이번 챕터에서는 가상 리스트를 사용하는 서비스에서 필요로 하는 기능들을 모두 리스팅 해보고, 몇몇의 기능이 어떻게 구현되는지 왜 어려운 지 알아보도록 하겠습니다. Major 기능 윈도우 스크롤을 리스트 스크롤에 적용 페이지 재방문 시 스크롤 위치 유지 🔥 아이템의 높이가 자동으로 조절 화면에 보이는 아이템만 렌더링 열의 수를 반응형 으로 조정 양방향 무한 데이터 불러오기과 연결 🔥 구현하기 까다로운 부분이 있는 기능은 🔥 로 표시했습니다. 윈도우 스크롤을 리스트 스크롤에 적용 아래의 영상을 보면 상황에 대한 이해가 쉽습니다. 리스트 내부 스크롤의 경우 list-container 라는 div의 height가 정해져있고 overflow-y가 scroll입니다. 즉, 페이지의 구성이 (헤더, 리스트, 푸터)로..

신경망 학습 인간의 뇌세포 뉴런을 본딴 classifier Collection => Processing => Dissemination(전파) 과정을 거침 단일 신경망 기본 구조 뉴런 : input(입력), weight(학습, 기억), net(활성화 레벨), 활성화 함수 분석 뉴런의 weight는 학습, 기억의 역할을 함 ( ==뉴런의 기능 ) 변경되면 뉴런의 기능이 변경됨 x [input] * w [weight] = net O = f(net) [activation function] Error = T [answer] - O [f(net)] 이러한 흐름으로 계산하는 것을 forward propagation이라고 함 목표 : input에 따른 output이 정확히 분류되어 나와야 함 Error가 0에 가까워지..

인공지능이란? Artificial Intelligence 즉, 학습하는 컴퓨터 학습이란? 경험에서 나온 패턴을 가지고 다음 행동을 결정하는 것 즉, 주어진 특징을 가지고 일정한 결과를 내는 것 인공지능을 배우는 이유? ( 응용 분야 ) 영상 처리 자율주행 자동차 영상 탐색 음성 / 자연어 처리 인공지능 비서 번역기 빅데이터 추천 보안 인식기 금융 인공지능의 역사 1956년 John McCarthy가 용어 처음 사용 1980~90년대에 멀티 레이어 퍼셉트론이 나옴 2006년에 딥러닝 시작 15년 쯤 된 딥러닝