꾸준하고 즐겁게

말투가 다르지만 작성자 본인이 작성한 게 맞다. MySQL Workbench를 다운받는다. 이 글에서는 0.8.0.23 community 버전을 다운로드 받았다. 뭐 설치하는 거 번거롭다. 타이핑이 너무 싫었던 날.

Prophet에 대해서 예언자(預言者, 영어: prophet)는 일반적으로 앞일을 미리 말하는 사람이다. 대언자라고도 한다. facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html] Quick Start Prophet is a forecasting procedure implemented in R and Python. It is fast and provides completely automated forecasts that can be tuned by hand by data scientists and analysts. facebook.github.io Prophet 라이브러리는 이름 그대로 Time Series Dataset에 대한 예측을 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리이..

Streamlit에 대한 간략한 설명 streamlit.io/ Streamlit • The fastest way to build and share data apps Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. Create beautiful data apps in hours, not weeks. All in pure Python. All for free. streamlit.io Streamlit은 앱 프레임 워크이다. 시간대비 예쁘게 앱을 만들 수 있다는 점이 강점이다. 또한 아래에서 같이 확인해보겠지만, 사용법이 정말 쉽다. Streamlit 기본 골격 import streamlit as st ..

Fine Tuning Fine Tuning은 Transfer Learning 이후 다시 한 번 학습을 시키는 것이다. Fine tuning의 목표는 잘 만들어진 모델의 일부분만 우리가 만들 새로운 모델에 차용하는 것이다. 모델의 전체를 Fine tuning하는 것이 아니다. Fine tuning에 앞서 Transfer Learning을 해주어야한다. 이미 학습이 되어있는 모델을 pre-trained model이라고 하고, 그걸 가지고 학습을 시키면 Fine tuning이다. 이전에 Transfer Learning을 하면서 weights를 변경할 수 없게 설정해두었는데, 위 코드의 1번째 줄에서 변경이 가능하도록 만들었다. 2번째 줄에서 베이스 모델의 얼마 만큼부터 학습을 시킬지 수치를 정해 변수에 저장해..

opencv 가지고 이미지 편집 앱 만들다가 이거 눈 두 개랑 눈 마주쳐서 육성으로 악 소리 질렀다.

Transfer Learning image-net.org/ ImageNet Mar 11 2021. ImageNet website update. image-net.org 이미지넷이라는 사이트에 열리는 ILSVRC이라는 이미지인식 경진대회가 있다. image-net.org/challenges/LSVRC/ ImageNet Competition The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) evaluates algorithms for object detection and image classification at large scale. One high level motivation is to allow researchers to compare p..

사진 크기가 좀 일정하지 않을 수 있다. 먼저 헷갈리지 않게 테스트용 디렉토리를 만들어 주었다. 그리고 그 디렉토리로 이동한 다음에, vim 텍스트 편집기로 hard link의 원본이 될 오리지널 파일을 만들어준다. 대충 구분이 가게 내용을 적어준다. 같은 방법으로 symbolic link의 원본이 될 파일도 하나 만들어준다. 영어 문법이 틀려도 구분만 가능하면 괜찮을 것이다. 그리고 ls 명령어로 한 번 확인해준다. 이제 hard link 파일을 하나 만들어본다. ln [원본이 될 파일명] [hard link 파일 이름] 으로 입력하면 된다. 개인적으로 ln 명령어 쓸 때 원본 이름이 먼저인지 새로운 파일 이름이 먼저인지 헷갈려서 엄청 집중하고 쓴다. ls 명령어로 파일이 잘 만들어졌는지만 대충 한 번..

MySQL Workbench에 접속해준다. 그리고 다음 쿼리를 입력한다. create user '새로 만들 유저 아이디' @'%' identified by '비밀번호'; grant all on 데이터베이스 이름.* to '새로 만들 유저 아이디' @'%'; 이렇게 입력하고 각각 실행시켜준다. 우리가 원래 MySQL 워크벤치에서 쓰던 계정 말고 새로운 계정을 만든 것이다. 서버에 직접적으로 조작을 할 순 없으므로, 리모트해서 억세스할 수 있게 하는 것이다. 2번째 줄 명령어로 저 아이디에 모든 권한을 준다. 저 아이디로 제 데이터베이스에 연결하면, 제 데이터베이스에서 셀렉트든 억세스든 딜리트든 전부 다 할수 있다. 단, 정해준 데이터베이스의 모든 테이블에서만 가능하다. 그리고 워크벤치 홈으로 나온다. 이제..

create table test.books ( book_id int not null auto_increment, title varchar(100), author_fname varchar(100), author_lname varchar(100), released_year int, stock_quantity int, pages int, primary key(book_id) ); select * from books; 테이블을 준비해준다. select concat('hello','...', 'welcome'); 하지만 예제는 상관없는 걸로 들겠다. 실행해보면 이런 결과를 볼 수 있다. 그런데 컬럼 이름이 너무 지저분하다. 이제 컬럼 이름도 바꿔본다. select concat('hello','...', 'welc..

insert into test (student_name, student_age, student_email_adress) values ('블로그 주인', '29', 'wj9183@daum.com'), ('블로그 방문자', '25', 'visitor@gmail.com'); 이전 글에 이어 작성한다. 2번째줄까지만 쓰고 세미콜론으로 마무리지어도 되고, 계속해서 괄호를 이용해 정보를 더 입력할 수도 있다. 실행한 뒤, 테이블에 우클릭으로 select rows - limit 1000 버튼을 눌러보면, 이렇게 입력되어 있는 걸 확인할 수 있다.