Git Bash에서 venv로 파이썬 가상 환경 관리하기 - 희망편각 프로젝트마다 필요한 패키지 버전을 따로 관리하고 싶을 때 venv를 사용하는데,가상환경 생성과 각종 패키지 설치에 어려움을 겪는 사람을 위해 정리함니당. ※ Git Bash를 설치 후 vscode터미널을 이용하기 때문에 깃 배쉬랑 븨에스코드 설치는 구글링 해서 설치 후 봐야함! 그리고 아래에서 이런식으로 크다 작다 기호는 터미널에 입력 X 1. 가상 환경 생성하기Git Bash에서 다음 명령어를 사용해 새로운 가상 환경을 생성할 수 있다. firstmyvenv 부분을 지우고 원하는 가상 환경 이름을 지정해도 된다.(되도록 영어로 하삼)아래 명령어를 실행하면 현재 디렉토리에 firstmyvenv라는 이름의 폴더가 생성되고, 해당 폴더 ..
오늘은 본가에서 맥을 쓰느라 깜빡했던 윈도우 깃 배쉬를 깔고 특강을 따라가보았다.입력을 잘못했더니 배쉬가 헬프를 쳐보래서 쳐봤다. 이게 머선 말이람(깃 헬프 GPT 해석)더보기작업 공간 설정 (Repository 초기화)clone: 원격 저장소를 복제하여 로컬에 저장소를 만듭니다.init: 새로운 Git 저장소를 초기화하거나 기존의 저장소를 재초기화합니다.현재 변경 작업 (파일 관리)add: 파일의 변경 내용을 스테이징 영역에 추가합니다.mv: 파일이나 디렉토리를 이동 또는 이름 변경합니다.restore: 파일을 이전 상태로 복구합니다.rm: 파일을 작업 디렉토리와 스테이징 영역에서 삭제합니다.기록과 상태 점검bisect: 바이너리 검색을 통해 버그를 유발한 커밋을 찾습니다.diff: 변경 사항을 비교합..
1. 비지도 학습(Clustering & Dimensionality Reduction) 지도학습은 정답을 알려주며 학습하는 방식이고,비지도학습은 정답 없이 스스로 데이터의 패턴을 찾는 방식대표적인 방법:- 클러스터링(Clustering): 비슷한 데이터끼리 그룹화- 차원 축소(Dimensionality Reduction): 데이터의 특성을 보존하면서 데이터의 차원을 줄이는 방법지도학습과 비지도학습의 비전공자도 이해할 수 있는 예시 설명 :더보기1. 지도학습 (Supervised Learning) 정답을 알고 학습 마치 선생님이 학생에게 문제를 내고, 그에 대한 정답을 알려주는 것과 같다. 데이터에는 입력(문제)과 출력(정답)이 함께 포함되어 있다. 목표 : 정답을 예측하거나 분류하는 모델을 만드는 것.예..
회귀와 분류의 차이점 구분회귀 모델분류 모델 목표숫자(연속형 값) 예측범주(클래스) 예측출력 값실수(예: 10.5, 23.7)클래스(예: 0, 1 또는 '강아지')예시"이번 달 전기요금은 15,000원일 거야!""이메일이 스팸일 확률은 80%야!" 1. 데이터셋 구조붓꽃 데이터셋은 총 150개의 샘플과 4개의 특성(feature)을 가지고 있다.(1) 특성(Feature)각 샘플은 아래 4가지 속성으로 구성되고 모든 속성 값은 실수형이다.꽃받침 길이(sepal length) (단위: cm)꽃받침 너비(sepal width) (단위: cm)꽃잎 길이(petal length) (단위: cm)꽃잎 너비(petal width) (단위: cm)(2) 클래스(Target)세 가지 붓꽃 품종 중 하나로 분류..
진정한 개발자는 키보드에서 손을 떼지 않는 법.ls : 현재 위치의 폴더, 파일 목록 보기ls ~al : 현재 위치의 숨긴 파일을 포함하여 보기pwd : 현재 위치 보기cd (path) : 현재 위치 이동하기cd .. : 상위 폴더로 이동mkdir (name) : 폴더 생성하기touch (name) : 파일 생성하기rm (name) : 삭제하기rm ~r (name) : 폴더 삭제하기 키보드로 창을 오가면서 명령어만으로 모든것을 해결한다는 개발자들... 지금은 왜...? 싶지만 익숙해지면 나도 저 말에 공감하는 날이 오겠지? 오늘은 마크다운 약간과 터미널을 통해 폴더를 만들었다 지웠다 해가면서 마우스 프리 생활을 찍먹해봤다. 우수 TIL로 뽑히면 젭 포인트 받아서 탈것이나 찌르기 꾸밈 템을 살 수 있다던..
문제 설명정수 배열 numbers가 매개변수로 주어집니다. numbers의 원소의 평균값을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항0 ≤ numbers의 원소 ≤ 1,0001 ≤ numbers의 길이 ≤ 100정답의 소수 부분이 .0 또는 .5인 경우만 입력으로 주어집니다. [ 나의 답안 ]def solution(slice, n): return (n + slice - 1) // slice # n을 slice로 나눈 몫에 올림 처리 [ TIL 답안 ]import numpy as npdef solution(numbers): return np.mean(numbers) [ 풀이 ] np.mean(numbers) :np.mean(numbers)는 numbers 배열의 평균값을..