웹 성능 최적화를 위한 디바운싱(Debouncing)과 쓰로틀링(Throttling)의 차이점
웹 애플리케이션 개발 과정에서 스크롤 이벤트, 윈도우 리사이징, 실시간 키 입력 등은 매우 짧은 시간 동안 수없이 반복되어 발생합니다. 이러한 고빈도 이벤트를 제어하지 않고 그대로 처리할 경우, 브라우저의 리소스 소모가 극심해지고 전체적인 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 프로그래밍 기법이 디바운싱(Debouncing)과 쓰로 ...
9월 3일 07:54에 게시됨
Go 애플리케이션 Docker 이미지 최적화 가이드
Go 애플리케이션을 Docker 이미지로 빌드할 때, 불필요하게 큰 이미지 크기로 인해 고민하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 CGO 사용 여부에 따라 Go 프로젝트의 Dockerfile을 최적화하는 두 가지 모범 사례를 소개합니다.
1. CGO를 사용하지 않는 경우
Go 애플리케이션은 종종 CGO 없이 빌드될 수 있으며, 이 경우 scratch 이미지를 기반으로 매우 작고 효율적인 런타임 ...
8월 2일 15:03에 게시됨
Apache Commons Pool2를 이용한 중량급 객체 풀링 구현
시스템 개발 시 생성 비용이 큰 '중량급 객체'를 빈번하게 만들고 파괴하는 과정은 성능 저하의 주요 원인이 됩니다. 객체 풀링(Object Pooling) 기법은 초기화 단계에서 일정 수의 객체를 미리 생성해 두고, 필요할 때마다 풀에서 객체를 빌려(Borrow) 사용한 뒤 다시 반납(Return)하는 방식을 취합니다. 이를 통해 객체 생성 오버헤드를 줄이고 시스템 리소스를 효율적으 ...
7월 31일 03:11에 게시됨
딥러닝 엔지니어링을 위한 NumPy 핵심 기능 및 성능 최적화 가이드
1. 효율적인 메모리 관리: 뷰(View)와 복사(Copy)의 메커니즘
NumPy의 고성능 연산 핵심은 불필요한 메모리 복사를 줄이는 데 있습니다. 슬라이싱 연산은 기본적으로 원본 배열의 메모리를 공유하는 뷰(View)를 생성합니다.
import numpy as np
# 대규모 행렬 생성 (1000x1000)
raw_data = np.random.randn(1000, 1000)
# 슬라이싱을 통한 뷰 생성 (메모리 복사 없음)
s ...
7월 29일 05:25에 게시됨
SciPy 라이브러리 심층 분석
SciPy 라이브러리 심층 분석
SciPy(Scientific Python)는 과학적 및 기술적 계산을 위한 오픈 소스 라이브러리로, NumPy 위에 구축되어 다양한 고급 수학 알고리즘과 도구를 제공합니다. SciPy는 Python의 과학적 컴퓨팅 생태계에서 중요한 역할을 하며, 수치 최적화, 적분, 보간, 신호 처리, 선형 대수, 통계 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
SciPy의 ...
6월 21일 18:49에 게시됨
선형 회귀와 경사 하강법의 핵심 원리 및 예측 구현
데이터의 패턴을 찾는 과정: 선형 회귀
머신러닝은 수많은 데이터 속에 숨겨진 규칙성을 수학적 모델로 찾아내는 과정입니다. 예를 들어, 2차원 평면에 흩어져 있는 점들을 가장 잘 설명할 수 있는 직선을 찾는 문제를 생각해 보겠습니다. 이 직선이 곧 데이터의 흐름을 대변하는 '모델'이 됩니다.
우리는 흔히 다음과 같은 1차 함수 식으로 모델을 정의합니다.
y = wx + ...
5월 27일 05:38에 게시됨