개발하는 멍정이야기

멍하멍정이에요나름 바빴던 4학년 1학기를 끝내고 이제 정말로 취준을 준비하면서..git/github에 대해 다시 한 번 정리해보려고 해요깃허브 계정은 오백년 전에 만들었는데 아직도 기본 기능만 사용하는 것 같아서천천히 git부터 배워가려고 해요그런 의미에서 오늘은 간단하게 많이들 헷갈리는 Git/Github에 대해서 짚고 가려고 해요. 들어가기에 앞서..잘못된 정보는 언제든지 알려주시면 수정하겠습니다 0Git과 Github란?저도 처음에 그랬듯이 많은 분들이 git과 github에 대한 개념을 헷갈리시는데 간단하게 짚고 넘어가자면 Git : 내 컴퓨터(local)에서 진행 상황 정리GitHub : 내 컴퓨터(local)에서 저장한 진행 상황을 온라인(global)으로 올려서 관리간단하게 닌텐도 게임 젤다..

Merge Sort Revisited : 잘게 쪼개서 합치면서 비교하며 정렬 worst case time complexity = n lg n + n + 1 -> 합치는 과정에서 2개 이상을 한 번에 처리할 수 있기 때문에 아까보다 좋아짐! - 더욱 개선 할 수 있는 방법? 1. Dynamic programming 2. LInked list 3. More complex merge algorithm merge sort의 자세한 알고리즘은 요기... [알고리즘] Binary Search, Mergesort(DIvide and Conquer) DIvide and Conquer Approach - Divide : 인스턴스가 너무 커서 계산이 힘들다면 작게 쪼개서 계산한다. - Conquer : 작아진 인스턴스를 ..

Two Types of Complexity Analysis Algorithm Analysis : 효율적인 알고리즘을 찾기 위한 접근법 -> time complexity & space complexity problem Analysis : 좀 더 본질적인 문제의 복잡성에 대한 분석 -> matrix multiplication의 경우 n^3이 되는 경우, n^2.81(스트라센) 아무튼 이런저런 방식이 있음 -> 계산 복잡도에 대한 분석을 해보자? (computatuinal complexity analysis) Computational Complexity Objective Ω(f(n))에 대해 Θ(f(n))을 개발하는 방법? -> 하지만 문제의 하한보다 낮은 알고리즘을 개발하는 것은 불가능!! ex. sorti..

The Traveling Salesperson Problem -> 비행기타고 여기저기 출장 다녀오기 (ง˙∇˙)ว + 최소값으로 다녀와야함 Input - 값이 있는 방향 그래프 - 음수 x - 행과 열이 1부터 n까지인 2차원 배열 W - W[i][j] : i번째 정점에서 j번째 정점까지의 간선 위의 가중치 Output - 최적 투어의 길이를 값으로 하는 변수 minlength, 그를 구성하는 행렬 P Dynamic Programming for TSP - Brute force algorithm(전부 찾기) : (n - 1)! - The length of the optimal path(최적 경로 방법?) 아무튼 최단 거리를 찾는게 목표 일반적으로 i가 1이 아니고 vi가 A가 아니라면 a가 0이 아니면(내..

Branch and Bound Algorithm - backtracking을 개선한 알고리즘 - state space tree은 backtracking처럼 그대로 사용됨 - 최적화 문제에 사용 What is a bound? : 바운드는 노드를 넘어 확장하여 얻을 수 있는 해의 값? - 노드의 경계를 계산하여 노드가 유망한지 여부를 확인 - 경계값이 지금까지 발견된 최상의 솔루션의 값보다 크지 않으면 non-promising => k - 1까지의 가장 큰 값이 bound라서 다음 노드의 bound가 Maxprofit보다 작으면 확인 할 필요 없음! -> 내가 찾은 값이 더 크니까! The 0/1 Knapsack Problem Revisited : 가방에 최대한 많은 물건을 훔치자!-> 얼마짜리를 몇키로까지..

Monte Carlo Algorithm - 확률적 알고리즘으로 확률적 분포에 따라 무작위로 결정된다. In backtracking Algorithm - backtracking 알고리즘의 효율성을 추정할 때 사용할 수 있다. - state space tree의 동일한 level에서는 동일한 promising function을 사용 - 동일한 level의 node에는 동일한 수의 자식 노드가 있어야 함. Monte Carlo Algorithm in 4 - queens problem 4-queens problem에서 monte carlo algorithm으로 backtracking algorithm의 효율성 측정하기 -> 실제 방문해야할 노드를 추정 1. i 번째 노드에서 n개 중에 3개정도를 조사하였을 때 ..

Backtracking Technique - dead end를 만나면 뒤로 돌아가서 다른 선택지를 선택함 - Depth First Search(DFS | 깊이 우선 탐색)으로 진행 a modified depth-first-search of a tree (수정된 깊이 우선 탐색) : dead end라는걸 알고 있다면 그 노드는 탐색하지 않음 //유망함수로 판별 promising function(유망 함수) 특정 상태에서 이어진 경로가 해결책이 될 가능성이 있는지 결정 -> 문제의 해결 가능성을 평가하기 위함. -> 트리를 탐색하며 유망함수를 통해 유망한 트리만 탐색함. The Depth First Search(깊이 우선 탐색) //일반적인 방법 1. 루트 방문 2. 하위 노드 방문(왼쪽 -> 오른쪽) //..

간신히 깃허브 사용법을 배웠더니 용량이슈로 빠꾸먹다.. 블로그에 적을 생각은 없었어서 이미지는 없지만 유니티에서 깃허브 사용하다 용량때문에 push 빠꾸먹고 lfs를 찾는 사람이 저만 있는건 아니겠죠? 아무튼 lfs 설정해보아요 보통 깃설정할 때 git bash많이들 사용하시는데 저는 cmd가 편하더라구요 일단 bash는 가독성이랄까 보기에 불편해서.. 아무튼 설정해보아요! git LFS install 사실 복잡하게 생각할 거 없이 해당하는 디렉토리에서 lfs install해주면 됩니다. git lfs install git LFS track lfs에서 추적할 파일을 설정해줍니다. 저는 bundle파일이 문제였어서 "*.bundle"로 설정해줬습니다. git lfs track "*.bundle" git L..

멍하 멍정입니다. 게시글 하나로 끝내려고 했는데 아무래도 어려울 것 같아서 돌아온 파이어베이스 2탄입니다. 오늘의 주제는 유니티 이미지 파일을 파이어베이스 스토리지 업로드 입니다. Firebase Storage 우선 파이어베이스에서 스토리지 설정을 먼저 해줍니다. 좌측바의 빌드에서 storage에 들어가서 시작하기를 눌러줍니다. 저는 빠른 설정을 위해 테스트 모드로 진행하였습니다. 위치설정은 다들 us로 진행한다고 하셔서 그대로 쭉쭉 진행하여 완료해줍니다. storage 생성 완료! 스토리지 설정 후 저번에 설정하지 않은 google-serivces.json을 받아줍니다. 여기까지하면 firebase 설정 끝! Unity Firebase Storage setting 유니티로 돌아와서 저번에 다운받은 fi..

멍하 멍정입니다. 이쪽 블로그에서는 설명하는 말투로 적어본 적이 없어서 좀 어색하지만 열심히 적도록 노력해볼게요. 오늘의 주제는 '유니티에서 파이어베이스로 데이터 전송하기'입니다. 본론에 들어가기에 앞서.. 왜 파이어베이스를 사용하고 있는가? why? 이번에 진행하는 프로젝트는 카메라로 촬영한 이미지를 웹에 업로드하여 웹에서 이미지를 받아볼 수 있도록 진행하고 있기 때문이죠! 아무튼 거두절미하고 본론으로 가보아요(ง˙∇˙)ว Firebase란 무엇인가? 파이어베이스를 활용하기 위해서 파이어베이스가 무엇인지 먼저 알아볼 필요가 있겠죠? Firebase는 사용자의 사랑을 받는 앱과 게임을 빌드하고 성장시키는 데 도움이 되는 앱 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Google이 지원하며 전 세계 수백만 개 회사에..