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Programming Language131

[Java] (스크랩) maven으로 executable.jar 만들기(maven-jar-plugin, maven-dependency-plugin 이용) 일반 웹어플리케이션이 아닌 그냥 보통 일반 프로그램인 경우 maven packaging 타입을 war 가 아니라 jar 로 pom.xml 파일을 설정한다. 요래 설정한후 디펜던시들을 쪽쪽 추가하면서 후로그램을 맨들다 후로그램이 다 완성되었다면~~. 내가만든 후로그램과(Executable jar), 내 후로그램에서 사용한 라이브러리들을(디펜던시) 묶어서 패키징을 해야 한다. 요런 패키징을 위해서 프로젝트 pom.xml 의 build 엘리먼트를 요래 설정해 주면된다. 설명은 주석으로 대신함. *pom.xml c:/myproject lib myprogram org.apache.maven.plugins maven-jar-plugin 2.3.2 ${jar.name} ${deploy.target.dir} oasys.. 2024. 2. 21.
[Javascript] 정규표현식으로 url 검증하기 정규 표현식을 통해 웹 주소의 유효성 중, 다음 아래와 같은 내용을 검증할 수 있습니다. 1. 프로토콜 (http, https) 2. 도메인 3. 선택적 경로를 포함한 URL 유효성 /^(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$/ ^ 문자열의 시작을 나타냅니다 (https?:\/\/)? https? : 'http'로 시작하며, 's'는 선택적입니다. 이는 URL이 'http' 또는 'https' 중 하나로 시작할 수 있음을 의미합니다. :\/\/: ' : //' 문자열을 나타냅니다. 문자열 내에서 특수 문자 :와 /는 이스케이프 처리되어야 하므로 \를 사용합니다. 전체 괄호 () 뒤에 오는 ?는 이 전체 부분(프로토콜과 ://)이 선택적.. 2024. 2. 20.
[Javascript] lazy loading, 이미지 로딩 시 부드럽게 표현하기 이미지 로딩 시간이 길면 구글 검색 알고리즘에 영향을 미칠 수 있다는 글을 보았습니다. 페이지에 이미지 렌더링 하는 시간을 어떻게 줄일 수 있을지 검색하다가 lazy loading이라는 방법을 확인했습니다. lazy loading은 사용자가 화면을 보기 직전 순간까지 이미지를 로드하지 않다가 필요할 때 로드하여, 초기 페이지 로드 시간을 줄이고 불필요한 데이터 전송량을 감소시켜 전체적인 웹사이트 성능을 개선하는 방법입니다. html 세팅은 다음과 같습니다. 태그에 attribute를 src 외에 data-src 하나 더 두는 것입니다. data-src는 src에 전달할 이미지 path를 잠시 담아두려는 목적을 갖고 있기 때문에 이름을 변경하셔도 괜찮습니다. 이렇게 html를 준비했다면, 사용자가 웹 페이.. 2024. 2. 20.
[Python] 튜플(tuple), 요소를 바꿀 수 없는 순서 있는 시퀀스 리스트와 비슷한 자료형인 튜플은, 한번 결정된 요소를 바꿀 수 없다는 특징을 가진 시퀀스입니다. 아래 목록을 따라가며 튜플의 기본 사용 방법에 대해 확인해 볼까요? 튜플 생성 방법 튜플을 통하여 변수의 값을 교환하기 튜플로 여러 개의 값을 받기 1. 튜플 생성 방법 튜플의 생성은 괄호 ()를 사용하며, 요소들은 쉼표 ,로 구분합니다. tuple_sample = (10, 20, 30) 튜플의 요소에 접근할 때는 대괄호 []와 인덱스를 사용합니다. 인덱스는 0부터 시작합니다. tuple_sample = (10, 20, 30) print(tuple_sample[1]) # 20 출력 요소가 하나만 있는 튜플을 생성할 때는 요소 뒤에 쉼표를 붙여야 합니다. 머신러닝 시 요소를 하나만 가지는 튜플을 많이 사용한다고.. 2024. 2. 15.
[Python] 2차원 배열 모든 요소에서 첫 번째 열을 선택하고 싶을 때는? [:,0] 사용하기 데이터 처리를 위해 배열을 자주 사용할 때 익혀두면 좋은 문법입니다. 배열을 요소로 가진 배열, 2차원 배열 또는 그 이상의 배열을 다룰 때에 사용할 수 있지요. 아래, Numpy 2차원 배열인 train_input을 이용하여 예시를 들어보겠습니다. import numpy as np # 4x3의 배열 생성 train_input = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) result = train_input[:,0] result 부분을 확인해 주세요. train_input[:,0] 는 train_input의 모든 행 요소에서 첫 번째 열의 값을 선택하라는 뜻입니다. 여기서 : 은 전체 행이나 열을 선택하라는 의미이고, 0은 첫 번째 열을 가리.. 2024. 2. 13.
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