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백준 단계별 <문자열2 > 2908 자바 상수 import java.io.IOException; import java.util.Scanner; import java.util.StringTokenizer; public class Q2908 { public static void main(String args[]) throws IOException { Scanner sc = new Scanner(System.in); StringTokenizer st = new StringTokenizer(sc.nextLine(), " "); String tmp1 = st.nextToken(); String tmp2 = st.nextToken(); String win = "0"; for (int i = 2; i >= 0; i--) { char c1 = .. 2022. 2. 28.
MSA : 패턴과 핵심 기술 MSA ( Microservice Architecture ) 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 애플리케이션으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍쳐를 의미함 기존의 전통적 개발 방식에서는 전체 단일 코드 베이스로 개발했했고, 단일 코드 베이스를 빌드/배포함 모놀로틱 아키텍쳐 전통적인 시스템 개발 스타일로, 하나의 애플리케이션 내에 모든 로직이 들어가 있는 구조로 구성되어 있다. 이렇게 구성된 애플리케이션의 소스 코드는 하나의 프로젝트로 구성되어 있으며, 단일 패키지로 배포되게 된다. 빌드 및 배포 시간, 서버의 기동 시간이 오래 걸린다. 부분적 스케일 아웃이 어렵다. 안정성이 떨어진다. 간단한 기능 추가가 어려움 작은 수정 부분을 위해서 통합 테스트를 수행해야 한다. 부분적 장애가 전체 .. 2022. 2. 26.
[GCP] Vertex AI로 동영상 분류 학습 Vetex AI - 학습 시키기 " Vertex AI의 세 번째 포스팅입니다 " " 이전의 내용은 이전 포스팅을 참고해주세요 " 라벨링된 데이터를 통해 모델 학습 이전 포스팅에서 데이터를 라벨링하여서 AI가 사용하는 저장소에 라벨링된 데이터를 넣어두었습니다. 이제는 라벨링된 데이터를 학습시켜줍니다. Vertex AI 는 AUTOML로 하이퍼파라미터 부터 다양한 설정을 모델이 판단하여 학습을 진행하기 때문에 우리가 설정할 수 있는 설정이 얼마 있지 않습니다. 일단 먼저 학습을 시켜주기 위해서 아래의 Vertex 데이터 세트에 접속합니다. 바로 Vertex 학습 메뉴로 이동하여도 무방합니다. 일단 데이터세트에 메뉴에 있다면 오른쪽의 새 모델 학습 버튼을 눌러줍니다. 그러면 모델 학습 창이 나오게 됩니다. 3.. 2022. 2. 26.
[GCP] Vertex AI로 동영상 분류 모델 만들기 Vetex AI - 모델 만들기 " Vertex AI의 두 번째 포스팅입니다 " " 이전의 내용은 이전 포스팅을 참고해주세요 " Cloud Storage의 영상 데이터 셋 라벨링 이전 포스팅에서 저희는 GCP의 계정을 설정하고, Storage에 데이터를 저장한 뒤 Vertax AI의 설정과 모델에 사용될 데이터 셋을 만들었습니다. 위의 콘솔창을 확인하면 최근 데이터세트에 새로 만든 데이터 셋이 제작된 것을 확인 할 수 있습니다. 하지만 이 데이터 셋은 라벨링이 되지 않은 데이터 셋입니다. 학습을 시켜줄려면 이제 라벨링을 해줘야겠죠 라벨링을 지원하는 방법은 총 3가지가 존재합니다. [1] CSV 파일 형식을 이용하여 CSV 문서와 영상 셋의 위치정보를 매핑시켜서 한번에 라벨링을 처리하는 방법 [2] 일일히.. 2022. 2. 25.
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