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반복은 천재를 낳고 믿음은 기적을 낳는다. 반복은 천재를 낳고 믿음은 기적을 낳는다. - 박세리
[책 리뷰] 아비투스 취업 준비를 시작하려고 할 때 면접왕 이형님께서 취준생들한테 추천하는 책이라고 하셔서 읽게 되었다. 아비투스란 세상을 사는 방식과 태도를 말한다. "우리가 내리는 모든 결정은 우리가 어떤 사회적 관계 안에서 성장했는지와 관련이 있다. 표면적으로만 개인이 결정한 것처럼 보일 뿐이다. 이 말은 다음을 의미한다. 아비투스는 사회적 지위의 결과이자 표현이다. 아비투스는 우리의 사회적 서열을 저절로 드러낸다." "출신 배경과 인맥도 자본이다." "결정권자가 되려면 결정권자와 닮는 것이 가장 좋다." "부르디외의 운명 순응은 자신과 같은 계급의 다른 사람이 성취한 것을 기준으로 야망을 품는다는 뜻이다." "출신 아비투스는 비록 우리의 일부이긴 하지만, 우리가 출신 배경을 뛰어넘어 성장하는 것을 막지는 못한다." "..
[자료구조] 힙(Heap) 힙은 완전 이진 트리(complete binary tree)의 일종이며 partially ordered tree이고 우선순위 큐를 구현하기 위한 자료구조이다. 여러 개의 값들 중 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아내는데 사용된다. 이진 트리(binary tree)는 트리 층에서 모든 노드가 최대 2개의 자식 노드를 가질 수 있는 구조를 말한다. 이진트리는 왼쪽 자식과 오른쪽 자식을 구분한다는 특징이 있다. complete tree는 왼쪽에서 오른쪽으로 채워져 있는 마지막 level을 제외한 tree의 모든 level이 완전히 채워져 있다. partially ordered tree는 각 내부 노드의 key가 하위 노드의 키보다 작거나(크거나) 같다. 따라서 제일 작은(큰) 값은 root에 위치해야 한다. 우선..
[알고리즘] BFS와 DFS의 장단점 DFS의 장점 현 경로상의 노드를 기억하기 때문에 적은 메모리를 사용 찾으려는 노드가 깊은 단계에 있는 경우 BFS 보다 빠르게 찾을 수 있음 DFS의 단점 해가 없는 경로를 탐색할 경우에도 단계가 끝날 때까지 탐색 효율성을 높이기 위해서 미리 지정한 임의 깊이까지만 탐색하고 해를 발견하지 못하면 빠져나와 다른 경로를 탐색하는 방법을 사용하기도 함. DFS를 통해서 얻어진 해가 최단경로라는 보장이 없음(DFS는 해에 도착하면 탐색을 종료하기 때문에) BFS의 장점 최단경로를 찾을 수 있음 BFS의 단점 경로가 매우 길 경우에는 탐색 가지가 급격히 증가함에 따라 보다 많은 기억 공간 필요
VPC와 subnet VPCVPC는 Virtual Private Cloud의 약자로 가상 사설 네트워크다.클라우드(예: AWS, GCP, Azure) 상에서 사용자가 독립적으로 네트워크를 구성할 수 있는 공간이다.VPC 안에는 IP 대역을 지정하고, 라우팅, 방화벽 설정, 인터넷 연결 여부 등을 직접 제어할 수 있다. VPC는 계정, 가용 영역 또는 AWS 리전에서 서로 통신할 수 있다.아래 다이어그램은 리전 1 안에서 네트워크 트래픽이 가용 영역 1의 VPC와 가용 영역 2의 VPC 간에 공유되는 구성을 보여준다.동일한 아키텍처가 리전 2에도 표시되어 있다.리전 1과 리전 2의 VPC는 서로 연결할 수 없다.SubnetVPC를 더 작게 나눈 하위 네트워크하나의 VPC안에 여러 서브넷을 만들 수 있고, 각 서브넷은 특정 역할..
[Python] 'is'와 '=='의 차이 is는 변수가 같은 Object(객체)를 가리키면 True이고, ==는 변수가 같은 Value(값)을 가지면 True이다. 예시 a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] b = a c = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] print(a==b, a is b) # True True print(a==c, a is c) # True False a와 b, 그리고 a와 c 모두 같은 값들을 가진 리스트이기 때문에 a==b와 a==c 모두 True a와 b는 같은 리스트 객체이기 때문에 True, 하지만 a와 c는 다른 객체이기 때문에 False 참고: https://twpower.github.io/117-difference-between..
스티브잡스 명언 사랑하는 일을 찾아라. 고통스러워도 포기하고 싶지 않을 그런 일 - 스티브잡스
[논문리딩] ChartOCR: Data Extraction from Charts Images via a Deep Hybrid Framework Abastract 차트 이미지들은 data visualization을 위해서 보통 사용된다. 차트 내용 이해를 위해서 자동으로 차트 values를 읽는 것은 가장 중요한 단계이다. 차트의 종류는 다양해서 pure rule-based data extraction 방법으로는 다루기 어렵다. 그러나 end-to-end deep learning solution을 적용하는 것은 특정한 차트 타입만 다루게 되므로 부적절하다. 다양한 type의 차트에서 data를 추출하는 ChartOCR 방법을 제안한다. deep framework와 rule-based methods를 합치면 만족스러운 일반화 능력을 달성할 수 있고 정확하고 의미 있는 중간 결과를 얻을 수 있다. chart 구성요소를 정의하는 key points를 ..