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vim 에서 python 개발을 위한 편집 http://mcchae.egloos.com/m/11321964
HTTP/3 Protocol features https://http3-explained.haxx.se/en/the-protocol.html
HTTP/3 explained https://daniel.haxx.se/http3-explained/
Practical Go: Real world advice for writing maintainable Go programs https://dave.cheney.net/practical-go/presentations/qcon-china.html
React with D3: DOM Manipulation Orchestration https://www.slideshare.net/enginehenryed/react-with-d3-dom-manipulation-orchestration-132381218
리눅스에서 Go를 스크립트 언어로 사용하기 https://blog.cloudflare.com/using-go-as-a-scripting-language-in-linux-ko/
Using Application Performance Monitoring to Get to the Bottom of HTTP 500 Errors https://www.javacodegeeks.com/2019/02/performance-monitoring-http-500-errors.html
Spring Boot REST API with Swagger Example https://examples.javacodegeeks.com/enterprise-java/spring/boot/spring-boot-rest-api-with-swagger-example/
(번역) DOM은 정확히 무엇일까? https://wit.nts-corp.com/2019/02/14/5522
Go로 투두 웹 어플리케이션 만들기 http://blog.jeonghwan.net/dev/2019/02/18/go-todo-web-application.html
Why I Write CSS in JavaScript https://mxstbr.com/thoughts/css-in-js/
Caches: LRU v. random http://danluu.com/2choices-eviction/
결론 : 캐시 크기가 작을경우 LRU가, 아니면 random이 효율적
ative addon을 포함하여 Node.js + Typescript + Serverless 빌드 및 배포하기 https://www.slideshare.net/KyuhyunByun1/native-addon-nodejs-typescript-serverless
Golang Channel 의 자명한 이치 (Axioms) https://jusths.tistory.com/m/74
API 관련 내용 정리 https://jungwoon.github.io/infra,%20api,%20cloud/2019/01/31/Api-Summary/
[번역글] React vs Angular : 둘 중 어떤 것이 당신의 프로젝트에 알맞을까요? https://www.popit.kr/%EB%B2%88%EC%97%AD%EA%B8%80-react-vs-angular-%EB%91%98-%EC%A4%91-%EC%96%B4%EB%96%A4-%EA%B2%83%EC%9D%B4-%EB%8B%B9%EC%8B%A0%EC%9D%98-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8%EC%97%90-%EC%95%8C%EB%A7%9E/
AWS Lightsail에서 설치형 워드프레스를 시작하고 리눅스 서버관리 배우기 https://swiftcoding.org/aws-lightsail-posts
앱 스토어 리뷰 https://dev-yakuza.github.io/ko/react-native/react-native-rate/
Cortex: Prometheus-as-a-Service https://blog.outsider.ne.kr/1429
데이터 엔지니어링 관련 소프트웨어 장애 대응 사례 https://engineering.linecorp.com/ko/blog/data-engineering-software-troubleshooting/
한국IDC, 국내 빅데이터 및 분석 시장 2022년 2조 2천억 전망 https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP44864019
아마존처럼 하고 싶은데… 기업들이 데이터 있어도 활용 못하는 까닭 https://m.blog.naver.com/businessinsight/221464945847
Introducing Cloudera DataFlow (CDF) http://vision.cloudera.com/cloudera-dataflow/
SK텔레콤 빅데이터 분석 솔루션 ‘메타트론’, ‘애저(Azure)’에 출시 http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=13376
Awesome Elasticsearch https://github.com/dzharii/awesome-elasticsearch
Highly Available MySQL Clustering at WePay Using Orchestrator, Consul and HAProxy https://www.infoq.com/news/2019/02/mysql-clustering-wepay
빈 주차공간 찾아서 알려주는 인공지능 만든 개발자 https://smartaedi.tistory.com/368
Categorizing and POS Tagging with NLTK Python https://www.learntek.org/blog/categorizing-pos-tagging-nltk-python/
Bayesian Optimization 개요: 딥러닝 모델의 효과적인 hyperparameter 탐색 방법론 (1) http://research.sualab.com/introduction/practice/2019/02/19/bayesian-optimization-overview-1.html
케라스 & 캐글 전국콘서트 발표자료 https://tykimos.github.io/2019/02/09/Keras_and_Kaggle_National_Concert/
7 predictions for artificial intelligence in 2019 https://opensource.com/article/19/2/predictions-artificial-intelligence
2019 글로벌 100대 AI스타트업 https://estimastory.com/2019/02/17/ai1002019/
All AWESOME Linux Applications and Tools https://www.fossmint.com/awesome-linux-software/
Chashell, a reverse shell over DNS https://sysdream.com/news/lab/2019-02-15-chashell-a-reverse-shell-over-dns/
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구글의 역발상…경기 식을때 AI·클라우드 15조 투자 https://n.news.naver.com/article/009/0004304620
fff – A Simple Fast File Manager for Linux https://www.tecmint.com/fff-fast-file-manager-for-linux/
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How to Start a Business: A Step-by-Step Complete Guide (2019) https://www.crowdspring.com/blog/how-to-start-a-business/
2018년 게임회사별 매출과 영업이익 http://m.fomos.kr/esports/news_view?entry_id=70957
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A 100% compatible replica of the famed SB 1.0 sound card
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디지털 시대의 직장인 생존법 https://m.blog.naver.com/dongaexperts/221465773595
엔지니어가 40 넘어서, 들어가려는 부서의 실무자가 적극 영입하려는 배경, 즉 인맥이 없이 대기업이나 중견기업에 들어가는건 불가능하다.
이 경우 링크드인 같은데에선 헤드헌터분들이 지원해보라고 하고, 현 직장이 대기업이 아닌 한,(대기업 직원은 기술적으로 못 한다는 편견이 구인시장에선 강하다.) 기술면접까지는 곧잘 올라가지만, 결국 먼데에 차타고 가 면접에 가서 거기의 기술 정보수집에 이용만 당할 뿐이다.
뭐 보통 임원들은 면접자리서 긍정적,수용적 태도를 보이지만 실무자가 적극적이지 않고 이런저런 핑계를 돌려 말하면 결국 못 꺾는다. 그리고 그 실무책임자는 보통 사십중후반인데 사십 넘은 사람을 데리고 일하고싶어하지 않는다. 그리고 영입에 대한 투자비용도 고려하게되고 그 가성비도 따지고. 만약 자기가 오케이해 뽑아놨는데 일 못 하면 자기 책임으로 물어지니까. 그러다보니 결국 싼값에 뽑을 수 있고 여차함 다른일 시켜 몸빵으로 어느정도는 뽑을 수 있어 책임 덜 물어지는 인력 뽑는 쪽으로나 가는거다. 그리고 중년 지원자는 그 사람이 들어와 유능할 경우 자기입지를 위협하지 않을까의 경계감도 기본적으로 다 실무자 차원서 크다. 결국 못 하는거도 걱정이고 잘 하는거도 걱정인게 실무자에게 있어서의 중년 지원자다.ㅋ
그래서 쉽게 말하면, 지인이 아닌 한, 뽑지도 않을거면서 부르는거다 결과적으로. (지인이거나 지인추천이면 그냥 형식적 요식행위이다.)
그래서 본인들은 의식하지 못 할지라도 결국 40대 기술자의 대기업 면접은, 불러다가 자신들이 모르는거 접하거나 안 해본 생각 방향 접하려는 부드러운 갑질의 자리일 뿐이다. ㅎ 면접자의 시간만 뺐는.
그나마 면접자는, 그 시기 그 산업분야, 그 기술의 구직동향을 모른다면 동향파악 정도 이점은 얻지만 하여튼 그런건 알아둘 필요 있다.
대기업에서 기술면접 기회 줬다고 넙죽 찾아가봤자 지나고 나 생각하면 이것저것 털리기나 했을 뿐이고(그리고 자칫 현회사와 법적문제 생길 사항도 얘기할 수 있는데 이건 특히 조심해야한다.) 특히 이런 갑질을 상습적으로 하는 몇 대기업이 있으니 신중하시기 바란다. ㅎ