React에 대한 개인학습을 기록합니다. 체크리스트 ☑ TITLE ✔ 연습용 레포 생성 ✔ 리액트 개요 확인 ✔ JSX다루기 ✔ 리액트 컴포넌트 ✔ 리액트 스타일링 ✔ 컴포넌트 복잡하게 다루기 ✔ 속성 전달 ✔ JSX 복잡하게 다루기 ✔ 상태 다루기, 카운터 설정 ✔ 데이터를 UI로 불러오기 ✔ 이벤트 다루기 ✔ 컴포넌트 생명주기 (생명주기 메소드) ✔ DOM 엘리먼트 접근하기 라우터를 통한 싱글 페이지 앱 구축 Todo list 앱 제작 리액트 개발 환경 구성 10. 이벤트 : 모든 제스처나 상호작용 촉발을 가능하게 하는 접합체 10.1. 예제시작하기 10.1.1 시작 파일 10.2. 이벤트 속성 이벤트는 이벤트 핸들러의 인자로 전달됨 이벤트 인자에는 종류에 따른 한 뭉탱이 속성들이 존재 일반적 DOM..

React에 대한 개인학습을 기록합니다. 체크리스트 ☑ TITLE ✔ 연습용 레포 생성 ✔ 리액트 개요 확인 ✔ JSX다루기 ✔ 리액트 컴포넌트 ✔ 리액트 스타일링 ✔ 컴포넌트 복잡하게 다루기 ✔ 속성 전달 ✔ JSX 복잡하게 다루기 ✔ 상태 다루기, 카운터 설정 ✔ 데이터를 UI로 불러오기 이벤트 다루기 컴포넌트 생명주기 (생명주기 메소드) DOM 엘리먼트 접근하기 라우터를 통한 싱글 페이지 앱 구축 Todo list 앱 제작 리액트 개발 환경 구성 6. 속성다루기 6.1. 나쁜, 짜증나는 방법 하나 목적지로 향하는 경로에 있는 모든 컴포넌트들기 각 속성에 접근하고 재정의 해 전달하는 것. 6.2. 해결책: 스프레드 연산자 var items = ["1", "2", "3"]; // 배열 선언 및 초기화 ..

React에 대한 개인학습을 기록합니다. 체크리스트 ☑ TITLE ✔ 연습용 레포 생성 ✔ 리액트 개요 확인 ✔ JSX다루기 ✔ 리액트 컴포넌트 ✔ 리액트 스타일링 ✔ 컴포넌트 복잡하게 다루기 속성 전달 JSX 복잡하게 다루기 상태 다루기, 카운터 설정 데이터를 UI로 불러오기 이벤트 다루기 컴포넌트 생명주기 (생명주기 메소드) DOM 엘리먼트 접근하기 라우터를 통한 싱글 페이지 앱 구축 Todo list 앱 제작 리액트 개발 환경 구성 4. Rreact 스타일링 4.1. 개요 4.1.1. CSS(cascading Style Sheets)에 대하여 콘텐츠와 프레젠테이션 사이를 잘 분리할 수 있음 셀렉터(selector)문법을 통해 스타일 적용과 건너뛸 엘리먼트를 유연하게 선택하도록함 4.1.2. 리액트가..

React에 대한 개인학습을 기록합니다. 체크리스트 ☑ TITLE ✔ 연습용 레포 생성 ✔ 리액트 개요 확인 ✔ JSX다루기 ✔ 리액트 컴포넌트 리액트 스타일링 컴포넌트 복잡하게 다루기 속성 전달 JSX 복잡하게 다루기 상태 다루기, 카운터 설정 데이터를 UI로 불러오기 이벤트 다루기 컴포넌트 생명주기 (생명주기 메소드) DOM 엘리먼트 접근하기 라우터를 통한 싱글 페이지 앱 구축 Todo list 앱 제작 리액트 개발 환경 구성 1. 리액트 개요 1.1. React 등장 이전, UI 제작 경향 1.1.1. 기존의 멀티 페이지 앱- 여러 개의 개별 페이지로 구성됨 앱의 상태관리에 매우 좋음 쿠키를 통한 사용자 데이터 저장과 서버 측 매커니즘(그것도 약간)을 제외하면 신경 쓸 게 없음 1.1.2. 최근 싱..

React에 대한 개인학습을 기록합니다. INTRO 내 블로그의 포스팅 양식을 한 번 뒤엎을 예정이다. 타이틀과 컨텐츠 둘 다 규격이 제멋대로이니 보기 좋지 않다. 템플릿도 나랑 안 맞는 것 같아서 티스토리보다 Velog나 Wordpress로 옮길까 싶기도 하지만 이에 대해선 설날 전에 결정할 것 같다. 이번에 빠르게 돌려 볼 컨텐츠는 React인데 하게 된 이유는 해야해서다. 해야 되는 걸 어케. 차례를 정하고 독파할 거다. 체크리스트 ☑ TITLE ✔ 연습용 레포 생성 리액트 개요 확인 JSX다루기 리액트 컴포넌트 리액트 스타일링 컴포넌트 복잡하게 다루기 속성 전달 JSX 복잡하게 다루기 상태 다루기, 카운터 설정 데이터를 UI로 불러오기 이벤트 다루기 컴포넌트 생명주기 (생명주기 메소드) DOM 엘..

# 개인 학습용 기록글 입니다 커뮤니티 게시판app을 만들려고 한다 게시판app/영업점App의 기반만 만든 후, 다시 유저app으로 가서 세부조정에 들어갈 것이다 (FK, PK등을 재구상해야함) 게시판 최종목표는 다음과 같다 1. 질문 게시판 - 답변 기능 구현 2. 정보및 자유 게시판 - 단일 게시글에 댓글 구현, 좋아요/추천 기능 구현 3. 후기 게시판 - 영업점을 지정하여 리뷰글을 작성. 해당 영업점을 카테고리 기준으로 하여 볼 수 있게해야함 [communities > models.py] 1. board클래스 작성 from django.db import models class Board(models.Model): title = models.CharField(max_length=20, null=Tru..

# 개인 학습용 기록글 입니다 4. 공통 User 클래스 작성하기 class User(AbstractBaseUser, PermissionsMixin): id = models.UUIDField(primary_key=True, default=uuid.uuid4, editable=False) email = models.EmailField( verbose_name="이메일", max_length=255, unique=True, ) nickname = models.CharField(max_length=20, null=False, unique=True) is_active = models.BooleanField(default=True) is_staff = models.BooleanField(default=False)..

# 개인 학습용 기록글 입니다 다중권한의 목표 고객용/점주용/슈퍼호스트 3가지의 권한을 만든다 고객용/점주용에 따른 추가필드를 만든다 점주는 고객정보를 편집할 수 있는 권한이 있어야 한다 만들 django Backend 자료의 틀을 우선으로 만들고, 각 앱(커뮤니티, 기관, 유저 등)을 다시 deep deep하게 만들어보자 [users > models.py] 1. 패키지 가져오기 from django.contrib.auth.models import ( AbstractBaseUser, BaseUserManager, PermissionsMixin, ) from django.db import models import uuid UUID: 어떤 개체를 고유하게 식별하는 데 사용되는 16바이트 길이의 숫자. 32개..

# 이메일의 구조 @(_____@____) 중심의 두 가지 영역으로 나뉜다 _______@ : 로컬파트 @_______ : 도메인파트 # 각 파트의 제한길이 로컬파트: 64자리 도메인파트: 255자리 총 최대길이: @포함 320자리 이를 벗어나는 메일은 거부 권장.

개인학습 기록용 포스팅입니다 AI하려면 수학을 해야해요 맞아요 미적분 특히요 그쵸 #선형 회귀에 대하여 (1) 문제를 정의하고 가정하기 다리 개수에 따른 속도'에 대한 케이스를 데이터셋으로 나타내보자 다리수 속도 2 30 3 62 4 87 5 126 6 158 (2) 직관적으로 계산해보기 다리의 개수가 많을수록 속도도 빨라지는 선형적인 모습을 띄게되는 데이터다. 따라서 수식은 아래와 같다 (3) 가설을 세우기, 단순 선형 회귀 가설 위의 함수를 토대로 기계에게 전달할 함수를 아래로 표시하자. (4) 단순 선형 회귀 가설 이때, 이 선이 중구난방으로 그어질 수 있는 문제가 있다 따라서 이를 해결하기 위해 오차 비용을 계산하게된다 (5) i에 대한 비용을 계산하기 쉽게말해 오차인 건데, 표로 표현하면 대충 ..

개인학습 기록용 포스팅입니다 #필요한 작업환경 - Anaconda, TensorFlow, keras, VScode #Keras의 Sequential() (1) 프로그램 흐름 문제를 가정하고 정의 > 데이터 셋을 생성 (2) 데이터 셋 생성하기 feat. numpy, pandas // numpy: 벡터생산/연산, pandas :txt,csv활용 - 모델 생성: model =Sequential() - 모델 구성하기 > 학습과정 설정 > 모델 학습시키기 > 모델 평가하기 > 모델 예측하기 - model. add() > model.compile() > model.fit() > model.evaluate() > model.predict() # VScode에서 keras 라이브러리를 만져보자 (1) 라이브러리 설치..

개인학습 기록용입니다 [LECTURE] 1-1. 케라스 소개와 머신러닝 : edwith - eom www.edwith.org 유투브 클론코딩과 동시에 진행할 내 프로젝트. 일단 AI 딥러닝 독학하기로 했다 뭐가 좋을진 모르겠어서 무료로 공개된 부산대학교 육동철 교수님의 딥러닝 강의를 수강하기로 했다 #머신러닝 : 입력들을 결합하여 이전에 본 적 없는 데이터를 통해 예측과 분류를 함 (1). 지도학습: 입력, 정답 ex)분류하고 예측 4살짜리 조카 한 명 데려와서 고양이와 개와 루돌프와 햄스터를 가르쳐준다고 생각하자 처음엔 사람말을 못하고, 전신에 털이있고, 네 발로 다니는 건 동물이라 가르쳐 줄거다 (2). 비지도 학습: 입력 ex) 이미지, 자연어처리처럼 어떻게 구성할지 분석 그래 이미지를 분류하고 자..