전체 글
-
3. e-mail, DNS공부/컴퓨터 네트워크 2022. 5. 18. 19:48
이 글은 Computer Networking: A Top-Down Approach 7th를 읽고 정리한 글입니다. 1. 인터넷 전자메일 전자메일은 일반 우편처럼 내가 원할 때 메시지를 보내거나 읽을 수 있는 비동기적인 통신 매체이다. 이메일의 주요 요소는 아래와 같다. 1. 사용자 에이전트 (user agent) 2. 메일 서버 (mail server) 3. SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) 사용자 에이전트 먼저 사용자 에이전트는 사용자가 메시지를 읽고, 응답하고, 전달하고, 구성하게 해준다. 사용자가 메시지 작성을 끝내면, 사용자 에이전트는 메시지를 메일 서버로 보내고 메시지는 메일 서버의 출력 메시지 큐에 들어간다. 그리고 메일을 받은 사람이 메일을 읽고 싶으면 그 사..
-
2. 애플리케이션 계층공부/컴퓨터 네트워크 2022. 5. 17. 19:36
이 글은 Computer Networking: A Top-Down Approach 7th를 읽고 정리한 글입니다. 1. 네트워크 애플리케이션의 원리 1.1 네트워크 애플리케이션 구조 현재 사용되는 애플리케이션 구조는 클라이언트-서버 구조와 Peer-to-Peer(P2P 구조가 있다. 클라이언트-서버 구조 항상 켜져 있는 호스트를 서버라고 부르고, 서버는 클라이언트라는 다른 많은 호스트들의 요청을 받는다. 웹 서버가 클라이언트 호스트로부터 객체를 요청받으면 웹 서버는 클라이언트 호스트로 요청된 객체를 보내어 응답한다. 클라이언트의 특징은 클라이언트끼리 서로 직접적으로 통신을 하지 않고, 클라이언트 호스트는 서버와 다르게 항상 연결되어 있지 않고 가끔씩만 연결된다.서버의 특징은 항상 켜져 있고, 고정 IP ..
-
1. 컴퓨터 네트워크와 인터넷공부/컴퓨터 네트워크 2022. 5. 10. 00:58
이 글은 Computer Networking: A Top-Down Approach 7th를 읽고 정리한 글입니다. 1. 인터넷이란 무엇인가? 1.1 구성요소로 본 인터넷 인터넷으로 연결된 모든 장치는 호스트(host), 종단 시스템(end system)이라고 부른다. 종단 시스템은 통신 링크와 패킷 스위치의 네트워크로 연결되어 있다. 패킷: 한 종단 시스템이 다른 종단 시스템으로 보낼 데이터를 가지고 있을 때, 송신 종단 시스템은 그 데이터를 세그먼트로 나누고 각 세그먼트에 헤더를 붙여 만들어진 정보 패키지 링크: 광케이블, 구리선과 같은 다양한 물리 매체로 구성되어 있으며, 각각의 링크들은 다양한 전송률로 데이터를 전송한다. 패킷 스위치: 최종 목적지 방향으로 패킷을 전달하는 것으로 가장 유명한 것은 ..
-
[BOJ 9167, Python 3] 도발 봇알고리즘/BOJ 2022. 5. 7. 03:55
https://www.acmicpc.net/problem/9167 9167번: 도발 봇 중세 기사 시대에, 사악한 조롱에 대항하는 정신력, 즉 '멘탈'은 아주 중요한 것이었다. 킹 현우는 자신의 노예들이 약한 멘탈을 갖기를 바라지 않았다. 그래서 자신의 엄청난 코딩 능력으로 트 www.acmicpc.net 풀이 지문에 나온대로 구현을 하면 됩니다. 1) 모든 것을 딕셔너리에 저장하고 시뮬레이션 돌리기 (재귀 O) 2) taunt, sentence, ..., past-rel은 함수로 구현하고, 나머지는 딕셔너리에 저장하기 (재귀 X) 풀이는 위처럼 크게 두 가지로 나뉠 것 같구요. 저는 두 가지 방법 모두로 풀었습니다.. 2번 풀이 같은 경우엔 jinhan814님 블로그에서 보고 풀었습니다. 계속 틀렸습니..
-
[python multiprocessing] 병렬로 데이터 처리하기학교 수업/3-1 머신러닝, 추천시스템 2022. 5. 6. 02:30
추천시스템 과제를 하는데, 데이터 가공하는데 시간이 좀 오래 걸려서 멀티프로세싱을 사용하게 되었습니다. 원래 팀프로젝트 데이터 가공에 사용하려고 했는데 자꾸 Broken Pipe 에러가 나왔어서 반포기 상태였다가, 과제 데이터를 가공하는데 데이터 처리하는데 거의 20분이 걸리길래 다시 재도전하게 되었네요. 데이터는 MovieLens를 사용합니다. 다운로드는 아래 링크에서 할 수 있고, 이 글을 따라해보신다면 small data를 다운하시길 바랍니다. https://grouplens.org/datasets/movielens/latest/ MovieLens Latest Datasets These datasets will change over time, and are not appropriate for rep..
-
-
Weight, Bias 초기화학교 수업/3-1 머신러닝, 추천시스템 2022. 5. 3. 01:48
Weight 1) Weight를 특정값으로 초기화하는 torch.nn.init.constants (가장 성능이 좋지 않다.) 2) Weight를 표준정규분포로 초기화하는 torch.nn.init.normal (1보다는 성능이 괜찮다.) 3) Weight를 (0, 1/sqrt(은닉층 노드 수))인 정규분포로 초기화하는 xavier 초기화 (CIFAR10 데이터로 비교시 표준정규분포보다 성능이 2배 더 좋다) 4) Weight를 (0, sqrt(2/(은닉층 노드수))인 정규분포로 초기화하는 he 초기화 (CIFAR10 데이터로 비교시 표준정규분포보다 성능이 2배 더 좋다) xavier의 경우엔 활성화 함수가 sigmoid일 때 성능이 좋고, he 초기화는 활성화 함수가 ReLU일 때 성능이 좋다. ReLU를..
-
[GNN] Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF) 코드 정리학교 수업/3-1 머신러닝, 추천시스템 2022. 5. 2. 01:56
1. 참고자료 1. 논문 리뷰 https://velog.io/@tobigs-recsys/Paper-Review-2019-ACM-Neural-Graph-Collaborative-Filtering [Paper Review] (2019, ACM) Neural Graph Collaborative Filtering 작성자 : 이혜린 Neural Graph Collaborative Filtering (2019, ACM) 1. Introduction Recommender system은 크게 Content-based Filtering과 Collaborative Filtering으로 velog.io https://hyez.github.io/study/paper/recommendations/ngcf/ [Paper Revi..