컴퓨터과학에서 말하는 problem

1. definition problem이란 최종적으로 바라는 것과 현재 인식하는 것의 차이 machine learning 문제에서는 target과 prediction의 차이는 loss로 주어지고 이것이 문제 problem이다. loss를 0으로 보내려고하는 것이 problem solving이고 보낼 때 사용한 수단이 solution 2. example $x^{2} + 2x + 1 = 0$으로부터 x가 얼마인지 구하려는 문제가 주어졌다면 현재 인식하고 있는 상태인 $x^{2} + 2x + 1 = 0$이 initial state 최종적으로 구하고자하는 x=-1이 terminal state initial state와 terminal state의 차이가 problem initial state부터 한 단계, 한 ..

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• · 2024. 11. 12.
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리액트 기본 배우기 -state에 대하여-

1. state란 무엇인가 리액트에서 state는 리액트 컴포넌트의 상태 상태라는 단어가 정상이냐, 비정상이냐를 나타내는 것보다는 리액트 컴포넌트의 데이터라는 의미에 더 가깝다. 리액트 컴포넌트의 변경 가능한 데이터를 state라고 부른다. state는 사전에 미리 정해진 것이 아니라, 리액트 컴포넌트를 개발하는 개발자가 직접 정하는 것이다. state를 정의할 때 중요한 점은 렌더링이나 데이터 흐름에 사용되는 값만 state에 포함시켜야 한다는 점이다. state가 변경될 경우 컴포넌트가 재렌더링되기 때문에, 렌더링과 데이터 흐름에 관련 없는 값을 포함시키면, 컴포넌트가 다시 렌더링되어 성능을 저하 시킬 수 있다. 그래서 렌더링과 데이터 흐름에 관련 있는 값만 state에 포함하도록 해야하며, 그렇지 ..

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• · 2023. 1. 12.
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