To Become a Better Programmer

설명

Description에도 써있다시피 jwasham의 Coding Interview University에서 영감을 받아 시작하게 되었다. 약간의 차이가 있다면 Interview University라는 이름과는 달리 코딩 면접을 위한 프로젝트는 아니라는 점이다. 그냥 스스로도 더 나은 프로그래머가 되고 싶어서, 또 한글로 된 양질의 자료도 많은데 파편화돼있는 게 아쉬워서 시작하게 됐다. 그래서 저장소의 이름 자체도 To Become a Better Programmer(더 나은 프로그래머 되기)로 정하였다.

되도록이면 한글로 된 자료 중에 쉽고 알아보기 쉬운 자료를 모을 것이지만 영어로 된 자료도 있을 것이다. 목차나 내용은 jwasham의 Coding Interview University을 참고할 것이나 완전히 같지는 않을 것이며, 정렬은 특수문자를 제외한 123->abc->가나다 순서이다. 그리고 내 블로그에 있는 글들도 이용할 예정이다.

목차

• To Become a Better Programmer
  • 설명
  • 목차
  • 강의
  • 검색
  • 기타등등
  • 네트워크
  • 데이터베이스
  • 데이터-파이프라인
  • 디자인패턴
  • 생산성 향상 도구들
  • 소프트웨어 공학
  • 소프트웨어 아키텍쳐
  • 소프트웨어 인프라
  • 알고리즘
  • 연구논문
  • 자료구조
  • 언어와 프레임워크
  • 운영체제
  • 인공지능
  • 좋은 글들
  • 컴퓨터 공학
  • 컴퓨터 비전
  • 프론트 엔드
  • 유용한 사이트 정보 블로그 도구 등등

강의

• gRPC 와 python 을 활용한 Microservice 개발기 - 송지형 - PyCon.KR 2019
• AI
  • Naver Ai Boostcamp
  • 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문
• Airflow
  • Airflow란?
• Elixir
  • 엘릭서 스쿨(공식)
  • 함수형 프로그래밍 언어 : Elixir
• golang
  • Go를 향한 여행
  • 가장 빨리 만나는 Go 언어
  • 예제로 배우는 Go 프로그래밍
• InfluxDB
  • 인플럭스DB(InfluxDB) #1 - 개요 및 특징
• k8s
  • 도커와 쿠버네티스 시작하기
• OpenCV
  • OpenCV - 1. 파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트
• Rust
  • Rust by Example
  • The Rust Programming Language(en)
  • The Rust Programming Language(en), (quiz)
  • The Rust Programming Language(ko)
• SE
  • IT 기술 노트

검색

• NDCG - Normalized Discounted Cumulative Gain(평가지표)
• 단어 임베딩: 어휘의 의미(Lexical semantics)를 인코딩하기
• [데이터 색인] 역색인 구조 (역 인덱스; Inverted Index)

기타등등

• Asynchronous Engine — (1) libuv
• Asynchronous Engine — (2) uvloop
• Asynchronous Engine — (3) uvicorn
• Base64 인코딩이란?
• Base64이란 무엇일까? / Base64 사용 이유와 인코딩과 디코딩
• Jupyter notebook 서브도메인 설정 및 Nginx https 설정 방법(certbot)
• KAIST CS320 Programming Languages Course Reading Materials
• NVIDIA-SMI 확인방법 및 활용하기
• 람다 대수
• 분류 모델 성능 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1 score 등)
• [이론 및 파이썬] L1 Norm과 L2 Norm

네트워크

• AB(Apache http server Benchmarking tool)를 활용한 벤치마킹 테스트
• Apache Avro 란
• AWS VPC를 디자인해보자(1) - Multi AZ와 Subnet을 활용한 고가용성
• [Firebase] FCM에 대해서 알아보자. 🔔
• GET과 POST의 차이
• HTTP와 HTTPS의 차이점
• http와 tcp/ip의 이해
• HTTP Protocols
• HTTP 통신 과정
• 🌐 IP 클래스 · 서브넷 마스크 · 서브넷팅 계산법 💯 총정리
• JWT(Json Web Token)란?
• JSON이란?
• Let’s Encrypt 와일드카드로 여러개의 서브도메인 인증서 한번에 발급받기
• Let's Encrypt SSL 인증서 자동 갱신 설정 방법
• OAuth란? 그리고 OAuth1, OAuth2
• OAuth2를 이용한 SSO 환경 구축 (1/2)
• OAuth2를 이용한 SSO 환경 구축 (2/2)
• OSI 모형
• SSO(Single Sign-On)이란?
• TCP/IP의 이해
• TCP와 UDP의 특징 및 차이점 알아보기
• TLS (Transport Layer Security)
• 브라우저의 렌더링 과정
• 실시간 스트리밍 프로토콜-RTSP(Real Time Streaming Protocol)란?
• 웹 브라우저에 URL을 입력하면 어떤 일이 일어날까?
• 웹의 동작 원리
• 인증과 인가 (권한 부여) 비교 – 특징 및 차이점
• 쿠키와 세션의 차이
• 토근 기반 인증에서 bearer는 무엇일까?
• 프록시(proxy)란, forward proxy와 reverse proxy
• GraphQL
  • GraphQL 개념잡기
  • GraphQL이란 무엇인가요?
• gRPC
  • Google Protobuf 정리 내용 및 사용방법
  • gRPC 1 - gRPC란?
  • python 에서 gRPC 테스트 해보기
• nginx
  • nginx로 로드밸런싱 하기
  • nginx와 http basic auth로 사용자 인증하기
• RestAPI
  • REST API 제대로 알고 사용하기
  • 그놈의 RESTful API. 한 줄로 정의하자면
• 로드밸런싱(Load Balancing)
  • 로드 밸런서(Load Balancer)란?
  • 로드밸런싱방식 종류
• 프록시 서버(Proxy Server)
  • 프록시 서버란?(1)
  • 프록시 서버란?(2)

데이터베이스

• @Transactional의 해로움
• 📋 제 1-2-3 정규화 & 역정규화 기법 💯 정리
• #1 데이터베이스의 무결성을 보장해주는 WAL(Write-Ahead Logging)
• ACID vs BASE
• ACID 데이터베이스와 BASE 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?
• CAP theorem
• Clustering vs Replication vs Sharding
• DB 트랜잭션 (Transaction)의 ACID 속성과 분산시스템 BASE 속성
• [DB] SQL - JOIN문, JOIN 종류 (Inner Join,Natural Join,Outer Join,Cross Join)
• Inner Join과 Outer Join 차이점
• Lock에 대해서 알아보자 - 기본편
• MongoDB의 Transaction과 session문제
• ORM이란
• WAL (Write-Ahead-Logging)
• 데이터베이스 튜닝 (DB Tuning)
• 왜 데이터베이스(DB) 튜닝을 해야할까?
• 인덱스(index)란?
• 인덱스의 원리 및 종류
• 저장 프로시저
• [Database] 5. 데이터베이스 프로그래밍
• [Database] 7. 정규화(Normalization)
• [Database] 8. 트랜잭션, 동시성 제어, 회복
• [Database] 정규화(Normalization) 쉽게 이해하기
• [DB] DB의 INDEX 개념정리
• [DB] 정규화(Normalization)란? 정규화 예시, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF
• 클러스터링 vs 리플리케이션 vs 샤딩
• 클러스터드 인덱스 (Clustered Index), 넌 클러스터드 인덱스 (Non Clustered Index)
• 클러스터 인덱스와 넌클러스터 인덱스/ 개념 총정리
• 테이블 조인 종류(Table Join Type)
• 트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level)
• 트랜잭션이란? (Transaction)
• 트랜잭션과 격리성
• 트랜잭션(transaction)이란?(1)
• 트랜잭션(transaction)이란?(2)
• 트리거(Trigger)란?
• 효과적인 DB index 설정하기
• ElasticSearch
  • CRUD - 입력, 조회, 수정, 삭제
  • EFK Stack 구성
  • ELK Stack 이란? 소개, 정의
  • Elasticsearch-Kibana를 이용한 로그 모니터링 (1)
  • [Elastic Search] 기본 개념과 특징(장단점)
  • Elasticsearch에 fluentd를 얹은 EFK stack 구축하기(with kubernetes)
  • ELK 스택
  • Elasticsearch란? (개념 및 종류, RDBMS와 차이)
  • fuzzy 알고리즘 (무엇을 찾고 있는가?)
  • Using ElasticSearch, Fluentd and Kibana (for log aggregation)
  • Field data types
  • macOS에서 ELK stack 구성하기 (elasticsearch)
  • 엘라스틱서치로 파이썬(Python) 어플의 구조화 로깅(Structured Logging) 구현하기 (1)
  • 엘라스틱서치와 추천 - More Like This 쿼리
• MySQL
  • How to bind MySQL server to more than one IP address?
  • [MYSQL] 📚 인덱스(index) 핵심 설계 & 사용 문법 💯 총정리
• MongoDB
  • [MongoDB] 몽고DB 샤딩(Sharding) 구성하기!
  • [ MongoDB ] 샤딩(Sharding)이란?
  • [ MongoDB ] 샤딩 (Sharding)시스템 구성 실습
  • [몽고DB 완벽가이드] 샤딩의 개념
• Telegraf
  • How to Use Custom Telemetry From Telegraf in New Relic One
  • Telegraf input plugins
• Postgresql
  • Don't Do This
  • Postgresql DB의 인덱싱 알고리즘
  • PostgreSQL Vacuum에 대한 거의 모든 것
  • PostgreSQL 튜닝 - Autovacuum 최적화에 대하여
• Redis
  • [Redis] ZSet 자료구조 개요

데이터-파이프라인

• 데이터 파이프라인이란 무엇인가?
• [데이터 파이프라인이란, ETL과 ELT](데이터 파이프라인이란, ETL과 ELT)
• 코드 작성 없이 데이터 파이프라인 운영하기
• 하둡(hadoop)과 스파크(Spark)
• 하둡(hadoop)의 MapReduce
• Airflow
  • airflow에서 각종 operator로 분기처리하기 (feat. SimpleHttpOperator)
  • Airflow와 함께한 데이터 환경 구축기(feat. Airflow on Kubernetes)
  • Airflow란?
  • Airflow vs. Kubeflow
  • Airflow Xcom 사용하기
  • Apache 에어플로우(Airflow) 시작하기 - Airflow란?
  • DAG가 뭔가요?
  • Helm Chart for Apache Airflow
  • How to run conditional task in Airflow with previous http operator requested value
  • Kubeflow vs Airflow – Which is Better For Your Business: 4 Critical Differences
  • Kubernetes를 이용한 효율적인 데이터 엔지니어링(Airflow on Kubernetes VS Airflow Kubernetes Executor) – 1
  • Kubernetes를 이용한 효율적인 데이터 엔지니어링(Airflow on Kubernetes VS Airflow Kubernetes Executor) – 2
  • SimpleHTTPOperator in Apache Airflow
  • 에어플로우 시작하기: 개념 및 설치
• Kubeflow
  • Airflow vs. Kubeflow
  • Kubeflow vs Airflow – Which is Better For Your Business: 4 Critical Differences
• PySpark
  • [pyspark/빅데이터기초] Parquet(파케이) 파일 형식이란?

디자인패턴

• Design Patterns on python
• Monorepo? Yarn Workspace!
• MVC패턴이란
• 디자인 패턴들 (Refactoring guru)

생산성 향상 도구들

• ERD CLOUD
• gitstar-ranking(깃허브 별 개수 랭킹 알려주는 사이트)
• Graphviz 소개
• JSON to YAML
• POSTMAN과 JSON Placeholder(JSON을 테스트하는 가장 좋은 방법)
• Python용 AWS SDK(Boto3)
• regex101.com(정규식 짤 때 도움되는 사이트)
• Wappalyzer(웹사이트 구성요소를 볼 수 있는 크롬 확장 프로그램)
• 무료 DB Tool (DBeaver)

소프트웨어 공학

• 10분 Actor Model 정리
• Active Record VS Data Mapper
• Actor model 에 관하여…
• Call by Value와 Call by Reference
• Coroutine과 Subroutine의 차이
• Coroutine은 어떻게 스레드 작업을 최적화 하는가?
• Coroutine 기초
• Dependency injection and inversion of control in Python
• IoC, DI, DIP 개념 잡기
• What is the difference between JMP and CALL?
• 고가용성
• 객체지향 설계 5원칙 - SOLID란 무엇일까?
• 단위 테스트 vs 통합 테스트 vs 인수 테스트
• 데몬 (컴퓨팅)
• 동시성(Concurrency) vs 병렬성(Parallelism)
• 명령형 프로그래밍 VS 선언형 프로그래밍
• 무슨 값들을 상수(constant)로 지정해야할까?
• 믹스인(Mixin)
• 장애 허용 시스템
• 클로저(Closure)
• 『프로그래밍 언어 속 타입』(가제) 책 소개
• 프로그램과 프로세스와 스레드의 차이
• 프로세스 격리란 무엇입니까?
• 함수(function)와 메소드(method)의 차이
• 리액티브 프로그래밍(Reactive Programming)
  • Reactive Programming 101 : 리액티브 프로그래밍이 뭔가요
  • ReactiveX
  • [RxPy] Reactive Programming? Rx? 그게뭐야?
  • 리액티브 프로그래밍 (Reactive Programming) RxJava
  • 사용하면서 알게 된 Reactor, 예제 코드로 살펴보기
  • 왕초보를 위한 <Reactive programming이 뭔지 알기 전에>
• 함수형 프로그래밍(Functional Programming)
  • 클로저(closure)란 무엇인가 (clojure 아님. Feat. Python)
  • Category Theory for Programmers: The Preface
  • [JavaScript] - 커링에 대해 알아보자
  • Functor란 무엇인가?
  • Monad란 무엇인가?
  • Monoid란 무엇인가?
  • 모나드와 함수형 아키텍처
  • 함수형 프로그래밍(Functional Programming) 이란?
  • 함수형 프로그래밍 요약

소프트웨어 아키텍쳐

• Architectural Katas
• Architectural Katas - neal ford
• connascence.io/
• MSA 기반 환경에서의 인증과 인가 - 1. 개요
• Observability vs Monitoring 차이점은 무엇일까요?
• Patterns for Building LLM-based Systems & Products
• System Design: The complete course
• What Is a Modular Monolith?
• 계층구조(Hierarchy)
• 🌍 레이어드 아키텍쳐
• 분산 시스템이란?
• 헥사고날 아키텍처란

소프트웨어 인프라

• (Almost) Every infrastructure decision I endorse or regret after 4 years running infrastructure at a startup
• ArgoCD 정리 (1) - GitOps Repo 구성과 ArgoCD 설치
• [CEPH] Ceph Architecture
• datadog integrations
• devops란 - from aws
• Failover, 페일오버란 무엇인가
• Flapping in Autoscale
• GlusterFS basic
• Hot key Cache Stampede와 Probabilistic Early Recomputation 적용
• How to do version control in Machine Learning projects
• monorepo.tools
• Nexus3를 이용한 pypi 사설 저장소 구축
• Sentry.io 에러 로깅
• TBD(Trunk Based Development) 전략이란?
• [Telegraf + influxDB + Grafana]10분만에 데브옵스를 위한 모니터링 시스템 구축하기
• TICK Stack(Telegraf + InfluxDB + Chronograf + Kapacitor)
• Trunk Based Development
• 마이크로서비스 인증/인가 패턴
• 배포 방법 정리 (고정/롤링/블루-그린/카나리 릴리즈 배포)
• 안정적인 운영을 완성하는 모니터링, 프로메테우스와 그라파나
• 엣시와 콘웨이 법칙 - 데브옵스 핸드북 읽기
• 오케스트레이션(Orchestration)이란?
• 장애 대응 능력을 확인할 수 있는 지표 MTTD/MTTR/MTTF/MTBF
• 코드형 인프라(IaC)란?
• 페일오버(Failover)란 무엇인가
• '폴리리포주의자'가 모노리포를 반대하는 3가지 이유
• 프로비저닝(Provisioning)이란? 개념, 종류, 자동화 방법
• 현기증나는 인프라, 배포 용어들(IaC, 오케스트레이션, CI/CD, DEVOPS, 프로비저닝 등등) 정리
• AWS
  • AWS | ALB와 NLB 차이점
  • ACM을 이용한 HTTPS 설정
  • aws 프리티어 계속 쓰기 (with gmail)
  • [AWS] ACM + Route53을 이용한 SSL(Https) 인증서 발급
  • [AWS] 가장쉽게 VPC 개념잡기
  • CloudWatch 에이전트를 사용하여 Amazon EC2 인스턴스 및 온프레미스 서버에서 지표 및 로그 수집
  • Mac OS에 AWS Cli 설정하기
• CircleCI
  • CircleCI 맛보기
• Docker
  • Docker container가 localhost를 볼 수 있게 하는 방법
  • docker, cronjob 하는 container 만들기 + supervisor, 환경변수 적용하기
  • From inside of a Docker container, how do I connect to the localhost of the machine?
  • Podman 소개
  • RUN, CMD, ENTRYPOINT 차이점
  • 도커 컨테이너는 가상머신인가요? 프로세스인가요?
  • 도커(Docker)로 CentOS 이미지 systemctl 사용하기
  • 초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가?
• Debezium
  • Debezium이란?
• DVC (Data Version Control)
  • DVC - (1) Data Management
  • DVC(Data Version Control) with Docker
  • DVC(Data Version Control) 소개
  • The ultimate guide to building maintainable Machine Learning pipelines using DVC
  • Versioning data and models in ML projects using DVC and AWS S3
• FluentD
  • Fluentd(td-agent) 설치 및 실행 방법
  • Fluentd + Elasticsearch + Kibana EFK Stack 구축하기
  • Fluentd(td-agent) output plugin
  • FluentD 설치 및 실행 방법
  • Fluentd란?
  • Fluentd란 무엇인가? 구조와 기능 살펴보기
  • [Fluentd]를 이용한 로그 수집 -1.Fluentd란?
  • Fluentd 와 LogStash 비교
  • Fluentd 의 활용. ElasticSearch, Kibana 을 사용한 Nginx Log 수집
  • Kubernetes 에서 fluentd + elasticsearch 연동하기
  • 로그 수집 패턴, Fluentd 개념 정리
• Git
  • django로 github actions찍먹해보기
  • Git Flow란, 깃 브랜치 전략
  • Github Action 사용법 정리
  • github actions로 자동 1일 1커밋 봇 만들기
  • Github Action을 마켓에 등록해보자
  • Github Action을 이용한 CI/CD 개발 주기 자동화
  • github actions의 자세한 실행환경 + 요청 IP 알아보기
  • Git Rebase & Squash
  • Github Action 빠르게 시작하기
  • Github Action에 대한 소개와 사용법
  • Github에 push시 Jenkins Webhook 연동 방법
  • Github에 잘못 올라간 파일 삭제하기
  • [Git] Merge 이해하기 (Merge / Squash and Merge / Rebase and Merge)
  • pre-commit 도구로 Git Hook 사용하기
  • 맥북에서 GitHub 계정 여러개 사용하는 방법!
  • 우린 Git-flow를 사용하고 있어요
  • 전역 gitignore 설정하기
  • 좋은 git 커밋 메시지를 작성하기 위한 7가지 약속
  • 초심자를 위한 Github 협업 튜토리얼 (with 토끼와 거북이)
  • 훅으로 Git에 훅 들어가기
• Gitops
  • GitOps and Kubernetes
  • GitOps란?
  • GipOps와 ArgoCD란?
• Jenkins
  • Git 연동하기(Git Token 발급 + Jenkins Credential 등록)
  • Git과 연동하기
  • Jenkins와 github 연동하기
  • Jenkins와 Github로 CI 구성하기(Blue Ocean)
  • Mac 에서 Jenkins 설치하기
  • 젠킨스란 무엇인가
• Kafka
  • [Apache kafka 조금 아는 척하기] 카프카란?
  • [Apache Kafka] 카프카 컨슈머(Consumer)의 파티션과 메시지 순서를 알아보자 [2]
  • Apache Kafka 주요 개념 정리 (Cluster, Topic, Producer, Consumer)
  • Error Handling Patterns for Apache Kafka Applications
  • Introducing ksqlDB
  • LINE에서 Kafka를 사용하는 방법 – 1편
  • Kafka Introduction
  • [Kafka 101] 스키마 레지스트리 (Schema Registry)
  • [Kafka 101] 컨슈머 그룹 리밸런싱 (Consumer Group Rebalance)
  • [kafka] 카프카 컨슈머 그룹(consumer group) 이해하기
  • Kafka Manager (CMAK)
  • Kafka란?
  • Kafka 스트림 처리 : ksqlDB로 양말 분류
  • KSQL
  • Mac에 카프카 설치하고 실행해보기!
  • 카프카 커넥트 효율적으로 관리하기
  • 카프카 컨슈머 그룹 리밸런싱 (Kafka Consumer Group Rebalancing)
• Kubernetes, k8s
  • Amazon EKS 30분만에 구성하기 (CloudFormation)
  • Affinity & NodeSelector 사용하기
  • AWS에 kops로 쿠버네티스 클러스터 구축하기
  • Calico CNI 동작원리 이해하기
  • Calico?Weave? CNI에 관하여
  • Container Runtimes 비교 표
  • Custom Metric(ex. RPS)으로 HPA 설정하기
  • etcd란?
  • For the love of god, stop using CPU limits on Kubernetes (updated)
  • HA(High Availability) 구성 - master node
  • Hello Minikube
  • Helm 이란?
  • HPA: Horizontal Pod Autoscaling
  • How To Manage Your Kubernetes Configurations with Kustomize
  • Istio Sidecar Injection
  • Istio 🌶️트래픽 흐름 Life of a packet
  • Istio란 무엇인가?
  • Istio 아키텍처와 기능 이해하기
  • Job/CronJob
  • [K8S] Control Plane, Data Plane이란?
  • k8s fission
  • k8s kind
  • k8s 인증 완벽이해 #1 - X.509 Client Certs
  • [k8s] 쿠버네티스 애플리케이션 접근 구성하기: NodePort, Ingress, Istio
  • Kubernetes Calico Plugin
  • kubernetes Pod의 진단을 담당하는 서비스 : probe
  • Kubernetes 운영을 위한 etcd 기본 동작 원리의 이해
  • [kubernetes] 쿠버네티스 cr과 crd란?(쿠버네티스 확장)
  • Kubernetes의 HPA를 활용한 오토스케일링(Auto Scaling)
  • Kubernetes Istio 설치/적용하기 (Kubernetes Istio service mesh)
  • kubectl 개요
  • Kubernetes : Local에 설치하기
  • Kubernetes 좀 더 잘 이해하기
  • Kubernetes 환경에 affinity, anti-affinity 적용하기
  • Pod 스케쥴링 #2 Affinity
  • Rancher
  • Understanding Envoy Rate Limits
  • 라즈베리 파이로 쿠버네티스 클러스터를 만들어보자.
  • 쓰기만 했던 개발자가 궁금해서 찾아본 쿠버네티스 내부
  • 워크로드 리소스
  • 커스텀 리소스
  • 커스텀 측정항목을 통한 쿠버네티스 오토스케일링(custom metrics kuberntes autoscaling) - presto(1/2) - 사전작업
  • 쿠버네티스 #9 - HealthCheck
  • 쿠버네티스 교육과 인증(공식)
  • 쿠버네티스 프로비저닝 툴과의 만남부터 헤어짐까지 . . .
  • 쿠버네티스 문서(공식)
  • 쿠버네티스 컴포넌트
  • 쿠버네티스 cordon, drain
  • 쿠버네티스 Ingress 개념 및 적용방법
  • 쿠버네티스 - 매니페스트, YAML파일, 파드(manifest, YAML 파일, pod)
  • 파드 라이프사이클
  • 프라이빗 레지스트리에서 이미지 받아오기
• Prometheus
  • MySQL 데이터 모니터링 – Prometheus MySQL Expoter
  • Prometheus란?
  • Prometheus란 무엇인가
  • Prometheus and Grafana setup in Minikube

알고리즘

• DFS와 BFS
• FizzBuzz 문제
• Levenshtein Distance (편집거리 알고리즘) - 문장 유사도 분석을 어떻게 하는가?
• Lock Free 알고리즘(Non-Blocking 알고리즘)
• Lucene ANN 분석1 - HNSW algorithm
• RAFT ALGORITHM
• 논 블로킹 알고리즘(Non-blocking Algorithms)
• 대충? 거의 정확하다! 벡터 검색 엔진에 ANN HNSW 알고리즘 도입기 (feat. SWIG Golang)
• 동적 계획법(Dynamic Programming)
• 레벤슈타인 거리를 이용해서 두 문장 비교하기
• 벡터 검색은 무엇인가요?
• 벡터 유사도 검색이 무엇인가요? (What is Vector Similarity Search?)
• 브루트 포스(Brute Force)
• 빅오 표기법(Big-O Notation), 시간 복잡도, 공간 복잡도
• 에라토스테네스의 체(Sieve of Eratosthenes)
• 이진탐색
• 정렬 알고리즘
• 정렬 알고리즘 비교
• 탐욕법(Greedy Algorithm)과 그 종류
• 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string search)
• 피보나치 수열을 구하는 세 가지 방법. (재귀, 동적 계획법, 반복)
• 해시 함수

연구논문

• Attention is All you Need

자료구조

• B-Tree, B+ Tree(Gone)
• B-트리(B-Tree)란? B트리 탐색, 삽입, 삭제 과정
• Data Structure Visualizations
• Hash, Hashing, Hash Table(해시, 해싱 해시테이블) 자료구조의 이해
• Linked list (연결 리스트) 란 무엇인가?
• Rope
• Star (graph theory)
• Speed up millions of regex replacements in Python 3
• YAML
• YAML이란?
• [자료구조] 간단히 알아보는 B-Tree, B+Tree, B*Tree
• 그래프 이론 기초 & 그래프 패턴
• 배열(Array)과 리스트(List)
• 이진 트리(Binary Tree)의 종류
• 이진 트리
• 이진탐색트리(Binary Search Tree)
• 자료구조와 시간복잡도
• 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string search)
• 해시맵 (HashMap) / 맵 (Map)
• 효율적인 긴 문자열 연산을 위한 Rope 자료구조
• 힙(heap)이란

언어와 프레임워크

• CSS
  • FLEXBOX FROGGY
  • GRID GARDEN
• 고(go)
  • Defer, Panic, and Recover
  • Golang 에서의 명명 규칙
  • Go YAML
  • Go CLI - Go Developer Road Map
  • Go: flag 패키지로 CLI 도구 만들기
  • Go언어로 나만의 Query Exporter 만들어보기!
  • How to create a CLI in golang with cobra
  • 표준 Go 프로젝트 레이아웃(Standard Go Project Layout)
• 러스트(Rust)
  • Rust by Example
  • The Rust Programming Language(en)
  • The Rust Programming Language(ko)
  • 일주일만에 Rust에 매료되다
  • 파이썬 프로그래머를 위한 러스트 입문
• 쉘 스크립트(shell script)
  • Bash 실행결과를 변수에 담기
• 엘릭서(Elixir)
  • Elixir(엘릭서) 동시성 프로그래밍 - 1. 경량 프로세스
• 자바(Java)
  • 코드로 알아보는 java의 Hashmap
• 자바스크립트(Javascript)
  • [JavaScript] - 커링에 대해 알아보자
  • var, let, const 차이점
  • 자바스크립트의 변수범위와 호이스팅
  • Node.js
    • 로우 레벨로 살펴보는 Node.js 이벤트 루프
  • Svelte
    • How to deploy svelte app in Github Pages
    • SvelteKit Introduction
  • 타입스크립트(TypeScript)
    • 타입스크립트 모노레포
• 파이썬(Python)
  • A guide to logging in Python
  • containerd를 런타임으로 사용한 Kubernetes 설치
  • [CS/Python]Thread(1)-GIL과 Thread 구현/실행, Event
  • [CS/Python]Thread(2)-Lock과 RLock
  • [CS/Python]Thread(3)-Condition, Lock, Mutex, Semaphore, Local Data
  • Dependency injection and inversion of control in Python
  • Garbage Collection in Python
  • How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch
  • How to Flatten a Dictionary in Python in 4 Different Ways
  • How to set up HTTPHandler for python logging
  • Instagram이 Python garbage collection 없앤 이유
  • PEP 20 – The Zen of Python
  • [pytest] python 코드를 테스트 해봅시다. (Feat. Fixture)
  • Python 개발자를 위한 gevent
  • python functools.partial 사용
  • [Python] GIL (Global Interpreter Lock) 이해하기
  • [Python] Interpreter and PVM (Python Virtual Machine)
  • [python] Iterator와 Generator
  • Python logging json formatter
  • [Python] metaclass란
  • Python multiprocessing's Pool process limit
  • Python multiprocessing.Process 멀티프로세싱 1
  • Python multiprocessing.Pool 멀티프로세싱 2
  • python pool.map() and shared array variable
  • python 동시성 관리 (1) - 프로세스(Process)와 스레드(Thread)
  • python 동시성 관리 (2) - GIL(Global Interpreter Lock)
  • python 동시성 관리 (3) - 코루틴(Coroutine)이란?
  • [Python] 클래스의 인스턴스 변수 protected, private(접근 제어자)
  • [python] 파이썬 is와 ==의 차이 (값, 참조)
  • Pytorch weight 저장에 대해 우리가 알아야하는 모든 것
  • Rusty Python
  • Speed up millions of regex replacements in Python 3
  • SQLAlchemy의 연결 풀링 이해하기
  • staticmethod, classmethod, instancemethod 에 대하여
  • Tool for generating SQLAlchemy queries from JSON-esque values?
  • Understand 5 Scopes of Pytest Fixtures
  • 고성능 ML 백엔드를 위한 10가지 Python 성능 최적화 팁
  • 데코레이터(decorator)란?
  • 제네레이터(generator)란?(1)
  • 제네레이터(generator)란?(2)
  • 조금 더 체계적인 Python Logging
  • 튜플(tuple), 리스트(list), 셋(set), 딕셔너리(dict) 비교
  • 파이썬 세 개의 점, ELLIPSIS 객체는 무엇인가요?
  • 파이썬 Object Interning
  • 파이썬의 global과 nonlocal 키워드 사용법
  • 파이썬의 대표적인 네 자료형(리스트, 셋, 튜플, 딕셔너리) 특성 알아보기
  • 파이썬의 유닛테스트를 한번에 파악할 수 있는 코드
  • 파이썬 의존성 관리자 Poetry 사용기
  • 파이썬 인터닝 (Python Interning) - 객체 재사용
  • 파이썬 프로그래머를 위한 러스트 입문
  • 파이썬 함수의 매개변수에 쓰이는 bare asterisk(*)의 의미
  • AsyncIO
    • asyncio 파헤치기
    • asyncio 뽀개기 1 - Coroutine과 Eventloop
    • asyncio 뽀개기 2 - Future의 활용
    • asyncio 뽀개기 3 - SIGTERM (CTRL+C) 올바르게 처리하기
    • 파이썬과 비동기 프로그래밍 #1, 비동기 프로그래밍이란
  • 장고(Django)
    • APIView, Mixins, generics APIView, ViewSet을 알아보자
    • ViewSet 과 Router
  • FastAPI
    • Dependency Injector를 이용한 의존성 관리
    • Dependency Injector + FastAPI + SQLAlchemy example
    • FastAPI Schema를 제대로 다루는 방법
    • FastAPI + SQLAlchemy example

운영체제

• Deadlock 개념이란? 그에 대한 해결책/회피책
• Swap memory
• 데드락(Deadlock, 교착 상태)이란?
• 운영 체제(위키)
• 리눅스(Linux) / 유닉스(Unix)
  • cgroup 이란?
  • exit code
  • Linux - Namespace 란?
  • NFS서버란 무엇인가?
  • supervisor를 사용하여 지속적으로 실행해야 하는 프로세스 관리하기
  • Ubuntu iptables 저장, 리부팅 뒤 자동 복구
  • 리눅스(Linux)와 유닉스(Unix)의 차이
  • 리눅스 네임스페이스(Linux Namespace)란?
  • 리눅스 리다이렉션 & 파이프(Linux redirection & pipe)
  • 리눅스, 유닉스 백그라운드프로세스 방법 정리 (&, bg, nohup, screen)

인공지능

• Classification & Clustering 모델 평가
• Embedding이란 무엇이고, 어떻게 사용하는가?
• Extracting Features from an Intermediate Layer of a Pretrained VGG-Net in PyTorch
• Mapping the Mind of a Large Language Model
• MLOps 란 무엇일까?
• MLOps란? MLOps가 꼭 필요한 이유
• nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법 3가지
• Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet
• Study Artificial Intelligence
• The two-pizza rule and the secret of Amazon's success
• The Ultimate Guide to Deep Learning Model Quantization and Quantization-Aware Training
• Using LLaMA with M1 Mac
• llama : Metal inference
• 규칙 기반 학습 (Rule Based Learning)
• 딥러닝이란 무엇인가
• 머신러닝 분야의 임베딩에 대한 상세한 가이드 (The Full Guide to Embeddings in Machine Learning)
• 아마존 제프 베조스의 '피자 두 판의 법칙'
• 언어모델의 원리와 만들기
• 인공지능에서 양자화 기술이 중요한 이유는?
• 저전력 인공지능(AI) 구현을 가능케 하는 알고리즘은?
• [추천시스템] Cold Start 문제는 어떻게 해결할까?
• 파이토치 한국 사용자 모임

좋은 글들

• APM (Application Performance management)
• awesome-devteam
• CRM이란 무엇인가요?
• Git 커밋 메시지는 왜 중요할까?
• Improving Distributed Caching Performance and Efficiency at Pinterest
• Inventing on Principle
• IT직군에서 많이 쓰이는 SI, SM, SE, PG 등 용어의 의미
• Machines of Loving Grace
• OKR이란?
• POC (Proof Of Concept)란?
• StackExchangePerformance
• StackOverflow는 9대의 on-prem 서버로 운영중
• Y Combinator 인터뷰 + 탈락 썰
• 가장 효과적인 창업자들을 연구해서 얻은 교훈들
• 국내 최고의 개발 문화를 가진 회사는? - 설문 조사 결과
• 네이버 메인 페이지의 트래픽 처리
• 소프트웨어, 실무형 인재의 신화
• 아마존(Amazon)에서 배운 5가지 글쓰기와 소통 방식
• 애자일 소프트웨어 개발 선언
• 웹 브라우저에 URL을 입력하면 어떤 일이 생기나요?
• 주니어, 미드레벨과 시니어 개발자의 차이점
• 컴퓨팅 사고와 개발 실력 늘리는 공부법
• 통합관제 EMS(종합관제)

컴퓨터 공학

• [CISC / RISC] 개념 및 차이
• 컴퓨터가 1+1을 하는 과정
• 컴퓨터의 '보수표현'이란?
• 컴퓨터의 음수 표현과 보수법
• 메모리의 구조 (코드, 데이터, 힙, 스택 영역)
• 행위자 모델

컴퓨터 비전

• OpenCV-특징 검출, 디스크립터, 매칭

프론트 엔드

• Airbnb의 Server-Driven UI

유용한 사이트 정보 블로그 도구 등등

• ATLASSIAN 소프트웨어 개발
• chatpdf
• CodebaseShow - qualified framework project examples
• codewars - codekata
• civitai - StableDiffusion Models
• DB-Engines - DBMS 랭킹
• fly.io - phoenix 포함 특정 프레임워크 최적화 클라우드 서버
• GeekNews - IT 뉴스 스크랩. (최고)
• Google Cloud Spanner - Global managing RDB
• Google 관리 콘솔 도구 상자 - DNS 세팅 확인하기 좋음
• httpstat.us - http request로 http protocol 임의로 바꿔서 response 받을 수 있는 사이트
• infisical - Open Source SecretOps
• ipaddress - IP주소 확인
• netlify로 사이트 배포하기
• ngrok - 임시로 서버띄워서 확인할때 좋음
• Postgres.app
• Programming Fonts
• Redhat Topic
• Simple Icons - 3,000개 이상의 svg 아이콘
• TechEmpower: Web Framework Benchmarks
• TIOBE - 언어 사용량 랭킹
• UI Avatars - 간단하게 글씨로 아바타 placeholder 만들어주는곳
• VULTR - 저렴한 클라우드 서버
• 가장 효과적인 창업자들을 연구해서 얻은 교훈들
• 아이보스 마케팅 캘린더
• 유튜브를 가마우지로 만들어보자
• 인디드(indeed)로 살펴본 프로그래밍 언어의 실력대비 연봉 테이블
• 개발자 블로그
  • Inpa Dev 👨‍💻 인파
  • N.K LAB
  • yngie-c
  • 구르미의 개발 이야기
  • Hardcore Software by Steven Sinofsky
• 교육
  • K-MOOC
  • T academy
• 기업 테크 블로그
  • CloudNet@ Blog
  • MADTECH
  • LINE DEV
  • SK(주) C&C’s TECH BLOG
  • SOCAR Tech Blog
  • syncly
  • spoqa 기술 블로그
  • Tech At Bloomberg
  • Dable Tech Blog
  • 우아한형제들 기술블로그
  • 카카오 테크
• 긱뉴스 스크랩(GeekNews)
  • 15년 전의 나에게 해주고 싶은 프로그래밍 조언
  • AI Canon - a16z가 큐레이션한 AI 필수 자료 모음
  • Blink 1.0 릴리즈 - 초경량 x86-64-linux 에뮬레이터
  • Brex의 프롬프트 엔지니어링 가이드
  • Figma 데이터베이스 팀이 100배 규모 확장을 견뎌낸 방법
  • Gandalf - 거대 언어 모델이 비밀번호를 유출하게 만드는 게임
  • GitHub Copilot Chat 전체 프롬프트 유출
  • GN⁺: 좋은 소프트웨어 개발 습관
  • Google I/O: Ubiquitous AI가 SEO에 큰 변화를 가져올 것
  • GPT같은 LLM을 커스텀 데이터셋으로 파인튜닝 하는 방법
  • Notion이 급격한 성장에 맞춰 데이터 레이크를 구축하고 확장한 방법
  • Pinterest가 6명의 엔지니어만으로 1100만명의 사용자로 확장한 방법
  • Prompt Engineering이 진짜 가치가 있는가
  • Same Stop: 애플에서 프로그래머로 26년 일한 뒤의 삶
  • Stuart Ellis의 Python 현대적 모범 사례
  • 머신러닝 분야의 임베딩(Embedding)에 대한 상세한 가이드
  • 인스타그램이 오직 3명의 엔지니어로 1400만 사용자를 확보한 방법
  • 임베딩(Embeddings)은 무엇이고 왜 중요한가
  • 향후 5년간 연매출 $25M 이상의 1인 기업이 더 많이 등장할 것
  • "확장되지 않는 일"을 통해 이기는 방법
• 깃허브 프로젝트(GitHub)
  • The Evolution of Trust
• 해커뉴스 스크랩(HackerNews)
  • Ask HN: Is it just me or GPT-4's quality has significantly deteriorated lately?
• 기타
  • Double Irish with a Dutch Sandwich
  • Elo Rating System (엘로 평점 시스템)
  • FreeComputerBooks.com
  • LeadDev 웨스트 코스트 2023의 에반 모리카와 - LeadDev
  • Mental Models I Find Repeatedly Useful
  • onsites.fyi - bigtech corp interview curation
  • TECH ICONS
  • Timeline of the xz open source attack
  • xkcd
  • Green Software Foundation
  • Andy Matuschak
  • Why, after 6 years, I'm over GraphQL
  • Unexpected Anti-Patterns for Engineering Leaders — Lessons From Stripe, Uber & Carta
  • How to Learn Anything with the Feynman Technique
  • 엘로 평점 시스템
  • 파이토치 한국 사용자 모임
  • 뭐든 제대로 이해하는 방법
  • B-Trees
• 다른 개발자들의 회고
  • Why, after 6 years, I'm over GraphQL
  • Leaving Rust gamedev after 3 years
  • I've Built My First Successful Side Project, and I Hate It