Fun한 ziit하는 블로그

오랜만이에요. 뻔짓하는 그 남자♂️입니다 :) 오늘은 분당 맛집, 수내 맛집, 윤밀원을 소개시켜드릴까 해요!! 오픈시간 11:30 ~ 21:30 (브레이크 타임 15:30 ~ 17:00) 저는 원래 족발을 별로 안 좋아하는데, 윤밀원 족발은 제 머릿속 족발에 대한 편견 자체를 깨주었어요!! (아뉘? 족발이 이렇게 맛있었다고?) 이 맛있는 걸 저 혼자 먹을 순 없죠!! 자, 윤밀원에서 맛있게 족발 먹는 법을 알려드릴게요. [꿀팁#1] 무조건 오픈시간에 가라 오픈시간인 11시 30분, 브레이크 타임이 끝나는 17시에 무조건 가세요! 그래야 안 기다리고 바로 앉아서 먹을 수 있어요! 딱 15분만 늦어져도 바로 사람들로 가득 찹니다.. 그런 곳이에요 윤밀원은ㅋㅋㅋㅋ 진짜 인기 많아요! [꿀팁#2] 2인이라면, ..

Apach Kafka 란 실시간으로 기록 스트림을 게시, 구독, 저장 및 처리할 수 있는 분산형 데이터 스트리밍 플랫폼 장점 1 : 복제기능으로 서버 이슈에도 데이터 손실없이 복구가능 장점 2 : 처리량이 높아 빅데이터 처리에 유용 (broker, partition) 용어 설명 producer : 데이터를 카프카에 보내는 역할 대용량의 클릭 로그를 실시간으로 카프카 topic에 생성 (저장) broker로 데이터 전송 할 때 전송 성공 여부 알 수 있음 consumer : 토픽 내 파티션에 저장된 데이터를 가져가는 역할 (=polling) partition offset 위치 기록 : 중단 및 손실되어도 기록된 위치 이후로 작업하면 됨 consumer group을 통해 병렬 처리 consumer group..

안녕하세요. 그 여자입니다👰🏻‍♀️ 이번엔 야탑역 초초초역세권인 "라온제나"에 다녀왔습니다~ 라온제나는 숲 속 공주님 느낌나는 아기자기한 곳으로 유명한 웨딩홀인데요. (저도 없던 로망이 생기는 곳이었습니다!) 포스팅 시작할게요! 🙆🏻‍♀️🙅🏻‍♂️ 위치 야탑역 2분출구 바로 코 앞에 위치해있습니다. 대중교통 타고 오시는 분들에게 최적화된 곳이에요! 그런데...다이소, 투썸플레이스 외에도 여러 매장들이 있는.. 빽빽한 상가에 웨딩홀이 있습니다. 요게 저희가 가장 망설이게 된 포인트인데요. (아마 라온제나 눈독들이는 분들은 공감하실 듯..) 노후된 엘레베이터와 협소한 주차장이 큰 단점인 곳이었습니다. 우선, 주차는 건물 외에도 야탑역 공영주차장에도 지원해주긴 하나, 당일엔 역근처가 붐비는 탓에 하객들은 좀 ..

파이프라인 (Pipeline) 은 전처리의 각 단계, 모델 생성, 학습 등을 포함하는 여러 단계의 머신러닝 프로세스를 한 번에 처리할 수 있는 클래스로, 머신러닝의 sklearn 라이브러리에 내장되어 있습니다. 변환기 (Transformer) 전처리 작업 파이프라인의 경우에는 변환기 (Transformer) 들로만 구성 데이터셋을 기반으로 일련의 모델 파라미터들을 추정 fit_transform() 추정기 (Estimator) 전체 프로세스 파이프 라인의 경우에는 여러 개의 변환기와 함께 마지막에 추정기 넣음 데이터셋을 변환하는 추정기 fit() 1. pipe = [ 변환기, 추정기] pipeline(pipe, verbose = True)​ 2. make_pipeline(변환기, 추정기) 샘플 import..

1. GridSearchCV() : 시도해 볼 하이퍼파라미터들을 지정하면, 모든 조합에 대해 교차검증 후 가장 좋은 성능을 내는 하이퍼파라미터 조합을 찾음. 단, 하이퍼파라미터 값들이 많아지면 시간이 오래 걸린다는 단점이 있음. 파라미터 설명 ​주요 매개변수 > estimator : 모델 객체 지정 > param_grid : 하이퍼파라미터 목록을 dictionary 로 전달 > scoring : 평가 지표 > cv : 교차검증 시 fold 개수 > n_jobs : 사용할 CPU 코어 개수 (1: 기본값, -1: 모든 코어 다 사용) ​ 메소드 > fit(X, y) : 학습 > predict(X) : 제일 좋은 성능을 낸 모델로 예측 > predict_proba(X) : 제일 좋은 성능을 낸 모델로 pre..

주피터랩 & 주피터 노트북의 파일이나 폴더를 다운로드 받을 때, 폴더째 & 파일을 일괄적으로 다운로드 받는 기능이 없다....!!! 🤯 그런데 귀차니즘 심한 내가,, 노가다로 하나하나 다운 받을 수 읎땨!!! 압축 코드를 알아보쟈! tar로 압축하기 Step1. terminal로 이동해서 아래 코드 입력 tar -cvf [다운받을 폴더의 신규 폴더명.tar] [현재 폴더명] 예를들면, 현재 Playground라는 폴더를 LDS_Playground.tar 로 압축하고자 한다면, 아래 코드 실행 > tar -cvf LDS_Playground.tar Playground 그럼 동일한 위치에 신규 압축 파일 생성된다. (Playgound 폴더가 기존, LDS_Playgound.tar가 신규 압축 파일) Step2..

안녕하세요. 그 여자, 그 남자입니다. 저희가 결혼을 결심하고, 우린 ‘앞으로 50년간 함께 어떻게 살아갈 것인가’를 고민하고 대화를 나누기로 했는데요. 그 과정의 일환으로 각자 결혼 관련 도서를 골라 읽고, 또 서로 바꿔 읽기로 했습니다! 이 책은 그 여자💁🏻‍♀️가 고른 [요즘 부부를 위한 신디의 관계 수업] 심리학 도서였는데요. 이 책을 통해 배운점과 느낀점을 남겨보려 합니다.🤓 참고 - 이 책의 주 타겟은 갈등의 굴레 속에 갖힌 부부라 갈등 이해, 해결 방법에 포커스되어 있습니다. - 정말 독후감이라 생각하고 쓴 거라, 반말주의.. 결혼 공부를 왜 해? 💁🏻‍♀️ 기혼자들로부터 ‘결혼하면 생각하지도 못한 문제들을 수없이 직면하게 된다. 결혼은 현실이다.’ 라는 말을 너무 나도 많이 들었기 때문이다..

Batch (묶음) 10만개 데이터가 있을 때, a. 1개씩 x 10만번 연산 b. 10묶음 (1묶음당 1000개) x 10번 연산 (=epoch) - 묶음 : mini-batch, 1묶음당 데이터 개수 : batch size, 연산 횟수 : epoch b가 더 빠르고, 계산 효율 높음 SGD (Stochastic Gradient Descent : 확률적 경사 하강법) 배치 경사하강법 - 매 스텝마다 전체 훈련 데이터를 반복해서 사용해 gradient를 계산하므로 느리다. 확률적 경사하강법 (SGD, Stochastic Gradient Descent) - 매 스텝(step)에서 딱 1개의 샘플을 무작위로 선택하고 그에 대한 gradient를 계산한다. 매 반복에서 적은 데이터를 처리하므로 속도가 매우 빠..

올림픽파크 포레온 대한민국 최대 라는 명성에 걸맞은 프리미엄 입지 www.olympicpark-foreon.com 안녕하세요, 그녀입니다👩🏻‍🏫 서울 강동구 둔촌 주공을 재건축하는 '올림픽파크 포레온' 아파트의 무순위 청약(일명 '줍줍') 물량이 며칠전에 떴는데요!! 전용 59, 84㎡는 완판되고, 전용 29, 39, 49㎡ 소형만 무순위 진행한다고 합니다! 29㎡는 세대 수가 너무 적고, 49㎡의 분양가는 너무 부담스러워서 39㎡를 타깃으로 위치, 평면도, 분양가까지 집중 분석해보려 합니다! 우선, 둔촌 주공 그게 어딘데? 단군 이래 최대 규모의 재건축 단지로 말도많고 탈도 많았던 곳이죠. (히스토리가 궁금하다면 YouTube 참고해주세요!) - 무려 1만2천세대가 거주하게 될 대단지 - 강동구로 5호..

안녕하세요~ 뻔짓하는 '그 남자♂'입니다 :) 오늘은 '23년 연말정산 시리즈 3부, '세액공제'에 대해 세부적으로 알아보도록 할게요. 우리는 1~2부에 걸쳐서, 연말정산이 무엇이고 왜하는지, 그리고 소득공제가 무엇인지 배웠어요ㅎㅎ 한번 더 정리하고 넘어가면, (연봉) - (비과세소득) - (소득공제액) = (과세표준액) *(연봉) : 1년간 받는 모든 소득 *(비과세소득) : 소득세를 매기지 않는 소득을 의미하며, 식대/출장비 등 실비성 급여가 이에 해당 *(소득공제액) : 개인별 경제 여건 등을 고려하여, 정부가 과세대상금액을 공제(할인)해주는 총액 *(과세표준액) : 세금을 매기게 되는 기준 금액, 연봉이 1억이더라도, 과세표준액이 7천이냐, 5천이냐에 따라 세금은 천차만별이 될수 있다! 여기까지 ..