반응형
간단하게 정리해본 Rust 강좌 1 : 변수, 상수, 함수, 튜플, 배열, 데이터타입, println
Rust/Rust 강좌2024. 10. 1. 05:37간단하게 정리해본 Rust 강좌 1 : 변수, 상수, 함수, 튜플, 배열, 데이터타입, println

간단하게 정리해본 Rust 강좌입니다. 다음 문서를 기반으로 작성했습니다.Tour of Rust https://tourofrust.com/00_ko.html 2022. 09. 07  최초 작성2024. 10. 01  최종 작성Rust 개발 환경 만드는 방법은 아래 포스트를 참고하세요. Windows에 Visual Studio Code + Rust 개발 환경 만들기https://webnautes.tistory.com/2110 Apple Silicon Macbook, macOS에 Visual Studio Code + Rust 개발 환경 만들기https://webnautes.tistory.com/2100Hello World문자열 "Hello, 🦀"를 화면에 출력해주는 간단한 코드입니다.  fn main() ..

Zig/Zig 강좌2024. 3. 30. 17:14zig 강좌 02 - Arrays(배열)

다음 사이트에 있는 Zig 강좌를 따라해보며 포스트를 올려보고 있습니다. https://zig.guide/ 2024. 3. 30 최초작성 다음 포스트를 참고하여 zig 개발 환경을 구성하세요. zig 설치하여 Visual Studio Code 개발환경 만들기 - Windows, Linux, macOS https://webnautes.tistory.com/2301 zig 강좌를 진행하고 있습니다. zig 강좌 01 - Assignment(대입) https://webnautes.tistory.com/2304 zig 강좌 02 - Arrays(배열) https://webnautes.tistory.com/2305 zig 강좌 03 - if 문 https://webnautes.tistory.com/2306 zig..

Julia 강좌 3 - 배열, 튜플, 딕셔너리
Julia/Julia 강좌2023. 12. 10. 16:58Julia 강좌 3 - 배열, 튜플, 딕셔너리

Julia의 데이터 구조(Data structures) - 배열, 튜플, 딕셔너리에 대해 다룹니다. 2023. 12. 02 최초 작성 2023. 12. 10 reshape 예제 추가 다음 사이트를 참고하고 ChatGPT의 도움을 받았습니다. https://techytok.com/lesson-data-structures/ https://docs.julialang.org/en/v1/manual/arrays/ Julia 개발 환경 구축은 다음 포스트를 참고하세요. Visual Studio Code 사용한 Julia 개발 환경만들기(Windows / Ubuntu / Macbook M1) https://webnautes.tistory.com/2216 Julia 강좌를 진행하고 있습니다. Julia 강좌 1 - 변..

Swift2022. 10. 22. 10:21Swift 강좌 2 - 상수와 변수

let을 사용하여 상수를 만들고 var를 사용하여 변수를 만듭니다. A Swift Tour ( https://docs.swift.org/swift-book/GuidedTour/GuidedTour.html ) 문서의 코드를 Swift Playground( https://swiftfiddle.com/ ) 에서 실행시켜 보며 진행해보았습니다. 본 문서는 공부한 내용을 정리하는 목적으로 작성되었으며 A Swift Tour 문서의 내용을 바탕으로 하고 있습니다. 잘못된 점이 있을 수 있습니다 2021. 10. 05 최초작성 2021. 10. 20 값없는 변수 선언 가능한 점 추가 2021. 11. 02 접속 불가 상태인 Swift Playground 사이트 변경 2022. 10. 22 최종 수정 상수는 값에 이름..

Python/Numpy2020. 3. 19. 14:13NumPy를 사용하여 두 개의 배열을 같은 순서로 무작위 섞기

주어진 데이터셋을 신경망에서 학습을 시키기 전에 특징(feature)와 레이블(label)을 무작위로 뒤섞을 필요가 있습니다.정렬된 데이터셋을 그대로 사용하면 학습이 잘 되지 않을 수 있기 때문입니다. 특징과 레이블을 두 개의 넘파이 배열에 따로 저장한 경우 다음처럼 인덱스를 무작위로 뒤섞는 방법을 사용하여 두개의 배열을 같은 순서로 뒤섞을 수 있습니다. import numpy as np # 0 ~ 9까지 숫자를 두 개의 배열에 같은 순서로 저장합니다. X = np.arange(0, 10) Y = np.arange(0, 10) # 배열의 원소 개수만큼 인덱스 배열을 만든 후 # 무작위로 뒤섞어 줍니다. idx = np.arange(X.shape[0]) np.random.shuffle(idx) # 뒤섞여있..

반응형
image