패스트코드블로그

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import tensorflow from tensorflow import keras import pandas import sklearn import scipy import numpy import matplotlib import pydotplus import pydot import h5py print('tensorflow ' + tensorflow.__version__) print('keras ' + keras.__version__) print('pandas ' + pandas.__version__) print('sklearn ' + sklearn.__version__) print('scipy ' + scipy.__versio..

npm install yarn -g 가 작동되지 않을 때 아래와 같은 에러가 발생하는 경우가 있습니다. Terminal 을 관리자 권한으로 오픈한 뒤 Set-ExecutionPolicy Unrestricted 를 입력한 후 닫습니다. 그러면 매번 관리자로 열기 않아도 됩니다. VS코드를 껐다가 다시 켜서, 터미널을 새로 열고 yarn 입력합니다. yarn list 명령어를 입력하면 상당수의 라이브러리들이 등록된 것을 볼 수 있습니다.

main.js 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import Vue from 'vue' import App from './App.vue' import vuetify from './plugins/vuetify'; import router from './router' import {store} from './store' import vuex from 'vuex' import axios from 'axios' Vue.config.productionTip = false Vue.prototype.$http = axios Vue.use(vuex) new Vue({ vuetify, router, vuex, store, axios, render: h => ..

CorsConfig.java 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 package com.parksrazor.web; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry; import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer; public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer{ @Override public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) { registry.addMapping("/**") .allowedOrigins("http://127.0.0.1:8..

얕은 복사(shallow copy) 객체가 참조하고 있는 객체의 주소만 복소 원본과 복제본이 같은 객체를 공유 이때 같은 객체란 같은 메모리의 힙(heap)주소를 말함. 원본 변경시 복제본도 영향을 받음 깊은 복사(deep copy) 객체가 참조하고 있는 객체까지 복사 원본과 복사본이 서로 다른 객체를 참조하므로 원본의 변경이 복사본에 영향을 주지 않습니다. 다음 설명에서 사용한 이미지는 해당 사이트에서 참조합니다. https://secweb.cs.odu.edu/~zeil/cs361/web/website/Lectures/big3/pages/shallowvsdeep.html Copy operations are distinguished by how they treat pointers: In a shallow..

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104Calculator {{current || '0'}} C +/- % / 7 8 9 X 4 5 6 - 1 2 3 + 0 . = export default {data(){ return { previous : null, current : '', operator : null, operatorClicked : false }},methods:{ clear(..

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 {{ count }} 클릭수 올리기 초기화 export default { data() { return { count: 0 } }, methods: { increment() { this.count++ }, reset() { this.count = '0' } } } Colored by Color Scripter cs

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import matplotlib.pyplot as plt class GradientDescent: @staticmethod def execute(): X = [1., 2., 3.] Y = [1., 2., 3.] m = len(X) W = tf.placeholder(tf.float32) hypothesis = tf.multiply(X, W) cost = tf.reduce_mean(tf.pow(hypothesis - Y, 2)) / m W_val = [] cost_v..

calculator.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() class Calculator: def create_adder(self): w1 = tf.placeholder(tf.float32, name='w1') w2 = tf.p..

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