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[Android Hardware] 16. On-Device AI/ML 통합

NNAPI에서 LiteRT로 이어지는 안드로이드 온디바이스 AI 추론 스택을 정리하고, NPU/GPU 델리게이트 가속과 모델 양자화 원리, Google AI Edge 플랫폼 구성, 온디바이스 처리의 프라이버시 이점과 한계를 코드와 함께 설명한다.

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[Clean Code] 01. Clean Code란 무엇인가

나쁜 코드가 낳는 기술 부채와 개발 속도 저하를 짚고, Stroustrup·Booch 등 소프트웨어 거장들의 정의로 Clean Code의 본질과 프로그래머의 전문가 윤리를 설명한다. 23개 챕터로 구성된 시리즈 전체 커리큘럼도 함께 소개한다.

Featured image of post [Clean Code] 02. 나쁜 코드 진단과 개선 실습

[Clean Code] 02. 나쁜 코드 진단과 개선 실습

학생 성적 처리 코드를 예제로 나쁜 코드의 다섯 가지 증상(매직 넘버, 모호한 이름, 다중 책임 함수 등)을 진단하고 단계적으로 리팩토링하는 실습을 진행한다. 01장에서 배운 Clean Code 판단 기준을 실제 코드에 적용해 보는 연습이다.

Featured image of post [Clean Code] 03. 의미있는 이름 짓기

[Clean Code] 03. 의미있는 이름 짓기

변수·함수·클래스 이름이 왜 코드의 첫 번째 문서 역할을 하는지 설명하고, 그릇된 정보 피하기·발음 가능성·검색 가능성·헝가리안 표기법 지양 등 구체적 네이밍 원칙을 실전 예제와 판단 기준·비판적 시각으로 상세히 다룬다.

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[Clean Code] 04. 네이밍 리팩토링 실습

한 글자 변수와 줄임말로 뒤덮인 주문 처리 코드를 03장의 네이밍 원칙에 따라 단계적으로 리팩토링하며, 이름 변경만으로 코드 이해 속도가 얼마나 달라지는지 Before/After 표와 코드 리뷰 우선순위 기준으로 직접 확인하는 실습이다.