만땅이의 서랍장

C언어 포인터 파트가 문제에 자주 등장한다 처음 접하는 사람은 백프로 뒤돌아서면 까먹고 머리가 터지기 일수...ㅎㅎ 간단하게 개념을 잡고가자! 1) 컴퓨터 메모리와 변수 우리가 흔하게 사용하는 int a = 1; 은 컴퓨터 메모리 한켠에 1을 저장해 두는것이다 &a : a 변수의 주소를 저장 *p : (역참조) p 에 저장된 주소로 읽어오기 하는 것이라고 생각하면 된다 예를들어, 1) int a = 10; int *p; print("%p\n",&a); > 결과값 : 00FFFF > 포인터 지정서식자(%p or %x)를 사용하였기 때문에, a의 주소인 00FFFF가 나옴 2) int a = 10; int *p; p =&a; print("%p\n",p); > 결과값: 00FFFF > 변수 p에 변수 a의 주..

목차 (◍•ᴗ•◍) 도움이 되셨다면 하트와 광고한번 부탁드립니다 (◍•ᴗ•◍) 문제는 크게 2파트로 나뉨 제시문제와 예약설정 1. 제시문제 에뮬레이터 이용하여 실습 IPv4에서 '새 범위' 클릭 새 범위 마법사 '다음(N)>' '이름(A)' 란에 제시문제의 '범위이름' 작성 '설명(D)' 란에 제시문제의 '범위설명' 작성 'DHCP 서버 구성 설정' 시작 IP 주소(S) > 제시문제의 분배할 주소범위 시작 'DHCP 서버 구성 설정' 끝 IP 주소(E) > 제시문제의 분배할 주소범위 끝 'DHCP 클라이언트로 전파되는 구성 설정' 길이(L) > 제시문제의 서브넷마스크 시작 IP 주소(S) > 제시문제의 제외할 주소범위 시작 끝 IP 주소(E) > 제시문제의 제외할 주소범위 끝 추가(D) 클릭하면, 제외된..

목차 (◍•ᴗ•◍) 도움이 되셨다면 하트와 광고한번 부탁드립니다 (◍•ᴗ•◍) 1. 라우터 Mode 종류 1) 사용자 모드 - 프롬프트 - Router>, 제한된 명령어만 사용 가능 2) 관리자 모드 - 프롬프트 - Router#, 현재 동작하는 장치의 내용을 확인 가능 3) 전역설정 모드 - 프롬프트 - Router(config), 장치 설정 가능 2. 명령어 1) 관리자모드 en 2) 전역설정 모드 config t 3) 인터페이스 설정명령어 interface (라우터명) 무언가를 설정하기위하여 인터페이스로 eg. interface fastethernet 0/0 eg. interface serial 2/0 4) IP설정 ip add (IP주소) (서브넷 마스크) eg. ip add 192.168.0.1..

1. 실기문제 배점 문제 문항수 배점 케이블 제작 1 6.5 윈도우 8 5.5 리눅스 2 5.5 TCP/IP 장비 3 5.5 신경향 및 보안 1 5.5 라우터 3 5.5 60점을 넘기면 되는 시험이다 시간은 총 80분이지만, 케이블 제작은 10분안에 완성해야함!

논문 제목: Automated Image Quality Evaluation of Structural Brain MRI Using an Ensemble of Deep Learning Networks 배경 : 뇌 MRI 이미지의 품질평가 / 연구타입: 후향적 연구 / Population : 자폐증 환자들의 뇌 이미지 1064개와 ABIDE 데이터셋 포함 * 후향적 연구란? 이미 알고 있는 결과에 대한 과거를 추적한다. Abtrast - 자기공명영상(MRI)은 다양한 신경 질환을 조사하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 방사선 촬영장비 - 다운스트림 분석에 영향을 미칠 수 있는 낮은 품질의 이미지를 제외하기 위해 이미지 품질 평가가 필요 - 자동화된 품질 평가 절차는 특정 이미지 품질 메트릭(IQM)을 계산하고..

목차 Abstract 딥러닝이 네크워킹 문제에 적용되고 있음. 하지만, 실제 적용환경이 학습한 환경과 다를때, 성능이 저하된다. 학습중심 시스템을 안전하게 배치하려면 시스템 동작이 일관적인지 여부를 실시간으로 확인하여야 하는데 그렇지 않은 경우, 휴리스틱으로 기본설정할 수 있어야함. = 온라인 안전 보장문제 비디오 스트리밍의 경우이 문제가 불확실성을 추론하는데 사용되는 3가지 접근법 제시 1. Introduction - 네트워크 도메인에서 딥러닝 기능을 사용하려면 데이터가 많이 필요하며, 오프라인으로 학습뒤에 실행이 가능함. - 하지만 실제 네트워크의 복잡성을 포착하지 못함. 라우팅변경, 고장, 사용자 증가 등으로 인하여 어려움 ( online safety assurance problem (OSAP)) ..

목차 1. github 아이디 만들기 → 나는 이미 아이디가 있어서 패스 2. 윈도우 용 git 설치 (이후 mac에도 할예정) https://gitforwindows.org/ 뭐가 뭔지 모르기때문에 우선 전부 default로 설치하기 위해서 그냥 전부 next로! ㅎㅎ 다 설치하고 git bash를 실행하면 위와 같은 창이 생성된다 3. github 설정 가장 먼저 기본 설정이 필요한데 git config --global user.name "유저 이름" git config --global user.email "가입할 때 사용한 메일 주소" 대로 작성하면 위에 보이는 것처럼 된다. 이제, 내 local PC와 Github를 연결해주어야하는데, 우선 cd 명령어를 이용하여 원하는 디렉토리로 이동한다. pw..

# 본 필수 암기 내용은 시험에 빈출되는 암기부분이나, 상세하게 출제되는 항목들을 추려서 정리한 내용입니다. # 수제비, 이기적, 1100제 참고하여 정리하였습니다. 키워드만 보고 빽빽이 해보시는걸 강력 추천드립니다! # 도움이 되셨다면 광고좀 클릭해주세요! 몇일동안 노력해서 만든 결과물입니다. 무료 공개인데ㅠㅠ 좀 눌러주세요 (◍•ᴗ•◍) 도움이 되셨다면 하트와 광고한번 부탁드립니다 (◍•ᴗ•◍) 목차 * 객체지향 1) 구성요소 ① 클래스 : 같은 종류의 객체들의 집합에서 공통 속성과 행위를 정의함 ② 객체 : 클래스의 인스턴스 ③ 속성: 객체의 데이터 ④ 메소드: 객체의 행위(함수, 메소드), 클래스로부터 생성된 객체를 사용하는 방법임 ⑤ 메시지: 객체 간의 통신을 말함 2) 기법 (캡추다정상) ①캡..

Error UnknownError: 2 root error(s) found. (0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node sequential/conv1d/conv1d (defined at :2) ]] [[sparse_categorical_crossentropy/Reshape_1/_12]] (1) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN fail..

에러명 ValueError: Unknown resampling filter (512). Use Image.NEAREST (0), Image.LANCZOS (1), Image.BILINEAR (2), Image.BICUBIC (3), Image.BOX (4) or Image.HAMMING (5) 해결방법 Before code im1 = im1.resize(x, y) After code im1 = im1.resize((x, y))