파일 입출력 기본 프로그램이 외부 파일에서 데이터를 읽고, 파일에 데이터를 쓰는 데에 사용된다. `` 헤더를 사용 기본 파일 입출력: ifstream: 파일에서 데이터를 읽을 때 사용. ofstream: 파일에 데이터를 쓸 때 사용. fstream: 파일에서 읽고 쓰는 기능을 모두 사용할 때 사용. 파일에 데이터 쓰기 (ofstream) outFile(...

파이썬으로 노션 내용을 ppt로 변환하는 코드

class: 클래스를 정의할 때 사용하는 키워드.public: 외부에서 접근 가능한 멤버 지정. \- 클래스 내부에서만 사용할 멤버는 private으로 설정할 수 있다.멤버 함수: 클래스 내부에 포함된 함수. 데이터를 처리하는 로직을 포함 구조체를 사용해 학생

의료 영상 분할(Semantic Segmentation)을 위한 딥러닝 모델로 2015년에 개발됨.오토인코더(autoencoder)와 같은 인코더-디코더(encoder-decoder) 기반 모델인코딩(압축)과 디코딩(복원) 과정을 거치는 U자형 구조.인코딩 단계에서 이

이번 회사에 입사 후 모델 구조를 이해하는데 저 4개의 개념이 너무 어려웠다. 머리론 알겠지만 가슴 속으론 이해하지 못했다. 직접 하드코딩 해보면서 깨달아야지 이해가 되는 돌머리 ㅠ지금은 시간이 없으니까 빠르게 개념만 정리해보자. (GPT canvas 이용)인코딩은 입

Mermaid는 코드만으로 복잡한 다이어그램을 쉽게 만들 수 있는 강력한 도구다. Markdown과 같은 텍스트 기반 도구들과 결합하면 더욱 효과적으로 기술 문서와 다이어그램을 작성할 수 있다.위 사진은 https://mermaid.live/ 에서 내가

vscode 켠다.ctrl + shift + p 단축키 눌러서 Remote-SSH: Connect to Host를 클릭.포트 번호 입력하고 enter비밀번호 입력하고 enterCtrl+O 로 오픈할 폴더 위치를 입력할 창을 열고 파일 경로를 입력! 지금 내가 할 프로젝

데이터 증강이란(Data Augmentation) 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기법. 주로 딥러닝에서 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용된다.

1. 포인터를 이용한 함수 호출 (Call by Reference) 함수를 호출할 때, 파이썬에서는 값만 넘겨줬지만, C++에서는 포인터를 사용해서 변수의 주소를 넘겨줄 수 있다. 이렇게 하면 함수가 변수를 직접 수정할 수 있다.

챌린지로 C++기초 챌린지를 내맘대로 시작한다. 왜 챌린지냐? 챌린지라고 명해야 더 의지가 솟기 때문. 이직한 회사에서 c++로 배포하는데 전혀 모른다. ^__^ 해보자꼬~

최대공약수 함수 최소공배수 함수 응용: 분수의 덧셈 문제 첫 번째 분수의 분자와 분모를 뜻하는 numer1, denom1, 두 번째 분수의 분자와 분모를 뜻하는 numer2, denom2가 매개변수로 주어집니다. 두 분수를 더한 값을 기약 분수로 나타냈을 때 분자

모폴로지 연산이란?이미지 처리에서 객체의 형태학적(structural) 특성을 분석하거나 변환하는 기법주로 이진 이미지에 적용되며, 객체의 크기, 형태, 연결성 등을 조작할 수 있다.대표적인 연산으로 침식(Erosion), 팽창(Dilation), 열림(Opening)

리스트의 비교는 각 요소별로 순차적 비교.

Contents Based Filtering (CBF)은 아이템의 특성을 분석하여 사용자에게 유사한 아이템을 추천하는 기술이다. CBF는 사용자가 과거에 선호했던 아이템의 특성과 유사한 특성을 가진 새로운 아이템을 찾아 추천한다.CBF의 기본 아이디어:아이템의 특성 (

Collaborative Filtering은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술 중 하나사용자들의 선호도를 기반으로 유사한 취향을 가진 사용자 또는 아이템을 찾아 추천사용자-아이템 상호작용 데이터를 활용해 사용자의 선호도를 예측사용자-아이템 상호작용 데이터를 직접 사용

ERROR: Couldn't find any revision to build. Verify the repository and branch configuration for this job. SSH: Current build result is FAILURE, not goi

설치할 파이썬 버전 3.8.8원래 아래와 같은 절차로 venv 가상환경을 설치하려고 했다. make install에서 권한이 없어 다음과 같은 오류가 났다. 오류 해결을 위해 클로드가 알려준대로 --prefix 옵션을 사용하여 파이썬을 다른 디렉토리에 설치하는 방법을

강화 학습에서 에이전트가 환경을 탐색할 때, 최적의 행동만을 선택하는 것이 아니라 가끔은 무작위로 행동을 선택해야 할 때가 있다. 이러한 탐험과 활용의 균형을 잡아주는 방법 중 하나가 바로 엡실론-그리디(Epsilon-Greedy) 정책이다.탐험$\\epsilon$ (

모델-프리(model-free) 알고리즘: 환경에 대한 사전 지식 없이도 최적 정책을 학습할 수 있다.이산적인 상태와 행동 공간에 적합: 연속적인 상태나 행동 공간을 가진 문제에는 적용이 어려울 수 있다.Environment에 대해 모르며 Action에 따른 Next

선형 모델의 확장. 고차원 데이터에서 변수 간 상호 작용을 고려하여 모델링특징 간의 상호 작용을 학습하여 예측 성능 향상희소한 데이터에서도 효과적사용자와 상품 간의 상호 작용 고려에 유용행렬 분해 기반. 사용자와 상품 간의 관계 학습주로 사용자-상품 평점 행렬을 분해하