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코딩걸음마

vi 명령어 요약표

vim : 항상 켤때마다 초기화되는 내 머리를 위한 cheat sheet
카테고리 없음 2022. 8. 9. 00:12
[프로그래머스] 캐시

캐시 지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다. 이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다. 어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오. 입력 형식 캐시 크기(c..
파이썬_꼭_익혀야하는_기초/기초부터차근차근_코딩테스트 2022. 7. 16. 06:14
공공데이터 API를 활용한 데이터 크롤링 방법 (ex.경주마 성적정보)

1) 출력 데이터 확인 및 결정 (출력 변수 확인) 공공데이터는 생각보다(?) 순순하게 정보를 주지 않더군요 크롤링 코드를 한줄씩 쓰면서 머리를 많이 굴렸습니다. 마이페이지 에 들어가서 승인받은 데이터를 클릭한 후 상세설명을 클릭합니다. 아래로 내리다 보면 나오는 리스트를 보면 다양한 정보에 대한 출력변수를 알 수 있습니다. 모든 데이터를 편하게 요청하기 위해 하나의 csv 또는 xlsx 파일을 하나 만들어서 출력변수를 한번에 요청하는 방법을 사용하겠습니다. 위 영역의 데이터를 긁어 엑셀을 열고, 하나의 엑셀파일에 붙여넣기 해주세요 요청변수 엑셀파일을 정리하여 요청리스트로 정리합니다. (1) 소문자로 전처리 출력변수 설명에는 Camel 표기법으로 되어있지만, 실제 입력 시에는 모두 소문자로 입력을 해야합..
나만의 프로그램 2022. 7. 10. 00:48
PCA(Principal Component Analysis) 주성분분석

- PCA란 입력 데이터들의 공분산 행렬(covariance matrix)에 대한 고유값 분해 - 기존 데이터의 분포를 최대한 보존하면서 고차원 공간의 데이터들을 저차원 공간으로 변환하는 차원축소기법 중 하나이다. 즉, 데이터의 분산(variance)을 최대한 보존하는 축(서로 직교하는 새 기저)을 찾아 고차원 공간의 데이터를 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. - PCA는 기존의 변수를 조합하여 서로 연관성이 없는 새로운 변수, 즉 주성분(principal component)을 만들어낸다. - 예를 들어, PC1, PC2, PC3이 기존 데이터의 분포를 잘 나타내는 순서라고 하자. 이 때, PC1, PC2, PC3이 기존 데이터의 분포를 약 90%(예시)이상 보존한다면 나머지 10..
딥러닝_Pytorch 2022. 6. 21. 10:56
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