blog.naver.com복사기·프린터·컴퓨터·전산소모품 임대 판매테더링 데이터뜻과 핫스팟의 차이점에 대해 알아보아요감사합니다 :) 클릭상담연결 : 1644-9580 나에게 꼭 맞는 맞춤형 복합기, 프린터, 복사기 렌탈을 원하신다면 이오테크에서 온라인 견적 및 무료 상담을 받아보세요. 온라인 견적 문의하기 클릭하시면 아싸렌탈(오산지사)로 이동합니다:) #테더링 #테더링데이터뜻 #핫스팟 #모바일데이터쉐어링 #데이터쉐어링 #이오테크2024.05.02블로그 검색 더보기cafe.daum.net고려방송[고려방송] 광주 고려인마을, 중앙선관위 빅데이터 자료 분석 ‘빅 이슈’로 떠올라빅데이터 분석이 우리 지역 이슈로 광주 고려인마을이 광산구의 빅 이슈로 떠올랐다. 5일 고려인마을에 따르면, 이는 중앙선거관리위원회가 2020년 5월부터 지난해 11월까지 4년간 광주를 다룬 기사 15만 건 가량을 분석한 자료 증 하나다. 중앙선관위의 자료 분석은 지역민들의 관심이 이런 데에 있으니 총선 공약 개발...2024.04.05카페 검색 더보기print-blue.tistory.com우당탕탕 아이구006. 관계형 데이터베이스 SQL 및 모델링144있다는 뜻인데, 만약 컬럼이 없는 것이면, 조건이 컬럼이 됨 select 10 + 10; select 20 - 10, 30 * 3, 40 / 2; - 특정 컬럼 데이터 연산 select emp_no, salary, salary + 10 from salaries; MySQL 에서 문자열 취급할 땐 ' ' 또는 " " 한 단어일땐 생략해도 되지만, 2개 이상의 단어로 이루어질 때 감싸줘야 함 select...2024.06.04namu.wiki더미 데이터 - 나무위키미사용 데이터), 또는 '컷 콘텐츠'(Cut Content)로 구분해서 부른다. 마찬가지로 일본에서는 没データ라...속도를 올리기 위해서 넣는 뻥 데이터도 있지만, 한국 웹 한정으로 다른 뜻으로 게임 내에서 존재는...일반적인 의미게임에서의 더미 데이터게임 외에서의 더미 데이터관련 문서2024.05.16웹문서 검색 더보기빅데이터 드립 - 나무위키KT알파 쇼핑 - 나무위키codestudycafe.tistory.comcodestudycafe1 - MNIST 데이터 가공데이터 가져오기tensorflow의 keras안에 mnist 데이터가 있습니다. 해당 데이터를 가져옵니다. 이 데이터는 정말 이쁘게 생겼습니다. train데이터와 test데이터가 이미 나누어져 있거든요. 데이터를 받고 크기를 출력해서 잘 받아왔는지 확인해 봅시다. 28*28 크기 이미지 60000개를 받아옵니다. matplotlib.pyplot를 이용해 이미지를 출력할 수 있습니다. pip install matplotlib로 설치하고 다음 코드를 입력합니다. plt.figure로 캔버스를 준비하고(근데 아마 이거 없어도 돌아가긴 할 겁니다.) pdata argumentation(데이터 가공)이대로 학습하러 가도 되긴 하지만 너무 깔끔한 데이터로는 학습이 잘 안 될 수 있습니다. 정확히는 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 판단을 잘 못할 수 있습니다. 그래서 데이터에 인위적으로 노이즈를 넣어주겠습니다. np.random.random(크기)로 랜덤 한 값을 낼 수 있습니다. (28*28) 크기의 랜덤 한 값을 만들었습니다. 랜덤 값은 0~1인 것 같네요. 조금 더 정확히 분포를 확인해 봅시다. 0~1 사이 값을 균등하게 만들어 주는 함수네요. 너무 균등한 건 마음에 들지 않습니다. 가우시안 분포로 노이즈를 만들어 줍니다.이대로 학습하러 가도 되긴 하지만 너무 깔끔한 데이터로는 학습이 잘 안 될 수 있습니다. 정확히는 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 판단을 잘 못할 수 있습니다. 그래서 데이터에 인위적으로 노이즈를 넣어주겠습니다. np.random.random(크기)로 랜덤 한 값을 낼 수 있습니다. (28*28) 크기의 랜덤 한 값을 만들었습니다. 랜덤 값은 0~1인 것 같네요. 조금 더 정확히 분포를 확인해 봅시다. 0~1 사이 값을 균등하게 만들어 주는 함수네요. 너무 균등한 건 마음에 들지 않습니다. 가우시안 분포로 노이즈를 만들어 줍니다.2024.05.18seo-nyeong.tistory.com녕스러운 지식창고데이터 모델1. 데이터 모델링의 개념데이터 모델링의 중요성 건축설계와 데이터베이스 설계 건축설계 : 효율성, 관계, 사생활 ex) 방 3개, 방 4 데이터베이스 설계 : 질의속도, 관계 ex) 설계안 1, 설계안 2 데이터 모델링의 개념 데이터베이스 설계 예제 데이터베이스 생명주기 데이터베이스의 생성과 운영에 관련된 특징 데이터베이스 생명주기 데이터베이스 생명주기 요구사항 수집 및 분석 사용자들의 요구사항을 듣고 분석하여 데이터베이스 구축의 범위를 정하는 단계 설계 분석된 요구사항을 기초로 주요 개념과 업무 프로세스 등을 식별학(개념적 설계)2. ER 모델ER 모델 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)로 표현 개체 독립적인 의미를 지니고 있는 유무형의 사람 또는 사물. 개체의 특성을 나타내는 속성(attribute)에 의해 식별 개체끼리 서로 관계를 가짐 ER 모델의 기본 개념 ER 모델 ER 다이어그램 ER 모델은 개체와 개체 간의 관계를 표준화된 그림으로 나타냄 개체 사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유무형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체 데이터베이스에서 주로 다루는 개체 - (낱개로 구성된 것, 낱개가 각각 데이터3. ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상 완성된 ER 모델은 실제 데이터베이스로 구축하기 위해 논리적 모델링 단계를 거치는데, 이 단계에서 사상이 이루어짐 ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상 & ER 모델과 관계 데이터 모델의 사상 알고리즘 개체 타입의 사상 [1 단계] 강한(정규) 개체 타입 정규 개체 타입 E의 경우 대응하는 릴레이션 R을 생성 [2 단계] 약한 개체 타입 약한 개체 타입에서 생성된 릴레이션은 자신의 키와 함께 강한 개체 타입의 키를 외래키로 사사하여 자신의 기본키를 구성 개체 타입의 사상 관계 타입의46ER 모델 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)로 표현 개체 독립적인 의미를 지니고 있는 유무형의 사람 또는 사물. 개체의 특성을 나타내는 속성(attribute)에 의해 식별 개체끼리 서로 관계를 가짐 ER 모델의 기본 개념 ER 모델 ER 다이어그램 ER 모델은 개체와 개체 간의 관계를 표준화된 그림으로 나타냄 개체 사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유무형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체 데이터베이스에서 주로 다루는 개체 - (낱개로 구성된 것, 낱개가 각각 데이터데이터베이스데이터 모델링ER 모델관계 데이터 모델2024.05.29통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기박 스테파노인문・교양 분야 크리에이터'데이터'란 무엇인가? 그 유형과 종류어원으로 보는 Data 'DATA'라는 말은 '자료'라는 의미보단 조금 더 파편적이다. 더 잘게 쪼갠 단위로 여기어지면서 반대로 포괄적인 전체를 말하기도 한다. 이것이 Digital시대에서 컴퓨팅 기술과 만나면서 복잡 다양해졌다. data의 "dat"은 "주다(give)"라는 뜻의 라틴어 동사 do(dare-dedi-datum)의 3인칭 단수 현재 능동태 직설법 형태다. "주다(give)"라는 뜻의 라틴어 동사 do(dare-dedi-datum)의 수동태 완료분사 형태인 datum은 영어 단어 data(데이터)의 어원이기도 하다. 즉, Data의데이터는 어디에서 오는가? 데이터의 유형, 종류 "데이터"하면 전문 종사자나 유관자가 아니면 복잡한 난수표 같은 수열과 문자열이 끊임없이 변환되는 장면을 떠올리게 된다. 영화 <매트릭스>의 한 장면이라 생각하면서 말이다. 솔직히 나조차 아직 그 기시감이 먼저 든다. 정확히는 모르겠지만 컴퓨팅 기술의 근간인 디지털 신호로 나타나는 '자료'의 모습이 '데이터'로 흔히 인지된다. 데이터의 모습은 이렇게 실제 할까? 답은 일부는 맞고 대 부분읃 틀린 이야기라고 하고 싶다. 데이터는 흔히 데이터 집합과 데이터 개체로 인지된다. (데이터 집합(data set): 데이터 개체(data데이터는 복잡한 이"세상"을 읽어낼 "번역기" 데이터 종류, 유형별 구분만 간단하게(?) 하였는데도 참 머리가 아파올 것 같다. 그렇다면 모두 인지하는 위키백과 같은 정의(definition)를 잘 난 체하며 거들먹거렸을까? 그것은 두 가지의 문제점과 고민에서 시작되었다. (1) "데이터 저널리즘"의 문제와 한계 (2) "데이터 기술혁신"이 부재한 "디지털 트랜스포메이션"의 대한민국 현실과 파생문제 이 두 가지 문제의 발제를 이야기하려다 보니, 문제제기의 주체와 소재가 되는 '데이터'라는 것을 제대로 이해할 필요가 있어 보였다. 쉽게 실생활에서 유통되는 "데이터"라는 용10 'DATA'라는 말은 '자료'라는 의미보단 조금 더 파편적이다. 더 잘게 쪼갠 단위로 여기어지면서 반대로 포괄적인 전체를 말하기도 한다. 이것이 Digital시대에서 컴퓨팅 기술과 만나면서 복잡 다양해졌다. data의 "dat"은 "주다(give)"라는 뜻의 라틴어 동사 do(dare-dedi-datum)의 3인칭 단수 현재 능동태 직설법 형태다. "주다(give)"라는 뜻의 라틴어 동사 do(dare-dedi-datum)의 수동태 완료분사 형태인 datum은 영어 단어 data(데이터)의 어원이기도 하다. 즉, Data의브런치북문과지만 기술합니다데이터용어유형2023.11.04브런치스토리 검색 더보기인문・교양 크리에이터 보기
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위기의 생협, 어떤 미래로 나아갈 것인가?