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[React Native] Layout 다루기(View, margin, padding, ScrollView)

[React Native] Layout 다루기(View, margin, padding, ScrollView)

1. View React Native에서 는 박스(box)와 같은 개념이다.여러 컴포넌트를 그룹화하는 용도로 사용된다.화면의 레이아웃을 만들 때 기본적으로 사용되는 가장 중요한 컨테이너. Hello React Native! 2. margin과 padding☾ padding (박스 내부 여백) 박스 안쪽 공간을 의미한다.텍스트나 이미지가 박스 테두리와 겹치지 않게 한다. 안쪽 여백 적용 ☾ margin (박스 외부 여백)박스 바깥쪽 공간을 의미한다.다른 컴포넌트와의 간격을 만든다. 바깥 여백 적용 margin vs paddingpadding: 안쪽 여백 → 내용물과 경계 사이 거리margin: 바깥 여백 → 다른 박스와의 거리 React Native에서는 margin이 겹치지 않는다 (웹과..

  • format_list_bulleted Front-end/React Native
  • · 2025. 9. 8.
  • textsms
LSTM 감성 분류(Sentiment Analysis) - IMDB 영화 리뷰 데이터

LSTM 감성 분류(Sentiment Analysis) - IMDB 영화 리뷰 데이터

IMDB 영화 리뷰 데이터 - 영화 사이트 IMDB의 리뷰 데이터로 리뷰가 긍정인 경우 1, 부정인 경우 0으로 표시한 레이블로 구성된 데이터 IMDB 영화 리뷰 데이터 확인 환경 및 데이터 준비 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.datasets import imdb (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data() 데이터 수 확인 - 카테고리 : 긍정 1, 부정 0 category = len(set(y_train)) print('카테고리 :', category) print('훈련용 리뷰 개수 :', len(X_train)) print('테스트용 리뷰 개수 :..

  • format_list_bulleted AI/NLP
  • · 2023. 6. 7.
  • textsms
[모두의 딥러닝] 23. 텍스트 전처리 - 원-핫 인코딩(one-hot encoding), 단어 임베딩(word embedding), 긍정 부정 예측

[모두의 딥러닝] 23. 텍스트 전처리 - 원-핫 인코딩(one-hot encoding), 단어 임베딩(word embedding), 긍정 부정 예측

원-핫 인코딩(one-hot encoding) - 단어 또는 문장을 이진 벡터로 변환하여 각 단어 또는 문장 요소의 존재 여부를 표현 - 각 단어를 모두 0으로 바꾸고 원하는 단어만 1로 바꾸어 주는 것 나는 = [ 0 1 0 0 0 0 0 0 ] 그대만큼 = [ 0 0 1 0 0 0 0 0 ] 사랑스러운 = [ 0 0 0 1 0 0 0 0 ] 사람을 = [ 0 0 0 0 1 0 0 0 ] 본 = [ 0 0 0 0 0 1 0 0 ] 적이 = [ 0 0 0 0 0 0 1 0 ] 없다 =[ 0 0 0 0 0 0 0 1 ] ※ 맨 첫 번째는 0 인덱스 자리 1. 토큰화 및 인덱스 값 출력 text = '나는 그대만큼 사랑스러운 사람을 본 적이 없다' token = Tokenizer() token.fit_on_..

  • format_list_bulleted AI/모두의 딥러닝
  • · 2023. 6. 3.
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