AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 코드를 실행하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 AWS Lambda의 개발 방법과 코드를 포함하여 상세히 설명하겠습니다. AWS Lambda 개발을 위해 다음 단계를 따를 수 있습니다. AWS Lambda 함수 생성: AWS Management Console에 로그인한 후, AWS Lambda 콘솔로 이동하여 함수 생성을 시작합니다. 함수 생성 화면에서는 함수 이름, 실행 역할, 런타임 등을 설정할 수 있습니다. 함수 이름은 함수를 식별하는 데 사용되며, 실행 역할은 함수가 다른 AWS 서비스와 상호 작용할 수 있는 권한을 제공합니다. 런타임은 함수가 어떤 프로그래밍 언어로 작성되었는지를 지정합니다. 함수 코드 작성:..
OCR (Optical Character Recognition)은 이미지에서 텍스트를 자동으로 추출하는 작업입니다. 이 작업은 여러 가지 도구와 서비스를 통해 간단하게 수행할 수 있습니다. 이번에는 Python에서 활용할 수 있는 OCR 라이브러리에 대해 설명하겠습니다. Tesseract OCR: 이는 Google에서 개발한 오픈소스 OCR 엔진입니다. 이미지에서 텍스트를 인식하고 "읽어"냅니다. pytesseract는 이 엔진에 대한 Python 래퍼입니다. Tesseract는 다양한 이미지 유형을 지원하며, 자체적으로 이미지에서 텍스트를 인식하여 파일로 출력합니다. 단점으로는 어느 정도의 전처리가 필요하며, 특히 노이즈가 많거나 배경이 복잡한 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다. ABBYY FineRe..
Windows Subsystem for Linux(WSL)은 Linux 운영 체제를 Microsoft Windows 운영 체제 내에서 네이티브로 실행할 수 있게 해주는 호환성 계층입니다. 이는 Windows 사용자가 Windows 환경 내에서 직접 Linux 바이너리를 실행할 수 있게 하여, 두 운영 체제 간의 상호 운용성을 향상시킵니다. WSL은 원래 Bash 셸을 Windows에 가져오기 위한 것이었지만, 이제는 전체 Linux 커널을 포함하는 Windows의 하위 시스템으로 발전했습니다. 이는 Windows 사용자가 Linux 운영 체제의 모든 기능을 사용할 수 있음을 의미합니다. 즉, 사용자는 Windows 환경에서 Linux 명령줄을 사용하고, Linux 기반 애플리케이션을 설치하고 실행하며, ..
미래의 개발자: 필요한 기술과 역량
기술의 발전과 디지털 변혁은 현대 사회를 빠르게 변화시키고 있습니다. 이에 따라 개발자의 역할과 필요한 기술과 역량도 변화하고 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 미래의 개발자로서 필요한 기술과 역량에 대해 살펴보고자 합니다. AI 및 기계학습: 인공지능(AI)과 기계학습은 미래의 개발자에게 필수적인 기술입니다. AI 기술은 이미 다양한 산업과 분야에 적용되고 있으며, 빅데이터 처리, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 분야에서 큰 역할을 합니다. 개발자는 AI 및 기계학습 알고리즘에 대한 이해와 구현 능력을 갖춰야 합니다. 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 개발과 운영을 효율적으로 관리하고 확장하기 위한 필수 도구입니다. 개발자는 클라우드 플랫폼의 이해와 클라우드 서비스를 활용하는 방법을 익혀야 합니다. ..