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[ERROR] Java / Spring Boot java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/tm4e/ui/utils/ContentTypeHelper - 원인 : pom.xml / application.properites 파일이 열리지 않고 해당 에러가 떴다.. - 해결 방법 1. Eclipse / SpringBoot 상단 바 에서 Help → Insatall New Software 2. 해당 페이지 링크를 복사한다. https://download.eclipse.org/tm4e/snapshots/ Eclipse software repository | The Eclipse Foundation The Eclipse Foundation - home to a global community, the Eclipse IDE, Jakarta EE and over 360 open source projects, including runtimes, tools and fr.. 공감수 13 댓글수 4 2022. 6. 3.
[COS PRO 1급 기출문제 - Java] 1차 - 문제 4) 타임머신 COS PRO 1급 기출문제 - Java - 구름EDU YBMIT에서 시행하는 COS Pro 자격증으로 기출문제를 직접 풀어볼 수 있는 실습 위주의 강좌입니다. edu.goorm.io 문제 유형 : 빈칸 채우기 // 다음과 같이 import를 사용할 수 있습니다. import java.util.*; class Main { public long solution(long num) { (빈칸) long answer = 0; return answer; } // 아래는 테스트케이스 출력을 해보기 위한 main 메소드입니다. public static void main(String[] args) { Main sol = new Main(); long num = 9949999; long ret = sol.solution.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 4. 13.
[COS PRO 1급 기출문제 - Java] 1차 - 문제 3) 계산기 by 문자열 COS PRO 1급 기출문제 - Java - 구름EDU YBMIT에서 시행하는 COS Pro 자격증으로 기출문제를 직접 풀어볼 수 있는 실습 위주의 강좌입니다. edu.goorm.io 문제 유형 : 빈칸 채우기 // 다음과 같이 import를 사용할 수 있습니다. import java.util.*; class Main { class Pair{ public int firstNum; public int secondNum; } public int func_a(int numA, int numB, char exp){ if (exp == '+') return numA + numB; else if (exp == '-') return numA - numB; else return numA * numB; } public .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 4. 12.
[COS PRO 1급 기출문제 - Java] 1차 - 문제 2) 해밍 거리 구하기 COS PRO 1급 기출문제 - Java - 구름EDU YBMIT에서 시행하는 COS Pro 자격증으로 기출문제를 직접 풀어볼 수 있는 실습 위주의 강좌입니다. edu.goorm.io 문제 유형 : 빈칸 채우기 // 다음과 같이 import를 사용할 수 있습니다. import java.util.*; class Main { public String func_a(String str, int len){ String padZero = ""; int padSize = 빈칸; for(int i = 0; i < padSize; i++) padZero += "0"; return padZero + str; } public int solution(String binaryA, String binaryB) { int maxL.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 4. 11.
[COS PRO 1급 기출문제 - Java] 1차 - 문제 1) 음식전문점 운영 COS PRO 1급 기출문제 - Java - 구름EDU YBMIT에서 시행하는 COS Pro 자격증으로 기출문제를 직접 풀어볼 수 있는 실습 위주의 강좌입니다. edu.goorm.io 문제 유형 : 빈칸 채우기 // 다음과 같이 import를 사용할 수 있습니다. import java.util.*; class Main { interface DeliveryStore{ public void setOrderList(String[] orderList); public int getTotalPrice(); } class Food{ public String name; public int price; public Food(String name, int price){ this.name = name; this.price .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 4. 8.
Shoes_Project - 6 - 유스케이스 초안 공감수 1 댓글수 0 2022. 3. 15.
Shoes_Project - 5 - 스토리보드 ③ 필요한 페이지 ① 메인 페이지 ② 리뷰 / 댓글 / 제품 페이지 ③ 리뷰 작성 페이지 ④ 마이페이지 - 회원정보 ⑤ 마이페이지 - 리뷰관리 ⑥ 마이페이지 - 위시리스트 ⑦ 로그인 ⑧ 회원가입 ⑦ 로그인 ⑧ 회원가입 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 14.
Shoes_Project - 4 - 스토리보드 ② 필요한 페이지 ① 메인 페이지 ② 리뷰 / 댓글 / 제품 페이지 ③ 리뷰 작성 페이지 ④ 마이페이지 - 회원정보 ⑤ 마이페이지 - 리뷰관리 ⑥ 마이페이지 - 위시리스트 ⑦ 로그인 ⑧ 회원가입 ③ 리뷰 작성 페이지 ④ 마이페이지 - 회원정보 ⑤ 마이페이지 - 리뷰관리 ⑥ 마이페이지 - 위시리스트 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 13.
Shoes_Project - 3 - 프로젝트 시작(개요, 순서, 스토리보드 ①) 프로젝트 개요 : 빅데이터 크롤링 기술 + 스프링부트 웹 프로젝트 하던 중 흥미 있던 신발 사이트의 불편함 + 원하는 기능을 추가하여 기능실현 하여 프로젝트 하고싶었음! 원하는 기능 및 순서 ① 빅데이터 크롤링(크림사이트) + 데이터 저장 ② 크림 사이트에 없던 제품 리뷰, 댓글, 카테고리 선택지 부족(Low, High, GS, PS, TD 신발 유형) , 제품 평점 등 추가적인 기능 구현 ③ AWS로 완성된 웹 프로젝트 배포 스토리보드 만들기 OvenApp.io Oven(오븐)은 HTML5 기반의 무료 웹/앱 프로토타이핑 툴입니다. (카카오 제공) ovenapp.io 필요한 페이지 ① 메인 페이지 ② 리뷰 / 댓글 / 제품 페이지 ③ 리뷰 작성 페이지 ④ 마이페이지 - 회원정보 ⑤ 마이페이지 - 리뷰관.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 12.
Shoes_Project - 2 - KREAM 페이지 크롤링 해보기(의류, 기타) 구매 / 판매 페이지로 가서 사이즈를 검사하면 사이즈별로 가격이 나온다. 처음 시작 시에 대분류로 신발 / 의류 / 기타(ONE SIZE) 로 하여서 구분 하여 야 할 것같다. ONE SIZE 들은 구매 페이지로 이동하면 사이즈 뒷편에 ONE%20SIZE 라고 적혀있다. 1. 각 상품시작 번호(sid = 00002)부터 +1씩 증가시켜서 상품번호를 증가 시킨다. 2. 상품별로 신발 / 의류 / 기타 로 구분 할 수 있도록 SIZE의 클래스들을 확인하여 사이즈를 구분하여 대분류로 나눈다. 3. 대분류로 나뉘어진 상품들을 구분하여서 각각 가격, 이름 등등.. 크롤링하기 * 추가 할 것 ① DB로 저장하기(관계도 작성 필요) ② 입찰가는 사람들이 판매하고 구매 할때 마다 변동이 일어나기 때문에 원하는 시간의 .. 공감수 1 댓글수 1 2022. 3. 11.
Shoes_Project - 1 - KREAM 페이지 크롤링 해보기(신발) KREAM | 한정판 거래의 FLEX 한정판을 거래하는 가장 확실한 방법 kream.co.kr kream.co.kr/products/ 상품번호! products 번호는 다섯자리숫자로 되어 져 있었고, 00001 부터 시작해서 넣어보았다. sid = 00002 (상품 시작 번호) - 상품 번호 조회 url = https://kream.co.kr/products/ + sid 브랜드 : class = brand 상품명 : class = title 한글상품명 : class = sub_title 모델번호는 상위 클래스 이름이 달라서 검색이 가능하다. 나머지 출시일, 컬러, 가격은 product title 이름을 통해서 구분해서 출력하면 가능 할 것 같다. 모델번호 : class = detail_box_model_.. 공감수 1 댓글수 2 2022. 3. 10.
JavaScript ② JavaScript의 기본 타입은 크게 원시 타입과 객체 타입으로 구분 원시 타입(Primitive Type) 1. 숫자(number) JavaScript는 다른 언어와는 달리 정수와 실수를 따로 구분하지 않고, 모든 수를 실수 하나로만 표현 또한, 매우 큰 수나 매우 작은 수를 표현할 경우에는 e 표기법을 사용 var firstNum = 10; // 소수점을 사용하지 않은 표현 var secondNum = 10.00; // 소수점을 사용한 표현 var thirdNum = 10e6; // 10000000 var fourthNum = 10e-6; // 0.00001 2. 문자열(string) JavaScript에서 문자열은 큰따옴표("")나 작은따옴표('')로 둘러싸인 문자의 집합을 의미 큰따옴표는 작은따.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 4.
JavaScript ① JavaScript 기초 - JavaScript는 객체(object) 기반의 스크립트 언어 - HTML로는 웹의 내용을 작성하고, CSS로는 웹을 디자인하며, 자바스크립트로는 웹의 동작을 구현 - JavaScript는 주로 웹 브라우저에서 사용되나, Node.js와 같은 프레임워크를 사용하면 서버 측 프로그래밍에서도 사용 JavaScript 특징 1. JavaScript는 객체 기반의 스크립트 언어 2. JavaScript는 동적이며, 타입을 명시할 필요가 없는 인터프리터 언어 3. JavaScript는 객체 지향형 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 모두 표현할 수 있다. Java와 JavaScript 특징 Java JavaScript 컴파일 언어 인터프리티 언어 타입 검사를 엄격하게 함. 타입을 명시하지.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 3.
여기어때 홈페이지 크롤링 연습 from bs4.element import Stylesheet import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import gettext from requests.api import delete import json import urllib.request as req # 링크, 사진, 숙박업소이름, 평점, 위치, 설명, 가격 def Callthedata(): uri = f''' https://www.goodchoice.kr/product/result?sel_date=2021-11-15&sel_date2=2021-11-16&keyword=%EC%95%A0%EA%B2%AC''' response = requests.get(uri) soup = Beautifu.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 11. 15.
Machine Learning 3-2강 - AWS 가입, Docker / 다중 회귀, 특성 공학 AWS 가입방법 무료 클라우드 컴퓨팅 서비스 - AWS 프리 티어 Internet Explorer에 대한 AWS 지원이 07/31/2022에 종료됩니다. 지원되는 브라우저는 Chrome, Firefox, Edge 및 Safari입니다. 자세히 알아보기 aws.amazon.com Docker / AWS 를 이용하여 프로젝트 실행할 예정! 도커 (소프트웨어) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 도커(Docker)는 리눅스의 응용 프로그램들을 프로세스 격리 기술들을 사용해 컨테이너로 실행하고 관리하는 오픈 소스 프로젝트이다. 도커 웹 페이지의 기능을 인용하면 다음과 같다: 도커 컨테 ko.wikipedia.org https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/hg-mldl/m.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 2.
Machine Leaning 3 - 1강 - 결정 계수 , 과소 • 과대 적합 , 경사 하강법 농어의 길이와 무게 데이터 농어의 길이와 무게 데이터. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 28.
운동 2분할 루틴!! 2분할 루틴! 운동전 스트레칭 2분할 루틴 등 수직 : 렛풀다운 or 풀업 수평 : 벤트오버 바벨로우 or 벤트오버 덤벨로우(원암 덤벨로우) , 케이블 로프 로우 허리 : 루마니안 데드리프트 or 백 익스텐션 가슴 중앙운동 : 플랫벤치 바벨 프레스 or 플랫벤치 덤벨 프레스 , 플랫벤치 덤벨플라이 상부운동 : 인클라인 벤치 바벨프레스 or 인클라인벤치 덤벨 프레스 , 인클라인벤치 덤벨플라이 하체 대퇴사두운동 : 레그프레스 or 스쿼트 or 런지 대퇴이두운동 : 라잉 레그컬 종아리 운동 : 카프레이즈 어깨 전면운동 : 밀리터리 프레스 측면운동 : 사이드 레터럴 레이즈 후면운동 : 벤트오버 레터럴 레이즈 팔 이두 : 스텐딩 바벨컬 삼두 : 케이블로프 익스텐션 복근운동 하복부 : (킹체어) 복부전체 : (플랭.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 27.
Machine Leaning 2-2강 - 분산, 표준편차, 오차율, 회귀, 표준점수 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 분산 list1 = [5,8,6,10,1] target1 = [0,1,2,3,4] n1 = np.array(list1) t1 = np.array(target1) m1 = n1.sum()/5 print(m1) plt.scatter(t1, n1) plt.show() # 9.2 분산 # 3.03 표준편차 = 분산의 제곱근 # 8 (8 - 6 = 2편차) => 오차율 1.03 # 평균 + 표준편차 + 오차율 = 6 + 3.03 + 1.03 -> 9.03 + 1.03 = 10.06 # ( 2.97, 9.03) 분산 : 1+ 4 + 0 + 16 + 25 (-를 없애기 위해 모두 제곱) = 46 → 46 / 5 = 9.2 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 27.
Machine Leaning 2-1강 - split , shuffle, index 도미와 빙어 데이터 도미와 빙어 데이터. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com # 훈련 세트 테스트 세트 분리하기 import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 27.
Machine Learning 1강 - 최근접 이웃(KNeighborsClassifier) TensorFlow 모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 생태계를 만나 보세요. www.tensorflow.org !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc1 import tensorflow as tf 딥러닝의 Hello World, MNIST 데이터셋 [야만인] 인공지능 탄생의 뒷이야기 | 머신러닝의 Hello World가 iris 데이터셋이라면 딥러닝에서는 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology Database)입니다. MNIST는 손으로 쓴 숫자로 이루어진 brunch.co.kr mnist = tf.keras... 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 27.
Python pandas 3강 - Nan 제거 Pandas는 NaN을 사용하여 행을 삭제합니다 이 자습서에서는 DataFrame.notna() 및 DataFrame.dropna() 메서드를 사용하여 NaN 값이있는 모든 행을 삭제하는 방법을 설명합니다. www.delftstack.com import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/train.csv") # 연습 # 조건을 찾아보자 list_test = [ {"id":1,"password":1234,"age":20}, {"id":2,"password":1234,"age".. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
Python pandas 2강 - DataFrame 사용 import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/train.csv") - df.head() / df.tail() # 헤드보기 print(df.head(n=3)) print("="*50) # 꼬리보기 print(df.tail(n=2)) - df.sort_values(by="사용할 컬럼", ascending=False) # 컬럼으로 정렬하기 df.sort_values(by="Survived", ascending=False) - df.sort_index() # 안중요 df.sort.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
Python pandas 1강 - 데이터 다루기 # 판다스 = 행렬 데이터(Matrix = 2차원) = 테이블 # 데이터(2차원)를 다루는 파이썬 라이브러리 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt pandas.Series — pandas 1.3.4 documentation Values must be hashable and have the same length as data. Non-unique index values are allowed. Will default to RangeIndex (0, 1, 2, …, n) if not provided. If data is dict-like and index is None, then the keys in the data ar.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
빅데이터시스템개발 - test, train Data target/Shuffle/저장 1. 파이썬 pip를 활용하여 numpy와 pandas 라이브러리를 설치한다. - pip install numpy (python -m pip install numpy) - pip install pandas - pip install sqlalchemy 2. 파이썬을 활용하여 fish csv 파일을 로드한다. bream_length = pd.read_csv("bream_length.csv").to_numpy().flatten() bream_weight = pd.read_csv("bream_weight.csv").to_numpy().flatten() smelt_length = pd.read_csv("smelt_length.csv").to_numpy().flatten() smelt_weight = pd.read.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
Python - 공공API 테스트 서울시 권역별 실시간 대기환경 현황 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2219/S/1/datasetView.do ① row 데이터 중에서 MSRDT(날짜), MSRSTE_NM(지역), PM10(미세먼지), IDEX_NM(상태) 4가지 데이터를 파이썬 list로 만들어서 콘솔에 출력하시오. ② row 데이터 중에서 MSRDT(날짜), MSRSTE_NM(지역), PM10(미세먼지), IDEX_NM(상태) 4가지 데이터를 DB에 저장하시오. (pandas로 변경해서 db에 저장하는 것을 추천) ③ 추가로 weather.csv 파일로 만드시오. (1) requests 모듈로 데이터 다운받기 import requests import sqlalchemy as db import pan.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 25.
Python Numpy 7강 - 행렬곱, 연립방정식 # 브로드 캐스팅 복습 arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([[4,5,6],[7,8,9]]) # 스칼라 -> 원데이터 전체 변경 r1 = arr1 + [1] # +, /, *, - print(r1) print("="*50) # 같은모양 -> 원데이터 전체 변경 r2 = arr1 + arr2 print(r2) print("="*50) print(arr1.shape) print(arr2.shape) # 행 혹은 열의 크기가 같고 나머지가 1일 때 -> 원데이터 전체 변경 r3 = arr1 + arr2 print(r3) # 만약 전체를 변경하는 게 아니라 원하는 것 만 변경하려면 -> np.where을 쓰자 1. 행렬 곱 홍길동 - 공부!! - 하루일과중 효과적인 공부시간.. 공감수 1 댓글수 2 2021. 10. 21.
JAVA 1강 - MacOS에 Eclipse / JDK 설치하기 1. Eclipse 설치 2020-03 M1 | Eclipse Packages 446 MB 0 DOWNLOADS The Modeling package provides tools and runtimes for building model-based applications. You can use it to graphically design domain models, to leverage those models at design time by creating and editing dynamic instances, to collaborate www.eclipse.org 2. JDK 11 Version 설치 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java11-m.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 21.
Python Numpy 6강 - BroadCasting BroadCasting - 원데이터를 변경 - 스칼라(하나의 값으로 전체) - 같은모양(전체를 각각 변경 - 행만 같으면(행마다 다르게 변경) - boolean indexing -> np.where 사용 import numpy as np # 브로드 캐스팅은 배열의 요소끼리 연산(배열의 모양이 다른것들을) # 핵심 : 원데이터를 변경!! a = np.array([1,2,3]) b = np.array([2,2,2]) r1 = np.vstack((a,b)) print(r1) print("="*50) r2 = a+b print(r2) print("="*50) r3 = a+3 print(r3) print("="*50) r4 = a*[2] print(r4) print("="*50) # [1,2,3] (백터중에서는 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 20.
Python Numpy 5강 - DB연결, 학습 Numpy → DataFrame import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 딕셔너리를 DataFrame으로 변경해도된다. fish_dataFrame = pd.DataFrame(fishs, columns=["fish_len", "fish_wei", "target"]) # 번호 넘버링을 미리하고 싶다면? print(fish_dataFrame) Visual Studio Code 사용 (1) numpy, pandas 라이브러리 설치 Visual Studio Code → Terminal pip install numpy pip install pandas (2) mariaDB에 넣기 ① DB 생성 - root로 접속 create user 'python'@.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 20.
Python Numpy 4강 - 데이터 합쳐서 시각화 하기 import numpy as np # stack 은 쌓아 올리다. (연산이 아니다) bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] # 도미의 무게 bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 60.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 20.

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