|
절차 7단계 정리
11. 통합된 마케팅 플랜과 마케팅 프로그램 분석
12. 위즈위드 사이트 7C 평가
13. 고객 메트릭스 정리
IV. 위즈위드와 경쟁사 지오패스 비교표
V. 위즈위드의 SWOT 분석
VI. 정리 및 제언
1. 위즈위드 CSF 모형
2. 제 언
|
|
|
탐색 횟수가 “0000건/월”이고, 내가 선택한 입지는 하루 유동인구/차량이 0000명/000대 이어서 market potential이 크고, 임차료도 월 000 원 으로 저렴한데다가, 반경 000 m내에 동종 경쟁업체가 없어서 기존 (유사) 소매업의 마케팅 성과(매출, 비용,
|
|
|
우선성(priority) 논쟁 - 삶의 형식 대(對) 영역의 형식화 36
4.3 컴퓨터가 할 수 있는 조건은 무엇인가 - 체화와 삶의 형식의 문제 40
4.3.1 레넛(D. Lenat)의 문제와 드레퓌스의 대답 40
4.3.2 드레퓌스의 체화(embodiment)와 콜린스의 삶의 형식(form of life)
|
|
|
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "DAGStack.h"
#include "LinkedList.h"
#include "Vertex.h"
#include "Stack.h"
using namespace std;
#define FILE_NAME "digraph.txt" //인풋파일이름
/*클래스 스택노드
클래스 스택
클래스 버택스
클래스 리스트노
|
|
|
탐색해가야 하는데 마치 Linked List처럼 되어 버린 것을 알 수 있다. (혹은 Left, Right Skewed Tree) 이러한 문제를 해결하기 위해 균형 탐색 트리(balanced search tree)가 사용된다 1. 최대값을 찿는 알고리즘(maximum algorithm)
2. 선형 탐색 알고리즘(l
|
|
|
우선 탐색*/
void dfs(int v) {
node_pointer w;
visited[v] = TRUE;
printf(\"%3d\", v);
for(w = graph[v]; w; w = w->link)
if(!visited[w->vertex])
dfs(w->vertex);
}
/*너비 우선 탐색*/
void bfs(int v) {
node_pointer w;
queue_pointer front, rear;
front = rear = NULL;/*initialize queue*/
printf(\
|
|
|
for further Researches)
부록
모수화된 기대값 접근법
(Parameterized Expectations Approaches)
1. 일반적인 틀 (General Framework)
2. PEA 해의 정의와 계산과정
3. 수렴된 모수값을 구하는 알고리듬과 초기값 문제 (Algorithm to find and the initial value problem)
|
|
|
search.naver.com/search.naver?where=kdic&query=%EC%9D%98%EB%A3%8C%EC%82%AC%ED%9A%8C%EC%82%AC%EC%97%85&ie=utf8&sm=tab_nmr
제주대학교병원-> 의료비지원안내
https://www.jejunuh.co.kr/index.do 1. 서론
2. 본론
2-1 의료사회사업이란?
2-2 우리나라 의료보장제도는?
2-3 민
|
|
|
|
algorithm 구현
void printDistance()
int choose(int distance[], int n, int found[])
void findShortestPath(int start, gNode* gHeader[], int distance[], int n, int found[]) //by dijkstra's algorithm( n=NUM_STATIONS)
void findMinTransPath(int start, gNode* gHeader[], int distance[], int n, int found
|
|
|
algorithms can be bias free.
As Tom Mitchell puts, ML models learn the patterns from historical data and 1. Introduction
2. Why can't we just Trust ML models
2.1. No data nor ML algorithms can be bias free
2.2. There is no single definition of fairness in machine learning
3. What are t
|
|
메뉴펼치기
