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목록2017/06 (13)
PostIT
# [Do4cker] Docker 설치 및 기본 실행하기 - 1- OS : OSX Sierra (10.12.3) - Docker : Docker version 17.06.0-ce, build 02c1d87 ## 1. Docker에 대해서Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 소프트웨어 플랫폼입니다. Docker는 소프트웨어를 컨테이너라는 표준화된 유닛으로 패키징하며, 이 컨테이너에는 라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. Docker를 사용하면 환경에 구애받지 않고 애플리케이션을 신속하게 배포 및 확장할 수 있으며 코드가 문제없이 실행될 것임을 확신할 수 있습니다. 가상 서버의 환경이 증가하면서, 서버의 ..
# [AI/Deep Learing] Deep Learning 준비하기 - MNIST Load Data - 5-1import sys, os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np import pickle from dataset.mnist import load_mnist from common.functions import sigmoid, softmax def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test def init_network(): with open("sample_w..
# [AI/Deep Learing] Deep Learning 준비하기 - MNIST DataSet - 5import sys, os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np import pickle from dataset.mnist import load_mnist from common.functions import sigmoid, softmax from PIL import Image # MNIST 간단히 이미지 출력해보기. #파일 다운로드 # normalize : 0.0 ~ 1.0 사이로 정규화 할지 여부, Fasle = 0 ~ 255 # flatten : 1차원 배열로 만들지 여부 # one_hot_lable : 정답을 뜻하는 원소만 1, 나머지는 0으로 설정할지..
# [AI/Deep Learing] Deep Learning 준비하기 - 순방향 3층 신경망 구현 - 4 # 이번 절의 핵심은 신경망에서의 계산을 행렬계산으로 정리할 수 있다는 것입니다. import numpy as np # 입력층 ==> 1층 # x 입력 값, b1 편향(활성화 함수), w 가중치(12) x = np.array([1.0, 0.5]) w1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]]) b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) print(w1.shape) print(x.shape) print(b1.shape) (2, 3) (2,) (3,) a1 = np.dot(x, w1) + b1 # 시그모이드 함수 구현하기 def sigmoid(x): ..
# letsencrypt 인증서 유효기간이 만료되기전에 갱신하기 https://www.youtube.com/user/heogwangnam/search?query=letsencrypt 이 강의를 보고, Https를 적용한게 엊그제 같은데, 벌써 90일이 지났나봅니다. 갱신해야한다고 메일이 왔습니다. 그래서 갱신을 알아보니, 예전에 다시 갱신하고 nginx 설정을 바꿔줘야했는데, 더 편리하게 바뀐것 같습니다. letsencrypt를 적용한 사람이면 알다시피 letsencrypt 무료 인증서의 유효기간은 90일입니다. 그래서 인증서의 유효기간이 끝나버려 접속할 수 없는 상황이 오기 전에 인증서를 갱신해줘야 합니다. Cleaning up challenges Attempting to renew cert from ..
# [Python/Data Analysis] Numpay - Universal Array Function - Day 7import numpy as np arr =np.arange(11)arr array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) np.sqrt(arr) array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. , 3.16227766]) A = np.random.randn(10)A array([-0.66405485, 0.28749254, 0.27305696, 0.22232217, 0.8804781 , 1.01018702, -0.15188718, -0.7..
# [Python/Data Analysis] Numpay - Array Tranposition 사용하기 - Day 6import numpy as np arr = np.arange(50).reshape((10,5)) arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24], [25, 26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33, 34], [35, 36, 37, 38, 39], [40, 41, 42, 43, 44], [45, 46, 47, 48, 49]]) arr.T array([[ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45], ..
# [Database] 트랜잭션의 네 가지 속성 Atomicity (원자성) 트랜잭션 내에 있는 모든 작업이 완료되거나 모든 작업이 완료되지 않아야 한다. 즉, 트랜잭션 내의 작업 중 하나라도 에러가 발생하면 트랜잭션 내의 모든 작업이 롤백(Rollback) 되어야 한다. Consistency (일관성) 트랜잭션 중에 오류 없이 유효한 데이터만 데이터베이스에 저장되어야 한다. Isolation (격리성) 트랜잭션 중에 변경된 내용이 트랜잭션이 완료되기 전까지 다른 트랜잭션에 영향을 미쳐서는 안 된다. Durability (지속성) 트랜잭션이 완료된 경우 시스템 고장이나 네트워크 에러 등으로 데이터가 유실되지 않고 정상적으로 기록되어야 한다.
# [Java/Comparator/Comparable] 자바 객체 비교를 위한 인터페이스 분석 작성일 : 2017년 6월 3일최종 수정일 : 2017년 7월 23일 ## 1. 배경Java로 알고리즘을 풀면서 Java 또한 Sort가 Quick Sort로 구현되었다는 글을 보았습니다. 이를 테스트 하기 위해 Quick Sort를 구현한 클레스와 자바에서 제공하는 API Sort 클래스를 사용하여 어떤 것이 더 빠른지 비교하고 싶었습니다. 웹 개발을 하면 DB의 정렬을 통해 Sort를 직접 쓸일은 생각보다 많지 않다고 생각합니다. 하지만, 최근 API를 이용해서 객체에 API 값을 매핑하는 서비스를 만들었는데, Sort를 서버 내에서 정렬하는 것이 필요하다는 생각을 갖게 만들었습니다. 이를 위해서 알아본 결..
# [Java/Sort] QuickSort Algorithm 구현하기 최종작성일 : 2017년 6월 2일 ## 1. Quick Sort란? 찰스 앤터니 리처드 호어가 1959년에 개발한 알고리즘이다. 퀵이라는 이름에서 알 수 있듯이 평균적인 상황에서 최고의 성능을 나타낸다. 컴퓨터로 가장 많이 구현된 정렬 알고리즘 중 하나이다. C, C++, PHP, 자바 등 거의 모든 언어에서 제공하는 정렬 함수에서 퀵 정렬 혹은 퀵 정렬의 변형 알고리즘을 사용한다. 방식은 적절한 원소 하나를 기준(피벗, pivot)으로 삼아 그보다 작은 것을 앞으로 빼내고 그 뒤에 피벗을 옮겨 피벗보다 작은 것, 큰 것으로 나눈뒤 나누어진 각각에서 다시 피벗을 잡고 정렬해서 각각의 크기가 0이나 1이 될 때까지 정렬한다. 위에서도 ..