1. Tab 을 한눈에 보고 싶을 때
- Setting - General - Tab Bar - Multiline checked
2020년 4월 26일 일요일
Terminal, cmd, Teraterm
1. Terminal 에서 사용가능한 Font 설치
- 마음에 드는 font 찾기
- 설치(DejaVu) -> download 받은 후 ttf
- console 에서는 monospace 설치 가능
- 관련 정보
1) monospace: 고정너비
2) Command Prompt will recognize only monospace fonts
2. 색상 변경
- 마음에 드는 색상 찾기
- R:0, G:240, B:0 이 눈에 편했다.
- Teraterm: setup-window 에서 색상 변경
- 마음에 드는 font 찾기
- 설치(DejaVu) -> download 받은 후 ttf
- console 에서는 monospace 설치 가능
- 관련 정보
1) monospace: 고정너비
2) Command Prompt will recognize only monospace fonts
2. 색상 변경
- 마음에 드는 색상 찾기
- R:0, G:240, B:0 이 눈에 편했다.
- Teraterm: setup-window 에서 색상 변경
2020년 4월 24일 금요일
C++ 시험공부
1. namespace
scope 을 구분해 주는 역할을 한다.
namespace 의 이름을 지정해 주면 using 혹은 name:: 을 통해서 접근이 가능하다.
namespace without name
- It's called an unnamed namespace / anonymous namespace. It's use is to make functions/objects/etc accessible only within that file. It's almost the same as static in C.
2. C++ 에서의 struct
class 와 동일하게 동작하여 상속 등을 사용할 수 있다.
다른점은 class 가 기본 접근지시자가 private 이라면 struct 는 public 이다.
3. C++ 생성자와 초기화
이렇게 하면 argument 로 member 변수가 초기화 된다.
class name {
int member_x;
int member_y;
name(int arg1, int arg2) : member_x(arg1), member_y(arg2);
}
scope 을 구분해 주는 역할을 한다.
namespace 의 이름을 지정해 주면 using 혹은 name:: 을 통해서 접근이 가능하다.
namespace without name
- It's called an unnamed namespace / anonymous namespace. It's use is to make functions/objects/etc accessible only within that file. It's almost the same as static in C.
2. C++ 에서의 struct
class 와 동일하게 동작하여 상속 등을 사용할 수 있다.
다른점은 class 가 기본 접근지시자가 private 이라면 struct 는 public 이다.
3. C++ 생성자와 초기화
이렇게 하면 argument 로 member 변수가 초기화 된다.
class name {
int member_x;
int member_y;
name(int arg1, int arg2) : member_x(arg1), member_y(arg2);
}
2020년 4월 22일 수요일
Source Insight
1. 지금 보고있는 file 의 Folder 열기
1) cutom command 설정
2) key 설정에서 해당 command 의 단축키 설정
1) cutom command 설정
2) key 설정에서 해당 command 의 단축키 설정
- ex> explorer %d 하니까 가능
2. Line Number
1) Options -> Document Options
2) 'Document Options' Dialog box -> Show line numbers
2020년 4월 12일 일요일
python으로 google calendar api 사용
1.
python tutorial 에서 https://developers.google.com/calendar/quickstart/python
quickstart.py 까지 실행하여 credentials.json 생성
2.
만들어진 코드를 사용 하여 event 생성하면 만들어짐
https://github.com/karenapp/google-calendar-python-api
3.
excel 과 integration 할 것이기 때문에 win32com.client 라이브러리로 excel 사용
python tutorial 에서 https://developers.google.com/calendar/quickstart/python
quickstart.py 까지 실행하여 credentials.json 생성
2.
만들어진 코드를 사용 하여 event 생성하면 만들어짐
https://github.com/karenapp/google-calendar-python-api
3.
excel 과 integration 할 것이기 때문에 win32com.client 라이브러리로 excel 사용
2020년 4월 1일 수요일
python 가상환경
1. 가상환경을 만든다.
2. 가상환경을 사용한다.
1. 가상환경을 만든다.
option 1) python -m venv "내가상환경폴더이름"
- venv 라는 module 을 사용해서 가상환경을 만들어라
option 2) virtualenv "내가상환경폴더이름"
- option 1과 동일한 작업을 수행한다.
- python 과 virtualenv 를 바로 사용할 수 있는것은 내 컴퓨터에 해당 exe 가 있는 폴더가 환경변수 path 로 등록되었기 때문
2. 가상환경을 사용한다.
- 가상환경 폴더에 scripts 라는 폴더가 생기고 그 안에 python.exe 파일을 사용할 수 있다.
2. 가상환경을 사용한다.
1. 가상환경을 만든다.
option 1) python -m venv "내가상환경폴더이름"
- venv 라는 module 을 사용해서 가상환경을 만들어라
option 2) virtualenv "내가상환경폴더이름"
- option 1과 동일한 작업을 수행한다.
- python 과 virtualenv 를 바로 사용할 수 있는것은 내 컴퓨터에 해당 exe 가 있는 폴더가 환경변수 path 로 등록되었기 때문
2. 가상환경을 사용한다.
- 가상환경 폴더에 scripts 라는 폴더가 생기고 그 안에 python.exe 파일을 사용할 수 있다.
2019년 12월 1일 일요일
업무 Case Study
1. 평균 비교
a. A 회사의 카메라를 B 회사에서 사용하고 있다.
b. B 회사는 차량 OEM 으로 Left, Right Mirror에 A 회사의 카메라를 사용하고 있다.
c. 그런데 Right Mirror 에서 각도의 편차가 Spec을 벗어 나는 것을 확인하였다.
d. 하지만 Left 에서는 각도의 편차가 Spec을 벗어나지 않았다.
e. 이 내용을 증명하기 위해서 Minitab 을 사용하였다.
f. 2 표본 t 검증 사용하였다.
g. Test 결과는 아래와 같았다.
h. 결과를 해석하는 것은 Minitab Web Page 에 설명되어 있다.(Link)
i. 직접 해석하자면 (1/2)
Left1 과 Left2 에 대해서 각각 수량, 평규, 표준편차를 보여준다.
평균의 표준오차는 익숙하지 않은 개념인데
평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
를 의미하며
평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.
이라고 합니다.
그러면 궁금한 것은 표준오차가 어느정도 되어야 믿을 수 있는 것인가 인데 이부분은 남겨두고
j. 귀무 가설과 대립 가설
연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라고 하고 이와 대립되는 가설을 대립 가설이라고 한다.
P 값이 알파값(보통 0.05)보다 작으면 이 귀무가설을 따르지 않는다고 하고 알파값 보다 크면 귀무가설을 따른다고 한다.
k. 위에서는 귀무가설은 두 그룹의 평균이 0.01 차이가 난다(0.01이내로)
이때의 P 값은 Left 가 0.035 으로 귀무가설을 채택하지 않는다.
이때의 P 값은 Right 가 01.00 으로 귀무가설을 채택 한다.
a. A 회사의 카메라를 B 회사에서 사용하고 있다.
b. B 회사는 차량 OEM 으로 Left, Right Mirror에 A 회사의 카메라를 사용하고 있다.
c. 그런데 Right Mirror 에서 각도의 편차가 Spec을 벗어 나는 것을 확인하였다.
d. 하지만 Left 에서는 각도의 편차가 Spec을 벗어나지 않았다.
e. 이 내용을 증명하기 위해서 Minitab 을 사용하였다.
f. 2 표본 t 검증 사용하였다.
g. Test 결과는 아래와 같았다.
i. 직접 해석하자면 (1/2)
Left1 과 Left2 에 대해서 각각 수량, 평규, 표준편차를 보여준다.
평균의 표준오차는 익숙하지 않은 개념인데
평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
를 의미하며
평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.
이라고 합니다.
그러면 궁금한 것은 표준오차가 어느정도 되어야 믿을 수 있는 것인가 인데 이부분은 남겨두고
j. 귀무 가설과 대립 가설
연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라고 하고 이와 대립되는 가설을 대립 가설이라고 한다.
P 값이 알파값(보통 0.05)보다 작으면 이 귀무가설을 따르지 않는다고 하고 알파값 보다 크면 귀무가설을 따른다고 한다.
k. 위에서는 귀무가설은 두 그룹의 평균이 0.01 차이가 난다(0.01이내로)
이때의 P 값은 Left 가 0.035 으로 귀무가설을 채택하지 않는다.
이때의 P 값은 Right 가 01.00 으로 귀무가설을 채택 한다.
피드 구독하기:
글 (Atom)