일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- 오블완
- kotlin
- Spring Batch
- pytest
- PersistenceContext
- vfr video
- JanusWebRTCGateway
- k8s #kubernetes #쿠버네티스
- python
- 개성국밥
- terminal
- 깡돼후
- 티스토리챌린지
- 달인막창
- 겨울 부산
- mp4fpsmod
- VARCHAR (1)
- Value too long for column
- 자원부족
- tolerated
- 코루틴 컨텍스트
- JanusWebRTC
- JanusGateway
- preemption #
- taint
- table not found
- 코루틴 빌더
- JanusWebRTCServer
- 헥사고날아키텍처 #육각형아키텍처 #유스케이스
- PytestPluginManager
목록분류 전체보기 (568)
너와 나의 스토리

AI(Aritificial Intelligence)란? Strong AI: 인간과 똑같이 생각하는 기계 아직까지는 불가능 자유 의지가 있어야 함 Weak AI 컴퓨터 기반의 인공지능은 인간의 지능을 부분적으로 흉내 내고 있을 뿐 인간 생각의 요소들 기억, 계산, 추론, Knowlege Representation(Expert system), 인지(Pattern recognition), 상식, 계획 기억, 계산, 추론, 계획은 컴퓨터가 잘함 인지, 상식은 컴퓨터가 잘 못 함 -> 점점 잘해지고 있음 인지 -> 개인가 고양이인가 => Deep learning으로 구별 CLASSICAL AI Decision Tree - 고전적인 AI Basic algorithm (그리디 알고리즘) top-down recursi..

1. DB 인스턴스에 사용할 Amazon VPC 생성 https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Tutorials.WebServerDB.CreateVPC.html 2. EC2 인스턴스 생성 및 웹 서버 설치 https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Tutorials.WebServerDB.CreateVPC.html 3. 웹 서비 제대로 설치되어 시작되었는지 테스트 브라우져에 [EC2 인스턴스의 퍼블릭 DNS] 입력 아래 창이 뜨면 성공! 4. mysql 실행 방법 [mysql -h "rds endpoint" -u "계정 ㄷ이름(닉네임)" -p] MySQL ..
소스 코드: #include #define QSIZE 200002 using namespace std; int arr[100]; void swap(int a, int b) { int tmp = arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = tmp; } void func(int l, int r) { if (l >= r) return; int pivot = arr[l]; int i = l; int j = r; while (i pivot) j--; if (i > arr[i]; } func(0, 9); for (int i = 0; i < 10; i++) { cout

Instance-Based Classifiers 모델을 안 만들고 분류하는 방법 미리 저장된 트레이닝 데이터 필요 트레이닝 데이터를 사용해서 label 없는 데이터의 클래스 예측 Example: Rote-learner 트레이닝 데이터를 전부를 기억하고 새로운 데이터의 attribute 값이 트레이닝 셋에 속하는 데이터와 완전히 일치할 때, 클래스를 판단 Nearest neighbor 새로운 데이터가 트레이닝 셋과 가장 근사한 것으로 클래스 분류 Nearest Neighbor Classifiers 기본 아이디어: 오리처럼 뒤뚱뒤뚱 걷고, 꽥꽥 소리 내면, 이것은 아마 오리일 것이다. Nearest-Neighbor Classifiers 기존 트레이닝 셋에 있는 데이터와 현재 새로운 데이터와 유사도를 계산할 ..

Model 평가: 어떻게 performance를 신뢰성 있게 추정할 것인가? 모델의 performance는 알고리즘 외에도 여러 요소에 의해 결정된다. 클래스들에 속하는 데이터들의 분포 잘못 분류한 것에 대한 비용 -> 케이스마다 다름 트레이닝 or 테스트 데이터 셋의 크기(비율) Learning Curve 샘플 사이즈가 클수록 정확도가 높아짐 Learning curve를 보면서 어느 정도의 샘플 사이즈가 적절한지 판단 가능 추정 방법 Holdout 우리가 가지고 있는 데이터의 2/3를 트레이닝 데이터로, 1/3을 테스트 데이터로 사용하는 방법 Random subsampling holdout을 반복하는 방법 Cross validation 데이터를 k개의 서브셋으로 파티션 -> 각 서브셋에 여러 개의 데이..

AWS EC2 서버에 접속 Apache 웹 서버 설치 설치 전에 업데이트 [ec2-user@ip]$ sudo yum update -y -y 옵션 사용하면 확인 여부를 묻지 않고 업데이트 설치 업데이트 완료 후 yum install 명령을 사용하여 PHP 소프트웨어 패키지가 포함된 Apache 웹 서버를 설치. [ec2-user@ip]$ sudo yum install -y httpd24 php56 php56-mysqlnd 이 명령은 여러 소프트웨어 패키지와 관련 종속 프로그램 동시에 설치 웹 서비 시작 [ec2-user@ip]$ sudo service httpd start 했더니 "Failed to start httpd.service: Unit not found." 오류가 났다 [ec2-user@ip]$ ..
문제: https://www.acmicpc.net/problem/5525 문제 풀이: 변수 설명: io: 현재 위치까지 "IO"가 연속해서 나온 횟수 res: 지금껏 나온 $P_N$의 개수 문자열을 처음부터 끝까지 한 번만 보면서 다음 연산을 한다. 직전 문자가 'I'였고, 지금 '0'라면 io++; 직전 문자가 '0'였고, 지금 'I'라면 연속된 IO개수가 n보다 크다면 $P_N$을 만족한 것이므로 res++; 둘 다 아니라면, IO 모양이 제대로 형성되지 못했으므로 io=0; 소스 코드: 더보기 #include #include #include using namespace std; int n, m,res; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL..

목포 장터식당 3명이서 갔는데 2인분씩만 판매를 하신다고 해서 꽃게무침 2인분과 꽃게탕 소를 시켰다. 왜 3인분 안되는지 노이해.... 우리 다음에 들어오신 세 분은 3인분 왜 안되는지 모르겠다고 그냥 안 먹겠다고 나가셨다. 전체적으로 양이 많지 않아서 이렇게 시켜도 2~3명이서 충분히 먹을 양이였다. 반찬은 전체적으로 별로고 꽃게무침은 여수 게장집에서 양념게장 먹는 게 더 맛있는 것 같다. 꽃게탕은 국물이 맛있었다. 게 2마리가 4등분 돼서 들어있고 살이 차 있었다. 꽃게탕은 만족! 커피 창고로 에그타르트 한 개 1,700원 저렴한 편이고 맛있었다 만족 :) 6개에 10,000원으로 판매하길래 2 set 샀는데 선물용 하나, 우리 먹을 거 하나 하려고 생각해보니 세트로 사면 200원 할인이라 그냥 낱개..