그럼에도 불구하고

Page_scope :한 페이지가 실행되는 동안만 사용되는 변수 범위 특정 서블릿이나 JSP가 실행되는 동안에만 정보를 유지 하고 싶은 경우가 있습니다. 이 경우에 사용되는 것이 page scope입니다. 이번 시간에는 page scope에 대해서 알아보도록 하겠습니다. *사용방법 setAttribute, getAttribute로 사용 지역변수처럼 사용한다. EL이나 JSTL에서 편하게 사용할수 있다. *자세한 내용 PageContext 추상 클래스를 사용한다. JSP 페이지에서 pageContext라는 내장 객체로 사용 가능 하다. forward가 될 경우 해당 Page scope에 지정된 변수는 사용할 수 없다. 사용방법은 Application scope나 Session scope, request s..

Request Scope 사용이유: 웹 브라우저로부터 WAS가 요청을 받은 후, 포워드 되는 동안 유지하고 싶은 정보가 있을 경우 request scope를 사용합니다. 이번 시간에는 request scope에 대해 알아보도록 하겠습니다. 정의: request scope는 서블릿 기준으로 클라이언트가 서버에 요청하는 HttpServletRequest객체를 의미합니다. 쉽게 말해서 클라이언트가 서버에 전달하는 변수라고 생각하시면 좋습니다. Request Scope가 Page_scope보다 넓은 범위인 이유: 우선 Request Scope는 페이지에 관한 모든 정보를 가지고 있습니다. 그리고 request는 단순히 요청에만 쓰이는 변수가 아니라 서버 내에서 포워딩( 하나의 페이지 처리 프로세스가 다른 프로세..

Session Scope 사용이유: 접속한 웹 브라우저별로 정보를 관리 하고 싶을 때 세션 scope를 사용합니다. 이번 시간엔 이러한 세션 스코프에 대해서 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 정의: session scope 웹브라우저 별로 관리하는 변수범위를 의미합니다. 쉽게 예를 든다면 같은 페이지를 보더라도 다른 아이디로 로그인했다면 브라우저 마다 각각 다른정보가 표현될 수 있습니다.(장바구니, 구매목록 등) 이를 관리해주기 위해서 서로다른 브라우저가 각각접속할때 각 브라우저에 따라서 관리를 하기위한 변수범위가 바로 session scope입니다. Session scope가 Request scope보다 범위가 넓은 이유: request scope는 url을 요청(페이지에 접속)할 때 서버에 req..

신경망의 구조 신경망은 앞서 언급했던 퍼셉트론(여러 개의 입력을 계산하여 하나의 결과값을 출력하는 객체)과 공통점이 많습니다. 이번에는 신경망과 퍼셉트론의 차이점을 주로 설명하여 신경망에 대해서 설명하겠습니다. 신경망은 여러개의 퍼셉트론을 연결하여 입력층, 은닉층 그리고 출력층을 제작한 것입니다. 입력층은 우리가 분석하고자 하는 데이터를 입력할 때 사용되는 층입니다. 그리고 신경망이 데이터를 분석할 때 하나 이상의 은닉층에서는 매 번 가중치를 곱하고 결과값을 다음 은닉층에 전달하는 과정이 일어납니다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 출력층에서 우리가 원하는 결과값이 출력되는 것입니다. 우리의 몸으로 비유를 하자면 눈으로 사물을 인식하는 것이 입력층이고 시각신호가 뇌에서 처리되는 것이 은닉층 그리고 은닉층을 통..

AdapterViewAdapter와 AdapterView란? 어댑터 뷰는 말 직역하면 적응형 뷰라는 의미가 된다. 앱들을 보면 같은 틀에 다른 내용들이 포함되어 여러개로 나열된 경우를 많이 보았을 것이다. (ex. 카카오톡 친구목록, 페이스북 게시글, Pinterest의 게시글 등) 여기서 사용되는 하나의 틀은 AdapterView로 정의하고 입력할 내용들과 방식은 Adapter로 정의하여 정보들을 원하는 방식으로 나열하여 표현 할 수 있다. 사용방식 기본적으로 ListView나 GridView를 통해서 하나의 View씩 나열 할 수 있다. 또한 Custom View를 제작하여 AdapterView로 사용함으로써 자신이 원하는 틀을 제작할 수 있다. 실제 개발에서는 후자의 경우가 많이 사용될 것이므로 이..

Chapter 1 ~ 3은 파이썬의 초기설정, 퍼셉트론 이론 그리고 신경망이론에 대해서 설명하고 있다. 이에 대해서는 기본적으로 알고 있다고 생각하고 여기에는 신경망을 실질적으로 이해하고 코드로 구현하는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 1. 신경망의 정의 책에서 설명하는 신경망은 사실상 퍼셉트론의 확장이라고 할 수 있다. 퍼셉트론에서 활성화 함수(인공뉴런 의 입력값을 출력값으로 바꿀때 쓰이는 함수)로 시그모이드 함수나 ReLU함수 같은 비계단형 함수를 사용하면 그것이 신경망의 물리적 구조라고 할 수 있기 때문이다. 2. 신경망의 학습과정 신경망의 학습과정은 추상적으로 표현할 경우 다음과 같다. 1. 모델(예측함수) -> 2. 결과값 비교 -> 3. 매개변수 업데이트 계산 -> 1. 모델(예측함수) .....