티스토리

인공지능 개발일지

검색하기

블로그 홈

인공지능 개발일지

perconsi.tistory.com/m

AI학과 3학년의 개발일지.

구독자: 9

방명록 방문하기

주요 글 목록

[Steve Jobs] The Exclusive Biography 오랜만에 마음에 와 닿는 몇몇 구절들을 보고 남긴다. Biography of Steve jobsSteve는 10년동안 차고에서 공부해서 애플을 차렸고, 경영진과의 불화로 애플에서 잘렸다.애플에서 잘려서 방황하다가, 본인이 좋아하는 것에 집중해서 일해서 NeXT와 Pixar를 만들었다.그리고 NeXT가 애플에 인수돼서 다시 애플로 가게 됐다. 본인이 애플에서 잘리지 않았다면 결코 못했을거다. (방황하는 시간 속에서도 계속 본인이 진짜 본인이 원하는 것을 계속 고민하고 행동해서 NeXT와 Pixar가 있을 수 있었다. ) 그 중 가장 마음에 와 닿았던 이야기는 세 번째 죽음에 관한 이야기이다. 나도 언젠간 죽는다는 사실을 늘 명심해서 나의 inner voice에 주의 집중하고,heart and int.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 9.
대표적인 Sequence data 처리 모델 (RNN - Seq2Seq) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 대표적인 Sequence data 처리 모델인 RNN과 Gate RNN(LSTM, GRU), Seq2Seq에 대해 알아보겠습니다. (Gate RNN은 RNN에 게이트(입력, 망각, 출력)를 추가한 것이고 대표적으로는 LSTM, GRU가 있다) 우선 각 모델의 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망의 두 가지 주요 형태로, 시퀀스 데이터를 처리하는 데 널리 사용됩니다. 각각의 특징과 차이점을 살펴보겠습니다. RNN: 매 시점마다 이전 단계의 hidden state를 사용하여 다음 hidden state를 생성. Gate RNN (1997): 시간이 지날수록 이전 정보를 잃어버리는 RNN의 장기 .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 23.
강화학습 개념과 Markov Decision Process란? (Feat. 강화학습 스터디) 안녕하세요~. 다들 잘 지내고 계신가요? 블로그로 찾아뵙는 것은 오랜만이네요:) 새내기의 개발일지로 시작한 블로그가 어느덧 3년차에 접어들고 있네요:) 한동안 바쁘다는 핑계로 포스팅하지 못한 글들이 수두룩한데, 앞으로는 더 열심히 블로그로 정보를 공유하려고 합니다. 모르는 점 있으면 댓글 달아주세요 !! 저는 이번 방학에 강화학습 스터디를 개최해서 일주일에 한 번씩 진행하고 있는데, 제가 스터디하면서 정리했던 내용을 같이 공유드립니다. 참고서적으로 사용한 강화학습 책과 책 소개에 대해서는 게시글 제일 아래에 기재해 두었으니 궁금하신 분들은 참고 바랍니다. 강화학습(Reinforcement Learning)이란? 강화학습이란 AI의 분류 중 머신러닝(기계 학습)에 속하는 방법으로, 강화학습의 강화(Rein.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
[연구] 논문 읽고 요약하는 방법 논문을 전반적으로 스캔하고 중요한 부분에는 밑줄이나 형광색으로 긋고. 필요한 경우, 중요한 단어나 문장을 기록하기. 논문 옆의 마진을 활용하여 생각나는 아이디어 나 관련된 의견을 적기. 논문 한 개를 간략하게 읽는 법 논문 제목(Title)과 초록(Abstract), 도표(Figures)를 먼저 보기 도입(Introduction), 결론(Conclusion), 도표(Figures)를 읽고 필요 없는 부분은 생략 논문을 전반적으로 스캔하고 중요한 부분에는 밑줄이나 형광색으로 긋기. 논문 읽고 답해야 하는 것. Q1) 저자가 뭘 해내고 싶어했는가? Q2) 이 연구의 접근에서 중요한 요소는 무엇인가? Q3) 논문 독자는 스스로 이 논문을 이용할 수 있는가? Q4) 당신이 참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 7. 27.
[RL] Offline Meta Reinforcement-Learning이란? 이번 포스트에서는 최신 AI 논문에서 자주 등장하는 Offline Meta-Reinforcement-Learning에 대해 정리해 보았다. 이 Offline Meta-RL을 이해하기 위해서는 Meta-Learning, Online-Offline Learning에 대해서 이해가 필요해서 이를 정리하고, 추가적으로 Offline Meta-RL과 함께 자주 언급되는 Online Self-Supervision에 대해서도 정리해 보았다. 1. Meta-Learning - Meta는 한 단계 더 위에 있는 것을 가리킬 때 사용한다. 예를 들어, meta-data는 데이터에 대한 정보이고, meta 인지는 스스로에 대해 인지하는 것을 뜻한다. 그래서, Meta-Learning은 학습하는 방법을 학습하는 것입니다. 즉.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 1.
[C++] 벡터, 스택, 큐 사용법과 차이 C++에서 벡터, 스택, 큐는 C++의 모두 STL Library에 들어있으며 각각 ,, 헤더파일을 include해서 사용할 수 있다. 스택과 큐는 벡터를 응용한 개념이고 스택과 큐 둘 다 push()는 원소 추가, pop()은 원소 제거 stack pop(): 제일 뒤의 원소 제거 queue pop(): 제일 앞의 원소 제거 스택은 먼저 들어간게 먼저 나옴 (FIFO, First In First Out) 스택은 top()으로 가장 위에 있는 원소를 출력할 수 있고 큐는 먼저 들어간게 나중에 나오고 (LIFO, Last In First Out) 큐는 front()로 제일 아래에 있는 원소를 출력하고, back()으로 가장 위에(나중에 들어간) 원소를 출력함 대괄호([])를 통해 원소의 접근이 불가능하고 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 2.
[알고리즘] 계수정렬으로 메모리 초과 해결하기 (백준 10989 Python) 안녕하세요 블하블하~. 오늘은 계수 정렬에 대해 알아봅시다. 1. 계수정렬이란? 미리 큰 배열을 만들어 놓고, 입력받은 수를 바로 그 인덱스 값에 1로 저장을 하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 최빈값을 구하거나, 값을 정렬할 때 입력으로 큰 수가 들어와도 메모리 초과 없이 값을 구할 수가 있다. 관련 글로는 이 계수정렬을 이용해서 최빈값을 구하는 방법도 있다. https://perconsi.tistory.com/114 [알고리즘] 최빈값 구하는 알고리즘 (직접 구현/Counter 클래스로 구하는 법) - Python 오늘은 Python의 인덱스를 이용하여 최빈값을 구하는 법을 알아 보겠습니다. numpy의 최빈값을 구해주는 함수 mode를 사용하면 편리하지만, 직접 구할 때는 어떤 로직을 사용해야 하는.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 10.
[백준, python] 백준 2563 색종이 - (2차원 배열로 겹치는 색종이의 넓이 구하기) 안녕하세요! 저는 요즘 알고리즘 공부도 열심히 하고, 이번달에 말도 안 되게 일이 많이 들어와서 열심히 하고 있습니다,, 계속 느끼는 거지만 시간 관리를 잘하는 게 정말 정말 중요한 것 같습니다. 시간이 금이다를 느끼고 있는 요즘이네요 ㅎㅎ 그럼 각설하고 풀이 들어갑니다. 문제 오늘 풀 문제는 2563번 색종이 문제로 가로가 100, 세로가 100 크기의 2차원 좌표에서, 입력한 개수 N만큼의 색종이의 시작 좌표가 주어지고 모든 색종이는 가로, 세로가 10의 크기라고 가정할 때, 이 색종이 너비의 합을 구하는 문제이다. https://www.acmicpc.net/problem/2563 2563번: 색종이 가로, 세로의 크기가 각각 100인 정사각형 모양의 흰색 도화지가 있다. 이 도화지 위에 가로, 세로.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 10.
[알고리즘] sys.stdin.readline()으로 빠르게 한 줄씩 입력 받기 Python에서 입력받은 부분이 많아서 메모리초과가 뜨면 아래 방식으로 import sys T=int(input()) # 방법 1 result = [int(sys.stdin.readline().strip()) for _ in range(N)] # 방법 2 for _ in range(T): num.append(int(sys.stdin.readline())) # 방법 3 for i in range(T): a,b = map(int, sys.stdin.readline().split()) 다시 풀기 https://www.acmicpc.net/problem/10989 10989번: 수 정렬하기 3 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 10,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 6.
[알고리즘] 최빈값 구하는 알고리즘 (직접 구현/Counter 클래스로 구하는 법) - Python 오늘은 Python의 인덱스를 이용하여 최빈값을 구하는 법을 알아 보겠습니다. numpy의 최빈값을 구해주는 함수 mode를 사용하면 편리하지만, 직접 구할 때는 어떤 로직을 사용해야 하는지 정리해봤고 추가로 자주 쓰인 핵심 로직 핵심 로직은 아래와 같다. 최댓값을 가지는 원소의 크기만큼의 빈 배열을 생성한다고 하였는데, 최댓값이 100일 때 이 크기만큼의 빈 배열을 생성하면, 길이가 100인 빈 리스트가 생성된다. 그리고 이 빈 리스트는 최댓값까지 순차적으로 1~100까지 각 자릿수가 나왔을 때 빈도를 저장하는 역할을 한다. 최빈값을 구할 리스트 A의 최댓값을 가지는 원소를 구한다. 그 원소의 값만큼의 길이를 가진 빈 배열 B를 생성한다. 빈 배열 B에는 각 자리수의 빈도수가 저장된다. 리스트 A의 각.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 6.
[알고리즘] 에라토스테네스의 체 알고리즘 - Python(백준 2581) 안녕하세요 여러분:) 이번시간에는 에라토스테네스의 체 알고리즘에 대해 알아봅시다. 에라토스테네스의 체는 유클리드 호제법과 더불어 알고리즘을 공부하셨다면, 한 번쯤은 들어봤을 알고리즘이죠? ㅎㅎ. 1. 에라토스테네스의 체란? 에라토스테네스의 체란 간단하게 말해서 시작범위와 끝 범위의 수가 주어졌을 때 그 수 가운데 있는 수 중에서 소수 리스트를 구할 수 있는 알고리즘입니다! 기본적으로 1부터 100까지 수 중에서 소수를 구하여라.라는 문제가 주어졌을 때 우리는 한 수에 대해서 모두 이중 반복문을 돌려서 1과 자기 자신을 포함한 약수가 어떤 수가 있는지 구하는 방법이 있죠? 그런데 이 방법을 사용하면 모든 수에 대해서 이중 반복문을 돌려야 하므로 시간 복잡도가 O(n²)으로 매우 큽니다. 이때 에라토스테네스.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Error Fixed] MySQL Workbench No connection established 블하블하~ 오랜만이네요. 오늘은 MySQL Workbech를 사용 안 하다가 오랜만에 MySQL Workbench를 깔았을 때 흔히 나타나는 증상인 MySQL Workbench에서 Connection에러에 관해 다뤄보려고 해요. MySQL Workbench를 설치하고, New Connection을 만들어서 Connection에 들어가면 아래와 같은 화면이 뜨며 연결이 안 되죠? 결론부터 말씀드리면 이 문제의 원인은 MySQL Workbench만 깔려 있고 MySQL 자체가 깔려 있지 않아서 발생하는 문제입니다. 그래서 MySQL을 설치하시고 환경변수로 등록하면, Cmd에서도, MySQL Workbench에서도 잘 연결되는 것을 확인할 수 있습니다. 결국에 MySQL Workbench도 MySQL의 UI .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 21.
ERRI 자연어처리 연구소 자연어처리 특강 정리 얼마 전에 학교에 ETRI 연구소에서 자연어처리 특강이라는게 떠서 가봤다 !! 연사님은 ETRI 자연어 처리 연구소에서 연구중이신 박사님께서 오셨다 (성함은 기억이 안남) 혹시나 보신다면 덕분에 자연어 처리 분야 전반에 대해 깔끔하게 정리해주셔서 안목이 조금 더 넓어진 것 같습니다. 감사합니다:) 하튼 그래서 듣고 정리한 것을 나중에 보려고 올려본다. 자연어처리 특강 (2022-12-07) 강의는 Part1과 Part2로 구성되었으며 Part1에서는 자연어 처리 전반에 기술에 대해 주로 쓰이는 부분에 대해 한번씩 짚어주셨다. 그리고 Part2에서는 현재 가장 최신 모델인 GPT와 BERT를 기준으로 현재 주로 사용되는 모델들의 흐름에 대해 알려주셨다. AI 전반의 분야에 대한 소개 (Introductio.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 12.
[수상 후기] 제10회 산업통상자원부 공공데이터 활용 BI 공모전 빅데이터분석 대상 수상 후기 및 회고 안녕하세요 블하 블하~. 요즘 블로그 활동이 좀 뜸했네요. 저는 올해 목표가 저를 인증할 만한 성과 내기였는데 이번 여름에 참가한 빅데이터 분석 대회에서 대상을 수상하면서 조금이나마 목표를 이룬 것 같습니다:) 대회 소개 제가 이번에 참여한 대회는 "제10회 산업통상자원부 공공데이터 활용 BI 공모전"의 빅데이터 분석 파트입니다. 이 대회에는 아이디어 기획, 서비스 개발, 빅데이터 분석 파트 이렇게 세 개로 구성되어 있는데 저는 이 중에서 빅데이터 분석 파트에 팀 대표로 참여해 산업통상자원부 장관상(대상)을 수상하였습니다. 처음 받아본 큰 상이기도 하고 노력한 결과가 인정 받는 순간이어서 정말 행복했습니다. 이 대회의 기간은 7월부터 9월까지 약 2개월 반정도의 기간이었습니다. 공교롭게도 여름방학과 겹치.. 공감수 5 댓글수 2 2022. 11. 20.
[github] 내가 보려고 올리는 깃허브 리드미 뱃지로 꾸미기 다른 블로그들은 한 번에 이해하기가 시간이 들어서 간단하게 다시 정리해봤다. 깃허브에 요런 배지를 올리는 방법은 크게 simpleicons와 shields.io라는 사이트를 통해 구현할 수 있다. 우선 위 예제의 코드는 아래와 같다. Tech Stack 먼저 아래 두 사이트에 모두 들어간다. Simple Icons - 아이콘 배지 검색하는 곳 (색상, 로고명) https://simpleicons.org/ Simple Icons 2379 Free SVG icons for popular brands simpleicons.org Shields.io - URL 입력 https://shields.io/ Shields.io: Quality metadata badges for open source projects L.. 공감수 2 댓글수 4 2022. 10. 3.
[Pandas] groupby(), get_group()으로 범주형 칼럼 그룹화/그룹 객체 생성 안녕하세요~ 이번 시간에는 범주형 칼럼에 대해서 카테고리별로 그룹화하고 그룹별로 DataFrame을 반환하는 방법에 대해알아 보겠습니다. 이 groupby() 함수도 기능이 많긴 하던데 저는 제목에 나온 대로 그룹화하는 방법과 그룹 객체를 생성하는 방법에 대해서만 정리해 보았습니다. 실제로 제일 많이 사용되기도 하고요. 왜 때문인진 모르겠는데 제가 이 작업을 할 때 아무 생각 없이 아래와 같이 비효율적으로 했었습니다. 근데 하다 보니 귀찮아서 그룹화에는 뭔가 이 sort 해주는 기능이 있을 것 같았는데 찾아보니 역시 있더군요..^^ # 사용가능한 노선만 철도별로 분리 notUse_train1=notUse_train[notUse_train['노선명']=='경강선'] notUse_train2=notUse_t.. 공감수 2 댓글수 4 2022. 9. 12.
concurrently로 서버와 클라이언트 동시에 구동시키기 (React, node.js) 안녕하세요. 이번 시간에는 cocurrently를 이용해서 원하는 명령을 두 개 동시에 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 요즘에 블로그 업로드가 굉장히 뜸했는데 요즘 연구실에서 데이터 분석 프로젝트하다 보니 방학이 다 가버려서 좀 억울한 감이 없지 않아 있습니다. 그래도 뭐 열심히 해야죠. 이제 미뤄왔던 블로그도 다시 활성화시킬 예정입니다:) # 개념 기본적으로 concurrently는 cli 명령을 동시에 시켜주는 아이지만 이번시간에는 node.js와 react로 웹페이지를 구축할 때 이 두 서버를 동시에 열어주는 concurrently에 대해 알아보겠습니다. 보통은 각각 따로 서버를 열어주고 진행하지만 이걸 쓰면 지정한 명령어로 한 번에 실행이 가능합니다. # 방법 방법도 간단합니다. 서버와 클라.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 20.
[React] You are running `create-react-app` 4.0.3, which is behind the latest release (5.0.1). We no longer support global installation of Create React App.[에러 해결] 이제 리액트 문법은 거의 익숙해 졌는데 초기 설치할 때 이런 에러가 뜰 때가 많다. 보통 지웠다 다시 설치하면 실행되지만 1. npm uninstall -g create-react-app 2. npx create-react-app [폴더명] 그래도 안 되면 아래와 같이 삭제하고 패키지를 다시 추가해준 다음에 실행해주면 된다. npm uninstall -g create-react-app npm add create-react-app 다시 npx create-react-app myapp 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 19.
백준 2292 벌집 C++ 블하~ 안녕하세요. 오랜만에 글을 쓰는데 요즘 업로드가 뜸했던 것 같습니다. 지난 1학기 동안 생각지 못한 많은 걸 연구실에서 배운 것 같아 감사하게 생각하고 있습니다. 그래서 제가 블로그에 공유할거리들이 쌓여 있는데 제가 게을러서 요즘 잘 안 올렸네요. 앞으로는 더 꾸준하게 올려야겠습니다. 서론이 길었는데 오늘 제가 푼 문제는 백준 2292 벌집 문제입니다. https://www.acmicpc.net/problem/2292 2292번: 벌집 위의 그림과 같이 육각형으로 이루어진 벌집이 있다. 그림에서 보는 바와 같이 중앙의 방 1부터 시작해서 이웃하는 방에 돌아가면서 1씩 증가하는 번호를 주소로 매길 수 있다. 숫자 N이 주어졌 www.acmicpc.net 우선 이 문제는 아래 벌집의 1이 적혀 있는 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 26.
[React] DOM 객체와 SPA로 이해하는 리액트의 폴더 구조 안녕하세요. 이번 시간에는 리액트의 폴더구조에 대해 알아봅시다. 최근 리액트를 공부할 일이 생겨하다 보니 이해가 되어서 이해한 내용을 정리해서 올릴 예정입니다:) 우선 리액트의 폴더 구조를 이해하기 위해서는 HTML DOM 객체와 SPA에 대한 이해가 필요합니다. HTML DOM (Document Object Model)이란? HTML이란 공식 문서로는 W3C의 표준으로 XML, HTML 문서의 각 항목을 계층으로 표현하여 생성, 변형, 삭제할 수 있도록 돕는 인터페이스라고 한다. 그러나 간단하게 이해하는 HTML DOM은 태그를 제어하는 인터페이스라고 보면 편하다. 즉 HTML 태그가 출력된 모양이나 콘텐츠를 제어하기 위해 HTML 태그 당 하나의 DOM 객체가 생성되고 이는 DOM 노드 또는 DOM .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 21.
[Python] Kakao API로 도로명주소의 위도, 경도 값 얻기 안녕하세요 이번 시간에는 Kakao API를 이용해서 도로명주소의 위/경도 값을 구해 보겠습니다. 들어가기 전에 API에 대해서 간단히 알아보면 기존의 플랫폼에서 값을 하나씩 입력해 그에 대한 각각의 값을 보여주는 것과 다르게 API는 대용량의 데이터에 대한 반환 값을 편하게 받을 수 있는 툴입니다. 그래서 API는 간단히 말하면 대용량의 값을 구하는데 편리하게 되어있어서 본 게시글 주제와 같이 전체 데이터에 대해서 각각 행별로 도로명주소에 해당하는 위/경도 값을 구하는데는 Kakao API를 이용하는 게 좋습니다. 코드는 아래와 같습니다. 우선 아래 링크에서 Kaka API키를 발급받아 줍니다. https://developers.kakao.com/ Kakao Developers 카카오 API를 활용하여.. 공감수 0 댓글수 1 2022. 7. 5.
[컴퓨터 구조] 메모리 주소 지정 방식과 제어장치의 종류 이번 시간에는 컴퓨터 구조에 여러 주소 지정 방식과 명령어 사이클 그리고 제어장치에 대해 알아봅시다. 이번 포스팅은 하나하나에 대한 자세한 설명보다는 각각 중요 키워드별로 뜻을 정리해보았습니다. 키워드 정리에 들어가기 앞서서 컴퓨터의 3대 구성요소에 대해 먼저 정리해봅시다. 컴퓨터는 크게 CPU, 기억장치, 입출력 장치(I/O)로 이루어져 있습니다. 그리고 각각은 아래와 같이 더 세분화할 수 있습니다. CPU는 연산을 담당하고 기억장치와 입출력 장치는 메모리의 저장과 입출력을 담당합니다. 그리고 이때 이들을 연결시키는 것은 주소 버스, 데이터 버스 등과 같은 시스템 버스가 담당합니다. CPU(ALU, 제어장치, 레지스터) 기억장치: 주기억장치(RAM, ROM), 보조기억장치(하드디스크,SSD, CD-RO.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 15.
[리액트 에러 해결] 'npx'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는배치 파일이 아닙니다. 안녕하세요 이번 시간에는 npm 에러에 대해 알아봅시다. 이전에 웹 프로젝트할 때 npm start로 한창 고생을 해서 조금 ptsd가 오지만 그래도 해결 방법을 들고 와봤습니다! ※ 본 게시글은 환경변수 설정을 완료했다고 가정합니다. 따라서 node.js와 bitnami 등과 같은 프로그램을 환경변수에 설정하지 않았다면 이 게시글에서 환경변수 먼저 설정하고 오시길 바랍니다. 저는 VScode 터미널에서 npx create-react-app로 리액트 프로젝트를 만드려는데 자꾸 아래 에러가 나서 pip installo npx 등 다 해보았지만 안 되길래 이유를 찾아보니 VScode의 터미널과 저희 로컬 터미널이 달라서 에러가 나는 것이었습니다. 즉 반대로 말하면 그냥 로컬 cmd에서 위 명령을 실행하면 동.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 15.
[React] 리액트 개발 환경 구축 (bitnami, node.js 설치후 환경 변수 설정) 안녕하세요. 이번 시간에는 리액트의 개발환경 구축에 대해 알아봅시다. 제가 작년에 처음 리액트를 공부하면서 쓴 맛을 되게 많이 봐서 좀 pstd가 있긴 한데 그래도 해야 할 일이 생겨서 배우는 중인데 제가 처음 배울 때 놓치고 있던 몇몇 포인트에 집중하며 배우다 보니 그렇게 어렵지만은 않게 느껴지는구먼요. 제가 제일 중요하게 생각하는 전체 동작 구조에 대한 이해입니다. 단순히 한 에러에서 해결 후 다음 에러를 해결하는 것도 좋지만 특히 웹 개발에 경우에서 그렇게 하면 돌고 돌아 원점으로 돌아와 에러가 해결되지 않는 경우가 많습니다. 그럴 때 생각해야 하는 것은 왜 이 에러가 발생했는가입니다. 그 과정에서 놓치고 있는 것이 없는지 체크해보는 게 좋을 것 같습니다. 사담이 길었네요. 바로 들어가 봅시다! 1.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 15.
JavaScript 기초 문법 정리 Part2 - 화살표 함수, 객체 표현식, this,props 요즘 들어 웹 프로그래밍의 매력에 조금 빠졌습니다. 작년에 웹 프로그래밍을 처음 입문할 때는 되게 막막하고 벽을 느낀 부분이 많았는데 올해 들어서 웹 프로그래밍 전공과목을 배우면서 HTML Virtual DOM이나 Javascript 그리고 CSS에 대해 더 자세히 알게 되면서 벽을 느꼈던 부분이 이해가 되면서 재밌어진 것 같습니다. (여기서부턴 혼잣말인데 제가 생각하는 웹프로래밍은 그 자체로써의 의미보단 내 생각을 표현하는 효과적인 도구라고 생각합니다. 즉 PowerPoint가 어렵지 않은 표현 도구라면 웹 프로그래밍은 조금 기술이 필요한 표현 방법이고 그 효과가 좋다고 생각합니다. 따라서 이걸 잘 배워서 나중에 생각, 혹은 구현한 결과를 표현할 때 유용하게 사용될 것 같습니다.) 그리고 이 내용은 유.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 15.
JavaScript 기초 문법 정리 Part1 - 변수 ,자료형, 알림창, 형변환, 조건문, 반복문 안녕하세요 이번 시간에는 아래 유튜브 강의를 보고 자바스크립트의 기본에 대해 정리해봤습니다. 기본적인 내용은 알고있었지면 아래 강의를 통해 확실히 기본을 다질 수 있었습니다. 강의가 정말 쉽게 잘 되어 있어서 추천드립니다:) https://www.youtube.com/watch?v=KF6t61yuPCY 오늘 배운 새로운 부분은 console.log와 자료형 let과 const와 변수를 표현하는 표기법입니다. 나머지는 기존에 알고 있던 내용에 문법만 바뀐 것이어서 무리 없이 이해할 수 있었습니다. 정리하면 console.log는 자바스크립트의 기본 출력 함수이고 let은 변수, const는 상수를 저장합니다. 그리고 ``안에서만 변수를 ${}과 함께 출력할 수 있고 변수만 출력하려면 나머지는 아래 예제와 .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 6. 11.
Apache Spark와 Hadoop의 용도 및 차이점 안녕하세요. 이번 시간에는 스파크와 하둡의 차이에 대해 알아봅시다. 요즘 드는 생각이 머신러닝이 이런 거고 딥러닝이 이런 것이란 건 알겠는데 이게 실제 서비스단에서 배포가 되고 사용될 때는 파이프라인이 어떤 방식으로 구축되고 실시간으로 들어온 데이터는 구체적으로 어떻게 처리가 되지 하는 의문점이 있었다. 이에 찾아보니 분산처리를 이용해 실시간 데이터를 처리하는 프레임워크가 크게 Apache Spark와 Hadoop이 있었다. 그래서 이에 대해 간단히 알아보자. 하둡은 슈퍼 컴퓨터 없이 서버를 여러대 연결해 빅데이터 분석을 가능하게 했다. 그러나 여러 단점이 있어 이를 보완해 나온것이 아파치 스파크이다. 하둡과 비슷하게 분산처리를 하지만 이에 비해 메모리를 효율적으로 빠르게 처리한다. 우선 하둡은 아래와 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 4.
[백준 알고리즘 1712] 손익분기점 (Python) 안녕하세요. 인공지능 개발일지입니다. 이 문제는 처음에 단순히 노트북의 개수를 N이라고 했을 때 아래 조건을 만족할 때의 N을 찾을 때까지 무한 루프를 돌렸습니다. 그리고 노트북의 개수가 늘어날수록 (총 생산 비용 - 총수입)의 차이가 줄어들지 않고 증가하면 적자라고 판단하여 -1을 출력하도록 하였습니다. A+B*N(총 생산 비용) < C*N(총 수입) # -*- coding: utf-8 -*- # Python upper을 이용해 문자열을 모두 대문자로 변환 A,B,C=map(int,input().split()) diff=0 N=1 while(1): prev_diff=diff if A+N*Bdiff: # 총생산비용 - 총수입 이 줄어드면 정상 pass else: if N==1: pass else: pri.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 29.
[백준 알고리즘 1065] 한수 구하기 (Python) 문제 문제는 입력받은 수보다 작은 한수를 출력하는 것이다. 한 수는 각각의 자릿수가 등차수열을 이루는 수로 3번째 자리부터 이에 해당한다. 왜냐하면 최소 세 개의 자리가 있어야 차가 동일(등차)한 지 확인할 수 있기 때문이다. 그래서 1~99까지는 무조건 한수이고 이후 100~999까지 한 수를 구하는게 목표다. 풀이 그래서 반복문 1개를 통해 우선 1000이하인 한수의 리스트를 구하고 다음 반복문에서 입력받은 수 보다 작은 한수를 출력했다. 근데 다른 코드를 보니까 미리 한수 리스트를 안 구하고 수를 입력받은 뒤 바로 그 수보다 작은 수에 대해 반복문을 돌리면서 한수를 구한 뒤 그 개수를 출력했다. 그래서 미리 리스트를 구하는 것은 지난 self number처럼 모수의 리스트가 많은 경우에만 사용하는게.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 27.
[백준 알고리즘 4673] 셀프 넘버 (Python) 문제 문제는 1~10000까지의 정수 중에서 셀프 넘버를 출력하는 것이다. 셀프 넘버는 생성자가 없는 숫자이다. 생성자는 함수 d(n)에서 나오는데 d(n)은 각각 자리를 더해 다음 수를 만드는 것으로 아래 예시와 같이 다음 수를 만든다. 33 + 3 + 3 = 39 39 + 3 + 9 = 51 51 + 5 + 1 = 57 그래서 다음 수를 만드는 수 33, 39, 51과 같은 수를 생성자라고 한다. 그래서 셀프 넘버는 1~10000 중에서 생성자가 없는 수를 말한다. 입력: X 출력: 셀프 넘버 풀이 그래서 풀이는 전체 1~10000까지의 전체 집합과 지울 생성자 집합을 만들고 셀프 넘버를 생성하고 그 값을 생성자 집합에 넣어서 저장하고 이후에 전체 집합에서 생성자를 제외하고 정렬해서 출력하면 된다. .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 26.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.