찰떡개발자 코딩

DB에서 값을 가져와 TextField나 그냥 출력하거나 할때 줄바꿈이나 띄어쓰기가 이상하게 적용되는것을 볼수있다. 간단하게 처리하는 방법으로 아래와 같이 사용한다. 1). 를 페이지에 적용시킨다. 2). 문자열을 출력할 곳에 style="white-space:pre;" 를 적용시킨다. Tomcat을 사용한다면 Tomcat 설치 폴더 아래 conf/web.xml 파일에 trimSpaces 설정을 추가할 수 있다. jsp org.apache.jasper.servlet.JspServlet fork false xpoweredBy false trimSpaces true 3

javascript.js 정규표현식이 계속 바뀔수 있으므로 확인해서 사용하기바란다. //YoutubeLink validation check function checkLink(){ var link = $("input[name=youtubeLink]").val(); $("#link").val(); if(link){ var p = /^(?:https?:\/\/)?(?:www\.)?(?:youtu\.be\/|youtube\.com\/(?:embed\/|v\/|watch\?v=|watch\?.+&v=))((\w|-){11})(?:\S+)?$/; if(!link.match(p)){ alert("YOUTUBE 링크를 확인해주세요"); $("input[name=youtubeLink]").focus(); return; ..

1). 정의: 데이터베이스의 상태를 변환 시키는 하나의 논리적인 기능의 작업 단위이다. 데이터 베이스 관리 시스템이나 비슷한 시스템과 상호 작용하는 작업 단위. 2).트랜잭션의 성질 1. 일관성(Consistency) - 트랜잭션은 언제나 일관성 있는 데이터 베이스 상태를 유지하는 것을 의미. 2. 원자성(Atomicity) - 하나의 트랜잭션의 속한 작업들이 모두 실패인지 성공인지 보장을 의미 즉 하나로 간주 3. 고립성(lsolation) - 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 작업이 끼어들어들지 못하게 보장하는 것을 의미 4. 지속성(Durability) - 트랜잭션을 성공적으로 마치면 결과가 영원히 반영 되어야 하는걸 의미 3). 설정방법 4). 속성 속성 속성 디폴트 설명 transaction-..

문제 : https://www.hackerrank.com/challenges/java-loops/problem Java Loops II | HackerRank Use loops to find sum of a series. www.hackerrank.com 풀이 : import java.util.*; import java.io.*; class Solution{ public static void main(String []argh){ Scanner in = new Scanner(System.in); int t=in.nextInt(); for(int i=0;i

Java를 조금더 딥하게 알고싶어 알고리즘 공부를 시작하게되었다. 한문제씩 풀어나가다 처음보는 것이 있어 적어 두려고한다. 아직 한참 모자르다... 모르는 코드 : scanner.skip("(\r\n|[\n\r\u2028\u2029\u0085])?"); 1). 전체 코드 public class Solution { private static final Scanner scanner = new Scanner(System.in); public static void main(String[] args) { int N = scanner.nextInt(); scanner.skip("(\r\n|[\n\r\u2028\u2029\u0085])?"); for(int i=1; i

1). 문제 2). 풀이 import java.util.Scanner; public class Solution { public static void main(String[] args) { Scanner scan = new Scanner(System.in); int i = scan.nextInt(); double d = scan.nextDouble(); String T = scan.nextLine(); String s = scan.nextLine(); System.out.println("String: " + s); System.out.println("Double: " + d); System.out.println("Int: " + i); } } 3). 설명 처음에 아무 생각없이 nextDouble()을 쓰고..

지난 게시글에 이어 오늘은 Relu함수와 Optimizer에 대해 공부해보려고 한다. 자세한 내용은 생략하고 코드로 보자~! 1). 데이터셋 가져오기, 훈련세트, 테스트세트, 검증세트로 나누기 from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input,test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() from sklearn.model_selection import train_test_split train_scaled = train_input/255.0 train_scaled = train_input.reshape(-1,28*28)# -1 : 첫번째 차원은 그대로두고 나머지 차원만 바꾼다. ..

1). List 리스트 만들기 비어있는 리스트 list = [] print(list) ==> [] 값이 있는 리스트 list = ['a','b','c','d'] print(list) ==> ['a','b','c','d'] 리스트에 값 추가 list = ['a','b','c','d'] list.append('e') print(list) ==> list = ['a','b','c','d','e'] 리스트 값 삭제 #index로삭제 list = ['a','b','c','d'] del list[1] print(list) ==> ['a','c','d'] #값으로 삭제 list.remove('b') 리스트 최소값 최대값 출력 #최대값 list = [1,2,3,4,5,6,7] print(max(list)) ==>7 #..

지난 번에는 인공신경망에 1층만 만들어서 훈련시켜보았다. 당연히 여러개의 층을 두어 복잡하게, 조금더 높은 성능을 낼수 있을거라고 예상했다. 이번에는 여러층의 모델을 만들어보려고 한다. 1). 기존과동일 하게 데이터셋을 준비한다. 추가로 검증셋까지... from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input,test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() from sklearn.model_selection import train_test_split train_scaled = train_input/255.0 train_scaled = train_input.reshape(-1,28*28)..

MNIST데이터 셋중 패션 MNIST 데이터셋을 활용하여 Keras를 공부해보려고한다. 머신러닝 살짝 공부하다가 딥러닝으로 넘어온케이스... 헷갈리는 부분도 많지만 다시 복습하면 더 잘 와닿겠지! 딥러닝 부터는 코드를 직접 적으려고 한다. 1). 데이터셋 불러와 훈련세트, 테스트세트로 분류하기 from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input,test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 2). 데이터셋 구조 확인 print(train_input.shape,train_target.shape) ==> (60000, 28, 28) (60000,) print(test_input.sh..