류지 프로젝트

1. pymongo 설치pymongo는 파이썬에서 MongoDB와 상호작용하기 위해 사용하는 공식 Python 클라이언트 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 MongoDB에 데이터를 쉽게 삽입, 조회, 수정, 삭제할 수 있습니다.!pip install pymongo 2. 몽고DB 서버와의 연결url = 'mongodb+srv://project0:@cluster0.uix4k.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=Cluster0'client = MongoClient(url)print(client)# 데이터베이스database = client['aiproject']# 컬렉션collection = database['user']  3. 데이터 추가user_..

인공지능/LLM 서비스 개발 2024. 11. 22. 16:16

1. 크롤링크롤링(Crawling)이란 웹 크롤러(Web Crawler) 또는 스크레이퍼(Scraper)라고 불리는 프로그램이나 스크립트를 사용하여 인터넷상의 웹 페이지에서 데이터를 자동으로 수집하는 과정을 말합니다. 주로 검색 엔진이 웹사이트를 탐색하고 색인(Index)에 추가하기 위해 사용하는 기술이며, 특정 주제나 데이터를 수집해 분석하는 데에도 활용됩니다. 크롤링은 HTML, CSS, JavaScript로 구성된 웹페이지 구조를 파싱(Parsing)하여 원하는 정보를 추출하고, 이를 활용 가능한 데이터 형식으로 저장합니다. 크롤링 시에는 웹사이트의 이용 약관과 로봇 배제 표준(Robots.txt)을 준수하여 법적, 윤리적 문제를 방지해야 합니다.  2. 셀레니움Selenium은 웹 애플리케이션을 ..

인공지능/LLM 서비스 개발 2024. 11. 20. 16:06

1. 알고리즘 복잡도 표현방법알고리즘의 복잡도를 표현하는 방법에는 시간 복잡도와 공간 복잡도가 있으며, 이는 각각 알고리즘이 실행되는 데 필요한 시간과 메모리를 나타냅니다. 일반적으로 복잡도는 빅오 표기법(O-표기법)을 사용하여 입력 크기 nnn에 대한 성능을 간략히 표현합니다. 시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 증가하는지를 나타내며, 예로 O(1)O(1)O(1)은 상수 시간, O(n)O(n)O(n)은 선형 시간, O(n2)O(n^2)O(n2)는 이차 시간 복잡도를 뜻합니다. 공간 복잡도는 알고리즘이 사용하는 메모리의 양을 나타내며, 입력 크기에 따라 필요로 하는 추가 공간의 크기를 분석합니다. 또한, 빅오 외에 빅세타(Θ)와 빅오메가(Ω)를 사용해 각각 평균 및 최적의 성능..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 19. 18:14

1. 버블 정렬버블 정렬(Bubble Sort)은 매우 간단한 정렬 알고리즘으로, 인접한 두 요소를 반복적으로 비교하여 정렬하는 방식입니다. 정렬 과정에서 각 요소는 인접한 요소와 비교되며, 앞의 요소가 뒤의 요소보다 크면 서로 위치를 바꿉니다. 이러한 과정을 배열의 끝까지 반복하면 가장 큰 값이 마지막으로 "떠오르는" 모양을 보이기 때문에 버블 정렬이라는 이름이 붙었습니다. 첫 번째 반복이 끝나면 가장 큰 요소가 배열의 끝에 위치하게 되고, 두 번째 반복에서는 그다음 큰 요소가 그 앞에 위치하게 됩니다. 이 과정은 배열이 완전히 정렬될 때까지 반복됩니다. 시간 복잡도는 최악과 평균 모두 O(n²)이며, 작은 데이터셋에서는 이해하기 쉽고 구현이 간단하지만, 효율성이 낮아 대규모 데이터 정렬에는 잘 사용되..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 15. 15:46

1. 힙힙(Heap)은 완전 이진 트리의 일종으로, 최대 힙과 최소 힙 두 가지 유형이 있습니다. 최대 힙에서는 부모 노드가 자식 노드보다 항상 크거나 같으며, 루트 노드가 가장 큰 값을 갖습니다. 반대로 최소 힙은 부모 노드가 자식 노드보다 작거나 같고, 루트 노드가 가장 작은 값을 가집니다. 힙은 이진 탐색 트리와는 달리, 정렬된 구조가 아닌 우선순위를 기준으로 노드가 배치됩니다. 따라서 힙은 주로 우선순위 큐를 구현하거나 최대/최소값을 빠르게 추출해야 하는 알고리즘에 사용됩니다. 힙에서 삽입과 삭제 연산은 트리의 마지막 노드를 기준으로 이루어지며, 각 연산의 시간 복잡도는 O(log n)입니다. 또한, 완전 이진 트리의 특성상 배열을 사용해 효율적으로 구현할 수 있어, 힙은 메모리 구조적으로도 이점..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 14. 15:36

1. 트리트리는 계층적인 구조를 나타내기 위해 사용되는 비선형 자료구조로, 여러 개의 노드들이 부모-자식 관계를 통해 연결되어 있습니다. 트리의 최상위 노드를 루트 노드라고 하며, 이 루트 노드에서 시작하여 자식 노드로 뻗어나가는 구조를 가집니다. 각 노드는 여러 개의 자식을 가질 수 있지만, 부모는 하나만 존재합니다(특정 트리 유형에 따라 다름). 트리의 각 노드는 데이터와 자식 노드에 대한 참조를 포함하고 있어, 구조적으로 나무의 가지처럼 확장됩니다. 트리의 깊이(depth)는 루트에서 특정 노드까지의 거리이며, 높이(height)는 루트에서 가장 깊은 노드까지의 거리입니다. 이진 트리(binary tree), 이진 탐색 트리(BST), AVL 트리, 힙(Heap) 등 다양한 유형의 트리가 존재하며,..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 13. 16:24

1. 해시 테이블해시 테이블은 키-값 쌍을 저장하는 자료구조로, 데이터를 효율적으로 검색, 삽입 및 삭제할 수 있도록 돕습니다. 해시 테이블은 해시 함수(hash function)를 사용하여 키를 해시 값으로 변환하고, 이 해시 값을 사용해 데이터가 저장될 인덱스를 결정합니다. 이를 통해 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도로 데이터에 접근할 수 있어 매우 빠릅니다. 충돌(collision)이 발생할 수 있는데, 이는 서로 다른 키가 같은 해시 값을 갖는 경우입니다. 이를 해결하기 위해 체이닝(chaining)이나 오픈 어드레싱(open addressing) 등의 방법이 사용됩니다. 해시 테이블은 데이터베이스 인덱싱, 캐싱, 검색 기능 등 다양한 분야에서 활용됩니다.hash_table = list([i fo..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 12. 16:13

1. 더블 링크드리스트더블 링크드 리스트는 각 노드가 데이터와 함께 이전 노드와 다음 노드에 대한 두 개의 참조(포인터)를 포함하는 자료구조로, 양방향으로 탐색이 가능해 삽입과 삭제 시 단일 링크드 리스트보다 효율적이지만, 각 노드가 추가적인 메모리를 필요로 하고 구현이 더 복잡합니다. class Node: def __init__(self, data, prev=None, next=None): self.prev = prev self.data = data self.next = next class NodeMgmt: def __init__(self, data): self.head = Node(data) self.tail = self.he..

인공지능/자료구조,알고리즘 2024. 11. 11. 16:30