Programming(70)
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go get 오류 발생 시 대처
go get 시 다음과 같이 connection이 거절되는 오류가 발생할 수 있습니다. ✗ go get git.linecorp.com/VISION-PLATFORM/photato-server@v1.6.2 go: downloading git.yourcompany.com/organization/yourproject v1.0.0go: git.yourcompany.com/organization/yourproject@v1.0.0: verifying module: ... : reading https://sum.golang.org/lookup/git.yourcompany.com/.../yourpro..
2024.05.09 -
Python set 사용 주의점
set을 선언하는 방법에는 두가지가 있습니다. 첫 번째는 set()을 사용하는 방법이고, 두 번째는 {}를 사용하는 방법입니다. set()을 사용하는 경우와 {}을 사용하는 경우 모두 (0, 0)인 tuple 값을 추가해 보겠습니다. 우선 set()을 사용하는 경우 입니다. unique = set((0, 0))그리고 {}을 사용하는 경우 입니다. unique = {(0, 0)}두 경우 모두 같은 결과로 (0, 0)인 tuple 원소가 set에 들어 있을것으로 기대할 수 있으나, (0, 0) tuple 원소가 저장된 경우는 두 번째 {}를 사용한 경우 뿐 입니다. 첫 번째 set()을 사용해서 (0,0)을 추가한 경우에는 (0, 0)이 아닌 0과 0 즉, 0만 저장됩니다. 이렇듯 파이썬 사용에는 주의해야 ..
2024.02.21 -
go profiler pprof 사용법
About pprof go 프로그램을 프로파일링 하여 CPU나 memroy, 혹은 go 프로그램이 사용하는 go routine 개수와 같은 여러 자원들에 대해 동적 분석 결과를 수행하는 툴 입니다. Usage Recording 사용법은 매우 간단합니다. go 언어의 시작 부분에서 다음의 고루틴을 실행한 후, 프로그램 종료 직전에 pprof를 닫으면 됩니다. // import _ "net/http/pprof" ... go func() { http.ListenAndServe(":6060", nil) }() ... f, err := os.Create("heap_usage_profile.mprof") if err != nil { logger.Fatalf("heap_usage_profile.mprof: %v", ..
2024.02.06 -
numpy.power
np.power는 numpy가 제공하는 멱승을 계산하기 위한 함수입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다. import numpy as np np.power(2, 4)16np.power(256, 0.5) 16.0이는 당연히 벡터에 적용할 수 있습니다. arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) np.power(arr, 2)array([[ 1, 4], [ 9, 16], [25, 36]])
2023.09.05 -
numpy array
numpy에서의 배열 선언 방법 우선 numpy를 import import numpy as np 4x2 행렬 선언 방법들 np.ones((4, 2)) # shape 객체를(튜플로) 입력으로 받기 때문에 괄호 필요 array([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.] [1., 1.]]) 이외에 np.zeros((4, 2))는 모든 값이 0으로 채워진 배열을 생성합니다. 파이썬 리스트를 넘파이 배열로 변환 원래 있던 파이썬 배열을 numpy 배열로 변환할 수도 있습니다. arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(arr) array([[1, 2], [3, 4] [5, 6]]) 배열 선언 시 원소의 type을 지정 arr = np.array([[1, 2], ..
2023.09.05 -
numpy frombuffer
numpy를 사용해 binary file을 읽는 것은 numpy.readbuffer를 통해 가능합니다. 이를 사용하면 버퍼 내 내용을 1차원 배열로 만들어 줍니다. numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0) buffer: 입력 binary data dtype: datatype count: data 수 (-1 지정 시 전체 read) offset: start offset ex. data = b'\xA1\xA2\xA3\xA4\xA5\xA6\xA7\xA8' np_data = numpy.frombuffer(data, dtype=numpy.float32) print(np_data)[-7.0965486e-17 -1.8612995e-14]
2023.09.05