2021-07-02 읽을거리

python

1. flask 예제

flask에 DB, jinja 템플릿을 연동하여 구성한 예제이다. flask로 웹 페이지를 시작하려는 사람들이 볼만하다고 생각한다.

https://blog.miguelgrinberg.com/post/beautiful-interactive-tables-for-your-flask-templates

Beautiful Interactive Tables for your Flask Templates

 

2. typeclasses 라이브러리

python 에서 추상화와 generic에 대해 typeclasses 라이브러리를 사용하여 좀 더 깔끔한 코드로 작성하는 방법을 알려준다.

예제의 일부 문법이 3.10에만 호환되어 있기 때문에 해당 부분을 유의해서 읽기를 바란다.

https://sobolevn.me/2021/06/typeclasses-in-python#oop-extendability-and-over-abstraction-problems

Typeclasses in Python

 

3. functools 라이브러리

파이썬 표준 라이브러리로써 심도 깊게 사용할 수 있는 다양한 모듈들이 있다.

그 중에서 유용하게 쓸 수 있는 모듈들에 대해 소개하고 있어서 복잡한 파이썬 코드들을 심플하게 구현하고 싶으면 추천

https://towardsdatascience.com/functools-the-power-of-higher-order-functions-in-python-8e6e61c6e4e4

Functools — The Power of Higher-Order Functions in Python

 

4. fds 라이브러리

코드 버전 관리에 사용되는 git과 데이터 버전 관리에 사용되는 dvc를 동시에 컨트롤하는 툴이다.

기존에는 데이터와 코드 버전 관리는 각각 진행되었지만 데이터 + 코드까지 동시에 관리하려면 해당 툴을 사용하는 것을 추천

https://github.com/DAGsHub/fds

DAGsHub/fds

 

5. zero 라이브러리

rpc 서버를 만드는 라이브러리이다.

파이썬에서 서버 라이브러리에 익숙하지 않는 개발자들이면 다른 라이브러리보다 더 이해하기 쉽고 구성하기 쉽다고 생각된다.

벤치마크로 다른 라이브러리와 비교하였을 때 초당 처리 건수도 월등히 높은 것으로 소개하고 있다.

https://github.com/Ananto30/zero

Ananto30/zero

 

6. 코드를 더 빠르게 하기 위한 10가지 방법

이전 읽을거리들에서 소개했던 것들과 또 다른 방법들이 존재하여 공유한다.

https://medium.com/pythonland/10-advanced-python-tricks-to-write-faster-cleaner-code-f9ee76fa878f

10 Advanced Python Tricks To Write Faster, Cleaner Code

 

7. zip 모듈을 사용하는 7가지 방법

zip만으로 이렇게 많은 경우에 사용할 수 있는지 놀랐다.

zip 모듈을 사용하는 것 뿐만 아니라 코드를 작성하는 시야를 넓힐 수 있는 글이라고 생각된다.

https://medium.com/techtofreedom/7-levels-of-using-the-zip-function-in-python-a4bd22ee8bcd

7 Levels of Using the Zip Function in Python

 

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DL / ML

1. TFace 라이브러리

해당 라이브러리는 얼굴 인식에 포커스가 되어있는 라이브러리이다.

그래서 Data Augmentation, Backbone model zoo, Face Task, Test Protocol를 내장한 연관된 모든 태스크에 대한 기능들을 넣어둔 것으로 보이고 있다.

https://github.com/Tencent/TFace

Tencent/TFace

 

2. pytorch + ray 사용법

해당 글에서는 병렬 처리를 위한 ray 뿐만 아니라 pytorch와 연동하여 하이퍼 파라미터 자동 튜닝, serve 등에도 사용하는 방법을 소개한다.

ray 라이브러리에 이러한 기능들이 존재한다는 것이 놀랍게 다가온다.

https://medium.com/distributed-computing-with-ray/getting-started-with-distributed-machine-learning-with-pytorch-and-ray-27175a1b4f25

Getting Started with Distributed Machine Learning with PyTorch and Ray

 

3. tensorflow 2.6.0 RC0 릴리스

텐서플로우도 계속해서 발전해나가고 있는 것을 느낄 수 있다.

주요 요점은 keras와의 통합이 완전히 된 것으로 보이고, lite 쪽에 집중하는 것으로 보인다.

하지만 일반적인 이전 버전 사용자들이 사용 시에 눈여겨 볼 만한 부분은 크게 안보이는 것으로 생각되어, '굳이 버전 업그레이드가 필요한가?' 라는 의문이 든다.

https://tensorflow.blog/2021/06/30/tensorflow-2-6-0-rc0/

TensorFlow 2.6.0 RC0

 

4. tree-based model 에 대한 설명

LightGBM, XGBoost 등의 tree-based model의 라이브러리의 argument에 대한 자세한 설명과 수식을 포함하여 low-level로 설명을 하고 있다.

논문과 공식 도큐먼트에도 argument들에 대한 자세한 설명이 없어서 답답했는데 이 글이 해소시켜 준다.

https://medium.com/analytics-vidhya/gradient-boosting-lightgbm-xgboost-and-catboost-kaggle-challenge-santander-f3cf0cc56898

Gradient-Boosting-LightGBM, XGBoost and CatBoost — Kaggle Challenge Santander

 

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UI / UX

1. explainer dashboard 라이브러리

지금까지 데이터 시각화 라이브러리 중 가장 직관적이고 쓰기 쉬워보이는 라이브러리로 생각된다.

코드가 다른 라이브러리보다 조금은 더 복잡하지만 시각화 관점에서는 매우 좋은 라이브러리

https://medium.com/analytics-vidhya/explainer-dashboard-build-interactive-dashboards-for-machine-learning-models-fda63e0eab9

Explainer Dashboard — Build interactive dashboards for Machine learning models

 

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논문

1. BERT 리뷰

https://lsjsj92.tistory.com/618

BERT 논문 리뷰 - BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding paper review

 

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ETC

1. 화면 좌표계에 좌층 상단이 원점인 이유

https://blog.naver.com/atelierjpro/222415976419

화면 좌표계에서 좌층 상단이 원점인 이유