[개발자를 위한 영어] 오픈소스 기여할때에 유용한 영어 표현들

오픈소스 프로젝트에 기여하는 것은 국내외를 막론하고 개발자로서의 역량을 확장하고 글로벌 커뮤니티와 교류할 수 있는 훌륭한 기회입니다. 하지만 이 과정에서 영어 커뮤니케이션은 필수적인 스킬입니다. 특히 GitHub Issues, Pull Requests, 커뮤니티 채널(슬랙, 디스코드, 메일링 리스트 등)에서 영어로 원활히 소통하는 것은 프로젝트 참여의 문턱을 낮추고, 적극적인 기여자로 성장하는 데 큰 도움이 됩니다.이번 글에서는 오픈소스 기여 전반에 걸쳐 실제 상황에서 활용할 수 있는 영어 표현, 예문, 그리고 상세한 가상 시나리오를 풍부하게 제시합니다.1. 오픈소스 기여 전 사전 준비문서 읽기 & 이해하기컨트리뷰팅 가이드(Contributing.md), README, 스타일 가이드, 이슈 템플릿 등을 ..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 8편: 전체 구조 정리 및 마무리, 그리고 다음 단계 제안

들어가며이 시리즈의 여정을 여기까지 따라와주셔서 감사합니다. 우리는 다음과 같은 단계를 거쳐왔습니다.LibTorch와 PyTorch 개념 이해 (1편)PyTorch의 C++ 배포판인 LibTorch를 소개하고, 왜 C++ 환경에서 PyTorch를 사용하는지, 또 Python과 C++을 함께 활용하는 최종 목표를 살펴보았습니다.LibTorch 환경 셋업 및 CMake 프로젝트 기초 (2편)LibTorch를 다운로드하고, CMake를 통해 간단한 "Hello LibTorch" 프로젝트를 구성하며 C++에서 텐서 연산을 위한 기초를 닦았습니다.C++에서 텐서 다루기 (3편)다양한 텐서 초기화와 연산, 모양 변경, GPU 사용 방법 등을 예제 코드를 통해 습득하며 C++에서도 Python PyTorch와 비슷한..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 7편: C++/Python 통합 모델 추론 파이프라인 실습

들어가며이 시리즈에서 우리는 다음과 같은 단계를 거쳐왔습니다.C++ 환경에서 LibTorch 사용법 익히기 (기초 텐서 연산, TorchScript 모델 로드)Python에서 학습한 모델을 C++로 가져와 추론하기pybind11을 통해 C++ 코드를 Python에 바인딩하기C++과 Python 사이에서 텐서를 자유롭게 교환하는 기법 살펴보기이제 여기까지 배운 내용을 종합하여, 하나의 일관된 파이프라인을 구축해봅시다. 최종적으로 다음과 같은 흐름을 구현할 예정입니다.Python에서 텐서(입력 데이터) 준비pybind11로 바인딩된 C++ 함수를 호출해 TorchScript 모델 추론 수행결과 텐서를 Python으로 되돌려 받아 후처리 및 시각화이 과정을 통해 C++ 성능과 Python의 편리함을 동시에 누..

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• · 2024. 12. 11.
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[개발자를 위한 영어] 퍼포먼스 리뷰(Performance Review)에 쓰면 좋을 영어 표현들

빅테크 기업에서 일하다 보면, 정기적으로 진행되는 퍼포먼스 리뷰(Performance Review)는 단순한 평가 절차를 넘어 향후 커리어 성장과 방향성을 결정짓는 중요한 이정표가 됩니다. 이번 글에서는 퍼포먼스 리뷰를 준비하는 단계부터, 리뷰 당일 대화법, 그리고 이후 피드백 활용까지 다루겠습니다. 또한 각 상황에서 바로 활용할 수 있는 풍부한 영어 표현 예문들을 제시하니, 실전에 적극 활용해 보세요! 1. 퍼포먼스 리뷰의 핵심퍼포먼스 리뷰는 일정 기간 동안의 업무 성과, 협업 능력, 목표 달성 정도를 평가하고, 개선점을 논의하는 과정입니다. 특히 빅테크 기업에서는 다음과 같은 특징을 갖습니다.데이터 기반, 임팩트 중심: 무엇을 했는지보다, 그 결과로 어떤 구체적 성과(수치, 시간 단축, 비용 절감, ..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 6편: C++과 Python 사이에서 텐서 교환하기

앞선 글에서 우리는 C++에서 PyTorch 텐서를 생성하고 연산하며, TorchScript 모델을 C++에서 로드하는 방법, 그리고 pybind11을 통해 C++ 함수를 Python에서 호출하는 방법까지 살펴보았습니다. 이제 한 단계 더 나아가 C++과 Python 사이에서 텐서를 자유롭게 주고받는 방법을 다뤄보겠습니다.이 과정은 다양한 시나리오에서 유용합니다. 예를 들어,Python에서 전처리한 입력 데이터를 C++ 모델 로직에 전달하고 싶을 때C++에서 계산한 텐서를 Python에서 시각화하거나 후처리하고 싶을 때Python에서 추론 로직 일부를 C++로 구현하여 성능을 향상시키고, 그 결과를 다시 Python으로 반환할 때이 글에서는 pybind11과 LibTorch를 활용해 C++과 Python..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 5편: pybind11로 C++ 코드를 Python에 바인딩하기

앞선 글에서 우리는 C++ 환경에서 LibTorch를 이용해 텐서 연산, TorchScript 모델 로딩 및 추론까지 다뤄보았습니다. 이제는 C++에서 구현한 기능을 Python 환경에서도 그대로 불러와 사용할 수 있다면 어떨까요? 이렇게 하면 C++ 코드 기반의 성능과 최적화를 유지하면서도, Python 환경이 제공하는 편리한 스크립팅과 풍부한 생태계를 활용할 수 있습니다.이때 pybind11 라이브러리를 이용하면 C++ 함수를 Python 모듈로 손쉽게 노출할 수 있습니다. Python 개발자는 마치 파이썬 함수처럼 C++ 함수를 호출할 수 있으며, 이는 C++/Python 혼합 워크플로우를 매우 유연하게 만들어줍니다. 이번 글에서는 pybind11을 사용하여 간단한 C++ 함수를 Python에서 호..

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• · 2024. 12. 11.
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GPT-4: 차세대 언어 모델이 열어가는 새로운 대화의 시대

안녕하세요! 오늘은 최근 인공지능(AI) 분야에서 많은 주목을 받고 있는 'GPT-4'에 대해 소개해보려 합니다. GPT-4는 이전 세대 모델(GPT-3.5 등)에 비해 한층 더 강력한 언어 이해와 생성 능력을 갖추어, 다양한 분야에서 놀라운 적용 사례를 보여주고 있습니다.이 글에서는 GPT-4의 탄생 배경, 특징, 응용 분야, 한계점에 대해 천천히 알아보며, 미래 대화형 AI의 가능성을 엿보겠습니다.왜 GPT-4가 주목받을까?불과 몇 년 전까지만 해도, 컴퓨터와 자연스러운 대화를 주고받는 것은 꿈같은 일이었습니다. 그러나 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하면서, 이 분야는 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. GPT-4는 방대한 데이터와 높은 파라미터 수를 활용해 텍..

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• · 2024. 12. 11.
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Segment Anything (세그먼트 애니씽): 모든 이미지를 자유자재로 분할하는 새로운 패러다임

안녕하세요! 오늘은 최근 컴퓨터 비전 분야에서 큰 화제를 모으고 있는 'Segment Anything' 모델에 대해 이야기해보려고 합니다. 이 모델은 이름 그대로 "어떤 이미지든 자유롭게 분할(Segmentation)할 수 있다"는 비전을 제시하며, 다양한 이미지 처리 및 비전 응용 분야에 혁신적인 가능성을 열어주고 있습니다.왜 Segment Anything이 주목받을까?기존의 이미지 분할(Segmentation) 기술은 특정 사전 정의된 객체 카테고리를 중심으로 작동하거나, 많은 학습 데이터나 파인튜닝이 필요한 경우가 많았습니다. 예를 들어, "사람", "자동차", "의자"처럼 정해진 범주의 객체만 정확히 찾아내거나, 새로운 객체를 인식하려면 추가 학습이 필요했죠. 하지만 Segment Anything..

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• · 2024. 12. 11.
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C++20과 C++23을 활용한 “파이썬스러운” API 구현 #2: zip

지난 글에서 우리는 파이썬의 range, enumerate를 C++20/23 스타일로 구현해보며 파이썬스러운 간결성과 C++의 성능을 결합하는 방법을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 파이썬에서 자주 사용하는 또 하나의 유용한 함수 zip을 다뤄보겠습니다.파이썬의 zip은 여러 이터러블(리스트, 튜플 등)을 병렬로 순회하며 각 원소를 튜플로 묶어 돌려줍니다. 예를 들어:for x, y in zip([1,2,3], ['a','b','c']): print(x, y)이렇게 하면 (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c') 순으로 받을 수 있습니다. C++에서 이와 비슷한 기능을 구현하려면 어떻게 할까요? C++17 이전에는 주로 인덱스를 수동 관리하거나, Boost 라이브러리를 쓰거나, 범위 기반 f..

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• · 2024. 12. 10.
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C++20과 C++23을 활용한 “파이썬스러운” API 구현 #1: range와 enumerate

C++ 코드를 작성하다 보면, 파이썬의 range, enumerate 같은 직관적이고 깔끔한 반복 구문이 부러울 때가 있습니다. 예를 들어 for i in range(10)라고만 쓰면 0부터 9까지 편하게 순회할 수 있고, for idx, val in enumerate(obj)로 인덱스와 값을 동시에 받아오는 문법은 가독성을 크게 높여줍니다. 이 글에서는 C++17, C++20, C++23에 걸쳐 제공되는 기능들을 활용해 파이썬스러운 API를 구현하고, 다양한 상황에서의 사용 예제와 성능, 유연성에 대해 살펴보겠습니다. 구성은 다음과 같습니다:일반적인 C++ 구현 (Before)기존 C++ 스타일로 인덱스와 값을 처리하는 방식.단순한 Python 같은 C++ 구현 (After: 첫 단추)C++17에서도 ..

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• · 2024. 12. 10.
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