모두 이루지리라 얍!

Docker Network는 컨테이너들이 서로 통신할 수 있도록 격리된 네트워크 환경을 제공합니다. 필요에 따라 다양한 유형의 네트워크를 생성하여 컨테이너들을 연결하고 관리할 수 있습니다.1. Docker Network 종류Docker는 다양한 네트워크 드라이버를 제공하며, 각 드라이버는 특정 유형의 네트워크를 지원합니다. 주요 네트워크 종류는 다음과 같습니다.bridge: 기본 네트워크 드라이버로, Docker가 자동으로 생성하는 기본 네트워크입니다. 컨테이너들은 이 네트워크를 통해 서로 통신할 수 있으며, 호스트와 통신할 수도 있습니다.host: 호스트의 네트워크 인터페이스를 직접 사용하여 컨테이너와 호스트가 동일한 네트워크 네임스페이스를 공유합니다. 네트워크 격리가 필요 없는 경우에 유용하지만, 보..

.profile 파일에서 alias 설정을 지웠는데도 alias가 계속 남아있는다면, 다음과 같은 몇 가지 이유가 있을 수 있습니다.1. 다른 설정 파일:.profile 파일 외에 다른 쉘 설정 파일에 alias 설정이 되어 있을 수 있습니다. 다음 파일들을 확인해 보세요..bashrc (Bash 쉘).zshrc (Zsh 쉘).cshrc (Csh 쉘).tcshrc (Tcsh 쉘)위 파일들 중 하나에 alias 설정이 있다면, 해당 파일을 수정하여 alias를 제거해야 합니다.2. source 명령어를 실행하지 않은 경우:.profile 파일을 수정한 후 source ~/.profile 명령어를 실행해야 변경 사항이 적용됩니다. source 명령어는 쉘에게 변경된 설정 파일을 다시 읽도록 지시합니다..pr..

맥 콘솔에서 GCE(Google Compute Engine) 인스턴스에 접속하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다.1. gcloud CLI 사용gcloud CLI는 구글 클라우드 플랫폼을 관리하기 위한 명령줄 도구입니다. 이를 사용하면 GCE 인스턴스에 SSH로 접속할 수 있습니다.설치 및 설정:gcloud CLI 설치: 다음 명령어를 터미널에 입력하여 gcloud CLI를 설치합니다. curl https://sdk.cloud.google.com | bashBash gcloud 초기화: 다음 명령어를 입력하여 gcloud를 초기화하고 구글 클라우드 계정에 로그인합니다. gcloud init# 만약 실행이 되지 않는다면 # find ~/ -name "gcloud" 2>/dev/null 로 설치된 위치를 찾아..

도커는 컨테이너를 사용하여 어플리케이션을 개발, 배포, 실행하는 데 도움을 주는 플랫폼입니다. 도커를 효과적으로 사용하기 위한 몇 가지 기본 명령어를 정리해 보았습니다.1 이미지 관련 명령어docker pull : Docker Hub 또는 다른 레지스트리에서 이미지를 다운로드합니다.예시: docker pull ubuntu:latest (최신 우분투 이미지 다운로드)docker images: 로컬에 저장된 이미지 목록을 보여줍니다.옵션: -a (모든 이미지), --filter (필터링) 등docker rmi : 로컬에 저장된 이미지를 삭제합니다.주의: 실행 중인 컨테이너가 사용하는 이미지는 삭제할 수 없습니다.예시: docker rmi ubuntu:latest (최신 우분투 이미지 삭제)docker bui..

데비안(Debian) 운영체제를 사용하고 하는데 ll 명령어를 사용할 수가 없었습니다. 이 명령어가 기본적으로 설치되어 있지 않기 때문입니다. ll 명령어는 파일과 디렉토리 목록을 표시하는 데 사용되는 ls 명령어의 별칭(alias)으로, 보통 -l (상세 목록) 옵션과 함께 사용됩니다.해결 방법:ll 명령어를 사용하기 위해서는 다음과 같이 ls 명령어의 별칭을 만들어주어야 합니다.터미널 열기: 데비안에서 터미널을 열어 명령어를 입력할 수 있는 환경을 만듭니다..bashrc 파일 수정: 터미널에서 다음 명령어를 입력하여 .bashrc 파일을 엽니다.만약 .bashrc 파일이 없다면, 다음 명령어를 사용하여 파일을 생성합니다.Bash touch ~/.bashrcBash nano ~/.bashrc별칭 추가:..

피터 노트북(Jupyter Notebook)은 코드, 텍스트, 수학적 공식, 시각화 등을 하나의 문서에서 작성하고 실행할 수 있는 오픈소스 웹 애플리케이션이야. 주로 데이터 분석, 머신러닝, 과학 계산, 교육용으로 많이 사용됩니다.장점코드 실행: 파이썬, R, Julia 등의 언어로 코드를 실행하고 그 결과를 바로 확인할 수 있습니다.문서화: 텍스트, 수학 공식(LaTeX), 이미지 등을 포함시켜서 코드의 설명을 자세히 할 수 있습니다.시각화: matplotlib, seaborn, plotly 같은 라이브러리로 그래프나 차트를 쉽게 만들 수 있습니다.인터랙티브: 실시간으로 코드를 수정하고 바로 결과를 볼 수 있습니다.설치 및 실행#설치pip install notebook#실행jupyter notebook..

아래 처럼 공백은 한번에 찾고 한번에 공백이 있는 항목을 삭제 할 수 있다.import pandas as pddata = pd.read_csv('test.csv')#공백 확인print(data.isnull().sum())#공백 삭제data = data.dropna()#또는 공백을 10으로 일괄 변경data = data.fillna(10)#다시 확인print(data.isnull().sum())

선형 회귀 (Linear Regression)는 가장 기본적인 회귀 분석 방법으로, 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 간의 선형 관계를 모델링합니다. 주로 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 예측하려는 변수와 입력 변수들 사이에 직선적인 관계가 있을 때 잘 작동합니다1. 선형 회귀의 기본 개념주어진 데이터를 통해 직선 방정식을 찾아내고, 이 직선이 주어진 데이터를 잘 설명할 수 있도록 회귀 계수를 학습하는 방법입니다.2. 선형 회귀의 장점과 단점장점:단순하고 이해하기 쉬움: 선형 회귀는 가장 기본적인 회귀 모델로, 그 구조와 동작이 직관적입니다.계산 효율성: 계산이 빠르고, 다루기 쉽습니다.해석 가능성: 모델이 단순하여 각 입력 변수의 영향을 쉽게 해석할 수 있습니다.단점:선형 관계에만 ..

손실 함수 (Loss Function)와 활성화 함수 (Activation Function)는 모두 신경망(딥러닝 모델)에서 중요한 역할을 하지만, 그 목적과 사용되는 위치가 다릅니다. 각각의 함수가 수행하는 작업을 간단히 설명하겠습니다1. 손실 함수 (Loss Function)손실 함수는 모델이 예측한 값과 실제 값(정답) 간의 차이를 계산하는 함수입니다. 모델이 얼마나 잘 예측했는지, 즉 오차의 크기를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 목적은 이 오차를 최소화하는 것입니다. 즉, 모델이 예측한 값과 실제 값이 얼마나 가까운지 나타내며, 학습 과정에서 이 값을 최소화하는 방향으로 파라미터가 업데이트됩니다.주요 특징:목적: 모델의 예측 값과 실제 값의 차이를 측정학습: 손실 함수를 최소화하기 위해 경..

기초import tensorflow as tfts = tf.constant( [3, 6, 9] )ts2 = tf.constant( [2, 4, 6] )ts3 = tf.constant([[2, 3], [1, 3], [3, 1]])ts4 = tf.constant([[2, 4, 5], [4, 1, 3]])print('#상수#')print(ts)print('#더하기#')print(tf.add(ts, ts2))print('#빼기#')print(tf.subtract(ts, ts2))print('#나누기#')print(tf.divide(ts, ts2))print('#곲하기#')print(tf.multiply(ts, ts2))print('#행열곱셈#')print(tf.matmul(ts3, ts4))print('#0으로..