gambae programing

1. url을 통해 요청을 한다. Dispatcher Servlet이 모든 요청을 받아들인다. Dispatcher Servlet은 요청만 받고 일은 하지않는다 2. Handler Mapping이 url매핑 값을 보고 일 할 Controller를 찾는다 3,4 Handler Adapter가 Dispatcher Servlet과 Controller를 연결해서 실행시켜준다. 5. 일처리가 끝난 후 이동해야 할 view페이지를 Dispatcher Servlet에 전달한다. 6. Dispatcher Servlet가 viewResolver에게 완전한 경로를 요청하고 응답받는다. 7. Dispatcher Servlet가 응답받은 페이지로 이동한다. 8. 사용자에게 응답해준다.

https://github.com/gambae/aischool_semi_project GitHub - gambae/aischool_semi_project Contribute to gambae/aischool_semi_project development by creating an account on GitHub. github.com 프로젝트 후 느낀점 1. 아이디어가 절반은 먹고 들어간다. (흥미있는 주제, 명확한 타겟, 구현 가능성) 2. 핵심적인 기능이 있어야한다. 3. 깃헙을 사용하자. 4. 발표도 실력이다. 5. 역할분배를 확실히하자. 6. 템플릿을 잘 고르자.

1. 스프링은 모든 jsp를 webapp > WEB-INF > views 폴더안에 생성한다 2. 스프링은 jsp에 직접적으로 접근하는것이아니라 컨트롤러를 거쳐서 들어가야 한다 3. 스프링은 커맨드 패턴의 최종 진화형이다 4. 스프링에서는 서블릿을 만들지 않는다 appServlet이라는 프론트 컨트롤러를 자동으로 만들고 url 매핑(/)을 통해 바로바로 컨트롤러에 접근할수있다 5. Maven (pom.xml) 프로젝트를 빌드하고 라이브러리를 관리해주는 도구 버전 변경 라이브러리 사용

먼저 표준프레임워크 사이트에서 다운로드를 해준다. 경로를 c드라이버로 설정 후 압축을 풀어준다. 이클립스 위치 프로젝트 생성 스프링은 무조건 Context Path로만 접근이 가능하다. 서버 등록 실행

스프링 프레임워크 자바 엔터프라이즈 개발을 편하게 해주는 오픈 소스 경량급 애플리케이션 프레임워크 프레임워크란 하나의 언어로 하나의 방식으로 개발을 하기위한 약속이다 우리나라 정부에서 만든 프레임워크가 전자정부프레임워크(스프링 기반) 이다 스프링 프레임워크 특징 POJO(Plain Old Java Object) 방식 POJO는 Java EE의 EJB(Enterprise JavaBeans) 를 사용하면서 해당 플랫폼에 종속되어 있는 무거운 객체들을 만드는 것에 반발하며 나타난 용어다. 스프링 컨테이너에 저장되는 자바 객체는 특정한 인터페이스를 직접 구현하거나 상속받을 필요가 없어서 기존 라이브러리를 지원하기가 용이하고, 객체가 가볍다. 관점 지향 프로그래밍 (AOP) 로깅, 트랜잭션, 보안 등 여러 모듈에..

일반화 훈련 세트로 학습한 모델이 테스트 세트에 대해 정확히 예측 하도록 하는 것 과대적합 훈련 세트에 너무 맞추어져 있어 테스트 세트의 성능 저하 과소적합 훈련 세트를 충분히 반영하지 못해 훈련 세트,테스트 세트에서 모두 성능이 저하 모델 복잡도 곡선 해결방법 주어진 훈련데이터의 다양성 보장 -> 다양한 데이터포인터를 골고루 나타내야 함 일반적으로 데이터 양이 많으면 일반화에 도움이 된다 하지만 편중된 데이터를 많이 모으는 것은 도움이 되지 않음 규제를 통해 모델의 복잡도를 적정선으로 설정

1. 문제 정의 비즈니스 목적 정의 (모델을 어떻게 사용해 이익을 얻을까?) 현재 솔루션의 구성 파악 지도 vs 비지도 vs 강화 분류 vs 회귀 2. 데이터 수집 File (CSV,XML,JSON) Database Crawling (뉴스,SNS,블로그) IoT 센서를 통한 수집 3. 데이터 전처리 결측치 처리 (삭제 or 대체 (중간,평균,예측값 등)) 이상치 처리 (삭제 or 대체 (중간,평균,예측값,범주화 등)) Cleanig (오류수정) Feature Engineering (특성공학) Scaling (단위 변환) Transform (새로운 속성 추출) Encoding (범주형 -> 수치형) Binning (수치형 -> 범주형) Normalization (정규분포화) 범주형 데이터 통합 4. 데이터..

지도 학습 데이터에 대한 Label(명시적인 답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 분류와 회귀로 나뉘어짐 분류 (Classification) 미리 정의된 여러 클래스 레이블 (정답) 중 하나를 예측하는 것 속성 값을 입력,클래스 값을 출력으로 하는 모델 회귀 (Regression) 연속적인 숫자를 예측하는 것 속성 값을 입력,연속적인 실수 값을 출력으로 하는 모델 예측 값의 미묘한 차이가 크게 중요하지 않음 비지도 학습 데이터에 대한 Lable(명시적인 답)이 없는 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 데이터의 숨겨진 특징,구조,패턴을 파악하는데 사용 데이터를 비슷한 특성끼리 묶는 클러스터링과 차원축소등이 있다 강화학습 지도학습과 비슷하지만 완전한 답(Label)을 제공하지 않는 특징이 있다. 기..

머신러닝이란? 데이터를 기반으로 학습을 시켜서 예측하게 만드는 기법 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 프로그램 규칙 + 데이터 = 해답 머신러닝 데이터 + 해답 = 규칙

Scope JSP 내장 객체의 영역 Scope 종류 page : 하나의 jsp 페이지를 처리할 때 사용되는 영역 request : 하나의 요청을 처리할 때 사용되는 영역 session : 하나의 브라우저와 관련된 영역 application : 하나의 웹 애플리케이션과 관련된 영역 (서버가 꺼지지않으면 계속 존재) Scope 생성 Scope 값 가져오기 페이지1에서는 스코프를 생성했기때문에 값들이 존재하지만 페이지2에서는 스코프를 생성하지 않았기때문에 session,application 영역을 제외하고는 값이 존재하지 않는다. RequestDispatcher 사용자로부터 최초에 들어온 요청을 jsp/servlet 내에서 원하는 자원으로 요청을 넘기거나, 특정 자원에 처리를 요청하고 결과를 얻어오는 기능을 ..