Data Types

String

String이란 문자들이 순서대로 나열된 일련의 문자 sequence를 의미한다.
Java에선 아래와 같이 String을 선언할 수 있다.

Main.java
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public class Main {
public static void main(String[] args) {
String str1 = "Zerohertz";
System.out.println(str1);
String str2 = new String("Zerohertz");
System.out.println(str2);
}
}
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$ java Main.java
Zerohertz
Zerohertz
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Introduction

전문연구요원으로 복무하며 헷갈리거나 애매한 부분이 참 많기 때문에 관련 법률을 정리하고자 한다.
관련된 법으로 전문연구요원 및 산업기능요원의 관리규정, 병역법, 병역법 시행령, 근로기준법이 있다.
혹시 모를 사고에 대비하여 애매한 부분은 아래 법규 또는 병무청 측과 면밀한 논의를 하도록 하자!
아래에 정리된 법규들은 “전문연구요원”에 관련된 조항들을 위주로 선별한 것이다.

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Introduction

평화롭던 어느날… sudo reboot 이후 home server의 network에 큰 이상이 생겼다…
원인은 DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol)를 통해 IP를 할당받지 못하는 것이였다.
기존에는 아래와 같이 OSI 2계층인 data link 계층에 속하는 MAC 주소로 고정적인 IP를 할당했었다.

dhcp

netplan을 통해 위 문제들을 해결할 수 있겠지만 기존에도 Kubernetes의 version up을 고려하고 있었기에 kubeadm 1.30.3을 통해 설치와 setup을 진행해보자!

Reference: Kubernetes v1.30: Uwubernetes (UwU ♥️) uwubernetes

하지만 기존의 Kubernetes version인 1.22.19는 CRI (Container Runtime Interface)로 Docker를 지원하지 않는 큰 차이점이 존재한다.
Kubernetes의 공식 문서에 따르면 1.24 release 부터 Dockershim (Kubernetes 환경에서 Docker와의 호완성을 위해 사용된 compliant layer)을 제거했다.
그렇다면 Kubernetes가 발전하며 왜 Dockershim에 대한 지원을 중단하게 되었을까?

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Introduction

CKA: Kubernetes 관리자의 책임을 수행할 수 있는 기술, 지식 및 역량을 갖추고 있음을 보증하는 자격증

certificate

CKA curriculum에서 CKA가 포함하는 내용들을 아래와 같이 확인할 수 있다.

v1.29 기준
Domain Weight Key Points
Cluster Architecture,
Installation & Configuration
25% ✅ Manage role based access control (RBAC)
✅ Use Kubeadm to install a basic cluster
✅ Manage a highly-available Kubernetes cluster
✅ Provision underlying infrascruture to deploy a Kubernetes cluster
✅ Implement etcd backup and restore
Workloads & Scheduling 15% ✅ Understand deployments and how to perform rolling update and rollbacks
✅ Use ConfigMaps and Secrets to configure applications
✅ Know how to scale applications
✅ Understand how resource limits can effect Pod scheduling
✅ Awareness of manifest management and common templating tools
Services & Networking 20% ✅ Understand host networking configuration on the cluster nodes
✅ Understand connectivity between Pods
✅ Understand ClusterIP, NodePort, LoadBalancer service types and endpoints
✅ Know how to use Ingress controllers and Ingress resources
✅ Know how to configure and use CoreDNS
✅ Choose an appropriate container network interface plugin
Storage 10% ✅ Understand storage classes, persistent volumes
✅ Understand volume mode, access modes and reclaim polices for volumes
✅ Understand persistent volume claims primitive
✅ Know how to configure applications with persistent storage
Troubleshooting 30% ✅ Evaluate cluster and node logging
✅ Understand how to monitor applications
✅ Manage container stdout & stderr logs
✅ Troubleshoot application failure
✅ Troubleshoot cluster component failure
✅ Troubleshoot networking
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Introduction

Open source data labeling platform Label Studio에 Label Studio ML Backend의 도입으로 machine learning model을 통합하고 labeling 작업을 위한 자동화된 예측을 제공할 수 있다.
이를 통해 labeling process를 가속화하고 일관성과 정확성을 향상시킬 수 있으며 실시간으로 모델의 성능을 평가하고 빠르게 반복함으로써 model을 지속적으로 개선할 수 있다.
Label Studio와 Label Studio ML Backend의 작동 방식은 아래와 같이 구성된다.

label-studio-ml-backend
  • predict(): 입력된 data에 대해 model의 출력을 Label Studio format으로 변경 후 UI에 제공
  • fit(): Label Studio 내 annotation이 완료된 data를 학습하고 load
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