질을 쌍대성이라
하고 xi, yi를 쌍대인 개념 r(x1,
x2, …), P(y1, y2, …)를 쌍대 명제
라 한다. 전기 회로에서는 표와 같이
대응할 때마다 쌍대성이 존재하여 중
요하다.
43. It is sometimes called functional
reactive programming but this is a
misnomer. ReactiveX may be
functional, and it may be reactive,
but functional reactive
programming is a different animal.
http://reactivex.io/intro.html
47. "Original FRP" refers to
denotational and
continuous-time
functional programming
using behaviors
and events.
https://github.com/conal/talk-2015-essence-and-origins-of-frp