🐶짱구와 꾜미 집에 놀러온 용뇽이🦊

In Korea, one of the most commonly heard phrases during the New Year is "새해 복 많이 받으세요." If you're learning Korean, understanding this phrase and when to use it will help you communicate more naturally during Korean New Year celebrations.1. Meaning of "새해 복 많이 받으세요."This phrase can be broken down as follows:새해 (saehae) → "New Year"복 (bok) → "Good fortune" or "Blessings"많이 받으세요 (mani badeuseyo) → ..

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..