분류 전체보기17 button(버튼) / Key(키) 이벤트 처리(핸들링) MCU (Embbeded) 시스템에 Button 입력 처리는 아래의 github에 코드를 참조하면 도움이 됩니다. github : https://github.com/taraskornuta/Button GitHub - taraskornuta/Button: Embedded MCU library to handle buttons pressing Embedded MCU library to handle buttons pressing. Contribute to taraskornuta/Button development by creating an account on GitHub. github.com This is a high-level abstraction layer library which provides easy t.. 2023. 7. 26. 고지혈증 예방 및 관리 / 좋은 음식 고지혈증은 혈액 속에 콜레스테롤과 같은 지방성 물질이 과도하게 증가하여 동맥벽에 치명적인 탄력을 상실시키고 혈관 질환과 관련된 위험을 증가시키는 상태를 가리킵니다. 이 상태는 심장 질환, 뇌졸중 등의 주요 건강 문제의 주요 원인 중 하나입니다. 이 글에서는 고지혈증의 예방과 관리를 위한 중요한 정보와 조언을 제공하겠습니다. 건강한 식습관 유지하기: 건강한 식습관은 고지혈증 예방과 관리에 가장 기본이 되는 요소입니다. 식이 지방의 섭취를 제한하고, 과일, 채소, 온전한 곡물, 고기 대신 양질의 단백질과 식이 섬유를 함유한 식품을 선택하는 것이 중요합니다. 특히 트랜스 지방과 포화 지방의 섭취를 줄이고, 단일 불포화 지방과 다중 불포화 지방인 오메가-3 지방산을 섭취하는 것이 좋습니다. 정기적인 운동: 신체.. 2023. 7. 26. 데이터 마이닝 (연관규칙, Apriori 알고리즘) [apriori 알고리즘?] apriori 알고리즘은 데이터 마이닝과 연관 규칙 학습 분야에서 매우 유용한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터 세트에서 항목 간의 연관성을 파악하는 데 사용됩니다. 특히, 많은 트랜잭션이 있는 데이터베이스에서 발견된 빈번한 항목 집합(frequent itemset)을 찾아내는 데 초점을 맞추고 있습니다. 아래에서 apriori 알고리즘의 작동 방식과 주요 단계를 설명하겠습니다: 지지도(Support) 설정: 사용자가 지정한 임계값(min_support)을 사용하여 빈번한 항목 집합을 결정합니다. 지지도는 특정 항목 집합이 데이터 세트 내에서 등장하는 비율을 의미합니다. 일반적으로 이 값은 0과 1 사이의 실수로 표현됩니다. 1-항목집합 생성: 모든 항목들.. 2023. 7. 21. 데이터 마이닝 (연관규칙) [연관규칙이란?] 데이터 마이닝 연관 규칙은 대규모 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법 중 하나입니다. 연관 규칙은 데이터 집합에서 특정 사건들 간의 관계를 파악하는 데 사용되며, 이를 통해 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. [연관규칙 예] 연관 규칙은 주로 'IF-THEN' 형태의 규칙으로 표현되며, 다음과 같은 예시로 설명할 수 있습니다: IF {사용자가 제품 A를 구매한다} THEN {사용자가 제품 B를 구매할 확률이 높다} 이러한 규칙은 많은 데이터를 분석하여 얻어진 결과로, 비즈니스나 마케팅 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 연관 규칙을 찾는 과정은 크게 두 단계로 이루어집니다: 항목 집합 생성 (Itemset Generation): 데이터 집합으로부터 모든 .. 2023. 7. 20. 이전 1 2 3 4 5 다음