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서평 작성 파트의 첫번째 단계에서 장고 모델로 서평 DB를 만든 후 그 DB 안의 서평들을 웹페이지에서 조회하는 기능까지 구현했다. 이번엔 그 다음 단계로 작성한 서평을 DB에 등록하도록 하는 기능을 구현했다. 웹페이지에서 서평을 쓴 후 그 내용을 서평 DB에 넣고 전체 목록으로 조회하는 기능이다. (1) 서평 목록을 조회하는 페이지에 글쓰기 페이지로 이동할 수 있는 요소를 추가한다. 파일 > templates/review/list.html ... 글쓰기 ... (2) urls.py 파일에 write 페이지와 관련된 내용을 추가한다. 파일 > review/urls.py urlpatterns = [ ... path('write/', views.write, name='write'), ... ] urls.py..

프로젝트 내용들 중에 서평 작성 파트를 시작했다. 서평 작성 안에도 여러가지 기능들이 있는데, 이번에는 서평의 전체 목록을 조회하는 기능을 수행했다. 서평을 저장할 DB를 만들고 더미 데이터를 넣은 다음, 그 내용들을 새로운 페이지에서 조회하는 과정으로 진행했다. DB를 만들기 위해서 장고의 기본 기능인 모델을 이용했고 모델 조회 기능을 이용해 간단하게 서평 목록을 조회하도록 했다. 다만 아직 프론트와 연결하는 방법을 찾지는 못해서 ui 안에서 목록이 보이는 것이 아니라 UI를 적용하지 않은 HTML 기본 UI에 내용만 보이고, 해당 내용을 클릭하면 새로운 페이지(추후 서평 상세페이지)로 이동하는 것까지 완성했다. 아직 부족한 점이 있어서 코드를 프로젝트 작업단에 바로 올리지 않고 테스트 폴더와 git ..

#HashTable #String 문자열 paragraph 와 문자열 리스트 banned 가 주어졌을 때, banned 리스트의 단어를 제외하고 가장 많이 등장한 단어를 반환한다. 조건: banned 리스트에는 최소 한 개의 단어가 있고 서로 겹치는 단어는 없다. 대소문자를 구분하지 않으므로 답은 소문자로 반환해야 한다. Trial 1 : Python3, 22/01/08 class Solution: def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str: # paragraph를 소문자로 바꾸고 특수문자를 제거함 pStr = ''.join(c if c.isalnum() else ' ' for c in paragraph.lower()) # pa..

#Array 이진 배열 nums 와 정수 k가 주어졌을 때, 모든 1이 서로 k칸 이상 떨어져 있으면 true를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환한다. Trial 1 : Python3, 22/01/07 class Solution: def kLengthApart(self, nums: List[int], k: int) -> bool: flag = False # 배열이 0으로 시작할 경우, 거리를 계산하지 않기 위한 장치 d = 0 # 거리 for n in nums: if n == 0: d += 1 else: if flag: # 이전에 1이 있었을 경우 if d < k: return False d = 0 flag = True return True 풀이: 1 사이의 거리만 고려하기 때문에 배열이 0으로 ..

참고: https://wikidocs.net/73306 (1) 앱 장고에서는 기능을 수행하기 위해 '앱'이라는 형식을 사용한다. 프로젝트에 앱을 만드는 명령어는 다음과 같다. (mysite) C:\(생략)\DjangoProj\mysite>django-admin startapp myapp#앱 이름: myapp 앱이 생성되었으니 필요한 내용과 구현할 기능을 IDE에서 작성하고 개발서버를 구동한 다음 주소 뒤에 '/myapp' 를 붙이면 해당 기능이 구현된 웹 페이지가 띄워진다. 해당 페이지가 제대로 작동하려면 '프로젝트/config/urls.py' 에 url 매핑을 추가해야 한다. (...) urlpatterns = [ (...) path('myapp', 함수명) (...) ] (...) 다음과 같이 매핑을..

참고: https://wikidocs.net/72280 장고를 처음 접하다보니 개발 환경이 마련되어있지 않아서 자료를 참고하며 개발 환경을 구축했다. (1) 가상 환경 구축 가상 환경을 만드는 이유는 위 자료에 자세히 설명되어 있다. 간단하게 얘기하자면 여러 프로젝트를 수행하다가 파이썬 버전을 다르게 사용하는 등 차이를 둬야할 때가 있는데 가상 환경에서 프로젝트를 진행하면 이런 경우에 각 환경 별로 대처하기가 쉽다. 본인은 mysite 라는 이름으로 가상 환경을 만들어보았다. C:\venvs\mysite\Scripts> activate cmd 상에서 원하는 폴더로 이동한 후, activate 명령어를 입력하면 가상 환경으로 이동한다. (mysite) C:\venvs\mysite\Scripts> deact..

#Array #Hash Table #Graph 마을에는 n명의 사람이 있고 한 명의 마을판사를 찾아라. 조건: 마을 판사는 아무도 신뢰하지(trust) 않는다. 마을 판사를 제외한 모든 사람이 마을 판사를 신뢰한다. 위 두 조건을 만족하는 사람이 딱 한 명 있다. ai로 분류된 사람이 bi로 분류된 사람을 신뢰한다는 것을 나타내는 trust[i] = [ai, bi] 배열이 주어진다. 마을 판사가 존재하는 경우 마을 판사의 레이블을 반환하고 그렇지 않은 경우 -1을 반환한다. Trial 1 : Python3, 22/1/3 class Solution: def findJudge(self, n: int, trust: List[List[int]]) -> int: person = [0]*(n+1) # 배열 크기를 ..

지난 주에 처음 얘기가 나온 이후 오늘부터 '고양이와 책을' 프로젝트에 참여하게 되었다. 대략적인 프로젝트 개요는 책의 서평 작성을 제공하는 웹사이트 제작으로, 이 프로젝트에서 백엔드 개발자로 참여하게 되었다. 언어는 장고(Django)를 사용할 예정. 장고로는 처음 개발을 해보는 것이라 앞으로 많은 공부가 필요할 것 같다. 중간부터 참여하게 된 것이라 일단 며칠간은 공부와 프로젝트 파악에 힘쓰고 그 다음으로는 서평 작성 기능부터 개발을 시작할 예정이다. 오늘은 회의에 처음 참석하고 간단한 인사와 앞으로의 일정을 공유했다. 프로젝트 카테고리에는 프로젝트 일지처럼 남기고 리뷰할만 한 기능들은 따로 글을 작성한 후에 링크하는 식으로 이을 예정이다.

CNN 이란? 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 깊고 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 이미지 및 비디오 인식, 추천 시스템, 이미지 분류, 의료 이미지 분석 및 자연어 처리에 응용되어 사용된다. CNN의 정규화 방법은 일반적인 방법과 조금 다른데, 일반적인 정규화 방법은 손실 함수에 가중치 측정을 추가하지만 CNN은 데이터에서 계층적 패턴을 활용하고 작고 간단한 패턴을 사용해 복잡한 패턴을 조립한다. 이런 특징 때문에 일반적인 경우에는 이미지 인식 시에 사용하는 이미지의 해상도가 높아지면 입력값과 가중치의 수가 커지기 때문에 연결성과 복잡성이 증가하지만, CNN은 연결성과 복잡성이 훨씬 낮다. CNN의 구조는 아..

퍼셉트론이란 동물의 신경계 시스템을 비슷하게 흉내 내어 설계한 알고리즘이다. 입력값(Input)과 가중치(Weight)의 곱을 모두 더한 뒤 활성 함수를 통해 최종 출력(Output)을 정한다. 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력한다. (다중입력 단일 출력 형태) 여기서 x1~xi 는 입력값, w1~wi 는 가중치, 퍼셉트론의 동작 경향성인 x0와 그 가중치인 w0 이 있고 신호의 전달 여부를 결정하는 활성함수가 있다. 동물의 신경계에서 역치 이상이 되어야 신경신호가 전달되는 것처럼, 퍼셉트론 구조에서는 (입력값 x 가중치) 의 합들이 활성 함수를 거쳐서 나온 출력 값에 따라 신호 전달 여부가 결정된다. 또한 퍼셉트론은 선형방정식으로 표현이 가능하다. 즉, 선형 분류기이다. 따라서 퍼셉트론을 이용..