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@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "Page Not Found"
+excerpt: "Page not found. Your pixels are in another canvas."
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+---
+
+![](/assets/images/404pageNotFound.png){: style="display:block; margin-left: auto; margin-right: auto;"}
+
+<!-- <img src="/assets/images/404pageNotFound.png"> -->
+
+<!-- <style>
+    img {
+    /* display : block; */
+    /* display:table-cell; */
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+    /* vertical-align:middle; */
+    width: 300px;
+    height: 150px;
+	object-fit: cover;
+    }
+</style> -->

_posts/2024/05/2024-05-31-Practice_CIFAR-10.md

@@ -3,6 +3,7 @@ layout: single
 title: "Practice CIFAR-10"
 categories: AI
 tag: Paper Review
+toc: true
 ---
 
 
@@ -71,7 +72,7 @@ for i in range(num_rows*num_cols):
 ![png](/images/2024/05/2024-05-31-02-output_5_0.png)
 
 
-# 데이터셋 전처리
+## 데이터셋 전처리
 
 
 ```python
@@ -93,7 +94,7 @@ print('categorical one-hot encoded labels: ', y_train[0])
     After conversion to categorical one-hot encoded labels:  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 
 
-# 데이터 세트 및 학습 구성 매개 변수
+## 데이터 세트 및 학습 구성 매개 변수
 
 
 ```python
@@ -111,7 +112,7 @@ class TrainingConfig:
     LEARNING_RATE: float = 0.001
 ```
 
-# Keras의 CNN 모델 구현
+## Keras의 CNN 모델 구현
 
 
 ```python
@@ -281,7 +282,7 @@ history = model.fit(X_train,
     137/137 [==============================] - 3s 23ms/step - loss: 0.0604 - accuracy: 0.9815 - val_loss: 2.1921 - val_accuracy: 0.7115
 
 
-# 훈련 결과 플로팅
+## 훈련 결과 플로팅
 
 
 ```python
@@ -344,7 +345,7 @@ plot_results([ train_acc, valid_acc ],
 
 
 
-# 모델에 드롭아웃 추가
+## 모델에 드롭아웃 추가
 
 
 ```python
@@ -523,7 +524,7 @@ history = model_dropout.fit(X_train,
     137/137 [==============================] - 4s 27ms/step - loss: 0.4810 - accuracy: 0.8299 - val_loss: 0.6545 - val_accuracy: 0.7846
 
 
-# 드롭아웃이 적용된 훈련 결과 플로팅
+## 드롭아웃이 적용된 훈련 결과 플로팅
 
 
 ```python
@@ -581,7 +582,7 @@ print(f"Test accuracy: {test_acc*100:.3f}")
     Test accuracy: 78.220
 
 
-# 샘플 테스트 이미지 예측
+## 샘플 테스트 이미지 예측
 
 
 ```python

_posts/2024/06/2024-06-17-CloudComputing overview.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+layout: single
+title: Cloud Computing Overview
+categories:
+  - Cloud Computing
+tags:
+  - Cloud-Computing
+toc: true
+---
+### 클라우드의 역사
+- 1960년대 가상화 용어 사용
+    - 전 가상화 기법 구현
+    - 에뮬레이터 존재
+
+- 다양한 하이퍼바이저 출현
+    - IBM Logical Partition
+        - IBM 유닉스 머신에 사용되는 하이퍼바이저
+    - VMWare
+    - Xen
+    - KVM
+    - Hyper-V
+
+### 서버 가상화
+1. 전통 OS 작동 방식 vs Hypervisor
+2. Type 1 vs Type 2
+3. Type 1 -> 전가상화 / 반가상화
+
+### Type 1 vs Type 2
+Type 1 : Native (bare metal)
+- IBM Xen
+- VMWare ESX Server
+- MS Hyper-V
+- KVM
+
+Type 2 : Hosted
+- VMware Server
+- Vmware Workstation
+- MS Virtual Server
+- Oracle Virtual Box
+
+### 전가상화 vs 반가상화
+전가상화(Full Virtualization)
+- 하드웨어 모두 가상화
+- 게스트 OS가 직접 CPU에게 하드웨어 제어 요청
+
+반가상화(Para-Virtualization)
+- 하드웨어 완전 가상화 X
+- 게스트 OS가 하이퍼바이저에 하드웨어 제어 요청
+
+
+### Why Cloud?
+스케일업, 스케일 아웃 이미지
+- 효율적인 비용 절감
+    - 사용한 만큼 지불 등 기회 비용 최적화 -> 비용 절감
+    - 다양한 부가 상품 이용을 통해 개발 비용 절감
+-  빠른 Deploy
+    -  기존 Legacy 인프라에 비해 빠른 인프라 구성 시간
+-  글로벌 진출 시 용이
+    -  글로벌 리전 활용을 통해 글로벌 진출 시 빠르고 손쉬운 인프라 구성
+-  보안
+    -  인프라에 대한 보안을 CSP(클라우드 공급 업체)에 위임
+    -  다양한 보안 상품을 이용하여 보안 강화
+
+### Cloud 모델 분류
+On-premise, IaaS, PaaS, SaaS 분류 이미지
+
+IaaS 예시
+PaaS 예시
+SaaS 예시
+
+### Deployment Model
+
+| 구분     | Private Cloud        | Public Cloud                                                          |
+| ------ | -------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
+| 서비스 대상 | 한정된 그룹               | 불특정 다수                                                                |
+| 인프라 위치 | 자체 데이터센터             | CSP 데이터센터                                                             |
+| 인프라 운영 | 사내 엔지니어              | CSP 엔지니어                                                              |
+| 장점     | 기업이 원하는 설계대로 구축 및 운영 | 초기 구축 비용 저렴<br>인프라 환경 운영 부담 X<br>트래픽 빠른 대응 가능<br>PaaS, SaaS 이용한 빠른 개발 |
+
+Multi Cloud
+
+Hybrid Cloud
+