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[해결] $ sudo apt-get install gcc-multilib g++-multilib

[환경] [vim 설치] $ sudo apt-get install vim [python3 설치] $ sudo apt update $ sudo apt install python3 python3-pip python3-dev git libssl-dev libffi-dev build-essential $ sudo python3 -m pip install --upgrade pip [pwntools 설치] $ sudo python3 -m pip install --upgrade pwntools [pwndbg 설치] $ git clone https://github.com/pwndbg/pwndbg $ cd pwndbg $ ./setup.sh 중간에 오류가 한번 났지만 다시 terminal 종료 후 ./setup.sh 를..

[해결] $ sudo apt install net-tools => 인터넷이 안되니까 어짜피 안됨 아래 3개만 하면 됨 $ sudo nmcli networking off $ sudo nmcli networking on $ sudo apt update

$ scp -r username@ip_addr:/home/lab03/ ~/Desktop/ctf/ 이 때, windows ubuntu 간에 파일을 가져올 때 port 22: Connection refused 가 발생하면 ubuntu에서 $ sudo apt-get install openssh-server 를 수행하면 됨

문제) apt를 이용해서 gcc를 설치할 때 에러 $ sudo apt install gcc 해결방법1) $ sudo killall apt apt-get 만약 아래와 같이 프로세스를 찾을 수 없다고 하면 방법2를 수행 해결방법2) $ sudo rm /var/lib/apt/lists/lock $ sudo rm /var/cache/apt/archives/lock $ sudo rm /var/lib/dpkg/lock* $ sudo dpkg --configure -a $ sudo apt update 해결완료) $ sudo apt install gcc

1. (윈도우) webhook.site 들어가기 2. (리눅스) curl 명령어 사용 curl 1번url주소(파란색) -F 'file=@파일명' $ curl https://webook.site/~~~ -F 'file=@writeup.pdf' 3. download

# 필요한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('max_rows', 500) pd.set_option('max_columns', 20) pd.set_option('display.float_format', '[:.4f]'.format) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble im..

https://www.dataq.or.kr/www/board/view.do -> 응시환경 체험 3번 문제 1. 문제 이해 고객 3,500명에 대한 학습용 데이터(X_train.csv, y_train.csv)를 이용하여 성별예측 모형을 만든 후, 이를 평가용 데이터(X_test.csv)에 적용하여 얻은 2,482명 고객의 성별 예측값(남자일 확률)을 다음과 같은 형식의 csv 파일로 생성하시오. - X_train.csv : 3,500명 데이터, 고객의 상품구매 속성(학습용) - X_test.csv : 2,482명 데이터, 고객의 상품구매 속성(평가용) - y_train.csv : 고객의 성별 데이터(학습용) 2. 파일 읽어오기 3. 전처리 1) 데이터 확인 2) 결측치 제거 / 대체 # 많은 양의 결측치가..

1. 오분류표 - sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) - y_true : 실제값 - y_pred : 예측값 2. 확률 구하기 - 분류모델에서는 ~할 확률값을 구할 수 있음 - model.predict_proba(x_test) 3. 예측값 저장 - 행은 모두 포함하고, 열(컬럼)은 합격여부의 결과인 컬럼만 저장 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part3. 분류모델-평가, 결과 파일 저장 https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D..