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자료구조 - 스택(stack) 공부하기 자료구조 - 스택(stack) 공부하기구조 알기스택은 일종의 자료구조로, 데이터에 대한 접근을 제한적으로 허용합니다. 이 구조의 핵심은 '후입선출(LIFO, Last In First Out)' 원칙을 따르는 것입니다. 이 원칙은 가장 마지막에 쌓은 데이터를 가장 먼저 꺼낼 수 있다는 것을 의미합니다. 스택은 마치 책을 바닥에서부터 쌓고, 책을 꺼낼 때는 가장 위에 있는 것부터 꺼내야 하는 것과 유사합니다. 스택과 대조되는 자료구조로 큐(Queue)가 있습니다. 큐는 '선입선출(FIFO, First In First Out)' 정책을 따르며, 이는 줄을 서서 차례대로 처리되는 것과 비슷합니다. 즉, 큐는 처음에 들어온 데이터가 가장 먼저 나가는 구조입니다. 관련 용어 알기작업명설명반환 값Push스택 맨 위에.. 2024. 5. 1.
파이썬에서 재귀 함수의 호출 제한 이해하기 파이썬에서 재귀 함수의 호출 제한 이해하기재귀 함수는 함수가 자기 자신을 호출하는 방식으로 작동하는 함수로, 다양한 프로그래밍 문제를 간결하고 명확하게 해결할 수 있는 유용한 도구입니다. 그러나 파이썬과 같은 프로그래밍 언어에서는 이러한 재귀 함수의 호출에는 몇 가지 제한이 있습니다. 파이썬에서는 이를 "최대 재귀 깊이(maximum recursion depth)"라고 부르며, 기본적으로 이 값은 1000으로 설정되어 있습니다. 최대 재귀 깊이의 의미최대 재귀 깊이는 한 번의 함수 호출 프로세스에서 함수가 자기 자신을 얼마나 많이 호출할 수 있는지를 제한합니다. 이 제한은 주로 프로그램의 안정성을 유지하기 위해 설정되어 있습니다. 재귀 호출이 너무 깊어지면, 프로그램이 사용하는 호출 스택(call sta.. 2024. 5. 1.
ERROR: Could not build wheels for greenlet, which is required to install pyproject.toml-based projects langchain 설치에러 수정 에러 내용langchain을 설치하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생하였습니다.ERROR: Could not build wheels for greenlet, which is required to install pyproject.toml-based projects 해결책아래와 같이 greenlet을 설치하고 pip install langchain을 시도 하면 문제 없이 설치가 됩니다.pip install --only-binary :all: greenlet 2024. 4. 26.
2024년 3월 5주차 분야별 추천키워드 2024년 3월 4주차 분야별 추천키워드 네이버 쇼핑 베스트 상품의 상품명 변화 추이를 관찰하여 새로이 등장하는 단어를 보여주는 방식으로 추천하는 키워드 입니다.공감가는 단어가 있다면 추천 광고키워드 선정, 상품 구입 리스트 만들기 및 마케팅 컨셉 설정 등에 사용하기 위해 찾고 있습니다. 아기간식 치즈큐브, 칼슘, 오트, 옥수수, 츄러스, 두부, 퍼프링, 우리콩, 플레이크, 처음에, 핑거푸드, 베베스트, 모음, 순한, 해썹, 튼튼설계, 눈꽃팝 육아외출용품 플러스, 에어핏, 기저귀누빔가방, 닥터다이얼, 곰돌이누빔가방, 누빔가방, 외출가방, 미카, 허그, 허리조절 색조메이크업 윤조, 타임, 리버스, 리프팅, 최신상, 코어 스킨케어 따뚜아쥬, 노웨어, 바밍, 꾸뛰르, 디올쇼, 뎁스, 꿀뢰르 제과제빵재료 레진,.. 2024. 4. 2.
AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textsize' AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textsize'¶ pil에 ImageDraww.Draw로 생성된 객체의 textsize 메서드를 사용할때 생기는 오류입니다. ImageFont.truetype로 생성된 객체에 getbbox 함수를 사용하여 오류를 해결할 수 있습니다. In [1]: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # Banner settings banner_width = 1024 banner_height = 256 background_color = (255, 204, 0) # Bright yellow background text = "2024년 축 당선" text_color = (0, 0, 0) .. 2024. 3. 29.
블로그에서 사용하는 배너 파이썬으로 그리기 최대 마진 관련성(Maximal Marginal Relevance, MMR)¶ 정보 검색이나 문서 요약에서 사용되는 알고리즘으로, 문서의 관련성과 다양성을 동시에 고려하는 방법. 선택된 문서가 질의(query)에 얼마나 관련이 있는지(Relevance), 그리고 이미 선택된 문서들과 얼마나 다른지(Diversity)를 계산하여 최적의 문서를 선정. MMR 알고리즘은 질의에 대한 관련성이 높은 문서를 찾으면서도, 이미 선택된 문서들과는 상이한 내용을 가진 문서를 선호함으로써, 결과의 다양성을 보장함. 예를 들어 사용자가 주제에 대해 폭넓은 정보를 얻고자 할 때 유용하며, 모든 문서가 같은 내용을 반복하지 않도록 하는 데에 목적이 있음. MMR 계산식¶ 수식¶ In [1]: # 단순 수식 이미지를 불러오는 .. 2024. 3. 29.

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