Per ardua ad astra.

파이토치(PyTorch)에서 연산 장치 설정하기 (GPU, CPU) 들어가며 파이토치(PyTorch)에서 연산 장치(GPU/CPU)를 설정하는 코드를 알아보자. 방법 GPU 사용이 가능한 경우 @torch.device@를 @cuda@를 설정하고, 그렇지 않을 경우 @cpu@를 연산 장치로 설정한다. # GPU 설정 (사용 가능한 경우) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("device >>" , device)

사이킷런(Scikit-Learn) 라이브러리 설치하기 들어가며 사이킷런(Scikit-Learn) 라이브러리를 설치하는 방법을 알아보자. 방법 > pip install sklearn > pip install scikit-learn ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' 이슈 해결하기 사이킷런 라이브러리가 설치되지 않아서 발생하는 에러이다. 하지만, 아나콘다 가상 환경에서 사이킷런 라이브러리를 설치해도 뜨는 경우가 있다. 이때는 @-u@(@--upgrade@) 옵션을 넣어주고 다시 설치해주면 된다. > pip install -U scikit-learn > pip3 install -U scikit-learn 참고 사이트 Installing scikit-learn T..

QTimer.singleShot 함수를 특정 시간 간격으로 여러번 실행하는 방법들어가며@PyQt5@에서 @QTimer.singleShot@ 함수를 특정 시간 간격으로 여러번 실행할 수 있다.@QTimer.singleShot@ 함수는 밀리초 단위의 시간 지연을 준 후, 특정 함수를 실행해주는 함수이다.  예제다음은 @QTimer.singleShot@ 함수를 3초 간격으로 여러 번 실행하는 예제이다.반복문과 재귀 호출을 이용하여 구현하였다.from PyQt5.QtCore import QTimerclass MyClass: def __init__(self): self.count = 0 def start_timer(self): self.count = 0 self.r..

아나콘다(Anaconda) 프롬프트에서 실습 환경 세팅하기 (PyTorch) 들어가며 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 실습을 위해 컴퓨터에 아나콘다(Anaconda)를 설치한 후, 아나콘다 프롬프트를 통해 실습 환경을 구축하는 과정을 정리해본다. 실습은 한국 마이크로소프트(Microsoft Korea)에서 AI 프로젝트 제작 용도로 제공해준 애저(Azure) 클라우드 윈도우 VM을 이용하여 진행하였다. (이 클라우드 윈도우 VM을 이용하여 앞으로 2개월 동안 파이토치(PyTorch)를 이용하여 AI 프로젝트를 진행할 예정이다.) 실습하기 이번 실습은 그래픽 카드(NVIDIA Tesla T4)가 내장된 애저(Azure) 클라우드의 Windows Server 2019 VM에서 진행하였다. (이 VM의 자세한..

QAction에서 triggered 시그널을 사용할 때, 인자를 triggered 메서드에 전달하는 방법PyQt의 @QAction@에서 @triggered@ 시그널을 사용할 때, 인자를 @triggered@ 메서드에 전달하는 방법을 알아보자. 람다 함수 사용하기action = QAction("My Action", parent)action.triggered.connect(lambda: my_function(arg1, arg2))my_function은 arg1과 arg2를 인자로 받는 함수이다.triggered 시그널이 발생하면, 람다 함수가 호출되고 my_function이 호출된다.arg1과 arg2는 람다 함수에서 직접 전달된다. @functools.partial@ 사용하기import functoolsa..

PyQt5에서 @QClipboard.Clipboard@와 @QClipboard.Selection@의 차이점들어가며@QClipboard.Clipboard@와 @QClipboard.Selection@은 PyQt에서 클립보드의 데이터를 설정 및 가져오는 방법을 지정하는 상수이다. 사용법다음 모듈을 @import@하여 클립보드 기능을 사용할 수 있다.from PyQt5.QtGui import QClipboard 사용 예def copyElementNameToClipboard(self): name = self.sender().text() app = QApplication.instance() clipboard = app.clipboard() clipboard.setText(name, QClipb..

PyQt 커스텀 아이콘 패키지(fugueicons) 설치 및 사용해보기 들어가며 PyQt에는 기본 아이콘 팩이 있지만(참고), 아이콘의 종류가 적다. 그래서 커스텀 아이콘 패키지(@fugueicons@)를 설치하여 사용할 수 있다. 방법 @pyqt5-fugeicons@ 패키지 설치하기 터미널에서 다음 명령을 실행하여 @pyqt5-fugeicons@ 패키지를 설치한다. > pip install pyqt5-fugueicons 아이콘 사용해보기 다음과 같이 모듈을 불러와@fugeicons@의 아이콘을 사용해볼 수 있다. import pyqt5_fugueicons as fugue @icon()@ 메서드를 사용하여 아이콘을 불러올 수 있다. PyQt 기본 아이콘팩의 아이콘을 사용하는 방법과 유사하다. @QActi..

파이썬 코드를 실행 파일로 만들기 (PyInstaller) 들어가며 파이썬 코드를 실행 파일(@.exe@)로 만들려면 PyInstaller 패키지를 사용하면 된다. PyInstaller를 사용하여 간단하게 파이썬 코드를 실행 파일로 만들어보는 방법을 알아보자. 방법 PyInstaller 설치하기 터미널에서 아래의 명령을 실행하여 PyInstaller를 설치한다. > pip install pyinstaller 실행 파일(@.exe@) 만들기 파이썬 코드로 작성된 파일(@파이썬코드.py@)을 @pyinstaller@ 명령의 인자로 넣어준다. > pyinstaller 예를 들어, @myApp.py@ 파일을 실행 파일(@.exe@)로 만들려면 아래와 같이 명령을 실행한다. > pyinstaller myApp.p..

도커 온라인 실습 사이트 (Play with Docker) 들어가며 설치 없이 온라인에서 도커를 실습할 수 있는 사이트가 있다. 도커를 실습하려면 리눅스를 설치해야 하는데, 이렇게 복잡한 도커 실행 환경에 구애 받지 않고 로그인만 하면 온라인으로 간단히 실습할 수 있다. 사이트 바로가기 https://labs.play-with-docker.com/ Play with Docker Play with Docker A simple, interactive and fun playground to learn Docker Login labs.play-with-docker.com 참고 주어진 시간 (4시간) 동안만 실습을 할 수 있다. 원격 접속 주소를 복사하여 개인 PC의 터미널을 이용하여 접속할 수 있다.

데이터의 유형 정형 데이터 형태(고정된 필드)가 있으며, 연산이 가능하다. 주로 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장된다. 데이터 수집 난이도가 낮다. 형식이 정해져 있어 처리가 쉬운 편이다. 예) 관계형 데이터베이스, 스프레드시트, CSV 등 반정형 데이터 형태(스키마, 메타 데이터)가 있으며, 연산이 불가능하다. 주로 파일로 저장된다. 데이터 수집 난이도가 중간이다. 보통 API 형태로 제공되기 때문에 데이터 처리 기술(파싱)이 요구된다. 예) XML, HTML, JSON, 로그 형태(웹 로그, 센서 데이터) 등 비정형 데이터 형태가 없으며 연산이 불가능하다. 주로 NoSQL에 저장된다. 데이터 수집 난이도가 높다. 텍스트 마이닝 혹은 파일일 경우 파일을 데이터 형태로 파싱해야 하기 때문에 수집 데..

문제 오늘도 서준이는 점근적 표기 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 알고리즘의 소요 시간을 나타내는 O-표기법(빅-오)을 다음과 같이 정의하자. $O(g(n)) = \{ f(n)\text{ | 모든 } n ≥ n_0 \text{에 대하여 } f(n) ≤ c × g(n) \text{인 양의 상수 } c \text{와 } n_0 \text{가 존재한다.} \}$ 이 정의는 실제 O-표기법(https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation)과 다를 수 있다. 함수 $f(n) = a_{1}n + a_{0}$, 양의 정수 c, n_{0}가 주어질 경우 $O(n)$ 정의를 만족하는지 알아보자. 입력 첫째 줄에 함수 f(n)..

문제 오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자. MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다. MenOfPassion(A[], n) { sum

문제 오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자. MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다. MenOfPassion(A[], n) { i = ⌊n / 2⌋; return A[i]; # 코드1 } 입력 첫째 줄에 입력의 크기 n(1 ≤ n ≤ 500,000)이 주어진다. 출력 첫째 줄에 코드1 의 수행 횟수를 출력한다. 둘째 줄에 코드1의 수행 횟수를 다항식으로 나타내었을 때, 최고차항의 차수를 출력한다. 단, 다항식으로 나타낼 수 없거나 최고차항의 차수가 3보다 크면 4를 출력한다. 예제 입력 1 1 예..

문제 오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자. MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다. MenOfPassion(A[], n) { sum

문제 오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자. MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다. MenOfPassion(A[], n) { sum

도커 명령어 정리 (Container, Image, Volume, Network) 들어가며 도커에서 사용하는 대표적인 명령어를 정리해본다. 컨테이너(Container), 이미지(Image), 볼륨(Volume), 네트워크(Network) 관련 명령어와 도커 스웜(Docker Swarm)과 관련된 명령어 그리고 단독으로 쓰이는 명령어를 정리해본다. 도커 명령어 형태 도커 명령어의 형태는 다음과 같다. $ docker 커맨드 (옵션) 대상 (인자) # ↘┏ 상위 커맨드 # ┗ 하위 커맨드 @docker@ 명령어 뒤에 오는 '무엇을' '어떻게'에 해당하는 부분을 ‘커맨드(Command)’라고 한다. 커맨드는 다시 '상위 커맨드’와 ‘하위 커맨드’로 구성되며, 상위 커맨드가 ‘무엇을’, 하위 커맨드가 ‘어떻게’..

문제 오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자. MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다. MenOfPassion(A[], n) { sum M⇒∣f(x)∣≤cg(x)x>M \Rightarrow |f(x)| \le c g(x) x>M namu.wiki

문제 영선이는 길이가 a, b, c인 세 막대를 가지고 있고, 각 막대의 길이를 마음대로 줄일 수 있다. 영선이는 세 막대를 이용해서 아래 조건을 만족하는 삼각형을 만들려고 한다. 각 막대의 길이는 양의 정수이다 세 막대를 이용해서 넓이가 양수인 삼각형을 만들 수 있어야 한다. 삼각형의 둘레를 최대로 해야 한다. a, b, c가 주어졌을 때, 만들 수 있는 가장 큰 둘레를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 a, b, c (1 ≤ a, b, c ≤ 100)가 주어진다. 출력 첫째 줄에 만들 수 있는 가장 큰 삼각형의 둘레를 출력한다. 예제 입력 1 1 2 3 예제 출력 1 5 예제 입력 2 2 2 2 예제 출력 2 6 예제 입력 3 1 100 1 예제 출력 3 3 예제 입력 4 41 64 16..

문제 임씨는 1950 년 한국전쟁으로 많은 손해를 본 사람들 중 하나다. 전쟁 통에 손해보지 않은 사람이 어디 있을까 만은 그는 6.25 가 일어나기 전만 해도 충청도 지방에 넓은 대지를 소유한 큰 부자였다. 전쟁이 나자 임씨는 땅문서와 값 나가는 것들만 챙겨서 일본으로 피난을 가지만 피난 중에 그만 땅문서를 잃어버리고 만다. 전쟁이 끝난 후에 임씨의 땅은 이미 다른 사람들의 논밭이 되어 있었고, 임씨는 땅을 되찾으려 했지만 문서가 없으니 생떼 쓰는 것과 다를 바 없었다. 이러다가 임씨는 길바닥에 나앉게 생겼다. 이때, 임씨에게 좋은 생각이 떠올랐으니 바로 자신이 습관처럼 땅 깊숙이 뭔가 표식을 해놓았던 사실이다. 임씨는 한적할 때마다 자신의 논밭을 거닐다가 땅속 깊은 곳에 자신의 이름이 씌어진 옥구슬을..

문제 상근이는 친구들과 함께 SF영화를 찍으려고 한다. 이 영화는 외계 지형이 필요하다. 실제로 우주선을 타고 외계 행성에 가서 촬영을 할 수 없기 때문에, 컴퓨터 그래픽으로 CG처리를 하려고 한다. 외계 지형은 중앙 이동 알고리즘을 이용해서 만들려고 한다. 알고리즘을 시작하면서 상근이는 정사각형을 이루는 점 4개를 고른다. 그 후에는 다음과 같은 과정을 거쳐서 지형을 만든다. 정사각형의 각 변의 중앙에 점을 하나 추가한다. 정사각형의 중심에 점을 하나 추가한다. 초기 상태에서 위와 같은 과정을 한 번 거치면 총 4개의 정사각형이 새로 생긴다. 이와 같은 과정을 상근이가 만족할 때 까지 계속한다. 아래 그림은 과정을 총 2번 거쳤을 때까지의 모습이다. 초기 상태 - 점 4개 1번 - 점 9개 2번 - 2..

문제 미국으로 유학간 동혁이는 세탁소를 운영하고 있다. 동혁이는 최근에 아르바이트로 고등학생 리암을 채용했다. 동혁이는 리암에게 실망했다. 리암은 거스름돈을 주는 것을 자꾸 실수한다. 심지어 $0.5달러를 줘야하는 경우에 거스름돈으로 $5달러를 주는것이다! 어쩔수 없이 뛰어난 코딩 실력을 발휘해 리암을 도와주는 프로그램을 작성하려고 하지만, 디아블로를 하느라 코딩할 시간이 없어서 이 문제를 읽고 있는 여러분이 대신 해주어야 한다. 거스름돈의 액수가 주어지면 리암이 줘야할 쿼터(Quarter, $0.25)의 개수, 다임(Dime, $0.10)의 개수, 니켈(Nickel, $0.05)의 개수, 페니(Penny, $0.01)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 거스름돈은 항상 $5.00 이하이고, 손님이 ..

ADB(Android Debug Bridge)를 이용하여 컴퓨터와 안드로이드 장치 연결하기들어가며안드로이드 장치를 루팅(Rooting) 하지 않고, ADB를 이용하여 컴퓨터에서 간단하게 안드로이드 기기의 설정을 변경해줄 수 있다. 방법① 사전 작업컴퓨터와 안드로이드 장치를 연결하기 전에 몇 가지 작업을 해준다. 컴퓨터와 안드로이드 장치 모두 동일한 WIFI에 연결시키기컴퓨터와 안드로이드 장치를 모두 동일한 WIFI에 연결시켜준다.안드로이드 장치를 USB 케이블이 아닌 무선으로 연결시키기 위해서이다.WIFI가 아닌 USB 케이블로도 컴퓨터와 안드로이드 장치를 연결할 수도 있는데, 이럴 경우 이 과정을 생략해도 된다. 안드로이드 장치의 [개발자 도구]에서 USB 디버깅 모드 설정해주기안드로이드 장치의 @[개..

윈도우용 도커 데스크톱 설치하기 들어가며 리눅스가 아닌, 윈도우에서 도커 데스크톱 프로그램을 설치하여 도커 실습을 할 수 있다. 하지만, WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 또는 Hyper-V를 이용하는 것이기 때문에, 도커는 리눅스 위에서 작동하게 된다. 윈도우용 도커 데스크톱 프로그램을 설치해보자. 도커 환경을 구축하는 방법 도커 환경을 구축하는 방법은 다음과 같이 3가지가 있다. ⓛ 리눅스 컴퓨터에서 도커 사용하기 ② 가상 머신이나 렌탈 환경에 도커를 설치하고, 윈도우나 macOS를 통해 사용하기 ③ 윈도우용/macOS용 도커 사용하기 이번 게시글에서는 윈도우용 도커 데스크톱을 설치하는 방법을 소개한다. 도커 데스크톱 도커 데스크톱은 일반적인 소프트웨어처럼 사용한다. 하..

문제 10진법 수 N이 주어진다. 이 수를 B진법으로 바꿔 출력하는 프로그램을 작성하시오. 10진법을 넘어가는 진법은 숫자로 표시할 수 없는 자리가 있다. 이런 경우에는 다음과 같이 알파벳 대문자를 사용한다. A: 10, B: 11, ..., F: 15, ..., Y: 34, Z: 35 입력 첫째 줄에 N과 B가 주어진다. (2 ≤ B ≤ 36) N은 10억보다 작거나 같은 자연수이다. 출력 첫째 줄에 10진법 수 N을 B진법으로 출력한다. 예제 입력 1 60466175 36 예제 출력 1 ZZZZZ 알고리즘 분류 수학 구현 문제 출처 https://www.acmicpc.net/problem/11005 11005번: 진법 변환 2 10진법 수 N이 주어진다. 이 수를 B진법으로 바꿔 출력하는 프로그램을 ..

문제 B진법 수 N이 주어진다. 이 수를 10진법으로 바꿔 출력하는 프로그램을 작성하시오. 10진법을 넘어가는 진법은 숫자로 표시할 수 없는 자리가 있다. 이런 경우에는 다음과 같이 알파벳 대문자를 사용한다. A: 10, B: 11, ..., F: 15, ..., Y: 34, Z: 35 입력 첫째 줄에 N과 B가 주어진다. (2 ≤ B ≤ 36) B진법 수 N을 10진법으로 바꾸면, 항상 10억보다 작거나 같다. 출력 첫째 줄에 B진법 수 N을 10진법으로 출력한다. 예제 입력 1 ZZZZZ 36 예제 출력 1 60466175 알고리즘 분류 수학 구현 문자열 문제 출처 https://www.acmicpc.net/problem/2745 2745번: 진법 변환 B진법 수 N이 주어진다. 이 수를 10진법으로..

옵저버 패턴(Observer Pattern) 주체가 어떤 객체(Subject)의 상태 변화를 관찰하다가 상태 변화가 있을 때마다 메서드 등을 통해 옵저버 목록에 있는 옵저버들에게 변화를 알려주는 디자인 패턴 주체 : 객체의 상태 변화를 보고 있는 관찰자 옵저버 : 전달되는 메서드 등을 기반으로, 객체의 상태 변화에 따라 추가 변화 사항이 생기는 객체들 주체와 객체를 따로 두지 않고, 상태가 변경되는 객체를 기반으로 구축하기도 한다. 옵저버 패턴을 활용한 서비스로는 트위터(Twitter)가 있다. 내가 어떤 사람인 주체를 '팔로우' 했다면 주체가 포스팅을 하면 알림이 '팔로워'에게 가게 된다. 또한 옵저버 패턴은 주로 이벤트 기반 시스템에 사용하며, MVC(Model-View-Controller) 패턴에도..

전략 패턴(Strategy Pattern) 정책 패턴(Policy Pattern)이라고도 한다. 객체의 행위를 바꾸고 싶은 경우 '직접' 수정하지 않고, 전략이라고 부르는 '캡슐화한 알고리즘'을 컨텍스트 안에서 바꿔주면서 상호 교체가 가능하게 만드는 패턴 프로그래밍에서 컨텍스트는 상황, 맥락, 문맥을 의미하며, 개발자가 어떠한 작업을 완료하는 데 필요한 모든 관련 정보를 의미한다. 자바의 전략 패턴 우리가 어떤 것을 살 때, 네이버페이, 카카오페이 등 다양한 방법으로 결제하듯이, 어떤 아이템을 살 때 @LUNACard@로 사는 것과 @KAKAOCard@로 살 수 있다. 다음은 쇼핑 카트에 아이템을 담아 @LUNACard@ 또는 @KAKAOCard@라는 2개의 전략으로 결제하는 코드이다. import ja..

아나콘다 프롬프트를 이용하여 가상 환경 만들기 들어가며 아나콘다(Anaconda)를 설치하고, 가상 환경을 직접 만들어보자. 가상 환경은 의존성 문제를 해결하기 위하여 Python 3.3 버전부터 새로 추가된 기능이다. 방법 우선 아나콘다(Anaconda)를 PC에 설치한다. Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities. www.anaconda.com 아나콘다 설치를 완료하면, 아나콘다 프롬프트(..

도커와 가상화 기술의 차이 도커는 특성상 가상화 기술과 비교되는 경우가 많다. 그러나 도커는 서버 가상화와는 분명한 차이가 있다. ‘실행 환경을 독립적으로 격리한 컨테이너’라고 표현하는 것이 정확하다. 가상화 기술 VirtualBox나 VMware 같은 가상화 기술은 가상의 물리 서버를 만드는 것과 같다. 여기서 '가상’이라는 말은 물리적인 대상을 소프트웨어로 대체했다는 의미이다. 즉, 메인보드와 CPU, 메모리 등의 물리적인 부품을 소프트웨어로 구현한 것이다. 실질적으로 물리 서버와 동등한 것이므로 당연히 운영체제도 아무 것이나 설치할 수 있고, 그 위에서 어떤 소프트웨어를 구동해도 무방하다. 도커 이와 달리 도커는 컨테이너에서 리눅스가 동작하는 것처럼 보이지만, 실제 리눅스가 동작하는 것은 아니다. ..

팩토리 패턴(Factory Pattern) 객체를 사용하는 코드에서 객체 생성 부분을 떼어내 추상화한 패턴 상속 관계에 있는 두 클래스에서 상위 클래스가 중요한 뼈대를 결정하고, 하위 클래스에서 객체 생성에 관한 구체적인 내용을 결정하는 패턴 상위 클래스와 하위 클래스가 분리되기 때문에 느슨한 결합을 가지며, 상위 클래스에서는 인스턴스 생성 방식에 대해 전혀 알 필요가 없기 때문에 더 많은 유연성을 갖게 된다. 객체 생성 로직이 따로 떼어져 있기 때문에, 코드를 리팩토링하더라도 한 곳만 고칠 수 있게 되니 유지 보수성이 증가된다. 예를 들어, 라떼 레시피와 아메리카노 레시피, 우유 레시피라는 구체적인 내용이 들어 있는 하위 클래스가 컨베이어 벨트를 통해 전달되고, 상위 클래스인 바리스타 공장에서 이 레시..