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1.Dependency(의존성)프로젝트에서 외부 라이브러리나 모듈을 사용할 때 나타나는 의존성을 의미한다.프로덕션 환경에서 애플리케이션이 실행될 때 필요한 모든 라이브러리(프로젝트가 정상적으로 작동하려면 반드시 필요한 외부 패키지를 포함)"dependencies": { "express": "^4.17.1", "mongoose": "^5.9.0"}   2. Development Dependency (개발 의존성)프로젝트의 개발 및 빌드 환경에서만 필요한 의존성(애플리케이션이 실제로 실행될 때는 필요하지 않지만, 개발 중에 필요한 도구)"devDependencies": { "webpack": "^5.0.0", "babel-cli": "^6.26.0", "jest": "^26.0.0"}   3.Pee..

1.설치npm install framer-motion     2.기본 사용법motion컴포넌트로 감싸서 만듬 initial: 시작 상태 (초기값)animate: 최종 도착 상태transition: 애니메이션 지속 시간, 타이밍import { motion } from "framer-motion";export default function Example() { return ( 안녕하세요! 👋 );}   2-1.initial, animate에 들어갈 수 있는 값    2-2.transition        3.Hover & Tap 클릭해보세요!    4.Drag  드래그 가능!     5.Animate Presence컴포넌트 사라질때 애니메이션import { useState }..

1.깃 연동우선 만든 프로젝트를 github과 연동한다.이때 레포지는 public 으로 해야한다.   2.gh-pages 설치npm으로 gh-pages를 설치해준다.npm install gh-pages     3.vite.config.tsvite.config.ts의 base란에 /레포지토리이름/ 으로 설정해준다.import { defineConfig } from 'vite'import react from '@vitejs/plugin-react'import tailwindcss from "tailwindcss";// https://vitejs.dev/config/export default defineConfig({ plugins: [react()], css: { postcss: { plu..

1.InfiniteScroll 라이브러리 설치npm 으로 react-infinite-scroll-component를 설치한다.npm install react-infinite-scroll-component   2.사용법 dataLength: 현재 렌더링된 데이터의 길이next: 데이터를 더 로드하는 함수hasMore: 더 로드할 데이터가 남아 있는지 여부loader: 데이터 로딩 중 보여줄 컴포넌트endMessage: 더 이상 데이터가 없을 때 보여줄 메시지 로딩 중...} // 로딩 중 보여줄 컴포넌트 endMessage={모든 데이터를 불러왔습니다.} // 데이터가 더 이상 없을 때 보여줄 메시지 > {items.map((item, index) => ( ..

1.정책 (Policy)에이전트가 각 상태에서 어떤 행동을 선택할지에 대한 전략이나 규칙을 나타내는 함수강화학습에서 정책은 에이전트의 행동을 결정한다.π(a|s)로 표현되며, 이는 상태 s에서 행동 a를 선택할 확률이다.   2.정책의 종류2-1.확률적 정책 (Stochastic Policy)주어진 상태에서 여러 행동 중 하나를 선택할 확률을 기반으로 행동을 결정한다.주어진 상태에 대해 각 행동이 선택될 확률이 정의된다.   2-2.결정적 정책 (Deterministic Policy)결정적 정책은 주어진 상태에서 항상 동일한 행동을 선택을 한다.정책은 항상 특정한 행동을 선택하게됨환경이 매우 복잡하거나 동적인 경우, 다양한 행동을 시도할 수 없다는 점에서 유연성이 부족할수있음    2-3.정책 경사법 (..

1. OpenAI Gym 설치강화학습에 필요한 Gym을 pip으로 설치한다.pip install gym   2.기본 프로젝트 생성2-1. 환경 설정OpenAI Gym에는 다양한 환경들이 제공한다.각 환경은 강화 학습 에이전트가 실험하고 훈련할 수 있는 다양한 문제를 제공한다.자신만의 환경을 만들때는 gym.Env 클래스를 상속받아 새로운 환경을 정의하는 방법으로 한다.# 환경 만들기env = gym.make('환경이름')#카트 위에 막대기를 세우고 균형을 맞추는 문제.env = gym.make('CartPole-v1') # CartPole 환경 생성num_episodes = 2000 # 학습할 에피소드 수rList = [] #보상 기록리스트   3. 학습for i in range(num_episode..

1.강화학습(Reinforcement Learning, RL)에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 정책을 학습하는 방법이를 통해 에이전트는 목표를 달성하기 위해 경험을 통해 최적의 행동을 선택하는 법을 배운다.    반복학습을 통해 리워드를 받으며 게임을 학습한 에이전트https://www.youtube.com/watch?v=gEyBzcPU5-w       2.OpenAI Gym강화학습(Reinforcement Learning) 연구를 위한 표준화된 환경과 도구를 제공하는 오픈소스 라이브러리다양한 강화학습 알고리즘을 실험하고 테스트할 수 있는 환경을 제공하며, 학습된 에이전트를 쉽게 평가할 수 있다.

1.HeroiconsSVG 형식으로 제공되는 무료 아이콘 세트로 Tailwind Labs에서 제작했으며, 심플하고 현대적인 디자인의 아이콘을 제공해준다.https://heroicons.com/ HeroiconsBeautiful hand-crafted SVG icons, by the makers of Tailwind CSS.heroicons.comnpm install @heroicons/react import { BeakerIcon } from '@heroicons/react/24/solid';function Example() { return ;}   2.Headless UITailwind Labs에서 개발한 완전히 스타일이 없는, 접근성이 뛰어난 UI 컴포넌트 모음https://headlessui.co..