이벤트 위임에 대해 설명하세요.이벤트 위임은 이벤트 리스너를 하위 요소에 추가하는 대신 상위 요소에 추가하는 기법입니다. 리스너는 DOM의 event bubbling으로 인해 하위 요소에서 이벤트가 발생될 때마다 실행됩니다. 이 기술의 이점은 다음과 같습니다.각 하위 항목에 이벤트 핸들러를 연결하지 않고, 상위 요소에 하나의 단일 핸들러만 필요하기 때문에 메모리 사용 공간이 줄어듭니다.제거된 요소에서 핸들러를 해제하고 새 요소에 대해 이벤트를 바인딩할 필요가 없습니다.참고자료https://davidwalsh.name/event-delegatehttps://stackoverflow.com/questions/1687296/what-is-dom-event-delegationthis가 JavaScript에서..
피보나치 수열은 수학과 자연에서 굉장히 흥미로운 수열이에요. 이 글에서는 피보나치 수열의 기본 개념부터 시작해서, 다양한 활용 방법까지 알아볼게요.1. 피보나치 수열이란?피보나치 수열은 0과 1로 시작해서, 그 뒤의 각 숫자가 바로 앞의 두 숫자의 합인 수열이에요. 즉, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55... 이렇게 계속 이어지죠. 이 수열은 13세기 이탈리아의 수학자 레오나르도 피보나치에 의해 알려졌지만, 그 이전에도 이미 여러 문화에서 발견되었답니다. 예를 들어, 꿀벌의 가계도나 식물의 가지 배열에서도 이 수열을 찾아볼 수 있어요. 2. 피보나치 수열로 만들 수 있는 게임들피보나치 수열은 게임 디자인에서도 많이 활용돼요. 예를 들어, 숫자를 맞추는 게임이나, 특정 규칙에..
1. 인터넷 속도 측정 필요성인터넷 속도 측정은 요즘 많은 사람들이 관심을 가지는 주제 중 하나예요. 특히, 집에서 인터넷을 많이 사용하는 요즘, 속도가 느리면 정말 답답하잖아요? 그래서 오늘은 인터넷 속도 측정에 대해 자세히 알아보려고 해요.인터넷 속도 측정은 단순히 숫자를 확인하는 것 이상의 의미가 있어요. 우리가 사용하는 인터넷 서비스의 품질을 평가할 수 있는 중요한 지표이기 때문이에요. 예를 들어, 스트리밍 서비스나 온라인 게임을 즐길 때, 속도가 느리면 끊김 현상이 발생할 수 있어요. 그래서 정기적으로 속도를 측정해보는 것이 좋답니다.2. 인터넷 속도 측정의 허와 실인터넷 속도 측정은 여러 가지 요인에 따라 달라질 수 있어요. 예를 들어, 측정하는 시간대, 사용 중인 기기, 네트워크 환경 등이 ..
인터뷰를 마치고 한번씩은 들어봤을 질문이다. 이 때 어떠한 질문을 하면 좋을까? 적절한 질문들을 항목별로 정리해둔 Reverse Interview Question 목록이다.역할 (The Role)on-call에 대한 계획 또는 시스템이 있나요? 있다면 어떻게 될까요? (그에 대한 대가는 무엇이 있나요?)on-call이란 팀에서 업무 시간 외에 문제를 해결할 사람을 로테이션으로 지정하는 문화를 말한다.평상 시 업무에는 어떠한 것들이 있나요? 제가 맡게 될 업무에는 어떠한 것들이 있을까요?팀의 주니어 / 시니어 구성 밸런스는 어떻게 되나요? (그것을 바꿀 계획이 있나요?)온보딩(onboarding)은 어떻게 이루어지나요?onboarding 이란 조직 내 새로 합류한 사람이 빠르게 조직의 문화를 익히고 적응하..
서비스기획자가 수행해야 하는 업무는 매우 다양하고 복잡하지만, 그 중에서도 특히 중요한 주요 업무는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.시장 조사 및 분석: 서비스 기획의 첫 단계는 철저한 시장 조사입니다. 여기에는 타겟 시장의 특성, 경쟁사 분석, 고객의 요구사항 및 선호도를 파악하는 작업이 포함됩니다. 이러한 기초 데이터를 수집함으로써, 서비스가 제공될 환경을 이해하고, 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 명확히 파악할 수 있습니다. 이는 서비스의 성공 가능성을 크게 높이는 기초가 됩니다.서비스 컨셉 개발: 시장 조사를 통해 얻은 정보를 바탕으로, 서비스의 기본 아이디어와 컨셉을 구체화하는 단계입니다. 고객의 니즈와 문제점을 해결할 수 있는 혁신적인 아이디어를 도출하고, 이를 통해 차별화된 서비스를 설..
이 코드는 MNIST 숫자 이미지를 로드하고, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여 각 이미지의 숫자를 예측하는 과정을 포함하고 있습니다. 아래는 코드의 각 부분에 대한 자세한 설명입니다.1. 라이브러리 임포트import tensorflow as tfimport osimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nptensorflow: 딥러닝 모델을 구축하고 예측하기 위해 사용됩니다.os: 파일 및 디렉토리 경로 관련 작업을 위해 사용됩니다.cv2: OpenCV 라이브러리로, 이미지 로드 및 처리에 사용됩니다.matplotlib.pyplot: 이미지를 시각화하기 위해 사용됩니다.numpy: 배열 및 수치 연산을 위해 사용됩니다.2. 모델 로드model..
from tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStoppingimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport tensorflow as tf# seed 값 설정seed = 0np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed)# MNIST 데이터 불러오기(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) =..
LiveScore API를 PHP와 MariaDB를 사용하여 연동하는 방법과 주의할 점에 대해 포스팅해 봅니다.다음은 필요한 부분과 주의사항입니다. 1. Livescore API 연동connect_error) { die("Connection failed: " . $conn->connect_error); } // 데이터 삽입 예제 (테이블 구조에 맞게 수정) $stmt = $conn->prepare("INSERT INTO scores (match_id, home_team, away_team, score) VALUES (?, ?, ?, ?)"); // 반복문으로 데이터 삽입 foreach ($data['matches'] as $match) { $st..