전체 글 (372) 썸네일형 리스트형 큐와 덱, 간단하게 정리하기. 오늘은 큐와 덱 자료구조에 대해 알아보도록 하겠습니다. 큐는 FIFO방식의 자료구조입니다. First in first out, 먼저 들어간 것이 먼저 나오는 자료구조로, 줄 서서 기다리는 사람들을 생각하면 됩니다. 큐의 특징은 입구와 출구가 다르다는 것입니다. 그리고 입구와 출구의 역할은 정확하게 구분되어 있습니다. 입구는 데이터를 삽입하는 곳이고, 출구는 데이터를 삭제하는 곳입니다. 입구에서 이루어지는 것이 인큐이고, 삭제 연산을 디큐라고 부릅니다. 큐의 기능으로는 자료를 넣고 빼는 push와 pop이 있고 가장 처음 자료를 가리키는 front, 큐의 가장 마지막 자료를 가르키는 back, 큐의 크기를 알려주는 size, 큐가 비었는지 아닌지 알려주는 empty가 있습니다. 큐가 활용되는 상황을 생각해.. veevalidate로 회원가입페이지 구현 예시 vlavalidate를 사용하는 이유는 예를 들어 회원가입 시 필수 항목에 제대로 입력을 했는지, 이메일 형식은 올바른지 바로바로 오류를 표시해 주기 위함이다. npm i vee-validate 1. npm을 통해 모듈을 다운로드해주어야 합니다. 2. 다운한 모듈을 불러와야 합니다. import{extend, localize} from 'vee-validate'; import{required,email,min} from 'vee-validate/dist/rules'; import en from 'vee-validate/dist/locale/en.json' 해당 모듈안에도 여러 가지 도구가 있으니 그중 필요한 것만 불러오도록 하겠습니다. 3. 불러온 모듈 사용 선언하기. localize('en',en) e.. p-value 와 귀무가설,공분산, 상관계수 p-값(p-value)는 관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 정도를 0에서 1 사이의 수치로 표현한 것이다 p-value가 클수록 귀무가설과 데이터가 양립할 확률이 높아졌다는 것으로 귀무가설을 채택할 확률이 높아진다. P-value가 작을 수록 귀무가설을 기각하고 대립가설을 선택할 확률이 높다. 공분산은 두개의 확률변수의 상관관계를 나타내는 값이다. 공분산은 단위에 따라 값이 달라집니다. 예를 들어 cm일 때와 mm일 때 상관관계가 다르게 나옵니다. 상관계수는 공분산의 이러한 한계를 보완한 변수간 상관관계를 나타내는 값이다. XHRHttpRequest 이해, cors 해결하는 방법 xhr 객체는 서버와 상호작용하기 위해서 사용되는 객체로, 전체 페이지의 새로고침없이 url로부터 데이터를 받아올 수 있습니다. 이는 ajax프로그래밍에 주로 사용됩니다. 프론트엔드에서 다음과 같이 데이터를 post http통신을 통해 백엔드에 보내면 백엔드는 response로 json파일을 보내줍니다. 그러면 아래와 같이 network->xhr에서 확인할 수 있습니다. 이렇게 받은 데이터를 기반으로 전체 페이지 새로고침 없이 일부 페이지만 갱신할 수 있습니다. cors는 브라우저에서 서버로 요청을 보낼 때 포트, 도메인이 다르면 요청을 거절하는 제도입니다. 이를 해결하기 위해서는 서버에서 모든 포트, 도메인에서 온 요청을 받을 수 있도록 해주어야 합니다. npm i cors 로 cors 패키지를 다운받.. node js에서 mongoose 사용하기 mongdb는 nosql의 대표적인 도구입니다. nosql은 언제 사용할까? nosql에는 세가지 종류가 있습니다. document db, key value db, graphdb mongdb는 document db에 속합니다. 데이터를 json document형태로 저장합니다. 행과 열이 존재하지 않기 때문에 어떤 모양의 데이터든 저장할 수 있습니다. 자유도가 높습니다. mongoose.connect(`mongodb+srv://사용승인된 유저 이름입력:비밀번호 입력@cluster0.vwjt7.mongodb.net/프로젝트이름입력?retryWrites=true&w=majority`) .then(() => { app.listen(3000, () => { console.log('listen t0 3000') .. pd.merge() vs concat() pandas 데이터 프레임을 병합하는 방법에는 크게 두자기 방식이 있습니다. merge인데요. merge는 기준을 두고 합치는 것이고 concat은 그냥 갖다 붙이는 것입니다. merge의 경우에는 데이터의 크기가 커지면 속도가 느려집니다. concat은 속도면에서 merge보다 우세하지요. python pandas로 다루는 데이터는 대부분 데이터 양이 방대하기 때문에 merge를 쓰는 것은 추천하지 않는 분들도 있습니다. pandas 데이터 정규화,표준화 min-max, z-score 머신러닝은 데이터가 가진 특성을 비교하여 패턴을 찾아내는 것입니다. 데이터를 입력하기 전에 반드시 데이터를 깔끔하게 정리해 주어야 하는데요. 데이터를 정리하기 위해서는 정규화를 해주어야 합니다. 정규화를 하면 데이터의 특징을 보다 정확하게 파악할 수 있지요. 특히 이상치가 있을 때 다른 값들이 주목받을 수 없기 때문에 정규화를 통해 이런 문제를 해결해야 합니다. 또한 딥러닝 학습시 입력 데이터를 정규화하면 더 빠른 학습이 가능해집니다. 정규화에는 크게 두가지 방식이 있습니다. 1.최소 최대 정규화 (x-min)/(max-min) 데이터와 가장 작은 값의 차를 가장 큰 값과 작은 값의 차이로 나누어 주는 것입니다. 그렇게 되면 데이터 값의 범위가 0과 1사이로 옮겨 지겠지요. 가장 큰 값이 x에 들어가면 .. node js bodyparser 미들웨어 사용하기. bodyparser는 body에 담겨온 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 하는 미들웨어입니다. npm i body-parser 위의 명령어를 cmd에서 실해하면 다운로드할 수 있습니다. const bodyParser = require('body-parser'); app.use(bodyParser.json()); app.post('/auth/signup',(req,res,next)=>{ console.log(req.body) const email = req.body.email; const password =req.body.password; const name =req.body.name; }) bodyparser를 불러온다음 app.use()를 사용해 사용해줍니다. 그렇게 되면 app.post안의 req에 p.. 이전 1 ··· 41 42 43 44 45 46 47 다음
