์ „์ฒด ๊ธ€

๐Ÿ’ป FE Developer ๐ŸŒฑ self.push(knowledge)
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colab์— google drive ๋งˆ์šดํŠธ๋กœ csv๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ

์•„์•„์•„!!! ์ €๋ฒˆ์— ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๋Š”๊ฒŒ ์•ˆ๋˜์–ด๊ฐ€์ง€๊ณ  ๋จธ๋ฆฌ ์•„ํŒ ์—ˆ๋Š”๋ฐ ์˜ค๋Š˜ ์Šคํ„ฐ๋”” ์‹ค์Šต์‹œ๊ฐ„์— ์ œ๋Œ€๋กœ ๋ฐฐ์› ๋‹ค. ๊ธฐ๋กํ•ด๋‘ฌ์•ผ์ง€! ์ผ๋‹จ ๋‚ด ๊ตฌ๊ธ€ ๊ณ„์ • ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ์—๋‹ค๊ฐ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์˜ฌ๋ ค๋†“๋Š”๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์™ผ์ชฝ์— ํŒŒ์ผ ๋ฒ„ํŠผ์„ ๋ˆ„๋ฅด๋ฉด ๋‚˜์˜ค๋Š” ์„ธ๊ฐœ ์•„์ด์ฝ˜ ์ค‘์— 3๋ฒˆ์งธ๊บผ๋ฅผ ๋ˆ„๋ฅด๋ฉด ๊ณ„์ •์„ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๊ฒ ๋ƒ๊ณ  ๋ฌผ์–ด๋ณธ๋‹ค. OK ๋ˆŒ๋Ÿฌ์ฃผ๋ฉด ์ €๋ ‡๊ฒŒ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜จ๋‹ค. โ€‹ โ€‹ ์ผ๋‹จ ๋งจ ์œ„์— from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') โ€‹ ์ด ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•ด์ฃผ๊ณ  โ€‹ path๋ผ๊ณ  ๊ฒฝ๋กœ ๋„ฃ์–ด์ค„ ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ•˜๋‚˜ ๋งŒ๋“ค์–ด ์ค€๋‹ค์Œ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ๋งˆ์šฐ์Šค๋ฅผ ํด๋ฆญํ•ด์„œ ๊ฒฝ๋กœ๋ณต์‚ฌ๋ฅผ ํ•ด์ค€๋‹ค ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  path์— ๋„ฃ์–ด์ฃผ๊ณ  ๋ฐ์ดํ„ฐ์ธ xy ์— path๋ฅผ ๋„ฃ์–ด์ค€๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด ๋! โ€‹ ์ž˜ ๋™์ž‘๋œ๋‹ค. # lab 05 Logistic Classifi..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 05: TensorFlow๋กœ Logistic Classification์˜ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ (new)

์ฐธ๊ณ ์˜์ƒ https://www.youtube.com/watch?v=2FeWGgnyLSw&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=13&ab_channel=SungKim logistic regression ์„ tensorflow๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„ โ€‹ ๋งจ ์ฒ˜์Œ๋ถ€ํ„ฐ! ์ผ๋‹จ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š”? x_data ์•ˆ์— ๋“ค์–ด๊ฐ€์žˆ๋Š” ๊ฐ๊ฐ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋“ค์€ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ธ์Šคํ„ด์Šค๋ฅผ ๋งํ• ๊ฑฐ๋‹ค ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  y_data์˜ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ’์€ 0 ์•„๋‹ˆ๋ฉด 1๋กœ๋งŒ ๋‚˜์˜จ๋‹ค๊ณ  ํ•˜์ž. โ€‹ ๊ทธ ๋‹ค์Œ feed-dict ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„  placeholder๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. X ์™€ Y๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์—ˆ๋‹ค. shape์— ์ฃผ์˜ ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๋” ๋งŽ์€ x_data , y_data๋ฅผ ์ค„์ˆ˜๋„ ์žˆ์œผ๋‹ˆ None(n)์œผ๋กœ ์„ค์ •ํ•ด ๋‘”๊ฑฐ๊ณ  X..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 5-2 Logistic Regression์˜ cost ํ•จ์ˆ˜ ์„ค๋ช…

์ฐธ๊ณ ์˜์ƒ https://www.youtube.com/watch?v=6vzchGYEJBc&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=13&ab_channel=SungKim ์ด๋ฒˆ์—” cost function๊ณผ cost ๋ฅผ ์ตœ์†Œํ™”ํ•˜๋Š” gradient decent ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •๋ฆฌํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ์ €๋ฒˆ์— linear hypothesis ์ผ๋•Œ์—๋Š” ์ €๋Ÿฐ๋ชจ์–‘์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๊ฐ€ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ์—ˆ๋‹ค ์ด๊ฒƒ์˜ ์žฅ์ ์€ ์–ด๋А๊ณณ์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•˜๋˜์ง€ ์ตœ์†Œ๊ฐ’์„ ๊ฐ–๋Š” w(weight)์„ ์•Œ์•„๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ! โ€‹ ๊ทผ๋ฐ ์ด์ œ ์šฐ๋ฆฌ์˜ H(x) ๊ผด์ด ์ข€ ๋ณ€ํ™”ํ–ˆ๋‹ค!(sigmoid ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ์—ˆ๋‹ค) โ€‹ ์šฐ๋ฆฌ๋Š” 0๊ณผ 1์‚ฌ์ด์˜ ๊ฒฐ๊ณผ๋งŒ ๋‚˜์˜ค๊ธธ ๋ฐ”๋ž๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ์ฒ˜๋Ÿผ H(x)๋ฅผ ์ ์–ด์คฌ์—ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ ์ด๊ฑด cost function..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 5-1: Logistic Classification์˜ ๊ฐ€์„ค ํ•จ์ˆ˜ ์ •์˜

์ฐธ๊ณ ์˜์ƒ https://www.youtube.com/watch?v=PIjno6paszY&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=12&ab_channel=SungKim โ€‹ โ€‹ ์ด์ „์— ๋ฐฐ์› ๋˜ linear regression ์— ๋Œ€ํ•ด ์งš๊ณ  ๋„˜์–ด๊ฐ€์ž cost ๋Š” ๊ฐ€์„ค๊ณผ ์‹ค์ œ ๊ฐ’์˜ ์ฐจ์ด๋ฅผ ํ‰๊ท ์„ ๋‚ด๋Š”๊ฒƒ cost ๋ฅผ ์ตœ์†Œํ™” ํ•˜๋Š” weight์„ ์ฐพ์•„๋‚ด๊ธฐ -> ๊ฒฝ์‚ฌํƒ€๊ณ  ๋‚ด๋ ค๊ฐ€๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ โ€‹ ํ•œ๋ฐœ์ง์— ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์›€์ง์ผ๊นŒ = ์•ŒํŒŒ (๋Ÿฌ๋‹ rate) โ€‹ classification๋„ ์œ ์‚ฌํ•˜๋‹ค โ€‹ โ€‹ ์ด์ „์˜ regression์€ ๊ทธ๋ƒฅ ์ˆซ์ž๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š”๊ฑฐ๋ผ๋ฉด classification์€ ๋‘˜์ค‘์— ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ๊ณจ๋ผ์ฃผ๋Š” ๊ฑฐ๋‹ค. โ€‹ -์ŠคํŒธ์ธ์ง€ ์•„๋‹Œ์ง€๋ฅผ ์•Œ๋ ค์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ -ํŽ˜์ด์Šค๋ถ์˜ ํ”ผ๋“œ์—์„œ ๋ณด์—ฌ์ค„๊ฒƒ๋งŒ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š”..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 04-2: TensorFlow๋กœ ํŒŒ์ผ์—์„œ ๋ฐ์ดํƒ€ ์ฝ์–ด์˜ค๊ธฐ (new)

์ฐธ๊ณ  ์˜์ƒ https://www.youtube.com/watch?v=o2q4QNnoShY&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=10&ab_channel=SungKim ์ด๋ฒˆ์—” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค์„ ์‹ค์ œ ํŒŒ์ผ์—์„œ ์ฝ์–ด์˜ค๋Š”๊ฑธ ํ•ด๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋งŽ์•„์ง€๋ฉด์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค์„ ์†Œ์Šค์ฝ”๋“œ์— ์ผ์ผ์ด ๋‹ค ์จ๋„ฃ๊ธฐ๊ฐ€ ๋ณต์žกํ•ด์ง„๋‹ค. ์ฝ์–ด์˜ค๋ ค๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ• ๊นŒ? numpy์— ์žˆ๋Š” loadtxt๋ผ๋Š” ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค. loadtxt(ํŒŒ์ผ์ด๋ฆ„, ','๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๊ฒ ๋‹ค, ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž…) โ€‹ ๋‹จ์ ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค์˜ ํƒ€์ž…์ด ๋‹ค ๊ฐ™์•„์•ผ ํ•˜๊ฒ ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ ธ์˜ฌ๋•Œ ๋ณด๋‹ˆ๊นŒ ์Šฌ๋ผ์ด์‹ฑ์„ ์ด์šฉํ•œ๋‹ค. โ€‹ ์Šฌ๋ผ์ด์‹ฑ์€ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์˜ ๊ฐ•๋ ฅํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์ด๋‹ค. ์ด๋ฏธ ์•Œ๊ณ ์žˆ์ง€! ์ž˜ ์•Œ์•„๋‘ฌ์•ผํ•œ๋‹ค. numpy๋กœ ๊ฐ€๋ฉด์„œ ๋” ๋ง‰๊ฐ•ํ•œ ์ธ๋ฑ์‹ฑ์™€..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 04-1: multi-variable linear regression์„ TensorFlow์—์„œ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ (new)

multi-variable ์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉด ์‹ค์ œ๋กœ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉํ•ด๋ณผ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. โ€‹ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ๋งˆ์ง€๋ง‰ ๊ธฐ๋ง๊ณ ์‚ฌ ์‹œํ—˜์ธ Y๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๋ชจ๋ธ์„ ๋งŒ๋“ค ๊ฑฐ๋‹ค x๊ฐ€ ๋งŽ์„ ์ˆ˜๋ก ์˜ˆ์ธก์„ ์ž˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ์ง€? โ€‹ hypothesis๋ฅผ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ์„ธ์›Œ๋ณด์ž ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด ๋งˆ์ฐฌ๊ฐ€์ง€๋กœ cost๋Š” ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์— ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ณด๋ฉด cost๊ฐ€ ์ƒ๋‹นํžˆ ๋†’๋‹ค๊ฐ€ 4๋กœ ๋‚ฎ๊ฒŒ ๋–จ์–ด์ง€๋Š” ๊ฑธ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค 2000 Cost ์ผ๋•Œ๋ฅผ ๋ณด๋ฉด prediction์˜ ๊ฐ’์ด ์™ผ์ชฝ ์œ„์— ์žˆ๋Š” y_data(๊ธฐ๋Œ€ํ•˜๋Š” ๊ฐ’)์™€ ์œ ์‚ฌํ•˜๋‹ค. ์ˆ˜๋ ดํ•œ๋‹ค๊ณ  ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค. ๊ทผ๋ฐ ์œ— ๋ถ€๋ถ„์ด ๋„ˆ๋ฌด ๋ณต์žกํ•˜๋‹ค. ์ด๋Ÿฐ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์ด์ œ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค. ์ด๊ฑธ ๋Œ€์ฒดํ•  ๊ฒƒ์ด matrix์ด๋‹ค. matrix๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด์ž x_data๋ฅผ ์œ„์ฒ˜๋Ÿผ ๋ฌถ์–ด์„œ ์จ์ค˜๋„ ๋œ๋‹ค. ๊ทธ๋‹ด์— placehold..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 04 - multi-variable linear regression (*new)

https://www.youtube.com/watch?v=kPxpJY6fRkY&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=8&ab_channel=SungKim ์œ„ ๋™์˜์ƒ ์ฐธ๊ณ  ์ง€๋‚œ๋ฒˆ ๊ฑฐ ๋ณต์Šต ์™ผ์ชฝ์— ์žˆ์„๋•Œ์—๋Š” ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ ์ ์  ์ด๋™ํ•˜๋„๋ก, ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์— ์žˆ์„ ๋•Œ์—๋Š” ์™ผ์ชฝ์œผ๋กœ ์ ์  ์ด๋™ํ•˜๋„๋ก ํ•œ๋‹ค. โ€‹ ์ด๋ฒˆ์—” ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์˜ ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์˜ˆ์ธกํ•ด๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ์ด์ „๊ณผ ๋˜‘๊ฐ™์€ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์•ˆ๋˜๊ฒ ๋‹ค. ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด ๋ ๊นŒ? ์ƒ๊ฐ๋ณด๋‹ค ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•ด์ฃผ๋ฉด ๋œ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด cost function์€? ๋” ๋งŽ์„ ๋•Œ๋Š” ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•ด์•ผํ• ๊นŒ? ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด ๋˜๊ฒ ๋‹ค. ๊ทผ๋ฐ ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋ณด๋‹ˆ ํ•ญ์ด ์—„์ฒญ ๋งŽ์•„์ง€๋ฉด ์—„์ฒญ ๊ธธ์–ด์ง€๊ฒ ๋‹ค. ๋” ์ž˜ ์ฒ˜๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ์—†์„๊นŒ? matrix๋ผ๋Š” ๊ฑธ ์ด์šฉํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค. matrix์˜ ๊ณฑ์…ˆ..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 03 - Linear Regression ์˜ cost ์ตœ์†Œํ™”์˜ TensorFlow ๊ตฌํ˜„ (new)

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com โ€‹ ์ด๋ฒˆ์—๋Š” ์ €๋ฒˆ์— ๋ฐฐ์šด๊ฑธ tensorflow๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„ ์›๋ž˜๋Š” Wx ๋’ค์— +b ๊ฐ€ ์žˆ์„ ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ ์—ฌ๊ธฐ์„  ์ƒ๋žตํ•˜๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์ž ๋ฒ”์œ„๋Š” -30์—์„œ 50์œผ๋กœ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๋ฉด์„œ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ณธ๋‹ค plt ๋ผ๋Š” ๊ฑฐ๋Š” import ํ•˜๋ฉด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๊ทธ๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ €๋Ÿฐ์‹์œผ๋กœ! ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ชจ์–‘์ด ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๊ฒ ์ง€. cost๋ฅผ ์ตœ์†Œํ™” ํ•˜๋Š” W๋Š” 1์ด๊ฒ ๋‹ค. โ€‹ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋” ์ž์„ธํžˆ ์‚ดํŽด๋ณด์ž. ์ €๋ฒˆ ์‹œ๊ฐ„์— ๋ดค๋˜ ๊ฒƒ ์ฒ˜๋Ÿผ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ๊ฐ€ ์–‘์ˆ˜ ์ผ๋•Œ์—๋Š” w๋ฅผ -๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•˜๋ฉด์„œ cost ๊ฐ’์„..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 03 - Linear Regression์˜ cost ์ตœ์†Œํ™” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์›๋ฆฌ ์„ค๋ช…

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ์ €๋ฒˆ๊บผ ๋ณต์Šต. ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๊ธฐ์œ„ํ•ด b๋Š” ์ง€์› ๋‹ค โ€‹ W๊ฐ€ 1์ผ๋•Œ cost๋Š” 0์ด ๋˜๋Š”๊ตฌ๋‚˜ W๊ฐ€ 0์ผ๋•Œ cost๋Š” ๋Œ€๊ฐ• 4.67 W๊ฐ€ 2์ผ๋•Œ cost๋„ 4.67์ •๋„.. โ€‹ ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด ์ด๊ฑธ ํ•จ์ˆ˜๋กœ ํ•œ๋ฒˆ ๊ทธ๋ ค๋ณด๋ฉด ์ด๋Ÿฐ ํ˜•ํƒœ๊ฐ€ ๋‚˜์˜ค๊ฒŒ ๋œ๋‹ค. ์šฐ๋ฆฌ์˜ ๋ชฉํ‘œ๋Š” cost๋ฅผ ์ตœ์†Œํ™” ์‹œํ‚ค๋Š” W๋ฅผ ์ฐพ์•„๋‚ด๋Š” ๊ฑฐ์˜€๋‹ค. โ€‹ gradient descent algorithm ๊ฒฝ์‚ฌ ๋‚ด๋ ค๊ฐ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ โ€‹ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ๋ถ€๋ฅธ๋‹ค! ์ œ์ผ ๋‚ฎ์€ ์ง€์ ์„ ์ฐพ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์€? ๊ฒฝ์‚ฌ๋„๋ฅผ ๋”ฐ๋ผ์„œ ํ•œ์นธ์”ฉ ๋‚ด๋ ค๊ฐ€๋ณธ๋‹ค. w๋ฅผ ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ๋ฐ”๊พธ์–ด๊ฐ€๋ฉด์„œ co..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 02 - TensorFlow๋กœ ๊ฐ„๋‹จํ•œ linear regression์„ ๊ตฌํ˜„ (new)

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com โ€‹ ์ด์ „์— ๋ฐฐ์› ๋˜ hypothesis ์™€ cost function ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ~ โ€‹ cost function์€ W์™€ b์— ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ž‘์•„์งˆ์ˆ˜๋„ ์ปค์งˆ์ˆ˜๋„ ์žˆ๋Š”๋ฐ ํ•™์Šต์„ ํ•ด์„œ cost ๋ฅผ ์ตœ์†Œํ™” ์‹œํ‚จ๋‹ค๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. tensorflow์˜ ๊ธฐ๋ณธ 3๊ฐ€์ง€ ์ˆœ์„œ โ€‹ tensorflow๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋นŒ๋”ฉํ•˜๊ณ  sess.run์„ ํ†ตํ•ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ์‹คํ–‰์‹œํ‚ค๊ณ  ์‹คํ–‰ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๊ฐ’์„ ๋Œ๋ ค์ฃผ๋Š”.. ๊ทธ๋Ÿฐ ์ˆœ์„œ! โ€‹ x์™€ y์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. variable ์ด๋ผ๋Š” ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์‚ฌ..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 02 - Linear Regression์˜ Hypothesis ์™€ cost ์„ค๋ช…

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com โ€‹ Predicting exam score : regression โ€‹ 10์‹œ๊ฐ„ ๊ณต๋ถ€ํ–ˆ๋”๋‹ˆ 90์ ์„ ๋งž์•˜๋‹ค 9์‹œ๊ฐ„์„ ๊ณต๋ถ€ํ–ˆ๋”๋‹ˆ 80์ ์„ ๋งž์•˜๋‹ค .... ๋“ฑ๋“ฑ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ํ•™์Šต์„ ํ•˜๋Š” ๊ฑธ training ์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค โ€‹ 7์‹œ๊ฐ„ํ–ˆ๋‹ค๋ฉด -> regression ์ด ์˜ˆ์ธกํ•ด์ค€๋‹ค โ€‹(Linear) Hypothesis ํ•œ๋ฒˆ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด๋ณธ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ. ์ €๋ ‡๊ฒŒ ์ผ์ฐจ๋ฐฉ์ •์‹์ด ๋˜๊ฒ ๊ตฌ๋‚˜ ํ•˜๊ณ  ๊ฐ€์„ค์„ ์„ธ์šด๋‹ค. ์ € ์ค‘์— ์–ด๋–ค ์„ ์ด ์ œ์ผ ์ข‹์€๊ฐ€? Whi..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lab 01 - TensorFlow์˜ ์„ค์น˜๋ฐ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ operations (new)

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com โ€‹ TensorFlow! ๊ตฌ๊ธ€์—์„œ ๋งŒ๋“  ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค ํ”„๋ ˆ์ž„ ์›Œํฌ python ์„ ์“ธ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. โ€‹ What is a Data Flow Graph? ๋…ธ๋“œ๋“ค์€ ์—ฐ์‚ฐ ๋ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์—ฃ์ง€๋“ค์€ data arrays, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” ์„  โ€‹ โ€‹ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  tensorflow ๊นŒ๋Š” ๊ฑด ์—ฌ๊ธธ๋ณด๊ณ  ํ–ˆ๋‹คํ–ˆ๋‹ค https://blog.naver.com/33sea2020/222248477322 [๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ 01] anaconda๋กœ tensorflow ์„ค์น˜ํ•˜๊ธฐ..

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[๋ชจ๋‘์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹]ML lec 01 - ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ Machine Learning ์˜ ์šฉ์–ด์™€ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…

์ฐธ๊ณ  : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com โ€‹ What is ML? ์ŠคํŒธํ•„ํ„ฐ... rule ์ด ์ •๋ง ๋งŽ์Œ. -> ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ๋ถ„๋ฅ˜ ์–ด๋ ค์›€ ๊ทธ๋ž˜์„œ 1959๋…„ Arthur Samuel ์ด๋ผ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์ด ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ์ž์ฒด๊ฐ€ ํ•™์Šต์„ ํ•ด์„œ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ฑธ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ƒ„ โ€‹ Supervised / Unsupervised Learning ์œผ๋กœ ๋‚˜๋‰จ training set (๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค..) ์ด ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€ Supervised learning (๊ทธ ์˜ˆ๋กœ ๊ฐ•์•„์ง€ ์‚ฌ์ง„์ด ์ด๋ฏธ ์ฃผ์–ด์กŒ๋‹ค๋˜์ง€..) ์ž๋™์ ์œผ๋กœ ๋น„์Šทํ•œ๊ฑธ ๊ทธ๋ฃนํ•‘ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€..

CS/Machine Learning

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ณต๋ถ€ ์‹œ์ž‘์— ์•ž์„œ

ํ•™ํšŒ์— ํ•œ ์„ ๋ฐฐ๋‹˜์ด ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์Šคํ„ฐ๋””/์„ธ๋ฏธ๋‚˜๋ฅผ ์—ด์–ด์ฃผ์…จ๋‹ค ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ฐธ์—ฌํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๋Š”๋ฐ... ์•ž์œผ๋กœ ํ•œ ํ•™๊ธฐ๋™์•ˆ ์„ ํ†ตํ•ด ๊ณต๋ถ€๋ฅผ ํ•ด๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ ์‹œ์ฆŒ 1 www.youtube.com ๋นก์…€ ๊ฒƒ ๊ฐ™์ง€๋งŒ...ใ…Žใ…Ž ์–ธ์ œ๋‚˜ ๊ทธ๋žฌ๋“ฏ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์— ์ž˜ ์ •๋ฆฌํ•ด๋‘๋ ค๊ณ ํ•œ๋‹ค. ์ด ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ๋‚ด ์ง„๋กœ๊ฐ€ ๋ ์ง€ ์•ˆ๋ ์ง€๋Š” ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์ง€๋งŒ(์š”์ฆ˜ ์ •๋ง ๋‹ค ์ฐ”๋Ÿฌ๋ณด๊ณ ์žˆ๋‹ค. ์›น, ์•ฑ...) ํ•œ ๋ฒˆ ํ•ด๋ณด๊ธฐ๋กœ ํ•œ ์ด์ƒ ์ž˜ ํ•ด๋ณด์ž! (21.3.22 ์‹œ์ž‘) ๋น ์ด๋ง

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[React][์˜ค๋ฅ˜]Error: node sass version 5.0.0 is incompatible with ^4.0.0.

scss ์ฒ˜์Œ ์“ฐ๋Š”๋ฐ ์ด๋Ÿฐ ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ๋‚ฌ๋‹ค. ๊ตฌ๊ธ€๋งํ–ˆ๋”๋‹ˆ $ npm uninstall node-sass โ€‹ $ npm install node-sass@4.14.1 ๋ฅผ ํ•œ ํ›„ โ€‹ $ yarn start [์ถœ์ฒ˜] [React] Error: node sass version 5.0.0 is incompatible with ^4.0.0. ๋œฐ ๋•Œ|์ž‘์„ฑ์ž ๋ฐ๋”” โ€‹ ์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ผ์…”์„œ ํ–ˆ๋”๋‹ˆ ํ•ด๊ฒฐ

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[React]scrollbox ์‘์šฉ

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. ๋ฒ„ํŠผ์„ ๋ˆ„๋ฅด๋ฉด ์œ„์•„๋ž˜๋กœ ์ด๋™ํ•˜๊ฒŒ๋” ์‘์šฉ โ€‹ ScrollBox.js import React, {Component} from 'react'; class ScrollBox extends Component { scrollChange = (param)=> { const {scrollHeight, clientHeight} = this.box; if(param === 'u'){ this.box.scrollTop = scrollHeight - clientHeight; } else{ this.box.scrollTop =0; } } /* //๋น„๊ตฌ์กฐํ™” ํ• ๋‹น ๋ฌธ๋ฒ• scrollToBottom=()=>{ const{scrollHei..

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[React]Hooks

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. Counter.js import React, {useState} from 'react'; const Counter= () => { const[value, setValue]= useState(0); return ( ํ˜„์žฌ ์นด์šดํ„ฐ ๊ฐ’์€ {value}์ž…๋‹ˆ๋‹ค. setValue(value + 1)}>+1 setValue(value -1)}>-1 ); }; export default Counter; Info.js import React, {useState}from 'react'; const Info =()=>{ const [name, setName]= useState(''); const [nickname, setNick..

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[React]Component์˜ ๋ผ์ดํ”„์‚ฌ์ดํด ๋ฉ”์„œ๋“œ

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. Will ์ ‘๋‘์‚ฌ๊ฐ€ ๋ถ™์€ ๋ฉ”์„œ๋“œ๋Š” ์–ด๋–ค ์ž‘์—…์„ ์ž‘๋™ํ•˜๊ธฐ ์ „์— ์‹คํ–‰๋˜๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ Did ์ ‘๋‘์‚ฌ๊ฐ€ ๋ถ™์€ ๋ฉ”์„œ๋“œ๋Š” ์–ด๋–ค ์ž‘์—…์„ ์ž‘๋™ํ•œ ํ›„์— ์‹คํ–‰๋˜๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ ------------------------ ๋งˆ์šดํŠธ: DOM ์ด ์ƒ์„ฑ๋˜๊ณ  ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ € ์ƒ์— ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š” ๊ฒƒ โ€‹ constructor : ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ๋ฅผ ์ƒˆ๋กœ ๋งŒ๋“ค๋•Œ๋งˆ๋‹ค ํ˜ธ์ถœ๋˜๋Š” ํด๋ž˜์Šค ์ƒ์„ฑ์ž ๋ฉ”์„œ๋“œ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค getDerivedStateFromDrops: props์— ์žˆ๋Š” ๊ฐ’์„ state์— ๋„ฃ์„ ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ render: ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์ค€๋น„ํ•œ UI๋ฅผ ๋ Œ๋”๋ง ํ•˜๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ componentDidMount: ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ๊ฐ€ ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €์ƒ์— ๋‚˜ํƒ€๋‚œ ํ›„ ํ˜ธ์ถœํ•˜๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ -----------..

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[React] ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ๋ฐ˜๋ณต

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. IterationSample.js import React from 'react'; const IterationSample =()=> { return( ๋ˆˆ์‚ฌ๋žŒ ์–ผ์Œ ๋ˆˆ ๋ฐ”๋žŒ ); }; ์ฝ”๋“œ๊ฐ€ ๋ณต์žกํ•ด์ง€๋ฉด ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋ฐ˜๋ณต๋˜๋Š”๊ฑด ๋‚ญ๋น„ ์ž๋ฐ” ์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ ๋ฐฐ์—ด ๊ฐ์ฒด์˜ ๋‚ด์žฅํ•จ์ˆ˜์ธ mapํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ฐ˜๋ณต๋˜๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ๋ Œ๋”๋ง ๊ฐ€๋Šฅ key๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ๋ฐฐ์—ด์„ ๋ Œ๋”๋ง ํ–ˆ์„ ๋•Œ ์–ด๋–ค ์›์†Œ์— ๋ณ€๋™์ด ์žˆ์—ˆ๋Š”์ง€ ์•Œ์•„๋‚ด๋ ค๊ณ  ์‚ฌ์šฉ โ€‹ IterationSample.js import React from 'react'; const IterationSample =()=> { const names = ['๋ˆˆ์‚ฌ๋žŒ', '์–ผ์Œ', '๋ˆˆ', '๋ฐ”๋žŒ']; co..

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[React]ref:DOM์— ์ด๋ฆ„๋‹ฌ๊ธฐ

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. html ์—์„œ id๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ DOM์— ์ด๋ฆ„์„ ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ ๋ฆฌ์•กํŠธ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๋‚ด๋ถ€์—์„œ DOM์— ์ด๋ฆ„์„ ๋‹ค๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• -> ref โ€‹ DOM์ด ๋ญ๋”๋ผ? Document Object Model์˜ ์•ฝ์–ด ๊ฐ์ฒด๋กœ ๋ฌธ์„œ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• โ€‹ ref๋Š” ์–ธ์ œ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผํ• ๊นŒ? -> DOM์„ ์ง์ ‘์ ์œผ๋กœ ๊ฑด๋“œ๋ ค์•ผ ํ• ๋•Œ โ€‹ ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์—์„œ ref๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ ค๋ฉด Hooks๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•จ(๋’ค์—์„œ ๋‚˜์˜ด) ์˜ˆ์ œ ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ValidationSample.css .success{ background-color: lightgreen; } .failure{ background-color: lightcoral; } ValidationSample.j..

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ํŽ˜๋ฅด์†Œ๋‚˜ ํ”„๋กœ์ ํŠธ - 1

HUFS Team ๋ฉค๋ฒ„๋“ค๊ณผ 'ํŽ˜๋ฅด์†Œ๋‚˜'๋ผ๋Š” ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค. ์˜ํ™”. ๋“œ๋ผ๋งˆ. ์†Œ์„ค. ๋งŒํ™” ๊ฐ™์€ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๊ณ  ์ž๊ธฐ๊ฐ€ ์›ํ•˜๋Š” ์ž‘ํ’ˆ์„ ์„ ํƒํ•ด์„œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ํ”ํžˆ ์•„๋Š” mbti ํ…Œ์ŠคํŠธ๋ฅผ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์‚ฌ์ดํŠธ์ด๋‹ค. ๋‚˜๋Š” Django๋กœ ๋ฐฑ์—”๋“œ๋ฅผ ๋‹ด๋‹นํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹ค. ์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ํ•œ ๊ฑฐ๋ผ๋ฉด, ๋…ธ์…˜๊ณผ slack์„ ์ด์šฉํ•ด ํ˜‘์—… ๊ณต๊ฐ„์„ ๋งˆ๋ จํ•œ ๊ฒƒ. erd๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ฒƒ. ํ™”๋ฉด ๊ตฌ์„ฑ์„ ์ง  ๊ฒƒ(์ด๊ฑด pm์ด ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๊ธฐํšํ•  ๋•Œ ํ•˜์…จ๋‹ค) ์ผ๋‹จ ๋ฐฑ์—”๋“œ ํŒ€๋ผ๋ฆฌ ๊ตฌ๊ธ€ ์Šคํ”„๋ ˆ๋“œ์‹œํŠธ๋ฅผ ์ด์šฉํ•ด์„œ api ๋ฌธ์„œ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ–ˆ๊ณ , ํ”„๋ก ํŠธ ํŒ€์›๊ณผ pm๊ณผ ํ”ผ๋“œ๋ฐฑ์„ ์ง„ํ–‰ํ–ˆ๋‹ค. api ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐœ๋…์ด ํ™•์‹คํžˆ ์žกํ˜€์žˆ์ง€๊ฐ€ ์•Š์•„์„œ ์ˆ˜์ •์„ ๋งŽ์ด ํ–ˆ์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ž˜๋„ api๊ฐ€ ํ™”๋ฉด์„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๋Š” ๊ฑฐ๋ผ๋Š” ๊ฒŒ ์ด์ œ ์ข€ ์™€๋‹ฟ๋Š”๋‹ค. ๋ณธ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ํ…Œ์ด๋ธ” ๋งŒ๋“ค๊ธฐ์ „์— ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๋ผˆ๋Œ€๋งŒ ..

Develop/Django

[Django][ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ] 04. Django์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ๋Šฅ (1)

์ด ๊ธ€์€ [ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ](์ €์ž ๊น€์„ํ›ˆ, ์ถœํŒ์‚ฌ ํ•œ๋น›๋ฏธ๋””์–ด) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. 4.1 Admin ์‚ฌ์ดํŠธ ๊พธ๋ฏธ๊ธฐ ์žฅ๊ณ ์˜ Admin ๊ธฐ๋Šฅ -> ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ด€๋ฆฌ๊ฐ€ ์‰ฝ๊ณ  ์ •๋ˆ๋œ ๋ฃฉ์•คํ•„ Admin ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ CRUD ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ตํ˜€๋ณด๊ธฐ ์ผ๋‹จ runserver๋ฅผ ์ž‘๋™์‹œํ‚จ๋‹ค ์›น๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €๋ฅผ ํ†ตํ•ด Admin ์‚ฌ์ดํŠธ์— ์ ‘์†ํ•ด๋ณด์ž (Admin ์‚ฌ์ดํŠธ๊ฐ€ ์ฃ„๋‹ค ๊นจ์ ธ์„œ ๋‚˜์™€์„œ ํ•œ์ฐธ ์˜ค๋ฅ˜๋ฅผ ๊ตฌ๊ธ€๋ง ํ–ˆ๋Š”๋ฐ DEBUG = False๋กœ ํ•ด๋‘๊ณ  ํ•˜๋ฉด ๊ทธ๋Ÿด ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„œ True ๋กœ ๋ฐ”๊พธ๊ณ  ํ•˜๋‹ˆ ๋‹ค์‹œ ์ž˜ ๋‚˜์˜จ๋‹ค ์ฐธ๊ณ  https://stackoverflow.com/questions/59688135/css-static-file-is-not-loading-in-django CSS static file is not loa..

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[React]์ด๋ฒคํŠธ ํ•ธ๋“ค๋ง

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. ์ผ๋‹จ html ํŒŒ์ผ์—์„œ๋Š” ์ด๋ฒคํŠธ๋ฅผ ์‹คํ–‰ํ•˜๋ฉด " " ์‚ฌ์ด์— ์žˆ๋Š” ์ž๋ฐ” ์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ๋ฅผ ์‹คํ–‰ํ•˜๋„๋ก ํ•จ Click Me ๊ทธ๋Ÿผ ๋ฆฌ์•กํŠธ ์—์„œ๋Š”? โ€‹ EventPractice.js import React, {Component}from 'react'; class EventPractice extends Component{ render(){ return ( ์ด๋ฒคํŠธ ์—ฐ์Šต ); } } export default EventPractice; App.js import React from 'react'; import EventPractice from './EventPractice'; const App =() => { return ; }; ..

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[React]Component

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. ์ „์— ๋ณด์•˜๋˜ App ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ๋Š” ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ๋ฅผ ์„ ์–ธํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์€ ๋‘๊ฐ€์ง€ โ€‹ ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์™€ ํด๋ž˜์Šค ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ โ€‹ ์ฐจ์ด์ ์€ ํด๋ž˜์Šคํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ๊ฒฝ์šฐ ์ดํ›„ ๋ฐฐ์šธ state ๊ธฐ๋Šฅ ๋ฐ ๋ผ์ดํ”„์‚ฌ์ดํด ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ๊ณผ ์ž„์˜ ๋ฉ”์„œ๋“œ๋ฅผ ์ •์˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ ํด๋ž˜์Šคํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์—์„œ๋Š” render ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๊ผญ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๊ณ  ๊ทธ ์•ˆ์—์„œ ๋ณด์—ฌ์ค„ JSX ๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•ด์•ผํ•จ โ€‹ ํ•˜์ง€๋งŒ ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ๋‹จ์ ์€ Hooks๋ผ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์ด ๋„์ž…๋˜๋ฉด์„œ ํ•ด๊ฒฐ๋˜์—ˆ์Œ ์ด์   ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์™€ Hooks๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋„๋ก ๊ถŒ์žฅํ•จ โ€‹ ์ฒซ ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ์ƒ์„ฑ โ€‹ src์— MyComponent๋ผ๋Š” js ํŒŒ์ผ ๋งŒ๋“ค์–ด ์ฃผ๊ณ  import React from 'r..

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[React] JSX

์ด ๊ธ€์€ [๋ฆฌ์•กํŠธ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ](์ €์ž ๊น€๋ฏผ์ค€, ์ถœํŒ์‚ฌ ๊ธธ๋ฒ—) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ์—ฐ์‚ฐ์ž(src/App.js) function App() { const name = '๋ฆฌ์•กํŠธ'; return ( {name === '๋ฆฌ์•กํŠธ'?( ๋ฆฌ์•กํŠธ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ):( ๋ฆฌ์•กํŠธ๊ฐ€ ์•„๋‹™๋‹ˆ๋‹ค. )} ); } export default App; AND ์—ฐ์‚ฐ์ž(&&) ์ด์šฉ import React from 'react'; function App() { const name = '๋ฆฌ์•กํŠธ'; return ( {name === '๋ฆฌ์•กํŠธ'&&๋ฆฌ์•กํŠธ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค} ); } export default App; //name์— ๋ญ˜์“ฐ๋Š”์ง€์— ๋”ฐ๋ผ์„œ h1 ๋‚ด์šฉ์ด ๋‚˜์˜ค๊ณ  ๋ง๊ณ ๊ฐ€ ๊ฒฐ์ •๋จ undefined๋ฅผ ๋ Œ๋”๋งํ•˜์ง€ ์•Š๊ธฐ import Reac..

Develop/Django

Django DB API ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ

Django์—์„œ Model ์„ ์ •์˜ํ•˜๋ฉด ORM์„ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ์†Œํ†ตํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” API๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•จ. API๋ž€? ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ฒ ์ด์Šค๋ฅผ ์กฐ์ž‘ํ• ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ–ˆ๋˜ ๋ชจ๋“  ๋ช…๋ น์–ด๋“ค ex) .objects.all() #์˜ ๋ชจ๋“  ๋ฐ์ดํ„ฐ Queryset ๊ฐ€์ ธ์˜ค๊ธฐ .objects.get() Queryset ์ด๋ž€? Django Model ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋‹ด๊ฒจ์žˆ๋Š” ๋ชฉ๋ก (ํŒŒ์ด์ฌ์˜ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์™€ ๋น„์Šทํ•œ ํ˜•ํƒœ) ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ฒ ์ด์Šค๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๊ฐ€์ ธ์˜จ ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์˜ model ๋ฐ์ดํ„ฐ Queryset์„ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜๋Š” API ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฐ์ฒด๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜๋Š” API ๊ทธ ์™ธ API... ํ•„๋“œ ์กฐ๊ฑด ์˜ต์…˜ (Field Lookups) Queryset ์—ฐ์‚ฐ์„ ํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ ํ•„๋“œ ์กฐ๊ฑด ์˜ต์…˜ ํ•„๋“œ๋ช… ๋’ค์— __์„ ์“ฐ๊ณ  ์‚ฌ์šฉํ•  ์˜ต์…˜ ์ธ์ž๋ฅผ ์ ์–ด์ฃผ์ž. (์•„๋ž˜ ๋ฌธ์„œ ์ฐธ๊ณ ) htt..

Develop/Django

[Django]render, redirect, HttpResponse, HttpResponseRedirect ์ •๋ฆฌ

render์™€ redirect๋Š” Django์—์„œ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” shortcuts ํ•จ์ˆ˜์ž„. render(request, template_name, context=None, content_type=None, status=None, using=None) ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ฌ ํ…œํ”Œ๋ฆฟ์„ ์จ์ฃผ๊ธฐ -> ํ™”๋ฉด์— html ๋„์šฐ๊ธฐ ํ…œํ”Œ๋ฆฟ๊ณผ context๋ฅผ ๊ฒฐํ•ฉํ•˜๊ณ  HttpResponse ๊ฐ์ฒด๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ context๋Š” ๋”•์…”๋„ˆ๋ฆฌํ˜•์œผ๋กœ! (key : ํ…œํ”Œ๋ฆฟ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ณ€์ˆ˜, value : ๋ณ€์ˆ˜) redirect(to, args, permanent=False, kwargs) ex) redirect('/blog/detail/1/') ์–ด๋А url๋กœ ์ด๋™ํ• ์ง€ urls.py์— ์ ์—ˆ๋˜ url pattern์˜ name์„ ๋งŽ์ด ์“ด๋‹ค. ์ƒ๋Œ€๊ฒฝ๋กœ ์ ˆ๋Œ€๊ฒฝ๋กœ ๋‘˜ ๋‹ค ..

Develop/Django

[Django][ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ] 03. Django ์›น ํ”„๋ ˆ์ž„ ์›Œํฌ (2)

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Develop/Django

[Django][ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ] 03. Django ์›น ํ”„๋ ˆ์ž„ ์›Œํฌ (1)

์ด ๊ธ€์€ [ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ](์ €์ž ๊น€์„ํ›ˆ, ์ถœํŒ์‚ฌ ํ•œ๋น›๋ฏธ๋””์–ด) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. 3.1 ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ํŠน์ง• ์žฅ๊ณ  : ํ˜„์žฌ ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋ ˆ์ž„ ์›Œํฌ 1. MVC(Model-View-Controller) ํŒจํ„ด ๊ธฐ๋ฐ˜ MVT(Model-View-Template) View : Template Controller : View Model : ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค์— ์•ก์„ธ์Šคํ•˜๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ View : ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ ธ์˜ค๊ณ  ๋ณ€ํ˜•ํ•˜๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ Template : ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉ์ž์—๊ฒŒ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ 2. ๊ฐ์ฒด ๊ด€๊ณ„ ๋งคํ•‘ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ฒ ์ด์Šค ์‹œ์Šคํ…œ & ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ชจ๋ธ ํด๋ž˜์Šค๋ฅผ ์—ฐ๊ฒฐ์‹œํ‚ค๋Š” ๋‹ค๋ฆฌ์™€ ๊ฐ™์€ ์—ญํ•  3. ์ž๋™์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜๋Š” ๊ด€๋ฆฌ์ž ํ™”๋ฉด 4. ์šฐ์•„ํ•œ URL ์„ค๊ณ„ 5. ์ž์ฒด ํ…œํ”Œ๋ฆฟ ์‹œ์Šคํ…œ 6. ์บ์‹œ ์‹œ์Šคํ…œ 7. ..

Develop/Django

[Django][ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ] 01. ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์˜ ์ดํ•ด

์ด ๊ธ€์€ [ํŒŒ์ด์ฌ ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ](์ €์ž ๊น€์„ํ›ˆ, ์ถœํŒ์‚ฌ ํ•œ๋น›๋ฏธ๋””์–ด) ๊ต์žฌ๋ฅผ ๋ณด๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€์ž„. ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์€ ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ + ์„œ๋ฒ„ ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋จ. 1.1 ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์ด๋ž€? ์›น ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ : HTTP(S) ํ”„๋กœํ† ์ฝœ๋กœ ํ†ต์‹ ํ•˜๋Š”, ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ์™€ ์„œ๋ฒ„๋ฅผ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ์›น ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ์™€ ์„œ๋ฒ„๋ฅผ ๊ฐ™์ด ๊ฐœ๋ฐœํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ณ  ๋‘˜ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋งŒ ๊ฐœ๋ฐœํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๋‹ค. ์žฅ๊ณ ๋Š” ์„œ๋ฒ„๋ฅผ ๊ฐœ๋ฐœํ• ๋•Œ ์“ฐ๋Š” ์›น ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ! ex) ๋„ค์ด๋ฒ„์— ์ ‘์†ํ• ๋•Œ ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ € = ์›น ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ ๋„ค์ด๋ฒ„ ์„œ๋ฒ„ = ์›น ์„œ๋ฒ„ ์ฆ‰, ์›น ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ = ์š”์ฒญ ์›น ์„œ๋ฒ„ = ์‘๋‹ต -> ๋™์ž‘! ์›น ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•˜๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜์žˆ๋‹ค(์•„๋ž˜ 4๊ฐ€์ง€). ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €๋ฅผ ์‚ฌ์šฉ ๋ฆฌ๋ˆ…์Šค curl ๋ช…๋ น ์‚ฌ์šฉํ•ด ์š”์ฒญ Telnet์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์š”์ฒญ ์ง์ ‘ ๋งŒ๋“  ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ๋กœ ์š”์ฒญ 1.2 ๋‹ค์–‘ํ•œ ์›น ํด..

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