전체 글

주사위 게임

package com.example.ex_0708; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.ImageView; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; import java.util.Random; public class MainActivity6 extends AppCompatActivity { TextView score1, score2; ImageView dice1, dice2; Button btn_shak..

Event 예시

package com.example.ex_0708; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout; import android.graphics.Color; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; public class MainActivity extends AppCompatActivity { // 1. 사용하고자 하는 View 선언하기! ConstraintLayout layout; Button btn_change; @Override protected void ..

Event

◆ Event처리 객체 - Event Listener - 특정 이벤트를 처리하는 인터페이스 - 여러 View에 의해 공유될 수 있으므로 해당 View가 누구인지 전달 ◆ Event 처리 방식 - XML로 Event Method 연결 - Listener Interface를 Activity Class에 구현 - Listener Class를 익명 Class로 정의 package com.example.ex_0707; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.TextView; publ..

레이아웃(Layout)

◆ 레이아웃(Layout)이란? 화면 안에 넣은 뷰의 크기와 위치를 지정하는 공간 ◆ 레이아웃(Layout) 종류 ▶ Linear Layout • 박스(Box)모델을 기반한 Layout • 한 쪽 방향으로 쌓는 방식으로 View들을 수직 또는 수평으로 구성 ▶ Constraint Layout • 제약조건을 사용해 화면을 구성하는 Layout • 복잡한 레이아웃을 단순한 계층구조를 이용하여 표현할 수 있는 ViewGroup • 각 View는 각 축(X,Y)에 대한 최소 하나의 제약 연결 필요

머신러닝 기본 개념

◆ 인공지능의 역사 ◆ 인공지능의 종류 ◆ 인공지능의 미래 ◆ 인공지능 윤리 ◆ 머신러닝이란? ◆ 머신러닝 vs 딥러닝 ◆ 머신러닝 종류 • 데이터에 대한 Label(명시적인 답) 이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 • 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나뉘어진다. • 미리 정의된 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것 • 속성 값을 입력, 클래스 값을 출력으로 하는 모델 • 붓꽃(iris)의 세 품종 중 하나로 분류, 암 분류 등 • 이진분류, 다중 분류 등이 있다. • 연속적인 숫자를 예측하는 것 • 속성 값을 입력, 연속적인 실수 값을 출력으로 하는 모델 • 어떤 사람의 교육수준, 나이, 주거지를 바탕..

Pandas

1 Pandas 라이브러리 1.1 Pandas Series자료구조 import pandas as pd 1.1.1 Series 생성하기 population = [9617795,3355632,2951065,1479550] population_s = pd.Series(population,index = ['서울','부산','인천','광주']) population_s 1.1.2 Series 속성값 #1. Series내부에 저장되어있는 값들을 확인하기 print(population_s.values) #2. Series내부에 있는 인덱스들을 확인하기 print(population_s.index) #3. Series의 타입 확인하기 print(population_s.dtype) #4. Series 데이터에 이름 부여하..