이미지에 있는 명령어는 하나씩 배울 거니 지금은 이해가 안가도 괜찮습니다. 겉핥기로 시작하는 Git 시리즈는 Git bash를 사용하는 것으로 전제로 작성 된 글입니다. 이김에 CLI에 익숙해져 보세요!!
오늘은 Git이 어떤 작업 순서를 살펴 보겠습니다. Git을 사용하면 물리적으로는 2가지 단계 논리적으로는 3,4단계에 걸쳐 있습니다. 여기서 물리적인 단계는 작업을 하고 있는 내 컴퓨터와 내 작업 내역을 저장할 원격 저장소가 있는 서버 또는 Github, GitLab 등의 서비스 저장소를 의미하며 물리적으로 2개 이상으로 나뉘어 있는게 보통입니다.
2021년도에도 한빛리뷰어 활동을 이어가게 되었습니다. 이번달에 제가 소개 할 책은 Flutter in Action입니다. 작년 이맘 때는 React관련 서적들이 출판 시장에서 쏟아져 나왔었는데 올해는 Flutter 차례인 것 같습니다.
안드로이드, ios, 웹을 다른 프레임워크가 아닌 하나의 프레임워크를 사용하려고 하는 경우가 잦아지고 있습니다. 시간, 인력, 관리 등 다양한 이유로 크로스 플랫폼 프레임워크가 뜨는 중인 듯 합니다.
Flutter in Action은 이미 개발을 하고 있는 분들 대상으로 쓰여진 Flutter 책 입니다. 즉 이 책으로 프로그래밍 입문에는 무리가 있습니다.
초심을 되찾고자 기술 블로그로 돌아가기로 했습니다! 1년 반 정도 IT 도서 서평만 올렸는데 학부 시절 누가 제가 알려줬으면 했던 기술들을 연재해보려고 합니다. 해당 프로젝트의 첫 아이템인 Git입니다.
이미 많은 양질의 Git, Github 관련 글들이 인터넷에 존재하지만 제가 겪었던 시행착오를 나누면서 제 블로그를 보시는 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
대학시절 팀 프로젝트, 동아리 등의 활동을 하면서 제일 먼저 세팅하고 필요성을 역설한 개발도구가 Git이었습니다. 하지만 많은 경우 시작하는 시점에선 Git의 필요성조차 느끼지 못하는 친구들이 많았습니다.
테크 블로그를 목표 시작한 블로그가 1년 넘게 IT 도서 서평 블로그가 되었습니다. 초심을 찾고자 오랜만에 git, Github를 주제로 돌아왔습니다. 오늘 내용은 Github에만 적용 되는 내용은 아니고 bitbucket, gitlab에서도 동일하게 적용되는 내용이지만 제 주 서식처가 github인 관계로 github가 메인입니다.
git을 이용해 프로젝트를 진행하다 보면 굳이 버전관리가 필요 없거나 remote repo인 Github등에 올리면 안되거나, 필요가 없는 것들이 존재합니다. git에 좀 익숙하신 분들이라면 이런 파일이나 디렉토리를 관리하기 위해서 .gitignore을 대충이라도 써보셨거나 쓸 계획을 가지고 계실 것입니다.
최근 몇 년 기술분야에서 꾸준히 보이고 있는 키워드 중에 하나 인 쿠버네티스를 다룬 책인 핵심만 콕! 쿠버네티스입니다. 결론부터 이야기 하자면 이 책이 필요한 독자 층은 굉장히 제한적일 것 같습니다. 책의 도입부에서 간단하게 가상화 컨테이너인 Docker에 대한 활용과 개념을 성명하고 있지만 제한적입니다. 개인이 공부용으로 다루기엔 많이 큰 시스템이라고 생각이 되고요. 물론 AWS 등 클라우드 서비스를 이용하면 충분히 개인도 실습을 병행한 학습이 가능하고 운영이 가능합니다. 이런 조건들을 책을 선택하기 전에 고려 해보시면 좋을 것 같습니다.
오늘은 지난번 글에서 곧 돌아오겠다고 예고한 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝입니다. 한빛에서 칼을 갈고 만들고 있다고 느끼는 시리즈인 혼공 시리즈의 머신러닝, 딥러닝입니다. 제일 놀란 점은 두께와 퀄리티 대비 책이 저렴하다는 점이었습니다. 600페이지에 달하는 책을 정가 26,000원이라는 생각보다 저렴한 가격에 만날 수 있습니다. 다른 인공지능 도서들이 가격이 큰 문턱이라는 걸 생각하면 이름처럼 혼자 공부하기에 부담을 덜 수 있는 책이라고 생각합니다
다른 인공지능 분야 도서들이랑 가장 큰 차별 점을 꽂으라면 첫 데이터 셋으로 MNIST, 와닿지도 않는 보스턴 집값 데이터가 아니라 혼공맨이 정말 실제로 겪을만한 데이터를 다룹니다.
Deep Learning(이하 DL)은 배우기 쉬운데 어려운, 굉장히 아이러니한 분야가 되어가고 있습니다. 강력하고 좋은 프레임워크와 튜토리얼들이 배움과 사용의 문턱을 굉장히 낮추어 주었습니다. 이는 동전의 양면처럼 장단점이 극명하게 나뉘는 결과를 초래했습니다. 문턱이 낮아지면서 다양한 아이디어와 기술들이 분야에 기여하고, 흥미 있고 능력있는 친두들을 일찍 발굴해 내는 등의 장점이 있습니다. 동시에 레토르트 식품을 서빙하는 식당들이 많아지고 있습니다. 모델에 대한 이해 없이 하이퍼파라메타와 데이터셋만 조금 바꾸어 결과를 뽑아 사용하는 말 그대로 밑바닥이 부족한 사용자들도 속출하는 듯 합니다.