들어가기 NodeJS에서 라우팅을 get 방법으로 받을 수도 있고, post 방법으로 받을 수도 있다. 이것에 대해 알아보자 우선 아래와 같이 3000번 포트, '/form'라우팅을 이용하여 아이디와 비밀번호를 입력하여 제출하는 웹페이지가 있다고 가정하자. '/form' 웹페이지에서 제출 버튼을 누르면 '/form_receiver' 웹페이지로 라우팅된다. ID를 입력하세요. PASSWARD를 입력하세요. Get get을 이용하여 라우팅 하는 경우의 코드는 아래와 같다. app.get('/form_receiver', function(req, res){ var id = req.query.id; var passwd = req.query.passwd; res.send(id + ',' + passwd); }) '..

URL이란? URL은 Uniform Resource Locator의 약자입니다. URL은 웹에서 주어진 고유 리소스 주소를 나타냅니다. 하이퍼텍스트와 HTTP 프로토콜에서 핵심 개념 중 하나로 URL은 웹에 게시된 리소스를 검색하기 위해 브라우저에서 사용하는 메커니즘입니다. (참고: https://developer.mozilla.org/ko/docs/Learn/Common_questions/Web_mechanics/What_is_a_URL) URL의 구조 URL의 구조는 아래의 그림과 같다. URL은 프로토콜과 호스트 그리고 서브 디렉토리로 구성되어있다. 호스트는 IP주소인데, 이것을 편리하게 인식하게끔하기 위해 도메인 이름을 지정하여 활용한다. 정보의 전달 쿼리스트링 위의 URL 그림에서 서브 디렉토리..

웹, 앱 어플리케이션에 익숙하지 않으면 동기, 비동기 작업은 익숙치 않은 개념입니다. 동기와 비동기 작업에 대해 코드로 살펴보고 넘어가겠습니다. 먼저 동기(Synchronous) 작업은 이전의 작업이 끝나면 그 다음 작업을 수행하는 작업을 말합니다. 예제 코드는 아래와 같습니다. console.log(1); var data = fs.readFileSync('data.txt'); consol.log(data); 위 코드를 실행하면 파일을 읽은 후에 읽어진 데이터가 로그에 찍히게 됩니다. 동기 작업의 장점은 순차적으로 실행하기 때문에 작업의 순서를 파악하는데 용이하다는 것입니다. 하지만, 데이터를 읽는 시간이 오래걸리는 경우, 그 다음 코드가 실행되지 않는 단점이 존재합니다. 비동기(Asynchronous)..

vscode에서 다른 파일을 열면 아래와 같이 이탤릭체로 파일이 열리는 경우가 있는데, 이 경우, 다른 파일을 열면 원래 열려있던 파일은 없어지고 새로운 파일만 열리게 됩니다. 이를 vscode내에서는 "preview mode"라고 정의하고 있습니다. 이 경우, 여러 파일을 열 수 없고, 많은 파일을 비교하면서 코드를 작성해야할 때, 어려움이 있습니다. 이 경우, "Ctrl" + "," (vscode settings)을 눌러 "preview"라고 검색하여 "Enable Preview" 체크박스를 해제하면 해결할 수 있습니다. "Enable Preview" 체크박스를 해제하면 아래와 같이 파일을 "edit mode"로 열 수 있습니다.

본 글은 Continual Learning에 대한 Survey를 정리한 글이며, [1]을 참고하였습니다. Background '과제'(Task)라는 개념은 새로운 클래스 그룹, 새로운 도메인 또는 다른 출력 공간에 속하는 새로운 데이터 배치가 있는 격리된 교육 단계를 나타냅니다. Continual Learning은 문헌에 따라 다르게 표현(e.g. Lifelong Learning, Incremental Learning)되기도 합니다. Continual Learning Scenario Task IL 입력 이미지와 어떤 태스크 인지가 주어지고, 그것이 첫 번째 클래스인지 두 번째 클래스 인지를 맞추는 문제입니다. Class IL 입력 이미지만 주어졌을 때, 어떤 클래스 인지를 맞추는 문제입니다. Domain..

Motivation 서비스를 개발하여 배포하는 과정은 아래의 그림과 같습니다. 배포하였던 서비스에 문제가 생겨서 문제를 해결하려고 노력하였는데, 문제가 해결되면 다행입니다만.. 대부분의 경우는 지루한 디버깅 과정이 계속 되게 됩니다. 지루한 것도 문제이지만, 더 중요한 것은 모델의 문제점을 찾고 재배포하는 일련의 과정들이 다 비용이라는 것입니다. 비용을 줄이기 위해선 새로운 분포를 가진 데이터가 들어왔을 때, 새로운 데이터에 맞도록 자동적으로 모델을 수정하여 배포해야합니다. 연구 목적 Continual Learning은 기존 데이터 분포와 다른 새로운 분포를 가진 데이터가 들어왔을 때, 기존 모델을 업데이트 시키는 것을 다루는 분야입니다. 현재 솔루션이 배포되고 있는 상황은 지속적으로 새로운 분포를 가진..