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  • 습관의 디테일

    본 것 같기도 한데, 봤다는 기록이 없으니 안봤을 것 같다. 본 것 같다고 느낀 이유는 어디선가 많이 본 방법들을 제시하고 있어서이다.

    한 번에 큰 변화를 주는 방법은 성공하기 매우 어렵다. 하지만, 그것을 실현 가능하게 작게 나누면 작은 변화를 이끌어 낼 수 있다. 그러한 작은 변화가 결국 큰 변화를 만들어내게 하는 것이다.

    예전에 케틀벨을 구입하려고 검색을 해보면서 자리에서 일어날 때마다 케틀벨을 들고 스쿼트를 한다라는 내용을 본 적이 있다. 그 내용이 이와 유사하다. 운동을 늘리고 싶다면, 간단한 운동부터 가볍게 시작하는 것이다.

    성공은 크기가 아니라 빈도에 의해서 결정된다. 따라서 작은 습관 기르기에서는 작은 성공의 신속한 달성을 목표로 한다.

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  • 데이터 프라이버시

    우리가 무의식적으로 이용하면서 기록되고 있는 각종 데이터들은 모이게 되면 대단한 효과를 발휘할 수 있다. 우리의 취향에 맞는 상품을 추천해 줄 수도 있다. 정치적 성향을 보다 더 굳건히 하거나 지속적으로 반대되는 것들을 보여줌으로써 취향을 바뀌게 할 수 있는 가능성도 있다.

    이 책은 그런 데이터 사용에 대한 것을 보여준다. 일본에서 악용된 사례부터 제시하고 있는데, 국내에서 그런 일이 없을 것이라고 누가 감히 단언할 수 있을까?

  • 처음 20시간의 법칙

    ‘시작이 반이다’라는 속담이 있다. 이 책은 그 속담에 가장 부합하는 내용이다. 흔히 전문가가 되기 위해서는 1만 시간이 필요하다고 한다. 1만 시간은 정말 긴 시간이다. 그렇다면 전문가가 아닌 수준에서 배워보기 위해서는 얼마큼의 시간이 필요할까? 저자는 바로 20시간 정도면 어느 정도 할 수 있는 수준까지는 익힐 수 있다고 한다.

    그냥 20시간을 투자한다는 것이 아니다. 준비물과 기초 지식을 포함하여 준비가 된 상태에서 20시간 동안 집중적으로 배워야 한다는 것이다.

    프로그래밍도 이와 유사하다. 처음 20시간을 버티어 낼 수 있으면 그 프로그램 언어를 원하는 수준 정도로는 이용할 수 있게 되는 것 같다.

  • 컬러 테이블 color table #2

    matplotlib에는 좋은 color table이 많이 있다. 그럼에도 불구하고 인위적으로 만들어야 할 때가 있다.

    matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list 은 그럴때 사용할 수 있는 것이다. A라는 색에서 B라는 색으로 적당한 숫자의 색 목록을 만들어 낸다.

    matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("my", ((0.5, 0, 0), (0.5, 0, 1)), N=50)