백준BOJ/Java/Python : 2750번 수 정렬하기
3분
2750번 : 수 정렬하기 원본 알고리즘 분류 정렬 문제N개의 수가 주어졌을 때, 이를 오름차순으로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. 입력첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수 주어진다. 이 수는 절댓값이 1,000보다 작거나 같은 정수이다. 수는 중복되지 않는다. 출력첫째 줄부터 N개의 줄에 오름차순으로 정렬한 결과를 …
백준BOJ/Java/Python : 2161번 카드1
4분
2161번 : 카드1 원본 알고리즘 분류 구현 자료 구조 큐 문제N장의 카드가 있다. 각각의 카드는 차례로 1부터 N까지의 번호가 붙어 있으며, 1번 카드가 제일 위에, N번 카드가 제일 아래인 상태로 순서대로 카드가 놓여 있다. 이제 다음과 같은 동작을 카드가 한 장 남을 때까지 반복하게 된다. 우선, 제일 위에 있는 카드를 …
백준BOJ/JAVA : 14928번 큰 수 (BIG)
3분
14928번 : 큰 수 (BIG) 원본 알고리즘 분류 수학 사칙연산 임의 정밀도 / 큰 수 연산 문제제연이는 그의 생일(2000년 3월 3일)을 기념해 자신이 가장 좋아하는 수를 20000303으로 나눈 나머지를 구해 그 수만큼 잠을 자기로 했다. 제연이가 얼마나 잠을 잘 수 있을지 구하자. 입력첫째 줄에 제연이가 가장 좋아하는 수 N이 주어진다. …
백준BOJ/JAVA : 2338번 긴자리 계산
2분
2338번 : 긴자리 계산 원본 알고리즘 분류 수학 사칙연산 임의 정밀도 / 큰 수 연산 문제두 수 A, B를 입력받아, A+B, A-B, A×B를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력첫째 줄에 A가, 둘째 줄에 B가 주어진다. 각각의 수는 10진수로 1,000자리를 넘지 않으며 양수와 음수가 모두 주어질 수 있다. 출력첫째 줄에 A+B, 둘째 줄에 …
명품 웹 프로그래밍 정리 노트 : 4. CSS3로 웹 페이지 꾸미기
13분
CSS3는 HTML 문서의 외관을 꾸미는 언어로, 스타일 시트에 CSS로 작성된 코드를 사용한다. 스타일 시트는 <style></style> 태그, HTML 태그의 style 속성, 또는 별도 파일로 작성될 수 있다. 스타일 상속, 합치기와 오버라이딩, 셀렉터 조합, 가상 클래스 셀렉터 등의 기능을 제공하며, 색 표현, 텍스트 꾸미기, 폰트 제어 등 다양한 스타일 속성을 제공한다. CSS 표준 단위로는 em, %, px, cm, mm, in, pt, pc, deg 등이 있다. 폰트 제어 스타일 속성으로는 폰트 패밀리, 폰트 크기, 폰트 스타일, 폰트 굵기 설정 등이 있다.
명품 웹 프로그래밍 정리 노트 : 3. HTML5 문서 구조화와 웹 폼
15분
--> <label>선택 항목 :</label> <input list="options" name="selected_option"> <datalist id="options"> <option value="항목 1"> <option value="항목 2"> <option value="항목 3"> <option value="항목 4"> </datalist> </form> <select></select> : 드롭다운 리스트를 만드는 태그로 <option> 태그로 여러 항목을 만든다. <form> <label>선택 항목 :</label> <select name="selected_option"> <option value="항목 1">항목 1</option> <option value="항목 2">항목 2</option> <option value="항목 3">항목 3</option> <option value="항목 4">항목 4</option> </select> </form> <input type="radio"> : 여러 개의 선택지 중 하나를 선택하는 라디오 버튼을 만드는 태그 <input type="checkbox"> : 여러 개의 선택지 중 여러 개를 선택하는 체크박스를 만드는 태그 <form> <label>라디오 버튼 :</label> <input type="radio" name="radio_option" value="옵션 1">옵션 1 <input type="radio" name="radio_option" value="옵션 2">옵션 2 </form> <form> <label>체크박스 :</label> <input type="checkbox" name="check_option1" value="옵션 1">옵션 1 <input type="checkbox" name="check_option2" value="옵션 2">옵션 2 </form> <input type="submit"> : 폼을 제출하는 버튼 <input type="reset"> : 폼을 초기화하는 버튼 <form> <input type="text" name="user_name" placeholder="이름을 입력하세요"> <input type="password" name="user_password" placeholder="비밀번호를 입력하세요"> <input type="submit" value="로그인"> </form>
명품 웹 프로그래밍 정리 노트 : 2. HTML5
19분
HTML 페이지 <!DOCTYPE html> : HTML5 문서를 표시하는 지시어 <!--"내용"--> : 주석문 작성하는 부분으로 화면에 출력하지 않는다. <html>, <head>, <title>, <body> : 시작/종료 태그가 모두 존재하며, HTML5 구조를 나타내는 필수 태그 HTML 태그 구성<img src="heart.jpg" width="100" height="50" alt="사랑합니다"> <!-- img : 태그 이름 src : 속성 이름 "heart.jpg" : 속성 …
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 6. 데이터 전처리(1)
8분
데이터 전처리 개념과 유형 데이터 전처리(data preprocessing) : 머신러닝 모델에 훈련 데이터를 입력하기 전에 데이터를 가공 머신러닝 기초 수식 : y=f(X) 데이터 X는 훈련 데이터(train data)와 테스트 데이터(test data)가 모두 같은 구조를 갖는 피쳐(feature)이고, X값을 넣으면 y값이 나옴 연속형 데이터 : 최댓값과 최솟값 차이가 피쳐보다 더 많이 나는 경우, 학습에 …
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 5. 데이터 시각화
17분
맷플롯립은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, pyplot 객체를 이용해 그래프를 생성하고, figure와 axes 객체를 이용해 그래프의 밑바탕과 축을 설정할 수 있습니다. 산점도와 막대 그래프를 비롯한 다양한 그래프 종류를 생성할 수 있으며, 색상과 선의 형태 등을 설정할 수 있습니다. 또한, 그래프 제목과 라벨, 범례 등을 추가할 수 있습니다.
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 4. 판다스
16분
판다스 판다스(pandas) : 파이썬의 데이터 분석 라이브러리로 데이터 테이블을 다룸 인덱싱, 연산, 전처리 등의 다양한 함수를 제공하기 때문에, 넘파이를 효율적으로 활용할 수 있음 데이터프레임(DataFrame) : 데이터 테이블 전체를 가리키는 객체로 열과 행 각각 사용해 하나의 데이터 접근 시리즈(Series) : 피쳐 벡터와 같은 개념으로 데이터, 인덱스, 데이터 타입으로 구성되는 객체 시리즈 …
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 3. 넘파이
20분
넘파이는 다차원 배열을 쉽게 처리하거나 수치 계산을 위한 라이브러리로, 속도가 빠르고 메모리 사용이 효율적하며 다양한 선형대수 관련 함수를 제공합니다. 넘파이 배열은 파이썬 리스트와 차이가 있으며, 데이터 타입이 동일하고 메모리에 연속적으로 나열되어 검색이나 연산 속도가 빠릅니다. 넘파이를 사용하면 배열의 구조와 차원을 변경하고 인덱싱, 슬라이싱, 증가값을 설정할 수 있습니다. 또한 arange를 사용해 값들을 생성할 수 있습니다.
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 2. 데이터의 이해
2분
피쳐는 모델에서 주어지는 데이터로, 데이터 테이블 상에서 속성에 해당한다. 이산형 데이터와 연속형 데이터의 차이, 그리고 이산형 데이터의 분류에 대해 설명하며, 데이터의 성질과 존재하지 않거나 잘못된 데이터를 고려해야 머신러닝 모델을 만들 수 있다는 것을 강조한다.
데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 1. 머신러닝의 기초
2분
알고리즘은 문제 해결을 위한 절차나 방법이고, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 알고리즘이다. 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포함하며, 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 다루는 머신러닝에 큰 영향을 미친다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등으로 나뉘며, 모델을 사용해 데이터를 분류하거나 예측하는 기술이다.