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정렬 알고리즘선택 정렬 삽입 정렬 버블 정렬 합병 정렬 퀵 정렬 개념 참고)https://hsp1116.tistory.com/33 10825, 국영수, C++학생 정보 = 구조체 선언sort( ) 사용 #include #include #include using namespace std;struct student { // 학생 정보 구조체: 이름, 국어 점수, 영어 점수, 수학 점수 string name; int kor, eng, math;};// 비교 함수bool cmpAdv(const student& s1, const student& s2) { if (s1.kor != s2.kor) {// 국어 점수가 감소하는 순서 return s1.kor > s2.kor; } if (s1.eng != s2.eng)..

문제 설명주어진 바이너리 파일에서 플래그를 찾아보세요!힌트는 압축 패스워드는 ZIP 구조 어딘가에...입니다.풀이힌트를 보게 되면 zip 파일이라는 것을 알 수 있다. zip 구조 파악zip 파일은 압축된 여러 개의 파일을 하나로 묶어 저장하는 형식이며, 내부적으로 여러 개의 파일 설명자와 중앙 디렉터리로 구성된다.local file descriptors = 로컬 파일 설명자zip파일에는 개별 파일이 저장되는데, 각각의 파일에는 다음 요소들이 포함된다.로컬 파일 헤더(Local file Header) : 파일 정보(파일명, 압축 방식, 크기 등)를 저장한다.압축 및 암호화된 데이터 : 파일의 실제 데이터가 압축 및 암호화된 형태로 저장된다.옵션 데이터 설명자 : 일부 Zip 파일에서 사용되며, 데이터 길..

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DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 관계사이킷런의 많은 API는 DataFrame을 인자로 입력받을 수 있지만, 기본적으로 넘파이 ndarray를 입력 인자로 사용하는 경우가 대부분이다. 따라서 DataFrame과 넘파이 ndarray 상호 간의 변환은 매우 빈번히 발생한다.넘파이 ndarray, 리스트, 딕셔너리↔️DataFrameDataFrame은 칼럼명을 가지고 있다. 넘파이나 리스트, 딕셔너리는 칼럼이 없기 때문에 변환 시에 칼럼명을 지정해줘야한다. 판다스 DataFrame 객체의 생성인자 data는 리스트나 딕셔너리 또는 넘파이 ndarray를 입력받고, 생성인자 columns는 칼럼명 리스트를 입력받아서 쉽게 DataFrame을 생성가능하다.DataFrame은 기본적으..

일단은 numpy를 import시켜준다.import numpy as np 행렬의 정렬 np.sort( )은 넘파이에서 sort( ) 를 호출하는 방식원본 행렬은 그대로 유지한 채 원행렬의 정렬된 행렬을 반환한다.ndarray.sort( )은 행렬 자체에서 sort( )를 호출하는 방식 원본 행렬 자체를 정렬한 형태로 변환하며 반환 값은 None이다. org_array = np.array([3,1,9,5])print('원본 행렬:', org_array)#np.sort()로 정렬sort_array1 = np.sort(org_array)print('np.sort() 호출 후 반환된 정렬 행렬:', sort_array1)print('np.sort() 호출 후 원본 행렬:',org_array)#ndarray.so..

안녕하세요! 인공지능 공부한지 한달되었습니다. 이 블로그는 공부 목적으로 쓰여졌습니다. 틀린부분있다면 댓글을 통해 좋은 말 부탁드립니다! 작성중...  출처:Goodfellow, Ian J., Jonathon Shlens, and Christian Szegedy. "Explaining and harnessing adversarial examples." arXiv preprint arXiv:1412.6572 (2014).

안녕하세요! 인공지능 공부한지 한달되었습니다. 이 블로그는 공부 목적으로 쓰여졌습니다. 틀린부분있다면 댓글을 통해 좋은 말 부탁드립니다!Introduction최근 10년동안 IoT는 급속히 성장하고 있습니다. Ericsson Mobility Report에 따르면, 2023년까지 35억개의 IoT 기기가 셀룰러 네트워크를 통해 연결될 것으로 예상된다고 합니다. 연결성과 접근성 증가는 IoT의 유용성을 극대화하지만, 동시에 보안 위협도 증가하게 됩니다. 특히, IoT 기기의 제한된 자원으로 인해 효과적인 보호 기능을 구현하기가 어려워졌습니다. 이러한 기기는 물리적 접근성이 낮고, 많은 경우엔 보안 정책이 제대로 적용되지 않아 DDoS 공격과 같은 악성 행위의 표적이 되기 쉽습니다.  기존 악성코드 분석 방법..

안녕하세요 aI에 관심 생긴지 한달되었습니다.졸프를 하면서 ai모델을 만들어서 프로젝트 진행하는 바람에, 저는 ai 감자새^^키라서 성능좋은 ai모델을 만들고자LG aimers 6기에 참여했습니다. 공부 목적이니까 틀려도 양해부탁드리고, 댓글에 좋은 말로 고칠 부분 적어주세요😉항상 봐주셔서 감사합니다! 구독도 부탁드리고, 좋아요도...ㅎㅎㅎ 이전 내용 소개이전 블로그에서는 머신러닝, 딥러닝 그중에서도 머신러닝에 대한 개괄적인 설명을 했습니다. https://successing.tistory.com/101 [LG AImers 6기] ML이론 - Introduction to ML안녕하세요 aI에 관심 생긴지 한달되었습니다.졸프를 하면서 ai모델을 만들어서 프로젝트 진행하는 바람에, 저는 ai 감자새^^키라..