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앗! threejs와 React로 취업에 도움되는(?) 포트폴리오를 만들어보자. [실전편 1탄]
오늘은 드디어 orthographic camera를 이용한 포트폴리오의 간단한 세팅을 통해 threejs와 한 층 더 친숙해지는 시간을 가져볼 생각이다.바로 코딩에 착수하는 것이 아니라, 기본적으로 어떠한 구조로 만들 것인지, 또한 중요하게 공부할 만한 포인트는 어떤
앗! threejs와 React로 취업에 도움되는(?) 포트폴리오를 만들어보자. [실전편 intro]
완성된 페이지는 대략 아래와 같은 모습이 될 것이다.포트폴리오 페이지아무튼간 위의 라이브러리와 기술들과 함께 재밌게 구현해 볼 예정이다.!
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 vanila 및 react-three-fiber 버전의 예제와 함께 복습해보자. [코드편 3탄]
코드편 3탄에서는 light(조명), shadow(그림자), material의 빛과 관련된 속성에 대해서 알아보도록 하겠다. 이번에도 역시, 같은 코드를 vanila javascript와 react 두 가지 방식으로 모두 작성해보겠다. vanila javascrip
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 vanila 및 react-three-fiber 버전의 예제와 함께 복습해보자. [코드편 2탄]
코드편 2탄은 여기서 마무리하고 3탄에서 계속 공부해보자!
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 vanila 및 react-three-fiber 버전의 예제와 함께 복습해보자. [코드편 1탄]
Threejs를 Vanila Javascript와 React 두 가지 방식으로 모두 실습해보며 기본적인 내용을 학습할 수 있다.
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 복습해보자. [개념편 3탄](마지막탄)
앞선 2탄에서는 1탄에 이어, 조금은 고급화된 촬영 기술에 대하여 공부했다. 3탄에서는, 나무 블럭 말고도 다양한 형태의 촬영 객체에 대해 알아보고, 움직이는 객체에 대한 촬영기법에 대해서도 알아보겠다. 7가지(scene, camera, renderer, mesh,
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 복습해보자. [개념편 2탄]
눈 앞에 있는 키보드를 사진찍는다고 했을 때, 사진 속에 예쁘게 담기게 하려면 키보드와 '적절한 거리' 를 유지해야 할 것이며, 너무 과하지 않은 '각도(시야각)'으로 촬영해야 할 것 이다. 또한, 핸드폰을 가로로 들고 찍느냐, 세로로 들고 찍느냐에 따라서도, 가로
앗! 취업에 도움되는(?)Threejs를 복습해보자. [개념편 1탄]
정확한 설명은 자바스크립트 언어로 구현된 WebGL(Web Graphcis Library)이다.threejs가 궁금하다면, 하단의 링크를 눌러 공식문서를 다녀와 보도록하자.<a href='https://threejs.org/docs/index.htmlsc
Webpack5 설정 무작정 해보며, 자바스크립트의 역사에 대해 알아보기
프론트엔드라면 언젠가는 거쳐야 할 번들러에 대한 공부를 시작했다. 가장 널리 알려진 webpack5 를 기반으로 무작정 실습해 봤다. 연말에 우연찮게 재택근무를 하게되어, 퇴근 후 시간이 조금 넉넉해졌기에 조금 여유롭게 공부했고, 이해한 대로 한번 기술해 보고자 한다.
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(3)
기간: 2019.01.01 ~ 2021.08.31from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.de
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(2)
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.decomposition import PCAfrom
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(1)
데이터 분석을 하며 공부한 점 >- ##### 다양한 소스에서 데이터 수집 >- ##### 수집한 데이터를 목적에 맞게 전처리 >- ##### 데이터 모델링 및 모델 간 교차검증 >- ##### 다변량 시계열 분석 최종 모델 개발 다양한 소스에서 데이터 수집 >- ##### KOPIS에서 제공해준 데이터 >- ##### KOPIS 홈페이지에 공개해 둔 데...
배포 리뷰(netlify(넷틀리파이) 배포 시 발생할 수 있는 에러 해결), (heroku(헤로쿠) 배포 시 발생할 수 있는 에러 해결) - Reactjs, Nodejs, Python을 이용하여 대학생 자취 지역 추천 서비스 만들기
Netlfiy 에러 해결/ Heroku 에러 해결
프론트엔드 코드 리뷰 - Reactjs, Nodejs, Python을 이용하여 대학생 자취 지역 추천 서비스 만들기
프론트엔드에서 복습해 본 핵심 키워드 https://github.com/znehraks/unibangcity-frontend
백엔드 코드 리뷰 - Reactjs, Nodejs, Python을 이용하여 대학생 자취 지역 추천 서비스 만들기
Nodejs와 Python을 연동한 프로젝트 중 백엔드
[공모전 수상작 리뷰]Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 개요
공연예술백신 프로젝트 개요 >#### 데이터 분석 편 보러가기 >#### 웹 구현 편 보러가기 기본 분석 개요 >- ##### 분석 주제 특성상, KOPIS데이터 이외에도 다양한 주제의 데이터가 필요했다. >- ##### '코로나'의 영향력이 어떤 양상으로 끼쳤는지 판단하기 위해 '펜데믹 이전(2019년)', '펜데믹 초기(2020년)', '펜데믹 진행중...
개요 - Reactjs, Nodejs, Python을 이용하여 대학생 자취지역 추천 서비스 만들기
[공모전 수상작 리뷰]Reactjs, Nodejs, Python으로 만든 대학생을 위한 자취지역 추천 서비스
Reactjs, Nodejs로 최대한 많은 내용을 복습하며 게시판 만들어보기 - 프론트엔드 코드 리뷰
리액트 함수형 컴포넌트React HooksContainer-Presenter Patternaxiosstyled-componentsUI개선
Reactjs, Nodejs로 최대한 많은 내용을 복습하며 게시판 만들어보기 - 백엔드 코드 리뷰
백엔드의 index.js index.js에서 살펴볼 키워드 라우팅 환경변수 CORS 로그기록 라우팅 '라우팅이란 경로를 설정해주는 것'이라는 네트워크 용어이다. 클라이언트에서 회원정보에 해당하는 user데이터를 원한다면 /user와 같은 url을 통해 요청하게 되고,