스터디/알고리즘&백엔드 스터디

1011 스터디

묘걍 2023. 10. 11. 19:21

1️⃣네트워크 요약

- 인터넷 접속은 IP로 하지만 도메인 주소를 보여준다

- 공유기가 DNS Forwarding기능을 제공한다

- ISP가 한 번 들어온 물음에 대해서는 그 정보를 메모리(DNS cache)에 들고 있다가 그 뒤로는 DNS에 묻지 않고 cache에 등록된 정보에 따라 응답

- 단편화로 인해 분할이 일어나며, 수신측에서 재조립을 해야한다. 단편화는 안 나는 것이 좋다

- 현대에는 단편화가 거의 발생하지 않는다

 

- 엄밀히 말하면 packet의 헤더는 IP header

- IP payload속에 TCP header와 데이터 세그먼트가 들어있는 것이다

 

+ gateway 주소

 

 

 

2️⃣SQL

https://dev-study-501.tistory.com/156

 

[프로그래머스]아픈 동물 찾기

❓문제 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의

dev-study-501.tistory.com

 

 

3️⃣기타

https://biopython.org/

 

Biopython · Biopython

Biopython See also our News feed and Twitter. Introduction Biopython is a set of freely available tools for biological computation written in Python by an international team of developers. It is a distributed collaborative effort to develop Python librarie

biopython.org

BioPython은 생물정보학 분야연구나 데이터 처리를 위한 프로그래밍 작업을 지원하기 위한 Python 라이브러리이다. 

 

BioPython의 주요 기능들:

  1. 파일 형식의 처리: 생물정보학 분야에는 다양한 형식의 데이터 파일이 있다 (예: FASTA, GenBank). BioPython을 사용하면 이런 파일들을 쉽게 읽고 쓸 수 있다.
  2. 서열 분석: DNA, RNA, 단백질 서열과 같은 생물학적 서열 데이터를 다루는 데 유용한 도구들을 포함하고 있다. 예를 들어, 서열의 통계 정보를 계산하거나, 서열 간의 비교 등을 할 수 있다.
  3. 온라인 데이터베이스 접근: NCBI와 같은 주요 생물정보학 데이터베이스에 직접 접근하여 데이터를 검색하고 다운로드 할 수 있다.
  4. 분자 구조: 3D 분자 구조와 같은 복잡한 데이터도 처리할 수 있다.

BioPython을 사용하면 생물정보학과 관련된 복잡한 작업들을 훨씬 간결하게 코드로 구현할 수 있다.

Python을 안다면, BioPython 라이브러리를 사용하여 생물학적 데이터를 처리하는 것은 매우 직관적이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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