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상황firebase firestore db에 데이터가 업데이트되면, onDocumentWrite라는 트리거를 걸어두어 db에 새로운 컬렉션을 자동으로 저장하게 하는 코드를 짜고 있다.그런데, 테스트를 어떻게 해야하는거지?로컬환경에서 개발하고 있는 코드가 잘 작동되는지 확인하고 싶을때마다 매번 firebase에 배포해서 일일이 확인해야하는걸까? 말도 안됨!!! 이럴때 실제 운영되고 있는 db와는 관련없이, 작성한 코드가 제대로 작동하는지 로컬에서 테스트해볼 수 있는 `Firebase Emulator Suite`라는 에뮬레이터라는 도구가 있다. 목표로컬환경에서 작성한 트리거 코드가 Firestore에 잘 저장되는지 에뮬레이터로 테스트해보며 확인한다. Firebase Emulator Suite 으로 로컬에..

class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next head = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4, ListNode(5, None))))) class Solution: def function(self, param: ListNode): print(param)solution = Solution() solution.function(head) print 결과Li..

만약 배열에서 마지막에서 n번째 노드를 찾는다고 하면? 배열은 index가 존재하기 때문에 바로 찾아올 수 있다. 하지만 링크드 리스트의 경우라면? 인덱스가 존재하지 않는다. 링크드 리스트에서 마지막 n번째 노드를 어떻게 찾을 수 있을까? 2개 포인터를 가지고 쉽게 찾을 수 있다. 예제 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> nulln = 2번째 마지막에서 2번째이니 노드 4를 찾으면 된다. 설명 left 포인터는 처음 시작 위치에 두고, right 포인터는 left 포인터에서 +n 만큼 증가한 위치에 둔다.right 포인터의 시작위치를 left 포인터보다 오른쪽으로 두어 두 포인터 간의 거리를 설정하기 위함이다. 그리고 right 포인터가 리스트의 마지막에 도달할 때까지 right 포인터와 le..

파이썬에서 링크드 리스트 형을 인자로 전달해서 메서드 호출하기 headData = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4, ListNode(5, None))))) # reorderList 호출solution = Solution()solution.reorderList(headData) 디버깅 내가 처음에 풀때는 18째줄을 생각해내지 못했었는데, 18번째 줄을 빼먹고 run했을때 Memory Limit Exceeded 가 나온다는 것이었다. 도저히 왜 Memory Limit 초과가 나오는지도 이해하기 어려웠어서 디버깅 해본 내용을 포스팅한다. 이슈 head를..

종이 프린트 하나하려고 pc에 드라이버 설치하고 usb 연결하고 하지 않아도 됨 요즘 세상이 좋아져서 무선 프린터기가 있다면 무선으로도 바로 프린트를 할 수 있는 세상입니다나도 맨날 본가가서 프린트할 때마다 까먹어서 남겨두는 포스팅 준비물삼성 무선 프린터기맥북 pc (아이폰도 가능) 우리집 삼성프린터기 모델명은 SL-C565W 이다. https://www.samsung.com/sec/support/model/SL-C565W/ 모델명은 프린터 본체 디스플레이 쪽에 떡하니 영어와 숫자 조합으로 확인 가능하다.  무선 프린트인지 확인하는 법모델명에 W가 붙으면 무선 기능 지원 프린터라고 한다. 아래 삼성 서비스센터 캡처 참고    프린트하기당연히 프린트를 위해 프린트기 전원을 켜주고, 용지를 채워준다.정상적으..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능 Artificial Intelligence 사람의 지능(intelligence)인 이해하고 학습하는 능력 모방하여 지능을 가진 기계를 만드는 분야1943년에 뉴런모델이 제시되면서 최초로 인공신경망이라는 개념이 등장 예시) IBM Deep Blue 체스 프로그램  머신러닝 (=기계학습) Machine Learning 사람이 가진 학습 능력을 기계를 통해 구현하는 방법을 연구하는 분야주어진 데이터를 분석해서 일반적인 규칙이나 새로운 지식을 기계 스스로가 자동으로 추출하는 방법을 개발하는 연구 분야 예시) 이메일 스팸필터, 구글 검색 알고리즘, 아마존 상품 추천 딥러닝 Deep Learning 심층 신경망 기반의 머신러닝 분야심층 신경망을 이용해서 데이터를 분석하는 학습에..

특징 추출의 목적분석에 불필요한 정보는 제거하고 필요한 핵심 정보만 추출차원 축소를 통해 학습 시스템의 효율을 향상시킴  Dimension Reduction 차원 축소 데이터 분석에 핵심이 되는 정보만 남기기 위해 차원을 축소함차원 축소를 통해 학습 시스템의 속도 + 성능 효율을 향상시킴 모델 학습에 불필요한 피처(속도 향상)나 방해되는 피처(성능 향상)를 제거 방해되는 피처는 over fitting 문제를 발생시키는 피처이에 입력차원이 늘어남에 따라 처리의 정확도가 저하되는 차원의 저주 현상이 발생  PCA (Principal Component Analysis) 주성분분석 알고리즘 주성분 분석 PCA전체 데이터의 분포를 가장 잘 설명할 수 있는 주성분을 찾는 방법론 데이터가 가장 넓게 떨어져있는 방향을..

앙상블 학습 (지도 학습)여러 개의 모델을 학습시켜 다양한 예측 결과를 이용 모든 머신러닝 모델과 문제(회귀, 분류)에 적용 가능함 회귀문제 - 평균 분류문제 - 투표크게 Bagging과 Boosting 두 가지 방법론이 존재 Bagging 배깅Bootstrap 부트스트랩 통계의 기본 - 모수를 정확히 추정하기 위해서는 다양하고 좋은 표본 데이터 셋이 필요but, 표본을 계속 많이 얻는 것은 현실적으로 어려움 현재 가지고있는 샘플을 복원 추출해서 여러개의 데이터셋을 만듬  Bagging 배깅Bootstrap Aggregation 부트스트랩 데이터를 합친 것 부트스트랩으로 생성된 데이터셋을 가지고 모델을 학습하는 것학습된 모델의 결과로 나온 모든 예측치 평균(회귀)내거나, 투표(분류)를 활용해서 분산 오..