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Sample database with test suite

 

https://launchpad.net/


 

 

https://launchpad.net/test-db


 

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-dump-files-1.0.5.tar.bz2

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-full-1.0.6.tar.bz2

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-code-1.0.6.tar.bz2

 

 

https://github.com/datacharmer/test_db




 

직접 다운로드

employees_db.zip

employees_db.z01

employees_db.z02

employees_db.z03

employees_db.z04

employees_db.z05

 



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<context:component-scan> 태그

·         Component Scan 지원하는 태그입니다.

·         Bean 있는 모든 Component들을 자동으로 찾아 Bean Container 등록합니다.

·         , 의존성 관계 등록은 따로 하지 않습니다.

·         특정 패키지 안의 클래스들을 스캔하고, Annotation 확인 bean 인스턴스를 생성합니다. @Component @Controller @Service @Repository 등의 Bean 등록 Annotation 존재해야 bean 스캔한 생성할 있습니다

·         @Autowired @Qualifier Annotation 인식할 있습니다.

·         @Component 통해 자동으로 Bean 등록하고, @Autowired 의존관계를 주입 받는 어노테이션을 클래스에서 선언하여 사용했을 경우에는 해당 클래스가 위치한 특정 패키지를 Scan하기 위한 설정(<context:component-scan> 태그) 스프링 설정 XML 해주어야 합니다.

·         component-scan 선언했다면 context:annotation-config 선언할 필요가 없습니다.

·         component-scan 수동  DI(setter, contructor) 혼용해서 사용할 있습니다.

 

 

패키지명 이후의 하위 패키지를 검색해 @Component 어노테이션을 포함하는 모든 클래스를 Bean으로 자동 등록해 줍니다.

<context:component-scan base-package="packagename" />

<context:component-scan base-package="codedragon.di.annotation" />

 

 

 

<context:include-filter> & <context:exclude-filter>

<context:include-filter>태그와 <context:exclude-filter>태그를 같이 사용하면 자동 스캔 대상에 포함시킬 클래스와 포함시키지 않을 클래스를 구체적으로 명시할 있습니다.

 

<!-- 모든 Bean들을 스캔해서 등록합니다.  -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS"/>

<mvc:annotation-driven></mvc:annotation-driven>

 

use-default-filters="false"속성은 expression 지정한 타입만 include 시켜줍니다.

<!-- Controller 타입의 Bean 스캔해서 등록합니다.  -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS" use-default-filters="false">

<context:include-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller"/>

</context:component-scan>

<mvc:annotation-driven></mvc:annotation-driven>

 

<!-- Controller 타입을 제외한 모든 Bean들을 Root Context에서 로딩합니다. -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS">

<context:exclude-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller"/>

</context:component-scan>

 

 

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commons-math library

수학과 통계관련 기능을 제공하는 라이브러리 입니다.

 

https://commons.apache.org/proper/commons-math/


 

http://commons.apache.org/proper/commons-math/download_math.cgi


 

 

http://apache.mirror.cdnetworks.com/commons/math/binaries/


 

 

파일을 풀면 API 문서도 확인할 있습니다.


 

 

 

 

 

직접 다운로드

 

commons-math3-3.6.1.jar


commons-math3-3.6.1.z01

commons-math3-3.6.1.z02

commons-math3-3.6.1.zip



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나이브베이즈 특징

·         지도학습 환경에서 효율적으로 사용할 있습니다.

·         분류를 위한 학습 데이터의 양이 매우 적어도 가능합니다. 그래서 머신러닝을 수행하기 위한 학습 데이터가 많지 않아도 됩니다.

·         간단한 구조를 가집니다.

·         가정이 단순합니다.

·         복잡한 실제 상황에서도 동작합니다.

 

 


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신세계포인트 카드(SHINSEGAE POINT CARD) 비밀번호 변경하기

 

신세계 사이트에 접속

https://www.shinsegaepoint.com


 

 

 

상단 메뉴: [MY 신세계포인트] >> [포인트 비밀번호 등록/변경]

or

우측 하단의 [포인트 비밀번호 등록/변경] 버튼 클릭


 

 

 

[휴대폰 인증]


 

 

[바로 보기]


 

 

[확인]


 

 

통신사 선택 >>

약관 동의 체크 >> [시작하기]


 

 

필수 항목 입력 >>

왼쪽의 숫자를 입력 >>

[확인]


 

 

문자로 인증번호 입력 >>

[확인]


 

[확인]


 

 

페이지 하단에 비밀번호 입력 >> [확인]


 

[확인]


 

 

신세계포인트카드의 비밀번호 변경이 완료되었습니다.


 

 


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2019. 11. 15. 05:06

dtype Development/Python



 

 

dtype

·       NumPy 배열의 자료형을 지정하거나 만들어진 배열의 자료형을 알고자 사용하는 인자입니다.

·       NumPy 배열은 배열(Array)이므로 ndarray클래스의 데이터는 같은 자료형이어야 합니다.

·       array()함수로 새로운 배열을 만들 때 dtype 인자를 생략하면 주어진 데이터를 저장할 수 있는 자료형을 추론하여 자동 지정됩니다.

·       array()함수로 새로운 배열을 만들 때 자료형을 명시적으로 지정하려면 dtype 인자로 자료형에 해당하는 접두사와  접두사뒤에 바이트 수 혹은 글자 수를 의미하는 숫자로 자료형타입을 지정하면 됩니다.

 

 

x = np.array(data, dtype='자료형접두사숫자')

x.dtype

 

 

인자

설명

data

저장할 데이터 배열 소스

dtype

데이터 타입을 지정합니다.

바이트수나 문자에 해당하는 숫자를 생략하면 운영체제에 따라 적절한 크기로 할당되어집니다.

 

dtype 접두사

설명

b

불리언(Boolean)

 

b #참 혹은 거짓

i

정수(Integer)

 

i8 # 8바이트(64비트) 정수

u

부호 없는 정수 (Unsigned Integer)

 

u8 # 8바이트(64비트) 정수

f

부동소수점(Float)

 

f8 # 8바이트(64비트) 부동소수점 실수

c

복소부동소수점

 

c16 # 16바이트(128비트)

O

객체(Object)

 

0 #객체에 대한 포인터

S

바이트 문자열(String)

 

S24 # 24 문자열

U

유니코드 문자열(Unicode)

 

U24 # 24 유니코드 글자

 

 


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- 인코딩(one-hot encoding)

·         텍스트를 유의미한 숫자(벡터) 바꾸는 가장 손쉬운 방법입니다.

·         해당되는 하나의 데이터만 1 변경해 주고 나머지는 0으로 채워주기 때문에 원핫 인코딩이라고 합니다.

·         N개의 단어를 각각 N차원의 벡터로 표현하는 방식이다.

·         단어 하나에 인덱스 정수를 할당한다는 점에서 '단어 주머니(bag of words, BoW)' 부르기도 합니다.

·         원핫인코딩은 파이썬코드로 직접 구현할 수도 있지만 판다스나 사이킷런 패키지를 사용해서 변환할 수도 있습니다.

 

 

 

 

http://www.kakaobrain.com/blog/6

https://en.wikipedia.org/wiki/One-hot

 

 

 

 

 

'인간'을 표현하는 벡터 원-핫 인코딩 예

·         데이터에 포함된 단어로 사전을 만들고, 이를 기반으로 one-hot encoding 하여 단어를 표현합니다.

·         '인간'이라는 단어가 포함되는 자리엔 1 넣고 나머지에는 0 넣습니다.

 

구분

데이터

인코딩

[인간, 펭귄, 문어, 사람]

인코딩

인간을 표현하는 벡터

[1, 0, 0, 0]

 

 


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맛있는 수박/커피 고르기


 


 

 

무게는?

색깔은?

크기는?

재배지는?

 

 

수박의 꼭지 부분 마른 것이 맛있습니다.

동그란 배꼽부분 작을수록 익은 수박입니다.

수박의 무늬 선명한 것이 익은 수박입니다. 배꼽으로 향한 무늬가 가늘고 수가 많아야 맛있는 수박입니다.

같은 크기라도 무거운 것이 맛있습니다. 원형 보다는 타원형의 수박이 맛있습니다.

 

커피 (Taste) 향기(Aroma) 종합하여 향미(香味 또는 風味/Flavor)라고 하며 커피의 가장 중요한 품질 요소이다. 미국 스페셜티 커피협회(SCAA) 커피 향미를 향기(Aroma), 상큼한 (Acidity), 중후한 (Body), 향미(Flavor), 뒷맛(After Taste), 전체적 균형 (Balance) 여섯 가지 관능 요소로 평가한다.

 

생두 크기 클수록 고급이며 가격이 비싼 편이나, 맛과 비례하지는 않으며, 커피 맛과 향을 좌우하는 밀도가 낮은 생두도 일부 포함되어 있으므로 살펴보아야 한다. 보통 크기를 분류할 때는 스크리너(일정한 크기 구멍이 뚫린 ) 쳐서 작은 생두를 밑으로 빠지게 하여 위에 생두가 남도록 하여 분류한다. 생두 크기는 '길이' 아니라 '' 기준으로 하며, 스크린(#20), 스크린(#19) 등으로 표시한다. 폭으로 18÷64inch=7.62mm 이상인 경우 스크린(#18), 콜롬비아 수프리모(supremo, #17이상), 엑셀소(excelso, #15이상), 케냐 AA(#18), A(#17)

 

조직이 치밀하여 밀도 높을수록 고급이며, 커피 맛과 향이 풍부하다. 커피 밀도는 재배지 고도와 밀접한 관계가 있으며, 해발고도 1,000-1,800mm 높고 서늘한 고지대 커피 조직은 단단하고 치밀하여 밀도가 높고, 온난한 기후에서 자란 저지대 커피 조직은 단단하고 밀도가 낮으며, 밀도가 높을 수록 향미가 풍부하다. 대부분의 커피콩 밀도는 1.101.30g/ml이다.

 

아라비카종은 청록색을 띨수록 고급이고, 맑고 투명한 느낌이 나며, 반면 색깔 탁하고 황색에 가까울수록 낮은 등급의 로부스타 종이다. 커피열매를 수확하여 가공한 오래 둘수록 청록색에서 황갈색으로 변하고, 온도와 습도에 많은 영향을 받는다. 여름철 온도와 습도가 높은 곳에서 저장하면 백화현상이 일어나며, 생두 색깔 분류는 사람이 직접 하기 때문에 세밀히 구분하는 것은 쉽지 않다.

 

 

미국 스페셜티 커피협회(Specialty coffee Association of America : SCAA) 기준에 의하면 생두 표준 수분 함량 13% 미만이며, 이상이면 곰팡이가 번식하기 쉽고 나쁜 냄새가 스며들 있으며, 수분함량 10% 미만인 생두는 오래되어 수분이 증발한 것일 가능성이 높다. 수분함량은 커피 볶기와 저장 품질에 직접적인 영향을 미치므로, 국제적으로 거래 규격에 명시하도록 되어 있고, 수분 함량은 생두 크기나 밀도 분류에 앞서 샘플을 가지고 측정하는 것이 일반적이며, 보관 상태에 따라 수시로 변하기 때문에 각별히 주의를 요한다. 수분 함량이 너무 적거나 많게 되면 커피 로스팅 과정 영향을 미치게 되며 불쾌한 향미를 발생한다.

 

 

결점두 커피 재배과정이나 가공 과정 중에서 생긴 비정상적인 생두로, 전체적인 커피 품질을 떨어트린다. 색이 변한 , 곰팡이 , 마른 , 벌레 먹은 , 깨진 , 미숙한 , 껍질, 나뭇가지, 등과 같은 결점들이 있다.

 

http://bit.ly/36LKAa5

 

 

이런 기준을 제시해줘서 좋은 수박/커피을 고를 있게 해주는 것이 의사결정나무 모형입니다.

 

어떤 속성이 필요하고 어떤 속성을 먼저 판단해야 까요.

이것으로 트리(tree)형태로 만들게 됩니다.

 

 

 

images.google.com

 


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오류 메시지

AttributeError: module 'scipy' has no attribute 'misc'

 

 

 

 

해결 방법

하위패키지 모듈을 직접 import 사용하시기 바랍니다.

 

pydev Error

 

jupyter OK

import scipy as sp

 

img_gray = sp.misc.face(gray=True)

img_gray.shape

  

pydev Error

 

jupyter OK

import scipy

 

img_gray = scipy.misc.face(gray=True)

img_gray.shape

pydev OK

 

jupyter OK

import scipy.misc

 

img_gray = scipy.misc.face(gray=True)

print(img_gray.shape)

# (768, 1024)

 

 


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Wrapper클래스 활용

·       기본 자료형을 참조자료형으로 변환할 때(객체로 사용할 때) 사용하는 클래스입니다.

·       대표적으로 제네릭 클래스의 객체 생성시 활용됩니다.

·       래퍼 클래스(Wrapper class)는 산술 연산을 위해 정의된 클래스가 아니므로, 인스턴스에 저장된 값을 변경할 수 없습니다. 단지, 값을 참조하기 위해 새로운 인스턴스를 생성하고, 생성된 인스턴스의 값만을 참조할 수 있습니다.

 

 



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