sujin's 개발 로그

Softmax Regression: 기본 개념 소개 Logistic Regression x 값을 대입해서 W를 학습시켜 나온 결과 z를 sigmoid function을 통과시켜서 0~1 사이의 값을 산출해냄 Multinomial classification multinomial: 여러 개의 클래스가 존재 A, B, C 세 가지 클래스를 구분하기 위해 binary classification을 이용합니다. A를 구분하는 binary classification, B를 구분하는 binary classification, C를 구분하는 binary classification 이 세 가지를 이용하여 세 클래스 파일의 구분을 구현할 수 있습니다. A 클래스를 구분하기 위한 binary classification $$\b..

multi-variable linear regression x_data=[[73., 80., 75.], [93., 88., 93.], [89., 91., 90.], [96., 98., 100.], [73., 66., 70.]] y_data=[[152.], [185.], [180.], [196.], [142.]] X=data[:, :-1] Y=data[:, :[-1]] W=tf.Variable(tf.random.normal([3,1]), name='weight') b=tf.Variable(tf.random.normal([1]), name='bias') learning_rate=0.001 hypothesis=tf.matual(X, W)+b def predict(X): return tf.matual(X, W)..

기본적인 Machine Learing의 용어와 개념 설명 Machine Learning이란? -프로그램 자체가 스스로 학습해서 배우는 능력을 갖는 프로그래밍 -limitations of explicit programming Machine Learning의 학습 방식 -Supervised learning 정해져있는 데이터(training set)로 학습을 하는 방식으로, 레이블(label)이 주어짐 ex)고양이 사진을 여러 장 주고 그것들의 특징을 가지고 학습 ex)image labeling, email spam filter, predicting exam score 등 -Unsupervised learning 레이블이 주어지지 않고, 데이터를 가지고 스스로 학습 Training data set x y 3,..

Git-flow는 Git으로 개발할 때 거의 표준과 같이 사용되는 방법론입니다. Git-flow는 총 5가지의 브랜치를 사용합니다. master: 기준이 되는 브랜치로 제품을 배포하는 브랜치입니다. 현재 production의 상태와 일치합니다. develop: 개발 브랜치로 개발자들이 각자 작업한 기능들을 이 브랜치를 기준으로 병합합니다. 현재 개발이 완료된 상태(다음 릴리즈를 위해 언제든 배포될 수 있는 상태)와 일치합니다. feature: 단위 기능을 개발하는 브랜치로 기능 개발이 완료되면 develop 브랜치에 병합합니다. develop을 현재 개발 완료 상태와 일치시키면서도 다른 개발자와 conflict가 생기지 않도록 작업하기 위해 사용합니다. release: 배포를 위해 master 브랜치로 ..

Null-safety -스프링 프레임워크 5에 추가된 Null 관련 어노테이션입니다. -목적: 컴파일 시점에 NullPointerException을 최대한 방지하기 위함 -Null값을 허용할지 아닐지를 어노테이션을 표시해서 정해놓고, intelliJ와 같은 툴의 지원을 받아 컴파일 시점에 NullPointerException을 미연에 방지할 수 있습니다. public class EventService { public String createEvent(@NonNull String name) { return "hello "+name; } } -설정-preference-Compiler-Configure annotations-+-'Nullable(org.springframework.lang)' 추가-'NonNu..

어노테이션 기반의 스프링 @AOP -의존성 추가 org.springframework.boot sprint-boot-starter-aop -@Aspect: 컴포넌트 스캔으로 빈을 등록해야 하므로 @Compent도 추가해야 합니다. //PerfAspect.java @Component @Aspect public class PerfAspect { @Around("@annotation(PerLogging)") //@Around는 메소드를 감싸는 형태로 제공되어, 메소드 호출 전과 후에 무언가를 할 수 있으며, //발생하는 에러를 잡아서 에러가 났을 때 특정한 역할을 할 수도 있는 다용도의 어노테이션입니다. //1. annotation이라는 표현식으로 PerLogging이 달려있는 곳에 적용하라는 설정입니다. //..

스프링 AOP 특징 -프록시 기반의 AOP -스프링 빈에만 AOP를 적용할 수 있습니다. -모든 AOP 기능을 제공하는 것이 목적이 아니라, 스프링 IoC와 연동하여 엔터프라이즈 애플리케이션에서 가장 흔한 문제에 대한 해결책을 제공하는 것이 목적입니다. 프록시 패턴 -프록시에는 인터페이스가 있고, 클라이언트는 인터페이스를 통해 프록시 객체를 사용하게 됩니다. 프록시 객체는 같은 타입의 타겟 객체를 가지고 있고, 타겟 객체는 원래 해야할 일을 가지고 있으며 프록시 객체가 타겟 객체를 감싸서 클라이언트의 요청을 처리하는 형태입니다. ​ -목적: 접근 제어 또는 부가 기능 추가 ​ 프록시 패턴을 사용하지 않은 경우 //EventService.java public interface EventService { v..

AOP(Aspect-oriented Programming) -흩어진 Aspect를 모듈화 할 수 있는 프로그래밍 기법 -OOP를 보완하는 수단 ​ Crosscutting Concerns(흩어진 관심사) *동일한 색은 동일한 concern에 해당함 *concern: 여러 클래스, 여러 메소드에 걸쳐서 나타나는 비슷한 코드들 ex) 트랜잭션, 로깅 ​ -각각의 concern들에 코드의 변경이 일어나게 되면, 해당 concern을 이용한 모든 코드들을 수정하기 쉽지 않으므로 AOP를 이용합니다 ​ AOP를 적용하여 흩어진 코드들을 한곳에 모음 -각각의 concern별로 해당 기능이 어디에 적용되어야 하는지 명시하고, Aspect를 독립적으로 모듈화함 ​ AOP의 주요 개념 -Aspect: concern별로 모..

SpEL이란? -객체 그래프를 조회하고 조작하는 기능을 제공합니다. -스프링 3.0부터 지원합니다. -Unified EL과 비슷하지만, 추가적으로 메소드 호출을 지원하고, 문자열 템플릿 기능도 제공합니다. -스프링 핵심 기술단(core)뿐만 아니라, 스프링 프로젝트 전반에 걸쳐 널리 사용됩니다. //AppRunner.java @Component public class AppRunner implements ApplicationRunner { @Value("#{1 + 1}") //#{ }: 표현식을 이용하는 방법 int value; @Value("#{'hello ' + 'world'}") //Literal Expression String greeting; @Value("#{1 eq 1}") boolean t..

Converter -PropertyEditor가 가지고 있는 단점을 보완하기 위해 Converter가 생겨남 -S 타입을 T 타입으로 변환할 수 있는 매우 일반적인 변환기(문자열을 정수로 변환하는 것뿐만 아니라 다른 형태로도 변환 가능) -상태 정보 없음==스레드 세이프 함 -ConverterRegistry에 등록해야 함 public class EventConverter { @Component public static class StringToEventConverter implements Converter { @Override public Event convert(String source) { return new Event(Interger.parseInt(source)); } } @Component pu..