본문 바로가기

Deep Learning53

[python]학점계산기(exam_grader)_by.Teamlab Teamlab 오픈소스를 활용해서 Python을 공부하고 있다.문제 해결!!12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576# 총 과목 수를 Console를 통해 받기# 첫 번째 수정def get_number_of_subjects(): # """ # Input: # - None # Output: # - number_of_subjects: Integer Type의 총 과목 수 # Examples(python shell): # >>> import exam_grader as eg # >>> eg.get_n.. 2019. 1. 8.
[Pandas튜토리얼]Pandas Data analysis Pandas LibPython Data analysis Lib (from.pandas.org)from.pandas.org pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. - from.pandas.org- 판다스(Pandas)는 오픈소스, BSD-라이센스 파이썬 라이브러리이다. 데이터 구조와 데이터 분석분야에서 쉽게 사용되며 높은 효율을 보여준다. ML을 배우기 앞서 기본적으로 알아두면 좋은 python library로 Pandas와 Numpy가 있습니다.그래서 H.. 2018. 12. 3.
[KISA교육]중부정보보호지원센터 - 웹 해킹 및 대응 DB 생성하기웹 해킹 실습시에 사용할 데이터를 저장할 DB를 만들어준다 C:\Users\418-12>C:\xampp\mysql\bin\mysql.exe -u rootWelcome to the MariaDB monitor. Commands end with ; or \g.Your MariaDB connection id is 2Server version: 10.1.36-MariaDB mariadb.org binary distributionCopyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.MariaDB .. 2018. 11. 2.
운영체제 페이징 기법과 최적적합(Best-Fit) - 정보처리기사 문제은행 Photo by Brian Kostiuk on Unsplash 안녕하세요 Hessey입니다. 달콤한 주말이 어느덧 끝이났고 다시 새로운 한 주의 시작이네요ㅎㅎ주말동안 아무것도 안한 것 같아서... 한번 돌아봤는데...아무것도 안 하지는 않았네요 ^^;; 오늘은 OS(운영체제)에서 '페이징 기법'과 '최적적합(Best-Fit)'에 대한 간단한 문제를 풀이해 드리고자 합니다. 마지막 학기인 지금에서야 OS수업을 듣고 있는데요. 같은 수업을 듣는 후배로 부터 질문을 받아 문제를 풀어봤습니다. (그런데 문제가 제가 아직 배운내용이 아니네요! 그래서 공부해 봤습니다!) 페이징 기법이란? 먼저 위키를 찾아봤습니다(인류 지식의 집합체) 페이징 기법(paging)은 컴퓨터가 메인 메모리에서 사용하기 위해 2차 기억 장.. 2018. 10. 22.
Confusion Matrix와 ROC Curve - 분류모델 평가하기 1. Confusion Matrix - 분류모델에 대한 평가 Classification에 대한 평가를 하기 위해서 Confusion Matrix를 사용한다추후 내용보강 예정 암이 있다고 하자. 암을 두가지로 분류하면 크게 양성과 음성으로 분류할 수 있다. 양성을 양성이라고 분류하는 경우, 음성을 음성으로 분류하는 경우는 100%의 정확도를 가진다. 양성을 양성으로 분류하는 경우는 TP 양성을 음성으로 분류하는 경우는 FN 음성을 음성으로 분류하는 경우는 TN 음성을 양성으로 분류하는 경우는 FP Accuracy: 정확도, TP+TN/P+N Error: 1-정확도 Sensitivity(Recall or True positive rate:TPR) : 원래 Positive 중에서 Positive로 분류한 수를.. 2018. 10. 19.