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목록Post IT (192)
PostIT
# gRPC 적용을 위한 gRPC 분석, gPRC란 무엇인가? ## gRPC란? gRPC는 Google에서 처음 개발 한 공개 소스 원격 프로 시저 호출 (RPC) 시스템입니다. 전송을 위해 HTTP/2를 사용하고 인터페이스 설명 언어로 프로토콜 버퍼를 사용하며 인증, 양방향 스트리밍 및 흐름 제어, 바인딩 차단 또는 차단 해제 및 취소 및 시간 초과 기능을 제공합니다. 그것은 많은 언어에 대한 크로스 플랫폼 클라이언트 및 서버 바인딩을 생성합니다. gRPC에서 클라이언트 응용 프로그램을 로컬 객체 인 것처럼 다른 컴퓨터의 서버 응용 프로그램에서 메서드를 직접 호출 할 수 있으므로 분산 응용 프로그램 및 서비스를보다 쉽게 만들 수 있습니다. 많은 RPC 시스템에서처럼 gRPC는 서비스를 정의하고 매개 변..
# [AI/Deep Learing] 인공지능을 위한 Deep Learning 준비(Perceptron과 신경망) - 1 ## 퍼셉트론(perceptron) 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다. 퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 마빈 민스키와..
# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1 - Pyplot example x = np.arange(0,6,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() # 2 - Pyplot example a = np.arange(0, 6, 0.1) b1 = np.sin(a) b2 = np.cos(a) plt.plot(a, b1, label="sin") plt.plot(a, b2, linestyle="--", label="cos") # a axis name plt.xlabel("a") plt.ylabel("b") plt.title("..
# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 3import numpy as np arr = np.arange(0,11) arr2 = np.arange(0,11) arr array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])arr[8] 8# Slice arr[1:5] array([1, 2, 3, 4]) arr[0:5] array([0, 1, 2, 3, 4]) arr[0:5] = 100 arr array([100, 100, 100, 100, 100, 5, 6, 7, 8, 9, 10])arr2[3:7] = 100 arr2 array([ 0, 1, 2, 100, 100, 100, 100, 7, 8, 9, 10])arr = np.arang..
# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 2 import numpy as np from __future__ import division 5/2 2.5 arr1 = np.array([[1,2,3,4], [8,9,10,11]]) arr1 array([[ 1, 2, 3, 4], [ 8, 9, 10, 11]]) arr1 * arr1 array([[ 1, 4, 9, 16], [ 64, 81, 100, 121]]) arr1 - arr1 array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) 1 / arr1 array([[ 1. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ], [ 0.125 , 0.11111111, 0.1 , 0.09090909]])..
# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 1 # [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 1 import numpy as np list1 = [1,2,3,4] array1 = np.array(list1) array1 array([1, 2, 3, 4]) list2 = [11,22,33,44] lists = [list1,list2] array2 = np.array(lists) array2 array([[ 1, 2, 3, 4], [11, 22, 33, 44]]) array2.shape (2, 4) array2.shape (2, 4) array2.dtype dtype('int64') np.zeros(5..
# 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 목록. NumPy는 Numerical Python을 나타냅니다. NumPy의 가장 강력한 기능은 n 차원 배열입니다. 이 라이브러리에는 기본 선형 대수 함수, 푸리에 변환, 고급 난수 기능 및 Fortran, C 및 C ++와 같은 다른 저급 언어와 통합하기위한 도구가 포함되어 있습니다 SciPy는 Scientific Python을 나타냅니다. SciPy는 NumPy를 기반으로합니다. 그것은 이산 푸리에 변환, 선형 대수학, 최적화 및 희소 행렬과 같은 높은 수준의 과학 및 공학 모듈의 다양성을위한 가장 유용한 라이브러리 중 하나입니다. Matplotlib는 히스토그램에서 라인 플롯, 히트 플롯까지 다양한 그래프를 플로팅 할 수있는 ipython 노트북 (ipyt..
# [Java/Collection] Java Collection Framework에 대한 이해를 통해 Data Structure 이해하기 - 최근 수정일 : 2017.05.03 - IDE : Spring Tool Suite - OS : OSX Sierra (10.12.3) - Lang : JAVA 1.8 ## 1. 배경.자바를 이용하여 프로그래밍을 하다보면 자료구조에 대한 필요성을 느끼게 된다. 특히, 이번 설문지 프로젝트를 통해 설문지를 구성하면서 자료를 담아내는 List와 Set, Map 등 기본지식의 부족을 느끼게 되었다. 이를 이해하기 위해서는, Java에 기본적으로 제공되는 Collection Framework를 이해할 필요가 있다고 생각했다.Collection Framework는 어떻게보면 자..
# [HTML] HTML 특수문자 코드표 정리 표현문자숫자표현문자표현설명---사용하지 않음space -수평탭space -줄 삽입---사용하지 않음space -여백!!-느낌표"""따옴표##-숫자기호$$-달러%%-백분율 기호&&&Ampersand''-작은 따옴표((-왼쪽 괄호))-오른쪽 괄호**-아스트릭++-더하기 기호,,-쉼표---Hyphen..-마침표//-Solidus (slash)0 - 90-9-0부터 9까지::-콜론;;-세미콜론>>보다 큰??-물음표@@-Commercial atA - ZA-Z-A부터 Z까지[[-왼쪽 대괄호\\-역슬래쉬]]-오른쪽 대괄호^^-탈자부호__-수평선``-Acute accenta - za-z-a부터 z까지{{-왼쪽 중괄호||-수직선}}..
# [Java] Java Stream의 개념과 종류, 그리고 예제를 통한 차이점 이해하기 - 최근 수정일 : 2017.04.27 - IDE : Spring Tool Suite - OS : OSX Sierra (10.12.3) - Lang : JAVA 1.8 ## 1. 배경과 목적 - FileUpload, Socket 통신 등 다방면에서 Stream API를 사용하게 된다. 하지만, 예제를 보면서 혹은 여러가지 검색을 통해서 구현한다지만 정착 중요한 Stream들 간의 차이를 이해하지 못한다는 생각이 들었다. 이번 학습을 통해 Stream의 종류를 이해하고 차이를 분석하고자 한다. ## 2. 내용 ### 1) Stream이란? Stream은 '데이터 입출력 처리의 중간자 역할'을 수행합니다. 그래서, St..