관찰과 질문, 그리고 데이터

[Python] Hackerrank. Hackerland Radio Transmitters (Medium)

https://www.hackerrank.com/challenges/hackerland-radio-transmitters/problem?isFullScreen=false Hackerland Radio Transmitters | HackerRankFind the minimum number of radio transmitters needed to cover all the houses in Hackerland!www.hackerrank.com Greedy 알고리즘 문제. 아래 로직을 반복하면 되는 구조.idx 위치에 transmitter를 설치했을 때, 오른쪽으로 얼마나 도달하는지 확인한다.도달할 수 있는 최대지점에 transmitter를 설치하면, 그 위치에서는 오른쪽으로 얼마나 도달하는지 확인한다.

[Python] 백준 2468. 안전 영역

https://www.acmicpc.net/problem/2468 0부터 maps 배열 내 최댓값까지 순회하면서, 기준치보다 높은 값만 True 로 변환하는 이차 배열을 만든다. 변환한 이차 배열의 True인 값을 순회하면서, 순회가 종료되면 land 값을 +1 해준다.

https://www.hackerrank.com/challenges/flatland-space-stations/problem?isFullScreen=false Flatland Space Stations | HackerRankFind the maximum distance an astronaut needs to travel to reach the nearest space station.www.hackerrank.com nearest space station까지의 거리의 최댓값을 구하는 문제. 인접한 두 station의 거리를 2로 나눈 값 중 최댓값을 찾으면 된다.Edge case는 두 개.첫 번째 도시와 첫 번째 station 사이의 거리마지막 도시와 마지막 station사이의 거리

https://www.hackerrank.com/challenges/lilys-homework/problem Lily's Homework | HackerRankHelp George figure out Lily's homeworkwww.hackerrank.com 문제의 핵심은 arr[i] - arr[i-1] 가 절댓값이라는 것.최솟값 기준 정렬 / 최댓값 기준 정렬했을 때 swap이 더 적은 걸 선택해야 한다. 처음에는 단순하게 이중 for문으로, idx별 최솟값 찾아서 swap하는 방식을 썼을 때 timeout이 발생. "idx별 최솟값 찾기" 를 O(1)으로 바꾸려면이미 정렬이 끝난 배열을 만들어둔다: sorted(arr)swap 과정을 기록할 O(1) 자료구조가 필요하다: dict정렬 문제인데 내장..

직장인이었다가 독립하여 1인 에이전시, 1인 창업으로 살아가는 사람들의 이야기SNS와 뉴스레터, 유튜브를 모객수단으로 활용하고, 커뮤니티를 운영하며 유료강의 또는 프로덕트를 판매한다.꾸준히 콘텐츠를 만들고, 자동화해서 운영시간을 단축하고, 빠르게 시도한 뒤 수정하면서 완성도를 높인다.직장을 다니다 여러 이유로 퇴사한 이후 1인 창업 형태로 자신만의 활로를 개척한 저자의 이야기와, 저자와 비슷한 국내외 사례를 소개하는 수필. 직장 경력으로 쌓은 자신의 전문성을 어떻게 1인 창업이라는 방식으로 풀어내려고 노력했는지 알 수 있다. 저자 본인의 경험과, 저자가 소개한 국내외 다양한 1인 창업자들의 성공 이야기에는 패턴이 있다. 전문화된 지식이나 서비스를 판매한다: 보통은 회사를 오래 다니며 얻은 경험과 노하우..

From spreadsheet scheduling to Kubernetes: building an on-premise ML platformhttps://youtu.be/Bl_uHfSunxg?si=3IfGzbRJGDQOS1yl Innovatrics 라는 회사 테크 리드 / 엔지니어의 발표이미지에서 biometric features를 찾아내는 회사.(사진에서 얼굴이나 지문 등을 찾아내는 모델)R&D 플랫폼 개발이 목적. 연구자들이 연구에만 집중할 수 있게On-Prem MLOpsData Management + WorkflowsInfrastructure ToolingMotivation Workload Scheduling / Execution으로 Spreadsheet 사용.관리 안 됨: queue 없음, fa..

https://youtu.be/POkc2PR9TCU?si=N5XgAA18RFl_GFWR 대규모 HPC 클러스터의 효율적 활용을 위한 Scheduler, Monitoring, DiagnosticsScheduling커스텀 스케줄러의 도입Monitoring요구사항노드 상태 + task 상태 동시에 표현운영자 / 사용자의 모니터링 요구사항 충족Diagnostics적용 사례Wrap Up 네이버의 고성능 하드웨어, 스토리지를 AI/ML 학습에 사용할 수 있도록 학습 모델링 관련 도구를 제공하는 플랫폼.최대 GPU 128장 규모 모델까지 학습 가능한 대규모 HPC 클러스터모든 GPU는 고속 네트워크인 infiniBand(IB)로 연결서버 간 높은 트래픽을 감당해내고, GPU에 직접 데이터를 송수신하며, 고속 스토리..

https://youtu.be/gGP9QdlNr9Y?si=7fbyHmHW-01WnZNN Kubeflow Ecosystem: What's next for Cloud Native AI/ML and LLMOpsNotebook: interactive IDE for Data ScientistsSpark Operator: Data processingKatib: hyperParameter TuningTrainerKubeflow SDKModel RegistryGenAI Lifecycle - KserveDemo: End to End Pipeline with KubeFlow kubeflow란 AI / ML Workload를 simple, scalable, portable하게 관리하기 위한 오픈소스 프로젝트.kubernet..

금융은 공학보다는 심리학과 역사를 보아야 더 잘 이해할 수 있다. 사람이 빚에 허덕이는 이유를 알려면 이자율 숫자가 아니라 탐욕과 불안, 낙천주의의 역사를 알아야 하고, 사람이 약세장에서 자산을 매도하는 이유를 알려면 기대수익 계산법을 공부할 게 아니라 가족을 봐야 한다.‘내가 밤에 마음 편히 잠들 수 있는가?’를 기준으로, 충분한 시간을 들여 분산투자하는 것을 추천한다. 범인의 탐욕과 인내력은 하락장의 압박감을 버텨낼 수 없다.복잡한 투자기법을 배우는 게 아니라, 심리적으로 어떤 원칙을 세워야 하는지 궁금한 사람에게 필요한 책.투자 / 금융 분야는 금융공학이라는 이름으로 지난 20년간 미국 내 최고의 인재를 쓸어갔다. 그런데 의료나 과학 등 다른 분야와 달리, 금융으로 빨려들어간 인재들은 우리를 더 나..

https://youtu.be/nOgxv_R13Dg?si=PxCxfv_F0NCCAkRB Which GPU Sharing Strategy Is Right for You? A Comprehensive Benchmark Study Using DRASpace vs Time PartitioningHardware vs Software Based Space PartitioningLayering StrategiesGPU Sharing in Kubernetes todayDedicatedtime slicingMPSMIGtime slicingMPSLimitationControl the Fraction of GPUGPU Sharing With DRA (Dynamic Resource Allocation)DedicatedShar..