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0. 들어가면서 Vue 프로젝트를 진행하다보면 bable.config.js파일이 있는 것을 알 수있다. 1. babel.config.js module.exports = { presets: [ '@vue/cli-plugin-babel/preset' ] } 들어가보면 위와 같은 코드가 적혀져 있다. 바벨이라는 것은 무엇일까? 2. babel babel이란 무엇일까? 그리고 왜 babel을 사용하는 것일까? 구글에 babel을 쳐보면 홈페이지는 아래와 같이 나온다. babeljs.io/ Babel · The compiler for next generation JavaScript The compiler for next generation JavaScript babeljs.io 쉽게 말해서 Babel은 최신버전의..

코딩테스트에 딕셔너리(해시)를 사용할 때 필요한 사용법과 꿀팁에 관해 정리해 보고자 한다. 자주 사용되는 방법에 대해 우선 정리하고 유형을 알아보자. 파이썬의 딕셔너리를 해시라고도 부르니 참고하도록 하자. 딕셔너리 생성 a = dict() b = {} print(type(a), type(b)) ```결과값 ``` 딕셔너리 추가 a = dict() a['aa'] = 'abc' a[2] = [1, 2, 3] a['test'] = {'b': 'bbb'} print(a) ```결과값 {'aa': 'abc', 2: [1, 2, 3], 'test': {'b': 'bbb'}} ``` 딕셔너리 수정 a = {'aa': 'abc', 2: [1, 2, 3], 'test': {'b': 'bbb'}} a['aa'] = 'ne..

0. 들어가면서 Vue CLI에 대한 기초를 시작하려 한다. 그냥 글을 천천히 읽으면서 따라 해 보자. 그러면 자연스럽게 체득될 것이다. 시작하기 전에 먼저 nodejs를 설치하는 것이다. 코드는 text 뭉치에 불가한다. 그러한 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 만드는 것이 프로그램 언어인데, 자바스크립트는 언어가 아니다. 따라서 자바스크립트를 웹이 아니라 우리 컴퓨터에서 해석할 수 있도록 만들어주는 환경이 nodejs이다. 구글에 치면 쉽게 설치가 가능하다. 설치 확인을 위해서는 터미널에 node -v를 쳤을 때 버전이 나온다면 설치가 된 것이다. 파일 이름을 hanpy.js라고 하면 hanpy라는 nodejs 파일이 생성된 것이고 $ node hanpy.js라고 하면 파일이 실행이 된다. 파이썬을..

0. 들어가면서 우리가 왜 computed를 배우는 가에 대한 이야기부터 해볼까 한다. 우리가 프로그래밍을 하는 목적이 있고, 그 목적에 따라 다양한 데이터가 들어갈 것이다. 그리고 데이터를 가공하기 위해서 구조화를 해야 하는데 이때 필요한 것이 computed라고 할 수 있다. methods에 함수가 들어가는 것과 비슷하게 computed에도 함수가 들어간다. 그렇다면 어떤 목적의 함수인지에 따라 computed와 methods에 나눠서 들어가는지를 중점으로 파악해 보자. 공식문서에 보면 computed와 watch에 대해 나오고 캐싱이라는 이야기도 나오지만, 초보자 수준에서는 위에서 이야기 한 부분만 이해하고 넘어가자. 왜냐하면 이 글을 읽는고 있다는 건 다른 어려운 용어들도 이해가 안 돼서 들어왔을..

0. 들어가면서 지금까지 뷰에 대한 기초와 axios에 대해 실습을 해보고 lifecycle hook에 대해서도 적용을 해보았다. 이제 우리가 버튼을 누르면 5개씩 사진과 설명을 가져오는 형태에서, 페이스북처럼 무한 스크롤을 적용시켜보자. 이전 코드에서 추가를 시킬 예정이기 때문에 이전 코드를 아래의 url을 타고 보고 오자. han-py.tistory.com/280 [Vue.js] 3. lifecycle hook 적용하기 0. 들어가면서 우리는 앞에서 버튼을 누르면 get요청으로 데이터를 불러와서 보여는 방식을 구현해 보았다. 가능하면 아래의 링크를 보고 오는 것을 추천한다. han-py.tistory.com/273 [Vue.js] 2. 데이터 han-py.tistory.com 이번에 우리가 사용할 것..

0. 들어가면서 from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer tensorflow를 활용하여 Tokenizer로 전처리하는 방법을 알아보자. Tokenizer로 처음부터 모델 넣기 전까지의 과정을 진행해 보자. 자연어 처리에 대해 좀 더 알아보려면 아래의 블로그를 참고하자. han-py.tistory.com/281 1. Tokenizer란 Tokenizer은 사전에 있는 단어의 순서에 맞게 단어를 turning하면서 말뭉치를 벡터화시킨다. tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;?@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=..

텍스트 전처리 개론(Text preprocessing) 자연어 처리에 있어서 텍스트 전처리는 매우 중요하다. 왜냐하면 사용하는 목적에 따라 전처리를 다르게 해야하기 때문이다. 전처리를 위한 여러 기법에 대해 알아보자. 우선은 우리는 여러가지 방식으로 말뭉치(corpus)를 모았다고 가정해보다. 이러한 말뭉치 데이터가 전처리 되지 않았다면, 사용하고자 하는 목적에 맞게 토큰화(tokenization), 정제(cleaning), 정규화(normalization)을 거쳐 정규화가 진행이 된다. 토큰화(Tokenization) 토큰화란 말뭉치(corpus)에서 토큰(token)이라 불리는 단위로 나누는 작업이다. 토큰의 단위는 보통 의미를 가지는 단위로 선정된다. 토큰의 단위를 단어(word)로 잡으면 Word..

0. 들어가면서 기본적으로 자연어 처리에 대한 기초 기념에 대해서는 아래의 블로그를 참고하자. 지금은 one-hot encoding 구현에 중점을 주고 적어보겠다. han-py.tistory.com/281 원-핫 인코딩(one-hot encoding)은 컴퓨터가 text를 이해할 수 있도록 수치화하는 가장 기초적인 방법 중 하나이다. 단어 하나당 전부에 정수 인덱스를 부여하는 방식이다. 코드를 통해 더 좀 더 알아보자. 1. one-hot encoding 구현 우리는 총 4가지 방법으로 one-hot encoding을 구현할 것이다. 1.1. 단어를 기준으로 one-hot 인코딩하기 #word. one-hot encoding import numpy as np samples = ['나는 오늘도 어제처럼 자..