
CDD 개발을 위한 Neuralangelo 테스트 Neuralangelo : Nividia에서 개발한 3D 모델링 AI

RFC(Request for Comments)직역하면 비평을 기다리는 문서. IETF는 RFC로 발표된 일부 제안을 인터넷 표준으로 채택함. 모든 내용이 표준인 것은 아님.https://en.wikipedia.org/wiki/Request_for_Comment

소셜 로그인이란 OAuth2.0기반으로 사용자의 정보를 이용하여 다른 웹 사이트나 애플리케이션에 간편하게 로그인할 수 있도록 하는 기능

힙(heap) 완전 이진 트리에 있는 노드 중에서 키 값이 "가장 큰 노드"(max heap)나 키 값이 "가장 작은 노드"(min heap)를 찾기 위해서 만든 자료구조. 백트래킹(backtracking) DFS를 pruning으로 최적화 한 것.

NVIDIA GPU가 있어야 사용 가능윈도우에서 내 GPU 확인하기아키텍쳐 확인https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA!\[](https://velog.velcdn.com/images/yoo-seunghyeon/post/6cc1a

두 사이트를 활용해 아이콘을 만들면 Github Profile을 꾸미기 유용하다.아이콘 만드는 사이트https://shields.io/badges아이콘 정보를 알 수 있는 사이트https://simpleicons.org/shields.io 사용법업로드
AWS CLI 버전 확인AWS Configure 확인AWS Configure 등록이후 access key 와 secret key 입력하고 나머지 2개의 입력창은 그냥 enter 누르면 됨.AWS Configure 삭제명령어가 따로 있는건 아닌듯. 그냥 home 디렉토리

우선 VPC 세팅이 필요.VPC 하나 만들고 그 VPC에 두 개 이상의 AZ에 Subnet이 존재하게 세팅.RDS 검색데이터베이스 선택데이터베이스 생성 선택위와 같이 세팅하면 이렇게 나온다.주의할점은 VPC에서 서로 다른 AZ에 Subnet을 각각 하나씩 2개 이상은

머신러닝의 지도학습 알고리즘 중 하나.새로운 데이터 포인트에서 가장 가까운 k개의 이웃을 찾고, 가장 빈도가 높은 클래스를 예측값으로 사용하는 알고리즘.데이터를 분류하거나 회귀할 때.이해하기 쉽다.적은 조정으로 좋은 성능을 발휘한다.훈련 세트가 매우 크면 예측이 느려짐

입력과 출력 샘플 데이터가 있고, 주어진 입력으로부터 출력을 예측하는 머신러닝 방법.What?미리 정의된, 가능성 있는 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것.종류1\. 이진 분류 : 딱 두 개의 클래스로 분류 (예/아니오)2\. 다중 분류 : 셋 이상의 클래스로
사용할 도메인을 Rout53에서 구매 또는 등록S3를 연결할 도메인 이름으로 생성S3를 퍼블릭으로 열고 정책 생성기 실행GetObjects 하나만 선택생성된 정책 제일 뒤에 /\* 붙이기버지니아 북부 리전의 ACM에서 인증서 발급발급하고 Rout53에 레코드 등록Clo

루트 노드의 자식 노드들을 먼저 모두 차례로 방문한 후, 방문했던 자식 노드들을 기준으로 하여 다시 해당 노드의 자식 노드들을 차례로 방문하는 방식인접한 노드들에 대해 탐색을 한 후, 차례로 다시 너비우선탐색을 진행해야 하므로, 큐가 적합함간단한 트리에서의 BFSTre

비선형구조(= 트리, 그래프)의 각 노드(정점)를 중복되지 않게 "전부" 방문하는 것을 의미함.선형구조와 다르게 선후 연결 관계를 알 수 없다. 이를 해결하기 위한 두 가지 방법 중 첫번째 방법. DFS

트리(Tree) 비선형 구조 원소들 간에 1:N 관계를 가지는 자료구조 원소들 간에 "계층관계"를 가지는 계층형 자료구조 상위 원소에서 하위 원소로 내려가면서 확장되는 트리(나무)모양의 구조 트리의 정의 한 개 이상의 노드로 이루어진 유한 집합 노드 중 최상위 노드를

스택 물건을 쌓아 올리듯 자료를 쌓아 올린 형태의 자료구조 스택에 저장된 자료는 "선형 구조"를 갖는다. 선형 구조 : 데이터 요소들 사이에 순서가 존재 비선형 구조 : 데이터 요소가 순차적으로 나열되지 않음 스택에서 자료를 삽입하거나 스택에서 자료를

정확성효율성확장성단순성가장 중요한건 "정확성"알고리즘을 평가하는 지표 = 복잡도시간 복잡도 (= 수행 시간)공간 복잡도 (= 메모리 사용량)시간 복잡도는 세 가지 경우가 있다.1\. 최선의 경우 (Best Case)2\. 평균적인 경우 (Average Case)S3\.