소개 DLUID (Deep Learning User Interface Design) Dluid 는 딥러닝을 학습하고 싶지만 컴퓨터 프로그래밍에 전문적인 지식이 없는 사람들의 학습을 도와주는 프로그램입니다. 복잡한 패키지 설치 과정을 요구하지 않습니다. (JRE 1.8 이상이기만 하면 됩니다.) 프로그래밍 지식을 요구하지 않습니다. 쉽게 시퀀스 모델을 생성하고 테스트 할 수 있습니다. 엑셀, CSV 데이터를 불러오고 저장할 수 있습니다. [다운로드] 시연 Iris 문제 해결 시연 Mnist 문제 해결 시연 동기 많은 사람들이 딥러닝 모델을 만드는 과정을 레고를 조립하는 과정에 비유합니다. 그런데 어째서 레고처럼 딥러닝을 사용할 수 있는 툴은 실제로 존재하지 않는걸까요? 예를 들어봅시다. 경영학과 학생 A는..

Dluid (Deep Learning User Interface Design) 개발 기간 : 2019.03 ~ 2020.02 개인 프로젝트를 마무리하여 개발 관련 일지를 작성해둡니다. 개발 동기 및 소개는 Github README 로 작성해두었으니 해당 포스팅에 추가 작성하진 않겠습니다. 깃허브 [링크] 프로그램 [다운로드] 프로젝트를 마무리하면서 사실 초기 프로젝트 기획 당시에는 이것보다 더 많은 내용을 담고 싶었었습니다. 초기 목표가 'GUI를 사용해서 MNIST GAN 모델을 만들어 볼 수 있고 테스트까지 할 수 있는 환경을 만들어보자' 였기 때문에 지금 만들어진 프로젝트와 비교해보면 마무리 되지 못한 부분이 많이 보여 너무 아쉽습니다. 그리고 프로젝트 이외에 딥러닝 강의를 찍어 본다던지 책을 집필..

1. parallelStream + forEach 로 HashMap 을 collect 하려할 경우 원하는 결과가 안나올 수 있다. Map dataIdMap = new HashMap(); events .parallelStream() .forEach(data -> { dataIdMap.put(data.getId(), data); }); HashMap 은 Thread safe 하지 않다. 해결법 1 : ConcurrentHashMap 을 사용한다. 해결법 2 : stream 을 사용한다. Map dataIdMap = new HashMap(); events .stream() .forEach(data -> { dataIdMap.put(data.getId(), data); }); 해결법 3 : 자바 8의 colle..

Read isolation 이름 구현 방식 특징 READ UNCOMMITED Commit 이 되지 않은 내용일지라도 반영해서 읽는다. Dirty read READ COMMITED Commit 이 된 내용만을 읽는다. Phantom read Non Repeatable read REPEATABLE READ Snapshot 에서 데이터를 읽는다. SERIALIZABLE Lock 을 걸고 데이터를 읽어온다. 특징 이름 비고 Dirty read 아직 commit 되지 않아 신뢰할 수 없는 내용을 읽어온다. Phantom read commit 전후로 새로운 레코드가 생겨날 수 있다. Non Repeatable read commit 전후에 read 내용이 다르다. 잘 요약된 포스팅 : https://jupiny.co..