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과목

MongoDB installation 몽고디비 설치 1 https://www.mongodb.com/ 접속2 화면 상단의 download 버튼 클릭3 여러 탭 버튼 중 community server 클릭4 download 버튼 클릭5 설치 마법사가 생성되면 compass는 해제하고 설치 완료하기6 C:\Program Files\MongoDB\Server\3.6\bin 에 설치가 됨.7 C:\data\db 폴더 생성8 cmd 창을 열고 cd C:\Program Files\MongoDB\Server\3.6\bin로 경로 이동 후 mongod 입력9 intellij IDEA 설치하고 MongoDB와 연동 (세부 내용 생략)
Aggregation Aggregation PipelinePipeline OperatorsPipeline ExpressionsCase Studies What is aggregation pipeline?MongoDB의 집계 프레임워크는 데이터 처리 파이프라인의 개념을 모델로 한다.document는 그 document를 집계된 결과로 변환하는 다단계 파이프라인을 입력한다.파이프라인은 mongoDB에서 네이티브 작업을 사용하는 효율적인 데이터 집계를 제공한다.MongoDB에서 데이터 집계에 선호되는 방법MongoDB는 db.collection.aggregate() 함수를 제공한다. Aggregation Pipeline 예orders라는 컬렉션에서 status의 값이 A인 것을 찾고 _id가 같은 것끼리 그룹화하고 amount의 총..
Indexing ProjectionLimitSortIndexing ProjectionMongoDB에서 프로젝션은 필요한 데이터만 선택하는 것을 의미document의 전체 데이터를 선택하는 것보다 낫다만약 document가 5개 필드를 갖고 3개 필드를 보여주고 싶다면 3개 필드만 선택하면 된다.find()는 검색하려는 필드 목록인 두번째 선택적인 매개변수를 허용한다.필드의 리스트를 1 또는 0으로 설정해야 한다.1은 필드를 보여주기 위함 0은 필드를 숨기기 위함projection과 사용하는 find()함수db.collection_name.find({},{KEY:1}) mycol이라는 콜렉션이 다음과 같은 데이터를 가진다고 가정하면find함수를 사용하면 다음과 같은 결과가 나온다. MongoDB에서 레코드를 제한하기 위해..
MongoDB 개요 및 간단 설명 MongoDB 개요DatabaseCollectionDocumentCRUD Document 관계형 DBMS와 MongoDB의 차이는 위 표와 같다. 테이블은 콜렉션, 행은 document, 열은 filed가 된다. 예 사용자가 블로그나 웹사이트를 위한 데이터베이스 설계가 필요하다고 가정한다.다음과 같은 요구사항이 있다.1. Every post has the unique title, description and url2. Every post can one or more tags3. Every post has the name of its publisher and total number of likes4. Every post has comments given by users along with their nam..
NoSQL Databases 관계형 데이터 베이스와의 차이점?NoSQL 데이터 베이스의 키:값, document, column, graph DB란 무엇인가? 체계화된 데이터들의 모임, 여러 응용 시스템들의 통합된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음.DBMS란? 다수의 사용자들이 DB의 데이터를 접근할 수 있도록 해주는 SW 도구의 집합. 사용자의 요구를 처리하고 적절히 응답하여 데이터를 사용할 수 있게 해준다.DBMS의 장점? 자료와의 관계성을 정의하기 때문에 통합성이 증진된다. 데이터 접근성이 용이하다. 데이터 통제가 강화된다. 보안이 강화된다.DBMS의 종류에는 IMS, CODASYL DB, DB2, ORACLE, INFORMIX, SYBASE, INGRES, MS-SQL, Objectivity, O2, Ve..
Low Pass Filter 저주파 통과 필터 1. 프로젝트명 filter2D_Imag 2. 결과 화면 원본 2. ksize(3,3) 3. ksize(100,100) 3. 프로그램 구현에 사용된 OpenCV 클래스 및 라이브러리 함수 사용법 설명filter2D(srcImage, avgImage, -1, avgKernel); //입력한 이미지가 컨볼루션 커널을 지나면서 흐려진다.srcImage //입력 이미지avgImage //같은 크기의 출력 이미지-1 //목표 이미지의 원하는 깊이avgKernel //컨볼루션 커널 4. 고찰(느낀점)저역 통과 필터는 이미지의 잡음을 없애거나 흐릿하게 만들기 위해 저주파 성분은 통과시키고 고주파 성분은 차단한다. 솔트&페퍼 이미지에 LPF를 적용시키면 경계가 흐려진다. 1. 프로젝트명 Box_bilateral 2. ..
Gaussian Filter 단순 계산을 파이썬으로 가우시안 필터는 가중치가 있는 마스크를 가지고 가중 평균을 구하는 것이다.f(x,y) = { 1, 2, 4, 5, 2, 3, 6, 6, 9, 0, 1, 8, 3, 7, 2, 2, 9, 8, 9, 9, 3, 9, 8, 8, 7 } arr = [ [1, 2, 4, 5, 2], [3, 6, 6, 9, 0], [1, 8, 3, 7, 2], [2, 9, 8, 9, 9], [3, 9, 8, 8, 7]] for i in range(1,4): for j in range(1,4): sum = 0 sum = arr[i-1][j-1] + arr[i-1][j]*2 + arr[i-1][j+1] + arr[i][j-1]*2 + arr[i][j]*4 + arr[i][j+1]*2 + arr[i+1][j-1] + arr[i+1][j]..
Mean Filter 단순 계산을 파이썬으로 mean filter는 마스크 크기와 계수에 맞게 주변 값을 더하고 평균을 내면 된다. f(x,y) = { 1, 2, 4, 5, 2, 3, 6, 6, 9, 0, 1, 8, 3, 7, 2, 2, 9, 8, 9, 9, 3, 9, 8, 8, 7 } 이 행렬을 3x3 마스크를 가지고 평균 필터링 한다.마스크의 원소는 모두 1이며 계수는 1/9이다. arr = [[1, 2, 4, 5, 2], [3, 6, 6, 9, 0], [1, 8, 3, 7, 2], [2, 9, 8, 9, 9], [3, 9, 8, 8, 7]] for i in range(1,4): for j in range(1,4): sum = 0 sum += arr[i-1][j-1] + arr[i-1][j] + arr[i-1][j+1] + arr[i][j-1]..