😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

https://exmemory.tistory.com/78 [Python] 동기, 비동기, 블럭, 넌블럭 파이썬으로 알아보기 개발자라면 한 번씩 듣게되는 동기(Synchronous), 비동기(Asynchronous), 블럭(Block), 넌블럭(Non-block)을 Python코드를 통해 알아보겠습니다. 우선 무엇을 의미하는지 정의하겠습니다. Block : 호출된 함수가 exmemory.tistory.com 블록(Block) : 호출된 함수가 결과를 반환하기 전까지 제어권을 돌려주지 않음 논-블록(Non-Block) : 호출된 함수가 결과를 반환하기 전에 제어권을 반환하여 호출한 함수가 중간에 다른 일을 할 수 있도록 함 동기(Synchronous) : 함수를 단일적으로 수행 (각각의 함수를 순차적으로 수..

https://gobae.tistory.com/100 [자바스크립트] 동기와 비동기 이해하기. 동기와 비동기 동기 Synchronous : 동시에 발생하는 순차적/직렬적으로 태스크를 수행한다. 요청을 보냈다면, 응답을 받아야 다음 동작이 이루어진다. 순차적으로 실행되므로, 어떤 작업이 수행중 gobae.tistory.com 🧸 동기 Synchronous 순차적/직렬적으로 태스크를 수행 요청을 보냈다면, 응답을 받아야 다음 동작이 이루어짐 순차적으로 실행되므로, 어떤 작업이 수행중이라면 뒤의 작업은 대기함 블로킹(작업 중단)이 발생 🧸 비동기 Asynchronous 병렬적으로 태스크를 수행 현재 작업의 종료여부와 무관하게 다음 작업을 실행 그러므로 동기 방식과는 달리 완료 순서가 보장되지 않음 블로킹이 발..

🎨 setTimeout setTimeout을 이용해 일정 시간이 지난 후에 함수를 실행하는 방법 🎨 setInterval setInterval을 이용해 일정 시간 간격을 두고 함수를 실행하는 방법 🎨 slice(시작값, 끝값) function createGraph(data) { console.log("create 1"); var years = []; var CNT_WAIT = ["cnt_wait"]; for (var i = 0; i < data.length; i++) { years.push(data[i][0]); CNT_WAIT.push(data[i][1]); } var index = 0; setInterval(function run() { //years.shift(); //CNT_WAIT.shift()..

https://velog.io/@dhelee/TIL-Day22-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94-%EC%9B%B9-%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0#2-flask-%EC%9B%B9-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0 [TIL Day22] 데이터 시각화 웹 페이지 만들기 1. 탐색적 데이터 분석 2. Flask 웹 만들기 3. pythonanywhere로 웹 페이지 배포하기 velog.io https://www.kaggle.com/datasets/shashwatwork/best-book-ever-data-for-2021?select=books_1.Best_Boo..

221102 작성 https://www.kaggle.com/code/ysjang0926/kor-introduction-to-anomaly-detection-r01/notebook [kor]Introduction to Anomaly Detection_r01 Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Credit Card Fraud Detection www.kaggle.com 🍊 신용 카드 사기 감지 : 신용 카드 회사는 사기성 신용 카드 거래를 인식하여 고객이 구매하지 않은 항목에 대해 요금을 청구하지 않도록 하는 것이 중요 Dataset : 유럽 카드 소지자가 2013년 9월에 신용 카드로 거래한 내용이 포함..

220930 작성 1️⃣선형검색 : 데이터를 리스트에 저장하고 해당 리스트의 맨 앞부터 끝까지 순서대로 조사하여 원하는 데이터 찾기 : 값을 찾을 떄까지 모든 데이터를 검색해야 하므로, 데이터 수가 증가하면 처리에 시간이 걸린다 데이터 수 n이라 하면 비교횟수의 평균은 (n+1) / 2 O(n) # 선형검색 # 원하는 값 찾기 num_list = [23, 12, 55, 32, 45, 76, 88, 52] def linear (n) : for i in num_list : if i == n : return True return False print(linear(5)) # result # False 2️⃣ 이진검색 : 데이터 수가 늘어나도 빠른 속도로 검색을 처리하기 : 검색 범위를 앞이나 뒤의 절반으로 나눠..

220928 작성 1️⃣ 복잡도 : 말 그래로 계산의 복잡도 시간 복잡도 : 처리에 얼마나 많은 시간이 걸리는지 공간 복잡도 : 메모리 등의 기억 용량을 얼마나 필요로 하는지 2️⃣ 복잡도 작성법 : 전체 복잡도에 큰 영향을 기치지 않는 부분을 무시하고 복잡도를 작성 빅오 표기법 O 입력 크기 n의 변화에 따라 시간 복잡도가 달라짐 처리 시간 시간 복잡도 예 짧다 ↑ . . . . . ↓ 길다 O(1) 리스트 접근 O(logn) 이진 검색 O(n) 선형 검색 O(nlogn) 병합 정렬 O(n^2) 선택 정렬, 삽입 정렬 O(n^3) 행렬 문제 O(2^n) 배낭 문제 O(n!) 외판원 문제 3️⃣ 최악 시간 복잡도 & 평균 시간 복잡도 🤍 최악 시간 복잡도 : 가장 시간이 오래 걸리는 데이터의 복잡도 🤍 ..

220922 작성 https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/optimization_tutorial.html 모델 매개변수 최적화하기 파이토치(PyTorch) 기본 익히기|| 빠른 시작|| 텐서(Tensor)|| Dataset과 Dataloader|| 변형(Transform)|| 신경망 모델 구성하기|| Autograd|| 최적화(Optimization)|| 모델 저장하고 불러오기 이제 모델과 데이터가 준비 tutorials.pytorch.kr https://sswwd.tistory.com/35 하이퍼파라미터 튜닝이란?(1) 네트워크를 구성할 때 사람이 조정해야 하는 파라미터가 존재한다. 이를 하이퍼파라미터라고 한다. 하이퍼파라미터 : - 은닉층 수, 은닉층의 채널 ..