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도커 쓰면서 매번 까먹는거 알고리즘 수업마다 채점을 docker로 진행한다고 하여 나도 제출 전에 local에서 한번 test를 하고 넘기는데 처음에는 이런 기능이 있는지도 모르고 vi에 그대로 치고 있었다. 혹시..? 하고 찾아봤더니 바로 나오더라. 명령어를 매번 잊어버리는ww 컨테이너 -> 로컬 $ docker cp 컨테이너이름:파일경로 로컬위치 로컬 -> 컨테이너 $ docker cp 파일경로 컨테이너이름:로컬위치 2023. 10. 22.
빅데이터입문 (3) - MapReduce 23.09.20 Map Reduce라는 개념을 공부했습니다. 말그대로 대용량의 데이터에 대한 컴퓨팅을 하는 경우를 생각할 떄 우리는 보통 CPU, Memory, HDD등 하드웨어 리소스를 늘리자는 생각을 시작하는데 사실 한대의 머신으로 대용량 연산은 불가능합니다. 이와 관련해서 Google web site를 사례로 다뤘는데 20+ billion pages X 20KB = 400+ TB가량의 웹사이트를 싱글 컴퓨터로 읽기만해도 4개월 이상의 시간이 소요됩니다. 그래서 필요한게 바로 클러스터 아키덱터입니다. 클러스터는 각각의 랙 컴퓨터로 이루어져있고 이를 스위치(Switch)가 트리형태로 연결하고 있는 구조입니다. 빅데이터 연산에서 고려해야할 문제는 다음과 같습니다. - 전통적프로그래밍은 직렬적인 점 - 병렬 프로그래밍이 .. 2023. 9. 27.
빅데이터입문 (2) - 빅데이터 프로젝트 주제선정 / 계획서 작성 23.09.13 Project Proposal 작성_9월 중순 전반적인 프로젝트 주제 선정을 어떻게 해야 할지에 대해 설명했습니다. 데이터마이닝? (Data Mining) 데이터마이닝 프로젝트는 기본적으로 흥미로운 것에 대한 추출이라고 생각해야 합니다. Data mining은 Knowledge extraction, data analysis, data science, information harvesting, business intelligence, predictive analysis 등 표현이 상당히 많습니다. 데이터마이닝은 크게 3가지 process를 거치는데 input data -> data preprocessing -> data mining -> postprocessing -> pattern, information.. 2023. 9. 17.
캡스톤프로젝트 (2) - 첫 gathering 사전신청 이후 오늘 드디어 조원들과 첫 수업과 미팅을 가졌습니다. 주제에 대해서 깊이 논의 하였고, 교수님이 요구하신 무엇을 만들지, 어떤 문제의식을 지니고 시작한 것인지, 어떤 기능을 구현할 것인지에 대해 2주간 면밀히 살을 붙이기로 했습니다. 같은 프론트엔드를 맡게된 분과는 어떤 방식으로 협업할지 그리고 개발연습을 할지 고민을 해보았습니다. 작품의 형태는 SNS 웹서비스이기에 유사한 서비스인 트위터나 인스타그램을 클론코딩해보며 공부하기로 결정했습니다. 요즘 다양한 플랫폼에서 SNS클론코딩에 대한 정보가 많아 수월하게 진행이 가능할 것 같습니다. 2주 뒤에 다시 만나 내용 업데이트를 하겠습니다. 2023. 9. 8.

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