Hello World - ReactorKit
Hello World - ReSwift
functors: you apply a function to a wrapped value using map or <$>
something that can be mapped over.
typeclass that has a definition for map.
applicatives: you apply a wrapped function to a wrapped value using <*> or liftA
typeclass that has a definition for <*>.
monads: you apply a function that returns a wrapped value, to a wrapped value using >>= or liftM
typeclass that has definitions for return, bind
"return" operator return a monad.
"bind" operator return a monad as a result that come from a function applied to Monad(wrapped value)
functor: a type that implements map.
applicative: a type that implements apply. (applicative functor extends the functor interface with pure and apply.)
monad: a type that implements flatMap.
The Monad class defines two basic operators: >>= (bind) and return.
In general, a monad is just an applicative functor you define join for.
Bind is just a convenience function that composes join, apply, and pure.
Or if you prefer, bind composes join and map together.
bind(effect)(function) = join(apply(pure(function))(effect)) or
bind(effect)(function) = join(map(function)(effect))
Monad is a applicative type class with a new function flatten.
flatMap is often considered to be the core function of Monad.
Monads apply a function that returns a wrapped value to a wrapped value. Monads have a function | (>>= in Haskell) (pronounced “bind”) to do this.
Monads have a function flatMap (liftM in Haskell) to do this. And we can define an infix operator >>- (>>= in Haskell) for it.
*wrapped 라는 것은 리스트 혹은 Just(?) 같은 것(Context)에 들어가 있는 것을 의미.
--
Functor -> mappable type -> "mappable" 은 wrapped value 에 function 을 적용하는 것.
We can think of a functor as a type of container where we are permitted to apply a single function to every object in the container.
예>
Prelude> (+3) (Just 2)
ERR - No instance for (Num (Maybe a0))
wrapped value (Just 2) 에 함수 (+3)를 그냥 적용할 수 없음. 오류 발생함.
> fmap (+3) (Just 2)
Just 5
fmap/map 을 이용해서 wrapped value 에 function (+3) 을 적용함.
--
Applicative -> wrapped function 을 wrapped value 에 적용할 수 있는 type
예>
> [(*2), (+3)] <*> [1, 2, 3]
[2, 4, 6, 4, 5, 6]
[(*2), (+3)] -> 함수 (*2) 과 (+3) 이 리스트에 들어가 있음.
---
Monad -> wrapped value 에 function 을 적용해서 다시 wrapped value 로 return 하는 type
예)
>[1, 2, 3, 4] >>= (\x -> return (x + 1))
[2, 3, 4, 5]
>(Just 1) >>= (\x -> return (x + 1))
(Just 2)
>Nothing >>= (\x -> return (x + 1))
Nothing
--
applicative 이지만, monad 가 아닌 것은 어떤 것이 있을까?
newtype T a = T {multidimensional array of a}
mkarray [(+10), (+100), id] <*> mkarray [1, 2]
== mkarray [[11, 101, 1], [12, 102, 2]]
입력은 1 차원 배열이고, 여러 함수를 apply 하는데, 결과가 2차원 배열로 나오는 경우,
applicative 이지만, monad 는 아니다.
--
functional language 에서 functor , mappable 한 type 이 필요한 이유는?
함수형 언어는 복잡한 알고리즘을 함수의 합성으로 표현하는데,
함수의 합성으로 현실세계(?)의 복잡한 로직을 처리하는 경우,
내부에서는 결국 부수 작용(side-effect)가 발생하기 때문에,
함수가 깨지는(?) 경우(오류, Null?, 비동기?, 상태 변경 등등)가 발생하기 한다.
함수의 합성으로 온전히 로직을 잘 처리하기 위해서는 함수들이 순수함수(부수 효과가 없는 함수)이여야 하는데,
현실에서는 아닌 경우가 더 많다.
그래서 (부수 효과가 있는)함수를 Wrapping 해서 순수함수처럼 다룰 수 있는 방법이 필요한데,
그 방법이 Functor 이다.
여러 함수를(함수 배열? 같은 것?) functor 에 apply 할 수 있는 방법이 필요한 경우가 있었던 것 같고,
그래서 applicative 를 도입한 것 같다.
(applicative 는 Functor 에서 apply 할 함수들이 Wrapping 된 경우 처리가 할 수 있는 구조이다.)
이런 것이 가능하면 여러 함수를 적용할 경우 코드가 더 단순해질 수 있다.
그리고 monad 는 functor 로 context 상에 원소들에 대해서 함수를 적용(사상? map)해서 처리할때,
그 결과가 입력과 다른 형태로 변형되지 않고 일관된 형태로 유지되었으면 하는 경우를 처리할 수 있는 구조인 것 같다.
map 이나 apply 로 함수를 적용해도 출력의 형태가 입력의 형태와 다르지 않다면, 결과를 다루기가 편해질 것 같다.
어떤 형태의 결과가 나올지 쉽게 예상되기 때문에 연속된 형태로 그 다음 처리를 하기가 용이해진다.
함수의 합성으로 복잡한 처리를 한다고 할때, 형태가 계속 일관되게 유지 되기 때문에, 생각하기가 쉬워진다.
Maybe(Optional, nullable??)도 같은 측면에서 유용하다.
functor 로 뭔가 연속된 처리를 한다고 할때, 연산 중간에 Null 이 발생한다거나 할때, 예외 처리를 하려고 한다면,
코드가 복잡해지고 지져분해기 쉬운데, Null 이 발생할 수 있는 값을 context 롤 감싸 놓으면,
Null 인 값이 있든 없든, 동일한 형태로 해당 데이터들을 처리할 수 있게 되고, 코드가 간결해진다.
코드 중간에 Null 에 대한 예외 처리등을 하지 않으면서 간결하고 일관되게 여러 함수를 이용해서 데이터를 처리할 수 있게된다.
함수형 언어는 함수의 합성을 통해서 현실세계(?)의 복잡한 로직을 처리한다.
현실세계의 복잡한 문제를 처리하다 보면, 부수 효과(side-effect)가 동반되고,
부수 효과가 있는 함수들을 함수의 합성으로 문제 없이 처리하기 위해서
Fuctor, Applicative, Monad, Maybe(Optional) 등의 개념이 계속 유도되는 것 같다.
Kotlin Functors, Applicatives, And Monads in Pictures
Swift Functors, Applicatives, and Monads in Pictures
Living clojure - Chapter 7. Creating Web Applications With Clojure
(use 'clojure.test)
(defn add2 [x] (+ x 2))
(deftest test-adder (is (= 24 (add2 2))))
(test-adder)
FAIL in (test-adder) (form-init8814306212613603266.clj:2)
expected: (= 24 (add2 2))
actual: (not (= 24 4))
nil
stack runghc xxx.hs
runhaskell xxx.hs
Hello world
mix new hello_exunit
mix test
iex -S mix
hashtable 은 Store/Retrieve 가 O(1) hashtable 의 index 를 만드는 hashcode 는 입력 string 의 길이 m 에 대해 O(m) hashtable insert 의 시간 복잡도는 hashtable 크기 n 이 m 에 비해서 아주 크다고 할때 m/n 은 아주 작아서 O(1) 로 볼 수 있을까? 아니면 한번 계산하면 계속 값을 유지 하고 있어서 한번만 계산하면 되니 O(1)로 볼 수 있는 것일까? 그냥 보면 O(m) m 은 n 보다 아주 작다? 어찌 되었든 검색할 때 n 을 다 조회해볼 필요는 없으니 장점. 확실히 검색에서는 O(1) 이니..
min/max heap
heapify
bubble sort
quick sort
merge sort
Scaled Dot-Product Attention, Multi-Head Attention, Transformer
시간별로 표시된(?) 확률 변수의 집합, 시간에 따라 확률이 변함. 시간에 대한 확률 함수
Random Process 의 한 형태로, 확률 변수가 가우시안을 따름(?).
Chapter 1. Introduction
1.1 Example: Polynomial Curve Fitting
sin(2pix) + noise(가우시안 정규분포를 따르는) 를 이용해서 학습 데이터 생성, sin(2pix) 를 찾는다.
계수 w, 차수 M 을 찾는다.
w 는 미분하여 기울기로 계산?.
M 2 이하일 때 Fitting 이 안되고, 9 이상이면 심하게 진동(Over Fiting)한다.
M 이 9 이상이어도 학습 데이터가 많거나, error function 에 regularization term 을 더하면 보정이 가능하다.
regularization term 의 ln lambda 가 0 이면 피팅이 거의 안되고, -18 이면 fitting 이 된다(?).
(ln lambda 가 - 무한대 이면, lambda 는 0 에 해당)
1.2 확률 이론
1.2.3 베이지안 확률
베이지안 확률 이론에서는 빈도론과는 대조적으로 오직 하나의 (실제로 관측된) 데이터 집합 D 만이 존재하고 매개변수의 불확실성은 w 의 확률분포를 통해 표현한다. -> 불확실성의 대상이 매개변수 w임. 데이터 집합 D 가 하나이고 이 D 를 만족하는 Y = WX + b 의 W가 여러가지일 수 있고, W가 여러개이기 때문에 불확실한 것이고, 이 W 를 어떻게 결정하느냐가 관건인데?? 빈도론적 방법에서 자주 사용되는 최대가능도(maximum likehood)를 이용해서, p(D|w)를 최대화 하는 값을 선택한다. -log(p(w|D)) 를(오차함수)를 최소화하는 w 를 찾으면 가능도가 최대화되고, p(D|w)가 최대화 된다. P(D|w) = P(w|D)p(w)/p(D) 이므로 P(D|w)는 p(w|D) 에 비례하기 때문?? -> 그런데 -log(p(w|D)) 를 최소화하는 w 를 어떻게 찾지?? p(w|D) 는 D가 주어질때 p(w)의 확률분포가 가우시안, 베타, 디리클레 분포 등을 따른 다고 가정하고 가장잘 맞는 w 를 골라낸다????? (계속 헷갈림..)
Chapter 2.
매개변수적(Parametric) 밀도 추정 - 작은 수의 조절 가능한 매개 변수를 이용해서 밀도 추정
-> 적절한 매개변수를 찾는 과정 필요
1.가능도 최적화(MLE),
2.매개변수에 대한 사전 분포를 바탕으로 관측된 데이터 집합이 주어졌을때의 사후 분포를 계산(MAP)
-> 사전 분포를 켤레 사전 확률(conjugate priors)로 정하면 계산이 단순해짐.(켤레 사전 활률은 사전 확률과 사후 확률이 같은 함수적 형태를 가지게 해줌.)
-> 켤레 사전 확률 (베타 분포, 디리클레 분포, 가우시안 분포 등)는 지수족(exponential family)
비매개변수적(Non-parametric) 밀도 추정 - 매개변수적 추정의 한계때문에 사용, 다봉이라던지, 무한 차원이라던지.. 분포가 특정함수의 형태를 가지지 않는 경우도 많고..
-> 데이터가 늘어남에 따라서 파라미터 개수도 늘어남. (그래서 분포의 형태가 테이터 집합의 크기에 대해서 종속적이라고 나옴.)
Chapter 6. 커널 방법론
커널이란?(https://www.quora.com/What-is-the-intuitive-explanation-of-a-kernel-in-statistics)
확률 분포는 평균과 분산으로 표현될 수 있는데, 분산값을 나타내는 함수??
6.2 커널의 구성
커널 대입을 위해서는 유효한 커널함수를 구성할 수 있어야 한다. 특정 공간 함수를 정한 후 이에 해당하는 커널을 찾는 방법. 대안으로 커널을 직접 구성하는 방법.
--
Chapter 8. 그래프 모델
8.3 마르코프 무작위장
8.3.1 조건부 독립 성질
--
Chapter 10. 근사 추정
10.3.3 하한 경계
10.4 지수족 분포
argmax f(X|theta) -> theta 가 주어질 때, 그 theta 에 대한 X 의 확률을 최대화 하는 것. 주어진 데이터 X 에 대해서 최대 확률을 가지는 theta 를 찾는다. observation에 따라 그 값이 너무 민감하게 변한다는 단점
MLE 의 단점을 해결하기 위해서, (MLE 와는 반대로) X 가 주어질 때, 주어진 X 에 대해 최대 확률을 가지는 theta 를 찾는다. argmax f(theta|X) -> theta
f(theta|X) 를 알아야 하는데, f(X|theta) 만 알고 있기 때문에, Bayes' Theorem 을 이용해서 푼다. P(Y|X) = P(X|Y) P(Y) / P(X)
argmax f(theta| X) = argmax f(X|theta) f(theta)/f(X) f(X)는 theta 에 영향을 받는 term 이 아니기 때문에 argmax f(X|theta) f(theta)
여기서 f(theta) 가 우리가 세운 가설임. 좋은 가설을 세울 수록 더 정확한 추론이 가능하다. f(X|theta)는 MLE 에서 사용한 . 관측한 데이터 X 만 사용하는 것보다 더 우수한 parameter estimation 이 가능하다.
f(theta) - 가설을 알고 있다면, MLE가 아니라 MAP 를 사용 가능함. 가설을 통해서 더 좋은 결과를 만들 수 있음. (가설이 잘못되면 결과가 나빠짐.) 참고
관측값 X 가 주어질 때, X가 아닌 X가 내포하고 있는 잠재 변수 Z 에 대한 모델링을 할 때 유용한 기법
X 에 대한 가능도를 최대화 한다고 할때
max p(X|theta) = sigma-z p(X, Z| theta)
계산을 단순화 하기 위해서 log likelihood 로 계산, 잠재변수 Z 에 대한 확률 분포, q(Z) 를 도입하고, 식을 유도하여(베이지안 룰을 이용) decompsition 하면
ln P(X| theta) = L(q,theta) + KL(q|p)
L(q, theta) = sigma-z q(Z) ln p(X, Z| theta) / q(Z) KL(q|p) = - sigma-z q(Z) ln p(Z|X, theta) / q(Z)
random variable X, Z의 joint distribution(p(X, Z| theta)), conditional distribution(p(Z|X, theta))
이 식으로 부터 lower bound 가 최대화되는 theta 와 q(Z) 를 찾고, 그에 해당하는 log likelihood 의 값을 찾는 것이 가능. theta 와 q(Z) 를 동시에 최적화 하는 것은 어려운 문제라서 한쪽을 고정하고 나머지를 update 한 다음, 다시 나머지를 같은 방식으로 update 한다. 수렴할 때까지 반복 (E-step, M-step)
theta 를 고정하고, L(q, theta)를 최대화하는 q(Z) 를 찾는다. -> ln p(X|theta)가 q(Z) 와 상관이 없기 때문에, KL Divergence 가 0 이 되는 값을 찾는다. q(Z) = p(Z|X, theta) 인 경우 0 이 되므로, q(Z) 에 p(Z|X, theta)를 대입하면 해결. E-step 은 언제나 KL Divergence 를 0 으로 만들고, lower bound 와 likelihood 를 일치시키는 과정이 됨.
M-step 에서는 반대로, q(Z) 를 고정하고 log likelihood 를 최대화하는 새로운 theta 를 찾는다. theta 가 log-likelihoood 에 직접 영향을 미치기 때문에, log-likelihood가 증가하게 된다. 그리고 theta 가 변하였기 때문에, 더 이상 KL Divergence 가 0 이 아니다.
다시 E-step 으로 KL Divergence 를 0 으로 만들고, 다시 M-Step 으로 log-likelihood 값을 키운다. 계속 반복 더 이상 값이 변화하지 않을 때까지 반복, log-likelihood 가 수렴하게 됨. 수렴한 값이 log-likelihood 의 optimum 이 됨.
BitCoin
Ethereum
Cardano(ada)
Redux in Flutter
Redux
Robert C. Martin
Leave the campground cleaner than you found it.
Every function in this program was just two, or three, or four lines long.
Each was transparently obvious.
Each told a story.
And each led you to the next in a compelling order.
That’s how short your functions should be!
This implies that the blocks within if statements, else statements, while statements, and so on should be one line long. Probably that line should be a function call. Not only does this keep the enclosing function small, but it also adds documentary value because the function called within the block can have a nicely descriptive name.
This also implies that functions should not be large enough to hold nested structures. Therefore, the indent level of a function should not be greater than one or two. This, of course, makes the functions easier to read and understand.
So, another way to know that a function is doing more than “one thing” is if you can extract another function from it with a name that is not merely a restatement of its imple- mentation [G34].
Legal Comments
Informative Commnets
Explanation of Intent
Clarification
Warning of Consequences
TODO Comments
Amplification
Javadocs in Public APIs
Mumbling
Redundant Comments
Misleading Comments
Mandated Comments
Journal Comments
Noise Comments
Don’t Use a Comment When You Can Use a Function or a Variable
Position Markers
Closing Brace Comments
Attributions and Bylines
Commented-Out Code
HTML Comments
Nonlocal Information - " Don’t offer systemwide information in the context of a local comment. "
Too Much Information
Inobvious Connection - " The purpose of a comment is to explain code that does not explain itself. It is a pity when a comment needs its own explanation."
Function Headers - "Short functions don’t need much description. A well-chosen name for a small function that does one thing is usually better than a comment header. "
Javadocs in Nonpublic Code
TDD 에서 가장 중요한 것은 아무래도 요구사항(requirements/spec)을 코드가 아닌 글로 명확히 작성하는 것같다.
모든 것의 시작이 되는 부분이다.
요구사항을 기술은 문장이 있어야 Product code 를 작성하기 이전에 Test code 를 명확하게 작성할 수 있다.
requirements/spec -> test code -> product code
Use case based Test Driven Development
chapter 1
django, web devier 설치
browser title 이 'django' 인지 확인하는 Test code 작성
Test failed.
$ python3 functional_tests.py Traceback (most recent call last):
File "functional_tests.py", line 6, in <module>
assert 'Django' in browser.title
AssertionError
Product code 작성.
$ django-admin.py startproject superlists
Test passed
$ python3 manage.py runserver
Validating models...
0 errors found
Django version 1.7, using settings 'superlists.settings'
Development server is running at http://127.0.0.1:8000/ Quit the server with CONTROL-C.
$ python3 functional_tests.py
$
Chapter 2
User Story 먼저 작성(BDD?, Use case??, Spec??) -> Test Code -> Product Code
Hello world
test code
from app import app
import unittest
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
def testIndex(self):
tester = app.test_client(self)
response = tester.get('/', content_type='html/text')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertEqual(response.data, b'Hello, World!')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
product code
rom flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
iPhoneX 이상에서 full screen popview 만들때, 아래의 코드를 추가해야 full screen (탈(?) status bar 포함.)
viewController.modalPresentationStyle = .overFullScreen
self.navigationController?.definesPresentationContext = false
MVVM 을 적용하여 사용하다 보니, 좀 더 Rendering 로직과 비지니스 로직을 좀 더 분리해서 관리하면 좋을 것 같다는 생각을 가지게 되고, ViewController 간에 전환 로직도 따로 분리하면 좋을 것 같다는 생각을 하게 되는데, 그런 생각에 적합한 구조가 VIPER 가 아닌가 싶다. Rendering 로직은 Presenter 로, ViewConteroll 간에 전환은 Router 로, 비지니스 로직은 Interactor 로 분리하면 좋을 것 같다는 생각이 든다. (View와 Model(Entity)은 MVVM이나 VIPER도 같은 것이고..)
PDF 내에 특정 문자열(전화번호, 이메일 등)을 치환하는 것에 대한 리서치 1.PDF 에서 Text 영역을 분리
PDF 파일에서 Text 영역은 아래의 형식으로 저장됨.
BT
/F1 12 Ft
(...)Tj
ET
Tj 앞에 있는 부분들이 Text 내용임.
Ft 앞에 있는 내용들이 Text 가 Encoding 된 Font 에 대한 내용임. F1 폰트를 쓰고, 폰트 사이즈를 12로 함.
Tj 앞에 있는 부분들은 Plain Text 일 수도 있고, Encoding 된 Text 일 수도 있다.
Encoding 된 경우 Tj 에는 해당 Text 의 encoding index가 나타난다. (예 - <01>2<0203>2..)
<> 안에 내용이 index 이고 <> 다음에 오는 것이 glyph 라고하는 것의 위치를 지정하는 값인 것 같다. (대충 글자 간격 같은 것인가 보다..)
해당 폰트 리소스에서 해당 글자를 읽어 와야 한다.
해당 폰트 리소스는 PDF 문서내에 다른 object 에 정의되어 있는데 정의 되어 있는 방식이 pdf 버전별로 조금씩 다른 것 같다.
pdf 1.3 에서
44 0 obj
<<
/F1 45 0 R
/F2 46 0 R
/F3 47 0 R
>>
endobj
이런식으로 정의되어 있고,
F1 폰트가 45 0 object 에 리소스로 정의 되어 있다고 되어 있고,
45 0 obj
<</BaseFont /BAAAAA+Lato-Light /FirstChar 0 /FontDescriptor 56 0 R
/LastChar 44 /Subtype /TrueType /ToUnicode 57 0 R /Type /Font /Widths
[512 579 550 222 425 271 578 760 564 258 510 521 550 353 484 342 551
340 558 805 506 551 791 842 471 580 233 580 580 580 258 469 755 476
535 755 655 764 676 607 549 582 240 623 221]>>
endobj
45 object 는 위와 같이 정의 되어 있는데 ToUnicode 항목에 57 0 object 에 리소스로 정의 되어 있다고 표기 되어 있다.
57 0 obj
<</Length 858>>
stream
/CIDInit/ProcSet findresource begin
12 dict begin
begincmap
/CIDSystemInfo<<
/Registry (Adobe)
/Ordering (UCS)
/Supplement 0
>> def
/CMapName/Adobe-Identity-UCS def
/CMapType 2 def
1 begincodespacerange
<00> <FF>
endcodespacerange
44 beginbfchar
<01> <0054>
<02> <0068>
<03> <0069>
<04> <0073>
<05> <0020>
<06> <0050>
<07> <0044>
<08> <0046>
<09> <0028>
<0A> <0067>
<0B> <0065>
<0C> <006E>
<0D> <0072>
<0E> <0061>
<0F> <0074>
<10> <0064>
<11> <0066>
<12> <006F>
<13> <006D>
<14> <004C>
<15> <0062>
<16> <004F>
<17> <006600660069>
<18> <0063>
<19> <0035>
<1A> <002E>
<1B> <0031>
<1C> <0034>
<1D> <0032>
<1E> <0029>
<1F> <0078>
<20> <0048>
<21> <006B>
<22> <0053>
<23> <004E>
<24> <0041>
<25> <0077>
<26> <0043>
<27> <0052>
<28> <0075>
<29> <00740069>
<2A> <003A>
<2B> <0058>
<2C> <006C>
endbfchar
endcmap
CMapName currentdict /CMap defineresource pop
end
end
57 object 에는 index 와 매핍되는 unicode 글자 테이블이 정의 되어 있다.
----
PDF 1.4 에서는
폰트 리소스 정의가 ProcSet /Font 으로 되어 있다.
<< /ProcSet [/PDF /ImageB]
/Font
<<
/F5 6 0 R
/F6 8 0 R
/F7 10 0 R
/F8 12 0 R
>>
/XObject << /Im1 130R
>>
----
PDF 1.7 에서는 /Resources /Font 에 정의 되어 있다.
/Resources
<< /Font <<
/F13 23 0 R
23 0 obj
<< /Type /Font
/Subtype /Type1
/BaseFont /Helvetica >>
endobj
2.Text 영역내에 특정문자열(전화번호, 이메일 등) 치환
3.PDF 로 다시 저장