실버를 위한 프로그램

vm과 컨테이너의 차이VM(가상 머신)과 컨테이너는 모두 애플리케이션을 격리하고 독립된 환경에서 실행하기 위한 기술이지만, 그 구조와 작동 방식에는 중요한 차이가 있습니다. 다음은 그 차이를 요약한 내용입니다:1. 아키텍처VM (가상 머신):VM은 하드웨어 가상화를 통해 전체 운영 체제를 포함하는 애플리케이션을 격리합니다.하이퍼바이저가 호스트 운영 체제 위에서 동작하며, 각각의 VM은 자체 운영 체제와 함께 애플리케이션을 실행합니다.VM은 게스트 운영 체제(OS)를 포함하므로, 더 많은 리소스를 사용하고 부팅 시간이 길어질 수 있습니다.컨테이너:컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하면서, 애플리케이션과 그 종속성을 격리된 공간에서 실행합니다.컨테이너 엔진(예: Docker)은 호스트 OS 위에서 동..

챗봇 만들기 개발환경 구축, goormIDE goorm는 클라우드 개발 환경을 활용하는 것입니다. 먼저 goorm에 가입합니다. gmail 아이디를 그대로 사용하여 가입하면 절차가 간편합니다. 가입하고 진행을 계속하면 goorm을 통한 개발이 가능합니다. 가격 정책구글 계정 하나당 매달 20시간 동안 무료로 컨테이너를 사용할 수 있는 크레디트를 받을 수 있습니다. 컨테이너란 소프트웨어적으로 만들어진 자산 만의 컴퓨터라고 생각하면 됩니다.  컨테이너 시작하기컨테이너를 시작하기 위해 '모든 컨테이너'를 클릭하고 진입합니다. 컨테이너를 생성하는 과정에서 스택을 선택할 때 자신이 사용하고자 하는 툴을 선택합니다. 최초 상태는 'Python'으로 되어 있습니다. 우측 아래 화살표를 클릭하면 줄줄이 나오는 스택 중..

panda 라이브러리, ilociloc는 pandas 라이브러리에서 데이터프레임의 행과 열을 위치 기반으로 선택하기 위해 사용되는 인덱서입니다. iloc는 정수 인덱스를 사용하여 데이터프레임의 특정 위치에 있는 데이터를 선택하거나 조작할 수 있습니다.iloc의 기본 사용 방법은 다음과 같습니다. 사용 방법단일 행 선택:df.iloc[행_번호]단일 열 선택:df.iloc[:, 열_번호]행과 열을 동시에 선택:df.iloc[행_번호, 열_번호]행 범위 선택:df.iloc[행_시작:행_끝]열 범위 선택:df.iloc[:, 열_시작:열_끝]행과 열 범위 동시에 선택:df.iloc[행_시작:행_끝, 열_시작:열_끝]iloc의 사용 방법import pandas as pd# 데이터프레임 생성 예제data = { ..

모델 개발에서 시드값의 중요성시드값의 설정은 특정 작업에서 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다. 시드값은 무작위성을 제어하여 동일한 작업을 여러 번 실행해도 항상 동일한 결과를 얻을 수 있게 합니다. 이것은 재현 가능성을 보장하는 데 매우 중요합니다.시드값의 중요성재현 가능성 보장:데이터를 무작위로 샘플링하거나 무작위로 분할하는 작업에서 시드값을 설정하지 않으면, 매번 다른 결과를 얻게 됩니다. 반면, 시드값을 설정하면 항상 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.예를 들어, 머신러닝 모델을 학습시킬 때 데이터를 무작위로 학습 세트와 테스트 세트로 나누는 경우, 시드값을 설정하면 동일한 데이터 분할을 반복해서 사용할 수 있습니다.디버깅 및 검증:동일한 결과를 얻을 수 있으므로, 모델의 성능을 평가하거나 문제를 ..

튜플(Tuple)튜플(Tuple)은 파이썬에서 사용하는 데이터 타입 중 하나로, 여러 개의 값을 하나의 변수에 저장할 수 있는 자료구조입니다. 튜플은 리스트와 비슷하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.튜플의 특징변경 불가능 (Immutable): 튜플의 가장 큰 특징은 한 번 생성되면 값을 변경할 수 없다는 점입니다. 리스트는 값의 추가, 삭제, 변경이 가능하지만, 튜플은 이러한 작업이 불가능합니다.순서가 있다 (Ordered): 튜플은 값들이 저장된 순서를 유지합니다. 따라서 인덱스를 통해 특정 위치의 값을 접근할 수 있습니다.중복 허용 (Allow Duplicates): 튜플 내에 동일한 값을 여러 번 가질 수 있습니다.다양한 데이터 타입 저장 가능 (Heterogeneous): 튜플은 정수, ..

수학경시대회 학생 선발이 코드의 목적은 수학 성적이 85점 이상인 학생들을 선별하고, 이 학생들의 세 과목 총합 점수를 계산하여 총합 점수가 높은 순으로 정렬한 후, 상위 3명을 선출하여 출력하는 것입니다. 이 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.exam_scores 딕셔너리에서 수학 성적이 85점 이상인 학생들을 선별합니다.선별된 학생들의 세 과목 성적의 총합을 계산합니다.총합 점수가 높은 순으로 정렬합니다.상위 3명을 선출하여 순위를 매겨 출력합니다.코딩 부분별 설명1. 수학 성적 85점 이상인 학생 선별candidates = dict(filter(lambda x: x[1][0] > 85, exam_scores.items()))filter 함수를 사용하여 exam_scores 딕셔너리에서 수학 성적이 8..

map() 함수와 filter() 함수map() 함수와 filter() 함수는 파이썬에서 반복 가능한 객체의 요소들을 처리하는 데 유용한 함수형 프로그래밍 도구입니다. 각각의 특징과 사용법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.map() 함수특징:반복 가능한 객체의 각 요소에 함수를 적용한 결과를 반환합니다.반환값은 map 객체로, 이를 리스트나 다른 반복 가능한 형태로 변환할 수 있습니다.문법:map(function, iterable)예제:# 리스트의 각 요소에 2를 곱하는 함수numbers = [1, 2, 3, 4, 5]doubled = map(lambda x: x * 2, numbers)print(list(doubled)) # 출력: [2, 4, 6, 8, 10]다양한 예제:# 문자열 리스트의 각 문자열을..

sorted() 함수와 sort() 메서드sorted() 함수와 sort() 메서드는 파이썬에서 리스트를 정렬하는 두 가지 방법입니다. 둘 다 리스트를 정렬하는 데 사용되지만, 몇 가지 차이점이 있습니다. 이를 각각의 특징과 예제를 통해 설명하겠습니다.sorted() 함수특징:새로운 리스트 반환: sorted() 함수는 정렬된 새로운 리스트를 반환합니다. 원래의 리스트는 변경되지 않습니다.임의의 반복 가능한 객체 정렬 가능: sorted() 함수는 리스트뿐만 아니라 튜플, 문자열, 딕셔너리 등 반복 가능한(iterable) 객체를 정렬할 수 있습니다.다양한 매개변수 지원:key: 정렬 기준을 지정하는 함수reverse: 정렬 순서를 역순으로 설정 (기본값은 False)예제:# 리스트 정렬numbers =..

람다(lambda) 함수는?람다 함수는 익명 함수(anonymous function)를 정의하기 위한 방법으로, 보통 짧고 간단한 함수가 필요할 때 사용됩니다. 파이썬에서는 lambda 키워드를 사용하여 람다 함수를 정의할 수 있습니다. 람다 함수는 이름이 없고, 한 줄로 정의되며, 일반적인 함수 정의와는 달리 def 키워드를 사용하지 않습니다. 람다 함수의 기본 형식 lambda 매개변수들: 반환값예제를 통해 람다 함수의 사용법을 살펴보겠습니다.예제 1: 두 수의 합을 구하는 람다 함수add = lambda x, y: x + yresult = add(2, 3)print(result) # 출력: 5예제 2: 리스트의 각 요소에 2를 곱하는 람다 함수numbers = [1, 2, 3, 4, 5]doubl..

단어문서 행렬(Term-Document Matrix, TDM)단어문서 행렬(Term-Document Matrix, TDM)은 텍스트 마이닝과 자연어 처리(NLP)에서 자주 사용되는 도구입니다. TDM은 문서 집합에서 단어의 빈도를 분석하는 데 사용됩니다. 이를 통해 문서 간의 유사성을 측정하거나 특정 주제에 대한 중요 단어를 식별할 수 있습니다.단어문서 행렬의 구성TDM은 행과 열로 구성된 2차원 행렬입니다:행(Row): 각 행은 개별 단어(또는 용어)를 나타냅니다.열(Column): 각 열은 개별 문서를 나타냅니다.값(Value): 특정 문서에서 특정 단어의 발생 빈도(count)를 나타냅니다.예시다음은 간단한 예시입니다:문서 집합:"I love data science""Data science is f..