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정보 검색(Information Retrieval) 평가
다양한 형태로 원하는 내용과 관련있는 결과를 얻어내는 것을 정보 검색(Information Retrieval, 이하 IR)이라고 한다.IR의 정확도 및 효율을 분석하기 위한 평가기준을 알아본다.True Positives(tp) = 선택된 결과(positives)가 관련
Graphql 예제
자주 즐겨보는 유투버에게서 Graphql을 다루는 영상이 업로드 되었다. 예전에 한번 예제로 만들어보려고 하다가 업무와 Java에 적용하여 하기 어려워서 (라이픽의 특정 프로젝트에 적용하려고) 잠시 덮어준 기억이 있는데 예제가 잘나와있어서 정리한다.해당 예제는 생활코딩
fatal: refusing to merge unrelated histories
신규 프로젝트를 생성 후 develop 브랜치까지 확인이 되어 새로이 master에서 QA 브랜치를 생성하였다.그리고 마지막 feature 브랜치와 함께 병합(merge)하려는데 다음과 같은 오류가 발생..열심히 구글링하여 같은 에러를 찾아보았더니 전부 pull / p
Notion 에 Custom Domain 사용하기
notion 에 포트폴리오를 작성하면서, 공유할 때 길고도 긴 웹 링크가 매우 마음에 들지 않았다.
[데이터] EMR Jupyterhub 띄우기
해당 페이지에서 jupyterhub를 띄우는 작업에 대해서 공유하고자 한다.일단 AWS에서 제공하는 EMR은 불친절 + 일부러 오류가 안고쳐진 상태로 배포되는것 같다. ( 화딱지.. )분명히 EMR클러스터를 띄울때 Application목록에 jupyterhub를 체크를
[데이터] EMR -> Hue 데이터 확인
해당 페이지에 이전까지의 클러스터 생성부터 수정한 사항에 대해 서술한다.클러스터 생성시, EMR에서 제공하는 가장 최신의 버전으로 구성을 진행하였다.초기의 기본설정에서 몇가지 어플리케이션이 없는것과, 용량에 대한 문제로 재구축을 하였다.인스턴스 기동시 서버의 기본 시간
[데이터] 데이터 적재 Work flow
데이터를 각각의 도메인에서 시작하여 하둡의 HDFS까지 적재한다.최종 목표는 Hive를 통해서 원하는 형태의 데이터를 추출하는 것이다.스키마 레지스트리를 통해 토픽별 Key:Value형태의 스키마를 작성하고 해당 형태에 맞는 데이터만 프로듀스와 컨슘이 가능하도록 강제한
개발자 이력서 작성
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클린 아키텍처 5주차
업무 규칙은 사업적으로 수익을 얻거나 비용을 줄일 수 있는 규칙 또는 절차다.자동화된 소프트웨어 시스템이 없더라도 그대로 존재한다.핵심 업무 규칙과 핵심 업무 데이터(상품 - 상품 카달로그, 상품 카테고리)는 본질적으로 결합되어 있기 때문에 객체로 만들 좋은 후보가 된
클린아키텍처 4주차
스터디 범위 15장 ~ 19장참여자 총 7명@LIAM@BRANDON@CHRIS@LEO@PARKER@ODIN@BUZZ소프트웨어 시스템이 쉽게 개발, 배포, 운영, 유지보수되도록 만들기 위해서는 가능한 한 많은 선택지를 가능한 한 오래 남겨두는 전략을 따라야한다.주의를 기
클린아키텍처 3주차
스터디 범위 7장 ~ 10장참여자 총 7명@LIAM@BRANDON@CHRIS@LEO@PARKER@ODIN@BUZZ컴포넌트는 시스템의 구성 요소로 배포할 수 있는 가장 작은 단위다.잘 설계된 컴포넌트는 반드시 독립적으로 배포 가능한, 따라서 독립적으로 개발 가능한 능력을
클린아키텍처 2주차
스터디 범위 7장 ~ 10장참여자 총 7명@LIAM@BRANDON@CHRIS@LEO@PARKER@ODIN@BUZZ단일 모듈은 변경의 이유가 하나, 오직 하나뿐이어야 한다.소프트웨어 시스템은 사용자와 이해관계자를 만족시키기 위해 변경된다.→ 하나의 모듈은 하나의, 오직
클린아키텍처 1주차
현재 이직한 회사인 라이픽에서 스터디를 시작했다. 클린아키텍처에 대해 1주씩 스터디한 요약을 해당 블로그에 기록을 하고자 한다.스터디 범위 3장 ~ 6장참여자 총 7명@LIAM@BRANDON@CHRIS@LEO@PARKER@ODIN@BUZZ구조/객제지향/함수형 프로그래밍
검색 모델 평가 지표 종류
리뷰회의의 주제로 선정되었던 검색모델을 평가하는 과정에 대해서 정리하고자 한다.상위 p개의 추천 결과들의 관련성(Relevence)를 합한 누적값, 계산시 검색결과 목록에서의 순위를 포함하지 않는다.특정 키워드에 대한 결과값에 Relevence를 부여하여 값을 계산한다