오늘은 국비교육 특강으로 UX/UI 특강을 들었다. 하루 만에 정리한 특강이라 스킬적 부분보다는 개념적인 내용이 많았는데 정리한 내용을 서술해보고자 한다. UX/UI의 개념먼저 UX/UI란 무엇일까? 많이 헷갈려하는 개념이라 두 줄로 정리해보았다.UX(User Experience): 사용자 경험은 사용자가 제품이나 서비스를 사용하며 겪는 전체적인 경험을 의미한다. 이는 사용의 용이성, 효율성, 만족도를 포함한 광범위한 요소를 포함한다. UI(User Interface): 사용자 인터페이스는 사용자와 제품이나 서비스 간의 상호작용의 매개체이다. 이는 스크린 레이아웃, 전환, 인터페이스 애니메이션 등 시각적 요소에 초점을 맞춘다. 과거에는 물자가 귀하고 기술적 제약이 많아 기능성이 중심이었다.하지만 현대에..
파이썬을 배우면서 알게된 메모리 맵과 PVM, 그 내용들을 정리해보고자 한다.1) 메모리 맵 (Memory Map)메모리 맵은 프로그램이 실행될 때 메모리가 어떻게 분배되고 사용되는지를 나타낸다. 주요 메모리 영역은 다음과 같다cs(code segment) 코드 영역: 프로그램의 소스 코드가 저장되는 영역으로, 실행 가능한 명령어 집합이 포함ds(data segment) 데이터 영역: 전역 변수와 정적 변수가 저장되는 영역으로, 프로그램 실행이 끝날 때까지 유지static 정적 영역: 클래스, 함수, 구조체, 유니온, 그리고 static으로 선언된 자료형이 저장heap 동적 할당 영역: 동적으로 메모리가 할당되는 영역으로 프로그램 실행 시 다른 프로세스가 실행되지 않는 공간을 할당받고 실행이 끝나면 소멸..
오늘은 간단한 주제, import 모듈을 불러오는 법에 대한 포스팅이다. 1. import 모듈가장 기본적인 방법으로 import 키워드를 사용해 모듈 전체를 불러오는 것, 이렇게 하면 모듈 내의 모든 함수와 클래스를 사용할 수 있다.import Mycalcresult = Mycalc.add(5, 3)print(result)위 예시에서는 Mycalc 모듈을 불러오고 그 안에 있는 add 함수를 사용했다. 2. import 모듈 as 별칭모듈 이름이 길거나 자주 사용되는 경우, as 키워드를 사용해 모듈에 별칭을 붙일 수 있다. 이렇게 하면 코드가 더 간결해진다.import Mycalc as mcresult = mc.add(5, 3)print(result)위 예시에서는 Mycalc 모듈을 mc라는 별칭으..
현대 소프트웨어 개발에서 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하는 것은 매우 중요한 과제이고 이를 위해 사용되는 개념 중 '피클', '언피클', '직렬화', '역직렬화'가 있다. 이 글에서는 이 네 가지 개념의 정의와 차이점에 대해 알아보고자 한다.1. 피클 (Pickle)피클은 파이썬(Python) 프로그래밍 언어에서 객체를 직렬화하는 과정을 의미한다. 파이썬의 pickle 모듈을 사용하면 파이썬 객체를 바이트 스트림으로 변환할 수 있고 이렇게 변환된 바이트 스트림은 파일로 저장하거나 네트워크를 통해 전송할 수 있다.import pickledata = {'name': 'Alice', 'age': 30}with open('data.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(data, f..
개발에 입문할 때 기초 개념인 엔디언, 복습할 겸 내용을 정리해보겠다.먼저 요약하자면 컴퓨터 시스템의 메모리와 같은 데이터 구조 내에서 다중 바이트 데이터의 바이트 순서를 나타내는 용어로 데이터가 바이트 단위로 나누어서 메모리에 저장될 때 그 순서가 엔디언에 의해 결정된다.엔디언의 종류엔디언에는 두 가지 종류가 있다빅 엔디언(Big Endian): 가장 중요한 바이트(Most Significant Byte, MSB)가 메모리의 가장 낮은 주소에 위치한다. 예를 들어, 0x12345678의 경우 0x12가 가장 낮은 주소에 위치한다. 리틀 엔디언(Little Endian): 가장 중요하지 않은 바이트(Least Significant Byte, LSB)가 메모리의 가장 낮은 주소에 위치합니다. 동일한 예에서..
프로젝트의 진행으로 데이터 분석을 진행하기 앞서 기본적인 분석 과정을 정리해 보고자 한다.Python과 pandas, scikit-learn 등의 라이브러리를 사용하는 것을 기준으로 작성하였다.1. 라이브러리 불러오기먼저 데이터 분석을 시작하기 전에 필요한 라이브러리를 불러와야 한다. 데이터 분석에는 pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn 등이 주로 사용된다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model im..