http2. http://b.luavis.kr/http2/ 머신러닝 filter관련. http://nbviewer.ipython.org/github/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in- Python/blob/master/table_of_contents.ipynb 또 좋은 링크 https://github.com/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning- Projects/blob/master/example-data-science- notebook/Example%20Machine%20Learning%20Notebook.ipynb

문제 실수형 변수를 2개 선언한 후 각각에 80.5, 22.34를 대입한 후 두 수의 합을 구하여 각각의 숫자를 10칸씩 오른쪽에 맞추어 소수 둘째자리까지 출력하는 프로그램을 작성하시오. 출력 예 80.50 22.34 102.84 주의사항 공백을 넣을 경우 1칸을 차지한다. #include <stdio.h> int main(void){ float a, b; a=80.5f; b=22.34f; printf("%10.2f%10.2f%10.2f",a,b,a+b); return 0; }

세 개의 정수형 변수를 선언하고 각 변수에 10, 20, 30을 대입한 후 그 변수를 이용하여 출력 예와 같이 출력하는 프로그램을 작성하시오. 10 + 20 = 30 #include <stdio.h> int main(void){ int a, b, c; a=10; b=20; c=30; printf("%d + %d = %d", a, b, c); return 0; }

본래 머신러닝에도 관심이많고, 내년부터는 파이썬을 좀 많이다뤄야겠다 생각해서 책을 구매하게되었습니다. 또 개인적으로 스터디팀 프로젝트도 겹치고해서….는 … 사실 이전에 구매했던 제품들을 통해서 포인트가 많이 쌓여서 어디다 쓸까하다가 구매한… 저자 마이클 보울즈는 기계 공학의 학사와 석사, 박사와 MBA를 취득했다. 학계, 산업 기술, 비즈니스 영역에서 일해왔으며, 현재 성공을 위해 머신 러닝이 필수 조건인 여러 스타트업 회사와 함께 일하고 있다. 여기서 그는 팀 관리자, 컨설턴트, 고문 등 다양한 역할을 수행하고 있다. 또한 캘리포니아 마운틴 뷰에 있는 공동 작업 공간이자 스타트업 인큐베이터인 해커 도조(HACKER DOJO)에서 머신 러닝 과정을 가르치고 있다. 1장. 예측할 때 사용하는 두 가지 핵심 알고리즘 - 왜 이 두 가지 알고리즘이 유용한가? - 피널라이즈드 회귀 기법은 무엇인가? - 앙상블 기법은 무엇인가? - 어떤 알고리즘을 사용할 것인지 결정하는 방법 - 예측 모델 생성을 위한 단계별 절차 - 각 장의 내용과 연관관계 - 요약 2장. 데이터 이해로 문제 이해하기 - 새로운 문제의 구조 확인 - 속성과 레이블의 차이 때문에 모델이 선택된다 - 바위와 기뢰...

벡터(STL) 정의 동적 배열 구조로 C++에서 구현한 것. C++ STL 중의 하나이 템플릿 클랫. C의 배열처럼 빠른 랜덤 접근이 가능하지만 자동으로 배열의 크기 조절과 객체의 추가 삭제가 가능하다. 요소에 접근, 앞뒤에 요소를 추가하거나 삭제할 수 있고 크기를 알아낼 수 있다. 배열과 차이점 C++의 배열은 메모리에 연속적. 배열의 모든 요소는 같은 타입을 가진다. 벡터는 at()함수를 사용해 존재하지 않는 요소에 접근하면 에러를 발생. 템플릿 클래스기때문에 원하는 모든 타입의 일반적인 배열(generic array)을 만들 수 있다. 벡터는 데이터를 선형적으로 유지한다. 저장공간보다 많은 데이터를 추가하면 현재 보유하고 있는 메모리의 두 배만큼 이를 할당하기 때문에 단순한 할당으로 선형적인 공간을 못 만들때가 있다.(복사에 엄청난 성능 저하) 우측 값 참조(rvalue reference)로 성능저하 해결.

친구가 재밌다고 추천해준 책, 그래 그래 효율성.. 링크 : http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=7405945 저자 마틴 레디 (DR. MARTIN REDDY)는 소프트웨어 컨설팅 회사인 CODE REDDY INC.의 설립자이자 CEO다. chpater 1 소개 1.1애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 1.1.1계약과 계약자 1.1.2C++로 구현하는 API 1.2API 설계의 차별화되는 특징 1.3API를 사용하는 이유 1.3.1좀 더 견고한 코드 1.3.2코드 재사용 1.3.3병렬 개발 1.4API를 사용하지 말아야 할 때 1.5예제 API 1.5.1API 계층 1.5.2실세계 예제 1.6파일 포맷과 네트워크 프로토콜 1.7이 책의 구성 chpater 2품질 2.1문제 도메인 모델 2.1.1훌륭한 추상화 제공 2.1.2핵심 객체 모델링 2.2구체적인 구현 숨기기 2.2.1물리적 은닉: 선언 vs 정의 2.2.2논리적 은닉: 캡슐화 2.2.3멤버 변수 감추기 2.2.4메서드 구현 숨기기 2.2.5클래스 구현 숨기기 2.3작게 완성하기 2.3.1지나친 약속은 금지 2.3.2가상 함수의 추가는 신중하게 2.3.3편리한 API 2.4쉬운 사용성 2.4.1한눈에 들어오는 2.4.2잘못 사용하기에도 어렵게 2.4.3일관성 있는 2.4.4수직적인 2.4.5견고한 자원 할당 2.4.6플랫폼 독립성 2.5느슨한 연결 2.5.1이름만을 사용한 연결 2.5.2클래스 연결 줄이기 2.5.3의도적인 중복 2.5.4매니저 클래스 2.5.5콜백과 옵저버, 알림 2.6안정화와 문서화, 테스트 chpater 3 패턴 3.1Pimpl 관용법 3.1.1Pimpl 사용...

저자 이광근은 현재 서울대학교 컴퓨터공학부 교수. KAIST 전산학과 교수 역임. BELL LABS - SOFTWARE PRINCIPLES RESEARCH DEPARTMENT 정규 연구원 역임. 교육과학기술부 지정 선도연구센터 센터장, 과학기술부 지정 창의연구단 단장 역임. MIT 컴퓨터과학및인공지능 연구실, CMU 컴퓨터과학과, 파리 고등사범학교(ENS) 컴퓨터과학과 방문교수. 개인적으로 이 책을 초,중,고 학생들하게 추천합니다. 다른 전문서적들에비해 컴퓨터에대한 지식을 다소 진입장벽없이 읽을 수 있습니다. 해당 링크의 http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/16/ 구매하기전 미리보기 형식으로 잠깐 읽어봤는데, 평소 궁금했던 내용들이 많았고 호기심 또한 자극했습니다. 물론 책을 읽으며 어렵게 느껴지는 부분도있었고, 몇번을 봐야 이해를 했던 대목도있었습니다. 간단 논리구조 표 부터시작해서 양자컴퓨터의 대한 내용도 담고있다. 비전공자라는 것을 강조했지만, 실상 전공자가 봐도 전혀 손색이없는 내용을 담고있다. 책을 읽으며 아쉬웠던 점은 아마 표현이 아닐까 싶다. 저자는 좋은 표현을 선택했을지 모르겠지만, 그 표현으로 인해서 해석하는데 가끔 내용이 잘 이해되지 못할때가 있었습니다. 13년도부터 초,중,고 소프트웨어 교육과정이 도입되고 아마 많은 학생분들이 프로그래밍과 컴퓨터 배우기에 정신없을 거라 생각합니다. 이 책은 제목그래도 “컴퓨터 과학이 여는 세계”를 이야기합니다. 부싯돌이란 도구로 불을 붙이던 인간이 어느새 손가락보다 작은...

Keith Clark: 3D worlds in CSS3 from HN London on Vimeo. If you would like to attend future Hacker News meetups in London to see talks like this live, please sign up at meetup.com/HNLondon/

스콧 마이어스 저자 스콧 마이어스(SCOTT MEYERS)는 C++에 관한 세계 최고 전문가 중 한 명이다. 인기 있는 강사이자 자문가, 콘퍼런스 강연자인 그의 EFFECTIVE C++ 시리즈(EFFECTIVE C++, MORE EFFECTIVE C++, EFFECTIVE STL)는 20년 이상 C++ 프로그래밍 지침의 기준을 확립했다. 그는 BROWN UNIVERSITY에서 컴퓨터 과학 PH.D. 학위를 받았다. 그의 웹사이트는 ARISTEIA.COM이다. 1장 형식 연역 항목 1: 템플릿 형식 연역 규칙을 숙지하라 항목 2: auto의 형식 연역 규칙을 숙지하라 항목 3: decltype의 작동 방식을 숙지하라 항목 4: 연역된 형식을 파악하는 방법을 알아두라 2장 auto 항목 5: 명시적 형식 선언보다는 auto를 선호하라 항목 6: auto가 원치 않은 형식으로 연역될 때에는 명시적 형식의 초기치를 사용하라 3장 현대적 C++에 적응하기 항목 7: 객체 생성 시 괄호(())와 중괄호({})를 구분하라 항목 8: 0과 NULL보다 nullptr를 선호하라 항목 9: typedef보다 별칭 선언을 선호하라 항목 10: 범위 없는 enum보다 범위 있는 enum을 선호하라 항목 11: 정의되지 않은 비공개 함수보다 삭제된 함수를 선호하라 항목 12: 재정의 함수들을 override로 선언하라 항목 13: iterator보다...

/* 기본구조 */ /* 속성 추가 */ target-densitydpi 속성을 찾다가 정리가 잘 된 글이있어 이리 포스팅하게되었다. 뷰포트(viewport)의 속성 meta name=”viewport” : 뷰포트 속성 선언 width=”viewport 넓이” : 컨텐츠를 보여줄 크기[기본값 : 980px, 설정값 : 200 – 10,000px 직접입력, device-width(디바이스 단말기 폭에 맞춤)] intial-scale : 초기 크기 설정[기본 꽉찬 화면] minimum-scale : 최소 크기 설정 [기본값 : 0.25, 범위 : 0~10.0] maximum-scale : 최대 크기 설정 [기본값 : 5.0, 범위 : 0~10.0] user-scalable : 사용자 단말의 확대기능 사용 유무 선언 [yes, no] target-densitydpi : dpi지정 – 안드로이드에 한함 [기본값 : medium-dpi, 설정값 : medium-dpi, high-dpi, device-dpi(단말기 dpi 설정)] 모바일 작업시 주의할 점은 viewport 작성시 안드로이드는 0.5단위를 인식하지 못하기 때문에 1단위로 적어줘야 하며 [ target-densitydpi=medium-dpi ]는 안드로이드에서만 인식이 되기에 안드로이드를 위한 구문이지만 Validation 체크시 오류가 발생하기 때문에 가급적 사용을 하지 않는게 좋다

평소 데이터분석이나 기계학습에 관심이많은사람들은 이미 많이 알고있는 책입니다. 최근 몇년간 빅데이터 분석이 각광을 받으면서, 빅데이터를 활용하여 분석하는 방법 중 하나인 기계학습(Machine learning)에 대한 관심이 높아지고있습니다. 아는지인이 정말 좋은책이라고 꼬드겨서 구매했습니다. 사실 파이썬을 자주 사용할일이없었는데, 오랜만에 스터디하면서 파이썬을 사용할수있겠네요. 요즘 호기심을 자극하는 책들이 많습니다. 목차만 봐도 궁금해서 읽어지게 만드는 책들, 아마 그런 책들 중 이 책도 하나가 아닐까 싶습니다. 평소에 알고있던 서비스들이 새로운 기능을 추가할때마다 머신러닝을 많이 언급하고있습니다. 그래서 예전부터 주의깊게 봐왔습니다. 앞으로도 계속 스터디하는 이유는 머신 러닝을 직접 적용할 기회도 있겠지만 그보다 꾸준한 스터디를 통한 이해로 제가 진행하는 프로젝트 시나리오에 최적화하는 것도 나 같은 프로그래머일이라 생각한다. 머신 러닝에 대한 자료들도 많이 나왔고, 흔히 말하는 머리 좋은 사람들이 내놓은 답안도 많다. 프로그래머가 라이브러리를 사용하듯이 대신에 사용함에 있어 완벽한 이해는 필수사항인 것 같다. 실제로 제가 이용하는 서비스들 대부분이 머신러닝에 아주 좋은예들이라고 할수있습니다. 많은 서비스들이 머신러닝의 중요성을 인지하고 서비스에 적용하고있습니다. 특히 개인화,추천 기능에 있어서 머신러닝이 차지하는 비중이크다. 아마존,페이스북,구글등이 이미 증명한 사례라고 볼수있습니다. 머신러닝을...

블로그 초반에 개인 정보 관련(“개인 정보 보안의 대한 나의 생각 “ + “안전한 패스워드 “) 해서 포스팅한 적이 있다. 우선 AWS는 실 서비스를 하는 상태에서 유출된다면 피해가 상당히 크다. 서비스 자체가 먹통이 될 수 있으니 하지만 보안에 대한 개념을 조금만 더 주의 깊게 생각하면 1차 피해를 최소화할 수 있다. 서비스에서 개인 정보가 유출되지 않는 한 이용자가 이용하는 타 서비스들을 통해 공격자는 AWS 계정 값을 유추하여 공격한다. 이러한 공격을 맞기 위해서 이전에도 말씀드렸듯이 패스워드의 잦은 변경 그리고 OTP(‘one time password’) 서비스를 이용하는 방법이다. OTP는 일회용 비밀번호를 매번 생성한다. 이 일회용 비밀번호에는 유효기간이 있고 이용자의 휴대용 단말기를 통하여 생성할 수 있다. AWS에서 OTP를 이용할수있는 방법은 크게 두가지있다. AWS MFA를 지원하는 OTP생성기를 구매하는 것, Gemalto(‘http://onlinenoram.gemalto.com/’)에서 구매할수있다. 보통은 이 방식은 이용하지않는다. 다른 방법은 가장 많이 이용하는 방식으로 자신의 스마트폰에 AWS 공식 지원 OTP 생성 어플을 사용한다. 아래는 OS마다 지원하는 어플이 당연히 다르겠지만, 쉬운설명을 위해 아래 표를 참고한다. Android AWS Virtual MFA, Google Authenticator Apple...

존스킷을 아는 개발자들도 있겠지만, 모르는 개발자들을 위해 설명을 덧 붙이자면 존 스킷은 2003년부터 C# MVP(MOST VALUABLE PROFESSIONAL)로 활동하며, C# 뉴스그룹과 개인 블로그를 통해 C#과 .NET에 대한 이런 저런 생각들을 담고 있다. 현재 구글에서 시니어 엔지니어로 근무하고있다. 가끔 Stackoverflow에서도 그를 볼수있다. Chapter 01C#에 잔잔히 불고 있는 변화 1.1 간단한 데이터 타입의 시작 1.2 정렬과 필터 1.3 비어있는 데이터 다루기 1.4 LINQ의 소개 1.5 COM과 다이나믹 타입 1.6 닷넷 플랫폼의 분석 1.7 코드를 놀랍게 만들기 1.8 요 약 Chapter 02핵심 기초: C#1 기반 다지기 2.1 델리게이트 2.2 타입 시스템의 특성 2.3 값 타입과 참조 타입 2.4 C#2와 3: 탄탄한 기초 위의 새로운 기능 2.5 요 약 Part 02C#2: C#1의 문제점 해결 Chapter 03제네릭을 이용한 타입 파라미터화 3.1 제네릭이 필요한 이유 3.2 자주 사용할 수 있는 간단한 제네릭 3.3 기초를 뛰어 넘어 3.4 고급 제네릭 3.5 닷넷 2.0의 제네릭 컬렉션 클래스 3.6 C#과 다른 언어의 제네릭의 제약 3.7 요 약 Chapter 04nullable 타입을...

“Hash and Range Primary Key” means that a single row in DynamoDB has a unique primary key made up of both the hash **and the **range key. For example with a hash key of X and range key of Y, your primary key is effectively XY. You can also have multiple range keys for the same hash key but the combination must be unique, like XZ and XA. Let’s use their examples for each type of table: Hash Primary Key – The primary key is made of one attribute, a hash attribute. For example, a ProductCatalog table can have ProductID as its primary key. DynamoDB builds an unordered hash index on this primary key attribute. This means that every row is keyed off of this value. Every row in DynamoDB will have a required, unique value for this attribute. Unordered hash index means what is says - the data is...