# initialize

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[Blender]초기설정

01 개요 본 문서에서는 블렌더로 프로젝트를 진행하기 위한 초기 설정과 관련한 내용 전반을 다룬다. 최종수정일 : 2023.08.17 02 초기화 02.01 Unit Setting >Unit Scale = 0.001 Length = Millimeters Viewport Overlay Grid Scale = 0.001 사용할 단위를 설정한다 카메라 클립 범위를 조정한다 격자 스케일을 조정한다 02.02 Parameter Setting ![](https://velog.velcd

2023년 8월 17일
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[Database]MongoDB 초기 환경설정

01 개요 본 문서에서는 MongoDB를 사용하기 위한 환경설정에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 기준환경 : Rocky Linux 8.7(Green Obsidian) 기준버전 : MongoDB 6.0.6, Mongosh 1.9.1 최종수정일 : 2023.06.02 02 설치 02.01 패키지관리 시스템 설정 yum을 통해 패키지를 설치하기 위해서 /etc/yum.repos.d/mongodb-org-6.0.repo 파일을 생성하고 아래와 같은 내용을 붙여넣는다. > sudo yum install -y mongodb-org 특정 버전을 원할 경우 아래와 같은 명령어를 이용한다. > ps --no-headers -o comm 1 sudo systemctl start mongod sudo systemctl status mongod sudo systemctl stop mongod 02.04 사용 >sql >use admin >db.c

2023년 6월 1일
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[야우쓰] 3주차(1) 구조체 초기화

초기화 구조체 / 열거형 / 클래스의 인스턴스를 생성하는 것 >초기화의 역할은 모든 프로퍼티를 기본값으로 초기화 하는 것이다. 인스턴스 내 기본값이 존재하지 않는 프로퍼티가 있을 경우 초기화에 실패하고 인스턴스는 생성되지 않는다! 왜 초기화를 해야 되나? >스위프트는 에러에 대한 안전을 최우선시 한다. 빈 메모리에 접근하게 된다면 예기치 못한 에러가 발생할 수 있다. 타입 내부에 프로퍼티가 있다면 해당 프로퍼티에는 무조건 값이 있다는 것을 보장해야 한다. 구조체 초기화 방법 1) 선언과 동시에 프로퍼티에 기본값 넣어주기 2) 프로퍼티의 타입을 옵셔널 타입으로 설정하기 값이 있을지 없을지 모르는 경우 옵셔널 타입으로 선언, 그러면 초기화할 때 옵셔널 타입인 name, age는 자동으로 nil로 초기화 => 옵셔널 타입으로 선언하지 않으면 nil값을 받지 못함 var로 선언해야한다! 3) init 함수에서 값

2022년 11월 28일
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classes (1)

What are Classes class? object 를 만드는 blueprint(청사진, 설계도) 클래스 이전에 object 를 만드는 기본적인 방법은 fucntion JavaScript 에도 class 는 es6 부터 사용 가능 OOP 을 위한 초석 TypeScript 에서는 클래스도 사용자가 만드는 타입의 하나 Quick Start - class class 키워드를 이용하여 클래스를 만들 수 있다. class 이름은 보통 대문자를 이용한다. new 를 이용하여 class 를 통해 object 를 만들 수 있다. constructor 를 이용하여 object 를 생성하면서 값을 전달할 수 있다. this 를 이용해서 만들어진 object 를 가리킬 수 있다. JS 로 컴파일되면 es5 의 경우 function 으로 변경된다. constructor & initialize

2022년 7월 19일
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Uninitialized Sessions

이번 파트에서는 resave와 saveUninitialized의 차이점과 > ### false로 바꾸는 것에 대해 알아본다. 이 부분이다. session authentication(인증)을 사용하면서 생길 수도 있는 문제에 대해서 배울수 있다. 보이고 있는 쿠키를 지운다. 새로고침하면 새로운 쿠키가 생긴다. 이 과정은 자동으로 이뤄지는거고, DB에도 저장 되었다. 다시 쿠키를 지워 본다. 새로고침하면 쿠키가 없는 상태였기 때문에 쿠키를 하나 받았고, DB에도 하나 더 생겼다. 이말은 방문하는 모든 사용자에 대해 쿠키를 만들어주고 세션을 만든다는 거다. 사용자에게 쿠키를 주고 session은 DB에 저장 하는거다. 만약 봇(가짜사람)이 웹사이트를 방문하거나 , 로그인하지 않고 구경만 하려는 사용자들이 방문했다고 하면 모든 방문자에 대해 쿠키랑 session을 만들고 session을 DB에 모두 저장하는데 그건

2022년 4월 16일
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Logistic Regression with a Neural Network mindset

Packages Overview Problem set 아래서 사용하게 될 "data.h5" 데이터셋은 cat (y=1)과 non-cat (y=0)으로 레이블된 m_train 트레인셋 cat (y=1)과 non-cat (y=0)으로 레이블된 m_test 테스트셋 각각의 이미지는 (numpx, numpx, 3)의 shape을 가진다. Load data Example of a picture output: find the value of Number of training examples: m_train = 209 Number of testing examples: m_test = 50 Height/Width of

2021년 8월 17일
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ANN 하이퍼파라미터 튜닝

학습내용 Keras validation set sklearn의 traintestsplit 대신, 케라스에는 validation_data라는 편리한 기능이 있다. 모델을 학습할 때 validation_data에 테스트 데이터를 입력하면 케라스에서 자동으로 테스트셋의 일정 부분을 검증용 데이터로 사용. 하이퍼파라미터 튜닝 용어 정리 파라미터 : 모델 및 데이터의 특성을 나타내는 것(ex. 정규분포의 평균) 하이퍼 파라미터 : 모델 학습 시 사용자가 조정할 수 있는 값(ex. ANN의 learning_rate) 하이퍼파라미터 튜닝 grid search random search bayesian methods : 이전 탐색 결과를 반영해서 이후의 하이퍼 파라미터 튜닝의 성능을 높이는 전략, keras-tuner를 쓰면 간단하게 구현가능 튜닝 가능한 파라미터 옵션 batch size training epochs

2021년 6월 11일
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