[144]mobile앱에서 효율적인 storage 접근 방법

2010년 한국의 SW Testing Trend By STA Consulting Inc.

About TDD

Sharing my thoughts and cases about co-work with test and developemnt. Two big approaches. One is Engineering approach ( 1. Early testing education 2. Test design 3. Test code guide 4. Pair-testing, programming 5. Test-Automation), Second is Strategic activities ( 1. Test Strategy/Plan 2. Test analysis/report) Also, I wanted to mention tester's various career paths. Thank you.

DEVIEW2015 DAY1. how riot works

ISTQB CTFL v2011 Ch5. Test Management

자체적으로 작성한 테스트 교육 2장 테스트 자동화에 해당하는 내용으로 단순한 테스트 자동화 툴 사용법 이상으로 자동화 성공을 위한 전략, 사례 등을 포함하고 있습니다.

더 자세한 이야기는 홈페이지에서 읽으실 수 있습니다. http://resoneit.blogspot.kr/2012/10/blog-post_30.html

클라우드 & 모바일 환경에서 알아야 할 성능 품질 이야기 클라우드 & 모바일의 제약사항과 공유자원이 가져오는 한계점을 설명.

MySQL Deep dive with FusionIO

안드로이드 Oreo의 변화와 모바일 앱/플랫폼의 적합한 성능 측정 방법에 대한 자료입니다. 단순히 크래시를 넘어 어떠한 성능 매트릭을 수집해야 되는지, 그리고 동작원리에 대한 큰 틀을 설명했습니다.

Linux Install for Oracle10g

OPENMARU APM은 APM에서 제공하는 모니터링 기능 뿐만 아니라 주요 오픈 소스 웹서버나 WAS에 대한 설치/구성/튜닝 할 수 있는 프로비저닝 기능을 함께 제공하는 통합 성능 관리 솔루션입니다.

forgis-server

운영체제 수준에서의 데이터베이스 성능 분석과 최적화

DCPMM의 성능을 기존 DRAM과 비교하여 어느 정도 수준으로 활용 가능한지 메모리기반 오픈소스(Apache Spark, Alluxio, Redis)를 활용하여 검증하고, 이를 통해 향후 빅데이터 아키텍처에 ���용가능한지 확인

8월 27일 논현동 건설회관에서 열린 'SKT-삼성전자 안드로이드 앱개발 페스티벌 개발자 컨퍼런스'에서 발표된 자료입니다.

Chapter5 embedded storage

Chapter5 embedded storage

기본적인 어셈블리어 사용법에 대해서 공부합시다 x86

글로벌 향 서비스 구축 시, 네이버 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있는 서비스들과 인프라단에서 고려해야 할 사항들에 대해서 자세히 소개해 드립니다 | Let me introduce you in detail the services available on the Naver cloud platform and what the infrastructure needs to consider when building a global service.

Simple report about SAP HANA vs Oracle. It also includes about the history of storages and benefit of in-memory processing.

How to implement cache to improve performance Brief example of sw-precache, sw-toolbox

Chapter2 ap group11

Android Oreo 성능 향상에 대한 소개와 (ref. Google IO 2017) Android 성능의 변천사에 대해서 소개드립닏.

DEVIEW 2014 [2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가

페이스북 그룹인 "실리콘 밸리를 꿈꾸는 판교 사람들"의 7월 테크톡에서 발표한 자료입니다. AWS 기반으로 서비스 운영중인 스타트업들의 로그 시스템 구축에 도움이 될 것입니다.

The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.