안드로이드 API는 큰 흐름상으로는 바람직하게 가고는 있지만 여전히 불만인 부분은 마음놓고 쓰기가 어렵다는 점이다. 어느 정도 안정화되고 손에 익었다 싶으면 deprecated되고 또 새로운 게 나오는데 새로운 걸 쓰려면 모험을 해야한다. 예전 API를 계속 쓰자니 찝찝하고, 새로운 걸 쓰자니 불안하고. 이런 스트레스를 항상 안고 개발해야하는 게 좀 불만이다.
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좀 느리긴 해도 바람직한 방향으로 계속 가고 있는 것 같다. Jetpack에 흥미로운 컴포넌트들이 계속 추가되고 있는데, kotlin 문법을 적절히 활용해서 고급 기능을 간결한 코드로 활용할 수 있게 잘 만들어놓은 것으로 보인다. 이런 것들을 잘만 활용하면 정말 예전과는 확연히 다른 느낌으로 모던하게 개발할 수 있을 것 같은데, 아직 익혀야 할 것들이 많다. 아직도 자바 스타일의 코딩에서
1. 모델링으로서의 객체지향 현실 세계의 객체처럼 인식하고 다룰 수 있도록 프로그래밍 하는 것 2. 설계와 아키텍쳐 관점에서의 객체지향 캡술화와 인터페이스를 통한 의존성 관리 나는 후자쪽에 무게를 두는 편이다. 마침 비슷한 관점을 이야기하는 글을 봐서 이 글을 쓰고 있다. https://github.com/msbaek/memo/blob/master/core-of-oop.md 객체지향 프로그래밍이나 의존성 주입의 메커니즘을 다루는 글은 많은데, 그 메커니즘이 왜 그렇게 설계되었는지, 그것을 통해서 무엇을
Kotlin에서는 배열이나 컬렉션을 다룰 때 forEach, forEachIndexed, map 등을 통해 내부 항목들을 접근해서 연산을 수행할 수 있다. 이러한 함수들은 인덱스를 직접 관리할 필요가 없어서 편리하긴 하지만, Range나 Iterator같은 부가적인 객체를 생성한다는 단점이 있다. 대부분의 경우에는 객체 한두개 정도 추가 할당하는 것이 큰 문제가 되지 않겠지만, 안드로이드에서 View 클래스의 onDraw 메서드를 오버라이드할 때에는 메서드 내에서 새로운
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이 책을 산 건 거의 10년 전이었다. 앞부분을 좀 보다가 ‘통계 같은게 좀 나오는군~’하는 느낌 정도로 알고 덮어놨다가 작년에 다시 훑어봤는데, 제목의 느낌과는 달리 그냥 인공지능 책이었다. 요즘은 거의 ‘인공지능 = 머신러닝’이지만 이 책에서는 머신러닝 외에도 고전적인(?) 인공지능 알고리즘을 두루 다루고 있다. 당시에는 ‘웹 2.0’이 더 핫한 단어였지만, 한 5년 정도 늦게 나왔다면 ‘빅데이터 프로그래밍’
A new power management feature called App Standby Bucket has beed added in Android 9(Pie).(https://developer.android.com/about/versions/pie/power) App Standby Bucket allows Android system to categorize priorities of apps in 5 buckets as follows; Active Working set Frequent Rare Never Apps go into one of those buckets according to how actively they are used. An important thing to
Check App Standby Bucket using ADB command Read More »
더 이상 필요 없게된 코드를 주석으로 남겨두는 경우가 있다. 나중에 급하게 필요하게 되면 참고하기 위해서 남겨두곤 했었다. 그런데 그 때의 코드를 다시 보게 되면 사고의 한계도 그 때의 자신에 맞춰지게 되는 듯한 느낌이 들 때가 있다. 과거의 나보다 지금의 내가 더 코딩을 잘 한다면, 같은 기능을 하는 코드를 훨씬 쉽고 단순하게 구현할 수 있을 것이다. 구체적인 사례로 검증을 해보진
주석 처리된 오래된 코드를 어떻게 할 것인가 Read More »
안드로이드 9부터는 App Standby Bucket이라는 전원 관리 기능이 추가되었다.(https://developer.android.com/about/versions/pie/power) App Standby Bucket이란 안드로이드 시스템이 앱을 처리하는 우선순위를 아래와 같이 크게 다섯 가지로 분류하는 기능이다. Active Working set Frequent Rare Never 사용자가 앱을 얼마나 자주 사용하는지에 따라 각 버킷으로 이동하게 되며 정확한 기준은 (어뷰징을 생각한다면 당연히) 알려져있지 않다. 한 가지 주의할 부분은 앱이 어느 버킷에 있느냐에
ADB로 App Standby Bucket 확인하기 Read More »
한창 머신러닝 붐이 일어나던 2년 전쯤 텐서플로우와 케라스를 활용해서 기본적인 선형회귀 정도를 해본 이후로는 딱히 공부라 할 만한 것을 하지 않고 있다가, 작년 연말에 다시 공부를 시작했었다. GAN 샘플 돌려보는 수준까지를 목표로 했었지만 회사 일이 바빠지면서 RNN을 조금 살펴보던 상태에서 또다시 멈추게 되었다. GAN까지는 아니더라도 RNN 정도는 이해를 해야 가변길이의 데이터로 어떻게 머신러닝을 하는지 이해할
Sequence Model 수강 후기 Read More »
맥에서 별도의 툴을 설치하지 않고도 간단한 변환 작업을 할 수 있다. afconvert라는 툴이 기본적으로 설치되어있는데 문서가 제대로 되어있지 않아서 활용이 편하지는 않다. 아래 링크의 내용으로 대략적인 사용법을 유추할 수 있다. https://www.raywenderlich.com/2432-audio-tutorial-for-ios-converting-and-recording-2014-edition 머신러닝 과제를 위해서 m4a 파일을 wav 형태로 바꾸기 위해서 방법을 찾아보다가 발견한 것.