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[Leetcode] Two Sum

문제 https://leetcode.com/problems/two-sum/ Given an array of integers nums and an integer target, return indices of the two numbers such that they add up to target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. You can return the answer in any order. Example 1: Input: nums = [2,7,11,15], target = 9 Output: [0,1] Output: Because nums[0]..

[Linux] 명령어 정리

cd: change directory, 디렉토리/파일 접근 wget: web get, 웹상의 파일 다운로드 conda activate: 아나콘다 가상환경을 활성화(켜기) conda create: 아나콘다 가상환경 생성 -n: --no-update, 추가 후 패키지 캐시를 업데이트 하지 않음 -y: --yes, 모든 질의에 동의 -c: ?? -m: --massive-debug, 명령줄에 많은 디버그 정보 출력 -k: --keyserver=KEYSERVER, 레거시 옵션, 사용하지 않음 conda install: 아나콘다 가상환경에 패키지 설치 conda-forge: 설치하고자 하는 패키지의 안정적인 버전 선택 echo: 인수로 전달되는 텍스트를 출력하는 명령어, 쉘 프로그램의 수행 중간 진행상황 체크나, ..

[Python] pip와 conda의 차이

pip와 conda의 차이점에 대해 https://dailyheumsi.tistory.com/33 글과 https://databonanza.tistory.com/17을 참고하여 공부했습니다. pip를 맹목적으로 따라치면서 항상 대충 알고 넘어갔던 부분을 짚고 넘어가고자 합니다. 어떤 패키지를 사용하고 싶을 때, pip install 또는 conda install을 사용하게 됩니다. 사실 프로젝트를 할 때 conda가 잘 안되면 pip 쓰고.. 그렇게 설치되는대로만 사용했던 부끄러운 기억이 있습니다. pip와 conda의 큰 차이점 PyPI의 pip - https://pypi.org/project/pip/ PyPI의 conda - https://pypi.org/project/conda/ pip is the..

[Python]부동소수점(floating point number)

참고 블로그: velog.io/@thms200/%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%86%8C%EC%88%98%EC%A0%90-0.1-0.1-02-jbk5jrde3a 고정 소수점: 수를 표현하는 비트 수를 미리 정해놓고 해당 비트 만큼만 사용해서 숫자 표현하는 방식 고정 소수점 방식은 큰 숫자나 정밀한 숫자 표현이 어렵다. 부동 소수점: IEEE 754 표준

[Python]변수의 범위(scope), 매개변수(parameter)

참고 블로그: dojang.io/mod/page/view.php?id=2364 1. 변수의 범위 전역 스코프(global scope): 스크립트 전체에서 접근 가능 지역 스코프(local scope): 함수내에서만 접근 가능 관련 함수 locals(): 전역/지역 변수 값들을 딕셔너리 형태로 출력 2. 매개변수 정의: 입력값으로 주어진 인자를 받는 변수

[Conda] 가상환경과 커널

가상환경과 커널 연결하는 이유? 가상환경을 사용하는 이유는 python 버전 관리와 패키지 충돌을 방지하기 위해 주로 사용한다. python2.x 버전과 python3.x 버전의 각각의 환경에 차이가 있기 때문에 가상환경을 활용하면 이러한 차이로 인해 설치/변경하는 번거로움을 덜 수 있다. 그리고 필요한 패키지만 설치된 가상환경을 통해 의존성 문제를 방지하고 패키지 충돌을 피할 수 있다. anaconda와 jupyter notebook은 가상환경을 독립적으로 관리한다. conda에서의 가상환경을 jupyter notebook에서 관리하기 위해 jupyter kernel에 연결해주는 것이다. 그래서 ipykernel 패키지는 notebook 설치할때 자동적으로 설치된다. (안 되는 경우도 있긴 함) 다중커..