http http://localhost:8083/connector-plugins 시 플러그인이 보이지 않습니다.

안녕하십니까,강의 실습 코드대로 하신건지요? 아님 별도의 디렉토리로 설정해서 하신건지요?/home/min/connector_plugins/jdbc_connector 쪽에 jar 파일이 있는게 아니라 cdc_source_connector/, jdbc_connector/ 에 jar 파일이 있다는 말씀이신지요?만약 그렇다면 강의 실습대로 다시 connector 환경을 맞춰서 구성해보시겠습니까?그리고 jdbc 말고 spooldir source connector 설치 하실때는 잘 되신 건가요? 강의 영상에서도 말씀드리자면 connect-distributed.properties 파일을 여셔서 plugin.path를 /home/min/connector_plugins 로 변경해야 합니다. 이 부분이 잘 되었는지 확인해 보시고, 안되었으면 이전 섹션에서 spooldir soruce connector plugin 설치 영상을 보시고 다시 설정해 보시기 바랍니다.감사합니다.

가상환경 관련 질문있스니다.

안녕하십니까, 물론입니다. 다만 pipenv 사용시 vsc 와 연동 부분은 강의와 다르니 이 부분만 유의해 주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

ThreadPool 방식 질문드립니다

안녕하십니까,강의가 도움이 되었다니, 저도 기쁘군요.저는 동시성의 유형에 병렬과 비동기 처리가 있다고 생각합니다. 그리고 Thread나 멀티 프로세스 처리가 병렬 처리이고 비동기는 Event Loop와 같은 처리 방식이 있습니다.그런데 Thread가 완벽한 병렬 처리이냐는 Context switching 때문에 작은 차이는 있을 수 있지만, 일반적으로 병렬 처리로 분류 됩니다. 실제로 Context switching이 병렬 성능에 한계를 가져다 줄수는 있지만, 이건 수백개 이상의 Thread가 동시에 수행될 때의 문제이고, 일반적으로는 Threading은 동시에 작업하는 것처럼 보이게 하는 병렬 처리 방식입니다.요약하자면, 병렬처리는 동시성 처리의 한 방식이고, Thread, Thread Pool, 멀티 프로세싱은 이러한 동시성 처리를 위한 병렬처리의 대표적인 방식입니다. 다만 OS 측면에서 완벽하게 병렬 처리를 하느냐를 끝까지 따지고 든다면, Thread/ThreadPool은 Context switching 제약이 있다고 말씀 드릴 수 있을 것 같습니다. 감사합니다.

옵티마이저와 경사하강법의 차이가 궁금합니다.

안녕하십니까, 딥러닝은 경사 하강법으로 Gradient를 구하지만, 모델 성능 향상을 위해서 이 값을 그대로 가중치에 Update 하지 않고, 보다 다양한 최적화 방식으로 가중치를 Update하게 되는데, 이걸 optimizer라고 합니다. optimizer는 강의에서 설명드린대로 momentum, adagrad, rmsprop등의 방식등으로 Gradient값을 가중치에 update하게 됩니다. 요약하자면 경사하강법 방식으로 가중치에 update할 Gradient 값을 찾지만, 이걸 가중치에 실제 update할 때는 optimizer중 하나를 선택해서 update값을 변경하여 적용하게 됩니다. 감사합니다.

안녕하세요 sink connector 생성 config 관련 질문입니다.

안녕하십니까, 실습 환경과 버전을 맞춰 주시면 문제 없이 잘 동작할 거라 판단됩니다만, 지금 다른 버전을 사용하고 계시다면 실습 환경과 버전을 맞춰주시면 좋을 것 같습니다. 실습 환경과 버전이 같은데, 오류가 발생한다면, 사용하시는 config를 여기에 다시 올려주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.