자연스럽게 만들어지는 데이터, 의도하지않고 쌓이는 데이터! 무의식중에 쌓인다. 매우 많다. -> 중심 극한 정리 -> 모집단에서의 모수을 짐작 빅데이터의 4가지 특성 속도(빠르게 모이고), 정확성(불확실성이 내재되어있고), 규모(크기가 매우 크며), 다양성(데이터의 형태가 다양하다.) 빅데이터가 왜 필요할까? 미래 결과를 예측할 수 있다. - 고객 패턴 예측을 할 수 있고 데이터 자체가 돈이 된다. 유튜브 회사 실적의 가장 큰 비율은 광고. 광고로만 돈버는데 왜 유튜브하지 ? 불안정한데 -> ai를 통해서 데이터로 바꿀 수 있다. 빅데이터가 어떤 변화를 가져왔는가? 빅데이터 이전 데이터를 분석하는 방법은 통계학 밖에 없었다. 하지만 적은 데이터를 사용했기때문에 중요성이 부각되지않았다. 그리고 통계학마저도..

과제에 있던 library GitHub - woowacourse-projects/mission-utils Contribute to woowacourse-projects/mission-utils development by creating an account on GitHub. github.com 어려웠던 부분. 예외처리, 문자열 처리, 참고한글 Java의 Error와 Exception 그리고 예외처리 전략 우아한테크코스(이하 우테코) 레벨 1 복습을 위한 글입니다. 자바는 오류가 발생하거나 발생할 여지가 있는 여러 상황에 대한 예외를 만들어두었습니다. 우리에게 익숙한 IllegalArgumentException을 toneyparky.tistory.com 4. Java 자바 [예외 처리] - 예외 떠넘기기 ..

1. 코딩 컨벤션 다운로드 우테코 코딩 컨벤션을 적용해야해서 해당 github로 style 파일을 다운 받았다. https://github.com/woowacourse/woowacourse-docs/tree/main/styleguide/java 우테코 코딩 컨벤션은 Google Java Style Guide 을 기준으로 작성됐고 틀린 부분은 readme에 적혀있었다. https://newwisdom.tistory.com/m/96 를 통해 한글 번역된 Google Java Style Guide를 확인할 수 있었다. 2.intellij 환경설정 intellij IDEA> preferences > [Editor > Code Style > Java] 해당 과정을 통해 설정한다. intellij IDEA> pre..

f(x) 에 대한 테일러 근사를 효율적으로 사용하려면 정확도 계산하는 과정이 필요하다. 1. taylor's remainder thm f(x)가 A

일차 근사함수 p1(x) p1(a) = f(a) p1’(a) = f’(a) p1(x) = β1x + β2 = β1(x-a) + f(a) = f’(a)(x-a) +f(a) -> p1(x)’ 미분하고 a를 대입하면 상수항빼고 다 0이 되서 상수항인 β만 남음 이차근사함수 p2(x) p2(a) = f(a) / 한점을 결정, p2’(a) = f’(a) / 기울기 p2’’(a) = f’’(a) / 곡률 taylor approximations 미분, 적분하기 너무 어려운 함수들이 있음. (e^at , sin at, cos at etc) 이때 우리가 풀기쉬운 다항식으로 근사한다면 쉽게 적분하고 미분하여 문제를 해결할 수 있지않을까? g(x)라는 근사 함수를 정의하기위해 3가지가 필요하다. tangent , curva..

function ClickConnect(){ console.log("Working"); document.querySelector("colab-toolbar-button#connect").click() }setInterval(ClickConnect, 1800000)