이숭간 공부기록

출처 : www.inflearn.com/course/%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81-%EC%9E%85%EB%AC%B8-%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81%EB%B6%80%ED%8A%B8/lecture/49580?tab=note&speed=1.5 스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술 - 인프런 스프링 입문자가 예제를 만들어가면서 스프링 웹 애플리케이션 개발 전반을 빠르게 학습할 수 있습니다. 초급 프레임워크 및 라이브러리 웹 개발 서버 개발 Back-End Java Spring MVC Spring Boot 온라인 www.inflearn.com 1. 비즈니스 요구사항 정리 데이터: 회원ID, 이름 기능 : 회원등록, 조회 아직 데이터 저장소..

두가지 방법이 있는데 java.lang.Thread를 직접 객체화해서 생성하거나 스레드 클래스를 상속해서 하위클래스를 만드는 방법이 있습니다. 첫번째의 경우 Runnable을 매개변수로 갖는 생성자를 호출해서 스레드 객체를 생성하는데, 이때 Runnable은 run이라는 함수를 정의하고있는 인터페이스입니다. Runnable구현 클래스에서 run함수안에 스레드가 실행할 코드를 작성하고 이 클래스로 객체를 생성하고 스레드클래스의 생성자에 매개변수로 전달합니다. 코드를 절약하기 위해서는 Runnabel 익명객체를 매개값으로 사용할 수 있습니다. 그후 start메소드를 호출해서 작업스레드를 실행합니다.

프로그램이 실행되면 프로세스의 형태로 메모리에 로드되고 이를 cpu가 실행함 프로그램의 구동을 위해서는 운영체제가 메모레 (RAM)에 공간을 할당하고 이 공간에 프로세스가 로드되어 프로그램이 실행됨 메모리공간은 크게 1. 스태틱영역 2. 스택영역 3. 힙 영역 으로 나뉘고 데이터 타입에 따라서 해당공간에 할당됨 // 먼저 잠깐 변수정리! 선언위치에 따른 분류 - 멤버변수 / 지역변수 멤버변수 : 클래스변수(인스턴수 변수앞에 static,) + 인스턴스변수( 필드내에 선언, 인스턴스 생성시 만들어짐 ) 지역변수 : 메소드 내에서 선언되는 변수 데이터 타입에따른 분류 - 기본형변수 / 참조변수 기본형변수 : 자료의 실제값을 저장 ( 8개 타입 ) 참조변수 : 값이 저장되어있는 주소값을 갖는다 ( string..

웹 api - 자바스크립트 언어에 포함된게아니고 브라우저가 제공하는, 브라우저가 이해하는 함수. html에서 자바스크립트를 포함할때 어떻게 포함하는게 효율적인가? 1.헤드안에 스크립트를 포함 - 웹브라우저가 html을 한줄한줄씩 parsing하면서 내려가다가 script를 발견하면 해당 js파일을 받기위해 한줄씩 읽던걸 멈추고 필요한 자바스크립트를 서버에서 다운받아 실행한후 다시 parsing하게됨 단점? - js파일이 엄청 크거나 인터넷이 느리다면 사용자가 웹페이지를 보기까지 너무 오래걸림 2.그래서 body안 맨 끝에 script파일을 위치시켜서 웹브라우저가 html을 모두 parsing한후에 fetching js -> executing js 단점? - 웹사이트가 자바스크립트에 매우 의존적이라면, 사..

#다차원배열을 이용하여 신경망 구현 배열의 차원수 - np.ndim() 배열의 형상 - np.array클래스의 인스턴스 변수인 shpae으로 알수있음 (몇 곱하기 몇 행렬인지), 튜플로반환 두 행렬의 곱 - np.dot(A, B) : 행렬 A,B의 곱 곱해지는 행렬의 대응하는 차원의 원소수만 맞춰주면 np.dot()으로 한번에 Y를 계산할수 있다. np.dot()을 사용하지 않으면 for문으로 계산해야하는데 개귀찮 ㅇㅇ # 3층 신경망 구현하기 # 출력층 설계하기 : 기계학습의 타입에따라 사용하는 활성화함수가 달라진다. 분류 - 소프트맥스함수 : 데이터가 어느 클래스에 속하느냐?? (ex.사진속 인물의 성별분류하기) 회귀 - 항등 함수 : 입력데이터에서 연속적인 수치를 예측하는문제 (ex. 사진속 인물의..

2장에서 배웠던 퍼셉트론에서는 원하는 결과를 출력하도록 가중치값을 적절하게 정하는 작업을 사람이 수동으로 해야했음. 신경망은 가중치값을 기계가 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력을 가질수있게함 ( 퍼셉트론 복습 - 두 신호 x1,x2를 입력받아 y를 출력하는 퍼셉트론. 각신호에 가중치를 곱한값을 모두 더한값에 편향(뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되는지를 제어)함을 더한값이 0보다 크면1, 작거나 같으면 0을 출력) 3장의 목표 신경망의 개요 신경망이 입력데이터가 무엇인지 식별하는 처리과 # 활성화함수 : 입력 신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수 h(x) 활성화함수는 입력신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할을 함. 활성화함수의 종류 퍼셉트론과 신경망의 차이는 어떤 활성화함수를 쓰느냐의 차이뿐. 함수..