국비교육기관83 Spring 시작2 - MariaDB 설치 21.06.22 MariaDB @설치 가장 먼저 MariaDB 홈페이지 찾아가서 파일을 다운받는다. next를 누르다보면 위와 같이 나온다 이때, 계정의 비밀번호를 설정하고, character를 UTF-8로 체크, 그리고 원격에서 DB접근을 허용하려면 해당 부분을 체크한다. 그리고 계속 next누르면서 설치 완료하면 된다. % 환경 변수 설정 기본적으로 자바 설치시 환경 변수 설정하는 법과 완전 똑같다고 생각해도 될듯하다. 우선 win + r 키로 실행창을 켜고 "sysdm.cpl"을 입력하여 이동. 고급 -> 환경변수 -> 시스템 변수 -> Path -> 편집 순. 그리고 MariaDB가 설치되어 있는 경로의 "bin" 폴더까지 복사해서 새로 만들어준다. % CMD창으로 확인 설치 및 환경변수 설정이 .. 2021. 6. 22. Spring 시작1 - 셋업 21.06.22 Spring => 전에 Spring 관련하여 설치 및 셋업하는 법을 잠깐 보긴했지만 찾아보니 그것들과 다른게 더 많은듯 하다. 이번엔 좀 다르게 진행하면서, Page 만들기를 해보았다. 전과는 동일하게 설치를 진행한다. 단, 자바 버전과 Spring 버전을 좀 바꿨다. Spring이나 views 폴더는 지우지 않았다. 그외 내가 했던 다른 부분들이 좀 많이 다르다. 이번 시작하는건, WAS는 TOMCAT, DB는 MariaDB, ORM이란건 myBatis란걸 사용한다. Properties의 Project Facets에서 자바 버전을 1.8로 변경. Porm.xml 파일에서 자바와 Spring 버전을 변경, 그리고 태그 안에 아래의 코드를 넣어준다. 해당 코드들은 myBatis와 Maria.. 2021. 6. 22. <Spring> 설치 및 환경 셋업 21.06.14 Spring @ Spring 설치 및 테스트 => 기본적으로 이클립스 환경에 설치가 진행된다. % 설치 기본적으로 STS3와 STS4가 있는데 둘의 차이는 4에 "Spring Boot"라는게 존재하여 웹 설정 관련한 부분이 간편해진다고 한다. 하지만 나는 배우는 입장이니 직접 타이핑할 수 있는 STS3를 다운하였다. 확인해보기!!! 이클립스의 "Open Perspective"를 보면 Spring이 존재함을 확인할 수 있다. 이를 열고 좌측의 "Project Explorer"를 확인해보면 => 위와 같이 목록도 바뀜을 볼 수 있다!! % 환경 셋업! 프로젝트 생성!! 좌측에 "Spring Legacy Project"를 통해 Project 생성 Project의 이름을 적고 "Templates.. 2021. 6. 14. 66일차 Git/GitHub 사용법 21.06.14 Git / GitHub @Git과 GitHub %Git => 컴퓨터 파일의 변경사항을 추적하고 여러명의 사용자들 간에 해당 파일들의 작업을 조율하기 위한 분산 버전 관리 시스템 %GitHub => Git 저장소 호스팅을 지원하는 웹 서비스로 온라인 상에서 여러 사용자들이 컴퓨터 파일을 공유하도록 도와준다. %Git/GitHub의 장점 1. 소스 코드를 주고 받을 필요 없이, 같은 파일을 여러 명이 동시에 작업하는 병렬 개발이 가능 2. 프로젝트 관리, 배포, 이슈 추적 기능 등 프로젝트 진행에 있어 편리한 기능들을 지원 3. KANBAN board 애자일 소프트웨어 개발 시 많이 활용되는 도구. 프로젝트의 작업 진행 상황을 모두에게 공유하고 팀원/조직간의 작업상태를 실시간으로 확인 가능 .. 2021. 6. 14. 64일차 머신러닝 - 이진분류, 정밀도, 재현율 / AJAX 21.06.10 Machine Learning @분류 평가 지표 @Confusion Matrix(혼돈or오차 행렬) - 이진분류 => 단적인 예로 True는 암환자, False는 정상인. 이라 구분지어 보면 좀 더 이해하기 쉬울 것. TP : 암이라고 예측했는데, 실제로 암. -> 예측값과 실젯값이 동일하다 -> True Positive FN: 정상이라 예측, 실제로는 암. -> 예측값과 실제값이 불일치 -> False Negative FP: 암이라 예측, 실제로는 정상 -> 예측값, 실제값 불일치 -> False Positive TN: 예측과 실제값이 일치 -> 둘 다 정상 -> True Negative 전체적으로 좀 이해가 어려운데, 그냥 간단히 내가 True라 예상했으면 Positive, False.. 2021. 6. 10. 63일차 머신러닝 - Logistic Regression / jQuery[JS] - 이벤트, AJax, 동기/비동기식 통신 21.06.09 Machine Learning @선형 모델을 이용한 분류 알고리즘( Logistic Regression ) 학습 데이터의 특성과 분포를 나타내는 최적의 직선을 찾고( Linear Regression ) 그 직선을 기준으로 데이터를 분류( Classification ) Regression(회귀)가 붙지만 분류 모델 Logistic Regression은 Classification 알고리즘 중에서도 정확도가 높은 알고리즘, 딥러닝에서 기본 구성 요소로서 사용되고 있음 % 선형 모델로 해결할 수 없는 경우!! => 단적인 예로 흡연량과 폐암 발병의 관계가 있다. => 그냥 간단히 생각해도, 계속 늘어나는 흡연량과 폐암 발병률에 대해서 선형적인 선으로 나누기는 힘들것. % Sigmoid - 선형 .. 2021. 6. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 14 다음
