언리얼 엔진 플러그인

created: 2021-05-01 | updated: 2022-02-04
언리얼 엔진 플러그인 박재완 jaewan.huey.park@gmail.com 플러그인 에디터 안에서 프로젝트 단위로 켜고 끌 수 있는 코드 및 데이터 모음 할 수 있는 일 런타임 게임플레이 기능 추가 엔진 기능 수정 새 에셋 유형 생성 에디터 메뉴, 툴바 명령 추가 엔진 시스템 중 일부도 플러그인으로 확장되어 있음 하고 싶은 일(오늘 해 볼 일) 데이터 테이블을 확장하여 좀 더 편하게 데이터 추출(json 또는 csv?) 작업 순서 새 플러그인 생성 데이터 테이블 확장 클래스 추가 팩토리 추가 액션 추가 팩토리에서 ConfigureProperties 가상함수 구현 액션에서 OpenAssetEditor 가상함수 구현 아이템 정보를 csv로 저장 에셋 저장시 csv도 자동저장 레벨 에디터 툴바에 버튼 추가 1.

C++

created: 2020-04-19 | updated: 2021-10-05
친애하는 나의 C++ std::shared_ptr is not thread safe

뉴스피드 2021

created: 2021-01-29 | updated: 2021-07-04
2020년 7월 승진은 후불제 … 이미 다음 단계 일은 하고 있음 + 그걸 얼마나 잘 당연시하는가 쑤(@sajiiinnn) 님의 트윗 2020년 6월 끝으로 어느 팀이든 좋은 코드를 마스터한 시니어만으로 구성되지 않는다. 프로그래밍팀은 하나의 마을이다. 거기엔 아름답고 웅장하게 세워진 성도 있고 이제 첫 삽을 떠본 주니어가 만든 초가집도 있다. 시니어의 역할은 주니어의 초가집 엉성한 부분을 지적하는것에서 끝나지 않는다. 진짜 마스터는 계속해서 자기 성을 짓는 사람이다. 주니어가 지켜보며 영감 (inspiration)을 얻을만큼 계속해서 조금 더 아름다운 성을 만드는 사람이다.

가치투자자 일지

created: 2021-01-22 | updated: 2021-04-11
대한민국 날짜 회사 보고서 주가 시가총액 매출 영업이익 당기순이익 특이사항 2021-04-11 엔씨소프트(KRX: 036570) 사업보고서 (2020.12) 925,000원 20조 3,075억원 5,613억원 1,567억원 803억원 2021-04-11 넷마블네오 사업보고서 (2020.12) 138,000원 1조 7,194억원 881억원 432억원 386억원 2021-04-11 라인게임즈 [한경 CFO Insight] 라인게임즈 텐센트 등에서 1000억원 유치 9,000억원(추정) 투자유치를 위한 유상증자 2회 있었음 2021-03-01 엔씨소프트(KRX: 036570) 분기보고서 (2020.

MongoDB 스터디 11주차(데이터 모델링)

created: 2021-04-07 | updated: 2021-04-08
고려사항 데이터 모델은 애플리케이션과 함께 변함 데이터 모델에 영향을 미치는 요소 사용자의 요구사항 읽기 및 쓰기 작업의 특성 모델링 순서 애플리케이션 워크로드 측정 데이터 사이즈 중요도에 따라 작업을 목록화 데이터와 데이터 간의 관계를 연결(CRD, Collection Relationship Diagram) 레퍼런스할지 임베드 할지 결정 각 컬렉션의 데이터 모델을 정리(디자인 패턴 적용) 임베딩 vs 레퍼런스 1. 임베딩 User = { "_id": 1, "name": "hueypark", "items": [ { "type": "sword", "damage": 10 }, { "type": "spear", "damage": 20 } ] } 2.

MongoDB 스터디 10주차(트랜잭션)

created: 2021-03-26 | updated: 2021-04-01
트랜잭션 몽고디비는 4.0버전(2018년)부터 여러 도큐먼트에 대한 트랜잭션을, 4.2버전(2019년) 부터는 샤딩된 컬렉션에 대한 분산 트랜잭션을 지원하고 있습니다. 여러 도큐먼트에 대한 ACID 트랜잭션 지원은 다양한 상황에서 개발자가 쉽게 대응할 수 있게 합니다. 스냅샷 격리수준과 아토믹한 실행은 샤딩된 클러스터에서도 트랜잭션이 필요한 워크로드를 제어할 수 있게 합니다. In version 4.0, MongoDB supports multi-document transactions on replica sets. In version 4.2, MongoDB introduces distributed transactions, which adds support for multi-document transactions on sharded clusters and incorporates the existing support for multi-document transactions on replica sets.

MongoDB 스터디 9주차(인덱스)

created: 2021-03-14 | updated: 2021-03-23
인덱스 인덱스는 쿼리가 효율적으로 실행되게 돕습니다. 쿼리에 적절한 인덱스가 있으면 이를 사용해 조회할 도큐먼트 수를 줄일 수 있습니다. 인덱스는 특정 필드 또는 필드들을 값에 따라 정렬해 저장합니다. 정렬된 인덱스는 효율적인 레인지 쿼리를 지원합니다. 몽고디비 인덱스는 B-tree 자료구조를 사용합니다. _id 인덱스 몽고디비는 _id 유니크 인덱스를 만듭니다. _id 인덱스는 같은 _id 를 가진 도큐먼트가 두 개 생기는 것을 막습니다. _id 인덱스는 제거할 수 없습니다. NOTE: 샤딩된 클러스터에서 _id 필드를 샤드 키로 사용하지 않으면 오류방지를 위해 애플리케이션이 _id 필드의 유니크성을 보장해야 합니다.

MongoDB 스터디 8주차(aggregation)

created: 2021-03-07 | updated: 2021-03-11
어그리게이션(Aggregation) 어그리게이션 작업은 데이터를 처리하여 계산된 결과를 반환합니다. 어그리게이션은 여러 도큐먼트의 값을 그룹화하고, 데이터에 다양한 작업을 수행한 후 단일 결과를 반환할 수 있습니다. MongoDB는 세 가지 어그리게이션을 제공합니다. Aggregation Pipeline Single Purpose Aggregation Operations Map-reduce 어그리게이션 파이프라인(Aggregation Pipeline) Aggregation pipeline 은 파이프라인 이용해 데이터의 집계를 처리하는 프레임워크입니다. 여러 스테이지에 걸쳐 도큐먼트들을 집계된 결과로 변경합니다. 아래 예를 살펴봅시다: db.orders.aggregate([ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$custmor_id", total: { $sum: "$amount" } } } ]) $match 스테이지는 도큐먼트들을 status 필드가 "A" 인 데이터만 다음 스테이지로 보냅니다.

MongoDB 스터디 8주차(MongoDB CURD 맵 리듀스)

created: 2021-03-06 | updated: 2021-03-07
Map-Reduce MongoDB 는 맵리듀스 대신 어그리게이션 파이프라인을 사용하길 권장하고 있으며, 상세내용은 아래와 같습니다. 어그리게이션 파이프라이프라인으로 맵 리듀스를 대체할 수 있습니다 어그리게이션 파이프라인은 맵-리듀스보다 좋은 성능과 사용성을 제공하며, $group, $merge와 같은 명령어를 사용해 맵리듀스를 어그리게이션 파이프라인으로 변경할 수 있습니다. 또 사용자 정의 기능이 필요한 경우 4.4 버전부터 $accumulator, $function 명렁어로 해결할 수 있습니다. 맵리듀스를 대체하는 어그리게이션 파이프라인을 알고 싶으면, 맵리듀스에서 어그리게이션 파이프라인으로 변경 나 맵리듀스 예제 문서를 참고하십시오. 참고자료 공식 문서 Map-Reduce

MongoDB 스터디 7주차(MongoDB CURD 읽기 연산)

created: 2021-02-27 | updated: 2021-03-04
db.collection.find() 쿼리 기준과 일치하는 도큐먼트에 대한 커서를 반환합니다. 파라미터 query: 필터에 사용할 쿼리 연산자입니다. projection: 도큐먼트에서 반환할 필드를 지정합니다. 생략하면 모든 필드가 반환됩니다. db.collection.findOne() 쿼리 기준과 일치하는 하나의 도큐먼트를 반환합니다. 여러 도큐먼트들이 쿼리를 만족하면 디스크에 저장된 순서에 따라 첫 도큐먼트를 반환합니다. 만약 대상이 없으면 null을 반환합니다. Read Concern readConcern 옵션을 사용해 읽기 작업의 일관성과 격리수준, 가용성을 제어할 수 있습니다. 4.4 버전부터 기본값의 전역 설정이 가능합니다. 세부정보는 setDefaultRWConcern에서 확인하십시오.