전체 글62 분산 RPC(Remote Procedure Call) 시스템 설계 및 최적화 분산 RPC 시스템은 네트워크를 통해 위치적으로 분산된 여러 개의 컴퓨터에서 프로시저를 호출할 수 있도록 하는 기술로, 다양한 플랫폼과 기술을 통한 효율적인 데이터 처리와 자원 관리를 제공한다. 이는 성능 최적화 및 확장성을 위한 핵심 요소이다. 분산 RPC 시스템의 기본 개념 분산 RPC 시스템은 클라이언트와 서버 간의 통신을 효율적으로 관리하는 방법으로, 사용자가 원격 서버에서 제공하는 기능을 마치 로컬 호출인 것처럼 사용할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자는 네트워크 호출을 복잡하게 처리할 필요 없이, 단순한 함수 호출 방식으로 원하는 작업을 수행할 수 있다.. 2025. 4. 4. 결혼자금 5천만 원 모으는 현실적인 방법 예산 계획 세우기결혼은 인생의 큰 전환점 중 하나죠. 그래서 많은 사람들이 결혼자금 마련에 고심하게 되는데요. 결혼자금을 5천만 원 모으려면 현실적인 예산 계획이 필수적이랍니다. 우선, 자신이 가진 자산과 수입을 객관적으로 파악해보세요. 이는 단순히 통장에 있는 돈뿐 아니라, 매달 들어오는 수입과 지출까지 포함해야 해요.그 다음 주간 지출이나 특별한 지출을 체크하는 것이 좋겠어요. 가계부 앱을 사용할 수도 있고, 아날로그 방식으로 수기로 기록하는 방법도 있어요. 이렇게 간단히 예산을 세우는 과정에서 소소한 지출이 얼마나 큰지를 깨닫게 되고, 이를 통해 아낄 수 있는 부분을 발견할 수 있습니다. ⏳수입 & 지출 분석하기수입과 지출 분석에는 3개월에서 6개월 정도의 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 이를 통.. 2025. 4. 1. VAE에서 Hyperparameter 튜닝 기법 VAE(Variational Autoencoder)는 딥러닝 모델의 한 종류로, 잠재 공간에서 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 유용합니다. 그러나 이러한 모델의 성능 구현에 있어 하이퍼파라미터 튜닝은 매우 중요합니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 속도, 성능 등에 영향을 미치는 요소들로, 최적의 값을 찾는 과정이 필수적입니다. 적절한 하이퍼파라미터 조정은 모델의 일반화 능력을 크게 향상시키고, 과적합을 방지하는 데 기여할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성 VAE 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 하이퍼파라미터 튜닝이 필수적입니다. 특히, 잠재 공간의 차원(잠재 벡터 크기), 학습률, 배치 크기와 같은 요소들은 모델이 데이터를 얼마나 잘 표현할 수 있는지에 큰 영향을 .. 2025. 4. 1. VQVAE(Vector Quantized VAE) VQVAE는 Vector Quantized Variational Autoencoder의 약자로, 주로 이미지 생성 및 표현 학습에 사용되는 딥 러닝 모델입니다. 이 모델은 효율적인 데이터 압축과 생성 작업을 동시에 수행할 수 있도록 설계되었습니다. VQVAE의 개요 VQVAE는 전통적인 Variational Autoencoder(VAE)의 개선된 형태로, 주로 이미지를 낮은 차원으로 압축한 후 이를 재구성하는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 각 이미지는 벡터 양자화(Vector Quantization)를 통해 표현됩니다. VQVAE는 VAE의 잠재 공간을 더욱 .. 2025. 3. 30. 이전 1 2 3 4 5 ··· 16 다음
