shinetheworld01 님의 블로그

Chapter 1 데이터 모델링의 이해Section 04 관계(Relationship)관계(Relationship)의 개념- 관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념- 관계를 정의할 때는 인스턴스(각 행 데이터)간의 논리적인 연관성을 파악하여 정의- 엔터티를 어떻게 정의하느냐에 따라 변경되기도 한다. 관계의 종류1) 존재적 관계- 한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계- 엔터티 간의 연관된 상태를 의미  예) 부서 엔터티가 삭제되면 사원 엔터티의 존재에 영향을 미침 2) 행위적 관계- 엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미  예) 고객 엔터티의 행동에 의해 주문 엔터티가 발생 * ERD에서는 존재 관계와 행위 관계를 구분하지 않는다. 관계의 구성관계명차수(Cardinality)선택성..

Chapter 1 데이터 모델링의 이해Session 03 속성속성(Attribute)의 개념- 속성은 업무에서 필요로 하는 고유한 성질, 특징을 의미(관찰 대상) -> 컬럼으로 표현할 수 있는 단위- 업무상 인스턴스로 관리하고자 하는 더이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위- 인스턴스의 구성 요소  예) 학생 엔터티에 이름, 학번, 학과 번호 등이 속성이 될 수 있음 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. (하나의 테이블은 두 개 이상의 행을 가짐)- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 갖는다. (하나의 테이블은 두 개 이상의 컬럼으로 구성됨)- 한 개의 속성은 1개의 속성값을 갖는다. (각 컬럼의 값은 하나씩만 삽입 가능)- 속성은 엔터티..

Chapter 1 데이터 모델링의 이해Section 02 엔터티(Entity)엔터티(Entity)의 개념- 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄- 엔터티는 업무상 분석해야 하는 대상(Instance)들로 이루어진 집합- 인스턴스는 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성되며, 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것  예) 엔터티와 속성, 인스턴스 등의 관계 엔터티(Entity) : 학생속성(Attribute) : 학번, 이름, 학과 등식별자(Indentifier) : 학번 (고유한 학번으로 각 학생을 식별)인스턴스 : 특정 학생의 데이터- 학생 : 2021001- 이름 : 홍길도- 학과 : 컴퓨터공학 엔터티(Entity)의 특징1. 유일한 식별자에 의해 식별 가능- 인스턴스가 식별자..

Chapter 1 데이터 모델링의 이해Section 01 데이터 모델의 이해모델링의 개념- 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정- 데이터 베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의 모델링의 특징1. 단순화(Simplification)- 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거- 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐 2. 추상화(Abstraction)- 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정- 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현 3. 명확화(Clarity)- 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을..

문제 설명정수가 담긴 리스트 num_list 가 주어질 때, 모든 원소들의 곱이 모든 원소들의 합의 제곱보다 작으면 1을, 크면 0을 return 하도록 solution 함수를 완성해 주세요. 제한사항2 num_list의 길이 1 num_list의 원소 입출력 예num_listresult[3, 4, 5, 2, 1]1[5, 7, 8, 3]0 입출력 예 설명입출력 예 #1모든 원소의 곱은 120, 합의 제곱은 225이므로 1을 return 합니다.입출력 예 #2모든 원소의 곱은 840, 합의 제곱은 529이므로 0을 return 합니다. 해결내 풀이def solution(num_list): answer, sum1 = 0 multi = 1 for i in range(len(num_lis..

문제 설명1부터 6까지 숫자가 적힌 주사위가 세 개 있습니다. 세 주사위를 굴렸을 때 나온 숫자를 각각 a, b, c라고 했을 때 얻는 점수는 다음과 같습니다.세 문자가 모두 다르다면  a + b + c 점을 얻습니다.세 숫자 중 어느 두 숫자는 같고 나머지 다른 숫자는 다르다면 (a+b+c)*(a^2+b^2+c^) 점을 얻습니다.세 숫자가 모두 같다면 (a+b+c)*(a^2+b^2+c^2)*(a^3+b^3+c^3)점을 얻습니다.세 정수 a, b, c가 매개변수로 주어질 때, 얻는 점수를 return 하는 Solution 함수를 작성해 주세요. 제한사항a, b, c는 1 이상 6 이하의 정수입니다.입출력 예abcresult2619533473444110592 입출력 예 설명입출력 예 #1예제 1번에서 세 ..

에러from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 위와 같이 작성했을 때 아래와 같은 에러가 발생했다.가져오기 "tensorflow.keras.applications"을(를) 확인할 수 없습니다.# ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.keras.applications 가끔 tensorflow.keras 를 import 할 때 에러가 발생하면 tensorflow.python.keras 로 고쳐서 import 하면 에러가 해결되는 경우가 있었다.그러나 applications만 tensorflow.python.keras.applications 로 고쳐도 에러가 해결되지 않았다... 애초에 에러 메..

에러model = YOLO('yolo11n-cls.pt')model.train(data='data.yaml', epochs=100, batch=16, patience=5, name='type_classification') 위와 같이 작성했을 때 line 2 에서 아래와 같은 에러가 발생했다. Dataset 'data_yaml' error ❌ [Errno 2] No such file or directory: '(이상한 경로)/data_yaml/train'  data.yaml 파일의 경로가 이상하게 잡혀 있거나, data.yaml 파일이 제대로 생성되지 않은 줄 알았다.해결원래 Segmentation용으로 사용하려던 dataset을 그대로 classification으로 활용했는데, 이때 data='data...

문제 설명두 정수 a, d와 길이가 n인 boolean 배열 included가 주어집니다. 첫째항이 a, 공차가 d인 등차수열에서 included[i]가 i+1항을 의미할 때, 이 등차수열의 1항부터 n항까지 included가 true인 항들만 더한 값을 return 하는 solution 함수를 작성해 주세요. 제한사항1 a 1 b 1 included의 길이 included에는 true가 적어도 하나 존재합니다.입출력 예abincludedresult34[true, false, false, true, true]3771[false, false, false, true, false, false, false]10 입출력 예 설명입출력 예 #1예제 1번은 a와 d가 각각 3, 4이고 included의 길이가 5..

AgentLangChain 및 기타 LLM 애플리케이션에서 인공지능 시스템이 자율적이고 목표지향적으로 작업을 수행할 수 있게 해 주는 컴포넌트이다.주어진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하며 의사결정을 내리고 행동을 취하는 지능형 개체로 볼 수 있다. 주요 특징1. 자율성: 에이전트는 사전에 정의된 규칙이나 명시적인 프로그래밍 없이도 스스로 결정을 내리고 행동할 수 있다.2. 목표지향성: 특정 목표나 작업을 달성하기 위해 설계되어 있다.3. 환경 인식: 주변 환경이나 상황을 인식하고 이에 따라 적응할 수 있다.4. 도구 사용: 다양한 도구나 API를 활용해 작업을 수행할 수 있다.5. 연속성: 주어진 목표를 달성하기 위해 1회 수행이 아닌 반복 수행을 통해 목표 달성을 추구한다. LangChain에서..