Now I'm enrolled in Applied Data Science Capstone Course offered by IBM
in Coursera
.
It requests me to commit my assignment through Git
, so I tried it first.
Actullay, all the previous commits of mine were done through web.
It was so stupid way to use this smart site, Github
.
But, this is the time to say Good-bye to my stupid era.
I'm reborn now as a man who know use the 'real' Git
!
This great page provides so helpful guide to install Git
, SSH
setup-concerned stuff, create and clone a repository,
Recently com desktop has been suffering an annoying roommate, the name of Filezillar Server.
Of course, it was me who installed this program, but it's not necessary to always autostart.
So I tried to find how to turn off its autorun function.
https://www.betterhostreview.com/disable-filezilla-server-autorun.html
https://forum.filezilla-project.org/viewtopic.php?t=151
https://forum.filezilla-project.org/viewtopic.php?t=33522
SQLite는 경량 데이터베이스 관리 시스템(Lightweight Database Management System)으로서 매우 유용한 기능들을 제공하지만, 몇 가지 단점도 존재합니다. 다음은 SQLite의 주요 단점입니다.
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동시성 처리의 한계: SQLite는 동시성 처리에 대한 한계가 있습니다. 한 번에 하나의 프로세스만 데이터베이스에 액세스할 수 있으며, 다른 프로세스는 데이터베이스에 대한 액세스 권한을 기다려야 합니다. 이는 대량의 동시 사용자 및 대량 데이터 작업에 대한 적합하지 않을 수 있습니다.
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확장성 제한: SQLite는 일반적으로 작은 응용 프로그램에서 사용되며, 대규모 데이터 작업에서는 사용하기 어렵습니다. SQLite는 단일 파일 데이터베이스로서, 파일 크기와 연결된 데이터베이스 크기에 대한 한계가 있으며, 대규모 데이터 작업에서는 MySQL 또는 PostgreSQL와 같은 더 많은 기능을 제공하는 데이터베이스 시스템을 사용하는 것이 좋습니다.
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제한된 기능: SQLite는 대부분의 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 고급 기능, 예를 들어 사용자 정의 함수, 저장 프로 시저 및 트리거를 지원하지 않습니다. 따라서 대규모 응용 프로그램에서는 이러한 기능이 필요한 경우 다른 데이터베이스 시스템을 고려해야 할 수도 있습니다.
장고 서버에서 클라이언트와 무관하게 계속 작동하는 코드는 일반적으로 백그라운드 작업으로 처리합니다. 이를 위해 Python의 multiprocessing
라이브러리나 Django에서 제공하는 background_task
라이브러리 등을 사용할 수 있습니다.
아래는 background_task
라이브러리를 이용해 Upbit API로 비트코인 시세를 받아 DB에 저장하는 예시 코드입니다. 이 코드는 서버 실행 후 백그라운드에서 계속 작동하며, 1분마다 비트코인 시세를 업데이트하고 DB에 저장합니다.
베이즈 통계학에서 50%의 주관적 확률 개념은 주관성(subjectivity)과 주관적 견해에 기반한 확률 추정에 대한 인정을 나타냅니다. 이는 베이지안 접근법에서 중요한 개념 중 하나입니다.
주관적 확률은 사람들이 정보와 경험에 기반하여 주관적으로 확률을 할당하는 것을 의미합니다. 이는 주관적 견해, 경험, 선호 등에 영향을 받을 수 있습니다. 베이즈 통계학은 이러한 주관성을 인정하고, 사전 확률(prior probability)이라는 개념을 도입하여 사전 지식이나 주관적 견해를 포함한 초기 추정을 수용합니다.
이 주관적 확률 개념을 사용하는 이유는 다음과 같습니다:
- 주관적 확률은 불완전한 정보 상황에서의 확률 추정을 가능하게 합니다. 때때로 정확한 확률 값을 구하기 어려운 경우가 있을 수 있는데, 주관적 확률은 이러한 상황에서도 추정을 할 수 있는 방법을 제공합니다.
- 주관적 확률은 개인의 지식, 경험, 선호 등을 반영하여 개인에게 맞는 확률 추정을 가능하게 합니다. 이는 의사결정과 예측 등 다양한 상황에서 유용합니다.