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드디여 기말 과제 마무리했다.

 

마음먹고 하면 금방 끝낼일을

 

과제물 하나하나 너무 하기너무 싫어서

 

하루에 한두문제씩 하다보니 이제서야 끝냈다...

 

 

그래도 끝낸게 어딘가 싶다.

 

이제 빅데이터 기사 시험을 준비하긴 해야하는데,

 

 

매번 해야하는 일보다 다른일이 눈에 들어온다.

 

그래서 어제 논문 정리한다고 했지만 엉망으로 해버리고 말했다.

 

다른 사람들의 논문 리뷰를 많이 안봐서 그런것 같기도 하고 ㅋㅋ...

 

 

 

 

아무튼 빅데이터 분석 기사와는 별개로

 

나는 시각 관련 쪽에 관심이 있다보니 

 

오랜만에 RCNN에 대해서 잠깐 살펴봤다.

 

RCNN 몇년 전에도 봤지만 너무어려워서 보는 둥 마는둥 했었는데 ㅋㅋㅋ

 

요즘에는 다른 사람들이 정리한 글이 많아 졌더라

 

개개인 블로그 상에서도 올라온 것도 그렇고

 

r cnn tutorial : blog.lunit.io/2017/06/01/r-cnns-tutorial/

 

라온 피플에서도 잘 정리되어있다.

 

m.blog.naver.com/laonple/220918802749

 

 

 

 

이런걸 보면 나도 1일 1논문 정리하기 해야하는데

 

한 논문조차 제대로 보질 못하니 쉽지는 않다.

 

대강 살펴보니 rcnn에서는 region proposal 추천 리전을 구하기위해 selective search 방법을 사용한다고한다.

 

selective search 예전에 오일석 교수님의 책에서 본것 같기도하고 ㅋㅋㅋ 잘생각은 안난ㄷ.

 

오늘 보려는 논문은

 

selective search for objection recognition 

 

이미 잘 정리한 사람들이 많아서 

 

정리하다 말아도 괜찬겟지..

 

 

 

 

 

 

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시험 과제를 정리하면서

 

6과목중 마지막 1과목만 남았다.

 

대학 수학, 확률, 통계, 파이썬R, 인공지능 등

 

 

이전에 공부 정리한다고,

 

정신없이 하다보니 

 

내가 이전에 뭘했나 가끔 검색해서 볼때는 도움되지만

 

머리에는 하나도 남아있지 않더라

 

 

그래서 이번 과제를 하면서

 

공부했던 내용들을 많이 복습 할수 있었다.

(오래 걸리기도 했고 ..)

 

 

특히 파이썬R이 문제가 4개인데

 

한문제에 문제가 문항이 2~4개있고,

 

한 문항이 그룹별 시각화를 하라고하니

 

과제하면 할수록 하기싫어져 더 오래 걸리긴 했다.

 

 

 

 

이번에 인공지능 과제물을 하는 중에

 

예~ 전에 공부했던 밑바닥에서 시작하는 딥러닝 책을 참고하는데

 

기억이 새록새록 나면서도,

 

필터를 시각화 했을때 나오는 이상한 문양들이 이게 무슨소리인지

 

잘 이해하지 못하곤 했었다.

 

 

 

한동안 딥러닝을 공부하지 않으면서 서서히 잊어가다

 

이제서야 합성곱 연산의 결과가 특징이고

 

학습된 필터 결과가 특징 분류기인걸 이해했다 ..

 

 

한가지만 깊이 해야하는데 ㅋㅋㅋㅋㅋ 

 

 

 

그걸 보고나서

 

뒤에 나오는

 

LeNet 부터 vgg16, googlenet 등등 보면서

 

지금은 신경망 모델을 이해할수 있을것 같은 자신감이 생기더라 

 

 

 

 

 

한번 딥러닝에 대해서 쭉 정리해보고는 싶었는데

 

마침 저자가 합성곱 계층별 필터 시각화에 대해 다음 논문을 참고 했더라.

 

오늘 과제 마무리하고 저 논문을 정리해볼까 싶다.

 

 

 

 

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

합성곱 신경망의 시각화와 이해

ref : arxiv.org/abs/1311.2901

 

 많은 합성곱 신경망 모델들이 이미지넷 밴치마크에서 좋은 성능을 보이고 있는데, 왜 이렇게 성능이 좋고, 어떻게 개선되는지는 명확하지 않았습니다. 본 논문에서는 이 문제들을 다루었으며, 중간 특징 계층과 분류기 동작을 시각화하여 보여주고자 합니다.

 이 과정에서 이미지넷 분류 밴치마크에서 krizhesky의 것보다 더 좋은 성능의 모델을 만들었으며, 여러 모델 계층에서 하나를 제거시 어떻게 성능 변화가 생기는지 실험해보았습니다. 추가적으로, 이 모델을 다른 데이터 셋에 훈련하고 실험해 본 결과 잘 동작하는것을 볼수 있었습니다.

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오늘 방통대 인공지능 과목 내용들을 대강 훌터본것같다.

 

내가 처음 인공지능을 공부했을 때 

 

"밑바닥 부터 시작하는 딥러닝" 책을 보면서 시작했었다.

 

 

그 책은 수학적인 이론 내용들은 최대한 줄이고,

 

개념적인 내용과 구현 위주다 보니

 

인공지능의 범위, 종류

 

기초적인 퍼샙트론의 개념부터

 

신경망을 만들어가고, 학습시키고

 

효과적으로 학습하기 위한 다양한 기법 

 

그리고 당시 딥러닝 기술 등을 알아봤었다.

 

 

 

 

수학 관련 내용이 없다보니 너무 좋긴 했으나

 

mnist 데이터 셋을 분류하는 신경망 만들고,

 

아무 CNN이나 가져와서 이미지 인식을 해보는건 좋은데

 

인공지능으로 뭘 해볼려고 할수가 없었다.

 

 

 

 

그 다음으로는 텐서 플로우 책을 봤었는데

 

쌩으로 신경망을 만들어주는게 아니라

 

함수 하나하나가 신경망 층이되서 

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 책에서 설명해주는 쌩 코딩보다는

 

훨씬 쉽게 신경망을 만들수 있었다.

 

거기에 대한 이미지 관련 예제들을 해보곤 했었다.

 

 

 

 

그 다음에는 케라스 책을 봤었는데

 

케라스는 텐서 플로보다 더 간단하게 신경망을 만들수 있었으나

 

텐서플로 책과 비슷한 예제만 몇번 해보고 끝났었다.

 

 

 

 

 

 

당시 내가 궁금했던 부분은

 

단순히 여러가지 신경망을 예제만 따라치면서 구현하고 성능 평가하고 끝내기 보다는

 

다른 신경망들을 비교하면서, 모델을 조정하면서 어떻게 성능이 개선되었는지와

 

영상 분할 부분을 제대로 공부하고 싶었는데

 

이런 내용들은 시중 책으로는 잘 나오지가 않더라.

 

특히 영상 분할 같은 경우는 몇 페이지에 설명, 예제 코드 주고 끝일때가 많았다.

 

 

 

 

 

그 이상의 영역은 논문들을 봤어야 했는데

 

당시 수학을 공부하지 않은 상태로는 논문을 제대로 이해할 수도 없었고

 

 

 

 

 

최근 확률, 통계, 다변량 분석 등을 공부하면서

 

이전에 매번 우도, 우도비, 최대우도법 내용들을 볼때마다 번역체 때문에 이해  하지도 못했던것과 달리

 

우도를 가능도라고 배우니까 그동안 답답하던 최대 우도법이 이해가 되었고,

 

 최소 제곱법 또한 R을 이용해서 실제 데이터를 가지고 몇번 연습하면서 좀더 명확하게 알수 있었다.

 

 

 

 

 

 

사실 가장 먼저 공부했어야만 하는 과목인 인공지능을

 

늦었지만 컴퓨터비전, 딥러닝, 패턴인식, 확률, 통계를 공부하고 보니

 

전보다는 많이 이해하게 된거같다.

 

 

 

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올해 12월 말 빅데이터 분석기사 필기 시험이 진행되는데

 

첫 시험 접수 기간이 11.23 ~ 11.27로 얼마 남지 않았다.

 

 

지금 빅데이터, 통계 관련 분야들 어떤걸 공부했더라 ..

 

 

방통대, 학원을 병행하면서

 

 

데이터 분석 전반

 

확률론

 

통계학 제문제

 

실험 계획법

 

회귀모형 등을

 

훑어보고 있다.

 

 

최근 오랜만에 코딩도 조금씩하고

 

방통대 과제 하느라 속도가 많이 느려지기는 했는데

 

마지막 과목으로 다변량 분석까지만 보고

 

빅데이터 분석기사 위주로 공부 진행하고자 한다.

 

어제 제대로 못 자서 피곤하다 ..

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최근 푹 쉬고 나서 빅데이터 공부하면서 다시 조금식 페이스를 찾아가고 있다.

 

 

어쩌다가 IT분야를 시작하게 되었는지 쓰고 싶어지면 남기고

 

그 동안 과정을 한번 글로 정리하고 싶었는데 적어보려고 한다.

 

 

 

대학교를 그만둔 직후에는

 

프로그래밍 분야에 어떤게 있는지 잘 몰랏었다.

 

 

 

2016년 당시에는 검색해보면 그나마 가장 많이 나왔던게 웹개발 국비 과정이라

 

웹 개발자에서부터 시작하게 되었다.

 

자바, 데이터베이스, JSP, 스프링 프레임워크 등을 배우면서

 

프로그래밍 언어의 기본적인 틀과 자료구조

 

데이터베이스를 어떻게 설계하는것인지

 

HTTP 프로토콜 요청에 따라 웹서버가 어떻게 처리를 하는지

 

JDBC로 자바와 데이터베이스 사이 연동하는 과정

 

데이터베이스 데이터를 자바 클래스에 맞추고

 

프론트 단에 넘겨서 화면에 보여주기 등

 

혼자서 기본적인 계층형 게시판 같은 웹 어플리케이션을 만들수 있을 만큼 실력을 쌓았고

 

당시 팀프로젝트에선 팀원들의 개별적인 문제와 각자의 모듈을 합쳐 정상적으로 돌아가도록 했었다.

 

 중기청 SW 대회에서 혼자 모의 주식게임 웹어플리케이션을 제출하여 특별상을 수상하고,

 

작은 스타트업에 취업을 하게 되었다.

 

 

 

 

 

거기선 입사한 당시에는 사수는 없었고, 클라우드 플랫폼에 올라간 웹 서비스를 다루어야 했다.

 

내가 다니던 학원에서는 리눅스를 하지 못해 그 즈음 리눅스를 처음 만지기 시작해서,

 

포트포워딩, 클라우드, 그리고 ORM 객체 관계 모델 이었던가 데이터베이스 테이블 한 데이터를 객체에

 

매핑 시켜서 다루는 기술들을 공부해나갔다

 

당시 웹 개발을 하는 신입들 중에서 못하는 편은 아니었다고 생각은 하지만

 

내 성향상 업무를 잘 수행하지 못하고, 그만 두고 말았었다.

 

 

 

 

 

 

그 시점에서는 당시 지금처럼 노드나 리액트같은 js들이 많이 사용되기 전이었다보니

 

기본적으로나마 ERD를 설계해서 데이터베이스 서버를 돌리고,

 

스프링 웹어플리케이션 MVC 모델이나, 부트스트랩 같은 프론트앤드를 다루기는 했으니

 

이 만큼이면 웹에 대해 전반은 다뤘다고 생각했었고,

 

깊이 들어간다면 더 깊이 들어갈수 있었더라도

 

더 이상 웹분야에 공부할 필요성을 느끼지 못하고 컴퓨터에 대해서 제대로 공부하고 싶어졌었다.

 

 

 

 

 

 

 

대학교를 자퇴하고나서 고졸이던 나는 학점은행제를 준비하고 있었으나 아직 학점이 부족했었고,

 

국가장학금을 받을걸 생각하고 폴리텍에 입학하여 컴퓨터 과학에 대해 제대로 공부하기 시작하였다.

 

컴퓨터 개론, 디지털 회로 기초 같은 과목들을 들으면서 컴퓨터 기본 이론을 공부하고,

 

C언어와 소켓 통신을 별도로 공부했었다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

하지만 당시 폴리텍 수업만으로는부족해서 다른 과정도 생각하고 있었다.

 

우리가 가장 밀접하게 사용되는 프로그램이라 하면 웹, 모바일, 임베디드 정도라 생각하고 있었는데

 

웹에서도 하이브리드로 모바일 어플리케이션을 만들수 있었으니,

 

전자와 임베디드 분야를 해보고 싶던 나는 임베디드 학원을 다니게 되었다.

 

 

 

 

 

 

 

 

그 곳에서의 과정은 임베디드에 필요한 전반을 다루다보니

 

C/C++에서부터 데이터베이스, 리눅스, 라즈베리파이, 디바이스드라이버, QT GUI 정도를 다뤘었는데

 

이전부터 C나 데이터베이스, 리눅스는 조금씩 공부해온게 있었던 덕분에 조금은 수월하게 들을수 있었다.

 

특히 QT를 배우면서

 

서버단, 프론트단, 데이터베이스 까지 고려해야하는 웹과는

 

다르게 생각보다 쉽게 데스크탑 어플리케이션을 만들수 있어서 신기하더라.

 

그리고 이 즈음 학사 학위를 받을 만큼 학점이 준비되어 학점은행제로 학위를 받았다.

 

 

 

 

 

 

 

 

임베디드 분야도 조금 공부하고, 학사 학위를 받았지만 약간 욕심이 생겨 대학원에 가고 싶었는데

 

제대로 된 대학원에 들어갈수 있을거란 자신이 없었었다.

 

당시 나는 제대로 된 대학을 나와 학사 학위를 받은게 아니라 전공 지식도 없고

 

웹/임베디드 학원 다니면서 배운 개발 지식이 전부다 보니 대학교 연구실 받아주는곳이 있을까 싶더라

 

그리고 군대 문제도 있다보니 전산병으로 가야되지않을까 고민하던 시기였다.

 

 

 

 

 

 

 

평소 그렇게 고민하면서 검색하던 중 한 대학원을 찾았는데

 

거기서 국비 지원으로 등록금도 안들고, 미필자의 경우 전문연구요원으로 병역 문제도 해결해준다고 하더라

 

너무 좋은 소리만 하고, 비전공자가 들어갈수 있는 대학원이야 제대로된 곳은 아니었다.

 

몇 번 가보고 나서는 가지 말려고 주저하기는 했었으나 교수는 계속 연락하지

 

부담은 안되고, 공부는 더하고 싶고, 제대로 된 곳에 갈 자신이 없었던 나는 바보같은 선택을 하고 말았다.

 

 

 

 

 

내가 들어간 당시에는 본교 재학생들도 다 도망가고 안오는 곳이라

 

제대로된 연구 성과나 선배없이 밑 바닥에서 시작했다.

 

거기선 딥러닝, 드론, 자율주행차 하게 되었는데

 

 

 

 

 

당시에는 공학/수학적 지식이 전혀 없다보니

 

아무 생각없이 시중에 파는 교재를 보거나 최대한 검색하면서 공부해나갔다.

 

그러다보니 다른 대학원의 연구 성과 같은걸 보면 너무 부러웠지만 어쩔수가 없었다.

 

 

 

한번은 의존 관계에 대한 개념 자체가 없는 상태에서 자율주행 오픈소스를 빌드하는데

 

자꾸 빌드 실패가 났었다.

 

나는 아무리 고치려 해도 빌드 실패하는 이유를 찾을수가 없었고,

 

2주동안 빌드로 해매면서 눈물나더라

 

 

 

 

여러 분야를 조금이나마 공부한 지금은 

 

당시 교수가 왜 이런식으로 시켯을까  많은 생각이 든다.

 

 

 

 

그때는 암만 미워도 내발로 들어온 곳인데 좋든 나쁘든 성의것 했고 트러블도 있었지만 졸업은 할 수 있었다.

 

비전공자 치고는 나름대로는 열심히 했다고 생각해

 

 

 

그 이후로는

 

이 블로그를 만들고

 

대학원에서 삽질하느라 못했던 공부를 잔뜩하다보니

 

벌써 2020년이 끝나가고 있다.

 

 

 

 

지금까지

 

전기, 전자, 대학수학, 공업수학, 선형대수, 임베디드, 확률, 통계, 제어, 신호처리 등

 

이것 저것 공부하면서

 

개념이 확실하게 이해된 부분도 많아졌지만

 

잊은 내용도 많고, 더 공부해야할게 보인다.

 

그런데 이러면 끝이없고

 

 

 

 

이렇게까지 공부할 필요없이

 

어느 분야든 취업해서 그 분야에 필요한 도메인 지식과 노하우를 익혀나가는것도 길이라 생각한다.

 

 

 

 

 

아직 정해진건 없고

 

적어도 올해 빅데이터 분석기사만 따고 잘 마무리 했으면 좋겠다.

 

그리고 곧 글 1000개 달성 !

 

 

 

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지금 정리하고 있는 내용들은

블로그 시작하기전에 다 배웠던 것들이다

 

다만 지금만큼 이해하지도 못했지만

대강 개념은 알고있던 것들이다.

 

 

이렇게 공부하다보면 드는 생각은

내가 뭔가 만들고 싶은데 언제까지 이렇게 이론 공부만 해야할까 싶더라

 

생각해보니 이론 공부가 부족해서 계속 이론 공부만 할 생각을 했지

무언가 제대로 구현해볼 생각은 없었다.

 

지금 당장만 해도 IOT 프로토타이핑을 하고

밸런싱 로봇을 만든다고 목표를 설정한 정도였지

 

밸런싱 로봇을 만드는 중간 사이에 무엇을 할지 제대로 정의하지 못하고

부족한 공부를 더하면 할수있을거라 생각하고 하고있었다.

 

하지만 이대로 하면 계속 이론공부만 할것같더라

 

 

 

그런데 내가 잘못 생각한것 같다.

대강 개념 아는 내용들을 한번더 되짚는것도 필요하지만

이제는 뭔가 만들어가야하는 시점인데

 

 

지난번에 놓친부분들을 보고만 있자니

한 학문의 내용정리를 할때까지 미루자니 너무 답답하다

 

 

원래 오늘 opencv-python을 마무리 할생각이었으나

어제 생각보다 많이 하다보니 지금 계속 하기에는 질려버렸다.

 

 

나중에 더 진도 나가고 싶을때 하기로하고

아두이노로 할수있는 제어 시스템을 만들어봐야겟다

 

 

지금 너무 글양을 늘리는데만 급급하느라 방향을 잘못설정하고 있는것 같다.

 

되도록이면 오늘은 관련 자료들을 정리하는데 집중하자.

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내가 어쩌다 이분을 찾았는지 잘 생각은 안나지만

 

회사 생활에 필요한 노하우들을 되게 잘 설명해주시는 분이다.

 

사고법, 말하는법, 정치법 등

 

 

 

공부만 하다보니

 

정치질에 대해서 이해가 안되는 부분들이 많았는데

 

이분 영상을 보면서 많이 정리되더라 

 

 

 

 

 

 

 

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시간이 지났으니

 

오늘이 아니라 어재 oj tube님이 실시간 방송을 하시는걸 잠깐 봤다.

 

 

 

중간에 어느 학생이 프로젝트를 해야할지 이론 공부를 해야할지 질문 하더라

 

나도 학교를 다니는동안 그런 고민은 했지만

 

급한마음에 뭔가에 만드는데 급급했지 이론공부를 (하려고했으나) 잘 하지는 못했었다.

 

 

 

 

일단 oj tube님의 답은

 

프로젝트를 시작하려고해도 이론을 모르면 할수있는게 없으니

 

이론을 공부해야한다고 말씀하셨던것 같다.

 

 

 

 

이는 특히 피신 과정을 거치면서

 

나는 삽질만 많이했지 제대로 알지 못했다는 생각을 많이하겠다.

 

학교를 다니는동안 뭔가 만들어보겠다고 (+주위의 심한 압박) 열심히 삽질했지만

 

삽질만했지 빌드하나하는데 몇주간의 시간을 소모한적도 있엇고

 

 

 

 

 

 

 

그렇게 시간을 많이 낭비 하고보다보니 공감되는 부분이 많았다.

 

 

 

 

그런 이유로 이렇게 이론 공부를 많이하고 있는데

 

이제 좀 프로젝트를 시작해보고 싶지만

 

이론에 끝이없으니 어느정도 공부해야하는가가 문제다.

 

 

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이전에 공부하면서

 

전기를 측정하는 이상한 기계를 자주보곤했지만

 

이게 뭘하는지 몰랐다.

 

 

 

그러다보니 이계 전압같은 신호를 측정하는 장치라고 하더라

 

기계들은 0101 기계어 신호로 동작하는데

 

이게 전압으로 이렇게 보내는거고 

 

이런 신호를 측정하는 장치가 오실로스코프라 하더라

 

 

 

 

 

 

하지만 전기전자를 만질 일이 잘없으니

 

오실로스코프라는게 있구나 하고

 

그냥 넘어가고 말았다.

 

 

 

 

 

 

그러다가 요즘 프로토타이핑을 하면서

 

아두이노로 신호를 빵빵 쏴주는데 이거를 볼수 없으니까 답답하더라

 

그래서 이걸 보고싶은 마음에 오실로스코프를 한번 사봐야되겠다 그래서

 

 

 

 

 

 

찾던중 휴대용 오실로스코프를 찾게 되었고

 

저렴한 제품으로

DSO FNIRSI PRO

을 찾았다.

 

 

 

 

 

 

 

더 저렴한 제품도 있지만 측정 가능한 범위도 짧고 일반 어댑터로 충전하지만

 

그래도 조금은 대역폭도 크고, 

 

usb로 충전된다!

 

https://ko.aliexpress.com/item/32973233356.html?spm=a2g0o.productlist.0.0.17a76e9fDh9Zuj&algo_pvid=df8874ff-07a8-4a40-9d85-9a6bf2e0c041&algo_expid=df8874ff-07a8-4a40-9d85-9a6bf2e0c041-0&btsid=0ab6fa7b15974972955122825e49ed&ws_ab_test=searchweb0_0,searchweb201602_,searchweb201603_

 

 

 

 

 

 

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지금은 프로그래밍이라기 보단

 

컴퓨터 과학 전반을 공부하는 꾸준히 공부하고 있다.

 

하지만 공부만 하면서 내가 인정받는 사람이 될수 있을까 확신이 안될때가 많다

 

그러다가 가끔 오제이 튜브님의 영상을 가끔보는대

 

 

 

 

오늘 찾은 와닫는 영상

 

"방법을 알려줘도 인정 받는 프로그래머가 되지 못하는 이유"

 

결론부터 푸시업 10번을 5년만 할수 있으면 좋은 개발자가 수 있다.

 

작은 일도 꾸준히 해야된다고한다

 

그런 점에서는 현재 잘하고 있는중이다.

 

지금 블로그에다가 아무리 짧은 내용이라도 조금이라도 (엉터리 글이나마) 올리지 않는다면

 

불편한 정도로 습관이 들고 말았다.

 

 

 

내용은 아래와 같다.

 

 

 

 

 

1. 실력이 있어야 된다

 -> 절대적 시간의 투자

  - 재능에 따라서 시간 량이 바뀔수 있으나. 힘듬

  => 부자들이 부자가 되는 방법을 알려줘도 알수없음

 

2. 습관 처럼 들이기 힘듬

중략

 

 

 

 

 

괜찬은 프로그래머가 될 사람은 정해져 있다.

- 가장 추천받은 덧글. 내용 정리

 

 

 

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