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[Better Than Yesterday] 한 달로 인생을 바꾸기

우리는 누구나 중독에 시달리고 있다. 그렇게 생각하지 않는 사람들도 많겠지만, 꼭 술이나 약물 중독뿐만 아니라 각종 SNS, 영상시청도 이에 포함될 것이다. 우리의 뇌는 도파민과 고통(pain)의 균형을 유지하려 한다. 한 쪽으로 너무 많이 치우치면, 이를 다시 돌려 놓기 위해 다른 쪽으로 치우치게 한다. 이는 도파민에 대한 내성을 초래한다. 무료함을 달래기 위해, 혹은 잠깐의 즐거움을 위해 도파민이 짧은 시간에 많이 나오는 행동을 반복하다보면 나중에는 그 행동이 나에게 즐거움을 주는 것이 아니라 보통의 상태를 유지하기 위해서 하게 된다. 갈수록 행복감은 적어지고 무의미하게 반복만 하는 것이다. 이런 악순환에서 벗어나기 위해서는 하나의 방법이 있다. 바로 한 달동안 모든 도파민 중독 행동을 끊는 것이다...

Me/Youtube 2023.01.01

컴퓨터그래픽스 기말고사 정리

7장. 3차원 그래픽스의 기하변환과 뷰잉 투영 3D물체를 2D평면에 표현하기 위해 3D모델 좌표를 2D평면좌표로 변환하는 과정 평행투영법 객체와 모든 시점을 평행하게 연결하여 투영면에 표현 직각투영 등축투영 경사투영 원근투영법 객체와 투영중심점(시점)을 연결해 투영면에 표현 거리에 따라 물체의 크기가 다르게 보이기 때문에 실감나는 화면을 얻을 수 있음 뷰잉 💡 좌표계 순서 뷰잉 과정 모델좌표계 모델링변환 월드좌표계 뷰잉변환 : 좌표계 변환 적용, 투영 과정을 용이하게 처리하기 위해 뷰잉좌표계 : 뷰 평면의 축벡터와 법선벡터를 이용해 설정 투영변환 : 3D객체 → 2D 뷰평면 투영좌표계 윈도우-뷰포트 변환 장치좌표계 8장. 3차원 객체의 모델링 곡면 모델링 다각형 면과 2차 곡면을 이용해 3차원 객체를 표..

대학강의 정리 2022.12.31

컴퓨터네트워크(Computer Networks) IPv6 Ch.22~26 정리

Chapter 22. IPv6 22.1 IPv6 Addressing IPv4 주소 할당 문제를 해결하기 위해 IPv6 사용한다. IPv6는 128bit로 구성, 각 자리는 16진수로 표현 16 bit씩 끊어서 표현한다. 16진수 숫자 하나는 4bit 0 Abbreviation 앞자리 0은 생략 연속된 0 section들은 축약해서 더블 콜론(::)으로 표시. 가장 긴 부분에 한번만 적용 가능. Address Scopes Unicast Address : one-to-one, Sender-Receiver Global Unicast (2000::/3, 001로 시작하는 모든 주소) 전체주소의 1/8Interface ID : OS에 따라 다르게 설정 EUI-64 : 7번째 bit를 0에서 1로 바꾸고 중간에 F..

대학강의 정리 2022.12.31

[스파르타코딩클럽] AWS, Flask

5주차에는 Flask를 활용해 API를 만들고, 이를 AWS를 통해 홈페이지로 올리는 작업을 배웠다. 1. Flask GET / POST app.py from pymongo import MongoClient from flask import Flask, render_template, jsonify, request app = Flask(__name__) client = MongoClient('localhost', 27017) db = client.dbsparta # HTML 화면 보여주기 @app.route('/') def home(): return render_template('index.html') # API 역할을 하는 부분 @app.route('/api/list', methods=['GET']) de..

[스파르타코딩클럽] Flask, API

웹개발 과정의 4주차에서는 Flask 프레임워크를 이용해 API를 만들고 클라이언트와 연결하는 방법을 배웠다. Flask로 서버를 만들때는 항상 static, templates(index.html), app.py를 세팅한다. (venv는 가상환경 관련 폴더이므로 건드리지 않는다.) 1. API 클라이언트가 서버에 요청할 때, GET / POST 방식으로 할 수 있다. @app.route('/test', methods=['GET']) def test_get(): title_receive = request.args.get('title_give') print(title_receive) return jsonify({'result':'success', 'msg': '이 요청은 GET!'}) @app.route('..

[스파르타코딩클럽] 파이썬, 웹스크래핑(크롤링), DB, pymongo

3주차에는 파이썬 패키지를 이용해 웹스크래핑(크롤링)을 하고, 이 데이터를 DB로 저장하는 방법을 배웠다. 1. 파이썬 가상환경 : 프로젝트별로 패키지들을 담을 공구함. 다른 프로그램의 동작에 영향을 주지 않는 격리된 실행환경. Requests 라이브러리 import requests # requests 라이브러리 설치 필요 r = requests.get('http://openapi.seoul.go.kr:8088/6d4d776b466c656533356a4b4b5872/json/RealtimeCityAir/1/99') rjson = r.json() gus = rjson['RealtimeCityAir']['row'] for gu in gus: if gu['IDEX_MVL'] < 60: print (gu['MS..

[스파르타코딩클럽] jQuery, Ajax 기초

2주차에 배운 내용은 jQuery와 Ajax를 이용해 웹사이트를 제어하고 데이터를 요청하는 것이다. 1. jQuery jQuery를 이용해 자바스크립트로는 길게 써야하는 것을 간단하게 쓸 수 있다. 코드에 import해야 사용할 수 있다. CSS에서는 선택자로 클래스를 이용했다면, jQuery는 ID를 선택자로 사용한다. input의 값을 .val을 통해 가져올 수 있다. $('#post-url').val(); div 보이기, 숨기기 // id 값이 post-box인 곳을 가리키고, hide()로 안보이게 한다.(=css의 display 값을 none으로 바꾼다) $('#post-box').hide(); // show()로 보이게 한다.(=css의 display 값을 block으로 바꾼다) $('#pos..

[스파르타코딩클럽] HTML, CSS, Javascript 기초

스파르타 코딩클럽의 내일배움단 웹개발 종합반 과정을 듣기 시작했다. 1주차에 배운 내용은 다음과 같다. 1. HTML 웹페이지의 뼈대가 되는 부분이다. iPhone 13 Pro 가격 : 1,350,000 비약적으로 강화된 카메라 시스템. 뛰어난 반응성으로 매일 하던 제스처에 전혀 새로운 감각을 선사하는 디스플레이. 스마트폰 사상 가장 빠른 칩. 독보적인 내구성. 획기적인 도약을 이뤄낸 배터리 성능까지. 이제 프로할 시간. 주문자 이름 수량 --수량을 선택하세요-- 1개 2개 3개 주소 전화번호 주문하기

Support Vector Machines (SVM) 서포트 벡터 머신

서포트 벡터 머신 데이터가 어디에 속할지 판단하는 선형 분류 모델이다. margin,robustness을 최대화하는 기준을 택한다. Kernel Trick 커널 트릭은 차원을 높여 매핑하는 작업을 의미한다. 고차원 공간에서 쉽게 구분한 뒤 저차원으로 다시 매핑하는 기법이다. Source https://bkshin.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-2%EC%84%9C%ED%8F%AC%ED%8A%B8-%EB%B2%A1%ED%84%B0-%EB%A8%B8%EC%8B%A0-SVM

Coding/기타 2022.04.14

Decision Trees(의사 결정 나무)와 Random Forests(랜덤 포레스트)

Decision Trees : 의사결정나무 의사결정나무 모델은 스무고개와 비슷하게 데이터를 feature 기준으로 순차적으로 분류한다. 전체적으로 나무를 뒤집어놓은 것과 같은 모양이며, 처음 노드를 root node, 중간을 intermediate node, 끝을 terminal node라 부른다. 큰 분산을 갖기 때문에 깊이가 매우 깊은 모델은 overfitting에 취약하다. Random Forest 의사결정나무의 단점을 보완한 랜덤포레스트 모델은 여러개의 의사결정나무 모델을 만들고, 데이터를 중복 가능하게 추출(bootstrap aggregating)해 임의로 각 모델에 넣는다. 그 이후 나온 모든 모델의 결과를 합산(앙상블)하여 예측을 하게 된다.

Coding/기타 2022.04.13

[세바시 인생질문] 절대 실패하지 않는 독서습관 만들기

독서의 효과 1. 자아 강화 책의 내용에 의해 내 생각의 틀, 감각이 바뀌는 것 자아 강화가 일어나기 위해서는 책과 독자의 거리가 가까워야 한다. (내가 흥미가 있는 책으로 시작하기) 2. 언어 능력, 사고력 독서란 작가가 세운 치밀한 생각의 체계를 독자의 머리로 재생해보는 행위 독서 현상 : 내 생각의 주파수와 책의 생각의 주파수가 맞춰지는 것 (책에 푹 빠져서 읽게 되는 경험) 내가 생각할 일이 없는 생각을 논리적으로, 정연하게 생각하게 되는 것. 책을 제대로 읽는 특별한 습관 1. (소리내며) 정독하기 빠르게 읽으려 노력하지 말고 책의 속도에 맞춰 한 권이라도 제대로 읽기 2. '나라면 어땠을까' 생각하기 무조건적으로 '그런가 보다' 하고 넘어가기 보다는 내 상식의 수준에서 책의 내용을 이해할 수 ..

Me/Youtube 2022.03.15

인공지능, 데이터 엔지니어 / 사이언티스트 / 애널리스트 직무 비교 정리.

데이터 직무란 데이터 직무는 기업 내 데이터를 가공, 관리, 활용하는 업무를 말한다. 데이터 자체를 중점적으로 다루는 데이터 집중 직무와, 데이터를 활용하는 데이터 활용 직무로 나뉜다. 데이터 집중 직무는 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가로 나뉜다. (그러나 회사마다 각 직무의 구분이나 명칭은 다르다) 데이터 엔지니어 (Data Engineer) 주요 업무 데이터의 수집과 관리 담당 (개발에 집중된 유형) 데이터 전처리, 다른 업무에 사용할 수 있도록 공급 데이터 처리를 위한 시스템을 구축, 관리, 최적화 일반적으로 데이터 엔지니어는 AI와 거리가 멀다 학위 학위보다 실력이 중요 필요 역량 대량의 데이터에서 필요한 부분을 추출하는 능력(ETL) 개발자에 가까운 직업으로 코딩 실력이 중..

Coding/기타 2022.02.23