2021-07-30 읽을거리

python

1. GIF 관리 라이브러리 : gif 라이브러리

기존에 png, jpg 등 고정 이미지를 다루는 라이브러리는 많지만 애니메이션 이미지인 gif를 다루는 라이브러리는 처음 본다.

해당 글에서는 그래프를 gif로 보여주고 생성하는 예제를 제시하고 있다.

https://towardsdatascience.com/creating-beautiful-gif-with-python-for-your-data-analysis-ac50c618b559

How to Create Beautiful GIF(s) in Python for your Data Analysis

 

2. twitter bot 라이브러리 : tweepy 라이브러리

tweepy는 트위터 봇을 만드는 라이브러리로 twitter api를 사용하여 데이터를 주고 받도록 되어 있다.

해당 글에서는 데이터 크롤링 뿐만 아니라 글을 게시하는 것도 같이 예제로 작성되어 있다.

https://auth0.com/blog/how-to-make-a-twitter-bot-in-python-using-tweepy/

How to Make a Twitter Bot in Python using Tweepy

 

3. python CLI 를 제공하는 라이브러리 : click 라이브러리

click 라이브러리는 python 상에서 함수를 CLI 로 제공할 수 있도록 구성해주는 라이브러리이다.

해당 라이브러리를 사용하여 디자인 패턴 중 커맨드 패턴을 쉽게 구현할 수 있다고 생각된다.

https://monkey3199.github.io/python/library/2019/06/29/python-library-click.html

Nathan's Blog

 

4. 간단한 website 만드는 라이브러리 : splashgen 라이브러리

python으로 간단한 website를 만드는 splash 라이브러리가 존재하는데, splashgen은 해당 라이브러리를 사용하여 제작되었다.

splashgen의 차이점은 페이지 하나만 만드는 것에 초점이 맞춰져 있다.

https://preettheman.medium.com/awesome-way-to-create-splash-pages-with-python-41f3c0001e56

Awesome way to create splash pages with Python

 

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ML/DL

1. AutoML 라이브러리 : MLBox 라이브러리

기존에 언급했던 AutoML 라이브러리들과는 또 다른 라이브러리이다. 

해당 글에서는 MLBox를 사용하여 파이프라인을 구성하는 예제를 제시하고 있다.

https://medium.datadriveninvestor.com/automl-in-python-an-overview-of-the-mlbox-package-208118a7fe5

Master Auto ML in Python — An Overview of the MLBox package 📦

 

2. GPU Programming 프레임워크 : triton

trion은 GPU를 사용하여 효율적 연산을 지원하는 프레임워크이다.

해당 글에서는 프레임워크가 아닌 language and compiler라고 설명이 되어 있지만

사용 목적과 코드를 보면 프레임워크라고 설명할 수 있어보인다.

triton은 pytorch와 비교하여 속도 면에서 더 빠르다고 소개되어 있다.

하지만, 코드 예제를 보면 편리성 측면에서는 더 어렵고 low-level 로 생각해야 해서,

일반적인 DS에게는 매력적이지 않을 것으로 생각된다.
https://openai.com/blog/triton/

Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks

 

3. bird sound identification 모델 : BirdNet

해당 논문은 새 소리로 새 종류를 판별하는 논문이다.

코드, 논문이 모두 공개되어 있으며, live demo, ios/android app demo 전부 공개하고 있다. 

해당 모델을 개발한 계정의 repository를 보면 BirdCLEF 에 참가하여 baseline 코드를 구성하고

해당 경험들을 바탕으로 BirdNET을 만든것으로 보인다.

https://github.com/kahst/BirdNET

GitHub - kahst/BirdNET: Soundscape analysis with BirdNET.

 

4.  객체지향 NLP 라이브러리 : TextBlob 라이브러리

TextBlob 라이브러리는 nltk 라이브러리에 기반하여 NLP 의 모든 태스크를 내포하고 있는 라이브러리이다.

스펠링 체크, 토큰화, NLP 모델들에 대한 태스크를 가지고 있다.

다만, GPT 같은 대형 NLP 모델은 없는 것으로 보인다.

https://github.com/sloria/TextBlob

GitHub - sloria/TextBlob: Simple, Pythonic, text processing--Sentiment analysis, part-of-speech tagging, noun phrase extraction,

 

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알고리즘

1. 백트래킹 알고리즘

백트래킹은 한정 조건을 가지고 정답을 탐색하는 알고리즘이다.

해당 알고리즘은 DFS(Depth First Search) 알고리즘에 대한 이해를 가져야 한다.

백트래킹은 탐색하는 도중, 해가 아닌 것으로 판단되면 해당 부분을 나와서 다른 곳을 탐색하는 가지치기를 수행한다.

자세한 알고리즘 및 설명은 아래 두 링크를 보면 된다.

https://devkingdom.tistory.com/265

백트래킹 (Back Tracking) 알고리즘 이해하기

https://chanhuiseok.github.io/posts/algo-23/

알고리즘 - 백트래킹(Backtracking)의 정의 및 예시문제

 

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운영체제

1. 시스템 콜, 사용자 모드, 커널 모드

해당 글은 운영체제 기능(함수)를 사용하는 구조인 시스템 콜에 대해서 간략하게 설명하고 있다.

또한, 운영체제의 api가 문제가 발생하지 않게 관리하는 방법인 사용자 모드, 커널 모드에 대해 같이 설명하고 있다.

https://yunsikus.github.io/cs/2021/07/29/운영체제_구조_시스템콜/

[운영체제] 운영체제 구조 - 시스템콜, 사용자모드, 커널