프로그래밍82 Android/ 안드로이드 스튜디오 앱 이름 바꾸는 방법(App Rename) 안드로이드 스튜디오 앱 이름 바꾸는 방법(App Rename) 1. 앱 이름 변경하기 Manifests → AndroidManifest.xml 파일을 열어줍니다. android:label = "앱이름" 즉 위에 소스에서 "Catage"를 클릭하면 android:label = "@string/app_name" 으로 바뀝니다. [ Ctrl ] 키를 누른 상태에서 "@string/app_name" 부분에 마우스를 가져가면 밑에 밑줄이 생기면서 연결된 페이지로 이동하게 됩니다. values → strings.xml 파일로 이동됨 catAge 이 부분을 원하는 앱 이름으로 바꿉니다. ↓ 나이 계산하기 어플을 실행해보면 상단에 앱 이름이 변경된 것을 확인할 수 있어요. 2. string.xml 파일을 따로 만드는 .. 2022. 7. 7. Android/ 안드로이드 스튜디오에서 앱 아이콘 만드는 방법 안드로이드 스튜디오에서 앱 아이콘 만드는 방법 안드로이드 개발을 위한 툴로 안드로이드 스튜디오를 사용하는데요. 앱 아이콘을 만드는 법을 알아보도록 하겠습니다. Res(마우스 오른쪽 키 클릭) → New → Vector Asset Clip Atrr 아이콘을 클릭후 원하는 아이콘을 선택해 줍니다. Name, Size., color를 선택하고 Next → Finish 를 누릅니다. layout 화면에서~ Common 메뉴의 imageView를 원하는 곳에 끌어와서 미리 만들어놓은 아이콘을 불러와 적용시킵니다. 힐링아무의 코딩일기 힘코딩!! 2022. 7. 7. JAVA/ Down Casting 상속받는 자식 클래스로 캐스팅 Down Casting 상속받는 자식 클래스로 캐스팅 1. Casting(캐스팅) 이란? 캐스팅은 타입을 변환하는 것으로 형변환이라고도 합니다. 자바의 상속 관계에 있는 부모 클래스와 자식 클래스간에 형 변환이 가능합니다. 2. Down Casting(다운 캐스팅)이란? 다운캐스팅은 자신의 고유한 특성을 잃은 서브 클래스의 객체를 다시 복구 시켜주는 것입니다. 상속받은 자식 클래스로 캐스팅! Up Casting(업 캐스팅) 된 것을 다시 원상태로 돌립니다. 부모 클래스와 자식 클래스가 상속이 되어있는 상속 관계에서만 가능합니다. 상위 클래스(부모 클래스) Animal public class Animal { private String name; public void cry() { System.out.pri.. 2022. 7. 5. Java/ UpCasting 데이터타입을 부모 클래스로 선언 UpCasting 데이터타입을 부모 클래스로 선언 1. Casting(캐스팅) 이란? 캐스팅은 타입을 변환하는 것으로 형변환이라고도 합니다. 자바의 상속 관계에 있는 부모 클래스와 자식 클래스간에 형 변환이 가능합니다. 2. UpCasting 이란? 업캐스팅은 데이터 타입을 부모 클래스로 선언하는 것입니다. 업캐스팅은 부모 클래스와 자식 클래스가 상속이 되어있는 상속 관계에서만 가능합니다. // 부모클래스 // UpCastingParent.java public class UpCastingParent { int x; int y; public UpCastingParent() { x = 10; y = 20; } public void print() { System.out.println(x + ", " + y);.. 2022. 7. 5. API/ Serverless Framework 를 이용한 Github 코드를 AWS에 배포하기(CI/CD) Serverless Framework 를 이용한 Github 코드를 AWS에 배포하기(CI/CD) 본 포스팅은 서버리스 프레임워크 설치가 후 앱을 생성하고, 로컬에 생긴 프로젝트 디렉토리와 작업한 서버개발 소스로 덮어씌운후 배포까지 끝난 후 진행합니다. AWS에 배포하기 위한 Serverless Framework (서버리스 프레임워크) 설치는 아래 링크를 참고해 주세요!! [준비중] 1. 깃허브 닷컴에 연결하기 위해 깃허브에 레파지토리를 만듭니다. 이때 Private 에만 체크!! (비어있는 레파지토리 만듬) 2. 레파지토리 + 프로젝트 디렉토리 연결 프로젝트 디렉토리를 불러온 비주얼 스튜디오 코드의 터미널에서 $ git init 2. 레파지토리 + 프로젝트 디렉토리 연결 프로젝트 디렉토리에서 .gitg.. 2022. 6. 29. boto3 로 아마존 AWS의 버킷 s3 파일 업로드 boto3 로 아마존 AWS의 버킷 s3 파일 업로드 1. AWS 버킷 생성 boto3 라이브러리 설치 $ pip install boto3 2. 서버에 코드 작성 import boto3 from config import Config 필요한 라이브러리 호출 app.py from flask import Flask from flask_jwt_extended import JWTManager from flask_restful import Api from config import Config from resources.image import FileUploadResource from resources.posting import PostingResource app = Flask(__name__) # 환경변수 셋팅 a.. 2022. 6. 24. API/ 포스트맨(POSTMAN)으로 API 테스트 사용법 포스트맨(POSTMAN)으로 API 테스트 사용법 포스트맨(POSTMAN)은 TEST API 설계 개발, 테스팅을 할수 있는 GUI 툴 입니다. 프론트엔드를 베재하고, 서버 프로그램이 들어온 API 요청에 대하여 제대로 동작하는지 확인할수 있습니다. - JSON이 사용된 POST 방식 호출 - Query String이 포함된 Get 방식 호출 - 요청에 대한 결과는 하단의 Response로 들어오게 됩니다. - Collection 내에 저장하거나 Json 파일로 다운로드 할 수 있습니다. 1. 포스트맨(POSTMAN) 설치하기 https://www.postman.com/downloads/ Download Postman | Get Started for Free Try Postman for free! Joi.. 2022. 6. 17. API/ Python Flask 에서 Resource 클래스를 이용한 API 서버 개발 방법 Python Flask 에서 Resource 클래스를 이용한 API 서버 개발 방법 수업중에 배운 Recipe 에서 예제를 간단히 정리해 보았습니다. 1. 라이브러리 설치 pip install flask pip install flask-restful 2. API 서버 개발 간단 예제 app.py # 라이브러리 호출 from flask import Flask from flask_restful import Api from resources.recipe import RecipeListResource from resources.recipe_info import RecipeResource # API 서버를 구축하기 위한 기본 구조 app = Flask(__name__) # restfulAPI 생성 api = Ap.. 2022. 6. 17. 딥러닝/ 에포크 시마다 기록(log)을 남길 수 있는 CSVLogger 에포크 시마다 기록(log)을 남길 수 있는 CSVLogger # 파일썬으로 디렉토리 만드는 코드 작성 if not os.path.exists(PROJECT_PATH + '/log/' + model_type + '/') : os.makedirs(PROJECT_PATH + '/log/' + model_type + '/') from tensorflow.keras.callbacks import CSVLogger # 미리 경로를 변수에 저장해둠 LOGFILE_PATH >> ./log/mobilenetv2/mobilenetv2-by-type-training-logblock-1-1.csv csv_logger = CSVLogger(LOGFILE_PATH, append=True) 힐링아무의 코딩일기!! 2022. 6. 16. 딥러닝/ 에포크 시마다 가장 좋은 모델을 저장하는 ModelCheckpoint 에포크 시마다 가장 좋은 모델을 저장하는 ModelCheckpoint # 파일썬으로 디렉토리 만드는 코드 작성 if not os.path.exists(PROJECT_PATH + '/checkpoints/' + model_type + '/') : os.makedirs(PROJECT_PATH + '/checkpoints/' + model_type + '/') from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint # 경로를 미리 변수로 만듬 CHECKPOINT_PATH >> ./checkpoints/mobilenetv2/by-type-mobilenetv2-block-1-1.h5 cp = ModelCheckpoint(CHECKPOINT_PATH, monitor='va.. 2022. 6. 16. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
