이책은 가볍게 어떻게 마이크로 서비스를 구성하는가에 대해 이해하는데 정도에 도움이된다.

엔터프라이즈 자바 마이크로서비스 - JVM 기반 대규모 애플리케이션을 마이크로서비스로 설계, 구축, 관리하는 기술
켄 피니건 지음, 오현석 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 7월

이책은 가볍게 어떻게 마이크로 서비스를 구성하는가에 대해 이해하는데 정도에 도움이된다.

요즘 msa 는 aws 나 클라우드가 화두가 되면서 많이 발전과 관심을 가지고 있고,

그초석을 다지는데 이책은 중요 내용을 포함하고 있다.

책의 중요 내용을 요약하여 정리하였다.

Jax-rs 나 jeas 의 개념을 설명하고 런타임의 종류를 알수가 있다.

Jeas 를 사용하면 마이크로 서비스와 함께 사용하기에 꼭 필요한 런타임만을 패키징 할수 있다. 런타임 중에서 손테일이 가장 커스텀화를 잘 할수 있는 jeas 런타임이라고 한다.

아퀄리안은 프로덕션 환경에 가까운 실행환경을 제공하고 그런 환경과 상호작용해야 런타임 컨테이너가 필요한 복잡한 테스트를 단순화 할수있는 훌륭한 테스트 프레임워크이다.

마이크로 서비스 테스트의 핵심은 마이크로서비스가 정의하는 계약, 즉 마이크로 서비스가 노출하는 api를 검증하되 마이크로 서비스가 api 를 노출하는 의도에 대해서가 아니라 클라이언트가 어떤 요청을 보내고 어떤응답을 받을것으로 예상하는지에 대해서 검증하는 것이다.

미니시프트는 로컬 컴퓨터에서 오픈시프트를 사용하는 클라우드 환경을 제공한다. 따라서 여러 기계를 관리할 필요 없이 마이크로 서비스를 실행하고 테스트하는 과정을 단순화 할수있다.

대략 중요 포인트를 정리 해보았는데

전체 마이크로 서비스가 어떻게 구성되고 돌아가는지 파악하는데에 있어 도움을 줄수 있는 책으로

처음 접하고자 하는 사람에게 추천하고싶다.

배워서 바로쓰는 스프링 리뷰

배워서 바로 쓰는 스프링 프레임워크 - AOP, 보안, 메시징부터 스프링 웹 MVC까지 실용적인 예제로 한눈에 알아보는 스프링 가이드
애시시 사린.제이 샤르마 지음, 오현석 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 5월

스프링에 전체 기능에 들에 대해 상세하게 설명을해준다.

전체 책 분량 자체도 좀 되기도 하고

예를들어 빈을 정의 하는 각각의방법도 다 나열되어있는데

좀 전체 레퍼런스를 다 다루는 바이블과 같은 책이라 볼수있다.

해외판 토비의 스프링과같은 느낌으든다.

전반전에는 스프링 이론에 대해 학습하고 후반에는 스프링 예제를 익히는 등 이책한권이면 스프링 5를 이해하기에는 충분하다.(그도 그럴것이 책도 900페이지정도된다)

스프링에 대한 내용 뿐만 아니라 rxjava나

요즘 java에서 지원하는 함수형 프로그래밍 내용도 다루고 있다.

이클립스와 스프링 부트 도 부록으로 포함되어있다.

최신 자바의 기술을 전체 다루고 있다는 느낌이 들었고

그런 책이 필요 하다면 이책을 추천한다.

딥러닝 교과서

파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서 - 이미지 인식 모델을 만들면서 익히는 딥러닝 ㅣ 파이썬으로 배우는 교과서
이시카와 아키히코 지음, 박광수 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 3월

딥러닝이라고 해서 어려운 주제 이지만 이책은 쉽게 풀어 줄려고 최대한 노력을한다.

설치부터 헬로우 월드 부터 머신러닝 이론 까지 다양한 내용을 책에서 풀어준다.

사진 설명을 입력하세요.

설치 내용을 잘따라하면 머신러닝을 시작할수있는 기본환경을 잘 구축할수가 있다.

사진 설명을 입력하세요.

그이후가 문젠데 ㅡ_ㅡ;

음?책에서 애기한 1.5 없다는데….

2.1.0 으로 설치해봤다 높은게 좋을거같다 잘된다.

전송중...

사진 설명을 입력하세요.

skiki-learn 도 책에 있는 버전보다는 지금 버전차이가 나는것같다.

최신버전으로 설치했다.

전송중...

사진 설명을 입력하세요.

이후 주피터를 실행하고

딥러닝의 기본예제를 실행할수 있었다.

이책한권이면 머신러닝에 기본적으로 어렵지 않게 접근 할수있는 진짜 교과서 같은 책이라고 할수있다.

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 - Python Machine Learning 2/E : Numpy, scikit-learn 0.2x, TensorFlow 2.x로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘
세바스찬 라시카.바히드 미자리리 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2019년 5월

머신러닝에 대해서 , 점점 관심이 많아지고있다. 

어느새, 인공지능에 대한 연구는 미래를 준비하는 사람에게는 필수 과목이 되었다.

나는 간단하게, 텐서플로와 케라스 정도를 학습하고 이책을 봤는데

정말 빠르게, 이론부터 실습까지 다루고 있어, 큰도움이 된책이다.

머신러닝에 대한 기초 이론 지식과 왠만한 이론에 대해서는 다 설명해주고 있다.

import numpy as np
class Perceptron(object):
    def __init__(self,eta=0.01,n_iter=50,random_state=1):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        self.random_state = random_state

    def fit(self,X,y):
        regen = np.random.RandomState(self.random_state)
        self.w_ = regen.normal(loc=0.0,scale=0.01,size=1+X.shape[1])
        self.errors_=[]

        for _ in range(self.n_tire):
            error  = 0
            for xi, target in zip(X,y):
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                self.w_[1:]+= update * xi
                self.w_[0] += update
                errors += int(update!=0.0)
            self.errors_.append(error)
        return self

    def net_input(self,X):
        return np.dot(X,self.w_[1:])+self.w_[0]
    def predict(self,X):
        return np.where(self.net_input(X)>=0.0, 1, -1)
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
                  header=None)
df.tail()

.

해당 코드를 colab 에서 실행해 보았다. 잘된다.

왠만한 소스는 쥬피터에서도 실행이 되게끔 설정이 되는 것같아 너무 좋다.

실행환경 설치하다가, 진뺄 염려는 없다.

또 이론만 가득한 책들이 많은데 이책은 흥미진진한 웹애플리케이션을 만드는 예제까지 수록 되어있다.

.

이론만 설명하는 책들은 많은데 실제 머신러닝 예제를 만들어 볼수있는 책은 드문 것같다.

점점 흥미를 더할수있는 책이라 돈이 아깝지 않을것 같다.

[100자평] 헬로 데이터 과학

헬로 데이터 과학 - 삶과 업무를 바꾸는 생활 데이터 활용법
김진영 지음 / 한빛미디어 / 2016년 3월

데이터 과학이라는 낯선 분양에 맨처음 발을 들여놓기에 가장 좋은책이 아닐가 싶습니다.
생활데이터를 바탕으로 가장 손쉽게 데이터 과학을 접할수있도록 해줍니다.
엑셀이나 r다양 한 분석도구의 실습으로 재밌게 활용할수있도록 잘구성된것같습니다.