연결 리스트 연결된 데이터를 저장할때 사용합니다. 연결리스트를 구성하는 노드의 구조는 다음과 같습니다. node data link(next) 장점단점 삭제와 삽입 O(1) 길이가 정해지지 않은 데이터를 다룰때 유용 메모리 요구량이 더 크다 원하는 위치 검색할 때 처음부터 다 확인해야한다 배열과 비교 배열연결리스트 삽입/삭제 O(n) O(1) 저장공간 연속한 위치 임의의 위치 탐색 O(1) O(n) 단순 연결 리스트 구현 노드 class Node: def __init__(self, item): self.data = item self.next = None 연결 리스트 class LinkedList: def __init__(self): self.nodeCount = 0 # 노드의 개수 self.head = N..
요즘 번역 오픈소스 프로젝트를 하다보니 커밋하고 나서 보이는 오타들이 있었다. 하지만 글자 하나 때문에 새로 커밋 올리는 것은 깔끔하지 않다고 생각되고 어떤 오픈소스 프로젝트에서는 불필요한 커밋은 합쳐서 올리기를 요청하기도 한다고 했다(기본인가..?)🤔 이럴땐 커밋 취소, 되돌리기, 덮어쓰기를 상황에 맞게 사용하자. git log --oneline 현재 커밋 로그를 조회해서 어느 지점 커밋으로 되돌리고 싶은지 확인한다. 8d9111b (HEAD -> ddp_pipeline, origin/ddp_pipeline) 커밋4 cedfd58 커밋3 f0780f0 커밋2 b908557 커밋1 ✅ 이미 올라간 커밋을 바꾸고 싶다! 어떻게? 방법1 커밋 취소하기:git reset --soft HEAD^ 로컬 저장소 상..
1. Content-Based filtering: CB 비슷한 아이템을 기반으로 추천 도메인 지식 필요 아이템 간의 유사도 측정하여 추천 모든 이에게 동일한 아이템을 추천 보통 아이템, 사용자 수가 적다 hand-engineered features에서만 성능 좋음 텍스트 처리 필요하기도 함(NLP) - 예.작가의 다른 책 핵심 아이템들을 어떤 정보를 기준으로 서술할 건가 유사소 계산 방법 정하기 (코사인, 피어슨…) 2. Collaborative Filtering: CF 기본적으로 다른 사용자들의 정보를 이용하여 취향 예측 1) 메모리 기반 (=Nearest Neighbor based CF) - 👨👩👧👦 사용자 기반 나와 비슷한 평점 패턴을 보이는 사람들을 찾아서 그 사람들이 높게 평가한 아이템 추..
사용자가 관심있어 할만한 아이템을 제공해주는 자동화된 시스템 핵심 관심을 어떻게 표현하는가? 관심을 어떻게 측정하는가? => 유사도 측정 사용자와 아이템 사용자: 서비스를 사용하는 사람 아이템: 서비스에서 판매하는 물품(다른 사용자가 물품이 될 수 있음) 보통 서비스가 성장하면 사용자, 아이템의 수도 같이 성장함 특히 사용자의 성장도가 훨씬 커짐 하지만 아이템의 수가 커지면서 아이템 디스커버리 문제가 대두 모든 사용자가 검색(능동적)을 하지 않으며 사람들이 점점 더 추천(수동적) 선호 필요성 조금의 노력으로 사용자가 관심있어 할만한 아이템을 찾아주는 방법 아이템의 수가 굉장히 큰 경우 더 의미가 있다 수작업으론…도저히 불가 → 자동화 필요! 개인화(Personalization)으로 연결됨 확증편향의 문제..
AWS 도커 설치 이대로 했는데 도커 서버가 보이지 않다면 Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running? Fix sudo service docker status\: 도커가 inactivate 상태인지 확인 sudo service docker start sudo systemctl enable docker: 리부팅때 자동 실행되도록 설정 sudo usermod -aG docker ec2-user sudo reboot
오픈소스? 공개적으로 액세스할 수 있게 설계되어 누구나 자유롭게 확인, 수정, 배포할 수 있는 코드. Red Hat 오픈소스 프로젝트 PyTorch-tutorial-kr PyTorch-hub-kr 파이토치를 처음 공부할 파이토치 한국어 튜토리얼 사이트가 많은 도움이 되었다. 파이토치 공식 문서는 구글과,,,다르게 한국어 지원이 없어서 불편했다. 그렇기 때문에 파이토치 한국어 튜토리얼은 한줄기 빛과 같은 존재였다. 하지만 번역이 진행되지 않은 페이지, 사소한 불편한 점을 나도 함께 개선해 보고 싶었다. 활동 내용 번역 리뷰 파이토치 튜토리얼 번역 파이토치 허브 문서 번역 번역 규칙 추가 회고 다들 번역 잘하셔서 PR을 리뷰하기 위해서는 여러번 봐야지 작은 부분이라도 찾을 수 있었다. 리뷰하면서도 혹시 틀린..
