React JS Lifecycle Method 소개 관련 글 React JS 소개와 간단한 사용법 및 에제 React JS, Babel, Webpack 서론 React JS는 기본적으로 Component들은 React.createClass({})를 통해 생성되고, Mount하고 Unmount하는 과정과 this.state, this.props와 같은 data flow를 통해 Front를 핸들링한다. 이러한 Component에는 이 component가 어떠한 스펙을 갖고 있는지에 대한 component spec에 대해 정의를 해야하고, 또한 필요하다면 이 component가 Mount되기 전, Mount 된 후 혹은 Update 된 후 등 할일에 대해 정의할 수 있는 추가적인 life cycle method를 제공한다. Component Specs 첫 번째.. React JS 소개와 간단한 사용법 및 에제 관련 글 React JS Lifecycle Method 소개 React JS, Babel, Webpack 서론 최근까지 웹 개발을 할 때에 Python Flask와 Jinja Template을 이용해 간단하게 개발을 해 왔었다. 그러다보니 Flask API와 Template Jquery로 이루어진 Javascript 파일들이 난잡하게 어질러 져 있어 직접 개발을 하고도 너무 더럽다 라는 생각이 많이 들었었다. 그러다가 React JS라는 것을 알게 되었고 이를 이용해 웹 개발을 하다보니 정리가 잘되기도 하고 실제 웹을 컨트롤할 때 무척 편하다는 느낌을 받게 되었다. 아직 React JS에 대해서 잘 이해를 못하고 단순히 Doc에 나온대로 사용만 하는 수준이지만 지금까지 해왔던 것들을 정리 및 사람들에게 .. 초대장 나눠드립니다. 초대장이 19장 있는데, 묵혀두기 보다 나눔 하는게 나을것 같아요. 원하시는 분들은 비밀댓글로 메일 계정과 블로그 키워드를 남겨주세요 선착순 15명까지 나눠드리겠습니다. Information Retrieval and Web Search Information Retrieval and Web Search Web Search은 편리함과 풍부한 정보의 양 때문에, 정보검색(Information Retrieval) 분야에서 많이 사용되어 왔고, Web Search는 사용자가 필요한 정보를 많은 문서(large collection of text documents)에서 찾는 것을 도와주는 IR(Information Retrieval)에 기반한다. 전통적인 IR에서는 기본적인 정보 단위를 문서(document)라하고, 많은 문서의 집합들은 text database 형태를 취할 수 있다고 생각하였다. 이는 Web에서는 Web Pages이다. 정보를 검색한다는 것은 간단하게 사용자 query와 관련성이 있는 문서들을 찾는것을 의미하고, 찾아진 문서의 r.. [Python] Web Driver & Selenium 사용하기 Webdriver & Selenium Web Driver는 FireFox, Chrome 등과 같은 브라우저에서 제공하는 API들로, 이를 이용하면 코드를 통해 실제 사용자가 브라우저를 다루는 것처럼 사용할 수 있다. 또한 Python에는 이러한 Web Driver를 사용하기 위한 Selenium이라는 라이브러리가 존재한다. 이러한 Web Driver를 이용하면, 단순 패킷 요청만 하는 것이 아닌 브라우저 자체를 이용하는 것이기 때문에 JS와 CSS에 관한 것들도 자동으로 테스트를 할 수 있고, Google과 같이 크롤링 하기 힘든 곳도 크롤링을 할 수 있다.(물론 느리다) Web Driver로 사용가능한 브라우저로는, Firefox Chrome IE Opera PhantomJs 등의 브라우저가 존재하고,.. 집단지성 프로그래밍 4(Hierarchical Clustering) 이 글은 토비 세가란 저, 윤종완 역의 집단지성 프로그래밍 책을 읽으며 개인적으로 공부하며 정리한 내용이다. 이전 글 목록 집단지성 프로그래밍 1(Machine Learning, Euclidean Distance, Pearson Correlation Coefficient) 집단지성 프로그래밍 2(Recommendations) 집단지성 프로그래밍 3(Term Vector) Hierarchical Clustering 계층적 군집화(hierarchical clustering) 알고리즘은 가장 유사한 두 그룹을 계속 병합하는 방식으로 그룹 계청을 만든다. 이 그룹들은 한 개 항목으로 시작되고 매 반복마다 이 함수는 모든 그룹 쌍 간의 거리를 계산하고 함께 병합하여 새로운 그룹을 생성한다. 이러한 과정을 한 개 .. 집단지성 프로그래밍 3(Term Vector) 이 글은 토비 세가란 저, 윤종완 역의 집단지성 프로그래밍 책을 읽으며 개인적으로 공부하며 정리한 내용이다. 이전 글 목록 집단지성 프로그래밍 1(Machine Learning, Euclidean Distance, Pearson Correlation Coefficient) 집단지성 프로그래밍 2(Recommendations) 이전 글에서는 서로 관련된 사물들을 발견하는 방법에 대해 정리하였고, 이전의 방법을 통해 같은 영화 취향을 가진 다른 사람을 찾을 수 있었다. 이번에는 데이터 군집(Data Clustering)에 대해 설명을 한다. Data Clustering은 밀접히 관련된 사물, 사람, 아이디어들의 그룹을 찾고 시각화 하는 기법이다. 군집화는 데이터 집중적인 응용(Data-Intensive Ap.. 집단지성 프로그래밍 2(Recommendations) 이 글은 토비 세가란 저, 윤종완 역의 집단지성 프로그래밍 책을 읽으며 개인적으로 공부하며 정리한 내용이다. 이전 글에서는 Machine Learning과 Euclidean Distance, Pearson Correlation Coefficient 를 이용해 두 사람의 상관도, 유사도를 구하는 것에 대해서 정리했다.(링크) 평론가 순위 이전 글을 통해 두 사람을 비교하는 함수를 만들었었다. 이제는 주어진 사람을 기준으로 다른 모든 사람들과의 점수를 계산해, 가장 유사한 사람 혹은 평론가를 찾는 함수를 만든다. 이 경우 나와 유사한 성향을 가진 영화 평론가를 찾을 수 있으므로 영화를 고를 때 좋은 판단을 할 수 있을 것이다. 이를 이용하려면 아래의 코드를 recommendations.py 파일에 추가한다... 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음