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SendMessage - 특정 윈도우 핸들에 메시지를 전달 LRESULT SendMessage(HWND hWnd, UINT Msg, WPARAM wParam, LPARAM lParam) 첫번째 인자: 대상 윈도우 핸들 두번째 인자: 전달 메시지 세번째 인자: 메시지 부가정보 - 디폴트 값: 0 네번째 인자: 메시지 부가정보 - 디폴트 값: 0 반환 값: 전달 메시지에 따른 처리결과 * SendMessage API 함수는 윈도우 프로시저로 메시지를 보내 처리한다. 메시지를 보내면 해당 메시지가 처리되기 전까지 반환되지 않는다. 윈도우 프로시저가 값을 반환하면 그제서야 SendMessage도 반환하여 마칠 수 있다. * 데드락 상태: 메시지가 처리되지 않아 다음 루틴을 실행하지 못하고 윈도우 프로시저가 실행..

FindWindow - 최상위 핸들을 찾는 함수 ( 부모(?) ) HWND FindWindow(LPCTSTR lpClassName, LPCTSTR lpWindowName) 첫번째 인자: 검색할 시에 사용할 윈도우의 클래스 이름, NULL을 지정할경우 모든 윈도우의 클래스를 검색한다. 두번째 인자: 윈도우의 제목, NULL을 지정할경우 모든 제목의 윈도우를 검색한다. 성공: 윈도우의 핸들을 반환한다. 실패: NULL을 반환한다. 핸들(Handle)이란? - 각 윈도우 마다 운영체제가 부여해주는 (정수)번호이다. Ex) HWND hWnd = FindWindow(NULL, TEXT("test")); 설명: NULL을 첫번째 인자로 넘겨주어 모든 윈도우의 클래스를 검색하고, 윈도우 제목을 넘겨주어 동일한 윈도우..

ELK - Elasticsearch - Logstash - Kibana logstash - 어떤 DB or CSV 던지 데이터를 elasticsearch에 수집해준다. kibana - Visualization Tool(데이터 시각화 도구) - elasticsearch의 데이터를 화면에 보여준다. Elastic Search Relational DB Index Database Type Table Document Row Field Column Mapping Schema Elastic Search Relational DB GET Select PUT Update POST Insert DELETE Delete - Elastic Search와 Relational DB의 서로 대립되는 용어이다.

주피터 노트북 - 프로그램 코드를 브라우저에서 실행해주는 대화식 환경이다. 이 방식은 탐색적 데이터 분석에 적합하여 많은 데이터 분석가가 주피터 노트북을 사용하고 있다. NumPy - 파이썬으로 과학 계산을 하기위해 꼭 필요한 패키지이다. 다차원 배열을 위한 기능과 선형 대수 연산과 푸리에 변환 같은 수준 수학 함수와 유사난수 생성기를 포함합니다. scikit-learn에서 NumPy 배열은 기본 데이터 구조입니다. scikit-learn은 NumPy 배열 형태의 데이터를 입력으로 받습니다. 그리하여 우리가 사용할 데이터는 NumPy 배열로 변환되어야 한다. * 핵심기능: 다차원 배열인 ndaaray 클래스이다. 이 배열의 모든 원소는 동일한 데이터 타입이어야 한다. SciPy - 과학 계산용 함수를 모..

scikit-learn - 오픈소스 - 꾸준히 개발, 향상되고 있는 프로젝트 - 알고리즘을 설명한 풍부한 문서를 제공한다. - 매우 인기 높은 독보적인 Python 머신러닝 라이브러리 scikit-learn은 두 개의 파이썬 패키지 ( NumPy, SciPy )를 사용한다. - 그래프를 그리려면 matplotlib, 대화식으로 개발하려면 IPython과 주피터 노트북을 설치해야한다. 주로 필요한 패키지들을 모아놓은 파이썬 배포판을 설치하는 방법을 권장한다. 대표적인 배포판 Anaconda Enthought Canopy Python (x,y) 파이썬을 이미 설치한 경우 $ pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas pillow

비지도 학습 알고리즘 - 입력은 주어지지만 출력은 제공되지 않는다. Ex) 비정상적인 웹사이트 접근 탐지 일상적이지 않은 접근 패턴을 찾으면 부정행위, 버그 구별에 도움이 된다. 각각의 비정상 패턴은 서로 다를 수 있고, 이미 가지고 있는 비정상 데이터도 없을 수 있다. 이 경우 단지 웹 트래픽만 관찰할 수 있고, 어떤것이 정상, 비정상인지 식별하지 못하므로 비지도 학습 문제이다.

지도 학습 알고리즘 - 입력한 데이터를 통해서 원하는 결과(출력) 값이 나올 수 있도록, 입력과 출력으로부터 학습하는 머신러닝 알고리즘이다. Ex) 편지 봉투에 작성된 우편번호 숫자 판별 입력: 편지 봉투에 적힌 우편번호를 스캔한 이미지 출력: 우편번호 숫자 -> 머시러닝 모델 구축에 쓸 데이터 셋을 만들려면 편지 봉투를 모아야 한다. -> 우편번호를 눈으로 확인하여 원하는 출력 값을 기록해야 한다.

IPC 프로세스는 독립적인 실행객체이다. 이러한 점으로 인해 다른프로세스와 서로 영향을 주고 받지 않는 장점이 존재한다. 하지만 프로세스간의 정보공유가 필요할 경우에는 얘기가 달라진다. 이때 프로세스간의 통신이 필요한 경우가 존재하기에 커널에서는 내부 프로세스간 통신 Inter Process Communication을 제공하여 프로세스간에 통신이 가능하게된다. IPC 설비 종류 1. Anonymous PIPE 서로 어떤 프로세스를 연결할 것인지 명확한 경우 사용할 수 있다. ( 부모-자식 ) 서로 PIPE 연결 된 두 프로세스에서 하나의 프로세스는 읽기 다른 하나는 쓰기만 단순수행할 수 있는 파이프로서 Half-Duplex(반이중) 통신이라고도 불린다. 위처럼 단방향 통신이 아닌 양방향 통신을 원할경우 ..