[C++] 흔히 변수로 쓰일만한 이름이지만 STL에서 사용중인 이름들

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[C++] 흔히 변수로 쓰일만한 이름이지만 STL에서 사용중인 이름들

학교에서 흔히 'sing namespace std; 를 사용하지 말라고 하는 이유로 '다른 이름과 겹칠 수 있어서'를 대는데, 과연 표준 함수들은 얼마나 겹치기 쉬운 이름들을 쓰는 것일까? 한 번 알아보자. 우선, 기준을 정하자면표준 함수(네임스페이스 내부) 또는 클래스일 것사용자가 변수로 자주 쓰거나, 흔히 쓰이는 API에 동일한 이름의 함수가 있을 것 정도. 경험 상 이야기라 대체로 동일한 이름의 함수는 WinAPI이다(...) size size() 함수는 배열 또는 STL Container의 크기를 반환하는 표준 함수이다. next & prev 둘 모두 인자로 반복자와 오프셋 값을 받으며, 반복자를 오프셋만큼 떨어진(next는 뒤로, prev는 앞으로) 위

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vscode c++ build 및 debug하기

vscode로 C++코드를 빌드하고 테스트 하려고 하면 초기 셋팅을 해야 하는게 귀찮아서 잘 안하다가 다시 셋팅하는법 간단히 정리 합니다. 1. c++ package설치. 2. ctrl+shift+p configure build task 로 tasks.json 셋팅 (이때 windows는 cpp file을 열고 있어야 함.) 컴파일러 선택 빌드는 ctrl + shift + B를 눌러서 빌드하면됨아니면 ctrl + shift + p를 눌러서 run build task를 검색해서 실행해도 됨. 3. launch.json 만들고 빌드후 debugging. (디버깅 하기)configure 추가. (Run - launch.json file

anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras]

아나콘다? 아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위해 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 아나콘다 배포판은 1300만 명 이상의 사용자들이 사용하며 윈도우, 리눅스, macOS에 적합한 1,400개 이상의 유명 데이터 과학 패키지가 포함되어 있다. anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras] 아나콘다에 텐서플로를 설치하면 곧바로 딥러닝을 시작할 수 있다. Tensorflow 2.0으로 새롭게 시작하는 tensorflow keras --> tf.keras 파이썬 실행환경 구축, 딥러닝 환경구축:anaconda 설치 [32bi

인스턴스 관리

앨리스의 토끼|2020년 5월 5일

먹고 살기 위해 여기 저기 떠돌이처럼 프로그래밍을 하다보니 어느 샌가 여러가지 언어를 다루고 있는 나 자신을 발견하게 되었다.좋다고 해야 할지 나쁘다고 해야 할지 모르겠지만, 여전히 내 프로그래밍의 시작은 C/C++이다.JAVA도 좋고, Objective C도 좋고, Swift도 좋고 RUST도 좋지만 그런 언어들 여럿을 늘어놓고 다시 봐도 C/C++ 만한 것이 없다.최근에 없는 시간을 쪼개서 다시금 C/C++을 둘러보다 보니 잠시 놓고 있었음에도 어느 샌가 관련 기술은 여러모로 발전한 것을 느낄 수 있었다.특히 STL의 경우는 이전처럼 잘 쓰는 사람들 만 사용하는 것이 아니라 비교적 많은 개발자들이 활용하며 다양한 기술을 내놓고 있는 것을 확인할 수 있었다.무엇보다 자신이 가진 기술을 자신의 밥줄로 생각하