분류 전체보기544 화면 너비가 480px 이하가 되면 네비게이션 바 없어지는 html, css 코드 - @media 화면 너비가 480px 이하가 되면 네비게이션 바 없어지는 html, css 코드 - @media See the Pen Untitled by hyunho (@momalcy) on CodePen.">See the Pen Untitled by hyunho (@momalcy) on CodePen. 코드 설명 폰트 크기:기본적으로 h1 태그는 2rem 크기로 설정됩니다.화면 너비가 768px 이하가 되면 1.5rem으로 줄어듭니다.네비게이션 메뉴:.nav 클래스의 ul 요소는 기본적으로 flex로 표시됩니다.화면 너비가 480px 이하가 되면 .nav는 display: none;으로 설정되어 화면에서 사라집니다.반응형:meta viewport 태그를 추가하여 다양한 디바이스 화면에서 적절히 반응할 수 .. 2024. 11. 23. html css 모서리 둥글게 입력창 만들기 html css 모서리 둥글게 입력창 만들기border-radius 속성을 사용하면 입력 필드의 모서리를 둥글게 만들 수 있습니다 codepen에서 보기 See the Pen Untitled by hyunho (@momalcy) on CodePen.">See the Pen Untitled by hyunho (@momalcy) on CodePen. html, css 코드 한눈에 보기 2024. 11. 22. python datetime 주요 3가지 기능 python datetime 주요 3가지 기능현재 날짜와 시간 가져오기datetime.datetime.now() 메서드를 사용하면 현재 컴퓨터의 날짜와 시간을 가져올 수 있습니다import datetime# 현재 시간을 datetime 형식으로 출력now = datetime.datetime.now() 날짜와 시간 조작날짜 간 계산에는 timedelta 객체를 사용합니다.from datetime import datetime, timedeltatoday = datetime.now()# 1주일 뒤 날짜 계산next_week = today + timedelta(weeks=1) 날짜 포맷 변환strptime()은 문자열을 날짜 객체로 변환합니다.from datetime import datetimedate_st.. 2024. 11. 21. AG news 데이터셋 - torchtext AG news 데이터셋 - torchtextAG News 데이터셋은 뉴스 기사 제목과 요약 문장을 기반으로 뉴스를 4가지 카테고리로 분류하는 데 사용되는 텍스트 분류 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 머신러닝과 자연어 처리(NLP) 모델의 성능 평가를 위한 문서 분류(Doc Classification) 작업에서 자주 활용됩니다.목적:뉴스 기사를 다음의 4개 카테고리로 분류하는 작업에 사용됩니다:World (세계 뉴스)Sports (스포츠)Business (비즈니스)Sci/Tech (과학/기술)구조:입력 데이터: 뉴스 제목과 요약.예:vbnet코드 복사Title: "NASA's New Telescope Begins Its Mission" Description: "The new telescope is set t.. 2024. 11. 20. OSError: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchtext/lib/libtorchtext.so: undefined symbol: _ZN5torch3jit17parseSchemaOrNameERKSs OSError: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchtext/lib/libtorchtext.so: undefined symbol: _ZN5torch3jit17parseSchemaOrNameERKSs 토치텍스트는 (버전업하면서 너무 많은 변화가 있었는지는 잘 모르지만) 토치간 버전 호환성이 높은 편인 듯하네요아래와 같이 버전을 맞추면 위 에러가 없어져요. 만약 업어지지 않는다면 버전을 변경해 가면서 에러가 안나는 오환 버전을 찾아야 할 듯 합니다.pip install torch 2024. 11. 19. sst-2 바이너리 데이터 셋 이란? sst-2 바이너리 데이터 셋 이란?SST-2(Binary) 데이터셋은 Stanford Sentiment Treebank(SST)의 변형으로, 영화 리뷰 데이터를 기반으로 문장의 감정을 이진 분류로 레이블링한 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:주요 특징:목적:텍스트 데이터를 긍정(positive) 또는 부정(negative)으로 분류하는 감성 분석(Sentiment Analysis) 작업에 사용됩니다.구조:입력: 영화 리뷰 텍스트 (한 문장 또는 문장 조각)출력: 리뷰의 감성 레이블0: 부정적인 감정1: 긍정적인 감정데이터 분할:훈련 데이터(Train set): 모델 학습용 데이터.검증 데이터(Dev set): 모델 성능을 평가하기 위한 중간 테스트용 데이터.테스트 데이터.. 2024. 11. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 91 다음