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브라우저는 어떻게 동작하는가? 브라우저 동작 원리에 대한 공부 https://d2.naver.com/helloworld/59361 브라우저의 기본 구조 사용자 인터페이스 - 주소 표시줄, 이전/다음 버튼, 북마크 메뉴 등. 요청한 페이지를 보여주는 창을 제외한 나머지 모든 부분이다. 브라우저 엔진 - 사용자 인터페이스와 렌더링 엔진 사이의 동작을 제어 렌더링 엔진 - 요청한 콘테츠를 표시. 예를 들어 HTML을 요청하면 HTML과 CSS를 파싱하여 화면에 표시함. 통신 - HTTP 요청과 같은 네트워크 호출에 사용됨. 이것은 플랫폼 독립적인 인터페이스이고 각 플랫폼 하부에서 실행됨 UI 백엔드 - 콤보 박스와 창 같은 기본적인 장치를 그림. 플랫폼에서 명시하지 않은 일반적인 인터페이스로서, OS 사용자 인터페이스 체계를 사용. 자바스..
CKA - Section 6: Cluster Maintenance Section 6: Cluster Maintenance 118. Cluster Maintenance - Section Introduction 클러스터 유지 운영체제 업그레이드 119. Download Presentation Deck 120. OS Upgrades 클러스터의 일부인 노드를 중단해야하는 시나리오 기본 소프트웨어 업그레이드 또는 보안 패치와 같은 패치 적용 같은 유지 관리 목적 포드가 온라인 상태가 될 때까지 기다리는 시간을 포드 제거 시간 초과이며 5분 노드를 비울 때 > kubectl drain node-1 > kubectl cordon node-1 : 노드를 예약할 수 없음으로 표시함 / drain과 달리 기존 노드에서 포드를 종료하거나 이동하지 않음 단순히 노드에 새 포드가 예약되지 않..
CKA - Section 5: Application Lifecycle Management Section 5: Application Lifecycle Management 0 / 28|1hr 31min 90. Application Lifecycle Management 91. file download 92. Rolling Upgrade ans Rollback Rollout and Versioning Rollout Command > kubectl rollout status deployment [deployment name] > kubectl rollout history [] kubectl apply > kubectl apply -f deployment-definition.yml 파일 고치고 다시 배포 > kubectl set image deployment/myapp-deployment nginx=n..
CKA - Section 4: Logging & Monitoring Section 4: Logging & Monitoring 0 / 9|13min 81. Logging and Monitoring Section Introduction 82. Download Presentation Deck 83. Monitor Cluster Components Monitor 클러스터의 노드 수와 같은 노드 수준 메트릭을 알고 싶음 CPU 성능 지표뿐만 아니라 정상인지 상태 확인 Pod 관련 84. Practice Test - Monitoring > kubectl top node 85. Solution - Monitor Cluster Components (Optional) 86. Managing Application Logs Logs - Docker 87. Practice Test - Mon..
CKA - Section 3: Scheduling Section 3: Scheduling 0 / 32|1hr 50min 49. 스케줄러 설치하고 구성하는 방법 50. Download Presentation Deck for this section 51. Manual Scheduling 수동으로 예약하는 방법 내장된 스케쥴러에 의존하지 않고 수동으로 스케줄러 작동시키기 nodeName: 적합한 노드 식별해서 직접 바인딩 시켜줘야함 52. Practice Test - Manual Scheduling 53. Solutaion - Manual Scheduling (optional) 54. Labels and Selectors Labels: 객체 식별 정보이며, 요구사항에 맞춰 개체의 하위 집합을 구성하고 선택하는데 사용됨. 객체의 고유성을 제공하지 않아, 여러 ..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #3 matplotlib 주로 2차원 도표를 위한 데스크톱 패키지 현재 IPython과 통합되어 과학계산 컴퓨팅을 위한 다양한 기능을 갖춤 다양한 GUI 백엔드를 지원하고 있으며 다양한 벡터 포맷과 래스터 포맷으로 도표 저장 가능 matplotlib 관련 IPython 매직 명령어 matplotlib을 주피터 노트북이나 ipython에서 사용하는 경우에는 아래와 같은 설정 필요 기본 파이썬 해석기나 IDLE에서는 plt.show()를 해야 matplotlib 창이 보인다. Figure와 서브 플롯 Figure 객체: 그래프를 그릴 캔버스 역할을 하고 사용자의 상호작용을 처리한다. figsize(w, h)와 같이 크기를 설정할 수 있다. AxesSubplot 객체: 서브 플롯 객체이다. Figure 객체 안에 ..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #2 어제 배웠던 내용 간단하게 복습 mutable: List, Dict Immutable: Str, Tuple dict 자료형 타입 key:value가 매핑되는 형태로 데이터가 저장됨 - key 등록이 되어 있는 경우 - key 등록이 되어 있지 않은 경우 d.get(k) >>> for k in lst: ... d[k] = d.get(k,0)+1 ... >>> print(d) {1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 1} 반복문과 함께 쓰는 함수들 enumerate(iterable object, start=0) #반복 객체에 번호를 매김 zip(iterable object1, iterable object2, iterable object3) # 반복 객체의 쌍을 묶음 map(function, iterable o..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #1 인공지능의 개요 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 머신러닝의 사용 - 분류 - 예측 - 패턴탐지 데이터의 속성 - 숫자로 측정된 특성 수치(numeric) - 범주로 측정된 특성 범주적(categorical): 구간을 통해서 구분 (high / medium / low) - 명목적(nominal): 이름이 있는 데이터 (예: 남성/여성) 범주형 변수가 순서화된 리스트 크게는 수치형 or 범주형으로 분류 기계 학습 알고리즘의 종류 - 지도 학습기(supervised learner) 예측 모델(predictive model) : 정답을 알려주는 것 (target lable) / 이렇게 label을 붙이는 것이 레이블링 - 자율 학습기(unsupervised learner) 기술 모델(descriptive m..

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