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[ Java ] TOLOWERCASE(), TOUPPERCASE(), TRIM() 자바 String 관련 함수 중 영문자를 전부 대문자로 또는 소문자로 변경 하는 함수와 인자값으로 입력된 문자열의 앞뒤 공백을 제거 하는 함수에 대한 정리 ■ String toUpperCase() 대상 문자열을 모두 대문자로 변환합니다. String str1 = "hello java"; System.out.println(str1.toUpperCase()); hello java 라는 문자열이 모두 소문자로 되어 있습니다. 이를 toUpperCase() 함수를 이용하여 대문자로 변환 하겠습니다. 실제 코드는 아래와 같습니다. "hello java".toUpperCase(); 모든 문자열을 대문자로 변환하기 때문에 결과는 아래와 같습니다. HELLO JAVA ■ String toLowerCase() 대상 문자.. 2021. 6. 14.
[MySQL] 데이터 타입 정의 데이터 타입(DataType) 정의 데이터 타입(자료형)이란 컴퓨터 시스템과 프로그래밍 언어에서 실수, 정수, 소수 자료형 등의 여러 종류의 데이터를 식별하는 타입으로서, 해당 자료형에 대한 가능한 값, 해당 자료형에서 수행을 할 수 있는 명령어, 데이터의 형태, 의미, 크기와 해당 자료형의 값이 저장되는 방식이다. MySQL데이터 타입 문자형 데이터타입 데이터 유형 정의 CHAR(n) 고정 길이 데이터 타입(최대 255byte)- 지정된 길이보다 짦은 데이터 입력될 시 나머지 공간 공백으로 채워진다. VARCHAR(n) 가변 길이 데이터 타입(최대 65535byte)- 지정된 길이보다 짦은 데이터 입력될 시 나머지 공간은 채우지 않는다. TINYTEXT(n) 문자열 데이터 타입(최대 255byte) T.. 2021. 6. 8.
[MySQL] [MariaDB] ALTER TABLE 문법 총 정리 문법 문법에 들어가기 앞서, 공통 테이블 예시 CREATE TABLE ex_table ( id INT, sFirst VARCHAR(32), sThird VARCHAR(32), nSecond INT, sFifth VARCHAR(32) ) 컬럼 추가 (Add) nSixth INT형 컬럼 추가 ALTER TABLE [테이블명] ADD [컬럼명] [타입] ALTER TABLE ex_table ADD COLUMN nSixth INT; 결과 특정 컬럼 뒤에 추가 (Add) sThird 컬럼 뒤에 sFourth VARCHAR형 컬럼 추가 ALTER TABLE [테이블명] ADD COLUMN [추가할컬럼명] [컬럼타입] DEFAULT [기본값] [컬럼위치] ALTER TABLE ex_table ADD COLUMN sF.. 2021. 6. 8.
[건대맛집/감자탕맛집]돕 감자탕 Nope! 말고 Dope! 감자탕 맛집 건대 맛집 돕 감자탕 여기는 푸짐이가 나를 만나기 전부터 다녔다는 찐 맛집 건대 감자탕이다. 감자탕은 원래 다 맛있으니까 거기서 거기 겠지 하고 따라갔는데 찐찐찐 맛집 놉! 아니고 돕! 감자탕 (늙은이) 감자탕 (소) 27,000원 우리는 곱창 이 추가된 감자탕을 시켰다 가격이 기억나지 않는다. 32,000원 즈음...? 주문은 곱창감자탕 (소) 라면사리 볶음밥 나능 이로케 별거 아니지만 보리차 주고 녹차 주는데가 좋타.. 깨끗만 하다면.... 감자탕은 금방 숭 나온다. 채소만 익으면 바로 먹으라는 설명과 함께... 밑반찬들.. 이날은 신메뉴라며 시식(?) 느낌으로 냉채족발을 주셨다. 짱맛 코찡 미쳐 맛있었다 차가운데 부드럽고 소스도 찡 하니.. 반찬은 깍두기와 김치 , 쌈장에 찍어먹는 채소.. 2021. 6. 7.
CNN: Single-label to Multi-label Convolutional Neural Network (CNN)은 단일 라벨 이미지 분류 작업에서 유망한 성능을 입증했습니다. 그러나 CNN이 다중 레이블 이미지에 가장 잘 대처하는 방법은 주로 복잡한 기본 개체 레이아웃과 불충분 한 다중 레이블 훈련 이미지로 인해 여전히 열린 문제로 남아 있습니다. 이 작업에서 우리는 가설 -CNN- 풀링 (HCP)이라는 유연한 딥 CNN 인프라를 제안합니다. 여기서 임의의 수의 객체 세그먼트 가설을 입력으로 취한 다음 공유 CNN이 각 가설과 연결되고 마지막으로 CNN이 연결됩니다. 다양한 가설의 출력 결과는 최대 풀링으로 집계되어 궁극적 인 다중 레이블 예측을 생성합니다. 이 유연한 딥 CNN 인프라의 몇 가지 고유 한 특징은 다음과 같습니다. 1) 학습에 지상 진실.. 2021. 6. 4.
[머신 러닝 :: 분류 문제] Multi-class VS. Multi-label 분류 문제 차이점은? Multi-class 와 Multi-label 분류 문제의 차이점 1. Multi-class 분류 문제 먼저 Multi-class 분류 문제는 하나의 그림에 하나의 객체만 있어야 하고, 그리고 그 객체는 2개 이상의 카테고리에 속하는 경우이다. 즉, 아래와 같이 그림이 있을 때, 그림 속에 대상이 되는 객체는 하나만 있어야 하고, 각각은 고양이, 개, 토끼, 앵무새 등 2개 이상의 카테고리로 분류가 되는 경우이다. 2. Multi-label 분류 문제 다음으로 Multi-label 분류 문제에서는 앞의 경우에서 다른 부분은 하나의 그림 내에 하나의 객체가 아니라, 여러 객체가 있다. 따라서, 하나의 그림이 하나의 카테고리(2개 이상)에 속하지 않고, 두 개 이상의 카테고리에 속하게 된다. 예를 들어, 위.. 2021. 6. 4.
[Object Detection] Darknet 학습 준비하기 환경 Ubuntu 16.04 GeForce RTX 2080 1. 학습 준비하기 1.1 COCO 데이터 세트를 이용한 학습 COCO 데이터는 2014 , 2017 로 나뉘어져 있는데, 홈페이지에서 다운 받을 수도 있지만, 크기가 너무 커서 유틸리티 curl 를 이용하여 다운받아야 한다. COCO 데이터 세트 https://cocodataset.org/#download COCO 데이터 세트 종류는 다음과 같다. 이미지 2014 Train images [83K/13GB] 2014 Val images [41K/6GB] 2014 Test images [41K/6GB] 2015 Test images [81K/12GB] 2017 Train images [118K/18GB] 2017 Val images [5K/1GB].. 2021. 6. 4.
DataSet, DataTable이란? Dataset(데이터셋) 인공지능을 개발하기 위해서 필수적으로 갖춰져야 할 것은 많은 데이터입니다. 데이터가 많을수록 학습의 정확도가 높아지고 예측을 더 정확하게 할 수 있습니다. 또한 좋은 인공지능을 만들려면 인공지능에게 학습시키는 데이터의 질이 매우 중요합니다. 특정한 작업을 위해서 데이터를 관련성 있게 모아놓은 것을 데이터셋 이라고 하며 여러 형식으로 된 자료를 포함할 수 있습니다. 데이터 파일, 또는 데이터베이스라고도 부르며 컴퓨터가 처리, 분석할 수 있는 정보의 세트를 말합니다. 기계 학습에 필요한 데이터를 수집하기 위해서는 엄청난 시간과 노력이 필요합니다. 하지만 모바일이나 웹상에서 공유되고 기록되는 정보와 데이터를 가지고 분석에 사용할 수 있습니다. 또한 데이터셋을 기관과 기업에서 공개함으로.. 2021. 6. 4.
npm start 시 마주하는 error npm error 1. npm start 시 error code 1을 마주할 때 package-lock.json과 package.json의 webpack을 지운 상태에서 npm install을 다시 한다. npm install시에 “Cannot read property ‘mach’ of undefined 에러가 나오게 되면 다시한번 package-lock.json을 지우고 다시 npm install을 한다. 2. cross-env: command not found 에러가 나온다면 ? npm install cross-env를 입력해주자. 3. Module not found: can’t resolve ‘react-router-dom’ 에러가 나온다면? npm install --save react react-.. 2021. 6. 4.
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