전체 글 (42) 썸네일형 리스트형 [도서] 모두의 네트워크 네트워크 내용을 봐야 한다는 필요성을 드문드문 느끼게 되는데 아무래도 알고리즘이나 자료구조등의 우선순위에 밀려 매번 봐야지봐야지만 반복했던 것 같다. 그러다가 발견한 책이 모두의 네트워크인데 초심자도 쉽게 볼 수 있도록 편집해둔 책이라 그런지 부담스럽지 않게 퇴근 후에 30분정도 읽기 딱 좋은 것 같다. 편집은 쉽게 해두었지만 내용이 아주 얕거나 하진 않은 것 같다. 딱 혼자서 앞으로 더 깊게 찾아보고 싶으면 찾아보게 해주는 선 까지는 알려줘서 머리속에 네트워크에 대한 개념은 입력을 아주 잘 해주는 것 같다. 10일에 걸쳐서 볼 수 있도록 되어있는데, 나 같은 타전공자가 네트워크를 집중적으로 보기에는 시간은 없고 알고는 싶을 때 가볍게 보기에 딱 좋은 책. [코테준비] Java에서 BufferReader와 BufferWriter 활용 입출력 1. 언제 쓰이나? Java 교재나 자주 접하는 레퍼런스 코드들을 살펴보면 출력과 입력은 보통 System.out.println을 활용하거나 Scanner를 불러와서 인스턴스를 새로 만들어 입력받는 경우가 대부분이다. 코딩테스트 문제를 자바로 풀다보면 시간제한 초과로 안되는 경우가 존재하는데, 이 경우 BufferReader와 BufferWriter를 활용하여 문제를 해결 가능하다. Buffer를 활용한 두 메서드의 경우 조작 방법이 다소 초기에 번거로운 측면이 있지만 속도 측면에서는 훨씬 빠르다. 2. 어떻게 쓰나? import java.io.*; import java.util.*; public class Main{ public static void main (String[] args) throws I.. [통계기본] Probability/Non-Probability Sample (확률표본/비확률표본) 오늘 내용은 통계 비전공자로서 60%만 이해해도 성공이라고 생각한다. 이렇게 정리해두면 언젠가는 이해하지 않을까? 여하튼.. 시작! 1. Probability Sample (확률 표본) 만약 모집단(Population)의 데이터가 일정 확률분포를 따르는 것으로 알려져 있다면, 표본을 이 확률분포에 기반하여 추출하여야 한다. 이러한 확률 분포에 따른 샘플링이 이루어졌을 경우 이에 대한 모집단의 추정(Inference)이 가능하다. Step 1) Point Estimate를 계산 구하고자 하는 파라미터 (Parameter of interest)에 대하여 편향되지 않은 추정치를 먼저 알아낸다. 편향되지 않은 점추정값(Unbiased Point Estimate)이란 점추정치로 가능한 모든 값들에 대한 평균값을 .. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 14 다음
