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notion으로 이사 지난 한달간 notion을 써봤다. tistory를 사용하면서 (물론 내가 잘 활용하지 못한거겠지만) 많은 불편함과 불필요한 시간 소요를 느꼈다. 하지만 notion은 tistory에 비하면 너무나도 편리했다. 지난 약 5개월 간 플레이데이터를 다니면서, 그날 배운 것들을 메모장 or 주석으로 필기를 했으나 tistory에 옮겨 적는 수고가 너무 크다고 느껴서인지 점점 안하게 되버렸다... (메모장 파일만 수두룩.. 복붙은 의미없어) 이번에 ssafy에 합격하고 플레이데이터와 작별했는데, tistory와도 작별하려 한다. 새롭게 시작하는 saffy에서의 기록들은 새롭게 시작하는 notion에 기록하는걸로. 현재로선 비공개로 결정, 향후 어느정도 체계가 잡히면 공개 예정. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 3.
DBeaver Download | DBeaver Community Download | DBeaver Community Download Tested and verified for MS Windows, Linux and Mac OS X. Install: Windows installer – run installer executable. It will automatically upgrade version (if needed). MacOS DMG – just run it and drag-n-drop DBeaver into Applications. Debian package dbeaver.io DBeaver - Universial DB Browser로 대부분의 DB 조회 가능 - Community 버전 인스톨 (설정은 defau.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 28.
Django Django : Python 기반 웹 어플리케이션 개발 프레임워크 - batteries included - 다양한 사용 - 안전성 - 확장성 - very maintainable MTV 패턴 : Model, Template, View - MVC 패턴에 대응되는 Django의 디자인 패턴 가상환경 - 각 프로젝트 별 환경을 독립적으로 실행하기 위해 필요 프로잭트와 앱 - 프로젝트 : 웹 사이트의 전체 프로그램 - 앱 : 모듈화 된 단위 프로그램 ORM : Object Relational Mapping. 객체와 데이터의 관계를 매핑해주는 도구 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 28.
Cmder https://cmder.app/ Cmder | Console Emulator Total portability Carry it with you on a USB stick or in the Cloud, so your settings, aliases and history can go anywhere you go. You will not see that ugly Windows prompt ever again. cmder.app Download Full 실행 후 Unblock and Continue 기본 설정 Settings - Tasks - {cmd::Cmder} - 커서 제일 뒤에 놓고 Start directory - 산출물 저장될 폴더 선택(C드라이브에 django_pjt 만들어서 선택했음) - Save .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 28.
자바스크립트 - 표준 내장 객체 기본 자료형과 객체 자료형 - 기본 자료형 : 기본 자료형을 사용하면 자동으로 객체로 변환됨 let number = 1; let string = 'hi'; let boolean = false; - 객체 자료형 let number = new Number(1); let string = new String('hi'); let boolean = new Boolean(falser); - 기본 자료형과 객체 자료형의 차이점 : 기본 자료형은 객체가 아니기 때문에 속성과 메소드를 추가할 수 없다. => 기본 자료형에 속성과 메소드를 추가를 하기 위해서 prototype 사용 // 메소드 추가 let number = 1; number.prototype.method = function() { return 'method'.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 16.
자바스크립트 - 함수 선언적 함수 : 함수의 기본적인 선언 방법 변수에 익명 함수를 참조시킨다 (=변수에 함수를 담는다) 다른 선언된 함수를 참조한다 (=변수에 함수를 담는다) Call - back 함수 클로져(Closure) 템플릿 문자열 : `${ }` 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 15.
자바스크립트 배열 : 여러개의 자료를 한꺼번에 다룰 수 있는 자료형 - 선언 : let array = [1, 2, 3, '안녕', '하세요'] 역 for 반복문 : 배열의 요소를 뒤에서부터 출력 for (let i = length - 1; i >= 0; i--) { } for in 반복문 / for of 반복문 : 객체에 쉽게 반복문을 적용 스코프(Scope) : 변수를 사용할 수 있는 범위(블록) 호이스팅(Hoisting) : 해당 블록에서 사용할 변수를 미리 확인해서 정리하는 작업 함수 익명 함수 : 이름을 붙이지 않고 함수 생성 - let 함수이름 = function() { }; 함수 선언 function 함수 이름() { }; 화살표 함수 () => { }; 익명 함수와 화살표 함수의 차이 : 내부에서 thi.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 15.
자바스크립트 기본 동기 방식 : 작업이 실행되면다른 작업은 대기하는 상태, 단일 스레드 (Ajax) 자바스크립트 메인 목적 - 웹 브라우저에서 실행되는 웹 클라이언트 애플리케이션 개발 추가로 할 수 있는 일 - 웹 서버 개발 : Node.js 활용. 웹 개발과 관련해서 간단한 모듈 제공. 데이터 처리와 예외 처리 등은 복잡하지만 빠름. - 데스크톱 애플리케이션 개발 : 일렉트론 모듈 활용. - 모바일 애플리케이션 개발 : 네이티브 애플리케이션. - DB 관리 : NoSQL(Oracle, MySQL,MongoDB, PostgreSQL 등) 식별자 : 변수, 상수, 함수 이름 - 키워드 X - 특수 문자는 _ 와 $만 허용 - 숫자로 시작 X - 공백 X - 생성자 함수의 이름은 대문자 - 변수, 함수, 속성, 메소드의 이름.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 15.
구내식당 내가 필요해서 만든 구내식당.html 구내식당 더반푸드 더좋은밥상 쉐프의밥상 iframe ⓒ copyright : Bleck 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 11.
DAO를 JSP로 구현 1. Home.jsp ::: HOME ::: 2. user_list.jsp (SELECT ALL) ::: LIST ::: 3. user_selectone.jsp / user_selectone_proc.jsp (SELECT ONE) ::: SELECT ::: 번호 4. user_insert.jsp / user_insert_proc.jsp (INSERT) ::: INSERT ::: 아이디 성명 나이 5. user_update.jsp / user_update_proc.jsp (UPDATE) ::: UPDATE ::: 번호 아이디 성명 나이 6. user_delete.jsp / user_delete_proc.jsp (DELETE) ::: DELETE ::: 번호 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 11.
HTML 기본 용어 태그(Tag) 태그는 를 사용하여 나타냄 일반적으로 시작과 끝을 표시하는 2개의 쌍으로 이루어져있고, 종료 태그는 앞에 /를 붙여야 함 태그는 표준으로 정해져있고 태그별 역할이 다름 속성(Attribute) 태그에 추가 정보를 제공하기 위해 사용 속성 역시 표준으로 정해져 있음 태그 바디(Tag Body) 시작 태그와 종료 태그 사이 위치한 내용 대체로 택스트가 위치, 태그 사이에 다른 태그도 위치 가능 시멘틱 태그(Semantic Tag) 특별한 의미를 가지는 태그 문서의 구조를 정의하는데 주로 사용 코드의 가독성을 높여줌 HTML 문서 구조 : HTML5 문서를 선언 ... : HTML 문서의 시작과 끝 : CSS, 자바스크립트, 메타 태그 등이 위치 : 캐릭터 셋을 UTF-8로 설정해 두어야 한글이.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 10.
DAO / DTO 구현 Statement - Java 자체로는 SQL 구문을 이해 못하기 때문에 Statement를 이용하여 SQL 구문을 실행시킴 PreparedStatement - Statement보다 향상된 기능 - 매개변수 '?'에 값을 대입한다 Resultset - 결과값을 저장하고, 저장한 값을 한 행 단위로 불러올 수 있음 - Statement 클래스의 executeQuery(String sql) 메소드를 통해 저장함 1. JdbcUtils import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; publ.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 9.
디자인 패턴 - MVC 패턴 MVC 패턴이란? Model - View - Controller Pattern. 애플리케이션의 관심사를 분리하는 목적으로 사용됨. 코드 간의 구분을 명확히 하여 코드가 용이하고 유지보수가 수월함. Model : 데이터를 전달하는 객체. 데이터 처리 영역. View : Model에 포함된 데어터의 시각화를 담당. Controller : Model로부터 데이터의 흐름을 제어하고, 데이터가 변경될 때마다 View를 업데이트함. MVC 패턴을 이용한 Student 객체 구현 Step 1. Model : Student.java public class Student { private String rollNo; // 학생 번호 private String name; // 학생 이름 // gettern & setter .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 6.
DACON 2022 관광데이터 AI 경진대회 후기 첫 대회. 처음 3일 간은 나름 열정적으로 했던 것 같다. 가설을 세우고 => 구현 및 최적화하고 => Colab GPU로 코드 돌리고 => 기다리고 위 싸이클의 반복이였다. 부족한 GPU에 허덕여서 구글계정을 10개나 만들고, (그래도 Pro 결제는 안함ㅋㅋ) 돌려놓고 자고 일어나면 or 밥 먹고 오면 or 쉬다 오면 런타임에러 or GPU 바닥나서 멘탈 나가고, 이건 오를 수 밖에 없는 사전 모델 or 앙상블 or 파라미터 or 토크나이저다! 하고 돌리면 점수는 안오르고, 배우고 시도해서 성장하는게 아닌 0.00001%의 정확도를 올리기 위해 별에별 방법을 쓰기만 한다는 느낌을 받았다. 운 좋게도 좋은 사전 모델과 파라미터, 적절한 토크나이저로 분석이 잘 돼서 최고 등수는 10월 15일 토요일에 세운.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 31.
Up & Down package org.UpDown; import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class UpDown { static Scanner scan = new Scanner(System.in); static Random rand = new Random(); public static void main(String[] args) { // 0 ~ 100 Random 출력 int a = rand.nextInt(100) + 1; // 변수 설정 int cnt = 5; int start = 0; int end = 100; // cnt가 0 보다 클 경우에만 게임 실행 while(cnt > 0) { if(cnt == 5) { System.out.println("=.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 10. 23.
순환신경망 RNN 모델 구축 네이버 주식의 api를 불러와서 2021년의 삼성전자 주식의 데이터 중, 10일치를 사용해서 미래 5일치의 종가를 예측하는 모델 구축 # Library import torch import numpy as np import pandas as pd from tqdm.auto import tqdm import random # 시드 고정 목적 import os # 시드 고정 목적 SEED = 42 device = 'cuda' if torch.cuda.is_availalbe() else 'cpu' # SEED Fix def reset_seeds(seed): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 파이썬 환경변수 시드 고정 np.random.se.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 28.
순환신경망(RNN, Recurrent Neural Networks) 순차적 데이터(sequential data) - 순서를 가진 데이터 - 순서가 바뀌면 데이터가 아예 달라짐 순환신경망(Recurrent Neural Networks) - 순차적 데이터를 잘 처리함 - 이전 단계의 처리 결과가 다음 단계에 입력이 되는 형태의 신경망 (=> 순서) - 순서가 바뀌면 데이터가 달라지니까 순서를 학습함 ! 단계가 길어질 수록 이전 단계의 입력의 의미가 없어진다 Vanilla RNN의 문제점 - 경사소실 문제 - 장기 의존 관계를 잘 학습하기 어려움 => 입력 길이가 길어질 수록 끝 부분은 잘 학습할 수 없음 LSTM(Long Short-Term Memory) - 순환신경망의 경사소실 문제 해결 - 각 cell에 대한 출력 사용 가능 - 마지막 cell에 대한 출력 또한 사용 가.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 28.
Pytorch 기초 (1) Pytorch - Google의 tensorflow와 유사한 deep learning library - Facebook 인공지능 연구팀에 의해 주로 개발 - torch - tensor(n차원 배열의 자료구조) 변환 및 다양한 수학 함수와 클래스가 들어가 있음 - torch.nn - 신경망을 구축하기 위한 레이어(층), 활성화 함수, 손실함수 등이 들어가 있음 - torch.utils.data - mini-batch 학습을 위한 데이터셋을 구성하는 다양한 함수와 클래스가 들어가 있음 - torch.optim - optimizer 관련 함수와 클래스가 들어가 있음 Tensor - n차원 배열 - 다차원 배열이나 행렬과 매우 유사한 특수한 자료구조 - Pytorch에서는 tensor를 deep learning.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 26.
Deep Learning 인공지능(Artificial Intelligence) - 사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램 - 딥러닝은 머신러닝에 포함되는 기술 - 강 인공지는 vs 약 인공지능 인공신경망 - 뉴런을 모방하는 기초단위 노드(Node) - 각각의 신경 단위에서 많은 입력들을 조합해서 하나의 출력값으로 배출 - 비선형 변환(활성함수)을 통해 다음 노드에 전달 - 피드 포워드(Feed-Foward) 신경망 - 입력에서 출력으로 이어지는 과정이 한 방향으로 흘러 순환이 없는 신경망 인공 뉴런 - 노드 하나 하나가 다중 회귀 딥러닝(Deep Learning) - 딥러닝은 머신러닝 알고리즘 중 하나인 인공신경망을 다양하게 쌓은 것 - 인공신경망을 여러 겹으로 쌓으면 딥러닝 - Hidden layer = Fully co.. 공감수 3 댓글수 0 2022. 9. 26.
Ensemble # 타이타닉 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score df = sns.load_dataset('titanic') cols = ["age","sibsp","parch","fare"] # 숫자니까 바로 사용 features = df[cols] # 피쳐 target = df["survived"] # 정답값 # one hot encoding cols = ["pclass","se.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 13.
Machine Learning Model 선형회귀(Linear regression) 원인이 되는 설명 변수(독립변수, feature)에 따른 종속변수(class, label, target)의 결과를 예측 sklearn에서 제공해주는 당뇨병 진행도 데이터셋 받아오기 from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() data = diabetes.data target = diabetes.target data.shape, target.shape # shape 확인 SEED = 42 # 학습데이터와 검증데이터 분리 from sklean.model_selection import train_test_split x_train, x_valid, y_train, y_valid = trai.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 7.
[프로그래머스] 정수 내림차순으로 배치하기 (Python) 문제 설명 함수 solution은 정수 n을 매개변수로 입력받습니다. n의 각 자릿수를 큰것부터 작은 순으로 정렬한 새로운 정수를 리턴해주세요. 예를들어 n이 118372면 873211을 리턴하면 됩니다. 제한 조건 n은 1이상 8000000000 이하인 자연수입니다. 입출력 예 n return 118372 873211 문제 풀이 이해와 접근 - 정수형 type을 문자열 type으로 변환해서 정렬 (int -> str) - 각 자릿수를 큰것부터 작은 순으로 정렬 => sort를 descending으로 (reverse = True) - 정렬 후 리스트에 담기면 공백을 기준으로 join한 후, 문자열 type을 다시 정수형 type으로 변환 (str -> int) 코드 n = 118372 # 문자열 type.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 5.
#12 Preprocessing (with Pandas) Dataframe 병합하기 concat 수직 또는 수평 병합 pd.concat 함수에 dataframe 객체를 list에 담아서 전달 pd.concat([df, df]) # default : axis = 0 merge 매우 자주 사용 how argument를 이용해 left or inner join을 결정. default는 inner join pd.merge(, , on = "기준 column명", how = "left") cabin의 등장 빈도수를 특성으로 추가하고 싶다면? # 먼저 cabin의 index와 index별 개수를 추출 tmp = df["cabin"].value_counts().reset_index() tmp.columns = ["cabin", "cabin_cnt"] tmp # df 복사본.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 31.
[프로그래머스] 문자열 다루기 (Python) 문제 설명 문자열 s의 길이가 4 혹은 6이고, 숫자로만 구성돼있는지 확인해주는 함수, solution을 완성하세요. 예를 들어 s가 "a234"이면 False를 리턴하고 "1234"라면 True를 리턴하면 됩니다. 제한 사항 s는 길이 1 이상, 길이 8 이하인 문자열입니다. s는 영문 알파벳 대소문자 또는 0부터 9까지 숫자로 이루어져 있습니다. 입출력 예 s return "a234" false "1234" true 문제 풀이 이해와 접근 코드 def solution(s): if len(s) == 4 or len(s) == 6: if s.isdigit() == True: return True else: return False else: return False 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 30.
#11 Preprocessing(with Pandas) 피벗 테이블 pd.pivot_table 데이터를 기준이 되는 column을 집계하여 새롭게 표 형태로 작성해주는 기능 index : 행으로 사용할 column명 columns : 열로 사용할 column명 values : 집계 대상 column aggfunc : value에 대한 집계 "함수"를 넣음 편의상 std, var, mean, count, median 등 문자열을 넣어도 함수 역할을 함 fill_value : NaN에 대해 채울 값 쿼리로 표현하면 group by column1(=index), column2(=columns) # 전 글에 titanic dataset을 이어서.. df["age2"] = df["age"] // 10 # 나이대 별 column 생성 # 나이대 별로 운임료의 평균을 알.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 30.
#10 Preprocessing(with Pandas) 전처리 전 pandas, numpy를 import하고 google colab drive 연결, titanic dataset 불러오기 # pandas, numpy import, google colab drive mount import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive drive.mount("/content/drive/") DATA_PATH = "/content/drive/MyDrive/ ~ /" df = pd.read_csv(f"{DATA_PATH}titanic.csv") # drive 경로에 있는 titanic dataset 불러오기 Dataframe 정보 확인 df.info() >>> RangeIndex: 1309 entri.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 29.
#09 EDA(with Pandas) EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 자료 분석) 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 과정에 있어서 지속적으로 해당 데이터에 대한 탐색과 이해를 가져야 한다는 의미 데이터 종류 수치형 데이터 연속형 : 일정범위 안에서 어떤 값도 취할 수 있는 실수형 데이터 ex) 온도, 키, 풍속, 운임료 이산형 : 횟수 같은 정수형 데이터 ex) 사건 발생 빈도수, 방 개수, 부모자식 수 범주형 데이터 : 가능한 범주안의 값만 취할 수 있는 데이터 명목형 : 성별(남, 여), 전공(경영정보학, 인문학, 사회학 등), 장르(스릴러, 로맨스, 공포 등) 순서형 : 영화평점(1, 2, 3, 4, 5), 직급(사원, 대리, 과장, 차장, 부장) # pandas, numpy import, google c.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 29.
google colab - drive mount from google.colab import drive drive.mount("/content/drive/") 2줄의 코드면 가능하지만 이거 하나 누르면 끝 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 29.
#08 Pandas basic Pandas 파이썬에서 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 라이브러리 2차원 형태의 데이터에 대해 집계하거나, 전처리 등을 아주 쉽게 할 수 있음 정형데이터를 다루는 라이브러리 Pandas의 데이터 구조 Dataframe : 2차원 구조로 되어있는(행렬) 데이터 Series : 1차원 구조로 되어있는(열) 한 종류의 데이터 Series가 여러개 모이면 => Dataframe import pandas as pd # 일반적으로 pandas 와 numpy는 같이 사용 import numpy as np Dataframe 만들기 행렬 구조의 list를 dataframe으로 변환 data = [ ["A군", 30, 170], ["B군", 25, 180] ] df = pd.DataFrame(data, columns = [".. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 29.
리스트에서 맞닿아 있는 값을 비교 import numpy as np from queue import Queue def solution(board, moves): board = np.array(board).T.tolist() # 전치시킨 후 리스트로 만듬 result = [] count = 0 # 결과 리스트에 뽑은 인형들 담기 for m in range(len(moves)): for i in range(len(board)): if board[moves[m]-1][i] != 0: result.append(board[moves[m] - 1].pop(i)) board[moves[m] - 1].insert(i, 0) # 결과 리스트에서 뽑은 인형 중 같은 인형 터뜨려 없애기 if len(result) > 1: if result[-1] == re.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 28.

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