Ato(Z) { Code[ 'Story' ] }

중학생 수학 완전 정복 3개년 전략 로드맵 인포그래픽 2022 개정 교육과정 기반, 중위권 학생의 상위권 도약을 위한 체계적인 학습 전략을 한눈에 살펴보세요. 학습의 핵심 철학 단순 암기를 넘어, 수학 개념들이 어떻게 유기적으로 연결되고 확장되는지 이해하는 것이 성공의 열쇠입니다. 🔗 개념의 유기적 연결성 1학년의 '소인수분해'가 3학년의 '제곱근' 이해의 기초가 되듯, 모든 ..

Git 학습 가이드 1. 시작하기 2. 설치/설정 3. 저장소 관리 4. 핵심 워크플로우 5. 브랜치 6. 원격 저장소 7. 고급 팁 8. 마무리1. Git 시작하기: 버전 관리의 첫걸음이 섹션에서는 Git이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 자주 함께 언급되는 GitHub와는 어떤 차이가 있는지 알아봅니다. 버전 관리의 기본 개념을 이해하여 앞으로의 학습을 위한 탄탄한 기초를 다집니다.1.1. Git이란 무엇인가?Git(깃)은 파일의 변경 사항을 추적하고 여러 사용자 간의 작업을 조율하는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)입니다. 소프트웨어 개발, 특히 여러 프로그래머가 협력하여 소스 코드를 관리할 때 주로 사용됩니다. Git은 2005년 리..

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) AI 통합의 미래: M x N 복잡성에서 M + N 단순성으로 AI 통합의 핵심 과제 AI 모델과 수많은 외부 도구를 연결하는 작업은 기하급수적으로 복잡해집니다. MCP는 이 문제를 해결하기 위한 표준화된 해법을 제시합니다. 문제: M x N 통합의 복잡성 앱 1 앱 2 ..

MCP 서버 개발 과정 요약 및 단계별 예시 코드MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 모델과 다양한 툴(도구), 리소스, 프롬프트 등을 연결해주는 표준화된 서버입니다. 아래는 MCP 서버 개발 과정을 단계별로 쉽게 설명하고, 각 단계마다 예시 코드를 제공합니다.1. MCP 서버 구조 및 기본 개념MCP 서버는 리소스 제공, 도구 실행, 프롬프트 처리 등 세 가지 주요 역할을 담당합니다.구성 요소: 클라이언트, API 게이트웨이, 마이크로서비스(도구), 데이터베이스, 메시지 브로커, 모니터링/로깅, 보안, 배포/오케스트레이션 등[2][3][4].2. 개발 환경 준비Python: fastmcp 또는 mcp 패키지 활용Node.js/TypeScript: mcp-framework 활용C..

지능형 에이전트 탐구 (심화) 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 LangGraph 기반 지능형 에이전트 서비스화 단순..

Gemini 120% 활용법: 당신의 생산성을 폭발시킬 비밀! 당신도 Gemini를 120% 활용해서 업무 효율을 극대화하고 싶으신가요? 이 글에서 Gemini의 숨겨진 기능을 파헤치고, 여러분의 일상을 혁신할 실용적인 팁과 전략을 알려드릴게요! 안녕하세요! 😊 요즘 Gemini, 정말 핫하죠? 저도 처음엔 그냥 질문에 답변해 주는 똑똑한 AI 정도로만 생각했어요. 그런데 쓰다 보니 이거 정말 물건이더라고요! 단순히 정보 검색을 넘어, 제 업무 방식 자체를 바꿔버렸지 뭐예요? 마치 개인 비서가 생긴 것처럼 일처리가 빨라지고, 아이디어도 마구 쏟아져 나오고요. 그래서 오늘은 제가 직접 경험하고 깨달은 Gemini 120% 활용법을 여러분께 아낌없이 공유해 드리려고 해요. 이 글을 끝까지 읽..

scp /local/path/to/file user@remote_server:/remote/path/to/destination SCP(Secure Copy)는 SFTP(SSH File Transfer Protocol)을 사용하여 SSH 연결을 통해 파일을 안전하게 전송할 수 있는 명령어입니다. 리눅스 서버로 파일 복사하는 SCP 명령은 다음과 같습니다: ```bash scp /local/path/to/file user@remote_server:/remote/path/to/destination ``` 위 명령어는 `/local/path/to/file`을 원하는 로컬 파일, `user@remote_server`은 리눅스 서버의 사용자 이름과 호스트명 연결된 형태, `/remote/path/to/destina..

내가 8501 포트에 대해서 열어주고 사용하고자 할 때, 아래와 같이 명령어를 작성해줘면 된다. sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 8501 -j ACCEPT 리눅스 서버로 이것저것 해보기~

1. 데이터 로드 및 결측치import pandas as pd# 데이터 로드df = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 데이터 파일 경로를 입력하세요.# 데이터프레임 기본 정보 확인print(df.info())print(df.describe())# 결측치 확인missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values[missing_values > 0]) 2. 데이터 분포 및 상관관계 분석import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 히스토그램을 통해 각 컬럼의 분포 확인df.hist(bins=30, figsize=(20, 20))plt.show()# 상관관계 매트릭스corr_matrix =..

우리가 분석환경 설정에 소요되는 시간이 많다. 이런 부분은 자동화 스크립트를 이용하면 쉽고 빠르게 진행할 수 있다. 리눅스 분석환경 자동설정을 위한 shell script를 만들어 보자. 1. shell 스크립트 만들기. 간단하게 새 파일 생성후 첫번째 줄에 아래와 같이 작성하고 시작하자. 아래와 같이 작성을 마치고 저장하자. #!/bin/bash echo "Start env_setup shell script!!" exit 0 실행 방법은 아래와 같이 sh, bash 또는 파일명 입력 중 마음에 드는 방법으로 실행시킬 수있다. 1) sh env_setup.sh 2) bash env_setup.sh 3) ./env_setup.sh 추가적으로 필요 시 실행권한을 설정해 주면 실행에 자유롭다. chmod 75..

1. jupyterlab-variableInspector 설치 방법 : pip install lckr-jupyterlab-variableinspector 설명 : 현재 사용되는 변수와 값을 보여주는 Extension으로 데이터 프레임까지 확인 가능. 참고 : https://github.com/lckr/jupyterlab-variableInspector GitHub - lckr/jupyterlab-variableInspector: Variable Inspector extension for Jupyterlab Variable Inspector extension for Jupyterlab. Contribute to lckr/jupyterlab-variableInspector development by crea..