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[Spring] 스프링을 통한 의존성 주입

스프링을 통한 의존성 주입-@Autowired vs. @Resource vs. 태그 1) XML 설정-한 개의 빈이 id 없이 tire 인터페이스를 구현한 경우 //expert006.xml .... //Car.java-@Resource를 이용한 tire 속성 주입 public class Car { @Resource Tire tire; public String getTireBrand() { return "장착된 타이어: "+tire.getBrand(); } } //Car.java-@Autowired를 이용한 tire 속성 주입 public class Car { @Autowired Tire tire; public String getTireBrand() { return "장착된 타이어: "+tire.getBr..

Spring/additional 2021.02.28

[디자인 패턴] Decorator Pattern(데코레이터 패턴)

데코레이터 패턴에 대한 자세한 설명은 다음 글을 참고하세요. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) [Spring] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 [개요] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 1. Adapter Pattern(어댑터 패턴) 2. Proxy Pattern(프록시 패턴) 3. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴2 1. Singleton Pattern(싱글턴 패턴).. sujin7837.tistory.com 데코레이터 패턴의 예시: 도형 그리기 구현하려는 로직 -Shape 인터페이스와 Shape 인터페이스를 구현하는 구체적인 클래스들을 만듭니다. -Shape 인터페이스를 구현하고 Shape 객체를 인스턴스 변수로 갖는 추상 데코레이터 클래스 Sh..

Spring/additional 2021.02.21

[디자인 패턴] Proxy Pattern(프록시 패턴)

프록시 패턴에 대한 자세한 설명은 다음 글을 참고하세요. Proxy Pattern(프록시 패턴) [Spring] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 [개요] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 1. Adapter Pattern(어댑터 패턴) 2. Proxy Pattern(프록시 패턴) 3. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴2 1. Singleton Pattern(싱글턴 패턴).. sujin7837.tistory.com 프록시 패턴의 예시: 이미지 구현하려는 로직 -Image 인터페이스와 Image 인터페이스를 구현하는 구체적인 클래스들을 만듭니다. -ProxyImage는 RealImage 객체 로딩의 메모리 공간을 줄이기 위한 프록시 클래스입니다. -demo class로..

Spring/additional 2021.02.21

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[디자인 패턴] Adapter Pattern(어댑터 패턴)

어댑터 패턴에 대한 자세한 설명은 다음 글을 참고하세요. Adapter Pattern(어댑터 패턴) [Spring] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 [개요] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 1. Adapter Pattern(어댑터 패턴) 2. Proxy Pattern(프록시 패턴) 3. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴2 1. Singleton Pattern(싱글턴 패턴).. sujin7837.tistory.com 어댑터 패턴의 예시: 오디오 플레이어 오디오 플레이어 장치가 mp3 파일만 재생할 수 있고, vlc 및 mp4 파일을 재생할 수 있는 고급 오디오 플레이어를 사용하고자 할 때 어댑터 패턴을 사용하여 구현해보도록 하겠습니다. 구현하려는 로직 -MediaP..

Spring/additional 2021.02.21

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[Spring]스프링이 사랑한 디자인 패턴3

[개요] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 1. Adapter Pattern(어댑터 패턴) 2. Proxy Pattern(프록시 패턴) 3. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴2 1. Singleton Pattern(싱글턴 패턴) 2. Template Method Pattern(템플릿 메소드 패턴) 3. Factory Method Pattern(팩토리 메소드 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴3 1. Strategy Pattern(전략 패턴) 2. Template Callback Pattern(템플릿 콜백 패턴_견본/회신 패턴) 3. MVC 패턴 Strategy Pattern(전략 패턴) -전략 패턴은 클라이언트가 전략을 생성해 전략을 실행할 컨텍스트에 주입하는 패..

Spring/additional 2021.02.21

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[Spring] 스프링이 사랑한 디자인 패턴2

[개요] 스프링이 사랑한 디자인 패턴1 1. Adapter Pattern(어댑터 패턴) 2. Proxy Pattern(프록시 패턴) 3. Decorator Pattern(데코레이터 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴2 1. Singleton Pattern(싱글턴 패턴) 2. Template Method Pattern(템플릿 메소드 패턴) 3. Factory Method Pattern(팩토리 메소드 패턴) 스프링이 사랑한 디자인 패턴3 1. Strategy Pattern(전략 패턴) 2. Template Callback Pattern(템플릿 콜백 패턴_견본/회신 패턴) 3. MVC 패턴 Singleton Pattern(싱글턴 패턴) -싱글턴 패턴은 인스턴스를 하나만 만들어 사용하기 위한 패턴으로, 만든 인..

Spring/additional 2021.02.21

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[순환 신경망] LSTM, GRU

LSTM은 RNN의 변형이고, GRU는 LSTM의 변형이라고 할 수 있습니다. RNN Cell의 문제점 1. BPTT(BackPropagation Through Time)의 문제점 RNN에서의 역전파 방법인 BPTT는 아래의 그림과 같이 모든 타임스텝마다 처음부터 끝까지 역전파합니다. 그렇기 때문에 타임 스텝이 클 경우 RNN을 위와 같이 펼치게 되면 매우 깊은 네트워크가 됩니다. 이러한 네트워크는 vanishing & exploding gradient 문제가 발생할 가능성이 큽니다. 또한 계산량이 많기 때문에 한 번 학습하는데 아주 오랜 시간이 걸린다는 문제가 있습니다. Truncated BPTT -BPTT의 문제를 해결하기 위해 등장한 방법입니다. -아래 그림과 같이 타임 스텝을 일정 구간(일반적으로..

인공지능 2021.02.19

[Keras] to_categorial 함수

to_categorial 함수 -keras.utils.np_utils 패키지에 있는 to_categorial 함수는 one_hot 인코딩을 해주는 함수입니다. one-hot 인코딩은 10진 정수 형식을 특수한 2진 바이너리 형식으로 변경하는 것입니다. 파라미터로 값에 크기만큼 0으로 된 배열을 만들고, 파라미터 값 위치에만 1(hot)을 넣어줍니다. -to_categorial 함수의 첫 번째 인자는 파라미터 값의 위치(1이 들어갈 위치), 두 번째 인자는 배열의 크기, 세 번째 인자는 데이터 타입을 나타냅니다. import pandas as pd import tensorflow as tf ##########데이터 로드 #hour, attendance, grade df = pd.DataFrame([ [2,..

인공지능 2021.02.19

[알고리즘] 플러드 필(Flood Fill) 알고리즘

플러드 필(Flood Fill)/시드 필(Seed Fill) -다차원 배열의 어떤 칸과 연결된 영역을 찾는 알고리즘입니다. -이 알고리즘은 그림 프로그램에서 연결된 비슷한 색을 가지는 영역에 '채우기' 도구에 사용되며, 바둑이나 지뢰찾기 같은 게임에서 어떤 비어있는 칸을 표시할지를 결정할 때에도 사용됩니다. 영역 색칠하기 1. 시작점이 원하는 색으로 칠해져있는지 확인합니다. 2. 시작점으로부터 4방향, 혹은 8방향 등으로 확장하여 주변 영역을 검색합니다. 3. 주변 영역이 원하는 색으로 칠해져있는지 확인합니다. 4. 주어진 영역을 모두 검색하며 위의 과정을 반복합니다. 백준 6186번: Best Grass(잡초 개수세기) #include using namespace std; int r, c;//r: 행,..

알고리즘 2021.02.18

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[모두를 위한 딥러닝1] NN의 꽃 RNN 이야기(8주차)

Sequence data -이야기를 들을 때, 어떤 단어를 이해하기 위해서는 이전에 사용한 단어들을 바탕으로 이해할 수 있습니다. -NN/CNN은 하나의 입력에 대해 하나의 출력을 나타내는 간단한 형태이기 때문에 위와 같은 시리즈 데이터(순차적으로 처리하는 데이터)를 처리하기 불편합니다. x: 입력값, h: 출력값 위와 같은 series data는 이전 데이터가 다음 연산에 영향을 미치는 구조로 되어있습니다. RNN(Recurrent Neural Network) RNN의 구조 현재 state의 연산 결과를 자기 자신에게 다시 입력하는 구조입니다. 이런 형태를 통해 y값을 출력해냅니다. RNN의 계산 방법 -x라는 입력값과 바로 이전의 RNN state 값을 입력값으로 어떤 function에 대입하여 새로..

인공지능 2021.02.17
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