211th online meetup, 2024-11-30

[jongfeel]

참여 방법

토요일 오전 10시 30분에 아래 google meet 링크를 통해 접속
https://meet.google.com/jyx-mxnq-kpk

이 이슈 assignees에 자신의 github 계정을 추가
약 1시간 30분 분량의 할 내용에 대해 댓글 작성 (최소 모임 시작 전까지)
구글 캘린더 일정 등록 메일 확인을 통해서도 가능 (일정 관리에 도움도 드립니다)
모임 시간에 각자 개발 관련된 공부 진행

• 시작: 10시 30분, 각자 오늘 진행할 것 이야기 5분 ~ 10분 간 진행
  • 자기소개: 새로 오신 분이 있으면 각자 짧은 자기소개가 진행됩니다
• 진행: 2시간, 하지만 쉬는 시간 및 기타 잡일 감안해서 1시간 30분 정도로 진행
• 완료: 12시 30분, 이후 각자 진행한 것 이야기, 12시 40분 전후로 종료.

모임 끝난 후 공부한 내용 정리 & 링크 추가 => 최소 다음 모각코 전까지 확인 가능해야 함.

모임 특징: 특정 출석 횟수를 달성하면 스타벅스 아메리카노 기프티콘과 함께 책 선물의 기회가 있음

• Special offer, double stamp for Starbucks americano gift! #87
• Special offer 2, get the book every 20th joined meetup #275

출석체크 테이블

• https://github.com/ThinkAboutSoftware/OnlineSelfCodingGroup/tree/main/Stamp

주의: 회사일 혹은 마감 기한 임박한 일 처리의 경우는 최대한 자제. 주말 아침에 회사에서 지시한 업무를 하는 것과 내 개인 공부하는 건 구분 필요

[yeslee-v]

To do

소프트웨어 엔지니어 가이드북 7장 읽기 + 8, 9장 읽기

Done

7장. 업무를 완수하는 개발자

• 일을 잘해내고 안정적인 개발자: 작업을 작은 단위로 잘 나누고, 현실적인 일정을 제시하며, 스스로 막힌 부분을 풀어 진행한다.
• 일을 잘 처리한다는 평판은 여러 면(학습속도, 자율성, 커리어 등)에서 도움이 많이 된다.
• 많은 일을 처리하기 위해서는
  • 가장 중요한 업무에 집중하기
  • 항상 최우선 과제를 완료하는 습관 만들기
  • 최우선 과제를 완료하지 못할 위험에 대비해 거절하는 법 배우기
• 막힌 부분을 풀기 위해서는 '막혔다'는 현 상태를 인식해야 한다.
• 다른 사람에게 도움을 요청하는 것이 가장 확실하지만 그럴 수 없는 상황이라면
  • 온라인 사이트에 질문하거나 문제를 시각화하기
  • 막힌 기술에 대한 공식 문서같은 자료를 읽거나 AI 도구 사용하기
  • 자신 또는 러버덕에 지난 과정에 대해 말로써 설명하기
• 그래도 해결되지 않는다면 산책 등 작업 전환이나 처음부터 다시 시작하는 방법이 있다.
• 만약 코드 리뷰같이 다른 사람을 기다리느라 진행하지 못하는 경우, 동료와의 관계를 고려하여 상대의 상급자에게 보고하는 방법도 있다.
• 일이 막히는 원인은 명확하지 않은 업무나 생소한 기술 사용, 물어볼 사람을 모르는 등 다양하다.
• 복잡한 작업을 맡을수록 자업을 세분화하고 일정을 예상하면서 실행하는 방법에 대해 알아야 한다.
  • 할 일을 이해하기 쉬울수록 소요 시간을 예측하기 쉽다.
  • 이 때 동작하는 기능을 먼저 만드는 것으로 작업 순서를 정하자.
  • 작업을 하면서 추가나 변경, 제거를 두려워하지 말자.
• 업무를 완수하는데 소요되는 시간을 정확히 추정하려면 프로토타이핑과 작업을 세분화해야 한다.
• 직장 내외에서 의지할 수 있는 멘토(여러 명의 그룹)를 찾아 그들의 경험을 통해 배우자.
• 동료에게 도움을 요청할 때는 사전 준비가 필요하다.
• 동료의 문제 해결을 돕고 주변에 전문 지식을 공유하고, 만약 도움을 받았다면 공개적으로 감사를 표현하는 자세를 가지자.
• 가능하면 혼자 작업하지 말자.
• 내 업무를 완료했다는 가정 하에 자신의 업무가 아닌 일에 솔선수범하자.

[ohdair]

To do

개발자를 위한 머신러닝&딥러닝 1, 2장 읽기

인공지능을 구현하기 위해서는 머신러닝과 딥러닝이 좋은 출발점이다.

전통적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 주입하여 정답을 출력했다. 예를 들어, 활동 감지를 위해서 시속 4 이하는 걷기, 시속 12이하는 달리기 등으로 구분을 할 수 있다지만 골프를 감지하기에는 문제가 발생한다.

머신러닝은 정답과 데이터를 넣어주면 컴퓨터가 어떤 데이터는 어떤 레이블이 일치하는지 규칙을 찾는다. 규칙을 직접 찾지 않아도 데이터와 레이블을 매칭하는 구조이다.

그 이후의 내용은 tensorflow 예제 코드와 함께 신경망 구조로 어떻게 추론하는지를 이야기하기에 여기까지 작성하겠습니다.
코드의 내용을 알려면 선형대수학으로도 학습해야겠다는 생각이 들었습니다.

[aquamagic9]

할 일

CODE 10~11챕터(129~160p) 읽기 및 정리

십진수, 팔진수, 이진수 및 3-8디코더, 8-3 인코더 내용 정리

[fkdl0048]

• Item 28: 내부에서 사용하는 객체에 대한 "핸들"을 반환하는 코드는 되도록 피하자 fkdl0048/BookReview#328
• Item 29: 예외 안전성이 확보되는 그날 위해 싸우고 또 싸우자! fkdl0048/BookReview#329

[jongfeel]

도메인 주도 설계 읽고 정리하기

• 16장 대규모 구조 jongfeel/BookReview#1013
  • EVLOLVING ORDER (발전하는 질서) jongfeel/BookReview#1024
  • SYSTEM METAPHOR (시스템 은유) jongfeel/BookReview#1025

16장 대규모 구조
발전하는 질서, 시스템 은유 부분 읽고 정리