돌맹이

findOne 메소드는 Spring Boot에서 엔티티의 식별자(ID)를 기반으로 단일 엔티티를 검색하는데 사용되었으나 현재는 Deprecated 되었다. 따라서 Spring Boot 2.0부터는 findOne 대신 다른 방식을 사용해야 하는데, 다음와 같은 메소드를 사용할 수 있다. 1. findById 엔티티의 식별자(ID)를 기반으로 단일 엔티티를 검색하는 메소드로, return타입으로 Optional을 사용해야 한다. CrudRepository 또는 JpaRepository 인터페이스에서 제공되고 엔티티를 찾지 못할 경우 Optional.empty()를 반환한다. Optional findById(ID id); 만약 return으로 Optional이 아닌 타입을 받고 싶다면, 뒤에 .get() 메소..

# 오류 발생 Spring에서 JPA를 사용할 때, 다음과 같은 오류가 발생하였다. org.hibernate.boot.registry.selector.spi.StrategySelectionException: Unable to resolve name [org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect] as strategy [org.hibernate.dialect.Dialect] # 코드 위 오류는 application.properties 에서 JPA MySQL Storage engine 지정이 제대로 되지 않았을 때 발생한다. spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect # 해결 방법 해당 부분을 ..

python에서 streamlit 라이브러리를 이용하여 BMI 계산기를 만들어 보았다 venv 가상환경에서 작동시켰더니 다음과 같이 작동하였다 # -*- coding: utf-8 -*- # BMI 계산기 만들기 import streamlit as st def main(): # 제목 st.title('BMI 계산기') # 몸무게 입력 weight = st.number_input('몸무게 입력 (kg)', step=1, value=65) (" ") (" ") # 단위 선택 h_format = st.radio('키 입력 단위를 설정하세요', ('cm', 'feet')) (" ") (" ") # 단위별 BMI 계산기 입력 if (h_format=='cm'): height = st.number_input('키 입..

영상 처리는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보처리를 가리키며, 보통 사진 또는 동영상 처리를 말한다. 대표적인 기법으로는 확대/축소/회전과 같은 기하학적 처리, 선명하게 하는 sharpening, 구분을 명확하게 하는 thresholding, 이미지를 흐리게 하는 blurring 등이 있다. python에서 Blurring 과정을 통해 간단히 영상처리를 알아보자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 img_path = '/kaggle/input/opencv-samples-images/data/home.jpg' # 파일 위치 img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR..

NLP에서 텍스트 분석을 할 때, feature vectorization은 크게 2가지로 구분된다. Count기반 벡터화 / TF-IDF기반 벡터화 Count기반 벡터화는 문서에 해당 단어가 나타난 횟수를 집계하는 방식으로, 많이 등장하는 단어의 count가 높게 측정된다. 언어의 특성상 실제로 중요하지 않은 'is'나 'the'와 같은 관사, be동사 단어들의 점수가 높게 측정된다는 단점이 있다. # Count기반 Vectorization from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = [ 'apple is red', 'banana is yellow', 'what color is melon?', 'i love yellow col..