반응형

빅데이터 - 언제나 휴일 741

문자 형식 char와 ASCII 코드[언제나 C언어]

숫자 문자, 소문자, 대문자 ASCII 코드 값 확인 #include //표준 입출력 헤더 int main() { printf("%c:%d %#x\n", '0', '0', '0'); printf("%c:%d %#x\n", 'A', 'A','A'); printf("%c:%d %#x\n", 'a', 'a','a'); return 0; } #include //표준 입출력 헤더 int main() { printf("%c:%d %#x\n", '0', '0', '0'); //0011 0000 printf("%c:%d %#x\n", '1', '1', '1'); //0011 0001 printf("%c:%d %#x\n", 'A', 'A','A'); //0100 0001 printf("%c:%d %#x\n", 'B', ..

정수 형식과 표현 범위 (char, short, int, long,…) [언제나 C언어]

문자 표현과 정수 표현의 메모리 크기 확인 #include //표준 라이브러리 헤더 #include //표준 입출력 헤더 int main() { printf("%d %d\n", sizeof('a'), sizeof(23)); system("pause"); return 0; } 정수 형식의 메모리 크기 확인 #include //표준 라이브러리 헤더 #include //표준 입출력 헤더 int main() { printf("%d %d\n", sizeof('a'), sizeof(23)); printf("char:%d\n", sizeof(char)); printf("short:%d\n", sizeof(short)); printf("int:%d\n", sizeof(int)); printf("long:%d\n", s..

정수 표현 및 출력 (10진수, 8진수, 16진수) [언제나 C언어]

1. 정수 표현 (10진수, 8진수, 16진수로 출력) #include //표준 라이브러리 헤더 파일 #include //표준 입출력 헤더 파일 int main()//프로그램 진입점 { //10진수 출력 printf("%d\n", 10); printf("%d\n", 010);//8진수 10(8진수) = 8+0 = 8 printf("%d\n", 0x10);//16진수 10(16진수)16+0 = 16 system("pause"); return 0; } 2. 정수 출력 (10진수, 8진수, 16진수) #include //표준 라이브러리 헤더 파일 #include //표준 입출력 헤더 파일 int main()//프로그램 진입점 { //16진수 0x12345678 //0001 0010 0011 0100 0101 ..

언제나 C언어 시작합니다.

언제나 C언어 집필과 동시에 동영상 강의 제작을 시작합니다. 페이스 북의 어느 스터디 그룹에서 올라온 글과 댓글을 보고 C언어 집필을 다시 해야겠다는 생각이 들더군요. 중학생이 facebook의 프로그래밍 관련 학습 그룹에 C언어 관련 학습 질문이 올라 온 것이 있었습니다. 자신은 카이스트 IT 교육센터에서 C언어 특강을 받고 있는데 어떻게 학습해 나가면 좋은지 질문하더군요. 그런데 어느 한 분께서 왜 Python으로 가시지 C언어를 선택했냐고 답변을 올리더군요. 지금이라도 Python을 선택하라고 조언을 하는 것을 보고 깜짝 놀랐습니다. 아마도 그 분은 Python의 강력함에 빠지신 것 같아요. IT 생태계가 건강하기 위해서는 다양한 엔지니어가 필요하다고 생각합니다. 언제나 C언어를 통해 입문하는 이들..

나의 손글씨 데이터로 머신 러닝시킨 후 나의 손글씨로 테스트하기 with 사이킷 런 svm.SVC

소스 코드 #손글씨 파일 위치: https://k.kakaocdn.net/dn/8iBYV/btqEn8soGlt/EqRKeRjvBIbPyxXenOEWVk/Handwriting.zip?attach=1&knm=tfile.zip import pandas as pd from sklearn import svm, metrics def read_data(fname): mr = pd.read_csv(fname,header=None) label=[] data=[] for row_index,row in mr.iterrows(): label.append(row.loc[400]) other_data=[] for v in row.loc[0:399]: other_data.append(v) data.append(other_data)..

사이킷 런의 svm.SVC 사용 및 흉내내어 만들어보기 [ML with pYTHON]

사이킷 런의 svm.SVC 사용 및 흉내내어 만들어보기 안녕하세요. 기계 학습을 시작할 때 많은 개발자들 사이킷 런(scikit-learn) 라이브러리를 사용하죠. 그리고 사이킷 런을 사용하는 출발점인 svm.SVC 객체의 fit 메서드와 predict 메서드를 사용합니다. 그런데 우리가 사용하는 svm.SVC 클래스 내부에서는 어떠한 일들을 할까요? 내부를 좀 더 이해하기 위해 비슷하게 동작하는 클래스를 만들어 보았습니다. 기계학습하는 알고리즘은 극악한 품질 수준을 갖습니다. 알고리즘을 기대하시는 분들은 Pass~ = 다루는 내용 = 사이킷 런의 svm.SVC 사용 흉내내기 - TinySVC 클래스 외형 정의 초기화 메서드 정의 가중치와 임계치 설정 메서드 정의 판별 메서드 정의 특정 가중치와 임계치 ..

퍼셉트론 구하기, 라이브러리 의존도 0% [ML with Python]

소스 코드를 만든 이유를 이해하기 위한 Intro 동영상 강의입니다. 소스 코드 # http://ehpub.co.kr # 머신 러닝 with pYTHON # 선형 퍼셉트론 구하기 - 라이브러리 의존도 0% w1,w2,b=0,0,0 #가중치1,2와 임계치 def setwb(wt1,wt2,bt): #가중치, 임계치 설정 함수 global w1,w2,b w1,w2,b = wt1,wt2,bt def discriminate(x1,x2): #판별 함수 if(w1*x1+w2*x2+b

반응형