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[JSP] 쿠키 쿠키란?웹 브라우저에서 서버로 어떤 데이터를 요청하면, 서버측에서는 알맞은 로직을 수행한 후 데이터를 웹 브라우저에 응답한다. 그리고 서버는 웹브라우저와의 관계를 '종료'한다.웹 브라우저에 응답 후에 관계를 끊는 것은 'http 프로토콜'의 특징이다.연결이 끊겼을 때, 어떤 정보를 지속적으로 유지하기 위한 수단으로 '쿠키'를 사용한다.쿠키는 서버에서 생성 되고, 클라이언트 속에 특정 정보를 저장한다. 그리고 서버에 요청할 때마다 쿠키의 속성값을 참조하거나 변경할 수 있다. 쿠키 생성 (쿠키 클래스 이용)속성 설정 (id,pw,name 등 속성을 setter를 이용해서 전송)response 객체에 쿠키 탑재 (response.addCookie()를 이용) ※주의우리가 기존에 req와 res..

[JSP] 액션 태그 액션 태그란?jsp페이지 내에서 어떤 동작을 하도록 지시하는 태그forward, include, param 태그와 추가로 bean도 해당 1. forward 현재의 페이지에서 다른 특정페이지로 전환할 때 사용 12main.jsp 페이지 입니다.cs main.jsp에서 forward 태그를 사용하면, 출력화면은 sub.jsp가 된다.(하지만 url은 main.jsp로 나타남) 2. include 현재 페이지에 다른 페이지를 삽입할 때 사용 123include01.jsp 페이지 입니다. 다시 include01.jsp 페이지 입니다.cs include01.jsp에서 include 태그를 사용하면, 해당 위치에 include02.jsp 출력문이 삽입된다. 3. param forward 및 ..

JSP 기본 정리JSP태그 종류지시자 : : 페이지 속성주석 : 선언 : : 변수, 메소드 선언표현식 : : 결과값 출력스크립트릿: : JAVA코드액션태그 : : 자바빈 연결 JSP 동작 원리클라이언트가 웹브라우저로 helloWorld.jsp를 요청하게 되면, JSP컨테이너가 JSP파일을 Servlet파일(.java)로 변환한다.​웹브라우저 요청 → JSP >> Servlet(.jsp >> .java ) → Servlet >> class(.java >> class) → 웹브라우저 응답 내부 객체 종류입출력 객체 : request, response, out서블릿 객체 : page, config세션 객체 : session예외 객체 : exception

[딥러닝] Linear Regression의 cost 최소화의 TensorFlow 구현 cost function가설과 실제가 얼마나 차이나는지 확인하는 것 Gradient descent 알고리즘Gradient descent - 경사를 내려가다minimization problem 사용어떤 점에서나 시작이 가능W를 조금씩 바꾸면서 나아감 → cost(W,b) 절감 시도반복어떤 점에서 시작하든, 최소점에 도달할 수 있는 알고리즘'미분'을 사용한다. 미분에 활용하기 편하게 수식을 약간 변경한 형태다.여러번 실행시켜 W값이 변화되는 것이 cost를 minimize하는 값을 구하는 과정이다. 그래프에서 기울기가 +면 W식에서 점차 값이 감소하게 된다.그래프에서 기울기가 -면 W식에서 cost(W)가 음수가 되어 -..

[딥러닝] Tensorflow로 간단한 Linear regression 알고리즘 구현 시험 점수를 예상해야 할 때 (0~100) > regression을 사용 regression을 사용하는 예제를 살펴보자 여러 x와 y 값을 가지고 그래프를 그리며 가장 근접하는 선형(Linear)을 찾아야 한다.이 선형을 통해서 앞으로 사용자가 입력하는 x 값에 해당하는 가장 근접한 y 값을 출력해낼 수 있는 것이다. 현재 파란 선이 가설 H(x)에 해당한다.실제 입력 값들 (1,1) (2,2) (3,3)과 선의 거리를 비교해서 근접할수록 좋은 가설을 했다고 말할 수 있다. 이를 찾기 위해서 Hypothesis(가설)을 세워 cost(비용)을 구해 W와 b의 값을 도출해야 한다. Linear regression 알고리즘..

[딥러닝] 텐서플로우 설치 및 기본 오퍼레이션 텐서플로우란?구글에서 만든 오픈소스 machine intelligencedata flow graph를 사용해서 numerical한 계산을 할 수 있는 라이브러리파이썬을 사용한다! data flow graph란?node(오퍼레이션)와 edge(데이터)를 활용해서 많은 데이터 배열(텐서)의 값을 얻어낼 수 있다. 텐서플로우 설치파이썬 3.6을 64bit로 설치한 뒤, cmd 환경 변수 설정해주고 파이썬의 pip3 라이브러리를 통해 아래와 같이 텐서플로우를 설치하자 `pip3 install --upgrade tensorflow` 주의자신의 컴퓨터가 32bit인지 64bit인지 꼭 확인하자. 파이썬 메인화면에 나오는 다운로드는 32bit이므로 64bit에서 이를 설..

[딥러닝] 머신러닝 기본 용어 및 개념 ML (머신러닝) 이란?일종의 소프트웨어 (입력기반 데이터를 보여주는 것 - explicit programming) explicit programming의 한계 - 룰이 너무 많다!spam filter (스팸 필터)자동 운전 하나하나 프로그래밍하지 말고, 프로그램이 스스로 알아서 학습하면 어떨까?이런 생각을 통해 머신러닝과 딥러닝이 탄생한 것! 머신러닝 2가지Supervised learning어떤 하나의 정해진 데이터(training set - 이미 label을 가지고 있음)을 가지고 러닝하는 것ex. 이미지를 주고, 개인지 고양이인지 맞추기!Unsupervised learninglabel을 가지고 있지 않은 데이터 (데이터를 통해 스스로 학습을 해야함)ex. 구글..

[딥러닝] 개요우리는 지난 이세돌과 알파고와의 세기의 대국을 통해 인공지능 '딥러닝'에 대해 많은 이야기를 접할 수 있었다. 딥러닝이란?머신러닝을 활용해, 인공지능에게 꾸준히 학습을 시켜 정확도 높은 출력물을 얻어내도록 하는 것"머신러닝을 잘 활용하는 것이 Superpower를 갖는 것이다!" - Andrew Ng 기본지식수학/컴퓨터 과학 지식이 필요하지만 많은 것은 아님y = Wx+b (y = ax+b) 와 같은 방정식을 주로 이용 기본형태x (입력) → [ black box ] → y (출력)블랙박스를 잘 만들어서, 좋은 출력값 y가 나올 수 있도록 하는 것이 딥러닝의 목표! 사용하는 언어는?텐서플로우 and 파이썬 목표머신러닝의 기본 이해하기기본 알고리즘 이해하기Linear regressionLog..

Servlet 동적 웹어플리케이션 컴포넌트.java 확장자클라이언트 요청에 동적으로 작동하고, 응답은 html 이용java thread 이용하여 동작MVC패턴에서 Controller로 이용 MVC 패턴 경로 1. 클라이언트가 요청하면, 컨트롤러(서블랫)는 어떤 작업을 수행할건지 Model에게 지시를 내린다.2. 모델 측에서 로직을 수행하면서 (DB 활용) 완료된 결과를 컨트롤러에게 다시 건내준다.3. 컨트롤러는 받은 정보를 뷰에게 전송해주고, 뷰는 JSP나 html을 이용해서 사용자가 볼 수 있도록 만들어준다. HTTPServlet - 서블릿을 생성할 때, 일반 클래스와는 다르게 슈퍼클래스에서는 이를 상속받아야 서블릿 클래스로 사용이 가능하다. URL 맵핑- 너무 길고, 보안에 노출되어 있는 경로를 간단..

[백준 1003] 피보나치 함수 문제 출처 : https://www.acmicpc.net/problem/1003 피보나치를 이용해서 fibonacci(0)과 fibonacci(1)의 출력 개수 구하기 피보나치가 이루어지는 과정은 점화식으로 아래와 같이 나타낼 수 있다. 1fibonacci(n) = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)cs 클래스로 만들어 zero와 one의 값을 저장시킬 수 있도록 만들었다. 0과 1일 때만 초기값을 정해주면, 2부터는 점화식을 이용해서 값을 얻어낼 수 있다. 전체 소스 코드123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536#include using namespace std;class xy{..