[Java] - Java, eclipse 설치 및 환경변수 설정

[Java] - Java, eclipse 설치 및 환경변수 설정

0. 자바 다운로드 : https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk14-downloads.html Oracle 홈페이지에서 자신의 컴퓨터 환경에 맞는 자바버전을 다운로드하여 설치하면된다. 1. JAVA 버전 JAVA SE (Java Platform Standard Edition) 데스크톱, 서버, 임베디드시스템을 위한 표준 자바 플랫폼. 자바 가상머신 규격 및 API집합을 포함 JAVA EE,ME는 목적에 따라 SE를 기반으로 기존의 일부를 택하거나 API를 추가하여 구성된다. SE는 가장 일반적으로 사용된다. JAVA EE (Java Platform EnterPrise Edition) 자바를 이용한 서버측 개발을 위한 플랫폼. 기존 SE에 웹 애플리케이션..

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  • · 2020. 8. 28.
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[데이터 뉴스] - 기상 수치예보모델과 기상예보에 관해

https://www.hankyung.com/society/article/201909266454i 한국형 '기상 수치예보모델' 내년 실전 투입 한국형 '기상 수치예보모델' 내년 실전 투입, 기상청 "영국 모델과 성능 대등" www.hankyung.com 우리나라는 기상예보를 위한 기상 수치예보 모델을 영국에서 개발한 모델을 가져와 한국지형에 맞게 수정해서 쓰고 있었다고 한다. 하지만 이는 어디까지나 한계가 존재해 한반도의 날씨를 정확하게 예측하려면 '동북아시아 지리, 지형에 맞는 모델이 필요하다'고 한국형 수치예보모델 개발 사업단장이 언급한바 있다. 예보정확도는 수치예보모델의 성능이 40%를 좌우하고, 관측자료 정확도가 32%, 예보관이 28%를 좌우한다고 하는데, 2020년 현재도 기상청에 대한 국민들..

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  • · 2020. 8. 28.
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[데이터 뉴스] - 메뉴 코드 통합 안돼 배달 주문 빅데이터 활용 못하는 배민

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/01/38803/ [재계톡톡] 메뉴 코드 통합 안돼 배달 주문 빅데이터 활용 못하는 배민 배달앱 1위 배달의민족을 운영하는 우아한형제들이 국내 최대 배달 주문 빅데이터를 갖고 있지만 전사적자원관리(ERP) 시스템 미비로 이를 제대로 활용 못하고 있다. 배달의민족은 배달앱 1위답� www.mk.co.kr 해당 기사를 읽어보면 배달의 민족은 국내 최대의 배달 주문 데이터를 가지고 있지만 ERP 시스템의 미비로 인해 데이터가 통합적으로 관리 되지 않아 배달앱 1위에 걸맞은 음식 주문내역 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있다고 설명하고 있다. 분명 음식 주문내역 데이터를 활용한다면 요식업 관련 창업, 마케팅을 컨설팅하는데 매우 훌륭..

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  • · 2020. 8. 28.
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[Python] - 공공 API 데이터 호출하고 엑셀파일로 만들기

공공 API 활용하기¶ 활용신청한 API : https://www.data.go.kr/iim/api/selectAPIAcountView.do 2020년 3월~8월 10일 코로나 환자 데이터 필요한 라이브러리 import In [5]: # import library import requests, xmltodict, json import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt URL 작성 및 요청 In [7]: url = 'http://openapi.data.go.kr/openapi/service/rest/Covid19/getCovid19SidoInfStateJson?serviceKey=YNeaX1XgA%2BRIzGp1lEkTr00t..

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  • · 2020. 8. 27.
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[Python] - Numpy 기초정리 2

Numpy Basic 2¶ zeros & ones In [83]: import numpy as np zeros % ones In [84]: zeros = np.zeros([3,3]) zeros Out[84]: array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) In [85]: ones = np.ones([10]) ones Out[85]: array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) In [86]: ones2 = np.ones([10,5]) ones2 Out[86]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1..

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  • · 2020. 8. 27.
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[Python] - Numpy 기초 정리 1

Numpy Basic¶ Numerical Python의 줄임말인데 이는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써 고성능의 수치계산을 위해 제작되었다. Numpy는 벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공한다. 또한 이는 데이터분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용된다. In [65]: import numpy as np In [66]: arr = np.array([[1,2,3], [1,2,3]]) numpy에서는 기본적으로 array라는 단위로 데이터를 관리한다. array는 말 그대로 행렬 개념이며 위와 같이 Array를 선언 할 수 있다. 또한 아래 처럼 array을 선언할 때 데이터 타입을 설정해 줄 수 있다. In [67]: arr2 = np...

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  • · 2020. 8. 27.
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