Linux

[Linux]모든 하위 디렉토리 내 모든 파일을 상위로 이동 후 압축 해제

Bongho, Lee

Bongho, Lee

— 1 min read

Background

  • Binance Data 에서 압축파일을 다운로드 하면 최종 zip파일이 존재하는 Directory Depth가 꽤 깊다. 거기에 거래되는 Coin/Token 갯수가 200개 가까이 되다보니 압축을 풀고 관리하기 위해서는, 일괄로 모든 파일을 최상위로 끌어올릴 필요가 있었다.
  • 끌어올린 다음에는 압축을 모두 풀어줄 필요가 있었다.

Solution

  • find로 각각 찾은 결과를 -exec 옵션으로 mv 명령에 Parameter로 던져준다.
  • unzip도 동일하게 find를 사용해서 처리한다. 그렇지 않으면 "caution: filename not matched:" 에러를 보게 된다.

Shell Script

find . -type f -name "*.zip" -exec mv {} ~/Downloads/Archive \;
find . -type f -name "*.zip" -exec unzip {} \;

References

Read more

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성(Multi Collinearity) * **Multi-Collinearity(다중공선성)**는 독립 변수들 간의 강한 상관관계가 존재할 때 발생합니다. 즉, 한 독립 변수가 다른 독립 변수에 의해 설명될 수 있을 정도로 상관관계가 높은 상황을 의미합니다. * 이 문제는 주로 회귀 분석에서 나타나며, 변수들 간의 관계를 해석하는 데 있어 큰 장애물이 될 수 있습니다. * 일반적인 회귀식을 $Y=
Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P- Value * Bayesian P-Value는 **모델의 적합도(goodness-of-fit)**를 평가하는 데 사용됩니다. * 사후 분포(posterior distribution)를 이용하여 실제 데이터와 모델이 생성한 예상 데이터를 비교함으로써, 관측된 데이터가 모델에 의해 얼마나 잘 설명되는지를 평가합니다. * 빈도주의 p-값은 "관찰된 데이터보다 극단적인 데이터가 나올 확률"을 계산하지만, Bayesian P-Value는 "모델이 실제
Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non Identifiability * Non-Identifiability는 주어진 데이터와 모델에 대해 특정 파라미터를 고유하게 식별할 수 없는 상황을 의미합니다. 즉, 여러 파라미터 값들이 동일한 데이터를 생성할 수 있으며, 이로 인해 특정 파라미터 값을 확정적으로 추정하기 어렵게 됩니다. * 베이지안 추론에서 Non-Identifiability는 사후 분포가 특정 파라미터 값에 대해 명확하게 수렴하지 않고, 여러 값들에 대해 비슷한 확률을
Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram * 히스토그램의 변형으로 데이터가 비정규적이거나 큰 분산을 가지는 경우, 정확한 분포를 파악하기 위해 사용됩니다. * 일반적으로 히스토그램은 데이터의 빈도를 직접적으로 나타내기 때문에, 큰 값이 빈번하게 발생하는 경우 상대적으로 작은 값을 잘 드러내지 못하는 경향이 있습니다. 반면, Rootgram은 빈도를 제곱근 형태로 변환하여, 데이터 분포의 차이를 더 잘 시각화할 수 있도록 돕습니다 * 여기서