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Meta, Instagram과 Facebook을 통한 NFT 공유
Instagram과 Facebook과 Digital Wallet을 연결하고, Digital Collections을 공유할 수 있다. Coinbase Wallet 및 Dapper와의 지갑 연결과 Flow 블록체인에서 발행된 digital collections를 게시할 수 있는 기능을 지원한다. Facebook and Instagram users will be able to connect wallets such as Rainbow, MetaMask, Trust Wallet, Coinbase Wallet, and Dapper Wallet to post digital collectibles from Ethereum, Polygon, and Flow. Digital Wallet 연결 Digital Wallet의 ..
[Python] 최단 경로 알고리즘
가장 빠른 길 찾기 최단경로 : 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘 → 길 찾기 문제 각 지점 = 노드 지점간 연결된 도로 = 간선 다익스트라 최단 경로 알고리즘(Dijkstra) : 그래프에서 여러 개의 노드가 있을 때, 특정한 노드에서 출발하여 다른 노드로 가는 각 최단 경로를 구해주는 알고리즘 음의 간선(0보다 작은 값을 가지는 간선)이 없을 때 정상적으로 동작함 출발 노드를 설정한다 최단 거리 테이블을 초기화한다. 방문하지 않은 노드 중에서 최단 거리가 가장 짧은 노드를 선택한다. 해당 노드를 거쳐 다른 노드로 가는 비용을 계산하여 최단 거리 테이블을 갱신한다. 위 과정에서 3과 4번을 반복한다. → 그리디 알고리즘의 성격을 가지고 있음
[Python] 이진탐색
범위를 좁혀나가는 탐색 순차탐색(Sequential Search) : 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법 → 보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾아야 할 때 사용 이진탐색(Binary Search) : 배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘 → 데이터가 무작위일 때는 사용할 수 없지만, 이미 정렬되어 있다면 매우 빠르게 데이터를 찾을 수 있다 이진 탐색은 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 게 이진 탐색 과정 # 이진 탐색 소스코드 구현(반복문) def binary_search(array, target, start, end..
[Python] 정렬
정렬(Sorting) : 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 것 → 정렬 알고리즘으로 데이터를 정렬하면 이진 탐색(binary Search)가 가능 선택 정렬(Selection Sort) : 가장 원시적인 방법으로 가장 작은 것을 선택; 오름차순 기준으로 가장 작은 데이터를 앞으로 보내는 과정을 N-1번 반복 → 데이터가 무작위로 여러 개 있을 때, 이 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 데이터를 선택하여 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정을 반복 array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i+1, len(array)): i..
[모션그래픽] Cinema 4D 기본 인터페이스
기본 인터페이스 📌 alt + 마우스 왼쪽 키 = 화면 회전, 물체를 여러 방향으로 관찰 📌 alt + 마우스 오른쪽 키 = 화면 줌 📌 alt + 마우스 휠 = 화면 이동, 시점 이동 무브(move) 툴 📌 물체를 이동할 때는 반드시 x, y, z 축을 잡고 이동해 줄게요 📌 무브(move)툴의 단축키는 e 스케일(scale) 툴 📌 빈 곳을 잡고 드래그를 해주면 물체의 크기를 조절 가능 📌 스케일(scale) 툴의 단축키는 t 기본 도형 사이즈 설정 📌 각 축마다 있는 노란색 점을 누르고 드래그하면 축에 맞춰 사이즈가 조절되어 사이즈를 임의로 설정 가능 📌속성창 - Object의 Size X, Y, Z 작은 화살표를 드래그하면 사이즈 조절 가능 📌속성창 Object 네모 칸에 사이즈를 입력하면 정확한..
[Python] DFS(깊이우선탐색)/BFS(너비우선탐색)
탐색 : 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정 자료구조 : 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조 삽입(Push): 데이터를 삽입한다. 삭제(Pop): 데이터를 삭제한다. 오버플로(Overflow): 특정한 자료구조가 수용할 수 있는 데이터의 크기를 이미 가득 찬 상태에서 삽입 연산을 수행할 때 발생 언더플로(Underflow): 특정한 자료구조에 데이터가 전혀 들어 있지 않은 상태에서 삭제 연산을 수행할 때 발생 스택(Stack) 선입후출(First In Last Out) 파이썬에서 Stack을 이용할 때에는 별도의 라이브러리를 사용할 필요가 없다. 기본 리스트에서 append()와 pop() 메서드를 이용하면 스택 자료구조와 동일하게 동작 append() 메서드: 리스트의 가장 ..
[Python] 그리디
그리디(탐욕) 알고리즘; Greedy Algorithm "매 선택에서 지금 이 순간 당장 최적인 답을 선택하여 적합한 결과를 도출하자" 그리디 알고리즘을 사용하면 매 선택이 그 순간에 대해서는 최적이지만, 전체 옵션에서 최적이라는 보장은 없다. 매 순간 가장 좋아 보이는 것을 선택하며, 현재의 선택이 나중에 미칠 영향에 대해서는 고려하지 않는다. 특정 기준에 따라 좋은 것을 선택하는 알고리즘이므로 문제에서 '가장 큰 순서대로', '가장 작은 순서대로'와 같은 기준 제시하는 경우가 많다. → 그리디 알고리즘은 높은 빈도로 정렬 알고리즘과 함께 출제 큰 수의 법칙 입력조건 첫째 줄에 N(2
ETF(상장지수펀드)
ETF(Exchanged Traded Fund) :특정 주가 지수 또는 특정 자산의 수익률과 연동 되도록 설계된 펀드이며, 거래소에 상장되어 있어 주식처럼 거래 가능 [ETF의 장점] 소액으로 분산 투자 가능: ETF 1주당 최소 10종목 이상으로 구성 저렴한 운용 보수: 국내 상장 ETF 운용보수 연 평균 0.5% 이하 자유로운 거래 가능: 거래소를 통해 영업시간 내 수시로 매매 가능 [ETF의 단점] 지수와 종목의 가격이 ETF와 100% 일치해서 연동되지 않음 Why? 상장폐지 가능: 6개월 간 순자산 총액, 거래대금이 일정 수준 이하인 경우 ETF 종류에 따라 세금이 부과될 수 있음 구분 ETF 주식 펀드 투자투명성 높음 높음 낮음 위험 시장 위험 시장 및 개인 위험 시장 위험 거래비용 증권사 위..
락인 효과; Lock-In
락인효과; Lock-In 효과(자물쇠 효과) 기존 보다 새로운 상품이 나와도 소비자가 다른 제품으로 소비 전환을 하지 않고 기존의 제품이나 서비스에 계속 머무르는 현상 [락인 효과 발생 이유] - 높은 전환비용(switching cost) EX) 주거래 은행, 갤럭시와 아이폰 - 계약 조건 EX) 이동통신사 약정 - 대세(트렌드) EX) 카카오톡; 원활한 소통을 위해 대다수가 사용하는 메신저를 사용해야 함