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Yocto는 하드웨어에 상관없이 작동하는 커스텀 리눅스를 개발하도록 도와주는 오픈소스 프로젝트이다. 현업에서 Yocto를 배워야 하거나, Yocto를 알고는 있지만 피상적으로 알고 있는 경우가 많다. 이 책은 개발을 더 원활히 하고 싶은 개발자를 위해 만들어졌다. 빌드 도구인 bitbake(비트베이크)부터 시작해서 현업에서 사용해야 하는 대부분의 지식을 담았다. 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 간단한 예제를 수록했으며, 애플리케이션부터 커널 드라

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 블루프린트 프로그래밍 개념 이해 ◆ 프로토타입을 만들고 새로운 게임 메커니즘을 빠르게 반복 ◆ 사용자 인터페이스 요소 및 인터렉티브 메뉴 구축 ◆ 고급 블루프린트 노드를 사용해 게임의 복잡성 관리 ◆ 컴포넌트 탭, 뷰포트, 이벤트 그래프와 같은 블루프린트 에디터의 모든 기능 탐색 ◆ OOP 개념 파악 및 탐색 ◆ 게임플레이 프레임워크 ◆ UE 블루프린트에서 가상 현실 개발 작업 ◆ 절차적 생성 구현 및 제품 컨

◈ 이 책에 쏟아진 찬사 ◈ “린(lean) 방법론의 핵심에는 가설 생성, 실험 실행, 데이터 수집, 통찰력과 가설의 검증과 수정과 같은 과학적 방법론이 있습니다. A/B 테스트는 검증 가능하고 반복 가능한 실험을 설계하는 표준이며, 이 책은 이를 위한 훌륭한 교과서입니다.” — 스티븐 블랭크(Steve Blank)/ 스탠포드 대학교의 겸임교수, 현대 기업가 정신의 아버지, 『기업 창업가 매뉴얼』과 『Four Steps to the Epipha

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ WinDbg 사용법과 다양한 디버깅 예제 ◆ 예제를 통한 유저모드 디버깅과 커널 모드 디버깅 케이스 스터디 ◆ 덤프 파일 활용에 관한 실전 팁 ◆ WinDbg를 활용한 윈도우 커널 분석 ◆ 성능 모니터를 활용한 디버깅 방법 ◆ 각종 유틸리티를 활용한 문제 해결 방법의 소개 ◆ 쉬운 디버깅과 유지보수를 위한 팀 협업 개발 환경을 갖추는 방법 ◆ 초보자를 위한 디버깅에 필요한 어셈블리와 호출 규약, 스택의 기초 ◆

저자들의 인기 온라인 강좌를 바탕으로 한 이 책은 생물정보학을 학습하는 학생들에게 역동적인 접근 방식을 제시한다. 현대 생물학의 실무적인 도전과 알고리듬의 근본적인 아이디어 사이의 독특한 균형으로 생물학과 컴퓨터 과학 학생들의 흥미를 사로잡는다. 각 장은 ‘인간 게놈에 취약한 부분이 있는가?’ 또는 ‘분자 시계의 역할을 하는 DNA 패턴은 무엇인가?’와 같은 중요한 생물학적 질문으로 시작해 이 질문에 답변하는 데 필요한 정교한 알고리듬을 꾸준하

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 데이터 분석가와 과학자가 데이터를 수집하고 분석하는 방법 이해 ◆ 파이썬으로 데이터 분석과 데이터 랭글링 ◆ 여러 출처의 데이터를 결합, 그룹화 그리고 집계 ◆ pandas와 matplotlib, seaborn으로 데이터 시각화 ◆ 머신러닝 알고리듬으로 패턴을 식별, 예측 ◆ 파이썬 데이터 과학 라이브러리를 사용해 실제 데이터세트 분석 ◆ pandas로 일반적인 데이터 표현과 분석 문제 해결 ◆ 분석 코드를 재

◆ 투자와 트레이딩 문제를 푸는 머신러닝 기법 구현 ◆ 시장, 기본, 대체 데이터를 활용한 알파 팩터 연구 ◆ 지도학습, 비지도학습, 강화학습 모델 설계 ◆ 판다스, 넘파이와 Scikit-learn을 이용한 포트폴리오 위험과 성과 최적화 ◆ 머신러닝 모델을 Quantopian 플랫폼 위에서 실전 트레이딩 전략으로 통합 ◆ 신뢰성 있는 시계열 백테스트 방법으로 전략 평가 ◆ 케라스, 파이토치와 텐서플로를 사용한 딥신경망 설계와 평가 ◆ 강화학습을

Go에 관련한 지식을 좀 더 넓히고 싶은 중급 Go 프로그래머를 대상으로 한다. 다른 프로그래밍 언어에 대한 경험이 있는 상태에서 Go를 배우고 싶은 개발자도 기초를 볼 필요 없이 곧바로 Go를 익힐 수 있을 것이다. ◆ 실전에서의 Go 활용 방법 ◆ 안정적이고 동시성을 지원하는 고성능 코드 ◆ 슬라이스, 배열, 맵, 포인터 등의 데이터 구조 ◆ 리플렉션과 인터페이스를 활용한 재사용 가능한 패키지 개발 ◆ 효과적인 Go 프로그래밍을 위한 제네릭

이 책에 나오는 기술은 필자가 주니어 시절 실무 현장에서 혼자 익히고 배운 기술들이다. 스프링 부트나 React.js, JWT, AWS, OAuth2.0 모두 많이 알려진 기술이며 따로따로 배우면 어렵지 않다. 그러나 이를 합쳐서 하나의 서비스를 만드는 것은 쉬운 일이 아니다. 필자는 출시 가능한 서비스를 만드는 방법을 몰랐다. 주니어 시절에 일했던 회사에서는 대부분 인프라가 이미 구축된 상태여서 서비스 운영에 필요한 것이 무엇인지 알지 못한

1장에서는 언어 모델에 관한 내용을 다뤘다. 언어 모델이 무엇인지 확률적으로 정의한 후, N-gram 기법을 이용해서 언어 모델을 설명하고 그 과정을 코드를 통해 구현했다. 또한 N-gram 이후에 오랫동안 사용됐던 인공지능 모델인 RNN 계열의 인공지능 모델도 설명했다. RNN 계열의 언어 모델도 간단하게 학습해볼 수 있도록 샘플 코드를 구현했다. 2장에서는 어텐션에 대해서 자세하게 다뤘다. 어텐션은 트랜스포머의 핵심을 이루는 연산이다. 어텐

그래프는 물리적 시스템 모델링, 분자 구조 핑거프린트 학습, 트래픽 네트워크 제어, 소셜 네트워크의 친구 추천처럼 복잡하게 얽혀 있는 실생활 문제들을 표현하기에 적합한 데이터 구조다. 이런 문제들을 해결하기 위해서는 엄청난 수의 관계 정보를 갖고 있는 비유클리드 그래프 데이터를 다뤄야 하는데, 전통적인 딥러닝 모델인 합성곱 신경망이나 순환 신경망으로 해결하기에는 한계가 있다. 일반적으로 그래프의 노드는 네트워크 임베딩 방법 같은 비지도 표현 학