우주수첩의 우주먼지

# URI 구조Scheme프로토콜 명시웹 : HTTP, HTTPS 도메인 ;Domain통신할 서버의 도메인 명 | IP주소 포트 ;Port통신을 위해 연결된 서버 호스트의 특정 프로세스에 접근하기 위해 필요한 번호 경로 ;Path리소스 경로계층적 구조/(슬래시) 뒤에 있는거 파라미터 ;Parameter==쿼리 스트링웹 서버로 보내는 keu-value 형태의 문자열 데이터? 뒤에 있는거&기호로 구분 -> 여러 개 존재 가능 Fragment == 해시태그(;Hashtag) == 앵커(;Ancher)메인 리소스 내에 존재하는 서브 리소스에 스크롤 없이 바로 접근 시 사용서버에 전송하는 정보 x # 요청&응답 1. 요청 메소드GET : 받을랭특정 리소스의 표시를 요청.데이터를 받기만 함POST : 로그인 할랭 ..

# NAT사설망 -> 공인망, 공인망 -> 사설망 통신 시 공인망/사설망 에서 사용하는 IP로 변환하는 것. 내부 망에서는 사설 IP 주소를 사용하여 통신을 하고, 외부망과의 통신시에는 NAT를 거쳐 공인 IP 주소로 자동 변환합니다.NAT 장비가 공인망의 웹서버에게 보내기 위해 사용자의 사설 아이피를 공인망에 맞닿아있는 자신의 인터페이스 아이피로 변환하여 웹서버에 전달. # 동작 과정  요청) 패킷 헤더에 출발지와 목적지의 주소 기록.출발지 : 본인의 사설망 IP주소요청) 기본 게이트웨이(공유기 등)에서는 외부로 나가는 패킷을 인식출발지의 IP주소를 게이트웨이 자신의 공인 IP주소로 변경. (SNAT)별도의 NAT테이블 보관  응답) 웹서버에서 수신한 데이터를 처리한 후, 응답하여 보내는 패킷에 출발지..

# 스위치 VS 라우터  스위치라우터동작 계층데이터 링크 계층; L2네트워크 계층; L3기반 주소MAC주소IP주소전달 데이터 단위프레임패킷저장 정보MAC 주소 테이블: 연결된 장비의 MAC 주소 및 포트 정보 저장라우팅 테이블: 경로 정보 및 네트워크 구성 정보 저장프로토콜 활용로컬네트워크에서는 ARP 프로토콜을 이용해 도착지 MAC주소를 알 수 있다.경로 지정 및 패킷 전달에 IP 라우팅 프로토콜 사용주요 목적LAN 내 디바이스 간 트래픽 분배 및 연결네트워크간 연결    # 라우팅 테이블a.k.a 이정표목적지(;Destination)와 타깃(;Taerget)을 제시한다.목적지에 대한 다음 단계가 어디인지 명시통신은 양방향이기에 돌아오는 패킷 또한 고려하여 테이블을 작성해야 한다.  # 네트워크 라우팅..

# 서브넷 전체 네트워크의 특정 하위 집합IP == 네트워크 주소 영역 + 호스트 주소 영역 # 서브네팅지정한 비트 단위를 기준으로 네트워크와 호스트를 분할하는 것.로컬 네트워크의 범위를 지정하는 방법네트워크 주소는 호스트가 할당하지 않는다브로드캐스트 주소는 호스트가 사용할 수 없다.호스트 주소 내 (;내부 네트워크)에서 자유롭게 IP할당이 가능  # 서브넷 마스크어떤 기준으로 서브넷팅(;네트워크 영역 호스트 영역을 구분)을 할지 구분하는 구분자서브넷 마스크의 비트가 1인 곳 까지 네트워크 주소  # CIDR Notation으로 표기IP와 서브넷 마스크를 함께 표기하는 방법IP /(서브넷마스크의 1의 개수)Ex) 201.20.113.14/20 == 서브넷마스크:255.255.240.0인 IP   # 계산..

TCP & UDP  TCPUDP연결 방식연결 지향3-way Handshake 기반비연결형전송 보장연결 방식으로 신뢰성 보장데이터 유실, 순서 변경 경우 재전송비연결 방식으로 신뢰성을 보장하지 않음속도신뢰성 보장 연결 방식으로 인해 상대적으로 느림수신 유무를 파악하지 않기 때문에 상대적으로 빠름데이터 순서패킷에 데이터 순서를 기록순서 보장순서 미보장오류 및 흐름 제어오류 제어, 흐름 제어x오류 검출 및 복구오류 검출, 복구 기능 제공오류 검출 기능 제공복구 미제공헤더 크기20~60 byte8 byte사용 예시데이터 전송, 신뢰성이 중요한 앱(파일 전송, 웹 앱)속도가 중요한 앱(스트리밍)음성 데이터나 화상 회의와 같이 시간에 민감한 경우통신 방식유니캐스트유니캐스트, 멀티캐스트, 브로드 캐스트   통신 방식..

정처기 시험 공부를 하고 있는데  거지같은 걸 발견 했다.  class Person{ pricate String name; public Person(String val){ name = val; } public static String get(){ return name; } public void print(){ System.out.prinln(name); } public class main{ public static void main(String[] args){ Person obj = new Person("Kim"); obj.print(); }} 위의 코드가 실행 될 경우 에러가 발생하는 라인이 어디라고 생각하십니까  이 얄팍하고 같잖은 ..

데이터 베이스 DDL을 다시 공부하는 중에 의문이 생겼따. Domain 정의시에 IN 함수를 사용할 때가 있다. Table 정의 시에도 IN 함수를 사용할 때가 있다. Domain을 정의 시 IN 함수를 사용할 때의 예시는 CREATE DOMAIN 직위 VARCHAR(10) DEFAULT '사원' CONSTRAINT VALID-직위( VALUE IN '사원','대리','과장','부장','이사','사장') 요정도. Table 정의 시 IN 함수를 사용할 때 예시는 CREATE TABLE 사원 (직원 코드 NUMBER NOT NULL, 성명 CHAR(10) UNIQUE, 직책 CHAR(10) CHECK (직책 IN('사원','대리','과장','팀장'), 연봉 NUMBER); 요정도. 지금까지 아무 생각 없었..

2024.01.29 - [😒 저 저 저 개념없는 나/⛓️ DL & ML] - [문서 제목 자동 분류 작업 | Classification] 2. 모델 별 실행 결과 | 인턴 [문서 제목 자동 분류 작업 | Classification] 2. 모델 별 실행 결과 | 인턴 0. Data train : 80% test : 20% 1. K-NN neighbor == 3 import pandas as pd from konlpy.tag import Kkma import string from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbor..

0. Data train : 80% test : 20% 1. K-NN neighbor == 3 import pandas as pd from konlpy.tag import Kkma import string from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix csv_file_path = '../../data/spv/spv_data.csv' try: df = pd..

이전에 클러스터링으로 진행했던 결과와 비교하기 위해서 이번에는 지도학습으로 동일하게 문서 분류를 진행하고자 한다. 기존 데이터셋에 CATEGORY라는 colunm을 추가하여 지도학습에 사용할 데이터를 생성한다. 팀장님께서 요구하셨던 것이 사내 문서 제목으로만 분류를 하는 것 이였기에 순전히 문서 제목에서 키워드를 탐지하여땨. 1. 데이터 생성 세 개의 Class로 분류하는데 0 == 교육 : 문서 제목에 교육등의 단어가 포함된 문서들 1 == 시험 : 문서 제목에 시험 등의 단어가 포함된 문서들 2 == 자료 : 그 외의 모든 문서들 로 CATEGORY colunm의 값을 POWER ☆NOGADA☆로 지정하였.땨 2. 최적 모델 탐지 좋은 라이브러리를 하나 소개하고자 한다. 사용하는 Dataset을 기준..