분류 전체보기 (44) 썸네일형 리스트형 Django 입문, 한줄한줄 따라하기!! (2) 이번글은 (1)편 https://keep-steady.tistory.com/25 에 이어 장고의 모델, 관리자 및 배포를 해보자! 역시 장고 교육자료 : tutorial.djangogirls.org를 따라해보며 정리한다. 1. 장고 모델 뜯어보기 1) 어플리케이션 만들기 나는 이전 편에서 만든 test_django 폴더 밑에 manage.py, mysite, db.sqlite3이 있다. manage.py를 이용하여 blog라는 폴더 밑에 어플리케이션을 만들거다. 아래 명령어를 수행한다. >> python manage.py startapp blog 그럼 test_django 폴더 아래 blog 폴더가 만들어지고, 어플을 만들기 위한 함수들이 자동으로 생성된다. 그 후 장고에게 어플리케이션 생성한걸 알려줘야.. Django 입문, 한줄한줄 따라하기!! (1) 나는 인공지능 개발자다. 맨날 pytorch로 자연어처리, GAN 모델들만 개발해왔다. 근데 정작 이모델들을 서비스하려고 하면 어?? 어쩌지??? 하면서 전혀 감이 안 왔다. 내가 할 줄 아는 거라고는 문장/이미지를 입력으로 줬을 때 json 포맷의 결과뿐이니까 물론 인공지능 개발팀과 서비스팀이 각각 존재해야 하는 게 맞다. 그러나..... 현실은따로 서비스팀이 없기 때문에 직접 해봐야겠다 싶어 시작했는데 헬게이트가 열렸다..... 웹/앱/서버에 대한 지식이 없이 뭐부터 해야 하는지 전혀 감이 안 왔다. 그래서 이래저래 많이 알아보다 보니 React/Bootstrap 등등으로 Front-end를 만들고 서버에 Flask or Django로 Back-end를 구축하고 웹을 연결하고 등등 어마 무시한 일이 .. 딥러닝을 OpenCV에서 쉽게 쓰자 난 주로 Pytorch를 쓴다. 근데 문제는 torch에서 개발한 모델파일을 C, C## 등 다른 플랫폼에서 쓰고싶다. 물론 ONNX, Torchscript가 있지만 이상하게 손이 안간다. 그러던 와중 Openpose 예제를 찾아보다 놀랐다. OpenCV에서 tf의 모델을 가져와서 돌리는거다! 심지어 import tensorflow도 안하고!!! 이게 뭐여! 하고 보니 신세계였다. 아래 예제는 pytorch 모델을 onnx로 변형 후 opencv에서 읽어오는 예제이다. 모델을 .eval() 모드로 바꾼 후 예시 입력과 함께 onnx로 변형한다. 그 후 cv에서 cv2.dnn.readNet()을 이용하여 가져온다. 근데 이 때 caffe, TF, torch, Darknet, onnx 모두 가능하다!!! 하.. 이번주 로또번호는? 로또번호 데이터 분석 가끔 지인들과 로또가 되면 뭐하지?라는 말을 하곤 한다. 사실 모두들 로또가 되면 뭐하고 뭐하고 뭐해야지~ 하는 생각을 해봤을 거다ㅎㅎ 블로그들을 보다 아이디어를 얻어 재미 삼아 역대 로또번호들을 분석해봤다. 아래 url을 통해 시작했고 유사한 분석을 하신 분이 있다, 밑에 reference에 남기겠다. 코드는 깃헙에서 확인할 수 있다. https://github.com/keep-steady/bigdata_analysis/tree/master 1) 파이썬을 이용해 나눔 로또 API로 역대 로또번호들을 몽땅 가져온다 2) 이를 pandas를 이용하여 분석한다!! 1. 선언 우선 각종 library들을 import 한다. label은 로또를 긁어왔을 시 설명이다. from urllib.request impo.. 5분만에 앱 만들기 진짜 쉽네요!! 안드로이드 스튜디오를 깔고 kotlin을 공부할까 java를 공부할까 말까 고민하다가 이걸 언제 다 공부하고 언제 앱을 만드냐 갑갑했다 그러다 유튜버 조코딩님의 영상을 보고 정말 후딱 편하게 간단하게 만들수 있었다 물론 본 목적인 OCR, Object detection, posenet을 섞어서 모바일에 올리는 기능은 아니지만 특별한 기능이 필요 없는 정보만 제공하는 앱이라면 이렇게도 쉽게 금방 만들 수 있겠다 싶었다 앱을 만드는데 여러가지 방법이 있겠지만 본 글에서는 http://www.swing2app.co.kr/ 을 이용하는 법에 대해 알아보자 본 글은 조코딩님의 '누구나 5분만에 스마트폰 앱 만들기(feat. 웹뷰앱, 웹으로 앱만들기, 앱만드는 방법, 스윙투앱) https://www.youtube... 5분만에 홈페이지 만들기 너무 쉬워요~ 앱 만드는법을 공부하려다가 갑자기 웹을 만들어버렸다. 정말 너무 쉽고 간편했다. 조코딩님 감사합니다!! 조코딩 유튜버의 '[HTML 기초 강좌 2강] 웹 사이트 만들고 인터넷에 공개하기 (.COM 도메인, HTTPS 적용까지 완전 무료) https://www.youtube.com/watch?v=LnGgndT308Q' 를 보며 정리한 내용이다. 1. 구글에 'html free template' 검색 2. 가장 위의 https://www.free-css.com/free-css-templates 선택 3. 마음에 드는 스타일 클릭하여 Download 4. index.html 을 포함하는 폴더 수정 5. https://app.netlify.com/sites/motibooster/overview 에 접속 6. 붙.. BERT를 파해쳐 보자!! BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 최근 BERT 라는 이름의 모델이 많은 자연어처리 분야에서 지금껏 state-of-the-art 였던 기존 앙상블 모델을 가볍게 누르며 1위를 차지했다. 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어 응용 분야에서 좋은 성능을 내는 범용 모델인 Language model이 탄생하였다. 범용 모델 구조와 대량의 범용 학습 데이터를 사용하여 다양한 task에 flexibility를 높였지만, 많은 자원이 필요하다. 본 글은 BERT에 대한 설명과, 이를 bio, science, finance 등 다른 도메인에 접목시킨 연구들에 대해 다룬다. 1. 서론 BERT는 B.. Transformer-XL 정리, 사용법 Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 요즘 XLNet이 등장하여 Bert의 기록들을 갱신하고 있다. 자연어 처리 분야에서 Self-Attention을 이용한 모델들이 기존 CNN, RNN을 이용한 모델들보다 크게 성능이 앞서고 있다. Bert는 Transformer 모델을 기반으로 token을 masking 하고, 다음 문장을 예측하는 2가지 phase를 동시에 적용시킨 모델이다. 하지만 이 모델은 Transformer를 사용하므로, 고정길이의 문장(=512)밖에 다루지 못한다. 즉, Token 길이가 512가 넘는 문장에 대해서는 잘라야 하고, 512가 안 되는 문장은 padding을 해야 한다. 이러한 Tran.. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
