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Portpolio/webdev_tip98

KSEB 3기 06.08 오프라인 수업 후기 aws 가입할 때, ac.kr 계정(대학 이메일)은 특별히 쿠폰을 제공하므로 아껴두는 것이 좋다. sudo apt install venv가 안된다면 sudo apt install python3-venv로 시도 try-except 구문 포함되도록 할 것 f12 크롬 웹브라우저에서 소스 디버깅 ACROEDIT로 다른 부분 확인 2024. 6. 8.
KSEB 3기 06.07 오프라인 수업 후기 colab에서는 드라이브에 마운트만 하면 되는 것이 아니다 서두에 꼭 작업할 폴더로 **%cd 명령어를 입력하고 실행하자 fastapi는 **비동기 처리가 용이하다는 점에서 비동기 처리가 아예 안되는 flask보다 훨씬 낫다 -> 모니터링 홈캠 미니카는 비교적 가능하다 **cors는 웹에서의 보안 정책을 뚫기 위한 방법 중 하나이다.  ngrok는 로컬 서버의 컴퓨팅을 노출시킴에 목적이 있다 IAAS Infra As A Service 개발서버와 운영서버 버젼은 동일해야 한다 **!pip freeze >> requirements.txt 으로 라이브러리와 버젼을 기억해놓는 것이 중요하다 대규모 프로젝트에서는 개발, 검증, 운영서버 3가지로 나뉜다 검증서버는 규모가 작다면 없을 수도 있지만 아무리 작은 프로젝.. 2024. 6. 8.
KSEB 3기 06.06 오프라인 수업 후기 부동산데이터 데이터노우즈 교대역 인근 스타트업  Lilys ai -> 유튜브 요약 Frame Gamma llm 평가할 방법이 없다. 뤼튼이 대규모 권고사직에 들어갔다. SKELTER LAB os 자작, jvm 구조 파헤치기 **shell 문법은 코랩에서 진행된다 %와 $을 붙여서 명령을 수행한다 자바 개발자라면 JVM 끝까지 파헤치기 사서 읽어보기 추천 2024. 6. 7.
KSEB 3기 05.31 오프라인 수업 후기 로드 밸런스 L/B  서버의 부하 관리하는 방법 -> 카프카 많이 씀 은행의 번호표가 그 예시 t2.smaill부터는 과금 대상임 .ppk file docker  k8s -> 인프라 엔지니어링 -> 로컬 pc 인바운드 -> 안으로 들어오는 방법 0.0.0.0/0 -> 모든 ip putty 접속이 안될때 ->  L4 telnet 명령어로 osi 7계층 응용 -> 일반적인 크롬같은 파일 표현 -> 이미지인지 html인지? 세션 -> 보안 계층(기밀성 보장) 전송 -> 포트가 붙음 ex)tcp 22번 L4 스위치 네트워크 -> L3 데이터링크 -> L2 -> lan카드 ping 물리 -> L1 **sha-256 개발자 등급에서 초 -> 중급의 9부 능선 - 단방향 암호화 - 비대칭 키 암호화 : 문을 잠그는 .. 2024. 6. 6.
KSEB 3기 05.24 오프라인 수업 후기 ***오늘 오프라인 수업에서 활용한 Yolo8을 이용한 학습 과정을 정리했습니다. 이미지 라벨링 -> 인식하고자 하는 이미지가 x, y, w, h 좌표정보로 입력되는 과정w는 width, 즉 너비를 의미하며, h는 height, 즉 높이를 의미한다. bing_image_downloader.download() 함수 실제로 bing 상의 이미지를 실시간으로 크롤링할 수 있다. 크롤링보다는 조직 단위에서 이미지셋을 구축하는 작업이 더욱 최선의 방법이다. cv2.GaussianBlur() 함수 roboflow라는 이 사이트는 데이터 라벨링을 할 수 있는 사이트이다. python에서 str형은 str형이 아닌 다른 형의 데이터들과 더해질 수 없다. 코드 중간에서 str형이 아닌 데이터들에 str()함수를 덧씌워 .. 2024. 5. 24.
KSEB 3기 05.17 오프라인 수업 후기 ConV2d를 Conv2d로 착각해서 계속 error 발생 Conv2d 메서드를 소개keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding="valid", data_format=None, dilation_rate=(1, 1), groups=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer="glorot_uniform", bias_initializer="zeros", kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs).. 2024. 5. 19.
colab과 google drive를 연동시키는 코드 Google Colab은 부족한 로컬 컴퓨터의 자원에 구애받지 않고 높은 수준의 gpu 자원을 무료로 사용할 수 있다는 점에서 아주 훌륭한 선택지입니다. 그러한 상황에서 드라이브와 코랩을 연결시키는 코드를 알아봅시다. from google.colab import drivedrive.mount("/content/drive") google.colab이라는 모듈에서 우리는 특별히 drive라는 내부 폴더를 import해온다는 것입니다. 그리고 그 drive의 method 중에서 mount라는 함수를 이용해서 "/content/drive" 라고 하는 디렉토리를 마운트해서 자유자재로 연결시킨다는 것입니다. 구글 코랩은 리눅스 서버를 기반으로 운영됩니다. /content 폴더는 /opt, /etc 등과 같이 코랩에.. 2024. 5. 17.
KSEB 3기 05.03 오프라인 수업 후기 ***pytorch = 학계에서 주로 사용 tensorflow = 기업에서 주로 사용 머신러닝 모델을 pkl로 저장한 것과 다르게 딥러닝 모델은 h5로 저장 오차를 제곱하는 이유 diff^2를 왜 구하는가? 그래야 차이를 확인하기 쉬워지고 금방 수정할 수 있기 때문이다. 삼성전자는 다른 기업에 비해서 구매 데이터 등을 주 단위로 예측하는 경향이 강함 라벨인코더 = 데이터를 수치화 변경하는 작업 만약 고객등급을 라벨인코더로 처리하려고 한다면 vip dia normal 과 같이 하려고 한다면, abc순으로 했을때 dia가 첫째 normal이 둘째 vip가 뒤로 순서가 뒤섞이는 현상이 나타난다. 이럴 때는 map함수를 이용해서 순서를 정해주자. 모델만 저장해서는 웹에서 적용하기가 어렵다 2024. 5. 3.
KSEB 3기 04.12 오프라인 수업 후기 gpt와 llama의 차이점: llama는 새로운 모델 자체를 오픈함 --> 무료로 customizing해서 사용 가능함, gpt는 과거 모델들을 한정적으로 오픈하고 playground에서 쓰도록 한정함 >>llama 모델이 조금 더 낫다 gpt는 lambda함수를 많이 쓰는 경향이 큼 그러나 lambda 함수는 그리 선호되는 방법이 아님 재활용이 어렵고 속도가 느리기 때문에 좋지 않은 특성이 있음 pandas.DataFrame.select_dtypes 참고 sklearn.preprocessing.LabelEncoder.fit_transform 참고 -> df를 원복시키는 방법 역시 중요 keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel.. 2024. 4. 15.
.py 파일을 .ipynb로 바꾸는 방법 일반적으로 python 파일은 .py 확장자를 가지고 있습니다. 이러한 .py 파일을 vscode나 anaconda의 spyder, zetbrain의 pycharm 등에서 주로 사용하게 됩니다. 하지만 코랩과 같은 환경에서 사용하기 위해서는 ipynb 파일로 변환해서 사용하는 것이 편리하죠. 이번에는 기존의 .py 파일을 .ipynb 파일로 바꾸는 방법을 하나씩 설명드리겠습니다. 먼저, 이러한 변환을 위해서는 로컬 컴퓨터의 명령창에pip install p2j를 입력해줍니다. 우선 저는 미리 설치했기 때문에 이미 설치되어 있다고 메시지가 뜹니다. 다음으로는 변환해줄 .py 파일이 있는 폴더로 cd한 후 p2j ./~~~.py 명령을 입역해 줍니다. 여기서 ./ 은 C:\~~~\Desktop을 가리키는 현재.. 2024. 4. 12.

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