Alli's blog

최근 회사에서 대량의 데이터를 엑셀로 다운로드하는 기능의 성능개선 요청이슈가 있었다. 워낙 많은양의 데이터를 한번에 불러오는 작업이다보니 DB에 병목현상이 발

들어가며 작년 하반기에 입사당시부터 문제가 많았던 정산시스템을 마이그레이션 하였다. 회사 도메인 특성상 매달 사용자의 급여를 입금받아 정산하고 이를 다시 사용자

들어가며 Elastic Beanstalk(이하 EB)은 어플리케이션 배포/관리(프로비저닝, 로드 밸런싱, 스케일링, 모니터링등)를 손쉽게 할수 있도록 도와주는 AWS

들어가며 현재 회사에서 Monolothic Django로 서비스를 운영중이다. Django Admin, 비동기 처리를 위한 Worker 서버는 다른 Elastic Beanstalk 서버로 운영중이지만 같은 DB, 소스코드를 공유중인 상태로

들어가며 어느덧 2023년 1달이 지났다. 연초에 위염+장염이 심하게 걸리는 바람에 회고를 뒤늦게 쓰게 되었다. 개인적으로 2017년 부터 노션에 새해 목표를 정

들어가며 서비스 개발을 하다보면 Serverless로 빠르게 개발이 필요한 경우가 생긴다. AWS를 쓰고있다면 Lambda 를 활용하면 되는데, 간단한 경우에는 콘솔로

들어가며 django를 사용하게 되면 보통 django rest framework(이하 drf)를 같이 사용하여 rest api 서버를 구성하는 경우가 많다. 여러 프로젝트를 거치며 다

들어가며 마지막 8주차 강의이다. 이번 강의에서는 다양한 딥러닝 모델과 그것들을 어디에 활용하는지에 대해 배웠다. 각 모델들의 자세한 설명보다는 간단간단한 컨셉

들어가며 7주차 강의에 접어들었다. 이번 강의에서는 대표적인 CNN 모델들과 모델에 사용되는 대표적인 작동방식(Residual Block, Bottleneck Block, Autoencoder

들어가며 6주차 강의에 접어들었다. 이번 강의는 컴퓨터 비전의 핵심적인 CNN에 대한 내용이다. 컴퓨터가 이미지를 어떻게 처리하고 어떻게 학습시키는지에 대해 배

들어가며 5주차 강의에 접어들었다. 이번장에서는 MLP의 전반적인 과정에 대한 내용이었고, 그중에서 Forward Pass, Backward Pass에 대한 내용이 주요 내용이었다. 그리고 최

들어가며 4주차 강의에 접어들었다. 이제까지는 주로 Machine Learning 의 대한 내용들에 대해 다루었다. 강의의 진도가 매우 빠르다. TIL과 실습과제들을 해보면서 감을 잡고있

들어가며 3주차 강의에 접어들었다. 이번 강의는 Machine Learning중 output이 주어지지 않는 Unsupervised Learning에 대한 내용이다. 생소한 수식들과 처음