⭐ 글또 10기 모집 (~24년 9월 22일 23:59까지)⭐ | Notion

안녕하세요. 제가 운영하고 있는 글쓰는 개발자 모임 - 글또 10기 모집이 시작되었어요.

커리어리에도 공유드리면 좋을 것 같아 공유드려요 :)

이번 기수까지만 운영할 예정이에요..!

https://bit.ly/geultto_10th

안녕하세요. 제가 운영하고 있는 글쓰는 개발자 모임 - 글또 10기 모집이 시작되었어요. 커리어리에도 공유드리면 좋을 것 같아 공유드려요 :) 이번 기수까지만 운영할 예정이에요..! https://bit.ly/geultto_10th

카일스쿨(변성윤) on Notion

글쓰는 개발자 모임 : 글또 10기 모집

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다.

이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다.

딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다.

1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다.

즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다.

2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다.

3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다.

- Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다.

- Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다.

4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안)

또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다.

5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다.

그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다. 이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다. 딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다. 1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다. 즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다. 2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다. 3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다. - Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다. - Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다. 4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안) 또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다. 5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다. 그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

<오픈AI의 딸기(o1) 서비스에 대한 저의 견해>

日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）でサーバー基盤のプリセールスSEに従事し、オープンソース・Linuxテクノロジーエバンジェリスト※、米国HPE公式AIアンバサダーの肩書きを持つ古賀政純。書籍執筆や講演活動と幅広く活躍し、HPEの技術情報を発信してきた古賀が、同社で働くやりがいや仕事への思いを語ります。※HPEの最先端技術情報を語るエキスパート

技術力と提案力で経営戦略を支える存在に──HPEで拓く技術者のキャリアパス｜日本ヒューレット・パッカード合同会社

커리어리 친구들, 지난 '프리세일즈' 책에 대해 추천사와 더불어 책을 소개했을 때, 프리세일즈의 역할은 고객에게 문제점을 잘 해결하고 적절한 솔루션을 제안해 영업하는 역할이라고 이야기했습니다. 그러한 길을 잘 가고 있는 동료가 이번에 일본에서 인터뷰한 글이 있어서 여러분들의 커리어패스에 도움이 될까 싶어서 작성해 드립니다.

우선 그의 동료 이름은 코가 마사유키이며, 일본 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(이하, HPE)로 서버 기반의 프리세일즈 소프트웨어 엔지니어로 종사해 오픈 소스 Linux 테크놀로지 에반젤리스트로 활동하고 있습니다.

그는 저와 같이 미국 본사 HPE 공식 AI 앰배서더로 활동하고 있고, 서적 집필이나 강연 활동과 폭넓게 활약해, HPE의 기술 정보를 세일즈하는 역할하고 있습니다. 아래의 링크는 비롯 일본어지만 웹브라우저나 ChatGPT로 한글로 번역하면 쉽게 내용을 읽을 수 있으며, 그가 생각하는 일하는 보람이나 일에 대한 철학 등을 읽을 수 있습니다.

바쁘신 분들을 위해 요약하자면, 변화 무쌍한 IT 역사 속에서도 최신의 기술 정보를 Catch-up 해 서 회사 내외에서 기술 정보를 전달하고, 끊임없이 다양한 기술들을 계속 배우는 자세로 임하고 있답니다. 이러한 부분은 저 또한 비슷하게 커리어 경험을 쌓고 있어서 이러한 분야에 도전하는 분들에게 도움이 되고자 공유합니다.

https://www.talent-book.jp/hpe/stories/55244

커리어리 친구들, 지난 '프리세일즈' 책에 대해 추천사와 더불어 책을 소개했을 때, 프리세일즈의 역할은 고객에게 문제점을 잘 해결하고 적절한 솔루션을 제안해 영업하는 역할이라고 이야기했습니다. 그러한 길을 잘 가고 있는 동료가 이번에 일본에서 인터뷰한 글이 있어서 여러분들의 커리어패스에 도움이 될까 싶어서 작성해 드립니다. 우선 그의 동료 이름은 코가 마사유키이며, 일본 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(이하, HPE)로 서버 기반의 프리세일즈 소프트웨어 엔지니어로 종사해 오픈 소스 Linux 테크놀로지 에반젤리스트로 활동하고 있습니다. 그는 저와 같이 미국 본사 HPE 공식 AI 앰배서더로 활동하고 있고, 서적 집필이나 강연 활동과 폭넓게 활약해, HPE의 기술 정보를 세일즈하는 역할하고 있습니다. 아래의 링크는 비롯 일본어지만 웹브라우저나 ChatGPT로 한글로 번역하면 쉽게 내용을 읽을 수 있으며, 그가 생각하는 일하는 보람이나 일에 대한 철학 등을 읽을 수 있습니다. 바쁘신 분들을 위해 요약하자면, 변화 무쌍한 IT 역사 속에서도 최신의 기술 정보를 Catch-up 해 서 회사 내외에서 기술 정보를 전달하고, 끊임없이 다양한 기술들을 계속 배우는 자세로 임하고 있답니다. 이러한 부분은 저 또한 비슷하게 커리어 경험을 쌓고 있어서 이러한 분야에 도전하는 분들에게 도움이 되고자 공유합니다. https://www.talent-book.jp/hpe/stories/55244

talentbook

<고객에게 HPE 기술 조언으로 커리어패스를 쌓고 있는 저의 동료>

안녕하세요. 오늘은 1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성해보려고 해요. 퇴사하고 혼자 일을 한지 2년...

1인 사업자의 시간 관리(feat. RIZE, 스트림덱, 알라미)

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.
시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요.

어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요

https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요. 어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요 https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

네이버 블로그 | 드래곤라퓨타 애니메이션 블로그

1인 사업자의 시간 관리(RIZE, 스트림덱, 알라미)

제발 들어주세요...저 혼자 듣기 아깝습니다🙏 [수강범위] 간단한 SQL문은 작성할 수 있어서 헷갈리는 부분 + 연습 문제 위주로 수강 하였습니다. [수강평] 1. 강의의 구성과 설명이 정갈함 : 제가 들었던 SQL 강의 중에 제일 강의의 짜임이 좋고, 설명도 간략하게 핵심만 알려 주셔서 너무 좋았습니다. 2.

망고맛있어님의 생생한 수강평, 초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 강... - 인프런 | 수강평

제가 출시했던 강의의 수강평을 보고, 비슷한 경험을 하는 분들에게 도움이 될 것 같아 공유드려요.

망고맛있어님이 작성해주신 수강평이에요. 제가 의도한 부분을 느껴주셔서 감사합니다.

---
제발 들어주세요...저 혼자 듣기 아깝습니다🙏

[수강범위] 간단한 SQL문은 작성할 수 있어서 헷갈리는 부분 + 연습 문제 위주로 수강 하였습니다.

[수강평]
1. 강의의 구성과 설명이 정갈함 : 제가 들었던 SQL 강의 중에 제일 강의의 짜임이 좋고, 설명도 간략하게 핵심만 알려 주셔서 너무 좋았습니다.
2. 헷갈리는 부분, 어려운 부분을 잘 집어 줌 : 현업에서 SQL을 자주 사용하는 건 아니라, 자주 까먹기도 하고 코드를 길게 써볼 일이 별로 없었는데, 강의를 수강 하면서 다시 기본기도 익히고 어려워하는 부분에 대하여 점검할 수 있어 좋았습니다.
3. 실무자를 위한 학습 : 코딩테스트, 형식적인 교육을 위한 학습이 아니라 현업에서 종사하면서 깨달을 수 있는 SQL 쿼리 작성법 위주로 설명해 주셔서 진짜 너무 좋았습니다.
4. 블로그에 정리가 잘되어 있음 : 카일스쿨 원래 잘 알고 있었는데, 강의를 위해 따로 페이지 정리가 되어 있는 걸 보고 감탄했습니다. 심지어 초급자라면 실수 할 수 있는 에러도 친절하게 적어주셔서 학습하는데 도움이 되었습니다. 최고!
5. 무료 ⭐<- 이보다 더 좋은 장점은 없다 : SQL 강의 중 유료가 생각보다 많은데, 이 퀄리티에 심지어 무료라니... 기대 안하고 수강했는데, 퀄리티에 놀라고 무료인 점에 한 번 더 놀라고 갑니다
6. 바라는 점 제가 완강을 한 건 아니어서 못 찾은 걸 수 도 있는데, 연습문제에 대한 정답쿼리를 정리해둔 페이지가 있었으면 좋겠습니다. 영상 보면서 치니까 빼먹는 경우도 있더라구요!

[추천대상자]
- SQL입문자
진짜 심플하게 필요한 내용을 잘 설명해 주셔서 입문자들에게 추천합니다!!! 저는 혼자 끙끙거리며 SQL을 독학했는데요! 그 때, 이 강의를 들었으면 시간을 엄청 절약할 수 있었을텐데 하고 아쉬움이 있었습니다. 그 만큼 진짜 강추합니다!

- 코딩테스트 준비생
제가 느끼기에 초급, 중급 정도의 난이도였는데, SQL로 간단한 코딩테스트를 준비하는 분들에게도 도움이 될 것 같습니다. 단순히 쿼리를 짜서 정답을 맞추는 학습이 아니라, 왜 이렇게 짰는지 과정을 익힐 수 있어 코드인터뷰?에서 점수를 좀 얻을 수 있지 않을까 예상해봅니다.

혼자 공부하면서 생각보다 이해가 잘되고, 정리되어 있는 자료를 찾기 어려울 때도 많은데, 그럴 때마다 카일 블로그가 많은 도움이 됩니다. 항상 감사하게 보고 있습니다. 개인적으로 현업에서 사용하는 빅데이터 엔지니어링 도구 사용과 같은 강의도 생겼으면 좋겠습니다! 번창하세요

https://inf.run/Kviqr

제가 출시했던 강의의 수강평을 보고, 비슷한 경험을 하는 분들에게 도움이 될 것 같아 공유드려요. 망고맛있어님이 작성해주신 수강평이에요. 제가 의도한 부분을 느껴주셔서 감사합니다. ---제발 들어주세요...저 혼자 듣기 아깝습니다🙏 [수강범위] 간단한 SQL문은 작성할 수 있어서 헷갈리는 부분 + 연습 문제 위주로 수강 하였습니다. [수강평] 1. 강의의 구성과 설명이 정갈함 : 제가 들었던 SQL 강의 중에 제일 강의의 짜임이 좋고, 설명도 간략하게 핵심만 알려 주셔서 너무 좋았습니다. 2. 헷갈리는 부분, 어려운 부분을 잘 집어 줌 : 현업에서 SQL을 자주 사용하는 건 아니라, 자주 까먹기도 하고 코드를 길게 써볼 일이 별로 없었는데, 강의를 수강 하면서 다시 기본기도 익히고 어려워하는 부분에 대하여 점검할 수 있어 좋았습니다. 3. 실무자를 위한 학습 : 코딩테스트, 형식적인 교육을 위한 학습이 아니라 현업에서 종사하면서 깨달을 수 있는 SQL 쿼리 작성법 위주로 설명해 주셔서 진짜 너무 좋았습니다. 4. 블로그에 정리가 잘되어 있음 : 카일스쿨 원래 잘 알고 있었는데, 강의를 위해 따로 페이지 정리가 되어 있는 걸 보고 감탄했습니다. 심지어 초급자라면 실수 할 수 있는 에러도 친절하게 적어주셔서 학습하는데 도움이 되었습니다. 최고! 5. 무료 ⭐&lt;- 이보다 더 좋은 장점은 없다 : SQL 강의 중 유료가 생각보다 많은데, 이 퀄리티에 심지어 무료라니... 기대 안하고 수강했는데, 퀄리티에 놀라고 무료인 점에 한 번 더 놀라고 갑니다 6. 바라는 점 제가 완강을 한 건 아니어서 못 찾은 걸 수 도 있는데, 연습문제에 대한 정답쿼리를 정리해둔 페이지가 있었으면 좋겠습니다. 영상 보면서 치니까 빼먹는 경우도 있더라구요! [추천대상자]- SQL입문자진짜 심플하게 필요한 내용을 잘 설명해 주셔서 입문자들에게 추천합니다!!! 저는 혼자 끙끙거리며 SQL을 독학했는데요! 그 때, 이 강의를 들었으면 시간을 엄청 절약할 수 있었을텐데 하고 아쉬움이 있었습니다. 그 만큼 진짜 강추합니다! - 코딩테스트 준비생 제가 느끼기에 초급, 중급 정도의 난이도였는데, SQL로 간단한 코딩테스트를 준비하는 분들에게도 도움이 될 것 같습니다. 단순히 쿼리를 짜서 정답을 맞추는 학습이 아니라, 왜 이렇게 짰는지 과정을 익힐 수 있어 코드인터뷰?에서 점수를 좀 얻을 수 있지 않을까 예상해봅니다. 혼자 공부하면서 생각보다 이해가 잘되고, 정리되어 있는 자료를 찾기 어려울 때도 많은데, 그럴 때마다 카일 블로그가 많은 도움이 됩니다. 항상 감사하게 보고 있습니다. 개인적으로 현업에서 사용하는 빅데이터 엔지니어링 도구 사용과 같은 강의도 생겼으면 좋겠습니다! 번창하세요 https://inf.run/Kviqr

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SQL(BigQuery) 무료 강의 수강평

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

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SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

youtu.be

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

빌게이츠 등 유명인이 내 편지를 대신 읽어준다고?

[Issue #67]
"🎙내가 쓴 텍스트를 유명인의 목소리로 읽어준다면?"

인공지능(AI) 기술을 이용한 음성합성 기술이 빠르게 진화하는 가운데, 셀럽들의 목소리로 텍스트를 읽어주는 텍스트 투 스피치(TTS) 웹 서비스가 출시되어 이목을 끌고 있습니다.

① 미국의 엔지니어 '브랜든 토마스'는 얼마 전 자신의 사이드프로젝트 ‘보코드’(Vocodes)를 대중에게 공개하였습니다. (https://vo.codes/)

② 보코드에는 빌 게이츠를 비롯해 배우 알란 릭맨, 아놀드 슈왈제네거 등 다양한 셀럽들의 목소리를 지원하는데요. 원하는 텍스트를 입력하고 재생을 누르면 누구나 간단하게 음성합성 기술을 경험해볼 수 있습니다.

③ 단순히 발음만 읽어주는 것이 아니라, 정말 그 셀럽의 말투와 버릇까지 재현한 완전한 스피치로 만들어주는 점에서 기술력을 엿볼 수 있죠.

④ 현재 보코드는 영어만 지원하는 상태이며, 아직 긴 문장을 읽는 것은 어렵다고 하네요. 그치만 간단한 한두 문장 정도는 다양한 용도로 유용하게 활용할 수 있을 것 같아요.

W⑤'s comment 🤔 : 인공지능 기술을 활용한 합성 기술이 발전함에 따라, 텍스트 투 스피치 기술도 나날이 발전하고 있습니다. 국내에서도 네이버를 비롯해 SK텔레콤 등 대기업들이 적극 개발하고 있는 만큼, 조만간 국내에서도 자연스러운 TTS 서비스를 기대해봐도 좋을 것 같아요.

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IT 서비스의 브랜드 마케터 셋이 모였습니다. 문제 해결을 위해 늘 새로운 소식을 보고, 경험하고, 실험해 봅니다. 각자 다른 배경과 강점을 가지고 좋은 시너지를 만들어 내고 있습니다. 일주일에 딱 다섯 가지 마케팅 이슈를 정리해 발행하는 뉴스레터 '위클리 파이브'를 운영했고, 지금은 퍼블리 뉴스 큐레이터로 활동하고 있습니다.

카카오 브랜드 마케터

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IT 서비스의 브랜드 마케터입니다.  문제 해결을 위해 늘 새로운 소식을 보고, 경험하고, 학습해야만 하는 일을 하고 있습니다. 현업에서 일하면서 접하는 새롭고 흥미로운 소식들을 공유합니다.

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