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TCP, UDP 흔히 통신 프로토콜의 두 강자라고 불리는 이 둘의 차이를 러프하게 설명하면 다음과 같다. UDP : 아무것도 안하는 애 TCP : 거의 다 하는 애 3, 4계층에서 이루어지는 공정을 간단하게 설명하면 두 개의 host 들 사이에서 datagram을 송수신하는 단계로, 이 송수신 과정에서 발생하는 에러를 검출하고 복구하는 계층이 바로 Transport layer, 4계층이다. (물론 4계층에서는 더 중요한 작업이 있긴 하다.) 그리고 3계층과 4계층에서 이루어지는 '어떤 프로세스'를 수행하는데 있어 필요한 통신 프로토콜이 바로 TCP, UDP다. ➡️ 3계층 : 컴퓨터와 컴퓨터 사이에 논리적인 줄을 연결하는 것. (라우터를 가운데에 위치시키고 두 개의 줄을 갖는다. But 그렇다고 2개의 ..

# 뒤에 있는 큰 수 # 154539 # lv2 # 문제 정수로 이루어진 배열 numbers가 있습니다. 배열 의 각 원소들에 대해 자신보다 뒤에 있는 숫자 중에서 자신보다 크면서 가장 가까이 있는 수를 뒷 큰수라고 합니다. 정수 배열 numbers가 매개변수로 주어질 때, 모든 원소에 대한 뒷 큰수들을 차례로 담은 배열을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 단, 뒷 큰수가 존재하지 않는 원소는 -1을 담습니다. # 제한사항 4 ≤ numbers의 길이 ≤ 1,000,000 1 ≤ numbers[i] ≤ 1,000,000 -> 이중 for문으로 코드를 작성하면 시간 초과 오류 (런타임 에러) 발생 가능!! # 풀이 def solution(numbers): # # 스택 method 사..

# 둘만의 암호 # 155652 # lv1 # Python # 문제 두 문자열 s와 skip, 그리고 자연수 index가 주어질 때, 다음 규칙에 따라 문자열을 만들려 합니다. 암호의 규칙은 다음과 같습니다. 문자열 s의 각 알파벳을 index만큼 뒤의 알파벳으로 바꿔줍니다. index만큼의 뒤의 알파벳이 z를 넘어갈 경우 다시 a로 돌아갑니다. skip에 있는 알파벳은 제외하고 건너뜁니다. 예를 들어 s = "aukks", skip = "wbqd", index = 5일 때, a에서 5만큼 뒤에 있는 알파벳은 f지만 [b, c, d, e, f]에서 'b'와 'd'는 skip에 포함되므로 세지 않습니다. 따라서 'b', 'd'를 제외하고 'a'에서 5만큼 뒤에 있는 알파벳은 [c, e, f, g, h] 순..

해당 글은 교재 'Python을 이용한 개인화 추천시스템' 실습을 정리한 글로, 이전 글과 이어집니다! 자세한 내용이 궁금하시면 교재와 글을 참고해주세요! FM (Factorization Machines) 기반 추천 1 해당 글은 교재 'Python을 이용한 개인화 추천시스템' 교재를 정리한 글로, 이전 글과 이어집니다! 자세한 내용이 궁금하시면 교재와 글을 참고해주세요! https://jhklee-coder.tistory.com/76 MF (matrix factoriz jhklee-coder.tistory.com 🐍 파이썬으로 FM 구현하기 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle # u.data 가져오기. r_c..

해당 글은 교재 'Do it! BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리'를 공부하면서 제 입맛대로 정리한 글입니다! 자세한 내용이 궁금하다면 교재를 참고해주세요~!! Do it! BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리 - 예스24 ‘사람 말을 알아듣는 AI’를 만들어 보자!트랜스포머 핵심 원리부터 문서 분류, 기계 독해, 문장 생성 실습까지!사람 말을 알아듣고 처리하는 인공지능은 어떻게 만들까? 이 책은 딥러닝 기반 www.yes24.com 💡 트랜스포머 : 2017년 구글이 제안한 ‘sequence-to-sequence’ 모델. 1️⃣ 시퀀스 투 시퀀스는 무엇인가?? Ex) 기계번역 : 어떤 언어의 토큰 시퀀스를 다른 언어의 토큰 시스로 변환하는 과제. 한국어 토큰 시퀀스 : 길이 6개. 영어 토큰 시퀀..

해당 글은 교재 'Python을 이용한 개인화 추천시스템' 교재를 정리한 글로, 이전 글과 이어집니다! 자세한 내용이 궁금하시면 교재와 글을 참고해주세요! https://jhklee-coder.tistory.com/76 MF (matrix factorization) 기반 추천 1 [ReSys]추천을 위한 알고리즘은 크게 메모리 기반(memory-based)과 모델 기반(model-based)으로 나눌 수 있다. 메모리 기반 알고리즘은 추천을 위한 데이터를 모두 메모리에 갖고 있으면서 추천이 필요할 때마jhklee-coder.tistory.com  앞서 추천 시스템의 궁극적 목표는 각 유저의 각 아이템에 대한 선호도(혹은 구매 확률)를 예측하는 것이라고 했다. MF는 유저의 취향과 아이..