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GIT(branch, merge, pull & request)

git commit --amend 이미 저장한 commit 메세지 수정하는 법 >> 는 append하라는 의미 # this is commend > 는 덮어씀 git -- checkout 파일이름 : 변경사항 취소 기존 checkout -> 버전업 restore 브랜치 이동 기존 : checkout -> 버전업 : switch - branch에서 만든 파일 커밋 안한채로 master에서 ls로 확인하면 조회된다. 오ㅐ??? - git은 commit기준으로 돌아가서 모든게 나와버린다. - 그런데 아무것도 안해줬으니 tracking의 대상이 아니다. 그래서 있던 말던 신경 안씀 - 하지만 commit을 하는 순간 git은 커밋되지 않은 파일을 알아채고 넌 여기에 있는거 아니야!! 라고 말한다. -> ls를 해..

GIT 사용법(MarkDown 사용법, git ignore파일) & Pycharm에서 GIT 사용시 루틴

GIT HUB 해야하는 이유 현업에 가지 않은이상 경력을 쌓는 법 : "프로젝트" 자소서 보다 증거중심주의 -> "GIT HUB" 기본적인 리눅스 명령어 - 리눅스 명령어를 통해 키보드나 마우스로 하는 것 다 할 수 있음 - 해당경로에서 ls명령어를 이용해 존재하는 파일을 보면 사용자인터페이스를 통해 보는것과 동일하다. - touch 명령어를 사용해 python파일 생성 cmd(windows에서 실제로 제공) VS git bash --> 조상이 달라 unix, window - pycharm 환경설정 pip freeze > packages pip install -r packages mv packages requirements.txt venv 써야하는 이유 - 배포 시 반드시 필요. 특히나 우리반은 클라우드..

[python] 프로그래머스 > 스택/큐 > 주식가격

1) 첫번째 시도 : pop을 사용하였고, for문 안에 모든 경우의 수를 일일이 적어주었다. -> 시간초과 2) 두번째 시도 : collections의 deque를 사용하였다. for문 안에 조건을 조금 줄였다. --> 시간초과 3) 세번째 시도 : append()를 쓰면 느리다는 글을 보고 수정 --> 시간초과 4) 네번째 시도 : 도저히 모르겠어서 구글에 찾아본 결과 pop() 또는 deque()를 사용하면 더 느리다는 글을 보고 변경 --> 시간초과 4) 이게 진짜 답!!! : break를 하기 전 이미 1을 더한 상태이므로 answer[i]가 1임을 굳이 명시해주지 않아도 됨을 깨닳음 -> 삭제 -> 성공 왜 큐/스택문제라고 굳이 해놨는지 잘 모르겠다... 당연히 pop()을 사용해야할 줄 알았다.

Machine Learning(ML)_Taitanic예제

decision tree 알고리즘 -> depth를 정해줘야함 결정 트리 학습법 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 결정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용한다. 이는 통계학과 데이터 마이닝, ko.wikipedia.org 1. Load Titanic Datasets¶ In [1]: import pandas as pd train = pd.read_csv('data/titanic/train.csv', index_col='PassengerId') print(train.shape) print(train.info()) train.head() (891..

Machine Learning(ML)_iris_data예제

1. 붓꽃 데이터 Load¶ In [5]: from sklearn.datasets import load_iris iris_datasets = load_iris() print(type(iris_datasets), iris_datasets.keys()) dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names']) In [17]: print(iris_datasets['data'].shape) iris_datasets['data'] (150, 4) Out[17]: array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0..

Machine Learning(ML)

1. machine learning (ML) 1. anaconda를 path 우선순위 높힌다. 2. jupyter lab 띄운다. https://www.kaggle.com/datasets Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle Download Open Datasets on 1000s of Projects + Share Projects on One Platform. Explore Popular Topics Like Government, Sports, Medicine, Fintech, Food, More. Flexible Data Ingestion. www.kaggle.com 학습데이터(train.csv) vs 테스트데이터 차이(test.csv..

django 와 mongodb연동

1. MariaDB 원격 접속 1. 원격 접속이 가능한 사용자 계정을 root계정으로 접속해서 만든다. create user 'python'@'%' identified by 'python'; grant all on *.* to 'python'@'%'; flush privileges; #MySQL Database 생성 mysql -u root -p show databases; use mysql create user 'python'@'%' identified by 'python'; grant all on *.* to 'python'@'%'; flush privileges; exit; mysql -u python -p create database python_db; show databases; 2. DB서버 ..

[python] 프로그래머스 > 멀쩡한 사각형

문제 설명 가로 길이가 Wcm, 세로 길이가 Hcm인 직사각형 종이가 있습니다. 종이에는 가로, 세로 방향과 평행하게 격자 형태로 선이 그어져 있으며, 모든 격자칸은 1cm x 1cm 크기입니다. 이 종이를 격자 선을 따라 1cm × 1cm의 정사각형으로 잘라 사용할 예정이었는데, 누군가가 이 종이를 대각선 꼭지점 2개를 잇는 방향으로 잘라 놓았습니다. 그러므로 현재 직사각형 종이는 크기가 같은 직각삼각형 2개로 나누어진 상태입니다. 새로운 종이를 구할 수 없는 상태이기 때문에, 이 종이에서 원래 종이의 가로, 세로 방향과 평행하게 1cm × 1cm로 잘라 사용할 수 있는 만큼만 사용하기로 하였습니다. 가로의 길이 W와 세로의 길이 H가 주어질 때, 사용할 수 있는 정사각형의 개수를 구하는 solutio..