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IT/자료구조

자료구조 - 메모리와 변수, 포인터

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사! 코집사입니다. 2019년 2월 4일부터 자료구조에 대해 글을 업로드를 하려고 합니다.컴공에 있어서 자료구조는 절대로 빠질 수 없는 존재죠.취업을 할 때도 코딩 테스트를 보는데 그 문제가 거의 자료구조에서 보기도 합니다.이번 글에서는 메모리와 변수부터 기초를 쓰려고 합니다. 참고자료는 인프런의 부경대학교 IT융합응용공학과 권오흠 교수님의 자료구조 및 실습 강좌입니다. 컴퓨터의 메모리는 데이터를 보관하는 장소입니다.바이트 단위로 주소가 지정되며, 모든 변수는 주소를 가집니다.예를 들어, 우리가 C언어에서 변수를 선언할 때int a= 1; 이런 식으로 사용을 합니다.이 변수 a도 결국엔 메모리에 저장이 됩니다. 포인터란??메모리 주소를 값으로 가지는 변수이다. C언어에..

2019. 2. 5.
App/Android 실습 노트

안드로이드 스튜디오 프로젝트 - 라스트 쉘터 알림 App(2019.02.03)

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사!코집사입니다. 프로젝트 코드 : A-2 프로젝트 제목 : 라스트 쉘터 특정 이벤트 푸시 알림 Application 프로젝트 목적 : 라스트 쉘터를 하면서 어떤 특정한 퀘스트나 이벤트 등을 알려주는 푸시 알림 Application의 필요성을 느꼈다. 예를 들어, 라스트 쉘터에는 군비라는 퀘스트가 있는데 각 요일마다 군비가 바뀌게 된다. 그 중에서 가장 인기가 있는 훈련 완료 군비가 있는데, 이 훈련 완료 군비는 1시간 단위로 군비가 변하고, 시간에 따라 푸시 알람을 줘서 군비를 할 수 있게 할 목적이다. 또한, 채집을 하는 시간과 채집의 양을 비교하여 포인트를 계산하고, 포인트에 따라 몇 군비까지 갈 수 있는지를 표시해주는 Application을 제작할 생각이다. 이..

2019. 2. 2.
AI/딥러닝과 머신러닝

딥러닝과 머신러닝 - 교차검증(Cross Validation), K-Fold Cross Validation

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사 !코집사입니다. 이번 글에서는 저번에 Overfitting 에 대한 글을 썼었는데, 그 글에서 Validation data set에 대한 교차검증(Cross Validation)이라는 용어를 썼었죠. 그 Cross Validation에 대해 글을 써보려고 합니다. Overfitting에 관한 URL은 아래와 같습니다. https://yongku.tistory.com/entry/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B3%BC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B3%BC%EC%A0%81%ED%95%A9Overfitting-%EA%B3%BC%EC%A0%81%ED%95%A9Overfitting-%ED%99%95%EC..

2019. 2. 2.
일상다반사/츄르와 개껌의 온도

추운 하루를 서로의 온기로 보내고 있는 아이들

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사! 코집사입니다. 회사 인턴을 하고 있어 항상 점심을 뭐 먹어야 하는지 고민입니다.그래서, 어제는 조금만 더 걸어서 중국집을 가기로 했습니다.중국집에 있던 건물에 아이들이 보이기 시작하더라구요! 추운 날씨에 서로의 온기로 하루를 보내고 있었습니다. 왼쪽에 있던 고양이가 어미 고양이로 보이고 나머지가 한 3~5개월 된 것 같더라구요. 태어날 때부터 고양이를 키웠던 저로 크기가 3~5개월 정도였습니다.그런데 저 사진에서 보면 뭔가에 홀린듯 쳐다보고 있는데 뭘까요? 네 접니다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 중국집 사장님께서 밥을 항상 챙겨주는거 같았습니다.중국집 문 앞에 그릇에 사료랑 물이 있었고, 그 주변에 애기들이 모여 있었습니다.그래서, 손가락으로 조금 장난쳐주니 호기심이 생겨서..

2019. 2. 2.
App/Android 실습 노트

안드로이드 스튜디오 프로젝트 - 일정 관리 App(2019.01.30~02.01)

프로젝트 코드 : A-1 프로젝트 제목 : 이벤트 시간적인 우선순위 일정 관리 Application 프로젝트 목적 : 연속적인 시간이 아닌 이벤트 시간적으로 일정을 우선순위로 관리를 해주는 Application 이전 실습 내용 : 안드로이드 리사이클러 뷰를 이용한 Drag&Drop 기능을 구현 예정이었으나, Deadline 관계 상 수정이 힘들어 적용하지 못하였다. 그래서, list View에서 우선순위를 계산하여 다시 뿌려주는 것으로 대체하였다. 1월 2일부터 9일까지 StoryBoard&UI를 제작을 하였다. 그 후로, layout 작업과 DB를 구현했다. DB는 SQLite를 이용하여 내부 DB를 구축하였고, 1월 28일까지의 작업은 layout간에 연결을 다 완료하였으며, DB를 이용한 일정 추가..

2019. 2. 1.
App/안드로이드 스튜디오

안드로이드 스튜디오 - 패키지 이름 바꾸는 방법('com.example'이(가) 제한된 상태이므로 다른 패키지 이름을 사용해야 합니다.)

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사 코집사입니다. 이번 포스팅은 안드로이드 스튜디오에서 패키지 이름을 변경하는 방법에 대해 써보려고 합니다.패키지 이름에 많은 사람들이 관심을 가지는지는 모르겠지만,플레이 스토어에 자신들이 만든 Application을 올리려면 패키지 이름을 바꾸곤 합니다.대부분, 패키지 이름은 com.example.~~~~.~~~~ 이런 식으로 구성이 되어 있는데, 플레이 스토어에서는 com.example이 있는 것이 제한되어 패키지 이름에 대해 많은 문제가 발생하여 패키지 이름을 바꿉니다. 플레이 스토어에 com.example.~~~.~~~ 라고 패키지 이름을 가지고 있으면, 아래와 같은 문제가 발생합니다. 'com.example'이(가) 제한된 상태이므로 다른 패키지 이름을 사용해..

2019. 1. 31.
AI/딥러닝과 머신러닝

딥러닝과 머신러닝 - 과적합(Overfitting), 과적합(Overfitting) 확인해보기

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사! 코집사입니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝에서 일반화 성능을 떨어뜨리는 것 중 하나인 '과적합(Overfitting)'에 대해서 포스팅을 하려고 합니다. 과적합(Overfitting)이란?머신러닝이나 딥러닝 분야에서 모델을 만드는데, 모델에 training data를 과하게 학습을 시키는 것을 말합니다.모델에 training data를 과하게 학습을 시키면, 모델은 training data에 좋은 성능을 나타내고, 오차나 MSE가 줄어들 수 있겠지만 training data가 아닌 새로운 data에 대해서는 좋지 않는 성능을 나타내고, 오차나 MSE가 커지게 됩니다. 즉, training data에 무한한 신뢰를 하여 모델에 과하게 적합을 하면, 일반화의 ..

2019. 1. 31.
일상다반사/블러드 코인(Blood Coin)

2019. 1. 30 19시 기준 코집사의 블러드 코인 채굴량 인증(10일차)

안녕하세요!츄르 사려고 코딩하는 집사 코집사입니다.2019년 1월 14일 오후 4시부터 채굴을 시작하여 현재까지 채굴을 진행하고 있습니다.오늘은 10일차입니다.어제의 블러드코인의 떡상에 대한 정보를 가져왔는데요!현황부터 보고 이야기를 해드리겠습니다. 시작 자산 : 50.00000 BLOOD 채굴 시간 : 1월 29일(오후 3시 ~ 오후 6시) 3시간 / 1월 30일(오전 9시 ~ 오후 6시) 나의 채굴 가중치 2.25 프로세서 수 3으로 설정 총 12시간을 채굴하였습니다. 나를 추천한 아이디 : 2 나의 채굴 가중치 : 2.25 현재 총 자산(19시 기준) : 7577 BLOOD 블러드 코인 시세 : behind.io 기준 0.35원 총 자산 : 한화 2651원 자! 어제 블러드 코인의 가격이 떡상했던 ..

2019. 1. 30.
AI/딥러닝과 머신러닝

딥러닝과 머신러닝 - 일반화(Generalization)와 최적화(Optimization)

안녕하세요, 츄르 사려고 코딩하는 집사! 코집사입니다. 딥러닝과 머신러닝을 공부하는데 일반화와 최적화를 많이 혼동하는 경우가 많습니다. 일반화(Generalization)란?학습 데이터와 Input data가 달라져도 출력에 대한 성능 차이가 나지 않게 하는 것을 일반화라고 합니다.즉, 모델은 Training data를 가지고 모델링을 합니다. 모델링 하는 목적은 Training data가 아니라 다른 외부의 data를 모델에 집어 넣어도 Training data로 모델을 학습시켜 얻은 Accuracy와 비슷한 값을 가지게 하는 것이 목적입니다. 이 말은 거의 비슷한 출력을 얻어 모델을 이용하는 것과 같습니다. 그래서, 일반화는 다른 외부의 data를 넣어도 Training data로 모델을 학습한 것과..

2019. 1. 30.
일상다반사/블러드 코인(Blood Coin)

2019.01.29.15시 기준 코집사의 블러드 코인 채굴량 인증(9일차)

안녕하세요!츄르 사려고 코딩하는 집사 코집사입니다.오늘은 좋은 소식을 들고 왔습니다! 먼저 현황부터 보시죠!2019년 1월 14일 오후 4시부터 채굴을 시작하여 현재까지 채굴을 진행하고 있습니다!오늘은 9일차입니다. 시작 자산 : 50.00000 BLOOD 채굴 시간 : 1월 29일(오전 9시 ~ 오후 3시) 6시간 / 나의 채굴 가중치 : 2, 프로세서 수 3으로 설정 총 6시간 채굴하였습니다. 나를 추천한 아이디 갯수 : 2 나의 채굴 가중치 : 2 현재 총 자산(15시 기준) : 5414 BLOOD(6시간 채굴하여 195 BLOOD 수익 블러드 코인 시세 : behind.io 기준 0.28원 총 자산 : 한화 1515.9원 안녕하세요. 블러드 코인을 채굴한지 9일차가 되었습니다. 너무 오랜만에 채굴..

2019. 1. 29.