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[Category:] SW Development

Vector Embeddings Explained

Vector Embeddings Explained

What are vector embeddings? Vector embeddings are dense representations of objects (including words, images or user profiles) in a continuous vector space. Each object is represented by a point (or vector) in this space, where the distance and direction between points capture semantic or contextual relationships between the objects. For example in NLP, similar words are mapped close together in the embedding space. Types of vector embeddings Generative AI applications are built using vector embeddings and the data source can…

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Understanding Immutable State in Java: When Why & How to Use It

Understanding Immutable State in Java: When Why & How to Use It

대부분의 프로그래밍 언어에는 시간이 흐르더라도 변하지 않는 개념 즉, 신뢰성(Reliability)과 효율성(Efficiency)을 들 수 있다. 이는 Immutability과 관련된 개념이다. Immutability 상태라 함은 Object에 속해있는 속성들이 Object 생성 이후부터는 변경되지 않는 상황(불변)을 말한다. 이와 반대로 Mutable 상태는 Object가 생성된 이후 속성들이 변경되는 상황을 말한다. 이 두 상태는 개발하다 보면 그에 상응하는 목적과 역할이 존재함을 알 수 있는데 이 글에서는 Immutable 상태에 초점을 맞추는 것으로 하며 다음과 같은 내용들을 얘기해 보고자 한다. Java에서 immutable상태가 왜 중요한가? Immutability 상태는 Java 개발 관점에서 보면 매우…

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Java Stream API: Mastering Collectors

Java Stream API: Mastering Collectors

Java에서 Stream을 이용할 때 그 값이 하나의 값이든, Collection이든 또는 배열이든간에 최종 결과값을 산출하게 된다. Java에서 Stream은 Collector들을 통과하면서 어떤 형태의 Container로 변환된다. Java Stream API는 다양 형태의 Collector들을 제공하며 이 글에서 이런 Collector들을 하나씩 살펴보고자 한다. Stream을 Collection으로 변형시키는 것은 광범위한 토픽이라 할 수 있다. 따라서 다양한 툴들이 존재하고 다양한 방법으로 활용하거나 무수한 조합으로 사용할 수 있으므로 언제, 어떻게 사용하는지에 대해 모두 이해하는 것은 현실성이 떨어진다. 활용방법에 대해 좀 더 쉽게 접근할 수 있도록 어떻게 소개할 지 시나리오를 제시하고자…

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Java Stream API: Mastering Reduction Operations

Java Stream API: Mastering Reduction Operations

Java에서 Stream을 다루다 보면 stream에 있는 값들을 하나의 결과 값으로 변환하는 작업들이 흔히 발생한다. stream을 하나의 값으로 reducing하거나 모든 값을 더해 하나의 값으로 취합하는 작업들이 여기에 해당한다. Java Stream API는 이런 일련의 작업들을 효율적으로 할 수 있도록 직관적이면서 강력한 툴을 제공한다. 이 글에서는 코드를 깔끔하게 하고 원하는 성과를 달성할 수 있도록 이런 operation들의 활용 방법에 대해 알아본다. 앞으로 다루게 될 모든 Operation들은 Terminal Operation이라고 하며 Stream을 가공해서 반환될 값으로 변형한 다음 Stream을 Close한다는 의미를 갖고 있다. count method Stream에서 처리하는…

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The C4 model for visualizing software architecture

The C4 model for visualizing software architecture

오랫만에 Software관련 책을 하나 읽었다. 분량이 그리 많지 않은 내용이라 쉽게 읽었다. Software 개발은 항상 문서작성을 포함하는 범주로 나는 정의하고 있다. 왜냐하면 Software는 혼자서 작성하는 일이 거의 없고 공동의 작업결과물이기 때문이다. 공동의 작업은 필수적으로 소통이 따르게 마련이며 이 때의 소통은 Software가 어떻게 만드러지며 어떤 과정을 거쳐 여기까지 왔는지를 표현하기 때문이다. 따라서 이런 소통의 결과물 없이 Software만 얘기한다면 그냥 길가에 굴러 다니는 돌맹이에 불과할 것이다. 우리가 역사적 기념물이나 유적을 만날 때 아는 것 만큼 본다고들 많이 얘기한다. 즉, 내가 얼마만큼 알고…

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Concurrency and parallelism

Concurrency and parallelism

We need to clarify an important point. Concurrency and parallelism are two concepts that are often confused, leading to misunderstandings. Parallel means that two or more tasks are executed at the same time. This is possible only if the CPU supports it, requiring multiple cores to achieve parallelism. However, modern CPUs are typically multi-core, and single-core CPUs are largely outdated and no longer widely used, as they are significantly outperformed by multi-core ones. This shift is because modern applications are designed to…

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알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Generic

알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Generic

개발을 하다보면 비슷한 구조나 패턴의 코드가 반복되는 경우를 많이 겪을 것이다. 이런 상황에서 좀더 깔끔하고 간략하게 코드를 정리하고 싶은데 딱히 떠오르지 않는다면 Java의 Generic이 해결책이 될 수 있다. 사실 대부분의 Java 개발자라면 Generic에 대해서 어느정도 알고 있으리라 생각된다. 특히 Collection의 클래스나 Stream의 경우 Generic을 활용하기 때문에 익숙할 것으로 생각된다. 하지만 이런 Generic을 이용하여 템플릿 형태의 메소드나 클래스를 직접 제작하거나 활용하는 경우는 그리 많지 않을 것이다. 이 글에서는 Generic을 활용하여 코드의 간결성과 재사용성을 높이는 방법에 대해 소개하고자 한다. 이전 글에서는 경로탐색을…

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알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Deque

알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Deque

개발을 하다보면 어떤 자료구조를 사용하느냐에 따라 성능이 크게 달리지는 경우가 있다. 그리고 느린 성능으로 인해 사후에 원인을 분석하고 해결하려면 생각보다 많은 시간과 비용이 소모된다는 것은 대부분의 개발자들은 알고 있을 것이다. 이를 미연에 방지할 수 있는 가장 쉬운 방법은 개발 과정에서 어플리케이션의 성격과 구조를 충분히 이해하고 그 상황과 궁합이 가장 잘 맞는 자료구조를 선택하는 것이라 할 수 있다. 이런 생각까지 닿으면 명장의 목수가 연장을 자유자재로 다루듯 자료구조를 적절하게 선택, 적용하는 능력은 개발자들에게는 필수 요건이라 할 수 있다. 일반적으로 Java에서 List형태의 자료구조를…

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Get to know the Contraction Hierarchy

Get to know the Contraction Hierarchy

앞서 길찾기 알고리즘 관련해서 2개의 알고리즘(Dijkstra, BidirectionalDijkstra)에 대해 살펴봤다. 컴퓨터를 활용하여 길을 찾아가는 알고리즘의 목적은 크게 최적의 경로를 최대한 빨리 찾아내는 것이라 할 수 있다. 이론적으로 이들 알고리즘은 최적의 경로를 찾아주는 것을 보장하지만 최대한 빨리 찾는 것에는 한계를 드러내고 있다. 앞에서 설명한 BidirectionalDijkstra 알고리즘도 이런 맥락에서 탐색속도를 개선하기 위한 하나의 방법으로 볼 수 있다. 이처럼 Dijkstra Algorithm의 탐색 속도는 탐색공간 크기에 종속적일 수 밖에 없으며 나아가 길찾기가 한 국가를 넘어 글로벌 규모로 확대해 나간다면 탐색 속도는 서비스 경쟁력을 유지에 중요한…

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Understanding Bidirectional Dijkstra Algorithm

Understanding Bidirectional Dijkstra Algorithm

Dijkstra Algorithm은 내비게이션의 길찾기 뿐만 아니라 최단거리를 찾는 알고리즘으로 잘 알려져 있다. Dijkstra Algorithm은 출발지와 목적지 사이의 최단 거리 탐색을 보장하긴 하지만 탐색 거리가 멀면 멀수록 소요되는 시간도 비례적으로 증가한다는 것이 맹점이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도 되었으며 그 중 대표적인 것이 A*와 양방향 탐색이라 할 수 있다. 이 글에서는 내비게이션 업계에서 주로 적용하고 A*알고리즘보다 최적 경로 탐색을 보장하면서 탐색시간을 거의 절반으로 줄일 수 있는 양방향 탐색(Bidirectional Dijkstra Algorithm)을 자세히 알아보고자 한다. 참고로 Dijkstra Algorithm에 대해 이해가 필요하다면…

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