말랑말랑제리스타일

SAP BTP Kyma에서 SAP Cloud Connector를 사용해서 On-Premise에 있는 Postgre SQL DB에 연결하는 게 생각보다 까다로웠는데 결국 붙여서 내용 정리해 봅니다.SAP Cloud Connector에서 On-Premise Postgre SQL DB로 연결먼저 SAP Cloud Connector에서 On-Premise Postgre SQL DB로 연결하는 방법입니다. 먼저 SAP Cloud Connector에 접속하고 로그인합니다.로그인하면 왼쪽에 Connector 탭이 보일 텐데 이걸 누르고 우측의 Add Subaccount 버튼을 누릅니다 버튼을 누르면 Configure manually 또는 Configure using authentication data 두 개의 선택지..

Node JS 버전이 다른 여러 개의 프로젝트를 동시에 진행할 때 계속 Node JS를 삭제하고 설치하는 걸 반복하기는 너무 번거롭죠. 특히 Javascript 같은 경우 패키지가 버전 의존성이 강한 경우가 많은데요.이런 고민을 한 번에 해결할 수 있는 모듈이 바로 NVM(Node Version Manager) 모듈입니다.NVM 사용하는 이유앞서 말했듯 Javascript 코딩을 하다 보면 npm 설치할 때 버전이 안맞아서 사용할 수 없는 패키지라는 에러를 자주 보게 됩니다.특히 저같이 여러 개의 프로젝트를 동시에 진행해야하는 경우라면 허다하게 발생하죠.NVM이 없다면 과장 좀 보태서 프로젝트를 전부 엎거나 그때마다 삭제 설치를 반복해야 하는데요.NVM을 사용하면 필요할 때마다 Node JS 버전을 바꿔..

집에서 코딩을 안하다 보니 chocolatey 버전이 완전히 구버전이 되어 최신 버전으로 올려봤는데요.현재 2025년 9월 2일 기준으로 최신 버전 chocolatey는 2.5.0 버전입니다.제 PC에 설치된 chocolatey 버전은 1.3.0 버전으로 굉장히 오래되어있네요.Chocolatey 설치된 버전과 최신 버전 확인 방법먼저 chocolatey 설치된 버전을 확인하는 방법은 간단합니다.파워쉘 또는 커맨드 창을 열고 아래 명령을 입력하면 됩니다.choco -v그리고 최신 버전을 확인하기 위해서는 chocolatey 공식 사이트로 들어가면 됩니다.https://docs.chocolatey.org/en-us/choco/release-notes/ Chocolatey Software Docs | Rel..

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 학습해 나가는 구조로 이루어집니다.이 둘의 관계를 명확히 이해하는 것이 전체 흐름을 파악하는 데 매우 중요합니다.이번 글에서는 에이전트(agent)와 환경(environment)이 각각 어떤 역할을 하며,어떻게 상호작용하면서 학습이 이뤄지는지를 살펴보겠습니다.에이전트(Agent)란?에이전트는 행동을 결정하고 보상을 받으며 학습하는 주체입니다.강화 학습에서의 주인공이라고 보면 됩니다.에이전트는 현재 상태(state)를 관찰하고,정책(policy)을 기반으로 행동(action)을 선택한 뒤,그 결과로 보상(reward)을 받습니다.예시자율주행차 시뮬레이션: 자동차가 에이전트게임 AI: 게임 내 플레이어 캐릭터가 에이전트로봇 제어 문제: 팔 움직임을 제어하는 로봇이 ..

강화 학습을 이해하려면, 기본이 되는 구성 요소들을 정확하게 알고 있어야 합니다.처음에는 개념이 조금 헷갈릴 수 있지만, 각각이 어떤 역할을 하는지 하나씩 짚어보면 의외로 단순한 구조라는 걸 알 수 있습니다.이번 글에서는 강화 학습을 구성하는 핵심 개념들인 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy), 가치 함수(value function) 를 정리해봅시다상태(State)상태는 에이전트가 현재 어떤 상황에 있는지를 나타냅니다.예를 들어, 자율주행차라면 현재 속도, 차선 위치, 주변 차량의 위치 등이 하나의 상태가 될 수 있습니다.이 정보들을 바탕으로 에이전트는 어떤 행동을 취할지 결정하게 됩니다.강화학습에서는 주로 상태를 S 또는 St로 표기합니다행동(Action)행..

강화 학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 스스로 학습하는 알고리즘입니다. 지도 학습(Supervised Learning)이나 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 전혀 다른 패러다임으로 행동(action)의 결과를 보고 판단하며 학습하는 것이 핵심입니다.강화 학습의 핵심 개념 정리1. 에이전트(Agent)학습을 수행하는 주체입니다. 예를 들어 게임 속 캐릭터나 자율주행 자동차가 에이전트입니다.2. 환경(Environment) 에이전트가 상호작용하는 세계입니다. 예: 바둑판, 도로, 게임 화면 등.3. 상태(State) 에이전트가 인식하는 현재 환경의 정보입니다. 예: 자동차의 속도, 방향,..

Pandas dataframe으로 작업을 하다 보면 apply로 lambda 함수를 사용하는 경우가 많은데요사소한 실수로 인해 Key 에러가 발생하는 상황이 있습니다저도 이것 때문에 한참 헤매다가 결국 원인을 찾고 허무했는데요정말 사소한 실수때문에 발생하는 dataframe.apply 함수에서 발생하는 Key 에러 원인과 확인 사항 알려드립니다Pandas apply lambda 함수에서 Key 에러 발생한 원인Pandas apply lambda 함수에서 Key 에러가 발생하고 분명 해당 칼럼이 있는데 Key가 없다고 에러가 나서 많이 답답했는데요알고 보니 별거 아닌 문제였습니다뒤에 axis를 붙여줘야했던건데요import pandas as pdtest_df = pd.DataFrame({ 'CODE':..

파이썬의 자료형인 Set을 정의하고 데이터 추가 및 삭제를 비롯해 Set의 여러 메서드 정리파이썬 Set 특징파이썬에서 Set의 특징을 보려면 List와 비교하는 쪽이 가장 이해가 편합니다먼저 List는 데이터의 순서가 있고 들어가는 순서대로 저장이 됩니다대신 Set은 순서랄 게 없기 때문에 index를 통한 접근이 불가하며, 데이터가 들어갈 때 자동으로 정렬을 해주고 중복된 데이터를 제외해 줍니다파이썬에서 Set 정의파이썬에서 Set 정의하는 방법은 2가지가 있습니다set_a = {1,2,3,4}set_b = set()초기 데이터가 있는 Set은 set_a와 같이 중괄호로 묶고 데이터를 넣어줍니다.그러나 초기 데이터가 없는 Set의 중괄호를 비우는 경우 dictionary 타입이 되기 때문에 set_b..