Spring Controller

@RequestParam(name="id",required=false,defaultValue="") String id,@RequestParam(name="pw",required=false,defaultValue="") String pw

@GetMapping("/login/{id}/{pw}")

...

@PathVariable(name="id",value="") String id, @PathVariable(name="id",value="") String pw

@DefaultValue(value="") String id, @DefaultValue(value="") String pw

Python 인공신경망 추천 시스템(회귀)

예제 # 인공신경망을 이용한 추천 시스템 # - 순차형(Sequential) 신경망 생성법 # - 함수형(Functional) 신경망 생성법 # - 지금까지 나온 추천 방식 중에서 가장 좋은 성능 # - Regression 방식으로 분석가능 # - 영화의 평점 정보(userid, movieid, rating) # - 이용자는 영화에 대한 취향이 모두 다르다 # - 영화는 다양한 장르가 혼합되어 있다 # - 이용자는 자신의 취향에 맞는 영화에 높은 rating을 제시함 # - 어떤 이용자에게 어떤 장르의 영화를 추천할 것인가? # __call__() 함수를 가진 클래스는 파이썬 함수 callable(클래스)를 사용하면 True를 반환한다 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Input input = Input(shape=(1,)) # 함수형 신경망 생성법 hidden1 = Dense(2, activation='relu')(input) # Dense(2, activation='relu')__call__() hidden2 = Dense(2, activation='relu')(hidden1) # callable.object callable(Dense) # __call__ 함수가 있으면 True, 없으면 False # Using Functional API from keras.models import Sequential from keras.layers import * model = Sequential() model.add(Input(shape=(3,))) # Input tensor model.add(Dense(4)) # hidden layer 1 model.add(Dense(units=4)) # hidden layer 2 model.add(Dense(units=1)) # ou...

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코드 하이라이트 사이트 http://hilite.me/ 코드  <style id='daru_css' type='text/css'> .code { overflow: auto; height: 200px; background-color: rgb(239,239,239); border-radius: 10px; padding: 5px 10px; } .code::-webkit-scrollbar-thumb { background-color: grey; border: 1px solid transparent; border-radius: 10px; background-clip: padding-box; } .code::-webkit-scrollbar { width: 15px; } </style>

Javascript on 함수

엔터키 감지하기 <input type="password" onkeypress="func(event)" /> function func(event) { if(event.keyCode == 13) { // keyCode 13은 엔터이다 alert("엔터를 입력했습니다."); } if (event.tartget.value == 13) { alert("엔터를 입력했습니다."); } }

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