Эпизоды
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토비의 스프링의 저자 토비 이일민님께 들어보는 충격적인 개발자 스토리 및 스프링 이야기!
- 토비의 스프링 3.1 세트
『토비의 스프링 3.1』은 스프링을 처음 접하거나 스프링을 경험했지만 스프링이 어렵게 느껴지는 개발자부터 스프링을 활용한 아키텍처를 설계하고 프레임워크를 개발하려고 하는 아키텍트에 이르기까지 모두 참고할 수 있는 스프링 완벽 바이블이다.
http://www.acornpub.co.kr/book/toby-spring3-1-set
- 토비님의 Youtube 채널
https://www.youtube.com/tobyleetv
MC들도 놀란 스토리를 지금 바로 들어 보세요! -
토비의 스프링의 저자 토비 이일민님께 들어보는 충격적인 개발자 스토리 및 스프링 이야기!
- 토비의 스프링 3.1 세트
『토비의 스프링 3.1』은 스프링을 처음 접하거나 스프링을 경험했지만 스프링이 어렵게 느껴지는 개발자부터 스프링을 활용한 아키텍처를 설계하고 프레임워크를 개발하려고 하는 아키텍트에 이르기까지 모두 참고할 수 있는 스프링 완벽 바이블이다.
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데니스 채널 PHP 프로그래머에서 Java 프로그래머로 SI 개발을 하면서 끊임없는 도전과 노력으로 살아온 '야생의 개발자 김태기'님을 모시고 방송을 진행했습니다.SI 개발과 스타트업 개발이 차이는 무엇일까요? SI와 스타트업을 모두 경험한 그의 경험을 통해 SI 개발자가 스타트업에 안착하기 위한 그의 조언을 들어봤습니다.그동안 부족하지만 방송을 들어주신 모든 분께 감사드립니다.
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인사이드 게임 서버 3부
최근 오버 워치 게임 서버 프로그래밍의 아키텍처로 알려진 ECS 패턴에 대한 이야기를 나눴습니다.
ECS 패턴은 개체에 속성을 부여하고 상속하면서 코드의 재활용과 서비스의 확장이 용이하다는 점이 장점입니다.
[참고 자료]
ECS 프로그래밍: https://en.wikipedia.org/wiki/Entity%E2%80%93component%E2%80%93system
ECS의 시작 Thief: The Dark Project : http://www.gamasutra.com/view/feature/3355/postmortem_thief_the_dark_project.php
*원격 녹음 관계로 다소 음향 상태가 고르지 못한 점 사과 드립니다. -
토비의 스프링의 저자 토비 이일민님께 들어보는 충격적인 개발자 스토리 및 스프링 이야기!
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『토비의 스프링 3.1』은 스프링을 처음 접하거나 스프링을 경험했지만 스프링이 어렵게 느껴지는 개발자부터 스프링을 활용한 아키텍처를 설계하고 프레임워크를 개발하려고 하는 아키텍트에 이르기까지 모두 참고할 수 있는 스프링 완벽 바이블이다.
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토비의 스프링의 저자 토비 이일민님께 들어보는 충격적인 개발자 스토리 및 스프링 이야기!
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『토비의 스프링 3.1』은 스프링을 처음 접하거나 스프링을 경험했지만 스프링이 어렵게 느껴지는 개발자부터 스프링을 활용한 아키텍처를 설계하고 프레임워크를 개발하려고 하는 아키텍트에 이르기까지 모두 참고할 수 있는 스프링 완벽 바이블이다.
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토비의 스프링의 저자 토비 이일민님께 들어보는 충격적인 개발자 스토리 및 스프링 이야기!
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『토비의 스프링 3.1』은 스프링을 처음 접하거나 스프링을 경험했지만 스프링이 어렵게 느껴지는 개발자부터 스프링을 활용한 아키텍처를 설계하고 프레임워크를 개발하려고 하는 아키텍트에 이르기까지 모두 참고할 수 있는 스프링 완벽 바이블이다.
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최근에 기계학습을 제외하고 데이터과학을 논하는 것이 무의미할 정도로 기계학습, 특히 딥러닝 기술이 각광받고 있습니다. 하지만 전공자가 아닌 개발자나 일반인 분들께는 이런 기술 발전이 어떤 상황인지, 그리고 이런 변화에 발맞추어 무엇을 어떻게 공부해야 하는지에 대해 궁금증을 가지실 수 있는데요, 이번 방송에서는 구글의 김승연님과 워털루대학의 엄태웅님을 모시고 기계학습의 현재와 미래, 그리고 여기에 발맞추기 위해 비전공자 입장에서 무엇을 어떻게 공부해야 하는지를 다루어 보았습니다.지난번 애청자 서베이를 통해 첫번째 방송에 관한 여러분의 의견을 공유해주셔서 감사합니다. (지난 서베이 결과는 여기서 확인하실 수 있어요: https://goo.gl/n3bnwf ) 이번 방송에 대한 의견도 아래 링크를 통해 알려주시면 최대한 반영하도록 하겠습니다.이번주 청취자 설문: https://goo.gl/O6SoQy# 방송 관련 자료 #작년 김승연님 출연 방송 '나프다 데니스채널 E01' https://goo.gl/RvBasaRules of ML - http://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf테리의 딥러닝 토크 - https://www.facebook.com/deeplearningtalk/ 기계학습 자료모음 (헬로 데이터 과학) https://goo.gl/7n8d7D# 방송에서 언급된 도서 #밑바닥부터 시작하는 딥러닝http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=E2817314825
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이번 시간에는 "멋쟁이 사자처럼"에 대해 더 깊은 이야기를 나누어 보았습니다. "멋쟁이 사자처럼"이 지금처럼 잘 운영되기까지 두희님과 운영자분들의 많은 노력이 있었다고 하는데요! "멋사"의 역사와 미래의 목표에 대해서 이야기를 나누어 보았습니다. # 함께보면 좋은 링크- 멋쟁이사자처럼 지원하기! https://likelion.net/ - 인프런 https://www.inflearn.com/- 메르스지도 http://www.mersjido.com/
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비전공자를 위한 프로그래밍 교육 단체 "멋쟁이 사자처럼" !프로그래밍 교육에 대해서 관심이 있으시다면 누구나 아는 "멋쟁이 사자처럼"의 대장! 이두희님을 모셨습니다! 평범한 공대생에서 프로그래밍 교육계로 발을 내딛기까지 다양한 경험을 했던 두희님의 이야기를 들어보았습니다. # 함께 보면 좋은 링크 - 멋쟁이 사자처럼 https://likelion.net/- 페이스북 멋쟁이 사자처럼 https://www.facebook.com/likelion.net/ - 파피루스 http://papyruth.com
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드디어 네이버 브라우저 웨일 이야기!
브라우저 웨일의 탄생 이야기 부터 개발기 그리고 한국에서 브라우저를 만든다는 것에 대한 의미까지.
기발자(기획자+개발자) 김효님이 생각하시는 개발자가 가져야할 태도에 대해서도 이야기를 나누어 보았습니다.
• 함께 볼만한 링크
- 웨일 브라우저
http://whale.naver.com/
- Deview 2015 - 네이버 효과툰은 어떻게 만들어졌나?
https://deview.kr/2015/schedule#session/115
- Deview 2016 - 5년간의 네이버 웹엔진 개발/삽질기 그리고...
https://deview.kr/2016/schedule#session/169 -
네이버 웨일 브라우저의 개발 리더를 맡고 계신 김효님을 초대하였습니다.
다양한 회사들을 거치시며 파란만장한 개발자 외길을 걷고 계신 뼈발자 김효님의 이야기와 구글 코딩 인터뷰 이야기를 나누어 보았습니다.
(이름을 말할 수 없는 그 녀석님의 코딩 인터뷰 팁!도 나오니 놓치지 마세요!)
• 함께 볼만한 링크
- RTFM, 나는프로그래머다 Meetup 2016- 코딩인터뷰 준비 티끌 가이드
https://www.youtube.com/watch?v=tGVmXTIbf5U&index=3&list=PLVsNizTWUw7HKjqgClWzljqFykbFBFHUl -
데이터 과학은 데이터 수집에서 처리, 분석, 시각화 등에 이르기까지 범위도 넓고 그 발전속도도 빠릅니다. 싸이채널의 첫번째 정식 방송에서는 데이터 분석, 그리고 기계학습 분야에서 활발히 활동중인 두 데이터 과학자 분들을 모시고 데이터 과학 분야의 주목할만한 트렌드와 데이터 과학 분야의 미래에 대해 이야기를 나눠보았습니다. 이 두분께서는 향후 방송에서도 종종 출연하실 예정입니다.
지난번 애청자 서베이를 통해 싸이채널의 방향에 관한 여러분의 의견을 공유해주셔서 감사합니다. (지난 서베이 결과는 여기서 확인하실 수 있어요: https://goo.gl/m1C4Ji ) 이번에는 방송 자체에 대한 의견을 수렴할까 합니다. 첫 방송이라 여러모로 서투른 점, 특히 음질이 고르지 못한 점은 미리 양해를 구합니다.
이번 방송 서베이 응답하기:
https://goo.gl/a6Dq15
꼬젯님 블로그: (데이터 분석 관련)
http://cojette.github.io
테리의 딥러닝 토크 :
https://www.facebook.com/deeplearningtalk/
Machine Learning for Motion - TerryUm.io :
https://www.facebook.com/pg/terryum.io
방송에서 언급된 도서:
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 https://goo.gl/2W4KYs
헬로 데이터 과학 https://goo.gl/Q94huz -
데이터 과학은 데이터 수집에서 처리, 분석, 시각화 등에 이르기까지 범위도 넓고 그 발전속도도 빠릅니다. 싸이채널의 첫번째 정식 방송에서는 데이터 분석, 그리고 기계학습 분야에서 활발히 활동중인 두 데이터 과학자 분들을 모시고 데이터 과학 분야의 주목할만한 트렌드와 데이터 과학 분야의 미래에 대해 이야기를 나눠보았습니다. 이 두분께서는 향후 방송에서도 종종 출연하실 예정입니다.
지난번 애청자 서베이를 통해 싸이채널의 방향에 관한 여러분의 의견을 공유해주셔서 감사합니다. (지난 서베이 결과는 여기서 확인하실 수 있어요: https://goo.gl/m1C4Ji ) 이번에는 방송 자체에 대한 의견을 수렴할까 합니다. 첫 방송이라 여러모로 서투른 점, 특히 음질이 고르지 못한 점은 미리 양해를 구합니다.
이번 방송 서베이 응답하기:
https://goo.gl/a6Dq15
꼬젯님 블로그: (데이터 분석 관련)
http://cojette.github.io
테리님 홈페이지 / 블로그: (기계학습/딥러닝 관련)
http://terryum.io/
http://t-robotics.blogspot.com/
방송에서 언급된 도서:
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 https://goo.gl/2W4KYs
헬로 데이터 과학 https://goo.gl/Q94huz -
함수형 프로그래머를 찾아서... 한주영님편
4부에 이어 한주영님과 더 많은 Monad 관련 얘기를 나눠 보겠습니다.
* Trampoline ([트램폴린])
https://en.wikipedia.org/wiki/Trampoline_(computing)
* Functional Programming is Terrible
https://www.youtube.com/watch?v=hzf3hTUKk8U
* State Monad
https://wiki.haskell.org/State_Monad
* Monad Transformer
https://en.wikipedia.org/wiki/Monad_transformer
* Futures and promises
https://en.wikipedia.org/wiki/Futures_and_promises
* Groovy - Currying (6.1. Currying)
http://groovy-lang.org/closures.html -
함수형 프로그래머를 찾아서... 한주영님편
3부에 이어서 4부에서는 한주영님과 Monad 및 Free Monad등에 대해 얘기를 나눠 보겠습니다.
* Higher-Kinded Type
* Kind (type theory)
https://en.wikipedia.org/wiki/Kind_(type_theory)
* Scala: Types of a higher kind
https://blogs.atlassian.com/2013/09/scala-types-of-a-higher-kind/
* Monad
https://en.wikipedia.org/wiki/Monad_(functional_programming)
* Douglas Crockford의 Monad 설명
https://www.youtube.com/watch?v=dkZFtimgAcM
* Free Monad
http://underscore.io/blog/posts/2015/04/14/free-monads-are-simple.html
* Functional Programming in Scala
https://www.manning.com/books/functional-programming-in-scala
* The Interpreter Pattern Revisited
https://www.youtube.com/watch?v=hmX2s3pe_qk
* Abstract Syntax Tree (AST)
https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree
* Doobie (a pure functional JDBC layer for Scala)
https://github.com/tpolecat/doobie -
함수형 프로그래머를 찾아서... 한주영님편
2부에 이어서 3부에서는 한주영님과 함수형 프로그래밍 공부방법 및 오라인 코스 그리고 Functor에 대해 얘기를 나눠 보겠습니다.
좋은 FP 공부 방법은 무엇일까요?
* 하스켈 학교
https://www.facebook.com/groups/1065398240148353/
* 서광열님의 하스켈 블로그
Kwang’s Haskell Blog
http://kseo.github.io/
* 추천 Massive Open Online Course (MOOC [무크])
- Functional Programming Principles in Scala
https://www.coursera.org/learn/progfun1
- Introduction to Functional Programming (Haskell코스)
https://www.edx.org/course/introduction-functional-programming-delftx-fp101x-0
* Functor ([훵터])
https://en.wikipedia.org/wiki/Functor -
요즘 뉴스만 보면 데이터, 인공지능, 머신러닝 이야기죠? 이번에 나프다에서는 작년에 데이터 과학 특집에 출연하셨던 MS의 데이터 과학자이자 헬로 데이터 과학의 저자인 김진영님을 호스트로 데이터에 관련된 모든 주제를 다루는 싸이(Sci) 채널을 만들었습니다. 싸이 채널의 첫 방송으로 MC들과 싸이님이 다같이 모여 왜 싸이채널이 만들어졌는지, 앞으로 어떤 내용을 담아낼지에 대한 이야기를 담았습니다.데이터 과학자답게 싸이님께서는 청취자 분들의 의견을 적극 수집하여 방송에 반영하실 계획이라고 합니다. 여러분의 목소리를 아래 설문에 담아주세요! 청취자 설문 바로가기: https://goo.gl/AYJRi0추신: 청취자 의견과 별도로 방송 마지막에 제가 말씀드린 방송 녹취록(transcript) 작성을 도와주실 분이 있으시면 [email protected]으로 연락 부탁드립니다. 녹취록은 방송 내용을 그대로 타이핑한 문서로, 녹취록에 청취자 의견 등을 추가로 받을 예정입니다. 도와주시는 분들께는 녹취록 말미에 credit과 더불어, '헬로 데이터 과학' 한부를 보내드리도록 하겠습니다. http://www.yes24.com/24/goods/24349374
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요즘 뉴스만 보면 데이터, 인공지능, 머신러닝 이야기죠? 이번에 나프다에서는 작년에 데이터 과학 특집에 출연하셨던 MS의 데이터 과학자이자 헬로 데이터 과학의 저자인 김진영님을 호스트로 데이터에 관련된 모든 주제를 다루는 싸이(Sci) 채널을 만들었습니다. 싸이 채널의 첫 방송으로 MC들과 싸이님이 다같이 모여 왜 싸이채널이 만들어졌는지, 앞으로 어떤 내용을 담아낼지에 대한 이야기를 담았습니다.
데이터 과학자답게 싸이님께서는 청취자 분들의 의견을 적극 수집하여 방송에 반영하실 계획이라고 합니다. 여러분의 목소리를 아래 설문에 담아주세요!
청취자 설문 바로가기: https://goo.gl/AYJRi0 -
게임 서버 엔진 개발자인 배현직님을 모셨습니다. FPS에서 주로 사용되는 게임 서버 엔진 개발자로 유명한 배형직님의 리얼타임 서버 개발의 이슈를 설명합니다. 특히 중국의 인터넷과 와이파이 환경에서 최적화와 장애 이슈를 알아보는 시간을 가졌습니다
2부: 중국 네트워크의 이슈
CDN과 ISP가 예상과 달리 이상 작동하는 부분도 설명했습니다.
레퍼런스
알리 클라우드 CDN: https://intl.aliyun.com/product/cdn
차이나 캐시 CDN: http://en.chinacache.com - Показать больше
