외래 키 종류ForeignKey : many-to-one 형태로 특정 테이블에서 다른 테이블을 참조 할 수 있다,영화관과 시청자의 관계를 나타 낼 때, 시청자 테이블에서 영화관 테이블을 Foreign Key를 사용해 관계를 맺을 수 있다.OneToOneField : o
기존 django에서 확장된 기능들을 이용할 수 있음대표적으로 drf에서 사용 가능 한 Serializer라는 것이 존재실제로 django 백엔드 개발자를 채용 할 때 drf 경험을 보는 회사들이 많음 pip install django pip install djan
Github에서 제공하는 배포 서비스GIthub가 MS에 인수되면서 기존의 소스저장소의 기능에서 DevOps플랫폼비슷한 서비스로는 Gitlab, Bitbucket등 있다.요즘 트랜드는 CI/CD의 통합 이다. 소스저장소와 배포시스템을 통합하는 것 이다.아키텍처의 변화로
정적, 동적, 실시간 웹사이트 컨텐츠를 유저들에게 효율적으로 전달Edge Location을 사용특정 유저가 요청시 Edge Location를 통해 웹 사이트에 컨텐츠가 딜리버리 되므로써 퍼포먼스를 극대화 시킨다.컨텐트 딜리버리 네트워크 Content Delivery N
파이썬 함수 선언부에 보면 args, kwargs를 가끔 볼 수 있다.args는 정해지지 않은 수의 (일반)파라미터를 받고kwargs는 정해지지 않은 수의 키워드파라미터를 받는다.args 예제kwargs 예제
S3 버킷 만들기 버킷은 S3에서 파일을 저장하는 폴더라고 생각하시면 됩니다. 우리가 컴퓨터를 사용할 때 폴더 안에 파일을 저장하는 것처럼 S3에서도 버킷 안에 파일을 저장합니다. 버킷 만들기에 보이는 옵션들은 전부 사용하지는 않습니다. 서비스의 상황에 따라 그때그
이민기최재완김하진백선영2022년 6월 2일 ~ 6월 14일HTML, CSS, Javascript, Python, Django FrameWork, BeautifulSoup, SeleniumScikit-Learn, PandasKeepGithub 활용을 최대화 하기 위하여,
이렇게 접속을 할때 가끔 이런 에러가 뜰때가 있다...난감;;;;아래와 같이 해결해 볼수 있겠다.그리고 다시 접속해 본다면, 아래 문구를 볼수가 있다.Are you sure you want to continue connecting여기서 yes를 써주면 패스워드 입력창이
scikit learn으로 잠재요인 협업 필터링을 구현해 보았습니다.미리 셋팅해둔 user 별점이 등록된 csv와 상점 데이터가 들어있는 csv를store명 즉 store라벨 기준으로 pandas로 결합 하였다.유저별로 상점에 부여한 별점을 확인하기 위해 pivot t
settings.py에 앱생성후 생성한 앱을 추가해 준다.ORM (Object Relational Mapping) 은 데이터베이스를 하나의 '객체(Object)' 덩어리로 보고, 데이터베이스를 SQL언어가 아닌 클래스로 쉽게 표현 및 사용 할 수 있게 해 줍니다.위의
앱을 생성한 후에는 setting.py INSTALLED_APPS = \[]리스트 안에 꼭 앱을 추가해 주어야 한다.URL 매핑을 추가하기 위해 urls.py 파일을 다음과 같이 수정하자.URLS.py에 views.index를 넣었기 때문에 test/ 접속시 index
해당 디렉토리 안에 프로젝트 만들기 config 폴더 생성디렉토리 구조는 이렇게 나올 것이다.file:mysite/ 디렉토리 밖은 프로젝트를 담는 공간입니다. 그 이름은 Django 와 아무 상관이 없으니, 원하는 이름으로 변경해도 됩니다.manage.py: Djang
웹 프레임워크? 인터넷에 프레임워크라고 검색하면 되게 많은 자료들이 어려운 용어로 설명을 하고 있어요 우리는 그 프레임워크라는 개념을 요약해서 나타내어 보려고 해요 개발을 도와주는 틀이라고 기억 하시면 훨씬 편할 것 같아요 → '틀'은 결과물을 일정한 형태로 만
M1 맥북 Tensorflow1) Miniforge 설치M1용 Miniforge Shell Script 다운로드https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX
딥러닝 너무 어려운데ㅠ해보고 있습니다.일단.. MNIST 데이터셋을 가지고 학습을 시켜 보도록 하겠습니다.필요한부분을 임포트 해줍시다!kaggle 에서 데이터 2개를 가져왔습니다.하나는 트레이닝으로 쓰고 하나는 테스트로 사용하도록 하겠습니다!라벨 분포도를 본다면, 숫자
pip3 freeze > requirements.txt패키지 목록을 담아 줄수 있다.설치 방법pip3 install -r requirements.txt
선형회귀로 풀지 못하는것을 논리회귀로 풀어 볼수 있다.이진클래스로 나눌수 있습니다. 0이나 1이전 논리회귀를 한번 연습해 보도록 하겠습니다!여러가지 데이터를 바탕으로 당뇨병에 걸릴 확률을 파악해 봅시다.해당 csv를 불러와서 위에 5개 자료만 출력해 볼게요.다양한 값이
머신러닝의 입문하기로 결심했다.이제부터 시작이다...ㅠtensorflow keras로 선형회귀 연습을 하려고 한다.일단 kaggle에 가입해 주기로 했다....자료가 많으니..kaggle에서 받아온 연봉 측정 csv를 받아와서 예측해 보도록 하겠다.일단 kaggle 에