1. 실행 node.js 공식 홈페이지에 있는 기본 예제코드를 실행시켜보자. 해당 강의에서 코드를 제공해주고 있지만, 직접 홈페이지에 들어가보니 구현방식이 조금 다른 코드가 있었다. 이게 최신 버전이니 해당 코드를 가져와봤다. // node.js 를 통해 웹서버를 만들고 해당 웹 서버가 1337번 포트를 listening 하도록 시키는 코드 // hostname으로 접속한 사용자의 요청에 응답 const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 1337; const server = http.createServer((req, res) => { //서버 생성. res.statusCode = 200; res.setHeader('Co..
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https://www.inflearn.com/course/nodejs-%EA%B0%95%EC%A2%8C-%EC%83%9D%ED%99%9C%EC%BD%94%EB%94%A9/dashboard [무료] [nodejs 강좌] Node.js 를 이용해 웹애플리케이션 만들기 - 인프런 | 강의 JavaScript와 Nodejs를 이용해서 웹에플리케이션을 만드는 방법을 알려드립니다. 웹브라우저에서 동작하는 자바스크립트를 이용해서 PHP나 JSP의 역할을 대체할 수 있습니다. 하나의 언어로 웹에플리 www.inflearn.com 인프런에 있는 생활코딩 강좌를 시작했다. 이번 동아리 프로젝트에서 Node.js 를 사용해보기로 결정해서 빡세게 스터디를 돌려볼 예정이다🔥 섹션 0. 설치 및 오리엔테이션 1. 수업 소개 - ..
https://www.acmicpc.net/problem/9009 9009번: 피보나치 입력 데이터는 표준입력을 사용한다. 입력은 T 개의 테스트 데이터로 구성된다. 입력의 첫 번째 줄에는 테스트 데이터의 수를 나타내는 정수 T 가 주어진다. 각 테스트 데이터에는 하나의 정수 n www.acmicpc.net 하나의 양의 정수가 주어질 때, 피보나치 수들의 합이 주어진 정수와 같게 되는 최소 개수의 서로 다른 피보나치 수들을 구하라. 이때 피보나치 수는 증가하는 순서대로 출력 그리디 알고리즘이라는 것을 생각하고 규칙을 찾으면 간단하게 풀 수 있는 문제였다. 처음에는 피보나치라고 해서 dp를 사용해야 하나 했는데.. 다시 생각해보니 그럴 필요가 전혀 없었다. 피보나치 수를 생각해보면 f(n+1) = f(n)..
이전에 스프링과 MyBatis를 사용하여 웹 개발을 해 본 경험이 있었다. 그때도 JPA에 대한 것을 찾아보긴 했는데 같이 하는 팀원들이 모두 웹 개발을 거의 처음 접하는 상태였고 배워가면서 하나하나 해 가는 상태였기 때문에 JPA는 건들여보지 못했었다. 그런데 이번 프로젝트에서는 JPA를 사용하기로 해서 따로 공부를.. 열심히 해봤다. 책도 사고.. 구글링도 엄청 열심히 하고.. 공부한 내용을 따로 정리해야 할 텐데 일단은 개발 에러부터 까먹지 않도록 정리하려 한다. JPA를 이용하여 값을 받아올 때, Repository가 NullPointerException이 났다. 나는 분명 @RequiredArgsConstructor 어노테이션을 붙여놨는데.. 그래서 Repository위에 @Autowired를 ..
학교 다닌 지 얼마나 됐다고 벌써 졸업 프로젝트라니.. 학교를 벗어나기 싫은 마음과 그냥 쉽게 졸업 시켜줬으면 좋겠다는 마음이 공존하는 시기입니다. 하지만 졸업 후 취준은 더 힘들테니 열심히 해야죠😇🔥🔥 블로그를 만든지는 꽤 됐지만 기술 블로그라는 것은 처음 써봐서 어떻게 써야 할 지 갈피가 좀 안잡히지만, 일단 시작해보겠습니다. 동아리 언니가 알려준 이모티콘. 티스토리에 이모티콘이 있다는 걸 이번에 처음 알았어요.. Intro 저희 팀의 프로젝트는 [RPA와 딥러닝을 이용한 유사얼굴 탐색 서비스] 입니다. 말 그대로 RPA를 이용해 웹에서 스크래핑한 이미지와 딥러닝 모델을 사용하여 유사 얼굴을 탐색하는 서비스인데요. 저희는 이 기술을 '지인능욕' 범죄에 적용하면 좋겠다고 생각해서 지인능욕 범죄가 제일 ..
https://opentutorials.org/module/5268/29793 내 이미지 사용하기 - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 내 이미지 사용하기 2020-12-21 00:08:14 강의 실습 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이브러리 로딩 import glob import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf opentutorials.org 13강 My Image 이미지 데이터를 구성하는 방법 이미지 데이터를 읽어들이는 코드의 사용법 import glob import numpy as np imp..
https://opentutorials.org/module/5268/29792 다섯번째 딥러닝 완성 - LeNet - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 수업소개 LeNet-5 모델을 완성하고, CIFAR10 이미지 학습을 진행합니다. 강의 실습 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as tf import pandas as pd ################# opentutorials.org 11강 Lenet 12강 Lenet (실습) 실습 코드 및 설명 드라이브에 업로드 ########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as tf..
https://opentutorials.org/module/5268/29791 다섯번째 딥러닝 3 - MaxPool2D - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 수업소개 CNN의 마지막 퍼즐 조각 Max Poolling에 대해서 이해하는 수업입니다. MaxPool2D 레이어의 사용방법과 역할을 이해합니다. 강의 실습 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이 opentutorials.org 9강 MaxPool2D dense(Dense) 레이어에서는 84개의 수식이 만들어지고 각 수식마다 2400개의 가중치와 1개의 bias가 필요하므로 총 필요한 가중치의 개수는 84 * (2400 + 1) = 201684 Convolution la..
https://opentutorials.org/module/5268/29788 다섯번째 딥러닝 2 - Conv2D - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 수업소개 컨볼루션에 대한 이해와 컨볼루션 레이어의 사용법을 익힙니다. 컨볼루션 필터의 역할을 중심으로 컨볼루션 레이어에 대한 이해를 합니다. 컨볼루션 연산이 어떻게 이루어 지는지 opentutorials.org 7강 Conv2D Convolution (=합성곱) 특정한 패턴의 특징이 어디서 나타나는지를 확인하는 도구 convolution 필터를 이용해서 연산을 하면 결과가 2차원 형태의 숫자집합으로 만들어짐. 이미지로 표현 가능. 👉 특징에 대한 위치 정보가 표시된 지도 = 특징맵 feature map 👉 필터 하나가 특징맵 하나를 만듦..
https://opentutorials.org/module/5268/29787 다섯번째 딥러닝 1 - Flatten - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 수업소개 이미지셋 데이터를 표 형태의 데이터로 변형해서 학습하는 법을 배웁니다. 딥러닝 모델의 "특징 자동 추출기"라는 별명의 의미를 이해합니다. 강의 실습 소스코드 colab | backend.ai ## opentutorials.org 5강 Flatten 이미지 분류기: 지도학습, 분류문제. 이미지 데이터. 28 x 28 -> 784개의 칼럼을 가진 형태로 변형 print(독립.shape) # (60000, 28, 28) 독립.reshape(60000, 784) print(독립.shape) # (60000, 784) 특징 자동 추출기..