곰곰

공부한 것 브라우저가 웹 페이지를 랜더링하는 순서 parsing html tokenizing DOM tree construction 가 있을 때 javascript parsing css tokenizing CSSOM tree construction reqeustAnimationFrame(edge랑 safari는 painting뒤에) calc style : html dom + cssom + js = make render tree render tree objects tree style tree layers : 여러개의 layer 로 구성하여 반응형을 만듦 line boxes: text handling layout : calc position. layout도 처리 순간에 따라 종류가 다름. 즉시 반영할 것인지..

불안이라는 키워드에 이끌려 보게 된 영상입니다. 영상을 보다가 두번 허를 찔렸습니다. 첫 번째는 내가 잘 못한다는 것을 나에게 들키는 것이 두려운 마음에 대한 이야기에서, 두 번째는 스스로의 올챙이 시절을 잊어버림으로서 내가 겪은 고충을 누군가와 공감하지 못한다는 이야기 입니다. 개발자는 꾸준히 공부를 해야한다고 합니다. 하지만 공부를 하려 할 때마다 무수한 벽에 부딪힙니다. 분명 이해했다고 생각했던 것이 알고보면 모르는 것이었고, 세상에 내가 모르는 것은 너무 많습니다. 더불어 세상에 잘하는 사람도 너무 많습니다. 그러한 사실을 마주할 자신이 없어서 공부를 하지 않게 된다는 설명에, 벌거벗은 기분이 되었습니다. 내가 이제까지 스스로에게도 가면을 쓰고 살았구나 하는 마음에 피곤했겠다 싶기도 했습니다. 안..

토끼와 거북이의 경주는 ウサギとカメの競争は 인간들의 동화책에서만 나온다 人間の動画からしか出てこない 만약 그들의 바다에서 경주를 한다면? もしかれらが海で競争をしたら？ 미안하지만 이마저 인간의 생각일 뿐 悪いけどこれすら人間の考えだけであり 그들은 서로 마주친 적도 없다. 彼らは出会ったこともない。 비닐하우스 출신의 딸기를 먹으며 생각한다 ハウス出身のイチゴを食べながら考える 왜 백 미터 늦게 달리기는 없을까 なぜ百メートル遅く走りはないのかな 만약 느티나무가 출전한다면 もしもケヤキが出場したら 출발선에 슬슬 뿌리를 내리고 서 있다가 スタートラインでそろそろ根を下ろして立てていて 한 오백년 뒤 저의 푸른 그림자로 五百年程度の後に自分の青い影で 아예 골인 지점을 지워버릴 것이다. はなっからゴール地点を消してしまうだろう。 마침내 비..

あなたの物の考え方でいい あなたのもののかんがえかたでいい 네가 생각하는 방식으로 괜찮아 あなたが思うように描けばいい あなたがおもうようにえがけばいい 네가 생각하는 대로 그리면 돼 毎日をお皿のように重ねて まいにちをおさらのようにかさねて 매일을 접시처럼 쌓아서 割らないように工夫してる わらないおうにくふうしてる 깨지지 않게 궁리하고 있어. なぜいどうして自問自答の旅 なぜどうしてじもんじとうのたび 왜? 어째서? 자문자답의 여행 伝えたくてまた言葉を得れび つたえたくてまたことばをえらび 전하고 싶어서 또 말을 골라 instrumentalみたいに黙ったり みたいにだまったり 인스트루멘탈 처럼 말없이 まったりしてる陽だまり まったりしてるひだまり 유유자적한 햇볕 아래 あんまり覚えてない日もあり あんまりおぼえてないひもあり 별로 기억하지 못하는 날..

1. 상상할 수 있는 case 에 대한 처리만 생각하면 안된다. 2. 처리 속도에 대한 생각도 해야한다. 3. 100%가 될 때 까지 도전! _ 부끄러우니까 4차시도는 신중하게... 더보기 내가 작성한 코드 1. 1차시도 int solution(int X, int Y, int D) { int result = 0; int xBuf = 0; xBuf = X; while(xBuf 0.0){ result++; } return result; } 3. 3차시도 int solution(int X, int Y, int D) { int result = 0; float buf = 0; result = (Y - X) / D; buf = (float)(Y - X) / (float)D; if(buf > result){ resu..

1. CyclicRotation 더보기 내가 작성한 코드 struct Results solution(int A[], int N, int K) { struct Results result; int buf = 0; int i, j = 0; for(i = 0; i 0; j--){ A[j] = A[j-1]; } A[0] = buf; } result.A = A; result.N = N; return result; } 2. OddOccurrencesInArray 더보기 내가 작성한 코드 int solution(int A[], int N) { int result = 0; int i = 0; for(i = 0; i < N ; i++){ resul..

이직준비의 일환으로 알고리즘 연습 시작 소감 1. 2일간 고민하는 자신을 보면서 깜짝 놀랐다... 열심히 해야지 2. 그동안 코딩 습관이 자꾸 나온다. unsigned가 아니지만 숫자에 U를 붙이기 등... 더보기 나의 해결책 int solution(int N) { int buf = 0; int binryGab = 0; int binryGabMax = 0; buf = N; while (buf > 0x00) { if ((buf & 0x1) != 0x0) { buf = buf >> 1; while (((buf & 0x1) == 0x0) && (buf > 0x00)) { binryGab++; buf = buf >> 1; } } else { buf = buf >> 1; } if (binryGab >= binry..

1. 머신러닝의 프로세스 1) 데이터를 독립변수, 종속변수로 나눔 2) 모델의 구조 생성 - 독립변수와 종속변수의 개수가 중요한 요인이 됨 : 단순 선형 회귀냐, 다중 회귀냐를 결정하는 요인일까? 3) FIT(학습)하는 함수를 call - 학습 횟수를 입력 * 데이터의 양은 정해져 있다. 학습 횟수라는 것은 무엇을 의미할까? A. 손실 항목 참조 4) 예측 실행 2. 손실(Loss) - 예측의 값과 실제 값 간 분산(차이 제곱의 평균) - 학습의 결과를 통해 모델의 정확성을 평가하는 지표. * 내가 해석한 학습에 대한 상상 1단계 독립변수와 종속변수 간의 관계로 방정식(모델?)을 구한다. (100% 정확한 방정식일 수가 없다.) 2단계 독립변수를 입력후, 종속변수의 값을 예측한다. 3단계 예측한 값과 종..

1. 수업 개요 - 라이브러리 : Tensorflow - 언어 : python - 모델 : 지도학습(회귀, 분류) - 사용할 알고리즘 : 인공 신경망(Neural Network) Deep learning과 같은 이름 2. 지도학습의 과정 1) 과거 데이터 준비 2) 모델 구조 작성(1:1 선형회귀? 3:2 다중회귀?) 3) 데이터로 모델을 학습함(FIT) 4) 모델을 이용하여 독립변수에 따른 종속변수의 값을 예측하기 3. 실습환경 구성하기 1) jupyter notebook : 온라인, 오프라인에서 머신러닝을 실행할 수 있는 ide ? 2) Colaboratory notebook : 구글 드라이브에서 머신러닝 프로그래밍을 할 수 있는 서비스 ? IDE ? ※ctrl + enter : 현재 셸 실행 / s..

머신러닝의 종류 1. 지도학습(supervised learning)：표본 데이터를 학습시켜, 독립변수에 따른 종속변수를 예측함. 1) 회귀(regression) -기계가 회귀식을 파악하여, 독립변수에 따른 종속변수를 예측함. -종속변수가 숫자일 때. (개인적인 이해에서는 종속변수의 속성이 등간척도 이상일 때)사용 2) 분류(classification) -기계가 판단 기준을 학습하여, 독립변수에 따른 종속변수를 판단함. -종속변수가 문자일 때. (개인적인 이해에서는 서열척도 이하일 때)사용 2. 비지도학습(unsupervised learning) : 데이터의 특성을 파악. 정리정돈. 1) 군집화(clustering) -변산성이 적은 데이터끼리 그룹화하는 것(회귀계수를 기준으로 그룹을 만드는 것일까?) -그..