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플라스크 질문답변 게시판 만들기 데이터베이스를 사용해서 처리 ORM(object relational mapping)을 사용해서 파이썬 문법으로 데이터베이스 처리 ○데이터베이스 종류에 관계 없이 일관된 코드를 유지할 수 있어서 프로그램 유지, 보수가 편리 ○내부에서 안전한 SQL쿼리를 자동으로 생성해 개발자가 달라도 동일한 쿼리 작성 가능, 오류 발생률을 줄임 ORM을 적용하기 위해 config.py라는 설정 파일 생성 import os BASE_DIR = os.path.dirname(__file__) SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///{}'.format(os.path.join(BASE_DIR, 'pybo.db')) SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False pybo폴더에 __i..
[혼공딥] CHAPTER 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 순차 데이터(sequential data) : 텍스트나 시계열 데이터(time series data)와 같이 순서에 의미가 있는 데이터 완전 연결 신경망이나 합성곱 신경망은 하나의 샘플(하나의 배치)을 사용하여 정방향 계산을 수행하고 나면 그 샘플은 버려지고 다음 샘플을 처리할 때 재사용하지 않는다 -> 피드포워드 신경망(feedforward neural network, FFNN) : 입력 데이터의 흐름이 앞으로만 전달되는 신경망 순환 신경망(recurrent neural network, RNN) : 신경망이 이전에 처리했던 샘플을 다음 샘플을 처리하는데 재사용하기 위해서, 이전 데이터가 신경망 층에 순환될 필요가 있다. 완전 연결 신경망에 이전 데이터의 처리 흐름을 순환하는 고리를 추가하면 된다 뉴런의..
[혼공딥] CHAPTER 08-3 합성곱 신경망의 시각화 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기 위해 합성곱 층의 가중치와 특성 맵을 그림으로 시각화해보자 합성곱 층은 여러 개의 필터를 사용해 이미지에서 특징을 학습한다. 각 필터는 커널이라 부르는 가중치와 절편을 가지고 있는데, 일반적으로 절편은 시각적으로 의미가 있지 않다 가중치는 이미지의 2차원 영역에 적용되어 어떤 특징을 크게 두드러지게 표현하는 역할을 한다 2절에서 만든 모델이 어떤 가중치를 학습했는지 확인하기 위해 체크포인트 파일을 읽어들이자 from tensorflow import keras model = keras.models.load_model('best-cnn-model.h5') model.layers 케라스 모델에 추가한 층은 layers 속성에 저장되어 있다 [, , , , ..
[혼공딥] CHAPTER 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 1. 패션 MNIST 데이터 불러오기 from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() train_scaled = train_input.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 #48000개, 너비28, 높이28, 채널차원 1 #train_scaled = train_input.reshape(-1, 28, 28, 1) #train_scaled = train_scaled / 255.0 train_scaled, val_scale..
[JavaScript] 문서 객체 모델 01 문서 객체 모델의 기본 용어와 개념 문서 객체 모델 기본 용어 - 문서 객체 : 태그를 자바스크립트에서 사용할 수 있는 객체로 만든 것 - 문서 객체를 조작한다는 말은 결국 태그를 조작한다는 의미 - 요소 노드 : 태그와 2. 이벤트 활용 Process - 1 Process - 2 02 문서 객체 선택 '문서 객체를 선택한다' : 이미 존재하는 HTML태그를 자바스크립트에서 문서 객체로 변환하는 것 1개 선택 document.getElementByld(아이디) 아이디로 1개 선택 document.querySelector(선택자) 선택자로 1개 선택 여러 개 선택 document.getElementsByName(이름) name 속성으로 여러 개 선택 document.getElementsByClassN..
[머신러닝] 결정트리를 이용한 이미지 분류 어떤 사람 머리에서 나온 멋진 아이디어 : 결정 트리로 이미지 분류하기 1. MNIST dataset of handwritten digits import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import (Dense, BatchNormalization, Dropout) from tensorflow.keras.datasets.mnist import load_data import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() impo..
[JavaScript] 자바스크립트 기본 문법 01 자바스크립트 기본 용어와 출력 방법 자바스크립트 기본 용어 - 표현식 : 값을 만들어 내는 간단한 코드 273; 10 + 20 + 30 *2; var name = '파'+'이'+'썬'; alert('Hello JavaScript'); - 문장 : 프로그래밍 언어에 실행할 수 있는 코드의 최소 단위 273 10+20+30*2 'JavaScript' - 종결 : 문장 마지막에 세미콜론(;) 또는 줄바꿈 자바스크립트 기본 용어 - 키워드 : 자바스크립트를 처음 만들 때 정해진 특별한 의미가 부여된 단어 - 식별자 : 자바스크립트에서 변수나 함수 등에 이름을 붙일 때 사용하는 단어 키워드를 사용하면 안된다 특수 문자는 _과 $만 허용 숫자로 시작하면 안됨 공백을 입력하면 안됨 식별자 생성 관례 생성자 함수..
[혼공딥] CHAPTER 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 합성곱(convolution) - (수학) 하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 것 인공 신경망 합성곱 - 가중치 w1~w10과 절편 b를 랜덤하게 초기화한 다음 에포크를 반복하면서 경사 하강법 알고리즘을 사용하여 손실이 낮아지도록 최적의 가중치와 절편을 찾아간다. - 입력 개수에 상관없이 밀집층의 뉴런의 개수와 출력의 개수가 같다. - 입력 데이터 전체에 가중치를 적용하는 것이 아니라 일부에 가중치를 곱한다. - 뉴런이 3개의 가중치를 가진다고 가정하면, 가중치 w1~w3이 입력의 처음 3개 특성과 곱해져서 1개의 출력을 만든다. - 같은 가중치와 절편이 여러 개의 합성곱에 사용된다. 밀집층의 뉴런은 입력 개수만큼 10개의 가중치를 가지..
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