Python * Llama from scratch (or how to implement a paper without crying) * LLAMA를 구현하는 방법을 소개하는 기사 입니다. * 이번주 추천 기사 입니다. 기사기 매우 길기 때문에 여유를 가지고 읽어보세요. JavaScript * The simplest example to understand Server Actions in Next.js * Next.js에 도입된 Server Actions에 대한 기사 입니다. OOP * My

Python * The Power of Indexing: Boosting Data Wrangling Efficiency with Pandas * 인덱스는 쿼리 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 기사에서는 Pandas의 인덱스를 활용하는 방법을 소개합니다. * Popular Airline Passenger Routes Refresh * 이 기사는 Wikipedia에서 승객 수 데이터를 스크랩하고 이를 위한 시각화를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. * 생소한 패키지(wikitextparser, DuckDB, rich)를 사용하지만

Python * Python, foreign functions and Steam * Python과 C언어를 함께 사용해야 하는 경우가 간혹 있습니다. 이런 경우 Python과 C를 어떻게 결합하면 좋을까요? 이 기사에서 확인해보세요. * Quirks of Python package versioning * Python 패키지의 의미를 자세히 알고 싶으시면 이 기사를 참고하세요. JavaScript * Top React Testing Libraries in 2023: A Comprehensive Review * React와 함께

Python * Pathlib for Path Manipulations * pathlib는 파일 시스템 경로를 다룰 수 있는 흥미롭고 새로운 객체 입니다. 이 기사는 pathlib를 사용하는 방법을 소개합니다. 이번주 가장 추천하는 기사 입니다. * Customize Django Admin Interface * Django 관리자 패널은 Django의 가장 큰 강점 중 하나입니다. 기본 상태에서 Django 관리 사이트는 조금 단순합니다. 이 기사는 Django

Python * A taste of iteration in Python * Iteration 개체는 for 루프에서 사용할 수 있지만 어떻게 작동할까요? 이 기사에서는 iteration 프로토콜이 사용되는 방법을 소개하고, 작성하는 방법을 설명합니다. * Advanced Python Tips for Development * 기초적인 파이썬을 배웠다면 다음은 어디로 가야할까요? 이 기사에서는 파이썬을 더 잘 사용하는 방법을 소개합니다. JavaScript * How React 18 Improves

Python * Adding tail call optimization to Python * 꼬리 재귀를 활용하는 방법을 소개하는 기사 입니다. * How to Work With Time Series in Python? * 시계열 데이터를 처리하시는 분들에게 추천드리는 기사 입니다. JavaScript * React: A comprehensive Guide to Beginners * 이 가이드는 초급자가 React를 이해하는데 도움이 되는 기사 입니다. Mobile * The Ultimate Guide to

Python * The easiest way to speed up Python with Rust * 저는 요즘에 Rust를 공부하고 있습니다. 재미도 있고, 흥미도 있습니다. 이 기사는 Rust와 Python을 잘 활용하는 방법을 소개하는 기사입니다. * Rust에 관심이 있으시거나, Python에 흥미가 있으시면 가볍게 접근해보시면 좋을 듯 합니다. * anywidget: Jupyter Widgets Made Easy * 데이터 분석에 자주 활용되는 Jupyter에 대한

Python * What's the deal with CPython, Pypy, MicroPython, Jython...? * 모두에게 필요하진 않겠지만, 각자의 유용성을 가진 파이썬을 소개하는 기사입니다. * CPython이 가장 유명하긴 하지만, 혹시 모르니 살펴보세요! * ML system design: 200 case studies to learn from * ML 사용 사례를 소개하는 간단한 기사 입니다. * 데이터가 너무 날(row) 것이라서 조금 어렵지만,

Python * Bullet Proofing Django Models * Django 모델을 사용할 때 유효성 검사 등을 활용하는 방법을 소개하는 기사 입니다. * When NumPy is too slow * Numpy 속도에 불만이 있으시면 이 기사를 참고해보세요. * Accelerating PyTorch Model Training * PyTorch의 학습 속도를 높이는 방법을 소개하는 기사 입니다. JavaScript * React Ecosystem in 2023. * React와 함께 빠르게 발전하고

Python * Extract Text From a Multi-Column Document Using PyMuPDF in Python * PyMuPDF를 사용해서 여러 컬럼으로 나눠진 PDF 파일을 처리하는 방법을 소개합니다. 신문, 잡지, 학술 논문에 담긴 텍스트를 처리하고 싶으시면 이 기사를 참고해보세요! * Why not tell people to "simply" use pyenv, poetry or anaconda * 패키지를 관리하는 방법에 관한 기사입니다.

Python * The Many Problems with Celery * Celery를 사용할 때 주의해야 하는 사항을 잘 정리해둔 문서입니다. * 주의사항 뿐만 아니라 약간의 해결책을 제시하기 때문에 Celery를 사용하신다면 읽어보세요. * Understanding Cosine Similarity in Python with Scikit-Learn * Cosine Similarity을 소개하는 기사 입니다. JavaScript * JWT Authentication in React with react-router * React에서 JWT 인증과 react-router를 사용하는 방법을

Python * Sorting a Django queryset by a custom sequence of an attribute * Django를 사용 할 때, 사용자 정의 순서에 따라 Query의 내용을 정리해야 할 때 참고하시면 좋은 기사 입니다 * Understanding Python Decorators and How to Use Them Effectively * 함수(def)를 중심으로 파이썬 코드를 구성하시는 분들에게 해당 함수의 기능을 확장하는데

Python * My Favorite Python Packages for Building Flask Applications * Flask 애플리케이션을 빌드할 때 도움이되는 Python 패키지를 소개하는 기사입니다. * 주변에서 다들 FastAPI를 이야기 하지만, 전 여전히 Django를 사용하고 있고 Flask도 자주 활용합니다. 여전히 막강한 기능을 제공하는 Flask에 관심이 있으시면 이 기사를 참고해보세요. * Pandas vs Julia - cheat sheet and comparison * Julia와

* Why you should still read the docs * LLM 시대에 우리가 문서를 여전히 읽어야 하는 이유를 설명하는 글 입니다. * 이번주 가장 추천하는 기사입니다. Python * The Contradictions in ‘The Zen of Python’ * 어설픈 '일관성'이 생산성에 어떤 영향을 주는 걸까요? 궁금하시면 이 기사를 참고해보세요. * 주변에 파이썬을 좋아하는 개발자분들과 이야기를 해보니

Python * Deploy a Voice-Based Chatbot with BentoML, LangChain, and Gradio * 음성/텍스트, 혹은 텍스트/음성 변환 서비스를 빠르게 만드는 방법을 소개 합니다. JavaScript * Using useContext in React: a comprehensive guide * useContext를 활용하는 방법을 소개하는 기사 입니다. * 간혹, FE 작업을 도와드려야 되는 일이 있어서 꾸준하게 React 관련 문서를 참고하지만 Hook은 여전히

Python * Debugging a Mixed Python and C Language Stack * GDB로 Python 및 C를 디버깅 하시는 일이 있으시면 이 기사를 참고해보세요. * CUDA를 사용하신다면 이 기사를 꼭 참고하세요. JavaScript * Practical Guide To Not Blocking The Event Loop * Node.js를 사용하는데 있어서 알아두면 정말 좋을 개념인 Event Loop에 대해서 소개하고, 성능을 확보하는 방법을

Python * Python Packages: a Primer for Data People (part 1 of 2) * Python의 패키지에 대해서 자세히 소개하는 기사 입니다. * DS 팀에서 Jupyter로 된 것을 Python 패키지 형태로 배포하는 방법을 알려줬더니 다들 신나서 소고기를 사줬던 기억을 떠올랐습니다. 주변에 Python으로 코드를 배포하는 것에 관심이 있으신 동료분들에게 이 기사를 추천해주세요 :D * Run ChatGPT-Style

Python * The fastest way to read a CSV file in Pandas 2.0 * Pandas 2.0에서 CSV를 빠르게 읽는 방법 같지만, 전혀 새로운 형태의 라이브러리를 소개하는 기사 입니다. * 요즘은 정말 CSV 파일 크기가 너무 커져서(2G는 우숩... >.<;;) 고민이 많은데, 이 기사에서 소개하는 라이브러리를 가볍게 접근해보시면 좋을 듯 합니다.

Python * PYTHON MONOREPO: AN EXAMPLE. PART 1: STRUCTURE AND TOOLING * Python을 사용한 Monorepo를 설계하는 방법을 소개하는 기사 입니다. * Building an Intelligent Education Platform with OpenAI, ChatGPT, and Django * OpenAI의 서비스와 Django를 연결해서 간단한 서비스를 구축하는 방법을 소개하는 기사 입니다. JavaScript * How to Create and Validate Forms With React Hook Form

Python * Speeding up text processing in Python (is hard) * Python에서 문자열 구문 분석 및 서식 지정 속도를 높여야 하는 경우가 있습니다. 하지만 문자열과 다루는 방법은 여전히 쉽지 않습니다. 우리에게 주어진 다양한 선택지(Cython, mypyc, Rust 등...) 사용과 이들 중에서 선택하는 방법을 다룹니다. * When is inplace in Pandas faster? * Pandas DataFrame의

Python * What Is Pydantic? * JSON을 쉽고 빠르게 활용하고 싶으시다면 이 기사를 참고해보세요. * Ban 1+N in Django * Django에서 발생하는 1+N 문제와 관련된 간단한 기사 입니다. * 1+N 문제에 대해서 잘 모르시면 이 기사를 참고해보세요. JavaScript * The End of Front-End Development * AI시대에서 FE가 일하는 방식과 학습의 변화에 대한 고민을 담은