아미(아름다운미소)

리스트가 있는 경우 순서와 리스트의 값을 전달하는 기능 이 함수는 순서가 있는 자료형(리스트, 튜플, 문자열)을 입력으로 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 리턴합니다. 보통 enumerate 함수는 아래 예제처럼 for문과 함께 자주 사용됩니다. for i, name in enumerate(['body', 'foo', 'bar']): print(i, name) 결과 : 0 body 1 foo 2 bar for문처럼 반복되는 구간에서 객체가 현재 어느 위치에 있는지 알려주는 인덱스 값이 필요할때 enumerate 함수를 사용하면 매우 유용합니다. names = ['철수', '영희', '길동'] for i, name in enumerate(names): print('{}번: {}'.form..

코드를 필요한만큼 반복해서 실행 list = ['1', '2', '3', '4', '5'] for v in list: print(v) 결과 1 2 3 4 5 리스트 patterns의 값을 하나씩 꺼내 pattern으로 전달 리스트의 길이만큼 print (pattern) 실행 합니다.

trash-cli 라는 프로그램은 휴지통을 터미널에서 사용할 수 있도록 한 프로그램입니다. 요즘 대부분 데스크탑 환경에 포함되어 있는 파일관리자들은 파일을 지울때 휴지통을 이용합니다. 실수로 지운 프로그램을 되살릴수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 콘솔의 "rm" 명령은 휴지통을 이용하지 않습니다. 실수로 파일을 지우면 난감하죠. 이 프로그램으로 파일을 지우면 휴지통을 이용하기 때문에 콘솔에서 파일을 실수로 지워도 언제든 되살릴수 있습니다. 설치 sudo apt-get install trash-cli 1. trash 와 trash-put 은 파일을 휴지통에 넣습니다. "trash a.txt b.txt" 이런식으로 여러 파일을 동시 삭제도 가능합니다. 2. trash-list 는 말 그대로 현재 휴지통에 ..

filter 함수는 첫 번째 인수로 함수 이름을, 두 번째 인수로 그 함수에 차례로 들어갈 반복 가능한 자료형을 받습니다. 그리고 두 번째 인수인 반복 가능한 자료형 요소들이 첫 번째 인수인 함수에 입력되었을 때 리턴값이 참인 것만 묶어서(걸러내서) 리턴합니다. 예 def positive(l): result = [] for i in l: if i > 0: result.append(i) return result print(positive([1,-8,2,0,-9,6])) 결과: [1, 2, 6] positive 함수는 리스트를 입력값으로 받아 각각의 요소를 판별해서 양수값만 리턴하는 함수입니다. filter 함수를 이용하면 위의 내용을 아래와 같이 간단하게 작성할 수 있다. 예 def positive(x):..

with open을 써서 파일을 여러 개 open하는 법 with문을 써서 한 줄에 여러 개 파일을 열고 싶을때 try: with open('a', 'w') as a, open('b', 'w') as b: do_something() except IOError as e: print 'Operation failed: %s' % e.strerror

지도학습(Supervised Learning) : 데이터에 정답 정보가 결합된 학습 데이터(또는 훈련 데이터)로 데이터의 특징을 모델링하는 과정을 의미합니다. 주로 식별과 예측 등을 목적으로 둘 때가 많으므로 데이터를 선형 결합으로 나타내려는 특성을 이용합니다. 자율학습(Unsupervised Learning) : 입력 데이터의 정답을 모르는 상태에서 사용하는 것으로 클러스터 분석, 차원압축, 밀도추정 등이 해당합니다.

신경망이 작동하는 방법에는 대표적으로 3가지가 있습니다. FFN은 정보들이 input(입력층)에서 hidden(은닉층)으로 hidden(은닉층)에서 output(출력층)으로 쭉 한 방향으로 흐르는 신경망으로써, 오차에 대한 가중치의 조절이 불가능합니다. 역전파(Backpropagation)의 경우 결과의 오차(실제값과 결과값의 차이)를 줄이기 위해 각 노드에서 다음 노드로 이어지는 가중치를 조절하는 방법으로 이때 가중치를 조절하기 위해 다시 뒤로 되돌아가기 때문에 역전파라고 합니다. 역전파는 FFN에 비해 가중치가 잘 나오는 편이고 또 상대적으로 빠른 편이어서 인공신경망에서 자주 사용합니다. ​마지막으로 Recurrent Neural Network, 즉 RNN은 context unit이라는 부분을 통하여..

심층신경망(Deep Neural Network)는 분류 및 수치예측 특히, 이미지 트레이닝이나 문자인식과 같은 분야에서 매우 유용하게 쓰이고 있습니다.

파일 업로드 api 연동을 할 때 java의 경우는 form을 만들어서 multipart 옵션을 추가해서 이것저것 복잡한 작업을 거쳐야 하는데 python의 경우 urllib2 module을 이용하면 간편하게 연동을 할 수 있습니다. python2.7 기준 from poster.encode import multipart_encode from poster.streaminghttp import register_openers import urllib2 def HTTP_GLOB_transfer(url, filename, attachFileNM): try: register_openers() datagen, headers = multipart_encode({attachFileNM : open(unicode(file..

크로스 컴파일러 크로스 컴파일러(cross compiler)는 컴파일러가 실행되는 플랫폼이 아닌 다른 플랫폼에서 실행 가능한 코드를 생성할 수 있는 컴파일러입니다. 크로스 컴파일러 툴은 임베디드 시스템 혹은 여러 플랫폼에서 실행파일을 생성하는데 사용됩니다. 이것은 운영 체제를 지원하지 않는 마이크로컨트롤러와 같이 컴파일이 실현 불가능한 플랫폼에 컴파일하는데 사용됩니다. 이것은 시스템이 사용하는데 하나 이상의 플랫폼을 쓰는 반가상화에 이 도구를 사용하는 것이 더 일반적이게 되었습니다.