본문 바로가기

분류 전체보기

 (894)
[코드잇] Express 기본 익히기 1. Express란? - Node.js 환경에서 실행되는 서버 프로그램을 만들 때 사용하는 프레임워크 - 서버 프로그램에 필요한 최소한의 기능만 제공하고 프로그램의 전체적인 구조는 개발자가 자유롭게 구현할 수 있음 - 자유도가 높은 프레임워크 2. API 서버란? - Server의 두가지 종류 1) 웹페이지를 Response의 Body에 담아서 보내주는 서버 = Web Server - 화면을 그리는데 필요한 재료를 Response의 Body에 담아서 줌 2) 요청을 처리하고 처리한 결과를 Response의 Body에 담아서 보내주는 서버 = API Server - 요청한 작업을 처리하고 처리한 결과를 Response의 Body에 JSON 등의 형식으로 담아서 줌 3. Express 사용해보기 - 현재 ..
[알고리즘] ch 7. 그래프 (2) - 위상 정렬 7.4 위상 정렬 위상 정렬 (Topological Sort) - 위상 = 어떤 정점이 다른 정점과의 관계 속에서 가지는 위치 - 그래프 내 서로 인접한 정점 사이의 관계에 '위치'라는 속성이 존재한다는 뜻 - 위치는 간선 방향에 의해 결정 - 간선을 뻗어내는 정점이 앞이 되고, 간선을 받아들이는 정점이 뒤가 됨 - 이 앞/뒤 관계를 정렬하는 작업이 위상정렬 - '순서가 정해져 있는 작업'을 차례로 수행해야할때 그 순서를 결정해주기 위해 사용하는 알고리즘 - 위상을 정렬하려면 1) 그래프에 방향성이 있어야 하며 2) 그래프 내에 사이클이 없어야 함 -> DAG(Directed Acyclic Graph) 7.4.1 위상 정렬의 동작 방식 - 간선은 정점과 정점 사이의 관계를 설명하는 역할 수행 - 두 정점..
[알고리즘] ch 7. 그래프 (1) 7.1 그래프의 개요 - 그래프는 '정점의 모음'과 이 정점을 잇는 '간선의 모음'이 결합한 것 - 정점의 집합을 V, 간선의 집합을 E, 그래프를 G라고 했을 때 G=(V,E)이다. - 간선으로 연결된 두 정점을 가리켜 서로 '인접(Adjacent)'또는 '이웃 관계'에 있다고 말함 - 간선을 통해 서로 이웃이 된 각 정점은 그래프 안에서 길을 만듬 ex) 정점 A에서 정점 C까지는 A,B,C가 하나의 경로(path)를 이루고, A,D,C가 또 하나의 경로를 형성함 - 경로는 길이를 가지는데, '길이'는 정점과 정점 사이에 있는 간선의 수로 정의 ex) 경로 A,B,C 사이에는 간선이 (A,B)와 (B,C) 2개가 있으니 길이가 2 - 사이클(Cycle) = 어느 경로가 정점 하나를 두번이상 거치도록 ..
[코드잇] 서드파티 모듈과 npm 제대로 배우기 1. Node.js에서 모듈이 검색되는 순서 - 모듈의 이름은 어떤 파일의 이름일 수도 있고 디렉토리의 이름일 수도 있음 - require 인자에 경로 표시가 있는 문자열을 넣으면 노드는 그 경로에 파일이 있는지 찾음 - 만약에 있다면 그 파일을 그대로 로드 - 없다면 같은 이름의 디렉토리가 있는지 찾음 - 만약에 있다면 그 디렉토리 안에서 package.json 이라는 파일이 있는지 찾음 - package.json 파일이 있다면 그 내용을 읽어서 그중에 main 필드를 찾음 - main 필드의 값으로는 어떤 파일 이름이 써 있음. 그 파일을 로드 - package.json 파일이 없다면 디렉토리 안에서 index.js파일을 찾아서 로드 - require 함수의 경로 표시 없이 모듈의 이름만 있는 경우 ..
R 프로그래밍 기초 (4) 1. 결측치 찾기 결측치(Missing Value) - 누락된 값 - 결측치가 있으면 함수가 적용되지 않거나 분석 결과가 왜곡되는 문제 발생 1) 결측치가 포함된 데이터 프레임 생성 df ## sex score 1 M 5 2 F 4 3 3 4 M 4 5 F NA 2) 결측치 확인하기 - is.na()를 이용하면 데이터에 결측치가 들어있는지 알 수 있음 - is.na()에 df를 적용하면 결측치는 TRUE, 결측치가 아닌 값은 FLASE로 표시해 데이터를 출력 is.na(df) #결측치 확인 ## sex score [1,] FALSE FALSE [2,] FALSE FALSE [3,] TRUE FALSE [4,] FALSE FALSE [5,] FALSE TRUE 3) 결측치 빈도 확인 - is.na()를 t..
R 프로그래밍 기초 (3) 1. 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing) - 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업 - 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나, 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석 가능 - dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지 dplyr 함수 기능 filter() 행 추출 select() 열(변수) 추출 arrange() 정렬 mutate() 변수 추가 summarise() 통계치 산출 group_by() 집단별로 나누기 left_join() 데이터 합치기(열) bind_rows() 데이터 합치기(행) 2. 조건에 맞는 데이터만 추출하기 - dplyr 패키지의 filter()를 이용하면 원하는 데이터를 추출할 수 있음 ● dpl..
R 프로그래밍 기초(2) 1. 데이터 파악하기 1) 데이터를 파악할 때 사용하는 함수들 함수 기능 head() 데이터 앞부분 출력 tail() 데이터 뒷부분 출력 View() 뷰어 창에서 데이터 확인 dim() 데이터 차원 출력 str() 데이터 속성 출력 summary() 요약 통계량 출력 ● head() - 데이터 앞부분 확인하기 - 데이터의 일부만 출력해 데이터의 형태를 확인할 떄 head()를 이용 - head()는 데이터의 앞부분을 출력하는 기능 head(exam) #앞에서부터 6행까지 출력 id class math english science 1 1 1 50 98 50 2 2 1 60 97 60 3 3 1 45 86 78 4 4 1 30 98 58 5 5 2 25 80 65 6 6 2 50 89 98 - 데이터 프레임..
R 프로그래밍 기초 (1) 1. 변수 만들기 a

티스토리툴바