분류 전체보기473 Adapter Design Pattern #### 원본 https://examples.javacodegeeks.com/core-java/java-adapter-design-pattern-example/ # 디자인 패턴의 범주 객체 생성 패턴(Creational design patterns) : 객체의 인스턴스 생성을 관리하기 위해 정의 된 디자인 패턴 구조 디자인 패턴(Structural design patterns) : 클래스를 사용하여 구조를 작성하여 코딩을 단순화하고 관리하기 쉽게 정의 된 디자인 패턴 행동 설계 패턴(Behavioural design patterns) : 서로 다른 객체 간의 상호 작용을 관리하기 위해 정의 된 설계 패턴. # Adapter Design Pattern - 전기 전압을 다른 전압으로 변환하는 개념에서 기반됨.. 2019. 1. 30. Spring Boot internationalization ### 참고 : https://justinrodenbostel.com/2014/05/13/part-4-internationalization-in-spring-boot/ ### Spring Boot internationalization 1. message.properties 생성 - messages.properties - messages_en.properties - messages_ko.properties 2. I18nConfiguration 생성 3. hello.html 작성 ### messages.properties msg_hello = Hello msg_world = World msg_complex = Good morning {0}! ### messages_en.properties msg_hello .. 2019. 1. 30. 티스토리 - markdown & mathjax(수학수식) 적용. --> --> 2019. 1. 30. 폰갭(PhoneGap) - 코르도바(cordova) ## 원본 : [Do it! 쉽게배우는 웹앱&하이브리드 앱](https://www.inflearn.com/course/쉽게배우는-웹앱하이브리드-앱/) ### 폰갭(PhoneGap) - 코르도바(cordova) - Hybrid App ( 하이브리드앱 ) https://phonegap.com https://play.google.com/store/apps/details?id=com.adobe.phonegap.app 니토비 - 폰갭 - 어도비인수 - Apache Open Source ### Install 1. PhoneGap Desktop 애플리케이션 설치 : http://docs.phonegap.com/getting-started/1-install-phonegap/desktop/ - PhoneGap 애플리케이.. 2019. 1. 30. 상관관계 분석(Correlation Analysis)? ## 상관관계 분석(Correlation Analysis)? - 상관관계는 연속적 속성을 갖는 두 변인들 간 상호연관성에 대한 기술 통계를 제공할 뿐 아니라, - 두 변인 간의 상호 연관성에 대한 통계적 유의성을 검증해 주는 통계분석 기법 - r=.30 약한 관계 - r=.50 중간 관계 - r=.70 강한 관계. - 두 변인간의 강도와 방향을 산포도(scatterplot)로 표현. 2차원 공간에서 변인 X(가로축)와 Y(세로축)에 대한 각 케이스 값들 나타냄. r이 커질수록 두 변인간의 관계를 나타내는 데이터들이 점점 조밀. 반대의 경우 변인간 데이터들은 점점 흩어짐. - r의 절대값이 클수록 (1에 가까울수록) 두 변수의 값들은 직선 가까이에 위치하며 따라서 두 변수 사이의 선형적인 상관성은 커진다... 2019. 1. 29. kmeans ## 군집(Clustering)? - 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합을 묶는 과정. ## K-MEANS (KMEANS)란? - [K-평균알고리즘 - WIKI](https://ko.wikipedia.org/wiki/K-평균_알고리즘) - 주어진 데이터를 k개의 군집(클러스터:Clustering)로 묶는 알고리즘. - 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작. - 거리에 기반을 둔 clustering 기법 - 기준점에 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 방법. - 비지도학습 : Unsupervised Learning - [참고](https://ko.wikipedia.org/wiki/비_지도_학습) ## K-MEANS 수행과정.. 2019. 1. 29. 이전 1 ··· 60 61 62 63 64 65 66 ··· 79 다음
