Posts by Year
2025
인공지능 - LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인
LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인 이번 실습에서는 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고, 번역 및 요약한 뒤 텍스트 파일로 저장하는 전체 파이프라인을 구현합니다. 핵심은 LangGraph라는 새로운 워크플로우 프레임워크를 활용해, 각 단계를 구조화된...
인공지능 - 유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습
유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습 이 글에서는 Python과 OpenAI, LangChain, YouTube Transcript API를 활용하여 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고 요약하는 파이프라인을 구현해봅니다. GPT-3.5-turbo 모델...
인공지능 - 나만의 ChatGPT 만들기
나만의 ChatGPT 만들기 OpenAI 파인튜닝 실전 예제 따라하기 1. 시작하며 “ChatGPT가 다 잘하긴 하는데, 내 말투, 내 도메인, 내 데이터를 기억하진 않잖아?” 그럴 때 필요한 게 바로 **파인튜닝(Fine-tuning)**입니다. GPT 모델을 내 데이터로 ...
인공지능 - OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래?
OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래? 직접 데이터로 내 AI를 훈련시키는 법 1. 파인튜닝이란? 처음 GPT를 만났을 때, “이야, 진짜 똑똑하네!”라는 감탄이 나왔습니다. 하지만 몇 번 써보면 아쉽기도 하죠. “우리 회사 매뉴얼 기반으로만 답해줘.” “이...
인공지능 -LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기
LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기 목차 개요 설치 및 준비 프로젝트 목표 스트리밍 핸들러 설계 LLM 설정 및 사용자 입력 처리 전체 동작 흐름 설명 마무리 1. 개요 이 글에서는 LangCha...
인공지능 - LangChain으로 PDF 문서 요약하기 - Hugging Face vs LM Studio 실습 비교실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
LangChain으로 PDF 문서 요약하기: Hugging Face vs LM Studio 실습 비교 목차 개요 LM Studio와 Hugging Face 차이 실습 목표 PDF 문서 처리 단계별 설명 전체 코드 요약 마무리 1. 개요 LangC...
인공지능 - 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기
LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기 목차 LM Studio란? 실습 목표 기본 구성 요소 단일 응답 처리 (invoke) 실시간 스트리밍 응답 (stream) 마무리 1. LM Studio란? LM Studio는...
인공지능 - 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템 개요 AI가 실시간으로 카메라를 통해 세상을 바라보며 “저건 사람, 저건 고양이야!”라고 말할 수 있을까요? 이번 글에서는 YOLOv8이라는 최신 객체 탐지 모델을 사용하여, 웹캠 화면에 등장하는 객체를 실...
인공지능 - YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습
YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습 1. 개요 AI에게 고양이와 강아지를 보여주면 알아볼 수 있을까요? 이 글에서는 Ultralytics에서 제공하는 YOLOv8 모델을 사용해 이미지 속 객체(고양이, 강아지 등)를 탐지하고 시각화하는 과정을 살펴봅니다. YOLO...
인공지능 - Hugging Face를 활용한 이미지 객체 탐지 실습
Hugging Face를 활용한 이미지 객체 탐지 실습 1. 개요 AI가 사람처럼 이미지를 보고 “이건 고양이고, 저건 강아지야”라고 말할 수 있을까요? 이번 글에서는 Hugging Face의 사전 학습된 모델을 이용해, 이미지 속 객체를 인식하고 위치를 시각화하는 간단한 ...
인공지능 - Hugging Face 핵심 클래스 비교 정리
Hugging Face 핵심 클래스 비교 정리 AI 모델을 구성하는 주요 도구들의 차이와 활용 방법 □ Ⅰ. 왜 여러 클래스가 필요한가? Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 다양한 NLP, 이미지, 음성 모델을 실행하기 위한 유연한 구성 도구들을 ...
인공지능 - Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리
Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리 AI와 딥러닝 프레임워크들이 점점 더 다양한 입력을 이해하고 처리하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 Hugging Face의 transformers, diffusers, 그리고 LangChain을 활용하여 다...
인공지능 - Hugging Face 멀티모달 파이프라인 실습 예제 정리
Hugging Face의 pipeline() 제대로 이해하기 AI 모델을 손쉽게 실행하는 가장 간단한 방법 Ⅰ. 개요 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 처음 접하는 사람이라면 pipeline()이라는 함수가 가장 먼저 등장합니다. 왜냐하면 이 함...
인공지능 - Hugging Face 핵심 기능 정리 – LangChain을 시작하는 개발자를 위한 가이드
Hugging Face 핵심 기능 정리 – LangChain을 시작하는 개발자를 위한 가이드 1. 서론 LangChain을 활용한 LLM 기반 프로젝트를 시작하면서 Hugging Face와 처음 마주하게 되었다면, pipeline, InferenceApi, from_pretra...
인공지능 - Hugging Face와 LangChain을 활용한 이미지 캡셔닝 처리 예제 (ImageCaptionLoader)
Hugging Face와 LangChain을 활용한 이미지 캡셔닝 처리 예제 (ImageCaptionLoader) 1. 서론 최근 LLM(Large Language Model) 기반의 애플리케이션이 주목받고 있으며, 다양한 입력 타입(텍스트, 이미지, 문서 등)을 처리할 수 있...
파이썬 - 파이썬답게 코딩하기 – comprehension 문법 완전 정복
파이썬을 배우다 보면 아래와 같은 문법을 자주 접하게 된다. squares = [x * x for x in range(10)] 처음 보면 낯설 수 있지만, 이게 바로 comprehension(컴프리헨션) 문법이다. 코드를 더 짧고 명확하게 만들어주는 이 문법은 파이썬스러운(P...
파이썬 - yield 사용법 정리 — 제너레이터의 핵심
파이썬 yield 사용법 정리 — 제너레이터의 핵심 파이썬에서 반복 가능한 객체를 만들 때 꼭 클래스로 __iter__와 __next__를 구현하지 않아도 된다. 더 간단하고 우아한 방법이 있다. 바로 yield 키워드를 사용하는 것, 즉 **제너레이터(generator)**다....
파이썬 - generator?
**파이썬의 제너레이터(generator)**는 반복 가능한 값을 하나씩 만들어내는 특별한 함수입니다. 메모리를 아끼고, 실행 흐름을 일시 정지했다가 이어서 실행할 수 있는 아주 유용한 구조예요. 제너레이터란? yield 키워드를 사용하여 값을 하나씩 생성하고, 함수 ...
파이썬 - 이터러블(iterable) 객체와 “iter” 완전 정복
파이썬 이터러블(iterable) 객체와 __iter__ 완전 정복 프로그래밍을 하다 보면 for 문이나 in 연산자를 자주 사용하게 된다. 그런데 이게 작동하는 핵심 원리가 바로 **이터러블(iterable)**이다. 파이썬은 반복을 매우 강력하고 유연하게 지원하는 언어이고, ...
파이썬 - 파이썬과 자바에서의 컴파일 개념 정리 – 기초부터 명시적 컴파일까지
파이썬과 자바에서의 컴파일 개념 정리 – 기초부터 명시적 컴파일까지 프로그래밍을 처음 배울 때 가장 헷갈리는 개념 중 하나가 바로 **“컴파일”**이다. “코드를 작성했는데 왜 컴파일을 해야 하지?”, “파이썬은 컴파일 안 해도 되는 거 아닌가?”라는 의문이 들 수 있다. 이 글...
인공지능 - FAISS (Facebook AI Similarity Search), 대규모 벡터 검색의 핵심
대규모 벡터 검색의 핵심 - FAISS (Facebook AI Similarity Search) 🔍 FAISS란? LLM 실습에서 벡터 검색이 중요한 이유 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 질문 응답 시스템이나 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 ...
인공지능 - Langchain을 활용한 대화형 질문 응답 시스템 구축하기 (Conversational Retrieval Chain)
Langchain을 활용한 대화형 질문 응답 시스템 구축하기 (Conversational Retrieval Chain) 물론입니다! 아래는 두 번째 글(대화형 질문 응답 시스템)에 대한 블로그 글 형식 재작성본입니다. LangChain의 ConversationalRetrieval...
인공지능 - Langchain을 활용한 질문 응답 시스템 구축 (벡터 DB와 GPT 모델 결합)
Langchain을 활용한 질문 응답 시스템 구축 (벡터 DB와 GPT 모델 결합) 🧠 LangChain으로 문서 기반 질문 응답 시스템 만들기 PDF 문서를 검색 가능한 LLM 지식으로 바꾸는 첫 걸음 LLM(GPT 같은 대형 언어 모델)은 아주 똑똑하지만, “기억력”은 짧습...
인공지능 - Langchain에서 chain_type 선택하기 - 문서 처리 방식 이해하기
Langchain에서 chain_type 선택하기: 문서 처리 방식 이해하기 Langchain을 사용하면서 문서 검색과 답변 생성을 최적화하는 다양한 방법을 제공하는데, 그 중 하나가 바로 chain_type입니다. chain_type은 검색된 문서들을 어떻게 처리하여 LLM(대...
인공지능 - stuff란 무엇인가?
📌 1. stuff란 무엇인가? stuff는 RetrievalQA 체인 안에서 검색된 문서들을 처리하는 방식을 지정하는 chain_type 옵션입니다. chain_type='stuff' 의 의미는: “검색된 문서(Chunks)를 모두 하나로 이어붙여서(...
인공지능 - LangChain StateGraph를 활용한 번역 + 요약 파이프라인 만들기
🛠 LangChain StateGraph를 활용한 번역 + 요약 파이프라인 만들기 AI 모델을 활용해 문서를 다룰 때, 단순히 텍스트 생성만 하는 게 아니라 여러 단계를 거쳐 자연스럽게 처리하는 경우가 많습니다. 예를 들면: 1단계: 영어 문장을 한글로 번역하고 2단계...
인공지능 - LangChain 세션 기반 대화 메모리 만들기 — RunnableWithMessageHistory
🛠 LangChain 세션 기반 대화 메모리 만들기 — RunnableWithMessageHistory AI 챗봇을 만들다 보면, 꼭 필요하지만 쉽게 지나칠 수 있는 기능이 있습니다. 바로 대화 기록(메모리) 기능입니다. “이전 대화를 기억하지 못하는 AI는, 진짜 ‘대화...
인공지능 - LangChain 파이프라인 체인 만들기, 번역하고 요약하는 워크플로우
🛠 LangChain 파이프라인 체인 만들기, 번역하고 요약하는 워크플로우 생성형 AI를 다루다 보면 “입력 문장을 번역하고, 요약하고, 후처리까지” 여러 단계를 연결해서 작업하고 싶을 때가 많습니다. 그때마다 코드로 모든 단계를 일일이 작성하는 것은 매우 비효율적입니다. 이 ...
인공지능 - LangChain ModelLaboratory로 여러 LLM을 비교해보자!
🌟 LangChain ModelLaboratory로 여러 LLM을 비교해보자! 최근 생성형 AI를 사용하다 보면 이런 고민을 하게 됩니다. “GPT만 쓸까? 아니면 다른 오픈소스 모델도 괜찮을까?” “모델별로 답변 스타일이나 정확도는 얼마나 다를까?” 이럴 때 모델들을...
인공지능 - LangChain PromptTemplate - Partial Variables를 활용해보기
📝 LangChain PromptTemplate - Partial Variables를 활용해보기 AI 프로젝트를 개발할 때, “프롬프트 안에 고정된 값과 사용자가 입력하는 값”을 동시에 다뤄야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 매일 변하지 않는 인사말이나 시스템 정보를 프롬프...
인공지능 - LangChain 체인이란 무엇인가? 예제와 함께 쉽게 이해하기
🛠 LangChain 체인이란 무엇인가? 예제와 함께 쉽게 이해하기 요즘 생성형 AI를 활용한 프로젝트를 만들다 보면, “프롬프트 만들기 → 모델 호출 → 결과 받기” 과정을 매번 반복하게 됩니다. 이 과정을 더 깔끔하고 체계적으로 연결해주는 도구가 있는데, 바로 LangCha...
인공지능 - LangChain XMLOutputParser 사용법 — 쉽게 예제와 함께 알아보기
🛠 LangChain XMLOutputParser 사용법 — 쉽게 예제와 함께 알아보기 요즘 생성형 AI를 활용한 다양한 프로젝트를 개발하면서 “AI가 만들어준 응답을 깔끔하게 구조화하고 싶다”는 생각, 많이 해보셨을 겁니다. 그럴 때 아주 유용한 도구가 바로 LangChain...
인공지능 - LangChain이란 무엇인가? 쉽게 예제와 함께 알아보기
🛠 LangChain이란 무엇인가? 쉽게 예제와 함께 알아보기 AI를 활용해 무언가를 만들고 싶을 때, 요즘 빠질 수 없는 도구가 있습니다. 바로 LangChain입니다. LangChain은 LLM(대형 언어 모델)을 실제 애플리케이션에 쉽게 연결하고 활용할 수 있도록 도와주는...
인공지능 - 텍스트 임베딩과 유사도 검색의 원리를 이해하기 - 간단한 FAISS 실습
🛠 텍스트 임베딩과 유사도 검색의 원리를 이해하기 - 간단한 FAISS 실습 생성형 AI를 다루다 보면 이런 시스템을 자주 듣게 됩니다: “문서에서 질문에 맞는 내용을 검색해서 답변하는 시스템(RAG, Retrieval Augmented Generation)” 이걸 제...
인공지능 - FAISS로 해리포터 책을 의미 검색해보기 — 원리부터 코드까지 쉽게 이해하기
📚 FAISS로 해리포터 책을 의미 검색해보기 — 원리부터 코드까지 쉽게 이해하기 생성형 AI를 활용해 “내 문서에서 답변하는” 시스템을 만들고 싶으신가요? 그 첫걸음은 문서를 벡터(embedding)로 변환하고, FAISS 같은 벡터 검색엔진을 활용해 비슷한 내용을 찾아내는 과...
인공지능 - FAISS를 이용한 PDF 문서 검색 원리 - 실습 예제로 쉽게 이해하기
🛠 FAISS를 이용한 PDF 문서 검색 원리 - 실습 예제로 쉽게 이해하기 요즘 생성형 AI와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 공부하다 보면, “문서를 벡터로 변환해서 검색하는” 기술이 자주 등장합니다. 그 핵심 도구 중 하나가 바로 ...
인공지능 - LangChain으로 스타트업 창업 가이드 문서 검색 시스템 만들기
🛠 LangChain으로 스타트업 창업 가이드 문서 검색 시스템 만들기 AI 시대에 “문서에서 질문하고 답변하는” 기능은 정말 흔하게 요구됩니다. 이를 구현하려면 단순히 LLM 호출만으로는 부족합니다. ✨ 문서를 쪼개고, 벡터로 바꾸고, 의미상 비슷한 걸 찾아 LLM에 던...
인공지능 - LangChain으로 여행지 소개 문서 요약 시스템 만들기 — 구조와 원리 완벽 해설
🛠 LangChain으로 여행지 소개 문서 요약 시스템 만들기 — 구조와 원리 완벽 해설 요즘 AI를 이용해 문서를 요약하거나, 문서 기반 질문에 답변하는 시스템을 많이 만듭니다. 그 핵심에는 언제나 다음과 같은 과정이 숨어 있습니다: ✨ 문서를 적절히 쪼개고(chunk)...
인공지능 - LangChain 구성요소 완벽 이해하기 - 한눈에 보는 흐름
🧩 LangChain 구성요소 완벽 이해하기 - 한눈에 보는 흐름 생성형 AI(Generative AI)를 활용해 “문서에서 답변하기” 시스템을 만들고 싶다면, 반드시 거쳐야 하는 필수 구조가 있습니다. 오늘은 LangChain의 핵심 구성요소와 흐름을 한눈에 정리해보겠습니다....
인공지능 - GPT란 무엇인가? 그리고 왜 AI 번역 결과는 매번 다를까?
🤖 GPT란 무엇인가? 그리고 왜 AI 번역 결과는 매번 다를까? “생성형 AI”, “GPT”라는 말을 요즘 참 많이 듣습니다. 그런데 막상 사용해보면, 특히 GPT로 번역 같은 작업에서 이런 경험을 하게 됩니다. “같은 문장을 번역했는데, 결과 글자 수가 매번 달라지네?...
Angular - 5 -바인딩 매커니즘 순서 자세히 설명
Angular에서 바인딩 매커니즘이란 데이터가 컴포넌트와 뷰(HTML) 간에 어떻게 연결되고 업데이트되는지를 의미합니다. Angular의 바인딩 메커니즘은 단방향 바인딩(One-Way Binding)과 양방향 바인딩(Two-Way Binding)으로 나뉘며, Change Detec...
Angular - 4 -HTML 렌더링 순서
Angular 애플리케이션이 실행될 때 컴포넌트가 로드되고 HTML이 렌더링되는 과정을 자세히 알아보겠습니다.
Angular - 3 -커스텀 태그(Custom Tag)란? 컴포넌트(Component)와의 관계는?
🔹 Angular 커스텀 태그(Custom Tag)란? Angular에서 커스텀 태그(Custom Tag)는 사용자가 직접 만든 컴포넌트(Component)를 HTML 요소처럼 사용할 수 있도록 하는 기능입니다. 즉, Angular의 @Component() 데코레이터에서 selec...
Angular - 2 - HTML 속성 바인딩(Property Binding)과 일반 바인딩의 차이
🔹 Angular에서 속성 바인딩(Property Binding)과 일반 바인딩의 차이
Angular - 1 - HTML 데이터 바인딩(Binding) 유형
Angular의 HTML에서 데이터 바인딩(Data Binding)은 크게 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 각각의 바인딩 방식은 특정한 목적과 사용 사례에 따라 적용됩니다.
Angular - 컴포넌트(Component) 데코레이터란?
🔹 @Component() 데코레이터 상세 설명
Linux - 파일시스템 mnt(Mount)란?
mnt는 “mount”의 약자로, 일반적으로 파일 시스템을 마운트(mount)하는 디렉터리를 의미합니다.
Git - 05 - cherry-pick 이란?
🍒 Git cherry-pick 이란? 📌 cherry-pick 개념 git cherry-pick은 특정 커밋만 선택해서 현재 브랜치에 적용하는 Git 명령어입니다. 즉, 다른 브랜치에서 특정 커밋만 가져와서 반영할 때 사용합니다.
Git - 04 - A 브랜치에서 작업한 코드를 B 브랜치로 이동하기
Git 브랜치 : A 브랜치에서 작업한 코드를 B 브랜치로 이동하기 🚀
Git - 03 - git add 와 git commit의 역할과 차이점
📌 git add 와 git commit의 역할과 차이점
Git - 02 - 코드가 저장되는 영역별 구조
📌 Git에서 코드가 저장되는 영역별 구조 Git은 파일을 여러 저장 영역(Stage) 에 걸쳐 관리하며, 각 단계에서 파일이 저장되는 방식이 다릅니다. Git에서 코드가 저장되는 주요 영역은 다음과 같습니다:
Git - 01 -구조와 코드 저장 방식
📌 Git의 구조와 코드 저장 방식
Angular 프레임워크 - $event 란?
Angular에서 $event란?
Angular 프레임워크 - 이벤트 객체 디버깅으로 흐름 보기
Angular에서 $event가 어디에서 오는지 디버깅을 통해 확인해보겠습니다.
Angular 프레임워크 - 브라우저의 표준 이벤트 객체란?
Angular에서 브라우저의 표준 이벤트 객체란?
Angular 프레임워크 - Event 매커니즘 02 - 흐름도
📌 Angular에서 Event 매커니즘 설명 및 흐름도
Angular 프레임워크 - Event 매커니즘 01 - 역할, 동작원리
🔍 Angular에서 $event의 역할, 동작 원리, 메커니즘
Django - 카카오 로그인 02 - 카카오톡 로그인 API 매커니즘
카카오톡 로그인 API 매커니즘: Django + social-auth-app-django
Django - 카카오 로그인 01 - Django에서 카카오 소셜 로그인을 설정하고 /login/으로 연결하는 방법
Django에서 카카오 소셜 로그인을 설정하고 /login/으로 연결하는 방법
Django - WSL에서 Django 웹 서버를 외부에서 접속 가능하도록 설정하기
WSL에서 Django 웹 서버를 외부 설정
Django - 웹 구축 과정 총정리
Django 웹 구축 과정 총정리
iOS 자동화 테스트 - (5) Windows와 iOS 디바이스 연결 기반 아키텍처
Windows와 iOS 디바이스 연결 기반 아키텍처
iOS 자동화 테스트 - (4) iOS 장치 연결부터 테스트 과정까지의 로직
iOS 장치 연결부터 테스트 과정까지의 로직
iOS 자동화 테스트 - (3) pymobiledevice3, iOS 자동화 테스트를 위한 도구
pymobiledevice3: iOS 자동화 테스트를 위한 도구
iOS 자동화 테스트 - (2) iOS 17, 보안 요소 변경 사항과 자동화 테스트 방식의 변화
iOS 17: 보안 요소 변경 사항과 자동화 테스트 방식의 변화
iOS 자동화 테스트 - (1) PC와 iOS 디바이스 연결 및 iOS UI 객체 인식과 제어(자동화 테스트 도구와 환경)
PC와 iOS 디바이스 연결 및 iOS UI 객체 인식과 제어: 자동화 테스트 도구와 환경
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (5) 그래프 탐색, BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search) - “방문한 노드”와 “방문 상태”의 차이점
“방문한 노드”와 “방문 상태”의 차이점
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (4) 그래프 탐색, BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search) - BFS와 슬라이딩 윈도우의 차이
그래프 탐색: BFS와 슬라이딩 윈도우의 차이
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (3) 그래프 탐색, BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search) 큐(Queue)에서 값이 빠지는 시점?
큐(Queue)에서 값이 빠지는 시점
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (2) 그래프 탐색, BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search) 에서 그래프란란?
BFS에서 그래프란 무엇인가? (수학적 정의)
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (1) 그래프 탐색, BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search)?
그래프 탐색: BFS (너비 우선 탐색, Breadth-First Search)
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (5) Graph Traversal, BFS (Breadth-First Search) - Difference Between “Visited Nodes” and “Visit Status”
Difference Between “Visited Nodes” and “Visit Status”
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (4) Graph Traversal, BFS (Breadth-First Search) vs Sliding Window
Graph Traversal: BFS vs Sliding Window
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (3) Graph Traversal, BFS (Breadth-First Search) - When Does a Value Leave the Queue?
When Does a Value Leave the Queue?
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (2) What is a Graph in BFS (Breadth-First Search)?
What is a Graph in BFS (Mathematical Definition)?
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (1) Graph Traversal, BFS (Breadth-First Search)
Graph Traversal: BFS (Breadth-First Search)
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) - (3) DFS(깊이 우선 탐색, Depth-First Search) - 재귀(Recursion)란?
알고리즘 문제로 재귀(Recursion)를 설명
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) - (2) DFS(깊이 우선 탐색, Depth-First Search) - Stak 이란?
스택(Stack) 알고리즘이란?
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - (1) 그래프 탐색, DFS (깊이 우선 탐색, Depth-First Search)?
그래프 탐색: DFS (깊이 우선 탐색, Depth-First Search)
Algorithm 03 - (Basic Pattern 03) - (3) DFS (Depth-First Search) - What Is Recursion?
Explaining Recursion Using Algorithm Problems
Algorithm 03 - (Basic Pattern 03) - (2) DFS (Depth-First Search) - What is a Stack?
What Is a Stack Algorithm?
Algorithm 03 - (Basic Pattern 02) - (1) Graph Traversal, DFS (Depth-First Search)
Graph Traversal: DFS (Depth-First Search)
알고리즘 03 - (자료구조 03) Que - “방문 상태”란 무엇인가?
“방문 상태”란 무엇인가?
알고리즘 03 - (자료구조 02) Que - “방문한 노드”란 무엇인가?
“방문한 노드”란?
알고리즘 03 - (자료구조 01 ) 알고리즘 문제를 스스로 사고해서 풀기 위해서는 어떻게 해야될까?
알고리즘 문제에서 자주 사용되는 자료구조 유형
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) 유형 - 4. 피피보나치 문제 핵심 정리
피보나치 문제 핵심 정리
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) 유형 - 3. 피보나치 수열, 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)?
동적 프로그래밍(Dynamic Programming)란?
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) 유형 - 2.2 피보나치 수열, 점화식이란?
1. 점화식의 본질 이해
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) 유형 - 2.1 피보나치 수열, 점화식이란?
점화식(漸化式)이란?
알고리즘 03 - (기본 패턴 03) 유형 - 1. 피보나치 수열이란?
1. 피보나치 수열이란?
알고리즘 03 - (기본 패턴 02) - DFS(Depth-First Search)와 BFS(Breadth-First Search)의 차이
DFS(Depth-First Search)와 BFS(Breadth-First Search)의 차이를 도식화로 살펴보겠습니다.
알고리즘 03 - (기본 패턴 01) 유형 - 재귀(Recursion)란?
1. 재귀(Recursion)란?
알고리즘 03 - (기본 패턴 00) 유형
기본 패턴
알고리즘 02 - (용어 02) 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window)란
슬라이딩 윈도우 (Sliding Window)란?
알고리즘 02 - (용어 01) 알고리즘 문제에서 자주 나오는 용어 정리
알고리즘 문제에서 자주 나오는 용어 정리
알고리즘 01 - 알고리즘 문제를 스스로 사고해서 풀기 위해서는 어떻게 해야될까?
알고리즘 문제를 스스로 사고해서 푸는 방법
Algorithm 03 - (Data Structure 03) Queue - What Does “Visited State” Mean?
What Does “Visited State” Mean?
Algorithm 03 - (Data Structure 02) Queue - What Does “Visited Node” Mean?
What Does “Visited Node” Mean?
Algorithm 03 - (Data Structure 01) How to Think and Solve Algorithm Problems Independently?
Frequently Used Data Structures in Algorithm Problems
Algorithm 03 - (Basic Pattern 01) - Differences Between DFS (Depth-First Search) and BFS (Breadth-First Search)
Let’s explore the differences between DFS (Depth-First Search) and BFS (Breadth-First Search) using a visual representation.
Algorithm 03 - (Basic Patterns 00) Types
Basic Patterns
Algorithm 02 - (Terminology 02) What is Sliding Window?
What is Sliding Window?
Algorithm 02 - (Terminology 01) Frequently Used Terms in Algorithm Problems
Frequently Used Terms in Algorithm Problems
Algorithm 01 - How to Solve Algorithm Problems on Your Own?
How to Solve Algorithm Problems Independently
Angular - 주요 매커니즘 03 - Angular CLI 매커니즘
이번에는 Angular CLI 매커니즘을 알아보고자 합니다. Angular 프로젝트를 빌드할때 터미널에서 명령어를 입력해서 빌드 또는 구동하게 됩니다. 이 CLI의 매커니즘을 알아보고자 합니다. Angular CLI는 터미널 기반 명령어로 Angular 개발을 간소화하고 표준화된 ...
Angular - 주요 매커니즘 02 - 디렉티브(Directive)
Angular 에서는 디렉티브(Directive) 라는 매커니즘이 있습니다. 이번에는 이 매커니즘을 알아보고자 합니다. 디렉티브는 Angular의 선언적 프로그래밍 스타일을 돕는 핵심 메커니즘입니다.
Angular - 주요 매커니즘 01 - 데이터 바인딩
Angular의 데이터 바인딩 방식과 그 차이를 알아보고자 합니다. Angular에서는 데이터 바인딩 방식이 여러자기 있는데 데이터 바인딩을 독립적으로 사용되거나 조합하여 유연한 데이터 바인딩을 제공합니다.
Angular - 주요 매커니즘
Angular 프로젝트에 대해 분석하고 정리하고자 합니다. 이를 위해서 Angular 주요 매커니즘을 분석하도록 할 것 입니다.
Angular - JavaScript 02 - 화살표 함수(Arrow Function)
=> 화살표(Arrow Function)
Angular - JavaScript 01 - 주요 문법
Angular는 TypeScript로 작성된 프레임워크이지만, TypeScript는 JavaScript의 상위 집합으로 JavaScript의 모든 핵심 문법을 지원합니다. Angular 개발 시 이해해야 할 JavaScript의 주요 문법과 이를 Angular에서 사용하는 방식은 ...
Angular - SCSS 프로젝트 기반 Angular 데이터 바인딩 01 - 프론트엔드에서 DB까지 데이터 흐름 이해
Angular 프로젝트에서 백엔드 데이터베이스(DB)와의 데이터 흐름 프로세스
Angular - CSS 스타일링 02 - SCSS 포함 프로젝트의 구조
Angular 프로젝트에서 SCSS 포함 앱의 기본 구조
Angular - CSS 스타일링 01 - SCSS, LESS, SASS의 차이와 활용
Angular 프로젝트 생성 시 선택할 수 있는 CSS 전처리기 및 스타일링 옵션(SCSS, CSS, LESS, SASS)가 있습니다. 각각의 차이를 아래에 설명하고자 합니다. 이 옵션은 프로젝트의 스타일링 방식을 결정합니다.
Django - 주요 매커니즘
Django는 웹 애플리케이션 개발을 위한 고수준 Python 프레임워크로, 개발을 간소화하고 유지보수성을 높이기 위해 여러 핵심 메커니즘을 제공합니다. 여기에서는 Django의 주요 매커니즘을 소개하고 간략히 설명하겠습니다.
Django - 커스텀 명령어 탐지 메커니즘 02 - manage.py의 역할과 자동 탐지 메커니즘 과정
앞의 설명에 이어서 Django에서 커스텀 명령어 파일을 읽어서 수행하는 과정을 정리해보았습니다.
Django - 커스텀 명령어 탐지 메커니즘 01 - manage.py의 역할과 자동 탐지 메커니즘 원리
Django 프로젝트에서는 python manger.py DoSomething과 같은 명령어로 특정 작업을 지시할 수 잇습니다. 이 커스텀 명령어를 구현하는 데 도움이 되도록 처리 구조를 이해하고자 정리해보았습니다.
Django - 프로젝트 설정 파일에서 INSTALLED_APPS 읽기 메커니즘
Django 프로젝트를 개발하면서 Django에 있는 매커니즘들을 이해하기 위해 공부한 내용을 정리하였습니다. 기본 명령어로 실행하면 앱은 작동됩니다.이것은 하다보니 알겠는데… 그런데, 기본 파일에는 각각의 파일을 어떻게 불러오는지 매커니즘을 알고 싶었습니다.
2024
Comparing .equals and == Operators for Null Checks in JAVA
Value Comparison in JAVA
Shallow Copy vs. Deep Copy in JAVA
What Are Shallow Copy vs. Deep Copy?
인공지능 - NLP (5) 텍스트 분류 작업에 대한 DNN, CNN, RNN 및 GRU 모델의 비교 분석
텍스트 분류 작업에 대한 DNN, CNN, RNN 및 GRU 모델의 비교 분석을 위한 예제 코드의 내용과 출력된 그래프의 의미를 설명드리겠습니다.
인공지능 - NLP (4) NLP 처리를 위한 인공지능 모델 비교 - 딥러닝과 Transformer의 활용
인공지능에서 언어를 처리하는 과정은 일반적으로 데이터 수집, 전처리, 임베딩, 모델링, 학습, 예측 등의 단계로 나눌 수 있습니다. 이 과정을 기준으로 이전 과정을 비교하여 정리하면 다음과 같습니다
인공지능 - NLP (3) 사전 학습된 Transformer 모델로 텍스트 생성
사전 학습된 Transformer 모델을 사용하여 텍스트 감정을 빠르게 예측하는 예제 코드입니다.
인공지능 - NLP (2) 신경망 모델을 활용한 텍스트 분류
간단한 신경망을 사용하여 텍스트를 긍정/부정으로 분류하는 과정.
인공지능 - NLP (1) NLP작업을 위한 딥러닝 모델활용
딥러닝 모델을 활용하여 NLP 작업에서 BERT 기반의 감정 분석을 수행하는 코드입니다.
AI - NLP (5) Comparative Analysis of DNN, CNN, RNN, and GRU Models on Text Classification Task
This article explains the content of example code and the meaning of the output graph for a comparative analysis of DNN, CNN, RNN, and GRU models on text cla...
AI - NLP (4) Comparing AI Models for NLP Tasks - Deep Learning vs. Transformer Applications
The process of handling language in AI typically involves stages like data collection, preprocessing, embedding, modeling, training, and prediction. Comparin...
AI - NLP (3) Text Generation with Pre-trained Transformer Models
This example code demonstrates how to quickly predict sentiment using a pre-trained Transformer model.
AI - NLP (2) Text Classification Using Neural Network Models
This article demonstrates how to classify text as positive or negative using a simple neural network.
AI - NLP (1) Using Deep Learning Models for NLP Tasks
This example code demonstrates sentiment analysis using a BERT-based model in NLP tasks.
인공지능 - Smith LangChain 연동 예제 코드
smith.langchain.com 코드를 연동하고 살펴보자
AI - Smith LangChain Integration Example Code
Let’s Integrate and Explore Code on smith.langchain.com
인공지능 - RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?
RAG (Retrieval-Augmented Generation)란? RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 검색 기반 생성 모델로, 검색(retrieval)과 생성(generation)을 결합하여 정확하고 풍부한 답변을 생성하는 자연어 처리(NLP)...
인공지능 - 자연어 처리(NLP)에서 CNN(합성곱 신경망)의 역할
자연어 처리(NLP)에서 CNN(합성곱 신경망)의 역할 자연어 처리(NLP)는 텍스트 데이터를 이해하고, 분석하며, 예측하는 작업을 수행하는 분야입니다. 최근 몇 년 간, 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)은 NLP 분야에서도 중요한 역...
인공지능 - Vector - 임베딩에서 벡터란?
임베딩에서 벡터란? 임베딩에서 벡터는 텍스트 데이터(예: 단어, 문장, 문서 등)를 수치화하여 고차원 공간에서 표현한 값입니다. 벡터는 일반적으로 다차원 배열(혹은 리스트)로, 각 차원은 텍스트의 특정한 의미적 특성을 나타냅니다. 예를 들어, 단어 벡터의 경우 특정 차원이 단어의...
인공지능 - 자연어 처리 과정(전처리, 임베딩, 모델링) 이해하기기
자연어 처리 과정(전처리, 임베딩, 모델링) 이해하기기 자연어 처리 과정은 크게 전처리(Preprocessing), 임베딩(Embedding), 모델링(Modeling)의 세 단계로 나눌 수 있습니다. 각 단계는 텍스트 데이터를 분석하고 의미를 추출하여 머신러닝 또는 딥러닝 모델...
인공지능 - Chunk란 무엇인가?
Chunk란 무엇인가? Chunk는 긴 텍스트나 데이터를 더 작은 단위로 나누어 처리하기 쉽게 만드는 개념입니다. 자연어 처리(NLP)나 텍스트 분석 작업에서, 긴 문장을 여러 조각으로 나눔으로써 모델이 효율적으로 학습하고, 의미를 파악할 수 있도록 돕습니다. 특히, chunk_...
인공지능 - Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용
Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용 1. 어원 및 일반적 의미 어원: “Chunk”라는 단어는 17세기 중반에 처음 사용된 것으로, 주로 “큰 덩어리” 또는 “두꺼운 조각”을 의미합니다. 이 단어는 고대 북유럽어에서 유래했으며, 영어에서 “덩어리”나 “조각...
인공지능 - 자연어 처리 과정
🧩 자연어 처리(NLP) 과정 — 텍스트를 이해하는 AI의 여정 자연어 처리(NLP)는 단순히 문장을 읽는 것에서 끝나지 않습니다. 컴퓨터가 인간 언어를 “진짜 이해”하려면 여러 단계를 거쳐야 하죠. ✨ “NLP 과정”이란, 텍스트를 입력받아 의미를 파악하고 원하는 결과를...
인공지능 - 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까?
🧠 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까? — 한국어와 영어의 구조를 중심으로 보는 언어 처리 이야기 우리가 일상에서 쓰는 언어는 사람에게는 익숙하지만, AI에겐 복잡하고 풀기 어려운 퍼즐과도 같습니다. ✨ 인공지능이 언어를 이해하기 위해서는 먼저 언어의 구조(Language...
인공지능 - 자연어 처리란?
🧠 자연어 처리(NLP)란? — 인간 언어를 이해하는 인공지능의 기술 우리가 매일 사용하는 한국어, 영어, 일본어 같은 언어는 사람에게는 자연스럽지만, 컴퓨터에게는 전혀 그렇지 않습니다. ✨ “자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)”란, ...
인공지능 - Transformer (2)
트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머는 자연어 처리(NLP) 및 기타 시퀀스 모델링 작업에서 널리 사용되는 신경망 아키텍처입니다. 2017년 “Attention is All You Need” 논문에서 소개된 이 모델은 기존의 RNN(Recurrent Neural Netw...
인공지능 - Transformer (1)
Transformer는 2017년에 구글에서 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 소개된 신경망 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 혁신적인 성과를 이뤄냈습니다. BERT와 GPT와 같은 최신 언어 모델들은 모두 Transf...
인공지능 - 인공지능에서 Model 이란?
모델(Model)의 어원
인공지능 - Fine-Tuning (2) - 의미와 진행 과정
Fine-Tuning이란 무엇인가?
인공지능 - Fine-Tuning의 어원과 인공지능에서의 역사
Fine-Tuning의 어원
Artificial Intelligence - Transformer (2)
Artificial Intelligence - Transformer
Artificial Intelligence - Transformer (1)
Transformer is a neural network architecture introduced in the 2017 Google research paper, “Attention is All You Need.” It has achieved groundbreaking result...
Artificial Intelligence - What is a Model in AI?
Origin of the Term “Model”
Artificial Intelligence - Fine-Tuning (2) - Meaning and Process
What is Fine-Tuning?
Artificial Intelligence - The Origin of Fine-Tuning and Its History in AI
The Origin of Fine-Tuning
인공지능 - Transformer (2)
트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머는 자연어 처리(NLP) 및 기타 시퀀스 모델링 작업에서 널리 사용되는 신경망 아키텍처입니다. 2017년 “Attention is All You Need” 논문에서 소개된 이 모델은 기존의 RNN(Recurrent Neural Netw...
인공지능 - Transformer (1)
Transformer는 2017년에 구글에서 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 소개된 신경망 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 혁신적인 성과를 이뤄냈습니다. BERT와 GPT와 같은 최신 언어 모델들은 모두 Transf...
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인공지능 - 딥러닝 입문 개념 정리
1. 딥러닝의 기초: 필수 라이브러리 Numpy 딥러닝의 기본적인 연산, 특히 벡터 및 행렬 연산을 효율적으로 수행하기 위해서는 Numpy를 이해하는 것이 필수적입니다. Numpy는 머신러닝과 딥러닝에서 수치 계산을 수행하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리로, 빠르고 효율적인 계...
Artificial Intelligence - Summary of Introductory Deep Learning Concepts
1. Basics of Deep Learning: Essential Library Numpy To efficiently perform basic operations in deep learning, especially vector and matrix calculations, unde...
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인공지능 - LangChain을 활용한 조건부 논리와 병렬 처리
이 실습 코드는 LangChain에서 조건부 논리와 병렬 처리를 사용하는 방법을 학습하는 데 중점을 둡니다. 이 코드를 통해 배울 수 있는 주요 내용과 LangChain의 기능을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
인공지능 - LangChain 간단한 예제로 알아보자
LangChain 설치 방법과 간단한 LLM 예제 코드 LangChain을 사용하려면 먼저 Python 환경에서 LangChain 라이브러리를 설치해야 합니다. 이를 위해서는 pip 패키지 관리자를 사용하면 됩니다.
인공지능 - LangChain이란?
LangChain이란? LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 LLM을 사용한 애플리케이션의 개발, 생산화, 배포 과정에서 필요한 모든 단계를 단순화하고, 이를 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니...
Artificial Intelligence - Conditional Logic and Parallel Processing with LangChain
Artificial Intelligence - Conditional Logic and Parallel Processing with LangChain
Artificial Intelligence - Learn LangChain with Simple Examples
Artificial Intelligence - Learn LangChain with Simple Examples
Artificial Intelligence - What is LangChain?
Artificial Intelligence - What is LangChain? What is LangChain? LangChain is a framework for developing applications that utilize large language models (LLMs...
인공지능 - LangChain을 활용한 조건부 논리와 병렬 처리
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인공지능 - OpenAI LLM Chat 기능 맛보기
OpenAI LLM Chat Bot 만들기(카드 등록, 결제 등 유료 방법 포함)
AI - Getting Started with OpenAI LLM Chat Feature
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인공지능 - RAG 란 무엇인가
RAG 란 무엇인가?
인공지능 - RAG(검색 증강 생성) 과 LLM(대규모 언어 모델) 비교
RAG 과 LLM 비교
인공지능 - RAG 어플리케이션 구조와 핵심요소
RAG Application 개발 핵심 요소
What is RAG?
What is RAG?
Comparison of RAG and LLM
Comparison of RAG and LLM
인공지능 - RAG 어플리케이션 구조와 핵심요소
Key Elements for Developing RAG Applications
인공지능 - RAG 란 무엇인가
RAG 란 무엇인가?
인공지능 - RAG(검색 증강 생성) 과 LLM(대규모 언어 모델) 비교
RAG 과 LLM 비교
인공지능 - RAG 어플리케이션 구조와 핵심요소
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인공지능 - RNN 순전파 & 역전파 과정
순전파 & 역전파 과정
인공지능 - Hidden State Update Equation
RNN의 은닉 상태 업데이트 공식
인공지능 - RNN 순전파 & 역전파 과정
순전파 & 역전파 과정
인공지능 - Hidden State Update Equation
RNN의 은닉 상태 업데이트 공식
인공지능 - 음성 인식 - 푸리에 변환(Fourier Transform)
음성 인식 - 푸리에 변환(Fourier Transform)
인공지능 - 음성 인식 DFT (Discrete Fourier Transform)
DFT (Discrete Fourier Transform, 이산 푸리에 변환)
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인공지능 - 음성 인식 이해하기 - 소리란?
음성 인식 이해하기
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인공지능 - Text to Speech
텍스트 음성 변환(TTS) 프로세스 설명
인공지능 - Speech to Text
Speech to Text (Listen, Attend and Spell) 모델 순서 설명
인공지능 - 사람의 음성 인식 과정
사람의 음성 인식 과정
인공지능 - Computer가 소리를 인식하는 방식 - 2. 음성 인식에서 정규화, 양자화 이유
음성 인식에서 정규화, 양자화 이유
인공지능 - Computer가 소리를 인식하는 방식 - 1.표본화(Sampling), 양자화(Quantizing), 부호화(Encoding)
표본화(Sampling), 양자화(Quantizing), 부호화(Encoding)
인공지능 - Sequence-to-Sequence
Sequence-to-Sequence 모델 설명
인공지능 - Text to Speech
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인공지능 - Speech to Text
Speech to Text (Listen, Attend and Spell) 모델 순서 설명
인공지능 - 사람의 음성 인식 과정
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인공지능 - Computer가 소리를 인식하는 방식 - 2. 음성 인식에서 정규화, 양자화 이유
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인공지능 - LSVCR
LSVCR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)
인공지능 - LSTM
LSTM 및 LSTM-HMM 개요
인공지능 - 음성 인식에서 Frame과 스냅샷의 차이
음성 인식에서 Frame과 스냅샷의 차이
인공지능 - 베이즈 정리(Bayes’ theorem) - 2
음성 인식 문제 수식화
인공지능 - 베이즈 정리(Bayes’ theorem) - 2
음성 인식에서의 확률 의미
인공지능 - 베이즈 정리(Bayes’ theorem)
베이즈 정리 (Bayes’ theorem)
인공지능 - LSVCR
LSVCR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)
인공지능 - LSTM
LSTM 및 LSTM-HMM 개요
인공지능 - 음성 인식에서 Frame과 스냅샷의 차이
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음성 인식에서의 확률 의미
인공지능 - 베이즈 정리(Bayes’ theorem)
베이즈 정리 (Bayes’ theorem)
Python - 기본 인수(Default argument) 란? 사용 시 주요할 점은?
기본 인수란 무엇인가?
Python - 기본 인수(Default argument) 란? 사용 시 주요할 점은?
기본 인수란 무엇인가?
Git - 되돌리기 또는 취소
Git 명령어 취소하기: add 및 commit 되돌리기
Git - add 와 commit 은 무엇인가?
Git add, commit 이란?
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Git 명령어 취소하기: add 및 commit 되돌리기
Git - add 와 commit 은 무엇인가?
Git add, commit 이란?
Python - language 기술적인 특징
파이썬의 주요 기술적 특징
Python - language 기술적인 특징
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Ubuntu - tmp 폴더
Ubuntu 에서 tmp 폴더
Ubuntu - Systemd 파일(ExecStart) & Bash Script 반환값 설정
Systemd 파일(ExecStart) & Bash Script 반환값 설정
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Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Ubuntu - chown, chmod 설정 방법
Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Python - aiohttp web.HTTPFound, ClientSession() 서버 HTTP 리다이렉트 처리 방식 비교
aiohttp - web.HTTPFound, ClientSession() : 서버 HTTP 리다이렉트 처리 방식 비교
Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Ubuntu - chown, chmod 설정 방법
Ubuntu - systemd 시스템 및 서비스 관리자 설정 방법
Python - aiohttp web.HTTPFound, ClientSession() 서버 HTTP 리다이렉트 처리 방식 비교
aiohttp - web.HTTPFound, ClientSession() : 서버 HTTP 리다이렉트 처리 방식 비교
2023
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (7) 복사하기(깊은 복사, 얕은 복사 비교)
이 예제에서는 영상을 복사하는 방법에 대해 알아본다.
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (6) 영상 픽셀 변경하기
파이썬 numpy 로 객체를 생성하고 영상으로 변환하기
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (5) 영상 속성과 픽셀 값 참조방법
cv2, glob 불러오기 cv2을 불러오고, 디렉터리 내의 파일들을 읽기 위해 glob, 파일 접근을 위해 sys 모듈도 불러온다.
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (4) 2개의 이미지를 나열해서 출력하기
```py #pip install opencv-python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (2) 이미지를 그래프로 출력하는 방법
matplotlib.pyplot : 그래프를 그리는 라이브러리
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (1) 이미지 불러오기, 저장하기
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 관련 알고리즘을 구현한 오픈 소스 라이브러리이다.C++, Python, Java, MATLAB 등의 언어 지원이 되며, 다양한 플랫폼에서 사용 가능(Windows, Linux...
Python - 컴퓨터 비전, OpenCV (7) 복사하기(깊은 복사, 얕은 복사 비교)
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Python - ChatGPT 웹 서비스 구현하기
Python으로 간단한 ChatGPT 채팅 웹 서비스 구현하기
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Python으로 간단한 ChatGPT 채팅 웹 서비스 구현하기
Python - 개발 환경 설정
파이썬 버전, 라이브러리 설치 경로 확인 방법
Python - 개발 환경 설정
파이썬 버전, 라이브러리 설치 경로 확인 방법
Python - Django 웹 만들기 (3)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (3) : 계좌 잔고 확인 페이지
Python - Django 웹 만들기 (3)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (3) : 계좌 잔고 확인 페이지
Python - Django 웹 만들기 (2)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (2) : 장고 템플릿 시스템
Python - Django 웹 만들기 (2)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (2) : 장고 템플릿 시스템
Python - Django 웹 만들기 (1)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (1) : 장고 웹 프로젝트 시작하기
Python - Django 웹 만들기 (1)
파이썬 Django 웹 프로그래밍 (1) : 장고 웹 프로젝트 시작하기
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (3)
Pandas, 데이터 시각화 - 지도에 표시하기 (3) Transforming Data into Meaningful Maps. A Hands-On Tutorial with Python(Pandas, Folium)
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (2)
Pandas, 데이터 시각화 - 지도에 표시하기 (2) Transforming Data into Meaningful Maps. A Hands-On Tutorial with Python(Pandas, Folium) 데이터를 수집하고 분석한 후에는 데이터를 시각화하는 내용을 다룬...
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (1)
Pandas, 데이터 시각화 - 지도에 표시하기 (1)
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (3)
Pandas, 데이터 시각화 - 지도에 표시하기 (3) Transforming Data into Meaningful Maps. A Hands-On Tutorial with Python(Pandas, Folium)
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (2)
Pandas, 데이터 시각화 - 지도에 표시하기 (2) Transforming Data into Meaningful Maps. A Hands-On Tutorial with Python(Pandas, Folium) 데이터를 수집하고 분석한 후에는 데이터를 시각화하는 내용을 다룬...
파이썬(Pandas, Folium) - 데이터 수집하여 지도에 표시하기 (시각화) (1)
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파이썬(Pandas) - 데이터 분석을 위한 오픈데이터 수집 및 데이터프레임 구조화
Pandas를 통한 향상된 데이터 분석을 위한 데이터 프레임 병합
파이썬(Pandas), 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (2)
Pandas, 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (2) 서울시 사업체현황(산업대분류별/동별) 데이터 분석
파이썬(Pandas), 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (1)
Pandas, 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (1) 서울시 주민등록 인구(구별) 데이터 분석
Web Scraping Automation with Selenium and Pandas
Selenium 및 Pandas를 사용한 웹 스크래핑 자동화
파이썬(Pandas) - 데이터 분석을 위한 오픈데이터 수집 및 데이터프레임 구조화
Pandas를 통한 향상된 데이터 분석을 위한 데이터 프레임 병합
파이썬(Pandas), 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (2)
Pandas, 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (2) 서울시 사업체현황(산업대분류별/동별) 데이터 분석
파이썬(Pandas), 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (1)
Pandas, 오픈 데이터 수집하여 데이터프레임으로 변환하기 (1) 서울시 주민등록 인구(구별) 데이터 분석
Web Scraping Automation with Selenium and Pandas
Selenium 및 Pandas를 사용한 웹 스크래핑 자동화
Gitblog - (Error) bundle exec jekyll serve
gitblog, bundle exec jekyll serve 에러 해결 에러 (1) : “vs code ‘bundle’은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.”
Gitblog - (Error) bundle exec jekyll serve
gitblog, bundle exec jekyll serve 에러 해결 에러 (1) : “vs code ‘bundle’은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.”
Python - Dynamic data collection and processing(Selenium and Pandas)
파이썬 - 동적 데이터 수집 및 가공(selenium, pandas) selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크이다. 웹 브라우저에서 동적으로 데이터를 수집할 수 있다.
Python - Selenium (4) - pyperclip
파이썬 크롤링 예제 (4) - pyperclip pyperclip이란? pyperclip을 사용하면 클립보드에 있는 문자열을 가져오거나 문자열을 클립보드에 복사할 수 있다.
Python - Selenium (3) - Control html element
파이썬 selenium 으로 웹 페이지에서 HTML 태그 가져오기 Selenium의 Serivce 클래스와 Chrome 에 대해 간단한 예제를 통해 알아본다. 다음 예제는 selenium을 사용하여 네이버 로그인을 하는 예제이다.
Python - Selenium (2) Get HTML tags from web page with selenium
selenium 으로 웹 페이지에서 HTML 태그 가져오기 selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크 간단한 예제 코드를 통해 selenium으로 웹 브라우저의 태그를 찾고, 값을 가져오는 방법을 알아보자.
Python - Selenium (1) - Controlling the web browser (forward, back, refresh, exit)
selenium 으로 웹 브라우저 제어하기(앞으로가기, 뒤로가기, 새로고침, 종료) selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크 아래 코드는 크롬 브라우저를 실행하고, 네이버 홈페이지를 요청하는 코드이다.
Python - how to Crawling and Scraping (2)
크롤링, 스크래핑이란? 파이썬 크롤링 예제 (2) -Request, Urllib, BeautifulSoup 사용하기 웹 페이지는 HTML로 작성되어 있으며, 이러한 웹에서 필요한 데이터를 추출하는 것을 스크래핑이라고 한다. 스크래핑을 하기 위해서는 HTML을 파싱하는 작업이 필요하...
Python - how to Crawling and Scraping (1)
파이썬 크롤링 예제 (1) -Request, Urllib, BeautifulSoup 사용하기 웹 크롤링으로 웹에서 데이터를 수집하기 위해 간단한 예제를 통해 기본적인 기능을 알아본다. 웹 크롤링은 웹에서 데이터를 수집하는 것을 말한다. 웹 크롤링을 하기 위해서는 웹에서 데이터를 가...
Python - Dynamic data collection and processing(Selenium and Pandas)
파이썬 - 동적 데이터 수집 및 가공(selenium, pandas) selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크이다. 웹 브라우저에서 동적으로 데이터를 수집할 수 있다.
Python - Selenium (4) - pyperclip
파이썬 크롤링 예제 (4) - pyperclip pyperclip이란? pyperclip을 사용하면 클립보드에 있는 문자열을 가져오거나 문자열을 클립보드에 복사할 수 있다.
Python - Selenium (3) - Control html element
파이썬 selenium 으로 웹 페이지에서 HTML 태그 가져오기 Selenium의 Serivce 클래스와 Chrome 에 대해 간단한 예제를 통해 알아본다. 다음 예제는 selenium을 사용하여 네이버 로그인을 하는 예제이다.
Python - Selenium (2) Get HTML tags from web page with selenium
selenium 으로 웹 페이지에서 HTML 태그 가져오기 selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크 간단한 예제 코드를 통해 selenium으로 웹 브라우저의 태그를 찾고, 값을 가져오는 방법을 알아보자.
Python - Selenium (1) - Controlling the web browser (forward, back, refresh, exit)
selenium 으로 웹 브라우저 제어하기(앞으로가기, 뒤로가기, 새로고침, 종료) selenium 은 웹 브라우저를 제어하는 프레임워크 아래 코드는 크롬 브라우저를 실행하고, 네이버 홈페이지를 요청하는 코드이다.
Python - how to Crawling and Scraping (2)
크롤링, 스크래핑이란? 파이썬 크롤링 예제 (2) -Request, Urllib, BeautifulSoup 사용하기 웹 페이지는 HTML로 작성되어 있으며, 이러한 웹에서 필요한 데이터를 추출하는 것을 스크래핑이라고 한다. 스크래핑을 하기 위해서는 HTML을 파싱하는 작업이 필요하...
Python - how to Crawling and Scraping (1)
파이썬 크롤링 예제 (1) -Request, Urllib, BeautifulSoup 사용하기 웹 크롤링으로 웹에서 데이터를 수집하기 위해 간단한 예제를 통해 기본적인 기능을 알아본다. 웹 크롤링은 웹에서 데이터를 수집하는 것을 말한다. 웹 크롤링을 하기 위해서는 웹에서 데이터를 가...
Git - 자주 사용하는 명령어
Git 자주 사용하는 명령어 모음 개발할 때 버전 관리를 위한 관리 시스템으로 Git, SVN 을 사용한다. 어느 도구를 사용하든 개발 회사의 상황에 맞게, 개발자에 따라서 그 유용함이 달라진다.
aiohttp - (1) 파이썬 비동기 웹 서버 라이브러리
aiohttp - (1) 파이썬 비동기 웹 서버 만들기 aiohttp란? aiohttp란 파이썬에서 비동기 웹 서버를 개발할 수 있게 해주는 라이브러리이다.
aiohttp - (2) 모듈 추가하기
aiohttp (2) 모듈 추가하기 실제로 서버에서는 여러 라우터를 추가할 수 있다. 라우터는 URL 경로와 핸들러 함수를 매핑하는 역할을 한다. 라우터를 추가할 때는 add_get() 메서드를 사용한다. add_get() 메서드는 GET 요청을 처리하는 핸들러를 추가한다. 첫 번...
aiohttp - (3) 응용(Json 객체 가져오기)
aiohttp (3) 응용 : uiautomation, platform, os 모듈로 PC정보를 json 객체로 전송하기 서버에서 JSON을 반환하는 예제이다. json 객체 : get_device_info 함수에서 반환하는 딕셔너리를 JSON으로 변환한다.
Git - 자주 사용하는 명령어
Git 자주 사용하는 명령어 모음 개발할 때 버전 관리를 위한 관리 시스템으로 Git, SVN 을 사용한다. 어느 도구를 사용하든 개발 회사의 상황에 맞게, 개발자에 따라서 그 유용함이 달라진다.
aiohttp - (1) 파이썬 비동기 웹 서버 라이브러리
aiohttp - (1) 파이썬 비동기 웹 서버 만들기 aiohttp란? aiohttp란 파이썬에서 비동기 웹 서버를 개발할 수 있게 해주는 라이브러리이다.
aiohttp - (2) 모듈 추가하기
aiohttp (2) 모듈 추가하기 실제로 서버에서는 여러 라우터를 추가할 수 있다. 라우터는 URL 경로와 핸들러 함수를 매핑하는 역할을 한다. 라우터를 추가할 때는 add_get() 메서드를 사용한다. add_get() 메서드는 GET 요청을 처리하는 핸들러를 추가한다. 첫 번...
aiohttp - (3) 응용(Json 객체 가져오기)
aiohttp (3) 응용 : uiautomation, platform, os 모듈로 PC정보를 json 객체로 전송하기 서버에서 JSON을 반환하는 예제이다. json 객체 : get_device_info 함수에서 반환하는 딕셔너리를 JSON으로 변환한다.
Pandas - 시각화(visualization) 지도 그리기(folium)
Pandas 시각화 - 지도 그리기(folium) folium은 python에서 제공하는 지도를 다루는 패키지이다. 여기에 나오는 지도는 구글 에서 불어오는 지도이다. 이것을 사용하여 지도를 생성하고 Marker를 추가하여 시각화하거나 원등의 작업을 할 수 있다. 엑셀 파일을 읽어...
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (4-2) - Seaborn
Pandas 시각화 그래프 그리기 (4-2) - Seaborn Seaborn의 다양한 그래프에 대해 실습해본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기(4-1) Seaborn
Pandas 시각화 그래프 그리기(4-1) - Seaborn 이 실습 코드에서는 Seaborn에 대해 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (3) 그래프를 분할하기
Pandas 시각화 그래프 그리기 (3) - 그래프를 분할하기 이 실습 코드에서는 그래프를 분할하여 출력하는 방법을 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (2)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (여러 개의 선 그리기) (2) 이 실습 코드에서는 그래프에 여러 개의 선을 그리는 방법을 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (1)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (1) 데이터를 불러와서 그래프로 그리고 그래프 세부 설정하는 방법을 알아본다. matplotlib.pyplot 모듈을 사용한다. 그래프 사이즈, x축, y축 라벨링, 범례 표시, 그래프 제목, 주석 표시 등을 설정할 수 있다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (0)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (0) matplotlib 에 다양한 그래프 예제가 있다. https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
Pandas - 시각화(visualization) 지도 그리기(folium)
Pandas 시각화 - 지도 그리기(folium) folium은 python에서 제공하는 지도를 다루는 패키지이다. 여기에 나오는 지도는 구글 에서 불어오는 지도이다. 이것을 사용하여 지도를 생성하고 Marker를 추가하여 시각화하거나 원등의 작업을 할 수 있다. 엑셀 파일을 읽어...
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (4-2) - Seaborn
Pandas 시각화 그래프 그리기 (4-2) - Seaborn Seaborn의 다양한 그래프에 대해 실습해본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기(4-1) Seaborn
Pandas 시각화 그래프 그리기(4-1) - Seaborn 이 실습 코드에서는 Seaborn에 대해 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (3) 그래프를 분할하기
Pandas 시각화 그래프 그리기 (3) - 그래프를 분할하기 이 실습 코드에서는 그래프를 분할하여 출력하는 방법을 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (2)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (여러 개의 선 그리기) (2) 이 실습 코드에서는 그래프에 여러 개의 선을 그리는 방법을 알아본다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (1)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (1) 데이터를 불러와서 그래프로 그리고 그래프 세부 설정하는 방법을 알아본다. matplotlib.pyplot 모듈을 사용한다. 그래프 사이즈, x축, y축 라벨링, 범례 표시, 그래프 제목, 주석 표시 등을 설정할 수 있다.
Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (0)
Pandas 시각화 그래프 그리기 (0) matplotlib 에 다양한 그래프 예제가 있다. https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
Pandas - 행과 열을 다루는 방법
Pandas 행과 열을 다루는 방법 행과 열을 설정하는 다양한 기능들에 대해 정리해보았다. 행(인덱스), 열 이름 설정 방법 loc, iloc 사용하여 행 선택 방법 행과 열 선택 방법 범위 슬라이싱을 사용하여 행 선택 방법 행(인덱스), 열로 바꾸는 방법 ...
Pandas - Seaborn 이란?
seaborn 이란? seaborn은 python 기본 데이터셋을 제공한다. seaborn을 사용하면, 데이터셋을 불러오는 코드를 작성할 필요가 없다. 형식은 seaborn.load_dataset(‘데이터셋 이름’) titanic은 seaborn에서 제공하는 데이터셋 이름이...
Pandas - 행과 열을 다루는 방법
Pandas 행과 열을 다루는 방법 행과 열을 설정하는 다양한 기능들에 대해 정리해보았다. 행(인덱스), 열 이름 설정 방법 loc, iloc 사용하여 행 선택 방법 행과 열 선택 방법 범위 슬라이싱을 사용하여 행 선택 방법 행(인덱스), 열로 바꾸는 방법 ...
Pandas - Seaborn 이란?
seaborn 이란? seaborn은 python 기본 데이터셋을 제공한다. seaborn을 사용하면, 데이터셋을 불러오는 코드를 작성할 필요가 없다. 형식은 seaborn.load_dataset(‘데이터셋 이름’) titanic은 seaborn에서 제공하는 데이터셋 이름이...
Python - 클래스(Class)
클래스 정의 파이썬에서 클래스 정의, 상속하는 방법을 알아본다. 그리고 모듈(from, import)을 가져오는 방법을 알아본다.
Pandas - Series & Dataframe 란?
Pandas : Series & Dataframe 란? pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리이다. 행과 열로 이루어진 2차원 데이터프레임을 만들어 다룰 수 있다.
Python - 클래스(Class)
클래스 정의 파이썬에서 클래스 정의, 상속하는 방법을 알아본다. 그리고 모듈(from, import)을 가져오는 방법을 알아본다.
Pandas - Series & Dataframe 란?
Pandas : Series & Dataframe 란? pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리이다. 행과 열로 이루어진 2차원 데이터프레임을 만들어 다룰 수 있다.
Python - JSON, Dictionary 정리(json load and dump)
파이썬 JSON, Dictionary 정리 - loads(), load(), dumps(), dump() json 이란? JSON은 JavaScript 객체 표기법(JavaScript Object Notation)을 뜻합니다. JSON은 서버와 웹 애플리케이션 간의 데이터 교환에 ...
Python - JSON, Dictionary 정리(json load and dump)
파이썬 JSON, Dictionary 정리 - loads(), load(), dumps(), dump() json 이란? JSON은 JavaScript 객체 표기법(JavaScript Object Notation)을 뜻합니다. JSON은 서버와 웹 애플리케이션 간의 데이터 교환에 ...
Github Copilot
Copilot 기능
Github Copilot
Copilot 기능
Python - 데코레이터 란? (+ args, kwargs)
파이썬 데코레이터 란? (+ args, kwargs) Python의 데코레이터는 코드를 변경하지 않고도 함수나 메서드의 동작을 수정하거나 확장할 수 있는 강력하고 유연한 기능이다. 함수와 메서드에 기능을 추가하는 모듈 방식을 제공한다. 데코레이터는 로깅, 인증 등과 같은 작업에 자...
Python - args, kwargs 이해하기(가변인자란?)
파이썬 args, kwargs 이해하기(가변인자란?) *args, **kwargs는 함수에 가변 개수의 인수를 전달하는 데 사용되는 Python의 특수 구문이다. 임의의 여러 개의 위치 및 키워드 인수를 허용할 수 있다.
Python - 데코레이터 란? (+ args, kwargs)
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Python - args, kwargs 이해하기(가변인자란?)
파이썬 args, kwargs 이해하기(가변인자란?) *args, **kwargs는 함수에 가변 개수의 인수를 전달하는 데 사용되는 Python의 특수 구문이다. 임의의 여러 개의 위치 및 키워드 인수를 허용할 수 있다.
Python으로 공부하는 블록체인 (2) 블록생성 Mining
파이썬으로 알아보는 블록체인 마이닝
Python으로 공부하는 블록체인 (2) 블록생성 Mining
파이썬으로 알아보는 블록체인 마이닝
Python으로 공부하는 블록체인 (1) 블록체인이란?
블록체인이란?
Python으로 공부하는 블록체인 (1) 블록체인이란?
블록체인이란?
Python - 단위 테스트 pytest 사용법
파이썬 테스트 도구 : pytest (python ver 3.10)
Python - 단위 테스트 pytest 사용법
파이썬 테스트 도구 : pytest (python ver 3.10)
Python - 단위테스트 Unit test 사용법
파이썬 단위 테스트
Python - 단위테스트 Unit test 사용법
파이썬 단위 테스트
RPC(Remote Procedure Call) vs REST API
RPC(Remote Procedure Call) vs REST API
RPC(Remote Procedure Call) vs REST API
RPC(Remote Procedure Call) vs REST API
Python - with
with 파일 스트림에서 리소스 관리를 단순화하는데 도움을 준다. 파일 스트림에서 예외가 발생하더라도 try-except-finally 블록을 명시적으로 작성하지 않고도 리소스 관리를 쉽게 처리할 수 있다. 파일 실행 또는 종료 코드가 실행되도록 하는 방법을 제공한다.
Python - Thread 이벤트 모니터링 처리
Thread 이벤트 모니터링 처리 파이썬에서 Thread의 Event 클래스에 대한 정리내용. 구현내용은 특정 이벤트 발생을 모니터링하는 코드이다.
Python - with
with 파일 스트림에서 리소스 관리를 단순화하는데 도움을 준다. 파일 스트림에서 예외가 발생하더라도 try-except-finally 블록을 명시적으로 작성하지 않고도 리소스 관리를 쉽게 처리할 수 있다. 파일 실행 또는 종료 코드가 실행되도록 하는 방법을 제공한다.
Python - Thread 이벤트 모니터링 처리
Thread 이벤트 모니터링 처리 파이썬에서 Thread의 Event 클래스에 대한 정리내용. 구현내용은 특정 이벤트 발생을 모니터링하는 코드이다.
Python - Thread 오버라이딩
Thread 커스텀하게 만들기 프레임워크 및 구현 내용 : 파이썬 API Flask 프레임워크 적용 리눅스 서버에서 리눅스 명령어를 실행하는 기능을 수행하고 있다. 해당 프로그램은 쓰레드로 실행된다.
Python - Thread 오버라이딩
Thread 커스텀하게 만들기 프레임워크 및 구현 내용 : 파이썬 API Flask 프레임워크 적용 리눅스 서버에서 리눅스 명령어를 실행하는 기능을 수행하고 있다. 해당 프로그램은 쓰레드로 실행된다.
Python - flask Framework(API) & python으로 Linux Command(Shell Script) 실행하기
파이썬 flask API 기반의 Linux Command 실행하기 리눅스 서버에서 실행되는 shell script 기반의 프로젝트가 있었는데 shell script 파일 중 일부분은 외부에서 실행시키도록 변경하게 되었다.
Python - flask Framework(API) & python으로 Linux Command(Shell Script) 실행하기
파이썬 flask API 기반의 Linux Command 실행하기 리눅스 서버에서 실행되는 shell script 기반의 프로젝트가 있었는데 shell script 파일 중 일부분은 외부에서 실행시키도록 변경하게 되었다.
Python - 인터프리터와 컴파일러
파이썬 파일을 실행하면 생성되는 파일 .pyc
Python - 인터프리터와 컴파일러
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Python - 클래스 타입 확인 방법 isinstance()
python에서 클래스 타입을 확인하고 JSON 타입으로 변환하기
Python - byte literal (바이트 리터럴)
python 바이트 리터럴 (접두사 ‘b’)
Python - 클래스 타입 확인 방법 isinstance()
python에서 클래스 타입을 확인하고 JSON 타입으로 변환하기
Python - byte literal (바이트 리터럴)
python 바이트 리터럴 (접두사 ‘b’)
Python 에서도 Private을 사용하려면?
접근제어자 Private
Python - 클래스 타입(Class type)
자바 vs 파이썬 클래스 타입(자료형) 비교
Python - 클래스의 인스턴스(Class instance)
클래스의 인스턴스 변수에 대한 이해 클래스의 인스턴스 변수에 대한 이해를 위한 예제이다.
Python 에서도 Private을 사용하려면?
접근제어자 Private
Python - 클래스 타입(Class type)
자바 vs 파이썬 클래스 타입(자료형) 비교
Python - 클래스의 인스턴스(Class instance)
클래스의 인스턴스 변수에 대한 이해 클래스의 인스턴스 변수에 대한 이해를 위한 예제이다.
Python - context manager 란?
context manager 란?
Python - context manager 란?
context manager 란?
Python - Flask로 간단한 API 만들기 2
① ② Python
Python - Flask로 간단한 API 만들기 2
① ② Python
How to instail Python Ubuntu
Ubuntu에서 파이썬 환경 구축 방법
java object class to python object class
자바 object 클래스를 파이썬 object 클래스로 바꾸기
파이썬 pip error (resolved)
파이썬 모듈 설치 에러
Python Dynamic JSON Object
자바 object 클래스를 파이썬 object 클래스로 바꾸기 + 파이썬 동적 클래스 만들기
How to instail Python Ubuntu
Ubuntu에서 파이썬 환경 구축 방법
java object class to python object class
자바 object 클래스를 파이썬 object 클래스로 바꾸기
파이썬 pip error (resolved)
파이썬 모듈 설치 에러
Python Dynamic JSON Object
자바 object 클래스를 파이썬 object 클래스로 바꾸기 + 파이썬 동적 클래스 만들기
파이썬 ModuleNotFoundError No module named ‘apt_pkg’ error (resolved)
pip install 에러발생
Python 버전 변경 방법 (ubuntu)
Ubuntu 파이썬 버전 변경
파이썬 ModuleNotFoundError No module named ‘apt_pkg’ error (resolved)
pip install 에러발생
Python 버전 변경 방법 (ubuntu)
Ubuntu 파이썬 버전 변경
Python - os.system vs subprocess 비교
① ② Python
Python - Flask로 간단한 API 만들기
① ② Python
Python - os.system vs subprocess 비교
① ② Python
Python - Flask로 간단한 API 만들기
① ② Python
AWS EC2 SSH - MobaXterm
① ② AWS EC2
AWS EC2 SSH - MobaXterm
① ② AWS EC2
Python - Anaconda
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python python *args와 **kwargs 차이
① ② Python
Python - Anaconda
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python Numpy & Pandas
① ② Python
Python python *args와 **kwargs 차이
① ② Python
Docker Jenkins CI/CD
도커 jenkins CI/CD 구축하기 (Java Maven Web Project)
Docker Jenkins CI/CD
도커 jenkins CI/CD 구축하기 (Java Maven Web Project)
JAVA [Message] properties 메시징 처리하기
JAVA [Message] properties 메시징 처리하기
JAVA Null 체크를 위한 .equals와 == 연산자 비교
① ② java10
apache
① ② apache html
JAVA [Message] properties 메시징 처리하기
JAVA [Message] properties 메시징 처리하기
JAVA Null 체크를 위한 .equals와 == 연산자 비교
① ② java10
apache
① ② apache html
2022
JAVA 얕은 복사(Shallow Copy), 깊은 복사(Deep Copy)
① ② java10
JAVA 얕은 복사(Shallow Copy), 깊은 복사(Deep Copy)
① ② java10
Ubuntu 20.04 PM2 설치
Ubuntu 20.04 PM2 설치
Ubuntu 20.04 PM2 설치
Ubuntu 20.04 PM2 설치
Nginx Web Server SSL 적용
Web Server SSL 적용
Nginx Web Server SSL 적용
Web Server SSL 적용
AWS EC2 MariaDB & PHP 설치
AWS EC2에 MariaDB서버 설치하고 인바운드 설정까지
AWS EC2 MariaDB & PHP 설치
AWS EC2에 MariaDB서버 설치하고 인바운드 설정까지
Blockchain ERC20 토큰 만들기 & 지갑 전송 실습 예제
ERC20 토큰 만들기 & 지갑 전송 실습 예제
Blockchain ERC20 토큰 만들기 & 지갑 전송 실습 예제
ERC20 토큰 만들기 & 지갑 전송 실습 예제
Blockchain 하이퍼레저(hyperledger) Error
에러 : Cannot start service peer0.org2.example.com: driver failed programming external
Blockchain 하이퍼레저(hyperledger) Error
에러 : Cannot start service peer0.org2.example.com: driver failed programming external
JAVA Null 체크를 위한 .equals와 == 연산자 비교
① ② java10
JAVA Null 체크를 위한 .equals와 == 연산자 비교
① ② java10
2021
MySQL AUTO_INCREMENT 초기화
mysql AUTO_INCREMENT 초기화
MySQL 비밀번호 변경 방법
mysql 비밀번호 변경 방법
MySQL AUTO_INCREMENT 초기화
mysql AUTO_INCREMENT 초기화
MySQL 비밀번호 변경 방법
mysql 비밀번호 변경 방법
Apache2 - HTTPS 설정 방법
Apache2 - HTTPS 설정 방법
Apache2 - HTTPS 설정 방법
Apache2 - HTTPS 설정 방법
플러터 & 파이어베이스 구글로그인 연동하기
플러터 & 파이어베이스 구글로그인 연동하기
Android - keystore error
에러 : java.io.IOException: Keystore was tampered with, or password was incorrect
플러터 & 파이어베이스 구글로그인 연동하기
플러터 & 파이어베이스 구글로그인 연동하기
Android - keystore error
에러 : java.io.IOException: Keystore was tampered with, or password was incorrect
Ubuntu 18.04 apache2, php, mysql 설치
Ubuntu 18.04 apache2, php, mysql 설치
Ubuntu 18.04 apache2, php, mysql 설치
Ubuntu 18.04 apache2, php, mysql 설치
PHP, MySQL 연동 에러 해결
PHP, MySQL 연동 에러 해결
PHP, MySQL 연동 에러 해결
PHP, MySQL 연동 에러 해결
PHP 버전 다운그레이드 방법
PHP 버전 다운그레이드 방법
PHP Slim framwork 구축(에러 해결)
1. PHP Slim framwork 구축(에러 해결)
PHP 버전 다운그레이드 방법
PHP 버전 다운그레이드 방법
PHP Slim framwork 구축(에러 해결)
1. PHP Slim framwork 구축(에러 해결)
2020
Node.JS-mysql 다중쿼리(+socket.io)
node.js mysql 다중쿼리
Node.JS-mysql 다중쿼리(+socket.io)
node.js mysql 다중쿼리
Node.JS-socket.IO(소켓 정보 모니터링)
socket 정보 모니터링
Android-socket.IO
Android & socket.io
Node.JS-socket.IO(소켓 정보 모니터링)
socket 정보 모니터링
Android-socket.IO
Android & socket.io
MySQL - Auto_increment
원하는 값으로 초기화 ALTER TABLE 테이블이름 AUTO_INCREMENT=1; #기존 ROW 재정렬 SET @cnt = 0; UPDATE 테이블이름 SET 테이블이름.컬럼이름 = @cnt:=@cnt+1; #
MySQL - Auto_increment
원하는 값으로 초기화 ALTER TABLE 테이블이름 AUTO_INCREMENT=1; #기존 ROW 재정렬 SET @cnt = 0; UPDATE 테이블이름 SET 테이블이름.컬럼이름 = @cnt:=@cnt+1; #
MySQL 수동 삭제 & bin_log 설정하기
mysql 완전 삭제, 재설치
MySQL 수동 삭제 & bin_log 설정하기
mysql 완전 삭제, 재설치
안드로이드 file 권한 체크, 부여 및 내부 파일 정보 가져오기
안드로이드 권한 체크 & 파일 정보 가져오기
안드로이드 file 권한 체크, 부여 및 내부 파일 정보 가져오기
안드로이드 권한 체크 & 파일 정보 가져오기
안드로이드 PHP 연동하여 Json 가져오기
안드로이드 & PHP - JSON 데이터 가져오기 DB : mysql
안드로이드 PHP 연동하여 Json 가져오기
안드로이드 & PHP - JSON 데이터 가져오기 DB : mysql
데이터가 없는지 확인해서 값 넣기
데이터가 없는지 확인해서 값 넣기
데이터가 없는지 확인해서 값 넣기
데이터가 없는지 확인해서 값 넣기
안드로이드 아키텍처 관련 에러
안드로이드 에러 INSTALL_FAILED_NO_MATCHING_ Installation did not succeed. The application could not be installed: INSTALL_FAILED_NO_MATCHING_ABIS Installation f...
안드로이드 아키텍처 관련 에러
안드로이드 에러 INSTALL_FAILED_NO_MATCHING_ Installation did not succeed. The application could not be installed: INSTALL_FAILED_NO_MATCHING_ABIS Installation f...
안드로이드 에러 - android_Error inflating class
android_Error inflating class 에러 해결
안드로이드 에러 - android_Error inflating class
android_Error inflating class 에러 해결
안드로이드 에러
에러 : AAPT: error: resource string/about_app (aka com.example.proxyex02:string/about_app) not found. ```xml <TextView android:id=”@+id/title” andr...
안드로이드 에러
에러 : AAPT: error: resource string/about_app (aka com.example.proxyex02:string/about_app) not found. ```xml <TextView android:id=”@+id/title” andr...
안드로이드 에러
안드로이드 스튜디오 “waiting for target device to come online”
안드로이드 에러
안드로이드 스튜디오 “waiting for target device to come online”
안드로이드 구조
SDK Software Development Kit 소프트웨어 개발 도구 모음 SDK 안에는 개발에 도움이 될 개발 도구 프로그램, 디버깅 프로그램, 문서, API 등이 있다.
안드로이드 구조
SDK Software Development Kit 소프트웨어 개발 도구 모음 SDK 안에는 개발에 도움이 될 개발 도구 프로그램, 디버깅 프로그램, 문서, API 등이 있다.
Android Intent 데이터 전달
컴포넌트(Activity) 간 데이터 전달하기
Android Intent 데이터 전달
컴포넌트(Activity) 간 데이터 전달하기
Android InternalStorage 장치내부 파일 생성 / 읽기 예제
안드로이드 파일 생성 및 읽기 예제
Android InternalStorage 장치내부 파일 생성 / 읽기 예제
안드로이드 파일 생성 및 읽기 예제
Android 서비스(Service) 란?
Service 란?
Android 북마크 가져오기
모바일 브라우저 앱(chrome browser app)
Android 서비스(Service) 란?
Service 란?
Android 북마크 가져오기
모바일 브라우저 앱(chrome browser app)
MySQL 로그 출력 방법
로그 ON (활성화 여부 확인, 로그 저장위치) show variables like ‘general%’;
MySQL 로그 출력 방법
로그 ON (활성화 여부 확인, 로그 저장위치) show variables like ‘general%’;
Android-IMEI & 전화번호 가져오기(권한 부여)
Android 웹 뷰 예제
Android-IMEI & 전화번호 가져오기(권한 부여)
Android 웹 뷰 예제
환경변수 설정 의미
환경변수 설정 의미
환경변수 설정 의미
환경변수 설정 의미
Android-webview example
Android 웹 뷰 예제
Android-디바이스에 대한 고유값 생성
Android Device ID 생성하기
Android-webview example
Android 웹 뷰 예제
Android-디바이스에 대한 고유값 생성
Android Device ID 생성하기
Android-디바이스 정보 추출 간단 예제
Android Build OS
Android-디바이스 정보 추출 간단 예제
Android Build OS
2019
Java List and Map
자바에서 List와 Map 비교
Java List and Map
자바에서 List와 Map 비교
Java StringBuffer 란?
1. StringBuffer란?
Java StringBuffer 란?
1. StringBuffer란?
NodeJS-socket.IO
socket.io & mysql(update) 예제
NodeJS-socket.IO
socket.io & mysql(update) 예제
리눅스 명령어 - & vs &&
리눅스 명령어 & : & 앞의 명령어는 백그라운드실행 + & 뒤의 명령어를 실행 && : & 앞의 명령어가 성공 후 & 뒤의 명령어를 실행 ; : & 앞의 명령어가 실패해도 & 뒤의 명령를 실행
리눅스 명령어 - & vs &&
리눅스 명령어 & : & 앞의 명령어는 백그라운드실행 + & 뒤의 명령어를 실행 && : & 앞의 명령어가 성공 후 & 뒤의 명령어를 실행 ; : & 앞의 명령어가 실패해도 & 뒤의 명령를 실행
java HttpSession 클래스 (java Session)
java HttpSession 클래스 (Session)
java HttpSession 클래스 (java Session)
java HttpSession 클래스 (Session)
MySQL ERROR max_allowed_packet
에러 내용 max_allowed_packet Error
MySQL ERROR max_allowed_packet
에러 내용 max_allowed_packet Error
How to install Apache, MySql, PHP, Nginx, Tomcat, ActiveMQ in Ubuntu 18.04
LAMP : Linux, Apache, Mysql, PHP + Tomcat, ActiveMQ, NgInx
How to install Apache, MySql, PHP, Nginx, Tomcat, ActiveMQ in Ubuntu 18.04
LAMP : Linux, Apache, Mysql, PHP + Tomcat, ActiveMQ, NgInx
Java classpath
1. JAVA에서 환경변수란?
Java classpath
1. JAVA에서 환경변수란?
Proxy
사용자의 데이터 유출 방지를 위한 프록시 오픈소스 검토
Proxy
사용자의 데이터 유출 방지를 위한 프록시 오픈소스 검토
웹 서버와 웹 어플리케이션의 차이
1. 웹 서버와 웹 어플리케이션 차이 Web Server & WAS(Web Application Server)
WEB-INF에 jsp를 두는 이유
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Ubuntu git pull error
에러 내용 error: insufficient permission for adding an object to repository database .git/objects
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