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  방탈출 리뷰. 비트포비아 신촌점 더티스노우 비트포비아 신촌점은 처음이다! 2호선 이대역에서 내려 이화여자대학교 정문 바로 앞 쪽 골목에 위치한다. 방탈출 테마상 29금(?) 테마라 전원 모두 신분증을 지참해야 한다. 자물쇠는 다른 방탈출 처럼 숫자 자물쇠, 방향 자물쇠, 키 자물쇠를 사용한다. 특별한 자물쇠나 장치는 사용하지 않았다. 백설공주 이야기를 테마로 해 스토리도 바로 따라갈 수 있었다. 나는 남자 5인으로 갔는데, 이성과 성적인 고민까지 같이 해 본 사이가 아니라면 서로 민망할 수도 있을 것 같다. 서로 성에 대해 성숙하다면 같이 가도 괜찮다. 개인적으로는 수위가 그렇게까지 높았던 건 아니다. 참신하다 정도? 총 탈출 시간은 1시간 정도였다. 15분 남기고 무사히 탈출 성공! 문제의 난이도는 중후반에는 매우 평이했다. 다만 초반에 센스가.. 자유/방탈출 후기 2018. 5. 21.

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  김영하 작가님 강연 - 스토리텔링의 마법 '살인자의 기억법'으로 유명한 김영하 작가님의 강연을 들었다. 지난 5월 17일 목요일 오후 4시에서 6시까지 학교 강당에서 진행했다. 제목은 '스토리텔링의 마법'이다! 스토리텔링의 역사와 효과들을 강연해 주셨다. 2시간 내내 전혀 지루할 틈이 없었다. 최대한 기억을 살려 하나하나 정리해보고 싶다. 파워포인트도 무척 깔끔했다. 군더더기가 없고 작가님의 이야기와 잘 어우러졌다. 이야기란 무엇인가를 얘기해 주셨다. 우리들은 왜 이야기를 들어도 들어도 질리지가 않을까? 현재 사회에서 각종 매체로 많은 이야기들을 보고 들을 수 있다. 그리고 우리는 왜 이야기를 들을까? 우리가 흔히 보는 연극, 영화, 소설 또는 드라마는 이야기다. 만약에 아무런 갈등도 없고 행복하기만 한 영화가 개봉한다면 그 영화는 성공할까? .. 자유/잡담 2018. 5. 20.

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  동물농장 리뷰 리뷰조지 오웰의 대표작이다. 언젠가부터 동물농장이나 1984같은 조지 오웰의 책들을 계속 읽어야겠다고 생각만 하고 있었다. 학교 독서 커뮤니티의 토론 작품으로 선정됐다. 이를 계기로 읽었다. 책은 생각보다 얇았다. 그리고 생각보다 재미있었다. 왜 오랜 시간동안 많은 사람들이 읽었는지 이유를 알 것 같았다. 책은 소련의 스탈린 체제를 비판하는 우화 소설이다. 조지 오웰은 제국주의와 이런 체제들을 혐오하는 사람이었다. 자연스레 그는 소설에 자신의 정치적 견해들을 넣었다. 당시 영국은 소련과 동맹 체제였기 때문에 출판 하는데 많은 어려움이 있었다. 다행스럽게 미국으로 넘어가게 되어 영국까지도 베스트셀러가 됐다. 그리고 지금까지 수 많은 사람들이 읽었고, 앞으로 읽을 예정이다. 정치와 관련한 소설이라 많이 어렵.. 도서/소설 2018. 5. 20.

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  책을 지키려는 고양이 페이스북에서 아르테 페이지에서의 광고를 접했었다. 아마 이 책을 접한 사람이라면, 대부분 고양이에 끌렸을지도 모른다. 나 또한 그랬으므로... 오그라드는 문장이 많았지만, 읽기도 편하고 내용도 나쁘지 않다. 한창 자라나는 아이들이나 청소년들에게 권장해주고 싶다. 책에 대해 다방면으로 생각해보게 해주는 소설이었다. 도서/소설 2018. 5. 20.

• [빅데이터 직무연구회] 5회차 모임 예제 소스 (3) from sklearn.cluster import DBSCAN X, y = make_blobs(random_state=0, n_samples=12) dbscan = DBSCAN() clusters = dbscan.fit_predict(X) print("클러스터 레이블:\n{}".format(clusters)) 클러스터 레이블: [-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1] In [62]:mglearn.plots.plot_dbscan() min_samples: 2 eps: 1.000000 cluster: [-1 0 0 -1 0 -1 1 1 0 1 -1 -1] min_samples: 2 eps: 1.500000 cluster: [0 1 1 1 1 0 2 2 1 2 2 0] min_sam.. 인공지능 2018. 5. 19.

• [빅데이터 직무연구회] 5회차 모임 예제 소스 (2) mglearn.plots.plot_kmeans_algorithm() In [45]:mglearn.plots.plot_kmeans_boundaries() In [46]:from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans X, y = make_blobs(random_state=1) kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) Out[46]:KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_sta.. 인공지능 2018. 5. 19.

• [빅데이터 직무연구회] 5회차 모임 예제 소스 (1) from IPython.display import display import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import mglearn # 폰트 관련 자료 # https://programmers.co.kr/learn/courses/21/lessons/950 import matplotlib matplotlib.rc("font", family="NanumGothicCoding") In [2]:mglearn.plots.plot_scaling() In [3]:from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_sp.. 인공지능 2018. 5. 19.

• [빅데이터 직무연구회] 5회차 모임 정리 [빅데이터 직무연구회] 5회차 모임 정리모임 요일 : 5월 17일 목요일 저녁 6시Chapter 3. 비지도 학습과 데이터 전처리비지도 학습 : 알고 있는 출력값이나 정보 없이 학습 알고리즘을 가르쳐야 하는 모든 종류의 머신러닝3.1 비지도 학습의 종류이번 장에서 배울 것비지도 변환(unsupervised transformation)군집(clustering)비지도 변환 : 데이터를 새롭게 표현하여 사람이나 다른 머신러닝 알고리즘이 원래 데이터보다 쉽게 해석할 수 있도록 만드는 알고리즘. 데이터를 구성하는 단위나 성분을 찾기도 한다.비지도 변환 예 : 차원 축소 차원 축소(dimensionality reduction) : 특성이 많은 고차원 데이터를 특성의 수를 줄이면서 꼭 필요한 특징을 포함한 데이터로 .. 인공지능 2018. 5. 19.

• 6개월간 써왔던 다이어리를 잃어버리다. 작년 11월부터 5월 초까지 사용했던 다이어리를 잃어버렸다. 집, 학교 어디에도 없었다. 어디서 잃어버렸는지도 전혀 기억이 나지 않았다. 집 밖으로 들고 나간게 화근이다. ㅠㅠ 그 다이어리는 작년에 아는 동생이 추천해준 것이다. 밤하늘, 별을 소재로 디자인했다. 색감도 이뻐서 당시에는 돈이 넉넉해 여러개를 질러버렸다! 3개는 선착순으로 아무나 선물했다. 분홍빛 색감에 반짝 거리는 별이 떨어지는 표지였다. 다이어리 내부도 우주와 관련된 디자인이라 참으로 신박했다. 다이어리 크기가 적어 많이는 쓰지는 못했지만, 플래너 역할을 수행하기엔 무리가 없었다. 하루 하루를 반성하는 용도보다는 앞으로의 일정을 한 눈에 보는 용도로 썼었다. 그래도 매일 쓰려고 노력은 하긴 했다. 한 1년은 써야 하는데, 반년 차에 잃어.. 자유/잡담 2018. 5. 19.

• Swift 스터디. 4번째 Swift 스터디. 4번째테이블뷰 코드로 만들기123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120import UIKit internal var data: [String] = ["1", "2", "3"] // 커스텀에 코드 넣을 수 있음internal class TableViewCell: UITableViewCe.. iOS/iOS 자료실 2018. 5. 19.

• Swift 스터디. 3번째 Swift 스터디. 3번째고차원 함수들 (Higher Order Functions)1. Mapfunc map(_ transform: (Int) throws -> T) rethrows -> [T] 배열 원소들을 하나하나 변환해주는 함수다. transform 자리에 클로저를 넣어준다.2. Filterfunc filter(_ isIncluded: (Int) throws -> Bool) rethrows -> [Int] Bool을 반환하는 클로저로 True 인 것만 배열로 반환해준다.3. Reducefunc reduce(_ initialResult: Result, _ nextPartialResult: (Result, Int) throws -> Result) rethrows -> Result 첫 번째 매개변수는 초.. iOS/iOS 자료실 2018. 5. 19.

• [빅데이터 직무연구회] 4회차 모임 정리 [빅데이터 직무연구회] 4회차 모임 정리모임 요일 : 5월 10일 목요일 저녁 6시 2.3.7 커널 서포트 벡터 머신 (SVM)"분류용 선형 모델"에서 선형 서포트 벡터 머신을 사용해 봤다. 커널 서포트 벡터 머신은 입력 데이터에서 단순한 초평면(hyperplane)으로 정의되지 않느 더 복잡한 모델을 만들 수 있도록 확장한 것이다.분류와 회귀 모두 사용할 수 있다. 분류 문제만을 다뤄보겠다. 선형 모델과 비선형 특성직선과 초평면은 유연하지 못하다. 따라서 저차원 데이터셋에서 선형 모델이 매우 제한적이다.선형 모델을 유연하게 만드는 방법은 다음과 같다.특성끼리 곱함특성을 거듭제곱함위 같은 방법으로 새로운 특성을 추가하는 것이다.커널 기법비선형 특성을 추가해 선형 모델을 강력하게 만듦. 특성이 많은 경우 .. 인공지능 2018. 5. 18.