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Firebase project 생성하기

Firebase project 생성 링크 firebase console에서 프로젝트 생성 버튼을 클릭한다. 프로젝트명을 입력하고 난 후 Firebase 프로젝트를 위한 Google 애널리틱스을 사용할지 정의하고 애널리틱스 구성을 진행하여 프로젝트를 만든다. 프로젝트를 생성하고 나면 앱에 Firebase를 추가하여 시작하기 화면이 보인다. 여기에서 iOS와 Android를 추가한다! 그전에 파이어베이스 라이브러리를 설치한다. npm install --save @react-native-firebase/app iOS앱에 Firebase추가 버튼을 클릭하면 앱 등록을 위한 정보를 입력해야한다. iOS 번들 ID를 바꾸고 싶다면 xcode를 이용해야한다. ios폴더에 .xcodeproj 확장자명을 가진 파일을 x..

git push author 변경하기

git push하고 나서 author의 username과 useremail이 잘못 되었다는 것을 인지했다. git rebase로 author값을 변경해본다! git log로 hash값을 확인 후 추가해준다. 참고로 변경 할 commit 이전 값을 넣어줘야한다. # has값 지정 git rebase -i -p 896d2e5d # root git rebase -i -p --root 그러면 변경 할 부분을 pick에서 edit로 변경한다. git commit --amend 로 author 정보를 변경한다. git commit --amend --author="name " --no-edit --no-edit를 사용하면 변경 내역은 보이지 않는다. git rebase --continue 을 입력 해서 원상 복구 해..

초기 react-native 프로젝트 생성 후 실행 시 발생한 오류!

Warning: IPHONEOSDEPLOYMENTTARGET is set to 8.0, but the range of supported deployment target versions is 9.0 to 14.0.99 react native 실행 하자마자 처음 맞이한 오류. use_flipper ~ post_install를 주석 처리하면 된다는 글을 봤지만 그래도 해결하고 싶어서 어찌어찌 구글링을 해봤다. 코드는 실제로 코드는 실제로 iOS 8.0 특정에 의존하지 않는데 지원되는 배포 대상 버전의 범위는 9.0-14.0.99이라고 이 글에선 나와 있어서 어리둥절했다. 모든 포드 참조에 대한 배포 대상을 9.0으로 설정하려다가 값을 제거해도 된다고 나와있어서 제거했다 배포 대상 9.0 설정 post_inst..

NodeJS에서 엑셀 파일 읽고 쓰기! #1

엑셀 파일 읽고 쓰기가 필요한 이유 이번에 node.js를 사용하여 네이버 뉴스 글을 가져오고자 한다! node.js도 익숙하지 않아서 뭔가 친해지고자(?) node.js를 사용하여 네이버 뉴스 글을 가져오는 것을 목표로 했다. 조건은 내가 설정한 키워드에 따른 네이버 뉴스글을 가져오기! 우선 내가 설정한 키워드를 엑셀에 관리하고 결과값을 엑셀로 저장하는 방법을 선택했다! 그리고 엑셀 데이터를 JSON로 변환해야하고 JSON를 엑셀로 저장해야한다. 엑셀 파일 관련 npm이 어떤것이 있는지 확인해봤다. xlsx xlsx 항목 값 Weekly Downloads 1,081,286 Version 0.17.0 License Apache-2.0 Unpacked Size 8.94 MB Total Files 29 Is..

React Native에서 사용자 로그인 상태 유지는 어떻게?

우리가 앱을 사용할 때 로그인을 하고 서비스 이용하다가 앱을 나가고 다시 들어왔을 때 로그인 된 상태를 본적이 있는가? 아니면 웹에서 로그인 상태 유지 (자동 로그인)을 선택하고 로그인 하고 나갔다가 들어와도 로그인 경험을 한적이 있다면 앱에서도 그 기능을 하고 있다고 보면 된다. 그러면 React Native에서는 어떻게 사용자 로그인 상태를 유지할까? React Native Authentication works React Native에서 사용자가 로그인을 하면 어떻게 로그인 상태를 유지를 알기 위해서는 우선 어떻게 사용자 인증을 하는 지에 대한 흐름을 알아본다. 1. RN에서 서버로 인증 데이터를 보내면 서버는 서버만 아는 private key를 토큰의 형태로 만든 후 반환한다. 2. RN은 stor..

머신러닝 02.

지난 화 핵심 컴퓨터는 글자를 이해 못하니 수치화하고 범위를 데이터 스케일링(조절)해야 한다. 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 모델에 넣어서 데이터 예측 결괏값이 나온다. 머신러닝에서 조심해야 할 부분 중 하나! 모델을 만들어서 데이터를 만들 때 예측하는 것이지, 너무 오버하면 일반화시키지 못한다. 즉, 너무 훈련 데이터에만 하면 안 된다는 의미! underfitting(언더피팅) 트레이닝이 제대로 안돼서 성능이 안 나올 때 overfitting(오버피팅) 너무 샘플데이터로만 맞추려고 할 때 머신러닝 기법 (알고리즘) 1. KNN (최근접 이웃) K는 이웃의 숫자를 의미한다. 새로운 데이터가 들어왔을 때 주변 이웃으로 판단하는 것. (출처 : https://www.datacamp.com/communit..