코알못

uWSGI 가 무엇일까요 ? WSGI 의 한종류로 'Web Server Gateway Interface' 로 알 수 있듯이 웹 서비스와 - 파이썬 통신을 위한 게이트 웨이 입니다 쉽게 말해 파이썬으로 된 코드는 웹 서버(nginx)를 붙이려면 통신할 수 있는 무언가가 필요한데 그 다리 역할을 하는 친구가 wsgi입니다 구축 해볼까요 ? 1. uwsgi 설치 - 환경에 맞게 설치 해주세요 # python 2 $ pip install uwsgi # python 3 $ pip3 install uwsgi # homebrew $ brew install uwsgi - 설치 확인 : 버전이 정상적으로 나오면 설치 성공! $ uwsgi --version 2.0.19.1 2. 설정 - start.sh : 시작 스크립트 ..

파이썬으로 구현시 정말 간단하게 QRCode 생성이 가능하다 ㅎ 1. 설치 $ pip install qrcode 2. 파이썬 코드 작성 $ vi qr_create.py import qrcode qr_img = qrcode.make('https://co-de.tistory.com/') qr_img.save('/Users/hongyoolee/document/study/qrcode/test_qr.png') // :wq! 하여 저장한다. 3. 실행 $ python qr_create.py 실행 시 [ModuleNotFoundError: No module named 'Image'] 오류 발생 한다면 아래와 같이 라이브러리 추가로 설치 한다. // 이미지 생성을 위한 라이브러리 설치 $ pip install pill..

정리가 안됐지만 REST API 구현시 필요할 만한 코드를 작성 하였으니 참고용으로 사용하세요 :: github.com/works-code/py-basicCode works-code/py-basicCode py-basicCode. Contribute to works-code/py-basicCode development by creating an account on GitHub. github.com

셀레니움을 이용하면 브라우저 컨트롤이 가능하다! 여러 브라우저중에 저자는 크롬을 사용하여 브라우저 캡쳐 기능을 구현해보겠다! 일단 크롬드라이버를 설치해보자! (서버에 설치된 크롬 버전에 맞게 설치 해야한다.) - 설치 링크 : chromedriver.chromium.org/downloads ChromeDriver - WebDriver for Chrome - Downloads Current Releases If you are using Chrome version 91, please download ChromeDriver 91.0.4472.19 If you are using Chrome version 90, please download ChromeDriver 90.0.4430.24 If you are usi..

3장 - 평가 # 모델에 따른 평가 방법 - 회귀 : 예측 값의 오차의 정도 (정확도, 오차) - 분류 : 회귀와 동일하게 평가 할 수 있지만 연속적인 값이 아닌 한정된 값(0 or 1 / True or False) 이기에 정확도로 판단했다가는 잘못된 평가가 될 수 있음. # 평가 성능 지표 종류 - 정확도(Accuracy) - 오차 행렬(Confusion Matrix) - 정밀도(Precision) - 재현율(Recall) - F1 스코어 - ROC AUC # 평가 성능 지표 정의 평가 성능 지표 설명 비고 정확도(Accuracy) - 예측 결과가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 - 특정 결과 값 True가 몰려있고 정답을 무조건 True 로 나오도록 한다면 정확도가 높을 것이다. (잘못..

2장 - 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 # 사이킷런 소개와 특징 - 사이킷런은 파이썬 머신러닝 라이브러리 # 첫번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기 - 분류 (classification) 예제 - 지도학습(supervised learning) 예제 * 지도 학습이란? 데이터를 주고 학습을 시킴 비지도 학습 - 꽃잎의 길이 & 너비, 꽃받침의 길이 & 너비를 기반으로 꽃의 품종 예측 - sk-learn 명명 규칙 1) sklearn.datasets : 데이터 세트 생성모듈 2) sklearn.tree : 트리 기반 ML 알고리즘 클래스 3) sklearn.model_selection : 학습 , 검증, 예측 데이터로 분리, 학습 모델 - 예제 1) 붓꽃 품종 예측하기 :: github.com/..

1장 - 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해 # 실습 환경 구축 1) conda 실습 환경 구축 (study 라는 환경 생성) $ conda create -n study python=3.7 2) 실습 환경으로 설정 $ conda activate study 3) 라이브러리 설치 $ pip install numpy $ pip install pandas $ pip install matplotlib $ pip install scikit-learn $ pip install jupyter 4) 주피터 실행 $ jupyter notebook # 넘파이 (numpy) # 판다스(pandas)

- word2vec 에서 유사도 계산법 - 코사인 각도를 이용한 벡터의 유사도 (1일수록 유사도가 높음) - 계산식 - 예제 1) 코사인 유사도를 이용한 비슷한 단어 찾기 :: github.com/works-code/word2vec works-code/word2vec word2vec. Contribute to works-code/word2vec development by creating an account on GitHub. github.com # Reference - wikidocs.net/24603 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net