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클럽박스

2005. 12. 12. 00:43 | Posted by 속눈썹맨
http://www.clubbox.co.kr/

클럽박스 계정 만든 후
각 박스에 일일히 접속해서 회원가입을 해야 한다.

네이버 검색어 : "클럽박스 주소"

금박스
http://clubbox.co.kr/gonnet
http://clubbox.co.kr/wangja
http://clubbox.co.kr/carbin
http://clubbox.co.kr/dmlwnswkd
http://clubbox.co.kr/alfm23
http://clubbox.co.kr/whitecrow
http://clubbox.co.kr/joomoondo
http://clubbox.co.kr/Champ
http://clubbox.co.kr/momosr

은박스
http://clubbox.co.kr/koreaclub
http://clubbox.co.kr/tae010
http://clubbox.co.kr/jina3633
http://clubbox.co.kr/snowdrop
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손에 붙은 강력본드 떼는 법

2005. 12. 11. 21:51 | Posted by 속눈썹맨
본드를 잘못 다루어 손에 묻으면 매우 난감하다.
일단 따갑고 열이 많이 나기 때문에 화상을 입을 수 있다.
바로 차가운 물로 씻는 다.

그 후에는 두꺼운 막이 한 겹 덥혀서 지문이 밋밋해 진다.
사포나 손톱 다듬는 도구로 잘 긁어낸다.
그리고 다시 손을 잘 씻은 후 로션을 발라준다.
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파일명이 일어나 외국어로 되서 안 열릴 때

2005. 12. 11. 01:52 | Posted by 속눈썹맨
탐색기에서 파일명을 영어만 들어가게 바꾼 후 열어본다.
알집, 빵집 같은 일부 프로그램에서는 한글이나 영어가 아닌
다른 언어로 된 파일은 제대로 열리지 않을 수도 있다.
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Presentation(프레젠테이션)

2005. 12. 8. 02:17 | Posted by 속눈썹맨
. PPT파일의 준비
미리 프로젝터가 잘 켜지는 지 확인한다.
컴퓨터와 프로젝터의 연결(커넥터, 호환성)도 확인한다.
PPT파일은 인터넷에서 다운받아도 되지만 로그인 문제, 인터넷 사정, 인터넷 서버의 문제 등으로 받기 어려울 수도 있으므로 USB 메모리에 미리 저장해가자.

. Persentation시 부가적으로 사용하면 좋을 것들
동영상, 음악과 사진을 첨부한다.
인터넷에서 사람들 사진을 찾거나 직접 찍는 다.
포토샵으로 편집할 수도 있다.
미리 handout을 배포한다.
작은 애니메이션을 활용한다.
일정을 보여줄 때는 달력을 이용한다.
계절을 보여줄 때는 계절 배경, 색을 잘 이용한다.
레이저 포인터를 이용해서 화면을 가리킬 수도 있다.
미리 스크립트를 만들어서 연습을 하고 스톱워치를 이용하여 시간을 측정한다.

라디오, 방송 등과는 달리 PPT는 음성 뿐만 아니라 화면을 이용하기 때문에 내용을 적게 이야기해도 시각적으로 충분히 어필할 수 있다.
따라서 말하는 내용을 약간 줄이고 보여주기로 하자.
(백문이 불여일견이라는 말도 있다.)

프레젠테이션이 간단한 내용이나 추가적 설명, 질문을 받고서는 칠판을 이용해서 그림을 그리면서 설명할 수도 있다.
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[영화]Tristan & Isolde

2005. 12. 8. 02:16 | Posted by 속눈썹맨
이번에 영화가 나오는 것 같다. 예고편을 봤다.
http://www.apple.com/trailers/fox/tristanandisolde/

서양음악사 수업시간에 많이 들었던 연인들 이름 같다.
오페라의 주인공 이름이던가?
스토리 자체는 로미오와 줄리엣과 비슷한 데 이 작품이 더 먼저 나왔을 것이다.
오페라에서는 트리스탄과 이졸데를 나타내는 화성이 각각 존재한다.

트리스탄와 이졸데 - 중세 유럽의 최대 연애담, 12세기 중엽 프랑스 작품
http://100.naver.com/100.php?id=156514

바그너가 이 이야기를 바탕으로 오페라를 만들었다.
http://kin.naver.com/open100/entry.php?eid=9lSpqZdZBFh3Z9bXDIvJgpazqM6gT81s

트리스탄 - 왕자, 기사, 거인 몰오르트를 스러뜨리고 나라를 구함.
이졸데 - '사랑과 죽음의 음료'를 마시고 트리스탄을 사흘을 못 만나면 죽음.
마르크 - 트리스탄의 백부, 이졸데와 결혼함.
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행렬(Matrix) 곱셈하기

2005. 12. 7. 22:31 | Posted by 속눈썹맨
. Maple 9
Help -> Contents -> Mathematics -> Linear Algebra
-> LinearAlgebra Package -> Standart
-> MatrixMatrixMultiply
(Search에서는 matrix라고 입력한다. 하지만 검색엔진이 별로라서
원하는 것을 쉽게 찾기는 어렵다.)
Maple은 매우 느리므로 아래 내용을 한 줄씩 입력한다.
---
with(LinearAlgebra):
A:=Matrix([[1,2],[1,2]]);
MatrixMatrixMultiply(A, A);

P1:=Matrix([[0.7, 0.3, 0], [0.1, 0.25, 0.65], [0.1, 0.25, 0.65]]);
P2:=MatrixMatrixMultiply(P1, P1);
P4:=MatrixMatrixMultiply(P2, P2);
P8:=MatrixMatrixMultiply(P4, P4);
P16:=MatrixMatrixMultiply(P8, P8);
P32:=MatrixMatrixMultiply(P16, P16);
---
새로운 package사용시 ;이 아닌 :를 입력하는 점도 특이하다.
에러 체크도 잘 안되니 주의 할 것
Matrix([[0.7, 0.3, 0], [0.1, 0.25, 0.65], [0.1, 0.25, 0.65]])
와
[[0.7, 0.3, 0], [0.1, 0.25, 0.65], [0.1, 0.25, 0.65]]
는
모두 변수에 잘 들어가지만
위의 것은 matrix이고 아래 것은 array인 것 같다.
따라서 아래 것은 matrix 연산이 안된다.

. Excel
SUMPRODUCT()는 행array x 행array or 열array x 열array만 지원한다.
따라서 MMULT()라는 함수를 쓰면 된다.
행array x 열array를 지원한다.

. GSL(GNU scientific Library)를 이용한다.
http://www.gnu.org/software/gsl/

기본 matrix 연산에는 element 곱셈만 있고 matrix 곱셈은 BLAS를 쓴다.
예)
#include <stdio.h>
#include <gsl/gsl_blas.h>

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
double a[] = { 0.11, 0.12, 0.13,
0.21, 0.22, 0.23 };

double b[] = { 1011, 1012,
1021, 1022,
1031, 1032 };

double c[] = { 0.00, 0.00,
0.00, 0.00 };

gsl_matrix_view A = gsl_matrix_view_array(a, 2, 3);
gsl_matrix_view B = gsl_matrix_view_array(b, 3, 2);
gsl_matrix_view C = gsl_matrix_view_array(c, 2, 2);

/* Compute C = A B */

gsl_blas_dgemm (CblasNoTrans, CblasNoTrans,
1.0, &A.matrix, &B.matrix,
0.0, &C.matrix);

printf ("[ %g, %g\n", c[0], c[1]);
printf (" %g, %g ]\n", c[2], c[3]);

return 0;
}
http://www.gnu.org/software/gsl/manual/gsl-ref_12.html#SEC215
http://www.gnu.org/software/gsl/manual/gsl-ref_8.html#SEC173

. Visual Studio .NET에서 GDI+에 Matrix라는 class가 있고 3x3 matrix 연산이 있다.
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제로보드 -> 테터툴즈 변환기

2005. 11. 30. 23:31 | Posted by 속눈썹맨
http://blog.naver.com/colorpet?Redirect=Log&logNo=40016244403

테터툴즈는 제대로 설치한다.
제로보드를 제대로 설치할 필요는 없다.
적당한 directory에 제로보드 디렉토리를 백업한 모든 내용을 복사한다.
제로보드에서 사용하던 DB dump파일도 mysql DB에 다시 집어 넣는 다.
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n-ary tree를 binary tree로 바꾸기

2005. 11. 27. 23:52 | Posted by 속눈썹맨
n-ary tree를 연결하는 방법을 다시 생각해본다.
left most child는 아래쪽에 연결하고 right sibling을 옆으로 연결한다.
그렇게 하면 binary tree가 된다.

즉 binary tree의 left node는 left most child가 되고
right node는 sibling이 된다.
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Example of the Knapsack problem&#039;s brute force solution

2005. 11. 26. 20:31 | Posted by 속눈썹맨
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int cost[4][3]
        = {{5, 3, 2},
           {7, 5, 3},
           {9, 8, 7},
           {11, 8, 8}};

    int solution_x1 = 0;
    int solution_x2 = 0;
    int solution_x3 = 0;
    int solution_x4 = 0;
    int min = 10000;

    for (int x1 = 1 ; x1 <= 3; x1++)
        for (int x2 = 1 ; x2 <= 3; x2++)
            for (int x3 = 1 ; x3 <= 3; x3++)
                for (int x4 = 1 ; x4 <= 3; x4++)
                    if (x1 + x2 + x3 + x4 == 6)
                    {
                        int total_cost = 0;
                        total_cost = cost[0][x1 - 1]
                                   + cost[1][x2 - 1]
                                   + cost[2][x3 - 1]
                                   + cost[3][x4 - 1];

                        if (total_cost < min)
                        {
                            min = total_cost;
                            solution_x1 = x1;
                            solution_x2 = x2;
                            solution_x3 = x3;
                            solution_x4 = x4;
                        }
                    }

    cout << "x1 : " << solution_x1 << endl;
    cout << "x2 : " << solution_x2 << endl;
    cout << "x3 : " << solution_x3 << endl;
    cout << "x4 : " << solution_x4 << endl;
    cout << "total : " << min << endl;

    return 0;
}
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확률 통계(Probability and Statistics)

2005. 11. 24. 15:10 | Posted by 속눈썹맨
frequency(도수) : 각 값이 나타난 갯수의 합
relative frequency : frequency/(data size)
histograms : 도수별로 그린 막대그래프
cululative frequency plot = ogive : 누적도수분포그래프
stem and leaf plot : 각 구간별 숫자를 한번만 적고 작은 자릿수 수를 뒤에 길게 적음

Sample mean = weighted average : 평균
Sample Median : 중앙값, 짝수개이면 두 가운데 값의 평균
Sample Mode : 최빈값
Sample variance : 분산
Sample standard deviation : 표준편차
Sample Percentiles : 상위 100p%의 값. p=50이면 median

Chebyshev's inequality : mean과 variance를 가지고 그 범위에 들어있는 값들의 갯수를 추정할 수 있는 공식
scatter diagram : paired data (x,y)를 2차원상에 그림.
sample correlation coefficient : -1~1사이의 값.

조건부 확률(conditional probability)
Bayes' formular
Independent events
Random variable = procedual 프로그래밍 언어의 variable처럼 값이 바뀔 수 있다.;

. discrete random variable
  . Bernoulli random variable
    P(X = 0) = 1-p
    P(X = 1) = p

  . Binomial random variable
    Bernoulli에서 X가 여러개 => Xi
    P{X = i} = (n, k)(p^k)((1-p)^(n-k))
    n개에서 k개의 특정 구슬 중 i개를 고를 확률(
    고르고 구슬을 다시 집어넣지 않음.

  . Poisson random variable
    Binomial에서 n이 매우 크고 p가 매우 작을 때
    P{X = i} = (e ^ (-l))(l^i)/(i!)
    l = np

  . Hypergeometric random variable
    Binomial에서 n이 매우 클 때
    P(X = i) = (N, i)(M, n-i)/(N+M, n)
    n개에서 k개의 특정 구슬 중 i개를 고를 확률(replacement)
    고르고 구슬을 다시 집어넣음.

. continuous random variable
  . Uniform random variable
    a < x < b, f(x) = 1/(b-a)
  . Normal random variables
    f(x) = (1 / (sqrt(2pie)sigma))exp(-(x-mu)^2/(2sigma^2))

  . Exponential random varibles
    f(x) = lambda * exp(-lambda * x) if x > 0
         = 0 if x < 0
    memoryless property가 있음.
    P{X>s+t|X>t} = P{X>s} for all s,t >= 0

  . chi-square distribution(Xn ^ 2)
    Z = standard normal random variable
    Zi are independent.
    Xn ^ 2 = Z1 ^ 2 + Z2 ^ 2 + ... + Zn ^ 2 +
    n : degree of freedom

  . t-distribution
    Xn ^ 2 = chi-square distribution
    Tn = Z / sqrt((Xn ^ 2)/n)
    n : degree of freedom

  . F-distribution
    Xn ^ 2, Xm ^ 2 ard independent.
    Fn,m = (Xn^2/n)/(Xm^2/m)
    n,m : degree of freedom

. Central Limit Theorem
  . for n large,
    X1 + X2 + .. + Xn ~ N(n*mu, n*sigma^2)
    mu : mean
    sigma^2 : variance
    
. Maximum likelihood estimators
  . sample을 가지고 population의 값을 추정
  . 가장 확률이 높은 값을 그것으로 추정
  . 대게 sample mean을 population mean으로 둠.

. Confidence interval
  . 추정치의 분포(면적)가 95%, 99% 등의 범위내에 있는 구간.

. Hypothesis test

. regression
  . sample을 가지고 값의 관계를 fitting

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