후앤하만물박사

오늘날의 디지털 시대에 클라우드 서비스는 우리 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. 파일 저장과 액세스부터 다른 사람들과의 협업에 이르기까지 클라우드 서비스는 편리함과 유연성을 제공합니다. 하지만 비용에 대한 우려로 클라우드 서비스 사용을 주저하는 사람들도 있습니다. 다행히도 큰 비용을 들이지 않고도 클라우드 서비스를 활용할 수 있는 방법이 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 개인이 저렴한 비용으로 클라우드 서비스를 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 팁을 살펴보고, 예산에 부담을 주지 않으면서도 강력한 도구를 최대한 활용할 수 있도록 도와드립니다. 1. 요구 사항을 평가하고 적합한 클라우드 서비스 제공업체 선택하기 클라우드 서비스의 세계로 뛰어들기 전에 자신의 필요를 평가하고 클라우드 서비스 제공업체에 필요한..

가능성의 세계를 열어줄 새로운 기술을 배우고 싶으신가요? 오늘날 가장 인기 있고 다재다능한 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬을 살펴보세요. 코딩을 전혀 모르는 초보자부터 코딩 경험이 있는 사람까지, Python은 단순하고 다양한 응용 분야로 인해 시작하기에 좋은 언어입니다. 이 블로그 게시물에서는 Python으로 코딩 여정을 시작하고 이 강력한 언어의 잠재력을 발휘할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 왜 파이썬인가? 파이썬은 최근 몇 년 동안 엄청난 인기를 얻었으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 다음은 첫 번째 프로그래밍 언어로 파이썬을 배워야 하는 몇 가지 강력한 이유입니다: 읽기 및 쓰기 용이 파이썬의 구문은 간단하고 이해하기 쉬워 초보자에게 훌륭한 언어입니다. 블록 문에 들여쓰기를 사용하여 코드의 가독성..

웹사이트 서비스 약관 준수: 많은 웹사이트에는 스크래핑을 금지하는 특정 사용 약관이 있습니다. 데이터를 스크랩하기 전에 웹사이트의 사용 약관 또는 robot.txt 파일을 확인하여 웹사이트에서 허용하는지 확인하는 것이 중요합니다. 그렇지 않은 경우 데이터 스크랩은 불법입니다. 민감하거나 기밀 정보를 스크랩하지 마십시오: 신용 카드 번호, 의료 기록 또는 로그인 자격 증명과 같은 민감하거나 기밀 정보를 스크랩하는 것은 불법입니다. 이러한 정보를 스크랩하면 개인 정보 및 데이터 보호법에 따라 심각한 처벌을 받을 수 있습니다. 웹사이트 소유자로부터 허가 받기: 웹사이트에서 스크래핑을 금지하지 않는 경우에도 데이터를 스크랩하기 전에 웹사이트 소유자로부터 허가를 받아야 할 수 있습니다. 일부 웹사이트는 라이선스 ..

Microsoft Azure를 사용하여 시작 서비스를 구축하는 것은 복잡한 프로세스일 수 있습니다. 다음은 6000단어 이하로 Microsoft Azure를 사용하여 시작 서비스를 구축하는 단계에 대한 간략한 개요입니다. 서비스 정의: 해결하려는 문제와 제공하는 솔루션을 정의하는 것부터 시작하십시오. 이렇게 하면 대상 고객과 빌드해야 하는 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 올바른 Azure 서비스 선택: 서비스 요구 사항에 따라 솔루션 구축에 도움이 되는 Azure 서비스를 선택합니다. 일부 일반적인 Azure 서비스에는 Azure Virtual Machines, Azure Web Apps, Azure Functions 및 Azure Storage가 포함됩니다. 솔루션 디자인 및 빌드: Azure 서비..

수학의 강력한 기초 구축: 선형 대수, 미적분 및 확률과 같은 수학적 개념을 이해하는 것은 AI 및 기계 학습의 기본 원리를 이해하는 데 필수적입니다. 선형 대수는 많은 기계 학습 알고리즘에서 사용되는 벡터 및 행렬 연산을 이해하는 데 사용됩니다. 미적분학은 많은 기계 학습 알고리즘의 핵심 측면인 최적화에 사용됩니다. 확률은 통계 모델을 이해하고 데이터에서 추론하는 데 사용됩니다. 프로그래밍의 기본 학습: Python은 현재 AI 및 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. TensorFlow, Keras 및 scikit-learn과 같은 기계 학습을 위한 강력한 라이브러리 및 프레임워크의 대규모 에코시스템이 있어 시작하기에 훌륭한 언어입니다. 또한 상대적으로 배우기 쉽고 대규모..

데이터베이스에서 쿼리 성능을 향상시키는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 적절한 인덱싱: 조인에서 자주 검색되거나 사용되는 열에 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 높입니다. 정규화: 데이터를 정규화하여 데이터 중복을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킵니다. 분할: 큰 테이블을 분할하여 쿼리 성능을 개선하고 스캔해야 하는 데이터 양을 줄입니다. 보기 사용: 보기를 사용하여 데이터를 사전 집계하거나 데이터 하위 집합을 사용자에게 제공하여 스캔해야 하는 데이터의 양을 줄입니다. 스키마 최적화: 스캔해야 하는 데이터의 양을 줄이기 위해 적절한 데이터 유형 및 제약 조건을 사용하여 스키마를 최적화합니다. 쿼리 최적화: EXPLAIN 또는 기타 쿼리 최적화 도구를 사용하여 쿼리 성능을 분석하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다...

SQL에는 여러 테이블의 데이터를 결합하는 데 사용할 수 있는 여러 유형의 조인이 있습니다. INNER JOIN: 이 유형의 조인은 두 테이블에서 일치하는 값을 가진 행만 반환합니다. 예를 들어 다음 SQL 문은 "customers" 테이블에 "customer_id" 열과 일치하는 값이 있는 "orders" 테이블의 모든 행을 반환합니다. SELECT * FROM orders INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id; LEFT JOIN: 이 유형의 조인은 왼쪽 테이블(조인의 첫 번째 테이블)의 모든 행과 오른쪽 테이블의 일치하는 행을 반환합니다. 일치하는 항목이 없으면 결과에 오른쪽 테이블의 열에 대한 NULL 값이 포함됩니다..

몽고DB의 장점: 고성능: MongoDB는 데이터를 읽고 쓸 때 고성능을 허용하는 문서 기반 데이터 모델을 사용합니다. 이는 실시간 데이터 액세스 및 업데이트가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 유연한 스키마: MongoDB의 문서 기반 데이터 모델은 유연한 스키마를 허용하므로 데이터 구조를 쉽게 변경할 수 있습니다. 이는 데이터 모델이 시간이 지남에 따라 변경될 가능성이 있는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 확장성: MongoDB는 데이터베이스의 수평적 확장을 허용하는 샤딩을 지원합니다. 이는 데이터 양과 사용자 수가 증가함에 따라 증가된 부하를 처리하기 위해 데이터베이스를 쉽게 확장할 수 있음을 의미합니다. 또한 MongoDB에는 서로 다른 서버 간에 자동 데이터 균형을 지원하는 기능이 내장되어..

ARS(Automatic Railway Switching) 시스템의 개발은 철도 회사가 열차 운행의 효율성과 안전을 개선하는 방법을 모색하기 시작한 19세기 후반으로 거슬러 올라갑니다. 주요 과제 중 하나는 스위치와 신호를 제어하기 위해 레버와 버튼을 사용하여 일반적으로 운영자가 수동으로 수행하는 철도 네트워크에서 열차의 움직임을 제어하는 방법이었습니다. 최초의 ARS 시스템은 신호원이 조작하는 일련의 레버와 버튼으로 구성된 수동 시스템이었습니다. 이 시스템은 열차가 특정 선로에서 안전하게 진행할 수 있을 때 신호를 보내 열차의 움직임을 제어하는 데 사용되었습니다. 이러한 수동 시스템은 열차 운행의 효율성을 개선했지만 여전히 인적 오류가 발생하기 쉬웠고 원하는 만큼 신뢰할 수 없었습니다. 20세기 초에 ..

검색 엔진은 일반적으로 여러 기술을 사용하여 사용자의 쿼리에 대한 응답으로 관련 정보를 인덱싱하고 검색합니다. 이러한 기술에는 다음이 포함됩니다. 웹 크롤링: 자동으로 웹 사이트를 방문하고 해당 페이지에 대한 정보를 수집하는 프로세스입니다. 이것은 "크롤러" 또는 "스파이더"로 알려진 프로그램에 의해 수행됩니다. 인덱싱(Indexing): 웹 페이지에서 발견되는 모든 단어 및 구의 데이터베이스인 색인을 해당 위치와 함께 구축하는 프로세스입니다. 이를 통해 사용자가 쿼리를 제출할 때 관련 페이지를 빠르게 검색할 수 있습니다. 알고리즘: 검색 엔진은 복잡한 알고리즘을 사용하여 사용자 쿼리와 관련된 순서대로 인덱스의 페이지 순위를 매깁니다. 이러한 알고리즘은 페이지 콘텐츠의 관련성, 콘텐츠에 연결된 다른 웹사..