Longest Increasing Subsequence (LIS) 최장 증가 부분 수열 - 어떤 임의의 수열이 주어질 때, 이 수열에서 몇 개의 수들을 제거하여 부분수열을 만들 수 있는데, 이때 만들어지는 다양한 부분수열들 중 오름차순으로 정렬된 부분수열들 중에서 길이가 가장 긴 부분수열을 LIS라 한다.- 어떤 임의의 수열에 대해 LIS는 하나 이상 존재한다. Mechanism (원리)※ 이 문제의 답은 Optimal Substructure를 갖고 있으므로, Dynamic Programming (URL) 기법을 적용해 볼 수 있다. [Algorithms] Dynamic Programming (DP) | 동적 프로그래밍Dynamic Programming (DP) 동적 프로그래밍 - 큰 문제의 해답..
Pandas Library Pandas 라이브러리 - Python Data Analysis의 약어이다. - 관계형 또는 레이블된 데이터를 직관적으로 조작할 수 있도록 하는 데이터 구조를 제공하는 라이브러리이다. - Pandas는 아래와 같은 종류의 데이터들에 대한 분석에 적합하다: SQL Table 또는 Excel Spreadsheet 정렬되었거나 정렬되지 않은 시계열 데이터 다른 형태의 관찰 / 통계 데이터 시트 - Pandas에서는 용이한 데이터 분석을 위해 아래와 같은 데이터 구조를 제공하고 있다: Series (시리즈) - 1-Dimensional Array - Index를 적용할 수 있다. DataFrame (데이터프레임) - 2-Dimensional Array (Row X Column) - 각..
InfluxDB Overview InfluxDB 개요 -InfluxData가 개발한, Go 언어 기반의 Open Source TSDB(오픈소스 시계열 데이터베이스)이다. - Distributed, Scale Horizontally하게 설계되어 Scale-Out이 쉽다. - Restful API를 제공하고 있어 DB와 API를 통해 통신이 가능하다. - 운영 모니터링, 애플리케이션 매트릭스, 사물인터넷 센서 데이터, 실시간 분석 등의 분야에서 시계열 데이터의 고속의 HA(High Availaility; 고가용성)적 저장 및 검색에 최적화되어 있다. * Scale-Out - 서버의 처리 능력 향상 방법 중 하나로, 접속된 서버의 대수를 늘려 Throughput을 향상시키는 것을 의미한다. * HA (High..
Linear Regression Model 선형 회귀 모델 - 입력 데이터에 대한 선형 함수를 만들어 예측을 수행하는 머신러닝 모델이다. - 하나 혹은 그 이상의 Feature(특성)들이 Label에 미치는 영향을 추정하는 통계 기법을 기반으로 한다. - 회귀가 통계학에서 갖는 의의는 아래 포스트를 참조하자. * Regression (회귀) (URL) [Statistics] Regression | 회귀 Regression 회귀 - 하나 혹은 그 이상의 독립변수(Feature)들이 종속변수(Label)에 미치는 영향을 추정하는 통계 기법이다. Types of Regression (회귀의 종류) - 회귀의 종류는 기준에 따라 아래와 같이 분류 dad-rock.tistory.com Linear Regressi..
Procfile Syntax Procfile 문법 - Heroku 애플리케이션은 시작시 실행할 명령어들이 명시된 Procfile을 포함하고 있다. - Procfile에는 다양한 Process Type을 명시할 수 있으며, 그 타입들은 아래와 같다: 애플리케이션의 웹 서버 다양한 타입의 Worker Processes Clock과 같은, Singleton Process New Release 이전, 실행해야 할 Task * Heroku Process Model (헤로쿠 프로세스 모델) (URL) The Process Model | Heroku Dev Center Last updated January 27, 2022 The Unix process model is a simple and powerful abstr..
NumPy Library NumPy 라이브러리 - Numerical Python의 약어이다. - 고성능 과학 계산용 패키지로 강력한 N-Dimension Array Object(\(\texttt{ndarray}\) Type)로 구성되어 있다. (범용적 데이터 처리에 용이한 Multiple-Dimensinoal Container) - 정교한 Broadcasting이 가능하다. (형태가 다른 Matrix끼리 혹은 다른 타입의 수치들에 대한 연산이 가능하도록 조정하는 것을 "Broadcasting"이라 부른다.) Python List와 NumPy array의 차이 - NumPy array는 Homogeneous Containter이고, Python List는 Heterogeneous Container이다. (..
