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Django Python 기반으로 작성된 웹 프레임워크웹 개발을 위한 모든 필수 도구를 포함한 풀스택 프레임워크웹사이트의 백엔드(서버 측 논리)와 프론트엔드(HTML, CSS, JavaScript 등)을 효율적으로 연결할 수 있도록 돕는 도구이자 환경   Django의 구조 Django가 따르는 MTV 아키텍처  Model • 데이터베이스와 상호작용하는 부분 • 데이터를 저장하거나 가져올 때 사용하는 로직을 포함예: 사용자 정보, 게시글 데이터 등을 정의 Template • HTML, CSS, JavaScript와 같은 프론트엔드 레이아웃을 구성하는 부분 • 데이터를 사용자에게 보여주는 역할 View • 사용자의 요청을 처리하고 Model과 Template 사이를 연결하는 역할 • 비즈니스 로직을 작성하..

Framework  소프트웨어 개발을 위한 구조적인 틀framework를 통해 개발자는 반복적으로 필요로 하는 기능이나 로직을 효율적으로 처리가능   구조화된 코드의 집합 • 자주 사용되는 도구와 기능 모음 • 특정 작업을 수행하는 데 필요한 기능들이 통합적으로 제공 코드 재사용성 • 이미 검증된 코드로 구성되어 있어, 개발자가 새로 작성할 필요 없이 가져다 쓸 수 있음 대표적인 Python 프레임워크  • Django: 대규모 웹 애플리케이션에 적합 • Flask: 간단하고 가벼운 웹 애플리케이션에 적합 • FastAPI: 최신 기술 기반, 빠르고 비동기 처리에 강점    Framework의 필요성 생산성 향상 • 개발의 부수적인 요소(보안, 데이터베이스 연결 등)를 프레임워크가 처리 • 개발자는 핵심..

Matplotlib math+plot+library다양한 유형의 그래프와 차트 생성, 데이터를 시각적으로 표현해 분석과 공유를 더 쉽게 만들어주는 데이터 시각화 라이브러리  지원 그래프 • 선 그래프(Line Plot) : 시간에 따른 데이터 추세 분석• 산점도(Scatter Plot) : 두 변수 간의 관계를 나타냄• 막대 그래프(Bar Chart) : 카테고리별 데이터를 비교• 히스토그램(Histogram) : 데이터의 분포를 나타냄• 파이 차트(Pie Chart) : 비율을 강조하는 데 적합• 박스 플롯(Box Plot) : 데이터의 범위, 중앙값, 이상치 시각화• 면적 그래프(Area Plot) : 여러 범주의 누적 데이터 시각화• 스택 막대 그래프(Stacked Bar Chart) : 카테고리별..

PyPI(Python Package Index)   Python 패키지와 모듈을 공유하고 설치할 수 있는 공식 저장소Python 개발자들이 패키지를 배포하고, 다른 개발자들이 쉽게 설치하고 사용할 수 있도록 돕는 플랫폼   2024년 12월 28일 12시 17시 기준596099개의 프로젝트가 존재    패키지 배포 • 개발자는 자신이 만든 패키지를 PyPI에 업로드하여 다른 사람들이 사용할 수 있게 공유 • 표준 Python 라이브러리 외에 추가적인 기능을 제공하는 패키지가 수천 개 이상 등록되어 있음 pip 통합 • PyPI에 등록된 패키지는 pip(Python의 패키지 관리자)를 사용해 간단히 설치 가능:pip install 패키지명 무료 사용 • 오픈소스 프로젝트나 상업용 프로젝트를 무료로 배포 패..

님들 크리스마스 잘 보내셨나요 !나는 매년 내집에서 크리스마스 파티를 합니다.저는 집 밖에 나가기 싫어요.그리고 친구들 자주 만나기 싫어요.한 번 만나면 며칠은 골방에서 쉬어줘야함 근데 쿨타임이 끝나면 또 친구들을 만나고 싶고 그렇습니다.하지만 아무렇게나 친구들을 한날 한시 내가 원하는 때에 모일 수 있도록 하나하나 다 맞출 수가 없어요.명분이 필요하단 말이예요 명분이 ~~~~나한테 말고 친구들한테. 사실 크리스마스 말고도 1년에 네 번 정도 만나니까요.(1년치 김장하는 날 : 배추 절여놓고 속만들어놓으면 친구들이 와서 김치 담고 수육삶아서 갓담근 김치에 수육 + 소주퍼먹고 카드게임하다가 집 감)(만두 빚는 날 : 새해보러 가자며 만나서 만두피랑 만두소 만들면서 술먹고 빚으면서 술먹고 찌면서 술먹고 만취..

Scikit-learn Python 기반의 강력한 머신러닝 라이브러리 Python으로 작성되었으며, NumPy, SciPy, Matplotlib와 같은 라이브러리와 잘 통합되어 있음설치와 사용이 간단, 사용자 친화적인 API를 제공해 초보자도 쉽게 접근 가능   Scikit-learn이 지원하는 다양한 머신러닝 알고리즘회귀 분석 : 선형 회귀, 리지 회귀, 라쏘 회귀 등분류 : 로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트, KNN 등군집화 : K-means, DBSCAN, 계층적 군집화 등차원 축소 : PCA, t-SNE, LDA 등효율성과 확장성Scikit-learn 대규모 데이터셋 처리와 효율적인 모델 학습을 위해 C와 Cython으로 최적화된 코드를 사용해 속도가 빠름병렬 처리를 지원하는 알고리즘(예: ..

Anaconda 주로 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 과학 계산 작업을 위한 Python/R 배포판 및 통합 환경 데이터를 분석하고 모델링하는 작업에 필요한 여러 도구와 라이브러리를 한 번에 설치하고 관리할 수 있게 해줌초보자부터 전문가까지 쉽게 사용할 수 있는 환경을 제공   Anaconda의 주요 특징 포함된 라이브러리와 도구  NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow 등 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 필수적인 라이브러리가 기본적으로 포함Jupyter Notebook, Spyder 같은 개발 도구도 함께 제공 환경 관리 가상 환경을 쉽게 만들고 관리할 수 있음 => 프로젝트별로 다른 패키지와 Python 버전 사용 가능• 예: cond..

벡터 공간의 성질 벡터 공간은 다음 10가지 공리로 정의: (1) 벡터의 덧셈과 성질 • 덧셈의 닫힘성: 벡터 공간의 두 벡터를 더하면 결과도 벡터 공간에 속해야 한다. • 덧셈의 교환법칙: 벡터를 더하는 순서는 결과에 영향을 주지 않는다.  • 덧셈의 결합법칙: 벡터를 세 개 더할 때, 괄호의 위치를 바꿔도 결과는 같다. • 영벡터의 존재: 벡터 공간에는 덧셈에 대해 항등원이 되는 특별한 벡터(영벡터)가 존재해야 한다. • 덧셈 역원의 존재: 각 벡터 u에 대해 -u라는 역벡터가 존재해야 하며, 이 두 벡터를 더하면 영벡터가 된다.                              → u + (-u) = 0 (2) 스칼라 곱과 성질 • 스칼라 곱의 닫힘성: 벡터 공간의 벡터에 실수(스칼라)를 곱한 결..

AI (Artificial Intelligence, 인공지능) 인간처럼 사고하고 문제를 해결하며 학습하는 능력을 가진 시스템을 만드는 학문 또는 기술 가장 광범위한 개념으로, 인간의 지능을 모방하려는 모든 기술을 포함 • 규칙 기반 시스템 (예: 체스 프로그램) • 전문가 시스템 (지식 기반 추론 시스템) • 머신 러닝과 딥러닝 모두 AI의 하위 집합 ML (Machine Learning, 기계 학습) AI의 하위 집합으로, 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에서 학습하여 성능을 개선하는 기술 • 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 이를 기반으로 미래 데이터를 예측하거나 분류 • 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등으로 나뉨 • 사람의 개입 없이도 데이터에서 학습 가능 • 모델의 성능은 주로 입력 ..

도커(Docker) 컨테이너(Container) 기반 가상화 기술을 활용하여 애플리케이션을 실행하고 관리하는 플랫폼애플리케이션과 해당 애플리케이션 실행에 필요한 모든 요소(코드 라이브러리, 환경설정, 의존성, 정절 파일 등)를 패키징하여, 이식성과 재현성 보장  Container애플리케이션과 필요한 모든 환경(서버 엔진, 애플리케이션, 정적 파일, 환경 설정, 의존성, OS)을 포함한 독립적인 실행 단위가볍고 빠르게 배포 가능Container Engine (Docker Engine)컨테이너를 실행하고 관리하는 역할을 수행하는 프로그램Docker가 대표적인 컨테이너 엔진Infrastructure컨테이너를 실행하는 물리적인 리소스(Memory, CPU, Disk 등)Host OS컨테이너를 실행하는 운영체제 ..