리눅스에서 구동되는 텍스트 편집기를 C언어로 프로그래밍 해보았다! 기능 및 알고리즘 요약구현한 기능은 크게 4가지로 다음과 같다.- 줄 단위 출력 (p 생략 가능)- 줄 삭제 (d)- 줄 추가 (a)- 줄 대치 (s) 0. 파일 로드 및 저장1) 파일 로드// file load (for revision)void load_file(const char *filename){ FILE *fp = fopen(filename, "r"); if(!fp){ fprintf(stderr, "Error opening file %s\n", filename); exit(1); } index_table(fp); rewind(fp); char buffer[LINE_BUFFER]; while(fgets(buffer, siz..
작업 환경 : VMware / Ubuntu 22.04우분투에서 작업하다가 갑자기 네트워크가 안되는 현상이 발생했는데, 확인해보니 집 와이파이나 다른 기기에서는 잘 연결이 되어있는데 가상머신 속 우분투에서만 네트워크 연결 오류가 나는 경우를 마주했다. 결론을 먼저 말하자면 virtual network editor에서 restore default를 실행하여 초기화하고 재부팅했더니 성공했음. 방법 1. 가상머신 네트워크 설정 확인 Virtual machine(vmware) > settings > network 탭 > network adapter로 진입하여 어댑터가 NAT 또는 bridged adapter로 설정되어 있는지 확인한다.(NAT: 일반적인 인터넷 사용에 적합 / Bridged adapter : VM..
Copyright. Soaple EC2란, 클라우드에서 탄력적으로 컴퓨팅 자원을 제공해주는 서비스이다.즉, 가상 서버 서비스라고 생각하면 쉬움인스턴스 패밀리 종류 1. 범용 (M4)- 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 자원을 고르게 사용할 수 있는 인스턴스- 특별히 한쪽 자원이 많이 필요한 게 아니라, 전반적인 균형이 중요한 웹 서버, 테스트 환경 등에 적합- 즉, 만능형 플레이어라고 이해하면 쉬움! 2. 컴퓨팅 최적화 (C4)- CPU 성능이 매우 뛰어나고 가격 대비 성능이 좋음- 연산이 많고 CPU 위주인 작업 (batch 처리 / 고속 API 서버)에 적합 3. 메모리 최적화 (R4)- RAM(메모리) 용량이 많아서 대용량 데이터를 처리하기에 좋음- 인메모리 캐시, 데이터베이스, 빅데이터 분석에 유리함 ..
클라우드 컴퓨팅이란? - 초기 투자나 장기 계약 없이 인터넷을 통해 IT 리소스와 애플리케이션을 원할 때 언제든지 (on-demand) 사용한 만큼만 요금을 내는 서비스 장점1. 초기 선투자 비용 없음 2. 운영 비용 절감- on premise 방식으로는 간과하기 쉬운 전기세나 항온항습 비용 등이 소모되지만, 클라우드로는 이 모든 것들을 신경쓰지 않아도 되기 때문에 운영 비용이 절감된다는 장점이 존재 3. 탄력적인 운영 및 확장- AWS에서는 프로그램 코드로 필요한 자원을 자동 증설 및 감소할 수 있어 비용 효율적일 뿐만 아니라, 최적의 성능 및 안정성을 제공할 수 있음 4. 속도와 민첩성- On-premise 방식으로 직접 서버를 구축하면 실패의 비용이 높으며 혁신 속도가 느려지지만, 클라우드로는 수 ..
1. 큰 그림 보기- to do : 캘리포니아 인구 조사 데이터를 사용해 캘리포니아의 주택 가격 모델 만들기- 캘리포니아 block group 마다 population, median income, median housing price 등을 담고 있음- block group : 미국 인구 조사국에서 샘플 데이터를 발표하는데 사용하는 최소한의 지리적 단위 (한 구역당 보통 600~3000명의 인구를 나타냄)- 목표 : 해당 데이터로 모델을 학습시켜 다른 측정 데이터가 주어졌을 때 구역의 중간 주택 가격을 예측 1.1 문제 정의Q1. 비즈니스의 목적이 정확히 무엇인가?A. 이 모델의 출력이 여러 가지 다른 신호(정보)와 함께 다른 머신러닝 시스템에 입력으로 사용됨 * pipeline : 데이터 처리 compo..
*해당 글은 핸즈온 머신러닝 서적을 바탕으로 정리한 글입니다. 1. 머신러닝 시스템의 종류머신러닝 시스템의 종류는 다음과 같이 크게 3가지로 분류할 수 있다. 훈련 지도 방식 (지도, 비지도, 준지도, 자기 지도, 강화 학습)실시간으로 점진적인 학습을 하는지 아닌지 (온라인 학습과 배치 학습)단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인지 아니면 과학자들이 하는 것처럼 훈ㄹㄴ 데이터셋에서 패턴을 발견하여 예측 모델을 만드는지 (사례 기반 학습과 모델 기반 학습)위 범주들은 서로 배타적이지 않고 원하는 대로 연결할 수 있음!ex) 최첨단 스팸 필터가 심층 신경망 모델을 사용해 스팸과 스팸이 아닌 메일로부터 실시간으로 학습 => 온라인 & 모델 기반 & 지도 학습 system 1.1 ..
