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다음팟인코더 구버전 다운로드 daumpotencoder.blogspot.com/ 신청자 작성 무료 동영상 인코딩 프로그램 다음팟인코더 구버전 설치 파일과 사용법을 공유합니다. 무료 인코더 프로그램, daum 팟인코더 등. H.264 비디오 인코딩 코덱 www.discretephoton.com/ 고병렬성 소프트웨어 H.264 비디오 인코딩 코덱 윈도우즈용 다운로드 안내. 유씨씨스테이션 www.uccstation.com/ 뷰캐스트, 인터넷 방송용 캡처보드, 인코딩 턴키 시스템, 동영상 편집 프로그램 판매. 전화고객센터: 02-566-8064 채널 장소 사이트 더보기
namu.wiki 인코딩 - 나무위키 에 따라 변환하는 것(en-code-ing)을 일컫는다. 세계 대전 시절에는 모스 부호(Morse Code)가 대표적인 인코딩 행위였고, 20세기 후반부터는 디지털(0,1) 관련해서 인코딩이 이루어졌다. 속성상 단순 변환을 넘어... 영어 단어 encoding 문자 인코딩 문자열 인코딩 멀티미디어(동영상, 소리) 인코딩 2024.05.06 웹문서 검색 더보기 인코딩 미니 갤러리 - 나무위키 한글 인코딩 - 나무위키 100.daum.net 백과사전 인코딩 인코딩 또는 인코드(encode)은 다음을 가리키는 말이다. 부호화(符號化)나 인코딩은 정보의 형태나 형식을 변환하는 처리나 처리 방식이다. 문자 인코딩(文字-, llang)은 문자들의 집합을 부호화하는 방법이다. 동음이의 백과사전 검색 더보기 출처: 위키백과
minkee95.tistory.com 신입개발자_장민기 20240519_퍼센트 인코딩 7 이전 미세먼지 API를 사용했을 때 URL을 생성하기 위해서는 지역 이름을 퍼센트 인코딩해야 하는 경우가 발생했다. 왜 이런 작업이 발생하는지 확인하고 기능을 구현하는 시간을 가졌다. 1. 퍼센트 인코딩 - 글자를 url에서 인식할 수 있는 아스키코드로 변환하는 것 - %OO이라는 형태를 가진다. 2. 퍼센트 인코딩을... 2024.05.19 블로그 검색 더보기 madeprogame.tistory.com 쌈뽕코딩 [CS] 정보 단위, 인코딩 4 쉬운 십육진수를 알아두자! 컴퓨터가 0과 1로 숫자를 읽는 것은 알았다!! "그럼 도대체 사람이 알아보는 문자는 어떻게 알고 있는 것일까?" 문자 집합과 인코딩 문자 집합(character set) 컴퓨터가 이해할 수 있는 문자의 모음 인코딩(encoding) 코드화하는 과정 문자집합에 속한 문자를 0과 1로 이루어진 문자 코드로... 2024.05.22 실버를 위한 스마트교육 IT 분야 크리에이터 메모장에서 인코딩 인코딩 방식을 선택하는 방법 메모장 하단에는 '인코딩' 옵션이 있습니다. 인코딩 방식을 자동 검색으로 되어 있는데, 잘못된 방식이 선택될 때는 구체적으로 인코딩 방식을 지정합니다. 아래 파일은 'UTF-8'로 인코딩 된 문서이기 때문에 아래쪽에 있는 'UTF-8' 방식을 택했습니다. 인코딩 방식으로 'UTF-8' 선택 정리 파일을 다른 사용자와 공유할 때나 다른 플랫폼에서 사용할 예정이라면 UTF-8 인코딩을 선택하는 것이 좋습니다. 이는 문자가 깨지는 문제를 방지하고, 파일이 다양한 시스템과 호환되도록 보장하기 때문입니다. 2 메모장 하단에는 '인코딩' 옵션이 있습니다. 인코딩 방식을 자동 검색으로 되어 있는데, 잘못된 방식이 선택될 때는 구체적으로 인코딩 방식을 지정합니다. 아래 파일은 'UTF-8'로 인코딩 된 문서이기 때문에 아래쪽에 있는 'UTF-8' 방식을 택했습니다. 인코딩 방식으로 'UTF-8' 선택 인코딩 2024.03.10 puilin.tistory.com 미래의 나에게 보내는 매뉴얼 텍스트 표현(아스키코드, 유니코드, UTF-8, 인코딩) 9 언어 체계 * 텍스트 표현 - 아스키 코드, 다른 표준의 진화, 유니코드 변환 형식 8비트 * 문자를 사용한 수 표현 - 출력 가능하게 변경한 인코딩, 베이스64 인코딩, URL 인코딩 p. 78 ~ 85 컴퓨터는 비트를 사용해 수를 표현할 수 있다. 그렇다면 문자는 어떻게 표현할 수 있을까? 텍스트를 표현하는 여러 아이디어가... 독서 스터디 유니코드 아스키코드 UTF-8 BASE64 한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍 2024.05.01 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 itstudywsxcfthn.tistory.com 데이터 분석 새내기 통계적 머신러닝 - Sklearn /데이터 인코딩 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민)] 2장. 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 데이터 전처리(Data Preprocessing) ML 알고리즘은 어떤 데이터를 입력하는지에 따라 결과가 크게 바뀔 수 있음(Garbage In, Garbage Out) 사이킷런의 ML 알고리즘 적용 전에 처리해야 할 사항이 있습니다, 결손값(NaN, Null)을 허용하지 않는다 따라서 고정된 다른 값으로 변환해야 함 Null 값이 얼마 되지 않는 경우 feature의 평균값 등으로 간단 대체 가능 Null 값이 대부분인 경우 해당 feature은 drop 하는 것이 좋음(제거) Null 값이 일정 수준 이상(명확한 기준은 없음)인 경우 해당 feature가 중요도가 높다면 단순 데이터 인코딩 대표적 ML 데이터 인코딩 방식 레이블 인코딩(Label Encoding) 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 레이블 인코딩 사이킷런의 레이블 인코딩(Label enconding)은 LabelEncoder 클래스로 구현합니다. - LabelEncoder 를 객체로 생선한 후 fit(), transform() 호출해 레이블 인코딩 수행 간단하게 문자열 값을 숫자형 카테고리 값으로 변환 주의점 :'01', '02'도 문자열이므로 1, 2와 같은 숫자형으로 변환해야 함 어떤 문자열이 어떤 숫자로 인코딩 되었는지 확인 힘들 경우 LabelEncoder 객체의 classes_ 속성 이용 인코딩 값을 다시 디코딩하려면 inverse_transform() 일괄적인 원-핫 인코딩(One-hot_encoding) 원-핫 인코딩은 피처 값의 유형에 따라 새로운 피처를 추가해 고유 값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시. 나머지는 0 표시 (여러 개의 속성 중 단 한 개의 속성만 1로 표시)>> 행 형태로 된 피처 고유 값을 열 형태로 차원 변환한 뒤, 고유 값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지는 0으로 - 사이킷런에서 OneHotEncoder 클래스로 변환 가능 ※주의점 : LabelEncoder와 다르게 2차원 데이터가 필요하다. - OneHotEncoder를이용해 변환한 값이 최소 행렬(Sparse Matrix) 형태이므로 이를 다시 t get_dummies() : 원-핫인코딩을 쉽게 지원하는 API. 문자열 카테고리 값을 숫자형으로 변환할 필요 없이 바로 변환 가능 ★ 이전 수업 들었던 당시 get_dummies()를 사용 하면 0, 1로 값을 반환을 했었으나, 지금은 변경된 것 같다. 지금은 그냥 사용하면 True, False 값이 나온다. * 자세한건 여기 문서를 참조하세요: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.get_dummies.html -기본적으로 ( 또는 대신) dtypes를 pd.get_dummies()반환하도록 업데이트 표준화(StandardScaler) - StandardScaler은 표준화를 쉽게 지원해 주는 함수입니다. 즉 개별 피처들을 평균이 0이고 분산이 1인 값으로 변환을 시켜줍니다. 이렇게 가우시안 정규 분포를 가질 수 있도록 데이터를 변환하는 것은 몇몇 알고리즘에서 매우 중요합니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression)과 같은 가우시안 분포를 가지고 있다고 가정을 하고 구현된 ML 알고리즘들은 표준화를 적용하는 것이 예측 성능 향상에 중요한 요소로 MinMaxScaler - MinMaxScaler은 데이터의 값들을 0과 1사이의 범위 값으로 변환하여 줍니다. - 데이터값을 0과 1사이의 범위값으로 변환. 음수값이 있으면 -1에서 1값으로 변환 - 데이터 분포가 가우시간 분포가 아닐 경우 Min, Max Scale을 적용해볼 수 있음 ▶ 모든 피처에 0에서 1 사이의 값으로 변환되는 스케일링이 적용됐음을 알 수 있다. 학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 변환 시 유의점 Scaler 객체 이용해 데이터 스케일링 변환 시 fit(), transform(), fit_transform() 메소드 이용합니다. fit() : 데이터 변환을 위한 기준 정보 (예; 데이터셋의 최대/최소값 설정 등) 설정 적용 transform() : 설정된 정보를 이용해 데이터 변환 fit_transform() : 두 메소드를 한 번에 적용 그런데, 학습데이터 세트와 테스트 데이터 세트에 이 fit()과 transform()을 적용할 때 주의가 필요합니다. > '학습 데이터'로 fit()이 적용된 스케일링 기준정보를 그대로 테 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 데이터 불러오기 A. 머신러닝 알고리즘을 적용해서 예측을 수행하기 전에 데이터를 먼저 탐색해보겠습니다.( EDA) 1. 데이터 전처리 - 결측값/ 중복값 확인 - 결측값 처리 > Age 나이 : 평균으로 결측값 체우기 > Cabin , Embarked 는 타입이 object / 'N'으로 채우기 성별에 따른 생존 확률 탑승객 중 남성은 : 577명 / 여성은 314명 - 여성 314명 중 233명 약 74.2% 생존 - 남성 577명중 109명 약 18.8%가 생존 전체 생존자 중 남여 비율 체크 - 선실 일등실, 이등실, 삼등 30 대표적 ML 데이터 인코딩 방식 레이블 인코딩(Label Encoding) 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 2024.04.18 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 김준성 김준성 - 카카오스토리 9 컴퓨터에 설치하고, 친구에게 빌린 캠코더(소니 trv30, 아날로그 디지털 변환 지원)를 연결해서 인코딩했었다. 간단해 보였지만 그 당시 저사양의 컴퓨터 성능 문제로 컴퓨터 교체하고, 여러 매뉴얼을 숙지해야... 2024.04.30 카카오스토리 검색 더보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 EPUB 테스트(인코딩) 저자 김교보 출간 2022.2.22. 인코딩 위저드. 2 저자 이제훈 출간 2017.3.28. 도서 7,200원 e북 2,880원 인코딩 위저드. 1 저자 이제훈 출간 2017.3.28. 도서 7,200원 인코딩 위저드. 7 저자 이제훈 출간 2017.8.17. 도서 7,200원 인코딩 위저드. 7 저자 이제훈 출간 2018.2.2. e북 900원 인코딩 위저드. 8 저자 이제훈 출간 2018.2.2. e북 2,880원 인코딩 위저드. 4 저자 이제훈 출간 2017.5.22. 도서 7,200원 e북 2,880원 인코딩 위저드. 3 저자 이제훈 출간 2017.4.21. 도서 7,200원 e북 2,880원 인코딩 위저드. 5 저자 이제훈 출간 2017.6.9. 도서 7,200원 e북 2,880원 인코딩 위저드. 8 저자 이제훈 출간 2017.8.17. 도서 7,200원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.