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한글로 된 파일명을 다운로드 하는 경우, 파일이 깨졌다. 아래의 코드로 해결. String zipfileNm = new String("한글".getBytes("UTF-8"), "ISO-8859-1"); HttpHeaders responseHeaders = new HttpHeaders(); responseHeaders.add("Content-Type", "application/octet-stream"); responseHeaders.add("Content-Disposition", "attachment; filename=\"" + zipfileNm + "\""); return new HttpEntity(zipFile, responseHeaders); 아래의 글을 참고 하였다. 참고: https://okky...

※ 만약 학습이 안된다면 Layer를 늘여라. xor과 같은 그래프의 데이터는 Layer를 늘이지 않는 이상 학습이 불가능하다. XOR은 2개의 선이 필요하다 그러므로 네트워크 계층을 하나더 만들어야된다. OR 그래프 AND 그래프 XOR 레이어에 대한 코드 및 추가 설명

출처: http://pythonkim.tistory.com/73 [텐서플로우 정리] 09. argmax 함수 argmax 함수가 어떤 역할을 하는지만 알면 충분한데, 갑자기 궁금해졌다. 두 번째 파라미터로 전달되는 차원이 무엇을 의미하는건지. 너무 당연하게 전달하는 배열의 차원을 알려달라는 것인지 알았다. import tensorflow as tf import functions a1 = tf.Variable([0.1, 0.3, 0.5]) functions.showOperation(tf.argmax(a1, 0)) [출력 결과] 2 두 번째 파라미터는 one-hot-encoding을 적용할 차원을 알려주는 매개변수이다. 1차원 배열에 대해서는 0, 2차원 배열에 대해서는 0과 1, 3차원 배열에 대해서는 0..

SoftMax Function: 다양한 값들의 합이 1이 나오게 하여 분류시 데이터 파악을 쉽게하도록 돕는 함수. (1 = 100%)e = 자연상수(대략 2.718...)softmax = exp(logits) / reduce_sum(exp(logits), dim)Python 코드로 나타내면 아래와 같다. One_hot: 값의 Index는 1 그리고 이외의 모든 값은 0으로 환산해주는 함수 softmax_cross_entropy_with_logits: cost함수를 만들어주는 함수 단, 해당 함수를 사용 후, 전체값의 평균을 내는 reduce_mean을 해줘야한다. Cross entropy: 비교하는 대상에 대한 현재 값

Jpa + MyBatis를 세팅할때 Transaction처리는 어떻게 할까? 해답은 아래의 링크에서 찾았다. https://stackoverflow.com/questions/2673678/what-transaction-manager-should-i-use-for-jbdc-template-when-using-jpa 기본적으로 JpaTransactionManage 가 2개의 Transaction을 모두 처리할 수 있다.

출처: http://iloveulhj.github.io/posts/java/java-stream-api.html 함수형 인터페이스파라미터 타입반환 타입설명Supplier없음TT 타입 값을 공급한다.ConsumerTvoidT 타입 값을 소비한다.BiConsumerT, UvoidT와 U 타입 값을 소비한다.PredicateTbooleanboolean값을 반환하는 함수다.ToIntFunctionTintT 타입을 인자로 받고 각각 int 값을 반환하는 함수다.ToLongFunctionTlongT 타입을 인자로 받고 각각 long 값을 반환하는 함수다.ToDoubleFunctionTdoubleT 타입을 인자로 받고 각각 double 값을 반환하는 함수다.IntFunctionintRint를 인자로 받고 R 타입을 ..

Mybatis를 언능 JPA로 바꿔야겠다.... 너무나도 많은 삽질을 하여, 기록을 남긴다. 우선, list를 이용하여 foreach문을 사용하여 한 쿼리에 데이터를 update, insert 하려고 하였다. 그러면서 생긴 삽질을 기록한다. 우선 코드는 아래와 같다. 우선 insert문을 다중으로 입력하려면 아래와 같은 형태가 된다. insert into TABLE (Columns) VALUES (VALUE1), (VALUE2).... 어느 블로그인진 말하지 않으나 잘못된 방식으로 설명을 하여 계속 삽질했다... 다음 foreach문을 동작하는 도중. #{variable}과 같은 형태로 처음에는 구성하였다.. #과 $의 차이점을 제대로 몰라 계속 삽질을 했다. 동적인 쿼리 부분은 $을 사용하자! 참고로 ..

대략 3기가정도가 되는 압축파일을 만드는 중. 계속된 메모리 부족현상으로 에러가 발생하였다. 해당 부분을 확인하여 FileSystem으로 처리를하면된다고해서 처리했는데 어떤 부분이 문제였을까? 차이점은 아래의 화면에서 확인이 가능하다. 이전 코드같은 경우는 garbage collection에서 메모리를 flush처리가 안된 것 같은데... 정확한 이유는 잘모르겠다... 아무튼 Files.copy API를 사용하더라도 환경 설정값에 따라 처리하는 방식이 다른데, 다른 부분에 대한 설명은 아래의 화면을 보면 알 수 있다. userTempFile을 사용하냐 안하냐에 따라 ByteArrayOutputStream을 사용하고 안하고의 차이가 있었다. 해당값을 true로 설정하니 더이상 에러(memory)는 발생하지..

Logistic Classification 크기와 길이를 통해 해당 상품이 참치(0)인지 꽁치(1) 인지 판별 해보자. 아래 소스는 Logistic Classfication을 사용하여 분류하는 코드이다. 기본의 Linear regression과는 다른 부분들이 보인다. sigmoid는 그래프로서 최대값은 1, 최소값은 0인 그래프 함수 이다. 해당 부분의 API를 사용하여 데이터를 정규화 한다. 기존에 사용하던 cost 함수와는 조금 다른 형태의 cost 함수 이다. 간단하게 설명하면 참이면 loss는 0이고 거짓이면 loss는 무한대가 되는 그래프를 나타낸다. 데이터를 대입해보면 Y = 0 일 경우, H(x)가 1이면 해당 cost는 무한대가 되지만 H(x)가 0이되면 cost값은 0이 된다. cost..

첨자의 위치가 위: 참조 데이터 인덱스(트레이닝 데이터) 첨자의 위치가 아래: 참조할 데이터의 개수(키, 몸무게, 성별...) Min * Max 정규화 : (value - min(value)) / (max(value) - min(value)): 데이터값을 비교했을 경우, 차이가 많이 나는 경우가 발생한다. 그런 경우 해당 정규화를 사용하면 0 ~ 1사이의 실수값들을 얻을 수 있다. 주식 가격을 예측 해보자. 아래는 소스 코드 샘플해당 url의 데이터를 사용했음.데이터 사용: https://raw.githubusercontent.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/master/data-02-stock_daily.csvimport tensorflow as tf import numpy ..