KENNETH – 페이지 3256 – 지락문화예술공작단

헤드 퍼스트 대수학 Head First Algebra

2016-11-27 KENNETH 0

헤드 퍼스트 대수학 Head First Algebra 저자 : 댄 필로네, 트레이시 필로네 역자 : 우정은, 서환수 출판사 : 한빛미디어 책정보 : http://www.hanbit.co.kr/media/books/book_view.html?p_code=B6727935290 개요 대상 독자 수학포기자 (나를 부르고 있다…) 출판사 에서 제공 하는 책소개가 무척이나 와 닿는다. 이렇게 와 닿는 책 소개가 있었을까 싶다;;;; 초급 입문서 성격을 갖는 책이지만… 수학은 어렵다… 특징 스토리 텔링 책의 제목 자체가 ”HEAD FIRST … ” 시리즈인 만큼 기술적인(이 책은 지식적인???)내용만 딱딱하게 설명 하는 것이 아니라 약간의 스토리텔링 요소를 가지고 있다. 본인은 연식이 좀 오래된지라, ”수학책” 하면 ”수학의 정석”이라는 책밖에 이름을 모르기 때문에 희미한 기억에 의존해 본다면 이 책은 좀더 재미나게 공부(사실 재미난 공부는 말이 안되지만)를 할 수 있지 않을까 싶다. 사실 본인은 수학공부를 해본적이 없어서, 지금 이 책으로 수학이란 과목을 처음 봤기 때문에 재미 있을지는 나도 모르겠다. 각 단원별로, 생활속의 특정 상황에 필요한 수학식은 무엇인가 의 형태로 진행된다. 자세한 설명 역시나 [ more… ]

[도서] 고성능 엔터프라이즈 검색엔진 일래스틱서치 입문과 활용 세트

2016-11-25 KENNETH 0

[도서] 고성능 엔터프라이즈 검색엔진 일래스틱서치 입문과 활용 세트 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]고성능 엔터프라이즈 검색엔진 일래스틱서치 입문과 활용 세트 라두 게오르게,매튜 리 힌만,로이 루소,알베르토 파로 공저/이재익,최중연,이승진 등역 | 에이콘출판사 | 2016년 12월 판매가 70,200원 (10%할인) | YES포인트 3,900원(5%지급) ★ 세트 구성: 전2권 ★ 1) ElasticSearch in Action 2) ElasticSearch Cookbook 2/e 『ElasticSearch in Action』 소개 일래스틱서치는 루씬 기반의 실시간 검색을 제공하는 분산 검색엔진이다. 검색 기 Source: [도서] 고성능 엔터프라이즈 검색엔진 일래스틱서치 입문과 활용 세트

[도서] 일래스틱서치를 활용한 자연어 처리와 정보검색 세트

2016-11-25 KENNETH 0

[도서] 일래스틱서치를 활용한 자연어 처리와 정보검색 세트 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]일래스틱서치를 활용한 자연어 처리와 정보검색 세트 라두 게오르게,매튜 리 힌만,로이 루소,그랜트 잉거솔,토마스 모튼,드류 패리스 공저/이재익,최중연 등역 | 에이콘출판사 | 2016년 12월 판매가 70,200원 (10%할인) | YES포인트 3,900원(5%지급) ★ 세트 구성: 전2권 ★ 1) ElasticSearch in Action 2) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 『ElasticSearch in Action』 소개 일래스틱서치는 루씬 기반의 실시간 검색을 제공하는 분산 검색엔 Source: [도서] 일래스틱서치를 활용한 자연어 처리와 정보검색 세트

Amazon GameLift 시작하기

2016-11-25 KENNETH 0

Amazon GameLift 시작하기 올해 초에 처음 발표된 Amazon GameLift는 세션 기반의 멀티 플레이어 게임 서비스를 손쉽게 구축하고 운영하기 쉽도록 도와주는 관리형 서비스입니다. 지난 2월 블로그 글을 통해서 Amazon Lumberyard에 기본적으로 포함된 멀티플레이어 게임 샘플을 GameLift상에서 돌려보는 방법에 대한 소개를 드린 바 있습니다. 또한 지난 9월 Gaming On AWS 행사를 통해서 Amazon GameLift Deep-dive 강연에서 GameLift에 대해 자세한 내용을 다루었습니다. 이번 글에서는 좀 더 구체적으로 여러분이 만든 게임 서버를 직접 GameLift에 올려서 사용하는 방법과 게임 클라이언트가 GameLift의 Fleet에 접근하는 방법에 대해 다루어 보도록 하겠습니다. Amazon GameLift 복습하기 GameLift 연동 방법 설명에 앞서, GameLift의 전체적인 개념을 기술적인 관점에서 다시 한 번 정리하고 넘어가도록 하겠습니다. 온라인 게임을 서비스하기 위해서는 크게 3가지 측면에서의 준비가 필요합니다. 첫번째는 플레이어들이 직접 실행하여 게임을 즐길 수 있도록 하는 게임 클라이언트고, 두번째는 다수의 게임 클라이언트들의 접속을 받아서 멀티플레이를 중계해주는 게임 서버입니다. 세번째는 게임 클라이언트들의 인증처리뿐만 아니라 게임 서버들을 제어하고 [ more… ]

AWS로 딥 러닝을 위한 프레임워크 MxNet 활용하기

2016-11-25 KENNETH 0

AWS로 딥 러닝을 위한 프레임워크 MxNet 활용하기 머신 러닝에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 특히, 국내에서는 올해 알파고로 인해 딥러닝(Deep Learning)에 대한 관심이 크게 증가하였습니다. 인공 신경망을 이용한 딥 러닝 기법은 하드웨어 성능의 비약적인 개선과 신경망 알고리즘의 개선으로 인해 실제 활용 가능한 수준으로 빠르게 변화하였습니다. 이러한 관심으로 인해 분산 딥 러닝 프레임워크(distributed deep-learning framework)가 많이 개발되어 오픈소스 형식으로 공개되고 있는 상황입니다. 게임 서비스 영역에서도 차츰 딥 러닝을 활용한 서비스들이 지속적으로 나타나고 있습니다. 인공 지능 연구 및 서비스 개발자의 요구 사항, 지원 언어 및 하드웨어 따라 여러 종류의 딥 러닝 프레임워크가 개발되어 공개되었습니다. 대표적인 것이 MXNet, Caffe , Theano , TensorFlow™, Torch 등이 있습니다. 딥러닝 프레임워크 소개 DeepLearning 4J에서 비교한 딥러닝 프레임워크 비교 기사를 보면 아래와 같은 장단점을 나열할 수 있습니다. (본 자료는 AWS의 공식적인 자료가 아니며, DeepLearning 4J의 의견입니다.) 프레임워크 장점 단점 Theano Python 지원 Wrapper 를 통한 높은 추상화로 사용성 편리 [ more… ]