공부하는 개발자 핑구 🐧 공부하는 개발자 핑구 🐧

내가 자주쓰는 영어표현에 대한 교정의 필요성을 느껴 이렇게 포스팅을 하게됬다. Michael Sandel 의 Justice 강의를 토대로 공부를 시작해보자 한다. www.youtube.com/watch?v=kBdfcR-8hEY # 상황 묘사하기 1. Suppose you're the driver of a trolley car, ~라 가정하자 할때, if 대신 Suppose를 써보자! and your trolley car is hurdling down the track at sixty miles an hour. 속도를 나타낼때는 at 을 꼭 사용하자! 2. and at the end of the track, you notice five workers working on the track. you know ..

1. 디스크의 구조 디스크는 논리블록(logical block)단위로 데이터를 저장하며, 입출력 역시 논리블록 단위로 전송한다. 논리블록에 접근하기 위해서는 블록의 인덱스 번호를 디스크에 전달해야한다. 디스크 컨트롤러는 인덱스를 가지고 해당 논리블록 물리적위치에 접근하여 입출력 작업을 수행한다. 논리블록의 물리적 위치를 섹터(sector)라 칭하며, 1:1 매핑관계이다. 디스크는 다수의 마그네틱 원판으로 구성되며 원판은 다수의 트랙(track), 트랙은 다수의 섹터(sector)로 구성된다. 상대적 위치가 동일한 트랙들의 집합을 실린더(cylinder)라 칭한다. 섹터 0은 최외곽 실린더의 1번째 트랙에 있는 1번째 섹터이다. 디스크에 데이터 읽기/쓰기를 위해 암(arm)이 해당섹터가 위치한 실린더로 이..

# 가상메모리 각 프로그램이 0번지부터 시작하는 자기 자신만의 메모리주소공간을 가정하여 사용하는 것 # 장점 ▶ 주기억 장치의 효율적관리 주기억장치를 하드디스크에 대한 캐시로 설정하여, 당장 사용하는 영역만 메모리에 올리고, 나머지는 하드디스크의 스왑영역(BackingStore, Swap area)에 내려놓는다. ▶ 메모리 관리의 단순화 각 프로세스마다 가상메모리의 통일된 주소공간을 배정할 수 있으므로 메모리 관리가 단순해짐 ▶ 메모리 용량 및 안정성 보장 한정된 공간의 RAM이 아닌 거의 무한한 가상메모리 공간을 배정함으로써, 프로세스 간의 메모리 침범의 여지를 줄임 # 요구 페이징(demand paging) & 요구 세그멘테이션(demand segmentation) 프로세스의 주소공간을 메모리로 적재..

1-1. 이산확률분포 셀 수있는(떨어져있는) 확률변수 X의 분포 확률분포표로 표현할 수 있다. (확률분포표의 합은 반드시 1이 되어야한다) ex) 주사위 던질때 각 눈이 나올 확률 1-2. 이산확률분포의 평균, 분산, 표준편차 2-1. 이항분포 이산확률분포의 일종 어떤일을 1번 시행할때, 일어날 확률이 p인 사건을 n번 시행했을때 일어난 횟수를 확률변수 X로 하는 분포 (매 시행 일어날 확률이 일정해야함) B(n,p) 로 표현 ex) 동전을 2개를 5번 던지는 사건에서, 둘다 앞면 나오는 횟수를 확률변수 X (= B(5, 0.25) ) 2-2. 이항분포의 평균, 분산, 표준편차 2-3. 평균 및 분산의 성질

미분과 적분의 의미 (Differentiation & Integration) 데이터 과학을 공부하다보면 미적분에 대한 이해가 필요한데, 미분과 적분의 단순식이 아닌, 미분과 적분의 실제적 의미에 대해서 알아보겠습니다. 실생활에서 관측되는 데이터들, 예를 들자면, 주식이나 부동산 시세, 비트코인 가격등에 대해 미래의 시세를 예측하려면 보통 어떻게 예측하시나요? 현재의 시세를 보고 예측하는게 아니라 바로 여태 까지 측정된 과거의 변화량을 보고 예측을 하게 됩니다. 즉, 미적분은 과거 데이터(함수)의 변화량을 예측하기 위해서 사용됩니다. 그리고 변화(x)량을 설명하기 위해서는 기준단위가 필요합니다. 예를들면, +500$/day, -1.5kg/month 같은 단위가 있겠죠? 이 변화(x)의 단위를 무수히 작게 ..

On-Demand 와 Cloud 는 사실 코로나 이전에도 각광을 받고 있었다. 하지만 코로나로 인해 Untact가 장려되면서, Digital Contact의 기반인 Cloud의 상승곡선은 더 가파를 것으로 예측된다. 밑의 내용은 On-Demand 와 Cloud 에 대한 연관 키워드들의 나열이다. # 온디맨드(요구기반) 시대 (2000~) 구독, 공유, O2O(Oline to Offline) 소유 -> 이용 구매 -> 구독 오프라인 -> 접속 버전업 -> 실시간 # 언택트(Untact) 비대면, 비접촉 # Digital Contact 디지털 대면 (Clould가 인프라) # New Normal 기존의 abnormal로 취급받던 개념이 normal로 새롭게 정의됨 # Cloud 의 이점 수많은 디바이스의 트..

# Vectorization of an Image 프린트문을 넣어서 각각 벡터화가 어떻게 되는지 꼭 확인해보세요...! To check how an image is vecterized, do print(X), print(x) and so on.

1. 공공 데이터 포탈 - https://www.data.go.kr/ 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 2. K-ICT 빅데이터 센터 - https://kbig.kr/portal/kbig K-ICT 빅데이터센터 함께 만드는 빅데이터함께 누리는 가치 data ㆍ insight ㆍ value 함께 만드는 빅데이터함께 누리는 가치 data ㆍ insight ㆍ value 함께 만드는 빅데이터함께 누리는 가치 data ㆍ insight ㆍ value kbig.kr 3. SK 빅데이터 허브 - https://ww..