A REVIEW — February 2017

한달 리뷰 및 블로그 목차 정리


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Monthly Review

새로운 프로젝트

지난 한달간은 기존 안드로이드 프로젝트를 마무리 짓고 새로운 프로젝트를 시작했던 기간이었다. 디프만에서 진행했던 안드로이드 기반의 날씨앱은 거의 마무리가 되간다. 이번달에는 파이썬에 많은 시간을 투자했다. 안드로이드보다 장고와 텐서플로우가 내게는 훨씬 흥미로웠던 것 같다.

친구와 함께 웹 기반 프로젝트로 새롭게 시작했다. 이번 프로젝트는 학교 홈페이지 공지사항의 불편함을 해소하고자 시작하게 되었다. 날씨앱 같은 경우는 타인의 니즈에 의해 프로젝트를 시작하게 되었다면, 이번 프로젝트는 내 자신의 불편함을 해결하기 위한 프로젝트라 기대가 크다.

디프만 안드로이드 어플리케이션 ‘날씨라이브’ ( 추우면 캐릭터가 패딩을 입는다! )

기록의 즐거움

기록의 즐거움을 알게된 건 이번 겨울의 큰 수확이다. 장고나 텐서플로우는 처음 접해보는 분야이기 때문에 tutorial를 따라하면서 세세한 부분까지 기록해두었다. 그 결과 기억에도 잘 남고, 복습하기에도 수월했다. 특히 개발 환경을 세팅을 할 때마다 세세한 사항들을 기억하기가 쉽지 않은데, 시행착오로 부터 발생하는 비용들을 확실히 줄일 수 있었던 것 같다. 또한 수많은 사람들이 자신의 게시물을 공유하고, 꾸준히 방문하는 모습을 보는 것도 기록의 큰 즐거움이다.



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Table of Contents

Python

[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 11. detail page 만들기 및 완성 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 10. form과 post 처리)
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 9. 간단한 MTV 연동 예제 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 8. shell을 이용한 장고 관리)
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 7. test code, template, css )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 6. Model — 생성, admin 등록 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 5. View — urls.py와 views 수정 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 4. MTV, 프로젝트 생성 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 3. Object 실습 )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 2. Class, Object )
[ Python ] Django로 웹 서비스 개발하기 ( 1. 환경구축 — Virtualenv, atom, django )

Machine Learning

[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (7) Logistic Classification의 cost 함수
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (6) Logistic Classification 기본
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (5) 다중 선형 회귀 구현하기
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (4) 다중 선형 회귀 기본
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (3) Gradient descent algorithm 기본
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (2) 선형 회귀 기본
[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (1) window 설치, 기본 개념
[ ML ] Machine Learning Foundations 강의 노트 : Classification ( 2. 실습 — Analyzing sentiment )

[ ML ] Machine Learning Foundations 강의 노트 : Classification ( 1. 이론 )
[ ML ] Machine Learning Foundations 강의 노트 : Regression ( 2. 실습 )
[ ML ] Machine Learning Foundations 강의 노트 : Regression ( 1. 이론 )
[ ML ] Classifiers 간단 정리 ( Single, Hybrid, Ensemble )
[ ML ] R로 간단하게 알아보는 K-Nearest Neighbor Algorithm ( KNN )

Android

[ Android ] 현재 시간 출력하기
[ Android ] 다시하는 JAVA ( 2. 이벤트 리스너, 클래스 )
[ Android ] 다시하는 JAVA ( 1. 표준자바, Button )
[ Android ] 서비스 (Service) 와 브로드캐스트 수신자 (Broadcast Receiver)
[ Android ] 처음하는 Kotlin ( java와 비교 )

Algorithm

[ ALGO ] BJ7576_tomato ( 토마토 )
[ ALGO ] BJ2178_mazeSearch ( 미로탐색 )
[ ALGO ] BJ1260_DFS-AND-BFS ( 깊이우선탐색, 넓이우선탐색 )
[ ALGO ] BJ10799_ironStick ( 쇠막대기 )
[ ALGO ] BJ9012_parenthesisString ( 괄호 )
[ ALGO ] 처음하는 C++ ( 기본입출력, setprecision, 줄바꿈 )

R

[ R ] Credit Risk Modeling in R ( 3. Splitting the data set, Confusion matrix )
[ R ] Credit Risk Modeling in R ( 2. Missing data processing )
[ R ] Credit Risk Modeling in R ( 1. Crosstable, Histogram, Outlier )

Others

[ 강연 ] IBM 재직자 강연 ( 외국계 기업 취업하기 )
[ RL ] CS 294: Deep Reinforcement Learning — (1) Introduction and course overview

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