Pichu Pokeball
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 회원가입창 조건문 , , 는 Java 언어의 switch~ case와 비슷하게 여러 조건중에 하나를 선택한다. 는 switch에 해당되고 는 case에 해당되며, 는 default에 해당된다. controller주소는 .do jsp에서는 .do안 붙여도 가능 로그아웃 컨트롤러에서 session을 제거 HttpSession session = null; session = request.getSession(false);//기존 세션 객체 존재시 반환. 없으면 null반환 session.invalidate(); return "/board/getBoardList.do"; 오류1. org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error querying database. C.. 2023. 8. 3.
복습, parameterMap, parameterType, resultMap, resultType parameterMap : 비즈니스 로직으로부터 전달 받은, SQL 구문에 사용될 매개변수를 담은 객체 parameterType : 비즈니스 로직으로부터 전달 받은, SQL 구문에 사용될 매개변수의 자료형 resultMap : 비즈니스 로직으로 반환할, 결과값을 담은 객체 resultType : 비즈니스 로직으로 반환할, 결과값의 자료형 parameterType을 사용하는 방법 파라미터의 값으로 사용: #{변수명} 파라미터 명으로 사용: ${변수명} ajax은 화면 전환이 없다. 2023. 8. 2.
MyBatis 연습 영속 계층의 작업은 항상 다음과 같은 순서로 진행 1. 테이블의 컬럼 구조를 반영하는 VO(Value Object) 클래스 생성 2.MyBatis의 Mapper인터페이스의 작성/XML처리 SQL작성시 ;가 없도록 작성 3.작성한 Mapper인터페이스의 테스트 XML을 작성할 때는 반드시 의 namespace 속성 값을 Mapper 인터페이스와 동일한 이름을 주는 것에 주의하고, 태그의 id 속성 값은 메서드의 이름과 일치하게 작성합니다. resultType 속성의 값은 select 쿼리의 결과를 특정 클래스의 객체로 만들기 위해서 설정합니다. XML에 사용한 CDATA 부분은 XML에서 부등호를 사용하기 위해서 사용합니다. 1. DB 테이블 테이블 제작 2. DTO 객체 제작(DTO로 테이블의 객체를 가.. 2023. 8. 1.
상태정보 유지 MVC 패턴의 Controller 역할로서 서블릿이 사용된다. 서블릿을 구현할 때 반드시 상속받아야하는 클래스: java.servlet.http.HttpServlet 포워드 기능: 하나의 서블릿에서 다른 서블릿이나 JSP와 연동하는 방법 포워드 기능이 사용되는 용도 요청에 대한 추가 작업을 다른 서블릿에게 수행하게함 요청에 포함된 정보를 다른 서블릿이나 JSP와 공유함 요청에 정보를 호함시켜 다른 서블릿에 전달할 수 있음 모델2 개발 시 서블릿에서 JSP로 데이터 전송에 사용 RequestDispatcher방법 일반적으로 포워딩 기능을 지칭 서블릿이 직접 요청하는 방법 RequestDispatcher클래스의 forward() 메서드 이용 dispatch를 이용한 포워딩: 서블릿에서 jsp로 데이터 전송을.. 2023. 8. 1.
관계 설정 관계: 업무적인 연관성 식별관계(실선): 부모테이블의 기본키가 자식 테이블의 기본 키 혹을 후보 키 그룹의 구성원이 된다. 비식별 관계(점선): 부모 테이블의 기본 키가 자식 테이블의 일반 칼럼이 된다. 계획 1.세부 추진일정 수립 2.인터뷰 계획[현업 담당자와 개발자 간에 회의] 3. 자료수집 계획[요구분석 및 장표수집] 분석 1. 장표와 인터뷰 자료 등 수집된 자료를 바탕으로 DATA 분석 2. 개념적 데이터 모델링 및 ERD 작성 설계 1. ERD를 기반으로 테이블 설계서 작성, 물리적 구조 설계 2. 화면 설계서 작성 구축 1.테이블 설계서를 기반으로 테이블 생성 2.화면 설계서를 기반으로 프로그램 코딩[VB, PB, MFC 등] 2023. 7. 31.
엑셀 데이터 처리 ! pip install openpyxl import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from google_drive_downloader import GoogleDriveDownloader as gdd gdd.download_file_from_google_drive(file_id="", dest_path = "", unzip=True) data = pd.readexcel("폴더명/자료이름", sheet_name="이름") #위에서 5개의 데이터를 가져옴 data.head() #기초 통계량을 확인할 수 있음 data.describe() #데이터 칼럼확인 data.columns #숫자로 변환할 칼럼 지정 columns = [] for.. 2023. 7. 29.

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