체인의정석

zsh: command not found: nvm 오류는 nvm (Node Version Manager)이 시스템에 설치되어 있지 않거나 zsh 쉘 설정에서 제대로 로드되지 않았음을 나타냅니다. 설치: curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash 2. 파일 에디터 열기 vi ~/.zshrc 3. 다음 줄을 추가한 후 wq를 써서 저장 export NVM_DIR="$([ -z "${XDG_CONFIG_HOME-}" ] && printf %s "${HOME}/.nvm" || printf %s "${XDG_CONFIG_HOME}/nvm")" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR..

오늘은 알파고에서 사용된 것 처럼 게임을 진행하면서 스스로 학습하는 알고리즘인 강화학습 알고리즘에 대한 수업을 듣고 정리해 보았다. 1. Two-ply game tree Two-ply game tree의 경우 2개의 플레이어가 있다고 생각하고 선택을 한다. 만약 순서대로 한번씩 선택을 하는 경우에는 내가 최선책을 선택하고 나면 다른 플레이어가 해당 시점에서의 최선책을 선택하게 된다. 이에 따라서 내 시점에서 최선의 선택이 아닌 상대가 상대입장에서 최선의 선택을 한 이후에 해당 시점에서의 최선의 선택을 하는것이 Two-ply 게임 트리이다. 여기서 MiniMax-search 를 사용하게 되는데 이는 내 입장 그리고 상대입장을 고려하여 상대방의 최적의 페이스를 고려하고 내 시점에서 최선이 아닌 차선 중 최선..

https://cs-ssupport.tistory.com/429 [AI] Local Search Local Search Algorithms 많은 "최적화 문제"에서는 Goal까지의 경로가 중요한게 아니라 Goal에 도달하는 그 자체가 중요하다 상태 공간 탐색의 경우 초기 상태 & 목표 상태가 주어지고 Action들의 Sequence에 cs-ssupport.tistory.com "오늘 수업 내용은 위의 블로그에서 너무 잘 나와 있기에 위의 블로그에서 설명을 많이 참고하였습니다. 해당 포스팅보다 더 자세한 내용이 궁금하시다면 위의 블로그를 보면 더 좋을것 같습니다." 1. Local Search의 특성 Local search를 살펴보면 매 순간마다 이전 순간보다 더 최적화 된 방향을 찾아간다는 특징이 있다...

ERC 4337은 계정추상화에 대한 내용으로서 최근 매우 유명한 ERC 중 하나이다. https://www.erc4337.io/resources ERC-4337 The official ERC-4337 website - useful information about the Ethereum Account Abstraction protocol www.erc4337.io 관련해서 전부터 자체 테스트를 하려했으나 트랜잭션을 계속 실패하여서 먼저 간단한 튜토리얼을 따라서 학습 해 본 후 추가적인 학습을 이어 나가려고 한다. 일단 기본 튜토리얼은 무엇을 할지 계속 살펴보다가 위의 링크에서 추천되어 있는 Trampolin의 예제를 해보도록 하겠다. https://erc4337.mirror.xyz/r0Sxa_ncYJA8y..

ERC-6239는 이전에 살펴본 erc5192의 확장 표준이다. https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-5192 ERC-5192: Minimal Soulbound NFTs Minimal interface for soulbinding EIP-721 NFTs eips.ethereum.org 동기를 보면 RDF라는 프레임워크 트리플을 SBT의 메타데이터에 넣는 형태라고 합니다. "이 제안은 소울바운드 토큰('SBT')의 메타데이터에 리소스 설명 프레임워크(RDF) 트리플을 도입하여 ERC-721과 ERC-5192를 확장합니다." SBT의 경우 사실 신원 인증으로서 사용하려면 여러 메타데이터들이 들어가야 할 텐데 해당 메타데이터를 직접 SBT안에 넣을 때 사용하는 표준이다. nt(N-Tr..

휴리스틱 탐색 (발견적 탐색) Informed Search 현재 위치에서 목적까지 가는데 유용한 서치 휴리스틱이라고도 부른다. 휴리스틱 탐색의 예시로서 교수님께서는 딱 하나만 설명을 해주셨다. A* 에이스타 이다. 노드 확장의 순서가 주요 요지이다. 평가 함수를 가지고 제일 좋은 평가를 통해 갈 경로를 선택 : 만약 현재 상태가 g와 h 사이에 존재한다면 g와 h의 비용을 각각 계산해서 더 좋은 경로를 선택하게 된다. 이러한 f를 계속 반복해서 진행을 시켜주는 것이 Best first Seach 즉 에이스타 알고리즘이다. 이러한 f라는 함수를 지정해주기 때문에 인위적을 지정해주는 휴리스틱 함수가 포인트가 된다. 그외에도 그리디 탐색법도 설명해 주셨다. Greedy best-first search - 현재..

평가 기준 1. Completness (완전성) : 출발에서 목표까지 항상 가는가 2. Optimal(최적) : 최적이냐 항상 최소 비용을 보장하는가? 3. Time Complexity : 시간 복잡도, 노드의 개수가 몇개나 생성되는가? 4. Space Complexity : 탐색 시 사용하는 메모리 (몇개의 노드나 메모리에 들고 있는가?) 탐색 방법 BFS : 너비 우선 탐색, 선입선출인 큐를 써서 구현한다. =>> IDS 너비 우선이지만 제한을 두고 찾는 것 - BFS의 평가 척도 , - 완전성 - 노드의 수가 유한하기 때문에 완전하다. 하나의 너비에 무한개가 있는 것은 너무 극단적이므로 예외 - 최적 - 최적이다. 무조건 하나의 너비에 대해서 다 찾기 때문에 최적을 찾는다. DFS는 깊이가 우선이므..

1. 인덱싱 체크하기 먼저 인덱싱은 조건 절에 들어가는 칼럼들 위주로 넣었다. 인덱싱을 다중 키로 넣는 경우 여러개도 가능하지만 블로그들을 찾아보니 5개 정도가 적당하다고 한다. 나는 아래 블로그를 학습하고 나서 인덱스를 걸었는데 매우 잘 나와있는 포스팅이다. https://inpa.tistory.com/entry/MYSQL-%F0%9F%93%9A-%EC%9D%B8%EB%8D%B1%EC%8A%A4index-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EC%84%A4%EA%B3%84-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EB%AC%B8%EB%B2%95-%F0%9F%92%AF-%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC [MYSQL] 📚 인덱스(index) 핵심 설계 & 사용 문법 💯 총정리 인덱스의 개념 인덱스..