깃헙 pages에 깃북 배포하기 : Gitbook은 메뉴얼이나, API를 작성하는데 많은 도움이 됩니다. Github는 사실 코드 호스팅이라면, Gitbook은 git을 통해 문서를 버저닝 하는데 도움을 주며, template을 통해 카테고리에 따라 선택해 문서 관리를 하면 된다.
기술 뉴스 #89 : 17-11-01 : 뭐니 뭐니해도 스타웍스 개발기가 제일 재밌다. 더군다나, GraphQL을 위한 프레임워크가 탄생하게 되었는데, 이제는 REST보다 GraphQL의 시대가 점점 올까 싶기도 하다.
기술 뉴스 #90 : 17-11-15 : GraphQL에 대한 부분이 가장 인상적이기도 하다. 아마 현존하는 API 구조를 GraphQL로 전부를 옮기긴 어려워도 일부는 적용 할 수 있을 것 같고, 그로인해 이점을 많이 얻을 수 있을 것 같다. (물론, 러닝커브가 좀 있다는 것이…어느정도의 노오력이 필요해보인다.)
본격 macOS에 개발 환경 구축하기 : MacOS를 쓴다면, 이 정도는 기본으로 셋팅하고 있어야 한다고 생각하는 편인데, 정말 말끔하게 정리를 잘 해주셨다. 그런데, 여기서 빠진 것이 autojump이다. 이것까지 설치 후 셋팅하면, 저와 비슷한 셋팅이라고…..(소근소근)
React로 레거시(?) 코드 랩핑하기 : 정말 요즘의 대세이긴 한 것 같은데, React가 과연 이렇게 인기를 받을만큼의 메리트를 가져다 주는지에 대해서는 애매하다. 이 글 마지막에도 나오지만, Angular가 오히려 조금이라도 무거운 서비스는 적합할 것 같기도 한데, 리액트를 가곤 한다. 과연 뭐가 맞는지는 모르지만, 정수는 아니더라도 꽁수라도 쓸모가 있을 때가 있다는 것을 배우자.
진짜 함수형 초보자들을 위한 트레이닝(1) in Scala : 함수형을 공부 할 수록Java8을 제대로 쓸줄 알게 된다는 말!?을 듣고는 함수형 사고를 하기 위한 공부를 해야 할 것 같은데, 아무래도 스칼라 랭귀지를 배우는 게 가장 빠른 것 같습니다.
딥러닝
딥러닝을 제대로 이해하기 위해서 필요한 배경지식맵 : 딥러닝, 머신러닝하는데, 과연 나는 제대로 이해할 수 있을지 모르겠지만, 앞으로의 개발은 머신 러닝을 통한 서비스가 무조건 나올 수 밖에 없습니다. 이미 빅데이터는 기본이듯이 뭐랄까…어쭙잖게 가져다 붙이는 식의 머신러닝은 지양해야 하되, 서비스에서 어떤 인사이트를 얻을 수 있다면야 제대로 가져다 써야 한다고 생각한다.