int* b = &a; *가 뒤에 붙으면 포인터 변수라는 뜻. C언어는 True,False가 없고 0,1로 구분한다. 그래서 int True; 이런게 된다. else나 if는 예약어다. or 연산은 이진수로 변환해서 or 계산을 하자. 연산순서. 증감 연산자(++, -- 이런거) , 산술 연산자(_,-,%), 시프트 연산자( 레프트 -> 라이트 중위는 레프트 -> 루트로 이동 -> 라이트 후위는 레프트 -> 라이트 -> 루트 그래프 계산 방향 그래프 : 정점을 연결하는 선에 방향이 있으면 n(n-1)로 계산. 방향이 없으면 n(n-1)/2로 계산. 전위 , 후위 표기법. 조졌다. 전위를 후위로. 1. -/*A+BCDE 2. BC+ 3. ABC+* 4. ABC+*D/ 5. ABC+*D/E- 이렇게 간다. ..

옳은 것, 올지 않은 것 등 원하는 것 잘 파악하기. 단정짓는 말투는 오답일 확률이 높음. 아주 좋은 티스토리 https://ahn3330.tistory.com/111 [소프트웨어공학] 설계 1 - 추상화, 모듈화, 정보은닉, 응집력, 결합도 Github로 보기 상위 설계와 하위 설계 상위 설계 아키텍처 설계, 예비 설계라고 함 소프트웨어 구성 컴포넌트들 간의 관계로 구성된 시스템의 전체적인 구조 시스템 구조도, 외부 파일 및 DB 설계 ahn3330.tistory.com 추상화 : 문제의 개념을 먼저 설계하고 먼저 윗단계에서의 구현을 생각해보는 것. 자료 추상화 : 자료들에 대한 연산들은 명기하지만 구현 방법은 명시하지 않고 있다. 제어 추상화 : 구체적인 계산법을 추상화 시키는 것. 과정 추상화 : ..

https://www.youtube.com/watch?v=1Iqf8w34uoo&list=PLniy99c_7Zfo2WD2mED6jDX4NyHyKLwbF&index=5 아 진짜 5과목 개어렵네.. 과락할 뻔했다. 이렇게 공부하다간 떨어진다 나. 세션 하이재킹 : 다른 사람의 세션 상태를 훔치거나 도용하여 액세스하는 해킹기법. 블루재킹 : 블루투스를 이용해서 익명으로 명함 퍼뜨리는 것. 블루스나핑 : 블루투스를 이용해서 무단으로 정보에 액세스 한다. (휴대기기, 노트북, 데스크톱, PDA 등) Dos 공격(Denial of Service)이란. 정보보안 3요소? 기밀성, 무결성, 가용성 DDos 공격유형. Smurf Attack : IP, ICMP의 특성을 이용해서 공격. Ping Of Death : 핑을 계..

약간 킹벽하게 정리가 된 부분이다. 이번에는 문제가 눈앞에 단지가 하나 있고(X 혹은 Y), 단지 X에는 흰공 9개, 검은 공 1개. 단지 Y에는 흰공 두 개와 검은 공 여덟개다. Prior, likelihood, joint, posterior를 각각 구하는 것이었다. Prior : 잘 모를 때의 확률. X혹은 Y단지일테니까 엄대엄이 다. 5:5 likelihood : X가 흰색일 확률, X가 Y의 확률. Y가 흰색일 확률, Y가 검은색일 확률을 각각 구하는 것이다. 우리가 흔히 하는 확률 분류. joint : Prior와 likelihood를 곱한 값. Posterior : 그 단지의 joint /선택한 공의 총 joint 를 구하면 된다. # import pandas as pd # def update..

인프런의 권철민 강사님 동영상을 참고 중이다. %matplotlib inline 이것을 쓰면 matplotlib을 쥬피터로 실행할 때 실행한 브라우저에서 바로 볼 수 있게 하는 소스이다. 그 다음 각 데이터의 타입과 Non-Null Count를 확인해보기 위해 Info()를 쓴다. Age와 Cabin, Embarked에 Null값이 있는 것으로 보인다. titanic_df.isnull().sum() def drop_features(df): df.drop(['PassengerId', 'Name','Ticket'], axis=1, inplace=True) return df drop_features(titanic_df) titanic_df axis=0을 하고 돌려보면 오류는 일단 뜬다. 그런데 내가 무슨 작업..

https://www.youtube.com/watch?v=Y4ecU7NkiEI&t=275s 어제 만든 여아의 부모 추정(?)을 함수화 해서 코딩을 다시 만들었다. import pandas as pd def calculate_posterior(df): total_probability = (df['birth_princess_likelihood'] * df['birth_princess_ratio']).sum() print('total_probability:',total_probability) df['posterior_probability'] = df['birth_princess_likelihood'] * df['birth_princess_ratio'] / total_probability return df ta..