Oracle_VCN

Oracle/Oracle_Server_gen.md

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+# Oracle Could
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+## VCN
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+- VCN은 AWS의 VPC와 같은 개념으로 보면 된다
+- Virtual Cloud Network의 약자로 오라클 클라우드의 계정이 소유하는 테넌시에 가상의 네트워크를 구성하는 것이다.
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+- 왼쪽 위 구석의 햄버거를 클릭 한 후 --> Networking --> Virtual Cloud Networks로 이동한다.
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+![image-20220413180607378](../image.assets/image-20220413180607378.png)
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+- Virtual Cloud Networks 메뉴에 들어가면 처음에는 아무것도 없다.
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+![image-20220413180816511](../image.assets/image-20220413180816511.png)
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+- OCI의 VCN 구성에 익숙한 사용자가 아니면 "Start VCN Wizard"를 클릭하자
+  - 아래 화면과 같이 선택해주자
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+![image-20220413180957117](../image.assets/image-20220413180957117.png)
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+- VCN with Internet Connectivity
+  - 1개의 인터넷을 통해 접속할 수 있는 Public Subnet 1개로 구성되는 VCN을 구성할 때 사용되고, 가장 기본적인 구성이다
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+- VCN with Internet Connectivity and Site-to-Site VPN Connect
+  - 기업의 중요한 기밀정보가 처리되고 저장되는 중요 서버는 기업 자체적으로 구성한 온-프레미스 영역에 두고 Site-to-Site VPN을 통해 사설망으로 연결하는 방식이다
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+![image-20220413181459653](../image.assets/image-20220413181459653.png)
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+- VCN NAME은 VCN의 이름을 입력하면 된다.
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+- COMPARTMENT는 테넌시 이름을 그대로 선택해주자 
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+- CIDR을 잘 알지 못해 Wizard가 기본값으로 표시해주는 네트워크 CIDR을 그대로 입력했다. 문제될 것은 없단다.
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+- PUBLIC SUBNET CIDR BLOCK는  인터넷에 공개될 DMZ 네트워크라고 보면된다. 공개망을 추후 확장하고 서비스별로 네트워크를 구분하여 접근 통제를 하려는게 아니라면 Wizard가 생성해주는 인터넷 게이트웨이(IG)를 통해 외부에서 접속할 수 있도록 구성되는 공개 네트워크의 CIDR을 입력하면 된다. 
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+- PRIVATE SUBNET CIDR BLOCK은 추후 내부망을 분리하고 접근통제를 수행하는게 아니라면 그대로 사용해도 된다. 서버 네트워크 중 인터넷에서 접속을 허용하지 않을 내부망의 네트워크 주소다. 
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+- 이후 Next 버튼을 누르고 Create하면된다.
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+Virtual Cloud Networks메뉴에 들어가면 생성된 VCN을 선택하면 Public Subnet과 Private Subnet을 확인할 수 있다.

Tensorflow/RNN_by_example.md

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 - 데이터 사이언스 기슬울 배우는 가장 효율적인 방법은 **문제를 찾고 해결하는 것이다**
 
 - Top-down approach: 다시 돌아가고 이론을 covering하기 전에 어떻게 구현해야하는지 배워보자
-  - 내가 필요한 방법과 내가 언제 연구 컨셉으로 돌아야가 하는지 찾을줄 알아야한다. 어떤 프레임워크를 어떤 아이디어에 적용시킬지에 대한것들 등. 
+  - 내가 필요한 방법을 계속 고민하고 언제 연구 컨셉으로 다시 돌아가 공부해야하는지 알아야한다. 어떤 프레임워크를 어떤 아이디어에 적용시킬지에 대한것들 등 끊임없는 고민이 필요하다. 
   - 어떻게  Keras에서 recurrent neural network로 어떻게 글을 요약하는지 봐보자.
 
 ### Recurrent Neural Network
 
+- 높은 수준의 RNN 시퀸스 과정은 매일의 주가라던가, 센서 측정 등등 하나의 요소의 특정 시간을 과거의 시퀸스의 메모리로 다시 학습한다.
+- **Recurrent라는 말은 현재의 Output이 다음 과정의 Input이 되는것을 말한다**. 각각의 시퀸스의 요소는 모델이 현재의 input뿐만 아니라  선행요소로도 고려된다.
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+![image-20220331152822763](../image.assets/image-20220331152822763.png)
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+- 이 메모리를 통해 네트워크는 long-term dependencies를 학습할 수 있다
+- RNN은 사람들의 방법을 모망해서 디자인됐다. 스스로 단어들의 리스폰스를 만들 때 전체 문장을 고려하는 방식을 말한다 
+- 예를 들어, "The concert was boring for the first 15 minutes while the band warmed up but then was terribly exciting" 가 있다면 
+  - ML는 a bag of words model 같이 각 단어들을 고립해서 고려해서 부정적인 결과를 나타낼 수도 있다.
+  - RNN은 반대로 "but" 과 "terribly exciting" 등을 알아볼 수 있고, 전체적은 문장을 고려하기 때문에 문장이 부정적 --> 긍정적으로 변화는 것도 알 수 있다
+  - 전체 문장을 읽는것은 우리들에게 문장의 흐름을 이해할 수 있다는 것을 의미하고 --> concept encoded in RNN이라고 말할 수 있다
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+![image-20220331154955662](../image.assets/image-20220331154955662.png)
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