본문 바로가기
728x90

전체 글424

Database System (1) Data Model 데이타 모델은 데이터 추상화를 제공하기 위한 주요 도구에 해당한다. 데이타 타입, 관계, 제약 조건들을 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합이다. 데이타베이스에서 검색과 갱신을 수행하는 기본 연산들의 집합을 포함한다. DB 응용의 동적 측면 또는 행동(behavior)를 명시하기 위한 개념들이 점차적으로 데이타 모델에 포함되고 있다. 대표적인 예시는 사용자 정의 연산(user defined operation)을 모델에 포함시키는 추세가 있다. 사용자 정의 연산의 예로는 STUDENT 개체에 적용 가능한 COMPUTE_GPA와 같은 것이 있다. Schema diagram STUDENT, COURSE, PREREQUISITE, SECTION, GRADE_REPORT 각각의 tabl.. 2023. 9. 6.
Network Core Network's Core 네트워크의 가지부분을 제외하고 핵심 부분만 살펴보면 주로 router로 이루어져있고 switch도 존재한다. 위의 컬러부분이 네트워크의 core 부분이라고 할 수 있다. Host는 application-layer의 message를 packet 단위로 쪼개서 전송한다. 그리고 이를 packet-switching이라고 부른다. Switch와 Router의 차이를 살펴보면 스위치는 단순히 인식되고 직접 연결되어있는 곳으로 바로바로 전송해주는 역할을 하고 Router는 논리 알고리즘을 이용하여 최단거리로 목표 주소를 향해서 경로를 설정해주는 보다 고차원 적인 네트워크 장비이다. Packet-switching Packet-switching에서는 R과 L의 차이로 인해서 store-and.. 2023. 9. 6.
Udemy - 딥러닝의 모든 것(CNN 구축하기) Dog or Cat 개와 고양이 사진을 주었을때 제대로 구분해 낼 수 있는 CNN모델을 구축해보도록 하자. Importing the libraries import tensorflow as tf from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator tf.__version__ Part 1 - Data Preprocessing Preprocessing the Training set train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255, shear_range = 0.2, zoom_range = 0.2, horizontal_flip = True) training_set = train_datagen.flow_from_direct.. 2023. 9. 5.
Databases and Database Users 개요 Data: 관찰의 결과로 나타난 정량적 혹은 정성적인 실제 값 Information: 데이터에 의미를 부여한 것 Knowledge: 사물이나 현상에 대한 이해 데이베이스(Database): 관련있는 데이터의 모임 데이터베이스 관리 시스템(DBMS): 데이터베이스의 생성과 관리를 담당하는 소프트웨어 패키지 데이터베이스 시스템(Database System): Database와 그를 관리하는 소프트웨어 (DBMS,응용프로그램) 모두를 칭하는 용어 작은 세계(mini-world, UoD: Universe of Database): 데이터베이스 구축의 대상이 되는 실세계의 일부분 대학교 정보 데이터베이스 예제 - 엔티티와 관계의 집합 1. Entity – STUDENT – COURSE – (COURSE의) S.. 2023. 9. 5.
Web 실습(1) HTML - HTML5의 문서형식 정의, 대소문자를 구별하지 않음 - 모든HTML요소의부모요소로웹페이지에단하나만존재 Random Number Game Generate a number between 0 and 200 Guess the number: Play! JavaScript source code document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const rangeInput = document.getElementById('js-range'); const maxRangeDisplay = document.getElementById('js-max-range'); const guessForm = document.getElementById('js-guess.. 2023. 9. 4.
Introduction to Computer Network Internet 위는 인터넷으로 연결되어있는 network의 예시이다. 여기서 ISP는 Internet Service Provider의 줄임말로 말 그대로 인터넷 서비스 제공자를 의미한다. 결국 network는 수백 수천만개의 computing device를 연결하기 위한 수단이다. 이때 end system들을 host라고도 부른다. 유,무선 link를 이용하여 연결이 된다. 유선 link로는 fiber, copper등이 있고 무선 link로는 radio, satellite등이 있을 수 있다. 추가적으로 transmission rate는 전송률로 실제로 얼마나 많은 데이터가 단위 시간에 전송되는지를 나타낸다. 이때 bandwidth는 데이터의 최대 속도를 의미한다. 수신 power가 증가하면 error를.. 2023. 9. 3.
Baekjoon Training #14888 #14888 연산자 끼워넣기 import sys from itertools import permutations input = sys.stdin.readline N = int(input()) #숫자 개수 num = list(map(int, input().split())) #숫자 리스트 oper_num = list(map(int, input().split())) #각 연산자 수가 담긴 리스트 oper_list = ['+', '-', '*', '/'] #연산자 리스트 oper = [] for i in range(len(oper_num)): for _ in range(oper_num[i]): oper.append(oper_list[i]) max = -1000000000 #max값이 업데이트 되는것에 방해가 되지.. 2023. 8. 27.
Pandas(3) 함수 DataFrame에 함수를 적용하는 메서드에 대해서 알아보자. apply apply 메서드는 DataFrame에 함수를 적용하여 반환하는 메서드이다. 함수에 전달되는 객체는 Seires형식이며 DataFrame의 index(axis=0)이냐 columns(axis=1)이냐에 따라 다르다. 최종반환 유형은 적용된 함수에 따라 정해지지만 result_type을 지정하여 변경이 가능하다. 기본 사용법 df.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), kwargs) function : 각 행이나 열에 적용할 함수이다. axis : {0 : Index / 1 : columns} 함수를 적용할 축이다. row : {True : ndarray / Fal.. 2023. 8. 23.
Pandas(2) 나머지 객체간 연산 곱셈(mul, rmul), 나눗셈(div, rdiv), 나머지(mod, rmod), 거듭제곱(pow, rpow) 4개의 연산들도 마찬가지로 기본적인 파이썬 연산자와 거의 같지만 차별화되는 것은 fill_value 인수를 통해 계산 불가한 값을 채워 넣는다는 것이다. 행렬곱(dot) 행렬곱은 다음과 같이 사용된다. DataFrame.dot(other) 선형대수학에서 배운 행렬곱과 같은 내용이다. col1 col2 col1 col2 col1 col2 row1 A B x row1 a b = row1 Aa+bc Ab+Bd row2 C D row2 c d row2 Ca+Dc Cb+Dd 간단한 2x2 짜리 DataFrame을 두개 만들어서 계산을 진행해보자. col = ['col1','col2'.. 2023. 8. 21.
BERT(3) BERT를 Fine-tuning 이번에는 사전 학습 된 BERT에 우리가 풀고자 하는 태스크의 데이터를 추가로 학습 시켜서 테스트하는 단계인 파인 튜닝 단계에 대해서 알아보자. 실질적으로 태스크에 BERT를 사용하는 단계에 해당된다고 볼 수 있다. 하나의 텍스트에 대한 텍스트 분류 유형(Single Text Classification) BERT를 사용하는 첫번째 유형은 하나의 문서에 대한 텍스트 분류 유형이다. 이 유형은 영화 리뷰 감성 분류, 로이터 뉴스 분류 등과 같이 입력된 문서에 대해서 분류를 하는 유형으로 문서의 시작에 [CLS] 라는 토큰을 입력하다. 앞서 사전 훈련 단계에서 다음 문장 예측을 설명할 때, [CLS] 토큰은 BERT가 분류 문제를 풀기위한 특별 토큰이다. 텍스트 분류 문제를 풀.. 2023. 8. 20.
Pandas(1) Intro 무턱대고 딥러닝에 뛰어들다 보니 같은 연구실의 사람들에 비해 데이터를 처리하는 능력이 부족하다고 느껴서 numpy와 pandas에 대한 이해도의 필요성을 크게 느껴 공부를 진행해보려한다. numpy는 직접 다루기가 어려워서 대부분 pandas를 이용한다고 하여 우선 pandas에 대한 이해도를 끌어올리기 위하여 pandas 공부를 시작한다. Pandas.DataFrame 클래스 구조 pandas dataframe 객체는 기본적으로 아래와 같은 클래스로 생성이 된다. class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, copy=None) pandas.DataFrame으로 생성된 인스턴스는 크기의 변경이 가능한 2차원 배열이다. 데이터 구조에.. 2023. 8. 20.
Baekjoon Training #1904 #1904 01타일 import sys input = sys.stdin.readline n = int(input()) dp = [0] * 1000001 dp[1] = 1 dp[2] = 2 for k in range(3,n+1): dp[k] = (dp[k-1]+ dp[k-2])%15746 print(dp[n]) DP 문제인 만큼 발상이 중요했다. DP[1] = 1 ( 1 ) DP[2] = 2 ( 11 , 00 ) DP[3] = 3 ( 111, 100, 001) DP[4] = 5 ( 1111, 1100, 1001, 1100, 0000 ) 위의 특징을 보고 피보나치와 유사하다는 생각을 떠올렸다. 그후에 검증과정을 거쳐 DP[n] = DP[n-1] + DP[n-2]임을 알게 되었다. 그 이유는 n번째 DP는 n.. 2023. 8. 18.
728x90

티스토리툴바