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computer science

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daily

4학년 1학기 과탑!

1학기가 끝나고 성적이 나왔습니다. 드디어 저도 4.5라는 학점을 받아보게 되었네요. 감개무량🥹이에요..!!

카테캠 1단계 종료 및 2단계 돌입!

한동안 포스팅을 못했는데요. 그동안 카테캠 1단계(강의 수강)도 끝나고 2단계(클론 코딩 - 카카오 쇼핑)에 돌입했어요! 벌써 2단계도 1주일이나 지났네요.

카테캠 팀원들 보고 느낀점 주저리 주저리…

사실 어제 실시간 세션 시간이 공학연구실습 과목과 겹쳐서 참가를 못했거든요... 그런데 저녁에 공연실을 마치고 집을 돌아와서 10시에 깃헙을 봤는데 팀원들끼리 실습을 한 repo가 있는거에요!!🫢

4학년 1학기 중간고사 끝

중간고사 기간이 끝났어요. 4학년이라 학점을 적게 들으니까 부담이 적었네요. 12학점을 수강 중인데 하나는 패스/논패스 과목이라 시험이 단 3개!! 3과목 다 잘 친거 같아서 좋네요🙌

첫 블로그 글 포스트!

요즘 개발자들에게 블로그가 유행이라고 합니다. 요즘 웹이 무척 재밌어서 저도 블로그를 만들어 보았네요. 제 블로그에 대한 꿈은 작년 12월 교수님의 블로그 운영에 대한 이야기에서부터 시작됐는데요. 하지만 무려 3개월이 지난! 이제서야 만들게 되었습니다. 그도 그럴게 방학동안 너무 ...

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development

리눅스 서버(AWS 등)의 MySQL을 원격으로 사용하기

이번에는 서버에 MySQL을 설치 및 사용자를 추가하여 다른 컴퓨터에서도 서버의 MySQL에 접근 가능하도록 해봤어요. 제가 AWS 프리티어로 우분투 서버 인스턴스를 대여 중인데 아직 아무 프로그램도 안 올려놔서 데이터베이스라도 서버에서 돌릴려고요.🐎

Spring 개발환경 세팅

스프링을 시작하기에 앞서 개발에 필요한 환경 세팅을 해보도록 하겠습니다~ 스프링 부트가 아닌 스프링인 점을 유의해주세요.

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experience

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google-ml-bootcamp

[DLS]Sequence Models(3)

Andrew Ng 교수님의 Coursera - Deep Learning Specialization 마지막 강의입니다. Encoder-Decoder, Attention, Transformer 등을 다룹니다.

[DLS]Sequence Models(2)

Andrew Ng 교수님의 Coursera - Deep Learning Specialization 마지막 강의입니다. Natural Language Processing과 관련된 Word Embedding, Word2vec, GloVe 등을 배웁니다.

[DLS]Sequence Models(1)

Andrew Ng 교수님의 Coursera - Deep Learning Specialization 마지막 강의입니다. 이번에는 RNN을 베이스로 Language Model, LSTM, GRU 등을 다룹니다.

[DLS]Convolutional Neural Networks(2)

Andrew Ng 교수님의 Coursera - Deep Learning Specialization 네번째 강의입니다. 객체 감지, 얼굴인식, YOLO, U-Net, Neural style transfer 등을 다룹니다.

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kakao tech campus

카카오 테크 캠퍼스 수료 및 대상!🏆

그 동안 바빠서 블로그 관리도 못하고 3-4개월 가량 방치했었지만, 다시 기록을 남기러 왔어요. 카테캠은 무사히 수료하고 무려 마지막 팀 프로젝트에서 대상을 받았습니다!

[카테캠 BE] week9 - SNS 서버 만들기(MySQL)(2)

이제 sns-server를 완성했어요! Spring에서 JDBCTemplate을 사용해 layered Architecture로 만들었는데 구조도 깔끔하고 객체지향으로 기능 분리가 되어 있어 코드 짜는 내내 재밌었어요.

[카테캠 BE] week6 - 스프링 MVC, Servlet 등

6주차는 스프링 MVC 패턴을 비롯한 심화를 배웠습니다. 저번 시간에 의문이 들었던 Servlet도 배우고 JSP(Java Server Page)를 다루는 법도 상세히 배웠어요.

[카테캠 BE] week2 - 자바 기초 복습

2주차는 시험 기간과 겹쳐 필수 강의가 없었어요. 대신 선택강의를 자유롭게 수강하면 된다고 해서, 저는 기초부터 한번 훑고 넘어 갈려고 기초 강의를 들었어요.

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papers

[Review] Attention Is All You Need

기존 sequence 변환 모델은 RNN 또는 CNN 기반의 인코더-디코더 구조를 바탕으로 한다. 최고 성능의 모델들은 여기에 attention mechanism 을 사용하고 있는데, 우리는 RNN과 CNN을 배제한 채 attention mechanism 만을 사용하는 새로운 구조...

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