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리액트 - spring과 연동하여 사용하기 (Post 방식)
리액트 에서 spring으로 비동기 (axios) 방식으로 전송 한다.get : @RequestParampost : @RequestBodyReactSpringController.java하나의 데이터 처리하는 경우다수 list 형태의 데이터를 처리하는 경우let url의
리액트 - spring과 연동하여 사용하기 (Get 방식)
로그인에서 아이디 비번 입력 후 로그인 버튼 클릭아래 이미지와 같이 데이터 전송 (json)응답 (res)의 결과로 출력됨json 데이터 주고 받기vscode(리액트) 와 InteliJ(spring boot) 로그인 결과 주고 받기ReactSpringController
리엑트 (React) - Naver API 연동
네이버 api 사용 네이버 > 로그인> 네이버 개발자 센터 > 어플리케이션 > 내 어플리케이션 > 등록하고 > TestReact > 사용api:검색기능 > 환경추가 : WEB설정 > http://localhost:3000 등록 > 등록된 애플리케이션 id 보관 하기
리엑트 - Context API
상위에서 하위로 전달각 변수들을 사용하려면 최상층에 선언해야 전역변수로 사용할 수 있음 (지역변수로는 모든 곳에 부를 수 없음..)전역 형태로 만들어서 모든 곳에 사용가능하게 함꼭 필요할때만 쓰자!Context 파일 생성 (저장소)상위ComponentContext AP
리액트 - 라이프 사이클
터미널에 다음과 같이 입력하여 리액트 환경을 생성해준다.npx create-react-app 04.lifecycle이렇게 된거라면 완료실습) 참참참 게임Rule유저는 공격, 컴퓨터는 수비를 담당함유저가 '좌', '정면', '우' 버튼을 클릭했을때, 유저와 컴퓨터의 선택
리엑트 - Hooks(스테이트 변수)
불러오기 방법import React, { useState } from "react";리엑트는 변경되는 값 화면과 변경되는 값을 유동적으로 보여지는화면이 분리되어 있음.일반 변수(값변화가 실시간 안보임)스테이트 변수(변경된 값이 실시간으로 보임){ useState } 기
리엑트 - 리액트 흐름과 컴포넌트
실습해보기 환경설정 다음 3가지 다운로드 컨트롤 + , 으로 환경설정 체크하고 변경하기 실습2 알아두면 좋은 명령어
리엑트 - 실행 환경 설정
자바스크립트 만으론 ui구성이 어렵다!>HTML 과 JS 분리JSX로 HTML와 JS의 필요한 부분을 합쳐준다 !직관적이지만 너무 긴 js기존 새 페이지를 들어갈 때 마다 새로고침의 문제점바탕화면에 react-master 폴더명으로 생성node.js 다운동의사항 외 모
07. 애플리케이션 테스트 관리
(1) ~ (6)은 출제도가 낮아 제외(1) (최하)7 요구사항 확인 (2) (최하)5 데이터 입출력 구현(3) (하)9 통합 구현(4) (중하)17 서버 프로그램 구현(5) (최하하)3 인터페이스 구현(6) (최하)5 화면설계(7) (중)23 애플리케이션 테스트 관리
딥러닝 - 언어지능 Part2
transformers기반 혐오표현 분류기(https://colab.research.google.com/drive/1_zFdm2JwIVwWa0ZG6Vfi7LA7804t8TI5
딥러닝 - 언어지능 Part1
Part3에서는 프로젝트 관련하여 배울 예정이다.paperswithcode \- https://paperswithcode.com/huggingface \- https://huggingface.co/ ※ 허깅페이스 사전학습모델사용하기(https&#
인공지능 되돌아보기
인간이 가지는 지적 능력들을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술들의 집합기술 자체를 총칭하는 개념 -> 형태 자체가 없는 포괄적 개념이다.데이터를 기반으로 컴퓨터 스스로 규칙을 찾아 학습하는 기술인공지능을 구현하기 위한 핵심 기술이 머신러닝이다.인간의 신경망을 모방하여 학습하
딥러닝 - 파이토치
파이토치를 이용한 딥러닝(https://colab.research.google.com/drive/1rpPlLRHBoM1M3-d_5fex7ZRCzBpp60Wk!\[](https://velog.velcdn.com/images/songmin_tech/pos
머신러닝 - YoloV7기반 Custom 데이터로 객체 탐지 와 Roboflow
객체 탐지 : 컴퓨터 비전과 이미지 처리와 관련된 컴퓨터 기술로서, 디지털 이미지와 비디오에서 관심 객체(예:인간, 건물, 자동차 등)의 위치를 감지하는 작업활용 분야 : 얼굴 검출, 보행자 검출, 영상 복구, 비디오 감시, 자율주행 등YoloV2YoloV3YoloV4
머신러닝 - NLP 토큰화(자연어처리)
최종 프로젝트!
3개, 4월 1일 16:00까지 작성하여 제출약식 기획서 제출 양식 아래 빨간글씨 참조멘토링 일지 시트를 매일 쓰기.자기소개는 개인으로 간략하게(무슨 기능을 하였는지 파트가 무엇인지)멘토링 이후 완성된 기획서 작성해야함빅데이터 기획서 추가됨프로젝트 진행 및 최종 발표실