🐶짱구와 꾜미 집에 놀러온 용뇽이🦊

영어를 배울 때 헷갈리는 표현 중 하나가 "I’m boring." 과 "I’m bored." 이다. 한국어로 직역하면 둘 다 "나는 지루하다"처럼 보이지만, 실제 의미는 크게 다르다. 이 두 표현의 차이를 확실하게 이해하고, 자연스럽게 사용할 수 있도록 정리해보겠다.1. "I’m bored." → (나는) 지루해!✅ 뜻: 지루함을 느끼는 상태✅ 설명: 내가 지금 따분하거나 지루한 상태라는 뜻. 감정을 표현하는 표현임✅ 문법: "bored"는 감정을 나타내는 분사(past participle)로 사용됨예문:I’m bored. (나 지금 지루해.)She looks bored in the meeting. (그녀는 회의에서 지루해 보인다.)The students were bored during the lectu..

데이터 분석 및 머신러닝에서는 난수(random number) 생성과 샘플링(sampling)이 자주 사용된다. Numpy의 np.random 모듈을 활용하면 다양한 확률 분포에서 난수를 생성하고 데이터를 샘플링할 수 있다.1. 난수 생성의 기본1.1 균등 분포 난수 생성균등 분포에서 난수를 생성하려면 np.random.rand() 또는 np.random.uniform()을 사용하면 됨import numpy as np# 0과 1 사이의 난수 5개 생성random_numbers = np.random.rand(5)print(random_numbers)# [0.68210576 0.42857438 0.15101299 0.54555321 0.02568058]# 특정 범위(예: 10~20)에서 균등 분포 난수 5개..

도커 이미지는 컨테이너 실행에 필요한 모든 요소(애플리케이션, 라이브러리, 환경 설정 등)를 포함하는 읽기 전용 템플릿이다. 이를 효율적으로 빌드하고 관리하는 방법을 정리한다.1. 도커 이미지 빌드1.1 도커파일(Dockerfile) 작성도커 이미지는 Dockerfile을 기반으로 생성됨 기본적인 Dockerfile 예시는 다음과 같음:# 베이스 이미지 설정FROM python:3.9# 작업 디렉터리 설정WORKDIR /app# 필요 패키지 복사 및 설치COPY requirements.txt .RUN pip install -r requirements.txt# 애플리케이션 복사COPY . .# 실행 명령어 설정CMD ["python", "app.py"]1.2 도커 이미지 빌드위 Dockerfile을 기반으..

Numpy는 데이터를 저장하고 다시 불러오는 다양한 방법을 제공한다. 이 글에서는 Numpy 배열을 파일로 저장하고, 다시 불러오는 방법을 정리한다.1. Numpy 배열 저장하기Numpy 배열은 다양한 포맷으로 저장 가능하며, 여기서는 .npy, .npz, .csv 포맷을 다룰 것임1.1 .npy 포맷으로 저장.npy 파일은 Numpy의 기본적인 바이너리 저장 포맷으로, 배열의 구조를 그대로 유지하면서 저장할 수 있음import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])np.save("array.npy", arr)1.2 .npz 포맷으로 여러 배열 저장.npz 파일은 여러 개의 배열을 한 번에 저장할 수 있는 압축된 Numpy 포맷임x = np.arange(10)y = ..

Python에서 데이터를 다룰 때 필수적으로 사용되는 라이브러리 중 하나가 Numpy이다. 대규모 배열 및 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었으며, 과학 연산, 머신러닝, 데이터 분석 등에 폭넓게 사용된다.1. Numpy란?Numpy(NumPy, Numerical Python)는 다차원 배열 객체(ndarray)를 지원하며, 이를 효율적으로 연산할 수 있는 다양한 기능을 제공함Python의 기본 리스트(list)보다 빠르고, 메모리를 효율적으로 사용함Numpy의 특징고속 연산: C 언어로 구현되어 있어 리스트보다 빠름다차원 배열 지원: 벡터, 행렬 연산을 쉽게 수행 가능방대한 수학 및 선형대수 연산 기능: 다양한 함수 제공다른 라이브러리와의 호환성: Pandas, SciPy, TensorFlo..

도커(Docker)란?도커(Docker)는 컨테이너 기반의 가상화 기술로, 애플리케이션과 그 실행 환경을 컨테이너라는 단위로 패키징하여 어디서든 실행할 수 있도록 해주는 플랫폼이다. 기존의 가상 머신(VM)과 달리 운영체제 전체를 가상화하지 않고, 호스트 OS의 커널을 공유하면서 독립된 환경을 제공하는 것이 특징이다.도커의 주요 개념1. 컨테이너(Container)컨테이너는 애플리케이션과 그 실행 환경을 포함하는 독립적인 단위로, 실행에 필요한 라이브러리와 의존성을 함께 패키징하여 일관된 환경에서 실행할 수 있도록 함2. 이미지(Image)이미지는 컨테이너를 생성하는 데 필요한 모든 요소(애플리케이션, 라이브러리, 설정 파일 등)를 포함하는 읽기 전용 템플릿임컨테이너는 이미지를 기반으로 생성됨3. 도커파..

1. 피사체 (Subject)카메라로 촬영하는 대상인물, 풍경, 동물, 사물 등 다양한 형태가 존재함피사체의 위치와 배치에 따라 사진의 느낌이 달라짐2. 프레임 (Frame)카메라 화면 안에 포함되는 영역어떤 피사체를 포함하고, 어떤 부분을 제외할지를 결정하는 요소3. 구도 (Composition)사진의 전체적인 배치와 균형대표적인 구도 기법:삼등분법 (Rule of Thirds): 화면을 가로, 세로 3등분한 후 교차 지점에 피사체 배치대각선 구도 (Diagonal Composition): 사선 형태로 피사체 배치하여 동적인 느낌 강조중심 구도 (Central Composition): 피사체를 중앙에 배치하여 강한 집중 효과 유도대칭 구도 (Symmetry Composition): 좌우나 상하 대칭을 ..

DSLR 카메라는 촬영된 이미지를 다양한 파일 형식으로 저장할 수 있다. 대표적인 저장 형식으로 RAW, JPEG, TIFF 등이 있다.주요 저장 형식 개요RAW 파일 (무손실 원본 데이터)개념:카메라 센서가 촬영한 원본 데이터를 그대로 저장하는 형식압축 없음 또는 무손실 압축을 사용하여 색상 정보와 디테일을 최대한 보존DSLR 제조사마다 RAW 파일 확장자가 다름Canon: .CR2, .CR3Nikon: .NEFSony: .ARWFujifilm: .RAFPanasonic: .RW2장점:높은 화질과 풍부한 색상 정보 보존후보정 시 밝기, 색온도, 노출 등을 자유롭게 조절 가능고해상도 이미지 작업에 적합단점:파일 크기가 커서 저장 공간을 많이 차지함전용 프로그램(Adobe Lightroom, Photosh..

DSLR 필수 용어 및 개념 정리DSLR 카메라를 처음 접하거나 촬영 기법을 익히려는 사용자들을 위해 필수적인 용어와 개념을 정리한다.미러리스 (Mirrorless Camera)기존 DSLR과 달리 내부 거울이 없는 구조미러리스 카메라가 반드시 전자식 뷰파인더(EVF)를 사용하는 것은 아님. 일부 모델은 광학식 뷰파인더(OVF)를 채택하기도 함센서 크기 (Sensor Size)풀프레임 (Full-frame) > 크롭 센서 (APS-C) > 마이크로 포서드 (Micro Four Thirds) > 1인치 센서 등센서 크기가 클수록 일반적으로 화질이 좋고 심도 표현에 유리하지만, 렌즈와 이미지 처리 기술도 중요한 영향을 미침셔터 속도 (Shutter Speed)셔터가 열려 있는 시간으로 단위는 초(s) 또는 ..

2025.01.23 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 12025.01.24 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 22025.02.04 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 31. 들어가며이번 글에서는 XGBoost 회귀 모델을 활용하여 와인의 품질을 예측하고, 다양한 기법을 적용하여 성능을 비교해보겠다.단순한 XGBoost 모델을 ..

2025.01.23 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 12025.01.24 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 2데이터 시각화변수 간의 관계를 시각화하여 패턴을 파악하도록 한다.  품질 분포 및 변수 간 상관 관계(Correlation Heatmap)# Library Version# pandas : 2.2.3# numpy : 1.23.5# matplotlib: 3.9.2# seaborn : 0.13.2import matplotlib.py..

2025.01.30 - [개발 Code/웹개발 WebDev] - [WebDev][Node.js] Node.js환경 설정 및 Express.js를 활용한 서버 만들기2025.01.31 - [개발 Code/웹개발 WebDev] - [WebDev][Node.js] Node.js로 REST API 개발하기 (CRUD)1. 개요이 글에서는 Node.js와 Express를 사용하여 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB와 연동하여 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 기능을 구현하는 방법을 다룬다.실습을 통해 REST API를 구축하고 데이터를 관리하는 과정을 학습할 수 있다.2. 프로젝트 설정2.1. 필수 패키지 설치새로운 프로젝트 폴더를 생성하고 VSCode에서 해당 폴더를 엶:mkdi..

2025.01.30 - [개발 Code/웹개발 WebDev] - [WebDev][Node.js] Node.js환경 설정 및 Express.js를 활용한 서버 만들기1. REST API란?REST(Representational State Transfer) API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 클라이언트와 서버가 데이터를 주고받는 방식이다.CRUD(Create, Read, Update, Delete) 기능을 통해 데이터를 관리할 수 있다.2. Express.js를 활용한 REST API 구축2.1. 프로젝트 초기화 및 필수 패키지 설치새로운 프로젝트 폴더를 생성하고 VSCode에서 해당 폴더로 이동함:mkdir my-rest-apicd my-rest-apinpm을 사용하여 프로젝트를 초기화함:npm init..

1. VSCode에서 Node.js 환경 설정1.1. Node.js 설치Node.js 공식 웹사이트에서 LTS 버전을 다운로드하여 설치함설치 후 터미널에서 다음 명령어를 입력하여 정상적으로 설치되었는지 확인함:node -v # Node.js 버전 확인npm -v # npm 버전 확인     * linux의 경우 다음 명령어를 통해 쉽게 설치가 가능함sudo apt-get install nodejs npm -y1.2. Visual Studio Code 설정VSCode를 설치함Babel Javascript, Auto Close Tag, Auto Rename Tag, Better Comments, Code Runner 등의 확장(extensions) 설치를 통해 더욱 편한 개발 환경 준비(검색을 통해 자..

1. Node.js란?Node.js는 Chrome V8 JavaScript 엔진 위에서 동작하는 오픈 소스, 크로스 플랫폼 JavaScript 런타임 환경임기존에는 JavaScript가 브라우저에서만 실행되었지만, Node.js를 사용하면 서버에서도 JavaScript를 실행할 수 있음2. Node.js의 특징2.1. 단일 스레드 이벤트 루프 기반Node.js는 단일 스레드 기반으로 동작하지만, 이벤트 루프와 비동기 I/O 처리를 통해 높은 성능을 제공함블로킹(Blocking) 방식이 아닌 논블로킹(Non-blocking) 방식으로 입출력을 처리하여 많은 요청을 동시에 처리할 수 있음2.2. 비동기 I/ONode.js는 콜백(callback), 프로미스(Promise), async/await 같은 비동기..

아래 글은 Pandas에서 DataFrame 데이터 정렬과 관련된 여러 메서드를 정리한 것이다.  주요 메서드인 sort_values(), sort_index() 뿐만 아니라 nlargest(), nsmallest(), reindex(), 그리고 sort_values()의 key 파라미터까지 살펴볼 것이다.1. DataFrame.sort_values()열(column) 값을 기준으로 정렬할 때 사용하는 가장 기본적이고 핵심적인 메서드(method)by 파라미터에 기준 열(또는 열의 리스트)을 지정하고, ascending으로 오름차순/내림차순을 설정함 # pandas.__version__# 2.2.3import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A': [3, 1, 2, 4],..

2025.01.23 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 1 [Python][AI] 탐색적 데이터 분석(EDA) - 와인 품질 데이터셋 (Wine Quality Dataset) - 1탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석의 첫 단계로, 데이터를 시각적으로 탐색하고 요약 통계를 확인하며 데이터의 특성과 패턴을 파악하는 과정이다.. 이번 글에서는 와인5hr1rnp.tistory.com   이전 작업에 이어서 데이터를 불러온 뒤 기본 정보 및 요약 통계를 확인하는 작업을 진행하겠다.데이터 불러오기# Library Version# pan..

탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석의 첫 단계로, 데이터를 시각적으로 탐색하고 요약 통계를 확인하며 데이터의 특성과 패턴을 파악하는 과정이다.. 이번 글에서는 와인 품질 데이터셋(Winq Quality Dataset)을 활용하여 데이터를 탐색하는 방법을 단계별로 소개한다.EDA란?EDA(탐색적 데이터 분석)는 데이터를 더 깊이 이해하기 위한 중요한 과정으로, 주요 목적은 다음과 같다:데이터의 분포와 구조 이해결측값과 이상치 탐지데이터의 주요 특징과 패턴 파악전처리 및 모델링에 필요한 인사이트 도출데이터셋 정보데이터셋 이름: Wine Quality Dataset출처: UCI Machine Learning Repository데이터 구성:총 샘플 수: 6..

Excel 파일이란 ?  Excel 파일은 Microsoft Excel에서 생성되는 데이터 형식으로, 일반적으로 .xlsx 또는 .xls 확장자를 가진다. 각 Excel 파일은 여러 개의 시트(Sheet)로 구성되며, 시트 안에는 행(Row)과 열(Column)로 이루어진 데이터가 저장된다.   데이터 분석에서 Excel 파일은 가장 널리 사용되는 데이터 형식 중 하나다. Pandas는 Excel 파일을 손쉽게 다룰 수 있는 read_excel() 함수를 제공한다. 이 글에서는 Excel 파일의 기본 구조를 이해하고, Pandas를 활용해 데이터를 읽고 처리하는 방법, 그리고 자주 발생하는 문제와 해결 방법을 살펴본다. Excel 파일 예시:# Sheet1Name Age City김서울 25..

CSV란 ?   데이터 분석에서 가장 흔히 접하는 형식 중 하나가 CSV(Comma Separated Values) 파일이다. CSV는 데이터가 쉼표(또는 다른 구분자)로 구분된 텍스트 형식으로 저장된다. Pandas의 read_csv() 함수는 이러한 파일을 간단히 읽어들일 수 있도록 강력한 기능을 제공한다. 이번 글에서는 CSV 형식에 대한 간단한 소개와 함께 Pandas로 CSV 파일을 불러오는 방법, 자주 사용하는 주요 매개변수, 그리고 에러를 예방하거나 해결하는 방법을 알아보도록 하겠다.CSV 파일 형식이란 ?  CSV 파일은 데이터가 쉼표(,)로 구분되어 저장된 단순한 텍스트 파일이다. 각 행은 데이터의 한 레코드를 나타내며, 첫 번째 행은 일반적으로 열 이름(헤더)으로 사용된다. 예를 들어 ..