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- 2025년 3월 27일 (목) 14:48 평균 절대 백분율 오차 (역사 | 편집) [2,410 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)는 예측값과 실제값 사이의 오차를 실제값에 대한 백분율로 나타낸 후, 그 절대값의 평균을 구하는 평가 지표이다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 직관적으로 백분율로 표현할 수 있다. ==개요== MAPE는 회귀 분석, 시계열 예측, 경제 및 금융 분야 등에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용된다. 예측 오차...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 27일 (목) 14:46 평균 제곱 오차 (역사 | 편집) [1,992 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)는 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 회귀 분석 및 머신러닝 모델의 성능 평가에 널리 사용된다. ==개요== 평균 제곱 오차는 예측 오차의 제곱 값을 평균 내어 계산한다. 오차를 제곱함으로써 음수와 양수가 상쇄되는 것을 방지하며, 큰 오차에 더 큰 페널티를 부여한다. 이로 인해 모델이 큰 오차를 최소화하...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 09:27 파이썬 pip (역사 | 편집) [4,484 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: pip는 파이썬 패키지 관리자(Package Installer for Python)로, Python Package Index(PyPI) 등에서 다양한 파이썬 패키지를 설치, 업그레이드, 삭제할 수 있는 도구이다. == 개요 == pip는 파이썬의 공식 패키지 설치 도구로, 파이썬 2.7.9 이상과 파이썬 3.4 이상 버전에 기본 포함되어 있다. 이를 통해 개발자는 인터넷 상의 다양한 오픈소스 라이브러리를 쉽게 설치할 수 있으며, 패키지...) 태그: 시각 편집: 전환됨
- 2025년 3월 26일 (수) 09:23 파이썬 딕셔너리 (역사 | 편집) [2,461 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이썬 딕셔너리(Dictionary)는 키(key)와 값(value)의 쌍으로 데이터를 저장하는 자료형으로, 연관 배열 또는 해시맵(HashMap)으로도 알려져 있다. 키를 통해 값을 빠르게 조회할 수 있으며, 중괄호({})를 사용하여 정의한다. ==개요== 딕셔너리는 변경 가능(mutable)하고 순서가 있는(파이썬 3.7 이상) 컬렉션 자료형이다. 각 키는 유일해야 하며, 값은 중복될 수 있다. 키는 문자열...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:42 파이썬 가상 환경 (역사 | 편집) [2,957 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이썬 가상 환경은 프로젝트별로 독립적인 파이썬 실행 환경을 제공하여, 패키지 버전 충돌이나 의존성 문제를 방지하기 위한 도구이다. ==개요== 파이썬 가상 환경은 시스템 전역에 영향을 주지 않고, 각 프로젝트별로 독립적인 파이썬 인터프리터와 패키지를 관리할 수 있도록 해준다. 이를 통해 서로 다른 프로젝트에서 서로 다른 패키지 버전을 사용하거나, 특...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:40 플라스크 (Flask) (역사 | 편집) [3,670 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 플라스크(Flask)는 파이썬으로 작성된 경량 웹 프레임워크로, 심플한 구조와 확장성이 뛰어나 소규모 웹 애플리케이션부터 프로토타입 개발에 널리 사용된다. ==개요== 플라스크는 Werkzeug와 Jinja2를 기반으로 개발되었으며, 기본적으로 최소한의 기능만 제공한다. 필요에 따라 다양한 확장 모듈을 추가하여 데이터베이스 연동, 폼 검증, 인증, 파일 업로드 등 여러 기능...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:25 유비콘 (Uvicorn) (역사 | 편집) [4,853 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: Uvicorn은 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 애플리케이션을 실행하기 위한 고성능 비동기 웹 서버이다. FastAPI, Starlette, Django(ASGI 지원 시) 등 현대적인 웹 프레임워크와 함께 사용되며, 단순 코드 예제 이상의 역할을 수행한다. Uvicorn은 전체 ASGI 생태계 내에서 중요한 위치를 차지하며, 개발 및 프로덕션 환경 모두에서 핵심 역할을 담당한다. ==개요== Uvicorn은 Python의 asyn...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:17 비동기 서버 게이트웨이 인터페이스 (역사 | 편집) [2,992 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: ASGI(비동기 서버 게이트웨이 인터페이스, '''A'''synchronous '''S'''erver '''G'''ateway '''I'''nterface)는 Python 웹 프레임워크와 서버 간의 비동기 통신을 가능하게 해주는 표준 인터페이스로, 기존 WSGI(Web Server Gateway Interface)의 한계를 극복하고 웹소켓, HTTP/2 등 비동기 기능을 지원하기 위해 설계되었다. ==개요== ASGI는 Django, FastAPI, Starlette 같은 현대적인 Python 웹 프레임워크가 고...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:30 파이썬 라이브러리 unstructured (역사 | 편집) [2,835 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: unstructured는 다양한 형식의 비정형 문서(PDF, DOCX, HTML, 이메일 등)에서 텍스트 데이터를 추출하고 구조화하는 데 사용되는 파이썬 오픈소스 라이브러리이다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축 시 문서 전처리 단계에서 유용하게 사용된다. ==개요== unstructured는 문서 파일에서 텍스트를 블록 단위로 추출하며, 각 블록에는 텍스트 외에도 메타데이터(페이지...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:10 파이스 (FAISS) (역사 | 편집) [3,118 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이스(FAISS, Facebook AI Similarity Search)는 벡터 유사도 검색(Nearest Neighbor Search)을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 Facebook AI Research가 개발한 오픈소스 라이브러리이다. 고차원 벡터 공간에서 대규모 데이터의 검색과 클러스터링에 최적화되어 있으며, 자연어 처리, 추천 시스템, 검색 기반 생성(RAG) 등 다양한 분야에서 활용된다. ==개요== FAISS는 GPU 및 CPU 모두에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:09 랭체인 (역사 | 편집) [3,217 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 랭체인(LangChain)은 언어 모델(LLM)을 중심으로 다양한 외부 데이터, 도구, 환경과 연결하여 고급 애플리케이션을 구성할 수 있도록 도와주는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크이다. ==개요== 기본적인 프롬프트-응답 방식에서 벗어나, 랭체인은 '''기억(Memory)''', '''체인(Chain)''', '''도구(Tool)''', '''에이전트(Agent)''', '''검색 기반 질의(RAG)''' 등 고급 기능을 통해 LLM을 유연...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 13:45 파이썬 라이브러리 os (역사 | 편집) [2,827 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: os는 파이썬 표준 라이브러리 중 하나로, 운영체제와 상호작용할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 파일 및 디렉터리 관리, 환경 변수 접근, 경로 처리, 프로세스 제어 등을 수행할 수 있다. ==개요== os 모듈은 운영체제에 독립적인 방식으로 파일 시스템과 상호작용할 수 있도록 설계되었으며, 플랫폼에 따라 자동으로 적절한 명령을 실행해준다. 따라서 Linux, macOS, Wind...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 23일 (일) 05:41 Node.js 라이브러리 mysql2 (역사 | 편집) [3,090 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: mysql2는 Node.js 환경에서 MySQL 및 MariaDB 데이터베이스와 통신하기 위한 고성능 라이브러리로, 비동기 프로그래밍을 지원하며 `Promise`와 `async/await`을 자연스럽게 사용할 수 있도록 설계되었다. ==개요== mysql2는 기존의 mysql (Node.js 라이브러리)의 성능과 안정성 문제를 개선하기 위해 만들어졌으며, 완전한 호환성을 유지하면서 더 빠른 쿼리 처리 속도와 다양한 기능을...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 23일 (일) 04:44 비크립트 (역사 | 편집) [2,608 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 비크립트(bcrypt)는 비밀번호와 같은 민감한 데이터를 안전하게 저장하기 위한 해시 함수로, 느린 계산 속도와 솔트(salt)를 통해 무차별 대입 공격(Brute Force Attack) 및 레인보우 테이블 공격(Rainbow Table Attack)에 강한 특징을 가진다. ==개요== bcrypt는 1999년 Niels Provos와 David Mazieres가 발표한 해시 함수로, 원래는 Blowfish 암호 알고리즘 기반으로 설계되었다. 주로 사용자 비밀...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:57 디키-풀러 테스트 (역사 | 편집) [3,877 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 디키-풀러 정상성 검정(Dickey-Fuller Test)은 시계열 데이터의 정상성(Stationarity)을 검정하는 통계적 방법으로, 단위근(Unit Root) 여부를 판별하여 시계열이 평균과 분산이 일정한 정상 과정인지 확인하는 데 사용된다. ==개요== 정상성은 시계열 분석에서 중요한 개념으로, 정상적인 시계열은 평균과 분산이 시간에 따라 일정해야 한다. 디키-풀러 검정은 시계열이 정상적인...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:45 통계적 차익 거래 (역사 | 편집) [3,761 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 통계적 차익 거래(Statistical Arbitrage, Stat Arb)는 통계적 방법과 계량적 모델을 이용하여 금융 상품 간의 가격 차이를 이용한 차익 거래 전략이다. ==개요== 통계적 차익 거래는 자산 간의 '''가격 비효율성'''을 찾아내고, 일정한 통계적 규칙을 기반으로 매수 및 매도 포지션을 동시에 취하여 수익을 창출하는 전략이다. 일반적으로 고빈도 트레이딩(HFT)이나 알고리즘 트...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:45 공적분 관계 (금융 투자) (역사 | 편집) [4,415 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 공적분 관계(Cointegration Relationship)는 두 개 이상의 시계열 변수가 장기적으로 균형 관계를 유지하면서 단기적으로 변동할 수 있는 관계를 의미하며, 금융 및 투자 분야에서 통계적 차익 거래(Statistical Arbitrage)에 활용된다. ==개요== 금융 시장에서 여러 자산은 단기적으로 독립적인 움직임을 보일 수 있지만, 장기적으로는 일정한 균형 관계를 유지하는 경우가 있다. 이...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 07:49 페어 트레이딩 (역사 | 편집) [4,765 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 페어 트레이딩(Pairs Trading)은 통계적으로 유사한 움직임을 보이는 두 자산을 동시에 매수(Long) 및 매도(Short)하여 가격 차이(스프레드)의 평균 회귀를 이용해 수익을 창출하는 시장 중립적 차익 거래 전략이다. ==개요== 페어 트레이딩은 두 자산 간의 '''공적분 관계(Cointegration Relationship)'''를 이용하여 가격 비효율성을 찾아내는 전략이다. 일반적으로 가격이 일정한 스...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 12:30 최장 공통 부분 수열 (역사 | 편집) [3,780 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS)은 두 개의 문자열에서 순서를 유지하면서 나타나는 가장 긴 부분 수열을 찾는 문제로, 동적 계획법을 사용하여 해결된다. ==개요== 최장 공통 부분 수열은 여러 문자열 비교 문제에서 중요한 개념으로 활용된다. 이는 반드시 연속된 문자가 아니어도 되며, 순서만 유지되면 된다. 예를 들어, 문자열 "ACDBE"와 "ABCDE"의 최장...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 12:10 삼각 분할 (동적 계획법) (역사 | 편집) [3,201 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 삼각 분할 (동적 계획법)은 볼록 다각형을 삼각형으로 분할하는 과정에서 최소 비용을 구하는 문제를 해결하는 알고리즘 기법이다. 일반적으로 다각형 내부의 삼각형들의 가중치 합이 최소가 되도록 삼각 분할을 수행한다. ==개요== 볼록 다각형의 삼각 분할에서 각 삼각형의 비용이 주어질 때, 최소 비용으로 다각형을 삼각형으로 나누는 문제를 해결하는 알고리즘...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 11:06 삼각 분할 (역사 | 편집) [4,957 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 삼각 분할(Triangulation)은 다각형을 삼각형들의 집합으로 나누는 과정으로, 계산 기하학, 컴퓨터 그래픽스, 지형 모델링 등 다양한 분야에서 활용된다. ==개요== 삼각 분할은 다각형을 겹치지 않는 삼각형으로 분할하는 방법으로, 각 변이 기존의 다각형의 변이거나 다른 변과 교차하지 않는 방식으로 구성된다. 일반적으로 단순 다각형에 대해 삼각 분할을 수행하며,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 06:33 피보나치 수열 (역사 | 편집) [2,591 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 피보나치 수열(Fibonacci Sequence)은 각 항이 앞 두 항의 합으로 정의되는 수열로, 자연과 수학에서 중요한 역할을 한다. ==정의== 피보나치 수열은 다음과 같이 정의된다. :F(0) = 0, F(1) = 1 :F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n ≥ 2) 즉, 첫 번째와 두 번째 항은 각각 0과 1이며, 이후의 항은 앞의 두 항을 더한 값으로 결정된다. ==예시== 처음 몇 개의 피보나치 수는 다음과 같다. :0, 1, 1, 2, 3, 5,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 06:30 황금 비율 (역사 | 편집) [2,787 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 황금 비율(Golden Ratio)은 약 1.618로 나타나는 특별한 수학적 비율로, 기하학, 예술, 건축, 자연 등 다양한 분야에서 발견된다. ==개요== 황금 비율은 두 수 a와 b가 다음 관계를 만족할 때 정의된다. :a : b = (a + b) : a 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다. :a / b = (a + b) / a = φ 여기서 φ(파이)는 황금 비율을 나타내며, 수학적으로 다음과 같이 유도된다. :φ = (1 + sqrt(5)) / 2 ≈ 1...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 19일 (수) 09:12 스내피 (압축) (역사 | 편집) [2,583 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 스내피(Snappy) 압축은 Google에서 개발한 고속 압축 알고리즘으로, 높은 압축률보다는 빠른 속도와 낮은 CPU 사용량을 목표로 한다. 데이터 압축 및 해제 속도가 중요시되는 애플리케이션에서 널리 사용된다. == 특징 == * '''고속 압축 및 해제''': 높은 처리량을 제공하며, 일반적으로 수백 MB/s 이상의 속도를 달성할 수 있음. * '''낮은 CPU 사용량''': 효율적인 알고리즘을...) 태그: 시각 편집: 전환됨
- 2025년 3월 18일 (화) 08:40 Critical Path Method (역사 | 편집) [3,540 바이트] HanDongHoon (토론 | 기여) (Created page with "The Critical Path Method (CPM) is a project management technique used to determine the '''minimum project duration''' and identify the '''critical path''', which is the longest sequence of dependent tasks that must be completed on time for the project to meet its deadline. ==Key Concepts== *'''Activity Duration (t)''': The estimated time required to complete a task. *'''Earliest Start (ES)''': The earliest possible time an activity can begin, calculated as: ES = max(EF...") 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 14일 (금) 08:39 스윙 트레이딩 (역사 | 편집) [3,470 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 스윙 트레이딩(Swing Trading)은 금융 시장에서 몇 일에서 몇 주에 걸쳐 포지션을 유지하면서 단기적인 가격 변동을 이용하여 수익을 얻는 거래 전략이다. ==개요== 스윙 트레이딩은 단기 트레이딩과 장기 투자 사이의 중간 형태로, 기술적 분석을 기반으로 하여 주가의 변동성을 활용한다. 스윙 트레이더들은 주로 차트 패턴, 이동 평균, 거래량, 지지선 및 저항선을 분석...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 14일 (금) 07:32 Секрет настоящего летнего компота (역사 | 편집) [2,150 바이트] 162.158.48.251 (토론) (새 문서: == Секрет настоящего летнего компота == Компот - это классический и любимый многими летний напиток. Его освежающий вкус идеально подходит для жарких дней, а простой рецепт доступен каждому. Для приготовления компота можно использовать самые разные фрукты и ягоды:...)
- 2025년 3월 13일 (목) 03:11 너비 우선 탐색 (역사 | 편집) [2,109 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)은 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 루트 노드에서 시작하여 인접한 노드를 먼저 탐색한 후 점차 멀리 있는 노드를 탐색하는 방식이다. 섬네일|BFS와 DFS ==알고리즘== 너비 우선 탐색은 일반적으로 큐(Queue)를 사용하여 구현된다. 기본적인 과정은 다음과 같다. #탐색을 시작할 노드를 큐에 삽입하고 방문 표...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 13일 (목) 01:27 즉시항고 (역사 | 편집) [1,388 바이트] 김석열 (토론 | 기여) (새 문서: 즉시항고(卽時抗告)는 법원이 내린 결정 또는 명령에 대해 즉시 상급 법원에 불복을 제기하는 절차입니다. 즉시항고는 일반적인 항고(보통항고)와 달리, 법이 특별히 정한 경우에만 허용되며, 보통 법원의 결정이 고지된 날로부터 7일 이내에 제기해야 합니다. === 즉시항고의 주요 특징: === # '''법에서 특별히 정한 경우에만 가능''' – 즉시항고가 가능한 결정이나...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 18:22 아파치 스파크 노드 (역사 | 편집) [5,825 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 노드'''(Apache Spark Node)는 스파크 클러스터의 구성 요소로, 클러스터 내에서 작업을 처리하고 데이터를 저장하는 데 중요한 역할을 한다. 스파크는 분산 처리 시스템으로, 여러 노드들이 협력하여 데이터를 처리하고, 각 노드는 스파크 애플리케이션의 실행을 돕는다. ==주요 노드 유형== 스파크 클러스터는 주로 두 가지 주요 유형의 노드로 구성된다:...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 18:11 아파치 스파크 RDD mapPartitions (역사 | 편집) [5,702 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 mapPartitions'''(Apache Spark mapPartitions)는 RDD에서 각 파티션에 대해 함수를 적용하는 연산이다. 이 연산은 주로 데이터셋의 파티션별로 작업을 수행할 때 사용되며, 각 파티션을 단위로 병렬 처리하는 방식으로 동작한다. mapPartitions는 각 파티션을 한 번에 처리할 수 있어, 데이터 파티션을 효율적으로 다루는 데 유용하다. ==개요== mapPartitions는 각 파티션...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 18:10 아파치 스파크 실행 모드 (역사 | 편집) [6,622 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 실행 모드'''(Apache Spark Execution Modes)는 스파크 애플리케이션이 클러스터 환경에서 실행되는 방식에 대한 설정을 정의한다. 스파크는 여러 실행 모드를 지원하여 사용자가 환경에 맞는 실행 방법을 선택할 수 있도록 한다. 실행 모드는 주로 클러스터의 규모, 리소스 할당 방식, 작업의 복잡도 등을 고려하여 선택된다. ==실행 모드 종류== 스파크는 여...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 17:43 아파치 스파크 (역사 | 편집) [7,526 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크'''(Apache Spark)는 분산 데이터 처리 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 스파크는 빠른 계산 성능과 유연한 API를 제공하며, 다양한 데이터 처리 작업을 처리할 수 있다. 주로 클러스터 환경에서 실행되며, 메모리 내 연산을 통해 속도 향상을 이끌어낸다. 스파크는 Hadoop과 비교하여 훨씬 빠른 속도를 자...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 17:30 아파치 스파크 셔플링 (역사 | 편집) [5,446 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크 셔플링(Shuffling)은 데이터가 스파크 클러스터 내의 다른 노드로 이동하여 재배치되는 과정이다. 셔플링은 주로 넓은 변환(Wide Transformation)을 수행할 때 발생하며, 데이터의 재분배가 필요한 연산에서 이루어진다. 이 과정에서 데이터를 파티션 간에 이동시키기 때문에 네트워크 비용과 디스크 I/O가 발생하고, 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. ==개요== 셔...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 17:22 아파치 스파크 RDD groupByKey (역사 | 편집) [3,960 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크 groupByKey는 RDD에서 키별로 값을 그룹화하는 연산이다. 이 연산은 주로 키-값 쌍으로 이루어진 데이터를 다룰 때 사용되며, 각 키에 대해 해당하는 값을 그룹으로 묶어서 처리할 수 있다. groupByKey는 키-값 쌍을 기반으로 데이터 집합을 분류하고, 이후의 연산에서 각 키에 대해 그룹화된 데이터를 활용할 수 있도록 한다. ==개요== groupByKey는 RDD에서 특정...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 17:13 아파치 스파크 partitionBy (역사 | 편집) [4,446 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 partitionBy'''(Apache Spark partitionBy)는 RDD나 데이터프레임을 특정 키를 기준으로 파티션에 분배하는 데 사용되는 연산이다. 이 연산은 주어진 기준에 따라 데이터를 효율적으로 분배하여, 데이터가 지정된 키별로 정렬되거나 그룹화된 상태로 저장되도록 한다. 주로 파티셔닝(Partitioning)을 최적화하여 성능을 개선하는 데 사용된다. ==개요== partitionBy는 스...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 16:54 아파치 스파크 람다 함수 (역사 | 편집) [4,769 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 람다 함수'''(Apache Spark Lambda Function)는 스파크의 다양한 연산에서 사용되는 익명 함수(anonymous function)이다. 람다 함수는 간단한 변환, 필터링, 집계 연산 등을 빠르고 간결하게 정의할 수 있어 스파크 작업에서 유용하게 사용된다. ==개요== 람다 함수는 보통 한 줄로 작성되며, 일시적으로 사용할 함수가 필요할 때 유용하다. 스파크는 분산 데이터 처...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 16:52 아파치 스파크 foldByKey (역사 | 편집) [4,304 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 foldByKey'''(Apache Spark foldByKey)는 RDD에서 키별로 값을 집계하는 연산이다. 이 연산은 주로 키-값 쌍으로 이루어진 RDD에서 각 키에 대한 값을 누적하는 데 사용된다. foldByKey는 키별로 값을 "접기(folding)" 작업을 하여, 병렬 환경에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 해준다. ==개요== foldByKey는 두 개의 인수를 사용하여 RDD의 각 키에 대해 값을 병합하...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 16:41 아파치 스파크 스테이지 (역사 | 편집) [5,822 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 스테이지'''(Apache Spark Stage)는 스파크 작업(Job)을 여러 개의 독립적인 단위로 나누는 실행 단위이다. 스파크 작업은 여러 개의 '''스테이지'''로 나누어져 병렬적으로 실행되며, 각 스테이지는 여러 '''태스크'''(Task)로 분할된다. 스테이지는 주로 데이터셋에 대한 좁은 변환(Narrow Transformation)과 넓은 변환(Wide Transformation)에 따라 구분된다. ==개요== 스파...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 12:08 반복 치환법 (역사 | 편집) [3,634 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''반복 치환법'''(Iteration Substitution Method), 또는 '''ROTE'''(Recursion-Iteration-Substitution Method)는 주어진 재귀식을 풀 때 사용하는 기법으로, 재귀식을 반복적으로 전개하여 문제의 해를 유도하는 방법이다. 주로 '''선형 재귀식'''(Linear Recurrence Relation)을 풀 때 사용되며, 주어진 함수나 수열의 형태를 점차적으로 전개하여 해를 추론한다. ==개요== 반복 치환법은 재귀식...") 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 22:43 아파치 스파크 변환 (역사 | 편집) [4,512 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크(Apache Spark)에서 변환(Transformation)은 기존 RDD(Resilient Distributed Dataset)에서 새로운 RDD를 생성하는 연산을 의미한다. 변환 연산은 '''지연 실행(lazy evaluation)'''을 기반으로 동작하며, 액션이 호출될 때까지 실행되지 않는다. ==변환(Transformation)의 특징== *'''Lazy Evaluation(지연 실행)''' - 변환 연산은 즉시 실행되지 않고, 후속 액션이 호출될 때 실행된다. *'''Immuta...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 22:19 아파치 스파크 연산 (역사 | 편집) [4,119 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크(Apache Spark)는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 다양한 연산(Transformation 및 Action)을 제공한다. 스파크 연산은 크게 '''변환(Transformation)'''과 '''액션(Action)'''으로 나뉘며, 이들을 활용하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. ==연산의 종류== 아파치 스파크의 연산은 크게 두 가지로 나뉜다. *'''Transformation(변환)''' - 기존 RDD(Resilient D...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 15:11 아파치 스파크 DAG 스케줄러 (역사 | 편집) [5,034 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 DAG 스케줄러'''(Apache Spark DAG Scheduler)는 스파크에서 연산을 최적화하고 실행 단계를 관리하는 핵심 컴포넌트로, '''DAG(Directed Acyclic Graph, 방향 비순환 그래프)'''를 기반으로 작업을 스테이지(Stage)와 태스크(Task)로 나누어 스케줄링한다. ==개요== 스파크에서 실행되는 모든 작업(Job)은 DAG로 변환되며, DAG 스케줄러는 이 그래프를 기반으로 실행 단계를 최...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 12:37 지수 법칙 (역사 | 편집) [549 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: * '''곱셈 법칙''': ** aᵐ × aⁿ = aᵐ⁺ⁿ * '''나눗셈 법칙''': ** aᵐ ÷ aⁿ = aᵐ⁻ⁿ (단, a ≠ 0) * '''거듭제곱 법칙''': ** (aᵐ)ⁿ = aᵐⁿ * '''곱의 거듭제곱 법칙''': ** (a × b)ⁿ = aⁿ × bⁿ * '''나눗셈의 거듭제곱 법칙''': ** (a ÷ b)ⁿ = aⁿ ÷ bⁿ (단, b ≠ 0) * '''지수가 0일 때''': ** a⁰ = 1 (단, a ≠ 0) * '''지수가 음수일 때''': ** a⁻ⁿ = 1 / aⁿ (단, a ≠ 0) * '''분수 지수 법칙''':...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 07:49 그림자 가격 (역사 | 편집) [4,284 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: '''그림자 가격'''(Shadow Price)은 경제학 및 최적화 이론에서 제약 조건을 만족하는 최적해에서 특정 제약 조건이 약간 변경될 때 최적해의 목적 함수 값이 얼마나 변하는지를 나타내는 값이다. 즉, 그림자 가격은 제약 조건의 변화가 최적해에 미치는 영향력, 또는 제약 조건을 완화할 때 얻을 수 있는 추가적인 이익을 의미한다. ==개요== 그림자 가격은 '''선형 계획법(L...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 01:03 아파치 스파크 캐싱 (역사 | 편집) [4,587 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 캐싱'''(Apache Spark Caching)은 '''RDD(Resilient Distributed Dataset)''' 또는 '''데이터프레임(DataFrame)'''을 메모리에 저장하여 반복적인 연산 시 성능을 향상시키는 기법이다. 스파크는 기본적으로 '''지연 실행(Lazy Evaluation)'''을 사용하므로, 동일한 데이터를 여러 번 사용할 경우 캐싱을 통해 중복 연산을 방지할 수 있다. ==개요== 스파크에서 RDD나 데이터프레임을...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 00:59 아파치 스파크 RDD 파티셔닝 (역사 | 편집) [5,586 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 RDD 파티셔닝'''(Apache Spark RDD Partitioning)은 '''RDD(Resilient Distributed Dataset)'''의 데이터를 여러 개의 파티션으로 나누어 분산 처리하는 기법이다. 스파크는 파티셔닝을 통해 데이터의 병렬 처리를 최적화하고, 클러스터의 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. ==개요== 스파크의 RDD는 기본적으로 여러 개의 파티션으로 분할되어 있으며, 각 파티션...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 00:55 자율 시스템 (역사 | 편집) [3,533 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''자율 시스템'''(Autonomous System, AS)은 인터넷을 구성하는 독립적인 네트워크들의 집합으로, 하나 이상의 '''라우팅 정책(Routing Policy)'''을 공유하며 단일 행정 기관에 의해 관리된다. AS는 인터넷의 기본적인 구성 단위로서, 각각의 AS는 고유한 '''ASN(Autonomous System Number)'''을 갖는다. ==개요== 인터넷은 여러 개의 자율 시스템(AS)으로 구성되며, 각 AS는 자체적인 라우팅 정...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 11일 (화) 00:54 자율 컴퓨팅 (역사 | 편집) [4,675 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''자율 컴퓨팅'''(Autonomic Computing)은 '''인간의 개입 없이 시스템이 스스로 운영, 관리, 최적화, 복구 및 보호할 수 있도록 설계된 컴퓨팅 패러다임'''이다. IBM이 2001년에 처음 개념을 제안했으며, 복잡한 IT 시스템을 자동으로 조정하고 유지하는 것을 목표로 한다. ==개요== 자율 컴퓨팅은 인간 운영자의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로 문제를 감지하고 해결할 수...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 10일 (월) 07:21 빈 패킹 문제 (역사 | 편집) [6,153 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''빈 패킹 알고리즘'''(Bin Packing Algorithm)은 주어진 아이템들을 최소 개수의 용기(빈, Bin)에 효율적으로 배치하는 최적화 문제를 해결하는 알고리즘이다. 이 문제는 조합 최적화 문제 중 하나로, 물류, 메모리 관리, 작업 스케줄링 등에서 널리 사용된다. ==문제 정의== 빈 패킹 문제는 다음과 같이 정의할 수 있다. *각 아이템은 '''크기'''(weight)를 가지며, 모든 빈(bin)은 ''...)
