나는 어떻게 메모하는가?
한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.
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특정 확장자의 파일명을 수정하기 위한 파이썬 코드
배경 및 목적 * NAS로 파일을 백업하는 과정에서 파일명이 길어서 수정해야 하는 경우가 너무 많아서, 자동화 코드를 작성 감안한 부분 * 대량의 파일을 처리할 것을 감안해서,
화이트보드와 시각적 커뮤니케이션의 중요성
최근에 취업준비를 하는 학생들을 코칭하고 있습니다. 처음에는 소일 거리로 이 일을 시작하였으나, 생각 외로 많은 도움을 받고 있습니다. 예를 든다면 개인적으로 가지고 있던 습관이나
MCMC샘플링으로 배달시간 예측하기
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 파라미터 n_samples = 1000 np.random.seed(42) # 시간대에 따른 배달 시간 설정
디리클레 프로세스는 군집갯수를 구하기 위해 사용할 수 있습니다.
Dirichlet Process (디리클레 과정) * **Dirichlet Process (DP)**는 무한 차원의 확률분포로, 클러스터링 문제에서 군집의 개수가 미리 정해지지 않은 경우에 유용하게 사용됩니다. * DP는 기존의 Dirichlet
성공하는 프로젝트를 만들기 위한 체크리스트, 프로젝트 설계자
살면서 우리는 평생 프로젝트를 합니다. 삶을 살아내는 것도 프로젝트라고 할 수 있기 때문입니다. 지금도 저는 다양하게 크고 작은 프로젝트를 하고 있습니다. 어느날과 다름없이 어떤
리더로서 힘들 수 있으나, 주저 앉아서는 안됩니다.
리더는 외로운 자리이고 힘들 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 팀원과의 대화를 멈춰서는 안됩니다. 리더는 아래는 팀원의 대화를, 위로는 상사의 대화를 들어야 하는 중간 위치에
단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd
zstd (Zstandard) * 페이스북에서 개발한 빠르고 효율적인 압축 알고리즘입니다. * 높은 압축률과 빠른 압축 및 해제 속도를 제공합니다. Motivation * zstd는 높은 압축률과 빠른 속도를 모두 제공하기
HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt
Motivation * 기존의 하이퍼파라미터 튜닝 방식은 주로 수동적이고 시간이 많이 소요되었습니다. * 그리드 서치(Grid Search)나 랜덤 서치(Random Search)는 단순하지만, 고차원의 하이퍼파라미터 공간에서는
자신을 가치있게 만드는 법, 나발 라비칸트의 잠언록
단지 영어 원서가 읽고 싶었습니다, 그런데 그 원서가 나의 삶에 도움이 되는 책이면 좋겠다는 생각이 있었습니다, 그 때 이 책을 접하게 되었습니다. 번역이 되어
인사관리 - 조직장으로서 처음 챙겨야 하는 것들에 대해서
이 글은 복기와 회고의 글입니다. 최근에 읽었던 책, "HBR 리더십 인사이트"을 읽고 나니, 인사관리, 성과관리, 조직관리, 마인드셋의 관점에서 경험을 훑어보는 것도
Gibbs 샘플링과 MH 샘플링은 MCMC의 대표적 방법 중 하나입니다.
Motivation * 복잡한 다차원 확률 분포에서 직접 샘플링하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCMC 방법이 등장했습니다. * * 고차원의 문제: 고차원 공간에서는 모든 가능한
중간관리자는 상위조직과 하위조직 중간에서 통역을 담당한다.
실무를 담당하다, 리더로 맞닥뜨릴 때 제일 먼저 당황스러웠던 것은 바로 "언어"였습니다. 운이 좋게 같은 직군에 속한 사람이 상위 관리자면 그래도 다행일