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Hyun's Wonderwall

게임 프로젝트 개발 중. 각자 맡은 미니게임 구분을 공부 및 구현해오기로 했다. 내가 맡은 미니게임 2가지는 둘 다 확률에 의해 결과가 좌우된다. (순전히 운) 플레이어는 "fame", "money" 변수를 가지고 있다.1번째 게임 : 버튼을 누르면 특정 시간(3초)가 지난 후 확률에 따라 500~5000 사이(500 단위)로 랜덤한 값을 획득하고 그만큼 스크립트의 필드인 subs 변수의 값이 증가한다. - subs는 5000으로 나눌 시의 몫이 증가할 때마다 fame이 1씩 증가한다.2번째 게임 : 버튼을 누르면 특정 시간(3초)가 지난 후 95%확률로 10000~50000 사이(5000 단위)의 돈을 얻거나 5% 확률로 2억을 얻게 된다. 얻은 만큼 money 변수의 값이 업데이트된다.0. 카메라 및..

레트로의 유니티 게임 프로그래밍 에센스 - 1장, 2장 공부 내용 정리 동아리 프로젝트에 프로그래머로 참여하게 되었다. 유니티 공부 시작! 1장. 유니티 준비하기 유니티 엔진 : 2D와 3D 그래픽을 지원하는 다목적 게임 엔진. 멀티플랫폼을 지원. 유니티는 코드를 작성하기 전에 미리 만들어진 부품을 조립해 게임 오브젝트를 만들고, 코드는 미리 만들어진 부품을 제어하기 위해 작성한다. 책에서 사용한 유니티 버전은 2021.2, 내가 사용한 버전은 2021.3.15이다.(동아리에서 사용하는 버전) 유니티 허브와 유니티 에디터 설치를 완료하고 프로젝트를 생성했다. # 프로젝트 생성, 유니티 기본 용어 설명 Scene : 하나의 게임 월드. (2D의 경우 캔버스) Hierarchy 창 : 현재 씬에 존재하는 모..

GDSC Ewha 5기_ Spring Boot 스터디 스터디 커리큘럼: 백기선, "스프링 기반 REST API 개발" 5주차 과제 - 섹션 5. REST API 보안 적용 5. (1) Account 도메인 추가 5. (2) 스프링 시큐리티 적용 5. (3) 예외 테스트 5. (4) 스프링 시큐리티 기본 설정 5. (5) 스프링 시큐리티 폼 인증 설정 5. (6) 스프링 시큐리티 OAuth2 인증 서버 설정 5. (7) 리소스 서버 설정 5. (8) 문자열을 외부 설정으로 빼내기 5. (9) 이벤트 API 점검 5. (10) 현재 사용..

AIchemist 과제 포스팅을 날려버리는 사태로 분량이 적습니다..😢 07. 문서 군집화 소개와 실습(Opinion Review 데이터 세트) 문서 군집화(Doucment Clustering) : 비슷한 텍스트 구성의 문서를 군집화 하는 것. 동일 군집에 속하는 문서를 같은 카테고리 소속으로 분류할 수 있음. *텍스트 분류 기반 문서 분류와의 차이 : 텍스트 기반 문서 분류는 사전에 결정 카테고리 값을 가진 학습 데이터 세트가 필요함. 문서 군집화는 학습 데이터 세트가 필요없는 비지도학습 기반으로 동작함. 텍스트 기반 문서 군집화를 적용하는 실습 진행! Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 군집화 수행하기 내려받은 압축 파일의 topics 디렉터리 안에 리뷰 텍스트 파일들이 있음. 각 ..

GDSC Ewha 5기_ Spring Boot 스터디 스터디 커리큘럼: 백기선, "스프링 기반 REST API 개발" 4주차 과제 - 섹션 4. 이벤트 조회 및 수정 REST API 개발 4. (1) 이벤트 목록 조회 API 구현 4. (2) 이벤트 조회 API 구현 4. (3) 이벤트 수정 API 구현 4. (4) 테스트 코드 리팩토링 섹션 4. 이벤트 조회 및 수정 REST API 개발 4. (1) 이벤트 목록 조회 API 구현 강의 내용 정리에 앞서... createEvent_Bad_Request_Wrong_Input() 메소드의 결과 검증 부분 실수를 고쳤다. Status가 400이 나와야 하지만 ..

[Chapter 06] 차원 축소 1. 차원 축소 개요 차원 축소: 매우 많은 피처로 구성된 다차원 데이터 세트의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터 세트를 생성하는 것. 일반적으로 차원이 증가할수록 데이터 포인트 간의 거리가 기하급수적으로 멀어지게 되고 희소한(sparse) 구조를 가지게 된다. 수백 개 이상의 피처로 구성된 데이터 세트의 경우, 상대적으로 적은 차원에서 학습한 모델이 예측 신뢰도가 높다. (피처가 많을 경우 개별 피처간에 상관관계가 높을 가능성이 큰데, 선형 회귀와 같은 선형 모델에서는 입력 변수 간의 상관관계가 높으면 다중 공선성 문제로 모델의 예측 성능이 저하된다) 매우 많은 피처를 갖는 다차원 데이터 세트를 차원 축소해 피처 수를 줄이면 더 직관적으로 데이터를 해석할 수 있다. ..

GDSC Ewha 5기_ Spring Boot 스터디 스터디 커리큘럼: 백기선, "스프링 기반 REST API 개발" 3주차 과제 - 섹션 3. HATEOAS와 Self-Describtive Message 적용 3. (1) 스프링 HATEOAS 소개 3. (2) 스프링 HATEOAS 적용 3. (3) 스프링 REST Docs 소개 3. (4) 스프링 REST Docs 적용 3. (5) 스프링 REST Docs 각종 문서 조각 생성하기 3. (6) 스프링 REST Docs 문서 빌드 3. (7) 테스트용 DB와 설정 분리하기 3. (8) API 인덱스 만들기 ..

GDSC Ewha 5기_ Spring Boot 스터디 스터디 커리큘럼: 백기선, "스프링 기반 REST API 개발" 2주차 과제: 섹션 2. 이벤트 생성 API 개발 2.(1) 이벤트 API 테스트 클래스 생성 2.(2) 201 응답 받기 2.(3) 이벤트 Repository 2.(4) 입력값 제한하기 2.(5) 입력값 이외에 에러 발생 2.(6) Bad Request 처리 2.(7) Bad Request 응답 2.(8) 비즈니스 로직 적용 2.(9) 매개변수를 이용한 테스트 2. (1) 이벤트 API 테스트 클래스 생성 - E..
캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법 데이터 세트로 회귀 분석을 더 심층적으로 학습해보자 https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques/ House Prices - Advanced Regression Techniques | Kaggle www.kaggle.com 이 데이터는 79개의 변수로 구성되어있고, 미국 아이오와 주의 에임스(Ames) 지방의 주택 가격 정보를 가지고 있다. 각 피처에 대한 설명은 위 링크에 있음 성능 평가는 섹션9와 동일한 RMSLE(Root Mean Squared Log Error)를 기반으로 한다. 가격이 비싼 주택일수록 예측 결과 오류가 전체 오류에 미치는 비중이 높으므로 이것을 상쇄..

[Chapter 05] 회귀 9. 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 캐글 자전거 대여 수요 예측 경연 2011.1~2012.12 동안 날짜/시간, 기온, 습도, 풍속 등의 정보를 기반으로 1시간 간격 동안의 자전거 대여 횟수가 기재되어 있다. 데이터 세트의 주요 칼럼은 아래와 같고 이 중 결정 값은 맨 마지막 칼럼인 count(대여 횟수를 의미)이다. datetime: hourly date + timestamp season: 1=봄, 2=여름, 3=가을, 4=겨울 holiday: 1=토, 일요일의 주말을 제외한 국경일 등의 휴일, 0=휴일이 아닌 날 workingday: 1=토, 일요일의 주말 및 휴일이 아닌 주중, 0=주말 및 휴일 weather: 1=맑음 2=안개, 안개+흐림 3=가벼운 눈, 가벼..