나의 공부기록

나는 며칠전 그 어렵다는 애드고시를 통과했다..! 애드센스 심사를 받는동안 여러 블로그에서 애드센스에 관한 정보를 찾아보았었다. 통과하기가 너무나 어려워서 누구는 몇주 걸리고 탈락한다고 '애드고시'라 불린다고 하던데 나는 이틀만에 통과해버렸다. 왜인지는 모르겠으나 기준이 낮아졌거나 내 블로그가 구글 마음에 들었거나.. 아무튼 내가 설정했던 자동광고를 여러분에게 소개해드리겠다. 1. 자동광고 범위 설정 자 이제 설명을 들어가자면 애드센스 광고설정은 너무나 쉽다. 애드센스가 연동되었으면 블로그 설정 - 수익 - 애드센스 관리 에서 아래 사진 처럼 '광고 설정'을 볼 수 있는데 클릭 하나로 블로그 어디든지 광고를 넣을 수 있다. 전체 자동광고의 클릭버튼 왼쪽에 마우스를 가져다 대면 아래처럼 세부적인 내용 또한..

file_path에 카카오톡에서 추출한 txt문서 경로를 넣으면 날짜, 요일, 이름, 채팅내용의 데이터프레임이 추출됩니다. def katalk_msg_parse(file_path): my_katalk_data = list() katalk_msg_pattern = "[가-힣a-zA-Z0-9]* [가-힣]{2} [0-9]* [가-힣a-zA-Z0-9]*" date_info = " [0-9]{4}년 [0-9]{1,2}[월] [0-9]{1,2}[일] [가-힣]{3}" for idx, line in enumerate(open(file_path)): line = re.sub('[-=+,#/\?:^$.@*\"※~&%ㆍ!』\\‘|\(\)\[\]\`\'…》]','', line) line_list = line.split()..

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem python sanic server 실행 하는데 PermissionError(13, 'Permission denied') error가 발생 2. Reason 권한이 없거나 파일의 경로가 잘못된 것으로 보인다. 3. Solution log file의 경로가 잘못되었던 것이라 경로에 맞게 코드를 수정하였다. 대부분 권한의 문제가 아닌 경로의 문제라고 하니 만약 path가 적힌 코드에 해당 에러가 발생하면 무조건 path를 수정해보자.

1. 내 정답 n, k = list(map(int, input().split())) result = 0 while n>= k: while n % k != 0: n-=1 result += 1 n //= k result += 1 while n>1: n-=1 result += 1 print(result) 2. 원래 답 n, k = map(int, input().split()) result = 0 while True: target = (n // k) * k result += (n - target) n = target if n < k: break result += 1 n //= k result += (n-1) print(result)

1. 내 정답 n, m = list(map(int, input().split())) result = 0 for i in range(n): data = list(map(int, input().split())) data.sort(reverse = True) result = data[n-1] print(result) 2. 원래 답 n, m = list(map(int, input().split())) result = 0 for i in range(n): data = list(map(int, input().split())) min_value = 10001 for a in data: min_value = min(min_value, a) result = max(result, min_value) print(result)

1. 내 정답 import time times = time.time() n, m ,k = list(map(int, input().split())) data = list(map(int, input().split())) data.sort() print(data) first = data[n-1] print(first) second = data[n-2] print(second) count = 0 while True: for i in range(k): if m != 0: count += first m -= 1 if m != 0: count += second m-= 1 if m == 0: break timese = time.time() print('시간 :', timese - times) print(count) 2..

2020년 27회 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험을 간당간당하게 합격했다. 시험 준비를 한달간 준비했는데 일주일에 두번 1시간씩 공부했던 것 같다.. 출제된 문제들 난이도도 너무한게 문제집 답이랑 아에 똑같이 나와서 당황했다. 그냥 질문본 다음 답만 외워가도 합격할 정도 책 - 2020 ADsP 데이터분석준전문가 / 데이터에듀 / 28,000원 응시료 - 50,000원 합격기준 - 총점 60점 이상 / 과목별 40% 미만이면 과락 3과목이 외워야 할게 많아서 중점적으로 보는 것이 좋다!

개발환경 - google colab 1. Problem tensorflow keras를 사용하면서 optimizer를 custom에서 사용하고 학습한 모델을 'h5' 형태로 저장한 후 다시 load할 때 해당 에러가 발생했다. 2. Reason tensorflow keras는 'h5' 형태로 모델을 저장할때 기존 라이브러리에 있는 optimizer나 activation function만 저장되기 때문 그렇기 때문에 custom해서 사용한 optimizer는 저장되지 않음 3. Solution 모델을 load 할 때 custom_objects key값에 optimizer name 그리고 value에 custom optimizer를 넣음 model = tf.keras.models.load_model('./C..

클러스터링은 Unsupervised Learning으로 데이터들의 군집을 예측하는 것이 목적이다. 일반적으로 kmeans는 각 데이터 사이의 distance를 구해서 군집마다 center에 가장 가까운 데이터 끼리의 패턴을 찾는다. 하지만 시계열로 되어있는 데이터를 클러스터링 해버리면 시간에 따른 정보가 사라지기 때문에 다른 방법이 필요하다. 그래서 이번에 소개할 TimeSeriesKmeans는 시간에 따른 군집화가 가능하기 때문에 위의 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이며, tslearn 라이브러리로 쉽게 사용이 가능하다. 1. 설치 해당 명령어로 tslearn을 설치할 수 있다. !pip install tslearn 2. 데이터 생성 32row 1column의 array를 50개 생성한다. import..

2020년에 강남대 데이터사이언스 전공에서 졸업작품으로 진행했던 프로젝트 '강남대 에브리타임 데이터 분석' 프로젝트를 정리할겸 블로그에도 써보기로 했다.. 지금도 잘하지는 않지만 프로젝트 코드를 다시보니 답이없긴 하다 ㅋㅋ 변명을 하자면 그 당시에 나는 다른 전공에서 편입을 한거라 초보중에 초보였다.. 그래도 에브리타임 분석을 진행하시려는 분들에게 참고가 됐으면 하는 바램이다. 나는 강남대 에브리타임에서 '자유게시판' 그리고 '새내기게시판'을 크롤링해서 간단한 데이터분석을 진행하였고, 게시글을 각각 주제에 맞춰서 labeling을 한 후에 multi classification으로 주제를 예측하는 것이였다. * 참고로 크롤링 오래하면 에브리타임 측에서 차단을 먹인다. 코드는 여기있으니 참고하시길 https..